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Gradiente para normalización de lotes.

Resumen

Tenga en cuenta que el tamaño de los tensores 4D está definido por "NHWC" o "NCHW". El tamaño de los tensores 1D coincide con la dimensión C de los tensores 4D.

Argumentos:

• alcance: un objeto de alcance
• y_backprop: Un tensor 4D para el gradiente con respecto ay.
• x: un tensor 4D para datos de entrada.
• scale: Un tensor 1D para el factor de escala, para escalar la x normalizada.
• reserve_space_1: cuando is_training es True, un tensor 1D para la media calculada del lote se reutilizará en el cálculo del gradiente. Cuando is_training es False, un tensor 1D para la media poblacional se reutilizará en el cálculo de gradiente de primer y segundo orden.
• reserve_space_2: Cuando is_training es True, un tensor 1D para la varianza del lote calculada (varianza invertida en el caso de cuDNN) se reutilizará en el cálculo del gradiente. Cuando is_training es False, un tensor 1D para la varianza de la población se reutilizará en el cálculo del gradiente de primer y segundo orden.

Atributos opcionales (consulte Attrs ):

• épsilon: Un pequeño número flotante agregado a la varianza de x.
• data_format: el formato de datos para y_backprop, x, x_backprop. O "NHWC" (predeterminado) o "NCHW".
• is_training: un valor bool para indicar que la operación es para entrenamiento (predeterminado) o inferencia.

Devoluciones:

• Output x_backprop: Un tensor 4D para el gradiente con respecto ax.
• Output scale_backprop: Tensor 1D para el gradiente con respecto a la escala.
• Output offset_backprop: Un tensor 1D para el gradiente con respecto al desplazamiento.
• Output reserve_space_3: marcador de posición no utilizado para que coincida con la entrada media en FusedBatchNorm .
• Output reserve_space_4: marcador de posición no utilizado para que coincida con la entrada de variación en FusedBatchNorm .

Atributos públicos

::tensorflow::Output offset_backprop

Operation operation

::tensorflow::Output reserve_space_3

::tensorflow::Output reserve_space_4

::tensorflow::Output scale_backprop

::tensorflow::Output x_backprop

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

 FusedBatchNormGrad(
  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 FusedBatchNormGrad::Attrs & attrs
)

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Attrs Epsilon(
  float x
)

Attrs IsTraining(
  bool x
)