fluxo tensor:: ops:: FusedBatchNormV3

#include <nn_ops.h>

Normalização em lote.

Resumo

Observe que o tamanho dos tensores 4D é definido por "NHWC" ou "NCHW". O tamanho dos Tensores 1D corresponde à dimensão C dos Tensores 4D.

Argumentos:

  • escopo: um objeto Escopo
  • x: Um Tensor 4D para dados de entrada.
  • escala: um tensor 1D para fator de escala, para escalar o x normalizado.
  • offset: Um tensor 1D para deslocamento, para mudar para o x normalizado.
  • média: um tensor 1D para média populacional. Usado apenas para inferência; deve estar vazio para treinamento.
  • variância: um tensor 1D para variância populacional. Usado apenas para inferência; deve estar vazio para treinamento.

Atributos opcionais (veja Attrs ):

  • épsilon: Um pequeno número flutuante adicionado à variância de x.
  • data_format: o formato de dados para x e y. Ou "NHWC" (padrão) ou "NCHW".
  • is_training: um valor bool para indicar que a operação é para treinamento (padrão) ou inferência.

Retorna:

  • Output y: um tensor 4D para dados de saída.
  • Output batch_mean: um Tensor 1D para a média do lote computada, a ser usado pelo TensorFlow para calcular a média em execução.
  • Output batch_variance: um tensor 1D para a variação do lote computada, a ser usado pelo TensorFlow para calcular a variação em execução.
  • Output reserve_space_1: Um Tensor 1D para a média do lote computada, para ser reutilizado no cálculo do gradiente.
  • Output reserve_space_2: Um Tensor 1D para a variação do lote computada (variância invertida no caso cuDNN), para ser reutilizado no cálculo do gradiente.
  • Output reserve_space_3: Um tensor 1D para alguns resultados intermediários, para ser reutilizado no cálculo do gradiente para melhor eficiência.

Construtores e Destruidores

FusedBatchNormV3 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input x, :: tensorflow::Input scale, :: tensorflow::Input offset, :: tensorflow::Input mean, :: tensorflow::Input variance)
FusedBatchNormV3 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input x, :: tensorflow::Input scale, :: tensorflow::Input offset, :: tensorflow::Input mean, :: tensorflow::Input variance, const FusedBatchNormV3::Attrs & attrs)

Atributos públicos

batch_mean
batch_variance
operation
reserve_space_1
reserve_space_2
reserve_space_3
y

Funções estáticas públicas

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

Estruturas

tensorflow:: ops:: FusedBatchNormV3:: Attrs

Configuradores de atributos opcionais para FusedBatchNormV3 .

Atributos públicos

lote_mean

::tensorflow::Output batch_mean

variância_batch

::tensorflow::Output batch_variance

operação

Operation operation

reserva_espaço_1

::tensorflow::Output reserve_space_1

reserva_espaço_2

::tensorflow::Output reserve_space_2

reserva_espaço_3

::tensorflow::Output reserve_space_3

sim

::tensorflow::Output y

Funções públicas

FusedBatchNormV3

 FusedBatchNormV3(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input scale,
  ::tensorflow::Input offset,
  ::tensorflow::Input mean,
  ::tensorflow::Input variance
)

FusedBatchNormV3

 FusedBatchNormV3(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input scale,
  ::tensorflow::Input offset,
  ::tensorflow::Input mean,
  ::tensorflow::Input variance,
  const FusedBatchNormV3::Attrs & attrs
)

Funções estáticas públicas

Formato de dados

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Épsilon

Attrs Epsilon(
  float x
)

Fator Avg Exponencial

Attrs ExponentialAvgFactor(
  float x
)

Está treinando

Attrs IsTraining(
  bool x
)