tensoreflusso:: ops:: QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization

Normalizzazione batch quantizzata.

Riepilogo

Questa operazione è deprecata e verrà rimossa in futuro. Preferisco tf.nn.batch_normalization .

Argomenti:

• scope: un oggetto Scope
• t: Un tensore di ingresso 4D.
• t_min: il valore rappresentato dall'input quantizzato più basso.
• t_max: il valore rappresentato dall'ingresso 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.
• m_min: il valore rappresentato dalla media quantizzata più bassa.
• m_max: 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.
• v_min: il valore rappresentato dalla varianza quantizzata più bassa.
• v_max: 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.
• beta_min: il valore rappresentato dall'offset quantizzato più basso.
• beta_max: 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.
• gamma_min: il valore rappresentato dalla gamma quantizzata più bassa.
• gamma_max: il valore rappresentato dalla gamma quantizzata più alta.
• variance_epsilon: un piccolo numero float per evitare la divisione per 0.
• scale_after_normalization: un valore booleano che indica se il tensore risultante deve essere moltiplicato per gamma.

Resi:

• Risultato Output
• Risultato Output
• Risultato Output

Attributi pubblici

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
)