Op

ממשק ציבורי אופ

תת-מחלקות עקיפות ידועות Abort , Abs <T מרחיב את TNummer >, AccumulateN <T מרחיב את TType >, AccumulatorApplyGradient , AccumulatorNumAccumulated , AccumulatorSetGlobalStep , AccumulatorTakeGradient <T מרחיב את TType >, Acos < T > מרחיב את ה- TType > , מרחיב את ה- TType >, , AddManySparseToTensorsMap , AddN <T מרחיב TType >, AddSparseToTensorsMap , AdjustContrast <T מרחיב TNumber >, AdjustHue <T מרחיב TNummer > ועוד 1157 אחרים. לְהַפִּיל העלה חריגה כדי לבטל את התהליך כאשר נקרא. Abs <T מרחיב את TNummer > מחשב את הערך המוחלט של טנזור. AccumulateN <T מרחיב את TType > מחזירה את הסכום מבחינת האלמנט של רשימת טנסורים. AccumulatorApplyGradient מחיל שיפוע על מצבר נתון. AccumulatorNumAccumulated מחזירה את מספר ההדרגות המצטברות במצטברים הנתונים. AccumulatorSetGlobalStep מעדכן את המצבר עם ערך חדש עבור global_step. AccumulatorTakeGradient <T מרחיב את TType > מחלץ את השיפוע הממוצע ב-ConditionalAccumulator הנתון. Acos <T מרחיב את TType > מחשבת acos של x מבחינת אלמנטים. Acosh <T מרחיב את TType > מחשב קוסינוס היפרבולי הפוך של x מבחינת אלמנט. הוסף <T מרחיב את TType > מחזירה x + y מבחינת אלמנט. AddManySparseToTensorsMap הוסף `N`-minibatch `SparseTensor` ל`SparseTensorsMap`, החזר `N` ידיות. AddN <T מרחיב את TType > הוסף את כל טנסור הקלט מבחינת אלמנט. AddSparseToTensorsMap הוסף `SparseTensor` ל`SparseTensorsMap` החזר את הידית שלו. AdjustContrast <T מרחיב את TNummer > התאם את הניגודיות של תמונה אחת או יותר. AdjustHue <T מרחיב את TNummer > התאם את הגוון של תמונה אחת או יותר. AdjustSaturation <T מרחיב את TNummer > התאם את הרוויה של תמונה אחת או יותר. את כל מחשב את ה"לוגי ו" של אלמנטים על פני מימדים של טנזור. AllCandidateSampler יוצר תוויות לדגימת מועמדים עם התפלגות אוניגרמה נלמדת. AllReduce <T מרחיב את TNummer > מפחית באופן הדדי מספר טנסורים מסוג וצורה זהים. AllToAll <T מרחיב את TType > אופ להחלפת נתונים על פני העתקים של TPU. זווית <U מרחיבה את TNummer > מחזירה את הארגומנט של מספר מרוכב. איטרטור אנונימי מיכל עבור משאב איטרטור. AnonymousMemoryCache AnonymousMultiDeviceIterator מיכל עבור משאב איטרטור מרובה מכשירים. AnonymousRandomSeedGenerator AnonymousSeedGerator כל מחשב את ה"לוגי או" של אלמנטים על פני ממדים של טנזור. ApplyAdaMax <T מרחיב את TType > עדכן את '*var' לפי אלגוריתם AdaMax. ApplyAdadelta <T מרחיב את TType > עדכן את '*var' בהתאם לתוכנית adadelta. ApplyAdagrad <T מרחיב את TType > עדכן את '*var' בהתאם לתכנית adgrad. ApplyAdagradDa <T מרחיב את TType > עדכן את '*var' בהתאם לתוכנית adgrad הפרוקסימלית. ApplyAdagradV2 <T מרחיב את TType > עדכן את '*var' בהתאם לתכנית adgrad. ApplyAdam <T מרחיב את TType > עדכן את '*var' לפי אלגוריתם Adam. ApplyAddSign <T מרחיב את TType > עדכן את '*var' בהתאם לעדכון AddSign. ApplyCenteredRmsProp <T מרחיב את TType > עדכן את '*var' לפי אלגוריתם RMSProp הממורכז. ApplyFtrl <T מרחיב את TType > עדכן את '*var' לפי סכימת Ftrl-proximal. ApplyGradientDescent <T מרחיב את TType > עדכן את '*var' על ידי הפחתת 'alpha' * 'delta' ממנו. ApplyMomentum <T מרחיב את TType > עדכן את '*var' לפי סכימת המומנטום. ApplyPowerSign <T מרחיב את TType > עדכן את '*var' בהתאם לעדכון AddSign. ApplyProximalAdagrad <T מרחיב את TType > עדכן את '*var' ו-'*accum' לפי FOBOS עם קצב הלמידה של Adagrad. ApplyProximalGradientDescent <T מרחיב את TType > עדכן את '*var' בתור אלגוריתם FOBOS עם קצב למידה קבוע. ApplyRmsProp <T מרחיב את TType > עדכן את '*var' לפי אלגוריתם RMSProp. שווה בקירוב מחזירה את ערך האמת של abs(xy) < סובלנות מבחינת אלמנט. ArgMax <V מרחיב את TNummer > מחזירה את האינדקס עם הערך הגדול ביותר על פני מימדים של טנזור. ArgMin <V מרחיב את TNummer > מחזירה את האינדקס עם הערך הקטן ביותר על פני מימדים של טנזור. AsString ממירה כל ערך בטנזור הנתון למחרוזות. Asin <T מרחיב את TType > מחשב את הסינוס ההיפוך הטרינומטרי של x מבחינת אלמנט. Asinh <T מרחיב את TType > מחשב סינוס היפרבולי הפוך של x מבחינת אלמנט. AssertCardinalityDataset AssertNextDataset טען כי טוען שהתנאי הנתון נכון. הקצה <T מרחיב את TType > עדכן את 'ref' על ידי הקצאת 'ערך' לו. AssignAdd <T מרחיב את TType > עדכן את 'ref' על ידי הוספת 'ערך' אליו. AssignAddVariableOp מוסיף ערך לערך הנוכחי של משתנה. AssignSub <T מרחיב את TType > עדכן את 'ref' על ידי הפחתת 'ערך' ממנו. AssignSubVariableOp מוריד ערך מהערך הנוכחי של משתנה. AssignVariableOp מקצה ערך חדש למשתנה. Atan <T מרחיב את TType > מחשב את הטנגנס ההופכי הטרינומטרי של x מבחינת אלמנט. Atan2 <T מרחיב את TNummer > מחשבת arctangent של 'y/x' מבחינה אלמנט, תוך כיבוד סימני הטיעונים. Atanh <T מרחיב את TType > מחשב טנגנס היפרבולי הפוך של x מבחינת אלמנט. אודיוספקטרוגרם מייצר הדמיה של נתוני אודיו לאורך זמן. סיכום אודיו מוציא מאגר פרוטוקול 'סיכום' עם אודיו. AutoShardDataset יוצר מערך נתונים שמרסק את מערך הנתונים של הקלט. AvgPool <T מרחיב את TNummer > מבצע איגום ממוצע על הקלט. AvgPool3d <T מרחיב את TNummer > מבצע איגום ממוצע בתלת מימד על הקלט. AvgPool3dGrad <T מרחיב את TNummer > מחשב שיפועים של פונקציית איגום ממוצעת. AvgPoolGrad <T מרחיב את TNummer > מחשב גרדיאנטים של פונקציית האיגום הממוצעת. BandPart <T מרחיב את TType > העתק טנזור שמגדיר הכל מחוץ לרצועה מרכזית בכל מטריצה ​​הפנימית ביותר לאפס. BandedTriangularSolve <T מרחיב את TType > מַחסוֹם מגדיר מחסום שנמשך על פני ביצועי גרפים שונים. מחסום סגור סוגר את המחסום הנתון. BarrierIncompleteSize מחשב את מספר האלמנטים הלא שלמים במחסום הנתון. BarrierInsertMany עבור כל מקש, מקצה את הערך המתאים לרכיב שצוין. BarrierReadySize מחשב את מספר האלמנטים השלמים במחסום הנתון. BarrierTakeMany לוקח את המספר הנתון של אלמנטים שהושלמו ממחסום. קבוצה מקבץ את כל טנסור הקלט בצורה לא דטרמיניסטית. BatchCholesky <T מרחיב את TNummer > BatchCholeskyGrad <T מרחיב את TNummer > BatchDataset יוצר מערך נתונים שמקבץ רכיבי `batch_size` מתוך `input_dataset`. BatchFft BatchFft2d BatchFft3d BatchIfft BatchIfft2d BatchIfft3d BatchMatMul <T מרחיב את TType > מכפיל פרוסות של שני טנסורים בקבוצות. BatchMatrixBandPart <T מרחיב את TType > BatchMatrixDeterminant <T מרחיב את TType > BatchMatrixDiag <T מרחיב את TType > BatchMatrixDiagPart <T מרחיב את TType > BatchMatrixInverse <T מרחיב את TNummer > BatchMatrixSetDiag <T מרחיב את TType > BatchMatrixSolve <T מרחיב את TNummer > BatchMatrixSolveLs <T מרחיב את TNummer > BatchMatrixTriangularSolve <T מרחיב את TNummer > BatchNormWithGlobalNormalization <T מרחיב את TType > נורמליזציה של אצווה. BatchNormWithGlobalNormalizationGrad <T מרחיב את TType > הדרגות לנורמליזציה של אצווה. BatchSelfAdjointEig <T מרחיב את TNummer > BatchSvd <T מרחיב את TType > BatchToSpace <T מרחיב את TType > BatchToSpace עבור טנסור 4-D מסוג T. BatchToSpaceNd <T מרחיב את TType > BatchToSpace עבור טנסור ND מסוג T. BesselI0 <T מרחיב את TNummer > BesselI0e <T מרחיב את TNummer > BesselI1 <T מרחיב את TNummer > BesselI1e <T מרחיב את TNummer > BesselJ0 <T מרחיב את TNummer > BesselJ1 <T מרחיב את TNummer > BesselK0 <T מרחיב את TNummer > BesselK0e <T מרחיב את TNummer > BesselK1 <T מרחיב את TNummer > BesselK1e <T מרחיב את TNummer > BesselY0 <T מרחיב את TNummer > BesselY1 <T מרחיב את TNummer > Betainc <T מרחיב את TNummer > חשב את אינטגרל הבטא הבלתי שלם המוסדר \\(I_x(a, b)\\). BiasAdd <T מרחיב את TType > מוסיף 'הטיה' ל'ערך'. BiasAddGrad <T מרחיב את TType > הפעולה לאחור עבור "BiasAdd" בטנזור "הטיה". Bincount <T מרחיב את TNummer > סופר את מספר המופעים של כל ערך במערך שלמים. Bitcast <U מרחיב את TType > מעביר טנזור מסוג אחד לאחר מבלי להעתיק נתונים. BitwiseAnd <T מרחיב את TNummer > Elementwise מחשב את ה-AND של "x" ו-"y". BitwiseOr <T מרחיב את TNummer > Elementwise מחשב את ה-OR של 'x' ו-'y' בכיוון הסיביות. BitwiseXor <T מרחיב את TNomber > Elementwise מחשב את ה-XOR של 'x' ו-'y' בצורה סיבית. BlockLSTM <T מרחיב את TNummer > מחשב את התפשטות תא LSTM קדימה עבור כל שלבי הזמן. BlockLSTMGrad <T מרחיב את TNummer > מחשב את התפשטות תא LSTM לאחור במשך כל רצף הזמן. BoostedTreesAggregateStats מקבץ את סיכום הנתונים הסטטיסטיים המצטברים עבור האצווה. BoostedTreesBucketize סמן כל תכונה על סמך גבולות הדלי. BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit מחשב רווחים עבור כל תכונה ומחזיר את המידע המפוצל הטוב ביותר עבור התכונה. BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 מחשב רווחים עבור כל תכונה ומחזיר את המידע המפוצל הטוב ביותר עבור כל צומת. BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature מחשב רווחים עבור כל תכונה ומחזיר את המידע המפוצל הטוב ביותר עבור התכונה. BoostedTreesCenterBias מחשב את הקודמת מנתוני האימון (ההטיה) וממלא את הצומת הראשון עם הקודקוד של הלוגיטים. BoostedTreesCreateEnsemble יוצר דגם של אנסמבל עץ ומחזיר לו ידית. BoostedTreesCreateQuantileStreamResource צור את המשאב עבור זרמים קוונטילים. BoostedTreesDeserializeEnsemble ביטול סדרה של תצורת אנסמבל עץ מסודרת ומחליף את העץ הנוכחי מִכלוֹל. BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp יוצר נקודת אחיזה ל-BostedTreesEnsembleResource BoostedTreesExampleDebugOutputs איתור באגים/פלטי פרשנות של מודל עבור כל דוגמה. BoostedTreesFlushQuantileSummaries רוק את סיכומי הכמות מכל משאב זרם כמותי. BoostedTreesGetEnsembleStates מאחזר את אסימון חותמת המשאב של אנסמבל העץ, מספר העצים וסטטיסטיקות גידול. BoostedTreesMakeQuantileSummaries עושה את סיכום הקוונטילים עבור האצווה. BoostedTreesMakeStatsSummary עושה את סיכום הנתונים הסטטיסטיים המצטברים עבור האצווה. BoostedTreesPredict מפעיל מספר מנבאים של אנסמבל רגרסיה מוסף על מופעי קלט ו מחשב את הלוגיטים. BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummary הוסף את סיכומי הכמות לכל משאב זרם קוונטילי. BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize הסר את גבולות הדלי ודגל מוכן לתוך QuantileAccumulator הנוכחי. BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush בטל את הסיכומים עבור משאב זרם כמותי. BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries צור את גבולות הדלי עבור כל תכונה בהתבסס על סיכומים מצטברים. BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp יוצר נקודת אחיזה ל-BostedTreesQuantileStreamResource. BoostedTreesSerializeEnsemble מסדרת את אנסמבל העץ לפרוטו. BoostedTreesSparseAggregateStats מקבץ את סיכום הנתונים הסטטיסטיים המצטברים עבור האצווה. BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit מחשב רווחים עבור כל תכונה ומחזיר את המידע המפוצל הטוב ביותר עבור התכונה. BoostedTreesTrainingPredict מפעיל מספר מנבאים של אנסמבל רגרסיה מוסף על מופעי קלט ו מחשב את העדכון ללוגיטים שמורים במטמון. BoostedTreesUpdateEnsemble מעדכן את מכלול העץ על ידי הוספת שכבה לעץ האחרון שגדל או על ידי פתיחת עץ חדש. BoostedTreesUpdateEnsembleV2 מעדכן את מכלול העץ על ידי הוספת שכבה לעץ האחרון שגדל או על ידי פתיחת עץ חדש. BroadcastDynamicShape <T מרחיב את TNummer > החזר את הצורה של s0 op s1 עם שידור. BroadcastGradientArgs <T מרחיב את TNummer > החזר את מדדי ההפחתה עבור מעברי מחשוב של s0 op s1 עם שידור. BroadcastHelper <T מרחיב את TType > מפעיל עוזר לביצוע שידורים בסגנון XLA משדר `lhs` ו-`rhs` לאותה דרגה, על-ידי הוספת ממדים בגודל 1 למי מבין `lhs` ו-`rhs` בעל הדרגה הנמוכה יותר, באמצעות כללי השידור של XLA עבור אופרטורים בינאריים. BroadcastRecv <T מרחיב את TType > מקבל שידור ערך טנזור ממכשיר אחר. BroadcastSend <T מרחיב את TType > משדר ערך טנזור למכשיר אחד או יותר. BroadcastTo <T מרחיב את TType > שדר מערך לקבלת צורה תואמת. דליית מרכזת 'קלט' בהתבסס על 'גבולות'. BytesProducedStatsDataset מתעד את גודל הבתים של כל רכיב של 'input_dataset' ב-StatsAggregator. CSRSparseMatrixComponents <T מרחיב את TType > קורא את רכיבי ה-CSR באצווה `אינדקס`. CSRSparseMatrixToDense <T מרחיב את TType > המר CSRSparseMatrix (אולי באצווה) ל-dense. CSRSparseMatrixToSparseTensor <T מרחיב את TType > ממיר CSRSparesMatrix (אולי באצווה) ל-SparseTensor. CSVDataset CSVDatasetV2 CTCllossV2 מחשב את הפסד CTC (הסתברות ביומן) עבור כל ערך אצווה. CacheDataset יוצר מערך נתונים ששומר רכיבים מתוך `input_dataset`. CacheDatasetV2 Cast <U מרחיב את TType > העבר x מסוג SrcT ל-y של DstT. תקרה <T מרחיב את המספר > מחזירה את המספר השלם הקטן ביותר מבחינת אלמנט לא פחות מ-x. CheckNumerics <T מרחיב את TNummer > בודק טנזור עבור ערכי NaN, -Inf ו-+Inf. Cholesky <T מרחיב את TType > מחשב את הפירוק Cholesky של מטריצה ​​ריבועית אחת או יותר. CholeskyGrad <T מרחיב את TNummer > מחשב את הגרדיאנט המופץ לאחור של מצב הפוך של אלגוריתם Cholesky. בחר FastestDataset ClipByValue <T מרחיב את TType > חותך ערכי טנסור למינימום ומקסימום שצוינו. CloseSummaryWriter ClusterOutput <T מרחיב את TType > מפעיל המחבר את הפלט של חישוב XLA לצמתי גרף צרכנים אחרים. CollectiveGather <T מרחיב את TNummer > צובר הדדית מספר טנסורים מסוג וצורה זהים. CollectivePermute <T מרחיב את TType > אופציה להחלפת טנזורים במופעי TPU משוכפלים. CombinedNonMaxSuppression בוחר בתאוותנות קבוצת משנה של תיבות תוחמות בסדר יורד של הניקוד, פעולה זו מבצעת non_max_suppression בכניסות לכל אצווה, בכל המחלקות. CompareAndBitpack השווה ערכים של 'input' ל-'threshold' וארוז את הביטים המתקבלים לתוך 'uint8'. תוצאה של קומפילציה מחזירה את התוצאה של קומפילציה של TPU. CompileSucceededAssert טוען כי האוסף הצליח. מורכב <U מרחיב את TType > ממירה שני מספרים ממשיים למספר מרוכב. ComplexAbs <U מרחיב את TNummer > מחשב את הערך המוחלט המורכב של טנזור. CompressElement דוחס רכיב מערך נתונים. ComputeAccidentalHits מחשב את המזהים של המיקומים ב- sampled_candidates התואמים ל-true_labels. ComputeBatchSize מחשב את גודל האצווה הסטטי של מערך נתונים ללא אצווה חלקית. Concat <T מרחיב את TType > משרשרת טנסורים לאורך מימד אחד. שרשרת נתונים יוצר מערך נתונים שמשרשר את 'מערך_נתונים_קלט' עם 'ערכת נתונים_אחרת'. מצבר מותנה מצבר מותנה לצבירה של שיפועים. ConfigureDistributedTPU מגדיר את המבנים הריכוזיים עבור מערכת TPU מבוזרת. הגדר TPUEmbedding מגדיר TPUembedding במערכת TPU מבוזרת. Conj <T מרחיב את TType > מחזירה את הצימוד המרוכב של מספר מרוכב. ConjugateTranspose <T מרחיב את TType > ערבבו מידות של x לפי תמורה וצמידו את התוצאה. קבוע <T מרחיב את TType > מפעיל המייצר ערך קבוע. ConsumeMutexLock פעולה זו צורכת מנעול שנוצר על ידי `MutexLock`. ControlTrigger לא עושה דבר. Conv <T מרחיב את TType > עוטף את האופרטור XLA ConvGeneralDilated, מתועד ב https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#conv_convolution . Conv2d <T מרחיב את TNummer > מחשב קונבולוציה דו-ממדית בהינתן טנסור 'קלט' ו-'פילטר' 4-D. Conv2dBackpropFilter <T מרחיב את TNummer > מחשב את דרגות הפיתול ביחס למסנן. Conv2dBackpropInput <T מרחיב את TNummer > מחשב את דרגות הקונבולציה ביחס לקלט. Conv3d <T מרחיב את TNummer > מחשב קונבולוציה תלת-ממדית בהינתן טנסור 5-D `קלט` ו`פילטר`. Conv3dBackpropFilter <T מרחיב את TNummer > מחשב את הגרדיאנטים של פיתול תלת מימדי ביחס למסנן. Conv3dBackpropInput <U מרחיב את TNummer > מחשב את ההדרגות של קונבולולוציה תלת-ממדית ביחס לקלט. העתק <T מרחיב את TType > העתק טנזור ממעבד למעבד או ממעבד גרפי למעבד גרפי. CopyHost <T מרחיב את TType > העתק טנסור לארח. כי <T מרחיב את TType > מחשבת cos של x מבחינה אלמנט. Cosh <T מרחיב את TType > מחשב קוסינוס היפרבולי של x מבחינת אלמנט. CountUpTo <T מרחיב את TNummer > מגדיל את 'ref' עד שהוא מגיע ל-'limit'. CreateSummaryDbWriter CreateSummaryFileWriter CropAndResize מחלץ חיתולים מטנסור תמונת הקלט ומשנה את גודלם. CropAndResizeGradBoxes מחשב את השיפוע של ההפעלה crop_and_resize מול טנסור תיבות הקלט. CropAndResizeGradImage <T מרחיב את TNummer > מחשב את השיפוע של האופציה crop_and_resize מול טנסור תמונת הקלט. צלב <T מרחיב את TNummer > חשב את תוצר הצלב הזוגי. CrossReplicaSum <T מרחיב את TNummer > אופ לסיכום תשומות על פני מופעי TPU משוכפלים. CtcBeamSearchDecoder <T מרחיב את TNummer > מבצע פענוח חיפוש קרן בלוגיטים שניתנו בקלט. CtcGreedyDecoder <T מרחיב את TNummer > מבצע פענוח חמדני בלוגיטים שניתנו בקלטים. CtcLoss <T מרחיב את TNummer > מחשב את הפסד CTC (הסתברות ביומן) עבור כל ערך אצווה. CudnnRNN <T מרחיב את TNummer > RNN מגובה על ידי cuDNN. CudnnRNNBackprop <T מרחיב את TNummer > צעד אחורי של CudnnRNNV3. CudnnRNNCanonicalToParams <T מרחיב את TNummer > ממיר פרמטרים של CudnnRNN מצורה קנונית לצורה שמישה. CudnnRNNParamsToCanonical <T מרחיב את TNummer > מאחזר פרמטרים של CudnnRNN בצורה קנונית. CudnnRnnParamsSize <U מרחיב את TNummer > מחשב את גודל המשקולות שניתן להשתמש בהן על ידי דגם Cudnn RNN. Cumprod <T מרחיב את TType > חשב את המכפלה המצטברת של הטנסור 'x' לאורך 'ציר'. Cumsum <T מרחיב את TType > חשב את הסכום המצטבר של הטנסור 'x' לאורך 'ציר'. CumulativeLogsumexp <T מרחיב את TNummer > חשב את המכפלה המצטברת של הטנסור 'x' לאורך 'ציר'. DataFormatDimMap <T מרחיב את TNummer > מחזירה את אינדקס הממדים בפורמט נתוני היעד בהינתן זה ב פורמט נתוני המקור. DataFormatVecPermute <T מרחיב את TNummer > החלף טנסור קלט מ-'src_format' ל-'dst_format'. DataServiceDataset קרדינליות ערכת נתונים מחזירה את הקרדינליות של `input_dataset`. ערכת נתוניםFromGraph יוצר מערך נתונים מ-'graph_def' הנתון. DatasetToGraph מחזירה GraphDef בסידרה המייצגת 'מערך_נתונים_קלט'. DatasetToSingleElement מוציא את הרכיב הבודד ממערך הנתונים הנתון. DatasetToTFRecord כותב את מערך הנתונים הנתון לקובץ הנתון באמצעות פורמט TFRecord. DatasetToTfRecord כותב את מערך הנתונים הנתון לקובץ הנתון באמצעות פורמט TFRecord. Dawsn <T מרחיב את TNomber > DebugGradientIdentity <T מרחיב את TType > אופציה של זהות עבור ניפוי שגיאות שיפוע. DebugGradientRefIdentity <T מרחיב את TType > אופציה של זהות עבור ניפוי שגיאות שיפוע. DebugIdentity <T מרחיב את TType > Debug Identity V2 Op. DebugNanCount Debug NaN Value Counter Op. DebugNumericsSummary <U מרחיב את TNummer > איתור באגים סיכום מספרי V2 Op. DecodeAndCropJpeg פענוח וחיתוך תמונה מקודדת JPEG לטנזור uint8. DecodeBase64 פענוח מחרוזות מקודדות base64 בטוחות באינטרנט. DecodeBmp פענח את המסגרת הראשונה של תמונה מקודדת BMP לטנזור uint8. DecodeCompressed דחוס מחרוזות. DecodeCsv המרת רשומות CSV לטנזורים. DecodeGif פענח את המסגרת/ים של תמונה מקודדת GIF לטנזור uint8. DecodeImage <T מרחיב את TNomber > פונקציה עבור decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg ו-decode_png. DecodeJpeg פענוח תמונה מקודדת JPEG לטנזור uint8. DecodeJsonExample המר רשומות דוגמה מקודדות JSON למחרוזות חיץ של פרוטוקול בינארי. DecodePaddedRaw <T מרחיב את TNummer > פרש מחדש את הבתים של מחרוזת כווקטור של מספרים. DecodePng <T מרחיב את TNummer > פענוח תמונה מקודדת PNG לטנזור uint8 או uint16. DecodeProto ה-op מחלץ שדות מפרוטוקול מסודר מאחסן הודעה לטנזורים. DecodeRaw <T מרחיב את TType > פרש מחדש את הבתים של מחרוזת כווקטור של מספרים. DecodeWav פענוח קובץ WAV PCM של 16 סיביות לטנזור צף. DeepCopy <T מרחיב את TType > יוצר עותק של 'x'. מחק איטרטור מיכל עבור משאב איטרטור. מחקMemoryCache מחק MultiDeviceIterator מיכל עבור משאב איטרטור. DeleteRandomSeedGenerator DeleteSeedGenerator DeleteSessionTensor מחק את הטנזור שצוין על ידי הידית שלו בסשן. DenseBincount <U מרחיב את TNummer > סופר את מספר המופעים של כל ערך במערך שלמים. DenseCountSparseOutput <U מרחיב את TNummer > מבצע ספירת סל פלט דל עבור קלט tf.tensor. DenseToCSRSparseMatrix ממיר טנזור צפוף ל-CSRSparseMatrix (אולי באצווה). DenseToDenseSetOperation <T מרחיב את TType > מחיל פעולת סט לאורך הממד האחרון של 2 כניסות 'טנזור'. DenseToSparseBatchDataset יוצר מערך נתונים שמקבץ רכיבי קלט לתוך SparseTensor. DenseToSparseSetOperation <T מרחיב את TType > מחיל פעולת סט לאורך הממד האחרון של 'טנסור' ו-'SparseTensor'. DepthToSpace <T מרחיב את TType > DepthToSpace עבור טנסורים מסוג T. DepthwiseConv2dNative <T מרחיב את TNummer > מחשב קונבולוציית עומק דו-ממדית בהינתן טנסור 4-D `קלט` ו`פילטר`. DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T מרחיב את TNummer > מחשב את הגרדיאנטים של פיתול עומק ביחס למסנן. DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T מרחיב את TNummer > מחשב את הגרדיאנטים של פיתול עומק ביחס לקלט. דהקוונטיזציה לוקח את קלט uint32 ארוז ומפרק את הקלט ל-uint8 לעשות דקוונטיזציה במכשיר. DeserializeIterator ממירה את טנזור הווריאציה הנתון לאיטרטור ומאחסנת אותו במשאב הנתון. DeserializeManySparse <T מרחיב את TType > הסר ושרשר 'SparseTensors' ממיני-אצט מסודר. DeserializeSparse <U מרחיב את TType > הסר אובייקטים של 'SparseTensor'. DestroyResourceOp מוחק את המשאב שצוין על ידי הידית. DestroyTemporaryVariable <T מרחיב את TType > הורס את המשתנה הזמני ומחזיר את הערך הסופי שלו. Det <T מרחיב את TType > מחשב את הקובע של מטריצה ​​ריבועית אחת או יותר. DeviceIndex החזר את האינדקס של המכשיר שהאופ רץ. Digamma <T מרחיב את TNummer > מחשב את Psi, הנגזרת של Lgamma (לוג הערך המוחלט של `Gamma(x)`), מבחינת אלמנט. Dilation2d <T מרחיב את TNummer > מחשב את הרחבת גווני האפור של טנסור 'קלט' 4-D ו-3-D 'מסנן'. Dilation2dBackpropFilter <T מרחיב את TNummer > מחשב את השיפוע של התרחבות דו-ממדית מורפולוגית ביחס למסנן. Dilation2dBackpropInput <T מרחיב את TNummer > מחשב את השיפוע של הרחבה דו-ממדית מורפולוגית ביחס לקלט. בימויInterleaveDataset תחליף ל-'InterleaveDataset' ברשימה קבועה של 'N' מערכי נתונים. Div <T מרחיב את TType > מחזירה x / y מבחינת אלמנט. DivNoNan <T מרחיב את TType > מחזירה 0 אם המכנה הוא אפס. Dot <T מרחיב את TType > עוטף את המפעיל XLA DotGeneral, מתועד ב https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dotgeneral . DrawBoundingBoxes <T מרחיב את TNummer > צייר תיבות תוחמות על קבוצת תמונות. DummyIterationCounter DummyMemoryCache DummySeedGenerator DynamicPartition <T מרחיב את TType > מחלקים `נתונים` לטנזורים `num_partitions` באמצעות אינדקסים מ`מחיצות`. DynamicSlice <T מרחיב את TType > עוטף את המפעיל XLA DynamicSlice, מתועד ב https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dynamicslice . DynamicStitch <T מרחיב את TType > שזר את הערכים מהטנסורים של 'נתונים' לטנזור בודד. DynamicUpdateSlice <T מרחיב את TType > עוטף את האופרטור XLA DynamicUpdateSlice, מתועד ב https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dynamicupdateslice . ערוך מרחק מחשב את מרחק העריכה של Levenshtein (אולי מנורמל). Eig <U מרחיב את TType > מחשב את הפירוק העצמי של מטריצה ​​ריבועית אחת או יותר. Einsum <T מרחיב את TType > הפעלה שתומכת ב- einsum op בסיסית עם 2 כניסות ופלט 1. אלו <T מרחיב Tnumber > מחשב ליניארי מעריכי: `exp(features) - 1` אם < 0, `features` אחרת. EluGrad <T מרחיב Tnumber > מחשב גרדיאנטים עבור הפעולה הליניארית המעריכית (Elu). EmbeddingActivations אופציה המאפשרת בידול של הטבעות TPU. ריק <T מרחיב את TType > יוצר טנזור עם הצורה הנתונה. EmptyTensorList יוצר ומחזיר רשימת טנזורים ריקה. EmptyTensorMap יוצר ומחזיר מפת טנסור ריקה. EncodeBase64 מקודד מחרוזות לפורמט base64 בטוח באינטרנט. EncodeJpeg JPEG-קודד תמונה. EncodeJpegVariableQuality תמונת קלט מקודד JPEG עם איכות דחיסה מסופקת. EncodePng PNG-קודד תמונה. EncodeProto ה-op מסדרת הודעות protobuf המסופקות בטנסור הקלט. EncodeWav קידוד נתוני אודיו באמצעות פורמט קובץ WAV. EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch הפעלה שמעמידה בתור רשימה של טנזורי אצווה קלט ל-TPUEmbedding. EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch מקל על העברה של קוד המשתמש ב-tf.nn.embedding_lookup(). EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch הפעלה שמעמידה בתור TPUEmbedding מדדי קלט מ-SparseTensor. EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch מקל על העברה של קוד המשתמש ב-tf.nn.embedding_lookup_sparse(). EnsureShape <T מרחיב את TType > מבטיח שצורת הטנזור תואמת את הצורה הצפויה. הזן <T מרחיב את TType > יוצר או מוצא מסגרת צאצא, והופכת 'נתונים' לזמינים למסגרת הצאצא. שווה מחזירה את ערך האמת של (x == y) מבחינה אלמנט. Erf <T מרחיב TNummer > מחשב את פונקציית השגיאה גאוס של 'x' מבחינה אלמנטית. Erfc <T מרחיב את TNummer > מחשב את פונקציית השגיאה המשלימה של 'x' מבחינה אלמנטית. EuclideanNorm <T מרחיב את TType > מחשב את הנורמה האוקלידית של אלמנטים על פני מימדים של טנזור. לבצע אופ שטוענת ומבצעת תוכנית TPU במכשיר TPU. ExecuteAndUpdateVariables אופ שמפעיל תוכנית עם עדכוני משתנים אופציונליים במקום. יציאה <T מרחיב את TType > יוצא מהמסגרת הנוכחית למסגרת האב שלה. Exp <T מרחיב את TType > מחשב אקספוננציאלי של x מבחינת אלמנט. ExpandDims <T מרחיב את TType > מכניס ממד של 1 לצורת טנזור. Expint <T מרחיב את TNummer > Expm1 <T מרחיב את TType > מחשב 'exp(x) - 1' לפי אלמנט. ExtractGlimpse מחלץ הצצה מטנסור הקלט. ExtractImagePatches <T מרחיב את TType > חלץ `טלאים` מ`תמונות` ושם אותם בממד הפלט "עומק". ExtractJpegShape <T מרחיב את TNummer > חלץ את מידע הצורה של תמונה מקודדת JPEG. ExtractVolumePatches <T מרחיב את TNummer > חלץ `טלאים` מ`קלט` ושם אותם בממד הפלט `"עומק"`. עוּבדָה פלט עובדה על פקטוריאלים. FakeQuantWithMinMaxArgs בצע התאמה מזויפת של טנסור 'כניסות', הקלד צף לטנסור 'פלטים' מאותו סוג. FakeQuantWithMinMaxArgsGradient חישוב מעברי צבע עבור פעולת FakeQuantWithMinMaxArgs. FakeQuantWithMinMaxVars בצע כימות מזויפות של טנסור ה'קלט' מסוג צף באמצעות סקלרים גלובליים של ציפה בצע התאמה מזויפת של טנסור ה-'inputs' מסוג float באמצעות סקלרים גלובליים של float 'min' ו-'max' לטנסור 'פלטים' באותו צורה כמו 'inputs'. FakeQuantWithMinMaxVarsGradient חישוב מעברי צבע עבור פעולת FakeQuantWithMinMaxVars. FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel בצע כימות מזויפות של טנסור ה'כניסות' מסוג צף באמצעות צפים לכל ערוץ בצע התאמה מזויפת של טנסור ה-'inputs' מסוג float per channel ואחת הצורות: `[d]`, `[b,d]` `[b,h,w,d]` via per-channel floats ` min' ו-'max' של צורה '[d]' ל-'outputs' טנסור באותו צורה כמו 'inputs'. FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient חישוב מעברי צבע עבור פעולת FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel. Fft <T מרחיב את TType > התמרת פורייה מהירה. Fft2d <T מרחיב את TType > טרנספורמציה מהירה של פורייה דו מימדית. Fft3d <T מרחיב את TType > טרנספורמציה מהירה של פורייה תלת מימדית. FifoQueue תור שמייצר אלמנטים בסדר ראשון נכנס ראשון יוצא. מילוי <U מרחיב את TType > יוצר טנזור מלא בערך סקלרי. FilterByLastComponentDataset יוצר מערך נתונים המכיל רכיבים של הרכיב הראשון של `input_dataset` עם true ברכיב האחרון. טביעת אצבע מייצר ערכי טביעת אצבע. FixedLengthRecordDataset FixedLengthRecordReader קורא שמוציא רשומות באורך קבוע מקובץ. FixedUnigramCandidateSampler יוצר תוויות לדגימת מועמדים עם התפלגות אוניגרמה נלמדת. קומה <T מרחיבה TNummer > מחזירה את המספר השלם הגדול ביותר מבחינת האלמנט שאינו גדול מ-x. FloorDiv <T מרחיב את TType > מחזירה x // y מבחינה אלמנט. FloorMod <T מרחיב את TNumber > מחזירה את שארית החלוקה מבחינת הרכיב. FlushSummaryWriter FractionalAvgPool <T מרחיב את TNummer > מבצע איגום ממוצע חלקי על הקלט. FractionalAvgPoolGrad <T מרחיב את TNummer > מחשב שיפוע של הפונקציה FractionalAvgPool. FractionalMaxPool <T מרחיב את TNummer > מבצע איגום מקסימלי חלקי על הקלט. FractionalMaxPoolGrad <T מרחיב את TNummer > מחשב שיפוע של הפונקציה FractionalMaxPool. FresnelCos <T מרחיב את TNummer > FresnelSin <T מרחיב את TNummer > FusedBatchNorm <T מרחיב את TNumber , U מרחיב את TNumber > נורמליזציה של אצווה. FusedBatchNormGrad <T מרחיב את TNumber , U מרחיב את TNumber > שיפוע לנורמליזציה של אצווה. FusedPadConv2d <T מרחיב את TNummer > מבצע ריפוד כתהליך מקדים במהלך פיתול. FusedResizeAndPadConv2d <T מרחיב את TNummer > מבצע שינוי גודל וריפוד כתהליך מקדים במהלך פיתול. GRUBlockCell <T מרחיב את TNummer > מחשב את התפשטות תא GRU קדימה עבור שלב זמן אחד. GRUBlockCellGrad <T מרחיב את TNummer > מחשב את ההפצה לאחור של תא GRU עבור שלב אחד. אסוף <T מרחיב את TType > עוטף את מפעיל XLA Gather שתועד ב https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#gather GatherNd <T מרחיב את TType > אסוף פרוסות מ-'params' לתוך Tensor עם הצורה המצוינת על-ידי 'מדדים'. GatherV2 <T מרחיב את TNummer > צובר הדדית מספר טנסורים מסוג וצורה זהים. GenerateBoundingBoxProposals אופציה זו מייצרת אזור של אינטרסים מתיבות תוחמות נתונות (bbox_deltas) מקודדות wrt לפי eq.2 ב-arXiv:1506.01497 ה-Op בוחר תיבות ניקוד מובילות של 'pre_nms_topn', מפענח אותן ביחס לעוגנים, מחיל דיכוי לא מקסימלי על תיבות חופפות בעלות ערך צומת-על-איחוד (iou) גבוה מ-'nms_threshold', מבטל תיבות שבהן הצד הקצר יותר קטן מ-' min_size`. GenerateVocabRemapping ניתן נתיב לקבצי אוצר מילים חדשים וישנים, מחזיר טנסור מיפוי מחדש של אורך `num_new_vocab`, כאשר `remapping[i]` מכיל את מספר השורה באוצר המילים הישן התואם לשורה `i` באוצר המילים החדש (החל משורה `new_vocab_offset` ועד ישויות `num_new_vocab`), או `- 1` אם הערך `i` באוצר המילים החדש אינו נמצא באוצר המילים הישן. GetSessionHandle אחסן את טנסור הקלט במצב ההפעלה הנוכחית. GetSessionTensor <T מרחיב את TType > קבל את הערך של הטנזור שצוין על ידי הידית שלו. גדול יותר מחזירה את ערך האמת של (x > y) מבחינה אלמנט. GreaterEqual מחזירה את ערך האמת של (x >= y) מבחינה אלמנט. GuaranteeConst <T מרחיב את TType > נותן ערובה לזמן הריצה של TF שטנסור הקלט הוא קבוע. טבלת גיבוב יוצר טבלת hash לא מאותחלת. HistogramFixedWidth <U מרחיב את TNummer > החזר היסטוגרמה של ערכים. סיכום היסטוגרמה מוציא מאגר פרוטוקול 'סיכום' עם היסטוגרמה. HsvToRgb <T מרחיב את TNummer > המר תמונה אחת או יותר מ-HSV ל-RGB. זהות <T מרחיבה את TType > החזר טנזור עם אותה צורה ותוכן כמו טנזור הקלט או הערך. זהותN מחזירה רשימה של טנסורים עם אותם צורות ותוכן כמו הקלט טנסורים. IdentityReader קורא שמוציא את העבודה בתור הן כמפתח והן כערך. Ifft <T מרחיב את TType > טרנספורמציה פורייה מהירה הפוכה. Ifft2d <T מרחיב את TType > טרנספורמציה פורייה מהירה דו-ממדית הפוכה. Ifft3d <T מרחיב את TType > טרנספורמציה מהירה של פורייה תלת מימדית הפוכה. Igamma <T מרחיב את TNummer > חשב את פונקציית הגמא הבלתי-שלמה המוסדרת הנמוכה 'P(a, x)'. IgammaGradA <T מרחיב את TNummer > מחשב את השיפוע של `igamma(a, x)` בכיוון `a`. Igammac <T מרחיב את TNummer > חשב את פונקציית הגמא הבלתי-שלמה העליונה 'Q(a, x)'. IgnoreErrorsDataset יוצר מערך נתונים המכיל את הרכיבים של `input_dataset` תוך התעלמות משגיאות. תמונה <U מרחיבה את TNummer > מחזירה את החלק הדמיוני של מספר מרוכב. ImageProjectiveTransformV2 <T מרחיב את TNummer > מחיל את ההמרה הנתונה על כל אחת מהתמונות. ImageProjectiveTransformV3 <T מרחיב את TNummer > מחיל את ההמרה הנתונה על כל אחת מהתמונות. סיכום תמונה מוציא מאגר פרוטוקול 'סיכום' עם תמונות. ImmutableConst <T מרחיב את TType > מחזירה טנזור בלתי משתנה מאזור הזיכרון. ImportEvent InTopK אומר אם המטרות נמצאות בתחזיות 'K' העליונות. InfeedDequeue <T מרחיב את TType > מציין מיקום עבור ערך שיוזן לחישוב. InfeedDequeueTuple שואב ערכים מרובים מהזנה כ-XLA tuple. InfeedEnqueue פעולה שמזינה ערך טנסור בודד לחישוב. InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer אופציה שמעמידה בתור מאגר מאופיין בהזנת TPU. InfeedEnqueueTuple מזין ערכי Tensor מרובים לחישוב כ-XLA tuple. איניט אתחול טבלה אתחול טבלה שלוקח שני טנסורים עבור מפתחות וערכים בהתאמה. אתחול טבלה מאת מערך נתונים InitializeTableFromTextFile מאתחל טבלה מקובץ טקסט. InplaceAdd <T מרחיב את TType > מוסיף v לשורות שצוינו של x. InplaceSub <T מרחיב את TType > מוריד 'v' לשורות שצוינו של 'x'. InplaceUpdate <T מרחיב את TType > מעדכן את השורות 'i' שצוינו עם הערכים 'v'. Inv <T מרחיב את TType > מחשב את היפוך של מטריצה ​​מרובעת אחת או יותר הניתנות להפיכה או החיבורים שלהן (העברה מצומדת). InvGrad <T מרחיב את TType > מחשב את השיפוע עבור היפוך של 'x' לפי הקלט שלו. הפוך <T מרחיב את TNummer > הפוך (הפוך) כל סיביות של סוגים נתמכים; לדוגמה, הקלד 'uint8' ערך 01010101 הופך ל-10101010. InvertPermutation <T מרחיב את TNummer > מחשב את התמורה ההפוכה של טנזור. Irfft <U מרחיב את TNummer > טרנספורמציה מהירה של פורייה בעלת ערך אמיתי הפוכה. Irfft2d <U מרחיב את TNummer > טרנספורמציה פורייה מהירה דו-ממדית הפוכה. Irfft3d <U מרחיב את TNummer > טרנספורמציה פורייה מהירה בתלת-ממד הפוכה. IsBoostedTreesEnsembleInitialized בודק אם אנסמבל עצים אותחל. IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized בודק אם זרם קוונטילי אותחל. IsFinite מחזירה אילו אלמנטים של x הם סופיים. IsInf מחזירה אילו רכיבים של x הם Inf. IsNan מחזירה אילו אלמנטים של x הם NaN. IsVariableInitialized בודק אם טנזור אותחל. רגרסיה איזוטונית <U מרחיבה את TNummer > פותר קבוצה של בעיות רגרסיה איזוטונית. איטרטור IteratorFromStringHandle IteratorGetDevice מחזירה את שם המכשיר שעליו הוצב `משאב`. IteratorGetNext מקבל את הפלט הבא מהאיטרטור הנתון. IteratorGetNextAsאופציונלי מקבל את הפלט הבא מהאיטרטור הנתון כגרסה אופציונלית. IteratorGetNextSync מקבל את הפלט הבא מהאיטרטור הנתון. IteratorToStringHandle ממירה את ה-'resource_handle' הנתון המייצג איטרטור למחרוזת. לְהִצְטַרֵף מצרף את המיתרים ברשימה הנתונה של טנסור המיתר לטנזור אחד; עם המפריד הנתון (ברירת המחדל היא מפריד ריק). אתחול KMC2Chain מחזירה את האינדקס של נקודת נתונים שיש להוסיף לערכת ה-Seed. KeyValueSort <T מרחיב את TNumber , U מרחיב את TType > עוטף את מפעיל XLA Sort, מתועד ב https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort . אתחול KmeansPlusPlus בוחר num_to_sample שורות של קלט באמצעות הקריטריון KMeans++. KthOrderStatistic מחשב את סטטיסטיקת הסדר ה-K של מערך נתונים. L2Loss <T מרחיב את TNummer > הפסד L2. LMDBDataset יוצר מערך נתונים שפולט את צמדי המפתח-ערך בקובץ LMDB אחד או יותר. LSTMBlockCell <T מרחיב את TNummer > מחשב את התפשטות תא LSTM קדימה עבור שלב אחד. LSTMBlockCellGrad <T מרחיב את TNummer > מחשב את התפשטות תא LSTM לאחור עבור שלב זמן אחד. LatencyStatsDataset מתעד את ההשהיה של הפקת רכיבי 'input_dataset' ב-StatsAggregator. LeakyRelu <T מרחיב את TNummer > מחשב ליניארי מתוקשר: 'מקסימום(תכונות, תכונות *אלפא)'. LeakyReluGrad <T מרחיב את TNummer > מחשב גרדיאנטים ליניאריים מתוקנים עבור פעולת LeakyRelu. LearnedUnigramCandidateSampler יוצר תוויות לדגימת מועמדים עם התפלגות אוניגרמה נלמדת. LeftShift <T מרחיב את TNummer > Elementwise מחשב את ההזזה שמאלה בסיביות של 'x' ו-'y'. פָּחוֹת מחזירה את ערך האמת של (x < y) מבחינה אלמנט. פחות שווה מחזירה את ערך האמת של (x <= y) מבחינה אלמנט. Lgamma <T מרחיב את TNummer > מחשב את היומן של הערך המוחלט של `Gamma(x)` לפי אלמנט. LinSpace <T מרחיב את TNummer > יוצר ערכים במרווח. LmdbDataset LmdbReader קורא שמוציא את הרשומות מקובץ LMDB. LoadAndRemapMatrix טוען 'טנזור' דו-ממדי (מטריצה) עם השם 'שם_ישן_טנסור' מהמחסום ב- `ckpt_path` וייתכן שמסדר מחדש את השורות והעמודות שלו באמצעות ההיתופים מחדש שצוינו. LoadTPUEmbeddingADAMPparameters טען פרמטרים של הטמעה של ADAM. טען TPUebeddingADAMPparametersGradAccumDebug טען פרמטרים של הטמעת ADAM עם תמיכה באגים. LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters טען פרמטרים של הטבעת Adadelta. LoadTPUEbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug טען פרמטרים של Adadelta עם תמיכה באגים. LoadTPUEmbeddingAdagradParameters טען פרמטרים של הטבעה של Adagrad. LoadTPUEbeddingAdagradParametersGradAccumDebug טען פרמטרים של הטבעת Adagrad עם תמיכה באגים. LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters טען פרמטרים של הטבעה של RMSProp במרכז. טעןTPUEmbeddingFTRLParmeters טען פרמטרים של הטבעת FTRL. טען TPUebeddingFTRLParmetersGradAccumDebug טען פרמטרים של הטבעת FTRL עם תמיכה באגים. טעןTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters טען פרמטרים של הטבעת MDL Adagrad Light. LoadTPUEmbeddingMomentumParameters טען פרמטרים של הטבעת מומנטום. LoadTPUEbedmingMomentumParametersGradAccumDebug טען פרמטרים של הטבעת Momentum עם תמיכה באגים. LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters טען פרמטרי הטבעה פרוקסימליים של Adagrad. LoadTPUEbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug טען פרמטרי הטבעה פרוקסימליים של Adagrad עם תמיכה באגים. LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters LoadTPUEbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters טען פרמטרים של הטבעה של RMSProp. LoadTPUEbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug טען פרמטרים של הטבעה של RMSProp עם תמיכה באגים. LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters טען פרמטרים של הטבעת SGD. טעןTPUEהטבעהStochasticGradient DescentParametersGradAccumDebug טען פרמטרים של הטבעת SGD. LocalResponseNormalization <T מרחיב את TNummer > נורמליזציה של תגובה מקומית. LocalResponseNormalizationGrad <T מרחיב את TNummer > הדרגות לנורמליזציה של תגובה מקומית. יומן <T מרחיב את TType > מחשב לוגריתם טבעי של x מבחינת אלמנטים. Log1p <T מרחיב את TType > מחשב לוגריתם טבעי של (1 + x) מבחינת אלמנט. LogMatrixDeterminant <T מרחיב את TType > מחשב את הסימן והלוג של הערך המוחלט של הקובע של מטריצה ​​מרובעת אחת או יותר. LogSoftmax <T מרחיב את TNummer > מחשב הפעלת יומן softmax. LogUniformCandidateSampler יוצר תוויות לדגימת מועמדים עם התפלגות אחידה ביומן. LogicalAnd מחזירה את ערך האמת של x ו-y מבחינה אלמנט. לוגי לא מחזירה את ערך האמת של 'NOT x' מבחינת אלמנט. לוגי או מחזירה את ערך האמת של x או y מבחינה אלמנט. LookupTableExport <T מרחיב את TType , U מרחיב את TType > מוציא את כל המפתחות והערכים בטבלה. LookupTableFind <U מרחיב את TType > מחפש מפתחות בטבלה, מוציא את הערכים המתאימים. LookupTableImport מחליף את תוכן הטבלה במפתחות ובערכים שצוינו. LookupTableInsert מעדכן את הטבלה כדי לשייך מפתחות לערכים. LookupTableRemove מסיר מפתחות והערכים המשויכים להם מטבלה. LookupTableSize מחשב את מספר האלמנטים בטבלה הנתונה. LoopCond מעביר את הקלט לפלט. נמוך יותר ממיר את כל התווים האותיים להחלפות האותיות הקטנות שלהם. LowerBound <U מרחיב את TNummer > מחיל lower_bound(sorted_search_values, values) לאורך כל שורה. Lu <T מרחיב את TType , U מרחיב את TNummer > מחשב את פירוק ה-LU של מטריצה ​​מרובעת אחת או יותר. MakeIterator יוצר איטרטור חדש ממערך הנתונים הנתון ומאחסן אותו ב-'iterator'. MakeUnique הפוך את כל הרכיבים בממד שאינו אצווה לייחודי, אך \"קרוב\" אליו הערך ההתחלתי שלהם. MapClear Op מסיר את כל האלמנטים במיכל הבסיסי. MapIncompleteSize Op מחזירה את מספר האלמנטים הלא שלמים במיכל הבסיסי. MapPeek אופ מציץ בערכים במפתח שצוין. גודל מפה Op מחזירה את מספר האלמנטים במיכל הבסיסי. MapStage שלב (מפתח, ערכים) במיכל הבסיסי שמתנהג כמו טבל hashable. MapUnstage Op מסיר ומחזיר את הערכים המשויכים למפתח מהמיכל הבסיסי. MapUnstageNoKey Op מסיר ומחזיר אקראי (מפתח, ערך) מהמיכל הבסיסי. MatMul <T מרחיב את TType > הכפל את המטריצה ​​"a" במטריצה ​​"b". התאמת קבצים מחזירה את קבוצת הקבצים התואמים לדפוס גלוב אחד או יותר. MatchingFilesDataset MatrixDiag <T מרחיב את TType > מחזירה טנזור אלכסוני אצווה עם ערכי אלכסון אצווה נתונים. MatrixDiagPart <T מרחיב את TType > מחזירה את החלק האלכסוני המצטבר של טנזור אצווה. MatrixDiagPartV3 <T מרחיב את TType > מחזירה את החלק האלכסוני המצטבר של טנזור אצווה. MatrixDiagV3 <T מרחיב את TType > מחזירה טנזור אלכסוני אצווה עם ערכי אלכסון אצווה נתונים. MatrixLogarithm <T מרחיב את TType > מחשב את הלוגריתם המטריצת של מטריצה ​​ריבועית אחת או יותר: \\(log(exp(A)) = A\\) אופציה זו מוגדרת רק עבור מטריצות מורכבות. MatrixSetDiag <T מרחיב את TType > מחזירה טנזור מטריצה ​​אצווה עם ערכי אלכסון אצווה חדשים. MatrixSolveLs <T מרחיב את TType > פותר בעיה אחת או יותר של ריבועים קטנים ליניאריים. מקסימום <T מרחיב את TType > מחשב את המקסימום של אלמנטים על פני ממדים של טנזור. MaxIntraOpParallelismDataset יוצר מערך נתונים שעוקף את ההקבלה המקסימלית תוך-אופית. MaxPool <T מרחיב את TType > מבצע איגוד מקסימלי בקלט. MaxPool3d <T מרחיב את TNummer > מבצע 3D max pooling על הקלט. MaxPool3dGrad <U מרחיב את TNummer > מחשב גרדיאנטים של פונקציית 3D max pooling. MaxPool3dGradGrad <T מרחיב את TNummer > מחשב גרדיאנטים מסדר שני של פונקציית maxpooling. MaxPoolGrad <T מרחיב את TNummer > מחשב גרדיאנטים של פונקציית maxpooling. MaxPoolGradGrad <T מרחיב את TNummer > מחשב גרדיאנטים מסדר שני של פונקציית maxpooling. MaxPoolGradGradWithArgmax <T מרחיב את TNummer > מחשב גרדיאנטים מסדר שני של פונקציית maxpooling. MaxPoolGradWithArgmax <T מרחיב את TNummer > מחשב גרדיאנטים של פונקציית maxpooling. MaxPoolWithArgmax <T מרחיב את TNummer , U מרחיב את TNummer > מבצע איגוד מקסימלי על הקלט ומוציא גם ערכי מקסימום וגם מדדים. מקסימום <T מרחיב את TNummer > מחזירה את המקסימום של x ו-y (כלומר ממוצע <T מרחיב את TType > מחשב את הממוצע של אלמנטים על פני ממדים של טנזור. מיזוג <T מרחיב את TType > מעביר את הערך של טנסור זמין מ'כניסות' ל'פלט'. מיזוג סיכום ממזג סיכומים. MergeV2Checkpoints פורמט V2 ספציפי: ממזג את קובצי המטא נתונים של נקודות ביקורת מרוסקות. Mfcc הופך ספקטרוגרמה לצורה שימושית לזיהוי דיבור. Min <T מרחיב את TType > מחשב את המינימום של אלמנטים על פני מימדים של טנזור. מינימום <T מרחיב את TNummer > מחזירה את המינימום של x ו-y (כלומר MirrorPad <T מרחיב את TType > מרפד טנזור עם ערכי שיקוף. MirrorPadGrad <T מרחיב את TType > אופציה של שיפוע עבור 'MirrorPad' אופ. MlirPassthroughOp עוטף חישוב MLIR שרירותי המתבטא כמודול עם פונקציה main() . Mod <T מרחיב את TNummer > מחזירה את שארית החלוקה מבחינת הרכיב. ModelDataset שינוי זהות המדגים ביצועים. Mul <T מרחיב את TType > מחזירה x * y מבחינת אלמנט. MulNoNan <T מרחיב את TType > מחזירה x * y מבחינת אלמנט. MultiDeviceIterator יוצר משאב MultiDeviceIterator. MultiDeviceIteratorFromStringHandle יוצר משאב MultiDeviceIterator מאחיית המחרוזת שסופקה לו. MultiDeviceIteratorGetNextFromShard מקבל את הרכיב הבא עבור מספר הרסיס שסופק. MultiDeviceIteratorInit מאתחל את איטרטור ריבוי המכשירים עם מערך הנתונים הנתון. MultiDeviceIteratorToStringHandle מייצר ידית מיתר עבור MultiDeviceIterator הנתון. Multinomial <U מרחיב TNummer > שואב דוגמאות מהתפלגות רב-נומית. MutableDenseHashTable יוצר טבלת גיבוב ריקה המשתמשת בטנזורים כמאגר הגיבוי. MutableHashTable יוצר טבלת גיבוב ריקה. MutableHashTableOfTensors יוצר טבלת גיבוב ריקה. מנעול יוצר משאב Mutex שניתן לנעול על ידי `MutexLock`. MutexLock נועל משאב mutex. NcclAllReduce <T מרחיב את TNummer > מוציא טנזור המכיל את ההפחתה על פני כל טנסור הקלט. NcclBroadcast <T מרחיב את TNummer > שולח 'קלט' לכל המכשירים שמחוברים ליציאה. NcclReduce <T מרחיב את TNummer > מפחית 'קלט' מ-'num_devices' באמצעות 'reduction' למכשיר בודד. Ndtri <T מרחיב את TNummer > השכנים הקרובים ביותר בוחר את k המרכזים הקרובים ביותר עבור כל נקודה. Neg <T מרחיב את TType > מחשב ערך שלילי מספרי לפי אלמנט. NegTrain אימון באמצעות דגימה שלילית. NextAfter <T מרחיב את TNummer > מחזירה את הערך המיוצג הבא של `x1` בכיוון של `x2`, מבחינת אלמנט. NextIteration <T מרחיב את TType > הופך את הקלט שלו לזמין לאיטרציה הבאה. NoOp לא עושה דבר. NonDeterministicInts <U מרחיב את TType > יוצר באופן לא דטרמיניסטי כמה מספרים שלמים. NonMaxSuppression <T מרחיב את TNummer > בוחר בתאוותנות קבוצת משנה של תיבות תוחמות בסדר יורד של הניקוד, גיזום תיבות בעלות חפיפה גבוהה של צומת-על-איחוד (IOU) עם תיבות שנבחרו בעבר. NonMaxSuppressionWithOverlaps בוחר בתאוותנות קבוצת משנה של תיבות תוחמות בסדר יורד של הניקוד, גיזום קופסאות בעלות חפיפה גבוהה עם קופסאות שנבחרו בעבר. NonSerializableDataset לא שווה מחזירה את ערך האמת של (x != y) מבחינת אלמנט. NthElement <T מרחיב את TNummer > מוצא ערכים של סטטיסטיקת הסדר 'n' עבור הממד האחרון. OneHot <U מרחיב את TType > מחזיר טנסור חם אחד. Ones <T מרחיב את TType > אופרטור יוצר קבוע מאותחל עם אלה מהצורה שניתנה על ידי 'עמומים'. OnesLike <T מרחיב את TType > מחזירה טנסור של אלה עם אותה צורה וסוג כמו x. אופרנד <T מרחיב את TType > ממשק מיושם על ידי אופרנדים של פעולת TensorFlow. OptimizeDataset יוצר מערך נתונים על ידי החלת אופטימיזציות על `input_dataset`. OptimizeDatasetV2 יוצר מערך נתונים על ידי החלת אופטימיזציות קשורות ל-'input_dataset'. OptionalFromValue בונה גרסה אופציונלית מקבוצת טנזורים. OptionalGetValue מחזירה את הערך המאוחסן בגרסה אופציונלית או מעלה שגיאה אם ​​לא קיימת. OptionalHasValue מחזירה true אם ורק אם לגרסה האופציונלית הנתונה יש ערך. אופציונליללא יוצר גרסה אופציונלית ללא ערך. הוזמן מפה קלה Op מסיר את כל האלמנטים במיכל הבסיסי. OrderedMapIncompleteSize Op מחזירה את מספר האלמנטים הלא שלמים במיכל הבסיסי. OrderedMapPeek אופ מציץ בערכים במפתח שצוין. OrderedMapSize Op מחזירה את מספר האלמנטים במיכל הבסיסי. OrderedMapStage שלב (מפתח, ערכים) במיכל הבסיסי שמתנהג כמו הזמנה מיכל אסוציאטיבי. OrderedMapUnstage Op מסיר ומחזיר את הערכים המשויכים למפתח מהמיכל הבסיסי. OrderedMapUnstageNoKey Op מסיר ומחזיר את האלמנט (מפתח, ערך) עם הקטן ביותר מפתח מהמיכל הבסיסי. OrdinalSelector בורר ליבות TPU Op. OutfeedDequeue <T מרחיב את TType > מאחזר טנזור בודד מהזנת החישוב. OutfeedDequeueTuple אחזר ערכים מרובים מהזנת החישוב. OutfeedDequeueTupleV2 אחזר ערכים מרובים מהזנת החישוב. OutfeedDequeueV2 <T מרחיב את TType > מאחזר טנזור בודד מהזנת החישוב. OutfeedEnqueue הציבו טנסור בהזנת החישוב. OutfeedEnqueueTuple הציבו ערכי Tensor מרובים בהזנת החישוב. פלט <T מרחיב את TType > ידית סמלית לטנזור שהופק על ידי Operation . Pad <T מרחיב את TType > עוטף את מפעיל XLA Pad, מתועד ב https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#pad . PaddedBatchDataset יוצר מערך נתונים שמקבץ ומרפד רכיבי `batch_size` מהקלט. PaddingFifoQueue תור שמייצר אלמנטים בסדר ראשון נכנס ראשון יוצא. ParallelConcat <T מרחיב את TType > משרשרת רשימה של 'N' טנסורים לאורך הממד הראשון. ParallelDynamicStitch <T מרחיב את TType > שזר את הערכים מהטנסורים של 'נתונים' לטנזור בודד. ParameterizedTruncatedNormal <U מרחיב את TNummer > מוציא ערכים אקראיים מהתפלגות נורמלית. ניתוח דוגמה הופך וקטור של פרוטו tf.Example (כמחרוזות) לטנזורים מוקלדים. ParseExampleDataset הופך את `input_dataset` המכיל פרוטו של `Example` בתור וקטורים של DT_STRING למערך נתונים של אובייקטים `Tensor` או `SparseTensor` המייצגים את התכונות המנתחות. ParseSequenceExample הופך וקטור של פרוטו tf.io.SequenceExample (כמחרוזות) לטנזורים מוקלדים. ניתוח יחיד דוגמה הופך פרוטו tf.Example (כמחרוזת) לטנזורים מוקלדים. ParseSingleSequenceExample הופך מוח סקלרי. פרוטו לדוגמה (כמחרוזות) לטנזורים מוקלדים. ParseTensor <T מרחיב את TType > הופך פרוטו של tensorflow.TensorProto מסודר ל- Tensor. PartitionedInput <T מרחיב את TType > אופ שמקבץ רשימה של כניסות מחולקות יחד. PartitionedOutput <T מרחיב את TType > אופציה שמפיצה טנזור לריסוק על ידי XLA לרשימה של מחיצות פלטים מחוץ לחישוב XLA. מציין מיקום <T מרחיב את TType > מציין מיקום עבור ערך שיוזן לחישוב. PlaceholderWithDefault <T מרחיב את TType > מציין מיקום שעובר דרך 'קלט' כאשר הפלט שלו לא מוזן. Polygamma <T מרחיב את TNummer > חשב את פונקציית הפוליגמה \\(\psi^{(n)}(x)\\). ספירת אוכלוסייה מחשבת ספירת אוכלוסיה לפי יסודות (aka Pow <T מרחיב את TType > מחשב את העוצמה של ערך אחד למשנהו. PrefetchDataset יוצר מערך נתונים המשחזר באופן אסינכרוני אלמנטים מ-'input_dataset'. הפוך לליניאריזציה מראש אופ שמייצר ערך טנסור אחד לטנזור אטום. PrelinearizeTuple אופ שמייצר ערכי טנסור מרובים לטנזור וריאתי אטום. PreventGradient <T מרחיב את TType > הפעלת זהות שמפעילה שגיאה אם ​​מתבקש שיפוע. הדפס מדפיס מחרוזת סקלרית. PriorityQueue תור שמייצר אלמנטים ממוינים לפי ערך הרכיב הראשון. PrivateThreadPoolDataset יוצר מערך נתונים המשתמש במאגר שרשורים מותאם אישית כדי לחשב את 'input_dataset'. Prod <T מרחיב את TType > מחשב את המכפלה של אלמנטים על פני ממדים של טנזור. Qr <T מרחיב את TType > מחשב את פירוק ה-QR של מטריצה ​​אחת או יותר. Quantize <T מרחיב את TType > כוונט את טנסור ה"קלט" מסוג float לטנסור "פלט" מסוג "T". QuantizeAndDequantize <T מרחיב את TNummer > מכונס ואז מבטל טנזור. QuantizeAndDequantizeV3 <T מרחיב את TNummer > מכונס ואז מבטל טנזור. QuantizeAndDequantizeV4 <T מרחיב את TNummer > מחזירה את השיפוע של `quantization.QuantizeAndDequantizeV4`. QuantizeAndDequantizeV4Grad <T מרחיב את TNummer > מחזירה את השיפוע של `QuantizeAndDequantizeV4`. QuantizeDownAndShrinkRange <U מרחיב את TType > המר את טנסור ה-'קלט' המכומתי ל'פלט' בעל דיוק נמוך יותר, באמצעות ה- הפצה בפועל של הערכים כדי למקסם את השימוש בעומק הסיביות התחתון והתאמת טווחי המינימום והמקסימום של הפלט בהתאם. QuantizedAdd <V מרחיב את TType > מחזירה x + y מבחינת אלמנטים, עובדת על מאגרים כמותיים. QuantizedAvgPool <T מרחיב את TType > מייצר את המאגר הממוצע של טנזור הקלט עבור טיפוסים כמותיים. QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization <U מרחיב את TType > נורמליזציה של אצווה כמותית. QuantizedBiasAdd <V מרחיב את TType > מוסיף 'הטיה' של Tensor ל'קלט' של Tensor עבור סוגים קוונטיים. QuantizedConcat <T מרחיב את TType > משרשרת טנזורים כמותיים לאורך מימד אחד. QuantizedConv2DAndRelu <V מרחיב את TType > QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V מרחיב את TType > QuantizedConv2DAndRequantize <V מרחיב את TType > QuantizedConv2DPerChannel <V מרחיב את TType > מחשב QuantizedConv2D לכל ערוץ. QuantizedConv2DWithBias <V מרחיב את TType > QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V מרחיב את TType > QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W מרחיב את TType > QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W מרחיב את TType > QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X מרחיב את TType > QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V מרחיב את TType > QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X מרחיב את TType > QuantizedConv2d <V מרחיב את TType > מחשב קונבולולוציה דו-ממדית בהינתן טנסורי קלט 4-ממדים ופילטרים. QuantizedDepthwiseConv2D <V מרחיב את TType > מחשב Conv2D בכמות עומק. QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V מרחיב את TType > מחשב Conv2D בכמות עומק עם Bias. QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V מרחיב את TType > מחשב Conv2D ממוחשב בעומק עם Bias ו-Relu. QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W מרחיב את TType > מחשב Conv2D quantized depthwise עם Bias, Relu ו-Requantize. QuantizedInstanceNorm <T מרחיב את TType > נורמליזציה של מופע כמותי. QuantizedMatMul <V מרחיב את TType > בצע כפל מטריצה ​​כמותית של 'a' במטריצה ​​'b'. QuantizedMatMulWithBias <W מרחיב את TType > מבצע כפל מטריצה ​​כמותית של 'a' במטריצה ​​'b' עם הטיה add. QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W מרחיב את TNummer > QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V מרחיב את TType > בצע כפל מטריצה ​​כמותית של 'a' במטריצה ​​'b' עם הטיה add ו-relu fusion. QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W מרחיב את TType > בצע כפל מטריצה ​​כמותית של 'a' במטריצה ​​'b' עם הטיה add ו-relu ו-requantize fusion. QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W מרחיב את TType > QuantizedMaxPool <T מרחיב את TType > מייצר את המאגר המקסימלי של טנזור הקלט עבור סוגים כמותיים. QuantizedMul <V מרחיב את TType > מחזירה x * y מבחינת אלמנטים, עובדת על מאגרים כמותיים. QuantizedRelu <U מרחיב את TType > מחשב Quantized Rectified Linear: `max(features, 0)` QuantizedRelu6 <U מרחיב את TType > מחשב Quantized Rectified Linear 6: `min(max(features, 0), 6)` QuantizedReluX <U מרחיב את TType > מחשב X Quantized Rectified Linear: `min(max(features, 0), max_value)` QuantizedReshape <T מרחיב את TType > מעצב מחדש טנזור כמותי לפי האופציה של Reshape. QuantizedResizeBilinear <T מרחיב את TType > שנה את הגודל של 'תמונות' כמותיות ל'גודל' באמצעות אינטרפולציה בילינארית כמותית. תור סגור סוגר את התור הנתון. QueueDequeue מוציא תור של טנסור אחד או יותר מהתור הנתון. QueueDequeueMany תווים 'n' tuples של טנסור אחד או יותר מהתור הנתון. QueueDequeueUpTo תווים 'n' tuples של טנסור אחד או יותר מהתור הנתון. QueueEnqueue מעמיד בתור טופלה של טנסור אחד או יותר בתור הנתון. QueueEnqueueMany מעמיד בתור אפס או יותר tuples של טנסור אחד או יותר בתור הנתון. תור נסגר מחזירה true אם התור נסגר. גודל תור מחשב את מספר האלמנטים בתור הנתון. RaggedBincount <U מרחיב את TNummer > סופר את מספר המופעים של כל ערך במערך שלמים. RaggedCountSparseOutput <U מרחיב את TNummer > מבצע ספירת פחי פלט דלילה עבור קלט טנזור מרופט. RaggedCross <T מרחיב את TType , U מרחיב את TNummer > יוצר צלב תכונה מתוך רשימה של טנזורים, ומחזיר אותו כ-RaggedTensor. RaggedGather <T מרחיב את TNumber , U מרחיב את TType > אסוף פרוסות מרופטות מציר '0' של 'פארמס' לפי 'מדדים'. RaggedRange <U מרחיב את TNummer , T מרחיב את TNummer > מחזירה 'RaggedTensor' המכיל את רצפי המספרים שצוינו. RaggedTensorFromVariant <U מרחיב את TNummer , T מרחיב את ה-TType > מפענח 'וריאנט' טנסור ל-'RaggedTensor'. RaggedTensorToSparse <U מרחיב את TType > ממיר `RaggedTensor` ל`SparseTensor` עם אותם ערכים. RaggedTensorToTensor <U מרחיב את TType > צור טנזור צפוף מטנזור מרופט, אולי משנה את צורתו. RaggedTensorToVariant מקודד 'RaggedTensor' לטנזור 'וריאנט'. RaggedTensorToVariantGradient <U מרחיב את TType > עוזר המשמש לחישוב השיפוע עבור `RaggedTensorToVariant`. RandomCrop <T מרחיב את TNummer > חתוך 'תמונה' באופן אקראי. RandomDataset יוצר מערך נתונים שמחזיר מספרים פסאודו אקראיים. RandomGamma <U מרחיב את TNummer > מוציא ערכים אקראיים מהתפלגות גמא המתוארות על ידי אלפא. RandomGammaGrad <T מרחיב את TNummer > מחשב את הנגזרת של מדגם אקראי Gamma wrt RandomPoisson <V מרחיב את TNummer > מוציא ערכים אקראיים מהתפלגות ה-Poisson המתוארות לפי קצב. RandomShuffle <T מרחיב את TType > מערבב באופן אקראי טנזור לאורך הממד הראשון שלו. RandomShuffleQueue תור שהופך את סדר האלמנטים באקראי. RandomStandardNormal <U מרחיב את TNummer > מוציא ערכים אקראיים מהתפלגות נורמלית. RandomUniform <U מרחיב את TNummer > מוציא ערכים אקראיים מהתפלגות אחידה. RandomUniformInt <U מרחיב את TNummer > מוציא מספרים שלמים אקראיים מהתפלגות אחידה. טווח <T מרחיב את TNummer > יוצר רצף של מספרים. RangeDataset יוצר מערך נתונים עם טווח של ערכים. דַרגָה מחזירה את הדרגה של טנזור. RawOp מחלקה בסיס עבור יישומי Op המגובה Operation אחת. ReadFile קורא ומוציא את כל התוכן של שם קובץ הקלט. ReadVariableOp <T מרחיב את TType > קורא את הערך של משתנה. ReaderNumRecordsProduced מחזירה את מספר הרשומות שהקורא הזה הפיק. ReaderNumWorkUnitsCompleted מחזירה את מספר יחידות העבודה שהקורא הזה סיים לעבד. ReaderRead מחזירה את הרשומה הבאה (מפתח, צמד ערכים) שהופק על ידי Reader. ReaderReadUpTo מחזירה עד זוגות של `num_records` (מפתח, ערך) שהופקו על ידי Reader. ReaderReset שחזר קורא למצב הניקיון הראשוני שלו. ReaderRestoreState שחזר קורא למצב שנשמר קודם לכן. ReaderSerializeState הפק טנזור מיתר המקודד את המצב של Reader. Real <U מרחיב את TNummer > מחזירה את החלק האמיתי של מספר מרוכב. RealDiv <T מרחיב את TType > מחזירה x / y מבחינת אלמנטים עבור טיפוסים אמיתיים. RebatchDataset יוצר מערך נתונים שמשנה את גודל האצווה. RebatchDatasetV2 יוצר מערך נתונים שמשנה את גודל האצווה. הדדי <T מרחיב את TType > מחשב את ההדדיות של x מבחינה אלמנט. ReciprocalGrad <T מרחיב את TType > מחשב את השיפוע עבור היפוך של 'x' לפי הקלט שלו. RecordInput פולט רשומות אקראיות. Recv <T מרחיב את TType > מקבל את הטנזור הנקרא מחישוב XLA אחר. RecvTPUEmbeddingActivations אופ שמקבל הפעלות הטמעה ב-TPU. הפחת <T מרחיב את TNummer > מפחית באופן הדדי מספר טנסורים מסוג וצורה זהים. צמצם הכל מחשב את ה"לוגי ו" של אלמנטים על פני מימדים של טנזור. ReduceAny מחשב את ה"לוגי או" של אלמנטים על פני ממדים של טנזור. ReduceJoin מצטרף למחרוזת Tensor על פני המידות הנתונות. ReduceMax <T מרחיב את TType > מחשב את המקסימום של אלמנטים על פני ממדים של טנזור. ReduceMin <T מרחיב את TType > מחשב את המינימום של אלמנטים על פני מימדים של טנזור. ReduceProd <T מרחיב את TType > מחשב את המכפלה של אלמנטים על פני ממדים של טנזור. ReduceSum <T מרחיב את TType > מחשב את סכום האלמנטים על פני ממדים של טנזור. ReduceV2 <T מרחיב את TNummer > מפחית באופן הדדי מספר טנסורים מסוג וצורה זהים. RefEnter <T מרחיב את TType > יוצר או מוצא מסגרת צאצא, והופכת 'נתונים' לזמינים למסגרת הצאצא. RefExit <T מרחיב את TType > יוצא מהמסגרת הנוכחית למסגרת האב שלה. RefIdentity <T מרחיב את TType > החזר את אותו טנסור רפ כמו טנסור ה-Ref הקלט. RefMerge <T מרחיב את TType > מעביר את הערך של טנסור זמין מ'כניסות' ל'פלט'. RefNextIteration <T מרחיב את TType > הופך את הקלט שלו לזמין לאיטרציה הבאה. RefSelect <T מרחיב את TType > מעביר את האלמנט 'אינדקס' של 'קלט' ל'פלט'. RefSwitch <T מרחיב את TType > מעביר את 'נתוני' ה-Ref tensor ליציאת הפלט שנקבעה על ידי 'pred'. RegexFullMatch בדוק אם הקלט תואם את תבנית הביטוי הרגולרי. RegexReplace מחליף התאמות של הביטוי הרגולרי `pattern` ב-`input` במחרוזת ההחלפה שסופקה ב-'rewrite'. RegisterDataset רושם מערך נתונים בשירות tf.data. Relu <T מרחיב את TType > מחשב ליניארי מתוקשר: 'max(features, 0)'. Relu6 <T מרחיב את TNummer > מחשב ליניארי מתוקשר 6: `min(max(features, 0), 6)`. Relu6Grad <T מרחיב את TNummer > מחשב שיפועים ליניאריים מתוקנים 6 עבור פעולת Relu6. ReluGrad <T מרחיב את TNummer > מחשב גרדיאנטים ליניאריים מתוקנים עבור פעולת Relu. RemoteFusedGraphExecute בצע גרף משנה על מעבד מרוחק. RepeatDataset יוצר מערך נתונים שפולט את הפלטים של 'input_dataset' פעמים 'ספירה'. ReplicaId זיהוי העתק. ReplicateMetadata מטא נתונים המציינים כיצד יש לשכפל את חישוב ה-TPU. ReplicatedInput <T מרחיב את TType > מחבר N כניסות לחישוב TPU משוכפל N-way. ReplicatedOutput <T מרחיב את TType > מחבר N יציאות מחישוב TPU משוכפל ב-N-way. RequantizationRange מחשב טווח המכסה את הערכים בפועל הקיימים בטנזור כמותי. RequantizationRangePerChannel מחשב טווח כיול מחדש לכל ערוץ. Requantize <U מרחיב את TType > ממירה את טנסור ה-'קלט' המקוונטי ל'פלט' בעל דיוק נמוך יותר. RequantizePerChannel <U מרחיב את TType > משחזר קלט עם ערכי מינימום ומקסימום ידועים לכל ערוץ. צורה מחדש <T מרחיבה את TType > מעצב מחדש טנזור. ResizeArea שנה את גודל ה'תמונות' ל'גודל' באמצעות אינטרפולציה של אזור. שינוי גודלBicubic שנה את גודל ה'תמונות' ל'גודל' באמצעות אינטרפולציה דו-קובית. ResizeBicubicGrad <T מרחיב את TNummer > מחשב את הגרדיאנט של אינטרפולציה דו-קובית. שינוי גודלBilinear שנה את הגודל של 'תמונות' ל'גודל' באמצעות אינטרפולציה בילינארית. ResizeBilinearGrad <T מרחיב את TNummer > מחשב את שיפוע האינטרפולציה הבילינארית. ResizeNearestNeighbor <T מרחיב את TNummer > שנה את הגודל של 'תמונות' ל'גודל' באמצעות אינטרפולציה של השכן הקרוב ביותר. שינוי גודלNearestNeighborGrad <T מרחיב את TNummer > מחשב את שיפוע האינטרפולציה של השכן הקרוב ביותר. ResourceAccumulatorApplyGradient מחיל שיפוע על מצבר נתון. ResourceAccumulatorNumAccumulated מחזירה את מספר ההדרגות המצטברות במצטברים הנתונים. ResourceAccumulatorSetGlobalStep מעדכן את המצבר עם ערך חדש עבור global_step. ResourceAccumulatorTakeGradient <T מרחיב את TType > מחלץ את השיפוע הממוצע ב-ConditionalAccumulator הנתון. ResourceApplyAdaMax עדכן את '*var' לפי אלגוריתם AdaMax. ResourceApplyAdadelta עדכן את '*var' בהתאם לתוכנית adadelta. ResourceApplyAdagrad עדכן את '*var' בהתאם לתכנית adgrad. ResourceApplyAdagradDa עדכן את '*var' בהתאם לתוכנית adgrad הפרוקסימלית. ResourceApplyAdam עדכן את '*var' לפי אלגוריתם Adam. ResourceApplyAdamWithAmsgrad עדכן את '*var' לפי אלגוריתם Adam. ResourceApplyAddSign עדכן את '*var' בהתאם לעדכון AddSign. ResourceApplyCenteredRmsProp עדכן את '*var' לפי אלגוריתם RMSProp הממורכז. ResourceApplyFtrl עדכן את '*var' לפי סכימת Ftrl-proximal. ResourceApplyGradientDescent עדכן את '*var' על ידי הפחתת 'alpha' * 'delta' ממנו. ResourceApplyKerasMomentum עדכן את '*var' לפי סכימת המומנטום. ResourceApplyMomentum עדכן את '*var' לפי סכימת המומנטום. ResourceApplyPowerSign עדכן את '*var' בהתאם לעדכון AddSign. ResourceApplyProximalAdagrad עדכן את '*var' ו-'*accum' לפי FOBOS עם קצב הלמידה של Adagrad. ResourceApplyProximalGradientDescent עדכן את '*var' בתור אלגוריתם FOBOS עם קצב למידה קבוע. ResourceApplyRmsProp עדכן את '*var' לפי אלגוריתם RMSProp. ResourceConditionalAccumulator מצבר מותנה לצבירה של שיפועים. ResourceCountUpTo <T מרחיב את TNummer > מגדיל את המשתנה שמצביע עליו 'משאב' עד שהוא מגיע ל'מגבלה'. ResourceGather <U מרחיב את TType > אסוף פרוסות מהמשתנה שעליו הצביע `משאב` לפי `מדדים`. ResourceGatherNd <U מרחיב את TType > ResourceScatterAdd מוסיף עדכונים דלילים למשתנה שאליו מתייחס `משאב`. ResourceScatterDiv מחלק עדכונים דלילים למשתנה שאליו מתייחס `משאב`. ResourceScatterMax מפחית עדכונים דלילים למשתנה שאליו מתייחס `משאב` באמצעות פעולת `מקסימום`. ResourceScatterMin מפחית עדכונים דלילים למשתנה שאליו מתייחס `משאב` באמצעות פעולת `min`. ResourceScatterMul מכפיל עדכונים דלילים לתוך המשתנה שאליו מתייחס `משאב`. ResourceScatterNdAdd מחיל תוספת דלילה על ערכים בודדים או פרוסות במשתנה. ResourceScatterNdMax ResourceScatterNdMin ResourceScatterNdSub מחיל חיסור דליל על ערכים בודדים או פרוסות במשתנה. ResourceScatterNdUpdate מחיל 'עדכונים' דלילים על ערכים או פרוסות בודדות בתוך נתון משתנה לפי `מדדים`. ResourceScatterSub מפחית עדכונים דלילים מהמשתנה שאליו מתייחס `משאב`. ResourceScatterUpdate מקצה עדכונים דלילים למשתנה שאליו מתייחס `משאב`. ResourceSparseApplyAdadelta var: צריך להיות מ-Variable(). ResourceSparseApplyAdagrad עדכן את הערכים הרלוונטיים ב-'*var' ו-'*accum' בהתאם לתכנית adgrad. ResourceSparseApplyAdagradDa עדכן ערכים ב-'*var' ו-'*accum' בהתאם לתכנית ה-adagrad הפרוקסימלית. ResourceSparseApplyAdagradV2 עדכן את הערכים הרלוונטיים ב-'*var' ו-'*accum' בהתאם לתכנית adgrad. ResourceSparseApplyCenteredRmsProp עדכן את '*var' לפי אלגוריתם RMSProp הממורכז. ResourceSparseApplyFtrl עדכן את הערכים הרלוונטיים ב-'*var' בהתאם לתוכנית ה-Ftrl-proximal. ResourceSparseApplyKerasMomentum עדכן ערכים רלוונטיים ב-'*var' ו-'*accum' בהתאם לתכנית המומנטום. ResourceSparseApplyMomentum עדכן ערכים רלוונטיים ב-'*var' ו-'*accum' בהתאם לתכנית המומנטום. ResourceSparseApplyProximalAdagrad ערכי עדכון דלילים ב-'*var' ו-'*accum' לפי אלגוריתם FOBOS. ResourceSparseApplyProximalGradientDescent עדכון דל '*var' כאלגוריתם FOBOS עם קצב למידה קבוע. ResourceSparseApplyRmsProp עדכן את '*var' לפי אלגוריתם RMSProp. ResourceStridedSliceAssign הקצה 'ערך' להפניה של ערך l של 'ref'. לשחזר משחזר טנזורים ממחסום V2. RestoreSlice <T מרחיב את TType > משחזר טנזור מקבצי נקודת ביקורת. אחזר TPUEembeddingADAMPparameters אחזר פרמטרים של הטמעת ADAM. אחזר TPUebedding ADAMPparametersGradAccumDebug אחזר פרמטרי הטמעה של ADAM עם תמיכה באגים. אחזר TPUEmbeddingAdadeltaParameters אחזר פרמטרים של הטבעת Adadelta. אחזר TPUEהטבעהAddadeltaParametersGradAccumDebug אחזר פרמטרי הטבעה של Adadelta עם תמיכה באגים. אחזר TPUEmbeddingAdagradParameters אחזר פרמטרים של הטבעה של Adagrad. אחזר TPUEbeddingAdagradParametersGradAccumDebug אחזר פרמטרים של הטבעה של Adagrad עם תמיכה באגים. אחזר TPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters אחזר פרמטרי הטמעה ממורכזים של RMSProp. אחזר TPUEembeddingFTRLParmeters אחזר פרמטרים של הטבעת FTRL. אחזר TPUebeddingFTRLParmetersGradAccumDebug אחזר פרמטרים של הטבעת FTRL עם תמיכה באגים. אחזר TPUEbeddingMDLAdagradLightParameters אחזר פרמטרים של הטבעת MDL Adagrad Light. אחזר TPUEmbeddingMomentumParameters אחזר פרמטרי הטבעה של מומנטום. אחזר TPUebeddingMomentumParametersGradAccumDebug אחזר פרמטרי הטבעה של Momentum עם תמיכה באגים. אחזר TPUEmbeddingProximalAdagradParameters אחזר פרמטרי הטבעה פרוקסימליים של Adagrad. אחזר TPUEembeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug אחזר פרמטרי הטבעה פרוקסימליים של Adagrad עם תמיכה באגים. אחזר TPUEmbeddingProximalYogiParameters חזור אחזר TPUEmbeddingRMSPropParameters אחזר פרמטרים של הטבעה של RMSProp. אחזר TPUEbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug אחזר פרמטרי הטבעה של RMSProp עם תמיכה באגים. אחזר TPUEbedringStochasticGradientDescentParameters אחזר פרמטרים של הטבעת SGD. חזור אחזר פרמטרים של הטבעת SGD עם תמיכה באגים. הפוך <T מרחיב את TType > הופך ממדים ספציפיים של טנזור. ReverseSequence <T מרחיב את TType > הופך פרוסות באורך משתנה. Rfft <U מרחיב את TType > טרנספורמציה פורייה מהירה בעלת ערך אמיתי. Rfft2d <U מרחיב את TType > טרנספורמציה מהירה של פורייה בעלת ערך אמיתי דו-ממדי. Rfft3d <U מרחיב את TType > טרנספורמציה מהירה של פורייה בעלת ערך אמיתי בתלת מימד. RgbToHsv <T מרחיב את TNummer > ממיר תמונה אחת או יותר מ-RGB ל-HSV. RightShift <T מרחיב את TNummer > Elementwise מחשב את ההזזה ימינה בסיביות של 'x' ו-'y'. Rint <T מרחיב את TNummer > מחזירה מספר שלם מבחינת אלמנט הקרוב ביותר ל-x. RngReadAndSkip הקדם את המונה של RNG מבוסס נגד. RngSkip הקדם את המונה של RNG מבוסס נגד. רול <T מרחיב את TType > מגלגל את האלמנטים של טנזור לאורך ציר. עגול <T מרחיב את TType > עיגול ערכי טנזור למספר השלם הקרוב ביותר, מבחינת אלמנט. Rpc בצע קבוצות של בקשות RPC. Rsqrt <T מרחיב את TType > מחשבת ההדדיות של השורש הריבועי של x מבחינה אלמנט. RsqrtGrad <T מרחיב את TType > מחשב את השיפוע עבור rsqrt של 'x' לפי הקלט שלו. SampleDistortedBoundingBox <T מרחיב את TNummer > צור תיבת תוחמת אחת מעוותת באופן אקראי עבור תמונה. SamplingDataset יוצר מערך נתונים שלוקח דגימת ברנולי של התוכן של מערך נתונים אחר. להציל חוסך טנזורים בפורמט נקודת ביקורת V2. SaveSlices שומר פרוסות טנסור קלט בדיסק. ScalarSummary מוציא מאגר פרוטוקול 'סיכום' עם ערכים סקלרים. ScaleAndTranslate ScaleAndTranslateGrad <T מרחיב את TNummer > ScatterAdd <T מרחיב את TType > מוסיף עדכונים דלילים להפניה למשתנה. ScatterDiv <T מרחיב את TType > מחלק התייחסות משתנה לפי עדכונים דלילים. ScatterMax <T מרחיב את TNummer > מפחית עדכונים דלילים להפניה למשתנה באמצעות פעולת 'מקסימום'. ScatterMin <T מרחיב את TNummer > מפחית עדכונים דלילים להפניה למשתנה באמצעות פעולת 'min'. ScatterMul <T מרחיב את TType > מכפיל עדכונים דלילים להפניה משתנה. ScatterNd <U מרחיב את TType > פזרו `עדכונים` לטנזור חדש לפי `מדדים`. ScatterNdAdd <T מרחיב את TType > מחיל תוספת דלילה על ערכים בודדים או פרוסות במשתנה. ScatterNdMax <T מרחיב את TType > מחשב את המקסימום מבחינת אלמנט. ScatterNdMin <T מרחיב את TType > מחשב את המינימום מבחינת אלמנט. ScatterNdNonAliasingAdd <T מרחיב את TType > מחיל תוספת דלילה על 'קלט' באמצעות ערכים בודדים או פרוסות מתוך `עדכונים` לפי מדדי `מדדים`. ScatterNdSub <T מרחיב את TType > מחיל חיסור דליל על ערכים בודדים או פרוסות במשתנה. ScatterNdUpdate <T מרחיב את TType > מחיל 'עדכונים' דלילים על ערכים או פרוסות בודדות בתוך נתון משתנה לפי `מדדים`. ScatterSub <T מרחיב את TType > מפחית עדכונים דלילים להפניה למשתנה. ScatterUpdate <T מרחיב את TType > מחיל עדכונים דלילים על הפניה למשתנה. SdcaFprint מחשב טביעות אצבע של מחרוזות הקלט. SdcaOptimizer גרסה מבוזרת של האופטימיזציה של Stochastic Dual Coordinate Ascent (SDCA) עבור מודלים ליניאריים עם רגולציה L1 + L2. SdcaShrinkL1 מיישמת שלב התקנת הסדר L1 על הפרמטרים. SegmentMax <T מרחיב את TNummer > מחשב את המקסימום לאורך מקטעים של טנזור. SegmentMean <T מרחיב את TType > מחשב את הממוצע לאורך מקטעים של טנזור. SegmentMin <T מרחיב את TNummer > מחשב את המינימום לאורך מקטעים של טנזור. SegmentProd <T מרחיב את TType > מחשב את המוצר לאורך מקטעים של טנזור. SegmentSum <T מרחיב את TType > מחשב את הסכום לאורך מקטעים של טנזור. בחר <T מרחיב TType > SelfAdjointEig <T מרחיב את TType > מחשב את הפירוק העצמי של אצווה של מטריצות צמודות עצמיות (הערה: רק קלט אמיתי נתמך). Selu <T מרחיב TNummer > מחשב ליניארי מעריכי בקנה מידה: `scale * alpha * (exp(features) - 1)` אם < 0, 'סולם * תכונות' אחרת. SeluGrad <T מרחיב את TNummer > מחשב שיפועים עבור הפעולה הליניארית המעריכית בקנה מידה (Selu). לִשְׁלוֹחַ שולח את הטנזור בעל השם לחישוב XLA אחר. SendTPUEbeddingGradients מבצע עדכוני שיפוע של טבלאות הטבעה. SerializeIterator ממירה את ה-'resource_handle' הנתון המייצג איטרטור לטנזור וריאנט. SerializeManySparse <U מרחיב את TType > עשה בסידרה 'N'-minibatch 'SparseTensor' לאובייקט '[N, 3]' 'Tensor'. SerializeSparse <U מרחיב את TType > הפוך 'SparseTensor' בסידרה לאובייקט '[3]' 'Tensor'. SerializeTensor הופך Tensor לפרוטו TensorProto בסידורי. SetDiff1d <T מרחיב את TType , U מרחיב את TNummer > מחשב את ההבדל בין שתי רשימות של מספרים או מחרוזות. SetSize מספר האלמנטים הייחודיים לאורך הממד האחרון של הקלט 'סט'. SetStatsAggregatorDataset צורה <U מרחיבה את TNummer > מחזירה צורה של טנזור. ShapeN <U מרחיב את TNummer > מחזיר צורה של טנסורים. ShardDataset יוצר 'מערך נתונים' הכולל רק 1/'num_shards' מתוך מערך הנתונים הזה. ShardedFilename צור שם קובץ מפוצל. ShardedFilespec צור תבנית גלוב התואמת לכל שמות הקבצים המרוסקים. Sharding <T מרחיב את TType > פעולה שמרסקת את הקלט בהתבסס על תכונת הרסיס הנתונה. ShuffleAndRepeatDataset ShuffleDataset ShutdownDistributedTPU מכבה מערכת TPU מבוזרת פועלת. Sigmoid <T מרחיב את TType > מחשב סיגמואיד של 'x' מבחינת אלמנט. SigmoidGrad <T מרחיב את TType > מחשב את הגרדיאנט של הסיגמואיד של 'x' לפי הקלט שלו. סימן <T מרחיב את TType > מחזירה אינדיקציה מבחינה אלמנטית של הסימן של מספר. Sin <T מרחיב את TType > מחשב את הסינוס של x מבחינה אלמנט. Sinh <T מרחיב את TType > מחשב סינוס היפרבולי של x מבחינת אלמנט. גודל <U מרחיב את TNummer > מחזירה גודל של טנזור. SkipDataset יוצר מערך נתונים שמדלג על אלמנטים של `count` מתוך `input_dataset`. סקיפגרם מנתח קובץ טקסט ויוצר אצווה של דוגמאות. SleepDataset Slice <T מרחיב את TType > החזר פרוסה מ'קלט'. SlidingWindowDataset יוצר מערך נתונים שמעביר חלון הזזה על 'ערכת נתונים_קלט'. תמונת מצב <T מרחיבה את TType > מחזיר עותק של טנסור הקלט. SobolSample <T מרחיב את TNummer > מייצר נקודות מרצף סובול. Softmax <T מרחיב את TNummer > מחשב הפעלת softmax. SoftmaxCrossEntropyWithLogits <T מרחיב את TNummer > מחשבת עלות אנטרופיה צולבת של Softmax ושיפועים כדי להתפשט לאחור. Softplus <T מרחיב את TNummer > מחשב את softplus: `log(exp(features) + 1)`. SoftplusGrad <T מרחיב את TNummer > מחשב מעברי softplus עבור פעולת softplus. Softsign <T מרחיב את TNummer > מחשב softsign: `features / (abs(features) + 1)`. SoftsignGrad <T מרחיב את TNomber > מחשב מעברי softsign עבור פעולת softsign. Solve <T מרחיב את TType > פותר מערכות של משוואות ליניאריות. מיון <T מרחיב את TType > עוטף את מפעיל XLA Sort, מתועד ב https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort . SpaceToBatch <T מרחיב את TType > SpaceToBatch עבור טנזורים 4-D מסוג T. SpaceToBatchNd <T מרחיב את TType > SpaceToBatch עבור טנסור ND מסוג T. SpaceToDepth <T מרחיב את TType > SpaceToDepth עבור טנסורים מסוג T. SparseAccumulatorApplyGradient מחיל שיפוע דליל על מצבר נתון. SparseAccumulatorTakeGradient <T מרחיב את TType > מחלץ את השיפוע הדל הממוצע ב- SparseConditionalAccumulator. SparseAdd <T מרחיב את TType > מוסיף שני אובייקטים `SparseTensor` כדי לייצר `SparseTensor` אחר. SparseAddGrad <T מרחיב את TType > אופרטור השיפוע עבור האופציה SparseAdd. SparseApplyAdadelta <T מרחיב את TType > var: צריך להיות מ-Variable(). SparseApplyAdagrad <T מרחיב את TType > עדכן את הערכים הרלוונטיים ב-'*var' ו-'*accum' בהתאם לתכנית adgrad. SparseApplyAdagradDa <T מרחיב את TType > עדכן ערכים ב-'*var' ו-'*accum' בהתאם לתכנית ה-adagrad הפרוקסימלית. SparseApplyCenteredRmsProp <T מרחיב את TType > עדכן את '*var' לפי אלגוריתם RMSProp הממורכז. SparseApplyFtrl <T מרחיב את TType > עדכן את הערכים הרלוונטיים ב-'*var' בהתאם לתוכנית ה-Ftrl-proximal. SparseApplyMomentum <T מרחיב את TType > עדכן ערכים רלוונטיים ב-'*var' ו-'*accum' בהתאם לתכנית המומנטום. SparseApplyProximalAdagrad <T מרחיב את TType > ערכי עדכון דלילים ב-'*var' ו-'*accum' לפי אלגוריתם FOBOS. SparseApplyProximalGradientDescent <T מרחיב את TType > עדכון דל '*var' כאלגוריתם FOBOS עם קצב למידה קבוע. SparseApplyRmsProp <T מרחיב את TType > עדכן את '*var' לפי אלגוריתם RMSProp. SparseBincount <U מרחיב את TNummer > סופר את מספר המופעים של כל ערך במערך שלמים. SparseConcat <T מרחיב את TType > משרשרת רשימה של 'SparseTensor' לאורך הממד שצוין. מצבר תנאי דל מצבר מותנה לצבירה של שיפועים דלילים. SparseCountSparseOutput <U מרחיב את TNummer > מבצע ספירת סל פלט דליל עבור קלט טנזור דליל. SparseCross יוצר צלב דליל מתוך רשימה של טנסורים דלים וצפופים. SparseCrossHashed יוצר צלב דליל מתוך רשימה של טנסורים דלים וצפופים. SparseDenseCwiseAdd <T מרחיב את TType > חיבור SparseTensor ו- Tensor צפוף, תוך שימוש בכללים המיוחדים הבאים: (1) משדר את הצד הצפוף שיהיה זהה לצורה של הצד הדליל, אם מתאים; (2) לאחר מכן, רק הערכים הצפופים שעליהם הצביעו המדדים של ה-SparseTensor משתתפים בתוספת cwise. SparseDenseCwiseDiv <T מרחיב את TType > מבחינה רכיבית מחלק SparseTensor בטנסור צפוף. SparseDenseCwiseMul <T מרחיב את TType > מבחינת רכיב מכפיל SparseTensor בטנסור צפוף. SparseFillEmptyRows <T מרחיב את TType > ממלא שורות ריקות בקלט הדו-ממדי `SparseTensor` בערך ברירת מחדל. SparseFillEmptyRowsGrad <T מרחיב את TType > השיפוע של SparseFillEmptyRows. SparseMatMul הכפל את המטריצה ​​"a" במטריצה ​​"b". SparseMatrixAdd תוספת דלילה של שתי מטריצות CSR, C = alpha * A + beta * B. SparseMatrixMatMul <T מרחיב את TType > מטריקס-מכפיל מטריצה ​​דלילה עם מטריצה ​​צפופה. SparseMatrixMul כפל אלמנטים של מטריצה ​​דלילה עם טנזור צפוף. SparseMatrixNNZ מחזירה את מספר הלא-אפסים של 'מטריצה_דלה'. SparseMatrixOrderingAMD מחשב את סדר התואר המינימלי (AMD) של 'קלט'. SparseMatrixSoftmax מחשב את ה-softmax של CSRSparseMatrix. SparseMatrixSoftmaxGrad מחשב את השיפוע של SparseMatrixSoftmax op. SparseMatrixSparseCholesky מחשב את הפירוק הדליל של 'קלט'. SparseMatrixSparseMatMul מטריצה ​​דלילה-מכפילה שתי מטריצות CSR 'a' ו-'b'. SparseMatrixTranspose מעביר את הממדים הפנימיים (מטריצה) של CSRSparseMatrix. SparseMatrixZeros יוצר CSRSparseMatrix שכולו אפסים עם צורה 'צורה_צפופה'. SparseReduceMax <T מרחיב את TNummer > מחשב את המקסימום של אלמנטים על פני ממדים של SparseTensor. SparseReduceMaxSparse <T מרחיב את TNummer > מחשב את המקסימום של אלמנטים על פני ממדים של SparseTensor. SparseReduceSum <T מרחיב את TType > מחשב את סכום האלמנטים על פני ממדים של SparseTensor. SparseReduceSumSparse <T מרחיב את TType > מחשב את סכום האלמנטים על פני ממדים של SparseTensor. SparseReorder <T מרחיב את TType > מסדר מחדש SparseTensor לסדר הקנוני, השורה הראשית. SparseReshape מעצב מחדש SparseTensor כדי לייצג ערכים בצורה צפופה חדשה. SparseSegmentMean <T מרחיב את TNummer > מחשב את הממוצע לאורך מקטעים דלילים של טנזור. SparseSegmentMeanGrad <T מרחיב את TNummer > מחשב גרדיאנטים עבור SparseSegmentMean. SparseSegmentMeanWithNumSegments <T מרחיב את TNummer > מחשב את הממוצע לאורך מקטעים דלילים של טנזור. SparseSegmentSqrtN <T מרחיב את TNummer > מחשב את הסכום לאורך מקטעים דלילים של טנזור חלקי sqrt של N. SparseSegmentSqrtNGrad <T מרחיב את TNummer > מחשב גרדיאנטים עבור SparseSegmentSqrtN. SparseSegmentSqrtNWithNumSegments <T מרחיב את TNummer > מחשב את הסכום לאורך מקטעים דלילים של טנזור חלקי sqrt של N. SparseSegmentSum <T מרחיב את TNummer > מחשב את הסכום לאורך מקטעים דלילים של טנזור. SparseSegmentSumWithNumSegments <T מרחיב את TNummer > מחשב את הסכום לאורך מקטעים דלילים של טנזור. SparseSlice <T מרחיב את TType > חתך 'SparseTensor' לפי ה-'התחלה' וה-'גודל'. SparseSliceGrad <T מרחיב את TType > אופרטור השיפוע עבור SparseSlice op. SparseSoftmax <T מרחיב את TNummer > מחיל softmax על ND `SparseTensor` באצווה. SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits <T מרחיב את TNummer > מחשבת עלות אנטרופיה צולבת של Softmax ושיפועים כדי להתפשט לאחור. SparseSparseMaximum <T מרחיב את TNummer > מחזירה את המקסימום מבחינת האלמנט של שני SparseTensors. SparseSparseMinimum <T מרחיב את TType > מחזירה את הדקה מבחינת האלמנט של שני SparseTensors. SparseSplit <T מרחיב את TType > פיצול `SparseTensor` לטנזורים `num_split` לאורך מימד אחד. SparseTensorDenseAdd <U מרחיב את TType > מוסיף `SparseTensor` ו`Tensor` צפוף, ומייצר `Tensor` צפוף. SparseTensorDenseMatMul <U מרחיב את TType > הכפל SparseTensor (מדרגה 2) "A" במטריצה ​​צפופה "B". SparseTensorSliceDataset יוצר מערך נתונים שמפצל SparseTensor לאלמנטים לפי שורה. SparseTensorToCSRSparseMatrix ממיר SparseTensor ל-CSRSparseMatrix (אולי באצווה). SparseToDense <U מרחיב את TType > ממיר ייצוג דליל לטנזור צפוף. SparseToSparseSetOperation <T מרחיב את TType > מחיל פעולת סט לאורך הממד האחרון של 2 כניסות 'SparseTensor'. ספנס <T מרחיב את TNumber > פיצול <T מרחיב את TType > מפצל טנסור לטנזורים `num_split` לאורך מימד אחד. SplitV <T מרחיב את TType > מפצל טנסור לטנזורים `num_split` לאורך מימד אחד. SqlDataset יוצר מערך נתונים שמבצע שאילתת SQL ופולט שורות של ערכת התוצאות. Sqrt <T מרחיב את TType > מחשב שורש ריבועי של x מבחינה אלמנט. SqrtGrad <T מרחיב את TType > מחשב את השיפוע עבור ה-sqrt של 'x' לפי הקלט שלו. Sqrtm <T מרחיב את TType > מחשב את השורש הריבועי של המטריצה ​​של מטריצה ​​ריבועית אחת או יותר: matmul(sqrtm(A), sqrtm(A)) = A מטריצת הקלט צריכה להיות הפיכה. ריבוע <T מרחיב את TType > מחשב ריבוע של x מבחינת אלמנט. SquaredDifference <T מרחיב את TType > מחזירה conj(x - y)(x - y) מבחינת אלמנט. לחיצה <T מרחיבה את TType > מסיר ממדים בגודל 1 מצורת טנזור. מחסנית <T מרחיבה את TType > אורזת רשימה של טנסור 'N' rank-'R' לתוך טנסור rank-'(R+1)' אחד. שלב ערכי שלב דומים ל-Enqueue קל משקל. במה פנויה Op מסיר את כל האלמנטים במיכל הבסיסי. StagePeek אופ מציץ בערכים באינדקס שצוין. StageSize Op מחזירה את מספר האלמנטים במיכל הבסיסי. StatefulRandomBinomial <V מרחיב את TNummer > StatefulStandardNormal <U מרחיב את TType > מוציא ערכים אקראיים מהתפלגות נורמלית. StatefulTruncatedNormal <U מרחיב את TType > מוציא ערכים אקראיים מהתפלגות נורמלית קטועה. StatefulUniform <U מרחיב את TType > מוציא ערכים אקראיים מהתפלגות אחידה. StatefulUniformFullInt <U מרחיב את TType > מוציא מספרים שלמים אקראיים מהתפלגות אחידה. StatefulUniformInt <U מרחיב את TType > מוציא מספרים שלמים אקראיים מהתפלגות אחידה. StatelessMultinomial <V מרחיב את TNummer > שואב דוגמאות מהתפלגות רב-נומית. StatelessParameterizedTruncatedNormal <V מרחיב את TNummer > StatelessRandomBinomial <W מרחיב את TNummer > מוציא מספרים אקראיים פסאודו אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות בינומית. StatelessRandomGamma <V מרחיב את TNummer > מוציא מספרים אקראיים פסאודו אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות גמא. StatelessRandomGetKeyCounterAlg בוחר את האלגוריתם הטוב ביותר בהתבסס על מכשיר, ומערבל סיד לתוך מפתח ומונה. StatelessRandomNormal <V מרחיב את TNummer > מוציא ערכי פסאודו אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות נורמלית. StatelessRandomNormalV2 <U מרחיב את TNummer > מוציא ערכי פסאודו אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות נורמלית. StatelessRandomPoisson <W מרחיב את TNummer > מוציא מספרים אקראיים פסאודו אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות פויסון. StatelessRandomUniform <V מרחיב את TNummer > מוציא ערכים אקראיים פסאודו אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות אחידה. StatelessRandomUniformFullInt <V מרחיב את TNummer > מוציא מספרים שלמים אקראיים פסאודו-אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות אחידה. StatelessRandomUniformFullIntV2 <U מרחיב את TNummer > מוציא מספרים שלמים אקראיים פסאודו-אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות אחידה. StatelessRandomUniformInt <V מרחיב את TNummer > מוציא מספרים שלמים אקראיים פסאודו-אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות אחידה. StatelessRandomUniformIntV2 <U מרחיב את TNummer > מוציא מספרים שלמים אקראיים פסאודו-אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות אחידה. StatelessRandomUniformV2 <U מרחיב את TNummer > מוציא ערכים אקראיים פסאודו אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות אחידה. StatelessSampleDistortedBoundingBox <T מרחיב את TNummer > צור תיבת תוחמת מעוותת באופן אקראי לתמונה באופן דטרמיניסטי. StatelessTruncatedNormal <V מרחיב את TNummer > מוציא ערכי פסאודו אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות נורמלית קטומה. StatelessTruncatedNormalV2 <U מרחיב את TNummer > מוציא ערכי פסאודו אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות נורמלית קטומה. StaticRegexFullMatch בדוק אם הקלט תואם את תבנית הביטוי הרגולרי. StaticRegexReplace מחליף את התאמת הדפוס בקלט בשכתוב. StatsAggregator Handle StatsAggregatorSetSummaryWriter הגדר summary_writer_interface כדי להקליט נתונים סטטיסטיים באמצעות stats_aggregator נתון. StatsAggregatorSummary מייצר סיכום של כל סטטיסטיקה שנרשמה על ידי מנהל הסטטיסטיקה הנתון. StopGradient <T מרחיב את TType > מפסיק את חישוב השיפוע. StridedSlice <T מרחיב את TType > החזר פרוסה פסיעה מ'קלט'. StridedSliceAssign <T מרחיב את TType > הקצה 'ערך' להפניה של ערך l של 'ref'. StridedSliceGrad <U מרחיב את TType > מחזירה את השיפוע של `StridedSlice`. StringFormat עיצוב תבנית מחרוזת באמצעות רשימה של טנסורים. אורך המחרוזת אורכי מחרוזת של 'קלט'. StringNGrams <T מרחיב את TNummer > יוצר ngrams מנתוני מחרוזת מרופטים. StringSplit פיצול אלמנטים של 'מקור' בהתבסס על 'sep' לתוך 'SparseTensor'. לְהִתְפַּשֵׁט הסר רווחים מובילים ונגררים מהטנזור. תת <T מרחיב את TType > מחזירה x - y מבחינת אלמנט. Substr החזר מחרוזות משנה מ'טנזור' של מחרוזות. סכום <T מרחיב את TType > מחשב את סכום האלמנטים על פני ממדים של טנזור. כותב סיכום Svd <T מרחיב את TType > מחשב את הפירוק העצמי של אצווה של מטריצות צמודות עצמיות (הערה: רק קלט אמיתי נתמך). SwitchCond <T מרחיב את TType > מעביר 'נתונים' ליציאת הפלט שנקבעה על ידי 'pred'. TPUCompilationResult מחזירה את התוצאה של קומפילציה של TPU. TPUEmbeddingActivations אופציה המאפשרת בידול של הטבעות TPU. TPUReplicateMetadata מטא נתונים המציינים כיצד יש לשכפל את חישוב ה-TPU. TPUReplicatedInput <T מרחיב את TType > מחבר N כניסות לחישוב TPU משוכפל N-way. TPUReplicatedOutput <T מרחיב את TType > מחבר N יציאות מחישוב TPU משוכפל ב-N-way. TakeDataset יוצר מערך נתונים המכיל אלמנטים של `count` מתוך `input_dataset`. TakeManySparseFromTensorsMap <T מרחיב את TType > קרא את `SparseTensors` מתוך `SparseTensorsMap` ושרשר אותם. Tan <T מרחיב את TType > מחשב שיזוף של x מבחינת אלמנט. Tanh <T מרחיב את TType > מחשב טנגנס היפרבולי של 'x' מבחינת אלמנט. TanhGrad <T מרחיב את TType > מחשב את השיפוע עבור ה-tanh של 'x' לפי הקלט שלו. TemporaryVariable <T מרחיב את TType > מחזירה טנזור שעשוי לעבור מוטציה, אך נמשך רק בשלב אחד. TensorArray מערך של טנסורים בגודל נתון. TensorArrayClose מחק את TensorArray ממיכל המשאבים שלו. TensorArrayConcat <T מרחיב את TType > חבר את האלמנטים מה-TensorArray לערך `value`. TensorArrayGather <T מרחיב את TType > אסוף אלמנטים ספציפיים מה-TensorArray לתוך 'ערך' פלט. TensorArrayGrad יוצר TensorArray לאחסון ההדרגות של ערכים בנקודת האחיזה הנתונה. TensorArrayGradWithShape יוצר TensorArray לאחסון שיפועים מרובים של ערכים בנקודת האחיזה הנתונה. TensorArrayPack <T מרחיב את TType > TensorArrayRead <T מרחיב את TType > קרא אלמנט מה-TensorArray לתוך 'ערך' פלט. TensorArrayScatter פזר את הנתונים מערך הקלט לאלמנטים ספציפיים של TensorArray. TensorArraySize קבל את הגודל הנוכחי של TensorArray. TensorArraySplit פצל את הנתונים מערך הקלט לרכיבי TensorArray. TensorArrayUnpack TensorArrayWrite דחוף אלמנט על tensor_array. TensorDataset יוצר מערך נתונים שפולט 'רכיבים' כקבוצה של טנסורים פעם אחת. TensorDiag <T מרחיב את TType > מחזירה טנזור אלכסוני עם ערכי אלכסון נתונים. TensorDiagPart <T מרחיב את TType > מחזירה את החלק האלכסוני של הטנזור. TensorForestCreateTreeVariable יוצר משאב עץ ומחזיר אליו ידית אחיזה. TensorForestTreeDeserialize מסיר פרוטו לידית העץ TensorForestTreeIninitializedOp בודק אם עץ אותחל. TensorForestTreePredict פלט את הלוגיטים עבור נתוני הקלט הנתונים TensorForestTreeResourceHandleOp יוצר נקודת אחיזה ל- TensorForestTreeResource TensorForestTreeSerialize מסדרת את ידית העץ לפרוטו TensorForestTreeSize קבל את מספר הצמתים בעץ TensorListConcat <U מרחיב את TType > מחבר את כל הטנזורים ברשימה לאורך הממד ה-0. TensorListConcatLists TensorListElementShape <T מרחיב את TNummer > צורת האלמנטים של הרשימה הנתונה, כטנזור. TensorListFromTensor יוצר TensorList שכאשר היא מוערמת, יש לה את הערך 'tensor'. TensorListGather <T מרחיב את TType > יוצר Tensor על ידי אינדקס לתוך TensorList. TensorListGetItem <T מרחיב את TType > TensorListLength מחזירה את מספר הטנזורים ברשימת טנזורי הקלט. TensorListPopBack <T מרחיב את TType > מחזירה את הרכיב האחרון של רשימת הקלט וכן רשימה עם הכל מלבד האלמנט הזה. TensorListPushBack מחזירה רשימה עם ה-'Tensor' המועבר בתור האלמנט האחרון ואת הרכיבים האחרים של הרשימה הנתונה ב-'input_handle'. TensorListPushBackBatch TensorListReserve רשימה של הגודל הנתון עם אלמנטים ריקים. TensorListResize משנה את גודל הרשימה. TensorListScatter יוצר TensorList על ידי אינדקס לתוך Tensor. TensorListScatterIntoExistingList מפזר טנזור במדדים ברשימת קלט. TensorListSetItem TensorListSplit מפצל טנזור לרשימה. TensorListStack <T מרחיב את TType > מערם את כל הטנזורים ברשימה. TensorMapErase מחזירה מפת טנסור עם פריט מהמפתח הנתון נמחק. TensorMapHasKey מחזירה אם המפתח הנתון קיים במפה. TensorMapInsert מחזירה מפה שהיא 'input_handle' עם צמד המפתח-ערך הנתון שהוכנס. TensorMapLookup <U מרחיב את TType > מחזירה את הערך ממפתח נתון במפת טנסור. TensorMapSize מחזירה את מספר הטנזורים במפת הטנזור הקלט. TensorMapStackKeys <T מרחיב את TType > מחזירה ערימת טנסור של כל המפתחות במפת טנסור. TensorScatterNdAdd <T מרחיב את TType > מוסיף `עדכונים` דלילים לטנזור קיים לפי `מדדים`. TensorScatterNdMax <T מרחיב את TType > TensorScatterNdMin <T מרחיב את TType > TensorScatterNdSub <T מרחיב את TType > מוריד `עדכונים` דלילים מטנזור קיים לפי `מדדים`. TensorScatterNdUpdate <T מרחיב את TType > פזרו `עדכונים` לטנזור קיים לפי `מדדים`. TensorSliceDataset יוצר מערך נתונים שפולט כל פרוסה עמום-0 של 'רכיבים' פעם אחת. TensorStridedSliceUpdate <T מרחיב את TType > הקצה 'ערך' להפניה של ערך l של 'קלט'. TensorSummary מוציא מאגר פרוטוקול 'סיכום' עם טנזור ונתונים לכל תוסף. TextLineDataset יוצר מערך נתונים שפולט שורות של קובץ טקסט אחד או יותר. TextLineReader קורא שמוציא את השורות של קובץ המופרד על ידי '\n'. TfRecordDataset יוצר מערך נתונים שפולט את הרשומות מקובץ TFRecord אחד או יותר. TfRecordReader קורא שמוציא את הרשומות מקובץ TensorFlow Records. ThreadPoolDataset יוצר מערך נתונים המשתמש במאגר שרשורים מותאם אישית כדי לחשב את 'input_dataset'. ידית בריכת חוטים יוצר מערך נתונים המשתמש במאגר שרשורים מותאם אישית כדי לחשב את 'input_dataset'. אריח <T מרחיב את TType > בונה טנזור על ידי ריצוף טנזור נתון. TileGrad <T מרחיב את TType > מחזירה את השיפוע של 'אריח'. חותמת זמן מספק את הזמן מאז התקופה בשניות. ToBool ממירה טנזור לפרדיקט סקלרי. ToHashBucket ממירה כל מחרוזת ב-Tensor הקלט למוד ה-hash שלה במספר דליים. ToHashBucketFast ממירה כל מחרוזת ב-Tensor הקלט למוד ה-hash שלה במספר דליים. ToHashBucketStrong ממירה כל מחרוזת ב-Tensor הקלט למוד ה-hash שלה במספר דליים. ToNumber <T מרחיב את TNummer > ממירה כל מחרוזת ב-Tensor הקלט לסוג המספרי שצוין. TopK <T מרחיב את TNummer > מוצא ערכים ואינדקסים של הרכיבים 'k' הגדולים ביותר עבור הממד האחרון. TopKUnique מחזירה את הערכים הייחודיים של TopK במערך בסדר ממוין. TopKWithUnique מחזירה את ערכי TopK במערך בסדר ממוין. Transpose <T מרחיב את TType > ערבב מידות של x לפי תמורה. TriangularSolve <T מרחיב את TType > פותר מערכות של משוואות ליניאריות עם מטריצות משולשות עליונות או תחתונות על ידי החלפה לאחור. TridiagonalMatMul <T מרחיב את TType > חשב מוצר עם מטריצה ​​תלת אלכסונית. TridiagonalSolve <T מרחיב את TType > פותר מערכות משוואות תלת אלכסוניות. TruncateDiv <T מרחיב את TType > מחזירה x / y מבחינת אלמנטים עבור סוגי מספרים שלמים. TruncateMod <T מרחיב את TNomber > מחזירה את שארית החלוקה מבחינת הרכיב. TruncatedNormal <U מרחיב את TNummer > מוציא ערכים אקראיים מהתפלגות נורמלית קטועה. TryRpc בצע קבוצות של בקשות RPC. Unbatch <T מרחיב את TType > הופך את הפעולה של Batch עבור Tensor פלט יחיד. UnbatchDataset מערך נתונים שמפצל את רכיבי הקלט שלו למספר אלמנטים. UnbatchGrad <T מרחיב את TType > שיפוע של Unbatch. UncompressElement מבטל דחיסה של רכיב מערך נתונים דחוס. UnicodeDecode <T מרחיב את TNomber > מפענח כל מחרוזת ב'קלט' לרצף של נקודות קוד Unicode. UnicodeDecodeWithOffsets <T מרחיב את TNummer > מפענח כל מחרוזת ב'קלט' לרצף של נקודות קוד Unicode. UnicodeEncode מקודד טנסור של אינטס למחרוזות Unicode. UnicodeScript קבע את קודי הסקריפט של טנסור נתון של נקודות קוד שלמות של Unicode. UnicodeTranscode המרת טקסט הקלט מקידוד מקור לקידוד יעד. UniformCandidateSampler יוצר תוויות לדגימת מועמדים בהתפלגות אחידה. ייחודי <T מרחיב את TType , V מרחיב את TNummer > מוצא אלמנטים ייחודיים לאורך ציר של טנזור. UniqueDataset יוצר מערך נתונים המכיל את האלמנטים הייחודיים של `input_dataset`. UniqueWithCounts <T מרחיב את TType , V מרחיב את TNummer > מוצא אלמנטים ייחודיים לאורך ציר של טנזור. UnravelIndex <T מרחיב את TNummer > ממירה מערך של מדדים שטוחים לתופל של מערכי קואורדינטות. UnsortedSegmentJoin מצטרף לאלמנטים של 'תשומות' המבוססות על 'מזדי_מקטעים'. UnsortedSegmentMax <T מרחיב את TNummer > מחשב את המקסימום לאורך מקטעים של טנזור. UnsortedSegmentMin <T מרחיב את TNummer > מחשב את המינימום לאורך מקטעים של טנזור. UnsortedSegmentProd <T מרחיב את TType > מחשב את המוצר לאורך מקטעים של טנזור. UnsortedSegmentSum <T מרחיב את TType > מחשב את הסכום לאורך מקטעים של טנזור. Unstack <T מרחיב את TType > מפרק מימד נתון של טנסור דרגה-`R` לטנזורים `num` rank-`(R-1)`. בטל במה אופ דומה ל-Dequeue קל משקל. UnwrapDatasetVariant עֶלִיוֹן ממיר את כל התווים הקטנים להחלפות האותיות הגדולות שלהם. UpperBound <U מרחיב את TNummer > מחיל upper_bound(sorted_search_values, values) לאורך כל שורה. VarHandleOp יוצר נקודת אחיזה למשאב משתנה. VariIsInitializedOp בודק אם משתנה המבוסס על ידית משאב אותחל. משתנה <T מרחיב את TType > מחזיק במצב בצורה של טנזור שנמשך לאורך שלבים. VariableShape <T מרחיב את TNummer > מחזירה את צורת המשתנה שעליה מצביע `משאב`. איפה מחזירה מיקומים של ערכים שאינם אפס / אמת בטנזור. WholeFileReader קורא שמוציא את כל התוכן של קובץ כערך. Windows Dataset משלב (קנים של) רכיבי קלט לתוך מערך נתונים של (קנים של) חלונות. WorkerHeartbeat פעימות לב של עובד אופ. WrapDatasetVariant כתוב סיכום אודיו כותב תקציר קולי. WriteFile כותב תוכן לקובץ בשם הקובץ הקלט. WriteGraphSummary כותב סיכום גרף. WriteHistogramSummary כותב סיכום היסטוגרמה. WriteImageSummary כותב תקציר תמונה. WriteRawProtoSummary כותב סיכום פרוטו מסודר. WriteScalarSummary כותב סיכום סקלרי. כתוב סיכום כותב תקציר טנזור. Xdivy <T מרחיב את TType > מחזירה 0 אם x == 0, ו-x / y אחרת, באופן יסודי. XlaRecvFromHost <T מרחיב את TType > אופ לקבלת טנזור מהמארח. XlaSendToHost אופציה לשלוח טנזור למארח. XlaSetBound הגדר גבול לערך הקלט הנתון כרמז למהדר Xla, מחזיר את אותו הערך. XlaSpmdFullToShardShape <T מרחיב את TType > אופציה המשמשת את מחיצת XLA SPMD למעבר מחלוקה אוטומטית ל חלוקה ידנית. XlaSpmdShardToFullShape <T מרחיב את TType > אופציה המשמשת את מחיצת XLA SPMD למעבר מחלוקה ידנית ל חלוקה אוטומטית. Xlog1py <T מרחיב את TType > מחזירה 0 אם x == 0, ו-x * log1p(y) אחרת, באופן יסודי. Xlogy <T מרחיב את TType > מחזירה 0 אם x == 0, ו-x * log(y) אחרת, באופן יסודי. אפסים <T מרחיב את TType > אופרטור יוצר קבוע מאותחל באפסים של הצורה שניתנה על ידי 'עמומים'. ZerosLike <T מרחיב את TType > מחזירה טנזור של אפסים עם אותה צורה וסוג כמו x. Zeta <T מרחיב את TNummer > חשב את פונקציית הזטה של ​​Hurwitz \\(\zeta(x, q)\\). ZipDataset יוצר מערך נתונים שמכווץ יחד 'מערכי נתונים_קלט'. erfinv <T מרחיב את TNummer >

יחידת חישוב לוגית.

יישומי Op מספקים ממשק API בעל הקלדה חזקה לבנייה וביצוע של פעולות ללא שימוש מילולי ואינדקסים, כנדרש במחלקות פנימיות כמו Operation .

ניתן לסווג פעולות בשתי קטגוריות:

• פעולות Raw מכוונות לפעולת TensorFlow יחידה, וברוב המקרים, נוצרות אוטומטית מהגדרות הפרוטו OpDef שנחשפות על ידי ספריית זמן הריצה של TensorFlow.
• פעולות מורכבות מבצעות סדרה של פעולות אחרות כדי לבצע משימה המוצגת באופן הגיוני כיחידת חישוב אחת.

שיטות ציבוריות

אבסטרקט ExecutionEnvironment	env () החזר את סביבת הביצוע שבה נוצר האופציה הזו.
מבצע מופשט	אופ () החזר יחידת חישוב זו Operation אחת.

שיטות ציבוריות

תקציר ציבורי ExecutionEnvironment env ()

החזר את סביבת הביצוע שבה נוצר האופציה הזו.

תקציר ציבורי מבצע אופ ()

החזר יחידת חישוב זו Operation אחת.

עבור הפעלה raw , הערך המוחזר מתאים לפעולת TensorFlow שעטופה על ידי הפעלה זו.

עבור פעולה מורכבת, הערך המוחזר בדרך כלל מתאים לפעולה האחרונה שהופעלה בשרשרת או ל- NoOp המקבץ פעולה אחת או יותר כיחידת חישוב אחת.

החזרות

• Operation