tensorflow :: operaciones :: QuantizeAndDequantizeV2 :: Atributos
#include <array_ops.h>
Establecedores de atributos opcionales para QuantizeAndDequantizeV2 .
Resumen
Atributos públicos | |
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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 publicas | |
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Axis (int64 x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs Si se especifica, este eje se trata como un canal o eje de corte y se utiliza un rango de cuantificación independiente para cada canal o corte a lo largo de este eje. |
NarrowRange (bool x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs Si es Verdadero, 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 da o debe determinarse a partir del tensor de input . |
RoundMode (StringPiece x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs El atributo 'round_mode' controla qué algoritmo de redondeo de desempate se utiliza al redondear los valores flotantes a sus equivalentes cuantificados. |
SignedInput (bool x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs Si la cuantificación está firmada o no firmada. |
Atributos públicos
eje_
int64 tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::axis_ = -1
rango estrecho_
bool tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::narrow_range_ = false
num_bits_
int64 tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::num_bits_ = 8
range_given_
bool tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::range_given_ = false
round_mode_
StringPiece tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::round_mode_ = "HALF_TO_EVEN"
entrada_firmada_
bool tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::signed_input_ = true
Funciones publicas
Eje
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::Axis( int64 x )
Si se especifica, este eje se trata como un canal o eje de corte, y se utiliza un rango de cuantificación independiente para cada canal o corte a lo largo de este eje.
Predeterminado a -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 la cuantificación de 8 bits, el valor mínimo es -127 en lugar de -128.
Por defecto es falso
NumBits
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::NumBits( int64 x )
El ancho de bits de la cuantificación.
El valor predeterminado es 8
RangeDiven
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::RangeGiven( bool x )
Si el rango se da o debe determinarse a partir del tensor de input
.
Por defecto es falso
RoundMode
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::RoundMode( StringPiece x )
El atributo 'round_mode' controla qué algoritmo de redondeo de desempate se utiliza al redondear los valores flotantes a sus equivalentes cuantificados.
Actualmente se admiten los siguientes modos de redondeo:
- HALF_TO_EVEN: este es el modo round_mode predeterminado.
- HALF_UP: redondeo hacia positivo. En este modo, 7.5 redondea a 8 y -7.5 redondea a -7.
El valor predeterminado es "HALF_TO_EVEN"
SignedInput
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::SignedInput( bool x )
Si la cuantificación está firmada o no firmada.
(en realidad, este parámetro debería haberse signed_output
)
Por defecto es verdadero