টেনসরফ্লো :: অপস:: FusedBatchNormGrad

ব্যাচ স্বাভাবিককরণের জন্য গ্রেডিয়েন্ট।

সারাংশ

মনে রাখবেন যে 4D টেনসরের আকার হয় "NHWC" বা "NCHW" দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা হয়। 1D টেনসরের আকার 4D টেনসরের মাত্রা C-এর সাথে মেলে।

যুক্তি:

• স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
• y_backprop: y এর সাথে গ্রেডিয়েন্টের জন্য একটি 4D টেনসর ।
• x: ইনপুট ডেটার জন্য একটি 4D টেনসর ।
• স্কেল: স্কেলিং ফ্যাক্টরের জন্য একটি 1D টেনসর , স্বাভাবিক করা x স্কেল করার জন্য।
• reserve_space_1: যখন is_training সত্য হয়, গণনা করা ব্যাচের জন্য একটি 1D টেনসর মানে গ্রেডিয়েন্ট কম্পিউটেশনে পুনরায় ব্যবহার করা। যখন is_training মিথ্যা হয়, তখন জনসংখ্যার জন্য একটি 1D টেনসর মানে 1ম এবং 2য় ক্রম গ্রেডিয়েন্ট কম্পিউটেশনে পুনরায় ব্যবহার করা।
• reserve_space_2: যখন is_training সত্য হয়, গ্রেডিয়েন্ট কম্পিউটেশনে কম্পিউটেড ব্যাচ ভ্যারিয়েন্স (cuDNN ক্ষেত্রে ইনভার্টেড ভ্যারিয়েন্স) এর জন্য একটি 1D টেনসর পুনরায় ব্যবহার করা হবে। যখন is_training মিথ্যা হয়, তখন জনসংখ্যার ভিন্নতার জন্য একটি 1D টেনসর 1ম এবং 2য় ক্রম গ্রেডিয়েন্ট গণনাতে পুনরায় ব্যবহার করা হবে।

ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য (দেখুন Attrs ):

• epsilon: x এর বৈচিত্র্যের সাথে একটি ছোট ফ্লোট সংখ্যা যোগ করা হয়েছে।
• data_format: y_backprop, x, x_backprop-এর জন্য ডেটা বিন্যাস। হয় "NHWC" (ডিফল্ট) বা "NCHW"।
• is_training: অপারেশন নির্দেশ করার জন্য একটি বুল মান প্রশিক্ষণ (ডিফল্ট) বা অনুমান।

রিটার্ন:

• Output x_backprop: x এর সাথে গ্রেডিয়েন্টের জন্য একটি 4D টেনসর ।
• Output স্কেল_ব্যাকপ্রপ: স্কেলের ক্ষেত্রে গ্রেডিয়েন্টের জন্য একটি 1D টেনসর ।
• Output অফসেট_ব্যাকপ্রপ: অফসেটের ক্ষেত্রে গ্রেডিয়েন্টের জন্য একটি 1D টেনসর ।
• Output reserve_space_3: অব্যবহৃত স্থানধারক FusedBatchNorm- এ গড় ইনপুটের সাথে মেলে।
• Output রিজার্ভ_স্পেস_4: অব্যবহৃত স্থানধারক FusedBatchNorm- এ ভেরিয়েন্স ইনপুটের সাথে মেলে।

পাবলিক বৈশিষ্ট্য

::tensorflow::Output offset_backprop

Operation operation

::tensorflow::Output reserve_space_3

::tensorflow::Output reserve_space_4

::tensorflow::Output scale_backprop

::tensorflow::Output x_backprop

 FusedBatchNormGrad(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input y_backprop,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input scale,
  ::tensorflow::Input reserve_space_1,
  ::tensorflow::Input reserve_space_2
)

 FusedBatchNormGrad(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input y_backprop,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input scale,
  ::tensorflow::Input reserve_space_1,
  ::tensorflow::Input reserve_space_2,
  const FusedBatchNormGrad::Attrs & attrs
)

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Attrs Epsilon(
  float x
)

Attrs IsTraining(
  bool x
)