This TensorFlow指南提供了关于神经网络权重和激活的8位表示的一些见解。它通过将float32中的最小值映射到int8中的0和最大值到255来映射float32中的min-max到8bit格式的范围。这意味着加法标识（0）映射到非零值，甚至乘法标识1）可以映射为int8表示中除1以外的值。我的问题是， 失去这些身份后，如何在新的表示中执行算术？在加/减的情况下，我们可以在适当的缩放和偏
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
我使用下面的代码来使用索贝尔掩模来掩盖图像。 for i=1:size(C,1)-2
for j=1:size(C,2)-2
%Sobel mask for x-direction:
Gx=((2*C(i+2,j+1)+C(i+2,j)+C(i+2,j+2))-(2*C(i,j+1)+C(i,j)+C(i,j+2)));
%Sobel mask for