Nn Ops

Выполняет усредняющее пулинг входных данных.

Выполняет 3D усредняющее пулинг входных данных.

Вычисляет градиенты функции усредняющего пулинга.

Добавляет bias к value.

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

Вычисляет 2D свёртку для 4D тензоров input и filter.

Вычисляет градиенты свёртки по фильтру.

Вычисляет градиенты свёртки по входным данным.

Вычисляет 3D свёртку для 5D тензоров input и filter.

Вычисляет градиенты 3D свёртки по фильтру.

Вычисляет градиенты 3D свёртки по входным данным.

Возвращает индекс измерения в формате выходных данных по данному входному.

Переупорядочивает входной тензор из src_format в dst_format.

Вычисляет 2D свёртку по глубине для 4D тензоров input и filter.

Вычисляет градиенты свёртки по глубине по фильтру.

Вычисляет градиенты свёртки по глубине по входным данным.

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

Вычисляет градиент морфологической 2D дилатации по фильтру.

Вычисляет градиент морфологической 2D дилатации по входным данным.

Вычисляет экспоненциально-линейную функцию: exp(features) - 1 если < 0, features иначе.

Выполняет дробный усредняющий пулинг входных данных.

Выполняет дробный максимальный пулинг входных данных.

Нормализация по батчам.

Градиент для нормализации по батчам.

Градиент для нормализации по батчам.

Градиент для нормализации по батчам.

Нормализация по батчам.

Нормализация по батчам.

Выполняет заполнение как предпроцесс при свёртке.

Выполняет изменение размера и заполнение как предпроцесс при свёртке.

Определяет, находятся ли целевые значения в K лучших предсказаниях.

Определяет, находятся ли целевые значения в K лучших предсказаниях.

L2 Потеря.

Локальная нормализация по отклику.

Вычисляет логарифмированные softmax активации.

Выполняет максимальный пулинг входных данных.

Выполняет 3D максимальный пулинг входных данных.

Вычисляет градиенты функции 3D максимального пулинга.

Вычисляет градиенты второго порядка функции максимального пулинга.

Вычисляет градиенты второго порядка функции максимального пулинга.

Вычисляет градиенты второго порядка функции максимального пулинга.

Вычисляет градиенты второго порядка функции максимального пулинга.

Вычисляет градиенты функции максимального пулинга.

Выполняет максимальный пулинг входных данных.

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

Ищет значения n-го порядка статистики для последнего измерения.

Вычисляет усредняющий пулинг входного тензора для квантованных типов.

Квантованная нормализация по батчам.

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

Вычисляет 2D свёртку для квантованных 4D входных и фильтрующих тензоров.

Вычисляет максимальный пулинг 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 выпрямлённую линейную функцию: max(features, 0).

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

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

Вычисляет softmax активации.

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

Вычисляет softplus: log(exp(features) + 1).

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

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

Находит значения и индексы k наибольших элементов для последнего измерения.