| Sottoclassi dirette note |
Normalizza un TensorBuffer con la media specificata e stddev: output = (input - media) / stddev.
Costruttori pubblici
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NormalizeOp(media in virgola mobile, stddev in virgola mobile)
Inizializza un NormalizeOp.
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NormalizeOp(significa in virgola mobile[], stddev in virgola mobile[])
Inizializza un NormalizeOp.
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Metodi pubblici
| TensorBuffer |
apply(input TensorBuffer)
Applica la normalizzazione definita a un dato tensore e restituisce il risultato.
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Metodi ereditati
Costruttori pubblici
pubblica NormalizeOp (media in virgola mobile, stddev in virgola mobile)
Inizializza un NormalizeOp. Quando viene chiamata, crea un nuovo TensorBuffer, che
soddisfa:
output = (input - mean) / stddev
Nei due casi seguenti, reimposta mean su 0 e stddev su 1 per bypassare la normalizzazione.
1. Sia mean che {code stddev} sono 0.
2. mean è 0 e {stddev} è Infinity.
Nota: se mean è impostato su 0 e stddev è impostato su 1, non verrà eseguito alcun calcolo e l'input originale verrà restituito direttamente durante l'esecuzione.
Nota: il valore TensorBuffer restituito è sempre un tensore DataType.FLOAT32 al momento, tranne quando l'input è un tensore DataType.UINT8, mean è impostato su 0 e stddev è impostato su 1, quindi viene restituito il tensore DataType.UINT8 originale.
Parametri
| medio | il valore medio da sottrarre per primo. |
|---|---|
| stddev | il valore della deviazione standard per dividere. |
Lanci
| IllegalArgumentException | se stddev è zero.
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pubblico NormalizeOp (float[] mean, float[] stddev)
Inizializza un NormalizeOp. Quando viene chiamata, crea un nuovo TensorBuffer, che
soddisfa:
// Pseudo code. [...][i] means a certain element whose channel id is i. output[...][i] = (input[...][i] - mean[i]) / stddev[i]
Nota: se tutti i valori in mean sono impostati su 0 e tutti i stddev sono impostati su 1, non verrà eseguito alcun calcolo e l'input originale verrà restituito direttamente durante l'esecuzione.
Nota: il valore TensorBuffer restituito è sempre un tensore DataType.FLOAT32 al
momento, tranne per il fatto che l'input è un tensore DataType.UINT8, tutti i valori mean sono impostati su
0 e tutti i stddev sono impostati su 1.
Parametri
| medio | i valori medi da sottrarre per primi per ogni canale. |
|---|---|
| stddev | i valori di deviazione standard da dividere per ciascun canale. |
Lanci
| IllegalArgumentException | se stddev è zero oppure mean ha un numero diverso
di elementi con stddev o se ne hai uno vuoto.
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Metodi pubblici
pubblico TensorBuffer apply (TensorBuffer)
Applica la normalizzazione definita a un dato tensore e restituisce il risultato.
Nota: input è probabilmente la stessa istanza dell'output.
Parametri
| input | tensore di input. Potrebbe essere la stessa istanza dell'output. |
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Ritorni
- di output.