Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.

tensorflow :: ops :: FusedBatchNormGradV3

#include <nn_ops.h>

Gradient do normalizacji wsadowej.

streszczenie

Należy zauważyć, że rozmiary tensorów 4D są definiowane przez „NHWC” lub „NCHW”. Rozmiar tensorów 1D odpowiada wymiarowi C tensorów 4D.

Argumenty:

  • zakres: obiekt Scope
  • y_backprop: Tensor 4D dla gradientu względem y.
  • x: Tensor 4D dla danych wejściowych.
  • scale: Tensor 1D dla współczynnika skalowania do skalowania znormalizowanego x.
  • Reserve_space_1: Gdy is_training ma wartość True, Tensor 1D dla obliczonej średniej partii do ponownego wykorzystania w obliczeniach gradientowych. Gdy is_training ma wartość False, Tensor 1D dla populacji ma być ponownie użyty w obliczeniach gradientu pierwszego i drugiego rzędu.
  • Reserve_space_2: Gdy is_training ma wartość True, Tensor 1D dla obliczonej wariancji partii (odwrócona wariancja w przypadku cuDNN) do ponownego wykorzystania w obliczeniach gradientowych. Gdy is_training ma wartość False, Tensor 1D dla wariancji populacji zostanie ponownie użyty w obliczeniach gradientu pierwszego i drugiego rzędu.
  • reserve_space_3 Kiedy is_training jest prawda, 1D tensora dla niektórych parametrów pośrednich w celu ponownego wykorzystania w obliczenia gradientu. Gdy is_training ma wartość False, zostanie utworzony fikcyjny pusty Tensor .

Atrybuty opcjonalne (patrz Attrs ):

  • epsilon: mała liczba zmiennoprzecinkowa dodana do wariancji x.
  • data_format: format danych dla y_backprop, x, x_backprop. Albo „NHWC” (domyślnie), albo „NCHW”.
  • is_training: wartość bool wskazująca, że ​​operacja jest przeznaczona do uczenia (domyślnie) lub wnioskowania.

Zwroty:

  • Output x_backprop: Tensor 4D dla gradientu względem x.
  • Output scale_backprop: Tensor 1D dla gradientu w odniesieniu do skali.
  • Output offset_backprop: Tensor 1D dla gradientu w odniesieniu do przesunięcia.
  • Output Reserve_space_4: Nieużywany symbol zastępczy, aby dopasować średnią wartość wejściową w FusedBatchNorm .
  • Output Reserve_space_5: Nieużywany symbol zastępczy, aby dopasować dane wejściowe wariancji w FusedBatchNorm .

Konstruktorzy i niszczyciele

FusedBatchNormGradV3 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input y_backprop, :: tensorflow::Input x, :: tensorflow::Input scale, :: tensorflow::Input reserve_space_1, :: tensorflow::Input reserve_space_2, :: tensorflow::Input reserve_space_3)
FusedBatchNormGradV3 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input y_backprop, :: tensorflow::Input x, :: tensorflow::Input scale, :: tensorflow::Input reserve_space_1, :: tensorflow::Input reserve_space_2, :: tensorflow::Input reserve_space_3, const FusedBatchNormGradV3::Attrs & attrs)

Atrybuty publiczne

offset_backprop
operation
reserve_space_4
reserve_space_5
scale_backprop
x_backprop

Publiczne funkcje statyczne

DataFormat (StringPiece x)
Epsilon (float x)
IsTraining (bool x)

Struktury

tensorflow :: ops :: FusedBatchNormGradV3 :: Attrs

Opcjonalne metody ustawiające atrybuty dla FusedBatchNormGradV3 .

Atrybuty publiczne

offset_backprop

::tensorflow::Output offset_backprop

operacja

Operation operation

rezerwa_przestrzeni_4

::tensorflow::Output reserve_space_4

rezerwa_przestrzeń_5

::tensorflow::Output reserve_space_5

scale_backprop

::tensorflow::Output scale_backprop

x_backprop

::tensorflow::Output x_backprop

Funkcje publiczne

FusedBatchNormGradV3

 FusedBatchNormGradV3(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input y_backprop,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input scale,
  ::tensorflow::Input reserve_space_1,
  ::tensorflow::Input reserve_space_2,
  ::tensorflow::Input reserve_space_3
)

FusedBatchNormGradV3

 FusedBatchNormGradV3(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input y_backprop,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input scale,
  ::tensorflow::Input reserve_space_1,
  ::tensorflow::Input reserve_space_2,
  ::tensorflow::Input reserve_space_3,
  const FusedBatchNormGradV3::Attrs & attrs
)

Publiczne funkcje statyczne

Format danych

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Epsilon

Attrs Epsilon(
  float x
)

IsTraining

Attrs IsTraining(
  bool x
)