tensorflow::ops::FusedBatchNormGrad

Градиент для пакетной нормализации.

Краткое содержание

Обратите внимание, что размер 4D-тензоров определяется либо "NHWC", либо "NCHW". Размер 1D-тензоров соответствует размерности C 4D-тензоров.

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• y_backprop: Четырехмерный тензор для градиента относительно y.
• x: Четырехмерный тензор для входных данных.
• scale: Одномерный тензор для масштабирования, используемый для масштабирования нормализованного значения x.
• reserve_space_1: Если is_training равно True, то для вычисления градиента используется одномерный тензор для вычисленного среднего значения пакета. Если is_training равно False, то для вычисления градиента первого и второго порядка используется одномерный тензор для среднего значения популяции.
• reserve_space_2: Если is_training равно True, то используется одномерный тензор для вычисленной дисперсии пакета (обратная дисперсия в случае cuDNN) для повторного использования при вычислении градиента. Если is_training равно False, то используется одномерный тензор для дисперсии популяции для повторного использования как при вычислении градиента первого, так и второго порядка.

Дополнительные атрибуты (см. Attrs ):

• Эпсилон: небольшое число с плавающей запятой, добавляемое к дисперсии x.
• data_format: Формат данных для y_backprop, x, x_backprop. Либо "NHWC" (по умолчанию), либо "NCHW".
• is_training: Логическое значение, указывающее, предназначена ли операция для обучения (по умолчанию) или для вывода результатов.

Возвращает:

• Output x_backprop: 4D- тензор градиента относительно x.
• Output параметр scale_backprop: одномерный тензор градиента относительно масштаба.
• Output offset_backprop: Одномерный тензор градиента относительно смещения.
• Output reserve_space_3: Неиспользуемый заполнитель для сопоставления среднего значения входных данных в FusedBatchNorm .
• Output reserve_space_4: Неиспользуемый заполнитель для соответствия входным данным дисперсии в FusedBatchNorm .

Общедоступные атрибуты

::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
)