genel son sınıf QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization
Nicelenmiş Toplu normalleştirme.
Bu işlem kullanımdan kaldırıldı ve gelecekte kaldırılacak. tf.nn.batch_normalization
tercih edin.
Sabitler
Sicim | OP_NAME | Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı |
Genel Yöntemler
static <U, TType'ı genişletir, T , TType'ı genişletir > QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization <U> | create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> t, İşlenen < TFloat32 > tMin, İşlenen < TFloat32 > tMax, İşlenen <T> m, İşlenen < TFloat32 > mMin, İşlenen < TFloat32 > mMax, İşlenen <T> v, İşlenen < TFloat32 > vMin, İşlenen < TFloat32 > vMax, İşlenen <T> beta, İşlenen < TFloat32 > betaMin, İşlenen < TFloat32 > betaMax, İşlenen <T> gamma, İşlenen < TFloat32 > gammaMin, İşlenen < TFloat32 > gammaMax, Sınıf<U> outType , Değişken varyansEpsilon, Boole ölçeğiAfterNormalization) Yeni bir QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi. |
Çıkış <U> | sonuç () |
Çıkış < TFloat32 > | sonuçMax () |
Çıkış < TFloat32 > | sonuçMin () |
Kalıtsal Yöntemler
Sabitler
genel statik son Dize OP_NAME
Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı
Sabit Değer: "QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization"
Genel Yöntemler
public static QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization <U> create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> t, İşlenen < TFloat32 > tMin, İşlenen < TFloat32 > tMax, İşlenen <T> m, İşlenen < TFloat32 > mMin, İşlenen < TFloat32 > mMax, İşlenen <T > v, İşlenen < TFloat32 > vMin, İşlenen < TFloat32 > vMax, İşlenen <T> beta, İşlenen < TFloat32 > betaMin, İşlenen < TFloat32 > betaMax, İşlenen <T> gamma, İşlenen < TFloat32 > gammaMin, İşlenen < TFloat32 > gammaMax , Class<U> outType, Float varianceEpsilon, Boolean ScaleAfterNormalization)
Yeni bir QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
Parametreler
kapsam | mevcut kapsam |
---|---|
T | Bir 4D giriş Tensörü. |
tMin | En düşük nicelenmiş giriş tarafından temsil edilen değer. |
tMaks | En yüksek nicelenmiş giriş tarafından temsil edilen değer. |
M | Boyutu t'nin son boyutuyla eşleşen 1 boyutlu ortalama Tensör. Bu, tf.nn.moments'ın ilk çıktısı veya bunun kayıtlı hareketli ortalamasıdır. |
mDakika | En düşük nicelenmiş ortalamayla temsil edilen değer. |
mMaks | En yüksek nicelenmiş ortalamayla temsil edilen değer. |
v | Boyutu t'nin son boyutuyla eşleşen 1 boyutlu varyans Tensörü. Bu, tf.nn.moments'ın ikinci çıktısı veya bunun kaydedilmiş hareketli ortalamasıdır. |
vMin | En düşük nicelenmiş varyansla temsil edilen değer. |
vMaks | En yüksek nicelenmiş varyansın temsil ettiği değer. |
beta | Boyutu t'nin son boyutuyla eşleşen bir 1D beta Tensör. Normalleştirilmiş tensöre eklenecek bir ofset. |
betaMin | En düşük nicelenmiş ofset tarafından temsil edilen değer. |
betaMax | En yüksek nicelenmiş ofset tarafından temsil edilen değer. |
gama | Boyutu t'nin son boyutuyla eşleşen bir 1D gama Tensörü. "scale_after_normalization" doğruysa, bu tensör normalleştirilmiş tensörle çarpılacaktır. |
gamaMin | En düşük nicelenmiş gama ile temsil edilen değer. |
gammaMax | En yüksek nicelenmiş gama ile temsil edilen değer. |
varyansEpsilon | 0'a bölünmeyi önlemek için küçük bir kayan sayı. |
ölçekNormalleştirmeden Sonra | Ortaya çıkan tensörün gama ile çarpılması gerekip gerekmediğini gösteren bir bool. |
İadeler
- QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization'ın yeni bir örneği