עזרה להגן על שונית המחסום הגדולה עם TensorFlow על Kaggle הצטרפו אתגר

זרימת טנסור :: אופ :: לפענח

#include <array_ops.h>

Dequantize לטנזור "קלט" לתוך לצוף או bfloat16 מותח .

סיכום

[min_range, max_range] הם צף סקלרי המציין את טווח הפלט. תכונת 'מצב' שולטת בדיוק באילו חישובים משתמשים להמרת ערכי הצף לשווי הכמות שלהם.

במצב 'MIN_COMBINED', כל ערך של הטנסור יעבור את הדברים הבאים:

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

דוגמא למצב MIN_COMBINED

אם הקלט מגיע מ- QuantizedRelu6 , סוג הפלט הוא quint8 (טווח של 0-255) אך הטווח האפשרי של QuantizedRelu6 הוא 0-6. הערכים min_range ו- max_range הם 0.0 ו- 6.0. Dequantize ב- quint8 ייקח כל ערך, יצוק לצוף ויכפיל 6 / 255. שים לב שאם quantizetype הוא qint8, הפעולה תוסיף בנוסף כל ערך ב- 128 לפני הליהוק.

אם המצב הוא 'MIN_FIRST', נעשה שימוש בגישה זו:

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)

אם המצב SCALED , SCALED קוואנטיזציה מתבצעת על ידי הכפלת כל ערך קלט ב- scaling_factor. (כך קלט של 0 תמיד ממפה ל 0.0).

גורם הסולם מוגדר מ- min_range , max_range ו- narrow_range באופן התואם ל- QuantizeAndDequantize{V2|V3} ו- QuantizeV2 , תוך שימוש באלגוריתם הבא:

  

  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);

טענות:

  • היקף: אובייקט Scope
  • min_range: הערך הסקלרי המינימלי שאולי נוצר עבור הקלט.
  • max_range: הערך המדרגתי המקסימלי שאולי נוצר עבור הקלט.

תכונות אופציונליות (ראה Attrs ):

  • dtype: סוג טנזור הפלט. נכון לעכשיו Dequantize תומך ב- float ו- bfloat16. אם 'dtype' הוא 'bfloat16', הוא תומך רק במצב 'MIN_COMBINED'.

החזרות:

  • Output : טנסור הפלט.

קונסטרוקטורים ומשחתנים

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)

תכונות ציבוריות

operation
output

פונקציות ציבוריות

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

פונקציות סטטיות ציבוריות

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

סטרוקטורים

זורם טנסור :: ops :: לפענח :: Attrs

קובעי תכונות אופציונליים עבור Dequantize .

תכונות ציבוריות

מבצע

Operation operation

תְפוּקָה

::tensorflow::Output output

פונקציות ציבוריות

לפענח

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

לפענח

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

צוֹמֶת

::tensorflow::Node * node() const 

אופרטור :: זרימת טנסור :: קלט

 operator::tensorflow::Input() const 

אופרטור :: זרימת טנסור :: פלט

 operator::tensorflow::Output() const 

פונקציות סטטיות ציבוריות

צִיר

Attrs Axis(
  int64 x
)

Dtype

Attrs Dtype(
  DataType x
)

מצב

Attrs Mode(
  StringPiece x
)

טווח צר

Attrs NarrowRange(
  bool x
)