টেনসরফ্লো :: অপস:: FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel

প্রতি-চ্যানেল ফ্লোটের মাধ্যমে ফ্লোটের 'ইনপুট' টেনসরকে জাল-পরিমাণ করুন।

সারাংশ

প্রতি-চ্যানেল ফ্লোট টাইপের inputs টেনসর এবং আকৃতিগুলির একটিকে জাল-পরিমাণ করুন: [d] , [b, d] [b, h, w, d] প্রতি-চ্যানেল ফ্লোটসের মাধ্যমে min এবং max আকার [d] থেকে inputs হিসাবে একই আকৃতির outputs টেনসর।

গুণাবলী

• [min; max] inputs ডেটার জন্য ক্ল্যাম্পিং পরিসীমা সংজ্ঞায়িত করুন।
• inputs মানগুলি কোয়ান্টাইজেশন পরিসরে পরিমাপ করা হয় ( [0; 2^num_bits - 1] যখন narrow_range মিথ্যা হয় এবং [1; 2^num_bits - 1] যখন এটি সত্য হয়) এবং তারপর ডি-কোয়ান্টাইজ করা হয় এবং [min; max] ব্যবধান।
• num_bits হল কোয়ান্টাইজেশনের বিটউইথ; 2 এবং 16 এর মধ্যে, অন্তর্ভুক্ত।

কোয়ান্টাইজেশনের আগে, নিম্নোক্ত যুক্তির সাহায্যে min এবং max মান সমন্বয় করা হয়। এটি min <= 0 <= max রাখার পরামর্শ দেওয়া হয়। যদি 0 মানগুলির পরিসরে না হয়, আচরণটি অপ্রত্যাশিত হতে পারে:

• যদি 0 < min < max : min_adj = 0 এবং max_adj = max - min ।
• যদি min < max < 0 : min_adj = min - max এবং max_adj = 0 হয়।
• যদি min <= 0 <= max : scale = (max - min) / (2^num_bits - 1) , min_adj = scale * round(min / scale) এবং max_adj = max + min_adj - min ।

এই ক্রিয়াকলাপের একটি গ্রেডিয়েন্ট রয়েছে এবং এইভাবে min এবং max মান প্রশিক্ষণের অনুমতি দেয়।

যুক্তি:

• স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট

রিটার্ন:

• Output : আউটপুট টেনসর।

পাবলিক বৈশিষ্ট্য

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
)