DequantizeOp
使用集合让一切井井有条
根据您的偏好保存内容并对其进行分类。
利用给定的 zeroPoint
和 scale
反量化 TensorBuffer
。
注意:输出张量的数据类型始终为 FLOAT32
,除非将 DequantizeOp 作为身份操作有效创建,例如将 zeroPoint
设置为 0 并将 scale
设置为 1(在这种情况下,输出张量与输入实例是同一个实例)。
如果 zeroPoint
和 scale
均为 0,系统会绕过 DequantizeOp
,这相当于将 zeroPoint
设为 0 并将 scale
设为 1。这在传入直接从 TFLite 模型平面缓冲区提取的量化参数时非常有用。如果未量化张量,则 zeroPoint
和 scale
都将被读取为 0。
继承的方法
继承自 java.lang.Object 类
布尔值
|
|
final
Class<?>
|
getClass()
|
整型
|
hashCode()
|
最终无效 |
notify()
|
最终无效 |
notifyAll()
|
字符串
|
toString()
|
最终无效 |
wait(long arg0, int arg1)
|
最终无效 |
wait(long arg0)
|
最终无效 |
wait()
|
公共构造函数
public
DequantizeOp
(float zeroPoint, float scale)
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最后更新时间 (UTC):2024-05-14。
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