tensoreflusso:: ops:: FusedBatchNormGrad

#include <nn_ops.h>

Gradiente per la normalizzazione batch.

Riepilogo

Si noti che la dimensione dei tensori 4D è definita da "NHWC" o "NCHW". La dimensione dei tensori 1D corrisponde alla dimensione C dei tensori 4D.

Argomenti:

  • scope: un oggetto Scope
  • y_backprop: un tensore 4D per il gradiente rispetto a y.
  • x: un tensore 4D per i dati di input.
  • scala: un tensore 1D per il fattore di scala, per scalare la x normalizzata.
  • Reserve_space_1: quando is_training è True, un tensore 1D per il batch calcolato significa essere riutilizzato nel calcolo del gradiente. Quando is_training è False, un tensore 1D per la popolazione significa che deve essere riutilizzato sia nel calcolo del gradiente di 1° che di 2° ordine.
  • Reserve_space_2: quando is_training è True, un tensore 1D per la varianza batch calcolata (varianza invertita nel caso cuDNN) da riutilizzare nel calcolo del gradiente. Quando is_training è False, un tensore 1D per la varianza della popolazione da riutilizzare sia nel calcolo del gradiente di 1° che di 2° ordine.

Attributi facoltativi (vedi Attrs ):

  • epsilon: un piccolo numero float aggiunto alla varianza di x.
  • data_format: il formato dei dati per y_backprop, x, x_backprop. O "NHWC" (predefinito) o "NCHW".
  • is_training: un valore bool per indicare che l'operazione è per l'addestramento (impostazione predefinita) o l'inferenza.

Resi:

  • Output x_backprop: un tensore 4D per il gradiente rispetto a x.
  • Output scale_backprop: un tensore 1D per il gradiente rispetto alla scala.
  • Output offset_backprop: un tensore 1D per il gradiente rispetto all'offset.
  • Output Reserve_space_3: segnaposto non utilizzato per corrispondere all'input medio in FusedBatchNorm .
  • Output Reserve_space_4: segnaposto non utilizzato per corrispondere all'input della varianza in FusedBatchNorm .

Costruttori e distruttori

FusedBatchNormGrad (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input y_backprop, :: tensorflow::Input x, :: tensorflow::Input scale, :: tensorflow::Input reserve_space_1, :: tensorflow::Input reserve_space_2)
FusedBatchNormGrad (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input y_backprop, :: tensorflow::Input x, :: tensorflow::Input scale, :: tensorflow::Input reserve_space_1, :: tensorflow::Input reserve_space_2, const FusedBatchNormGrad::Attrs & attrs)

Attributi pubblici

offset_backprop
operation
reserve_space_3
reserve_space_4
scale_backprop
x_backprop

Funzioni pubbliche statiche

DataFormat (StringPiece x)
Epsilon (float x)
IsTraining (bool x)

Strutture

tensorflow:: ops:: FusedBatchNormGrad:: Attrs

Setter di attributi facoltativi per FusedBatchNormGrad .

Attributi pubblici

offset_backprop 

::tensorflow::Output offset_backprop

operazione 

Operation operation

riserva_spazio_3 

::tensorflow::Output reserve_space_3

riserva_spazio_4 

::tensorflow::Output reserve_space_4

scale_backprop 

::tensorflow::Output scale_backprop

x_backprop 

::tensorflow::Output x_backprop

Funzioni pubbliche

FusedBatchNormGrad 

 FusedBatchNormGrad(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input y_backprop,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input scale,
  ::tensorflow::Input reserve_space_1,
  ::tensorflow::Input reserve_space_2
)

FusedBatchNormGrad 

 FusedBatchNormGrad(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input y_backprop,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input scale,
  ::tensorflow::Input reserve_space_1,
  ::tensorflow::Input reserve_space_2,
  const FusedBatchNormGrad::Attrs & attrs
)

Funzioni pubbliche statiche

Formato dati 

Attrs DataFormat(
  StringPiece x
)

Epsilon 

Attrs Epsilon(
  float x
)

È Formazione 

Attrs IsTraining(
  bool x
)