tensorflow :: opérations :: FusedBatchNormGradV2

Gradient pour la normalisation des lots.

Résumé

Notez que la taille des Tensors 4D est définie par "NHWC" ou "NCHW". La taille des Tensors 1D correspond à la dimension C des Tensors 4D.

Arguments:

• scope: un objet Scope
• y_backprop: Un Tensor 4D pour le gradient par rapport à y.
• x: Un Tensor 4D pour les données d'entrée.
• scale: Un Tensor 1D pour le facteur d'échelle, pour mettre à l'échelle le x normalisé.
• reserve_space_1: lorsque is_training vaut True, un Tensor 1D pour la moyenne du lot calculé à réutiliser dans le calcul du gradient. Lorsque is_training a la valeur False, un Tensor 1D pour la population signifie à être réutilisé dans le calcul du gradient du 1er et du 2ème ordre.
• reserve_space_2: Lorsque is_training vaut True, un Tensor 1D pour la variance batch calculée (variance inversée dans le cas cuDNN) à réutiliser dans le calcul du gradient. Lorsque is_training a la valeur False, un Tensor 1D pour la variance de la population doit être réutilisé dans le calcul du gradient du 1er et du 2ème ordre.

Attributs facultatifs (voir Attrs ):

• epsilon: Un petit nombre flottant ajouté à la variance de x.
• data_format: format de données pour y_backprop, x, x_backprop. Soit "NHWC" (par défaut), soit "NCHW".
• is_training: une valeur booléenne pour indiquer que l'opération est destinée à l'entraînement (par défaut) ou à l'inférence.

Retour:

• Output x_backprop: Un Tensor 4D pour le gradient par rapport à x.
• Output scale_backprop: Un Tensor 1D pour le gradient par rapport à l'échelle.
• Output offset_backprop: Un Tensor 1D pour le gradient par rapport au décalage.
• Output reserve_space_3: espace réservé inutilisé pour correspondre à l'entrée moyenne dans FusedBatchNorm .
• Output reserve_space_4: espace réservé inutilisé pour correspondre à l'entrée de variance dans FusedBatchNorm .

Attributs publics

::tensorflow::Output offset_backprop

Operation operation

::tensorflow::Output reserve_space_3

::tensorflow::Output reserve_space_4

::tensorflow::Output scale_backprop

::tensorflow::Output x_backprop

 FusedBatchNormGradV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input y_backprop,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input scale,
  ::tensorflow::Input reserve_space_1,
  ::tensorflow::Input reserve_space_2
)

 FusedBatchNormGradV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input y_backprop,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input scale,
  ::tensorflow::Input reserve_space_1,
  ::tensorflow::Input reserve_space_2,
  const FusedBatchNormGradV2::Attrs & attrs
)

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Attrs Epsilon(
  float x
)

Attrs IsTraining(
  bool x
)