Dequantize

ตัวอย่างโหมด MIN_COMBINED

หากอินพุตมาจาก QuantizedRelu6 ประเภทเอาต์พุตจะเป็น quint8 (ช่วง 0-255) แต่ช่วงที่เป็นไปได้ของ QuantizedRelu6 คือ 0-6 ค่า min_range และ max_range จึงเป็น 0.0 และ 6.0 การแยกปริมาณใน quint8 จะใช้แต่ละค่า แคสต์จนลอย และคูณด้วย 6/255 โปรดทราบว่าหากประเภทเชิงปริมาณคือ qint8 การดำเนินการจะเพิ่มแต่ละค่าเพิ่มเติมด้วย 128 ก่อนที่จะทำการแคสต์

หากโหมดเป็น 'MIN_FIRST' แสดงว่ามีการใช้แนวทางนี้:

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)
 

scaling_factor จะกำหนดจาก `min_range`, `max_range` และ `narrow_range` ในลักษณะที่เข้ากันได้กับ `QuantizeAndDequantize{V2|V3}` และ `QuantizeV2` โดยใช้อัลกอริทึมต่อไปนี้:

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);