aliran tensor:: operasi:: FusedBatchNormGrad

Gradien untuk normalisasi batch.

Ringkasan

Perhatikan bahwa ukuran Tensor 4D ditentukan oleh "NHWC" atau "NCHW". Ukuran Tensor 1D cocok dengan dimensi C Tensor 4D.

Argumen:

• ruang lingkup: Objek Lingkup
• y_backprop: Tensor 4D untuk gradien terhadap y.
• x: Tensor 4D untuk memasukkan data.
• skala: Tensor 1D untuk faktor penskalaan, untuk menskalakan x yang dinormalisasi.
• Reserve_space_1: Jika is_training bernilai True, Tensor 1D untuk batch yang dihitung berarti digunakan kembali dalam komputasi gradien. Jika is_training bernilai False, Tensor 1D untuk populasi akan digunakan kembali dalam komputasi gradien orde 1 dan 2.
• Reserve_space_2: Jika is_training bernilai True, Tensor 1D untuk varians batch yang dihitung (varians terbalik dalam kasus cuDNN) akan digunakan kembali dalam komputasi gradien. Jika is_training bernilai False, Tensor 1D untuk varians populasi akan digunakan kembali dalam komputasi gradien orde 1 dan 2.

Atribut opsional (lihat Attrs ):

• epsilon : Bilangan float kecil yang ditambahkan ke varians x.
• data_format: Format data untuk y_backprop, x, x_backprop. Entah "NHWC" (default) atau "NCHW".
• is_training: Nilai bool untuk menunjukkan operasi tersebut untuk pelatihan (default) atau inferensi.

Pengembalian:

• Output x_backprop: Tensor 4D untuk gradien terhadap x.
• Output scale_backprop: Tensor 1D untuk gradien sehubungan dengan skala.
• Output offset_backprop: Tensor 1D untuk gradien sehubungan dengan offset.
• Output Reserve_space_3: Placeholder yang tidak digunakan untuk mencocokkan input rata-rata di FusedBatchNorm .
• Output Reserve_space_4: Placeholder yang tidak digunakan untuk mencocokkan input varians di FusedBatchNorm .

Atribut publik

::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
)