Zajęcia
| AvgPool <T rozszerza TNumber > | Wykonuje średnie łączenie na wejściu. |
| Opcje puli średniej | Opcjonalne atrybuty dla AvgPool |
| AvgPool3d <T rozszerza TNumber > | Wykonuje średnią pulę 3D na wejściu. |
| Opcje AvgPool3d | Opcjonalne atrybuty dla AvgPool3d |
| AvgPool3dGrad <T rozszerza TNumber > | Oblicza gradienty średniej funkcji łączenia. |
| Opcje AvgPool3dGrad | Opcjonalne atrybuty dla AvgPool3dGrad |
| AvgPoolGrad <T rozszerza TNumber > | Oblicza gradienty średniej funkcji łączenia. |
| Opcje AvgPoolGrad | Opcjonalne atrybuty dla AvgPoolGrad |
| BatchNormWithGlobalNormalization <T rozszerza TType > | Normalizacja wsadowa. |
| BatchNormWithGlobalNormalizationGrad <T rozszerza TType > | Gradienty do normalizacji wsadowej. |
| BiasAdd <T rozszerza TType > | Dodaje „odchylenie” do „wartości”. |
| Opcje dodawania odchylenia | Opcjonalne atrybuty dla BiasAdd |
| BiasAddGrad <T rozszerza TType > | Operacja wsteczna dla „BiasAdd” na tensorze „bias”. |
| Opcje odchyleniaAddGrad | Opcjonalne atrybuty dla BiasAddGrad |
| BlockLSTM <T rozszerza numer T > | Oblicza propagację komórki LSTM do przodu dla wszystkich kroków czasowych. |
| Opcje blokuLSTM | Opcjonalne atrybuty dla BlockLSTM |
| BlokLSTMGrad <T rozszerza numer T > | Oblicza propagację wsteczną komórki LSTM dla całej sekwencji czasowej. |
| Oblicz przypadkowe trafienia | Oblicza identyfikatory stanowisk w sampled_candidates, które pasują do true_labels. |
| Oblicz przypadkowe trafienia. Opcje | Opcjonalne atrybuty ComputeAccidentalHits |
| Conv2d <T rozszerza TNumber > | Oblicza splot 2-D, biorąc pod uwagę 4-D tensory „wejściowe” i „filtr”. |
| Opcje konw.2d | Opcjonalne atrybuty dla Conv2d |
| Conv2dBackpropFilter <T rozszerza numer TNumber > | Oblicza gradienty splotu względem filtra. |
| Opcje Conv2dBackpropFilter | Opcjonalne atrybuty dla Conv2dBackpropFilter |
| Conv2dBackpropInput <T rozszerza numer T > | Oblicza gradienty splotu w odniesieniu do danych wejściowych. |
| Opcje Conv2dBackpropInput | Opcjonalne atrybuty dla Conv2dBackpropInput |
| Conv3d <T rozszerza TNumber > | Oblicza splot 3-D, biorąc pod uwagę 5-D tensory „wejściowe” i „filtr”. |
| Opcje konw.3d | Opcjonalne atrybuty dla Conv3d |
| Conv3dBackpropFilter <T rozszerza numer TNumber > | Oblicza gradienty splotu 3-D w odniesieniu do filtra. |
| Conv3dBackpropFilter.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla Conv3dBackpropFilter |
| Conv3dBackpropInput <U rozszerza numer T > | Oblicza gradienty splotu 3-D w odniesieniu do danych wejściowych. |
| Opcje Conv3dBackpropInput | Opcjonalne atrybuty dla Conv3dBackpropInput |
| CtcBeamSearchDecoder <T rozszerza numer T > | Wykonuje dekodowanie wyszukiwania wiązki na logitach podanych na wejściu. |
| Opcje CtcBeamSearchDecoder | Opcjonalne atrybuty dla CtcBeamSearchDecoder |
| CtcGreedyDecoder <T rozszerza numer TNumber > | Wykonuje zachłanne dekodowanie na logitach podanych na wejściach. |
| Opcje CtcGreedyDecoder | Opcjonalne atrybuty dla CtcGreedyDecoder |
| CtcLoss <T rozszerza numer T > | Oblicza stratę CTC (prawdopodobieństwo logarytmiczne) dla każdego wpisu partii. |
| Opcje CtcLoss | Opcjonalne atrybuty dla CtcLoss |
| CTCLossV2 | Oblicza stratę CTC (prawdopodobieństwo logarytmiczne) dla każdego wpisu partii. |
| Opcje CTCLossV2 | Opcjonalne atrybuty dla CTCLossV2 |
| CudnnRNN <T rozszerza numer TNumer > | RNN wspierany przez cuDNN. |
| CudnnRNN.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla CudnnRNN |
| CudnnRNNBackprop <T rozszerza TNumber > | Stopień podparcia CudnnRNNV3. |
| CudnnRNNBackprop.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla CudnnRNNBackprop |
| CudnnRNNCanonicalToParams <T rozszerza numer TNumber > | Konwertuje parametry CudnnRNN z postaci kanonicznej do postaci użytkowej. |
| CudnnRNNCanonicalToParams.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla CudnnRNNCanonicalToParams |
| CudnnRnnParamsSize <U rozszerza numer TNumber > | Oblicza wielkość wag, które mogą być wykorzystane przez model Cudnn RNN. |
| CudnnRnnParamsSize.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla CudnnRnnParamsSize |
| CudnnRNNParamsToCanonical <T rozszerza TNumber > | Pobiera parametry CudnnRNN w formie kanonicznej. |
| CudnnRNNParamsToCanonical.Options | Opcjonalne atrybuty dla CudnnRNNParamsToCanonical |
| DataFormatDimMap <T rozszerza TNumber > | Zwraca indeks wymiaru w docelowym formacie danych, podanym w format danych źródłowych. |
| DataFormatDimMap.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla DataFormatDimMap |
| DataFormatVecPermute <T rozszerza TNumber > | Zmień tensor wejściowy z `src_format` na `dst_format`. |
| Opcje DataFormatVecPermute | Opcjonalne atrybuty dla DataFormatVecPermute |
| DepthToSpace <T rozszerza TType > | DepthToSpace dla tensorów typu T. |
| Opcje głębokości do przestrzeni | Opcjonalne atrybuty dla DepthToSpace |
| DepthwiseConv2dNative <T rozszerza numer TNumber > | Oblicza splot wgłębny 2-D, biorąc pod uwagę 4-D tensory „wejściowe” i „filtr”. |
| Opcje DepthwiseConv2dNative | Opcjonalne atrybuty dla DepthwiseConv2dNative |
| DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T rozszerza numer TNumber > | Oblicza gradienty splotu wgłębnego względem filtra. |
| DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter |
| DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T rozszerza numer TNumber > | Oblicza gradienty splotu wgłębnego w odniesieniu do danych wejściowych. |
| DepthwiseConv2dNativeBackpropInput.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla DepthwiseConv2dNativeBackpropInput |
| Dylatacja2d <T rozszerza TNumer > | Oblicza dylatację skali szarości tensorów „wejściowego” 4-D i „filtra” 3-D. |
| Dilation2dBackpropFilter <T rozszerza numer T > | Oblicza gradient morfologicznej dylatacji 2-D względem filtra. |
| Dilation2dBackpropInput <T rozszerza numer T > | Oblicza gradient morfologicznej dylatacji 2-D w odniesieniu do danych wejściowych. |
| Elu <T rozszerza numer T > | Oblicza wykładniczo liniowo: `exp(cechy) - 1` jeśli < 0, `cechy` w przeciwnym razie. |
| EluGrad <T rozszerza numer T > | Oblicza gradienty dla wykładniczej operacji liniowej (Elu). |
| Naprawiono próbnik UnigramCandidate | Generuje etykiety dla próbkowania kandydatów z wyuczonym rozkładem unigramów. |
| NaprawionoUnigramCandidateSampler.Options | Opcjonalne atrybuty dla FixedUnigramCandidateSampler |
| FractionalAvgPool <T rozszerza TNumber > | Wykonuje łączenie średniej ułamkowej na wejściu. |
| Opcje ułamkowej średniej puli | Opcjonalne atrybuty dla FractionalAvgPool |
| FractionalAvgPoolGrad <T rozszerza TNumber > | Oblicza gradient funkcji FractionalAvgPool. |
| Opcje ułamkoweAvgPoolGrad | Opcjonalne atrybuty dla FractionalAvgPoolGrad |
| FractionalMaxPool <T rozszerza TNumber > | Wykonuje ułamkowe maksymalne łączenie na wejściu. |
| Opcje FractionalMaxPool | Opcjonalne atrybuty dla FractionalMaxPool |
| FractionalMaxPoolGrad <T rozszerza numer T > | Oblicza gradient funkcji FractionalMaxPool. |
| Opcje ułamkoweMaxPoolGrad | Opcjonalne atrybuty dla FractionalMaxPoolGrad |
| FusedBatchNorm <T rozszerza TNumber , U rozszerza TNumber > | Normalizacja wsadowa. |
| Opcje FusedBatchNorm | Opcjonalne atrybuty dla FusedBatchNorm |
| FusedBatchNormGrad <T rozszerza TNumber , U rozszerza TNumber > | Gradient do normalizacji wsadowej. |
| Opcje FusedBatchNormGrad | Opcjonalne atrybuty dla FusedBatchNormGrad |
| FusedPadConv2d <T rozszerza numer T > | Wykonuje dopełnienie jako proces wstępny podczas splotu. |
| FusedResizeAndPadConv2d <T rozszerza numer TNumber > | Wykonuje zmianę rozmiaru i dopełnienie jako proces wstępny podczas splotu. |
| Opcje FusedResizeAndPadConv2d | Opcjonalne atrybuty dla FusedResizeAndPadConv2d |
| GRUBlockCell <T rozszerza numer T > | Oblicza propagację do przodu komórki GRU dla 1 kroku czasowego. |
| GRUBlockCellGrad <T rozszerza numer T > | Oblicza propagację wsteczną komórki GRU dla 1 kroku czasowego. |
| WTopK | Mówi, czy cele znajdują się w najwyższych przewidywaniach „K”. |
| InvGrad <T rozszerza TType > | Oblicza gradient dla odwrotności `x` na podstawie danych wejściowych. |
| Regresja izotoniczna <U rozszerza numer T > | Rozwiązuje serię problemów z regresją izotoniczną. |
| L2Loss <T rozszerza numer T > | Strata L2. |
| LeakyRelu <T rozszerza numer T > | Oblicza skorygowane liniowo: `max(cechy, cechy * alfa)`. |
| NieszczelneRelu.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla LeakyRelu |
| Dowiedziałem sięUnigramCandidateSampler | Generuje etykiety dla próbkowania kandydatów z wyuczonym rozkładem unigramów. |
| LearnedUnigramCandidateSampler.Options | Opcjonalne atrybuty dla LearnedUnigramCandidateSampler |
| LocalResponseNormalization <T rozszerza TNumber > | Normalizacja odpowiedzi lokalnej. |
| LocalResponseNormalization.Options | Opcjonalne atrybuty dla LocalResponseNormalization |
| LocalResponseNormalizationGrad <T rozszerza numer TNumber > | Gradienty dla normalizacji odpowiedzi lokalnej. |
| LocalResponseNormalizationGrad.Options | Opcjonalne atrybuty dla LocalResponseNormalizationGrad |
| LogSoftmax <T rozszerza numer T > | Oblicza aktywacje dziennika Softmax. |
| LSTMBlockCell <T rozszerza numer T > | Oblicza propagację komórki LSTM do przodu dla 1 kroku czasowego. |
| Opcje LSTMBlockCell | Opcjonalne atrybuty dla LSTMBlockCell |
| LSTMBlockCellGrad <T rozszerza numer T > | Oblicza propagację wsteczną komórki LSTM dla 1 kroku czasowego. |
| MaxPool <T rozszerza TType > | Wykonuje maksymalne buforowanie na wejściu. |
| Opcje MaxPool | Opcjonalne atrybuty dla MaxPool |
| MaxPool3d <T rozszerza TNumber > | Wykonuje 3D max Pooling na wejściu. |
| Opcje MaxPool3d | Opcjonalne atrybuty dla MaxPool3d |
| MaxPool3dGrad <U rozszerza numer T > | Oblicza gradienty funkcji łączenia 3D max. |
| Opcje MaxPool3dGrad | Opcjonalne atrybuty dla MaxPool3dGrad |
| MaxPool3dGradGrad <T rozszerza numer T > | Oblicza gradienty drugiego rzędu funkcji maxpooling. |
| Opcje MaxPool3dGradGrad | Opcjonalne atrybuty dla MaxPool3dGradGrad |
| MaxPoolGrad <T rozszerza TNumber > | Oblicza gradienty funkcji maxpooling. |
| Opcje MaxPoolGrad | Opcjonalne atrybuty dla MaxPoolGrad |
| MaxPoolGradGrad <T rozszerza numer T > | Oblicza gradienty drugiego rzędu funkcji maxpooling. |
| Opcje MaxPoolGradGrad | Opcjonalne atrybuty dla MaxPoolGradGrad |
| MaxPoolGradGradWithArgmax <T rozszerza numer TNumber > | Oblicza gradienty drugiego rzędu funkcji maxpooling. |
| MaxPoolGradGradWithArgmax.Options | Opcjonalne atrybuty dla MaxPoolGradGradWithArgmax |
| MaxPoolGradWithArgmax <T rozszerza numer T > | Oblicza gradienty funkcji maxpooling. |
| Opcje MaxPoolGradWithArgmax | Opcjonalne atrybuty dla MaxPoolGradWithArgmax |
| MaxPoolWithArgmax <T rozszerza TNumber , U rozszerza TNumber > | Wykonuje maksymalne łączenie na wejściu i wyprowadza zarówno wartości maksymalne, jak i indeksy. |
| Opcje MaxPoolWithArgmax | Opcjonalne atrybuty dla MaxPoolWithArgmax |
| NthElement <T rozszerza TNumber > | Znajduje wartości statystyki n-tego rzędu dla ostatniego wymiaru. |
| NthElement.Options | Opcjonalne atrybuty dla NthElement |
| QuantizedAvgPool <T rozszerza TType > | Tworzy średnią pulę tensora wejściowego dla typów skwantowanych. |
| QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization <U rozszerza TType > | Kwantowana normalizacja wsadowa. |
| QuantizedBiasAdd <V rozszerza TType > | Dodaje „odchylenie” tensora do „wejściowego” tensora dla typów skwantowanych. |
| QuantizedConv2d <V rozszerza TType > | Oblicza splot 2D, biorąc pod uwagę skwantowane dane wejściowe 4D i tensory filtrów. |
| Opcje kwantyzacji konwersji | Opcjonalne atrybuty dla QuantizedConv2d |
| QuantizedConv2DAndRelu <V rozszerza TType > | |
| QuantizedConv2DAndRelu.Options | Opcjonalne atrybuty dla QuantizedConv2DAndRelu |
| QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V rozszerza TType > | |
| QuantizedConv2DAndReluAndRequantize.Options | Opcjonalne atrybuty dla QuantizedConv2DAndReluAndRequantize |
| QuantizedConv2DAndRequantize <V rozszerza TType > | |
| QuantizedConv2DAndRequantize.Options | Opcjonalne atrybuty dla QuantizedConv2DAndRequantize |
| QuantizedConv2DPerChannel <V rozszerza TType > | Oblicza QuantizedConv2D na kanał. |
| QuantizedConv2DPerChannel.Options | Opcjonalne atrybuty dla QuantizedConv2DPerChannel |
| QuantizedConv2DWithBias <V rozszerza TType > | |
| QuantizedConv2DWithBias.Options | Opcjonalne atrybuty dla QuantizedConv2DWithBias |
| QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V rozszerza TType > | |
| Kwantyzowane Conv2DWithBiasAndRelu.Options | Opcjonalne atrybuty QuantizedConv2DWithBiasAndRelu |
| QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W rozszerza TType > | |
| Kwantyzowane Conv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options | Opcjonalne atrybuty dla QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize |
| QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W rozszerza TType > | |
| QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize.Options | Opcjonalne atrybuty QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize |
| QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X rozszerza TType > | |
| QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize.Options | Opcjonalne atrybuty dla QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize |
| QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V rozszerza TType > | |
| Kwantyzowane Conv2DWithBiasSumAndRelu.Options | Opcjonalne atrybuty dla QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu |
| QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X rozszerza TType > | |
| Kwantyzowane Conv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize.Options | Opcjonalne atrybuty dla QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize |
| QuantizedDepthwiseConv2D <V rozszerza TType > | Oblicza skwantowaną głębokość Conv2D. |
| QuantizedDepthwiseConv2D.Options | Opcjonalne atrybuty dla QuantizedDepthwiseConv2D |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V rozszerza TType > | Oblicza skwantowaną głębokość Conv2D z odchyleniem. |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBias.Options | Opcjonalne atrybuty dla QuantizedDepthwiseConv2DWithBias |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V rozszerza TType > | Oblicza skwantowane w głąb Conv2D z Bias i Relu. |
| KwantyzowaneDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu.Options | Opcjonalne atrybuty dla QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W rozszerza TType > | Oblicza skwantowane wgłębnie Conv2D za pomocą Bias, Relu i Requantize. |
| KwantyzowaneDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options | Opcjonalne atrybuty dla QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize |
| QuantizedInstanceNorm <T rozszerza TType > | Kwantowana normalizacja instancji. |
| QuantizedInstanceNorm.Options | Opcjonalne atrybuty dla QuantizedInstanceNorm |
| QuantizedMaxPool <T rozszerza TType > | Tworzy maksymalną pulę tensora wejściowego dla typów skwantowanych. |
| QuantizedRelu <U rozszerza TType > | Oblicza skwantyzowany, rektyfikowany liniowy: `max(cechy, 0)` |
| QuantizedRelu6 <U rozszerza TType > | Oblicza skwantyzowany prostownik liniowy 6: `min(max(cechy, 0), 6)` |
| QuantizedReluX <U rozszerza TType > | Oblicza skwantyzowany, rektyfikowany liniowy X: `min(max(cechy, 0), max_value)` |
| Relu <T rozszerza TType > | Oblicza skorygowane liniowo: `max(cechy, 0)`. |
| Relu6 <T rozszerza TNumer > | Oblicza skorygowane liniowo 6: `min(max(cechy, 0), 6)`. |
| Relu6Grad <T rozszerza numer T > | Oblicza skorygowane gradienty liniowe 6 dla operacji Relu6. |
| ReluGrad <T rozszerza numer T > | Oblicza skorygowane gradienty liniowe dla operacji Relu. |
| Selu <T rozszerza numer T > | Oblicza skalowane wykładniczo liniowo: `skala * alfa * (exp(cechy) - 1)` jeśli < 0, w przeciwnym razie `skala * cechy`. |
| SeluGrad <T rozszerza numer T > | Oblicza gradienty dla skalowanej wykładniczej operacji liniowej (Selu). |
| SigmoidKrzyżEntropiaZLogitami | |
| Softmax <T rozszerza numer T > | Oblicza aktywacje softmax. |
| SoftmaxCrossEntropyZ Logitami | |
| Softsign <T rozszerza numer T > | Oblicza znak programowy: `cechy / (abs(cechy) + 1)`. |
| SoftsignGrad <T rozszerza numer T > | Oblicza gradienty znaku programowego dla operacji znaku programowego. |
| SpaceToBatch <T rozszerza TType > | SpaceToBatch dla tensorów 4-D typu T. |
| SpaceToDepth <T rozszerza TType > | SpaceToDepth dla tensorów typu T. |
| Opcje SpaceToDepth | Opcjonalne atrybuty dla SpaceToDepth |
| SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits | |
| TopK <T rozszerza TNumer > | Znajduje wartości i indeksy „k” największych elementów ostatniego wymiaru. |
| TopK.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla TopK |