tf.raw_ops.UniformQuantizedDot

Выполнить квантованное скалярное произведение квантованного тензора lhs и квантованного тензора rhs, чтобы получить квантованный output.

Псевдонимы

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.raw_ops.UniformQuantizedDot

tf.raw_ops.UniformQuantizedDot(
    lhs,
    rhs,
    lhs_scales,
    lhs_zero_points,
    rhs_scales,
    rhs_zero_points,
    output_scales,
    output_zero_points,
    Tout,
    lhs_quantization_min_val,
    lhs_quantization_max_val,
    rhs_quantization_min_val,
    rhs_quantization_max_val,
    output_quantization_min_val,
    output_quantization_max_val,
    lhs_quantization_axis=-1,
    rhs_quantization_axis=-1,
    output_quantization_axis=-1,
    name=None
)

Учитывая квантованный lhs и квантованный rhs, выполняет квантованное скалярное произведение над lhs и rhs, чтобы получить квантованный output. lhs и rhs должны быть тензорами 2D, а lhs.dim_size(1) должно совпадать с rhs.dim_size(0). lhs и rhs должны быть квантованными тензорами, где значения данных квантуются по формуле: quantized_data = clip(original_data / scale + zero_point, quantization_min_val, quantization_max_val). output также квантуется по этой же формуле. Если rhs квантуется по всему тензору, то output также должен быть квантован по всему тензору.

Аргументы
`lhs`	A `Tensor`. Должен быть одного из следующих типов: `qint8`. Должен быть тензором 2D типа Tin.
`rhs`	A `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `lhs`. Должен быть тензором 2D типа Tin.
`lhs_scales`	A `Tensor` типа `float32`. Вещественное значение(я) используемое в качестве масштаба при квантовании исходных данных, представленных lhs. Должен быть скалярным тензором (lhs поддерживает только квантование по всему тензору).
`lhs_zero_points`	A `Tensor` типа `int32`. Целое 32-битное значение(я) используемое в качестве zero_point при квантовании исходных данных, представленных lhs. Условия формы такие же, как у lhs_scales.
`rhs_scales`	A `Tensor` типа `float32`. Вещественное значение(я) используемое в качестве масштаба при квантовании исходных данных, представленных rhs. Должен быть скалярным тензором (квантование по всему тензору) или одномерным тензором размера (rhs.dim_size(1),) (квантование по каналу).
`rhs_zero_points`	A `Tensor` типа `int32`. Целое 32-битное значение(я) используемое в качестве zero_point при квантовании исходных данных, представленных rhs. Условия формы такие же, как у rhs_scales.
`output_scales`	A `Tensor` типа `float32`. Вещественное значение(я) для использования в качестве масштабов при квантовании исходных данных, представленных результатом. Должен быть скалярным тензором (квантование по всему тензору) или одномерным тензором размера (output.dim_size(1),) (квантование по каналу). Если rhs квантуется по всему тензору, то output также должен быть квантован по всему тензору. Это означает, что если rhs_scales и rhs_zero_points являются скалярными тензорами, output_scales и output_zero_points также должны быть скалярными тензорами.
`output_zero_points`	A `Tensor` типа `int32`. Целое 32-битное значение(я) используемое в качестве zero_point при квантовании исходных данных, представленных результатом. Условия формы такие же, как у rhs_scales.
`Tout`	`tf.DType` из: `tf.qint32`. Тип выходного тензора.
`lhs_quantization_min_val`	An `int`. Минимальное значение квантованных данных, хранящихся в lhs. Например, если Tin - qint8, это должно быть установлено в -127, если квантование с узким диапазоном, или -128, если нет.
`lhs_quantization_max_val`	An `int`. Максимальное значение квантованных данных, хранящихся в rhs. Например, если Tin - qint8, это должно быть установлено в 127.
`rhs_quantization_min_val`	An `int`. Минимальное значение квантованных данных, хранящихся в rhs. Например, если Trhs - qint8, это должно быть установлено в -127, если квантование с узким диапазоном, или -128, если нет.
`rhs_quantization_max_val`	An `int`. Максимальное значение квантованных данных, хранящихся в rhs. Например, если Trhs - qint8, это должно быть установлено в 127.
`output_quantization_min_val`	An `int`. Минимальное значение квантованных данных, хранящихся в результате. Например, если Tout - qint8, это должно быть установлено в -127, если квантование с узким диапазоном, или -128, если нет.
`output_quantization_max_val`	An `int`. Максимальное значение квантованных данных, хранящихся в результате. Например, если Tout - qint8, это должно быть установлено в 127.
`lhs_quantization_axis`	Необязательный `int`. По умолчанию `-1`. Указывает индекс измерения тензора, где применяется квантование по оси для срезов вдоль этого измерения. Если установлено в -1 (по умолчанию), это указывает на квантование по всему тензору. Для dot op lhs поддерживается только квантование по всему тензору. Таким образом, этот атрибут должен быть установлен в -1. Другие значения отклоняются.
`rhs_quantization_axis`	Необязательный `int`. По умолчанию `-1`. Указывает индекс измерения тензора, где применяется квантование по оси для срезов вдоль этого измерения. Если установлено в -1 (по умолчанию), это указывает на квантование по всему тензору. Для dot op rhs поддерживается только квантование по всему тензору или по каналу вдоль измерения 1. Таким образом, этот атрибут должен быть установлен в -1 или 1. Другие значения отклоняются.
`output_quantization_axis`	Необязательный `int`. По умолчанию `-1`. Указывает индекс измерения тензора, где применяется квантование по оси для срезов вдоль этого измерения. Если установлено в -1 (по умолчанию), это указывает на квантование по всему тензору. Для dot op output поддерживается только квантование по всему тензору или по каналу вдоль измерения 1. Таким образом, этот атрибут должен быть установлен в -1 или 1. Другие значения отклоняются.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
A `Tensor` типа `Tout`.

© 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/raw_ops/UniformQuantizedDot