Operand

antarmuka publik Operan

Subkelas Tidak Langsung yang Dikenal All , AllToAll <T>, AnonymousHashTable , AnonymousIteratorV3 , AnonymousMultiDeviceIteratorV3 , AnonymousMutableDenseHashTable , AnonymousMutableHashTable , AnonymousMutableHashTableOfTensors , Any , ApplyAdagradV2 <T>, AssertCardinalityDataset , AssertNextDataset , AssertPrevDataset , Assign <T>, AssignAdd 4T>, dan AssignAdd lainnya. Semua Menghitung elemen "logis dan" lintas dimensi tensor. AllToAll <T> Op untuk bertukar data lintas replika TPU. AnonymousHashTable Membuat tabel hash anonim yang tidak diinisialisasi. AnonymousIteratorV3 Wadah untuk sumber daya iterator. AnonymousMultiDeviceIteratorV3 Penampung untuk sumber daya iterator multi-perangkat. AnonymousMutableDenseHashTable Membuat tabel hash anonim kosong yang dapat diubah yang menggunakan tensor sebagai backing store. AnonymousMutableHashTable Membuat tabel hash kosong anonim yang dapat diubah. AnonymousMutableHashTableOfTensors Membuat tabel hash kosong anonim yang dapat diubah dari nilai vektor. Setiap Menghitung elemen "logis atau" melintasi dimensi tensor. TerapkanAdagradV2 <T> Perbarui '*var' sesuai dengan skema adagrad. Asser CardinalityDataset AssertNextDataset Transformasi yang menegaskan transformasi mana yang terjadi selanjutnya. AssertPrevDataset Transformasi yang menegaskan transformasi mana yang terjadi sebelumnya. Tetapkan <T> Perbarui 'ref' dengan menetapkan 'nilai' padanya. TetapkanTambahkan <T> Perbarui 'ref' dengan menambahkan 'nilai' padanya. AssignSub <T> Perbarui 'ref' dengan mengurangi 'nilai' darinya. Kumpulan Data Pecahan Otomatis Membuat kumpulan data yang memisahkan kumpulan data masukan. BandedTriangularSolve <T> Penghalang Menentukan penghalang yang bertahan di berbagai eksekusi grafik. BarrierUkuran Tidak Lengkap Hitung jumlah elemen yang tidak lengkap di penghalang yang diberikan. BarrierReadySize Hitung jumlah elemen lengkap dalam penghalang yang diberikan. BatchMatMulV2 <T> Mengalikan irisan dua tensor secara berkelompok. BatchMatMulV3 <V> Mengalikan irisan dua tensor secara berkelompok. BatchToSpace <T> BatchToSpace untuk tensor 4-D tipe T. BatchToSpaceNd <T> BatchToSpace untuk tensor ND tipe T. BesselI0 <T meluas Nomor> BesselI1 <T meluas Nomor> BesselJ0 <T meluas Nomor> BesselJ1 <T meluas Nomor> BesselK0 <T meluas Nomor> BesselK0e <T meluas Nomor> BesselK1 <T meluas Nomor> BesselK1e <T meluas Nomor> BesselY0 <T meluas Nomor> BesselY1 <T meluas Nomor> Bitcast <U> Bitcast tensor dari satu jenis ke jenis lainnya tanpa menyalin data. BoostedTreesAggregateStats Agregat ringkasan akumulasi statistik untuk batch. BoostedTreesCenterBias Menghitung prior dari data pelatihan (bias) dan mengisi node pertama dengan logits sebelumnya. BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp Membuat pegangan ke BoostedTreesEnsembleResource BoostedTreesExampleDebugOutputs Keluaran debugging/interpretasi model untuk setiap contoh. BoostedTreesMembuatRingkasan Statistik Membuat ringkasan akumulasi statistik untuk batch. BoostedTreesPredict Menjalankan beberapa prediktor ansambel regresi aditif pada instance input dan menghitung logit. BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp Membuat pegangan ke BoostedTreesQuantileStreamResource. BroadcastDynamicShape <T memperluas Angka> Kembalikan bentuk s0 op s1 dengan broadcast. SiaranKe <T> Siarkan larik untuk bentuk yang kompatibel. ember Bucketizes 'input' berdasarkan 'batasan'. CSRSparseMatrixToDense <T> Ubah CSRSparseMatrix (kemungkinan batch) menjadi padat. Kumpulan Data CSV CSVDatasetV2 CacheDatasetV2 CheckNumericsV2 <T meluas Nomor> Memeriksa tensor untuk nilai NaN, -Inf dan +Inf. Pilih Dataset Tercepat ClipByValue <T> Klip nilai tensor ke min dan maks yang ditentukan. CollateTPUEmbeddingMemory Op yang menggabungkan proto konfigurasi memori yang dikodekan string dari semua host. CollectiveAllToAllV2 <T meluas Nomor> Saling bertukar beberapa tensor dengan jenis dan bentuk yang identik. CollectiveAllToAllV3 <T meluas Nomor> Saling bertukar beberapa tensor dengan jenis dan bentuk yang identik. CollectiveBcastRecvV2 <U> Menerima siaran nilai tensor dari perangkat lain. CollectiveBcastSendV2 <T> Menyiarkan nilai tensor ke satu atau lebih perangkat lain. CollectiveGather <T meluas Nomor> Saling mengakumulasi beberapa tensor dengan jenis dan bentuk yang identik. CollectiveGatherV2 <T memperluas Nomor> Saling mengakumulasi beberapa tensor dengan jenis dan bentuk yang identik. CollectiveInitializeCommunicator Menginisialisasi grup untuk operasi kolektif. CollectivePermute <T> Sebuah Op untuk mengatur ulang tensor di seluruh instance TPU yang direplikasi. CollectiveReduceScatterV2 <T memperluas Angka> Saling mengurangi beberapa tensor dengan jenis dan bentuk yang identik dan menyebarkan hasilnya. CollectiveReduceV2 <T meluas Nomor> Saling mengurangi beberapa tensor dengan jenis dan bentuk yang identik. CollectiveReduceV3 <T meluas Nomor> Saling mengurangi beberapa tensor dengan jenis dan bentuk yang identik. CompositeTensorVariantFromComponents Mengkodekan nilai `ExtensionType` menjadi Tensor skalar `varian`. CompressElement Mengompresi elemen kumpulan data. ComputeBatchSize Menghitung ukuran batch statis dari kumpulan data tanpa batch parsial. ComputeDedupDataTupleMask Sebuah op menghitung tuple mask dari data deduplikasi dari embedding core. Concat <T> Menggabungkan tensor sepanjang satu dimensi. Konfigurasikan Dan Inisialisasi GlobalTPU Operasi yang menyiapkan struktur terpusat untuk sistem TPU terdistribusi. Konfigurasikan TPU Terdistribusi Menyiapkan struktur terpusat untuk sistem TPU terdistribusi. KonfigurasikanTPUEmbeddingHost Operasi yang mengonfigurasi perangkat lunak TPUEmbedding pada host. Konfigurasikan Memori Embedding TPU Operasi yang mengonfigurasi perangkat lunak TPUEmbedding pada host. Konstan <T> Operator yang menghasilkan nilai konstan. Conv2DBackpropFilterV2 <T memperluas Nomor> Menghitung gradien konvolusi sehubungan dengan filter. Conv2DBackpropInputV2 <T memperluas Nomor> Menghitung gradien konvolusi sehubungan dengan input. Salin <T> Salin tensor dari CPU-ke-CPU atau GPU-ke-GPU. CopyHost <T> Salin tensor ke host. CopyToMesh <T> CopyToMeshGrad <T> CountUpTo <T meluas Nomor> Menaikkan 'ref' hingga mencapai 'batas'. CrossReplicaSum <T meluas Nomor> Op untuk menjumlahkan input di seluruh instans TPU yang direplikasi. CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T meluas Nomor> Mengonversi parameter CudnnRNN dari bentuk kanonis menjadi bentuk yang dapat digunakan. KumulatifLogsumexp <T meluas Nomor> Hitung hasil kumulatif tensor `x` sepanjang `axis`. DataServiceDataset Membuat kumpulan data yang membaca data dari layanan tf.data. DataServiceDatasetV2 Membuat kumpulan data yang membaca data dari layanan tf.data. DatasetCardinality Mengembalikan kardinalitas `input_dataset`. DatasetFromGraph Membuat set data dari `graph_def` yang diberikan. DatasetToGraphV2 Mengembalikan GraphDef berseri yang mewakili `input_dataset`. Dawsn <T meluas Nomor> DebugGradientIdentity <T> Op identitas untuk debugging gradien. DebugGradientRefIdentity <T> Op identitas untuk debugging gradien. DebugIdentitas <T> Menyediakan pemetaan identitas tensor input tipe non-Ref untuk proses debug. DebugIdentityV2 <T> Debug Identitas V2 Op. DebugNanCount Debug Penghitung Nilai NaN Op. DebugNumericSummary Debug Ringkasan Numerik Op. DebugNumericSummaryV2 <U meluas Nomor> Debug Ringkasan Numerik V2 Op. DecodeImage <T meluas Nomor> Fungsi untuk decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg, dan decode_png. DecodePaddedRaw <T meluas Nomor> Menafsirkan kembali byte string sebagai vektor angka. DeepCopy <T> Membuat salinan `x`. DenseBincount <U meluas Nomor> Menghitung jumlah kemunculan setiap nilai dalam larik bilangan bulat. DenseToCSRSparseMatrix Mengonversi tensor padat menjadi CSRSparseMatrix (mungkin dikumpulkan). DestroyTemporaryVariable <T> Hancurkan variabel sementara dan kembalikan nilai akhirnya. DeviceIndex Kembalikan indeks perangkat yang dijalankan op. DirectedInterleaveDataset Pengganti `InterleaveDataset` pada daftar tetap set data `N`. DrawBoundingBoxesV2 <T memperluas Angka> Gambar kotak pembatas pada kumpulan gambar. DummyIterationCounter DummyMemoryCache DummySeedGenerator DynamicStitch <T> Sisipkan nilai dari tensor `data` ke dalam tensor tunggal. SuntingJarak Menghitung Jarak Edit Levenshtein (mungkin dinormalisasi). Einsum <T> Kontraksi tensor menurut konvensi penjumlahan Einstein. Kosong <T> Membuat tensor dengan bentuk tertentu. Daftar Tensor Kosong Membuat dan mengembalikan daftar tensor kosong. EmptyTensorMap Membuat dan mengembalikan peta tensor kosong. EncodeProto Op membuat serial pesan protobuf yang disediakan di tensor input. Pastikan Bentuk <T> Memastikan bahwa bentuk tensor cocok dengan bentuk yang diharapkan. Masukkan <T> Membuat atau menemukan bingkai anak, dan membuat `data` tersedia untuk bingkai anak. Erfinv <T meluas Nomor> EuclideanNorm <T> Menghitung norma euclidean elemen lintas dimensi tensor. JalankanTPUEmbeddingPartitioner Operasi yang menjalankan partisi TPUEmbedding pada konfigurasi pusat perangkat dan menghitung ukuran HBM (dalam byte) yang diperlukan untuk operasi TPUEmbedding. Keluar <T> Keluar dari frame saat ini ke frame induknya. PerluasDims <T> Menyisipkan dimensi 1 ke dalam bentuk tensor. Kumpulan Data Pecah Otomatis Eksperimental Membuat kumpulan data yang memisahkan kumpulan data masukan. EksperimentalBytesProducedStatsDataset Catat ukuran byte setiap elemen `input_dataset` di StatsAggregator. EksperimentalPilihSet Data Tercepat EksperimentalDatasetCardinality Mengembalikan kardinalitas `input_dataset`. EksperimentalDenseToSparseBatchDataset Membuat kumpulan data yang mengelompokkan elemen masukan ke dalam SparseTensor. Dataset StatsLatensi Eksperimental Merekam latensi produksi elemen `input_dataset` di StatsAggregator. Dataset File Pencocokan Eksperimental Dataset EksperimentalMaxIntraOpParallelism Membuat kumpulan data yang menggantikan paralelisme intra-op maksimum. EksperimentalParseExampleDataset Mengubah `input_dataset` yang berisi proto `Example` sebagai vektor DT_STRING menjadi kumpulan data objek `Tensor` atau `SparseTensor` yang mewakili fitur yang diurai. EksperimentalPrivateThreadPoolDataset Membuat set data yang menggunakan kumpulan thread kustom untuk menghitung `input_dataset`. Kumpulan Data Acak Eksperimental Membuat Kumpulan Data yang menampilkan nomor acak semu. Kumpulan Data Ulang Eksperimental Membuat kumpulan data yang mengubah ukuran kumpulan. EksperimentalSetStatsAggregatorDataset Kumpulan Data Jendela Geser Eksperimental Membuat kumpulan data yang melewati jendela geser di atas `input_dataset`. EksperimentalSqlDataset Membuat kumpulan data yang mengeksekusi kueri SQL dan menampilkan baris kumpulan hasil. EksperimentalStatsAggregatorHandle Membuat resource pengelola statistik. RingkasanAggregator Statistik Eksperimental Menghasilkan ringkasan dari setiap statistik yang dicatat oleh manajer statistik yang diberikan. EksperimentalUnbatchDataset Kumpulan data yang membagi elemen inputnya menjadi beberapa elemen. Expint <T meluas Nomor> EkstrakGlimpseV2 Mengambil sekilas dari tensor input. ExtractVolumePatches <T extends Number> Ekstrak `tambalan` dari `input` dan letakkan di dimensi keluaran `"kedalaman"`. Isi <U> Membuat tensor yang diisi dengan nilai skalar. FinalizeDataset Membuat set data dengan menerapkan tf.data.Options ke `input_dataset`. Sidik jari Menghasilkan nilai sidik jari. FresnelCos <T meluas Nomor> FresnelSin <T meluas Nomor> Kumpulkan <T> Kumpulkan irisan dari `sumbu params` `sumbu` menurut `indeks`. Kumpulkan <T> Kumpulkan irisan dari `params` menjadi Tensor dengan bentuk yang ditentukan oleh `indices`. Dapatkan Opsi Mengembalikan tf.data.Options yang dilampirkan ke `input_dataset`. GetSessionHandle Simpan tensor input dalam status sesi saat ini. GetSessionTensor <T> Dapatkan nilai tensor yang ditentukan oleh gagangnya. GuaranteeConst <T> Memberikan jaminan pada runtime TF bahwa tensor input adalah konstanta. HashTable Membuat tabel hash yang tidak diinisialisasi. HistogramFixedWidth <U meluas Angka> Kembalikan histogram nilai. Identitas <T> Mengembalikan tensor dengan bentuk dan konten yang sama dengan tensor atau nilai input. IgnoreErrorsDataset Membuat set data yang berisi elemen `input_dataset` yang mengabaikan error. ImageProjectiveTransformV2 <T meluas Nomor> Menerapkan transformasi yang diberikan ke setiap gambar. ImageProjectiveTransformV3 <T meluas Nomor> Menerapkan transformasi yang diberikan ke setiap gambar. Konst yang tidak berubah <T> Mengembalikan tensor yang tidak dapat diubah dari wilayah memori. InfeedDequeue <T> Op placeholder untuk nilai yang akan dimasukkan ke dalam perhitungan. InplaceAdd <T> Menambahkan v ke dalam baris x yang ditentukan. InplaceSub <T> Kurangi `v` ke dalam baris `x` yang ditentukan. InplaceUpdate <T> Memperbarui baris 'i' yang ditentukan dengan nilai 'v'. IsBoostedTreesEnsembleDiinisialisasi Memeriksa apakah ansambel pohon telah diinisialisasi. IsBoostedTreesQuantileStreamResourceDiinisialisasi Memeriksa apakah aliran kuantil telah diinisialisasi. IsTPUEmbeddingDiinisialisasi Apakah TPU Embedding diinisialisasi dalam sistem TPU terdistribusi. IsVariableInitialized Memeriksa apakah tensor telah diinisialisasi. IteratorGetDevice Mengembalikan nama perangkat tempat `sumber daya` ditempatkan. Inisialisasi Rantai KMC2 Mengembalikan indeks titik data yang harus ditambahkan ke kumpulan benih. KmeansPlusPlus Inisialisasi Memilih num_to_sample baris input menggunakan kriteria KMeans++. KthOrderStatistic Menghitung statistik urutan K dari kumpulan data. LMDBDataset Membuat kumpulan data yang memancarkan pasangan nilai kunci dalam satu atau beberapa file LMDB. LinSpace <T meluas Nomor> Menghasilkan nilai dalam interval. ListDataset Membuat set data yang memancarkan setiap `tensor` satu kali. Tabel PencarianTemukan <U> Mencari kunci dalam tabel, menampilkan nilai yang sesuai. Ukuran Tabel Pencarian Menghitung jumlah elemen dalam tabel yang diberikan. LoopCond Meneruskan input ke output. LowerBound <U meluas Nomor> Menerapkan lower_bound(sorted_search_values, values) di sepanjang setiap baris. Buat Unik Jadikan semua elemen dalam dimensi non-Batch unik, tetapi \"mendekati\" untuk nilai awal mereka. MapIncompleteSize Op mengembalikan jumlah elemen yang tidak lengkap dalam wadah yang mendasarinya. Ukuran peta Op mengembalikan jumlah elemen dalam wadah yang mendasarinya. MatrixDiagPartV2 <T> Mengembalikan bagian diagonal batch dari tensor batch. MatrixDiagPartV3 <T> Mengembalikan bagian diagonal batch dari tensor batch. MatrixDiagV2 <T> Mengembalikan tensor diagonal batch dengan nilai diagonal batch yang diberikan. MatrixDiagV3 <T> Mengembalikan tensor diagonal batch dengan nilai diagonal batch yang diberikan. MatrixSetDiagV2 <T> Mengembalikan tensor matriks batch dengan nilai diagonal batch baru. MatrixSetDiagV3 <T> Mengembalikan tensor matriks batch dengan nilai diagonal batch baru. Maks <T> Menghitung maksimum elemen lintas dimensi tensor. MaxIntraOpParallelismDataset Membuat kumpulan data yang menggantikan paralelisme intra-op maksimum. MergeDedupData Op menggabungkan elemen tensor integer dan float menjadi data deduplikasi sebagai tupel XLA. Min <T> Menghitung minimum elemen lintas dimensi tensor. MirrorPad <T> Mengisi tensor dengan nilai cermin. MirrorPadGrad <T> Operasi gradien untuk operasi `MirrorPad`. MulNoNan <T> Mengembalikan elemen-bijaksana x * y. MutableDenseHashTable Membuat tabel hash kosong yang menggunakan tensor sebagai backing store. MutableHashTable Membuat tabel hash kosong. MutableHashTableOfTensors Membuat tabel hash kosong. Mutex Membuat sumber daya Mutex yang dapat dikunci oleh `MutexLock`. MutexLock Mengunci sumber daya mutex. NcclAllReduce <T meluas Nomor> Mengeluarkan tensor yang berisi pengurangan di semua tensor input. NcclBroadcast <T meluas Nomor> Mengirim `input` ke semua perangkat yang terhubung ke output. NcclReduce <T meluas Nomor> Mengurangi `input` dari `num_devices` menggunakan `reduction` ke satu perangkat. Ndtri <T meluas Nomor> NextAfter <T extends Number> Mengembalikan nilai `x1` selanjutnya yang dapat direpresentasikan ke arah `x2`, berdasarkan elemen. NextIterasi <T> Membuat inputnya tersedia untuk iterasi berikutnya. Int NonDeterministik <U> Non-deterministik menghasilkan beberapa bilangan bulat. NonSerializableDataset OneHot <U> Mengembalikan tensor satu panas. Yang Seperti <T> Mengembalikan tensor satuan dengan bentuk dan jenis yang sama dengan x. OptimalkanDatasetV2 Membuat set data dengan menerapkan pengoptimalan terkait ke `input_dataset`. PilihanDataset Membuat set data dengan melampirkan tf.data.Options ke `input_dataset`. OrderedMapIncompleteSize Op mengembalikan jumlah elemen yang tidak lengkap dalam wadah yang mendasarinya. OrderedMapSize Op mengembalikan jumlah elemen dalam wadah yang mendasarinya. OutfeedDequeue <T> Mengambil tensor tunggal dari perhitungan outfeed. OutfeedDequeueV2 <T> Mengambil tensor tunggal dari perhitungan outfeed. Keluaran <T> Pegangan simbolis ke tensor yang dihasilkan oleh Operation . Pad <T> Bantalan tensor. ParalelBatchDataset ParallelConcat <T> Menggabungkan daftar tensor `N` di sepanjang dimensi pertama. ParallelDynamicStitch <T> Sisipkan nilai dari tensor `data` ke dalam tensor tunggal. ParseExampleDatasetV2 Mengubah `input_dataset` yang berisi proto `Example` sebagai vektor DT_STRING menjadi kumpulan data objek `Tensor` atau `SparseTensor` yang mewakili fitur yang diurai. Tempat Penampung <T> Op placeholder untuk nilai yang akan dimasukkan ke dalam perhitungan. PlaceholderWithDefault <T> Op placeholder yang melewati `input` saat outputnya tidak diumpankan. Prelinearisasi Sebuah op yang melinierkan satu nilai Tensor ke tensor varian buram. PrelinearizeTuple Operasi yang melinierkan beberapa nilai Tensor menjadi tensor varian buram. PrivateThreadPoolDataset Membuat set data yang menggunakan kumpulan thread kustom untuk menghitung `input_dataset`. Produk <T> Menghitung produk elemen lintas dimensi tensor. QuantizeAndDequantizeV4 <T extends Number> Mengkuantisasi lalu mendekuantisasi tensor. QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extends Number> RaggedBincount <U meluas Nomor> Menghitung jumlah kemunculan setiap nilai dalam larik bilangan bulat. RaggedTensorToTensor <U> Buat tensor padat dari tensor compang-camping, kemungkinan mengubah bentuknya. RaggedTensorToVariant Mengkodekan `RaggedTensor` menjadi Tensor `varian`. RaggedTensorToVariantGradient <U> Helper digunakan untuk menghitung gradien untuk `RaggedTensorToVariant`. AcakDatasetV2 Membuat Kumpulan Data yang menampilkan nomor acak semu. RandomIndexShuffle <T meluas Nomor> Mengeluarkan posisi `nilai` dalam permutasi [0, ..., max_index]. Rentang <T meluas Angka> Membuat urutan angka. Pangkat Mengembalikan peringkat tensor. ReadVariableOp <T> Membaca nilai variabel. RebatchDataset Membuat kumpulan data yang mengubah ukuran kumpulan. RebatchDatasetV2 Membuat kumpulan data yang mengubah ukuran kumpulan. Terima <T> Menerima tensor bernama dari send_device di recv_device. ReduceAll Menghitung elemen "logis dan" lintas dimensi tensor. ReduceAny Menghitung elemen "logis atau" melintasi dimensi tensor. KurangiMaks <T> Menghitung maksimum elemen lintas dimensi tensor. Kurangi Min <T> Menghitung minimum elemen lintas dimensi tensor. ReduceProd <T> Menghitung produk elemen lintas dimensi tensor. KurangiJumlah <T> Menghitung jumlah elemen lintas dimensi tensor. RefEnter <T> Membuat atau menemukan bingkai anak, dan membuat `data` tersedia untuk bingkai anak. RefExit <T> Keluar dari frame saat ini ke frame induknya. RefIdentitas <T> Mengembalikan tensor ref yang sama dengan tensor ref input. RefNextIterasi <T> Membuat inputnya tersedia untuk iterasi berikutnya. Reflektor Pilih <T> Meneruskan elemen ke-`indeks` dari `inputs` ke `output`. Daftar Dataset Mendaftarkan kumpulan data dengan layanan tf.data. DaftarDatasetV2 Mendaftarkan kumpulan data dengan layanan tf.data. Relay <T> RelayoutGrad <T> Bentuk ulang <T> Membentuk ulang tensor. ResourceAccumulatorNumAccumulated Mengembalikan jumlah gradien yang digabungkan dalam akumulator yang diberikan. ResourceAccumulatorTakeGradient <T> Mengekstrak gradien rata-rata dalam Akumulator Kondisional yang diberikan. ResourceConditionalAccumulator Akumulator bersyarat untuk menggabungkan gradien. ResourceCountUpTo <T meluas Nomor> Variabel penambahan yang ditunjukkan oleh 'sumber daya' hingga mencapai 'batas'. ResourceGather <U> Kumpulkan irisan dari variabel yang ditunjuk oleh `sumber daya` sesuai dengan `indeks`. ResourceGatherNd <U> Ambil EmbeddingStochasticGradientDescentParameters Ambil parameter penyematan SGD. Membalikkan <T> Membalikkan dimensi tensor tertentu. Urutan terbalik <T> Membalikkan irisan panjang variabel. RewriteDataset RiscAbs <T meluas Nomor> RiscAdd <T meluas Nomor> Mengembalikan elemen-bijaksana x + y. RiscBinaryArithmetic <T extends Number> Perbandingan RiscBinary RiscBitcast <U> RiscBroadcast <T> RisCast <U> RiscCeil <T meluas Nomor> RiscCholesky <T meluas Nomor> RiscConcat <T> RiscConv <T meluas Nomor> RiscCos <T meluas Nomor> RiscDiv <T meluas Nomor> RiscDot <T meluas Nomor> RiscExp <T meluas Nomor> RiscFft <T> RiscFloor <T meluas Nomor> RiscGather <T> RiscImag <U meluas Nomor> RiscIsFinite RiscLog <T meluas Nomor> RiscLogicalAnd RiscLogicalNot BerisikoLogisAtau RiscMax <T meluas Nomor> Mengembalikan max(x, y) elemen-bijaksana. RiscMin <T meluas Nomor> RiscMul <T meluas Nomor> RiscNeg <T meluas Nomor> RiscPad <T meluas Nomor> RiscPool <T meluas Nomor> RiscPow <T meluas Nomor> Seragam RiscRandom RiscReal <U meluas Nomor> RiscReduce <T meluas Nomor> RiscRem <T meluas Nomor> RiscReshape <T meluas Nomor> RiscReverse <T meluas Nomor> RiscScatter <U meluas Nomor> RiscShape <U meluas Nomor> RiscSign <T meluas Nomor> RiscSlice <T meluas Nomor> RiscSort <T meluas Nomor> RiscSqueeze <T> RiscSub <T memperluas Nomor> RiscTranspose <T> RiscTriangularSolve <T meluas Nomor> RiscUnary <T meluas Nomor> RngBacaDanLewati Tingkatkan penghitung RNG berbasis penghitung. Gulung <T> Gulung elemen tensor sepanjang sumbu. SamplingDataset Membuat set data yang mengambil sampel Bernoulli dari konten set data lain. ScaleAndTranslate ScaleAndTranslateGrad <T meluas Nomor> ScatterAdd <T> Menambahkan pembaruan jarang ke referensi variabel. ScatterDiv <T> Membagi referensi variabel dengan pembaruan jarang. ScatterMax <T meluas Nomor> Mengurangi pembaruan jarang menjadi referensi variabel menggunakan operasi `max`. ScatterMin <T memperluas Angka> Mengurangi pembaruan jarang menjadi referensi variabel menggunakan operasi `min`. ScatterMul <T> Mengalikan pembaruan jarang menjadi referensi variabel. ScatterNd <U> Menyebarkan `pembaruan` menjadi tensor bentuk `shape` menurut `indeks`. ScatterNdAdd <T> Menerapkan penambahan renggang ke nilai atau irisan individual dalam Variabel. ScatterNdMax <T> Menghitung elemen-bijaksana maksimum. ScatterNdMin <T> Menghitung elemen-bijaksana minimum. ScatterNdNonAliasingAdd <T> Menerapkan penambahan renggang ke `input` menggunakan nilai atau irisan individual dari `pembaruan` menurut indeks `indeks`. ScatterNdSub <T> Menerapkan pengurangan renggang ke nilai atau irisan individual dalam Variabel. ScatterNdUpdate <T> Menerapkan `pembaruan` renggang ke nilai atau irisan individual dalam suatu yang diberikan variabel menurut `indeks`. ScatterSub <T> Mengurangi pembaruan jarang ke referensi variabel. ScatterUpdate <T> Menerapkan pembaruan jarang ke referensi variabel. SegmentMaxV2 <T meluas Nomor> Menghitung maksimum sepanjang segmen tensor. SegmenMinV2 <T memperluas Angka> Menghitung minimum sepanjang segmen tensor. SegmenProdV2 <T> Menghitung produk sepanjang segmen tensor. SegmenSumV2 <T> Menghitung jumlah sepanjang segmen tensor. PilihV2 <T> SetUkuran Jumlah elemen unik di sepanjang dimensi terakhir dari input `set`. Bentuk <U meluas Nomor> Mengembalikan bentuk tensor. ShardDataset Membuat `Set data` yang hanya menyertakan 1/`num_shards` dari set data ini. ShuffleAndRepeatDatasetV2 ShuffleDatasetV2 ShuffleDatasetV3 ShutdownTPUSystem Operasi yang mematikan sistem TPU. Ukuran <U meluas Nomor> Mengembalikan ukuran tensor. SleepDataset Iris <T> Kembalikan sepotong dari 'input'. SlidingWindowDataset Membuat kumpulan data yang melewati jendela geser di atas `input_dataset`. Cuplikan <T> Mengembalikan salinan tensor input. Kumpulan Data Snapshot Membuat kumpulan data yang akan ditulis/dibaca dari snapshot. SnapshotDatasetReader SnapshotNestedDatasetReader SobolSample <T meluas Nomor> Menghasilkan poin dari urutan Sobol. SpaceToBatchNd <T> SpaceToBatch untuk tensor ND tipe T. JarangTerapkanAdagradV2 <T> Perbarui entri yang relevan di '*var' dan '*accum' sesuai dengan skema adagrad. SparseBincount <U meluas Nomor> Menghitung jumlah kemunculan setiap nilai dalam larik bilangan bulat. SparseMatrixAdd Penjumlahan jarang dari dua matriks CSR, C = alpha * A + beta * B. SparseMatrixMatMul <T> Matriks- mengalikan matriks jarang dengan matriks padat. SparseMatrixMul Perkalian elemen-bijaksana dari matriks jarang dengan tensor padat. SparseMatrixNNZ Mengembalikan jumlah bukan nol dari `sparse_matrix`. SparseMatrixOrderingAMD Menghitung urutan Perkiraan Tingkat Minimum (AMD) dari `input`. SparseMatrixSoftmax Menghitung softmax CSRSparseMatrix. SparseMatrixSoftmaxGrad Menghitung gradien op SparseMatrixSoftmax. SparseMatrixSparseCholesky Menghitung dekomposisi Cholesky dari `input`. SparseMatrixSparseMatMul Sparse-matrix- mengalikan dua matriks CSR `a` dan `b`. SparseMatrixTranspose Mentranspos dimensi bagian dalam (matriks) dari CSRSparseMatrix. SparseMatrixZeros Membuat CSRSparseMatrix semua-nol dengan bentuk `dense_shape`. SparseSegmentSumGrad <T meluaskan Angka> Menghitung gradien untuk SparseSegmentSum. SparseTensorToCSRSparseMatrix Mengonversi SparseTensor menjadi CSRSparseMatrix (kemungkinan batch). Spence <T meluas Nomor> Peras <T> Menghapus dimensi ukuran 1 dari bentuk tensor. Tumpuk <T> Mengemas daftar tensor `N` rank-`R` ke dalam satu tensor rank-`(R+1)`. Ukuran Panggung Op mengembalikan jumlah elemen dalam wadah yang mendasarinya. StatefulRandomBinomial <V meluas Nomor> StatefulStandardNormal <U> Menghasilkan nilai acak dari distribusi normal. StatefulStandardNormalV2 <U> Menghasilkan nilai acak dari distribusi normal. StatefulTruncatedNormal <U> Menghasilkan nilai acak dari distribusi normal terpotong. StatefulUniform <U> Menghasilkan nilai acak dari distribusi yang seragam. StatefulUniformFullInt <U> Menghasilkan bilangan bulat acak dari distribusi yang seragam. StatefulUniformInt <U> Menghasilkan bilangan bulat acak dari distribusi yang seragam. StatelessParameterizedTruncatedNormal <V meluas Nomor> StatelessRandomBinomial <W extends Number> Menghasilkan bilangan acak pseudorandom deterministik dari distribusi binomial. StatelessRandomGammaV2 <V memperluas Nomor> Menghasilkan bilangan acak pseudorandom deterministik dari distribusi gamma. StatelessRandomGammaV3 <U memperluas Nomor> Menghasilkan bilangan acak pseudorandom deterministik dari distribusi gamma. StatelessRandomGetAlg Memilih algoritme RNG berbasis penghitung terbaik berdasarkan perangkat. StatelessRandomNormalV2 <U memperluas Nomor> Menghasilkan nilai pseudorandom deterministik dari distribusi normal. StatelessRandomPoisson <W meluas Nomor> Menghasilkan bilangan acak pseudorandom deterministik dari distribusi Poisson. StatelessRandomUniformFullInt <V meluas Nomor> Menghasilkan bilangan bulat acak pseudorandom deterministik dari distribusi yang seragam. StatelessRandomUniformFullIntV2 <U meluas Nomor> Menghasilkan bilangan bulat acak pseudorandom deterministik dari distribusi yang seragam. StatelessRandomUniformIntV2 <U meluas Nomor> Menghasilkan bilangan bulat acak pseudorandom deterministik dari distribusi yang seragam. StatelessRandomUniformV2 <U meluas Nomor> Menghasilkan nilai acak pseudorandom deterministik dari distribusi yang seragam. Pengacakan Tanpa Negara <T> Secara acak dan deterministik mengocok tensor sepanjang dimensi pertamanya. StatelessTruncatedNormalV2 <U meluas Nomor> Menghasilkan nilai pseudorandom deterministik dari distribusi normal terpotong. StatsAggregatorHandleV2 StopGradien <T> Menghentikan perhitungan gradien. StridedSlice <T> Kembalikan irisan langkah dari `input`. StridedSliceAssign <T> Tetapkan `nilai` ke referensi nilai-l yang diiris dari `ref`. StridedSliceGrad <U> Mengembalikan gradien `StridedSlice`. StringLower Mengonversi semua karakter huruf besar menjadi pengganti huruf kecil masing-masing. StringUpper Mengonversi semua karakter huruf kecil menjadi pengganti huruf besar masing-masing. Jumlahkan <T> Menghitung jumlah elemen lintas dimensi tensor. Hasil Penyusunan TPU Mengembalikan hasil kompilasi TPU. Aktivasi TPUEmbedding Op yang memungkinkan diferensiasi TPU Embeddings. TPUOrdinalSelector Pemilih inti TPU Op. TPUPartitionedInput <T> Operasi yang mengelompokkan daftar input yang dipartisi menjadi satu. TPUPartitionedInputV2 <T> Operasi yang mengelompokkan daftar input yang dipartisi menjadi satu. TPUReplicatedInput <T> Menghubungkan input N ke komputasi TPU yang direplikasi N-arah. TPURoundRobin Penyeimbangan beban round-robin pada inti TPU. Variabel Sementara <T> Mengembalikan tensor yang mungkin bermutasi, tetapi hanya bertahan dalam satu langkah. TensorArrayGather <T> Kumpulkan elemen tertentu dari TensorArray ke dalam `nilai` keluaran. TensorArrayPack <T> TensorArrayBaca <T> Baca elemen dari TensorArray ke output `value`. Penyebaran TensorArray Sebarkan data dari nilai input ke elemen TensorArray tertentu. Ukuran TensorArray Dapatkan ukuran TensorArray saat ini. TensorArraySplit Pisahkan data dari nilai input menjadi elemen TensorArray. TensorArrayUnpack TensorArrayWrite Dorong elemen ke tensor_array. TensorListConcatLists TensorListElementShape <T memperluas Angka> Bentuk elemen dari daftar yang diberikan, sebagai tensor. TensorListFromTensor Membuat TensorList yang, jika ditumpuk, memiliki nilai `tensor`. TensorListGather <T> Membuat Tensor dengan mengindeks ke TensorList. TensorListGetItem <T> TensorListLength Mengembalikan jumlah tensor dalam daftar tensor input. TensorListPushBack Mengembalikan daftar yang memiliki `Tensor` yang diteruskan sebagai elemen terakhir dan elemen lain dari daftar yang diberikan di `input_handle`. TensorListPushBackBatch TensorListReserve Daftar ukuran yang diberikan dengan elemen kosong. TensorListResize Mengubah ukuran daftar. TensorListScatter Membuat TensorList dengan mengindeks ke Tensor. TensorListScatterIntoExistingList Menyebarkan tensor pada indeks dalam daftar input. TensorListScatterV2 Membuat TensorList dengan mengindeks ke Tensor. TensorListSetItem TensorListSplit Membagi tensor menjadi daftar. TensorListStack <T> Menumpuk semua tensor dalam daftar. TensorMapErase Mengembalikan peta tensor dengan item dari kunci tertentu dihapus. TensorMapHasKey Mengembalikan apakah kunci yang diberikan ada di peta. TensorMapInsert Mengembalikan peta yang merupakan 'input_handle' dengan pasangan kunci-nilai yang dimasukkan. TensorMapLookup <U> Mengembalikan nilai dari kunci tertentu dalam peta tensor. Ukuran Peta Tensor Mengembalikan jumlah tensor di peta tensor input. TensorMapStackKeys <T> Mengembalikan tumpukan Tensor dari semua kunci di peta tensor. TensorScatterAdd <T> Menambahkan `pembaruan` renggang ke tensor yang ada menurut `indeks`. TensorScatterMax <T> Terapkan pembaruan jarang ke tensor dengan menggunakan elemen maksimum. TensorScatterMin <T> TensorScatterSub <T> Mengurangi `pembaruan` jarang dari tensor yang ada menurut `indeks`. TensorScatterUpdate <T> Menyebarkan `pembaruan` ke dalam tensor yang ada menurut `indeks`. TensorStridedSliceUpdate <T> Tetapkan `nilai` ke referensi nilai-l yang diiris dari `input`. ThreadPoolDataset Membuat set data yang menggunakan kumpulan thread kustom untuk menghitung `input_dataset`. ThreadPoolHandle Membuat set data yang menggunakan kumpulan thread kustom untuk menghitung `input_dataset`. Ubin <T> Membuat tensor dengan menyusun tensor tertentu. Stempel waktu Menyediakan waktu sejak zaman dalam hitungan detik. ToBool Mengonversi tensor menjadi predikat skalar. TpuHandleToProtoKey Mengonversi uid handle XRT ke format masukan ramah TensorFlow. TridiagonalMatMul <T> Hitung produk dengan matriks tridiagonal. TridiagonalSelesaikan <T> Memecahkan sistem persamaan tridiagonal. Batalkan <T> Membalikkan operasi Batch untuk Tensor keluaran tunggal. Batalkan Grad <T> Gradien Unbatch. UnicodeEncode Encode a tensor of ints into unicode strings. UniformDequantize <U extends Number> Perform dequantization on the quantized Tensor `input`. UniformQuantize <U> Perform quantization on Tensor `input`. UniformQuantizedAdd <T> Perform quantized add of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`. UniformQuantizedClipByValue <T> Perform clip by value on the quantized Tensor `operand`. UniformQuantizedConvolution <U> Perform quantized convolution of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. UniformQuantizedConvolutionHybrid <V extends Number> Perform hybrid quantized convolution of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. UniformQuantizedDot <U> Perform quantized dot of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`. UniformQuantizedDotHybrid <V extends Number> Perform hybrid quantized dot of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. UniformRequantize <U> Given quantized tensor `input`, requantize it with new quantization parameters. UniqueDataset Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`. UnravelIndex <T extends Number> Converts an array of flat indices into a tuple of coordinate arrays. UnsortedSegmentJoin UnwrapDatasetVariant UpperBound <U extends Number> Applies upper_bound(sorted_search_values, values) along each row. VarHandleOp Creates a handle to a Variable resource. VarIsInitializedOp Checks whether a resource handle-based variable has been initialized. Variable <T> Holds state in the form of a tensor that persists across steps. VariableShape <T extends Number> Returns the shape of the variable pointed to by `resource`. Where Returns locations of nonzero / true values in a tensor. Where3 <T> Selects elements from `x` or `y`, depending on `condition`. WindowOp WorkerHeartbeat Worker heartbeat op. WrapDatasetVariant XlaConcatND <T> Concats input tensor across all dimensions. XlaRecvFromHost <T> An op to receive a tensor from the host. XlaRecvTPUEmbeddingDeduplicationData Receives deduplication data (indices and weights) from the embedding core. Xlog1py <T> Returns 0 if x == 0, and x * log1p(y) otherwise, elementwise. Zeros <T> An operator creating a constant initialized with zeros of the shape given by `dims`. ZerosLike <T> Returns a tensor of zeros with the same shape and type as x.

Interface implemented by operands of a TensorFlow operation.

Example usage:

// The "decodeJpeg" operation can be used as an operand to the "cast" operation
 Operand<UInt8> decodeJpeg = ops.image().decodeJpeg(...);
 ops.math().cast(decodeJpeg, DataType.FLOAT);

 // The output "y" of the "unique" operation can be used as an operand to the "cast" operation
 Output<Integer> y = ops.array().unique(...).y();
 ops.math().cast(y, Float.class);

 // The "split" operation can be used as operand list to the "concat" operation
 Iterable<? extends Operand<Float>> split = ops.array().split(...);
 ops.array().concat(0, split);
 

Public Methods

abstract Output <T>

asOutput () Returns the symbolic handle of a tensor.

Public Methods

public abstract Output <T> asOutput ()

Returns the symbolic handle of a tensor.

Inputs to TensorFlow operations are outputs of another TensorFlow operation. This method is used to obtain a symbolic handle that represents the computation of the input.

See Also

• OperationBuilder.addInput(Output)

,

public interface Operand

Known Indirect Subclasses All , AllToAll <T>, AnonymousHashTable , AnonymousIteratorV3 , AnonymousMultiDeviceIteratorV3 , AnonymousMutableDenseHashTable , AnonymousMutableHashTable , AnonymousMutableHashTableOfTensors , Any , ApplyAdagradV2 <T>, AssertCardinalityDataset , AssertNextDataset , AssertPrevDataset , Assign <T>, AssignAdd <T>, and 475 others. All Computes the "logical and" of elements across dimensions of a tensor. AllToAll <T> An Op to exchange data across TPU replicas. AnonymousHashTable Creates a uninitialized anonymous hash table. AnonymousIteratorV3 A container for an iterator resource. AnonymousMultiDeviceIteratorV3 A container for a multi device iterator resource. AnonymousMutableDenseHashTable Creates an empty anonymous mutable hash table that uses tensors as the backing store. AnonymousMutableHashTable Creates an empty anonymous mutable hash table. AnonymousMutableHashTableOfTensors Creates an empty anonymous mutable hash table of vector values. Any Computes the "logical or" of elements across dimensions of a tensor. ApplyAdagradV2 <T> Update '*var' according to the adagrad scheme. AssertCardinalityDataset AssertNextDataset A transformation that asserts which transformations happen next. AssertPrevDataset A transformation that asserts which transformations happened previously. Assign <T> Update 'ref' by assigning 'value' to it. AssignAdd <T> Update 'ref' by adding 'value' to it. AssignSub <T> Update 'ref' by subtracting 'value' from it. AutoShardDataset Creates a dataset that shards the input dataset. BandedTriangularSolve <T> Barrier Defines a barrier that persists across different graph executions. BarrierIncompleteSize Computes the number of incomplete elements in the given barrier. BarrierReadySize Computes the number of complete elements in the given barrier. BatchMatMulV2 <T> Multiplies slices of two tensors in batches. BatchMatMulV3 <V> Multiplies slices of two tensors in batches. BatchToSpace <T> BatchToSpace for 4-D tensors of type T. BatchToSpaceNd <T> BatchToSpace for ND tensors of type T. BesselI0 <T extends Number> BesselI1 <T extends Number> BesselJ0 <T extends Number> BesselJ1 <T extends Number> BesselK0 <T extends Number> BesselK0e <T extends Number> BesselK1 <T extends Number> BesselK1e <T extends Number> BesselY0 <T extends Number> BesselY1 <T extends Number> Bitcast <U> Bitcasts a tensor from one type to another without copying data. BoostedTreesAggregateStats Aggregates the summary of accumulated stats for the batch. BoostedTreesCenterBias Calculates the prior from the training data (the bias) and fills in the first node with the logits' prior. BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp Creates a handle to a BoostedTreesEnsembleResource BoostedTreesExampleDebugOutputs Debugging/model interpretability outputs for each example. BoostedTreesMakeStatsSummary Makes the summary of accumulated stats for the batch. BoostedTreesPredict Runs multiple additive regression ensemble predictors on input instances and computes the logits. BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp Creates a handle to a BoostedTreesQuantileStreamResource. BroadcastDynamicShape <T extends Number> Return the shape of s0 op s1 with broadcast. BroadcastTo <T> Broadcast an array for a compatible shape. Bucketize Bucketizes 'input' based on 'boundaries'. CSRSparseMatrixToDense <T> Convert a (possibly batched) CSRSparseMatrix to dense. CSVDataset CSVDatasetV2 CacheDatasetV2 CheckNumericsV2 <T extends Number> Checks a tensor for NaN, -Inf and +Inf values. ChooseFastestDataset ClipByValue <T> Clips tensor values to a specified min and max. CollateTPUEmbeddingMemory An op that merges the string-encoded memory config protos from all hosts. CollectiveAllToAllV2 <T extends Number> Mutually exchanges multiple tensors of identical type and shape. CollectiveAllToAllV3 <T extends Number> Mutually exchanges multiple tensors of identical type and shape. CollectiveBcastRecvV2 <U> Receives a tensor value broadcast from another device. CollectiveBcastSendV2 <T> Broadcasts a tensor value to one or more other devices. CollectiveGather <T extends Number> Mutually accumulates multiple tensors of identical type and shape. CollectiveGatherV2 <T extends Number> Mutually accumulates multiple tensors of identical type and shape. CollectiveInitializeCommunicator Initializes a group for collective operations. CollectivePermute <T> An Op to permute tensors across replicated TPU instances. CollectiveReduceScatterV2 <T extends Number> Mutually reduces multiple tensors of identical type and shape and scatters the result. CollectiveReduceV2 <T extends Number> Mutually reduces multiple tensors of identical type and shape. CollectiveReduceV3 <T extends Number> Mutually reduces multiple tensors of identical type and shape. CompositeTensorVariantFromComponents Encodes an `ExtensionType` value into a `variant` scalar Tensor. CompressElement Compresses a dataset element. ComputeBatchSize Computes the static batch size of a dataset sans partial batches. ComputeDedupDataTupleMask An op computes tuple mask of deduplication data from embedding core. Concat <T> Concatenates tensors along one dimension. ConfigureAndInitializeGlobalTPU An op that sets up the centralized structures for a distributed TPU system. ConfigureDistributedTPU Sets up the centralized structures for a distributed TPU system. ConfigureTPUEmbeddingHost An op that configures the TPUEmbedding software on a host. ConfigureTPUEmbeddingMemory An op that configures the TPUEmbedding software on a host. Constant <T> An operator producing a constant value. Conv2DBackpropFilterV2 <T extends Number> Computes the gradients of convolution with respect to the filter. Conv2DBackpropInputV2 <T extends Number> Computes the gradients of convolution with respect to the input. Copy <T> Copy a tensor from CPU-to-CPU or GPU-to-GPU. CopyHost <T> Copy a tensor to host. CopyToMesh <T> CopyToMeshGrad <T> CountUpTo <T extends Number> Increments 'ref' until it reaches 'limit'. CrossReplicaSum <T extends Number> An Op to sum inputs across replicated TPU instances. CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T extends Number> Converts CudnnRNN params from canonical form to usable form. CumulativeLogsumexp <T extends Number> Compute the cumulative product of the tensor `x` along `axis`. DataServiceDataset Creates a dataset that reads data from the tf.data service. DataServiceDatasetV2 Creates a dataset that reads data from the tf.data service. DatasetCardinality Returns the cardinality of `input_dataset`. DatasetFromGraph Creates a dataset from the given `graph_def`. DatasetToGraphV2 Returns a serialized GraphDef representing `input_dataset`. Dawsn <T extends Number> DebugGradientIdentity <T> Identity op for gradient debugging. DebugGradientRefIdentity <T> Identity op for gradient debugging. DebugIdentity <T> Provides an identity mapping of the non-Ref type input tensor for debugging. DebugIdentityV2 <T> Debug Identity V2 Op. DebugNanCount Debug NaN Value Counter Op. DebugNumericSummary Debug Numeric Summary Op. DebugNumericSummaryV2 <U extends Number> Debug Numeric Summary V2 Op. DecodeImage <T extends Number> Function for decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg, and decode_png. DecodePaddedRaw <T extends Number> Reinterpret the bytes of a string as a vector of numbers. DeepCopy <T> Makes a copy of `x`. DenseBincount <U extends Number> Counts the number of occurrences of each value in an integer array. DenseToCSRSparseMatrix Converts a dense tensor to a (possibly batched) CSRSparseMatrix. DestroyTemporaryVariable <T> Destroys the temporary variable and returns its final value. DeviceIndex Return the index of device the op runs. DirectedInterleaveDataset A substitute for `InterleaveDataset` on a fixed list of `N` datasets. DrawBoundingBoxesV2 <T extends Number> Draw bounding boxes on a batch of images. DummyIterationCounter DummyMemoryCache DummySeedGenerator DynamicStitch <T> Interleave the values from the `data` tensors into a single tensor. EditDistance Computes the (possibly normalized) Levenshtein Edit Distance. Einsum <T> Tensor contraction according to Einstein summation convention. Empty <T> Creates a tensor with the given shape. EmptyTensorList Creates and returns an empty tensor list. EmptyTensorMap Creates and returns an empty tensor map. EncodeProto The op serializes protobuf messages provided in the input tensors. EnsureShape <T> Ensures that the tensor's shape matches the expected shape. Enter <T> Creates or finds a child frame, and makes `data` available to the child frame. Erfinv <T extends Number> EuclideanNorm <T> Computes the euclidean norm of elements across dimensions of a tensor. ExecuteTPUEmbeddingPartitioner An op that executes the TPUEmbedding partitioner on the central configuration device and computes the HBM size (in bytes) required for TPUEmbedding operation. Exit <T> Exits the current frame to its parent frame. ExpandDims <T> Inserts a dimension of 1 into a tensor's shape. ExperimentalAutoShardDataset Creates a dataset that shards the input dataset. ExperimentalBytesProducedStatsDataset Records the bytes size of each element of `input_dataset` in a StatsAggregator. ExperimentalChooseFastestDataset ExperimentalDatasetCardinality Returns the cardinality of `input_dataset`. ExperimentalDenseToSparseBatchDataset Creates a dataset that batches input elements into a SparseTensor. ExperimentalLatencyStatsDataset Records the latency of producing `input_dataset` elements in a StatsAggregator. ExperimentalMatchingFilesDataset ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset Creates a dataset that overrides the maximum intra-op parallelism. ExperimentalParseExampleDataset Transforms `input_dataset` containing `Example` protos as vectors of DT_STRING into a dataset of `Tensor` or `SparseTensor` objects representing the parsed features. ExperimentalPrivateThreadPoolDataset Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. ExperimentalRandomDataset Creates a Dataset that returns pseudorandom numbers. ExperimentalRebatchDataset Creates a dataset that changes the batch size. ExperimentalSetStatsAggregatorDataset ExperimentalSlidingWindowDataset Creates a dataset that passes a sliding window over `input_dataset`. ExperimentalSqlDataset Creates a dataset that executes a SQL query and emits rows of the result set. ExperimentalStatsAggregatorHandle Creates a statistics manager resource. ExperimentalStatsAggregatorSummary Produces a summary of any statistics recorded by the given statistics manager. ExperimentalUnbatchDataset A dataset that splits the elements of its input into multiple elements. Expint <T extends Number> ExtractGlimpseV2 Extracts a glimpse from the input tensor. ExtractVolumePatches <T extends Number> Extract `patches` from `input` and put them in the `"depth"` output dimension. Fill <U> Creates a tensor filled with a scalar value. FinalizeDataset Creates a dataset by applying tf.data.Options to `input_dataset`. Fingerprint Generates fingerprint values. FresnelCos <T extends Number> FresnelSin <T extends Number> Gather <T> Gather slices from `params` axis `axis` according to `indices`. GatherNd <T> Gather slices from `params` into a Tensor with shape specified by `indices`. GetOptions Returns the tf.data.Options attached to `input_dataset`. GetSessionHandle Store the input tensor in the state of the current session. GetSessionTensor <T> Get the value of the tensor specified by its handle. GuaranteeConst <T> Gives a guarantee to the TF runtime that the input tensor is a constant. HashTable Creates a non-initialized hash table. HistogramFixedWidth <U extends Number> Return histogram of values. Identity <T> Return a tensor with the same shape and contents as the input tensor or value. IgnoreErrorsDataset Creates a dataset that contains the elements of `input_dataset` ignoring errors. ImageProjectiveTransformV2 <T extends Number> Applies the given transform to each of the images. ImageProjectiveTransformV3 <T extends Number> Applies the given transform to each of the images. ImmutableConst <T> Returns immutable tensor from memory region. InfeedDequeue <T> A placeholder op for a value that will be fed into the computation. InplaceAdd <T> Adds v into specified rows of x. InplaceSub <T> Subtracts `v` into specified rows of `x`. InplaceUpdate <T> Updates specified rows 'i' with values 'v'. IsBoostedTreesEnsembleInitialized Checks whether a tree ensemble has been initialized. IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized Checks whether a quantile stream has been initialized. IsTPUEmbeddingInitialized Whether TPU Embedding is initialized in a distributed TPU system. IsVariableInitialized Checks whether a tensor has been initialized. IteratorGetDevice Returns the name of the device on which `resource` has been placed. KMC2ChainInitialization Returns the index of a data point that should be added to the seed set. KmeansPlusPlusInitialization Selects num_to_sample rows of input using the KMeans++ criterion. KthOrderStatistic Computes the Kth order statistic of a data set. LMDBDataset Creates a dataset that emits the key-value pairs in one or more LMDB files. LinSpace <T extends Number> Generates values in an interval. ListDataset Creates a dataset that emits each of `tensors` once. LookupTableFind <U> Looks up keys in a table, outputs the corresponding values. LookupTableSize Computes the number of elements in the given table. LoopCond Forwards the input to the output. LowerBound <U extends Number> Applies lower_bound(sorted_search_values, values) along each row. MakeUnique Make all elements in the non-Batch dimension unique, but \"close\" to their initial value. MapIncompleteSize Op returns the number of incomplete elements in the underlying container. MapSize Op returns the number of elements in the underlying container. MatrixDiagPartV2 <T> Returns the batched diagonal part of a batched tensor. MatrixDiagPartV3 <T> Returns the batched diagonal part of a batched tensor. MatrixDiagV2 <T> Returns a batched diagonal tensor with given batched diagonal values. MatrixDiagV3 <T> Returns a batched diagonal tensor with given batched diagonal values. MatrixSetDiagV2 <T> Returns a batched matrix tensor with new batched diagonal values. MatrixSetDiagV3 <T> Returns a batched matrix tensor with new batched diagonal values. Max <T> Computes the maximum of elements across dimensions of a tensor. MaxIntraOpParallelismDataset Creates a dataset that overrides the maximum intra-op parallelism. MergeDedupData An op merges elements of integer and float tensors into deduplication data as XLA tuple. Min <T> Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor. MirrorPad <T> Pads a tensor with mirrored values. MirrorPadGrad <T> Gradient op for `MirrorPad` op. MulNoNan <T> Returns x * y element-wise. MutableDenseHashTable Creates an empty hash table that uses tensors as the backing store. MutableHashTable Creates an empty hash table. MutableHashTableOfTensors Creates an empty hash table. Mutex Creates a Mutex resource that can be locked by `MutexLock`. MutexLock Locks a mutex resource. NcclAllReduce <T extends Number> Outputs a tensor containing the reduction across all input tensors. NcclBroadcast <T extends Number> Sends `input` to all devices that are connected to the output. NcclReduce <T extends Number> Reduces `input` from `num_devices` using `reduction` to a single device. Ndtri <T extends Number> NextAfter <T extends Number> Returns the next representable value of `x1` in the direction of `x2`, element-wise. NextIteration <T> Makes its input available to the next iteration. NonDeterministicInts <U> Non-deterministically generates some integers. NonSerializableDataset OneHot <U> Returns a one-hot tensor. OnesLike <T> Returns a tensor of ones with the same shape and type as x. OptimizeDatasetV2 Creates a dataset by applying related optimizations to `input_dataset`. OptionsDataset Creates a dataset by attaching tf.data.Options to `input_dataset`. OrderedMapIncompleteSize Op returns the number of incomplete elements in the underlying container. OrderedMapSize Op returns the number of elements in the underlying container. OutfeedDequeue <T> Retrieves a single tensor from the computation outfeed. OutfeedDequeueV2 <T> Retrieves a single tensor from the computation outfeed. Output <T> A symbolic handle to a tensor produced by an Operation . Pad <T> Pads a tensor. ParallelBatchDataset ParallelConcat <T> Concatenates a list of `N` tensors along the first dimension. ParallelDynamicStitch <T> Interleave the values from the `data` tensors into a single tensor. ParseExampleDatasetV2 Transforms `input_dataset` containing `Example` protos as vectors of DT_STRING into a dataset of `Tensor` or `SparseTensor` objects representing the parsed features. Placeholder <T> A placeholder op for a value that will be fed into the computation. PlaceholderWithDefault <T> A placeholder op that passes through `input` when its output is not fed. Prelinearize An op which linearizes one Tensor value to an opaque variant tensor. PrelinearizeTuple An op which linearizes multiple Tensor values to an opaque variant tensor. PrivateThreadPoolDataset Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. Prod <T> Computes the product of elements across dimensions of a tensor. QuantizeAndDequantizeV4 <T extends Number> Quantizes then dequantizes a tensor. QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extends Number> RaggedBincount <U extends Number> Counts the number of occurrences of each value in an integer array. RaggedTensorToTensor <U> Create a dense tensor from a ragged tensor, possibly altering its shape. RaggedTensorToVariant Encodes a `RaggedTensor` into a `variant` Tensor. RaggedTensorToVariantGradient <U> Helper used to compute the gradient for `RaggedTensorToVariant`. RandomDatasetV2 Creates a Dataset that returns pseudorandom numbers. RandomIndexShuffle <T extends Number> Outputs the position of `value` in a permutation of [0, ..., max_index]. Range <T extends Number> Creates a sequence of numbers. Rank Returns the rank of a tensor. ReadVariableOp <T> Reads the value of a variable. RebatchDataset Creates a dataset that changes the batch size. RebatchDatasetV2 Creates a dataset that changes the batch size. Recv <T> Receives the named tensor from send_device on recv_device. ReduceAll Computes the "logical and" of elements across dimensions of a tensor. ReduceAny Computes the "logical or" of elements across dimensions of a tensor. ReduceMax <T> Computes the maximum of elements across dimensions of a tensor. ReduceMin <T> Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor. ReduceProd <T> Computes the product of elements across dimensions of a tensor. ReduceSum <T> Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. RefEnter <T> Creates or finds a child frame, and makes `data` available to the child frame. RefExit <T> Exits the current frame to its parent frame. RefIdentity <T> Return the same ref tensor as the input ref tensor. RefNextIteration <T> Makes its input available to the next iteration. RefSelect <T> Forwards the `index`th element of `inputs` to `output`. RegisterDataset Registers a dataset with the tf.data service. RegisterDatasetV2 Registers a dataset with the tf.data service. Relayout <T> RelayoutGrad <T> Reshape <T> Reshapes a tensor. ResourceAccumulatorNumAccumulated Returns the number of gradients aggregated in the given accumulators. ResourceAccumulatorTakeGradient <T> Extracts the average gradient in the given ConditionalAccumulator. ResourceConditionalAccumulator A conditional accumulator for aggregating gradients. ResourceCountUpTo <T extends Number> Increments variable pointed to by 'resource' until it reaches 'limit'. ResourceGather <U> Gather slices from the variable pointed to by `resource` according to `indices`. ResourceGatherNd <U> RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters Retrieve SGD embedding parameters. Reverse <T> Reverses specific dimensions of a tensor. ReverseSequence <T> Reverses variable length slices. RewriteDataset RiscAbs <T extends Number> RiscAdd <T extends Number> Returns x + y element-wise. RiscBinaryArithmetic <T extends Number> RiscBinaryComparison RiscBitcast <U> RiscBroadcast <T> RiscCast <U> RiscCeil <T extends Number> RiscCholesky <T extends Number> RiscConcat <T> RiscConv <T extends Number> RiscCos <T extends Number> RiscDiv <T extends Number> RiscDot <T extends Number> RiscExp <T extends Number> RiscFft <T> RiscFloor <T extends Number> RiscGather <T> RiscImag <U extends Number> RiscIsFinite RiscLog <T extends Number> RiscLogicalAnd RiscLogicalNot RiscLogicalOr RiscMax <T extends Number> Returns max(x, y) element-wise. RiscMin <T extends Number> RiscMul <T extends Number> RiscNeg <T extends Number> RiscPad <T extends Number> RiscPool <T extends Number> RiscPow <T extends Number> RiscRandomUniform RiscReal <U extends Number> RiscReduce <T extends Number> RiscRem <T extends Number> RiscReshape <T extends Number> RiscReverse <T extends Number> RiscScatter <U extends Number> RiscShape <U extends Number> RiscSign <T extends Number> RiscSlice <T extends Number> RiscSort <T extends Number> RiscSqueeze <T> RiscSub <T extends Number> RiscTranspose <T> RiscTriangularSolve <T extends Number> RiscUnary <T extends Number> RngReadAndSkip Advance the counter of a counter-based RNG. Roll <T> Rolls the elements of a tensor along an axis. SamplingDataset Creates a dataset that takes a Bernoulli sample of the contents of another dataset. ScaleAndTranslate ScaleAndTranslateGrad <T extends Number> ScatterAdd <T> Adds sparse updates to a variable reference. ScatterDiv <T> Divides a variable reference by sparse updates. ScatterMax <T extends Number> Reduces sparse updates into a variable reference using the `max` operation. ScatterMin <T extends Number> Reduces sparse updates into a variable reference using the `min` operation. ScatterMul <T> Multiplies sparse updates into a variable reference. ScatterNd <U> Scatters `updates` into a tensor of shape `shape` according to `indices`. ScatterNdAdd <T> Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. ScatterNdMax <T> Computes element-wise maximum. ScatterNdMin <T> Computes element-wise minimum. ScatterNdNonAliasingAdd <T> Applies sparse addition to `input` using individual values or slices from `updates` according to indices `indices`. ScatterNdSub <T> Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. ScatterNdUpdate <T> Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. ScatterSub <T> Subtracts sparse updates to a variable reference. ScatterUpdate <T> Applies sparse updates to a variable reference. SegmentMaxV2 <T extends Number> Computes the maximum along segments of a tensor. SegmentMinV2 <T extends Number> Computes the minimum along segments of a tensor. SegmentProdV2 <T> Computes the product along segments of a tensor. SegmentSumV2 <T> Computes the sum along segments of a tensor. SelectV2 <T> SetSize Number of unique elements along last dimension of input `set`. Shape <U extends Number> Returns the shape of a tensor. ShardDataset Creates a `Dataset` that includes only 1/`num_shards` of this dataset. ShuffleAndRepeatDatasetV2 ShuffleDatasetV2 ShuffleDatasetV3 ShutdownTPUSystem An op that shuts down the TPU system. Size <U extends Number> Returns the size of a tensor. SleepDataset Slice <T> Return a slice from 'input'. SlidingWindowDataset Creates a dataset that passes a sliding window over `input_dataset`. Snapshot <T> Returns a copy of the input tensor. SnapshotDataset Creates a dataset that will write to / read from a snapshot. SnapshotDatasetReader SnapshotNestedDatasetReader SobolSample <T extends Number> Generates points from the Sobol sequence. SpaceToBatchNd <T> SpaceToBatch for ND tensors of type T. SparseApplyAdagradV2 <T> Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. SparseBincount <U extends Number> Counts the number of occurrences of each value in an integer array. SparseMatrixAdd Sparse addition of two CSR matrices, C = alpha * A + beta * B. SparseMatrixMatMul <T> Matrix-multiplies a sparse matrix with a dense matrix. SparseMatrixMul Element-wise multiplication of a sparse matrix with a dense tensor. SparseMatrixNNZ Returns the number of nonzeroes of `sparse_matrix`. SparseMatrixOrderingAMD Computes the Approximate Minimum Degree (AMD) ordering of `input`. SparseMatrixSoftmax Calculates the softmax of a CSRSparseMatrix. SparseMatrixSoftmaxGrad Calculates the gradient of the SparseMatrixSoftmax op. SparseMatrixSparseCholesky Computes the sparse Cholesky decomposition of `input`. SparseMatrixSparseMatMul Sparse-matrix-multiplies two CSR matrices `a` and `b`.