tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel

Giả lập lượng tử hóa tensor 'đầu vào' kiểu float và một trong các hình dạng: [d] ,.

Bản tóm tắt

[b, d] [b, h, w, d] thông qua các giá trị float min và max trên mỗi kênh có hình dạng [d] để xuất ra tensor có cùng hình dạng với inputs .

[min; max] xác định phạm vi giới hạn cho dữ liệu inputs . Các giá trị inputs được lượng tử hóa vào phạm vi lượng tử hóa ( [0; 2^num_bits - 1] khi narrow_range là false và [1; 2^num_bits - 1] khi nó là true) và sau đó được giải lượng tử hóa và xuất ra dưới dạng số thực trong khoảng [min; max] . num_bits là độ rộng bit của quá trình lượng tử hóa; nằm trong khoảng từ 2 đến 16, bao gồm cả hai giá trị này.

Trước khi lượng tử hóa, các giá trị min và max được điều chỉnh theo logic sau. Nên đặt min <= 0 <= max . Nếu 0 không nằm trong phạm vi giá trị, kết quả có thể không như mong đợi: Nếu 0 < min < max : min_adj = 0 và max_adj = max - min . Nếu min < max < 0 : min_adj = min - max và max_adj = 0 Nếu min <= 0 <= max : scale = (max - min) / (2^num_bits - 1) , min_adj = scale * round(min / scale) và max_adj = max + min_adj - min .

Thao tác này có độ dốc và do đó cho phép huấn luyện các giá trị min và max .

Luận điểm:

• phạm vi: Một đối tượng Phạm vi

Trả về:

• Output : Tensor đầu ra.

Thuộc tính công khai

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
)