aliran tensor:: operasi:: FusedBatchNormV3

#include <nn_ops.h>

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
  • x: Tensor 4D untuk memasukkan data.
  • skala: Tensor 1D untuk faktor penskalaan, untuk menskalakan x yang dinormalisasi.
  • offset: Tensor 1D untuk offset, untuk bergeser ke x yang dinormalisasi.
  • mean: Tensor 1D untuk mean populasi. Digunakan untuk inferensi saja; harus kosong untuk pelatihan.
  • varians: Tensor 1D untuk varians populasi. Digunakan untuk inferensi saja; harus kosong untuk pelatihan.

Atribut opsional (lihat Attrs ):

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

Pengembalian:

  • Output y: Tensor 4D untuk data keluaran.
  • Output batch_mean: Tensor 1D untuk mean batch yang dihitung, yang akan digunakan oleh TensorFlow untuk menghitung mean yang berjalan.
  • Output batch_variance: Tensor 1D untuk varians batch yang dihitung, yang akan digunakan oleh TensorFlow untuk menghitung varians yang berjalan.
  • Output Reserve_space_1: Tensor 1D untuk rata-rata batch yang dihitung, untuk digunakan kembali dalam komputasi gradien.
  • Output Reserve_space_2: Tensor 1D untuk varians batch yang dihitung (varians terbalik dalam kasus cuDNN), untuk digunakan kembali dalam komputasi gradien.
  • Output Reserve_space_3: Tensor 1D untuk beberapa hasil antara, untuk digunakan kembali dalam komputasi gradien untuk efisiensi yang lebih baik.

Konstruktor dan Destruktor

FusedBatchNormV3 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input x, :: tensorflow::Input scale, :: tensorflow::Input offset, :: tensorflow::Input mean, :: tensorflow::Input variance)
FusedBatchNormV3 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input x, :: tensorflow::Input scale, :: tensorflow::Input offset, :: tensorflow::Input mean, :: tensorflow::Input variance, const FusedBatchNormV3::Attrs & attrs)

Atribut publik

batch_mean
batch_variance
operation
reserve_space_1
reserve_space_2
reserve_space_3
y

Fungsi statis publik

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

Struktur

tensorflow:: ops:: FusedBatchNormV3:: Attrs

Penyetel atribut opsional untuk FusedBatchNormV3 .

Atribut publik

batch_berarti 

::tensorflow::Output batch_mean

batch_variance 

::tensorflow::Output batch_variance

operasi 

Operation operation

cadangan_spasi_1 

::tensorflow::Output reserve_space_1

cadangan_spasi_2 

::tensorflow::Output reserve_space_2

cadangan_spasi_3 

::tensorflow::Output reserve_space_3

kamu 

::tensorflow::Output y

Fungsi publik

FusedBatchNormV3 

 FusedBatchNormV3(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input scale,
  ::tensorflow::Input offset,
  ::tensorflow::Input mean,
  ::tensorflow::Input variance
)

FusedBatchNormV3 

 FusedBatchNormV3(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input scale,
  ::tensorflow::Input offset,
  ::tensorflow::Input mean,
  ::tensorflow::Input variance,
  const FusedBatchNormV3::Attrs & attrs
)

Fungsi statis publik

Format Data 

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

epsilon 

Attrs Epsilon(
  float x
)

Faktor Rata-Rata Eksponensial 

Attrs ExponentialAvgFactor(
  float x
)

Adalah Pelatihan

Attrs IsTraining(
  bool x
)