NormalizeOp

GeneralizeOp शुरू करता है. कॉल किए जाने पर, यह एक नया TensorBuffer बनाता है, जो नीचे दी गई शर्तों को पूरा करता है:

   output = (input - mean) / stddev
 

इन दो मामलों में, नॉर्मलाइज़ेशन को बायपास करने के लिए, mean को 0 पर और stddev को 1 पर रीसेट करें.
1. mean और {code stddev} दोनों 0 हैं.
2. mean का मान 0 है और {stddev} इनफ़िनिटी है.

ध्यान दें: अगर mean को 0 और stddev को 1 पर सेट किया गया है, तो कोई कैलकुलेशन नहीं होगा. साथ ही, एक्ज़ीक्यूशन के दौरान मूल इनपुट सीधे मिल जाएगा.

ध्यान दें: दिखाया गया TensorBuffer हमेशा DataType.FLOAT32 टेंसर होता है. हालांकि, जब इनपुट DataType.UINT8 टेंसर होता है, तो mean को 0 पर और stddev को 1 पर सेट किया जाता है. ऐसा इसलिए, ताकि मूल DataType.UINT8 टेंसर वापस दिखाया जा सके.

GeneralizeOp शुरू करता है. कॉल किए जाने पर, यह एक नया TensorBuffer बनाता है, जो नीचे दी गई शर्तों को पूरा करता है:

   // Pseudo code. [...][i] means a certain element whose channel id is i.
   output[...][i] = (input[...][i] - mean[i]) / stddev[i]
 

ध्यान दें: अगर mean में सभी वैल्यू 0 पर और सभी stddev, 1 पर सेट हैं, तो कोई कंप्यूटेशन नहीं होगा. साथ ही, एक्ज़ीक्यूशन के दौरान मूल इनपुट को सीधे तौर पर दिखाया जाएगा.

ध्यान दें: दिखाया गया TensorBuffer हमेशा DataType.FLOAT32 टेंसर होता है. हालांकि, इनपुट DataType.UINT8 टेंसर होता है. हालांकि, सभी mean को 0 और सभी stddev को 1 पर सेट किया जाता है.

दिए गए टेंसर पर तय नॉर्मलाइज़ेशन लागू करता है और नतीजा देता है.

ध्यान दें: ऐसा हो सकता है कि input और आउटपुट एक ही हो.