NormalizeOp

מאתחל NormalizeOp. כאשר להיקרא, הוא יוצר חדש TensorBuffer , אשר עונה:

   output = (input - mean) / stddev
 

בשני המקרים הבאים, לאפס mean ל 0 ו stddev כדי 1 לעקוף את הנורמליזציה.
1. שניהם mean ו {StdDev קוד} הם 0.
2. mean הוא 0 ואת {StdDev} הוא אינפיניטי.

הערה: אם mean מוגדר 0 ו stddev מוגדר 1, שום חישוב יקר, קלט מקורי יוחזר ישירות בביצוע.

הערה: חזר TensorBuffer תמיד DataType.FLOAT32 מותח כיום, למעט כאשר הקלט הוא DataType.UINT8 מותח, mean מוגדר 0 ו stddev מוגדר 1, כך המקורי DataType.UINT8 מותח מוחזר.

מאתחל NormalizeOp. כאשר להיקרא, הוא יוצר חדש TensorBuffer , אשר עונה:

   // Pseudo code. [...][i] means a certain element whose channel id is i.
   output[...][i] = (input[...][i] - mean[i]) / stddev[i]
 

הערה: אם כול הערכים mean מוגדרים 0 וכול stddev מוגדר 1, שום חישוב יקר, קלט מקורי יוחזר ישירות בביצוע.

ההערה: חזור TensorBuffer תמיד DataType.FLOAT32 מותח כיום, פרט לכך הקלט הוא DataType.UINT8 מותח, כול mean מוגדר 0 וכול stddev מוגדר 1.

החלת הנורמליזציה המוגדרת על טנסור נתון ומחזירה את התוצאה.

הערה: input הוא אולי באותה ערכאה עם פלט.