tensorflow::ops::Dequantize

#include <array_ops.h>

'Giriş' tensörünü float tensörüne dönüştürün .

Özet

[min_range, max_range], 'giriş' verileri için aralığı belirten skalar kayan noktalı sayılardır. 'Mode' özniteliği, kayan noktalı sayıları nicelleştirilmiş karşılıklarına dönüştürmek için hangi hesaplamaların kullanılacağını tam olarak kontrol eder.

'MIN_COMBINED' modunda, tensörün her değeri aşağıdaki işlemlere tabi tutulacaktır: 

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

MIN_COMBINED Modu Örneği

Giriş QuantizedRelu6'dan geliyorsa, çıkış türü quint8'dir (0-255 aralığı), ancak QuantizedRelu6'nın olası aralığı 0-6'dır. Bu nedenle min_range ve max_range değerleri 0.0 ve 6.0'dır. quint8 üzerinde dequantize işlemi , her değeri alacak, float'a dönüştürecek ve 6 / 255 ile çarpacaktır. Quantizedtype qint8 ise, işlem ayrıca dönüştürmeden önce her değere 128 ekleyecektir.

Mod 'MIN_FIRST' ise, şu yaklaşım kullanılır: 

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)

Ölçeklendirilmiş mod Örneği

SCALED modu QuantizeAndDequantize{V2|V3} içinde kullanılan niceleme yaklaşımıyla eşleşir.

Eğer mod SCALED ise, çıktı türünün tam aralığını kullanmayız ve simetri için mümkün olan en düşük değeri atlarız (örneğin, işaretli 8 bit niceleme için çıktı aralığı -128 ila 127 değil, -127 ila 127'dir), böylece 0.0, 0'a eşlenir.

Öncelikle tensörümüzdeki değer aralığını buluyoruz. Kullandığımız aralık her zaman 0 merkezlidir, bu nedenle m'yi şu şekilde buluyoruz:

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

Giriş tensörümüzün aralığı o halde [-m, m] olur.

Ardından, sabit noktalı niceleme aralıklarımızı [min_fixed, max_fixed] seçiyoruz. Eğer T işaretli ise, bu şöyledir:

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

Aksi takdirde, eğer T işaretsiz ise, sabit nokta aralığı şöyledir:

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

Buradan ölçeklendirme faktörümüzü, s'yi hesaplıyoruz:

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

Şimdi tensörümüzün elemanlarını nicelleştirmeden arındırabiliriz:

result = input * s

Argümanlar:

  • kapsam: Bir Kapsam nesnesi
  • min_range: Girdi için üretilebilecek en küçük skalar değer.
  • max_range: Giriş için üretilebilecek maksimum skalar değer.

İadeler:

  • Output : Çıktı tensörü.

Yapıcılar ve Yıkıcılar

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)

Genel özellikler

operation
output

Kamusal işlevler

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

Herkese açık statik fonksiyonlar

Mode (StringPiece x)

Yapılar

tensorflow::ops::Dequantize::Attrs

Dequantize için isteğe bağlı öznitelik ayarlayıcıları.

Genel özellikler

operasyon 

Operation operation

çıktı 

::tensorflow::Output output

Kamusal işlevler

Dekuantizasyon 

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

Dekuantizasyon 

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

düğüm 

::tensorflow::Node * node() const

operatör::tensorflow::Giriş 

 operator::tensorflow::Input() const

operatör::tensorflow::Çıktı 

 operator::tensorflow::Output() const

Herkese açık statik fonksiyonlar

Mod 

Attrs Mode(
  StringPiece x
)