টেনসরফ্লো :: অপস:: ডিকুয়ান্টাইজ করুন

#include <array_ops.h>

'ইনপুট' টেনসরকে একটি ফ্লোট বা bfloat16 টেনসরে ডিকুয়ান্টাইজ করুন ।

সারাংশ

[min_range, max_range] হল স্কেলার ফ্লোট যা আউটপুটের জন্য পরিসীমা নির্দিষ্ট করে। 'মোড' অ্যাট্রিবিউট নিয়ন্ত্রণ করে ঠিক কোন গণনাগুলিকে ফ্লোট মানগুলিকে তাদের কোয়ান্টাইজড সমতুল্যগুলিতে রূপান্তর করতে ব্যবহৃত হয়৷

'MIN_COMBINED' মোডে, টেনসরের প্রতিটি মান নিম্নলিখিতগুলির মধ্য দিয়ে যাবে: 

if T == qint8: in[i] += (range(T) + 1)/ 2.0
out[i] = min_range + (in[i]* (max_range - min_range) / range(T))
 এখানে range(T) = numeric_limits ::max() - numeric_limits ::min() range(T) = numeric_limits ::max() - numeric_limits ::min() range(T) = numeric_limits ::max() - numeric_limits ::min()

MIN_COMBINED মোডের উদাহরণ

যদি ইনপুটটি একটি QuantizedRelu6 থেকে আসে, তাহলে আউটপুটের ধরনটি quint8 (0-255 এর পরিসর) তবে QuantizedRelu6 এর সম্ভাব্য পরিসর হল 0-6। min_range এবং max_range মান তাই 0.0 এবং 6.0। quint8-এ ডিকুয়ান্টাইজ প্রতিটি মান নেবে, ভাসতে কাস্ট করবে এবং 6/255 দ্বারা গুন করবে। মনে রাখবেন যে কোয়ান্টাইজড টাইপ যদি qint8 হয়, তবে কাস্ট করার আগে অপারেশনটি অতিরিক্তভাবে প্রতিটি মান 128 দ্বারা যোগ করবে।

যদি মোডটি 'MIN_FIRST' হয়, তাহলে এই পদ্ধতিটি ব্যবহার করা হয়: 

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)

যদি মোডটি SCALED হয়, প্রতিটি ইনপুট মানকে একটি স্কেলিং_ফ্যাক্টর দ্বারা গুণ করে ডিকোয়ান্টাইজেশন করা হয়। (এইভাবে 0 এর একটি ইনপুট সর্বদা 0.0 এ মানচিত্র করে)।

নিম্নোক্ত অ্যালগরিদম ব্যবহার করে QuantizeAndDequantize{V2|V3} এবং QuantizeV2 এর সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ এমনভাবে min_range , max_range , এবং narrow_range থেকে স্কেলিং_ফ্যাক্টর নির্ধারণ করা হয়: 

  

  

    
  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);
 যুক্তি:
  •  স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
  •  min_range: ন্যূনতম স্কেলার মান সম্ভবত ইনপুট জন্য উত্পাদিত.
  •  max_range: সর্বাধিক স্কেলার মান সম্ভবত ইনপুট জন্য উত্পাদিত.
 ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য (দেখুন Attrs ):
  •  dtype: আউটপুট টেনসরের ধরন। বর্তমানে Dequantize float এবং bfloat16 সমর্থন করে। যদি 'dtype' হয় 'bfloat16', এটি শুধুমাত্র 'MIN_COMBINED' মোড সমর্থন করে।
 রিটার্ন:
  •  Output : আউটপুট টেনসর। 
 কনস্ট্রাক্টর এবং ডেস্ট্রাক্টর
 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)
 
 পাবলিক বৈশিষ্ট্য
 operation
 output 
 পাবলিক ফাংশন
 node () const
 ::tensorflow::Node *
 operator::tensorflow::Input () const
 operator::tensorflow::Output () const 
পাবলিক স্ট্যাটিক ফাংশন
 Axis (int64 x)
 Dtype (DataType x)
 Mode (StringPiece x)
 NarrowRange (bool x) 
 কাঠামো
 tensorflow:: ops:: Dequantize:: Attrs
 ডিকুয়ান্টাইজের জন্য ঐচ্ছিক অ্যাট্রিবিউট সেটার।
 পাবলিক বৈশিষ্ট্য 
 অপারেশন 
Operation operation
 আউটপুট 
::tensorflow::Output output
 পাবলিক ফাংশন 
 ডিকুয়ান্টাইজ করুন 
 Dequantize(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input min_range,
  ::tensorflow::Input max_range
)
 ডিকুয়ান্টাইজ করুন 
 Dequantize(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input min_range,
  ::tensorflow::Input max_range,
  const Dequantize::Attrs & attrs
)
 নোড 
::tensorflow::Node * node() const 
 অপারেটর::টেনসরফ্লো::ইনপুট 
 operator::tensorflow::Input() const 
 অপারেটর::টেনসরফ্লো::আউটপুট 
 operator::tensorflow::Output() const 
 পাবলিক স্ট্যাটিক ফাংশন 
 অক্ষ 
Attrs Axis(
  int64 x
)
 ডিটাইপ 
Attrs Dtype(
  DataType x
)
 মোড 
Attrs Mode(
  StringPiece x
)
 ন্যারোরেঞ্জ 
Attrs NarrowRange(
  bool x
)