Normalisasi batch.
Perhatikan bahwa ukuran Tensor 4D ditentukan oleh "NHWC" atau "NCHW". Ukuran Tensor 1D cocok dengan dimensi C Tensor 4D.
Kelas Bersarang
kelas | Opsi FusedBatchNormV3 | Atribut opsional untuk FusedBatchNormV3 |
Metode Publik
Keluaran <U> | batchMean () Tensor 1D untuk rata-rata batch yang dihitung, yang akan digunakan oleh TensorFlow untuk menghitung rata-rata yang berjalan. |
Keluaran <U> | varians batch () Tensor 1D untuk varians batch yang dihitung, yang akan digunakan oleh TensorFlow untuk menghitung varians yang berjalan. |
statis <T memperluas Nomor, U memperluas Nomor> FusedBatchNormV3 <T, U> | |
FusedBatchNormV3.Options statis | format data (Format data string) |
FusedBatchNormV3.Options statis | epsilon (Epsilon mengambang) |
FusedBatchNormV3.Options statis | exponentialAvgFactor (Float exponentialAvgFactor) |
FusedBatchNormV3.Options statis | isTraining (Boolean isTraining) |
Keluaran <U> | cadanganSpace1 () Tensor 1D untuk rata-rata batch yang dihitung, untuk digunakan kembali dalam komputasi gradien. |
Keluaran <U> | cadanganSpace2 () Tensor 1D untuk varians batch yang dihitung (varians terbalik dalam kasus cuDNN), untuk digunakan kembali dalam komputasi gradien. |
Keluaran <U> | cadanganSpace3 () Tensor 1D untuk beberapa hasil antara, untuk digunakan kembali dalam komputasi gradien demi efisiensi yang lebih baik. |
Keluaran <T> | kamu () Tensor 4D untuk data keluaran. |
Metode Warisan
Metode Publik
Keluaran publik <U> batchMean ()
Tensor 1D untuk rata-rata batch yang dihitung, yang akan digunakan oleh TensorFlow untuk menghitung rata-rata yang berjalan.
Keluaran publik <U> batchVariance ()
Tensor 1D untuk varians batch yang dihitung, yang akan digunakan oleh TensorFlow untuk menghitung varians yang berjalan.
public static FusedBatchNormV3 <T, U> buat ( Lingkup cakupan, Operan <T> x, skala Operan <U>, offset Operan <U>, rata-rata Operan <U>, varians Operan <U>, Opsi... pilihan)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi FusedBatchNormV3 baru.
Parameter
cakupan | ruang lingkup saat ini |
---|---|
X | Tensor 4D untuk memasukkan data. |
skala | Tensor 1D untuk faktor penskalaan, untuk menskalakan x yang dinormalisasi. |
mengimbangi | Tensor 1D untuk offset, untuk beralih ke x yang dinormalisasi. |
berarti | Tensor 1D untuk rata-rata populasi. Digunakan untuk inferensi saja; harus kosong untuk pelatihan. |
perbedaan | Tensor 1D untuk varian populasi. Digunakan untuk inferensi saja; harus kosong untuk pelatihan. |
pilihan | membawa nilai atribut opsional |
Kembali
- contoh baru dari FusedBatchNormV3
FusedBatchNormV3.Options dataFormat statis publik (String dataFormat)
Parameter
format data | Format data untuk x dan y. Entah "NHWC" (default) atau "NCHW". |
---|
FusedBatchNormV3.Options statis publik epsilon (Float epsilon)
Parameter
epsilon | Sejumlah kecil bilangan mengambang ditambahkan ke varians x. |
---|
FusedBatchNormV3.Options isTraining statis publik (Boolean isTraining)
Parameter
adalah Pelatihan | Nilai bool untuk menunjukkan operasi adalah untuk pelatihan (default) atau inferensi. |
---|
Keluaran publik <U> ReserveSpace1 ()
Tensor 1D untuk rata-rata batch yang dihitung, untuk digunakan kembali dalam komputasi gradien.
Keluaran publik <U> ReserveSpace2 ()
Tensor 1D untuk varians batch yang dihitung (varians terbalik dalam kasus cuDNN), untuk digunakan kembali dalam komputasi gradien.
Keluaran publik <U> ReserveSpace3 ()
Tensor 1D untuk beberapa hasil antara, untuk digunakan kembali dalam komputasi gradien demi efisiensi yang lebih baik.