Nn Ops

Возвращает минимальные/максимальные k значения и их индексы входного операнда приближенным способом.

Выполняет усредняющее пуллинг на входных данных.

Выполняет 3D усредняющее пуллинг на входных данных.

Вычисляет градиенты функции усредняющего пуллинга.

Добавляет bias к value.

Обратная операция для "BiasAdd" по тензору "bias".

Вычисляет N-мерную свёртку, заданную (N+1+batch_dims)-мерными input и (N+2)-мерными filter тензорами.

Вычисляет 2D свёртку, заданную 4-мерными input и filter тензорами.

Вычисляет градиенты свёртки по фильтру.

Вычисляет градиенты свёртки по фильтру.

Вычисляет градиенты свёртки по входному тензору.

Вычисляет градиенты свёртки по входному тензору.

Вычисляет 3D свёртку, заданную 5-мерными input и filter тензорами.

Вычисляет градиенты 3D свёртки по фильтру.

Вычисляет градиенты 3D свёртки по входному тензору.

Возвращает индекс измерения в целевом формате данных, заданный в исходном.

Меняет порядок элементов входного тензора с src_format на dst_format.

Вычисляет 2D свёртку по глубине, заданную 4-мерными input и filter тензорами.

Вычисляет градиенты свёртки по глубине по фильтру.

Вычисляет градиенты свёртки по глубине по входному тензору.

Вычисляет градацию серого цвета для 4-мерных input и 3-мерных filter тензоров.

Вычисляет градиент морфологической 2D дилатации по фильтру.

Вычисляет градиент морфологической 2D дилатации по входному тензору.

Вычисляет экспоненциальную линейную функцию.

Выполняет дробный усредняющий пуллинг на входных данных.

Выполняет дробный максимальный пуллинг на входных данных.

Базовая нормализация.

Градиент для базовой нормализации.

Градиент для базовой нормализации.

Градиент для базовой нормализации.

Базовая нормализация.

Базовая нормализация.

Выполняет заполнение как предобработку во время свёртки.

Выполняет изменение размера и заполнение как предобработку во время свёртки.

Определяет, находятся ли целевые значения в числе K лучших предсказаний.

Определяет, находятся ли целевые значения в числе K лучших предсказаний.

L2 Loss.

Локальная нормализация отклика.

Вычисляет log softmax активации.

Выполняет максимальный пуллинг на входных данных.

Выполняет 3D максимальный пуллинг на входных данных.

Вычисляет градиенты функции 3D максимального пуллинга.

Вычисляет градиенты второго порядка функции максимального пуллинга.

Вычисляет градиенты второго порядка функции максимального пуллинга.

Вычисляет градиенты второго порядка функции максимального пуллинга.

Вычисляет градиенты второго порядка функции максимального пуллинга.

Вычисляет градиенты функции максимального пуллинга.

Выполняет максимальный пуллинг на входных данных.

Выполняет максимальный пуллинг на входных данных и выводит как максимальные значения, так и индексы.

Находит значения n-го порядка статистики для последнего измерения.

Производит усредняющий пуллинг входного тензора для квантованных типов.

Квантованная базовая нормализация.

Добавляет тензор 'bias' к тензору 'input' для квантованных типов.

Вычисляет 2D свёртку, заданную квантованными 4D входными и фильтрами.

Производит максимальный пуллинг входного тензора для квантованных типов.

Вычисляет квантованное выпрямленное линейное: max(features, 0)

Вычисляет квантованное выпрямленное линейное 6: min(max(features, 0), 6)

Вычисляет квантованное выпрямленное линейное X: min(max(features, 0), max_value)

Вычисляет выпрямленное линейное: max(features, 0).

Вычисляет выпрямленное линейное 6: min(max(features, 0), 6).

Вычисляет масштабированное экспоненциальное линейное: scale * alpha * (exp(features) - 1)

Вычисляет softmax активации.

Вычисляет стоимость и градиенты кросс-энтропии softmax для обратного распространения.

TODO: добавить документацию.

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

Вычисляет стоимость и градиенты кросс-энтропии softmax для обратного распространения.

Находит значения и индексы k самых больших элементов для последнего измерения.