tensorflow:: ops:: FusedBatchNormV2

#include <nn_ops.h>

Normalización por lotes.

Resumen

Tenga en cuenta que el tamaño de los tensores 4D se define mediante "NHWC" o "NCHW". El tamaño de los tensores 1D coincide con la dimensión C de los tensores 4D.

Argumentos:

  • ámbito: Un objeto de ámbito
  • x: Un tensor 4D para los datos de entrada.
  • escala: Un tensor 1D para el factor de escala, para escalar el x normalizado.
  • offset: Un tensor 1D para el desplazamiento, para cambiar a la x normalizada.
  • media: Un tensor unidimensional para la media poblacional. Se utiliza únicamente para inferencia; debe estar vacío para el entrenamiento.
  • varianza: Un tensor unidimensional para la varianza poblacional. Se utiliza únicamente para inferencia; debe estar vacío para el entrenamiento.

Atributos opcionales (ver Attrs ):

  • épsilon: Un pequeño número flotante que se suma a la varianza de x.
  • data_format: El formato de datos para x e y. Puede ser "NHWC" (predeterminado) o "NCHW".
  • is_training: Un valor booleano para indicar si la operación es para entrenamiento (predeterminado) o inferencia.

Devoluciones:

  • Output y: Un tensor 4D para los datos de salida.
  • Output batch_mean: Un tensor 1D para la media del lote calculada, que TensorFlow utilizará para calcular la media móvil.
  • Output batch_variance: Un tensor 1D para la varianza del lote calculada, que TensorFlow utilizará para calcular la varianza acumulada.
  • Output reserve_space_1: Un tensor 1D para la media del lote calculada, que se reutilizará en el cálculo del gradiente.
  • Output reserve_space_2: Un tensor 1D para la varianza del lote calculada (varianza invertida en el caso de cuDNN), que se reutilizará en el cálculo del gradiente.

Constructores y destructores

FusedBatchNormV2 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input x, :: tensorflow::Input scale, :: tensorflow::Input offset, :: tensorflow::Input mean, :: tensorflow::Input variance)
FusedBatchNormV2 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input x, :: tensorflow::Input scale, :: tensorflow::Input offset, :: tensorflow::Input mean, :: tensorflow::Input variance, const FusedBatchNormV2::Attrs & attrs)

Atributos públicos

batch_mean
batch_variance
operation
reserve_space_1
reserve_space_2
y

funciones estáticas públicas

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

Estructuras

tensorflow:: ops:: FusedBatchNormV2:: Attrs

Configuradores de atributos opcionales para FusedBatchNormV2 .

Atributos públicos

media_del_lote 

::tensorflow::Output batch_mean

varianza_del_lote 

::tensorflow::Output batch_variance

operación 

Operation operation

reservar_espacio_1 

::tensorflow::Output reserve_space_1

reservar_espacio_2 

::tensorflow::Output reserve_space_2

y 

::tensorflow::Output y

Funciones públicas

Normalización por lotes fusionadosV2 

 FusedBatchNormV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input scale,
  ::tensorflow::Input offset,
  ::tensorflow::Input mean,
  ::tensorflow::Input variance
)

Normalización por lotes fusionadosV2 

 FusedBatchNormV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input scale,
  ::tensorflow::Input offset,
  ::tensorflow::Input mean,
  ::tensorflow::Input variance,
  const FusedBatchNormV2::Attrs & attrs
)

funciones estáticas públicas

Formato de datos 

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Épsilon 

Attrs Epsilon(
  float x
)

¿Es capacitación? 

Attrs IsTraining(
  bool x
)