tensoreflusso:: ops:: FusedBatchNormV3

#include <nn_ops.h>

Normalizzazione batch.

Riepilogo

Si noti che la dimensione dei tensori 4D è definita da "NHWC" o "NCHW". La dimensione dei tensori 1D corrisponde alla dimensione C dei tensori 4D.

Argomenti:

  • scope: un oggetto Scope
  • x: un tensore 4D per i dati di input.
  • scala: un tensore 1D per il fattore di scala, per scalare la x normalizzata.
  • offset: un tensore 1D per l'offset, per passare alla x normalizzata.
  • media: un tensore 1D per la media della popolazione. Utilizzato solo per inferenza; deve essere vuoto per l'addestramento.
  • varianza: un tensore 1D per la varianza della popolazione. Utilizzato solo per inferenza; deve essere vuoto per l'addestramento.

Attributi facoltativi (vedi Attrs ):

  • epsilon: un piccolo numero float aggiunto alla varianza di x.
  • data_format: il formato dei dati per x e y. O "NHWC" (predefinito) o "NCHW".
  • is_training: un valore bool per indicare che l'operazione è per l'addestramento (impostazione predefinita) o l'inferenza.

Resi:

  • Output y: un tensore 4D per i dati di output.
  • Output batch_mean: un tensore 1D per la media batch calcolata, che deve essere utilizzato da TensorFlow per calcolare la media corrente.
  • Output batch_variance: un tensore 1D per la varianza batch calcolata, che deve essere utilizzato da TensorFlow per calcolare la varianza in esecuzione.
  • Output Reserve_space_1: un tensore 1D per la media batch calcolata, da riutilizzare nel calcolo del gradiente.
  • Output Reserve_space_2: un tensore 1D per la varianza batch calcolata (varianza invertita nel caso cuDNN), da riutilizzare nel calcolo del gradiente.
  • Output Reserve_space_3: un tensore 1D per alcuni risultati intermedi, da riutilizzare nel calcolo del gradiente per una migliore efficienza.

Costruttori e distruttori

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)

Attributi pubblici

batch_mean
batch_variance
operation
reserve_space_1
reserve_space_2
reserve_space_3
y

Funzioni pubbliche statiche

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

Strutture

tensorflow:: ops:: FusedBatchNormV3:: Attrs

Setter di attributi facoltativi per FusedBatchNormV3 .

Attributi pubblici

batch_media 

::tensorflow::Output batch_mean

batch_varianza 

::tensorflow::Output batch_variance

operazione 

Operation operation

riserva_spazio_1 

::tensorflow::Output reserve_space_1

riserva_spazio_2 

::tensorflow::Output reserve_space_2

riserva_spazio_3 

::tensorflow::Output reserve_space_3

sì 

::tensorflow::Output y

Funzioni pubbliche

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
)

Funzioni pubbliche statiche

Formato dati 

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Epsilon 

Attrs Epsilon(
  float x
)

Fattore Avg esponenziale 

Attrs ExponentialAvgFactor(
  float x
)

È Formazione

Attrs IsTraining(
  bool x
)