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 )