NormalizeOp

classe pública NormalizeOp
Subclasses diretas conhecidas

Normaliza um TensorBuffer com determinada média e stddev: output = (input - mean) / stddev.

Construtores públicos

NormalizeOp(média flutuante, stddev flutuante)
Inicializa uma NormalizeOp.
NormalizeOp(flutuação[] média, flutuante[] stddev)
Inicializa uma NormalizeOp.

Métodos públicos

TensorBuffer
apply(entrada do TensorBuffer)
Aplica a normalização definida no tensor especificado e retorna o resultado.

Métodos herdados

Construtores públicos

públicas NormalizeOp (média flutuante, padrão flutuante stddev)

Inicializa uma NormalizeOp. Ao ser chamado, ele cria um novo TensorBuffer, que satisfaz:

   output = (input - mean) / stddev
 

Nos dois casos a seguir, redefina mean como 0 e stddev como 1 para ignorar o normalização.
1: mean e {code stddev} são 0.
2: mean é 0 e {stddev} é Infinity.

Observação: se mean for definido como 0 e stddev for definido como 1, nenhum cálculo será acontecer, e a entrada original será retornada diretamente na execução.

Observação: o TensorBuffer retornado é sempre um tensor DataType.FLOAT32 em presente, exceto quando a entrada é um tensor DataType.UINT8, mean é definido como 0 e stddev é definido como 1, de modo que o tensor DataType.UINT8 original seja retornado.

Parâmetros
média o valor médio a ser subtraído primeiro.
stddev o valor do desvio padrão para dividir.
Gera
IllegalArgumentException se stddev for zero.

públicas NormalizeOp (flutuante[] média, flutuante[] stddev)

Inicializa uma NormalizeOp. Ao ser chamado, ele cria um novo TensorBuffer, que satisfaz:

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

Observação: se todos os valores em mean forem definidos como 0 e todos os stddev forem definidos como 1, nenhum a computação em nuvem vai acontecer, e a entrada original será retornada diretamente na execução.

Observação: o TensorBuffer retornado é sempre um tensor DataType.FLOAT32 em presente, exceto que a entrada é um tensor DataType.UINT8, todos os mean são definidos como 0 e todos os stddev são definidos como 1.

Parâmetros
média os valores médios a serem subtraídos primeiro para cada canal.
stddev valores de desvio padrão para dividir por cada canal.
Gera
IllegalArgumentException se algum stddev for zero ou mean tiver valores diferentes número de elementos com stddev ou qualquer um deles está vazio.

Métodos públicos

públicas TensorBuffer candidatar (entrada do TensorBuffer)

Aplica a normalização definida no tensor especificado e retorna o resultado.

Observação: input provavelmente é a mesma instância com a saída.

Parâmetros
entrada de entrada. Pode ser a mesma instância com a saída.
Retorna
  • de saída.