tensorflow:: ops:: FusedBatchNormGrad

Gradient do normalizacji wsadowej.

Streszczenie

Należy pamiętać, że rozmiar tensorów 4D jest definiowany przez „NHWC” lub „NCHW”. Rozmiar tensorów 1D odpowiada wymiarowi C tensorów 4D.

Argumenty:

• zakres: obiekt zakresu
• y_backprop: Tensor 4D dla gradientu względem y.
• x: Tensor 4D dla danych wejściowych.
• skala: Tensor 1D określający współczynnik skalowania służący do skalowania znormalizowanego x.
• reserve_space_1: Gdy is_training ma wartość True, tensor 1D dla obliczonej średniej wsadowej jest ponownie używany w obliczeniach gradientu. Gdy is_training ma wartość False, tensor 1D dla średniej populacji jest ponownie używany zarówno w obliczeniach gradientu 1., jak i 2. rzędu.
• reserve_space_2: Gdy is_training ma wartość True, 1-wymiarowy tensor dla obliczonej wariancji partii (odwróconej wariancji w przypadku cuDNN) do ponownego wykorzystania w obliczeniach gradientu. Gdy is_training ma wartość False, 1-wymiarowy tensor dla wariancji populacji do ponownego wykorzystania w obliczeniach gradientu zarówno pierwszego, jak i drugiego rzędu.

Atrybuty opcjonalne (patrz Attrs ):

• epsilon: Mała liczba zmiennoprzecinkowa dodawana do wariancji x.
• data_format: Format danych dla y_backprop, x, x_backprop. „NHWC” (domyślnie) lub „NCHW”.
• is_training: Wartość logiczna wskazująca, że ​​operacja służy do szkolenia (domyślnie) lub wnioskowania.

Zwroty:

• Output x_backprop: Tensor 4D dla gradientu względem x.
• Output scale_backprop: Tensor 1D dla gradientu względem skali.
• Output offset_backprop: Tensor 1D dla gradientu względem przesunięcia.
• Output reserve_space_3: Nieużywany symbol zastępczy, który ma odpowiadać średniej wartości wejściowej w FusedBatchNorm .
• Output reserve_space_4: Nieużywany symbol zastępczy, służący do dopasowania wariancji wejściowej w FusedBatchNorm .

Atrybuty publiczne

::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
)