PrimitiveOp

kelas abstrak publik PrimitiveOp

Subclass Langsung yang Diketahui Abort , All , AllToAll < T > , AnonymousHashTable , AnonymousIteratorV2 , AnonymousIteratorV3 , AnonymousMemoryCache , AnonymousMultiDeviceIterator , AnonymousMultiDeviceIteratorV3 , AnonymousMutableDenseHashTable , AnonymousMutableHashTable , AnonymousMutableHashTable Menggugurkan Naikkan pengecualian untuk membatalkan proses saat dipanggil. Semua Menghitung "logis dan" elemen di seluruh dimensi tensor. Semua Untuk Semua <T> Sebuah Op untuk bertukar data di seluruh replika TPU. AnonymousHashTable Membuat tabel hash anonim yang tidak diinisialisasi. AnonimIteratorV2 Wadah untuk sumber daya iterator. AnonimIteratorV3 Wadah untuk sumber daya iterator. Cache Memori Anonim AnonymousMultiDeviceIterator Wadah untuk sumber daya iterator multi perangkat. AnonimMultiDeviceIteratorV3 Wadah untuk sumber daya iterator multi perangkat. AnonymousMutableDenseHashTable Membuat tabel hash anonim kosong yang dapat diubah yang menggunakan tensor sebagai penyimpanan dukungan. AnonymousMutableHashTable Membuat tabel hash kosong anonim yang dapat diubah. AnonymousMutableHashTableOfTensors Membuat tabel hash kosong anonim yang dapat diubah dari nilai vektor. AnonymousRandomSeedGenerator Generator Benih Anonim Setiap Menghitung "logis atau" elemen di seluruh dimensi tensor. TerapkanAdagradV2 <T> Perbarui '*var' sesuai dengan skema adagrad. ApproxTopK <T memperluas Angka> Mengembalikan nilai min/max k dan indeks operan inputnya secara perkiraan. AssertCardinalityDataset AssertNextDataset Transformasi yang menegaskan transformasi mana yang terjadi selanjutnya. AssertPrevDataset Transformasi yang menegaskan transformasi mana yang terjadi sebelumnya. tegaskan itu Menyatakan bahwa kondisi yang diberikan benar. Tetapkan <T> Perbarui 'ref' dengan menetapkan 'nilai' padanya. TetapkanTambahkan <T> Perbarui 'ref' dengan menambahkan 'nilai' padanya. TetapkanAddVariableOp Menambahkan nilai ke nilai variabel saat ini. Tetapkan Sub <T> Perbarui 'ref' dengan mengurangi 'nilai' darinya. TetapkanSubVariabelOp Mengurangi nilai dari nilai variabel saat ini. TetapkanVariabelOp Memberikan nilai baru ke variabel. TetapkanVariableXlaConcatND Menyatukan tensor input di semua dimensi. Kumpulan DataShard Otomatis Membuat kumpulan data yang memecah kumpulan data masukan. BerpitaSegitigaMemecahkan <T> Penghalang Mendefinisikan penghalang yang bertahan di berbagai eksekusi grafik. PenghalangTutup Menutup penghalang yang diberikan. PenghalangTidak LengkapUkuran Menghitung jumlah elemen yang tidak lengkap dalam penghalang yang diberikan. BarrierInsertBanyak Untuk setiap kunci, berikan nilai masing-masing ke komponen yang ditentukan. PenghalangSiapUkuran Menghitung jumlah elemen lengkap dalam penghalang yang diberikan. PenghalangAmbil Banyak Mengambil jumlah elemen selesai yang diberikan dari penghalang. Kelompok Mengelompokkan semua tensor input secara nondeterministik. BatchMatMulV2 <T> Mengalikan irisan dua tensor dalam batch. BatchMatMulV3 <V> Mengalikan irisan dua tensor dalam batch. BatchToSpace <T> BatchToSpace untuk tensor 4-D tipe T. BatchToSpaceNd <T> BatchToSpace untuk tensor ND tipe T. BesselI0 <T memperluas Angka> BesselI1 <T memperluas Angka> BesselJ0 <T memanjang Bilangan> BesselJ1 <T memanjang Bilangan> BesselK0 <T memperluas Angka> BesselK0e <T memperluas Angka> BesselK1 <T memanjangkan Angka> BesselK1e <T memperluas Angka> BesselY0 <T memperluas Angka> BesselY1 <T memperluas Angka> Bitcast <U> Bitcasts tensor dari satu jenis ke jenis lainnya tanpa menyalin data. BlockLSTM <T memperluas Nomor> Menghitung propagasi maju sel LSTM untuk semua langkah waktu. BlockLSTMGrad <T memperluas Angka> Menghitung propagasi mundur sel LSTM untuk seluruh urutan waktu. BlockLSTMGradV2 <T memperluas Angka> Menghitung propagasi mundur sel LSTM untuk seluruh urutan waktu. BlockLSTMV2 <T memperluas Nomor> Menghitung propagasi maju sel LSTM untuk semua langkah waktu. BoostedTreesAggregateStats Menggabungkan ringkasan akumulasi statistik untuk batch. BoostedTreesBucketize Bucketize setiap fitur berdasarkan batas bucket. BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit Menghitung keuntungan untuk setiap fitur dan mengembalikan informasi split terbaik untuk fitur tersebut. BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 Menghitung keuntungan untuk setiap fitur dan mengembalikan informasi split terbaik untuk setiap node. BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature Menghitung keuntungan untuk setiap fitur dan mengembalikan informasi split terbaik untuk fitur tersebut. BoostedTreesCenterBias Menghitung prior dari data pelatihan (bias) dan mengisi node pertama dengan prior log. BoostedTreesCreateEnsemble Membuat model ansambel pohon dan mengembalikan pegangannya. BoostedTreesCreateQuantileStreamResource Buat Sumber Daya untuk Quantile Streams. BoostedTreesDeserializeEnsemble Deserialisasi konfigurasi ansambel pohon serial dan menggantikan pohon saat ini ansambel. BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp Membuat pegangan ke BoostedTreesEnsembleResource BoostedTreesExampleDebugOutputs Debugging/keluaran interpretasi model untuk setiap contoh. BoostedTreesFlushQuantileSummaries Siram ringkasan kuantil dari setiap sumber daya aliran kuantil. BoostedTreesGetEnsembleStates Mengambil token cap sumber daya ansambel pohon, jumlah pohon, dan statistik yang berkembang. BoostedTreesMakeQuantileSummaries Membuat ringkasan kuantil untuk batch. BoostedTreesMakeStatsSummary Membuat ringkasan akumulasi statistik untuk batch. Prediksi Pohon Boosted Menjalankan beberapa prediktor ensemble regresi aditif pada instans input dan menghitung log. BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries Tambahkan ringkasan kuantil ke setiap sumber daya aliran kuantil. BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize Deserialisasi batas bucket dan flag siap pakai ke QuantileAccumulator saat ini. BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush Siram ringkasan untuk sumber daya aliran kuantil. BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries Buat batasan bucket untuk setiap fitur berdasarkan akumulasi ringkasan. BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp Membuat pegangan ke BoostedTreesQuantileStreamResource. BoostedTreesSerializeEnsemble Membuat serial ansambel pohon menjadi proto. BoostedTreesSparseAggregateStats Menggabungkan ringkasan akumulasi statistik untuk batch. BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit Menghitung keuntungan untuk setiap fitur dan mengembalikan informasi split terbaik untuk fitur tersebut. BoostedTreesPelatihanPredict Menjalankan beberapa prediktor ensemble regresi aditif pada instans input dan menghitung pembaruan ke log yang di-cache. BoostedTreesUpdateEnsemble Perbarui ansambel pohon dengan menambahkan lapisan ke pohon terakhir yang sedang tumbuh atau dengan memulai pohon baru. BoostedTreesUpdateEnsembleV2 Perbarui ansambel pohon dengan menambahkan lapisan ke pohon terakhir yang sedang tumbuh atau dengan memulai pohon baru. BroadcastDynamicShape <T memperluas Angka> Kembalikan bentuk s0 op s1 dengan siaran. BroadcastGradientArgs <T memperluas Angka> Kembalikan indeks reduksi untuk menghitung gradien s0 op s1 dengan siaran. Siarkan Ke <T> Siarkan array untuk bentuk yang kompatibel. Bucketize Bucketizes 'input' berdasarkan 'batas'. CSRSparseMatrixComponents <T> Membacakan komponen CSR pada `index` batch. CSRSparseMatrixToDense <T> Ubah CSRSparseMatrix (mungkin berkelompok) menjadi padat. CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> Mengonversi CSRSparesMatrix (mungkin berkelompok) menjadi SparseTensor. CSVDataset CSVDatasetV2 CTLossV2 Menghitung Kerugian CTC (probabilitas log) untuk setiap entri batch. CacheDatasetV2 CheckNumericsV2 <T memperluas Angka> Memeriksa tensor untuk nilai NaN, -Inf, dan +Inf. PilihDataset Tercepat ClipByValue <T> Klip nilai tensor ke min dan maks yang ditentukan. CollateTPUEembeddingMemory Operasi yang menggabungkan proto konfigurasi memori yang disandikan string dari semua host. CollectiveAllToAllV3 <T memperluas Angka> Saling menukar beberapa tensor dengan jenis dan bentuk yang identik. CollectiveAssignGroupV2 Tetapkan kunci grup berdasarkan tugas grup. CollectiveBcastRecvV2 <U> Menerima siaran nilai tensor dari perangkat lain. CollectiveBcastSendV2 <T> Menyiarkan nilai tensor ke satu atau beberapa perangkat lain. CollectiveGather <T memperluas Angka> Saling mengakumulasi beberapa tensor dengan jenis dan bentuk yang identik. CollectiveGatherV2 <T memperluas Angka> Saling mengakumulasi beberapa tensor dengan jenis dan bentuk yang identik. CollectiveInitializeCommunicator Menginisialisasi grup untuk operasi kolektif. CollectivePermute <T> Op untuk mengubah tensor di seluruh instans TPU yang direplikasi. CollectiveReduceV2 <T memperluas Angka> Saling mengurangi beberapa tensor dengan jenis dan bentuk yang identik. CollectiveReduceV3 <T memperluas Angka> Saling mengurangi beberapa tensor dengan jenis dan bentuk yang identik. GabunganNonMaxSuppression Dengan rakus memilih subset kotak pembatas dalam urutan skor yang menurun, Operasi ini melakukan non_max_supression pada input per batch, di semua kelas. CompositeTensorVariantFromComponents Mengkodekan nilai `ExtensionType` menjadi Tensor skalar `varian`. CompositeTensorVariantToComponents Mendekode Tensor skalar `varian` menjadi nilai `ExtensionType`. Elemen Kompres Mengompresi elemen kumpulan data. HitungBatchSize Menghitung ukuran kumpulan statis dari kumpulan data tanpa kumpulan sebagian. Concat <T> Menggabungkan tensor sepanjang satu dimensi. KonfigurasiDanInisialisasiGlobalTPU Operasi yang menyiapkan struktur terpusat untuk sistem TPU terdistribusi. Konfigurasikan TPU Terdistribusi Mengatur struktur terpusat untuk sistem TPU terdistribusi. KonfigurasikanTPUembedding Menyiapkan TPUEbedding dalam sistem TPU terdistribusi. KonfigurasikanTPUembeddingHost Operasi yang mengonfigurasi perangkat lunak TPUEbedding pada sebuah host. KonfigurasikanTPUembeddingMemory Operasi yang mengonfigurasi perangkat lunak TPUEbedding pada sebuah host. ConnectTPUEbeddingHosts Operasi yang mengatur komunikasi antara instans perangkat lunak host TPUembedding setelah ConfigureTPUEmbeddingHost dipanggil di setiap host. Konstan <T> Operator yang menghasilkan nilai konstan. KonsumsiMutexLock Operasi ini menggunakan kunci yang dibuat oleh `MutexLock`. Pemicu Kontrol Tidak melakukan apa-apa. Salin <T> Salin tensor dari CPU-ke-CPU atau GPU-ke-GPU. CopyHost <T> Salin tensor ke host. CopyToMesh <T> CountUpTo <T memperluas Angka> Tingkatkan 'ref' hingga mencapai 'batas'. CrossReplicaSum <T memperluas Angka> Op untuk menjumlahkan input di seluruh instance TPU yang direplikasi. CudnnRNNBackpropV3 <T memperluas Angka> Langkah backprop dari CudnnRNNV3. CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T memperluas Angka> Mengonversi params CudnnRNN dari bentuk kanonik ke bentuk yang dapat digunakan. CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T memperluas Angka> Mengambil params CudnnRNN dalam bentuk kanonik. CudnnRNNV3 <T memperluas Angka> Sebuah RNN didukung oleh cuDNN. CumulativeLogsumexp <T memperluas Angka> Hitung produk kumulatif dari tensor `x` sepanjang `sumbu`. DTensorRestoreV2 DTensorSetGlobalTPUArray Operasi yang menginformasikan host id global semua TPU dalam sistem. DataLayananDataset Membuat kumpulan data yang membaca data dari layanan tf.data. DataServiceDatasetV2 Membuat kumpulan data yang membaca data dari layanan tf.data. DatasetKardinalitas Mengembalikan kardinalitas `input_dataset`. Kumpulan DataDariGrafik Membuat set data dari `graph_def` yang diberikan. Kumpulan DataKeGraphV2 Mengembalikan GraphDef serial yang mewakili `input_dataset`. Dawsn <T memanjangkan Angka> DebugGradientIdentity <T> Operasi identitas untuk debugging gradien. DebugGradientRefIdentity <T> Operasi identitas untuk debugging gradien. DebugIdentity <T> Menyediakan pemetaan identitas tensor input tipe non-Ref untuk debugging. DebugIdentityV2 <T> Debug Identitas V2 Op. DebugNanCount Debug Penghitung Nilai NaN Op. DebugNumericRingkasan Debug Ringkasan Numerik Op. DebugNumericSummaryV2 <U memperluas Angka> Debug Ringkasan Numerik V2 Op. DecodeImage <T memperluas Angka> Berfungsi untuk decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg, dan decode_png. DecodePaddedRaw <T memperluas Angka> Menafsirkan kembali byte string sebagai vektor angka. DecodeProto Operasi mengekstrak bidang dari pesan buffering protokol serial ke dalam tensor. DeepCopy <T> Membuat salinan `x`. HapusIterator Wadah untuk sumber daya iterator. HapusMemoryCache HapusMultiDeviceIterator Wadah untuk sumber daya iterator. HapusRandomSeedGenerator HapusSeedGenerator HapusSessionTensor Hapus tensor yang ditentukan oleh pegangannya di sesi. DenseBincount <U memperluas Angka> Menghitung jumlah kemunculan setiap nilai dalam array integer. DenseCountSparseOutput <U memperluas Angka> Melakukan penghitungan nampan keluaran jarang untuk masukan tf.tensor. DenseToCSRSparseMatrix Mengonversi tensor padat menjadi CSRSparseMatrix (mungkin berkelompok). HancurkanResourceOp Menghapus sumber daya yang ditentukan oleh pegangan. Hancurkan VariabelTemporary <T> Menghancurkan variabel sementara dan mengembalikan nilai akhirnya. Indeks Perangkat Kembalikan indeks perangkat yang dijalankan op. DirectedInterleaveDataset Pengganti `InterleaveDataset` pada daftar tetap kumpulan data `N`. NonaktifkanCopyOnRead Menonaktifkan mode salin-saat-baca. DrawBoundingBoxesV2 <T memperluas Angka> Gambar kotak pembatas pada sekumpulan gambar. DummyIterationCounter DummyMemoryCache DummySeedGenerator DynamicEnqueueTPUEbeddingArbitraryTensorBatch Memudahkan porting kode yang menggunakan tf.nn.embedding_lookup_sparse(). Partisi Dinamis <T> Partisi `data` menjadi `num_partitions` tensor menggunakan indeks dari `partisi`. Jahitan Dinamis <T> Sisipkan nilai dari tensor `data` ke dalam satu tensor. Sunting Jarak Menghitung (mungkin dinormalisasi) Jarak Edit Levenshtein. Misalnya <U> Menghitung dekomposisi eigen dari satu atau lebih matriks persegi. Einsum <T> Kontraksi tensor menurut konvensi penjumlahan Einstein. Kosong <T> Membuat tensor dengan bentuk yang diberikan. Daftar Tensor Kosong Membuat dan mengembalikan daftar tensor kosong. EmptyTensorPeta Membuat dan mengembalikan peta tensor kosong. EncodeProto Op membuat serial pesan protobuf yang disediakan di tensor input. EnqueueTPUEbeddingArbitraryTensorBatch Memudahkan porting kode yang menggunakan tf.nn.embedding_lookup_sparse(). EnqueueTPUEbeddingBatch Sebuah op yang mengantrekan daftar tensor batch input ke TPUEbedding. EnqueueTPUEbeddingIntegerBatch Sebuah op yang mengantrekan daftar tensor batch input ke TPUEbedding. EnqueueTPUEbeddingRaggedTensorBatch Memudahkan porting kode yang menggunakan tf.nn.embedding_lookup(). EnqueueTPUEbeddingSparseBatch Sebuah op yang mengantrekan indeks input TPUEbedding dari SparseTensor. EnqueueTPUEbeddingSparseTensorBatch Memudahkan porting kode yang menggunakan tf.nn.embedding_lookup_sparse(). Pastikan Bentuk <T> Memastikan bahwa bentuk tensor cocok dengan bentuk yang diharapkan. Masukkan <T> Membuat atau menemukan bingkai anak, dan membuat `data` tersedia untuk bingkai anak. Erfinv <T memperluas Angka> EuclideanNorma <T> Menghitung norma euclidean elemen di seluruh dimensi tensor. JalankanTPUEbeddingPartitioner Sebuah op yang mengeksekusi partisi TPUembedding pada konfigurasi pusat perangkat dan menghitung ukuran HBM (dalam byte) yang diperlukan untuk operasi penyisipan TPUE. Keluar <T> Keluar dari frame saat ini ke frame induknya. PerluasDim <T> Menyisipkan dimensi 1 ke dalam bentuk tensor. EksperimentalAutoShardDataset Membuat kumpulan data yang memecah kumpulan data masukan. EksperimentalBytesDiproduksiStatsDataset Merekam ukuran byte setiap elemen `input_dataset` dalam StatsAggregator. EksperimentalPilihFastestDataset EksperimentalDatasetKardinalitas Mengembalikan kardinalitas `input_dataset`. ExperimentalDatasetToTFRecord Menulis dataset yang diberikan ke file yang diberikan menggunakan format TFRecord. EksperimentalDenseToSparseBatchDataset Membuat kumpulan data yang mengelompokkan elemen input ke dalam SparseTensor. EksperimentalLatencyStatsDataset Merekam latensi pembuatan elemen `input_dataset` di StatsAggregator. EksperimentalMatchingFilesDataset EksperimentalMaxIntraOpParallelismDataset Membuat set data yang menggantikan paralelisme intra-op maksimum. EksperimentalParseExampleDataset Mengubah `input_dataset` yang berisi proto `Contoh` sebagai vektor DT_STRING menjadi kumpulan data objek `Tensor` atau `SparseTensor` yang mewakili fitur yang diuraikan. EksperimentalPrivateThreadPoolDataset Membuat kumpulan data yang menggunakan kumpulan utas khusus untuk menghitung `set data_input`. EksperimentalRandomDataset Membuat Dataset yang mengembalikan angka pseudorandom. EksperimentalRebatchDataset Membuat kumpulan data yang mengubah ukuran batch. ExperimentalSetStatsAggregatorDataset EksperimentalSlidingWindowDataset Membuat set data yang melewati jendela geser di atas `set data_masukan`. EksperimentalSqlDataset Membuat kumpulan data yang mengeksekusi kueri SQL dan memancarkan baris kumpulan hasil. EksperimentalStatsAggregatorHandle Membuat sumber daya manajer statistik. ExperimentalStatsAggregatorSummary Menghasilkan ringkasan statistik apa pun yang dicatat oleh manajer statistik yang diberikan. EksperimentalUnbatchDataset Kumpulan data yang membagi elemen inputnya menjadi beberapa elemen. Expint <T memperpanjang Angka> EkstrakGlimpseV2 Mengekstrak sekilas dari tensor input. ExtractVolumePatches <T memperluas Angka> Ekstrak `patches` dari `input` dan letakkan di dimensi output `"depth"`. Konfigurasi FileSystemSet Mengatur konfigurasi sistem file. Isi <U> Membuat tensor yang diisi dengan nilai skalar. Selesaikan Kumpulan Data Membuat set data dengan menerapkan tf.data.Options ke `input_dataset`. Menyelesaikan TPUembedding Sebuah op yang menyelesaikan konfigurasi TPUEbedding. Sidik jari Menghasilkan nilai sidik jari. FresnelCos <T memperluas Angka> FresnelSin <T memperluas Angka> FusedBatchNormGradV3 <T memperpanjang Angka, U memperpanjang Angka> Gradien untuk normalisasi batch. FusedBatchNormV3 <T memperpanjang Angka, U memperpanjang Angka> Normalisasi batch. GRUBlockCell <T memperluas Angka> Menghitung propagasi maju sel GRU untuk 1 langkah waktu. GRUBlockCellGrad <T memperluas Angka> Menghitung propagasi balik sel GRU untuk 1 langkah waktu. Kumpulkan <T> Kumpulkan irisan dari sumbu `params` `sumbu` menurut `indeks`. Kumpulkan <T> Kumpulkan irisan dari `params` menjadi Tensor dengan bentuk yang ditentukan oleh `indeks`. HasilkanBoundingBoxProposals Operasi ini menghasilkan Wilayah Kepentingan dari kotak pembatas yang diberikan (bbox_deltas) jangkar wrt yang disandikan sesuai dengan persamaan 2 di arXiv:1506.01497 Operasi memilih kotak penilaian `pre_nms_topn` teratas, mendekodekannya sehubungan dengan jangkar, menerapkan penekanan non-maksimal pada kotak yang tumpang tindih dengan nilai yang lebih tinggi dari `nms_threshold` persimpangan-over-union (iou), membuang kotak di mana sisi yang lebih pendek kurang dari ` ukuran_min`. GetElementAtIndex Mendapatkan elemen pada indeks yang ditentukan dalam kumpulan data. Dapatkan Opsi Mengembalikan tf.data.Options yang dilampirkan ke `input_dataset`. DapatkanSessionHandle Simpan tensor input dalam status sesi saat ini. GetSessionTensor <T> Dapatkan nilai tensor yang ditentukan oleh pegangannya. GaransiConst <T> Memberikan jaminan kepada TF runtime bahwa tensor input adalah konstan. Tabel Hash Membuat tabel hash yang tidak diinisialisasi. HistogramFixedWidth <U memperluas Angka> Kembalikan histogram nilai. Identitas <T> Mengembalikan tensor dengan bentuk dan konten yang sama dengan tensor atau nilai input. IdentitasN Mengembalikan daftar tensor dengan bentuk dan konten yang sama dengan input tensor. AbaikanErrorsDataset Membuat set data yang berisi elemen `input_dataset` yang mengabaikan kesalahan. ImageProjectiveTransformV2 <T memperluas Angka> Menerapkan transformasi yang diberikan ke masing-masing gambar. ImageProjectiveTransformV3 <T memperluas Angka> Menerapkan transformasi yang diberikan ke masing-masing gambar. Konstituen yang Tidak Dapat Diubah <T> Mengembalikan tensor yang tidak dapat diubah dari wilayah memori. InfeedDequeue <T> Sebuah op placeholder untuk nilai yang akan dimasukkan ke dalam perhitungan. InfeedDequeueTuple Mengambil beberapa nilai dari infeed sebagai tupel XLA. InfeedEnqueue Operasi yang memasukkan nilai Tensor tunggal ke dalam perhitungan. InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer Sebuah op yang mengantrekan buffer yang telah di-linearisasikan ke dalam infeed TPU. InfeedEnqueueTuple Mengumpankan beberapa nilai Tensor ke dalam komputasi sebagai tupel XLA. Inisialisasi Tabel Penginisialisasi tabel yang masing-masing menggunakan dua tensor untuk kunci dan nilai. Inisialisasi TabelDariDataset Inisialisasi TabelDariFileTeks Menginisialisasi tabel dari file teks. DitempatTambahkan <T> Menambahkan v ke dalam baris x yang ditentukan. InplaceSub <T> Kurangi `v` ke dalam baris `x` yang ditentukan. Pembaruan Inplace <T> Memperbarui baris 'i' yang ditentukan dengan nilai 'v'. IsBoostedTreesEnsembleInitialized Memeriksa apakah ansambel pohon telah diinisialisasi. IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized Memeriksa apakah aliran kuantil telah diinisialisasi. IsTPUEbeddingDiinisialisasi Apakah Penyematan TPU diinisialisasi dalam sistem TPU terdistribusi. IsVariableInitialized Memeriksa apakah tensor telah diinisialisasi. Regresi Isotonik <U memperluas Angka> Memecahkan sekumpulan masalah regresi isotonik. IteratorGetDevice Mengembalikan nama perangkat tempat `sumber daya` ditempatkan. Inisialisasi KMC2Chain Mengembalikan indeks titik data yang harus ditambahkan ke set benih. KmeansPlusPlusInisialisasi Memilih num_to_sample baris input menggunakan kriteria KMeans++. KthOrderStatistik Menghitung statistik orde K dari kumpulan data. LMDBDataset Membuat kumpulan data yang memancarkan pasangan nilai kunci dalam satu atau beberapa file LMDB. LSTMBlockCell <T memperluas Nomor> Menghitung perambatan maju sel LSTM untuk 1 langkah waktu. LSTMBlockCellGrad <T memperluas Angka> Menghitung propagasi mundur sel LSTM untuk 1 langkah waktu. LinSpace <T memperluas Angka> Menghasilkan nilai dalam suatu interval. DaftarDataset Membuat set data yang memancarkan masing-masing `tensor` satu kali. LoadAllTPUEbeddingParameters Operasi yang memuat parameter pengoptimalan ke dalam memori penyematan. MemuatTPUembeddingADAMPparameter Muat parameter penyematan ADAM. LoadTPUEbeddingAdadeltaParameters Muat parameter penyematan Adadelta. LoadTPUEbeddingAdagradMomentumParameters Muat parameter penyematan Momentum Adagrad. LoadTPUEbeddingAdagradParameters Muat parameter penyematan Adagrad. LoadTPUEbeddingCenteredRMSPropParameters Memuat parameter penyematan RMSProp yang terpusat. LoadTPUEbeddingFTRLParameters Muat parameter penyematan FTRL. LoadTPUEbeddingFrequencyEstimatorParameters Memuat parameter penyematan penaksir frekuensi. LoadTPUEbeddingMDLAdagradLightParameters Muat parameter penyematan MDL Adagrad Light. LoadTPUEbeddingMomentumParameters Memuat parameter penyematan Momentum. LoadTPUEbeddingProximalAdagradParameters Muat parameter penyematan Adagrad proksimal. LoadTPUEbeddingProximalYogiParameters LoadTPUEbeddingRMSPropParameters Muat parameter penyematan RMSProp. LoadTPUEbeddingStochasticGradientDescentParameters Muat parameter penyematan SGD. LookupTableExport <T, U> Menampilkan semua kunci dan nilai dalam tabel. CariTabelTemukan <U> Mencari kunci dalam tabel, menampilkan nilai yang sesuai. CariTabelImpor Menggantikan isi tabel dengan kunci dan nilai yang ditentukan. LookupTableInsert Memperbarui tabel untuk mengaitkan kunci dengan nilai. CariTabelHapus Menghapus kunci dan nilai terkaitnya dari tabel. Ukuran Tabel Pencarian Menghitung jumlah elemen dalam tabel yang diberikan. LoopCond Meneruskan input ke output. Batas Bawah <U memperluas Angka> Menerapkan lower_bound(sorted_search_values, values) di sepanjang setiap baris. Lu <T, U memperpanjang Angka> Menghitung dekomposisi LU dari satu atau lebih matriks persegi. Buat Unik Jadikan semua elemen dalam dimensi non-Batch unik, tetapi \"dekat\" dengan nilai awal mereka. PetaHapus Op menghapus semua elemen dalam wadah yang mendasarinya. PetaTidak LengkapUkuran Op mengembalikan jumlah elemen yang tidak lengkap dalam wadah yang mendasarinya. PetaPeek Op mengintip nilai pada kunci yang ditentukan. Ukuran peta Op mengembalikan jumlah elemen dalam wadah yang mendasarinya. Peta Panggung Tahap (kunci, nilai) dalam wadah yang mendasarinya yang berperilaku seperti tabel hash. PetaUnstage Op menghapus dan mengembalikan nilai yang terkait dengan kunci dari wadah di bawahnya. PetaUnstageNoKey Op menghapus dan mengembalikan acak (kunci, nilai) dari wadah di bawahnya. MatrixDiagPartV2 <T> Mengembalikan bagian diagonal batch dari tensor batch. MatrixDiagPartV3 <T> Mengembalikan bagian diagonal batch dari tensor batch. MatrixDiagV2 <T> Mengembalikan tensor diagonal batch dengan nilai diagonal batch yang diberikan. MatrixDiagV3 <T> Mengembalikan tensor diagonal batch dengan nilai diagonal batch yang diberikan. MatrixSetDiagV2 <T> Mengembalikan tensor matriks batch dengan nilai diagonal batch baru. MatrixSetDiagV3 <T> Mengembalikan tensor matriks batch dengan nilai diagonal batch baru. Maks <T> Menghitung maksimum elemen di seluruh dimensi tensor. MaxIntraOpParallelismDataset Membuat set data yang menggantikan paralelisme intra-op maksimum. Gabungkan <T> Meneruskan nilai tensor yang tersedia dari `inputs` ke `output`. Minimal <T> Menghitung minimum elemen di seluruh dimensi tensor. MirrorPad <T> Bantalan tensor dengan nilai-nilai cermin. MirrorPadGrad <T> Operasi gradien untuk operasi `MirrorPad`. MlirMelewatiOp Membungkus komputasi MLIR arbitrer yang diekspresikan sebagai modul dengan fungsi main(). MulNoNan <T> Mengembalikan x * y berdasarkan elemen. Dapat DiubahDenseHashTable Membuat tabel hash kosong yang menggunakan tensor sebagai penyimpanan cadangan. Dapat DiubahHashTable Membuat tabel hash kosong. MutableHashTableOfTensors Membuat tabel hash kosong. mutex Membuat sumber daya Mutex yang dapat dikunci oleh `MutexLock`. Kunci Mutex Mengunci sumber daya mutex. NcclAllReduce <T memperluas Angka> Mengeluarkan tensor yang berisi pengurangan di semua tensor input. NcclBroadcast <T memperluas Angka> Mengirim `input` ke semua perangkat yang terhubung ke output. NcclReduce <T memperluas Angka> Mengurangi `input` dari `num_devices` menggunakan `reduction` ke satu perangkat. Ndtri <T memperpanjang Angka> Tetangga Terdekat Memilih k pusat terdekat untuk setiap titik. BerikutnyaSetelah <T memperluas Angka> Mengembalikan nilai representasi berikutnya dari `x1` dalam arah `x2`, berdasarkan elemen. BerikutnyaIterasi <T> Membuat inputnya tersedia untuk iterasi berikutnya. TidakOp Tidak melakukan apa-apa. NonDeterministicInts <U> Non-deterministik menghasilkan beberapa bilangan bulat. NonMaxSuppressionV5 <T memperluas Angka> Dengan rakus memilih subset kotak pembatas dalam urutan skor yang menurun, memangkas kotak yang memiliki persimpangan-over-union (IOU) yang tinggi tumpang tindih dengan kotak yang dipilih sebelumnya. Kumpulan Data Tidak Dapat Diserial OneHot <U> Mengembalikan tensor satu-panas. Yang Suka <T> Mengembalikan tensor dengan bentuk dan tipe yang sama dengan x. OptimalkanDatasetV2 Membuat set data dengan menerapkan pengoptimalan terkait ke `input_dataset`. PilihanDataset Membuat set data dengan melampirkan tf.data.Options ke `input_dataset`. MemerintahkanPetaHapus Op menghapus semua elemen dalam wadah yang mendasarinya. MemesanPetaTidak LengkapUkuran Op mengembalikan jumlah elemen yang tidak lengkap dalam wadah yang mendasarinya. MemerintahkanPetaPeek Op mengintip nilai pada kunci yang ditentukan. MemesanPetaUkuran Op mengembalikan jumlah elemen dalam wadah yang mendasarinya. MemerintahkanPetaPanggung Tahap (kunci, nilai) dalam wadah yang mendasarinya yang berperilaku seperti yang dipesan wadah asosiatif. MemesanPetaUnstage Op menghapus dan mengembalikan nilai yang terkait dengan kunci dari wadah di bawahnya. MemesanPetaUnstageNoKey Op menghapus dan mengembalikan elemen (kunci, nilai) dengan yang terkecil kunci dari wadah yang mendasarinya. OutfeedDequeue <T> Mengambil satu tensor dari outfeed komputasi. OutfeedDequeueTuple Ambil beberapa nilai dari outfeed komputasi. OutfeedDequeueTupleV2 Ambil beberapa nilai dari outfeed komputasi. OutfeedDequeueV2 <T> Mengambil satu tensor dari outfeed komputasi. OutfeedEnqueue Enqueue Tensor pada outfeed komputasi. OutfeedEnqueueTuple Enqueue beberapa nilai Tensor pada outfeed komputasi. Bantalan <T> Bantalan tensor. ParallelBatchDataset ParallelConcat <T> Menggabungkan daftar tensor `N` di sepanjang dimensi pertama. ParallelDynamicStitch <T> Sisipkan nilai dari tensor `data` ke dalam satu tensor. ParseContohDatasetV2 Mengubah `input_dataset` yang berisi proto `Contoh` sebagai vektor DT_STRING menjadi kumpulan data objek `Tensor` atau `SparseTensor` yang mewakili fitur yang diuraikan. ParseContohV2 Mengubah vektor tf.Contoh proto (sebagai string) menjadi tensor yang diketik. ParseSequenceContohV2 Mengubah vektor proto tf.io.SequenceExample (sebagai string) menjadi tensor yang diketik. Tempat penampung <T> Sebuah op placeholder untuk nilai yang akan dimasukkan ke dalam perhitungan. PlaceholderDenganDefault <T> Operasi placeholder yang melewati `input` saat outputnya tidak diumpankan. Pralinearisasi Sebuah op yang melinierkan satu nilai Tensor ke varian tensor buram. PrelinearizeTuple Operasi yang melinierkan beberapa nilai Tensor ke varian tensor buram. Mencetak Mencetak skalar string. PrivateThreadPoolDataset Membuat kumpulan data yang menggunakan kumpulan utas khusus untuk menghitung `set data_input`. Produk <T> Menghitung produk elemen di seluruh dimensi tensor. QuantizeAndDequantizeV4 <T memperluas Angka> Mengkuantisasi kemudian mendekuantisasi tensor. QuantizeAndDequantizeV4Grad <T memperluas Angka> Mengembalikan gradien `QuantizeAndDequantizeV4`. QuantizedConcat <T> Menggabungkan tensor terkuantisasi sepanjang satu dimensi. QuantizedConcatV2 <T> QuantizedConv2DAndRelu <V> QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V> QuantizedConv2DAndRequantize <V> QuantizedConv2DPerChannel <V> Menghitung QuantizedConv2D per saluran. QuantizedConv2DWithBias <V> QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W> QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X> QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V> QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X> QuantizedDepthwiseConv2D <V> Menghitung Conv2D depthwise terkuantisasi. QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V> Menghitung Conv2D depthwise terkuantisasi dengan Bias. QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> Menghitung Conv2D depthwise terkuantisasi dengan Bias dan Relu. QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> Menghitung Conv2D depthwise terkuantisasi dengan Bias, Relu, dan Requantize. QuantizedMatMulWithBias <W> Melakukan perkalian matriks terkuantisasi dari `a` dengan matriks `b` dengan penambahan bias. QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W memperluas Angka> QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> Lakukan perkalian matriks terkuantisasi dari `a` dengan matriks `b` dengan bias tambah dan relu fusi. QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> Lakukan perkalian matriks terkuantisasi dari `a` dengan matriks `b` dengan bias add dan relu dan requantize fusion. QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W> QuantizedReshape <T> Membentuk kembali tensor terkuantisasi sesuai dengan operasi Reshape. RaggedBincount <U memperluas Nomor> Menghitung jumlah kemunculan setiap nilai dalam array integer. RaggedCountSparseOutput <U memperluas Angka> Melakukan penghitungan bin keluaran jarang untuk masukan tensor yang tidak rata. RaggedCross <T, U memperpanjang Angka> Menghasilkan persilangan fitur dari daftar tensor, dan mengembalikannya sebagai RaggedTensor. RaggedGather <T memperluas Angka, U> Kumpulkan irisan kasar dari sumbu `params` `0` menurut `indeks`. RaggedRange <U perpanjang Angka, T perpanjang Angka> Mengembalikan `RaggedTensor` yang berisi urutan angka yang ditentukan. RaggedTensorFromVariant <U memperluas Angka, T> Mendekode Tensor `varian` menjadi `RaggedTensor`. RaggedTensorToSparse <U> Mengonversi `RaggedTensor` menjadi `SparseTensor` dengan nilai yang sama. RaggedTensorToTensor <U> Buat tensor padat dari tensor kasar, mungkin mengubah bentuknya. RaggedTensorToVariant Mengkodekan `RaggedTensor` menjadi `varian` Tensor. RaggedTensorToVariantGradient <U> Helper digunakan untuk menghitung gradien untuk `RaggedTensorToVariant`. RandomIndexShuffle <T memperluas Angka> Menampilkan posisi `nilai` dalam permutasi [0, ..., max_index]. Rentang <T memperluas Angka> Membuat urutan angka. Pangkat Mengembalikan peringkat tensor. ReadVariableOp <T> Membaca nilai dari sebuah variabel. ReadVariableXlaSplitND <T> Membagi tensor input variabel resource di semua dimensi. Kumpulan Data Ulang Membuat kumpulan data yang mengubah ukuran batch. 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> 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. 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. 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. 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`. 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. 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`. UniformQuantizedClipByValue <T> Perform clip by value on the quantized Tensor `operand`. 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. 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. XlaRecvTPUEmbeddingActivations An op that receives embedding activations on the TPU. XlaRecvTPUEmbeddingDeduplicationData Receives deduplication data (indices and weights) from the embedding core. XlaSendTPUEmbeddingGradients An op that performs gradient updates of embedding tables. 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. ZerosLike <T> Returns a tensor of zeros with the same shape and type as x.

A base class for Op implementations that are backed by a single Operation .

Each operation registered in the TensorFlow core is a primitive and is provided as a PrimitiveOp . Custom operations working with only one primitive may also derive from this class.

Metode Publik

final boolean	equals (Object obj)
final int	hashCode ()
Operation	op () Returns the underlying Operation
final String	toString ()

Metode yang Diwarisi

Dari kelas java.lang.Object

boolean	sama dengan (Objek arg0)
Kelas terakhir<?>	dapatkanKelas ()
ke dalam	kode hash ()
kekosongan akhir	beri tahu ()
kekosongan akhir	beri tahu Semua ()
Rangkaian	toString ()
kekosongan akhir	tunggu (arg panjang0, int arg1)
kekosongan akhir	tunggu (arg panjang0)
kekosongan akhir	tunggu ()

Metode Publik

public final boolean equals (Object obj)

Parameter

obj

public final int hashCode ()

public Operation op ()

Returns the underlying Operation

public final String toString ()