tensorflow :: ops :: QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization

양자화 된 배치 정규화.

요약

이 작업은 더 이상 사용되지 않으며 향후 제거 될 예정입니다. tf.nn.batch_normalization 선호 tf.nn.batch_normalization .

인수 :

• 범위 : 범위 개체
• t : 4D 입력 Tensor .
• t_min : 가장 낮은 양자화 된 입력이 나타내는 값입니다.
• t_max : 가장 높은 양자화 된 입력이 나타내는 값입니다.
• m : 1D는 크기가 t의 마지막 차원과 일치하는 Tensor 를 의미합니다. 이것은 tf.nn.moments의 첫 번째 출력 또는 저장된 이동 평균입니다.
• m_min : 가장 낮은 양자화 평균이 나타내는 값.
• m_max : 가장 높은 양자화 평균이 나타내는 값.
• v : 크기가 t의 마지막 차원과 일치하는 1D 분산 텐서 . 이것은 tf.nn.moments의 두 번째 출력 또는 저장된 이동 평균입니다.
• v_min : 가장 낮은 양자화 된 분산으로 표시되는 값입니다.
• v_max : 가장 높은 양자화 된 분산으로 표시되는 값.
• beta : 크기가 t의 마지막 차원과 일치하는 1D 베타 Tensor 입니다. 정규화 된 텐서에 추가 할 오프셋입니다.
• beta_min : 가장 낮은 양자화 된 오프셋으로 표시되는 값.
• beta_max : 가장 높은 양자화 된 오프셋으로 표시되는 값.
• 감마 : 크기가 t의 마지막 차원과 일치하는 1D 감마 Tensor 입니다. "scale_after_normalization"이 참이면이 텐서는 정규화 된 텐서와 곱해집니다.
• gamma_min : 가장 낮은 양자화 된 감마로 표시되는 값입니다.
• gamma_max : 가장 높은 양자화 된 감마로 표시되는 값입니다.
• variance_epsilon : 0으로 나누는 것을 피하기위한 작은 부동 숫자.
• scale_after_normalization : 결과 텐서에 감마를 곱해야하는지 여부를 나타내는 부울입니다.

보고:

• Output 결과
• Output _ 분
• Output _ 최대

공용 속성

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
)