Des classes
AvgPool <T étend TNumber > | Effectue un pooling moyen sur l’entrée. |
AvgPool.Options | Attributs facultatifs pour AvgPool |
AvgPool3d <T étend TNumber > | Effectue un pooling moyen 3D sur l’entrée. |
AvgPool3d.Options | Attributs facultatifs pour AvgPool3d |
AvgPool3dGrad <T étend TNumber > | Calcule les gradients de la fonction de pooling moyenne. |
AvgPool3dGrad.Options | Attributs facultatifs pour AvgPool3dGrad |
AvgPoolGrad <T étend TNumber > | Calcule les gradients de la fonction de pooling moyenne. |
AvgPoolGrad.Options | Attributs facultatifs pour AvgPoolGrad |
BatchNormWithGlobalNormalization <T étend TType > | Normalisation des lots. |
BatchNormWithGlobalNormalizationGrad <T étend TType > | Dégradés pour la normalisation par lots. |
BiasAdd <T étend TType > | Ajoute un « biais » à une « valeur ». |
BiasAdd.Options | Attributs facultatifs pour BiasAdd |
BiasAddGrad <T étend TType > | L'opération inverse pour "BiasAdd" sur le tenseur "bias". |
BiasAddGrad.Options | Attributs facultatifs pour BiasAddGrad |
BlockLSTM <T étend TNumber > | Calcule la propagation des cellules LSTM pour tous les pas de temps. |
BlockLSTM.Options | Attributs facultatifs pour BlockLSTM |
BlockLSTMGrad <T étend TNumber > | Calcule la propagation vers l'arrière de la cellule LSTM pour toute la séquence temporelle. |
CalculerAccès Accidentels | Calcule les identifiants des postes dans sampled_candidates qui correspondent à true_labels. |
ComputeAccidentalHits.Options | Attributs facultatifs pour ComputeAccidentalHits |
Conv2d <T étend TNumber > | Calcule une convolution 2D à partir des tenseurs 4-D « entrée » et « filtre ». |
Conv2d.Options | Attributs facultatifs pour Conv2d |
Conv2dBackpropFilter <T étend TNumber > | Calcule les gradients de convolution par rapport au filtre. |
Conv2dBackpropFilter.Options | Attributs facultatifs pour Conv2dBackpropFilter |
Conv2dBackpropInput <T étend TNumber > | Calcule les gradients de convolution par rapport à l'entrée. |
Conv2dBackpropInput.Options | Attributs facultatifs pour Conv2dBackpropInput |
Conv3d <T étend TNumber > | Calcule une convolution 3D à partir des tenseurs « entrée » et « filtre » 5-D. |
Conv3d.Options | Attributs facultatifs pour Conv3d |
Conv3dBackpropFilter <T étend TNumber > | Calcule les gradients de convolution 3D par rapport au filtre. |
Conv3dBackpropFilter.Options | Attributs facultatifs pour Conv3dBackpropFilter |
Conv3dBackpropInput <U étend TNumber > | Calcule les gradients de convolution 3D par rapport à l'entrée. |
Conv3dBackpropInput.Options | Attributs facultatifs pour Conv3dBackpropInput |
CtcBeamSearchDecoder <T étend TNumber > | Effectue le décodage de la recherche de faisceau sur les logits donnés en entrée. |
CtcBeamSearchDecoder.Options | Attributs facultatifs pour CtcBeamSearchDecoder |
CtcGreedyDecoder <T étend TNumber > | Effectue un décodage gourmand sur les logits donnés en entrées. |
CtcGreedyDecoder.Options | Attributs facultatifs pour CtcGreedyDecoder |
CtcLoss <T étend TNumber > | Calcule la perte CTC (probabilité logarithmique) pour chaque entrée de lot. |
CtcLoss.Options | Attributs facultatifs pour CtcLoss |
CTCPerteV2 | Calcule la perte CTC (probabilité logarithmique) pour chaque entrée de lot. |
CTCLossV2.Options | Attributs facultatifs pour CTCLossV2 |
CudnnRNN <T étend TNumber > | Un RNN soutenu par cuDNN. |
CudnnRNN.Options | Attributs facultatifs pour CudnnRNN |
CudnnRNNBackprop <T étend TNumber > | Étape de backprop de CudnnRNNV3. |
CudnnRNNBackprop.Options | Attributs facultatifs pour CudnnRNNBackprop |
CudnnRNNCanonicalToParams <T étend TNumber > | Convertit les paramètres CudnnRNN de la forme canonique en forme utilisable. |
CudnnRNNCanonicalToParams.Options | Attributs facultatifs pour CudnnRNNCanonicalToParams |
CudnnRnnParamsSize <U étend TNumber > | Calcule la taille des poids qui peuvent être utilisés par un modèle Cudnn RNN. |
CudnnRnnParamsSize.Options | Attributs facultatifs pour CudnnRnnParamsSize |
CudnnRNNParamsToCanonical <T étend TNumber > | Récupère les paramètres CudnnRNN sous forme canonique. |
CudnnRNNParamsToCanonical.Options | Attributs facultatifs pour CudnnRNNParamsToCanonical |
DataFormatDimMap <T étend TNumber > | Renvoie l'index de dimension dans le format de données de destination étant donné celui de le format des données sources. |
DataFormatDimMap.Options | Attributs facultatifs pour DataFormatDimMap |
DataFormatVecPermute <T étend TNumber > | Permutez le tenseur d'entrée de `src_format` à `dst_format`. |
DataFormatVecPermute.Options | Attributs facultatifs pour DataFormatVecPermute |
DepthToSpace <T étend TType > | DepthToSpace pour les tenseurs de type T. |
ProfondeurVersEspace.Options | Attributs facultatifs pour DepthToSpace |
DepthwiseConv2dNative <T étend TNumber > | Calcule une convolution en profondeur 2D à partir des tenseurs « entrée » et « filtre » 4-D. |
DepthwiseConv2dNative.Options | Attributs facultatifs pour DepthwiseConv2dNative |
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T étend TNumber > | Calcule les gradients de convolution en profondeur par rapport au filtre. |
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter.Options | Attributs facultatifs pour DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter |
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T étend TNumber > | Calcule les gradients de convolution en profondeur par rapport à l'entrée. |
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput.Options | Attributs facultatifs pour DepthwiseConv2dNativeBackpropInput |
Dilation2d <T étend TNumber > | Calcule la dilatation des niveaux de gris des tenseurs « d'entrée » 4-D et « filtre » 3D. |
Dilation2dBackpropFilter <T étend TNumber > | Calcule le gradient de dilatation morphologique 2D par rapport au filtre. |
Dilation2dBackpropInput <T étend TNumber > | Calcule le gradient de dilatation morphologique 2D par rapport à l'entrée. |
Elu <T étend TNumber > | Calcule une exponentielle linéaire : `exp(features) - 1` si < 0, `features` sinon. |
EluGrad <T étend TNumber > | Calcule les gradients pour l'opération linéaire exponentielle (Elu). |
FixeUnigramCandidateSampler | Génère des étiquettes pour l'échantillonnage des candidats avec une distribution d'unigramme apprise. |
FixeUnigramCandidateSampler.Options | Attributs facultatifs pour FixedUnigramCandidateSampler |
FractionalAvgPool <T étend TNumber > | Effectue un pooling moyen fractionnaire sur l’entrée. |
FractionalAvgPool.Options | Attributs facultatifs pour FractionalAvgPool |
FractionalAvgPoolGrad <T étend TNumber > | Calcule le gradient de la fonction FractionalAvgPool. |
FractionalAvgPoolGrad.Options | Attributs facultatifs pour FractionalAvgPoolGrad |
FractionalMaxPool <T étend TNumber > | Effectue un pooling maximum fractionnaire sur l’entrée. |
FractionalMaxPool.Options | Attributs facultatifs pour FractionalMaxPool |
FractionalMaxPoolGrad <T étend TNumber > | Calcule le gradient de la fonction FractionalMaxPool. |
FractionalMaxPoolGrad.Options | Attributs facultatifs pour FractionalMaxPoolGrad |
FusedBatchNorm <T étend TNumber , U étend TNumber > | Normalisation des lots. |
FusedBatchNorm.Options | Attributs facultatifs pour FusedBatchNorm |
FusedBatchNormGrad <T étend TNumber , U étend TNumber > | Dégradé pour la normalisation des lots. |
FusedBatchNormGrad.Options | Attributs facultatifs pour FusedBatchNormGrad |
FusedPadConv2d <T étend TNumber > | Effectue un remplissage comme prétraitement lors d'une convolution. |
FusedResizeAndPadConv2d <T étend TNumber > | Effectue un redimensionnement et un remplissage en guise de prétraitement lors d'une convolution. |
FusedResizeAndPadConv2d.Options | Attributs facultatifs pour FusedResizeAndPadConv2d |
GRUBlockCell <T étend TNumber > | Calcule la propagation avant de la cellule GRU pour 1 pas de temps. |
GRUBlockCellGrad <T étend TNumber > | Calcule la rétro-propagation des cellules GRU pour 1 pas de temps. |
DansTopK | Indique si les cibles figurent dans les premières prédictions « K ». |
InvGrad <T étend TType > | Calcule le gradient pour l'inverse de « x » par rapport à son entrée. |
IsotonicRegression <U étend TNumber > | Résout un lot de problèmes de régression isotonique. |
L2Loss <T étend TNumber > | Perte L2. |
LeakyRelu <T étend TNumber > | Calcule le linéaire rectifié : `max(features,features * alpha)`. |
LeakyRelu.Options | Attributs facultatifs pour LeakyRelu |
ApprisUnigramCandidateSampler | Génère des étiquettes pour l'échantillonnage des candidats avec une distribution d'unigramme apprise. |
LearnedUnigramCandidateSampler.Options | Attributs facultatifs pour LearnedUnigramCandidateSampler |
LocalResponseNormalization <T étend TNumber > | Normalisation de la réponse locale. |
LocalResponseNormalization.Options | Attributs facultatifs pour LocalResponseNormalization |
LocalResponseNormalizationGrad <T étend TNumber > | Gradients pour la normalisation de la réponse locale. |
LocalResponseNormalizationGrad.Options | Attributs facultatifs pour LocalResponseNormalizationGrad |
LogSoftmax <T étend TNumber > | Calcule le journal des activations softmax. |
LSTMBlockCell <T étend TNumber > | Calcule la propagation avant de la cellule LSTM pour 1 pas de temps. |
LSTMBlockCell.Options | Attributs facultatifs pour LSTMBlockCell |
LSTMBlockCellGrad <T étend TNumber > | Calcule la propagation vers l'arrière de la cellule LSTM pour 1 pas de temps. |
MaxPool <T étend TType > | Effectue un pooling maximum sur l’entrée. |
MaxPool.Options | Attributs facultatifs pour MaxPool |
MaxPool3d <T étend TNumber > | Effectue un pooling 3D max sur l'entrée. |
MaxPool3d.Options | Attributs facultatifs pour MaxPool3d |
MaxPool3dGrad <U étend TNumber > | Calcule les gradients de la fonction de pooling 3D max. |
MaxPool3dGrad.Options | Attributs facultatifs pour MaxPool3dGrad |
MaxPool3dGradGrad <T étend TNumber > | Calcule les gradients de second ordre de la fonction maxpooling. |
MaxPool3dGradGrad.Options | Attributs facultatifs pour MaxPool3dGradGrad |
MaxPoolGrad <T étend TNumber > | Calcule les gradients de la fonction maxpooling. |
MaxPoolGrad.Options | Attributs facultatifs pour MaxPoolGrad |
MaxPoolGradGrad <T étend TNumber > | Calcule les gradients de second ordre de la fonction maxpooling. |
MaxPoolGradGrad.Options | Attributs facultatifs pour MaxPoolGradGrad |
MaxPoolGradGradWithArgmax <T étend TNumber > | Calcule les gradients de second ordre de la fonction maxpooling. |
MaxPoolGradGradWithArgmax.Options | Attributs facultatifs pour MaxPoolGradGradWithArgmax |
MaxPoolGradWithArgmax <T étend TNumber > | Calcule les gradients de la fonction maxpooling. |
MaxPoolGradWithArgmax.Options | Attributs facultatifs pour MaxPoolGradWithArgmax |
MaxPoolWithArgmax <T étend TNumber , U étend TNumber > | Effectue un pooling maximum sur l'entrée et génère à la fois les valeurs maximales et les indices. |
MaxPoolWithArgmax.Options | Attributs facultatifs pour MaxPoolWithArgmax |
NthElement <T étend TNumber > | Recherche les valeurs de la statistique d'ordre "n" pour la dernière dimension. |
NthElement.Options | Attributs facultatifs pour NthElement |
QuantizedAvgPool <T étend TType > | Produit le pool moyen du tenseur d'entrée pour les types quantifiés. |
QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization <U étend TType > | Normalisation par lots quantifiés. |
QuantizedBiasAdd <V étend TType > | Ajoute le « biais » du Tensor à « l’entrée » du Tensor pour les types quantifiés. |
QuantizedConv2d <V étend TType > | Calcule une convolution 2D à partir des tenseurs d'entrée et de filtre 4D quantifiés. |
QuantizedConv2d.Options | Attributs facultatifs pour QuantizedConv2d |
QuantizedConv2DAndRelu <V étend TType > | |
QuantizedConv2DAndRelu.Options | Attributs facultatifs pour QuantizedConv2DAndRelu |
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V étend TType > | |
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize.Options | Attributs facultatifs pour QuantizedConv2DAndReluAndRequantize |
QuantizedConv2DAndRequantize <V étend TType > | |
QuantizedConv2DAndRequantize.Options | Attributs facultatifs pour QuantizedConv2DAndRequantize |
QuantizedConv2DPerChannel <V étend TType > | Calcule QuantizedConv2D par canal. |
QuantizedConv2DPerChannel.Options | Attributs facultatifs pour QuantizedConv2DPerChannel |
QuantizedConv2DWithBias <V étend TType > | |
QuantizedConv2DWithBias.Options | Attributs facultatifs pour QuantizedConv2DWithBias |
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V étend TType > | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu.Options | Attributs facultatifs pour QuantizedConv2DWithBiasAndRelu |
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W étend TType > | |
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options | Attributs facultatifs pour QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize |
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W étend TType > | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize.Options | Attributs facultatifs pour QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize |
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X étend TType > | |
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize.Options | Attributs facultatifs pour QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V étend TType > | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu.Options | Attributs facultatifs pour QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X étend TType > | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize.Options | Attributs facultatifs pour QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize |
QuantizedDepthwiseConv2D <V étend TType > | Calcule le Conv2D quantifié en profondeur. |
QuantizedDepthwiseConv2D.Options | Attributs facultatifs pour QuantizedDepthwiseConv2D |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V étend TType > | Calcule le Conv2D quantifié en profondeur avec biais. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias.Options | Attributs facultatifs pour QuantizedDepthwiseConv2DWithBias |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V étend TType > | Calcule Conv2D quantifié en profondeur avec Bias et Relu. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu.Options | Attributs facultatifs pour QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W étend TType > | Calcule Conv2D quantifié en profondeur avec Bias, Relu et Requantize. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options | Attributs facultatifs pour QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize |
QuantizedInstanceNorm <T étend TType > | Normalisation d'instance quantifiée. |
QuantizedInstanceNorm.Options | Attributs facultatifs pour QuantizedInstanceNorm |
QuantizedMaxPool <T étend TType > | Produit le pool maximum du tenseur d'entrée pour les types quantifiés. |
QuantizedRelu <U étend TType > | Calcule le linéaire rectifié quantifié : `max(features, 0)` |
QuantizedRelu6 <U étend TType > | Calcule le linéaire 6 rectifié quantifié : `min(max(features, 0), 6)` |
QuantizedReluX <U étend TType > | Calcule X linéaire rectifié quantifié : `min(max(features, 0), max_value)` |
Relu <T étend TType > | Calcule le linéaire rectifié : `max(features, 0)`. |
Relu6 <T étend TNumber > | Calcule le linéaire rectifié 6 : `min(max(features, 0), 6)`. |
Relu6Grad <T étend TNumber > | Calcule 6 gradients linéaires rectifiés pour une opération Relu6. |
ReluGrad <T étend TNumber > | Calcule les gradients linéaires rectifiés pour une opération Relu. |
Selu <T étend TNumber > | Calcule un linéaire exponentiel à l'échelle : `scale * alpha * (exp(features) - 1)` si <0, `scale * Features` sinon. |
SeluGrad <T étend TNumber > | Calcule les gradients pour l'opération linéaire exponentielle mise à l'échelle (Selu). |
SigmoidCrossEntropyWithLogits | |
Softmax <T étend TNumber > | Calcule les activations softmax. |
SoftmaxCrossEntropyWithLogits | |
Softsign <T étend TNumber > | Calcule le softsign : `features / (abs(features) + 1)`. |
SoftsignGrad <T étend TNumber > | Calcule les dégradés de signature logicielle pour une opération de signature logicielle. |
SpaceToBatch <T étend TType > | SpaceToBatch pour les tenseurs 4-D de type T. |
SpaceToDepth <T étend TType > | SpaceToDepth pour les tenseurs de type T. |
EspaceVersProfondeur.Options | Attributs facultatifs pour SpaceToDepth |
SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits | |
TopK <T étend TNumber > | Recherche les valeurs et les indices des plus grands éléments « k » pour la dernière dimension. |
TopK.Options | Attributs facultatifs pour TopK |