flujo tensor:: operaciones:: Cuantizar y decuantificar V2:: atributos
#include <array_ops.h>Configuradores de atributos opcionales para QuantizeAndDequantizeV2 .
Resumen
Atributos públicos | |
|---|---|
axis_ = -1 | int64 |
narrow_range_ = false | bool |
num_bits_ = 8 | int64 |
range_given_ = false | bool |
round_mode_ = "HALF_TO_EVEN" | StringPiece |
signed_input_ = true | bool |
Funciones públicas | |
|---|---|
Axis (int64 x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs Si se especifica, este eje se trata como un eje de canal o segmento, y se utiliza un rango de cuantificación separado para cada canal o segmento a lo largo de este eje. |
NarrowRange (bool x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs Si es Verdadero, entonces el valor absoluto del valor mínimo cuantificado es el mismo que el valor máximo cuantificado, en lugar de 1 mayor. |
NumBits (int64 x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs El ancho de bits de la cuantificación. |
RangeGiven (bool x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs Si el rango se proporciona o debe determinarse a partir del tensor input . |
RoundMode (StringPiece x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs El atributo 'round_mode' controla qué algoritmo de desempate de redondeo se utiliza al redondear valores flotantes a sus equivalentes cuantificados. |
SignedInput (bool x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs Si la cuantificación tiene o no signo. |
Atributos públicos
eje_
int64 tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::axis_ = -1
rango_estrecho_
bool tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::narrow_range_ = false
núm_bits_
int64 tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::num_bits_ = 8
rango_dado_
bool tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::range_given_ = false
modo_redondo_
StringPiece tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::round_mode_ = "HALF_TO_EVEN"
entrada_firmada_
bool tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::signed_input_ = true
Funciones públicas
Eje
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::Axis( int64 x )
Si se especifica, este eje se trata como un eje de canal o segmento, y se utiliza un rango de cuantificación separado para cada canal o segmento a lo largo de este eje.
El valor predeterminado es -1
Rango estrecho
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::NarrowRange( bool x )
Si es Verdadero, entonces el valor absoluto del valor mínimo cuantificado es el mismo que el valor máximo cuantificado, en lugar de 1 mayor.
es decir, para una cuantificación de 8 bits, el valor mínimo es -127 en lugar de -128.
El valor predeterminado es falso
Números de bits
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::NumBits( int64 x )
El ancho de bits de la cuantificación.
Por defecto es 8
Rango dado
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::RangeGiven( bool x )
Si el rango se proporciona o debe determinarse a partir del tensor input .
El valor predeterminado es falso
Modo redondo
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::RoundMode( StringPiece x )
El atributo 'round_mode' controla qué algoritmo de desempate de redondeo se utiliza al redondear valores flotantes a sus equivalentes cuantificados.
Actualmente se admiten los siguientes modos de redondeo:
- HALF_TO_EVEN: este es el modo redondo predeterminado.
- HALF_UP: redondeo hacia positivo. En este modo, 7,5 se redondea a 8 y -7,5 se redondea a -7.
El valor predeterminado es "HALF_TO_EVEN"
Entrada firmada
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::SignedInput( bool x )
Si la cuantificación tiene o no signo.
(En realidad, este parámetro debería haberse llamado signed_output )
El valor predeterminado es verdadero