tf.raw_ops.Dequantize
Деквантизуйте тензор 'input' в тензор с плавающей точкой или bfloat16.
tf.raw_ops.Dequantize(
input, min_range, max_range, mode='MIN_COMBINED', narrow_range=False, axis=-1,
dtype=tf.dtypes.float32, name=None
)
[min_range, max_range] — скалярные числа с плавающей точкой, которые задают 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 будет преобразовано следующим образом:
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 — 0-6. Значения min_range и max_range, следовательно, равны 0,0 и 6,0. Деквантизация quint8 возьмет каждое значение, преобразует его в число с плавающей точкой и умножит на 6 / 255. Обратите внимание, что если quantizedtype равен qint8, операция дополнительно добавит к каждому значению 128 перед преобразованием в число с плавающей точкой.
Если режим равен 'MIN_FIRST', используется следующий 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 путем умножения каждого входного значения на scaling_factor. (Таким образом, вход 0 всегда отображается на 0,0).
scaling_factor определяется из min_range, max_range, и narrow_range способом, совместимым 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);
| Аргументы | |
|---|---|
input | A Tensor. Должен быть одним из следующих типов: qint8, quint8, qint32, qint16, quint16. |
min_range | A Tensor типа float32. Минимальное скалярное значение, которое может быть получено для входа. |
max_range | A Tensor типа float32. Максимальное скалярное значение, которое может быть получено для входа. |
mode | Необязательный string из: "MIN_COMBINED", "MIN_FIRST", "SCALED". По умолчанию "MIN_COMBINED". |
narrow_range | Необязательный bool. По умолчанию False. |
axis | Необязательный int. По умолчанию -1. |
dtype | Необязательный tf.DType из: tf.bfloat16, tf.float32. По умолчанию tf.float32. Тип выходного тензора. В настоящее время Dequantize поддерживает типы float и bfloat16. Если 'dtype' равен 'bfloat16', он поддерживает только режим 'MIN_COMBINED'. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращает | |
|---|---|
A Tensor типа dtype. |
© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.3/api_docs/python/tf/raw_ops/Dequantize