genel son sınıf QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization
Nicelenmiş Toplu normalleştirme.
Bu işlem kullanımdan kaldırıldı ve gelecekte kaldırılacak. tf.nn.batch_normalization tercih edin.
Sabitler
| Sicim | OP_NAME | Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı |
Genel Yöntemler
| static <U, TType'ı genişletir, T , TType'ı genişletir > QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization <U> | create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> t, İşlenen < TFloat32 > tMin, İşlenen < TFloat32 > tMax, İşlenen <T> m, İşlenen < TFloat32 > mMin, İşlenen < TFloat32 > mMax, İşlenen <T> v, İşlenen < TFloat32 > vMin, İşlenen < TFloat32 > vMax, İşlenen <T> beta, İşlenen < TFloat32 > betaMin, İşlenen < TFloat32 > betaMax, İşlenen <T> gamma, İşlenen < TFloat32 > gammaMin, İşlenen < TFloat32 > gammaMax, Sınıf<U> outType , Değişken varyansEpsilon, Boole ölçeğiAfterNormalization) Yeni bir QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi. |
| Çıkış <U> | sonuç () |
| Çıkış < TFloat32 > | sonuçMax () |
| Çıkış < TFloat32 > | sonuçMin () |
Kalıtsal Yöntemler
Sabitler
genel statik son Dize OP_NAME
Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı
Sabit Değer: "QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization"
Genel Yöntemler
public static QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization <U> create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> t, İşlenen < TFloat32 > tMin, İşlenen < TFloat32 > tMax, İşlenen <T> m, İşlenen < TFloat32 > mMin, İşlenen < TFloat32 > mMax, İşlenen <T > v, İşlenen < TFloat32 > vMin, İşlenen < TFloat32 > vMax, İşlenen <T> beta, İşlenen < TFloat32 > betaMin, İşlenen < TFloat32 > betaMax, İşlenen <T> gamma, İşlenen < TFloat32 > gammaMin, İşlenen < TFloat32 > gammaMax , Class<U> outType, Float varianceEpsilon, Boolean ScaleAfterNormalization)
Yeni bir QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
Parametreler
| kapsam | mevcut kapsam |
|---|---|
| T | Bir 4D giriş Tensörü. |
| tMin | En düşük nicelenmiş giriş tarafından temsil edilen değer. |
| tMaks | En yüksek nicelenmiş giriş tarafından temsil edilen değer. |
| M | Boyutu t'nin son boyutuyla eşleşen 1 boyutlu ortalama Tensör. Bu, tf.nn.moments'ın ilk çıktısı veya bunun kayıtlı hareketli ortalamasıdır. |
| mDakika | En düşük nicelenmiş ortalamayla temsil edilen değer. |
| mMaks | En yüksek nicelenmiş ortalamayla temsil edilen değer. |
| v | Boyutu t'nin son boyutuyla eşleşen 1 boyutlu varyans Tensörü. Bu, tf.nn.moments'ın ikinci çıktısı veya bunun kaydedilmiş hareketli ortalamasıdır. |
| vMin | En düşük nicelenmiş varyansla temsil edilen değer. |
| vMaks | En yüksek nicelenmiş varyansın temsil ettiği değer. |
| beta | Boyutu t'nin son boyutuyla eşleşen bir 1D beta Tensör. Normalleştirilmiş tensöre eklenecek bir ofset. |
| betaMin | En düşük nicelenmiş ofset tarafından temsil edilen değer. |
| betaMax | En yüksek nicelenmiş ofset tarafından temsil edilen değer. |
| gama | Boyutu t'nin son boyutuyla eşleşen bir 1D gama Tensörü. "scale_after_normalization" doğruysa, bu tensör normalleştirilmiş tensörle çarpılacaktır. |
| gamaMin | En düşük nicelenmiş gama ile temsil edilen değer. |
| gammaMax | En yüksek nicelenmiş gama ile temsil edilen değer. |
| varyansEpsilon | 0'a bölünmeyi önlemek için küçük bir kayan sayı. |
| ölçekNormalleştirmeden Sonra | Ortaya çıkan tensörün gama ile çarpılması gerekip gerekmediğini gösteren bir bool. |
İadeler
- QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization'ın yeni bir örneği