Dequantize

MIN_COMBINED 모드 예

입력이 QuantizedRelu6에서 오는 경우 출력 유형은 quint8(0-255 범위)이지만 QuantizedRelu6의 가능한 범위는 0-6입니다. 따라서 min_range 및 max_range 값은 0.0과 6.0입니다. quint8의 역양자화는 각 값을 가져와 부동 소수점으로 변환하고 6/255를 곱합니다. 양자화 유형이 qint8인 경우 작업은 캐스팅하기 전에 각 값에 128을 추가로 추가합니다.

모드가 'MIN_FIRST'인 경우 다음 접근 방식이 사용됩니다.

num_discrete_values = 1 << (# of bits in T)
 range_adjust = num_discrete_values / (num_discrete_values - 1)
 range = (range_max - range_min) * range_adjust
 range_scale = range / num_discrete_values
 const double offset_input = static_cast<double>(input) - lowest_quantized;
 result = range_min + ((input - numeric_limits<T>::min()) * range_scale)
 

scale_factor는 다음 알고리즘을 사용하여 `QuantizeAndDeQuantize{V2|V3}` 및 `QuantizeV2`와 호환되는 방식으로 `min_range`, `max_range` 및 `narrow_range`에서 결정됩니다

const int min_expected_T = std::numeric_limits<T>::min() +
     (narrow_range ? 1 : 0);
   const int max_expected_T = std::numeric_limits<T>::max();
   const float max_expected_T = std::numeric_limits<float>::max();
 
   const float scale_factor =
     (std::numeric_limits<T>::min() == 0) ? (max_range / max_expected_T)
                                          : std::max(min_range / min_expected_T,
                                                     max_range / max_expected_T);