Nn Ops

Выполняет усредняющее пулингирование входных данных.

Выполняет усредняющее пулингирование в 3D входных данных.

Вычисляет градиенты функции усредняющего пулингирования.

Добавляет bias к value.

Обратная операция для "BiasAdd" для тензора "bias".

Вычисляет 2D свертку заданных 4-мерных тензоров input и filter.

Вычисляет градиенты свертки относительно фильтра.

Вычисляет градиенты свертки относительно входных данных.

Вычисляет 3D свертку заданных 5-мерных тензоров input и filter.

Вычисляет градиенты 3D свертки относительно фильтра.

Вычисляет градиенты 3D свертки относительно входных данных.

Возвращает индекс измерения в формате выходных данных, заданного входным.

Переупорядочивает входной тензор из src_format в dst_format.

Вычисляет 2D свертку глубины, заданных 4-мерными тензорами input и filter.

Вычисляет градиенты свертки глубины относительно фильтра.

Вычисляет градиенты свертки глубины относительно входных данных.

Вычисляет градиент 2D дилатации для 4-мерных тензоров input и 3-мерных filter тензоров.

Вычисляет градиент морфологической 2D дилатации относительно фильтра.

Вычисляет градиент морфологической 2D дилатации относительно входных данных.

Вычисляет экспоненциальную линейную функцию.

Выполняет дробное усредняющее пулингирование входных данных.

Выполняет дробное максимальное пулингирование входных данных.

Нормализация по партиям.

Градиент для нормализации по партиям.

Градиент для нормализации по партиям.

Градиент для нормализации по партиям.

Нормализация по партиям.

Нормализация по партиям.

Выполняет дополнение как предобработку во время свертки.

Выполняет изменение размера и дополнение как предобработку во время свертки.

Указывает, находятся ли целевые значения в ТОП K прогнозах.

Указывает, находятся ли целевые значения в ТОП K прогнозах.

L2 потеря.

Локальная нормализация отклика.

Вычисляет логарифмические активации softmax.

Выполняет максимальное пулингирование входных данных.

Выполняет максимальное пулингирование в 3D входных данных.

Вычисляет градиенты функции максимального пулингирования в 3D.

Вычисляет градиенты второго порядка функции максимального пулингирования.

Вычисляет градиенты второго порядка функции максимального пулингирования.

Вычисляет градиенты второго порядка функции максимального пулингирования.

Вычисляет градиенты второго порядка функции максимального пулингирования.

Вычисляет градиенты функции максимального пулингирования.

Выполняет максимальное пулингирование входных данных.

Выполняет максимальное пулингирование входных данных и выводит как максимальные значения, так и индексы.

Находит значения n-го статистического порядка для последнего измерения.

Производит усредняющее пулингирование входного тензора для квантованных типов.

Квантованная нормализация по партиям.

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

Вычисляет 2D свертку с квантованными 4-мерными тензорами входных данных и фильтра.

Производит максимальное пулингирование 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 выпрямленную линейную функцию: max(features, 0).

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

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

Вычисляет активации softmax.

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

TODO: добавить документацию.

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.