QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization

classe finale pubblica QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization

Normalizzazione batch quantizzata.

Questa operazione è deprecata e verrà rimossa in futuro. Preferisco tf.nn.batch_normalization .

Corda OP_NAME Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow

statico <U estende TType , T estende TType > QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization <U>	create ( Ambito ambito , Operando <T> t, Operando < TFloat32 > tMin, Operando < TFloat32 > tMax, Operando <T> m, Operando < TFloat32 > mMin, Operando < TFloat32 > mMax, 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, Classe<U> outType , Varianza mobile (Epsilon, scala booleana AfterNormalization) Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization.
Uscita <U>	risultato ()
Uscita < TFloat32 >	risultatoMax ()
Uscita < TFloat32 >	risultatoMin ()

booleano finale	è uguale a (Oggetto oggetto)
finale int	codice hash ()
Operazione	operazione () Restituisce questa unità di calcolo come una singola `Operation` .
stringa finale	accordare ()

Dalla classe java.lang.Object

ambiente di esecuzione astratto	ambiente () Restituisce l'ambiente di esecuzione in cui è stata creata questa operazione.
Operazione astratta	operazione () Restituisce questa unità di calcolo come una singola `Operation` .

Costanti

Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow

Valore costante: "QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization"

Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization.

scopo	ambito attuale
T	Un tensore di input 4D.
tMin	Il valore rappresentato dall'input quantizzato più basso.
tMax	Il valore rappresentato dall'input quantizzato più alto.
M	Un tensore medio 1D con dimensioni corrispondenti all'ultima dimensione di t. Questo è il primo output di tf.nn.moments o una sua media mobile salvata.
mMin	Il valore rappresentato dalla media quantizzata più bassa.
mMax	Il valore rappresentato dalla media quantizzata più alta.
v	Un tensore della varianza 1D con dimensioni corrispondenti all'ultima dimensione di t. Questo è il secondo output di tf.nn.moments, o una sua media mobile salvata.
vMin	Il valore rappresentato dalla varianza quantizzata più bassa.
vMax	Il valore rappresentato dalla varianza quantizzata più alta.
beta	Un tensore beta 1D con dimensioni corrispondenti all'ultima dimensione di t. Un offset da aggiungere al tensore normalizzato.
betaMin	Il valore rappresentato dall'offset quantizzato più basso.
betaMax	Il valore rappresentato dall'offset quantizzato più alto.
gamma	Un tensore gamma 1D con dimensioni corrispondenti all'ultima dimensione di t. Se "scale_after_normalization" è vero, questo tensore verrà moltiplicato per il tensore normalizzato.
gammaMin	Il valore rappresentato dalla gamma quantizzata più bassa.
gammaMax	Il valore rappresentato dalla gamma quantizzata più alta.
varianzaEpsilon	Un piccolo numero float per evitare la divisione per 0.
scaleAfterNormalizzazione	Un bool che indica se il tensore risultante deve essere moltiplicato per gamma.