সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।

সেন্সরফ্লো :: অপস :: Dequantize

#include <array_ops.h>

'ইনপুট' সেন্সরটিকে একটি ফ্লোট টেনসর হিসাবে চিহ্নিত করুন

সারসংক্ষেপ

[মিনি_রেঞ্জ, ম্যাক্স অ্যারেঞ্জ] স্কেলার ফ্লোট যা 'ইনপুট' ডেটার জন্য সীমা নির্দিষ্ট করে। 'মোড' অ্যাট্রিবিউট নিয়ন্ত্রণ করে ঠিক কোন গণনাগুলি ভাসমান মানকে তাদের কোয়ান্টাইজড সমতলে রূপান্তর করতে ব্যবহৃত হয়।

'MIN_COMBINED' মোডে, টেনসারের প্রতিটি মান নীচে থেকে যাবে:

if T == qint8: in[i] += (range(T) + 1)/ 2.0
out[i] = min_range + (in[i]* (max_range - min_range) / range(T))
এখানে 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 মোড উদাহরণ

যদি ইনপুটটি কোনও কোয়ান্টাইজডেলু 6 থেকে আসে তবে আউটপুট টাইপটি কুইন্ট 8 (0-255 এর পরিসীমা) তবে কোয়ান্টাইটরিলু 6 এর সম্ভাব্য পরিসীমা 0-6 হয়। মিনি_রেঞ্জ এবং সর্বোচ্চ_আরজ মানগুলি 0.0 এবং 6.0। কুইন্ট ৮- তে ডিকান্টাইজ করা প্রতিটি মান নেওয়া হবে, ভাসমানের জন্য ফেলে দেওয়া এবং 6/255 দ্বারা গুণ করা হবে Note নোট করুন যে কোয়ান্টাইটিস টাইপ কুইন্ট 8 হলে অপারেশনটি কাস্টিংয়ের আগে প্রতিটি মান 128 যোগ করবে।

যদি মোডটি 'MIN_FIRST' হয় তবে এই পদ্ধতির ব্যবহার করা হবে:

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)

স্কেলড মোড উদাহরণ

SCALED মোড QuantizeAndDequantize{V2|V3} ব্যবহৃত কোয়ান্টাইজেশন পদ্ধতির সাথে মেলে QuantizeAndDequantize{V2|V3}

মোডটি যদি SCALED , তবে আমরা SCALED সম্পূর্ণ পরিসীমা ব্যবহার করি না, SCALED জন্য সর্বনিম্ন সম্ভাব্য মানটি এলিডে বেছে নেওয়া (উদাহরণস্বরূপ, স্বাক্ষরিত 8 বিট কোয়ান্টাইজেশনের জন্য -128 থেকে 127 নয়), 128 থেকে 127 হয় না, যাতে ০.০ তে মানচিত্র।

আমরা প্রথমে আমাদের সেন্সরে মানগুলির ব্যাপ্তি খুঁজে পাই। আমরা যে ব্যাপ্তিটি ব্যবহার করি তা সর্বদা 0 তে কেন্দ্রিক হয়, সুতরাং আমরা

  m = max(abs(input_min), abs(input_max))
এর মতো এম পাই

আমাদের ইনপুট টেনসর পরিসীমাটি তখন [-m, m]

এরপরে, আমরা আমাদের ফিক্সড-পয়েন্ট কোয়ান্টাইজেশন বালতি, [min_fixed, max_fixed] । যদি টি স্বাক্ষরিত হয় তবে এটি

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

অন্যথায়, যদি টি স্বাক্ষরযুক্ত না হয় তবে স্থির-পয়েন্টের পরিসীমা

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

এটি থেকে আমরা আমাদের স্কেলিং ফ্যাক্টর, গুলি:

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

এখন আমরা আমাদের টেনসরের উপাদানগুলি ডিকান্টাইজ করতে পারি:

result = input * s

যুক্তি:

  • সুযোগ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
  • মিনি_রেঞ্জ: ইনপুটটির জন্য সম্ভবত উত্পাদিত সর্বনিম্ন স্কেলারের মান r
  • সর্বাধিক_আরঞ্জ: সর্বাধিক স্কেলারের মান সম্ভবত ইনপুটটির জন্য উত্পাদিত হয়।

রিটার্নস:

  • Output : আউটপুট টেনসর।

নির্মাণকারী এবং ধ্বংসকারী

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)

জনসাধারণের গুণাবলী

operation
output

পাবলিক ফাংশন

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

পাবলিক স্ট্যাটিক ফাংশন

Mode (StringPiece x)

স্ট্রাক্টস

টেনসরফ্লো :: অপস :: ডিঙ্কান্টাইজ :: অ্যাটার্স

Dequantize জন্য alচ্ছিক বৈশিষ্ট্য সেটটার

জনসাধারণের গুণাবলী

অপারেশন

Operation operation

আউটপুট

::tensorflow::Output output

পাবলিক ফাংশন

Dequantize

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

Dequantize

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

নোড

::tensorflow::Node * node() const 

অপারেটর :: টেনসরফ্লো :: ইনপুট

 operator::tensorflow::Input() const 

অপারেটর :: টেনসরফ্লো :: আউটপুট

 operator::tensorflow::Output() const 

পাবলিক স্ট্যাটিক ফাংশন

মোড

Attrs Mode(
  StringPiece x
)