tf.lite.experimental.QuantizationDebugOptions

Параметры отладки для настройки заданного QuantizationDebugger.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы совместимости для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.lite.experimental.QuantizationDebugOptions

tf.lite.experimental.QuantizationDebugOptions(
    layer_debug_metrics: Optional[Mapping[str, Callable[[np.ndarray], float]]] = None,
    model_debug_metrics: Optional[Mapping[str, Callable[[Sequence[np.ndarray], Sequence[np.ndarray]],
        float]]] = None,
    layer_direct_compare_metrics: Optional[Mapping[str, Callable[[Sequence[np.ndarray], Sequence[np.ndarray],
        float, int], float]]] = None,
    denylisted_ops: Optional[List[str]] = None,
    denylisted_nodes: Optional[List[str]] = None,
    fully_quantize: bool = False
) -> None

Аргументы
`layer_debug_metrics`	словарь для задания функций отладки слоя {имя_функции: функция}, где функция принимает результат операции NumericVerify, представляющий разницу значений между плавающей точкой и результатами деквантизованной операции. Функция возвращает скалярное значение.
`model_debug_metrics`	словарь для задания функций отладки модели {имя_функции: функция}, где функция принимает выходные данные двух моделей и возвращает скалярное значение для метрики (например, точность, IoU).
`layer_direct_compare_metrics`	словарь для задания функций отладки слоя {имя_функции: функция}. Подпись отличается от `layer_debug_metrics`, и в эту передаются (исходное значение с плавающей точкой, исходное квантованное значение, масштаб, нулевое значение). Реализация функции отвечает за правильную деквантизацию квантованного значения для сравнения. Используйте эту функцию, когда сравнение разницы недостаточно. (Примечание) квантованное значение передается как int8, поэтому необходимо выполнение преобразования в int32.
`denylisted_ops`	список имен операций, которые предполагается удалить из квантования.
`denylisted_nodes`	список имен выходных тензоров операций, которые предполагается удалить из квантования.
`fully_quantize`	логическое значение, указывающее, необходимо ли полностью квантовать модель. Помимо тела модели, также будут квантованы входные/выходные данные. Соответствует параметру fully_quantize в mlir_quantize.

Исключения
`ValueError`	при наличии дублирующихся ключей

© 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/versions/r2.9/api_docs/python/tf/lite/experimental/QuantizationDebugOptions