tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel

Quantizza falsamente il tensore 'inputs' di tipo float e una delle forme: [d] ,.

Riepilogo

[b, d] [b, h, w, d] tramite float per canale min e max di forma [d] al tensore 'output' della stessa forma degli inputs .

[min; max] definiscono l'intervallo di limitazione per i dati inputs . I valori inputs vengono quantizzati nell'intervallo di quantizzazione ( [0; 2^num_bits - 1] quando narrow_range è falso e [1; 2^num_bits - 1] quando è vero) e quindi dequantizzati e restituiti come float nell'intervallo [min; max] . num_bits è la larghezza in bit della quantizzazione; compresa tra 2 e 16, inclusi.

Prima della quantizzazione, i valori min e max vengono regolati con la seguente logica. Si consiglia di avere min <= 0 <= max . Se 0 non è nell'intervallo di valori, il comportamento può essere imprevisto: Se 0 < min < max : min_adj = 0 e max_adj = max - min . Se min < max < 0 : min_adj = min - max e max_adj = 0 Se min <= 0 <= max : scale = (max - min) / (2^num_bits - 1) , min_adj = scale * round(min / scale) e max_adj = max + min_adj - min .

Questa operazione presenta un gradiente e consente quindi di addestrare valori min e max .

Argomentazioni:

• ambito: un oggetto Scope

Resi:

• Output : Il tensore di output.

attributi pubblici

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
)