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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.
• scale: Un tensor 1D para el 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 usa solo para inferencia; debe estar vacío para el entrenamiento.
• varianza: Un tensor 1D para la varianza de la población. Se usa solo para inferencia; debe estar vacío para el entrenamiento.

Atributos opcionales (consulte Attrs ):

• épsilon: Un pequeño número flotante agregado a la varianza de x.
• data_format: el formato de datos para xey. O "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 calculada del lote, que TensorFlow usará para calcular la media móvil.
• Output batch_variance: un tensor 1D para la variación del lote calculada, que TensorFlow usará para calcular la variación en ejecución.
• Output reserve_space_1: Un tensor 1D para la media calculada del lote, 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 cuDNN), que se reutilizará en el cálculo del gradiente.

Atributos públicos

::tensorflow::Output batch_mean

::tensorflow::Output batch_variance

Operation operation

::tensorflow::Output reserve_space_1

::tensorflow::Output reserve_space_2

::tensorflow::Output y

 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
)

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Attrs Epsilon(
  float x
)

Attrs IsTraining(
  bool x
)