Nn オペレーション

まとめ

クラス

tensorflow:: ops:: AvgPool

入力に対して平均プーリングを実行します。

tensorflow:: ops:: AvgPool3D

入力に対して 3D 平均プーリングを実行します。

tensorflow:: ops:: AvgPool3DGrad

平均プーリング関数の勾配を計算します。

tensorflow:: ops:: BiasAdd

valuebiasを追加します。

tensorflow:: ops:: BiasAddGrad

「バイアス」テンソルに対する「BiasAdd」の逆方向操作。

tensorflow:: ops:: Conv2D

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

tensorflow:: ops:: Conv2DBackpropFilter

フィルターに関する畳み込みの勾配を計算します。

tensorflow:: ops:: Conv2DBackpropInput

入力に対する畳み込みの勾配を計算します。

tensorflow:: ops:: Conv3D

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

tensorflow:: ops:: Conv3DBackpropFilterV2

フィルターに関する 3-D 畳み込みの勾配を計算します。

tensorflow:: ops:: Conv3DBackpropInputV2

入力に対する 3-D 畳み込みの勾配を計算します。

tensorflow:: ops:: DataFormatDimMap

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。

tensorflow:: ops:: DataFormatVecPermute

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。

tensorflow:: ops:: DepthwiseConv2dNative

4 次元inputfilter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。

tensorflow:: ops:: DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter

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。

tensorflow:: ops:: DepthwiseConv2dNativeBackpropInput

入力に対する深さ方向の畳み込みの勾配を計算します。

tensorflow:: ops:: Dilation2D

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。

tensorflow:: ops:: Dilation2DBackpropFilter

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。

tensorflow:: ops:: Dilation2DBackpropInput

入力に対する形態学的 2 次元膨張の勾配を計算します。

tensorflow:: ops:: Elu

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

tensorflow:: ops:: FractionalAvgPool

入力に対して部分平均プーリングを実行します。

tensorflow:: ops:: FractionalMaxPool

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。

tensorflow:: ops:: FusedBatchNorm

バッチ正規化。

tensorflow:: ops:: FusedBatchNormGrad

バッチ正規化のための勾配。

tensorflow:: ops:: FusedBatchNormGradV2

バッチ正規化のための勾配。

tensorflow:: ops:: FusedBatchNormGradV3

バッチ正規化のための勾配。

tensorflow:: ops:: FusedBatchNormV2

バッチ正規化。

tensorflow:: ops:: FusedBatchNormV3

バッチ正規化。

tensorflow:: ops:: FusedPadConv2D

畳み込み中に前処理としてパディングを実行します。

tensorflow:: ops:: FusedResizeAndPadConv2D

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。

tensorflow:: ops:: InTopK

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。

tensorflow:: ops:: InTopKV2

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。

tensorflow:: ops:: L2Loss

L2 損失。

tensorflow::ops::LRN

ローカル応答の正規化。

tensorflow:: ops:: LogSoftmax

ソフトマックスのアクティブ化のログを計算します。

tensorflow:: ops:: MaxPool

入力に対して最大プーリングを実行します。

tensorflow:: ops:: MaxPool3D

入力に対して 3D 最大プーリングを実行します。

tensorflow:: ops:: MaxPool3DGrad

最大プーリング関数の勾配を計算します。

tensorflow:: ops:: MaxPool3DGradGrad

maxpooling 関数の 2 次勾配を計算します。

tensorflow:: ops:: MaxPoolGradGrad

maxpooling 関数の 2 次勾配を計算します。

tensorflow:: ops:: MaxPoolGradGradV2

maxpooling 関数の 2 次勾配を計算します。

tensorflow:: ops:: MaxPoolGradGradWithArgmax

maxpooling 関数の 2 次勾配を計算します。

tensorflow:: ops:: MaxPoolGradV2

maxpooling 関数の勾配を計算します。

tensorflow:: ops:: MaxPoolV2

入力に対して最大プーリングを実行します。

tensorflow:: ops:: MaxPoolWithArgmax

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。

tensorflow:: ops:: NthElement

最後の次元のn次統計量の値を検索します。

tensorflow:: ops:: QuantizedAvgPool

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。

tensorflow:: ops:: QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization

量子化されたバッチ正規化。

tensorflow:: ops:: QuantizedBiasAdd

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

tensorflow:: ops:: QuantizedConv2D

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。

tensorflow:: ops:: QuantizedMaxPool

量子化型の入力テンソルの最大プールを生成します。

tensorflow:: ops:: QuantizedRelu

量子化整流線形を計算: max(features, 0)

tensorflow:: ops:: QuantizedRelu6

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

tensorflow:: ops:: QuantizedReluX

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

tensorflow:: ops:: Relu

修正された線形を計算します: max(features, 0)

tensorflow:: ops:: Relu6

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

tensorflow:: ops:: Selu

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

tensorflow:: ops:: ソフトマックス

ソフトマックスのアクティベーションを計算します。

tensorflow:: ops:: SoftmaxCrossEntropyWithLogits

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。

tensorflow:: ops:: Softplus

ソフトプラスを計算します: log(exp(features) + 1)

tensorflow:: ops:: ソフトサイン

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

tensorflow:: ops:: SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits

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。

tensorflow:: ops:: TopK

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。