| Subclasses diretas conhecidas |
Normaliza um TensorBuffer com determinada média e stddev: output = (input - mean) / stddev.
Construtores públicos
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NormalizeOp(média flutuante, stddev flutuante)
Inicializa um NormalizeOp.
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NormalizeOp(float[] mean, float[] stddev)
Inicializa um NormalizeOp.
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Métodos públicos
| TensorBuffer |
apply(entrada TensorBuffer)
Aplica a normalização definida no tensor determinado e retorna o resultado.
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Métodos herdados
Construtores públicos
public NormalizeOp (float mean, float stddev)
Inicializa um NormalizeOp. Ao ser chamado, ele cria um novo TensorBuffer, que
atende a:
output = (input - mean) / stddev
Nos dois casos a seguir, redefina mean como 0 e stddev como 1 para ignorar a normalização.
1. Tanto mean quanto {code stddev} são 0.
2. mean é 0 e {stddev} é infinito.
Observação: se mean for definido como 0 e stddev for definido como 1, nenhum cálculo
vai acontecer e a entrada original será retornada diretamente em execução.
Observação: o TensorBuffer retornado é sempre um tensor DataType.FLOAT32, exceto quando a entrada é um tensor DataType.UINT8, mean é definido como 0 e stddev é definido como 1, para 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.
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public NormalizeOp (float[] mean, float[] stddev)
Inicializa um NormalizeOp. Ao ser chamado, ele cria um novo TensorBuffer, que
atende a:
// 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 cálculo
vai acontecer, e a entrada original vai ser retornada diretamente em execução.
Observação: o TensorBuffer retornado é sempre um tensor DataType.FLOAT32, exceto pelo fato de 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 | os valores de desvio padrão a serem divididos para cada canal. |
Gera
| IllegalArgumentException | se algum stddev for zero ou se mean tiver um número diferente de elementos com stddev ou se algum deles estiver vazio.
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Métodos públicos
public TensorBuffer apply (entrada do TensorBuffer)
Aplica a normalização definida no tensor determinado e retorna o resultado.
Observação: é possível que input seja a mesma instância com a saída.
Parâmetros
| entrada | tensor de entrada. Pode ser a mesma instância com a saída. |
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Retorna
- tensor de saída.