如何在张量流中调整张量?
例如,我有一个张量形状[128,128,3],它的范围是随机的,那么我想将这个张量中的所有数字都缩放到[0,255],我应该使用张量流中的什么函数来做到这一点? 谢谢如何在张量流中调整张量?
你可以自己做缩放。
// x is your tensor
current_min = tf.reduce_min(x)
current_max = tf.reduce_max(x)
target_min = 0
target_max = 255
// scale to [0; 1]
x = (x - current_min)/(current_max - current_min)
// scale to [target_min; target_max]
x = x * (target_max - target_min) + target_min
你只需要处理边缘情况,当所有的值都相等。
在这里,255 *'softmax()不会更好吗? – martianwars
@martianwars softmax不能以线性方式缩放 – greenshade
正确,但是如果您的范围是-inf to inf,您认为这是个好主意吗? – martianwars
你能提供关于范围的最大值和最小值的更多细节吗?如果你的范围是从-inf到inf,你可以尝试使用'softmax()' – martianwars