tensorflow :: operaciones :: Descuantizar

#include <array_ops.h>

Descuantificar el tensor de 'entrada' en un flotador o bfloat16 Tensor .

Resumen

[rango_mín, rango_máx] son ​​flotantes escalares que especifican el rango para 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 0-255) pero el rango posible de QuantizedRelu6 es 0-6. Por lo tanto, los valores min_range y max_range son 0.0 y 6.0. Dequantize en quint8 tomará cada valor, se convertirá en flotante y se multiplicará por 6 / 255. Tenga en cuenta que si el tipo cuantizado es qint8, la operación agregará adicionalmente cada valor por 128 antes de la conversión.

Si el modo es 'MIN_FIRST', 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 descuantificación 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 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 que posiblemente se produzca para la entrada.
  •  max_range: el valor escalar máximo que posiblemente se produzca para la entrada.
 Atributos opcionales (consulte 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 publicas
 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 :: ops :: Dequantize :: Attrs
 Establecedores de atributos opcionales para Dequantize .
 Atributos públicos 
 operación
 
Operation operation
 
 producción
 
::tensorflow::Output output
 Funciones publicas 
 Descuantizar
 
 Dequantize(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input min_range,
  ::tensorflow::Input max_range
)
 
 Descuantizar
 
 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
)
 
 Dtype
 
Attrs Dtype(
  DataType x
)
 
 Modo
 
Attrs Mode(
  StringPiece x
)
 
 Rango estrecho
 
Attrs NarrowRange(
  bool x
)