przepływ tensorowy:: ops:: Quantized BatchNormWithGlobalNormalization

#include <nn_ops.h>

Kwantowana normalizacja wsadowa.

Streszczenie

Ta opcja jest przestarzała i zostanie usunięta w przyszłości. Preferuj tf.nn.batch_normalization .

Argumenty:

• zakres: Obiekt Scope
• t: Tensor wejściowy 4D.
• t_min: Wartość reprezentowana przez najniższe skwantowane wejście.
• t_max: Wartość reprezentowana przez najwyżej skwantowane wejście.
• m: Średni tensor 1D o rozmiarze odpowiadającym ostatniemu wymiarowi t. Jest to pierwszy wynik z tf.nn.moments lub jego zapisana średnia ruchoma.
• m_min: Wartość reprezentowana przez najniższą skwantowaną średnią.
• m_max: Wartość reprezentowana przez najwyższą skwantowaną średnią.
• v: Tensor wariancji 1D o rozmiarze odpowiadającym ostatniemu wymiarowi t. Jest to drugie wyjście z tf.nn.moments lub jego zapisana średnia ruchoma.
• v_min: Wartość reprezentowana przez najniższą skwantowaną wariancję.
• v_max: Wartość reprezentowana przez najwyższą skwantowaną wariancję.
• beta: Tensor beta 1D o rozmiarze odpowiadającym ostatniemu wymiarowi t. Przesunięcie, które należy dodać do znormalizowanego tensora.
• beta_min: Wartość reprezentowana przez najniższe skwantowane przesunięcie.
• beta_max: Wartość reprezentowana przez najwyższe skwantowane przesunięcie.
• gamma: Tensor gamma 1D o rozmiarze odpowiadającym ostatniemu wymiarowi t. Jeśli „scale_after_normalization” ma wartość true, tensor ten zostanie pomnożony przez znormalizowany tensor.
• gamma_min: Wartość reprezentowana przez najniższą skwantowaną wartość gamma.
• gamma_max: Wartość reprezentowana przez najwyższą skwantowaną wartość gamma.
• variance_epsilon: Mała liczba zmiennoprzecinkowa, aby uniknąć dzielenia przez 0.
• skala_po_normalizacji: Wartość logiczna wskazująca, czy wynikowy tensor należy pomnożyć przez gamma.

Zwroty:

• Wynik Output
• Wynik Output
• Output

Konstruktory i destruktory

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)

Atrybuty publiczne
operation	Operation
result	:: tensorflow::Output
result_max	:: tensorflow::Output
result_min	:: tensorflow::Output

Atrybuty publiczne

działanie

Operation operation

wynik

::tensorflow::Output result

wynik_maks

::tensorflow::Output result_max

wynik_min

::tensorflow::Output result_min

Funkcje publiczne

Quantized BatchNormWithGlobalNormalization

 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
)