Dequantize

Ví dụ về chế độ MIN_COMBIND

Nếu đầu vào đến từ QuantizedRelu6 thì loại đầu ra là quint8 (phạm vi 0-255) nhưng phạm vi có thể có của QuantizedRelu6 là 0-6. Do đó, các giá trị min_range và max_range là 0,0 và 6,0. Dequantize trên quint8 sẽ lấy từng giá trị, chuyển thành float và nhân với 6/255. Lưu ý rằng nếu loại lượng tử hóa là qint8, thì thao tác sẽ cộng thêm từng giá trị với 128 trước khi truyền.

Nếu chế độ là 'MIN_FIRST' thì phương pháp này sẽ được sử dụng:

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)
 

Hệ số chia tỷ lệ được xác định từ `min_range`, `max_range` và `narrow_range` theo cách tương thích với `QuantizeAndDequantize{V2|V3}` và `QuantizeV2`, sử dụng thuật toán sau:

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);