Op

Opération d'interface publique

Sous-classes indirectes connues Abandonner , Tous , AllToAll <T>, AnonymousHashTable , AnonymousIteratorV2 , AnonymousIteratorV3 , AnonymousMemoryCache , AnonymousMultiDeviceIterator , AnonymousMultiDeviceIteratorV3 , AnonymousMutableDenseHashTable , AnonymousMutableHashTable , AnonymousMutableHashTableOfTensors , edGenerator , AnonymousSeedGenerator , Any et 769 autres. Avorter Déclenchez une exception pour abandonner le processus lorsqu'il est appelé. Tous Calcule le « et logique » des éléments sur les dimensions d'un tenseur. ToutÀTous <T> Une opération pour échanger des données entre les répliques TPU. AnonymeHashTable Crée une table de hachage anonyme non initialisée. AnonymeIteratorV2 Un conteneur pour une ressource itérateur. AnonymeItérateurV3 Un conteneur pour une ressource itérateur. AnonymeMemoryCache AnonymousMultiDeviceIterator Un conteneur pour une ressource itérateur multi-périphérique. AnonymeMultiDeviceIteratorV3 Un conteneur pour une ressource itérateur multi-périphérique. AnonymeMutableDenseHashTable Crée une table de hachage mutable anonyme vide qui utilise des tenseurs comme magasin de sauvegarde. AnonymeMutableHashTable Crée une table de hachage mutable anonyme vide. AnonymousMutableHashTableOfTensors Crée une table de hachage mutable anonyme vide de valeurs vectorielles. Générateur de graines aléatoires anonymes Générateur de graines anonyme N'importe lequel Calcule le « ou logique » des éléments sur les dimensions d'un tenseur. AppliquerAdagradV2 <T> Mettez à jour '*var' selon le schéma adagrad. ApproxTopK <T étend le numéro> Renvoie les valeurs k min/max et leurs indices de l'opérande d'entrée de manière approximative. AssertCardinalityDataset AssertNextDataset Une transformation qui affirme quelles transformations se produiront ensuite. AssertPrevDataset Une transformation qui affirme quelles transformations se sont produites précédemment. Affirmer que Affirme que la condition donnée est vraie. Attribuer <T> Mettez à jour « ref » en lui attribuant une « valeur ». AttribuerAjouter <T> Mettez à jour 'ref' en y ajoutant 'value'. AssignAddVariableOp Ajoute une valeur à la valeur actuelle d'une variable. AssignSub <T> Mettez à jour « ref » en soustrayant « valeur ». AssignSubVariableOp Soustrait une valeur de la valeur actuelle d'une variable. AssignVariableOp Attribue une nouvelle valeur à une variable. AssignVariableXlaConcatND Concatène le tenseur d'entrée dans toutes les dimensions. Ensemble de données AutoShard Crée un ensemble de données qui fragmente l'ensemble de données d'entrée. BandedTriangularSolve <T> Barrière Définit une barrière qui persiste dans différentes exécutions de graphiques. BarrièreFermer Ferme la barrière donnée. BarrièreIncompleteSize Calcule le nombre d'éléments incomplets dans la barrière donnée. BarrièreInsérerBeaucoup Pour chaque clé, attribue la valeur respective au composant spécifié. TailleBarrièrePrêt Calcule le nombre d'éléments complets dans la barrière donnée. BarrièrePrendreBeaucoup Prend le nombre donné d'éléments terminés d'une barrière. Lot Regroupe tous les tenseurs d'entrée de manière non déterministe. BatchMatMulV2 <T> Multiplie les tranches de deux tenseurs par lots. BatchMatMulV3 <V> Multiplie les tranches de deux tenseurs par lots. LotVersEspace <T> BatchToSpace pour les tenseurs 4-D de type T. BatchVersEspaceNd <T> BatchToSpace pour les tenseurs ND de type T. BesselI0 <T étend le nombre> BesselI1 <T étend le numéro> BesselJ0 <T étend le numéro> BesselJ1 <T étend le numéro> BesselK0 <T étend le numéro> BesselK0e <T étend le numéro> BesselK1 <T étend le numéro> BesselK1e <T étend le numéro> BesselY0 <T étend le numéro> BesselY1 <T étend le numéro> Bitcast <U> Bitcaste un tenseur d'un type à un autre sans copier les données. BlockLSTM <T étend le numéro> Calcule la propagation des cellules LSTM pour tous les pas de temps. BlockLSTMGrad <T étend le numéro> Calcule la propagation vers l'arrière de la cellule LSTM pour toute la séquence temporelle. BlockLSTMGradV2 <T étend le numéro> Calcule la propagation vers l'arrière de la cellule LSTM pour toute la séquence temporelle. BlockLSTMV2 <T étend le numéro> Calcule la propagation des cellules LSTM pour tous les pas de temps. BoostedTreesAggregateStats Agrége le résumé des statistiques accumulées pour le lot. BoostedTreesBucketiser Répartir chaque fonctionnalité en compartiments en fonction des limites du compartiment. BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit Calcule les gains pour chaque fonctionnalité et renvoie les meilleures informations de répartition possibles pour la fonctionnalité. BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 Calcule les gains pour chaque fonctionnalité et renvoie les meilleures informations de répartition possibles pour chaque nœud. Arbres boostésCalculer les meilleurs gains par fonctionnalité Calcule les gains pour chaque fonctionnalité et renvoie les meilleures informations de répartition possibles pour la fonctionnalité. BoostedTreesCenterBias Calcule le prior à partir des données d'entraînement (le biais) et remplit le premier nœud avec le prior des logits. BoostedTreesCreateEnsemble Crée un modèle d'ensemble d'arbres et lui renvoie un handle. BoostedTreesCreateQuantileStreamResource Créez la ressource pour les flux quantiles. BoostedTreesDeserializeEnsemble Désérialise une configuration d'ensemble d'arbres sérialisés et remplace l'arborescence actuelle ensemble. BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp Crée un handle vers un BoostedTreesEnsembleResource BoostedTreesExampleDebugOutputs Sorties de débogage/interprétabilité du modèle pour chaque exemple. BoostedTreesFlushQuantileRésumés Videz les résumés de quantile de chaque ressource de flux de quantile. BoostedTreesGetEnsembleStates Récupère le jeton de tampon de ressource de l’ensemble d’arbres, le nombre d’arbres et les statistiques de croissance. BoostedTreesMakeQuantileSummaries Fait le résumé des quantiles pour le lot. BoostedTreesMakeStatsRésumé Fait le résumé des statistiques accumulées pour le lot. BoostedTreesPredict Exécute plusieurs prédicteurs d'ensemble de régression additive sur les instances d'entrée et calcule les logits. BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries Ajoutez les résumés de quantile à chaque ressource de flux quantile. BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize Désérialisez les limites du bucket et signalez-le dans le QuantileAccumulator actuel. BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush Videz les résumés d’une ressource de flux quantile. BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries Générez les limites du compartiment pour chaque fonctionnalité en fonction des résumés accumulés. BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp Crée un handle vers un BoostedTreesQuantileStreamResource. BoostedTreesSerializeEnsemble Sérialise l'ensemble d'arbres en un proto. BoostedTreesSparseAggregateStats Agrége le résumé des statistiques accumulées pour le lot. BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit Calcule les gains pour chaque fonctionnalité et renvoie les meilleures informations de répartition possibles pour la fonctionnalité. BoostedTreesTrainingPredict Exécute plusieurs prédicteurs d'ensemble de régression additive sur les instances d'entrée et calcule la mise à jour des logits mis en cache. BoostedTreesUpdateEnsemble Met à jour l'ensemble d'arbres en ajoutant une couche au dernier arbre en croissance ou en démarrant un nouvel arbre. BoostedTreesUpdateEnsembleV2 Met à jour l'ensemble d'arbres en ajoutant une couche au dernier arbre en croissance ou en démarrant un nouvel arbre. BroadcastDynamicShape <T étend le nombre> Renvoie la forme de s0 op s1 avec diffusion. BroadcastGradientArgs <T étend le numéro> Renvoie les indices de réduction pour le calcul des gradients de s0 op s1 avec diffusion. Diffusion vers <T> Diffusez un tableau pour une forme compatible. Bucketiser Bucketise les « entrées » en fonction des « limites ». CSRSparseMatrixComponents <T> Lit les composants CSR au lot `index`. CSRSparseMatrixToDense <T> Convertissez un CSRSparseMatrix (éventuellement par lots) en dense. CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> Convertit un CSRSparesMatrix (éventuellement par lots) en SparseTensor. Ensemble de données CSV CSVDatasetV2 CTCPerteV2 Calcule la perte CTC (probabilité logarithmique) pour chaque entrée de lot. CacheDatasetV2 CheckNumericsV2 <T étend le numéro> Vérifie un tenseur pour les valeurs NaN, -Inf et +Inf. ChoisirFastestDataset ClipByValue <T> Coupe les valeurs du tenseur à un min et un max spécifiés. AssemblerTPUEmbeddingMémoire Une opération qui fusionne les protos de configuration de mémoire codés en chaîne de tous les hôtes. CollectiveAllToAllV2 <T étend le numéro> Échange mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques. CollectiveAllToAllV3 <T étend le numéro> Échange mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques. CollectiveAssignGroupV2 Attribuez des clés de groupe en fonction de l'affectation du groupe. CollectiveBcastRecvV2 <U> Reçoit une valeur tensorielle diffusée depuis un autre appareil. CollectiveBcastSendV2 <T> Diffuse une valeur tensorielle à un ou plusieurs autres appareils. CollectiveGather <T étend le numéro> Accumule mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques. CollectiveGatherV2 <T étend le numéro> Accumule mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques. CollectiveInitializeCommunicator Initialise un groupe pour les opérations collectives. CollectivePermute <T> Une opération pour permuter les tenseurs sur les instances TPU répliquées. CollectiveReduceScatterV2 <T étend le nombre> Réduit mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques et disperse le résultat. CollectiveReduceV2 <T étend le nombre> Réduit mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques. CollectiveReduceV3 <T étend le nombre> Réduit mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques. CombinedNonMaxSuppression Sélectionne goulûment un sous-ensemble de boîtes englobantes par ordre décroissant de score, Cette opération effectue non_max_suppression sur les entrées par lot, dans toutes les classes. CompositeTensorVariantFromComponents Encode une valeur `ExtensionType` dans un Tensor scalaire `variant`. CompositeTensorVariantToComponents Décode un Tensor scalaire « variante » en une valeur « ExtensionType ». CompressElement Compresse un élément d'ensemble de données. Taille du lot de calcul Calcule la taille de lot statique d'un ensemble de données sans lots partiels. ComputeDedupDataSize Une opération calcule la taille des données de déduplication à partir du noyau intégré et renvoie la configuration mise à jour. ComputeDedupDataTupleMask Une opération calcule le masque de tuple des données de déduplication à partir du noyau d'intégration. Concaténer <T> Concatène les tenseurs selon une dimension. ConfigureAndInitializeGlobalTPU Une opération qui met en place les structures centralisées pour un système TPU distribué. ConfigurerDistributedTPU Configure les structures centralisées pour un système TPU distribué. ConfigurerTPUEmbedding Configure TPUEmbedding dans un système TPU distribué. ConfigurerTPUEmbeddingHost Une opération qui configure le logiciel TPUEmbedding sur un hôte. ConfigurerTPUEmbeddingMemory Une opération qui configure le logiciel TPUEmbedding sur un hôte. ConnectTPUEmbeddingHosts Une opération qui établit la communication entre les instances du logiciel hôte TPUEmbedding après que ConfigureTPUEmbeddingHost ait été appelé sur chaque hôte. Constante <T> Un opérateur produisant une valeur constante. ConsommerMutexLock Cette opération consomme un verrou créé par `MutexLock`. Déclencheur de contrôle Ne fait rien. Conv <T étend le nombre> Calcule une convolution ND étant donné les tenseurs (N+1+batch_dims)-D `input` et (N+2)-D `filter`. Conv2DBackpropFilterV2 <T étend le numéro> Calcule les gradients de convolution par rapport au filtre. Conv2DBackpropInputV2 <T étend le nombre> Calcule les gradients de convolution par rapport à l'entrée. ConvertToCooTensor Copier <T> Copiez un tenseur de CPU à CPU ou de GPU à GPU. CopierHôte <T> Copiez un tenseur sur l'hôte. CopierVersMesh <T> CopierVersMeshGrad <T> CountUpTo <T étend le nombre> Incrémente « ref » jusqu'à ce qu'il atteigne « limite ». CrossReplicaSum <T étend le numéro> Une opération pour additionner les entrées sur les instances TPU répliquées. CudnnRNNBackpropV3 <T étend le numéro> Étape de backprop de CudnnRNNV3. CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T étend le numéro> Convertit les paramètres CudnnRNN de la forme canonique en forme utilisable. CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T étend le numéro> Récupère les paramètres CudnnRNN sous forme canonique. CudnnRNNV3 <T étend le numéro> Un RNN soutenu par cuDNN. CumulativeLogsumexp <T étend le nombre> Calculez le produit cumulé du tenseur « x » le long de « l'axe ». DTensorRestoreV2 DTensorSetGlobalTPUArray Une opération qui informe une multitude d'identifiants globaux de tous les TPU du système. DataServiceDataset Crée un ensemble de données qui lit les données du service tf.data. DataServiceDatasetV2 Crée un ensemble de données qui lit les données du service tf.data. Ensemble de donnéesCardinalité Renvoie la cardinalité de `input_dataset`. Ensemble de donnéesFromGraph Crée un ensemble de données à partir du `graph_def` donné. Ensemble de donnéesVersGraphV2 Renvoie un GraphDef sérialisé représentant `input_dataset`. Dawsn <T étend le numéro> DebugGradientIdentity <T> Opération d'identité pour le débogage du dégradé. DebugGradientRefIdentity <T> Opération d'identité pour le débogage du dégradé. DebugIdentity <T> Fournit un mappage d’identité du tenseur d’entrée de type non Ref pour le débogage. DebugIdentityV2 <T> Déboguer l'identité V2 Op. DebugIdentityV3 <T> Fournit un mappage d’identité du tenseur d’entrée de type non Ref pour le débogage. DéboguerNanCount Déboguer le compteur de valeur NaN Op. DebugNumericRésumé Débogage du résumé numérique Op. DebugNumericSummaryV2 <U étend le numéro> Résumé numérique de débogage V2 Op. DecodeImage <T étend le nombre> Fonction pour decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg et decode_png. DecodePaddedRaw <T étend le nombre> Réinterprètez les octets d'une chaîne comme un vecteur de nombres. DécoderProto L'opération extrait les champs d'un message de tampon de protocole sérialisé dans des tenseurs. Copie profonde <T> Fait une copie de « x ». SupprimerItérateur Un conteneur pour une ressource itérateur. Supprimer le cache mémoire SupprimerMultiDeviceIterator Un conteneur pour une ressource itérateur. SupprimerRandomSeedGenerator SupprimerSeedGenerator SupprimerSessionTensor Supprimez le tenseur spécifié par son handle dans la session. DenseBincount <U étend le nombre> Compte le nombre d'occurrences de chaque valeur dans un tableau d'entiers. DenseCountSparseOutput <U étend le nombre> Effectue un comptage de bacs à sortie clairsemée pour une entrée tf.tensor. DenseToCSRSparseMatrix Convertit un tenseur dense en un CSRSparseMatrix (éventuellement par lots). DétruireResourceOp Supprime la ressource spécifiée par le handle. DétruireTemporaryVariable <T> Détruit la variable temporaire et renvoie sa valeur finale. Index des appareils Renvoie l'index du périphérique exécuté par l'opération. DirectedInterleaveDataset Un substitut à `InterleaveDataset` sur une liste fixe de `N` ensembles de données. Désactiver la copie sur la lecture Désactive le mode copie sur lecture. Sauvegarde distribuée DrawBoundingBoxesV2 <T étend le nombre> Dessinez des cadres de délimitation sur un lot d'images. Compteur d'itérations factices Cache mémoire factice Générateur de graines factices DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch Facilite le portage du code qui utilise tf.nn.embedding_lookup_sparse(). DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch Partition dynamique <T> Partitionne les « données » en tenseurs « num_partitions » en utilisant les indices des « partitions ». DynamicStitch <T> Entrelacez les valeurs des tenseurs « données » en un seul tenseur. ModifierDistance Calcule la distance d'édition de Levenshtein (éventuellement normalisée). Eig <U> Calcule la décomposition propre d'une ou plusieurs matrices carrées. Einsum <T> Contraction tensorielle selon la convention de sommation d'Einstein. Vide <T> Crée un tenseur avec la forme donnée. ListeTensorVide Crée et renvoie une liste de tenseurs vide. VideTensorMap Crée et renvoie une carte tensorielle vide. EncodeProto L'opération sérialise les messages protobuf fournis dans les tenseurs d'entrée. EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch Facilite le portage du code qui utilise tf.nn.embedding_lookup_sparse(). Mettre en file d'attenteTPUEmbeddingBatch Une opération qui met en file d'attente une liste de tenseurs de lots d'entrée dans TPUEmbedding. Mettre en file d'attenteTPUEmbeddingIntegerBatch Une opération qui met en file d'attente une liste de tenseurs de lots d'entrée dans TPUEmbedding. Mettre en file d'attenteTPUEmbeddingRaggedTensorBatch Facilite le portage du code qui utilise tf.nn.embedding_lookup(). Mettre en file d'attenteTPUEmbeddingSparseBatch Une opération qui met en file d'attente les indices d'entrée TPUEmbedding à partir d'un SparseTensor. Mettre en file d'attenteTPUEmbeddingSparseTensorBatch Facilite le portage du code qui utilise tf.nn.embedding_lookup_sparse(). Assurer la forme <T> Garantit que la forme du tenseur correspond à la forme attendue. Entrez <T> Crée ou trouve un cadre enfant et met les « données » à la disposition du cadre enfant. Erfinv <T étend le numéro> Norme euclidienne <T> Calcule la norme euclidienne des éléments sur les dimensions d'un tenseur. ExécuterTPUEmbeddingPartitioner Une opération qui exécute le partitionneur TPUEmbedding sur la configuration centrale périphérique et calcule la taille HBM (en octets) requise pour l’opération TPUEmbedding. Quitter <T> Quitte l’image actuelle vers son image parent. DévelopperDims <T> Insère une dimension de 1 dans la forme d'un tenseur. ExpérimentalAutoShardDataset Crée un ensemble de données qui fragmente l'ensemble de données d'entrée. ExperimentalBytesProducedStatsDataset Enregistre la taille en octets de chaque élément de `input_dataset` dans un StatsAggregator. ExpérimentalChooseFastestDataset ExperimentalDatasetCardinalité Renvoie la cardinalité de `input_dataset`. ExperimentalDatasetToTFRecord Écrit l'ensemble de données donné dans le fichier donné en utilisant le format TFRecord. ExperimentalDenseToSparseBatchDataset Crée un ensemble de données qui regroupe les éléments d'entrée dans un SparseTensor. ExperimentalLatencyStatsDataset Enregistre la latence de production des éléments `input_dataset` dans un StatsAggregator. ExperimentalMatchingFilesDataset ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset Crée un ensemble de données qui remplace le parallélisme intra-opération maximal. ExperimentalParseExampleDataset Transforme `input_dataset` contenant les protos `Example` en tant que vecteurs de DT_STRING en un ensemble de données d'objets `Tensor` ou `SparseTensor` représentant les fonctionnalités analysées. ExpérimentalPrivateThreadPoolDataset Crée un ensemble de données qui utilise un pool de threads personnalisé pour calculer « input_dataset ». ExpérimentalRandomDataset Crée un ensemble de données qui renvoie des nombres pseudo-aléatoires. ExperimentalRebatchDataset Crée un ensemble de données qui modifie la taille du lot. ExperimentalSetStatsAggregatorDataset ExperimentalSlidingWindowDataset Crée un ensemble de données qui passe une fenêtre glissante sur `input_dataset`. ExpérimentalSqlDataset Crée un ensemble de données qui exécute une requête SQL et émet des lignes du jeu de résultats. ExperimentalStatsAggregatorHandle Crée une ressource de gestionnaire de statistiques. ExperimentalStatsAggregatorRésumé Produit un résumé de toutes les statistiques enregistrées par le gestionnaire de statistiques donné. ExperimentalUnbatchDataset Un ensemble de données qui divise les éléments de son entrée en plusieurs éléments. Expt <T étend le numéro> ExtraireGlimpseV2 Extrait un aperçu du tenseur d'entrée. ExtractVolumePatches <T étend le nombre> Extrayez les « patches » de « input » et placez-les dans la dimension de sortie « profondeur ». FFTND <T> Transformation de Fourier rapide ND. FileSystemSetConfiguration Définir la configuration du système de fichiers. Remplissez <U> Crée un tenseur rempli d'une valeur scalaire. Finaliser l'ensemble de données Crée un ensemble de données en appliquant tf.data.Options à `input_dataset`. FinaliserTPUEmbedding Une opération qui finalise la configuration de TPUEmbedding. Empreinte digitale Génère des valeurs d'empreinte digitale. FresnelCos <T étend le nombre> FresnelSin <T étend le nombre> FusedBatchNormGradV3 <T étend le nombre, U étend le nombre> Dégradé pour la normalisation des lots. FusedBatchNormV3 <T étend le nombre, U étend le nombre> Normalisation des lots. GRUBlockCell <T étend le numéro> Calcule la propagation avant de la cellule GRU pour 1 pas de temps. GRUBlockCellGrad <T étend le numéro> Calcule la rétro-propagation des cellules GRU pour 1 pas de temps. Rassemblez <T> Rassemblez les tranches de l'axe « params » selon les « indices ». RassemblerNd <T> Rassemblez les tranches de « params » dans un Tensor avec une forme spécifiée par « indices ». Générer des propositions de boîtes de limites Cette opération produit une région d'intérêts à partir de boîtes englobantes données (bbox_deltas) codées par rapport aux ancres selon l'équation 2 dans arXiv : 1506.01497. L'opération sélectionne les boîtes de notation `pre_nms_topn` supérieures, les décode par rapport aux ancres, applique une suppression non maximale sur les boîtes qui se chevauchent avec une valeur d'intersection sur union (iou) supérieure à `nms_threshold`, rejetant les boîtes dont le côté le plus court est inférieur à ` min_size`. GetElementAtIndex Obtient l'élément à l'index spécifié dans un ensemble de données. GetMinibatchSplitsWithPhysicalReplica GetMinibatchesInCsrWithPhysicalReplica ObtenirOptions Renvoie les tf.data.Options attachées à `input_dataset`. ObtenirSessionHandle Stocke le tenseur d'entrée dans l'état de la session en cours. GetSessionTensor <T> Obtenez la valeur du tenseur spécifié par son handle. GlobalIterId Dégradés Ajoute des opérations pour calculer les dérivées partielles de la somme de y s par rapport à x s, c'est-à-dire d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... Si les valeurs Options.dx() sont définies, elles constituent les dérivées partielles symboliques initiales d'une fonction de perte L par rapport à GarantieConst <T> Donne une garantie au runtime TF que le tenseur d’entrée est une constante. Table de hachage Crée une table de hachage non initialisée. HistogramFixedWidth <U étend le nombre> Renvoie l'histogramme des valeurs. IFFTND <T> Transformée de Fourier rapide inverse ND. IRFFTND <U étend le numéro> Transformée de Fourier très rapide inverse ND. Identité <T> Renvoie un tenseur avec la même forme et le même contenu que le tenseur ou la valeur d'entrée. IdentitéN Renvoie une liste de tenseurs avec les mêmes formes et contenus que l'entrée tenseurs. IgnoreErrorsDataset Crée un ensemble de données qui contient les éléments de « input_dataset » en ignorant les erreurs. ImageProjectiveTransformV2 <T étend le nombre> Applique la transformation donnée à chacune des images. ImageProjectiveTransformV3 <T étend le nombre> Applique la transformation donnée à chacune des images. ImmuableConst <T> Renvoie le tenseur immuable de la région mémoire. InfeedDequeue <T> Une opération d'espace réservé pour une valeur qui sera introduite dans le calcul. InfeedDequeueTuple Récupère plusieurs valeurs de l’alimentation sous forme de tuple XLA. EntréeEnqueue Une opération qui alimente une seule valeur Tensor dans le calcul. InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer Une opération qui met en file d'attente le tampon prélinéarisé dans l'alimentation TPU. InfeedEnqueueTuple Introduire plusieurs valeurs Tensor dans le calcul sous forme de tuple XLA. InitialiserTable Initialiseur de table qui prend respectivement deux tenseurs pour les clés et les valeurs. InitializeTableFromDataset InitializeTableFromTextFile Initialise un tableau à partir d'un fichier texte. InplaceAdd <T> Ajoute v dans les lignes spécifiées de x. InplaceSub <T> Soustrait « v » dans les lignes spécifiées de « x ». InplaceUpdate <T> Met à jour les lignes spécifiées « i » avec les valeurs « v ». IsBoostedTreesEnsembleInitialisé Vérifie si un ensemble d'arbres a été initialisé. IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized Vérifie si un flux quantile a été initialisé. IsTPUEmbeddingInitialized Indique si l'intégration TPU est initialisée dans un système TPU distribué. EstVariableInitialisé Vérifie si un tenseur a été initialisé. IsotonicRegression <U étend le nombre> Résout un lot de problèmes de régression isotonique. ItérateurGetDevice Renvoie le nom du périphérique sur lequel la « ressource » a été placée. KMC2ChainInitialisation Renvoie l'index d'un point de données qui doit être ajouté à l'ensemble de départ. KmeansPlusPlusInitialisation Sélectionne num_to_sample lignes d'entrée à l'aide du critère KMeans++. KthOrderStatistique Calcule la statistique d'ordre K d'un ensemble de données. Ensemble de données LMDB Crée un ensemble de données qui émet les paires clé-valeur dans un ou plusieurs fichiers LMDB. LSTMBlockCell <T étend le numéro> Calcule la propagation avant de la cellule LSTM pour 1 pas de temps. LSTMBlockCellGrad <T étend le numéro> Calcule la propagation vers l'arrière de la cellule LSTM pour 1 pas de temps. LinSpace <T étend le numéro> Génère des valeurs dans un intervalle. ListDataset Crée un ensemble de données qui émet chacun des « tenseurs » une fois. ListSnapshotChunksDataset LoadAllTPUEmbeddingParameters Une opération qui charge les paramètres d'optimisation dans la mémoire d'intégration. LoadTPUEmbeddingADAMParameters Chargez les paramètres d’intégration ADAM. LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters Chargez les paramètres d’intégration d’Adadelta. LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters Chargez les paramètres d’intégration d’Adagrad Momentum. LoadTPUEmbeddingAdagradParameters Chargez les paramètres d’intégration d’Adagrad. LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters Paramètres d’intégration RMSProp centrés sur la charge. LoadTPUEmbeddingFTRLParameters Chargez les paramètres d’intégration FTRL. LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters Paramètres d’intégration de l’estimateur de fréquence de charge. LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters Chargez les paramètres d’intégration de MDL Adagrad Light. LoadTPUEmbeddingMomentumParameters Chargez les paramètres d’intégration de Momentum. LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters Chargez les paramètres d’intégration proximaux d’Adagrad. LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters Chargez les paramètres d’intégration RMSProp. LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters Chargez les paramètres d'intégration SGD. LookupTableExport <T, U> Affiche toutes les clés et valeurs du tableau. LookupTableFind <U> Recherche les clés dans un tableau, affiche les valeurs correspondantes. LookupTableImport Remplace le contenu de la table par les clés et valeurs spécifiées. LookupTableInsérer Met à jour le tableau pour associer les clés aux valeurs. LookupTableSupprimer Supprime les clés et leurs valeurs associées d'une table. Taille de la table de recherche Calcule le nombre d'éléments dans la table donnée. BoucleCond Transfère l’entrée vers la sortie. LowerBound <U étend le nombre> Applique lower_bound(sorted_search_values, valeurs) le long de chaque ligne. Lu <T, U étend le nombre> Calcule la décomposition LU d'une ou plusieurs matrices carrées. RendreUnique Rendre tous les éléments de la dimension non-Batch uniques, mais \"proches\" de leur valeur initiale. CarteEffacer Op supprime tous les éléments du conteneur sous-jacent. MapIncompleteSize Op renvoie le nombre d'éléments incomplets dans le conteneur sous-jacent. CartePeek Op jette un coup d'œil aux valeurs à la clé spécifiée. Taille de la carte Op renvoie le nombre d'éléments dans le conteneur sous-jacent. CarteStage Étape (clé, valeurs) dans le conteneur sous-jacent qui se comporte comme une table de hachage. CarteUnstage Op supprime et renvoie les valeurs associées à la clé du conteneur sous-jacent. MapUnstageNoKey Op supprime et renvoie un élément aléatoire (clé, valeur) du conteneur sous-jacent. MatriceDiagPartV2 <T> Renvoie la partie diagonale groupée d'un tenseur groupé. MatriceDiagPartV3 <T> Renvoie la partie diagonale groupée d'un tenseur groupé. MatriceDiagV2 <T> Renvoie un tenseur diagonal par lots avec des valeurs diagonales par lots données. MatriceDiagV3 <T> Renvoie un tenseur diagonal par lots avec des valeurs diagonales par lots données. MatriceSetDiagV2 <T> Renvoie un tenseur matriciel par lots avec de nouvelles valeurs diagonales par lots. MatriceSetDiagV3 <T> Renvoie un tenseur matriciel par lots avec de nouvelles valeurs diagonales par lots. Max <T> Calcule le maximum d'éléments sur les dimensions d'un tenseur. MaxIntraOpParallelismDataset Crée un ensemble de données qui remplace le parallélisme intra-opération maximal. Fusionner <T> Transfère la valeur d'un tenseur disponible des « entrées » vers la « sortie ». MergeDedupData Une opération fusionne des éléments de tenseurs entiers et flottants dans des données de déduplication sous forme de tuple XLA. Min <T> Calcule le minimum d'éléments sur les dimensions d'un tenseur. MiroirPad <T> Remplit un tenseur avec des valeurs en miroir. MirrorPadGrad <T> Opération dégradé pour l'opération `MirrorPad`. MlirPassthroughOp Encapsule un calcul MLIR arbitraire exprimé sous forme de module avec une fonction main(). MulNoNan <T> Renvoie x * y par élément. MutableDenseHashTable Crée une table de hachage vide qui utilise des tenseurs comme magasin de sauvegarde. Table de hachage mutable Crée une table de hachage vide. MutableHashTableOfTensors Crée une table de hachage vide. Mutex Crée une ressource Mutex qui peut être verrouillée par `MutexLock`. Verrouillage mutex Verrouille une ressource mutex. NcclAllReduce <T étend le nombre> Génère un tenseur contenant la réduction sur tous les tenseurs d'entrée. NcclBroadcast <T étend le numéro> Envoie « entrée » à tous les appareils connectés à la sortie. NcclReduce <T étend le nombre> Réduit `input` de `num_devices` en utilisant `reduction` à un seul périphérique. Ndtri <T étend le numéro> Voisins les plus proches Sélectionne les k centres les plus proches pour chaque point. SuivantAprès <T étend le numéro> Renvoie la prochaine valeur représentable de « x1 » dans la direction de « x2 », élément par élément. Itération suivante <T> Rend son entrée disponible pour l’itération suivante. NonOp Ne fait rien. NonDeterministicInts <U> Génère de manière non déterministe des entiers. NonMaxSuppressionV5 <T étend le numéro> Sélectionne goulûment un sous-ensemble de boîtes englobantes par ordre décroissant de score, élaguer les cases qui ont un chevauchement élevé d'intersection sur union (IOU) avec les cases précédemment sélectionnées. Ensemble de données non sérialisable OneHot <U> Renvoie un tenseur one-hot. Ceux comme <T> Renvoie un tenseur de uns avec la même forme et le même type que x. OptimiserDatasetV2 Crée un ensemble de données en appliquant les optimisations associées à « input_dataset ». OptionsEnsemble de données Crée un ensemble de données en attachant tf.data.Options à `input_dataset`. CarteOrdonnéEffacer Op supprime tous les éléments du conteneur sous-jacent. OrderedMapIncompleteSize Op renvoie le nombre d'éléments incomplets dans le conteneur sous-jacent. CommandéMapPeek Op jette un coup d'œil aux valeurs à la clé spécifiée. Taille de la carte commandée Op renvoie le nombre d'éléments dans le conteneur sous-jacent. OrderedMapStage Étape (clé, valeurs) dans le conteneur sous-jacent qui se comporte comme un objet ordonné conteneur associatif. OrderedMapUnstage Op supprime et renvoie les valeurs associées à la clé du conteneur sous-jacent. OrderedMapUnstageNoKey Op supprime et renvoie l'élément (clé, valeur) avec le plus petit clé du conteneur sous-jacent. SortieDequeue <T> Récupère un seul tenseur de la sortie de calcul. OutfeedDequeueTuple Récupérez plusieurs valeurs de la sortie de calcul. SortieDequeueTupleV2 Récupérez plusieurs valeurs de la sortie de calcul. SortieDequeueV2 <T> Récupère un seul tenseur de la sortie de calcul. SortieEnqueue Mettez en file d'attente un Tensor sur la sortie de calcul. OutfeedEnqueueTuple Mettez en file d'attente plusieurs valeurs Tensor sur la sortie de calcul. Touche <T> Rembourre un tenseur. ParallelBatchDataset ParallèleConcat <T> Concatène une liste de tenseurs « N » le long de la première dimension. ParallelDynamicStitch <T> Entrelacez les valeurs des tenseurs « données » en un seul tenseur. ParseExampleDatasetV2 Transforme `input_dataset` contenant les protos `Example` en tant que vecteurs de DT_STRING en un ensemble de données d'objets `Tensor` ou `SparseTensor` représentant les fonctionnalités analysées. ParseExampleV2 Transforme un vecteur de protos tf.Example (sous forme de chaînes) en tenseurs typés. ParseSequenceExampleV2 Transforme un vecteur de protos tf.io.SequenceExample (sous forme de chaînes) en tenseurs typés. Espace réservé <T> Une opération d'espace réservé pour une valeur qui sera introduite dans le calcul. PlaceholderWithDefault <T> Une opération d'espace réservé qui passe par « input » lorsque sa sortie n'est pas alimentée. Prélinéariser Une opération qui linéarise une valeur de Tensor en un tenseur variant opaque. PrélinéariserTuple Une opération qui linéarise plusieurs valeurs de Tensor en un tenseur variant opaque. Opération Primitive Une classe de base pour les implémentations Op soutenues par un seul Operation . Imprimer Imprime une chaîne scalaire. PrivateThreadPoolDataset Crée un ensemble de données qui utilise un pool de threads personnalisé pour calculer « input_dataset ». Prod <T> Calcule le produit des éléments sur les dimensions d'un tenseur. QuantizeAndDequantizeV4 <T étend le nombre> Quantise puis déquantifie un tenseur. QuantizeAndDequantizeV4Grad <T étend le nombre> Renvoie le dégradé de `QuantizeAndDequantizeV4`. QuantizedConcat <T> Concatène les tenseurs quantifiés le long d'une dimension. QuantizedConcatV2 <T> QuantizedConv2DAndRelu <V> QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V> QuantizedConv2DAndRequantize <V> QuantizedConv2DPerChannel <V> Calcule QuantizedConv2D par canal. QuantizedConv2DWithBias <V> QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W> QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X> QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V> QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X> QuantizedDepthwiseConv2D <V> Calcule le Conv2D quantifié en profondeur. QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V> Calcule le Conv2D quantifié en profondeur avec biais. QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> Calcule Conv2D quantifié en profondeur avec Bias et Relu. QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> Calcule Conv2D quantifié en profondeur avec Bias, Relu et Requantize. QuantizedMatMulWithBias <W> Effectue une multiplication matricielle quantifiée de « a » par la matrice « b » avec ajout de biais. QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W étend le nombre> QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> Effectuez une multiplication matricielle quantifiée de « a » par la matrice « b » avec ajout de biais et fusion relu. QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> Effectuez une multiplication matricielle quantifiée de « a » par la matrice « b » avec ajout de biais et fusion relu et requantification. QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W> QuantizedReshape <T> Remodèle un tenseur quantifié selon l'opération Reshape. RFFTND <U> ND transformation de Fourier réelle rapide. RaggedBincount <U étend le numéro> Compte le nombre d'occurrences de chaque valeur dans un tableau d'entiers. RaggedCountSparseOutput <U étend le nombre> Effectue un comptage de cases à sortie clairsemée pour une entrée de tenseur irrégulier. RaggedCross <T, U étend le nombre> Génère un croisement de fonctionnalités à partir d'une liste de tenseurs et le renvoie sous la forme d'un RaggedTensor. RaggedFillEmptyRows <T> RaggedFillEmptyRowsGrad <T> RaggedGather <T étend le nombre, U> Rassemblez des tranches irrégulières de l'axe `params` `0` en fonction des `indices`. RaggedRange <U étend le nombre, T étend le nombre> Renvoie un `RaggedTensor` contenant les séquences de nombres spécifiées. RaggedTensorFromVariant <U étend le nombre, T> Décode un Tensor « variante » en un « RaggedTensor ». RaggedTensorToSparse <U> Convertit un `raggedtensor 'en un« sparsetentensor »avec les mêmes valeurs. RaggedtenStorTotensor <u> Créez un tenseur dense à partir d'un tenseur en lambeaux, modifiant éventuellement sa forme. En lambeaux en lambeaux Encode un `` RaggedtenSor 'dans un tenseur de «variante». Raggedtensortovariantgradient <u> Helper était utilisé pour calculer le gradient pour «RaggedtenStorovariant». Randomdatasetv2 Crée un ensemble de données qui renvoie les numéros de pseudorandom. RandomIndexHuffle <T étend le numéro> Sorte la position de «valeur» dans une permutation de [0, ..., max_index]. Range <t Étend le numéro> Crée une séquence de nombres. Rang Renvoie le rang de tenseur. Readvariableop <T> Lit la valeur d'une variable. Readvariablexlasplitnd <t> Réplidit le tenseur d'entrée de variable de ressource sur toutes les dimensions. RepatchDataset Crée un ensemble de données qui modifie la taille du lot. RepatchDatasetv2 Crée un ensemble de données qui modifie la taille du lot. Recv <T> Reçoit le tenseur nommé de Send_device sur recv_device. Recvtpuembeddingactiviations Un OP qui reçoit des activations d'intégration sur le TPU. Réduceal Calcule le "logique et" des éléments à travers les dimensions d'un tenseur. Réduceany Calcule le "logique ou" des éléments à travers les dimensions d'un tenseur. ReduceMax <T> Calcule le maximum d'éléments à travers les dimensions d'un tenseur. Réducemin <T> Calcule le minimum d'éléments à travers les dimensions d'un tenseur. Réduire leprod <T> Calcule le produit d'éléments à travers les dimensions d'un tenseur. Réduire <T> Calcule la somme des éléments à travers les dimensions d'un tenseur. Réfroit <T> Crée ou trouve un cadre enfant et rend les «données» à la disposition du cadre enfant. Refexit <T> Quitte le cadre actuel de son cadre parent. Rafraîchissement <T> Renvoyez le même tenseur ref que le tenseur de référence d'entrée. RefMerge <T> Transmet la valeur d'un tenseur disponible des «entrées» à «sortie». RefNextideration <T> Rend son entrée à la disposition de la prochaine itération. RefSelect <T> Transfère le `index`th élément de« entrées »vers« sortie ». Refswitch <T> Transfère le tenseur de référence `` données '' du port de sortie déterminé par «Pred». Registredataset Enregistre un ensemble de données avec le service tf.data. Registredatasetv2 Enregistre un ensemble de données avec le service tf.data. Relais <T> RelaisoliNlike <T> RequantizationRangeperChannel Calcule la plage de requantisation par canal. RequantizeperChannel <u> Requinalise l'entrée avec les valeurs MIN et MAX connues par canal. Reshape <T> Remodèle un tenseur. ResourceAccumulaterApplygradient Applique un gradient à un accumulateur donné. RessourcecumulatornumAccumuled Renvoie le nombre de gradients agrégés dans les accumulateurs donnés. ResourceAcculalateatSetglobalstep Met à jour l'accumulateur avec une nouvelle valeur pour Global_step. ResourceAccumUlArtaTakegradient <T> Extrait le gradient moyen dans le conditional accumulateur donné. ResourceApplyAdagradv2 Mettre à jour '* var' selon le schéma Adagrad. ResourceApplyadamwithamsgrad Mettre à jour '* var' selon l'algorithme Adam. ResourceApplykerasmomentum Mettre à jour '* var' selon le schéma de momentum. RessourceconditionalAccumulator Un accumulateur conditionnel pour les gradients d'agrégation. ResourceCountUpto <T étend le numéro> Incréments variable indiqués par «ressource» jusqu'à ce qu'il atteigne la «limite». ResourceGather <u> Rassemblez des tranches de la variable indiquée par la «ressource» selon les «indices». Ressourcegathernd <u> RessourcesCatterAdd Ajoute des mises à jour rares à la variable référencée par «ressource». ResourcesCatterDiv Divise les mises à jour rares en la variable référencée par «Resource». ResourcesCatterMax Réduit les mises à jour clairsemées dans la variable référencée par «Resource» à l'aide de l'opération «Max». RessourcesCattermin Réduit les mises à jour clairsemées dans la variable référencée par «Resource» à l'aide de l'opération «min». Ressourcescattermul Multiplie les mises à jour rares dans la variable référencée par «ressource». RessourcesCatterndadd Applique un ajout clairsemé aux valeurs ou tranches individuelles dans une variable. RessourcesCatterndmax RessourcesCatterndmin RessourcesCatterNDSUB Applique une soustraction clairsemée aux valeurs ou tranches individuelles dans une variable. ResourcesCatterNdupdate Applique des «mises à jour» clairsemées aux valeurs ou tranches individuelles dans une donnée variable en fonction des «indices». RessourcesCatterSub Soustrait les mises à jour rares de la variable référencée par «ressource». ResourcesCatterUpdate Attribue des mises à jour rares à la variable référencée par «ressource». RESSOURCEAUSEAPLYADAGRADV2 Mettez à jour les entrées pertinentes dans «* var» et «accum» selon le schéma Adagrad. Ressourcesparseapplykerasmomentum Mettez à jour les entrées pertinentes dans «* var» et «accum» selon le schéma de momentum. ResourceStridedSleassign Attribuez une valeur «Valeur» à la référence en L-Value en tranches de «Ref». RattieAlLtpuembeddingParameters Un OP qui récupère les paramètres d'optimisation de l'intégration à la mémoire hôte. RetrovetPuembeddingAmparameters Récupérez les paramètres d'intégration d'ADAM. RetrievetpuembeddingAdAltaparameters Récupérez les paramètres d'intégration d'Adadelta. Retournetpuembeddingadagradmomentimparameters Récupérez les paramètres d'incorporation Adagrad Momentum. RetrievetpuembeddingadagradParameters Récupérez les paramètres d'intégration d'Adagrad. RetrievetPueMeddingCenteredRmspropParameters Récupérez les paramètres d'intégration RMSPROP centrés. Retrievetpuembeddingftrlparameters Récupérez les paramètres d'incorporation FTRL. RetrievetPuembeddingFrequencyStimatorParameters Récupérer les paramètres d'intégration de l'estimateur de fréquence. RetrievetpuembeddingmdladagradlightParameters Récupérez les paramètres d'intégration de la lumière Adagrad MDL. RattrapagepuembeddingMomentumparameters Récupérez les paramètres d'intégration de momentum. RetournetpuembeddingProximalAdagradParameters Récupérez les paramètres d'intégration proximale d'Adagrad. RetournetpuembeddingProximalyogiparameters RetroveTpuembeddingrmspropParameters Récupérez les paramètres d'intégration RMSPROP. RetrievetpuembeddingStochasticgradientDescentParameters Récupérer les paramètres d'incorporation SGD. Inverse <T> Inverse les dimensions spécifiques d'un tenseur. Reversquence <T> Inverse les tranches de longueur variable. Réécriture Riscabs <T étend le numéro> Riscadd <T étend le numéro> Renvoie x + y élément par élément. Riscbinaryarithmétique <T étend le numéro> Riscbinarycomparone Riscbitcast <u> Riscbroadcast <T> Risccast <u> Riscceil <T étend le numéro> RiscCholesky <T étend le numéro> RisccConcat <T> RiscConv <T étend le numéro> RISCCOS <T étend le numéro> RiscDiv <T étend le numéro> Riscdot <T étend le numéro> Riscexp <T étend le numéro> Riscfft <T> Riscfloor <T étend le numéro> Riscgather <T> Rismimag <u étend le numéro> Risfiscine RISCLOG <T étend le numéro> Risclogical et Risclogicalnot Rame Riscmax <T étend le numéro> Renvoie Max (x, y) sur le plan des éléments. Riscmin <T étend le numéro> Riscmul <T étend le numéro> Riscneg <T étend le numéro> Riscpad <T étend le numéro> Riscpool <T étend le numéro> Riscpow <T étend le numéro> Riscrandomuniforme Riscréal <u étend le numéro> Riscreduce <T étend le numéro> Riscrem <T étend le numéro> Riscreshape <T étend le numéro> Riscreverse <T étend le numéro> Riscster <u étend le numéro> RiscShape <U étend le numéro> RiscSign <T étend le numéro> Riscslice <T étend le numéro> Riscsort <T étend le numéro> Riscsqueeze <T> Riscsub <T étend le numéro> RISCTRANSPOSE <T> RisctriangularSolve <T étend le numéro> Riscunaire <T étend le numéro> Rngreadandskip Avancez le compteur d'un RNG à base de comptoir. Rngskip Avancez le compteur d'un RNG à base de comptoir. Rouler <T> Roule les éléments d'un tenseur le long d'un axe. Échantillonnage Crée un ensemble de données qui prélève un échantillon de Bernoulli du contenu d'un autre ensemble de données. Scalndranslater ScalAndTranslategrad <T étend le numéro> Dissoradd <t> Ajoute des mises à jour rares à une référence variable. ScatterDiv <T> Divise une référence variable par des mises à jour clairsemées. ScatterMax <T étend le numéro> Réduit les mises à jour clairsemées dans une référence variable à l'aide de l'opération «Max». Scattermin <T étend le numéro> Réduit les mises à jour clairsemées dans une référence variable à l'aide de l'opération «min». ScatterMul <T> Multiplie les mises à jour clairsemées dans une référence variable. Dissatnd <u> Dispose des «mises à jour» dans un tenseur de forme «forme» en fonction des «indices». Scatterndadd <T> Applique un ajout clairsemé aux valeurs ou tranches individuelles dans une variable. Dissatndmax <T> Calcule le maximum au niveau des éléments. Dissatndmin <T> Calcule le minimum au niveau des éléments. DissatndNonaliasingAdd <T> Applique un ajout clairse à partir des «mises à jour» en fonction des indices «indices». ScatterNDSUB <T> Applique une soustraction clairsemée aux valeurs ou tranches individuelles dans une variable. Dispersndupdate <t> Applique des «mises à jour» clairsemées aux valeurs ou tranches individuelles dans une donnée variable en fonction des «indices». Dispersub <T> Soustrade les mises à jour clairsemées d'une référence variable. Dispersupdate <t> Applique des mises à jour rares à une référence variable. SegmentMaxv2 <T étend le numéro> Calcule le maximum le long des segments d'un tenseur. SegmentMinv2 <T étend le numéro> Calcule le minimum le long des segments d'un tenseur. SegmentProdv2 <T> Calcule le produit le long des segments d'un tenseur. Segmentsumv2 <T> Calcule la somme le long des segments d'un tenseur. Selectv2 <T> Envoyer Envoie le tenseur nommé de Send_device à recv_device. Sendtpuembeddinggradies Effectue des mises à jour de gradient des tables d'intégration. SetDiff1d <t, u étend le numéro> Calcule la différence entre deux listes de nombres ou de chaînes. Se débarrasser de Nombre d'éléments uniques le long de la dernière dimension de l'entrée «set». Forme <u étend le numéro> Renvoie la forme d'un tenseur. Shapmen <u étend le numéro> Renvoie la forme des tenseurs. Sharddataset Crée un «ensemble de données» qui ne comprend que 1 / «num_shards» de cet ensemble de données. ShuffleandrepeatDatasetv2 Shuffledatasetv2 Shuffledatasetv3 ShutdownDistributedTpu Arrête un système TPU distribué en cours d'exécution. ShutdownTpusystem Un OP qui arrête le système TPU. Taille <u étend le numéro> Renvoie la taille d'un tenseur. Skipgram Analyse un fichier texte et crée un lot d'exemples. Somnataset Tranche <T> Renvoyez une tranche de «entrée». SlidingwindowDataset Crée un ensemble de données qui passe une fenêtre coulissante sur `input_dataset`. Instantané <T> Renvoie une copie du tenseur d'entrée. Instantanément Snapshotdataset Crée un ensemble de données qui écrira / lira à partir d'un instantané. SnapshotdatasetReader InstantanémentddatasetReader SobolSample <T étend le numéro> Génère des points à partir de la séquence SOBOL. SpacetObatchnd <T> Spacetobatch pour les tenseurs et tenseurs de type T. Sparseapplyadagradv2 <T> Mettez à jour les entrées pertinentes dans «* var» et «accum» selon le schéma Adagrad. SPARSEBINCOUNT <U étend le numéro> Compte le nombre d'occurrences de chaque valeur dans un tableau entier. SPARSECOUNTSPARSEOutput <U étend le numéro> Effectue un comptage de bacs clairsemé pour une entrée de tenseur clairsemé. Sparsecrosshashed Génère une croix clairsemée à partir d'une liste de tenseurs clairsemés et denses. Sparsecrossv2 Génère une croix clairsemée à partir d'une liste de tenseurs clairsemés et denses. SPARSEMATRIXADD Ajout clairsemé de deux matrices CSR, C = alpha * A + Beta * B. SPARSEMATRIXMATMUL <T> Matrix multiplies une matrice clairsemée avec une matrice dense. Sparsematrixmul Multiplication par élément d'une matrice clairsemée avec un tenseur dense. SparsEmatrixnnz Renvoie le nombre de non-zestes de «SPARSE_MATRIX». SPARSEMATRIXORDINGAMD Calcule l'ordre de degré minimum (AMD) approximatif de «entrée». SPARSEMATRIXSOFTMAX Calcule le softmax d'un CSRSParsematrix. Sparsematrixsoftmaxgrad Calcule le gradient du SparsEmatrixSoftMax OP. SPARSEMATRIXSPARSECHOLESKY Calcule la décomposition clairsemée de Cholesky de «entrée». SparsEmatrixSparsematmul Matrice clairsemée multiplies deux matrices CSR `A` et` B '. SparsEmatrixTransspose Transpose les dimensions intérieures (matrice) d'un CSRSParsematrix. Sparsematrixzeros Crée un CSRSPARSEMatrix All-Berosos avec une forme `dense_shape`. SPARSESINGLAMEAngradv2 <T Étend le nombre, U Étend le numéro> Calcule les gradients de SparsesegmentMean. Sparsesegmentsqrtngradv2 <T Étend le numéro, u étend le numéro> Calcule les gradients pour Sparsesegmentsqrtn. Sparsesegmentsumgrad <T étend le numéro> Calcule les gradients de Sparsesegmentsum. Sparsesegmentsumgradv2 <T étend le numéro, u étend le numéro> Calcule les gradients de Sparsesegmentsum. SPARSETENSERTOCSRSPARSEMATRIX Convertit un sparsetenSor en un CSRSParsematrix (éventuellement lot). Spence <T étend le numéro> Split <T> Fruit un tenseur dans les tenseurs «num_split» le long d'une seule dimension. SplitDedupData <T étend le numéro, u étend le numéro> Un OP divise les données de déduplication d'entrée xla tuple dans des tenseurs entiers et à virgule flottante. Splitv <T> Fruit un tenseur dans les tenseurs «num_split» le long d'une seule dimension. Serrer <T> Supprime les dimensions de la taille 1 de la forme d'un tenseur. Pile <T> Emporte une liste de tenseurs «n` rank-« »dans un tenseur de rang - R + 1). Scène Valeurs d'étape similaires à une file d'attente légère. Stagetar OP supprime tous les éléments du conteneur sous-jacent. Scénario OP jette les valeurs à l'indice spécifié. Étapes OP renvoie le nombre d'éléments dans le conteneur sous-jacent. Statefulrandombinomial <V étend le numéro> StatefulstandardNormal <u> Sorte des valeurs aléatoires à partir d'une distribution normale. StatefulstandardNormalv2 <u> Sorte des valeurs aléatoires à partir d'une distribution normale. État de façon étendue normale <u> Sorte les valeurs aléatoires d'une distribution normale tronquée. StatefulUniformes <u> Sorte des valeurs aléatoires à partir d'une distribution uniforme. État de l'état inutile <u> Sorte des entiers aléatoires à partir d'une distribution uniforme. StatefulUniformint <u> Sorte des entiers aléatoires à partir d'une distribution uniforme. StateSParameteristedTruncatedNormal <V étend le numéro> Statelessrandombinomial <W étend le numéro> Sorte des nombres aléatoires pseudorandom déterministes à partir d'une distribution binomiale. StatelessrandomGammAv2 <V étend le numéro> Sorte des nombres aléatoires pseudorandom déterministes d'une distribution gamma. StatelessrandomGammAv3 <U étend le numéro> Sorte des nombres aléatoires pseudorandom déterministes d'une distribution gamma. Sans état. Choisissez le meilleur algorithme RNG basé sur un contre-basé sur le dispositif. StatelessrandomgetkeyCounter Brouille les graines dans la clé et le compteur, en utilisant le meilleur algorithme basé sur l'appareil. StateRandomgetkeyCounteralg Choisissez le meilleur algorithme basé sur l'appareil et brouille les graines dans la clé et le compteur. Statelessrandomnormalv2 <U étend le numéro> Sorte les valeurs pseudorandomiques déterministes à partir d'une distribution normale. Statelessrandompoisson <W étend le numéro> Sorte des nombres aléatoires pseudorandom déterministes à partir d'une distribution de Poisson. Statelessrandomuniforfullint <V étend le numéro> Sorte des entiers aléatoires pseudorandom déterministes à partir d'une distribution uniforme. Statelessrandomuniforfullintv2 <U étend le numéro> Sorte des entiers aléatoires pseudorandom déterministes à partir d'une distribution uniforme. StatelessrandomUniformIntv2 <U étend le numéro> Sorte des entiers aléatoires pseudorandom déterministes à partir d'une distribution uniforme. Statelessrandomuniforv2 <U étend le numéro> Sortie des valeurs aléatoires pseudorandom déterministes d'une distribution uniforme. StatelessSampledIstorTedBoundingbox <T étend le numéro> Générez une boîte de délimitation déformée aléatoire pour une image de manière déterministe. StatelessHuffle <T> Mélange aléatoirement et déterministe un tenseur le long de sa première dimension. StatelesstruncatedNormalv2 <U étend le numéro> Sorte les valeurs pseudorandomiques déterministes d'une distribution normale tronquée. StatSagregatorHandlev2 StattsagregatorsetsUmmaryWriter Définissez un résumé_writer_interface pour enregistrer des statistiques à l'aide de statistiques données_agrégateur. StochasticcastToint <u étend le numéro> Jetez stochastiquement un tenseur donné des flotteurs aux int. Stopgradient <T> Arrête le calcul du gradient. StoreminibatchstatisticsInfdo STRIDEDSLICE <T> Renvoie une tranche striée depuis `input`. STRIDEDSLICEASSIGN <T> Attribuez une valeur «Valeur» à la référence en L-Value en tranches de «Ref». Strideslicegrad <u> Renvoie le gradient de «STRIDEDSLICE». Stringle Convertit tous les caractères majuscules en leurs remplacements minuscules respectifs. StringNgrams <T étend le numéro> Crée des NGRAM à partir de données de chaîne en lambeaux. Stringupper Convertit tous les caractères minuscules en leurs remplacements en majuscules respectifs. Sum <T> Calcule la somme des éléments à travers les dimensions d'un tenseur. SwitchCond <T> Transmet les «données» au port de sortie déterminé par «Pred». Syncdevice Synchronise l'appareil sur lequel OP est exécuté. TfrecordDatasetv2 Crée un ensemble de données qui émet les enregistrements à partir d'un ou plusieurs fichiers tfrecord. Tpuannotatetensensors withdynynamicshape Tpucompilationresult Renvoie le résultat d'une compilation TPU. Tpucompiles usuchedAssert Affirme que la compilation a réussi. Tpucopywithdynamicshape OP qui copie l'hôte du tenseur à l'appareil avec une prise en charge de forme dynamique. TpuembeddingActivations Une option de différenciation permettant des incorporations TPU. TpueXecute OP qui charge et exécute un programme TPU sur un périphérique TPU. Tpuexecuteandupdatevariables OP qui exécute un programme avec des mises à jour de variables en place facultatives. Tpuordinalector Un sélecteur de noyau TPU op. TpupartionedInput <T> Un OP qui regroupe une liste des entrées partitionnées ensemble. TpupartionedInputv2 <T> Un OP qui regroupe une liste des entrées partitionnées ensemble. Tpupartionedoutput <T> Un OP qui démultiplexes un tenseur à étaler par Xla à une liste de partitionned sorties en dehors du calcul XLA. Tpupartionedoutputv2 <T> Un OP qui démultiplexes un tenseur à étaler par Xla à une liste de partitionned sorties en dehors du calcul XLA. Tpureplicatemetadata Métadonnées indiquant comment le calcul TPU doit être reproduit. TpureplicatedInput <T> Connecte N entrées à un calcul TPU répliqué à N-Way. Tpurepliatedoutput <T> Connecte N sorties d’un calcul TPU répliqué à N voies. Tpureshardvariables OP qui rappelle les variables TPU sur l'appareil à l'état spécifié. Tpuroundrobine Équilibrage de la charge du Round Robin sur les noyaux TPU. Temporaryvariable <T> Renvoie un tenseur qui peut être muté, mais ne persiste qu'en une seule étape. Tensorray Un tableau de tenseurs de taille donnée. Tensorarrayclose Supprimez le TensorArray de son conteneur de ressources. TensorArrayConcat <T> Concat les éléments du TensorArray dans la valeur «Valeur». TensorArraygather <T> Rassemblez des éléments spécifiques du TensorArray dans la sortie «Valeur». TensorArraygrad Crée une tensorarray pour stocker les gradients des valeurs dans la poignée donnée. TensorArraygrad withhape Crée un tensorarray pour stocker plusieurs gradients de valeurs dans la poignée donnée. TensorArrayPack <T> TensorArrayRead <T> Lisez un élément du TensorArray dans la sortie «Valeur». TensorArrayscatter Diffuser les données de la valeur d'entrée dans des éléments de tensorray spécifiques. Tensorarray size Obtenez la taille actuelle du Tensorarray. Tensorarraysplit Divisez les données de la valeur d'entrée en éléments TensorArray. Tensorarrayunpack Tensorarraywrite Poussez un élément sur le tensor_array. TensorlistConcat <T> Concat tous les tenseurs de la liste le long de la 0e dimension. TensorlistCatlists TensorlistConcatv2 <u> Concat tous les tenseurs de la liste le long de la 0e dimension. TensorListElementShape <T étend le numéro> La forme des éléments de la liste donnée, comme tenseur. Tensorlistfromtenseur Crée une tensorlist qui, une fois empilée, a la valeur de «tenseur». Tensorlistgather <T> Crée un tenseur en indexant sur la tensorlist. TensorListGetItem <T> TensorlistLength Renvoie le nombre de tenseurs dans la liste des tenseurs d'entrée. TensorListPopback <T> Renvoie le dernier élément de la liste des entrées ainsi qu'une liste avec tous sauf cet élément. TensorlistPushback Renvoie une liste qui a le «tenseur» passant en tant que dernier élément et les autres éléments de la liste donnée dans `input_handle». TensorListpushbackBatch Tensorlistreserve Liste de la taille donnée avec des éléments vides. Tensorlistresize Redimensionne la liste. Étalage de Tensorlists Crée une tensorlist en indexant un tenseur. Tensorlistscatterintoexistinglist Disperse le tenseur aux indices dans une liste d'entrée. Tensorlistscatterv2 Crée une tensorlist en indexant un tenseur. Tensorlistsetem Tensorlistplit Divise un tenseur dans une liste. TensorListStack <T> Empile tous les tenseurs de la liste. Tensormaperase Renvoie une carte du tenseur avec l'élément de la clé donnée effacée. Tensormaphaskey Renvoie si la clé donnée existe sur la carte. Tensormapinsert Renvoie une carte qui est la 'Input_handle' avec la paire de valeurs de clé donnée insérée. Tensormaplookup <u> Renvoie la valeur d'une clé donnée dans une carte du tenseur. Tendre Renvoie le nombre de tenseurs dans la carte du tenseur d'entrée. Tensormapstackkeys <T> Renvoie une pile de tenseur de toutes les clés dans une carte du tenseur. TensorscatterAdd <T> Ajoute des « mises à jour » éparses à un tenseur existant en fonction des « indices ». TensorscatterMax <T> Appliquez une mise à jour clairsemée sur un tenseur prenant le maximum au niveau des éléments. Tensorscattermin <T> TensorscatterSub <T> Soustrait les « mises à jour » éparses d'un tenseur existant en fonction des « indices ». TensorscatterUpdate <T> Disperser les «mises à jour» dans un tenseur existant en fonction des «indices». Tensorstridedsliceupdate <T> Attribuez une valeur «Valeur» à la référence en L-Value en tranches de «Input». Threadpoolataset Crée un ensemble de données qui utilise un pool de thread personnalisé pour calculer `input_dataset`. Thelpoolhandle Crée un ensemble de données qui utilise un pool de thread personnalisé pour calculer `input_dataset`. Carreau <T> Construit un tenseur en carrelant un tenseur donné. Horodatage Fournit le temps depuis l'époque en quelques secondes. Tobol Convertit un tenseur en un prédicat scalaire. Topkuninique Renvoie les valeurs uniques TopK dans le tableau dans l'ordre trié. Topkwithunique Renvoie les valeurs topk dans le tableau dans l'ordre trié. Tpuhandletoprotokey Convertit les gilets UID de XRT au format d'entrée adapté à TensorFlow. Tridiagonalmatmul <T> Calculez le produit avec matrice tridiagonale. TridiagonalSolve <T> Résout les systèmes tridiagonaux des équations. Infratch <T> Inverse le fonctionnement du lot pour un tenseur de sortie unique. Infratchrad <T> Gradient de l'infraction. Non-répression Débarrasse un élément de jeu de données compressé. UnicodeDeCode <T étend le numéro> Décode chaque chaîne dans `entrée» dans une séquence de points de code Unicode. Unicodeencode Encoder un tenseur d'INTS dans les chaînes Unicode. UniformDequantize <u étend le numéro> Effectuez la déquantification sur le tenseur quantifié «entrée». UniformQualise <u> Effectuez la quantification sur le tenseur «entrée». Uniformequantizedadd <t> Effectuez un ajout quantifié de tenseur quantifié «lhs» et du tenseur quantifié «RHS» pour faire de la «sortie» quantifiée. UniformquantizedClipbyValue <T> Effectuez un clip par valeur sur le tenseur quantifié `` Operand`. UniformequantizedConvolution <u> Effectuer une convolution quantifiée du tenseur quantifié «LHS» et le tenseur quantifié «RHS». UniformequantizedConvolutionhybrid <V étend le nombre> Effectuer une convolution quantifiée hybride du tenseur flottant `LHS` et le tenseur quantifié` `Rhs ''. Uniformequantizeddot <u> Effectuez un point quantifié de tenseur quantifié «lhs» et le tenseur quantifié «RHS» pour faire de la «sortie» quantifiée. UniformequantizedDothybrid <V étend le numéro> Effectuer un point quantifié hybride de tenseur de flotteur «LHS» et le tenseur quantifié «RHS». UniformRequantize <u> Compte tenu du tenseur quantifié `` entrée ', de le requantiller avec de nouveaux paramètres de quantification. Unique <T, V étend le numéro> Trouve des éléments uniques le long d'un axe d'un tenseur. Uniquedataset Crée un ensemble de données qui contient les éléments uniques de «Input_dataset». UniquewithCounts <T, V Étend le numéro> Trouve des éléments uniques le long d'un axe d'un tenseur. UnraveLindex <T étend le numéro> Convertit un tableau d'indices plats en un tuple de réseaux de coordonnées. Unsortedsegmentjoin Débrouiller <T> Déborque une dimension donnée d'un tenseur de rang-«dans les tenseurs« num »(R-1)». Déconcerter L'OP est similaire à une déshabitation légère. Détruire Upperbound <U étend le numéro> S'applique Upper_Bound (trid_search_values, valeurs) le long de chaque ligne. Varhandleop Crée une poignée à une ressource variable. Varitialisation de varitialité Vérifie si une variable basée sur la poignée de ressources a été initialisée. Variable <T> Tient l'état sous la forme d'un tenseur qui persiste à travers les étapes. Variablerie <T étend le numéro> Renvoie la forme de la variable pointée par `resource`. Où Renvoie les emplacements des valeurs non nulles / vraies dans un tenseur. Où3 <T> Sélectionne les éléments de «x» ou «y», selon la «condition». Fenêtre WorkerheartBeat Rbeat du travailleur OP. Wrapdatasetvariant Écrivainprotosummary Écrit un résumé de proto sérialisé. Xlaconcatnd <T> Concats Tenseur d'entrée à toutes les dimensions. Xlarecvfromhost <T> Un PO pour recevoir un tenseur de l'hôte. XlarecvtpuembeddingActivations Un OP qui reçoit des activations d'intégration sur le TPU. XlarecvtpuembeddingDeduplicationData Reçoit des données de déduplication (indices et poids) du noyau d'incorporation. Xlasendtpuembeddinggradents Un OP qui effectue des mises à jour de gradient des tables d'intégration. Xlasendtohost Un OP pour envoyer un tenseur à l'hôte. XlasparsecoreaDagrad Xlasparsecoreadagradmomentum Xlasparsecoreadam Xlasparsecoreftrl Xlasparsecoresgd Xlasparsedensematmul XLASPARSEDENSEMATMULDRADGRADEWITHADAGRADANDCSRINPUT Xlasparsedensematmulgradwithadagradmomentimandcsrinput XLASPARSEDENSEMATMULDRADGRADEWITHADAMANDCSRINPUT XLASPARSEDENSEMATMULDRADGRADEWITHFTRLANDCSRINPUT XLASPARSEDENSEMATMULDRADGRADWSGDANDCSRINPUT Xlasparsedensematmulwithcsrinput Xlasplitnd <T> Divise le tenseur d'entrée sur toutes les dimensions. Xlog1py <T> Renvoie 0 si x == 0 et x * log1p (y) sinon, élément. Zeros <T> Un opérateur créant une constante initialisée avec des zéros de la forme donnée par «dims». Zeroslike <T> Renvoie un tenseur de zéros avec la même forme et le même type que x.

Une interface de marqueur pour tous les emballages d'opération.

Les emballages d'opération fournissent des interfaces fortement typées pour les opérations de construction et d'exécution sans utiliser de littéraux et d'index, comme requis dans les classes de base.

Cette interface permet de conserver les références à tout emballage d'opération à l'aide d'un type commun.

// All values returned by an Ops call can be referred as a Op
 Op split = ops.array().split(...);
 Op shape = ops.array().shape(...);

 // All operations could be added to an Op collection
 Collection<Op> allOps = Arrays.asList(split, shape);