tensor akışı:: işlem:: Dekuantizasyon

#include <array_ops.h>

'Giriş' tensörünü kayan bir Tensor'a dönüştürün .

Özet

[min_aralık, maksimum_aralık], 'giriş' verilerinin aralığını belirten skaler değişkenlerdir. 'Mode' özelliği, kayan değer değerlerini nicelenmiş eşdeğerlerine dönüştürmek için tam olarak hangi hesaplamaların kullanıldığını kontrol eder.

'MIN_COMBINED' modunda tensörün her değeri aşağıdaki işlemlerden geçecektir:

if T == qint8: in[i] += (range(T) + 1)/ 2.0
out[i] = min_range + (in[i]* (max_range - min_range) / range(T))
burada range(T) = numeric_limits ::max() - numeric_limits ::min() range(T) = numeric_limits ::max() - numeric_limits ::min() range(T) = numeric_limits ::max() - numeric_limits ::min()

MIN_COMBINED Mod Örneği

Giriş bir QuantizedRelu6'dan geliyorsa, çıkış türü quint8'dir (0-255 aralığı) ancak QuantizedRelu6'nın olası aralığı 0-6'dır. Min_range ve max_range değerleri bu nedenle 0,0 ve 6,0'dır. Quint8'deki dequantize her değeri alır, float'a çevirir ve 6/255 ile çarpar. Eğer quantizedtype qint8 ise, işlemin dökümden önce ek olarak her değeri 128 ile ekleyeceğini unutmayın.

Mod 'MIN_FIRST' ise bu yaklaşım kullanılır:

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(input) - lowest_quantized;
result = range_min + ((input - numeric_limits::min()) * range_scale)

ÖLÇEKLİ mod Örnek

SCALED modu QuantizeAndDequantize{V2|V3} 'de kullanılan niceleme yaklaşımıyla eşleşir.

Mod SCALED ise, simetri için mümkün olan en düşük değeri atlamayı seçerek çıkış tipinin tüm aralığını kullanmayız (örneğin, imzalı 8 bit niceleme için çıkış aralığı -128 ila 127 değil, -127 ila 127'dir), böylece 0,0, 0 ile eşleşir.

Öncelikle tensörümüzdeki değer aralığını buluyoruz. Kullandığımız aralık her zaman 0 merkezli olduğundan m'yi 

  m = max(abs(input_min), abs(input_max))
olacak şekilde buluruz.

Bu durumda giriş tensör aralığımız [-m, m] olur.

Daha sonra, sabit nokta niceleme gruplarımızı [min_fixed, max_fixed] seçiyoruz. T imzalıysa bu 

  num_bits = sizeof(T) * 8
  [min_fixed, max_fixed] =
      [-(1 << (num_bits - 1) - 1), (1 << (num_bits - 1)) - 1]

Aksi takdirde, T işaretsizse sabit nokta aralığı 

  [min_fixed, max_fixed] = [0, (1 << num_bits) - 1]

Buradan ölçeklendirme faktörümüzü hesaplıyoruz: s: 

  s = (2 * m) / (max_fixed - min_fixed)

Artık tensörümüzün elemanlarını dekuantize edebiliriz: 

result = input * s

Argümanlar:

  • kapsam: Bir Kapsam nesnesi
  • min_range: Giriş için üretilebilecek minimum skaler değer.
  • max_range: Giriş için üretilebilecek maksimum skaler değer.

İadeler:

  • Output : Çıkış tensörü.

Yapıcılar ve Yıkıcılar

Dequantize (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input min_range, :: tensorflow::Input max_range)
Dequantize (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input min_range, :: tensorflow::Input max_range, const Dequantize::Attrs & attrs)

Genel özellikler

operation
output

Kamu işlevleri

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

Genel statik işlevler

Mode (StringPiece x)

Yapılar

tensorflow:: ops:: Dequantize:: Öznitelikler

Dequantize için isteğe bağlı öznitelik ayarlayıcılar.

Genel özellikler

operasyon

Operation operation

çıktı

::tensorflow::Output output

Kamu işlevleri

Dekuantizasyon

 Dequantize(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input min_range,
  ::tensorflow::Input max_range
)

Dekuantizasyon

 Dequantize(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input min_range,
  ::tensorflow::Input max_range,
  const Dequantize::Attrs & attrs
)

düğüm

::tensorflow::Node * node() const

operatör::tensorflow::Giriş

 operator::tensorflow::Input() const

operatör::tensorflow::Çıktı

 operator::tensorflow::Output() const

Genel statik işlevler

Mod

Attrs Mode(
  StringPiece x
)