Google I/O'yu ayarladığınız için teşekkür ederiz. İsteğe bağlı olarak tüm oturumları görüntüleyin İsteğe bağlı olarak izleyin

tensorflow :: ops :: Dequantize

#include <array_ops.h>

Dekuantize bir şamandıra içine 'giriş' tensörünü tensör .

Özet

[min_aralık, maks_aralık], 'giriş' verileri için aralığı belirten skaler kayan değerlerdir. 'Mode' özelliği, float değerlerini nicelleştirilmiş eşdeğerlerine dönüştürmek için tam olarak hangi hesaplamaların kullanıldığını kontrol eder.

'MIN_COMBINED' modunda, tensörün her bir değeri aşağıdakilerden geçecektir:

if T == qint8: in[i] += (range(T) + 1)/ 2.0
out[i] = min_range + (in[i]* (max_range - min_range) / range(T))
burada 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 Modu Örneği

Giriş bir QuantizedRelu6'dan geliyorsa, çıkış türü quint8'dir (0-255 aralığı) ancak QuantizedRelu6'nın olası aralığı 0-6'dır. Min_aralık ve maks_aralık değerleri bu nedenle 0.0 ve 6.0'dır. Quint8 üzerinde Dequantize her bir değeri alır, float'a dönüştürür ve 6/255 ile çarpılır . Quantizedtype qint8 ise, işlemin dökümden önce her bir değeri 128 ile ekleyeceğini unutmayın.

Mod 'MIN_FIRST' ise, bu yaklaşım kullanılır:

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)

SCALED modu Örnek

SCALED modu, QuantizeAndDequantize{V2|V3} kullanılan niceleme yaklaşımıyla eşleşir.

Mod SCALED , simetri için mümkün olan en düşük değeri seçmeyi seçerek çıktı türünün tam aralığını kullanmayız (örneğin, işaretli 8 bit nicemleme için çıkış aralığı -127 ila 127, -128 ila 127 değil), böylece 0.0, 0 ile eşleşir.

Önce tensörümüzde değerlerin aralığını buluruz. Kullandığımız aralık her zaman 0'a merkezlenmiştir, bu nedenle m'yi 

  m = max(abs(input_min), abs(input_max))
olacak şekilde buluruz

Giriş tensör aralığımız bu durumda [-m, m] .

Sonra, sabit nokta niceleme kovalarımızı [min_fixed, max_fixed] . T imzalıysa, bu 

  num_bits = sizeof(T) * 8
  [min_fixed, max_fixed] =
      [-(1 << (num_bits - 1) - 1), (1 << (num_bits - 1)) - 1]
'dir

Aksi takdirde, T işaretsiz ise, sabit nokta aralığı 

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

Bundan ölçekleme faktörümüzü hesaplıyoruz, s: 

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

Şimdi tensörümüzün öğelerini çözebiliriz: 

result = input * s

Argümanlar:

  • kapsam: Bir Scope nesnesi
  • min_range: Giriş için muhtemelen üretilmiş minimum skaler değer.
  • maks_aralık: Giriş için muhtemelen üretilen maksimum skaler değer.

İadeler:

  • Output : Çıkış tensörü.

Yapıcılar ve Yıkıcılar

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)

Genel özellikler

operation
output

Kamusal işlevler

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

Genel statik işlevler

Mode (StringPiece x)

Yapılar

tensorflow :: ops :: Dequantize :: Attrs

Dequantize için isteğe bağlı öznitelik belirleyiciler.

Genel özellikler

operasyon

Operation operation

çıktı

::tensorflow::Output output

Kamusal işlevler

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
)

düğüm

::tensorflow::Node * node() const

operator :: tensorflow :: Girdi

 operator::tensorflow::Input() const

operator :: tensorflow :: Çıktı

 operator::tensorflow::Output() const

Genel statik işlevler

Mod

Attrs Mode(
  StringPiece x
)