dòng chảy :: hoạt động :: FusedBatchNormV3

#include <nn_ops.h>

Chuẩn hóa hàng loạt.

Tóm lược

Lưu ý rằng kích thước của Tensors 4D được xác định bởi "NHWC" hoặc "NCHW". Kích thước của Tensors 1D khớp với kích thước C của Tensors 4D.

Tranh luận:

  • phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
  • x: Một Tensor 4D cho dữ liệu đầu vào.
  • scale: Một Tensor 1D cho hệ số tỷ lệ, để chia tỷ lệ x chuẩn hóa.
  • offset: Một Tensor 1D cho độ lệch, để chuyển sang x chuẩn hóa.
  • nghĩa là: Một Tensor 1D cho trung bình dân số. Chỉ được sử dụng để suy luận; phải để trống để đào tạo.
  • phương sai: Một Tensor 1D cho phương sai tổng thể. Chỉ được sử dụng để suy luận; phải để trống để đào tạo.

Các thuộc tính tùy chọn (xem Phần Attrs ):

  • epsilon: Một số thực nhỏ được thêm vào phương sai của x.
  • data_format: Định dạng dữ liệu cho x và y. "NHWC" (mặc định) hoặc "NCHW".
  • is_training: Một giá trị bool để chỉ ra hoạt động là để huấn luyện (mặc định) hoặc suy luận.

Lợi nhuận:

  • Output y: Một Tensor 4D cho dữ liệu đầu ra.
  • Output batch_mean: Một Tensor 1D cho giá trị trung bình hàng loạt đã tính, được TensorFlow sử dụng để tính giá trị trung bình đang chạy.
  • Output batch_variance: Một Tensor 1D cho phương sai lô được tính toán, được TensorFlow sử dụng để tính toán phương sai đang chạy.
  • Khoảng trắng Output ra_1: Một Tensor 1D cho giá trị trung bình hàng loạt được tính toán, được sử dụng lại trong tính toán gradient.
  • Khoảng trắng Output ra_2: Tensor 1D cho phương sai lô được tính toán (phương sai đảo ngược trong trường hợp cuDNN), được sử dụng lại trong tính toán gradient.
  • Khoảng trắng Output ra_3: Một Tensor 1D cho một số kết quả trung gian, được sử dụng lại trong tính toán gradient để có hiệu quả tốt hơn.

Người xây dựng và Người phá hủy

FusedBatchNormV3 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input x, :: tensorflow::Input scale, :: tensorflow::Input offset, :: tensorflow::Input mean, :: tensorflow::Input variance)
FusedBatchNormV3 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input x, :: tensorflow::Input scale, :: tensorflow::Input offset, :: tensorflow::Input mean, :: tensorflow::Input variance, const FusedBatchNormV3::Attrs & attrs)

Thuộc tính công khai

batch_mean
batch_variance
operation
reserve_space_1
reserve_space_2
reserve_space_3
y

Các chức năng tĩnh công khai

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

Cấu trúc

tensorflow :: ops :: FusedBatchNormV3 :: Attrs

Bộ thiết lập thuộc tính tùy chọn cho FusedBatchNormV3 .

Thuộc tính công khai

batch_mean

::tensorflow::Output batch_mean

batch_variance

::tensorflow::Output batch_variance

hoạt động

Operation operation

Reserve_space_1

::tensorflow::Output reserve_space_1

Reserve_space_2

::tensorflow::Output reserve_space_2

Reserve_space_3

::tensorflow::Output reserve_space_3

y

::tensorflow::Output y

Chức năng công cộng

FusedBatchNormV3

 FusedBatchNormV3(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input scale,
  ::tensorflow::Input offset,
  ::tensorflow::Input mean,
  ::tensorflow::Input variance
)

FusedBatchNormV3

 FusedBatchNormV3(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input scale,
  ::tensorflow::Input offset,
  ::tensorflow::Input mean,
  ::tensorflow::Input variance,
  const FusedBatchNormV3::Attrs & attrs
)

Các chức năng tĩnh công khai

DataFormat

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Epsilon

Attrs Epsilon(
  float x
)

ExponentialAvgFactor

Attrs ExponentialAvgFactor(
  float x
)

Đó là hành trình

Attrs IsTraining(
  bool x
)