tf.raw_ops.UniformRequantize

Для квантованного тензора input выполните переквантование с новыми параметрами квантования.

Синонимы

Совместимые псевдонимы для миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

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 использованием {input_scales, input_zero_points, input_quantization_axis, input_quantization_min_val, input_quantization_max_val}, выполните переквантование в тензор, квантованный с использованием {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)

Поддерживаются следующие случаи квантования по тензору и по оси:

по тензору -> по тензору
по тензору -> по оси
по оси -> по оси, где input_quantization_axis равен output_quantization_axis. То есть как минимум одно из значений input_quantization_axis и output_quantization_axis должно быть равно -1 либо оба значения должны быть равны.

Аргументы
`input`	`Tensor`. Должен иметь один из следующих типов: `qint8`, `qint32`. Должен быть тензором типа Tin.
`input_scales`	`Tensor` типа `float32`. Вещественное значение (значения), используемое в качестве масштаба (масштабов) при квантовании исходных данных, которые представляет `input`. Должен быть скалярным тензором, если quantization_axis равен -1 (квантование по тензору); в противном случае — одномерным тензором размера (input.dim_size(quantization_axis),) (квантование по оси).
`input_zero_points`	`Tensor` типа `int32`. Значение (значения) int32, используемое в качестве zero_point (zero_points) при квантовании исходных данных, которые представляет `input`. Требование к форме такое же, как для scales.
`output_scales`	`Tensor` типа `float32`. Вещественное значение (значения), используемое в качестве нового масштаба (масштабов) при квантовании исходных данных, которые представляет `input`. Должен быть скалярным тензором, если quantization_axis равен -1 (квантование по тензору); в противном случае — одномерным тензором размера (input.dim_size(quantization_axis),) (квантование по оси).
`output_zero_points`	`Tensor` типа `int32`. Значение (значения) int32, используемое в качестве нового zero_point (zero_points) при квантовании исходных данных, которые представляет `input`. Требование к форме такое же, как для scales.
`Tout`	`tf.DType` из набора: `tf.qint8, tf.qint32`. Тип выходного тензора. tf.DType из набора: tf.qint8, tf.qint32
`input_quantization_min_val`	`int`. Минимальное значение квантования, использованное при квантовании исходных данных, которые представляет `input`. Обычно (но не только) этот атрибут указывает на узкий диапазон; в этом случае значение устанавливается равным `(Tin lowest) + 1` для узкого диапазона и `(Tin lowest)` в противном случае. Например, если Tin — qint8, при квантовании с узким диапазоном устанавливается значение -127, а без узкого диапазона — -128.
`input_quantization_max_val`	`int`. Максимальное значение квантования, использованное при квантовании исходных данных, которые представляет `input`. Обычно (но не только) этот атрибут указывает на узкий диапазон; в обоих случаях — как для узкого диапазона, так и без него — значение устанавливается равным `(Tout max)`. Например, если Tin — qint8, устанавливается значение 127.
`output_quantization_min_val`	`int`. Новое минимальное значение квантования для квантования исходных данных, которые представляет `input`.
`output_quantization_max_val`	`int`. Новое максимальное значение квантования для квантования исходных данных, которые представляет `input`.
`input_quantization_axis`	Необязательный `int`. Значение по умолчанию: `-1`. Ось квантования, использованная при квантовании исходных данных, которые представляет `input`. Указывает индекс измерения тензора, вдоль которого выполняется квантование по оси для срезов. Если задано значение -1 (по умолчанию), это означает квантование по тензору. В противном случае значение должно находиться в диапазоне [0, input.dims()).
`output_quantization_axis`	Необязательный `int`. Значение по умолчанию: `-1`. Новая ось квантования для квантования исходных данных, которые представляет `input`.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
`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