tf.keras.dtype_policies.QuantizedDTypePolicy

Политика типов данных для слоя Keras.

Наследует: DTypePolicy

tf.keras.dtype_policies.QuantizedDTypePolicy(
    name
)

Политика типов данных определяет типы данных вычислений и переменных слоя. У каждого слоя есть политика. Политики можно передавать в аргумент dtype конструктора слоя или задать глобальную политику с помощью keras.config.set_dtype_policy.

Аргументы

name Имя политики, определяющее типы данных вычислений и переменных. Может быть любым именем типа данных, например "float32" или "float64"; в этом случае оба типа данных — для вычислений и переменных — будут соответствовать указанному типу. Также может быть строкой "mixed_float16" или "mixed_bfloat16"; в этом случае типом данных вычислений будет float16 или bfloat16, а типом данных переменных — float32.

Аргументы
`name`	Имя политики, определяющее типы данных вычислений и переменных. Может быть любым именем типа данных, например `"float32"` или `"float64"`; в этом случае оба типа данных — для вычислений и переменных — будут соответствовать указанному типу. Также может быть строкой `"mixed_float16"` или `"mixed_bfloat16"`; в этом случае типом данных вычислений будет `float16` или `bfloat16`, а типом данных переменных — `float32`.

Обычно с политиками типов данных нужно взаимодействовать только при использовании смешанной точности — то есть при использовании float16 или bfloat16 для вычислений и float32 для переменных. Поэтому в имени API присутствует термин mixed_precision. Смешанную точность можно включить, передав "mixed_float16" или "mixed_bfloat16" в keras.mixed_precision.set_dtype_policy().

keras.config.set_dtype_policy("mixed_float16")
layer1 = keras.layers.Dense(10)
layer1.dtype_policy  # layer1 will automatically use mixed precision
<DTypePolicy "mixed_float16">
# Can optionally override layer to use float32
# instead of mixed precision.
layer2 = keras.layers.Dense(10, dtype="float32")
layer2.dtype_policy
<DTypePolicy "float32">
# Set policy back to initial float32.
keras.config.set_dtype_policy('float32')

В приведенном выше примере передача dtype="float32" слою эквивалентна передаче dtype=keras.config.DTypePolicy("float32"). В общем случае передача имени политики типов данных слою эквивалентна передаче соответствующей политики, поэтому явно создавать объект DTypePolicy не требуется.

Атрибуты
`compute_dtype`	Тип данных вычислений этой политики. Это тип данных, в котором слои выполняют вычисления. Как правило, слои также выводят тензоры с этим типом данных. Обратите внимание, что даже если типом данных вычислений является float16 или bfloat16, аппаратные устройства могут выполнять отдельные операции сложения, умножения и другие базовые операции не в float16 или bfloat16, а в float32 — для повышения числовой стабильности. Тип данных вычислений — это тип входных и выходных данных операций, выполняемых слоем. Многие операции внутри могут выполнять некоторые вычисления в float32 или в другом внутреннем промежуточном формате устройства с более высокой точностью, чем float16/bfloat16, чтобы повысить числовую стабильность.
`name`	Возвращает имя этой политики.
`quantization_mode`	Режим квантования этой политики.
`variable_dtype`	Тип данных переменных этой политики. Это тип данных, в котором слои создают переменные, если только слой явно не выбирает другой тип данных. Если он отличается от `DTypePolicy.compute_dtype`, слои преобразуют переменные к типу данных вычислений, чтобы избежать ошибок типов. Регуляризаторы переменных выполняются с типом данных переменных, а не с типом данных вычислений.

Методы

`convert_input`

Просмотреть исходный код

convert_input(
    x, autocast, dtype
)

`from_config`

Просмотреть исходный код

@classmethod
from_config(
    config
)

`get_config`

Просмотреть исходный код

get_config()

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/dtype_policies/QuantizedDTypePolicy