tf.raw_ops.FusedBatchNormGradV3

Градиент для пакетной нормализации.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

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 «NHWC», либо «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 коэффициента масштабирования, для масштабирования нормализованного x.
`reserve_space_1`	A `Tensor`. Должен быть одним из следующих типов: `float32`. При is_training равно True, 1D тензор для вычисленного среднего значения пакета, которое будет повторно использоваться в вычислении градиента. При is_training равно False, 1D тензор для среднего значения генеральной совокупности, которое будет повторно использоваться как в вычислении градиента первого порядка, так и второго.
`reserve_space_2`	A `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `reserve_space_1`. При is_training равно True, 1D тензор для вычисленной дисперсии пакета (обратной дисперсии в случае cuDNN), которая будет повторно использоваться в вычислении градиента. При is_training равно False, 1D тензор для дисперсии генеральной совокупности, который будет повторно использоваться как в вычислении градиента первого порядка, так и второго.
`reserve_space_3`	A `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `reserve_space_1`. При is_training равно True, 1D тензор для некоторых промежуточных результатов, которые будут повторно использоваться в вычислении градиента. При is_training равно False, будет создан пустой тензор-заглушка.
`epsilon`	Необязательный `float`. По умолчанию `0.0001`. Маленькое число с плавающей точкой, добавляемое к дисперсии x.
`data_format`	Необязательный `string` из: `"NHWC", "NCHW"`. 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).

Возвращаемые значения
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`.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.3/api_docs/python/tf/raw_ops/FusedBatchNormGradV3