tensorflow :: ops :: QuantizedInstanceNorm :: Attrs

#include <array_ops.h>

Configuradores de atributos opcionais para QuantizedInstanceNorm .

Resumo

Atributos públicos
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

Funções públicas
GivenYMax (float x)	TF_MUST_USE_RESULT Attrs Saída em y_max se output_range_given for True.
GivenYMin (float x)	TF_MUST_USE_RESULT Attrs Saída em y_min se output_range_given for True.
MinSeparation (float x)	TF_MUST_USE_RESULT Attrs Valor mínimo de y_max - y_min
OutputRangeGiven (bool x)	TF_MUST_USE_RESULT Attrs Se True, given_y_min e given_y_min e given_y_max são usados ​​como o intervalo de saída.
VarianceEpsilon (float x)	TF_MUST_USE_RESULT Attrs Um pequeno número flutuante para evitar a divisão por 0.

Atributos públicos

given_y_max_

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

given_y_min_

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

min_separation_

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

output_range_given_

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

variance_epsilon_

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

Funções públicas

DadoYMax

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

Saída em y_max se output_range_given for True.

Padrões para 0

DadoYMin

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

Saída em y_min se output_range_given for True.

Padrões para 0

MinSeparation

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

Valor mínimo de y_max - y_min

Padrões para 0,001

OutputRangeGiven

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

Se True, given_y_min e given_y_min e given_y_max são usados ​​como o intervalo de saída.

Caso contrário, a implementação calcula o intervalo de saída.

Padrões para falso

VarianceEpsilon

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

Um pequeno número flutuante para evitar a divisão por 0.

Padrões para 1e-05