Op

interfaz pública operativa

Subclases indirectas conocidas Abortar , Abs <T extiende TNumber >, AccumulateN <T extiende TType >, AccumulatorApplyGradient , AccumulatorNumAccumulated , AccumulatorSetGlobalStep , AccumulatorTakeGradient <T extiende TType >, Acos <T extiende TType >, Acosh <T extiende TType >, Agregar <T extiende TType >, AddManySparseToTensorsMap , AddN <T extiende TType >, AddSparseToTensorsMap , AjustarContrast <T extiende TNumber >, AdjustHue <T extiende TNumber > y 1157 más. Abortar Lanza una excepción para cancelar el proceso cuando se llama. Abs <T extiende TNumber > Calcula el valor absoluto de un tensor. AcumularN <T extiende TType > Devuelve la suma por elementos de una lista de tensores. AcumuladorAplicarGradiente Aplica un gradiente a un acumulador determinado. AcumuladorNumAcumulado Devuelve el número de gradientes agregados en los acumuladores dados. AcumuladorSetGlobalStep Actualiza el acumulador con un nuevo valor para global_step. AccumulatorTakeGradient <T extiende TType > Extrae el gradiente promedio en el ConditionalAccumulator dado. Acos <T extiende TType > Calcula acos de x por elementos. Acosh <T extiende TType > Calcula el coseno hiperbólico inverso de x por elementos. Añadir <T extiende TType > Devuelve x + y por elementos. AgregarManySparseToTensorsMap Agregue un `N`-minibatch `SparseTensor` a un `SparseTensorsMap`, devuelva `N` identificadores. AgregarN <T extiende TType > Agregue todos los elementos tensores de entrada. Agregar mapa disperso a tensores Agregue un `SparseTensor` a un `SparseTensorsMap` y devuelva su identificador. AjustarContraste <T extiende TNumber > Ajusta el contraste de una o más imágenes. AjustarHue <T extiende TNumber > Ajusta el tono de una o más imágenes. AjustarSaturación <T extiende TNumber > Ajusta la saturación de una o más imágenes. Todo Calcula el "y lógico" de los elementos en las dimensiones de un tensor. Todos los candidatosSampler Genera etiquetas para el muestreo de candidatos con una distribución de unigramas aprendida. AllReduce <T extiende TNumber > Reduce mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. AllToAll <T extiende TType > Una operación para intercambiar datos entre réplicas de TPU. Ángulo <U extiende TNumber > Devuelve el argumento de un número complejo. Iterador anónimo Un contenedor para un recurso iterador. AnónimoMemoriaCaché AnónimoMultiDeviceIterator Un contenedor para un recurso iterador multidispositivo. AnónimoRandomSeedGenerator Generador de semillas anónimo Cualquier Calcula el "o lógico" de elementos en las dimensiones de un tensor. ApplyAdaMax <T extiende TType > Actualice '*var' según el algoritmo AdamMax. ApplyAdadelta <T extiende TType > Actualice '*var' según el esquema adadelta. ApplyAdagrad <T extiende TType > Actualice '*var' según el esquema adagrad. ApplyAdagradDa <T extiende TType > Actualice '*var' según el esquema de adagrad proximal. ApplyAdagradV2 <T extiende TType > Actualice '*var' según el esquema adagrad. ApplyAdam <T extiende TType > Actualice '*var' según el algoritmo de Adam. ApplyAddSign <T extiende TType > Actualice '*var' según la actualización de AddSign. ApplyCenteredRmsProp <T extiende TType > Actualice '*var' según el algoritmo RMSProp centrado. ApplyFtrl <T extiende TType > Actualice '*var' según el esquema Ftrl-proximal. ApplyGradientDescent <T extiende TType > Actualice '*var' restándole 'alfa' * 'delta'. ApplyMomentum <T extiende TType > Actualice '*var' según el esquema de impulso. ApplyPowerSign <T extiende TType > Actualice '*var' según la actualización de AddSign. ApplyProximalAdagrad <T extiende TType > Actualice '*var' y '*accum' según FOBOS con la tasa de aprendizaje de Adagrad. ApplyProximalGradientDescent <T extiende TType > Actualice '*var' como algoritmo FOBOS con tasa de aprendizaje fija. ApplyRmsProp <T extiende TType > Actualice '*var' según el algoritmo RMSProp. AproximadamenteIgual Devuelve el valor de verdad de abs(xy) <tolerancia por elementos. ArgMax <V extiende TNumber > Devuelve el índice con el valor más grande en todas las dimensiones de un tensor. ArgMin <V extiende TNumber > Devuelve el índice con el valor más pequeño entre las dimensiones de un tensor. Como cuerda Convierte cada entrada del tensor dado en cadenas. Asin <T extiende TType > Calcula el seno inverso trigonométrico de x por elementos. Asinh <T extiende TType > Calcula el seno hiperbólico inverso de x por elementos. Afirmar cardinalidadConjunto de datos Afirmar el siguiente conjunto de datos Afirmar que Afirma que la condición dada es verdadera. Asignar <T extiende TType > Actualice 'ref' asignándole 'valor'. AsignarAgregar <T extiende TType > Actualice 'ref' agregándole 'valor'. AsignarAgregarVariableOp Agrega un valor al valor actual de una variable. AssignSub <T extiende TType > Actualice 'ref' restándole 'valor'. AsignarSubVariableOp Resta un valor del valor actual de una variable. AsignarVariableOp Asigna un nuevo valor a una variable. Atan <T extiende TType > Calcula la tangente inversa trigonométrica de x por elementos. Atan2 <T extiende TNumber > Calcula la arcotangente de `y/x` por elementos, respetando los signos de los argumentos. Atanh <T extiende TType > Calcula la tangente hiperbólica inversa de x por elementos. Audioespectrograma Produce una visualización de datos de audio a lo largo del tiempo. AudioResumen Genera un búfer de protocolo "Resumen" con audio. Conjunto de datos AutoShard Crea un conjunto de datos que fragmenta el conjunto de datos de entrada. AvgPool <T extiende TNumber > Realiza una agrupación promedio en la entrada. AvgPool3d <T extiende TNumber > Realiza una agrupación promedio 3D en la entrada. AvgPool3dGrad <T extiende TNumber > Calcula los gradientes de la función de agrupación promedio. AvgPoolGrad <T extiende TNumber > Calcula los gradientes de la función de agrupación promedio. BandPart <T extiende TType > Copie un tensor poniendo a cero todo lo que está fuera de una banda central en cada matriz más interna. BandedTriangularSolve <T extiende TType > Barrera Define una barrera que persiste en diferentes ejecuciones de gráficos. BarreraCerrar Cierra la barrera dada. BarreraIncompletaTamaño Calcula el número de elementos incompletos en la barrera dada. BarreraInsertarMuchos Para cada clave, asigna el valor respectivo al componente especificado. BarreraListoTamaño Calcula el número de elementos completos en la barrera dada. barreratomarmuchos Toma el número dado de elementos completos de una barrera. Lote Agrupa todos los tensores de entrada por lotes de forma no determinista. BatchCholesky <T extiende TNumber > BatchCholeskyGrad <T extiende TNumber > Conjunto de datos por lotes Crea un conjunto de datos que agrupa elementos `batch_size` desde `input_dataset`. LoteFft LoteFft2d LoteFft3d loteIfft loteIfft2d loteIfft3d BatchMatMul <T extiende TType > Multiplica porciones de dos tensores en lotes. BatchMatrixBandPart <T extiende TType > BatchMatrixDeterminant <T extiende TType > BatchMatrixDiag <T extiende TType > BatchMatrixDiagPart <T extiende TType > BatchMatrixInverse <T extiende TNumber > BatchMatrixSetDiag <T extiende TType > BatchMatrixSolve <T extiende TNumber > BatchMatrixSolveLs <T extiende TNumber > BatchMatrixTriangularSolve <T extiende TNumber > BatchNormWithGlobalNormalization <T extiende TType > Normalización por lotes. BatchNormWithGlobalNormalizationGrad <T extiende TType > Gradientes para normalización por lotes. BatchSelfAdjointEig <T extiende TNumber > BatchSvd <T extiende TType > BatchToSpace <T extiende TType > BatchToSpace para tensores 4-D de tipo T. BatchToSpaceNd <T extiende TType > BatchToSpace para tensores ND de tipo T. BesselI0 <T extiende TNumber > BesselI0e <T extiende TNumber > BesselI1 <T extiende TNumber > BesselI1e <T extiende TNumber > BesselJ0 <T extiende TNumber > BesselJ1 <T extiende TNumber > BesselK0 <T extiende TNumber > BesselK0e <T extiende TNumber > BesselK1 <T extiende TNumber > BesselK1e <T extiende TNumber > BesselY0 <T extiende TNumber > BesselY1 <T extiende TNumber > Betainc <T extiende TNumber > Calcule la integral beta incompleta regularizada \\(I_x(a, b)\\). BiasAdd <T extiende TType > Agrega "sesgo" al "valor". BiasAddGrad <T extiende TType > La operación hacia atrás para "BiasAdd" en el tensor de "sesgo". Bincount <T extiende TNumber > Cuenta el número de apariciones de cada valor en una matriz de números enteros. Bitcast <U extiende TType > Transmite un tensor de un tipo a otro sin copiar datos. Bit a bitY <T extiende TNumber > Elementwise calcula el AND bit a bit de `x` e `y`. Bit a bitO <T extiende TNumber > Elementwise calcula el OR bit a bit de `x` e `y`. BitwiseXor <T extiende TNumber > Elementwise calcula el XOR bit a bit de `x` e `y`. BlockLSTM <T extiende TNumber > Calcula la propagación directa de la celda LSTM para todos los pasos de tiempo. BlockLSTMGrad <T extiende TNumber > Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM para toda la secuencia de tiempo. Árboles impulsadosEstadísticas agregadas Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote. ImpulsadoárbolesBucketize Divida cada característica en grupos según los límites del grupo. ImpulsadoÁrbolesCalcularMejorCaracterísticaDividir Calcula las ganancias de cada función y devuelve la mejor información dividida posible para la función. ImpulsadoÁrbolesCalcularMejorCaracterísticaSplitV2 Calcula las ganancias para cada característica y devuelve la mejor información dividida posible para cada nodo. Árboles impulsadosCalcularmejoresgananciasporcaracterística Calcula las ganancias de cada función y devuelve la mejor información dividida posible para la función. Árboles impulsadosCentroBias Calcula el prior a partir de los datos de entrenamiento (el sesgo) y completa el primer nodo con el prior de los logits. Árboles impulsadosCrear conjunto Crea un modelo de conjunto de árboles y le devuelve un identificador. BoostedTreesCreateQuantileStreamResource Cree el recurso para secuencias cuantiles. Árboles impulsadosDeserializeEnsemble Deserializa una configuración de conjunto de árbol serializado y reemplaza el árbol actual conjunto. ImpulsadoTreesEnsembleResourceHandleOp Crea un identificador para BoostedTreesEnsembleResource BoostedTreesEjemploDebugOutputs Resultados de depuración/interpretabilidad del modelo para cada ejemplo. ImpulsadoÁrbolesFlushCuantilResúmenes Elimine los resúmenes cuantiles de cada recurso de flujo cuantil. Árboles impulsadosGetEnsembleStates Recupera el token de sello de recursos del conjunto de árboles, la cantidad de árboles y las estadísticas de crecimiento. ImpulsadoTreesMakeQuantileResúmenes Realiza el resumen de cuantiles del lote. BoostedTreesMakeStatsResumen Realiza el resumen de estadísticas acumuladas del lote. Árboles impulsadosPredecir Ejecuta múltiples predictores de conjuntos de regresión aditiva en instancias de entrada y calcula los logits. BoostedTreesQuantileStreamResourceAgregarResúmenes Agregue los resúmenes cuantiles a cada recurso de flujo cuantil. BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize Deserialice los límites del depósito y el indicador listo en el QuantileAccumulator actual. ImpulsadoTreesQuantileStreamResourceFlush Vacíe los resúmenes de un recurso de flujo cuantil. BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries Genere los límites del depósito para cada característica en función de los resúmenes acumulados. ImpulsadoTreesQuantileStreamResourceHandleOp Crea un identificador para BoostedTreesQuantileStreamResource. ImpulsadoTreesSerializeEnsemble Serializa el conjunto de árboles en un proto. BoostedTreesSparseAggregateStats Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote. ImpulsadoÁrbolesEscasoCalcularMejorCaracterísticaDividir Calcula las ganancias de cada función y devuelve la mejor información dividida posible para la función. ImpulsadoÁrbolesEntrenamientoPredecir Ejecuta múltiples predictores de conjuntos de regresión aditiva en instancias de entrada y calcula la actualización de los logits almacenados en caché. Conjunto de actualización de árboles impulsados Actualiza el conjunto de árboles agregando una capa al último árbol que se está cultivando o iniciando un nuevo árbol. ImpulsadoTreesUpdateEnsembleV2 Actualiza el conjunto de árboles agregando una capa al último árbol que se está cultivando. o iniciando un nuevo árbol. BroadcastDynamicShape <T extiende TNumber > Devuelve la forma de s0 op s1 con transmisión. BroadcastGradientArgs <T extiende TNumber > Devuelve los índices de reducción para calcular gradientes de s0 op s1 con transmisión. BroadcastHelper <T extiende TType > Operador auxiliar para realizar transmisiones estilo XLA Transmite `lhs` y `rhs` con el mismo rango, agregando dimensiones de tamaño 1 a cualquiera de los `lhs` y `rhs` que tenga el rango inferior, utilizando las reglas de transmisión de XLA para operadores binarios. BroadcastRecv <T extiende TType > Recibe un valor tensor transmitido desde otro dispositivo. BroadcastSend <T extiende TType > Transmite un valor de tensor a uno o más dispositivos. BroadcastTo <T extiende TType > Transmita una matriz para obtener una forma compatible. Bucketizar Divide las 'entradas' en función de los 'límites'. BytesProducidoEstadísticasConjunto de datos Registra el tamaño de bytes de cada elemento de `input_dataset` en un StatsAggregator. CSRSparseMatrixComponents <T extiende TType > Lee en voz alta los componentes de CSR en el "índice" del lote. CSRSparseMatrixToDense <T extiende TType > Convierta un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes) en denso. CSRSparseMatrixToSparseTensor <T extiende TType > Convierte un CSRSparesMatrix (posiblemente por lotes) en un SparseTensor. Conjunto de datos CSV CSVDatasetV2 CTCLossV2 Calcula la pérdida de CTC (probabilidad logarítmica) para cada entrada de lote. Conjunto de datos de caché Crea un conjunto de datos que almacena en caché elementos de `input_dataset`. CachéDatasetV2 Cast <U extiende TType > Transfiera x de tipo SrcT a y de DstT. Ceil <T extiende TNumber > Devuelve el entero más pequeño por elementos no menor que x. CheckNumerics <T extiende TNumber > Comprueba un tensor en busca de valores NaN, -Inf y +Inf. Cholesky <T extiende TType > Calcula la descomposición de Cholesky de una o más matrices cuadradas. CholeskyGrad <T extiende TNumber > Calcula el gradiente retropropagado en modo inverso del algoritmo de Cholesky. Elija el conjunto de datos más rápido ClipByValue <T extiende TType > Recorta los valores del tensor a un mínimo y un máximo especificados. CerrarResumenEscritor Salida de clúster <T extiende TType > Operador que conecta la salida de un cálculo XLA a otros nodos del gráfico de consumo. CollectiveGather <T extiende TNumber > Acumula mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. CollectivePermute <T extiende TType > Una operación para permutar tensores entre instancias de TPU replicadas. Supresión combinada no máxima Selecciona con avidez un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación, Esta operación realiza non_max_suppression en las entradas por lote, en todas las clases. Comparar y Bitpack Compare los valores de "entrada" con el "umbral" y empaquete los bits resultantes en un "uint8". Resultado de compilación Devuelve el resultado de una compilación de TPU. CompileSucceededAssert Afirma que la compilación fue exitosa. Complejo <U extiende TType > Convierte dos números reales en un número complejo. ComplexAbs <U extiende TNumber > Calcula el valor absoluto complejo de un tensor. ComprimirElemento Comprime un elemento del conjunto de datos. ComputarGolpes Accidentales Calcula los identificadores de las posiciones en sampled_candidates que coinciden con true_labels. Calcular tamaño de lote Calcula el tamaño de lote estático de un conjunto de datos sin lotes parciales. Concat <T extiende TType > Concatena tensores a lo largo de una dimensión. Concatenar conjunto de datos Crea un conjunto de datos que concatena `input_dataset` con `another_dataset`. Acumulador condicional Un acumulador condicional para agregar gradientes. Configurar TPU distribuido Configura las estructuras centralizadas para un sistema TPU distribuido. ConfigurarTPUEmbedding Configura TPUEmbedding en un sistema TPU distribuido. Conj <T extiende TType > Devuelve el conjugado complejo de un número complejo. ConjugateTranspose <T extiende TType > Mezcla las dimensiones de x según una permutación y conjuga el resultado. Constante <T extiende TType > Un operador que produce un valor constante. ConsumirMutexBloquear Esta operación consume un bloqueo creado por "MutexLock". ControlDisparador No hace nada. Conv <T extiende TType > Envuelve el operador XLA ConvGeneralDilated, documentado en https://www.tensorflow.org/rendimiento/xla/operación_semantics#conv_convolution. Conv2d <T extiende TNumber > Calcula una convolución 2-D dados los tensores de "entrada" y "filtro" 4-D. Conv2dBackpropFilter <T extiende TNumber > Calcula los gradientes de convolución con respecto al filtro. Conv2dBackpropInput <T extiende TNumber > Calcula los gradientes de convolución con respecto a la entrada. Conv3d <T extiende TNumber > Calcula una convolución 3D dados los tensores de "entrada" y "filtro" 5D. Conv3dBackpropFilter <T extiende TNumber > Calcula los gradientes de convolución 3-D con respecto al filtro. Conv3dBackpropInput <U extiende TNumber > Calcula los gradientes de convolución 3-D con respecto a la entrada. Copiar <T extiende TType > Copie un tensor de CPU a CPU o de GPU a GPU. CopyHost <T extiende TType > Copia un tensor al host. Porque <T extiende TType > Calcula el cos de x por elementos. Cosh <T extiende TType > Calcula el coseno hiperbólico de x por elementos. CountUpTo <T extiende TNumber > Incrementa 'ref' hasta que alcanza el 'límite'. CrearResumenDbWriter CrearResumenFileWriter Recortar y cambiar tamaño Extrae cultivos del tensor de imagen de entrada y les cambia el tamaño. CropAndResizeGradBoxes Calcula el gradiente de crop_and_resize op con el tensor de cuadros de entrada. CropAndResizeGradImage <T extiende TNumber > Calcula el gradiente de la operación crop_and_resize con el tensor de la imagen de entrada. Cruz <T extiende TNumber > Calcule el producto cruzado por pares. CrossReplicaSum <T extiende TNumber > Una operación para sumar entradas entre instancias de TPU replicadas. CtcBeamSearchDecoder <T extiende TNumber > Realiza decodificación de búsqueda de haz en los logits dados en la entrada. CtcGreedyDecoder <T extiende TNumber > Realiza una decodificación codiciosa en los logits dados en las entradas. CtcLoss <T extiende TNumber > Calcula la pérdida de CTC (probabilidad logarítmica) para cada entrada de lote. CudnnRNN <T extiende TNumber > Un RNN respaldado por cuDNN. CudnnRNNBackprop <T extiende TNumber > Paso de respaldo de CudnnRNNV3. CudnnRNNCanonicalToParams <T extiende TNumber > Convierte los parámetros de CudnnRNN de forma canónica a forma utilizable. CudnnRNNParamsToCanonical <T extiende TNumber > Recupera los parámetros de CudnnRNN en forma canónica. CudnnRnnParamsSize <U extiende TNumber > Calcula el tamaño de los pesos que puede utilizar un modelo Cudnn RNN. Cumprod <T extiende TType > Calcule el producto acumulativo del tensor "x" a lo largo del "eje". Cumsum <T extiende TType > Calcule la suma acumulada del tensor "x" a lo largo del "eje". CumulativeLogsumexp <T extiende TNumber > Calcule el producto acumulativo del tensor "x" a lo largo del "eje". DataFormatDimMap <T extiende TNumber > Devuelve el índice de dimensión en el formato de datos de destino dado el de el formato de datos de origen. DataFormatVecPermute <T extiende TNumber > Permuta el tensor de entrada de `src_format` a `dst_format`. Servicio de datosConjunto de datos Conjunto de datosCardinalidad Devuelve la cardinalidad de `input_dataset`. Conjunto de datos de gráfico Crea un conjunto de datos a partir del `graph_def` dado. Conjunto de datos a gráfico Devuelve un GraphDef serializado que representa `input_dataset`. Conjunto de datos a elemento único Genera el elemento único del conjunto de datos dado. Conjunto de datosToTFRecord Escribe el conjunto de datos dado en el archivo dado usando el formato TFRecord. Conjunto de datos a TfRecord Escribe el conjunto de datos dado en el archivo dado usando el formato TFRecord. Dawsn <T extiende TNumber > DebugGradientIdentity <T extiende TType > Operación de identidad para la depuración de gradientes. DebugGradientRefIdentity <T extiende TType > Operación de identidad para la depuración de gradientes. DebugIdentity <T extiende TType > Identidad de depuración V2 Op. DepurarNanCount Depurar operación de contador de valor NaN. DebugNumericsSummary <U extiende TNumber > Resumen numérico de depuración V2 Op. Decodificar y recortar Jpeg Decodifica y recorta una imagen codificada en JPEG en un tensor uint8. DecodificarBase64 Decodifica cadenas codificadas en base64 seguras para la web. DecodificarBmp Decodifica el primer fotograma de una imagen codificada en BMP en un tensor uint8. DecodificarComprimido Descomprimir cadenas. DecodificarCsv Convierte registros CSV a tensores. DecodificarGif Decodifica los fotogramas de una imagen codificada en GIF en un tensor uint8. DecodeImage <T extiende TNumber > Función para decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg y decode_png. DecodificarJpeg Decodifica una imagen codificada en JPEG en un tensor uint8. DecodeJsonEjemplo Convierta registros de ejemplo codificados en JSON en cadenas de búfer de protocolo binario. DecodePaddedRaw <T extiende TNumber > Reinterpretar los bytes de una cadena como un vector de números. DecodePng <T extiende TNumber > Decodifica una imagen codificada en PNG en un tensor uint8 o uint16. DecodificarProto La operación extrae campos de un mensaje de buffer de protocolo serializado en tensores. DecodeRaw <T extiende TType > Reinterpretar los bytes de una cadena como un vector de números. DecodificarWav Decodifica un archivo PCM WAV de 16 bits en un tensor flotante. DeepCopy <T extiende TType > Hace una copia de `x`. EliminarIterador Un contenedor para un recurso iterador. Eliminar memoria caché Eliminar MultiDeviceIterator Un contenedor para un recurso iterador. EliminarRandomSeedGenerator Eliminar generador de semillas EliminarSessionTensor Elimina el tensor especificado por su identificador en la sesión. DenseBincount <U extiende TNumber > Cuenta el número de apariciones de cada valor en una matriz de números enteros. DenseCountSparseOutput <U extiende TNumber > Realiza un recuento de contenedores de salida dispersa para una entrada tf.tensor. DenseToCSRSparseMatrix Convierte un tensor denso en un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes). DenseToDenseSetOperation <T extiende TType > Aplica la operación de conjunto a lo largo de la última dimensión de 2 entradas "Tensor". Conjunto de datos DenseToSparseBatch Crea un conjunto de datos que agrupa elementos de entrada en un SparseTensor. DenseToSparseSetOperation <T extiende TType > Aplica la operación de conjunto a lo largo de la última dimensión de "Tensor" y "SparseTensor". DepthToSpace <T extiende TType > DepthToSpace para tensores de tipo T. DepthwiseConv2dNative <T extiende TNumber > Calcula una convolución en profundidad 2-D dados los tensores de "entrada" y "filtro" 4-D. DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T extiende TNumber > Calcula los gradientes de convolución en profundidad con respecto al filtro. DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T extiende TNumber > Calcula los gradientes de convolución en profundidad con respecto a la entrada. Descuantificar Toma la entrada uint32 empaquetada y la descomprime en uint8 para realizar Descuantificación en el dispositivo. DeserializarIterador Convierte el tensor variante dado en un iterador y lo almacena en el recurso dado. DeserializeManySparse <T extiende TType > Deserializar y concatenar `SparseTensors` desde un minibatch serializado. DeserializeSparse <U extiende TType > Deserializar objetos `SparseTensor`. DestruirRecursoOp Elimina el recurso especificado por el identificador. DestroyTemporaryVariable <T extiende TType > Destruye la variable temporal y devuelve su valor final. Det <T extiende TType > Calcula el determinante de una o más matrices cuadradas. Índice de dispositivo Devuelve el índice del dispositivo que ejecuta la operación. Digamma <T extiende TNumber > Calcula Psi, la derivada de Lgamma (el logaritmo del valor absoluto de `Gamma(x)`), por elementos. Dilatación2d <T extiende TNumber > Calcula la dilatación en escala de grises de los tensores de "entrada" 4-D y de "filtro" 3-D. Dilation2dBackpropFilter <T extiende TNumber > Calcula el gradiente de dilatación morfológica 2-D con respecto al filtro. Dilation2dBackpropInput <T extiende TNumber > Calcula el gradiente de dilatación morfológica 2-D con respecto a la entrada. Conjunto de datos de intercalado dirigido Un sustituto de `InterleaveDataset` en una lista fija de `N` conjuntos de datos. Div <T extiende TType > Devuelve x/y por elementos. DivNoNan <T extiende TType > Devuelve 0 si el denominador es cero. Punto <T extiende TType > Envuelve el operador XLA DotGeneral, documentado en https://www.tensorflow.org/rendimiento/xla/operación_semantics#dotgeneral. DrawBoundingBoxes <T extiende TNumber > Dibuja cuadros delimitadores en un lote de imágenes. Contador De Iteraciones Ficticias caché de memoria ficticia Generador De Semillas Ficticias Partición dinámica <T extiende TType > Divide los "datos" en tensores "num_partitions" usando índices de "particiones". DynamicSlice <T extiende TType > Envuelve el operador XLA DynamicSlice, documentado en https://www.tensorflow.org/rendimiento/xla/operación_semantics#dynamicslice. DynamicStitch <T extiende TType > Intercale los valores de los tensores de "datos" en un solo tensor. DynamicUpdateSlice <T extiende TType > Envuelve el operador XLA DynamicUpdateSlice, documentado en https://www.tensorflow.org/rendimiento/xla/operación_semantics#dynamicupdateslice. Editar distancia Calcula la distancia de edición de Levenshtein (posiblemente normalizada). Eig <U extiende TType > Calcula la descomposición propia de una o más matrices cuadradas. Einsum <T extiende TType > Una operación que admite operaciones básicas einsum con 2 entradas y 1 salida. Elu <T extiende TNumber > Calcula lineal exponencial: `exp(características) - 1` si < 0, `características` en caso contrario. EluGrad <T extiende TNumber > Calcula gradientes para la operación lineal exponencial (Elu). IncrustarActivaciones Una operación que permite la diferenciación de las incrustaciones de TPU. Vacío <T extiende TType > Crea un tensor con la forma dada. Lista de tensores vacía Crea y devuelve una lista de tensores vacía. VacíoTensorMap Crea y devuelve un mapa tensorial vacío. CodificarBase64 Codifique cadenas en formato base64 seguro para la web. CodificarJpeg Codifica una imagen en formato JPEG. CodificarJpegCalidadVariable JPEG codifica la imagen de entrada con la calidad de compresión proporcionada. CodificarPng Codifica una imagen en formato PNG. CodificarProto La operación serializa los mensajes de protobuf proporcionados en los tensores de entrada. codificarWav Codifique datos de audio utilizando el formato de archivo WAV. Poner en colaTPUEmbeddingIntegerBatch Una operación que pone en cola una lista de tensores por lotes de entrada en TPUEmbedding. Poner en colaTPUEmbeddingRaggedTensorBatch Facilita la portabilidad de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup(). Poner en colaTPUEmbeddingSparseBatch Una operación que pone en cola los índices de entrada de TPUEmbedding desde un SparseTensor. Poner en colaTPUEmbeddingSparseTensorBatch Facilita la portabilidad de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup_sparse(). GarantizarShape <T extiende TType > Garantiza que la forma del tensor coincida con la forma esperada. Ingrese <T extiende TType > Crea o encuentra un marco secundario y pone "datos" a disposición del marco secundario. Igual Devuelve el valor de verdad de (x == y) por elementos. Erf <T extiende TNumber > Calcula la función de error de Gauss de `x` por elementos. Erfc <T extiende TNumber > Calcula la función de error complementaria de `x` por elementos. Norma Euclidiana <T extiende TType > Calcula la norma euclidiana de elementos en las dimensiones de un tensor. Ejecutar Op que carga y ejecuta un programa TPU en un dispositivo TPU. Ejecutar y actualizar variables Op que ejecuta un programa con actualizaciones de variables locales opcionales. Salir <T extiende TType > Sale del marco actual a su marco principal. Exp <T extiende TType > Calcula el exponencial de x por elementos. ExpandDims <T extiende TType > Inserta una dimensión de 1 en la forma de un tensor. Expint <T extiende TNumber > Expm1 <T extiende TType > Calcula `exp(x) - 1` por elementos. Extraer vislumbre Extrae un vistazo del tensor de entrada. ExtractImagePatches <T extiende TType > Extraiga "parches" de "imágenes" y colóquelos en la dimensión de salida de "profundidad". ExtractJpegShape <T extiende TNumber > Extraiga la información de forma de una imagen codificada en JPEG. ExtractVolumePatches <T extiende TNumber > Extraiga los `parches` de la `entrada` y colóquelos en la dimensión de salida `"profundidad"`. Hecho Genera un hecho sobre factoriales. FakeQuantWithMinMaxArgs Cuantifique falsamente el tensor de 'entradas', escriba float en el tensor de 'salidas' del mismo tipo. FakeQuantWithMinMaxArgsGradient Calcule gradientes para una operación FakeQuantWithMinMaxArgs. FakeQuantWithMinMaxVars Cuantifique falsamente el tensor de 'entradas' de tipo float mediante escalares flotantes globales Cuantifique falsamente el tensor de "entradas" de tipo flotante mediante los escalares flotantes globales "min" y "max" al tensor de "salidas" de la misma forma que las "entradas". FakeQuantWithMinMaxVarsGradient Calcule gradientes para una operación FakeQuantWithMinMaxVars. FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel Cuantifique falsamente el tensor de 'entradas' de tipo flotante mediante flotadores por canal Cuantifique falsamente el tensor de `entradas` de tipo flotante por canal y una de las formas: `[d]`, `[b, d]` `[b, h, w, d]` mediante flotantes por canal ` min` y `max` de forma `[d]` al tensor de `outputs` de la misma forma que `inputs`. FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient Calcule gradientes para una operación FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel. Fft <T extiende TType > Transformada rápida de Fourier. Fft2d <T extiende TType > Transformada rápida de Fourier 2D. Fft3d <T extiende TType > Transformada rápida de Fourier 3D. FifoQueue Una cola que produce elementos en orden de primero en entrar, primero en salir. Rellenar <U extiende TType > Crea un tensor lleno de un valor escalar. Filtrar por último componente conjunto de datos Crea un conjunto de datos que contiene elementos del primer componente de `input_dataset` que tienen verdadero en el último componente. Huella dactilar Genera valores de huellas dactilares. Conjunto de datos de registro de longitud fija Lector de registros de longitud fija Un lector que genera registros de longitud fija desde un archivo. FijoUnigramCandidateSampler Genera etiquetas para el muestreo de candidatos con una distribución de unigramas aprendida. Piso <T extiende TNumber > Devuelve el entero más grande por elementos no mayor que x. FloorDiv <T extiende TType > Devuelve x // y por elementos. FloorMod <T extiende TNumber > Devuelve el resto de la división por elementos. FlushResumenEscritor FractionalAvgPool <T extiende TNumber > Realiza una agrupación promedio fraccionaria en la entrada. FractionalAvgPoolGrad <T extiende TNumber > Calcula el gradiente de la función FractionalAvgPool. FractionalMaxPool <T extiende TNumber > Realiza una agrupación máxima fraccional en la entrada. FractionalMaxPoolGrad <T extiende TNumber > Calcula el gradiente de la función FractionalMaxPool. FresnelCos <T extiende TNumber > FresnelSin <T extiende TNumber > FusedBatchNorm <T extiende TNumber , U extiende TNumber > Normalización por lotes. FusedBatchNormGrad <T extiende TNumber , U extiende TNumber > Gradiente para normalización por lotes. FusedPadConv2d <T extiende TNumber > Realiza un relleno como preproceso durante una convolución. FusedResizeAndPadConv2d <T extiende TNumber > Realiza un cambio de tamaño y relleno como preproceso durante una convolución. GRUBlockCell <T extiende TNumber > Calcula la propagación directa de la celda GRU durante 1 paso de tiempo. GRUBlockCellGrad <T extiende TNumber > Calcula la retropropagación de la celda GRU durante 1 paso de tiempo. Reunir <T extiende TType > Envuelve el operador XLA Gather documentado en https://www.tensorflow.org/xla/ Operation_semantics#gather GatherNd <T extiende TType > Reúna sectores de "params" en un tensor con la forma especificada por "índices". GatherV2 <T extiende TNumber > Acumula mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. Generar propuestas de cuadro delimitador Esta operación produce una región de intereses a partir de cuadros delimitadores dados (bbox_deltas) codificados con anclajes wrt de acuerdo con la ecuación 2 en arXiv:1506.01497 La operación selecciona los cuadros de puntuación superiores `pre_nms_topn`, los decodifica con respecto a los anclajes, aplica supresión no máxima en cuadros superpuestos con un valor de intersección sobre unión (iou) superior a `nms_threshold`, descartando cuadros donde el lado más corto es menor que ` tamaño_mínimo`. GenerarVocabRemapping Dada una ruta a archivos de vocabulario nuevos y antiguos, devuelve un tensor de reasignación de longitud `num_new_vocab`, donde `remapping[i]` contiene el número de fila en el vocabulario antiguo que corresponde a la fila `i` en el nuevo vocabulario (comenzando en la línea `new_vocab_offset` y hasta las entidades `num_new_vocab`), o `- 1` si la entrada `i` en el vocabulario nuevo no está en el vocabulario antiguo. Obtener identificador de sesión Almacene el tensor de entrada en el estado de la sesión actual. GetSessionTensor <T extiende TType > Obtenga el valor del tensor especificado por su identificador. Mayor que Devuelve el valor de verdad de (x > y) por elementos. MayorIgual Devuelve el valor de verdad de (x >= y) por elementos. GuaranteeConst <T extiende TType > Da una garantía al tiempo de ejecución de TF de que el tensor de entrada es una constante. Tabla de picadillo Crea una tabla hash no inicializada. HistogramFixedWidth <U extiende TNumber > Devuelve histograma de valores. HistogramaResumen Genera un búfer de protocolo "Resumen" con un histograma. HsvToRgb <T extiende TNumber > Convierta una o más imágenes de HSV a RGB. Identidad <T extiende TType > Devuelve un tensor con la misma forma y contenido que el tensor o valor de entrada. IdentidadN Devuelve una lista de tensores con las mismas formas y contenidos que la entrada. tensores. Lector de identidad Un lector que genera el trabajo en cola como clave y valor. Ifft <T extiende TType > Transformada rápida inversa de Fourier. Ifft2d <T extiende TType > Transformada rápida de Fourier inversa 2D. Ifft3d <T extiende TType > Transformada rápida de Fourier 3D inversa. Igamma <T extiende TNumber > Calcule la función Gamma incompleta regularizada inferior `P (a, x)`. IgammaGradA <T extiende TNumber > Calcula el gradiente de `igamma(a, x)` wrt `a`. Igammac <T extiende TNumber > Calcule la función Gamma incompleta regularizada superior `Q(a, x)`. Ignorar errores conjunto de datos Crea un conjunto de datos que contiene los elementos de `input_dataset` ignorando los errores. Imagen <U extiende TNumber > Devuelve la parte imaginaria de un número complejo. ImageProjectiveTransformV2 <T extiende TNumber > Aplica la transformación dada a cada una de las imágenes. ImageProjectiveTransformV3 <T extiende TNumber > Aplica la transformación dada a cada una de las imágenes. Resumen de imagen Genera un búfer de protocolo "Resumen" con imágenes. ImmutableConst <T extiende TType > Devuelve un tensor inmutable de la región de memoria. Importar evento EnTopK Dice si los objetivos están en las principales predicciones "K". InfeedDequeue <T extiende TType > Una operación de marcador de posición para un valor que se introducirá en el cálculo. AlimentaciónDecolaTupla Obtiene múltiples valores de la alimentación como una tupla XLA. AlimentaciónEn cola Una operación que introduce un único valor de tensor en el cálculo. InfeedEnqueueBuffer prelinealizado Una operación que pone en cola el búfer prelinealizado en la alimentación de TPU. AlimentaciónEncolaTupla Introduce múltiples valores de tensor en el cálculo como una tupla XLA. En eso Inicializar tabla Inicializador de tabla que toma dos tensores para claves y valores respectivamente. Inicializar tabla desde conjunto de datos Inicializar tabla desde archivo de texto Inicializa una tabla a partir de un archivo de texto. InplaceAdd <T extiende TType > Agrega v a filas especificadas de x. InplaceSub <T extiende TType > Resta `v` en filas especificadas de `x`. InplaceUpdate <T extiende TType > Actualiza las filas especificadas 'i' con valores 'v'. Inv <T extiende TType > Calcula la inversa de una o más matrices cuadradas invertibles o sus adjuntos (transpuestas conjugadas). InvGrad <T extiende TType > Calcula el gradiente para la inversa de `x` con respecto a su entrada. Invertir <T extiende TNumber > Invertir (voltear) cada bit de los tipos admitidos; por ejemplo, escriba `uint8` y el valor 01010101 se convierte en 10101010. InvertPermutation <T extiende TNumber > Calcula la permutación inversa de un tensor. Irfft <U extiende TNumber > Transformada rápida inversa de Fourier de valor real. Irfft2d <U extiende TNumber > Transformada rápida de Fourier inversa 2D de valor real. Irfft3d <U extiende TNumber > Transformada rápida de Fourier de valor real 3D inversa. IsBoostedTreesEnsembleInitializado Comprueba si se ha inicializado un conjunto de árboles. IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitializado Comprueba si se ha inicializado una secuencia cuantil. es finito Devuelve qué elementos de x son finitos. IsInf Devuelve qué elementos de x son Inf. isnan Devuelve qué elementos de x son NaN. EsVariableIniciada Comprueba si se ha inicializado un tensor. Regresión isotónica <U extiende TNumber > Resuelve un lote de problemas de regresión isotónica. Iterador IteradorDeStringHandle IteradorGetDevice Devuelve el nombre del dispositivo en el que se ha colocado el "recurso". IteradorGetNext Obtiene el siguiente resultado del iterador dado. IteradorGetNextAsOptional Obtiene el siguiente resultado del iterador dado como una variante opcional. IteradorGetNextSync Obtiene el siguiente resultado del iterador dado. IteradorAStringHandle Convierte el `resource_handle` dado que representa un iterador en una cadena. Unirse Une las cadenas de la lista dada de tensores de cuerdas en un solo tensor; con el separador dado (el valor predeterminado es un separador vacío). Inicialización de KMC2Chain Devuelve el índice de un punto de datos que debe agregarse al conjunto de semillas. KeyValueSort <T extiende TNumber , U extiende TType > Envuelve el operador XLA Sort, documentado en https://www.tensorflow.org/rendimiento/xla/operación_semantics#sort. KmeansPlusPlusInicialización Selecciona num_to_sample filas de entrada utilizando el criterio KMeans++. KthOrderStatistic Calcula la estadística de orden K de un conjunto de datos. Pérdida L2 <T extiende TNumber > Pérdida L2. LMDBConjunto de datos Crea un conjunto de datos que emite los pares clave-valor en uno o más archivos LMDB. LSTMBlockCell <T extiende TNumber > Calcula la propagación hacia adelante de la celda LSTM durante 1 paso de tiempo. LSTMBlockCellGrad <T extiende TNumber > Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM durante 1 paso de tiempo. Conjunto de datos de estadísticas de latencia Registra la latencia de producir elementos `input_dataset` en un StatsAggregator. LeakyRelu <T extiende TNumber > Calcula lineal rectificado: `max(características, características * alfa)`. LeakyReluGrad <T extiende TNumber > Calcula gradientes lineales rectificados para una operación LeakyRelu. AprendidoUnigramCandidatoSampler Genera etiquetas para el muestreo de candidatos con una distribución de unigramas aprendida. Mayús izquierda <T extiende TNumber > Elementwise calcula el desplazamiento bit a izquierda de "x" e "y". Menos Devuelve el valor de verdad de (x < y) por elementos. Menosigual Devuelve el valor de verdad de (x <= y) por elementos. Lgamma <T extiende TNumber > Calcula el registro del valor absoluto de `Gamma(x)` por elementos. LinSpace <T extiende TNumber > Genera valores en un intervalo. Conjunto de datos Lmdb LmdbReader Un lector que genera los registros de un archivo LMDB. Cargar y remapear matriz Carga un `Tensor` 2-D (matriz) con el nombre `old_tensor_name` desde el punto de control en `ckpt_path` y potencialmente reordena sus filas y columnas utilizando las reasignaciones especificadas. CargarTPUEmbeddingADAMParameters Cargue los parámetros de incrustación de ADAM. CargarTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug Cargue los parámetros de incorporación de ADAM con soporte de depuración. CargarTPUEmbeddingAdadeltaParameters Cargue los parámetros de incrustación de Adadelta. LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug Cargue parámetros de Adadelta con soporte de depuración. CargarTPUEmbeddingAdagradParameters Cargue los parámetros de incrustación de Adagrad. CargarTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug Cargue los parámetros de incrustación de Adagrad con soporte de depuración. CargarTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters Cargue los parámetros de incrustación de RMSProp centrados. CargarTPUEmbeddingFTRLParameters Cargue los parámetros de incrustación FTRL. CargarTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug Cargue parámetros de incrustación FTRL con soporte de depuración. CargarTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters Cargue los parámetros de incrustación de MDL Adagrad Light. CargarTPUEmbeddingMomentumParameters Cargue los parámetros de incrustación de Momentum. LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug Cargue los parámetros de incorporación de Momentum con soporte de depuración. CargarTPUEmbeddingProximalAdagradParameters Cargue los parámetros de incrustación proximales de Adagrad. LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug Cargue los parámetros de incrustación proximales de Adagrad con soporte de depuración. CargarTPUEmbeddingProximalYogiParameters LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug CargarTPUEmbeddingRMSPropParameters Cargue los parámetros de incrustación de RMSProp. LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug Cargue los parámetros de incrustación de RMSProp con soporte de depuración. LoadTPUEmbeddingEstocásticoGradientDescentParameters Cargue los parámetros de incrustación de SGD. LoadTPUEmbeddingEstocásticoGradientDescentParametersGradAccumDebug Cargue los parámetros de incrustación de SGD. LocalResponseNormalization <T extiende TNumber > Normalización de la respuesta local. LocalResponseNormalizationGrad <T extiende TNumber > Gradientes para la normalización de la respuesta local. Registro <T extiende TType > Calcula el logaritmo natural de x por elementos. Log1p <T extiende TType > Calcula el logaritmo natural de (1 + x) por elementos. LogMatrixDeterminant <T extiende TType > Calcula el signo y el log del valor absoluto del determinante de una o más matrices cuadradas. LogSoftmax <T extiende TNumber > Calcula las activaciones de registro de softmax. RegistroUniformeCandidatoSampler Genera etiquetas para el muestreo de candidatos con una distribución logarítmica uniforme. LógicoY Devuelve el valor de verdad de x AND y por elementos. LógicoNo Devuelve el valor de verdad de `NOT x` por elementos. lógico o Devuelve el valor de verdad de x OR y por elementos. LookupTableExport <T extiende TType , U extiende TType > Genera todas las claves y valores de la tabla. LookupTableFind <U extiende TType > Busca claves en una tabla y genera los valores correspondientes. Importación de tabla de búsqueda Reemplaza el contenido de la tabla con las claves y valores especificados. Insertar tabla de búsqueda Actualiza la tabla para asociar claves con valores. Tabla de búsquedaEliminar Elimina claves y sus valores asociados de una tabla. Tamaño de tabla de búsqueda Calcula el número de elementos en la tabla dada. Condición de bucle Reenvía la entrada a la salida. Más bajo Convierte todos los caracteres en mayúsculas en sus respectivos reemplazos en minúsculas. Límite Inferior <U extiende TNumber > Aplica lower_bound(sorted_search_values, valores) a lo largo de cada fila. Lu <T extiende TType , U extiende TNumber > Calcula la descomposición LU de una o más matrices cuadradas. HacerIterador Crea un nuevo iterador a partir del "conjunto de datos" dado y lo almacena en el "iterador". Hacer único Haga que todos los elementos de la dimensión que no sea por lotes sean únicos, pero \"cercanos\" a su valor inicial. MapaBorrar Op elimina todos los elementos del contenedor subyacente. MapaIncompletoTamaño Op devuelve el número de elementos incompletos en el contenedor subyacente. MapaPeek Op echa un vistazo a los valores en la clave especificada. Tamaño de mapa Op devuelve el número de elementos en el contenedor subyacente. MapaEtapa Etapa (clave, valores) en el contenedor subyacente que se comporta como una tabla hash. MapaUnstage Op elimina y devuelve los valores asociados con la clave. del contenedor subyacente. MapaUnstageNoClave Op elimina y devuelve un valor aleatorio (clave, valor) del contenedor subyacente. MatMul <T extiende TType > Multiplica la matriz "a" por la matriz "b". Archivos coincidentes Devuelve el conjunto de archivos que coinciden con uno o más patrones globales. Conjunto de datos de archivos coincidentes MatrixDiag <T extiende TType > Devuelve un tensor diagonal por lotes con valores diagonales por lotes dados. MatrixDiagPart <T extiende TType > Devuelve la parte diagonal por lotes de un tensor por lotes. MatrixDiagPartV3 <T extiende TType > Devuelve la parte diagonal por lotes de un tensor por lotes. MatrixDiagV3 <T extiende TType > Devuelve un tensor diagonal por lotes con valores diagonales por lotes dados. MatrixLogarithm <T extiende TType > Calcula el logaritmo matricial de una o más matrices cuadradas: \\(log(exp(A)) = A\\) Esta operación solo está definida para matrices complejas. MatrixSetDiag <T extiende TType > Devuelve un tensor matricial por lotes con nuevos valores diagonales por lotes. MatrixSolveLs <T extiende TType > Resuelve uno o más problemas lineales de mínimos cuadrados. Max <T extiende TType > Calcula el máximo de elementos en las dimensiones de un tensor. Conjunto de datos MaxIntraOpParallelism Crea un conjunto de datos que anula el paralelismo intraoperatorio máximo. MaxPool <T extiende TType > Realiza una agrupación máxima en la entrada. MaxPool3d <T extiende TNumber > Realiza una agrupación máxima 3D en la entrada. MaxPool3dGrad <U extiende TNumber > Calcula los gradientes de la función de agrupación 3D max. MaxPool3dGradGrad <T extiende TNumber > Calcula gradientes de segundo orden de la función maxpooling. MaxPoolGrad <T extiende TNumber > Calcula los gradientes de la función maxpooling. MaxPoolGradGrad <T extiende TNumber > Calcula gradientes de segundo orden de la función maxpooling. MaxPoolGradGradWithArgmax <T extiende TNumber > Calcula gradientes de segundo orden de la función maxpooling. MaxPoolGradWithArgmax <T extiende TNumber > Calcula los gradientes de la función maxpooling. MaxPoolWithArgmax <T extiende TNumber , U extiende TNumber > Realiza una agrupación máxima en la entrada y genera valores e índices máximos. Máximo <T extiende TNumber > Devuelve el máximo de x e y (es decir Media <T extiende TType > Calcula la media de elementos en las dimensiones de un tensor. Fusionar <T extiende TType > Reenvía el valor de un tensor disponible de "entradas" a "salida". FusionarResumen Fusiona resúmenes. Fusionar puntos de control V2 Específico del formato V2: fusiona los archivos de metadatos de los puntos de control fragmentados. mfcc Transforma un espectrograma en una forma útil para el reconocimiento de voz. Min <T extiende TType > Calcula el mínimo de elementos en las dimensiones de un tensor. Mínimo <T extiende TNumber > Devuelve el mínimo de x e y (es decir MirrorPad <T extiende TType > Rellena un tensor con valores reflejados. MirrorPadGrad <T extiende TType > Operación de degradado para la operación `MirrorPad`. MlirPassthroughOp Envuelve un cálculo MLIR arbitrario expresado como un módulo con una función main(). Mod <T extiende TNumber > Devuelve el resto de la división por elementos. ModeloConjunto de datos Transformación de identidad que modela el desempeño. Mul <T extiende TType > Devuelve x * y por elementos. MulNoNan <T extiende TType > Devuelve x * y por elementos. Iterador multidispositivo Crea un recurso MultiDeviceIterator. MultiDeviceIteratorFromStringHandle Genera un recurso MultiDeviceIterator a partir de su identificador de cadena proporcionado. MultiDeviceIteratorGetNextFromShard Obtiene el siguiente elemento para el número de fragmento proporcionado. MultiDeviceIteratorInit Inicializa el iterador multidispositivo con el conjunto de datos proporcionado. MultiDeviceIteratorToStringHandle Produce un identificador de cadena para el MultiDeviceIterator dado. Multinomial <U extiende TNumber > Extrae muestras de una distribución multinomial. MutableDenseHashTable Crea una tabla hash vacía que utiliza tensores como almacén de respaldo. MutableHashTable Crea una tabla hash vacía. MutableHashTableOfTensores Crea una tabla hash vacía. exclusión mutua Crea un recurso Mutex que puede bloquearse mediante "MutexLock". Bloqueo mutuo Bloquea un recurso mutex. NcclAllReduce <T extiende TNumber > Genera un tensor que contiene la reducción en todos los tensores de entrada. NcclBroadcast <T extiende TNumber > Envía `entrada` a todos los dispositivos que están conectados a la salida. NcclReduce <T extiende TNumber > Reduce la "entrada" de "num_devices" usando "reducción" a un solo dispositivo. Ndtri <T extiende TNumber > Vecinos más cercanos Selecciona los k centros más cercanos para cada punto. Neg <T extiende TType > Calcula el valor numérico negativo por elementos. NegTrain Entrenamiento mediante muestreo negativo. SiguienteDespués de <T extiende TNumber > Devuelve el siguiente valor representable de `x1` en la dirección de `x2`, por elementos. SiguienteIteración <T extiende TType > Hace que su entrada esté disponible para la siguiente iteración. NoOp No hace nada. NonDeterministicInts <U extiende TType > Genera de forma no determinista algunos números enteros. NonMaxSuppression <T extiende TNumber > Selecciona con avidez un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación, eliminar las cajas que tienen una alta superposición de intersección sobre unión (IOU) con las cajas seleccionadas previamente. Supresión no máxima con superposiciones Selecciona con avidez un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación, podando las cajas que tienen superposiciones altas con las cajas previamente seleccionadas. Conjunto de datos no serializable No es igual Devuelve el valor de verdad de (x! = y) por elementos. NthElement <T extiende TNumber > Encuentra valores del estadístico de orden "n" para la última dimensión. OneHot <U extiende TType > Devuelve un tensor one-hot. Unos <T extiende TType > Un operador que crea una constante inicializada con las de la forma dada por "dims". OnesLike <T extiende TType > Devuelve un tensor de unos con la misma forma y tipo que x. Operando <T extiende TType > Interfaz implementada por operandos de una operación de TensorFlow. Optimizar conjunto de datos Crea un conjunto de datos aplicando optimizaciones a `input_dataset`. Optimizar conjunto de datos V2 Crea un conjunto de datos aplicando optimizaciones relacionadas a `input_dataset`. OpcionalDeValor Construye una variante opcional a partir de una tupla de tensores. OpcionalGetValue Devuelve el valor almacenado en una variante opcional o genera un error si no existe ninguno. OpcionalTieneValor Devuelve verdadero si y sólo si la variante opcional dada tiene un valor. OpcionalNinguno Crea una variante opcional sin valor. OrdenadoMapaBorrar Op elimina todos los elementos del contenedor subyacente. Mapa ordenadoTamaño incompleto Op devuelve el número de elementos incompletos en el contenedor subyacente. OrdenadoMapPeek Op echa un vistazo a los valores en la clave especificada. Tamaño del mapa ordenado Op devuelve el número de elementos en el contenedor subyacente. Etapa de mapa ordenado Etapa (clave, valores) en el contenedor subyacente que se comporta como un ordenado contenedor asociativo. Mapa ordenadoUnstage Op elimina y devuelve los valores asociados con la clave. del contenedor subyacente. OrderedMapUnstageNoKey Op elimina y devuelve el elemento (clave, valor) con el más pequeño clave del contenedor subyacente. Selector ordinal Un selector de núcleo de TPU Op. OutfeedDequeue <T extiende TType > Recupera un único tensor de la salida de cálculo. SalidaDecolaTupla Recupera múltiples valores de la salida de cálculo. SalidaDecolaTuplaV2 Recupera múltiples valores de la salida de cálculo. OutfeedDequeueV2 <T extiende TType > Recupera un único tensor de la salida de cálculo. SalidaEn cola Ponga en cola un tensor en la salida de cálculo. SalidaEncolaTupla Ponga en cola varios valores de tensor en la salida de cálculo. Salida <T extiende TType > Un identificador simbólico para un tensor producido por una Operation . Pad <T extiende TType > Envuelve al operador de la almohadilla XLA, documentado en https://www.tensorflow.org/rendimiento/xla/operación_semantics#pad. Conjunto de datos por lotes acolchado Crea un conjunto de datos que agrupa y rellena elementos `batch_size` a partir de la entrada. RellenoFifoQueue Una cola que produce elementos en orden de primero en entrar, primero en salir. ParallelConcat <T extiende TType > Concatena una lista de "N" tensores a lo largo de la primera dimensión. ParallelDynamicStitch <T extiende TType > Intercale los valores de los tensores de "datos" en un solo tensor. ParameterizedTruncatedNormal <U extiende TNumber > Genera valores aleatorios de una distribución normal. AnalizarEjemplo Transforma un vector de protos tf.Example (como cadenas) en tensores escritos. AnalizarExampleDataset Transforma `input_dataset` que contiene protos `Example` como vectores de DT_STRING en un conjunto de datos de objetos `Tensor` o `SparseTensor` que representan las características analizadas. ParseSequenceEjemplo Transforma un vector de protos tf.io.SequenceExample (como cadenas) en tensores escritos. ParseSingleEjemplo Transforma un proto tf.Example (como una cadena) en tensores escritos. ParseSingleSequenceEjemplo Transforma un cerebro escalar. SequenceExample proto (como cadenas) en tensores escritos. ParseTensor <T extiende TType > Transforma un proto tensorflow.TensorProto serializado en un Tensor. PartitionedInput <T extiende TType > Una operación que agrupa una lista de entradas particionadas. PartitionedOutput <T extiende TType > Una operación que demultiplexa un tensor para que XLA lo fragmente en una lista de particiones salidas fuera del cálculo XLA. Marcador de posición <T extiende TType > Una operación de marcador de posición para un valor que se introducirá en el cálculo. PlaceholderWithDefault <T extiende TType > Una operación de marcador de posición que pasa por la "entrada" cuando su salida no se alimenta. Poligamma <T extiende TNumber > Calcule la función poligamma \\(\psi^{(n)}(x)\\). Recuento de población Calcula el recuento de población por elementos (también conocido como Pow <T extiende TType > Calcula la potencia de un valor respecto de otro. PrefetchDataset Crea un conjunto de datos que captura previamente elementos de forma asincrónica de `input_dataset`. Prelinealizar Una operación que linealiza un valor de tensor en una variante opaca del tensor. Prelinearizar tupla Una operación que linealiza múltiples valores de tensor en una variante opaca del tensor. PreventGradient <T extiende TType > Una operación de identidad que desencadena un error si se solicita un gradiente. Imprimir Imprime una cadena escalar. Cola de prioridad Una cola que produce elementos ordenados por el valor del primer componente. Conjunto de datos de grupo de subprocesos privado Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`. Prod <T extiende TType > Calcula el producto de elementos entre las dimensiones de un tensor. Qr <T extiende TType > Calcula las descomposiciones QR de una o más matrices. Cuantizar <T extiende TType > Cuantice el tensor de 'entrada' de tipo flotante al tensor de 'salida' de tipo 'T'. QuantizeAndDequantize <T extiende TNumber > Cuantiza y luego descuantifica un tensor. QuantizeAndDequantizeV3 <T extiende TNumber > Cuantiza y luego descuantifica un tensor. QuantizeAndDequantizeV4 <T extiende TNumber > Devuelve el gradiente de `cuantización.QuantizeAndDequantizeV4`. QuantizeAndDequantizeV4Grad <T extiende TNumber > Devuelve el gradiente de `QuantizeAndDequantizeV4`. QuantizeDownAndShrinkRange <U extiende TType > Convierta el tensor de 'entrada' cuantificado en una 'salida' de menor precisión, utilizando el distribución real de los valores para maximizar el uso de la profundidad de bits más baja y ajustar los rangos mínimo y máximo de salida en consecuencia. QuantizedAdd <V extiende TType > Devuelve x + y por elementos, trabajando en buffers cuantificados. QuantizedAvgPool <T extiende TType > Produce el conjunto promedio del tensor de entrada para tipos cuantificados. QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization <U extiende TType > Normalización de lotes cuantificados. QuantizedBiasAdd <V extiende TType > Agrega 'sesgo' de tensor a la 'entrada' de tensor para tipos cuantificados. QuantizedConcat <T extiende TType > Concatena tensores cuantificados a lo largo de una dimensión. QuantizedConv2DAndRelu <V extiende TType > QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V extiende TType > QuantizedConv2DAndRequantize <V extiende TType > QuantizedConv2DPerChannel <V extiende TType > Calcula QuantizedConv2D por canal. QuantizedConv2DWithBias <V extiende TType > QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V extiende TType > QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W extiende TType > QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W extiende TType > QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X extiende TType > QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V extiende TType > QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X extiende TType > QuantizedConv2d <V extiende TType > Calcula una convolución 2D dada la entrada 4D cuantificada y los tensores de filtro. QuantizedDepthwiseConv2D <V extiende TType > Calcula Conv2D cuantificado en profundidad. QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V extiende TType > Calcula Conv2D cuantificado en profundidad con Bias. QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V extiende TType > Calcula Conv2D cuantificado en profundidad con Bias y Relu. QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W extiende TType > Calcula Conv2D cuantificado en profundidad con Bias, Relu y Requantize. QuantizedInstanceNorm <T extiende TType > Normalización de instancias cuantificadas. QuantizedMatMul <V extiende TType > Realice una multiplicación de matrices cuantificadas de `a` por la matriz `b`. QuantizedMatMulWithBias <W extiende TType > Realiza una multiplicación de matriz cuantificada de `a` por la matriz `b` con suma sesgada. QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extiende TNumber > QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V extiende TType > Realice una multiplicación de matriz cuantificada de `a` por la matriz `b` con suma sesgada y fusión relu. QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W extiende TType > Realice una multiplicación de matriz cuantificada de `a` por la matriz `b` con suma sesgada y fusión relu y recuantificación. QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W extiende TType > QuantizedMaxPool <T extiende TType > Produce el grupo máximo del tensor de entrada para tipos cuantificados. QuantizedMul <V extiende TType > Devuelve x * y por elementos, trabajando en buffers cuantificados. QuantizedRelu <U extiende TType > Calcula lineal rectificado cuantificado: `max(features, 0)` QuantizedRelu6 <U extiende TType > Calcula el lineal rectificado cuantificado 6: `min(max(features, 0), 6)` QuantizedReluX <U extiende TType > Calcula X lineal rectificado cuantificado: `min(max(features, 0), max_value)` QuantizedReshape <T extiende TType > Cambia la forma de un tensor cuantificado según la operación Reformar. QuantizedResizeBilinear <T extiende TType > Cambie el tamaño de las "imágenes" cuantificadas al "tamaño" mediante interpolación bilineal cuantificada. ColaCerrar Cierra la cola dada. ColaSacar de cola Saca de la cola una tupla de uno o más tensores de la cola dada. ColaDe ColaMuchos Saca de la cola `n` tuplas de uno o más tensores de la cola dada. ColaDequeueUpTo Saca de la cola `n` tuplas de uno o más tensores de la cola dada. ColaEn cola Pone en cola una tupla de uno o más tensores en la cola dada. ColaEn ColaMuchos Pone en cola cero o más tuplas de uno o más tensores en la cola dada. La cola está cerrada Devuelve verdadero si la cola está cerrada. Tamaño de cola Calcula el número de elementos en la cola dada. RaggedBincount <U extiende TNumber > Cuenta el número de apariciones de cada valor en una matriz de números enteros. RaggedCountSparseOutput <U extiende TNumber > Realiza un conteo de contenedores de salida escasa para una entrada de tensor irregular. RaggedCross <T extiende TType , U extiende TNumber > Genera un cruce de características a partir de una lista de tensores y lo devuelve como RaggedTensor. RaggedGather <T extiende TNumber , U extiende TType > Reúna cortes irregulares del eje `0` de `params` de acuerdo con los `índices`. RaggedRange <U extiende TNumber , T extiende TNumber > Devuelve un `RaggedTensor` que contiene las secuencias de números especificadas. RaggedTensorFromVariant <U extiende TNumber , T extiende TType > Decodifica un tensor "variante" en un "RaggedTensor". RaggedTensorToSparse <U extiende TType > Convierte un `RaggedTensor` en un `SparseTensor` con los mismos valores. RaggedTensorToTensor <U extiende TType > Crea un tensor denso a partir de un tensor irregular, posiblemente alterando su forma. RaggedTensorToVariant Codifica un `RaggedTensor` en un tensor `variante`. RaggedTensorToVariantGradient <U extiende TType > Ayudante utilizado para calcular el gradiente de `RaggedTensorToVariant`. RandomCrop <T extiende TNumber > Recorta la "imagen" aleatoriamente. Conjunto de datos aleatorio Crea un conjunto de datos que devuelve números pseudoaleatorios. RandomGamma <U extiende TNumber > Genera valores aleatorios de las distribuciones Gamma descritas por alfa. RandomGammaGrad <T extiende TNumber > Calcula la derivada de una muestra aleatoria gamma. RandomPoisson <V extiende TNumber > Genera valores aleatorios de las distribuciones de Poisson descritas por tasa. RandomShuffle <T extiende TType > Mezcla aleatoriamente un tensor a lo largo de su primera dimensión. Cola aleatoria aleatoria Una cola que aleatoriza el orden de los elementos. RandomStandardNormal <U extiende TNumber > Genera valores aleatorios de una distribución normal. RandomUniform <U extiende TNumber > Genera valores aleatorios de una distribución uniforme. RandomUniformInt <U extiende TNumber > Genera números enteros aleatorios a partir de una distribución uniforme. Rango <T extiende TNumber > Crea una secuencia de números. RangoConjunto de datos Crea un conjunto de datos con un rango de valores. Rango Devuelve el rango de un tensor. RawOp Una clase base para implementaciones Op respaldadas por una única Operation . Leer archivo Lee y genera todo el contenido del nombre del archivo de entrada. ReadVariableOp <T extiende TType > Lee el valor de una variable. ReaderNumRecordsProducido Devuelve el número de registros que ha producido este lector. ReaderNumWorkUnitsCompleted Devuelve el número de unidades de trabajo que este Lector ha terminado de procesar. LectorLeer Devuelve el siguiente registro (par clave, valor) producido por un lector. LectorReadUpTo Devuelve hasta pares `num_records` (clave, valor) producidos por un lector. LectorReset Restaurar un lector a su estado limpio inicial. Estado de restauración del lector Restaurar un lector a un estado previamente guardado. LectorSerializeState Produzca un tensor de cadena que codifique el estado de un lector. Real <U extiende TNumber > Devuelve la parte real de un número complejo. RealDiv <T extiende TType > Devuelve x/y por elementos para tipos reales. RebatchConjunto de datos Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote. RebatchDatasetV2 Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote. Recíproco <T extiende TType > Calcula el recíproco de x por elementos. ReciprocalGrad <T extiende TType > Calcula el gradiente para la inversa de `x` con respecto a su entrada. Entrada de registro Emite registros aleatorios. Recv <T extiende TType > Recibe el tensor nombrado de otro cálculo XLA. RecvTPUEmbeddingActivaciones Una operación que recibe activaciones integradas en la TPU. Reducir <T extiende TNumber > Reduce mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. Reducir todo Calcula el "y lógico" de los elementos en las dimensiones de un tensor. Reducir Cualquiera Calcula el "o lógico" de elementos en las dimensiones de un tensor. ReducirUnirse Une un tensor de cadena a través de las dimensiones dadas. ReduceMax <T extiende TType > Calcula el máximo de elementos en las dimensiones de un tensor. ReduceMin <T extiende TType > Calcula el mínimo de elementos en las dimensiones de un tensor. ReduceProd <T extiende TType > Calcula el producto de elementos entre las dimensiones de un tensor. ReduceSum <T extiende TType > Calcula la suma de elementos en las dimensiones de un tensor. ReducirV2 <T extiende TNumber > Reduce mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. RefEnter <T extiende TType > Crea o encuentra un marco secundario y pone "datos" a disposición del marco secundario. RefSalir <T extiende TType > Sale del marco actual a su marco principal. RefIdentity <T extiende TType > Devuelve el mismo tensor de referencia que el tensor de referencia de entrada. RefMerge <T extiende TType > Reenvía el valor de un tensor disponible de "entradas" a "salida". RefNextIteration <T extiende TType > Hace que su entrada esté disponible para la siguiente iteración. RefSelect <T extiende TType > Reenvía el elemento "índice" de "entradas" a "salida". RefSwitch <T extiende TType > Reenvía el tensor de referencia "datos" al puerto de salida determinado por "pred". RegexFullMatch Compruebe si la entrada coincide con el patrón de expresiones regulares. RegexReemplazar Reemplaza las coincidencias de la expresión regular `patrón` en `input` con la cadena de reemplazo proporcionada en `rewrite`. RegistrarseConjunto de datos Registra un conjunto de datos con el servicio tf.data. Relu <T extiende TType > Calcula lineal rectificado: `max(features, 0)`. Relu6 <T extiende TNumber > Calcula el lineal 6 rectificado: `min(max(features, 0), 6)`. Relu6Grad <T extiende TNumber > Calcula 6 gradientes lineales rectificados para una operación Relu6. ReluGrad <T extiende TNumber > Calcula gradientes lineales rectificados para una operación Relu. RemotoFusedGraphEjecutar Ejecutar un subgráfico en un procesador remoto. Repetir conjunto de datos Crea un conjunto de datos que emite las salidas de `input_dataset` `count` veces. ID de réplica Identificación de réplica. Replicar metadatos Metadatos que indican cómo se debe replicar el cálculo de TPU. EntradaReplicada <T extiende TType > Conecta N entradas a un cálculo de TPU replicado de N vías. SalidaReplicada <T extiende TType > Conecta N salidas de un cálculo de TPU replicado de N vías. Rango de recuantización Calcula un rango que cubre los valores reales presentes en un tensor cuantificado. Rango de recuantización por canal Calcula el rango de recuantización por canal. Recuantizar <U extiende TType > Convierte el tensor de "entrada" cuantificado en una "salida" de menor precisión. RequantizePerChannel <U extiende TType > Recuantifica la entrada con valores mínimos y máximos conocidos por canal. Reformar <T extiende TType > Reforma un tensor. Cambiar tamaño de área Cambie el tamaño de las "imágenes" al "tamaño" mediante interpolación de área. Cambiar tamañoBicubic Cambie el tamaño de las "imágenes" al "tamaño" mediante interpolación bicúbica. ResizeBicubicGrad <T extiende TNumber > Calcula el gradiente de interpolación bicúbica. Cambiar tamañoBilineal Cambie el tamaño de las "imágenes" al "tamaño" mediante interpolación bilineal. ResizeBilinearGrad <T extiende TNumber > Calcula el gradiente de interpolación bilineal. ResizeNearestNeighbor <T extiende TNumber > Cambie el tamaño de las "imágenes" al "tamaño" usando la interpolación del vecino más cercano. ResizeNearestNeighborGrad <T extiende TNumber > Calcula el gradiente de la interpolación del vecino más cercano. Acumulador de recursosAplicarGradiente Aplica un gradiente a un acumulador determinado. RecursoAcumuladorNumAcumulado Devuelve el número de gradientes agregados en los acumuladores dados. ResourceAccumulatorSetGlobalStep Actualiza el acumulador con un nuevo valor para global_step. ResourceAccumulatorTakeGradient <T extiende TType > Extrae el gradiente promedio en el ConditionalAccumulator dado. RecursoAplicarAdaMax Actualice '*var' según el algoritmo AdamMax. RecursoAplicarAdadelta Actualice '*var' según el esquema adadelta. RecursoAplicarAdagrad Actualice '*var' según el esquema adagrad. RecursoAplicarAdagradDa Actualice '*var' según el esquema de adagrad proximal. RecursoAplicarAdam Actualice '*var' según el algoritmo de Adam. RecursoAplicarAdamConAmsgrad Actualice '*var' según el algoritmo de Adam. RecursoAplicarAgregarSign Actualice '*var' según la actualización de AddSign. ResourceApplyCenteredRmsProp Actualice '*var' según el algoritmo RMSProp centrado. AplicarRecursoFtrl Actualice '*var' según el esquema Ftrl-proximal. RecursoAplicarGradienteDescenso Actualice '*var' restándole 'alfa' * 'delta'. RecursoAplicarKerasMomentum Actualice '*var' según el esquema de impulso. RecursoAplicarImpulso Actualice '*var' según el esquema de impulso. RecursoAplicarPoderSign Actualice '*var' según la actualización de AddSign. ResourceApplyProximalAdagrad Actualice '*var' y '*accum' según FOBOS con la tasa de aprendizaje de Adagrad. ResourceApplyProximalGradientDescent Actualice '*var' como algoritmo FOBOS con tasa de aprendizaje fija. ResourceApplyRmsProp Actualice '*var' según el algoritmo RMSProp. Acumulador condicional de recursos Un acumulador condicional para agregar gradientes. ResourceCountUpTo <T extiende TNumber > Incrementa la variable señalada por 'recurso' hasta que alcanza el 'límite'. ResourceGather <U extiende TType > Reúna porciones de la variable a la que apunta el "recurso" de acuerdo con los "índices". ResourceGatherNd <U extiende TType > Dispersión de recursosAgregar Agrega actualizaciones dispersas a la variable a la que hace referencia "recurso". Dispersión de recursosDiv Divide las actualizaciones escasas en la variable a la que hace referencia "recurso". Dispersión de recursosMax Reduce las actualizaciones dispersas en la variable a la que hace referencia "recurso" utilizando la operación "max". Dispersión de recursosMin Reduce las actualizaciones escasas en la variable a la que hace referencia "recurso" mediante la operación "min". Dispersión de recursosMul Multiplica las actualizaciones dispersas en la variable a la que hace referencia "recurso". Dispersión de recursosNdAgregar Aplica una suma escasa a valores individuales o sectores en una variable. Dispersión de recursosNdMax Dispersión de recursosNdMin Dispersión de recursosNdSub Aplica resta dispersa a valores individuales o sectores en una variable. ResourceScatterNdActualización Aplica "actualizaciones" dispersas a valores o sectores individuales dentro de un determinado variable según `índices`. Dispersión de recursosSub Resta actualizaciones dispersas de la variable a la que hace referencia "recurso". Actualización de dispersión de recursos Asigna actualizaciones dispersas a la variable a la que hace referencia "recurso". ResourceSparseApplyAdadelta var: debe ser de una variable(). ResourceSparseApplyAdagrad Actualice las entradas relevantes en '*var' y '*accum' según el esquema adagrad. ResourceSparseApplyAdagradDa Actualice las entradas en '*var' y '*accum' según el esquema adagrad proximal. ResourceSparseApplyAdagradV2 Actualice las entradas relevantes en '*var' y '*accum' según el esquema adagrad. ResourceSparseApplyCenteredRmsProp Actualice '*var' según el algoritmo RMSProp centrado. ResourceSparseApplyFtrl Actualice las entradas relevantes en '*var' según el esquema Ftrl-proximal. ResourceSparseApplyKerasMomentum Actualice las entradas relevantes en '*var' y '*accum' según el esquema de impulso. ResourceSparseApplyMomentum Actualice las entradas relevantes en '*var' y '*accum' según el esquema de impulso. ResourceSparseApplyProximalAdagrad Entradas de actualización escasas en '*var' y '*accum' según el algoritmo FOBOS. ResourceSparseApplyProximalGradientDescent Actualización escasa '*var' como algoritmo FOBOS con tasa de aprendizaje fija. ResourceSparseApplyRmsProp Actualice '*var' según el algoritmo RMSProp. ResourceStridedSliceAssign Asigne "valor" a la referencia del valor l dividido de "ref". Restaurar Restaura tensores desde un punto de control V2. RestoreSlice <T extiende TType > Restaura un tensor a partir de archivos de puntos de control. RecuperarTPUEmbeddingADAMParameters Recuperar los parámetros de incrustación de ADAM. RecuperarTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug Recupere los parámetros de incorporación de ADAM con soporte de depuración. RecuperarTPUEmbeddingAdadeltaParameters Recuperar los parámetros de incrustación de Adadelta. RecuperarTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug Recupere los parámetros de incorporación de Adadelta con soporte de depuración. RecuperarTPUEmbeddingAdagradParameters Recuperar los parámetros de incrustación de Adagrad. RecuperarTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug Recupere los parámetros de incorporación de Adagrad con soporte de depuración. RecuperarTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters Recuperar parámetros de incrustación de RMSProp centrados. RecuperarTPUEmbeddingFTRLParameters Recuperar parámetros de incrustación FTRL. RecuperarTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug Recupere parámetros de incrustación FTRL con soporte de depuración. RecuperarTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters Recuperar los parámetros de incrustación de MDL Adagrad Light. RecuperarTPUEmbeddingMomentumParameters Recuperar los parámetros de incrustación de Momentum. RecuperarTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug Recupere los parámetros de incorporación de Momentum con soporte de depuración. RecuperarTPUEmbeddingProximalAdagradParameters Recupere los parámetros de incrustación proximales de Adagrad. RecuperarTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug Recupere los parámetros de incrustación proximales de Adagrad con soporte de depuración. RecuperarTPUEmbeddingProximalYogiParameters RecuperarTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug RecuperarTPUEmbeddingRMSPropParameters Recuperar los parámetros de incrustación de RMSProp. RecuperarTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug Recupere los parámetros de incorporación de RMSProp con soporte de depuración. RecuperarTPUEmbeddingEstocásticoGradientDescentParameters Recuperar los parámetros de incrustación de SGD. RecuperarTPUEmbeddingEstocásticoGradientDescentParametersGradAccumDebug Recupere los parámetros de incorporación de SGD con soporte de depuración. Invertir <T extiende TType > Invierte dimensiones específicas de un tensor. SecuenciaInversa <T extiende TType > Invierte cortes de longitud variable. Rfft <U extiende TType > Transformada rápida de Fourier de valor real. Rfft2d <U extiende TType > Transformada rápida de Fourier 2D de valor real. Rfft3d <U extiende TType > Transformada rápida de Fourier de valor real en 3D. RgbToHsv <T extiende TNumber > Convierte una o más imágenes de RGB a HSV. Mayús derecha <T extiende TNumber > Elementwise calcula el desplazamiento a la derecha bit a bit de "x" e "y". Rint <T extiende TNumber > Devuelve el número entero por elementos más cercano a x. RngReadAndSkip Avanza el contador de un RNG basado en contadores. RngSaltar Avanza el contador de un RNG basado en contadores. Rollo <T extiende TType > Rueda los elementos de un tensor a lo largo de un eje. Ronda <T extiende TType > Redondea los valores de un tensor al entero más cercano, por elementos. RPC Realizar lotes de solicitudes RPC. Rsqrt <T extiende TType > Calcula el recíproco de la raíz cuadrada de x por elementos. RsqrtGrad <T extiende TType > Calcula el gradiente para el rsqrt de `x` con su entrada. SampleDistortedBoundingBox <T extiende TNumber > Genere un único cuadro delimitador distorsionado aleatoriamente para una imagen. Conjunto de datos de muestreo Crea un conjunto de datos que toma una muestra de Bernoulli del contenido de otro conjunto de datos. Ahorrar Guarda tensores en formato de punto de control V2. Guardar rebanadas Guarda los cortes de tensores de entrada en el disco. Resumen escalar Genera un búfer de protocolo "Resumen" con valores escalares. Escalar y traducir ScaleAndTranslateGrad <T extiende TNumber > ScatterAdd <T extiende TType > Agrega actualizaciones dispersas a una referencia variable. ScatterDiv <T extiende TType > Divide una referencia de variable por actualizaciones dispersas. ScatterMax <T extiende TNumber > Reduce las actualizaciones escasas a una referencia variable utilizando la operación `max`. ScatterMin <T extiende TNumber > Reduce las actualizaciones escasas a una referencia variable mediante la operación "min". ScatterMul <T extiende TType > Multiplica las actualizaciones dispersas en una referencia variable. DispersiónNd <U extiende TType > Distribuya las "actualizaciones" en un nuevo tensor según los "índices". ScatterNdAdd <T extiende TType > Aplica una suma escasa a valores individuales o sectores en una variable. ScatterNdMax <T extiende TType > Calcula el máximo por elementos. ScatterNdMin <T extiende TType > Calcula el mínimo por elementos. ScatterNdNonAliasingAdd <T extiende TType > Aplica una adición escasa a la "entrada" utilizando valores o sectores individuales de `actualizaciones` según índices `índices`. ScatterNdSub <T extiende TType > Aplica resta dispersa a valores individuales o sectores en una variable. ScatterNdUpdate <T extiende TType > Aplica "actualizaciones" dispersas a valores o sectores individuales dentro de un determinado variable según `índices`. ScatterSub <T extiende TType > Resta actualizaciones dispersas a una referencia variable. ScatterUpdate <T extiende TType > Aplica actualizaciones dispersas a una referencia variable. SdcaFprint Calcula las huellas digitales de las cadenas de entrada. SdcaOptimizador Versión distribuida del optimizador Stochastic Dual Coordinate Ascent (SDCA) para Modelos lineales con regularización L1 + L2. SdcaShrinkL1 Aplica el paso de reducción de regularización L1 en los parámetros. SegmentMax <T extiende TNumber > Calcula el máximo a lo largo de segmentos de un tensor. SegmentMean <T extiende TType > Calcula la media a lo largo de segmentos de un tensor. SegmentMin <T extiende TNumber > Calcula el mínimo a lo largo de segmentos de un tensor. SegmentProd <T extiende TType > Calcula el producto a lo largo de segmentos de un tensor. SegmentSum <T extiende TType > Calcula la suma a lo largo de segmentos de un tensor. Seleccione <T extiende TType > SelfAdjointEig <T extiende TType > Calcula la descomposición propia de un lote de matrices autoadjuntas (Nota: solo se admiten entradas reales). Selu <T extiende TNumber > Calcula lineal exponencial escalado: `escala * alfa * (exp(características) - 1)` si <0, `escalar * características` en caso contrario. SeluGrad <T extiende TNumber > Calcula gradientes para la operación lineal exponencial escalada (Selu). Enviar Envía el tensor nombrado a otro cálculo XLA. EnviarTPUEmbeddingGradients Realiza actualizaciones de gradiente de tablas de incrustación. SerializarIterador Convierte el `resource_handle` dado que representa un iterador en un tensor variante. SerializeManySparse <U extiende TType > Serializa un `N`-minibatch `SparseTensor` en un objeto `[N, 3]` `Tensor`. SerializeSparse <U extiende TType > Serializa un `SparseTensor` en un objeto `[3]` `Tensor`. SerializarTensor Transforma un Tensor en un proto TensorProto serializado. SetDiff1d <T extiende TType , U extiende TNumber > Calcula la diferencia entre dos listas de números o cadenas. Establecer tamaño Número de elementos únicos a lo largo de la última dimensión del "conjunto" de entrada. SetStatsAggregatorConjunto de datos Forma <U extiende TNumber > Devuelve la forma de un tensor. ShapeN <U extiende TNumber > Devuelve la forma de los tensores. Conjunto de datos de fragmentos Crea un `Conjunto de datos` que incluye solo 1/`num_shards` de este conjunto de datos. Nombre de archivo fragmentado Genere un nombre de archivo fragmentado. Especificaciones de archivo fragmentado Genere un patrón global que coincida con todos los nombres de archivos fragmentados. Fragmentación <T extiende TType > Una operación que fragmenta la entrada según el atributo de fragmentación dado. Mezclar y repetir conjunto de datos Mezclar conjunto de datos ApagadoDistribuidoTPU Apaga un sistema TPU distribuido en ejecución. Sigmoide <T extiende TType > Calcula el sigmoide de `x` por elementos. SigmoidGrad <T extiende TType > Calcula el gradiente del sigmoide de `x` con respecto a su entrada. Signo <T extiende TType > Devuelve una indicación por elementos del signo de un número. Sin <T extiende TType > Calcula el seno de x por elementos. Sinh <T extiende TType > Calcula el seno hiperbólico de x por elementos. Tamaño <U extiende TNumber > Devuelve el tamaño de un tensor. Omitir conjunto de datos Crea un conjunto de datos que omite elementos "count" del "input_dataset". saltargrama Analiza un archivo de texto y crea un lote de ejemplos. Conjunto de datos de sueño Sector <T extiende TType > Devuelve una porción de la 'entrada'. Conjunto de datos de ventana deslizante Crea un conjunto de datos que pasa una ventana deslizante sobre `input_dataset`. Instantánea <T extiende TType > Devuelve una copia del tensor de entrada. SobolSample <T extiende TNumber > Genera puntos a partir de la secuencia de Sobol. Softmax <T extiende TNumber > Calcula las activaciones de softmax. SoftmaxCrossEntropyWithLogits <T extiende TNumber > Calcula el costo de entropía cruzada de softmax y los gradientes para propagar hacia atrás. Softplus <T extiende TNumber > Calcula softplus: `log(exp(características) + 1)`. SoftplusGrad <T extiende TNumber > Calcula gradientes de softplus para una operación de softplus. Softsign <T extiende TNumber > Calcula softsign: `características / (abs(características) + 1)`. SoftsignGrad <T extiende TNumber > Calcula gradientes de firma suave para una operación de firma suave. Resolver <T extiende TType > Resuelve sistemas de ecuaciones lineales. Ordenar <T extiende TType > Envuelve el operador XLA Sort, documentado en https://www.tensorflow.org/rendimiento/xla/operación_semantics#sort. SpaceToBatch <T extiende TType > SpaceToBatch para tensores 4-D de tipo T. SpaceToBatchNd <T extiende TType > SpaceToBatch para tensores ND de tipo T. SpaceToDepth <T extiende TType > SpaceToDepth para tensores de tipo T. SparseAccumulatorAplicarGradiente Aplica un gradiente escaso a un acumulador determinado. SparseAccumulatorTakeGradient <T extiende TType > Extrae el gradiente disperso promedio en un SparseConditionalAccumulator. SparseAdd <T extiende TType > Agrega dos objetos `SparseTensor` para producir otro `SparseTensor`. SparseAddGrad <T extiende TType > El operador de gradiente para la operación SparseAdd. SparseApplyAdadelta <T extiende TType > var: debe ser de una variable(). SparseApplyAdagrad <T extiende TType > Actualice las entradas relevantes en '*var' y '*accum' según el esquema adagrad. SparseApplyAdagradDa <T extiende TType > Actualice las entradas en '*var' y '*accum' según el esquema adagrad proximal. SparseApplyCenteredRmsProp <T extiende TType > Actualice '*var' según el algoritmo RMSProp centrado. SparseApplyFtrl <T extiende TType > Actualice las entradas relevantes en '*var' según el esquema Ftrl-proximal. SparseApplyMomentum <T extiende TType > Actualice las entradas relevantes en '*var' y '*accum' según el esquema de impulso. SparseApplyProximalAdagrad <T extiende TType > Entradas de actualización escasas en '*var' y '*accum' según el algoritmo FOBOS. SparseApplyProximalGradientDescent <T extiende TType > Actualización escasa '*var' como algoritmo FOBOS con tasa de aprendizaje fija. SparseApplyRmsProp <T extiende TType > Actualice '*var' según el algoritmo RMSProp. SparseBincount <U extiende TNumber > Cuenta el número de apariciones de cada valor en una matriz de números enteros. SparseConcat <T extiende TType > Concatena una lista de `SparseTensor` a lo largo de la dimensión especificada. Acumulador condicional disperso Un acumulador condicional para agregar gradientes dispersos. SparseCountSparseOutput <U extiende TNumber > Realiza un recuento de contenedores de salida dispersa para una entrada de tensor dispersa. Cruz dispersa Genera un cruce disperso a partir de una lista de tensores densos y dispersos. SparseCrossHashed Genera un cruce disperso a partir de una lista de tensores densos y dispersos. SparseDenseCwiseAdd <T extiende TType > Suma un Tensor Sparse y un Tensor denso, usando estas reglas especiales: (1) Transmite el lado denso para que tenga la misma forma que el lado disperso, si es elegible; (2) Entonces, solo los valores densos señalados por los índices del SparseTensor participan en la suma inteligente. SparseDenseCwiseDiv <T extiende TType > Por componentes divide un SparseTensor por un Tensor denso. SparseDenseCwiseMul <T extiende TType > Por componentes multiplica un SparseTensor por un Tensor denso. SparseFillEmptyRows <T extiende TType > Rellena filas vacías en la entrada 2-D `SparseTensor` con un valor predeterminado. SparseFillEmptyRowsGrad <T extiende TType > El gradiente de SparseFillEmptyRows. SparseMatMul Multiplicar la matriz "a" por la matriz "b". SparseMatrixAgregar Suma escasa de dos matrices CSR, C = alfa * A + beta * B. SparseMatrixMatMul <T extiende TType > Matriz: multiplica una matriz escasa por una matriz densa. SparseMatrixMul Multiplicación por elementos de una matriz dispersa con un tensor denso. SparseMatrixNNZ Devuelve el número de valores distintos de ceros de `sparse_matrix`. SparseMatrixOrderingAMD Calcula el orden de grado mínimo aproximado (AMD) de la "entrada". SparseMatrixSoftmax Calcula el softmax de un CSRSparseMatrix. SparseMatrixSoftmaxGrad Calcula el gradiente de la operación SparseMatrixSoftmax. SparseMatrixSparseCholesky Calcula la escasa descomposición de Cholesky de la "entrada". SparseMatrixSparseMatMul Matriz dispersa: multiplica dos matrices CSR `a` y `b`. Transposición de matriz dispersa Transpone las dimensiones internas (matriz) de CSRSparseMatrix. SparseMatrixZeros Crea un CSRSparseMatrix de todos ceros con la forma `dense_shape`. SparseReduceMax <T extiende TNumber > Calcula el máximo de elementos en las dimensiones de un SparseTensor. SparseReduceMaxSparse <T extiende TNumber > Calcula el máximo de elementos en las dimensiones de un SparseTensor. SparseReduceSum <T extiende TType > Calcula la suma de elementos en las dimensiones de un SparseTensor. SparseReduceSumSparse <T extiende TType > Calcula la suma de elementos en las dimensiones de un SparseTensor. SparseReorder <T extiende TType > Reordena un SparseTensor en el orden canónico de fila principal. SparseReshape Cambia la forma de un SparseTensor para representar valores en una nueva forma densa. SparseSegmentMean <T extiende TNumber > Calcula la media a lo largo de segmentos dispersos de un tensor. SparseSegmentMeanGrad <T extiende TNumber > Calcula gradientes para SparseSegmentMean. SparseSegmentMeanWithNumSegments <T extiende TNumber > Calcula la media a lo largo de segmentos dispersos de un tensor. SparseSegmentSqrtN <T extiende TNumber > Calcula la suma a lo largo de segmentos dispersos de un tensor dividido por la raíz cuadrada de N. SparseSegmentSqrtNGrad <T extiende TNumber > Calcula gradientes para SparseSegmentSqrtN. SparseSegmentSqrtNWithNumSegments <T extiende TNumber > Calcula la suma a lo largo de segmentos dispersos de un tensor dividido por la raíz cuadrada de N. SparseSegmentSum <T extiende TNumber > Calcula la suma a lo largo de segmentos dispersos de un tensor. SparseSegmentSumWithNumSegments <T extiende TNumber > Calcula la suma a lo largo de segmentos dispersos de un tensor. SparseSlice <T extiende TType > Corte un `SparseTensor` según el `inicio` y el `tamaño`. SparseSliceGrad <T extiende TType > El operador de gradiente para la operación SparseSlice. SparseSoftmax <T extiende TNumber > Aplica softmax a un ND `SparseTensor` por lotes. SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits <T extiende TNumber > Calcula el costo de entropía cruzada de softmax y los gradientes para propagar hacia atrás. SparseSparseMaximum <T extiende TNumber > Devuelve el máximo por elementos de dos SparseTensors. SparseSparseMinimum <T extiende TType > Devuelve el mínimo de elementos de dos SparseTensors. SparseSplit <T extiende TType > Divida un `SparseTensor` en tensores `num_split` a lo largo de una dimensión. SparseTensorDenseAdd <U extiende TType > Suma un `SparseTensor` y un `Tensor` denso, produciendo un `Tensor` denso. SparseTensorDenseMatMul <U extiende TType > Multiplica SparseTensor (de rango 2) "A" por la matriz densa "B". Conjunto de datos SparseTensorSlice Crea un conjunto de datos que divide un SparseTensor en elementos por filas. SparseTensorToCSRSparseMatrix Convierte un SparseTensor en un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes). SparseToDense <U extiende TType > Convierte una representación escasa en un tensor denso. SparseToSparseSetOperation <T extiende TType > Aplica la operación de conjunto a lo largo de la última dimensión de 2 entradas `SparseTensor`. Spence <T extiende TNumber > Dividir <T extiende TType > Divide un tensor en tensores `num_split` a lo largo de una dimensión. SplitV <T extiende TType > Divide un tensor en tensores `num_split` a lo largo de una dimensión. conjunto de datos sql Crea un conjunto de datos que ejecuta una consulta SQL y emite filas del conjunto de resultados. Sqrt <T extiende TType > Calcula la raíz cuadrada de x por elementos. SqrtGrad <T extiende TType > Calcula el gradiente para la raíz cuadrada de `x` con respecto a su entrada. Sqrtm <T extiende TType > Calcula la raíz cuadrada de una o más matrices cuadradas: matmul(m²(A), m²(A)) = A La matriz de entrada debe ser invertible. Cuadrado <T extiende TType > Calcula el cuadrado de x por elementos. DiferenciaAl Cuadrado <T extiende TType > Devuelve conj(x - y)(x - y) por elementos. Apretar <T extiende TType > Elimina dimensiones de tamaño 1 de la forma de un tensor. Pila <T extiende TType > Empaqueta una lista de tensores de rango `N`-`R` en un tensor de rango`(R+1)`. Escenario Valores de etapa similares a un Enqueue ligero. Escenario despejado Op elimina todos los elementos del contenedor subyacente. EscenarioPeek Op echa un vistazo a los valores en el índice especificado. Tamaño del escenario Op devuelve el número de elementos en el contenedor subyacente. StatefulRandomBinomial <V extiende TNumber > StatefulStandardNormal <U extiende TType > Genera valores aleatorios de una distribución normal. StatefulTruncatedNormal <U extiende TType > Genera valores aleatorios de una distribución normal truncada. StatefulUniform <U extiende TType > Genera valores aleatorios de una distribución uniforme. StatefulUniformFullInt <U extiende TType > Genera números enteros aleatorios a partir de una distribución uniforme. StatefulUniformInt <U extiende TType > Genera números enteros aleatorios a partir de una distribución uniforme. StatelessMultinomial <V extiende TNumber > Extrae muestras de una distribución multinomial. StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extiende TNumber > StatelessRandomBinomial <W extiende TNumber > Genera números aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución binomial. StatelessRandomGamma <V extiende TNumber > Genera números aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución gamma. StatelessRandomGetKeyCounterAlg Elige el mejor algoritmo según el dispositivo y codifica la semilla en clave y contador. StatelessRandomNormal <V extiende TNumber > Genera valores pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución normal. StatelessRandomNormalV2 <U extiende TNumber > Genera valores pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución normal. StatelessRandomPoisson <W extiende TNumber > Genera números aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución de Poisson. StatelessRandomUniform <V extiende TNumber > Genera valores aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución uniforme. StatelessRandomUniformFullInt <V extiende TNumber > Genera números enteros aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución uniforme. StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extiende TNumber > Genera números enteros aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución uniforme. StatelessRandomUniformInt <V extiende TNumber > Genera números enteros aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución uniforme. StatelessRandomUniformIntV2 <U extiende TNumber > Genera números enteros aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución uniforme. StatelessRandomUniformV2 <U extiende TNumber > Genera valores aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución uniforme. StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extiende TNumber > Genere un cuadro delimitador distorsionado aleatoriamente para una imagen de forma determinista. StatelessTruncatedNormal <V extiende TNumber > Genera valores pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución normal truncada. StatelessTruncatedNormalV2 <U extiende TNumber > Genera valores pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución normal truncada. StaticRegexFullMatch Compruebe si la entrada coincide con el patrón de expresiones regulares. StaticRegexReemplazar Reemplaza la coincidencia del patrón en la entrada con reescritura. Mango del agregador de estadísticas StatsAggregatorSetSummaryWriter Establezca una interfaz de resumen_escritor para registrar estadísticas utilizando el agregador de estadísticas dado. Agregador de estadísticasResumen Produce un resumen de cualquier estadística registrada por el administrador de estadísticas determinado. StopGradient <T extiende TType > Detiene el cálculo del gradiente. StridedSlice <T extiende TType > Devuelve un segmento recorrido desde la "entrada". StridedSliceAssign <T extiende TType > Asigne "valor" a la referencia del valor l dividido de "ref". StridedSliceGrad <U extiende TType > Devuelve el gradiente de `StridedSlice`. Formato de cadena Da formato a una plantilla de cadena usando una lista de tensores. Longitud de la cuerda Longitudes de cadena de "entrada". StringNGrams <T extiende TNumber > Crea ngrams a partir de datos de cadenas irregulares. División de cuerdas Divida los elementos de "fuente" basados ​​en "sep" en un "SparseTensor". Banda Elimina los espacios en blanco iniciales y finales del tensor. Sub <T extiende TType > Devuelve x - y por elementos. substrato Devuelve subcadenas de `Tensor` de cadenas. Suma <T extiende TType > Calcula la suma de elementos en las dimensiones de un tensor. ResumenEscritor Svd <T extiende TType > Calcula la descomposición propia de un lote de matrices autoadjuntas (Nota: solo se admiten entradas reales). SwitchCond <T extiende TType > Reenvía "datos" al puerto de salida determinado por "pred". Resultado de compilación de TPU Devuelve el resultado de una compilación de TPU. Activaciones de incrustación de TPU Una operación que permite la diferenciación de las incrustaciones de TPU. TPUReplicarMetadatos Metadatos que indican cómo se debe replicar el cálculo de TPU. TPUReplicatedInput <T extiende TType > Conecta N entradas a un cálculo de TPU replicado de N vías. TPUReplicatedOutput <T extiende TType > Conecta N salidas de un cálculo de TPU replicado de N vías. Tomar conjunto de datos Crea un conjunto de datos que contiene elementos "count" del "input_dataset". TakeManySparseFromTensorsMap <T extiende TType > Lea `SparseTensors` de un `SparseTensorsMap` y concatenelos. Bronceado <T extiende TType > Calcula la tan de x por elementos. Tanh <T extiende TType > Calcula la tangente hiperbólica de `x` por elementos. TanhGrad <T extiende TType > Calcula el gradiente para la tanh de `x` con respecto a su entrada. Variable Temporal <T extiende TType > Devuelve un tensor que puede mutarse, pero que solo persiste en un solo paso. TensorArray Una matriz de tensores de un tamaño determinado. TensorArrayCerrar Elimine TensorArray de su contenedor de recursos. TensorArrayConcat <T extiende TType > Concatene los elementos de TensorArray en el valor "valor". TensorArrayGather <T extiende TType > Reúna elementos específicos de TensorArray en el "valor" de salida. TensorArrayGrad Crea un TensorArray para almacenar los gradientes de valores en el identificador dado. TensorArrayGradWithShape Crea un TensorArray para almacenar múltiples gradientes de valores en el identificador dado. TensorArrayPack <T extiende TType > TensorArrayRead <T extiende TType > Lea un elemento de TensorArray en el "valor" de salida. TensorArrayDispersión Distribuya los datos del valor de entrada en elementos específicos de TensorArray. TensorArrayTamaño Obtenga el tamaño actual de TensorArray. TensorArraySplit Divida los datos del valor de entrada en elementos TensorArray. TensorArrayDescomprimir TensorArrayWrite Empuje un elemento en tensor_array. Conjunto de datos tensor Crea un conjunto de datos que emite "componentes" como una tupla de tensores una vez. TensorDiag <T extiende TType > Devuelve un tensor diagonal con valores diagonales dados. TensorDiagPart <T extiende TType > Devuelve la parte diagonal del tensor. TensorBosqueCrearVariableÁrbol Crea un recurso de árbol y le devuelve un identificador. TensorBosqueÁrbolDeserializar Deserializa un proto en el identificador del árbol. TensorForestTreeIsInitializedOp Comprueba si un árbol se ha inicializado. TensorBosqueÁrbolPredecir Generar los logits para los datos de entrada dados. TensorForestTreeResourceHandleOp Crea un identificador para un TensorForestTreeResource TensorBosqueÁrbolSerializar Serializa el identificador del árbol a un proto. TensorBosqueÁrbolTamaño Obtener la cantidad de nodos en un árbol TensorListConcat <U extiende TType > Concatena todos los tensores de la lista a lo largo de la dimensión 0. TensorListConcatLists TensorListElementShape <T extiende TNumber > La forma de los elementos de la lista dada, como tensor. TensorListFromTensor Crea una TensorList que, cuando se apila, tiene el valor de "tensor". TensorListGather <T extiende TType > Crea un tensor indexando en TensorList. TensorListGetItem <T extiende TType > TensorListLongitud Devuelve el número de tensores en la lista de tensores de entrada. TensorListPopBack <T extiende TType > Devuelve el último elemento de la lista de entrada, así como una lista con todos los elementos excepto ese. TensorListPushBack Devuelve una lista que tiene el `Tensor` pasado como último elemento y los otros elementos de la lista dada en `input_handle`. TensorListPushBackBatch TensorListReserve Lista del tamaño dado con elementos vacíos. TensorListResize Cambia el tamaño de la lista. TensorListDispersión Crea una TensorList indexando en un Tensor. TensorListScatterIntoExistingList Dispersa el tensor en los índices de una lista de entrada. TensorListSetItem TensorListSplit Divide un tensor en una lista. TensorListStack <T extiende TType > Apila todos los tensores de la lista. TensorMapErase Devuelve un mapa tensorial con el elemento de la clave dada borrado. TensorMapHasKey Devuelve si la clave dada existe en el mapa. TensorMapInsert Devuelve un mapa que es el 'input_handle' con el par clave-valor dado insertado. TensorMapLookup <U extiende TType > Devuelve el valor de una clave determinada en un mapa tensorial. Tamaño del mapa tensor Devuelve el número de tensores en el mapa de tensores de entrada. TensorMapStackKeys <T extiende TType > Devuelve una pila tensorial de todas las claves en un mapa tensorial. TensorScatterNdAdd <T extiende TType > Agrega "actualizaciones" dispersas a un tensor existente según "índices". TensorScatterNdMax <T extiende TType > TensorScatterNdMin <T extiende TType > TensorScatterNdSub <T extiende TType > Resta "actualizaciones" dispersas de un tensor existente según "índices". TensorScatterNdUpdate <T extiende TType > Distribuya las "actualizaciones" en un tensor existente según los "índices". Conjunto de datos TensorSlice Crea un conjunto de datos que emite cada segmento dim-0 de "componentes" una vez. TensorStridedSliceUpdate <T extiende TType > Asigne "valor" a la referencia de valor l dividida de "entrada". TensorResumen Genera un búfer de protocolo "Resumen" con un tensor y datos por complemento. Conjunto de datos de línea de texto Crea un conjunto de datos que emite las líneas de uno o más archivos de texto. Lector de líneas de texto Un lector que genera las líneas de un archivo delimitado por '\n'. TfRecordDataset Crea un conjunto de datos que emite los registros de uno o más archivos TFRecord. TfRecordReader Un lector que genera los registros de un archivo de registros de TensorFlow. Conjunto de datos de grupo de subprocesos Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`. ThreadPoolHandle Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`. Mosaico <T extiende TType > Construye un tensor colocando en mosaico un tensor dado. TileGrad <T extiende TType > Devuelve el gradiente de `Tile`. Marca de tiempo Proporciona el tiempo transcurrido desde la época en segundos. ParaBool Convierte un tensor en un predicado escalar. HashBucket Convierte cada cadena en el tensor de entrada a su mod hash en una cantidad de depósitos. HashBucketRápido Convierte cada cadena en el tensor de entrada a su mod hash en una cantidad de depósitos. HashBucketFuerte Convierte cada cadena en el tensor de entrada a su mod hash en una cantidad de depósitos. ToNumber <T extiende TNumber > Convierte cada cadena en el tensor de entrada al tipo numérico especificado. TopK <T extiende TNumber > Encuentra valores e índices de los elementos más grandes `k` para la última dimensión. TopKUnique Devuelve los valores únicos de TopK en la matriz en orden. TopKWithUnique Devuelve los valores TopK de la matriz en orden. Transponer <T extiende TType > Mezcla las dimensiones de x según una permutación. TriangularSolve <T extiende TType > Resuelve sistemas de ecuaciones lineales con matrices triangulares superiores o inferiores mediante sustitución inversa. TridiagonalMatMul <T extiende TType > Calcular producto con matriz tridiagonal. TridiagonalSolve <T extiende TType > Resuelve sistemas tridiagonales de ecuaciones. TruncateDiv <T extiende TType > Devuelve x/y por elementos para tipos enteros. TruncateMod <T extiende TNumber > Devuelve el resto de la división por elementos. Normal truncado <U extiende TNumber > Genera valores aleatorios de una distribución normal truncada. PruebeRpc Realizar lotes de solicitudes RPC. Desechar <T extiende TType > Invierte la operación de Batch para un tensor de salida única. Conjunto de datos sin lotes Un conjunto de datos que divide los elementos de su entrada en múltiples elementos. UnbatchGrad <T extiende TType > Gradiente de desbatch. DescomprimirElemento Descomprime un elemento del conjunto de datos comprimido. UnicodeDecode <T extiende TNumber > Decodifica cada cadena en "entrada" en una secuencia de puntos de código Unicode. UnicodeDecodeWithOffsets <T extiende TNumber > Decodifica cada cadena en "entrada" en una secuencia de puntos de código Unicode. UnicodeCodificación Codifica un tensor de enteros en cadenas Unicode. UnicodeScript Determine los códigos de secuencia de comandos de un tensor determinado de puntos de código entero Unicode. UnicodeTranscodificar Transcodifique el texto de entrada de una codificación de origen a una codificación de destino. UniformeCandidatoSampler Genera etiquetas para muestreo de candidatos con una distribución uniforme. Único <T extiende TType , V extiende TNumber > Encuentra elementos únicos a lo largo de un eje de un tensor. Conjunto de datos único Crea un conjunto de datos que contiene los elementos únicos de `input_dataset`. UniqueWithCounts <T extiende TType , V extiende TNumber > Encuentra elementos únicos a lo largo de un eje de un tensor. UnravelIndex <T extiende TNumber > Convierte una matriz de índices planos en una tupla de matrices de coordenadas. Unión de segmento sin clasificar Une los elementos de `inputs` basándose en `segment_ids`. UnsortedSegmentMax <T extiende TNumber > Calcula el máximo a lo largo de segmentos de un tensor. UnsortedSegmentMin <T extiende TNumber > Calcula el mínimo a lo largo de segmentos de un tensor. UnsortedSegmentProd <T extiende TType > Calcula el producto a lo largo de segmentos de un tensor. UnsortedSegmentSum <T extiende TType > Calcula la suma a lo largo de segmentos de un tensor. Desapilar <T extiende TType > Desempaqueta una dimensión dada de un tensor de rango `R` en tensores de rango `num``(R-1)`. fuera del escenario Op es similar a una retirada de cola ligera. DesenvolverVariante del conjunto de datos Superior Convierte todos los caracteres en minúscula en sus respectivos reemplazos en mayúscula. Límite superior <U extiende TNumber > Aplica límite_superior (valores_de_búsqueda_ordenados, valores) a lo largo de cada fila. VarHandleOp Crea un identificador para un recurso variable. VarIsInitializedOp Comprueba si se ha inicializado una variable basada en el identificador de recursos. Variable <T extiende TType > Mantiene el estado en forma de tensor que persiste en todos los pasos. FormaVariable <T extiende TNumber > Devuelve la forma de la variable a la que apunta "recurso". Dónde Devuelve ubicaciones de valores distintos de cero/verdaderos en un tensor. Lector de archivos completos Un lector que genera todo el contenido de un archivo como un valor. Conjunto de datos de ventana Combina (nidos de) elementos de entrada en un conjunto de datos de (nidos de) ventanas. TrabajadorLatido Del Corazón Latido del corazón del trabajador op. Variante WrapDataset Escribir resumen de audio Escribe un resumen de audio. Escribir archivo Escribe el contenido en el archivo en el nombre del archivo de entrada. EscribirResumenGráfico Escribe un resumen gráfico. EscribirHistogramaResumen Escribe un resumen de histograma. Escribir imagen resumen Escribe un resumen de la imagen. EscribirRawProtoSummary Escribe un protoresumen serializado. Escribir resumen escalar Escribe un resumen escalar. Escribir resumen Escribe un resumen tensorial. Xdivy <T extiende TType > Devuelve 0 si x == 0, y x/y en caso contrario, por elementos. XlaRecvFromHost <T extiende TType > Una operación para recibir un tensor del anfitrión. XlaEnviarAlHost Una operación para enviar un tensor al host. XlaSetBound Establezca un límite para el valor de entrada dado como una sugerencia para el compilador Xla, devuelve el mismo valor. XlaSpmdFullToShardShape <T extiende TType > Una operación utilizada por el particionador XLA SPMD para cambiar de la partición automática a partición manual. XlaSpmdShardToFullShape <T extiende TType > Una operación utilizada por el particionador XLA SPMD para cambiar de la partición manual a partición automática. Xlog1py <T extiende TType > Devuelve 0 si x == 0, y x * log1p(y) en caso contrario, por elementos. Xlogy <T extiende TType > Devuelve 0 si x == 0, y x * log(y) en caso contrario, por elementos. Ceros <T extiende TType > Un operador que crea una constante inicializada con ceros de la forma dada por "dims". ZerosLike <T extiende TType > Devuelve un tensor de ceros con la misma forma y tipo que x. Zeta <T extiende TNumber > Calcule la función zeta de Hurwitz \\(\zeta(x, q)\\). Conjunto de datos zip Crea un conjunto de datos que comprime `input_datasets`. erfinv <T extiende TNumber >

Una unidad lógica de cálculo.

Op proporcionan una API fuertemente tipada para crear y ejecutar operaciones sin el uso de literales e índices, como se requiere en clases internas como Operation .

Las operaciones se pueden clasificar en dos categorías:

• Las operaciones Raw tienen como objetivo una única operación de TensorFlow y, en la mayoría de los casos, se generan automáticamente a partir de las definiciones de protocolos OpDef expuestas por la biblioteca de tiempo de ejecución de TensorFlow.
• Las operaciones compuestas ejecutan una serie de otras operaciones para realizar una tarea presentada lógicamente como una sola unidad de cálculo.

Métodos públicos

entorno de ejecución abstracto	entorno () Devuelve el entorno de ejecución en el que se creó esta operación.
operación abstracta	operación () Devuelve esta unidad de cálculo como una única Operation .

Métodos públicos

resumen público ExecutionEnvironment env ()

Devuelve el entorno de ejecución en el que se creó esta operación.

Operación abstracta pública op ()

Devuelve esta unidad de cálculo como una única Operation .

Para una operación raw , el valor devuelto corresponde a la operación de TensorFlow envuelta por esta operación.

Para una operación compuesta, el valor devuelto generalmente corresponde a la última operación invocada en una cadena o a un NoOp que agrupa una o más operaciones como una única unidad de cálculo.

Devoluciones

• una Operation