tensorflow:: ops:: QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization

#include <nn_ops.h>

量子化バッチ正規化。

まとめ

この操作は非推奨であり、将来的に削除されますtf.nn.batch_normalizationを使用してください。

議論:

  • スコープ:スコープオブジェクト
  • t: 4D入力テンソル。
  • t_min: 量子化された入力値のうち、最小値を表す値。
  • t_max: 量子化された入力値のうち、最も高い値を表す値。
  • m: t の最後の次元と同じサイズの 1 次元平均テンソル。これは tf.nn.moments の最初の出力、またはその移動平均の保存値です。
  • m_min: 量子化された平均値の中で最も小さい値。
  • m_max: 量子化された平均値の中で最も高い値を表す。
  • v: t の最後の次元と同じサイズの 1 次元分散テンソル。これは tf.nn.moments の 2 番目の出力、またはその移動平均の保存値です。
  • v_min: 量子化分散が最小となる値。
  • v_max: 量子化された分散の最大値によって表される値。
  • beta: t の最後の次元と同じサイズの 1 次元ベータテンソル。正規化されたテンソルに追加されるオフセット。
  • beta_min: 最小の量子化オフセットによって表される値。
  • beta_max: 量子化されたオフセットの中で最も大きい値。
  • gamma: t の最後の次元と同じサイズの 1 次元ガンマテンソル。"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: 量子化されたガンマ値のうち、最小値で表される値。
  • gamma_max: 量子化されたガンマ値のうち、最も高い値を表す値。
  • 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: 結果として得られた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。

返品:

コンストラクターとデストラクタ

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)

公開属性

operation
result
result_max
result_min

公開属性

手術

Operation operation

結果

::tensorflow::Output result

結果の最大値

::tensorflow::Output result_max

結果最小値

::tensorflow::Output result_min

公的機能

グローバル正規化を伴う量子化バッチ正規化

 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
)