Nn オペレーション

入力に対して平均プーリングを実行します。

入力に対して 3D 平均プーリングを実行します。

平均プーリング関数の勾配を計算します。

valueにbiasを追加します。

「バイアス」テンソルに対する「BiasAdd」の逆方向操作。

4 次元inputとfilterテンソルを指定して 2 次元畳み込みを計算します。

フィルターに関する畳み込みの勾配を計算します。

入力に対する畳み込みの勾配を計算します。

5 次元inputとfilterテンソルを指定して 3 次元畳み込みを計算します。

フィルターに関する 3-D 畳み込みの勾配を計算します。

入力に対する 3-D 畳み込みの勾配を計算します。

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。

指定された宛先データ形式で並べ替えられたベクトル/テンソルを返します。

4 次元inputとfilter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。

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。

入力に対する深さ方向の畳み込みの勾配を計算します。

4 次元inputおよび 3 次元filterテンソルのグレースケール拡張を計算します。

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。

入力に対する形態学的 2 次元膨張の勾配を計算します。

指数線形を計算します: < 0 の場合はexp(features) - 1 、それ以外の場合はfeatures 。

入力に対して部分平均プーリングを実行します。

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。

バッチ正規化。

バッチ正規化のための勾配。

バッチ正規化のための勾配。

バッチ正規化のための勾配。

バッチ正規化。

バッチ正規化。

畳み込み中に前処理としてパディングを実行します。

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。

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。

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。

L2 損失。

ローカル応答の正規化。

ソフトマックスのアクティブ化のログを計算します。

入力に対して最大プーリングを実行します。

入力に対して 3D 最大プーリングを実行します。

最大プーリング関数の勾配を計算します。

maxpooling 関数の 2 次勾配を計算します。

maxpooling 関数の 2 次勾配を計算します。

maxpooling 関数の 2 次勾配を計算します。

maxpooling 関数の 2 次勾配を計算します。

maxpooling 関数の勾配を計算します。

入力に対して最大プーリングを実行します。

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。

最後の次元のn次統計量の値を検索します。

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。

量子化されたバッチ正規化。

量子化型のTensor 'input' にTensor 'bias' を追加します。

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。

量子化型の入力テンソルの最大プールを生成します。

量子化整流線形を計算: max(features, 0)

量子化整流線形 6 を計算します: min(max(features, 0), 6)

量子化された整流線形 X を計算します: min(max(features, 0), max_value)

修正された線形を計算します: max(features, 0) 。

修正された線形 6 を計算します: min(max(features, 0), 6) 。

スケーリングされた指数線形を計算します: scale * alpha * (exp(features) - 1)

ソフトマックスのアクティベーションを計算します。

逆伝播するためのソフトマックス クロス エントロピー コストと勾配を計算します。

ソフトプラスを計算します: log(exp(features) + 1) 。

ソフトサインを計算します: features / (abs(features) + 1) 。

逆伝播するためのソフトマックス クロス エントロピー コストと勾配を計算します。

最後の次元の最大k個の要素の値とインデックスを検索します。