тензорный поток:: опс:: QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization

#include <nn_ops.h>

Квантованная пакетная нормализация.

Краткое содержание

Эта операция устарела и в будущем будет удалена. Предпочитайте tf.nn.batch_normalization .

Аргументы:

  • область: объект области .
  • t: входной 4D -тензор .
  • t_min: значение, представленное наименьшим квантованным входом.
  • t_max: значение, представленное самым высоким квантованным входом.
  • m: 1D средний тензор , размер которого соответствует последнему измерению t. Это первый результат tf.nn.moments или его сохраненное скользящее среднее.
  • m_min: значение, представленное наименьшим квантованным средним значением.
  • m_max: значение, представленное наивысшим квантованным средним значением.
  • v: одномерный тензор дисперсии, размер которого соответствует последнему измерению t. Это второй результат tf.nn.moments или его сохраненное скользящее среднее.
  • v_min: значение, представленное наименьшей квантованной дисперсией.
  • v_max: значение, представленное наибольшей квантованной дисперсией.
  • beta: 1D бета -тензор , размер которого соответствует последнему измерению t. Смещение, добавляемое к нормализованному тензору.
  • beta_min: значение, представленное наименьшим квантованным смещением.
  • beta_max: значение, представленное наибольшим квантованным смещением.
  • гамма: одномерный гамма- тензор , размер которого соответствует последнему измерению t. Если «scale_after_normalization» истинно, этот тензор будет умножен на нормализованный тензор.
  • gamma_min: значение, представленное наименьшей квантованной гаммой.
  • gamma_max: значение, представленное наивысшей квантованной гаммой.
  • variance_epsilon: небольшое число с плавающей запятой, позволяющее избежать деления на 0.
  • Scale_after_normalization: логическое значение, указывающее, нужно ли умножать полученный тензор на гамму.

Возврат:

  • Output результат
  • Output результат_мин
  • Output результат_макс

Конструкторы и деструкторы

QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input t, :: tensorflow::Input t_min, :: tensorflow::Input t_max, :: tensorflow::Input m, :: tensorflow::Input m_min, :: tensorflow::Input m_max, :: tensorflow::Input v, :: tensorflow::Input v_min, :: tensorflow::Input v_max, :: tensorflow::Input beta, :: tensorflow::Input beta_min, :: tensorflow::Input beta_max, :: tensorflow::Input gamma, :: tensorflow::Input gamma_min, :: tensorflow::Input gamma_max, DataType out_type, float variance_epsilon, bool scale_after_normalization)

Публичные атрибуты

operation
result
result_max
result_min

Публичные атрибуты

операция

Operation operation

результат

::tensorflow::Output result

result_max

::tensorflow::Output result_max

результат_мин

::tensorflow::Output result_min

Общественные функции

QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization

 QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input t,
  ::tensorflow::Input t_min,
  ::tensorflow::Input t_max,
  ::tensorflow::Input m,
  ::tensorflow::Input m_min,
  ::tensorflow::Input m_max,
  ::tensorflow::Input v,
  ::tensorflow::Input v_min,
  ::tensorflow::Input v_max,
  ::tensorflow::Input beta,
  ::tensorflow::Input beta_min,
  ::tensorflow::Input beta_max,
  ::tensorflow::Input gamma,
  ::tensorflow::Input gamma_min,
  ::tensorflow::Input gamma_max,
  DataType out_type,
  float variance_epsilon,
  bool scale_after_normalization
)