PrimitiveOp

パブリック抽象クラスPrimitiveOp

既知の直接サブクラス Abort 、 All 、 AllToAll <T>、 AnonymousHashTable 、 AnonymousIteratorV2 、 AnonymousIteratorV3 、 AnonymousMemoryCache 、 AnonymousMultiDeviceIterator 、 AnonymousMultiDeviceIteratorV3 、 AnonymousMutableDenseHashTable 、 AnonymousMutableHashTable 、 AnonymousMutableHashTableOfTensors 、 AnonymousRandomSeedGenerator 、 AnonymousSeedGenerator 、その他。 アボート 呼び出されたときにプロセスを中止する例外を発生させます。 全て テンソルの次元全体の要素の「論理積」を計算します。 AllToAll <T> TPU レプリカ間でデータを交換するための Op。 匿名ハッシュテーブル 初期化されていない匿名ハッシュ テーブルを作成します。 AnonymousIteratorV2 イテレーター リソースのコンテナー。 AnonymousIteratorV3 イテレーター リソースのコンテナー。 AnonymousMemoryCache AnonymousMultiDeviceIterator マルチデバイス イテレータ リソースのコンテナ。 AnonymousMultiDeviceIteratorV3 マルチデバイス イテレータ リソースのコンテナ。 AnonymousMutableDenseHashTable テンソルをバッキング ストアとして使用する空の匿名の可変ハッシュ テーブルを作成します。 AnonymousMutableHashTable 空の無名可変ハッシュ テーブルを作成します。 AnonymousMutableHashTableOfTensors ベクトル値の空の無名可変ハッシュ テーブルを作成します。 AnonymousRandomSeedGenerator AnonymousSeedGenerator どれでも テンソルの次元全体の要素の「論理和」を計算します。 ApplyAdagradV2 <T> adagrad スキームに従って '*var' を更新します。 AboutTopK <T は数値を拡張します> 入力オペランドの最小/最大 k 値とそのインデックスを近似的に返します。 AssertCardinalityDataset AssertNextDataset 次に発生する変換をアサートする変換。 AssertPrevDataset 以前に発生した変換をアサートする変換。 アサートザット 指定された条件が真であることをアサートします。 <T>を割り当てる 'value' を割り当てて 'ref' を更新します。 AssignAdd <T> 'value' を追加して 'ref' を更新します。 AssignAddVariableOp 変数の現在の値に値を追加します。 AssignSub <T> 'ref' から 'value' を引いて 'ref' を更新します。 AssignSubVariableOp 変数の現在の値から値を減算します。 AssignVariableOp 変数に新しい値を割り当てます。 AssignVariableXlaConcatND すべての次元にわたって入力テンソルを連結します。 AutoShardDataset 入力データセットを分割するデータセットを作成します。 BandedTriangularSolve <T> バリア 異なるグラフ実行間で持続するバリアを定義します。 バリア閉じる 指定されたバリアを閉じます。 BarrierIncompleteSize 指定されたバリア内の不完全な要素の数を計算します。 バリア挿入多くの キーごとに、それぞれの値を指定されたコンポーネントに割り当てます。 バリアレディサイズ 指定されたバリア内の完全な要素の数を計算します。 BarrierTakeMany 指定された数の完了した要素をバリアから取得します。 バッチ すべての入力テンソルを非決定論的にバッチ処理します。 BatchMatMulV2 <T> 2 つのテンソルのスライスをバッチで乗算します。 BatchMatMulV3 <V> 2 つのテンソルのスライスをバッチで乗算します。 BatchToSpace <T> タイプ T の 4 次元テンソルの BatchToSpace。 BatchToSpaceNd <T> タイプ T の ND テンソルの BatchToSpace。 BesselI0 <T は数を拡張します> BesselI1 <T 拡張数> BesselJ0 <T 拡張番号> BesselJ1 <T 拡張数> BesselK0 <T 拡張番号> BesselK0e <T 拡張数> BesselK1 <T 拡張番号> BesselK1e <T 拡張番号> BesselY0 <T 拡張数> BesselY1 <T 拡張番号> ビットキャスト<U> データをコピーせずに、テンソルをある型から別の型にビットキャストします。 BlockLSTM <T extends Number> すべての時間ステップの LSTM セル順伝播を計算します。 BlockLSTMGrad <T extends Number> 時系列全体の LSTM セル逆方向伝搬を計算します。 BlockLSTMGradV2 <T extends Number> 時系列全体の LSTM セル逆方向伝搬を計算します。 BlockLSTMV2 <T extends Number> すべての時間ステップの LSTM セル順伝播を計算します。 BoostedTreesAggregateStats バッチの累積統計の概要を集計します。 BoostedTreesBucketize バケットの境界に基づいて各フィーチャをバケット化します。 BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit 各機能のゲインを計算し、その機能の最適な分割情報を返します。 BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 各機能のゲインを計算し、各ノードの最適な分割情報を返します。 BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature 各機能のゲインを計算し、その機能の最適な分割情報を返します。 BoostedTreesCenterバイアス トレーニング データ (バイアス) から事前確率を計算し、最初のノードにロジットの事前確率を入力します。 BoostedTreesCreateEnsemble ツリー アンサンブル モデルを作成し、そのハンドルを返します。 BoostedTreesCreateQuantileStreamResource Quantile Streams のリソースを作成します。 BoostedTreesDeserializeEnsemble シリアライズされたツリー アンサンブル構成をデシリアライズし、現在のツリーを置き換えます アンサンブル。 BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp BoostedTreesEnsembleResource へのハンドルを作成します BoostedTreesExampleDebugOutputs 各例のデバッグ/モデルの解釈可能性の出力。 BoostedTreesFlushQuantileSummaries 各分位ストリーム リソースから分位サマリーをフラッシュします。 BoostedTreesGetEnsembleStates ツリー アンサンブル リソース スタンプ トークン、ツリーの数、および成長統計を取得します。 BoostedTreesMakeQuantileSummaries バッチの変位値の要約を作成します。 BoostedTreesMakeStatsSummary バッチの累積統計の要約を作成します。 BoostedTreesPredict 入力インスタンスで複数の加法回帰アンサンブル予測子を実行し、 ロジットを計算します。 BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries 各分位ストリーム リソースに分位サマリーを追加します。 BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize バケット境界と準備完了フラグを現在の QuantileAccumulator にデシリアライズします。 BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush 分位ストリーム リソースの概要をフラッシュします。 BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries 累積されたサマリーに基づいて、各フィーチャのバケット境界を生成します。 BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp BoostedTreesQuantileStreamResource へのハンドルを作成します。 BoostedTreesSerializeEnsemble ツリー アンサンブルを proto にシリアル化します。 BoostedTreesSparseAggregateStats バッチの累積統計の概要を集計します。 BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit 各機能のゲインを計算し、その機能の最適な分割情報を返します。 BoostedTreesTrainingPredict 入力インスタンスで複数の加法回帰アンサンブル予測子を実行し、 キャッシュされたロジットへの更新を計算します。 BoostedTreesUpdateEnsemble 成長している最後のツリーにレイヤーを追加することにより、ツリー アンサンブルを更新します。 または新しいツリーを開始します。 BoostedTreesUpdateEnsembleV2 成長している最後のツリーにレイヤーを追加して、ツリー アンサンブルを更新します。 または新しいツリーを開始します。 BroadcastDynamicShape <T extends Number> s0 op s1 の shape をブロードキャストで返します。 BroadcastGradientArgs <T extends Number> ブロードキャストで s0 op s1 の勾配を計算するためのリダクション インデックスを返します。 BroadcastTo <T> 互換性のある形状の配列をブロードキャストします。 バケット化 「境界」に基づいて「入力」をバケット化します。 CSRSparseMatrixComponents <T> バッチ `index` で CSR コンポーネントを読み取ります。 CSRSparseMatrixToDense <T> (おそらくバッチ処理された) CSRSparseMatrix を密に変換します。 CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> (おそらくバッチ処理された) CSRSparesMatrix を SparseTensor に変換します。 CSVデータセット CSVDatasetV2 CTCLosV2 各バッチ エントリの CTC 損失 (対数確率) を計算します。 CacheDatasetV2 CheckNumericsV2 <T は数値を拡張します> NaN、-Inf、および +Inf 値のテンソルをチェックします。 ChooseFastestDataset ClipByValue <T> テンソル値を指定された最小値と最大値にクリップします。 Collat​​eTPUEmbeddingMemory すべてのホストから文字列でエンコードされたメモリ構成プロトコルをマージする op。 CollectiveAllToAllV3 <T extends Number> 同じ型と形状の複数のテンソルを相互に交換します。 CollectiveAssignGroupV2 グループ割り当てに基づいてグループ キーを割り当てます。 CollectiveBcastRecvV2 <U> 別のデバイスからブロードキャストされたテンソル値を受信します。 CollectiveBcastSendV2 <T> テンソル値を 1 つ以上の他のデバイスにブロードキャストします。 CollectiveGather <T extends Number> 同じ型と形状の複数のテンソルを相互に蓄積します。 CollectiveGatherV2 <T extends Number> 同じ型と形状の複数のテンソルを相互に蓄積します。 CollectiveInitializeCommunicator 一括操作用のグループを初期化します。 CollectivePermute <T> 複製された TPU インスタンス間でテンソルを並べ替える Op。 CollectiveReduceV2 <T extends Number> 同じ型と形状の複数のテンソルを相互に削減します。 CollectiveReduceV3 <T extends Number> 同じ型と形状の複数のテンソルを相互に削減します。 CombinedNonMaxSuppression スコアの降順で境界ボックスのサブセットを貪欲に選択し、 この操作は、すべてのクラスにわたって、バッチごとの入力に対して non_max_suppression を実行します。 CompositeTensorVariantFromComponents `ExtensionType` 値を `variant` スカラー Tensor にエンコードします。 CompositeTensorVariantToComponents `variant` スカラー Tensor を `ExtensionType` 値にデコードします。 CompressElement データセット要素を圧縮します。 ComputeBatchSize データセット sans 部分バッチの静的バッチ サイズを計算します。 連結<T> 1 つの次元に沿ってテンソルを連結します。 ConfigureAndInitializeGlobalTPU 分散 TPU システムの集中型構造を設定する op。 ConfigureDistributedTPU 分散 TPU システムの集中構造をセットアップします。 TPUEmbedding の構成 分散 TPU システムで TPUEmbedding をセットアップします。 TPUEmbeddingHost の構成 ホストで TPUEmbedding ソフトウェアを構成する op。 TPUEmbeddingMemory の構成 ホストで TPUEmbedding ソフトウェアを構成する op。 ConnectTPUEmbeddingHosts TPUEmbedding ホスト ソフトウェア インスタンス間の通信を設定する op 各ホストで ConfigureTPUEmbeddingHost が呼び出された後。 定数<T> 定数値を生成する演算子。 ミューテックスロックの消費 この操作は、「MutexLock」によって作成されたロックを消費します。 コントロールトリガー 何もしません。 コピー<T> CPU から CPU または GPU から GPU にテンソルをコピーします。 コピーホスト<T> テンソルをホストにコピーします。 CopyToMesh <T> CountUpTo <T extends Number> 'limit' に達するまで 'ref' をインクリメントします。 CrossReplicaSum <T extends Number> レプリケートされた TPU インスタンス全体で入力を合計する Op。 CudnnRNNBackpropV3 <T extends Number> CudnnRNNV3 のバックプロップ ステップ。 CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T extends Number> CudnnRNN パラメータを標準形式から使用可能な形式に変換します。 CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T extends Number> CudnnRNN パラメータを標準形式で取得します。 CudnnRNNV3 <T は番号を拡張します> cuDNN に裏打ちされた RNN。 CumulativeLogsumexp <T extends Number> `axis` に沿ってテンソル `x` の累積積を計算します。 DTensorRestoreV2 DTensorSetGlobalTPUArray システム内のすべての TPU のグローバル ID をホストに通知する op。 DataServiceDataset tf.data サービスからデータを読み取るデータセットを作成します。 DataServiceDatasetV2 tf.data サービスからデータを読み取るデータセットを作成します。 データセットカーディナリティ `input_dataset` のカーディナリティを返します。 DatasetFromGraph 指定された `graph_def` からデータセットを作成します。 DatasetToGraphV2 `input_dataset` を表すシリアル化された GraphDef を返します。 Dawsn <T extends Number> DebugGradientIdentity <T> 勾配デバッグの恒等操作。 DebugGradientRefIdentity <T> 勾配デバッグの恒等操作。 DebugIdentity <T> デバッグ用の非 Ref 型入力テンソルの恒等マッピングを提供します。 DebugIdentityV2 <T> Identity V2 Op. をデバッグします。 DebugNanCount NaN 値カウンタのデバッグ Op. DebugNumericSummary デバッグ数値要約 Op. DebugNumericSummaryV2 <U は数値を拡張します> Debug Numeric Summary V2 Op. DecodeImage <T extends Number> decode_bmp、decode_gif、decode_jpeg、decode_png の関数。 DecodePaddedRaw <T extends Number> 文字列のバイトを数値のベクトルとして再解釈します。 DecodeProto op は、シリアル化されたプロトコル バッファ メッセージからフィールドをテンソルに抽出します。 ディープコピー<T> x のコピーを作成します。 DeleteIterator イテレーター リソースのコンテナー。 DeleteMemoryCache DeleteMultiDeviceIterator イテレーター リソースのコンテナー。 DeleteRandomSeedGenerator DeleteSeedGenerator DeleteSessionTensor セッションのハンドルで指定されたテンソルを削除します。 DenseBincount <U 拡張番号> 整数配列内の各値の出現回数をカウントします。 DenseCountSparseOutput <U extends Number> tf.tensor 入力に対してスパース出力ビン カウントを実行します。 DenseToCSRSparseMatrix 密なテンソルを (おそらくバッチ化された) CSRSparseMatrix に変換します。 DestroyResourceOp ハンドルで指定されたリソースを削除します。 DestroyTemporaryVariable <T> 一時変数を破棄し、その最終値を返します。 デバイスインデックス op が実行するデバイスのインデックスを返します。 DirectedInterleaveDataset `N` データセットの固定リストでの `InterleaveDataset` の代替。 DisableCopyOnRead 読み取り時コピー モードをオフにします。 DrawBoundingBoxesV2 <T extends Number> 画像のバッチにバウンディング ボックスを描画します。 DummyIterationCounter DummyMemoryCache DummySeedGenerator DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch tf.nn.embedding_lookup_sparse() を使用するコードの移植を容易にします。 動的パーティション<T> `partitions` のインデックスを使用して `data` を `num_partitions` テンソルに分割します。 ダイナミックステッチ<T> `data` テンソルの値を単一のテンソルにインターリーブします。 編集距離 (場合によっては正規化された) レーベンシュタイン編集距離を計算します。 エイグ<U> 1 つ以上の正方行列の固有分解を計算します。 アインサム<T> アインシュタインの総和規則によるテンソルの縮約。 空<T> 指定された形状でテンソルを作成します。 空のテンソル リスト 空のテンソル リストを作成して返します。 空のテンソル マップ 空のテンソル マップを作成して返します。 EncodeProto op は、入力テンソルで提供された protobuf メッセージをシリアル化します。 EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch tf.nn.embedding_lookup_sparse() を使用するコードの移植を容易にします。 EnqueueTPUEmbeddingBatch 入力バッチ テンソルのリストを TPUEmbedding にエンキューする op。 EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch 入力バッチ テンソルのリストを TPUEmbedding にエンキューする op。 EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch tf.nn.embedding_lookup() を使用するコードの移植を容易にします。 EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch SparseTensor からの TPUEmbedding 入力インデックスをキューに入れる op。 EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch tf.nn.embedding_lookup_sparse() を使用するコードの移植を容易にします。 確実な形状<T> テンソルの形状が期待される形状と一致することを保証します。 <T>を入力してください 子フレームを作成または検索し、子フレームで「data」を使用できるようにします。 Erfinv <T は数値を拡張します> ユークリッド ノルム<T> テンソルの次元全体の要素のユークリッド ノルムを計算します。 ExecuteTPUEmbeddingPartitioner 中央構成で TPUEmbedding パーティショナーを実行する op TPUEmbedding 操作に必要な HBM サイズ (バイト単位) を計算します。 終了<T> 現在のフレームから親フレームに移動します。 ExpandDims <T> 1 の次元をテンソルの形状に挿入します。 実験的なAutoShardDataset 入力データセットを分割するデータセットを作成します。 ExperimentalBytesProducedStatsDataset 「input_dataset」の各要素のバイト サイズを StatsAggregator に記録します。 実験的なChooseFastestDataset 実験的データセットカーディナリティ `input_dataset` のカーディナリティを返します。 ExperimentalDatasetToTFRecord TFRecord 形式を使用して、指定されたデータセットを指定されたファイルに書き込みます。 ExperimentalDenseToSparseBatchDataset 入力要素を SparseTensor にバッチ処理するデータセットを作成します。 ExperimentalLatencyStatsDataset StatsAggregator で「input_dataset」要素を生成する際のレイテンシを記録します。 ExperimentalMatchingFilesDataset ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset オペレーション内の最大並列処理をオーバーライドするデータセットを作成します。 ExperimentalParseExampleDataset `Example` proto を DT_STRING のベクトルとして含む `input_dataset` を、解析された機能を表す `Tensor` または `SparseTensor` オブジェクトのデータセットに変換します。 ExperimentalPrivateThreadPoolDataset カスタム スレッド プールを使用して「input_dataset」を計算するデータセットを作成します。 ExperimentalRandomDataset 疑似乱数を返す Dataset を作成します。 ExperimentalRebatchDataset バッチ サイズを変更するデータセットを作成します。 ExperimentalSetStatsAggregatorDataset ExperimentalSlidingWindowDataset `input_dataset` にスライディング ウィンドウを渡すデータセットを作成します。 実験的SqlDataset SQL クエリを実行し、結果セットの行を出力するデータセットを作成します。 ExperimentalStatsAggregatorHandle 統計マネージャー リソースを作成します。 ExperimentalStatsAggregatorSummary 指定された統計マネージャーによって記録された統計の概要を生成します。 実験的なUnbatchDataset 入力の要素を複数の要素に分割するデータセット。 Exint <T は数値を拡張します> ExtractGlimpseV2 入力テンソルから一瞥を抽出します。 ExtractVolumePatches <T extends Number> `input` から `patches` を抽出し、`"depth"` 出力次元に配置します。 FileSystemSetConfiguration ファイルシステムの構成を設定します。 <U>を埋める スカラー値で満たされたテンソルを作成します。 FinalizeDataset `input_dataset` にtf.data.Optionsを適用してデータセットを作成します。 TPUEmbedding のファイナライズ TPUEmbedding 構成を確定する op。 指紋 指紋値を生成します。 FresnelCos <T extends Number> FresnelSin <T extends Number> FusedBatchNormGradV3 <T は数値を拡張、U は数値を拡張> バッチ正規化の勾配。 FusedBatchNormV3 <T は数値を拡張、U は数値を拡張> バッチ正規化。 GRUBlockCell <T extends Number> 1 タイム ステップの GRU セルの順方向伝搬を計算します。 GRUBlockCellGrad <T extends Number> 1 タイム ステップの GRU セル バックプロパゲーションを計算します。 集める<T> `indexes` に従って `params` 軸 `axis` からスライスを収集します。 収集<T> `params` から `indices` で指定された形状の Tensor にスライスを収集します。 GenerateBoundingBoxProposals この op は、arXiv:1506.01497 の eq.2 に従って、指定されたバウンディング ボックス (bbox_deltas) でエンコードされた wrt アンカーから関心領域を生成します。 op は上位の `pre_nms_topn` スコアリング ボックスを選択し、アンカーに関してそれらをデコードし、`nms_threshold` 交差オーバー ユニオン (iou) 値よりも高いオーバーラップ ボックスに非最大抑制を適用し、短辺が ` より小さいボックスを破棄しますmin_size`. GetElementAtIndex データセット内の指定されたインデックスにある要素を取得します。 GetOptions `input_dataset` に添付されたtf.data.Optionsを返します。 GetSessionHandle 入力テンソルを現在のセッションの状態に保存します。 GetSessionTensor <T> ハンドルで指定されたテンソルの値を取得します。 GuaranteeConst <T> 入力テンソルが定数であることを TF ランタイムに保証します。 ハッシュ表 初期化されていないハッシュ テーブルを作成します。 HistogramFixedWidth <U extends Number> 値のヒストグラムを返します。 アイデンティティ<T> 入力テンソルまたは値と同じ形状と内容を持つテンソルを返します。 IdentityN 入力と同じ形状と内容を持つテンソルのリストを返します テンソル。 IgnoreErrorsDataset エラーを無視して「input_dataset」の要素を含むデータセットを作成します。 ImageProjectiveTransformV2 <T extends Number> 指定された変換を各イメージに適用します。 ImageProjectiveTransformV3 <T extends Number> 指定された変換を各イメージに適用します。 ImmutableConst <T> メモリ領域から不変のテンソルを返します。 InfeedDequeue <T> 計算に渡される値のプレースホルダー op。 InfeedDequeueTuple インフィードから XLA タプルとして複数の値を取得します。 インフィードエンキュー 単一の Tensor 値を計算に供給する op。 InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer 事前に線形化されたバッファーを TPU インフィードにエンキューする op。 InfeedEnqueueTuple 複数の Tensor 値を XLA タプルとして計算に供給します。 InitializeTable キーと値にそれぞれ 2 つのテンソルを取るテーブル初期化子。 InitializeTableFromDataset InitializeTableFromTextFile テキスト ファイルからテーブルを初期化します。 InplaceAdd <T> x の指定された行に v を追加します。 InplaceSub <T> `v` を `x` の指定された行から減算します。 InplaceUpdate <T> 指定された行 'i' を値 'v' で更新します。 IsBoostedTreesEnsembleInitialized ツリー アンサンブルが初期化されているかどうかを確認します。 IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized 分位ストリームが初期化されているかどうかを確認します。 IsTPUEmbeddingInitialized TPU Embedding が分散 TPU システムで初期化されるかどうか。 IsVariableInitialized テンソルが初期化されているかどうかを確認します。 IsotonicRegression <U は数値を拡張します> 等張回帰問題のバッチを解きます。 IteratorGetDevice resource が配置されているデバイスの名前を返します。 KMC2Chain初期化 シード セットに追加するデータ ポイントのインデックスを返します。 KmeansPlusPlus初期化 KMeans++ 基準を使用して入力の num_to_sample 行を選択します。 KthOrderStatistic データセットの K 次統計を計算します。 LMDBデータセット 1 つ以上の LMDB ファイルにキーと値のペアを出力するデータセットを作成します。 LSTMBlockCell <T extends Number> 1 タイム ステップの LSTM セルの順方向伝搬を計算します。 LSTMBlockCellGrad <T extends Number> 1 タイムステップの LSTM セル逆方向伝搬を計算します。 LinSpace <T extends Number> 間隔で値を生成します。 リストデータセット 各 `tensor` を 1 回発行するデータセットを作成します。 LoadAllTPUEmbeddingParameters 最適化パラメータを埋め込みメモリにロードする op。 LoadTPUEmbeddingADAMParameters ADAM 埋め込みパラメーターを読み込みます。 LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters Adadelta 埋め込みパラメーターを読み込みます。 LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters Adagrad Momentum 埋め込みパラメーターを読み込みます。 LoadTPUEmbeddingAdagradParameters Adagrad 埋め込みパラメーターを読み込みます。 LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters 中央の RMSProp 埋め込みパラメーターを読み込みます。 LoadTPUEmbeddingFTRLParameters FTRL 埋め込みパラメーターを読み込みます。 LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters 周波数推定器の埋め込みパラメーターを読み込みます。 LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters MDL Adagrad Light 埋め込みパラメーターを読み込みます。 LoadTPUEmbeddingMomentumParameters Momentum 埋め込みパラメーターを読み込みます。 LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters 近位の Adagrad 埋め込みパラメーターを読み込みます。 LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters RMSProp 埋め込みパラメーターを読み込みます。 LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters SGD 埋め込みパラメータを読み込みます。 LookupTableExport <T, U> テーブル内のすべてのキーと値を出力します。 LookupTableFind <U> テーブル内のキーを検索し、対応する値を出力します。 LookupTableImport テーブルの内容を指定されたキーと値に置き換えます。 LookupTableInsert テーブルを更新して、キーを値に関連付けます。 LookupTableRemove テーブルからキーとそれに関連付けられた値を削除します。 LookupTableSize 指定されたテーブルの要素数を計算します。 ループ条件 入力を出力に転送します。 LowerBound <U は数値を拡張> 各行に沿って lower_bound(sorted_search_values, values) を適用します。 Lu <T、U 拡張番号> 1 つ以上の正方行列の LU 分解を計算します。 MakeUnique 非バッチ ディメンションのすべての要素を一意にしますが、「近い」ようにします。 それらの初期値。 マップクリア Op は、基になるコンテナー内のすべての要素を削除します。 MapIncompleteSize Op は、基になるコンテナー内の不完全な要素の数を返します。 マップピーク Op は、指定されたキーの値をピークします。 マップサイズ Op は、基になるコンテナー内の要素の数を返します。 マップステージ ハッシュテーブルのように動作する、基になるコンテナー内のステージ (キー、値)。 マップアンステージ Op は、キーに関連付けられた値を削除して返します 基になるコンテナから。 MapUnstageNoKey Op はランダム (キー、値) を削除して返します 基になるコンテナから。 MatrixDiagPartV2 <T> バッチ化されたテンソルのバッチ化された対角部分を返します。 MatrixDiagPartV3 <T> バッチ化されたテンソルのバッチ化された対角部分を返します。 MatrixDiagV2 <T> 指定されたバッチ化された対角値を持つバッチ化された対角テンソルを返します。 MatrixDiagV3 <T> 指定されたバッチ化された対角値を持つバッチ化された対角テンソルを返します。 MatrixSetDiagV2 <T> 新しいバッチ化された対角値を持つバッチ化された行列テンソルを返します。 MatrixSetDiagV3 <T> 新しいバッチ化された対角値を持つバッチ化された行列テンソルを返します。 最大<T> テンソルの次元全体の要素の最大値を計算します。 MaxIntraOpParallelismDataset オペレーション内の最大並列処理をオーバーライドするデータセットを作成します。 マージ<T> 利用可能なテンソルの値を `inputs` から `output` に転送します。 最小<T> テンソルの次元全体の要素の最小値を計算します。 ミラーパッド<T> ミラーリングされた値でテンソルをパディングします。 MirrorPadGrad <T> `MirrorPad` op のグラデーション op。 MlirPassthroughOp モジュールとして表現された任意の MLIR 計算を main() 関数でラップします。 ムルノナン<T> x * y 要素ごとに返します。 MutableDenseHashTable バッキング ストアとしてテンソルを使用する空のハッシュ テーブルを作成します。 ミュータブルハッシュテーブル 空のハッシュ テーブルを作成します。 MutableHashTableOfTensors 空のハッシュ テーブルを作成します。 ミューテックス MutexLock でロックできる Mutex リソースを作成します。 ミューテックスロック ミューテックス リソースをロックします。 NcclAllReduce <T extends Number> すべての入力テンソルにわたるリダクションを含むテンソルを出力します。 NcclBroadcast <T extends Number> 出力に接続されているすべてのデバイスに「入力」を送信します。 NcclReduce <T extends Number> `reduction` を使用して `num_devices` から `input` を単一のデバイスに減らします。 Ndtri <T は数値を拡張します> NearestNeighbors 各ポイントの k 個の最も近い中心を選択します。 NextAfter <T extends Number> `x2` の方向にある `x1` の次の表現可能な値を要素ごとに返します。 次の反復<T> その入力を次の反復で使用できるようにします。 NoOp 何もしません。 NonDeterministicInts <U> 一部の整数を非決定論的に生成します。 NonMaxSuppressionV5 <T は数値を拡張します> スコアの降順で境界ボックスのサブセットを貪欲に選択し、 以前に選択したボックスと重なる交差オーバーユニオン (IOU) が高いボックスを取り除きます。 NonSerializableDataset ワンホット<U> ワンホット テンソルを返します。 ワンズライク<T> x と同じ形状と型を持つ 1 のテンソルを返します。 OptimizeDatasetV2 関連する最適化を `input_dataset` に適用してデータセットを作成します。 オプションデータセット `input_dataset` に tf.data.Options を添付してデータセットを作成します。 OrderedMapClear Op は、基になるコンテナー内のすべての要素を削除します。 OrderedMapIncompleteSize Op は、基になるコンテナー内の不完全な要素の数を返します。 OrderedMapPeek Op は、指定されたキーの値をピークします。 OrderedMapSize Op は、基になるコンテナー内の要素の数を返します。 OrderedMapステージ 順序付きのように動作する、基礎となるコンテナー内のステージ (キー、値) 連想コンテナ。 OrderedMapUnstage Op は、キーに関連付けられた値を削除して返します 基になるコンテナから。 OrderedMapUnstageNoKey Op は最小の (key, value) 要素を削除して返します 基になるコンテナーからのキー。 OutfeedDequeue <T> 計算アウトフィードから単一のテンソルを取得します。 OutfeedDequeueTuple 計算アウトフィードから複数の値を取得します。 OutfeedDequeueTupleV2 計算アウトフィードから複数の値を取得します。 OutfeedDequeueV2 <T> 計算アウトフィードから単一のテンソルを取得します。 OutfeedEnqueue 計算アウトフィードで Tensor をキューに入れます。 OutfeedEnqueueTuple 計算出力で複数のテンソル値をキューに入れます。 パッド<T> テンソルをパディングします。 ParallelBatchDataset ParallelConcat <T> 最初の次元に沿って `N` テンソルのリストを連結します。 ParallelDynamicStitch <T> `data` テンソルの値を単一のテンソルにインターリーブします。 ParseExampleDatasetV2 `Example` proto を DT_STRING のベクトルとして含む `input_dataset` を、解析された機能を表す `Tensor` または `SparseTensor` オブジェクトのデータセットに変換します。 ParseExampleV2 tf.Example protos (文字列として) のベクトルを型付きテンソルに変換します。 ParseSequenceExampleV2 tf.io.SequenceExample protos (文字列として) のベクトルを型付きテンソルに変換します。 プレースホルダー<T> 計算に渡される値のプレースホルダー op。 PlaceholderWithDefault <T> 出力がフィードされない場合に「入力」を通過するプレースホルダー op。 事前線形​​化 1 つの Tensor 値を不透明なバリアント テンソルに線形化する op。 PrelinearizeTuple 複数のテンソル値を不透明なバリアント テンソルに線形化する op。 印刷する 文字列スカラーを出力します。 PrivateThreadPoolDataset カスタム スレッド プールを使用して「input_dataset」を計算するデータセットを作成します。 製品<T> テンソルの次元全体の要素の積を計算します。 QuantizeAndDequantizeV4 <T extends Number> テンソルを量子化してから逆量子化します。 QuantizeAndDequantizeV4Grad <T extends Number> `QuantizeAndDequantizeV4` の勾配を返します。 QuantizedConcat <T> 1 つの次元に沿って量子化されたテンソルを連結します。 QuantizedConcatV2 <T> QuantizedConv2DAndRelu <V> QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V> QuantizedConv2DAndRequantize <V> QuantizedConv2DPerChannel <V> チャネルごとに QuantizedConv2D を計算します。 QuantizedConv2DWithBias <V> QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W> QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X> QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V> QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X> QuantizedDepthwiseConv2D <V> 量子化された深度方向の Conv2D を計算します。 QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V> Bias を使用して、量子化された深さ方向の Conv2D を計算します。 QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> Bias と Relu を使用して、量子化された深さ方向の Conv2D を計算します。 QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> Bias、Relu、および Requantize を使用して、量子化された深さ方向の Conv2D を計算します。 QuantizedMatMulWithBias <W> a と行列 b の量子化行列乗算をバイアス加算で実行します。 QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extends Number> QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> バイアスの加算と relu の融合を使用して、行列「b」による「a」の量子化された行列乗算を実行します。 QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> バイアス加算および再量子化融合を使用して、行列「b」による「a」の量子化された行列乗算を実行します。 QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W> QuantizedReshape <T> Reshape op に従って、量子化されたテンソルを再形成します。 RaggedBincount <U 拡張番号> 整数配列内の各値の出現回数をカウントします。 RaggedCountSparseOutput <U extends Number> 不規則なテンソル入力に対してスパース出力ビン カウントを実行します。 RaggedCross <T、U は数値を拡張> テンソルのリストからクロス機能を生成し、それを RaggedTensor として返します。 RaggedGather <T extends Number, U> `indexes` に従って `params` 軸 `0` から不規則なスライスを収集します。 RaggedRange <U は数値を拡張、T は数値を拡張> 指定された数列を含む `RaggedTensor` を返します。 RaggedTensorFromVariant <U extends Number, T> `variant` Tensor を `RaggedTensor` にデコードします。 RaggedTensorToSparse <U> `RaggedTensor` を同じ値を持つ `SparseTensor` に変換します。 RaggedTensorToTensor <U> 不規則なテンソルから密なテンソルを作成し、その形状を変更する可能性があります。 RaggedTensorToVariant `RaggedTensor` を `variant` Tensor にエンコードします。 RaggedTensorToVariantGradient <U> `RaggedTensorToVariant` の勾配を計算するために使用されるヘルパー。 RandomIndexShuffle <T extends Number> [0, ..., max_index] の順列で `value` の位置を出力します。 Range <T extends Number> 数列を作成します。 ランク テンソルのランクを返します。 ReadVariableOp <T> 変数の値を読み取ります。 ReadVariableXlaSplitND <T> リソース変数の入力テンソルをすべての次元に分割します。 RebatchDataset バッチ サイズを変更するデータセットを作成します。 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.

公開メソッド

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

継承されたメソッド

クラス java.lang.Object から

ブール値	等しい(オブジェクト arg0)
最終クラス<?>	getClass ()
整数	ハッシュコード()
最後のボイド	通知する()
最後のボイド	すべて通知()
弦	toString ()
最後のボイド	待機(long arg0、int arg1)
最後のボイド	待ちます (長い arg0)
最後のボイド	待って()

公開メソッド

public final boolean equals (Object obj)

パラメーター

obj

public final int hashCode ()

public Operation op ()

Returns the underlying Operation

public final String toString ()