dòng chảy căng:: ôi:: Lượng tử hóaBatchNormWithGlobalNormalization

Chuẩn hóa hàng loạt lượng tử hóa.

Bản tóm tắt

Op này không được dùng nữa và sẽ bị xóa trong tương lai. Thích tf.nn.batch_normalization hơn.

Lập luận:

• phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
• t: Một Tenor đầu vào 4D.
• t_min: Giá trị được biểu thị bằng đầu vào lượng tử hóa thấp nhất.
• t_max: Giá trị được biểu thị bằng đầu vào lượng tử hóa cao nhất.
• m: Tensor trung bình 1D có kích thước khớp với chiều cuối cùng của t. Đây là kết quả đầu ra đầu tiên từ tf.nn.moments hoặc đường trung bình động đã lưu của nó.
• m_min: Giá trị được biểu thị bằng giá trị trung bình lượng tử hóa thấp nhất.
• m_max: Giá trị được biểu thị bằng giá trị trung bình lượng tử hóa cao nhất.
• v: Tensor phương sai 1D có kích thước phù hợp với chiều cuối cùng của t. Đây là kết quả đầu ra thứ hai từ tf.nn.moments hoặc đường trung bình động đã lưu của nó.
• v_min: Giá trị được biểu thị bằng phương sai lượng tử hóa thấp nhất.
• v_max: Giá trị được biểu thị bằng phương sai lượng tử hóa cao nhất.
• beta: Tensor beta 1D có kích thước khớp với kích thước cuối cùng của t. Một phần bù được thêm vào tensor chuẩn hóa.
• beta_min: Giá trị được biểu thị bằng độ lệch lượng tử hóa thấp nhất.
• beta_max: Giá trị được biểu thị bằng độ lệch lượng tử hóa cao nhất.
• gamma: Tensor gamma 1D có kích thước khớp với chiều cuối cùng của t. Nếu "scale_after_normalization" là đúng, tensor này sẽ được nhân với tensor chuẩn hóa.
• gamma_min: Giá trị được biểu thị bằng gamma lượng tử hóa thấp nhất.
• gamma_max: Giá trị được biểu thị bằng gamma lượng tử hóa cao nhất.
• phương sai_epsilon: Một số float nhỏ để tránh chia cho 0.
• scale_after_normalization: Một bool cho biết liệu tenxơ thu được có cần được nhân với gamma hay không.

Trả về:

• Kết quả Output
• Kết quả Output ra_min
• Output ra_max

Thuộc tính công khai

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
)