ML Topluluk Günü 9 Kasım! TensorFlow, JAX güncellemeler için bize katılın ve daha fazla bilgi edinin

tensorflow :: ops :: FusedBatchNormV3

#include <nn_ops.h>

Toplu normalleştirme.

Özet

4D Tensörlerin boyutunun "NHWC" veya "NCHW" ile tanımlandığına dikkat edin. 1D Tensörlerin boyutu, 4D Tensörlerin C boyutuyla eşleşir.

Argümanlar:

  • kapsam: Bir Scope nesnesi
  • x: Giriş verileri için 4D Tensör .
  • ölçek: Normalize edilmiş x'i ölçeklemek için ölçeklendirme faktörü için 1 Boyutlu Tensör .
  • ofset: Normalize edilmiş x'e kaydırmak için ofset için 1D Tensör .
  • ortalama: Popülasyon ortalaması için 1 Boyutlu Tensör . Yalnızca çıkarım için kullanılır; eğitim için boş bırakılmalıdır.
  • varyans: Popülasyon varyansı için 1B Tensör . Yalnızca çıkarım için kullanılır; eğitim için boş bırakılmalıdır.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

  • epsilon: x'in varyansına eklenen küçük bir kayan sayı.
  • data_format: x ve y için veri formatı. Ya "NHWC" (varsayılan) veya "NCHW".
  • is_training: İşlemin eğitim (varsayılan) veya çıkarım için olduğunu belirten bir bool değeri.

İadeler:

  • Output y: Çıktı verileri için 4D Tensör .
  • Output batch_mean: Çalışma ortalamasını hesaplamak için TensorFlow tarafından kullanılacak hesaplanan toplu ortalama için 1D Tensör .
  • Output batch_variance: Çalışma varyansını hesaplamak için TensorFlow tarafından kullanılacak, hesaplanan parti varyansı için 1 Boyutlu Tensör .
  • Output rezervi_uzayı_1: Gradyan hesaplamasında yeniden kullanılacak hesaplanan toplu ortalama için 1B Tensör .
  • Output rezervi_uzayı_2: Gradyan hesaplamasında yeniden kullanılacak hesaplanan parti varyansı (cuDNN durumunda tersine çevrilmiş varyans) için 1 Boyutlu Tensör .
  • Output rezervi_space_3: Daha iyi verimlilik için gradyan hesaplamasında yeniden kullanılacak bazı ara sonuçlar için 1 Boyutlu Tensör .

Yapıcılar ve Yıkıcılar

FusedBatchNormV3 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input x, :: tensorflow::Input scale, :: tensorflow::Input offset, :: tensorflow::Input mean, :: tensorflow::Input variance)
FusedBatchNormV3 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input x, :: tensorflow::Input scale, :: tensorflow::Input offset, :: tensorflow::Input mean, :: tensorflow::Input variance, const FusedBatchNormV3::Attrs & attrs)

Genel özellikler

batch_mean
batch_variance
operation
reserve_space_1
reserve_space_2
reserve_space_3
y

Genel statik işlevler

DataFormat (StringPiece x)
Epsilon (float x)
IsTraining (bool x)

Yapılar

tensorflow :: ops :: FusedBatchNormV3 :: Attrs

FusedBatchNormV3 için isteğe bağlı öznitelik belirleyiciler.

Genel özellikler

batch_mean

::tensorflow::Output batch_mean

batch_variance

::tensorflow::Output batch_variance

operasyon

Operation operation

rezerv_space_1

::tensorflow::Output reserve_space_1

rezerv_space_2

::tensorflow::Output reserve_space_2

rezerv_space_3

::tensorflow::Output reserve_space_3

y

::tensorflow::Output y

Kamusal işlevler

FusedBatchNormV3

 FusedBatchNormV3(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input scale,
  ::tensorflow::Input offset,
  ::tensorflow::Input mean,
  ::tensorflow::Input variance
)

FusedBatchNormV3

 FusedBatchNormV3(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input scale,
  ::tensorflow::Input offset,
  ::tensorflow::Input mean,
  ::tensorflow::Input variance,
  const FusedBatchNormV3::Attrs & attrs
)

Genel statik işlevler

Veri formatı

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Epsilon

Attrs Epsilon(
  float x
)

IsTraining

Attrs IsTraining(
  bool x
)