ML Topluluk Günü 9 Kasım! TensorFlow, JAX güncellemeler için bize katılın ve daha fazla bilgi edinin

tensorflow :: ops :: FusedBatchNormGradV3

#include <nn_ops.h>

Toplu normalleştirme için gradyan.

Özet

4D Tensörlerin boyutunun "NHWC" veya "NCHW" ile tanımlandığına dikkat edin. 1D Tensörlerin boyutu, 4D Tensörlerin C boyutuyla eşleşir.

Argümanlar:

  • kapsam: Bir Scope nesnesi
  • y_backprop: y'ye göre gradyan için bir 4D Tensör .
  • x: Giriş verileri için 4D Tensör .
  • ölçek: Normalize edilmiş x'i ölçeklemek için ölçeklendirme faktörü için 1 Boyutlu Tensör .
  • rezerv_space_1: is_training True olduğunda, hesaplanan grup için 1D Tensör gradyan hesaplamasında yeniden kullanılacak anlamına gelir. İs_training False olduğunda, popülasyon için 1B Tensör , hem 1. hem de 2. derece gradyan hesaplamasında yeniden kullanılacak anlamına gelir.
  • rezerv_space_2: is_training True olduğunda, gradyan hesaplamasında yeniden kullanılacak hesaplanan parti varyansı (cuDNN durumunda tersine çevrilmiş varyans) için 1 Boyutlu Tensör . İs_training False olduğunda, hem 1. hem de 2. derece gradyan hesaplamasında yeniden kullanılacak popülasyon varyansı için 1B Tensör .
  • rezerv_space_3: is_training True olduğunda, gradyan hesaplamasında yeniden kullanılacak bazı ara sonuçlar için 1B Tensör . İs_training False olduğunda, boş bir boş Tensör yaratılacaktır.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

  • epsilon: x'in varyansına eklenen küçük bir kayan sayı.
  • data_format: y_backprop, x, x_backprop için veri formatı. Ya "NHWC" (varsayılan) veya "NCHW".
  • is_training: İşlemin eğitim (varsayılan) veya çıkarım için olduğunu belirten bir bool değeri.

İadeler:

  • Output x_backprop: x'e göre gradyan için bir 4D Tensör .
  • Output scale_backprop: Ölçeğe göre gradyan için bir 1D Tensör .
  • Output offset_backprop: Ofsete göre gradyan için 1B Tensör .
  • Output reserve_space_4: Kullanılmayan tutucu içinde ortalama girdi eşleşecek şekilde FusedBatchNorm .
  • Output reserve_space_5: Kullanılmayan tutucu içinde varyans girişini eşleşecek şekilde FusedBatchNorm .

Yapıcılar ve Yıkıcılar

FusedBatchNormGradV3 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input y_backprop, :: tensorflow::Input x, :: tensorflow::Input scale, :: tensorflow::Input reserve_space_1, :: tensorflow::Input reserve_space_2, :: tensorflow::Input reserve_space_3)
FusedBatchNormGradV3 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input y_backprop, :: tensorflow::Input x, :: tensorflow::Input scale, :: tensorflow::Input reserve_space_1, :: tensorflow::Input reserve_space_2, :: tensorflow::Input reserve_space_3, const FusedBatchNormGradV3::Attrs & attrs)

Genel özellikler

offset_backprop
operation
reserve_space_4
reserve_space_5
scale_backprop
x_backprop

Genel statik işlevler

DataFormat (StringPiece x)
Epsilon (float x)
IsTraining (bool x)

Yapılar

tensorflow :: ops :: FusedBatchNormGradV3 :: Attrs

FusedBatchNormGradV3 için isteğe bağlı öznitelik belirleyiciler.

Genel özellikler

offset_backprop

::tensorflow::Output offset_backprop

operasyon

Operation operation

rezerv_space_4

::tensorflow::Output reserve_space_4

rezerv_space_5

::tensorflow::Output reserve_space_5

scale_backprop

::tensorflow::Output scale_backprop

x_backprop

::tensorflow::Output x_backprop

Kamusal işlevler

FusedBatchNormGradV3

 FusedBatchNormGradV3(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input y_backprop,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input scale,
  ::tensorflow::Input reserve_space_1,
  ::tensorflow::Input reserve_space_2,
  ::tensorflow::Input reserve_space_3
)

FusedBatchNormGradV3

 FusedBatchNormGradV3(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input y_backprop,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input scale,
  ::tensorflow::Input reserve_space_1,
  ::tensorflow::Input reserve_space_2,
  ::tensorflow::Input reserve_space_3,
  const FusedBatchNormGradV3::Attrs & attrs
)

Genel statik işlevler

Veri formatı

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Epsilon

Attrs Epsilon(
  float x
)

IsTraining

Attrs IsTraining(
  bool x
)