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tensorflow :: operaciones :: FusedBatchNormV3

#include <nn_ops.h>

Normalización por 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
  • x: un tensor 4D para datos de entrada.
  • scale: Un tensor 1D para el factor de escala, para escalar la x normalizada.
  • desplazamiento: Un tensor 1D para desplazamiento, para cambiar a la x normalizada.
  • media: un tensor 1D para la media poblacional. Se usa solo para inferencia; debe estar vacío para el entrenamiento.
  • varianza: Un tensor 1D para la varianza de la población. Se usa solo para inferencia; debe estar vacío para el entrenamiento.

Atributos opcionales (ver Attrs ):

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

Devoluciones:

  • Output y: un tensor 4D para datos de salida.
  • Output batch_mean: un tensor 1D para la media calculada del lote, que TensorFlow usará para calcular la media móvil.
  • Output batch_variance: un tensor 1D para la varianza calculada por lotes, que TensorFlow usará para calcular la varianza en ejecución.
  • Output reserve_space_1: Un tensor 1D para la media calculada del lote, que se reutilizará en el cálculo del gradiente.
  • Output reserve_space_2: Un tensor 1D para la varianza del lote calculada (varianza invertida en el caso de cuDNN), que se reutilizará en el cálculo del gradiente.
  • Output reserve_space_3: Un tensor 1D para algunos resultados intermedios, que se reutilizará en el cálculo del gradiente para una mejor eficiencia.

Constructores y Destructores

FusedBatchNormV3 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input x, :: tensorflow::Input scale, :: tensorflow::Input offset, :: tensorflow::Input mean, :: tensorflow::Input variance)
FusedBatchNormV3 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input x, :: tensorflow::Input scale, :: tensorflow::Input offset, :: tensorflow::Input mean, :: tensorflow::Input variance, const FusedBatchNormV3::Attrs & attrs)

Atributos públicos

batch_mean
batch_variance
operation
reserve_space_1
reserve_space_2
reserve_space_3
y

Funciones estáticas públicas

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

Estructuras

tensorflow :: ops :: FusedBatchNormV3 :: Attrs

Establecedores de atributos opcionales para FusedBatchNormV3 .

Atributos públicos

batch_mean

::tensorflow::Output batch_mean

batch_variance

::tensorflow::Output batch_variance

operación

Operation operation

reserve_space_1

::tensorflow::Output reserve_space_1

reserve_space_2

::tensorflow::Output reserve_space_2

reserve_space_3

::tensorflow::Output reserve_space_3

y

::tensorflow::Output y

Funciones publicas

FusedBatchNormV3

 FusedBatchNormV3(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input scale,
  ::tensorflow::Input offset,
  ::tensorflow::Input mean,
  ::tensorflow::Input variance
)

FusedBatchNormV3

 FusedBatchNormV3(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input scale,
  ::tensorflow::Input offset,
  ::tensorflow::Input mean,
  ::tensorflow::Input variance,
  const FusedBatchNormV3::Attrs & attrs
)

Funciones estáticas públicas

Formato de datos

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Épsilon

Attrs Epsilon(
  float x
)

Está entrenando

Attrs IsTraining(
  bool x
)