ชั้นเรียน
| AvgPool <T ขยาย TNumber > | ดำเนินการรวมค่าเฉลี่ยกับอินพุต |
| AvgPool ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ AvgPool |
| AvgPool3d <T ขยาย TNumber > | ดำเนินการรวมค่าเฉลี่ย 3D กับอินพุต |
| AvgPool3d.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ AvgPool3d |
| AvgPool3dGrad <T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของฟังก์ชันการรวมค่าเฉลี่ย |
| AvgPool3dGrad ตัวเลือก | คุณลักษณะทางเลือกสำหรับ AvgPool3dGrad |
| AvgPoolGrad <T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของฟังก์ชันการรวมค่าเฉลี่ย |
| AvgPoolGrad.ตัวเลือก | คุณลักษณะทางเลือกสำหรับ AvgPoolGrad |
| BatchNormWithGlobalNormalization <T ขยาย TType > | การทำให้เป็นมาตรฐานแบบแบตช์ |
| BatchNormWithGlobalNormalizationGrad <T ขยาย TType > | การไล่ระดับสีสำหรับการทำให้เป็นมาตรฐานแบบแบทช์ |
| BiasAdd <T ขยาย TType > | เพิ่ม "อคติ" ให้กับ "คุณค่า" |
| BiasAdd.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ BiasAdd |
| BiasAddGrad <T ขยาย TType > | การดำเนินการย้อนกลับสำหรับ "BiasAdd" บนเทนเซอร์ "bias" |
| BiasAddGrad.Options | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ BiasAddGrad |
| BlockLSTM <T ขยาย TNumber > | คำนวณการแพร่กระจายเซลล์ไปข้างหน้าของ LSTM สำหรับขั้นตอนเวลาทั้งหมด |
| BlockLSTM.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ BlockLSTM |
| BlockLSTMGrad <T ขยาย TNumber > | คำนวณการแพร่กระจายเซลล์ LSTM ย้อนหลังสำหรับลำดับเวลาทั้งหมด |
| คำนวณอุบัติเหตุ Hits | คำนวณรหัสของตำแหน่งใน Sampled_candidates ที่ตรงกับ true_labels |
| ComputeAccidentalHits.ตัวเลือก | แอตทริบิวต์เพิ่มเติมสำหรับ ComputeAccidentalHits |
| Conv2d <T ขยาย TNumber > | คำนวณการบิดแบบ 2 มิติโดยกำหนดเทนเซอร์ 'อินพุต' และ 'ตัวกรอง' แบบ 4 มิติ |
| Conv2d.ตัวเลือก | แอตทริบิวต์เพิ่มเติมสำหรับ Conv2d |
| Conv2dBackpropFilter <T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของการบิดโดยคำนึงถึงตัวกรอง |
| Conv2dBackpropFilter ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ Conv2dBackpropFilter |
| Conv2dBackpropInput <T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของการบิดโดยคำนึงถึงอินพุต |
| Conv2dBackpropInput.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ Conv2dBackpropInput |
| Conv3d <T ขยาย TNumber > | คำนวณการบิดแบบ 3 มิติโดยใช้เทนเซอร์ 'อินพุต' และ 'ตัวกรอง' แบบ 5 มิติ |
| Conv3d.ตัวเลือก | แอตทริบิวต์เพิ่มเติมสำหรับ Conv3d |
| Conv3dBackpropFilter <T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของการบิดสามมิติโดยคำนึงถึงตัวกรอง |
| Conv3dBackpropFilter ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ Conv3dBackpropFilter |
| Conv3dBackpropInput <U ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของการบิดสามมิติโดยสัมพันธ์กับอินพุต |
| Conv3dBackpropInput.Options | แอตทริบิวต์เพิ่มเติมสำหรับ Conv3dBackpropInput |
| CtcBeamSearchDecoder <T ขยาย TNumber > | ดำเนินการถอดรหัสการค้นหาลำแสงในบันทึกที่กำหนดในอินพุต |
| CtcBeamSearchDecoder.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ CtcBeamSearchDecoder |
| CtcGreedyDecoder <T ขยาย TNumber > | ทำการถอดรหัสโลภในบันทึกที่กำหนดในอินพุต |
| CtcGreedyDecoder.ตัวเลือก | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ CtcGreedyDecoder |
| CtcLoss <T ขยาย TNumber > | คำนวณการสูญเสีย CTC (ความน่าจะเป็นของบันทึก) สำหรับรายการแบตช์แต่ละรายการ |
| CtcLoss.ตัวเลือก | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ CtcLoss |
| CTCLossV2 | คำนวณการสูญเสีย CTC (ความน่าจะเป็นของบันทึก) สำหรับรายการแบตช์แต่ละรายการ |
| CTCLossV2.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ CTCLossV2 |
| CudnnRNN <T ขยาย TNumber > | RNN ที่สนับสนุนโดย cuDNN |
| CudnnRNN.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ CudnnRNN |
| CudnnRNNBackprop <T ขยาย TNumber > | ขั้นบันไดหลัง CudnnRNNV3. |
| CudnnRNNBackprop.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ CudnnRNNBackprop |
| CudnnRNNCanonicalToParams <T ขยาย TNumber > | แปลงพารามิเตอร์ CudnnRNN จากรูปแบบมาตรฐานเป็นรูปแบบที่ใช้งานได้ |
| CudnnRNNCanonicalToParams.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ CudnnRNNCanonicalToParams |
| CudnnRnnParamsSize <U ขยาย TNumber > | คำนวณขนาดของน้ำหนักที่โมเดล Cudnn RNN สามารถใช้ได้ |
| CudnnRnnParamsSize.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ CudnnRnnParamsSize |
| CudnnRNNParamsToCanonical <T ขยาย TNumber > | ดึงข้อมูลพารามิเตอร์ CudnnRNN ในรูปแบบมาตรฐาน |
| CudnnRNNParamsToCanonical.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ CudnnRNNParamsToCanonical |
| DataFormatDimMap <T ขยาย TNumber > | ส่งกลับดัชนีมิติในรูปแบบข้อมูลปลายทางที่กำหนดรูปแบบไว้ รูปแบบข้อมูลต้นฉบับ |
| DataFormatDimMap.Options | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ DataFormatDimMap |
| DataFormatVecPermute <T ขยาย TNumber > | เปลี่ยนเทนเซอร์อินพุตจาก `src_format` เป็น `dst_format` |
| DataFormatVecPermute.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ DataFormatVecPermute |
| DepthToSpace <T ขยาย TType > | DepthToSpace สำหรับเทนเซอร์ประเภท T |
| DepthToSpace.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ DepthToSpace |
| DepthwiseConv2dNative <T ขยาย TNumber > | คำนวณการบิดเชิงลึกแบบ 2 มิติโดยกำหนดเทนเซอร์ 'อินพุต' และ 'ตัวกรอง' แบบ 4 มิติ |
| DepthwiseConv2dNative.ตัวเลือก | แอตทริบิวต์เพิ่มเติมสำหรับ DepthwiseConv2dNative |
| DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของการบิดเชิงลึกโดยคำนึงถึงตัวกรอง |
| DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter |
| DepthwiseConv2dNativeBackpropInput < T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของการบิดเชิงลึกโดยคำนึงถึงอินพุต |
| DepthwiseConv2dNativeBackpropInput.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ DepthwiseConv2dNativeBackpropInput |
| Dilator2d <T ขยาย TNumber > | คำนวณการขยายระดับสีเทาของเทนเซอร์ `อินพุต` 4 มิติ และ `ฟิลเตอร์ 3 มิติ |
| Dilation2dBackpropFilter <T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของการขยายทางสัณฐานวิทยา 2 มิติโดยสัมพันธ์กับตัวกรอง |
| Dilation2dBackpropInput <T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของการขยายทางสัณฐานวิทยา 2 มิติโดยคำนึงถึงอินพุต |
| Elu <T ขยาย TNumber > | คำนวณเชิงเส้นแบบเอ็กซ์โปเนนเชียล: `exp(features) - 1` ถ้า < 0, `features` มิฉะนั้น |
| EluGrad <T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีสำหรับการดำเนินการเชิงเส้นแบบเอ็กซ์โปเนนเชียล (Elu) |
| แก้ไข UnigramCandidateSampler | สร้างป้ายกำกับสำหรับการสุ่มตัวอย่างผู้สมัครด้วยการแจกแจงแบบยูนิแกรมที่เรียนรู้ |
| แก้ไข UnigramCandidateSampler.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ FixedUnigramCandidateSampler |
| FractionalAvgPool <T ขยาย TNumber > | ดำเนินการรวมค่าเฉลี่ยเศษส่วนกับอินพุต |
| FractionalAvgPool ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ FractionalAvgPool |
| FractionalAvgPoolGrad <T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของฟังก์ชัน FractionalAvgPool |
| FractionalAvgPoolGrad ตัวเลือก | คุณลักษณะทางเลือกสำหรับ FractionalAvgPoolGrad |
| FractionalMaxPool <T ขยาย TNumber > | ดำเนินการรวมเศษส่วนสูงสุดกับอินพุต |
| FractionalMaxPool ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ FractionalMaxPool |
| FractionalMaxPoolGrad <T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของฟังก์ชัน FractionalMaxPool |
| FractionalMaxPoolGrad ตัวเลือก | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ FractionalMaxPoolGrad |
| FusedBatchNorm <T ขยาย TNumber , U ขยาย TNumber > | การทำให้เป็นมาตรฐานแบบแบตช์ |
| FusedBatchNorm ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ FusedBatchNorm |
| FusedBatchNormGrad <T ขยาย TNumber , U ขยาย TNumber > | การไล่ระดับสีสำหรับการทำให้เป็นมาตรฐานแบบแบทช์ |
| FusedBatchNormGrad ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ FusedBatchNormGrad |
| FusedPadConv2d <T ขยาย TNumber > | ดำเนินการเติมเป็นกระบวนการล่วงหน้าระหว่างการบิด |
| FusedResizeAndPadConv2d <T ขยาย TNumber > | ดำเนินการปรับขนาดและขยายเป็นกระบวนการล่วงหน้าระหว่างการบิด |
| FusedResizeAndPadConv2d.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ FusedResizeAndPadConv2d |
| GRUBlockCell <T ขยาย TNumber > | คำนวณการแพร่กระจายไปข้างหน้าของเซลล์ GRU เป็นเวลา 1 ขั้นตอน |
| GRUBlockCellGrad <T ขยาย TNumber > | คำนวณการแพร่กระจายกลับของเซลล์ GRU เป็นเวลา 1 ขั้นตอน |
| อินท็อปเค | บอกว่าเป้าหมายอยู่ในการทำนาย `K` อันดับต้น ๆ หรือไม่ |
| InvGrad <T ขยาย TType > | คำนวณการไล่ระดับสีสำหรับค่าผกผันของ `x` ด้วยอินพุต |
| IsotonicRegression <U ขยาย TNumber > | แก้ปัญหาการถดถอยไอโซโทนิกชุดหนึ่ง |
| L2Loss <T ขยาย TNumber > | การสูญเสีย L2 |
| LeakyRelu <T ขยาย TNumber > | คำนวณเชิงเส้นที่แก้ไขแล้ว: `สูงสุด (ฟีเจอร์, คุณสมบัติ * อัลฟา)` |
| LeakyRelu.ตัวเลือก | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ LeakyRelu |
| LearnedUnigramCandidateSampler | สร้างป้ายกำกับสำหรับการสุ่มตัวอย่างผู้สมัครด้วยการแจกแจงแบบยูนิแกรมที่เรียนรู้ |
| LearnedUnigramCandidateSampler.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ LearnedUnigramCandidateSampler |
| LocalResponseNormalization <T ขยาย TNumber > | การทำให้เป็นมาตรฐานการตอบสนองในท้องถิ่น |
| LocalResponseNormalization ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ LocalResponseNormalization |
| LocalResponseNormalizationGrad <T ขยาย TNumber > | การไล่ระดับสีสำหรับการปรับมาตรฐานการตอบสนองในท้องถิ่น |
| LocalResponseNormalizationGrad.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ LocalResponseNormalizationGrad |
| LogSoftmax <T ขยาย TNumber > | คำนวณการเปิดใช้งานบันทึก softmax |
| LSTMBlockCell <T ขยาย TNumber > | คำนวณการแพร่กระจายเซลล์ไปข้างหน้า LSTM สำหรับขั้นตอน 1 ครั้ง |
| LSTMBlockCell.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ LSTMBlockCell |
| LSTMBlockCellGrad <T ขยาย TNumber > | คำนวณการแพร่กระจายเซลล์ LSTM ย้อนหลังเป็นเวลา 1 ครั้ง |
| MaxPool <T ขยาย TType > | ดำเนินการรวมสูงสุดกับอินพุต |
| MaxPool.ตัวเลือก | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ MaxPool |
| MaxPool3d <T ขยาย TNumber > | ดำเนินการรวม 3D max บนอินพุต |
| MaxPool3d.ตัวเลือก | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ MaxPool3d |
| MaxPool3dGrad <U ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของฟังก์ชันการรวม 3D max |
| MaxPool3dGrad.ตัวเลือก | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ MaxPool3dGrad |
| MaxPool3dGradGrad <T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีลำดับที่สองของฟังก์ชัน maxpooling |
| MaxPool3dGradGrad.ตัวเลือก | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ MaxPool3dGradGrad |
| MaxPoolGrad <T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของฟังก์ชัน maxpooling |
| MaxPoolGrad.ตัวเลือก | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ MaxPoolGrad |
| MaxPoolGradGrad <T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีลำดับที่สองของฟังก์ชัน maxpooling |
| MaxPoolGradGrad.ตัวเลือก | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ MaxPoolGradGrad |
| MaxPoolGradGradWithArgmax <T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีลำดับที่สองของฟังก์ชัน maxpooling |
| MaxPoolGradGradWithArgmax.Options | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ MaxPoolGradGradWithArgmax |
| MaxPoolGradWithArgmax <T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของฟังก์ชัน maxpooling |
| MaxPoolGradWithArgmax.Options | คุณลักษณะทางเลือกสำหรับ MaxPoolGradWithArgmax |
| MaxPoolWithArgmax <T ขยาย TNumber , U ขยาย TNumber > | ดำเนินการรวมค่าสูงสุดกับอินพุตและเอาต์พุตทั้งค่าสูงสุดและดัชนี |
| MaxPoolWithArgmax.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ MaxPoolWithArgmax |
| NthElement <T ขยาย TNumber > | ค้นหาค่าของสถิติลำดับที่ n สำหรับมิติสุดท้าย |
| NthElement.ตัวเลือก | คุณลักษณะทางเลือกสำหรับ NthElement |
| QuantizedAvgPool <T ขยาย TType > | สร้างพูลเฉลี่ยของเทนเซอร์อินพุตสำหรับประเภทเชิงปริมาณ |
| QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization <U ขยาย TType > | การทำให้เป็นมาตรฐานแบบแบทช์เชิงปริมาณ |
| QuantizedBiasAdd <V ขยาย TType > | เพิ่ม 'อคติ' ของ Tensor ให้กับ 'อินพุต' ของ Tensor สำหรับประเภท Quantized |
| QuantizedConv2d <V ขยาย TType > | คำนวณการบิดแบบ 2D โดยให้อินพุต 4D แบบเชิงปริมาณและเทนเซอร์ตัวกรอง |
| QuantizedConv2d.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ QuantizedConv2d |
| QuantizedConv2DAndRelu <V ขยาย TType > | |
| QuantizedConv2DAndRelu.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ QuantizedConv2DAndRelu |
| QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V ขยาย TType > | |
| QuantizedConv2DAndReluAndRequantize.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ QuantizedConv2DAndReluAndRequantize |
| QuantizedConv2DAndRequantize <V ขยาย TType > | |
| QuantizedConv2DAndRequantize.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ QuantizedConv2DAndRequantize |
| QuantizedConv2DPerChannel <V ขยาย TType > | คำนวณ QuantizedConv2D ต่อช่องสัญญาณ |
| QuantizedConv2DPerChannel ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ QuantizedConv2DPerChannel |
| QuantizedConv2DWithBias <V ขยาย TType > | |
| QuantizedConv2DWithBias.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ QuantizedConv2DWithBias |
| QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V ขยาย TType > | |
| QuantizedConv2DWithBiasAndRelu.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ QuantizedConv2DWithBiasAndRelu |
| QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W ขยาย TType > | |
| QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize |
| QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W ขยาย TType > | |
| QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize |
| QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X ขยาย TType > | |
| QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize |
| QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V ขยาย TType > | |
| QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu |
| QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X ขยาย TType > | |
| QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize |
| QuantizedDepthwiseConv2D <V ขยาย TType > | คำนวณ Conv2D ในเชิงลึกเชิงปริมาณ |
| QuantizedDepthwiseConv2D.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ QuantizedDepthwiseConv2D |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V ขยาย TType > | คำนวณ Conv2D ในเชิงลึกเชิงปริมาณด้วย Bias |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBias.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ QuantizedDepthwiseConv2DWithBias |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V ขยาย TType > | คำนวณ Conv2D ในเชิงลึกเชิงปริมาณด้วย Bias และ Relu |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W ขยาย TType > | คำนวณ Conv2D ในเชิงลึกเชิงปริมาณด้วย Bias, Relu และ Requantize |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize |
| QuantizedInstanceNorm <T ขยาย TType > | การทำให้เป็นมาตรฐานของอินสแตนซ์เชิงปริมาณ |
| QuantizedInstanceNorm.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ QuantizedInstanceNorm |
| QuantizedMaxPool <T ขยาย TType > | สร้างพูลสูงสุดของเทนเซอร์อินพุตสำหรับประเภทเชิงปริมาณ |
| QuantizedRelu <U ขยาย TType > | คำนวณเชิงเส้นเรียงกระแสเชิงปริมาณ: `สูงสุด (ฟีเจอร์, 0)` |
| QuantizedRelu6 <U ขยาย TType > | คำนวณเชิงเส้นเรียงกระแสเชิงปริมาณ 6: `ขั้นต่ำ (สูงสุด (คุณสมบัติ, 0), 6)` |
| QuantizedReluX <U ขยาย TType > | คำนวณ X เชิงเส้นตรงแบบเชิงปริมาณ: `ขั้นต่ำ (สูงสุด (คุณสมบัติ, 0), max_value)` |
| Relu <T ขยาย TType > | คำนวณเชิงเส้นที่แก้ไขแล้ว: `สูงสุด (ฟีเจอร์, 0)` |
| Relu6 <T ขยาย TNumber > | คำนวณเชิงเส้นที่แก้ไขแล้ว 6: `min(max(features, 0), 6)` |
| Relu6Grad <T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีเชิงเส้น 6 ที่แก้ไขแล้วสำหรับการดำเนินการ Relu6 |
| ReluGrad <T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีเชิงเส้นที่แก้ไขแล้วสำหรับการดำเนินการ Relu |
| เลือก <T ขยาย TNumber > | คำนวณเชิงเส้นแบบเอ็กซ์โปเนนเชียลที่ปรับขนาดแล้ว: `scale * alpha * (exp(features) - 1)` ถ้า < 0 แสดงว่า `scale * features` เป็นอย่างอื่น |
| SeluGrad <T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีสำหรับการดำเนินการเชิงเส้นแบบเอ็กซ์โพเนนเชียลแบบปรับขนาด (Selu) |
| SigmoidCrossEntropyWithLogits | |
| Softmax <T ขยาย TNumber > | คำนวณการเปิดใช้งาน softmax |
| SoftmaxCrossEntropyWithLogits | |
| Softsign <T ขยาย TNumber > | คำนวณ softsign: `features / (abs(features) + 1)` |
| SoftsignGrad <T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีแบบ softsign สำหรับการดำเนินการแบบ softsign |
| SpaceToBatch <T ขยาย TType > | SpaceToBatch สำหรับเทนเซอร์ 4 มิติประเภท T |
| SpaceToDepth <T ขยาย TType > | SpaceToDepth สำหรับเทนเซอร์ประเภท T |
| SpaceToDepth ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ SpaceToDepth |
| SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits | |
| TopK <T ขยาย TNumber > | ค้นหาค่าและดัชนีขององค์ประกอบที่ใหญ่ที่สุด `k` สำหรับมิติสุดท้าย |
| TopK.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ TopK |