flujo tensor:: operaciones:: FusionadoBatchNormGrad

#include <nn_ops.h>

Gradiente para 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
  • y_backprop: un tensor 4D para el gradiente con respecto a y.
  • x: Un tensor 4D para datos de entrada.
  • escala: Un tensor 1D para factor de escala, para escalar la x normalizada.
  • reserve_space_1: cuando is_training es True, un tensor 1D para el lote calculado significa que se reutilizará en el cálculo del gradiente. Cuando is_training es False, un tensor 1D para la población significa que se reutilizará en el cálculo de gradiente de primer y segundo orden.
  • reserve_space_2: cuando is_training es True, un tensor 1D para la varianza del lote calculada (varianza invertida en el caso de cuDNN) se reutilizará en el cálculo del gradiente. Cuando is_training es False, se reutilizará un tensor 1D para la varianza de la población en el cálculo del gradiente de primer y segundo orden.

Atributos opcionales (ver Attrs ):

  • épsilon: un pequeño número flotante agregado a la varianza de x.
  • data_format: el formato de datos para y_backprop, x, x_backprop. Ya sea "NHWC" (predeterminado) o "NCHW".
  • is_training: un valor bool para indicar que la operación es para entrenamiento (predeterminado) o inferencia.

Devoluciones:

  • Output x_backprop: un tensor 4D para el gradiente con respecto a x.
  • Output scale_backprop: un tensor 1D para el gradiente con respecto a la escala.
  • Output offset_backprop: un tensor 1D para el gradiente con respecto al desplazamiento.
  • Output reserve_space_3: marcador de posición no utilizado para coincidir con la entrada media en FusedBatchNorm .
  • Output reserve_space_4: marcador de posición no utilizado para coincidir con la entrada de varianza en FusedBatchNorm .

Constructores y destructores

FusedBatchNormGrad (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input y_backprop, :: tensorflow::Input x, :: tensorflow::Input scale, :: tensorflow::Input reserve_space_1, :: tensorflow::Input reserve_space_2)
FusedBatchNormGrad (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input y_backprop, :: tensorflow::Input x, :: tensorflow::Input scale, :: tensorflow::Input reserve_space_1, :: tensorflow::Input reserve_space_2, const FusedBatchNormGrad::Attrs & attrs)

Atributos públicos

offset_backprop
operation
reserve_space_3
reserve_space_4
scale_backprop
x_backprop

Funciones estáticas públicas

DataFormat (StringPiece x)
Epsilon (float x)
IsTraining (bool x)

estructuras

tensorflow:: operaciones:: FusedBatchNormGrad:: Atributos

Configuradores de atributos opcionales para FusedBatchNormGrad .

Atributos públicos

offset_backprop 

::tensorflow::Output offset_backprop

operación 

Operation operation

reserva_espacio_3 

::tensorflow::Output reserve_space_3

reserva_espacio_4 

::tensorflow::Output reserve_space_4

escala_backprop 

::tensorflow::Output scale_backprop

x_backprop 

::tensorflow::Output x_backprop

Funciones públicas

FusionadoBatchNormGrad 

 FusedBatchNormGrad(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input y_backprop,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input scale,
  ::tensorflow::Input reserve_space_1,
  ::tensorflow::Input reserve_space_2
)

FusionadoBatchNormGrad 

 FusedBatchNormGrad(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input y_backprop,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input scale,
  ::tensorflow::Input reserve_space_1,
  ::tensorflow::Input reserve_space_2,
  const FusedBatchNormGrad::Attrs & attrs
)

Funciones estáticas públicas

formato de datos 

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Épsilon 

Attrs Epsilon(
  float x
)

esentrenamiento

Attrs IsTraining(
  bool x
)