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tensorflow :: operaciones :: QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization

#include <nn_ops.h>

Normalización cuantificada de lotes.

Resumen

Esta operación está obsoleta y se eliminará en el futuro. Prefiere tf.nn.batch_normalization .

Argumentos:

  • alcance: un objeto de alcance
  • t: Tensor de entrada 4D.
  • t_min: el valor representado por la entrada cuantificada más baja.
  • t_max: el valor representado por la entrada cuantificada más alta.
  • m: Un tensor medio 1D con un tamaño que coincide con la última dimensión de t. Esta es la primera salida de tf.nn.moments, o una media móvil guardada del mismo.
  • m_min: el valor representado por la media cuantificada más baja.
  • m_max: el valor representado por la media cuantificada más alta.
  • v: Un tensor de varianza 1D con un tamaño que coincide con la última dimensión de t. Esta es la segunda salida de tf.nn.moments, o una media móvil guardada del mismo.
  • v_min: el valor representado por la varianza cuantificada más baja.
  • v_max: el valor representado por la varianza cuantificada más alta.
  • beta: un tensor beta 1D con un tamaño que coincide con la última dimensión de t. Un desplazamiento que se agregará al tensor normalizado.
  • beta_min: el valor representado por el desplazamiento cuantificado más bajo.
  • beta_max: el valor representado por el desplazamiento cuantificado más alto.
  • gamma: Un tensor gamma 1D con un tamaño que coincide con la última dimensión de t. Si "scale_after_normalization" es verdadero, este tensor se multiplicará por el tensor normalizado.
  • gamma_min: el valor representado por la gamma cuantificada más baja.
  • gamma_max: el valor representado por la gamma cuantificada más alta.
  • variance_epsilon: un número flotante pequeño para evitar dividir por 0.
  • scale_after_normalization: un bool que indica si el tensor resultante debe multiplicarse por gamma.

Devoluciones:

Constructores y Destructores

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)

Atributos públicos

operation
result
result_max
result_min

Atributos públicos

operación

Operation operation

resultado

::tensorflow::Output result

result_max

::tensorflow::Output result_max

result_min

::tensorflow::Output result_min

Funciones publicas

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
)