tensorflow:: ops:: Dequantize

#include <array_ops.h>

'इनपुट' टेंसर को फ्लोट या bfloat16 टेंसर में डीक्वांटाइज़ करें ।

सारांश

[min_range, max_range] स्केलर फ्लोट हैं जो आउटपुट के लिए रेंज निर्दिष्ट करते हैं। 'mode' विशेषता यह नियंत्रित करती है कि फ्लोट मानों को उनके क्वांटाइज्ड समकक्षों में परिवर्तित करने के लिए किन गणनाओं का उपयोग किया जाता है।

'MIN_COMBINED' मोड में, टेंसर के प्रत्येक मान पर निम्नलिखित प्रक्रिया लागू होगी:

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

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

MIN_COMBINED मोड का उदाहरण

यदि इनपुट QuantizedRelu6 से आता है, तो आउटपुट प्रकार quint8 (रेंज 0-255) होता है, लेकिन QuantizedRelu6 की संभावित रेंज 0-6 है। इसलिए min_range और max_range मान क्रमशः 0.0 और 6.0 हैं। quint8 पर डीक्वांटाइज़ करने से प्रत्येक मान को फ्लोट में परिवर्तित किया जाएगा और 6/255 से गुणा किया जाएगा। ध्यान दें कि यदि quantizedtype qint8 है, तो यह ऑपरेशन परिवर्तित करने से पहले प्रत्येक मान में 128 जोड़ देगा।

यदि मोड 'MIN_FIRST' है, तो इस दृष्टिकोण का उपयोग किया जाता है:

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)

यदि मोड SCALED है, तो प्रत्येक इनपुट मान को स्केलिंग फैक्टर से गुणा करके डीक्वांटाइजेशन किया जाता है। (इस प्रकार 0 का इनपुट हमेशा 0.0 पर मैप होता है)।

स्केलिंग_फैक्टर को min_range , max_range और narrow_range से इस तरह निर्धारित किया जाता है जो QuantizeAndDequantize{V2|V3} और QuantizeV2 के साथ संगत हो, निम्नलिखित एल्गोरिदम का उपयोग करते हुए:

  

  

    
  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);
 तर्क:
 स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
 min_range: इनपुट के लिए संभवतः उत्पन्न होने वाला न्यूनतम स्केलर मान।
 max_range: इनपुट के लिए उत्पन्न होने वाला अधिकतम स्केलर मान।
 वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs ):
 dtype: आउटपुट टेंसर का प्रकार। वर्तमान में Dequantize फ्लोट और bfloat16 का समर्थन करता है। यदि 'dtype' 'bfloat16' है, तो यह केवल 'MIN_COMBINED' मोड का समर्थन करता है।
 प्रतिफल:
 Output : आउटपुट टेंसर। 
 कंस्ट्रक्टर और डिस्ट्रक्टर
 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) 
 सार्वजनिक विशेषताएँ
 operation
 Operation
 output
 :: tensorflow::Output 
 सार्वजनिक समारोह
 node () const
 ::tensorflow::Node *
 operator::tensorflow::Input () const
 operator::tensorflow::Output () const 
सार्वजनिक स्थैतिक फ़ंक्शन
 Axis (int64 x)
 Attrs
 Dtype (DataType x)
 Attrs
 Mode (StringPiece x)
 Attrs
 NarrowRange (bool x)
 Attrs 
 संरचनाएँ
 टेन्सरफ्लो::ऑप्स::डिक्वांटाइज़::एट्रिब्यूट्स
 डीक्वांटाइज़ के लिए वैकल्पिक विशेषता निर्धारक।
 सार्वजनिक विशेषताएँ 
 संचालन 
Operation operation
 आउटपुट 
::tensorflow::Output output
 सार्वजनिक समारोह 
 परिमाणीकरण करें 
 Dequantize(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input min_range,
  ::tensorflow::Input max_range
)
 परिमाणीकरण करें 
 Dequantize(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input min_range,
  ::tensorflow::Input max_range,
  const Dequantize::Attrs & attrs
)
 नोड 
::tensorflow::Node * node() const 
 ऑपरेटर::टेन्सरफ्लो::इनपुट 
 operator::tensorflow::Input() const 
 ऑपरेटर::टेन्सरफ्लो::आउटपुट 
 operator::tensorflow::Output() const 
 सार्वजनिक स्थैतिक फ़ंक्शन 
 अक्ष 
Attrs Axis(
  int64 x
)
 डीटाइप 
Attrs Dtype(
  DataType x
)
 तरीका 
Attrs Mode(
  StringPiece x
)
 संकीर्ण रेंज 
Attrs NarrowRange(
  bool x
)