클래스
| 중단 | 호출 시 프로세스를 중단하려면 예외를 발생시킵니다. |
| 중단.옵션 | Abort 에 대한 선택적 속성 |
| 모두 | 텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 "논리적 및"를 계산합니다. |
| 전체.옵션 | All 에 대한 선택적 속성 |
| 모두투모두 <T> | TPU 복제본 간에 데이터를 교환하는 작업입니다. |
| 익명해시테이블 | 초기화되지 않은 익명 해시 테이블을 만듭니다. |
| 익명IteratorV2 | 반복자 리소스의 컨테이너입니다. |
| 익명IteratorV3 | 반복자 리소스의 컨테이너입니다. |
| 익명메모리캐시 | |
| 익명MultiDeviceIterator | 다중 장치 반복자 리소스에 대한 컨테이너입니다. |
| 익명MultiDeviceIteratorV3 | 다중 장치 반복자 리소스에 대한 컨테이너입니다. |
| 익명변경 가능DenseHash테이블 | 텐서를 백업 저장소로 사용하는 빈 익명 가변 해시 테이블을 만듭니다. |
| AnonymousMutableDenseHashTable.Options | AnonymousMutableDenseHashTable 의 선택적 속성 |
| 익명변경 가능해시 테이블 | 비어 있는 익명의 변경 가능한 해시 테이블을 만듭니다. |
| 익명변경 가능HashTableOfTensors | 벡터 값의 빈 익명 변경 가능 해시 테이블을 만듭니다. |
| AnonymousMutableHashTableOfTensors.Options | AnonymousMutableHashTableOfTensors 의 선택적 속성 |
| 익명RandomSeedGenerator | |
| 익명SeedGenerator | |
| 어느 | 텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 "논리적 or"를 계산합니다. |
| 모든.옵션 | Any 에 대한 선택적 속성 |
| ApplyAdagradV2 <T> | adagrad 체계에 따라 '*var'를 업데이트합니다. |
| ApplyAdagradV2.옵션 | ApplyAdagradV2 의 선택적 속성 |
| ApproxTopK <T는 숫자를 확장함> | 입력 피연산자의 최소/최대 k 값과 해당 인덱스를 대략적인 방식으로 반환합니다. |
| ApproxTopK.옵션 | ApproxTopK 의 선택적 속성 |
| Assert카디널리티데이터세트 | |
| AssertNextDataset | 다음에 어떤 변환이 발생하는지 확인하는 변환입니다. |
| AssertPrev데이터 세트 | 이전에 어떤 변환이 발생했는지 확인하는 변환입니다. |
| 주장하다 | 주어진 조건이 참인지 확인합니다. |
| AssertThat.Options | AssertThat 의 선택적 속성 |
| <T> 할당 | 'value'를 할당하여 'ref'를 업데이트합니다. |
| 할당.옵션 | Assign 에 대한 선택적 속성 |
| 할당추가 <T> | 'value'를 추가하여 'ref'를 업데이트합니다. |
| 할당추가.옵션 | AssignAdd 의 선택적 속성 |
| 할당AddVariableOp | 변수의 현재 값에 값을 추가합니다. |
| AssignSub <T> | 'value'를 빼서 'ref'를 업데이트합니다. |
| AssignSub.옵션 | AssignSub 의 선택적 속성 |
| AssignSubVariableOp | 변수의 현재 값에서 값을 뺍니다. |
| 할당변수작업 | 변수에 새 값을 할당합니다. |
| AssignVariableOp.Options | AssignVariableOp 의 선택적 속성 |
| AssignVariableXlaConcatND | 모든 차원에 걸쳐 입력 텐서를 연결합니다. |
| AssignVariableXlaConcatND.Options | AssignVariableXlaConcatND 의 선택적 속성 |
| AutoShard데이터세트 | 입력 데이터 세트를 샤딩하는 데이터 세트를 생성합니다. |
| AutoShardDataset.옵션 | AutoShardDataset 의 선택적 속성 |
| BandedTriangularSolve <T> | |
| BandedTriangularSolve.Options | BandedTriangularSolve 의 선택적 속성 |
| 장벽 | 다양한 그래프 실행에서 지속되는 장벽을 정의합니다. |
| 장벽.옵션 | Barrier 의 선택적 속성 |
| 장벽닫기 | 주어진 장벽을 닫습니다. |
| BarrierClose.옵션 | BarrierClose 의 선택적 속성 |
| 장벽불완전한크기 | 주어진 장벽의 불완전한 요소 수를 계산합니다. |
| 장벽삽입많은 | 각 키에 대해 해당 값을 지정된 구성 요소에 할당합니다. |
| 배리어준비크기 | 주어진 장벽의 완전한 요소 수를 계산합니다. |
| 장벽가져다많은 | 장벽에서 주어진 수의 완성된 요소를 가져옵니다. |
| BarrierTakeMany.Options | BarrierTakeMany 의 선택적 속성 |
| 일괄 | 모든 입력 텐서를 비결정적으로 일괄 처리합니다. |
| 배치.옵션 | Batch 의 선택적 속성 |
| BatchMatMulV2 <T> | 두 개의 텐서 조각을 일괄적으로 곱합니다. |
| BatchMatMulV2.Options | BatchMatMulV2 의 선택적 속성 |
| BatchMatMulV3 <V> | 두 개의 텐서 조각을 일괄적으로 곱합니다. |
| BatchMatMulV3.옵션 | BatchMatMulV3 의 선택적 속성 |
| BatchToSpace <T> | T 유형의 4차원 텐서에 대한 BatchToSpace. |
| BatchToSpaceNd <T> | T 유형의 ND 텐서에 대한 BatchToSpace. |
| BesselI0 <T 확장 번호> | |
| BesselI1 <T 확장 번호> | |
| BesselJ0 <T 확장 번호> | |
| BesselJ1 <T 확장 번호> | |
| BesselK0 <T 확장 번호> | |
| BesselK0e <T 확장 번호> | |
| BesselK1 <T 확장 번호> | |
| BesselK1e <T 확장 번호> | |
| BesselY0 <T 확장 번호> | |
| BesselY1 <T 확장 번호> | |
| 비트캐스트 <U> | 데이터를 복사하지 않고 한 유형에서 다른 유형으로 텐서를 비트캐스트합니다. |
| BlockLSTM <T는 숫자를 확장합니다> | 모든 시간 단계에 대해 LSTM 셀의 순방향 전파를 계산합니다. |
| BlockLSTM.옵션 | BlockLSTM 의 선택적 속성 |
| BlockLSTMGrad <T 확장 번호> | 전체 시간 시퀀스에 대한 LSTM 셀 역전파를 계산합니다. |
| BlockLSTMGradV2 <T는 숫자를 확장합니다> | 전체 시간 시퀀스에 대한 LSTM 셀 역전파를 계산합니다. |
| BlockLSTMV2 <T는 숫자를 확장합니다> | 모든 시간 단계에 대해 LSTM 셀의 순방향 전파를 계산합니다. |
| BlockLSTMV2.옵션 | BlockLSTMV2 의 선택적 속성 |
| BoostedTreesAggregateStats | 배치에 대해 누적된 통계 요약을 집계합니다. |
| BoostedTrees버킷화 | 버킷 경계를 기준으로 각 기능을 버킷화합니다. |
| BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit | 각 기능에 대한 이득을 계산하고 기능에 대해 가능한 최상의 분할 정보를 반환합니다. |
| BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit.Options | BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit 의 선택적 속성 |
| BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 | 각 기능에 대한 이득을 계산하고 각 노드에 대해 가능한 최상의 분할 정보를 반환합니다. |
| BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature | 각 기능에 대한 이득을 계산하고 기능에 대해 가능한 최상의 분할 정보를 반환합니다. |
| BoostedTrees센터바이어스 | 훈련 데이터(편향)에서 사전을 계산하고 첫 번째 노드를 로짓의 사전으로 채웁니다. |
| BoostedTreesCreateEnsemble | 트리 앙상블 모델을 생성하고 이에 대한 핸들을 반환합니다. |
| BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | Quantile Streams에 대한 리소스를 생성합니다. |
| BoostedTreesCreateQuantileStreamResource.Options | BoostedTreesCreateQuantileStreamResource 에 대한 선택적 속성 |
| BoostedTreesDeserializeEnsemble | 직렬화된 트리 앙상블 구성을 역직렬화하고 현재 트리를 대체합니다. 앙상블. |
| BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | BoostedTreesEnsembleResource에 대한 핸들을 생성합니다. |
| BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp.Options | BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp 의 선택적 속성 |
| BoostedTrees예제디버그 출력 | 각 예제에 대한 디버깅/모델 해석 가능성 출력. |
| BoostedTreesFlushQuantile요약 | 각 분위수 스트림 리소스에서 분위수 요약을 플러시합니다. |
| BoostedTreesGetEnsembleStates | 나무 앙상블 리소스 스탬프 토큰, 나무 수 및 성장 통계를 검색합니다. |
| BoostedTreesMakeQuantile요약 | 배치에 대한 분위수의 요약을 작성합니다. |
| BoostedTreesMakeStats요약 | 배치에 대해 누적된 통계를 요약합니다. |
| BoostedTree예측 | 입력 인스턴스에서 여러 가산 회귀 앙상블 예측기를 실행하고 로짓을 계산합니다. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | 각 분위수 스트림 리소스에 분위수 요약을 추가합니다. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | 버킷 경계와 준비 플래그를 현재 QuantileAccumulator로 역직렬화합니다. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | 분위수 스트림 리소스에 대한 요약을 플러시합니다. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush.Options | BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush 의 선택적 속성 |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | 누적된 요약을 기반으로 각 기능에 대한 버킷 경계를 생성합니다. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | BoostedTreesQuantileStreamResource에 대한 핸들을 생성합니다. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp.Options | BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp 의 선택적 속성 |
| BoostedTreesSerializeEnsemble | 트리 앙상블을 proto로 직렬화합니다. |
| BoostedTreesSparseAggregateStats | 배치에 대해 누적된 통계 요약을 집계합니다. |
| BoostedTreeSparseCalculateBestFeatureSplit | 각 기능에 대한 이득을 계산하고 기능에 대해 가능한 최상의 분할 정보를 반환합니다. |
| BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit.Options | BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit 의 선택적 속성 |
| BoostedTrees훈련예측 | 입력 인스턴스에서 여러 가산 회귀 앙상블 예측기를 실행하고 캐시된 로짓에 대한 업데이트를 계산합니다. |
| BoostedTreesUpdate앙상블 | 성장 중인 마지막 나무에 레이어를 추가하여 나무 앙상블을 업데이트합니다. 또는 새 트리를 시작하여. |
| BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | 성장 중인 마지막 나무에 레이어를 추가하여 나무 앙상블을 업데이트합니다. 또는 새 트리를 시작하여. |
| BoostedTreesUpdateEnsembleV2.Options | BoostedTreesUpdateEnsembleV2 의 선택적 속성 |
| BroadcastDynamicShape <T는 숫자를 확장함> | 브로드캐스트를 사용하여 s0 op s1의 모양을 반환합니다. |
| BroadcastGradientArgs <T는 숫자를 확장합니다> | 브로드캐스트를 사용하여 s0 op s1의 기울기를 계산하기 위한 감소 지수를 반환합니다. |
| <T> 에 방송 | 호환 가능한 모양에 대한 배열을 브로드캐스트합니다. |
| 버킷화 | '경계'를 기준으로 '입력'을 버킷화합니다. |
| 캐시데이터세트V2 | |
| CacheDatasetV2.Options | CacheDatasetV2 의 선택적 속성 |
| CheckNumericsV2 <T는 숫자를 확장합니다> | NaN, -Inf 및 +Inf 값에 대한 텐서를 확인합니다. |
| 가장 빠른 데이터세트 선택 | |
| 클립바이값 <T> | 텐서 값을 지정된 최소값과 최대값으로 자릅니다. |
| 한 부씩 인쇄TPU임베딩메모리 | 모든 호스트의 문자열로 인코딩된 메모리 구성 proto를 병합하는 작업입니다. |
| CollectiveAllToAllV2 <T 확장 번호> | 동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 교환합니다. |
| CollectiveAllToAllV2.Options | CollectiveAllToAllV2 의 선택적 속성 |
| CollectiveAllToAllV3 <T는 숫자를 확장합니다> | 동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 교환합니다. |
| CollectiveAllToAllV3.Options | CollectiveAllToAllV3 의 선택적 속성 |
| CollectiveAssignGroupV2 | 그룹 할당에 따라 그룹 키를 할당합니다. |
| CollectiveBcastRecvV2 <U> | 다른 장치에서 브로드캐스트된 텐서 값을 수신합니다. |
| CollectiveBcastRecvV2.Options | CollectiveBcastRecvV2 의 선택적 속성 |
| CollectiveBcastSendV2 <T> | 하나 이상의 다른 장치에 텐서 값을 브로드캐스트합니다. |
| CollectiveBcastSendV2.Options | CollectiveBcastSendV2 의 선택적 속성 |
| CollectiveGather <T 확장 번호> | 동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 축적합니다. |
| CollectiveGather.옵션 | CollectiveGather 의 선택적 속성 |
| CollectiveGatherV2 <T 확장 번호> | 동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 축적합니다. |
| CollectiveGatherV2.옵션 | CollectiveGatherV2 의 선택적 속성 |
| 집단초기화커뮤니케이터 | 집단 작업을 위해 그룹을 초기화합니다. |
| CollectiveInitializeCommunicator.Options | CollectiveInitializeCommunicator 의 선택적 속성 |
| CollectivePermute <T> | 복제된 TPU 인스턴스 전체에서 텐서를 순열하는 작업입니다. |
| CollectiveReduceScatterV2 <T 확장 숫자> | 동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 축소하고 결과를 분산시킵니다. |
| CollectiveReduceScatterV2.Options | CollectiveReduceScatterV2 의 선택적 속성 |
| CollectiveReduceV2 <T 확장 번호> | 동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 축소합니다. |
| CollectiveReduceV2.옵션 | CollectiveReduceV2 의 선택적 속성 |
| CollectiveReduceV3 <T 확장 번호> | 동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 축소합니다. |
| CollectiveReduceV3.옵션 | CollectiveReduceV3 의 선택적 속성 |
| CombinedNonMaxSuppression | 점수의 내림차순으로 경계 상자의 하위 집합을 탐욕스럽게 선택합니다. 이 작업은 모든 클래스에서 배치당 입력에 대해 non_max_suppression을 수행합니다. |
| CombinedNonMaxSuppression.Options | CombinedNonMaxSuppression 의 선택적 속성 |
| CompositeTensorVariantFromComponents | 'ExtensionType' 값을 'variant' 스칼라 텐서로 인코딩합니다. |
| CompositeTensorVariantToComponents | 'variant' 스칼라 Tensor를 'ExtensionType' 값으로 디코딩합니다. |
| 요소 압축 | 데이터 세트 요소를 압축합니다. |
| ComputeBatchSize | 부분 배치가 없는 데이터 세트의 정적 배치 크기를 계산합니다. |
| ComputeDedupDataSize | 작업은 내장 코어에서 중복 제거 데이터의 크기를 계산하고 업데이트된 구성을 반환합니다. |
| ComputeDedupDataTupleMask | 연산은 임베딩 코어에서 중복 제거 데이터의 튜플 마스크를 계산합니다. |
| 연결 <T> | 한 차원을 따라 텐서를 연결합니다. |
| 구성및초기화GlobalTPU | 분산 TPU 시스템의 중앙 집중식 구조를 설정하는 작업입니다. |
| ConfigureAndInitializeGlobalTPU.Options | ConfigureAndInitializeGlobalTPU 의 선택적 속성 |
| 분산TPU 구성 | 분산 TPU 시스템의 중앙 집중식 구조를 설정합니다. |
| 구성DistributedTPU.옵션 | ConfigureDistributedTPU 의 선택적 속성 |
| TPU임베딩 구성 | 분산 TPU 시스템에서 TPUEmbedding을 설정합니다. |
| TPUEmbeddingHost 구성 | 호스트에서 TPUEmbedding 소프트웨어를 구성하는 작업입니다. |
| TPU임베딩메모리 구성 | 호스트에서 TPUEmbedding 소프트웨어를 구성하는 작업입니다. |
| ConnectTPUE임베딩호스트 | TPUEmbedding 호스트 소프트웨어 인스턴스 간의 통신을 설정하는 작업 각 호스트에서 ConfigureTPUEmbeddingHost가 호출된 후. |
| 상수 <T> | 상수 값을 생성하는 연산자입니다. |
| 소비MutexLock | 이 작업은 `MutexLock`에 의해 생성된 잠금을 사용합니다. |
| 제어트리거 | 아무것도 하지 않습니다. |
| 전환 <T 확장 숫자> | (N+1+batch_dims)-D `input` 및 (N+2)-D `filter` 텐서를 사용하여 ND 컨볼루션을 계산합니다. |
| 전환 옵션 | Conv 에 대한 선택적 속성 |
| Conv2DBackpropFilterV2 <T는 숫자를 확장합니다> | 필터에 대한 컨볼루션의 기울기를 계산합니다. |
| Conv2DBackpropFilterV2.Options | Conv2DBackpropFilterV2 의 선택적 속성 |
| Conv2DBackpropInputV2 <T 확장 번호> | 입력에 대한 컨볼루션의 기울기를 계산합니다. |
| Conv2DBackpropInputV2.Options | Conv2DBackpropInputV2 의 선택적 속성 |
| ConvertToCooTensor | |
| 복사 <T> | CPU에서 CPU로 또는 GPU에서 GPU로 텐서를 복사합니다. |
| 복사.옵션 | Copy 에 대한 선택적 속성 |
| 카피호스트 <T> | 텐서를 호스트에 복사합니다. |
| CopyHost.옵션 | CopyHost 의 선택적 속성 |
| 메시에 복사 <T> | |
| CopyToMeshGrad <T> | |
| CountUpTo <T는 숫자를 확장합니다> | 'limit'에 도달할 때까지 'ref'를 증가시킵니다. |
| CrossReplicaSum <T 확장 번호> | 복제된 TPU 인스턴스 전체에서 입력을 합산하는 작업입니다. |
| CSRSparseMatrixComponents <T> | 배치 '인덱스'에서 CSR 구성 요소를 읽습니다. |
| CSRSparseMatrixToDense <T> | (아마도 일괄 처리된) CSRSparseMatrix를 고밀도로 변환합니다. |
| CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> | (아마도 일괄 처리된) CSRSparesMatrix를 SparseTensor로 변환합니다. |
| CSV데이터세트 | |
| CSV데이터세트V2 | |
| CTCLossV2 | 각 배치 항목에 대한 CTC 손실(로그 확률)을 계산합니다. |
| CTCLossV2.옵션 | CTCLossV2 의 선택적 속성 |
| CudnnRNNBackpropV3 <T 확장 번호> | CudnnRNNV3의 역전파 단계. |
| CudnnRNNBackpropV3.옵션 | CudnnRNNBackpropV3 의 선택적 속성 |
| CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T는 숫자를 확장합니다> | CudnnRNN 매개변수를 표준 형식에서 사용 가능한 형식으로 변환합니다. |
| CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Options | CudnnRNNCanonicalToParamsV2 의 선택적 속성 |
| CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T는 숫자를 확장합니다> | 표준 형식으로 CudnnRNN 매개변수를 검색합니다. |
| CudnnRNNParamsToCanonicalV2.Options | CudnnRNNParamsToCanonicalV2 의 선택적 속성 |
| CudnnRNNV3 <T 확장 번호> | cuDNN이 지원하는 RNN입니다. |
| CudnnRNNV3.옵션 | CudnnRNNV3 의 선택적 속성 |
| CumulativeLogsumexp <T 확장 숫자> | '축'을 따라 텐서 'x'의 누적 곱을 계산합니다. |
| CumulativeLogsumexp.Options | CumulativeLogsumexp 의 선택적 속성 |
| DataService데이터 세트 | tf.data 서비스에서 데이터를 읽는 데이터 세트를 생성합니다. |
| DataServiceDataset.옵션 | DataServiceDataset 의 선택적 속성 |
| DataServiceDatasetV2 | tf.data 서비스에서 데이터를 읽는 데이터 세트를 생성합니다. |
| DataServiceDatasetV2.옵션 | DataServiceDatasetV2 의 선택적 속성 |
| 데이터 세트 카디널리티 | `input_dataset`의 카디널리티를 반환합니다. |
| DatasetCardinality.Options | DatasetCardinality 의 선택적 속성 |
| 데이터세트FromGraph | 주어진 `graph_def`에서 데이터세트를 생성합니다. |
| DatasetToGraphV2 | 'input_dataset'을 나타내는 직렬화된 GraphDef를 반환합니다. |
| DatasetToGraphV2.Options | DatasetToGraphV2 의 선택적 속성 |
| Dawsn <T 확장 번호> | |
| DebugGradientIdentity <T> | 그래디언트 디버깅을 위한 ID 작업입니다. |
| DebugGradientRefIdentity <T> | 그래디언트 디버깅을 위한 ID 작업입니다. |
| 디버그 ID <T> | 디버깅을 위해 Ref가 아닌 유형 입력 텐서의 ID 매핑을 제공합니다. |
| DebugIdentity.Options | DebugIdentity 의 선택적 속성 |
| DebugIdentityV2 <T> | 디버그 ID V2 Op. |
| DebugIdentityV2.옵션 | DebugIdentityV2 의 선택적 속성 |
| DebugIdentityV3 <T> | 디버깅을 위해 Ref가 아닌 유형 입력 텐서의 ID 매핑을 제공합니다. |
| DebugIdentityV3.옵션 | DebugIdentityV3 의 선택적 속성 |
| DebugNanCount | NaN 값 카운터 Op. 디버그 |
| DebugNanCount.Options | DebugNanCount 의 선택적 속성 |
| 디버그숫자요약 | 디버그 수치 요약 Op. |
| DebugNumericSummary.Options | DebugNumericSummary 의 선택적 속성 |
| DebugNumericSummaryV2 <U 확장 번호> | 디버그 수치 요약 V2 Op. |
| DebugNumericSummaryV2.Options | DebugNumericSummaryV2 의 선택적 속성 |
| DecodeImage <T는 숫자를 확장합니다> | decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg 및 decode_png에 대한 함수입니다. |
| DecodeImage.옵션 | DecodeImage 의 선택적 속성 |
| DecodePendedRaw <T는 숫자를 확장합니다> | 문자열의 바이트를 숫자 벡터로 재해석합니다. |
| DecodePaddedRaw.Options | DecodePaddedRaw 의 선택적 속성 |
| 디코드프로토 | op는 직렬화된 프로토콜 버퍼 메시지의 필드를 텐서로 추출합니다. |
| DecodeProto.Options | DecodeProto 의 선택적 속성 |
| 딥카피 <T> | `x`의 복사본을 만듭니다. |
| 삭제반복자 | 반복자 리소스의 컨테이너입니다. |
| 메모리캐시 삭제 | |
| 다중 장치 반복자 삭제 | 반복자 리소스의 컨테이너입니다. |
| 삭제RandomSeedGenerator | |
| 삭제시드 생성기 | |
| 삭제세션텐서 | 세션의 핸들로 지정된 텐서를 삭제합니다. |
| DenseBincount <U 확장 숫자> | 정수 배열에서 각 값의 발생 횟수를 셉니다. |
| DenseBincount.Options | DenseBincount 의 선택적 속성 |
| DenseCountSparseOutput <U 확장 숫자> | tf.tensor 입력에 대해 희소 출력 Bin 계산을 수행합니다. |
| DenseCountSparseOutput.Options | DenseCountSparseOutput 의 선택적 속성 |
| DenseToCSRSparseMatrix | 조밀한 텐서를 (아마도 일괄 처리된) CSRSparseMatrix로 변환합니다. |
| DestroyResourceOp | 핸들에 지정된 리소스를 삭제합니다. |
| DestroyResourceOp.Options | DestroyResourceOp 의 선택적 속성 |
| DestroyTemporary변수 <T> | 임시 변수를 삭제하고 최종 값을 반환합니다. |
| DeviceIndex | 작업이 실행되는 장치의 인덱스를 반환합니다. |
| DirectedInterleave데이터세트 | 'N' 데이터 세트의 고정 목록에서 'InterleaveDataset'을 대체합니다. |
| DirectedInterleaveDataset.Options | DirectedInterleaveDataset 의 선택적 속성 |
| 비활성화CopyOnRead | 읽기 시 복사 모드를 끕니다. |
| 분산저장 | |
| DistributedSave.옵션 | DistributedSave 의 선택적 속성 |
| DrawBoundingBoxesV2 <T는 숫자를 확장합니다> | 이미지 배치에 경계 상자를 그립니다. |
| DTensorRestoreV2 | |
| DTensorSetGlobalTPUArray | 시스템에 있는 모든 TPU의 전역 ID를 호스트에 알리는 작업입니다. |
| 더미반복카운터 | |
| 더미메모리캐시 | |
| 더미 시드 생성기 | |
| DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | tf.nn.embedding_lookup_sparse()를 사용하는 코드 포팅을 쉽게 합니다. |
| DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options | DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch 의 선택적 속성 |
| DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | |
| DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch.Options | DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch 의 선택적 속성 |
| 동적파티션 <T> | `파티션`의 인덱스를 사용하여 `데이터`를 `num_partitions` 텐서로 분할합니다. |
| 다이나믹스티치 <T> | '데이터' 텐서의 값을 단일 텐서에 인터리브합니다. |
| 편집거리 | (정규화된) Levenshtein Edit Distance를 계산합니다. |
| 편집거리.옵션 | EditDistance 에 대한 선택적 속성 |
| 에이그 <U> | 하나 이상의 정사각 행렬의 고유 분해를 계산합니다. |
| Eig.옵션 | Eig 의 선택적 속성 |
| 아인섬 <T> | 아인슈타인 합산 규칙에 따른 텐서 수축. |
| 비어 있음 <T> | 주어진 모양으로 텐서를 생성합니다. |
| 비어있습니다.옵션 | Empty 에 대한 선택적 속성 |
| 비어있는TensorList | 빈 텐서 목록을 생성하고 반환합니다. |
| 비어있음TensorMap | 빈 텐서 맵을 생성하고 반환합니다. |
| EncodeProto | op는 입력 텐서에 제공된 protobuf 메시지를 직렬화합니다. |
| EncodeProto.Options | EncodeProto 의 선택적 속성 |
| EnqueueTPU임베딩임의TensorBatch | tf.nn.embedding_lookup_sparse()를 사용하는 코드 포팅을 쉽게 합니다. |
| EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options | EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch 의 선택적 속성 |
| EnqueueTPUEmbeddingBatch | 입력 배치 텐서 목록을 TPUEmbedding에 추가하는 작업입니다. |
| EnqueueTPUEmbeddingBatch.Options | EnqueueTPUEmbeddingBatch 의 선택적 속성 |
| EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch | 입력 배치 텐서 목록을 TPUEmbedding에 추가하는 작업입니다. |
| EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch.Options | EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch 의 선택적 속성 |
| EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | tf.nn.embedding_lookup()을 사용하는 코드 포팅을 쉽게 합니다. |
| EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch.Options | EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch 의 선택적 속성 |
| EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch | SparseTensor에서 TPUEmbedding 입력 인덱스를 대기열에 추가하는 작업입니다. |
| EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options | EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch 의 선택적 속성 |
| EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch | tf.nn.embedding_lookup_sparse()를 사용하는 코드 포팅을 쉽게 합니다. |
| EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch.Options | EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch 의 선택적 속성 |
| 형태 보장 <T> | 텐서의 모양이 예상되는 모양과 일치하는지 확인합니다. |
| <T>를 입력하세요 | 하위 프레임을 만들거나 찾고 하위 프레임에서 '데이터'를 사용할 수 있도록 합니다. |
| Enter.옵션 | Enter 에 대한 선택적 속성 |
| Erfinv <T 확장 번호> | |
| 유클리드표준 <T> | 텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 유클리드 노름을 계산합니다. |
| EuclideanNorm.Options | EuclideanNorm 의 선택적 속성 |
| TPUEmbeddingPartitioner 실행 | 중앙 구성에서 TPUEmbedding 파티셔너를 실행하는 작업 TPUEmbedding 작업에 필요한 HBM 크기(바이트)를 계산합니다. |
| 종료 <T> | 현재 프레임을 상위 프레임으로 종료합니다. |
| ExpandDim <T> | 텐서의 모양에 1차원을 삽입합니다. |
| ExperimentalAutoShard데이터 세트 | 입력 데이터 세트를 샤딩하는 데이터 세트를 생성합니다. |
| ExperimentalAutoShardDataset.Options | ExperimentalAutoShardDataset 의 선택적 속성 |
| ExperimentalBytesProducedStatsDataset | StatsAggregator에 있는 'input_dataset'의 각 요소의 바이트 크기를 기록합니다. |
| 실험적ChooseFastestDataset | |
| 실험적데이터세트카디널리티 | `input_dataset`의 카디널리티를 반환합니다. |
| ExperimentalDatasetToTFRecord | TFRecord 형식을 사용하여 지정된 파일에 지정된 데이터세트를 씁니다. |
| ExperimentalDenseToSparseBatchDataset | 입력 요소를 SparseTensor로 일괄 처리하는 데이터세트를 생성합니다. |
| 실험적 지연 시간 통계 데이터 세트 | StatsAggregator에서 'input_dataset' 요소를 생성하는 지연 시간을 기록합니다. |
| ExperimentalMatchingFiles데이터 세트 | |
| ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset | 최대 작업 내 병렬 처리를 재정의하는 데이터 세트를 만듭니다. |
| ExperimentalParseExampleDataset | DT_STRING의 벡터인 'Example' proto를 포함하는 'input_dataset'를 구문 분석된 기능을 나타내는 'Tensor' 또는 'SparseTensor' 개체의 데이터세트로 변환합니다. |
| ExperimentalParseExampleDataset.Options | ExperimentalParseExampleDataset 의 선택적 속성 |
| ExperimentalPrivateThreadPoolDataset | 'input_dataset'을 계산하기 위해 커스텀 스레드 풀을 사용하는 데이터세트를 생성합니다. |
| 실험적 무작위 데이터세트 | 의사 난수를 반환하는 데이터 세트를 만듭니다. |
| ExperimentalRebatch데이터 세트 | 배치 크기를 변경하는 데이터세트를 만듭니다. |
| ExperimentalRebatchDataset.Options | ExperimentalRebatchDataset 의 선택적 속성 |
| ExperimentalSetStatsAggregatorDataset | |
| ExperimentalSlidingWindowDataset | `input_dataset`에 대한 슬라이딩 윈도우를 전달하는 데이터세트를 생성합니다. |
| ExperimentalSqlDataset | SQL 쿼리를 실행하고 결과 집합의 행을 내보내는 데이터 집합을 만듭니다. |
| ExperimentalStatsAggregatorHandle | 통계 관리자 리소스를 생성합니다. |
| ExperimentalStatsAggregatorHandle.Options | ExperimentalStatsAggregatorHandle 의 선택적 속성 |
| ExperimentalStatsAggregator요약 | 지정된 통계 관리자가 기록한 모든 통계의 요약을 생성합니다. |
| ExperimentalUnbatchDataset | 입력 요소를 여러 요소로 분할하는 데이터세트입니다. |
| Expint <T는 숫자를 확장합니다> | |
| ExtractGlimpseV2 | 입력 텐서에서 엿볼 수 있는 내용을 추출합니다. |
| ExtractGlimpseV2.옵션 | ExtractGlimpseV2 의 선택적 속성 |
| ExtractVolumePatches <T 확장 번호> | `입력`에서 `패치`를 추출하여 `"깊이"` 출력 차원에 넣습니다. |
| FFTND <T> | ND 고속 푸리에 변환. |
| 파일시스템 세트 구성 | 파일 시스템의 구성을 설정합니다. |
| 채우기 <U> | 스칼라 값으로 채워진 텐서를 생성합니다. |
| FinalizeDataset | 'input_dataset'에 tf.data.Options 적용하여 데이터세트를 생성합니다. |
| FinalizeDataset.옵션 | FinalizeDataset 의 선택적 속성 |
| TPU임베딩 마무리 | TPUEmbedding 구성을 마무리하는 작업입니다. |
| 지문 | 지문 값을 생성합니다. |
| FresnelCos <T 확장 번호> | |
| FresnelSin <T는 숫자를 확장함> | |
| FusedBatchNormGradV3 <T는 숫자 확장, U는 숫자 확장> | 일괄 정규화를 위한 기울기입니다. |
| FusedBatchNormGradV3.Options | FusedBatchNormGradV3 의 선택적 속성 |
| FusedBatchNormV3 <T는 숫자 확장, U는 숫자 확장> | 일괄 정규화. |
| FusedBatchNormV3.Options | FusedBatchNormV3 의 선택적 속성 |
| 모아 <T> | `indices`에 따라 `params` 축 `axis`에서 슬라이스를 수집합니다. |
| 수집.옵션 | Gather 의 선택적 속성 |
| 집결 <T> | `params`의 조각을 `indices`로 지정된 모양의 Tensor로 수집합니다. |
| BoundingBoxProposals 생성 | 이 작업은 arXiv:1506.01497의 eq.2에 따라 주어진 경계 상자(bbox_deltas)로 인코딩된 wrt 앵커로부터 관심 영역을 생성합니다. op는 상위 `pre_nms_topn` 점수 상자를 선택하고, 앵커와 관련하여 디코딩하고, `nms_threshold` 교차-결합(iou) 값보다 높은 중첩 상자에 최대 비최대 억제를 적용하고, 짧은 변이 `보다 작은 상자를 삭제합니다. 최소_크기`. |
| 생성BoundingBoxProposals.Options | GenerateBoundingBoxProposals 의 선택적 속성 |
| GetElementAtIndex | 데이터세트의 지정된 인덱스에 있는 요소를 가져옵니다. |
| GetMinibatchesInCsrWithPhysicalReplica | |
| GetMinibatchSplitsWithPhysicalReplica | |
| GetOptions | `input_dataset`에 연결된 tf.data.Options 반환합니다. |
| 세션 핸들 가져오기 | 입력 텐서를 현재 세션 상태로 저장합니다. |
| GetSessionTensor <T> | 핸들로 지정된 텐서의 값을 가져옵니다. |
| GlobalIterId | |
| 그라데이션 | y s wrt x s의 합의 편도함수를 계산하는 연산을 추가합니다. 즉, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... |
| 그라데이션.옵션 | Gradients 의 선택적 속성 |
| GRUBlockCell <T는 숫자를 확장합니다> | 1시간 단계에 대한 GRU 셀 순방향 전파를 계산합니다. |
| GRUBlockCellGrad <T는 숫자를 확장합니다> | 1시간 단계에 대한 GRU 셀 역전파를 계산합니다. |
| 보증 상수 <T> | 입력 텐서가 상수임을 TF 런타임에 보장합니다. |
| 해시테이블 | 초기화되지 않은 해시 테이블을 생성합니다. |
| 해시테이블.옵션 | HashTable 의 선택적 속성 |
| HistogramFixedWidth <U 확장 숫자> | 값의 히스토그램을 반환합니다. |
| 신원 <T> | 입력 텐서 또는 값과 모양과 내용이 동일한 텐서를 반환합니다. |
| 아이덴티티N | 입력과 모양 및 내용이 동일한 텐서 목록을 반환합니다. 텐서. |
| IFFTND <T> | ND 역고속 푸리에 변환. |
| 오류 무시데이터 세트 | 오류를 무시하고 'input_dataset' 요소가 포함된 데이터세트를 생성합니다. |
| IgnoreErrorsDataset.Options | IgnoreErrorsDataset 의 선택적 속성 |
| ImageProjectiveTransformV2 <T는 숫자를 확장합니다> | 주어진 변환을 각 이미지에 적용합니다. |
| ImageProjectiveTransformV2.Options | ImageProjectiveTransformV2 의 선택적 속성 |
| ImageProjectiveTransformV3 <T는 숫자를 확장합니다> | 주어진 변환을 각 이미지에 적용합니다. |
| ImageProjectiveTransformV3.Options | ImageProjectiveTransformV3 의 선택적 속성 |
| ImmutableConst <T> | 메모리 영역에서 불변 텐서를 반환합니다. |
| 인피드큐 제거 <T> | 계산에 입력될 값에 대한 자리 표시자 작업입니다. |
| InfeedDequeueTuple | 인피드에서 XLA 튜플로 여러 값을 가져옵니다. |
| 인피드인큐 | 단일 Tensor 값을 계산에 제공하는 연산입니다. |
| InfeedEnqueue.Options | InfeedEnqueue 의 선택적 속성 |
| InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer | 사전 선형화된 버퍼를 TPU 인피드에 추가하는 작업입니다. |
| InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer.Options | InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer 의 선택적 속성 |
| InfeedEnqueueTuple | 여러 Tensor 값을 XLA 튜플로 계산에 입력합니다. |
| InfeedEnqueueTuple.Options | InfeedEnqueueTuple 의 선택적 속성 |
| 테이블 초기화 | 키와 값에 각각 두 개의 텐서를 사용하는 테이블 초기화 프로그램입니다. |
| TableFromDataset 초기화 | |
| TableFromTextFile 초기화 | 텍스트 파일에서 테이블을 초기화합니다. |
| 초기화TableFromTextFile.옵션 | InitializeTableFromTextFile 에 대한 선택적 속성 |
| 내부추가 <T> | x의 지정된 행에 v를 추가합니다. |
| InplaceSub <T> | 'x'의 지정된 행에서 'v'를 뺍니다. |
| 인플레이스업데이트 <T> | 지정된 행 'i'를 값 'v'로 업데이트합니다. |
| IRFFTND <U 확장 번호> | ND 역실질고속 푸리에 변환. |
| IsBoostedTreesEnsembleInitialized | 트리 앙상블이 초기화되었는지 확인합니다. |
| IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized | Quantile 스트림이 초기화되었는지 확인합니다. |
| IsotonicRegression <U 확장 숫자> | 일련의 등장성 회귀 문제를 해결합니다. |
| TPUEmbedding초기화됨 | 분산 TPU 시스템에서 TPU 임베딩이 초기화되는지 여부입니다. |
| IsTPUEmbeddingInitialized.Options | IsTPUEmbeddingInitialized 의 선택적 속성 |
| 변수가 초기화됨 | 텐서가 초기화되었는지 확인합니다. |
| IteratorGetDevice | `리소스`가 배치된 장치의 이름을 반환합니다. |
| KMC2Chain초기화 | 시드 세트에 추가되어야 하는 데이터 포인트의 인덱스를 반환합니다. |
| KmeansPlusPlus초기화 | KMeans++ 기준을 사용하여 num_to_sample개의 입력 행을 선택합니다. |
| KthOrder통계 | 데이터 세트의 K차 통계를 계산합니다. |
| LinSpace <T는 숫자를 확장합니다> | 일정 간격으로 값을 생성합니다. |
| 목록데이터세트 | 각 '텐서'를 한 번씩 내보내는 데이터세트를 만듭니다. |
| ListDataset.옵션 | ListDataset 의 선택적 속성 |
| 목록스냅샷청크데이터세트 | |
| LMDB데이터세트 | 하나 이상의 LMDB 파일에 키-값 쌍을 내보내는 데이터 세트를 생성합니다. |
| LoadAllTPUEmbedding매개변수 | 내장 메모리에 최적화 매개변수를 로드하는 연산입니다. |
| LoadTPUEmbeddingAdadelta매개변수 | Adadelta 임베딩 매개변수를 로드합니다. |
| LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters.Options | LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters 의 선택적 속성 |
| LoadTPUE임베딩AdagradMomentum매개변수 | Adagrad Momentum 임베딩 매개변수를 로드합니다. |
| LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters.Options | LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters 의 선택적 속성 |
| LoadTPUE임베딩Adagrad매개변수 | Adagrad 임베딩 매개변수를 로드합니다. |
| LoadTPUEmbeddingAdagradParameters.Options | LoadTPUEmbeddingAdagradParameters 의 선택적 속성 |
| TPU임베딩ADAM매개변수 로드 | ADAM 포함 매개변수를 로드합니다. |
| LoadTPUEmbeddingADAMParameters.Options | LoadTPUEmbeddingADAMParameters 의 선택적 속성 |
| LoadTPUEmbeddingCenteredRMSProp매개변수 | 로드 중심 RMSProp 임베딩 매개변수입니다. |
| LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters.Options | LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters 의 선택적 속성 |
| LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimator매개변수 | 부하 주파수 추정기 임베딩 매개변수. |
| LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters.Options | LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters 의 선택적 속성 |
| LoadTPUEmbeddingFTRL매개변수 | FTRL 임베딩 매개변수를 로드합니다. |
| LoadTPUEmbeddingFTRLParameters.Options | LoadTPUEmbeddingFTRLParameters 의 선택적 속성 |
| LoadTPUEmbeddingMDLadagradLight매개변수 | MDL Adagrad Light 임베딩 매개변수를 로드합니다. |
| LoadTPUEmbeddingMDLadagradLightParameters.Options | LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters 의 선택적 속성 |
| LoadTPUEmbeddingMomentum매개변수 | Momentum 임베딩 매개변수를 로드합니다. |
| loadtpuembeddingmomentumparameters.options | LoadTPUEmbeddingMomentumParameters 의 선택적 속성 |
| loadtpuembeddingproximaladagradagradparameters | 근위 adagrad 포함 매개 변수를로드합니다. |
| loadtpuembeddingproximaladagradagradparameters.options | LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters 의 선택적 속성 |
| 로드 푸드 베딩 프록시 메일 오이 파라 미터 | |
| loadtpuembeddingproximalyogiparameters.options | LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters 의 선택적 속성 |
| loadtpuembeddingrmspropparameters | RMSProp 임베딩 매개 변수를로드합니다. |
| loadtpuembeddingrmspropparameters.options | LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters 의 선택적 속성 |
| loadtpuembeddingStochasticgradientDescentParameters | SGD 임베딩 매개 변수로드. |
| loadtPuembeddingStoChasticAdgradientDescentParameters.Options | LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters 의 선택적 속성 |
| LookUtableExport <t, u> | 테이블의 모든 키와 값을 출력합니다. |
| LookUtableFind <U> | 테이블에서 키를 찾아 해당 값을 출력합니다. |
| LookUtableimport | 표의 내용을 지정된 키 및 값으로 대체합니다. |
| LookUtableInsert | 키를 값과 연결하도록 테이블을 업데이트합니다. |
| LookUptAblerEmove | 테이블에서 키와 관련 값을 제거합니다. |
| 룩 upuredablesize | 주어진 테이블의 요소 수를 계산합니다. |
| 루프코드 | 입력을 출력으로 전달합니다. |
| LowerBound <U 확장 번호> | 각 행에 Lower_Bound (Sorted_Search_Values, 값)를 적용합니다. |
| lstmblockcell <t는 숫자>를 확장합니다 | LSTM 셀 포워드 전파를 1 번 단계로 계산합니다. |
| lstmblockcell.options | LSTMBlockCell 의 선택적 속성 |
| lstmblockcellgrad <t는 숫자>를 확장합니다 | 1 타임 스텝에 대해 LSTM 셀 역전 전파를 계산합니다. |
| lu <t, u는 숫자를 확장합니다> | 하나 이상의 사각형 행렬의 LU 분해를 계산합니다. |
| makeunique | 비 배치 치수의 모든 요소를 독특하게 만듭니다. 그러나 \ "Close \" 그들의 초기 가치. |
| MapClear | OP는 기본 컨테이너의 모든 요소를 제거합니다. |
| MapClear.Options | MapClear 의 선택적 속성 |
| mapincompletesize | OP는 기본 컨테이너의 불완전한 요소 수를 반환합니다. |
| mapincompletesize.options | MapIncompleteSize 의 선택적 속성 |
| Mappeek | OP는 지정된 키의 값을 살펴 봅니다. |
| mappeek.options | MapPeek 의 선택적 속성 |
| 지도 크기 | OP는 기본 컨테이너의 요소 수를 반환합니다. |
| Mapsize.options | MapSize 선택 속성 |
| MapStage | 해시 테이블처럼 작동하는 기본 컨테이너의 단계 (키, 값). |
| MapStage.Options | MapStage 의 선택적 속성 |
| Mapunstage | OP는 키와 관련된 값을 제거하고 반환합니다. 기본 컨테이너에서. |
| Mapunstage.options | MapUnstage 의 선택적 속성 |
| Mapunstagenokey | OP는 임의 (키, 값)를 제거하고 반환합니다. 기본 컨테이너에서. |
| Mapunstagenokey.options | MapUnstageNoKey 의 선택적 속성 |
| matrixdiagpartv2 <t> | 배치 된 텐서의 배치 된 대각선 부분을 반환합니다. |
| matrixdiagpartv3 <t> | 배치 된 텐서의 배치 된 대각선 부분을 반환합니다. |
| MatrixDiagPartv3.Options | MatrixDiagPartV3 의 선택적 속성 |
| matrixdiagv2 <t> | 주어진 배치 대각선 값으로 배치 된 대각선 텐서를 반환합니다. |
| matrixdiagv3 <t> | 주어진 배치 대각선 값으로 배치 된 대각선 텐서를 반환합니다. |
| matrixdiagv3.options | MatrixDiagV3 의 선택적 속성 |
| MatrixsetDiagv2 <t> | 새로운 배치 대각선 값으로 배치 된 행렬 텐서를 반환합니다. |
| MatrixsetDiagv3 <t> | 새로운 배치 대각선 값으로 배치 된 행렬 텐서를 반환합니다. |
| matrixsetDiagv3.Options | MatrixSetDiagV3 의 선택적 속성 |
| 맥스 <t> | 텐서의 치수에 걸쳐 최대 요소를 계산합니다. |
| 최대 | Max 의 선택적 속성 |
| MAXINTRAOPPARALLELISMDATASET | 최대 OP 인트라이트 병렬 처리를 무시하는 데이터 세트를 만듭니다. |
| 병합 <t> | 사용 가능한 텐서의 값을 '입력'에서 '출력'으로 전달합니다. |
| mergededupdata | OP는 정수 및 플로트 텐서의 요소를 XLA 튜플과 같이 중복 제거 데이터로 통합합니다. |
| mergededupdata.options | MergeDedupData 의 선택적 속성 |
| 최소 <t> | 텐서의 치수에 걸쳐 최소 요소를 계산합니다. |
| Min.Options | Min 선택 속성 |
| mirrorpad <t> | 거울 값으로 텐서를 패드합니다. |
| mirrorpadgrad <t> | `mirrorpad` op에 대한 그라디언트 op. |
| mlirpassthroughop | main () 함수를 갖는 모듈로 표현 된 임의의 mlir 계산을 랩핑합니다. |
| Mulnonan <t> | 요소 별 x * y를 반환합니다. |
| mutabledensehashtable | 텐서를 백킹 스토어로 사용하는 빈 해시 테이블을 만듭니다. |
| mutabledensehashtable.options | MutableDenseHashTable 의 선택적 속성 |
| mexablehashtable | 빈 해시 테이블을 만듭니다. |
| Mexablehashtable.options | MutableHashTable 의 선택적 속성 |
| MutableHashtableOftensors | 빈 해시 테이블을 만듭니다. |
| MutableHashtableOftEnsors.Options | MutableHashTableOfTensors 의 선택적 속성 |
| 뮤텍스 | 'mutexlock`에 의해 잠글 수있는 Mutex 자원을 만듭니다. |
| MUTEX.OPTIONS | Mutex 의 선택적 속성 |
| 뮤 테스 락 | Mutex 자원을 잠그십시오. |
| ncclallreduce <t는 숫자를 확장합니다 | 모든 입력 텐서의 감소를 포함하는 텐서를 출력합니다. |
| ncclbroadcast <t 숫자>를 확장합니다 | 출력에 연결된 모든 장치에 '입력'을 보냅니다. |
| nccledduce <t는 숫자를 확장합니다 | `retuction '을 사용하여`num_devices'에서 '입력'을 단일 장치로 줄입니다. |
| ndtri <t는 숫자>를 확장합니다 | |
| 가장 가까운 이시버 | 각 지점마다 가장 가까운 센터를 선택합니다. |
| NextAfter <t는 숫자>를 확장합니다 | `x1 '의 다음 대표 값을`x2`의 방향으로 요소별로 반환합니다. |
| Nextiteration <t> | 다음 반복에 입력을 사용할 수 있습니다. |
| 비정상적인 <u> | 비 결정적으로 일부 정수를 생성합니다. |
| nonmaxsuppressionv5 <t는 숫자>를 연장합니다 | 욕심이 내림차순으로 경계 상자의 하위 집합을 선택합니다. 교차로의 노동 조합 (IOU)이 높은 상자를 가지 치기는 이전에 선택한 상자와 겹칩니다. |
| nonmaxsuppressionv5.options | NonMaxSuppressionV5 의 선택적 속성 |
| NonserializabledataSet | |
| 노프 | 아무것도하지 않습니다. |
| Onehot <u> | 원한 텐서를 반환합니다. |
| onehot.options | OneHot 의 선택적 속성 |
| 하나 같은 <t> | 모양이 같은 모양의 텐서를 반환하고 x와 유형을 유형합니다. |
| 최적화 된 ATASETV2 | 관련 최적화를`input_dataset '에 적용하여 데이터 세트를 만듭니다. |
| OptimizedAtasetv2.options | OptimizeDatasetV2 의 선택적 속성 |
| OptionsDataset | tf.data.options를`input_dataset`에 첨부하여 데이터 세트를 만듭니다. |
| OptionsDataset.Options | OptionsDataset 의 선택적 속성 |
| OrderedMapClear | OP는 기본 컨테이너의 모든 요소를 제거합니다. |
| OrderedMapClear.Options | OrderedMapClear 의 선택적 속성 |
| OrderedMapIncompletesize | OP는 기본 컨테이너의 불완전한 요소 수를 반환합니다. |
| OrderedMapInceMpletesize.Options | OrderedMapIncompleteSize 의 선택적 속성 |
| OrderedMappeek | OP는 지정된 키의 값을 살펴 봅니다. |
| OrderedMappeek.options | OrderedMapPeek 의 선택적 속성 |
| OrderedMapsize | OP는 기본 컨테이너의 요소 수를 반환합니다. |
| OrderedMapsize.options | OrderedMapSize 의 선택적 속성 |
| OrderedMapstage | 순서대로 작동하는 기본 컨테이너의 단계 (키, 값) 연관 컨테이너. |
| OrderedMapStage.Options | OrderedMapStage 의 선택적 속성 |
| OrderedMapunStage | OP는 키와 관련된 값을 제거하고 반환합니다. 기본 컨테이너에서. |
| OrderedMapunstage.options | OrderedMapUnstage 의 선택적 속성 |
| OrderedMapunstagenokey | OP는 가장 작은 것으로 (키, 값) 요소를 제거하고 반환합니다. 기본 컨테이너의 키. |
| OrderedMapunstagenokey.options | OrderedMapUnstageNoKey 의 선택적 속성 |
| Outfeeddequeue <t> | 계산 Outfeed에서 단일 텐서를 검색합니다. |
| Outfeeddequeue.options | OutfeedDequeue 의 선택적 속성 |
| Outfeeddequeuetuple | 계산 Outfeed에서 여러 값을 검색하십시오. |
| Outfeeddequeuetuple.options | OutfeedDequeueTuple 의 선택적 속성 |
| Outfeeddequeuetuplev2 | 계산 Outfeed에서 여러 값을 검색하십시오. |
| Outfeeddequeuev2 <t> | 계산 Outfeed에서 단일 텐서를 검색합니다. |
| Outfeedenqueue | 계산에 대한 텐서를 흡수하십시오. |
| Outfeedenqueuetuple | 계산에 대한 다중 텐서 값을 흡수하십시오. |
| 패드 <t> | 텐서를 패드합니다. |
| 병렬 배치 다타 세트 | |
| ParallelbatchDataset.Options | ParallelBatchDataset 의 선택적 속성 |
| ParallelConcat <t> | 1 차원을 따라`n` 텐서 목록을 연결합니다. |
| ParallelDynamicStitch <T> | '데이터'텐서의 값을 단일 텐서에 intrea하십시오. |
| parseexampledatasetv2 | ``````````````````````````````````````` " '도 포함되지 않는'input_dataset '을 변환. |
| parseexampledatasetv2.options | ParseExampleDatasetV2 의 선택적 속성 |
| parseexamplev2 | Tf.example Protos (문자열)의 벡터를 유형의 텐서로 변환합니다. |
| ParsesequenceexampleV2 | tf.io.sequenceexample protos의 벡터 (문자열)를 유형의 텐서로 변환합니다. |
| ParsesequenceexampleV2.Options | ParseSequenceExampleV2 의 선택적 속성 |
| 자리 표시 자 <T> | 계산에 공급되는 값에 대한 자리 표시 자 OP. |
| 자리 표시기 | Placeholder 위한 선택적 속성 |
| 위원회 <t>위원회 | 출력이 공급되지 않을 때 '입력'을 통과하는 자리 표시 자 OP. |
| 예선 | 하나의 텐서 값을 불투명 한 변형 텐서로 선형화하는 OP. |
| prelinearize.options | Prelinearize 의 선택적 속성 |
| 예비 | 다중 텐서 값을 불투명 한 변형 텐서로 선형화하는 OP. |
| prelinearizetuple.options | PrelinearizeTuple 의 선택적 속성 |
| 인쇄 | 문자열 스칼라를 인쇄합니다. |
| print.options | Print 의 선택적 속성 |
| privateThreadpooldataSet | 사용자 정의 스레드 풀을 사용하여 'input_dataset'을 계산하는 데이터 세트를 만듭니다. |
| prod <t> | 텐서의 치수에 걸쳐 요소의 제품을 계산합니다. |
| prod.options | Prod 의 선택적 속성 |
| QuantizeAndDequantizev4 <t는 숫자>를 확장합니다 | 그런 다음 텐서를 정문화합니다. |
| QuantizeAndDequantizev4.Options | QuantizeAndDequantizeV4 의 선택적 속성 |
| QuantizeAndDequantizev4 grad <t는 숫자>를 확장합니다 | `QuantizeAndDequantizev4 '의 그라디언트를 반환합니다. |
| QuantizeandDequantizev4grad.Options | QuantizeAndDequantizeV4Grad 의 선택적 속성 |
| QuantizedConcat <t> | 1 차원에 따라 양자화 된 텐서를 연결합니다. |
| QuantizedConcatv2 <t> | |
| QuantizedConv2dandrelu <v> | |
| QuantizedConv2dandrelu.options | QuantizedConv2DAndRelu 의 선택적 속성 |
| QuantizedConv2dandreluandrequantize <v> | |
| QuantizedConv2dandreluandrequantize.options | QuantizedConv2DAndReluAndRequantize 의 선택적 속성 |
| QuantizedConv2dandRequantize <v> | |
| QuantizedConv2dandrequantize.options | QuantizedConv2DAndRequantize 의 선택적 속성 |
| QuantizedConv2dperchannel <v> | 채널 당 QuantizedConv2d를 계산합니다. |
| QuantizedConv2dperChannel.Options | QuantizedConv2DPerChannel 의 선택적 속성 |
| QuantizedConv2dwithbias <v> | |
| QuantizedConv2dwithbias.options | QuantizedConv2DWithBias 의 선택적 속성 |
| QuantizedConv2dwithbiasandrelu <v> | |
| QuantizedConv2dwithbiasandrelu.options | QuantizedConv2DWithBiasAndRelu 의 선택적 속성 |
| QuantizedConv2dwithbiasandreluandrequantize <w> | |
| QuantizedConv2dwithbiasand reluandrequantize.options | QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize 의 선택적 속성 |
| QuantizedConv2dwithbiasandRequantize <w> | |
| QuantizedConv2dwithBiasandRequantize.Options | QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize 의 선택적 속성 |
| QuantizedConv2dwithbiassignedsumandreluandrequantize <x> | |
| QuantizedConv2dwithBiasSIGNEDSUMANDRELUANDREQUANTIZE.OPTIONS | QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize 의 선택적 속성 |
| QuantizedConv2dwithbiassumandrelu <v> | |
| QuantizedConv2dwithbiassumandrelu.options | QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu 의 선택적 속성 |
| QuantizedConv2dwithbiassumandreluandrequantize <x> | |
| QuantizedConv2dwithbiassumandreluandrequantize.options | QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize 의 선택적 속성 |
| QuantizedDepthWiseconv2d <v> | 정량화 된 깊이 CONCL2D를 계산합니다. |
| QuantizedDepthWiseconv2d.options | QuantizedDepthwiseConv2D 의 선택적 속성 |
| QuantizedDepthwiseconv2dwithbias <v> | 편향으로 양자화 된 깊이 Conv2D를 계산합니다. |
| QuantizedDepthwiseconv2dwithbias.options | QuantizedDepthwiseConv2DWithBias 의 선택적 속성 |
| QuantizedDepthwiseconv2dwithbiasandrelu <v> | 바이어스 및 Relu를 사용하여 정량화 된 깊이 Conv2D를 계산합니다. |
| QuantizedDepthwiseconv2dwithbiasandrelu.options | QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu 의 선택적 속성 |
| QuantizedDepthwiseconv2dwithbiasandreluandrequantize <w> | 양자화 된 깊이 Conv2D를 바이어스, Relu 및 요청으로 계산합니다. |
| QuantizedDepthWiseconv2dwithBiasandReluAndRequantize.Options | QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize 의 선택적 속성 |
| Quantizedmatmulwithbias <w> | 바이어스 add와 함께 매트릭스`b '에 의한`a`의 양자화 된 행렬 곱셈을 수행합니다. |
| Quantizedmatmulwithbias.options | QuantizedMatMulWithBias 의 선택적 속성 |
| Quantizedmatmulwithbiasanddequantize <w 확장 번호> | |
| Quantizedmatmulwithbiasanddequantize.options | QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize 의 선택적 속성 |
| Quantizedmatmulwithbiasandrelu <v> | 바이어스 add 및 relu 융합으로 매트릭스`b '에 의한`a`에 대한 양자화 된 매트릭스 곱셈을 수행하십시오. |
| Quantizedmatmulwithbiasandrelu.options | QuantizedMatMulWithBiasAndRelu 의 선택적 속성 |
| Quantizedmatmulwithbiasand reluandrequantize <w> | 바이어스 add 및 relu와 함께 매트릭스`b '의`a`에 대한 양자화 된 매트릭스 곱셈을 수행하고 융합을 요구합니다. |
| Quantizedmatmulwithbiasand reluandrequantize.options | QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize 의 선택적 속성 |
| QuantizedMatmulwithbiasandRequantize <w> | |
| Quantizedmatmulwithbiasandrequantize.options | QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize 의 선택적 속성 |
| QuantizedReshape <t> | reshape op에 따라 양자화 된 텐서를 재구성합니다. |
| raggedbincount <u는 숫자를 확장합니다 | 정수 배열에서 각 값의 발생 수를 계산합니다. |
| Raggedbincount.options | RaggedBincount 의 선택적 속성 |
| RaggedCountsParseOutput <U 확장 번호> | 울퉁불퉁 한 텐서 입력에 대한 희소 출력 빈 계산을 수행합니다. |
| RaggedCountsParseOutput.Options | RaggedCountSparseOutput 의 선택적 속성 |
| raggedcross <t, u는 숫자>를 확장합니다 | 텐서 목록에서 기능을 생성하고 raggedtensor로 반환합니다. |
| raggedfilmptyrows <t> | |
| Raggedfilmptyrowsgrad <t> | |
| raggedgather <t는 숫자, u>를 확장합니다 | `indices '에 따라`params` 축`0`에서 울퉁불퉁 한 조각을 수집하십시오. |
| RaggedRange <u는 숫자를 확장하고 t는 숫자를 확장합니다. | 지정된 숫자 시퀀스를 포함하는 'raggedtensor'를 반환합니다. |
| RaggedTensorfromvariant <u는 숫자, t>를 확장합니다 | `variant` 텐서를 'raggedtensor'로 디코딩합니다. |
| Raggedtensortosparse <u> | `raggedtensor '를 동일한 값으로'sparsetensor '로 변환합니다. |
| Raggedtensortotensor <u> | 울퉁불퉁 한 텐서에서 밀도가 높은 텐서를 만들어 모양을 바꿀 수 있습니다. |
| Raggedtensortovariant | 'raggedtensor'를 '변형'텐서로 인코딩합니다. |
| raggedtensortovariant gradient <u> | ``raggedtensortovariant '에 대한 그라디언트를 계산하는 데 사용됩니다. |
| RandomDatasetv2 | 의사 숫자를 반환하는 데이터 세트를 만듭니다. |
| randomdatasetv2.options | RandomDatasetV2 의 선택적 속성 |
| randomindexshuffle <t는 숫자>를 확장합니다 | [0, ..., max_index]의 순열에서 'value'의 위치를 출력합니다. |
| randomindexshuffle.options | RandomIndexShuffle 의 선택적 속성 |
| range <t extends 번호> | 일련의 숫자를 만듭니다. |
| 계급 | 텐서의 순위를 반환합니다. |
| readvariableop <t> | 변수의 값을 읽습니다. |
| readvariablexlasplitnd <t> | 모든 차원에서 리소스 변수 입력 텐서를 분할합니다. |
| readvariablexlasplitnd.options | ReadVariableXlaSplitND 의 선택적 속성 |
| RebatchDataset | 배치 크기를 변경하는 데이터 세트를 만듭니다. |
| Rebatchdataset.options | RebatchDataset 의 선택적 속성 |
| Rebatchdatasetv2 | 배치 크기를 변경하는 데이터 세트를 만듭니다. |
| recv <t> | recv_device의 send_device에서 지명 된 텐서를받습니다. |
| recv.options | Recv 에 대한 선택적 속성 |
| recvtpuembeddingactivations | TPU에 임베딩 활성화를 수신하는 OP. |
| 감정 | 텐서의 치수에 걸쳐 "논리적 및 요소"를 계산합니다. |
| READEALL.OPTIONS | ReduceAll 의 선택적 속성 |
| 환원 | 텐서의 치수에 걸쳐 "논리적 또는"요소의 "논리"를 계산합니다. |
| ReduceAny.options | ReduceAny 의 선택적 속성 |
| ReduceMax <t> | 텐서의 치수에 걸쳐 최대 요소를 계산합니다. |
| redemax.options | ReduceMax 의 선택적 속성 |
| leducemin <t> | 텐서의 치수에 걸쳐 최소 요소를 계산합니다. |
| Reducemin.options | ReduceMin 의 선택적 속성 |
| READGEPROD <T> | 텐서의 치수에 걸쳐 요소의 제품을 계산합니다. |
| REDAYPROD.OPTIONS | ReduceProd 의 선택적 속성 |
| Reducesum <t> | 텐서의 치수에 걸쳐 요소의 합을 계산합니다. |
| READESUM.OPTIONS | ReduceSum 에 대한 선택적 속성 |
| 리펜터 <t> | 자식 프레임을 생성하거나 찾아서 '데이터'를 어린이 프레임에 사용할 수있게합니다. |
| 리펜터. options | RefEnter 의 선택적 속성 |
| refexit <t> | 현재 프레임을 모래 프레임으로 종료합니다. |
| 레피 니티 <t> | 입력 참조 텐서와 동일한 심판 텐서를 반환하십시오. |
| <t>를 리머링하십시오 | 사용 가능한 텐서의 값을 '입력'에서 '출력'으로 전달합니다. |
| refnextiteration <t> | 다음 반복에 입력을 사용할 수 있습니다. |
| refselect <t> | `inputs '의'index '요소를'출력 '으로 전달합니다. |
| refswitch <t> | Ref Tensor`Data '를`pred`에 의해 결정된 출력 포트로 전달합니다. |
| RegisterDataset | tf.data 서비스에 데이터 세트를 등록합니다. |
| RegisterDataset.Options | RegisterDataset 의 선택적 속성 |
| RegisterDatasetv2 | tf.data 서비스에 데이터 세트를 등록합니다. |
| RegisterDatasetv2.options | RegisterDatasetV2 의 선택적 속성 |
| 릴레이 아웃 <t> | |
| 릴레이 아웃 <T> | |
| requantizationRangePerChannel | 채널 당 요청 범위를 계산합니다. |
| requantizeperChannel <u> | 채널 당 알려진 최소 및 최대 값으로 입력을 요구합니다. |
| <t>을 다시 선택하십시오 | 텐서를 재구성합니다. |
| ResourceAccumulatorApplygradient | 주어진 축합기에 구배를 적용합니다. |
| ResourceAccumulatornumAccumulated | 주어진 축적기에서 집계 된 구배 수를 반환합니다. |
| ResourceAccumulatorsetglobalstep | Global_step에 대한 새로운 값으로 축합기를 업데이트합니다. |
| Resourceacumulatortakegradient <t> | 주어진 조건부 축적기에서 평균 구배를 추출합니다. |
| ResourceApplyAdagradv2 | Adagrad 체계에 따라 '*var'를 업데이트하십시오. |
| ResourceApplyAdagrAdv2.Options | ResourceApplyAdagradV2 의 선택적 속성 |
| ResourcePlyAdamwithamsgrad | Adam 알고리즘에 따라 '*var'를 업데이트하십시오. |
| ResourcePlyAdamwithamsgrad.Options | ResourceApplyAdamWithAmsgrad 의 선택적 속성 |
| ResourceApplyKerasmomentum | 모멘텀 체계에 따라 '*var'를 업데이트하십시오. |
| ResourceApplyKerasmomentum.options | ResourceApplyKerasMomentum 의 선택적 속성 |
| ResourceConditionalAccumulator | 그라디언트 집계를위한 조건부 축합기. |
| ResourceConditionalAccumulator.options | ResourceConditionalAccumulator 의 선택적 속성 |
| resourcecountupto <t는 숫자>를 확장합니다 | '리소스'가 '제한'에 도달 할 때까지 '리소스'를 가리키는 변수 증분. |
| ResourceGather <u> | 'Indices'에 따라 '자원'에 의해 가리키는 변수에서 슬라이스를 수집하십시오. |
| ResourceGather.Options | ResourceGather 의 선택적 속성 |
| ResourceGathernd <u> | |
| Resourcescatteradd | 'resource'에서 참조 된 변수에 희소 업데이트가 추가됩니다. |
| Resourcescatterdiv | 스파 스 업데이트를 'Resource'에서 참조 된 변수로 나눕니다. |
| Resourcescattermax | `max` 조작을 사용하여 'resource'로 참조 된 변수로 드문 업데이트를 줄입니다. |
| Resourcescattermin | Sparse 업데이트는`Min '작업을 사용하여'Resource '에 의해 참조 된 변수로 줄입니다. |
| Resourcescattermul | 스파 스 업데이트에 'resource'가 참조 된 변수에 곱합니다. |
| Resourcescatterndadd | 변수의 개별 값 또는 슬라이스에 드문 추가를 적용합니다. |
| Resourcescatterndadd.options | ResourceScatterNdAdd 의 선택적 속성 |
| Resourcescatterndmax | |
| Resourcescatterndmax.options | ResourceScatterNdMax 의 선택적 속성 |
| Resourcescatterndmin | |
| Resourcescatterndmin.options | ResourceScatterNdMin 의 선택적 속성 |
| Resourcescatterndsub | 변수의 개별 값 또는 슬라이스에 희소 뺄셈을 적용합니다. |
| Resourcescatterndsub.options | ResourceScatterNdSub 의 선택적 속성 |
| Resourcescatterndupdate | 주어진 내에서 Sporse`update '를 개별 값 또는 슬라이스에 적용합니다. 'indices'에 따라 변수. |
| Resourcescatterndupdate.options | ResourceScatterNdUpdate 의 선택적 속성 |
| Resourcescattersub | 'resource'에서 참조 된 변수에서 드문 업데이트를 빼냅니다. |
| Resourcescatterupdate | 'resource'에서 참조 된 변수에 희소 업데이트를 할당합니다. |
| ResourcesParseApplyAdagradv2 | Adagrad 체계에 따라 '*var'및 '*accum'에서 관련 항목을 업데이트하십시오. |
| ResourcesParseApplyAdagrAdv2.Options | ResourceSparseApplyAdagradV2 의 선택적 속성 |
| ResourcesParseApplyKerasmomentum | 모멘텀 체계에 따라 '*var'및 '*accum'에서 관련 항목을 업데이트하십시오. |
| ResourcesParseApplyKerasmomentum.options | ResourceSparseApplyKerasMomentum 의 선택적 속성 |
| ResourcestRidedSliceAssign | 'value'를`ref '의 슬라이스 l- 값 참조에 할당하십시오. |
| ResourcestRidedSliceAssign.Options | ResourceStridedSliceAssign 의 선택적 속성 |
| 검색자 PuembeddingParameters | 임베딩에서 호스트 메모리까지 최적화 매개 변수를 검색하는 OP. |
| restievetpuembeddingadaDeltaparameters | Adadelta 임베딩 매개 변수를 검색합니다. |
| retrievetpuembeddingadaDeltaparameters.options | RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters 의 선택적 속성 |
| retrievetpuembeddingadagradgradmomentumparameters | Adagrad 모멘텀 임베딩 매개 변수를 검색하십시오. |
| retrievetpuembeddingadagradgradmomentumparameters.options | RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters 의 선택적 속성 |
| retrievetpuembeddingadagradgarameters | Adagrad 임베딩 매개 변수를 검색하십시오. |
| retrievetpuembeddingadagradagrameters.options | RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters 의 선택적 속성 |
| 검색 푸모 베딩 아담 파라 미터 | Adam 임베딩 매개 변수를 검색합니다. |
| retrievetpuembeddingadamparameters.options | RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters 의 선택적 속성 |
| retrievetpuembeddingcenteredrmspropparameters | 중앙 RMSprop 임베딩 매개 변수를 검색합니다. |
| retrievetpuembeddingcenteredrmspropparameters.options | RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters 의 선택적 속성 |
| retrievetpuembeddingfrequencyestimatorparameters | 주파수 추정기 임베딩 매개 변수를 검색합니다. |
| retrievetpuembeddingfrequencyestimatorparameters.options | RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters 의 선택적 속성 |
| retrievetpuembeddingftrlparameters | ftrl 임베딩 매개 변수를 검색합니다. |
| retrievetpuembeddingftrlparameters.options | RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters 의 선택적 속성 |
| retrievetpuembeddingmdladagradlightparameters | MDL Adagrad Light Embedding 매개 변수를 검색하십시오. |
| retrievetpuembeddingmdladagradlightparameters.options | RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters 의 선택적 속성 |
| retrievetpuembeddingmomentumparameters | 모멘텀 임베딩 매개 변수를 검색합니다. |
| retrievetpuembeddingmomentumparameters.options | RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters 의 선택적 속성 |
| retrievetpuembeddingproximaladagradagradparameters | 근위 adagrad 임베딩 매개 변수를 검색합니다. |
| retrievetpuembeddingproximaladagradagradparameters.options | RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters 의 선택적 속성 |
| 검색 puembeddingproximalyogiparameters | |
| retrieveetpuembeddingproximalyogiparameters.options | RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters 의 선택적 속성 |
| retrievetpuembeddingrmspropparameters | RMSPROP 임베딩 매개 변수를 검색합니다. |
| retrievetpuembeddingrmspropparameters.options | RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters 의 선택적 속성 |
| retrievetpuembeddingstochasticadientDescentParameters | SGD 임베딩 매개 변수를 검색합니다. |
| retrievetpuembeddingStochasticgradientDescentParameters.Options | RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters 의 선택적 속성 |
| 역 <T> | 텐서의 특정 치수를 뒤집습니다. |
| Reversesequence <t> | 가변 길이 슬라이스를 뒤집습니다. |
| Reversesequence.options | ReverseSequence 의 선택적 속성 |
| 다시 작성 | |
| rfftnd <u> | 빠른 실제 푸리에 변환. |
| RISCABS <t는 숫자>를 연장합니다 | |
| RISCADD <t는 숫자>를 확장합니다 | x + y 요소로 반환합니다. |
| riscbinaryarithmetic <t는 숫자>를 확장합니다 | |
| Riscbinary Comparison | |
| Riscbitcast <u> | |
| Riscbroadcast <t> | |
| Risccast <u> | |
| Riscceil <t는 숫자를 확장합니다 | |
| risccholesky <t는 숫자를 확장합니다 | |
| RISCCONCAT <T> | |
| RISCCONV <t는 숫자를 확장합니다 | |
| RISCCONV.OPTIONS | RiscConv 의 선택적 속성 |
| RISCCOS <t는 숫자를 확장합니다 | |
| RISCDIV <t는 숫자>를 확장합니다 | |
| RISCDOT <t는 숫자>를 확장합니다 | |
| riscdot.options | RiscDot 의 선택적 속성 |
| riscexp <t는 숫자>를 확장합니다 | |
| RISCFFT <T> | |
| RISCFLOOR <t는 숫자를 확장합니다 | |
| Riscgather <t> | |
| RISCGATHER.OPTIONS | RiscGather 의 선택적 속성 |
| riscimag <u는 숫자를 확장합니다> | |
| riscisfinite | |
| risclog <t는 숫자>를 확장합니다 | |
| risclogicaland | |
| risclogicalnot | |
| risclogicalor | |
| RISCMAX <t는 숫자>를 확장합니다 | max (x, y) 요소 단위를 반환합니다. |
| RISCMIN <t는 숫자를 확장합니다 | |
| Riscmul <t는 숫자>를 연장합니다 | |
| riscneg <t는 숫자>를 연장합니다 | |
| RISCPAD <t는 숫자>를 확장합니다 | |
| RISCPOOL <t는 번호>를 확장합니다 | |
| riscpool.options | RiscPool 의 선택적 속성 |
| riscpow <t는 숫자를 확장합니다 | |
| riscrandomuniform | |
| riscrandomuniform.options | RiscRandomUniform 의 선택적 속성 |
| riscreal <u는 숫자를 확장합니다> | |
| riscreduce <t는 숫자>를 확장합니다 | |
| Riscrem <t는 숫자를 확장합니다 | |
| riscraphape <t는 번호>를 확장합니다 | |
| Riscreverse <t는 숫자를 확장합니다 | |
| RISCSCATTER <U 확장 번호> | |
| RISCPHAPE <U 확장 번호> | |
| RISCSIGN <t는 숫자>를 확장합니다 | |
| RISCSLICE <t는 숫자를 확장합니다 | |
| riscsort <t는 숫자>를 확장합니다 | |
| RISCSQUEEZE <T> | |
| RISCSQUEEZE.OPTIONS | RiscSqueeze 의 선택적 속성 |
| RISCSUB <t는 숫자>를 확장합니다 | |
| risctranspose <t> | |
| RISCRINGULARSOLVE <t는 숫자>를 확장합니다 | |
| RisctriangularSolve.Options | RiscTriangularSolve 의 선택적 속성 |
| riscunary <t는 숫자를 확장합니다 | |
| rngreadandskip | 카운터 기반 RNG의 카운터를 전진하십시오. |
| rngskip | 카운터 기반 RNG의 카운터를 전진하십시오. |
| 롤 <t> | 축을 따라 텐서의 요소를 굴립니다. |
| 샘플링 다타 세트 | 다른 데이터 세트의 내용의 Bernoulli 샘플을 취하는 데이터 세트를 만듭니다. |
| scaleandtranslate | |
| scaleandtranslate.options | ScaleAndTranslate 의 선택적 속성 |
| scaleandtranslategrad <t는 숫자>를 확장합니다 | |
| scaleandtranslategrad.Options | ScaleAndTranslateGrad 의 선택적 속성 |
| ScatterAdd <T> | 변수 참조에 희소 업데이트를 추가합니다. |
| scatteradd.options | ScatterAdd 의 선택적 속성 |
| Scatterdiv <t> | 변수 참조를 Sparse 업데이트로 나눕니다. |
| scatterdiv.options | ScatterDiv 의 선택적 속성 |
| scattermax <t는 숫자>를 연장합니다 | `max` 조작을 사용하여 스파 스 업데이트를 가변 참조로 줄입니다. |
| scattermax.options | ScatterMax 의 선택적 속성 |
| scattermin <t는 숫자>를 연장합니다 | `min '조작을 사용하여 스파 스 업데이트를 가변 참조로 줄입니다. |
| scattermin.options | ScatterMin 의 선택적 속성 |
| Scattermul <t> | 스파 스 업데이트에 변수 참조에 곱합니다. |
| scattermul.options | ScatterMul 의 선택적 속성 |
| Scatternd <u> | `indices '에 따라'Shape '의 텐서에'업데이트 '를 뿌립니다. |
| scatterndadd <t> | 변수의 개별 값 또는 슬라이스에 드문 추가를 적용합니다. |
| scatterndadd.options | ScatterNdAdd 의 선택적 속성 |
| scatterndmax <t> | 요소 별 최대 값을 계산합니다. |
| scatterndmax.options | ScatterNdMax 의 선택적 속성 |
| scatterndmin <t> | 요소 별 최소를 계산합니다. |
| scatterndmin.options | ScatterNdMin 의 선택적 속성 |
| scatterndnonaliasingaddd <t> | 개별 값 또는 슬라이스를 사용하여 '입력'에 희소 추가를 적용합니다. `indices '에 따라'업데이트 '에서. |
| scatterndsub <t> | 변수의 개별 값 또는 슬라이스에 희소 뺄셈을 적용합니다. |
| scatterndsub.options | ScatterNdSub 의 선택적 속성 |
| Scatterndupdate <t> | 주어진 내에서 Sporse`update '를 개별 값 또는 슬라이스에 적용합니다. 'indices'에 따라 변수. |
| scatterndupdate.options | ScatterNdUpdate 의 선택적 속성 |
| Scattersub <t> | 스파 스 업데이트를 변수 참조로 빼냅니다. |
| Scattersub.options | ScatterSub 의 선택적 속성 |
| Scatterupdate <t> | 스파 스 업데이트를 변수 참조에 적용합니다. |
| scatterupdate.options | ScatterUpdate 의 선택적 속성 |
| segmentmaxv2 <t는 숫자>를 확장합니다 | 텐서의 세그먼트를 따라 최대 값을 계산합니다. |
| segmentminv2 <t는 숫자>를 확장합니다 | 텐서의 세그먼트를 따라 최소값을 계산합니다. |
| SegmentProdv2 <t> | 텐서의 세그먼트를 따라 제품을 계산합니다. |
| segmentsumv2 <t> | 텐서의 세그먼트를 따라 합계를 계산합니다. |
| selectv2 <t> | |
| 보내다 | send_device에서 recv_device로 지명 된 텐서를 보냅니다. |
| send.options | Send 의 선택적 속성 |
| sendtpuembeddinggradients | 임베딩 테이블의 그라디언트 업데이트를 수행합니다. |
| setDiff1d <t, u는 숫자>를 확장합니다 | 두 숫자 또는 문자열 목록의 차이를 계산합니다. |
| setsize | 입력의 마지막 차원을 따라 고유 한 요소의 수. |
| setsize.options | SetSize 의 선택적 속성 |
| 모양 <u는 숫자를 확장합니다> | 텐서의 모양을 반환합니다. |
| Shapen <u는 숫자를 확장합니다> | 텐서의 모양을 반환합니다. |
| 샤드 다타 세트 | 이 데이터 세트의 1/`num_shards '만 포함하는'dataset '을 만듭니다. |
| Sharddataset.options | ShardDataset 의 선택적 속성 |
| ShuffleandrepeatDatasetv2 | |
| shuffleandrepeatdatasetv2.options | ShuffleAndRepeatDatasetV2 의 선택적 속성 |
| Shuffledatasetv2 | |
| Shuffledatasetv2.options | ShuffleDatasetV2 의 선택적 속성 |
| Shuffledatasetv3 | |
| Shuffledatasetv3.options | ShuffleDatasetV3 의 선택적 속성 |
| 셧다운 분배 된tpu | 실행중인 분산 TPU 시스템을 종료합니다. |
| 셧다운 시스템 | TPU 시스템을 종료하는 OP. |
| 크기 <U 확장 번호> | 텐서의 크기를 반환합니다. |
| 건너 뛰기 | 텍스트 파일을 구문 분석하고 예제를 만듭니다. |
| skipgram.options | Skipgram 의 선택적 속성 |
| 수면 | |
| 슬라이스 <t> | '입력'에서 슬라이스를 반환하십시오. |
| 슬라이딩 윈도우 다타 세트 | 'input_dataset'을 통해 슬라이딩 창을 전달하는 데이터 세트를 만듭니다. |
| SlidingWindowDataset.Options | SlidingWindowDataset 의 선택적 속성 |
| 스냅 샷 <t> | 입력 텐서의 사본을 반환합니다. |
| SnapshotchunkDataset | |
| snapshotchunkDataset.Options | SnapshotChunkDataset 의 선택적 속성 |
| SnapshotDataset | 스냅 샷에 쓰기 / 읽을 데이터 세트를 만듭니다. |
| snapshotdataset.options | SnapshotDataset 의 선택적 속성 |
| SnapshotDataSetReader | |
| SnapshotDatasetReader.Options | SnapshotDatasetReader 의 선택적 속성 |
| SnapshotNestedDatasEtReader | |
| SobolSample <t는 숫자를 확장합니다 | 소볼 시퀀스에서 점을 생성합니다. |
| spacetobatchnd <t> | T 형의 ND 텐서에 대한 Spacetobatch. |
| sparseapplyadagradv2 <t> | Adagrad 체계에 따라 '*var'및 '*accum'에서 관련 항목을 업데이트하십시오. |
| sparseapplyadagradv2.options | SparseApplyAdagradV2 의 선택적 속성 |
| sparsebincount <u는 숫자>를 확장합니다 | 정수 배열에서 각 값의 발생 수를 계산합니다. |
| sparsebincount.options | SparseBincount 의 선택적 속성 |
| sparsecountsparseoutput <u는 숫자를 확장합니다 | 드문 텐서 입력에 대한 희소 출력 빈 계산을 수행합니다. |
| sparsecountsparseoutput.options | SparseCountSparseOutput 의 선택적 속성 |
| Scrsecrosshashed | 희소하고 조밀 한 텐서 목록에서 드문 크로스를 생성합니다. |
| Sparsecrossv2 | 희소하고 조밀 한 텐서 목록에서 드문 크로스를 생성합니다. |
| sparsematrixadd | 두 개의 CSR 매트릭스의 드문 첨가, C = alpha * a + 베타 * B. |
| sparsematrixmatmul <t> | 매트릭스-다소 틸리 조밀 한 매트릭스가있는 드문 매트릭스. |
| sparsematrixmatmul.options | SparseMatrixMatMul 의 선택적 속성 |
| sparsematrixmul | 밀도가 높은 텐서로 드문 매트릭스의 원소 별 곱셈. |
| sparsematrixnnz | `sparse_matrix`의 비제수 수를 반환합니다. |
| sparsematrixorderingamd | '입력'의 대략적인 최소도 (AMD) 순서를 계산합니다. |
| sparsematrixsoftmax | CSRSPARSEMATRIX의 SoftMax를 계산합니다. |
| sparsematrixsoftmaxgrad | sparsematrixsoftmax op의 그라디언트를 계산합니다. |
| sparsematrixsparsecholesky | `입력 '의 희소 한 Cholesky 분해를 계산합니다. |
| sparsematrixsparsematmul | 드문 매트릭스-다소 클리 2 개의 CSR 매트릭스`a`와`b`. |
| sparsematrixsparsematmul.options | Optional attributes for SparseMatrixSparseMatMul |
| SparseMatrixTranspose | Transposes the inner (matrix) dimensions of a CSRSparseMatrix. |
| SparseMatrixTranspose.Options | Optional attributes for SparseMatrixTranspose |
| 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. |
| SplitDedupData.Options | Optional attributes for SplitDedupData |
| 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. |
| Squeeze.Options | Optional attributes for Squeeze |
| Stack <T> | Packs a list of `N` rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor. |
| Stack.Options | Optional attributes for Stack |
| 단계 | Stage values similar to a lightweight Enqueue. |
| Stage.Options | Optional attributes for Stage |
| StageClear | Op removes all elements in the underlying container. |
| StageClear.Options | Optional attributes for StageClear |
| StagePeek | Op peeks at the values at the specified index. |
| StagePeek.Options | Optional attributes for StagePeek |
| StageSize | Op returns the number of elements in the underlying container. |
| StageSize.Options | Optional attributes for StageSize |
| 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. |
| StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options | Optional attributes for StatelessSampleDistortedBoundingBox |
| 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 | |
| StatsAggregatorHandleV2.Options | Optional attributes for 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. |
| StoreMinibatchStatisticsInFdo | |
| StridedSlice <T> | Return a strided slice from `input`. |
| StridedSlice.Options | Optional attributes for StridedSlice |
| StridedSliceAssign <T> | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
| StridedSliceAssign.Options | Optional attributes for StridedSliceAssign |
| StridedSliceGrad <U> | Returns the gradient of `StridedSlice`. |
| StridedSliceGrad.Options | Optional attributes for StridedSliceGrad |
| StringLower | Converts all uppercase characters into their respective lowercase replacements. |
| StringLower.Options | Optional attributes for StringLower |
| StringNGrams <T extends Number> | Creates ngrams from ragged string data. |
| StringUpper | Converts all lowercase characters into their respective uppercase replacements. |
| StringUpper.Options | Optional attributes for StringUpper |
| Sum <T> | Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. |
| Sum.Options | Optional attributes for Sum |
| SwitchCond <T> | Forwards `data` to the output port determined by `pred`. |
| SyncDevice | Synchronizes the device this op is run on. |
| TemporaryVariable <T> | Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step. |
| TemporaryVariable.Options | Optional attributes for TemporaryVariable |
| TensorArray | An array of Tensors of given size. |
| TensorArray.Options | Optional attributes for TensorArray |
| TensorArrayClose | Delete the TensorArray from its resource container. |
| TensorArrayConcat <T> | Concat the elements from the TensorArray into value `value`. |
| TensorArrayConcat.Options | Optional attributes for TensorArrayConcat |
| TensorArrayGather <T> | Gather specific elements from the TensorArray into output `value`. |
| TensorArrayGather.Options | Optional attributes for TensorArrayGather |
| 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> | |
| TensorArrayPack.Options | Optional attributes for TensorArrayPack |
| 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. |
| TensorListConcat.Options | Optional attributes for TensorListConcat |
| 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 | |
| TensorListSetItem.Options | Optional attributes for TensorListSetItem |
| TensorListSplit | Splits a tensor into a list. |
| TensorListStack <T> | Stacks all tensors in the list. |
| TensorListStack.Options | Optional attributes for TensorListStack |
| 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`. |
| TensorStridedSliceUpdate.Options | Optional attributes for TensorStridedSliceUpdate |
| TFRecordDatasetV2 | Creates a dataset that emits the records from one or more TFRecord files. |
| TFRecordDatasetV2.Options | Optional attributes for TFRecordDatasetV2 |
| 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`. |
| ThreadPoolHandle.Options | Optional attributes for ThreadPoolHandle |
| Tile <T> | Constructs a tensor by tiling a given tensor. |
| 타임스탬프 | 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. |
| TPUAnnotateTensorsWithDynamicShape | |
| TPUCompilationResult | Returns the result of a TPU compilation. |
| TPUCompileSucceededAssert | Asserts that compilation succeeded. |
| TPUCopyWithDynamicShape | Op that copies host tensor to device with dynamic shape support. |
| 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. |
| TpuHandleToProtoKey | Converts XRT's uid handles to TensorFlow-friendly input format. |
| TPUOrdinalSelector | A TPU core selector Op. |
| TPUPartitionedInput <T> | An op that groups a list of partitioned inputs together. |
| TPUPartitionedInput.Options | Optional attributes for TPUPartitionedInput |
| TPUPartitionedInputV2 <T> | An op that groups a list of partitioned inputs together. |
| TPUPartitionedInputV2.Options | Optional attributes for TPUPartitionedInputV2 |
| TPUPartitionedOutput <T> | An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation. |
| TPUPartitionedOutput.Options | Optional attributes for TPUPartitionedOutput |
| TPUPartitionedOutputV2 <T> | An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation. |
| TPUReplicatedInput <T> | Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation. |
| TPUReplicatedInput.Options | Optional attributes for TPUReplicatedInput |
| TPUReplicatedOutput <T> | Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation. |
| TPUReplicateMetadata | Metadata indicating how the TPU computation should be replicated. |
| TPUReplicateMetadata.Options | Optional attributes for TPUReplicateMetadata |
| TPUReshardVariables | Op that reshards on-device TPU variables to specified state. |
| TPURoundRobin | Round-robin load balancing on TPU cores. |
| TridiagonalMatMul <T> | Calculate product with tridiagonal matrix. |
| TridiagonalSolve <T> | Solves tridiagonal systems of equations. |
| TridiagonalSolve.Options | Optional attributes for TridiagonalSolve |
| Unbatch <T> | Reverses the operation of Batch for a single output Tensor. |
| Unbatch.Options | Optional attributes for Unbatch |
| UnbatchGrad <T> | Gradient of Unbatch. |
| UnbatchGrad.Options | Optional attributes for UnbatchGrad |
| UncompressElement | Uncompresses a compressed dataset element. |
| UnicodeDecode <T extends Number> | Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points. |
| UnicodeDecode.Options | Optional attributes for UnicodeDecode |
| UnicodeEncode | Encode a tensor of ints into unicode strings. |
| UnicodeEncode.Options | Optional attributes for UnicodeEncode |
| UniformDequantize <U extends Number> | Perform dequantization on the quantized Tensor `input`. |
| UniformDequantize.Options | Optional attributes for UniformDequantize |
| UniformQuantize <U> | Perform quantization on Tensor `input`. |
| UniformQuantize.Options | Optional attributes for UniformQuantize |
| UniformQuantizedAdd <T> | Perform quantized add of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`. |
| UniformQuantizedAdd.Options | Optional attributes for UniformQuantizedAdd |
| UniformQuantizedClipByValue <T> | Perform clip by value on the quantized Tensor `operand`. |
| UniformQuantizedClipByValue.Options | Optional attributes for UniformQuantizedClipByValue |
| UniformQuantizedConvolution <U> | Perform quantized convolution of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
| UniformQuantizedConvolution.Options | Optional attributes for UniformQuantizedConvolution |
| UniformQuantizedConvolutionHybrid <V extends Number> | Perform hybrid quantized convolution of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
| UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | Optional attributes for UniformQuantizedConvolutionHybrid |
| UniformQuantizedDot <U> | Perform quantized dot of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`. |
| UniformQuantizedDot.Options | Optional attributes for UniformQuantizedDot |
| UniformQuantizedDotHybrid <V extends Number> | Perform hybrid quantized dot of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
| UniformQuantizedDotHybrid.Options | Optional attributes for UniformQuantizedDotHybrid |
| UniformRequantize <U> | Given quantized tensor `input`, requantize it with new quantization parameters. |
| UniformRequantize.Options | Optional attributes for UniformRequantize |
| 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`. |
| UniqueDataset.Options | Optional attributes for UniqueDataset |
| 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 | |
| UnsortedSegmentJoin.Options | Optional attributes for UnsortedSegmentJoin |
| Unstack <T> | Unpacks a given dimension of a rank-`R` tensor into `num` rank-`(R-1)` tensors. |
| Unstack.Options | Optional attributes for Unstack |
| Unstage | Op is similar to a lightweight Dequeue. |
| Unstage.Options | Optional attributes for Unstage |
| UnwrapDatasetVariant | |
| UpperBound <U extends Number> | Applies upper_bound(sorted_search_values, values) along each row. |
| VarHandleOp | Creates a handle to a Variable resource. |
| VarHandleOp.Options | Optional attributes for VarHandleOp |
| Variable <T> | Holds state in the form of a tensor that persists across steps. |
| Variable.Options | Optional attributes for Variable |
| VariableShape <T extends Number> | Returns the shape of the variable pointed to by `resource`. |
| VarIsInitializedOp | Checks whether a resource handle-based variable has been initialized. |
| 어디 | 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. |
| XlaConcatND.Options | Optional attributes for XlaConcatND |
| 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. |
| XlaSendToHost | An op to send a tensor to the host. |
| XlaSendTPUEmbeddingGradients | An op that performs gradient updates of embedding tables. |
| XlaSparseCoreAdagrad | |
| XlaSparseCoreAdagradMomentum | |
| XlaSparseCoreAdam | |
| XlaSparseCoreFtrl | |
| XlaSparseCoreSgd | |
| XlaSparseDenseMatmul | |
| XlaSparseDenseMatmulGradWithAdagradAndCsrInput | |
| XlaSparseDenseMatmulGradWithAdagradAndCsrInput.Options | Optional attributes for XlaSparseDenseMatmulGradWithAdagradAndCsrInput |
| XlaSparseDenseMatmulGradWithAdagradMomentumAndCsrInput | |
| XlaSparseDenseMatmulGradWithAdagradMomentumAndCsrInput.Options | Optional attributes for XlaSparseDenseMatmulGradWithAdagradMomentumAndCsrInput |
| XlaSparseDenseMatmulGradWithAdamAndCsrInput | |
| XlaSparseDenseMatmulGradWithAdamAndCsrInput.Options | Optional attributes for XlaSparseDenseMatmulGradWithAdamAndCsrInput |
| XlaSparseDenseMatmulGradWithFtrlAndCsrInput | |
| XlaSparseDenseMatmulGradWithFtrlAndCsrInput.Options | Optional attributes for XlaSparseDenseMatmulGradWithFtrlAndCsrInput |
| XlaSparseDenseMatmulGradWithSgdAndCsrInput | |
| XlaSparseDenseMatmulGradWithSgdAndCsrInput.Options | Optional attributes for XlaSparseDenseMatmulGradWithSgdAndCsrInput |
| XlaSparseDenseMatmulWithCsrInput | |
| XlaSplitND <T> | Splits input tensor across all dimensions. |
| XlaSplitND.Options | Optional attributes for XlaSplitND |
| Xlog1py <T> | Returns 0 if x == 0, and x * log1p(y) otherwise, elementwise. |
| Zeros <T> | An operator creating a constant initialized with zeros of the shape given by `dims`. |
| ZerosLike <T> | Returns a tensor of zeros with the same shape and type as x. |