tensorflow :: ops :: FusedBatchNormGrad

Gradiente para normalização de lote.

Resumo

Observe que o tamanho dos tensores 4D é definido por "NHWC" ou "NCHW". O tamanho dos tensores 1D corresponde à dimensão C dos tensores 4D.

Argumentos:

• escopo: um objeto Scope
• y_backprop: Um tensor 4D para o gradiente em relação a y.
• x: um tensor 4D para dados de entrada.
• escala: Um tensor 1D para fator de escala, para dimensionar o x normalizado.
• reserve_space_1: quando is_training for True, um tensor 1D para o lote calculado deve ser reutilizado na computação de gradiente. Quando is_training é False, um tensor 1D para a população significa que deve ser reutilizado no cálculo do gradiente de 1ª e 2ª ordem.
• reserve_space_2: quando is_training for True, um tensor 1D para a variância calculada do lote (variância invertida no caso cuDNN) para ser reutilizado no cálculo do gradiente Quando is_training for False, um tensor 1D para a variância da população a ser reutilizado no cálculo do gradiente de 1ª e 2ª ordem.

Atributos opcionais (consulte Attrs ):

• epsilon: Um pequeno número flutuante adicionado à variância de x.
• data_format: o formato de dados para y_backprop, x, x_backprop. "NHWC" (padrão) ou "NCHW".
• is_training: um valor booleano para indicar que a operação é para treinamento (padrão) ou inferência.

Retorna:

• Output x_backprop: Um tensor 4D para o gradiente em relação a x.
• Output scale_backprop: Um tensor 1D para o gradiente em relação à escala.
• Output offset_backprop: Um tensor 1D para o gradiente em relação ao deslocamento.
• Output reserve_space_3: espaço reservado não usado para corresponder à entrada média em FusedBatchNorm .
• Output reserve_space_4: espaço reservado não usado para corresponder à entrada de variação em FusedBatchNorm .

Atributos públicos

::tensorflow::Output offset_backprop

Operation operation

::tensorflow::Output reserve_space_3

::tensorflow::Output reserve_space_4

::tensorflow::Output scale_backprop

::tensorflow::Output x_backprop

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

 FusedBatchNormGrad(
  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 FusedBatchNormGrad::Attrs & attrs
)

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Attrs Epsilon(
  float x
)

Attrs IsTraining(
  bool x
)