tf.raw_ops.UniformQuantizedDot

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

Просмотреть псевдонимы

Псевдонимы совместимости для миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

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
)

Получив квантованные lhs и rhs, выполняет квантованное скалярное произведение для lhs и rhs, чтобы получить квантованный output. lhs и rhs должны быть двумерными тензорами, а lhs.dim_size(1) должен совпадать с rhs.dim_size(0). lhs и rhs должны быть квантованными тензорами, в которых значение данных квантовано по формуле: quantized_data = clip(original_data / scale + zero_point, quantization_min_val, quantization_max_val). output также квантован по той же формуле. Если rhs квантован по тензору, output также должен быть квантован по тензору.

Аргументы
`lhs`	`Tensor`. Должен иметь один из следующих типов: `qint8`. Должен быть двумерным тензором типа Tin.
`rhs`	`Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `lhs`. Должен быть двумерным тензором типа Tin.
`lhs_scales`	`Tensor` типа `float32`. Значение(я) float, используемое(ые) в качестве масштаба при квантовании исходных данных, представленных lhs. Должен быть скалярным тензором (lhs поддерживает только квантование по тензору).
`lhs_zero_points`	`Tensor` типа `int32`. Значение(я) int32, используемое(ые) в качестве zero_point при квантовании исходных данных, представленных lhs. Должно иметь ту же форму, что и lhs_scales.
`rhs_scales`	`Tensor` типа `float32`. Значение(я) float, используемое(ые) в качестве масштаба при квантовании исходных данных, представленных rhs. Должен быть скалярным тензором (квантование по тензору) или одномерным тензором размера (rhs.dim_size(1),) (поканальное квантование).
`rhs_zero_points`	`Tensor` типа `int32`. Значение(я) int32, используемое(ые) в качестве zero_point при квантовании исходных данных, представленных rhs. Должно иметь ту же форму, что и rhs_scales.
`output_scales`	`Tensor` типа `float32`. Значение(я) float, используемое(ые) в качестве масштаба при квантовании исходных данных, представленных output. Должен быть скалярным тензором (квантование по тензору) или одномерным тензором размера (output.dim_size(1),) (поканальное квантование). Если rhs квантован по тензору, output также должен быть квантован по 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`	`Tensor` типа `int32`. Значение(я) int32, используемое(ые) в качестве zero_point при квантовании исходных данных, представленных output. Должно иметь ту же форму, что и rhs_scales.
`Tout`	`tf.DType` из: `tf.qint32`. Тип выходного тензора.
`lhs_quantization_min_val`	`int`. Минимальное значение квантованных данных, хранящихся в lhs. Например, если Tin — qint8, здесь должно быть указано -127 для квантования с узким диапазоном или -128 в противном случае.
`lhs_quantization_max_val`	`int`. Максимальное значение квантованных данных, хранящихся в rhs. Например, если Tin — qint8, здесь должно быть указано 127.
`rhs_quantization_min_val`	`int`. Минимальное значение квантованных данных, хранящихся в rhs. Например, если Trhs — qint8, здесь должно быть указано -127 для квантования с узким диапазоном или -128 в противном случае.
`rhs_quantization_max_val`	`int`. Максимальное значение квантованных данных, хранящихся в rhs. Например, если Trhs — qint8, здесь должно быть указано 127.
`output_quantization_min_val`	`int`. Минимальное значение квантованных данных, хранящихся в output. Например, если Tout — qint8, здесь должно быть указано -127 для квантования с узким диапазоном или -128 в противном случае.
`output_quantization_max_val`	`int`. Максимальное значение квантованных данных, хранящихся в output. Например, если Tout — qint8, здесь должно быть указано 127.
`lhs_quantization_axis`	Необязательный `int`. Значение по умолчанию — `-1`. Указывает индекс измерения тензора, вдоль которого применяется поканальное квантование срезов. Значение -1 (по умолчанию) указывает на квантование по тензору. Для левого операнда операции скалярного произведения поддерживается только квантование по тензору. Поэтому для этого атрибута необходимо задать значение -1. Другие значения не допускаются.
`rhs_quantization_axis`	Необязательный `int`. Значение по умолчанию — `-1`. Указывает индекс измерения тензора, вдоль которого применяется поканальное квантование срезов. Значение -1 (по умолчанию) указывает на квантование по тензору. Для правого операнда операции скалярного произведения поддерживается только квантование по тензору или поканальное квантование вдоль измерения 1. Поэтому для этого атрибута необходимо задать значение -1 или 1. Другие значения не допускаются.
`output_quantization_axis`	Необязательный `int`. Значение по умолчанию — `-1`. Указывает индекс измерения тензора, вдоль которого применяется поканальное квантование срезов. Значение -1 (по умолчанию) указывает на квантование по тензору. Для выходного тензора операции скалярного произведения поддерживается только квантование по тензору или поканальное квантование вдоль измерения 1. Поэтому для этого атрибута необходимо задать значение -1 или 1. Другие значения не допускаются.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
`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