| إحباط | رفع استثناء لإجهاض العملية عند استدعائها. |
| القيمة المطلقة <T تمتد TNumber > | يحسب القيمة المطلقة للموتر. |
| تراكم N <T يمتد TType > | إرجاع مجموع عناصر قائمة الموترات. |
| تراكمتطبيقالتدرج | يطبق التدرج على تراكم معين. |
| التراكمي العدد المتراكم | إرجاع عدد التدرجات المجمعة في المجمعات المحددة. |
| تراكمSetGlobalStep | يقوم بتحديث المجمع بقيمة جديدة لـ global_step. |
| AccumulatorTakeGradient <T يمتد TType > | يستخرج متوسط التدرج في ConditionalAccumulator المحدد. |
| Acos <T يمتد TType > | يحسب acos للعنصر x. |
| أكوش <T يمتد TType > | يحسب جيب التمام الزائدي العكسي للعنصر x. |
| أضف <T يمتد TType > | يُرجع عنصر x + y. |
| AddManySparseToTensorsMap | أضف `N`-minibatch `SparseTensor` إلى `SparseTensorsMap`، وأعد مقابض `N`. |
| AddN <T يمتد TType > | أضف جميع عناصر موتر الإدخال الحكيمة. |
| AddSparseToTensorsMap | قم بإضافة `SparseTensor` إلى `SparseTensorsMap` لإرجاع المقبض الخاص به. |
| ضبط التباين <T يمتد TNumber > | ضبط تباين صورة واحدة أو أكثر. |
| AdjustHue <T يمتد TNumber > | ضبط لون صورة واحدة أو أكثر. |
| ضبط التشبع <T يمتد TNumber > | ضبط تشبع صورة واحدة أو أكثر. |
| الجميع | يحسب "المنطقي و" للعناصر عبر أبعاد الموتر. |
| AllCandidateSampler | يُنشئ تسميات لأخذ العينات المرشحة باستخدام توزيع أحادي جرام مكتسب. |
| AllReduce <T يمتد TNumber > | يقلل بشكل متبادل موترات متعددة من نفس النوع والشكل. |
| AllToAll <T يمتد TType > | عملية لتبادل البيانات عبر نسخ TPU المتماثلة. |
| الزاوية <U تمتد رقم TN > | إرجاع وسيطة رقم مركب. |
| AnonymousIterator | حاوية لمورد مكرر. |
| AnonymousMemoryCache | |
| AnonymousMultiDeviceIterator | حاوية لمورد مكرر متعدد الأجهزة. |
| AnonymousRandomSeedGenerator | |
| AnonymousSeedGenerator | |
| أي | يحسب "المنطقي أو" للعناصر عبر أبعاد الموتر. |
| ApplyAdaMax <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لخوارزمية AdaMax. |
| ApplyAdadelta <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط adadelta. |
| ApplyAdagrad <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط adagrad. |
| ApplyAdagradDa <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط adagrad القريب. |
| ApplyAdagradV2 <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط adagrad. |
| ApplyAdam <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لخوارزمية Adam. |
| ApplyAddSign <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لتحديث AddSign. |
| ApplyCenteredRmsProp <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لخوارزمية RMSProp المركزية. |
| ApplyFtrl <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط Ftrl-proximal. |
| ApplyGradientDescent <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' بطرح 'alpha' * 'delta' منه. |
| ApplyMomentum <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط الزخم. |
| ApplyPowerSign <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لتحديث AddSign. |
| ApplyProximalAdagrad <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' و'*accum' وفقًا لـ FOBOS بمعدل تعلم Adagrad. |
| ApplyProximalGradientDescent <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' كخوارزمية FOBOS بمعدل تعلم ثابت. |
| ApplyRmsProp <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لخوارزمية RMSProp. |
| تقريبي | تُرجع القيمة الحقيقية لـ abs(xy) <عنصر التسامح. |
| ArgMax <V يمتد TNumber > | إرجاع الفهرس بأكبر قيمة عبر أبعاد الموتر. |
| ArgMin <V يمتد TNumber > | تُرجع الفهرس بأصغر قيمة عبر أبعاد الموتر. |
| سلسلة | يحول كل إدخال في الموتر المحدد إلى سلاسل. |
| Asin <T يمتد TType > | يحسب الجيب المثلثي العكسي للعنصر x. |
| Asinh <T يمتد TType > | يحسب الجيب الزائدي العكسي للعنصر x. |
| AssertCardinalityDataset | |
| AssertNextDataset | |
| تأكيد ذلك | يؤكد أن الشرط المحدد صحيح. |
| تعيين <T يمتد TType > | قم بتحديث "المرجع" عن طريق تعيين "قيمة" له. |
| AssignAdd <T يمتد TType > | قم بتحديث "المرجع" بإضافة "قيمة" إليه. |
| AssignAddVariableOp | يضيف قيمة إلى القيمة الحالية للمتغير. |
| AssignSub <T يمتد TType > | قم بتحديث "المرجع" بطرح "القيمة" منه. |
| AssignSubVariableOp | يطرح قيمة من القيمة الحالية للمتغير. |
| AssignVariableOp | يعين قيمة جديدة لمتغير. |
| أتان <T يمتد TType > | يحسب الظل المثلثي العكسي للعنصر x. |
| Atan2 <T يمتد TNumber > | يحسب قوس الزاوية للعنصر `y/x`، مع احترام علامات الوسائط. |
| اتانه <T يمتد TType > | يحسب الظل الزائدي العكسي للعنصر x. |
| مخطط الطيف الصوتي | ينتج تصورا للبيانات الصوتية مع مرور الوقت. |
| ملخص صوتي | يقوم بإخراج مخزن مؤقت لبروتوكول "الملخص" مع الصوت. |
| AutoShardDataset | ينشئ مجموعة بيانات تقسم مجموعة بيانات الإدخال. |
| AvgPool <T يمتد TNumber > | ينفذ تجميع متوسط على المدخلات. |
| AvgPool3d <T يمتد TNumber > | ينفذ تجميع متوسط ثلاثي الأبعاد على الإدخال. |
| AvgPool3dGrad <T يمتد TNumber > | يحسب التدرجات لوظيفة التجميع المتوسطة. |
| AvgPoolGrad <T يمتد TNumber > | يحسب التدرجات لوظيفة التجميع المتوسطة. |
| BandPart <T يمتد TType > | انسخ موترًا يضبط كل شيء خارج النطاق المركزي في كل مصفوفة داخلية على الصفر. |
| BandedTriangularSolve <T يمتد TType > | |
| حاجز | يحدد حاجزًا يستمر عبر عمليات تنفيذ الرسم البياني المختلفة. |
| إغلاق الحاجز | يغلق الحاجز المحدد. |
| حجم الحاجز غير مكتمل | يحسب عدد العناصر غير المكتملة في الحاجز المحدد. |
| BarrierInsertMany | لكل مفتاح، يعين القيمة المعنية للمكون المحدد. |
| حجم الحاجز الجاهز | يحسب عدد العناصر الكاملة في الحاجز المحدد. |
| BarrierTakeMany | يأخذ العدد المحدد من العناصر المكتملة من الحاجز. |
| حزمة | دفعات جميع موترات الإدخال بشكل غير محدد. |
| BatchCholesky <T يمتد TNumber > | |
| BatchCholeskyGrad <T يمتد TNumber > | |
| BatchDataset | ينشئ مجموعة بيانات تجمع عناصر `batch_size` من `input_dataset`. |
| BatchFft | |
| BatchFft2d | |
| BatchFft3d | |
| BatchIfft | |
| BatchIfft2d | |
| BatchIfft3d | |
| BatchMatMul <T يمتد TType > | ضرب شرائح اثنين من الموتدين على دفعات. |
| BatchMatrixBandPart <T يمتد TType > | |
| BatchMatrixDeterminant <T يمتد TType > | |
| BatchMatrixDiag <T يمتد TType > | |
| BatchMatrixDiagPart <T يمتد TType > | |
| BatchMatrixInverse <T يمتد TNumber > | |
| BatchMatrixSetDiag <T يمتد TType > | |
| BatchMatrixSolve <T يمتد TNumber > | |
| BatchMatrixSolveLs <T يمتد TNumber > | |
| BatchMatrixTriangularSolve <T يمتد TNumber > | |
| BatchNormWithGlobalNormalization <T يمتد TType > | التطبيع دفعة. |
| BatchNormWithGlobalNormalizationGrad <T يمتد TType > | التدرجات لتطبيع الدفعة. |
| BatchSelfAdjointEig <T يمتد TNumber > | |
| BatchSvd <T يمتد TType > | |
| BatchToSpace <T يمتد TType > | BatchToSpace للموترات رباعية الأبعاد من النوع T. |
| BatchToSpaceNd <T يمتد TType > | BatchToSpace لموترات ND من النوع T. |
| BesselI0 <T يمتد TNumber > | |
| BesselI0e <T يمتد TNumber > | |
| BesselI1 <T يمتد TNumber > | |
| BesselI1e <T يمتد TNumber > | |
| BesselJ0 <T يمتد TNumber > | |
| BesselJ1 <T يمتد TNumber > | |
| BesselK0 <T يمتد TNumber > | |
| BesselK0e <T يمتد TNumber > | |
| BesselK1 <T يمتد TNumber > | |
| BesselK1e <T يمتد TNumber > | |
| BesselY0 <T يمتد TNumber > | |
| BesselY1 <T يمتد TNumber > | |
| Betainc <T يمتد TNumber > | حساب تكامل بيتا غير المكتمل المنتظم \\(I_x(a, b)\\). |
| BiasAdd <T يمتد TType > | يضيف "التحيز" إلى "القيمة". |
| BiasAddGrad <T يمتد TType > | العملية الخلفية لـ "BiasAdd" على موتر "bias". |
| Bincount <T يمتد TNumber > | حساب عدد مرات ظهور كل قيمة في مصفوفة أعداد صحيحة. |
| البث الثنائي <U يمتد TType > | يقوم ببث موتر من نوع إلى آخر دون نسخ البيانات. |
| BitwiseAnd <T يمتد TNumber > | يحسب Elementwise معامل البت AND لـ `x` و`y`. |
| BitwiseOr <T يمتد TNumber > | يحسب Elementwise معامل البت OR لـ `x` و`y`. |
| BitwiseXor <T يمتد TNumber > | يحسب Elementwise XOR للبت لـ `x` و`y`. |
| BlockLSTM <T يمتد TNumber > | يحسب الانتشار الأمامي لخلية LSTM لجميع الخطوات الزمنية. |
| BlockLSTMGrad <T يمتد TNumber > | يحسب الانتشار الخلفي لخلية LSTM للتسلسل الزمني بأكمله. |
| BoostedTreesAggregateStats | تجميع ملخص الإحصائيات المتراكمة للدفعة. |
| BoostedTreesBucketize | قم بتوزيع كل ميزة على أساس حدود المجموعة. |
| BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit | حساب المكاسب لكل ميزة وإرجاع أفضل معلومات تقسيم ممكنة للميزة. |
| BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 | حساب المكاسب لكل ميزة وإرجاع أفضل معلومات التقسيم الممكنة لكل عقدة. |
| الأشجار المعززة تحسب أفضل المكاسب لكل ميزة | حساب المكاسب لكل ميزة وإرجاع أفضل معلومات تقسيم ممكنة للميزة. |
| BoostedTreesCenterBias | يحسب السابقة من بيانات التدريب (التحيز) ويملأ العقدة الأولى بالسجلات السابقة. |
| BoostedTreesCreateEnsemble | ينشئ نموذج مجموعة شجرة ويعيد مؤشرًا إليه. |
| BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | إنشاء المورد للتدفقات الكمية. |
| BoostedTreesDeserializeEnsemble | إلغاء تسلسل تكوين مجموعة الشجرة المتسلسلة واستبدال الشجرة الحالية فرقة. |
| BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | ينشئ مؤشرًا إلى BoostedTreesEnsembleResource |
| BoostedTreesExampleDebugOutputs | تصحيح الأخطاء/مخرجات تفسير النموذج لكل مثال. |
| ملخصات BoostedTreesFlushQuantile | مسح الملخصات الكمية من كل مورد تيار الكمية. |
| BoostedTreesGetEnsembleStates | يسترد رمز ختم موارد مجموعة الأشجار وعدد الأشجار والإحصائيات المتزايدة. |
| BoostedTreesMakeQuantileSummaries | يجعل ملخص الكميات للدفعة. |
| ملخص BoostedTreesMakeStats | يقدم ملخصًا للإحصائيات المتراكمة للدفعة. |
| BoostedTreesPredict | يقوم بتشغيل تنبؤات مجموعة الانحدار الإضافي المتعددة على مثيلات الإدخال و يحسب السجل. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | أضف الملخصات الكمية إلى كل مورد تيار كمي. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | قم بإلغاء تسلسل حدود الجرافة ووضع علامة جاهزة في QuantileAccumulator الحالي. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | مسح الملخصات لمورد التدفق الكمي. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | قم بإنشاء حدود المجموعة لكل ميزة بناءً على الملخصات المتراكمة. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | ينشئ مؤشرًا إلى BoostedTreesQuantileStreamResource. |
| BoostedTreesSerializeEnsemble | إجراء تسلسل لمجموعة الشجرة إلى نموذج أولي. |
| BoostedTreesSparseAggregateStats | تجميع ملخص الإحصائيات المتراكمة للدفعة. |
| BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit | حساب المكاسب لكل ميزة وإرجاع أفضل معلومات تقسيم ممكنة للميزة. |
| BoostedTreesTrainingPredict | يقوم بتشغيل تنبؤات مجموعة الانحدار الإضافي المتعددة على مثيلات الإدخال و يحسب التحديث إلى السجلات المخزنة مؤقتا. |
| BoostedTreesUpdateEnsemble | يقوم بتحديث مجموعة الأشجار إما بإضافة طبقة إلى آخر شجرة يتم زراعتها أو عن طريق بدء شجرة جديدة. |
| BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | يقوم بتحديث مجموعة الأشجار عن طريق إضافة طبقة إلى آخر شجرة يتم زراعتها أو عن طريق بدء شجرة جديدة. |
| BroadcastDynamicShape <T يمتد TNumber > | إرجاع شكل s0 op s1 مع البث. |
| BroadcastGradientArgs <T يمتد TNumber > | قم بإرجاع مؤشرات التخفيض لتدرجات الحوسبة لـ s0 op s1 مع البث. |
| BroadcastHelper <T يمتد TType > | مشغل مساعد لإجراء عمليات البث بنمط XLA يتم بث `lhs` و`rhs` إلى نفس الترتيب، عن طريق إضافة أبعاد الحجم 1 إلى أي من `lhs` و`rhs` له رتبة أقل، باستخدام قواعد البث الخاصة بـ XLA للمشغلين الثنائيين. |
| BroadcastRecv <T يمتد TType > | يستقبل بث قيمة موتر من جهاز آخر. |
| BroadcastSend <T يمتد TType > | يبث قيمة موتر إلى جهاز واحد أو أكثر. |
| BroadcastTo <T يمتد TType > | بث مصفوفة للحصول على شكل متوافق. |
| دلو | يقوم بتجميع "المدخلات" بناءً على "الحدود". |
| BytesProducedStatsDataset | يسجل حجم البايتات لكل عنصر من عناصر "input_dataset" في StatsAggregator. |
| CSRSparseMatrixComponents <T يمتد TType > | يقرأ مكونات المسؤولية الاجتماعية للشركات على دفعات "الفهرس". |
| CSRSparseMatrixToDense <T يمتد TType > | قم بتحويل CSRSparseMatrix (ربما على دفعات) إلى كثيف. |
| CSRSparseMatrixToSparseTensor <T يمتد TType > | تحويل CSRSparesMatrix (ربما على دفعات) إلى SparseTensor. |
| CSVDataset | |
| CSVDatasetV2 | |
| CTCLosV2 | حساب خسارة CTC (احتمال السجل) لكل إدخال دفعة. |
| CacheDataset | ينشئ مجموعة بيانات تخزن العناصر مؤقتًا من `input_dataset`. |
| CacheDatasetV2 | |
| Cast <U يمتد TType > | تحويل x من النوع SrcT إلى y من DstT. |
| السقف <T يمتد TNumber > | يُرجع أصغر عدد صحيح من حيث العنصر لا يقل عن x. |
| CheckNumerics <T يمتد TNumber > | يتحقق الموتر من قيم NaN و-Inf و+Inf. |
| تشوليسكي <T يمتد TType > | يحسب تحليل تشوليسكي لمصفوفة مربعة واحدة أو أكثر. |
| CholeskyGrad <T يمتد TNumber > | يحسب التدرج العكسي للوضع العكسي لخوارزمية Cholesky. |
| اختر أسرع مجموعة بيانات | |
| ClipByValue <T يمتد TType > | يقطع قيم الموتر إلى الحد الأدنى والحد الأقصى المحددين. |
| إغلاق الملخص الكاتب | |
| ClusterOutput <T يمتد TType > | عامل التشغيل الذي يربط مخرجات حساب XLA بعقد الرسم البياني للمستهلك الأخرى. |
| CollectiveGather <T يمتد TNumber > | يتراكم بشكل متبادل عدة موترات من نفس النوع والشكل. |
| CollectivePermute <T يمتد TType > | عملية لتبديل الموترات عبر مثيلات TPU المكررة. |
| CombinedNonMaxSuppression | يختار بجشع مجموعة فرعية من المربعات المحيطة بترتيب تنازلي للنتيجة، تنفذ هذه العملية قمعًا غير أقصى على المدخلات لكل دفعة، عبر جميع الفئات. |
| قارن وBitpack | قارن قيم "الإدخال" بـ "العتبة" واجمع البتات الناتجة في "uint8". |
| نتيجة التجميع | إرجاع نتيجة تجميع TPU. |
| ترجمة نجاحالتأكيد | يؤكد أن التجميع نجح. |
| مجمع <U يمتد TType > | تحويل رقمين حقيقيين إلى عدد مركب. |
| ComplexAbs <U يمتد TNumber > | يحسب القيمة المطلقة المعقدة للموتر. |
| CompressElement | يضغط عنصر مجموعة البيانات. |
| حساب عدد الزيارات العرضية | يحسب معرفات المواضع في Sampled_candidates التي تطابق true_labels. |
| ComputeBatchSize | يحسب حجم الدفعة الثابتة لمجموعة البيانات بدون دفعات جزئية. |
| كونكات <T يمتد TType > | يسلسل الموترات على طول بعد واحد. |
| سلسلة البيانات | ينشئ مجموعة بيانات تربط `input_dataset` مع `another_dataset`. |
| المتراكمة الشرطية | تراكم مشروط لتجميع التدرجات. |
| تكوين الموزعةTPU | يقوم بإعداد الهياكل المركزية لنظام TPU الموزع. |
| تكوينTPUEmbedding | يقوم بإعداد TPUEmbedding في نظام TPU الموزع. |
| Conj <T يمتد TType > | إرجاع المرافق المركب لعدد مركب. |
| ConjugateTranspose <T يمتد TType > | خلط أبعاد x وفقًا للتبديل وربط النتيجة. |
| ثابت <T يمتد TType > | عامل ينتج قيمة ثابتة. |
| يستهلكMutexLock | تستهلك هذه العملية قفلًا تم إنشاؤه بواسطة "MutexLock". |
| ControlTrigger | لا يفعل شيئا. |
| التحويل <T يمتد نوع TT > | يلتف عامل التشغيل XLA ConvgeneralDilated، الموثق في https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#conv_convolution . |
| Conv2d <T يمتد TNumber > | يحسب التواء ثنائي الأبعاد مع موترات "الإدخال" و"التصفية" رباعية الأبعاد. |
| Conv2dBackpropFilter <T يمتد TNumber > | يحسب تدرجات الالتواء فيما يتعلق بالمرشح. |
| Conv2dBackpropInput <T يمتد TNumber > | يحسب تدرجات الإلتواء فيما يتعلق بالإدخال. |
| Conv3d <T يمتد TNumber > | يحسب التلافيف ثلاثي الأبعاد مع موترات "الإدخال" و"التصفية" خماسية الأبعاد. |
| Conv3dBackpropFilter <T يمتد TNumber > | يحسب تدرجات الالتواء ثلاثي الأبعاد بالنسبة للمرشح. |
| Conv3dBackpropInput <U يمتد TNumber > | يحسب تدرجات الالتواء ثلاثي الأبعاد فيما يتعلق بالإدخال. |
| انسخ <T يمتد TType > | انسخ الموتر من وحدة المعالجة المركزية (CPU) إلى وحدة المعالجة المركزية (CPU) أو وحدة معالجة الرسومات (GPU) إلى وحدة معالجة الرسومات (GPU). |
| CopyHost <T يمتد TType > | انسخ الموتر إلى المضيف. |
| كوس <T يمتد TType > | يحسب جتا x من حيث العناصر. |
| كوش <T يمتد TType > | يحسب جيب التمام الزائدي للعنصر x. |
| CountUpTo <T يمتد TNumber > | يزيد "المرجع" حتى يصل إلى "الحد". |
| إنشاء ملخصDbWriter | |
| إنشاء ملخص ملف الكاتب | |
| CropAndResize | يستخرج المحاصيل من موتر الصورة المدخلة ويغير حجمها. |
| CropAndResizeGradBoxes | يحسب التدرج في Crop_and_resize Op WRT موتر مربعات الإدخال. |
| CropAndResizeGradImage <T يمتد TNumber > | يحسب التدرج في Crop_and_resize المرجع الذي يكتب موتر الصورة المدخلة. |
| تقاطع <T يمتد TNumber > | حساب المنتج الاتجاهي الزوجي. |
| CrossReplicaSum <T يمتد TNumber > | عملية لجمع المدخلات عبر مثيلات TPU المكررة. |
| CtcBeamSearchDecoder <T يمتد TNumber > | ينفذ فك تشفير بحث الشعاع على السجلات الواردة في الإدخال. |
| CtcGreedyDecoder <T يمتد TNumber > | ينفذ فك التشفير الجشع على السجلات الواردة في المدخلات. |
| CtcLoss <T يمتد TNumber > | حساب خسارة CTC (احتمال السجل) لكل إدخال دفعة. |
| CudnnRNN <T يمتد TNumber > | شبكة RNN مدعومة بـ cuDNN. |
| CudnnRNNBackprop <T يمتد TNumber > | خطوة Backprop لـ CudnnRNNV3. |
| CudnnRNNCanonicalToParams <T يمتد TNumber > | يحول معلمات CudnnRNN من النموذج الأساسي إلى النموذج القابل للاستخدام. |
| CudnnRNNParamsToCanonical <T يمتد TNumber > | يسترد معلمات CudnnRNN في شكل أساسي. |
| CudnnRnnParamsSize <U يمتد TNumber > | حساب حجم الأوزان التي يمكن استخدامها بواسطة نموذج Cudnn RNN. |
| Cumprod <T يمتد TType > | حساب المنتج التراكمي للموتر `x` على طول `المحور`. |
| كومسوم <T يمتد TType > | احسب المجموع التراكمي للموتر `x` على طول `المحور`. |
| CumulativeLogsumexp <T يمتد TNumber > | حساب المنتج التراكمي للموتر `x` على طول `المحور`. |
| DataFormatDimMap <T يمتد TNumber > | إرجاع فهرس البعد بتنسيق بيانات الوجهة المعطى للرقم الموجود تنسيق البيانات المصدر. |
| DataFormatVecPermute <T يمتد TNumber > | تبديل موتر الإدخال من "src_format" إلى "dst_format". |
| DataServiceDataset | |
| DatasetCardinality | تُرجع العلاقة الأساسية لـ "input_dataset". |
| DatasetFromGraph | ينشئ مجموعة بيانات من `graph_def` المحدد. |
| DatasetToGraph | إرجاع GraphDef متسلسل يمثل "input_dataset". |
| DatasetToSingleElement | إخراج العنصر الفردي من مجموعة البيانات المحددة. |
| DatasetToTFRecord | يكتب مجموعة البيانات المحددة إلى الملف المحدد باستخدام تنسيق TFRecord. |
| DatasetToTfRecord | يكتب مجموعة البيانات المحددة إلى الملف المحدد باستخدام تنسيق TFRecord. |
| داوسن <T يمتد TNumber > | |
| DebugGradientIdentity <T يمتد TType > | الهوية المرجعية لتصحيح التدرج. |
| DebugGradientRefIdentity <T يمتد TType > | الهوية المرجعية لتصحيح التدرج. |
| DebugIdentity <T يمتد TType > | تصحيح أخطاء الهوية V2 Op. |
| DebugNanCount | تصحيح أخطاء NaN Value Counter Op. |
| DebugNumericsSummary <U يمتد TNumber > | تصحيح ملخص رقمي V2 Op. |
| فك التشفير والمحاصيلJpeg | قم بفك تشفير الصورة المشفرة بـ JPEG واقتصاصها إلى موتر uint8. |
| DecodeBase64 | فك تشفير السلاسل المشفرة باستخدام Base64 الآمنة على الويب. |
| فك تشفيرBmp | قم بفك تشفير الإطار الأول من الصورة المشفرة بـ BMP إلى موتر uint8. |
| فك التشفير | فك ضغط السلاسل. |
| DecodeCsv | تحويل سجلات CSV إلى موترات. |
| DecodeGif | قم بفك تشفير إطار (إطارات) الصورة المشفرة بـ GIF إلى موتر uint8. |
| DecodeImage <T يمتد TNumber > | وظيفة decode_bmp وdecode_gif وdecode_jpeg وdecode_png. |
| DecodeJpeg | قم بفك تشفير الصورة المشفرة بـ JPEG إلى موتر uint8. |
| DecodeJsonExample | تحويل سجلات الأمثلة المشفرة بـ JSON إلى سلاسل مخزن مؤقت للبروتوكول الثنائي. |
| DecodePaddedRaw <T يمتد TNumber > | إعادة تفسير بايتات السلسلة كمتجه للأرقام. |
| DecodePng <T يمتد TNumber > | قم بفك تشفير الصورة المشفرة بـ PNG إلى موتر uint8 أو uint16. |
| DecodeProto | يقوم المرجع باستخراج الحقول من رسالة مؤقتة للبروتوكول المتسلسل إلى موتر. |
| DecodeRaw <T يمتد TType > | إعادة تفسير بايتات السلسلة كمتجه للأرقام. |
| DecodeWav | فك تشفير ملف PCM WAV 16 بت إلى موتر عائم. |
| DeepCopy <T يمتد TType > | إنشاء نسخة من `x`. |
| حذفIterator | حاوية لمورد مكرر. |
| حذف ذاكرة التخزين المؤقت | |
| حذف MultiDeviceIterator | حاوية لمورد مكرر. |
| حذف RandomSeedGenerator | |
| حذف SeedGenerator | |
| DeleteSessionTensor | احذف الموتر المحدد بمقبضه في الجلسة. |
| DenseBincount <U يمتد TNumber > | حساب عدد مرات ظهور كل قيمة في مصفوفة أعداد صحيحة. |
| DenseCountSparseOutput <U يمتد TNumber > | يقوم بإجراء عد صناديق الإخراج المتفرق لإدخال tf.tensor. |
| DenseToCSRSparseMatrix | يحول موترًا كثيفًا إلى CSRSparseMatrix (ربما على دفعات). |
| DenseToDenseSetOperation <T يمتد TType > | يتم تطبيق العملية المحددة على طول البعد الأخير لمدخلين "Tensor". |
| DenseToSparseBatchDataset | ينشئ مجموعة بيانات تجمع عناصر الإدخال في SparseTensor. |
| DenseToSparseSetOperation <T يمتد TType > | يتم تطبيق عملية المجموعة على البعد الأخير لـ "Tensor" و"SparseTensor". |
| DepthToSpace <T يمتد TType > | DepthToSpace للموترات من النوع T. |
| DepthwiseConv2dNative <T يمتد TNumber > | يحسب التفافًا عميقًا ثنائي الأبعاد باستخدام موترات "الإدخال" و"التصفية" رباعية الأبعاد. |
| DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T يمتد TNumber > | يحسب تدرجات الالتواء العميق فيما يتعلق بالمرشح. |
| DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T يمتد TNumber > | يحسب تدرجات الالتواء العميق فيما يتعلق بالإدخال. |
| تخلص من الكمية | يأخذ إدخال uint32 المعبأ ويفك ضغط الإدخال إلى uint8 للقيام به الإزالة على الجهاز. |
| إلغاء تسلسل التكرار | يحول الموتر المتغير المحدد إلى مكرر ويخزنه في المورد المحدد. |
| DeserializeManySparse <T يمتد TType > | قم بإلغاء تسلسل وتسلسل "SparseTensors" من دفعة صغيرة متسلسلة. |
| إلغاء التسلسل <U يمتد TType > | إلغاء تسلسل كائنات `SparseTensor`. |
| تدمير المواردOp | يحذف المورد المحدد بواسطة المقبض. |
| DestroyTemporaryVariable <T يمتد TType > | يدمر المتغير المؤقت ويعيد قيمته النهائية. |
| Det <T يمتد TType > | يحسب محدد واحد أو أكثر من المصفوفات المربعة. |
| مؤشر الجهاز | قم بإرجاع فهرس الجهاز الذي يتم تشغيله. |
| Digamma <T يمتد TNumber > | يحسب Psi، مشتق Lgamma (سجل القيمة المطلقة لـ `جاما(x)`)، من حيث العناصر. |
| Dilation2d <T يمتد TNumber > | يحسب تمدد التدرج الرمادي لموترات "الإدخال" رباعية الأبعاد و"المرشح" ثلاثي الأبعاد. |
| Dilation2dBackpropFilter <T يمتد TNumber > | يحسب تدرج التمدد المورفولوجي ثنائي الأبعاد بالنسبة للمرشح. |
| Dilation2dBackpropInput <T يمتد TNumber > | يحسب تدرج التمدد المورفولوجي ثنائي الأبعاد فيما يتعلق بالمدخلات. |
| DirectedInterleaveDataset | بديل لـ "InterleaveDataset" في قائمة ثابتة من مجموعات البيانات "N". |
| Div <T يمتد TType > | يُرجع عنصر x / y. |
| DivNoNan <T يمتد TType > | يُرجع 0 إذا كان المقام صفرًا. |
| النقطة <T تمتد TType > | يلتف مشغل XLA Dotgener، الموثق في https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dotgeneral . |
| DrawBoundingBoxes <T يمتد TNumber > | ارسم مربعات محيطة على مجموعة من الصور. |
| DummyIterationCounter | |
| DummyMemoryCache | |
| DummySeedGenerator | |
| القسم الديناميكي <T يمتد TType > | تقسيم "البيانات" إلى موترات "num_partitions" باستخدام مؤشرات من "الأقسام". |
| DynamicSlice <T يمتد TType > | يلتف مشغل XLA DynamicSlice، الموثق في https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dynamicslice . |
| DynamicStitch <T يمتد TType > | قم بتشذير القيم من موترات "البيانات" في موتر واحد. |
| DynamicUpdateSlice <T يمتد TType > | يلتف مشغل XLA DynamicUpdateSlice، الموثق في https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dynamicupdateslice . |
| مسافة التحرير | يحسب (ربما تطبيع) مسافة التحرير Levenshtein. |
| Eig <U يمتد TType > | يحسب التحلل الذاتي لمصفوفة مربعة واحدة أو أكثر. |
| اينسوم <T يمتد TType > | عملية تدعم عملية einsum الأساسية بمدخلين ومخرج واحد. |
| Elu <T يمتد TNumber > | يحسب الخطي الأسي: `exp(features) - 1` إذا كان <0، و`features` بخلاف ذلك. |
| EluGrad <T يمتد TNumber > | يحسب التدرجات للعملية الخطية الأسية (Elu). |
| عمليات التضمين | عملية تتيح التمييز بين زخارف TPU. |
| فارغ <T يمتد TType > | إنشاء موتر بالشكل المحدد. |
| قائمة TensorList فارغة | إنشاء وإرجاع قائمة موتر فارغة. |
| خريطة TensorMap فارغة | إنشاء وإرجاع خريطة موتر فارغة. |
| EncodeBase64 | تشفير السلاسل إلى تنسيق base64 الآمن على الويب. |
| EncodeJpeg | JPEG-ترميز الصورة. |
| EncodeJpegVariableQuality | يقوم JPEG بتشفير صورة الإدخال بجودة الضغط المتوفرة. |
| ترميزPng | PNG - ترميز الصورة. |
| EncodeProto | يقوم المرجع بتسلسل رسائل protobuf المتوفرة في موترات الإدخال. |
| EncodeWav | تشفير البيانات الصوتية باستخدام تنسيق ملف WAV. |
| EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch | عملية تقوم بإدراج قائمة بموترات دفعة الإدخال في TPUEmbedding. |
| EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | يسهل عملية نقل التعليمات البرمجية التي تستخدم tf.nn.embedding_lookup(). |
| EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch | عملية تقوم بإدراج مؤشرات إدخال TPUEmbedding من SparseTensor. |
| EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch | يسهل عملية نقل التعليمات البرمجية التي تستخدم tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
| ضمان الشكل <T يمتد TType > | التأكد من مطابقة شكل الموتر للشكل المتوقع. |
| أدخل <T يمتد TType > | ينشئ إطارًا فرعيًا أو يجده، ويجعل "البيانات" متاحة للإطار الفرعي. |
| متساوي | تُرجع القيمة الحقيقية للعنصر (x == y). |
| Erf <T يمتد TNumber > | يحسب دالة خطأ Gauss للعنصر `x`. |
| Erfc <T يمتد TNumber > | يحسب دالة الخطأ التكميلية للعنصر `x`. |
| EuclideanNorm <T يمتد TType > | يحسب القاعدة الإقليدية للعناصر عبر أبعاد الموتر. |
| ينفذ | العملية التي تقوم بتحميل وتنفيذ برنامج TPU على جهاز TPU. |
| تنفيذ وتحديث المتغيرات | Op الذي ينفذ برنامجًا يتضمن تحديثات اختيارية متغيرة موضعية. |
| قم بالخروج من <T يمتد TType > | يخرج الإطار الحالي إلى الإطار الأصلي الخاص به. |
| إكسب <T يمتد TType > | يحسب الأسي للعنصر x. |
| توسيع Dims <T يمتد TType > | يقوم بإدراج بُعد 1 في شكل الموتر. |
| Expint <T يمتد TNumber > | |
| Expm1 <T يمتد TType > | يحسب `exp(x) - 1` من حيث العناصر. |
| استخراج لمحة | يستخرج لمحة من موتر الإدخال. |
| ExtractImagePatches <T يمتد TType > | قم باستخراج "التصحيحات" من "الصور" ووضعها في بُعد الإخراج "العمق". |
| ExtractJpegShape <T يمتد TNumber > | قم باستخراج معلومات الشكل الخاصة بالصورة المشفرة بصيغة JPEG. |
| ExtractVolumePatches <T يمتد TNumber > | استخرج "التصحيحات" من "الإدخال" وضعها في بُعد الإخراج ""العمق"." |
| حقيقة | إخراج حقيقة حول المضروب. |
| FakeQuantWithMinMaxArgs | قم بقياس موتر "المدخلات" بشكل مزيف، واكتب موتر "المخرجات" من نفس النوع. |
| FakeQuantWithMinMaxArgsGradient | حساب التدرجات لعملية FakeQuantWithMinMaxArgs. |
| FakeQuantWithMinMaxVars | قم بتكميم موتر "المدخلات" من النوع float عبر الكميات المعيارية العالمية قم بتكميم موتر "المدخلات" من النوع العائم عبر الكميات القياسية العائمة العالمية "min" و"max" إلى موتر "المخرجات" بنفس شكل "المدخلات". |
| FakeQuantWithMinMaxVarsGradient | حساب التدرجات لعملية FakeQuantWithMinMaxVars. |
| FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel | قم بقياس موتر "المدخلات" من النوع العائم عبر العوامات لكل قناة قم بتكميم موتر "المدخلات" من النوع العائم لكل قناة وأحد الأشكال: `[d]`، `[b، d]` `[b، h، w، d]` عبر العوامات لكل قناة ` min و max للشكل `[d]` إلى موتر المخرجات بنفس شكل `المدخلات`. |
| FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient | حساب التدرجات لعملية FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel. |
| Fft <T يمتد TType > | تحويل فورييه السريع. |
| Fft2d <T يمتد TType > | تحويل فورييه السريع ثنائي الأبعاد. |
| Fft3d <T يمتد TType > | تحويل فورييه السريع ثلاثي الأبعاد. |
| FifoQueue | قائمة انتظار تنتج العناصر بترتيب الوارد أولاً يخرج أولاً. |
| ملء <U يمتد TType > | ينشئ موترًا مملوءًا بقيمة عددية. |
| FilterByLastComponentDataset | ينشئ مجموعة بيانات تحتوي على عناصر المكون الأول من "input_dataset" والتي تكون صحيحة في المكون الأخير. |
| بصمة | يولد قيم بصمات الأصابع. |
| FixedLengthRecordDataset | |
| FixedLengthRecordReader | قارئ يقوم بإخراج سجلات ذات طول ثابت من ملف. |
| تم إصلاح UnigramCandidateSampler | يُنشئ تسميات لأخذ العينات المرشحة باستخدام توزيع أحادي جرام مكتسب. |
| الطابق <T يمتد رقم TN > | إرجاع أكبر عدد صحيح من حيث العنصر لا يزيد عن x. |
| FloorDiv <T يمتد TType > | يُرجع x // y من حيث العناصر. |
| FloorMod <T يمتد TNumber > | إرجاع باقي القسمة حسب العناصر. |
| FlushSummaryWriter | |
| FractionalAvgPool <T يمتد TNumber > | ينفذ تجميع متوسط كسري على المدخلات. |
| FractionalAvgPoolGrad <T يمتد TNumber > | حساب تدرج الدالة FractionalAvgPool. |
| FractionalMaxPool <T يمتد TNumber > | ينفذ تجميعًا كسريًا كحد أقصى على الإدخال. |
| FractionalMaxPoolGrad <T يمتد TNumber > | يحسب التدرج من وظيفة FractionalMaxPool. |
| FresnelCos <T يمتد TNumber > | |
| فريسنلسين <T يمتد TNumber > | |
| FusedBatchNorm <T يمتد TNumber ، U يمتد TNumber > | التطبيع دفعة. |
| FusedBatchNormGrad <T يمتد TNumber ، U يمتد TNumber > | التدرج لتطبيع الدفعة. |
| FusedPadConv2d <T يمتد TNumber > | ينفذ الحشو كعملية مسبقة أثناء الالتفاف. |
| FusedResizeAndPadConv2d <T يمتد TNumber > | ينفذ تغيير الحجم والحشو كعملية مسبقة أثناء الالتفاف. |
| GRUBlockCell <T يمتد TNumber > | يحسب الانتشار الأمامي لخلية GRU لخطوة زمنية واحدة. |
| GRUBlockCellGrad <T يمتد TNumber > | يحسب الانتشار الخلفي لخلية GRU لخطوة زمنية واحدة. |
| جمع <T يمتد TType > | يلتف مشغل XLA Gather الموثق في https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#gather |
| GatherNd <T يمتد TType > | اجمع الشرائح من "المعلمات" في موتر ذي شكل محدد بواسطة "المؤشرات". |
| GatherV2 <T يمتد TNumber > | يتراكم بشكل متبادل عدة موترات من نفس النوع والشكل. |
| إنشاء BoundingBoxProposals | تنتج هذه العملية منطقة الاهتمامات من المربعات المحيطة المحددة (bbox_deltas) المرساة المشفرة وفقًا للمعادلة 2 في arXiv:1506.01497 تحدد العملية أعلى مربعات التسجيل `pre_nms_topn`، وتفك تشفيرها فيما يتعلق بالمثبتات، وتطبق القمع غير الأقصى على المربعات المتداخلة ذات قيمة التقاطع فوق الاتحاد (iou) الأعلى من `nms_threshold`، وتتجاهل المربعات التي يكون الجانب الأقصر فيها أقل من ` الحد الأدنى للحجم`. |
| إنشاء VocabRemapping | نظرًا لوجود مسار لملفات المفردات الجديدة والقديمة، يتم إرجاع Tensor لإعادة رسم خرائطه الطول `num_new_vocab`، حيث يحتوي `remapping[i]` على رقم الصف في المفردات القديمة الذي يتوافق مع الصف `i` في المفردات الجديدة (بدءًا من السطر `new_vocab_offset` وحتى `num_new_vocab` الكيانات)، أو `- 1` إذا كان الإدخال "i" في المفردات الجديدة ليس في المفردات القديمة. |
| GetSessionHandle | قم بتخزين موتر الإدخال في حالة الجلسة الحالية. |
| GetSessionTensor <T يمتد TType > | احصل على قيمة الموتر المحدد بمقبضه. |
| أكبر | تُرجع القيمة الحقيقية للعنصر (x > y). |
| أكبرالمساواة | تُرجع القيمة الحقيقية للعنصر (x >= y). |
| ضمانةConst <T تمتد TType > | يعطي ضمانًا لوقت تشغيل TF بأن موتر الإدخال ثابت. |
| HashTable | إنشاء جدول تجزئة غير مهيأ. |
| HistogramFixedWidth <U يمتد TNumber > | إرجاع الرسم البياني للقيم. |
| ملخص الرسم البياني | يقوم بإخراج مخزن مؤقت لبروتوكول "الملخص" مع رسم بياني. |
| HsvToRgb <T يمتد TNumber > | تحويل صورة واحدة أو أكثر من HSV إلى RGB. |
| الهوية <T تمتد TType > | قم بإرجاع موتر بنفس الشكل والمحتويات مثل موتر الإدخال أو القيمة. |
| الهوية ن | تقوم بإرجاع قائمة من الموترات بنفس الأشكال والمحتويات مثل الإدخال الموترات. |
| قارئ الهوية | قارئ يقوم بإخراج العمل الموجود في قائمة الانتظار كمفتاح وقيمة. |
| Ifft <T يمتد TType > | معكوس تحويل فورييه السريع. |
| Ifft2d <T يمتد TType > | معكوس تحويل فورييه السريع ثنائي الأبعاد. |
| Ifft3d <T يمتد TType > | معكوس 3D تحويل فورييه السريع. |
| إيغاما <T يمتد TNumber > | حساب دالة جاما غير المكتملة المنتظمة السفلية `P(a, x)`. |
| IgammaGradA <T يمتد TNumber > | يحسب التدرج من `igamma (a ، x)` wrt `a`. |
| igammac <t يمتد tnumber > | قم بحساب وظيفة جاما غير المكتملة العليا غير المكتملة `q (a ، x)`. |
| تجاهل | ينشئ مجموعة بيانات تحتوي على عناصر "input_dataset` تجاهل الأخطاء. |
| Imag <U يمتد tnumber > | إرجاع الجزء الخيالي من الرقم المعقد. |
| ImageProjectivetRansformv2 <t يمتد tnumber > | يطبق التحويل المحدد على كل صورة من الصور. |
| ImageProjectivetRansformv3 <t يمتد tnumber > | يطبق التحويل المحدد على كل صورة من الصور. |
| صور | يخرج مخزن بروتوكول "ملخص" مع الصور. |
| ImmutableConst <t يمتد ttype > | إرجاع الموتر غير القابل للتغيير من منطقة الذاكرة. |
| استيراد | |
| intopk | يقول ما إذا كانت الأهداف في الأعلى تنبؤات k`. |
| infeeddequeue <t يمتد ttype > | OP العنصر النائب لقيمة سيتم تغذية في الحساب. |
| infeeddequeuetuple | يجلب قيم متعددة من infeed باعتباره tuple XLA. |
| infeedenqueue | OP الذي يغذي قيمة موتر واحد في الحساب. |
| infeedenqueueprelinearizedbuffer | OP الذي enqueues عازلة مسبقا في tpu infeed. |
| infeedenqueuetuple | يغذي قيم موتر متعددة في الحساب باعتباره tuple XLA. |
| init | |
| initializetable | تهيئة الجدول التي تأخذ اثنين من الموترات للمفاتيح والقيم على التوالي. |
| initializetablefromdataset | |
| initializetableFromTextFile | تهيئة جدول من ملف نصي. |
| inplaceadd <t يمتد ttype > | يضيف V إلى صفوف محددة من x. |
| inplacesub <t يمتد ttype > | يطرح `v` في صفوف محددة من` x`. |
| في placeupdate <t يمتد ttype > | التحديثات المحددة صفوف "أنا" مع القيم "V". |
| inv <t يمتد ttype > | يحسب عكس المصفوفات المربعة المربعة أو أكثر من المصفوفات أو المجاورة لها (النقل المترافق). |
| invgrady <t يمتد ttype > | يحسب التدرج لعكس `x` wrt مدخلاتها. |
| انقلاب <t يمتد tnumber > | عكس (قلب) كل جزء من الأنواع المدعومة ؛ على سبيل المثال ، اكتب `uint8` قيمة 01010101 تصبح 10101010. |
| invertpermittry <t يمتد tnumber > | يحسب التقليب العكسي للمتر. |
| irfft <U يمتد tnumber > | عكسي تحويل سريع فورييه التحويل السريع. |
| irfft2d <U يمتد tnumber > | عكسي 2D القيم الحقيقية تحويل فورييه تحويل. |
| irfft3d <U يمتد tnumber > | عكسي 3D صامت القيمة السريعة ذات القيمة الحقيقية. |
| isBoostedTreesensEmbleInitialized | يتحقق ما إذا كانت مجموعة الشجرة قد تمت تهيئة. |
| isBoostedTreeSquantIlesterAmresourceinitialized | يتحقق ما إذا كان قد تمت تهيئة دفق كمي. |
| isfinite | إرجاع أي عناصر X محدودة. |
| ISINF | إرجاع أي عناصر x هي inf. |
| إينان | إرجاع أي عناصر X نان. |
| isvariableInitialized | يتحقق ما إذا كان قد تمت تهيئة الموتر. |
| isotonicregression <U يمتد tnumber > | يحل مجموعة من مشاكل الانحدار متساوي التوتر. |
| المتكرر | |
| iteratorFromStringHandle | |
| iteratorgetDevice | إرجاع اسم الجهاز الذي تم وضع "المورد". |
| iteratorgetNext | يحصل على الإخراج التالي من المتكرر المحدد. |
| iteratorgetNextAsoptional | يحصل على الإخراج التالي من التكرار المحدد كبديل اختياري. |
| iteratorgetNextsync | يحصل على الإخراج التالي من المتكرر المحدد. |
| iteratortostringhandle | يحول "Resource_handle" المعطى الذي يمثل مؤلفًا إلى سلسلة. |
| ينضم | ينضم إلى الأوتار في القائمة المحددة من الموترات السلسلة إلى موتر واحد ؛ مع فاصل معين (الافتراضي هو فاصل فارغ). |
| KMC2CHAININITIALIGY | إرجاع فهرس نقطة البيانات التي يجب إضافتها إلى مجموعة البذور. |
| keyvaluesort <t يمتد tnumber ، u يمتد ttype > | يلف مشغل فرز XLA ، موثق في https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort. |
| kmeansplusplusinitialization | يحدد صفوف num_to_sample من الإدخال باستخدام معيار Kmeans ++. |
| kthorderstatistic | يحسب إحصاء ترتيب KTH لمجموعة البيانات. |
| l2loss <t يمتد tnumber > | L2 فقدان. |
| LMDBDATASET | ينشئ مجموعة بيانات تنبعث منها أزواج القيمة الرئيسية في ملف LMDB واحد أو أكثر. |
| lstmblockcell <t يمتد tnumber > | يحسب انتشار خلية LSTM للأمام لخطوة زمنية واحدة. |
| lstmblockcellgradgrad <t يمتد tnumber > | يحسب الانتشار الخلوي LSTM للخلية ل 1 Timestep. |
| PROTENGERSTATSDATASET | يسجل زمن انتقال إنتاج `input_dataset` في statsaggregator. |
| Leakyrelu <t يمتد tnumber > | يحسب الخطي المصحح: `max (الميزات ، الميزات * alpha)`. |
| Leakyrelugrad <t يمتد tnumber > | يحسب التدرجات الخطية المصححة لعملية Leakyrelu. |
| تعلمت UnderunigramCandidatesAmpler | يولد ملصقات لأخذ عينات من المرشحين مع توزيع Unigram المستفاد. |
| اليسار <t يمتد tnumber > | يحسب Elementwise التحول اليسرى في اتجاهين لـ "X` و" Y ". |
| أقل | إرجاع قيمة الحقيقة للعنصر (x <y). |
| أقل | إرجاع قيمة الحقيقة (x <= y) العنصر. |
| lgamma <t يمتد tnumber > | يحسب سجل القيمة المطلقة لـ `gamma (x)` element-wise. |
| linspace <t يمتد tnumber > | يولد القيم في فاصل. |
| LMDBDATASET | |
| LMDBreader | القارئ الذي يخرج السجلات من ملف LMDB. |
| loadandremapmatrix | يقوم بتحميل ثنائي الأبعاد (مصفوفة) `tensor` باسم` old_tensor_name` من نقطة التفتيش في `ckpt_path` وربما يعيد تسهيل صفوفها وأعمدةها باستخدام الأغطية المحددة. |
| loadtpuembeddingAdamparameters | تحميل آدم تضمين المعلمات. |
| loadtpuembeddingadAmparametersgradAccumDebug | تحميل آدم تضمين المعلمات مع دعم التصحيح. |
| loadtpuembeddingadadeltaparameters | تحميل معلمات تضمين Adadelta. |
| loadtpuembedddingadadeltaparametersgradaccumdebug | تحميل معلمات Adadelta مع دعم التصحيح. |
| loadtpuembeddingadagradparameters | تحميل adagrad التضمين المعلمات. |
| loadtpuembeddingadagradparametersgradaccumdebug | تحميل معلمات تضمين adagrad مع دعم التصحيح. |
| loadtpuembeddingCenterdRmspropParameters | تحميل معلمات التضمين RMSPROP. |
| loadtpuembeddingftrlparameters | تحميل معلمات تضمين FTRL. |
| loadtpuembeddingftrlparametersgradaccumdebug | تحميل معلمات تضمين FTRL مع دعم التصحيح. |
| loadtpuembeddingmdladagradlightparameters | تحميل معلمات تضمين ضوء adagrad MDL. |
| loadtpuembeddingMomentUmparameters | تحميل المعلمات تضمين الزخم. |
| loadtpuembeddingMomentumparametersgradAccumDebug | تحميل معلمات تضمين الزخم مع دعم التصحيح. |
| loadtpuembeddingproximaladagradparameters | تحميل معلمات تضمين adagrad القريبة. |
| loadtpuembeddingproximaladagradparametersgradiCCumdebug | تحميل معلمات تضمين adagrad القريبة مع دعم التصحيح. |
| loadtpuembeddingproximalyogiparameters | |
| loadtpuembeddingproximalyogiparametersgradaCmdebug | |
| loadtpuembeddingrmspropparameters | تحميل معلمات تضمين RMSPROP. |
| loadtpuembeddingrmspropparametersgradaccumdebug | تحميل معلمات تضمين RMSPROP مع دعم التصحيح. |
| loadtpuembeddingstoChasticDgradientDescentdersers | تحميل معلمات تضمين SGD. |
| loadtpuembeddingstochasticgradientdescentdarametersgradaCtumDebug | تحميل معلمات تضمين SGD. |
| LocalResponsenormization <t يمتد tnumber > | تطبيع الاستجابة المحلية. |
| LocalResponsenormization <T يمتد tnumber > | تدرجات لتطبيع الاستجابة المحلية. |
| السجل <t يمتد ttype > | يحسب اللوغاريتم الطبيعي لعنصر x. |
| log1p <t يمتد ttype > | يحسب اللوغاريتم الطبيعي (1 + x) العنصر. |
| logmatrixDeterMinant <t يمتد ttype > | يحسب العلامة وسجل القيمة المطلقة للمحدد مصفوفات مربعة واحدة أو أكثر. |
| logsoftmax <t يمتد tnumber > | يحسب تسجيل تنشيطات softmax. |
| loguniformCandidatesAmpler | يولد ملصقات لأخذ عينات من المرشحين مع توزيع سجل غير موحد. |
| منطقية | إرجاع قيمة الحقيقة لـ X و Y element. |
| logicalNot | إرجاع قيمة الحقيقة لـ "ليس X". |
| المنطقي | إرجاع قيمة الحقيقة لـ x أو y element. |
| lookuptable Export <t يمتد ttype ، u يمتد ttype > | يخرج جميع المفاتيح والقيم في الجدول. |
| lookuptablefind <u يمتد ttype > | تبحث عن مفاتيح في الجدول ، ويخرج القيم المقابلة. |
| lookuptableImport | يحل محل محتويات الجدول بالمفاتيح والقيم المحددة. |
| lookuptableInsert | يقوم بتحديث الجدول لربط المفاتيح بالقيم. |
| lookuptableremove | يزيل المفاتيح والقيم المرتبطة بها من جدول. |
| lookuptablesize | يحسب عدد العناصر في الجدول المحدد. |
| loopcond | إعادة توجيه المدخلات إلى الإخراج. |
| أدنى | يحول جميع الأحرف الكبيرة إلى بدائل صغيرة لكل منها. |
| LowerBound <U يمتد tnumber > | يطبق LOMER_BOUND (sorted_search_values ، القيم) على طول كل صف. |
| Lu <t يمتد ttype ، u يمتد tnumber > | يحسب التحلل لو واحد أو أكثر من المصفوفات المربعة. |
| Makeiterator | يصنع جهازًا جديدًا من مجموعة البيانات "المعطى" ويخزنها في "Iterator". |
| صانعي | اجعل جميع العناصر في البعد غير المدفوع فريدًا ، ولكن \ "أغلق \" قيمتها الأولية. |
| MapClear | OP يزيل جميع العناصر في الحاوية الأساسية. |
| MapIncompletesize | يعيد OP عدد العناصر غير المكتملة في الحاوية الأساسية. |
| مل | OP PEEKS في القيم في المفتاح المحدد. |
| خرائط | يعيد OP عدد العناصر في الحاوية الأساسية. |
| MapStage | المرحلة (المفتاح ، القيم) في الحاوية الأساسية التي تتصرف مثل علامة التجزئة. |
| MapUnstage | OP يزيل ويعيد القيم المرتبطة بالمفتاح من الحاوية الأساسية. |
| Mapunstagenokey | OP يزيل ويعيد عشوائيًا (مفتاح ، قيمة) من الحاوية الأساسية. |
| matmul <t يمتد ttype > | اضرب المصفوفة "A" بواسطة المصفوفة "B". |
| المطابقة | إرجاع مجموعة الملفات التي تتطابق مع أنماط الكرة الأرضية أو أكثر. |
| MatchingFilesDataset | |
| Matrixdiag <t يمتد ttype > | إرجاع موتر قطري مزجد مع قيم قطرية مزودة. |
| Matrixdiagpart <t يمتد ttype > | يعود الجزء المائل المدمن من موتر مزمن. |
| Matrixdiagpartv3 <t يمتد ttype > | يعود الجزء المائل المدمن من موتر مزمن. |
| Matrixdiagv3 <t يمتد ttype > | إرجاع موتر قطري مزجد مع قيم قطرية مزودة. |
| Matrixlogarithm <t يمتد ttype > | يحسب لوغاريتم مصفوفة واحد أو أكثر من المصفوفات المربعة: \\(log(exp(A)) = A\\) يتم تعريف هذا OP فقط للمصفوفات المعقدة. |
| MatrixsetDiag <t يمتد ttype > | إرجاع موتر مصفوفة مزدوج مع قيم قطرية جديدة. |
| Matrixsolvels <t يمتد ttype > | يحل واحدة أو أكثر من مشاكل المربعات الصغرى الخطية. |
| ماكس <t يمتد ttype > | يحسب الحد الأقصى للعناصر عبر أبعاد الموتر. |
| MaxintraOpParalisalismDataset | ينشئ مجموعة بيانات تتجاوز الحد الأقصى للتوازي داخل OP. |
| maxpool <t يمتد ttype > | يؤدي الحد الأقصى للتجميع على المدخلات. |
| maxpool3d <t يمتد tnumber > | يؤدي تجميع 3D Max على المدخلات. |
| MaxPool3Dgrad <U يمتد tnumber > | يحسب التدرجات من وظيفة التجميع ثلاثية الأبعاد. |
| maxpool3dgradgradgradgrad <t يمتد tnumber > | يحسب التدرجات من الدرجة الثانية من وظيفة maxpooling. |
| maxpoolgrad <t يمتد tnumber > | يحسب التدرجات من وظيفة maxpooling. |
| MaxPoolgradgradgrader <t يمتد tnumber > | يحسب التدرجات من الدرجة الثانية من وظيفة maxpooling. |
| MaxPoolgradgradgradwithargMax <t يمتد tnumber > | يحسب التدرجات من الدرجة الثانية من وظيفة maxpooling. |
| maxpoolgradwithargmax <t يمتد tnumber > | يحسب التدرجات من وظيفة maxpooling. |
| maxpoolwithargmax <t يمتد tnumber ، U يمتد tnumber > | يؤدي Max تجميع على المدخلات ويخرج كلا من القيم والمؤشرات الأقصى. |
| الحد الأقصى <t يمتد tnumber > | يعيد الحد الأقصى من X و Y (أي |
| يعني <t يمتد ttype > | يحسب متوسط العناصر عبر أبعاد الموتر. |
| دمج <t يمتد ttype > | إعادة توجيه قيمة الموتر المتاح من "المدخلات" إلى "الإخراج". |
| دمج | يدمج الملخصات. |
| mergev2checkpoints | تنسيق V2 محدد: يدمج ملفات البيانات الوصفية لنقاط التفتيش المتساقطة. |
| MFCC | يحول المطياف إلى شكل مفيد للتعرف على الكلام. |
| min <t يمتد ttype > | يحسب الحد الأدنى للعناصر عبر أبعاد الموتر. |
| الحد الأدنى <t يمتد tnumber > | يعيد دقيقة x و y (أي |
| mirrorpad <t يمتد ttype > | وسادات موتر مع القيم المتطابقة. |
| Mirrorrorpadgrader <t يمتد ttype > | التدرج OP لـ `mirrorpad` op. |
| mlirpassthroughop | يلف حساب MLIR التعسفي المعبر عنه كوحدة مع وظيفة رئيسية (). |
| mod <t يمتد tnumber > | إرجاع العنصر المتبقي من التقسيم. |
| ModelDataset | تحويل الهوية الذي يزيح الأداء. |
| mul <t يمتد ttype > | إرجاع x * y العنصر. |
| Mulnonan <t يمتد ttype > | إرجاع x * y العنصر. |
| MultiDeViceIrator | يخلق مورد MultiDeViceIrator. |
| multiDeViceiteratoratorFromStringHandle | يولد مورد MultiDeViceIrator من مقبض السلسلة المقدم. |
| multiDeViceIratoratorGetNextFromShard | يحصل على العنصر التالي لرقم Shard المقدم. |
| multiDeViceIratorInit | تهيئة ITerator متعدد الجهاز مع مجموعة البيانات المحددة. |
| multiDeViceIratorTortringHandle | ينتج مقبض سلسلة ل multiDeViceiterator المعطى. |
| متعدد الحدود <U يمتد tnumber > | يرسم عينات من توزيع متعدد الحدود. |
| MutableDensehashtable | ينشئ جدول التجزئة الفارغ الذي يستخدم Tensors كمتجر دعم. |
| قابلة للتفاضح | يخلق جدول تجزئة فارغ. |
| ageablehashtableoftensors | يخلق جدول تجزئة فارغ. |
| موتيكس | يخلق مورد Mutex الذي يمكن قفله بواسطة "mutexlock". |
| mutexlock | يغلق مورد Mutex. |
| ncclallreduce <t يمتد tnumber > | يخرج موتر يحتوي على التخفيض عبر جميع موترات الإدخال. |
| ncclbroadcast <t يمتد tnumber > | يرسل "إدخال" إلى جميع الأجهزة المتصلة بالإخراج. |
| ncclreduce <t يمتد tnumber > | يقلل من "الإدخال" من "num_devices" باستخدام "التخفيض" إلى جهاز واحد. |
| ndtri <t يمتد tnumber > | |
| الأقرب | يختار أقرب مراكز K لكل نقطة. |
| neg <t يمتد ttype > | يحسب عنصر القيمة السلبية العددية. |
| نيغراون | التدريب عن طريق أخذ العينات السلبية. |
| NextAfter <t يمتد tnumber > | إرجاع القيمة التمثيلية التالية لـ `x1` في اتجاه` x2` ، العنصر. |
| NextIteration <t يمتد ttype > | يجعل مدخلاتها متاحة للتكرار التالي. |
| noop | لا يفعل شيئا. |
| nondeterministicists <U يمتد ttype > | غير محدد يولد بعض الأعداد الصحيحة. |
| nonmaxsupression <t يمتد tnumber > | يختار جشع مجموعة فرعية من الصناديق المحيطة بترتيب تنازلي للنتيجة ، تتداخل الصناديق التي تتمتع بالاتفاقية العالية (IOU) مع الصناديق التي تم تحديدها مسبقًا. |
| Nonmaxsupressionwithoverlaps | يختار جشع مجموعة فرعية من الصناديق المحيطة بترتيب تنازلي للنتيجة ، تشذيب الصناديق التي لها تداخلات عالية مع الصناديق المحددة مسبقا. |
| nonserializabledataset | |
| Notqual | إرجاع قيمة الحقيقة (x! = y) العنصر. |
| nthelement <t يمتد tnumber > | يجد قيم إحصاء "الترتيب" للبعد الأخير. |
| OneHot <U يمتد ttype > | إرجاع موتر واحد. |
| منها <t يمتد ttype > | المشغل ينشئ ثابتًا تهيئته مع تلك التي قدمها "Dims". |
| مثل <t يمتد ttype > | إرجاع موتر من نفس الشكل ونوع x. |
| المعامل <t يمتد ttype > | الواجهة التي تنفذها معاملات عملية تنسورفيلو. |
| OptimizedAtaset | ينشئ مجموعة بيانات عن طريق تطبيق التحسينات على "input_dataset`. |
| OptimizedAtAsetv2 | ينشئ مجموعة بيانات عن طريق تطبيق التحسينات ذات الصلة على "input_dataset`. |
| اختياري من القيمة | يبني متغير اختياري من tuple من tensors. |
| اختياري GetSvalue | إرجاع القيمة المخزنة في متغير اختياري أو يرفع خطأ في حالة عدم وجود أي شيء. |
| اختياري | إرجاع صحيح إذا وفقط إذا كان المتغير الاختياري المعطى لديه قيمة. |
| اختياري | يخلق متغير اختياري بدون قيمة. |
| ordermapclear | OP يزيل جميع العناصر في الحاوية الأساسية. |
| OrderMapIncompletesize | يعيد OP عدد العناصر غير المكتملة في الحاوية الأساسية. |
| ordermappeek | OP PEEKS في القيم في المفتاح المحدد. |
| OrderMapSize | يعيد OP عدد العناصر في الحاوية الأساسية. |
| OrderMapStage | المرحلة (المفتاح ، القيم) في الحاوية الأساسية التي تتصرف مثل الطلب حاوية تربية. |
| ordermapunstage | OP يزيل ويعيد القيم المرتبطة بالمفتاح من الحاوية الأساسية. |
| ordermapunstagenokey | يقوم OP بإزالة العنصر (المفتاح ، القيمة) مع الأصغر مفتاح من الحاوية الأساسية. |
| Ordinalselector | محدد TPU Core Op. |
| outfeeddequeue <t يمتد ttype > | يسترجع موتر واحد من الحساب. |
| outfeeddequeuetuple | استرجاع قيم متعددة من الحساب outfeed. |
| outfeeddequeuetuplev2 | استرجاع قيم متعددة من الحساب outfeed. |
| outfeeddequeuev2 <t يمتد ttype > | يسترجع موتر واحد من الحساب. |
| outfeedenqueue | enqueue موتر على الحساب outfeed. |
| outfeedenqueuetuple | enqueue enqueue stensor stensor على outfeed حساب. |
| الإخراج <t يمتد ttype > | مقبض رمزي إلى توتر تنتجه Operation . |
| pad <t يمتد ttype > | يلف مشغل PAD XLA ، موثق في https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#pad. |
| paddedbatchdataset | يقوم بإنشاء مجموعة بيانات تقوم بإعدادات ووسادات `batch_size` من الإدخال. |
| Paddingfifoqueue | قائمة انتظار تنتج عناصر في أول ترتيب أول. |
| الموازي [t يمتد ttype > | يسلط قائمة من `n` tensors على طول البعد الأول. |
| الموازي dynamicstitch <t يمتد ttype > | interleave القيم من `data` engesors في موتر واحد. |
| المعلمة المعلمة truncatednormal <U يمتد tnumber > | يخرج القيم العشوائية من التوزيع الطبيعي. |
| ParseExample | يحول متجه TF.example protos (كأوامر) إلى موتر مكتوبة. |
| ParseExampleDataset | يحول `input_dataset` الذي يحتوي على "مثال" كقواعد من DT_STRING إلى مجموعة بيانات من كائنات "Tensor" أو "sparsetensor" التي تمثل الميزات المحلية. |
| Parsesequence example | يحول ناقل TF.io.Sexerexample protos (كقواسل) إلى موتر مكتوبة. |
| parsesingleexample | يقوم بتحويل tf.example proto (كسلسلة) إلى موترات مطبوعة. |
| parseSinglesequence Assegle | يحول الدماغ القياسي. |
| parsetensor <t يمتد ttype > | يحوّل tensorflow.tensorproto proto إلى موتر. |
| PartitionedInput <t يمتد ttype > | OP التي تجمع قائمة بالمدخلات المقسمة معًا. |
| PartitionedOutput <t يمتد ttype > | OP الذي يزيل الإعدادات الموتر التي يتعرض لها XLA إلى قائمة مقسمة مقسمة مخرجات خارج حساب XLA. |
| العنصر النائب <t يمتد ttype > | OP العنصر النائب لقيمة سيتم تغذية في الحساب. |
| النحاس | OP العنصر النائب الذي يمر عبر "المدخلات" عندما لا يتم تغذية ناتجه. |
| تعدد الزوجات <t يمتد tnumber > | حساب وظيفة تعدد الزوجات \\(\psi^{(n)}(x)\\). |
| السكان | يحسب عدد السكان الحكيمة للعناصر (ويعرف أيضًا باسم |
| pow <t يمتد ttype > | يحسب قوة قيمة لآخر. |
| prefechdataset | ينشئ مجموعة بيانات تسبق العناصر غير المتزامنة من `input_dataset`. |
| مسبق | OP الذي يرسم قيمة موتر واحد إلى موتر متغير غير شفاف. |
| مسبق | OP الذي يرسم قيم الموتر المتعددة إلى موتر متغير غير شفاف. |
| PreventGradient <t يمتد ttype > | OP الهوية التي تؤدي إلى خطأ إذا تم طلب التدرج. |
| مطبعة | يطبع عداد السلسلة. |
| الأولوية | قائمة انتظار تنتج عناصر تم فرزها حسب قيمة المكون الأول. |
| privateThreadPooldataset | يقوم بإنشاء مجموعة بيانات تستخدم تجمع مؤشرات ترابط مخصص لحساب `input_dataset`. |
| prod <t يمتد ttype > | يحسب منتج العناصر عبر أبعاد الموتر. |
| QR <t يمتد ttype > | يحسب تحلل QR لواحد أو أكثر من المصفوفات. |
| كمية <t يمتد ttype > | كمية "الإدخال" الموتر من النوع تعويم إلى "إخراج" موتر من النوع "T". |
| QuantizeAnddequantize <t يمتد tnumber > | كميا ثم يخلص من الموتر. |
| QuantizeAnddequantizeV3 <t يمتد tnumber > | كميا ثم يخلص من الموتر. |
| QuateizeAnddequantizeV4 <t يمتد tnumber > | يعيد التدرج من `Quantize.quantizeAndDequantizeV4`. |
| QuateizeAnddequantizeV4grad <t يمتد tnumber > | يعيد التدرج من "QualitizeAnddequantizeV4`. |
| QuantyOnandShrinkRange <U يمتد ttype > | قم بتحويل موتر "الإدخال" الكمي إلى "إخراج" أقل ، باستخدام التوزيع الفعلي للقيم لزيادة استخدام عمق البت السفلي وضبط Min و Max Min و Max وفقًا لذلك. |
| QuantivizedAdd <v يمتد ttype > | إرجاع x + y العنصر ، العمل على المخازن المؤقتة الكمية. |
| QuantivizedAvgPool <t يمتد ttype > | ينتج متوسط مجموعة من موتر الإدخال لأنواع كمية. |
| QuantivizedBatchNorMwithGlobalNormization <U يمتد ttype > | تطبيع دفعة كمية. |
| QuantivizedBiasAdd <v يمتد ttype > | يضيف Tensor "التحيز" إلى Tensor "إدخال" للأنواع الكمية. |
| QuantivizedConcat <t يمتد ttype > | تسلسل الموترات الكمية على طول بعد واحد. |
| QuantivizedConv2Dandrelu <v يمتد ttype > | |
| QuantivizedConv2DandreluandRequantize <v يمتد ttype > | |
| QuantivizedConv2DandRequantize <v يمتد ttype > | |
| QuantivizedConv2DperChannel <v يمتد ttype > | يحسب QuantivizedConv2d لكل قناة. |
| QuantivizedConv2dwithBias <v يمتد ttype > | |
| QuantivizedConv2dwithBiasandrelu <v يمتد ttype > | |
| QuantivizedConv2dwithBiasandReluandRequantize <w يمتد ttype > | |
| QuantivizedConv2dwithBiasandRequantize <w يمتد ttype > | |
| QuantivizedConv2dwithBiasSignedSumandReluandRequantize <x يمتد ttype > | |
| QuantivizedConv2dwithBiassumandrelu <v يمتد ttype > | |
| QuantivizedConv2dwithBiassumandReluandRequantize <x يمتد ttype > | |
| QuantivizedConv2d <v يمتد ttype > | يحسب إيلاء ثنائي الأبعاد يمنح إدخال 4D الكمي ومرشحات المرشح. |
| QuantivizedDepthWiseConv2d <v يمتد ttype > | يحسب كمية depthwise conv2d. |
| QuantivizedDepthWiseConv2dwithBias <v يمتد ttype > | يحسب كميا كميا conv2d مع التحيز. |
| QuantivizedDepthWiseConv2dwithBiasandrelu <v يمتد ttype > | يحسب كميا كميا conv2d مع التحيز و relu. |
| QuantivizedDepthWiseConv2dwithBiasandReluandRequantize <w يمتد ttype > | يحسب كميا كميا مقنع 2 مع التحيز ، المتسالح وطلب. |
| QuantizationInstancenorm <t يمتد ttype > | تطبيع مثيل كمي. |
| QuantivizedMatmul <v يمتد ttype > | قم بإجراء مضاعفة مصفوفة كمية لـ "A` بواسطة المصفوفة" B`. |
| QuantivizedMatmulwithBias <w يمتد ttype > | يؤدي تكاثر المصفوفة الكمي لـ "A` بواسطة المصفوفة" B` مع إضافة التحيز. |
| QuantizedMatmulwithBiasandDequantize <w يمتد tnumber > | |
| QuantivizedMatmulwithBiasandrelu <v يمتد ttype > | قم بإجراء مضاعفة مصفوفة كمية لـ "A` بواسطة المصفوفة" B` مع ADD BIAS ADD و RELU. |
| QuantivizedMatmulwithBiasandReluandRequantize <w يمتد ttype > | قم بإجراء مضاعفة مصفوفة كمية لـ "A` بواسطة المصفوفة" B` مع التحيز إضافة وتتخيل وتتطلب الانصهار. |
| QuantizedMatmulwithBiasandRequantize <w يمتد ttype > | |
| QuantivizedMaxPool <t يمتد ttype > | ينتج مجموعة أقصى من موتر الإدخال لأنواع كمية. |
| QuantivizedMul <v يمتد ttype > | إرجاع x * y العنصر ، العمل على المخازن المؤقتة الكمية. |
| QuantizedRelu <U يمتد ttype > | يحسب الخطي المصحح كمياً: `max (الميزات ، 0)` |
| QuantivisionRelu6 <U يمتد ttype > | يحسب كمياً خطيًا مصححًا 6: `min (max (الميزات ، 0) ، 6)` |
| QuantizedRelux <U يمتد ttype > | يحسب كمياً خطيًا مصححًا x: `min (max (الميزات ، 0) ، max_value)` ` |
| QuantizedReshape <t يمتد ttype > | يعيد تشكيل موتر كمي حسب إعادة تشكيل OP. |
| QuantizedResizeBilinear <t يمتد ttype > | تغيير حجم "الصور" إلى "الحجم" باستخدام الاستيفاء الثنائي الكمي. |
| QueUeclose | يغلق قائمة الانتظار المحددة. |
| Queuedequeue | يزيل انخراط واحد أو أكثر من الموترات من قائمة الانتظار المحددة. |
| Queuedequeuemany | dequeues `n` tuples من واحد أو أكثر من stensors من قائمة الانتظار المحددة. |
| Queuedequeueupto | dequeues `n` tuples من واحد أو أكثر من stensors من قائمة الانتظار المحددة. |
| Queueenqueue | enqueues tuple من واحد أو أكثر من الموترات في قائمة الانتظار المحددة. |
| Queueenqueuemany | enqueues صفر أو أكثر من واحد أو أكثر من التوتر في قائمة الانتظار المحددة. |
| قائمة الانتظار | إرجاع صحيح إذا تم إغلاق قائمة الانتظار. |
| قوائم الانتظار | يحسب عدد العناصر في قائمة الانتظار المحددة. |
| RaggedBincount <U يمتد tnumber > | يحسب عدد حوادث كل قيمة في مجموعة عدد صحيح. |
| RaggedCountsParseoutput <U يمتد tnumber > | يؤدي عد صندوق الإخراج المتفوق على مدخلات الموتر الخشن. |
| RaggedCross <t يمتد ttype ، U يمتد tnumber > | يولد ميزة تقاطع من قائمة من التوتر ، ويعيدها كصاحب خشن. |
| RaggedGather <t يمتد tnumber ، u يمتد ttype > | جمع شرائح خشنة من محور "params" `0` وفقًا لـ" المؤشرات ". |
| RaggedRange <U يمتد tnumber ، t يمتد tnumber > | إرجاع "RaggedTensor" يحتوي على تسلسلات الأرقام المحددة. |
| RaggedTensorFromVariant <U يمتد tnumber ، t يمتد ttype > | تدلل توتر "البديل" في "RaggedTensor". |
| raggedtensortosparse <U يمتد ttype > | يحول "RaggedTensor" إلى "sparsetensor" بنفس القيم. |
| RaggedTensorTensor <U يمتد ttype > | قم بإنشاء موتر كثيف من موتر خشن ، وربما يغير شكله. |
| RaggedTensortovariant | يشفر "RaggedTensor" إلى موتر "متغير". |
| RaggedTensortovariantgradient <U يمتد ttype > | يستخدم Helper لحساب التدرج لـ "RaggedTensortovariant". |
| Randomcrop <t يمتد tnumber > | محصول عشوائي "الصورة". |
| RandomDataset | ينشئ مجموعة بيانات تُرجع أرقام الكاذبة. |
| Randomgamma <U يمتد tnumber > | يخرج القيم العشوائية من توزيع Gamma (S) الموصوف بواسطة Alpha. |
| RandomGammagrad <t يمتد tnumber > | يحسب مشتق عينة عشوائية غاما |
| Randompoisson <v يمتد tnumber > | يخرج القيم العشوائية من توزيع (توزيع) Poisson الموصوفة حسب المعدل. |
| Randomshuffle <t يمتد ttype > | بشكل عشوائي يخلط موتر على طول البعد الأول. |
| RandomShufflequeue | قائمة الانتظار التي تعرض عشوائيًا ترتيب العناصر. |
| عشوائي standardNormal <U يمتد tnumber > | يخرج القيم العشوائية من التوزيع الطبيعي. |
| Randomuniform <u يمتد tnumber > | يخرج القيم العشوائية من توزيع موحد. |
| randomuniformint <U يمتد tnumber > | يخرج أعداد صحيحة عشوائية من توزيع موحد. |
| المدى <t يمتد tnumber > | يخلق سلسلة من الأرقام. |
| Rangedataset | ينشئ مجموعة بيانات مع مجموعة من القيم. |
| رتبة | يعيد رتبة موتر. |
| Rawop | فئة أساسية لتطبيقات Op مدعومة Operation واحدة. |
| Readfile | يقرأ ويخرج محتويات ملف الإدخال بالكامل. |
| readvariable <t يمتد ttype > | يقرأ قيمة المتغير. |
| readernumrecordsproduced | إرجاع عدد السجلات التي أنتجها هذا القارئ. |
| readerNumWorkUnitsCompleted | إرجاع عدد وحدات العمل التي انتهى هذا القارئ من المعالجة. |
| ReadEredread | إرجاع السجل التالي (المفتاح ، زوج القيمة) الذي ينتجه القارئ. |
| ReaderReadupto | إرجاع ما يصل إلى "num_records` (مفتاح ، قيمة) أزواج أنتجها القارئ. |
| Readerreset | استعادة القارئ إلى حالته النظيفة الأولية. |
| ReaderRestorestate | استعادة القارئ إلى حالة تم حفظها مسبقًا. |
| readerserializestate | تنتج موتر سلسلة ترميز حالة القارئ. |
| حقيقي <u يمتد tnumber > | إرجاع الجزء الحقيقي من الرقم المعقد. |
| Realdiv <t يمتد ttype > | إرجاع x / y العنصر من أجل الأنواع الحقيقية. |
| Rebatchdataset | ينشئ مجموعة بيانات تغير حجم الدُفعة. |
| RebatchDatasetv2 | ينشئ مجموعة بيانات تغير حجم الدُفعة. |
| المتبادل <t يمتد ttype > | يحسب المتبادل لعنصر X. |
| المتبادل <t يمتد ttype > | يحسب التدرج لعكس `x` wrt مدخلاتها. |
| سجل | تنبعث من السجلات العشوائية. |
| recv <t يمتد ttype > | يتلقى الموتر المسمى من حساب XLA آخر. |
| recvtpuembeddingActivations | OP الذي يتلقى تضمين تنشيط على TPU. |
| تقليل <t يمتد tnumber > | يقلل المتبادل بين الموترات المتعددة من النوع المتطابق والشكل. |
| LEMOCEALL | يحسب "المنطق و" العناصر عبر أبعاد الموتر. |
| LEMENT | يحسب "المنطق أو" للعناصر عبر أبعاد التوتر. |
| تقليل الانضمام | ينضم إلى موتر سلسلة عبر الأبعاد المعطاة. |
| LEMEMAX <T يمتد ttype > | يحسب الحد الأقصى للعناصر عبر أبعاد الموتر. |
| LEMERUCEMIN <T يمتد ttype > | يحسب الحد الأدنى للعناصر عبر أبعاد الموتر. |
| تقليل prod <t يمتد ttype > | يحسب منتج العناصر عبر أبعاد الموتر. |
| يقلل <t يمتد ttype > | يحسب مجموع العناصر عبر أبعاد الموتر. |
| يمتد تخفيض V2 <T tnumber > | يقلل المتبادل بين الموترات المتعددة من النوع المتطابق والشكل. |
| المراجع <t يمتد ttype > | يخلق أو يجد إطارًا طفلًا ، ويجعل "بيانات" متاحًا لإطار الطفل. |
| Refexit <t يمتد ttype > | يخرج الإطار الحالي إلى إطاره الأم. |
| الإرجاع <t يمتد ttype > | إرجاع نفس موتر المرجع مثل موتر الإدخال المرجع. |
| تدحرج <t يمتد ttype > | إعادة توجيه قيمة الموتر المتاح من "المدخلات" إلى "الإخراج". |
| refnextiteration <t يمتد ttype > | يجعل مدخلاتها متاحة للتكرار التالي. |
| refselect <t يمتد ttype > | إعادة توجيه العنصر "الفهرس" من "المدخلات" إلى "الإخراج". |
| refswitch <t يمتد ttype > | إعادة توجيه موتر المرجع "البيانات" إلى منفذ الإخراج الذي يحدده "pred`. |
| regexfullmatch | تحقق مما إذا كان الإدخال يطابق نمط regex. |
| regexreplace | يستبدل تطابقات التعبير العادي لـ "النمط" في "الإدخال" مع سلسلة الاستبدال المقدمة في "إعادة الكتابة". |
| registerDataset | يسجل مجموعة بيانات مع خدمة TF.Data. |
| relu <t يمتد ttype > | يحسب الخطي المصحح: `max (الميزات ، 0)`. |
| RELU6 <T يمتد tnumber > | يحسب الخطي المصحح 6: `دقيقة (الحد الأقصى (الميزات ، 0) ، 6)`. |
| RELU6GRARD <T يمتد tnumber > | يحسب تصحيح التدرجات الخطي 6 لعملية RELU6. |
| relugrad <t يمتد tnumber > | يحسب التدرجات الخطية المصححة لعملية RELU. |
| RemoteFusedGraphexecute | قم بتنفيذ رسم بياني فرعي على معالج بعيد. |
| REPERATASET | ينشئ مجموعة بيانات تنبعث من مخرجات `input_dataset`` العد ". |
| النسخ المتماثل | معرف النسخ المتماثلة. |
| REPLICATEMETADATA | البيانات الوصفية التي تشير إلى كيفية تكرار حساب TPU. |
| ReplickedInput <t يمتد ttype > | يربط مدخلات N بحساب TPU المتكرر N-way. |
| ReplikatedOutput <t يمتد ttype > | يربط مخرجات N من حساب TPU المتكرر N-way. |
| المطلب | يحسب النطاق الذي يغطي القيم الفعلية الموجودة في موتر كمي. |
| المطلب RangePerchannel | يحسب مدى المطلب لكل قناة. |
| يطلب <u تمديد ttype > | يحول الموتر الكمي `المدخلات" إلى درجة حرارة أقل. |
| المطلب المطلوب | يطلب الإدخال مع قيم Min و Max المعروفة لكل قناة. |
| إعادة تشكيل <t يمتد ttype > | يعيد تشكيل موتر. |
| Resizearea | تغيير حجم "الصور" إلى "الحجم" باستخدام استيفاء المنطقة. |
| تغيير حجمها | تغيير حجم "الصور" إلى "الحجم" باستخدام الاستيفاء الحيوي. |
| ResizeBicubicGradg <T يمتد tnumber > | يحسب التدرج من الاستيفاء الحيوي. |
| تغيير حجمها | تغيير حجم "الصور" إلى "الحجم" باستخدام الاستيفاء الثنائي. |
| ResizeBilineargrad <T يمتد tnumber > | يحسب التدرج من الاستيفاء الثنائي. |
| RESIZENEARESTNEIGHOR <T يمتد tnumber > | تغيير حجم "الصور" إلى "الحجم" باستخدام أقرب الاستيفاء الجار. |
| RESIZENEARESTNEIGHBORGRAGR <T يمتد tnumber > | يحسب التدرج من أقرب جيران الاستيفاء. |
| ResourceAccumulatorApplyGradient | يطبق التدرج على تراكم معين. |
| ResourceAccumulatornumAccumulated | إرجاع عدد التدرجات التي تم تجميعها في المتراكم المحدد. |
| ResourceAccumulatorsetglobalstep | يقوم بتحديث المتراكم بقيمة جديدة لـ Global_Step. |
| ResourceAccumulatortakegradient <t يمتد ttype > | يستخلص متوسط التدرج في مشروطة مشروط معينة. |
| ResourceApplyadamax | تحديث "*var" وفقًا لخوارزمية Adamax. |
| ResourceApplyAdelta | تحديث "*var" وفقًا لمخطط Adadelta. |
| ResourceApplyadagrad | تحديث "*var" وفقًا لمخطط Adagrad. |
| ResourceApplyadagradda | تحديث "*var" وفقًا لمخطط adagrad القريب. |
| ResourceApplyadam | تحديث "*var" وفقًا لخوارزمية آدم. |
| ResourceApplyadamwithamsgrad | تحديث "*var" وفقًا لخوارزمية آدم. |
| ResourceApplyaddsign | تحديث "*var" وفقًا لتحديث AddSign. |
| ResourceApplyCenterdRmsprop | تحديث "*var" وفقًا لخوارزمية RMSPROP المتمركزة. |
| ResourceApplyftrl | تحديث "*var" وفقًا لمخطط Ftrl-Proxyal. |
| ResourceApplygradientdescent | تحديث " * var" عن طريق طرح "Alpha" * "Delta" منه. |
| ResourceApplykerasmomentum | تحديث "*var" وفقًا لمخطط الزخم. |
| ResourceApplyMomentum | Update '*var' according to the momentum scheme. |
| ResourceApplyPowerSign | Update '*var' according to the AddSign update. |
| ResourceApplyProximalAdagrad | Update '*var' and '*accum' according to FOBOS with Adagrad learning rate. |
| ResourceApplyProximalGradientDescent | Update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate. |
| ResourceApplyRmsProp | Update '*var' according to the RMSProp algorithm. |
| ResourceConditionalAccumulator | A conditional accumulator for aggregating gradients. |
| ResourceCountUpTo <T extends TNumber > | Increments variable pointed to by 'resource' until it reaches 'limit'. |
| ResourceGather <U extends TType > | Gather slices from the variable pointed to by `resource` according to `indices`. |
| ResourceGatherNd <U extends TType > | |
| ResourceScatterAdd | Adds sparse updates to the variable referenced by `resource`. |
| ResourceScatterDiv | Divides sparse updates into the variable referenced by `resource`. |
| ResourceScatterMax | Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `max` operation. |
| ResourceScatterMin | Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `min` operation. |
| ResourceScatterMul | Multiplies sparse updates into the variable referenced by `resource`. |
| ResourceScatterNdAdd | Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. |
| ResourceScatterNdMax | |
| ResourceScatterNdMin | |
| ResourceScatterNdSub | Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. |
| ResourceScatterNdUpdate | Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. |
| ResourceScatterSub | Subtracts sparse updates from the variable referenced by `resource`. |
| ResourceScatterUpdate | Assigns sparse updates to the variable referenced by `resource`. |
| ResourceSparseApplyAdadelta | var: Should be from a Variable(). |
| ResourceSparseApplyAdagrad | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. |
| ResourceSparseApplyAdagradDa | Update entries in '*var' and '*accum' according to the proximal adagrad scheme. |
| ResourceSparseApplyAdagradV2 | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. |
| ResourceSparseApplyCenteredRmsProp | Update '*var' according to the centered RMSProp algorithm. |
| ResourceSparseApplyFtrl | Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme. |
| ResourceSparseApplyKerasMomentum | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme. |
| ResourceSparseApplyMomentum | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme. |
| ResourceSparseApplyProximalAdagrad | Sparse update entries in '*var' and '*accum' according to FOBOS algorithm. |
| ResourceSparseApplyProximalGradientDescent | Sparse update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate. |
| ResourceSparseApplyRmsProp | Update '*var' according to the RMSProp algorithm. |
| ResourceStridedSliceAssign | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
| يعيد | Restores tensors from a V2 checkpoint. |
| RestoreSlice <T extends TType > | Restores a tensor from checkpoint files. |
| RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters | Retrieve ADAM embedding parameters. |
| RetrieveTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug | Retrieve ADAM embedding parameters with debug support. |
| RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Retrieve Adadelta embedding parameters. |
| RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug | Retrieve Adadelta embedding parameters with debug support. |
| RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters | Retrieve Adagrad embedding parameters. |
| RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug | Retrieve Adagrad embedding parameters with debug support. |
| RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Retrieve centered RMSProp embedding parameters. |
| RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters | Retrieve FTRL embedding parameters. |
| RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug | Retrieve FTRL embedding parameters with debug support. |
| RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Retrieve MDL Adagrad Light embedding parameters. |
| RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters | Retrieve Momentum embedding parameters. |
| RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug | Retrieve Momentum embedding parameters with debug support. |
| RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Retrieve proximal Adagrad embedding parameters. |
| RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug | Retrieve proximal Adagrad embedding parameters with debug support. |
| RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
| RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug | |
| RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters | Retrieve RMSProp embedding parameters. |
| RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug | Retrieve RMSProp embedding parameters with debug support. |
| RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Retrieve SGD embedding parameters. |
| RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug | Retrieve SGD embedding parameters with debug support. |
| Reverse <T extends TType > | Reverses specific dimensions of a tensor. |
| ReverseSequence <T extends TType > | Reverses variable length slices. |
| Rfft <U extends TType > | Real-valued fast Fourier transform. |
| Rfft2d <U extends TType > | 2D real-valued fast Fourier transform. |
| Rfft3d <U extends TType > | 3D real-valued fast Fourier transform. |
| RgbToHsv <T extends TNumber > | Converts one or more images from RGB to HSV. |
| RightShift <T extends TNumber > | Elementwise computes the bitwise right-shift of `x` and `y`. |
| Rint <T extends TNumber > | Returns element-wise integer closest to x. |
| RngReadAndSkip | Advance the counter of a counter-based RNG. |
| RngSkip | Advance the counter of a counter-based RNG. |
| Roll <T extends TType > | Rolls the elements of a tensor along an axis. |
| Round <T extends TType > | Rounds the values of a tensor to the nearest integer, element-wise. |
| Rpc | Perform batches of RPC requests. |
| Rsqrt <T extends TType > | Computes reciprocal of square root of x element-wise. |
| RsqrtGrad <T extends TType > | Computes the gradient for the rsqrt of `x` wrt its input. |
| SampleDistortedBoundingBox <T extends TNumber > | Generate a single randomly distorted bounding box for an image. |
| SamplingDataset | Creates a dataset that takes a Bernoulli sample of the contents of another dataset. |
| يحفظ | Saves tensors in V2 checkpoint format. |
| SaveSlices | Saves input tensors slices to disk. |
| ScalarSummary | Outputs a `Summary` protocol buffer with scalar values. |
| ScaleAndTranslate | |
| ScaleAndTranslateGrad <T extends TNumber > | |
| ScatterAdd <T extends TType > | Adds sparse updates to a variable reference. |
| ScatterDiv <T extends TType > | Divides a variable reference by sparse updates. |
| ScatterMax <T extends TNumber > | Reduces sparse updates into a variable reference using the `max` operation. |
| ScatterMin <T extends TNumber > | Reduces sparse updates into a variable reference using the `min` operation. |
| ScatterMul <T extends TType > | Multiplies sparse updates into a variable reference. |
| ScatterNd <U extends TType > | Scatter `updates` into a new tensor according to `indices`. |
| ScatterNdAdd <T extends TType > | Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. |
| ScatterNdMax <T extends TType > | Computes element-wise maximum. |
| ScatterNdMin <T extends TType > | Computes element-wise minimum. |
| ScatterNdNonAliasingAdd <T extends TType > | Applies sparse addition to `input` using individual values or slices from `updates` according to indices `indices`. |
| ScatterNdSub <T extends TType > | Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. |
| ScatterNdUpdate <T extends TType > | Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. |
| ScatterSub <T extends TType > | Subtracts sparse updates to a variable reference. |
| ScatterUpdate <T extends TType > | Applies sparse updates to a variable reference. |
| SdcaFprint | Computes fingerprints of the input strings. |
| SdcaOptimizer | Distributed version of Stochastic Dual Coordinate Ascent (SDCA) optimizer for linear models with L1 + L2 regularization. |
| SdcaShrinkL1 | Applies L1 regularization shrink step on the parameters. |
| SegmentMax <T extends TNumber > | Computes the maximum along segments of a tensor. |
| SegmentMean <T extends TType > | Computes the mean along segments of a tensor. |
| SegmentMin <T extends TNumber > | Computes the minimum along segments of a tensor. |
| SegmentProd <T extends TType > | Computes the product along segments of a tensor. |
| SegmentSum <T extends TType > | Computes the sum along segments of a tensor. |
| Select <T extends TType > | |
| SelfAdjointEig <T extends TType > | Computes the eigen decomposition of a batch of self-adjoint matrices (Note: Only real inputs are supported). |
| Selu <T extends TNumber > | Computes scaled exponential linear: `scale * alpha * (exp(features) - 1)` if < 0, `scale * features` otherwise. |
| SeluGrad <T extends TNumber > | Computes gradients for the scaled exponential linear (Selu) operation. |
| يرسل | Sends the named tensor to another XLA computation. |
| SendTPUEmbeddingGradients | Performs gradient updates of embedding tables. |
| SerializeIterator | Converts the given `resource_handle` representing an iterator to a variant tensor. |
| SerializeManySparse <U extends TType > | Serialize an `N`-minibatch `SparseTensor` into an `[N, 3]` `Tensor` object. |
| SerializeSparse <U extends TType > | Serialize a `SparseTensor` into a `[3]` `Tensor` object. |
| SerializeTensor | Transforms a Tensor into a serialized TensorProto proto. |
| SetDiff1d <T extends TType , U extends TNumber > | Computes the difference between two lists of numbers or strings. |
| SetSize | Number of unique elements along last dimension of input `set`. |
| SetStatsAggregatorDataset | |
| Shape <U extends TNumber > | Returns the shape of a tensor. |
| ShapeN <U extends TNumber > | Returns shape of tensors. |
| ShardDataset | Creates a `Dataset` that includes only 1/`num_shards` of this dataset. |
| ShardedFilename | Generate a sharded filename. |
| ShardedFilespec | Generate a glob pattern matching all sharded file names. |
| Sharding <T extends TType > | An op which shards the input based on the given sharding attribute. |
| ShuffleAndRepeatDataset | |
| ShuffleDataset | |
| ShutdownDistributedTPU | Shuts down a running distributed TPU system. |
| Sigmoid <T extends TType > | Computes sigmoid of `x` element-wise. |
| SigmoidGrad <T extends TType > | Computes the gradient of the sigmoid of `x` wrt its input. |
| Sign <T extends TType > | Returns an element-wise indication of the sign of a number. |
| Sin <T extends TType > | Computes sine of x element-wise. |
| Sinh <T extends TType > | Computes hyperbolic sine of x element-wise. |
| Size <U extends TNumber > | Returns the size of a tensor. |
| SkipDataset | Creates a dataset that skips `count` elements from the `input_dataset`. |
| Skipgram | Parses a text file and creates a batch of examples. |
| SleepDataset | |
| Slice <T extends TType > | Return a slice from 'input'. |
| SlidingWindowDataset | Creates a dataset that passes a sliding window over `input_dataset`. |
| Snapshot <T extends TType > | Returns a copy of the input tensor. |
| SobolSample <T extends TNumber > | Generates points from the Sobol sequence. |
| Softmax <T extends TNumber > | Computes softmax activations. |
| SoftmaxCrossEntropyWithLogits <T extends TNumber > | Computes softmax cross entropy cost and gradients to backpropagate. |
| Softplus <T extends TNumber > | Computes softplus: `log(exp(features) + 1)`. |
| SoftplusGrad <T extends TNumber > | Computes softplus gradients for a softplus operation. |
| Softsign <T extends TNumber > | Computes softsign: `features / (abs(features) + 1)`. |
| SoftsignGrad <T extends TNumber > | Computes softsign gradients for a softsign operation. |
| Solve <T extends TType > | Solves systems of linear equations. |
| Sort <T extends TType > | Wraps the XLA Sort operator, documented at https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort . |
| SpaceToBatch <T extends TType > | SpaceToBatch for 4-D tensors of type T. |
| SpaceToBatchNd <T extends TType > | SpaceToBatch for ND tensors of type T. |
| SpaceToDepth <T extends TType > | SpaceToDepth for tensors of type T. |
| SparseAccumulatorApplyGradient | Applies a sparse gradient to a given accumulator. |
| SparseAccumulatorTakeGradient <T extends TType > | Extracts the average sparse gradient in a SparseConditionalAccumulator. |
| SparseAdd <T extends TType > | Adds two `SparseTensor` objects to produce another `SparseTensor`. |
| SparseAddGrad <T extends TType > | The gradient operator for the SparseAdd op. |
| SparseApplyAdadelta <T extends TType > | var: Should be from a Variable(). |
| SparseApplyAdagrad <T extends TType > | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. |
| SparseApplyAdagradDa <T extends TType > | Update entries in '*var' and '*accum' according to the proximal adagrad scheme. |
| SparseApplyCenteredRmsProp <T extends TType > | Update '*var' according to the centered RMSProp algorithm. |
| SparseApplyFtrl <T extends TType > | Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme. |
| SparseApplyMomentum <T extends TType > | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme. |
| SparseApplyProximalAdagrad <T extends TType > | Sparse update entries in '*var' and '*accum' according to FOBOS algorithm. |
| SparseApplyProximalGradientDescent <T extends TType > | Sparse update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate. |
| SparseApplyRmsProp <T extends TType > | Update '*var' according to the RMSProp algorithm. |
| SparseBincount <U extends TNumber > | Counts the number of occurrences of each value in an integer array. |
| SparseConcat <T extends TType > | Concatenates a list of `SparseTensor` along the specified dimension. |
| SparseConditionalAccumulator | A conditional accumulator for aggregating sparse gradients. |
| SparseCountSparseOutput <U extends TNumber > | Performs sparse-output bin counting for a sparse tensor input. |
| SparseCross | Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. |
| SparseCrossHashed | Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. |
| SparseDenseCwiseAdd <T extends TType > | Adds up a SparseTensor and a dense Tensor, using these special rules: (1) Broadcasts the dense side to have the same shape as the sparse side, if eligible; (2) Then, only the dense values pointed to by the indices of the SparseTensor participate in the cwise addition. |
| SparseDenseCwiseDiv <T extends TType > | Component-wise divides a SparseTensor by a dense Tensor. |
| SparseDenseCwiseMul <T extends TType > | Component-wise multiplies a SparseTensor by a dense Tensor. |
| SparseFillEmptyRows <T extends TType > | Fills empty rows in the input 2-D `SparseTensor` with a default value. |
| SparseFillEmptyRowsGrad <T extends TType > | The gradient of SparseFillEmptyRows. |
| SparseMatMul | Multiply matrix "a" by matrix "b". |
| SparseMatrixAdd | Sparse addition of two CSR matrices, C = alpha * A + beta * B. |
| SparseMatrixMatMul <T extends TType > | Matrix-multiplies a sparse matrix with a dense matrix. |
| SparseMatrixMul | Element-wise multiplication of a sparse matrix with a dense tensor. |
| SparseMatrixNNZ | Returns the number of nonzeroes of `sparse_matrix`. |
| SparseMatrixOrderingAMD | Computes the Approximate Minimum Degree (AMD) ordering of `input`. |
| SparseMatrixSoftmax | Calculates the softmax of a CSRSparseMatrix. |
| SparseMatrixSoftmaxGrad | Calculates the gradient of the SparseMatrixSoftmax op. |
| SparseMatrixSparseCholesky | Computes the sparse Cholesky decomposition of `input`. |
| SparseMatrixSparseMatMul | Sparse-matrix-multiplies two CSR matrices `a` and `b`. |
| SparseMatrixTranspose | Transposes the inner (matrix) dimensions of a CSRSparseMatrix. |
| SparseMatrixZeros | Creates an all-zeros CSRSparseMatrix with shape `dense_shape`. |
| SparseReduceMax <T extends TNumber > | Computes the max of elements across dimensions of a SparseTensor. |
| SparseReduceMaxSparse <T extends TNumber > | Computes the max of elements across dimensions of a SparseTensor. |
| SparseReduceSum <T extends TType > | Computes the sum of elements across dimensions of a SparseTensor. |
| SparseReduceSumSparse <T extends TType > | Computes the sum of elements across dimensions of a SparseTensor. |
| SparseReorder <T extends TType > | Reorders a SparseTensor into the canonical, row-major ordering. |
| SparseReshape | Reshapes a SparseTensor to represent values in a new dense shape. |
| SparseSegmentMean <T extends TNumber > | Computes the mean along sparse segments of a tensor. |
| SparseSegmentMeanGrad <T extends TNumber > | Computes gradients for SparseSegmentMean. |
| SparseSegmentMeanWithNumSegments <T extends TNumber > | Computes the mean along sparse segments of a tensor. |
| SparseSegmentSqrtN <T extends TNumber > | Computes the sum along sparse segments of a tensor divided by the sqrt of N. |
| SparseSegmentSqrtNGrad <T extends TNumber > | Computes gradients for SparseSegmentSqrtN. |
| SparseSegmentSqrtNWithNumSegments <T extends TNumber > | Computes the sum along sparse segments of a tensor divided by the sqrt of N. |
| SparseSegmentSum <T extends TNumber > | Computes the sum along sparse segments of a tensor. |
| SparseSegmentSumWithNumSegments <T extends TNumber > | Computes the sum along sparse segments of a tensor. |
| SparseSlice <T extends TType > | Slice a `SparseTensor` based on the `start` and `size`. |
| SparseSliceGrad <T extends TType > | The gradient operator for the SparseSlice op. |
| SparseSoftmax <T extends TNumber > | Applies softmax to a batched ND `SparseTensor`. |
| SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits <T extends TNumber > | Computes softmax cross entropy cost and gradients to backpropagate. |
| SparseSparseMaximum <T extends TNumber > | Returns the element-wise max of two SparseTensors. |
| SparseSparseMinimum <T extends TType > | Returns the element-wise min of two SparseTensors. |
| SparseSplit <T extends TType > | Split a `SparseTensor` into `num_split` tensors along one dimension. |
| SparseTensorDenseAdd <U extends TType > | Adds up a `SparseTensor` and a dense `Tensor`, producing a dense `Tensor`. |
| SparseTensorDenseMatMul <U extends TType > | Multiply SparseTensor (of rank 2) "A" by dense matrix "B". |
| SparseTensorSliceDataset | Creates a dataset that splits a SparseTensor into elements row-wise. |
| SparseTensorToCSRSparseMatrix | Converts a SparseTensor to a (possibly batched) CSRSparseMatrix. |
| SparseToDense <U extends TType > | Converts a sparse representation into a dense tensor. |
| SparseToSparseSetOperation <T extends TType > | Applies set operation along last dimension of 2 `SparseTensor` inputs. |
| Spence <T extends TNumber > | |
| Split <T extends TType > | Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension. |
| SplitV <T extends TType > | Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension. |
| SqlDataset | Creates a dataset that executes a SQL query and emits rows of the result set. |
| Sqrt <T extends TType > | Computes square root of x element-wise. |
| SqrtGrad <T extends TType > | Computes the gradient for the sqrt of `x` wrt its input. |
| Sqrtm <T extends TType > | Computes the matrix square root of one or more square matrices: matmul(sqrtm(A), sqrtm(A)) = A The input matrix should be invertible. |
| Square <T extends TType > | Computes square of x element-wise. |
| SquaredDifference <T extends TType > | Returns conj(x - y)(x - y) element-wise. |
| Squeeze <T extends TType > | Removes dimensions of size 1 from the shape of a tensor. |
| Stack <T extends TType > | Packs a list of `N` rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor. |
| منصة | Stage values similar to a lightweight Enqueue. |
| StageClear | Op removes all elements in the underlying container. |
| StagePeek | Op peeks at the values at the specified index. |
| StageSize | Op returns the number of elements in the underlying container. |
| StatefulRandomBinomial <V extends TNumber > | |
| StatefulStandardNormal <U extends TType > | Outputs random values from a normal distribution. |
| StatefulTruncatedNormal <U extends TType > | Outputs random values from a truncated normal distribution. |
| StatefulUniform <U extends TType > | Outputs random values from a uniform distribution. |
| StatefulUniformFullInt <U extends TType > | Outputs random integers from a uniform distribution. |
| StatefulUniformInt <U extends TType > | Outputs random integers from a uniform distribution. |
| StatelessMultinomial <V extends TNumber > | Draws samples from a multinomial distribution. |
| StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends TNumber > | |
| StatelessRandomBinomial <W extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a binomial distribution. |
| StatelessRandomGamma <V extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution. |
| StatelessRandomGetKeyCounterAlg | 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 > | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a Poisson distribution. |
| StatelessRandomUniform <V extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution. |
| StatelessRandomUniformFullInt <V extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
| StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
| StatelessRandomUniformInt <V extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
| StatelessRandomUniformIntV2 <U extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
| StatelessRandomUniformV2 <U extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution. |
| StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extends TNumber > | Generate a randomly distorted bounding box for an image deterministically. |
| 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 > | Stops gradient computation. |
| 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`. |
| StringFormat | Formats a string template using a list of tensors. |
| StringLength | String lengths of `input`. |
| StringNGrams <T extends TNumber > | Creates ngrams from ragged string data. |
| StringSplit | Split elements of `source` based on `sep` into a `SparseTensor`. |
| يجرد | 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 > | Forwards `data` to the output port determined by `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. |
| TakeDataset | 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. |
| TensorArray | An array of Tensors of given size. |
| TensorArrayClose | Delete the TensorArray from its resource container. |
| TensorArrayConcat <T extends TType > | Concat the elements from the TensorArray into value `value`. |
| TensorArrayGather <T extends TType > | Gather specific elements from the TensorArray into output `value`. |
| TensorArrayGrad | Creates a TensorArray for storing the gradients of values in the given handle. |
| TensorArrayGradWithShape | Creates a TensorArray for storing multiple gradients of values in the given handle. |
| TensorArrayPack <T extends TType > | |
| TensorArrayRead <T extends TType > | Read an element from the TensorArray into output `value`. |
| TensorArrayScatter | Scatter the data from the input value into specific TensorArray elements. |
| TensorArraySize | Get the current size of the TensorArray. |
| TensorArraySplit | Split the data from the input value into TensorArray elements. |
| TensorArrayUnpack | |
| TensorArrayWrite | Push an element onto the tensor_array. |
| 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 | Output the logits for the given input data |
| TensorForestTreeResourceHandleOp | Creates a handle to a TensorForestTreeResource |
| TensorForestTreeSerialize | Serializes the tree handle to a proto |
| TensorForestTreeSize | Get the number of nodes in a tree |
| 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 > | Creates a Tensor by indexing into the 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 > | Stacks all tensors in the list. |
| TensorMapErase | Returns a tensor map with item from given key erased. |
| TensorMapHasKey | Returns whether the given key exists in the map. |
| TensorMapInsert | Returns a map that is the 'input_handle' with the given key-value pair inserted. |
| TensorMapLookup <U 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`. |
| TensorSliceDataset | Creates a dataset that emits each dim-0 slice of `components` once. |
| TensorStridedSliceUpdate <T extends TType > | Assign `value` to the sliced l-value reference of `input`. |
| TensorSummary | Outputs a `Summary` protocol buffer with a tensor and per-plugin data. |
| TextLineDataset | Creates a dataset that emits the lines of one or more text files. |
| TextLineReader | 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`. |
| Timestamp | Provides the time since epoch in seconds. |
| 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 extends TNumber > | Finds values and indices of the `k` largest elements for the last dimension. |
| 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 > | Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points. |
| UnicodeDecodeWithOffsets <T extends TNumber > | Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points. |
| 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 > | Computes the maximum along segments of a tensor. |
| UnsortedSegmentMin <T extends TNumber > | Computes the minimum along segments of a tensor. |
| UnsortedSegmentProd <T extends TType > | Computes the product along segments of a tensor. |
| UnsortedSegmentSum <T extends TType > | Computes the sum along segments of a tensor. |
| Unstack <T extends TType > | Unpacks a given dimension of a rank-`R` tensor into `num` rank-`(R-1)` tensors. |
| Unstage | Op is similar to a lightweight Dequeue. |
| UnwrapDatasetVariant | |
| العلوي | Converts all lowercase characters into their respective uppercase replacements. |
| UpperBound <U extends TNumber > | Applies upper_bound(sorted_search_values, values) along each row. |
| VarHandleOp | Creates a handle to a Variable resource. |
| VarIsInitializedOp | Checks whether a resource handle-based variable has been initialized. |
| Variable <T extends TType > | Holds state in the form of a tensor that persists across steps. |
| VariableShape <T extends TNumber > | Returns the shape of the variable pointed to by `resource`. |
| أين | Returns locations of nonzero / true values in a tensor. |
| WholeFileReader | 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. |
| WriteFile | 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. |
| Zeros <T extends TType > | An operator creating a constant initialized with zeros of the shape given by `dims`. |
| ZerosLike <T extends TType > | Returns a tensor of zeros with the same shape and type as 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 > | |