flujo tensor:: operaciones:: FusionadoBatchNormV2

#include <nn_ops.h>

Normalización por lotes.

Resumen

Tenga en cuenta que el tamaño de los tensores 4D está definido por "NHWC" o "NCHW". El tamaño de los tensores 1D coincide con la dimensión C de los tensores 4D.

Argumentos:

  • alcance: un objeto de alcance
  • x: Un tensor 4D para datos de entrada.
  • escala: Un tensor 1D para factor de escala, para escalar la x normalizada.
  • desplazamiento: un tensor 1D para desplazamiento, para cambiar a la x normalizada.
  • media: un tensor 1D para la media poblacional. Se utiliza únicamente para inferencias; debe estar vacío para el entrenamiento.
  • varianza: Un tensor 1D para la varianza de la población. Se utiliza únicamente para inferencias; debe estar vacío para el entrenamiento.

Atributos opcionales (ver Attrs ):

  • épsilon: un pequeño número flotante agregado a la varianza de x.
  • data_format: el formato de datos para x e y. Ya sea "NHWC" (predeterminado) o "NCHW".
  • is_training: un valor bool para indicar que la operación es para entrenamiento (predeterminado) o inferencia.

Devoluciones:

  • Output y: un tensor 4D para datos de salida.
  • Output batch_mean: un tensor 1D para la media por lotes calculada, que TensorFlow utilizará para calcular la media en ejecución.
  • Varianza_por Output : un tensor 1D para la varianza del lote calculada, que TensorFlow utilizará para calcular la varianza en ejecución.
  • Output reserve_space_1: un tensor 1D para la media del lote calculada, que se reutilizará en el cálculo del gradiente.
  • Output reserve_space_2: un tensor 1D para la varianza del lote calculada (varianza invertida en el caso de cuDNN), que se reutilizará en el cálculo del gradiente.

Constructores y destructores

FusedBatchNormV2 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input x, :: tensorflow::Input scale, :: tensorflow::Input offset, :: tensorflow::Input mean, :: tensorflow::Input variance)
FusedBatchNormV2 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input x, :: tensorflow::Input scale, :: tensorflow::Input offset, :: tensorflow::Input mean, :: tensorflow::Input variance, const FusedBatchNormV2::Attrs & attrs)

Atributos públicos

batch_mean
batch_variance
operation
reserve_space_1
reserve_space_2
y

Funciones estáticas públicas

DataFormat (StringPiece x)
Epsilon (float x)
IsTraining (bool x)

estructuras

tensorflow:: operaciones:: FusedBatchNormV2:: Atributos

Configuradores de atributos opcionales para FusedBatchNormV2 .

Atributos públicos

media_lote 

::tensorflow::Output batch_mean

variación_por lotes 

::tensorflow::Output batch_variance

operación 

Operation operation

reserva_espacio_1 

::tensorflow::Output reserve_space_1

reserva_espacio_2 

::tensorflow::Output reserve_space_2

y 

::tensorflow::Output y

Funciones públicas

FusionadoBatchNormV2 

 FusedBatchNormV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input scale,
  ::tensorflow::Input offset,
  ::tensorflow::Input mean,
  ::tensorflow::Input variance
)

FusionadoBatchNormV2 

 FusedBatchNormV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input scale,
  ::tensorflow::Input offset,
  ::tensorflow::Input mean,
  ::tensorflow::Input variance,
  const FusedBatchNormV2::Attrs & attrs
)

Funciones estáticas públicas

formato de datos 

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Épsilon 

Attrs Epsilon(
  float x
)

esentrenamiento 

Attrs IsTraining(
  bool x
)