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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:
Constructores y destructores |
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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)
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Atributos públicos
Funciones públicas
QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization
QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization(
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::tensorflow::Input t,
::tensorflow::Input t_min,
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bool scale_after_normalization
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Última actualización: 2025-07-25 (UTC).
[null,null,["Última actualización: 2025-07-25 (UTC)."],[],[],null,["# tensorflow::ops::QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization Class Reference\n\ntensorflow::ops::QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization\n==========================================================\n\n`#include \u003cnn_ops.h\u003e`\n\nQuantized Batch normalization.\n\nSummary\n-------\n\nThis op is deprecated and will be removed in the future. Prefer `tf.nn.batch_normalization`.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- t: A 4D input [Tensor](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor).\n- t_min: The value represented by the lowest quantized input.\n- t_max: The value represented by the highest quantized input.\n- m: A 1D mean [Tensor](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) with size matching the last dimension of t. This is the first output from tf.nn.moments, or a saved moving average thereof.\n- m_min: The value represented by the lowest quantized mean.\n- m_max: The value represented by the highest quantized mean.\n- v: A 1D variance [Tensor](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) with size matching the last dimension of t. This is the second output from tf.nn.moments, or a saved moving average thereof.\n- v_min: The value represented by the lowest quantized variance.\n- v_max: The value represented by the highest quantized variance.\n- beta: A 1D beta [Tensor](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) with size matching the last dimension of t. An offset to be added to the normalized tensor.\n- beta_min: The value represented by the lowest quantized offset.\n- beta_max: The value represented by the highest quantized offset.\n- gamma: A 1D gamma [Tensor](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) with size matching the last dimension of t. If \"scale_after_normalization\" is true, this tensor will be multiplied with the normalized tensor.\n- gamma_min: The value represented by the lowest quantized gamma.\n- gamma_max: The value represented by the highest quantized gamma.\n- variance_epsilon: A small float number to avoid dividing by 0.\n- scale_after_normalization: A bool indicating whether the resulted tensor needs to be multiplied with gamma.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) result\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) result_min\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) result_max\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization](#classtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_batch_norm_with_global_normalization_1a06c79c043a3a55b798944a5ae0a0f148)`(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)` t, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` t_min, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` t_max, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` m, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` m_min, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` m_max, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` v, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` v_min, 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||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_batch_norm_with_global_normalization_1a84804acca133131cda9e9235b954f9af) | [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [result](#classtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_batch_norm_with_global_normalization_1ab4d42bdea55b03a105681930993cf3d4) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [result_max](#classtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_batch_norm_with_global_normalization_1aacfdd86eadc8f7972ff620b36692ef19) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [result_min](#classtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_batch_norm_with_global_normalization_1a608925a87be94416e98c14506e98fb64) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### result\n\n```text\n::tensorflow::Output result\n``` \n\n### result_max\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output result_max\n``` \n\n### result_min\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output result_min\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization\n\n```gdscript\n QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input t,\n ::tensorflow::Input t_min,\n ::tensorflow::Input t_max,\n ::tensorflow::Input m,\n ::tensorflow::Input m_min,\n ::tensorflow::Input m_max,\n ::tensorflow::Input v,\n ::tensorflow::Input v_min,\n ::tensorflow::Input v_max,\n ::tensorflow::Input beta,\n ::tensorflow::Input beta_min,\n ::tensorflow::Input beta_max,\n ::tensorflow::Input gamma,\n ::tensorflow::Input gamma_min,\n ::tensorflow::Input gamma_max,\n DataType out_type,\n float variance_epsilon,\n bool scale_after_normalization\n)\n```"]]
