org.tensorflow.op.nn

Classi

AvgPool <T estende TNumber > Esegue il pooling medio sull'input.
AvgPool.Opzioni Attributi facoltativi per AvgPool
AvgPool3d <T estende TNumero > Esegue il pooling medio 3D sull'input.
AvgPool3d.Opzioni Attributi facoltativi per AvgPool3d
AvgPool3dGrad <T estende TNumero > Calcola i gradienti della funzione di pooling media.
AvgPool3dGrad.Opzioni Attributi facoltativi per AvgPool3dGrad
AvgPoolGrad <T estende TNumero > Calcola i gradienti della funzione di pooling media.
AvgPoolGrad.Opzioni Attributi facoltativi per AvgPoolGrad
BatchNormWithGlobalNormalization <T estende TType > Normalizzazione batch.
BatchNormWithGlobalNormalizationGrad <T estende TType > Gradienti per la normalizzazione batch.
BiasAdd <T estende TType > Aggiunge "bias" a "valore".
BiasAdd.Options Attributi facoltativi per BiasAdd
BiasAddGrad <T estende TType > L'operazione all'indietro per "BiasAdd" sul tensore "bias".
BiasAddGrad.Options Attributi facoltativi per BiasAddGrad
BlockLSTM <T estende TNumero > Calcola la propagazione in avanti della cella LSTM per tutti i passaggi temporali.
BlockLSTM.Opzioni Attributi facoltativi per BlockLSTM
BlockLSTMGrad <T estende TNumero > Calcola la propagazione all'indietro della cella LSTM per l'intera sequenza temporale.
Calcola colpi accidentali Calcola gli ID delle posizioni in sampled_candidates che corrispondono a true_labels.
ComputeAccidentalHits.Options Attributi facoltativi per ComputeAccidentalHits
Conv2d <T estende TNumero > Calcola una convoluzione 2-D dati i tensori "input" e "filtro" 4-D.
Conv2d.Opzioni Attributi facoltativi per Conv2d
Conv2dBackpropFilter <T estende TNumero > Calcola i gradienti di convoluzione rispetto al filtro.
Conv2dBackpropFilter.Options Attributi facoltativi per Conv2dBackpropFilter
Conv2dBackpropInput <T estende TNumber > Calcola i gradienti di convoluzione rispetto all'input.
Conv2dBackpropInput.Options Attributi facoltativi per Conv2dBackpropInput
Conv3d <T estende TNumero > Calcola una convoluzione 3-D dati i tensori "input" e "filtro" 5-D.
Conv3d.Opzioni Attributi facoltativi per Conv3d
Conv3dBackpropFilter <T estende TNumber > Calcola i gradienti della convoluzione 3D rispetto al filtro.
Conv3dBackpropFilter.Opzioni Attributi facoltativi per Conv3dBackpropFilter
Conv3dBackpropInput <U estende TNumber > Calcola i gradienti della convoluzione 3D rispetto all'input.
Conv3dBackpropInput.Options Attributi facoltativi per Conv3dBackpropInput
CtcBeamSearchDecoder <T estende TNumber > Esegue la decodifica della ricerca del fascio sui logit forniti in input.
CtcBeamSearchDecoder.Options Attributi facoltativi per CtcBeamSearchDecoder
CtcGreedyDecoder <T estende TNumero > Esegue la decodifica greedy sui logit forniti negli input.
CtcGreedyDecoder.Options Attributi facoltativi per CtcGreedyDecoder
CtcLoss <T estende TNumber > Calcola la perdita CTC (probabilità logaritmica) per ciascuna voce batch.
CtcLoss.Opzioni Attributi facoltativi per CtcLoss
CTLossV2 Calcola la perdita CTC (probabilità logaritmica) per ciascuna voce batch.
CTLossV2.Options Attributi facoltativi per CTCLossV2
CudnnRNN <T estende TNumero > Una RNN supportata da cuDNN.
CudnnRNN.Opzioni Attributi facoltativi per CudnnRNN
CudnnRNNBackprop <T estende TNumero > Passaggio di backprop di CudnnRNNV3.
CudnnRNNBackprop.Opzioni Attributi facoltativi per CudnnRNNBackprop
CudnnRNNCanonalToParams <T estende TNumber > Converte i parametri CudnnRNN dalla forma canonica alla forma utilizzabile.
CudnnRNNCanonalToParams.Options Attributi facoltativi per CudnnRNNCanonicalToParams
CudnnRnnParamsSize <U estende TNumber > Calcola la dimensione dei pesi che possono essere utilizzati da un modello Cudnn RNN.
CudnnRnnParamsSize.Options Attributi facoltativi per CudnnRnnParamsSize
CudnnRNNParamsToCanonical <T estende TNumber > Recupera i parametri CudnnRNN in forma canonica.
CudnnRNNParamsToCanonical.Options Attributi facoltativi per CudnnRNNParamsToCanonical
DataFormatDimMap <T estende TNumber > Restituisce l'indice della dimensione nel formato dati di destinazione dato quello in

il formato dei dati di origine.

DataFormatDimMap.Options Attributi facoltativi per DataFormatDimMap
DataFormatVecPermute <T estende TNumber > Permuta il tensore di input da `src_format` a `dst_format`.
DataFormatVecPermute.Options Attributi facoltativi per DataFormatVecPermute
DepthToSpace <T estende TType > DepthToSpace per tensori di tipo T.
DepthToSpace.Options Attributi facoltativi per DepthToSpace
DepthwiseConv2dNative <T estende TNumber > Calcola una convoluzione in profondità 2-D dati i tensori "input" e "filtro" 4-D.
DepthwiseConv2dNative.Options Attributi facoltativi per DepthwiseConv2dNative
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T estende TNumero > Calcola i gradienti della convoluzione in profondità rispetto al filtro.
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter.Options Attributi facoltativi per DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T estende TNumero > Calcola i gradienti della convoluzione in profondità rispetto all'input.
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput.Options Attributi facoltativi per DepthwiseConv2dNativeBackpropInput
Dilation2d <T estende TNumero > Calcola la dilatazione in scala di grigi dei tensori "input" 4-D e "filtro" 3-D.
Dilation2dBackpropFilter <T estende TNumero > Calcola il gradiente di dilatazione morfologica 2-D rispetto al filtro.
Dilation2dBackpropInput <T estende TNumero > Calcola il gradiente della dilatazione morfologica 2-D rispetto all'input.
Elu <T estende TNumero > Calcola lineare esponenziale: `exp(features) - 1` se < 0, `features` altrimenti.
EluGrad <T estende TNumero > Calcola i gradienti per l'operazione lineare esponenziale (Elu).
Risolto il problema con UnigramCandidateSampler Genera etichette per il campionamento dei candidati con una distribuzione unigramma appresa.
Risolto il problema con UnigramCandidateSampler.Options Attributi facoltativi per FixedUnigramCandidateSampler
FractionalAvgPool <T estende TNumber > Esegue il pooling medio frazionario sull'input.
FractionalAvgPool.Options Attributi facoltativi per FractionalAvgPool
FractionalAvgPoolGrad <T estende TNumber > Calcola il gradiente della funzione FractionalAvgPool.
FractionalAvgPoolGrad.Options Attributi facoltativi per FractionalAvgPoolGrad
FractionalMaxPool <T estende TNumero > Esegue il pooling massimo frazionario sull'input.
FractionalMaxPool.Options Attributi facoltativi per FractionalMaxPool
FractionalMaxPoolGrad <T estende TNumero > Calcola il gradiente della funzione FractionalMaxPool.
FractionalMaxPoolGrad.Opzioni Attributi facoltativi per FractionalMaxPoolGrad
FusedBatchNorm <T estende TNumber , U estende TNumber > Normalizzazione batch.
FusedBatchNorm.Options Attributi facoltativi per FusedBatchNorm
FusedBatchNormGrad <T estende TNumber , U estende TNumber > Gradiente per la normalizzazione batch.
FusedBatchNormGrad.Options Attributi facoltativi per FusedBatchNormGrad
FusedPadConv2d <T estende TNumber > Esegue un riempimento come preelaborazione durante una convoluzione.
FusedResizeAndPadConv2d <T estende TNumero > Esegue il ridimensionamento e il riempimento come preelaborazione durante una convoluzione.
FusedResizeAndPadConv2d.Options Attributi facoltativi per FusedResizeAndPadConv2d
GRUBlockCell <T estende TNumero > Calcola la propagazione in avanti della cella GRU per 1 passaggio temporale.
GRUBlockCellGrad <T estende TNumero > Calcola la propagazione all'indietro delle celle GRU per 1 passaggio temporale.
InTopK Indica se gli obiettivi si trovano nelle prime previsioni "K".
InvGrad <T estende TType > Calcola il gradiente per l'inverso di "x" rispetto al suo input.
IsotonicRegression <U estende TNumero > Risolve una serie di problemi di regressione isotonica.
Perdita L2 <T estende TNumero > Perdita L2.
LeakyRelu <T estende TNumber > Calcola il lineare rettificato: `max(caratteristiche, caratteristiche * alfa)`.
LeakyRelu.Options Attributi facoltativi per LeakyRelu
LearnedUnigramCandidateSampler Genera etichette per il campionamento dei candidati con una distribuzione unigramma appresa.
LearnedUnigramCandidateSampler.Options Attributi facoltativi per LearnedUnigramCandidateSampler
LocalResponseNormalization <T estende TNumber > Normalizzazione della risposta locale.
LocalResponseNormalization.Options Attributi facoltativi per LocalResponseNormalization
LocalResponseNormalizationGrad <T estende TNumber > Gradienti per la normalizzazione della risposta locale.
LocalResponseNormalizationGrad.Options Attributi facoltativi per LocalResponseNormalizationGrad
LogSoftmax <T estende TNumero > Calcola le attivazioni softmax del registro.
LSTMBlockCell <T estende TNumero > Calcola la propagazione in avanti della cella LSTM per 1 passo temporale.
LSTMBlockCell.Opzioni Attributi facoltativi per LSTMBlockCell
LSTMBlockCellGrad <T estende TNumber > Calcola la propagazione all'indietro della cella LSTM per 1 passo temporale.
MaxPool <T estende TType > Esegue il pooling massimo sull'input.
MaxPool.Opzioni Attributi facoltativi per MaxPool
MaxPool3d <T estende TNumero > Esegue il pooling massimo 3D sull'input.
MaxPool3d.Opzioni Attributi facoltativi per MaxPool3d
MaxPool3dGrad <U estende TNumero > Calcola i gradienti della funzione di pooling 3D max.
MaxPool3dGrad.Opzioni Attributi facoltativi per MaxPool3dGrad
MaxPool3dGradGrad <T estende TNumero > Calcola i gradienti del secondo ordine della funzione maxpooling.
MaxPool3dGradGrad.Opzioni Attributi facoltativi per MaxPool3dGradGrad
MaxPoolGrad <T estende TNumero > Calcola i gradienti della funzione maxpooling.
MaxPoolGrad.Opzioni Attributi facoltativi per MaxPoolGrad
MaxPoolGradGrad <T estende TNumero > Calcola i gradienti del secondo ordine della funzione maxpooling.
MaxPoolGradGrad.Opzioni Attributi facoltativi per MaxPoolGradGrad
MaxPoolGradGradWithArgmax <T estende TNumero > Calcola i gradienti del secondo ordine della funzione maxpooling.
MaxPoolGradGradWithArgmax.Options Attributi facoltativi per MaxPoolGradGradWithArgmax
MaxPoolGradWithArgmax <T estende TNumber > Calcola i gradienti della funzione maxpooling.
MaxPoolGradWithArgmax.Options Attributi facoltativi per MaxPoolGradWithArgmax
MaxPoolWithArgmax <T estende TNumber , U estende TNumber > Esegue il pooling massimo sull'input e restituisce sia i valori massimi che gli indici.
MaxPoolWithArgmax.Options Attributi facoltativi per MaxPoolWithArgmax
NthElement <T estende TNumero > Trova i valori della statistica dell'ordine `n`-esimo per l'ultima dimensione.
NthElement.Options Attributi facoltativi per NthElement
QuantizedAvgPool <T estende TType > Produce il pool medio del tensore di input per i tipi quantizzati.
QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization <U estende TType > Normalizzazione batch quantizzata.
QuantizedBiasAdd <V estende TType > Aggiunge il "bias" del tensore all'"input" del tensore per i tipi quantizzati.
QuantizedConv2d <V estende TType > Calcola una convoluzione 2D dato un input 4D quantizzato e tensori di filtro.
QuantizedConv2d.Options Attributi facoltativi per QuantizedConv2d
QuantizedConv2DAndRelu <V estende TType >
QuantizedConv2DAndRelu.Options Attributi facoltativi per QuantizedConv2DAndRelu
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V estende TType >
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize.Options Attributi facoltativi per QuantizedConv2DAndReluAndRequantize
QuantizedConv2DAndRequantize <V estende TType >
QuantizedConv2DAndRequantize.Options Attributi facoltativi per QuantizedConv2DAndRequantize
QuantizedConv2DPerChannel <V estende TType > Calcola QuantizedConv2D per canale.
QuantizedConv2DPerChannel.Options Attributi facoltativi per QuantizedConv2DPerChannel
QuantizedConv2DWithBias <V estende TType >
QuantizedConv2DWithBias.Options Attributi facoltativi per QuantizedConv2DWithBias
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V estende TType >
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu.Options Attributi facoltativi per QuantizedConv2DWithBiasAndRelu
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W estende TType >
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options Attributi facoltativi per QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W estende TType >
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize.Options Attributi facoltativi per QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X estende TType >
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize.Options Attributi facoltativi per QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V estende TType >
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu.Options Attributi facoltativi per QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X estende TType >
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize.Options Attributi facoltativi per QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize
QuantizedDepthwiseConv2D <V estende TType > Calcola Conv2D quantizzato in profondità.
QuantizedDepthwiseConv2D.Options Attributi facoltativi per QuantizedDepthwiseConv2D
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V estende TType > Calcola Conv2D quantizzato in profondità con Bias.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias.Options Attributi facoltativi per QuantizedDepthwiseConv2DWithBias
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V estende TType > Calcola Conv2D quantizzato in profondità con Bias e Relu.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu.Options Attributi facoltativi per QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W estende TType > Calcola Conv2D quantizzato in profondità con Bias, Relu e Requantize.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options Attributi facoltativi per QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize
QuantizedInstanceNorm <T estende TType > Normalizzazione dell'istanza quantizzata.
QuantizedInstanceNorm.Options Attributi facoltativi per QuantizedInstanceNorm
QuantizedMaxPool <T estende TType > Produce il pool massimo del tensore di input per i tipi quantizzati.
QuantizedRelu <U estende TType > Calcola il lineare rettificato quantizzato: `max(caratteristiche, 0)`
QuantizedRelu6 <U estende TType > Calcola il lineare rettificato quantizzato 6: `min(max(caratteristiche, 0), 6)`
QuantizedReluX <U estende TType > Calcola la X lineare rettificata quantizzata: `min(max(features, 0), max_value)`
Relu <T estende TType > Calcola il lineare rettificato: `max(features, 0)`.
Relu6 <T estende TNumero > Calcola il 6 lineare rettificato: `min(max(features, 0), 6)`.
Relu6Grad <T estende TNumero > Calcola i gradienti lineari 6 rettificati per un'operazione Relu6.
ReluGrad <T estende TNumero > Calcola i gradienti lineari rettificati per un'operazione Relu.
Selu <T estende TNumero > Calcola il lineare esponenziale scalato: `scale * alpha * (exp(features) - 1)`

se < 0, `scala * caratteristiche` altrimenti.

SeluGrad <T estende TNumero > Calcola i gradienti per l'operazione lineare esponenziale scalata (Selu).
SigmoidCrossEntropyWithLogits
Softmax <T estende TNumero > Calcola le attivazioni softmax.
SoftmaxCrossEntropyWithLogits
Softsign <T estende TNumero > Calcola il softsign: `features / (abs(features) + 1)`.
SoftsignGrad <T estende TNumero > Calcola i gradienti di softsign per un'operazione di softsign.
SpaceToBatch <T estende TType > SpaceToBatch per tensori 4-D di tipo T.
SpaceToDepth <T estende TType > SpaceToDepth per tensori di tipo T.
SpazioAProfondità.Opzioni Attributi facoltativi per SpaceToDepth
SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits
TopK <T estende TNumero > Trova valori e indici degli elementi più grandi `k` per l'ultima dimensione.
TopK.Opzioni Attributi facoltativi per TopK