Tensorflow tanh avec des valeurs quantifiées

Question

J'expérimente la quantification d'un réseau de neurones dans Tensorflow 1.1.

Selon le documentation, l'opération tanh prend en charge les entrées à virgule flottante ainsi que les entrées à virgule fixe de type qint32. Cependant, je ne peux pas obtenir ce travail:

import tensorflow as tf 

sess = tf.InteractiveSession() 

x = tf.constant([1.,2.,3.], dtype=tf.float32) 

from tensorflow.python.ops.gen_array_ops import quantize_v2 
x_quant = quantize_v2(x, min_range=0., max_range=4., T=tf.qint32) 

y_quant = tf.nn.tanh(x_quant[0]) 

Le code donne un message d'erreur:

TypeError: Value passed to parameter 'x' has DataType qint32 not in list of 
allowed values: float16, float32, float64, complex64, complex128 

Y at-il un moyen de sortir ou est-ce juste un bug dans la documentation ?

Answer 1

C'est probablement un bug dans doc. Selon la fonction back-end _tanh dans gen_math_ops.py:

def _tanh(x, name=None): 
    r"""Computes hyperbolic tangent of `x` element-wise. 

    Args: 
    x: A `Tensor`. Must be one of the following types: `half`, `float32`, `float64`, `complex64`, `complex128`. 
    name: A name for the operation (optional). 

Depuis la quantification est vraiment nouveau, peut-être la nouvelle version de _tanh est toujours en cours.