tf.raw_ops.FusedBatchNormGradV3

Градиент для пакетной нормализации.

Просмотреть псевдонимы

Псевдонимы для обеспечения совместимости при миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

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 задаётся одним из форматов: "NHWC" или "NCHW". Размер 1D-тензоров соответствует измерению C 4D-тензоров.

Аргументы
`y_backprop`	Объект `Tensor`. Должен иметь один из следующих типов: `half`, `bfloat16`, `float32`. 4D-тензор градиента по y.
`x`	Объект `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `y_backprop`. 4D-тензор входных данных.
`scale`	Объект `Tensor` типа `float32`. 1D-тензор коэффициента масштабирования нормализованного x.
`reserve_space_1`	Объект `Tensor`. Должен иметь один из следующих типов: `float32`. Если is_training имеет значение True, это 1D-тензор вычисленного среднего по пакету, повторно используемого при вычислении градиента. Если is_training имеет значение False, это 1D-тензор среднего по совокупности, повторно используемого при вычислении градиентов первого и второго порядков.
`reserve_space_2`	Объект `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `reserve_space_1`. Если is_training имеет значение True, это 1D-тензор вычисленной дисперсии по пакету (обратной дисперсии в случае cuDNN), повторно используемой при вычислении градиента. Если is_training имеет значение False, это 1D-тензор дисперсии по совокупности, повторно используемый при вычислении градиентов первого и второго порядков.
`reserve_space_3`	Объект `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `reserve_space_1`. Если is_training имеет значение True, это 1D-тензор некоторых промежуточных результатов, повторно используемых при вычислении градиента. Если is_training имеет значение False, будет создан пустой тензор-заполнитель.
`epsilon`	Необязательный объект `float`. Значение по умолчанию — `0.0001`. Небольшое число с плавающей точкой, добавляемое к дисперсии x.
`data_format`	Необязательный объект `string` из: `"NHWC", "NCHW", "NDHWC", "NCDHW"`. Значение по умолчанию — `"NHWC"`. Формат данных для y_backprop, x, x_backprop. Допустимые значения: "NHWC" (по умолчанию) или "NCHW".
`is_training`	Необязательный объект `bool`. Значение по умолчанию — `True`. Логическое значение, указывающее, выполняется ли операция в режиме обучения (по умолчанию) или вывода.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемые значения
Кортеж из объектов `Tensor` (x_backprop, scale_backprop, offset_backprop, reserve_space_4, reserve_space_5).
`x_backprop`	Объект `Tensor`. Имеет тот же тип, что и `y_backprop`.
`scale_backprop`	Объект `Tensor`. Имеет тот же тип, что и `reserve_space_1`.
`offset_backprop`	Объект `Tensor`. Имеет тот же тип, что и `reserve_space_1`.
`reserve_space_4`	Объект `Tensor`. Имеет тот же тип, что и `reserve_space_1`.
`reserve_space_5`	Объект `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