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tensorflow :: ops :: QuantizeDownAndShrinkRange

#include <math_ops.h>

を使用して、量子化された「入力」テンソルをより低精度の「出力」に変換します。

概要

低いビット深度を最大限に活用し、それに応じて出力の最小範囲と最大範囲を調整するための値の実際の分布。

[input_min、input_max]は、「入力」データのfloat解釈の範囲を指定するスカラーfloatです。たとえば、input_minが-1.0f、input_maxが1.0fで、quint16量子化データを処理している場合、16ビットデータの0値は-1.0fとして解釈され、65535は1.0fを意味します。

この演算子は、データで見つかった実際の最小値と最大値を計算することにより、ビット深度の低い出力に可能な限り正確に絞り込もうとします。たとえば、そのquint16入力の値が16,384未満でなく、49,152以下である可能性があります。つまり、実際に必要な範囲は半分だけで、すべてのfloatの解釈は-0.5fから0.5fの間なので、データをquint8出力に圧縮する場合は、理論上の-1.0fから1.0ではなくその範囲を使用できます入力minおよびmaxによって提案されるf。

実際には、これは、入力よりも高いビット深度出力を生成でき、潜在的な出力範囲が大きい可能性があるQuantizedMatMulのような操作から出力を取得する場合に最も役立ちますが、実際には、可能な範囲。その出力をこの演算子に供給することにより、精度の低下を最小限に抑えて、出力を32ビットから8ビットに減らすことができます。

引数:

  • スコープ:スコープオブジェクト
  • input_min:最小量子化入力値が表す浮動小数点値。
  • input_max:最大量子化入力値が表す浮動小数点値。
  • out_type:出力のタイプ。 Tinputよりもビット深度を低くする必要があります。

戻り値:

  • Output出力
  • Output output_min:最小量子化出力値が表す浮動小数点値。
  • Output output_max:最大量子化出力値が表す浮動小数点値。

コンストラクタとデストラクタ

QuantizeDownAndShrinkRange (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input input_min, :: tensorflow::Input input_max, DataType out_type)

パブリック属性

operation
output
output_max
output_min

パブリック属性

操作

Operation operation

出力

::tensorflow::Output output

output_max

::tensorflow::Output output_max

output_min

::tensorflow::Output output_min

公の行事

QuantizeDownAndShrinkRange

 QuantizeDownAndShrinkRange(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input input_min,
  ::tensorflow::Input input_max,
  DataType out_type
)