tensorflow:: ops:: FusedBatchNormGrad

ব্যাচ নর্মালাইজেশনের জন্য গ্রেডিয়েন্ট।

সারসংক্ষেপ

উল্লেখ্য যে, 4D টেনসরের আকার "NHWC" অথবা "NCHW" দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা হয়। 1D টেনসরের আকার 4D টেনসরের ডাইমেনশন C-এর সমান হয়।

যুক্তি:

• স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
• y_backprop: y-এর সাপেক্ষে গ্রেডিয়েন্টের জন্য একটি ৪ডি টেনসর ।
• x: ইনপুট ডেটার জন্য একটি ৪ডি টেনসর ।
• স্কেল: স্বাভাবিককৃত x-কে স্কেল করার জন্য ব্যবহৃত স্কেলিং ফ্যাক্টরের একটি একমাত্রিক টেনসর ।
• reserve_space_1: যখন is_training-এর মান True হয়, তখন গণনাকৃত ব্যাচ মিন-এর জন্য একটি 1D টেনসর গ্রেডিয়েন্ট গণনায় পুনরায় ব্যবহার করা হবে। যখন is_training-এর মান False হয়, তখন পপুলেশন মিন-এর জন্য একটি 1D টেনসর প্রথম এবং দ্বিতীয় উভয় অর্ডারের গ্রেডিয়েন্ট গণনায় পুনরায় ব্যবহার করা হবে।
• reserve_space_2: যখন is_training-এর মান True হয়, তখন গ্রেডিয়েন্ট গণনায় পুনঃব্যবহারের জন্য গণনাকৃত ব্যাচ ভ্যারিয়েন্সের (cuDNN-এর ক্ষেত্রে ইনভার্টেড ভ্যারিয়েন্স) একটি 1D টেনসর । যখন is_training-এর মান False হয়, তখন প্রথম এবং দ্বিতীয় উভয় অর্ডারের গ্রেডিয়েন্ট গণনায় পুনঃব্যবহারের জন্য পপুলেশন ভ্যারিয়েন্সের একটি 1D টেনসর ।

ঐচ্ছিক অ্যাট্রিবিউটসমূহ (দেখুন Attrs ):

• এপসিলন: x-এর ভেদাঙ্কের সাথে যোগ করা একটি ক্ষুদ্র ফ্লোট সংখ্যা।
• data_format: y_backprop, x, x_backprop-এর জন্য ডেটা ফরম্যাট। হয় "NHWC" (ডিফল্ট) অথবা "NCHW"।
• is_training: অপারেশনটি ট্রেনিং (ডিফল্ট) নাকি ইনফারেন্সের জন্য, তা নির্দেশ করার একটি বুলিয়ান মান।

ফেরত:

• Output x_backprop: x-এর সাপেক্ষে গ্রেডিয়েন্টের জন্য একটি ৪ডি টেনসর ।
• Output scale_backprop: স্কেলের সাপেক্ষে গ্রেডিয়েন্টের জন্য একটি এক-মাত্রিক টেনসর ।
• Output offset_backprop: অফসেটের সাপেক্ষে গ্রেডিয়েন্টের জন্য একটি এক-মাত্রিক টেনসর ।
• Output reserve_space_3: FusedBatchNorm- এর গড় ইনপুটের সাথে মেলানোর জন্য একটি অব্যবহৃত প্লেসহোল্ডার।
• Output reserve_space_4: FusedBatchNorm- এ ভ্যারিয়েন্স ইনপুটের সাথে মেলানোর জন্য একটি অব্যবহৃত প্লেসহোল্ডার।

জনসাধারণের বৈশিষ্ট্য

::tensorflow::Output offset_backprop

Operation operation

::tensorflow::Output reserve_space_3

::tensorflow::Output reserve_space_4

::tensorflow::Output scale_backprop

::tensorflow::Output x_backprop

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

 FusedBatchNormGrad(
  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 FusedBatchNormGrad::Attrs & attrs
)

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Attrs Epsilon(
  float x
)

Attrs IsTraining(
  bool x
)