Spec-Zone.ru › TensorFlow

tf.compat.v1.clip_by_average_norm

Ограничивает значения тензора до максимальной средней L2-нормы. (устаревшее)

tf.compat.v1.clip_by_average_norm(
    t, clip_norm, name=None
)
Устаревшее: ЭТА ФУНКЦИЯ УСТАРЕЛА. Она будет удалена в будущей версии. Инструкции по обновлению: clip_by_average_norm устарела в TensorFlow 2.0. Используйте вместо неё clip_by_norm(t, clip_norm * tf.cast(tf.size(t), tf.float32), name).

Учитывая тензор t и максимальное значение ограничения clip_norm, эта операция нормализует t таким образом, чтобы его средняя L2-норма была меньше или равна clip_norm. Конкретно, если средняя L2-норма уже меньше или равна clip_norm, то t не изменяется. Если средняя L2-норма больше clip_norm, то эта операция возвращает тензор того же типа и формы, что и t, со значениями, установленными следующим образом:

t * clip_norm / l2norm_avg(t)

В этом случае средняя L2-норма выходного тензора равна clip_norm.

Эта операция обычно используется для ограничения градиентов перед их применением с оптимизатором.

Аргументы
t A Tensor.
clip_norm A 0-D (скалярный) Tensor > 0. Максимальное значение ограничения.
name Имя операции (необязательно).
Возвращаемое значение
Ограниченный Tensor.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/clip_by_average_norm

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API