tensorflow :: ops :: QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization

#include <nn_ops.h>

Normalisasi batch terkuantisasi.

Ringkasan

Operasi ini sudah usang dan akan dihapus di masa mendatang. Lebih suka tf.nn.batch_normalization .

Argumen:

scope: Objek Scope
t: Tensor input 4D.
t_min: Nilai yang diwakili oleh input terkuantisasi terendah.
t_max: Nilai yang diwakili oleh input terkuantisasi tertinggi.
m: Tensor rata-rata 1D dengan ukuran yang sesuai dengan dimensi t terakhir. Ini adalah keluaran pertama dari tf.nn.moments, atau rata-rata bergerak yang disimpan.
m_min: Nilai yang diwakili oleh mean terkuantisasi terendah.
m_max: Nilai yang diwakili oleh mean terkuantisasi tertinggi.
v: Tensor varian 1D dengan ukuran yang sesuai dengan dimensi t terakhir. Ini adalah keluaran kedua dari tf.nn.moments, atau rata-rata bergerak yang disimpan.
v_min: Nilai yang diwakili oleh varian terkuantisasi terendah.
v_max: Nilai yang diwakili oleh varian terkuantisasi tertinggi.
beta: Tensor beta 1D dengan ukuran yang sesuai dengan dimensi t terakhir. Offset yang akan ditambahkan ke tensor yang dinormalisasi.
beta_min: Nilai yang diwakili oleh offset terkuantisasi terendah.
beta_max: Nilai yang diwakili oleh offset terkuantisasi tertinggi.
gamma: Tensor gamma 1D dengan ukuran yang cocok dengan dimensi t terakhir. Jika "scale_after_normalization" adalah true, tensor ini akan dikalikan dengan tensor yang dinormalisasi.
gamma_min: Nilai yang diwakili oleh gamma terkuantisasi terendah.
gamma_max: Nilai yang diwakili oleh gamma terkuantisasi tertinggi.
variance_epsilon: Nomor float kecil untuk menghindari pembagian dengan 0.
scale_after_normalization: Bool yang menunjukkan apakah tensor yang dihasilkan perlu dikalikan dengan gamma.

Pengembalian:

Hasil Output
Output result_min
Output result_max

Pembangun dan Penghancur
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)

Pembangun dan Penghancur

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)

Atribut publik
`operation`	`Operation`
`result`	`:: tensorflow::Output`
`result_max`	`:: tensorflow::Output`
`result_min`	`:: tensorflow::Output`

Atribut publik

operasi

Operation operation

hasil

::tensorflow::Output result

result_max

::tensorflow::Output result_max

result_min

::tensorflow::Output result_min

Fungsi publik

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
)