เทนเซอร์โฟลว์:: ปฏิบัติการ:: QuantizedBatchNorm พร้อมการปรับให้เป็นมาตรฐานสากล

การทำให้เป็นมาตรฐานแบบแบทช์เชิงปริมาณ

สรุป

op นี้เลิกใช้งานแล้วและจะถูกลบออกในอนาคต ชอบ tf.nn.batch_normalization

ข้อโต้แย้ง:

• ขอบเขต: วัตถุ ขอบเขต
• t: เทนเซอร์ อินพุต 4D
• t_min: ค่าที่แสดงโดยอินพุตที่มีปริมาณน้อยที่สุด
• t_max: ค่าที่แสดงโดยอินพุตที่มีปริมาณสูงสุด
• m: 1D หมายถึง เทนเซอร์ ที่มีขนาดตรงกับมิติสุดท้ายของ t นี่คือเอาต์พุตแรกจาก tf.nn.moments หรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่บันทึกไว้
• m_min: ค่าที่แสดงโดยค่าเฉลี่ยเชิงปริมาณต่ำสุด
• m_max: ค่าที่แสดงโดยค่าเฉลี่ยที่มีปริมาณสูงสุด
• v: เทนเซอร์ ความแปรปรวน 1 มิติที่มีขนาดตรงกับมิติสุดท้ายของ t นี่คือเอาต์พุตที่สองจาก tf.nn.moments หรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่บันทึกไว้
• v_min: ค่าที่แสดงด้วยความแปรปรวนเชิงปริมาณต่ำสุด
• v_max: ค่าที่แสดงด้วยความแปรปรวนเชิงปริมาณสูงสุด
• เบต้า: เทนเซอร์ เบต้า 1D ที่มีขนาดตรงกับมิติสุดท้ายของ t ออฟเซ็ตที่จะเพิ่มให้กับเทนเซอร์ที่ทำให้เป็นมาตรฐาน
• beta_min: ค่าที่แสดงโดยออฟเซ็ตเชิงปริมาณต่ำสุด
• beta_max: ค่าที่แสดงโดยออฟเซ็ตที่มีปริมาณสูงสุด
• แกมมา: แกมมาเทนเซอร์ 1 มิติที่มีขนาดตรงกับมิติสุดท้ายของ t หาก "scale_after_normalization" เป็นจริง เทนเซอร์นี้จะถูกคูณด้วยเทนเซอร์ที่ทำให้เป็นมาตรฐาน
• gamma_min: ค่าที่แสดงด้วยแกมมาที่มีปริมาณน้อยที่สุด
• gamma_max: ค่าที่แสดงด้วยแกมมาที่มีปริมาณสูงสุด
• variance_epsilon: ตัวเลขทศนิยมขนาดเล็กเพื่อหลีกเลี่ยงการหารด้วย 0
• scale_after_normalization: บูลที่ระบุว่าเทนเซอร์ผลลัพธ์จำเป็นต้องคูณด้วยแกมมาหรือไม่

ผลตอบแทน:

• ผลลัพธ์ Output
• Output _นาที
• Output _สูงสุด

คุณลักษณะสาธารณะ

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
)