przepływ tensorowy:: ops:: FusedBatchNormGradV3

#include <nn_ops.h>

Gradient do normalizacji wsadowej.

Streszczenie

Należy zauważyć, że rozmiar tensorów 4D jest zdefiniowany przez „NHWC” lub „NCHW”. Rozmiar tensorów 1D odpowiada wymiarowi C tensorów 4D.

Argumenty:

  • zakres: Obiekt Scope
  • y_backprop: Tensor 4D dla gradientu względem y.
  • x: Tensor 4D dla danych wejściowych.
  • skala: Tensor 1D dla współczynnika skalowania, służący do skalowania znormalizowanego x.
  • Reserve_space_1: Gdy is_training ma wartość True, tensor 1D dla obliczonej partii oznacza, że ​​należy go ponownie wykorzystać w obliczeniach gradientu. Gdy is_training ma wartość False, oznacza to, że tensor 1D populacji ma zostać ponownie użyty zarówno w obliczeniach gradientu pierwszego, jak i drugiego rzędu.
  • Reserve_space_2: Gdy is_training ma wartość True, tensor 1D dla obliczonej wariancji wsadowej (odwrócona wariancja w przypadku cuDNN) ma zostać ponownie wykorzystany w obliczeniach gradientu. Gdy is_training ma wartość False, tensor 1D dla wariancji populacji ma zostać ponownie wykorzystany w obliczeniach gradientu pierwszego i drugiego rzędu.
  • Reserve_space_3: Gdy is_training ma wartość True, tensor 1D dla niektórych wyników pośrednich do ponownego wykorzystania w obliczeniach gradientu. Gdy is_training ma wartość False, zostanie utworzony fikcyjny pusty Tensor .

Opcjonalne atrybuty (patrz Attrs ):

  • epsilon: mała liczba zmiennoprzecinkowa dodana do wariancji x.
  • data_format: Format danych dla y_backprop, x, x_backprop. Albo „NHWC” (domyślnie) albo „NCHW”.
  • is_training: Wartość bool wskazująca, że ​​operacja służy do uczenia (domyślnie) lub wnioskowania.

Zwroty:

  • Output x_backprop: Tensor 4D dla gradientu względem x.
  • Output Scale_backprop: Tensor 1D dla gradientu w odniesieniu do skali.
  • Output offset_backprop: Tensor 1D dla gradientu w odniesieniu do przesunięcia.
  • Output : Nieużywany symbol zastępczy odpowiadający średniej wartości wejściowej w FusedBatchNorm .
  • Output : Nieużywany symbol zastępczy pasujący do danych wejściowych wariancji w FusedBatchNorm .

Konstruktory i destruktory

FusedBatchNormGradV3 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input y_backprop, :: tensorflow::Input x, :: tensorflow::Input scale, :: tensorflow::Input reserve_space_1, :: tensorflow::Input reserve_space_2, :: tensorflow::Input reserve_space_3)
FusedBatchNormGradV3 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input y_backprop, :: tensorflow::Input x, :: tensorflow::Input scale, :: tensorflow::Input reserve_space_1, :: tensorflow::Input reserve_space_2, :: tensorflow::Input reserve_space_3, const FusedBatchNormGradV3::Attrs & attrs)

Atrybuty publiczne

offset_backprop
operation
reserve_space_4
reserve_space_5
scale_backprop
x_backprop

Publiczne funkcje statyczne

DataFormat (StringPiece x)
Epsilon (float x)
IsTraining (bool x)

Struktury

tensorflow:: ops:: FusedBatchNormGradV3:: Atrybuty

Opcjonalne moduły ustawiające atrybuty dla FusedBatchNormGradV3 .

Atrybuty publiczne

offset_backprop

::tensorflow::Output offset_backprop

operacja

Operation operation

rezerwa_przestrzeń_4

::tensorflow::Output reserve_space_4

rezerwa_przestrzeń_5

::tensorflow::Output reserve_space_5

skala_backprop

::tensorflow::Output scale_backprop

x_backprop

::tensorflow::Output x_backprop

Funkcje publiczne

FusedBatchNormGradV3

 FusedBatchNormGradV3(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input y_backprop,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input scale,
  ::tensorflow::Input reserve_space_1,
  ::tensorflow::Input reserve_space_2,
  ::tensorflow::Input reserve_space_3
)

FusedBatchNormGradV3

 FusedBatchNormGradV3(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input y_backprop,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input scale,
  ::tensorflow::Input reserve_space_1,
  ::tensorflow::Input reserve_space_2,
  ::tensorflow::Input reserve_space_3,
  const FusedBatchNormGradV3::Attrs & attrs
)

Publiczne funkcje statyczne

Format danych

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Epsilon

Attrs Epsilon(
  float x
)

Jest szkolenie

Attrs IsTraining(
  bool x
)