Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.4

tf.quantization.quantize_and_dequantize_v2

Квантует, а затем деквантует тензор.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.quantization.quantize_and_dequantize_v2

tf.quantization.quantize_and_dequantize_v2(
    input, input_min, input_max, signed_input=True, num_bits=8, range_given=False,
    round_mode='HALF_TO_EVEN', name=None, narrow_range=False, axis=None
)

Обновляет определение градиента для квантования, которое находится за пределами диапазона, чтобы быть равным 0. Для имитации поведения tf.quantization.quantize_and_dequantize(...) из V1 используйте tf.grad_pass_through(tf.quantization.quantize_and_dequantize_v2)(...).

Пример использования:

def getQuantizeOp(input):
    input_tensor = tf.placeholder(tf.float32, shape=[4, 4])
    net = tf.quantization.quantize_and_dequantize(input,
                                                  input_min=min_threshold,
                                                  input_max=max_threshold,
                                                  range_given=True)

To simulate v1 behavior:

def testDecomposeQuantizeDequantize(self):
    def f(input_tensor):
      return tf.quantization.quantize_and_dequantize_v2(input_tensor,
                                                        input_min = 5.0,
                                                        input_max= -10.0,
                                                        range_given=True)
    input_tensor = tf.placeholder(tf.float32, shape=[4, 4])
    net = tf.grad_pass_through(f)(input_tensor)
Аргументы
input Тензор для квантования и деквантования.
input_min Если range_given=True, минимальное значение входного значения, которое необходимо представить в квантованном представлении. Если указан параметр axis, это должен быть вектор минимальных значений для каждого среза вдоль axis.
input_max Если range_given=True, максимальное значение входного значения, которое необходимо представить в квантованном представлении. Если указан параметр axis, это должен быть вектор максимальных значений для каждого среза вдоль axis.
signed_input True, если квантование со знаком или без знака.
num_bits Разрядность квантования.
range_given Если значение True, используйте input_min и input_max для определения диапазона входных данных, в противном случае определите min и max из входных Tensor.
round_mode Режим округления при округлении значений с плавающей точкой до квантованных значений. Одно из ['HALF_TO_EVEN', 'HALF_UP']
name Необязательное имя операции.
narrow_range Если значение True, абсолютное значение минимального квантованного значения равно квантованному максимальному значению, а не на 1 больше. Например, для 8-битного квантования минимальное значение равно -127, а не -128.
axis Целое число. Если указано, относится к размерности входного тензора, таким образом, что квантование будет выполняться для каждого среза вдоль этой размерности.
Возвращаемое значение
Тензор. Каждый элемент — результат квантования и деквантования соответствующего элемента input.

© 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/r2.4/api_docs/python/tf/quantization/quantize_and_dequantize_v2

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API