tensorflow :: opérations :: FusedBatchNormV3
#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. -
Output
reserve_space_3: Un Tensor 1D pour certains résultats intermédiaires, à réutiliser dans le calcul du gradient pour une meilleure efficacité.
Constructeurs et destructeurs | |
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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) |
Attributs publics | |
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batch_mean | |
batch_variance | |
operation | |
reserve_space_1 | |
reserve_space_2 | |
reserve_space_3 | |
y |
Fonctions statiques publiques | |
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DataFormat (StringPiece x) | |
Epsilon (float x) | |
IsTraining (bool x) |
Structs | |
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tensorflow :: ops :: FusedBatchNormV3 :: Attrs | Définisseurs d' attributs facultatifs pour FusedBatchNormV3 . |
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
reserve_space_3
::tensorflow::Output reserve_space_3
y
::tensorflow::Output y
Fonctions publiques
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 )
Fonctions statiques publiques
DataFormat
Attrs DataFormat( StringPiece x )
Epsilon
Attrs Epsilon( float x )
IsFormation
Attrs IsTraining( bool x )