tf.raw_ops.QuantizedMatMulWithBiasAndRelu

Выполняет квантованное умножение матриц a и b с добавлением смещения и объединением с активацией ReLU.

tf.raw_ops.QuantizedMatMulWithBiasAndRelu(
    a,
    b,
    bias,
    min_a,
    max_a,
    min_b,
    max_b,
    Toutput=tf.dtypes.qint32,
    transpose_a=False,
    transpose_b=False,
    input_quant_mode='MIN_FIRST',
    name=None
)

Входные данные должны быть двумерными матрицами и одномерным вектором смещения. Внутреннее измерение a (после транспонирования, если transpose_a не равно нулю) должно совпадать с внешним измерением b (после транспонирования, если transposed_b не равно нулю). Затем к результату умножения матриц применяется операция сложения с широковещательной передачей значений смещения. Размер смещения должен совпадать с внутренним измерением b. Затем применяется активация ReLU, чтобы получить неотрицательный результат.

Аргументы: a: Tensor. Должен иметь один из следующих типов: qint8, quint8, qint32, qint16, quint16. Матрица для умножения. Должен быть двумерным тензором типа quint8. b: Tensor. Должен иметь один из следующих типов: qint8, quint8, qint32, qint16, quint16. Матрица для умножения; должна быть двумерным тензором типа qint8. bias: Tensor типа float32. Одномерный тензор смещения, размер которого должен совпадать с внутренним измерением b (после транспонирования, если transposed_b не равно нулю). min_a: Tensor типа float32. Значение с плавающей запятой, которому соответствует наименьшее квантованное значение a. max_a: Tensor типа float32. Значение с плавающей запятой, которому соответствует наибольшее квантованное значение a. min_b: Tensor типа float32. Значение с плавающей запятой, которому соответствует наименьшее квантованное значение b. max_b: Tensor типа float32. Значение с плавающей запятой, которому соответствует наибольшее квантованное значение b. Toutput: Необязательный tf.DType из: tf.qint8, tf.quint8, tf.qint32, tf.qint16, tf.quint16. По умолчанию используется tf.qint32. transpose_a: Необязательный bool. По умолчанию — False. Если значение истинно, a транспонируется перед умножением. transpose_b: Необязательный bool. По умолчанию — False. Если значение истинно, b транспонируется перед умножением. input_quant_mode: Необязательный string из: "MIN_FIRST", "SCALED". По умолчанию используется "MIN_FIRST". Режим квантования входных данных. Возможные значения: MIN_FIRST (по умолчанию) или SCALED. name: Имя операции (необязательно).

Возвращает: кортеж из объектов Tensor (out, min_out, max_out).

out: A `Tensor` of type `Toutput`.
min_out: A `Tensor` of type `float32`.
max_out: A `Tensor` of type `float32`.