owl 0.2.9 · OCaml Package

owl

type arr

type elt = float

val empty : int array -> arr

val zeros : int array -> arr

val ones : int array -> arr

val uniform : ?scale:elt -> int array -> arr

val gaussian : ?sigma:elt -> int array -> arr

val bernoulli : ?p:float -> ?seed:int -> int array -> arr

val shape : arr -> int array

val numel : arr -> int

val get_slice : index list -> arr -> arr

val set_slice : index list -> arr -> arr -> unit

val clone : arr -> arr

val reset : arr -> unit

val reshape : arr -> int array -> arr

val tile : arr -> int array -> arr

val repeat : ?axis:int -> arr -> int -> arr

val concatenate : ?axis:int -> arr array -> arr

val split : ?axis:int -> int array -> arr -> arr array

val print : arr -> unit

val draw_along_dim0 : arr -> int -> arr * int array

val abs : arr -> arr

val neg : arr -> arr

val floor : arr -> arr

val ceil : arr -> arr

val round : arr -> arr

val sqr : arr -> arr

val sqrt : arr -> arr

val log : arr -> arr

val log2 : arr -> arr

val log10 : arr -> arr

val exp : arr -> arr

val sin : arr -> arr

val cos : arr -> arr

val tan : arr -> arr

val sinh : arr -> arr

val cosh : arr -> arr

val tanh : arr -> arr

val asin : arr -> arr

val acos : arr -> arr

val atan : arr -> arr

val asinh : arr -> arr

val acosh : arr -> arr

val atanh : arr -> arr

val sum : arr -> elt

val sum_ : ?axis:int -> arr -> arr

val sum_slices : ?axis:int -> arr -> arr

val signum : arr -> arr

val l1norm : arr -> elt

val l2norm : arr -> elt

val l2norm_sqr : arr -> elt

val sigmoid : arr -> arr

val relu : arr -> arr

val clip_by_l2norm : elt -> arr -> arr

val pow : arr -> arr -> arr

val scalar_pow : elt -> arr -> arr

val pow_scalar : arr -> elt -> arr

val atan2 : arr -> arr -> arr

val scalar_atan2 : elt -> arr -> arr

val atan2_scalar : arr -> elt -> arr

val add : arr -> arr -> arr

val sub : arr -> arr -> arr

val mul : arr -> arr -> arr

val div : arr -> arr -> arr

val add_scalar : arr -> elt -> arr

val sub_scalar : arr -> elt -> arr

val mul_scalar : arr -> elt -> arr

val div_scalar : arr -> elt -> arr

val scalar_add : elt -> arr -> arr

val scalar_sub : elt -> arr -> arr

val scalar_mul : elt -> arr -> arr

val scalar_div : elt -> arr -> arr

val elt_greater_equal_scalar : arr -> elt -> arr

val conv1d : ?padding:padding -> arr -> arr -> int array -> arr

val conv2d : ?padding:padding -> arr -> arr -> int array -> arr

val conv3d : ?padding:padding -> arr -> arr -> int array -> arr

val max_pool1d : ?padding:padding -> arr -> int array -> int array -> arr

val max_pool2d : ?padding:padding -> arr -> int array -> int array -> arr

val max_pool3d : ?padding:padding -> arr -> int array -> int array -> arr

val avg_pool1d : ?padding:padding -> arr -> int array -> int array -> arr

val avg_pool2d : ?padding:padding -> arr -> int array -> int array -> arr

val avg_pool3d : ?padding:padding -> arr -> int array -> int array -> arr

val conv1d_backward_input : arr -> arr -> int array -> arr -> arr

val conv1d_backward_kernel : arr -> arr -> int array -> arr -> arr

val conv2d_backward_input : arr -> arr -> int array -> arr -> arr

val conv2d_backward_kernel : arr -> arr -> int array -> arr -> arr

val conv3d_backward_input : arr -> arr -> int array -> arr -> arr

val conv3d_backward_kernel : arr -> arr -> int array -> arr -> arr

val max_pool1d_backward : 
  padding ->
  arr ->
  int array ->
  int array ->
  arr ->
  arr

val max_pool2d_backward : 
  padding ->
  arr ->
  int array ->
  int array ->
  arr ->
  arr

val avg_pool1d_backward : 
  padding ->
  arr ->
  int array ->
  int array ->
  arr ->
  arr

val avg_pool2d_backward : 
  padding ->
  arr ->
  int array ->
  int array ->
  arr ->
  arr

package owl

Neural network related functions