텐서플로우:: 작전:: FakeQuantWithMinMaxArgs

'입력' 텐서를 가짜 양자화하고, 동일한 유형의 '출력' 텐서에 float를 입력합니다.

요약

속성 [min; max] inputs 데이터의 클램핑 범위를 정의합니다. inputs 값은 양자화 범위( narrow_range 가 false인 경우 [0; 2^num_bits - 1] , true인 경우 [1; 2^num_bits - 1] )로 양자화된 다음 역양자화되어 [min; max] 간격. num_bits 는 양자화의 비트폭입니다. 2부터 16까지.

양자화하기 전에 min 과 max 값은 다음 논리로 조정됩니다. min <= 0 <= max 갖는 것이 좋습니다. 0 값 범위에 없으면 동작이 예상치 못한 것일 수 있습니다. 0 < min < max : min_adj = 0 및 max_adj = max - min 인 경우. min < max < 0 인 경우: min_adj = min - max 및 max_adj = 0 . min <= 0 <= max : scale = (max - min) / (2^num_bits - 1) , min_adj = scale * round(min / scale) 및 max_adj = max + min_adj - min .

출력이 여전히 부동 소수점이므로 양자화를 가짜라고 합니다.

인수:

• 범위: 범위 개체

보고:

• Output : 출력 텐서.

공개 속성

Operation operation

::tensorflow::Output outputs

 FakeQuantWithMinMaxArgs(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input inputs
)

 FakeQuantWithMinMaxArgs(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input inputs,
  const FakeQuantWithMinMaxArgs::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs Max(
  float x
)

Attrs Min(
  float x
)

Attrs NarrowRange(
  bool x
)

Attrs NumBits(
  int64 x
)