tensorflow::ops::FusedBatchNormGrad

Toplu normalizasyon için gradyan.

Özet

4 boyutlu tensörlerin boyutlarının "NHWC" veya "NCHW" ile tanımlandığını unutmayın. 1 boyutlu tensörlerin boyutu, 4 boyutlu tensörlerin C boyutuyla eşleşir.

Argümanlar:

• kapsam: Bir Kapsam nesnesi
• y_backprop: y eksenine göre gradyanı temsil eden 4 boyutlu bir tensör .
• x: Giriş verileri için 4 boyutlu bir tensör .
• ölçek: Normalleştirilmiş x'i ölçeklendirmek için kullanılan 1 boyutlu bir tensör .
• reserve_space_1: is_training değeri True olduğunda, gradyan hesaplamasında yeniden kullanılacak hesaplanan toplu ortalama için 1 boyutlu bir Tensor oluşturulur . is_training değeri False olduğunda, hem 1. hem de 2. dereceden gradyan hesaplamasında yeniden kullanılacak popülasyon ortalaması için 1 boyutlu bir Tensor oluşturulur .
• reserve_space_2: is_training değeri True olduğunda, gradyan hesaplamasında yeniden kullanılacak hesaplanan toplu varyans için 1 boyutlu bir Tensor (cuDNN durumunda ters varyans). is_training değeri False olduğunda, hem 1. hem de 2. dereceden gradyan hesaplamasında yeniden kullanılacak popülasyon varyansı için 1 boyutlu bir Tensor .

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

• epsilon: x'in varyansına eklenen küçük bir ondalık sayı.
• data_format: y_backprop, x, x_backprop için veri formatı. "NHWC" (varsayılan) veya "NCHW" olabilir.
• is_training: İşlemin eğitim (varsayılan) veya çıkarım amaçlı olduğunu gösteren bir boolean değeri.

İadeler:

• Output x_backprop: x'e göre gradyanı gösteren 4 boyutlu bir tensör .
• Output scale_backprop: Ölçeğe göre gradyanı gösteren 1 boyutlu bir Tensor .
• Output offset_backprop: Ofsete göre gradyanı gösteren 1 boyutlu bir Tensor .
• Output reserve_space_3: FusedBatchNorm'daki ortalama girdiyle eşleşmesi için kullanılmayan yer tutucu.
• Output reserve_space_4: FusedBatchNorm'daki varyans girdisiyle eşleşmesi için kullanılmayan yer tutucu.

Genel özellikler

::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
)