dòng chảy căng:: ôi:: Hợp nhấtBatchNormGradV2

Độ dốc để chuẩn hóa hàng loạt.

Bản tóm tắt

Lưu ý rằng kích thước của Tensor 4D được xác định bởi "NHWC" hoặc "NCHW". Kích thước của Tensor 1D phù hợp với kích thước C của Tensor 4D.

Lập luận:

• phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
• y_backprop: Tensor 4D cho gradient đối với y.
• x: Tensor 4D cho dữ liệu đầu vào.
• tỷ lệ: Tenor 1D cho hệ số tỷ lệ, để chia tỷ lệ x chuẩn hóa.
• dự trữ_space_1: Khi is_training là True, Tenor 1D cho lô được tính toán có nghĩa là sẽ được sử dụng lại trong tính toán độ dốc. Khi is_training là Sai, Tensor 1D cho tập hợp sẽ được sử dụng lại trong cả tính toán gradient bậc 1 và bậc 2.
• dự trữ_space_2: Khi is_training là True, Tenor 1D cho phương sai lô được tính toán (phương sai đảo ngược trong trường hợp cuDNN) sẽ được sử dụng lại trong tính toán độ dốc. Khi is_training là Sai, Tenor 1D cho phương sai tổng thể sẽ được sử dụng lại trong cả tính toán gradient bậc 1 và bậc 2.

Thuộc tính tùy chọn (xem Attrs ):

• epsilon: Một số float nhỏ được thêm vào phương sai của x.
• data_format: Định dạng dữ liệu cho y_backprop, x, x_backprop. "NHWC" (mặc định) hoặc "NCHW".
• is_training: Giá trị bool để biểu thị thao tác là dành cho đào tạo (mặc định) hoặc suy luận.

Trả về:

• Output x_backprop: Tensor 4D cho gradient đối với x.
• Output rascale_backprop: Tensor 1D cho độ dốc tương ứng với tỷ lệ.
• Output offset_backprop: Tensor 1D cho gradient tương ứng với offset.
• Dự trữ_space_3 Output : Trình giữ chỗ không được sử dụng để khớp với đầu vào trung bình trong FusedBatchNorm .
• Dự trữ_space_4 Output : Trình giữ chỗ không được sử dụng để khớp với đầu vào phương sai trong FusedBatchNorm .

Thuộc tính công khai

::tensorflow::Output offset_backprop

Operation operation

::tensorflow::Output reserve_space_3

::tensorflow::Output reserve_space_4

::tensorflow::Output scale_backprop

::tensorflow::Output x_backprop

 FusedBatchNormGradV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input y_backprop,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input scale,
  ::tensorflow::Input reserve_space_1,
  ::tensorflow::Input reserve_space_2
)

 FusedBatchNormGradV2(
  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 FusedBatchNormGradV2::Attrs & attrs
)

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Attrs Epsilon(
  float x
)

Attrs IsTraining(
  bool x
)