tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxArgs

'inputs' tensörünü, float türünden, aynı türdeki 'outputs' tensörüne sahte nicelleştirme (fake quantize) işlemi uygulayın.

Özet

[min; max] öznitelikleri, inputs verileri için sınırlama aralığını tanımlar. inputs değerleri, niceleme aralığına ( [0; 2^num_bits - 1] narrow_range yanlış olduğunda ve [1; 2^num_bits - 1] doğru olduğunda) nicelenir, ardından niceleme tersine çevrilir ve [min; max] aralığında kayan noktalı sayılar olarak çıktı verilir. num_bits nicelemenin bit genişliğidir; 2 ile 16 arasındadır (dahil).

Nicelleştirme öncesinde, min ve max değerler aşağıdaki mantıkla ayarlanır. min <= 0 <= max aralığında olması önerilir. Eğer 0 değer aralığında değilse, davranış beklenmedik olabilir: Eğer 0 < min < max ise: min_adj = 0 ve max_adj = max - min . Eğer min < max < 0 : min_adj = min - max ve max_adj = 0 Eğer min <= 0 <= max : scale = (max - min) / (2^num_bits - 1) , min_adj = scale * round(min / scale) ve max_adj = max + min_adj - min .

Nicelleştirme, çıktının hala kayan noktalı sayılar olması nedeniyle sahte olarak adlandırılır.

Argümanlar:

• kapsam: Bir Kapsam nesnesi

İadeler:

• Output : Çıktı tensörü.

Genel özellikler

Operation operation

::tensorflow::Output outputs

 FakeQuantWithMinMaxArgs(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input inputs
)

 FakeQuantWithMinMaxArgs(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input inputs,
  const FakeQuantWithMinMaxArgs::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs Max(
  float x
)

Attrs Min(
  float x
)

Attrs NarrowRange(
  bool x
)

Attrs NumBits(
  int64 x
)