tensorflow:: ops:: FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel

float 型の 'inputs' テンソルと、形状の 1 つを擬似的に量子化します: [d] 、。

まとめ

[b, d] [b, h, w, d]は、チャネルごとの浮動小数点数のminとmax （形状[d]を介して、 inputsと同じ形状の「出力」テンソルに変換されます。

[min; max]は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 ( narrow_rangeが false の場合は[0; 2^num_bits - 1] 、true の場合は[1; 2^num_bits - 1] ) に量子化され、その後逆量子化されて[min; max]区間の浮動小数点数として出力されます。num_bits num_bits量子化のビット幅で、2 から 16 までの範囲です。

量子化の前に、 minとmax値は次のロジックで調整されます。min min <= 0 <= maxにすることが推奨されます。0 0値の範囲にない場合、予期しない動作が発生する可能性があります。0 0 < min < maxの場合: min_adj = 0およびmax_adj = max - min min < max < 0の場合: min_adj = min - maxおよびmax_adj = 0 min <= 0 <= maxの場合: scale = (max - min) / (2^num_bits - 1) 、 min_adj = scale * round(min / scale)およびmax_adj = max + min_adj - min 。

この演算には勾配が存在するため、 minとmax値を学習することが可能です。

議論:

• スコープ:スコープオブジェクト

返品:

• Output ：出力テンソル。

公開属性

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
)