Nn Ops

Girişte ortalama havuzlama gerçekleştirir.

Girişte 3B ortalama havuzlama gerçekleştirir.

Ortalama havuzlama işlevinin gradyanlarını hesaplar.

Ekler bias için value .

"Bias" tensöründe "BiasAdd" için geriye doğru işlem.

4-D input ve filter tensörleri verilen 2-D evrişimi hesaplar.

Filtreye göre evrişim gradyanlarını hesaplar.

Girdiye göre evrişim gradyanlarını hesaplar.

5-D input ve filter tensörleri verilen bir 3-D evrişimi hesaplar.

Filtreye göre 3-B evrişimin gradyanlarını hesaplar.

Girişe göre 3-B evrişimin gradyanlarını hesaplar.

Boyut dizinini, içinde verilen hedef veri biçiminde döndürür.

Verilen hedef veri biçiminde permütasyonlu vektörü / tensörü döndürür.

4-D input ve filter tensörleri verilen 2-B derinlemesine evrişimi hesaplar.

Filtreye göre derinlemesine evrişimin gradyanlarını hesaplar.

Girdiye göre derinlemesine evrişimin gradyanlarını hesaplar.

4-D input ve 3-D filter tensörlerinin gri tonlama genişlemesini hesaplar.

Filtreye göre morfolojik 2-D genişlemesinin gradyanını hesaplar.

Girdiye göre morfolojik 2-B genişlemesinin gradyanını hesaplar.

Hesaplar üstel doğrusal: exp(features) - 1 <0, eğer features , aksi.

Girişte kesirli ortalama havuzlama gerçekleştirir.

Girişte kesirli maksimum havuzlama gerçekleştirir.

Toplu normalleştirme.

Toplu normalleştirme için gradyan.

Toplu normalleştirme için gradyan.

Toplu normalleştirme için gradyan.

Toplu normalleştirme.

Toplu normalleştirme.

Bir evrişim sırasında ön işlem olarak bir dolgu gerçekleştirir.

Evrişim sırasında ön işlem olarak yeniden boyutlandırma ve doldurma gerçekleştirir.

Hedeflerin ilk K tahmininde olup olmadığını söylüyor.

Hedeflerin ilk K tahmininde olup olmadığını söylüyor.

L2 Kaybı.

Yerel Yanıt Normalleştirme.

Log softmax aktivasyonlarını hesaplar.

Girişte maksimum havuzlama gerçekleştirir.

Girişte 3B maks. Havuzlama gerçekleştirir.

Maksimum havuz işlevinin gradyanlarını hesaplar.

Maksimum paylaşım işlevinin ikinci dereceden gradyanlarını hesaplar.

Maksimum paylaşım işlevinin ikinci dereceden gradyanlarını hesaplar.

Maksimum paylaşım işlevinin ikinci dereceden gradyanlarını hesaplar.

Maksimum paylaşım işlevinin ikinci dereceden gradyanlarını hesaplar.

Maxpooling işlevinin gradyanlarını hesaplar.

Girişte maksimum havuzlama gerçekleştirir.

Girişte maksimum havuzlama gerçekleştirir ve hem maksimum değerleri hem de endeksleri çıkarır.

Buluntular değerleri n son boyut için oyunu bırakanların sıra istatistiğinin.

Nicelleştirilmiş tipler için ortalama giriş tensör havuzunu üretir.

Quantized Batch normalizasyonu.

Quantized türler için Tensor "input" a Tensor "bias" ekler.

Nicelleştirilmiş 4D giriş ve filtre tensörleri ile verilen 2D evrişimi hesaplar.

Nicelleştirilmiş tipler için giriş tensörünün maksimum havuzunu üretir.

Hesaplanmış Nicelenmiş Doğrultulmuş Doğrusal: max(features, 0)

Hesaplama Nicelenmiş Doğrultulmuş Doğrusal 6: min(max(features, 0), 6)

min(max(features, 0), max_value) Doğrultulmuş Doğrusal X: min(max(features, 0), max_value)

Düzeltilmiş doğrusal hesaplar: max(features, 0) .

Düzeltilmiş doğrusal 6'yı hesaplar: min(max(features, 0), 6) .

Ölçekli üstel doğrusal hesaplar: scale * alpha * (exp(features) - 1)

Softmax aktivasyonlarını hesaplar.

Backpropagate için softmax çapraz entropi maliyetini ve gradyanlarını hesaplar.

Softplus hesaplar: log(exp(features) + 1) .

Softsign'ı hesaplar: features / (abs(features) + 1) .

Backpropagate için softmax çapraz entropi maliyetini ve gradyanlarını hesaplar.

Son boyut için k en büyük öğenin değerlerini ve dizinlerini bulur.