tensorflow:: אופס:: QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization
#include <nn_ops.h>נורמליזציה של אצווה כמותית.
תַקצִיר
הפעולה הזו הוצאה משימוש והיא תוסר בעתיד. העדיפו tf.nn.batch_normalization .
טיעונים:
- scope: אובייקט Scope
- t: Tensor קלט 4D.
- t_min: הערך המיוצג על ידי הקלט הקוונטי הנמוך ביותר.
- t_max: הערך המיוצג על ידי הקלט הקוונטי הגבוה ביותר.
- m: ממוצע טנסור 1D עם גודל התואם לממד האחרון של t. זהו הפלט הראשון מ-tf.nn.moments, או ממוצע נע שמור שלו.
- m_min: הערך המיוצג על ידי הממוצע המקוונטי הנמוך ביותר.
- m_max: הערך המיוצג על ידי הממוצע הכומתי הגבוה ביותר.
- v: שונות 1D Tensor עם גודל התואם לממד האחרון של t. זהו הפלט השני מ-tf.nn.moments, או ממוצע נע שמור שלו.
- v_min: הערך המיוצג על ידי השונות הכומתית הנמוכה ביותר.
- v_max: הערך המיוצג על ידי השונות המכומתת הגבוהה ביותר.
- בטא: Tensor בטא 1D עם גודל התואם לממד האחרון של t. היסט שיש להוסיף לטנזור המנורמל.
- beta_min: הערך המיוצג על ידי ההיסט הקוונטי הנמוך ביותר.
- beta_max: הערך המיוצג על ידי ההיסט הקוונטי הגבוה ביותר.
- גמא: טנסור גמא 1D עם גודל התואם לממד האחרון של t. אם "scale_after_normalization" נכון, טנזור זה יוכפל עם הטנזור המנורמל.
- gamma_min: הערך המיוצג על ידי הגמא הקוונטי הנמוך ביותר.
- gamma_max: הערך המיוצג על ידי הגמא הקוונטי הגבוה ביותר.
- variance_epsilon: מספר צף קטן כדי להימנע מחלוקה ב-0.
- scale_after_normalization: בוול המציין אם יש להכפיל את הטנזור שהתקבל בגמא.
החזרות:
בנאים והורסים | |
|---|---|
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) |
תכונות ציבוריות | |
|---|---|
operation | |
result | |
result_max | |
result_min | |
תכונות ציבוריות
מִבצָע
Operation operation
תוֹצָאָה
::tensorflow::Output result
תוצאה_מקסימום
::tensorflow::Output result_max
תוצאה_דקה
::tensorflow::Output result_min
תפקידים ציבוריים
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 )
אלא אם צוין אחרת, התוכן של דף זה הוא ברישיון Creative Commons Attribution 4.0 ודוגמאות הקוד הן ברישיון Apache 2.0. לפרטים, ניתן לעיין במדיניות האתר Google Developers. Java הוא סימן מסחרי רשום של חברת Oracle ו/או של השותפים העצמאיים שלה.
עדכון אחרון: 2025-07-27 (שעון UTC).
[null,null,["עדכון אחרון: 2025-07-27 (שעון UTC)."],[],[],null,["# tensorflow::ops::QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization Class Reference\n\ntensorflow::ops::QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization\n==========================================================\n\n`#include \u003cnn_ops.h\u003e`\n\nQuantized Batch normalization.\n\nSummary\n-------\n\nThis op is deprecated and will be removed in the future. Prefer `tf.nn.batch_normalization`.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- t: A 4D input [Tensor](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor).\n- t_min: The value represented by the lowest quantized input.\n- t_max: The value represented by the highest quantized input.\n- m: A 1D mean [Tensor](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) with size matching the last dimension of t. This is the first output from tf.nn.moments, or a saved moving average thereof.\n- m_min: The value represented by the lowest quantized mean.\n- m_max: The value represented by the highest quantized mean.\n- v: A 1D variance [Tensor](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) with size matching the last dimension of t. This is the second output from tf.nn.moments, or a saved moving average thereof.\n- v_min: The value represented by the lowest quantized variance.\n- v_max: The value represented by the highest quantized variance.\n- beta: A 1D beta [Tensor](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) with size matching the last dimension of t. An offset to be added to the normalized tensor.\n- beta_min: The value represented by the lowest quantized offset.\n- beta_max: The value represented by the highest quantized offset.\n- gamma: A 1D gamma [Tensor](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) with size matching the last dimension of t. If \"scale_after_normalization\" is true, this tensor will be multiplied with the normalized tensor.\n- gamma_min: The value represented by the lowest quantized gamma.\n- gamma_max: The value represented by the highest quantized gamma.\n- variance_epsilon: A small float number to avoid dividing by 0.\n- scale_after_normalization: A bool indicating whether the resulted tensor needs to be multiplied with gamma.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) result\n- [Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) result_min\n- [Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) result_max\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization](#classtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_batch_norm_with_global_normalization_1a06c79c043a3a55b798944a5ae0a0f148)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` t, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` t_min, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` t_max, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` m, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` m_min, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` m_max, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` v, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` v_min, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` v_max, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` beta, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` beta_min, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` beta_max, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` gamma, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` gamma_min, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` gamma_max, DataType out_type, float variance_epsilon, bool scale_after_normalization)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_batch_norm_with_global_normalization_1a84804acca133131cda9e9235b954f9af) | [Operation](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [result](#classtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_batch_norm_with_global_normalization_1ab4d42bdea55b03a105681930993cf3d4) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [result_max](#classtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_batch_norm_with_global_normalization_1aacfdd86eadc8f7972ff620b36692ef19) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [result_min](#classtensorflow_1_1ops_1_1_quantized_batch_norm_with_global_normalization_1a608925a87be94416e98c14506e98fb64) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### result\n\n```text\n::tensorflow::Output result\n``` \n\n### result_max\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output result_max\n``` \n\n### result_min\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output result_min\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization\n\n```gdscript\n QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input t,\n ::tensorflow::Input t_min,\n ::tensorflow::Input t_max,\n ::tensorflow::Input m,\n ::tensorflow::Input m_min,\n ::tensorflow::Input m_max,\n ::tensorflow::Input v,\n ::tensorflow::Input v_min,\n ::tensorflow::Input v_max,\n ::tensorflow::Input beta,\n ::tensorflow::Input beta_min,\n ::tensorflow::Input beta_max,\n ::tensorflow::Input gamma,\n ::tensorflow::Input gamma_min,\n ::tensorflow::Input gamma_max,\n DataType out_type,\n float variance_epsilon,\n bool scale_after_normalization\n)\n```"]]