tensorflow::ops::QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization

#include <nn_ops.h>

Chuẩn hóa theo lô lượng tử.

Bản tóm tắt

Phương thức này đã lỗi thời và sẽ bị loại bỏ trong tương lai. Nên sử dụng tf.nn.batch_normalization .

Luận điểm:

  • phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
  • t: Một Tensor đầu vào 4 chiều.
  • t_min: Giá trị được biểu thị bởi tín hiệu đầu vào được lượng tử hóa thấp nhất.
  • t_max: Giá trị được biểu thị bởi tín hiệu đầu vào được lượng tử hóa cao nhất.
  • m: Một Tensor trung bình 1D có kích thước khớp với chiều cuối cùng của t. Đây là đầu ra đầu tiên từ tf.nn.moments, hoặc là giá trị trung bình động đã lưu của nó.
  • m_min: Giá trị được biểu thị bằng giá trị trung bình lượng tử hóa thấp nhất.
  • m_max: Giá trị được biểu thị bằng giá trị trung bình lượng tử hóa cao nhất.
  • v: Một Tensor phương sai 1D có kích thước khớp với chiều cuối cùng của t. Đây là đầu ra thứ hai từ tf.nn.moments, hoặc là giá trị trung bình động đã lưu của nó.
  • v_min: Giá trị được biểu thị bằng phương sai lượng tử hóa thấp nhất.
  • v_max: Giá trị được biểu thị bằng độ lệch lượng tử hóa cao nhất.
  • beta: Một tensor beta 1 chiều có kích thước khớp với chiều cuối cùng của t. Một độ lệch được thêm vào tensor đã chuẩn hóa.
  • beta_min: Giá trị được biểu thị bởi độ lệch lượng tử hóa thấp nhất.
  • beta_max: Giá trị được biểu thị bởi độ lệch lượng tử hóa cao nhất.
  • gamma: Một tensor gamma 1 chiều có kích thước khớp với chiều cuối cùng của t. Nếu "scale_after_normalization" là true, tensor này sẽ được nhân với tensor đã chuẩn hóa.
  • gamma_min: Giá trị được biểu thị bởi gamma lượng tử hóa thấp nhất.
  • gamma_max: Giá trị được biểu thị bởi gamma lượng tử hóa cao nhất.
  • variance_epsilon: Một số thực nhỏ để tránh chia cho 0.
  • scale_after_normalization: Một giá trị boolean cho biết liệu tensor kết quả có cần được nhân với gamma hay không.

Trả về:

Hàm khởi tạo và hàm hủy

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)

Thuộc tính công khai

operation
result
result_max
result_min

Thuộc tính công khai

hoạt động 

Operation operation

kết quả 

::tensorflow::Output result

kết quả tối đa 

::tensorflow::Output result_max

kết quả_tối thiểu 

::tensorflow::Output result_min

Chức năng công cộng

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
)