| 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 uma NormalizeOp.
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NormalizeOp(flutuação[] média, flutuante[] stddev)
Inicializa uma NormalizeOp.
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Métodos públicos
| TensorBuffer |
apply(entrada do TensorBuffer)
Aplica a normalização definida no tensor especificado e retorna o resultado.
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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.
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|---|
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.
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|---|
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.