NormalizeOp

lớp công khai NormalizeOp
Lớp con trực tiếp đã biết

Chuẩn hoá một TensorBuffer với giá trị trung bình và stddev: đầu ra = (đầu vào – trung bình) / stddev cho trước.

Công ty xây dựng công cộng

NormalizeOp(giá trị trung bình của độ chính xác đơn, độ chính xác đơn của độ chính xác đơn stddev)
Khởi chạy NormalizeOp.
NormalizeOp(float[] trung bình; float[] stddev)
Khởi chạy NormalizeOp.

Phương thức công khai

TensorBuffer
apply(dữ liệu đầu vào TensorBuffer)
Áp dụng chuẩn hoá đã xác định trên tensor đã cho và trả về kết quả.

Phương thức kế thừa

Công ty xây dựng công cộng

công khai NormalizeOp (giá trị trung bình của số thực độ chính xác đơn; độ chính xác của số thực stddev)

Khởi chạy NormalizeOp. Khi được gọi, lệnh này sẽ tạo một TensorBuffer mới thoả mãn: 

   output = (input - mean) / stddev

Trong hai trường hợp sau, đặt lại mean thành 0 và stddev thành 1 để bỏ qua chuẩn hoá dữ liệu.
1. Cả mean và {code stddev} đều là 0.
2. mean là 0 và {stddev} là Infinity.

Lưu ý: Nếu mean được đặt thành 0 và stddev được đặt thành 1, thì sẽ không có phép tính nào xảy ra và dữ liệu đầu vào ban đầu sẽ được trả về trực tiếp trong quá trình thực thi.

Lưu ý: TensorBuffer được trả về luôn là tensor DataType.FLOAT32 tại hiện tại, trừ khi đầu vào là tensor DataType.UINT8, mean được đặt thành 0 và stddev được thiết lập thành 1, do đó tensor DataType.UINT8 ban đầu được trả về.

Tham số
trung bình giá trị trung bình cần trừ trước.
stddev giá trị độ lệch chuẩn để chia.
Gửi
IllegalArgumentException nếu stddev bằng 0.

công khai NormalizeOp (float[] trung bình, float[] stddev)

Khởi chạy NormalizeOp. Khi được gọi, lệnh này sẽ tạo một TensorBuffer mới thoả mãn: 

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

Lưu ý: Nếu mọi giá trị trong mean được đặt là 0 và tất cả stddev được đặt là 1 thì không quá trình tính toán sẽ xảy ra và dữ liệu đầu vào ban đầu sẽ trực tiếp được trả về trong quá trình thực thi.

Lưu ý: TensorBuffer được trả về luôn là tensor DataType.FLOAT32 tại ngoại trừ đầu vào là tensor DataType.UINT8, tất cả mean đều được đặt thành 0 và tất cả stddev được đặt thành 1.

Tham số
trung bình giá trị trung bình cần trừ trước cho mỗi kênh.
stddev các giá trị độ lệch chuẩn để chia cho mỗi kênh.
Gửi
IllegalArgumentException nếu bất kỳ stddev nào bằng 0 hoặc mean có số lượng phần tử có stddev hoặc bất kỳ phần tử nào trong số đó trống.

Phương thức công khai

công khai TensorBuffer đăng ký (Đầu vào TensorBuffer)

Áp dụng chuẩn hoá đã xác định trên tensor đã cho và trả về kết quả.

Lưu ý: input có thể là cùng một thực thể với kết quả.

Tham số
input tensor đầu vào. Có thể đó là cùng một phiên bản với dữ liệu đầu ra.
Giá trị trả về
  • tensor đầu ra.