tensorflow::ops::QuantizeV2

#include <array_ops.h>

Квантует тензор 'input' типа float в тензор 'output' типа 'T'.

Краткое описание

[min_range, max_range] — скалярные значения с плавающей точкой, определяющие диапазон данных 'input'. Атрибут 'mode' управляет точным способом преобразования значений с плавающей точкой в их квантованные эквиваленты. Атрибут 'round_mode' управляет алгоритмом округления при округлении значений с плавающей точкой до их квантованных эквивалентов.

В режиме 'MIN_COMBINED' каждое значение тензора будет преобразовываться следующим образом:

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

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

Пример режима MIN_COMBINED

Предположим, что входной тип — float, а возможный диапазон — [0.0, 6.0], а выходной тип — quint8 ([0, 255]). Значения min_range и max_range должны быть указаны как 0.0 и 6.0. Квантование от float к quint8 будет умножать каждое значение входа на 255/6 и приводить к типу quint8.

Если выходной тип был qint8 ([-128, 127]), операция дополнительно вычтет из каждого значения 128 перед приведением к типу, чтобы диапазон значений соответствовал диапазону qint8.

Если режим 'MIN_FIRST', используется такой 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 = num_discrete_values / range
quantized = round(input * range_scale) - round(range_min * range_scale) +
  numeric_limits::min()
quantized = max(quantized, numeric_limits::min())
quantized = min(quantized, numeric_limits::max())

Основное различие от MIN_COMBINED состоит в том, что минимальный диапазон округляется сначала, прежде чем он вычитается из округлённого значения. В режиме MIN_COMBINED вводится небольшая погрешность, где повторяющиеся итерации квантования и деквантования будут вводить всё большую и большую ошибку.

Пример режима SCALED

SCALED режим соответствует подходу к квантованию, используемому в QuantizeAndDequantize{V2|V3}.

Если режим SCALED, квантование выполняется путем умножения каждого входного значения на масштабирующий коэффициент scaling_factor. Масштабирующий коэффициент определяется по min_range и max_range как максимально возможное значение, при котором диапазон от min_range до max_range может быть представлен в значениях типа T.

const int min_T = std::numeric_limits::min();
const int max_T = std::numeric_limits::max();
const float max_float = std::numeric_limits::max();

const float scale_factor_from_min_side =
    (min_T * min_range > 0) ? min_T / min_range : max_float;
const float scale_factor_from_max_side =
    (max_T * max_range > 0) ? max_T / max_range : max_float;

const float scale_factor = std::min(scale_factor_from_min_side,
                                    scale_factor_from_max_side);

Затем мы используем масштабирующий коэффициент scale_factor, чтобы скорректировать min_range и max_range следующим образом:

min_range = min_T / scale_factor;
max_range = max_T / scale_factor;

Например, если T = qint8, а изначально min_range = -10, и max_range = 9, мы сравним -128/-10.0 = 12.8 с 127/9.0 = 14.11 и установим scaling_factor = 12.8. В этом случае min_range останется -10, но max_range будет скорректирован до 127 / 12.8 = 9.921875.

Таким образом, мы будем квантовать входные значения в диапазоне (-10, 9.921875) до (-128, 127).

Теперь входной тензор можно квантовать, обрезая значения до диапазона от min_range до max_range, затем умножив на scale_factor следующим образом:

result = round(min(max_range, max(min_range, input)) * scale_factor)

Откорректированные значения min_range и max_range возвращаются в качестве выходов 2 и 3 этой операции. Эти значения должны быть использованы в качестве диапазона для дальнейших вычислений.

Атрибут narrow_range (bool)

Если true, мы не используем минимальное квантованное значение. То есть для int8 квантованный выход будет ограничен диапазоном -127..127 вместо полного -128..127 диапазона. Это сделано для совместимости с определёнными бэкендами инференса. (Применимо только к режиму SCALED)

Атрибут axis (int)

Необязательный атрибут axis может указать индекс размерности входного тензора, таким образом, что диапазоны квантования будут рассчитываться и применяться отдельно для каждого среза тензора вдоль этой размерности. Это полезно для квантования по каналам.

Если axis указан, min_range и max_range

если axis=None, выполняется квантование по всему тензору как обычно.

Атрибут ensure_minimum_range (float)

Обеспечивает, что минимальный диапазон квантования не меньше этого значения. Значение по умолчанию для этого атрибута в старых версиях было 0.01, но для новых применений рекомендуется установить его в 0.

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• min_range: Минимальное значение диапазона квантования. Это значение может быть скорректировано операцией в зависимости от других параметров. Скорректированное значение записывается в output_min. Если указан атрибут axis, это должен быть одномерный тензор, размер которого соответствует размерности axis входных и выходных тензоров.
• max_range: Максимальное значение диапазона квантования. Это значение может быть скорректировано операцией в зависимости от других параметров. Скорректированное значение записывается в output_max. Если указан атрибут axis, это должен быть одномерный тензор, размер которого соответствует размерности axis входных и выходных тензоров.

Возвращает:

• Output output: Квантованные данные, полученные из входного float тензора.
• Output output_min: Минимальное значение окончательного диапазона квантования, используемое для обрезания входных значений перед масштабированием и округлением до квантованных значений. Если указан атрибут axis, это будет одномерный тензор, размер которого соответствует размерности axis входных и выходных тензоров.
• Output output_max: Максимальное значение окончательного диапазона квантования, используемое для обрезания входных значений перед масштабированием и округлением до квантованных значений. Если указан атрибут axis, это будет одномерный тензор, размер которого соответствует размерности axis входных и выходных тензоров.

Общедоступные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output output

::tensorflow::Output output_max

::tensorflow::Output output_min

Общедоступные функции

 QuantizeV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input min_range,
  ::tensorflow::Input max_range,
  DataType T
)

 QuantizeV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input min_range,
  ::tensorflow::Input max_range,
  DataType T,
  const QuantizeV2::Attrs & attrs
)

Общедоступные статические функции

Attrs Axis(
  int64 x
)

Attrs EnsureMinimumRange(
  float x
)

Attrs Mode(
  StringPiece x
)

Attrs NarrowRange(
  bool x
)

Attrs RoundMode(
  StringPiece x
)