Nn 작전

요약

클래스
텐서플로우:: ops:: 평균 풀	입력에 대해 평균 풀링을 수행합니다.
텐서플로우:: ops:: AvgPool3D	입력에 대해 3D 평균 풀링을 수행합니다.
텐서플로우:: ops:: AvgPool3DGrad	평균 풀링 함수의 기울기를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: 바이어스애드	value 에 bias 추가합니다.
텐서플로우:: ops:: BiasAddGrad	"bias" 텐서의 "BiasAdd"에 대한 역방향 연산입니다.
텐서플로우:: ops:: Conv2D	4차원 input 및 filter 텐서가 주어지면 2차원 컨볼루션을 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: Conv2DBackpropFilter	필터에 대한 컨볼루션의 기울기를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: Conv2DBackpropInput	입력에 대한 컨볼루션의 기울기를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: Conv3D	5차원 input 및 filter 텐서가 주어지면 3차원 컨볼루션을 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: Conv3DBackpropFilterV2	필터에 대한 3차원 컨벌루션의 기울기를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: Conv3DBackpropInputV2	입력에 대한 3차원 컨벌루션의 기울기를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: DataFormatDimMap	지정된 대상 데이터 형식의 차원 인덱스를 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: DataFormatVecPermute	주어진 대상 데이터 형식의 순열된 벡터/텐서를 반환합니다.
텐서플로우:: ops:: DepthwiseConv2dNative	4차원 input 및 filter 텐서가 주어지면 2차원 깊이별 컨벌루션을 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter	필터에 대한 깊이별 컨벌루션의 기울기를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: DepthwiseConv2dNativeBackpropInput	입력에 대한 깊이별 컨벌루션의 기울기를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: Dilation2D	4차원 input 및 3차원 filter 텐서의 회색조 팽창을 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: Dilation2DBackpropFilter	필터에 대한 형태학적 2차원 팽창의 기울기를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: Dilation2DBackpropInput	입력값에 대한 형태학적 2차원 팽창의 기울기를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: 엘루	지수 선형을 계산합니다. exp(features) - 1 , 그렇지 않으면 features .
텐서플로우:: ops:: FractionalAvgPool	입력에 대해 부분 평균 풀링을 수행합니다.
텐서플로우:: ops:: FractionalMaxPool	입력에 대해 분수 최대 풀링을 수행합니다.
텐서플로우:: ops:: FusedBatchNorm	일괄 정규화.
텐서플로우:: ops:: FusedBatchNormGrad	일괄 정규화를 위한 기울기입니다.
텐서플로우:: ops:: FusedBatchNormGradV2	일괄 정규화를 위한 기울기입니다.
텐서플로우:: ops:: FusedBatchNormGradV3	일괄 정규화를 위한 기울기입니다.
텐서플로우:: ops:: FusedBatchNormV2	일괄 정규화.
텐서플로우:: ops:: FusedBatchNormV3	일괄 정규화.
텐서플로우:: ops:: FusedPadConv2D	컨볼루션 중 전처리로 패딩을 수행합니다.
텐서플로우:: ops:: FusedResizeAndPadConv2D	컨볼루션 중 전처리로 크기 조정 및 패딩을 수행합니다.
텐서플로우:: ops:: InTopK	대상이 상위 K 개 예측에 있는지 여부를 나타냅니다.
텐서플로우:: ops:: InTopKV2	대상이 상위 K 개 예측에 있는지 여부를 나타냅니다.
텐서플로우:: ops:: L2Loss	L2 손실.
텐서플로우:: 작전:: LRN	국소 응답 정규화.
텐서플로우:: ops:: LogSoftmax	로그 소프트맥스 활성화를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: MaxPool	입력에 대해 최대 풀링을 수행합니다.
텐서플로우:: ops:: MaxPool3D	입력에 대해 3D 최대 풀링을 수행합니다.
텐서플로우:: ops:: MaxPool3DGrad	3D 최대 풀링 함수의 기울기를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: MaxPool3DGradGrad	maxpooling 함수의 2차 기울기를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: MaxPoolGradGrad	maxpooling 함수의 2차 기울기를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: MaxPoolGradGradV2	maxpooling 함수의 2차 기울기를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: MaxPoolGradGradWithArgmax	maxpooling 함수의 2차 기울기를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: MaxPoolGradV2	maxpooling 함수의 기울기를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: MaxPoolV2	입력에 대해 최대 풀링을 수행합니다.
텐서플로우:: ops:: MaxPoolWithArgmax	입력에 대해 최대 풀링을 수행하고 최대 값과 인덱스를 모두 출력합니다.
텐서플로우:: ops:: NthElement	마지막 차원에 대한 n 차 통계 값을 찾습니다.
텐서플로우:: ops:: QuantizedAvgPool	양자화된 유형에 대한 입력 텐서의 평균 풀을 생성합니다.
tensorflow:: ops:: QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization	양자화된 배치 정규화.
텐서플로우:: ops:: QuantizedBiasAdd	양자화 유형에 대한 Tensor '입력'에 Tensor 'bias'를 추가합니다.
텐서플로우:: ops:: QuantizedConv2D	양자화된 4D 입력 및 필터 텐서가 주어지면 2D 컨볼루션을 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: QuantizedMaxPool	양자화된 유형에 대한 입력 텐서의 최대 풀을 생성합니다.
텐서플로우:: ops:: QuantizedRelu	양자화된 정류 선형 계산: max(features, 0)
텐서플로우:: ops:: QuantizedRelu6	양자화된 정류 선형 6 계산: min(max(features, 0), 6)
텐서플로우:: ops:: QuantizedReluX	양자화된 정류 선형 X 계산: min(max(features, 0), max_value)
텐서플로우:: 작업:: Relu	수정된 선형 계산: max(features, 0) .
텐서플로우:: ops:: Relu6	수정된 선형 6을 계산합니다: min(max(features, 0), 6) .
텐서플로우:: ops:: 셀루	스케일링된 지수 선형 계산: scale * alpha * (exp(features) - 1)
텐서플로우:: ops:: 소프트맥스	소프트맥스 활성화를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: SoftmaxCrossEntropyWithLogits	역전파를 위한 소프트맥스 교차 엔트로피 비용과 기울기를 계산합니다.
텐서플로우:: ops:: 소프트플러스	소프트플러스를 계산합니다: log(exp(features) + 1) .
텐서플로우:: ops:: 소프트사인	소프트 사인을 계산합니다: features / (abs(features) + 1) .
텐서플로우:: ops:: SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits	역전파를 위한 소프트맥스 교차 엔트로피 비용과 기울기를 계산합니다.
텐서플로우:: 작전:: TopK	마지막 차원에 대해 가장 큰 k 개 요소의 값과 인덱스를 찾습니다.