Anulować | Podnieś wyjątek, aby przerwać proces po wywołaniu. |
Wszystko | Oblicza „logiczne i” elementów w wymiarach tensora. |
Wszyscy do wszystkich <T> | Operacja wymiany danych między replikami TPU. |
AnonimowaTabelaHash | Tworzy niezainicjowaną anonimową tabelę skrótów. |
AnonimowyIteratorV2 | Kontener dla zasobu iteratora. |
AnonimowyIteratorV3 | Kontener dla zasobu iteratora. |
Anonimowa pamięć podręczna | |
AnonimowyIterator MultiDevice | Kontener dla zasobu iteratora dla wielu urządzeń. |
Anonimowy MultiDeviceIteratorV3 | Kontener dla zasobu iteratora dla wielu urządzeń. |
AnonymousMutableDenseHashTable | Tworzy pustą anonimową zmienną tabelę skrótów, która używa tensorów jako magazynu zapasowego. |
Anonimowa mutowalna tabela hash | Tworzy pustą anonimową zmienną tabelę mieszającą. |
AnonymousMutableHashTableOfTensors | Tworzy pustą anonimową zmienną tablicę mieszającą wartości wektorowych. |
Anonimowy generator losowych nasion | |
Anonimowy Generator Nasion | |
Każdy | Oblicza „logiczną lub” elementów w wymiarach tensora. |
ZastosujAdagradV2 <T> | Zaktualizuj '*var' zgodnie ze schematem adagrad. |
AssertCardinalityDataset | |
Potwierdź następny zbiór danych | Transformacja, która potwierdza, które transformacje następują później. |
AssertPoprzedniZbiór danych | Transformacja, która potwierdza, które przekształcenia miały miejsce wcześniej. |
Potwierdź, że | Twierdzi, że dany warunek jest prawdziwy. |
Przypisz <T> | Zaktualizuj „ref”, przypisując mu „value”. |
PrzypiszDodaj <T> | Zaktualizuj „ref”, dodając do niego „value”. |
PrzypiszDodajZmiennąOp | Dodaje wartość do bieżącej wartości zmiennej. |
PrzypiszSub <T> | Zaktualizuj „ref”, odejmując od niego „value”. |
Przypisz podzmiennąOp | Odejmuje wartość od bieżącej wartości zmiennej. |
Przypisz zmiennąOp | Przypisuje nową wartość do zmiennej. |
Przypisz zmiennąXlaConcatND | Concats wejściowy tensor we wszystkich wymiarach. |
Zestaw danych AutoShard | Tworzy zestaw danych, który dzieli wejściowy zestaw danych na fragmenty. |
NaprzemienneTrójkątneRozwiąż <T> | |
Bariera | Definiuje barierę, która utrzymuje się w różnych wykonaniach wykresów. |
BarieraZamknij | Zamyka daną barierę. |
Niekompletny rozmiar bariery | Oblicza liczbę niekompletnych elementów w danej barierze. |
Wstaw barieręWiele | Dla każdego klucza przypisuje odpowiednią wartość do określonego komponentu. |
BarrierReadyRozmiar | Oblicza liczbę kompletnych elementów w danej barierze. |
Barrier TakeMany | Pobiera z bariery określoną liczbę gotowych elementów. |
Seria | Partie wszystkich tensorów wejściowych w sposób niedeterministyczny. |
BatchMatMulV2 <T> | Mnoży plasterki dwóch tensorów w partiach. |
BatchMatMulV3 <V> | Mnoży plasterki dwóch tensorów w partiach. |
BatchToSpace <T> | BatchToSpace dla tensorów 4-D typu T. |
Partia na spacjęNd <T> | BatchToSpace dla tensorów ND typu T. |
BesselI0 <T rozszerza liczbę> | |
BesselI1 <T rozszerza liczbę> | |
BesselJ0 <T rozszerza liczbę> | |
BesselJ1 <T rozszerza numer> | |
BesselK0 <T rozszerza liczbę> | |
BesselK0e <T rozszerza numer> | |
BesselK1 <T rozszerza numer> | |
BesselK1e <T rozszerza numer> | |
BesselY0 <T rozszerza liczbę> | |
BesselY1 <T rozszerza liczbę> | |
Bitcast <U> | Transmituje tensor z jednego typu na inny bez kopiowania danych. |
BlockLSTM <T rozszerza numer> | Oblicza propagację do przodu komórki LSTM dla wszystkich przedziałów czasowych. |
BlockLSTMGrad <T rozszerza numer> | Oblicza propagację wsteczną komórki LSTM dla całej sekwencji czasu. |
BlockLSTMGradV2 <T rozszerza numer> | Oblicza propagację wsteczną komórki LSTM dla całej sekwencji czasu. |
BlockLSTMV2 <T rozszerza numer> | Oblicza propagację do przodu komórki LSTM dla wszystkich przedziałów czasowych. |
WzmocnioneDrzewaZagregowaneStatystyki | Agreguje podsumowanie zgromadzonych statystyk dla partii. |
WzmocnioneDrzewaBucketize | Umieszczaj w łyżkach każdą funkcję w oparciu o granice łyżek. |
WzmocnioneDrzewaObliczNajlepszaCechaSplit | Oblicza zyski dla każdej funkcji i zwraca najlepsze możliwe informacje o podziale dla tej funkcji. |
WzmocnioneDrzewaObliczBestFeatureSplitV2 | Oblicza zyski dla każdej cechy i zwraca najlepsze możliwe informacje o podziale dla każdego węzła. |
WzmocnioneDrzewaOblicz najlepsze zyski na funkcję | Oblicza zyski dla każdej funkcji i zwraca najlepsze możliwe informacje o podziale dla tej funkcji. |
WzmocnioneDrzewaCenterOdchylenie | Oblicza a priori na podstawie danych uczących (bias) i wypełnia pierwszy węzeł priorytetem logitów. |
WzmocnioneDrzewaUtwórzZespół | Tworzy model zespołu drzewa i zwraca do niego uchwyt. |
Boosted TreesCreateQuantileStreamResource | Utwórz zasób dla strumieni kwantylowych. |
Wzmocnione Drzewa DeserializacjaZespół | Deserializuje zserializowaną konfigurację zespołu drzewa i zastępuje bieżące drzewo ensemble. |
Boosted TreesEnsembleResourceHandleOp | Tworzy uchwyt do BoostedTreesEnsembleResource |
Wzmocnione drzewaPrzykładowe wyjścia debugowania | Dane wyjściowe debugowania/interpretacji modelu dla każdego przykładu. |
WzmocnioneDrzewaFlushKwantylPodsumowania | Opróżnij podsumowania kwantylowe z każdego zasobu strumienia kwantylowego. |
WzmocnioneDrzewaGetEnsembleStates | Pobiera żeton znacznika zasobów zespołu drzew, liczbę drzew i rosnące statystyki. |
Wzmocnione Drzewa Stwórz Kwantyl Podsumowania | Tworzy podsumowanie kwantyli dla partii. |
WzmocnioneDrzewaMakeStatsPodsumowanie | Tworzy podsumowanie zgromadzonych statystyk dla partii. |
WzmocnioneDrzewaPrzewiduj | Uruchamia predyktory zbioru regresji wielokrotnej addytywnej na instancjach wejściowych i oblicza logity. |
Boosted TreesQuantileStreamResourceDodajPodsumowania | Dodaj podsumowania kwantyli do każdego zasobu strumienia kwantyli. |
Boosted TreesQuantileStreamResourceDeserializacja | Zdeserializuj granice zasobników i flagę gotowości do bieżącego QuantileAccumulator. |
WzmocnioneDrzewaQuantileStreamResourceFlush | Opróżnij podsumowania dla zasobu strumienia kwantylowego. |
WzmocnioneDrzewaQuantileStreamResourceGet BucketBoundaries | Generuj granice kubełków dla każdego obiektu na podstawie skumulowanych podsumowań. |
Boosted TreesQuantileStreamResourceHandleOp | Tworzy dojście do BoostedTreesQuantileStreamResource. |
Wzmocnione drzewaSerializeEnsemble | Serializuje zespół drzewa do proto. |
WzmocnioneDrzewaSparseAggregateStats | Agreguje podsumowanie zgromadzonych statystyk dla partii. |
WzmocnioneDrzewaSparseObliczNajlepszaCechaSplit | Oblicza zyski dla każdej funkcji i zwraca najlepsze możliwe informacje o podziale dla tej funkcji. |
WzmocnioneDrzewaTreningPrzewidywanie | Uruchamia predyktory zbioru regresji wielokrotnej addytywnej na instancjach wejściowych i oblicza aktualizację buforowanych logów. |
Boosted TreesUpdateEnsemble | Aktualizuje zespół drzew, dodając warstwę do ostatniego uprawianego drzewa lub zakładając nowe drzewo. |
Boosted TreesUpdateEnsembleV2 | Aktualizuje zespół drzew, dodając warstwę do ostatniego uprawianego drzewa lub zakładając nowe drzewo. |
BroadcastDynamicShape <T rozszerza numer> | Zwróć kształt s0 op s1 z rozgłaszaniem. |
BroadcastGradientArgs <T rozszerza liczbę> | Zwróć współczynniki redukcyjne dla obliczania gradientów s0 op s1 z rozgłaszaniem. |
Transmisja do <T> | Rozgłaszaj tablicę, aby uzyskać zgodny kształt. |
Wiaderko | Przerzuca do łyżek „dane wejściowe” na podstawie „granic”. |
CSRSparseMatrixComponents <T> | Odczytuje komponenty CSR w „indeksie” wsadowym. |
CSRSparseMatrixToDense <T> | Konwertuj (prawdopodobnie wsadowo) CSRSparseMatrix na gęsty. |
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> | Konwertuje (prawdopodobnie wsadowo) CSRSparesMatrix na SparseTensor. |
Zbiór danych CSV | |
CSVZbiór DanychV2 | |
CTCLossV2 | Oblicza stratę CTC (logarytmiczne prawdopodobieństwo) dla każdego wpisu partii. |
Zbiór danych pamięci podręcznej V2 | |
CheckNumericsV2 <T rozszerza numer> | Sprawdza tensor dla wartości NaN, -Inf i +Inf. |
Wybierz najszybszy zbiór danych | |
ClipByValue <T> | Przycina wartości tensora do określonej wartości minimalnej i maksymalnej. |
ZbiorczyWszyscyDoWszystkichV3 <T rozszerza liczbę> | Wzajemnie wymienia wiele tensorów tego samego typu i kształtu. |
Grupa przydziałów zbiorowych V2 | Przypisz klawisze grupowe na podstawie przypisania grupowego. |
ZbiorczyBcastRecvV2 <U> | Odbiera wartość tensora nadawaną z innego urządzenia. |
ZbioroweBcastSendV2 <T> | Emituje wartość tensora do jednego lub większej liczby innych urządzeń. |
CollectiveGather <T rozszerza liczbę> | Wzajemnie akumuluje wiele tensorów tego samego typu i kształtu. |
CollectiveGatherV2 <T rozszerza liczbę> | Wzajemnie akumuluje wiele tensorów tego samego typu i kształtu. |
CollectiveInitializeCommunicator | Inicjuje grupę do operacji zbiorowych. |
ZbiorowePermute <T> | Operacja permutacji tensorów w zreplikowanych instancjach TPU. |
CollectiveReduceV2 <T rozszerza liczbę> | Wzajemnie redukuje wiele tensorów tego samego typu i kształtu. |
CollectiveReduceV3 <T rozszerza liczbę> | Wzajemnie redukuje wiele tensorów tego samego typu i kształtu. |
Połączone Niemaksymalne tłumienie | Chciwie wybiera podzbiór ramek ograniczających w kolejności malejącej punktacji, Ta operacja wykonuje non_max_suppression na danych wejściowych na partię we wszystkich klasach. |
ZłożonyTensorWariantFromComponents | Koduje wartość `ExtensionType` w tensorze skalarnym `variant`. |
ZłożonyTensorWariantDoKomponentów | Dekoduje tensor skalarny „variant” na wartość „ExtensionType”. |
CompressElement | Kompresuje element zestawu danych. |
ComputeBatchSize | Oblicza statyczny rozmiar partii zestawu danych bez partii częściowych. |
Konkat <T> | Łączy tensory wzdłuż jednego wymiaru. |
KonfiguracjaDistributedTPU | Konfiguruje scentralizowane struktury dla rozproszonego systemu TPU. |
Skonfiguruj osadzanie TPU | Konfiguruje TPUEmbedding w rozproszonym systemie TPU. |
Stała <T> | Operator produkujący stałą wartość. |
ZużyjMutexLock | Ta operacja zużywa blokadę utworzoną przez `MutexLock`. |
ControlTrigger | Nic nie robi. |
Kopiuj <T> | Skopiuj tensor z CPU do CPU lub GPU do GPU. |
KopiujHost <T> | Skopiuj tensor do hosta. |
CountUpTo <T rozszerza liczbę> | Zwiększa „ref” aż do osiągnięcia „limitu”. |
CrossReplicaSum <T rozszerza liczbę> | Operacja sumowania danych wejściowych w zreplikowanych instancjach TPU. |
CudnnRNNBackpropV3 <T rozszerza numer> | Krok podporowy CudnnRNNV3. |
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T rozszerza numer> | Konwertuje parametry CudnnRNN z postaci kanonicznej na postać użytkową. |
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T rozszerza numer> | Pobiera parametry CudnnRNN w formie kanonicznej. |
CudnnRNNV3 <T rozszerza numer> | RNN wspierany przez cuDNN. |
CumulativeLogsumexp <T rozszerza liczbę> | Oblicz skumulowany iloczyn tensora „x” wzdłuż „osi”. |
DataServiceZbiór danych | Tworzy zestaw danych, który odczytuje dane z usługi tf.data. |
DataServiceDatasetV2 | Tworzy zestaw danych, który odczytuje dane z usługi tf.data. |
Kardynalność zbioru danych | Zwraca liczność „input_dataset”. |
Zbiór danych z wykresu | Tworzy zbiór danych z podanego `graph_def`. |
Zbiór danych na wykres V2 | Zwraca zserializowany GraphDef reprezentujący `input_dataset`. |
Dawsn <T rozszerza liczbę> | |
DebugGradientIdentity <T> | Operacja tożsamości dla debugowania gradientu. |
DebugGradientRefIdentity <T> | Operacja tożsamości dla debugowania gradientu. |
DebugIdentity <T> | Zapewnia mapowanie tożsamości dla tensora wejściowego typu non-Ref na potrzeby debugowania. |
DebugIdentityV2 <T> | Debugowanie tożsamości V2 Op. |
DebugNanCount | Debugowanie licznika wartości NaN, op. |
Podsumowanie liczbowe debugowania | Podsumowanie numeryczne debugowania op. |
DebugNumericSummaryV2 <U rozszerza liczbę> | Podsumowanie numeryczne debugowania V2 Op. |
DecodeImage <T rozszerza liczbę> | Funkcja dla decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg i decode_png. |
DecodePaddedRaw <T rozszerza liczbę> | Ponownie zinterpretuj bajty ciągu jako wektor liczb. |
DecodeProto | Operacja wyodrębnia pola z serializowanego protokołu buforuje wiadomość w tensorach. |
Kopiowanie głębokie <T> | Tworzy kopię `x`. |
UsuńIterator | Kontener dla zasobu iteratora. |
Usuń pamięć podręczną | |
UsuńMultiDeviceIterator | Kontener dla zasobu iteratora. |
Usuń RandomSeedGenerator | |
UsuńSeedGenerator | |
Usuń tensor sesji | Usuń tensor określony przez jego uchwyt w sesji. |
DenseBincount <U rozszerza liczbę> | Zlicza liczbę wystąpień każdej wartości w tablicy liczb całkowitych. |
DenseCountSparseOutput <U rozszerza liczbę> | Wykonuje zliczanie pojemników z rzadkimi danymi wyjściowymi dla danych wejściowych tf.tensor. |
DenseToCSRSparseMatrix | Konwertuje gęsty tensor na (prawdopodobnie wsadowo) CSRSparseMatrix. |
ZniszczZasóbOp | Usuwa zasób określony przez dojście. |
Zniszcz Tymczasową Zmienną <T> | Niszczy zmienną tymczasową i zwraca jej końcową wartość. |
Indeks urządzenia | Zwróć indeks urządzenia uruchamianego przez operację. |
Zbiór danych Directed Interleave | Substytut „InterleaveDataset” na stałej liście „N” zestawów danych. |
DrawBoundingBoxesV2 <T rozszerza liczbę> | Narysuj obwiednie na grupie obrazów. |
DummyIterationCounter | |
Pamięć podręczna manekina | |
DummySeedGenerator | |
Dynamiczna kolejka TUE osadzanie ArbitralnyTensorBatch | Ułatwia przenoszenie kodu korzystającego z tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
Partycja dynamiczna <T> | Partycje „dane” na tensory „num_partitions” przy użyciu indeksów z „partycji”. |
Ścieg dynamiczny <T> | Przeplot wartości z tensorów `data` w jeden tensor. |
Edytuj odległość | Oblicza (prawdopodobnie znormalizowaną) odległość edycyjną Levenshteina. |
Eig <U> | Oblicza rozkład własny jednej lub więcej macierzy kwadratowych. |
Einsum <T> | Skrócenie tensora zgodnie z konwencją sumowania Einsteina. |
Pusty <T> | Tworzy tensor o zadanym kształcie. |
Pusta lista tensorów | Tworzy i zwraca pustą listę tensorów. |
Pusta mapa tensorów | Tworzy i zwraca pustą mapę tensorową. |
KodujProto | Opera serializuje komunikaty protobuf podane w tensorach wejściowych. |
Umieszczanie w kolejceUmieszczanieTPUEArbitralnyTensorPartia | Ułatwia przenoszenie kodu korzystającego z tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
Połącz w kolejceTPUEmbeddingBatch | Operacja umieszczająca w kolejce listę wejściowych tensorów wsadowych do TPUEmbedding. |
KolejkowanieTPUEmbeddingIntegerBatch | Operacja umieszczająca w kolejce listę wejściowych tensorów wsadowych do TPUEmbedding. |
Umieszczanie w kolejce Umieszczanie TPUERaggedTensorBatch | Ułatwia przenoszenie kodu korzystającego z tf.nn.embedding_lookup(). |
Umieszczanie w kolejceTPUEmbeddingSparseBatch | Operacja umieszczająca w kolejce indeksy wejściowe TPUEmbedding z SparseTensor. |
Umieszczanie w kolejceTPUEmbeddingSparseTensorBatch | Ułatwia przenoszenie kodu korzystającego z tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
ZapewnijKształt <T> | Zapewnia, że kształt tensora pasuje do oczekiwanego kształtu. |
Wprowadź <T> | Tworzy lub znajduje ramkę podrzędną i udostępnia „dane” ramce podrzędnej. |
Erfinv <T rozszerza liczbę> | |
Norma Euklidesa <T> | Oblicza normę euklidesową pierwiastków w wymiarach tensora. |
Wyjście <T> | Zamyka bieżącą ramkę do jej ramki nadrzędnej. |
RozwińWymiary <T> | Wstawia wymiar 1 do kształtu tensora. |
Eksperymentalny zestaw danych AutoShard | Tworzy zestaw danych, który dzieli wejściowy zestaw danych na fragmenty. |
Eksperymentalne bajtyWyprodukowane statystykiZbiór danych | Rejestruje rozmiar w bajtach każdego elementu „input_dataset” w StatsAggregator. |
EksperymentalnyWybierzNajszybszy zbiór danych | |
Eksperymentalny zbiór danychKardynalność | Zwraca liczność „input_dataset”. |
Eksperymentalny zestaw danych do TTFRecord | Zapisuje podany zestaw danych do podanego pliku przy użyciu formatu TFRecord. |
Eksperymentalny zestaw danych wsadowych Gęsty ToSparse | Tworzy zestaw danych, który grupuje elementy wejściowe do SparseTensor. |
Eksperymentalne statystyki latencji zbiór danych | Rejestruje opóźnienie tworzenia elementów „input_dataset” w StatsAggregator. |
Eksperymentalne dopasowywanie plikówZbiór danych | |
EksperymentalnyMaks.IntraOpParallelismZbiór danych | Tworzy zestaw danych, który zastępuje maksymalną równoległość wewnątrz operacji. |
Eksperymentalny ParsePrzykładowy zbiór danych | Przekształca „input_dataset” zawierający proto „Przykład” jako wektory DT_STRING w zestaw danych obiektów „Tensor” lub „SparseTensor” reprezentujących analizowane funkcje. |
Eksperymentalny zbiór danych prywatnych wątków | Tworzy zestaw danych, który używa niestandardowej puli wątków do obliczania „input_dataset”. |
Eksperymentalny losowy zbiór danych | Tworzy zestaw danych, który zwraca liczby pseudolosowe. |
Eksperymentalny zbiór danych Rebatch | Tworzy zestaw danych, który zmienia rozmiar partii. |
Eksperymentalny zestaw statystykAgregatorZbiór danych | |
EksperymentalnySlidingWindowZbiór danych | Tworzy zbiór danych, który przesuwa się w oknie „input_dataset”. |
Eksperymentalny zbiór danych Sql | Tworzy zestaw danych, który wykonuje zapytanie SQL i emituje wiersze zestawu wyników. |
EksperymentalneStatystykiAgregatorObsługa | Tworzy zasób menedżera statystyk. |
Eksperymentalne statystyki Agregator Podsumowanie | Tworzy podsumowanie wszelkich statystyk zarejestrowanych przez danego menedżera statystyk. |
Eksperymentalny UnbatchDataset | Zestaw danych, który dzieli elementy swoich danych wejściowych na wiele elementów. |
Expint <T rozszerza liczbę> | |
WyodrębnijGlimpseV2 | Wyciąga rzut oka z tensora wejściowego. |
ExtractVolumePatches <T rozszerza liczbę> | Wyodrębnij „łatki” z „wejścia” i umieść je w „głębokości”” wymiaru wyjściowego. |
Konfiguracja zestawu systemów plików | Ustaw konfigurację systemu plików. |
Wypełnij <U> | Tworzy tensor wypełniony wartością skalarną. |
Finalizuj zbiór danych | Tworzy zbiór danych, stosując tf.data.Options do `input_dataset`. |
Odcisk palca | Generuje wartości odcisków palców. |
FresnelCos <T rozszerza liczbę> | |
FresnelSin <T rozszerza liczbę> | |
FusedBatchNormGradV3 <T rozszerza liczbę, U rozszerza liczbę> | Gradient normalizacji wsadowej. |
FusedBatchNormV3 <T rozszerza liczbę, U rozszerza liczbę> | Normalizacja wsadowa. |
GRUBlockCell <T rozszerza numer> | Oblicza propagację do przodu komórki GRU dla 1 kroku czasowego. |
GRUBlockCellGrad <T rozszerza numer> | Oblicza propagację wsteczną komórki GRU dla 1 kroku czasowego. |
Zbierz <T> | Zbierz wycinki z osi „params” zgodnie z „indeksami”. |
ZbierzNd <T> | Zbierz plasterki „params” w tensor o kształcie określonym przez „indeksy”. |
Generuj propozycje BoundingBox | Ta operacja tworzy obszar zainteresowań z podanych pól ograniczających (bbox_deltas) zakodowanych wrt kotwic zgodnie z równaniem 2 w arXiv:1506.01497 Operator wybiera pola z najwyższą punktacją `pre_nms_topn`, dekoduje je w odniesieniu do kotwic, stosuje niemaksymalne tłumienie nakładających się pól o wartości wyższej niż `nms_threshold` intersection-over-union (iou), odrzucając pola, w których krótszy bok jest mniejszy niż ` min_rozmiar”. |
GetElementAtIndex | Pobiera element o określonym indeksie w zestawie danych. |
GetOptions | Zwraca tf.data.Options dołączony do `input_dataset`. |
Pobierz uchwyt sesji | Przechowuj tensor wejściowy w stanie bieżącej sesji. |
GetSessionTensor <T> | Pobierz wartość tensora określonego przez jego uchwyt. |
Gradienty | Dodaje operacje obliczania pochodnych cząstkowych sumy y s wrt x s, tj. d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... Jeśli ustawiono wartości Options.dx() , są one początkowymi symbolicznymi pochodnymi cząstkowymi pewnej funkcji straty L wrt |
GwarancjaConst <T> | Daje gwarancję środowisku wykonawczemu TF, że tensor wejściowy jest stałą. |
Tabela haszowania | Tworzy niezainicjowaną tabelę skrótów. |
HistogramFixedWidth <U rozszerza liczbę> | Zwróć histogram wartości. |
Tożsamość <T> | Zwróć tensor o tym samym kształcie i zawartości, co tensor wejściowy lub wartość. |
TożsamośćN | Zwraca listę tensorów o takich samych kształtach i zawartości jak dane wejściowe tensory. |
IgnorujBłędyZbiór danych | Tworzy zbiór danych zawierający elementy `input_dataset` ignorujące błędy. |
ImageProjectiveTransformV2 <T rozszerza liczbę> | Stosuje daną transformację do każdego z obrazów. |
ImageProjectiveTransformV3 <T rozszerza liczbę> | Stosuje daną transformację do każdego z obrazów. |
Stała niezmienna <T> | Zwraca niezmienny tensor z obszaru pamięci. |
PosuwKolejka <T> | Symbol zastępczy dla wartości, która zostanie wprowadzona do obliczeń. |
WprowadźUsuńkolejkęTuple | Pobiera wiele wartości z danych wejściowych jako krotkę XLA. |
Kolejka podawania | Operacja, która wprowadza do obliczeń pojedynczą wartość Tensor. |
InfeedKolejkaPrelinearyzowany bufor | Operacja, która umieszcza prelinearyzowany bufor w kolejce wejściowej TPU. |
InfeedEnqueueTuple | Podaje wiele wartości Tensor do obliczeń jako krotkę XLA. |
Inicjuj tabelę | Inicjator tabeli, który przyjmuje odpowiednio dwa tensory dla kluczy i wartości. |
Inicjuj tabelę z zestawu danych | |
Inicjuj tabelę z pliku tekstowego | Inicjuje tabelę z pliku tekstowego. |
W miejscuDodaj <T> | Dodaje v do określonych wierszy x. |
InplaceSub <T> | Odejmuje `v` od określonych wierszy `x`. |
InplaceUpdate <T> | Aktualizuje określone wiersze „i” wartościami „v”. |
IsBoostedTreesEnsembleInitialized | Sprawdza, czy zespół drzewa został zainicjowany. |
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceZainicjowane | Sprawdza, czy strumień kwantyli został zainicjowany. |
Czy zainicjowano osadzanie TPU | Czy osadzanie TPU jest inicjowane w rozproszonym systemie TPU. |
Zainicjowano zmienną | Sprawdza, czy tensor został zainicjowany. |
Regresja izotoniczna <U rozszerza liczbę> | Rozwiązuje szereg problemów z regresją izotoniczną. |
IteratorGetDevice | Zwraca nazwę urządzenia, na którym umieszczono `zasób`. |
KMC2chainInicjalizacja | Zwraca indeks punktu danych, który należy dodać do zestawu inicjującego. |
KmeansPlusPlusInicjalizacja | Wybiera liczbę_do_próbki wierszy danych wejściowych przy użyciu kryterium KMeans++. |
KthOrderStatystyka | Oblicza statystykę rzędu K zestawu danych. |
LMDBZbiór danych | Tworzy zestaw danych, który emituje pary klucz-wartość w co najmniej jednym pliku LMDB. |
LSTMBlockCell <T rozszerza numer> | Oblicza propagację do przodu komórki LSTM dla 1 kroku czasowego. |
LSTMBlockCellGrad <T rozszerza numer> | Oblicza propagację wsteczną komórki LSTM dla 1 kroku czasowego. |
LinSpace <T rozszerza numer> | Generuje wartości w przedziale. |
LoadAllTPUEmbeddingParameters | Operacja ładująca parametry optymalizacji do pamięci osadzania. |
Wczytaj parametry TUE OsadzanieADAM | Załaduj parametry osadzania programu ADAM. |
ZaładujTPUEmbeddingAdadeltaParametry | Załaduj parametry osadzania Adadelta. |
ZaładujTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters | Załaduj parametry osadzania Adagrad Momentum. |
LoadTPUEmbeddingAdagradParameters | Załaduj parametry osadzania Adagrad. |
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Parametry osadzania RMSProp wyśrodkowane na obciążeniu. |
Wczytaj parametry TUE Osadzanie FTRLP | Załaduj parametry osadzania FTRL. |
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParametry | Parametry wstawiania estymatora częstotliwości obciążenia. |
ZaładujTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Załaduj parametry osadzania MDL Adagrad Light. |
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters | Załaduj parametry osadzania Momentum. |
ZaładujTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Załaduj proksymalne parametry osadzania Adagrad. |
Wczytaj parametry TPUEProximalYogi | |
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters | Załaduj parametry osadzania RMSProp. |
ZaładujTPUEosadzenie StochastycznyGradientDescentParametry | Załaduj parametry osadzania SGD. |
Eksportuj tabelę przeglądową <T, U> | Wyprowadza wszystkie klucze i wartości w tabeli. |
Tabela przeglądowaZnajdź <U> | Wyszukuje klucze w tabeli, wyświetla odpowiadające im wartości. |
Importuj tabelę wyszukiwania | Zastępuje zawartość tabeli określonymi kluczami i wartościami. |
Wstaw tabelę wyszukiwania | Aktualizuje tabelę, aby kojarzyła klucze z wartościami. |
Tabela przeglądowaUsuń | Usuwa klucze i skojarzone z nimi wartości z tabeli. |
Rozmiar tabeli wyszukiwania | Oblicza liczbę elementów w podanej tabeli. |
Pętla | Przekazuje wejście do wyjścia. |
Dolna granica <U rozszerza liczbę> | Stosuje dolną granicę (posortowane_wartości_wyszukiwania, wartości) wzdłuż każdego wiersza. |
Lu <T, U rozszerza liczbę> | Oblicza rozkład LU co najmniej jednej macierzy kwadratowej. |
MakeUnique | Spraw, by wszystkie elementy w wymiarze innym niż wsadowy były niepowtarzalne, ale „zbliżone” do ich wartość początkowa. |
MapaWyczyść | Op usuwa wszystkie elementy z podstawowego kontenera. |
MapaNiekompletnyRozmiar | Op zwraca liczbę niekompletnych elementów w podstawowym kontenerze. |
MapPeek | Op zagląda do wartości w określonym kluczu. |
Rozmiar mapy | Op zwraca liczbę elementów w kontenerze bazowym. |
MapaStage | Stage (klucz, wartości) w bazowym kontenerze, który zachowuje się jak tablica mieszająca. |
MapaUnstage | Op usuwa i zwraca wartości powiązane z kluczem z podstawowego kontenera. |
MapaUnstageNoKey | Op usuwa i zwraca losowo (klucz, wartość) z podstawowego kontenera. |
MatrixDiagPartV2 <T> | Zwraca wsadowo przekątną część tensora wsadowego. |
MatrixDiagPartV3 <T> | Zwraca wsadowo przekątną część tensora wsadowego. |
MatrixDiagV2 <T> | Zwraca partiami tensor przekątnej z podanymi partiami wartości przekątnych. |
MatrixDiagV3 <T> | Zwraca partiami tensor przekątnej z podanymi partiami wartości przekątnych. |
ZestawMacierz DiagV2 <T> | Zwraca wsadowy tensor macierzy z nowymi wsadowymi wartościami przekątnych. |
MatrixSet DiagV3 <T> | Zwraca wsadowy tensor macierzy z nowymi wsadowymi wartościami przekątnych. |
Maks. <T> | Oblicza maksimum elementów w wymiarach tensora. |
MaxIntraOpParallelismZbiór danych | Tworzy zestaw danych, który zastępuje maksymalną równoległość wewnątrz operacji. |
Scal <T> | Przekazuje wartość dostępnego tensora z „inputs” do „output”. |
Min <T> | Oblicza minimalną liczbę elementów w wymiarach tensora. |
Podkładka lustrzana <T> | Dopełnia tensor z lustrzanymi wartościami. |
MirrorPadGrad <T> | Gradient op dla `MirrorPad` op. |
MlirPrzekazywanieOp | Zawija arbitralne obliczenia MLIR wyrażone jako moduł z funkcją main(). |
MulNoNan <T> | Zwraca x * y z uwzględnieniem elementów. |
MutableGęstyHashTabela | Tworzy pustą tabelę skrótów, która używa tensorów jako magazynu zapasowego. |
MutableHashTable | Tworzy pustą tablicę mieszającą. |
Mutable HashTableOfTensors | Tworzy pustą tablicę mieszającą. |
Mutex | Tworzy zasób Mutex, który można zablokować za pomocą `MutexLock`. |
MutexLock | Blokuje zasób mutex. |
NcclAllReduce <T rozszerza liczbę> | Wyprowadza tensor zawierający redukcję we wszystkich tensorach wejściowych. |
NcclBroadcast <T rozszerza numer> | Wysyła „wejście” do wszystkich urządzeń podłączonych do wyjścia. |
NcclReduce <T rozszerza liczbę> | Zmniejsza „dane wejściowe” z „liczba_urządzeń” przy użyciu „redukcji” do jednego urządzenia. |
Ndtri <T rozszerza liczbę> | |
Najbliżsi sąsiedzi | Wybiera k najbliższych środków dla każdego punktu. |
DalejPo <T rozszerza liczbę> | Zwraca następną reprezentowaną wartość `x1` w kierunku `x2`, uwzględniając elementy. |
NastępnaIteracja <T> | Udostępnia swoje dane wejściowe do następnej iteracji. |
NieOp | Nic nie robi. |
NiedeterministyczneInts <U> | Niedeterministycznie generuje pewne liczby całkowite. |
NonMaxSuppressionV5 <T rozszerza liczbę> | Chciwie wybiera podzbiór ramek ograniczających w kolejności malejącej punktacji, przycinanie skrzynek, które mają wysoki współczynnik przecięcia nad połączeniem (IOU) nakładają się na wcześniej wybrane skrzynki. |
Niemożliwy do serializacji zbiór danych | |
OneHot <U> | Zwraca jeden gorący tensor. |
Podobnych <T> | Zwraca tensor jedynek o tym samym kształcie i typie co x. |
Optymalizuj zbiór danych V2 | Tworzy zbiór danych, stosując powiązane optymalizacje do `input_dataset`. |
OpcjeZbiór danych | Tworzy zbiór danych, dołączając tf.data.Options do `input_dataset`. |
ZamówioneMapaWyczyść | Op usuwa wszystkie elementy z podstawowego kontenera. |
Zamówiona mapaNiekompletnaRozmiar | Op zwraca liczbę niekompletnych elementów w podstawowym kontenerze. |
Zamówiono MapPeek | Op zagląda do wartości w określonym kluczu. |
Zamówiony rozmiar mapy | Op zwraca liczbę elementów w kontenerze bazowym. |
Zamówiony etap mapy | Stage (klucz, wartości) w bazowym kontenerze, który zachowuje się jak uporządkowany kontener asocjacyjny. |
Zamówiono mapęUnstage | Op usuwa i zwraca wartości powiązane z kluczem z podstawowego kontenera. |
Zamówiona mapaUnstageNoKey | Op usuwa i zwraca element (klucz, wartość) z najmniejszym klucz z kontenera bazowego. |
Kolejka wyjściowa <T> | Pobiera jeden tensor z wyjścia obliczeń. |
OutfeedDequeueTuple | Pobierz wiele wartości z danych wyjściowych obliczeń. |
OutfeedDequeueTupleV2 | Pobierz wiele wartości z danych wyjściowych obliczeń. |
OutfeedDequeueV2 <T> | Pobiera jeden tensor z wyjścia obliczeń. |
Kolejka wyjściowa | Umieść tensor w kolejce na wyjściu obliczeń. |
OutfeedKolejkaTuple | Umieść w kolejce wiele wartości Tensor na wyjściu obliczeń. |
Pad <T> | Podkładki napinacza. |
Równoległy zestaw danych wsadowych | |
Równoległy Łącznik <T> | Łączy listę tensorów `N` wzdłuż pierwszego wymiaru. |
RównoległyDynamiczny Ścieg <T> | Przeplot wartości z tensorów `data` w jeden tensor. |
ParseExampleDatasetV2 | Przekształca „input_dataset” zawierający proto „Przykład” jako wektory DT_STRING w zestaw danych obiektów „Tensor” lub „SparseTensor” reprezentujących analizowane funkcje. |
ParsePrzykładV2 | Przekształca wektor protosów tf.Example (jako ciągi) na tensory wpisane. |
ParseSequencePrzykładV2 | Przekształca wektor protosów tf.io.SequenceExample (jako ciągi) na tensory wpisane. |
Symbol zastępczy <T> | Symbol zastępczy dla wartości, która zostanie wprowadzona do obliczeń. |
Symbol zastępczyZ domyślnym <T> | Symbol zastępczy, który przechodzi przez `input`, gdy jego wyjście nie jest karmione. |
Prelinearyzacja | Op, który linearyzuje jedną wartość Tensor do nieprzezroczystego tensora wariantu. |
Prelinearyzacja Tuple | Op, który linearyzuje wiele wartości Tensor do nieprzezroczystego tensora wariantu. |
prymitywny | Klasa bazowa dla implementacji Op , które są wspierane przez pojedynczą Operation . |
Wydrukować | Wyświetla skalar ciągu. |
Zbiór danych puli prywatnych wątków | Tworzy zestaw danych, który używa niestandardowej puli wątków do obliczania „input_dataset”. |
Produkt <T> | Oblicza iloczyn elementów przez wymiary tensora. |
QuantizeAndDequantizeV4 <T rozszerza liczbę> | Kwantyzuje, a następnie dekwantyzuje tensor. |
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T rozszerza liczbę> | Zwraca gradient `QuantizeAndDequantizeV4`. |
QuantizedConcat <T> | Łączy skwantowane tensory wzdłuż jednego wymiaru. |
Kwantyzowane ConcatV2 <T> | |
QuantizedConv2DAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DPerChannel <V> | Oblicza QuantizedConv2D na kanał. |
Quantized Conv2DWithBias <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X> | |
KwantyzowaneDepthwiseConv2D <V> | Oblicza skwantyzowaną głębię Conv2D. |
KwantyzowaneDepthwise Conv2DWithBias <V> | Oblicza skwantyzowaną głębię Conv2D z odchyleniem. |
KwantyzowaneDepthwise Conv2DWithBiasAndRelu <V> | Oblicza skwantyzowaną głębię Conv2D z Bias i Relu. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Oblicza skwantyzowaną głębię Conv2D z Bias, Relu i Requantize. |
QuantizedMatMulWithBias <W> | Wykonuje skwantowane mnożenie macierzy „a” przez macierz „b” z dodawaniem biasu. |
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W rozszerza liczbę> | |
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> | Wykonaj skwantowane mnożenie macierzy „a” przez macierz „b” z dodawaniem biasu i fuzją relu. |
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Wykonaj skwantowane mnożenie macierzy „a” przez macierz „b” z dodawaniem biasu i relu oraz rekwantyzacją fuzji. |
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedReshape <T> | Przekształca skwantowany tensor zgodnie z Reshape op. |
RaggedBincount <U rozszerza liczbę> | Zlicza liczbę wystąpień każdej wartości w tablicy liczb całkowitych. |
RaggedCountSparseOutput <U rozszerza liczbę> | Wykonuje zliczanie pojemników z rzadkimi wyjściami w przypadku nierównych danych wejściowych tensora. |
Ragged Cross <T, U rozszerza liczbę> | Generuje krzyż funkcji z listy tensorów i zwraca go jako RaggedTensor. |
RaggedGather <T rozszerza liczbę, U> | Zbierz poszarpane plasterki z osi „params” „0” zgodnie z „indeksami”. |
RaggedRange <U zwiększa liczbę, T zwiększa liczbę> | Zwraca `RaggedTensor` zawierający określone sekwencje liczb. |
RaggedTensorFromVariant <U rozszerza liczbę, T> | Dekoduje tensor „wariant” na „RaggedTensor”. |
RaggedTensorToSparse <U> | Konwertuje `RaggedTensor` na `SparseTensor` o tych samych wartościach. |
RaggedTensorToTensor <U> | Stwórz gęsty tensor z postrzępionego tensora, prawdopodobnie zmieniając jego kształt. |
RaggedTensorToVariant | Koduje „RaggedTensor” do „wariantu” Tensora. |
RaggedTensorToVariantGradient <U> | Pomocnik używany do obliczania gradientu dla `RaggedTensorToVariant`. |
RandomIndexShuffle <T rozszerza liczbę> | Wyprowadza pozycję `wartość` w permutacji [0, ..., max_index]. |
Zakres <T rozszerza liczbę> | Tworzy sekwencję liczb. |
Ranga | Zwraca rząd tensora. |
CzytajOpcję zmiennej <T> | Odczytuje wartość zmiennej. |
Odczyt zmiennejXlaSplitND <T> | Dzieli tensor wejściowy zmiennej zasobu na wszystkie wymiary. |
RebatchDataset | Tworzy zestaw danych, który zmienia rozmiar partii. |
RebatchDatasetV2 | Tworzy zestaw danych, który zmienia rozmiar partii. |
Odbiór <T> | Odbiera nazwany tensor z send_device na recv_device. |
Aktywacje RecvTPUEmbedding | Operacja, która odbiera aktywacje osadzania na TPU. |
Zmniejsz wszystko | Oblicza „logiczne i” elementów w wymiarach tensora. |
Zmniejsz dowolne | Oblicza „logiczną lub” elementów w wymiarach tensora. |
ZmniejszMax <T> | Oblicza maksimum elementów w wymiarach tensora. |
Zmniejsz min <T> | Oblicza minimalną liczbę elementów w wymiarach tensora. |
ZmniejszProd <T> | Oblicza iloczyn elementów przez wymiary tensora. |
Suma redukcji <T> | Oblicza sumę elementów w wymiarach tensora. |
Ref.Wprowadź <T> | Tworzy lub znajduje ramkę podrzędną i udostępnia „dane” ramce podrzędnej. |
RefWyjdź <T> | Zamyka bieżącą ramkę do jej ramki nadrzędnej. |
Tożsamość ref. <T> | Return the same ref tensor as the input ref tensor. |
RefMerge <T> | Forwards the value of an available tensor from `inputs` to `output`. |
RefNextIteration <T> | Makes its input available to the next iteration. |
RefSelect <T> | Forwards the `index`th element of `inputs` to `output`. |
RefSwitch <T> | Forwards the ref tensor `data` to the output port determined by `pred`. |
RegisterDataset | Registers a dataset with the tf.data service. |
RequantizationRangePerChannel | Computes requantization range per channel. |
RequantizePerChannel <U> | Requantizes input with min and max values known per channel. |
Reshape <T> | Reshapes a tensor. |
ResourceAccumulatorApplyGradient | Applies a gradient to a given accumulator. |
ResourceAccumulatorNumAccumulated | Returns the number of gradients aggregated in the given accumulators. |
ResourceAccumulatorSetGlobalStep | Updates the accumulator with a new value for global_step. |
ResourceAccumulatorTakeGradient <T> | Extracts the average gradient in the given ConditionalAccumulator. |
ResourceApplyAdagradV2 | Update '*var' according to the adagrad scheme. |
ResourceApplyAdamWithAmsgrad | Update '*var' according to the Adam algorithm. |
ResourceApplyKerasMomentum | Update '*var' according to the momentum scheme. |
ResourceConditionalAccumulator | A conditional accumulator for aggregating gradients. |
ResourceCountUpTo <T extends Number> | Increments variable pointed to by 'resource' until it reaches 'limit'. |
ResourceGather <U> | Gather slices from the variable pointed to by `resource` according to `indices`. |
ResourceGatherNd <U> | |
ResourceScatterAdd | Adds sparse updates to the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterDiv | Divides sparse updates into the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterMax | Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `max` operation. |
ResourceScatterMin | Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `min` operation. |
ResourceScatterMul | Multiplies sparse updates into the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterNdAdd | Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. |
ResourceScatterNdMax | |
ResourceScatterNdMin | |
ResourceScatterNdSub | Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. |
ResourceScatterNdUpdate | Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. |
ResourceScatterSub | Subtracts sparse updates from the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterUpdate | Assigns sparse updates to the variable referenced by `resource`. |
ResourceSparseApplyAdagradV2 | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. |
ResourceSparseApplyKerasMomentum | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme. |
ResourceStridedSliceAssign | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
RetrieveAllTPUEmbeddingParameters | An op that retrieves optimization parameters from embedding to host memory. |
RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters | Retrieve ADAM embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Retrieve Adadelta embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters | Retrieve Adagrad Momentum embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters | Retrieve Adagrad embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Retrieve centered RMSProp embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters | Retrieve FTRL embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | Retrieve frequency estimator embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Retrieve MDL Adagrad Light embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters | Retrieve Momentum embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Retrieve proximal Adagrad embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters | Retrieve RMSProp embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Retrieve SGD embedding parameters. |
Reverse <T> | Reverses specific dimensions of a tensor. |
ReverseSequence <T> | Reverses variable length slices. |
RiscAbs <T extends Number> | |
RiscAdd <T extends Number> | Returns x + y element-wise. |
RiscBinaryArithmetic <T extends Number> | |
RiscBinaryComparison | |
RiscBitcast <U> | |
RiscBroadcast <T> | |
RiscCast <U> | |
RiscCeil <T extends Number> | |
RiscCholesky <T extends Number> | |
RiscConcat <T> | |
RiscConv <T extends Number> | |
RiscCos <T extends Number> | |
RiscDiv <T extends Number> | |
RiscDot <T extends Number> | |
RiscExp <T extends Number> | |
RiscFft <T> | |
RiscFloor <T extends Number> | |
RiscGather <T> | |
RiscImag <U extends Number> | |
RiscIsFinite | |
RiscLog <T extends Number> | |
RiscLogicalAnd | |
RiscLogicalNot | |
RiscLogicalOr | |
RiscMax <T extends Number> | Returns max(x, y) element-wise. |
RiscMin <T extends Number> | |
RiscMul <T extends Number> | |
RiscNeg <T extends Number> | |
RiscPad <T extends Number> | |
RiscPool <T extends Number> | |
RiscPow <T extends Number> | |
RiscRandomUniform | |
RiscReal <U extends Number> | |
RiscReduce <T extends Number> | |
RiscRem <T extends Number> | |
RiscReshape <T extends Number> | |
RiscReverse <T extends Number> | |
RiscScatter <U extends Number> | |
RiscShape <U extends Number> | |
RiscSign <T extends Number> | |
RiscSlice <T extends Number> | |
RiscSort <T extends Number> | |
RiscSqueeze <T> | |
RiscSub <T extends Number> | |
RiscTranspose <T> | |
RiscTriangularSolve <T extends Number> | |
RiscUnary <T extends Number> | |
RngReadAndSkip | Advance the counter of a counter-based RNG. |
RngSkip | Advance the counter of a counter-based RNG. |
Roll <T> | Rolls the elements of a tensor along an axis. |
SamplingDataset | Creates a dataset that takes a Bernoulli sample of the contents of another dataset. |
ScaleAndTranslate | |
ScaleAndTranslateGrad <T extends Number> | |
ScatterAdd <T> | Adds sparse updates to a variable reference. |
ScatterDiv <T> | Divides a variable reference by sparse updates. |
ScatterMax <T extends Number> | Reduces sparse updates into a variable reference using the `max` operation. |
ScatterMin <T extends Number> | Reduces sparse updates into a variable reference using the `min` operation. |
ScatterMul <T> | Multiplies sparse updates into a variable reference. |
ScatterNd <U> | Scatters `updates` into a tensor of shape `shape` according to `indices`. |
ScatterNdAdd <T> | Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. |
ScatterNdMax <T> | Computes element-wise maximum. |
ScatterNdMin <T> | Computes element-wise minimum. |
ScatterNdNonAliasingAdd <T> | Applies sparse addition to `input` using individual values or slices from `updates` according to indices `indices`. |
ScatterNdSub <T> | Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. |
ScatterNdUpdate <T> | Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. |
ScatterSub <T> | Subtracts sparse updates to a variable reference. |
ScatterUpdate <T> | Applies sparse updates to a variable reference. |
SelectV2 <T> | |
Send | Sends the named tensor from send_device to recv_device. |
SendTPUEmbeddingGradients | Performs gradient updates of embedding tables. |
SetDiff1d <T, U extends Number> | Computes the difference between two lists of numbers or strings. |
SetSize | Number of unique elements along last dimension of input `set`. |
Shape <U extends Number> | Returns the shape of a tensor. |
ShapeN <U extends Number> | Returns shape of tensors. |
ShardDataset | Creates a `Dataset` that includes only 1/`num_shards` of this dataset. |
ShuffleAndRepeatDatasetV2 | |
ShuffleDatasetV2 | |
ShuffleDatasetV3 | |
ShutdownDistributedTPU | Shuts down a running distributed TPU system. |
Size <U extends Number> | Returns the size of a tensor. |
Skipgram | Parses a text file and creates a batch of examples. |
SleepDataset | |
Slice <T> | Return a slice from 'input'. |
SlidingWindowDataset | Creates a dataset that passes a sliding window over `input_dataset`. |
Snapshot <T> | Returns a copy of the input tensor. |
SnapshotDataset | Creates a dataset that will write to / read from a snapshot. |
SnapshotDatasetReader | |
SnapshotNestedDatasetReader | |
SobolSample <T extends Number> | Generates points from the Sobol sequence. |
SpaceToBatchNd <T> | SpaceToBatch for ND tensors of type T. |
SparseApplyAdagradV2 <T> | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. |
SparseBincount <U extends Number> | Counts the number of occurrences of each value in an integer array. |
SparseCountSparseOutput <U extends Number> | Performs sparse-output bin counting for a sparse tensor input. |
SparseCrossHashed | Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. |
SparseCrossV2 | Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. |
SparseMatrixAdd | Sparse addition of two CSR matrices, C = alpha * A + beta * B. |
SparseMatrixMatMul <T> | Matrix-multiplies a sparse matrix with a dense matrix. |
SparseMatrixMul | Element-wise multiplication of a sparse matrix with a dense tensor. |
SparseMatrixNNZ | Returns the number of nonzeroes of `sparse_matrix`. |
SparseMatrixOrderingAMD | Computes the Approximate Minimum Degree (AMD) ordering of `input`. |
SparseMatrixSoftmax | Calculates the softmax of a CSRSparseMatrix. |
SparseMatrixSoftmaxGrad | Calculates the gradient of the SparseMatrixSoftmax op. |
SparseMatrixSparseCholesky | Computes the sparse Cholesky decomposition of `input`. |
SparseMatrixSparseMatMul | Sparse-matrix-multiplies two CSR matrices `a` and `b`. |
SparseMatrixTranspose | Transposes the inner (matrix) dimensions of a CSRSparseMatrix. |
SparseMatrixZeros | Creates an all-zeros CSRSparseMatrix with shape `dense_shape`. |
SparseSegmentSumGrad <T extends Number> | Computes gradients for SparseSegmentSum. |
SparseTensorToCSRSparseMatrix | Converts a SparseTensor to a (possibly batched) CSRSparseMatrix. |
Spence <T extends Number> | |
Split <T> | Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension. |
SplitV <T> | Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension. |
Squeeze <T> | Removes dimensions of size 1 from the shape of a tensor. |
Stack <T> | Packs a list of `N` rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor. |
Stage | Stage values similar to a lightweight Enqueue. |
StageClear | Op removes all elements in the underlying container. |
StagePeek | Op peeks at the values at the specified index. |
StageSize | Op returns the number of elements in the underlying container. |
StatefulRandomBinomial <V extends Number> | |
StatefulStandardNormal <U> | Outputs random values from a normal distribution. |
StatefulStandardNormalV2 <U> | Outputs random values from a normal distribution. |
StatefulTruncatedNormal <U> | Outputs random values from a truncated normal distribution. |
StatefulUniform <U> | Outputs random values from a uniform distribution. |
StatefulUniformFullInt <U> | Outputs random integers from a uniform distribution. |
StatefulUniformInt <U> | Outputs random integers from a uniform distribution. |
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends Number> | |
StatelessRandomBinomial <W extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a binomial distribution. |
StatelessRandomGammaV2 <V extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution. |
StatelessRandomGetAlg | Picks the best counter-based RNG algorithm based on device. |
StatelessRandomGetKeyCounter | Scrambles seed into key and counter, using the best algorithm based on device. |
StatelessRandomGetKeyCounterAlg | Picks the best algorithm based on device, and scrambles seed into key and counter. |
StatelessRandomNormalV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom values from a normal distribution. |
StatelessRandomPoisson <W extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a Poisson distribution. |
StatelessRandomUniformFullInt <V extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformIntV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution. |
StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extends Number> | Generate a randomly distorted bounding box for an image deterministically. |
StatelessTruncatedNormalV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution. |
StatsAggregatorHandleV2 | |
StatsAggregatorSetSummaryWriter | Set a summary_writer_interface to record statistics using given stats_aggregator. |
StopGradient <T> | Stops gradient computation. |
StridedSlice <T> | Return a strided slice from `input`. |
StridedSliceAssign <T> | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
StridedSliceGrad <U> | Returns the gradient of `StridedSlice`. |
StringLower | Converts all uppercase characters into their respective lowercase replacements. |
StringNGrams <T extends Number> | Creates ngrams from ragged string data. |
StringUpper | Converts all lowercase characters into their respective uppercase replacements. |
Sum <T> | Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. |
SwitchCond <T> | Forwards `data` to the output port determined by `pred`. |
TPUCompilationResult | Returns the result of a TPU compilation. |
TPUCompileSucceededAssert | Asserts that compilation succeeded. |
TPUEmbeddingActivations | An op enabling differentiation of TPU Embeddings. |
TPUExecute | Op that loads and executes a TPU program on a TPU device. |
TPUExecuteAndUpdateVariables | Op that executes a program with optional in-place variable updates. |
TPUOrdinalSelector | A TPU core selector Op. |
TPUPartitionedInput <T> | An op that groups a list of partitioned inputs together. |
TPUPartitionedOutput <T> | An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation. |
TPUReplicateMetadata | Metadata indicating how the TPU computation should be replicated. |
TPUReplicatedInput <T> | Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation. |
TPUReplicatedOutput <T> | Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation. |
TPUReshardVariables | Op that reshards on-device TPU variables to specified state. |
TemporaryVariable <T> | Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step. |
TensorArray | An array of Tensors of given size. |
TensorArrayClose | Delete the TensorArray from its resource container. |
TensorArrayConcat <T> | Concat the elements from the TensorArray into value `value`. |
TensorArrayGather <T> | Gather specific elements from the TensorArray into output `value`. |
TensorArrayGrad | Creates a TensorArray for storing the gradients of values in the given handle. |
TensorArrayGradWithShape | Creates a TensorArray for storing multiple gradients of values in the given handle. |
TensorArrayPack <T> | |
TensorArrayRead <T> | Read an element from the TensorArray into output `value`. |
TensorArrayScatter | Scatter the data from the input value into specific TensorArray elements. |
TensorArraySize | Get the current size of the TensorArray. |
TensorArraySplit | Split the data from the input value into TensorArray elements. |
TensorArrayUnpack | |
TensorArrayWrite | Push an element onto the tensor_array. |
TensorListConcat <T> | Concats all tensors in the list along the 0th dimension. |
TensorListConcatLists | |
TensorListConcatV2 <U> | Concats all tensors in the list along the 0th dimension. |
TensorListElementShape <T extends Number> | The shape of the elements of the given list, as a tensor. |
TensorListFromTensor | Creates a TensorList which, when stacked, has the value of `tensor`. |
TensorListGather <T> | Creates a Tensor by indexing into the TensorList. |
TensorListGetItem <T> | |
TensorListLength | Returns the number of tensors in the input tensor list. |
TensorListPopBack <T> | Returns the last element of the input list as well as a list with all but that element. |
TensorListPushBack | Returns a list which has the passed-in `Tensor` as last element and the other elements of the given list in `input_handle`. |
TensorListPushBackBatch | |
TensorListReserve | List of the given size with empty elements. |
TensorListResize | Resizes the list. |
TensorListScatter | Creates a TensorList by indexing into a Tensor. |
TensorListScatterIntoExistingList | Scatters tensor at indices in an input list. |
TensorListScatterV2 | Creates a TensorList by indexing into a Tensor. |
TensorListSetItem | |
TensorListSplit | Splits a tensor into a list. |
TensorListStack <T> | Stacks all tensors in the list. |
TensorMapErase | Returns a tensor map with item from given key erased. |
TensorMapHasKey | Returns whether the given key exists in the map. |
TensorMapInsert | Returns a map that is the 'input_handle' with the given key-value pair inserted. |
TensorMapLookup <U> | Returns the value from a given key in a tensor map. |
TensorMapSize | Returns the number of tensors in the input tensor map. |
TensorMapStackKeys <T> | Returns a Tensor stack of all keys in a tensor map. |
TensorScatterAdd <T> | Adds sparse `updates` to an existing tensor according to `indices`. |
TensorScatterMax <T> | Apply a sparse update to a tensor taking the element-wise maximum. |
TensorScatterMin <T> | |
TensorScatterSub <T> | Subtracts sparse `updates` from an existing tensor according to `indices`. |
TensorScatterUpdate <T> | Scatter `updates` into an existing tensor according to `indices`. |
TensorStridedSliceUpdate <T> | Assign `value` to the sliced l-value reference of `input`. |
ThreadPoolDataset | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
ThreadPoolHandle | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
Tile <T> | Constructs a tensor by tiling a given tensor. |
Timestamp | Provides the time since epoch in seconds. |
ToBool | Converts a tensor to a scalar predicate. |
TopKUnique | Returns the TopK unique values in the array in sorted order. |
TopKWithUnique | Returns the TopK values in the array in sorted order. |
TridiagonalMatMul <T> | Calculate product with tridiagonal matrix. |
TridiagonalSolve <T> | Solves tridiagonal systems of equations. |
Unbatch <T> | Reverses the operation of Batch for a single output Tensor. |
UnbatchGrad <T> | Gradient of Unbatch. |
UncompressElement | Uncompresses a compressed dataset element. |
UnicodeDecode <T extends Number> | Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points. |
UnicodeEncode | Encode a tensor of ints into unicode strings. |
Unique <T, V extends Number> | Finds unique elements along an axis of a tensor. |
UniqueDataset | Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`. |
UniqueWithCounts <T, V extends Number> | Finds unique elements along an axis of a tensor. |
UnravelIndex <T extends Number> | Converts an array of flat indices into a tuple of coordinate arrays. |
UnsortedSegmentJoin | Joins the elements of `inputs` based on `segment_ids`. |
Unstack <T> | Unpacks a given dimension of a rank-`R` tensor into `num` rank-`(R-1)` tensors. |
Unstage | Op is similar to a lightweight Dequeue. |
UnwrapDatasetVariant | |
UpperBound <U extends Number> | Applies upper_bound(sorted_search_values, values) along each row. |
VarHandleOp | Creates a handle to a Variable resource. |
VarIsInitializedOp | Checks whether a resource handle-based variable has been initialized. |
Variable <T> | Holds state in the form of a tensor that persists across steps. |
VariableShape <T extends Number> | Returns the shape of the variable pointed to by `resource`. |
Where | Returns locations of nonzero / true values in a tensor. |
Where3 <T> | Selects elements from `x` or `y`, depending on `condition`. |
WindowOp | |
WorkerHeartbeat | Worker heartbeat op. |
WrapDatasetVariant | |
WriteRawProtoSummary | Writes a serialized proto summary. |
XlaConcatND <T> | Concats input tensor across all dimensions. |
XlaRecvFromHost <T> | An op to receive a tensor from the host. |
XlaSendToHost | An op to send a tensor to the host. |
XlaSplitND <T> | Splits input tensor across all dimensions. |
Xlog1py <T> | Returns 0 if x == 0, and x * log1p(y) otherwise, elementwise. |
Zeros <T> | An operator creating a constant initialized with zeros of the shape given by `dims`. |
ZerosLike <T> | Returns a tensor of zeros with the same shape and type as x. |