tensorflow::ops::FusedBatchNormV2

#include <nn_ops.h>

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
  • 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.
  • offset : Un tenseur 1D pour le décalage, afin de passer à l'axe x normalisé.
  • moyenne : un tenseur unidimensionnel représentant la moyenne de la population. Utilisé uniquement pour l’inférence ; doit être vide pour l’entraînement.
  • Variance : Tenseur unidimensionnel représentant la variance de la population. Utilisé uniquement pour l’inférence ; doit être vide pour l’entraînement.

Attributs optionnels (voir Attrs ) :

  • epsilon : Un petit nombre flottant ajouté à la variance de x.
  • data_format : Le format des données pour x et y. 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 y : Un tenseur 4D pour les données de sortie.
  • Output batch_mean : Un tenseur 1D pour la moyenne du lot calculée, utilisé par TensorFlow pour calculer la moyenne courante.
  • Output batch_variance : un tenseur 1D pour la variance du lot calculée, utilisé par TensorFlow pour calculer la variance cumulée.
  • Output reserve_space_1 : Un tenseur 1D pour la moyenne du lot calculée, à réutiliser dans le calcul du gradient.
  • Output reserve_space_2 : Un tenseur 1D pour la variance du lot calculée (variance inversée dans le cas cuDNN), à réutiliser dans le calcul du gradient.

Constructeurs et destructeurs

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)

attributs publics

batch_mean
batch_variance
operation
reserve_space_1
reserve_space_2
y

fonctions statiques publiques

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

Structures

tensorflow::ops::FusedBatchNormV2::Attrs

Définiteurs d'attributs optionnels pour FusedBatchNormV2 .

attributs publics

moyenne_lot 

::tensorflow::Output batch_mean

variance_lot 

::tensorflow::Output batch_variance

opération 

Operation operation

réserve_espace_1 

::tensorflow::Output reserve_space_1

réserve_espace_2 

::tensorflow::Output reserve_space_2

y 

::tensorflow::Output y

fonctions publiques

FusedBatchNormV2 

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

FusedBatchNormV2 

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

fonctions statiques publiques

Format de données 

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Epsilon 

Attrs Epsilon(
  float x
)

Formation 

Attrs IsTraining(
  bool x
)