tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVars

Giả lập lượng tử hóa tensor 'đầu vào' kiểu float thông qua các giá trị vô hướng float toàn cục min

Bản tóm tắt

và max hóa thành tensor 'đầu ra' có cùng hình dạng với inputs .

[min; max] xác định phạm vi giới hạn cho dữ liệu inputs . Các giá trị inputs được lượng tử hóa vào phạm vi lượng tử hóa ( [0; 2^num_bits - 1] khi narrow_range là false và [1; 2^num_bits - 1] khi nó là true) và sau đó được giải lượng tử hóa và xuất ra dưới dạng số thực trong khoảng [min; max] . num_bits là độ rộng bit của quá trình lượng tử hóa; nằm trong khoảng từ 2 đến 16, bao gồm cả hai giá trị này.

Trước khi lượng tử hóa, các giá trị min và max được điều chỉnh theo logic sau. Nên đặt min <= 0 <= max . Nếu 0 không nằm trong phạm vi giá trị, kết quả có thể không như mong đợi: Nếu 0 < min < max : min_adj = 0 và max_adj = max - min . Nếu min < max < 0 : min_adj = min - max và max_adj = 0 Nếu min <= 0 <= max : scale = (max - min) / (2^num_bits - 1) , min_adj = scale * round(min / scale) và max_adj = max + min_adj - min .

Thao tác này có độ dốc và do đó cho phép huấn luyện các giá trị min và max .

Luận điểm:

• phạm vi: Một đối tượng Phạm vi

Trả về:

• Output : Tensor đầu ra.

Thuộc tính công khai

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
)