テンソルフロー::作戦:: QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization
#include <nn_ops.h>
Quantized Batch normalization.
まとめ
この操作は非推奨であり、将来削除される予定です。 Prefer tf.nn.batch_normalization
.
引数:
- スコープ:スコープオブジェクト
- t: 4D 入力テンソル。
- t_min: 最低の量子化入力によって表される値。
- t_max: 最大量子化入力によって表される値。
- m: t の最後の次元と一致するサイズを持つ 1D 平均テンソル。これは、tf.nn.moments からの最初の出力、またはその保存された移動平均です。
- m_min: 最小の量子化平均によって表される値。
- m_max: 最大の量子化平均によって表される値。
- v: t の最後の次元と一致するサイズを持つ 1D 分散テンソル。これは、tf.nn.moments からの 2 番目の出力、またはその保存された移動平均です。
- v_min: 最小の量子化分散で表される値。
- v_max: 最大の量子化分散によって表される値。
- beta: t の最後の次元と一致するサイズを持つ 1D ベータテンソル。 An offset to be added to the normalized tensor.
- beta_min: 最小の量子化オフセットによって表される値。
- beta_max: 最大の量子化オフセットによって表される値。
- gamma: t の最後の次元と一致するサイズを持つ 1D ガンマテンソル。 「scale_after_normalization」が true の場合、このテンソルは正規化されたテンソルと乗算されます。
- gamma_min: 最小の量子化ガンマで表される値。
- gamma_max: 最も高い量子化ガンマで表される値。
- variance_epsilon: 0 による除算を避けるための小さな浮動小数点数。
- scale_after_normalization: 結果のテンソルにガンマを乗算する必要があるかどうかを示すブール値。
戻り値:
コンストラクターとデストラクター | |
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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) |
パブリック属性 | |
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operation | |
result | |
result_max | |
result_min |
パブリック属性
手術
Operation operation
結果
::tensorflow::Output result
結果_最大値
::tensorflow::Output result_max
result_min
::tensorflow::Output result_min
公共機能
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 )