Clases
AvgPool <T se extiende TNumber > | Realiza una agrupación promedio en la entrada. |
AvgPool.Options | Los atributos opcionales para AvgPool |
AvgPool3d <T se extiende TNumber > | Realiza agrupación de promedios 3D en la entrada. |
AvgPool3d.Options | Los atributos opcionales para AvgPool3d |
AvgPool3dGrad <T se extiende TNumber > | Calcula los gradientes de la función de agrupación promedio. |
AvgPool3dGrad.Options | Los atributos opcionales para AvgPool3dGrad |
AvgPoolGrad <T se extiende TNumber > | Calcula los gradientes de la función de agrupación promedio. |
AvgPoolGrad.Options | Los atributos opcionales para AvgPoolGrad |
BatchNormWithGlobalNormalization <T se extiende Ttype > | Normalización por lotes. |
BatchNormWithGlobalNormalizationGrad <T se extiende Ttype > | Gradientes para normalización de lotes. |
BiasAdd <T se extiende Ttype > | Agrega "sesgo" a "valor". |
BiasAdd.Options | Los atributos opcionales para BiasAdd |
BiasAddGrad <T se extiende Ttype > | La operación hacia atrás para "BiasAdd" en el tensor de "sesgo". |
BiasAddGrad.Options | Los atributos opcionales para BiasAddGrad |
BlockLSTM <T se extiende TNumber > | Calcula la propagación hacia adelante de la celda LSTM para todos los pasos de tiempo. |
Opciones BlockLSTM. | Los atributos opcionales para BlockLSTM |
BlockLSTMGrad <T se extiende TNumber > | Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM para toda la secuencia de tiempo. |
ComputeAccidentalHits | Calcula los identificadores de las posiciones en sampled_candidates que coinciden con true_labels. |
ComputeAccidentalHits.Options | Los atributos opcionales para ComputeAccidentalHits |
Conv2d <T se extiende TNumber > | Calcula una convolución 2-D dados los tensores de "entrada" y "filtro" 4-D. |
Opciones de conv2d. | Los atributos opcionales para Conv2d |
Conv2dBackpropFilter <T se extiende TNumber > | Calcula los gradientes de convolución con respecto al filtro. |
Conv2dBackpropFilter.Options | Los atributos opcionales para Conv2dBackpropFilter |
Conv2dBackpropInput <T se extiende TNumber > | Calcula los gradientes de convolución con respecto a la entrada. |
Conv2dBackpropInput.Options | Los atributos opcionales para Conv2dBackpropInput |
Conv3d <T se extiende TNumber > | Calcula una convolución 3-D dados los tensores 5-D de "entrada" y "filtro". |
Opciones de conv3d. | Los atributos opcionales para Conv3d |
Conv3dBackpropFilter <T se extiende TNumber > | Calcula los gradientes de convolución 3-D con respecto al filtro. |
Conv3dBackpropFilter.Options | Los atributos opcionales para Conv3dBackpropFilter |
Conv3dBackpropInput <U se extiende TNumber > | Calcula los gradientes de convolución 3-D con respecto a la entrada. |
Conv3dBackpropInput.Options | Los atributos opcionales para Conv3dBackpropInput |
CtcBeamSearchDecoder <T se extiende TNumber > | Realiza la decodificación de búsqueda de haz en los logits dados en la entrada. |
CtcBeamSearchDecoder.Options | Los atributos opcionales para CtcBeamSearchDecoder |
CtcGreedyDecoder <T se extiende TNumber > | Realiza decodificación codiciosa en los logits dados en las entradas. |
CtcGreedyDecoder.Options | Los atributos opcionales para CtcGreedyDecoder |
CtcLoss <T se extiende TNumber > | Calcula la pérdida de CTC (probabilidad de registro) para cada entrada de lote. |
CtcLoss.Options | Los atributos opcionales para CtcLoss |
CTCLossV2 | Calcula la pérdida de CTC (probabilidad de registro) para cada entrada de lote. |
CTCLossV2.Options | Los atributos opcionales para CTCLossV2 |
CudnnRNN <T se extiende TNumber > | Un RNN respaldado por cuDNN. |
CudnnRNN.Options | Los atributos opcionales para CudnnRNN |
CudnnRNNBackprop <T se extiende TNumber > | Paso backprop de CudnnRNNV3. |
CudnnRNNBackprop.Options | Los atributos opcionales para CudnnRNNBackprop |
CudnnRNNCanonicalToParams <T se extiende TNumber > | Convierte los parámetros de CudnnRNN de forma canónica a forma utilizable. |
CudnnRNNCanonicalToParams.Options | Los atributos opcionales para CudnnRNNCanonicalToParams |
CudnnRnnParamsSize <U se extiende TNumber > | Calcula el tamaño de las ponderaciones que puede utilizar un modelo Cudnn RNN. |
CudnnRnnParamsSize.Options | Los atributos opcionales para CudnnRnnParamsSize |
CudnnRNNParamsToCanonical <T se extiende TNumber > | Recupera parámetros CudnnRNN en forma canónica. |
CudnnRNNParamsToCanonical.Options | Los atributos opcionales para CudnnRNNParamsToCanonical |
DataFormatDimMap <T se extiende TNumber > | Devuelve el índice de dimensión en el formato de datos de destino dado en el formato de los datos de origen. |
DataFormatDimMap.Options | Los atributos opcionales para DataFormatDimMap |
DataFormatVecPermute <T se extiende TNumber > | Permutar el tensor de entrada de `src_format` a` dst_format`. |
DataFormatVecPermute.Options | Los atributos opcionales para DataFormatVecPermute |
DepthToSpace <T se extiende Ttype > | DepthToSpace para tensores de tipo T. |
DepthToSpace.Options | Los atributos opcionales para DepthToSpace |
DepthwiseConv2dNative <T se extiende TNumber > | Calcula una convolución en profundidad 2-D dados los tensores de "entrada" y "filtro" 4-D. |
DepthwiseConv2dNative.Options | Los atributos opcionales para DepthwiseConv2dNative |
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T se extiende TNumber > | Calcula los gradientes de convolución en profundidad con respecto al filtro. |
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter.Options | Los atributos opcionales para DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter |
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T se extiende TNumber > | Calcula los gradientes de convolución en profundidad con respecto a la entrada. |
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput.Options | Los atributos opcionales para DepthwiseConv2dNativeBackpropInput |
Dilation2d <T se extiende TNumber > | Calcula la dilatación en escala de grises de los tensores de "entrada" 4-D y de "filtro" 3-D. |
Dilation2dBackpropFilter <T se extiende TNumber > | Calcula el gradiente de dilatación morfológica bidimensional con respecto al filtro. |
Dilation2dBackpropInput <T se extiende TNumber > | Calcula el gradiente de dilatación morfológica bidimensional con respecto a la entrada. |
Elu <T se extiende TNumber > | Calcula exponencial lineal: `exp (características) - 1` si <0,` características` en caso contrario. |
EluGrad <T se extiende TNumber > | Calcula gradientes para la operación lineal exponencial (Elu). |
FixedUnigramCandidateSampler | Genera etiquetas para el muestreo de candidatos con una distribución de unigramo aprendida. |
FixedUnigramCandidateSampler.Options | Los atributos opcionales para FixedUnigramCandidateSampler |
FractionalAvgPool <T se extiende TNumber > | Realiza la agrupación de promedios fraccionarios en la entrada. |
Opciones de grupo fraccional | Los atributos opcionales para FractionalAvgPool |
FractionalAvgPoolGrad <T se extiende TNumber > | Calcula el gradiente de la función FractionalAvgPool. |
Opciones fraccionalesAvgPoolGrad.FractionalAvgPoolGrad.Options | Los atributos opcionales para FractionalAvgPoolGrad |
FractionalMaxPool <T se extiende TNumber > | Realiza un agrupamiento máximo fraccional en la entrada. |
Opciones FractionalMaxPool.Options | Los atributos opcionales para FractionalMaxPool |
FractionalMaxPoolGrad <T se extiende TNumber > | Calcula el gradiente de la función FractionalMaxPool. |
Opciones FractionalMaxPoolGrad.Options | Los atributos opcionales para FractionalMaxPoolGrad |
FusedBatchNorm <T se extiende TNumber , U se extiende TNumber > | Normalización por lotes. |
FusedBatchNorm.Options | Los atributos opcionales para FusedBatchNorm |
FusedBatchNormGrad <T se extiende TNumber , U se extiende TNumber > | Gradiente para normalización de lotes. |
FusedBatchNormGrad.Options | Los atributos opcionales para FusedBatchNormGrad |
FusedPadConv2d <T se extiende TNumber > | Realiza un relleno como preproceso durante una convolución. |
FusedResizeAndPadConv2d <T se extiende TNumber > | Realiza un cambio de tamaño y relleno como un preproceso durante una convolución. |
FusedResizeAndPadConv2d.Options | Los atributos opcionales para FusedResizeAndPadConv2d |
GRUBlockCell <T se extiende TNumber > | Calcula la propagación hacia adelante de la celda GRU para 1 paso de tiempo. |
GRUBlockCellGrad <T se extiende TNumber > | Calcula la propagación hacia atrás de la celda GRU para 1 paso de tiempo. |
InTopK | Dice si los objetivos se encuentran entre las predicciones de "K" superiores. |
InvGrad <T se extiende Ttype > | Calcula el gradiente para el inverso de `x` con su entrada. |
IsotonicRegression <U se extiende TNumber > | Resuelve un lote de problemas de regresión isotónica. |
L2Loss <T se extiende TNumber > | Pérdida L2. |
LeakyRelu <T se extiende TNumber > | Calcula lineal rectificado: `max (características, características * alfa)`. |
LeakyRelu.Options | Los atributos opcionales para LeakyRelu |
AprendidoUnigramCandidateSampler | Genera etiquetas para el muestreo de candidatos con una distribución de unigramo aprendida. |
LearnedUnigramCandidateSampler.Options | Los atributos opcionales para LearnedUnigramCandidateSampler |
LocalResponseNormalization <T se extiende TNumber > | Normalización de la respuesta local. |
LocalResponseNormalization.Options | Los atributos opcionales para LocalResponseNormalization |
LocalResponseNormalizationGrad <T se extiende TNumber > | Gradientes para la normalización de la respuesta local. |
LocalResponseNormalizationGrad.Options | Los atributos opcionales para LocalResponseNormalizationGrad |
LogSoftmax <T se extiende TNumber > | Calcula las activaciones de log softmax. |
LSTMBlockCell <T se extiende TNumber > | Calcula la propagación hacia adelante de la celda LSTM para 1 paso de tiempo. |
LSTMBlockCell.Options | Los atributos opcionales para LSTMBlockCell |
LSTMBlockCellGrad <T se extiende TNumber > | Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM para 1 paso de tiempo. |
MaxPool <T se extiende Ttype > | Realiza la agrupación máxima en la entrada. |
MaxPool.Options | Los atributos opcionales para MaxPool |
MaxPool3d <T se extiende TNumber > | Realiza agrupación 3D max en la entrada. |
MaxPool3d.Options | Los atributos opcionales para MaxPool3d |
MaxPool3dGrad <U se extiende TNumber > | Calcula los gradientes de la función de agrupación máxima 3D. |
MaxPool3dGrad.Options | Los atributos opcionales para MaxPool3dGrad |
MaxPool3dGradGrad <T se extiende TNumber > | Calcula gradientes de segundo orden de la función maxpooling. |
MaxPool3dGradGrad.Options | Los atributos opcionales para MaxPool3dGradGrad |
MaxPoolGrad <T se extiende TNumber > | Calcula los gradientes de la función maxpooling. |
MaxPoolGrad.Options | Los atributos opcionales para MaxPoolGrad |
MaxPoolGradGrad <T se extiende TNumber > | Calcula gradientes de segundo orden de la función maxpooling. |
MaxPoolGradGrad.Options | Los atributos opcionales para MaxPoolGradGrad |
MaxPoolGradGradWithArgmax <T se extiende TNumber > | Calcula gradientes de segundo orden de la función maxpooling. |
MaxPoolGradGradWithArgmax.Options | Los atributos opcionales para MaxPoolGradGradWithArgmax |
MaxPoolGradWithArgmax <T se extiende TNumber > | Calcula los gradientes de la función maxpooling. |
MaxPoolGradWithArgmax.Options | Los atributos opcionales para MaxPoolGradWithArgmax |
MaxPoolWithArgmax <T se extiende TNumber , U se extiende TNumber > | Realiza la agrupación máxima en la entrada y genera valores máximos e índices. |
MaxPoolWithArgmax.Options | Los atributos opcionales para MaxPoolWithArgmax |
NthElement <T se extiende TNumber > | Encuentra valores de la estadística de orden `n`-ésimo para la última dimensión. |
NthElement.Options | Los atributos opcionales para NthElement |
QuantizedAvgPool <T se extiende Ttype > | Produce el grupo promedio del tensor de entrada para tipos cuantificados. |
QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization <U se extiende Ttype > | Normalización cuantificada por lotes. |
QuantizedBiasAdd <V se extiende Ttype > | Agrega el 'sesgo' del tensor a la 'entrada' del tensor para los tipos cuantificados. |
QuantizedConv2d <V se extiende Ttype > | Calcula una convolución 2D dada una entrada 4D cuantificada y tensores de filtro. |
Opciones QuantizedConv2d. | Los atributos opcionales para QuantizedConv2d |
QuantizedConv2DAndRelu <V se extiende Ttype > | |
QuantizedConv2DAndRelu.Options | Los atributos opcionales para QuantizedConv2DAndRelu |
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V se extiende Ttype > | |
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize.Options | Los atributos opcionales para QuantizedConv2DAndReluAndRequantize |
QuantizedConv2DAndRequantize <V se extiende Ttype > | |
QuantizedConv2DAndRequantize.Options | Los atributos opcionales para QuantizedConv2DAndRequantize |
QuantizedConv2DPerChannel <V se extiende Ttype > | Calcula QuantizedConv2D por canal. |
QuantizedConv2DPerChannel.Options | Los atributos opcionales para QuantizedConv2DPerChannel |
QuantizedConv2DWithBias <V se extiende Ttype > | |
QuantizedConv2DWithBias.Options | Los atributos opcionales para QuantizedConv2DWithBias |
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V se extiende Ttype > | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu.Options | Los atributos opcionales para QuantizedConv2DWithBiasAndRelu |
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W extiende Ttype > | |
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options | Los atributos opcionales para QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize |
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W extiende Ttype > | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize.Options | Los atributos opcionales para QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize |
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X se extiende Ttype > | |
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize.Options | Los atributos opcionales para QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V se extiende Ttype > | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu.Options | Los atributos opcionales para QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X se extiende Ttype > | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize.Options | Los atributos opcionales para QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize |
QuantizedDepthwiseConv2D <V se extiende Ttype > | Calcula Conv2D cuantificado en profundidad. |
QuantizedDepthwiseConv2D.Options | Los atributos opcionales para QuantizedDepthwiseConv2D |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V se extiende Ttype > | Calcula Conv2D cuantificado en profundidad con Bias. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias.Options | Los atributos opcionales para QuantizedDepthwiseConv2DWithBias |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V se extiende Ttype > | Calcula Conv2D cuantificado en profundidad con Bias y Relu. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu.Options | Los atributos opcionales para QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W extiende Ttype > | Calcula Conv2D cuantificado en profundidad con Bias, Relu y Requantize. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options | Los atributos opcionales para QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize |
QuantizedInstanceNorm <T se extiende Ttype > | Normalización de instancia cuantificada. |
QuantizedInstanceNorm.Options | Los atributos opcionales para QuantizedInstanceNorm |
QuantizedMaxPool <T se extiende Ttype > | Produce el grupo máximo del tensor de entrada para tipos cuantificados. |
QuantizedRelu <U se extiende Ttype > | Calcula lineal rectificado cuantificado: `max (características, 0)` |
QuantizedRelu6 <U se extiende Ttype > | Calcula el lineal rectificado cuantificado 6: `min (max (características, 0), 6)` |
QuantizedReluX <U se extiende Ttype > | Calcula el X lineal rectificado cuantificado: `min (max (características, 0), max_value)` |
Relu <T se extiende Ttype > | Calcula lineal rectificado: `max (características, 0)`. |
Relu6 <T se extiende TNumber > | Calcula 6 lineal rectificado: `min (max (características, 0), 6)`. |
Relu6Grad <T se extiende TNumber > | Calcula gradientes lineales 6 rectificados para una operación Relu6. |
ReluGrad <T se extiende TNumber > | Calcula gradientes lineales rectificados para una operación Relu. |
Selu <T se extiende TNumber > | Calcula lineal exponencial escalado: `scale * alpha * (exp (features) - 1)` si <0, `escala * características` de lo contrario. |
SeluGrad <T se extiende TNumber > | Calcula gradientes para la operación lineal exponencial escalada (Selu). |
SigmoideCruzEntropíaConLogits | |
Softmax <T se extiende TNumber > | Calcula activaciones softmax. |
SoftmaxCrossEntropyWithLogits | |
Softsign <T se extiende TNumber > | Calcula softsign: `features / (abs (features) + 1)`. |
SoftsignGrad <T se extiende TNumber > | Calcula los gradientes de softsign para una operación de softsign. |
SpaceToBatch <T se extiende Ttype > | SpaceToBatch para tensores 4-D de tipo T. |
SpaceToDepth <T se extiende Ttype > | SpaceToDepth para tensores de tipo T. |
SpaceToDepth.Options | Los atributos opcionales para SpaceToDepth |
SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits | |
TopK <T se extiende TNumber > | Encuentra valores e índices de los elementos más grandes de `k` para la última dimensión. |
TopK.Options | Los atributos opcionales para TopK |