tensorflow:: ops:: FakeQuantWithMinMaxVars

वैश्विक फ्लोट स्केलर min के माध्यम से फ्लोट प्रकार के 'इनपुट्स' टेंसर को नकली-क्वांटाइज़ करें

सारांश

और 'आउटपुट' टेंसर को inputs के समान आकार का max ।

[min; max] inputs डेटा के लिए क्लैम्पिंग रेंज को परिभाषित करते हैं। inputs मानों को क्वांटाइजेशन रेंज (जब narrow_range false हो तो [0; 2^num_bits - 1] और जब true हो तो [1; 2^num_bits - 1] ) में क्वांटाइज किया जाता है और फिर डी-क्वांटाइज करके [min; max] अंतराल में फ्लोट के रूप में आउटपुट किया जाता है। num_bits क्वांटाइजेशन की बिटविड्थ है; 2 से 16 के बीच, दोनों मान शामिल हैं।

क्वांटाइजेशन से पहले, min और max मानों को निम्नलिखित तर्क के अनुसार समायोजित किया जाता है। यह सुझाव दिया जाता है कि min <= 0 <= max हो। यदि 0 मानों की सीमा में नहीं है, तो व्यवहार अप्रत्याशित हो सकता है: यदि 0 < min < max : min_adj = 0 और max_adj = max - min । यदि min < max < 0 : min_adj = min - max और max_adj = 0 यदि min <= 0 <= max : scale = (max - min) / (2^num_bits - 1) , min_adj = scale * round(min / scale) और max_adj = max + min_adj - min

इस ऑपरेशन में ग्रेडिएंट होता है और इस प्रकार यह min और max मानों को प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है।

तर्क:

• स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट

प्रतिफल:

• Output : आउटपुट टेंसर।

सार्वजनिक विशेषताएँ

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
)