tensorflow :: opérations :: FusedBatchNormV2

#include <nn_ops.h>

Normalisation par 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
  • 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.
  • offset: Un Tensor 1D pour le décalage, pour passer au x normalisé.
  • moyenne: Un Tensor 1D pour la moyenne de la population Utilisé à des fins d'inférence uniquement; doit être vide pour la formation.
  • variance: Un Tensor 1D pour la variance de la population. Utilisé à des fins d'inférence uniquement; doit être vide pour la formation.

Attributs facultatifs (voir Attrs ):

  • epsilon: Un petit nombre flottant ajouté à la variance de x.
  • data_format: le format de données pour x et y. Soit «NHWC» (par défaut) ou «NCHW».
  • is_training: une valeur booléenne pour indiquer que l'opération est destinée à l'entraînement (par défaut) ou à l'inférence.

Retour:

  • Output y: Un Tensor 4D pour les données de sortie.
  • Output batch_mean: Tensor 1D pour la moyenne de lot calculée, à utiliser par TensorFlow pour calculer la moyenne en cours.
  • Output batch_variance: Un Tensor 1D pour la variance de lot calculée, à utiliser par TensorFlow pour calculer la variance en cours.
  • Output reserve_space_1: Un Tensor 1D pour la moyenne du batch calculée, à réutiliser dans le calcul du gradient.
  • Output reserve_space_2: Un Tensor 1D pour la variance batch calculée (variance inversée dans le cas cuDNN), à réutiliser dans le calcul du gradient.

Constructeurs et destructeurs

FusedBatchNormV2 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input x, :: tensorflow::Input scale, :: tensorflow::Input offset, :: tensorflow::Input mean, :: tensorflow::Input variance)
FusedBatchNormV2 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input x, :: tensorflow::Input scale, :: tensorflow::Input offset, :: tensorflow::Input mean, :: tensorflow::Input variance, const FusedBatchNormV2::Attrs & attrs)

Attributs publics

batch_mean
batch_variance
operation
reserve_space_1
reserve_space_2
y

Fonctions statiques publiques

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

Structs

tensorflow :: ops :: FusedBatchNormV2 :: Attrs

Définisseurs d' attributs facultatifs pour FusedBatchNormV2 .

Attributs publics

batch_mean

::tensorflow::Output batch_mean

batch_variance

::tensorflow::Output batch_variance

opération

Operation operation

reserve_space_1

::tensorflow::Output reserve_space_1

reserve_space_2

::tensorflow::Output reserve_space_2

y

::tensorflow::Output y

Fonctions publiques

FusedBatchNormV2

 FusedBatchNormV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input scale,
  ::tensorflow::Input offset,
  ::tensorflow::Input mean,
  ::tensorflow::Input variance
)

FusedBatchNormV2

 FusedBatchNormV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input scale,
  ::tensorflow::Input offset,
  ::tensorflow::Input mean,
  ::tensorflow::Input variance,
  const FusedBatchNormV2::Attrs & attrs
)

Fonctions statiques publiques

DataFormat

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Epsilon

Attrs Epsilon(
  float x
)

IsFormation

Attrs IsTraining(
  bool x
)