fluxo tensor:: ops:: Desquantizar
#include <array_ops.h>
Desquantize o tensor de 'entrada' em um Tensor float ou bfloat16 .
Resumo
[min_range, max_range] são valores flutuantes escalares que especificam o intervalo para a saída. O atributo 'mode' controla exatamente quais cálculos são usados para converter os valores flutuantes em seus equivalentes quantizados.
No modo 'MIN_COMBINED', cada valor do tensor passará pelo seguinte:
if T == qint8: in[i] += (range(T) + 1)/ 2.0 out[i] = min_range + (in[i]* (max_range - min_range) / range(T))aqui
range(T) = numeric_limits ::max() - numeric_limits ::min()
range(T) = numeric_limits ::max() - numeric_limits ::min()
range(T) = numeric_limits ::max() - numeric_limits ::min()
Exemplo de modo MIN_COMBINED
Se a entrada vier de QuantizedRelu6 , o tipo de saída será quint8 (intervalo de 0 a 255), mas o intervalo possível de QuantizedRelu6 será de 0 a 6. Os valores min_range e max_range são, portanto, 0,0 e 6,0. Dequantize em quint8 pegará cada valor, converterá em float e multiplicará por 6/255. Observe que se quantizedtype for qint8, a operação adicionará adicionalmente cada valor por 128 antes da conversão.
Se o modo for 'MIN_FIRST', então esta abordagem será usada:
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)
Se o modo for SCALED
, a desquantização é realizada multiplicando cada valor de entrada por um scaling_factor. (Assim, uma entrada de 0 sempre mapeia para 0,0).
O scaling_factor é determinado a partir de min_range
, max_range
e narrow_range
de uma forma que seja compatível com QuantizeAndDequantize{V2|V3}
e QuantizeV2
, usando o seguinte algoritmo:
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); Argumentos:
- escopo: um objeto Escopo
- min_range: O valor escalar mínimo possivelmente produzido para a entrada.
- max_range: O valor escalar máximo possivelmente produzido para a entrada.
Atributos opcionais (veja Attrs
):
- dtype: Tipo do tensor de saída. Atualmente o Dequantize suporta float e bfloat16. Se 'dtype' for 'bfloat16', ele suporta apenas o modo 'MIN_COMBINED'.
Retorna:
-
Output
: o tensor de saída.
Construtores e Destruidores | |
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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 | |
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operation | |
output |
Funções públicas | |
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node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
Funções estáticas públicas | |
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Axis (int64 x) | |
Dtype (DataType x) | |
Mode (StringPiece x) | |
NarrowRange (bool x) |
Estruturas | |
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tensorflow:: ops:: Desquantize:: Attrs | Configuradores de atributos opcionais para Dequantize . |
Atributos públicos
operação
Operation operation
saída
::tensorflow::Output output
Funções públicas
Desquantizar
Dequantize( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, ::tensorflow::Input min_range, ::tensorflow::Input max_range )
Desquantizar
Dequantize( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, ::tensorflow::Input min_range, ::tensorflow::Input max_range, const Dequantize::Attrs & attrs )
nó
::tensorflow::Node * node() const
operador::tensorflow::Input
operator::tensorflow::Input() const
operador::tensorflow::Saída
operator::tensorflow::Output() const
Funções estáticas públicas
Eixo
Attrs Axis( int64 x )
Tipo D
Attrs Dtype( DataType x )
Modo
Attrs Mode( StringPiece x )
Faixa Estreita
Attrs NarrowRange( bool x )