Nn Ops

Executa o agrupamento médio na entrada.

Executa o agrupamento médio 3D na entrada.

Calcula gradientes de função de pooling média.

Adiciona bias ao value .

A operação de retrocesso para "BiasAdd" no tensor "bias".

Calcula uma convolução 2-D dada input 4-D e tensores de filter .

Calcula os gradientes de convolução em relação ao filtro.

Calcula os gradientes de convolução em relação à entrada.

Calcula uma convolução 3-D dada input 5-D e tensores de filter .

Calcula os gradientes da convolução 3-D em relação ao filtro.

Calcula os gradientes de convolução 3-D em relação à entrada.

Retorna o índice da dimensão no formato de dados de destino, fornecido em.

Retorna o vetor / tensor permutado no formato de dados de destino dado o.

Calcula uma convolução de profundidade 2-D dada input 4-D e tensores de filter .

Calcula os gradientes de convolução de profundidade em relação ao filtro.

Calcula os gradientes de convolução de profundidade em relação à entrada.

Calcula a dilatação da escala de cinza de tensores de filter input 4-D e 3-D.

Calcula o gradiente de dilatação 2-D morfológica em relação ao filtro.

Calcula o gradiente de dilatação 2-D morfológica em relação à entrada.

Calcula linear exponencial: exp(features) - 1 se <0, features caso contrário.

Executa o agrupamento médio fracionário na entrada.

Executa o pooling máximo fracionário na entrada.

Normalização em lote.

Gradiente para normalização de lote.

Gradiente para normalização de lote.

Gradiente para normalização de lote.

Normalização em lote.

Normalização em lote.

Executa um preenchimento como um pré-processo durante uma convolução.

Executa um redimensionamento e preenchimento como um pré-processo durante uma convolução.

Diz se os alvos estão nas previsões K principais.

Diz se os alvos estão nas previsões K principais.

Perda L2.

Normalização de resposta local.

Calcula as ativações do log softmax.

Executa o pool máximo na entrada.

Executa o 3D max pooling na entrada.

Calcula gradientes da função de pooling máximo.

Calcula gradientes de segunda ordem da função maxpool.

Calcula gradientes de segunda ordem da função maxpool.

Calcula gradientes de segunda ordem da função maxpool.

Calcula gradientes de segunda ordem da função maxpool.

Calcula gradientes da função maxpool.

Executa o pool máximo na entrada.

Executa o pooling máximo na entrada e emite tanto os valores máximos quanto os índices.

Encontra valores da estatística de ordem n para a última dimensão.

Produz o pool médio do tensor de entrada para tipos quantizados.

Normalização em lote quantizado.

Adiciona Tensor 'viés' para Tensor 'entrada' para os tipos Quantificadas.

Calcula uma convolução 2D dada entrada 4D quantizada e tensores de filtro.

Produz o pool máximo do tensor de entrada para tipos quantizados.

Calcula o Linear Retificado Quantizado: max(features, 0)

Calcula o Linear Retificado Quantizado 6: min(max(features, 0), 6)

Calcula o Linear Retificado Quantizado X: min(max(features, 0), max_value)

Calcula linear retificado: max(features, 0) .

Calcula o linear retificado 6: min(max(features, 0), 6) .

Calcula linear exponencial escalado: scale * alpha * (exp(features) - 1)

Calcula as ativações do softmax.

Calcula o custo de entropia cruzada do softmax e gradientes para retropropagar.

Calcula softplus: log(exp(features) + 1) .

Calcula softsign: features / (abs(features) + 1) .

Calcula o custo de entropia cruzada do softmax e gradientes para retropropagar.

Encontra valores e índices dos k maiores elementos para a última dimensão.