टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: क्वांटाइज़्डइंस्टेंसनॉर्म

परिमाणित उदाहरण सामान्यीकरण।

सारांश

तर्क:

• स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• x: एक 4डी इनपुट टेंसर ।
• x_min: न्यूनतम परिमाणित इनपुट द्वारा दर्शाया गया मान।
• x_max: उच्चतम परिमाणित इनपुट द्वारा दर्शाया गया मान।

वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs ):

• आउटपुट_रेंज_गिवेन: यदि सत्य है, तो given_y_min और given_y_min और given_y_max उपयोग आउटपुट रेंज के रूप में किया जाता है। अन्यथा, कार्यान्वयन आउटपुट रेंज की गणना करता है।
• दिए गए_y_min: यदि output_range_given सही है तो y_min में आउटपुट ।
• दिए गए_y_max: यदि output_range_given सही है तो y_max में आउटपुट ।
• वेरिएंस_एप्सिलॉन: 0 से विभाजित होने से बचने के लिए एक छोटी फ्लोट संख्या।
• न्यूनतम_पृथक्करण: y_max का न्यूनतम मान y_max - y_min

रिटर्न:

• Output y: एक 4D टेंसर ।
• Output y_min: सबसे कम मात्रा वाले आउटपुट द्वारा दर्शाया गया मान।
• Output y_max: उच्चतम परिमाणित आउटपुट द्वारा दर्शाया गया मान।

सार्वजनिक गुण

Operation operation

::tensorflow::Output y

::tensorflow::Output y_max

::tensorflow::Output y_min

 QuantizedInstanceNorm(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input x_min,
  ::tensorflow::Input x_max
)

 QuantizedInstanceNorm(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input x_min,
  ::tensorflow::Input x_max,
  const QuantizedInstanceNorm::Attrs & attrs
)

Attrs GivenYMax(
  float x
)

Attrs GivenYMin(
  float x
)

Attrs MinSeparation(
  float x
)

Attrs OutputRangeGiven(
  bool x
)

Attrs VarianceEpsilon(
  float x
)