BatchNormWithGlobalNormalization

الفئة النهائية العامة BatchNormWithGlobalNormalization

التطبيع دفعة.

تم إهمال هذا المرجع. تفضل tf.nn.batch_normalization .

خيط OP_NAME اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي

الإخراج <T>	كإخراج () إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
ثابت <T يمتد TType > BatchNormWithGlobalNormalization <T>	إنشاء ( نطاق النطاق ، المعامل <T> t، المعامل <T> m، المعامل <T> v، المعامل <T> بيتا، المعامل <T> جاما، التباين العائم إبسيلون، المقياس المنطقي بعد التطبيع) طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية BatchNormWithGlobalNormalization جديدة.
الإخراج <T>	نتيجة ()

منطقية نهائية	يساوي (كائن كائن)
كثافة العمليات النهائية	رمز التجزئة ()
عملية	المرجع () قم بإرجاع وحدة الحساب هذه `Operation` واحدة.
السلسلة النهائية	إلى سلسلة ()

من فئة java.lang.Object

من الواجهة org.tensorflow.op.Op

بيئة التنفيذ المجردة	بيئى () قم بإرجاع بيئة التنفيذ التي تم إنشاء هذه العملية فيها.
عملية مجردة	المرجع () قم بإرجاع وحدة الحساب هذه `Operation` واحدة.

إخراج مجردة <T>	كإخراج () إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
مجردة T	الموتر () إرجاع الموتر في هذا المعامل.
الشكل المجرد	شكل () تُرجع الشكل (ربما المعروف جزئيًا) للموتر المشار إليه في `Output` هذا المعامل.
فئة مجردة<T>	يكتب () إرجاع نوع الموتر لهذا المعامل

كثافة العمليات مجردة	رتبة ()
الشكل المجرد	شكل ()
مجردة طويلة	مقاس () يحسب ويعيد الحجم الإجمالي لهذه الحاوية بعدد القيم.

الثوابت

اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي

القيمة الثابتة: "BatchNormWithGlobalNormalization"

إرجاع المقبض الرمزي للموتر.

المدخلات إلى عمليات TensorFlow هي مخرجات عملية TensorFlow أخرى. يتم استخدام هذه الطريقة للحصول على مقبض رمزي يمثل حساب الإدخال.

طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية BatchNormWithGlobalNormalization جديدة.

نِطَاق	النطاق الحالي
ر	موتر الإدخال 4D.
م	موتر متوسط 1D بحجم يطابق البعد الأخير لـ t. هذا هو الناتج الأول من tf.nn.moments، أو المتوسط المتحرك المحفوظ منه.
الخامس	موتر تباين أحادي الأبعاد بحجم يطابق البعد الأخير لـ t. هذا هو الناتج الثاني من tf.nn.moments، أو المتوسط المتحرك المحفوظ منه.
بيتا	موتر بيتا 1D بحجم يطابق البعد الأخير لـ t. إزاحة ليتم إضافتها إلى الموتر الطبيعي.
غاما	موتر جاما أحادي الأبعاد بحجم يطابق البعد الأخير لـ t. إذا كان "scale_after_normalization" صحيحًا، فسيتم ضرب هذا الموتر مع الموتر الذي تمت تسويته.
varianceEpsilon	رقم عائم صغير لتجنب القسمة على 0.
ScaleAfterNormalization	منطقي يشير إلى ما إذا كان الموتر الناتج يحتاج إلى الضرب بجاما.