tf.raw_ops.FakeQuantWithMinMaxVars

Фейковое квантование тензора 'inputs' типа float с помощью глобальных скаляров с плавающей запятой

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

Фейковое квантование тензора inputs типа float с помощью глобальных скаляров с плавающей запятой min и max в тензор outputs той же формы, что и inputs.

Атрибуты

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

Перед квантованием значения min и max корректируются с помощью следующего алгоритма. Рекомендуется использовать значения min <= 0 <= max. Если значения 0 не находятся в допустимом диапазоне, поведение может быть непредсказуемым:

• 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.

Эта операция имеет градиент и, таким образом, позволяет обучать значения min и max.