scale¶
对输入 Tensor 进行缩放和偏置,其公式如下:
bias_after_scale
为 True:
\[Out=scale*X+bias\]
bias_after_scale
为 False:
\[Out=scale*(X+bias)\]
参数¶
x (Tensor) - 要进行缩放的多维 Tensor,数据类型可以为 float32,float64,int8,int16,int32,int64,uint8。
scale (float|Tensor) - 缩放的比例,是一个 float 类型或者一个 shape 为[1],数据类型为 float32 的 Tensor 类型。
bias (float) - 缩放的偏置。
bias_after_scale (bool) - 判断在缩放之前或之后添加偏置。为 True 时,先缩放再偏置;为 False 时,先偏置再缩放。该参数在某些情况下,对数值稳定性很有用。
act (str,可选) - 应用于输出的激活函数,如 tanh、softmax、sigmoid、relu 等。
name (str,可选) - 具体用法请参见 Name,一般无需设置,默认值为 None。
返回¶
Tensor,缩放后的计算结果。
代码示例¶
# scale as a float32 number
import paddle
data = paddle.randn(shape=[2,3], dtype='float32')
res = paddle.scale(data, scale=2.0, bias=1.0)