tensorflow:: ops:: Dequantize

#include <array_ops.h>

قم بتحويل موتر "الإدخال" إلى موتر من نوع float.

ملخص

[min_range, max_range] عبارة عن قيم عددية عشرية تحدد نطاق بيانات الإدخال. وتتحكم السمة "mode" بدقة في العمليات الحسابية المستخدمة لتحويل القيم العشرية إلى مكافئاتها الكمية.

في وضع "MIN_COMBINED"، ستخضع كل قيمة من قيم الموتر لما يلي: 

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

مثال على وضع MIN_COMBINED

إذا كان المدخل من دالة QuantizedRelu6 ، فسيكون نوع المخرج quint8 (نطاقه من 0 إلى 255)، ولكن النطاق الممكن لدالة QuantizedRelu6 هو من 0 إلى 6. وبالتالي، فإن قيمتي min_range و max_range هما 0.0 و 6.0 على التوالي. تقوم عملية فك التكميم على quint8 بأخذ كل قيمة، وتحويلها إلى عدد عشري (float)، ثم ضربها في 6 / 255. لاحظ أنه إذا كان نوع التكميم qint8، فستضيف العملية 128 إلى كل قيمة قبل التحويل.

إذا كان الوضع هو 'MIN_FIRST'، فسيتم استخدام هذا الأسلوب: 

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)

مثال على الوضع المقياس

يتوافق وضع SCALED مع أسلوب التكميم المستخدم في QuantizeAndDequantize{V2|V3} .

إذا كان الوضع SCALED ، فإننا لا نستخدم النطاق الكامل لنوع الإخراج، ونختار حذف أدنى قيمة ممكنة من أجل التناظر (على سبيل المثال، نطاق الإخراج هو من -127 إلى 127، وليس من -128 إلى 127 للتكميم ذي 8 بتات الموقعة)، بحيث يتم تعيين 0.0 إلى 0.

نبدأ بإيجاد نطاق القيم في الموتر. النطاق الذي نستخدمه يكون دائمًا متمركزًا حول الصفر، لذلك نجد قيمة m بحيث

  m = max(abs(input_min), abs(input_max))

نطاق موتر الإدخال لدينا هو [-m, m] .

بعد ذلك، نختار مجموعات التكميم ذات النقطة الثابتة، [min_fixed, max_fixed] . إذا كانت T ذات إشارة، فهذا هو

  num_bits = sizeof(T) * 8
  [min_fixed, max_fixed] =
      [-(1 << (num_bits - 1) - 1), (1 << (num_bits - 1)) - 1]

أما إذا كانت T غير موقعة، فإن نطاق النقطة الثابتة هو

  [min_fixed, max_fixed] = [0, (1 << num_bits) - 1]

ومن هذا نحسب عامل القياس الخاص بنا، s:

  s = (2 * m) / (max_fixed - min_fixed)

الآن يمكننا إلغاء تكميم عناصر الموتر الخاص بنا:

result = input * s

الحجج:

  • النطاق: كائن النطاق
  • min_range: الحد الأدنى للقيمة العددية التي يمكن إنتاجها للإدخال.
  • max_range: القيمة العددية القصوى التي يمكن إنتاجها للإدخال.

المرتجعات:

  • Output : موتر الناتج.

البناة والمدمرون

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)

السمات العامة

operation
output

الوظائف العامة

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

الدوال الثابتة العامة

Mode (StringPiece x)

الهياكل

tensorflow:: ops:: Dequantize:: Attrs

مُعدِّلات السمات الاختيارية لـ Dequantize .

السمات العامة

عملية 

Operation operation

المخرجات 

::tensorflow::Output output

الوظائف العامة

تخلص من الكمية 

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

تخلص من الكمية 

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

العقدة 

::tensorflow::Node * node() const

operator::tensorflow::Input 

 operator::tensorflow::Input() const

operator::tensorflow::Output 

 operator::tensorflow::Output() const

الدوال الثابتة العامة

وضع 

Attrs Mode(
  StringPiece x
)