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टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: फ़्यूज्डबैचनॉर्म
#include <nn_ops.h>
बैच सामान्यीकरण.
सारांश
ध्यान दें कि 4D टेंसर का आकार या तो "NHWC" या "NCHW" द्वारा परिभाषित किया गया है। 1D टेंसर का आकार 4D टेंसर के आयाम C से मेल खाता है।
तर्क:
- स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
- x: इनपुट डेटा के लिए एक 4D टेंसर ।
- स्केल: सामान्यीकृत x को स्केल करने के लिए स्केलिंग कारक के लिए एक 1D टेंसर ।
- ऑफसेट: ऑफसेट के लिए एक 1D टेंसर , सामान्यीकृत x पर शिफ्ट करने के लिए।
- माध्य: जनसंख्या माध्य के लिए एक 1डी टेंसर । केवल अनुमान के लिए उपयोग किया जाता है; प्रशिक्षण के लिए खाली होना चाहिए.
- विचरण: जनसंख्या विचरण के लिए एक 1डी टेंसर । केवल अनुमान के लिए उपयोग किया जाता है; प्रशिक्षण के लिए खाली होना चाहिए.
वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs
):
- एप्सिलॉन: x के विचरण में जोड़ा गया एक छोटा फ्लोट नंबर।
- data_format: x और y के लिए डेटा प्रारूप। या तो "एनएचडब्ल्यूसी" (डिफ़ॉल्ट) या "एनसीएचडब्ल्यू"।
- is_training: ऑपरेशन को इंगित करने के लिए एक बूल मान प्रशिक्षण (डिफ़ॉल्ट) या अनुमान के लिए है।
रिटर्न:
-
Output
y: आउटपुट डेटा के लिए एक 4D टेंसर । -
Output
बैच_मीन: गणना किए गए बैच माध्य के लिए एक 1डी टेंसर , जिसका उपयोग टेंसरफ्लो द्वारा रनिंग माध्य की गणना करने के लिए किया जाता है। -
Output
बैच_वैरिएंस: परिकलित बैच वैरिएंस के लिए एक 1डी टेंसर , जिसका उपयोग टेंसरफ्लो द्वारा रनिंग वैरिएंस की गणना करने के लिए किया जाएगा। -
Output
रिज़र्व_स्पेस_1: गणना किए गए बैच के लिए एक 1डी टेंसर , ग्रेडिएंट गणना में पुन: उपयोग किया जाएगा। -
Output
रिज़र्व_स्पेस_2: परिकलित बैच विचरण (सीयूडीएनएन मामले में उलटा विचरण) के लिए एक 1डी टेंसर , जिसे ग्रेडिएंट गणना में पुन: उपयोग किया जाएगा।
निर्माता और विध्वंसक |
---|
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) |
सार्वजनिक गुण
सार्वजनिक समारोह
सार्वजनिक स्थैतिक कार्य
Attrs DataFormat(
StringPiece x
)
एप्सिलॉन
Attrs Epsilon(
float x
)
प्रशिक्षण है
Attrs IsTraining(
bool x
)
जब तक कुछ अलग से न बताया जाए, तब तक इस पेज की सामग्री को Creative Commons Attribution 4.0 License के तहत और कोड के नमूनों को Apache 2.0 License के तहत लाइसेंस मिला है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Google Developers साइट नीतियां देखें. Oracle और/या इससे जुड़ी हुई कंपनियों का, Java एक रजिस्टर किया हुआ ट्रेडमार्क है.
आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया."],[],[],null,["# tensorflow::ops::FusedBatchNorm Class Reference\n\ntensorflow::ops::FusedBatchNorm\n===============================\n\n`#include \u003cnn_ops.h\u003e`\n\nBatch normalization.\n\nSummary\n-------\n\nNote that the size of 4D Tensors are defined by either \"NHWC\" or \"NCHW\". The size of 1D Tensors matches the dimension C of the 4D Tensors.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- x: A 4D [Tensor](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) for input data.\n- scale: A 1D [Tensor](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) for scaling factor, to scale the normalized x.\n- offset: A 1D [Tensor](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) for offset, to shift to the normalized x.\n- mean: A 1D [Tensor](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) for population mean. Used for inference only; must be empty for training.\n- variance: A 1D [Tensor](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) for population variance. Used for inference only; must be empty for training.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nOptional attributes (see [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/fused-batch-norm/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_fused_batch_norm_1_1_attrs)):\n\n- epsilon: A small float number added to the variance of x.\n- data_format: The data format for x and y. Either \"NHWC\" (default) or \"NCHW\".\n- is_training: A bool value to indicate the operation is for training (default) or inference.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) y: A 4D [Tensor](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) for output data.\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) batch_mean: A 1D [Tensor](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) for the computed batch mean, to be used by TensorFlow to compute the running mean.\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) batch_variance: A 1D [Tensor](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) for the computed batch variance, to be used by TensorFlow to compute the running variance.\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) reserve_space_1: A 1D [Tensor](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) for the computed batch mean, to be reused in the gradient computation.\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) reserve_space_2: A 1D [Tensor](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) for the computed batch variance (inverted variance in the cuDNN case), to be reused in the gradient computation.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [FusedBatchNorm](#classtensorflow_1_1ops_1_1_fused_batch_norm_1a69c179b344cda5895eb3483fb7448928)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` x, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` scale, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` offset, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` mean, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` variance)` ||\n| [FusedBatchNorm](#classtensorflow_1_1ops_1_1_fused_batch_norm_1af4af8407dca8fff3c164daa4c2f6a827)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` x, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` scale, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` offset, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` mean, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` variance, const `[FusedBatchNorm::Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/fused-batch-norm/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_fused_batch_norm_1_1_attrs)` & attrs)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [batch_mean](#classtensorflow_1_1ops_1_1_fused_batch_norm_1af8a5a9177a16c78954e28294cc5df54b) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [batch_variance](#classtensorflow_1_1ops_1_1_fused_batch_norm_1a699f25d6a78f4be2daa89eed8be158fa) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_fused_batch_norm_1ad685771a3e631d8df2ad7efdbc6ba522) | [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [reserve_space_1](#classtensorflow_1_1ops_1_1_fused_batch_norm_1a8d5f73afcfa418b1dd3f8c9bf586365f) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [reserve_space_2](#classtensorflow_1_1ops_1_1_fused_batch_norm_1a3f7515925a361980789e76ea3a5bfea3) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [y](#classtensorflow_1_1ops_1_1_fused_batch_norm_1aa3cdf2e86ba7283cd1b046beee6d04b9) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public static functions ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [DataFormat](#classtensorflow_1_1ops_1_1_fused_batch_norm_1a609451fcc6f8fa94a6b11137d5db9264)`(StringPiece x)` | [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/fused-batch-norm/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_fused_batch_norm_1_1_attrs) |\n| [Epsilon](#classtensorflow_1_1ops_1_1_fused_batch_norm_1ac732e3d3d1e1c4ed404daf2820324b34)`(float x)` | [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/fused-batch-norm/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_fused_batch_norm_1_1_attrs) |\n| [IsTraining](#classtensorflow_1_1ops_1_1_fused_batch_norm_1a89f98ad4ef79d386a2bf3d64d024f624)`(bool x)` | [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/fused-batch-norm/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_fused_batch_norm_1_1_attrs) |\n\n| ### Structs ||\n|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [tensorflow::ops::FusedBatchNorm::Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/fused-batch-norm/attrs) | Optional attribute setters for [FusedBatchNorm](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/fused-batch-norm#classtensorflow_1_1ops_1_1_fused_batch_norm). |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### batch_mean\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output batch_mean\n``` \n\n### batch_variance\n\n```gdscript\n::tensorflow::Output batch_variance\n``` \n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### reserve_space_1\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output reserve_space_1\n``` \n\n### reserve_space_2\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output reserve_space_2\n``` \n\n### y\n\n```text\n::tensorflow::Output y\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### FusedBatchNorm\n\n```gdscript\n FusedBatchNorm(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input x,\n ::tensorflow::Input scale,\n ::tensorflow::Input offset,\n ::tensorflow::Input mean,\n ::tensorflow::Input variance\n)\n``` \n\n### FusedBatchNorm\n\n```gdscript\n FusedBatchNorm(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input x,\n ::tensorflow::Input scale,\n ::tensorflow::Input offset,\n ::tensorflow::Input mean,\n ::tensorflow::Input variance,\n const FusedBatchNorm::Attrs & attrs\n)\n``` \n\nPublic static functions\n-----------------------\n\n### DataFormat\n\n```text\nAttrs DataFormat(\n StringPiece x\n)\n``` \n\n### Epsilon\n\n```text\nAttrs Epsilon(\n float x\n)\n``` \n\n### IsTraining\n\n```text\nAttrs IsTraining(\n bool x\n)\n```"]]