tensorflow :: ops :: QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization
#include <nn_ops.h>
Kwantowa normalizacja wsadowa.
streszczenie
Ta operacja jest przestarzała i zostanie usunięta w przyszłości. Preferuj tf.nn.batch_normalization
.
Argumenty:
- zakres: obiekt Scope
- t: Tensor wejściowy 4D.
- t_min: wartość reprezentowana przez najniższe skwantowane dane wejściowe.
- t_max: wartość reprezentowana przez najwyższe skwantowane wejście.
- m: 1D średni Tensor o rozmiarze pasującym do ostatniego wymiaru t. Jest to pierwszy wynik z tf.nn.moments lub jego zapisana średnia krocząca.
- m_min: wartość reprezentowana przez najniższą średnią kwantowaną.
- m_max: wartość reprezentowana przez najwyższą skwantyzowaną średnią.
- v: Tensor wariancji 1D o rozmiarze pasującym do ostatniego wymiaru t. To jest drugie wyjście z tf.nn.moments lub jego zapisana średnia krocząca.
- v_min: wartość reprezentowana przez najniższą skwantyzowaną wariancję.
- v_max: wartość reprezentowana przez najwyższą skwantyzowaną wariancję.
- beta: Tensor beta 1D o rozmiarze pasującym do ostatniego wymiaru t. Przesunięcie, które ma zostać dodane do znormalizowanego tensora.
- beta_min: wartość reprezentowana przez najniższe skwantyzowane przesunięcie.
- beta_max: wartość reprezentowana przez najwyższe skwantowane przesunięcie.
- gamma: Tensor gamma 1D o rozmiarze pasującym do ostatniego wymiaru t. Jeśli „scale_after_normalization” ma wartość true, ten tensor zostanie pomnożony przez znormalizowany tensor.
- gamma_min: wartość reprezentowana przez najniższą skwantyzowaną gamma.
- gamma_max: wartość reprezentowana przez najwyższą skwantyzowaną gamma.
- variance_epsilon: mała liczba zmiennoprzecinkowa, aby uniknąć dzielenia przez 0.
- scale_after_normalization: bool wskazujący, czy wynikowy tensor musi zostać pomnożony przez gamma.
Zwroty:
Konstruktorzy i niszczyciele | |
---|---|
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) |
Atrybuty publiczne | |
---|---|
operation | |
result | |
result_max | |
result_min |
Atrybuty publiczne
operacja
Operation operation
wynik
::tensorflow::Output result
wynik_maks
::tensorflow::Output result_max
wynik_min
::tensorflow::Output result_min
Funkcje publiczne
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 )