คลาสสุดท้ายสาธารณะ QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization
การทำให้เป็นมาตรฐานแบบแบทช์เชิงปริมาณ
op นี้เลิกใช้งานแล้วและจะถูกลบออกในอนาคต ชอบ tf.nn.batch_normalization
ค่าคงที่
| สตริง | OP_NAME | ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow |
วิธีการสาธารณะ
| คงที่ <U ขยาย TType , T ขยาย TType > QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization <U> | สร้าง ( ขอบเขต ขอบเขต ตัวถูกดำเนินการ <T> t ตัวถูกดำเนิน การ < TFloat32 > tMin, ตัว ถูกดำเนินการ < TFloat32 > tMax, ตัวถูกดำเนินการ <T> m, ตัว ถูกดำเนินการ < TFloat32 > mMin, ตัว ถูกดำเนินการ < TFloat32 > mMax, ตัวถูกดำเนินการ <T> v, ตัวถูกดำเนินการ < TFloat32 > vMin, ตัวดำเนินการ < TFloat32 > vMax, ตัว ดำเนิน การ <T> เบต้า, ตัวดำเนินการ < TFloat32 > betaMin, ตัวดำเนินการ < TFloat32 > betaMax, ตัวดำเนินการ <T> แกมมา, ตัวดำเนินการ < TFloat32 > gammaMin, ตัวดำเนินการ < TFloat32 > gammaMax, Class<U> ประเภทออก , ความแปรปรวนลอยตัวEpsilon, สเกลบูลีนหลังการทำให้เป็นมาตรฐาน) วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่ห่อการดำเนินการ QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization ใหม่ |
| เอาท์พุต <U> | ผลลัพธ์ () |
| เอาท์พุต < TFloat32 > | |
| เอาท์พุต < TFloat32 > |
วิธีการสืบทอด
ค่าคงที่
สตริงสุดท้ายแบบคงที่สาธารณะ OP_NAME
ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow
ค่าคงที่: "QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization"
วิธีการสาธารณะ
สาธารณะคง QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization <U> สร้าง (ขอบเขต ขอบเขต , ตัวดำเนินการ <T> t, ตัวดำเนินการ < TFloat32 > tMin, ตัวดำเนินการ < TFloat32 > tMax, ตัวดำเนินการ <T> m, ตัวดำเนินการ < TFloat32 > mMin, ตัวดำเนินการ < TFloat32 > mMax, ตัวถูกดำเนินการ <T > v, ตัวดำเนินการ < TFloat32 > vMin, ตัวดำเนินการ < TFloat32 > vMax, ตัวดำเนิน การ <T> เบต้า, ตัวดำเนินการ < TFloat32 > betaMin, ตัว ถูกดำเนินการ < TFloat32 > betaMax, ตัว ดำเนินการ <T> แกมมา, ตัว ดำเนินการ < TFloat32 > gammaMin, ตัวถูกดำเนินการ < TFloat32 > gammaMax , Class<U> outType, Float varianceEpsilon, Boolean scaleAfterNormalization)
วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่ห่อการดำเนินการ QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization ใหม่
พารามิเตอร์
| ขอบเขต | ขอบเขตปัจจุบัน |
|---|---|
| ที | เทนเซอร์อินพุต 4D |
| ทีมิน | ค่าที่แสดงโดยอินพุตที่มีปริมาณน้อยที่สุด |
| tMax | ค่าที่แสดงโดยอินพุตที่มีปริมาณสูงสุด |
| ม | เทนเซอร์เฉลี่ย 1D ที่มีขนาดตรงกับมิติสุดท้ายของ t นี่คือเอาต์พุตแรกจาก tf.nn.moments หรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่บันทึกไว้ |
| นาที | ค่าที่แสดงด้วยค่าเฉลี่ยเชิงปริมาณต่ำสุด |
| ม.สูงสุด | ค่าที่แสดงโดยค่าเฉลี่ยที่มีปริมาณสูงสุด |
| โวลต์ | เทนเซอร์ความแปรปรวน 1 มิติที่มีขนาดตรงกับมิติสุดท้ายของ t นี่คือเอาต์พุตที่สองจาก tf.nn.moments หรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่บันทึกไว้ |
| vนาที | ค่าที่แสดงด้วยความแปรปรวนเชิงปริมาณต่ำสุด |
| vMax | ค่าที่แสดงด้วยความแปรปรวนเชิงปริมาณสูงสุด |
| เบต้า | เทนเซอร์เบต้า 1D ที่มีขนาดตรงกับมิติสุดท้ายของ t ออฟเซ็ตที่จะเพิ่มให้กับเทนเซอร์ที่ทำให้เป็นมาตรฐาน |
| เบต้ามิน | ค่าที่แสดงโดยออฟเซ็ตที่มีปริมาณน้อยที่สุด |
| เบต้าแม็กซ์ | ค่าที่แสดงโดยออฟเซ็ตที่มีปริมาณสูงสุด |
| แกมมา | แกมมาเทนเซอร์ 1 มิติที่มีขนาดตรงกับมิติสุดท้ายของ t หาก "scale_after_normalization" เป็นจริง เทนเซอร์นี้จะถูกคูณด้วยเทนเซอร์ที่ทำให้เป็นมาตรฐาน |
| แกมมามิน | ค่าที่แสดงด้วยแกมมาเชิงปริมาณต่ำสุด |
| แกมมาแม็กซ์ | ค่าที่แสดงด้วยแกมม่าที่มีปริมาณสูงสุด |
| ความแปรปรวนเอปซิลอน | ตัวเลขทศนิยมขนาดเล็กเพื่อหลีกเลี่ยงการหารด้วย 0 |
| มาตราส่วนหลังการปรับให้เป็นมาตรฐาน | บูลที่ระบุว่าเทนเซอร์ผลลัพธ์ต้องคูณด้วยแกมมาหรือไม่ |
การส่งคืน
- อินสแตนซ์ใหม่ของ QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization