टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: क्वांटाइज्डइंस्टेंसनॉर्म:: Attrs

#include <array_ops.h>

QuantizedInstanceNorm के लिए वैकल्पिक विशेषता सेटर्स।

सारांश

सार्वजनिक गुण

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

सार्वजनिक समारोह

GivenYMax (float x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
यदि output_range_given सही है तो y_max में आउटपुट ।
GivenYMin (float x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
यदि output_range_given सही है तो y_min में आउटपुट ।
MinSeparation (float x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
y_max का न्यूनतम मान y_max - y_min
OutputRangeGiven (bool x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
यदि सही है, तो given_y_min और given_y_min और given_y_max उपयोग आउटपुट रेंज के रूप में किया जाता है।
VarianceEpsilon (float x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
0 से विभाजित होने से बचने के लिए एक छोटी फ्लोट संख्या।

सार्वजनिक गुण

दिया गया_y_max_ 

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

दिया गया_y_min_ 

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

न्यूनतम_पृथक्करण_ 

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

आउटपुट_रेंज_दिया_ 

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

वेरिएंस_एप्सिलॉन_ 

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

सार्वजनिक समारोह

गिवेनवाईमैक्स

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

यदि output_range_given सही है तो y_max में आउटपुट ।

डिफ़ॉल्ट 0 है

दिया गयाYMin

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

यदि output_range_given सही है तो y_min में आउटपुट ।

डिफ़ॉल्ट 0 है

न्यूनतम पृथक्करण

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

y_max का न्यूनतम मान y_max - y_min

डिफ़ॉल्ट 0.001 है

आउटपुटरेंज दिया गया

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

यदि सही 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।

डिफ़ॉल्ट से असत्य

वेरिएंसएप्सिलॉन

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

0 से विभाजित होने से बचने के लिए एक छोटी फ्लोट संख्या।

1e-05 पर डिफ़ॉल्ट