flujo tensor:: operaciones:: Descuantificar
#include <array_ops.h>
Descuantifique el tensor de 'entrada' en un tensor flotante.
Resumen
[min_range, max_range] son flotantes escalares que especifican el rango de la salida. El atributo 'modo' controla exactamente qué cálculos se utilizan para convertir los valores flotantes a sus equivalentes cuantificados.
En el modo 'MIN_COMBINED', cada valor del tensor pasará por lo siguiente:
if T == qint8: in[i] += (range(T) + 1)/ 2.0 out[i] = min_range + (in[i]* (max_range - min_range) / range(T))
range(T) = numeric_limits ::max() - numeric_limits ::min()
range(T) = numeric_limits ::max() - numeric_limits ::min()
range(T) = numeric_limits ::max() - numeric_limits ::min()
Ejemplo de modo MIN_COMBINED
Si la entrada proviene de QuantizedRelu6 , el tipo de salida es quint8 (rango de 0 a 255), pero el rango posible de QuantizedRelu6 es de 0 a 6. Los valores min_range y max_range son, por tanto, 0,0 y 6,0. Descuantificar en quint8 tomará cada valor, lo convertirá a flotante y lo multiplicará por 6/255. Tenga en cuenta que si el tipo cuantificado es qint8, la operación agregará adicionalmente cada valor en 128 antes de realizar la conversión.
Si el modo es 'MIN_FIRST', entonces se utiliza este enfoque:
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)
Si el modo es SCALED
, la descuantización se realiza multiplicando cada valor de entrada por un factor de escala. (Por lo tanto, una entrada de 0 siempre se asigna a 0,0).
El factor de escala se determina a partir de min_range
, max_range
y narrow_range
de una manera que sea compatible con QuantizeAndDequantize{V2|V3}
y QuantizeV2
, utilizando el siguiente 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);
Argumentos:
- alcance: un objeto de alcance
- min_range: el valor escalar mínimo posiblemente producido para la entrada.
- max_range: el valor escalar máximo posiblemente producido para la entrada.
Devoluciones:
-
Output
: El tensor de salida.
Constructores y destructores | |
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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) |
Atributos públicos | |
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operation | |
output |
Funciones públicas | |
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node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
Funciones estáticas públicas | |
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Axis (int64 x) | |
Mode (StringPiece x) | |
NarrowRange (bool x) |
estructuras | |
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tensorflow:: operaciones:: Descuantificar:: Atributos | Configuradores de atributos opcionales para Dequantize . |
Atributos públicos
operación
Operation operation
producción
::tensorflow::Output output
Funciones públicas
Descuantificar
Dequantize( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, ::tensorflow::Input min_range, ::tensorflow::Input max_range )
Descuantificar
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
operador::tensorflow::Entrada
operator::tensorflow::Input() const
operador::tensorflow::Salida
operator::tensorflow::Output() const
Funciones estáticas públicas
Eje
Attrs Axis( int64 x )
Modo
Attrs Mode( StringPiece x )
Rango estrecho
Attrs NarrowRange( bool x )