Пакетная нормализация.
Обратите внимание, что размер 4D-тензоров определяется либо «NHWC», либо «NCHW». Размер 1D-тензоров соответствует размеру C 4D-тензоров.
Вложенные классы
сорт | FusedBatchNormV3.Параметры | Дополнительные атрибуты для FusedBatchNormV3 |
Публичные методы
Выход <U> | пакетное среднее () Одномерный тензор для вычисленного среднего значения пакета, который будет использоваться TensorFlow для вычисления текущего среднего значения. |
Выход <U> | пакетная дисперсия () Одномерный тензор для вычисленной пакетной дисперсии, который будет использоваться TensorFlow для вычисления текущей дисперсии. |
static <T расширяет номер, U расширяет номер> FusedBatchNormV3 <T, U> | |
статический FusedBatchNormV3.Options | dataFormat (строка dataFormat) |
статический FusedBatchNormV3.Options | эпсилон (Эпсилон с плавающей запятой) |
статический FusedBatchNormV3.Options | экспоненциальныйAvgFactor (экспоненциальныйAvgFactor с плавающей запятой) |
статический FusedBatchNormV3.Options | isTraining (логическое значение isTraining) |
Выход <U> | резервное пространство1 () Одномерный тензор для вычисленного среднего значения пакета, который будет повторно использоваться при вычислении градиента. |
Выход <U> | резервное пространство2 () Одномерный тензор для вычисленной пакетной дисперсии (инвертированной дисперсии в случае cuDNN), который будет повторно использоваться при вычислении градиента. |
Выход <U> | резервное пространство3 () Одномерный тензор для некоторых промежуточных результатов, который будет повторно использоваться при вычислении градиента для большей эффективности. |
Выход <Т> | й () 4D-тензор для выходных данных. |
Унаследованные методы
Публичные методы
публичный вывод <U> пакетное значение ()
Одномерный тензор для вычисленного среднего значения пакета, который будет использоваться TensorFlow для вычисления текущего среднего значения.
публичный вывод <U> пакетной вариации ()
Одномерный тензор для вычисленной пакетной дисперсии, который будет использоваться TensorFlow для вычисления текущей дисперсии.
public static FusedBatchNormV3 <T, U> create ( Область действия, операнд <T> x, масштаб операнда <U>, смещение операнда <U>, среднее значение операнда <U>, дисперсия операнда <U>, параметры... параметры)
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию FusedBatchNormV3.
Параметры
объем | текущий объем |
---|---|
Икс | 4D-тензор для входных данных. |
шкала | Одномерный тензор для коэффициента масштабирования для масштабирования нормализованного x. |
компенсировать | 1D-тензор для смещения, чтобы сдвинуться к нормализованному x. |
иметь в виду | Одномерный тензор для среднего значения численности населения. Используется только для вывода; должно быть пустым для обучения. |
дисперсия | Одномерный тензор для дисперсии совокупности. Используется только для вывода; должно быть пустым для обучения. |
параметры | содержит значения необязательных атрибутов |
Возврат
- новый экземпляр FusedBatchNormV3
общедоступный статический FusedBatchNormV3.Options dataFormat (String dataFormat)
Параметры
формат данных | Формат данных для x и y. Либо «NHWC» (по умолчанию), либо «NCHW». |
---|
общедоступный статический FusedBatchNormV3.Options эпсилон (эпсилон с плавающей запятой)
Параметры
эпсилон | Небольшое число с плавающей запятой добавляется к дисперсии x. |
---|
общедоступный статический FusedBatchNormV3.Options exponentialAvgFactor (Float exponentialAvgFactor)
общедоступный статический FusedBatchNormV3.Options isTraining (Boolean isTraining)
Параметры
isTraining | Логическое значение, указывающее, что операция предназначена для обучения (по умолчанию) или вывода. |
---|
публичный вывод <U> ReserveSpace1 ()
Одномерный тензор для вычисленного среднего значения пакета, который будет повторно использоваться при вычислении градиента.
публичный вывод <U> ReserveSpace2 ()
Одномерный тензор для вычисленной пакетной дисперсии (инвертированной дисперсии в случае cuDNN), который будет повторно использоваться при вычислении градиента.
публичный вывод <U> ReserveSpace3 ()
Одномерный тензор для некоторых промежуточных результатов, который будет повторно использоваться при вычислении градиента для большей эффективности.