flujo tensor:: operaciones:: Descuantificar

#include <array_ops.h>

Descuantifique el tensor de 'entrada' en un tensor float o bfloat16.

Resumen

[min_range, max_range] son ​​flotantes escalares que especifican el rango de la salida. El atributo 'modo' controla exactamente qué cálculos se utilizan para convertir los valores flotantes a sus equivalentes cuantificados.

En el modo 'MIN_COMBINED', cada valor del tensor pasará por lo siguiente:

if T == qint8: in[i] += (range(T) + 1)/ 2.0
out[i] = min_range + (in[i]* (max_range - min_range) / range(T))
aquí range(T) = numeric_limits ::max() - numeric_limits ::min() range(T) = numeric_limits ::max() - numeric_limits ::min() range(T) = numeric_limits ::max() - numeric_limits ::min()

Ejemplo de modo MIN_COMBINED

Si la entrada proviene de QuantizedRelu6 , el tipo de salida es quint8 (rango de 0 a 255), pero el rango posible de QuantizedRelu6 es de 0 a 6. Los valores min_range y max_range son, por tanto, 0,0 y 6,0. Descuantificar en quint8 tomará cada valor, lo convertirá a flotante y lo multiplicará por 6/255. Tenga en cuenta que si el tipo cuantificado es qint8, la operación agregará adicionalmente cada valor en 128 antes de realizar la conversión.

Si el modo es 'MIN_FIRST', entonces se utiliza este enfoque:

num_discrete_values = 1 << (# of bits in T)
range_adjust = num_discrete_values / (num_discrete_values - 1)
range = (range_max - range_min) * range_adjust
range_scale = range / num_discrete_values
const double offset_input = static_cast(input) - lowest_quantized;
result = range_min + ((input - numeric_limits::min()) * range_scale)

Si el modo es SCALED , la descuantización se realiza multiplicando cada valor de entrada por un factor de escala. (Por lo tanto, una entrada de 0 siempre se asigna a 0,0).

El factor de escala se determina a partir de min_range , max_range y narrow_range de una manera que sea compatible con QuantizeAndDequantize{V2|V3} y QuantizeV2 , utilizando el siguiente algoritmo:

  

  const int min_expected_T = std::numeric_limits::min() +
    (narrow_range ? 1 : 0);
  const int max_expected_T = std::numeric_limits::max();
  const float max_expected_T = std::numeric_limits::max();

  const float scale_factor =
    (std::numeric_limits::min() == 0) ? (max_range / max_expected_T)
                                         : std::max(min_range / min_expected_T,
                                                    max_range / max_expected_T);

Argumentos:

  • alcance: un objeto de alcance
  • min_range: el valor escalar mínimo posiblemente producido para la entrada.
  • max_range: el valor escalar máximo posiblemente producido para la entrada.

Atributos opcionales (ver Attrs ):

  • dtype: tipo de tensor de salida. Actualmente , Dequantize admite float y bfloat16. Si 'dtype' es 'bfloat16', solo admite el modo 'MIN_COMBINED'.

Devoluciones:

  • Output : El tensor de salida.

Constructores y destructores

Dequantize (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input min_range, :: tensorflow::Input max_range)
Dequantize (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input min_range, :: tensorflow::Input max_range, const Dequantize::Attrs & attrs)

Atributos públicos

operation
output

Funciones públicas

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

Funciones estáticas públicas

Axis (int64 x)
Dtype (DataType x)
Mode (StringPiece x)
NarrowRange (bool x)

estructuras

tensorflow:: operaciones:: Descuantificar:: Atributos

Configuradores de atributos opcionales para Dequantize .

Atributos públicos

operación

Operation operation

producción

::tensorflow::Output output

Funciones públicas

Descuantificar

 Dequantize(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input min_range,
  ::tensorflow::Input max_range
)

Descuantificar

 Dequantize(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input min_range,
  ::tensorflow::Input max_range,
  const Dequantize::Attrs & attrs
)

nodo

::tensorflow::Node * node() const 

operador::tensorflow::Entrada

 operator::tensorflow::Input() const 

operador::tensorflow::Salida

 operator::tensorflow::Output() const 

Funciones estáticas públicas

Eje

Attrs Axis(
  int64 x
)

tipo D

Attrs Dtype(
  DataType x
)

Modo

Attrs Mode(
  StringPiece x
)

Rango estrecho

Attrs NarrowRange(
  bool x
)