tf.quantization.fake_quant_with_min_max_vars

Искусственное квантование тензора 'inputs' типа float с помощью глобальных скаляров float

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

Искусственное квантование тензора inputs типа float с помощью глобальных скаляров float min и max в тензор outputs такой же формы, как inputs.

Атрибуты

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

Перед квантованием значения min и max корректируются с помощью следующего алгоритма. Рекомендуется использовать min <= 0 <= max. Если 0 не находится в допустимом 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.

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