Aide à protéger la Grande barrière de corail avec tensorflow sur Kaggle Rejoignez Défi

tensorflow :: opérations :: QuantizedInstanceNorm :: Attrs

#include <array_ops.h>

Définisseurs d'attributs facultatifs pour QuantizedInstanceNorm .

Résumé

Attributs publics

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

Fonctions publiques

GivenYMax (float x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
Sortie dans y_max si output_range_given est True.
GivenYMin (float x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
Sortie en y_min si output_range_given est True.
MinSeparation (float x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
Valeur minimale de y_max - y_min
OutputRangeGiven (bool x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
Si True, given_y_min et given_y_min et given_y_max sont utilisés comme plage de sortie.
VarianceEpsilon (float x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
Un petit nombre flottant pour éviter de diviser par 0.

Attributs publics

given_y_max_

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

given_y_min_

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

Fonctions publiques

DonnéYMax

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

Sortie dans y_max si output_range_given est True.

La valeur par défaut est 0

Étant donnéYMin

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

Sortie en y_min si output_range_given est True.

La valeur par défaut est 0

MinSeparation

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

Valeur minimale de y_max - y_min

La valeur par défaut est 0,001

OutputRangeGiven

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

Si True, given_y_min et given_y_min et given_y_max sont utilisés comme plage de sortie.

Sinon, l'implémentation calcule la plage de sortie.

La valeur par défaut est false

VarianceEpsilon

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

Un petit nombre flottant pour éviter de diviser par 0.

La valeur par défaut est 1e-05