tf.quantization.quantize_and_dequantize

Квантует, а затем деквантует тензор. (устарело)

Просмотреть псевдонимы

Псевдонимы совместимости для миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.quantization.quantize_and_dequantize

tf.quantization.quantize_and_dequantize(
    input,
    input_min,
    input_max,
    signed_input=True,
    num_bits=8,
    range_given=False,
    round_mode='HALF_TO_EVEN',
    name=None,
    narrow_range=False,
    axis=None
)

Аргументы
`input`	`Tensor` для квантования и деквантования.
`input_min`	Если range_given=True, минимальное входное значение, которое необходимо представить в квантованном представлении. Если задан axis, это должен быть вектор минимальных значений для каждого среза вдоль axis.
`input_max`	Если range_given=True, максимальное входное значение, которое необходимо представить в квантованном представлении. Если задан axis, это должен быть вектор максимальных значений для каждого среза вдоль axis.
`signed_input`	True, если квантование знаковое или беззнаковое.
`num_bits`	Разрядность квантования.
`range_given`	Если true, используйте `input_min` и `input_max` для диапазона входных данных, в противном случае определите минимум и максимум по входному `Tensor`.
`round_mode`	Режим округления при преобразовании значений с плавающей запятой в квантованные значения. Один из ['HALF_TO_EVEN', 'HALF_UP']
`name`	Необязательное имя операции.
`narrow_range`	Если true, абсолютное значение квантованного минимального значения равно квантованному максимальному значению, а не превышает его на 1. То есть при 8-битном квантовании минимальное значение равно -127, а не -128.
`axis`	Целое число. Если задано, указывает измерение входного тензора, вдоль которого квантование будет выполняться отдельно для каждого среза.

Возвращает
`Tensor`. Каждый элемент является результатом квантования и деквантования соответствующего элемента `input`.

© 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/quantize_and_dequantize