| ज्ञात प्रत्यक्ष उपवर्ग |
दिए गए माध्य और stddev के साथ TensorBuffer सामान्य करता है: आउटपुट = (इनपुट - माध्य) / stddev।
सार्वजनिक निर्माता
नॉर्मलाइज़ऑप (फ़्लोट माध्य, फ़्लोट stddev) एक नॉर्मलाइज़ऑप आरंभ करता है। | |
नॉर्मलाइज़ऑप (फ़्लोट[] माध्य, फ़्लोट[] stddev) एक नॉर्मलाइज़ऑप आरंभ करता है। |
सार्वजनिक तरीके
| टेंसरबफ़र | लागू करें ( टेन्सरबफ़र इनपुट) दिए गए टेंसर पर परिभाषित सामान्यीकरण लागू करता है और परिणाम लौटाता है। |
विरासत में मिली विधियाँ
सार्वजनिक निर्माता
सार्वजनिक नॉर्मलाइज़ऑप (फ़्लोट माध्य, फ़्लोट stddev)
एक नॉर्मलाइज़ऑप आरंभ करता है। कॉल किए जाने पर, यह एक नया TensorBuffer बनाता है, जो संतुष्ट करता है:
output = (input - mean) / stddev
निम्नलिखित दो मामलों में, सामान्यीकरण को बायपास करने के लिए mean को 0 और stddev को 1 पर रीसेट करें।
1. mean और {कोड stddev} दोनों 0 हैं।
2. mean 0 है और {stddev} अनंत है।
नोट: यदि mean 0 पर सेट है और stddev 1 पर सेट है, तो कोई गणना नहीं होगी, और मूल इनपुट सीधे निष्पादन में वापस कर दिया जाएगा।
ध्यान दें: वर्तमान में लौटाया गया TensorBuffer हमेशा एक DataType.FLOAT32 टेंसर होता है, सिवाय इसके कि जब इनपुट एक DataType.UINT8 टेंसर हो, mean 0 पर सेट होता है और stddev 1 पर सेट होता है, ताकि मूल DataType.UINT8 टेंसर वापस आ जाए।
पैरामीटर
| अर्थ | माध्य मान पहले घटाया जाना चाहिए। |
|---|---|
| मानक विचलन | फिर विभाजित करने के लिए मानक विचलन मान। |
फेंकता
| अवैध तर्क अपवाद | यदि stddev शून्य है. |
|---|
सार्वजनिक नॉर्मलाइज़ऑप (फ़्लोट[] माध्य, फ़्लोट[] stddev)
एक नॉर्मलाइज़ऑप आरंभ करता है। कॉल किए जाने पर, यह एक नया TensorBuffer बनाता है, जो संतुष्ट करता है:
// Pseudo code. [...][i] means a certain element whose channel id is i. output[...][i] = (input[...][i] - mean[i]) / stddev[i]
नोट: यदि mean में सभी मान 0 पर सेट हैं और सभी stddev 1 पर सेट हैं, तो कोई गणना नहीं होगी, और मूल इनपुट सीधे निष्पादन में वापस कर दिया जाएगा।
नोट: वर्तमान में लौटाया गया TensorBuffer हमेशा एक DataType.FLOAT32 टेंसर होता है, सिवाय इसके कि इनपुट एक DataType.UINT8 टेंसर होता है, सभी mean 0 पर सेट होते हैं और सभी stddev 1 पर सेट होते हैं।
पैरामीटर
| अर्थ | प्रत्येक चैनल के लिए पहले माध्य मान घटाया जाना चाहिए। |
|---|---|
| मानक विचलन | फिर प्रत्येक चैनल के लिए मानक विचलन मानों को विभाजित करें। |
फेंकता
| अवैध तर्क अपवाद | यदि कोई stddev शून्य है, या mean stddev के साथ अलग-अलग संख्या में तत्व हैं, या उनमें से कोई भी खाली है। |
|---|
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक TensorBuffer लागू ( TensorBuffer इनपुट)
दिए गए टेंसर पर परिभाषित सामान्यीकरण लागू करता है और परिणाम लौटाता है।
नोट: input संभवतः आउटपुट के साथ एक ही उदाहरण है।
पैरामीटर
| इनपुट | इनपुट टेंसर. यह आउटपुट के साथ वही उदाहरण हो सकता है। |
|---|
रिटर्न
- आउटपुट टेंसर.