org.tensorflow.op.nn

Sınıflar

AvgPool <T TNumber'ı genişletir > Girişte ortalama havuzlama gerçekleştirir.
OrtHavuz.Seçenekler AvgPool için isteğe bağlı özellikler
AvgPool3d <T TNumber'ı genişletir > Girişte 3 boyutlu ortalama havuzlama gerçekleştirir.
AvgPool3d.Seçenekler AvgPool3d için isteğe bağlı özellikler
AvgPool3dGrad <T TNumber'ı genişletir > Ortalama havuzlama fonksiyonunun gradyanlarını hesaplar.
AvgPool3dGrad.Options AvgPool3dGrad için isteğe bağlı özellikler
AvgPoolGrad <T TNumber'ı genişletir > Ortalama havuzlama fonksiyonunun gradyanlarını hesaplar.
AvgPoolGrad.Options AvgPoolGrad için isteğe bağlı özellikler
BatchNormWithGlobalNormalization <T, TType'ı genişletir > Toplu normalleştirme.
BatchNormWithGlobalNormalizationGrad <T, TType'ı genişletir > Toplu normalleştirme için gradyanlar.
BiasAdd <T TType'ı genişletir > "Değer"e "önyargı"yı ekler.
ÖnyargıEklemeSeçenekleri BiasAdd için isteğe bağlı özellikler
BiasAddGrad <T TType'ı genişletir > "Önyargı" tensöründe "BiasAdd" için geriye doğru işlem.
BiasAddGrad.Options BiasAddGrad için isteğe bağlı özellikler
BlockLSTM <T TNumber'ı genişletir > Tüm zaman adımları için LSTM hücresinin ileri yayılımını hesaplar.
BlockLSTM.Seçenekler BlockLSTM için isteğe bağlı özellikler
BlockLSTMGrad <T TNumber'ı genişletir > Tüm zaman dizisi için LSTM hücresinin geriye doğru yayılımını hesaplar.
ComputeKazaraHitler sampled_candidates içindeki true_labels ile eşleşen konumların kimliklerini hesaplar.
ComputeAccidentalHits.Options ComputeAccidentalHits için isteğe bağlı özellikler
Conv2d <T TNumber'ı genişletir > 4 boyutlu 'giriş' ve 'filtre' tensörleri verildiğinde 2 boyutlu bir evrişimi hesaplar.
Dönüşüm2d.Seçenekleri Conv2d için isteğe bağlı özellikler
Conv2dBackpropFilter <T TNumber'ı genişletir > Filtreye göre evrişim gradyanlarını hesaplar.
Conv2dBackpropFilter.Options Conv2dBackpropFilter için isteğe bağlı özellikler
Conv2dBackpropInput <T, TNumber'ı genişletir > Girişe göre evrişimin gradyanlarını hesaplar.
Conv2dBackpropInput.Options Conv2dBackpropInput için isteğe bağlı özellikler
Conv3d <T TNumber'ı genişletir > 5 boyutlu 'giriş' ve 'filtre' tensörleri verildiğinde 3 boyutlu bir evrişimi hesaplar.
Dönüşüm3d.Seçenekleri Conv3d için isteğe bağlı özellikler
Conv3dBackpropFilter <T, TNumber'ı genişletir > Filtreye göre 3 boyutlu evrişimin gradyanlarını hesaplar.
Conv3dBackpropFilter.Options Conv3dBackpropFilter için isteğe bağlı özellikler
Conv3dBackpropInput <U TNumber'ı genişletir > Girişe göre 3 boyutlu evrişimin gradyanlarını hesaplar.
Conv3dBackpropInput.Options Conv3dBackpropInput için isteğe bağlı özellikler
CtcBeamSearchDecoder <T, TNumber'ı genişletir > Girişte verilen logitlerde ışın arama kod çözme işlemini gerçekleştirir.
CtcBeamSearchDecoder.Options CtcBeamSearchDecoder için isteğe bağlı özellikler
CtcGreedyDecoder <T TNumber'ı genişletir > Girişlerde verilen logitlerde açgözlü kod çözme gerçekleştirir.
CtcGreedyDecoder.Options CtcGreedyDecoder için isteğe bağlı özellikler
CtcLoss <T TNumber'ı genişletir > Her toplu giriş için CTC Kaybını (günlük olasılığı) hesaplar.
CtcLoss.Options CtcLoss için isteğe bağlı özellikler
CTCLossV2 Her toplu giriş için CTC Kaybını (günlük olasılığı) hesaplar.
CTCLossV2.Seçenekler CTCLossV2 için isteğe bağlı özellikler
CudnnRNN <T TNumarasını genişletir > CuDNN tarafından desteklenen bir RNN.
CudnnRNN.Seçenekler CudnnRNN için isteğe bağlı özellikler
CudnnRNNBackprop <T TNumber'ı genişletir > CudnnRNNV3'ün arka destek adımı.
CudnnRNNBackprop.Options CudnnRNNBackprop için isteğe bağlı özellikler
CudnnRNNCanonicalToParams <T TNumber'ı genişletir > CudnnRNN parametrelerini kanonik formdan kullanılabilir forma dönüştürür.
CudnnRNNCanonicalToParams.Options CudnnRNNCanonicalToParams için isteğe bağlı özellikler
CudnnRnnParamsSize <U, TNumber'ı genişletir > Cudnn RNN modeli tarafından kullanılabilecek ağırlıkların boyutunu hesaplar.
CudnnRnnParamsSize.Options CudnnRnnParamsSize için isteğe bağlı özellikler
CudnnRNNParamsToCanonical <T, TNumber'ı genişletir > CudnnRNN parametrelerini kurallı biçimde alır.
CudnnRNNParamsToCanonical.Options CudnnRNNParamsToCanonical için isteğe bağlı özellikler
DataFormatDimMap <T TNumber'ı genişletir > Belirtilen hedef veri formatındaki boyut indeksini döndürür.

kaynak veri formatı.

DataFormatDimMap.Options DataFormatDimMap için isteğe bağlı özellikler
DataFormatVecPermute <T TNumber'ı genişletir > Giriş tensörünü "src_format"tan "dst_format"a değiştirin.
DataFormatVecPermute.Options DataFormatVecPermute için isteğe bağlı özellikler
DepthToSpace <T TType'ı genişletir > T tipi tensörler için DepthToSpace.
DepthToSpace.Options DepthToSpace için isteğe bağlı özellikler
DepthwiseConv2dNative <T TNumber'ı genişletir > 4 boyutlu 'giriş' ve 'filtre' tensörleri verildiğinde 2 boyutlu derinlemesine evrişimi hesaplar.
DepthwiseConv2dNative.Options DepthwiseConv2dNative için isteğe bağlı özellikler
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T, TNumber'ı genişletir > Filtreye göre derinlemesine evrişimin gradyanlarını hesaplar.
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter.Options DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter için isteğe bağlı özellikler
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T, TNumber'ı genişletir > Girişe göre derinlemesine evrişimin gradyanlarını hesaplar.
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput.Options DepthwiseConv2dNativeBackpropInput için isteğe bağlı özellikler
Dilation2d <T TNumber'ı genişletir > 4 boyutlu 'giriş' ve 3 boyutlu 'filtre' tensörlerinin gri tonlamalı genişlemesini hesaplar.
Dilation2dBackpropFilter <T, TNumber'ı genişletir > Filtreye göre morfolojik 2 boyutlu genişlemenin gradyanını hesaplar.
Dilation2dBackpropInput <T TNumber'ı genişletir > Girdiye göre morfolojik 2 boyutlu genişlemenin gradyanını hesaplar.
Elu <T TNumber'ı genişletir > Üstel doğrusal hesaplar: <0 ise 'exp(features) - 1', aksi halde 'features'.
EluGrad <T TNumber'ı genişletir > Üstel doğrusal (Elu) işlem için gradyanları hesaplar.
SabitUnigramAdaySampler Öğrenilmiş bir unigram dağılımıyla aday örneklemesi için etiketler oluşturur.
SabitUnigramCandidateSampler.Options FixedUnigramCandidateSampler için isteğe bağlı özellikler
FractionalAvgPool <T TNumber'ı genişletir > Girişte kesirli ortalama havuzlama gerçekleştirir.
FractionalAvgPool.Options FractionalAvgPool için isteğe bağlı özellikler
FractionalAvgPoolGrad <T TNumber'ı genişletir > FractionalAvgPool işlevinin gradyanını hesaplar.
FractionalAvgPoolGrad.Options FractionalAvgPoolGrad için isteğe bağlı özellikler
FractionalMaxPool <T TNumber'ı genişletir > Girişte kesirli maksimum havuzlama gerçekleştirir.
FractionalMaxPool.Options FractionalMaxPool için isteğe bağlı özellikler
FractionalMaxPoolGrad <T TNumber'ı genişletir > FractionalMaxPool işlevinin eğimini hesaplar.
FractionalMaxPoolGrad.Options FractionalMaxPoolGrad için isteğe bağlı özellikler
FusedBatchNorm <T TNumber'ı genişletir, U TNumber'ı genişletir > Toplu normalleştirme.
FusedBatchNorm.Options FusedBatchNorm için isteğe bağlı özellikler
FusedBatchNormGrad <T TNumber'ı genişletir, U TNumber'ı genişletir > Toplu normalleştirme için gradyan.
FusedBatchNormGrad.Options FusedBatchNormGrad için isteğe bağlı özellikler
FusedPadConv2d <T TNumber'ı genişletir > Evrişim sırasında ön işlem olarak dolgu gerçekleştirir.
FusedResizeAndPadConv2d <T, TNumber'ı genişletir > Evrişim sırasında ön işlem olarak yeniden boyutlandırma ve doldurma gerçekleştirir.
FusedResizeAndPadConv2d.Options FusedResizeAndPadConv2d için isteğe bağlı özellikler
GRUBlockCell <T TNumber'ı genişletir > 1 zaman adımı için GRU hücresinin ileri yayılımını hesaplar.
GRUBlockCellGrad <T TNumber'ı genişletir > 1 zaman adımı için GRU hücresinin geri yayılımını hesaplar.
InTopK Hedeflerin en üstteki 'K' tahminlerinde olup olmadığını söyler.
InvGrad <T TType'ı genişletir > Girdisine göre "x"in tersinin gradyanını hesaplar.
İzotonik Regresyon <U TNumber'ı genişletir > Bir dizi izotonik regresyon problemini çözer.
L2Kaybı <T TNumber'ı genişletir > L2 Kaybı.
LeakyRelu <T TNumber'ı genişletir > Düzeltilmiş doğrusal hesaplar: `max(features, feature * alpha)`.
LeakyRelu.Seçenekler LeakyRelu için isteğe bağlı özellikler
LearnedUnigramCandidateSampler Öğrenilmiş bir unigram dağılımıyla aday örneklemesi için etiketler oluşturur.
LearnedUnigramCandidateSampler.Options LearnedUnigramCandidateSampler için isteğe bağlı özellikler
LocalResponseNormalization <T, TNumber'ı genişletir > Yerel Yanıt Normalleştirmesi.
LocalResponseNormalization.Options LocalResponseNormalization için isteğe bağlı özellikler
LocalResponseNormalizationGrad <T, TNumber'ı genişletir > Yerel Yanıt Normalleştirmesi için Gradyanlar.
LocalResponseNormalizationGrad.Options LocalResponseNormalizationGrad için isteğe bağlı özellikler
LogSoftmax <T TNumber'ı genişletir > Günlük softmax aktivasyonlarını hesaplar.
LSTMBlockCell <T TNumber'ı genişletir > LSTM hücresinin ileri yayılımını 1 zaman adımı için hesaplar.
LSTMBlockCell.Options LSTMBlockCell için isteğe bağlı özellikler
LSTMBlockCellGrad <T, TNumber'ı genişletir > LSTM hücresinin geriye doğru yayılımını 1 zaman adımı için hesaplar.
MaxPool <T TType'ı genişletir > Girişte maksimum havuzlama gerçekleştirir.
MaxPool.Seçenekler MaxPool için isteğe bağlı özellikler
MaxPool3d <T TNumber'ı genişletir > Girişte 3D max havuzlama gerçekleştirir.
MaxPool3d.Options MaxPool3d için isteğe bağlı özellikler
MaxPool3dGrad <U TNumber'ı genişletir > 3D max havuzlama fonksiyonunun gradyanlarını hesaplar.
MaxPool3dGrad.Options MaxPool3dGrad için isteğe bağlı özellikler
MaxPool3dGradGrad <T TNumber'ı genişletir > Maksimum havuzlama fonksiyonunun ikinci dereceden gradyanlarını hesaplar.
MaxPool3dGradGrad.Options MaxPool3dGradGrad için isteğe bağlı özellikler
MaxPoolGrad <T TNumber'ı genişletir > Maksimum havuzlama fonksiyonunun gradyanlarını hesaplar.
MaxPoolGrad.Options MaxPoolGrad için isteğe bağlı özellikler
MaxPoolGradGrad <T TNumber'ı genişletir > Maksimum havuzlama fonksiyonunun ikinci dereceden gradyanlarını hesaplar.
MaxPoolGradGrad.Options MaxPoolGradGrad için isteğe bağlı özellikler
MaxPoolGradGradWithArgmax <T TNumber'ı genişletir > Maksimum havuzlama fonksiyonunun ikinci dereceden gradyanlarını hesaplar.
MaxPoolGradGradWithArgmax.Options MaxPoolGradGradWithArgmax için isteğe bağlı özellikler
MaxPoolGradWithArgmax <T TNumber'ı genişletir > Maksimum havuzlama fonksiyonunun gradyanlarını hesaplar.
MaxPoolGradWithArgmax.Options MaxPoolGradWithArgmax için isteğe bağlı özellikler
MaxPoolWithArgmax <T TNumber'ı genişletir, U TNumber'ı genişletir > Girişte maksimum havuzlama gerçekleştirir ve hem maksimum değerleri hem de endeksleri çıkarır.
MaxPoolWithArgmax.Options MaxPoolWithArgmax için isteğe bağlı özellikler
NthElement <T TNumber'ı genişletir > Son boyut için 'n'inci sıra istatistiğinin değerlerini bulur.
NthElement.Options NthElement için isteğe bağlı özellikler
QuantizedAvgPool <T TType'ı genişletir > Nicelenmiş türler için giriş tensörünün ortalama havuzunu üretir.
QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization <U, TType'ı genişletir > Nicelenmiş Toplu normalleştirme.
QuantizedBiasAdd <V, TType'ı genişletir > Nicelenmiş türler için Tensör 'girişine' Tensör 'önyargısını' ekler.
QuantizedConv2d <V, TType'ı genişletir > Nicelenmiş 4B giriş ve filtre tensörleri verildiğinde 2B evrişimi hesaplar.
QuantizedConv2d.Options QuantizedConv2d için isteğe bağlı özellikler
QuantizedConv2DAndRelu <V, TType'ı genişletir >
QuantizedConv2DAndRelu.Options QuantizedConv2DAndRelu için isteğe bağlı özellikler
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V, TType'ı genişletir >
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize.Options QuantizedConv2DAndReluAndRequantize için isteğe bağlı özellikler
QuantizedConv2DAndRequantize <V, TType'ı genişletir >
QuantizedConv2DAndRequantize.Options QuantizedConv2DAndRequantize için isteğe bağlı özellikler
QuantizedConv2DPerChannel <V, TType'ı genişletir > Kanal başına QuantizedConv2D'yi hesaplar.
QuantizedConv2DPerChannel.Options QuantizedConv2DPerChannel için isteğe bağlı özellikler
QuantizedConv2DWithBias <V, TType'ı genişletir >
QuantizedConv2DWithBias.Options QuantizedConv2DWithBias için isteğe bağlı özellikler
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V, TType'ı genişletir >
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu.Options QuantizedConv2DWithBiasAndRelu için isteğe bağlı özellikler
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W, TType'ı genişletir >
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize için isteğe bağlı özellikler
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W, TType'ı genişletir >
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize.Options QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize için isteğe bağlı özellikler
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X extends TType >
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize.Options QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize için isteğe bağlı özellikler
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V, TType'ı genişletir >
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu.Options QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu için isteğe bağlı özellikler
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X extends TType >
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize.Options QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize için isteğe bağlı özellikler
QuantizedDepthwiseConv2D <V, TType'ı genişletir > Nicelenmiş derinlemesine Conv2D'yi hesaplar.
QuantizedDepthwiseConv2D.Options QuantizedDepthwiseConv2D için isteğe bağlı özellikler
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V, TType'ı genişletir > Önyargı ile nicelenmiş derinlemesine Conv2D'yi hesaplar.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias.Options QuantizedDepthwiseConv2DWithBias için isteğe bağlı özellikler
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V, TType'ı genişletir > Bias ve Relu ile nicelenmiş derinlemesine Conv2D'yi hesaplar.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu.Options QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu için isteğe bağlı özellikler
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W extends TType > Bias, Relu ve Requantize ile nicelenmiş Conv2D'yi derinlemesine hesaplar.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize için isteğe bağlı özellikler
QuantizedInstanceNorm <T, TType'ı genişletir > Nicelenmiş Örnek normalizasyonu.
QuantizedInstanceNorm.Options QuantizedInstanceNorm için isteğe bağlı özellikler
QuantizedMaxPool <T TType'ı genişletir > Nicelenmiş türler için giriş tensörünün maksimum havuzunu üretir.
QuantizedRelu <U TType'ı genişletir > Nicelenmiş Doğrultulmuş Doğrusal Hesaplar: `max(özellikler, 0)`
QuantizedRelu6 <U TType'ı genişletir > Nicelenmiş Doğrultulmuş Doğrusal 6'yı hesaplar: `min(maks(özellikler, 0), 6)`
QuantizedReluX <U TType'ı genişletir > Nicelenmiş Doğrultulmuş Doğrusal X'i hesaplar: `min(max(features, 0), max_value)`
Relu <T TType'ı genişletir > Düzeltilmiş doğrusal hesaplar: `max(özellikler, 0)`.
Relu6 <T TNumber'ı genişletir > Düzeltilmiş doğrusal 6'yı hesaplar: "min(max(özellikler, 0), 6)".
Relu6Grad <T TNumber'ı genişletir > Relu6 işlemi için düzeltilmiş doğrusal 6 degradeyi hesaplar.
ReluGrad <T TNumber'ı genişletir > Bir Relu işlemi için düzeltilmiş doğrusal degradeleri hesaplar.
Selu <T TNumber'ı genişletir > Ölçeklendirilmiş üstel doğrusal hesaplar: `ölçek * alfa * (exp(features) - 1)`

< 0 ise 'ölçek * özellikleri' aksi takdirde.

SeluGrad <T TNumber'ı genişletir > Ölçeklendirilmiş üstel doğrusal (Selu) işlem için gradyanları hesaplar.
SigmoidCrossEntropyLogits ile
Softmax <T TNumber'ı genişletir > Softmax aktivasyonlarını hesaplar.
SoftmaxCrossEntropyWithLogits
Yazılım İşareti <T TNumber'ı genişletir > Yazılım işaretini hesaplar: `özellikler / (abs(özellikler) + 1)`.
SoftsignGrad <T TNumber'ı genişletir > Bir yazılım imzalama işlemi için yazılım imzalama gradyanlarını hesaplar.
SpaceToBatch <T, TType'ı genişletir > T tipi 4 boyutlu tensörler için SpaceToBatch.
SpaceToDepth <T TType'ı genişletir > T tipi tensörler için SpaceToDepth.
SpaceToDepth.Options SpaceToDepth için isteğe bağlı özellikler
SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits
TopK <T TNumber'ı genişletir > Son boyut için "k" en büyük öğelerinin değerlerini ve indekslerini bulur.
TopK.Seçenekler TopK için isteğe bağlı özellikler