tf.raw_ops.QuantizeV2

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

tf.raw_ops.QuantizeV2(
    input,
    min_range,
    max_range,
    T,
    mode='MIN_COMBINED',
    round_mode='HALF_AWAY_FROM_ZERO',
    narrow_range=False,
    axis=-1,
    ensure_minimum_range=0.01,
    name=None
)

[min_range, max_range] — скалярные числа с плавающей запятой, определяющие диапазон данных 'input'. Атрибут 'mode' контролирует точные вычисления, используемые для преобразования значений с плавающей запятой в их квантованные эквиваленты. Атрибут 'round_mode' контролирует алгоритм округления для развязки при округлении значений с плавающей запятой до их квантованных эквивалентов.

В режиме 'MIN_COMBINED' каждое значение тензора претерпевает следующие преобразования:

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 с float на quint8 будет умножать каждое значение входного массива на 255/6 и приводить к типу quint8.

Если выходной тип — qint8 ([-128, 127]), операция дополнительно вычтет из каждого значения 128 до приведения к типу, чтобы диапазон значений соответствовал диапазону qint8.

Если режим равен 'MIN_FIRST', то 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 = 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 отличие от MIN_COMBINED заключается в том, что минимальный диапазон округляется первым, а затем вычитается из округленного значения. В режиме MIN_COMBINED вводится небольшой сдвиг, из-за которого при многократных итерациях квантования и деквантования будет накапливаться ошибка.

Пример режима SCALED

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

Если режим равен SCALED, квантование выполняется путем умножения каждого входного значения на scaling_factor. Scaling_factor определяется из min_range и max_range таким образом, чтобы диапазон от min_range до max_range был представим в значениях 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);

Далее мы используем scale_factor для изменения min_range и max_range следующим образом:

min_range = min_T / scale_factor;
max_range = max_T / scale_factor;

Например, если T = qint8, и изначально min_range = -10, а max_range = 9, мы сравним -128/-10.0 = 12.8 и 127/9.0 = 14.11, и установим scaling_factor = 12.8. В этом случае min_range останется -10, а max_range будет изменён на 127 / 12.8 = 9.921875.

Таким образом, мы будем квантовать значения входных данных в диапазоне (-10, 9.921875) в (-128, 127).

Теперь входной тензор можно квантовать, ограничив значения диапазоном min_range до max_range, а затем умножив на scale_factor следующим образом:

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

Изменённые min_range и max_range возвращаются как выходы 2 и 3 этой операции. Эти выходы следует использовать в качестве диапазона для дальнейших вычислений.

Атрибут narrow_range (bool)

Если значение true, мы не используем минимальное квантованное значение. Т.е. для int8 квантизованный выход будет ограничен диапазоном -127..127 вместо полного диапазона -128..127. Это обеспечит совместимость с определёнными бэкендами инференции. (Применимо только к режиму SCALED)

Атрибут axis (int)

Необязательный атрибут axis может указать индекс размерности входного тензора, таким образом, что диапазоны квантования будут рассчитываться и применяться раздельно для каждого слайса тензора вдоль этой размерности. 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 данного значения. Значение по умолчанию для этого в старых версиях - 0.01, но настоятельно рекомендуется установить его в 0 для новых применений.