tf.raw_ops.FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel

Имитирует квантование тензора 'inputs' типа float с использованием значений min/max по каналам.

tf.raw_ops.FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel(
    inputs, min, max, num_bits=8, narrow_range=False, name=None
)

Имитирует квантование тензора inputs типа float по каналам и с одной из форм: [d], [b, d] [b, h, w, d] с использованием значений min/max по каналам min и max формы [d] в тензор той же формы, что и inputs.

Атрибуты

• [min; max] определяют диапазон ограничения значений данных inputs.
• Значения inputs квантуются в диапазон квантования ([0; 2^num_bits - 1] если narrow_range равно false и [1; 2^num_bits - 1] если true), затем деквантуются и выводятся как числа с плавающей точкой в диапазоне [min; max].
• num_bits — разрядность квантования; значение должно быть от 2 до 16 включительно.

Перед квантованием значения min и max корректируются с использованием следующей логики. Рекомендуется, чтобы 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, что позволяет обучаться значениям min и max.