tensorflow::ops::Dequantize

#include <array_ops.h>

Dequantizza il tensore 'input' in un tensore float o bfloat16.

Riepilogo

[min_range, max_range] sono valori scalari in virgola mobile che specificano l'intervallo per l'output. L'attributo 'mode' controlla esattamente quali calcoli vengono utilizzati per convertire i valori in virgola mobile nei loro equivalenti quantizzati.

Nella modalità 'MIN_COMBINED', ogni valore del tensore verrà sottoposto alle seguenti operazioni:

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

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

Esempio di modalità MIN_COMBINED

Se l'input proviene da un QuantizedRelu6 , il tipo di output è quint8 (intervallo da 0 a 255), ma l'intervallo possibile di QuantizedRelu6 è da 0 a 6. I valori di min_range e max_range sono quindi 0.0 e 6.0. La dequantizzazione su quint8 prenderà ciascun valore, lo convertirà in float e lo moltiplicherà per 6 / 255. Si noti che se quantizedtype è qint8, l'operazione aggiungerà inoltre 128 a ciascun valore prima della conversione.

Se la modalità è 'MIN_FIRST', viene utilizzato questo approccio:

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 la modalità è SCALED , la dequantizzazione viene eseguita moltiplicando ciascun valore di input per un fattore di scala. (Pertanto, un input pari a 0 viene sempre mappato a 0,0).

Il fattore di scala viene determinato da min_range , max_range e narrow_range in modo compatibile con QuantizeAndDequantize{V2|V3} e QuantizeV2 , utilizzando il seguente 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);
 Argomentazioni:
 ambito: un oggetto Scope
 min_range: Il valore scalare minimo che può essere prodotto per l'input.
 max_range: Il valore scalare massimo che può essere prodotto per l'input.
 Attributi opzionali (vedere Attrs ):
 dtype: Tipo del tensore di output. Attualmente Dequantize supporta float e bfloat16. Se 'dtype' è 'bfloat16', supporta solo la modalità 'MIN_COMBINED'.
 Resi:
 Output : Il tensore di output. 
 Costruttori e distruttori
 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) 
 attributi pubblici
 operation
 Operation
 output
 :: tensorflow::Output 
 Funzioni pubbliche
 node () const
 ::tensorflow::Node *
 operator::tensorflow::Input () const
 operator::tensorflow::Output () const 
Funzioni statiche pubbliche
 Axis (int64 x)
 Attrs
 Dtype (DataType x)
 Attrs
 Mode (StringPiece x)
 Attrs
 NarrowRange (bool x)
 Attrs 
 Strutture
 tensorflow::ops::Dequantize::Attrs
 Impostatori di attributi opzionali per Dequantize .
 attributi pubblici 
 operazione 
Operation operation
 produzione 
::tensorflow::Output output
 Funzioni pubbliche 
 Dequantizzare 
 Dequantize(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input min_range,
  ::tensorflow::Input max_range
)
 Dequantizzare 
 Dequantize(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input min_range,
  ::tensorflow::Input max_range,
  const Dequantize::Attrs & attrs
)
 nodo 
::tensorflow::Node * node() const 
 operatore::tensorflow::Input 
 operator::tensorflow::Input() const 
 operatore::tensoreflusso::output 
 operator::tensorflow::Output() const 
 Funzioni statiche pubbliche 
 Asse 
Attrs Axis(
  int64 x
)
 Tipo D 
Attrs Dtype(
  DataType x
)
 Modalità 
Attrs Mode(
  StringPiece x
)
 Gamma ristretta 
Attrs NarrowRange(
  bool x
)