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#include <array_ops.h>

Déquantifiez le tenseur « d'entrée » en un float Tensor .

Résumé

[min_range, max_range] sont des flottants scalaires qui spécifient la plage des données « d'entrée ». L'attribut 'mode' contrôle exactement quels calculs sont utilisés pour convertir les valeurs flottantes en leurs équivalents quantifiés.

En mode 'MIN_COMBINED', chaque valeur du tenseur subira les opérations suivantes :

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

Exemple de mode MIN_COMBINED

Si l'entrée provient d'un QuantizedRelu6 , le type de sortie est quint8 (plage de 0 à 255) mais la plage possible de QuantizedRelu6 est de 0 à 6. Les valeurs min_range et max_range sont donc 0,0 et 6,0. Dequantize sur quint8 prendra chaque valeur, convertie en float et multipliée par 6/255. Notez que si quantizedtype est qint8, l'opération ajoutera en plus chaque valeur par 128 avant la conversion.

Si le mode est « MIN_FIRST », alors cette approche est utilisée :

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)

Mode ÉCHELLE Exemple

Le mode SCALED correspond à l'approche de quantification utilisée dans QuantizeAndDequantize{V2|V3} .

Si le mode est SCALED , nous n'utilisons pas toute la plage du type de sortie, en choisissant d'élider la valeur la plus basse possible pour la symétrie (par exemple, la plage de sortie est de -127 à 127, et non de -128 à 127 pour une quantification signée sur 8 bits), de sorte que 0,0 correspond à 0.

Nous trouvons d’abord la plage de valeurs dans notre tenseur. La plage que nous utilisons est toujours centrée sur 0, nous trouvons donc m tel que

  m = max(abs(input_min), abs(input_max))

Notre plage de tenseurs d'entrée est alors [-m, m] .

Ensuite, nous choisissons nos compartiments de quantification à virgule fixe, [min_fixed, max_fixed] . Si T est signé, c'est

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

Sinon, si T n'est pas signé, la plage de virgule fixe est

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

À partir de là, nous calculons notre facteur d'échelle, s :

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

Nous pouvons maintenant déquantifier les éléments de notre tenseur :

result = input * s

Arguments:

  • scope : un objet Scope
  • min_range : la valeur scalaire minimale éventuellement produite pour l'entrée.
  • max_range : la valeur scalaire maximale éventuellement produite pour l'entrée.

Retour:

  • Output : Le tenseur de sortie.

Constructeurs et Destructeurs

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)

Attributs publics

operation
output

Fonctions publiques

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

Fonctions statiques publiques

Mode (StringPiece x)

Structures

tensorflow : ops : Déquantifier : Attrs

Setters d'attributs facultatifs pour Dequantize .

Attributs publics

opération

Operation operation

sortir

::tensorflow::Output output

Fonctions publiques

Déquantifier

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

Déquantifier

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

nœud

::tensorflow::Node * node() const 

opérateur :: tensorflow :: Entrée

 operator::tensorflow::Input() const 

opérateur :: tensorflow :: Sortie

 operator::tensorflow::Output() const 

Fonctions statiques publiques

Mode

Attrs Mode(
  StringPiece x
)