tf.quantization.fake_quant_with_min_max_vars

Фейк-квантует тензор «inputs» типа float с помощью глобальных скаляров float min

tf.quantization.fake_quant_with_min_max_vars(
    inputs, min, max, num_bits=8, narrow_range=False, name=None
)

и max в тензор «outputs» той же формы, что и inputs.

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

Перед квантованием значения min и max корректируются с помощью следующего логического выражения. Рекомендуется min <= 0 <= max. Если 0 не входит в диапазон значений, 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.