tensoreflusso:: ops:: FusedBatchNormGradV2

Gradiente per la 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
• y_backprop: un tensore 4D per il gradiente rispetto a y.
• x: un tensore 4D per i dati di input.
• scala: un tensore 1D per il fattore di scala, per scalare la x normalizzata.
• Reserve_space_1: quando is_training è True, un tensore 1D per il batch calcolato significa essere riutilizzato nel calcolo del gradiente. Quando is_training è False, un tensore 1D per la popolazione significa che deve essere riutilizzato sia nel calcolo del gradiente di 1° che di 2° ordine.
• Reserve_space_2: quando is_training è True, un tensore 1D per la varianza batch calcolata (varianza invertita nel caso cuDNN) da riutilizzare nel calcolo del gradiente. Quando is_training è False, un tensore 1D per la varianza della popolazione da riutilizzare sia nel calcolo del gradiente di 1° che di 2° ordine.

Attributi facoltativi (vedi Attrs ):

• epsilon: un piccolo numero float aggiunto alla varianza di x.
• data_format: il formato dei dati per y_backprop, x, x_backprop. 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 x_backprop: un tensore 4D per il gradiente rispetto a x.
• Output scale_backprop: un tensore 1D per il gradiente rispetto alla scala.
• Output offset_backprop: un tensore 1D per il gradiente rispetto all'offset.
• Output Reserve_space_3: segnaposto non utilizzato per corrispondere all'input medio in FusedBatchNorm .
• Output Reserve_space_4: segnaposto non utilizzato per corrispondere all'input della varianza in FusedBatchNorm .

Attributi pubblici

::tensorflow::Output offset_backprop

Operation operation

::tensorflow::Output reserve_space_3

::tensorflow::Output reserve_space_4

::tensorflow::Output scale_backprop

::tensorflow::Output x_backprop

 FusedBatchNormGradV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input y_backprop,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input scale,
  ::tensorflow::Input reserve_space_1,
  ::tensorflow::Input reserve_space_2
)

 FusedBatchNormGradV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input y_backprop,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input scale,
  ::tensorflow::Input reserve_space_1,
  ::tensorflow::Input reserve_space_2,
  const FusedBatchNormGradV2::Attrs & attrs
)

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Attrs Epsilon(
  float x
)

Attrs IsTraining(
  bool x
)