带量化值的Tensorflow tanh

Question

我正在试验Tensorflow 1.1中神经网络的量化。

根据documentation，tanh操作支持浮点输入以及类型为qint32的定点输入。但是，我不能得到这个工作：

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]) 

代码产生的错误信息：

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

有没有出路，或只是在文档中的错误？

Answer 1

这可能是doc中的一个错误。根据后端功能_tanh在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). 

由于量化是真正的新，或许_tanh新版本仍在进行中。