tf.raw_ops.FusedBatchNormGradV3

Градиент для пакетной нормализации.

Псевдонимы

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.raw_ops.FusedBatchNormGradV3

tf.raw_ops.FusedBatchNormGradV3(
    y_backprop,
    x,
    scale,
    reserve_space_1,
    reserve_space_2,
    reserve_space_3,
    epsilon=0.0001,
    data_format='NHWC',
    is_training=True,
    name=None
)

Обратите внимание, что размер 4D тензоров определяется либо как "NHWC", либо как "NCHW". Размер 1D тензоров соответствует размеру C 4D тензоров.

Аргументы
`y_backprop`	A `Tensor`. Должен быть одним из следующих типов: `half`, `bfloat16`, `float32`. 4D тензор для градиента по отношению к y.
`x`	A `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `y_backprop`. 4D тензор для входных данных.
`scale`	A `Tensor` типа `float32`. 1D тензор для масштабирующего фактора, для масштабирования нормализованного x.
`reserve_space_1`	A `Tensor`. Должен быть одним из следующих типов: `float32`. Когда is_training равно True, 1D тензор для вычисленного среднего значения пакета, используемого при вычислении градиента. Когда is_training равно False, 1D тензор для среднего популяционного значения, используемого при вычислении градиента первого и второго порядка.
`reserve_space_2`	A `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `reserve_space_1`. Когда is_training равно True, 1D тензор для вычисленной дисперсии пакета (обратная дисперсия в случае cuDNN), используемый при вычислении градиента. Когда is_training равно False, 1D тензор для дисперсии популяции, используемый при вычислении градиента первого и второго порядка.
`reserve_space_3`	A `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `reserve_space_1`. Когда is_training равно True, 1D тензор для некоторых промежуточных результатов, используемых при вычислении градиента. Когда is_training равно False, будет создан пустой тензор.
`epsilon`	Необязательный `float`. По умолчанию `0.0001`. Малое число с плавающей точкой, добавляемое к дисперсии x.
`data_format`	Необязательный `string` из: `"NHWC", "NCHW", "NDHWC", "NCDHW"`. По умолчанию `"NHWC"`. Формат данных для y_backprop, x, x_backprop. Либо "NHWC" (по умолчанию), либо "NCHW".
`is_training`	Необязательный `bool`. По умолчанию `True`. Значение bool, указывающее, предназначена ли операция для обучения (по умолчанию) или для вывода.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
Кортеж объектов `Tensor` (x_backprop, scale_backprop, offset_backprop, reserve_space_4, reserve_space_5).
`x_backprop`	A `Tensor`. Имеет тот же тип, что и `y_backprop`.
`scale_backprop`	A `Tensor`. Имеет тот же тип, что и `reserve_space_1`.
`offset_backprop`	A `Tensor`. Имеет тот же тип, что и `reserve_space_1`.
`reserve_space_4`	A `Tensor`. Имеет тот же тип, что и `reserve_space_1`.
`reserve_space_5`	A `Tensor`. Имеет тот же тип, что и `reserve_space_1`.

© 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/FusedBatchNormGradV3