tensorflow::ops::QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization

#include <nn_ops.h>

Квантованная пакетная нормализация.

Краткое содержание

Данная операция устарела и будет удалена в будущем. Предпочтительнее использовать tf.nn.batch_normalization .

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• t: Четырехмерный входной тензор .
• t_min: Значение, соответствующее наименьшему квантованному входному сигналу.
• t_max: Значение, соответствующее наивысшему квантованному входному сигналу.
• m: Одномерный тензор среднего значения, размер которого соответствует последнему измерению t. Это первый результат функции tf.nn.moments или сохраненное скользящее среднее по этому параметру.
• m_min: Значение, представленное наименьшим квантованным средним.
• m_max: Значение, представленное наивысшим квантованным средним.
• v: Одномерный тензор дисперсии, размер которого соответствует последнему измерению t. Это второй результат функции tf.nn.moments или сохраненное скользящее среднее.
• v_min: Значение, соответствующее наименьшей квантованной дисперсии.
• v_max: Значение, соответствующее наибольшей квантованной дисперсии.
• бета: Одномерный бета- тензор , размер которого соответствует последнему измерению t. Смещение, которое будет добавлено к нормализованному тензору.
• beta_min: Значение, соответствующее наименьшему квантованному смещению.
• beta_max: Значение, соответствующее наибольшему квантованному смещению.
• gamma: Одномерный гамма- тензор , размер которого соответствует последнему измерению t. Если "scale_after_normalization" равно true, этот тензор будет умножен на нормализованный тензор.
• gamma_min: Значение, соответствующее наименьшему квантованному значению гамма.
• gamma_max: Значение, соответствующее наивысшему квантованному значению гамма-критерия.
• variance_epsilon: Небольшое число с плавающей запятой, чтобы избежать деления на ноль.
• scale_after_normalization: Логическое значение, указывающее, нужно ли умножать полученный тензор на гамма.

Возвращает:

• Результат Output
• Output результата_мин
• Output результат_макс

Конструкторы и Деструкторы

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)

Общедоступные атрибуты
operation	Operation
result	:: tensorflow::Output
result_max	:: tensorflow::Output
result_min	:: tensorflow::Output

Общедоступные атрибуты

операция

Operation operation

результат

::tensorflow::Output result

результат_макс

::tensorflow::Output result_max

результат_мин

::tensorflow::Output result_min

Общественные функции

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
)