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クラス

AvgPool <T はTNumberを拡張 >入力に対して平均プーリングを実行します。
AvgPool.オプションAvgPoolのオプションの属性
AvgPool3d <T はTNumberを拡張 >入力に対して 3D 平均プーリングを実行します。
AvgPool3d.オプションAvgPool3dのオプションの属性
AvgPool3dGrad <T はTNumberを拡張 >平均プーリング関数の勾配を計算します。
AvgPool3dGrad.オプションAvgPool3dGradのオプションの属性
AvgPoolGrad <T はTNumberを拡張 >平均プーリング関数の勾配を計算します。
AvgPoolGrad.オプションAvgPoolGradのオプションの属性
BatchNormWithGlobalNormalization <T extends TType >バッチ正規化。
BatchNormWithGlobalNormalizationGrad <T extends TType >バッチ正規化のための勾配。
BiasAdd <T extends TType > 「値」に「バイアス」を追加します。
BiasAdd.オプションBiasAddのオプションの属性
BiasAddGrad <T はTTypeを拡張 > 「バイアス」テンソルに対する「BiasAdd」の逆方向操作。
BiasAddGrad.Options BiasAddGradのオプションの属性
BlockLSTM <T はTNumberを拡張 >すべてのタイム ステップについて LSTM セルの順方向伝播を計算します。
BlockLSTM.オプションBlockLSTMのオプションの属性
BlockLSTMGrad <T extends TNumber >時系列全体に対する LSTM セルの逆方向伝播を計算します。
偶発的ヒットを計算するtrue_labels に一致する、sampled_candidates 内の位置の ID を計算します。
ComputeAccidentalHits.Options ComputeAccidentalHitsのオプションの属性
Conv2d <T はTNumberを拡張 > 4 次元の「入力」テンソルと「フィルター」テンソルを指定して 2 次元の畳み込みを計算します。
Conv2d.オプションConv2dのオプションの属性
Conv2dBackpropFilter <T extends TNumber >フィルターに関する畳み込みの勾配を計算します。
Conv2dBackpropFilter.Options Conv2dBackpropFilterのオプションの属性
Conv2dBackpropInput <T extends TNumber >入力に対する畳み込みの勾配を計算します。
Conv2dBackpropInput.Options Conv2dBackpropInputのオプションの属性
Conv3d <T はTNumberを拡張 > 5 次元の「入力」テンソルと「フィルター」テンソルを指定して 3 次元畳み込みを計算します。
Conv3d.オプションConv3dのオプションの属性
Conv3dBackpropFilter <T extends TNumber >フィルターに関する 3-D 畳み込みの勾配を計算します。
Conv3dBackpropFilter.Options Conv3dBackpropFilterのオプションの属性
Conv3dBackpropInput <U はTNumberを拡張 >入力に対する 3-D 畳み込みの勾配を計算します。
Conv3dBackpropInput.Options Conv3dBackpropInputのオプションの属性
CtcBeamSearchDecoder <T はTNumberを拡張 >入力で指定されたロジットに対してビーム検索デコードを実行します。
CtcBeamSearchDecoder.オプションCtcBeamSearchDecoderのオプションの属性
CtcGreedyDecoder <T はTNumberを拡張 >入力で指定されたロジットに対して貪欲なデコードを実行します。
CtcGreedyDecoder.オプションCtcGreedyDecoderのオプションの属性
CtcLoss <T はTNumberを拡張 >各バッチエントリの CTC 損失 (対数確率) を計算します。
CtcLoss.オプションCtcLossのオプションの属性
CTCLossV2各バッチエントリの CTC 損失 (対数確率) を計算します。
CTCLossV2.オプションCTCLossV2のオプションの属性
CudnnRNN <T はTNumberを拡張 > cuDNN によってサポートされる RNN。
CudnnRNN.オプションCudnnRNNのオプションの属性
CudnnRNNBackprop <T はTNumberを拡張 > CudnnRNNV3 のバックプロップ ステップ。
CudnnRNNBackprop.Options CudnnRNNBackpropのオプションの属性
CudnnRNNCanonicalToParams <T extends TNumber > CudnnRNN パラメータを正規形式から使用可能な形式に変換します。
CudnnRNNCanonicalToParams.Options CudnnRNNCanonicalToParamsのオプションの属性
CudnnRnnParamsSize <U はTNumberを拡張 > Cudnn RNN モデルで使用できる重みのサイズを計算します。
CudnnRnnParamsSize.Options CudnnRnnParamsSizeのオプションの属性
CudnnRNNParamsToCanonical <T extends TNumber > CudnnRNN パラメータを正規形式で取得します。
CudnnRNNParamsToCanonical.Options CudnnRNNParamsToCanonicalのオプション属性
DataFormatDimMap <T extends TNumber >指定された宛先データ形式でディメンション インデックスを返します。

ソースデータ形式。

DataFormatDimMap.Options DataFormatDimMapのオプションの属性
DataFormatVecPermute <T extends TNumber >入力テンソルを `src_format` から `dst_format` に並べ替えます。
DataFormatVecPermute.Options DataFormatVecPermuteのオプションの属性
DepthToSpace <T extends TType > T 型のテンソルの DepthToSpace。
DepthToSpace.オプションDepthToSpaceのオプションの属性
DepthwiseConv2dNative <T extends TNumber > 4 次元の「入力」テンソルと「フィルター」テンソルを指定して 2 次元の深さ方向の畳み込みを計算します。
DepthwiseConv2dNative.Options DepthwiseConv2dNativeのオプションの属性
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T extends TNumber >フィルターに関する深さ方向の畳み込みの勾配を計算します。
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter.Options DepthwiseConv2dNativeBackpropFilterのオプションの属性
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T extends TNumber >入力に対する深さ方向の畳み込みの勾配を計算します。
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput.Options DepthwiseConv2dNativeBackpropInputのオプションの属性
Dilation2d <T extends TNumber > 4-D `input` および 3-D `filter` テンソルのグレースケール膨張を計算します。
Dilation2dBackpropFilter <T extends TNumber >フィルターに関する形態学的 2 次元膨張の勾配を計算します。
Dilation2dBackpropInput <T extends TNumber >入力に対する形態学的 2 次元膨張の勾配を計算します。
Elu <T extends TNumber >指数線形を計算します: < 0 の場合は `exp(features) - 1`、そうでない場合は `features`。
EluGrad <T はTNumberを拡張 >指数関数的線形 (Elu) 演算の勾配を計算します。
固定UnigramCandidateSampler学習されたユニグラム分布を使用して候補サンプリングのラベルを生成します。
FixedUnigramCandidateSampler.Options FixedUnigramCandidateSamplerのオプションの属性
FractionalAvgPool <T extends TNumber >入力に対して部分平均プーリングを実行します。
FractionalAvgPool.Options FractionalAvgPoolのオプションの属性
FractionalAvgPoolGrad <T extends TNumber > FractionalAvgPool 関数の勾配を計算します。
FractionalAvgPoolGrad.Options FractionalAvgPoolGradのオプションの属性
FractionalMaxPool <T extends TNumber >入力に対してフラクショナル最大プーリングを実行します。
FractionalMaxPool.Options FractionalMaxPoolのオプションの属性
FractionalMaxPoolGrad <T extends TNumber > FractionalMaxPool 関数の勾配を計算します。
FractionalMaxPoolGrad.Options FractionalMaxPoolGradのオプションの属性
FusedBatchNorm <T extends TNumber 、U extends TNumber >バッチ正規化。
FusedBatchNorm.Options FusedBatchNormのオプションの属性
FusedBatchNormGrad <T extends TNumber 、U extends TNumber >バッチ正規化のための勾配。
FusedBatchNormGrad.Options FusedBatchNormGradのオプションの属性
FusedPadConv2d <T はTNumberを拡張 >畳み込み中に前処理としてパディングを実行します。
FusedResizeAndPadConv2d <T extends TNumber >畳み込み中に前処理としてサイズ変更とパディングを実行します。
FusedResizeAndPadConv2d.Options FusedResizeAndPadConv2dのオプションの属性
GRUBlockCell <T extends TNumber > 1 タイム ステップの GRU セル順方向伝播を計算します。
GRUBlockCellGrad <T extends TNumber > 1 タイム ステップの GRU セル バックプロパゲーションを計算します。
イントップKターゲットが上位 'K' 予測に含まれるかどうかを示します。
InvGrad <T はTTypeを拡張 >入力に対して「x」の逆関数の勾配を計算します。
IsotonicRegression <U extends TNumber >等張回帰問題のバッチを解決します。
L2Loss <T はTNumberを拡張 > L2 損失。
LeakyRelu <T extends TNumber >修正された線形を計算します: `max(features, features * alpha)`。
LeakyRelu.オプションLeakyReluのオプション属性
学んだUnigramCandidateSampler学習されたユニグラム分布を使用して候補サンプリングのラベルを生成します。
LearnedUnigramCandidateSampler.Options LearnedUnigramCandidateSamplerのオプション属性
LocalResponseNormalization <T extends TNumber >ローカル応答の正規化。
LocalResponseNormalization.Options LocalResponseNormalizationのオプションの属性
LocalResponseNormalizationGrad <T extends TNumber >ローカル応答正規化のための勾配。
LocalResponseNormalizationGrad.Options LocalResponseNormalizationGradのオプションの属性
LogSoftmax <T extends TNumber >ソフトマックスのアクティブ化のログを計算します。
LSTMBlockCell <T extends TNumber > 1 タイム ステップの LSTM セル順方向伝播を計算します。
LSTMBlockCell.Options LSTMBlockCellのオプションの属性
LSTMBlockCellGrad <T extends TNumber > 1 タイムステップの LSTM セル逆方向伝播を計算します。
MaxPool <T はTTypeを拡張 >入力に対して最大プーリングを実行します。
MaxPool.オプションMaxPoolのオプションの属性
MaxPool3d <T はTNumberを拡張 >入力に対して 3D 最大プーリングを実行します。
MaxPool3d.オプションMaxPool3dのオプションの属性
MaxPool3dGrad <U はTNumberを拡張 > 3D 最大プーリング関数の勾配を計算します。
MaxPool3dGrad.オプションMaxPool3dGradのオプションの属性
MaxPool3dGradGrad <T extends TNumber > maxpooling 関数の 2 次勾配を計算します。
MaxPool3dGradGrad.Options MaxPool3dGradGradのオプションの属性
MaxPoolGrad <T はTNumberを拡張 > maxpooling 関数の勾配を計算します。
MaxPoolGrad.Options MaxPoolGradのオプションの属性
MaxPoolGradGrad <T extends TNumber > maxpooling 関数の 2 次勾配を計算します。
MaxPoolGradGrad.Options MaxPoolGradGradのオプションの属性
MaxPoolGradGradWithArgmax <T extends TNumber > maxpooling 関数の 2 次勾配を計算します。
MaxPoolGradGradWithArgmax.Options MaxPoolGradGradWithArgmaxのオプションの属性
MaxPoolGradWithArgmax <T extends TNumber > maxpooling 関数の勾配を計算します。
MaxPoolGradWithArgmax.Options MaxPoolGradWithArgmaxのオプションの属性
MaxPoolWithArgmax <T extends TNumber 、U extends TNumber >入力に対して最大プーリングを実行し、最大値とインデックスの両方を出力します。
MaxPoolWithArgmax.Options MaxPoolWithArgmaxのオプションの属性
NthElement <T はTNumberを拡張 >最後の次元の「n」次統計の値を検索します。
NthElement.オプションNthElementのオプションの属性
QuantizedAvgPool <T はTTypeを拡張 >量子化された型の入力テンソルの平均プールを生成します。
QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization <U extends TType >量子化されたバッチ正規化。
QuantizedBiasAdd <V extends TType >量子化型の Tensor 'input' に Tensor 'bias' を追加します。
QuantizedConv2d <V はTTypeを拡張 >量子化された 4D 入力とフィルター テンソルを指定して 2D 畳み込みを計算します。
QuantizedConv2d.オプションQuantizedConv2dのオプションの属性
QuantizedConv2DAndRelu <V はTTypeを拡張 >
QuantizedConv2DAndRelu.Options QuantizedConv2DAndReluのオプションの属性
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V extends TType >
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize.Options QuantizedConv2DAndReluAndRequantizeのオプションの属性
QuantizedConv2DAndRequantize <V はTTypeを拡張 >
QuantizedConv2DAndRequantize.Options QuantizedConv2DAndRequantizeのオプションの属性
QuantizedConv2DPerChannel <V はTTypeを拡張 >チャネルごとに QuantizedConv2D を計算します。
QuantizedConv2DPerChannel.Options QuantizedConv2DPerChannelのオプションの属性
QuantizedConv2DWithBias <V はTTypeを拡張 >
QuantizedConv2DWithBias.Options QuantizedConv2DWithBiasのオプションの属性
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V はTTypeを拡張 >
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu.Options QuantizedConv2DWithBiasAndReluのオプションの属性
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W extends TType >
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantizeのオプションの属性
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W extends TType >
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize.Options QuantizedConv2DWithBiasAndRequantizeのオプションの属性
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X extends TType >
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize.Options QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantizeのオプションの属性
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V はTTypeを拡張 >
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu.Options QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluのオプションの属性
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X はTTypeを拡張 >
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize.Options QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantizeのオプションの属性
QuantizedDepthwiseConv2D <V はTTypeを拡張 >量子化された深さ方向の Conv2D を計算します。
QuantizedDepthwiseConv2D.Options QuantizedDepthwiseConv2Dのオプションの属性
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V extends TType >バイアスを使用して量子化された深さ方向の Conv2D を計算します。
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias.Options QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasのオプションの属性
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V はTTypeを拡張 > Bias と Relu を使用して量子化された深さ方向の Conv2D を計算します。
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu.Options QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluのオプションの属性
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W extends TType > Bias、Relu、および Requantize を使用して量子化された深さ方向の Conv2D を計算します。
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantizeのオプションの属性
QuantizedInstanceNorm <T はTTypeを拡張 >量子化されたインスタンスの正規化。
QuantizedInstanceNorm.Options QuantizedInstanceNormのオプションの属性
QuantizedMaxPool <T はTTypeを拡張 >量子化型の入力テンソルの最大プールを生成します。
QuantizedRelu <U はTTypeを拡張 >量子化整流線形を計算します: `max(features, 0)`
QuantizedRelu6 <U はTTypeを拡張 >量子化整流線形 6 を計算します: `min(max(features, 0), 6)`
QuantizedReluX <U はTTypeを拡張 >量子化整流線形 X を計算します: `min(max(features, 0), max_value)`
Relu <T はTTypeを拡張 >修正された線形を計算します: `max(features, 0)`。
Relu6 <T はTNumberを拡張 >修正された線形 6: `min(max(features, 0), 6)` を計算します。
Relu6Grad <T はTNumberを拡張 > Relu6 演算の修正された線形 6 勾配を計算します。
ReluGrad <T はTNumberを拡張 > Relu 演算の修正された線形勾配を計算します。
Selu <T extends TNumber >スケーリングされた指数線形を計算します: `scale * alpha * (exp(features) - 1)`

< 0 の場合、それ以外の場合は `scale * features`。

SeluGrad <T extends TNumber >スケーリングされた指数線形 (Selu) 演算の勾配を計算します。
SigmoidCrossEntropyWithLogits
ソフトマックス<T extends TNumber >ソフトマックスのアクティベーションを計算します。
SoftmaxCrossEntropyWithLogits
ソフトサイン<T はTNumberを拡張 >ソフトサインを計算します: `features / (abs(features) + 1)`。
SoftsignGrad <T はTNumberを拡張 >ソフトサイン演算のソフトサイン勾配を計算します。
SpaceToBatch <T extends TType > T 型の 4 次元テンソルの SpaceToBatch。
SpaceToDepth <T はTTypeを拡張 > T 型のテンソルの SpaceToDepth。
SpaceToDepth.オプションSpaceToDepthのオプションの属性
SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits
TopK <T はTNumberを拡張 >最後の次元の「k」個の最大要素の値とインデックスを検索します。
TopK.オプションTopKのオプションの属性