tensorflow::ops::QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization
#include <nn_ops.h>Normalização em lote quantizada.
Resumo
Esta operação está obsoleta e será removida no futuro. Prefira tf.nn.batch_normalization .
Argumentos:
- escopo: Um objeto de escopo
- t: Um tensor de entrada 4D.
- t_min: O valor representado pela entrada quantizada mais baixa.
- t_max: O valor representado pela entrada quantizada mais alta.
- m: Um tensor médio unidimensional com tamanho correspondente à última dimensão de t. Este é o primeiro resultado de tf.nn.moments, ou uma média móvel salva do mesmo.
- m_min: O valor representado pela menor média quantizada.
- m_max: O valor representado pela média quantizada mais alta.
- v: Um tensor de variância unidimensional com tamanho correspondente à última dimensão de t. Este é o segundo resultado de tf.nn.moments, ou uma média móvel salva do mesmo.
- v_min: O valor representado pela menor variância quantizada.
- v_max: O valor representado pela maior variância quantizada.
- beta: Um tensor beta unidimensional com tamanho correspondente à última dimensão de t. Um deslocamento a ser adicionado ao tensor normalizado.
- beta_min: O valor representado pelo menor deslocamento quantizado.
- beta_max: O valor representado pelo maior deslocamento quantizado.
- gamma: Um tensor gama unidimensional com tamanho correspondente à última dimensão de t. Se "scale_after_normalization" for verdadeiro, este tensor será multiplicado pelo tensor normalizado.
- gamma_min: O valor representado pelo gama quantizado mais baixo.
- gamma_max: O valor representado pelo gama quantizado mais alto.
- variance_epsilon: Um pequeno número de ponto flutuante para evitar a divisão por 0.
- scale_after_normalization: Um valor booleano que indica se o tensor resultante precisa ser multiplicado por gama.
Devoluções:
Construtores e Destrutores | |
|---|---|
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) |
Atributos públicos | |
|---|---|
operation | |
result | |
result_max | |
result_min | |
Atributos públicos
operação
Operation operation
resultado
::tensorflow::Output result
resultado_máximo
::tensorflow::Output result_max
resultado_mínimo
::tensorflow::Output result_min
Funções públicas
Normalização em lote quantizada com normalização global
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 )