тензорный поток :: ops :: FusedBatchNormGradV2

Градиент для пакетной нормализации.

Резюме

Обратите внимание, что размер 4D-тензоров определяется либо «NHWC», либо «NCHW». Размер 1D-тензоров соответствует размерности C 4-мерных тензоров.

Аргументы:

• scope: объект Scope
• y_backprop: 4D тензор для градиента относительно y.
• x: 4D тензор для входных данных.
• scale: 1D тензор для коэффициента масштабирования, чтобы масштабировать нормализованный x.
• Reserve_space_1: когда is_training имеет значение True, одномерный тензор для вычисленного пакета означает, что он будет повторно использован при вычислении градиента. Когда is_training имеет значение False, значит, одномерный тензор для генеральной совокупности должен быть повторно использован в вычислении градиента как 1-го, так и 2-го порядка.
• Резервное_пространство_2: когда is_training имеет значение Истина, 1D- тензор для вычисленной дисперсии пакета (инвертированная дисперсия в случае cuDNN) должен быть повторно использован в вычислении градиента. Когда is_training имеет значение False, одномерный тензор дисперсии генеральной совокупности должен быть повторно использован в вычислении градиента как 1-го, так и 2-го порядка.

Необязательные атрибуты (см. Attrs ):

• эпсилон: небольшое число с плавающей запятой, добавленное к дисперсии x.
• data_format: формат данных для y_backprop, x, x_backprop. Либо «NHWC» (по умолчанию), либо «NCHW».
• is_training: логическое значение, указывающее, что операция предназначена для обучения (по умолчанию) или вывода.

Возврат:

• Output x_backprop: 4D тензор для градиента относительно x.
• Output scale_backprop: 1D тензор для градиента по отношению к масштабу.
• Output offset_backprop: 1D тензор для градиента относительно смещения.
• Output файл Reserve_space_3: неиспользуемый заполнитель для соответствия среднему значению ввода в FusedBatchNorm .
• Output файл reserve_space_4: Неиспользуемый заполнитель для соответствия вводу отклонения в FusedBatchNorm .

Публичные атрибуты

::tensorflow::Output offset_backprop

Operation operation

::tensorflow::Output reserve_space_3

::tensorflow::Output reserve_space_4

::tensorflow::Output scale_backprop

::tensorflow::Output x_backprop

 FusedBatchNormGradV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input y_backprop,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input scale,
  ::tensorflow::Input reserve_space_1,
  ::tensorflow::Input reserve_space_2
)

 FusedBatchNormGradV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input y_backprop,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input scale,
  ::tensorflow::Input reserve_space_1,
  ::tensorflow::Input reserve_space_2,
  const FusedBatchNormGradV2::Attrs & attrs
)

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Attrs Epsilon(
  float x
)

Attrs IsTraining(
  bool x
)