テンソルフロー::作戦::逆量子化

MIN_COMBINED モードの例

入力がQuantizedRelu6からのものである場合、出力タイプは quint8 (0 ～ 255 の範囲) ですが、 QuantizedRelu6の可能な範囲は 0 ～ 6 です。したがって、min_range 値と max_range 値は 0.0 と 6.0 になります。 quint8 での逆量子化は、各値を取得し、float にキャストし、6 / 255 を乗算します。quantizedtype が qint8 の場合、この操作ではキャスト前に各値に 128 が追加されることに注意してください。

モードが 'MIN_FIRST' の場合、次のアプローチが使用されます。

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)

SCALEモードの例

SCALEDモードはQuantizeAndDequantize{V2|V3}で使用される量子化アプローチと一致します。

モードがSCALEDの場合、出力タイプの全範囲を使用せず、対称性の可能な最小値を無視することを選択します (たとえば、符号付き 8 ビット量子化の出力範囲は -128 ～ 127 ではなく、-127 ～ 127 です)。 0.0 が 0 にマッピングされるようにします。

まず、テンソル内の値の範囲を見つけます。使用する範囲は常に 0 を中心とするため、次のような m を見つけます。

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

入力テンソル範囲は[-m, m]になります。

次に、固定小数点量子化バケット[min_fixed, max_fixed]を選択します。 T が符号付きの場合、これは次のようになります。

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

それ以外の場合、T が符号なしの場合、固定小数点範囲は次のようになります。

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

これから、スケーリング係数 s を計算します。

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

これで、テンソルの要素を逆量子化できます。

result = input * s

引数:

• スコープ:スコープオブジェクト
• min_range: 入力に対して生成される可能性のある最小スカラー値。
• max_range: 入力に対して生成される可能性のある最大スカラー値。

戻り値:

• Output : 出力テンソル。

パブリック属性

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
)