テンソルフロー::作戦:: QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization

#include <nn_ops.h>

量子化されたバッチ正規化。

まとめ

この操作は非推奨であり、将来削除される予定です。 tf.nn.batch_normalizationを優先します。

引数:

  • スコープ:スコープオブジェクト
  • t: 4D 入力テンソル。
  • t_min: 最低の量子化入力によって表される値。
  • t_max: 最大量子化入力によって表される値。
  • m: t の最後の次元と一致するサイズを持つ 1D 平均テンソル。これは、tf.nn.moments からの最初の出力、またはその保存された移動平均です。
  • m_min: 最小の量子化平均によって表される値。
  • m_max: 最大の量子化平均によって表される値。
  • v: t の最後の次元と一致するサイズを持つ 1D 分散テンソル。これは、tf.nn.moments からの 2 番目の出力、またはその保存された移動平均です。
  • v_min: 最小の量子化分散で表される値。
  • v_max: 最大の量子化分散によって表される値。
  • beta: t の最後の次元と一致するサイズを持つ 1D ベータテンソル。正規化されたテンソルに追加されるオフセット。
  • beta_min: 最小の量子化オフセットによって表される値。
  • beta_max: 最大の量子化オフセットによって表される値。
  • gamma: t の最後の次元と一致するサイズを持つ 1D ガンマテンソル。 「scale_after_normalization」が true の場合、このテンソルは正規化されたテンソルと乗算されます。
  • gamma_min: 最小の量子化ガンマで表される値。
  • gamma_max: 最も高い量子化ガンマで表される値。
  • variance_epsilon: 0 による除算を避けるための小さな浮動小数点数。
  • scale_after_normalization: 結果のテンソルにガンマを乗算する必要があるかどうかを示すブール値。

戻り値:

コンストラクターとデストラクター

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)

パブリック属性

operation
result
result_max
result_min

パブリック属性

手術

Operation operation

結果

::tensorflow::Output result

結果_最大値

::tensorflow::Output result_max

result_min 

::tensorflow::Output result_min

公共機能

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
)