Operand

interfejs publiczny Operand

Znane podklasy pośrednie Wszyscy , alltoall <T>, anonimowa , anonimowa , anonimowa, anonimowaodidideviceiteratorv3 , anonimowaludledenaleSehTable , anonimoweblebableHTable , anonimowa , a asertnAstAbleftableOfTenSors , ​​ApplyAdagRadv2 <T>, asercardInalityDataset , AssertNextAtaset, Assertaset , AsserTaset , a assertaset, a IS, a IS, a assercad. Wszystko Oblicza „logiczne i” elementów w wymiarach tensora. Wszystkie do wszystkich <T> Możliwość wymiany danych między replikami TPU. AnonimowaTabela Hash Tworzy niezainicjowaną anonimową tabelę skrótów. Anonimowy IteratorV3 Kontener dla zasobu iteratora. AnonymousMultiDeviceIteratorV3 Kontener dla zasobu iteratora wielu urządzeń. AnonymousMutableDenseHashTable Tworzy pustą anonimową zmienną tabelę skrótów, która używa tensorów jako magazynu zapasowego. AnonymousMutableHashTable Tworzy pustą anonimową zmienną tablicę skrótów. AnonymousMutableHashTableOfTensors Tworzy pustą anonimową zmienną tablicę mieszającą wartości wektorowych. Każdy Oblicza „logiczne lub” elementów w wymiarach tensora. ZastosujAdagradV2 <T> Zaktualizuj „*var” zgodnie ze schematem adagrad. AssertCardinalityDataset AssertNextDataset Transformacja, która potwierdza, które transformacje mają miejsce w następnej kolejności. AssertPrevDataset Transformacja, która potwierdza, które transformacje miały miejsce wcześniej. Przypisz <T> Zaktualizuj „ref”, przypisując do niego „wartość”. PrzypiszDodaj <T> Zaktualizuj „ref”, dodając do niego „wartość”. PrzypiszPod <T> Zaktualizuj „ref”, odejmując od niego „wartość”. AutoShardDataset Tworzy zestaw danych, który dzieli wejściowy zestaw danych. BandedTriangularSolve <T> Bariera Definiuje barierę, która utrzymuje się w różnych wykonaniach grafu. BarieraNiekompletnyRozmiar Oblicza liczbę niekompletnych elementów w danej barierze. Bariera GotowyRozmiar Oblicza liczbę kompletnych elementów w danej barierze. BatchMatMulV2 <T> Mnoży wycinki dwóch tensorów partiami. BatchMatMulV3 <V> Mnoży wycinki dwóch tensorów partiami. BatchToSpace <T> BatchToSpace dla tensorów 4-D typu T. BatchToSpaceNd <T> BatchToSpace dla tensorów ND typu T. BesselI0 <T rozszerza liczbę> BesselI1 <T rozszerza liczbę> BesselJ0 <T rozszerza liczbę> BesselJ1 <T rozszerza liczbę> BesselK0 <T rozszerza liczbę> BesselK0e <T rozszerza liczbę> BesselK1 <T rozszerza liczbę> BesselK1e <T rozszerza liczbę> BesselY0 <T rozszerza liczbę> BesselY1 <T rozszerza liczbę> Transmisja bitowa <U> Bitcastuje tensor z jednego typu do drugiego bez kopiowania danych. BoostedTreesAggregateStats Agreguje podsumowanie skumulowanych statystyk dla partii. BoostedTreesCenterBias Oblicza a priori na podstawie danych treningowych (odchylenie) i wypełnia pierwszy węzeł logitami a priori. BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp Tworzy dojście do BoostedTreesEnsembleResource BoostedTreesExampleDebugOutputs Dane wyjściowe debugowania/interpretacji modelu dla każdego przykładu. BoostedTreesMakeStatsPodsumowanie Tworzy podsumowanie skumulowanych statystyk dla partii. BoostedTreesPredict Uruchamia wiele predyktorów zespołu regresji addytywnej na instancjach wejściowych i oblicza logi. BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp Tworzy dojście do BoostedTreesQuantileStreamResource. BroadcastDynamicShape <T rozszerza liczbę> Zwróć kształt s0 op s1 z rozgłoszeniem. Transmisja do <T> Rozgłaszaj tablicę dla zgodnego kształtu. Wiadro Sortuje „dane wejściowe” na podstawie „granic”. CSRSparseMatrixToDense <T> Konwertuj (prawdopodobnie wsadowo) CSRSparseMatrix na gęsty. Zbiór danych CSV CSVZestaw danychV2 CacheDatasetV2 CheckNumericsV2 <T rozszerza liczbę> Sprawdza tensor pod kątem wartości NaN, -Inf i +Inf. Wybierz najszybszy zestaw danych ClipByValue <T> Przycina wartości tensora do określonego minimum i maksimum. SortujTPUEosadzaniePamięć Operacja, która łączy zakodowane łańcuchowo prototypy konfiguracji pamięci ze wszystkich hostów. CollectiveAllToAllV2 <T rozszerza liczbę> Wzajemnie wymienia wiele tensorów tego samego typu i kształtu. CollectiveAllToAllV3 <T rozszerza liczbę> Wzajemnie wymienia wiele tensorów tego samego typu i kształtu. CollectiveBcastRecvV2 <U> Odbiera transmisję wartości tensora z innego urządzenia. CollectiveBcastSendV2 <T> Rozgłasza wartość tensora do jednego lub większej liczby innych urządzeń. CollectiveGather <T rozszerza liczbę> Wzajemnie gromadzi wiele tensorów tego samego typu i kształtu. CollectiveGatherV2 <T rozszerza liczbę> Wzajemnie gromadzi wiele tensorów tego samego typu i kształtu. CollectiveInitializeCommunicator Inicjuje grupę dla operacji zbiorowych. Przedział zbiorczy <T> Operacja permutacji tensorów w zreplikowanych instancjach TPU. CollectiveReduceScatterV2 <T rozszerza liczbę> Wzajemnie redukuje wiele tensorów tego samego typu i kształtu oraz rozprasza wynik. CollectiveReduceV2 <T rozszerza liczbę> Wzajemnie redukuje wiele tensorów tego samego typu i kształtu. CollectiveReduceV3 <T rozszerza liczbę> Wzajemnie redukuje wiele tensorów tego samego typu i kształtu. CompositeTensorVariantFromComponents Koduje wartość `ExtensionType` w tensor skalarny `variant`. Kompresuj element Kompresuje element zestawu danych. Oblicz rozmiar wsadu Oblicza statyczny rozmiar partii zestawu danych bez partii częściowych. ComputeDedupDataTupleMask Operacyjna maska ​​​​krotki danych deduplikacji z rdzenia osadzania. Połącz <T> Łączy tensory wzdłuż jednego wymiaru. ConfigureAndInitializeGlobalTPU Operacja, która konfiguruje scentralizowane struktury dla rozproszonego systemu TPU. Skonfiguruj rozproszone TPU Konfiguruje scentralizowane struktury dla rozproszonego systemu TPU. SkonfigurujTPUEmbeddingHost Operacja, która konfiguruje oprogramowanie TPUEmbedding na hoście. SkonfigurujTPUEmbeddingMemory Operacja, która konfiguruje oprogramowanie TPUEmbedding na hoście. Stała <T> Operator wytwarzający stałą wartość. Conv2DBackpropFilterV2 <T rozszerza liczbę> Oblicza gradienty splotu w odniesieniu do filtra. Conv2DBackpropInputV2 <T rozszerza liczbę> Oblicza gradienty splotu w odniesieniu do danych wejściowych. Kopiuj <T> Skopiuj tensor z CPU-to-CPU lub GPU-to-GPU. CopyHost <T> Skopiuj tensor do hosta. Kopiuj do siatki <T> Kopiuj do stopnia siatki <T> CountUpTo <T rozszerza liczbę> Zwiększa „ref”, aż osiągnie „limit”. CrossReplicaSum <T rozszerza liczbę> Możliwość sumowania danych wejściowych w zreplikowanych instancjach TPU. CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T rozszerza liczbę> Konwertuje parametry CudnnRNN z postaci kanonicznej na formę użyteczną. CumulativeLogsumexp <T rozszerza liczbę> Oblicz iloczyn skumulowany tensora `x` wzdłuż `osi`. DataServiceZestaw danych Tworzy zestaw danych, który odczytuje dane z usługi tf.data. DataServiceDatasetV2 Tworzy zestaw danych, który odczytuje dane z usługi tf.data. Liczność zbioru danych Zwraca liczność „input_dataset”. Zestaw danych z wykresu Tworzy zestaw danych z podanego `graph_def`. DatasetToGraphV2 Zwraca serializowany GraphDef reprezentujący `input_dataset`. Dawsn <T rozszerza liczbę> DebugGradientIdentity <T> Operacja tożsamości do debugowania gradientu. DebugGradientRefIdentity <T> Operacja tożsamości do debugowania gradientu. Identyfikator debugowania <T> Zapewnia mapowanie tożsamości tensora wejściowego typu innego niż Ref na potrzeby debugowania. DebugIdentityV2 <T> Debugowanie tożsamości V2 Op. DebugujNanCount Debugowanie licznika wartości NaN op. Podsumowanie debugowania numerycznego Podsumowanie numeryczne debugowania Op. DebugNumericSummaryV2 <U rozszerza numer> Podsumowanie numeryczne debugowania V2 op. DecodeImage <T rozszerza liczbę> Funkcja dla decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg i decode_png. DecodePaddedRaw <T rozszerza liczbę> Ponownie zinterpretuj bajty łańcucha jako wektor liczb. Głębokie kopiowanie <T> Tworzy kopię `x`. DenseBincount <U rozszerza liczbę> Zlicza liczbę wystąpień każdej wartości w tablicy liczb całkowitych. DenseToCSRSparseMatrix Konwertuje gęsty tensor na (prawdopodobnie wsadowy) CSRSparseMatrix. Zniszcz zmienną tymczasową <T> Niszczy zmienną tymczasową i zwraca jej wartość końcową. Indeks urządzenia Zwróć indeks urządzenia, na którym działa operacja. Directed InterleaveDataset Substytut `InterleaveDataset` na ustalonej liście zestawów danych `N`. DrawBoundingBoxesV2 <T rozszerza liczbę> Narysuj obwiednie na grupie obrazów. Fikcyjny licznik iteracji Sztuczna pamięć podręczna DummySeedGenerator Dynamiczny ścieg <T> Przeplata wartości z tensorów „danych” w jeden tensor. Edytuj odległość Oblicza (prawdopodobnie znormalizowaną) odległość edycji Levenshteina. Einsum <T> Skurcz tensorowy zgodnie z konwencją sumowania Einsteina. Pusty <T> Tworzy tensor o zadanym kształcie. Pusta lista tensorów Tworzy i zwraca pustą listę tensorów. Pusta mapa Tensor Tworzy i zwraca pustą mapę tensora. EncodeProto Opera serializuje komunikaty protobuf podane w tensorach wejściowych. Upewnij się, że kształt <T> Zapewnia, że ​​kształt tensora pasuje do oczekiwanego kształtu. Wprowadź <T> Tworzy lub znajduje ramkę potomną i udostępnia `dane` ramce potomnej. Erfinv <T rozszerza liczbę> Norma euklidesowa <T> Oblicza normę euklidesową elementów w wymiarach tensora. WykonajTPUEmbeddingPartitioner Operacja, która wykonuje partycjonowanie TPUEmbedding w konfiguracji centralnej urządzenie i oblicza rozmiar HBM (w bajtach) wymagany do operacji TPUEmbedding. Wyjdź <T> Wychodzi z bieżącej ramki do jej ramki nadrzędnej. RozwińWym. <T> Wstawia wymiar 1 do kształtu tensora. ExperimentalAutoShardDataset Tworzy zestaw danych, który dzieli wejściowy zestaw danych. ExperimentalBytesProducedStatsDataset Rejestruje rozmiar w bajtach każdego elementu `input_dataset` w StatsAggregator. EksperymentalnyWybierz najszybszyZbiór danych ExperimentalDatasetCardinality Zwraca liczność „input_dataset”. ExperimentalDenseToSparseBatchDataset Tworzy zestaw danych, który grupuje elementy wejściowe w SparseTensor. ExperimentalLatencyStatsDataset Rejestruje opóźnienie tworzenia elementów „input_dataset” w narzędziu StatsAggregator. ExperimentalMatchingFilesDataset ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset Tworzy zestaw danych, który zastępuje maksymalną równoległość w ramach operacji. ExperimentalParseExampleDataset Przekształca `input_dataset` zawierający prototypy `Example` jako wektory DT_STRING w zestaw danych obiektów `Tensor` lub `SparseTensor` reprezentujących przeanalizowane funkcje. ExperimentalPrivateThreadPoolZestaw danych Tworzy zestaw danych, który używa niestandardowej puli wątków do obliczania „input_dataset”. Eksperymentalny losowy zestaw danych Tworzy zestaw danych, który zwraca liczby pseudolosowe. ExperimentalRebatchDataset Tworzy zestaw danych, który zmienia rozmiar partii. ExperimentalSetStatsAggregatorZestaw danych ExperimentalSlidingWindowDataset Tworzy zestaw danych, który przepuszcza przesuwane okno nad `input_dataset`. ExperimentalSqlDataset Tworzy zestaw danych, który wykonuje zapytanie SQL i emituje wiersze zestawu wyników. ExperimentalStatsAggregatorHandle Tworzy zasób menedżera statystyk. ExperimentalStatsAggregatorPodsumowanie Tworzy podsumowanie wszelkich statystyk zarejestrowanych przez danego menedżera statystyk. ExperimentalUnbatchDataset Zestaw danych, który dzieli elementy swoich danych wejściowych na wiele elementów. Eksport <T rozszerza liczbę> Wyodrębnij GlimpseV2 Wyodrębnia spojrzenie z tensora wejściowego. ExtractVolumePatches <T rozszerza liczbę> Wyodrębnij `łaty` z `input` i umieść je w wymiarze wyjściowym `„głębokość”`. Wypełnij <U> Tworzy tensor wypełniony wartością skalarną. FinalizeDataset Tworzy zestaw danych, stosując tf.data.Options do `input_dataset`. Odcisk palca Generuje wartości odcisków palców. FresnelCos <T rozszerza liczbę> FresnelSin <T rozszerza liczbę> Zbierz <T> Zbierz wycinki z osi `params` `axis` według `indeksów`. Zbierz Nd <T> Zbierz wycinki z „params” w tensor o kształcie określonym przez „indeksy”. GetOptions Zwraca tf.data.Options dołączone do `input_dataset`. GetSessionHandle Przechowuj tensor wejściowy w stanie bieżącej sesji. GetSessionTensor <T> Uzyskaj wartość tensora określoną przez jego uchwyt. GwarancjaConst <T> Daje gwarancję dla środowiska wykonawczego TF, że tensor wejściowy jest stały. HashTable Tworzy niezainicjowaną tablicę skrótów. HistogramFixedWidth <U rozszerza liczbę> Zwróć histogram wartości. Tożsamość <T> Zwróć tensor o takim samym kształcie i zawartości jak wejściowy tensor lub wartość. IgnorujErrorsDataset Tworzy zestaw danych, który zawiera elementy `input_dataset`, ignorując błędy. ImageProjectiveTransformV2 <T rozszerza liczbę> Stosuje podane przekształcenie do każdego z obrazów. ImageProjectiveTransformV3 <T rozszerza liczbę> Stosuje podane przekształcenie do każdego z obrazów. Niezmienna stała <T> Zwraca niezmienny tensor z regionu pamięci. Usuń z kolejki <T> Symbol zastępczy op dla wartości, która zostanie wprowadzona do obliczeń. WstawDodaj <T> Dodaje v do określonych wierszy x. WstawPod <T> Odejmuje `v` do określonych wierszy `x`. InplaceUpdate <T> Aktualizuje określone wiersze „i” o wartości „v”. IsBoostedTreesEnsembleInitialized Sprawdza, czy zespół drzewa został zainicjowany. IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized Sprawdza, czy strumień kwantyli został zainicjowany. IsTPUEmbeddingInitialized Czy osadzanie TPU jest inicjowane w rozproszonym systemie TPU. IsVariableInitialized Sprawdza, czy tensor został zainicjowany. IteratorGetDevice Zwraca nazwę urządzenia, na którym umieszczono „zasób”. KMC2ChainInicjalizacja Zwraca indeks punktu danych, który powinien zostać dodany do zbioru inicjującego. KmeansPlusPlusInicjalizacja Wybiera num_to_sample wierszy danych wejściowych przy użyciu kryterium KMeans++. KthOrderStatistic Oblicza statystykę rzędu K dla zestawu danych. LMDBZestaw danych Tworzy zestaw danych, który emituje pary klucz-wartość w jednym lub kilku plikach LMDB. LinSpace <T rozszerza liczbę> Generuje wartości w przedziale. ListaZestawDanych Tworzy zestaw danych, który emituje każdy z „tensorów” jeden raz. SzukajTabelaWyszukiwania <U> Wyszukuje klucze w tabeli, wyprowadza odpowiednie wartości. Rozmiar tabeli wyszukiwania Oblicza liczbę elementów w podanej tabeli. LoopCond Przekazuje wejście do wyjścia. Dolna granica <U rozszerza liczbę> Stosuje lower_bound(sorted_search_values, values) wzdłuż każdego wiersza. MakeUnique Spraw, aby wszystkie elementy w wymiarze innym niż wsadowy były unikalne, ale „bliskie”. ich wartość początkowa. MapaNiekompletnaRozmiar Op zwraca liczbę niekompletnych elementów w podstawowym kontenerze. Rozmiar mapy Op zwraca liczbę elementów w podstawowym kontenerze. MatrixDiagPartV2 <T> Zwraca wsadową ukośną część tensora wsadowego. MatrixDiagPartV3 <T> Zwraca wsadową ukośną część tensora wsadowego. MatrixDiagV2 <T> Zwraca wsadowy tensor przekątnej z podanymi wsadowymi wartościami przekątnej. MatrixDiagV3 <T> Zwraca wsadowy tensor przekątnej z podanymi wsadowymi wartościami przekątnej. MatrixSetDiagV2 <T> Zwraca wsadowy tensor macierzy z nowymi wartościami przekątnych wsadowych. MatrixSetDiagV3 <T> Zwraca wsadowy tensor macierzy z nowymi wartościami przekątnych wsadowych. Maks <T> Oblicza maksimum elementów w wymiarach tensora. Zestaw danych MaxIntraOpParallelism Tworzy zestaw danych, który zastępuje maksymalną równoległość w ramach operacji. PołączDaneDedup Operacja łączy elementy tensorów liczb całkowitych i zmiennoprzecinkowych w dane deduplikacji jako krotka XLA. Min <T> Oblicza minimum elementów w wymiarach tensora. MirrorPad <T> Wypełnia tensor lustrzanymi wartościami. MirrorPadGrad <T> Operacja gradientu dla `MirrorPad` op. MulNoNan <T> Zwraca x * y elementowo. MutableDenseHashTable Tworzy pustą tabelę skrótów, która używa tensorów jako magazynu zapasowego. MutableHashTable Tworzy pustą tablicę skrótów. MutableHashTableOfTensors Tworzy pustą tablicę skrótów. Muteks Tworzy zasób Mutex, który może zostać zablokowany przez `MutexLock`. MutexLock Blokuje zasób mutex. NcclAllReduce <T rozszerza liczbę> Wyprowadza tensor zawierający redukcję dla wszystkich tensorów wejściowych. NcclBroadcast <T rozszerza numer> Wysyła „wejście” do wszystkich urządzeń podłączonych do wyjścia. NcclReduce <T rozszerza liczbę> Zmniejsza „input” z „num_devices” za pomocą „redukcji” do pojedynczego urządzenia. Ndtri <T rozszerza liczbę> Dalej po <T rozszerza liczbę> Zwraca następną reprezentowalną wartość `x1` w kierunku `x2`, według elementu. Następna iteracja <T> Udostępnia swoje dane wejściowe następnej iteracji. NonDeterministicInts <U> Niedeterministycznie generuje pewne liczby całkowite. NonSerializableDataset OneHot <U> Zwraca jeden gorący tensor. Jednostki jak <T> Zwraca tensor jedynek o tym samym kształcie i typie co x. OptimizeDatasetV2 Tworzy zestaw danych, stosując powiązane optymalizacje do „input_dataset”. OpcjeZestaw danych Tworzy zestaw danych przez dołączenie tf.data.Options do `input_dataset`. Zamówiona mapa niekompletnaRozmiar Op zwraca liczbę niekompletnych elementów w podstawowym kontenerze. Zamówiony rozmiar mapy Op zwraca liczbę elementów w podstawowym kontenerze. Usuń z kolejki <T> Pobiera pojedynczy tensor z wyjścia obliczeń. WyprowadzanieDequeueV2 <T> Pobiera pojedynczy tensor z wyjścia obliczeń. Wyjście <T> Symboliczny uchwyt do tensora utworzonego przez Operation . Podkładka <T> Podkłada tensor. ParallelBatchDataset Konkat równoległy <T> Łączy listę tensorów `N` wzdłuż pierwszego wymiaru. Równoległy ścieg dynamiczny <T> Przeplata wartości z tensorów „danych” w jeden tensor. ParseExampleDatasetV2 Przekształca `input_dataset` zawierający prototypy `Example` jako wektory DT_STRING w zestaw danych obiektów `Tensor` lub `SparseTensor` reprezentujących przeanalizowane funkcje. Symbol zastępczy <T> Symbol zastępczy op dla wartości, która zostanie wprowadzona do obliczeń. Element zastępczy z wartością domyślną <T> Operacja zastępcza, która przechodzi przez „wejście”, gdy jej wyjście nie jest podawane. Prelinearyzacja Operacja, która linearyzuje jedną wartość Tensor do nieprzezroczystego wariantu tensora. Prelinearyzuj krotkę Operacja, która linearyzuje wiele wartości Tensor do nieprzezroczystego wariantu tensora. PrivateThreadPoolDataset Tworzy zestaw danych, który używa niestandardowej puli wątków do obliczania „input_dataset”. Prod <T> Oblicza iloczyn elementów w wymiarach tensora. QuantizeAndDequantizeV4 <T rozszerza liczbę> Kwantyzuje, a następnie dekwantuje tensor. QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W rozszerza liczbę> RaggedBincount <U rozszerza liczbę> Zlicza liczbę wystąpień każdej wartości w tablicy liczb całkowitych. RaggedTensorToTensor <U> Utwórz gęsty tensor z postrzępionego tensora, prawdopodobnie zmieniając jego kształt. RaggedTensorToVariant Koduje `RaggedTensor` na `variant` Tensor. RaggedTensorToVariantGradient <U> Pomocnik używany do obliczania gradientu dla „RaggedTensorToVariant”. RandomDatasetV2 Tworzy zestaw danych, który zwraca liczby pseudolosowe. RandomIndexShuffle <T rozszerza liczbę> Wyprowadza pozycję `value` w permutacji [0, ..., max_index]. Zakres <T rozszerza liczbę> Tworzy sekwencję liczb. Ranga Zwraca rząd tensora. Operacja odczytu zmiennej <T> Odczytuje wartość zmiennej. RebatchDataset Tworzy zestaw danych, który zmienia rozmiar partii. RebatchDatasetV2 Tworzy zestaw danych, który zmienia rozmiar partii. Odbierz <T> Odbiera nazwany tensor z send_device na recv_device. Zmniejsz wszystko Oblicza „logiczne i” elementów w wymiarach tensora. ZmniejszDowolny Oblicza „logiczne lub” elementów w wymiarach tensora. Maks.redukcji <T> Oblicza maksimum elementów w wymiarach tensora. Zmniejsz Min <T> Oblicza minimum elementów w wymiarach tensora. ZmniejszProd <T> Oblicza iloczyn elementów w wymiarach tensora. Zmniejsz sumę <T> Oblicza sumę elementów w wymiarach tensora. RefWprowadź <T> Tworzy lub znajduje ramkę potomną i udostępnia `dane` ramce potomnej. Wyjście ref <T> Wychodzi z bieżącej ramki do jej ramki nadrzędnej. Tożsamość odnośnika <T> Zwróć ten sam tensor odniesienia, co wejściowy tensor odniesienia. RefNextIteration <T> Udostępnia swoje dane wejściowe następnej iteracji. RefWybierz <T> Przekazuje `index`th element `inputs` do `output`. ZarejestrujZbiórDanych Rejestruje zestaw danych w usłudze tf.data. RegisterDatasetV2 Rejestruje zestaw danych w usłudze tf.data. Przekaźnik <T> Stopień przekaźnika <T> Zmień kształt <T> Zmienia kształt tensora. ResourceAccumulatorNumAccumulator Zwraca liczbę gradientów zagregowanych w podanych akumulatorach. ResourceAcumulatorTakeGradient <T> Wyodrębnia średni gradient w danym ConditionalAccumulator. ResourceConditionalAcumulator Akumulator warunkowy do agregowania gradientów. ResourceCountUpTo <T rozszerza liczbę> Zwiększa zmienną wskazywaną przez „zasób”, aż osiągnie „limit”. Zbieranie zasobów <U> Zbierz wycinki ze zmiennej wskazywanej przez „zasób” zgodnie z „indeksami”. ResourceGatherNd <U> PobierzTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters Pobierz parametry osadzania SGD. Odwróć <T> Odwraca określone wymiary tensora. Odwróć sekwencję <T> Odwraca plasterki o zmiennej długości. Przepisz zestaw danych RiscAbs <T rozszerza liczbę> RiscAdd <T rozszerza liczbę> Zwraca x + y elementowo. RiscBinaryArithmetic <T rozszerza liczbę> RiscBinaryComparison RiscBitcast <U> Transmisja Risc <T> RiscCast <U> RiscCeil <T rozszerza liczbę> RiscCholesky <T rozszerza liczbę> RiscConcat <T> RiscConv <T rozszerza liczbę> RiscCos <T rozszerza liczbę> RiscDiv <T rozszerza liczbę> RiscDot <T rozszerza liczbę> RiscExp <T rozszerza liczbę> RiscFft <T> RiscFloor <T rozszerza liczbę> RiscGather <T> RiscImag <U rozszerza liczbę> RyzykJestSkończony RiscLog <T rozszerza liczbę> RiscLogicalAnd RyzykLogicznyNie RyzykLogicznyOr RiscMax <T rozszerza liczbę> Zwraca max(x, y) elementowo. RiscMin <T rozszerza liczbę> RiscMul <T rozszerza liczbę> RiscNeg <T rozszerza liczbę> RiscPad <T rozszerza liczbę> Pula Risc <T rozszerza liczbę> RiscPow <T rozszerza liczbę> RiscRandomUniform RiscReal <U rozszerza liczbę> RiscReduce <T rozszerza liczbę> RiscRem <T rozszerza liczbę> RiscReshape <T rozszerza liczbę> RiscReverse <T rozszerza liczbę> RiscScatter <U rozszerza liczbę> RiscShape <U rozszerza liczbę> RiscSign <T rozszerza liczbę> RiscSlice <T rozszerza liczbę> RiscSort <T rozszerza liczbę> RiscSqueeze <T> RiscSub <T rozszerza liczbę> RiscTransponuj <T> RiscTriangularSolve <T rozszerza liczbę> RiscUnary <T rozszerza liczbę> Odczytaj i pomiń Przesuń licznik RNG opartego na licznikach. Obróć <T> Toczy elementy tensora wzdłuż osi. SamplingDataset Tworzy zestaw danych, który pobiera próbkę Bernoulliego zawartości innego zestawu danych. Skaluj i tłumacz ScaleAndTranslateGrad <T rozszerza liczbę> Dodaj rozproszenie <T> Dodaje rzadkie aktualizacje do odwołania do zmiennej. RozproszonyDiv <T> Dzieli odwołanie do zmiennej przez rzadkie aktualizacje. ScatterMax <T rozszerza liczbę> Zmniejsza rzadkie aktualizacje do odwołania do zmiennej za pomocą operacji `max`. ScatterMin <T rozszerza liczbę> Zmniejsza rzadkie aktualizacje do odwołania do zmiennej za pomocą operacji `min`. ScatterMul <T> Mnoży rzadkie aktualizacje do odwołania do zmiennej. Rozprosz.Nd <U> Rozprasza „aktualizacje” na tensor kształtu „kształt” zgodnie z „indeksami”. Rozprosz NdDodaj <T> Stosuje rzadkie dodawanie do poszczególnych wartości lub wycinków w zmiennej. RozrzutNdMax <T> Oblicza maksimum elementów. RozrzutNdMin <T> Oblicza minimum elementu. ScatterNdNonAliasingAdd <T> Stosuje rzadkie dodawanie do „danych wejściowych”, używając pojedynczych wartości lub wycinków z `aktualizacji` według indeksów `indeksy`. ScatterNdSub <T> Stosuje rzadkie odejmowanie do pojedynczych wartości lub wycinków w zmiennej. ScatterNdUpdate <T> Stosuje rzadkie „aktualizacje” do poszczególnych wartości lub wycinków w ramach danego zmienna według `indeksów`. ScatterSub <T> Odejmuje rzadkie aktualizacje odwołania do zmiennej. ScatterUpdate <T> Stosuje rzadkie aktualizacje do odwołania do zmiennej. SegmentMaxV2 <T rozszerza liczbę> Oblicza maksimum wzdłuż segmentów tensora. SegmentMinV2 <T rozszerza liczbę> Oblicza minimum wzdłuż segmentów tensora. SegmentProdV2 <T> Oblicza iloczyn wzdłuż segmentów tensora. Suma segmentówV2 <T> Oblicza sumę wzdłuż segmentów tensora. Wybierz V2 <T> Ustaw rozmiar Liczba unikalnych elementów wzdłuż ostatniego wymiaru wejściowego „zbiór”. Kształt <U rozszerza liczbę> Zwraca kształt tensora. ShardDataset Tworzy „Zbiór danych”, który zawiera tylko 1/„liczba_odłamków” tego zbioru danych. ShuffleAndRepeatDatasetV2 ShuffleDatasetV2 ShuffleDatasetV3 Zamknij systemTPU Operacja, która wyłącza system TPU. Rozmiar <U rozszerza liczbę> Zwraca rozmiar tensora. SleepDataset Pokrój <T> Zwróć wycinek z „input”. Zestaw danych przesuwnego okna Tworzy zestaw danych, który przepuszcza przesuwane okno nad `input_dataset`. Migawka <T> Zwraca kopię tensora wejściowego. SnapshotDataset Tworzy zestaw danych, który będzie zapisywał/odczytywał z migawki. SnapshotDatasetReader SnapshotNestedDatasetReader SobolSample <T rozszerza liczbę> Generuje punkty z sekwencji Sobola. SpaceToBatchNd <T> SpaceToBatch dla tensorów ND typu T. SparseApplyAdagradV2 <T> Zaktualizuj odpowiednie wpisy w „*var” i „*accum” zgodnie ze schematem adagrad. SparseBincount <U rozszerza liczbę> Zlicza liczbę wystąpień każdej wartości w tablicy liczb całkowitych. SparseMatrixDodaj Rzadkie dodanie dwóch macierzy CSR, C = alfa * A + beta * B. SparseMatrixMatMul <T> Macierz — mnoży rzadką macierz przez gęstą macierz. SparseMatrixMul Elementarne mnożenie macierzy rzadkiej gęstym tensorem. SparseMatrixNNZ Zwraca liczbę niezerowych elementów `sparse_matrix`. SparseMatrixOrderingAMD Oblicza uporządkowanie przybliżonego stopnia minimalnego (AMD) dla „danych wejściowych”. SparseMatrixSoftmax Oblicza softmax CSRSparseMatrix. SparseMatrixSoftmaxGrad Oblicza gradient SparseMatrixSoftmax op. SparseMatrixSparseCholesky Oblicza rzadką dekompozycję Cholesky'ego `input`. SparseMatrixSparseMatMul Matryca rzadka mnoży dwie macierze CSR `a` i `b`. Transpozycja rzadkiej macierzy Transponuje wewnętrzne (macierzowe) wymiary CSRSparseMatrix. Matryca rzadkaZera Tworzy zerową CSRSparseMatrix o kształcie `dense_shape`. SparseSegmentSumGrad <T rozszerza liczbę> Oblicza gradienty dla SparseSegmentSum. SparseTensorToCSRSparseMatrix Konwertuje SparseTensor na (prawdopodobnie wsadowo) CSRSparseMatrix. Spence <T rozszerza liczbę> Ściśnij <T> Usuwa wymiary rozmiaru 1 z kształtu tensora. Stos <T> Pakuje listę tensorów `N` rangi-`R` w jeden tensor rangi `(R+1)`. Rozmiar sceny Op zwraca liczbę elementów w podstawowym kontenerze. StatefulRandomDwumian <V rozszerza liczbę> StatefulStandardNormal <U> Wyprowadza losowe wartości z rozkładu normalnego. StatefulStandardNormalV2 <U> Wyprowadza losowe wartości z rozkładu normalnego. StatefulTruncatedNormal <U> Wyprowadza losowe wartości z obciętego rozkładu normalnego. StatefulUniform <U> Wyprowadza losowe wartości z rozkładu jednorodnego. StatefulUniformFullInt <U> Wyprowadza losowe liczby całkowite z rozkładu jednorodnego. StatefulUniformInt <U> Wyprowadza losowe liczby całkowite z rozkładu jednorodnego. StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends Number> Bezstanowy Losowy Dwumianowy <W rozszerza liczbę> Wyprowadza deterministyczne pseudolosowe liczby losowe z rozkładu dwumianowego. StatelessRandomGammaV2 <V rozszerza liczbę> Wyprowadza deterministyczne pseudolosowe liczby losowe z rozkładu gamma. StatelessRandomGammaV3 <U rozszerza liczbę> Wyprowadza deterministyczne pseudolosowe liczby losowe z rozkładu gamma. Bezstanowe RandomGetAlg Wybiera najlepszy algorytm RNG oparty na licznikach na podstawie urządzenia. StatelessRandomNormalV2 <U rozszerza liczbę> Wyprowadza deterministyczne wartości pseudolosowe z rozkładu normalnego. Bezstanowy Losowy Poisson <W rozszerza liczbę> Wyprowadza deterministyczne pseudolosowe liczby losowe z rozkładu Poissona. StatelessRandomUniformFullInt <V rozszerza liczbę> Wyprowadza deterministyczne pseudolosowe losowe liczby całkowite z rozkładu jednorodnego. StatelessRandomUniformFullIntV2 <U rozszerza liczbę> Wyprowadza deterministyczne pseudolosowe losowe liczby całkowite z rozkładu jednorodnego. StatelessRandomUniformIntV2 <U rozszerza liczbę> Wyprowadza deterministyczne pseudolosowe losowe liczby całkowite z rozkładu jednorodnego. StatelessRandomUniformV2 <U rozszerza liczbę> Wyprowadza deterministyczne pseudolosowe wartości z rozkładu jednorodnego. Bezstanowe losowanie <T> Losowo i deterministycznie tasuje tensor wzdłuż jego pierwszego wymiaru. StatelessTruncatedNormalV2 <U rozszerza liczbę> Wyprowadza deterministyczne wartości pseudolosowe z obciętego rozkładu normalnego. StatsAggregatorHandleV2 StopGradient <T> Zatrzymuje obliczanie gradientu. StrideSlice <T> Zwróć przekrojony wycinek z „input”. StridedSliceAssign <T> Przypisz `value` do pociętego odniesienia l-wartości `ref`. StridedSliceGrad <U> Zwraca gradient `StridedSlice`. CiągNiższy Konwertuje wszystkie wielkie litery na odpowiadające im małe litery. CiągGórny Konwertuje wszystkie małe litery na odpowiadające im wielkie litery. Suma <T> Oblicza sumę elementów w wymiarach tensora. Wynik kompilacji TPU Zwraca wynik kompilacji TPU. Aktywacje osadzania TPU Operacja umożliwiająca zróżnicowanie osadzeń TPU. Selektor porządkowy TPU Selektor rdzenia TPU op. TPUPartitionedInput <T> Operacja, która grupuje razem listę podzielonych danych wejściowych. TPUPartitionedInputV2 <T> Operacja, która grupuje razem listę podzielonych danych wejściowych. TPUReplicatedInput <T> Łączy N wejść z N-drożnymi replikowanymi obliczeniami TPU. TPURoundRobin Okrągłe równoważenie obciążenia na rdzeniach TPU. Zmienna tymczasowa <T> Zwraca tensor, który może zostać zmutowany, ale utrzymuje się tylko w jednym kroku. TensorArrayGather <T> Zbierz określone elementy z TensorArray do wyjściowej „wartości”. TensorArrayPack <T> TensorArrayRead <T> Wczytaj element z TensorArray do wyjściowej „wartości”. TensorArrayScatter Rozłóż dane z wartości wejściowej na określone elementy TensorArray. RozmiarTensorArray Uzyskaj bieżący rozmiar tablicy TensorArray. TensorArraySplit Podziel dane z wartości wejściowej na elementy TensorArray. TensorArrayRozpakuj TensorArrayWrite Wepchnij element na tablicę tensor_array. TensorListConcatLists TensorListElementShape <T rozszerza liczbę> Kształt elementów podanej listy, jako tensor. TensorListFromTensor Tworzy listę TensorList, która po ułożeniu w stos ma wartość `tensor`. TensorListGather <T> Tworzy Tensor przez indeksowanie do TensorList. TensorListGetItem <T> Długość listy tensorów Zwraca liczbę tensorów na wejściowej liście tensorów. TensorListPushBack Zwraca listę, która ma przekazany `Tensor` jako ostatni element i pozostałe elementy podanej listy w `input_handle`. TensorListPushBackBatch TensorListReserve Lista podanego rozmiaru z pustymi elementami. TensorListResize Zmienia rozmiar listy. TensorListScatter Tworzy TensorList przez indeksowanie do Tensor. TensorListScatterIntoExistingList Rozprasza tensor w indeksach na liście wejściowej. TensorListScatterV2 Tworzy TensorList przez indeksowanie do Tensor. TensorListSetItem TensorListSplit Dzieli tensor na listę. TensorListStack <T> Układa wszystkie tensory na liście. TensorMapErase Zwraca mapę tensorową z wymazanym elementem z podanego klucza. TensorMapHasKey Zwraca czy dany klucz istnieje na mapie. TensorMapInsert Zwraca mapę, która jest „input_handle” z włożoną parą klucz-wartość. TensorMapLookup <U> Zwraca wartość z podanego klucza w mapie tensorowej. TensorMapSize Zwraca liczbę tensorów w wejściowej mapie tensorów. TensorMapStackKeys <T> Zwraca stos Tensor wszystkich kluczy w mapie tensorowej. TensorScatterDodaj <T> Dodaje rzadkie „aktualizacje” do istniejącego tensora zgodnie z „indeksami”. TensorScatterMax <T> Zastosuj rzadką aktualizację do tensora, przyjmując maksimum elementu. TensorScatterMin <T> TensorScatterSub <T> Odejmuje rzadkie „aktualizacje” od istniejącego tensora zgodnie z „indeksami”. TensorScatterUpdate <T> Rozpraszaj „aktualizacje” do istniejącego tensora zgodnie z „indeksami”. TensorStridedSliceUpdate <T> Przypisz „wartość” do pociętego na plasterki odwołania do wartości „wejściowej”. Zestaw danych puli wątków Tworzy zestaw danych, który używa niestandardowej puli wątków do obliczania „input_dataset”. Uchwyt puli wątków Tworzy zestaw danych, który używa niestandardowej puli wątków do obliczania „input_dataset”. Kafelek <T> Konstruuje tensor, układając dany tensor. Znak czasu Podaje czas od epoki w sekundach. ToBool Konwertuje tensor na predykat skalarny. TpuHandleToProtoKey Konwertuje uchwyty uid XRT na format wejściowy przyjazny dla TensorFlow. TridiagonalMatMul <T> Oblicz iloczyn z macierzą trójdiagonalną. Rozwiązanie trójdiagonalne <T> Rozwiązuje trójdiagonalne układy równań. Rozpakuj <T> Odwraca działanie Batch dla pojedynczego tensora wyjściowego. Usuń gradację <T> Gradient Unbatch. Kodowanie Unicode 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`. SparseMatrixTranspose Transposes the inner (matrix) dimensions of a CSRSparseMatrix. SparseMatrixZeros Creates an all-zeros CSRSparseMatrix with shape `dense_shape`. SparseSegmentSumGrad <T extends Number> Computes gradients for SparseSegmentSum. SparseTensorToCSRSparseMatrix Converts a SparseTensor to a (possibly batched) CSRSparseMatrix. Spence <T extends Number> Squeeze <T> Removes dimensions of size 1 from the shape of a tensor. Stack <T> Packs a list of `N` rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor. StageSize Op returns the number of elements in the underlying container. StatefulRandomBinomial <V extends Number> StatefulStandardNormal <U> Outputs random values from a normal distribution. StatefulStandardNormalV2 <U> Outputs random values from a normal distribution. StatefulTruncatedNormal <U> Outputs random values from a truncated normal distribution. StatefulUniform <U> Outputs random values from a uniform distribution. StatefulUniformFullInt <U> Outputs random integers from a uniform distribution. StatefulUniformInt <U> Outputs random integers from a uniform distribution. StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends Number> StatelessRandomBinomial <W extends Number> Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a binomial distribution. StatelessRandomGammaV2 <V extends Number> Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution. StatelessRandomGammaV3 <U extends Number> Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution. StatelessRandomGetAlg Picks the best counter-based RNG algorithm based on device. StatelessRandomNormalV2 <U extends Number> Outputs deterministic pseudorandom values from a normal distribution. StatelessRandomPoisson <W extends Number> Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a Poisson distribution. StatelessRandomUniformFullInt <V extends Numb