tensorflow:: ops:: FusedBatchNormGrad

Gradiente para la normalización por lotes.

Resumen

Tenga en cuenta que el tamaño de los tensores 4D se define mediante "NHWC" o "NCHW". El tamaño de los tensores 1D coincide con la dimensión C de los tensores 4D.

Argumentos:

• ámbito: Un objeto de ámbito
• y_backprop: Un tensor 4D para el gradiente con respecto a y.
• x: Un tensor 4D para los datos de entrada.
• escala: Un tensor 1D para el factor de escala, para escalar el x normalizado.
• reserve_space_1: Cuando is_training es True, se reutiliza un tensor 1D para la media del lote calculado en el cálculo del gradiente. Cuando is_training es False, se reutiliza un tensor 1D para la media de la población en el cálculo del gradiente de primer y segundo orden.
• reserve_space_2: Cuando is_training es True, se reutiliza un tensor 1D para la varianza del lote calculada (varianza invertida en el caso de cuDNN) en el cálculo del gradiente. Cuando is_training es False, se reutiliza un tensor 1D para la varianza de la población en el cálculo del gradiente de primer y segundo orden.

Atributos opcionales (ver Attrs ):

• épsilon: Un pequeño número decimal que se suma a la varianza de x.
• data_format: El formato de datos para y_backprop, x, x_backprop. Puede ser "NHWC" (predeterminado) o "NCHW".
• is_training: Un valor booleano para indicar si la operación es para entrenamiento (predeterminado) o inferencia.

Devoluciones:

• Output x_backprop: Un tensor 4D para el gradiente con respecto a x.
• Output scale_backprop: Un tensor 1D para el gradiente con respecto a la escala.
• Output offset_backprop: Un tensor 1D para el gradiente con respecto al desplazamiento.
• Output reserve_space_3: Marcador de posición no utilizado para hacer coincidir la entrada media en FusedBatchNorm .
• Output reserve_space_4: Marcador de posición no utilizado para hacer coincidir la entrada de varianza en FusedBatchNorm .

Atributos públicos

::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
)