org.tensorflow.op.nn

Классы

AvgPool <T расширяет TNumber > Выполняет усреднение на входе.
AvgPool.Параметры Дополнительные атрибуты для AvgPool
AvgPool3d <T расширяет TNumber > Выполняет 3D-усреднение на входе.
AvgPool3d.Параметры Дополнительные атрибуты для AvgPool3d
AvgPool3dGrad <T расширяет TNumber > Вычисляет градиенты средней функции объединения.
AvgPool3dGrad.Параметры Дополнительные атрибуты для AvgPool3dGrad
AvgPoolGrad <T расширяет TNumber > Вычисляет градиенты средней функции объединения.
AvgPoolGrad.Параметры Дополнительные атрибуты для AvgPoolGrad
BatchNormWithGlobalNormalization <T расширяет TType > Пакетная нормализация.
BatchNormWithGlobalNormalizationGrad <T расширяет TType > Градиенты для пакетной нормализации.
BiasAdd <T расширяет TType > Добавляет «предвзятость» к «ценности».
BiasAdd.Options Дополнительные атрибуты для BiasAdd
BiasAddGrad <T расширяет TType > Обратная операция для «BiasAdd» на тензоре «смещения».
BiasAddGrad.Параметры Дополнительные атрибуты для BiasAddGrad
BlockLSTM <T расширяет TNumber > Вычисляет прямое распространение ячейки LSTM для всех временных шагов.
БлокLSTM.Параметры Дополнительные атрибуты для BlockLSTM
BlockLSTMGrad <T расширяет TNumber > Вычисляет обратное распространение ячейки LSTM для всей временной последовательности.
ВычислитьСлучайные попадания Вычисляет идентификаторы должностей в sampled_candidates, соответствующих true_labels.
ComputeAccidentalHits.Options Дополнительные атрибуты для ComputeAccidentalHits
Conv2d <T расширяет TNumber > Вычисляет двумерную свертку по четырехмерным «входным» и «фильтрующим» тензорам.
Параметры Conv2d Дополнительные атрибуты для Conv2d
Conv2dBackpropFilter <T расширяет TNumber > Вычисляет градиенты свертки относительно фильтра.
Conv2dBackpropFilter.Options Дополнительные атрибуты для Conv2dBackpropFilter
Conv2dBackpropInput <T расширяет TNumber > Вычисляет градиенты свертки относительно входных данных.
Conv2dBackpropInput.Options Дополнительные атрибуты для Conv2dBackpropInput
Conv3d <T расширяет TNumber > Вычисляет трехмерную свертку по пятимерным «входным» и «фильтрующим» тензорам.
Conv3d.Параметры Дополнительные атрибуты для Conv3d
Conv3dBackpropFilter <T расширяет TNumber > Вычисляет градиенты трехмерной свертки относительно фильтра.
Conv3dBackpropFilter.Options Дополнительные атрибуты для Conv3dBackpropFilter
Conv3dBackpropInput <U расширяет TNumber > Вычисляет градиенты трехмерной свертки относительно входных данных.
Conv3dBackpropInput.Options Дополнительные атрибуты для Conv3dBackpropInput
CtcBeamSearchDecoder <T расширяет TNumber > Выполняет декодирование поиска луча по логитам, заданным на входе.
CtcBeamSearchDecoder.Options Дополнительные атрибуты для CtcBeamSearchDecoder
CtcGreedyDecoder <T расширяет TNumber > Выполняет жадное декодирование логитов, заданных во входных данных.
CtcGreedyDecoder.Options Необязательные атрибуты для CtcGreedyDecoder
CtcLoss <T расширяет TNumber > Вычисляет потерю CTC (вероятность журнала) для каждой записи пакета.
CtcLoss.Параметры Дополнительные атрибуты для CtcLoss
CTCLossV2 Вычисляет потерю CTC (вероятность журнала) для каждой записи пакета.
CTCLossV2.Параметры Дополнительные атрибуты для CTCLossV2
CudnnRNN <T расширяет TNumber > RNN, поддерживаемый cuDNN.
CudnnRNN.Параметры Дополнительные атрибуты для CudnnRNN
CudnnRNNBackprop <T расширяет TNumber > Обратный шаг CudnnRNNV3.
CudnnRNNBackprop.Options Необязательные атрибуты для CudnnRNNBackprop
CudnnRNNCanonicalToParams <T расширяет TNumber > Преобразует параметры CudnnRNN из канонической формы в удобную форму.
CudnnRNNCanonicalToParams.Options Дополнительные атрибуты для CudnnRNNCanonicalToParams
CudnnRnnParamsSize <U расширяет TNumber > Вычисляет размер весов, которые могут использоваться моделью Cudnn RNN.
CudnnRnnParamsSize.Options Необязательные атрибуты для CudnnRnnParamsSize
CudnnRNNParamsToCanonical <T расширяет TNumber > Извлекает параметры CudnnRNN в канонической форме.
CudnnRNNParamsToCanonical.Options Необязательные атрибуты для CudnnRNNParamsToCanonical
DataFormatDimMap <T расширяет TNumber > Возвращает индекс измерения в целевом формате данных, указанном в

формат исходных данных.

DataFormatDimMap.Options Дополнительные атрибуты для DataFormatDimMap
DataFormatVecPermute <T расширяет TNumber > Измените входной тензор с `src_format` на `dst_format`.
DataFormatVecPermute.Options Дополнительные атрибуты для DataFormatVecPermute
DepthToSpace <T расширяет TType > DepthToSpace для тензоров типа T.
DepthToSpace.Параметры Дополнительные атрибуты для DepthToSpace
DepthwiseConv2dNative <T расширяет TNumber > Вычисляет двумерную глубинную свертку с учетом четырехмерных «входных» и «фильтрующих» тензоров.
DepthwiseConv2dNative.Options Дополнительные атрибуты для DepthwiseConv2dNative
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T расширяет TNumber > Вычисляет градиенты глубинной свертки относительно фильтра.
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter.Options Дополнительные атрибуты для DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T расширяет TNumber > Вычисляет градиенты глубинной свертки относительно входных данных.
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput.Options Дополнительные атрибуты для DepthwiseConv2dNativeBackpropInput
Dilation2d <T расширяет TNumber > Вычисляет расширение шкалы серого четырехмерных «входных» и трехмерных «фильтрующих» тензоров.
Dilation2dBackpropFilter <T расширяет TNumber > Вычисляет градиент морфологического двумерного расширения относительно фильтра.
Dilation2dBackpropInput <T расширяет TNumber > Вычисляет градиент морфологического двумерного расширения относительно входных данных.
Элу <T расширяет TNumber > Вычисляет экспоненциально-линейный результат: `exp(features) - 1`, если < 0, `features` в противном случае.
ЭлуГрад <T расширяет TNumber > Вычисляет градиенты для экспоненциальной линейной операции (Elu).
ИсправленоUnigramCandidateSampler Создает метки для выборки кандидатов с изученным униграммным распределением.
ИсправленоUnigramCandidateSampler.Options Дополнительные атрибуты для FixedUnigramCandidateSampler
FractionalAvgPool <T расширяет TNumber > Выполняет дробное среднее объединение входных данных.
FractionalAvgPool.Параметры Необязательные атрибуты для FractionalAvgPool
FractionalAvgPoolGrad <T расширяет TNumber > Вычисляет градиент функции FractionalAvgPool.
FractionalAvgPoolGrad.Параметры Дополнительные атрибуты для FractionalAvgPoolGrad
FractionalMaxPool <T расширяет TNumber > Выполняет дробное максимальное объединение входных данных.
FractionalMaxPool.Параметры Дополнительные атрибуты для FractionalMaxPool
FractionalMaxPoolGrad <T расширяет TNumber > Вычисляет градиент функции FractionalMaxPool.
FractionalMaxPoolGrad.Параметры Дополнительные атрибуты для FractionalMaxPoolGrad
FusedBatchNorm <T расширяет TNumber , U расширяет TNumber > Пакетная нормализация.
FusedBatchNorm.Options Дополнительные атрибуты для FusedBatchNorm
FusedBatchNormGrad <T расширяет TNumber , U расширяет TNumber > Градиент для пакетной нормализации.
FusedBatchNormGrad.Параметры Дополнительные атрибуты для FusedBatchNormGrad
FusedPadConv2d <T расширяет TNumber > Выполняет заполнение в качестве предварительной обработки во время свертки.
FusedResizeAndPadConv2d <T расширяет TNumber > Выполняет изменение размера и заполнение в качестве предварительной обработки во время свертки.
FusedResizeAndPadConv2d.Options Дополнительные атрибуты для FusedResizeAndPadConv2d
GRUBlockCell <T расширяет TNumber > Вычисляет прямое распространение ячейки GRU за 1 временной шаг.
GRUBlockCellGrad <T расширяет TNumber > Вычисляет обратное распространение ячейки GRU за 1 временной шаг.
ИнТопК Сообщает, входят ли цели в топ прогнозов «К».
InvGrad <T расширяет TType > Вычисляет градиент для обратного значения `x` относительно его входных данных.
Изотоническая регрессия <U расширяет TNumber > Решает ряд задач изотонической регрессии.
L2Loss <T расширяет TNumber > Потеря L2.
LeakyRelu <T расширяет TNumber > Вычисляет выпрямленную линейную формулу: `max(features, Features * Alpha)`.
LeakyRelu.Параметры Дополнительные атрибуты для LeakyRelu
ИзученныйУниграммаКандидатСэмплер Создает метки для выборки кандидатов с изученным униграммным распределением.
LearnedUnigramCandidateSampler.Options Дополнительные атрибуты для LearnedUnigramCandidateSampler
LocalResponseNormalization <T расширяет TNumber > Нормализация локального ответа.
LocalResponseNormalization.Options Необязательные атрибуты для LocalResponseNormalization
LocalResponseNormalizationGrad <T расширяет TNumber > Градиенты для нормализации локального ответа.
LocalResponseNormalizationGrad.Options Необязательные атрибуты для LocalResponseNormalizationGrad
LogSoftmax <T расширяет TNumber > Вычисляет журнал активаций softmax.
LSTMBlockCell <T расширяет TNumber > Вычисляет прямое распространение ячейки LSTM за 1 временной шаг.
ЛСТМБлокСелл.Параметры Дополнительные атрибуты для LSTMBlockCell
LSTMBlockCellGrad <T расширяет TNumber > Вычисляет обратное распространение ячейки LSTM за 1 временной шаг.
MaxPool <T расширяет TType > Выполняет максимальное объединение входных данных.
МаксПул.Параметры Дополнительные атрибуты для MaxPool
MaxPool3d <T расширяет TNumber > Выполняет объединение 3D max на входе.
MaxPool3d.Параметры Дополнительные атрибуты для MaxPool3d
MaxPool3dGrad <U расширяет TNumber > Вычисляет градиенты функции объединения 3D max.
MaxPool3dGrad.Параметры Дополнительные атрибуты для MaxPool3dGrad
MaxPool3dGradGrad <T расширяет TNumber > Вычисляет градиенты второго порядка функции maxpooling.
MaxPool3dGradGrad.Параметры Дополнительные атрибуты для MaxPool3dGradGrad
MaxPoolGrad <T расширяет TNumber > Вычисляет градиенты функции maxpooling.
МаксПулГрад.Параметры Дополнительные атрибуты для MaxPoolGrad
MaxPoolGradGrad <T расширяет TNumber > Вычисляет градиенты второго порядка функции maxpooling.
МаксПулГрадГрад.Параметры Дополнительные атрибуты для MaxPoolGradGrad
MaxPoolGradGradWithArgmax <T расширяет TNumber > Вычисляет градиенты второго порядка функции maxpooling.
MaxPoolGradGradWithArgmax.Options Дополнительные атрибуты для MaxPoolGradGradWithArgmax
MaxPoolGradWithArgmax <T расширяет TNumber > Вычисляет градиенты функции maxpooling.
MaxPoolGradWithArgmax.Options Дополнительные атрибуты для MaxPoolGradWithArgmax
MaxPoolWithArgmax <T расширяет TNumber , U расширяет TNumber > Выполняет максимальное объединение входных данных и выводит как максимальные значения, так и индексы.
MaxPoolWithArgmax.Options Дополнительные атрибуты для MaxPoolWithArgmax
NthElement <T расширяет TNumber > Находит значения статистики n-го порядка для последнего измерения.
NthElement.Параметры Необязательные атрибуты для NthElement
QuantizedAvgPool <T расширяет TType > Создает средний пул входного тензора для квантованных типов.
QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization <U расширяет TType > Квантованная пакетная нормализация.
QuantizedBiasAdd <V расширяет TType > Добавляет тензорное «смещение» к тензорному «входу» для квантованных типов.
QuantizedConv2d <V расширяет TType > Вычисляет 2D-свертку с учетом квантованного 4D-входа и тензоров фильтра.
QuantizedConv2d.Параметры Дополнительные атрибуты для QuantizedConv2d
QuantizedConv2DAndRelu <V расширяет TType >
QuantizedConv2DAndRelu.Options Дополнительные атрибуты для QuantizedConv2DAndRelu
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V расширяет TType >
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize.Options Дополнительные атрибуты для QuantizedConv2DAndReluAndRequantize
QuantizedConv2DAndRequantize <V расширяет TType >
QuantizedConv2DAndRequantize.Options Дополнительные атрибуты для QuantizedConv2DAndRequantize
QuantizedConv2DPerChannel <V расширяет TType > Вычисляет QuantizedConv2D для каждого канала.
QuantizedConv2DPerChannel.Options Дополнительные атрибуты для QuantizedConv2DPerChannel
QuantizedConv2DWithBias <V расширяет TType >
QuantizedConv2DWithBias.Options Дополнительные атрибуты для QuantizedConv2DWithBias
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V расширяет TType >
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu.Options Дополнительные атрибуты для QuantizedConv2DWithBiasAndRelu
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W расширяет TType >
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options Дополнительные атрибуты для QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W расширяет TType >
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize.Options Дополнительные атрибуты для QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X расширяет TType >
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize.Options Дополнительные атрибуты для QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V расширяет TType >
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu.Options Дополнительные атрибуты для QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X расширяет TType >
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize.Options Дополнительные атрибуты для QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize
QuantizedDepthwiseConv2D <V расширяет TType > Вычисляет квантованный по глубине Conv2D.
QuantizedDepthwiseConv2D.Options Дополнительные атрибуты для QuantizedDepthwiseConv2D
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V расширяет TType > Вычисляет квантованный по глубине Conv2D со смещением.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias.Options Дополнительные атрибуты для QuantizedDepthwiseConv2DWithBias
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V расширяет TType > Вычисляет квантованный по глубине Conv2D с помощью Bias и Relu.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu.Options Дополнительные атрибуты для QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W расширяет TType > Вычисляет глубинное квантование Conv2D с помощью Bias, Relu и Requantize.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options Дополнительные атрибуты для QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize
QuantizedInstanceNorm <T расширяет TType > Нормализация квантованного экземпляра.
QuantizedInstanceNorm.Options Дополнительные атрибуты для QuantizedInstanceNorm
QuantizedMaxPool <T расширяет TType > Создает максимальный пул входного тензора для квантованных типов.
QuantizedRelu <U расширяет TType > Вычисляет квантованную выпрямленную линейную функцию: `max(features, 0)`
QuantizedRelu6 <U расширяет TType > Вычисляет квантованное выпрямленное линейное уравнение 6: `min(max(features, 0), 6)`
QuantizedReluX <U расширяет TType > Вычисляет квантованное выпрямленное линейное X: `min(max(features, 0), max_value)`
Relu <T расширяет TType > Вычисляет выпрямленное линейное значение: `max(features, 0)`.
Relu6 <T расширяет TNumber > Вычисляет выпрямленную линейную 6: `min(max(features, 0), 6)`.
Relu6Grad <T расширяет TNumber > Вычисляет выпрямленные линейные 6 градиентов для операции Relu6.
ReluGrad <T расширяет TNumber > Вычисляет выпрямленные линейные градиенты для операции Relu.
Селу <T расширяет TNumber > Вычисляет масштабируемую экспоненциальную линейную зависимость: `шкала * альфа * (exp(features) - 1)`

если < 0, в противном случае `масштабировать * функции`.

SeluGrad <T расширяет TNumber > Вычисляет градиенты для масштабированной экспоненциальной линейной операции (Selu).
СигмоидCrossEntropyWithLogits
Softmax <T расширяет TNumber > Вычисляет активации softmax.
SoftmaxCrossEntropyWithLogits
Softsign <T расширяет TNumber > Вычисляет программный знак: `features / (abs(features) + 1)`.
SoftsignGrad <T расширяет TNumber > Вычисляет градиенты softsign для операции softsign.
SpaceToBatch <T расширяет TType > SpaceToBatch для 4-D тензоров типа T.
SpaceToDepth <T расширяет TType > SpaceToDepth для тензоров типа T.
SpaceToDepth.Параметры Дополнительные атрибуты для SpaceToDepth
SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits
TopK <T расширяет TNumber > Находит значения и индексы k крупнейших элементов для последнего измерения.
ТопК.Опции Дополнительные атрибуты для TopK