Нн Опс

Выполняет усреднение на входе.

Выполняет 3D-усреднение на входе.

Вычисляет градиенты средней функции объединения.

Добавляет bias к value .

Обратная операция для «BiasAdd» на тензоре «смещения».

Вычисляет двумерную свертку с учетом четырехмерных input и тензоров filter .

Вычисляет градиенты свертки относительно фильтра.

Вычисляет градиенты свертки относительно входных данных.

Вычисляет трехмерную свертку с учетом пятимерных input и тензоров filter .

Вычисляет градиенты трехмерной свертки относительно фильтра.

Вычисляет градиенты трехмерной свертки относительно входных данных.

Возвращает индекс измерения в целевом формате данных, указанном в нем.

Возвращает перестановочный вектор/тензор в формате данных назначения с учетом.

Вычисляет двумерную глубинную свертку с учетом четырехмерных input и тензоров filter .

Вычисляет градиенты глубинной свертки относительно фильтра.

Вычисляет градиенты глубинной свертки относительно входных данных.

Вычисляет расширение шкалы серого четырехмерных input и трехмерных тензоров filter .

Вычисляет градиент морфологического двумерного расширения относительно фильтра.

Вычисляет градиент морфологического двумерного расширения относительно входных данных.

Вычисляет экспоненциально-линейную функцию: exp(features) - 1 если < 0, в противном случае features .

Выполняет дробное среднее объединение входных данных.

Выполняет дробное максимальное объединение входных данных.

Пакетная нормализация.

Градиент для пакетной нормализации.

Градиент для пакетной нормализации.

Градиент для пакетной нормализации.

Пакетная нормализация.

Пакетная нормализация.

Выполняет заполнение в качестве предварительной обработки во время свертки.

Выполняет изменение размера и заполнение в качестве предварительной обработки во время свертки.

Сообщает, входят ли цели в топ- K прогнозов.

Сообщает, входят ли цели в топ- K прогнозов.

Потеря L2.

Нормализация локального ответа.

Вычисляет журнал активаций softmax.

Выполняет максимальное объединение входных данных.

Выполняет объединение 3D max на входе.

Вычисляет градиенты функции максимального объединения.

Вычисляет градиенты второго порядка функции maxpooling.

Вычисляет градиенты второго порядка функции maxpooling.

Вычисляет градиенты второго порядка функции maxpooling.

Вычисляет градиенты второго порядка функции maxpooling.

Вычисляет градиенты функции maxpooling.

Выполняет максимальное объединение входных данных.

Выполняет максимальное объединение входных данных и выводит как максимальные значения, так и индексы.

Находит значения статистики n -го порядка для последнего измерения.

Создает средний пул входного тензора для квантованных типов.

Квантованная пакетная нормализация.

Добавляет тензорное «смещение» к тензорному «входу» для квантованных типов.

Вычисляет 2D-свертку с учетом квантованного 4D-входа и тензоров фильтра.

Создает максимальный пул входного тензора для квантованных типов.

Вычисляет квантованное выпрямленное линейное: max(features, 0)

Вычисляет квантованную выпрямленную линейную 6: min(max(features, 0), 6)

Вычисляет квантованное выпрямленное линейное X: min(max(features, 0), max_value)

Вычисляет выпрямленное линейное значение: max(features, 0) .

Вычисляет выпрямленное линейное 6: min(max(features, 0), 6) .

Вычисляет масштабируемую экспоненциальную линейную зависимость: scale * alpha * (exp(features) - 1)

Вычисляет активации softmax.

Вычисляет стоимость перекрестной энтропии softmax и градиенты для обратного распространения ошибки.

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

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

Вычисляет стоимость перекрестной энтропии softmax и градиенты для обратного распространения ошибки.

Находит значения и индексы k крупнейших элементов для последнего измерения.