tensorflow::ops::QuantizedInstanceNorm

#include <array_ops.h>

Квантованное нормирование по экземплярам.

Краткое описание

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• x: 4-мерный входной Tensor.
• x_min: Значение, представляемое минимальным квантованным входом.
• x_max: Значение, представляемое максимальным квантованным входом.

Необязательные атрибуты (см. Attrs):

• output_range_given: Если True, given_y_min и given_y_min и given_y_max используются в качестве диапазона вывода. В противном случае реализация вычисляет диапазон вывода.
• given_y_min: Вывод в y_min если output_range_given равно True.
• given_y_max: Вывод в y_max если output_range_given равно True.
• variance_epsilon: Малое число с плавающей точкой, чтобы избежать деления на 0.
• min_separation: Минимальное значение y_max - y_min

Возвращаемое значение:

• Output y: 4-мерный Tensor.
• Output y_min: Значение, представляемое минимальным квантованным выводом.
• Output y_max: Значение, представляемое максимальным квантованным выводом.

Публичные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output y

::tensorflow::Output y_max

::tensorflow::Output y_min

Публичные функции

 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
)

Публичные статические функции

Attrs GivenYMax(
  float x
)

Attrs GivenYMin(
  float x
)

Attrs MinSeparation(
  float x
)

Attrs OutputRangeGiven(
  bool x
)

Attrs VarianceEpsilon(
  float x
)