tensorflow::ops::FusedBatchNormGradV3

#include <nn_ops.h>

Toplu normalizasyon için gradyan.

Özet

4 boyutlu tensörlerin boyutlarının "NHWC" veya "NCHW" ile tanımlandığını unutmayın. 1 boyutlu tensörlerin boyutu, 4 boyutlu tensörlerin C boyutuyla eşleşir.

Argümanlar:

  • kapsam: Bir Kapsam nesnesi
  • y_backprop: y eksenine göre gradyanı temsil eden 4 boyutlu bir tensör .
  • x: Giriş verileri için 4 boyutlu bir tensör .
  • ölçek: Normalleştirilmiş x'i ölçeklendirmek için kullanılan 1 boyutlu bir tensör .
  • reserve_space_1: is_training değeri True olduğunda, gradyan hesaplamasında yeniden kullanılacak hesaplanan toplu ortalama için 1 boyutlu bir Tensor oluşturulur . is_training değeri False olduğunda, hem 1. hem de 2. dereceden gradyan hesaplamasında yeniden kullanılacak popülasyon ortalaması için 1 boyutlu bir Tensor oluşturulur .
  • reserve_space_2: is_training değeri True olduğunda, gradyan hesaplamasında yeniden kullanılacak hesaplanan toplu varyans için 1 boyutlu bir Tensor (cuDNN durumunda ters varyans). is_training değeri False olduğunda, hem 1. hem de 2. dereceden gradyan hesaplamasında yeniden kullanılacak popülasyon varyansı için 1 boyutlu bir Tensor .
  • reserve_space_3: is_training değeri True olduğunda, gradyan hesaplamasında yeniden kullanılacak bazı ara sonuçlar için 1 boyutlu bir Tensor oluşturulur. is_training değeri False olduğunda ise boş bir kukla Tensor oluşturulur.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

  • epsilon: x'in varyansına eklenen küçük bir ondalık sayı.
  • data_format: y_backprop, x, x_backprop için veri formatı. "NHWC" (varsayılan) veya "NCHW" olabilir.
  • is_training: İşlemin eğitim (varsayılan) veya çıkarım amaçlı olduğunu gösteren bir boolean değeri.

İadeler:

  • Output x_backprop: x'e göre gradyanı gösteren 4 boyutlu bir tensör .
  • Output scale_backprop: Ölçeğe göre gradyanı gösteren 1 boyutlu bir Tensor .
  • Output offset_backprop: Ofsete göre gradyanı gösteren 1 boyutlu bir Tensor .
  • Output reserve_space_4: FusedBatchNorm'daki ortalama girdiyle eşleşmesi için kullanılmayan yer tutucu.
  • Output reserve_space_5: FusedBatchNorm'daki varyans girdisiyle eşleşmesi için kullanılmayan yer tutucu.

Yapıcılar ve Yıkıcılar

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)

Genel özellikler

offset_backprop
operation
reserve_space_4
reserve_space_5
scale_backprop
x_backprop

Herkese açık statik fonksiyonlar

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

Yapılar

tensorflow::ops::FusedBatchNormGradV3::Attrs

FusedBatchNormGradV3 için isteğe bağlı öznitelik ayarlayıcıları.

Genel özellikler

offset_backprop

::tensorflow::Output offset_backprop

operasyon

Operation operation

rezerv_alanı_4

::tensorflow::Output reserve_space_4

rezerv_alanı_5

::tensorflow::Output reserve_space_5

ölçek_geri_prop

::tensorflow::Output scale_backprop

x_backprop

::tensorflow::Output x_backprop

Kamusal işlevler

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
)

Herkese açık statik fonksiyonlar

Veri Biçimi

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Epsilon

Attrs Epsilon(
  float x
)

Eğitim

Attrs IsTraining(
  bool x
)