tensorflow :: ops :: FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel

float 유형의 '입력'텐서와 [d] , 모양 중 하나를 가짜 양자화합니다.

요약

채널당 [b, d] [b, h, w, d] 는 모양 [d] 의 min 및 max 를 inputs 과 동일한 모양의 텐서 '출력'으로 부동합니다.

[min; max] 는 inputs 데이터의 클램핑 범위를 정의합니다. inputs 값이 양자화 범위로 양자화된다 ( [0; 2^num_bits - 1] 때 narrow_range 거짓이고, [1; 2^num_bits - 1] 가 참일 경우) 양자화 드 출력 수레로서 다음과 [min; max] 간격. num_bits 는 양자화의 num_bits 입니다. 2에서 16 사이입니다.

양자화 전에 min 및 max 값은 다음 논리로 조정됩니다. min <= 0 <= max 를 갖는 것이 좋습니다. 0 이 값 범위에 있지 않으면 예기치 않은 동작이 발생할 수 있습니다. If 0 < min < max : min_adj = 0 and max_adj = max - min . min < max < 0 : min_adj = min - max 및 max_adj = 0 입니다. min <= 0 <= max : scale = (max - min) / (2^num_bits - 1) , min_adj = scale * round(min / scale) 및 max_adj = max + min_adj - min .

이 작업에는 기울기가 있으므로 min 및 max 값을 학습 할 수 있습니다.

인수 :

• 범위 : 범위 개체

보고:

• Output : 출력 텐서.

공용 속성

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
)