Op

interfaz pública Op

Subclases indirectas conocidas Abortar , Abs <T extiende TNumber >, AcumularN <T extiende TType >, AcumulatorApplyGradient , AccumulatorNumAccumulated , AccumulatorSetGlobalStep , AccumulatorTakeGradient <T extiende TType >, Acos <T extiende TType >, Acosh <T extiende TType >, Agregar <T extiende TType >, AddManySparseToTensorsMap , AddN <T extiende TType >, AddSparseToTensorsMap , AdjustContrast <T extiende TNumber >, AdjustHue <T extiende TNumber > y 1157 más. Abortar Genere una excepción para abortar el proceso cuando sea llamado. Abs <T extiende TNumber > Calcula el valor absoluto de un tensor. Acumular N <T extiende TType > Devuelve la suma de elementos de una lista de tensores. AcumuladorAplicarGradiente Aplica un gradiente a un acumulador dado. AcumuladorNumAcumulado Devuelve el número de gradientes agregados en los acumuladores dados. AcumuladorSetGlobalStep Actualiza el acumulador con un nuevo valor para global_step. AcumulatorTakeGradient <T extiende TType > Extrae el gradiente promedio en el ConditionalAccumulator dado. Acos <T extiende TType > Calcula acos de x elemento-sabio. Acosh <T extiende TType > Calcula el coseno hiperbólico inverso de x elemento-sabio. Agregar <T extiende TType > Devuelve x + y por elementos. AddManySparseToTensorsMap Agregue un `N`-minibatch` SparseTensor` a un `SparseTensorsMap`, devuelva` N` identificadores. AddN <T extiende TType > Agregue todos los elementos tensores de entrada en forma inteligente. AddSparseToTensorsMap Agrega un `SparseTensor` a un` SparseTensorsMap` y devuelve su identificador. AdjustContrast <T extiende TNumber > Ajusta el contraste de una o más imágenes. AdjustHue <T extiende TNumber > Ajusta el tono de una o más imágenes. Ajustar saturación <T extiende TNumber > Ajusta la saturación de una o más imágenes. Todas Calcula el "y lógico" de los elementos en las dimensiones de un tensor. AllCandidateSampler Genera etiquetas para el muestreo de candidatos con una distribución de unigramo aprendida. AllReduce <T extiende TNumber > Reduce mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. AllToAll <T extiende TType > Una opción para intercambiar datos entre réplicas de TPU. Ángulo <U extiende TNumber > Devuelve el argumento de un número complejo. AnonymousIterator Un contenedor para un recurso iterador. AnonymousMemoryCache AnonymousMultiDeviceIterator Un contenedor para un recurso iterador de varios dispositivos. AnónimoRandomSeedGenerator Generador de semillas anónimo Alguna Calcula el "o lógico" de los elementos en las dimensiones de un tensor. ApplyAdaMax <T extiende TType > Actualice '* var' de acuerdo con el algoritmo AdaMax. ApplyAdadelta <T extiende TType > Actualice '* var' de acuerdo con el esquema adadelta. ApplyAdagrad <T extiende TType > Actualice '* var' de acuerdo con el esquema adagrad. ApplyAdagradDa <T extiende TType > Actualice '* var' de acuerdo con el esquema de adagrad proximal. ApplyAdagradV2 <T extiende TType > Actualice '* var' de acuerdo con el esquema adagrad. ApplyAdam <T extiende TType > Actualice '* var' según el algoritmo de Adam. ApplyAddSign <T extiende TType > Actualice '* var' de acuerdo con la actualización de AddSign. ApplyCenteredRmsProp <T extiende TType > Actualice '* var' de acuerdo con el algoritmo RMSProp centrado. ApplyFtrl <T extiende TType > Actualice '* var' de acuerdo con el esquema Ftrl-proximal. ApplyGradientDescent <T extiende TType > Actualice '* var' restando 'alpha' * 'delta' de él. ApplyMomentum <T extiende TType > Actualice '* var' de acuerdo con el esquema de impulso. ApplyPowerSign <T extiende TType > Actualice '* var' de acuerdo con la actualización de AddSign. ApplyProximalAdagrad <T extiende TType > Actualice '* var' y '* acumula' 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' de acuerdo con el algoritmo RMSProp. AproximadaIgual 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 en las dimensiones de un tensor. Como cuerda Convierte cada entrada en el tensor dado en cadenas. Asin <T extiende TType > Calcula el seno inverso trigonométrico de x elemento-sabio. Asinh <T extiende TType > Calcula el seno hiperbólico inverso de x elemento-sabio. AssertCardinalityDataset AssertNextDataset Afirmar que Afirma que la condición dada es verdadera. Asignar <T extiende TType > Actualice 'ref' asignándole 'valor'. AssignAdd <T extiende TType > Actualice 'ref' agregando 'valor'. AssignAddVariableOp Agrega un valor al valor actual de una variable. AssignSub <T extiende TType > Actualice 'ref' restando 'valor' de él. AssignSubVariableOp Resta un valor del valor actual de una variable. AssignVariableOp Asigna un nuevo valor a una variable. Atan <T extiende TType > Calcula la tangente inversa trigonométrica de x elemento-sabio. Atan2 <T extiende TNumber > Calcula un arcangente de `y / x` por elementos, respetando los signos de los argumentos. Atanh <T extiende TType > Calcula la tangente hiperbólica inversa de x elemento-sabio. AudioEspectrograma Produce una visualización de datos de audio a lo largo del tiempo. AudioResumen Genera un búfer de protocolo "Resumen" con audio. AutoShardDataset Crea un conjunto de datos que fragmenta el conjunto de datos de entrada. AvgPool <T extiende TNumber > Realiza un agrupamiento promedio en la entrada. AvgPool3d <T extiende TNumber > Realiza un agrupamiento de promedios 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 que ponga 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. BarreraIncompleta Tamaño Calcula el número de elementos incompletos en la barrera dada. BarreraInsertarMuchos Para cada clave, asigna el valor respectivo al componente especificado. Barrera Listo Tamaño Calcula el número de elementos completos en la barrera dada. BarreraTomarMuchos Toma el número dado de elementos completados de una barrera. Lote Lote todos los tensores de entrada de forma no determinista. BatchCholesky <T extiende TNumber > BatchCholeskyGrad <T extiende TNumber > BatchDataset Crea un conjunto de datos que agrupa elementos `batch_size` de` input_dataset`. BatchFft BatchFft2d BatchFft3d BatchIfft BatchIfft2d BatchIfft3d 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 de 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" a "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 enteros. Bitcast <U extiende TType > Bitcasts un tensor de un tipo a otro sin copiar datos. BitwiseAnd <T extiende TNumber > Elementwise calcula el AND bit a bit de `x` e` y`. Bitwise O <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 hacia adelante 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. BoostedTreesAggregateStats Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote. BoostedTreesBucketize Distribuya cada característica en función de los límites de la categoría. ImpulsadoÁrbolesCalcularMejor CaracterísticaDividir Calcula las ganancias para cada función y devuelve la mejor información dividida posible para la función. BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 Calcula las ganancias para cada característica y devuelve la mejor información dividida posible para cada nodo. ImpulsadoÁrbolesCalcularMejoresGananciasPerFeature Calcula las ganancias para cada función y devuelve la mejor información dividida posible para la función. BoostedTreesCenterBias Calcula la previa a partir de los datos de entrenamiento (el sesgo) y completa el primer nodo con la previa de los logits. ImpulsadoÁrbolesCrearEnsemble Crea un modelo de conjunto de árbol y le devuelve un identificador. BoostedTreesCreateQuantileStreamResource Cree el recurso para los flujos de cuantiles. ImpulsadoÁrbolesDeserializarEnsemble Deserializa una configuración de conjunto de árbol serializado y reemplaza el árbol actual conjunto. BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp Crea un identificador para un BoostedTreesEnsembleResource BoostedTreesExampleDebugOutputs Resultados de depuración / interpretabilidad del modelo para cada ejemplo. ImpulsadoÁrbolesFlushQuantileResumen Vacíe los resúmenes de cuantiles de cada recurso de flujo de cuantiles. BoostedTreesGetEnsembleStates Recupera el token de sello de recursos del conjunto de árboles, el número de árboles y las estadísticas de crecimiento. ImpulsadoÁrbolesHacerQuantileResumen Realiza el resumen de cuantiles del lote. ImpulsadoÁrbolesHacerEstadísticasResumen Hace el resumen de las estadísticas acumuladas para el lote. ImpulsadoÁrbolesPredicto Ejecuta múltiples predictores de conjuntos de regresión aditiva en instancias de entrada y calcula los logits. BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries Agregue los resúmenes de cuantiles a cada recurso de flujo de cuantiles. BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize Deserialice los límites del depósito y el indicador listo en QuantileAccumulator actual. BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush Vacíe los resúmenes de un recurso de flujo de cuantiles. BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketLímites Genere los límites del depósito para cada función en función de los resúmenes acumulados. BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp Crea un identificador para BoostedTreesQuantileStreamResource. BoostedTreesSerializeEnsemble Serializa el conjunto de árboles en un proto. BoostedTreesSparseAggregateStats Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote. ImpulsadoÁrboles EscasoCalcularMejor CaracterísticaDividir Calcula las ganancias para cada función y devuelve la mejor información dividida posible para la función. ImpulsadoÁrbolesEntrenamientoPredicto Ejecuta múltiples predictores de conjuntos de regresión aditiva en instancias de entrada y calcula la actualización de los logits almacenados en caché. BoostedTreesUpdateEnsemble Actualiza el conjunto de árboles agregando una capa al último árbol que se está cultivando o comenzando un nuevo árbol. BoostedTreesUpdateEnsembleV2 Actualiza el conjunto de árboles agregando una capa al último árbol que se está cultivando o comenzando un nuevo árbol. BroadcastDynamicShape <T extiende TNumber > Devuelve la forma de s0 op s1 con broadcast. BroadcastGradientArgs <T extiende TNumber > Devuelve los índices de reducción para calcular gradientes de s0 op s1 con broadcast. BroadcastHelper <T extiende TType > Operador auxiliar para realizar transmisiones al estilo XLA Transmite `lhs` y` rhs` al mismo rango, agregando dimensiones de tamaño 1 a cualquiera de `lhs` y` rhs` que tenga el rango más bajo, utilizando las reglas de transmisión de XLA para operadores binarios. BroadcastRecv <T extiende TType > Recibe un valor tensorial transmitido desde otro dispositivo. BroadcastSend <T extiende TType > Transmite un valor tensorial a uno o más dispositivos. BroadcastTo <T extiende TType > Transmita una matriz para obtener una forma compatible. Bucketize Bucketiza la 'entrada' en función de los 'límites'. BytesProducedStatsDataset Registra el tamaño de bytes de cada elemento de `input_dataset` en un StatsAggregator. CSRSparseMatrixComponents <T extiende TType > Lee 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. CSVDataset CSVDatasetV2 CTCLossV2 Calcula la pérdida de CTC (probabilidad de registro) para cada entrada de lote. CacheDataset Crea un conjunto de datos que almacena en caché elementos de `input_dataset`. CacheDatasetV2 Transmitir <U extiende TType > Convierte x de tipo SrcT ay de DstT. Ceil <T extiende TNumber > Devuelve el número entero más pequeño por elementos no menor que x. CheckNumerics <T extiende TNumber > Comprueba un tensor para los 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. ChooseFastestDataset ClipByValue <T extiende TType > Recorta los valores del tensor a un mínimo y un máximo especificados. CerrarResumenEscritor ClusterOutput <T extiende TType > Operador que conecta la salida de un cálculo XLA a otros nodos de gráficos de consumidores. CollectiveGather <T extiende TNumber > Acumula mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. CollectivePermute <T extiende TType > Una operación para permutar tensores en instancias de TPU replicadas. CombinedNonMaxSuppression Selecciona codiciosamente 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. CompareAndBitpack Compare los valores de `input` con` umbral` y empaquete los bits resultantes en un `uint8`. CompilaciónResultado Devuelve el resultado de una compilación de TPU. CompileSucceededAssert Afirma que la compilación tuvo éxito. Complejo <U extiende TType > Convierte dos números reales en un número complejo. ComplexAbs <U extiende TNumber > Calcula el valor absoluto complejo de un tensor. CompressElement Comprime un elemento del conjunto de datos. ComputeAccidentalHits Calcula los identificadores de las posiciones en sampled_candidates que coinciden con true_labels. ComputeBatchSize 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. ConcatenateDataset Crea un conjunto de datos que concatena `input_dataset` con` another_dataset`. Acumulador condicional Un acumulador condicional para agregar gradientes. Configurar TPU distribuida Configura las estructuras centralizadas para un sistema de TPU distribuido. ConfigureTPUEmbedding Configura TPUEmbedding en un sistema de TPU distribuido. Conj <T extiende TType > Devuelve el conjugado complejo de un número complejo. ConjugateTranspose <T extiende TType > Mezclar las dimensiones de x de acuerdo con una permutación y conjugar el resultado. Constante <T extiende TType > Un operador que produce un valor constante. ConsumirMutexLock Esta operación consume un bloqueo creado por `MutexLock`. ControlTrigger No hace nada. Conv <T extiende TType > Envuelve el operador XLA ConvGeneralDilated, documentado en https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#conv_convolution. Conv2d <T extiende TNumber > Calcula una convolución 2-D dados los tensores 4-D de "entrada" y "filtro". 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 3-D dados los tensores 5-D de "entrada" y "filtro". 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. Cos <T extiende TType > Calcula cos de x elemento-sabio. Cosh <T extiende TType > Calcula el coseno hiperbólico de x elemento-sabio. CountUpTo <T extiende TNumber > Incrementa 'ref' hasta que alcanza el 'límite'. CreateSummaryDbWriter CreateSummaryFileWriter CropAndResize Extrae recortes del tensor de imagen de entrada y los redimensiona. CropAndResizeGradBoxes Calcula el gradiente de la operación crop_and_resize del tensor de cuadros de entrada. CropAndResizeGradImage <T extiende TNumber > Calcula el gradiente de la operación crop_and_resize del 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 en 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 decodificación codiciosa en los logits dados en las entradas. CtcLoss <T extiende TNumber > Calcula la pérdida de CTC (probabilidad de registro) para cada entrada de lote. CudnnRNN <T extiende TNumber > Un RNN respaldado por cuDNN. CudnnRNNBackprop <T extiende TNumber > Paso backprop 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 las ponderaciones 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 en el formato de los datos de origen. DataFormatVecPermute <T extiende TNumber > Permuta el tensor de entrada de `src_format` a` dst_format`. DataServiceDataset DatasetCardinality Devuelve la cardinalidad de `input_dataset`. DatasetFromGraph Crea un conjunto de datos a partir del `graph_def` dado. DatasetToGraph Devuelve un GraphDef serializado que representa `input_dataset`. DatasetToSingleElement Genera el elemento individual del conjunto de datos dado. DatasetToTFRecord Escribe el conjunto de datos dado en el archivo dado usando el formato TFRecord. DatasetToTfRecord Escribe el conjunto de datos dado en el archivo dado usando el formato TFRecord. Dawsn <T extiende TNumber > DebugGradientIdentity <T extiende TType > Opción de identidad para depuración de gradientes. DebugGradientRefIdentity <T extiende TType > Opción de identidad para depuración de gradientes. DebugIdentity <T extiende TType > Debug Identity V2 Op. DebugNanCount Contador de valores de depuración NaN Op. DebugNumericsSummary <U extiende TNumber > Resumen numérico de depuración V2 Op. DecodeAndCropJpeg Decodifica y recorta una imagen codificada en JPEG en un tensor uint8. DecodeBase64 Decodifica cadenas codificadas en base64 seguras para la web. DecodeBmp Decodifica el primer fotograma de una imagen codificada en BMP en un tensor uint8. Decodificar comprimido Descomprime las cuerdas. DecodeCsv Convierta registros CSV en tensores. DecodeGif 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. DecodeJpeg 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 > Reinterprete 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. DecodeProto La operación extrae campos de un mensaje de búfer de protocolo serializado en tensores. DecodeRaw <T extiende TType > Reinterprete los bytes de una cadena como un vector de números. DecodeWav Decodifica un archivo WAV PCM de 16 bits en un tensor flotante. DeepCopy <T extiende TType > Hace una copia de `x`. DeleteIterator Un contenedor para un recurso iterador. DeleteMemoryCache DeleteMultiDeviceIterator Un contenedor para un recurso iterador. DeleteRandomSeedGenerator DeleteSeedGenerator DeleteSessionTensor 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 enteros. DenseCountSparseOutput <U extiende TNumber > Realiza el recuento de bandejas 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". DenseToSparseBatchDataset 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. Descuantizar Toma la entrada empaquetada de uint32 y descomprime la entrada a uint8 para hacer Descuantización en dispositivo. DeserializeIterator Convierte el tensor de variante dado en un iterador y lo almacena en el recurso dado. DeserializeManySparse <T extiende TType > Deserializar y concatenar "SparseTensors" de un minibatch serializado. DeserializeSparse <U extiende TType > Deserializar objetos `SparseTensor`. DestroyResourceOp 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. DeviceIndex 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)`), elemento-sabio. Dilation2d <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 bidimensional con respecto al filtro. Dilation2dBackpropInput <T extiende TNumber > Calcula el gradiente de dilatación morfológica bidimensional con respecto a la entrada. DirectedInterleaveDataset Un sustituto de "InterleaveDataset" en una lista fija de conjuntos de datos "N". 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/performance/xla/operation_semantics#dotgeneral. DrawBoundingBoxes <T extiende TNumber > Dibuja cuadros delimitadores en un lote de imágenes. Contador de iteración ficticio DummyMemoryCache DummySeedGenerator DynamicPartition <T extiende TType > Divide `data` en tensores` num_partitions` usando índices de `partitions`. DynamicSlice <T extiende TType > Envuelve el operador XLA DynamicSlice, documentado en https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dynamicslice. DynamicStitch <T extiende TType > Intercalar 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/performance/xla/operation_semantics#dynamicupdateslice. EditarDistancia 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 de einsum con 2 entradas y 1 salida. Elu <T extiende TNumber > Calcula exponencial lineal: `exp (características) - 1` si <0,` características` en caso contrario. EluGrad <T extiende TNumber > Calcula gradientes para la operación lineal exponencial (Elu). Activaciones de incrustación Una operación que permite diferenciar las incrustaciones de TPU. Vacío <T extiende TType > Crea un tensor con la forma dada. EmptyTensorList Crea y devuelve una lista de tensores vacía. EmptyTensorMap Crea y devuelve un mapa tensorial vacío. EncodeBase64 Codifique cadenas en formato base64 seguro para la web. CodificarJpeg Codificar una imagen en formato JPEG. EncodeJpegVariableQuality Imagen de entrada codificada JPEG con calidad de compresión proporcionada. EncodePng Codificar una imagen PNG. CodificarProto La operación serializa los mensajes protobuf proporcionados en los tensores de entrada. EncodeWav Codifique datos de audio utilizando el formato de archivo WAV. EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch Una operación que pone en cola una lista de tensores de lote de entrada en TPUEmbedding. EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch Facilita la migración de código que usa tf.nn.embedding_lookup (). EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch Una operación que pone en cola TPUEmbedding índices de entrada de un SparseTensor. EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch Facilita la migración de código que usa tf.nn.embedding_lookup_sparse (). AsegureShape <T se extiende a TType > Asegura que la forma del tensor coincida con la forma esperada. Ingrese <T extiende TType > Crea o encuentra un marco secundario y hace que los "datos" estén disponibles para el 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 complementario de `x` por elementos. EuclideanNorm <T extiende TType > Calcula la norma euclidiana de elementos en las dimensiones de un tensor. Ejecutar Op que carga y ejecuta un programa de TPU en un dispositivo de TPU. ExecuteAndUpdateVariables Op que ejecuta un programa con actualizaciones de variables in situ opcionales. Salir <T extiende TType > Sale del marco actual a su marco padre. Exp <T extiende TType > Calcula exponencial de x elemento-sabio. 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. ExtraerGlimpse 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 se extiende a TNumber > Extraiga la información de forma de una imagen codificada en JPEG. ExtractVolumePatches <T extiende TNumber > Extraiga `parches` de` entrada` y colóquelos en la dimensión de salida `" profundidad "`. Hecho Genere un dato sobre factoriales. FakeQuantWithMinMaxArgs Cuantizar falso el tensor de 'entradas', escriba float en el tensor de 'salidas' del mismo tipo. FakeQuantWithMinMaxArgsGradient Calcule gradientes para una operación FakeQuantWithMinMaxArgs. FakeQuantWithMinMaxVars Cuantizar falso el tensor de 'entradas' de tipo float a través de escalares flotantes globales Cuantizar falsamente el tensor de "entradas" de tipo float a través de 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 Cuantizar falso el tensor de 'entradas' de tipo float a través de flotadores por canal Cuantizar falso el tensor de "entradas" de tipo float 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` salidas` de la misma forma que `input`. FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient Calcule gradientes para una operación FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel. Fft <T extiende TType > Transformada rápida de Fourier. Fft2d <T extiende TType > Transformada 2D rápida de Fourier. 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 relleno con un valor escalar. FilterByLastComponentDataset 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. FixedLengthRecordDataset FixedLengthRecordReader Un lector que genera registros de longitud fija desde un archivo. FixedUnigramCandidateSampler Genera etiquetas para el muestreo de candidatos con una distribución de unigramo aprendida. Piso <T extiende TNumber > Devuelve el número 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 un agrupamiento de promedios fraccionarios en la entrada. FractionalAvgPoolGrad <T extiende TNumber > Calcula el gradiente de la función FractionalAvgPool. FractionalMaxPool <T extiende TNumber > Realiza un agrupamiento máximo 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 de 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 un preproceso durante una convolución. GRUBlockCell <T extiende TNumber > Calcula la propagación hacia adelante de la celda GRU para 1 paso de tiempo. GRUBlockCellGrad <T extiende TNumber > Calcula la propagación hacia atrás de la celda GRU para 1 paso de tiempo. Reúna <T extiende TType > Envuelve el operador de XLA Gather documentado en https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#gather GatherNd <T extiende TType > Reúna segmentos de "params" en un tensor con la forma especificada por "índices". GatherV2 <T extiende TNumber > Acumula mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. GenerateBoundingBoxProposals 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 una supresión no máxima en los cuadros superpuestos con un valor de intersección sobre unión (iou) superior a` nms_threshold`, descartando los cuadros donde el lado más corto es menor que ` min_size`. GenerateVocabRemapping Dada una ruta a archivos de vocabulario nuevos y antiguos, devuelve un tensor de reasignación de length `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` num_new_vocab` entidades), o `- 1` si la entrada `i` en el vocabulario nuevo no está en el vocabulario antiguo. GetSessionHandle Almacena el tensor de entrada en el estado de la sesión actual. GetSessionTensor <T extiende TType > Obtiene el valor del tensor especificado por su identificador. Mayor que Devuelve el valor de verdad de (x> y) por elementos. GreaterEqual Devuelve el valor de verdad de (x> = y) por elementos. GuaranteeConst <T se extiende a 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 el 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 contenido que la entrada. tensores. IdentityReader 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 2D inversa. 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)". IgnoreErrorsDataset Crea un conjunto de datos que contiene los elementos de `input_dataset` ignorando errores. Imag <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. ImageSummary Genera un búfer de protocolo "Resumen" con imágenes. ImmutableConst <T extiende TType > Devuelve el tensor inmutable de la región de memoria. ImportEvent InTopK Dice si los objetivos se encuentran entre las predicciones de "K" superiores. InfeedDequeue <T extiende TType > Una opción de marcador de posición para un valor que se incluirá en el cálculo. InfeedDequeueTuple Obtiene varios valores de la entrada como una tupla XLA. InfeedEnqueue Una operación que introduce un único valor de Tensor en el cálculo. InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer Una operación que pone en cola un búfer prelinealizado en la entrada de TPU. InfeedEnqueueTuple Introduce varios valores de Tensor en el cálculo como una tupla XLA. En eso InitializeTable Inicializador de tabla que toma dos tensores para claves y valores respectivamente. InitializeTableFromDataset InitializeTableFromTextFile Inicializa una tabla desde un archivo de texto. InplaceAdd <T extiende TType > Agrega v en filas específicas de x. InplaceSub <T extiende TType > Resta `v` en filas específicas de` x`. InplaceUpdate <T extiende TType > Actualiza las filas 'i' especificadas con valores 'v'. Inv <T extiende TType > Calcula el inverso de una o más matrices cuadradas invertibles o sus adjuntos (transposiciones conjugadas). InvGrad <T extiende TType > Calcula el gradiente para el inverso de `x` con su entrada. Invertir <T extiende TNumber > Invertir (voltear) cada bit de los tipos admitidos; por ejemplo, escriba `uint8`, el valor 01010101 se convierte en 10101010. InvertPermutation <T extiende TNumber > Calcula la permutación inversa de un tensor. Irfft <U extiende TNumber > Transformada rápida de Fourier de valor real inverso. Irfft2d <U extiende TNumber > Transformada rápida de Fourier de valor real 2D inverso. Irfft3d <U extiende TNumber > Transformada rápida de Fourier con valor real en 3D inverso. IsBoostedTreesEnsembleInitialized Comprueba si se ha inicializado un conjunto de árbol. IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized Comprueba si se ha inicializado una secuencia de cuantiles. IsFinite Devuelve qué elementos de x son finitos. IsInf Devuelve qué elementos de x son Inf. IsNan Devuelve qué elementos de x son NaN. IsVariableInitialized Comprueba si se ha inicializado un tensor. Regresión isotónica <U extiende TNumber > Resuelve un lote de problemas de regresión isotónica. Iterador IteratorFromStringHandle IteratorGetDevice Devuelve el nombre del dispositivo en el que se ha colocado el "recurso". IteradorGetNext Obtiene la siguiente salida del iterador dado. IteradorGetNextAsOptional Obtiene la siguiente salida del iterador dado como una variante opcional. IteratorGetNextSync Obtiene la siguiente salida del iterador dado. IteratorToStringHandle Convierte el `resource_handle` dado que representa un iterador en una cadena. Entrar Une las cuerdas en la lista dada de tensores de cuerda en un tensor; con el separador dado (el valor predeterminado es un separador vacío). KMC2ChainInitialization Devuelve el índice de un punto de datos que se debe agregar al conjunto de semillas. KeyValueSort <T extiende TNumber , U extiende TType > Envuelve el operador XLA Sort, documentado en https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort. KmeansPlusPlusInitialization Selecciona num_to_sample filas de entrada utilizando el criterio KMeans ++. KthOrderStatistic Calcula la estadística de orden K de un conjunto de datos. L2Loss <T extiende TNumber > Pérdida L2. LMDBDataset Crea un conjunto de datos que emite los pares clave-valor en uno o más archivos LMDB. LSTMBlockCell <T extiende TNumber > Calcula la propagación directa de la celda LSTM para 1 paso de tiempo. LSTMBlockCellGrad <T extiende TNumber > Computes the LSTM cell backward propagation for 1 timestep. LatencyStatsDataset Records the latency of producing `input_dataset` elements in a StatsAggregator. LeakyRelu <T extends TNumber > Computes rectified linear: `max(features, features * alpha)`. LeakyReluGrad <T extends TNumber > Computes rectified linear gradients for a LeakyRelu operation. LearnedUnigramCandidateSampler Genera etiquetas para el muestreo de candidatos con una distribución de unigramo aprendida. LeftShift <T extends TNumber > Elementwise computes the bitwise left-shift of `x` and `y`. Less Returns the truth value of (x < y) element-wise. LessEqual Returns the truth value of (x <= y) element-wise. Lgamma <T extends TNumber > Computes the log of the absolute value of `Gamma(x)` element-wise. LinSpace <T extends TNumber > Generates values in an interval. LmdbDataset LmdbReader A Reader that outputs the records from a LMDB file. LoadAndRemapMatrix Loads a 2-D (matrix) `Tensor` with name `old_tensor_name` from the checkpoint at `ckpt_path` and potentially reorders its rows and columns using the specified remappings. LoadTPUEmbeddingADAMParameters Load ADAM embedding parameters. LoadTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug Load ADAM embedding parameters with debug support. LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters Load Adadelta embedding parameters. LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug Load Adadelta parameters with debug support. LoadTPUEmbeddingAdagradParameters Load Adagrad embedding parameters. LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug Load Adagrad embedding parameters with debug support. LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters Load centered RMSProp embedding parameters. LoadTPUEmbeddingFTRLParameters Load FTRL embedding parameters. LoadTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug Load FTRL embedding parameters with debug support. LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters Load MDL Adagrad Light embedding parameters. LoadTPUEmbeddingMomentumParameters Load Momentum embedding parameters. LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug Load Momentum embedding parameters with debug support. LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters Cargue los parámetros de incrustación de Adagrad proximales. LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug Load proximal Adagrad embedding parameters with debug support. LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters Load RMSProp embedding parameters. LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug Load RMSProp embedding parameters with debug support. LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters Load SGD embedding parameters. LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug Load SGD embedding parameters. LocalResponseNormalization <T extends TNumber > Local Response Normalization. LocalResponseNormalizationGrad <T extends TNumber > Gradients for Local Response Normalization. Log <T extends TType > Computes natural logarithm of x element-wise. Log1p <T extends TType > Computes natural logarithm of (1 + x) element-wise. LogMatrixDeterminant <T extends TType > Computes the sign and the log of the absolute value of the determinant of one or more square matrices. LogSoftmax <T extends TNumber > Computes log softmax activations. LogUniformCandidateSampler Generates labels for candidate sampling with a log-uniform distribution. LogicalAnd Returns the truth value of x AND y element-wise. LogicalNot Returns the truth value of `NOT x` element-wise. LogicalOr Returns the truth value of x OR y element-wise. LookupTableExport <T extends TType , U extends TType > Outputs all keys and values in the table. LookupTableFind <U extends TType > Looks up keys in a table, outputs the corresponding values. LookupTableImport Replaces the contents of the table with the specified keys and values. LookupTableInsert Updates the table to associates keys with values. LookupTableRemove Removes keys and its associated values from a table. LookupTableSize Computes the number of elements in the given table. LoopCond Forwards the input to the output. Lower Converts all uppercase characters into their respective lowercase replacements. LowerBound <U extends TNumber > Applies lower_bound(sorted_search_values, values) along each row. Lu <T extends TType , U extends TNumber > Computes the LU decomposition of one or more square matrices. MakeIterator Makes a new iterator from the given `dataset` and stores it in `iterator`. MakeUnique Make all elements in the non-Batch dimension unique, but \"close\" to their initial value. MapClear Op removes all elements in the underlying container. MapIncompleteSize Op returns the number of incomplete elements in the underlying container. MapPeek Op peeks at the values at the specified key. MapSize Op devuelve el número de elementos del contenedor subyacente. MapStage Etapa (clave, valores) en el contenedor subyacente que se comporta como una tabla hash. MapUnstage Op removes and returns the values associated with the key del contenedor subyacente. MapUnstageNoKey Op elimina y devuelve un (clave, valor) aleatorio del contenedor subyacente. MatMul <T extends TType > Multiply the matrix "a" by the matrix "b". MatchingFiles Returns the set of files matching one or more glob patterns. MatchingFilesDataset MatrixDiag <T extends TType > Returns a batched diagonal tensor with given batched diagonal values. MatrixDiagPart <T extends TType > Devuelve la parte diagonal por lotes de un tensor por lotes. MatrixDiagPartV3 <T extends TType > Devuelve la parte diagonal por lotes de un tensor por lotes. MatrixDiagV3 <T extends TType > Returns a batched diagonal tensor with given batched diagonal values. MatrixLogarithm <T extends TType > Computes the matrix logarithm of one or more square matrices: \\(log(exp(A)) = A\\) This op is only defined for complex matrices. MatrixSetDiag <T extends TType > Returns a batched matrix tensor with new batched diagonal values. MatrixSolveLs <T extends TType > Solves one or more linear least-squares problems. Max <T extends TType > Calcula el máximo de elementos en las dimensiones de un tensor. MaxIntraOpParallelismDataset Creates a dataset that overrides the maximum intra-op parallelism. MaxPool <T extends TType > Performs max pooling on the input. MaxPool3d <T extends TNumber > Performs 3D max pooling on the input. MaxPool3dGrad <U extends TNumber > Computes gradients of 3D max pooling function. MaxPool3dGradGrad <T extends TNumber > Computes second-order gradients of the maxpooling function. MaxPoolGrad <T extends TNumber > Computes gradients of the maxpooling function. MaxPoolGradGrad <T extends TNumber > Computes second-order gradients of the maxpooling function. MaxPoolGradGradWithArgmax <T extends TNumber > Computes second-order gradients of the maxpooling function. MaxPoolGradWithArgmax <T extends TNumber > Computes gradients of the maxpooling function. MaxPoolWithArgmax <T extends TNumber , U extends TNumber > Performs max pooling on the input and outputs both max values and indices. Maximum <T extends TNumber > Returns the max of x and y (ie Mean <T extends TType > Computes the mean of elements across dimensions of a tensor. Merge <T extends TType > Forwards the value of an available tensor from `inputs` to `output`. MergeSummary Merges summaries. MergeV2Checkpoints V2 format specific: merges the metadata files of sharded checkpoints. Mfcc Transforma un espectrograma en una forma útil para el reconocimiento de voz. Min <T extends TType > Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor. Minimum <T extends TNumber > Returns the min of x and y (ie MirrorPad <T extends TType > Pads a tensor with mirrored values. MirrorPadGrad <T extends TType > Gradient op for `MirrorPad` op. MlirPassthroughOp Envuelve un cálculo MLIR arbitrario expresado como un módulo con una función main (). Mod <T extends TNumber > Returns element-wise remainder of division. ModelDataset Identity transformation that models performance. Mul <T extends TType > Returns x * y element-wise. MulNoNan <T extends TType > Returns x * y element-wise. MultiDeviceIterator Creates a MultiDeviceIterator resource. MultiDeviceIteratorFromStringHandle Generates a MultiDeviceIterator resource from its provided string handle. MultiDeviceIteratorGetNextFromShard Gets next element for the provided shard number. MultiDeviceIteratorInit Inicializa el iterador de múltiples dispositivos con el conjunto de datos dado. MultiDeviceIteratorToStringHandle Produces a string handle for the given MultiDeviceIterator. Multinomial <U extends TNumber > Draws samples from a multinomial distribution. MutableDenseHashTable Creates an empty hash table that uses tensors as the backing store. MutableHashTable Creates an empty hash table. MutableHashTableOfTensors Creates an empty hash table. Mutex Creates a Mutex resource that can be locked by `MutexLock`. MutexLock Locks a mutex resource. NcclAllReduce <T extends TNumber > Outputs a tensor containing the reduction across all input tensors. NcclBroadcast <T extends TNumber > Sends `input` to all devices that are connected to the output. NcclReduce <T extends TNumber > Reduce `input` de` num_devices` usando `reducción` a un solo dispositivo. Ndtri <T extends TNumber > NearestNeighbors Selects the k nearest centers for each point. Neg <T extends TType > Computes numerical negative value element-wise. NegTrain Training via negative sampling. NextAfter <T extends TNumber > Returns the next representable value of `x1` in the direction of `x2`, element-wise. NextIteration <T extends TType > Makes its input available to the next iteration. NoOp Does nothing. NonDeterministicInts <U extends TType > Non-deterministically generates some integers. NonMaxSuppression <T extends TNumber > Greedily selects a subset of bounding boxes in descending order of score, pruning away boxes that have high intersection-over-union (IOU) overlap with previously selected boxes. NonMaxSuppressionWithOverlaps Greedily selects a subset of bounding boxes in descending order of score, pruning away boxes that have high overlaps with previously selected boxes. NonSerializableDataset NotEqual Returns the truth value of (x != y) element-wise. NthElement <T extends TNumber > Finds values of the `n`-th order statistic for the last dimension. OneHot <U extends TType > Returns a one-hot tensor. Ones <T extends TType > An operator creating a constant initialized with ones of the shape given by `dims`. OnesLike <T extends TType > Returns a tensor of ones with the same shape and type as x. Operand <T extends TType > Interface implemented by operands of a TensorFlow operation. OptimizeDataset Creates a dataset by applying optimizations to `input_dataset`. OptimizeDatasetV2 Creates a dataset by applying related optimizations to `input_dataset`. OptionalFromValue Constructs an Optional variant from a tuple of tensors. OptionalGetValue Returns the value stored in an Optional variant or raises an error if none exists. OptionalHasValue Returns true if and only if the given Optional variant has a value. OptionalNone Creates an Optional variant with no value. OrderedMapClear Op removes all elements in the underlying container. OrderedMapIncompleteSize Op returns the number of incomplete elements in the underlying container. OrderedMapPeek Op peeks at the values at the specified key. OrderedMapSize Op devuelve el número de elementos del contenedor subyacente. OrderedMapStage Stage (key, values) in the underlying container which behaves like a ordered associative container. OrderedMapUnstage Op removes and returns the values associated with the key del contenedor subyacente. OrderedMapUnstageNoKey Op removes and returns the (key, value) element with the smallest key from the underlying container. OrdinalSelector A TPU core selector Op. OutfeedDequeue <T extends TType > Retrieves a single tensor from the computation outfeed. OutfeedDequeueTuple Retrieve multiple values from the computation outfeed. OutfeedDequeueTupleV2 Retrieve multiple values from the computation outfeed. OutfeedDequeueV2 <T extends TType > Retrieves a single tensor from the computation outfeed. OutfeedEnqueue Ponga en cola un tensor en la salida de cálculo. OutfeedEnqueueTuple Poner en cola varios valores de Tensor en la salida de cálculo. Output <T extends TType > Un identificador simbólico de un tensor producido por una Operation . Pad <T extends TType > Wraps the XLA Pad operator, documented at https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#pad . PaddedBatchDataset Creates a dataset that batches and pads `batch_size` elements from the input. PaddingFifoQueue A queue that produces elements in first-in first-out order. ParallelConcat <T extends TType > Concatenates a list of `N` tensors along the first dimension. ParallelDynamicStitch <T extends TType > Interleave the values from the `data` tensors into a single tensor. ParameterizedTruncatedNormal <U extends TNumber > Outputs random values from a normal distribution. ParseExample Transforms a vector of tf.Example protos (as strings) into typed tensors. ParseExampleDataset Transforms `input_dataset` containing `Example` protos as vectors of DT_STRING into a dataset of `Tensor` or `SparseTensor` objects representing the parsed features. ParseSequenceExample Transforms a vector of tf.io.SequenceExample protos (as strings) into typed tensors. ParseSingleExample Transforms a tf.Example proto (as a string) into typed tensors. ParseSingleSequenceExample Transforms a scalar brain.SequenceExample proto (as strings) into typed tensors. ParseTensor <T extends TType > Transforms a serialized tensorflow.TensorProto proto into a Tensor. PartitionedInput <T extends TType > An op that groups a list of partitioned inputs together. PartitionedOutput <T extends TType > An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation. Placeholder <T extends TType > A placeholder op for a value that will be fed into the computation. PlaceholderWithDefault <T extends TType > Una operación de marcador de posición que pasa por "input" cuando su salida no se alimenta. Polygamma <T extends TNumber > Compute the polygamma function \\(\psi^{(n)}(x)\\). PopulationCount Computes element-wise population count (aka Pow <T extends TType > Computes the power of one value to another. PrefetchDataset Creates a dataset that asynchronously prefetches elements from `input_dataset`. Prelinearize An op which linearizes one Tensor value to an opaque variant tensor. PrelinearizeTuple Una operación que linealiza múltiples valores de Tensor a un tensor variante opaco. PreventGradient <T extends TType > An identity op that triggers an error if a gradient is requested. Print Prints a string scalar. PriorityQueue A queue that produces elements sorted by the first component value. PrivateThreadPoolDataset Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. Prod <T extends TType > Calcula el producto de elementos a través de las dimensiones de un tensor. Qr <T extends TType > Calcula las descomposiciones QR de una o más matrices. Quantize <T extends TType > Cuantifique el tensor de 'entrada' de tipo float al tensor de 'salida' de tipo 'T'. QuantizeAndDequantize <T extends TNumber > Quantizes then dequantizes a tensor. QuantizeAndDequantizeV3 <T extends TNumber > Quantizes then dequantizes a tensor. QuantizeAndDequantizeV4 <T extends TNumber > Returns the gradient of `quantization.QuantizeAndDequantizeV4`. QuantizeAndDequantizeV4Grad <T extends TNumber > Returns the gradient of `QuantizeAndDequantizeV4`. QuantizeDownAndShrinkRange <U extends TType > Convert the quantized 'input' tensor into a lower-precision 'output', using the actual distribution of the values to maximize the usage of the lower bit depth and adjusting the output min and max ranges accordingly. QuantizedAdd <V extends TType > Returns x + y element-wise, working on quantized buffers. QuantizedAvgPool <T extends TType > Produces the average pool of the input tensor for quantized types. QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization <U extends TType > Quantized Batch normalization. QuantizedBiasAdd <V extends TType > Adds Tensor 'bias' to Tensor 'input' for Quantized types. QuantizedConcat <T extends TType > Concatenates quantized tensors along one dimension. QuantizedConv2DAndRelu <V extends TType > QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V extends TType > QuantizedConv2DAndRequantize <V extends TType > QuantizedConv2DPerChannel <V extends TType > Computes QuantizedConv2D per channel. QuantizedConv2DWithBias <V extends TType > QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V extends TType > QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W extends TType > QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W extends TType > QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X extends TType > QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V extends TType > QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X extends TType > QuantizedConv2d <V extends TType > Computes a 2D convolution given quantized 4D input and filter tensors. QuantizedDepthwiseConv2D <V extends TType > Computes quantized depthwise Conv2D. QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V extends TType > Computes quantized depthwise Conv2D with Bias. QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V extends TType > Computes quantized depthwise Conv2D with Bias and Relu. QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W extends TType > Computes quantized depthwise Conv2D with Bias, Relu and Requantize. QuantizedInstanceNorm <T extends TType > Quantized Instance normalization. QuantizedMatMul <V extends TType > Perform a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b`. QuantizedMatMulWithBias <W extends TType > Performs a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b` with bias add. QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extends TNumber > QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V extends TType > Perform a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b` with bias add and relu fusion. QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W extends TType > Perform a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b` with bias add and relu and requantize fusion. QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W extends TType > QuantizedMaxPool <T extends TType > Produces the max pool of the input tensor for quantized types. QuantizedMul <V extends TType > Returns x * y element-wise, working on quantized buffers. QuantizedRelu <U extends TType > Computes Quantized Rectified Linear: `max(features, 0)` QuantizedRelu6 <U extends TType > Computes Quantized Rectified Linear 6: `min(max(features, 0), 6)` QuantizedReluX <U extends TType > Computes Quantized Rectified Linear X: `min(max(features, 0), max_value)` QuantizedReshape <T extends TType > Reshapes a quantized tensor as per the Reshape op. QuantizedResizeBilinear <T extends TType > Resize quantized `images` to `size` using quantized bilinear interpolation. QueueClose Closes the given queue. QueueDequeue Dequeues a tuple of one or more tensors from the given queue. QueueDequeueMany Dequeues `n` tuples of one or more tensors from the given queue. QueueDequeueUpTo Dequeues `n` tuples of one or more tensors from the given queue. QueueEnqueue Pone en cola una tupla de uno o más tensores en la cola dada. QueueEnqueueMany Enqueues zero or more tuples of one or more tensors in the given queue. QueueIsClosed Returns true if queue is closed. QueueSize Computes the number of elements in the given queue. RaggedBincount <U extends TNumber > Counts the number of occurrences of each value in an integer array. RaggedCountSparseOutput <U extends TNumber > Performs sparse-output bin counting for a ragged tensor input. RaggedCross <T extends TType , U extends TNumber > Genera un cruce de características a partir de una lista de tensores y lo devuelve como RaggedTensor. RaggedGather <T extends TNumber , U extends TType > Gather ragged slices from `params` axis `0` according to `indices`. RaggedRange <U extends TNumber , T extends TNumber > Returns a `RaggedTensor` containing the specified sequences of numbers. RaggedTensorFromVariant <U extends TNumber , T extends TType > Decodes a `variant` Tensor into a `RaggedTensor`. RaggedTensorToSparse <U extends TType > Converts a `RaggedTensor` into a `SparseTensor` with the same values. RaggedTensorToTensor <U extends TType > Create a dense tensor from a ragged tensor, possibly altering its shape. RaggedTensorToVariant Encodes a `RaggedTensor` into a `variant` Tensor. RaggedTensorToVariantGradient <U extends TType > Helper used to compute the gradient for `RaggedTensorToVariant`. RandomCrop <T extends TNumber > Randomly crop `image`. RandomDataset Creates a Dataset that returns pseudorandom numbers. RandomGamma <U extends TNumber > Outputs random values from the Gamma distribution(s) described by alpha. RandomGammaGrad <T extends TNumber > Computes the derivative of a Gamma random sample wrt RandomPoisson <V extends TNumber > Outputs random values from the Poisson distribution(s) described by rate. RandomShuffle <T extends TType > Randomly shuffles a tensor along its first dimension. RandomShuffleQueue A queue that randomizes the order of elements. RandomStandardNormal <U extends TNumber > Outputs random values from a normal distribution. RandomUniform <U extends TNumber > Outputs random values from a uniform distribution. RandomUniformInt <U extends TNumber > Outputs random integers from a uniform distribution. Range <T extends TNumber > Creates a sequence of numbers. RangeDataset Creates a dataset with a range of values. Rank Returns the rank of a tensor. RawOp A base class for Op implementations that are backed by a single Operation . ReadFile Reads and outputs the entire contents of the input filename. ReadVariableOp <T extends TType > Lee el valor de una variable. ReaderNumRecordsProduced Returns the number of records this Reader has produced. ReaderNumWorkUnitsCompleted Returns the number of work units this Reader has finished processing. ReaderRead Returns the next record (key, value pair) produced by a Reader. ReaderReadUpTo Returns up to `num_records` (key, value) pairs produced by a Reader. ReaderReset Restaurar un Reader a su estado limpio inicial. ReaderRestoreState Restore a reader to a previously saved state. ReaderSerializeState Produce a string tensor that encodes the state of a Reader. Real <U extends TNumber > Returns the real part of a complex number. RealDiv <T extends TType > Returns x / y element-wise for real types. RebatchDataset Creates a dataset that changes the batch size. RebatchDatasetV2 Creates a dataset that changes the batch size. Reciprocal <T extends TType > Computes the reciprocal of x element-wise. ReciprocalGrad <T extends TType > Computes the gradient for the inverse of `x` wrt its input. RecordInput Emits randomized records. Recv <T extends TType > Receives the named tensor from another XLA computation. RecvTPUEmbeddingActivations An op that receives embedding activations on the TPU. Reduce <T extends TNumber > Reduce mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. ReduceAll Calcula el "y lógico" de los elementos en las dimensiones de un tensor. ReduceAny Calcula el "o lógico" de los elementos en las dimensiones de un tensor. ReduceJoin Joins a string Tensor across the given dimensions. ReduceMax <T extends TType > Calcula el máximo de elementos en las dimensiones de un tensor. ReduceMin <T extends TType > Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor. ReduceProd <T extends TType > Calcula el producto de elementos a través de las dimensiones de un tensor. ReduceSum <T extends TType > Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. ReduceV2 <T extends TNumber > Reduce mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. RefEnter <T extends TType > Crea o encuentra un marco secundario y hace que los "datos" estén disponibles para el marco secundario. RefExit <T extends TType > Exits the current frame to its parent frame. RefIdentity <T extends TType > Return the same ref tensor as the input ref tensor. RefMerge <T extends TType > Forwards the value of an available tensor from `inputs` to `output`. RefNextIteration <T extends TType > Makes its input available to the next iteration. RefSelect <T extends TType > Forwards the `index`th element of `inputs` to `output`. RefSwitch <T extends TType > Forwards the ref tensor `data` to the output port determined by `pred`. RegexFullMatch Check if the input matches the regex pattern. RegexReplace Replaces matches of the `pattern` regular expression in `input` with the replacement string provided in `rewrite`. RegisterDataset Registers a dataset with the tf.data service. Relu <T extends TType > Computes rectified linear: `max(features, 0)`. Relu6 <T extends TNumber > Computes rectified linear 6: `min(max(features, 0), 6)`. Relu6Grad <T extends TNumber > Computes rectified linear 6 gradients for a Relu6 operation. ReluGrad <T extends TNumber > Computes rectified linear gradients for a Relu operation. RemoteFusedGraphExecute Ejecute un subgráfico en un procesador remoto. RepeatDataset Creates a dataset that emits the outputs of `input_dataset` `count` times. ReplicaId Replica ID. ReplicateMetadata Metadata indicating how the TPU computation should be replicated. ReplicatedInput <T extends TType > Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation. ReplicatedOutput <T extends TType > Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation. RequantizationRange Computes a range that covers the actual values present in a quantized tensor. RequantizationRangePerChannel Computes requantization range per channel. Requantize <U extends TType > Converts the quantized `input` tensor into a lower-precision `output`. RequantizePerChannel <U extends TType > Requantizes input with min and max values known per channel. Reshape <T extends TType > Da nueva forma a un tensor. ResizeArea Resize `images` to `size` using area interpolation. ResizeBicubic Resize `images` to `size` using bicubic interpolation. ResizeBicubicGrad <T extends TNumber > Computes the gradient of bicubic interpolation. ResizeBilinear Resize `images` to `size` using bilinear interpolation. ResizeBilinearGrad <T extends TNumber > Computes the gradient of bilinear interpolation. ResizeNearestNeighbor <T extends TNumber > Resize `images` to `size` using nearest neighbor interpolation. ResizeNearestNeighborGrad <T extends TNumber > Computes the gradient of nearest neighbor interpolation. ResourceAccumulatorApplyGradient Applies a gradient to a given accumulator. ResourceAccumulatorNumAccumulated Returns the number of gradients aggregated in the given accumulators. ResourceAccumulatorSetGlobalStep Updates the accumulator with a new value for global_step. ResourceAccumulatorTakeGradient <T extends TType > Extrae el gradiente promedio en el ConditionalAccumulator dado. ResourceApplyAdaMax Update '*var' according to the AdaMax algorithm. ResourceApplyAdadelta Update '*var' according to the adadelta scheme. ResourceApplyAdagrad Update '*var' according to the adagrad scheme. ResourceApplyAdagradDa Update '*var' according to the proximal adagrad scheme. ResourceApplyAdam Update '*var' according to the Adam algorithm. ResourceApplyAdamWithAmsgrad Update '*var' according to the Adam algorithm. ResourceApplyAddSign Update '*var' according to the AddSign update. ResourceApplyCenteredRmsProp Update '*var' according to the centered RMSProp algorithm. ResourceApplyFtrl Update '*var' according to the Ftrl-proximal scheme. ResourceApplyGradientDescent Update '*var' by subtracting 'alpha' * 'delta' from it. ResourceApplyKerasMomentum Update '*var' according to the momentum scheme. ResourceApplyMomentum Update '*var' according to the momentum scheme. ResourceApplyPowerSign Update '*var' according to the AddSign update. ResourceApplyProximalAdagrad Update '*var' and '*accum' according to FOBOS with Adagrad learning rate. ResourceApplyProximalGradientDescent Update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate. ResourceApplyRmsProp Update '*var' according to the RMSProp algorithm. ResourceConditionalAccumulator A conditional accumulator for aggregating gradients. ResourceCountUpTo <T extends TNumber > Increments variable pointed to by 'resource' until it reaches 'limit'. ResourceGather <U extends TType > Gather slices from the variable pointed to by `resource` according to `indices`. ResourceGatherNd <U extends TType > ResourceScatterAdd Adds sparse updates to the variable referenced by `resource`. ResourceScatterDiv Divides sparse updates into the variable referenced by `resource`. ResourceScatterMax Reduce las actualizaciones dispersas en la variable a la que hace referencia el `recurso` mediante la operación` max`. ResourceScatterMin Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `min` operation. ResourceScatterMul Multiplies sparse updates into the variable referenced by `resource`. ResourceScatterNdAdd Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. ResourceScatterNdMax ResourceScatterNdMin ResourceScatterNdSub Aplica una resta dispersa a valores individuales o porciones en una variable. ResourceScatterNdUpdate Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. ResourceScatterSub Subtracts sparse updates from the variable referenced by `resource`. ResourceScatterUpdate Assigns sparse updates to the variable referenced by `resource`. ResourceSparseApplyAdadelta var: Should be from a Variable(). ResourceSparseApplyAdagrad Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. ResourceSparseApplyAdagradDa Update entries in '*var' and '*accum' according to the proximal adagrad scheme. ResourceSparseApplyAdagradV2 Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. ResourceSparseApplyCenteredRmsProp Update '*var' according to the centered RMSProp algorithm. ResourceSparseApplyFtrl Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme. ResourceSparseApplyKerasMomentum Actualice las entradas relevantes en '* var' y '* acum' de acuerdo con el esquema de impulso. ResourceSparseApplyMomentum Actualice las entradas relevantes en '* var' y '* acum' de acuerdo con el esquema de impulso. ResourceSparseApplyProximalAdagrad Sparse update entries in '*var' and '*accum' according to FOBOS algorithm. ResourceSparseApplyProximalGradientDescent Sparse update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate. ResourceSparseApplyRmsProp Update '*var' according to the RMSProp algorithm. ResourceStridedSliceAssign Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. Restore Restores tensors from a V2 checkpoint. RestoreSlice <T extends TType > Restores a tensor from checkpoint files. RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters Retrieve ADAM embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug Retrieve ADAM embedding parameters with debug support. RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters Retrieve Adadelta embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug Recupere los parámetros de incrustación de Adadelta con soporte de depuración. RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters Retrieve Adagrad embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug Retrieve Adagrad embedding parameters with debug support. RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters Retrieve centered RMSProp embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters Retrieve FTRL embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug Retrieve FTRL embedding parameters with debug support. RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters Retrieve MDL Adagrad Light embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters Retrieve Momentum embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug Retrieve Momentum embedding parameters with debug support. RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters Retrieve proximal Adagrad embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug Retrieve proximal Adagrad embedding parameters with debug support. RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters Retrieve RMSProp embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug Recupere los parámetros de incrustación de RMSProp con soporte de depuración. RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters Retrieve SGD embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug Retrieve SGD embedding parameters with debug support. Reverse <T extends TType > Reverses specific dimensions of a tensor. ReverseSequence <T extends TType > Reverses variable length slices. Rfft <U extends TType > Real-valued fast Fourier transform. Rfft2d <U extends TType > 2D real-valued fast Fourier transform. Rfft3d <U extends TType > 3D real-valued fast Fourier transform. RgbToHsv <T extends TNumber > Converts one or more images from RGB to HSV. RightShift <T extends TNumber > Elementwise computes the bitwise right-shift of `x` and `y`. Rint <T extends TNumber > Returns element-wise integer closest to x. RngReadAndSkip Advance the counter of a counter-based RNG. RngSkip Advance the counter of a counter-based RNG. Roll <T extends TType > Rolls the elements of a tensor along an axis. Round <T extends TType > Rounds the values of a tensor to the nearest integer, element-wise. Rpc Perform batches of RPC requests. Rsqrt <T extends TType > Computes reciprocal of square root of x element-wise. RsqrtGrad <T extends TType > Computes the gradient for the rsqrt of `x` wrt its input. SampleDistortedBoundingBox <T extends TNumber > Generate a single randomly distorted bounding box for an image. SamplingDataset Creates a dataset that takes a Bernoulli sample of the contents of another dataset. Save Saves tensors in V2 checkpoint format. SaveSlices Saves input tensors slices to disk. ScalarSummary Outputs a `Summary` protocol buffer with scalar values. ScaleAndTranslate ScaleAndTranslateGrad <T extends TNumber > ScatterAdd <T extends TType > Adds sparse updates to a variable reference. ScatterDiv <T extends TType > Divides a variable reference by sparse updates. ScatterMax <T extends TNumber > Reduces sparse updates into a variable reference using the `max` operation. ScatterMin <T extends TNumber > Reduces sparse updates into a variable reference using the `min` operation. ScatterMul <T extends TType > Multiplies sparse updates into a variable reference. ScatterNd <U extends TType > Dispersa las `actualizaciones` en un nuevo tensor de acuerdo con los` índices`. ScatterNdAdd <T extends TType > Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. ScatterNdMax <T extends TType > Computes element-wise maximum. ScatterNdMin <T extends TType > Computes element-wise minimum. ScatterNdNonAliasingAdd <T extends TType > Applies sparse addition to `input` using individual values or slices from `updates` according to indices `indices`. ScatterNdSub <T extends TType > Aplica una resta dispersa a valores individuales o porciones en una variable. ScatterNdUpdate <T extends TType > Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. ScatterSub <T extends TType > Subtracts sparse updates to a variable reference. ScatterUpdate <T extends TType > Applies sparse updates to a variable reference. SdcaFprint Computes fingerprints of the input strings. SdcaOptimizer Distributed version of Stochastic Dual Coordinate Ascent (SDCA) optimizer for linear models with L1 + L2 regularization. SdcaShrinkL1 Applies L1 regularization shrink step on the parameters. SegmentMax <T extends TNumber > Computes the maximum along segments of a tensor. SegmentMean <T extends TType > Computes the mean along segments of a tensor. SegmentMin <T extends TNumber > Computes the minimum along segments of a tensor. SegmentProd <T extends TType > Computes the product along segments of a tensor. SegmentSum <T extends TType > Computes the sum along segments of a tensor. Select <T extends TType > SelfAdjointEig <T extends TType > Computes the eigen decomposition of a batch of self-adjoint matrices (Note: Only real inputs are supported). Selu <T extends TNumber > Computes scaled exponential linear: `scale * alpha * (exp(features) - 1)` if < 0, `scale * features` otherwise. SeluGrad <T extends TNumber > Computes gradients for the scaled exponential linear (Selu) operation. Send Sends the named tensor to another XLA computation. SendTPUEmbeddingGradients Performs gradient updates of embedding tables. SerializeIterator Converts the given `resource_handle` representing an iterator to a variant tensor. SerializeManySparse <U extends TType > Serialize an `N`-minibatch `SparseTensor` into an `[N, 3]` `Tensor` object. SerializeSparse <U extends TType > Serialize a `SparseTensor` into a `[3]` `Tensor` object. SerializeTensor Transforms a Tensor into a serialized TensorProto proto. SetDiff1d <T extends TType , U extends TNumber > Computes the difference between two lists of numbers or strings. SetSize Number of unique elements along last dimension of input `set`. SetStatsAggregatorDataset Shape <U extends TNumber > Returns the shape of a tensor. ShapeN <U extends TNumber > Returns shape of tensors. ShardDataset Crea un `Conjunto de datos` que incluye solo 1 /` num_shards` de este conjunto de datos. ShardedFilename Generate a sharded filename. ShardedFilespec Generate a glob pattern matching all sharded file names. Sharding <T extends TType > An op which shards the input based on the given sharding attribute. ShuffleAndRepeatDataset ShuffleDataset ShutdownDistributedTPU Shuts down a running distributed TPU system. Sigmoid <T extends TType > Computes sigmoid of `x` element-wise. SigmoidGrad <T extends TType > Computes the gradient of the sigmoid of `x` wrt its input. Sign <T extends TType > Returns an element-wise indication of the sign of a number. Sin <T extends TType > Calcula el seno de x por elementos. Sinh <T extends TType > Computes hyperbolic sine of x element-wise. Size <U extends TNumber > Returns the size of a tensor. SkipDataset Creates a dataset that skips `count` elements from the `input_dataset`. Skipgram Parses a text file and creates a batch of examples. SleepDataset Slice <T extends TType > Devuelve un segmento de 'entrada'. SlidingWindowDataset Creates a dataset that passes a sliding window over `input_dataset`. Snapshot <T extends TType > Returns a copy of the input tensor. SobolSample <T extends TNumber > Generates points from the Sobol sequence. Softmax <T extends TNumber > Computes softmax activations. SoftmaxCrossEntropyWithLogits <T extends TNumber > Computes softmax cross entropy cost and gradients to backpropagate. Softplus <T extends TNumber > Computes softplus: `log(exp(features) + 1)`. SoftplusGrad <T extends TNumber > Computes softplus gradients for a softplus operation. Softsign <T extends TNumber > Computes softsign: `features / (abs(features) + 1)`. SoftsignGrad <T extends TNumber > Computes softsign gradients for a softsign operation. Solve <T extends TType > Solves systems of linear equations. Sort <T extends TType > Wraps the XLA Sort operator, documented at https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort . SpaceToBatch <T extends TType > SpaceToBatch for 4-D tensors of type T. SpaceToBatchNd <T extends TType > SpaceToBatch for ND tensors of type T. SpaceToDepth <T extends TType > SpaceToDepth for tensors of type T. SparseAccumulatorApplyGradient Applies a sparse gradient to a given accumulator. SparseAccumulatorTakeGradient <T extends TType > Extracts the average sparse gradient in a SparseConditionalAccumulator. SparseAdd <T extends TType > Adds two `SparseTensor` objects to produce another `SparseTensor`. SparseAddGrad <T extends TType > The gradient operator for the SparseAdd op. SparseApplyAdadelta <T extends TType > var: Should be from a Variable(). SparseApplyAdagrad <T extends TType > Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. SparseApplyAdagradDa <T extends TType > Update entries in '*var' and '*accum' according to the proximal adagrad scheme. SparseApplyCenteredRmsProp <T extends TType > Update '*var' according to the centered RMSProp algorithm. SparseApplyFtrl <T extends TType > Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme. SparseApplyMomentum <T extends TType > Actualice las entradas relevantes en '* var' y '* acum' de acuerdo con el esquema de impulso. SparseApplyProximalAdagrad <T extends TType > Sparse update entries in '*var' and '*accum' according to FOBOS algorithm. SparseApplyProximalGradientDescent <T extends TType > Sparse update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate. SparseApplyRmsProp <T extends TType > Update '*var' according to the RMSProp algorithm. SparseBincount <U extends TNumber > Counts the number of occurrences of each value in an integer array. SparseConcat <T extends TType > Concatenates a list of `SparseTensor` along the specified dimension. SparseConditionalAccumulator A conditional accumulator for aggregating sparse gradients. SparseCountSparseOutput <U extends TNumber > Performs sparse-output bin counting for a sparse tensor input. SparseCross Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. SparseCrossHashed Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. SparseDenseCwiseAdd <T extends TType > Adds up a SparseTensor and a dense Tensor, using these special rules: (1) Broadcasts the dense side to have the same shape as the sparse side, if eligible; (2) Then, only the dense values pointed to by the indices of the SparseTensor participate in the cwise addition. SparseDenseCwiseDiv <T extends TType > Component-wise divides a SparseTensor by a dense Tensor. SparseDenseCwiseMul <T extends TType > Component-wise multiplies a SparseTensor by a dense Tensor. SparseFillEmptyRows <T extends TType > Fills empty rows in the input 2-D `SparseTensor` with a default value. SparseFillEmptyRowsGrad <T extends TType > The gradient of SparseFillEmptyRows. SparseMatMul Multiply matrix "a" by matrix "b". SparseMatrixAdd Adición escasa de dos matrices CSR, C = alfa * A + beta * B. SparseMatrixMatMul <T extends TType > Matrix-multiplies a sparse matrix with a dense matrix. SparseMatrixMul Element-wise multiplication of a sparse matrix with a dense tensor. SparseMatrixNNZ Returns the number of nonzeroes of `sparse_matrix`. SparseMatrixOrderingAMD Computes the Approximate Minimum Degree (AMD) ordering of `input`. SparseMatrixSoftmax Calculates the softmax of a CSRSparseMatrix. SparseMatrixSoftmaxGrad Calcula el gradiente de SparseMatrixSoftmax op. SparseMatrixSparseCholesky Computes the sparse Cholesky decomposition of `input`. SparseMatrixSparseMatMul Sparse-matrix-multiplies two CSR matrices `a` and `b`. SparseMatrixTranspose Transpone las dimensiones internas (matriz) de un CSRSparseMatrix. SparseMatrixZeros Creates an all-zeros CSRSparseMatrix with shape `dense_shape`. SparseReduceMax <T extends TNumber > Computes the max of elements across dimensions of a SparseTensor. SparseReduceMaxSparse <T extends TNumber > Computes the max of elements across dimensions of a SparseTensor. SparseReduceSum <T extends TType > Computes the sum of elements across dimensions of a SparseTensor. SparseReduceSumSparse <T extends TType > Computes the sum of elements across dimensions of a SparseTensor. SparseReorder <T extends TType > Reorders a SparseTensor into the canonical, row-major ordering. SparseReshape Reshapes a SparseTensor to represent values in a new dense shape. SparseSegmentMean <T extends TNumber > Computes the mean along sparse segments of a tensor. SparseSegmentMeanGrad <T extends TNumber > Computes gradients for SparseSegmentMean. SparseSegmentMeanWithNumSegments <T extends TNumber > Computes the mean along sparse segments of a tensor. SparseSegmentSqrtN <T extends TNumber > Computes the sum along sparse segments of a tensor divided by the sqrt of N. SparseSegmentSqrtNGrad <T extends TNumber > Computes gradients for SparseSegmentSqrtN. SparseSegmentSqrtNWithNumSegments <T extends TNumber > Computes the sum along sparse segments of a tensor divided by the sqrt of N. SparseSegmentSum <T extends TNumber > Computes the sum along sparse segments of a tensor. SparseSegmentSumWithNumSegments <T extends TNumber > Computes the sum along sparse segments of a tensor. SparseSlice <T extends TType > Slice a `SparseTensor` based on the `start` and `size`. SparseSliceGrad <T extends TType > The gradient operator for the SparseSlice op. SparseSoftmax <T extends TNumber > Applies softmax to a batched ND `SparseTensor`. SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits <T extends TNumber > Computes softmax cross entropy cost and gradients to backpropagate. SparseSparseMaximum <T extends TNumber > Returns the element-wise max of two SparseTensors. SparseSparseMinimum <T extends TType > Returns the element-wise min of two SparseTensors. SparseSplit <T extends TType > Split a `SparseTensor` into `num_split` tensors along one dimension. SparseTensorDenseAdd <U extends TType > Adds up a `SparseTensor` and a dense `Tensor`, producing a dense `Tensor`. SparseTensorDenseMatMul <U extends TType > Multiply SparseTensor (of rank 2) "A" by dense matrix "B". SparseTensorSliceDataset Creates a dataset that splits a SparseTensor into elements row-wise. SparseTensorToCSRSparseMatrix Converts a SparseTensor to a (possibly batched) CSRSparseMatrix. SparseToDense <U extends TType > Converts a sparse representation into a dense tensor. SparseToSparseSetOperation <T extends TType > Applies set operation along last dimension of 2 `SparseTensor` inputs. Spence <T extends TNumber > Split <T extends TType > Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension. SplitV <T extends TType > Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension. SqlDataset Creates a dataset that executes a SQL query and emits rows of the result set. Sqrt <T extends TType > Computes square root of x element-wise. SqrtGrad <T extends TType > Computes the gradient for the sqrt of `x` wrt its input. Sqrtm <T extends TType > Computes the matrix square root of one or more square matrices: matmul(sqrtm(A), sqrtm(A)) = A The input matrix should be invertible. Square <T extends TType > Computes square of x element-wise. SquaredDifference <T extends TType > Returns conj(x - y)(x - y) element-wise. Squeeze <T extends TType > Removes dimensions of size 1 from the shape of a tensor. Stack <T extends TType > Packs a list of `N` rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor. Stage Stage values similar to a lightweight Enqueue. StageClear Op removes all elements in the underlying container. StagePeek Op mira los valores en el índice especificado. StageSize Op devuelve el número de elementos del contenedor subyacente. StatefulRandomBinomial <V extends TNumber > StatefulStandardNormal <U extends TType > Outputs random values from a normal distribution. StatefulTruncatedNormal <U extends TType > Outputs random values from a truncated normal distribution. StatefulUniform <U extends TType > Outputs random values from a uniform distribution. StatefulUniformFullInt <U extends TType > Outputs random integers from a uniform distribution. StatefulUniformInt <U extends TType > Outputs random integers from a uniform distribution. StatelessMultinomial <V extends TNumber > Draws samples from a multinomial distribution. StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends TNumber > StatelessRandomBinomial <W extends TNumber > Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a binomial distribution. StatelessRandomGamma <V extends TNumber > Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution. StatelessRandomGetKeyCounterAlg Picks the best algorithm based on device, and scrambles seed into key and counter. StatelessRandomNormal <V extends TNumber > Genera valores pseudoaleatorios deterministas de una distribución normal. StatelessRandomNormalV2 <U extends TNumber > Genera valores pseudoaleatorios deterministas de una distribución normal. StatelessRandomPoisson <W extends TNumber > Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a Poisson distribution. StatelessRandomUniform <V extends TNumber > Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution. StatelessRandomUniformFullInt <V extends TNumber > Genera números enteros aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución uniforme. StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extends TNumber > Genera números enteros aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución uniforme. StatelessRandomUniformInt <V extends TNumber > Genera números enteros aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución uniforme. StatelessRandomUniformIntV2 <U extends TNumber > Genera números enteros aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución uniforme. StatelessRandomUniformV2 <U extends TNumber > Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution. StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extends TNumber > Generate a randomly distorted bounding box for an image deterministically. StatelessTruncatedNormal <V extends TNumber > Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution. StatelessTruncatedNormalV2 <U extends TNumber > Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution. StaticRegexFullMatch Check if the input matches the regex pattern. StaticRegexReplace Replaces the match of pattern in input with rewrite. StatsAggregatorHandle StatsAggregatorSetSummaryWriter Set a summary_writer_interface to record statistics using given stats_aggregator. StatsAggregatorSummary Produces a summary of any statistics recorded by the given statistics manager. StopGradient <T extends TType > Stops gradient computation. StridedSlice <T extends TType > Return a strided slice from `input`. StridedSliceAssign <T extends TType > Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. StridedSliceGrad <U extends TType > Returns the gradient of `StridedSlice`. StringFormat Formats a string template using a list of tensors. StringLength String lengths of `input`. StringNGrams <T extends TNumber > Creates ngrams from ragged string data. StringSplit Split elements of `source` based on `sep` into a `SparseTensor`. Strip Strip leading and trailing whitespaces from the Tensor. Sub <T extends TType > Returns x - y element-wise. Substr Return substrings from `Tensor` of strings. Sum <T extends TType > Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. SummaryWriter Svd <T extends TType > Computes the eigen decomposition of a batch of self-adjoint matrices (Note: Only real inputs are supported). SwitchCond <T extends TType > Forwards `data` to the output port determined by `pred`. TPUCompilationResult Returns the result of a TPU compilation. TPUEmbeddingActivations An op enabling differentiation of TPU Embeddings. TPUReplicateMetadata Metadata indicating how the TPU computation should be replicated. TPUReplicatedInput <T extends TType > Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation. TPUReplicatedOutput <T extends TType > Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation. TakeDataset Creates a dataset that contains `count` elements from the `input_dataset`. TakeManySparseFromTensorsMap <T extends TType > Read `SparseTensors` from a `SparseTensorsMap` and concatenate them. Tan <T extends TType > Computes tan of x element-wise. Tanh <T extends TType > Computes hyperbolic tangent of `x` element-wise. TanhGrad <T extends TType > Computes the gradient for the tanh of `x` wrt its input. TemporaryVariable <T extends TType > Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step. TensorArray An array of Tensors of given size. TensorArrayClose Delete the TensorArray from its resource container. TensorArrayConcat <T extends TType > Concat the elements from the TensorArray into value `value`. TensorArrayGather <T extends TType > Gather specific elements from the TensorArray into output `value`. TensorArrayGrad Crea un TensorArray para almacenar los gradientes de valores en el identificador dado. TensorArrayGradWithShape Creates a TensorArray for storing multiple gradients of values in the given handle. TensorArrayPack <T extends TType > TensorArrayRead <T extends TType > Read an element from the TensorArray into output `value`. TensorArrayScatter Scatter the data from the input value into specific TensorArray elements. TensorArraySize Get the current size of the TensorArray. TensorArraySplit Split the data from the input value into TensorArray elements. TensorArrayUnpack TensorArrayWrite Push an element onto the tensor_array. TensorDataset Creates a dataset that emits `components` as a tuple of tensors once. TensorDiag <T extends TType > Returns a diagonal tensor with a given diagonal values. TensorDiagPart <T extends TType > Returns the diagonal part of the tensor. TensorForestCreateTreeVariable Creates a tree resource and returns a handle to it. TensorForestTreeDeserialize Deserializes a proto into the tree handle TensorForestTreeIsInitializedOp Checks whether a tree has been initialized. TensorForestTreePredict Output the logits for the given input data TensorForestTreeResourceHandleOp Creates a handle to a TensorForestTreeResource TensorForestTreeSerialize Serializes the tree handle to a proto TensorForestTreeSize Get the number of nodes in a tree TensorListConcat <U extends TType > Concata todos los tensores de la lista a lo largo de la dimensión 0. TensorListConcatLists TensorListElementShape <T extends TNumber > La forma de los elementos de la lista dada, como tensor. TensorListFromTensor Creates a TensorList which, when stacked, has the value of `tensor`. TensorListGather <T extends TType > Creates a Tensor by indexing into the TensorList. TensorListGetItem <T extends TType > TensorListLength Returns the number of tensors in the input tensor list. TensorListPopBack <T extends TType > Returns the last element of the input list as well as a list with all but that element. TensorListPushBack Devuelve una lista que tiene el `Tensor` pasado como último elemento y los otros elementos de la lista dada en` input_handle`. TensorListPushBackBatch TensorListReserve List of the given size with empty elements. TensorListResize Resizes the list. TensorListScatter Crea una TensorList indexando en un Tensor. TensorListScatterIntoExistingList Scatters tensor at indices in an input list. TensorListSetItem TensorListSplit Splits a tensor into a list. TensorListStack <T extends TType > Stacks all tensors in the list. TensorMapErase Returns a tensor map with item from given key erased. TensorMapHasKey Returns whether the given key exists in the map. TensorMapInsert Returns a map that is the 'input_handle' with the given key-value pair inserted. TensorMapLookup <U extends TType > Returns the value from a given key in a tensor map. TensorMapSize Returns the number of tensors in the input tensor map. TensorMapStackKeys <T extends TType > Returns a Tensor stack of all keys in a tensor map. TensorScatterNdAdd <T extends TType > Agrega "actualizaciones" escasas a un tensor existente según los "índices". TensorScatterNdMax <T extends TType > TensorScatterNdMin <T extends TType > TensorScatterNdSub <T extends TType > Subtracts sparse `updates` from an existing tensor according to `indices`. TensorScatterNdUpdate <T extends TType > Scatter `updates` into an existing tensor according to `indices`. TensorSliceDataset Creates a dataset that emits each dim-0 slice of `components` once. TensorStridedSliceUpdate <T extends TType > Assign `value` to the sliced l-value reference of `input`. TensorSummary Outputs a `Summary` protocol buffer with a tensor and per-plugin data. TextLineDataset Creates a dataset that emits the lines of one or more text files. TextLineReader A Reader that outputs the lines of a file delimited by '\n'. TfRecordDataset Creates a dataset that emits the records from one or more TFRecord files. TfRecordReader Un lector que genera los registros de un archivo de registros de TensorFlow. ThreadPoolDataset Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. ThreadPoolHandle Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. Tile <T extends TType > Construye un tensor colocando en mosaico un tensor dado. TileGrad <T extends TType > Returns the gradient of `Tile`. Timestamp Provides the time since epoch in seconds. ToBool Converts a tensor to a scalar predicate. ToHashBucket Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets. ToHashBucketFast Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets. ToHashBucketStrong Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets. ToNumber <T extends TNumber > Converts each string in the input Tensor to the specified numeric type. TopK <T extends TNumber > Finds values and indices of the `k` largest elements for the last dimension. TopKUnique Returns the TopK unique values in the array in sorted order. TopKWithUnique Returns the TopK values in the array in sorted order. Transpose <T extends TType > Shuffle dimensions of x according to a permutation. TriangularSolve <T extends TType > Solves systems of linear equations with upper or lower triangular matrices by backsubstitution. TridiagonalMatMul <T extends TType > Calculate product with tridiagonal matrix. TridiagonalSolve <T extends TType > Solves tridiagonal systems of equations. TruncateDiv <T extends TType > Returns x / y element-wise for integer types. TruncateMod <T extends TNumber > Returns element-wise remainder of division. TruncatedNormal <U extends TNumber > Outputs random values from a truncated normal distribution. TryRpc Perform batches of RPC requests. Unbatch <T extends TType > Reverses the operation of Batch for a single output Tensor. UnbatchDataset A dataset that splits the elements of its input into multiple elements. UnbatchGrad <T extends TType > Gradient of Unbatch. UncompressElement Uncompresses a compressed dataset element. UnicodeDecode <T extends TNumber > Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points. UnicodeDecodeWithOffsets <T extends TNumber > Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points. UnicodeEncode Encode a tensor of ints into unicode strings. UnicodeScript Determine the script codes of a given tensor of Unicode integer code points. UnicodeTranscode Transcode the input text from a source encoding to a destination encoding. UniformCandidateSampler Generates labels for candidate sampling with a uniform distribution. Unique <T extends TType , V extends TNumber > Finds unique elements along an axis of a tensor. UniqueDataset Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`. UniqueWithCounts <T extends TType , V extends TNumber > Finds unique elements along an axis of a tensor. UnravelIndex <T extends TNumber > Converts an array of flat indices into a tuple of coordinate arrays. UnsortedSegmentJoin Joins the elements of `inputs` based on `segment_ids`. UnsortedSegmentMax <T extends TNumber > Computes the maximum along segments of a tensor. UnsortedSegmentMin <T extends TNumber > Computes the minimum along segments of a tensor. UnsortedSegmentProd <T extends TType > Computes the product along segments of a tensor. UnsortedSegmentSum <T extends TType > Computes the sum along segments of a tensor. Unstack <T extends TType > Descompone una dimensión dada de un tensor de rango-`R` en tensores `num` rango-` (R-1) `. Unstage Op is similar to a lightweight Dequeue. UnwrapDatasetVariant Upper Converts all lowercase characters into their respective uppercase replacements. UpperBound <U extends TNumber > Applies upper_bound(sorted_search_values, values) along each row. VarHandleOp Creates a handle to a Variable resource. VarIsInitializedOp Checks whether a resource handle-based variable has been initialized. Variable <T extends TType > Holds state in the form of a tensor that persists across steps. VariableShape <T extends TNumber > Returns the shape of the variable pointed to by `resource`. Where Returns locations of nonzero / true values in a tensor. WholeFileReader A Reader that outputs the entire contents of a file as a value. WindowDataset Combines (nests of) input elements into a dataset of (nests of) windows. WorkerHeartbeat Worker heartbeat op. WrapDatasetVariant WriteAudioSummary Writes an audio summary. WriteFile Writes contents to the file at input filename. WriteGraphSummary Writes a graph summary. WriteHistogramSummary Writes a histogram summary. WriteImageSummary Writes an image summary. WriteRawProtoSummary Writes a serialized proto summary. WriteScalarSummary Writes a scalar summary. WriteSummary Writes a tensor summary. Xdivy <T extends TType > Returns 0 if x == 0, and x / y otherwise, elementwise. XlaRecvFromHost <T extends TType > An op to receive a tensor from the host. XlaSendToHost An op to send a tensor to the host. XlaSetBound Set a bound for the given input value as a hint to Xla compiler, returns the same value. XlaSpmdFullToShardShape <T extends TType > An op used by XLA SPMD partitioner to switch from automatic partitioning to manual partitioning. XlaSpmdShardToFullShape <T extends TType > Una operación utilizada por el particionador XLA SPMD para cambiar de partición manual a particionamiento automático. Xlog1py <T extends TType > Returns 0 if x == 0, and x * log1p(y) otherwise, elementwise. Xlogy <T extends TType > Returns 0 if x == 0, and x * log(y) otherwise, elementwise. Zeros <T extends TType > An operator creating a constant initialized with zeros of the shape given by `dims`. ZerosLike <T extends TType > Returns a tensor of zeros with the same shape and type as x. Zeta <T extends TNumber > Compute the Hurwitz zeta function \\(\zeta(x, q)\\). ZipDataset Creates a dataset that zips together `input_datasets`. erfinv <T extends TNumber >

A logical unit of computation.

Op implementations provide a strongly typed API for building and executing operations without the use of literals and indexes, as required in internal classes like Operation .

Ops can be classified under two categories:

• Raw ops target a single TensorFlow operation and are, in most cases, generated automatically from the OpDef proto definitions exposed by TensorFlow runtime library.
• Composite ops execute a series of other ops to accomplish a task logically presented as a single unit of computation.

Métodos públicos

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

Métodos públicos

public abstract ExecutionEnvironment env ()

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

public abstract Operation op ()

Devuelve esta unidad de cálculo como una sola Operation .

For a raw op, the returned value correspond to the TensorFlow operation wrapped by this op.

For a composite op, the returned value usually correspond to the last operation invoked in a chain or to a NoOp grouping one or more operations as a single unit of computation.

Devoluciones

• an Operation