本文介绍了“量化"在解释器.get_input_details()中是什么意思?的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
使用tflite并获取解释器的属性，例如:
Using tflite and getting properties of interpreter like :
print(interpreter.get_input_details())
[{'name': 'input_1_1', 'index': 47, 'shape': array([ 1, 128, 128, 3], dtype=int32), 'dtype': <class 'numpy.uint8'>, 'quantization': (0.003921568859368563, 0)}]
'quantization': (0.003921568859368563, 0)是什么意思?
推荐答案
这表示量化参数值:输入张量的小数位数和零点.
It means quantization parameters values: scale and zero_point of input tensor.
使用公式将量化的uint8数q转换为浮点数f很有必要:
This is necessary to convert a quantized uint8 number q to floating point number f using formula:
f = (q - zero_point) * scale
这篇关于“量化"在解释器.get_input_details()中是什么意思?的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！