NormalizeOp

klasa publiczna NormalizeOp
Znane podklasy bezpośrednie

Normalizuje wartość TensorBuffer z daną średnią i odchyleniem std: dane wyjściowe = (dane wejściowe – średnia) / stddev.

Konstruktorki publiczne

NormalizeOp(średnia zmiennoprzecinkowa, liczba zmiennoprzecinkowa stddev)
Inicjuje operację NormalizeOp.
NormalizeOp(liczba zmiennoprzecinkowa[] średnia, zmiennoprzecinkowa[] stddev)
Inicjuje operację NormalizeOp.

Metody publiczne

TensorBuffer
apply(TensorBuffer)
Stosuje zdefiniowaną normalizację do danego tensora i zwraca wynik.

Metody dziedziczone

Konstruktorki publiczne

publiczne . NormalizeOp (średnia zmiennoprzecinkowa, liczba zmiennoprzecinkowa stddev)

Inicjuje operację NormalizeOp. Wywołanie powoduje utworzenie nowego elementu TensorBuffer, który spełnia: 

   output = (input - mean) / stddev

W następujących dwóch przypadkach ustaw mean na 0, a stddev na 1, aby pominąć ich normalizację.
1. Zarówno mean, jak i {code stddev} mają wartość 0.
2. mean to 0, a {stddev} to Infinity.

Uwaga: jeśli mean ma wartość 0, a stddev ma wartość 1, żadne obliczenia nie będą a pierwotne dane wejściowe zostaną bezpośrednio zwrócone podczas wykonywania.

Uwaga: zwrócona wartość TensorBuffer jest zawsze tensorem DataType.FLOAT32 w parametrze obecny, chyba że dane wejściowe są tensorem DataType.UINT8, mean ma wartość 0, a stddev ma wartość 1, więc zwracany jest oryginalny tensor DataType.UINT8.

Parametry
średnia średnią wartość, która ma zostać odjęta jako pierwsza.
odchylenie standardowe wartość odchylenia standardowego do podzielenia.
Rzuty
IllegalArgumentException jeśli stddev ma wartość 0.

publiczne . NormalizeOp (float[] średnia, float[] stddev)

Inicjuje operację NormalizeOp. Wywołanie powoduje utworzenie nowego elementu TensorBuffer, który spełnia: 

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

Uwaga: jeśli wszystkie wartości w polu mean mają wartość 0, a wszystkie wartości stddev mają wartość 1, nie a w wyniku obliczenia zostaną bezpośrednio zwrócone pierwotne dane wejściowe.

Uwaga: zwrócona wartość TensorBuffer jest zawsze tensorem DataType.FLOAT32 w parametrze obecny jest taki, że dane wejściowe są tensorem DataType.UINT8, a wszystkie mean mają wartość 0, a wszystkie stddev mają wartość 1.

Parametry
średnia średnie, które zostaną odjęte jako pierwsze dla każdego kanału.
odchylenie standardowe wartości odchylenia standardowego do podziału dla każdego kanału.
Rzuty
IllegalArgumentException jeśli dowolny stddev wynosi 0 lub mean ma różne wartości może mieć wartość stddev lub jeden z nich jest pusty.

Metody publiczne

publiczne TensorBuffer zgłoś się (Dane wejściowe TensorBuffer)

Stosuje zdefiniowaną normalizację do danego tensora i zwraca wynik.

Uwaga: input to prawdopodobnie ta sama instancja z danymi wyjściowymi.

Parametry
dane wejściowe tensor wejściowy. Może to być ta sama instancja z danymi wyjściowymi.
Zwroty
  • tensor wyjściowy.