QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization public final class
Normalización cuantificada por lotes.
Esta operación está obsoleta y se eliminará en el futuro. Prefiero tf.nn.batch_normalization
.
Constantes
Cuerda | OP_NAME | El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow |
Métodos públicos
estática <U se extiende Ttype , T se extiende Ttype > QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization <U> | crear ( Alcance alcance, operando <T> t, operando < TFloat32 > tMin, operando < TFloat32 > tMax, operando <T> m, operando < TFloat32 > Mmin, operando < TFloat32 > Mmáx, operando <T> v, operando < TFloat32 > Vmin, operando < TFloat32 > Vmax, operando <T> beta, operando < TFloat32 > betaMin, operando < TFloat32 > Betamax, operando <T> gamma, operando < TFloat32 > gammaMin, operando < TFloat32 > gammaMax, Clase <U> outType , Float varnceEpsilon, Boolean scaleAfterNormalization) Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization. |
Salida <U> | resultar () |
Salida < TFloat32 > | resultMax () |
Salida < TFloat32 > | resultMin () |
Métodos heredados
Constantes
OP_NAME pública final static String
El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow
Valor constante: "QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization"
Métodos públicos
public static QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization <U> crear ( Alcance alcance, operando <T> t, operando < TFloat32 > tMin, operando < TFloat32 > tMax, operando <T> m, operando < TFloat32 > Mmin, operando < TFloat32 > Mmáx, operando <T > v, operando < TFloat32 > Vmin, operando < TFloat32 > Vmax, operando <T> beta, operando < TFloat32 > betaMin, operando < TFloat32 > Betamax, operando <T> gamma, operando < TFloat32 > gammaMin, operando < TFloat32 > gammaMax , Class <U> outType, Float varnceEpsilon, Boolean scaleAfterNormalization)
Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization.
Parámetros
alcance | alcance actual |
---|---|
t | Un tensor de entrada 4D. |
tMin | El valor representado por la entrada cuantificada más baja. |
tMax | El valor representado por la entrada cuantificada más alta. |
metro | Un tensor medio 1D con tamaño que coincide con la última dimensión de t. Esta es la primera salida de tf.nn.moments, o una media móvil guardada del mismo. |
mMin | El valor representado por la media cuantificada más baja. |
mMax | El valor representado por la media cuantificada más alta. |
v | Un tensor de varianza 1D con un tamaño que coincide con la última dimensión de t. Esta es la segunda salida de tf.nn.moments, o una media móvil guardada de la misma. |
vMin | El valor representado por la varianza cuantificada más baja. |
vMax | El valor representado por la varianza cuantificada más alta. |
beta | Un tensor beta 1D con un tamaño que coincide con la última dimensión de t. Un desplazamiento que se agregará al tensor normalizado. |
betaMin | El valor representado por el desplazamiento cuantificado más bajo. |
betaMax | El valor representado por el desplazamiento cuantificado más alto. |
gama | Un tensor gamma 1D con un tamaño que coincide con la última dimensión de t. Si "scale_after_normalization" es verdadero, este tensor se multiplicará por el tensor normalizado. |
gammaMin | El valor representado por la gamma cuantificada más baja. |
gammaMax | El valor representado por la gamma cuantificada más alta. |
varianzaEpsilon | Un número flotante pequeño para evitar dividir por 0. |
scaleAfterNormalization | Un bool que indica si el tensor resultante debe multiplicarse por gamma. |
Devoluciones
- una nueva instancia de QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization