classe finale pubblica QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization
Normalizzazione batch quantizzata.
Questa operazione è deprecata e verrà rimossa in futuro. Preferisco tf.nn.batch_normalization
.
Costanti
Corda | OP_NAME | Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow |
Metodi pubblici
statico <U estende TType , T estende TType > QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization <U> | create ( Ambito ambito , Operando <T> t, Operando < TFloat32 > tMin, Operando < TFloat32 > tMax, Operando <T> m, Operando < TFloat32 > mMin, Operando < TFloat32 > mMax, Operando <T> v, Operando < TFloat32 > vMin, Operando < TFloat32 > vMax, Operando <T> beta, Operando < TFloat32 > betaMin, Operando < TFloat32 > betaMax, Operando <T> gamma, Operando < TFloat32 > gammaMin, Operando < TFloat32 > gammaMax, Classe<U> outType , Varianza mobile (Epsilon, scala booleana AfterNormalization) Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization. |
Uscita <U> | risultato () |
Uscita < TFloat32 > | risultatoMax () |
Uscita < TFloat32 > | risultatoMin () |
Metodi ereditati
Costanti
Stringa finale statica pubblica OP_NAME
Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow
Valore costante: "QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization"
Metodi pubblici
public static QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization <U> create ( Ambito ambito , Operando <T> t, Operando < TFloat32 > tMin, Operando < TFloat32 > tMax, Operando <T> m, Operando < TFloat32 > mMin, Operando < TFloat32 > mMax, Operando <T > v, Operando < TFloat32 > vMin, Operando < TFloat32 > vMax, Operando <T> beta, Operando < TFloat32 > betaMin, Operando < TFloat32 > betaMax, Operando <T> gamma, Operando < TFloat32 > gammaMin, Operando < TFloat32 > gammaMax , Classe<U> outType, Varianza floatEpsilon, scala booleanaDopoNormalizzazione)
Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization.
Parametri
scopo | ambito attuale |
---|---|
T | Un tensore di input 4D. |
tMin | Il valore rappresentato dall'input quantizzato più basso. |
tMax | Il valore rappresentato dall'input quantizzato più alto. |
M | Un tensore medio 1D con dimensioni corrispondenti all'ultima dimensione di t. Questo è il primo output di tf.nn.moments o una sua media mobile salvata. |
mMin | Il valore rappresentato dalla media quantizzata più bassa. |
mMax | Il valore rappresentato dalla media quantizzata più alta. |
v | Un tensore della varianza 1D con dimensioni corrispondenti all'ultima dimensione di t. Questo è il secondo output di tf.nn.moments, o una sua media mobile salvata. |
vMin | Il valore rappresentato dalla varianza quantizzata più bassa. |
vMax | Il valore rappresentato dalla varianza quantizzata più alta. |
beta | Un tensore beta 1D con dimensioni corrispondenti all'ultima dimensione di t. Un offset da aggiungere al tensore normalizzato. |
betaMin | Il valore rappresentato dall'offset quantizzato più basso. |
betaMax | Il valore rappresentato dall'offset quantizzato più alto. |
gamma | Un tensore gamma 1D con dimensioni corrispondenti all'ultima dimensione di t. Se "scale_after_normalization" è vero, questo tensore verrà moltiplicato per il tensore normalizzato. |
gammaMin | Il valore rappresentato dalla gamma quantizzata più bassa. |
gammaMax | Il valore rappresentato dalla gamma quantizzata più alta. |
varianzaEpsilon | Un piccolo numero float per evitare la divisione per 0. |
scaleAfterNormalizzazione | Un bool che indica se il tensore risultante deve essere moltiplicato per gamma. |
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- una nuova istanza di QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization