[−][src]Trait auto_diff::op::OpTrait

pub trait OpTrait {
    fn get_name(&self) -> String;
    fn apply(&mut self, input: &[&Tensor], output: &[&Tensor]);
    fn grad(
        &self, 
        input: &[&Tensor], 
        output_grad: &[&Tensor], 
        input_grad: &[&Tensor]
    );
    fn get_values(&self) -> Vec<&Tensor>;
    fn set_values(&self, v: &[Tensor]);
    fn get_grads(&self) -> Vec<&Tensor>;
}

All op is OpTrait

Required methods

`fn get_name(&self) -> String`

`fn apply(&mut self, input: &[&Tensor], output: &[&Tensor])`

Forward pass

`fn grad( &self, input: &[&Tensor], output_grad: &[&Tensor], input_grad: &[&Tensor] )`

Given the forward input value and backward output_grad, Update weight gradient. return backward input gradeint.

`fn get_values(&self) -> Vec<&Tensor>`

access weight values

`fn set_values(&self, v: &[Tensor])`

`fn get_grads(&self) -> Vec<&Tensor>`

access gradient values

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Implementors

`impl OpTrait for Linear`[src]

`fn get_name(&self) -> String`[src]

`fn apply(&mut self, input: &[&Tensor], output: &[&Tensor])`[src]

`fn grad( &self, input: &[&Tensor], output_grad: &[&Tensor], input_grad: &[&Tensor] )`[src]

`fn get_values(&self) -> Vec<&Tensor>`[src]

`fn set_values(&self, v: &[Tensor])`[src]

`fn get_grads(&self) -> Vec<&Tensor>`[src]

`impl OpTrait for Add`[src]

`fn get_name(&self) -> String`[src]

`fn apply(&mut self, input: &[&Tensor], output: &[&Tensor])`[src]

`fn grad( &self, input: &[&Tensor], output_grad: &[&Tensor], input_grad: &[&Tensor] )`[src]

`fn get_values(&self) -> Vec<&Tensor>`[src]

`fn get_grads(&self) -> Vec<&Tensor>`[src]

`fn set_values(&self, v: &[Tensor])`[src]

`impl OpTrait for Div`[src]

`fn get_name(&self) -> String`[src]

`fn apply(&mut self, input: &[&Tensor], output: &[&Tensor])`[src]

`fn grad( &self, input: &[&Tensor], output_grad: &[&Tensor], input_grad: &[&Tensor] )`[src]

`fn get_values(&self) -> Vec<&Tensor>`[src]

`fn get_grads(&self) -> Vec<&Tensor>`[src]

`fn set_values(&self, v: &[Tensor])`[src]

`impl OpTrait for Mul`[src]

`fn get_name(&self) -> String`[src]

`fn apply(&mut self, input: &[&Tensor], output: &[&Tensor])`[src]

`fn grad( &self, input: &[&Tensor], output_grad: &[&Tensor], input_grad: &[&Tensor] )`[src]

`fn get_values(&self) -> Vec<&Tensor>`[src]

`fn get_grads(&self) -> Vec<&Tensor>`[src]

`fn set_values(&self, v: &[Tensor])`[src]

`impl OpTrait for Sub`[src]

`fn get_name(&self) -> String`[src]

`fn apply(&mut self, input: &[&Tensor], output: &[&Tensor])`[src]

`fn grad( &self, input: &[&Tensor], output_grad: &[&Tensor], input_grad: &[&Tensor] )`[src]

`fn get_values(&self) -> Vec<&Tensor>`[src]

`fn get_grads(&self) -> Vec<&Tensor>`[src]

`fn set_values(&self, v: &[Tensor])`[src]

`impl OpTrait for BCEWithLogitsLoss`[src]

`fn get_name(&self) -> String`[src]

`fn apply(&mut self, input: &[&Tensor], output: &[&Tensor])`[src]

The first is the prediction, the second input is the label

`fn grad( &self, input: &[&Tensor], output_grad: &[&Tensor], input_grad: &[&Tensor] )`[src]

Given the forward input value and backward output_grad, Update weight gradient. return backward input gradeint.

`fn get_values(&self) -> Vec<&Tensor>`[src]

access weight values

`fn set_values(&self, v: &[Tensor])`[src]

`fn get_grads(&self) -> Vec<&Tensor>`[src]

access gradient values

`impl OpTrait for MSELoss`[src]

`fn get_name(&self) -> String`[src]

`fn apply(&mut self, input: &[&Tensor], output: &[&Tensor])`[src]

`fn grad( &self, input: &[&Tensor], output_grad: &[&Tensor], input_grad: &[&Tensor] )`[src]

`fn get_values(&self) -> Vec<&Tensor>`[src]

`fn set_values(&self, v: &[Tensor])`[src]

`fn get_grads(&self) -> Vec<&Tensor>`[src]

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