tensorflow::ops::QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization

Normalisasi Batch Terkuantisasi.

Ringkasan

Operasi ini sudah usang dan akan dihapus di masa mendatang. Lebih baik gunakan tf.nn.batch_normalization .

Argumen:

• Cakupan: Objek Cakupan
• t: Tensor input 4D.
• t_min: Nilai yang diwakili oleh input terkuantisasi terendah.
• t_max: Nilai yang diwakili oleh input terkuantisasi tertinggi.
• m: Tensor rata-rata 1D dengan ukuran yang sesuai dengan dimensi terakhir dari t. Ini adalah keluaran pertama dari tf.nn.moments, atau rata-rata bergerak yang tersimpan darinya.
• m_min: Nilai yang diwakili oleh rata-rata terkuantisasi terendah.
• m_max: Nilai yang diwakili oleh rata-rata terkuantisasi tertinggi.
• v: Tensor varians 1D dengan ukuran yang sesuai dengan dimensi terakhir dari t. Ini adalah keluaran kedua dari tf.nn.moments, atau rata-rata bergerak yang tersimpan darinya.
• v_min: Nilai yang diwakili oleh varians terkuantisasi terendah.
• v_max: Nilai yang diwakili oleh varians terkuantisasi tertinggi.
• beta: Tensor beta 1D dengan ukuran yang sesuai dengan dimensi terakhir t. Offset yang akan ditambahkan ke tensor yang dinormalisasi.
• beta_min: Nilai yang diwakili oleh offset kuantisasi terendah.
• beta_max: Nilai yang diwakili oleh offset kuantisasi tertinggi.
• gamma: Tensor gamma 1D dengan ukuran yang sesuai dengan dimensi terakhir t. Jika "scale_after_normalization" bernilai true, tensor ini akan dikalikan dengan tensor yang telah dinormalisasi.
• gamma_min: Nilai yang diwakili oleh gamma terkuantisasi terendah.
• gamma_max: Nilai yang diwakili oleh gamma terkuantisasi tertinggi.
• variance_epsilon: Angka float kecil untuk menghindari pembagian dengan 0.
• scale_after_normalization: Sebuah nilai boolean yang menunjukkan apakah tensor hasil perlu dikalikan dengan gamma.

Mengembalikan:

• Hasil Output
• Output result_min
• Output result_max

Atribut publik

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
)