tensorflow :: ops :: Dekwantyzuj
#include <array_ops.h>
Dekwantyzacji w „input” tensor do pływaka lub bfloat16 Tensor .
Podsumowanie
[min_range, max_range] to zmiennoprzecinkowe skalarne, które określają zakres danych wyjściowych. Atrybut „mode” dokładnie określa, które obliczenia są używane do konwersji wartości zmiennoprzecinkowych na ich skwantowane odpowiedniki.
W trybie „MIN_COMBINED” każda wartość tensora ulegnie następującym zmianom:
if T == qint8: in[i] += (range(T) + 1)/ 2.0 out[i] = min_range + (in[i]* (max_range - min_range) / range(T))tutaj
range(T) = numeric_limits ::max() - numeric_limits ::min()
range(T) = numeric_limits ::max() - numeric_limits ::min()
range(T) = numeric_limits ::max() - numeric_limits ::min()
Przykład trybu MIN_COMBINED
Jeśli wejście pochodzi z QuantizedRelu6 , typ wyjścia to quint8 (zakres 0-255), ale możliwy zakres QuantizedRelu6 to 0-6. Wartości min_range i max_range wynoszą zatem 0,0 i 6,0. Dekwantyzacja na kwint8 weźmie każdą wartość, rzutuje na zmiennoprzecinkową i pomnoży przez 6 / 255. Zauważ, że jeśli skwantowany typ to qint8, operacja dodatkowo doda każdą wartość przez 128 przed rzutowaniem.
Jeśli tryb to „MIN_FIRST”, stosowane jest następujące podejście:
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)
Jeśli tryb jest SCALED
, dekwantyzacja jest wykonywana przez pomnożenie każdej wartości wejściowej przez współczynnik skalowania. (W związku z tym wartość 0 jest zawsze odwzorowywana na 0,0).
Scaling_factor jest określany na podstawie min_range
, max_range
i narrow_range
w sposób zgodny z QuantizeAndDequantize{V2|V3}
i QuantizeV2
, przy użyciu następującego algorytmu:
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); Argumenty:
- zakres: obiekt Scope
- min_range: minimalna wartość skalarna, jaka może zostać wygenerowana dla wejścia.
- max_range: maksymalna wartość skalarna, jaka może zostać wygenerowana dla wejścia.
Atrybuty opcjonalne (patrz Attrs
):
- dtype: typ tensora wyjściowego. Obecnie Dequantize obsługuje float i bfloat16. Jeśli „dtype” ma wartość „bfloat16”, obsługuje tylko tryb „MIN_COMBINED”.
Zwroty:
-
Output
: tensor wyjściowy.
Konstruktorzy i niszczyciele | |
---|---|
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) |
Atrybuty publiczne | |
---|---|
operation | |
output |
Funkcje publiczne | |
---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
Publiczne funkcje statyczne | |
---|---|
Axis (int64 x) | |
Dtype (DataType x) | |
Mode (StringPiece x) | |
NarrowRange (bool x) |
Struktury | |
---|---|
tensorflow :: ops :: Dequantize :: Attrs | Opcjonalne metody ustawiające atrybuty dla dekwantyzacji . |
Atrybuty publiczne
operacja
Operation operation
wynik
::tensorflow::Output output
Funkcje publiczne
Dekwantyzuj
Dequantize( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, ::tensorflow::Input min_range, ::tensorflow::Input max_range )
Dekwantyzuj
Dequantize( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, ::tensorflow::Input min_range, ::tensorflow::Input max_range, const Dequantize::Attrs & attrs )
węzeł
::tensorflow::Node * node() const
operator :: tensorflow :: Input
operator::tensorflow::Input() const
operator :: tensorflow :: Output
operator::tensorflow::Output() const
Publiczne funkcje statyczne
Oś
Attrs Axis( int64 x )
Dtype
Attrs Dtype( DataType x )
Tryb
Attrs Mode( StringPiece x )
Wąski zakres
Attrs NarrowRange( bool x )