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tensorflow :: opérations :: FusedBatchNormGradV3

#include <nn_ops.h>

Gradient pour la normalisation des lots.

Résumé

Notez que la taille des Tensors 4D est définie par "NHWC" ou "NCHW". La taille des Tensors 1D correspond à la dimension C des Tensors 4D.

Arguments:

  • scope: un objet Scope
  • y_backprop: Un Tensor 4D pour le gradient par rapport à y.
  • x: Un Tensor 4D pour les données d'entrée.
  • scale: Un Tensor 1D pour le facteur d'échelle, pour mettre à l'échelle le x normalisé.
  • reserve_space_1: lorsque is_training vaut True, un Tensor 1D pour la moyenne du lot calculé à réutiliser dans le calcul du gradient. Lorsque is_training a la valeur False, un Tensor 1D pour la population signifie à être réutilisé dans le calcul du gradient de 1er et 2ème ordre.
  • reserve_space_2: Lorsque is_training vaut True, un Tensor 1D pour la variance batch calculée (variance inversée dans le cas cuDNN) à réutiliser dans le calcul du gradient. Lorsque is_training a la valeur False, un Tensor 1D pour la variance de la population doit être réutilisé dans le calcul du gradient du 1er et du 2ème ordre.
  • reserve_space_3: Lorsque is_training vaut True, un Tensor 1D pour certains résultats intermédiaires à réutiliser dans le calcul de gradient. Lorsque is_training vaut False, un Tensor vide factice sera créé.

Attributs facultatifs (voir Attrs ):

  • epsilon: Un petit nombre flottant ajouté à la variance de x.
  • data_format: format de données pour y_backprop, x, x_backprop. Soit "NHWC" (par défaut), soit "NCHW".
  • is_training: une valeur booléenne pour indiquer que l'opération est destinée à l'entraînement (par défaut) ou à l'inférence.

Retour:

  • Output x_backprop: Un Tensor 4D pour le gradient par rapport à x.
  • Output scale_backprop: Un Tensor 1D pour le gradient par rapport à l'échelle.
  • Output offset_backprop: Un Tensor 1D pour le gradient par rapport au décalage.
  • Output reserve_space_4: espace réservé inutilisé pour correspondre à l'entrée moyenne dans FusedBatchNorm .
  • Output reserve_space_5: espace réservé inutilisé pour correspondre à l'entrée de variance dans FusedBatchNorm .

Constructeurs et destructeurs

FusedBatchNormGradV3 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input y_backprop, :: tensorflow::Input x, :: tensorflow::Input scale, :: tensorflow::Input reserve_space_1, :: tensorflow::Input reserve_space_2, :: tensorflow::Input reserve_space_3)
FusedBatchNormGradV3 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input y_backprop, :: tensorflow::Input x, :: tensorflow::Input scale, :: tensorflow::Input reserve_space_1, :: tensorflow::Input reserve_space_2, :: tensorflow::Input reserve_space_3, const FusedBatchNormGradV3::Attrs & attrs)

Attributs publics

offset_backprop
operation
reserve_space_4
reserve_space_5
scale_backprop
x_backprop

Fonctions statiques publiques

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

Structs

tensorflow :: ops :: FusedBatchNormGradV3 :: Attrs

Définisseurs d' attributs facultatifs pour FusedBatchNormGradV3 .

Attributs publics

offset_backprop

::tensorflow::Output offset_backprop

opération

Operation operation

reserve_space_4

::tensorflow::Output reserve_space_4

reserve_space_5

::tensorflow::Output reserve_space_5

scale_backprop

::tensorflow::Output scale_backprop

x_backprop

::tensorflow::Output x_backprop

Fonctions publiques

FusedBatchNormGradV3

 FusedBatchNormGradV3(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input y_backprop,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input scale,
  ::tensorflow::Input reserve_space_1,
  ::tensorflow::Input reserve_space_2,
  ::tensorflow::Input reserve_space_3
)

FusedBatchNormGradV3

 FusedBatchNormGradV3(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input y_backprop,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input scale,
  ::tensorflow::Input reserve_space_1,
  ::tensorflow::Input reserve_space_2,
  ::tensorflow::Input reserve_space_3,
  const FusedBatchNormGradV3::Attrs & attrs
)

Fonctions statiques publiques

DataFormat

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Epsilon

Attrs Epsilon(
  float x
)

IsFormation

Attrs IsTraining(
  bool x
)