Go: Update generated wrapper functions for TensorFlow ops.
authorA. Unique TensorFlower <gardener@tensorflow.org>
Tue, 1 May 2018 00:46:35 +0000 (17:46 -0700)
committerTensorFlower Gardener <gardener@tensorflow.org>
Tue, 1 May 2018 00:49:28 +0000 (17:49 -0700)
PiperOrigin-RevId: 194874988

tensorflow/go/op/wrappers.go

index 83de1c5..c12ea51 100644 (file)
@@ -6655,6 +6655,101 @@ func FusedBatchNormV2(scope *Scope, x tf.Output, scale tf.Output, offset tf.Outp
        return op.Output(0), op.Output(1), op.Output(2), op.Output(3), op.Output(4)
 }
 
+// Reverses specific dimensions of a tensor.
+//
+// NOTE `tf.reverse` has now changed behavior in preparation for 1.0.
+// `tf.reverse_v2` is currently an alias that will be deprecated before TF 1.0.
+//
+// Given a `tensor`, and a `int32` tensor `axis` representing the set of
+// dimensions of `tensor` to reverse. This operation reverses each dimension
+// `i` for which there exists `j` s.t. `axis[j] == i`.
+//
+// `tensor` can have up to 8 dimensions. The number of dimensions specified
+// in `axis` may be 0 or more entries. If an index is specified more than
+// once, a InvalidArgument error is raised.
+//
+// For example:
+//
+// ```
+// # tensor 't' is [[[[ 0,  1,  2,  3],
+// #                  [ 4,  5,  6,  7],
+// #                  [ 8,  9, 10, 11]],
+// #                 [[12, 13, 14, 15],
+// #                  [16, 17, 18, 19],
+// #                  [20, 21, 22, 23]]]]
+// # tensor 't' shape is [1, 2, 3, 4]
+//
+// # 'dims' is [3] or 'dims' is [-1]
+// reverse(t, dims) ==> [[[[ 3,  2,  1,  0],
+//                         [ 7,  6,  5,  4],
+//                         [ 11, 10, 9, 8]],
+//                        [[15, 14, 13, 12],
+//                         [19, 18, 17, 16],
+//                         [23, 22, 21, 20]]]]
+//
+// # 'dims' is '[1]' (or 'dims' is '[-3]')
+// reverse(t, dims) ==> [[[[12, 13, 14, 15],
+//                         [16, 17, 18, 19],
+//                         [20, 21, 22, 23]
+//                        [[ 0,  1,  2,  3],
+//                         [ 4,  5,  6,  7],
+//                         [ 8,  9, 10, 11]]]]
+//
+// # 'dims' is '[2]' (or 'dims' is '[-2]')
+// reverse(t, dims) ==> [[[[8, 9, 10, 11],
+//                         [4, 5, 6, 7],
+//                         [0, 1, 2, 3]]
+//                        [[20, 21, 22, 23],
+//                         [16, 17, 18, 19],
+//                         [12, 13, 14, 15]]]]
+// ```
+//
+// Arguments:
+//     tensor: Up to 8-D.
+//     axis: 1-D. The indices of the dimensions to reverse. Must be in the range
+// `[-rank(tensor), rank(tensor))`.
+//
+// Returns The same shape as `tensor`.
+func ReverseV2(scope *Scope, tensor tf.Output, axis tf.Output) (output tf.Output) {
+       if scope.Err() != nil {
+               return
+       }
+       opspec := tf.OpSpec{
+               Type: "ReverseV2",
+               Input: []tf.Input{
+                       tensor, axis,
+               },
+       }
+       op := scope.AddOperation(opspec)
+       return op.Output(0)
+}
+
+// Adds `bias` to `value`.
+//
+// This is a deprecated version of BiasAdd and will be soon removed.
+//
+// This is a special case of `tf.add` where `bias` is restricted to be 1-D.
+// Broadcasting is supported, so `value` may have any number of dimensions.
+//
+// Arguments:
+//     value: Any number of dimensions.
+//     bias: 1-D with size the last dimension of `value`.
+//
+// Returns Broadcasted sum of `value` and `bias`.
+func BiasAddV1(scope *Scope, value tf.Output, bias tf.Output) (output tf.Output) {
+       if scope.Err() != nil {
+               return
+       }
+       opspec := tf.OpSpec{
+               Type: "BiasAddV1",
+               Input: []tf.Input{
+                       value, bias,
+               },
+       }
+       op := scope.AddOperation(opspec)
+       return op.Output(0)
+}
+
 // Transforms a Tensor into a serialized TensorProto proto.
 //
 // Arguments:
@@ -13816,101 +13911,6 @@ func ResourceApplyCenteredRMSProp(scope *Scope, var_ tf.Output, mg tf.Output, ms
        return scope.AddOperation(opspec)
 }
 
-// Adds `bias` to `value`.
-//
-// This is a deprecated version of BiasAdd and will be soon removed.
-//
-// This is a special case of `tf.add` where `bias` is restricted to be 1-D.
-// Broadcasting is supported, so `value` may have any number of dimensions.
-//
-// Arguments:
-//     value: Any number of dimensions.
-//     bias: 1-D with size the last dimension of `value`.
-//
-// Returns Broadcasted sum of `value` and `bias`.
-func BiasAddV1(scope *Scope, value tf.Output, bias tf.Output) (output tf.Output) {
-       if scope.Err() != nil {
-               return
-       }
-       opspec := tf.OpSpec{
-               Type: "BiasAddV1",
-               Input: []tf.Input{
-                       value, bias,
-               },
-       }
-       op := scope.AddOperation(opspec)
-       return op.Output(0)
-}
-
-// Reverses specific dimensions of a tensor.
-//
-// NOTE `tf.reverse` has now changed behavior in preparation for 1.0.
-// `tf.reverse_v2` is currently an alias that will be deprecated before TF 1.0.
-//
-// Given a `tensor`, and a `int32` tensor `axis` representing the set of
-// dimensions of `tensor` to reverse. This operation reverses each dimension
-// `i` for which there exists `j` s.t. `axis[j] == i`.
-//
-// `tensor` can have up to 8 dimensions. The number of dimensions specified
-// in `axis` may be 0 or more entries. If an index is specified more than
-// once, a InvalidArgument error is raised.
-//
-// For example:
-//
-// ```
-// # tensor 't' is [[[[ 0,  1,  2,  3],
-// #                  [ 4,  5,  6,  7],
-// #                  [ 8,  9, 10, 11]],
-// #                 [[12, 13, 14, 15],
-// #                  [16, 17, 18, 19],
-// #                  [20, 21, 22, 23]]]]
-// # tensor 't' shape is [1, 2, 3, 4]
-//
-// # 'dims' is [3] or 'dims' is [-1]
-// reverse(t, dims) ==> [[[[ 3,  2,  1,  0],
-//                         [ 7,  6,  5,  4],
-//                         [ 11, 10, 9, 8]],
-//                        [[15, 14, 13, 12],
-//                         [19, 18, 17, 16],
-//                         [23, 22, 21, 20]]]]
-//
-// # 'dims' is '[1]' (or 'dims' is '[-3]')
-// reverse(t, dims) ==> [[[[12, 13, 14, 15],
-//                         [16, 17, 18, 19],
-//                         [20, 21, 22, 23]
-//                        [[ 0,  1,  2,  3],
-//                         [ 4,  5,  6,  7],
-//                         [ 8,  9, 10, 11]]]]
-//
-// # 'dims' is '[2]' (or 'dims' is '[-2]')
-// reverse(t, dims) ==> [[[[8, 9, 10, 11],
-//                         [4, 5, 6, 7],
-//                         [0, 1, 2, 3]]
-//                        [[20, 21, 22, 23],
-//                         [16, 17, 18, 19],
-//                         [12, 13, 14, 15]]]]
-// ```
-//
-// Arguments:
-//     tensor: Up to 8-D.
-//     axis: 1-D. The indices of the dimensions to reverse. Must be in the range
-// `[-rank(tensor), rank(tensor))`.
-//
-// Returns The same shape as `tensor`.
-func ReverseV2(scope *Scope, tensor tf.Output, axis tf.Output) (output tf.Output) {
-       if scope.Err() != nil {
-               return
-       }
-       opspec := tf.OpSpec{
-               Type: "ReverseV2",
-               Input: []tf.Input{
-                       tensor, axis,
-               },
-       }
-       op := scope.AddOperation(opspec)
-       return op.Output(0)
-}
-
 // RealAttr is an optional argument to Real.
 type RealAttr func(optionalAttr)