tensorflow:: ops:: Dequantize

#include <array_ops.h>

Descuantiza el tensor de 'entrada' en un tensor de tipo float.

Resumen

[min_range, max_range] son ​​valores flotantes escalares que especifican el rango para los datos de entrada. El atributo 'mode' controla exactamente qué cálculos se utilizan para convertir los valores flotantes a sus equivalentes cuantificados.

En el modo 'MIN_COMBINED', cada valor del tensor se someterá a lo siguiente: 

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

Ejemplo de modo MIN_COMBINED

Si la entrada proviene de una QuantizedRelu6 , el tipo de salida es quint8 (rango de 0 a 255), pero el rango posible de QuantizedRelu6 es de 0 a 6. Por lo tanto, los valores min_range y max_range son 0,0 y 6,0. La dequantize en quint8 tomará cada valor, lo convertirá a float y lo multiplicará por 6 / 255. Tenga en cuenta que si quantizedtype es qint8, la operación también sumará 128 a cada valor antes de la conversión.

Si el modo es 'MIN_FIRST', entonces se utiliza este enfoque: 

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)

Ejemplo de modo ESCALAR

El modo SCALED coincide con el enfoque de cuantización utilizado en QuantizeAndDequantize{V2|V3} .

Si el modo es SCALED , no utilizamos todo el rango del tipo de salida, optando por omitir el valor más bajo posible por simetría (por ejemplo, el rango de salida es de -127 a 127, no de -128 a 127 para la cuantización de 8 bits con signo), de modo que 0,0 se asigna a 0.

Primero encontramos el rango de valores en nuestro tensor. El rango que usamos siempre está centrado en 0, por lo que encontramos m tal que

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

Nuestro rango de tensor de entrada es entonces [-m, m] .

A continuación, elegimos nuestros cubos de cuantización de punto fijo, [min_fixed, max_fixed] . Si T es con signo, esto es

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

De lo contrario, si T no tiene signo, el rango de punto fijo es

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

A partir de esto calculamos nuestro factor de escala, s:

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

Ahora podemos descuantizar los elementos de nuestro tensor:

result = input * s

Argumentos:

  • ámbito: Un objeto de ámbito
  • min_range: El valor escalar mínimo que se puede producir para la entrada.
  • max_range: El valor escalar máximo que se puede producir para la entrada.

Devoluciones:

  • Output : El tensor de salida.

Constructores y destructores

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)

Atributos públicos

operation
output

Funciones públicas

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

funciones estáticas públicas

Mode (StringPiece x)

Estructuras

tensorflow:: ops:: Dequantize:: Attrs

Configuradores de atributos opcionales para Dequantize .

Atributos públicos

operación 

Operation operation

producción 

::tensorflow::Output output

Funciones públicas

Descuantificar 

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

Descuantificar 

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

nodo 

::tensorflow::Node * node() const

operador::tensorflow::Input 

 operator::tensorflow::Input() const

operador::tensorflow::Salida 

 operator::tensorflow::Output() const

funciones estáticas públicas

Modo 

Attrs Mode(
  StringPiece x
)