tf.quantization.quantize

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

tf.quantization.quantize(
    input, min_range, max_range, T, mode='MIN_COMBINED',
    round_mode='HALF_AWAY_FROM_ZERO', name=None, narrow_range=False, axis=None,
    ensure_minimum_range=0.01
)

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

В режиме 'MIN_COMBINED' каждое значение тензора будет преобразовано 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<T>::max() - numeric_limits<T>::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 заданы как 0.0 и 6.0. Квантование от float к quint8 будет умножать каждое значение входных данных на 255/6 и преобразовывать в quint8.

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

Если режим — 'MIN_FIRST', то 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<T>::min()
quantized = max(quantized, numeric_limits<T>::min())
quantized = min(quantized, numeric_limits<T>::max())

Основное различие между этим и MIN_COMBINED заключается в том, что минимальный диапазон округляется сначала, прежде чем он вычитается из округленного значения. В режиме MIN_COMBINED вводится небольшой сдвиг, где многократные итерации квантования и деквантования приведут к увеличению ошибки.

Пример режима SCALED

SCALED режим соответствует методу квантования, используемому в QuantizeAndDequantize{V2|V3}.

Если режим — SCALED, квантование выполняется путем умножения каждого входного значения на scaling_factor. Scaling_factor определяется по min_range и max_range для максимального значения, при котором диапазон от min_range до max_range может быть представлен значениями типа T.

const int min_T = std::numeric_limits<T>::min();
const int max_T = std::numeric_limits<T>::max();
const float max_float = std::numeric_limits<float>::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 scale_factor для корректировки 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 сравнили бы -128/-10.0 = 12.8 и 127/9.0 = 14.11, и установили 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 может быть квантован путем обрезки значений до диапазона min_range до max_range, а затем умножения на scale_factor следующим образом:

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

Откорректированные min_range и max_range возвращаются в качестве выходов 2 и 3 этой операции. Эти выходные данные должны использоваться в качестве диапазона для дальнейших вычислений.

Атрибут narrow_range (bool)

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

Атрибут axis (int)

Необязательный атрибут axis может указать индекс измерения входного тензора, таким образом, что диапазоны квантования будут рассчитываться и применяться отдельно для каждого среза тензора вдоль этого измерения. 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. Устаревшее значение по умолчанию для этого — 0.01, но настоятельно рекомендуется установить его в 0 для новых случаев использования.