flujo tensor:: operaciones:: QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization
#include <nn_ops.h>
Normalización de lotes cuantificados.
Resumen
Esta operación está obsoleta y se eliminará en el futuro. Prefiere tf.nn.batch_normalization
.
Argumentos:
- alcance: un objeto de alcance
- t: Un tensor de entrada 4D.
- t_min: el valor representado por la entrada cuantificada más baja.
- t_max: el valor representado por la entrada cuantificada más alta.
- m: un tensor medio 1D con un tamaño que coincide con la última dimensión de t. Este es el primer resultado de tf.nn.moments, o una media móvil guardada del mismo.
- m_min: el valor representado por la media cuantificada más baja.
- m_max: el valor representado por la media cuantificada más alta.
- v: Un tensor de varianza 1D con un tamaño que coincide con la última dimensión de t. Este es el segundo resultado de tf.nn.moments, o una media móvil guardada del mismo.
- v_min: el valor representado por la varianza cuantificada más baja.
- v_max: el valor representado por la varianza cuantificada más alta.
- beta: Un tensor beta 1D con un tamaño que coincide con la última dimensión de t. Un desplazamiento que se agregará al tensor normalizado.
- beta_min: el valor representado por el desplazamiento cuantificado más bajo.
- beta_max: el valor representado por el desplazamiento cuantificado más alto.
- gamma: un tensor gamma 1D con un tamaño que coincide con la última dimensión de t. Si "scale_after_normalization" es verdadero, este tensor se multiplicará por el tensor normalizado.
- gamma_min: el valor representado por la gamma cuantificada más baja.
- gamma_max: el valor representado por la gamma cuantificada más alta.
- variance_epsilon: un pequeño número flotante para evitar dividir por 0.
- scale_after_normalization: un bool que indica si el tensor resultante debe multiplicarse por gamma.
Devoluciones:
Constructores y destructores | |
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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) |
Atributos públicos | |
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operation | |
result | |
result_max | |
result_min |
Atributos públicos
operación
Operation operation
resultado
::tensorflow::Output result
resultado_max
::tensorflow::Output result_max
resultado_min
::tensorflow::Output result_min
Funciones públicas
QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization
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 )