tensorflow:: ops:: FakeQuantWithMinMaxVars

전역 부동소수점 스칼라 min 이용하여 부동소수점 타입의 '입력' 텐서를 가짜 양자화합니다.

요약

그리고 inputs 과 동일한 형태의 '출력' 텐서를 max .

[min; max] inputs 데이터의 클램핑 범위를 정의합니다. inputs 값은 양자화 범위( narrow_range 가 false일 경우 [0; 2^num_bits - 1] , true일 경우 [1; 2^num_bits - 1] )로 양자화된 후 역양자화되어 [min; max] 간격의 부동 소수점 값으로 출력됩니다. num_bits 양자화 비트 폭이며, 2에서 16 사이의 값을 가집니다.

양자화 전에 min 과 max 값은 다음 논리에 따라 조정됩니다. min <= 0 <= max 유지하는 것이 좋습니다. 0 값의 범위에 포함되지 않으면 예상치 못한 동작이 발생할 수 있습니다. 0 < min < max 인 경우: min_adj = 0 이고 max_adj = max - min . min < max < 0 인 경우: min_adj = min - max 이고 max_adj = 0 . min <= 0 <= max 인 경우: scale = (max - min) / (2^num_bits - 1) , min_adj = scale * round(min / scale) 이고 max_adj = max + min_adj - min .

이 연산은 기울기를 가지므로 min 과 max 값을 학습할 수 있습니다.

논거:

• 범위: Scope 객체

보고:

• Output : 출력 텐서.

공개 속성

Operation operation

::tensorflow::Output outputs

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

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

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs NarrowRange(
  bool x
)

Attrs NumBits(
  int64 x
)