aliran tensor:: operasi:: Norma Instance Terkuantisasi:: Attr

#include <array_ops.h>

Penyetel atribut opsional untuk QuantizedInstanceNorm .

Ringkasan

Atribut publik
given_y_max_ = 0.0f	float
given_y_min_ = 0.0f	float
min_separation_ = 0.001f	float
output_range_given_ = false	bool
variance_epsilon_ = 1e-05f	float

Fungsi publik
GivenYMax (float x)	TF_MUST_USE_RESULT Attrs Output dalam y_max jika output_range_given adalah True.
GivenYMin (float x)	TF_MUST_USE_RESULT Attrs Keluaran dalam y_min jika output_range_given Benar.
MinSeparation (float x)	TF_MUST_USE_RESULT Attrs Nilai minimum y_max - y_min
OutputRangeGiven (bool x)	TF_MUST_USE_RESULT Attrs Jika Benar, given_y_min dan given_y_min dan given_y_max digunakan sebagai rentang keluaran.
VarianceEpsilon (float x)	TF_MUST_USE_RESULT Attrs Angka float kecil untuk menghindari pembagian dengan 0.

Atribut publik

diberikan_y_max_

float tensorflow::ops::QuantizedInstanceNorm::Attrs::given_y_max_ = 0.0f

diberikan_y_min_

float tensorflow::ops::QuantizedInstanceNorm::Attrs::given_y_min_ = 0.0f

min_pemisahan_

float tensorflow::ops::QuantizedInstanceNorm::Attrs::min_separation_ = 0.001f

keluaran_rentang_diberikan_

bool tensorflow::ops::QuantizedInstanceNorm::Attrs::output_range_given_ = false

varians_epsilon_

float tensorflow::ops::QuantizedInstanceNorm::Attrs::variance_epsilon_ = 1e-05f

Fungsi publik

MengingatYMax

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizedInstanceNorm::Attrs::GivenYMax(
  float x
)

Output dalam y_max jika output_range_given adalah True.

Defaultnya adalah 0

MengingatYMin

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizedInstanceNorm::Attrs::GivenYMin(
  float x
)

Keluaran dalam y_min jika output_range_given Benar.

Defaultnya adalah 0

Pemisahan Min

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizedInstanceNorm::Attrs::MinSeparation(
  float x
)

Nilai minimum y_max - y_min

Defaultnya adalah 0,001

Rentang Keluaran Diberikan

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizedInstanceNorm::Attrs::OutputRangeGiven(
  bool x
)

Jika Benar, given_y_min dan given_y_min dan given_y_max digunakan sebagai rentang keluaran.

Jika tidak, implementasi akan menghitung rentang keluaran.

Defaultnya salah

VariansEpsilon

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizedInstanceNorm::Attrs::VarianceEpsilon(
  float x
)

Angka float kecil untuk menghindari pembagian dengan 0.

Defaultnya adalah 1e-05