dòng chảy :: hoạt động :: FusedBatchNormGradV2

Gradient để chuẩn hóa hàng loạt.

Tóm lược

Lưu ý rằng kích thước của Tensors 4D được xác định bởi "NHWC" hoặc "NCHW". Kích thước của Tensors 1D khớp với kích thước C của Tensors 4D.

Tranh luận:

• phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
• y_backprop: Tensor 4D cho gradient so với y.
• x: Một Tensor 4D cho dữ liệu đầu vào.
• scale: Tensor 1D cho hệ số tỷ lệ, để chia tỷ lệ x chuẩn hóa.
• Reserve_space_1: Khi is_training là True, Tensor 1D cho lô được tính toán có nghĩa là sẽ được sử dụng lại trong tính toán gradient. Khi is_training là False, Tensor 1D cho tổng thể có nghĩa là sẽ được sử dụng lại trong cả phép tính gradient bậc 1 và bậc 2.
• Reserve_space_2: Khi is_training là True, Tensor 1D cho phương sai lô đã tính (phương sai đảo ngược trong trường hợp cuDNN) sẽ được sử dụng lại trong tính toán gradient. Khi is_training là False, Tensor 1D cho phương sai tổng thể sẽ được sử dụng lại trong cả phép tính gradient bậc 1 và bậc 2.

Các thuộc tính tùy chọn (xem Phần Attrs ):

• epsilon: Một số thực nhỏ được thêm vào phương sai của x.
• data_format: Định dạng dữ liệu cho y_backprop, x, x_backprop. "NHWC" (mặc định) hoặc "NCHW".
• is_training: Một giá trị bool để chỉ ra hoạt động là để huấn luyện (mặc định) hoặc suy luận.

Lợi nhuận:

• Output x_backprop: Một Tensor 4D cho gradient đối với x.
• Output scale_backprop: Một Tensor 1D cho gradient liên quan đến tỷ lệ.
• Output offset_backprop: Một Tensor 1D cho gradient liên quan đến bù đắp.
• Output Reserve_space_3: Trình giữ chỗ không được sử dụng để khớp với đầu vào trung bình trong FusedBatchNorm .
• Output Reserve_space_4: Trình giữ chỗ không được sử dụng để khớp với đầu vào phương sai trong FusedBatchNorm .

Thuộc tính công khai

::tensorflow::Output offset_backprop

Operation operation

::tensorflow::Output reserve_space_3

::tensorflow::Output reserve_space_4

::tensorflow::Output scale_backprop

::tensorflow::Output x_backprop

 FusedBatchNormGradV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input y_backprop,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input scale,
  ::tensorflow::Input reserve_space_1,
  ::tensorflow::Input reserve_space_2
)

 FusedBatchNormGradV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input y_backprop,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input scale,
  ::tensorflow::Input reserve_space_1,
  ::tensorflow::Input reserve_space_2,
  const FusedBatchNormGradV2::Attrs & attrs
)

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Attrs Epsilon(
  float x
)

Attrs IsTraining(
  bool x
)