tensorflow :: ops :: QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization

#include <nn_ops.h>

量子化されたバッチ正規化。

概要

この操作は非推奨であり、将来削除される予定です。 tf.nn.batch_normalizationtf.nn.batch_normalizationます。

引数:

  • スコープ:スコープオブジェクト
  • t:4D入力テンソル
  • t_min:最小の量子化された入力によって表される値。
  • t_max:最も高い量子化された入力によって表される値。
  • m:tの最後の次元に一致するサイズの1D平均テンソル。これは、tf.nn.momentsからの最初の出力、またはその保存された移動平均です。
  • m_min:最小の量子化された平均によって表される値。
  • m_max:最も高い量子化された平均によって表される値。
  • v:サイズがtの最後の次元に一致する1D分散テンソル。これは、tf.nn.momentsからの2番目の出力、またはその保存された移動平均です。
  • v_min:最小の量子化分散で表される値。
  • v_max:最大の量子化された分散によって表される値。
  • ベータ:tの最後の次元に一致するサイズの1Dベータテンソル。正規化されたテンソルに追加されるオフセット。
  • beta_min:最小の量子化オフセットで表される値。
  • beta_max:最大の量子化オフセットで表される値。
  • ガンマ:tの最後の次元に一致するサイズの1Dガンマテンソル。 「scale_after_normalization」がtrueの場合、このテンソルは正規化されたテンソルで乗算されます。
  • gamma_min:最小の量子化ガンマで表される値。
  • gamma_max:最も高い量子化されたガンマによって表される値。
  • Variance_epsilon:0で除算しないようにするための小さな浮動小数点数。
  • scale_after_normalization:結果のテンソルにガンマを掛ける必要があるかどうかを示すブール値。

戻り値:

コンストラクタとデストラクタ

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)

パブリック属性

operation
result
result_max
result_min

パブリック属性

操作

Operation operation

結果

::tensorflow::Output result

result_max

::tensorflow::Output result_max

result_min

::tensorflow::Output result_min

公の行事

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
)