tensorflow::ops::Dequantize

#include <array_ops.h>

Преобразуйте входной тензор в тензор типа float.

Краткое содержание

[min_range, max_range] — это скалярные числа с плавающей запятой, определяющие диапазон входных данных. Атрибут 'mode' точно определяет, какие вычисления используются для преобразования значений с плавающей запятой в их квантованные эквиваленты.

В режиме 'MIN_COMBINED' каждое значение тензора будет подвергаться следующим изменениям: 

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

Пример режима MIN_COMBINED

Если входные данные поступают от QuantizedRelu6 , то выходной тип — quint8 (диапазон 0-255), но возможный диапазон значений QuantizedRelu6 — 0-6. Поэтому значения min_range и max_range равны 0,0 и 6,0. Операция dequantize для quint8 возьмет каждое значение, преобразует его в float и умножит на 6 / 255. Обратите внимание, что если quantizedtype равен qint8, то перед преобразованием к типу каждое значение будет дополнительно увеличено на 128.

Если установлен режим 'MIN_FIRST', то используется следующий подход: 

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)

Пример масштабируемого режима

Режим SCALED соответствует подходу квантования, используемому в QuantizeAndDequantize{V2|V3} .

Если установлен режим SCALED , мы не используем полный диапазон выходного типа, выбирая для симметрии опускание наименьшего возможного значения (например, диапазон выходных значений составляет от -127 до 127, а не от -128 до 127 для знакового 8-битного квантования), так что 0,0 соответствует 0.

Сначала мы определяем диапазон значений в нашем тензоре. Используемый нами диапазон всегда центрирован на 0, поэтому мы находим m такое, что

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

Диапазон входного тензора тогда равен [-m, m] .

Далее мы выбираем интервалы квантования с фиксированной точкой: [min_fixed, max_fixed] . Если T — знаковое число, то это:

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

В противном случае, если T — беззнаковое число, диапазон значений с фиксированной точкой равен

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

Исходя из этого, мы вычисляем наш масштабный коэффициент s:

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

Теперь мы можем деквантовать элементы нашего тензора:

result = input * s

Аргументы:

  • scope: Объект Scope
  • min_range: Минимальное скалярное значение, которое может быть получено для входных данных.
  • max_range: Максимально возможное скалярное значение, которое может быть получено для входных данных.

Возвращает:

  • Output : выходной тензор.

Конструкторы и Деструкторы

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)

Общедоступные атрибуты

operation
output

Общественные функции

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

Открытые статические функции

Mode (StringPiece x)

Структуры

tensorflow::ops::Dequantize::Attrs

Дополнительные параметры установки атрибутов для Dequantize .

Общедоступные атрибуты

операция 

Operation operation

выход 

::tensorflow::Output output

Общественные функции

Деквантовать 

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

Деквантовать 

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

узел 

::tensorflow::Node * node() const

оператор::tensorflow::Input 

 operator::tensorflow::Input() const

оператор::tensorflow::Output 

 operator::tensorflow::Output() const

Открытые статические функции

Режим 

Attrs Mode(
  StringPiece x
)