fluxo tensor:: ops:: Desquantizar

#include <array_ops.h>

Desquantize o tensor de 'entrada' em um Tensor float ou bfloat16 .

Resumo

[min_range, max_range] são valores flutuantes escalares que especificam o intervalo para a saída. O atributo 'mode' controla exatamente quais cálculos são usados ​​para converter os valores flutuantes em seus equivalentes quantizados.

No modo 'MIN_COMBINED', cada valor do tensor passará pelo seguinte:

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

Exemplo de modo MIN_COMBINED

Se a entrada vier de QuantizedRelu6 , o tipo de saída será quint8 (intervalo de 0 a 255), mas o intervalo possível de QuantizedRelu6 será de 0 a 6. Os valores min_range e max_range são, portanto, 0,0 e 6,0. Dequantize em quint8 pegará cada valor, converterá em float e multiplicará por 6/255. Observe que se quantizedtype for qint8, a operação adicionará adicionalmente cada valor por 128 antes da conversão.

Se o modo for 'MIN_FIRST', esta abordagem será usada:

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)

Se o modo for SCALED , a desquantização é realizada multiplicando cada valor de entrada por um scaling_factor. (Assim, uma entrada de 0 sempre mapeia para 0,0).

O scaling_factor é determinado a partir de min_range , max_range e narrow_range de uma forma que seja compatível com QuantizeAndDequantize{V2|V3} e QuantizeV2 , usando o seguinte 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:
  •  escopo: um objeto Escopo
  •  min_range: O valor escalar mínimo possivelmente produzido para a entrada.
  •  max_range: O valor escalar máximo possivelmente produzido para a entrada.
 Atributos opcionais (veja Attrs ):
  •  dtype: Tipo do tensor de saída. Atualmente o Dequantize suporta float e bfloat16. Se 'dtype' for 'bfloat16', ele suporta apenas o modo 'MIN_COMBINED'.
 Retorna:
  •  Output : o tensor de saída. 
 Construtores e Destruidores
 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 
 Funções públicas
 node () const
 ::tensorflow::Node *
 operator::tensorflow::Input () const
 operator::tensorflow::Output () const 
Funções estáticas públicas
 Axis (int64 x)
 Dtype (DataType x)
 Mode (StringPiece x)
 NarrowRange (bool x) 
 Estruturas
 tensorflow:: ops:: Desquantize:: Attrs
 Configuradores de atributos opcionais para Dequantize .
 Atributos públicos 
 Operação
 
Operation operation
 
 saída
 
::tensorflow::Output output
 Funções públicas 
 Desquantizar
 
 Dequantize(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input min_range,
  ::tensorflow::Input max_range
)
 
 Desquantizar
 
 Dequantize(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input min_range,
  ::tensorflow::Input max_range,
  const Dequantize::Attrs & attrs
)
 
 nó
 
::tensorflow::Node * node() const 
 
 operador::tensorflow::Input
 
 operator::tensorflow::Input() const 
 
 operador::tensorflow::Saída
 
 operator::tensorflow::Output() const 
 Funções estáticas públicas 
 Eixo
 
Attrs Axis(
  int64 x
)
 
 Tipo D
 
Attrs Dtype(
  DataType x
)
 
 Modo
 
Attrs Mode(
  StringPiece x
)
 
 Curto alcance
 
Attrs NarrowRange(
  bool x
)