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NormalizeOp

公開類別 NormalizeOp

已知的直接子類別

使用指定平均值和 stddev: output = (input - average) / stddev. 將 TensorBuffer 正規化。

	NormalizeOp(浮點平均值, float stddev) 初始化 NormalizeOp。
	NormalizeOp(float[] 平均值, float[] stddev) 初始化 NormalizeOp。

在指定張量上套用定義的正規化，然後傳回結果。

來自類別 java.lang.Object

抽象 TensorBuffer

抽象 TensorBuffer

apply(TensorBuffer x)

對 T 物件套用運算，傳回 T 物件。

公用建構函式

初始化 NormalizeOp。受到呼叫時，系統會建立新的 TensorBuffer，滿足以下要求：

   output = (input - mean) / stddev

在以下兩種情況下，請將 mean 重設為 0，並將 stddev 重設為 1，藉此略過正規化程序。
1. mean 和 {code stddev} 都是 0。
2. mean 為 0，{stddev} 為 Infinity。

注意事項：如果將 mean 設為 0，且 stddev 設為 1，系統就不會計算任何運算作業，並在執行過程中直接傳回原始輸入內容。

注意：傳回的 TensorBuffer 一律是 DataType.FLOAT32 張量，除非輸入內容是 DataType.UINT8 張量，否則 mean 會設為 0，stddev 則設為 1，因此會傳回原始 DataType.UINT8 張量。

平均值	先減去平均值
stddev	所要除數的標準差值。

IllegalArgumentException	如果 `stddev` 為零。

初始化 NormalizeOp。受到呼叫時，系統會建立新的 TensorBuffer，滿足以下要求：

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

注意事項：如果 mean 中的所有值都設為 0，且所有 stddev 都設為 1，則系統不會計算運算作業，並在執行過程中直接傳回原始輸入內容。

注意：傳回的 TensorBuffer 一律是 DataType.FLOAT32 張量，但輸入內容是 DataType.UINT8 張量，所有 mean 都設為 0，且所有 stddev 都設為 1。

平均值	先減少各個管道的平均值。
stddev	每個管道要除以的標準差值。

IllegalArgumentException	如果任何 `stddev` 為零、`mean` 有不同數量的元素，且包含 `stddev`，或任何為空白的元素。

在指定張量上套用已定義的正規化，然後傳回結果。

注意：input 可能與輸出的相同執行個體。

輸入	輸入張量它可能與輸出的例項可能相同。