Menggugurkan | Naikkan pengecualian untuk membatalkan proses saat dipanggil. |
Abs <T memperluas TNomber > | Menghitung nilai absolut tensor. |
AkumulasiN <T memperluas TType > | Mengembalikan jumlah elemen dari daftar tensor. |
AkumulatorTerapkanGradien | Menerapkan gradien ke akumulator tertentu. |
AkumulatorJumlahAkumulasi | Mengembalikan jumlah gradien yang dikumpulkan dalam akumulator tertentu. |
AkumulatorSetGlobalStep | Memperbarui akumulator dengan nilai baru untuk global_step. |
AccumulatorTakeGradient <T memperluas TType > | Mengekstrak gradien rata-rata di Akumulator Bersyarat yang diberikan. |
Acos <T memperluas TType > | Menghitung acos dari x berdasarkan elemen. |
Acosh <T memperluas TType > | Menghitung kosinus hiperbolik terbalik dari elemen x. |
Tambahkan <T memperluas TType > | Mengembalikan x + y berdasarkan elemen. |
TambahkanManySparseToTensorsMap | Tambahkan `N`-minibatch `SparseTensor` ke `SparseTensorsMap`, kembalikan pegangan `N`. |
AddN <T memperluas TType > | Tambahkan semua elemen tensor masukan secara bijaksana. |
TambahkanSparseToTensorsMap | Tambahkan `SparseTensor` ke `SparseTensorsMap` mengembalikan pegangannya. |
Sesuaikan Kontras <T meluas TNomor > | Sesuaikan kontras satu atau lebih gambar. |
SesuaikanHue <T memperluas TNumber > | Sesuaikan rona satu atau lebih gambar. |
AdjustSaturation <T memperluas TNumber > | Sesuaikan saturasi satu atau lebih gambar. |
Semua | Menghitung "logis dan" elemen di seluruh dimensi tensor. |
Semua Kandidat Sampler | Menghasilkan label untuk pengambilan sampel kandidat dengan distribusi unigram yang dipelajari. |
AllReduce <T memperluas TNumber > | Saling mereduksi beberapa tensor dengan jenis dan bentuk yang identik. |
AllToAll <T memperluas TType > | Operasi untuk bertukar data di seluruh replika TPU. |
Sudut <U memanjangkan Nomor > | Mengembalikan argumen bilangan kompleks. |
Iterator Anonim | Sebuah wadah untuk sumber daya iterator. |
AnonymousMemoryCache | |
MultiDeviceIterator Anonim | Sebuah wadah untuk sumber daya iterator multi perangkat. |
Generator Benih Acak Anonim | |
Generator Benih Anonim | |
Setiap | Menghitung "logis atau" elemen di seluruh dimensi tensor. |
TerapkanAdaMax <T memperluas TType > | Perbarui '*var' sesuai dengan algoritma AdaMax. |
TerapkanAdadelta <T memperluas TType > | Perbarui '*var' sesuai dengan skema adadelta. |
TerapkanAdagrad <T memperluas TType > | Perbarui '*var' sesuai dengan skema adagrad. |
TerapkanAdagradDa <T memperluas TType > | Perbarui '*var' sesuai dengan skema adagrad proksimal. |
TerapkanAdagradV2 <T memperluas TType > | Perbarui '*var' sesuai dengan skema adagrad. |
TerapkanAdam <T memperluas TType > | Perbarui '*var' sesuai dengan algoritma Adam. |
ApplyAddSign <T memperluas TType > | Perbarui '*var' sesuai dengan pembaruan AddSign. |
ApplyCenteredRmsProp <T memperluas TType > | Perbarui '*var' sesuai dengan algoritma RMSProp terpusat. |
ApplyFtrl <T memperluas TType > | Perbarui '*var' sesuai dengan skema Ftrl-proksimal. |
ApplyGradientDescent <T memperluas TType > | Perbarui '*var' dengan mengurangi 'alpha' * 'delta' darinya. |
ApplyMomentum <T memperluas TType > | Perbarui '*var' sesuai dengan skema momentum. |
ApplyPowerSign <T memperluas TType > | Perbarui '*var' sesuai dengan pembaruan AddSign. |
ApplyProximalAdagrad <T memperluas TType > | Perbarui '*var' dan '*accum' menurut FOBOS dengan kecepatan pembelajaran Adagrad. |
ApplyProximalGradientDescent <T memperluas TType > | Perbarui '*var' sebagai algoritma FOBOS dengan kecepatan pembelajaran tetap. |
ApplyRmsProp <T memperluas TType > | Perbarui '*var' sesuai dengan algoritma RMSProp. |
Perkiraan Sama | Mengembalikan nilai kebenaran abs(xy) < elemen toleransi. |
ArgMax <V memperluas TNumber > | Mengembalikan indeks dengan nilai terbesar di seluruh dimensi tensor. |
ArgMin <V memperluas TNumber > | Mengembalikan indeks dengan nilai terkecil di seluruh dimensi tensor. |
SebagaiString | Mengonversi setiap entri dalam tensor tertentu menjadi string. |
Asin <T memperluas TType > | Menghitung sinus invers trignometri dari x berdasarkan elemen. |
Asinh <T memperluas TType > | Menghitung sinus hiperbolik terbalik dari elemen x. |
Tegaskan Kumpulan Data Kardinalitas | |
Tegaskan Kumpulan Data Berikutnya | |
Tegaskan Itu | Menegaskan bahwa kondisi yang diberikan benar. |
Tetapkan <T memperluas TType > | Perbarui 'ref' dengan menetapkan 'nilai' padanya. |
AssignAdd <T memperluas TType > | Perbarui 'ref' dengan menambahkan 'nilai' ke dalamnya. |
TetapkanTambahkanVariableOp | Menambahkan nilai ke nilai variabel saat ini. |
AssignSub <T memperluas TType > | Perbarui 'ref' dengan mengurangi 'nilai' darinya. |
TetapkanSubVariableOp | Mengurangi nilai dari nilai variabel saat ini. |
TetapkanVariabelOp | Menetapkan nilai baru ke variabel. |
Atan <T memperluas TType > | Menghitung invers tangen trigonometri dari elemen x. |
Atan2 <T memperluas Nomor T > | Menghitung tangen busur dari elemen `y/x`, dengan memperhatikan tanda-tanda argumen. |
Atanh <T memperluas TType > | Menghitung kebalikan tangen hiperbolik dari elemen x. |
Spektogram Audio | Menghasilkan visualisasi data audio dari waktu ke waktu. |
Ringkasan Audio | Menghasilkan buffer protokol `Ringkasan` dengan audio. |
Kumpulan Data AutoShard | Membuat himpunan data yang memecah himpunan data masukan. |
AvgPool <T memperluas TNumber > | Melakukan pengumpulan rata-rata pada input. |
AvgPool3d <T memperluas TNumber > | Melakukan pengumpulan rata-rata 3D pada input. |
AvgPool3dGrad <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien fungsi pengumpulan rata-rata. |
AvgPoolGrad <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien fungsi pengumpulan rata-rata. |
BandPart <T memperluas TType > | Salin pengaturan tensor segala sesuatu di luar pita pusat di setiap matriks terdalam ke nol. |
BandedTriangularSolve <T memperluas TType > | |
Penghalang | Mendefinisikan penghalang yang bertahan di berbagai eksekusi grafik. |
PenghalangTutup | Menutup penghalang yang diberikan. |
PenghalangUkuran Tidak Lengkap | Menghitung jumlah elemen yang tidak lengkap dalam penghalang tertentu. |
BarrierInsertMany | Untuk setiap kunci, berikan nilai masing-masing ke komponen yang ditentukan. |
PenghalangSiapUkuran | Menghitung jumlah elemen lengkap dalam penghalang tertentu. |
PenghalangAmbilBanyak | Mengambil sejumlah elemen lengkap dari penghalang. |
Kelompok | Mengelompokkan semua tensor masukan secara nondeterministik. |
BatchCholesky <T memperluas TNumber > | |
BatchCholeskyGrad <T memperluas TNumber > | |
Kumpulan Data Batch | Membuat kumpulan data yang mengelompokkan elemen `batch_size` dari `input_dataset`. |
BatchFft | |
BatchFft2d | |
BatchFft3d | |
BatchIfft | |
BatchIfft2d | |
BatchIfft3d | |
BatchMatMul <T memperluas TType > | Mengalikan irisan dua tensor secara berkelompok. |
BatchMatrixBandPart <T memperluas TType > | |
BatchMatrixDeterminant <T memperluas TType > | |
BatchMatrixDiag <T memperluas TType > | |
BatchMatrixDiagPart <T memperluas TType > | |
BatchMatrixInverse <T memperluas TNumber > | |
BatchMatrixSetDiag <T memperluas TType > | |
BatchMatrixSolve <T memperluas TNumber > | |
BatchMatrixSolveLs <T memperluas TNumber > | |
BatchMatrixTriangularSolve <T memperluas TNumber > | |
BatchNormWithGlobalNormalization <T memperluas TType > | Normalisasi batch. |
BatchNormWithGlobalNormalizationGrad <T memperluas TType > | Gradien untuk normalisasi batch. |
BatchSelfAdjointEig <T memperluas TNumber > | |
BatchSvd <T memperluas TType > | |
BatchToSpace <T memperluas TType > | BatchToSpace untuk tensor 4-D tipe T. |
BatchToSpaceNd <T memperluas TType > | BatchToSpace untuk tensor ND tipe T. |
BesselI0 <T memperluas TNomor > | |
BesselI0e <T memperluas TNomor > | |
BesselI1 <T memperluas TNomor > | |
BesselI1e <T memperluas TNomor > | |
BesselJ0 <T memperluas TNomber > | |
BesselJ1 <T memperluas TNomor > | |
BesselK0 <T memperluas TNomor > | |
BesselK0e <T memperluas TNomber > | |
BesselK1 <T memperluas TNomor > | |
BesselK1e <T memperluas TNomber > | |
BesselY0 <T memperluas TNomber > | |
BesselY1 <T memperluas TNomor > | |
Betainc <T memperluas TNomber > | Hitung integral beta tidak lengkap yang diatur \\(I_x(a, b)\\). |
BiasTambahkan <T memperluas TType > | Menambahkan `bias` ke `nilai`. |
BiasAddGrad <T memperluas TType > | Operasi mundur untuk "BiasAdd" pada tensor "bias". |
Bincount <T memperluas TNumber > | Menghitung jumlah kemunculan setiap nilai dalam array bilangan bulat. |
Bitcast <U memperluas TType > | Mem-bitcast tensor dari satu jenis ke jenis lainnya tanpa menyalin data. |
BitwiseAnd <T memperluas TNumber > | Elementwise menghitung bitwise AND dari `x` dan `y`. |
BitwiseAtau <T memperluas TNumber > | Elementwise menghitung OR bitwise dari `x` dan `y`. |
BitwiseXor <T memperluas TNumber > | Elementwise menghitung XOR bitwise dari `x` dan `y`. |
BlockLSTM <T memperluas TNumber > | Menghitung propagasi maju sel LSTM untuk semua langkah waktu. |
BlockLSTMGrad <T memperluas TNumber > | Menghitung propagasi mundur sel LSTM untuk seluruh urutan waktu. |
BoostedTreesAggregateStats | Mengumpulkan ringkasan akumulasi statistik untuk batch. |
BoostedTreesBucketize | Masukkan setiap fitur ke dalam keranjang berdasarkan batasan keranjang. |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit | Menghitung keuntungan untuk setiap fitur dan mengembalikan informasi pemisahan terbaik untuk fitur tersebut. |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 | Menghitung keuntungan untuk setiap fitur dan mengembalikan informasi pemisahan terbaik untuk setiap node. |
BoostedTreesHitungKeuntungan TerbaikPerFitur | Menghitung keuntungan untuk setiap fitur dan mengembalikan informasi pemisahan terbaik untuk fitur tersebut. |
BoostedTreesCenterBias | Menghitung prior dari data pelatihan (bias) dan mengisi node pertama dengan logit sebelumnya. |
BoostedTreesCreateEnsemble | Membuat model ansambel pohon dan mengembalikan pegangannya. |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | Buat Sumber Daya untuk Aliran Kuantil. |
BoostedTreesDeserializeEnsemble | Deserialisasi konfigurasi ansambel pohon berseri dan menggantikan pohon saat ini ansambel. |
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | Membuat pegangan ke BoostedTreesEnsembleResource |
Output BoostedTreesExampleDebug | Output debug/interpretabilitas model untuk setiap contoh. |
Ringkasan BoostedTreesFlushQuantile | Hapus ringkasan kuantil dari setiap sumber daya aliran kuantil. |
BoostedTreesGetEnsembleStates | Mengambil token stempel sumber daya ansambel pohon, jumlah pohon, dan statistik pertumbuhan. |
BoostedTreesMakeQuantileSummaries | Membuat ringkasan kuantil untuk batch. |
Ringkasan BoostedTreesMakeStats | Membuat ringkasan akumulasi statistik untuk batch. |
BoostedTreesPredict | Menjalankan beberapa prediktor ansambel regresi aditif pada instans masukan dan menghitung logit. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | Tambahkan ringkasan kuantil ke setiap sumber daya aliran kuantil. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | Deserialisasi batas bucket dan tanda siap ke QuantileAccumulator saat ini. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | Hapus ringkasan untuk sumber daya aliran kuantil. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | Hasilkan batas keranjang untuk setiap fitur berdasarkan akumulasi ringkasan. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | Membuat pegangan ke BoostedTreesQuantileStreamResource. |
BoostedTreesSerializeEnsemble | Membuat serial ansambel pohon menjadi proto. |
BoostedTreesSparseAggregateStats | Mengumpulkan ringkasan akumulasi statistik untuk batch. |
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit | Menghitung keuntungan untuk setiap fitur dan mengembalikan informasi pemisahan terbaik untuk fitur tersebut. |
BoostedTreesTrainingPredict | Menjalankan beberapa prediktor ansambel regresi aditif pada instans masukan dan menghitung pembaruan ke log yang di-cache. |
BoostedTreesUpdateEnsemble | Memperbarui ansambel pohon dengan menambahkan lapisan ke pohon terakhir yang sedang ditanam atau dengan memulai pohon baru. |
BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | Memperbarui ansambel pohon dengan menambahkan lapisan ke pohon terakhir yang sedang ditanam atau dengan memulai pohon baru. |
BroadcastDynamicShape <T memperluas TNumber > | Kembalikan bentuk s0 op s1 dengan siaran. |
BroadcastGradientArgs <T memperluas TNumber > | Kembalikan indeks reduksi untuk menghitung gradien s0 op s1 dengan siaran. |
BroadcastHelper <T memperluas TType > | Operator pembantu untuk melakukan siaran ala XLA Menyiarkan `lhs` dan `rhs` ke peringkat yang sama, dengan menambahkan dimensi ukuran 1 ke `lhs` dan `rhs` mana pun yang memiliki peringkat lebih rendah, menggunakan aturan penyiaran XLA untuk operator biner. |
BroadcastRecv <T memperluas TType > | Menerima siaran nilai tensor dari perangkat lain. |
BroadcastSend <T memperluas TType > | Menyiarkan nilai tensor ke satu atau beberapa perangkat lain. |
BroadcastTo <T memperluas TType > | Siarkan array untuk bentuk yang kompatibel. |
Buat ember | Mengelompokkan 'masukan' berdasarkan 'batas'. |
BytesProductedStatsDataset | Mencatat ukuran byte setiap elemen `input_dataset` di StatsAggregator. |
Komponen CSRSparseMatrix <T memperluas TType > | Membacakan komponen CSR pada `indeks` batch. |
CSRSparseMatrixToDense <T memperluas TType > | Ubah CSRSparseMatrix (mungkin dalam batch) menjadi padat. |
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T memperluas TType > | Mengonversi CSRSparesMatrix (mungkin dalam batch) menjadi SparseTensor. |
Kumpulan Data CSV | |
CSVDatasetV2 | |
CTCLossV2 | Menghitung Kerugian CTC (probabilitas log) untuk setiap entri batch. |
Kumpulan Data Cache | Membuat kumpulan data yang menyimpan cache elemen dari `input_dataset`. |
CacheDatasetV2 | |
Keluarkan <U memperluas TType > | Keluarkan x dari tipe SrcT ke y dari DstT. |
Ceil <T memperluas TNomber > | Mengembalikan bilangan bulat terkecil berdasarkan elemen tidak kurang dari x. |
CheckNumerics <T memperluas TNumber > | Memeriksa tensor untuk nilai NaN, -Inf, dan +Inf. |
Cholesky <T memperluas TType > | Menghitung dekomposisi Cholesky dari satu atau lebih matriks persegi. |
CholeskyGrad <T memperluas TNomber > | Menghitung gradien propagasi mundur mode terbalik dari algoritma Cholesky. |
Pilih Kumpulan Data Tercepat | |
ClipByValue <T memperluas TType > | Klip nilai tensor ke min dan maks tertentu. |
CloseSummaryWriter | |
ClusterOutput <T memperluas TType > | Operator yang menghubungkan output komputasi XLA ke node grafik konsumen lainnya. |
CollectiveGather <T memperluas TNumber > | Saling mengakumulasi beberapa tensor dengan jenis dan bentuk yang identik. |
CollectivePermute <T memperluas TType > | Opsi untuk mengubah posisi tensor di seluruh instance TPU yang direplikasi. |
GabunganNonMaxSuppression | Dengan rakus memilih subset kotak pembatas dalam urutan skor yang menurun, Operasi ini melakukan non_max_suppression pada input per batch, di semua kelas. |
Bandingkan dan Bitpack | Bandingkan nilai `input` dengan `threshold` dan kemas bit yang dihasilkan ke dalam `uint8`. |
Hasil Kompilasi | Mengembalikan hasil kompilasi TPU. |
KompilasiSucceededAssert | Menegaskan bahwa kompilasi berhasil. |
Kompleks <U memperluas TType > | Mengonversi dua bilangan real menjadi bilangan kompleks. |
ComplexAbs <U memperluas TNumber > | Menghitung nilai absolut kompleks dari sebuah tensor. |
Elemen Kompres | Mengompresi elemen kumpulan data. |
Komputasi AccidentalHits | Menghitung id posisi di sampled_candidates yang cocok dengan true_labels. |
HitungUkuranBatch | Menghitung ukuran batch statis dari kumpulan data tanpa batch parsial. |
Concat <T memperluas TType > | Menggabungkan tensor sepanjang satu dimensi. |
Kumpulan Data Gabungan | Membuat himpunan data yang menggabungkan `input_dataset` dengan `another_dataset`. |
Akumulator Bersyarat | Akumulator bersyarat untuk menggabungkan gradien. |
KonfigurasikanTPU Terdistribusi | Menyiapkan struktur terpusat untuk sistem TPU terdistribusi. |
Konfigurasikan TPUEmbedding | Menyiapkan TPUEmbedding dalam sistem TPU terdistribusi. |
Sambungkan <T memperluas TType > | Mengembalikan konjugat kompleks dari bilangan kompleks. |
ConjugateTranspose <T memperluas TType > | Kocok dimensi x menurut permutasi dan konjugasikan hasilnya. |
Konstanta <T memperluas TType > | Operator yang menghasilkan nilai konstan. |
KonsumsiMutexLock | Operasi ini menggunakan kunci yang dibuat oleh `MutexLock`. |
KontrolPemicu | Tidak melakukan apa-apa. |
Konv <T memperluas TType > | Membungkus operator XLA ConvGeneralDilated, didokumentasikan di https://www.tensorflow.org/ Performance/xla/operation_semantics#conv_convolution . |
Konv2d <T memperluas TNomber > | Menghitung konvolusi 2-D dengan `input` dan `filter` 4-D. |
Conv2dBackpropFilter <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien konvolusi sehubungan dengan filter. |
Conv2dBackpropInput <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien konvolusi sehubungan dengan input. |
Konv3d <T memperluas TNumber > | Menghitung konvolusi 3-D dengan `input` dan `filter` 5-D. |
Conv3dBackpropFilter <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien konvolusi 3-D sehubungan dengan filter. |
Conv3dBackpropInput <U memperluas TNumber > | Menghitung gradien konvolusi 3-D sehubungan dengan masukan. |
Salin <T extends TType > | Salin tensor dari CPU-ke-CPU atau GPU-ke-GPU. |
CopyHost <T memperluas TType > | Salin tensor ke host. |
Karena <T memperluas TType > | Menghitung cos dari x berdasarkan elemen. |
Cosh <T memperluas TType > | Menghitung kosinus hiperbolik dari elemen x. |
CountUpTo <T memperluas TNumber > | Menambah 'ref' hingga mencapai 'batas'. |
BuatSummaryDbWriter | |
BuatSummaryFileWriter | |
PangkasDan Ubah Ukuran | Mengekstrak potongan dari tensor gambar masukan dan mengubah ukurannya. |
PangkasDanResizeGradBoxes | Menghitung gradien crop_and_resize dengan tensor kotak input. |
CropAndResizeGradImage <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien crop_and_resize dengan tensor gambar masukan. |
Silang <T memperluas Nomor T > | Hitung produk silang berpasangan. |
CrossReplicaSum <T memperluas TNumber > | Opsi untuk menjumlahkan masukan di seluruh instans TPU yang direplikasi. |
CtcBeamSearchDecoder <T memperluas TNumber > | Melakukan decoding pencarian berkas pada logit yang diberikan dalam input. |
CtcGreedyDecoder <T memperluas TNumber > | Melakukan decoding serakah pada logit yang diberikan dalam input. |
CtcLoss <T memperluas TNumber > | Menghitung Kerugian CTC (probabilitas log) untuk setiap entri batch. |
CudnnRNN <T memperluas TNomber > | RNN yang didukung oleh cuDNN. |
CudnnRNNBackprop <T memperluas TNumber > | Langkah backprop dari CudnnRNNV3. |
CudnnRNNCanonicalToParams <T memperluas TNumber > | Mengonversi parameter CudnnRNN dari bentuk kanonik ke bentuk yang dapat digunakan. |
CudnnRNNNParamsToCanonical <T memperluas TNumber > | Mengambil parameter CudnnRNN dalam bentuk kanonik. |
CudnnRnnParamsSize <U memperluas TNumber > | Menghitung ukuran bobot yang dapat digunakan oleh model Cudnn RNN. |
Cumprod <T memperluas TType > | Hitung produk kumulatif tensor `x` sepanjang `sumbu`. |
Cumsum <T memperluas TType > | Hitung jumlah kumulatif tensor `x` sepanjang `sumbu`. |
KumulatifLogsumexp <T extends TNumber > | Hitung produk kumulatif tensor `x` sepanjang `sumbu`. |
DataFormatDimMap <T memperluas TNumber > | Mengembalikan indeks dimensi dalam format data tujuan sesuai dengan yang ada di dalamnya format data sumber. |
DataFormatVecPermute <T memperluas TNumber > | Ubah tensor masukan dari `src_format` menjadi `dst_format`. |
DataServiceDataset | |
Kardinalitas Kumpulan Data | Mengembalikan kardinalitas `input_dataset`. |
Kumpulan DataDariGrafik | Membuat kumpulan data dari `graph_def` yang diberikan. |
Kumpulan DataToGraph | Mengembalikan GraphDef serial yang mewakili `input_dataset`. |
Kumpulan DataKeSingleElement | Menghasilkan elemen tunggal dari kumpulan data yang diberikan. |
Kumpulan DataToTFRecord | Menulis kumpulan data tertentu ke file tertentu menggunakan format TFRecord. |
Kumpulan DataToTfRecord | Menulis kumpulan data tertentu ke file tertentu menggunakan format TFRecord. |
Dawsn <T memperluas TNomber > | |
DebugGradientIdentity <T memperluas TType > | Operasi identitas untuk debugging gradien. |
DebugGradientRefIdentity <T memperluas TType > | Operasi identitas untuk debugging gradien. |
DebugIdentity <T memperluas TType > | Debug Identitas V2 Op. |
DebugNanCount | Operasi Penghitung Nilai NaN Debug. |
DebugNumericsSummary <U memperluas TNumber > | Ringkasan Numerik Debug V2 Op. |
DecodeAndCropJpeg | Dekode dan Pangkas gambar berkode JPEG ke tensor uint8. |
DecodeBase64 | Dekode string berenkode base64 yang aman untuk web. |
DekodeBmp | Decode frame pertama gambar yang dikodekan BMP ke tensor uint8. |
DecodeTerkompresi | Dekompresi string. |
DekodeCsv | Ubah data CSV menjadi tensor. |
DekodeGif | Dekode bingkai gambar berkode GIF ke tensor uint8. |
DecodeImage <T memperluas TNumber > | Berfungsi untuk decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg, dan decode_png. |
DekodeJpeg | Dekode gambar berkode JPEG menjadi tensor uint8. |
DecodeJsonContoh | Konversikan rekaman Contoh yang dikodekan JSON ke string buffer protokol biner. |
DecodePaddedRaw <T memperluas TNumber > | Menafsirkan ulang byte string sebagai vektor angka. |
DecodePng <T memperluas TNumber > | Dekode gambar berkode PNG menjadi tensor uint8 atau uint16. |
DekodeProto | Operasi mengekstrak bidang dari pesan buffer protokol serial menjadi tensor. |
DecodeRaw <T memperluas TType > | Menafsirkan ulang byte string sebagai vektor angka. |
DecodeWav | Dekode file WAV PCM 16-bit menjadi tensor float. |
DeepCopy <T memperluas TType > | Membuat salinan `x`. |
HapusIterator | Sebuah wadah untuk sumber daya iterator. |
HapusMemoryCache | |
HapusMultiDeviceIterator | Sebuah wadah untuk sumber daya iterator. |
HapusRandomSeedGenerator | |
HapusSeedGenerator | |
HapusSessionTensor | Hapus tensor yang ditentukan oleh pegangannya di sesi tersebut. |
DenseBincount <U memperluas TNumber > | Menghitung jumlah kemunculan setiap nilai dalam array bilangan bulat. |
DenseCountSparseOutput <U memperluas TNumber > | Melakukan penghitungan bin keluaran jarang untuk masukan tf.tensor. |
PadatToCSRSparseMatrix | Mengonversi tensor padat menjadi CSRSparseMatrix (mungkin dalam batch). |
DenseToDenseSetOperation <T memperluas TType > | Menerapkan operasi set sepanjang dimensi terakhir dari 2 input `Tensor`. |
Kumpulan Data PadatToSparseBatch | Membuat himpunan data yang mengelompokkan elemen masukan ke dalam SparseTensor. |
DenseToSparseSetOperation <T memperluas TType > | Menerapkan operasi set sepanjang dimensi terakhir `Tensor` dan `SparseTensor`. |
DepthToSpace <T memperluas TType > | DepthToSpace untuk tensor tipe T. |
DepthwiseConv2dNative <T memperluas TNumber > | Menghitung konvolusi kedalaman 2-D dengan `input` dan `filter` 4-D. |
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien konvolusi mendalam terhadap filter. |
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien konvolusi mendalam sehubungan dengan masukan. |
Dekuantisasi | Mengambil masukan uint32 yang dikemas dan membongkar masukan tersebut ke uint8 untuk dilakukan Dekuantisasi pada perangkat. |
DeserialisasiIterator | Mengonversi tensor varian tertentu menjadi iterator dan menyimpannya di sumber daya tertentu. |
DeserializeManySparse <T memperluas TType > | Deserialisasi dan gabungkan `SparseTensors` dari minibatch serial. |
DeserializeSparse <U memperluas TType > | Deserialisasi objek `SparseTensor`. |
HancurkanResourceOp | Menghapus sumber daya yang ditentukan oleh pegangan. |
DestroyTemporaryVariable <T memperluas TType > | Menghancurkan variabel sementara dan mengembalikan nilai akhirnya. |
Itu <T memperluas TType > | Menghitung determinan satu atau lebih matriks persegi. |
Indeks Perangkat | Kembalikan indeks perangkat tempat operasi dijalankan. |
Digamma <T memperluas TNumber > | Menghitung Psi, turunan dari Lgamma (log nilai absolut `Gamma(x)`), berdasarkan elemen. |
Pelebaran2d <T memperluas TNomor > | Menghitung dilatasi skala abu-abu dari `input` 4-D dan `filter` 3-D. |
Dilation2dBackpropFilter <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien dilatasi 2-D morfologi terhadap filter. |
Dilation2dBackpropInput <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien dilatasi 2-D morfologi terhadap masukan. |
DirectedInterleaveDataset | Pengganti `InterleaveDataset` pada daftar tetap kumpulan data `N`. |
Div <T memperluas TType > | Mengembalikan x / y berdasarkan elemen. |
DivNoNan <T memperluas TType > | Mengembalikan 0 jika penyebutnya nol. |
Titik <T memperluas TType > | Membungkus operator XLA DotGeneral, didokumentasikan di https://www.tensorflow.org/kinerja/xla/operation_semantics#dotgeneral . |
DrawBoundingBoxes <T memperluas TNumber > | Gambarlah kotak pembatas pada sekumpulan gambar. |
DummyIterationCounter | |
DummyMemoryCache | |
Generator DummySeed | |
DynamicPartition <T memperluas TType > | Partisi `data` menjadi tensor `num_partitions` menggunakan indeks dari `partitions`. |
DynamicSlice <T memperluas TType > | Membungkus operator XLA DynamicSlice, didokumentasikan di https://www.tensorflow.org/kinerja/xla/operation_semantics#dynamicslice . |
DynamicStitch <T memperluas TType > | Sisipkan nilai dari tensor `data` ke dalam satu tensor. |
DynamicUpdateSlice <T memperluas TType > | Membungkus operator XLA DynamicUpdateSlice, didokumentasikan di https://www.tensorflow.org/kinerja/xla/operation_semantics#dynamicupdateslice . |
Sunting Jarak | Menghitung Jarak Edit Levenshtein (mungkin dinormalisasi). |
Eig <U memperluas TType > | Menghitung dekomposisi eigen dari satu atau lebih matriks persegi. |
Einsum <T memperluas TType > | Sebuah operasi yang mendukung operasi einsum dasar dengan 2 input dan 1 output. |
Elu <T memperluas Nomor T > | Menghitung linier eksponensial: `exp(fitur) - 1` jika < 0, `fitur` sebaliknya. |
EluGrad <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien untuk operasi linier eksponensial (Elu). |
Menanamkan Aktivasi | Sebuah operasi yang memungkinkan diferensiasi Embeddings TPU. |
Kosongkan <T extends TType > | Membuat tensor dengan bentuk tertentu. |
Daftar Tensor Kosong | Membuat dan mengembalikan daftar tensor kosong. |
KosongTensorMap | Membuat dan mengembalikan peta tensor kosong. |
EncodeBase64 | Enkode string ke dalam format base64 yang aman untuk web. |
EnkodeJpeg | JPEG-mengkodekan gambar. |
EncodeJpegVariableQuality | JPEG menyandikan gambar masukan dengan kualitas kompresi yang disediakan. |
EnkodePng | PNG-mengkodekan gambar. |
EnkodeProto | Operasi ini membuat serial pesan protobuf yang disediakan di tensor input. |
EncodeWav | Enkode data audio menggunakan format file WAV. |
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch | Sebuah operasi yang memasukkan daftar tensor batch masukan ke TPUEmbedding. |
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | Memudahkan porting kode yang menggunakan tf.nn.embedding_lookup(). |
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch | Sebuah operasi yang memasukkan indeks masukan TPUEmbedding dari SparseTensor. |
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch | Memudahkan porting kode yang menggunakan tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
Pastikan Bentuk <T memperluas TType > | Memastikan bentuk tensor sesuai dengan bentuk yang diharapkan. |
Masukkan <T memperluas TType > | Membuat atau menemukan bingkai anak, dan membuat `data` tersedia untuk bingkai anak. |
Setara | Mengembalikan nilai kebenaran (x == y) berdasarkan elemen. |
Erf <T memperluas TNomber > | Menghitung fungsi kesalahan Gauss dari elemen `x`. |
Erfc <T memperluas TNumber > | Menghitung fungsi kesalahan komplementer dari elemen `x`. |
EuclideanNorm <T memperluas TType > | Menghitung norma euclidean elemen di seluruh dimensi tensor. |
Menjalankan | Op yang memuat dan menjalankan program TPU pada perangkat TPU. |
ExecuteAndUpdateVariables | Op yang menjalankan program dengan pembaruan variabel opsional di tempat. |
Keluar <T memperluas TType > | Keluar dari frame saat ini ke frame induknya. |
Exp <T memperluas TType > | Menghitung eksponensial x berdasarkan elemen. |
ExpandDims <T memperluas TType > | Menyisipkan dimensi 1 ke dalam bentuk tensor. |
Ekspansi <T extends TNumber > | |
Expm1 <T memperluas TType > | Menghitung `exp(x) - 1` berdasarkan elemen. |
Ekstrak Sekilas | Mengekstrak sekilas dari tensor masukan. |
ExtractImagePatches <T memperluas TType > | Ekstrak `patch` dari `gambar` dan letakkan di dimensi keluaran "kedalaman". |
ExtractJpegShape <T memperluas TNumber > | Ekstrak informasi bentuk gambar berkode JPEG. |
ExtractVolumePatches <T memperluas TNumber > | Ekstrak `patch` dari `input` dan letakkan di dimensi output `"kedalaman"`. |
Fakta | Keluarkan fakta tentang faktorial. |
FakeQuantWithMinMaxArgs | Kuantisasi palsu tensor 'input', ketik float ke tensor 'output' dengan tipe yang sama. |
FakeQuantWithMinMaxArgsGradien | Hitung gradien untuk operasi FakeQuantWithMinMaxArgs. |
FakeQuantWithMinMaxVars | Mengkuantisasi palsu tensor 'input' bertipe float melalui skalar float global Lakukan kuantisasi palsu tensor `input` dari tipe float melalui skalar float global `min` dan `max` ke tensor `output` dengan bentuk yang sama dengan `inputs`. |
FakeQuantWithMinMaxVarsGradient | Hitung gradien untuk operasi FakeQuantWithMinMaxVars. |
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel | Lakukan kuantisasi palsu pada tensor 'input' dari tipe float melalui float per saluran Kuantisasi palsu tensor `input` dari tipe float per saluran dan salah satu bentuk: `[d]`, `[b, d]` `[b, h, w, d]` melalui float per saluran ` min` dan `max` dari bentuk `[d]` ke tensor `output` dengan bentuk yang sama dengan `inputs`. |
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient | Hitung gradien untuk operasi FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel. |
Fft <T memperluas TType > | Transformasi Fourier Cepat. |
Fft2d <T memperluas TType > | Transformasi Fourier cepat 2D. |
Fft3d <T memperluas TType > | Transformasi Fourier cepat 3D. |
FifoQueue | Antrian yang menghasilkan elemen dengan urutan masuk pertama keluar pertama. |
Isi <U extends TType > | Membuat tensor yang diisi dengan nilai skalar. |
FilterByLastComponentDataset | Membuat kumpulan data yang berisi elemen komponen pertama `input_dataset` yang memiliki nilai true di komponen terakhir. |
Sidik jari | Menghasilkan nilai sidik jari. |
Kumpulan Data Catatan Panjang Tetap | |
Pembaca Catatan Panjang Tetap | Pembaca yang mengeluarkan catatan dengan panjang tetap dari sebuah file. |
MemperbaikiUnigramCandidateSampler | Menghasilkan label untuk pengambilan sampel kandidat dengan distribusi unigram yang dipelajari. |
Lantai <T memanjang TNomor > | Mengembalikan bilangan bulat terbesar berdasarkan elemen yang tidak lebih besar dari x. |
FloorDiv <T memperluas TType > | Mengembalikan x // y berdasarkan elemen. |
FloorMod <T memperluas TNumber > | Mengembalikan sisa pembagian berdasarkan elemen. |
Penulis Ringkasan Siram | |
FractionalAvgPool <T memperluas TNumber > | Melakukan pengumpulan rata-rata pecahan pada input. |
FractionalAvgPoolGrad <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien fungsi FractionalAvgPool. |
FractionalMaxPool <T memperluas TNumber > | Melakukan pengumpulan maksimal pecahan pada input. |
FractionalMaxPoolGrad <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien fungsi FractionalMaxPool. |
FresnelCos <T memperluas TNumber > | |
FresnelSin <T memperluas TNumber > | |
FusedBatchNorm <T memperluas TNomber , U memperluas TNorm > | Normalisasi batch. |
FusedBatchNormGrad <T memperluas TNomber , U memperluas TNumber > | Gradien untuk normalisasi batch. |
FusedPadConv2d <T memperluas TNumber > | Melakukan padding sebagai praproses selama konvolusi. |
FusedResizeAndPadConv2d <T memperluas TNumber > | Melakukan pengubahan ukuran dan padding sebagai praproses selama konvolusi. |
GRUBlockCell <T memperluas TNumber > | Menghitung propagasi maju sel GRU untuk 1 langkah waktu. |
GRUBlockCellGrad <T memperluas TNomber > | Menghitung propagasi balik sel GRU untuk 1 langkah waktu. |
Kumpulkan <T extends TType > | Membungkus operator XLA Gather yang didokumentasikan di https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#gather |
GatherNd <T memperluas TType > | Kumpulkan irisan dari `params` menjadi Tensor dengan bentuk yang ditentukan oleh `indeks`. |
GatherV2 <T memperluas TNumber > | Saling mengakumulasi beberapa tensor dengan jenis dan bentuk yang identik. |
Hasilkan Proposal BoundingBox | Operasi ini menghasilkan Wilayah Minat dari kotak pembatas tertentu (bbox_deltas) jangkar wrt yang dikodekan sesuai dengan persamaan 2 di arXiv:1506.01497 Operasi memilih kotak penilaian `pre_nms_topn` teratas, mendekodekannya sehubungan dengan jangkar, menerapkan penekanan non-maksimal pada kotak yang tumpang tindih dengan nilai interseksi-over-union (iou) yang lebih tinggi dari `nms_threshold`, membuang kotak yang sisinya lebih pendek kurang dari ` ukuran_minimal`. |
Hasilkan Pemetaan Ulang Vocab | Diberikan jalur ke file kosakata baru dan lama, mengembalikan Tensor yang dipetakan ulang panjang `num_new_vocab`, dengan `remapping[i]` berisi nomor baris dalam kosakata lama yang sesuai dengan baris `i` dalam kosakata baru (mulai dari baris `new_vocab_offset` dan hingga `num_new_vocab` entitas), atau `- 1` jika entri `i` pada kosakata baru tidak ada pada kosakata lama. |
DapatkanSessionHandle | Simpan tensor masukan dalam keadaan sesi saat ini. |
GetSessionTensor <T memperluas TType > | Dapatkan nilai tensor yang ditentukan oleh pegangannya. |
Lebih besar | Mengembalikan nilai kebenaran (x > y) berdasarkan elemen. |
Lebih Besar Sama | Mengembalikan nilai kebenaran (x >= y) berdasarkan elemen. |
GuaranteeConst <T memperluas TType > | Memberikan jaminan pada runtime TF bahwa tensor masukan adalah konstan. |
Tabel Hash | Membuat tabel hash yang tidak diinisialisasi. |
HistogramFixedWidth <U memperluas TNumber > | Kembalikan histogram nilai. |
Ringkasan Histogram | Menghasilkan buffer protokol `Ringkasan` dengan histogram. |
HsvToRgb <T memperluas TNumber > | Konversi satu atau lebih gambar dari HSV ke RGB. |
Identitas <T memperluas TType > | Mengembalikan tensor dengan bentuk dan konten yang sama dengan tensor atau nilai masukan. |
IdentitasN | Mengembalikan daftar tensor dengan bentuk dan konten yang sama dengan input tensor. |
Pembaca Identitas | Pembaca yang mengeluarkan pekerjaan yang diantrekan sebagai kunci dan nilai. |
Ifft <T memperluas TType > | Transformasi Fourier cepat terbalik. |
Ifft2d <T memperluas TType > | Transformasi Fourier cepat 2D terbalik. |
Ifft3d <T memperluas TType > | Transformasi Fourier cepat 3D terbalik. |
Igamma <T memperluas TNomber > | Hitung fungsi Gamma tidak lengkap terregulasi bawah `P(a, x)`. |
IgammaGradA <T memperluas TNomber > | Menghitung gradien `igamma(a, x)` wrt `a`. |
Igammac <T memperluas TNomber > | Hitung fungsi Gamma tidak lengkap yang diatur atas `Q(a, x)`. |
AbaikanErrorsDataset | Membuat kumpulan data yang berisi elemen `input_dataset` yang mengabaikan kesalahan. |
Gambar <U memperluas Nomor T > | Mengembalikan bagian imajiner dari bilangan kompleks. |
ImageProjectiveTransformV2 <T memperluas TNumber > | Menerapkan transformasi yang diberikan ke setiap gambar. |
ImageProjectiveTransformV3 <T memperluas TNumber > | Menerapkan transformasi yang diberikan ke setiap gambar. |
Ringkasan Gambar | Menghasilkan buffer protokol `Ringkasan` dengan gambar. |
ImmutableConst <T memperluas TType > | Mengembalikan tensor yang tidak dapat diubah dari wilayah memori. |
ImporAcara | |
Di TopK | Mengatakan apakah target berada dalam prediksi `K` teratas. |
InfeedDequeue <T memperluas TType > | Opsi placeholder untuk nilai yang akan dimasukkan ke dalam perhitungan. |
InfeedDequeueTuple | Mengambil beberapa nilai dari infeed sebagai tupel XLA. |
Antrean Infeed | Sebuah operasi yang memasukkan satu nilai Tensor ke dalam komputasi. |
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer | Sebuah operasi yang memasukkan buffer yang telah dipralinearisasi ke dalam pengumpan TPU. |
InfeedEnqueueTuple | Memasukkan beberapa nilai Tensor ke dalam komputasi sebagai tupel XLA. |
Init | |
Inisialisasi Tabel | Penginisialisasi tabel yang masing-masing menggunakan dua tensor untuk kunci dan nilai. |
InisialisasiTableFromDataset | |
InisialisasiTableFromTextFile | Menginisialisasi tabel dari file teks. |
InplaceAdd <T memperluas TType > | Menambahkan v ke dalam baris x tertentu. |
InplaceSub <T memperluas TType > | Kurangi `v` ke dalam baris `x` yang ditentukan. |
InplaceUpdate <T memperluas TType > | Memperbarui baris tertentu 'i' dengan nilai 'v'. |
Inv <T memperluas TType > | Menghitung invers dari satu atau lebih matriks persegi yang dapat dibalik atau adjointnya (transpos konjugasi). |
InvGrad <T memperluas TType > | Menghitung gradien untuk kebalikan dari `x` dengan masukannya. |
Balikkan <T extends TNumber > | Membalikkan (membalik) setiap bit dari tipe yang didukung; misalnya ketik `uint8` nilai 01010101 menjadi 10101010. |
InvertPermutation <T extends TNumber > | Menghitung permutasi terbalik dari tensor. |
Irfft <U memperluas TNomber > | Transformasi Fourier cepat bernilai riil terbalik. |
Irfft2d <U memperluas TNomber > | Transformasi Fourier cepat bernilai nyata 2D terbalik. |
Irfft3d <U memperluas TNomber > | Transformasi Fourier cepat bernilai nyata 3D terbalik. |
IsBoostedTreesEnsembleInisialisasi | Memeriksa apakah ansambel pohon telah diinisialisasi. |
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInisialisasi | Memeriksa apakah aliran kuantil telah diinisialisasi. |
Adalah Terbatas | Mengembalikan elemen x mana yang terbatas. |
AdalahInf | Mengembalikan elemen x mana yang merupakan Inf. |
AdalahNan | Mengembalikan elemen x mana yang merupakan NaN. |
IsVariableInisialisasi | Memeriksa apakah tensor telah diinisialisasi. |
Regresi Isotonik <U memperluas TNumber > | Memecahkan sejumlah masalah regresi isotonik. |
Pengulangan | |
IteratorDariStringHandle | |
IteratorGetDevice | Mengembalikan nama perangkat tempat `sumber daya` ditempatkan. |
IteratorDapatkanBerikutnya | Mendapatkan keluaran selanjutnya dari iterator yang diberikan. |
IteratorGetNextAsOpsional | Mendapatkan keluaran berikutnya dari iterator yang diberikan sebagai varian Opsional. |
IteratorGetNextSync | Mendapatkan keluaran berikutnya dari iterator yang diberikan. |
IteratorToStringHandle | Mengonversi `resource_handle` tertentu yang mewakili iterator menjadi string. |
Bergabung | Menggabungkan string dalam daftar tensor string tertentu menjadi satu tensor; dengan pemisah yang diberikan (defaultnya adalah pemisah kosong). |
Inisialisasi KMC2Chain | Mengembalikan indeks titik data yang harus ditambahkan ke kumpulan benih. |
KeyValueSort <T memperluas TNumber , U memperluas TType > | Membungkus operator Sortir XLA, didokumentasikan di https://www.tensorflow.org/kinerja/xla/operation_semantics#sort . |
Inisialisasi KmeansPlusPlus | Memilih num_to_sample baris input menggunakan kriteria KMeans++. |
Statistik Pesanan Kth | Menghitung statistik urutan ke-K dari kumpulan data. |
L2Loss <T meluas TNomber > | L2 Kerugian. |
Kumpulan Data LMDB | Membuat himpunan data yang memancarkan pasangan nilai kunci dalam satu atau beberapa file LMDB. |
LSTMBlockCell <T memperluas TNomber > | Menghitung propagasi maju sel LSTM untuk 1 langkah waktu. |
LSTMBlockCellGrad <T memperluas TNumber > | Menghitung propagasi mundur sel LSTM untuk 1 langkah waktu. |
Kumpulan Data LatencyStats | Merekam latensi produksi elemen `input_dataset` di StatsAggregator. |
LeakyRelu <T memperluas TNomber > | Menghitung linier yang diperbaiki: `maks(fitur, fitur * alfa)`. |
LeakyReluGrad <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien linier yang diperbaiki untuk operasi LeakyRelu. |
LearnedUnigramCandidateSampler | Menghasilkan label untuk pengambilan sampel kandidat dengan distribusi unigram yang dipelajari. |
LeftShift <T memperluas TNumber > | Elementwise menghitung pergeseran kiri bitwise dari `x` dan `y`. |
Lebih sedikit | Mengembalikan nilai kebenaran (x < y) berdasarkan elemen. |
Kurang Sama | Mengembalikan nilai kebenaran (x <= y) berdasarkan elemen. |
Lgamma <T memperluas TNomber > | Menghitung log nilai absolut `Gamma(x)` berdasarkan elemen. |
LinSpace <T memperluas TNomber > | Menghasilkan nilai dalam suatu interval. |
Kumpulan Data Lmdb | |
Pembaca Lmdb | Pembaca yang mengeluarkan catatan dari file LMDB. |
LoadAndRemapMatrix | Memuat `Tensor` 2-D (matriks) dengan nama `nama_tensor_lama` dari pos pemeriksaan di `ckpt_path` dan berpotensi menyusun ulang baris dan kolomnya menggunakan pemetaan ulang yang ditentukan. |
LoadTPUEmbeddingADAMParameter | Muat parameter penyematan ADAM. |
LoadTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug | Muat parameter penyematan ADAM dengan dukungan debug. |
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Muat parameter penyematan Adadelta. |
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug | Muat parameter Adadelta dengan dukungan debug. |
LoadTPUEmbeddingAdagradParameters | Muat parameter penyematan Adagrad. |
LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug | Muat parameter penyematan Adagrad dengan dukungan debug. |
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Memuat parameter penyematan RMSProp yang terpusat. |
LoadTPUEmbeddingFTRLParameter | Muat parameter penyematan FTRL. |
LoadTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug | Muat parameter penyematan FTRL dengan dukungan debug. |
MuatTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Memuat parameter penyematan MDL Adagrad Light. |
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters | Muat parameter penyematan Momentum. |
LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug | Muat parameter penyematan Momentum dengan dukungan debug. |
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Muat parameter penyematan Adagrad proksimal. |
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug | Muat parameter penyematan Adagrad proksimal dengan dukungan debug. |
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug | |
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters | Muat parameter penyematan RMSProp. |
LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug | Muat parameter penyematan RMSProp dengan dukungan debug. |
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Muat parameter penyematan SGD. |
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug | Muat parameter penyematan SGD. |
Normalisasi Respons Lokal <T memperluas Nomor T > | Normalisasi Respon Lokal. |
LocalResponseNormalizationGrad <T memperluas TNumber > | Gradien untuk Normalisasi Respon Lokal. |
Log <T memperluas TType > | Menghitung logaritma natural dari elemen x. |
Log1p <T memperluas TType > | Menghitung logaritma natural (1 + x) berdasarkan elemen. |
LogMatrixDeterminant <T memperluas TType > | Menghitung tanda dan log nilai absolut determinan satu atau lebih matriks persegi. |
LogSoftmax <T memperluas TNumber > | Menghitung aktivasi log softmax. |
LogUniformCandidateSampler | Menghasilkan label untuk pengambilan sampel kandidat dengan distribusi log-uniform. |
LogisDan | Mengembalikan nilai kebenaran x DAN y berdasarkan elemen. |
LogisTidak | Mengembalikan nilai kebenaran dari elemen `NOT x`. |
LogisAtau | Mengembalikan nilai kebenaran x OR y berdasarkan elemen. |
LookupTableExport <T memperluas TType , U memperluas TType > | Menampilkan semua kunci dan nilai dalam tabel. |
LookupTableFind <U memperluas TType > | Mencari kunci dalam tabel, menampilkan nilai yang sesuai. |
Impor Tabel Pencarian | Menggantikan isi tabel dengan kunci dan nilai yang ditentukan. |
Sisipkan Tabel Pencarian | Memperbarui tabel untuk mengaitkan kunci dengan nilai. |
LookupTableRemove | Menghapus kunci dan nilai terkaitnya dari tabel. |
Ukuran Tabel Pencarian | Menghitung jumlah elemen dalam tabel yang diberikan. |
LoopCond | Meneruskan masukan ke keluaran. |
Lebih rendah | Mengonversi semua karakter huruf besar menjadi pengganti huruf kecilnya masing-masing. |
Batas Bawah <U memperluas Nomor T > | Menerapkan batas_bawah (nilai_pencarian_diurutkan, nilai) di sepanjang setiap baris. |
Lu <T memperluas TType , U memperluas TNomber > | Menghitung dekomposisi LU dari satu atau lebih matriks persegi. |
BuatIterator | Membuat iterator baru dari `dataset` yang diberikan dan menyimpannya di `iterator`. |
Jadikan Unik | Jadikan semua elemen dalam dimensi non-Batch unik, namun \"dekat\" dengannya nilai awal mereka. |
Jelas Peta | Op menghapus semua elemen dalam wadah yang mendasarinya. |
Ukuran PetaTidak Lengkap | Op mengembalikan jumlah elemen yang tidak lengkap dalam wadah yang mendasarinya. |
Peek Peta | Op mengintip nilai pada kunci yang ditentukan. |
Ukuran peta | Op mengembalikan jumlah elemen dalam wadah yang mendasarinya. |
Panggung Peta | Tahap (kunci, nilai) dalam wadah dasar yang berperilaku seperti tabel hash. |
PetaTidak Panggung | Op menghapus dan mengembalikan nilai yang terkait dengan kunci dari wadah di bawahnya. |
MapUnstageNoKey | Op menghapus dan mengembalikan acak (kunci, nilai) dari wadah di bawahnya. |
MatMul <T memperluas TType > | Kalikan matriks "a" dengan matriks "b". |
File yang Cocok | Mengembalikan kumpulan file yang cocok dengan satu atau lebih pola glob. |
Kumpulan Data File Pencocokan | |
MatrixDiag <T memperluas TType > | Mengembalikan tensor diagonal kumpulan dengan nilai diagonal kumpulan tertentu. |
MatrixDiagPart <T memperluas TType > | Mengembalikan bagian diagonal batch dari tensor batch. |
MatrixDiagPartV3 <T memperluas TType > | Mengembalikan bagian diagonal batch dari tensor batch. |
MatrixDiagV3 <T memperluas TType > | Mengembalikan tensor diagonal kumpulan dengan nilai diagonal kumpulan tertentu. |
Logaritma Matriks <T memperluas TType > | Menghitung logaritma matriks dari satu atau lebih matriks persegi: \\(log(exp(A)) = A\\) Operasi ini hanya ditentukan untuk matriks kompleks. |
MatrixSetDiag <T memperluas TType > | Mengembalikan tensor matriks batch dengan nilai diagonal batch baru. |
MatrixSolveLs <T memperluas TType > | Memecahkan satu atau lebih masalah kuadrat terkecil linier. |
Maks <T memperluas TType > | Menghitung jumlah maksimum elemen di seluruh dimensi tensor. |
Kumpulan Data MaxIntraOpParallelism | Membuat kumpulan data yang mengesampingkan paralelisme intra-operasi maksimum. |
MaxPool <T memperluas TType > | Melakukan pengumpulan maksimal pada input. |
MaxPool3d <T memperluas TNumber > | Melakukan pengumpulan maksimal 3D pada input. |
MaxPool3dGrad <U memperluas TNumber > | Menghitung gradien fungsi pengumpulan maksimal 3D. |
MaxPool3dGradGrad <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien orde kedua dari fungsi maxpooling. |
MaxPoolGrad <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien fungsi maxpooling. |
MaxPoolGradGrad <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien orde kedua dari fungsi maxpooling. |
MaxPoolGradGradWithArgmax <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien orde kedua dari fungsi maxpooling. |
MaxPoolGradWithArgmax <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien fungsi maxpooling. |
MaxPoolWithArgmax <T memperluas TNomber , U memperluas TNomber > | Melakukan pengumpulan maksimal pada input dan output baik nilai dan indeks maksimal. |
Maksimum <T memperluas TNomber > | Mengembalikan maksimal x dan y (mis |
Berarti <T memperluas TType > | Menghitung rata-rata elemen di seluruh dimensi tensor. |
Gabungkan <T extends TType > | Meneruskan nilai tensor yang tersedia dari `inputs` ke `output`. |
Gabungkan Ringkasan | Menggabungkan ringkasan. |
Gabungkan Pos Pemeriksaan V2 | Khusus format V2: menggabungkan file metadata dari pos pemeriksaan yang dipecah. |
Mfcc | Mengubah spektogram menjadi bentuk yang berguna untuk pengenalan suara. |
Min <T memperluas TType > | Menghitung jumlah minimum elemen di seluruh dimensi tensor. |
Minimum <T memperluas TNomber > | Mengembalikan min dari x dan y (mis |
MirrorPad <T memperluas TType > | Mengisi tensor dengan nilai cermin. |
MirrorPadGrad <T memperluas TType > | Operasi gradien untuk operasi `MirrorPad`. |
MlirPassthroughOp | Membungkus komputasi MLIR arbitrer yang dinyatakan sebagai modul dengan fungsi main(). |
Mod <T memperluas TNomber > | Mengembalikan sisa pembagian berdasarkan elemen. |
Kumpulan Data Model | Transformasi identitas yang memodelkan kinerja. |
Mul <T memperluas TType > | Mengembalikan x * y berdasarkan elemen. |
MulNoNan <T memperluas TType > | Mengembalikan x * y berdasarkan elemen. |
MultiDeviceIterator | Membuat sumber daya MultiDeviceIterator. |
MultiDeviceIteratorFromStringHandle | Menghasilkan sumber daya MultiDeviceIterator dari pegangan string yang disediakan. |
MultiDeviceIteratorGetNextFromShard | Mendapatkan elemen berikutnya untuk nomor pecahan yang disediakan. |
MultiDeviceIteratorInit | Menginisialisasi iterator multi perangkat dengan kumpulan data yang diberikan. |
MultiDeviceIteratorToStringHandle | Menghasilkan pegangan string untuk MultiDeviceIterator yang diberikan. |
Multinomial <U memperluas TNumber > | Mengambil sampel dari distribusi multinomial. |
MutableDenseHashTable | Membuat tabel hash kosong yang menggunakan tensor sebagai penyimpanan pendukung. |
TabelHash yang Dapat Diubah | Membuat tabel hash kosong. |
MutableHashTableOfTensor | Membuat tabel hash kosong. |
muteks | Membuat sumber daya Mutex yang dapat dikunci dengan `MutexLock`. |
Kunci Mutex | Mengunci sumber daya mutex. |
NcclAllReduce <T memperluas TNumber > | Menghasilkan tensor yang berisi reduksi di semua tensor masukan. |
NcclBroadcast <T memperluas TNumber > | Mengirim `input` ke semua perangkat yang terhubung ke output. |
NcclReduce <T memperluas TNumber > | Mengurangi `input` dari `num_devices` menggunakan `reduction` ke satu perangkat. |
Ndtri <T memperluas TNomber > | |
Tetangga Terdekat | Memilih k pusat terdekat untuk setiap titik. |
Neg <T memperluas TType > | Menghitung nilai negatif numerik berdasarkan elemen. |
Kereta Negatif | Pelatihan melalui pengambilan sampel negatif. |
BerikutnyaSetelah <T memperluas TNomor > | Mengembalikan nilai `x1` berikutnya yang dapat direpresentasikan ke arah `x2`, berdasarkan elemen. |
Iterasi Berikutnya <T memperluas TType > | Membuat masukannya tersedia untuk iterasi berikutnya. |
Tidak ada operasi | Tidak melakukan apa-apa. |
NonDeterministicInts <U memperluas TType > | Secara non-deterministik menghasilkan beberapa bilangan bulat. |
Nonmaxsupresi <t memperluas tnumber > | Dengan rakus memilih subset kotak pembatas dalam urutan skor yang menurun, memangkas kotak yang memiliki tumpang tindih persimpangan tinggi-over-union (IOU) dengan kotak yang dipilih sebelumnya. |
NonmaxsuppressionWithOllaps | Dengan rakus memilih subset kotak pembatas dalam urutan skor yang menurun, memangkas kotak yang memiliki tumpang tindih tinggi dengan kotak yang dipilih sebelumnya. |
NonserializableDataSet | |
Tidak sama | Mengembalikan nilai kebenaran (x! = Y) elemen-bijaksana. |
NthElement <T memperluas TNumber > | Menemukan nilai statistik urutan ke-`n` untuk dimensi terakhir. |
OneHot <u memperluas ttype > | Mengembalikan tensor satu-panas. |
Yang <T memperluas TType > | Operator yang membuat konstan diinisialisasi dengan bentuk dari bentuk yang diberikan oleh `Dims`. |
Seperti <t memperluas ttype > | Mengembalikan tensor orang dengan bentuk dan jenis yang sama seperti x. |
Operan <T memperluas TType > | Antarmuka diimplementasikan oleh operan operasi TensorFlow. |
OptimizedataSet | Membuat dataset dengan menerapkan optimisasi ke `input_dataset`. |
OptimizedataSetv2 | Membuat kumpulan data dengan menerapkan pengoptimalan terkait ke `input_dataset`. |
OpsionalFromValue | Membangun varian opsional dari tuple tensor. |
OpsionalGetValue | Mengembalikan nilai yang disimpan dalam varian opsional atau menimbulkan kesalahan jika tidak ada. |
OpsionalHasvalue | Mengembalikan true jika dan hanya jika varian opsional yang diberikan memiliki nilai. |
OpsionalNone | Membuat varian opsional tanpa nilai. |
Orderedmapclear | OP menghilangkan semua elemen dalam wadah yang mendasarinya. |
Orderedmapinctilesize | OP mengembalikan jumlah elemen yang tidak lengkap dalam wadah yang mendasarinya. |
Orderedmappeek | Op mengintip nilai pada kunci yang ditentukan. |
Orderedmapsize | Op mengembalikan jumlah elemen dalam wadah yang mendasarinya. |
Orderedmapstage | Tahap (kunci, nilai) dalam wadah dasar yang berperilaku seperti yang dipesan wadah asosiatif. |
Orderedmapunstage | OP menghapus dan mengembalikan nilai yang terkait dengan kunci dari wadah yang mendasarinya. |
Orderedmapunstagenokey | OP menghapus dan mengembalikan elemen (kunci, nilai) dengan yang terkecil kunci dari wadah yang mendasarinya. |
Ordinalselector | Op pemilih inti TPU. |
OutfeedDequeue <T memperluas ttype > | Mengambil tensor tunggal dari outfeed komputasi. |
Outfeeddequeuetuple | Ambil beberapa nilai dari outfeed komputasi. |
Outfeeddequeuetuplev2 | Ambil beberapa nilai dari outfeed komputasi. |
Outfeeddequeuev2 <t memperluas ttype > | Mengambil tensor tunggal dari outfeed komputasi. |
Outfeedenqueue | Enqueue tensor pada outfeed komputasi. |
Outfeedenqueuetuple | ENQUEUE Nilai beberapa tensor pada outfeed komputasi. |
Keluaran <T memperluas TType > | Pegangan simbolis pada tensor yang dihasilkan oleh Operation . |
Pad <T Extends ttype > | Membungkus operator XLA Pad, didokumentasikan di https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#pad. |
PaddedBatchDataset | Membuat dataset bahwa batch dan bantalan `Batch_Size` elemen dari input. |
Paddingfifoqueue | Antrian yang menghasilkan elemen dalam urutan pertama-dalam pertama. |
ParallelConcat <T memperluas ttype > | Menggabungkan daftar tensor `N` di sepanjang dimensi pertama. |
Paralleldynamicstitch <T memperluas ttype > | Interleave nilai -nilai dari tensor `data` menjadi tensor tunggal. |
ParameterizedTruncatedNormal <U memperluas tnumber > | Output nilai acak dari distribusi normal. |
Parseexample | Mengubah vektor TF.Example Protos (sebagai string) menjadi tensor yang diketik. |
Parseexampledataet | Mengubah `input_dataset` yang berisi proto `Contoh` sebagai vektor DT_STRING menjadi kumpulan data objek `Tensor` atau `SparseTensor` yang mewakili fitur yang diurai. |
ParsesequenceExample | Mengubah vektor tf.io.SequenceExample Protos (sebagai string) menjadi tensor yang diketik. |
Parsesinglexample | Mengubah proto TF.Example (sebagai string) menjadi tensor yang diketik. |
ParsesingleSequenceExample | Mengubah otak skalar. Proto ExcesenceExample (sebagai string) menjadi tensor yang diketik. |
Parsetensor <T memperluas ttype > | Mengubah tensorflow serial.tensorproto menjadi tensor. |
PartitionedInput <T memperluas ttype > | OP yang mengelompokkan daftar input yang dipartisi bersama. |
PartitionedOutput <T Extends tType > | Op bahwa demultiplexes tensor untuk dicekik oleh XLA ke daftar dipartisi output di luar perhitungan XLA. |
Placeholder <T memperluas ttype > | Opsi placeholder untuk nilai yang akan dimasukkan ke dalam perhitungan. |
PlaceholderwithDefault <t memperluas ttype > | Operasi placeholder yang melewati `input` ketika outputnya tidak diumpankan. |
Poligamma <t memperluas tnumber > | Hitung fungsi poligamma \\(\psi^{(n)}(x)\\). |
PopulationCount | Menghitung jumlah populasi elemen-bijaksana (alias |
Pow <T memperluas ttype > | Menghitung kekuatan satu nilai ke nilai lainnya. |
Prefetchdataset | Membuat dataset yang secara asinkron memilih elemen dari `input_dataset`. |
PrelinieArize | OP yang linierisasi satu nilai tensor ke tensor varian buram. |
Prelinearizetuple | OP yang linierisasi beberapa nilai tensor ke tensor varian buram. |
PreventGradient <T Extends tType > | OP identitas yang memicu kesalahan jika gradien diminta. |
Mencetak | Mencetak skalar string. |
Antrian Prioritas | Antrian yang menghasilkan elemen diurutkan berdasarkan nilai komponen pertama. |
PrivatheReadPooldataset | Membuat dataset yang menggunakan kumpulan utas khusus untuk menghitung `input_dataset`. |
Prod <T Extends ttype > | Menghitung produk elemen di seluruh dimensi tensor. |
QR <T memperluas ttype > | Menghitung dekomposisi QR dari satu atau lebih matriks. |
Kuantize <t memperluas ttype > | Hitung tensor 'input' bertipe float ke tensor 'output' bertipe 'T'. |
Quantizeanddequantize <t extends tnumber > | Menghitung kemudian dequantizes tensor. |
QuantizeandDequantizev3 <t memperluas tnumber > | Menghitung kemudian dequantizes tensor. |
Quantizeanddequantizev4 <t memperluas tnumber > | Mengembalikan gradien `kuantisasi. Quantizeandddequantizev4`. |
Quantizeanddequantizev4grad <t memperluas tnumber > | Mengembalikan gradien `quantizeanddequantizev4`. |
KuantizedOwnAndShrinkrange <u memperluas ttype > | Konversi tensor 'input' kuantisasi menjadi 'output' presisi lebih rendah, menggunakan Distribusi nilai aktual untuk memaksimalkan penggunaan kedalaman bit yang lebih rendah dan menyesuaikan min output dan rentang maks. |
KuantitedAdd <v memperluas ttype > | Mengembalikan elemen x + y, bekerja pada buffer kuantisasi. |
QuantizedAvgPool <T memperluas TType > | Menghasilkan kumpulan rata-rata tensor masukan untuk tipe terkuantisasi. |
QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization <U memperluas TType > | Normalisasi Batch terkuantisasi. |
QuantizedBiasAdd <V memperluas TType > | Menambahkan 'bias' Tensor ke 'input' Tensor untuk tipe Terkuantisasi. |
Kuantisasi KCAT <T memperluas ttype > | Menggabungkan tensor terkuantisasi sepanjang satu dimensi. |
QuantizedConv2DAndRelu <V memperluas TType > | |
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V memperluas TType > | |
QuantizedConv2DAndRequantize <V memperluas TType > | |
QuantizedConv2DPerChannel <V memperluas TType > | Menghitung QuantizedConv2D per saluran. |
QuantizedConv2DWithBias <V memperluas TType > | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V memperluas TType > | |
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W memperluas TType > | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W memperluas TType > | |
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X memperluas TType > | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V memperluas TType > | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X memperluas TType > | |
QuantizedConv2d <V memperluas TType > | Menghitung konvolusi 2D dengan masukan 4D terkuantisasi dan tensor filter. |
QuantizedDepthwiseConv2D <V memperluas TType > | Menghitung Konv2D mendalam yang terkuantisasi. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V memperluas TType > | Menghitung Konv2D mendalam yang terkuantisasi dengan Bias. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V memperluas TType > | Menghitung Konv2D mendalam yang terkuantisasi dengan Bias dan Relu. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W memperluas TType > | Menghitung Konv2D mendalam yang terkuantisasi dengan Bias, Relu, dan Requantize. |
QuantizedInstanceNorm <T memperluas TType > | Normalisasi Instans Terkuantisasi. |
KuantisasiMatMul <v memperluas ttype > | Lakukan multiplikasi matriks kuantisasi `a` dengan matriks` b`. |
KuantisasiMatMulwithBias <W memperluas ttype > | Melakukan multiplikasi matriks kuantisasi `a` dengan matriks` b` dengan bias add. |
KuantitedMatMulwithBiASandDequantize <W Extends tnumber > | |
KuantizedMatMulwithBiasandrelu <v memperluas ttype > | Lakukan multiplikasi matriks kuantisasi `a` dengan matriks` b` dengan bias add dan relu fusi. |
KuantitedMatMulwithBiasandreluandrequanize <W Extends ttype > | Lakukan multiplikasi matriks kuantisasi `a` dengan matriks` b` dengan bias add dan relu dan requantize fusion. |
KuantitedMatMulWithBiASandRequarize <W Extends ttype > | |
QuantizedMaxPool <T memperluas TType > | Menghasilkan kumpulan maksimal tensor masukan untuk tipe terkuantisasi. |
Kuantisasi <v memperluas ttype > | Mengembalikan elemen x * y, bekerja pada buffer kuantisasi. |
QuantizedRelu <U memperluas TType > | Menghitung Linier Terkuantifikasi Terkuantisasi: `maks(fitur, 0)` |
QuantizedRelu6 <U memperluas TType > | Menghitung Linear Terkuantifikasi 6: `min(maks(fitur, 0), 6)` |
QuantizedReluX <U memperluas TType > | Menghitung Linear X Terkuantifikasi: `min(maks(fitur, 0), nilai_maks)` |
CuanTizedReshape <T memperluas ttype > | Membentuk kembali tensor terkuantisasi sesuai reshape op. |
QuantizedResizebilinear <t memperluas ttype > | Ubah ukuran `gambar` terkuantisasi menjadi` ukuran` menggunakan interpolasi bilinear terkuantisasi. |
Queueclose | Menutup antrian yang diberikan. |
Queuedequeue | Dequeues tuple dari satu atau lebih tensor dari antrian yang diberikan. |
Queuedequeuemany | Dequeues `n` tupel dari satu atau lebih tensor dari antrian yang diberikan. |
QueuedequeUeupto | Dequeues `n` tupel dari satu atau lebih tensor dari antrian yang diberikan. |
Queueenqueue | Enqueues tuple dari satu atau lebih tensor dalam antrian yang diberikan. |
QueueenqueueMany | Enqueues nol atau lebih tupel dari satu atau lebih tensor dalam antrian yang diberikan. |
Antrian | Mengembalikan true jika antrian ditutup. |
Ukuran Antrian | Menghitung jumlah elemen dalam antrian yang diberikan. |
RaggedBincount <u memperluas tnumber > | Menghitung jumlah kemunculan setiap nilai dalam array bilangan bulat. |
RaggedCountSparseOutput <u memperluas tnumber > | Melakukan penghitungan nampan-output yang jarang untuk input tensor yang compang-camping. |
RaggedCross <t memperluas ttype , u memperluas tnumber > | Menghasilkan salib fitur dari daftar tensor, dan mengembalikannya sebagai raggedtensor. |
RaggedGather <T memperluas tnumber , u memperluas ttype > | Kumpulkan irisan compang -camping dari `Params` Axis` 0` menurut `indeks`. |
RaggedRange <u memperluas tnumber , t memperluas tnumber > | Mengembalikan `raggedTensor` yang berisi urutan angka yang ditentukan. |
RaggedTensorFromVariant <u memperluas tnumber , t memperluas ttype > | Decodes tensor `varian` ke` raggedtensor`. |
RaggedTensortosparse <u memperluas ttype > | Mengubah `raggedTensor` menjadi` sparsetensor` dengan nilai yang sama. |
RaggedTensortotensor <U memperluas ttype > | Buat tensor padat dari tensor compang -camping, mungkin mengubah bentuknya. |
RaggedTensortovariant | Mengkodekan `RaggedTensor` menjadi Tensor `varian`. |
RaggedTensortovariantGradient <u memperluas ttype > | Helper digunakan untuk menghitung gradien untuk `raggedtensortovariant`. |
RandomCrop <T memperluas tnumber > | Pangkas secara acak `Image`. |
Kumpulan Data Acak | Membuat dataset yang mengembalikan angka pseudorandom. |
RandomGamma <u memperluas tnumber > | Output nilai acak dari distribusi gamma yang dijelaskan oleh alpha. |
RandomGammagrad <T memperluas tnumber > | Menghitung turunan dari wrt sampel acak gamma |
Randompoisson <v memperluas tnumber > | Output nilai acak dari distribusi Poisson yang dijelaskan berdasarkan tingkat. |
ROOKShuffle <T memperluas ttype > | Secara acak mengocok tenor sepanjang dimensi pertamanya. |
Randomshufflequeue | Antrian yang mengacak urutan elemen. |
RandomStandardNormal <u memperluas tnumber > | Output nilai acak dari distribusi normal. |
RandomUniform <u memperluas tnumber > | Output nilai acak dari distribusi yang seragam. |
RandomUniformInt <u memperluas tnumber > | Menghasilkan bilangan bulat acak dari distribusi seragam. |
Rentang <t extends tnumber > | Menciptakan urutan angka. |
RangedataSet | Membuat dataset dengan berbagai nilai. |
Pangkat | Mengembalikan peringkat tensor. |
Rawop | Kelas dasar untuk implementasi Op yang didukung oleh satu Operation . |
File Baca | Membaca dan mengeluarkan seluruh isi nama file input. |
ReadvariableOp <t memperluas ttype > | Membaca nilai variabel. |
ReaderNumRecordsproduced | Mengembalikan jumlah catatan yang telah diproduksi pembaca ini. |
ReaderNuMworkunitscReted | Mengembalikan jumlah unit kerja yang telah diselesaikan pembaca ini. |
Readerread | Mengembalikan catatan berikutnya (kunci, pasangan nilai) yang diproduksi oleh pembaca. |
Readerreadupto | Mengembalikan hingga `num_records` (kunci, nilai) pasangan yang diproduksi oleh pembaca. |
Pembaca | Kembalikan pembaca ke kondisi bersih awalnya. |
ReaderRestoreState | Kembalikan pembaca ke keadaan disimpan sebelumnya. |
Readerserializestate | Menghasilkan tensor string yang mengkodekan keadaan pembaca. |
Nyata <u memperluas tnumber > | Mengembalikan bagian real dari bilangan kompleks. |
RealDiv <T memperluas ttype > | Mengembalikan elemen x / y untuk tipe nyata. |
RematchDataSet | Membuat dataset yang mengubah ukuran batch. |
RematchDataSetV2 | Membuat dataset yang mengubah ukuran batch. |
Timbal balik <t extends ttype > | Menghitung timbal balik dari elemen-elemen. |
ReciprocalGrad <T memperluas ttype > | Menghitung gradien untuk kebalikan dari `x` dengan masukannya. |
RecordInput | Memancarkan catatan acak. |
Recv <T memperluas ttype > | Menerima tensor bernama dari perhitungan XLA lain. |
Recvtpuembeddingactivations | OP yang menerima aktivasi penyematan pada TPU. |
Kurangi <t extends tnumber > | Saling mengurangi beberapa tensor dari jenis dan bentuk yang identik. |
Reduceall | Menghitung "logis dan" elemen lintas dimensi tensor. |
Reduceany | Menghitung "logis atau" elemen lintas dimensi tensor. |
Mengurangi | Bergabung dengan tensor string melintasi dimensi yang diberikan. |
Reducemax <t memperluas ttype > | Menghitung maksimum elemen di seluruh dimensi tensor. |
Reducemin <t memperluas ttype > | Menghitung minimum elemen di seluruh dimensi tensor. |
ReduceProd <T Extends tType > | Menghitung produk elemen di seluruh dimensi tensor. |
Mengurangi <T memperluas ttype > | Menghitung jumlah elemen lintas dimensi tensor. |
Reducev2 <t memperluas tnumber > | Saling mengurangi beberapa tensor dari jenis dan bentuk yang identik. |
Refenter <T memperluas ttype > | Membuat atau menemukan bingkai anak, dan membuat `data` tersedia untuk bingkai anak. |
Refexit <T memperluas ttype > | Keluar dari frame saat ini ke frame induknya. |
Refidentity <T memperluas ttype > | Mengembalikan tensor ref yang sama dengan input ref tensor. |
Refmerge <T memperluas ttype > | Meneruskan nilai tensor yang tersedia dari `input` ke` output`. |
RefNexTiteration <T memperluas ttype > | Membuat inputnya tersedia untuk iterasi berikutnya. |
Memilih ulang <T memperluas ttype > | Meneruskan elemen `indeks` input` ke` output`. |
Refswitch <T memperluas ttype > | Meneruskan tensor ref tensor `ke port output yang ditentukan oleh` pred`. |
RegexFullMatch | Periksa apakah input cocok dengan pola regex. |
Ganti Regex | Mengganti kecocokan ekspresi reguler `pola` di` input` dengan string pengganti yang disediakan dalam `penulisan ulang`. |
RegisterdataSet | Mendaftarkan dataset dengan layanan TF.Data. |
Relu <T memperluas TType > | Menghitung linier yang diperbaiki: `maks(fitur, 0)`. |
Relu6 <T memperluas Nomor T > | Menghitung linier 6 yang diperbaiki: `min(maks(fitur, 0), 6)`. |
Relu6Grad <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien 6 linier yang diperbaiki untuk operasi Relu6. |
ReluGrad <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien linier yang diperbaiki untuk operasi Relu. |
RemotefusedGraphExecute | Jalankan sub grafik pada prosesor jarak jauh. |
RepeatDataSet | Membuat dataset yang memancarkan output `input_dataset`` count` kali. |
Replika | ID replika. |
Replicatemetadata | Metadata menunjukkan bagaimana perhitungan TPU harus direplikasi. |
RepicatedInput <T Extends tType > | Menghubungkan N input ke komputasi TPU N-Way yang direplikasi. |
RepicatedOutput <T Extends tType > | Menghubungkan output N dari komputasi TPU N-Way yang direplikasi. |
Requantizationrange | Menghitung rentang yang mencakup nilai aktual yang ada dalam tensor terkuantisasi. |
RequantizationRangeperchannel | Menghitung rentang permintaan per saluran. |
Requantize <u memperluas ttype > | Mengonversi tensor `input` yang terkuantisasi menjadi `output` dengan presisi lebih rendah. |
RequantizeperChannel <u memperluas ttype > | Mempersekalkan input dengan nilai min dan maks yang diketahui per saluran. |
Rektor <T memperluas ttype > | Membentuk kembali tensor. |
Ressizearea | Ubah Ubah `gambar` menjadi` ukuran` menggunakan interpolasi area. |
RESIZEBICUBIC | Ubah Ubah `gambar` menjadi` ukuran` menggunakan interpolasi bicubic. |
REVIZEBICUBICGRAD <T Extends tnumber > | Menghitung gradien interpolasi bicubic. |
Ubah ukuranBilinear | Ubah Ubah `gambar` menjadi` ukuran` menggunakan interpolasi bilinear. |
REVESIZEBILINEARGRAD <T Extends tnumber > | Menghitung gradien interpolasi bilinear. |
Ressizearearestneighbor <t memperluas tnumber > | Ubah Ubah Ubah `gambar` menjadi` ukuran` menggunakan interpolasi tetangga terdekat. |
Ressizearearestneighgrad <t memperluas tnumber > | Menghitung gradien interpolasi tetangga terdekat. |
ResourceAccumulatorApplyGradient | Menerapkan gradien untuk akumulator yang diberikan. |
Resourceaccumulatornumaculated | Mengembalikan jumlah gradien yang dikumpulkan dalam akumulator yang diberikan. |
ResourceaccumulatorsetGlobalStep | Memperbarui akumulator dengan nilai baru untuk global_step. |
ResourceaccumulatorTakeGradient <T Extends ttype > | Mengekstrak gradien rata -rata dalam akumulator kondisional yang diberikan. |
ResourceApplyadamax | UPDATE '*var' sesuai dengan algoritma Adamax. |
ResourceApplyadadelta | UPDATE '*var' sesuai dengan skema Adadelta. |
ResourceApplyadagrad | Perbarui '*var' sesuai dengan skema Adagrad. |
Resourceapplyadagradda | Perbarui '*var' sesuai dengan skema Proksimal Adagrad. |
ResourceApplyadam | UPDATE '*var' sesuai dengan algoritma Adam. |
ResourceApplyadamWithamsgrad | UPDATE '*var' sesuai dengan algoritma Adam. |
ResourceApplyaddsign | UPDATE '*var' sesuai dengan pembaruan AddSign. |
ResourceApplycenteredrmsprop | UPDATE '*var' sesuai dengan algoritma RMSPROP yang terpusat. |
ResourceApplyftrl | UPDATE '*var' sesuai dengan skema ftrl-proximal. |
ResourceApplyGradientDescent | Perbarui ' * var' dengan mengurangi 'alpha' * 'delta' dari itu. |
ResourceApplykerasmomentum | Perbarui '*var' sesuai dengan skema momentum. |
ResourceApplymomentum | Perbarui '*var' sesuai dengan skema momentum. |
ResourceApplyPowerSign | UPDATE '*var' sesuai dengan pembaruan AddSign. |
ResourceApplyproximaladagrad | Perbarui '*var' dan '*accum' sesuai dengan fobos dengan tingkat pembelajaran adagrad. |
ResourceApplyProximalGradientDescent | Perbarui '*var' sebagai algoritma fobos dengan tingkat pembelajaran tetap. |
ResourceApplyrmsprop | UPDATE '*var' sesuai dengan algoritma RMSPROP. |
ResourceConditionalAcculator | Akumulator bersyarat untuk agregat gradien. |
ResourceCountupto <t extends tnumber > | Menambah variabel yang ditunjukkan oleh 'sumber daya' hingga mencapai 'batas'. |
ResourceGather <u memperluas ttype > | Kumpulkan irisan dari variabel yang ditunjukkan oleh `sumber daya` sesuai dengan` indeks`. |
ResourceGathernd <u memperluas ttype > | |
Resourcescatteradd | Menambahkan pembaruan yang jarang ke variabel yang dirujuk oleh `sumber daya`. |
Resourcescatterdiv | Membagi pembaruan jarang menjadi variabel yang dirujuk oleh `sumber daya`. |
Resourcescattermax | Mengurangi pembaruan jarang ke dalam variabel yang dirujuk oleh `sumber daya` menggunakan operasi` max`. |
Resourcescattermin | Mengurangi pembaruan jarang ke dalam variabel yang dirujuk oleh `sumber daya` menggunakan operasi` min`. |
Resourcescattermul | Mengalikan pembaruan jarang ke dalam variabel yang dirujuk oleh `sumber daya`. |
ResourcescatternDadd | Menerapkan tambahan yang jarang untuk nilai atau irisan individu dalam variabel. |
ResourcescatternDmax | |
ResourcescatternDmin | |
ResourcescatternDSub | Menerapkan pengurangan renggang pada nilai atau irisan individual dalam Variabel. |
ResourcescatternDupdate | Menerapkan `pembaruan` yang jarang pada nilai atau bagian individual dalam suatu nilai tertentu variabel menurut `indeks`. |
Resourcescattersub | Mengurangi pembaruan yang jarang dari variabel yang direferensikan oleh `sumber daya`. |
Resourcescatterupdate | Menetapkan pembaruan jarang untuk variabel yang dirujuk oleh `sumber daya`. |
ResourcesparseApplyadadelta | VAR: Harus dari variabel (). |
ResourcesparseApplyadagrad | Perbarui entri yang relevan di '*var' dan '*accum' sesuai dengan skema Adagrad. |
ResourcesparseApplyadagradda | Perbarui entri di '*var' dan '*accum' sesuai dengan skema Adagrad proksimal. |
ResourcesparseApplyAdagradv2 | Perbarui entri yang relevan di '*var' dan '*accum' sesuai dengan skema Adagrad. |
ResourcesparseApplycenteredrmsprop | UPDATE '*var' sesuai dengan algoritma RMSPROP yang terpusat. |
ResourcesparseApplyftrl | Perbarui entri yang relevan di '*var' sesuai dengan skema ftrl-proximal. |
ResourcesparseApplykerasmomentum | Perbarui entri yang relevan di '*var' dan '*accum' sesuai dengan skema momentum. |
ResourcesparseApplymomentum | Perbarui entri yang relevan di '*var' dan '*accum' sesuai dengan skema momentum. |
ResourcesparseApplyproximaladagrad | Entri pembaruan jarang di '*var' dan '*accum' sesuai dengan algoritma fobos. |
ResourcesparseApplyProximalGradientDescent | Pembaruan jarang '*var' sebagai algoritma fobos dengan tingkat pembelajaran tetap. |
ResourcesparseApplyrmsprop | UPDATE '*var' sesuai dengan algoritma RMSPROP. |
ResourcestridedSliceasSign | Tetapkan `value` ke referensi L-value yang diiris dari` Ref`. |
Memulihkan | Mengembalikan tensor dari pos pemeriksaan V2. |
Restoreslice <t memperluas ttype > | Mengembalikan tensor dari file pos pemeriksaan. |
Retrievetpuembeddingadamparameters | Ambil parameter embedding Adam. |
Retrievetpuembeddingadamparametersgradaccumdebug | Ambil parameter embedding Adam dengan dukungan debug. |
Retrievetpuembeddingadadeltaparameters | Ambil parameter penyematan Adadelta. |
Retrievetpuembeddingadadeltaparametersgradaccumdebug | Ambil parameter embedding adadelta dengan dukungan debug. |
Retrievetpuembeddingadagradparameters | Ambil parameter embedding adagrad. |
Retrievetpuembeddingadagradparametersgradaccumdebug | Ambil parameter embedding adagrad dengan dukungan debug. |
Retrievetpuembeddingcenteredrmspropparameters | Parameter embedding RMSPROP yang terpusat. |
Retrievetpuembeddingftrlparameters | Ambil parameter embedding ftrl. |
Retrievetpuembeddingftrlparametersgradaccumdebug | Ambil parameter embedding FTRL dengan dukungan debug. |
Retrievetpuembeddingmdladagradlightparameters | Ambil parameter embedding cahaya mdl adagrad. |
Retrievetpuembeddingmomentumparameters | Ambil parameter penyematan Momentum. |
Retrievetpuembeddingmomentumparametersgradaccumdebug | Ambil parameter embedding momentum dengan dukungan debug. |
Retrievetpuembeddingproximaladagradparameters | Ambil parameter embedding proksimal adagrad. |
Retrievetpuembeddingproximaladagradparametersgradaccumdebug | Ambil parameter embedding ADAGRAD proksimal dengan dukungan debug. |
Retrievetpuembeddingproximalyogiparamers | |
Retrievetpuembeddingproximalyogiparametersgradaccumdebug | |
RETRIEVETPUEMBEDRMSPROPPARAMETER | Mengambil parameter embedding RMSProp. |
RETRIEVETPUEMBEDRMSPROPPARAMETERGRADACCUMDEBUG | Ambil parameter embedding RMSProp dengan dukungan debug. |
Retrievetpuembeddingstochasticgradientdescentparamers | Ambil parameter penyematan SGD. |
Retrievetpuembeddingstochasticgradientdescentparametersgradaccumdebug | Ambil parameter embedding SGD dengan dukungan debug. |
Reverse <T Extends tType > | Membalikkan dimensi spesifik tensor. |
Reversessesyquence <T Extends tType > | Membalikkan irisan dengan panjang variabel. |
Rfft <u memperluas ttype > | Transformasi Fourier cepat bernilai nyata. |
Rfft2d <u memperluas ttype > | 2D Transformasi Fourier Fast yang bernilai nyata. |
Rfft3d <u memperluas ttype > | Transformasi Fourier Fast yang bernilai nyata 3D. |
Rgbtohsv <t memperluas tnumber > | Mengubah satu atau lebih gambar dari RGB ke HSV. |
Rightshift <T memperluas tnumber > | Elementwise menghitung bitwise-shift `x` dan` y`. |
Rint <t memperluas tnumber > | Mengembalikan integer elemen-bijaksana terdekat dengan x. |
Rngreadandskip | Tingkatkan penghitung RNG berbasis penghitung. |
Rngskip | Tingkatkan penghitung RNG berbasis penghitung. |
Roll <t extends ttype > | Gulung elemen tensor di sepanjang sumbu. |
Round <T Extends TType > | Membulatkan nilai tensor ke bilangan bulat terdekat, dari bijaksana. |
Rp | Lakukan batch permintaan RPC. |
Rsqrt <t memperluas ttype > | Menghitung kebalikan dari akar kuadrat dari elemen x. |
Rsqrtgrad <t memperluas ttype > | Menghitung gradien untuk rsqrt `x` wrt inputnya. |
SampledistortedBoundingBox <T memperluas tnumber > | Menghasilkan satu kotak pembatas yang terdistorsi secara acak untuk suatu gambar. |
SamplingDataset | Membuat dataset yang mengambil sampel Bernoulli dari konten dataset lain. |
Menyimpan | Menghemat tensor dalam format pos pemeriksaan v2. |
Penyelamatan | Menghemat irisan tensor input ke disk. |
Skalarsummary | Output buffer protokol `ringkasan` dengan nilai skalar. |
Scaleandtranslate | |
ScaleandtranslateGrad <T Extends tnumber > | |
Scatteradd <ttends ttype > | Menambahkan pembaruan yang jarang ke referensi variabel. |
Scatterdiv <T memperluas ttype > | Membagi referensi variabel dengan pembaruan yang jarang. |
Scattermax <t memperluas tnumber > | Mengurangi pembaruan yang jarang menjadi referensi variabel menggunakan operasi `max`. |
Penyebaran <t memperluas tnumber > | Mengurangi pembaruan yang jarang menjadi referensi variabel menggunakan operasi `min`. |
Scattermul <T memperluas ttype > | Mengalikan pembaruan yang jarang menjadi referensi variabel. |
Scatternd <u memperluas ttype > | Sebutkan `pembaruan` ke tensor baru menurut` indeks`. |
Scatterndadd <t memperluas ttype > | Menerapkan tambahan yang jarang untuk nilai atau irisan individu dalam variabel. |
Scatterndmax <t memperluas ttype > | Menghitung maksimum elemen bijaksana. |
Scatterndmin <t memperluas ttype > | Menghitung minimum elemen bijaksana. |
Scatterndnonaliasingadd <t extends ttype > | Menerapkan tambahan yang jarang untuk `input` menggunakan nilai atau irisan individu dari `pembaruan` menurut indeks` indeks`. |
Scatterndsub <t memperluas ttype > | Menerapkan pengurangan renggang pada nilai atau irisan individual dalam Variabel. |
Scatterndupdate <t memperluas ttype > | Menerapkan `pembaruan` yang jarang pada nilai atau bagian individual dalam suatu nilai tertentu variabel menurut `indeks`. |
Scattersub <T memperluas ttype > | Kurangi pembaruan jarang menjadi referensi variabel. |
Scatterupdate <t memperluas ttype > | Menerapkan pembaruan yang jarang untuk referensi variabel. |
Sdcafprint | Menghitung sidik jari dari string input. |
Sdcaoptimizer | Versi Terdistribusi Pengoptimal Koordinat Dual Stochastic (SDCA) untuk Model linier dengan regularisasi L1 + L2. |
Sdcashrinkl1 | Menerapkan L1 regularisasi menyusut langkah pada parameter. |
SegmentMax <T memperluas tnumber > | Menghitung maksimum sepanjang segmen tensor. |
SegmentMean <T memperluas ttype > | Menghitung rata -rata sepanjang segmen tensor. |
Segmentmin <t memperluas tnumber > | Menghitung nilai minimum sepanjang segmen tensor. |
SegmentProd <T memperluas ttype > | Menghitung produk sepanjang segmen tensor. |
Segmentum <T memperluas ttype > | Menghitung jumlah sepanjang segmen tensor. |
Pilih <t extends ttype > | |
Selfadjointeig <t memperluas ttype > | Menghitung dekomposisi eigen dari batch matriks self-adjoint (Catatan: Hanya input nyata yang didukung). |
Selu <T memperluas Nomor T > | Menghitung skala linier eksponensial: `skala * alfa * (exp(fitur) - 1)` jika < 0, `skala * fitur` sebaliknya. |
SeluGrad <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien untuk operasi linear eksponensial berskala (Selu). |
Mengirim | Mengirimkan tensor bernama ke perhitungan XLA lain. |
Sendtpuembeddinggradients | Melakukan pembaruan gradien tabel penyematan. |
SerializeIterator | Konversi `sumber daya_handle` yang diberikan mewakili iterator ke tensor varian. |
SerializeManySparse <u memperluas ttype > | Serialisasi `n`-minibatch` sparsetensor` menjadi objek `n, 3]` `tensor`. |
Serializesparse <u memperluas ttype > | Serialisasi `sparsetensor` menjadi objek` [3] `` tensor`. |
Serializetensor | Mengubah tensor menjadi proto TensorProTo serial. |
SetDiff1d <t memperluas ttype , u memperluas tnumber > | Menghitung perbedaan antara dua daftar angka atau string. |
SetUkuran | Jumlah elemen unik sepanjang dimensi terakhir masukan `set`. |
Setstatsaggregatordataet | |
Bentuk <u memperluas tnumber > | Mengembalikan bentuk tensor. |
Shapen <u memperluas tnumber > | Mengembalikan bentuk tensor. |
Sharddataset | Membuat `dataset` yang hanya mencakup 1/` num_shards` dari dataset ini. |
ShardedfileName | Menghasilkan nama file sharded. |
ShardedfileSpec | Hasilkan pola glob yang mencocokkan semua nama file bercukur. |
Sharding <T Extends TType > | OP yang membungkuk input berdasarkan atribut sharding yang diberikan. |
ShuffleandrepeatDataset | |
Shuffledataset | |
Shutdowndistributedtpu | Mematikan sistem TPU terdistribusi yang berjalan. |
Sigmoid <t memperluas ttype > | Menghitung sigmoid dari `X` elemen-bijaksana. |
Sigmoidgrad <t memperluas ttype > | Menghitung gradien sigmoid `x` dengan masukannya. |
Masuk <T memperluas ttype > | Mengembalikan indikasi tanda bilangan berdasarkan elemen. |
Sin <T memperluas ttype > | Menghitung sinus dari elemen-elemen. |
Sinh <T memperluas ttype > | Menghitung sinus hiperbolik dari elemen X. |
Ukuran <u memperluas tnumber > | Mengembalikan ukuran tensor. |
Lewati Kumpulan Data | Membuat dataset yang melewatkan elemen `Count` dari` input_dataset`. |
Lewatigram | Mem-parsing file teks dan membuat sekumpulan contoh. |
Sleepdataset | |
Slice <T Extends tType > | Mengembalikan irisan dari 'input'. |
SlidingWindowDataset | Membuat dataset yang melewati jendela geser di atas `input_dataset`. |
Snapshot <T Extends tType > | Mengembalikan salinan tensor input. |
Sobolsample <T memperluas tnumber > | Menghasilkan poin dari urutan sobol. |
Softmax <T memperluas TNomber > | Menghitung aktivasi softmax. |
Softmaxcrossentropywithlogits <t memperluas tnumber > | Menghitung biaya entropi silang softmax dan gradien ke propagasi mundur. |
Softplus <t memperluas tnumber > | Menghitung Softplus: `Log (EXP (Fitur) + 1)`. |
Softplusgrad <t memperluas tnumber > | Menghitung gradien softplus untuk operasi softplus. |
Softsign <T memperluas TNumber > | Menghitung tanda lunak: `fitur / (abs(fitur) + 1)`. |
SoftsignGrad <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien softsign untuk operasi softsign. |
Selesaikan <T Extends TType > | Memecahkan sistem persamaan linear. |
Sortir <ttends ttype > | Membungkus operator sortir XLA, didokumentasikan di https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort. |
SpaceToBatch <T memperluas TType > | SpaceToBatch untuk tensor 4-D tipe T. |
SpacetoBatchnd <T Extends TType > | SpacetoBatch untuk nd tensor tipe T. |
SpaceToDepth <T memperluas TType > | SpaceToDepth untuk tensor tipe T. |
SparseaccumulatorApplygradient | Menerapkan gradien jarang untuk akumulator yang diberikan. |
SparseaccumulatortakeGradient <t extends ttype > | Mengekstrak gradien jarang rata -rata dalam sparseconditionalaccumulator. |
SparseAdd <T memperluas ttype > | Menambahkan dua objek `sparsetensor` untuk menghasilkan` sparsetensor` lainnya. |
SPARSEADDGRAD <T Extends TType > | Operator gradien untuk oparseadd op. |
SPARSEAPPLYADELTA <T Extends ttype > | VAR: Harus dari variabel (). |
SparseApplyadagrad <t memperluas ttype > | Perbarui entri yang relevan di '*var' dan '*accum' sesuai dengan skema Adagrad. |
SPARSEAPPLYAGADDA <T Extends ttype > | Perbarui entri di '*var' dan '*accum' sesuai dengan skema Adagrad proksimal. |
SparseApplycenteredrmsprop <t memperluas ttype > | UPDATE '*var' sesuai dengan algoritma RMSPROP yang terpusat. |
SparseApplyftrl <t memperluas ttype > | Perbarui entri yang relevan di '*var' sesuai dengan skema ftrl-proximal. |
SPARSEAPPLYMOMENTUM <T memperluas ttype > | Perbarui entri yang relevan di '*var' dan '*accum' sesuai dengan skema momentum. |
SPARSEAPPLYPROXIMALADAGRAD <T Extends ttype > | Entri pembaruan jarang di '*var' dan '*accum' sesuai dengan algoritma fobos. |
SPARSEAPPLYPROXIMALGRADIENTDESCEST <T Extends ttype > | Pembaruan jarang '*var' sebagai algoritma fobos dengan tingkat pembelajaran tetap. |
SparseApplyrmsprop <t memperluas ttype > | UPDATE '*var' sesuai dengan algoritma RMSPROP. |
Sparsebincount <u memperluas tnumber > | Menghitung jumlah kemunculan setiap nilai dalam array bilangan bulat. |
SPARSECONCAT <T Extends tType > | Menggabungkan daftar `sparsetensor` di sepanjang dimensi yang ditentukan. |
Akumulator Bersyarat Jarang | Akumulator bersyarat untuk menggabungkan gradien jarang. |
Sparsecountsparseoutput <u memperluas tnumber > | Melakukan penghitungan nampan-output yang jarang untuk input tensor yang jarang. |
Sparsecross | Menghasilkan Salib Jarang dari Daftar Tensor Jarang dan Lebat. |
Sparsecrosshash | Menghasilkan Salib Jarang dari Daftar Tensor Jarang dan Lebat. |
SPARSEDENSECWISEADD <T Extends ttype > | Menambahkan sparsetensor dan tensor padat, menggunakan aturan khusus ini: (1) menyiarkan sisi padat untuk memiliki bentuk yang sama dengan sisi yang jarang, jika memenuhi syarat; (2) Kemudian, hanya nilai padat yang ditunjuk oleh indeks sparsetensor berpartisipasi dalam penambahan CWEDE. |
SPARSEDENSECWISEIV <T Extends Ttype > | Komponen-bijaksana membagi sparsetensor dengan tensor padat. |
SPARSEDENSECWISEMUL <T Extends ttype > | Komponen-bijaksana melipatgandakan sparsetensor dengan tensor padat. |
SPARSEFILLEMPYROWS <T Extends ttype > | Mengisi baris kosong dalam input 2-D` sparsetensor` dengan nilai default. |
SPARSEFILLEMPYROWSGRAD <T Extends ttype > | Gradien Sparsefillemplyrows. |
SPARSEMATMUL | Gandakan matriks "A" dengan matriks "b". |
SPARSEMATRIXADD | Penambahan jarang dari dua matriks CSR, c = alpha * a + beta * B. |
Sparsematrixmatmul <t memperluas ttype > | Matriks-multiplies matriks jarang dengan matriks padat. |
SPARSEMATRIXMUL | Perkalian elemen-bijaksana dari matriks jarang dengan tensor padat. |
SPARSEMATRIXNNZ | Mengembalikan jumlah bukan nol dari `sparse_matrix`. |
Sparsematrixorderingamd | Menghitung perkiraan tingkat minimum (AMD) pemesanan `input`. |
Sparsematrixsoftmax | Menghitung softmax dari CSRSparseMatrix. |
SPARSEMATRIXSOFTMAXGRAD | Menghitung gradien sparsematrixsoftmax op. |
SPARSEMATRIXSPARSECHOLESKY | Menghitung dekomposisi Cholesky yang jarang dari `input`. |
SPARSEMATRIXSPARSEMATMUL | Jarang-matrix-multiplies dua matriks CSR `a` dan` b`. |
SPARSEMATRIXTRANSPOSE | Transposes dimensi bagian dalam (matriks) dari csrsrsematrix. |
SPARSEMATRIXZEROS | Membuat csrsrsematrix all-zeros dengan bentuk `dense_shape`. |
SPARSEREDUCEMEMAX <T Extends Tnumber > | Menghitung maks dari elemen di seluruh dimensi sparsetensor. |
SPARSEDECEMAXSPARSE <T Extends tnumber > | Menghitung maks dari elemen di seluruh dimensi sparsetensor. |
SPARSEREDUCESUM <T Extends ttype > | Menghitung jumlah elemen lintas dimensi sparsetensor. |
SPARSEDEUSUMSPARSE <T Extends ttype > | Menghitung jumlah elemen lintas dimensi sparsetensor. |
SPARSEREORDER <T Extends ttype > | Memorder kembali sparsetensor ke dalam pemesanan kanonik, baris-mayor. |
Sparsereshape | Membentuk kembali sparsetensor untuk mewakili nilai dalam bentuk padat baru. |
SPARSESEGMENTMEAN <t extends tnumber > | Menghitung rata -rata di sepanjang segmen tensor yang jarang. |
SPARSESEGMENTMEANGRAD <T Extends tnumber > | Menghitung gradien untuk sparsesegmentmean. |
Sparsesegmentmeanwithnumsegments <T Extends tnumber > | Menghitung rata -rata di sepanjang segmen tensor yang jarang. |
Sparsesegmentsqrtn <t memperluas tnumber > | Menghitung jumlah di sepanjang segmen jarang dari tensor dibagi dengan SQRT dari N. |
SPARSESEGMENTQRTNGRAD <T Extends tnumber > | Menghitung gradien untuk sparsesegmentsqrtn. |
SPARSESEGMENTSQRTNWithNUMSEGMENTS <T Extends tnumber > | Menghitung jumlah di sepanjang segmen jarang dari tensor dibagi dengan SQRT dari N. |
Sparsesegmentsum <T memperluas tnumber > | Menghitung jumlah di sepanjang segmen jarang dari tensor. |
Jarang -jarang dengan sasaran <t memperluas tnumber > | Menghitung jumlah di sepanjang segmen jarang dari tensor. |
SPARSESLICE <T Extends ttype > | Iris `sparsetensor` berdasarkan` start` dan `size`. |
SPARSESLICEGRAD <T Extends ttype > | Operator Gradien untuk Op Sparseslice. |
Sparsesoftmax <t memperluas tnumber > | Menerapkan softmax ke nd `sparsetensor` batched. |
SPARSESOFTMAXCROPTROPYWithLOGITS <T Extends tnumber > | Menghitung biaya entropi silang softmax dan gradien ke propagasi mundur. |
SPARSESPARSEMAXIMUM <T Extends Tnumber > | Mengembalikan maks elemen dari dua sparsetensors. |
Sparsesparseminimum <T memperluas ttype > | Mengembalikan menit bijaksana dari dua sparsetensors. |
SPARSESPLIT <T memperluas ttype > | Pisahkan `sparsetensor` menjadi` num_split` tensor sepanjang satu dimensi. |
Sparsetensordenseadd <u memperluas ttype > | Menambahkan `sparsetensor` dan` tensor` padat, menghasilkan `tensor` padat. |
Sparsetensordensematmul <u memperluas ttype > | Gandakan sparsetensor (peringkat 2) "A" dengan matriks padat "B". |
Sparsetensorslicedataet | Membuat dataset yang membagi sparsetensor menjadi elemen dari segi baris. |
Sparsetensortocsrsparsematrix | Mengubah sparsetensor menjadi csrsrsematrix (mungkin batched). |
Sparsetodense <u memperluas ttype > | Mengubah representasi yang jarang menjadi tensor padat. |
Sparsetosparsetoperation <t memperluas ttype > | Menerapkan operasi yang diatur sepanjang dimensi terakhir dari 2 input `sparsetensor`. |
Spence <T memperluas tnumber > | |
Split <T Extends TType > | Membagi tensor menjadi tensor `num_split` sepanjang satu dimensi. |
Splitv <t memperluas ttype > | Membagi tensor menjadi tensor `num_split` sepanjang satu dimensi. |
Kumpulan Data Sql | Membuat dataset yang mengeksekusi kueri SQL dan memancarkan baris set hasil. |
SQRT <T Extends ttype > | Menghitung akar kuadrat dari elemen-elemen. |
Sqrtgrad <t memperluas ttype > | Menghitung gradien untuk sqrt `x` wrt inputnya. |
Sqrtm <t memperluas ttype > | Menghitung akar kuadrat matriks dari satu atau lebih matriks persegi: matmul (sqrtm (a), sqrtm (a)) = a Matriks input harus dibalik. |
Square <T Extends ttype > | Menghitung kuadrat dari elemen-elemen. |
SquaredDifference <T memperluas ttype > | Mengembalikan elemen conj (x - y) (x - y). |
Squeeze <T Extends ttype > | Menghapus dimensi ukuran 1 dari bentuk tensor. |
Tumpukan <T Extends TType > | Mengemas daftar tensor per peringkat `n` ke dalam satu peringkat-` (r+1) `tensor. |
Panggung | Nilai panggung mirip dengan enqueue ringan. |
Stageclear | OP menghilangkan semua elemen dalam wadah yang mendasarinya. |
Stagepeek | Op mengintip nilai pada indeks yang ditentukan. |
Tahapan | Op mengembalikan jumlah elemen dalam wadah yang mendasarinya. |
Statefulrandombinomial <v memperluas tnumber > | |
Statefulstandardnormal <u memperluas ttype > | Output nilai acak dari distribusi normal. |
StatefultruncatedNormal <u memperluas ttype > | Output nilai acak dari distribusi normal terpotong. |
StatefulUnifor <u memperluas ttype > | Output nilai acak dari distribusi yang seragam. |
Statefuliformfullint <u memperluas ttype > | Menghasilkan bilangan bulat acak dari distribusi seragam. |
Statefuliformint <u memperluas ttype > | Menghasilkan bilangan bulat acak dari distribusi seragam. |
Statelessmultinomial <v memperluas tnumber > | Menarik sampel dari distribusi multinomial. |
StatelessparameterizedtruncatedNormal <v memperluas tnumber > | |
Statelessrandombinomial <W memperluas tnumber > | Output angka acak pseudorandom deterministik dari distribusi binomial. |
Statelessrandomgamma <v memperluas tnumber > | Menghasilkan angka acak pseudorandom deterministik dari distribusi gamma. |
Statelessrandomgeteycounteralg | Picks the best algorithm based on device, and scrambles seed into key and counter. |
StatelessRandomNormal <V extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom values from a normal distribution. |
StatelessRandomNormalV2 <U extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom values from a normal distribution. |
StatelessRandomPoisson <W extends TNumber > | Menghasilkan bilangan acak pseudorandom deterministik dari distribusi Poisson. |
StatelessRandomUniform <V extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformFullInt <V extends TNumber > | Menghasilkan bilangan bulat acak pseudorandom deterministik dari distribusi seragam. |
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extends TNumber > | Menghasilkan bilangan bulat acak pseudorandom deterministik dari distribusi seragam. |
StatelessRandomUniformInt <V extends TNumber > | Menghasilkan bilangan bulat acak pseudorandom deterministik dari distribusi seragam. |
StatelessRandomUniformIntV2 <U extends TNumber > | Menghasilkan bilangan bulat acak pseudorandom deterministik dari distribusi seragam. |
StatelessRandomUniformV2 <U extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution. |
StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extends TNumber > | Hasilkan kotak pembatas yang terdistorsi secara acak untuk gambar secara deterministik. |
StatelessTruncatedNormal <V extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution. |
StatelessTruncatedNormalV2 <U extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution. |
StaticRegexFullMatch | Check if the input matches the regex pattern. |
StaticRegexReplace | Replaces the match of pattern in input with rewrite. |
StatsAggregatorHandle | |
StatsAggregatorSetSummaryWriter | Set a summary_writer_interface to record statistics using given stats_aggregator. |
StatsAggregatorSummary | Produces a summary of any statistics recorded by the given statistics manager. |
StopGradient <T extends TType > | Menghentikan perhitungan gradien. |
StridedSlice <T extends TType > | Return a strided slice from `input`. |
StridedSliceAssign <T extends TType > | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
StridedSliceGrad <U extends TType > | Returns the gradient of `StridedSlice`. |
Format String | Formats a string template using a list of tensors. |
StringLength | Panjang string `input`. |
StringNGrams <T extends TNumber > | Creates ngrams from ragged string data. |
Pemisahan String | Split elements of `source` based on `sep` into a `SparseTensor`. |
Mengupas | Strip leading and trailing whitespaces from the Tensor. |
Sub <T extends TType > | Returns x - y element-wise. |
Substr | Return substrings from `Tensor` of strings. |
Sum <T extends TType > | Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. |
SummaryWriter | |
Svd <T extends TType > | Computes the eigen decomposition of a batch of self-adjoint matrices (Note: Only real inputs are supported). |
SwitchCond <T extends TType > | Meneruskan `data` ke port keluaran yang ditentukan oleh `pred`. |
TPUCompilationResult | Returns the result of a TPU compilation. |
TPUEmbeddingActivations | An op enabling differentiation of TPU Embeddings. |
TPUReplicateMetadata | Metadata indicating how the TPU computation should be replicated. |
TPUReplicatedInput <T extends TType > | Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation. |
TPUReplicatedOutput <T extends TType > | Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation. |
AmbilDataset | Creates a dataset that contains `count` elements from the `input_dataset`. |
TakeManySparseFromTensorsMap <T extends TType > | Read `SparseTensors` from a `SparseTensorsMap` and concatenate them. |
Tan <T extends TType > | Computes tan of x element-wise. |
Tanh <T extends TType > | Computes hyperbolic tangent of `x` element-wise. |
TanhGrad <T extends TType > | Computes the gradient for the tanh of `x` wrt its input. |
TemporaryVariable <T extends TType > | Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step. |
Array Tensor | An array of Tensors of given size. |
TensorArrayClose | Delete the TensorArray from its resource container. |
TensorArrayConcat <T extends TType > | Gabungkan elemen dari TensorArray menjadi nilai `nilai`. |
TensorArrayGather <T extends TType > | Gather specific elements from the TensorArray into output `value`. |
TensorArrayGrad | Membuat TensorArray untuk menyimpan gradien nilai dalam pegangan tertentu. |
TensorArrayGradWithShape | Creates a TensorArray for storing multiple gradients of values in the given handle. |
TensorArrayPack <T extends TType > | |
TensorArrayRead <T extends TType > | Membaca elemen dari TensorArray menjadi `nilai` keluaran. |
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. |
TensorDataset | Creates a dataset that emits `components` as a tuple of tensors once. |
TensorDiag <T extends TType > | Returns a diagonal tensor with a given diagonal values. |
TensorDiagPart <T extends TType > | Returns the diagonal part of the tensor. |
TensorForestCreateTreeVariable | Creates a tree resource and returns a handle to it. |
TensorForestTreeDeserialize | Deserializes a proto into the tree handle |
TensorForestTreeIsInitializedOp | Checks whether a tree has been initialized. |
TensorForestTreePredict | Keluarkan log untuk data masukan yang diberikan |
TensorForestTreeResourceHandleOp | Membuat pegangan ke TensorForestTreeResource |
TensorForestTreeSerialize | Serializes the tree handle to a proto |
TensorForestTreeSize | Dapatkan jumlah node di pohon |
TensorListConcat <U extends TType > | Concats all tensors in the list along the 0th dimension. |
TensorListConcatLists | |
TensorListElementShape <T extends TNumber > | 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 extends TType > | Membuat Tensor dengan mengindeks ke TensorList. |
TensorListGetItem <T extends TType > | |
TensorListLength | Returns the number of tensors in the input tensor list. |
TensorListPopBack <T extends TType > | 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. |
TensorListSetItem | |
TensorListSplit | Splits a tensor into a list. |
TensorListStack <T extends TType > | Menumpuk semua tensor dalam daftar. |
TensorMapErase | Mengembalikan peta tensor dengan item dari kunci tertentu dihapus. |
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 extends TType > | Returns the value from a given key in a tensor map. |
TensorMapSize | Returns the number of tensors in the input tensor map. |
TensorMapStackKeys <T extends TType > | Returns a Tensor stack of all keys in a tensor map. |
TensorScatterNdAdd <T extends TType > | Adds sparse `updates` to an existing tensor according to `indices`. |
TensorScatterNdMax <T extends TType > | |
TensorScatterNdMin <T extends TType > | |
TensorScatterNdSub <T extends TType > | Subtracts sparse `updates` from an existing tensor according to `indices`. |
TensorScatterNdUpdate <T extends TType > | Scatter `updates` into an existing tensor according to `indices`. |
Kumpulan Data TensorSlice | Creates a dataset that emits each dim-0 slice of `components` once. |
TensorStridedSliceUpdate <T extends TType > | Tetapkan `nilai` ke referensi nilai-l yang diiris dari `input`. |
TensorSummary | Outputs a `Summary` protocol buffer with a tensor and per-plugin data. |
Kumpulan Data Baris Teks | Creates a dataset that emits the lines of one or more text files. |
Pembaca Baris Teks | A Reader that outputs the lines of a file delimited by '\n'. |
TfRecordDataset | Creates a dataset that emits the records from one or more TFRecord files. |
TfRecordReader | A Reader that outputs the records from a TensorFlow Records file. |
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 extends TType > | Constructs a tensor by tiling a given tensor. |
TileGrad <T extends TType > | Returns the gradient of `Tile`. |
Stempel waktu | Menyediakan waktu sejak zaman dalam hitungan detik. |
ToBool | Converts a tensor to a scalar predicate. |
ToHashBucket | Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets. |
ToHashBucketFast | Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets. |
ToHashBucketStrong | Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets. |
ToNumber <T extends TNumber > | Converts each string in the input Tensor to the specified numeric type. |
TopK <T memperluas TNomor > | Menemukan nilai dan indeks elemen terbesar `k` untuk dimensi terakhir. |
TopKUnique | Returns the TopK unique values in the array in sorted order. |
TopKWithUnique | Returns the TopK values in the array in sorted order. |
Transpose <T extends TType > | Shuffle dimensions of x according to a permutation. |
TriangularSolve <T extends TType > | Solves systems of linear equations with upper or lower triangular matrices by backsubstitution. |
TridiagonalMatMul <T extends TType > | Calculate product with tridiagonal matrix. |
TridiagonalSolve <T extends TType > | Solves tridiagonal systems of equations. |
TruncateDiv <T extends TType > | Returns x / y element-wise for integer types. |
TruncateMod <T extends TNumber > | Returns element-wise remainder of division. |
TruncatedNormal <U extends TNumber > | Outputs random values from a truncated normal distribution. |
TryRpc | Perform batches of RPC requests. |
Unbatch <T extends TType > | Reverses the operation of Batch for a single output Tensor. |
UnbatchDataset | A dataset that splits the elements of its input into multiple elements. |
UnbatchGrad <T extends TType > | Gradient of Unbatch. |
UncompressElement | Uncompresses a compressed dataset element. |
UnicodeDecode <T extends TNumber > | Mendekode setiap string di `input` menjadi rangkaian titik kode Unicode. |
UnicodeDecodeWithOffsets <T extends TNumber > | Mendekode setiap string di `input` menjadi rangkaian titik kode Unicode. |
UnicodeEncode | Encode a tensor of ints into unicode strings. |
UnicodeScript | Determine the script codes of a given tensor of Unicode integer code points. |
UnicodeTranscode | Transcode the input text from a source encoding to a destination encoding. |
UniformCandidateSampler | Generates labels for candidate sampling with a uniform distribution. |
Unique <T extends TType , V extends TNumber > | Finds unique elements along an axis of a tensor. |
UniqueDataset | Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`. |
UniqueWithCounts <T extends TType , V extends TNumber > | Finds unique elements along an axis of a tensor. |
UnravelIndex <T extends TNumber > | Converts an array of flat indices into a tuple of coordinate arrays. |
UnsortedSegmentJoin | Joins the elements of `inputs` based on `segment_ids`. |
UnsortedSegmentMax <T extends TNumber > | Menghitung maksimum sepanjang segmen tensor. |
UnsortedSegmentMin <T extends TNumber > | Menghitung nilai minimum sepanjang segmen tensor. |
UnsortedSegmentProd <T extends TType > | Menghitung produk sepanjang segmen tensor. |
UnsortedSegmentSum <T extends TType > | Menghitung jumlah sepanjang segmen tensor. |
Unstack <T extends TType > | Membongkar dimensi tertentu dari tensor rank-`R` menjadi tensor `num` rank-`(R-1)`. |
Tidak panggung | Op is similar to a lightweight Dequeue. |
UnwrapDatasetVariant | |
Atas | Mengonversi semua karakter huruf kecil menjadi pengganti huruf besarnya masing-masing. |
UpperBound <U extends TNumber > | Menerapkan batas_atas(nilai_pencarian_diurutkan, nilai) di sepanjang setiap baris. |
VarHandleOp | Creates a handle to a Variable resource. |
VarIsInitializedOp | Checks whether a resource handle-based variable has been initialized. |
Variable <T extends TType > | Holds state in the form of a tensor that persists across steps. |
VariableShape <T extends TNumber > | Mengembalikan bentuk variabel yang ditunjuk oleh `sumber daya`. |
Di mana | Returns locations of nonzero / true values in a tensor. |
Pembaca File Utuh | A Reader that outputs the entire contents of a file as a value. |
WindowDataset | Combines (nests of) input elements into a dataset of (nests of) windows. |
WorkerHeartbeat | Worker heartbeat op. |
WrapDatasetVariant | |
WriteAudioSummary | Writes an audio summary. |
File Tulis | Writes contents to the file at input filename. |
WriteGraphSummary | Writes a graph summary. |
WriteHistogramSummary | Writes a histogram summary. |
WriteImageSummary | Writes an image summary. |
WriteRawProtoSummary | Writes a serialized proto summary. |
WriteScalarSummary | Writes a scalar summary. |
WriteSummary | Writes a tensor summary. |
Xdivy <T extends TType > | Returns 0 if x == 0, and x / y otherwise, elementwise. |
XlaRecvFromHost <T extends TType > | An op to receive a tensor from the host. |
XlaSendToHost | An op to send a tensor to the host. |
XlaSetBound | Set a bound for the given input value as a hint to Xla compiler, returns the same value. |
XlaSpmdFullToShardShape <T extends TType > | An op used by XLA SPMD partitioner to switch from automatic partitioning to manual partitioning. |
XlaSpmdShardToFullShape <T extends TType > | An op used by XLA SPMD partitioner to switch from manual partitioning to automatic partitioning. |
Xlog1py <T extends TType > | Returns 0 if x == 0, and x * log1p(y) otherwise, elementwise. |
Xlogy <T extends TType > | Returns 0 if x == 0, and x * log(y) otherwise, elementwise. |
Nol <T memperluas TType > | An operator creating a constant initialized with zeros of the shape given by `dims`. |
ZerosLike <T extends TType > | Mengembalikan tensor nol dengan bentuk dan tipe yang sama dengan x. |
Zeta <T extends TNumber > | Compute the Hurwitz zeta function \\(\zeta(x, q)\\). |
ZipDataset | Creates a dataset that zips together `input_datasets`. |
erfinv <T extends TNumber > | |