tensorflow:: ops:: FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel

`float` টাইপের এবং [d] , `.` শেপের `inputs` টেনসরটিকে ফেক-কোয়ান্টাইজ করুন।

সারসংক্ষেপ

[b, d] [b, h, w, d] প্রতি-চ্যানেল ফ্লোটের মাধ্যমে [d] আকারের min এবং max মানকে inputs মতো একই আকারের 'আউটপুট' টেনসরে রূপান্তর করে।

[min; max] inputs ডেটার জন্য ক্ল্যাম্পিং রেঞ্জ নির্ধারণ করে। inputs মানগুলিকে কোয়ান্টাইজেশন রেঞ্জের মধ্যে কোয়ান্টাইজ করা হয় ( [0; 2^num_bits - 1] যখন narrow_range false এবং [1; 2^num_bits - 1] যখন এটি true) এবং তারপর ডি-কোয়ান্টাইজ করে [min; max] ব্যবধানে ফ্লোট হিসাবে আউটপুট দেওয়া হয়। num_bits হল কোয়ান্টাইজেশনের বিটউইডথ; যা ২ থেকে ১৬ এর মধ্যে।

কোয়ান্টাইজেশনের আগে, min এবং max মান নিম্নলিখিত লজিক অনুসারে সমন্বয় করা হয়। min <= 0 <= max রাখার পরামর্শ দেওয়া হয়। যদি 0 এই মানের পরিসরের মধ্যে না থাকে, তবে আচরণ অপ্রত্যাশিত হতে পারে: যদি 0 < min < max হয়: min_adj = 0 এবং max_adj = max - min । যদি min < max < 0 : min_adj = min - max এবং max_adj = 0 যদি min <= 0 <= max : scale = (max - min) / (2^num_bits - 1) , min_adj = scale * round(min / scale) এবং max_adj = max + min_adj - min ।

এই অপারেশনটির একটি গ্রেডিয়েন্ট রয়েছে এবং এর ফলে min ও max মান প্রশিক্ষণ দেওয়া সম্ভব হয়।

যুক্তি:

• স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট

ফেরত:

• Output : আউটপুট টেনসর।

জনসাধারণের বৈশিষ্ট্য

Operation operation

::tensorflow::Output outputs

 FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input inputs,
  ::tensorflow::Input min,
  ::tensorflow::Input max
)

 FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input inputs,
  ::tensorflow::Input min,
  ::tensorflow::Input max,
  const FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs NarrowRange(
  bool x
)

Attrs NumBits(
  int64 x
)