dòng chảy căng:: ôi:: giải mã

Ví dụ về chế độ MIN_COMBIND

Nếu đầu vào đến từ QuantizedRelu6 thì loại đầu ra là quint8 (phạm vi 0-255) nhưng phạm vi có thể có của QuantizedRelu6 là 0-6. Do đó, các giá trị min_range và max_range là 0,0 và 6,0. Dequantize trên quint8 sẽ lấy từng giá trị, chuyển thành float và nhân với 6/255. Lưu ý rằng nếu loại lượng tử hóa là qint8, thì thao tác sẽ cộng thêm từng giá trị với 128 trước khi truyền.

Nếu chế độ là 'MIN_FIRST' thì phương pháp này được sử dụng:

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)

Nếu chế độ là SCALED , quá trình khử lượng tử được thực hiện bằng cách nhân từng giá trị đầu vào với một hệ số chia tỷ lệ. (Do đó, đầu vào 0 luôn ánh xạ tới 0,0).

Hệ số chia tỷ lệ được xác định từ min_range , max_range và narrow_range theo cách tương thích với QuantizeAndDequantize{V2|V3} và QuantizeV2 , sử dụng thuật toán sau:

  

  

    
  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);
 Lập luận:
 phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
 min_range: Giá trị vô hướng tối thiểu có thể được tạo cho đầu vào.
 max_range: Giá trị vô hướng tối đa có thể được tạo ra cho đầu vào.
 Thuộc tính tùy chọn (xem Attrs ):
 dtype: Loại tensor đầu ra. Hiện tại Dequantize hỗ trợ float và bfloat16. Nếu 'dtype' là 'bfloat16' thì nó chỉ hỗ trợ chế độ 'MIN_COMBIND'.
 Trả về:
 Output : Tenxor đầu ra. 
 Hàm tạo và hàm hủy
 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)
 
 Thuộc tính công khai
 operation
 Operation
 output
 :: tensorflow::Output
 
 Chức năng công cộng
 node () const
 ::tensorflow::Node *
 operator::tensorflow::Input () const
 operator::tensorflow::Output () const
 
Các hàm tĩnh công khai
 Axis (int64 x)
 Attrs
 Dtype (DataType x)
 Attrs
 Mode (StringPiece x)
 Attrs
 NarrowRange (bool x)
 Attrs
 
 Cấu trúc
 tensorflow:: ops:: Dequantize:: Attrs
 Trình thiết lập thuộc tính tùy chọn cho Dequantize .
 Thuộc tính công khai 
 hoạt động 
 
Operation operation
 đầu ra 
 
::tensorflow::Output output
 Chức năng công cộng 
 giải mã 
 
 Dequantize(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input min_range,
  ::tensorflow::Input max_range
)
 giải mã 
 
 Dequantize(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input min_range,
  ::tensorflow::Input max_range,
  const Dequantize::Attrs & attrs
)
 nút 
 
::tensorflow::Node * node() const 
 toán tử::tenorflow::Đầu vào 
 
 operator::tensorflow::Input() const 
 toán tử::tenorflow::Đầu ra 
 
 operator::tensorflow::Output() const 
 Các hàm tĩnh công khai 
 Trục 
 
Attrs Axis(
  int64 x
)
 loại D 
 
Attrs Dtype(
  DataType x
)
 Cách thức 
 
Attrs Mode(
  StringPiece x
)
 Phạm vi hẹp
 
Attrs NarrowRange(
  bool x
)