PrimitiveOp

পাবলিক বিমূর্ত ক্লাস PrimitiveOp

পরিচিত ডাইরেক্ট সাবক্লাস Abort , All , AllToAll <T>, AnonymousHashTable , AnonymousIteratorV2 , AnonymousIteratorV3 , AnonymousMemoryCache , AnonymousMultiDeviceIterator , AnonymousMultiDeviceIteratorV3 , AnonymousMutableDenseHashTable , AnonymousMutableHashTable , AnonymousMutableHashTableOfTensors , AnonymousRandomSeedGenerator , AnonymousSeedGenerator , Any , and 732 others. গর্ভপাত কল করার সময় প্রক্রিয়াটি বাতিল করার জন্য একটি ব্যতিক্রম উত্থাপন করুন। সব একটি টেনসরের মাত্রা জুড়ে উপাদানগুলির "লজিক্যাল এবং" গণনা করে। AllToAll <T> TPU প্রতিলিপি জুড়ে ডেটা বিনিময় করার জন্য একটি অপশন। বেনামী হ্যাশটেবিল একটি সূচনাবিহীন বেনামী হ্যাশ টেবিল তৈরি করে। AnonymousIteratorV2 একটি পুনরাবৃত্তিকারী সম্পদের জন্য একটি ধারক। AnonymousIteratorV3 একটি পুনরাবৃত্তিকারী সম্পদের জন্য একটি ধারক। AnonymousMemoryCache বেনামী মাল্টি ডিভাইস আইটারেটর মাল্টি ডিভাইস ইটারেটর রিসোর্সের জন্য একটি ধারক। বেনামী মাল্টিডিভাইস আইটারেটারভি৩ মাল্টি ডিভাইস ইটারেটর রিসোর্সের জন্য একটি ধারক। Anonymous MutableDenseHashTable একটি খালি বেনামী পরিবর্তনযোগ্য হ্যাশ টেবিল তৈরি করে যা ব্যাকিং স্টোর হিসাবে টেনসর ব্যবহার করে। বেনামী পরিবর্তনযোগ্য হ্যাশটেবল একটি খালি বেনামী পরিবর্তনযোগ্য হ্যাশ টেবিল তৈরি করে। Anonymous MutableHashTableOfTensors ভেক্টর মানগুলির একটি খালি বেনামী পরিবর্তনযোগ্য হ্যাশ টেবিল তৈরি করে। বেনামী র‍্যান্ডম সীড জেনারেটর বেনামী বীজ উৎপাদক যে কোন একটি টেনসরের মাত্রা জুড়ে উপাদানগুলির "লজিক্যাল বা" গণনা করে। AdagradV2 <T> প্রয়োগ করুন অ্যাডগ্রাড স্কিম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন। প্রায়TopK <T প্রসারিত সংখ্যা> আনুমানিক পদ্ধতিতে ইনপুট অপারেন্ডের সর্বনিম্ন/সর্বোচ্চ k মান এবং তাদের সূচকগুলি প্রদান করে। AssertCardinalityDataset AssertNextDataset একটি রূপান্তর যা নিশ্চিত করে যে কোন রূপান্তর পরবর্তী ঘটবে। AssertPrevDataset একটি রূপান্তর যা পূর্বে কোন রূপান্তর ঘটেছে তা নিশ্চিত করে। দাবী কর প্রদত্ত শর্ত সত্য যে দাবি. <T> বরাদ্দ করুন এটিতে 'মান' নির্ধারণ করে 'রেফ' আপডেট করুন। <T> যোগ করুন এটিতে 'মান' যোগ করে 'রেফ' আপডেট করুন। অ্যাসাইন অ্যাডভেরিয়েবল ওপ একটি ভেরিয়েবলের বর্তমান মানের সাথে একটি মান যোগ করে। AssignSub <T> এটি থেকে 'মান' বিয়োগ করে 'রেফ' আপডেট করুন। বরাদ্দ সাবভেরিয়েবল ওপ একটি চলকের বর্তমান মান থেকে একটি মান বিয়োগ করে। AssignVariableOp একটি ভেরিয়েবলে একটি নতুন মান বরাদ্দ করে। AssignVariableXlaConcatND কনক্যাটস ইনপুট টেনসর সমস্ত মাত্রা জুড়ে। AutoShardDataset একটি ডেটাসেট তৈরি করে যা ইনপুট ডেটাসেটকে শার্ড করে। ব্যান্ডেড ট্রায়াঙ্গুলার সলভ <T> বাধা একটি বাধা সংজ্ঞায়িত করে যা বিভিন্ন গ্রাফ এক্সিকিউশন জুড়ে টিকে থাকে। ব্যারিয়ার ক্লোজ প্রদত্ত বাধা বন্ধ করে। বাধা অসম্পূর্ণ আকার প্রদত্ত বাধার অসম্পূর্ণ উপাদানের সংখ্যা গণনা করে। BarrierInsertMany প্রতিটি কীর জন্য, নির্দিষ্ট কম্পোনেন্টে সংশ্লিষ্ট মান নির্ধারণ করে। BarrierReadySize প্রদত্ত বাধার সম্পূর্ণ উপাদানের সংখ্যা গণনা করে। ব্যারিয়ার টেকঅনেক একটি বাধা থেকে সম্পূর্ণ উপাদানের প্রদত্ত সংখ্যা নেয়। ব্যাচ ব্যাচ সমস্ত ইনপুট টেনসর nondeterministically. BatchMatMulV2 <T> ব্যাচে দুটি টেনসরের স্লাইসকে গুণিত করে। BatchMatMulV3 <V> ব্যাচে দুটি টেনসরের স্লাইসকে গুণিত করে। BatchToSpace <T> T টাইপের 4-D টেনসরের জন্য BatchToSpace। BatchToSpaceNd <T> T টাইপের ND টেনসরের জন্য BatchToSpace। BesselI0 <T প্রসারিত সংখ্যা> BesselI1 <T প্রসারিত সংখ্যা> BesselJ0 <T প্রসারিত সংখ্যা> BesselJ1 <T প্রসারিত সংখ্যা> BesselK0 <T প্রসারিত সংখ্যা> BesselK0e <T প্রসারিত সংখ্যা> BesselK1 <T প্রসারিত সংখ্যা> BesselK1e <T প্রসারিত সংখ্যা> BesselY0 <T প্রসারিত সংখ্যা> BesselY1 <T প্রসারিত সংখ্যা> বিটকাস্ট <U> ডেটা অনুলিপি না করে একটি টেনসরকে এক প্রকার থেকে অন্য প্রকারে বিটকাস্ট করে। BlockLSTM <T প্রসারিত সংখ্যা> সমস্ত সময় ধাপের জন্য LSTM সেল ফরওয়ার্ড প্রচারের গণনা করে। BlockLSTMGrad <T প্রসারিত সংখ্যা> সমগ্র সময়ের ক্রমানুসারে LSTM কোষের পশ্চাদগামী প্রচারের গণনা করে। BlockLSTMGradV2 <T প্রসারিত সংখ্যা> সমগ্র সময়ের ক্রমানুসারে LSTM কোষের পশ্চাদগামী প্রচারের গণনা করে। BlockLSTMV2 <T প্রসারিত সংখ্যা> সমস্ত সময় ধাপের জন্য LSTM সেল ফরওয়ার্ড প্রচারের গণনা করে। বুস্টেড ট্রিস অ্যাগ্রিগেট স্ট্যাটাস ব্যাচের জন্য সঞ্চিত পরিসংখ্যানের সারাংশ একত্রিত করে। বুস্টেড ট্রিস বাকেটাইজ বালতির সীমানার উপর ভিত্তি করে প্রতিটি বৈশিষ্ট্যকে বাকেটাইজ করুন। Boosted Trees CalculateBest FeatureSplit প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের জন্য লাভ গণনা করে এবং বৈশিষ্ট্যটির জন্য সম্ভাব্য সর্বোত্তম বিভক্ত তথ্য প্রদান করে। BoostedTreesCalculateBest FeatureSplitV2 প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের জন্য লাভ গণনা করে এবং প্রতিটি নোডের জন্য সম্ভাব্য সর্বোত্তম বিভক্ত তথ্য প্রদান করে। BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের জন্য লাভ গণনা করে এবং বৈশিষ্ট্যটির জন্য সম্ভাব্য সর্বোত্তম বিভক্ত তথ্য প্রদান করে। বুস্টেড ট্রিসসেন্টারবিয়াস প্রশিক্ষণের ডেটা (পক্ষপাত) থেকে পূর্বের হিসাব করে এবং প্রথম নোডটি লগিটের পূর্বে পূরণ করে। BoostedTreesCreateEnsemble একটি ট্রি এনসেম্বল মডেল তৈরি করে এবং এটিতে একটি হ্যান্ডেল ফেরত দেয়। বুস্টেড ট্রিস ক্রিয়েট কোয়ান্টাইল স্ট্রিম রিসোর্স কোয়ান্টাইল স্ট্রিমগুলির জন্য সংস্থান তৈরি করুন। BoostedTreesDeserializeEnsemble একটি ক্রমিক ট্রি এনসেম্বল কনফিগারেশন ডিসিরিয়ালাইজ করে এবং বর্তমান ট্রি প্রতিস্থাপন করে ensemble বুস্টেড ট্রিসএনসেম্বল রিসোর্সহ্যান্ডলঅপ একটি BoostedTreesEnsembleResource একটি হ্যান্ডেল তৈরি করে BoostedTreesExampleDebugOutputs প্রতিটি উদাহরণের জন্য ডিবাগিং/মডেল ব্যাখ্যাযোগ্যতা আউটপুট। BoostedTreesFlushQuantileSummaries প্রতিটি কোয়ান্টাইল স্ট্রিম রিসোর্স থেকে কোয়ান্টাইল সারাংশ ফ্লাশ করুন। বুস্টেড ট্রিসগেটএনসেম্বল স্টেটস ট্রি এনসেম্বল রিসোর্স স্ট্যাম্প টোকেন, গাছের সংখ্যা এবং ক্রমবর্ধমান পরিসংখ্যান উদ্ধার করে। BoostedTreesMakeQuantileSummaries ব্যাচের জন্য কোয়ান্টাইলের সারাংশ তৈরি করে। বুস্টেড ট্রিসমেক স্ট্যাটস সামারি ব্যাচের জন্য জমা হওয়া পরিসংখ্যানের সারাংশ তৈরি করে। বুস্টেড ট্রিস প্রেডিক্ট ইনপুট দৃষ্টান্তে একাধিক সংযোজন রিগ্রেশন এনসেম্বল ভবিষ্যদ্বাণী চালায় এবং লগিট গণনা করে। BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries প্রতিটি কোয়ান্টাইল স্ট্রিম রিসোর্সে কোয়ান্টাইল সারাংশ যোগ করুন। BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize বর্তমান কোয়ান্টাইল অ্যাকুমুলেটরে বালতি সীমানা এবং প্রস্তুত পতাকা ডিসিরিয়ালাইজ করুন। BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush কোয়ান্টাইল স্ট্রিম রিসোর্সের জন্য সারাংশ ফ্লাশ করুন। BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries সঞ্চিত সারাংশের উপর ভিত্তি করে প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের জন্য বালতি সীমানা তৈরি করুন। BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp একটি BoostedTreesQuantileStreamResource-এ একটি হ্যান্ডেল তৈরি করে। BoostedTreesSerializeEnsemble একটি প্রোটোতে গাছের সংমিশ্রণকে সিরিয়ালাইজ করে। বুস্টেড ট্রিসস্পার্স অ্যাগ্রিগেট স্ট্যাটাস ব্যাচের জন্য সঞ্চিত পরিসংখ্যানের সারাংশ একত্রিত করে। Boosted TreesSparseCalculateBest FeatureSplit প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের জন্য লাভ গণনা করে এবং বৈশিষ্ট্যটির জন্য সম্ভাব্য সর্বোত্তম বিভক্ত তথ্য প্রদান করে। Boosted TreesTraining Predict ইনপুট দৃষ্টান্তে একাধিক সংযোজন রিগ্রেশন এনসেম্বল ভবিষ্যদ্বাণী চালায় এবং ক্যাশেড লগিটে আপডেট গণনা করে। বুস্টেড ট্রিসআপডেটএনসেম্বল শেষ গাছে একটি স্তর যোগ করে গাছের সমাহার আপডেট করে অথবা একটি নতুন গাছ শুরু করে। বুস্টেড ট্রিসআপডেটএনসেম্বলভি২ শেষ গাছে একটি স্তর যোগ করে গাছের সমাহার আপডেট করে অথবা একটি নতুন গাছ শুরু করে। BroadcastDynamicShape <T প্রসারিত সংখ্যা> সম্প্রচার সহ s0 op s1 এর আকৃতি ফিরিয়ে দিন। BroadcastGradientArgs <T প্রসারিত সংখ্যা> সম্প্রচার সহ s0 op s1 এর গ্রেডিয়েন্টের কম্পিউটিংয়ের জন্য হ্রাস সূচকগুলি ফেরত দিন। সম্প্রচার করতে <T> একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ আকৃতির জন্য একটি অ্যারে সম্প্রচার করুন। বালতি করা 'সীমানা' এর উপর ভিত্তি করে 'ইনপুট' বাকেটাইজ করে। CSRSparseMatrix Components <T> ব্যাচ `সূচক` এ CSR উপাদানগুলি পড়ে। CSRSparseMatrixToDense <T> একটি (সম্ভবত ব্যাচড) CSRSparseMatrix কে ঘনে রূপান্তর করুন। CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> একটি (সম্ভবত ব্যাচ করা) CSRSparesMatrix কে SparseTensor এ রূপান্তর করে। CSVDataset CSVDatasetV2 CTLossV2 প্রতিটি ব্যাচ এন্ট্রির জন্য CTC ক্ষতি (লগ সম্ভাব্যতা) গণনা করে। CacheDatasetV2 CheckNumericsV2 <T প্রসারিত সংখ্যা> NaN, -Inf এবং +Inf মানের জন্য একটি টেনসর পরীক্ষা করে। দ্রুততম ডেটাসেট চয়ন করুন ClipByValue <T> ক্লিপ টেনসরের মানকে একটি নির্দিষ্ট মিনিমাম এবং সর্বোচ্চ পর্যন্ত। CollateTPUEmbeddingMemory একটি অপ যা সমস্ত হোস্ট থেকে স্ট্রিং-এনকোডেড মেমরি কনফিগার প্রোটোগুলিকে একত্রিত করে৷ CollectiveAllToAllV2 <T প্রসারিত সংখ্যা> পারস্পরিক অভিন্ন প্রকার এবং আকৃতির একাধিক টেনসর বিনিময় করে। CollectiveAllToAllV3 <T প্রসারিত সংখ্যা> পারস্পরিক অভিন্ন প্রকার এবং আকৃতির একাধিক টেনসর বিনিময় করে। CollectiveAssignGroupV2 গ্রুপ অ্যাসাইনমেন্টের উপর ভিত্তি করে গ্রুপ কী বরাদ্দ করুন। CollectiveBcastRecvV2 <U> অন্য ডিভাইস থেকে একটি টেনসর মান সম্প্রচার গ্রহণ করে। CollectiveBcastSendV2 <T> এক বা একাধিক অন্যান্য ডিভাইসে একটি টেনসর মান সম্প্রচার করে। CollectiveGather <T প্রসারিত সংখ্যা> পারস্পরিকভাবে অভিন্ন প্রকার এবং আকৃতির একাধিক টেনসর জমা করে। CollectiveGatherV2 <T প্রসারিত সংখ্যা> পারস্পরিকভাবে অভিন্ন প্রকার এবং আকৃতির একাধিক টেনসর জমা করে। CollectiveInitialize Communicator সম্মিলিত অপারেশনের জন্য একটি গ্রুপ শুরু করে। Collective Permute <T> প্রতিলিপিকৃত TPU দৃষ্টান্ত জুড়ে টেনসর পারমিউট করার জন্য একটি অপশন। CollectiveReduceScatterV2 <T প্রসারিত সংখ্যা> পারস্পরিকভাবে অভিন্ন প্রকার এবং আকৃতির একাধিক টেনসর হ্রাস করে এবং ফলাফলকে ছড়িয়ে দেয়। CollectiveReduceV2 <T প্রসারিত সংখ্যা> পারস্পরিক অভিন্ন প্রকার এবং আকৃতির একাধিক টেনসর হ্রাস করে। CollectiveReduceV3 <T প্রসারিত সংখ্যা> পারস্পরিক অভিন্ন প্রকার এবং আকৃতির একাধিক টেনসর হ্রাস করে। সম্মিলিত ননম্যাক্স দমন লোভের সাথে স্কোরের নিচের ক্রম অনুসারে বাউন্ডিং বাক্সের একটি উপসেট নির্বাচন করে, এই ক্রিয়াকলাপটি সমস্ত শ্রেণীতে প্রতি ব্যাচের ইনপুটগুলিতে non_max_suppression সঞ্চালন করে। কম্পোজিট টেনসর ভেরিয়েন্ট থেকে কম্পোনেন্ট একটি `ভেরিয়েন্ট` স্কেলার টেনসরে একটি `এক্সটেনশন টাইপ` মান এনকোড করে। কম্পোজিট টেনসর ভ্যারিয়েন্ট টু কম্পোনেন্ট একটি `ভেরিয়েন্ট` স্কেলার টেনসরকে `এক্সটেনশন টাইপ` মানের মধ্যে ডিকোড করে। কম্প্রেস এলিমেন্ট একটি ডেটাসেট উপাদান সংকুচিত করে। ComputeBatchSize আংশিক ব্যাচ ছাড়া একটি ডেটাসেটের স্ট্যাটিক ব্যাচের আকার গণনা করে। ComputeDedupDataTupleMask একটি অপ এম্বেডিং কোর থেকে ডিডুপ্লিকেশন ডেটার টিপল মাস্ক গণনা করে। কনক্যাট <T> এক মাত্রা বরাবর টেনসর সংযুক্ত করে। গ্লোবালটিপিইউ কনফিগার করুন এবং শুরু করুন একটি অপশন যা একটি বিতরণকৃত TPU সিস্টেমের জন্য কেন্দ্রীভূত কাঠামো সেট আপ করে। ডিস্ট্রিবিউটেড টিপিইউ কনফিগার করুন একটি বিতরণকৃত TPU সিস্টেমের জন্য কেন্দ্রীভূত কাঠামো সেট আপ করে। TPUEmbedding কনফিগার করুন একটি বিতরণকৃত TPU সিস্টেমে TPUEmbedding সেট আপ করে। TPUEmbeddingHost কনফিগার করুন একটি অপশন যা হোস্টে TPUEmbedding সফ্টওয়্যার কনফিগার করে। TPUEmbedding মেমরি কনফিগার করুন একটি অপশন যা হোস্টে TPUEmbedding সফ্টওয়্যার কনফিগার করে। ConnectTPUEmbeddingHosts একটি অপ যা TPUEmbedding হোস্ট সফ্টওয়্যার উদাহরণগুলির মধ্যে যোগাযোগ স্থাপন করে ConfigureTPUEmbeddingHost প্রতিটি হোস্টে কল করার পরে। ধ্রুবক <T> একটি অপারেটর একটি ধ্রুবক মান উত্পাদন করে। MutexLock ব্যবহার করুন এই অপশনটি `MutexLock` দ্বারা তৈরি একটি লক ব্যবহার করে। কন্ট্রোল ট্রিগার কিছুই করে না। Conv2DBackpropFilterV2 <T নম্বর প্রসারিত করে> ফিল্টারের সাপেক্ষে কনভোলিউশনের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে। Conv2DBackpropInputV2 <T নম্বর প্রসারিত করে> ইনপুট সাপেক্ষে কনভোলিউশনের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে। <T> অনুলিপি করুন CPU- থেকে- CPU বা GPU- থেকে- GPU থেকে একটি টেনসর কপি করুন। কপিহোস্ট <T> হোস্ট করার জন্য একটি টেনসর কপি করুন। CopyToMesh <T> CopyToMeshGrad <T> CountUpTo <T প্রসারিত সংখ্যা> 'সীমা' না পৌঁছানো পর্যন্ত 'রেফ' বৃদ্ধি করে। CrossReplicaSum <T প্রসারিত সংখ্যা> প্রতিলিপিকৃত TPU দৃষ্টান্ত জুড়ে ইনপুট যোগ করার জন্য একটি বিকল্প। CudnnRNNBackpropV3 <T প্রসারিত সংখ্যা> CudnnRNNV3 এর ব্যাকপ্রপ ধাপ। CudnnRNNCcanonicalToParamsV2 <T সংখ্যা প্রসারিত করে> CudnnRNN params কে ক্যানোনিকাল ফর্ম থেকে ব্যবহারযোগ্য ফর্মে রূপান্তর করে। CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T প্রসারিত সংখ্যা> ক্যানোনিকাল আকারে CudnnRNN প্যারামগুলি পুনরুদ্ধার করে। CudnnRNNV3 <T প্রসারিত সংখ্যা> cuDNN দ্বারা সমর্থিত একটি RNN। CumulativeLogsumexp <T প্রসারিত সংখ্যা> `অক্ষ` বরাবর টেনসর `x` এর ক্রমবর্ধমান গুণফল গণনা করুন। DTensorRestoreV2 DTensorSetGlobalTPUArray একটি অপশন যা সিস্টেমের সমস্ত TPU-এর গ্লোবাল আইডিগুলির একটি হোস্টকে জানায়৷ ডেটাসার্ভিস ডেটাসেট একটি ডেটাসেট তৈরি করে যা tf.data পরিষেবা থেকে ডেটা পড়ে। DataServiceDatasetV2 একটি ডেটাসেট তৈরি করে যা tf.data পরিষেবা থেকে ডেটা পড়ে। ডেটাসেট কার্ডিনালিটি `ইনপুট_ডেটাসেট` এর মূলত্ব প্রদান করে। গ্রাফ থেকে ডেটাসেট প্রদত্ত `গ্রাফ_ডিফ` থেকে একটি ডেটাসেট তৈরি করে। DatasetToGraphV2 `ইনপুট_ডেটাসেট` প্রতিনিধিত্বকারী একটি ক্রমিক গ্রাফডিফ প্রদান করে। Dawsn <T প্রসারিত সংখ্যা> DebugGradientIdentity <T> গ্রেডিয়েন্ট ডিবাগিংয়ের জন্য আইডেন্টিটি অপশন। DebugGradientRefIdentity <T> গ্রেডিয়েন্ট ডিবাগিংয়ের জন্য আইডেন্টিটি অপশন। ডিবাগ আইডেন্টিটি <T> ডিবাগিংয়ের জন্য নন-রেফ টাইপ ইনপুট টেনসরের একটি পরিচয় ম্যাপিং প্রদান করে। DebugIdentityV2 <T> ডিবাগ আইডেন্টিটি V2 Op. DebugNanCount ডিবাগ NaN ভ্যালু কাউন্টার অপশন। DebugNumericSummary ডিবাগ সাংখ্যিক সারাংশ অপ. DebugNumericSummaryV2 <U সংখ্যা প্রসারিত করে> ডিবাগ সাংখ্যিক সারাংশ V2 Op. ডিকোডইমেজ <T নম্বর প্রসারিত করে> decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg, এবং decode_png এর জন্য ফাংশন। DecodePaddedRaw <T প্রসারিত সংখ্যা> সংখ্যার ভেক্টর হিসাবে একটি স্ট্রিংয়ের বাইটগুলিকে পুনরায় ব্যাখ্যা করুন। ডিকোডপ্রোটো অপটি একটি সিরিয়ালাইজড প্রোটোকল বাফার বার্তা থেকে টেনসরে ক্ষেত্রগুলি বের করে। DeepCopy <T> `x` এর একটি অনুলিপি তৈরি করে। DeleteIterator একটি পুনরাবৃত্তিকারী সম্পদের জন্য একটি ধারক। মেমোরি ক্যাশে মুছুন মাল্টি ডিভাইস আইটারেটর মুছুন একটি পুনরাবৃত্তিকারী সম্পদের জন্য একটি ধারক। DeleteRandomSeedGenerator DeleteSeedGenerator ডিলিট সেশন টেনসর সেশনে তার হ্যান্ডেল দ্বারা নির্দিষ্ট টেনসর মুছুন। DenseBincount <U প্রসারিত সংখ্যা> একটি পূর্ণসংখ্যা অ্যারেতে প্রতিটি মানের সংঘটনের সংখ্যা গণনা করে। DenseCountSparseOutput <U সংখ্যা প্রসারিত করে> একটি tf.tensor ইনপুটের জন্য স্পার্স-আউটপুট বিন গণনা করে। DenseToCSRSparseMatrix একটি ঘন টেনসরকে (সম্ভবত ব্যাচড) CSRSparseMatrix-এ রূপান্তরিত করে। DestroyResourceOp হ্যান্ডেল দ্বারা নির্দিষ্ট সংস্থান মুছে দেয়। Destroy Temporary Variable <T> অস্থায়ী পরিবর্তনশীলকে ধ্বংস করে এবং এর চূড়ান্ত মান প্রদান করে। ডিভাইস ইনডেক্স অপারেটিং সিস্টেম চালানোর ডিভাইসের সূচী ফেরত দিন। নির্দেশিত ইন্টারলিভ ডেটাসেট `N` ডেটাসেটের একটি নির্দিষ্ট তালিকায় `ইন্টারলিভডেটাসেট` এর বিকল্প। কপিঅনরিড অক্ষম করুন কপি-অন-রিড মোড বন্ধ করে। ডিস্ট্রিবিউটেড সেভ DrawBoundingBoxesV2 <T প্রসারিত সংখ্যা> চিত্রের একটি ব্যাচে আবদ্ধ বাক্স আঁকুন। ডামি ইটারেশন কাউন্টার DummyMemoryCache ডামিসিড জেনারেটর DynamicEnqueueTPUEmbedding ArbitraryTensorBatch কোডের পোর্টিং সহজ করে যা tf.nn.embedding_lookup_sparse() ব্যবহার করে। ডাইনামিক পার্টিশন <T> `পার্টিশন` থেকে সূচক ব্যবহার করে `ডাটা`কে `num_partitions` টেনসরে ভাগ করে। ডাইনামিক স্টিচ <T> একটি একক টেনসরে `ডেটা` টেনসর থেকে মানগুলিকে ইন্টারলিভ করুন। দূরত্ব সম্পাদনা করুন Levenshtein সম্পাদনা দূরত্ব (সম্ভবত স্বাভাবিক করা) গণনা করে। Eig <U> এক বা একাধিক বর্গ ম্যাট্রিসের আইজেন পচন গণনা করে। Einsum <T> আইনস্টাইন সমষ্টি কনভেনশন অনুযায়ী টেনসর সংকোচন। খালি <T> প্রদত্ত আকৃতি দিয়ে একটি টেনসর তৈরি করে। খালি টেনসর তালিকা একটি খালি টেনসর তালিকা তৈরি করে এবং ফেরত দেয়। খালি টেনসরম্যাপ একটি খালি টেনসর মানচিত্র তৈরি করে এবং ফেরত দেয়। এনকোডপ্রোটো অপটি ইনপুট টেনসরগুলিতে প্রদত্ত প্রোটোবাফ বার্তাগুলিকে সিরিয়ালাইজ করে। EnqueueTPUEmbedding ArbitraryTensorBatch কোডের পোর্টিং সহজ করে যা tf.nn.embedding_lookup_sparse() ব্যবহার করে। EnqueueTPUEmbeddingBatch TPUEmbedding-এ ইনপুট ব্যাচ টেনসরের একটি তালিকা সারিবদ্ধ করে এমন একটি অপশন। EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch TPUEmbedding-এ ইনপুট ব্যাচ টেনসরের একটি তালিকা সারিবদ্ধ করে এমন একটি অপশন। EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch কোডের পোর্টিং সহজ করে যা tf.nn.embedding_lookup() ব্যবহার করে। EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch একটি অপশন যা একটি SparseTensor থেকে TPUEmbedding ইনপুট সূচক সারিবদ্ধ করে। EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch কোডের পোর্টিং সহজ করে যা tf.nn.embedding_lookup_sparse() ব্যবহার করে। আকৃতি <T> নিশ্চিত করুন নিশ্চিত করে যে টেনসরের আকৃতি প্রত্যাশিত আকারের সাথে মেলে। <T> লিখুন একটি চাইল্ড ফ্রেম তৈরি করে বা খুঁজে বের করে এবং চাইল্ড ফ্রেমের কাছে `ডেটা` উপলব্ধ করে। Erfinv <T প্রসারিত সংখ্যা> ইউক্লিডিয়ান নর্ম <T> একটি টেনসরের মাত্রা জুড়ে উপাদানগুলির ইউক্লিডীয় আদর্শ গণনা করে। ExecuteTPUEmbedding Partitioner একটি অপারেটিং সিস্টেম যা কেন্দ্রীয় কনফিগারেশনে TPUEmbedding পার্টিশনার চালায় ডিভাইস এবং TPUEmbedding অপারেশনের জন্য প্রয়োজনীয় HBM আকার (বাইটে) গণনা করে। প্রস্থান করুন <T> বর্তমান ফ্রেম থেকে এর মূল ফ্রেমে প্রস্থান করে। এক্সপ্যান্ডডিমস <T> একটি টেনসরের আকারে 1 এর একটি মাত্রা সন্নিবেশ করান। পরীক্ষামূলক অটোশার্ড ডেটাসেট একটি ডেটাসেট তৈরি করে যা ইনপুট ডেটাসেটকে শার্ড করে। এক্সপেরিমেন্টালবাইটস উত্পাদিত স্ট্যাটসডেটাসেট একটি স্ট্যাটস অ্যাগ্রিগেটরে `ইনপুট_ডেটাসেট` এর প্রতিটি উপাদানের বাইটের আকার রেকর্ড করে। এক্সপেরিমেন্টাল চয়েজ ফাস্টেস্ট ডেটাসেট পরীক্ষামূলক ডেটাসেট কার্ডিনালিটি `ইনপুট_ডেটাসেট` এর মূলত্ব প্রদান করে। পরীক্ষামূলক ডেটাসেটToTFRrecord TFRecord বিন্যাস ব্যবহার করে প্রদত্ত ফাইলে প্রদত্ত ডেটাসেট লেখে। ExperimentalDenseToSparseBatchDataset একটি ডেটাসেট তৈরি করে যা একটি স্পারসটেনসরে উপাদানগুলিকে ব্যাচ করে। পরীক্ষামূলক লেটেন্সি স্ট্যাটসডেটাসেট একটি স্ট্যাটস অ্যাগ্রিগেটরে `ইনপুট_ডেটাসেট` উপাদান তৈরির লেটেন্সি রেকর্ড করে। পরীক্ষামূলক ম্যাচিং ফাইল ডেটাসেট এক্সপেরিমেন্টাল ম্যাক্সইন্ট্রাওপ প্যারালেলিজম ডেটাসেট একটি ডেটাসেট তৈরি করে যা সর্বাধিক ইন্ট্রা-অপ সমান্তরালতাকে ওভাররাইড করে। পরীক্ষামূলক পার্স উদাহরণ ডেটাসেট DT_STRING-এর ভেক্টর হিসেবে `ইনপুট_ডেটাসেট` ধারণ করে `Tensor` বা `SparseTensor` অবজেক্টের ডেটাসেটে পার্স করা বৈশিষ্ট্য উপস্থাপন করে। এক্সপেরিমেন্টাল প্রাইভেট থ্রেডপুল ডেটাসেট একটি ডেটাসেট তৈরি করে যা `ইনপুট_ডেটাসেট` গণনা করতে একটি কাস্টম থ্রেড পুল ব্যবহার করে। পরীক্ষামূলক র্যান্ডম ডেটাসেট একটি ডেটাসেট তৈরি করে যা সিউডোর্যান্ডম সংখ্যা প্রদান করে। পরীক্ষামূলক রিব্যাচ ডেটাসেট একটি ডেটাসেট তৈরি করে যা ব্যাচের আকার পরিবর্তন করে। এক্সপেরিমেন্টাল সেট স্ট্যাটস অ্যাগ্রিগেটরডেটাসেট পরীক্ষামূলক স্লাইডিং উইন্ডো ডেটাসেট একটি ডেটাসেট তৈরি করে যা `ইনপুট_ডেটাসেট` এর উপর দিয়ে একটি স্লাইডিং উইন্ডো পাস করে। এক্সপেরিমেন্টালএসকিউএলডেটাসেট একটি ডেটাসেট তৈরি করে যা একটি SQL কোয়েরি চালায় এবং ফলাফল সেটের সারি নির্গত করে। এক্সপেরিমেন্টাল স্ট্যাটস অ্যাগ্রিগেটর হ্যান্ডেল একটি পরিসংখ্যান ব্যবস্থাপক সম্পদ তৈরি করে। এক্সপেরিমেন্টাল স্ট্যাটস অ্যাগ্রিগেটর সারাংশ প্রদত্ত পরিসংখ্যান ব্যবস্থাপকের দ্বারা নথিভুক্ত যেকোন পরিসংখ্যানের একটি সারাংশ তৈরি করে। পরীক্ষামূলক আনব্যাচ ডেটাসেট একটি ডেটাসেট যা এর ইনপুটের উপাদানগুলিকে একাধিক উপাদানে বিভক্ত করে৷ Expint <T প্রসারিত সংখ্যা> ExtractGlimpseV2 ইনপুট টেনসর থেকে একটি আভাস বের করে। ExtractVolumePatches <T প্রসারিত সংখ্যা> `ইনপুট` থেকে `প্যাচ` বের করুন এবং সেগুলিকে `"গভীরতা"` আউটপুট মাত্রায় রাখুন। ফাইলসিস্টেমসেট কনফিগারেশন ফাইল সিস্টেমের কনফিগারেশন সেট করুন। <U> পূরণ করুন একটি স্কেলার মান দিয়ে ভরা একটি টেনসর তৈরি করে। ডেটাসেট চূড়ান্ত করুন `ইনপুট_ডেটাসেট`-এ tf.data.Options প্রয়োগ করে একটি ডেটাসেট তৈরি করে। TPUEmbedding চূড়ান্ত করুন একটি অপশন যা TPUEmbedding কনফিগারেশন চূড়ান্ত করে। আঙুলের ছাপ ফিঙ্গারপ্রিন্ট মান তৈরি করে। FresnelCos <T প্রসারিত সংখ্যা> FresnelSin <T প্রসারিত সংখ্যা> FusedBatchNormGradV3 <T নম্বর প্রসারিত করে, U নম্বর প্রসারিত করে> ব্যাচ স্বাভাবিককরণের জন্য গ্রেডিয়েন্ট। FusedBatchNormV3 <T নম্বর প্রসারিত করে, U নম্বর প্রসারিত করে> ব্যাচ স্বাভাবিককরণ। GRUBlockCell <T প্রসারিত সংখ্যা> 1 বার ধাপের জন্য GRU সেল ফরওয়ার্ড প্রচারের গণনা করে। GRUBlockCellGrad <T প্রসারিত সংখ্যা> 1 বার ধাপের জন্য GRU সেল ব্যাক-প্রোপাগেশন গণনা করে। জড়ো করা <T> `পরামর্শ` অক্ষ `অক্ষ` থেকে `সূচক` অনুযায়ী স্লাইস সংগ্রহ করুন। সংগ্রহ করুন <T> `প্যারাম` থেকে `সূচক` দ্বারা নির্দিষ্ট আকৃতি সহ একটি টেনসরে স্লাইস সংগ্রহ করুন। বাউন্ডিংবক্সপ্রপোজাল তৈরি করুন এই অপটি arXiv:1506.01497-এর eq.2 অনুযায়ী প্রদত্ত বাউন্ডিং বক্স (bbox_deltas) এনকোডেড wrt অ্যাঙ্কর থেকে আগ্রহের অঞ্চল তৈরি করে অপটি শীর্ষ `pre_nms_topn` স্কোরিং বক্স নির্বাচন করে, নোঙ্গরের ক্ষেত্রে সেগুলিকে ডিকোড করে, `nms_threshold` ছেদ-ওভার-ইউনিয়ন (iou) মানের থেকে বেশি ওভারল্যাপিং বাক্সে অ-সর্বাধিক চাপ প্রয়োগ করে, বাক্সগুলি বাতিল করে যেখানে ছোট দিক `এর থেকে কম min_size` GetElementAtIndex একটি ডেটাসেটে নির্দিষ্ট সূচকে উপাদান পায়। GetOptions `ইনপুট_ডেটাসেট`-এর সাথে সংযুক্ত tf.data.Options প্রদান করে। GetSessionHandle বর্তমান সেশনের অবস্থায় ইনপুট টেনসর সংরক্ষণ করুন। GetSessionTensor <T> এর হ্যান্ডেল দ্বারা নির্দিষ্ট টেনসরের মান পান। গ্যারান্টি কনস্ট <T> TF রানটাইমকে একটি গ্যারান্টি দেয় যে ইনপুট টেনসর একটি ধ্রুবক। হ্যাশ টেবিল একটি নন-ইনিশিয়ালাইজড হ্যাশ টেবিল তৈরি করে। HistogramFixedWidth <U সংখ্যা প্রসারিত করে> মানের হিস্টোগ্রাম ফেরত দিন। পরিচয় <T> ইনপুট টেনসর বা মান হিসাবে একই আকার এবং বিষয়বস্তু সহ একটি টেনসর ফেরত দিন। পরিচয় এন ইনপুট হিসাবে একই আকার এবং বিষয়বস্তু সহ টেনসরগুলির একটি তালিকা প্রদান করে৷ টেনসর ErrorsDataset উপেক্ষা করুন একটি ডেটাসেট তৈরি করে যাতে `ইনপুট_ডেটাসেট` ত্রুটি উপেক্ষা করার উপাদান থাকে। ImageProjectiveTransformV2 <T প্রসারিত সংখ্যা> প্রদত্ত রূপান্তরটি প্রতিটি ছবিতে প্রয়োগ করে। ImageProjectiveTransformV3 <T প্রসারিত সংখ্যা> প্রদত্ত রূপান্তরটি প্রতিটি ছবিতে প্রয়োগ করে। অপরিবর্তনীয় কনস্ট <T> মেমরি অঞ্চল থেকে অপরিবর্তনীয় টেনসর প্রদান করে। InfeedDequeue <T> একটি মানের জন্য একটি স্থানধারক অপশন যা গণনার মধ্যে দেওয়া হবে। InfeedDequeueTuple একটি XLA টিপল হিসাবে infeed থেকে একাধিক মান আনে। InfeedEnqueue একটি অপ যা একটি একক টেনসর মান গণনার মধ্যে ফিড করে। InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer একটি অপ যা টিপিইউ ইনফিডে প্রিলাইনারাইজড বাফারকে সারিবদ্ধ করে। InfeedEnqueueTuple XLA টিপল হিসাবে গণনার মধ্যে একাধিক টেনসর মান ফিড করে। ইনিশিয়ালাইজ টেবিল টেবিল ইনিশিয়ালাইজার যা যথাক্রমে কী এবং মানের জন্য দুটি টেনসর নেয়। InitializeTableFromDataset InitializeTableFromTextFile একটি টেক্সট ফাইল থেকে একটি টেবিল শুরু করে। InplaceAdd <T> x এর নির্দিষ্ট সারিতে v যোগ করে। InplaceSub <T> `x` এর নির্দিষ্ট সারিতে `v` বিয়োগ করে। ইনপ্লেসআপডেট <T> 'v' মান সহ নির্দিষ্ট সারি 'i' আপডেট করে। IsBoostedTreesEnsemble Initialized একটি গাছের সমাহার শুরু করা হয়েছে কিনা তা পরীক্ষা করে। IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized একটি কোয়ান্টাইল স্ট্রিম আরম্ভ করা হয়েছে কিনা তা পরীক্ষা করে। ISTPUEmbedding আরম্ভ করা হয়েছে TPU এম্বেডিং একটি বিতরণকৃত TPU সিস্টেমে শুরু করা হয়েছে কিনা। ইস ভ্যারিয়েবল ইনিশিয়ালাইজড একটি টেনসর শুরু করা হয়েছে কিনা তা পরীক্ষা করে। আইসোটোনিক রিগ্রেশন <U সংখ্যা প্রসারিত করে> আইসোটোনিক রিগ্রেশন সমস্যার একটি ব্যাচ সমাধান করে। IteratorGetDevice যে ডিভাইসে `রিসোর্স` স্থাপন করা হয়েছে তার নাম দেখায়। KMC2 চেইন ইনিশিয়ালাইজেশন একটি ডেটা পয়েন্টের সূচী প্রদান করে যা বীজ সেটে যোগ করা উচিত। KmeansPlusPlusInitialization KMeans++ মানদণ্ড ব্যবহার করে ইনপুটের num_to_sample সারি নির্বাচন করে। KthOrder পরিসংখ্যান একটি ডেটা সেটের Kth ক্রম পরিসংখ্যান গণনা করে। LMDBDataset একটি ডেটাসেট তৈরি করে যা এক বা একাধিক LMDB ফাইলে কী-মান জোড়া নির্গত করে। LSTMBlockCell <T প্রসারিত সংখ্যা> 1 বার ধাপের জন্য LSTM সেল ফরওয়ার্ড প্রচারের গণনা করে। LSTMBlockCellGrad <T নম্বর বাড়িয়েছে> 1 বার ধাপের জন্য LSTM কোষের পশ্চাদগামী প্রচারের গণনা করে। LinSpace <T প্রসারিত সংখ্যা> একটি ব্যবধানে মান তৈরি করে। তালিকা ডেটাসেট একটি ডেটাসেট তৈরি করে যা প্রতিটি `টেনসর` একবার নির্গত করে। LoadAllTPUEmbedding প্যারামিটার এমবেডিং মেমরিতে অপ্টিমাইজেশান প্যারামিটার লোড করে এমন একটি অপ। LoadTPUEmbeddingADAM প্যারামিটার ADAM এম্বেডিং পরামিতি লোড করুন। LoadTPUEmbeddingAdadelta প্যারামিটার অ্যাডাডেল্টা এম্বেডিং পরামিতি লোড করুন। LoadTPUEmbeddingAdagradMomentum প্যারামিটার অ্যাডাগ্রাড মোমেন্টাম এমবেডিং পরামিতি লোড করুন। LoadTPUEmbeddingAdagrad প্যারামিটার Adagrad এম্বেডিং পরামিতি লোড করুন। LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPপরামিটার কেন্দ্রীভূত RMSProp এম্বেডিং পরামিতি লোড করুন। LoadTPUEmbeddingFTRLP প্যারামিটার FTRL এম্বেডিং পরামিতি লোড করুন। LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimator Parameters লোড ফ্রিকোয়েন্সি অনুমানকারী এমবেডিং পরামিতি। LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLight প্যারামিটার MDL অ্যাডাগ্রাড লাইট এমবেডিং পরামিতি লোড করুন। LoadTPUEmbeddingMomentum Parameters লোড মোমেন্টাম এমবেডিং পরামিতি। LoadTPUEmbeddingProximalAdagrad প্যারামিটার প্রক্সিমাল অ্যাডাগ্রাড এম্বেডিং প্যারামিটার লোড করুন। LoadTPUEmbeddingProximalYogi Parameters লোডটিপিইউএমবেডিংআরএমএসপ্রপ প্যারামিটার RMSProp এম্বেডিং পরামিতি লোড করুন। LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescent Parameters SGD এম্বেডিং পরামিতি লোড করুন। LookupTableExport <T, U> টেবিলের সমস্ত কী এবং মান আউটপুট করে। LookupTableFind <U> একটি টেবিলে কী দেখায়, সংশ্লিষ্ট মানগুলি আউটপুট করে। LookupTableImport নির্দিষ্ট কী এবং মান দিয়ে টেবিলের বিষয়বস্তু প্রতিস্থাপন করে। LookupTableInsert মানের সাথে কী যুক্ত করতে টেবিল আপডেট করে। LookupTableRemove একটি টেবিল থেকে কী এবং এর সম্পর্কিত মানগুলি সরিয়ে দেয়। লুকআপ টেবিল সাইজ প্রদত্ত সারণীতে উপাদানের সংখ্যা গণনা করে। লুপকন্ড আউটপুটে ইনপুট ফরোয়ার্ড করে। LowerBound <U প্রসারিত সংখ্যা> প্রতিটি সারি বরাবর low_bound(sorted_search_values, values) প্রয়োগ করে। Lu <T, U প্রসারিত সংখ্যা> এক বা একাধিক বর্গ ম্যাট্রিকের LU পচন গণনা করে। মেকইউনিক নন-ব্যাচ ডাইমেনশনের সমস্ত উপাদানকে অনন্য করুন, কিন্তু \"কাছের\" তাদের প্রাথমিক মান। ম্যাপক্লিয়ার অপ অন্তর্নিহিত পাত্রে সমস্ত উপাদান সরিয়ে দেয়। MapIncompleteSize Op অন্তর্নিহিত পাত্রে অসম্পূর্ণ উপাদানের সংখ্যা প্রদান করে। ম্যাপপিক Op নির্দিষ্ট কী এ মান উঁকি দেয়. ম্যাপসাইজ Op অন্তর্নিহিত পাত্রে উপাদানের সংখ্যা প্রদান করে। ম্যাপস্টেজ অন্তর্নিহিত কন্টেইনারে স্টেজ (কী, মান) যা হ্যাশটেবলের মতো আচরণ করে। MapUnstage অপ অপসারণ করে এবং কী এর সাথে সম্পর্কিত মানগুলি ফেরত দেয় অন্তর্নিহিত ধারক থেকে। MapUnstageNoKey অপ অপসারণ করে এবং একটি এলোমেলো (কী, মান) ফেরত দেয় অন্তর্নিহিত ধারক থেকে। MatrixDiagPartV2 <T> একটি ব্যাচ করা টেনসরের ব্যাচ করা তির্যক অংশ প্রদান করে। MatrixDiagPartV3 <T> একটি ব্যাচ করা টেনসরের ব্যাচ করা তির্যক অংশ প্রদান করে। MatrixDiagV2 <T> প্রদত্ত ব্যাচ করা তির্যক মান সহ একটি ব্যাচড তির্যক টেনসর প্রদান করে। MatrixDiagV3 <T> প্রদত্ত ব্যাচ করা তির্যক মান সহ একটি ব্যাচড তির্যক টেনসর প্রদান করে। MatrixSetDiagV2 <T> নতুন ব্যাচ করা তির্যক মান সহ একটি ব্যাচ করা ম্যাট্রিক্স টেনসর প্রদান করে। MatrixSetDiagV3 <T> নতুন ব্যাচ করা তির্যক মান সহ একটি ব্যাচ করা ম্যাট্রিক্স টেনসর প্রদান করে। সর্বোচ্চ <T> একটি টেনসরের মাত্রা জুড়ে উপাদানগুলির সর্বাধিক গণনা করে। MaxIntraOpParallelismDataset একটি ডেটাসেট তৈরি করে যা সর্বাধিক ইন্ট্রা-অপ সমান্তরালতাকে ওভাররাইড করে। একত্রিত করুন <T> একটি উপলব্ধ টেনসরের মান `ইনপুট` থেকে `আউটপুট`-এ ফরোয়ার্ড করে। মার্জডেডআপডেটা একটি অপ পূর্ণসংখ্যা এবং ফ্লোট টেনসরের উপাদানগুলিকে XLA টিপল হিসাবে ডিডুপ্লিকেশন ডেটাতে মার্জ করে। মিন <টি> একটি টেনসরের মাত্রা জুড়ে সর্বনিম্ন উপাদানের গণনা করে। মিররপ্যাড <T> মিরর করা মান সহ একটি টেনসর প্যাড করে। মিররপ্যাডগ্র্যাড <টি> `মিররপ্যাড` অপশনের জন্য গ্রেডিয়েন্ট অপশন। MlirPassthroughOp একটি main() ফাংশন সহ একটি মডিউল হিসাবে প্রকাশ করা একটি নির্বিচারে MLIR গণনা মোড়ানো হয়। মুলনান <টি> x * y উপাদান অনুযায়ী রিটার্ন করে। MutableDenseHashTable একটি খালি হ্যাশ টেবিল তৈরি করে যা ব্যাকিং স্টোর হিসাবে টেনসর ব্যবহার করে। MutableHashTable একটি খালি হ্যাশ টেবিল তৈরি করে। MutableHashTableOfTensors একটি খালি হ্যাশ টেবিল তৈরি করে। মিউটেক্স একটি Mutex সম্পদ তৈরি করে যা `MutexLock` দ্বারা লক করা যেতে পারে। MutexLock একটি মিউটেক্স সংস্থান লক করে। NcclAllReduce <T প্রসারিত সংখ্যা> সমস্ত ইনপুট টেনসর জুড়ে হ্রাস ধারণকারী একটি টেনসর আউটপুট। NcclBroadcast <T প্রসারিত সংখ্যা> আউটপুটের সাথে সংযুক্ত সমস্ত ডিভাইসে `ইনপুট` পাঠায়। NcclReduce <T প্রসারিত সংখ্যা> একটি ডিভাইসে `রিডাকশন` ব্যবহার করে `num_devices` থেকে `ইনপুট` কমায়। Ndtri <T প্রসারিত সংখ্যা> নিকটতম প্রতিবেশী প্রতিটি বিন্দুর জন্য k নিকটতম কেন্দ্র নির্বাচন করে। পরবর্তীপরে <T প্রসারিত সংখ্যা> উপাদান অনুসারে `x2` এর দিক থেকে `x1` এর পরবর্তী প্রতিনিধিত্বযোগ্য মান প্রদান করে। পরবর্তী পুনরাবৃত্তি <T> পরবর্তী পুনরাবৃত্তির জন্য এর ইনপুট উপলব্ধ করে। NoOp কিছুই করে না। NonDeterministicInts <U> অ-নির্ধারকভাবে কিছু পূর্ণসংখ্যা তৈরি করে। NonMaxSuppressionV5 <T প্রসারিত সংখ্যা> লোভের সাথে স্কোরের নিচের ক্রম অনুসারে বাউন্ডিং বাক্সের একটি উপসেট নির্বাচন করে, পূর্বে নির্বাচিত বাক্সগুলির সাথে উচ্চ ইন্টারসেকশন-ওভার-ইউনিয়ন (IOU) ওভারল্যাপযুক্ত বাক্সগুলি ছাঁটাই। নন-সিরিয়ালাইজেবল ডেটাসেট OneHot <U> একটি এক-গরম টেনসর প্রদান করে। OnesLike <T> x এর মতো একই আকার এবং টাইপ সহ একটি টেনসর প্রদান করে। অপ্টিমাইজডেটাসেটভি২ `ইনপুট_ডেটাসেট`-এ সম্পর্কিত অপ্টিমাইজেশন প্রয়োগ করে একটি ডেটাসেট তৈরি করে। বিকল্প ডেটাসেট `ইনপুট_ডেটাসেট`-এ tf.data.Options সংযুক্ত করে একটি ডেটাসেট তৈরি করে। অর্ডার করা ম্যাপক্লিয়ার অপ অন্তর্নিহিত পাত্রে সমস্ত উপাদান সরিয়ে দেয়। অর্ডার করা ম্যাপ অসম্পূর্ণ আকার Op অন্তর্নিহিত পাত্রে অসম্পূর্ণ উপাদানের সংখ্যা প্রদান করে। অর্ডার করা ম্যাপপিক Op নির্দিষ্ট কী এ মান উঁকি দেয়. অর্ডার করা ম্যাপসাইজ Op অন্তর্নিহিত পাত্রে উপাদানের সংখ্যা প্রদান করে। অর্ডার করা ম্যাপস্টেজ অন্তর্নিহিত কন্টেইনারে পর্যায় (কী, মান) যা আদেশের মতো আচরণ করে সহযোগী ধারক। অর্ডার করা ম্যাপ আনস্টেজ অপ অপসারণ করে এবং কী এর সাথে সম্পর্কিত মানগুলি ফেরত দেয় অন্তর্নিহিত ধারক থেকে। OrderedMapUnstageNoKey অপ অপসারণ করে এবং (কী, মান) উপাদানটিকে সবচেয়ে ছোট দিয়ে ফেরত দেয় অন্তর্নিহিত ধারক থেকে কী। OutfeedDequeue <T> গণনা আউটফিড থেকে একটি একক টেনসর উদ্ধার করে। OutfeedDequeueTuple গণনা আউটফিড থেকে একাধিক মান পুনরুদ্ধার করুন। OutfeedDequeueTupleV2 গণনা আউটফিড থেকে একাধিক মান পুনরুদ্ধার করুন। OutfeedDequeueV2 <T> গণনা আউটফিড থেকে একটি একক টেনসর উদ্ধার করে। OutfeedEnqueue গণনা আউটফিডে একটি টেনসর সারিবদ্ধ করুন। OutfeedEnqueueTuple কম্পিউটেশন আউটফিডে একাধিক টেনসর মান সারিবদ্ধ করুন। প্যাড <T> একটি টেনসর প্যাড. ParallelBatchDataset ParallelConcat <T> প্রথম মাত্রা বরাবর `N` টেনসরের একটি তালিকা সংযুক্ত করে। ParallelDynamicStitch <T> একটি একক টেনসরে `ডেটা` টেনসর থেকে মানগুলিকে ইন্টারলিভ করুন। পার্সExampleDatasetV2 DT_STRING-এর ভেক্টর হিসেবে `ইনপুট_ডেটাসেট` ধারণ করে `Tensor` বা `SparseTensor` অবজেক্টের ডেটাসেটে পার্স করা বৈশিষ্ট্য উপস্থাপন করে। পার্স উদাহরণV2 Tf.Example protos (স্ট্রিং হিসাবে) এর একটি ভেক্টরকে টাইপ করা টেনসরে রূপান্তরিত করে। পার্স সিকোয়েন্স উদাহরণV2 tf.io.SequenceExample প্রোটো (স্ট্রিং হিসাবে) এর একটি ভেক্টরকে টাইপ করা টেনসরে রূপান্তরিত করে। স্থানধারক <T> একটি মানের জন্য একটি স্থানধারক অপশন যা গণনার মধ্যে দেওয়া হবে। PlaceholderWithDefault <T> একটি স্থানধারক অপ যা `ইনপুট` এর মধ্য দিয়ে যায় যখন এর আউটপুট খাওয়ানো হয় না। প্রিলাইনারাইজ করুন একটি অপ যা একটি টেনসর মানকে একটি অস্বচ্ছ বৈকল্পিক টেনসরের সাথে লিনিয়ারাইজ করে। PrelinearizeTuple একটি অপ যা একাধিক টেনসর মানকে একটি অস্বচ্ছ বৈকল্পিক টেনসরে লিনিয়ারাইজ করে। ছাপা একটি স্ট্রিং স্কেলার প্রিন্ট করে। প্রাইভেট থ্রেডপুল ডেটাসেট একটি ডেটাসেট তৈরি করে যা `ইনপুট_ডেটাসেট` গণনা করতে একটি কাস্টম থ্রেড পুল ব্যবহার করে। পণ্য <T> একটি টেনসরের মাত্রা জুড়ে উপাদানগুলির গুণফল গণনা করে। QuantizeAndDequantizeV4 <T প্রসারিত সংখ্যা> quantizes তারপর একটি tensor dequantizes. QuantizeAndDequantizeV4Grad <T প্রসারিত সংখ্যা> `QuantizeAndDequantizeV4` এর গ্রেডিয়েন্ট প্রদান করে। QuantizedConcat <T> এক মাত্রা বরাবর কোয়ান্টাইজড টেনসর সংযুক্ত করে। QuantizedConcatV2 <T> QuantizedConv2DAandRelu <V> QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V> QuantizedConv2DAandRequantize <V> QuantizedConv2DPerChannel <V> প্রতি চ্যানেলে QuantizedConv2D গণনা করে। QuantizedConv2DWithBias <V> QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W> QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X> QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V> QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X> QuantizedDepthwiseConv2D <V> পরিমাপকৃত গভীরতা অনুসারে Conv2D গণনা করে। QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V> বিয়াসের সাথে পরিমাপকৃত গভীরতা অনুসারে Conv2D গণনা করে। QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> Bias এবং Relu-এর সাহায্যে পরিমাপকৃত গভীরতা অনুসারে Conv2D গণনা করে। QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> Bias, Relu এবং Requantize-এর সাথে পরিমাপকৃত গভীরতা অনুসারে Conv2D গণনা করে। QuantizedMatMulWithBias <W> বায়াস যোগ সহ ম্যাট্রিক্স `b` দ্বারা `a` এর একটি পরিমাপযুক্ত ম্যাট্রিক্স গুণন সম্পাদন করে। QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W প্রসারিত সংখ্যা> QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> বায়াস যোগ এবং রিলু ফিউশন সহ ম্যাট্রিক্স `b` দ্বারা `a` এর একটি পরিমাপযুক্ত ম্যাট্রিক্স গুণন সম্পাদন করুন। QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> বায়াস যোগ এবং রিলু এবং রিকুয়েন্টাইজ ফিউশন সহ ম্যাট্রিক্স `b` দ্বারা `a` এর একটি পরিমাপযুক্ত ম্যাট্রিক্স গুণন সম্পাদন করুন। QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W> QuantizedReshape <T> Reshape op অনুযায়ী একটি quantized tensor reshape করে। RaggedBincount <U প্রসারিত সংখ্যা> একটি পূর্ণসংখ্যা অ্যারেতে প্রতিটি মানের সংঘটনের সংখ্যা গণনা করে। RaggedCountSparseOutput <U সংখ্যা প্রসারিত করে> একটি র‍্যাগড টেনসর ইনপুটের জন্য স্পার্স-আউটপুট বিন গণনা করে। RaggedCross <T, U প্রসারিত সংখ্যা> টেনসরগুলির একটি তালিকা থেকে একটি বৈশিষ্ট্য ক্রস তৈরি করে এবং এটিকে একটি RaggedTensor হিসাবে ফেরত দেয়৷ RaggedFillEmptyRows <T> RaggedFillEmptyRowsGrad <T> RaggedGather <T প্রসারিত সংখ্যা, U> `পরামর্শ` অক্ষ `0` থেকে `সূচক` অনুযায়ী রাগ করা স্লাইস সংগ্রহ করুন। RaggedRange <U সংখ্যা প্রসারিত করে, T সংখ্যা প্রসারিত করে> একটি `RaggedTensor` প্রদান করে যেখানে সংখ্যার নির্দিষ্ট ক্রম রয়েছে। RaggedTensorFromVariant <U প্রসারিত সংখ্যা, T> একটি `ভেরিয়েন্ট` টেনসরকে `র্যাগড টেনসর`-এ ডিকোড করে। RaggedTensorToSparse <U> একই মান সহ একটি `RaggedTensor` কে `SparseTensor`-এ রূপান্তর করে। RaggedTensorToTensor <U> একটি র‍্যাগড টেনসর থেকে একটি ঘন টেনসর তৈরি করুন, সম্ভবত এর আকৃতি পরিবর্তন করুন। RaggedTensorToVariant Encodes a `RaggedTensor` into a `variant` Tensor. RaggedTensorToVariantGradient <U> Helper used to compute the gradient for `RaggedTensorToVariant`. RandomDatasetV2 Creates a Dataset that returns pseudorandom numbers. RandomIndexShuffle <T extends Number> Outputs the position of `value` in a permutation of [0, ..., max_index]. Range <T extends Number> Creates a sequence of numbers. Rank Returns the rank of a tensor. ReadVariableOp <T> Reads the value of a variable. ReadVariableXlaSplitND <T> Splits resource variable input tensor across all dimensions. RebatchDataset Creates a dataset that changes the batch size. RebatchDatasetV2 Creates a dataset that changes the batch size. Recv <T> Receives the named tensor from send_device on recv_device. RecvTPUEmbeddingActivations An op that receives embedding activations on the TPU. ReduceAll Computes the "logical and" of elements across dimensions of a tensor. ReduceAny Computes the "logical or" of elements across dimensions of a tensor. ReduceMax <T> Computes the maximum of elements across dimensions of a tensor. ReduceMin <T> Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor. ReduceProd <T> Computes the product of elements across dimensions of a tensor. ReduceSum <T> Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. RefEnter <T> Creates or finds a child frame, and makes `data` available to the child frame. RefExit <T> Exits the current frame to its parent frame. RefIdentity <T> Return the same ref tensor as the input ref tensor. 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. RegisterDatasetV2 Registers a dataset with the tf.data service. Relayout <T> RelayoutGrad <T> 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. RewriteDataset RiscAbs <T extends Number> RiscAdd <T extends Number> Returns x + y element-wise. RiscBinaryArithmetic <T extends Number> RiscBinaryComparison RiscBitcast <U> RiscBroadcast <T> RiscCast <U> RiscCeil <T extends Number> RiscCholesky <T extends Number> RiscConcat <T> RiscConv <T extends Number> RiscCos <T extends Number> RiscDiv <T extends Number> RiscDot <T extends Number> RiscExp <T extends Number> RiscFft <T> RiscFloor <T extends Number> RiscGather <T> RiscImag <U extends Number> RiscIsFinite RiscLog <T extends Number> RiscLogicalAnd RiscLogicalNot RiscLogicalOr RiscMax <T extends Number> Returns max(x, y) element-wise. RiscMin <T extends Number> RiscMul <T extends Number> RiscNeg <T extends Number> RiscPad <T extends Number> RiscPool <T extends Number> RiscPow <T extends Number> RiscRandomUniform RiscReal <U extends Number> RiscReduce <T extends Number> RiscRem <T extends Number> RiscReshape <T extends Number> RiscReverse <T extends Number> RiscScatter <U extends Number> RiscShape <U extends Number> RiscSign <T extends Number> RiscSlice <T extends Number> RiscSort <T extends Number> RiscSqueeze <T> RiscSub <T extends Number> RiscTranspose <T> RiscTriangularSolve <T extends Number> RiscUnary <T extends Number> RngReadAndSkip Advance the counter of a counter-based RNG. 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. SegmentMaxV2 <T extends Number> Computes the maximum along segments of a tensor. SegmentMinV2 <T extends Number> Computes the minimum along segments of a tensor. SegmentProdV2 <T> Computes the product along segments of a tensor. SegmentSumV2 <T> Computes the sum along segments of a tensor. SelectV2 <T> 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. ShutdownTPUSystem An op that shuts down the 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. SplitDedupData <T extends Number, U extends Number> An op splits input deduplication data XLA tuple into integer and floating point tensors. 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. StatelessRandomGammaV3 <U 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. StatelessShuffle <T> Randomly and deterministically shuffles a tensor along its first dimension. 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`. SyncDevice Synchronizes the device this op is run on. 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. TPUPartitionedInputV2 <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. TPUPartitionedOutputV2 <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. TPURoundRobin Round-robin load balancing on TPU cores. 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. TpuHandleToProtoKey Converts XRT's uid handles to TensorFlow-friendly input format. 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. UniformDequantize <U extends Number> Perform dequantization on the quantized Tensor `input`. UniformQuantize <U> Perform quantization on Tensor `input`. UniformQuantizedAdd <T> Perform quantized add of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`. UniformQuantizedClipByValue <T> Perform clip by value on the quantized Tensor `operand`. UniformQuantizedConvolution <U> Perform quantized convolution of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. UniformQuantizedConvolutionHybrid <V extends Number> Perform hybrid quantized convolution of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. UniformQuantizedDot <U> Perform quantized dot of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`. UniformQuantizedDotHybrid <V extends Number> Perform hybrid quantized dot of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. UniformRequantize <U> Given quantized tensor `input`, requantize it with new quantization parameters. 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 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.