tf.raw_ops.UniformRequantize

Для квантованного тензора input, переквантуйте его с новыми параметрами квантования.

Псевдонимы

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.raw_ops.UniformRequantize

tf.raw_ops.UniformRequantize(
    input,
    input_scales,
    input_zero_points,
    output_scales,
    output_zero_points,
    Tout,
    input_quantization_min_val,
    input_quantization_max_val,
    output_quantization_min_val,
    output_quantization_max_val,
    input_quantization_axis=-1,
    output_quantization_axis=-1,
    name=None
)

Для квантованного тензора input, который был квантован с помощью {input_scales, input_zero_points, input_quantization_axis, input_quantization_min_val, input_quantization_max_val}, переквантуйте его в тензор, квантованный с помощью {output_scales, output_zero_points, output_quantization_axis, output_quantization_min_val, output_quantization_max_val}. Переквантование выполняется по формуле: output_quantized_data = clip( (input_quantized_data - input_zero_point) * (input_scale / output_scale) + output_zero_point, output_quantization_min_val, output_quantization_max_val)

Поддерживаемые случаи квантования по тензору и по оси следующие:

по тензору -> по тензору
по тензору -> по оси
по оси -> по оси, где input_quantization_axis равно output_quantization_axis. Т.е. хотя бы один из input_quantization_axis и output_quantization_axis должен быть равен -1, или оба должны быть равны.

Аргументы
`input`	A `Tensor`. Должен быть одного из следующих типов: `qint8`, `qint32`. Должен быть тензором типа Tin.
`input_scales`	A `Tensor` типа `float32`. Вещественные значения, используемые в качестве масштабов при квантовании исходных данных, которые `input` представляет. Должен быть скалярным тензором, если quantization_axis равен -1 (квантование по всему тензору), в противном случае 1D тензором размера (input.dim_size(quantization_axis),) (квантование по оси).
`input_zero_points`	A `Tensor` типа `int32`. Целочисленные значения, используемые в качестве сдвигов при квантовании исходных данных, которые `input` представляет. Условия формы такие же, как у scales.
`output_scales`	A `Tensor` типа `float32`. Вещественные значения, которые следует использовать в качестве новых масштабов для квантования исходных данных, которые `input` представляет. Должен быть скалярным тензором, если quantization_axis равен -1 (квантование по всему тензору), в противном случае 1D тензором размера (input.dim_size(quantization_axis),) (квантование по оси).
`output_zero_points`	A `Tensor` типа `int32`. Целочисленные значения, которые следует использовать в качестве новых сдвигов для квантования исходных данных, которые `input` представляет. Условия формы такие же, как у scales.
`Tout`	`tf.DType` из: `tf.qint8, tf.qint32`. Тип выходного тензора. tf.DType из: tf.qint8, tf.qint32
`input_quantization_min_val`	An `int`. Минимальное значение квантования, используемое при квантовании исходных данных, которые `input` представляет. Цель этого атрибута, как правило (но не только), состоит в указании узкого диапазона, где он устанавливается в: `(Tin lowest) + 1` при узком диапазоне и в `(Tin lowest)` в противном случае. Например, если Tin – это qint8, то он установлен в -127 при квантовании с узким диапазоном или в -128, если нет.
`input_quantization_max_val`	An `int`. Максимальное значение квантования, используемое при квантовании исходных данных, которые `input` представляет. Цель этого атрибута, как правило (но не только), состоит в указании узкого диапазона, где он устанавливается в: `(Tout max)` как для узкого, так и для широкого диапазонов. Например, если Tin – это qint8, то он установлен в 127.
`output_quantization_min_val`	An `int`. Новое минимальное значение квантования для квантования исходных данных, которые `input` представляет.
`output_quantization_max_val`	An `int`. Новое максимальное значение квантования для квантования исходных данных, которые `input` представляет.
`input_quantization_axis`	Необязательный `int`. По умолчанию `-1`. Ось квантования, которая использовалась при квантовании исходных данных, которые `input` представляет. Указывает индекс размерности тензора, где применяется квантование по оси для срезов вдоль этой размерности. Если установлено в -1 (по умолчанию), это указывает на квантование по всему тензору. В противном случае, оно должно быть в пределах [0, input.dims()).
`output_quantization_axis`	Необязательный `int`. По умолчанию `-1`. Новая ось квантования для квантования исходных данных, которые `input` представляет.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
A `Tensor` типа `Tout`.

© 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/UniformRequantize