tf.raw_ops.FakeQuantWithMinMaxArgs

Выполняет псевдоквантование тензора 'inputs' типа float и помещает результат в тензор 'outputs' той же формы и типа.

tf.raw_ops.FakeQuantWithMinMaxArgs(
    inputs, min=-6, max=6, num_bits=8, narrow_range=False, name=None
)

Квантование называется псевдоквантованием, поскольку результат по-прежнему представлен числами с плавающей запятой. API преобразует входные данные в значения в диапазоне [min, max] и возвращает их в качестве результата.

Атрибуты

• [min; max] задают диапазон ограничения для данных inputs.
• Значения inputs квантуются в диапазоне квантования ([0; 2^num_bits - 1], если narrow_range равно false, и [1; 2^num_bits - 1], если оно равно true), затем деквантуются и возвращаются как числа с плавающей запятой в интервале [min; max].
• num_bits — разрядность квантования; от 2 до 16 включительно.

Перед квантованием значения min и max корректируются согласно следующей логике. Рекомендуется использовать min <= 0 <= max. Если 0 не находится в диапазоне значений, поведение может быть неожиданным:

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

Примеры

inp = tf.constant ([10.03, -10.23, 3])
out = tf.quantization.fake_quant_with_min_max_args(inp, min=-5, max=5,
                                                   num_bits=16)
print(out)

#  Output:
#  tf.Tensor([ 4.9999237 -5.0000763  3.0000763], shape=(3,), dtype=float32)