dòng chảy :: ops :: 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 đối với y.
• x: Một Tensor 4D cho dữ liệu đầu vào.
• scale: Một 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 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 được tính toán (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: Giá trị bool để chỉ ra hoạt động là để huấn luyện (mặc định) hoặc suy luận.

Lợi nhuận:

• Output x_backprop: 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 offset.
• 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 sử dụng để khớp với đầu vào phương sai trong FusedBatchNorm .

Thuộc tính công cộng

::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
)