جریان تنسور:: عملیات:: FakeQuantWithMinMaxVars
#include <array_ops.h>
تانسور «ورودی» از نوع شناور را از طریق اسکالرهای شناور جهانی، کوانتیزه کنید.
خلاصه
تانسور inputs
از نوع شناور را از طریق اسکالرهای شناور جهانی min
و max
به تانسورهای outputs
با همان شکل inputs
کوانتیزه کنید.
صفات
-
[min; max]
محدوده گیره را برای داده های inputs
تعریف می کند. - مقادیر
inputs
در محدوده کوانتیزه شدن ( [0; 2^num_bits - 1]
هنگامی که narrow_range
نادرست است و [1; 2^num_bits - 1]
زمانی که درست است) کوانتیزه می شوند و سپس به صورت شناور در [min; max]
فاصله -
num_bits
پهنای بیت کوانتیزاسیون است. بین 2 تا 16 شامل.
قبل از کوانتیزاسیون، مقادیر min
و max
با منطق زیر تنظیم می شوند. پیشنهاد می شود min <= 0 <= max
داشته باشید. اگر 0
در محدوده مقادیر نباشد، رفتار می تواند غیرمنتظره باشد:
- اگر
0 < min < max
: min_adj = 0
و max_adj = max - min
. - اگر
min < max < 0
: min_adj = min - max
و max_adj = 0
. - اگر
min <= 0 <= max
: scale = (max - min) / (2^num_bits - 1)
, min_adj = scale * round(min / scale)
و max_adj = max + min_adj - min
.
این عملیات دارای یک گرادیان است و بنابراین امکان آموزش مقادیر min
و max
را فراهم می کند.
استدلال ها:
برمی گرداند:
صفات عمومی
عملیات
Operation operation
خروجی ها
::tensorflow::Output outputs
توابع عمومی
FakeQuantWithMinMaxVars
FakeQuantWithMinMaxVars(
const ::tensorflow::Scope & scope,
::tensorflow::Input inputs,
::tensorflow::Input min,
::tensorflow::Input max
)
FakeQuantWithMinMaxVars
FakeQuantWithMinMaxVars(
const ::tensorflow::Scope & scope,
::tensorflow::Input inputs,
::tensorflow::Input min,
::tensorflow::Input max,
const FakeQuantWithMinMaxVars::Attrs & attrs
)
گره
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
عملگر::tensorflow::خروجی
operator::tensorflow::Output() const
توابع استاتیک عمومی
محدوده باریک
Attrs NarrowRange(
bool x
)
NumBits
Attrs NumBits(
int64 x
)
جز در مواردی که غیر از این ذکر شده باشد،محتوای این صفحه تحت مجوز Creative Commons Attribution 4.0 License است. نمونه کدها نیز دارای مجوز Apache 2.0 License است. برای اطلاع از جزئیات، به خطمشیهای سایت Google Developers مراجعه کنید. جاوا علامت تجاری ثبتشده Oracle و/یا شرکتهای وابسته به آن است.
تاریخ آخرین بهروزرسانی 2025-07-27 بهوقت ساعت هماهنگ جهانی.
[null,null,["تاریخ آخرین بهروزرسانی 2025-07-27 بهوقت ساعت هماهنگ جهانی."],[],[],null,["# tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVars Class Reference\n\ntensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVars\n========================================\n\n`#include \u003carray_ops.h\u003e`\n\nFake-quantize the 'inputs' tensor of type float via global float scalars.\n\nSummary\n-------\n\nFake-quantize the `inputs` tensor of type float via global float scalars `min` and `max` to `outputs` tensor of same shape as `inputs`.\n\nAttributes\n\n\n- `[min; max]` define the clamping range for the `inputs` data.\n- `inputs` values are quantized into the quantization range ( `[0; 2^num_bits - 1]` when `narrow_range` is false and `[1; 2^num_bits - 1]` when it is true) and then de-quantized and output as floats in `[min; max]` interval.\n- `num_bits` is the bitwidth of the quantization; between 2 and 16, inclusive.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nBefore quantization, `min` and `max` values are adjusted with the following logic. It is suggested to have `min \u003c= 0 \u003c= max`. If `0` is not in the range of values, the behavior can be unexpected:\n\n\n- If `0 \u003c min \u003c max`: `min_adj = 0` and `max_adj = max - min`.\n- If `min \u003c max \u003c 0`: `min_adj = min - max` and `max_adj = 0`.\n- If `min \u003c= 0 \u003c= max`: `scale = (max - min) / (2^num_bits - 1)`, `min_adj = scale * round(min / scale)` and `max_adj = max + min_adj - min`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nThis operation has a gradient and thus allows for training `min` and `max` values.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): The outputs tensor.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [FakeQuantWithMinMaxVars](#classtensorflow_1_1ops_1_1_fake_quant_with_min_max_vars_1a00ee58aabd6226983d344471c6956521)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` inputs, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` min, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` max)` ||\n| [FakeQuantWithMinMaxVars](#classtensorflow_1_1ops_1_1_fake_quant_with_min_max_vars_1a86e17a607800b4a82880a67535ed4395)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` inputs, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` min, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` max, const `[FakeQuantWithMinMaxVars::Attrs](/versions/r2.3/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/fake-quant-with-min-max-vars/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_fake_quant_with_min_max_vars_1_1_attrs)` & attrs)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_fake_quant_with_min_max_vars_1af7b295d43fd540e49c6a4e1621d8ed30) | [Operation](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [outputs](#classtensorflow_1_1ops_1_1_fake_quant_with_min_max_vars_1a9fc018d2523132a82d3e60c8e7dc465f) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_fake_quant_with_min_max_vars_1a1d4aaa7a38907c46fc2ea3372028d94c)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_fake_quant_with_min_max_vars_1a384ba596b1a4aebcb314a87e7411fd62)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_fake_quant_with_min_max_vars_1ac698bada55ee29951a83182f80ee6395)`() const ` | ` ` ` ` |\n\n| ### Public static functions ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [NarrowRange](#classtensorflow_1_1ops_1_1_fake_quant_with_min_max_vars_1aee3dc1525e2c3837ac1b66757ec20823)`(bool x)` | [Attrs](/versions/r2.3/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/fake-quant-with-min-max-vars/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_fake_quant_with_min_max_vars_1_1_attrs) |\n| [NumBits](#classtensorflow_1_1ops_1_1_fake_quant_with_min_max_vars_1a08eae0ee7977569586e1a3fadb261b95)`(int64 x)` | [Attrs](/versions/r2.3/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/fake-quant-with-min-max-vars/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_fake_quant_with_min_max_vars_1_1_attrs) |\n\n| ### Structs ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVars::Attrs](/versions/r2.3/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/fake-quant-with-min-max-vars/attrs) | Optional attribute setters for [FakeQuantWithMinMaxVars](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/fake-quant-with-min-max-vars#classtensorflow_1_1ops_1_1_fake_quant_with_min_max_vars). |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### outputs\n\n```text\n::tensorflow::Output outputs\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### FakeQuantWithMinMaxVars\n\n```gdscript\n FakeQuantWithMinMaxVars(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input inputs,\n ::tensorflow::Input min,\n ::tensorflow::Input max\n)\n``` \n\n### FakeQuantWithMinMaxVars\n\n```gdscript\n FakeQuantWithMinMaxVars(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input inputs,\n ::tensorflow::Input min,\n ::tensorflow::Input max,\n const FakeQuantWithMinMaxVars::Attrs & attrs\n)\n``` \n\n### node\n\n```gdscript\n::tensorflow::Node * node() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Input\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Input() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Output\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Output() const \n``` \n\nPublic static functions\n-----------------------\n\n### NarrowRange\n\n```text\nAttrs NarrowRange(\n bool x\n)\n``` \n\n### NumBits\n\n```text\nAttrs NumBits(\n int64 x\n)\n```"]]