tf.raw_ops.QuantizedMatMul
Выполнить квантованное матричное умножение a на матрицу b.
tf.raw_ops.QuantizedMatMul(
a, b, min_a, max_a, min_b, max_b, Toutput=tf.dtypes.qint32, transpose_a=False,
transpose_b=False, Tactivation=tf.dtypes.quint8, name=None
)
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 | |
|---|---|
a | A Tensor. Должно быть одним из следующих типов: qint8, quint8, qint32, qint16, quint16. Должно быть двумерным тензором. |
b | A Tensor. Должно быть одним из следующих типов: qint8, quint8, qint32, qint16, quint16. Должно быть двумерным тензором. |
min_a | A Tensor типа float32. Значение с плавающей точкой, которое представляет собой наименьшее квантованное значение a . |
max_a | A Tensor типа float32. Значение с плавающей точкой, которое представляет собой наибольшее квантованное значение a . |
min_b | A Tensor типа float32. Значение с плавающей точкой, которое представляет собой наименьшее квантованное значение b . |
max_b | A Tensor типа float32. Значение с плавающей точкой, которое представляет собой наибольшее квантованное значение b . |
Toutput | Необязательный tf.DType из: 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. |
Tactivation | Необязательный tf.DType из: tf.qint8, tf.quint8, tf.qint32, tf.qint16, tf.quint16. По умолчанию tf.quint8. Тип выходных данных, получаемых функцией активации после этой операции. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
Кортеж объектов Tensor (out, min_out, max_out). | |
out | A Tensor типа Toutput. |
min_out | A Tensor типа float32. |
max_out | A Tensor типа float32. |
© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.4/api_docs/python/tf/raw_ops/QuantizedMatMul
