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Fausse quantifier le tenseur des « entrées » de type float via des scalaires float globaux min

Résumé

et max au tenseur « sorties » de même forme que inputs .

[min; max] définit la plage de serrage pour les données inputs . les valeurs inputs sont quantifiées dans la plage de quantification ( [0; 2^num_bits - 1] lorsque narrow_range est fausse et [1; 2^num_bits - 1] lorsqu'elle est vraie), puis déquantifiées et sorties sous forme de flotteurs dans [min; max] intervalle. num_bits est la largeur de bits de la quantification ; entre 2 et 16 ans inclus.

Avant la quantification, les valeurs min et max sont ajustées avec la logique suivante. Il est suggéré d'avoir 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 a un gradient et permet ainsi d'entraîner les valeurs min et max .

Arguments:

• scope : un objet Scope

Retour:

• Output : Le tenseur des sorties.

Attributs publics

Operation operation

::tensorflow::Output outputs

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

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

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs NarrowRange(
  bool x
)

Attrs NumBits(
  int64 x
)