เทนเซอร์โฟลว์ :: ops :: ตัดสิทธิ์

#include <array_ops.h>

ตัดทอน เทนเซอร์ 'อินพุต' ลงในโฟลตหรือ เทนเซอร์ 16 ลอย

สรุป

[min_range, max_range] คือสเกลาร์ลอยที่ระบุช่วงสำหรับเอาต์พุต แอตทริบิวต์ "mode" จะควบคุมว่าการคำนวณใดที่ใช้ในการแปลงค่า float เป็นค่าเทียบเท่าเชิงปริมาณ

ในโหมด "MIN_COMBINED" แต่ละค่าของเทนเซอร์จะได้รับสิ่งต่อไปนี้:

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

MIN_COMBINED โหมดตัวอย่าง

หากอินพุตมาจาก QuantizedRelu6 ประเภทเอาต์พุตจะเป็น quint8 (ช่วง 0-255) แต่ช่วงที่เป็นไปได้ของ QuantizedRelu6 คือ 0-6 ค่า min_range และ max_range จึงเป็น 0.0 และ 6.0 Dequantize บน quint8 จะนำค่าแต่ละค่าไปร่ายลอยและคูณด้วย 6/255 โปรดทราบว่าหาก quantizedtype เป็น qint8 การดำเนินการจะเพิ่มแต่ละค่าด้วย 128 ก่อนที่จะร่าย

หากโหมดคือ 'MIN_FIRST' จะใช้วิธีนี้:

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)

ถ้าโหมดเป็น SCALED ควอนตัสจะดำเนินการโดยการคูณค่าอินพุตแต่ละค่าด้วย scaling_factor (ดังนั้นอินพุต 0 จะแมปเป็น 0.0 เสมอ)

scaling_factor ถูกกำหนดจาก min_range , max_range และ narrow_range ในลักษณะที่เข้ากันได้กับ QuantizeAndDequantize{V2|V3} และ QuantizeV2 โดยใช้อัลกอริทึมต่อไปนี้:

  

  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);

อาร์กิวเมนต์:

  • ขอบเขต: วัตถุ ขอบเขต
  • min_range: ค่าสเกลาร์ขั้นต่ำที่อาจเกิดขึ้นสำหรับอินพุต
  • max_range: ค่าสเกลาร์สูงสุดที่อาจเกิดขึ้นสำหรับอินพุต

แอตทริบิวต์เสริม (ดู Attrs ):

  • dtype: ประเภทของเทนเซอร์เอาต์พุต ปัจจุบัน Dequantize รองรับ float และ bfloat16 หาก "dtype" เป็น "bfloat16" จะรองรับเฉพาะโหมด "MIN_COMBINED" เท่านั้น

ผลตอบแทน:

  • Output : เทนเซอร์เอาท์พุท

ผู้สร้างและผู้ทำลาย

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)

คุณลักษณะสาธารณะ

operation
output

หน้าที่สาธารณะ

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

ฟังก์ชั่นคงที่สาธารณะ

Axis (int64 x)
Dtype (DataType x)
Mode (StringPiece x)
NarrowRange (bool x)

โครงสร้าง

tensorflow :: ops :: Dequantize :: Attrs

ตัวตั้งค่าแอตทริบิวต์เสริมสำหรับ Dequantize

คุณลักษณะสาธารณะ

การดำเนินการ

Operation operation

เอาท์พุท

::tensorflow::Output output

หน้าที่สาธารณะ

ตัดสิทธิ์

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

ตัดสิทธิ์

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

โหนด

::tensorflow::Node * node() const 

ตัวดำเนินการ :: tensorflow :: อินพุต

 operator::tensorflow::Input() const 

ตัวดำเนินการ :: tensorflow :: เอาท์พุท

 operator::tensorflow::Output() const 

ฟังก์ชั่นคงที่สาธารณะ

แกน

Attrs Axis(
  int64 x
)

Dtype

Attrs Dtype(
  DataType x
)

โหมด

Attrs Mode(
  StringPiece x
)

ช่วงแคบ ๆ

Attrs NarrowRange(
  bool x
)