tensorflow:: ops:: FusedBatchNormGradV3

バッチ正規化のための勾配。

まとめ

4Dテンソルのサイズは「NHWC」または「NCHW」で定義されることに注意してください。1Dテンソルのサイズは、4Dテンソルの次元Cと一致します。

議論:

• スコープ:スコープオブジェクト
• y_backprop: yに関する勾配を表す4次元テンソル。
• x: 入力データを表す4次元テンソル。
• scale: 正規化された x をスケーリングするためのスケーリング係数を表す 1 次元テンソル。
• reserve_space_1: is_trainingがTrueの場合、勾配計算で再利用される計算済みバッチ平均の1次元テンソル。is_trainingがFalseの場合、1次および2次勾配計算の両方で再利用される母集団平均の1次元テンソル。
• reserve_space_2: is_trainingがTrueの場合、勾配計算で再利用される、計算されたバッチ分散（cuDNNの場合は逆分散）を表す1次元テンソル。is_trainingがFalseの場合、1次および2次勾配計算の両方で再利用される、集団分散を表す1次元テンソル。
• reserve_space_3: is_trainingがTrueの場合、勾配計算で再利用される中間結果を格納する1次元テンソルが作成されます。is_trainingがFalseの場合、ダミーの空のテンソルが作成されます。

オプション属性（ Attrs参照）：

• epsilon: xの分散に加算される小さな浮動小数点数。
• data_format: y_backprop、x、x_backpropのデータ形式。「NHWC」（デフォルト）または「NCHW」を指定します。
• is_training: 操作がトレーニング用（デフォルト）か推論用かを示すブール値。

返品:

• Output x_backprop: x に関する勾配を表す 4 次元テンソル。
• Output scale_backprop：スケールに関する勾配を表す1次元テンソル。
• Output offset_backprop: オフセットに関する勾配を表す 1 次元テンソル。
• Output reserve_space_4: FusedBatchNormの平均入力に一致するための未使用のプレースホルダー。
• Output reserve_space_5: FusedBatchNormの分散入力に一致するための未使用のプレースホルダー。

公開属性

::tensorflow::Output offset_backprop

Operation operation

::tensorflow::Output reserve_space_4

::tensorflow::Output reserve_space_5

::tensorflow::Output scale_backprop

::tensorflow::Output x_backprop

 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
)

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Attrs Epsilon(
  float x
)

Attrs IsTraining(
  bool x
)