tensorflow :: ops :: FusedBatchNormV2

배치 정규화.

요약

4D Tensor의 크기는 "NHWC"또는 "NCHW"로 정의됩니다. 1D Tensor의 크기는 4D Tensor의 C 차원과 일치합니다.

인수 :

• 범위 : 범위 개체
• x : 입력 데이터 용 4D 텐서 .
• 스케일 : 스케일링 인자에 대한 1D 텐서 로 정규화 된 x를 스케일링합니다.
• 오프셋 : 오프셋에 대한 1D 텐서 , 정규화 된 x로 이동합니다.
• 평균 : 모집단 평균에 대한 1D 텐서 . 추론에만 사용됩니다. 훈련을 위해 비어 있어야합니다.
• 분산 : 모집단 분산에 대한 1D 텐서 . 추론에만 사용됩니다. 훈련을 위해 비어 있어야합니다.

선택적 속성 ( Attrs 참조) :

• 엡실론 : x의 분산에 더해지는 작은 부동 숫자.
• data_format : x 및 y의 데이터 형식입니다. "NHWC"(기본값) 또는 "NCHW"입니다.
• is_training : 훈련 (기본값) 또는 추론을위한 작업임을 나타내는 부울 값입니다.

보고:

• Output y : 출력 데이터 용 4D 텐서 .
• Output batch_mean : 실행 평균을 계산하기 위해 TensorFlow에서 사용할 계산 된 일괄 평균에 대한 1D Tensor 입니다.
• Output batch_variance : 실행중인 분산을 계산하기 위해 TensorFlow에서 사용할 계산 된 배치 분산에 대한 1D Tensor 입니다.
• Output reserve_space_1 : 기울기 계산에 재사용 할 계산 된 배치 평균에 대한 1D 텐서 .
• Output reserve_space_2 : 기울기 계산에 재사용 할 계산 된 배치 분산 (cuDNN 케이스의 반전 분산)에 대한 1D 텐서 .

공용 속성

::tensorflow::Output batch_mean

::tensorflow::Output batch_variance

Operation operation

::tensorflow::Output reserve_space_1

::tensorflow::Output reserve_space_2

::tensorflow::Output y

 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
)

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Attrs Epsilon(
  float x
)

Attrs IsTraining(
  bool x
)