mindspore.ops
神经网络层函数
神经网络
接口名 |
概述 |
支持平台 |
对输入Tensor，提供二维的自适应平均池化操作。 |
|
|
对由多个平面组成的的输入Tensor，进行三维的自适应平均池化操作。 |
|
|
对输入Tensor，提供二维自适应最大池化操作。 |
|
|
对由多个平面组成的的输入Tensor，应用三维的自适应最大池化操作。 |
|
|
在输入Tensor上应用2D平均池化，输入Tensor可以看作是由一系列2D平面组成的。 |
|
|
在输入Tensor上应用3D平均池化，输入Tensor可以看作是由一系列3D平面组成的。 |
|
|
对输入数据进行批量归一化和更新参数。 |
|
|
返回输入Tensor input_x 与偏置Tensor bias 之和。 |
|
|
对输入Tensor计算二维卷积。 |
|
|
对输入Tensor计算三维卷积。 |
|
|
对输入中给定的logits执行贪婪解码。 |
|
|
给定4D的Tensor输入 x ， weight 和 offsets ，计算一个2D的可变形卷积。 |
|
|
在训练期间，以服从伯努利分布的概率 p 随机将输入Tensor的某些值归零，起到减少神经元相关性的作用，避免过拟合。 |
|
|
在训练期间，以服从伯努利分布的概率 p 随机将输入Tensor的某些通道归零。 |
|
|
在训练期间，以服从伯努利分布的概率 p 随机将输入Tensor的某些通道归零。 |
|
|
在训练期间，以服从伯努利分布的概率 p 随机将输入Tensor的某些通道归零（对于形状为 NCDHW 的 5D Tensor，。 |
|
|
扁平化（Flatten）输入Tensor，不改变0轴的size。 |
|
|
从一个输入Tensor中，提取出滑动的局部区域块。 |
|
|
将提取出的滑动局部区域块还原成更大的输出Tensor。 |
|
|
对多个输入平面组成的输入上应用2D分数最大池化。 |
|
|
对多个输入平面组成的输入上应用3D分数最大池化。 |
|
|
使用 mode 设置的插值方式调整输入 x 大小。 |
|
|
在输入Tensor上应用1D LP池化运算，可被视为组成一个1D输入平面。 |
|
|
在输入Tensor上应用2D LP池化运算，可被视为组成一个2D输入平面。 |
|
|
局部响应归一化操作LRN(Local Response Normalization)。 |
|
|
三维最大值池化。 |
|
|
maxpool1d 的部分逆过程。 |
|
|
maxpool2d 的部分逆过程。 |
|
|
maxpool3d 的部分逆过程。 |
|
损失函数
接口名 |
概述 |
支持平台 |
计算预测值 logits 和 目标值 labels 之间的二值交叉熵损失。 |
|
|
输入经过sigmoid激活函数后作为预测值，binary_cross_entropy_with_logits 计算预测值和目标值之间的二值交叉熵损失。 |
|
|
获取预测值和目标值之间的交叉熵损失。 |
|
|
服从高斯分布的负对数似然损失。 |
|
|
Hinge Embedding 损失函数。 |
|
|
计算输入 logits 和 labels 的KL散度。 |
|
|
排序损失函数，用于创建一个衡量给定损失的标准。 |
|
|
用于优化多标签分类问题的铰链损失。 |
|
|
获取预测值和目标值之间的负对数似然损失。 |
|
|
计算平滑L1损失，该L1损失函数有稳健性。 |
|
激活函数
接口名 |
概述 |
支持平台 |
指数线性单元激活函数。 |
|
|
快速高斯误差线性单元激活函数。 |
|
|
高斯误差线性单元激活函数。 |
|
|
门线性单元函数（Gated Linear Unit function）。 |
|
|
返回Gumbel-Softmax分布的Tensor。 |
|
|
Hard Shrink激活函数。 |
|
|
对输入的每个元素计算Hard Swish。 |
|
|
在指定轴上对输入Tensor应用LogSoftmax函数。 |
|
|
逐元素计算输入Tensor的MISH（Self Regularized Non-Monotonic Neural Activation Function 自正则化非单调神经激活函数）。 |
|
|
带参数的线性修正单元激活函数（Parametric Rectified Linear Unit activation function）。 |
|
|
对输入Tensor逐元素计算线性修正单元激活函数（Rectified Linear Unit）值。 |
|
|
计算输入Tensor的ReLU（修正线性单元），其上限为6。 |
|
|
激活函数selu（Scaled exponential Linear Unit）。 |
|
|
逐元素计算Sigmoid激活函数。 |
|
|
Softsign激活函数。 |
|
|
Soft Shrink激活函数，按输入元素计算输出。 |
|
|
在指定轴上对输入Tensor执行Softmax激活函数做归一化操作。 |
|
|
逐元素计算输入元素的双曲正切。 |
|
采样函数
接口名 |
概述 |
支持平台 |
对输入进行随机取样，返回取样索引和掩码。 |
|
|
从一个分类分布中生成随机样本。 |
|
|
使用log-uniform(Zipfian)分布对一组类别进行采样。 |
|
|
使用均匀分布对一组类别进行采样。 |
|
距离函数
接口名 |
概述 |
支持平台 |
计算两个Tensor每对列向量之间的p-norm距离。 |
|
|
计算输入中每对行向量之间的p-范数距离。 |
|
逐元素运算
接口名 |
概述 |
支持平台 |
逐元素计算输入Tensor的绝对值。 |
|
|
|
|
|
逐元素将所有输入的Tensor相加。 |
|
|
逐元素计算输入Tensor的反余弦。 |
|
|
逐元素计算输入Tensor的反双曲余弦。 |
|
|
两个输入Tensor逐元素相加。 |
|
|
执行Tensor x1 与Tensor x2 的逐元素除法，将结果乘以标量值 value ，并将其添加到 input_data 中。 |
|
|
执行Tensor x1 与Tensor x2 的逐元素乘积，将结果乘以标量值 value ，并将其添加到 input_data 中。 |
|
|
逐元素将所有输入的Tensor相加。 |
|
|
计算 vec1 和 vec2 的外积，并将其添加到 x 中。 |
|
|
返回复数Tensor的元素参数。 |
|
|
|
|
|
详情请参考 |
|
|
详情请参考 |
|
|
详情请参考 |
|
|
详情请参考 |
|
|
逐元素计算输入Tensor的反正弦。 |
|
|
计算输入元素的反双曲正弦。 |
|
|
逐元素计算输入Tensor的反正切值。 |
|
|
逐元素计算x/y的反正切值。 |
|
|
逐元素计算输入Tensor的反双曲正切值。 |
|
|
逐元素计算并返回输入Tensor的Bessel i0函数值。 |
|
|
逐元素计算并返回输入Tensor的Bessel i0e函数值。 |
|
|
逐元素计算并返回输入Tensor的Bessel i1函数值。 |
|
|
逐元素计算并返回输入Tensor的Bessel i1e函数值。 |
|
|
逐元素计算并返回输入Tensor的Bessel j0函数值。 |
|
|
逐元素计算并返回输入Tensor的Bessel j1函数值。 |
|
|
逐元素计算并返回输入Tensor的Bessel k0函数值。 |
|
|
逐元素计算并返回输入Tensor的Bessel k0e函数值。 |
|
|
逐元素计算并返回输入Tensor的Bessel k1函数值。 |
|
|
逐元素计算并返回输入Tensor的Bessel k1e函数值。 |
|
|
逐元素计算并返回输入Tensor的Bessel y0函数值。 |
|
|
逐元素计算并返回输入Tensor的Bessel y1函数值。 |
|
|
逐元素执行两个Tensor的与运算。 |
|
|
逐元素执行两个Tensor的或运算。 |
|
|
逐元素执行两个Tensor的异或运算。 |
|
|
向上取整函数。 |
|
|
逐元素地创建一个新的浮点Tensor，其大小为 x，符号为 other 的符号。 |
|
|
逐元素计算输入的余弦。 |
|
|
逐元素计算 x 的双曲余弦值。 |
|
|
计算一个新的Tensor，其中 x 的每个角度元素都从度转换为弧度。 |
|
|
逐元素计算第一个输入Tensor除以第二输入Tensor的商。 |
|
|
|
|
|
逐元素计算 x 的高斯误差函数。 |
|
|
逐元素计算 x 的互补误差函数。 |
|
|
计算输入的逆误差函数。 |
|
|
逐元素计算 x 的指数。 |
|
|
逐元素计算输入Tensor的指数，然后减去1。 |
|
|
逐元素向下取整函数。 |
|
|
将第一个输入Tensor除以第二个输入Tensor，并向下取整。 |
|
|
将第一个输入Tensor除以第二个输入Tensor，并向下取余。 |
|
|
计算输入中每个元素的 Heaviside 阶跃函数。 |
|
|
按元素计算以输入Tensor为直角边的三角形的斜边。 |
|
|
|
||
计算正规化的下层不完全伽马函数。 |
|
|
计算正规化的上层不完全伽马函数。 |
|
|
逐元素计算输入Tensor的倒数。 |
|
|
对输入逐元素按位翻转。 |
|
|
逐元素计算两个输入Tensor的最小公倍数。 |
|
|
将输入乘以 \(2^{other}\) 。 |
|
|
基于权重参数计算两个Tensor之间的线性插值。 |
|
|
逐元素返回Tensor的自然对数。 |
|
|
逐元素返回Tensor以10为底的对数。 |
|
|
对输入Tensor逐元素加一后计算自然对数。 |
|
|
逐元素返回Tensor以2为底的对数。 |
|
|
计算输入的指数和的对数。 |
|
|
计算以2为底的输入的指数和的对数。 |
|
|
逐元素计算两个Tensor的逻辑与运算。 |
|
|
逐元素计算两个Tensor的逻辑非运算。 |
|
|
逐元素计算两个Tensor的逻辑或运算。 |
|
|
逐元素计算两个Tensor的逻辑异或运算。 |
|
|
逐元素计算Tensor的logit值。 |
|
|
两个Tensor逐元素相乘。 |
|
|
更多参考详见 |
|
|
计算输入x的相反数并返回。 |
|
|
|
|
|
返回输入Tensor。 |
|
|
计算 x 中每个元素的 y 次幂。 |
|
|
计算一个新的Tensor，其中 x 的每个角度元素都从弧度转换为度。 |
|
|
逐元素计算第一个元素除第二个元素的余数。 |
|
|
沿轴移动Tensor的元素。 |
|
|
对输入数据进行四舍五入到最接近的整数数值。 |
|
|
逐元素计算输入Tensor的正弦。 |
|
|
逐元素计算输入Tensor的双曲正弦。 |
|
|
逐元素返回当前Tensor的平方根。 |
|
|
逐元素返回Tensor的平方。 |
|
|
逐元素用第一个输入Tensor减去第二个输入Tensor。 |
|
|
对Tensor进行逐元素的减法。 |
|
|
计算输入元素的正切值。 |
|
|
|
|
|
返回一个新的Tensor，该Tensor具有输入元素的截断整数值。 |
|
|
对于整数类型，将第一个输入Tensor与第二个输入Tensor逐元素相除，结果将向0取整。 |
|
|
逐元素取模。 |
|
|
将第一个输入Tensor除以第二个输入Tensor。 |
|
|
计算第一个输入Tensor乘以第二个输入Tensor的对数。 |
|
Reduction函数
接口名 |
概述 |
支持平台 |
默认情况下，移除输入所有维度，返回 x 中的最大值。 |
|
|
默认情况下，移除输入所有维度，返回 x 中的最小值。 |
|
|
返回输入Tensor在指定轴上的最大值索引。 |
|
|
返回输入Tensor在指定轴上的最小值索引。 |
|
|
返回一个元组（最值、索引），其中最值是输入Tensor x 沿维度 axis 的累积最大值，索引是每个最大值的索引位置。 |
|
|
返回一个元组（最值、索引），其中最值是输入Tensor x 沿维度 axis 的累积最小值，索引是每个最小值的索引位置。 |
|
|
计算输入Tensor x 沿轴 axis 的累积和。 |
|
|
求Tensor的对数指数和。 |
|
|
在给定轴上计算输入Tensor的最大值。 |
|
|
默认情况下，移除输入所有维度，返回 x 中所有元素的平均值。 |
|
|
输出Tensor指定维度上的中值与索引。 |
|
|
在给定轴上计算输入Tensor的最小值。 |
|
|
返回给定Tensor的矩阵范数或向量范数。 |
|
|
默认情况下，使用指定维度的所有元素的乘积代替该维度的其他元素，以移除该维度。 |
|
|
默认情况下，输出Tensor各维度上的标准差与均值，也可以对指定维度求标准差与均值。 |
|
比较函数
接口名 |
概述 |
支持平台 |
逐元素计算abs(x-y)，如果小于tolerance则为True，否则为False。 |
|
|
逐元素比较两个输入Tensor是否相等。 |
|
|
输入两个数据，逐元素比较第一个数据是否大于等于第二个数据。 |
|
|
按元素比较输入参数 \(input > other\) 的值，输出结果为bool值。 |
|
|
按元素比较输入参数 \(input >= other\) 的值，输出结果为bool值。 |
|
|
按元素比较输入参数 \(x,y\) 的值，输出结果为bool值。 |
|
|
判断目标标签是否在前 k 个预测中。 |
|
|
返回一个布尔型Tensor，表示 x1 的每个元素与 x2 的对应元素在给定容忍度内是否“接近”。 |
|
|
判断输入数据每个位置上的值是否是有限数。 |
|
|
确定输入Tensor每个位置上的元素是否为无穷大或无穷小。 |
|
|
判断输入数据每个位置上的值是否是Nan。 |
|
|
判断 x 的dtype是否是浮点数据类型，包括mindspore.flot64，mindspore.float32，mindspore.float16。 |
|
|
逐元素计算 \(x <= y\) 的bool值。 |
|
|
逐元素计算 \(x < y\) ，返回为bool。 |
|
|
逐元素计算 \(input <= other\) 的bool值。 |
|
|
逐元素计算两个输入Tensor中的最大值。 |
|
|
逐元素计算两个输入Tensor中的最小值。 |
|
|
计算两个Tensor是否不相等。 |
|
|
沿最后一个维度查找 k 个最大元素和对应的索引。 |
|
线性代数函数
接口名 |
概述 |
支持平台 |
对 batch1 和 batch2 应用批量矩阵乘法后进行reduced add。 |
|
|
对 mat1 和 mat2 应用矩阵乘法。 |
|
|
计算Tensor的共轭，并转置最后两个维度。 |
|
|
对输入的两个三维矩阵batch1与batch2相乘，并将结果与x相加。 |
|
|
基于batch维度的两个Tensor的矩阵乘法。 |
|
|
当输入的两个Tensor是批量数据时，对其进行批量点积操作。 |
|
|
计算对称正定矩阵 \(A\) 或一批对称正定矩阵的Cholesky分解。 |
|
|
计算对称正定矩阵的逆矩阵。 |
|
|
返回沿着维度 dim 上，input 和 other 的向量积（叉积）。 |
|
|
两个Tensor之间的点积。 |
|
|
计算输入一维Tensor x1 与 x2 的外积。 |
|
|
计算两个数组的乘积。 |
|
|
将矩阵的每个中心带外的所有位置设置为0。 |
|
|
返回一个Tensor，其k[0]到k[1]的对角线特定为给定对角线Tensor，其余值均填充为 padding_value 。 |
|
|
返回输入Tensor的对角线部分。 |
|
|
计算方阵的矩阵指数。 |
|
|
返回具有新的对角线值的批处理矩阵Tensor。 |
|
|
求解线性方程组。 |
|
|
计算矩阵的（Moore-Penrose）伪逆。 |
|
|
沿维度 dim 重新规范输入 input_x 的子张量，并且每个子张量的p范数不超过给定的最大范数 maxnorm 。 |
|
|
计算单个或多个矩阵的奇异值分解。 |
|
|
在指定轴上对Tensor a 和 b 进行点乘操作。 |
|
谱函数
接口名 |
概述 |
支持平台 |
巴特利特窗口函数。 |
|
|
布莱克曼窗口函数。 |
|
Tensor操作函数
Tensor创建
接口名 |
概述 |
支持平台 |
创建一个主对角线上元素为1，其余元素为0的Tensor。 |
|
|
创建一个指定shape的Tensor，并用指定值填充。 |
|
|
返回一个在区间 start 和 stop （包括 start 和 stop ）内均匀分布的，包含 num 个值的一维Tensor。 |
|
|
返回一个one-hot类型的Tensor。 |
|
|
创建一个值全为1的Tensor。 |
|
|
返回值为1的Tensor，shape和数据类型与输入相同。 |
|
|
返回从 start 开始，步长为 step ，且不超过 end （不包括 end ）的序列。 |
|
|
返回从 start 开始，步长为 delta ，且不超过 limit （不包括 limit ）的序列。 |
|
随机生成函数
接口名 |
概述 |
支持平台 |
以p的概率随机将输出的元素设置为0或1，服从伯努利分布。 |
|
|
根据伽马分布生成随机数。 |
|
|
根据拉普拉斯分布生成随机数。 |
|
|
根据输入生成一个多项式分布的Tensor。 |
|
|
根据正态（高斯）随机数分布生成随机数。 |
|
|
从一个指定均值为 rate 的泊松分布中，随机生成形状为 shape 的随机数Tensor。 |
|
|
根据伽马分布产生成随机数。 |
|
|
生成符合标准Laplace（mean=0, lambda=1）分布的随机数。 |
|
|
根据标准正态（高斯）随机数分布生成随机数。 |
|
|
生成服从均匀分布的随机数。 |
|
Array操作
接口名 |
概述 |
支持平台 |
用块划分批次维度，并将这些块交错回空间维度。 |
|
|
将输入shape广播到目标shape。 |
|
|
将一组滑动局部块组合成一个大的Tensor。 |
|
|
在指定轴上拼接输入Tensor。 |
|
|
计算输入Tensor的逐元素共轭。 |
|
|
计算输入Tensor指定轴上的非零元素的数量。 |
|
|
用给定的对角线值构造对角线Tensor。 |
|
|
返回 input 特定的对角线视图。 |
|
|
返回一个当前Tensor的新视图，其中单维度扩展到更大的尺寸。 |
|
|
对输入 input_x 在给定的轴上添加额外维度。 |
|
|
沿给定轴翻转Tensor中元素的顺序。 |
|
|
沿左右方向翻转Tensor中每行的元素。 |
|
|
沿上下方向翻转Tensor中每行的元素。 |
|
|
返回输入Tensor在指定 axis 上 input_indices 索引对应的元素组成的切片。 |
|
|
获取指定轴的元素。 |
|
|
获取指定轴的元素。 |
|
|
根据索引获取输入Tensor指定位置上的元素。 |
|
|
将Tensor y 加到Parameter x 的指定 axis 轴的指定 indices 位置。 |
|
|
按 index 中给定的顺序选择索引，将输入 value 值填充到输入Tensor x 的所有 dim 维元素。 |
|
|
根据 indices，将 x 中的对应位置加上 v 。 |
|
|
将 v 依照索引 indices 从 x 中减去。 |
|
|
根据 indices，将 x 中的某些值更新为 v。 |
|
|
将掩码位置为True的位置填充指定的值。 |
|
|
返回一个一维Tensor，其中的内容是 x 中对应于 mask 中True位置的值。 |
|
|
从给定的Tensor生成网格矩阵。 |
|
|
沿着指定的轴，指定起始位置获取指定长度的Tensor。 |
|
|
计算x中非零元素的下标。 |
|
|
返回Tensor的元素的总数量。 |
|
|
按照输入 dims 的维度顺序排列输入Tensor。 |
|
|
逐元素计算population count（又称bitsum, bitcount）。 |
|
|
返回输入Tensor的秩，是一个零维的，数据类型为int32。 |
|
|
在指定轴上复制输入Tensor的元素，类似 np.repeat 的功能。 |
|
|
沿着轴重复Tensor的元素，类似 numpy.Repeat。 |
|
|
基于给定的shape，对输入Tensor进行重新排列。 |
|
|
对输入Tensor按指定维度反转。 |
|
|
对输入序列进行部分反转。 |
|
|
根据指定的索引将更新值散布到新Tensor上。 |
|
|
根据条件判断Tensor中的元素的值，来决定输出中的相应元素是从 x （如果元素值为True）还是从 y （如果元素值为False）中选择。 |
|
|
返回一个表示每个单元的前N个位置的掩码Tensor，内部元素数据类型为bool。 |
|
|
返回输入Tensor的shape。 |
|
|
沿着Tensor第一维随机打乱数据。 |
|
|
返回一个Scalar，类型为整数，表示输入Tensor的大小，即Tensor中元素的总数。 |
|
|
根据指定shape对输入Tensor进行切片。 |
|
|
将空间维度划分为对应大小的块，然后在批次维度重排Tensor。 |
|
|
计算输出Tensor \(output_i = \frac{\sum_j x_{indices[j]}}{N}\) ，其中平均是对所有满足 \(segment\_ids[j] == i\) 的元素， \(N\) 表示相加的元素个数。 |
|
|
根据指定的轴和分割数量对输入Tensor进行分割。 |
|
|
返回删除指定 axis 中大小为1的维度后的Tensor。 |
|
|
在指定轴上对输入Tensor序列进行堆叠。 |
|
|
对输入Tensor根据步长和索引进行切片提取。 |
|
|
根据指定的更新值和输入索引，通过相加运算更新输入Tensor的值。 |
|
|
根据索引，通过相除运算得到输出Tensor的值。 |
|
|
根据指定的更新值和输入索引，通过最大值运算，输出结果以Tensor形式返回。 |
|
|
根据指定的更新值和输入索引，通过最小值运算，将结果赋值到输出Tensor中。 |
|
|
根据索引，通过乘法运算得到输出Tensor的值。 |
|
|
根据指定的更新值和输入索引，通过减法进行运算，将结果赋值到输出Tensor中。 |
|
|
根据索引逐元素更新输入Tensor的值。 |
|
|
按照给定的次数复制输入Tensor。 |
|
|
根据指定的排列对输入的Tensor进行数据重排。 |
|
|
根据指定轴对输入矩阵进行分解。 |
|
|
对输入Tensor中元素去重，并返回一个索引Tensor，包含输入Tensor中的元素在输出Tensor中的索引。 |
|
|
对输入Tensor中连续且重复的元素去重。 |
|
|
对输入一维Tensor中元素去重，返回一维Tensor中的唯一元素（使用pad_num填充）和相对索引。 |
|
|
沿分段计算输入Tensor的最大值。 |
|
|
沿分段计算输入Tensor的最小值。 |
|
|
沿分段计算输入Tensor元素的乘积。 |
|
|
沿分段计算输入Tensor元素的和。 |
|
|
对输入 input_x 在给定维上添加额外维度。 |
|
|
根据指定轴对输入矩阵进行分解。 |
|
|
返回输入的元素在 dim 维度上的累积乘积。 |
|
类型转换
接口名 |
概述 |
支持平台 |
将输入Scalar转换为其他类型。 |
|
|
将Scalar转换为指定数据类型的Tensor。 |
|
|
将tuple转换为Tensor。 |
|
稀疏函数
接口名 |
概述 |
支持平台 |
将常规Tensor转为稀疏化的COOTensor。 |
|
|
将常规Tensor转为稀疏化的CSRTensor。 |
|
|
将一个CSRTensor转化成一个COOTensor。 |
|
COO函数
接口名 |
概述 |
支持平台 |
逐元素计算输入COOTensor的绝对值。 |
|
|
逐元素计算输入COOTensor的反余弦。 |
|
|
逐元素计算输入COOTensor的反双曲余弦。 |
|
|
逐元素计算输入COOTensor的反正弦。 |
|
|
计算COOTensor输入元素的反双曲正弦。 |
|
|
逐元素计算输入COOTensor的反正切值。 |
|
|
逐元素计算输入COOTensor的反双曲正切值。 |
|
|
COOTensor向上取整函数。 |
|
|
逐元素计算COOTensor输入的余弦。 |
|
|
逐元素计算COOTensor x 的双曲余弦值。 |
|
|
逐元素计算COOTensor x 的指数。 |
|
|
逐元素计算输入COOTensor的指数，然后减去1。 |
|
|
COOTensor逐元素向下取整函数。 |
|
|
逐元素计算输入COOTensor的倒数。 |
|
|
判断COOTensor输入数据每个位置上的值是否是有限数。 |
|
|
确定输入COOTensor每个位置上的元素是否为无穷大或无穷小。 |
|
|
判断COOTensor输入数据每个位置上的值是否是Nan。 |
|
|
逐元素返回COOTensor的自然对数。 |
|
|
对输入COOTensor逐元素加一后计算自然对数。 |
|
|
计算输入COOTensor的相反数并返回。 |
|
|
对输入COOTensor逐元素计算线性修正单元激活函数（Rectified Linear Unit）值。 |
|
|
计算输入COOTensor的ReLU（修正线性单元），其上限为6。 |
|
|
对COOTensor输入数据进行四舍五入到最接近的整数数值。 |
|
|
Sigmoid激活函数，COOTensor逐元素计算Sigmoid激活函数。 |
|
|
逐元素计算输入COOTensor的正弦。 |
|
|
逐元素计算输入COOTensor的双曲正弦。 |
|
|
COOTensor Softsign激活函数。 |
|
|
逐元素返回当前COOTensor的平方根。 |
|
|
逐元素返回COOTensor的平方。 |
|
|
计算COOTensor输入元素的正切值。 |
|
|
按元素计算COOTensor输入元素的双曲正切。 |
|
|
两个COOTensor相加，根据相加的结果与 thresh 返回新的COOTensor。 |
|
CSR函数
接口名 |
概述 |
支持平台 |
逐元素计算输入CSRTensor的绝对值。 |
|
|
逐元素计算输入CSRTensor的反余弦。 |
|
|
逐元素计算输入CSRTensor的反双曲余弦。 |
|
|
返回alpha * csr_a + beta * csr_b的结果，其中csr_a和csr_b是CSRTensor，alpha和beta是Tensor。 |
|
|
逐元素计算输入CSRTensor的反正弦。 |
|
|
计算CSRTensor输入元素的反双曲正弦。 |
|
|
逐元素计算输入CSRTensor的反正切值。 |
|
|
逐元素计算输入CSRTensor的反双曲正切值。 |
|
|
CSRTensor向上取整函数。 |
|
|
逐元素计算CSRTensor输入的余弦。 |
|
|
逐元素计算CSRTensor x 的双曲余弦值。 |
|
|
逐元素计算CSRTensor x 的指数。 |
|
|
逐元素计算输入CSRTensor的指数，然后减去1。 |
|
|
CSRTensor逐元素向下取整函数。 |
|
|
逐元素计算输入CSRTensor的倒数。 |
|
|
判断CSRTensor输入数据每个位置上的值是否是有限数。 |
|
|
确定输入CSRTensor每个位置上的元素是否为无穷大或无穷小。 |
|
|
判断CSRTensor输入数据每个位置上的值是否是Nan。 |
|
|
逐元素返回CSRTensor的自然对数。 |
|
|
对输入CSRTensor逐元素加一后计算自然对数。 |
|
|
计算输入CSRTensor的相反数并返回。 |
|
|
对输入CSRTensor逐元素计算线性修正单元激活函数（Rectified Linear Unit）值。 |
|
|
计算输入CSRTensor的ReLU（修正线性单元），其上限为6。 |
|
|
对CSRTensor输入数据进行四舍五入到最接近的整数数值。 |
|
|
Sigmoid激活函数，CSRTensor逐元素计算Sigmoid激活函数。 |
|
|
逐元素计算输入CSRTensor的正弦。 |
|
|
逐元素计算输入CSRTensor的双曲正弦。 |
|
|
计算 CSRTensorMatrix 的 softmax 。 |
|
|
CSRTensor Softsign激活函数。 |
|
|
逐元素返回当前CSRTensor的平方根。 |
|
|
逐元素返回CSRTensor的平方。 |
|
|
计算CSRTensor输入元素的正切值。 |
|
|
逐元素计算CSRTensor输入元素的双曲正切。 |
|
梯度剪裁
接口名 |
概述 |
支持平台 |
通过权重梯度总和的比率来裁剪多个Tensor的值。 |
|
|
将输入Tensor值裁剪到指定的最小值和最大值之间。 |
|
Parameter操作函数
接口名 |
概述 |
支持平台 |
为网络参数赋值。 |
|
|
通过加法运算更新网络参数。 |
|
|
从网络参数减去特定数值来更新网络参数。 |
|
|
根据指定的更新值和输入索引，进行加法运算更新输入Tensor的值，返回更新后的Tensor。 |
|
|
根据指定更新值和输入索引通过除法操作更新输入数据的值。 |
|
|
根据指定更新值和输入索引通过最大值操作更新输入数据的值。 |
|
|
根据指定更新值和输入索引通过最小值操作更新输入数据的值。 |
|
|
根据指定更新值和输入索引通过乘法运算更新输入数据的值。 |
|
|
将sparse addition应用于Tensor中的单个值或切片。 |
|
|
将sparse division应用于Tensor中的单个值或切片。 |
|
|
对Tensor中的单个值或切片应用sparse maximum。 |
|
|
对Tensor中的单个值或切片应用sparse minimum。 |
|
|
使用给定值通过乘法运算和输入索引更新Parameter值。 |
|
|
使用给定值通过减法运算和输入索引更新Tensor值。 |
|
|
使用给定的更新值和输入索引更新输入Tensor的值。 |
|
微分函数
接口名 |
概述 |
支持平台 |
计算函数或网络输出对输入的高阶微分。 |
|
|
计算函数或网络输出对输入的高阶微分。 |
|
|
用于消除某个值对梯度的影响，例如截断来自于函数输出的梯度传播。 |
|
调试函数
接口名 |
概述 |
支持平台 |
将输入数据进行打印输出。 |
|
图像函数
接口名 |
概述 |
支持平台 |
解码边界框位置信息。 |
|
|
编码边界框位置信息。 |
|
|
检查边界框。 |
|
|
对输入图像Tensor进行裁剪并调整其大小。 |
|
|
给定一个输入和一个网格，使用网格中的输入值和像素位置计算输出。 |
|
|
计算矩形的IOU，即真实区域和预测区域的交并比。 |
|
|
根据参数 padding 对输入进行填充。 |
|
|
通过填充0，将输入Tensor的最后一个维度从1扩展到指定大小。 |
|
|
在多个输入平面组成的输入上面应用pixel_shuffle算法。 |
|
|
在多个输入平面组成的输入上面应用pixel_unshuffle算法。 |
|