Normalizzazione batch.
Si noti che la dimensione dei tensori 4D è definita da "NHWC" o "NCHW". La dimensione dei tensori 1D corrisponde alla dimensione C dei tensori 4D.
Classi nidificate
| classe | FusedBatchNormV3.Options | Attributi facoltativi per FusedBatchNormV3 | |
Metodi pubblici
| Uscita <U> | batchMean () Un tensore 1D per la media batch calcolata, che deve essere utilizzato da TensorFlow per calcolare la media corrente. |
| Uscita <U> | batchVarianza () Un tensore 1D per la varianza batch calcolata, che deve essere utilizzato da TensorFlow per calcolare la varianza in esecuzione. |
| statico <T estende il numero, U estende il numero> FusedBatchNormV3 <T, U> | |
| FusedBatchNormV3.Options statico | dataFormat (Stringa dataFormat) |
| FusedBatchNormV3.Options statico | epsilon (epsilon galleggiante) |
| FusedBatchNormV3.Options statico | esponenzialeAvgFactor (Float esponenzialeAvgFactor) |
| FusedBatchNormV3.Options statico | isTraining (Booleano isTraining) |
| Uscita <U> | riservaSpazio1 () Un tensore 1D per la media batch calcolata, da riutilizzare nel calcolo del gradiente. |
| Uscita <U> | riservaSpazio2 () Un tensore 1D per la varianza batch calcolata (varianza invertita nel caso cuDNN), da riutilizzare nel calcolo del gradiente. |
| Uscita <U> | riservaSpazio3 () Un tensore 1D per alcuni risultati intermedi, da riutilizzare nel calcolo del gradiente per una migliore efficienza. |
| Uscita <T> | sì () Un tensore 4D per i dati di output. |
Metodi ereditati
Metodi pubblici
Output pubblico <U> batchMean ()
Un tensore 1D per la media batch calcolata, che deve essere utilizzato da TensorFlow per calcolare la media corrente.
Output pubblico <U> batchVariance ()
Un tensore 1D per la varianza batch calcolata, che deve essere utilizzato da TensorFlow per calcolare la varianza in esecuzione.
public static FusedBatchNormV3 <T, U> crea ( ambito ambito , operando <T> x, scala operando <U>, offset operando <U>, media operando <U>, varianza operando <U>, Opzioni... opzioni)
Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione FusedBatchNormV3.
Parametri
| scopo | ambito attuale |
|---|---|
| X | Un tensore 4D per i dati di input. |
| scala | Un tensore 1D per il fattore di scala, per scalare la x normalizzata. |
| compensare | Un tensore 1D per l'offset, per passare alla x normalizzata. |
| Significare | Un tensore 1D per la media della popolazione. Utilizzato solo per inferenza; deve essere vuoto per l'addestramento. |
| varianza | Un tensore 1D per la varianza della popolazione. Utilizzato solo per inferenza; deve essere vuoto per l'addestramento. |
| opzioni | trasporta valori di attributi opzionali |
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- una nuova istanza di FusedBatchNormV3
pubblico statico FusedBatchNormV3.Options dataFormat (String dataFormat)
Parametri
| formato dei dati | Il formato dei dati per x e y. O "NHWC" (predefinito) o "NCHW". |
|---|
pubblico statico FusedBatchNormV3.Options epsilon (epsilon mobile)
Parametri
| epsilon | Un piccolo numero float aggiunto alla varianza di x. |
|---|
pubblico statico FusedBatchNormV3.Options isTraining (Booleano isTraining)
Parametri
| è Formazione | Un valore bool per indicare che l'operazione è per l'addestramento (impostazione predefinita) o l'inferenza. |
|---|
Uscita pubblica <U> ReserveSpace1 ()
Un tensore 1D per la media batch calcolata, da riutilizzare nel calcolo del gradiente.
Uscita pubblica <U> ReserveSpace2 ()
Un tensore 1D per la varianza batch calcolata (varianza invertita nel caso cuDNN), da riutilizzare nel calcolo del gradiente.
Uscita pubblica <U> ReserveSpace3 ()
Un tensore 1D per alcuni risultati intermedi, da riutilizzare nel calcolo del gradiente per una migliore efficienza.