Google I/O'yu ayarladığınız için teşekkür ederiz. İsteğe bağlı olarak tüm oturumları görüntüleyin İsteğe bağlı olarak izleyin

tensorflow :: ops :: Dequantize

#include <array_ops.h>

Dekuantize bir banyoya veya bfloat16 'giriş' tensörünün Tensörünün .

Özet

[min_aralık, maks_aralık], çıktı için aralığı belirleyen skaler kayan değerlerdir. 'Mode' özelliği, float değerlerini nicelleştirilmiş eşdeğerlerine dönüştürmek için tam olarak hangi hesaplamaların kullanıldığını kontrol eder.

'MIN_COMBINED' modunda, tensörün her bir değeri aşağıdakilerden geçecektir:

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

MIN_COMBINED Modu Örneği

Giriş bir QuantizedRelu6'dan geliyorsa, çıkış türü quint8'dir (0-255 aralığı) ancak QuantizedRelu6'nın olası aralığı 0-6'dır. Min_aralık ve maks_aralık değerleri bu nedenle 0.0 ve 6.0'dır. Quint8 üzerinde Dequantize her bir değeri alır, float'a dönüştürür ve 6/255 ile çarpılır . Quantizedtype qint8 ise, işlemin dökümden önce her değeri 128 ile ekleyeceğini unutmayın.

Mod 'MIN_FIRST' ise, bu yaklaşım kullanılır:

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)

Modu ise SCALED , dekuantizasyon bir scaling_factor ile her bir giriş değeri ile çarpılarak gerçekleştirilir. (Böylece 0 girişi her zaman 0,0 ile eşleşir).

Ölçeklendirme min_range , aşağıdaki algoritma kullanılarak QuantizeAndDequantize{V2|V3} ve QuantizeV2 ile uyumlu bir şekilde min_range , max_range ve narrow_range belirlenir:

  

  

    
  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);

 Argümanlar:
  •  kapsam: Bir Scope nesnesi
  •  min_range: Giriş için muhtemelen üretilmiş minimum skaler değer.
  •  maks_aralık: Giriş için muhtemelen üretilen maksimum skaler değer.
 İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):
  •  dtype: Çıkış tensörünün türü. Şu anda Dequantize float ve bfloat16'yı desteklemektedir. "Dtype" "bfloat16" ise, yalnızca "MIN_COMBINED" modunu destekler.
 İadeler:
  •  Output : Çıktı tensörü. 
 Yapıcılar ve Yıkıcılar
 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)
 
 Genel özellikler
 operation
 output 
 Kamusal işlevler
 node () const
 ::tensorflow::Node *
 operator::tensorflow::Input () const
 operator::tensorflow::Output () const 
 Genel statik işlevler
 Axis (int64 x)
 Dtype (DataType x)
 Mode (StringPiece x)
 NarrowRange (bool x) 
 Yapılar
 tensorflow :: ops :: Dequantize :: Attrs
 Dequantize için isteğe bağlı öznitelik belirleyiciler.
 Genel özellikler 
 operasyon
 
Operation operation
 
 çıktı
 
::tensorflow::Output output
 Kamusal işlevler 
 Dequantize
 
 Dequantize(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input min_range,
  ::tensorflow::Input max_range
)
 
 Dequantize
 
 Dequantize(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input min_range,
  ::tensorflow::Input max_range,
  const Dequantize::Attrs & attrs
)
 
 düğüm
 
::tensorflow::Node * node() const 
 
 operator :: tensorflow :: Girdi
 
 operator::tensorflow::Input() const 
 
 operator :: tensorflow :: Çıktı
 
 operator::tensorflow::Output() const 
 Genel statik işlevler 
 Eksen
 
Attrs Axis(
  int64 x
)
 
 Dtype
 
Attrs Dtype(
  DataType x
)
 
 Mod
 
Attrs Mode(
  StringPiece x
)
 
 NarrowRange
 
Attrs NarrowRange(
  bool x
)