Spec-Zone.ru › TensorFlow

tf.raw_ops.Dequantize

Деквантизация тензора 'input' в тензор с плавающей запятой или bfloat16.

Псевдонимы

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.raw_ops.Dequantize

tf.raw_ops.Dequantize(
    input,
    min_range,
    max_range,
    mode='MIN_COMBINED',
    narrow_range=False,
    axis=-1,
    dtype=tf.dtypes.float32,
    name=None
)

[min_range, max_range] — скалярные значения с плавающей запятой, определяющие диапазон вывода. Атрибут 'mode' определяет, какие именно вычисления используются для преобразования значений с плавающей запятой в их квантованные эквиваленты.

В режиме 'MIN_COMBINED' каждое значение тензора преобразуется следующим образом:

if T == qint8: in[i] += (range(T) + 1)/ 2.0
out[i] = min_range + (in[i]* (max_range - min_range) / range(T))

здесь range(T) = numeric_limits<T>::max() - numeric_limits<T>::min()

Пример режима MIN_COMBINED

Если входной тензор получен из QuantizedRelu6, тип вывода — quint8 (диапазон 0-255), но возможный диапазон QuantizedRelu6 — 0-6. Значения min_range и max_range, следовательно, равны 0.0 и 6.0. Деквантизация quint8 примет каждое значение, приведёт его к типу float и умножит на 6 / 255. Обратите внимание, что если quantizedtype — qint8, операция дополнительно добавит к каждому значению 128 до приведения к типу float.

Если режим 'MIN_FIRST', используется следующий подход:

num_discrete_values = 1 << (# of bits in T)
range_adjust = num_discrete_values / (num_discrete_values - 1)
range = (range_max - range_min) * range_adjust
range_scale = range / num_discrete_values
const double offset_input = static_cast<double>(input) - lowest_quantized;
result = range_min + ((input - numeric_limits<T>::min()) * range_scale)

Если режим SCALED, деквантизация выполняется путём умножения каждого входного значения на scaling_factor. (Таким образом, входное значение 0 всегда отображается как 0.0).

scaling_factor определяется из min_range, max_range и narrow_range способом, совместимым с QuantizeAndDequantize{V2|V3} и QuantizeV2, с помощью следующего алгоритма:

const int min_expected_T = std::numeric_limits<T>::min() +
  (narrow_range ? 1 : 0);
const int max_expected_T = std::numeric_limits<T>::max();
const float max_expected_T = std::numeric_limits<float>::max();

const float scale_factor =
  (std::numeric_limits<T>::min() == 0) ? (max_range / max_expected_T)
                                       : std::max(min_range / min_expected_T,
                                                  max_range / max_expected_T);
Аргументы
input Тензор Tensor. Должен быть одного из следующих типов: qint8, quint8, qint32, qint16, quint16.
min_range Скаляр Tensor типа float32. Минимальное скалярное значение, которое может быть получено для входа.
max_range Скаляр Tensor типа float32. Максимальное скалярное значение, которое может быть получено для входа.
mode Необязательный атрибут string из: "MIN_COMBINED", "MIN_FIRST", "SCALED". По умолчанию "MIN_COMBINED".
narrow_range Необязательный атрибут bool. По умолчанию False.
axis Необязательный атрибут int. По умолчанию -1.
dtype Необязательный tf.DType из: tf.bfloat16, tf.float32. По умолчанию tf.float32. Тип выходного тензора. В настоящее время Dequantize поддерживает float и bfloat16. Если 'dtype' равен 'bfloat16', поддерживается только режим 'MIN_COMBINED'.
name Имя операции (необязательно).
Возвращаемое значение
Тензор Tensor типа dtype.

© 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/raw_ops/Dequantize

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API