tensorflow::ops::QuantizedMatMul

#include <math_ops.h>

Выполнить квантованное матричное умножение матрицы a на матрицу b.

Краткое описание

Входные данные должны быть двумерными матрицами, а внутренняя размерность a (после транспонирования, если transpose_a не равно нулю) должна совпадать с внешней размерностью b (после транспонирования, если transposed_b не равно нулю).

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• a: Должна быть двумерная тензор.
• b: Должна быть двумерная тензор.
• min_a: Значение с плавающей точкой, представляющее наименьшее квантованное значение a.
• max_a: Значение с плавающей точкой, представляющее наибольшее квантованное значение a.
• min_b: Значение с плавающей точкой, представляющее наименьшее квантованное значение b.
• max_b: Значение с плавающей точкой, представляющее наибольшее квантованное значение b.

Необязательные атрибуты (см. Attrs):

• transpose_a: Если true, a транспонируется перед умножением.
• transpose_b: Если true, b транспонируется перед умножением.
• Tactivation: Тип выходного значения, производимого функцией активации после этой операции.

Возвращаемые значения:

• Output out
• Output min_out: Значение с плавающей точкой, представляющее наименьшее квантованное выходное значение.
• Output max_out: Значение с плавающей точкой, представляющее наибольшее квантованное выходное значение.

Публичные атрибуты

::tensorflow::Output max_out

::tensorflow::Output min_out

Operation operation

::tensorflow::Output out

Публичные функции

 QuantizedMatMul(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input a,
  ::tensorflow::Input b,
  ::tensorflow::Input min_a,
  ::tensorflow::Input max_a,
  ::tensorflow::Input min_b,
  ::tensorflow::Input max_b
)

 QuantizedMatMul(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input a,
  ::tensorflow::Input b,
  ::tensorflow::Input min_a,
  ::tensorflow::Input max_a,
  ::tensorflow::Input min_b,
  ::tensorflow::Input max_b,
  const QuantizedMatMul::Attrs & attrs
)

Публичные статические функции

Attrs Tactivation(
  DataType x
)

Attrs Toutput(
  DataType x
)

Attrs TransposeA(
  bool x
)

Attrs TransposeB(
  bool x
)