יום הקהילה ML הוא 9 בנובמבר! הצטרפו אלינו עדכונים מ- TensorFlow, JAX, ועוד למידע נוסף

זרימת טנסור :: אופ :: QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization

#include <nn_ops.h>

נורמליזציה של אצווה כמותית.

סיכום

אופציה זו הוצאה משימוש ותוסר בעתיד. tf.nn.batch_normalization .

טענות:

  • היקף: אובייקט Scope
  • t: טנסור קלט 4D.
  • t_min: הערך המיוצג על ידי הקלט הכמותי הנמוך ביותר.
  • t_max: הערך המיוצג על ידי הקלט הכמותי הגבוה ביותר.
  • מ: A 1D הממוצע מותח עם גודל התאמת הממד האחרון של t. זוהי הפלט הראשון מ- tf.nn.moments, או ממוצע נע שמור ממנו.
  • m_min: הערך המיוצג על ידי הממוצע הכמותי הנמוך ביותר.
  • m_max: הערך המיוצג על ידי הממוצע הכמותי הגבוה ביותר.
  • v: A 1D השונה מותח עם גודל התאמת הממד האחרון של t. זוהי הפלט השני מ- tf.nn.moments, או ממוצע נע שמור ממנו.
  • v_min: הערך המיוצג על ידי השונות הכמותית הנמוכה ביותר.
  • v_max: הערך המיוצג על ידי השונות הכמתית הגבוהה ביותר.
  • בטא: טנסור בטא 1D עם גודל התואם למימד האחרון של t. קיזוז שיש להוסיף לטנזור המנורמל.
  • beta_min: הערך המיוצג בקיזוז הכמות הנמוך ביותר.
  • beta_max: הערך המיוצג על ידי קיזוז הכמות הגבוה ביותר.
  • גמא: A 1D גמא מותח עם גודל התאמת הממד האחרון של t. אם "קנה מידה_לאחר נורמליזציה" נכון, טנזור זה יוכפל עם הטנזור המנורמל.
  • gamma_min: הערך המיוצג על ידי הגמא הכמתית הנמוכה ביותר.
  • gamma_max: הערך המיוצג על ידי הגמא הכמתית הגבוהה ביותר.
  • variance_epsilon: מספר צף קטן כדי להימנע מחלוקה ב- 0.
  • scale_after_normalization: בול שמציין אם צריך להכפיל את הטנסור שהתקבל בגמא.

החזרות:

קונסטרוקטורים ומשחתנים

QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input t, :: tensorflow::Input t_min, :: tensorflow::Input t_max, :: tensorflow::Input m, :: tensorflow::Input m_min, :: tensorflow::Input m_max, :: tensorflow::Input v, :: tensorflow::Input v_min, :: tensorflow::Input v_max, :: tensorflow::Input beta, :: tensorflow::Input beta_min, :: tensorflow::Input beta_max, :: tensorflow::Input gamma, :: tensorflow::Input gamma_min, :: tensorflow::Input gamma_max, DataType out_type, float variance_epsilon, bool scale_after_normalization)

תכונות ציבוריות

operation
result
result_max
result_min

תכונות ציבוריות

מבצע

Operation operation

תוֹצָאָה

::tensorflow::Output result

תוצאה_מקס

::tensorflow::Output result_max

תוצאה_מיני

::tensorflow::Output result_min

פונקציות ציבוריות

QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization

 QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input t,
  ::tensorflow::Input t_min,
  ::tensorflow::Input t_max,
  ::tensorflow::Input m,
  ::tensorflow::Input m_min,
  ::tensorflow::Input m_max,
  ::tensorflow::Input v,
  ::tensorflow::Input v_min,
  ::tensorflow::Input v_max,
  ::tensorflow::Input beta,
  ::tensorflow::Input beta_min,
  ::tensorflow::Input beta_max,
  ::tensorflow::Input gamma,
  ::tensorflow::Input gamma_min,
  ::tensorflow::Input gamma_max,
  DataType out_type,
  float variance_epsilon,
  bool scale_after_normalization
)