QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize

सार्वजनिक अंतिम कक्षा क्वांटाइज़्डमैटमुलविथबीआसएंडरेलूएंडरेक्वांटाइज़

पूर्वाग्रह जोड़ और रिले के साथ मैट्रिक्स `बी` द्वारा `ए` का परिमाणित मैट्रिक्स गुणन करें और संलयन को पुन: परिमाणित करें।

इनपुट द्वि-आयामी मैट्रिक्स और 1डी बायस वेक्टर होने चाहिए। और `ए` का आंतरिक आयाम (ट्रांसपोज़ होने के बाद यदि `ट्रांसपोज़_ए` गैर-शून्य है) को `बी` के बाहरी आयाम से मेल खाना चाहिए (ट्रांसपोज़ होने के बाद यदि `ट्रांसपोज़्ड_बी` गैर-शून्य है)। फिर मैट्रिक्स गुणन परिणाम पर पूर्वाग्रह मानों के साथ ब्रॉडकास्ट ऐड ऑपरेशन करें। पूर्वाग्रह का आकार `बी` के आंतरिक आयाम से मेल खाना चाहिए। फिर गैर-नकारात्मक परिणाम प्राप्त करने के लिए Relu सक्रियण करें। फिर अंतिम uint8 परिणाम प्राप्त करने के लिए पुनः परिमाणीकरण ऑपरेशन करें।

नेस्टेड क्लासेस

कक्षा quantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ

स्थिरांक

डोरी OP_NAME इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

सार्वजनिक तरीके

स्थिर <W TType का विस्तार करता है > QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W>
बनाएँ ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <? टीटाइप को बढ़ाता है > ए, ऑपरेंड <? टीटाइप को बढ़ाता है > बी, ऑपरेंड <? टीटाइप को बढ़ाता है > बायस, ऑपरेंड < TFloat32 > minA, ऑपरेंड < TFloat32 > maxA, ऑपरेंड < TFloat32 > minB, ऑपरेंड < TFloat32 > maxB, ऑपरेंड < TFloat32 > minFreezedOutput, ऑपरेंड < TFloat32 > maxFreezedOutput, क्लास<W> टाउटपुट, विकल्प... विकल्प)
एक नए क्वांटाइज्डमैटमुलविथबीआसएंडरेलूएंडरेक्वांटाइज ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फैक्ट्री विधि।
स्थैतिक क्वांटाइज़्डमैटमुलविथबियासएंडरेलुएंडरेक्वांटाइज़.ऑप्शंस
इनपुटक्वांटमोड (स्ट्रिंग इनपुटक्वांटमोड)
आउटपुट < TFloat32 >
ज़्यादातर बाहर ()
वह फ़्लोट मान जो उच्चतम परिमाणित आउटपुट मान दर्शाता है।
आउटपुट < TFloat32 >
न्यूनतम ()
वह फ़्लोट मान जो सबसे कम परिमाणित आउटपुट मान दर्शाता है।
आउटपुट <डब्ल्यू>
बाहर ()
स्थैतिक क्वांटाइज़्डमैटमुलविथबियासएंडरेलुएंडरेक्वांटाइज़.ऑप्शंस
ट्रांसपोज़ए (बूलियन ट्रांसपोज़ए)
स्थैतिक क्वांटाइज़्डमैटमुलविथबियासएंडरेलुएंडरेक्वांटाइज़.ऑप्शंस
ट्रांसपोज़बी (बूलियन ट्रांसपोज़बी)

विरासत में मिली विधियाँ

org.tensorflow.op.RawOp से
अंतिम बूलियन
बराबर (वस्तु obj)
अंतिम पूर्णांक
हैश कोड ()
संचालन
ऑप ()
गणना की इस इकाई को एकल Operation के रूप में लौटाएँ।
अंतिम स्ट्रिंग
स्ट्रिंग ()
बूलियन
बराबर (ऑब्जेक्ट arg0)
अंतिम कक्षा<?>
गेटक्लास ()
int यहाँ
हैश कोड ()
अंतिम शून्य
सूचित करें ()
अंतिम शून्य
सभी को सूचित करें ()
डोरी
स्ट्रिंग ()
अंतिम शून्य
प्रतीक्षा करें (लंबा arg0, int arg1)
अंतिम शून्य
प्रतीक्षा करें (लंबा arg0)
अंतिम शून्य
इंतज़ार ()
org.tensorflow.op.Op
सार निष्पादन वातावरण
एनवी ()
उस निष्पादन वातावरण को लौटाएँ जिसमें यह ऑप बनाया गया था।
सार संचालन
ऑप ()
गणना की इस इकाई को एकल Operation के रूप में लौटाएँ।

स्थिरांक

सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME

इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

स्थिर मान: "QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize"

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक स्थैतिक quantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <? विस्तारित TType > a, ऑपरेंड <? विस्तारित TType > b, ऑपरेंड <? विस्तारित TType > पूर्वाग्रह, ऑपरेंड < TFloat32 > minA, ऑपरेंड < TFloat32 > maxA, ऑपरेंड < TFloat32 > minB, ऑपरेंड < TFloat32 > maxB, ऑपरेंड < TFloat32 > minFreezedOutput, ऑपरेंड < TFloat32 > maxFreezedOutput, क्लास<W> टाउटपुट, विकल्प... विकल्प)

एक नए क्वांटाइज्डमैटमुलविथबीआसएंडरेलूएंडरेक्वांटाइज ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फैक्ट्री विधि।

पैरामीटर
दायरा वर्तमान दायरा
ए गुणा किया जाने वाला एक मैट्रिक्स. `क्विंट8` प्रकार का द्वि-आयामी टेंसर होना चाहिए।
बी गुणा किया जाने वाला मैट्रिक्स `qint8` प्रकार का द्वि-आयामी टेंसर होना चाहिए।
पक्षपात एक 1डी बायस टेंसर जिसका आकार `बी` के आंतरिक आयाम से मेल खाता है (ट्रांसपोज़ होने के बाद यदि `ट्रांसपोज़्ड_बी` गैर-शून्य है)।
मिना वह फ़्लोट मान जो निम्नतम परिमाणित `a` मान दर्शाता है।
मैक्सए वह फ़्लोट मान जो उच्चतम परिमाणित `a` मान दर्शाता है।
न्यूनतमबी वह फ़्लोट मान जो निम्नतम परिमाणित `बी` मान दर्शाता है।
मैक्सबी वह फ़्लोट मान जो उच्चतम परिमाणित `बी` मान दर्शाता है।
minFreezedOutput फ़्लोट मान जो पुनः परिमाणीकरण के बाद उच्चतम परिमाणित आउटपुट मान है।
विकल्प वैकल्पिक गुण मान रखता है
रिटर्न
  • QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक स्थैतिक quantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options इनपुटक्वांटमोड (स्ट्रिंग इनपुटक्वांटमोड)

पैरामीटर
इनपुटक्वांटमोड इनपुट डेटा परिमाणीकरण मोड. या तो MIN_FIRST(डिफ़ॉल्ट) या SCALED।

सार्वजनिक आउटपुट < TFloat32 > maxOut ()

वह फ़्लोट मान जो उच्चतम परिमाणित आउटपुट मान दर्शाता है।

सार्वजनिक आउटपुट < TFloat32 > minOut ()

वह फ़्लोट मान जो सबसे कम परिमाणित आउटपुट मान दर्शाता है।

सार्वजनिक आउटपुट <W> आउट ()

सार्वजनिक स्थैतिक quantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options transposeA (बूलियन transposeA)

पैरामीटर
ट्रांसपोज़ ए यदि सत्य है, तो गुणन से पहले `a` स्थानांतरित किया जाता है।

सार्वजनिक स्थैतिक quantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options transposeB (बूलियन transposeB)

पैरामीटर
ट्रांसपोज़बी यदि सत्य है, तो गुणन से पहले `बी` को स्थानांतरित किया जाता है।