tf.quantization.fake_quant_with_min_max_vars_per_channel

Имитирует квантование тензора 'inputs' типа float и одной из форм: [d],

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

[b, d] [b, h, w, d] через значения float для каждого канала min и max формы [d] 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 это истинно) и 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 min и max значения корректируются с помощью следующей логики. Рекомендуется иметь min <= 0 <= max. Если 0 не находится в диапазоне 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.

Данная операция имеет градиент и, следовательно, позволяет обучать min и max значения.