FusedBatchNormV3

kelas akhir publik FusedBatchNormV3

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>
buat ( Lingkup lingkup, Operand <T> x, Operand <U> skala, Operand <U> offset, Operand <U> mean, Operand <U> variance, Options... options)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi FusedBatchNormV3 baru.
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.

publik statis FusedBatchNormV3.Options exponentialAvgFactor (Float exponentialAvgFactor)

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.

Keluaran publik <T> y ()

Tensor 4D untuk data keluaran.