tensorflow ：： ops ：： FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel

偽-float型の '入力'テンソルと形状の1つを定量化します： [d] 、。

概要

[b, d] [b, h, w, d]チャネルごとに、形状[d] minおよびmaxを、 inputsと同じ形状の「出力」テンソルにフロートさせます。

[min; max] inputsデータのクランプ範囲を定義します。 inputs値は量子化範囲に量子化され（ narrow_rangeがfalseの場合は[0; 2^num_bits - 1] 、 narrow_range場合は[1; 2^num_bits - 1] ）、量子化[1; 2^num_bits - 1]れて[min; max]間隔。 num_bitsは量子化のビット幅です。 2から16まで。

量子化の前に、 min値とmax値は次のロジックで調整されます。 min <= 0 <= maxすることをお勧めします。 0が値の範囲内にない場合、予期しない動作が発生する可能性があります0 < min < max場合： min_adj = 0およびmax_adj = max - min 。 min < max < 0場合： min_adj = min - maxおよびmax_adj = 0 。 min <= 0 <= max ： scale = (max - min) / (2^num_bits - 1) 、 min_adj = scale * round(min / scale)およびmax_adj = max + min_adj - min 。

この操作は、勾配を有するため、トレーニングを可能minおよびmax値。

引数：

• スコープ：スコープオブジェクト

戻り値：

• Output ：出力テンソル。

パブリック属性

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
)