以下のセクションでは、オペランドの使用に関する高度なトピックを扱います。次元配列を簡潔に表現する方法です。ビットの非対称な量子化テンソルをサポートします。ビットの整数で表現されます。ビットの整数を浮動小数点数値に変換して表現するために使用されます。ビット浮動小数点数値です。つのメリットがあります。なるので、アプリのサイズが小さくなります。一般的に計算の実行速度が上がります。プロセッサの効率が上がるためです。浮動小数点モデルを量子化モデルに変換することは可能ですが、量子化モデルを直接トレーニングしたほうが良い結果が得られることがこれまでの経験からわかっています。ネットワークは、各値の粒度の粗さを補うように学習します。プロセスで決定されます。設定することで、量子化テンソルのタイプを定義します。ビットの非対称の量子化テンソルに加えて、以下をサポートします。演算への重みを表すために使用します。内部状態のために使用します。ようないくつかの演算は、オプションのオペランドを取ります。指定して、そのオペランドが省略されていることを示します。28)では、次元は未知ですが、階数(次元数)が既知であるモデル演算が導入されました。記載されているように、階数が未知のテンソルを導入しました。platform/test/mlts/models(モデルとデータセット)とから入手可能です。実行し、同じモデルとデータセットに対して同じ処理を行って比較します。ベンチマークは次の手順で使用します。デバイスにアクセスできることを確認します。環境変数をエクスポートします。ディレクトリの最上位に移動します。次のコマンドを実行します。ページとして表示されます。有用な診断情報をシステムログに生成します。ユーティリティを使用します。