тензорный поток:: опс:: Деквантовать
#include <array_ops.h>
Деквантуйте «входной» тензор в число с плавающей запятой Tensor .
Краткое содержание
[min_range, max_range] — скалярные числа с плавающей запятой, которые определяют диапазон выходных данных. Атрибут mode определяет, какие именно вычисления используются для преобразования значений с плавающей запятой в их квантованные эквиваленты.
В режиме «MIN_COMBINED» каждое значение тензора будет подвергаться следующим изменениям:
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()
Пример режима MIN_COMBINED
Если входные данные поступают от QuantizedRelu6 , тип выходных данных — quint8 (диапазон 0–255), но возможный диапазон QuantizedRelu6 — 0–6. Таким образом, значения min_range и max_range равны 0,0 и 6,0. Деквантизация на quint8 возьмет каждое значение, приведет к плавающему числу и умножит на 6/255. Обратите внимание, что если квантованным типом является qint8, операция дополнительно добавит каждое значение на 128 перед приведением.
Если режим «MIN_FIRST», то используется такой подход:
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)
Если выбран режим SCALED
, деквантование выполняется путем умножения каждого входного значения на коэффициент масштабирования. (Таким образом, ввод 0 всегда соответствует 0,0).
Scaling_factor определяется из min_range
, max_range
и narrow_range
способом, совместимым с QuantizeAndDequantize{V2|V3}
и QuantizeV2
, с использованием следующего алгоритма:
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);
Аргументы:
- область: объект области.
- min_range: минимальное скалярное значение, которое может быть получено для ввода.
- max_range: максимальное скалярное значение, которое может быть получено для ввода.
Возврат:
-
Output
: выходной тензор.
Конструкторы и деструкторы | |
---|---|
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) |
Публичные атрибуты | |
---|---|
operation | |
output |
Общественные функции | |
---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
Публичные статические функции | |
---|---|
Axis (int64 x) | |
Mode (StringPiece x) | |
NarrowRange (bool x) |
Структуры | |
---|---|
tensorflow:: ops:: Деквантизация:: Attrs | Дополнительные установщики атрибутов для Dequantize . |
Публичные атрибуты
операция
Operation operation
выход
::tensorflow::Output output
Общественные функции
Деквантовать
Dequantize( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, ::tensorflow::Input min_range, ::tensorflow::Input max_range )
Деквантовать
Dequantize( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, ::tensorflow::Input min_range, ::tensorflow::Input max_range, const Dequantize::Attrs & attrs )
узел
::tensorflow::Node * node() const
оператор::tensorflow::Input
operator::tensorflow::Input() const
оператор::tensorflow::Выход
operator::tensorflow::Output() const
Публичные статические функции
Ось
Attrs Axis( int64 x )
Режим
Attrs Mode( StringPiece x )
Узкий диапазон
Attrs NarrowRange( bool x )