FusedBatchNormGradV3

kelas akhir publik FusedBatchNormGradV3

Gradien untuk normalisasi batch.

Perhatikan bahwa ukuran Tensor 4D ditentukan oleh "NHWC" atau "NCHW". Ukuran Tensor 1D cocok dengan dimensi C Tensor 4D.

Kelas Bersarang

kelas

FusedBatchNormGradV3.Opsi

Atribut opsional untuk FusedBatchNormGradV3

Metode Publik

statis <T memperluas Nomor, U memperluas Nomor> FusedBatchNormGradV3 <T, U>	buat ( Lingkup lingkup, Operand <T> yBackprop, Operand <T> x, Operand <Float> skala, Operand <U> ReserveSpace1, Operand <U> ReserveSpace2, Operand <U> ReserveSpace3, Opsi... pilihan) Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi FusedBatchNormGradV3 baru.
FusedBatchNormGradV3.Options statis	format data (Format data string)
FusedBatchNormGradV3.Options statis	epsilon (Epsilon mengambang)
FusedBatchNormGradV3.Options statis	isTraining (Boolean isTraining)
Keluaran <U>	offsetBackprop () Tensor 1D untuk gradien sehubungan dengan offset.
Keluaran <U>	cadanganSpace4 () Placeholder yang tidak digunakan untuk mencocokkan input rata-rata di FusedBatchNorm.
Keluaran <U>	cadanganSpace5 () Placeholder yang tidak digunakan untuk mencocokkan input varians di FusedBatchNorm.
Keluaran <U>	skalaBackprop () Tensor 1D untuk gradien sehubungan dengan skala.
Keluaran <T>	xBackprop () Tensor 4D untuk gradien terhadap x.

Metode Warisan

Dari kelas org.tensorflow.op.PrimitiveOp

boolean terakhir	sama dengan (Objek objek)
int terakhir	Kode hash ()
Operasi	op () Mengembalikan Operation yang mendasarinya
String terakhir	keString ()

Dari kelas java.lang.Object

boolean	sama dengan (Objek arg0)
Kelas terakhir<?>	dapatkan Kelas ()
ke dalam	Kode hash ()
kekosongan terakhir	memberitahu ()
kekosongan terakhir	beri tahuSemua ()
Rangkaian	keString ()
kekosongan terakhir	tunggu (arg0 panjang, int arg1)
kekosongan terakhir	tunggu (argumen panjang0)
kekosongan terakhir	Tunggu ()

Metode Publik

public static FusedBatchNormGradV3 <T, U> buat ( Lingkup lingkup, Operan <T> yBackprop, Operan <T> x, Skala Operan <Float>, Operan <U> ReserveSpace1, Operan <U> ReserveSpace2, Operan <U> ReserveSpace3, Opsi ... pilihan)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi FusedBatchNormGradV3 baru.

Parameter

cakupan	ruang lingkup saat ini
yBackprop	Tensor 4D untuk gradien terhadap y.
X	Tensor 4D untuk memasukkan data.
skala	Tensor 1D untuk faktor penskalaan, untuk menskalakan x yang dinormalisasi.
cadanganSpace1	Jika is_training bernilai True, Tensor 1D untuk batch yang dihitung akan digunakan kembali dalam komputasi gradien. Jika is_training bernilai False, Tensor 1D untuk populasi akan digunakan kembali dalam komputasi gradien orde 1 dan 2.
cadanganSpace2	Jika is_training bernilai True, Tensor 1D untuk varians batch yang dihitung (varians terbalik dalam kasus cuDNN) akan digunakan kembali dalam komputasi gradien. Jika is_training bernilai False, Tensor 1D untuk varians populasi akan digunakan kembali dalam komputasi gradien orde 1 dan 2.
cadanganSpace3	Jika is_training bernilai True, Tensor 1D untuk beberapa hasil antara akan digunakan kembali dalam komputasi gradien. Jika is_training bernilai False, Tensor kosong tiruan akan dibuat.
pilihan	membawa nilai atribut opsional

Kembali

• contoh baru dari FusedBatchNormGradV3

FusedBatchNormGradV3.Options dataFormat statis publik (String dataFormat)

Parameter

format data	Format data untuk y_backprop, x, x_backprop. Entah "NHWC" (default) atau "NCHW".

FusedBatchNormGradV3.Options statis publik epsilon (Float epsilon)

Parameter

epsilon	Sejumlah kecil bilangan mengambang ditambahkan ke varians x.

FusedBatchNormGradV3.Options isTraining statis publik (Boolean isTraining)

Parameter

adalah Pelatihan	Nilai bool untuk menunjukkan operasi adalah untuk pelatihan (default) atau inferensi.

Keluaran publik <U> offsetBackprop ()

Tensor 1D untuk gradien sehubungan dengan offset.

Keluaran publik <U> ReserveSpace4 ()

Placeholder yang tidak digunakan untuk mencocokkan input rata-rata di FusedBatchNorm.

Output publik <U> cadanganSpace5 ()

Placeholder yang tidak digunakan untuk mencocokkan input varians di FusedBatchNorm.

Output publik <U> skalaBackprop ()

Tensor 1D untuk gradien sehubungan dengan skala.

Keluaran publik <T> xBackprop ()

Tensor 4D untuk gradien terhadap x.