Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
dòng chảy căng:: ôi:: Lượng tử hóaBatchNormWithGlobalNormalization
#include <nn_ops.h> Chuẩn hóa hàng loạt lượng tử hóa.
Bản tóm tắt
Op này không được dùng nữa và sẽ bị xóa trong tương lai. Thích tf.nn.batch_normalization hơn.
Lập luận:
- phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
- t: Một Tenor đầu vào 4D.
- t_min: Giá trị được biểu thị bằng đầu vào lượng tử hóa thấp nhất.
- t_max: Giá trị được biểu thị bằng đầu vào lượng tử hóa cao nhất.
- m: Tensor trung bình 1D có kích thước khớp với chiều cuối cùng của t. Đây là kết quả đầu ra đầu tiên từ tf.nn.moments hoặc đường trung bình động đã lưu của nó.
- m_min: Giá trị được biểu thị bằng giá trị trung bình lượng tử hóa thấp nhất.
- m_max: Giá trị được biểu thị bằng giá trị trung bình lượng tử hóa cao nhất.
- v: Tensor phương sai 1D có kích thước phù hợp với chiều cuối cùng của t. Đây là kết quả đầu ra thứ hai từ tf.nn.moments hoặc đường trung bình động đã lưu của nó.
- v_min: Giá trị được biểu thị bằng phương sai lượng tử hóa thấp nhất.
- v_max: Giá trị được biểu thị bằng phương sai lượng tử hóa cao nhất.
- beta: Tensor beta 1D có kích thước khớp với kích thước cuối cùng của t. Một phần bù được thêm vào tensor chuẩn hóa.
- beta_min: Giá trị được biểu thị bằng độ lệch lượng tử hóa thấp nhất.
- beta_max: Giá trị được biểu thị bằng độ lệch lượng tử hóa cao nhất.
- gamma: Tensor gamma 1D có kích thước khớp với chiều cuối cùng của t. Nếu "scale_after_normalization" là đúng, tensor này sẽ được nhân với tensor chuẩn hóa.
- gamma_min: Giá trị được biểu thị bằng gamma lượng tử hóa thấp nhất.
- gamma_max: Giá trị được biểu thị bằng gamma lượng tử hóa cao nhất.
- phương sai_epsilon: Một số float nhỏ để tránh chia cho 0.
- scale_after_normalization: Một bool cho biết liệu tenxơ thu được có cần được nhân với gamma hay không.
Trả về:
Hàm tạo và hàm hủy |
|---|
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)
|
Thuộc tính công khai
Chức năng công cộng
Lượng tử hóaBatchNormWithGlobalNormalization
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
)
Trừ phi có lưu ý khác, nội dung của trang này được cấp phép theo Giấy phép ghi nhận tác giả 4.0 của Creative Commons và các mẫu mã lập trình được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0. Để biết thông tin chi tiết, vui lòng tham khảo Chính sách trang web của Google Developers. Java là nhãn hiệu đã đăng ký của Oracle và/hoặc các đơn vị liên kết với Oracle.
Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-26 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/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- t: A 4D input [Tensor](/versions/r2.1/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/r2.1/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/r2.1/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/r2.1/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/r2.1/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/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) result\n- [Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) result_min\n- [Output](/versions/r2.1/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/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` t, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` t_min, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` t_max, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` m, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` m_min, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` m_max, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` v, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` v_min, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` v_max, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` beta, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` beta_min, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` beta_max, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` gamma, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` gamma_min, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` gamma_max, DataType out_type, float variance_epsilon, bool scale_after_normalization)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_batch_norm_with_global_normalization_1a84804acca133131cda9e9235b954f9af) | [Operation](/versions/r2.1/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/r2.1/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/r2.1/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/r2.1/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```"]]
