Tensorflow :: ops :: FusedBatchNorm

#include <nn_ops.h>

Chargennormalisierung.

Zusammenfassung

Beachten Sie, dass die Größe von 4D-Tensoren entweder durch "NHWC" oder "NCHW" definiert wird. Die Größe der 1D-Tensoren entspricht der Abmessung C der 4D-Tensoren.

Argumente:

  • scope: Ein Scope- Objekt
  • x: Ein 4D- Tensor für Eingabedaten.
  • scale: Ein 1D- Tensor für den Skalierungsfaktor zum Skalieren des normalisierten x.
  • Offset: Ein 1D- Tensor für den Offset, um zum normalisierten x zu wechseln.
  • Mittelwert: Ein 1D- Tensor für den Populationsmittelwert. Wird nur zur Schlussfolgerung verwendet. muss für das Training leer sein.
  • Varianz: Ein 1D- Tensor für die Populationsvarianz. Wird nur zur Schlussfolgerung verwendet. muss für das Training leer sein.

Optionale Attribute (siehe Attrs ):

  • epsilon: Eine kleine Gleitkommazahl, die zur Varianz von x hinzugefügt wird.
  • Datenformat: Das Datenformat für x und y. Entweder "NHWC" (Standard) oder "NCHW".
  • is_training: Ein Bool-Wert, der angibt, dass die Operation zum Training (Standard) oder zur Inferenz dient.

Kehrt zurück:

  • Output y: Ein 4D- Tensor für Ausgangsdaten.
  • Output batch_mean: Ein 1D- Tensor für den berechneten Batch-Mittelwert, der von TensorFlow zur Berechnung des laufenden Mittelwerts verwendet wird.
  • Output batch_variance: Ein 1D- Tensor für die berechnete Stapelvarianz, der von TensorFlow zur Berechnung der laufenden Varianz verwendet wird.
  • Output Reserve_Space_1: Ein 1D- Tensor für den berechneten Batch-Mittelwert, der bei der Gradientenberechnung wiederverwendet werden soll.
  • Output Reserve_Space_2: Ein 1D- Tensor für die berechnete Chargenvarianz (invertierte Varianz im cuDNN-Fall), der bei der Gradientenberechnung wiederverwendet werden soll.

Konstruktoren und Destruktoren

FusedBatchNorm (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input x, :: tensorflow::Input scale, :: tensorflow::Input offset, :: tensorflow::Input mean, :: tensorflow::Input variance)
FusedBatchNorm (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input x, :: tensorflow::Input scale, :: tensorflow::Input offset, :: tensorflow::Input mean, :: tensorflow::Input variance, const FusedBatchNorm::Attrs & attrs)

Öffentliche Attribute

batch_mean
batch_variance
operation
reserve_space_1
reserve_space_2
y

Öffentliche statische Funktionen

DataFormat (StringPiece x)
Epsilon (float x)
IsTraining (bool x)

Strukturen

tensorflow :: ops :: FusedBatchNorm :: Attrs

Optionale Attributsetzer für FusedBatchNorm .

Öffentliche Attribute

batch_mean

::tensorflow::Output batch_mean

batch_variance

::tensorflow::Output batch_variance

Operation

Operation operation

Reserve_Space_1

::tensorflow::Output reserve_space_1

Reserve_Space_2

::tensorflow::Output reserve_space_2

y

::tensorflow::Output y

Öffentliche Funktionen

FusedBatchNorm

 FusedBatchNorm(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input scale,
  ::tensorflow::Input offset,
  ::tensorflow::Input mean,
  ::tensorflow::Input variance
)

FusedBatchNorm

 FusedBatchNorm(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input scale,
  ::tensorflow::Input offset,
  ::tensorflow::Input mean,
  ::tensorflow::Input variance,
  const FusedBatchNorm::Attrs & attrs
)

Öffentliche statische Funktionen

Datei Format

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Epsilon

Attrs Epsilon(
  float x
)

IsTraining

Attrs IsTraining(
  bool x
)