dòng chảy căng:: ôi:: giải mã

#include <array_ops.h>

Giảm lượng tử tenxơ 'đầu vào' thành một tenxơ float hoặc bfloat16.

Bản tóm tắt

[min_range, max_range] là các số float vô hướng chỉ định phạm vi cho đầu ra. Thuộc tính 'mode' kiểm soát chính xác những phép tính nào được sử dụng để chuyển đổi các giá trị float thành giá trị lượng tử hóa tương đương của chúng.

Trong chế độ 'MIN_COMBIND', mỗi giá trị của tenxơ sẽ trải qua các bước sau:

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

ở đây range(T) = numeric_limits ::max() - numeric_limits ::min() range(T) = numeric_limits ::max() - numeric_limits ::min() range(T) = numeric_limits ::max() - numeric_limits ::min()

Ví dụ về chế độ MIN_COMBIND

Nếu đầu vào đến từ QuantizedRelu6 thì loại đầu ra là quint8 (phạm vi 0-255) nhưng phạm vi có thể có của QuantizedRelu6 là 0-6. Do đó, các giá trị min_range và max_range là 0,0 và 6,0. Dequantize trên quint8 sẽ lấy từng giá trị, chuyển thành float và nhân với 6/255. Lưu ý rằng nếu loại lượng tử hóa là qint8, thì thao tác sẽ cộng thêm từng giá trị với 128 trước khi truyền.

Nếu chế độ là 'MIN_FIRST' thì phương pháp này được sử dụng:

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)

Nếu chế độ là SCALED , quá trình khử lượng tử được thực hiện bằng cách nhân từng giá trị đầu vào với hệ số chia tỷ lệ. (Do đó, đầu vào 0 luôn ánh xạ tới 0,0).

Hệ số chia tỷ lệ được xác định từ min_range , max_range và narrow_range theo cách tương thích với QuantizeAndDequantize{V2|V3} và QuantizeV2 , sử dụng thuật toán sau:

  

  

    
  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);
 Lập luận:
 phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
 min_range: Giá trị vô hướng tối thiểu có thể được tạo cho đầu vào.
 max_range: Giá trị vô hướng tối đa có thể được tạo ra cho đầu vào.
 Thuộc tính tùy chọn (xem Attrs ):
 dtype: Loại tensor đầu ra. Hiện tại Dequantize hỗ trợ float và bfloat16. Nếu 'dtype' là 'bfloat16' thì nó chỉ hỗ trợ chế độ 'MIN_COMBIND'.
 Trả về:
 Output : Tenxor đầu ra. 
 Hàm tạo và hàm hủy
 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)
 
 Thuộc tính công khai
 operation
 Operation
 output
 :: tensorflow::Output
 
 Chức năng công cộng
 node () const
 ::tensorflow::Node *
 operator::tensorflow::Input () const
 operator::tensorflow::Output () const
 
Các hàm tĩnh công khai
 Axis (int64 x)
 Attrs
 Dtype (DataType x)
 Attrs
 Mode (StringPiece x)
 Attrs
 NarrowRange (bool x)
 Attrs
 
 Cấu trúc
 tensorflow:: ops:: Dequantize:: Attrs
 Trình thiết lập thuộc tính tùy chọn cho Dequantize .
 Thuộc tính công khai 
 hoạt động 
Operation operation
 đầu ra 
::tensorflow::Output output
 Chức năng công cộng 
 giải mã 
 Dequantize(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input min_range,
  ::tensorflow::Input max_range
)
 giải mã 
 Dequantize(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input min_range,
  ::tensorflow::Input max_range,
  const Dequantize::Attrs & attrs
)
 nút 
::tensorflow::Node * node() const 
 toán tử::tenorflow::Đầu vào 
 operator::tensorflow::Input() const 
 toán tử::tenorflow::Đầu ra 
 operator::tensorflow::Output() const 
 Các hàm tĩnh công khai 
 Trục 
Attrs Axis(
  int64 x
)
 loại D 
Attrs Dtype(
  DataType x
)
 Cách thức 
Attrs Mode(
  StringPiece x
)
 Phạm vi hẹp 
Attrs NarrowRange(
  bool x
)