PrimitiveOp

classe abstrata pública PrimitiveOp

Subclasses diretas conhecidas Abortar , Todos , AllToAll <T>, AnonymousHashTable , AnonymousIteratorV2 , AnonymousIteratorV3 , AnonymousMemoryCache , AnonymousMultiDeviceIterator , AnonymousMultiDeviceIteratorV3 , AnonymousMutableDenseHashTable , AnonymousMutableHashTable , AnonymousMutableHashTableOfTensors , AnonymousRandomSeed Generator , AnonymousSeedGenerator , Any e 745 outros. Abortar Gere uma exceção para abortar o processo quando chamado. Todos Calcula o "lógico e" dos elementos nas dimensões de um tensor. TodosParaTodos <T> Uma operação para trocar dados entre réplicas de TPU. TabelaHashAnônima Cria uma tabela hash anônima não inicializada. AnonymousIteratorV2 Um contêiner para um recurso iterador. AnonymousIteratorV3 Um contêiner para um recurso iterador. AnonymousMemoryCache AnonymousMultiDeviceIterator Um contêiner para um recurso iterador de vários dispositivos. AnônimoMultiDeviceIteratorV3 Um contêiner para um recurso iterador de vários dispositivos. AnônimoMutableDenseHashTable Cria uma tabela hash mutável anônima vazia que usa tensores como armazenamento de apoio. AnônimoMutableHashTable Cria uma tabela hash mutável anônima vazia. AnonymousMutableHashTableOfTensors Cria uma tabela hash mutável anônima vazia de valores vetoriais. AnônimoRandomSeedGenerator Gerador de sementes anônimo Qualquer Calcula o "ou lógico" dos elementos nas dimensões de um tensor. AplicarAdagradV2 <T> Atualize '*var' de acordo com o esquema adagrad. AproxTopK <T estende número> Retorna valores mínimo/máximo de k e seus índices do operando de entrada de maneira aproximada. AssertCardinalityDataset AssertNextDataset Uma transformação que afirma quais transformações acontecerão a seguir. AssertPrevDataset Uma transformação que afirma quais transformações aconteceram anteriormente. Afirmar isso Afirma que a condição dada é verdadeira. Atribuir <T> Atualize 'ref' atribuindo 'valor' a ele. Atribuir Adicionar <T> Atualize 'ref' adicionando 'valor' a ele. AtribuirAddVariableOp Adiciona um valor ao valor atual de uma variável. AtribuirSub <T> Atualize 'ref' subtraindo 'valor' dele. AssignSubVariableOp Subtrai um valor do valor atual de uma variável. AtribuirVariableOp Atribui um novo valor a uma variável. AtribuirVariávelXlaConcatND Concatena o tensor de entrada em todas as dimensões. AutoShardDataset Cria um conjunto de dados que fragmenta o conjunto de dados de entrada. BandedTriangularSolve <T> Barreira Define uma barreira que persiste em diferentes execuções de gráfico. BarreiraFechar Fecha a barreira determinada. BarreiraIncompletaTamanho Calcula o número de elementos incompletos na barreira fornecida. BarreiraInserirMuitos Para cada chave, atribui o respectivo valor ao componente especificado. BarreiraReadySize Calcula o número de elementos completos na barreira fornecida. BarreiraTakeMany Pega um determinado número de elementos concluídos de uma barreira. Lote Agrupa todos os tensores de entrada de forma não determinística. BatchMatMulV2 <T> Multiplica fatias de dois tensores em lotes. BatchMatMulV3 <V> Multiplica fatias de dois tensores em lotes. BatchToSpace <T> BatchToSpace para tensores 4-D do tipo T. BatchToSpaceNd <T> BatchToSpace para tensores ND do tipo T. BesselI0 <T estende número> BesselI1 <T estende número> BesselJ0 <T estende número> BesselJ1 <T estende número> BesselK0 <T estende número> BesselK0e <T estende número> BesselK1 <T estende número> BesselK1e <T estende número> BesselY0 <T estende o número> BesselY1 <T estende o número> Bitcast <U> Bitcasta um tensor de um tipo para outro sem copiar dados. BlockLSTM <T estende número> Calcula a propagação direta da célula LSTM para todos os intervalos de tempo. BlockLSTMGrad <T estende número> Calcula a propagação retroativa da célula LSTM para toda a sequência de tempo. BlockLSTMGradV2 <T estende número> Calcula a propagação retroativa da célula LSTM para toda a sequência de tempo. BlockLSTMV2 <T estende número> Calcula a propagação direta da célula LSTM para todos os intervalos de tempo. BoostedTreesAggregateStats Agrega o resumo das estatísticas acumuladas do lote. BoostedTreesBucketize Divida cada recurso com base nos limites do intervalo. BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit Calcula os ganhos para cada recurso e retorna as melhores informações de divisão possíveis para o recurso. BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 Calcula ganhos para cada recurso e retorna as melhores informações de divisão possíveis para cada nó. BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature Calcula os ganhos para cada recurso e retorna as melhores informações de divisão possíveis para o recurso. BoostedTreesCenterBias Calcula o anterior a partir dos dados de treinamento (o viés) e preenche o primeiro nó com o anterior dos logits. BoostedTreesCreateEnsemble Cria um modelo de conjunto de árvore e retorna um identificador para ele. BoostedTreesCreateQuantileStreamResource Crie o recurso para fluxos de quantis. BoostedTreesDeserializeEnsemble Desserializa uma configuração de conjunto de árvore serializada e substitui a árvore atual conjunto. BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp Cria um identificador para um BoostedTreesEnsembleResource BoostedTreesExampleDebugOutputs Saídas de depuração/interpretabilidade do modelo para cada exemplo. BoostedTreesFlushQuantileResumos Libere os resumos de quantis de cada recurso de fluxo de quantis. BoostedTreesGetEnsembleStates Recupera o token de carimbo de recurso do conjunto de árvores, o número de árvores e as estatísticas crescentes. BoostedTreesMakeQuantileResumos Faz o resumo dos quantis do lote. BoostedTreesMakeStatsResumo Faz o resumo das estatísticas acumuladas do lote. BoostedTreesPredict Executa vários preditores de conjunto de regressão aditiva em instâncias de entrada e calcula os logits. BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries Adicione os resumos de quantis a cada recurso de fluxo de quantis. BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize Desserialize os limites do bucket e o sinalizador pronto no QuantileAccumulator atual. BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush Libere os resumos de um recurso de fluxo de quantil. BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries Gere os limites do intervalo para cada recurso com base nos resumos acumulados. BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp Cria um identificador para um BoostedTreesQuantileStreamResource. BoostedTreesSerializeEnsemble Serializa o conjunto de árvores em um proto. BoostedTreesSparseAggregateStats Agrega o resumo das estatísticas acumuladas do lote. BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit Calcula os ganhos para cada recurso e retorna as melhores informações de divisão possíveis para o recurso. BoostedTreesTrainingPredict Executa vários preditores de conjunto de regressão aditiva em instâncias de entrada e calcula a atualização para logits armazenados em cache. BoostedTreesUpdateEnsemble Atualiza o conjunto de árvores adicionando uma camada à última árvore que está sendo cultivada ou começando uma nova árvore. BoostedTreesUpdateEnsembleV2 Atualiza o conjunto de árvores adicionando uma camada à última árvore que está sendo cultivada ou começando uma nova árvore. BroadcastDynamicShape <T estende número> Retorne a forma de s0 op s1 com transmissão. BroadcastGradientArgs <T estende número> Retorne os índices de redução para calcular gradientes de s0 op s1 com transmissão. Transmitir para <T> Transmita uma matriz para uma forma compatível. Bucketizar Segmenta 'entradas' com base em 'limites'. CSRSparseMatrixComponents <T> Lê os componentes CSR no lote `index`. CSRSparseMatrixToDense <T> Converta um CSRSparseMatrix (possivelmente em lote) em denso. CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> Converte um CSRSparesMatrix (possivelmente em lote) em um SparseTensor. Conjunto de dados CSV CSVDatasetV2 CTCLossV2 Calcula a perda de CTC (probabilidade logarítmica) para cada entrada de lote. CacheDatasetV2 CheckNumericsV2 <T estende o número> Verifica um tensor para valores NaN, -Inf e +Inf. Escolha o conjunto de dados mais rápido ClipByValue <T> Recorta os valores do tensor para um mínimo e um máximo especificados. AgruparTPUEmbeddingMemory Uma operação que mescla os protos de configuração de memória codificados em string de todos os hosts. CollectiveAllToAllV2 <T estende número> Troca mutuamente vários tensores de tipo e formato idênticos. CollectiveAllToAllV3 <T estende o número> Troca mutuamente vários tensores de tipo e formato idênticos. ColetivoAssignGroupV2 Atribua chaves de grupo com base na atribuição de grupo. ColetivoBcastRecvV2 <U> Recebe um valor de tensor transmitido de outro dispositivo. ColetivoBcastSendV2 <T> Transmite um valor de tensor para um ou mais dispositivos. CollectiveGather <T estende o número> Acumula mutuamente vários tensores de tipo e formato idênticos. CollectiveGatherV2 <T estende número> Acumula mutuamente vários tensores de tipo e formato idênticos. CollectiveInitializeCommunicator Inicializa um grupo para operações coletivas. ColetivoPermutar <T> Uma operação para permutar tensores em instâncias de TPU replicadas. CollectiveReduceScatterV2 <T estende o número> Reduz mutuamente vários tensores de tipo e formato idênticos e dispersa o resultado. CollectiveReduceV2 <T estende número> Reduz mutuamente vários tensores de tipo e formato idênticos. CollectiveReduceV3 <T estende número> Reduz mutuamente vários tensores de tipo e formato idênticos. Supressão CombinadaNonMax Seleciona avidamente um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação, Esta operação executa non_max_suppression nas entradas por lote, em todas as classes. CompostoTensorVariantFromComponents Codifica um valor `ExtensionType` em um tensor escalar `variant`. CompositeTensorVariantToComponents Decodifica um tensor escalar `variant` em um valor `ExtensionType`. CompressElement Compacta um elemento do conjunto de dados. ComputeBatchSize Calcula o tamanho do lote estático de um conjunto de dados sem lotes parciais. ComputeDedupDataTupleMask Uma operação calcula a máscara de tupla de dados de desduplicação do núcleo incorporado. Concat <T> Concatena tensores ao longo de uma dimensão. ConfigureAndInitializeGlobalTPU Uma operação que configura as estruturas centralizadas para um sistema TPU distribuído. ConfigurarDistributedTPU Configura as estruturas centralizadas para um sistema TPU distribuído. ConfigurarTPUEincorporação Configura TPUEmbedding em um sistema TPU distribuído. ConfigurarTPUEmbeddingHost Uma operação que configura o software TPUEmbedding em um host. ConfigurarTPUEmbeddingMemory Uma operação que configura o software TPUEmbedding em um host. ConnectTPUEmbeddingHosts Uma operação que configura a comunicação entre instâncias de software host TPUEmbedding depois que ConfigureTPUEmbeddingHost for chamado em cada host. Constante <T> Um operador que produz um valor constante. ConsumirMutexLock Esta operação consome um bloqueio criado por `MutexLock`. Gatilho de controle Faz nada. Conv <T estende número> Calcula uma convolução ND dados os tensores (N+1+batch_dims)-D `input` e (N+2)-D `filter`. Conv2DBackpropFilterV2 <T estende número> Calcula os gradientes de convolução em relação ao filtro. Conv2DBackpropInputV2 <T estende número> Calcula os gradientes de convolução em relação à entrada. Copiar <T> Copie um tensor de CPU para CPU ou GPU para GPU. CopiarHost <T> Copie um tensor para hospedar. Copiar para malha <T> CopyToMeshGrad <T> CountUpTo <T estende o número> Incrementa 'ref' até atingir 'limite'. CrossReplicaSum <T estende número> Uma operação para somar entradas em instâncias de TPU replicadas. CudnnRNNBackpropV3 <T estende número> Etapa de backprop de CudnnRNNV3. CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T estende o número> Converte parâmetros CudnnRNN da forma canônica para a forma utilizável. CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T estende número> Recupera parâmetros CudnnRNN em forma canônica. CudnnRNNV3 <T estende número> Um RNN apoiado por cuDNN. CumulativeLogsumexp <T estende número> Calcule o produto cumulativo do tensor `x` ao longo do `eixo`. DTensorRestoreV2 DTensorSetGlobalTPUArray Uma operação que informa a um host os ids globais de todas as TPUs do sistema. DataServiceDataset Cria um conjunto de dados que lê dados do serviço tf.data. DataServiceDatasetV2 Cria um conjunto de dados que lê dados do serviço tf.data. DatasetCardinalidade Retorna a cardinalidade de `input_dataset`. DatasetFromGraph Cria um conjunto de dados a partir do `graph_def` fornecido. DatasetToGraphV2 Retorna um GraphDef serializado representando `input_dataset`. Dawsn <T estende o número> DepurarGradientIdentity <T> Operação de identidade para depuração de gradiente. DebugGradientRefIdentity <T> Operação de identidade para depuração de gradiente. DebugIdentity <T> Fornece um mapeamento de identidade do tensor de entrada do tipo não Ref para depuração. DebugIdentityV2 <T> Depurar identidade V2 Op. DebugIdentityV3 <T> Fornece um mapeamento de identidade do tensor de entrada do tipo não Ref para depuração. DebugNanCount Depurar operação do contador de valor NaN. DebugNumericSummary Opção de resumo numérico de depuração. DebugNumericSummaryV2 <U estende o número> Resumo numérico de depuração V2 Op. DecodeImage <T estende número> Função para decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg e decode_png. DecodePaddedRaw <T estende número> Reinterprete os bytes de uma string como um vetor de números. DecodificarProto A operação extrai campos de um protocolo serializado que armazena mensagens em tensores. Cópia profunda <T> Faz uma cópia de `x`. ExcluirIterador Um contêiner para um recurso iterador. ExcluirMemoryCache DeleteMultiDeviceIterator Um contêiner para um recurso iterador. ExcluirRandomSeedGenerator ExcluirSeedGenerator ExcluirSessionTensor Exclua o tensor especificado pelo seu identificador na sessão. DenseBincount <U estende número> Conta o número de ocorrências de cada valor em uma matriz inteira. DenseCountSparseOutput <U estende o número> Executa contagem bin de saída esparsa para uma entrada tf.tensor. DenseToCSRSparseMatrix Converte um tensor denso em um CSRSparseMatrix (possivelmente em lote). DestruirResourceOp Exclui o recurso especificado pelo identificador. DestruirTemporaryVariable <T> Destrói a variável temporária e retorna seu valor final. Índice de dispositivo Retorne o índice do dispositivo que a operação executa. DirectedInterleaveDataset Um substituto para `InterleaveDataset` em uma lista fixa de `N` conjuntos de dados. DesabilitarCopyOnRead Desativa o modo copiar na leitura. DistribuídoSalvar DrawBoundingBoxesV2 <T estende o número> Desenhe caixas delimitadoras em um lote de imagens. DummyIterationCounter DummyMemoryCache Gerador de Sementes Dummy DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch Facilita a portabilidade de código que usa tf.nn.embedding_lookup_sparse(). DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch Partição Dinâmica <T> Particiona `data` em tensores `num_partitions` usando índices de `partitions`. Ponto Dinâmico <T> Intercale os valores dos tensores `dados` em um único tensor. Editar Distância Calcula a distância de edição de Levenshtein (possivelmente normalizada). Eig <U> Calcula a decomposição própria de uma ou mais matrizes quadradas. Einsum <T> Contração tensorial de acordo com a convenção de soma de Einstein. Vazio <T> Cria um tensor com a forma fornecida. Lista Tensor Vazia Cria e retorna uma lista de tensores vazia. Mapa Tensor Vazio Cria e retorna um mapa tensorial vazio. EncodeProto A operação serializa mensagens protobuf fornecidas nos tensores de entrada. EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch Facilita a portabilidade de código que usa tf.nn.embedding_lookup_sparse(). EnqueueTPUEmbeddingBatch Uma operação que enfileira uma lista de tensores de lote de entrada para TPUEmbedding. EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch Uma operação que enfileira uma lista de tensores de lote de entrada para TPUEmbedding. EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch Facilita a portabilidade de código que usa tf.nn.embedding_lookup(). EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch Uma operação que enfileira índices de entrada TPUEmbedding de um SparseTensor. EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch Facilita a portabilidade de código que usa tf.nn.embedding_lookup_sparse(). GarantirForma <T> Garante que a forma do tensor corresponda à forma esperada. Digite <T> Cria ou encontra um quadro filho e disponibiliza `dados` para o quadro filho. Erfinv <T estende número> Norma Euclidiana <T> Calcula a norma euclidiana de elementos nas dimensões de um tensor. ExecuteTPUEmbeddingPartitioner Uma operação que executa o particionador TPUEmbedding na configuração central dispositivo e calcula o tamanho do HBM (em bytes) necessário para a operação do TPUEmbedding. Sair <T> Sai do quadro atual para seu quadro pai. ExpandDims <T> Insere uma dimensão de 1 na forma de um tensor. ExperimentalAutoShardDataset Cria um conjunto de dados que fragmenta o conjunto de dados de entrada. ExperimentalBytesProducedStatsDataset Registra o tamanho em bytes de cada elemento de `input_dataset` em um StatsAggregator. ExperimentalChooseFastestDataset ExperimentalDatasetCardinalidade Retorna a cardinalidade de `input_dataset`. ExperimentalDatasetToTFRecord Grava o conjunto de dados fornecido no arquivo fornecido usando o formato TFRecord. ExperimentalDenseToSparseBatchDataset Cria um conjunto de dados que agrupa elementos de entrada em um SparseTensor. ExperimentalLatencyStatsDataset Registra a latência de produção de elementos `input_dataset` em um StatsAggregator. ExperimentalMatchingFilesDataset ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset Cria um conjunto de dados que substitui o paralelismo intraoperacional máximo. ExperimentalParseExampleDataset Transforma `input_dataset` contendo protos `Example` como vetores de DT_STRING em um conjunto de dados de objetos `Tensor` ou `SparseTensor` representando os recursos analisados. ExperimentalPrivateThreadPoolDataset Cria um conjunto de dados que usa um pool de threads personalizado para calcular `input_dataset`. ExperimentalRandomDataset Cria um conjunto de dados que retorna números pseudoaleatórios. ExperimentalRebatchDataset Cria um conjunto de dados que altera o tamanho do lote. ExperimentalSetStatsAggregatorDataset ExperimentalSlidingWindowDataset Cria um conjunto de dados que passa uma janela deslizante sobre `input_dataset`. ExperimentalSqlDataset Cria um conjunto de dados que executa uma consulta SQL e emite linhas do conjunto de resultados. ExperimentalStatsAggregatorHandle Cria um recurso de gerenciador de estatísticas. ExperimentalStatsAggregatorSummary Produz um resumo de quaisquer estatísticas registradas por determinado gerenciador de estatísticas. ExperimentalUnbatchDataset Um conjunto de dados que divide os elementos de sua entrada em vários elementos. Expint <T estende número> ExtrairGlimpseV2 Extrai um vislumbre do tensor de entrada. ExtractVolumePatches <T estende o número> Extraia `"patches` de `input` e coloque-os na dimensão de saída `"profundidade"`. FFTND <T> ND transformada rápida de Fourier. Configuração do FileSystemSet Defina a configuração do sistema de arquivos. Preencha <U> Cria um tensor preenchido com um valor escalar. FinalizarDataset Cria um conjunto de dados aplicando tf.data.Options a `input_dataset`. FinalizarTPUEincorporação Uma operação que finaliza a configuração do TPUEmbedding. Impressão digital Gera valores de impressão digital. FresnelCos <T estende número> FresnelSin <T estende número> FusedBatchNormGradV3 <T estende o número, U estende o número> Gradiente para normalização de lote. FusedBatchNormV3 <T estende o número, U estende o número> Normalização em lote. GRUBlockCell <T estende número> Calcula a propagação direta da célula GRU para um intervalo de tempo. GRUBlockCellGrad <T estende número> Calcula a retropropagação da célula GRU para um intervalo de tempo. Reúna <T> Reúna fatias do eixo `params` `axis` de acordo com `indices`. ReunirNd <T> Reúna fatias de `params` em um Tensor com forma especificada por `indices`. GerarBoundingBoxPropostas Esta operação produz região de interesse a partir de determinadas caixas delimitadoras (bbox_deltas) codificadas com âncoras wrt de acordo com a eq.2 em arXiv: 1506.01497 A operação seleciona as principais caixas de pontuação `pre_nms_topn`, decodifica-as em relação às âncoras, aplica supressão não máxima em caixas sobrepostas com valor de interseção sobre união (iou) superior a `nms_threshold`, descartando caixas onde o lado mais curto é menor que ` tamanho_mín.`. GetElementAtIndex Obtém o elemento no índice especificado em um conjunto de dados. Obter opções Retorna o tf.data.Options anexado a `input_dataset`. ObterSessionHandle Armazene o tensor de entrada no estado da sessão atual. GetSessionTensor <T> Obtenha o valor do tensor especificado pelo seu identificador. GarantiaConst <T> Garante ao tempo de execução do TF que o tensor de entrada é uma constante. Tabela Hash Cria uma tabela hash não inicializada. HistogramFixedWidth <U estende o número> Histograma de retorno de valores. IFFTND <T> ND transformada rápida inversa de Fourier. IRFFTND <U estende número> ND transformada de Fourier muito rápida e inversa. Identidade <T> Retorna um tensor com a mesma forma e conteúdo do tensor ou valor de entrada. IdentidadeN Retorna uma lista de tensores com as mesmas formas e conteúdos da entrada tensores. IgnoreErrorsDataset Cria um conjunto de dados que contém os elementos de `input_dataset` ignorando erros. ImageProjectiveTransformV2 <T estende número> Aplica a transformação fornecida a cada uma das imagens. ImageProjectiveTransformV3 <T estende número> Aplica a transformação fornecida a cada uma das imagens. ImutávelConst <T> Retorna tensor imutável da região de memória. InfeedDequeue <T> Uma operação de espaço reservado para um valor que será inserido no cálculo. InfeedDequeueTuple Busca vários valores de alimentação como uma tupla XLA. InfeedEnqueue Uma operação que alimenta um único valor do Tensor no cálculo. InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer Uma operação que enfileira o buffer pré-linearizado na alimentação da TPU. InfeedEnqueueTuple Alimenta vários valores de Tensor no cálculo como uma tupla XLA. InicializarTabela Inicializador de tabela que usa dois tensores para chaves e valores, respectivamente. InitializeTableFromDataset InitializeTableFromTextFile Inicializa uma tabela a partir de um arquivo de texto. InplaceAdd <T> Adiciona v em linhas especificadas de x. InplaceSub <T> Subtrai `v` em linhas especificadas de `x`. AtualizaçãoInplace <T> Atualiza as linhas especificadas 'i' com valores 'v'. IsBoostedTreesEnsembleInitialized Verifica se um conjunto de árvores foi inicializado. IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized Verifica se um fluxo de quantil foi inicializado. IsTPUEmbeddingInitialized Se a incorporação de TPU é inicializada em um sistema de TPU distribuído. IsVariableInitialized Verifica se um tensor foi inicializado. Regressão Isotônica <U estende Número> Resolve um lote de problemas de regressão isotônica. IteradorGetDevice Retorna o nome do dispositivo no qual o `recurso` foi colocado. Inicialização KMC2Chain Retorna o índice de um ponto de dados que deve ser adicionado ao conjunto inicial. KmeansPlusPlusInicialização Seleciona num_to_sample linhas de entrada usando o critério KMeans++. KthOrderEstatística Calcula a estatística de ordem K de um conjunto de dados. Conjunto de dados LMDB Cria um conjunto de dados que emite os pares chave-valor em um ou mais arquivos LMDB. LSTMBlockCell <T estende número> Calcula a propagação direta da célula LSTM para um intervalo de tempo. LSTMBlockCellGrad <T estende número> Calcula a propagação retroativa da célula LSTM para 1 timestep. LinSpace <T estende número> Gera valores em um intervalo. ListaDataset Cria um conjunto de dados que emite cada um dos `tensores` uma vez. LoadAllTPUEmbeddingParameters Uma operação que carrega parâmetros de otimização na memória incorporada. LoadTPUEmbeddingADAMParâmetros Carregue os parâmetros de incorporação do ADAM. LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters Carregue os parâmetros de incorporação do Adadelta. LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters Carregue os parâmetros de incorporação do Adagrad Momentum. LoadTPUEmbeddingAdagradParameters Carregue os parâmetros de incorporação do Adagrad. LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters Carregar parâmetros de incorporação RMSProp centrados. CarregarTPUEmbeddingFTRLParâmetros Carregue os parâmetros de incorporação FTRL. LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParâmetros Parâmetros de incorporação do estimador de frequência de carga. LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters Carregue os parâmetros de incorporação do MDL Adagrad Light. LoadTPUEmbeddingMomentumParameters Carregar parâmetros de incorporação do Momentum. LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters Carregue os parâmetros de incorporação proximais do Adagrad. LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters Carregue os parâmetros de incorporação do RMSProp. LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParâmetros Carregar parâmetros de incorporação SGD. LookupTableExport <T, U> Gera todas as chaves e valores da tabela. LookupTableFind <U> Procura chaves em uma tabela e exibe os valores correspondentes. LookupTableImportar Substitui o conteúdo da tabela pelas chaves e valores especificados. LookupTableInserir Atualiza a tabela para associar chaves a valores. LookupTableRemover Remove chaves e seus valores associados de uma tabela. LookupTableSize Calcula o número de elementos na tabela fornecida. LoopCond Encaminha a entrada para a saída. LowerBound <U estende o número> Aplica lower_bound(sorted_search_values,values) ao longo de cada linha. Lu <T, U estende o número> Calcula a decomposição LU de uma ou mais matrizes quadradas. Tornar Único Torne únicos todos os elementos na dimensão que não seja Lote, mas "feche" para seu valor inicial. Limpar mapa Op remove todos os elementos do contêiner subjacente. MapIncompleteSize Op retorna o número de elementos incompletos no contêiner subjacente. MapPeek Op espia os valores na chave especificada. Tamanho do mapa Op retorna o número de elementos no contêiner subjacente. MapStage Estágio (chave, valores) no contêiner subjacente que se comporta como uma tabela hash. MapUnstage Op remove e retorna os valores associados à chave do contêiner subjacente. MapUnstageNoKey Op remove e retorna um aleatório (chave, valor) do contêiner subjacente. MatrixDiagPartV2 <T> Retorna a parte diagonal em lote de um tensor em lote. MatrixDiagPartV3 <T> Retorna a parte diagonal em lote de um tensor em lote. MatrizDiagV2 <T> Retorna um tensor diagonal em lote com determinados valores diagonais em lote. MatrizDiagV3 <T> Retorna um tensor diagonal em lote com determinados valores diagonais em lote. MatrixSetDiagV2 <T> Retorna um tensor de matriz em lote com novos valores diagonais em lote. MatrixSetDiagV3 <T> Retorna um tensor de matriz em lote com novos valores diagonais em lote. Máx. <T> Calcula o máximo de elementos nas dimensões de um tensor. MaxIntraOpParallelismDataset Cria um conjunto de dados que substitui o paralelismo intraoperacional máximo. Mesclar <T> Encaminha o valor de um tensor disponível de `inputs` para `output`. MesclarDedupData Uma operação mescla elementos de tensores inteiros e flutuantes em dados de desduplicação como tupla XLA. Min <T> Calcula o mínimo de elementos nas dimensões de um tensor. MirrorPad <T> Preenche um tensor com valores espelhados. MirrorPadGrad <T> Operação gradiente para operação `MirrorPad`. MlirPassthroughOp Envolve um cálculo MLIR arbitrário expresso como um módulo com uma função main(). MulNoNan <T> Retorna x * y elemento a elemento. MutableDenseHashTable Cria uma tabela hash vazia que usa tensores como armazenamento de apoio. MutávelHashTable Cria uma tabela hash vazia. MutableHashTableOfTensors Cria uma tabela hash vazia. Mutex Cria um recurso Mutex que pode ser bloqueado por `MutexLock`. MutexLock Bloqueia um recurso mutex. NcclAllReduce <T estende o número> Produz um tensor contendo a redução em todos os tensores de entrada. NcclBroadcast <T estende número> Envia `entrada` para todos os dispositivos que estão conectados à saída. NcclReduce <T estende o número> Reduz `input` de `num_devices` usando `reduction` para um único dispositivo. Ndtri <T estende número> Vizinhos mais próximos Seleciona os k centros mais próximos para cada ponto. PróximoDepois <T estende o número> Retorna o próximo valor representável de `x1` na direção de `x2`, elemento a elemento. PróximaIteração <T> Disponibiliza sua entrada para a próxima iteração. Sem operação Faz nada. NonDeterministicInts <U> Gera alguns números inteiros de forma não determinística. NonMaxSuppressionV5 <T estende número> Seleciona avidamente um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação, podando caixas que tenham alta sobreposição de interseção sobre união (IOU) com caixas previamente selecionadas. Conjunto de dados não serializável OneHot <U> Retorna um tensor one-hot. OnesLike <T> Retorna um tensor de unidades com a mesma forma e tipo de x. OtimizarDatasetV2 Cria um conjunto de dados aplicando otimizações relacionadas a `input_dataset`. OpçõesConjunto de dados Cria um conjunto de dados anexando tf.data.Options a `input_dataset`. OrdenadoMapClear Op remove todos os elementos do contêiner subjacente. OrderedMapIncompleteSize Op retorna o número de elementos incompletos no contêiner subjacente. PedidoMapPeek Op espia os valores na chave especificada. OrderedMapSize Op retorna o número de elementos no contêiner subjacente. OrderedMapStage Estágio (chave, valores) no contêiner subjacente que se comporta como um pedido recipiente associativo. OrderedMapUnstage Op remove e retorna os valores associados à chave do contêiner subjacente. OrderedMapUnstageNoKey Op remove e retorna o elemento (chave, valor) com o menor chave do contêiner subjacente. OutfeedDequeue <T> Recupera um único tensor da saída de computação. OutfeedDequeueTuple Recuperar vários valores da saída de computação. OutfeedDequeueTupleV2 Recuperar vários valores da saída de computação. OutfeedDequeueV2 <T> Recupera um único tensor da saída de computação. OutfeedEnqueue Enfileirar um tensor na saída de computação. OutfeedEnqueueTuple Enfileirar vários valores do Tensor na saída de computação. Bloco <T> Preenche um tensor. ParallelBatchDataset ParallelConcat <T> Concatena uma lista de tensores `N` ao longo da primeira dimensão. Ponto Dinâmico Paralelo <T> Intercale os valores dos tensores `dados` em um único tensor. ParseExampleDatasetV2 Transforma `input_dataset` contendo protos `Example` como vetores de DT_STRING em um conjunto de dados de objetos `Tensor` ou `SparseTensor` representando os recursos analisados. AnalisarExemploV2 Transforma um vetor de protos tf.Example (como strings) em tensores digitados. ParseSequenceExampleV2 Transforma um vetor de protos tf.io.SequenceExample (como strings) em tensores digitados. Espaço reservado <T> Uma operação de espaço reservado para um valor que será inserido no cálculo. Espaço reservadoWithDefault <T> Uma operação de espaço reservado que passa por `input` quando sua saída não é alimentada. Pré-linearizar Uma operação que lineariza um valor do Tensor para um tensor variante opaco. Pré-linearizarTuple Uma operação que lineariza vários valores de tensor para um tensor variante opaco. Imprimir Imprime uma string escalar. Conjunto de dados PrivateThreadPool Cria um conjunto de dados que usa um pool de threads personalizado para calcular `input_dataset`. Produção <T> Calcula o produto de elementos nas dimensões de um tensor. QuantizeAndDequantizeV4 <T estende o número> Quantiza e desquantiza um tensor. QuantizeAndDequantizeV4Grad <T estende o número> Retorna o gradiente de `QuantizeAndDequantizeV4`. QuantizadoConcat <T> Concatena tensores quantizados ao longo de uma dimensão. QuantizadoConcatV2 <T> QuantizedConv2DAndRelu <V> QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V> QuantizedConv2DAndRequantize <V> QuantizedConv2DPerChannel <V> Calcula QuantizedConv2D por canal. QuantizedConv2DWithBias <V> QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W> QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X> QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V> QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X> QuantizadoDepthwiseConv2D <V> Calcula Conv2D quantizado em profundidade. QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V> Calcula Conv2D quantizado em profundidade com Bias. QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> Calcula Conv2D quantizado em profundidade com Bias e Relu. QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> Calcula Conv2D quantizado em profundidade com Bias, Relu e Requantize. QuantizedMatMulWithBias <W> Executa uma multiplicação de matriz quantizada de `a` pela matriz `b` com adição de polarização. QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W estende o número> QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> Execute uma multiplicação de matriz quantizada de `a` pela matriz `b` com adição de polarização e fusão relu. QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> Execute uma multiplicação da matriz quantizada de `a` pela matriz `b` com adição de polarização e relu e fusão requantizada. QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W> QuantizadoReshape <T> Remodela um tensor quantizado de acordo com a operação Reshape. RFFTND <U> ND transformada rápida real de Fourier. RaggedBincount <U estende número> Conta o número de ocorrências de cada valor em uma matriz inteira. RaggedCountSparseOutput <U estende o número> Executa contagem bin de saída esparsa para uma entrada de tensor irregular. RaggedCross <T, U estende o número> Gera um cruzamento de recursos a partir de uma lista de tensores e o retorna como um RaggedTensor. RaggedFillEmptyRows <T> RaggedFillEmptyRowsGrad <T> RaggedGather <T estende número, U> Gather ragged slices from `params` axis `0` according to `indices`. RaggedRange <U extends Number, T extends Number> Returns a `RaggedTensor` containing the specified sequences of numbers. RaggedTensorFromVariant <U extends Number, T> Decodes a `variant` Tensor into a `RaggedTensor`. RaggedTensorToSparse <U> Converts a `RaggedTensor` into a `SparseTensor` with the same values. RaggedTensorToTensor <U> Create a dense tensor from a ragged tensor, possibly altering its shape. RaggedTensorToVariant Encodes a `RaggedTensor` into a `variant` Tensor. RaggedTensorToVariantGradient <U> Helper used to compute the gradient for `RaggedTensorToVariant`. RandomDatasetV2 Creates a Dataset that returns pseudorandom numbers. RandomIndexShuffle <T extends Number> Outputs the position of `value` in a permutation of [0, ..., max_index]. Range <T extends Number> Creates a sequence of numbers. Rank Returns the rank of a tensor. ReadVariableOp <T> Reads the value of a variable. ReadVariableXlaSplitND <T> Splits resource variable input tensor across all dimensions. RebatchDataset Creates a dataset that changes the batch size. RebatchDatasetV2 Creates a dataset that changes the batch size. Recv <T> Receives the named tensor from send_device on recv_device. RecvTPUEmbeddingActivations An op that receives embedding activations on the TPU. ReduceAll Computes the "logical and" of elements across dimensions of a tensor. ReduceAny Computes the "logical or" of elements across dimensions of a tensor. ReduceMax <T> Computes the maximum of elements across dimensions of a tensor. ReduceMin <T> Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor. ReduceProd <T> Computes the product of elements across dimensions of a tensor. ReduceSum <T> Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. RefEnter <T> Creates or finds a child frame, and makes `data` available to the child frame. RefExit <T> Exits the current frame to its parent frame. RefIdentity <T> Return the same ref tensor as the input ref tensor. RefMerge <T> Forwards the value of an available tensor from `inputs` to `output`. RefNextIteration <T> Makes its input available to the next iteration. RefSelect <T> Forwards the `index`th element of `inputs` to `output`. RefSwitch <T> Forwards the ref tensor `data` to the output port determined by `pred`. RegisterDataset Registers a dataset with the tf.data service. RegisterDatasetV2 Registers a dataset with the tf.data service. Relayout <T> RelayoutLike <T> RequantizationRangePerChannel Computes requantization range per channel. RequantizePerChannel <U> Requantizes input with min and max values known per channel. Reshape <T> Reshapes a tensor. ResourceAccumulatorApplyGradient Applies a gradient to a given accumulator. ResourceAccumulatorNumAccumulated Returns the number of gradients aggregated in the given accumulators. ResourceAccumulatorSetGlobalStep Updates the accumulator with a new value for global_step. ResourceAccumulatorTakeGradient <T> Extracts the average gradient in the given ConditionalAccumulator. ResourceApplyAdagradV2 Update '*var' according to the adagrad scheme. ResourceApplyAdamWithAmsgrad Update '*var' according to the Adam algorithm. ResourceApplyKerasMomentum Update '*var' according to the momentum scheme. ResourceConditionalAccumulator A conditional accumulator for aggregating gradients. ResourceCountUpTo <T extends Number> Increments variable pointed to by 'resource' until it reaches 'limit'. ResourceGather <U> Gather slices from the variable pointed to by `resource` according to `indices`. ResourceGatherNd <U> ResourceScatterAdd Adds sparse updates to the variable referenced by `resource`. ResourceScatterDiv Divides sparse updates into the variable referenced by `resource`. ResourceScatterMax Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `max` operation. ResourceScatterMin Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `min` operation. ResourceScatterMul Multiplies sparse updates into the variable referenced by `resource`. ResourceScatterNdAdd Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. ResourceScatterNdMax ResourceScatterNdMin ResourceScatterNdSub Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. ResourceScatterNdUpdate Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. ResourceScatterSub Subtracts sparse updates from the variable referenced by `resource`. ResourceScatterUpdate Assigns sparse updates to the variable referenced by `resource`. ResourceSparseApplyAdagradV2 Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. ResourceSparseApplyKerasMomentum Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme. ResourceStridedSliceAssign Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. RetrieveAllTPUEmbeddingParameters An op that retrieves optimization parameters from embedding to host memory. RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters Retrieve ADAM embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters Retrieve Adadelta embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters Retrieve Adagrad Momentum embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters Retrieve Adagrad embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters Retrieve centered RMSProp embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters Retrieve FTRL embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters Retrieve frequency estimator embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters Retrieve MDL Adagrad Light embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters Retrieve Momentum embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters Retrieve proximal Adagrad embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters Retrieve RMSProp embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters Retrieve SGD embedding parameters. Reverse <T> Reverses specific dimensions of a tensor. ReverseSequence <T> Reverses variable length slices. RewriteDataset RiscAbs <T extends Number> RiscAdd <T extends Number> Returns x + y element-wise. RiscBinaryArithmetic <T extends Number> RiscBinaryComparison RiscBitcast <U> RiscBroadcast <T> RiscCast <U> RiscCeil <T extends Number> RiscCholesky <T extends Number> RiscConcat <T> RiscConv <T extends Number> RiscCos <T extends Number> RiscDiv <T extends Number> RiscDot <T extends Number> RiscExp <T extends Number> RiscFft <T> RiscFloor <T extends Number> RiscGather <T> RiscImag <U extends Number> RiscIsFinite RiscLog <T extends Number> RiscLogicalAnd RiscLogicalNot RiscLogicalOr RiscMax <T extends Number> Returns max(x, y) element-wise. RiscMin <T extends Number> RiscMul <T extends Number> RiscNeg <T extends Number> RiscPad <T extends Number> RiscPool <T extends Number> RiscPow <T extends Number> RiscRandomUniform RiscReal <U extends Number> RiscReduce <T extends Number> RiscRem <T extends Number> RiscReshape <T extends Number> RiscReverse <T extends Number> RiscScatter <U extends Number> RiscShape <U extends Number> RiscSign <T extends Number> RiscSlice <T extends Number> RiscSort <T extends Number> RiscSqueeze <T> RiscSub <T extends Number> RiscTranspose <T> RiscTriangularSolve <T extends Number> RiscUnary <T extends Number> RngReadAndSkip Advance the counter of a counter-based RNG. RngSkip Advance the counter of a counter-based RNG. Roll <T> Rolls the elements of a tensor along an axis. SamplingDataset Creates a dataset that takes a Bernoulli sample of the contents of another dataset. ScaleAndTranslate ScaleAndTranslateGrad <T extends Number> ScatterAdd <T> Adds sparse updates to a variable reference. ScatterDiv <T> Divides a variable reference by sparse updates. ScatterMax <T extends Number> Reduces sparse updates into a variable reference using the `max` operation. ScatterMin <T extends Number> Reduces sparse updates into a variable reference using the `min` operation. ScatterMul <T> Multiplies sparse updates into a variable reference. ScatterNd <U> Scatters `updates` into a tensor of shape `shape` according to `indices`. ScatterNdAdd <T> Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. ScatterNdMax <T> Computes element-wise maximum. ScatterNdMin <T> Computes element-wise minimum. ScatterNdNonAliasingAdd <T> Applies sparse addition to `input` using individual values or slices from `updates` according to indices `indices`. ScatterNdSub <T> Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. ScatterNdUpdate <T> Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. ScatterSub <T> Subtracts sparse updates to a variable reference. ScatterUpdate <T> Applies sparse updates to a variable reference. SegmentMaxV2 <T extends Number> Computes the maximum along segments of a tensor. SegmentMinV2 <T extends Number> Computes the minimum along segments of a tensor. SegmentProdV2 <T> Computes the product along segments of a tensor. SegmentSumV2 <T> Computes the sum along segments of a tensor. SelectV2 <T> Send Sends the named tensor from send_device to recv_device. SendTPUEmbeddingGradients Performs gradient updates of embedding tables. SetDiff1d <T, U extends Number> Computes the difference between two lists of numbers or strings. SetSize Número de elementos únicos ao longo da última dimensão do `set` de entrada. 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. SnapshotChunkDataset 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`. SparseSegmentMeanGradV2 <T extends Number, U extends Number> Computes gradients for SparseSegmentMean. SparseSegmentSqrtNGradV2 <T extends Number, U extends Number> Computes gradients for SparseSegmentSqrtN. SparseSegmentSumGrad <T extends Number> Computes gradients for SparseSegmentSum. SparseSegmentSumGradV2 <T extends Number, U extends Number> Computes gradients for SparseSegmentSum. SparseTensorToCSRSparseMatrix Converts a SparseTensor to a (possibly batched) CSRSparseMatrix. Spence <T extends Number> Split <T> Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension. SplitDedupData <T extends Number, U extends Number> An op splits input deduplication data XLA tuple into integer and floating point tensors. SplitV <T> Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension. Squeeze <T> Removes dimensions of size 1 from the shape of a tensor. Stack <T> Packs a list of `N` rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor. Stage Stage values similar to a lightweight Enqueue. StageClear Op removes all elements in the underlying container. StagePeek Op peeks at the values at the specified index. StageSize Op returns the number of elements in the underlying container. StatefulRandomBinomial <V extends Number> StatefulStandardNormal <U> Outputs random values from a normal distribution. StatefulStandardNormalV2 <U> Outputs random values from a normal distribution. StatefulTruncatedNormal <U> Outputs random values from a truncated normal distribution. StatefulUniform <U> Outputs random values from a uniform distribution. StatefulUniformFullInt <U> Outputs random integers from a uniform distribution. StatefulUniformInt <U> Outputs random integers from a uniform distribution. StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends Number> StatelessRandomBinomial <W extends Number> Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a binomial distribution. StatelessRandomGammaV2 <V extends Number> Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution. StatelessRandomGammaV3 <U extends Number> Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution. StatelessRandomGetAlg Picks the best counter-based RNG algorithm based on device. StatelessRandomGetKeyCounter Scrambles seed into key and counter, using the best algorithm based on device. StatelessRandomGetKeyCounterAlg Picks the best algorithm based on device, and scrambles seed into key and counter. StatelessRandomNormalV2 <U extends Number> Outputs deterministic pseudorandom values from a normal distribution. StatelessRandomPoisson <W extends Number> Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a Poisson distribution. StatelessRandomUniformFullInt <V extends Number> Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extends Number> Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. StatelessRandomUniformIntV2 <U extends Number> Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. StatelessRandomUniformV2 <U extends Number> Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution. StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extends Number> Generate a randomly distorted bounding box for an image deterministically. StatelessShuffle <T> Randomly and deterministically shuffles a tensor along its first dimension. StatelessTruncatedNormalV2 <U extends Number> Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution. StatsAggregatorHandleV2 StatsAggregatorSetSummaryWriter Set a summary_writer_interface to record statistics using given stats_aggregator. StochasticCastToInt <U extends Number> Stochastically cast a given tensor from floats to ints. StopGradient <T> Stops gradient computation. StridedSlice <T> Return a strided slice from `input`. StridedSliceAssign <T> Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. StridedSliceGrad <U> Returns the gradient of `StridedSlice`. StringLower Converts all uppercase characters into their respective lowercase replacements. StringNGrams <T extends Number> Creates ngrams from ragged string data. StringUpper Converts all lowercase characters into their respective uppercase replacements. Sum <T> Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. SwitchCond <T> Forwards `data` to the output port determined by `pred`. SyncDevice Synchronizes the device this op is run on. TFRecordDatasetV2 Creates a dataset that emits the records from one or more TFRecord files. TPUCompilationResult Returns the result of a TPU compilation. TPUCompileSucceededAssert Asserts that compilation succeeded. TPUEmbeddingActivations An op enabling differentiation of TPU Embeddings. TPUExecute Op that loads and executes a TPU program on a TPU device. TPUExecuteAndUpdateVariables Op that executes a program with optional in-place variable updates. TPUOrdinalSelector A TPU core selector Op. TPUPartitionedInput <T> An op that groups a list of partitioned inputs together. TPUPartitionedInputV2 <T> An op that groups a list of partitioned inputs together. TPUPartitionedOutput <T> An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation. TPUPartitionedOutputV2 <T> An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation. TPUReplicateMetadata Metadata indicating how the TPU computation should be replicated. TPUReplicatedInput <T> Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation. TPUReplicatedOutput <T> Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation. TPUReshardVariables Op that reshards on-device TPU variables to specified state. TPURoundRobin Round-robin load balancing on TPU cores. TemporaryVariable <T> Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step. TensorArray An array of Tensors of given size. TensorArrayClose Delete the TensorArray from its resource container. TensorArrayConcat <T> Concat the elements from the TensorArray into value `value`. TensorArrayGather <T> Gather specific elements from the TensorArray into output `value`. TensorArrayGrad Creates a TensorArray for storing the gradients of values in the given handle. TensorArrayGradWithShape Creates a TensorArray for storing multiple gradients of values in the given handle. TensorArrayPack <T> TensorArrayRead <T> Read an element from the TensorArray into output `value`. TensorArrayScatter Scatter the data from the input value into specific TensorArray elements. TensorArraySize Get the current size of the TensorArray. TensorArraySplit Split the data from the input value into TensorArray elements. TensorArrayUnpack TensorArrayWrite Push an element onto the tensor_array. TensorListConcat <T> Concats all tensors in the list along the 0th dimension. TensorListConcatLists TensorListConcatV2 <U> Concats all tensors in the list along the 0th dimension. TensorListElementShape <T extends Number> The shape of the elements of the given list, as a tensor. TensorListFromTensor Creates a TensorList which, when stacked, has the value of `tensor`. TensorListGather <T> Creates a Tensor by indexing into the TensorList. TensorListGetItem <T> TensorListLength Returns the number of tensors in the input tensor list. TensorListPopBack <T> Returns the last element of the input list as well as a list with all but that element. TensorListPushBack Returns a list which has the passed-in `Tensor` as last element and the other elements of the given list in `input_handle`. TensorListPushBackBatch TensorListReserve List of the given size with empty elements. TensorListResize Resizes the list. TensorListScatter Creates a TensorList by indexing into a Tensor. TensorListScatterIntoExistingList Scatters tensor at indices in an input list. TensorListScatterV2 Creates a TensorList by indexing into a Tensor. TensorListSetItem TensorListSplit Splits a tensor into a list. TensorListStack <T> Stacks all tensors in the list. TensorMapErase Returns a tensor map with item from given key erased. TensorMapHasKey Returns whether the given key exists in the map. TensorMapInsert Returns a map that is the 'input_handle' with the given key-value pair inserted. TensorMapLookup <U> Returns the value from a given key in a tensor map. TensorMapSize Returns the number of tensors in the input tensor map. TensorMapStackKeys <T> Returns a Tensor stack of all keys in a tensor map. TensorScatterAdd <T> Adds sparse `updates` to an existing tensor according to `indices`. TensorScatterMax <T> Apply a sparse update to a tensor taking the element-wise maximum. TensorScatterMin <T> TensorScatterSub <T> Subtracts sparse `updates` from an existing tensor according to `indices`. TensorScatterUpdate <T> Scatter `updates` into an existing tensor according to `indices`. TensorStridedSliceUpdate <T> Assign `value` to the sliced l-value reference of `input`. ThreadPoolDataset Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. ThreadPoolHandle Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. Tile <T> Constructs a tensor by tiling a given tensor. Timestamp Provides the time since epoch in seconds. ToBool Converts a tensor to a scalar predicate. TopKUnique Returns the TopK unique values in the array in sorted order. TopKWithUnique Returns the TopK values in the array in sorted order. TpuHandleToProtoKey Converts XRT's uid handles to TensorFlow-friendly input format. TridiagonalMatMul <T> Calculate product with tridiagonal matrix. TridiagonalSolve <T> Solves tridiagonal systems of equations. Unbatch <T> Reverses the operation of Batch for a single output Tensor. UnbatchGrad <T> Gradient of Unbatch. UncompressElement Uncompresses a compressed dataset element. UnicodeDecode <T extends Number> Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points. UnicodeEncode Encode a tensor of ints into unicode strings. UniformDequantize <U extends Number> Perform dequantization on the quantized Tensor `input`. UniformQuantize <U> Perform quantization on Tensor `input`. UniformQuantizedAdd <T> Perform quantized add of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`. UniformQuantizedClipByValue <T> Perform clip by value on the quantized Tensor `operand`. UniformQuantizedConvolution <U> Perform quantized convolution of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. UniformQuantizedConvolutionHybrid <V extends Number> Perform hybrid quantized convolution of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. UniformQuantizedDot <U> Perform quantized dot of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`. UniformQuantizedDotHybrid <V extends Number> Perform hybrid quantized dot of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. UniformRequantize <U> Given quantized tensor `input`, requantize it with new quantization parameters. Unique <T, V extends Number> Finds unique elements along an axis of a tensor. UniqueDataset Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`. UniqueWithCounts <T, V extends Number> Finds unique elements along an axis of a tensor. UnravelIndex <T extends Number> Converts an array of flat indices into a tuple of coordinate arrays. UnsortedSegmentJoin Unstack <T> Unpacks a given dimension of a rank-`R` tensor into `num` rank-`(R-1)` tensors. Unstage Op is similar to a lightweight Dequeue. UnwrapDatasetVariant UpperBound <U extends Number> Applies upper_bound(sorted_search_values, values) along each row. VarHandleOp Creates a handle to a Variable resource. VarIsInitializedOp Checks whether a resource handle-based variable has been initialized. Variable <T> Holds state in the form of a tensor that persists across steps. 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.

Métodos Públicos

booleano final	é igual (objeto obj)
int final	código hash ()
Operação	op () Retorna a Operation subjacente
sequência final	toString ()

Métodos herdados

Da classe java.lang.Object

boleano	é igual (objeto arg0)
aula final<?>	getClass ()
interno	código hash ()
vazio final	notificar ()
vazio final	notificar todos ()
Corda	toString ()
vazio final	espere (long arg0, int arg1)
vazio final	espere (arg0 longo)
vazio final	espere ()

Métodos Públicos

public final boolean equals (Object obj)

Parâmetros

obj

public final int hashCode ()

public Operation op ()

Retorna a Operation subjacente

public final String toString ()