परिमाणीकरण करता है फिर टेंसर का परिमाणीकरण करता है।
यह लगभग quantizeAndDequantizeV2 के समान है, सिवाय इसके कि num_bits एक टेंसर है, इसलिए प्रशिक्षण के दौरान इसका मान बदल सकता है।
नेस्टेड क्लासेस
कक्षा | क्वांटाइज़एंडडिक्वांटाइज़.विकल्प | QuantizeAndDequantize के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
स्थिरांक
डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
सार्वजनिक तरीके
आउटपुट <T> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
स्थैतिक क्वांटाइज़एंडडिक्वांटाइज़.विकल्प | अक्ष (लंबा अक्ष) |
स्थैतिक <T टीएनंबर का विस्तार करता है > क्वांटाइज़एंडडिक्वांटाइज़ <टी> | |
स्थैतिक क्वांटाइज़एंडडिक्वांटाइज़.विकल्प | नैरोरेंज (बूलियन नैरोरेंज) |
आउटपुट <T> | आउटपुट () |
स्थैतिक क्वांटाइज़एंडडिक्वांटाइज़.विकल्प | रेंजगिवेन (बूलियन रेंजगिवेन) |
स्थैतिक क्वांटाइज़एंडडिक्वांटाइज़.विकल्प | हस्ताक्षरित इनपुट (बूलियन हस्ताक्षरित इनपुट) |
विरासत में मिली विधियाँ
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 () |
सार निष्पादन वातावरण | एनवी () उस निष्पादन वातावरण को लौटाएँ जिसमें यह ऑप बनाया गया था। |
सार संचालन |
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <T> asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थैतिक quantizeAndDequantize <T> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> इनपुट, ऑपरेंड <T> इनपुटमिन, ऑपरेंड <T> इनपुटमैक्स, ऑपरेंड < TInt32 > numBits, विकल्प... विकल्प)
एक नए क्वांटाइज़एंडडिक्वांटाइज़ ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
दायरा | वर्तमान दायरा |
---|---|
विकल्प | वैकल्पिक गुण मान रखता है |
रिटर्न
- क्वांटाइज़एंडडिक्वांटाइज़ का एक नया उदाहरण