PrimitiveOp

classe abstrata pública PrimitiveOp

Subclasses Diretas Conhecidas Abort , All , AllToAll <T>, AnonymousHashTable , AnonymousIteratorV2 , AnonymousIteratorV3 , AnonymousMemoryCache , AnonymousMultiDeviceIterator , AnonymousMultiDeviceIteratorV3 , AnonymousMutableDenseHashTable , AnonymousMutableHashTable , AnonymousMutableHashTableOfTensors , AnonymousRandomSeedGenerator , AnonymousSeedGenerator , Any e 70 outros. Abortar Gere uma exceção para abortar o processo quando chamado. Tudo Calcula o "e lógico" dos elementos nas dimensões de um tensor. TodosParaTodos <T> Um Op para trocar dados entre réplicas de TPU. AnonymousHashTable Cria uma tabela de hash anônima não inicializada. AnonymousIteratorV2 Um contêiner para um recurso de iterador. AnonymousIteratorV3 Um contêiner para um recurso de iterador. AnonymousMemoryCache AnonymousMultiDeviceIterator Um contêiner para um recurso de iterador de vários dispositivos. AnonymousMultiDeviceIteratorV3 Um contêiner para um recurso de iterador de vários dispositivos. AnonymousMutableDenseHashTable Cria uma tabela de hash mutável anônima vazia que usa tensores como armazenamento de apoio. AnonymousMutableHashTable Cria uma tabela de hash mutável anônima vazia. AnonymousMutableHashTableOfTensors Cria uma tabela de hash mutável anônima vazia de valores vetoriais. AnonymousRandomSeedGenerator AnonymousSeedGenerator Algum Calcula o "ou lógico" de elementos nas dimensões de um tensor. Aplicar AdagradV2 <T> Atualize '*var' de acordo com o esquema adagrad. ApproxTopK <T estende o número> Retorna valores min/max k e seus índices do operando de entrada de forma aproximada. AssertCardinalityDataset Conjunto de dados AssertNext Uma transformação que afirma quais transformações acontecem a seguir. AssertPrevDataset Uma transformação que afirma quais transformações aconteceram anteriormente. Assert That Afirma que a condição dada é verdadeira. Atribuir <T> Atualize 'ref' atribuindo 'valor' a ele. Atribuir Adicionar <T> Atualize 'ref' adicionando 'value' a ele. AtribuirAdicionarVariávelOp Adiciona um valor ao valor atual de uma variável. Atribuir Sub <T> Atualize 'ref' subtraindo 'valor' dele. AssignSubVariableOp Subtrai um valor do valor atual de uma variável. AtribuirVariávelOp Atribui um novo valor a uma variável. AssignVariableXlaConcatND Concatena o tensor de entrada em todas as dimensões. AutoShardDataset Cria um conjunto de dados que fragmenta o conjunto de dados de entrada. BandedTriangularResolver <T> Barreira Define uma barreira que persiste em diferentes execuções de gráficos. BarreiraFechar Fecha a barreira indicada. BarreiraIncompleteSize Calcula o número de elementos incompletos na barreira fornecida. BarreiraInserirMuitos Para cada chave, atribui o respectivo valor ao componente especificado. BarrierReadySize Calcula o número de elementos completos na barreira fornecida. BarreiraTomar Muitos Pega o número dado 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. LoteParaEspaço <T> BatchToSpace para tensores 4-D do tipo T. BatchToSpaceNd <T> BatchToSpace para tensores ND do tipo T. BesselI0 <T estende o número> BesselI1 <T estende o número> BesselJ0 <T estende o número> BesselJ1 <T estende o número> BesselK0 <T estende o número> BesselK0e <T estende o número> BesselK1 <T estende o número> BesselK1e <T estende o número> BesselY0 <T estende o número> BesselY1 <T estende o número> Bitcast <U> Bitcasts um tensor de um tipo para outro sem copiar dados. BlockLSTM <T estende o número> Calcula a propagação direta da célula LSTM para todas as etapas de tempo. BlockLSTMGrad <T estende o número> Calcula a propagação inversa da célula LSTM para toda a sequência de tempo. BlockLSTMGradV2 <T estende o número> Calcula a propagação inversa da célula LSTM para toda a sequência de tempo. BlockLSTMV2 <T estende o número> Calcula a propagação direta da célula LSTM para todas as etapas de tempo. BoostedTreesAggregateStats Agrega o resumo das estatísticas acumuladas para o lote. BoostedTreesBucketize Bucketize cada recurso com base nos limites do bucket. Árvores ImpulsionadasCalculeBestFeatureSplit Calcula ganhos para cada recurso e retorna as melhores informações de divisão possíveis para o recurso. Árvores ImpulsionadasCalculeBestFeatureSplitV2 Calcula ganhos para cada recurso e retorna as melhores informações de divisão possíveis para cada nó. Árvores ImpulsionadasCalculeBestGainsPerFeature Calcula 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 quantil. BoostedTreesDesserializeEnsemble 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 Esvazie os resumos de quantil de cada recurso de fluxo de quantil. BoostedTreesGetEnsembleStates Recupera o token de carimbo de recurso do conjunto de árvores, número de árvores e estatísticas crescentes. BoostedTreesMakeQuantileResumos Faz o resumo dos quantis para o lote. BoostedTreesMakeStatsResumo Faz o resumo das estatísticas acumuladas para o lote. BoostedTreesPredict Executa vários preditores de conjunto de regressão aditiva em instâncias de entrada e calcula os logs. BoostedTreesQuantileStreamResourceAddResumos Adicione os resumos de quantil a cada recurso de fluxo de quantil. BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize Desserialize os limites do bucket e prepare o sinalizador no QuantileAccumulator atual. BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush Liberar os resumos para um recurso de fluxo de quantil. BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries Gere os limites do bucket para cada recurso com base nos resumos acumulados. BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp Cria um identificador para um BoostedTreesQuantileStreamResource. BoostedTreesSerializeEnsemble Serializa o conjunto de árvore para um proto. BoostedTreesSparseAggregateStats Agrega o resumo das estatísticas acumuladas para o lote. Árvores ImpulsionadasSparseCalculateBestFeatureSplit Calcula 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 em cache. BoostedTreesUpdateEnsemble Atualiza o conjunto da árvore adicionando uma camada à última árvore que está sendo cultivada ou iniciando uma nova árvore. BoostedTreesUpdateEnsembleV2 Atualiza o conjunto de árvores adicionando uma camada à última árvore que está sendo cultivada ou iniciando uma nova árvore. BroadcastDynamicShape <T estende o número> Retorne a forma de s0 op s1 com broadcast. BroadcastGradientArgs <T estende o número> Retorne os índices de redução para calcular gradientes de s0 op s1 com broadcast. Transmitir para <T> Transmita uma matriz para uma forma compatível. Bucketize Bucketiza 'entrada' 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 CSVDataset V2 CTCLossV2 Calcula a Perda CTC (probabilidade de log) para cada entrada de lote. CacheDataset V2 CheckNumericsV2 <T estende o número> Verifica um tensor para valores NaN, -Inf e +Inf. EscolhaFastestDataset ClipByValue <T> Recorta os valores do tensor para um mínimo e um máximo especificados. CollateTPUEembeddingMemória Um op que mescla os protos de configuração de memória codificados em string de todos os hosts. CollectiveAllToAllV3 <T estende o número> Troca mutuamente vários tensores de tipo e forma idênticos. ColetivoAtribuirGrupoV2 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 outros dispositivos. CollectiveGather <T estende o número> Acumula mutuamente vários tensores de tipo e forma idênticos. CollectiveGatherV2 <T estende o número> Acumula mutuamente vários tensores de tipo e forma idênticos. CollectiveInitialize Communicator Inicializa um grupo para operações coletivas. Permute Coletivo <T> Um Op para permutar tensores em instâncias de TPU replicadas. CollectiveReduceV2 <T estende o número> Reduz mutuamente vários tensores de tipo e forma idênticos. CollectiveReduceV3 <T estende o número> Reduz mutuamente vários tensores de tipo e forma idênticos. Supressão Não Máxima Combinada Avidamente seleciona um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação, Essa operação executa non_max_suppression nas entradas por lote, em todas as classes. CompositeTensorVariantFromComponents Codifica um valor `ExtensionType` em um tensor escalar `variant`. CompositeTensorVariantToComponents Decodifica um tensor escalar `variant` em um valor `ExtensionType`. ComprimirElement Compacta um elemento do conjunto de dados. ComputeBatchSize Calcula o tamanho do lote estático de um conjunto de dados sem lotes parciais. Concatenar <T> Concatena tensores ao longo de uma dimensão. ConfigureAndInitializeGlobalTPU Uma operação que configura as estruturas centralizadas para um sistema TPU distribuído. ConfigurarTPU distribuído Configura as estruturas centralizadas para um sistema TPU distribuído. ConfigurarTPUEincorporação Configura TPUEmbedding em um sistema TPU distribuído. ConfigureTPUEmbeddingHost Um op que configura o software TPUEmbedding em um host. Configurar TPUEmbeddingMemory Um op que configura o software TPUEmbedding em um host. ConnectTPUEmbeddingHosts Uma operação que configura a comunicação entre instâncias de software host TPUEmbedding depois que ConfigureTPUEmbeddingHost foi chamado em cada host. Constante <T> Um operador que produz um valor constante. ConsumaMutexLock Este op consome um bloqueio criado por `MutexLock`. ControlTrigger Faz nada. Copie <T> Copie um tensor de CPU para CPU ou GPU para GPU. CopyHost <T> Copie um tensor para hospedar. Copiar para malha <T> CountUpTo <T estende o número> Incrementa 'ref' até atingir 'limit'. CrossReplicaSum <T estende o número> Um Op para somar entradas em instâncias de TPU replicadas. CudnnRNNBackpropV3 <T estende o número> Etapa de backprop de CudnnRNNV3. CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T estende o número> Converte os parâmetros CudnnRNN da forma canônica para a forma utilizável. CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T estende o número> Recupera os parâmetros CudnnRNN na forma canônica. CudnnRNNV3 <T estende o número> Um RNN apoiado por cuDNN. CumulativeLogsumexp <T estende o número> Calcule o produto cumulativo do tensor `x` ao longo do `axis`. DtensorRestoreV2 DtensorSetGlobalTPUArray Um op que informa a um host os ids globais de todas as TPUs no 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. Cardinalidade do conjunto de dados Retorna a cardinalidade de `input_dataset`. Conjunto de dados do gráfico Cria um conjunto de dados do `graph_def` fornecido. DatasetToGraphV2 Retorna um GraphDef serializado representando `input_dataset`. Dawsn <T estende o número> DebugGradientIdentity <T> Identity op para depuração de gradiente. DebugGradientRefIdentity <T> Identity op 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. DebugNanCount Contador de valor de depuração NaN Op. DebugNumericResumo Depurar Resumo Numérico Op. DebugNumericSummaryV2 <U estende 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 o número> Reinterprete os bytes de uma string como um vetor de números. DecodeProto O op extrai campos de uma mensagem de buffers de protocolo serializado em tensores. DeepCopy <T> Faz uma cópia de `x`. Excluir Iterador Um contêiner para um recurso de iterador. ExcluirMemoryCache DeleteMultiDeviceIterator Um contêiner para um recurso de iterador. DeleteRandomSeedGenerator Excluir Gerador de Sementes DeleteSessionTensor Exclua o tensor especificado por seu identificador na sessão. DenseBincount <U estende o número> Conta o número de ocorrências de cada valor em uma matriz de inteiros. DenseCountSparseOutput <U estende o número> Executa a contagem de bin de saída esparsa para uma entrada tf.tensor. DenseToCSRSparseMatrix Converte um tensor denso em um CSRSparseMatrix (possivelmente em lote). DestroyResourceOp Exclui o recurso especificado pelo identificador. DestruirVariável Temporária <T> Destrói a variável temporária e retorna seu valor final. DeviceIndex Retorne o índice do dispositivo que a operação executa. DirectedInterleaveDataset Um substituto para `InterleaveDataset` em uma lista fixa de `N` conjuntos de dados. DisableCopyOnRead Desativa o modo copy-on-read. DrawBoundingBoxesV2 <T estende Número> Desenhe caixas delimitadoras em um lote de imagens. DummyIterationCounter DummyMemoryCache DummySeedGenerator DynamicEnqueueTPUEembeddingArbitraryTensorBatch Facilita a portabilidade de código que usa tf.nn.embedding_lookup_sparse(). Partição Dinâmica <T> Particiona `data` em tensores `num_partitions` usando índices de `partitions`. Ponto Dinâmico <T> Intercalar os valores dos tensores `data` em um único tensor. Editar distância Calcula a distância de edição de Levenshtein (possivelmente normalizada). Ei <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. EmptyTensorList Cria e retorna uma lista de tensores vazia. EmptyTensorMap Cria e retorna um mapa tensor vazio. EncodeProto O op serializa as mensagens protobuf fornecidas nos tensores de entrada. EnqueueTPUEincorporaçãoArbitraryTensorBatch Facilita a portabilidade de código que usa tf.nn.embedding_lookup_sparse(). EnqueueTPUEembeddingLote Um op que enfileira uma lista de tensores de lote de entrada para TPUEmbedding. EnqueueTPUEembeddingIntegerBatch Um op que enfileira uma lista de tensores de lote de entrada para TPUEmbedding. EnfileirarTPUEincorporaçãoRaggedTensorBatch Facilita a portabilidade de código que usa tf.nn.embedding_lookup(). EnqueueTPUEincorporaçãoSparseBatch Um op que enfileira índices de entrada TPUEmbedding de um SparseTensor. EnqueueTPUEincorporaçãoSparseTensorBatch Facilita a portabilidade de código que usa tf.nn.embedding_lookup_sparse(). Assegurar Forma <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 entre dimensões de um tensor. ExecuteTPUEmbeddingPartitioner Um op que executa o particionador TPUEmbedding na configuração central dispositivo e calcula o tamanho HBM (em bytes) necessário para a operação 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 de bytes de cada elemento de `input_dataset` em um StatsAggregator. ExperimentalEscolhaFastestDataset 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 intra-op 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 encadeamentos personalizado para calcular o `input_dataset`. Conjunto de dados experimental aleatório Cria um Dataset que retorna números pseudoaleatórios. Conjunto de dados experimentalRebatch 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`. Conjunto de dados SQLExperimental Cria um conjunto de dados que executa uma consulta SQL e emite linhas do conjunto de resultados. ExperimentalStatsAggregatorHandle Cria um recurso do gerenciador de estatísticas. ExperimentalStatsAggregatorResumo Produz um resumo de todas as estatísticas registradas pelo gerenciador de estatísticas fornecido. ExperimentalUnbatchDataset Um conjunto de dados que divide os elementos de sua entrada em vários elementos. Expint <T estende o 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"`. Configuração do FileSystemSet Defina a configuração do sistema de arquivos. Preencha <U> Cria um tensor preenchido com um valor escalar. Finalizar conjunto de dados Cria um conjunto de dados aplicando tf.data.Options a `input_dataset`. FinalizarTPUembedding Um op que finaliza a configuração do TPUEmbedding. Impressão digital Gera valores de impressão digital. FresnelCos <T estende o número> FresnelSin <T estende o 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 o número> Calcula a propagação direta da célula GRU para 1 passo de tempo. GRUBlockCellGrad <T estende o número> Calcula a retropropagação da célula GRU para 1 passo de tempo. Reúna <T> Reúna fatias do eixo `params` `axis` de acordo com os `índices`. Reunir Nd <T> Reúna fatias de `params` em um tensor com forma especificada por `indices`. Gerar propostas de caixa delimitadora Esta operação produz a região de interesse a partir de determinadas caixas delimitadoras (bbox_deltas) codificados com âncoras wrt de acordo com a eq.2 em arXiv:1506.01497 O op seleciona as principais caixas de pontuação `pre_nms_topn`, decodifica-as em relação às âncoras, aplica a 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 ` min_size`. GetElementAtIndex Obtém o elemento no índice especificado em um conjunto de dados. GetOptions Retorna o tf.data.Options anexado ao `input_dataset`. GetSessionHandle Armazene o tensor de entrada no estado da sessão atual. GetSessionTensor <T> Obtenha o valor do tensor especificado por seu identificador. GarantiaConst <T> Dá uma garantia ao tempo de execução do TF de que o tensor de entrada é uma constante. Tabela de hash Cria uma tabela de hash não inicializada. HistogramFixedWidth <U estende Número> Retorna o histograma de valores. Identidade <T> Retorne um tensor com a mesma forma e conteúdo que o tensor ou valor de entrada. IdentidadeN Retorna uma lista de tensores com as mesmas formas e conteúdo da entrada tensores. IgnoreErrorsDataset Cria um conjunto de dados que contém os elementos de `input_dataset` ignorando erros. ImageProjectiveTransformV2 <T estende o número> Aplica a transformação dada a cada uma das imagens. ImageProjectiveTransformV3 <T estende o número> Aplica a transformação dada a cada uma das imagens. ImutávelConst <T> Retorna o tensor imutável da região da memória. InfeedDequeue <T> Um espaço reservado op para um valor que será inserido no cálculo. InfeedDequeueTuple Busca vários valores da alimentação como uma tupla XLA. InfeedEnqueue Um op que alimenta um único valor de Tensor na computação. InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer Um op que enfileira o buffer pré-linearizado na alimentação da TPU. InfeedEnqueueTuple Alimenta vários valores de tensor na computação como uma tupla XLA. Inicializar tabela Inicializador de tabela que recebe dois tensores para chaves e valores, respectivamente. InitializeTableFromDataset InitializeTableFromTextFile Inicializa uma tabela de um arquivo de texto. InplaceAdicionar <T> Adiciona v em linhas especificadas de x. Inplace Sub <T> Subtrai `v` em linhas especificadas de `x`. InplaceUpdate <T> Atualiza as linhas especificadas 'i' com valores 'v'. IsBoostedTreesEnsembleInitialized Verifica se um conjunto de árvore foi inicializado. IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized Verifica se um fluxo de quantil foi inicializado. IsTPUEmbeddingInicializado Se a incorporação de TPU é inicializada em um sistema TPU distribuído. IsVariableInitialized Verifica se um tensor foi inicializado. IsotonicRegression <U estende o número> Resolve um lote de problemas de regressão isotônica. IteratorGetDevice Retorna o nome do dispositivo no qual o `resource` foi colocado. Inicialização KMC2Chain Retorna o índice de um ponto de dados que deve ser adicionado ao conjunto de sementes. Inicialização KmeansPlusPlus Seleciona as linhas de entrada num_to_sample usando o critério KMeans++. KthOrderStatistic 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 o número> Calcula a propagação direta da célula LSTM para 1 passo de tempo. LSTMBlockCellGrad <T estende o número> Calcula a propagação inversa da célula LSTM para 1 passo de tempo. LinSpace <T estende o número> Gera valores em um intervalo. Listar conjunto de dados Cria um conjunto de dados que emite cada um dos `tensores` uma vez. LoadAllTPUEembeddingParameters Uma operação que carrega parâmetros de otimização na memória incorporada. LoadTPUEembeddingADAMParameters Carregue os parâmetros de incorporação do ADAM. LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters Carregue os parâmetros de incorporação do Adadelta. LoadTPUEembeddingAdagradMomentumParameters Carregue os parâmetros de incorporação do Adagrad Momentum. LoadTPUEembeddingAdagradParameters Carregue os parâmetros de incorporação do Adagrad. LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters Carregue os parâmetros de incorporação RMSProp centrados. LoadTPUEembeddingFTRLParameters Carregue os parâmetros de incorporação FTRL. LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters Carregar parâmetros de incorporação do estimador de frequência. LoadTPUEembeddingMDLAdagradLightParameters Carregue os parâmetros de incorporação do MDL Adagrad Light. LoadTPUEmbeddingMomentumParameters Carregue os parâmetros de incorporação do Momentum. LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters Carregue os parâmetros de incorporação proximais de Adagrad. LoadTPUEembeddingProximalYogiParameters LoadTPUEembeddingRMSPropParameters Carregue os parâmetros de incorporação do RMSProp. LoadTPUEembeddingStochasticGradientDescentParameters Carregue os parâmetros de incorporação do SGD. LookupTableExport <T, U> Gera todas as chaves e valores na tabela. LookupTableFind <U> Procura chaves em uma tabela, gera os valores correspondentes. LookupTableImport Substitui o conteúdo da tabela pelas chaves e valores especificados. LookupTableInsert Atualiza a tabela para associar chaves a valores. Tabela de PesquisaRemover 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 Número> Calcula a decomposição LU de uma ou mais matrizes quadradas. Tornar único Torne todos os elementos na dimensão não Lote únicos, mas \"próximos\" para seu valor inicial. Limpar mapa Op remove todos os elementos no contêiner subjacente. MapIncompleteSize Op retorna o número de elementos incompletos no contêiner subjacente. MapPeek Op espreita os valores na chave especificada. Tamanho do mapa Op retorna o número de elementos no contêiner subjacente. MapStage Stage (chave, valores) no contêiner subjacente que se comporta como uma tabela de hash. MapUnstage Op remove e retorna os valores associados à chave do recipiente subjacente. MapUnstageNoKey Op remove e retorna um valor aleatório (chave, valor) do recipiente 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. MatrixDiagV2 <T> Retorna um tensor diagonal em lote com valores de diagonal em lote fornecidos. MatrixDiagV3 <T> Retorna um tensor diagonal em lote com valores de diagonal em lote fornecidos. 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. Máximo <T> Calcula o máximo de elementos nas dimensões de um tensor. MaxIntraOpParallelismDataset Cria um conjunto de dados que substitui o paralelismo intra-op máximo. Mesclar <T> Encaminha o valor de um tensor disponível de `inputs` para `output`. Mínimo <T> Calcula o mínimo de elementos nas dimensões de um tensor. Espelho Pad <T> Preenche um tensor com valores espelhados. MirrorPadGrad <T> Opção de gradiente para a opção `MirrorPad`. MlirPassthroughOp Envolve uma computação MLIR arbitrária expressa como um módulo com uma função main(). MulNoNan <T> Retorna x * y por elemento. MutableDenseHashTable Cria uma tabela de hash vazia que usa tensores como armazenamento de apoio. MutableHashTable Cria uma tabela de hash vazia. MutableHashTableOfTensors Cria uma tabela de hash vazia. Mutex Cria um recurso Mutex que pode ser bloqueado por `MutexLock`. MutexLock Bloqueia um recurso mutex. NcclAllReduce <T estende o número> Gera um tensor contendo a redução em todos os tensores de entrada. NcclBroadcast <T estende o número> Envia `input` 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 o 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> Torna sua entrada disponível para a próxima iteração. Sem operação Faz nada. NonDeterministicInts <U> Gera alguns números inteiros de forma não determinística. NonMaxSuppressionV5 <T estende o número> Avidamente seleciona um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação, poda de caixas que têm alta sobreposição de interseção sobre união (IOU) com caixas selecionadas anteriormente. Conjunto de dados não serializável OneHot <U> Retorna um tensor one-hot. Gostos <T> Retorna um tensor de uns com a mesma forma e tipo de x. OptimizeDatasetV2 Cria um conjunto de dados aplicando otimizações relacionadas ao `input_dataset`. OpçõesConjunto de dados Cria um conjunto de dados anexando tf.data.Options a `input_dataset`. OrderedMapClear Op remove todos os elementos no contêiner subjacente. OrderedMapIncompleteSize Op retorna o número de elementos incompletos no contêiner subjacente. OrderedMapPeek Op espreita 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 recipiente associativo. OrderedMapUnstage Op remove e retorna os valores associados à chave do recipiente 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 Recupere vários valores da saída de computação. OutfeedDequeueTupleV2 Recupere 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 de 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> Intercalar os valores dos tensores `data` 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. ParseExampleV2 Transforma um vetor de protos tf.Example (como strings) em tensores tipados. ParseSequenceExampleV2 Transforma um vetor de protos tf.io.SequenceExample (como strings) em tensores tipados. Espaço reservado <T> Um espaço reservado op para um valor que será inserido no cálculo. Espaço reservado com padrão <T> Uma operação de espaço reservado que passa por `entrada` quando sua saída não é alimentada. Pré-linear Um op que lineariza um valor de Tensor para um tensor variante opaco. PrelinearizeTuple Um op 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 encadeamentos personalizado para calcular o `input_dataset`. Produção <T> Calcula o produto de elementos entre dimensões de um tensor. QuantizeAndDequantizeV4 <T estende o número> Quantiza e depois desquantiza um tensor. QuantizeAndDequantizeV4Grad <T estende o número> Retorna o gradiente de `QuantizeAndDequantizeV4`. QuantizedConcat <T> Concatena tensores quantizados ao longo de uma dimensão. QuantizedConcatV2 <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> QuantizedDepthwiseConv2D <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 viés. 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 de matriz quantizada de `a` pela matriz `b` com adição de viés e relu e requantize a fusão. QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W> QuantizedReshape <T> Remodela um tensor quantizado de acordo com a operação Reshape. RaggedBincount <U estende o número> Conta o número de ocorrências de cada valor em uma matriz de inteiros. RaggedCountSparseOutput <U estende o número> Executa a contagem de bin de saída esparsa para uma entrada de tensor irregular. RaggedCross <T, U estende Número> Gera um cruzamento de recursos de uma lista de tensores e o retorna como um RaggedTensor. RaggedGather <T estende Número, U> Reúna fatias irregulares do eixo `0` de `params` de acordo com `índices`. RaggedRange <U estende o número, T estende o número> Retorna um `RaggedTensor` contendo as sequências de números especificadas. RaggedTensorFromVariant <U estende Número, T> Decodifica um Tensor `variant` em um `RaggedTensor`. RaggedTensorToSparse <U> Converte um `RaggedTensor` em um `SparseTensor` com os mesmos valores. RaggedTensorToTensor <U> Crie um tensor denso a partir de um tensor irregular, possivelmente alterando sua forma. RaggedTensorToVariant Codifica um `RaggedTensor` em um tensor `variant`. RaggedTensorToVariantGradient <U> Auxiliar usado para calcular o gradiente para `RaggedTensorToVariant`. RandomIndexShuffle <T estende o número> Gera a posição de `value` em uma permutação de [0, ..., max_index]. Faixa <T estende o número> Cria uma sequência de números. Classificação Retorna a classificação de um tensor. ReadVariableOp <T> Lê o valor de uma variável. ReadVariableXlaSplitND <T> Divide o tensor de entrada da variável de recurso em todas as dimensões. RebatchDataset Cria um conjunto de dados que altera o tamanho do lote. 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.

Métodos públicos

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

Métodos Herdados

Da classe java.lang.Object

boleano	igual a (objeto arg0)
Aula final<?>	getClass ()
int	código de hash ()
vazio final	notifique ()
vazio final	notifiqueTodos ()
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 ()

Returns the underlying Operation

public final String toString ()