flujo tensor:: operaciones:: Norma de lote fusionado
#include <nn_ops.h>
Normalización por lotes.
Resumen
Tenga en cuenta que el tamaño de los tensores 4D está definido por "NHWC" o "NCHW". El tamaño de los tensores 1D coincide con la dimensión C de los tensores 4D.
Argumentos:
- alcance: un objeto de alcance
- x: Un tensor 4D para datos de entrada.
- escala: Un tensor 1D para factor de escala, para escalar la x normalizada.
- desplazamiento: un tensor 1D para desplazamiento, para cambiar a la x normalizada.
- media: un tensor 1D para la media poblacional. Se utiliza únicamente para inferencias; debe estar vacío para el entrenamiento.
- varianza: Un tensor 1D para la varianza de la población. Se utiliza únicamente para inferencias; debe estar vacío para el entrenamiento.
Atributos opcionales (ver Attrs
):
- épsilon: un pequeño número flotante agregado a la varianza de x.
- data_format: el formato de datos para x e y. Ya sea "NHWC" (predeterminado) o "NCHW".
- is_training: un valor bool para indicar que la operación es para entrenamiento (predeterminado) o inferencia.
Devoluciones:
-
Output
y: un tensor 4D para datos de salida. -
Output
batch_mean: un tensor 1D para la media por lotes calculada, que TensorFlow utilizará para calcular la media en ejecución. - Varianza_por
Output
: un tensor 1D para la varianza del lote calculada, que TensorFlow utilizará para calcular la varianza en ejecución. -
Output
reserve_space_1: un tensor 1D para la media del lote calculada, que se reutilizará en el cálculo del gradiente. -
Output
reserve_space_2: un tensor 1D para la varianza del lote calculada (varianza invertida en el caso de cuDNN), que se reutilizará en el cálculo del gradiente.
Constructores y destructores | |
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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) |
Atributos públicos | |
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batch_mean | |
batch_variance | |
operation | |
reserve_space_1 | |
reserve_space_2 | |
y |
Funciones estáticas públicas | |
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DataFormat (StringPiece x) | |
Epsilon (float x) | |
IsTraining (bool x) |
estructuras | |
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tensorflow:: operaciones:: FusedBatchNorm:: Atributos | Configuradores de atributos opcionales para FusedBatchNorm . |
Atributos públicos
media_lote
::tensorflow::Output batch_mean
variación_por lotes
::tensorflow::Output batch_variance
operación
Operation operation
reserva_espacio_1
::tensorflow::Output reserve_space_1
reserva_espacio_2
::tensorflow::Output reserve_space_2
y
::tensorflow::Output y
Funciones públicas
Norma de lote fusionado
FusedBatchNorm( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input x, ::tensorflow::Input scale, ::tensorflow::Input offset, ::tensorflow::Input mean, ::tensorflow::Input variance )
Norma de lote fusionado
FusedBatchNorm( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input x, ::tensorflow::Input scale, ::tensorflow::Input offset, ::tensorflow::Input mean, ::tensorflow::Input variance, const FusedBatchNorm::Attrs & attrs )
Funciones estáticas públicas
formato de datos
Attrs DataFormat( StringPiece x )
Épsilon
Attrs Epsilon( float x )
esentrenamiento
Attrs IsTraining( bool x )