টেনসরফ্লো :: অপস:: ডিকুয়ান্টাইজ করুন

MIN_COMBINED মোডের উদাহরণ

যদি ইনপুটটি একটি QuantizedRelu6 থেকে আসে, তাহলে আউটপুটের ধরনটি quint8 (0-255 এর পরিসর) তবে QuantizedRelu6 এর সম্ভাব্য পরিসর হল 0-6। min_range এবং max_range মান তাই 0.0 এবং 6.0। quint8-এ ডিকুয়ান্টাইজ প্রতিটি মান নেবে, ভাসতে কাস্ট করবে এবং 6/255 দ্বারা গুন করবে। মনে রাখবেন যে কোয়ান্টাইজড টাইপ যদি qint8 হয়, তবে কাস্ট করার আগে অপারেশনটি অতিরিক্তভাবে প্রতিটি মান 128 দ্বারা যোগ করবে।

যদি মোডটি 'MIN_FIRST' হয়, তাহলে এই পদ্ধতিটি ব্যবহার করা হয়:

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)

স্কেলড মোড উদাহরণ

SCALED মোড QuantizeAndDequantize{V2|V3} এ ব্যবহৃত কোয়ান্টাইজেশন পদ্ধতির সাথে মেলে।

যদি মোডটি SCALED হয়, আমরা আউটপুট প্রকারের সম্পূর্ণ পরিসর ব্যবহার করি না, প্রতিসাম্যের জন্য সম্ভাব্য সর্বনিম্ন মানকে এলিড করতে বেছে নিই (যেমন, আউটপুট পরিসীমা -127 থেকে 127, স্বাক্ষরিত 8 বিট কোয়ান্টাইজেশনের জন্য -128 থেকে 127 নয়), যাতে 0.0 মানচিত্র 0 থেকে

আমরা প্রথমে আমাদের টেনসরে মানের পরিসীমা খুঁজে পাই। আমরা যে ব্যাপ্তিটি ব্যবহার করি তা সর্বদা 0-কে কেন্দ্র করে থাকে, তাই আমরা m কে এরকম খুঁজে পাই

  m = max(abs(input_min), abs(input_max))

আমাদের ইনপুট টেনসর পরিসীমা তখন [-m, m] ।

এরপরে, আমরা আমাদের ফিক্সড-পয়েন্ট কোয়ান্টাইজেশন বাকেটগুলি বেছে নিই, [min_fixed, max_fixed] । যদি T স্বাক্ষরিত হয়, এটি হয়

  num_bits = sizeof(T) * 8
  [min_fixed, max_fixed] =
      [-(1 << (num_bits - 1) - 1), (1 << (num_bits - 1)) - 1]

অন্যথায়, যদি T স্বাক্ষরবিহীন হয়, স্থির-বিন্দু পরিসীমা হয়

  [min_fixed, max_fixed] = [0, (1 << num_bits) - 1]

এটি থেকে আমরা আমাদের স্কেলিং ফ্যাক্টর গণনা করি, গুলি:

  s = (2 * m) / (max_fixed - min_fixed)

এখন আমরা আমাদের টেনসরের উপাদানগুলিকে ডিকুয়ান্টাইজ করতে পারি:

result = input * s

যুক্তি:

• স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
• min_range: ন্যূনতম স্কেলার মান সম্ভবত ইনপুট জন্য উত্পাদিত.
• max_range: সর্বাধিক স্কেলার মান সম্ভবত ইনপুট জন্য উত্পাদিত.

রিটার্ন:

• Output : আউটপুট টেনসর।

পাবলিক বৈশিষ্ট্য

Operation operation

::tensorflow::Output output

 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
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs Mode(
  StringPiece x
)