flujo tensor:: operaciones:: QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization

#include <nn_ops.h>

Normalización de lotes cuantificados.

Resumen

Esta operación está obsoleta y se eliminará en el futuro. Prefiere tf.nn.batch_normalization .

Argumentos:

• alcance: un objeto de alcance
• t: Un tensor de entrada 4D.
• t_min: el valor representado por la entrada cuantificada más baja.
• t_max: el valor representado por la entrada cuantificada más alta.
• m: un tensor medio 1D con un tamaño que coincide con la última dimensión de t. Este es el primer resultado de tf.nn.moments, o una media móvil guardada del mismo.
• m_min: el valor representado por la media cuantificada más baja.
• m_max: el valor representado por la media cuantificada más alta.
• v: Un tensor de varianza 1D con un tamaño que coincide con la última dimensión de t. Este es el segundo resultado de tf.nn.moments, o una media móvil guardada del mismo.
• v_min: el valor representado por la varianza cuantificada más baja.
• v_max: el valor representado por la varianza cuantificada más alta.
• beta: Un tensor beta 1D con un tamaño que coincide con la última dimensión de t. Un desplazamiento que se agregará al tensor normalizado.
• beta_min: el valor representado por el desplazamiento cuantificado más bajo.
• beta_max: el valor representado por el desplazamiento cuantificado más alto.
• gamma: un tensor gamma 1D con un tamaño que coincide con la última dimensión de t. Si "scale_after_normalization" es verdadero, este tensor se multiplicará por el tensor normalizado.
• gamma_min: el valor representado por la gamma cuantificada más baja.
• gamma_max: el valor representado por la gamma cuantificada más alta.
• variance_epsilon: un pequeño número flotante para evitar dividir por 0.
• scale_after_normalization: un bool que indica si el tensor resultante debe multiplicarse por gamma.

Devoluciones:

• Resultado Output
• Resultado Output
• Resultado Output

Constructores y destructores

QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input t, :: tensorflow::Input t_min, :: tensorflow::Input t_max, :: tensorflow::Input m, :: tensorflow::Input m_min, :: tensorflow::Input m_max, :: tensorflow::Input v, :: tensorflow::Input v_min, :: tensorflow::Input v_max, :: tensorflow::Input beta, :: tensorflow::Input beta_min, :: tensorflow::Input beta_max, :: tensorflow::Input gamma, :: tensorflow::Input gamma_min, :: tensorflow::Input gamma_max, DataType out_type, float variance_epsilon, bool scale_after_normalization)

Atributos públicos
operation	Operation
result	:: tensorflow::Output
result_max	:: tensorflow::Output
result_min	:: tensorflow::Output

Atributos públicos

operación

Operation operation

resultado

::tensorflow::Output result

resultado_max

::tensorflow::Output result_max

resultado_min

::tensorflow::Output result_min

Funciones públicas

QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization

 QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input t,
  ::tensorflow::Input t_min,
  ::tensorflow::Input t_max,
  ::tensorflow::Input m,
  ::tensorflow::Input m_min,
  ::tensorflow::Input m_max,
  ::tensorflow::Input v,
  ::tensorflow::Input v_min,
  ::tensorflow::Input v_max,
  ::tensorflow::Input beta,
  ::tensorflow::Input beta_min,
  ::tensorflow::Input beta_max,
  ::tensorflow::Input gamma,
  ::tensorflow::Input gamma_min,
  ::tensorflow::Input gamma_max,
  DataType out_type,
  float variance_epsilon,
  bool scale_after_normalization
)