Google I/O एक लपेट है! TensorFlow सत्रों पर पकड़ बनाएं सत्र देखें

टेंसरफ़्लो :: ऑप्स :: QuantizedInstanceNorm :: संलग्न करता है

#include <array_ops.h>

वैकल्पिक विशेषता QuantizedInstanceNorm के लिए बसती है

सारांश

सार्वजनिक विशेषताएँ

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 कार्य

GivenYMax (float x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
आउटपुट में y_max यदि output_range_given सत्य है।
GivenYMin (float x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
y_min में आउटपुट अगर output_range_given सत्य है।
MinSeparation (float x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
y_max - y_min का न्यूनतम मूल्य y_max - y_min
OutputRangeGiven (bool x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
यदि True, given_y_min और given_y_min और given_y_max का 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 विशेषताएँ

दिया_

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

दिया_

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

min_separation_

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

output_range_given_

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

variance_epsilon_

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

सार्वजनिक कार्य

दिया गया है

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

आउटपुट में y_max यदि output_range_given सत्य है।

चूक ०

दिया गया है

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

y_min में आउटपुट अगर output_range_given सत्य है।

चूक ०

मिनसेपरेशन

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

y_max - y_min का न्यूनतम मूल्य y_max - y_min

0.001 पर दोष

OutputRangeGiven

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

यदि True, given_y_min और given_y_min और given_y_max का उपयोग आउटपुट रेंज के रूप में किया जाता है।

अन्यथा, कार्यान्वयन आउटपुट श्रेणी की गणना करता है।

झूठे की अवहेलना

वेरियनसेप्सिलॉन

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

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

1e-05 की कमी