tensorflow:: ops:: FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel

प्रति-चैनल फ्लोट के माध्यम से फ्लोट प्रकार के 'इनपुट' टेंसर को नकली-क्वांटाइज़ करें।

सारांश

प्रति चैनल फ्लोट प्रकार के inputs टेंसर और [d] , [b, d] [b, h, w, d] आकृतियों में से एक को नकली-क्वांटाइज़ करें, प्रति चैनल फ्लोट के min और max मानों के माध्यम से, जिनका आकार [d] है, ताकि inputs के समान आकार का outputs टेंसर प्राप्त हो सके।

गुण

• [min; max] inputs डेटा के लिए क्लैम्पिंग रेंज को परिभाषित करते हैं।
• inputs मानों को क्वांटाइजेशन रेंज ( [0; 2^num_bits - 1] जब narrow_range गलत हो और [1; 2^num_bits - 1] जब यह सही हो) में क्वांटाइज किया जाता है और फिर डी-क्वांटाइज किया जाता है और [min; max] अंतराल में फ्लोट के रूप में आउटपुट किया जाता है।
• num_bits क्वांटाइजेशन की बिटविड्थ है; यह 2 से 16 के बीच होती है (दोनों मान शामिल हैं)।

क्वांटाइजेशन से पहले, min और max मानों को निम्नलिखित तर्क के अनुसार समायोजित किया जाता है। यह सुझाव दिया जाता है कि min <= 0 <= max हो। यदि 0 मानों की सीमा में नहीं है, तो व्यवहार अप्रत्याशित हो सकता है:

• यदि 0 < min < max : min_adj = 0 और max_adj = max - min ।
• यदि min < max < 0 : min_adj = min - max और max_adj = 0 .
• यदि min <= 0 <= max : scale = (max - min) / (2^num_bits - 1) , min_adj = scale * round(min / scale) और max_adj = max + min_adj - min .

इस ऑपरेशन में ग्रेडिएंट होता है और इस प्रकार यह min और max मानों को प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है।

तर्क:

• स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट

प्रतिफल:

• Output : आउटपुट टेंसर।

सार्वजनिक विशेषताएँ

Operation operation

::tensorflow::Output outputs

 FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input inputs,
  ::tensorflow::Input min,
  ::tensorflow::Input max
)

 FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input inputs,
  ::tensorflow::Input min,
  ::tensorflow::Input max,
  const FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs NarrowRange(
  bool x
)

Attrs NumBits(
  int64 x
)