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टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: क्वांटाइज़एंडडिक्वांटाइज़V2:: Attrs

#include <array_ops.h>

quantizeAndDequantizeV2 के लिए वैकल्पिक विशेषता सेटर्स।

सारांश

सार्वजनिक गुण
`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`

सार्वजनिक समारोह
`Axis (int64 x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` यदि निर्दिष्ट किया गया है, तो इस अक्ष को एक चैनल या स्लाइस अक्ष के रूप में माना जाता है, और इस अक्ष के साथ प्रत्येक चैनल या स्लाइस के लिए एक अलग परिमाणीकरण सीमा का उपयोग किया जाता है।
`NarrowRange (bool x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` यदि सत्य है, तो परिमाणित न्यूनतम मान का निरपेक्ष मान परिमाणित अधिकतम मान के समान है, न कि 1 बड़ा।
`NumBits (int64 x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` परिमाणीकरण की बिटविड्थ.
`RangeGiven (bool x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` क्या रेंज दी गई है या `input` टेंसर से निर्धारित की जानी चाहिए।
`RoundMode (StringPiece x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` 'राउंड_मोड' विशेषता नियंत्रित करती है कि फ्लोट मानों को उनके परिमाणित समकक्षों में पूर्णांकित करते समय किस राउंडिंग टाई-ब्रेकिंग एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है।
`SignedInput (bool x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` चाहे परिमाणीकरण हस्ताक्षरित हो या अहस्ताक्षरित।

सार्वजनिक गुण

अक्ष_

int64 tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::axis_ = -1

संकीर्ण रेंज_

bool tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::narrow_range_ = false

num_bits_

int64 tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::num_bits_ = 8

रेंज_दिया गया_

bool tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::range_given_ = false

राउंड_मोड_

StringPiece tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::round_mode_ = "HALF_TO_EVEN"

हस्ताक्षरित_इनपुट_

bool tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::signed_input_ = true

सार्वजनिक समारोह

धुरी

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::Axis(
  int64 x
)

यदि निर्दिष्ट किया गया है, तो इस अक्ष को एक चैनल या स्लाइस अक्ष के रूप में माना जाता है, और इस अक्ष के साथ प्रत्येक चैनल या स्लाइस के लिए एक अलग परिमाणीकरण सीमा का उपयोग किया जाता है।

-1 पर डिफ़ॉल्ट

संकीर्ण रेंज

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::NarrowRange(
  bool x
)

यदि सत्य है, तो परिमाणित न्यूनतम मान का निरपेक्ष मान परिमाणित अधिकतम मान के समान है, न कि 1 बड़ा।

यानी 8 बिट परिमाणीकरण के लिए, न्यूनतम मान -128 के बजाय -127 है।

डिफ़ॉल्ट से असत्य

संख्या बिट्स

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::NumBits(
  int64 x
)

परिमाणीकरण की बिटविड्थ.

8 पर डिफ़ॉल्ट

रेंज दिया गया

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::RangeGiven(
  bool x
)

क्या रेंज दी गई है या input टेंसर से निर्धारित की जानी चाहिए।

डिफ़ॉल्ट से असत्य

राउंडमोड

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::RoundMode(
  StringPiece x
)

'राउंड_मोड' विशेषता नियंत्रित करती है कि फ्लोट मानों को उनके परिमाणित समकक्षों में पूर्णांकित करते समय किस राउंडिंग टाई-ब्रेकिंग एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है।

निम्नलिखित राउंडिंग मोड वर्तमान में समर्थित हैं:

HALF_TO_EVEN: यह डिफ़ॉल्ट राउंड_मोड है।
HALF_UP: सकारात्मक की ओर गोल। इस मोड में 8 तक 7.5 राउंड और -7 तक -7.5 राउंड होते हैं।

डिफ़ॉल्ट "HALF_TO_EVEN"

हस्ताक्षरित इनपुट

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2::Attrs::SignedInput(
  bool x
)

चाहे परिमाणीकरण हस्ताक्षरित हो या अहस्ताक्षरित।

(वास्तव में इस पैरामीटर को signed_output कहा जाना चाहिए था)

डिफ़ॉल्ट सत्य पर