Эта страница переведена с помощью Cloud Translation API.

тензорный поток:: опс:: QuantizeAndDequantizeV2:: Атрибуты

#include <array_ops.h>

Дополнительные установщики атрибутов для QuantizeAndDequantizeV2 .

Краткое содержание

Публичные атрибуты
`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`

Общественные функции
`Axis (int64 x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` Если указано, эта ось рассматривается как ось канала или среза, и для каждого канала или среза вдоль этой оси используется отдельный диапазон квантования.
`NarrowRange (bool x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` Если True, то абсолютное значение квантованного минимального значения совпадает с квантованным максимальным значением, а не больше на 1.
`NumBits (int64 x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` Разрядность квантования.
`RangeGiven (bool x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` Задается ли диапазон или его следует определять по `input` тензору.
`RoundMode (StringPiece x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` Атрибут round_mode определяет, какой алгоритм разрешения конфликтов используется при округлении значений с плавающей запятой до их квантованных эквивалентов.
`SignedInput (bool x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` Является ли квантование знаковым или беззнаковым.

Публичные атрибуты

ось_

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

узкий_диапазон_

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"

подписанный_input_

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

Общественные функции

Ось

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

Если указано, эта ось рассматривается как ось канала или среза, и для каждого канала или среза вдоль этой оси используется отдельный диапазон квантования.

По умолчанию -1

Узкий диапазон

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

Если это правда, то абсолютное значение квантованного минимального значения совпадает с квантованным максимальным значением, а не больше на 1.

т.е. для 8-битного квантования минимальное значение составляет -127 вместо -128.

По умолчанию ложь

Число битов

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

Разрядность квантования.

По умолчанию 8

Диапазонданный

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

Задается ли диапазон или его следует определять по input тензору.

По умолчанию ложь

Раундрежим

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

Атрибут round_mode определяет, какой алгоритм разрешения конфликтов используется при округлении значений с плавающей запятой до их квантованных эквивалентов.

В настоящее время поддерживаются следующие режимы округления:

HALF_TO_EVEN: это режим round_mode по умолчанию.
HALF_UP: округление в сторону положительного значения. В этом режиме 7,5 округляет до 8 и -7,5 округляет до -7.

По умолчанию «HALF_TO_EVEN».

SignedInput

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

Является ли квантование знаковым или беззнаковым.

(на самом деле этот параметр должен был называться signed_output )

По умолчанию true