przepływ tensorowy:: ops:: FusedBatchNormV2
#include <nn_ops.h>
Normalizacja wsadowa.
Streszczenie
Należy zauważyć, że rozmiar tensorów 4D jest zdefiniowany przez „NHWC” lub „NCHW”. Rozmiar tensorów 1D odpowiada wymiarowi C tensorów 4D.
Argumenty:
- zakres: Obiekt Scope
- x: Tensor 4D dla danych wejściowych.
- skala: Tensor 1D dla współczynnika skalowania, służący do skalowania znormalizowanego x.
- offset: Tensor 1D dla przesunięcia, aby przesunąć do znormalizowanego x.
- średnia: Tensor 1D średniej populacji. Używane wyłącznie do wnioskowania; musi być pusty na potrzeby treningu.
- wariancja: Tensor 1D dla wariancji populacji. Używane wyłącznie do wnioskowania; musi być pusty na potrzeby treningu.
Opcjonalne atrybuty (patrz Attrs
):
- epsilon: mała liczba zmiennoprzecinkowa dodana do wariancji x.
- data_format: Format danych dla x i y. Albo „NHWC” (domyślnie) albo „NCHW”.
- is_training: Wartość bool wskazująca, że operacja służy do uczenia (domyślnie) lub wnioskowania.
Zwroty:
-
Output
y: Tensor 4D dla danych wyjściowych. -
Output
średnia wsadowa: Tensor 1D dla obliczonej średniej wsadowej, która ma być używana przez TensorFlow do obliczania średniej bieżącej. -
Output
wariancja_wsadowa: Tensor 1D dla obliczonej wariancji wsadowej, która ma być używana przez TensorFlow do obliczania bieżącej wariancji. - Rezerwa
Output
: Tensor 1D dla obliczonej średniej wsadowej do ponownego wykorzystania w obliczeniach gradientu. -
Output
rezerwa_space_2: Tensor 1D dla obliczonej wariancji wsadowej (odwrócona wariancja w przypadku cuDNN), do ponownego wykorzystania w obliczeniach gradientu.
Konstruktory i destruktory | |
---|---|
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) |
Atrybuty publiczne | |
---|---|
batch_mean | |
batch_variance | |
operation | |
reserve_space_1 | |
reserve_space_2 | |
y |
Publiczne funkcje statyczne | |
---|---|
DataFormat (StringPiece x) | |
Epsilon (float x) | |
IsTraining (bool x) |
Struktury | |
---|---|
tensorflow:: ops:: FusedBatchNormV2:: Atrybuty | Opcjonalne moduły ustawiające atrybuty dla FusedBatchNormV2 . |
Atrybuty publiczne
partia_średnia
::tensorflow::Output batch_mean
wariancja_partia
::tensorflow::Output batch_variance
działanie
Operation operation
rezerwa_przestrzeń_1
::tensorflow::Output reserve_space_1
rezerwa_przestrzeń_2
::tensorflow::Output reserve_space_2
y
::tensorflow::Output y
Funkcje publiczne
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 )
Publiczne funkcje statyczne
Format danych
Attrs DataFormat( StringPiece x )
Epsilon
Attrs Epsilon( float x )
Jest szkolenie
Attrs IsTraining( bool x )