TensorFlow函數(shù)教程：tf.nn.fused_batch_norm

tf.nn.fused_batch_norm函數(shù)

tf.nn.fused_batch_norm(
    x,
    scale,
    offset,
    mean=None,
    variance=None,
    epsilon=0.001,
    data_format='NHWC',
    is_training=True,
    name=None
)

定義在：tensorflow/python/ops/nn_impl.py.

請參閱指南：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)>規(guī)范化

批量規(guī)范化.

詳情請參考：http://arxiv.org/abs/1502.03167.

參數(shù)：

• x：4維的輸入Tensor.
• scale：用于縮放的1維Tensor縮放的1維度.
  
• offset：偏差的1維Tensor.
  
• mean：用于推斷的總體均值的1維Tensor.
  
• variance：用于推斷的總體方差的1維Tensor.
• epsilon：在x的方差中添加了一個小的浮點數(shù).
  
• data_format：x的數(shù)據(jù)格式,可以是“NHWC”(默認(rèn))或“NCHW”.
• is_training：bool值,用于指定操作是用于訓(xùn)練還是推斷.
• name：此操作的名稱(可選).

返回：

• y：規(guī)范化,縮放,偏移x的4D Tensor.
• batch_mean：1D Tensor,表示x的平均值.
• batch_var：1D Tensor,表示x的方差.

可能引發(fā)的異常：

• ValueError：當(dāng)is_training為True時,如果mean或variance不為None.