텐서플로우:: 작전:: FakeQuantWithMinMaxVars

전역 float 스칼라를 통해 float 유형의 '입력' 텐서를 가짜 양자화합니다.

요약

전역 부동 스칼라 min 및 max 통해 float 유형의 inputs 텐서를 가짜 양자화하여 inputs 과 동일한 모양의 텐서를 outputs .

속성

• [min; max] inputs 데이터의 클램핑 범위를 정의합니다.
• inputs 값은 양자화 범위( narrow_range false인 경우 [0; 2^num_bits - 1] , true인 경우 [1; 2^num_bits - 1] )로 양자화된 다음 역양자화되어 [min; max] 간격.
• num_bits 양자화의 비트폭입니다. 2부터 16까지.

양자화하기 전에 min 과 max 값은 다음 논리로 조정됩니다. min <= 0 <= max 갖는 것이 좋습니다. 0 값 범위에 없으면 예기치 않은 동작이 발생할 수 있습니다.

• 0 < min < max 인 경우: min_adj = 0 및 max_adj = max - min .
• min < max < 0 인 경우: min_adj = min - max 및 max_adj = 0 .
• min <= 0 <= max : scale = (max - min) / (2^num_bits - 1) , min_adj = scale * round(min / scale) 및 max_adj = max + min_adj - min .

이 작업에는 기울기가 있으므로 min 과 max 값을 훈련할 수 있습니다.

인수:

• 범위: 범위 개체

보고:

• Output : 출력 텐서.

공개 속성

Operation operation

::tensorflow::Output outputs

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

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

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs NarrowRange(
  bool x
)

Attrs NumBits(
  int64 x
)