텐서플로우:: 작전:: QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization

#include <nn_ops.h>

양자화된 배치 정규화.

요약

이 작업은 더 이상 사용되지 않으며 향후 제거될 예정입니다. tf.nn.batch_normalization 선호하세요.

인수:

  • 범위: 범위 개체
  • t: 4D 입력 텐서 .
  • t_min: 가장 낮은 양자화된 입력으로 표시되는 값입니다.
  • t_max: 가장 높은 양자화된 입력으로 표시되는 값입니다.
  • m: t의 마지막 차원과 일치하는 크기를 갖는 1D 평균 Tensor 입니다. 이는 tf.nn.moments의 첫 번째 출력 또는 저장된 이동 평균입니다.
  • m_min: 가장 낮은 양자화 평균으로 표시되는 값입니다.
  • m_max: 가장 높은 양자화된 평균으로 표현되는 값.
  • v: t의 마지막 차원과 일치하는 크기를 갖는 1D 분산 텐서 . 이는 tf.nn.moments의 두 번째 출력 또는 저장된 이동 평균입니다.
  • v_min: 가장 낮은 양자화 분산으로 표현되는 값.
  • v_max: 가장 높은 양자화 분산으로 표현되는 값.
  • beta: t의 마지막 차원과 일치하는 크기를 갖는 1D 베타 텐서 . 정규화된 텐서에 추가할 오프셋입니다.
  • beta_min: 가장 낮은 양자화 오프셋으로 표시되는 값입니다.
  • beta_max: 가장 높은 양자화 오프셋으로 표시되는 값입니다.
  • gamma: t의 마지막 차원과 일치하는 크기를 갖는 1D 감마 텐서 . "scale_after_normalization"이 true이면 이 텐서는 정규화된 텐서와 곱해집니다.
  • gamma_min: 가장 낮은 양자화된 감마로 표시되는 값입니다.
  • gamma_max: 가장 높은 양자화된 감마로 표현되는 값.
  • variance_epsilon: 0으로 나누는 것을 방지하기 위한 작은 부동 소수점 숫자입니다.
  • scale_after_normalization: 결과 텐서에 감마를 곱해야 하는지 여부를 나타내는 부울입니다.

보고:

생성자와 소멸자

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)

공개 속성

operation
result
result_max
result_min

공개 속성

작업 

Operation operation

결과 

::tensorflow::Output result

결과_최대 

::tensorflow::Output result_max

결과_분 

::tensorflow::Output result_min

공공 기능

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
)