tf.raw_ops.QuantizedMatMulWithBiasAndRelu

Выполнить квантованное матричное умножение a на матрицу b с добавлением смещения и объединением 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. Внутренняя размерность a (после транспонирования, если transpose_a отлично от нуля) должна совпадать с внешней размерностью b (после транспонирования, если transposed_b отлично от нуля). Затем выполнить операцию добавления смещения с матрицей умножения. Размер смещения должен соответствовать внутренней размерности b. Затем выполнить активацию relu, чтобы получить неотрицательный результат.

Аргументы: a: A Tensor. Должен быть одним из следующих типов: qint8, quint8, qint32, qint16, quint16. Матрица, которая должна быть умножена. Должен быть двумерный тензор типа quint8. b: A Tensor. Должен быть одним из следующих типов: qint8, quint8, qint32, qint16, quint16. Матрица, которая должна быть умножена, и должна быть двумерным тензором типа qint8. bias: A Tensor типа float32. Одномерный тензор смещения с размером, соответствующим внутренней размерности b (после транспонирования, если transposed_b отлично от нуля). min_a: A Tensor типа float32. Значение с плавающей точкой, которое представляет наименьшее квантованное значение a. max_a: A Tensor типа float32. Значение с плавающей точкой, которое представляет наибольшее квантованное значение a. min_b: A Tensor типа float32. Значение с плавающей точкой, которое представляет наименьшее квантованное значение b. max_b: A Tensor типа float32. Значение с плавающей точкой, которое представляет наибольшее квантованное значение b. Toutput: Необязательный tf.DType от: tf.qint8, tf.quint8, tf.qint32, tf.qint16, tf.quint16. По умолчанию tf.qint32. transpose_a: Необязательный bool. По умолчанию False. Если true, a транспонируется перед умножением. transpose_b: Необязательный bool. По умолчанию False. Если true, b транспонируется перед умножением. input_quant_mode: Необязательный string от: "MIN_FIRST", "SCALED". По умолчанию "MIN_FIRST". Режим квантования входных данных. Либо MIN_FIRST (по умолчанию), либо SCALED. name: Имя операции (необязательно).

Возвращает: Кортеж 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`.