tensorflow:: ops:: Dequantize

#include <array_ops.h>

'ইনপুট' টেনসরটিকে একটি ফ্লোট টেনসরে ডিকোয়ান্টাইজ করুন ।

সারসংক্ষেপ

[min_range, max_range] হলো স্কেলার ফ্লোট যা আউটপুটের পরিসর নির্দিষ্ট করে। 'mode' অ্যাট্রিবিউটটি নিয়ন্ত্রণ করে যে ফ্লোট মানগুলিকে তাদের কোয়ান্টাইজড সমতুল্যে রূপান্তর করার জন্য ঠিক কোন গণনাগুলি ব্যবহার করা হবে।

'MIN_COMBINED' মোডে, টেনসরের প্রতিটি মানের নিম্নলিখিত পরিবর্তন ঘটবে:

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

এখানে range(T) = numeric_limits ::max() - numeric_limits ::min()

MIN_COMBINED মোডের উদাহরণ

যদি ইনপুট QuantizedRelu6 থেকে আসে, তাহলে আউটপুট টাইপ হবে quint8 (রেঞ্জ ০-২৫৫), কিন্তু QuantizedRelu6- এর সম্ভাব্য রেঞ্জ হলো ০-৬। সুতরাং min_range এবং max_range-এর মান হবে যথাক্রমে ০.০ এবং ৬.০। quint8-এর উপর Dequantize অপারেশনটি প্রতিটি মানকে float-এ কাস্ট করবে এবং 6 / 255 দিয়ে গুণ করবে। উল্লেখ্য যে, যদি quantizedtype qint8 হয়, তাহলে অপারেশনটি কাস্ট করার আগে প্রতিটি মানের সাথে অতিরিক্তভাবে ১২৮ যোগ করবে।

যদি মোড 'MIN_FIRST' হয়, তাহলে এই পদ্ধতিটি ব্যবহার করা হয়:

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)

মোডটি SCALED হলে, প্রতিটি ইনপুট মানকে একটি স্কেলিং_ফ্যাক্টর দিয়ে গুণ করে ডিকোয়ান্টাইজেশন করা হয়। (ফলে ০-এর একটি ইনপুট সর্বদা ০.০-তে ম্যাপ করে)।

QuantizeAndDequantize{V2|V3} এবং QuantizeV2 এর সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণভাবে, নিম্নলিখিত অ্যালগরিদম ব্যবহার করে min_range , max_range এবং narrow_range থেকে scaling_factor নির্ধারণ করা হয়:

  

  

    
  const int min_expected_T = std::numeric_limits::min() +
    (narrow_range ? 1 : 0);
  const int max_expected_T = std::numeric_limits::max();
  const float max_expected_T = std::numeric_limits::max();
  const float scale_factor =
    (std::numeric_limits::min() == 0) ? (max_range / max_expected_T)
                                         : std::max(min_range / min_expected_T,
                                                    max_range / max_expected_T);
 যুক্তি:
 স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
 min_range: ইনপুটের জন্য সম্ভাব্য সর্বনিম্ন স্কেলার মান।
 max_range: ইনপুটের জন্য সম্ভাব্য সর্বোচ্চ স্কেলার মান।
 ফেরত:
 Output : আউটপুট টেনসর। 
 নির্মাতা এবং ধ্বংসকারী
 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) 
 জনসাধারণের বৈশিষ্ট্য
 operation
 Operation
 output
 :: tensorflow::Output 
 জনসাধারণের কার্যাবলী
 node () const
 ::tensorflow::Node *
 operator::tensorflow::Input () const
 operator::tensorflow::Output () const 
পাবলিক স্ট্যাটিক ফাংশন
 Axis (int64 x)
 Attrs
 Mode (StringPiece x)
 Attrs
 NarrowRange (bool x)
 Attrs 
 কাঠামো
 tensorflow:: ops:: Dequantize:: Attrs
 Dequantize-এর জন্য ঐচ্ছিক অ্যাট্রিবিউট সেটার।
 জনসাধারণের বৈশিষ্ট্য 
 অপারেশন 
Operation operation
 আউটপুট 
::tensorflow::Output output
 জনসাধারণের কার্যাবলী 
 ডিকুয়ান্টাইজ করুন 
 Dequantize(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input min_range,
  ::tensorflow::Input max_range
)
 ডিকুয়ান্টাইজ করুন 
 Dequantize(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input min_range,
  ::tensorflow::Input max_range,
  const Dequantize::Attrs & attrs
)
 নোড 
::tensorflow::Node * node() const 
 অপারেটর::টেনসরফ্লো::ইনপুট 
 operator::tensorflow::Input() const 
 অপারেটর::টেনসরফ্লো::আউটপুট 
 operator::tensorflow::Output() const 
 পাবলিক স্ট্যাটিক ফাংশন 
 অক্ষ 
Attrs Axis(
  int64 x
)
 মোড 
Attrs Mode(
  StringPiece x
)
 সংকীর্ণ পরিসর 
Attrs NarrowRange(
  bool x
)