dòng chảy :: hoạt động :: QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization
#include <nn_ops.h>
Chuẩn hóa hàng loạt lượng tử.
Tóm lược
Tùy chọn này không được dùng nữa và sẽ bị xóa trong tương lai. Thích tf.nn.batch_normalization
.
Tranh luận:
- phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
- t: Một đầu vào 4D Tensor .
- t_min: Giá trị được đại diện bởi đầu vào lượng tử hóa thấp nhất.
- t_max: Giá trị được biểu thị bởi đầu vào lượng tử hóa cao nhất.
- m: Độ căng có nghĩa là 1D có kích thước khớp với kích thước cuối cùng của t. Đây là kết quả đầu tiên từ tf.nn.moments, hoặc một đường 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 được lượng tử hóa cao nhất.
- v: Phương sai 1D Tensor với kích thước phù hợp với kích thước cuối cùng của t. Đây là đầu ra thứ hai từ tf.nn.moments, hoặc một đường 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 phương sai lượng tử hóa cao nhất.
- beta: Một Tensor beta 1D có kích thước phù hợp với kích thước cuối cùng của t. Một phần bù sẽ được thêm vào tensor chuẩn hóa.
- beta_min: Giá trị được biểu thị bằng độ chênh lệch lượng tử hóa thấp nhất.
- beta_max: Giá trị được biểu thị bằng độ lệch lượng tử hóa cao nhất.
- gamma: Một Tensor gamma 1D có kích thước phù hợp với kích thước cuối cùng của t. Nếu "scale_ after_normalization" là true, tensor này sẽ được nhân với tensor chuẩn hóa.
- gamma_min: Giá trị được biểu thị bằng gamma lượng tử hóa thấp nhất.
- gamma_max: Giá trị được biểu thị bằng gamma lượng tử hóa cao nhất.
- variance_epsilon: Một số thực nhỏ để tránh chia cho 0.
- scale_ after_normalization: Một bool cho biết liệu tensor kết quả có cần được nhân với gamma hay không.
Lợi nhuận:
Người xây dựng và Người phá 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
result_max
::tensorflow::Output result_max
result_min
::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 )