텐서플로우:: 작전:: QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization

양자화된 배치 정규화.

요약

이 작업은 더 이상 사용되지 않으며 향후 제거될 예정입니다. tf.nn.batch_normalization 선호하세요.

인수:

• 범위: 범위 개체
• t: 4D 입력 텐서 .
• t_min: 가장 낮은 양자화된 입력으로 표시되는 값입니다.
• t_max: 가장 높은 양자화된 입력으로 표시되는 값입니다.
• m: t의 마지막 차원과 일치하는 크기를 갖는 1D 평균 Tensor 입니다. 이는 tf.nn.moments의 첫 번째 출력 또는 저장된 이동 평균입니다.
• m_min: 가장 낮은 양자화 평균으로 표시되는 값입니다.
• m_max: 가장 높은 양자화된 평균으로 표현되는 값.
• v: t의 마지막 차원과 일치하는 크기를 갖는 1D 분산 텐서 . 이는 tf.nn.moments의 두 번째 출력 또는 저장된 이동 평균입니다.
• v_min: 가장 낮은 양자화 분산으로 표현되는 값.
• v_max: 가장 높은 양자화 분산으로 표현되는 값.
• beta: t의 마지막 차원과 일치하는 크기를 갖는 1D 베타 텐서 . 정규화된 텐서에 추가할 오프셋입니다.
• beta_min: 가장 낮은 양자화 오프셋으로 표시되는 값입니다.
• beta_max: 가장 높은 양자화 오프셋으로 표시되는 값입니다.
• gamma: t의 마지막 차원과 일치하는 크기를 갖는 1D 감마 텐서 . "scale_after_normalization"이 true이면 이 텐서는 정규화된 텐서와 곱해집니다.
• gamma_min: 가장 낮은 양자화된 감마로 표시되는 값입니다.
• gamma_max: 가장 높은 양자화된 감마로 표현되는 값.
• variance_epsilon: 0으로 나누는 것을 방지하기 위한 작은 부동 소수점 숫자입니다.
• scale_after_normalization: 결과 텐서에 감마를 곱해야 하는지 여부를 나타내는 부울입니다.

보고:

• Output 결과
• Output 결과_최소
• Output 결과_최대

공개 속성

Operation operation

::tensorflow::Output result

::tensorflow::Output result_max

::tensorflow::Output result_min

 QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input t,
  ::tensorflow::Input t_min,
  ::tensorflow::Input t_max,
  ::tensorflow::Input m,
  ::tensorflow::Input m_min,
  ::tensorflow::Input m_max,
  ::tensorflow::Input v,
  ::tensorflow::Input v_min,
  ::tensorflow::Input v_max,
  ::tensorflow::Input beta,
  ::tensorflow::Input beta_min,
  ::tensorflow::Input beta_max,
  ::tensorflow::Input gamma,
  ::tensorflow::Input gamma_min,
  ::tensorflow::Input gamma_max,
  DataType out_type,
  float variance_epsilon,
  bool scale_after_normalization
)