إحباط | رفع استثناء لإجهاض العملية عند استدعائها. |
الجميع | يحسب "المنطقي و" للعناصر عبر أبعاد الموتر. |
الكل للكل <T> | عملية لتبادل البيانات عبر نسخ TPU المتماثلة. |
AnonymousHashTable | إنشاء جدول تجزئة مجهول غير مهيأ. |
AnonymousIteratorV2 | حاوية لمورد مكرر. |
AnonymousIteratorV3 | حاوية لمورد مكرر. |
AnonymousMemoryCache | |
AnonymousMultiDeviceIterator | حاوية لمورد مكرر متعدد الأجهزة. |
AnonymousMultiDeviceIteratorV3 | حاوية لمورد مكرر متعدد الأجهزة. |
AnonymousMutableDenseHashTable | يقوم بإنشاء جدول تجزئة مجهول وقابل للتغيير يستخدم الموترات كمخزن دعم. |
AnonymousMutableHashTable | يقوم بإنشاء جدول تجزئة مجهول قابل للتغيير. |
AnonymousMutableHashTableOfTensors | ينشئ جدول تجزئة مجهول وقابل للتغيير لقيم المتجهات. |
AnonymousRandomSeedGenerator | |
AnonymousSeedGenerator | |
أي | يحسب "المنطقي أو" للعناصر عبر أبعاد الموتر. |
تطبيقAdagradV2 <T> | قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط adagrad. |
ApproxTopK <T يمتد الرقم> | تُرجع قيم min/max k ومؤشراتها لمعامل الإدخال بطريقة تقريبية. |
AssertCardinalityDataset | |
AssertNextDataset | التحول الذي يؤكد التحولات التي تحدث بعد ذلك. |
AssertPrevDataset | التحول الذي يؤكد التحولات التي حدثت من قبل. |
تأكيد ذلك | يؤكد أن الشرط المحدد صحيح. |
تعيين <T> | قم بتحديث "المرجع" عن طريق تعيين "قيمة" له. |
تعيين إضافة <T> | قم بتحديث "المرجع" بإضافة "قيمة" إليه. |
AssignAddVariableOp | يضيف قيمة إلى القيمة الحالية للمتغير. |
إسينسوب <T> | قم بتحديث "المرجع" بطرح "القيمة" منه. |
AssignSubVariableOp | يطرح قيمة من القيمة الحالية للمتغير. |
AssignVariableOp | يعين قيمة جديدة لمتغير. |
AssignVariableXlaConcatND | Concats موتر الإدخال عبر جميع الأبعاد. |
AutoShardDataset | ينشئ مجموعة بيانات تقسم مجموعة بيانات الإدخال. |
BandedTriangularSolve <T> | |
حاجز | يحدد حاجزًا يستمر عبر عمليات تنفيذ الرسم البياني المختلفة. |
إغلاق الحاجز | يغلق الحاجز المحدد. |
حجم الحاجز غير مكتمل | يحسب عدد العناصر غير المكتملة في الحاجز المحدد. |
BarrierInsertMany | لكل مفتاح، يعين القيمة المعنية للمكون المحدد. |
حجم الحاجز الجاهز | يحسب عدد العناصر الكاملة في الحاجز المحدد. |
BarrierTakeMany | يأخذ العدد المحدد من العناصر المكتملة من الحاجز. |
حزمة | دفعات جميع موترات الإدخال بشكل غير محدد. |
باتش ماتمولV2 <T> | ضرب شرائح اثنين من الموتدين على دفعات. |
باتش ماتمولV3 <V> | ضرب شرائح اثنين من الموتدين على دفعات. |
باتش تو سبيس <T> | BatchToSpace للموترات رباعية الأبعاد من النوع T. |
باتش تو سبيسند <T> | BatchToSpace لموترات ND من النوع T. |
BesselI0 <T يمتد الرقم> | |
BesselI1 <T يمتد الرقم> | |
BesselJ0 <T يمتد الرقم> | |
BesselJ1 <T يمتد الرقم> | |
BesselK0 <T يمتد الرقم> | |
BesselK0e <T يمتد الرقم> | |
BesselK1 <T يمتد الرقم> | |
BesselK1e <T يمتد الرقم> | |
BesselY0 <T يمتد الرقم> | |
BesselY1 <T يمتد الرقم> | |
البث الثنائي <U> | يقوم ببث موتر من نوع إلى آخر دون نسخ البيانات. |
BlockLSTM <T يمتد الرقم> | يحسب الانتشار الأمامي لخلية LSTM لجميع الخطوات الزمنية. |
BlockLSTMGrad <T يمتد الرقم> | يحسب الانتشار الخلفي لخلية LSTM للتسلسل الزمني بأكمله. |
BlockLSTMGradV2 <T يمتد الرقم> | يحسب الانتشار الخلفي لخلية LSTM للتسلسل الزمني بأكمله. |
BlockLSTMV2 <T يمتد الرقم> | يحسب الانتشار الأمامي لخلية LSTM لجميع الخطوات الزمنية. |
BoostedTreesAggregateStats | تجميع ملخص الإحصائيات المتراكمة للدفعة. |
BoostedTreesBucketize | قم بتوزيع كل ميزة على أساس حدود المجموعة. |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit | حساب المكاسب لكل ميزة وإرجاع أفضل معلومات تقسيم ممكنة للميزة. |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 | حساب المكاسب لكل ميزة وإرجاع أفضل معلومات التقسيم الممكنة لكل عقدة. |
الأشجار المعززة تحسب أفضل المكاسب لكل ميزة | حساب المكاسب لكل ميزة وإرجاع أفضل معلومات تقسيم ممكنة للميزة. |
BoostedTreesCenterBias | يحسب السابقة من بيانات التدريب (التحيز) ويملأ العقدة الأولى بالسجلات السابقة. |
BoostedTreesCreateEnsemble | ينشئ نموذج مجموعة شجرة ويعيد مؤشرًا إليه. |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | إنشاء المورد للتدفقات الكمية. |
BoostedTreesDeserializeEnsemble | إلغاء تسلسل تكوين مجموعة الشجرة المتسلسلة واستبدال الشجرة الحالية فرقة. |
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | ينشئ مؤشرًا إلى BoostedTreesEnsembleResource |
BoostedTreesExampleDebugOutputs | تصحيح الأخطاء/مخرجات تفسير النموذج لكل مثال. |
ملخصات BoostedTreesFlushQuantile | مسح الملخصات الكمية من كل مورد تيار الكمية. |
BoostedTreesGetEnsembleStates | يسترد رمز ختم موارد مجموعة الأشجار وعدد الأشجار والإحصائيات المتزايدة. |
BoostedTreesMakeQuantileSummaries | يجعل ملخص الكميات للدفعة. |
ملخص BoostedTreesMakeStats | يقدم ملخصًا للإحصائيات المتراكمة للدفعة. |
BoostedTreesPredict | يقوم بتشغيل تنبؤات مجموعة الانحدار الإضافي المتعددة على مثيلات الإدخال و يحسب السجل. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | أضف الملخصات الكمية إلى كل مورد تيار كمي. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | قم بإلغاء تسلسل حدود الجرافة ووضع علامة جاهزة في QuantileAccumulator الحالي. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | مسح الملخصات لمورد التدفق الكمي. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | قم بإنشاء حدود المجموعة لكل ميزة بناءً على الملخصات المتراكمة. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | ينشئ مؤشرًا إلى BoostedTreesQuantileStreamResource. |
BoostedTreesSerializeEnsemble | إجراء تسلسل لمجموعة الشجرة إلى نموذج أولي. |
BoostedTreesSparseAggregateStats | تجميع ملخص الإحصائيات المتراكمة للدفعة. |
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit | حساب المكاسب لكل ميزة وإرجاع أفضل معلومات تقسيم ممكنة للميزة. |
BoostedTreesTrainingPredict | يقوم بتشغيل تنبؤات مجموعة الانحدار الإضافي المتعددة على مثيلات الإدخال و يحسب التحديث إلى السجلات المخزنة مؤقتا. |
BoostedTreesUpdateEnsemble | يقوم بتحديث مجموعة الأشجار إما بإضافة طبقة إلى آخر شجرة يتم زراعتها أو عن طريق بدء شجرة جديدة. |
BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | يقوم بتحديث مجموعة الأشجار عن طريق إضافة طبقة إلى آخر شجرة يتم زراعتها أو عن طريق بدء شجرة جديدة. |
BroadcastDynamicShape <T يمتد الرقم> | إرجاع شكل s0 op s1 مع البث. |
BroadcastGradientArgs <T يمتد الرقم> | قم بإرجاع مؤشرات التخفيض لتدرجات الحوسبة لـ s0 op s1 مع البث. |
البث إلى <T> | بث مصفوفة للحصول على شكل متوافق. |
دلو | يقوم بتجميع "المدخلات" بناءً على "الحدود". |
CSRSparseMatrixComponents <T> | يقرأ مكونات المسؤولية الاجتماعية للشركات على دفعات "الفهرس". |
CSRSparseMatrixToDense <T> | قم بتحويل CSRSparseMatrix (ربما على دفعات) إلى كثيف. |
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> | تحويل CSRSparesMatrix (ربما على دفعات) إلى SparseTensor. |
CSVDataset | |
CSVDatasetV2 | |
CTCLosV2 | حساب خسارة CTC (احتمال السجل) لكل إدخال دفعة. |
CacheDatasetV2 | |
CheckNumericsV2 <T يمتد الرقم> | يتحقق الموتر من قيم NaN و-Inf و+Inf. |
اختر أسرع مجموعة بيانات | |
ClipByValue <T> | يقطع قيم الموتر إلى الحد الأدنى والحد الأقصى المحددين. |
CollateTPUEmbeddingMemory | عملية تقوم بدمج نماذج تكوين الذاكرة المشفرة بالسلسلة من كافة الأجهزة المضيفة. |
CollectiveAllToAllV2 <T يمتد الرقم> | يتبادل بشكل متبادل عدة موترات من نفس النوع والشكل. |
CollectiveAllToAllV3 <T يمتد الرقم> | يتبادل بشكل متبادل عدة موترات من نفس النوع والشكل. |
CollectiveAssignGroupV2 | قم بتعيين مفاتيح المجموعة بناءً على مهمة المجموعة. |
كوليكتيفيبكاستريكف2 <U> | يستقبل بث قيمة موتر من جهاز آخر. |
كوليكتيفيبكاستسيندV2 <T> | يبث قيمة موتر إلى جهاز واحد أو أكثر. |
CollectiveGather <T يمتد الرقم> | يتراكم بشكل متبادل عدة موترات من نفس النوع والشكل. |
CollectiveGatherV2 <T يمتد الرقم> | يتراكم بشكل متبادل عدة موترات من نفس النوع والشكل. |
CollectiveInitializeCommunicator | تهيئة مجموعة للعمليات الجماعية. |
التجميع الجماعي <T> | عملية لتبديل الموترات عبر مثيلات TPU المكررة. |
CollectiveReduceScatterV2 <T يمتد الرقم> | يقلل بشكل متبادل الموترات المتعددة من النوع والشكل المتماثلين وينثر النتيجة. |
CollectiveReduceV2 <T يمتد الرقم> | يقلل بشكل متبادل موترات متعددة من نفس النوع والشكل. |
CollectiveReduceV3 <T يمتد الرقم> | يقلل بشكل متبادل موترات متعددة من نفس النوع والشكل. |
CombinedNonMaxSuppression | يختار بجشع مجموعة فرعية من المربعات المحيطة بترتيب تنازلي للنتيجة، تنفذ هذه العملية قمعًا غير أقصى على المدخلات لكل دفعة، عبر جميع الفئات. |
مركب TensorVariantFromComponents | يشفر قيمة "ExtensionType" في موتر عددي "متغير". |
مركب TensorVariantToComponents | يقوم بفك ترميز الموتر العددي "المتغير" إلى قيمة "ExtensionType". |
CompressElement | يضغط عنصر مجموعة البيانات. |
ComputeBatchSize | يحسب حجم الدفعة الثابتة لمجموعة البيانات بدون دفعات جزئية. |
ComputeDedupDataSize | تقوم العملية بحساب حجم بيانات إلغاء البيانات المكررة من التضمين الأساسي وإرجاع التكوين المحدث. |
ComputeDedupDataTupleMask | يحسب المرجع قناعًا كاملاً لبيانات إلغاء البيانات المكررة من قلب التضمين. |
كونكات <T> | يسلسل الموترات على طول بعد واحد. |
تكوين وتهيئةGlobalTPU | عملية تقوم بإعداد الهياكل المركزية لنظام TPU الموزع. |
تكوين الموزعةTPU | يقوم بإعداد الهياكل المركزية لنظام TPU الموزع. |
تكوينTPUEmbedding | يقوم بإعداد TPUEmbedding في نظام TPU الموزع. |
تكوينTPUEmbeddingHost | عملية تقوم بتكوين برنامج TPUEmbedding على المضيف. |
تكوينTPUEmbeddingMemory | عملية تقوم بتكوين برنامج TPUEmbedding على المضيف. |
ConnectTPUEmbeddingHosts | عملية تقوم بإعداد الاتصال بين مثيلات برنامج مضيف TPUEmbedding بعد استدعاء ConfigureTPUEmbeddingHost على كل مضيف. |
ثابت <T> | عامل ينتج قيمة ثابتة. |
يستهلكMutexLock | تستهلك هذه العملية قفلًا تم إنشاؤه بواسطة "MutexLock". |
ControlTrigger | لا يفعل شيئا. |
التحويل <T يمتد الرقم> | يحسب التفاف ND المعطى (N+1+batch_dims)-D `input` و(N+2)-D `filter`. |
Conv2DBackpropFilterV2 <T يمتد الرقم> | يحسب تدرجات الالتواء فيما يتعلق بالمرشح. |
Conv2DBackpropInputV2 <T يمتد الرقم> | يحسب تدرجات الإلتواء فيما يتعلق بالإدخال. |
ConvertToCooTensor | |
انسخ <T> | انسخ الموتر من وحدة المعالجة المركزية (CPU) إلى وحدة المعالجة المركزية (CPU) أو وحدة معالجة الرسومات (GPU) إلى وحدة معالجة الرسومات (GPU). |
كوبي هوست <T> | انسخ الموتر إلى المضيف. |
كوبيتومش <T> | |
كوبيتوميشغراد <T> | |
CountUpTo <T يمتد الرقم> | يزيد "المرجع" حتى يصل إلى "الحد". |
CrossReplicaSum <T يمتد الرقم> | عملية لجمع المدخلات عبر مثيلات TPU المكررة. |
CudnnRNNBackpropV3 <T يمتد الرقم> | خطوة Backprop لـ CudnnRNNV3. |
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T يمتد الرقم> | يحول معلمات CudnnRNN من النموذج الأساسي إلى النموذج القابل للاستخدام. |
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T يمتد الرقم> | يسترد معلمات CudnnRNN في شكل أساسي. |
CudnnRNNV3 <T يمتد الرقم> | شبكة RNN مدعومة بـ cuDNN. |
CumulativeLogsumexp <T يمتد الرقم> | حساب المنتج التراكمي للموتر `x` على طول `المحور`. |
DtensorRestoreV2 | |
DtensorSetGlobalTPUArray | عملية تُعلم مجموعة من المعرفات العالمية لجميع وحدات TPU الموجودة في النظام. |
DataServiceDataset | إنشاء مجموعة بيانات تقرأ البيانات من خدمة tf.data. |
DataServiceDatasetV2 | إنشاء مجموعة بيانات تقرأ البيانات من خدمة tf.data. |
DatasetCardinality | تُرجع العلاقة الأساسية لـ "input_dataset". |
DatasetFromGraph | ينشئ مجموعة بيانات من `graph_def` المحدد. |
DatasetToGraphV2 | إرجاع GraphDef متسلسل يمثل "input_dataset". |
داوسن <T يمتد الرقم> | |
ديبوغجرادينتيدينتيتي <T> | الهوية المرجعية لتصحيح التدرج. |
ديبوغجرادينتريفيدينتيتي <T> | الهوية المرجعية لتصحيح التدرج. |
معرف التصحيح <T> | يوفر تعيين هوية لموتر الإدخال من النوع غير المرجعي لتصحيح الأخطاء. |
DebugIdentityV2 <T> | تصحيح أخطاء الهوية V2 Op. |
DebugIdentityV3 <T> | يوفر تعيين هوية لموتر الإدخال من النوع غير المرجعي لتصحيح الأخطاء. |
DebugNanCount | تصحيح أخطاء NaN Value Counter Op. |
DebugNumericSummary | تصحيح الملخص الرقمي Op. |
DebugNumericSummaryV2 <U يمتد الرقم> | تصحيح ملخص رقمي V2 Op. |
DecodeImage <T يمتد الرقم> | وظيفة decode_bmp وdecode_gif وdecode_jpeg وdecode_png. |
DecodePaddedRaw <T يمتد الرقم> | إعادة تفسير بايتات السلسلة كمتجه للأرقام. |
DecodeProto | يقوم المرجع باستخراج الحقول من رسالة مؤقتة للبروتوكول المتسلسل إلى موتر. |
نسخة عميقة <T> | إنشاء نسخة من `x`. |
حذفIterator | حاوية لمورد مكرر. |
حذف ذاكرة التخزين المؤقت | |
حذف MultiDeviceIterator | حاوية لمورد مكرر. |
حذف RandomSeedGenerator | |
حذف SeedGenerator | |
DeleteSessionTensor | احذف الموتر المحدد بمقبضه في الجلسة. |
DenseBincount <U يمتد الرقم> | حساب عدد مرات ظهور كل قيمة في مصفوفة أعداد صحيحة. |
DenseCountSparseOutput <U يمتد الرقم> | يقوم بإجراء عد صناديق الإخراج المتفرق لإدخال tf.tensor. |
DenseToCSRSparseMatrix | يحول موترًا كثيفًا إلى CSRSparseMatrix (ربما على دفعات). |
تدمير المواردOp | يحذف المورد المحدد بواسطة المقبض. |
تدمير المتغير المؤقت <T> | يدمر المتغير المؤقت ويعيد قيمته النهائية. |
مؤشر الجهاز | قم بإرجاع فهرس الجهاز الذي يتم تشغيله. |
DirectedInterleaveDataset | بديل لـ "InterleaveDataset" في قائمة ثابتة من مجموعات البيانات "N". |
ديسابليكوبيونريد | يقوم بإيقاف تشغيل وضع النسخ عند القراءة. |
حفظ الموزعة | |
DrawBoundingBoxesV2 <T يمتد الرقم> | ارسم مربعات محيطة على مجموعة من الصور. |
DummyIterationCounter | |
DummyMemoryCache | |
DummySeedGenerator | |
DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | يسهل عملية نقل التعليمات البرمجية التي تستخدم tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | |
القسم الديناميكي <T> | تقسيم "البيانات" إلى موترات "num_partitions" باستخدام مؤشرات من "الأقسام". |
الغرزة الديناميكية <T> | قم بتشذير القيم من موترات "البيانات" في موتر واحد. |
مسافة التحرير | يحسب (ربما تطبيع) مسافة التحرير Levenshtein. |
إيج <U> | يحسب التحلل الذاتي لمصفوفة مربعة واحدة أو أكثر. |
عينسوم <T> | انكماش الموتر وفقا لاتفاقية الجمع لأينشتاين. |
فارغة <T> | إنشاء موتر بالشكل المحدد. |
قائمة TensorList فارغة | إنشاء وإرجاع قائمة موتر فارغة. |
خريطة TensorMap فارغة | إنشاء وإرجاع خريطة موتر فارغة. |
EncodeProto | يقوم المرجع بتسلسل رسائل protobuf المتوفرة في موترات الإدخال. |
EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | يسهل عملية نقل التعليمات البرمجية التي تستخدم tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
EnqueueTPUEmbeddingBatch | عملية تقوم بإدراج قائمة بموترات دفعة الإدخال في TPUEmbedding. |
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch | عملية تقوم بإدراج قائمة بموترات دفعة الإدخال في TPUEmbedding. |
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | يسهل عملية نقل التعليمات البرمجية التي تستخدم tf.nn.embedding_lookup(). |
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch | عملية تقوم بإدراج مؤشرات إدخال TPUEmbedding من SparseTensor. |
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch | يسهل عملية نقل التعليمات البرمجية التي تستخدم tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
ضمان الشكل <T> | التأكد من مطابقة شكل الموتر للشكل المتوقع. |
أدخل <T> | ينشئ إطارًا فرعيًا أو يجده، ويجعل "البيانات" متاحة للإطار الفرعي. |
Erfinv <T يمتد الرقم> | |
المعيار الإقليدي <T> | يحسب القاعدة الإقليدية للعناصر عبر أبعاد الموتر. |
تنفيذTPUEmbeddingPartitioner | عملية تنفذ مقسم TPUEmbedding على التكوين المركزي الجهاز ويحسب حجم HBM (بالبايت) المطلوب لعملية TPUEmbedding. |
خروج <T> | يخرج الإطار الحالي إلى الإطار الأصلي الخاص به. |
توسيع Dims <T> | يقوم بإدراج بُعد 1 في شكل الموتر. |
مجموعة البيانات التجريبية AutoShard | ينشئ مجموعة بيانات تقسم مجموعة بيانات الإدخال. |
ExperimentalBytesProducedStatsDataset | يسجل حجم البايتات لكل عنصر من عناصر "input_dataset" في StatsAggregator. |
تجريبي اختر أسرع مجموعة بيانات | |
مجموعة البيانات التجريبية | تُرجع العلاقة الأساسية لـ "input_dataset". |
تجريبيةDatasetToTFRecord | يكتب مجموعة البيانات المحددة إلى الملف المحدد باستخدام تنسيق TFRecord. |
التجريبيةDenseToSparseBatchDataset | ينشئ مجموعة بيانات تجمع عناصر الإدخال في SparseTensor. |
مجموعة بيانات احصائيات الكمون التجريبية | يسجل زمن الوصول لإنتاج عناصر "input_dataset" في StatsAggregator. |
مجموعة البيانات التجريبية لملفات المطابقة | |
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset | ينشئ مجموعة بيانات تتجاوز الحد الأقصى للتوازي أثناء العملية. |
مجموعة بيانات التحليل التجريبي | يحول `input_dataset` الذي يحتوي على نماذج `Example` كمتجهات لـ DT_STRING إلى مجموعة بيانات مكونة من كائنات `Tensor` أو `SparseTensor` التي تمثل الميزات التي تم تحليلها. |
التجريبية الخاصةThreadPoolDataset | ينشئ مجموعة بيانات تستخدم تجمع مؤشرات ترابط مخصصًا لحساب "input_dataset". |
مجموعة البيانات العشوائية التجريبية | إنشاء مجموعة بيانات تُرجع أرقامًا عشوائية زائفة. |
مجموعة البيانات التجريبية | ينشئ مجموعة بيانات تغير حجم الدفعة. |
التجريبيةSetStatsAggregatorDataset | |
مجموعة بيانات النافذة المنزلقة التجريبية | ينشئ مجموعة بيانات تمرر نافذة منزلقة فوق "input_dataset". |
مجموعة بيانات تجريبية | إنشاء مجموعة بيانات تنفذ استعلام SQL وتصدر صفوفًا من مجموعة النتائج. |
مقبض مجمع الإحصائيات التجريبية | إنشاء مورد مدير الإحصائيات. |
ملخص مجمع الإحصائيات التجريبية | يُنتج ملخصًا لأي إحصائيات مسجلة بواسطة مدير الإحصائيات المحدد. |
تجريبية UnbatchDataset | مجموعة بيانات تقسم عناصر مدخلاتها إلى عناصر متعددة. |
Expint <T يمتد الرقم> | |
ExtractGlimpseV2 | يستخرج لمحة من موتر الإدخال. |
ExtractVolumePatches <T يمتد الرقم> | استخرج "التصحيحات" من "الإدخال" وضعها في بُعد الإخراج ""العمق"." |
فتند <T> | ND تحويل فورييه السريع. |
FileSystemSetConfiguration | ضبط تكوين نظام الملفات. |
املأ <U> | ينشئ موترًا مملوءًا بقيمة عددية. |
FinalizeDataset | ينشئ مجموعة بيانات عن طريق تطبيق tf.data.Options على `input_dataset`. |
وضع اللمسات النهائية علىTPUEmbedding | عملية تنهي تكوين TPUEmbedding. |
بصمة | يولد قيم بصمات الأصابع. |
FresnelCos <T يمتد الرقم> | |
فريسنلسين <T يمتد الرقم> | |
FusedBatchNormGradV3 <T يمتد الرقم، U يمتد الرقم> | التدرج لتطبيع الدفعة. |
FusedBatchNormV3 <T يمتد الرقم، U يمتد الرقم> | التطبيع دفعة. |
GRUblockCell <T يمتد الرقم> | يحسب الانتشار الأمامي لخلية GRU لخطوة زمنية واحدة. |
GRUBlockCellGrad <T يمتد الرقم> | يحسب الانتشار الخلفي لخلية GRU لخطوة زمنية واحدة. |
اجمع <T> | اجمع الشرائح من محور "المعلمات" وفقًا لـ "المؤشرات". |
اجمع <T> | اجمع الشرائح من "المعلمات" في موتر ذي شكل محدد بواسطة "المؤشرات". |
إنشاء BoundingBoxProposals | تنتج هذه العملية منطقة الاهتمامات من المربعات المحيطة المحددة (bbox_deltas) المرساة المشفرة وفقًا للمعادلة 2 في arXiv:1506.01497 تحدد العملية أعلى مربعات التسجيل `pre_nms_topn`، وتفك تشفيرها فيما يتعلق بالمثبتات، وتطبق القمع غير الأقصى على المربعات المتداخلة ذات قيمة التقاطع فوق الاتحاد (iou) الأعلى من `nms_threshold`، وتتجاهل المربعات التي يكون الجانب الأقصر فيها أقل من ` الحد الأدنى للحجم`. |
GetElementAtIndex | الحصول على العنصر في الفهرس المحدد في مجموعة البيانات. |
احصل على MinibatchSplitsWith PhysicalReplica | |
GetMinibatchesInCsrWithPhysicalReplica | |
GetOptions | تُرجع tf.data.Options المرفقة بـ "input_dataset". |
GetSessionHandle | قم بتخزين موتر الإدخال في حالة الجلسة الحالية. |
GetSessionTensor <T> | احصل على قيمة الموتر المحدد بمقبضه. |
GlobalIterId | |
التدرجات | يضيف عمليات لحساب المشتقات الجزئية لمجموع y s wrt x s، على سبيل المثال، d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... إذا تم تعيين قيم Options.dx() ، فستكون بمثابة مشتقات جزئية رمزية أولية لبعض دالة الخسارة L wrt |
ضمانة <T> | يعطي ضمانًا لوقت تشغيل TF بأن موتر الإدخال ثابت. |
HashTable | إنشاء جدول تجزئة غير مهيأ. |
HistogramFixedWidth <U يمتد الرقم> | إرجاع الرسم البياني للقيم. |
إيفتند <T> | ND معكوس تحويل فورييه السريع. |
IRFFTND <U يمتد الرقم> | ND معكوس تحويل فورييه السريع الحقيقي. |
الهوية <T> | قم بإرجاع موتر بنفس الشكل والمحتويات مثل موتر الإدخال أو القيمة. |
الهوية ن | تقوم بإرجاع قائمة من الموترات بنفس الأشكال والمحتويات مثل الإدخال الموترات. |
IgnoreErrorsDataset | ينشئ مجموعة بيانات تحتوي على عناصر `input_dataset` مع تجاهل الأخطاء. |
ImageProjectiveTransformV2 <T يمتد الرقم> | يطبق التحويل المحدد على كل صورة من الصور. |
ImageProjectiveTransformV3 <T يمتد الرقم> | يطبق التحويل المحدد على كل صورة من الصور. |
إيموتابلكونست <T> | إرجاع موتر غير قابل للتغيير من منطقة الذاكرة. |
InfeedDequeue <T> | عنصر نائب للقيمة التي سيتم إدخالها في الحساب. |
InfeedDequeueTuple | جلب قيم متعددة من التغذية كصف XLA. |
InfeedEnqueue | عملية تغذي قيمة Tensor واحدة في الحساب. |
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer | عملية تقوم بإدراج المخزن المؤقت الخطي في تغذية TPU. |
InfeedEnqueueTuple | يغذي قيم Tensor متعددة في الحساب كصف XLA. |
تهيئة الجدول | مُهيئ الجدول الذي يأخذ موترين للمفاتيح والقيم على التوالي. |
تهيئة الجدول من البيانات | |
تهيئة الجدول من النص | تهيئة جدول من ملف نصي. |
إضافة <T> | يضيف v إلى صفوف محددة من x. |
إنبلايسوب <T> | يطرح `v` في صفوف محددة من `x`. |
إنبلايسوبدايت <T> | يقوم بتحديث الصفوف المحددة 'i' بالقيم 'v'. |
IsBoostedTreesEnsembleInitialized | التحقق مما إذا كان قد تم تهيئة مجموعة الشجرة. |
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized | يتحقق مما إذا كان قد تم تهيئة الدفق الكمي. |
IsTPUEmbeddingInitialized | ما إذا كان قد تم تهيئة TPU Embedding في نظام TPU الموزع. |
IsVariableInitialized | يتحقق مما إذا كان قد تم تهيئة الموتر. |
IsotonicRegression <U يمتد الرقم> | يحل مجموعة من مشاكل الانحدار متساوي التوتر. |
IteratorGetDevice | يُرجع اسم الجهاز الذي تم وضع "المورد" عليه. |
KMC2ChainInitialization | إرجاع فهرس نقطة البيانات التي يجب إضافتها إلى المجموعة الأولية. |
KmeansPlusPlusInitialization | يحدد num_to_sample من صفوف الإدخال باستخدام معيار KMeans++. |
KthOrderStatistic | يحسب إحصائية ترتيب Kth لمجموعة البيانات. |
LMDDBataset | ينشئ مجموعة بيانات تُصدر أزواج القيمة الرئيسية في ملف LMDB واحد أو أكثر. |
LSTMBlockCell <T يمتد الرقم> | يحسب الانتشار الأمامي لخلية LSTM لخطوة زمنية واحدة. |
LSTMBlockCellGrad <T يمتد الرقم> | يحسب الانتشار الخلفي لخلية LSTM لخطوة زمنية واحدة. |
LinSpace <T يمتد الرقم> | يولد القيم في فترة زمنية. |
ListDataset | ينشئ مجموعة بيانات تُصدر كلًا من "الموترات" مرة واحدة. |
ListSnapshotChunksDataset | |
تحميلAllTPUEmbeddingParameters | عملية تقوم بتحميل معلمات التحسين في الذاكرة المضمنة. |
تحميلTPUEmbeddingADAMParameters | تحميل معلمات التضمين ADAM. |
تحميلTPUEmbeddingAdadeltaParameters | تحميل معلمات التضمين Adadelta. |
تحميلTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters | قم بتحميل معلمات تضمين Adagrad Momentum. |
تحميلTPUEmbeddingAdagradParameters | تحميل معلمات التضمين Adagrad. |
تحميلTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | تحميل معلمات تضمين RMSProp المتمركزة. |
تحميلTPUEmbeddingFTRLالمعلمات | تحميل معلمات التضمين FTRL. |
تحميلTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | تحميل معلمات تضمين مقدر التردد. |
تحميلTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | قم بتحميل معلمات تضمين MDL Adagrad Light. |
تحميلTPUEmbeddingMomentumParameters | تحميل معلمات تضمين الزخم. |
تحميلTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | تحميل معلمات تضمين Adagrad القريبة. |
تحميلTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
تحميلTPUEmbeddingRMSPropParameters | تحميل معلمات التضمين RMSProp. |
تحميلTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | تحميل معلمات تضمين SGD. |
LookupTableExport <T، U> | إخراج كافة المفاتيح والقيم في الجدول. |
لوكوبتابليجد <U> | يبحث عن المفاتيح في الجدول، ويخرج القيم المقابلة. |
LookupTableImport | يستبدل محتويات الجدول بالمفاتيح والقيم المحددة. |
LookupTableInsert | يقوم بتحديث الجدول لربط المفاتيح بالقيم. |
LookupTableRemove | إزالة المفاتيح والقيم المرتبطة بها من الجدول. |
LookupTableSize | يحسب عدد العناصر في الجدول المحدد. |
LoopCond | إعادة توجيه الإدخال إلى الإخراج. |
LowerBound <U يمتد الرقم> | يتم تطبيق Lower_bound(sorted_search_values,values) على طول كل صف. |
لو <T، U يمتد الرقم> | يحسب تحليل LU لمصفوفة مربعة واحدة أو أكثر. |
MakeUnique | اجعل كافة العناصر في البعد غير الدفعي فريدة من نوعها، ولكن \"قريبة\" منها قيمتها الأولية. |
مابكلير | يقوم Op بإزالة جميع العناصر الموجودة في الحاوية الأساسية. |
MapIncompleteSize | تقوم Op بإرجاع عدد العناصر غير المكتملة في الحاوية الأساسية. |
ماببيك | يقوم Op بإلقاء نظرة خاطفة على القيم الموجودة في المفتاح المحدد. |
MapSize | تقوم Op بإرجاع عدد العناصر الموجودة في الحاوية الأساسية. |
MapStage | المرحلة (المفتاح، القيم) في الحاوية الأساسية التي تتصرف مثل جدول التجزئة. |
MapUnstage | يقوم Op بإزالة وإرجاع القيم المرتبطة بالمفتاح من الحاوية الأساسية. |
MapUnstageNoKey | يقوم Op بإزالة وإرجاع عشوائي (مفتاح، قيمة) من الحاوية الأساسية. |
ماتريكسدياجبارتف2 <T> | إرجاع الجزء القطري المجمع من موتر مجمع. |
ماتريكسدياجبارتف3 <T> | إرجاع الجزء القطري المجمع من موتر مجمع. |
ماتريكسدياجV2 <T> | تُرجع موترًا قطريًا مجمعًا بقيم قطرية مجمعة معينة. |
ماتريكسدياجV3 <T> | تُرجع موترًا قطريًا مجمعًا بقيم قطرية مجمعة معينة. |
ماتريكسسيتدياجV2 <T> | إرجاع موتر مصفوفة مجمعة بقيم قطرية مجمعة جديدة. |
ماتريكسسيتدياجV3 <T> | إرجاع موتر مصفوفة مجمعة بقيم قطرية مجمعة جديدة. |
ماكس <T> | يحسب الحد الأقصى للعناصر عبر أبعاد الموتر. |
MaxIntraOpParallelismDataset | ينشئ مجموعة بيانات تتجاوز الحد الأقصى للتوازي أثناء العملية. |
دمج <T> | إعادة توجيه قيمة الموتر المتاح من "المدخلات" إلى "الإخراج". |
MergeDedupData | تقوم إحدى العمليات بدمج عناصر الأعداد الصحيحة والموترات العائمة في بيانات إلغاء البيانات المكررة كمجموعة XLA. |
دقيقة <T> | يحسب الحد الأدنى من العناصر عبر أبعاد الموتر. |
لوحة المرآة <T> | منصات موتر مع قيم معكوسة. |
ميرور باد جراد <T> | التدرج التشغيلي لـ "MirrorPad" op. |
MlirPassthroughOp | يلتف حساب MLIR التعسفي معبرًا عنه كوحدة مع وظيفة main(). |
مولنونان <T> | تُرجع x * y من حيث العناصر. |
MutableDenseHashTable | إنشاء جدول تجزئة فارغ يستخدم الموترات كمخزن دعم. |
MutableHashTable | إنشاء جدول تجزئة فارغ. |
MutableHashTableOfTensors | إنشاء جدول تجزئة فارغ. |
موتيكس | ينشئ مورد Mutex الذي يمكن قفله بواسطة `MutexLock`. |
MutexLock | تأمين مورد كائن المزامنة (mutex). |
NcclAllReduce <T يمتد الرقم> | مخرجات موتر يحتوي على التخفيض عبر جميع موترات الإدخال. |
NcclBroadcast <T يمتد الرقم> | يرسل "الإدخال" إلى جميع الأجهزة المتصلة بالإخراج. |
NcclReduce <T يمتد الرقم> | يقلل "الإدخال" من "num_devices" باستخدام "التصغير" إلى جهاز واحد. |
ندتري <T يمتد الرقم> | |
أقرب الجيران | تحديد أقرب مراكز k لكل نقطة. |
التالي بعد <T يمتد الرقم> | لعرض القيمة التالية القابلة للتمثيل لـ `x1` في اتجاه `x2`، من حيث العنصر. |
التكرار التالي <T> | يجعل مدخلاته متاحة للتكرار التالي. |
لاOp | لا يفعل شيئا. |
غير حتمية <U> | غير حتمية يولد بعض الأعداد الصحيحة. |
NonMaxSuppressionV5 <T يمتد الرقم> | يختار بجشع مجموعة فرعية من المربعات المحيطة بترتيب تنازلي للنتيجة، تشذيب المربعات التي تحتوي على تقاطع عالي فوق الاتحاد (IOU) يتداخل مع المربعات المحددة مسبقًا. |
مجموعة بيانات غير قابلة للتسلسل | |
ون هوت <U> | إرجاع موتر واحد ساخن. |
أونزلايك <T> | إرجاع موتر من نفس الشكل والنوع مثل x. |
تحسين DatasetV2 | ينشئ مجموعة بيانات من خلال تطبيق التحسينات ذات الصلة على `input_dataset`. |
OptionsDataset | ينشئ مجموعة بيانات عن طريق إرفاق tf.data.Options بـ "input_dataset". |
OrderedMapClear | يقوم Op بإزالة جميع العناصر الموجودة في الحاوية الأساسية. |
OrderedMapIncompleteSize | تقوم Op بإرجاع عدد العناصر غير المكتملة في الحاوية الأساسية. |
OrderedMapPeek | يقوم Op بإلقاء نظرة خاطفة على القيم الموجودة في المفتاح المحدد. |
OrderedMapSize | تقوم Op بإرجاع عدد العناصر الموجودة في الحاوية الأساسية. |
OrderedMapStage | المرحلة (المفتاح، القيم) في الحاوية الأساسية التي تتصرف مثل أمر حاوية النقابي. |
OrderedMapUnstage | يقوم Op بإزالة وإرجاع القيم المرتبطة بالمفتاح من الحاوية الأساسية. |
OrderedMapUnstageNoKey | تقوم عملية Op بإزالة العنصر (المفتاح، القيمة) وإرجاعه بالأصغر المفتاح من الحاوية الأساسية. |
OutfeedDequeue <T> | يسترد موترًا واحدًا من تغذية الحساب. |
OutfeedDequeueTuple | استرداد قيم متعددة من تغذية الحساب. |
OutfeedDequeueTupleV2 | استرداد قيم متعددة من تغذية الحساب. |
OutfeedDequeueV2 <T> | يسترد موترًا واحدًا من تغذية الحساب. |
OutfeedEnqueue | ضع Tensor في قائمة الانتظار في تغذية الحساب. |
OutfeedEnqueueTuple | قم بإدراج قيم Tensor متعددة في تغذية الحساب. |
الوسادة <T> | منصات الموتر. |
ParallelBatchDataset | |
ParallelConcat <T> | يسلسل قائمة من الموترات `N` على طول البعد الأول. |
ParallelDynamicStitch <T> | قم بتشذير القيم من موترات "البيانات" في موتر واحد. |
ParseExampleDatasetV2 | يحول `input_dataset` الذي يحتوي على نماذج `Example` كمتجهات لـ DT_STRING إلى مجموعة بيانات مكونة من كائنات `Tensor` أو `SparseTensor` التي تمثل الميزات التي تم تحليلها. |
نموذج التحليل V2 | يحول متجه tf.Example protos (كسلاسل) إلى موترات مكتوبة. |
ParseSequenceExampleV2 | يحول متجه tf.io.SequenceExample protos (كسلاسل) إلى موترات مكتوبة. |
العنصر النائب <T> | عنصر نائب للقيمة التي سيتم إدخالها في الحساب. |
العنصر النائب مع الافتراضي <T> | العنصر النائب الذي يمر عبر "الإدخال" عندما لا يتم تغذية مخرجاته. |
الخط المسبق | عملية تعمل على تحويل قيمة Tensor إلى موتر متغير غير شفاف. |
PrelinearizeTuple | عملية تعمل على تحويل قيم موتر متعددة إلى موتر متغير غير شفاف. |
عملية بدائية | فئة أساسية لتطبيقات Op التي تدعمها Operation واحدة. |
مطبعة | يطبع سلسلة عددية. |
PrivateThreadPoolDataset | ينشئ مجموعة بيانات تستخدم تجمع مؤشرات ترابط مخصصًا لحساب "input_dataset". |
إنتاج <T> | يحسب منتج العناصر عبر أبعاد الموتر. |
QuantizeAndDequantizeV4 <T يمتد الرقم> | quantizes ثم dequantizes موتر. |
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T يمتد الرقم> | تُرجع تدرج `QuantizeAndDequantizeV4`. |
كوانتيزيدكونكات <T> | يسلسل الموترات الكمية على طول بعد واحد. |
QuantizedConcatV2 <T> | |
QuantizedConv2DAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DPerChannel <V> | يحسب QuantizedConv2D لكل قناة. |
QuantizedConv2DWithBias <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedDepthwiseConv2D <V> | يحسب الكمي العمق Conv2D. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V> | يحسب كمية Conv2D العميقة مع التحيز. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> | يحسب Conv2D الكمي العميق باستخدام Bias وRelu. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | يحسب Conv2D الكمي العميق باستخدام Bias وRelu وRequantize. |
QuantizedMatMulWithBias <W> | إجراء عملية ضرب المصفوفة الكمية لـ `a` في المصفوفة `b` مع إضافة التحيز. |
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W يمتد الرقم> | |
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> | إجراء عملية ضرب المصفوفة الكمية لـ `a` بواسطة المصفوفة `b` مع إضافة التحيز ودمج relu. |
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> | إجراء عملية ضرب المصفوفة الكمية لـ `a` بواسطة المصفوفة `b` مع إضافة التحيز وrelu وإعادة الدمج. |
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W> | |
إعادة التشكيل الكمي <T> | يعيد تشكيل الموتر الكمي وفقًا لمرجع إعادة التشكيل. |
RFFTND <U> | و FAST REAL FOREIR TRANSPLE. |
RaggedBincount <U يمتد الرقم> | يحسب عدد حوادث كل قيمة في مجموعة عدد صحيح. |
RaggedCountsParseoutput <U يمتد الرقم> | يؤدي عد صندوق الإخراج المتفوق على مدخلات الموتر الخشن. |
RaggedCross <T ، U يمتد الرقم> | يولد ميزة تقاطع من قائمة من التوتر ، ويعيدها كصاحب خشن. |
RaggedFileMemptyRows <T> | |
RaggedFileMemptyRowsgrad <T> | |
RaggedGather <t يمتد الرقم ، u> | جمع شرائح خشنة من محور "params" `0` وفقًا لـ" المؤشرات ". |
RaggedRange <u يمتد الرقم ، t يمتد الرقم> | إرجاع "RaggedTensor" يحتوي على تسلسلات الأرقام المحددة. |
RaggedTensorFromVariant <U يمتد الرقم ، t> | تدلل توتر "البديل" في "RaggedTensor". |
raggedtensortosparse <u> | يحول "RaggedTensor" إلى "sparsetensor" بنفس القيم. |
RaggedTensortEnsor <u> | قم بإنشاء موتر كثيف من موتر خشن ، وربما يغير شكله. |
RaggedTensortovariant | يشفر "RaggedTensor" إلى موتر "متغير". |
RaggedTensortovariantgradient <u> | يستخدم Helper لحساب التدرج لـ "RaggedTensortovariant". |
RandomDatAsetv2 | ينشئ مجموعة بيانات تُرجع أرقام الكاذبة. |
RandomIndexshuffle <t يمتد الرقم> | يخرج موضع "القيمة" في التقليب [0 ، ... ، max_index]. |
النطاق <t يمتد الرقم> | يخلق سلسلة من الأرقام. |
رتبة | يعيد رتبة موتر. |
ReadVariableOp <T> | يقرأ قيمة المتغير. |
readVariableXlAsplitnd <T> | تقسيم متغير الموارد متغير الإدخال عبر جميع الأبعاد. |
Rebatchdataset | ينشئ مجموعة بيانات تغير حجم الدُفعة. |
RebatchDatasetv2 | ينشئ مجموعة بيانات تغير حجم الدُفعة. |
recv <t> | يتلقى الموتر المسماة من send_device على recv_device. |
recvtpuembeddingActivations | OP الذي يتلقى تضمين تنشيط على TPU. |
LEMOCEALL | يحسب "المنطق و" العناصر عبر أبعاد الموتر. |
LEMENT | يحسب "المنطق أو" للعناصر عبر أبعاد التوتر. |
LEMEMAX <T> | يحسب الحد الأقصى للعناصر عبر أبعاد الموتر. |
LEMEMIN <T> | يحسب الحد الأدنى للعناصر عبر أبعاد الموتر. |
تقليل <T> | يحسب منتج العناصر عبر أبعاد الموتر. |
يقلل <T> | يحسب مجموع العناصر عبر أبعاد الموتر. |
المراجع <T> | يخلق أو يجد إطارًا طفلًا ، ويجعل "بيانات" متاحًا لإطار الطفل. |
Refexit <T> | يخرج الإطار الحالي إلى إطاره الأم. |
الإرجاع <T> | إرجاع نفس موتر المرجع مثل موتر الإدخال المرجع. |
تدحرج <T> | إعادة توجيه قيمة الموتر المتاح من "المدخلات" إلى "الإخراج". |
refnextiteration <T> | يجعل مدخلاتها متاحة للتكرار التالي. |
refselect <t> | إعادة توجيه العنصر "الفهرس" من "المدخلات" إلى "الإخراج". |
refswitch <T> | إعادة توجيه موتر المرجع "البيانات" إلى منفذ الإخراج الذي يحدده "pred`. |
registerDataset | يسجل مجموعة بيانات مع خدمة TF.Data. |
registerDatAsetv2 | يسجل مجموعة بيانات مع خدمة TF.Data. |
Relayout <T> | |
شبيهة <T> | |
المطلب RangePerchannel | يحسب مدى المطلب لكل قناة. |
المطلب المطلوب <u> | يطلب الإدخال مع قيم Min و Max المعروفة لكل قناة. |
إعادة تشكيل <T> | يعيد تشكيل موتر. |
ResourceAccumulatorApplyGradient | يطبق التدرج على تراكم معين. |
ResourceAccumulatornumAccumulated | إرجاع عدد التدرجات التي تم تجميعها في المتراكم المحدد. |
ResourceAccumulatorsetglobalstep | يقوم بتحديث المتراكم بقيمة جديدة لـ Global_Step. |
ResourceAccumulatortakegradient <T> | يستخلص متوسط التدرج في مشروطة مشروط معينة. |
ResourceApplyadagradv2 | تحديث "*var" وفقًا لمخطط Adagrad. |
ResourceApplyadamwithamsgrad | تحديث "*var" وفقًا لخوارزمية آدم. |
ResourceApplykerasmomentum | تحديث "*var" وفقًا لمخطط الزخم. |
ResourceCountionalAccumulator | تراكم مشروط لتجميع التدرجات. |
ResourceCountupto <t يمتد الرقم> | زيادات المتغير التي أشار إليها "مورد" حتى يصل إلى "الحد". |
مجهر الموارد <u> | جمع شرائح من المتغير الذي أشار إليه "الموارد" وفقًا لـ "المؤشرات". |
ResourceGathernd <u> | |
ResourcesCatteradd | يضيف التحديثات المتفرقة إلى المتغير المشار إليه بواسطة "المورد". |
ResourcesCatterdiv | يقسم التحديثات المتفرقة إلى المتغير المشار إليه بواسطة "Resource". |
ResourcesCatterMax | يقلل التحديثات المتفرقة إلى المتغير المشار إليه من قبل "الموارد" باستخدام "عملية". |
ResourcesCattermin | يقلل التحديثات المتفرقة إلى المتغير المشار إليه من قبل "المورد" باستخدام عملية "دقيقة". |
ResourcesCattermul | يضاعف التحديثات المتفرقة في المتغير المشار إليه بواسطة "المورد". |
ResourcesCatterndadd | يطبق الإضافة المتفرقة على القيم الفردية أو الشرائح في متغير. |
ResourcesCatterndMax | |
ResourcesCatterndmin | |
ResourcesCatterndsub | يطبق الطرح المتفرق على القيم الفردية أو الشرائح في متغير. |
ResourcesCatterndupdate | يطبق "التحديثات" المتفرقة على القيم أو الشرائح الفردية داخل أحد متغير وفقًا لـ "المؤشرات". |
الموارد | يطرح التحديثات المتفرقة من المتغير المشار إليه بواسطة "المورد". |
الموارد | يعين التحديثات المتفرقة للمتغير المشار إليه بواسطة "Resource". |
ResourcesParseapplyadagradv2 | قم بتحديث الإدخالات ذات الصلة في "*var" و "*accum" وفقًا لمخطط Adagrad. |
ResourcesParsaapplykerasmomentum | قم بتحديث الإدخالات ذات الصلة في "*var" و "*accum" وفقًا لمخطط الزخم. |
ResourceSrideSliceasisign | قم بتعيين "القيمة" إلى مرجع L-Value المقطوع لـ "المرجع". |
RetrieveAltPuembeddingParameters | OP الذي يسترجع معلمات التحسين من التضمين على استضافة الذاكرة. |
retrievetpuembeddingadamparameters | استرداد آدم تضمين المعلمات. |
retrievetpuembeddingadadeltaparameters | استرداد معلمات تضمين Adadelta. |
RetrievetPueMbeddingAdagradMomentumparameters | استرداد معلمات تضمين زخم adagrad. |
RetrievetPueMbeddingAdagradParameters | استرداد معلمات تضمين Adagrad. |
RetrievetPuemBeddingCenterdRmspropParameters | استرداد معلمات التضمين RMSPROP المتمركزة. |
RetrievetPueMbeddingFtrlParameters | استرداد معلمات تضمين FTRL. |
RetrievetPueMbeddingFrequencyestimatorParameters | استرداد المعلمات التضمين التكرار. |
RetrievetPuemBedDingMdladagradlightparameters | استرداد معلمات تضمين ضوء MDL Adagrad. |
retrievetpuembeddingmomentumparameters | استرداد المعلمات تضمين الزخم. |
RetrievetPuemBedDingProximaladagradParameters | استرداد معلمات تضمين adagrad القريبة. |
RetrievetPuemBedDingProximalyogiparameters | |
retrievetpuembeddingrmspropparameters | استرداد معلمات التضمين RMSPROP. |
RetrievetPuemBedDingStoChasticDriientDescentdarameters | استرداد معلمات تضمين SGD. |
عكس <T> | يعكس أبعاد محددة من الموتر. |
ReverseSequence <T> | عكس شرائح الطول المتغير. |
إعادة كتابة | |
Riscabs <t يمتد الرقم> | |
Riscadd <t يمتد الرقم> | إرجاع x + y العنصر. |
Riscbinarinarithmetic <t يمتد الرقم> | |
riscbinarycomparison | |
riscbitcast <u> | |
Riscbroadcast <T> | |
risccast <u> | |
Riscceil <t يمتد الرقم> | |
RiscCholesky <t يمتد الرقم> | |
RiscConcat <T> | |
RiscConv <t يمتد الرقم> | |
Risccos <t يمتد الرقم> | |
riscdiv <t يمتد الرقم> | |
riscdot <t يمتد الرقم> | |
RISCEXP <T يمتد الرقم> | |
riscfft <t> | |
Riscfloor <t يمتد الرقم> | |
riscgather <T> | |
Riscimag <U يمتد الرقم> | |
Riscisfinite | |
Risclog <t يمتد الرقم> | |
Risclogicaland | |
RisclogicalNot | |
Risclogicalor | |
Riscmax <T يمتد الرقم> | إرجاع Max (x ، y) العنصر. |
Riscmin <t يمتد الرقم> | |
Riscmul <T يمتد الرقم> | |
Riscneg <t يمتد الرقم> | |
Riscpad <T يمتد الرقم> | |
riscpool <t يمتد الرقم> | |
riscpow <t يمتد الرقم> | |
Riscrandomuniform | |
RISCREL <U يمتد الرقم> | |
RISCREDUCE <T يمتد الرقم> | |
RISCREM <T يمتد الرقم> | |
Riscreshape <t يمتد الرقم> | |
Riscreverse <t يمتد الرقم> | |
RiscScatter <U يمتد الرقم> | |
Riscshape <U يمتد الرقم> | |
RiscSign <t يمتد الرقم> | |
Riscslice <t يمتد الرقم> | |
riscsort <t يمتد الرقم> | |
riscsqueze <T> | |
Riscsub <t يمتد الرقم> | |
risctranspose <T> | |
Risctriangularsolve <T يمتد الرقم> | |
Riscunary <t يمتد الرقم> | |
rngreadandskip | تقدم عداد RNG القائم على القائم. |
rngskip | تقدم عداد RNG القائم على القائم. |
لفة <T> | لفات عناصر الموتر على طول محور. |
أخذ العينات | ينشئ مجموعة بيانات تأخذ عينة من Bernoulli من محتويات مجموعة بيانات أخرى. |
ScaleAndtranslate | |
ScaleAndTransLategradgrad <T يمتد الرقم> | |
Scatteradd <t> | يضيف التحديثات المتفرقة إلى مرجع متغير. |
scatterdiv <T> | يقسم مرجع متغير بواسطة التحديثات المتفرقة. |
scattermax <t يمتد الرقم> | يقلل التحديثات المتفرقة إلى مرجع متغير باستخدام عملية "الحد الأقصى". |
scattermin <t يمتد الرقم> | يقلل التحديثات المتفرقة إلى مرجع متغير باستخدام عملية "دقيقة". |
scattermul <t> | يضاعف التحديثات المتفرقة في مرجع متغير. |
ScineDnd <u> | نثر "التحديثات" في موتر الشكل "الشكل" وفقًا لـ "المؤشرات". |
scatterndadd <T> | يطبق الإضافة المتفرقة على القيم الفردية أو الشرائح في متغير. |
scatterndmax <T> | يحسب الحد الأقصى لعنصر. |
scatterndmin <T> | يحسب الحد الأدنى العناصر. |
scatterndnonaliasingadd <t> | يطبق الإضافة المتفرقة على "الإدخال" باستخدام القيم أو الشرائح الفردية من "التحديثات" وفقًا للمؤشرات "المؤشرات". |
sitterndsub <t> | يطبق الطرح المتفرق على القيم الفردية أو الشرائح في متغير. |
scatterndupdate <T> | يطبق "التحديثات" المتفرقة على القيم أو الشرائح الفردية داخل أحد متغير وفقًا لـ "المؤشرات". |
Scattersub <T> | يطرح التحديثات المتفرقة إلى مرجع متغير. |
scatterupdate <T> | يطبق التحديثات المتفرقة على مرجع متغير. |
يمتد SegmentMaxv2 <t الرقم> | يحسب الحد الأقصى على طول شرائح الموتر. |
SegmentMinv2 <T يمتد الرقم> | يحسب الحد الأدنى على طول شرائح الموتر. |
SPISTINPRODV2 <T> | يحسب المنتج على طول شرائح الموتر. |
Secresumv2 <T> | يحسب المبلغ على طول شرائح الموتر. |
SELECTV2 <T> | |
يرسل | يرسل tensor المسماة من Send_device إلى Recv_device. |
sendtpuembeddinggradients | يؤدي تحديثات التدرج لجداول التضمين. |
setDiff1d <T ، U يمتد الرقم> | يحسب الفرق بين قائمتين من الأرقام أو السلاسل. |
SetSize | عدد العناصر الفريدة على طول البعد الأخير من الإدخال `set`. |
الشكل <U يمتد الرقم> | إرجاع شكل موتر. |
Shapen <U يمتد الرقم> | إرجاع شكل التوتر. |
Sharddataset | يقوم بإنشاء "مجموعة بيانات" تتضمن فقط 1/`num_shards" من مجموعة البيانات هذه. |
ShuffleAndrepeatdatasetv2 | |
Shuffledatasetv2 | |
Shuffledatasetv3 | |
إيقاف التشغيل | يغلق نظام TPU الموزع قيد التشغيل. |
StowddownTpusystem | OP الذي يغلق نظام TPU. |
الحجم <U يمتد الرقم> | إرجاع حجم الموتر. |
Skipgram | توفي ملف نصي ويقوم بإنشاء مجموعة من الأمثلة. |
SleepDataset | |
شريحة <T> | إرجاع شريحة من "المدخلات". |
SlidingWindowDataset | ينشئ مجموعة بيانات تمرر نافذة منزلق فوق `input_dataset`. |
لقطة <T> | إرجاع نسخة من موتر الإدخال. |
Snapshotchunkdataset | |
Snapshotdataset | يقوم بإنشاء مجموعة بيانات ستكتب / القراءة من لقطة. |
SnapshotdataseTreader | |
SnapshotnedDataseTreader | |
sobolsample <t يمتد الرقم> | يولد نقاط من تسلسل سول. |
SpacetObatchnd <T> | Spacetobatch لـ ND Tensors من Type T. |
spareapplyadagradv2 <T> | قم بتحديث الإدخالات ذات الصلة في "*var" و "*accum" وفقًا لمخطط Adagrad. |
sparsebincount <U يمتد الرقم> | يحسب عدد حوادث كل قيمة في مجموعة عدد صحيح. |
sparsecountsparseoutput <U يمتد الرقم> | يؤدي عد سلة المخرج المخرج لإدخال موتر متناثر. |
sparsecrosshed | يولد تقاطع متناثر من قائمة من التوتر المتناثر والكثيف. |
sparsecrossv2 | يولد تقاطع متناثر من قائمة من التوتر المتناثر والكثيف. |
Sparsematrixadd | إضافة متناثرة لمصفوفات CSR ، C = ألفا * A + Beta * B. |
SparsematrixMatmul <T> | Matrix-multiplies مصفوفة متناثرة مع مصفوفة كثيفة. |
sparsematrixmul | الضرب الحازم لمصفوفة متناثرة مع موتر كثيف. |
SparSematrixnz | إرجاع عدد من `sparse_matrix`. |
sparsematrixorderingamd | يحسب الحد الأدنى التقريبي للدرجة (AMD) من "المدخلات". |
SparSematrixSoftMax | يحسب softmax من csrsparsematrix. |
SparSematrixSoftMaxgrad | يحسب التدرج من sparsematrixsoftmax op. |
SparsematrixSseCholesky | يحسب تحلل cholesky المتناثر من "المدخلات". |
sparsematrixsparsematmul | Matrix-Matrix-multiplies اثنين من مصفوفات CSR `a` و` b`. |
sparsematrixTranspose | نقل أبعاد (المصفوفة) الداخلية من CSRSparsematrix. |
Sparsematrixzeros | يخلق CSRSParsEmatrix All-Zeros مع شكل `dense_shape`. |
SparsesegmentMeangradv2 <T يمتد الرقم ، U يمتد الرقم> | يحسب التدرجات لـ SparsesegmentMean. |
SparseseSegmentsQrtngradv2 <T يمتد الرقم ، U يمتد الرقم> | يحسب التدرجات لـ SparseseSegmentsQrtn. |
SparSeseSegmentsumgrad <T يمتد الرقم> | يحسب التدرجات لسبارسيسيوم. |
SparSeseSeSummgradv2 <T يمتد الرقم ، U يمتد الرقم> | يحسب التدرجات لسبارسيسيوم. |
SparSetensortocsrsparsematrix | يحول sparsetensor إلى csrsparsematrix (ربما مزدحمة). |
Spence <t يمتد الرقم> | |
تقسيم <T> | يقسم الموتر إلى `num_split` ensors على طول بعد واحد. |
splitdededupdata <t يمتد الرقم ، U يمتد الرقم> | يقوم OP بتقسيم بيانات الإدخال DECITUPLICATION TUPLE XLA إلى موترات عدد صحيح وتوترات النقطة العائمة. |
splitv <t> | يقسم الموتر إلى `num_split` ensors على طول بعد واحد. |
الضغط <T> | يزيل أبعاد الحجم 1 من شكل موتر. |
كومة <T> | حزم قائمة من `n` rank-`r` ensors في رتبة واحدة (r+1) `tensor. |
منصة | قيم المرحلة مشابهة ل enqueue خفيفة الوزن. |
stageclear | OP يزيل جميع العناصر في الحاوية الأساسية. |
stagepeek | OP PEEKS في القيم في الفهرس المحدد. |
مراحل | يعيد OP عدد العناصر في الحاوية الأساسية. |
StatefulRandominomial <v يمتد الرقم> | |
StatefulStandardNormal <u> | يخرج القيم العشوائية من التوزيع الطبيعي. |
StatefulStandardNormalV2 <u> | يخرج القيم العشوائية من التوزيع الطبيعي. |
statefultruncatednormal <u> | يخرج القيم العشوائية من التوزيع الطبيعي المقطوع. |
statefuluniformist <u> | يخرج القيم العشوائية من توزيع موحد. |
statefuluniffullint <u> | يخرج أعداد صحيحة عشوائية من توزيع موحد. |
statefuluniformint <u> | يخرج أعداد صحيحة عشوائية من توزيع موحد. |
عديمة القوى parameterizedtruncatednormal <v يمتد الرقم> | |
عديمي الاكتتابين <w يمتد الرقم> | يخرج الأرقام العشوائية الكاذبة الحتمية من التوزيع ذي الحدين. |
عديمة الأساس RandomGammav2 <V يمتد الرقم> | يخرج الأرقام العشوائية الكاذبة الحتمية من توزيع جاما. |
عديمة الأساس RandomGammav3 <U يمتد الرقم> | يخرج الأرقام العشوائية الكاذبة الحتمية من توزيع جاما. |
عديمي الاثنان | يختار أفضل خوارزمية RNG القائمة على مضادة على أساس الجهاز. |
SathelessRandomgetKeyCounter | يزدهر البذور في مفتاح ومكافحة ، باستخدام أفضل خوارزمية تعتمد على الجهاز. |
SathelsRandomgetKeyCounteralg | يختار أفضل خوارزمية استنادًا إلى الجهاز ، وينتجف البذور في المفتاح والعداد. |
عديمة الأساس RandomNormalV2 <U يمتد الرقم> | يخرج قيم الكاذبة الحتمية من التوزيع الطبيعي. |
عديمة الأساس Randompoisson <W يمتد الرقم> | يخرج الأرقام العشوائية الكاذبة الحتمية من توزيع Poisson. |
عديمة الأساس randomuniformullint <v يمتد الرقم> | يخرج عدد صحيح عشوائي من أعداد صحيحة عشوائية من توزيع موحد. |
عديمة الأساس randomuniforfullintv2 <U يمتد الرقم> | يخرج عدد صحيح عشوائي من أعداد صحيحة عشوائية من توزيع موحد. |
عديمة الأساس randomuniformintv2 <U يمتد الرقم> | يخرج عدد صحيح عشوائي من أعداد صحيحة عشوائية من توزيع موحد. |
عديمة الأساس Randomuniformv2 <U يمتد الرقم> | يخرج القيم العشوائية الكاذبة الحتمية من توزيع موحد. |
لا مثيل | توليد مربع محيط مشوه بشكل عشوائي لصورة حتمية. |
عديمة الأساس <t> | بشكل عشوائي وحدسي يخلط الموتر على طول البعد الأول. |
عديمة الأساس truncatednormalv2 <U يمتد الرقم> | يخرج قيم pseudorandom الحتمية من التوزيع الطبيعي المقطوع. |
statsaggregatorHandlev2 | |
statsaggregatorsetSummaryWriter | قم بتعيين Summary_Writer_Interface لتسجيل الإحصائيات باستخدام STATS_AGGREGATOR. |
StochasticCastToint <U يمتد الرقم> | يلقي بشكل عشوائي موتر معين من العوامات إلى ints. |
StopGradient <T> | يتوقف عن حساب التدرج. |
StoreminiBatchStatisticIstististInfdo | |
STREDDSLICE <T> | إرجاع شريحة مخططة من "المدخلات". |
StriddSliceassign <T> | قم بتعيين "القيمة" إلى مرجع L-Value المقطوع لـ "المرجع". |
Striddslicegradggrad <u> | يعود التدرج من "Striddsslice". |
StringLower | يحول جميع الأحرف الكبيرة إلى بدائل صغيرة لكل منها. |
StringNgrams <t يمتد الرقم> | يخلق ngrams من بيانات سلسلة خشنة. |
Stringupper | يحول جميع الأحرف الصغيرة إلى بدائل كبيرة لكل منها. |
SUM <T> | يحسب مجموع العناصر عبر أبعاد الموتر. |
SwitchCond <T> | إعادة توجيه "البيانات" إلى منفذ الإخراج الذي يحدده "قبل". |
SyncDevice | مزامنة الجهاز يتم تشغيل هذا OP. |
tfrecorddatasetv2 | ينشئ مجموعة بيانات تنبعث من السجلات من ملف TfreCord واحد أو أكثر. |
tpuannotateTensorswithdynamicshape | |
tpucompilationResult | إرجاع نتيجة تجميع TPU. |
tpucompilesucceeducted | يؤكد أن التجميع نجح. |
tpucopywithdynamicshape | OP الذي ينسخ موتر المستضافة إلى الجهاز مع دعم الشكل الديناميكي. |
tpuembeddingActivations | OP تمكين تمايز التضمينات TPU. |
tpuexecute | OP الذي يقوم بتحميل وتنفيذ برنامج TPU على جهاز TPU. |
tpuexecuteandupdatevariables | OP الذي ينفذ برنامجًا مع تحديثات متغيرة في المكان اختياري. |
tpuordinalselector | محدد TPU Core Op. |
tpupartitionedInput <T> | OP التي تجمع قائمة بالمدخلات المقسمة معًا. |
tpupartitionedInputv2 <T> | OP التي تجمع قائمة بالمدخلات المقسمة معًا. |
tpupArtitionedOutput <t> | OP الذي يزيل الإعدادات الموتر التي يتعرض لها XLA إلى قائمة مقسمة مقسمة مخرجات خارج حساب XLA. |
tpupartitionedOutputv2 <T> | OP الذي يزيل الإعدادات الموتر التي يتعرض لها XLA إلى قائمة مقسمة مقسمة مخرجات خارج حساب XLA. |
tpureplicatemetadata | البيانات الوصفية التي تشير إلى كيفية تكرار حساب TPU. |
tpureplecatedInput <T> | يربط مدخلات N بحساب TPU المتكرر N-way. |
tpureplecatedOutput <t> | يربط مخرجات N من حساب TPU المكرر N-way. |
Tpureshardvariables | OP التي يعيد تعزيز متغيرات TPU على الجهاز إلى الحالة المحددة. |
tpuroundrobin | محمل روبن محمل الموازنة على النوى TPU. |
مؤقتة <T> | إرجاع موتر قد يكون متحورًا ، ولكنه لا يزال قائماً في خطوة واحدة فقط. |
TensorArray | مجموعة من Tensors ذات حجم معين. |
TensorArrayClose | حذف TensorArray من حاوية الموارد. |
TensorArrayConcat <T> | تسلس العناصر من TensorArray إلى قيمة "قيمة". |
TensorArrayGather <T> | جمع عناصر محددة من TensorArray إلى الإخراج `value`. |
TensorArraygrad | يخلق تنسوراراي لتخزين تدرجات القيم في المقبض المحدد. |
TensorArraygradwithshape | ينشئ Tensorarray لتخزين تدرجات متعددة من القيم في المقبض المحدد. |
TensorArrayPack <T> | |
TensorArrayRead <T> | اقرأ عنصرًا من TensorArray في الإخراج "قيمة". |
TensorArrayScatter | قم بتوزيع البيانات من قيمة الإدخال إلى عناصر TensorArray محددة. |
TensorArraysize | احصل على الحجم الحالي من tensorarray. |
TensorArraysplit | تقسيم البيانات من قيمة الإدخال إلى عناصر TensorArray. |
TensorArrayUnpack | |
TensorArrayWrite | ادفع عنصرًا إلى Tensor_array. |
TensorListConcat <T> | تسلب جميع الموترات في القائمة على طول البعد 0. |
TensorListConcatlists | |
TensorListConcatv2 <u> | تسلب جميع الموترات في القائمة على طول البعد 0. |
TensorListElementShape <T يمتد الرقم> | شكل عناصر القائمة المحددة ، كموتر. |
TensorListFromTensor | يخلق قائمة متوسطة ، عند تكديسها ، لها قيمة "Tensor". |
TensorListgather <T> | يخلق موتر عن طريق الفهرسة في TensorList. |
TensorListgetItem <T> | |
TensorListLength | إرجاع عدد الموترات في قائمة موتر الإدخال. |
TensorListPopback <T> | إرجاع العنصر الأخير من قائمة الإدخال بالإضافة إلى قائمة مع الجميع ما عدا هذا العنصر. |
TensorListPushback | إرجاع قائمة التي تم تمريرها "Tensor" كعنصر آخر والعناصر الأخرى من القائمة المحددة في `input_handle`. |
TensorListPushbackbatch | |
TensorListreserve | قائمة الحجم المعطى مع عناصر فارغة. |
TensorListresize | تغيير حجم القائمة. |
Tensorlistscatter | ينشئ engerlist عن طريق الفهرسة في موتر. |
TensorListsCatterIntoexistingList | نثر الموتر في المؤشرات في قائمة الإدخال. |
Tensorlistscatterv2 | ينشئ engerlist عن طريق الفهرسة في موتر. |
TensorListsetItem | |
Tensorlistsplit | يقسم الموتر إلى قائمة. |
TensorListstack <T> | يتراكم جميع الموترات في القائمة. |
Tensormaperase | إرجاع خريطة الموتر مع عنصر من المفتاح المعطى محو. |
TensorMaphaskey | يعيد ما إذا كان المفتاح المعطى موجودًا في الخريطة. |
TensorMapinsert | إرجاع الخريطة التي هي "input_handle" مع إدخال زوج القيمة المفتاح المحدد. |
TensorMaplookup <u> | إرجاع القيمة من مفتاح معين في خريطة الموتر. |
TensorMapsize | إرجاع عدد الموترات في خريطة موتر الإدخال. |
Tensormapstackkeys <T> | إرجاع كومة موتر من جميع المفاتيح في خريطة الموتر. |
TensorScatteradd <T> | يضيف "تحديثات" متفرقة إلى موتر حالي وفقًا لـ "المؤشرات". |
TensorScatterMax <T> | قم بتطبيق تحديث متناثر على موتر يأخذ الحد الأقصى. |
TensorScattermin <T> | |
TensorScattersub <T> | يطرح "التحديثات" المتفرقة من موتر حالي وفقًا لـ "المؤشرات". |
TensorScatterupDate <T> | مبعثر "التحديثات" إلى موتر حالي وفقًا لـ "المؤشرات". |
TENSORSTRIDSLICEUPDATE <T> | قم بتعيين "قيمة" إلى مرجع L-value المقطوع لـ "المدخلات". |
ThreadPooldataset | يقوم بإنشاء مجموعة بيانات تستخدم تجمع مؤشرات ترابط مخصص لحساب `input_dataset`. |
ThreadpoolHandle | يقوم بإنشاء مجموعة بيانات تستخدم تجمع مؤشرات ترابط مخصص لحساب `input_dataset`. |
بلاط <T> | يبني موتر عن طريق تبليط موتر معين. |
الطابع الزمني | يوفر الوقت منذ فترة في الثواني. |
توبول | يحول موتر إلى مسند قياسي. |
Topkunique | إرجاع قيم Topk الفريدة في الصفيف بالترتيب المصنفة. |
Topkwithunique | إرجاع قيم topk في الصفيف بترتيب فرز. |
tpuhandletletoprotokey | يحول مقابض UID الخاصة بـ XRT إلى تنسيق الإدخال الصديق لـ TensorFlow. |
tridiagonalmatmul <T> | حساب المنتج مع المصفوفة Tridiagonal. |
Tridiagonalsolve <T> | يحل أنظمة المعادلات Tridiagonal. |
Unlatath <T> | يعكس تشغيل الدفعة لمترد إخراج واحد. |
Unlatchgrad <T> | التدرج من Unlating. |
عدم الضغط | إلغاء ضغط عنصر مجموعة بيانات مضغوطة. |
UnicodedEcode <T يمتد الرقم> | تدلل كل سلسلة في "الإدخال" في تسلسل من نقاط رمز Unicode. |
Unicodeencode | تشفير موتر من ints في سلاسل يونيكود. |
UniformDequantize <U يمتد الرقم> | أداء إزالة التخلص من الموتر الكمي `المدخلات". |
غير موحد <u> | أداء الكمي على الموتر "الإدخال". |
غير موحدة <T> | قم بإجراء إضافة كمية من الموتر الكمي "LHS" والموتر الكمي "RHS" لجعل كمية "الإخراج". |
clipbyvalue intificalizedclipbyvalue <T> | أداء مقطع حسب القيمة على الموتر الكمي `المعامل". |
UniforbquantizedConvolution <u> | أداء الالتفاف الكمي من الموتر الكمي `lhs" والموتر الكمي `rhs`. |
UniformentizedConvolutionHybrid <V يمتد الرقم> | أداء الالتفاف الكمي الهجين من الموتر العائم `lhs` والموتر الكمي `rhs`. |
غير موحدة <u> | قم بإجراء نقطة كمية من الموتر الكمي "LHS" والموتر الكمي "RHS" لجعل كمية "الإخراج". |
يمتد الرقم الخلفي غير الموحد <v الرقم> | أداء النقطة الكمية الهجينة من الموتر العائم `lhs` والموتر الكمي `rhs`. |
uniformrequantize <u> | بالنظر إلى الموتر الكمي "المدخلات" ، يطلب ذلك مع معلمات قياس كمية جديدة. |
فريد من نوعه <T ، V يمتد الرقم> | يجد عناصر فريدة على طول محور الموتر. |
uniquedataset | ينشئ مجموعة بيانات تحتوي على عناصر فريدة من `input_dataset`. |
requewithcounts <t ، v يمتد الرقم> | يجد عناصر فريدة على طول محور الموتر. |
الانقسام <T يمتد الرقم> | يحول مجموعة من المؤشرات المسطحة إلى مجموعة من المصفوفات الإحداثي. |
UnsortedSegmentJoin | |
فك <T> | يفكك بُعدًا معينًا من الموتر المرتبة في "Num` Rank-` (R-1) `tensors. |
unshage | OP مشابه ل dequeue خفيفة الوزن. |
untaBdatasetVariant | |
BupperBound <U يمتد الرقم> | يطبق apport_bound (sorted_search_values ، القيم) على طول كل صف. |
varhandleop | يخلق مقبض لمورد متغير. |
varisinitializedop | يتحقق مما إذا كان قد تم تهيئة متغير قائم على مقبض الموارد. |
متغير <T> | يحمل الدولة في شكل موتر يستمر عبر الخطوات. |
variableshape <t يمتد الرقم> | إرجاع شكل المتغير الذي أشار إليه بواسطة "الموارد". |
أين | إرجاع مواقع القيم غير صفرية / حقيقية في الموتر. |
حيث 3 <T> | يختار عناصر من `x` أو` y` ، اعتمادًا على "الحالة". |
نوافذ | |
Workerheartbeat | العامل نبضات نبضات المرجع. |
wrapdatasetvariant | |
الكاتب | يكتب ملخص proto التسلسلي. |
xlaconcatnd <T> | CONCATS ENTER TENSOR عبر جميع الأبعاد. |
xlarecvfromhost <T> | OP لتلقي موتر من المضيف. |
xlarecvtpuembeddingActivations | OP الذي يتلقى تضمين تنشيط على TPU. |
xlarecvtpuembeddingdeduplicationData | يتلقى بيانات إلغاء البيانات المستهلكة (المؤشرات والأوزان) من قلب التضمين. |
xlasendtpuembeddinggradients | OP الذي يؤدي تحديثات التدرج لجداول التضمين. |
xlasendtohost | OP لإرسال موتر إلى المضيف. |
xlasparsecoreadagrad | |
xlasparsecoreadagradmomentum | |
xlasparsecoreadam | |
xlasparsecoreftrl | |
xlasparsecoresgd | |
Xlasparsedensematmul | |
XLASPARSEDENSEMATMULGRADWITHADAGRADANDCSRINPUT | |
xlasparsedensematmulgradwithadagradmomentumandcsrinput | |
xlasparsedensematmulgradwithadamandcsrinput | |
xlasparsedensematmulgradwithftrlandcsrinput | |
xlasparsedensematmulgradwithsgdandcsrinput | |
xlasparsedensematmulwithcsrinput | |
xlaspletnd <T> | يقسم إدخال موتر عبر جميع الأبعاد. |
xlog1py <t> | إرجاع 0 إذا كان x == 0 ، و x * log1p (y) خلاف ذلك ، elementWise. |
الأصفار <T> | المشغل يقوم بإنشاء ثابت تهيئة مع أصفار من الشكل المعطى بواسطة "Dims". |
Zeroslike <T> | إرجاع موتر من الأصفار بنفس الشكل ونوع x. |