tensorflow:: ops:: Dequantize

#include <array_ops.h>

قم بإلغاء تكميم موتر "الإدخال" إلى موتر من نوع float أو bfloat16.

ملخص

[min_range, max_range] عبارة عن قيم عشرية تحدد نطاق الناتج. تتحكم السمة 'mode' بدقة في العمليات الحسابية المستخدمة لتحويل القيم العشرية إلى مكافئاتها الكمية.

في وضع "MIN_COMBINED"، ستخضع كل قيمة من قيم الموتر لما يلي:

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

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

مثال على وضع MIN_COMBINED

إذا كان المدخل من دالة QuantizedRelu6 ، فسيكون نوع المخرج quint8 (نطاقه من 0 إلى 255)، ولكن النطاق الممكن لدالة QuantizedRelu6 هو من 0 إلى 6. وبالتالي، فإن قيمتي min_range و max_range هما 0.0 و 6.0 على التوالي. تقوم عملية فك التكميم على quint8 بأخذ كل قيمة، وتحويلها إلى عدد عشري (float)، ثم ضربها في 6 / 255. لاحظ أنه إذا كان نوع التكميم qint8، فستضيف العملية 128 إلى كل قيمة قبل التحويل.

إذا كان الوضع هو 'MIN_FIRST'، فسيتم استخدام هذا الأسلوب:

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)

إذا كان الوضع هو SCALED ، يتم إجراء عملية إزالة التكميم عن طريق ضرب كل قيمة إدخال بمعامل قياس. (وبالتالي، فإن إدخال 0 يتم تعيينه دائمًا إلى 0.0).

يتم تحديد عامل القياس من min_range و max_range و narrow_range بطريقة متوافقة مع QuantizeAndDequantize{V2|V3} و QuantizeV2 ، باستخدام الخوارزمية التالية:

  

  

    
  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);
 الحجج:
 النطاق: كائن النطاق
 min_range: الحد الأدنى للقيمة العددية التي يمكن إنتاجها للإدخال.
 max_range: القيمة العددية القصوى التي يمكن إنتاجها للإدخال.
 السمات الاختيارية (انظر Attrs ):
 dtype: نوع موتر الإخراج. يدعم Dequantize حاليًا نوعي float و bfloat16. إذا كان 'dtype' هو 'bfloat16'، فإنه يدعم فقط وضع 'MIN_COMBINED'.
 المرتجعات:
 Output : موتر الناتج. 
 البناة والمدمرون
 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) 
 السمات العامة
 operation
 Operation
 output
 :: tensorflow::Output 
 الوظائف العامة
 node () const
 ::tensorflow::Node *
 operator::tensorflow::Input () const
 operator::tensorflow::Output () const 
الدوال الثابتة العامة
 Axis (int64 x)
 Attrs
 Dtype (DataType x)
 Attrs
 Mode (StringPiece x)
 Attrs
 NarrowRange (bool x)
 Attrs 
 الهياكل
 tensorflow:: ops:: Dequantize:: Attrs
 مُعدِّلات السمات الاختيارية لـ Dequantize .
 السمات العامة 
 عملية 
Operation operation
 المخرجات 
::tensorflow::Output output
 الوظائف العامة 
 تخلص من الكمية 
 Dequantize(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input min_range,
  ::tensorflow::Input max_range
)
 تخلص من الكمية 
 Dequantize(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input min_range,
  ::tensorflow::Input max_range,
  const Dequantize::Attrs & attrs
)
 العقدة 
::tensorflow::Node * node() const 
 operator::tensorflow::Input 
 operator::tensorflow::Input() const 
 operator::tensorflow::Output 
 operator::tensorflow::Output() const 
 الدوال الثابتة العامة 
 محور 
Attrs Axis(
  int64 x
)
 نوع البيانات 
Attrs Dtype(
  DataType x
)
 وضع 
Attrs Mode(
  StringPiece x
)
 نطاق ضيق 
Attrs NarrowRange(
  bool x
)