mindscience.models.layers.InputScale

class mindscience.models.layers.InputScale(input_scale, input_center=None)

基于 \((x_i - input\_center)*input\_scale\) 将输入值缩放到指定区域。

参数：

• input_scale (list) - 输入的缩放系数。

• input_center (Union[list, None]) - 坐标平移的位置偏移。默认值：None。

输入：

• input (Tensor) - 形状为 \((*, channels)\) 的张量。

输出：

• output (Tensor) - 形状为 \((*, channels)\) 的张量。

异常：

• TypeError - 如果 input_scale 不是列表。

• TypeError - 如果 input_center 不是列表或 None。

样例：

>>> import numpy as np
>>> from mindscience.models.layers import InputScale
>>> from mindspore import Tensor
>>> inputs = np.random.uniform(size=(16, 3)) + 3.0
>>> inputs = Tensor(inputs.astype(np.float32))
>>> input_scale = [1.0, 2.0, 4.0]
>>> input_center = [3.5, 3.5, 3.5]
>>> net = InputScale(input_scale, input_center)
>>> output = net(inputs).asnumpy()
>>> assert np.all(output[:, 0] <= 0.5) and np.all(output[:, 0] >= -0.5)
>>> assert np.all(output[:, 1] <= 1.0) and np.all(output[:, 1] >= -1.0)
>>> assert np.all(output[:, 2] <= 2.0) and np.all(output[:, 2] >= -2.0)