Classi
AvgPool <T estende TNumber > | Esegue il pooling medio sull'input. |
AvgPool.Opzioni | Attributi facoltativi per AvgPool |
AvgPool3d <T estende TNumero > | Esegue il pooling medio 3D sull'input. |
AvgPool3d.Opzioni | Attributi facoltativi per AvgPool3d |
AvgPool3dGrad <T estende TNumero > | Calcola i gradienti della funzione di pooling media. |
AvgPool3dGrad.Opzioni | Attributi facoltativi per AvgPool3dGrad |
AvgPoolGrad <T estende TNumero > | Calcola i gradienti della funzione di pooling media. |
AvgPoolGrad.Opzioni | Attributi facoltativi per AvgPoolGrad |
BatchNormWithGlobalNormalization <T estende TType > | Normalizzazione batch. |
BatchNormWithGlobalNormalizationGrad <T estende TType > | Gradienti per la normalizzazione batch. |
BiasAdd <T estende TType > | Aggiunge "bias" a "valore". |
BiasAdd.Options | Attributi facoltativi per BiasAdd |
BiasAddGrad <T estende TType > | L'operazione all'indietro per "BiasAdd" sul tensore "bias". |
BiasAddGrad.Options | Attributi facoltativi per BiasAddGrad |
BlockLSTM <T estende TNumero > | Calcola la propagazione in avanti della cella LSTM per tutti i passaggi temporali. |
BlockLSTM.Opzioni | Attributi facoltativi per BlockLSTM |
BlockLSTMGrad <T estende TNumero > | Calcola la propagazione all'indietro della cella LSTM per l'intera sequenza temporale. |
Calcola colpi accidentali | Calcola gli ID delle posizioni in sampled_candidates che corrispondono a true_labels. |
ComputeAccidentalHits.Options | Attributi facoltativi per ComputeAccidentalHits |
Conv2d <T estende TNumero > | Calcola una convoluzione 2-D dati i tensori "input" e "filtro" 4-D. |
Conv2d.Opzioni | Attributi facoltativi per Conv2d |
Conv2dBackpropFilter <T estende TNumero > | Calcola i gradienti di convoluzione rispetto al filtro. |
Conv2dBackpropFilter.Options | Attributi facoltativi per Conv2dBackpropFilter |
Conv2dBackpropInput <T estende TNumber > | Calcola i gradienti di convoluzione rispetto all'input. |
Conv2dBackpropInput.Options | Attributi facoltativi per Conv2dBackpropInput |
Conv3d <T estende TNumero > | Calcola una convoluzione 3-D dati i tensori "input" e "filtro" 5-D. |
Conv3d.Opzioni | Attributi facoltativi per Conv3d |
Conv3dBackpropFilter <T estende TNumber > | Calcola i gradienti della convoluzione 3D rispetto al filtro. |
Conv3dBackpropFilter.Opzioni | Attributi facoltativi per Conv3dBackpropFilter |
Conv3dBackpropInput <U estende TNumber > | Calcola i gradienti della convoluzione 3D rispetto all'input. |
Conv3dBackpropInput.Options | Attributi facoltativi per Conv3dBackpropInput |
CtcBeamSearchDecoder <T estende TNumber > | Esegue la decodifica della ricerca del fascio sui logit forniti in input. |
CtcBeamSearchDecoder.Options | Attributi facoltativi per CtcBeamSearchDecoder |
CtcGreedyDecoder <T estende TNumero > | Esegue la decodifica greedy sui logit forniti negli input. |
CtcGreedyDecoder.Options | Attributi facoltativi per CtcGreedyDecoder |
CtcLoss <T estende TNumber > | Calcola la perdita CTC (probabilità logaritmica) per ciascuna voce batch. |
CtcLoss.Opzioni | Attributi facoltativi per CtcLoss |
CTLossV2 | Calcola la perdita CTC (probabilità logaritmica) per ciascuna voce batch. |
CTLossV2.Options | Attributi facoltativi per CTCLossV2 |
CudnnRNN <T estende TNumero > | Una RNN supportata da cuDNN. |
CudnnRNN.Opzioni | Attributi facoltativi per CudnnRNN |
CudnnRNNBackprop <T estende TNumero > | Passaggio di backprop di CudnnRNNV3. |
CudnnRNNBackprop.Opzioni | Attributi facoltativi per CudnnRNNBackprop |
CudnnRNNCanonalToParams <T estende TNumber > | Converte i parametri CudnnRNN dalla forma canonica alla forma utilizzabile. |
CudnnRNNCanonalToParams.Options | Attributi facoltativi per CudnnRNNCanonicalToParams |
CudnnRnnParamsSize <U estende TNumber > | Calcola la dimensione dei pesi che possono essere utilizzati da un modello Cudnn RNN. |
CudnnRnnParamsSize.Options | Attributi facoltativi per CudnnRnnParamsSize |
CudnnRNNParamsToCanonical <T estende TNumber > | Recupera i parametri CudnnRNN in forma canonica. |
CudnnRNNParamsToCanonical.Options | Attributi facoltativi per CudnnRNNParamsToCanonical |
DataFormatDimMap <T estende TNumber > | Restituisce l'indice della dimensione nel formato dati di destinazione dato quello in il formato dei dati di origine. |
DataFormatDimMap.Options | Attributi facoltativi per DataFormatDimMap |
DataFormatVecPermute <T estende TNumber > | Permuta il tensore di input da `src_format` a `dst_format`. |
DataFormatVecPermute.Options | Attributi facoltativi per DataFormatVecPermute |
DepthToSpace <T estende TType > | DepthToSpace per tensori di tipo T. |
DepthToSpace.Options | Attributi facoltativi per DepthToSpace |
DepthwiseConv2dNative <T estende TNumber > | Calcola una convoluzione in profondità 2-D dati i tensori "input" e "filtro" 4-D. |
DepthwiseConv2dNative.Options | Attributi facoltativi per DepthwiseConv2dNative |
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T estende TNumero > | Calcola i gradienti della convoluzione in profondità rispetto al filtro. |
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter.Options | Attributi facoltativi per DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter |
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T estende TNumero > | Calcola i gradienti della convoluzione in profondità rispetto all'input. |
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput.Options | Attributi facoltativi per DepthwiseConv2dNativeBackpropInput |
Dilation2d <T estende TNumero > | Calcola la dilatazione in scala di grigi dei tensori "input" 4-D e "filtro" 3-D. |
Dilation2dBackpropFilter <T estende TNumero > | Calcola il gradiente di dilatazione morfologica 2-D rispetto al filtro. |
Dilation2dBackpropInput <T estende TNumero > | Calcola il gradiente della dilatazione morfologica 2-D rispetto all'input. |
Elu <T estende TNumero > | Calcola lineare esponenziale: `exp(features) - 1` se < 0, `features` altrimenti. |
EluGrad <T estende TNumero > | Calcola i gradienti per l'operazione lineare esponenziale (Elu). |
Risolto il problema con UnigramCandidateSampler | Genera etichette per il campionamento dei candidati con una distribuzione unigramma appresa. |
Risolto il problema con UnigramCandidateSampler.Options | Attributi facoltativi per FixedUnigramCandidateSampler |
FractionalAvgPool <T estende TNumber > | Esegue il pooling medio frazionario sull'input. |
FractionalAvgPool.Options | Attributi facoltativi per FractionalAvgPool |
FractionalAvgPoolGrad <T estende TNumber > | Calcola il gradiente della funzione FractionalAvgPool. |
FractionalAvgPoolGrad.Options | Attributi facoltativi per FractionalAvgPoolGrad |
FractionalMaxPool <T estende TNumero > | Esegue il pooling massimo frazionario sull'input. |
FractionalMaxPool.Options | Attributi facoltativi per FractionalMaxPool |
FractionalMaxPoolGrad <T estende TNumero > | Calcola il gradiente della funzione FractionalMaxPool. |
FractionalMaxPoolGrad.Opzioni | Attributi facoltativi per FractionalMaxPoolGrad |
FusedBatchNorm <T estende TNumber , U estende TNumber > | Normalizzazione batch. |
FusedBatchNorm.Options | Attributi facoltativi per FusedBatchNorm |
FusedBatchNormGrad <T estende TNumber , U estende TNumber > | Gradiente per la normalizzazione batch. |
FusedBatchNormGrad.Options | Attributi facoltativi per FusedBatchNormGrad |
FusedPadConv2d <T estende TNumber > | Esegue un riempimento come preelaborazione durante una convoluzione. |
FusedResizeAndPadConv2d <T estende TNumero > | Esegue il ridimensionamento e il riempimento come preelaborazione durante una convoluzione. |
FusedResizeAndPadConv2d.Options | Attributi facoltativi per FusedResizeAndPadConv2d |
GRUBlockCell <T estende TNumero > | Calcola la propagazione in avanti della cella GRU per 1 passaggio temporale. |
GRUBlockCellGrad <T estende TNumero > | Calcola la propagazione all'indietro delle celle GRU per 1 passaggio temporale. |
InTopK | Indica se gli obiettivi si trovano nelle prime previsioni "K". |
InvGrad <T estende TType > | Calcola il gradiente per l'inverso di "x" rispetto al suo input. |
IsotonicRegression <U estende TNumero > | Risolve una serie di problemi di regressione isotonica. |
Perdita L2 <T estende TNumero > | Perdita L2. |
LeakyRelu <T estende TNumber > | Calcola il lineare rettificato: `max(caratteristiche, caratteristiche * alfa)`. |
LeakyRelu.Options | Attributi facoltativi per LeakyRelu |
LearnedUnigramCandidateSampler | Genera etichette per il campionamento dei candidati con una distribuzione unigramma appresa. |
LearnedUnigramCandidateSampler.Options | Attributi facoltativi per LearnedUnigramCandidateSampler |
LocalResponseNormalization <T estende TNumber > | Normalizzazione della risposta locale. |
LocalResponseNormalization.Options | Attributi facoltativi per LocalResponseNormalization |
LocalResponseNormalizationGrad <T estende TNumber > | Gradienti per la normalizzazione della risposta locale. |
LocalResponseNormalizationGrad.Options | Attributi facoltativi per LocalResponseNormalizationGrad |
LogSoftmax <T estende TNumero > | Calcola le attivazioni softmax del registro. |
LSTMBlockCell <T estende TNumero > | Calcola la propagazione in avanti della cella LSTM per 1 passo temporale. |
LSTMBlockCell.Opzioni | Attributi facoltativi per LSTMBlockCell |
LSTMBlockCellGrad <T estende TNumber > | Calcola la propagazione all'indietro della cella LSTM per 1 passo temporale. |
MaxPool <T estende TType > | Esegue il pooling massimo sull'input. |
MaxPool.Opzioni | Attributi facoltativi per MaxPool |
MaxPool3d <T estende TNumero > | Esegue il pooling massimo 3D sull'input. |
MaxPool3d.Opzioni | Attributi facoltativi per MaxPool3d |
MaxPool3dGrad <U estende TNumero > | Calcola i gradienti della funzione di pooling 3D max. |
MaxPool3dGrad.Opzioni | Attributi facoltativi per MaxPool3dGrad |
MaxPool3dGradGrad <T estende TNumero > | Calcola i gradienti del secondo ordine della funzione maxpooling. |
MaxPool3dGradGrad.Opzioni | Attributi facoltativi per MaxPool3dGradGrad |
MaxPoolGrad <T estende TNumero > | Calcola i gradienti della funzione maxpooling. |
MaxPoolGrad.Opzioni | Attributi facoltativi per MaxPoolGrad |
MaxPoolGradGrad <T estende TNumero > | Calcola i gradienti del secondo ordine della funzione maxpooling. |
MaxPoolGradGrad.Opzioni | Attributi facoltativi per MaxPoolGradGrad |
MaxPoolGradGradWithArgmax <T estende TNumero > | Calcola i gradienti del secondo ordine della funzione maxpooling. |
MaxPoolGradGradWithArgmax.Options | Attributi facoltativi per MaxPoolGradGradWithArgmax |
MaxPoolGradWithArgmax <T estende TNumber > | Calcola i gradienti della funzione maxpooling. |
MaxPoolGradWithArgmax.Options | Attributi facoltativi per MaxPoolGradWithArgmax |
MaxPoolWithArgmax <T estende TNumber , U estende TNumber > | Esegue il pooling massimo sull'input e restituisce sia i valori massimi che gli indici. |
MaxPoolWithArgmax.Options | Attributi facoltativi per MaxPoolWithArgmax |
NthElement <T estende TNumero > | Trova i valori della statistica dell'ordine `n`-esimo per l'ultima dimensione. |
NthElement.Options | Attributi facoltativi per NthElement |
QuantizedAvgPool <T estende TType > | Produce il pool medio del tensore di input per i tipi quantizzati. |
QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization <U estende TType > | Normalizzazione batch quantizzata. |
QuantizedBiasAdd <V estende TType > | Aggiunge il "bias" del tensore all'"input" del tensore per i tipi quantizzati. |
QuantizedConv2d <V estende TType > | Calcola una convoluzione 2D dato un input 4D quantizzato e tensori di filtro. |
QuantizedConv2d.Options | Attributi facoltativi per QuantizedConv2d |
QuantizedConv2DAndRelu <V estende TType > | |
QuantizedConv2DAndRelu.Options | Attributi facoltativi per QuantizedConv2DAndRelu |
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V estende TType > | |
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize.Options | Attributi facoltativi per QuantizedConv2DAndReluAndRequantize |
QuantizedConv2DAndRequantize <V estende TType > | |
QuantizedConv2DAndRequantize.Options | Attributi facoltativi per QuantizedConv2DAndRequantize |
QuantizedConv2DPerChannel <V estende TType > | Calcola QuantizedConv2D per canale. |
QuantizedConv2DPerChannel.Options | Attributi facoltativi per QuantizedConv2DPerChannel |
QuantizedConv2DWithBias <V estende TType > | |
QuantizedConv2DWithBias.Options | Attributi facoltativi per QuantizedConv2DWithBias |
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V estende TType > | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu.Options | Attributi facoltativi per QuantizedConv2DWithBiasAndRelu |
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W estende TType > | |
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options | Attributi facoltativi per QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize |
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W estende TType > | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize.Options | Attributi facoltativi per QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize |
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X estende TType > | |
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize.Options | Attributi facoltativi per QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V estende TType > | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu.Options | Attributi facoltativi per QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X estende TType > | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize.Options | Attributi facoltativi per QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize |
QuantizedDepthwiseConv2D <V estende TType > | Calcola Conv2D quantizzato in profondità. |
QuantizedDepthwiseConv2D.Options | Attributi facoltativi per QuantizedDepthwiseConv2D |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V estende TType > | Calcola Conv2D quantizzato in profondità con Bias. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias.Options | Attributi facoltativi per QuantizedDepthwiseConv2DWithBias |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V estende TType > | Calcola Conv2D quantizzato in profondità con Bias e Relu. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu.Options | Attributi facoltativi per QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W estende TType > | Calcola Conv2D quantizzato in profondità con Bias, Relu e Requantize. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options | Attributi facoltativi per QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize |
QuantizedInstanceNorm <T estende TType > | Normalizzazione dell'istanza quantizzata. |
QuantizedInstanceNorm.Options | Attributi facoltativi per QuantizedInstanceNorm |
QuantizedMaxPool <T estende TType > | Produce il pool massimo del tensore di input per i tipi quantizzati. |
QuantizedRelu <U estende TType > | Calcola il lineare rettificato quantizzato: `max(caratteristiche, 0)` |
QuantizedRelu6 <U estende TType > | Calcola il lineare rettificato quantizzato 6: `min(max(caratteristiche, 0), 6)` |
QuantizedReluX <U estende TType > | Calcola la X lineare rettificata quantizzata: `min(max(features, 0), max_value)` |
Relu <T estende TType > | Calcola il lineare rettificato: `max(features, 0)`. |
Relu6 <T estende TNumero > | Calcola il 6 lineare rettificato: `min(max(features, 0), 6)`. |
Relu6Grad <T estende TNumero > | Calcola i gradienti lineari 6 rettificati per un'operazione Relu6. |
ReluGrad <T estende TNumero > | Calcola i gradienti lineari rettificati per un'operazione Relu. |
Selu <T estende TNumero > | Calcola il lineare esponenziale scalato: `scale * alpha * (exp(features) - 1)` se < 0, `scala * caratteristiche` altrimenti. |
SeluGrad <T estende TNumero > | Calcola i gradienti per l'operazione lineare esponenziale scalata (Selu). |
SigmoidCrossEntropyWithLogits | |
Softmax <T estende TNumero > | Calcola le attivazioni softmax. |
SoftmaxCrossEntropyWithLogits | |
Softsign <T estende TNumero > | Calcola il softsign: `features / (abs(features) + 1)`. |
SoftsignGrad <T estende TNumero > | Calcola i gradienti di softsign per un'operazione di softsign. |
SpaceToBatch <T estende TType > | SpaceToBatch per tensori 4-D di tipo T. |
SpaceToDepth <T estende TType > | SpaceToDepth per tensori di tipo T. |
SpazioAProfondità.Opzioni | Attributi facoltativi per SpaceToDepth |
SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits | |
TopK <T estende TNumero > | Trova valori e indici degli elementi più grandi `k` per l'ultima dimensione. |
TopK.Opzioni | Attributi facoltativi per TopK |