テンソルフロー::作戦:: FusedBatchNormGradV3

バッチ正規化のための勾配。

まとめ

4D Tensor のサイズは「NHWC」または「NCHW」のいずれかによって定義されることに注意してください。 1D テンソルのサイズは、4D テンソルの次元 C と一致します。

引数:

• スコープ:スコープオブジェクト
• y_backprop: y に関する勾配の 4Dテンソル。
• x: 入力データの 4Dテンソル。
• scale: 正規化された x をスケーリングするためのスケーリング係数の 1Dテンソル。
• reserve_space_1: is_training が True の場合、計算されたバッチの 1Dテンソルは勾配計算で再利用されることを意味します。 is_training が False の場合、母集団平均の 1Dテンソルは1 次と 2 次の両方の勾配計算で再利用されます。
• reserve_space_2: is_training が True の場合、勾配計算で再利用される計算されたバッチ分散 (cuDNN の場合は逆分散) の 1Dテンソル。 is_training が False の場合、母分散の 1Dテンソルは1 次と 2 次の両方の勾配計算で再利用されます。
• reserve_space_3: is_training が True の場合、勾配計算で再利用されるいくつかの中間結果の 1Dテンソル。 is_training が False の場合、ダミーの空のTensorが作成されます。

オプションの属性 ( Attrsを参照):

• epsilon: x の分散に加算される小さな浮動小数点数。
• data_format: y_backprop、x、x_backprop のデータ形式。 「NHWC」（デフォルト）または「NCHW」のいずれか。
• is_training: 操作がトレーニング (デフォルト) または推論のためであることを示すブール値。

戻り値:

• Output x_backprop: x に関する勾配の 4Dテンソル。
• Output scale_backprop: スケールに関する勾配の 1Dテンソル。
• Output offset_backprop: オフセットに関する勾配の 1Dテンソル。
• Output reserve_space_4: FusedBatchNormの平均入力と一致する未使用のプレースホルダー。
• Output reserve_space_5: FusedBatchNormの分散入力と一致する未使用のプレースホルダー。

パブリック属性

::tensorflow::Output offset_backprop

Operation operation

::tensorflow::Output reserve_space_4

::tensorflow::Output reserve_space_5

::tensorflow::Output scale_backprop

::tensorflow::Output x_backprop

 FusedBatchNormGradV3(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input y_backprop,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input scale,
  ::tensorflow::Input reserve_space_1,
  ::tensorflow::Input reserve_space_2,
  ::tensorflow::Input reserve_space_3
)

 FusedBatchNormGradV3(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input y_backprop,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input scale,
  ::tensorflow::Input reserve_space_1,
  ::tensorflow::Input reserve_space_2,
  ::tensorflow::Input reserve_space_3,
  const FusedBatchNormGradV3::Attrs & attrs
)

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Attrs Epsilon(
  float x
)

Attrs IsTraining(
  bool x
)