tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel

Quantifiez de manière factice le tenseur 'inputs' de type float et l'une des formes : [d] ,.

Résumé

[b, d] [b, h, w, d] via des flottants par canal min et max de forme [d] vers un tenseur 'outputs' de même forme que inputs .

[min; max] définissent la plage de limitation des données inputs . Les valeurs inputs sont quantifiées dans la plage de quantification ( [0; 2^num_bits - 1] si narrow_range est faux et [1; 2^num_bits - 1] si elle est vraie), puis déquantifiées et converties en nombres flottants dans l'intervalle [min; max] . num_bits correspond à la largeur de la quantification (entre 2 et 16 bits inclus).

Avant la quantification, les valeurs min et max sont ajustées selon la logique suivante. Il est recommandé que min <= 0 <= max . Si 0 n'est pas dans la plage de valeurs, le comportement peut être inattendu : Si 0 < min < max : min_adj = 0 et max_adj = max - min . Si min < max < 0 : min_adj = min - max et max_adj = 0 Si min <= 0 <= max : scale = (max - min) / (2^num_bits - 1) , min_adj = scale * round(min / scale) et max_adj = max + min_adj - min .

Cette opération présente un gradient et permet ainsi de déterminer les valeurs min et max d'entraînement.

Arguments :

• portée : un objet Scope

Retours :

• Output : Le tenseur de sorties.

attributs publics

Operation operation

::tensorflow::Output outputs

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

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

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs NarrowRange(
  bool x
)

Attrs NumBits(
  int64 x
)