টেনসরফ্লো :: অপস:: কোয়ান্টাইজড ব্যাচনর্ম উইথ গ্লোবাল নরমালাইজেশন

কোয়ান্টাইজড ব্যাচ স্বাভাবিককরণ।

সারাংশ

এই অপশনটি বাতিল করা হয়েছে এবং ভবিষ্যতে সরানো হবে৷ tf.nn.batch_normalization পছন্দ করুন।

যুক্তি:

• স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
• t: একটি 4D ইনপুট টেনসর ।
• t_min: সর্বনিম্ন পরিমাপযুক্ত ইনপুট দ্বারা উপস্থাপিত মান।
• t_max: সর্বোচ্চ পরিমাপযুক্ত ইনপুট দ্বারা উপস্থাপিত মান।
• m: একটি 1D মানে টেনসর যার আকার t এর শেষ মাত্রার সাথে মেলে। এটি tf.nn.moments থেকে প্রথম আউটপুট, বা এর একটি সংরক্ষিত চলমান গড়।
• m_min: সর্বনিম্ন কোয়ান্টাইজড গড় দ্বারা উপস্থাপিত মান।
• m_max: সর্বোচ্চ পরিমাপকৃত গড় দ্বারা উপস্থাপিত মান।
• v: একটি 1D ভ্যারিয়েন্স টেনসর যার আকার t এর শেষ মাত্রার সাথে মেলে। এটি tf.nn.moments থেকে দ্বিতীয় আউটপুট, বা এর একটি সংরক্ষিত চলমান গড়।
• v_min: সর্বনিম্ন কোয়ান্টাইজড ভ্যারিয়েন্স দ্বারা উপস্থাপিত মান।
• v_max: সর্বোচ্চ পরিমাপযুক্ত প্রকরণ দ্বারা উপস্থাপিত মান।
• বিটা: একটি 1D বিটা টেনসর যার আকার t এর শেষ মাত্রার সাথে মেলে। স্বাভাবিকীকৃত টেনসরে একটি অফসেট যোগ করতে হবে।
• beta_min: সর্বনিম্ন কোয়ান্টাইজড অফসেট দ্বারা উপস্থাপিত মান।
• beta_max: সর্বোচ্চ কোয়ান্টাইজড অফসেট দ্বারা উপস্থাপিত মান।
• গামা: একটি 1D গামা টেনসর যার আকার t এর শেষ মাত্রার সাথে মিলে যায়। যদি "scale_after_normalization" সত্য হয়, তাহলে এই টেনসরটিকে স্বাভাবিক করা টেনসরের সাথে গুণ করা হবে।
• gamma_min: সর্বনিম্ন কোয়ান্টাইজড গামা দ্বারা উপস্থাপিত মান।
• gamma_max: সর্বোচ্চ পরিমাপযুক্ত গামা দ্বারা উপস্থাপিত মান।
• variance_epsilon: একটি ছোট ফ্লোট সংখ্যা যাতে 0 দ্বারা ভাগ না হয়।
• স্কেল_আফটার_নরমালাইজেশন: একটি বুল নির্দেশ করে যে ফলাফলপ্রাপ্ত টেনসরকে গামার সাথে গুণ করা দরকার কিনা।

রিটার্ন:

• Output ফলাফল
• Output ফলাফল_মিন
• Output ফলাফল_ সর্বোচ্চ

পাবলিক বৈশিষ্ট্য

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
)