| Znane podklasy bezpośrednie |
Normalizuje element TensorBuffer z podaną średnią i stddev: dane wyjściowe = (wejściowe – średnia) / stddev.
Konstruktorzy publiczni
|
NormalizeOp(średnia zmiennoprzecinkowa, liczba zmiennoprzecinkowa stddev)
Inicjuje zasadę NormalizeOp.
|
|
|
NormalizeOp(średnia[] zmiennoprzecinkowa; float[] stddev)
Inicjuje zasadę NormalizeOp.
|
Metody publiczne
| TensorBuffer |
apply(dane wejściowe TensorBuffer)
Stosuje zdefiniowaną normalizację do danego tensora i zwraca wynik.
|
Metody dziedziczone
Konstruktorzy publiczni
public NormalizeOp (średnia zmiennoprzecinkowa, float stddev)
Inicjuje zasadę NormalizeOp. Wywołanie powoduje utworzenie nowego TensorBuffer, który spełnia:
output = (input - mean) / stddev
W tych 2 przypadkach zresetuj mean do wartości 0 i stddev na 1, aby pominąć 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, obliczenia nie zostaną wykonane, a pierwotne dane wejściowe zostaną zwrócone bezpośrednio w trakcie wykonywania.
Uwaga: zwracany TensorBuffer jest w chwili obecnej zawsze tensorem DataType.FLOAT32, chyba że dane wejściowe to tensor DataType.UINT8, mean ma wartość 0, a stddev ma wartość 1, co powoduje zwrócenie pierwotnego tensora DataType.UINT8.
Parametry
| średnia | średnia, która zostanie odjęta jako pierwsza. |
|---|---|
| stddev | wartość odchylenia standardowego do podzielenia. |
Rzuty
| IllegalArgumentException | jeśli stddev ma wartość 0.
|
|---|
public NormalizeOp (float[] średnia, float[] stddev)
Inicjuje zasadę NormalizeOp. Wywołanie powoduje utworzenie nowego 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 zadaniu mean mają wartość 0, a wszystkie stddev mają wartość 1, obliczenia nie zostaną wykonane, a pierwotne dane wejściowe zostaną zwrócone bezpośrednio w trakcie wykonywania.
Uwaga: zwracany TensorBuffer jest w chwili obecnej zawsze tensorem DataType.FLOAT32, z wyjątkiem tensora DataType.UINT8, wartość parametru mean ma wartość 0, a stddev ma wartość 1.
Parametry
| średnia | średnie wartości, które zostaną najpierw odjęte z każdego kanału. |
|---|---|
| stddev | wartości odchylenia standardowego, które należy podzielić dla każdego kanału. |
Rzuty
| IllegalArgumentException | jeśli stddev ma wartość zero lub mean ma różną liczbę elementów z stddev lub którykolwiek z nich jest pusty.
|
|---|
Metody publiczne
public TensorBuffer apply (dane wejściowe TensorBuffer)
Stosuje zdefiniowaną normalizację do danego tensora i zwraca wynik.
Uwaga: input jest prawdopodobnie tą samą instancją z danymi wyjściowymi.
Parametry
| dane wejściowe | tensorem wejściowego. Może to być ta sama instancja z danymi wyjściowymi. |
|---|
Zwroty
- tensorem wyjściowym.