tensorflow:: ops:: QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization

परिमाणित बैच सामान्यीकरण।

सारांश

यह ऑपरेशन अप्रचलित है और भविष्य में हटा दिया जाएगा। इसके बजाय tf.nn.batch_normalization उपयोग करें।

तर्क:

• स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• t: एक 4D इनपुट टेंसर ।
• t_min: सबसे कम परिमाणित इनपुट द्वारा दर्शाया गया मान।
• t_max: उच्चतम परिमाणित इनपुट द्वारा दर्शाया गया मान।
• m: एक 1D माध्य टेंसर जिसका आकार t के अंतिम आयाम के बराबर है। यह tf.nn.moments से प्राप्त पहला आउटपुट है, या उसका सहेजा गया मूविंग एवरेज है।
• m_min: निम्नतम परिमाणित माध्य द्वारा दर्शाया गया मान।
• m_max: उच्चतम परिमाणित माध्य द्वारा दर्शाया गया मान।
• v: एक 1D विचरण टेंसर जिसका आकार t के अंतिम आयाम के बराबर है। यह tf.nn.moments से प्राप्त दूसरा आउटपुट है, या उसका सहेजा गया मूविंग एवरेज है।
• v_min: सबसे कम परिमाणित विचरण द्वारा दर्शाया गया मान।
• v_max: उच्चतम परिमाणित विचरण द्वारा दर्शाया गया मान।
• बीटा: एक 1D बीटा टेंसर जिसका आकार t के अंतिम आयाम के बराबर है। सामान्यीकृत टेंसर में जोड़ा जाने वाला एक ऑफ़सेट।
• बीटा_मिन: सबसे कम क्वांटाइज्ड ऑफसेट द्वारा दर्शाया गया मान।
• beta_max: उच्चतम क्वांटाइज्ड ऑफसेट द्वारा दर्शाया गया मान।
• गामा: एक 1D गामा टेंसर जिसका आकार t के अंतिम आयाम के बराबर है। यदि "scale_after_normalization" सत्य है, तो इस टेंसर को सामान्यीकृत टेंसर से गुणा किया जाएगा।
• gamma_min: सबसे कम क्वांटाइज्ड गामा द्वारा दर्शाया गया मान।
• gamma_max: उच्चतम क्वांटाइज्ड गामा द्वारा दर्शाया गया मान।
• variance_epsilon: शून्य से भाग देने से बचने के लिए एक छोटी फ्लोट संख्या।
• scale_after_normalization: एक बूलियन मान जो यह दर्शाता है कि परिणामी टेंसर को गामा से गुणा करने की आवश्यकता है या नहीं।

प्रतिफल:

• Output परिणाम
• Output result_min
• Output result_max

सार्वजनिक विशेषताएँ

Operation operation

::tensorflow::Output result

::tensorflow::Output result_max

::tensorflow::Output result_min

 QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input t,
  ::tensorflow::Input t_min,
  ::tensorflow::Input t_max,
  ::tensorflow::Input m,
  ::tensorflow::Input m_min,
  ::tensorflow::Input m_max,
  ::tensorflow::Input v,
  ::tensorflow::Input v_min,
  ::tensorflow::Input v_max,
  ::tensorflow::Input beta,
  ::tensorflow::Input beta_min,
  ::tensorflow::Input beta_max,
  ::tensorflow::Input gamma,
  ::tensorflow::Input gamma_min,
  ::tensorflow::Input gamma_max,
  DataType out_type,
  float variance_epsilon,
  bool scale_after_normalization
)