tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVars

ทำควอนไทซ์ปลอมให้กับเทนเซอร์ 'อินพุต' ชนิด float โดยใช้ค่าสเกลาร์ float ทั่วโลก min

สรุป

และ max ให้กับเทนเซอร์ 'เอาต์พุต' ที่มีรูปร่างเหมือนกับ inputs

[min; max] กำหนดช่วงการจำกัดค่าสำหรับข้อมูล inputs ค่า inputs จะถูกควอนไทซ์ให้อยู่ในช่วงการควอนไทซ์ ( [0; 2^num_bits - 1] เมื่อ narrow_range เป็น false และ [1; 2^num_bits - 1] เมื่อเป็น true) จากนั้นจะถูกดีควอนไทซ์และส่งออกเป็นค่าทศลอยในช่วง [min; max] num_bits คือความกว้างบิตของการควอนไทซ์ ซึ่งอยู่ระหว่าง 2 ถึง 16 รวมทั้งสองค่า

ก่อนการควอนไทเซชัน ค่า min และ max จะถูกปรับด้วยตรรกะต่อไปนี้ แนะนำให้มี min <= 0 <= max หาก 0 ไม่อยู่ในช่วงค่าที่กำหนด พฤติกรรมอาจไม่เป็นไปตามที่คาดไว้: ถ้า 0 < min < max : min_adj = 0 และ max_adj = max - min ถ้า min < max < 0 : min_adj = min - max max และ max_adj = 0 ถ้า min <= 0 <= max : scale = (max - min) / (2^num_bits - 1) , min_adj = scale * round(min / scale) และ max_adj = max + min_adj - min

การดำเนินการนี้มีค่าความชัน จึงช่วยให้สามารถฝึกฝนค่า min และ max ได้

ข้อโต้แย้ง:

• ขอบเขต: วัตถุ ขอบเขต

การส่งคืนสินค้า:

• Output : เทนเซอร์เอาต์พุต

คุณลักษณะสาธารณะ

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
)