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टेंसरफ़्लो :: ऑप्स :: QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization

#include <nn_ops.h>

परिमाणित बैच सामान्यीकरण।

सारांश

यह oprecated है और भविष्य में हटा दिया जाएगा। पसंद करते हैं tf.nn.batch_normalization

तर्क:

  • गुंजाइश: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
  • t: एक 4D इनपुट सेंसर
  • t_min: सबसे कम परिमाणित इनपुट द्वारा दर्शाया गया मान।
  • t_max: उच्चतम मात्रा वाले इनपुट द्वारा दर्शाया गया मान।
  • मीटर: एक -1 डी मतलब टेन्सर साथ टी के अंतिम आयाम मिलान आकार। यह tf.nn.moments से पहला आउटपुट है, या इसके द्वारा सहेजा गया औसत है।
  • m_min: सबसे कम मात्रा वाले माध्य द्वारा दर्शाया गया मान।
  • m_max: उच्चतम परिमाणित माध्य द्वारा प्रदर्शित मूल्य।
  • v: एक 1D विचरण Tensor जिसका आकार टी के अंतिम आयाम से मेल खाता है। यह tf.nn.moments से दूसरा आउटपुट है, या इसके द्वारा सहेजा गया मूविंग एवरेज है।
  • v_min: सबसे कम मात्रा में विचरण द्वारा दर्शाया गया मान।
  • v_max: उच्चतम मात्रा में विचरण द्वारा दर्शाया गया मान।
  • बीटा: एक 1D बीटा टेन्सर जिसका आकार टी के अंतिम आयाम से मेल खाता है। एक ऑफसेट को सामान्यीकृत टेंसर में जोड़ा जाना चाहिए।
  • Beta_min: सबसे कम मात्रा में ऑफसेट द्वारा प्रस्तुत मूल्य।
  • Beta_max: उच्चतम मात्रा में ऑफसेट द्वारा दर्शाया गया मान।
  • गामा: 1 डी गामा टेंसर जिसका आकार टी के अंतिम आयाम से मेल खाता है। यदि "scale_after_normalization" सत्य है, तो यह टेंसर सामान्यीकृत टेंसर से गुणा किया जाएगा।
  • गामा_मिन: सबसे कम मात्रा वाले गामा द्वारा दर्शाया गया मान।
  • गामा_मैक्स: उच्चतम मात्रा वाले गामा द्वारा दर्शाया गया मान।
  • variance_epsilon: 0 से विभाजित होने से बचने के लिए एक छोटी फ्लोट संख्या।
  • scale_after_normalization: यह दर्शाता है कि परिणामी टेंसर को गामा से गुणा करने की आवश्यकता है या नहीं।

रिटर्न:

कंस्ट्रक्टर और डिस्ट्रक्टर्स

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)

सार्वजनिक विशेषताएँ

operation
result
result_max
result_min

सार्वजनिक विशेषताएँ

ऑपरेशन

Operation operation

परिणाम

::tensorflow::Output result

result_max

::tensorflow::Output result_max

result_min

::tensorflow::Output result_min

सार्वजनिक कार्य

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
)