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TensorFlow函数:tf.quantized_concat

tf.quantized_concat 函数
quantized_concat(
    concat_dim,
    values,
    input_mins,
    input_maxes,
    name=None
)

参见指南:张量变换>分割和连接

将量化张量沿一个维度连接.

参数:

  • concat_dim:int32 类型的 Tensor;0维;连接的维度;必须在 [0, rank(values)) 范围内.
  • values:至具有相同类型的至少2张量对象的列表.要连接的 N 张量.他们的秩和类型必须匹配,而且他们的大小必须匹配所有维度,除了 concat_dim.
  • input_mins:具有与类型 float32 的 Tensor 对象的 values 相同的长度的列表.每个输入张量的最小标量值.
  • input_maxes:具有与类型 float32 的 Tensor 对象的 values 相同的长度的列表.每个输入张量的最大标量值.
  • name:操作的名称(可选).

返回:

Tensor 对象的元组(output,output_min,output_max).其中:

  • output:Tensor.与 values 有相同的类型.Tensor 与沿着 concat_dim 维度堆叠的值的连接.该张量的形状与 values 相匹配, 除了 concat_dim 大小之和之外.
  • output_min:float32 类型的 Tensor.最小量化输出值表示的浮点值.
  • output_max:float32 类型的 Tensor.最大量化输出值表示的浮点值.
tf.qr函数:计算矩阵的QR分解
TensorFlow张量变换函数:tf.quantize_v2
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