tf.quantization.fake_quant_with_min_max_vars_per_channel_gradient

Вычисляет градиенты для операции FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel.

Просмотреть псевдонимы

Псевдонимы для совместимости при миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.fake_quant_with_min_max_vars_per_channel_gradient, tf.compat.v1.quantization.fake_quant_with_min_max_vars_per_channel_gradient

tf.quantization.fake_quant_with_min_max_vars_per_channel_gradient(
    gradients: Annotated[Any, _atypes.Float32],
    inputs: Annotated[Any, _atypes.Float32],
    min: Annotated[Any, _atypes.Float32],
    max: Annotated[Any, _atypes.Float32],
    num_bits: int = 8,
    narrow_range: bool = False,
    name=None
)

Аргументы
`gradients`	Объект типа `Tensor` с типом `float32`. Градиенты обратного распространения, поступающие на вход операции FakeQuantWithMinMaxVars; форма — одна из следующих: `[d]`, `[b, d]`, `[b, h, w, d]`.
`inputs`	Объект типа `Tensor` с типом `float32`. Значения, переданные в качестве входных данных операции FakeQuantWithMinMaxVars; форма совпадает с `gradients`. min, max: интервал квантования, числа с плавающей запятой формы `[d]`.
`min`	Объект типа `Tensor` с типом `float32`.
`max`	Объект типа `Tensor` с типом `float32`.
`num_bits`	Необязательный объект типа `int`. По умолчанию — `8`. Разрядность квантования; от 2 до 16 включительно.
`narrow_range`	Необязательный объект типа `bool`. По умолчанию — `False`. Определяет, следует ли квантовать до 2^num_bits - 1 различных значений.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращает
Кортеж из объектов `Tensor` (backprops_wrt_input, backprop_wrt_min, backprop_wrt_max).
`backprops_wrt_input`	Объект типа `Tensor` с типом `float32`.
`backprop_wrt_min`	Объект типа `Tensor` с типом `float32`.
`backprop_wrt_max`	Объект типа `Tensor` с типом `float32`.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/quantization/fake_quant_with_min_max_vars_per_channel_gradient