tensorflow::ops::FusedBatchNormGrad

#include <nn_ops.h>

Gradiente para normalização em lote.

Resumo

Note que o tamanho dos tensores 4D é definido por "NHWC" ou "NCHW". O tamanho dos tensores 1D corresponde à dimensão C dos tensores 4D.

Argumentos:

  • escopo: Um objeto de escopo
  • y_backprop: Um tensor 4D para o gradiente em relação a y.
  • x: Um tensor 4D para dados de entrada.
  • escala: Um tensor 1D para fator de escala, para dimensionar o x normalizado.
  • reserve_space_1: Quando is_training é True, um Tensor 1D para a média do lote calculada, a ser reutilizada no cálculo do gradiente. Quando is_training é False, um Tensor 1D para a média da população, a ser reutilizada tanto no cálculo do gradiente de primeira quanto no de segunda ordem.
  • reserve_space_2: Quando is_training é True, um Tensor 1D para a variância do lote calculada (variância invertida no caso do cuDNN) a ser reutilizada no cálculo do gradiente. Quando is_training é False, um Tensor 1D para a variância da população a ser reutilizada nos cálculos de gradiente de 1ª e 2ª ordem.

Atributos opcionais (ver Attrs ):

  • épsilon: Um pequeno número decimal adicionado à variância de x.
  • data_format: O formato dos dados para y_backprop, x e x_backprop. Pode ser "NHWC" (padrão) ou "NCHW".
  • is_training: Um valor booleano para indicar se a operação é para treinamento (padrão) ou inferência.

Devoluções:

  • Output x_backprop: Um tensor 4D para o gradiente em relação a x.
  • Output scale_backprop: Um tensor 1D para o gradiente em relação à escala.
  • Output offset_backprop: Um tensor 1D para o gradiente em relação ao deslocamento.
  • Output reserve_space_3: Espaço reservado não utilizado para corresponder à entrada média em FusedBatchNorm .
  • Output reserve_space_4: Espaço reservado não utilizado para corresponder à entrada de variância em FusedBatchNorm .

Construtores e Destrutores

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)

Atributos públicos

offset_backprop
operation
reserve_space_3
reserve_space_4
scale_backprop
x_backprop

Funções estáticas públicas

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

Estruturas

tensorflow::ops::FusedBatchNormGrad::Attrs

Definidores de atributos opcionais para FusedBatchNormGrad .

Atributos públicos

retropropagação de deslocamento

::tensorflow::Output offset_backprop

operação

Operation operation

espaço_reservado_3

::tensorflow::Output reserve_space_3

espaço_reservado_4

::tensorflow::Output reserve_space_4

escala_retropropagação

::tensorflow::Output scale_backprop

x_backprop

::tensorflow::Output x_backprop

Funções públicas

Gradiente de norma de lote fundido

 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
)

Gradiente de norma de lote fundido

 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
)

Funções estáticas públicas

Formato de dados

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Épsilon

Attrs Epsilon(
  float x
)

É treinamento

Attrs IsTraining(
  bool x
)