Операции Nn

Приближённо возвращает минимальные/максимальные k значений входного операнда и их индексы.

Выполняет усредняющую пулинг-операцию над входными данными.

Выполняет трёхмерную усредняющую пулинг-операцию над входными данными.

Вычисляет градиенты функции усредняющей пулинг-операции.

Добавляет bias к value.

Обратная операция для "BiasAdd" над тензором "bias".

Вычисляет N-мерную свёртку, используя тензоры input размерности (N+1+batch_dims) и filter размерности (N+2).

Вычисляет двумерную свёртку, используя тензоры input и filter размерности 4.

Вычисляет градиенты свёртки относительно фильтра.

Вычисляет градиенты свёртки относительно фильтра.

Вычисляет градиенты свёртки относительно входных данных.

Вычисляет градиенты свёртки относительно входных данных.

Вычисляет трёхмерную свёртку, используя тензоры input и filter размерности 5.

Вычисляет градиенты трёхмерной свёртки относительно фильтра.

Вычисляет градиенты трёхмерной свёртки относительно входных данных.

Возвращает индекс измерения в целевом формате данных по заданному индексу во входном формате.

Переставляет измерения входного тензора из формата src_format в формат dst_format.

Вычисляет двумерную глубинную свёртку, используя тензоры input и filter размерности 4.

Вычисляет градиенты глубинной свёртки относительно фильтра.

Вычисляет градиенты глубинной свёртки относительно входных данных.

Вычисляет морфологическую дилатацию оттенков серого для тензоров input размерности 4 и filter размерности 3.

Вычисляет градиент двумерной морфологической дилатации относительно фильтра.

Вычисляет градиент двумерной морфологической дилатации относительно входных данных.

Вычисляет экспоненциальную линейную функцию.

Выполняет дробную усредняющую пулинг-операцию над входными данными.

Выполняет дробную пулинг-операцию с максимумом над входными данными.

Пакетная нормализация.

Градиент пакетной нормализации.

Градиент пакетной нормализации.

Градиент пакетной нормализации.

Пакетная нормализация.

Пакетная нормализация.

Выполняет дополнение (padding) в качестве предварительной обработки при свёртке.

Выполняет изменение размера и дополнение (padding) в качестве предварительной обработки при свёртке.

Определяет, входят ли целевые значения в число K лучших предсказаний.

Определяет, входят ли целевые значения в число K лучших предсказаний.

Потери L2.

Локальная нормализация отклика.

Вычисляет активации log-softmax.

Выполняет пулинг-операцию с максимумом над входными данными.

Выполняет трёхмерную пулинг-операцию с максимумом над входными данными.

Вычисляет градиенты функции трёхмерной пулинг-операции с максимумом.

Вычисляет градиенты второго порядка функции пулинг-операции с максимумом.

Вычисляет градиенты второго порядка функции пулинг-операции с максимумом.

Вычисляет градиенты второго порядка функции пулинг-операции с максимумом.

Вычисляет градиенты второго порядка функции пулинг-операции с максимумом.

Вычисляет градиенты функции пулинг-операции с максимумом.

Выполняет пулинг-операцию с максимумом над входными данными.

Выполняет пулинг-операцию с максимумом над входными данными и возвращает как максимальные значения, так и их индексы.

Находит значения статистики порядка n для последнего измерения.

Вычисляет усредняющую пулинг-операцию для входного тензора квантованных типов.

Квантованная пакетная нормализация.

Добавляет Tensor 'bias' к Tensor 'input' для квантованных типов.

Вычисляет двумерную свёртку, используя квантованные входной тензор и тензор фильтра размерности 4.

Вычисляет пулинг-операцию с максимумом для входного тензора квантованных типов.

Вычисляет квантованную выпрямленную линейную функцию: max(features, 0)

Вычисляет квантованную выпрямленную линейную функцию 6: min(max(features, 0), 6)

Вычисляет квантованную выпрямленную линейную функцию X: min(max(features, 0), max_value)

Вычисляет выпрямленную линейную функцию: max(features, 0).

Вычисляет выпрямленную линейную функцию 6: min(max(features, 0), 6).

Вычисляет масштабированную экспоненциальную линейную функцию: scale * alpha * (exp(features) - 1)

Вычисляет активации softmax.

Вычисляет функцию потерь перекрёстной энтропии softmax и градиенты для обратного распространения.

TODO: добавить документацию.

Вычисляет softsign: features / (abs(features) + 1).

Вычисляет функцию потерь перекрёстной энтропии softmax и градиенты для обратного распространения.

Находит значения и индексы k наибольших элементов последнего измерения.