tf.quantization.dequantize

Деквантизация тензора 'input' в тензор с плавающей точкой или bfloat16.

tf.quantization.dequantize(
    input, min_range, max_range, mode='MIN_COMBINED', name=None, axis=None,
    narrow_range=False, dtype=tf.dtypes.float32
)

[min_range, max_range] — скалярные значения с плавающей точкой, определяющие диапазон для вывода. Атрибут 'mode' управляет тем, какие именно вычисления используются для преобразования значений с плавающей точкой в их квантованные эквиваленты.

В режиме 'MIN_COMBINED' каждое значение тензора претерпевает следующее:

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

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

Пример режима MIN_COMBINED

Если вход поступает из QuantizedRelu6, тип вывода — quint8 (диапазон от 0 до 255), но возможный диапазон QuantizedRelu6 — от 0 до 6. Значения min_range и max_range, следовательно, равны 0,0 и 6,0. Декодирование quint8 примет каждое значение, приведёт его к типу float и умножит на 6 / 255. Обратите внимание, что если quantizedtype — qint8, операция дополнительно добавит к каждому значению 128 до приведения к типу float.

Если режим равен 'MIN_FIRST', то используется этот 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 = range / num_discrete_values
const double offset_input = static_cast<double>(input) - lowest_quantized;
result = range_min + ((input - numeric_limits<T>::min()) * range_scale)

Если режим равен SCALED, деквантизация выполняется путём умножения каждого входного значения на scaling_factor. (Таким образом, вход 0 всегда отображается в 0,0).

Scaling_factor определяется из min_range, max_range, и narrow_range таким образом, чтобы это было совместимо с QuantizeAndDequantize{V2|V3} и QuantizeV2, используя следующий алгоритм:

const int min_expected_T = std::numeric_limits<T>::min() +
  (narrow_range ? 1 : 0);
const int max_expected_T = std::numeric_limits<T>::max();
const float max_expected_T = std::numeric_limits<float>::max();

const float scale_factor =
  (std::numeric_limits<T>::min() == 0) ? (max_range / max_expected_T)
                                       : std::max(min_range / min_expected_T,
                                                  max_range / max_expected_T);