टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: क्वांटाइज्डबैचनॉर्मविथग्लोबलनॉर्मलाइजेशन

परिमाणित बैच सामान्यीकरण।

सारांश

इस ऑप को बहिष्कृत कर दिया गया है और भविष्य में हटा दिया जाएगा। tf.nn.batch_normalization प्राथमिकता दें।

तर्क:

• स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• टी: एक 4डी इनपुट टेंसर ।
• t_min: न्यूनतम परिमाणित इनपुट द्वारा दर्शाया गया मान।
• t_max: उच्चतम परिमाणित इनपुट द्वारा दर्शाया गया मान।
• मी: एक 1डी माध्य टेन्सर जिसका आकार टी के अंतिम आयाम से मेल खाता है। यह tf.nn.moments या उसके सहेजे गए मूविंग एवरेज से पहला आउटपुट है।
• m_min: न्यूनतम परिमाणित माध्य द्वारा दर्शाया गया मान।
• m_max: उच्चतम परिमाणित माध्य द्वारा दर्शाया गया मान।
• v: टी के अंतिम आयाम से मेल खाने वाला एक 1डी वेरिएंस टेंसर । यह tf.nn.moments से दूसरा आउटपुट है, या उसका सहेजा गया मूविंग औसत है।
• v_min: न्यूनतम परिमाणित विचरण द्वारा दर्शाया गया मान।
• v_max: उच्चतम परिमाणित विचरण द्वारा दर्शाया गया मान।
• बीटा: एक 1डी बीटा टेंसर जिसका आकार टी के अंतिम आयाम से मेल खाता है। सामान्यीकृत टेंसर में जोड़ा जाने वाला एक ऑफसेट।
• बीटा_मिन: न्यूनतम मात्राबद्ध ऑफसेट द्वारा दर्शाया गया मान।
• बीटा_मैक्स: उच्चतम परिमाणित ऑफसेट द्वारा दर्शाया गया मान।
• गामा: एक 1डी गामा टेंसर जिसका आकार टी के अंतिम आयाम से मेल खाता है। यदि "स्केल_आफ्टर_नॉर्मलाइज़ेशन" सत्य है, तो इस टेंसर को सामान्यीकृत टेंसर से गुणा किया जाएगा।
• गामा_मिन: सबसे कम मात्रा वाले गामा द्वारा दर्शाया गया मान।
• गामा_मैक्स: उच्चतम परिमाणित गामा द्वारा दर्शाया गया मान।
• वेरिएंस_एप्सिलॉन: 0 से विभाजित होने से बचने के लिए एक छोटी फ्लोट संख्या।
• स्केल_आफ्टर_नॉर्मलाइजेशन: एक बूल यह दर्शाता है कि परिणामी टेंसर को गामा से गुणा करने की आवश्यकता है या नहीं।

रिटर्न:

• Output परिणाम
• Output परिणाम_मिनट
• Output परिणाम_अधिकतम

सार्वजनिक गुण

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
)