ReduceL1¶

バージョン名: ReduceL1-4

カテゴリー: リダクション

簡単な説明: ReduceL1 操作は、指定された入力 data に対して、axes 入力で指定された次元に沿って L1 ノルム (絶対値の合計) を見つけてリダクションを実行します。

詳細説明:

ReduceL1 操作は、指定された入力 data に対して、axes 入力で指定された次元に沿って L1 ノルム (絶対値の合計) を見つけてリダクションを実行します。出力の各要素は次のように計算されます。

output[i0, i1, ..., iN] = L1[j0, ..., jN](x[j0, ..., jN]))

ここで、インデックス i0, ..., iN は入力 data のすべての有効なインデックスを実行し、L1 ノルム L1[j0, ..., jN] を見つけると、axes 入力で指定されたインデックスのセットに含まれない次元 k に対して jk = ik になります。

特定のケース:

axes が空のリストの場合、ReduceL1 は恒等操作に対応します。
axes に入力 data のすべての次元が含まれている場合、入力テンソル全体に対して 1 つのリダクション値が計算されます。

属性:

keep_dims
- 説明: true に設定すると、リダクションに使用される axes が保持されます。このような各 axis の出力次元は 1 に等しくなります。
- 値の範囲: true または false
- タイプ: boolean
- デフォルト値: false
- 必須: いいえ

入力:

1: data はタイプ T の任意の形状のテンソルです。必須。
2: axes - data 入力テンソルの axis インデックス。これに沿ってリダクションが実行されます。一意の要素とタイプ T_IND のスカラーまたは 1D テンソル。要素の範囲は [-r, r-1] です。ここで、r は data 入力テンソルのランクです。必須。

出力:

1: data 入力テンソルに適用された ReduceL1 関数の結果。axes 入力テンソルに含まれないすべての i 次元に対するタイプ T および shape[i] = shapeOf(data)[i] のテンソル。axes の次元の場合、keep_dims == true の場合は shape[i] == 1 で、それ以外の場合は、i 番目の次元が出力から削除されます。

タイプ:

T: サポートされている数値タイプ。
T_IND: サポートされている整数タイプ。

例:

                                 <layer id="1" type="ReduceL1" ...>
     <data keep_dims="true" />
     <input>
         <port id="0">
             <dim>6</dim>
             <dim>12</dim>
             <dim>10</dim>
             <dim>24</dim>
         </port>
         <port id="1">
             <dim>2</dim>         <!-- value is [2, 3] that means independent reduction in each channel and batch -->
         </port>
     </input>
     <output>
         <port id="2">
             <dim>6</dim>
             <dim>12</dim>
             <dim>1</dim>
             <dim>1</dim>
         </port>
     </output>
 </layer>

                            

                                 <layer id="1" type="ReduceL1" ...>
     <data keep_dims="false" />
     <input>
         <port id="0">
             <dim>6</dim>
             <dim>12</dim>
             <dim>10</dim>
             <dim>24</dim>
         </port>
         <port id="1">
             <dim>2</dim>         <!-- value is [2, 3] that means independent reduction in each channel and batch -->
         </port>
     </input>
     <output>
         <port id="2">
             <dim>6</dim>
             <dim>12</dim>
         </port>
     </output>
 </layer>

                            

                                 <layer id="1" type="ReduceL1" ...>
     <data keep_dims="false" />
     <input>
         <port id="0">
             <dim>6</dim>
             <dim>12</dim>
             <dim>10</dim>
             <dim>24</dim>
         </port>
         <port id="1">
             <dim>1</dim>         <!-- value is [1] that means independent reduction in each channel and spatial dimensions -->
         </port>
     </input>
     <output>
         <port id="2">
             <dim>6</dim>
             <dim>10</dim>
             <dim>24</dim>
         </port>
     </output>
 </layer>

                            

                                 <layer id="1" type="ReduceL1" ...>
     <data keep_dims="false" />
     <input>
         <port id="0">
             <dim>6</dim>
             <dim>12</dim>
             <dim>10</dim>
             <dim>24</dim>
         </port>
         <port id="1">
             <dim>1</dim>         <!-- value is [-2] that means independent reduction in each channel, batch and second spatial dimension -->
         </port>
     </input>
     <output>
         <port id="2">
             <dim>6</dim>
             <dim>12</dim>
             <dim>24</dim>
         </port>
     </output>
 </layer>

                            