tensorflow::ops::FusedBatchNormGrad

Gradient pour la normalisation par lots.

Résumé

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

Arguments :

• portée : un objet Scope
• y_backprop : Un tenseur 4D pour le gradient par rapport à y.
• x : Un tenseur 4D pour les données d'entrée.
• scale : Un tenseur 1D pour le facteur d'échelle, afin de mettre à l'échelle le x normalisé.
• reserve_space_1 : Si is_training est vrai, un tenseur 1D contenant la moyenne du lot calculé sera réutilisé pour le calcul du gradient. Si is_training est faux, un tenseur 1D contenant la moyenne de la population sera réutilisé pour le calcul des gradients d'ordre 1 et 2.
• reserve_space_2 : Si is_training est vrai, un tenseur 1D contenant la variance du lot calculé (variance inverse dans le cas de cuDNN) sera réutilisé pour le calcul du gradient. Si is_training est faux, un tenseur 1D contenant la variance de la population sera réutilisé pour le calcul des gradients d'ordre 1 et 2.

Attributs optionnels (voir Attrs ) :

• epsilon : Un petit nombre flottant ajouté à la variance de x.
• data_format : Format des données pour y_backprop, x et x_backprop. Soit « NHWC » (par défaut), soit « NCHW ».
• is_training : une valeur booléenne indiquant que l’opération est destinée à l’entraînement (par défaut) ou à l’inférence.

Retours :

• Output x_backprop : Un tenseur 4D pour le gradient par rapport à x.
• scale_backprop Output : un tenseur 1D pour le gradient par rapport à l’échelle.
• Output offset_backprop : Un tenseur 1D pour le gradient par rapport au décalage.
• Output reserve_space_3 : Espace réservé inutilisé pour correspondre à l’entrée moyenne dans FusedBatchNorm .
• Output reserve_space_4 : Espace réservé inutilisé pour correspondre à l’entrée de variance dans FusedBatchNorm .

attributs publics

::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
)