tensorflow::ops::Déquantifier

#include <array_ops.h>

Déquantifier le tenseur 'input' en un tenseur flottant.

Résumé

[min_range, max_range] sont des nombres flottants scalaires qui spécifient la plage des données d'entrée. L'attribut « mode » détermine précisément les calculs utilisés pour convertir les valeurs flottantes en leurs équivalents quantifiés.

En mode 'MIN_COMBINED', chaque valeur du tenseur subira le traitement suivant : 

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

Exemple de mode MIN_COMBINÉ

Si l'entrée provient d'une fonction QuantizedRelu6 , le type de sortie est quint8 (plage de 0 à 255), mais la plage possible de QuantizedRelu6 est de 0 à 6. Les valeurs min_range et max_range sont donc respectivement 0,0 et 6,0. La déquantification sur quint8 prend chaque valeur, la convertit en float et la multiplie par 6 / 255. Notez que si le type de quantification est quint8, l'opération ajoute également 128 à chaque valeur avant la conversion.

Si le mode est « MIN_FIRST », alors cette approche est utilisée : 

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)

Exemple de mode STALED

Le mode SCALED correspond à l'approche de quantification utilisée dans QuantizeAndDequantize{V2|V3} .

Si le mode est SCALED , nous n'utilisons pas toute la plage du type de sortie, en choisissant d'éliminer la valeur la plus basse possible par symétrie (par exemple, la plage de sortie est de -127 à 127, et non de -128 à 127 pour une quantification signée sur 8 bits), de sorte que 0,0 correspond à 0.

Nous déterminons d'abord l'intervalle des valeurs de notre tenseur. Cet intervalle est toujours centré sur 0 ; nous trouvons donc m tel que…

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

Notre plage de tenseurs d'entrée est alors [-m, m] .

Ensuite, nous choisissons nos intervalles de quantification à virgule fixe, [min_fixed, max_fixed] . Si T est signé, il s'agit de

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

Sinon, si T n'est pas signé, l'intervalle à virgule fixe est

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

À partir de là, nous calculons notre facteur d'échelle, s :

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

Nous pouvons maintenant déquantifier les éléments de notre tenseur :

result = input * s

Arguments :

  • portée : un objet Scope
  • min_range : La valeur scalaire minimale pouvant être produite pour l’entrée.
  • max_range : La valeur scalaire maximale pouvant être produite pour l’entrée.

Retours :

  • Output : Le tenseur de sortie.

Constructeurs et destructeurs

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)

attributs publics

operation
output

fonctions publiques

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

fonctions statiques publiques

Mode (StringPiece x)

Structures

tensorflow::ops::Dequantize::Attrs

Définiteurs d'attributs optionnels pour Dequantize .

attributs publics

opération 

Operation operation

sortir 

::tensorflow::Output output

fonctions publiques

Déquantifier 

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

Déquantifier 

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

nœud 

::tensorflow::Node * node() const

opérateur::tensorflow::Entrée 

 operator::tensorflow::Input() const

opérateur::tensorflow::Sortie 

 operator::tensorflow::Output() const

fonctions statiques publiques

Mode 

Attrs Mode(
  StringPiece x
)