tensör akışı:: işlem:: FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel

Float tipindeki 'girişler' tensörünü, kanal başına float'lar yoluyla sahte olarak nicemleyin.

Özet

Kanal başına kayan nokta türündeki inputs tensörünü ve şu şekillerden birini sahte nicemleyin: [d] , [b, d] [b, h, w, d] kanal başına kayan noktalar aracılığıyla [d] şeklinin min ve max değerleri outputs tensörü inputs aynı şekle sahiptir.

Nitelikler

• [min; max] inputs verileri için sıkıştırma aralığını tanımlar.
• inputs değerleri niceleme aralığına nicemlenir ( narrow_range yanlış olduğunda [0; 2^num_bits - 1] ve doğru olduğunda [1; 2^num_bits - 1] ) ve ardından kuantizasyondan arındırılır ve [min; max] aralık.
• num_bits nicelemenin bit genişliğidir; 2 ile 16 arasında (dahil).

Kuantizasyondan önce min ve max değerler aşağıdaki mantıkla ayarlanır. min <= 0 <= max olması önerilir. 0 değer aralığında değilse davranış beklenmedik olabilir:

• Eğer 0 < min < max : min_adj = 0 ve max_adj = max - min ise.
• min < max < 0 ise: min_adj = min - max ve max_adj = 0 .
• min <= 0 <= max : scale = (max - min) / (2^num_bits - 1) , min_adj = scale * round(min / scale) ve max_adj = max + min_adj - min .

Bu işlemin bir eğimi vardır ve bu nedenle min ve max değerlerin eğitilmesine olanak tanır.

Argümanlar:

• kapsam: Bir Kapsam nesnesi

İade:

• Output : Çıkış tensörü.

Genel özellikler

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
)