tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVars

Quantification simulée du tenseur « entrées » de type float via des scalaires float globaux.

Résumé

Quantifiez de manière factice le tenseur inputs de type float via les scalaires float globaux min et max pour outputs un tenseur de sortie de même forme que inputs .

Attributs

• [min; max] définissent la plage de limitation des données inputs .
• Les valeurs inputs sont quantifiées dans la plage de quantification ( [0; 2^num_bits - 1] lorsque narrow_range est faux et [1; 2^num_bits - 1] lorsqu'il est vrai) puis déquantifiées et sorties sous forme de nombres flottants dans l'intervalle [min; max] .
• num_bits est la largeur en bits de la quantification ; entre 2 et 16 inclus.

Avant la quantification, les valeurs min et max sont ajustées selon la logique suivante. Il est conseillé d'avoir min <= 0 <= max . Si 0 n'est pas dans la plage de valeurs, le comportement peut être inattendu.

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

Cette opération présente un gradient et permet ainsi de déterminer les valeurs min et max d'entraînement.

Arguments :

• portée : un objet Scope

Retours :

• Output : Le tenseur de sorties.

attributs publics

Operation operation

::tensorflow::Output outputs

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

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

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs NarrowRange(
  bool x
)

Attrs NumBits(
  int64 x
)