任何图像在theano中的归一化？

Question

我写了下面的代码，但是速度很慢。而且，当然，不能正常工作！

我有我做什么？

for i in range(image_shape[0]):
    for j in range(filter_shape[0]):
        pmin = self.pooled_out[i][j].min()
        pmax = self.pooled_out[i][j].max()
        self.pooled_out = T.set_subtensor(T.set_subtensor(self.pooled_out[i], self.pooled_out[i])[j],self.pooled_out[i][j] - pmin)
        self.pooled_out = T.set_subtensor(T.set_subtensor(self.pooled_out[i], self.pooled_out[i])[j],self.pooled_out[i][j] / pmax)

Answer 1

首先，您的那部分代码什么都不做。只需删除此行

T.set_subtensor(self.pooled_out[i], self.pooled_out[i])

没有完整的代码，我无法测试我的解决方案，但我认为这可以满足您的要求：

pmin = self.pooled_out.min(axis=[2,3], keepdims=True)
pmax = self.pooled_out.max(axis=[2,3], keepdims=True)
normalized_pooled_out = (self.pooled_out - pmin)/pmax

然后 normalized_pooled_out 包含具有我认为您想要的值的符号变量。

任何图像在theano中的归一化？

normalization in theano for any image?

python

theano