tensorflow:: ops:: FusedBatchNormV2

#include <nn_ops.h>

Normalizacja wsadowa.

Streszczenie

Należy pamiętać, że rozmiar tensorów 4D jest definiowany przez „NHWC” lub „NCHW”. Rozmiar tensorów 1D odpowiada wymiarowi C tensorów 4D.

Argumenty:

  • zakres: obiekt zakresu
  • x: Tensor 4D dla danych wejściowych.
  • skala: Tensor 1D określający współczynnik skalowania służący do skalowania znormalizowanego x.
  • przesunięcie: 1D Tensor określający przesunięcie, w celu przesunięcia do znormalizowanego x.
  • średnia: jednowymiarowy tensor dla średniej populacji. Używany tylko do wnioskowania; musi być pusty do treningu.
  • Wariancja: jednowymiarowy tensor dla wariancji populacji. Używany tylko do wnioskowania; musi być pusty do treningu.

Atrybuty opcjonalne (patrz Attrs ):

  • epsilon: Mała liczba zmiennoprzecinkowa dodawana do wariancji x.
  • data_format: Format danych dla x i y. Albo „NHWC” (domyślnie), albo „NCHW”.
  • is_training: Wartość logiczna wskazująca, że ​​operacja służy do szkolenia (domyślnie) lub wnioskowania.

Zwroty:

  • Output y: Tensor 4D dla danych wyjściowych.
  • Output batch_mean: jednowymiarowy tensor obliczonej średniej partii, który ma być używany przez TensorFlow do obliczania średniej ruchomej.
  • Output batch_variance: 1-wymiarowy tensor obliczonej wariancji wsadowej, który ma być używany przez TensorFlow do obliczenia bieżącej wariancji.
  • Output reserve_space_1: Jednowymiarowy tensor dla obliczonej średniej partii, który ma zostać ponownie użyty w obliczeniach gradientu.
  • Output reserve_space_2: Jednowymiarowy tensor dla obliczonej wariancji wsadowej (odwróconej wariancji w przypadku cuDNN), który ma zostać ponownie użyty w obliczeniach gradientu.

Konstruktory i destruktory

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)

Atrybuty publiczne

batch_mean
batch_variance
operation
reserve_space_1
reserve_space_2
y

Publiczne funkcje statyczne

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

Struktury

tensorflow:: ops:: FusedBatchNormV2:: Attrs

Opcjonalne settery atrybutów dla FusedBatchNormV2 .

Atrybuty publiczne

średnia_partia 

::tensorflow::Output batch_mean

wariancja_partia 

::tensorflow::Output batch_variance

działanie 

Operation operation

rezerwowa_przestrzeń_1 

::tensorflow::Output reserve_space_1

rezerwowa_przestrzeń_2 

::tensorflow::Output reserve_space_2

y 

::tensorflow::Output y

Funkcje publiczne

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
)

Publiczne funkcje statyczne

Format danych 

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Epsilon 

Attrs Epsilon(
  float x
)

Czy szkolenie 

Attrs IsTraining(
  bool x
)