tensorflow::ops::FusedBatchNormGrad

Gradiente per la normalizzazione batch.

Riepilogo

Si noti che la dimensione dei tensori 4D è definita da "NHWC" o "NCHW". La dimensione dei tensori 1D corrisponde alla dimensione C dei tensori 4D.

Argomentazioni:

• ambito: un oggetto Scope
• y_backprop: Un tensore 4D per il gradiente rispetto a y.
• x: Un tensore 4D per i dati di input.
• scala: un tensore 1D per il fattore di scala, per scalare la x normalizzata.
• reserve_space_1: Quando is_training è True, un tensore 1D per la media batch calcolata da riutilizzare nel calcolo del gradiente. Quando is_training è False, un tensore 1D per la media della popolazione da riutilizzare sia nel calcolo del gradiente di primo che di secondo ordine.
• reserve_space_2: Quando is_training è True, un tensore 1D per la varianza batch calcolata (varianza invertita nel caso cuDNN) da riutilizzare nel calcolo del gradiente. Quando is_training è False, un tensore 1D per la varianza della popolazione da riutilizzare sia nel calcolo del gradiente di primo che di secondo ordine.

Attributi opzionali (vedere Attrs ):

• epsilon: Un piccolo numero decimale aggiunto alla varianza di x.
• data_format: Il formato dei dati per y_backprop, x, x_backprop. Può essere "NHWC" (predefinito) o "NCHW".
• is_training: Un valore booleano che indica se l'operazione è per l'addestramento (impostazione predefinita) o per l'inferenza.

Resi:

• Output x_backprop: un tensore 4D per il gradiente rispetto a x.
• Output scale_backprop: un tensore 1D per il gradiente rispetto alla scala.
• Output offset_backprop: un tensore 1D per il gradiente rispetto all'offset.
• Output reserve_space_3: Segnaposto non utilizzato per corrispondere all'input medio in FusedBatchNorm .
• Output reserve_space_4: Segnaposto non utilizzato per corrispondere all'input di varianza in FusedBatchNorm .

attributi pubblici

::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
)