tensorflow::ops::FusedBatchNormV2

#include <nn_ops.h>

Normalizzazione batch.

Riepilogo

Si noti che la dimensione dei tensori 4D è definita da "NHWC" o "NCHW". La dimensione dei tensori 1D corrisponde alla dimensione C dei tensori 4D.

Argomentazioni:

  • ambito: un oggetto Scope
  • x: Un tensore 4D per i dati di input.
  • scala: un tensore 1D per il fattore di scala, per scalare la x normalizzata.
  • offset: Un tensore 1D per l'offset, per spostare l'asse x normalizzato.
  • media: Un tensore 1D per la media della popolazione. Utilizzato solo per l'inferenza; deve essere vuoto per l'addestramento.
  • varianza: un tensore 1D per la varianza della popolazione. Utilizzato solo per l'inferenza; deve essere vuoto per l'addestramento.

Attributi opzionali (vedere Attrs ):

  • epsilon: Un piccolo numero decimale aggiunto alla varianza di x.
  • data_format: Il formato dei dati per x e y. Può essere "NHWC" (predefinito) o "NCHW".
  • is_training: Un valore booleano che indica se l'operazione è per l'addestramento (impostazione predefinita) o per l'inferenza.

Resi:

  • Output y: un tensore 4D per i dati di output.
  • Output batch_mean: un tensore 1D per la media batch calcolata, da utilizzare da TensorFlow per calcolare la media mobile.
  • Output batch_variance: un tensore 1D per la varianza batch calcolata, da utilizzare da TensorFlow per calcolare la varianza progressiva.
  • Output reserve_space_1: Un tensore 1D per la media batch calcolata, da riutilizzare nel calcolo del gradiente.
  • Output reserve_space_2: Un tensore 1D per la varianza batch calcolata (varianza invertita nel caso cuDNN), da riutilizzare nel calcolo del gradiente.

Costruttori e distruttori

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)

attributi pubblici

batch_mean
batch_variance
operation
reserve_space_1
reserve_space_2
y

Funzioni statiche pubbliche

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

Strutture

tensorflow::ops::FusedBatchNormV2::Attrs

Impostatori di attributi opzionali per FusedBatchNormV2 .

attributi pubblici

media del batch 

::tensorflow::Output batch_mean

varianza del batch 

::tensorflow::Output batch_variance

operazione 

Operation operation

spazio_riservato_1 

::tensorflow::Output reserve_space_1

riserva_spazio_2 

::tensorflow::Output reserve_space_2

y 

::tensorflow::Output y

Funzioni pubbliche

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
)

Funzioni statiche pubbliche

Formato dati 

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Epsilon 

Attrs Epsilon(
  float x
)

IsTraining 

Attrs IsTraining(
  bool x
)