tf.raw_ops.BatchNormWithGlobalNormalization
Базовая нормализация по партиям.
tf.raw_ops.BatchNormWithGlobalNormalization(
t,
m,
v,
beta,
gamma,
variance_epsilon,
scale_after_normalization,
name=None
)
Этот оператор устарел. Используйте tf.nn.batch_normalization.
| Аргументы | |
|---|---|
t | A Tensor. Должен быть одним из следующих типов: float32, float64, int32, uint8, int16, int8, complex64, int64, qint8, quint8, qint32, bfloat16, qint16, quint16, uint16, complex128, half, uint32, uint64. Четырехмерный входной тензор. |
m | A Tensor. Должен иметь тот же тип, что и t. Одномерный тензор среднего значения размером, соответствующим последнему измерению t. Это первый результат из tf.nn.moments, или сохранённая скользящая средняя. |
v | A Tensor. Должен иметь тот же тип, что и t. Одномерный тензор дисперсии размером, соответствующим последнему измерению t. Это второй результат из tf.nn.moments, или сохранённая скользящая средняя. |
beta | A Tensor. Должен иметь тот же тип, что и t. Одномерный бета-тензор размером, соответствующим последнему измерению t. Смещение, которое нужно добавить к нормализованному тензору. |
gamma | A Tensor. Должен иметь тот же тип, что и t. Одномерный гамма-тензор размером, соответствующим последнему измерению t. Если "scale_after_normalization" имеет значение true, этот тензор будет умножен на нормализованный тензор. |
variance_epsilon | A float. Небольшое число с плавающей точкой для избежания деления на 0. |
scale_after_normalization | A bool. Логическое значение, указывающее, нужно ли умножить полученный тензор на гамма. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемые значения | |
|---|---|
A Tensor. Имеет тот же тип, что и t. |
© 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/raw_ops/BatchNormWithGlobalNormalization
