przepływ tensorowy:: ops:: Kwantowana instancjaNorm:: Atrybuty
#include <array_ops.h>
Opcjonalne moduły ustawiające atrybuty dla QuantizedInstanceNorm .
Streszczenie
Atrybuty publiczne | |
---|---|
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 |
Funkcje publiczne | |
---|---|
GivenYMax (float x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs |
GivenYMin (float x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs |
MinSeparation (float x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs Minimalna wartość y_max - y_min |
OutputRangeGiven (bool x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs Jeśli True, given_y_min i given_y_min i given_y_max są używane jako zakres wyjściowy. |
VarianceEpsilon (float x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs Mała liczba zmiennoprzecinkowa, aby uniknąć dzielenia przez 0. |
Atrybuty publiczne
podane_y_max_
float tensorflow::ops::QuantizedInstanceNorm::Attrs::given_y_max_ = 0.0f
podane_y_min_
float tensorflow::ops::QuantizedInstanceNorm::Attrs::given_y_min_ = 0.0f
min_separacja_
float tensorflow::ops::QuantizedInstanceNorm::Attrs::min_separation_ = 0.001f
dany_zakres_wyjściowy_
bool tensorflow::ops::QuantizedInstanceNorm::Attrs::output_range_given_ = false
wariancja_epsilon_
float tensorflow::ops::QuantizedInstanceNorm::Attrs::variance_epsilon_ = 1e-05f
Funkcje publiczne
Biorąc pod uwagę YMaks
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizedInstanceNorm::Attrs::GivenYMax( float x )
Dane wyjściowe w y_max
, jeśli output_range_given
ma wartość True.
Wartość domyślna to 0
BiorącYMin
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizedInstanceNorm::Attrs::GivenYMin( float x )
Dane wyjściowe w y_min
, jeśli output_range_given
ma wartość True.
Wartość domyślna to 0
Min. separacja
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizedInstanceNorm::Attrs::MinSeparation( float x )
Minimalna wartość y_max - y_min
Wartość domyślna to 0,001
Podany zakres wyjściowy
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizedInstanceNorm::Attrs::OutputRangeGiven( bool x )
Jeśli True, given_y_min
i given_y_min
i given_y_max
są używane jako zakres wyjściowy.
W przeciwnym razie implementacja oblicza zakres wyjściowy.
Domyślnie jest to fałsz
WariancjaEpsilon
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::QuantizedInstanceNorm::Attrs::VarianceEpsilon( float x )
Mała liczba zmiennoprzecinkowa, aby uniknąć dzielenia przez 0.
Domyślnie jest to 1e-05