टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel

फ़्लोट प्रकार और आकृतियों में से एक के 'इनपुट' टेंसर को नकली-मात्राबद्ध करें: [d] ,।

सारांश

[b, d] [b, h, w, d] प्रति-चैनल के माध्यम से min और max आकार में तैरता है [d] inputs के समान आकार के 'आउटपुट' टेंसर को।

[min; max] inputs डेटा के लिए क्लैंपिंग रेंज को परिभाषित करें। inputs मानों को क्वांटिज़ेशन रेंज में परिमाणित किया जाता है ( [0; 2^num_bits - 1] जब narrow_range गलत है और [1; 2^num_bits - 1] जब यह सत्य है) और फिर डी-क्वांटाइज़ किया जाता है और आउटपुट को [min; max] अंतराल। num_bits परिमाणीकरण की बिटविड्थ है; 2 और 16 के बीच, सम्मिलित।

परिमाणीकरण से पहले, min और max मानों को निम्नलिखित तर्क के साथ समायोजित किया जाता है। min <= 0 <= max रखने का सुझाव दिया गया है। यदि 0 मानों की सीमा में नहीं है, तो व्यवहार अप्रत्याशित हो सकता है: यदि 0 < min < max : min_adj = 0 और max_adj = max - min । यदि min < max < 0 : min_adj = min - max और max_adj = 0 । यदि min <= 0 <= max : scale = (max - min) / (2^num_bits - 1) , min_adj = scale * round(min / scale) और max_adj = max + min_adj - min ।

इस ऑपरेशन में एक ग्रेडिएंट है और इस प्रकार min और max मानों को प्रशिक्षित करने की अनुमति मिलती है।

तर्क:

• स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट

रिटर्न:

• Output : आउटपुट टेंसर।

सार्वजनिक गुण

Operation operation

::tensorflow::Output outputs

 FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input inputs,
  ::tensorflow::Input min,
  ::tensorflow::Input max
)

 FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input inputs,
  ::tensorflow::Input min,
  ::tensorflow::Input max,
  const FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs NarrowRange(
  bool x
)

Attrs NumBits(
  int64 x
)