dòng chảy căng:: ôi:: Hợp nhấtBatchNormV3

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
• x: Tensor 4D cho dữ liệu đầu vào.
• tỷ lệ: Tenor 1D cho hệ số tỷ lệ, để chia tỷ lệ x chuẩn hóa.
• offset: Tenor 1D để bù, để chuyển sang x chuẩn hóa.
• có nghĩa là: Một Tenor 1D cho giá trị trung bình của dân số. Chỉ được sử dụng để suy luận; phải trống để đào tạo.
• phương sai: Tenor 1D cho phương sai tổng thể. Chỉ được sử dụng để suy luận; phải trống để đào tạo.

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 x và y. "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 y: Tensor 4D cho dữ liệu đầu ra.
• Lô_mean Output : Tensor 1D cho giá trị trung bình lô được tính toán, được TensorFlow sử dụng để tính giá trị trung bình đang chạy.
• batch_variance Output : Tensor 1D cho phương sai lô được tính toán, được TensorFlow sử dụng để tính toán phương sai đang chạy.
• Dự trữ_space_1 Output : Tenor 1D cho giá trị trung bình lô được tính toán, sẽ được sử dụng lại trong tính toán độ dốc.
• Dự trữ_space_2 Output : Tenor 1D cho phương sai lô được tính toán (phương sai đảo ngược trong trường hợp cuDNN), được sử dụng lại trong tính toán độ dốc.
• Dự trữ_space_3 Output : Tenor 1D cho một số kết quả trung gian, được sử dụng lại trong tính toán độ dốc để có hiệu quả tốt hơn.

Thuộc tính công khai

::tensorflow::Output batch_mean

::tensorflow::Output batch_variance

Operation operation

::tensorflow::Output reserve_space_1

::tensorflow::Output reserve_space_2

::tensorflow::Output reserve_space_3

::tensorflow::Output y

 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
)

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Attrs Epsilon(
  float x
)

Attrs ExponentialAvgFactor(
  float x
)

Attrs IsTraining(
  bool x
)