均值方差归一化¶
均值方差归一化 - 13¶
版本¶
名称: 均值方差归一化 (GitHub)
域:
main
自版本:
13
函数:
True
支持级别:
SupportType.COMMON
形状推断:
False
此版本的运算符自版本 13起可用。
摘要¶
均值方差归一化函数:使用公式对输入张量 X 执行均值方差归一化:(X-EX)/sqrt(E(X-EX)^2)
函数体¶
此运算符的函数定义。
<
domain: "",
opset_import: ["" : 18]
>
MeanVarianceNormalization <axes>(X) => (Y)
{
Exponent = Constant <value: tensor = float {2}> ()
Epsilon = Constant <value: tensor = float {1e-09}> ()
axes = Constant <value_ints: ints = @axes> ()
X_RM = ReduceMean (X, axes)
EX_squared = Pow (X_RM, Exponent)
X_squared = Pow (X, Exponent)
E_Xsquared = ReduceMean (X_squared, axes)
Variance = Sub (E_Xsquared, EX_squared)
STD = Sqrt (Variance)
X_variance = Sub (X, X_RM)
Processed_STD = Add (STD, Epsilon)
Y = Div (X_variance, Processed_STD)
}
属性¶
轴 - 整数(默认值为
['0', '2', '3']
)整数列表,沿着该列表进行归约。默认情况下,沿着轴 [0,2,3] 计算,用于沿着每个通道计算均值和方差。具有相同 C 坐标的两个变量与相同的均值和方差相关联。
输入¶
X (异构) - T
输入张量
输出¶
Y (异构) - T
输出张量
类型约束¶
T in (
tensor(bfloat16)
,tensor(double)
,tensor(float)
,tensor(float16)
)将输入和输出类型约束为所有数值张量。
均值方差归一化 - 9¶
版本¶
名称: 均值方差归一化 (GitHub)
域:
main
自版本:
9
函数:
True
支持级别:
SupportType.COMMON
形状推断:
False
此版本的运算符自版本 9起可用。
摘要¶
均值方差归一化函数:使用公式对输入张量 X 执行均值方差归一化
(X-EX)/sqrt(E(X-EX)^2)
函数体¶
此运算符的函数定义。
<
domain: "",
opset_import: ["" : 9]
>
MeanVarianceNormalization <axes>(X) => (Y)
{
Exponent = Constant <value: tensor = float {2}> ()
Epsilon = Constant <value: tensor = float {1e-09}> ()
X_RM = ReduceMean <axes: ints = @axes> (X)
EX_squared = Pow (X_RM, Exponent)
X_squared = Pow (X, Exponent)
E_Xsquared = ReduceMean <axes: ints = @axes> (X_squared)
Variance = Sub (E_Xsquared, EX_squared)
STD = Sqrt (Variance)
X_variance = Sub (X, X_RM)
Processed_STD = Add (STD, Epsilon)
Y = Div (X_variance, Processed_STD)
}
属性¶
轴 - 整数(默认值为
['0', '2', '3']
)整数列表,沿着该列表进行归约。默认情况下,沿着轴 [0,2,3] 计算,用于沿着每个通道计算均值和方差。具有相同 C 坐标的两个变量与相同的均值和方差相关联。
输入¶
X (异构) - T
输入张量
输出¶
Y (异构) - T
输出张量
类型约束¶
T in (
tensor(double)
,tensor(float)
,tensor(float16)
)将输入和输出类型约束为所有数值张量。