flux tensoriel : : opérations : : Norme d'instance quantifiée

Normalisation d'instance quantifiée.

Résumé

Arguments :

• scope : un objet Scope
• x : un tenseur d'entrée 4D.
• x_min : la valeur représentée par l'entrée quantifiée la plus basse.
• x_max : la valeur représentée par l'entrée quantifiée la plus élevée.

Attributs facultatifs (voir Attrs ) :

• output_range_given : si True, given_y_min , given_y_min et given_y_max sont utilisés comme plage de sortie. Sinon, l'implémentation calcule la plage de sortie.
• gave_y_min : sortie dans y_min si output_range_given est True.
• gave_y_max : sortie dans y_max si output_range_given est True.
• variance_epsilon : un petit nombre flottant pour éviter de diviser par 0.
• min_separation : valeur minimale de y_max - y_min

Retours :

• Output y : un tenseur 4D.
• Output y_min : la valeur représentée par la sortie quantifiée la plus basse.
• Output y_max : valeur représentée par la sortie quantifiée la plus élevée.

Attributs publics

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
)