RawOp

classe astratta pubblica RawOp

Sottoclassi dirette conosciute Abort , Abs <T estende TNumber >, AccumulateN <T estende TType >, AccumulatorApplyGradient , AccumulatorNumAccumulated , AccumulatorSetGlobalStep , AccumulatorTakeGradient <T estende TType >, Acos <T estende TType >, Acosh <T estende TType >, Aggiungi <T estende TType >, AddManySparseToTensorsMap , AddN <T extends TType >, AddSparseToTensorsMap , AdjustmentContrast <T extends TNumber >, AdjustmentHue <T extends TNumber > e altri 1152. Interrompere Solleva un'eccezione per interrompere il processo quando viene chiamato. Abs <T estende TNumero > Calcola il valore assoluto di un tensore. AccumulaN <T estende TType > Restituisce la somma degli elementi di una lista di tensori. AccumulatoreApplicaGradiente Applica un gradiente a un determinato accumulatore. AccumulatoreNumAccumulato Restituisce il numero di gradienti aggregati negli accumulatori specificati. AccumulatoreImpostaGlobalStep Aggiorna l'accumulatore con un nuovo valore per global_step. AccumulatorTakeGradient <T estende TType > Estrae il gradiente medio nel ConditionalAccumulatore specificato. Acos <T estende TType > Calcola acos di x a livello di elemento. Acosh <T estende TType > Calcola il coseno iperbolico inverso di x rispetto agli elementi. Aggiungi <T estende TType > Restituisce x + y per elemento. AggiungiManySparseToTensorsMap Aggiungi un `N`-minibatch `SparseTensor` a un `SparseTensorsMap`, restituisci `N` handle. AddN <T estende TType > Aggiungi tutti i tensori di input in termini di elementi. AggiungiSparseToTensorsMap Aggiungi uno `SparseTensor` a uno `SparseTensorsMap` che restituisce il suo handle. RegolaContrasto <T estende TNumero > Regola il contrasto di una o più immagini. RegolaHue <T estende TNumero > Regola la tonalità di una o più immagini. RegolaSaturazione <T estende TNumero > Regola la saturazione di una o più immagini. Tutto Calcola la "logica e" degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. AllCandidateSampler Genera etichette per il campionamento dei candidati con una distribuzione unigramma appresa. AllReduce <T estende TNumero > Riduce reciprocamente più tensori di identico tipo e forma. AllToAll <T estende TType > Un'operazione per scambiare dati tra repliche TPU. Angolo <U estende TNumero > Restituisce l'argomento di un numero complesso. AnonymousIterator Un contenitore per una risorsa iteratore. AnonymousMemoryCache AnonimoMultiDeviceIterator Un contenitore per una risorsa iteratore multidispositivo. Generatore di semi casuali anonimo Generatore di semi anonimo Qualunque Calcola l'"or logico" degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. ApplyAdaMax <T estende TType > Aggiorna '*var' secondo l'algoritmo AdaMax. ApplyAdadelta <T estende TType > Aggiorna '*var' secondo lo schema adadelta. ApplyAdagrad <T estende TType > Aggiorna '*var' secondo lo schema adagrad. ApplyAdagradDa <T estende TType > Aggiorna '*var' secondo lo schema adagrad prossimale. ApplyAdagradV2 <T estende TType > Aggiorna '*var' secondo lo schema adagrad. ApplyAdam <T estende TType > Aggiorna '*var' secondo l'algoritmo di Adam. ApplyAddSign <T estende TType > Aggiorna '*var' in base all'aggiornamento AddSign. ApplyCenteredRmsProp <T estende TType > Aggiorna '*var' in base all'algoritmo RMSProp centrato. ApplyFtrl <T estende TType > Aggiorna '*var' secondo lo schema Ftrl-prossimale. ApplyGradientDescent <T estende TType > Aggiorna '*var' sottraendo da esso 'alpha' * 'delta'. ApplyMomentum <T estende TType > Aggiorna '*var' secondo lo schema del momentum. ApplyPowerSign <T estende TType > Aggiorna '*var' in base all'aggiornamento AddSign. ApplyProximalAdagrad <T estende TType > Aggiorna '*var' e '*accum' secondo FOBOS con il tasso di apprendimento di Adagrad. ApplyProximalGradientDescent <T estende TType > Aggiorna '*var' come algoritmo FOBOS con velocità di apprendimento fissa. ApplyRmsProp <T estende TType > Aggiorna '*var' in base all'algoritmo RMSProp. Approssimativo Uguale Restituisce il valore di verità di abs(xy) < tolleranza per elemento. ArgMax <V estende TNumero > Restituisce l'indice con il valore maggiore tra le dimensioni di un tensore. ArgMin <V estende TNumero > Restituisce l'indice con il valore più piccolo tra le dimensioni di un tensore. AsString Converte ogni voce nel tensore specificato in stringhe. Asin <T estende TType > Calcola il seno inverso trignometrico di x rispetto agli elementi. Asinh <T estende TType > Calcola il seno iperbolico inverso di x rispetto agli elementi. AssertCardinalityDataset AssertNextDataset Afferma questo Afferma che la condizione data è vera. Assegna <T estende TType > Aggiorna "ref" assegnandogli "valore". AssignAdd <T estende TType > Aggiorna "ref" aggiungendovi "valore". AssegnaAggiungiVariabileOp Aggiunge un valore al valore corrente di una variabile. AssignSub <T estende TType > Aggiorna "ref" sottraendo "value" da esso. AssegnaSubVariableOp Sottrae un valore dal valore corrente di una variabile. AssegnaVariabileOp Assegna un nuovo valore a una variabile. Atan <T estende TType > Calcola la tangente inversa trignometrica di x rispetto agli elementi. Atan2 <T estende TNumero > Calcola l'arcotangente di `y/x` in termini di elemento, rispettando i segni degli argomenti. Atanh <T estende TType > Calcola la tangente iperbolica inversa di x rispetto agli elementi. Audiospettrogramma Produce una visualizzazione dei dati audio nel tempo. Riepilogo audio Emette un buffer di protocollo "Riepilogo" con audio. Set di dati AutoShard Crea un set di dati che suddivide in partizioni il set di dati di input. AvgPool <T estende TNumber > Esegue il pooling medio sull'input. AvgPool3d <T estende TNumero > Esegue il pooling medio 3D sull'input. AvgPool3dGrad <T estende TNumero > Calcola i gradienti della funzione di pooling media. AvgPoolGrad <T estende TNumero > Calcola i gradienti della funzione di pooling media. BandPart <T estende TType > Copia un tensore impostando a zero tutto ciò che è al di fuori di una banda centrale in ciascuna matrice più interna. BandedTriangularSolve <T estende TType > Barriera Definisce una barriera che persiste tra diverse esecuzioni del grafico. BarrieraChiudi Chiude la barriera data. BarrieraIncompletaDimensione Calcola il numero di elementi incompleti nella barriera data. BarrieraInserisciMolti Per ogni chiave, assegna il rispettivo valore al componente specificato. BarrierReadySize Calcola il numero di elementi completi nella barriera data. BarrieraPrendiMolti Prende il numero indicato di elementi completati da una barriera. Lotto Raggruppa tutti i tensori di input in modo non deterministico. BatchCholesky <T estende TNumero > BatchCholeskyGrad <T estende TNumero > Set di dati batch Crea un set di dati che raggruppa gli elementi "batch_size" da "input_dataset". BatchFft BatchFft2d BatchFft3d BatchIft BatchIft2d BatchIfft3d BatchMatMul <T estende TType > Moltiplica le fette di due tensori in batch. BatchMatrixBandPart <T estende TType > BatchMatrixDeterminant <T estende TType > BatchMatrixDiag <T estende TType > BatchMatrixDiagPart <T estende TType > BatchMatrixInverse <T estende TNumero > BatchMatrixSetDiag <T estende TType > BatchMatrixSolve <T estende TNumero > BatchMatrixSolveLs <T estende TNumero > BatchMatrixTriangularSolve <T estende TNumero > BatchNormWithGlobalNormalization <T estende TType > Normalizzazione batch. BatchNormWithGlobalNormalizationGrad <T estende TType > Gradienti per la normalizzazione batch. BatchSelfAdjointEig <T estende TNumero > BatchSvd <T estende TType > BatchToSpace <T estende TType > BatchToSpace per tensori 4-D di tipo T. BatchToSpaceNd <T estende TType > BatchToSpace per tensori ND di tipo T. BesselI0 <T estende TNumero > BesselI0e <T estende TNumero > BesselI1 <T estende TNumero > BesselI1e <T estende TNumero > BesselJ0 <T estende TNumero > BesselJ1 <T estende TNumero > BesselK0 <T estende TNumero > BesselK0e <T estende TNumero > BesselK1 <T estende TNumero > BesselK1e <T estende TNumero > BesselY0 <T estende TNumero > BesselY1 <T estende TNumero > Betainc <T estende TNumero > Calcolare l'integrale beta incompleto regolarizzato \\(I_x(a, b)\\). BiasAdd <T estende TType > Aggiunge "bias" a "valore". BiasAddGrad <T estende TType > L'operazione all'indietro per "BiasAdd" sul tensore "bias". Bincount <T estende TNumero > Conta il numero di occorrenze di ciascun valore in una matrice di numeri interi. Bitcast <U estende TType > Bitcast un tensore da un tipo a un altro senza copiare i dati. BitwiseAnd <T estende TNumero > Elementwise calcola l'AND bit per bit di "x" e "y". BitwiseOr <T estende TNumero > Elementwise calcola l'OR bit per bit di "x" e "y". BitwiseXor <T estende TNumero > Elementwise calcola lo XOR bit a bit di "x" e "y". BlockLSTM <T estende TNumero > Calcola la propagazione in avanti della cella LSTM per tutti i passaggi temporali. BlockLSTMGrad <T estende TNumero > Calcola la propagazione all'indietro della cella LSTM per l'intera sequenza temporale. BoostedTreesAggregateStats Aggrega il riepilogo delle statistiche accumulate per il batch. BoostedTreesBucketize Classifica ciascuna funzionalità in un bucket in base ai limiti del bucket. BoostedTreesCalcolaBestFeatureDividi Calcola i guadagni per ciascuna funzionalità e restituisce le migliori informazioni di suddivisione possibili per la funzionalità. BoostedTreesCalcolaBestFeatureDividiV2 Calcola i guadagni per ciascuna funzionalità e restituisce le migliori informazioni di suddivisione possibili per ciascun nodo. Alberi potenziatiCalcola i migliori guadagni per funzione Calcola i guadagni per ciascuna funzionalità e restituisce le migliori informazioni di suddivisione possibili per la funzionalità. BoostedTreesCenterBias Calcola il prior dai dati di training (il bias) e riempie il primo nodo con il prior dei logit. BoostedTreesCreateEnsemble Crea un modello di insieme di alberi e restituisce un handle. BoostedTreesCreateQuantileStreamResource Creare la risorsa per i flussi quantili. BoostedTreesDeserializeEnsemble Deserializza una configurazione di insieme di alberi serializzati e sostituisce l'albero corrente insieme. BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp Crea un handle per un BoostedTreesEnsembleResource BoostedTreesEsempioDebugOutputs Output di debug/interpretabilità del modello per ogni esempio. BoostedTreesFlushQuantileSummaries Svuota i riepiloghi dei quantili da ciascuna risorsa del flusso quantile. BoostedTreesGetEnsembleStates Recupera il token del timbro della risorsa dell'insieme di alberi, il numero di alberi e le statistiche di crescita. BoostedTreesCrea riepiloghi quantili Crea il riepilogo dei quantili per il batch. BoostedTreesMakeStatsSummary Crea il riepilogo delle statistiche accumulate per il batch. BoostedTreesPredict Esegue più predittori di ensemble di regressione additiva su istanze di input e calcola i logit. BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries Aggiungere i riepiloghi dei quantili a ciascuna risorsa del flusso quantile. BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize Deserializza i limiti del bucket e prepara il flag nell'attuale QuantileAccumulator. BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush Svuota i riepiloghi per una risorsa flusso quantile. BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries Genera i limiti del bucket per ciascuna funzionalità in base ai riepiloghi accumulati. BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp Crea un handle per BoostedTreesQuantileStreamResource. BoostedTreesSerializeEnsemble Serializza l'insieme dell'albero in un proto. BoostedTreesSparseAggregateStats Aggrega il riepilogo delle statistiche accumulate per il batch. BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureDividi Calcola i guadagni per ciascuna funzionalità e restituisce le migliori informazioni di suddivisione possibili per la funzionalità. BoostedTreesTrainingPredict Esegue più predittori di ensemble di regressione additiva su istanze di input e calcola l'aggiornamento ai logit memorizzati nella cache. BoostedTreesUpdateEnsemble Aggiorna l'insieme degli alberi aggiungendo un livello all'ultimo albero in crescita o iniziando un nuovo albero. BoostedTreesUpdateEnsembleV2 Aggiorna l'insieme degli alberi aggiungendo un livello all'ultimo albero in crescita o iniziando un nuovo albero. BroadcastDynamicShape <T estende TNumero > Restituisce la forma di s0 op s1 con broadcast. BroadcastGradientArgs <T estende TNumber > Restituisce gli indici di riduzione per il calcolo dei gradienti di s0 op s1 con broadcast. BroadcastHelper <T estende TType > Operatore di supporto per l'esecuzione di trasmissioni in stile XLA Trasmette "lhs" e "rhs" allo stesso rango, aggiungendo dimensioni di dimensione 1 a quello tra "lhs" e "rhs" che ha il rango inferiore, utilizzando le regole di trasmissione XLA per gli operatori binari. BroadcastRecv <T estende TType > Riceve un valore tensore trasmesso da un altro dispositivo. BroadcastSend <T estende TType > Trasmette un valore tensore a uno o più altri dispositivi. BroadcastTo <T estende TType > Trasmetti un array per una forma compatibile. Mettere in ordine Classifica gli "input" in base ai "confini". BytesProducedStatsDataset Registra la dimensione in byte di ciascun elemento di "input_dataset" in uno StatsAggregator. CSRSparseMatrixComponents <T estende TType > Legge i componenti CSR nell'indice batch. CSRSparseMatrixToDense <T estende TType > Convertire un CSRSparseMatrix (possibilmente in batch) in denso. CSRSparseMatrixToSparseTensor <T estende TType > Converte un CSRSparesMatrix (possibilmente in batch) in uno SparseTensor. CSVDataset CSVDatasetV2 CTLossV2 Calcola la perdita CTC (probabilità logaritmica) per ciascuna voce batch. CacheDataset Crea un set di dati che memorizza nella cache gli elementi da "input_dataset". CacheDatasetV2 Cast <U estende TType > Cast x di tipo SrcT in y di DstT. Ceil <T estende TNumero > Restituisce il numero intero più piccolo in termini di elemento non inferiore a x. CheckNumerics <T estende TNumers > Controlla un tensore per i valori NaN, -Inf e +Inf. Cholesky <T estende TType > Calcola la scomposizione di Cholesky di una o più matrici quadrate. CholeskyGrad <T estende TNumero > Calcola il gradiente retropropagato in modalità inversa dell'algoritmo di Cholesky. Scegli il set di dati più veloce ClipByValue <T estende TType > Ritaglia i valori del tensore su un minimo e un massimo specificati. ChiudiSummaryWriter ClusterOutput <T estende TType > Operatore che collega l'output di un calcolo XLA ad altri nodi del grafico consumer. CollectiveGather <T estende TNumber > Accumula reciprocamente più tensori di identico tipo e forma. CollectivePermute <T estende TType > Un'operazione per permutare i tensori tra le istanze TPU replicate. Soppressione combinata NonMax Seleziona avidamente un sottoinsieme di riquadri di delimitazione in ordine decrescente di punteggio, Questa operazione esegue non_max_suppression sugli input per batch, in tutte le classi. ConfrontaAndBitpack Confronta i valori di "input" con "threshold" e comprime i bit risultanti in un "uint8". Risultato compilazione Restituisce il risultato di una compilazione TPU. CompileSucceededAssert Afferma che la compilazione è riuscita. Il complesso <U estende TType > Converte due numeri reali in un numero complesso. ComplexAbs <U estende TNumero > Calcola il valore assoluto complesso di un tensore. Elemento compresso Comprime un elemento del set di dati. Calcola colpi accidentali Calcola gli ID delle posizioni in sampled_candidates che corrispondono a true_labels. Calcola dimensione batch Calcola la dimensione batch statica di un set di dati senza batch parziali. Concat <T estende TType > Concatena i tensori lungo una dimensione. ConcatenateDataset Crea un set di dati che concatena "input_dataset" con "another_dataset". Accumulatore condizionale Un accumulatore condizionale per l'aggregazione dei gradienti. ConfiguraTPU distribuito Configura le strutture centralizzate per un sistema TPU distribuito. Configura l'incorporamentoTPUE Configura TPUEmbedding in un sistema TPU distribuito. Conj <T estende TType > Restituisce il complesso coniugato di un numero complesso. ConjugateTranspose <T estende TType > Mescola le dimensioni di x secondo una permutazione e coniuga il risultato. Costante <T estende TType > Un operatore che produce un valore costante. ConsumaMutexLock Questa operazione utilizza un blocco creato da "MutexLock". ControlTrigger Non fa nulla. Conv <T estende TType > Avvolge l'operatore XLA ConvGeneralDilated, documentato in https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#conv_convolution. Conv2d <T estende TNumero > Calcola una convoluzione 2-D dati i tensori "input" e "filtro" 4-D. Conv2dBackpropFilter <T estende TNumero > Calcola i gradienti di convoluzione rispetto al filtro. Conv2dBackpropInput <T estende TNumber > Calcola i gradienti di convoluzione rispetto all'input. Conv3d <T estende TNumero > Calcola una convoluzione 3-D dati i tensori "input" e "filtro" 5-D. Conv3dBackpropFilter <T estende TNumber > Calcola i gradienti della convoluzione 3D rispetto al filtro. Conv3dBackpropInput <U estende TNumber > Calcola i gradienti della convoluzione 3D rispetto all'input. Copia <T estende TType > Copia un tensore da CPU a CPU o da GPU a GPU. CopyHost <T estende TType > Copia un tensore su host. Cos <T estende TType > Calcola il cos di x in termini di elementi. Cosh <T estende TType > Calcola il coseno iperbolico di x rispetto agli elementi. CountUpTo <T estende TNumero > Incrementa 'ref' fino a raggiungere 'limit'. CreateSummaryDbWriter CreateSummaryFileWriter Ritaglia e ridimensiona Estrae i ritagli dal tensore dell'immagine di input e li ridimensiona. CropAndResizeGradBoxes Calcola il gradiente dell'operazione crop_and_resize rispetto al tensore delle caselle di input. CropAndResizeGradImage <T estende TNumero > Calcola il gradiente dell'operazione crop_and_resize rispetto al tensore dell'immagine in input. Croce <T estende TNumero > Calcola il prodotto incrociato a coppie. CrossReplicaSum <T estende TNumber > Un'operazione per sommare gli input tra le istanze TPU replicate. CtcBeamSearchDecoder <T estende TNumber > Esegue la decodifica della ricerca del fascio sui logit forniti in input. CtcGreedyDecoder <T estende TNumero > Esegue la decodifica greedy sui logit forniti negli input. CtcLoss <T estende TNumber > Calcola la perdita CTC (probabilità logaritmica) per ciascuna voce batch. CudnnRNN <T estende TNumero > Una RNN supportata da cuDNN. CudnnRNNBackprop <T estende TNumero > Passaggio di backprop di CudnnRNNV3. CudnnRNNCanonalToParams <T estende TNumber > Converte i parametri CudnnRNN dalla forma canonica alla forma utilizzabile. CudnnRNNParamsToCanonical <T estende TNumber > Recupera i parametri CudnnRNN in forma canonica. CudnnRnnParamsSize <U estende TNumber > Calcola la dimensione dei pesi che possono essere utilizzati da un modello Cudnn RNN. Cumprod <T estende TType > Calcola il prodotto cumulativo del tensore "x" lungo l'asse. Somma cumulata <T estende TType > Calcola la somma cumulativa del tensore "x" lungo l'asse. CumulativeLogsumexp <T estende TNumber > Calcola il prodotto cumulativo del tensore "x" lungo l'asse. DataFormatDimMap <T estende TNumber > Restituisce l'indice della dimensione nel formato dati di destinazione dato quello in il formato dei dati di origine. DataFormatVecPermute <T estende TNumber > Permuta il tensore di input da `src_format` a `dst_format`. DataServiceDataset Set di datiCardinalità Restituisce la cardinalità di "input_dataset". Set di dati da grafico Crea un set di dati dal dato `graph_def`. DatasetToGraph Restituisce un GraphDef serializzato che rappresenta "input_dataset". Set di dati a elemento singolo Restituisce il singolo elemento dal set di dati specificato. Set di dati nel record TF Scrive il set di dati specificato nel file specificato utilizzando il formato TFRecord. Set di dati in TfRecord Scrive il set di dati specificato nel file specificato utilizzando il formato TFRecord. Dawnn <T estende TNumero > DebugGradientIdentity <T estende TType > Operazione identità per il debug del gradiente. DebugGradientRefIdentity <T estende TType > Operazione identità per il debug del gradiente. DebugIdentity <T estende TType > Debug identità V2 op. DebugNanCount Debug contatore valori NaN Op. DebugNumericsSummary <U estende TNumber > Debug Riepilogo Numerico V2 Op. DecodeAndCropJpeg Decodifica e ritaglia un'immagine codificata JPEG in un tensore uint8. DecodeBase64 Decodifica stringhe con codifica Base64 sicure per il Web. DecodificaBmp Decodifica il primo fotogramma di un'immagine codificata BMP in un tensore uint8. DecodificaCompressed Decomprimere le stringhe. DecodificaCsv Converti record CSV in tensori. DecodeGif Decodifica i fotogrammi di un'immagine con codifica GIF in un tensore uint8. DecodeImage <T estende TNumero > Funzione per decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg e decode_png. DecodificaJpeg Decodifica un'immagine con codifica JPEG in un tensore uint8. DecodeJsonExample Converti record di esempio con codifica JSON in stringhe buffer di protocollo binario. DecodePaddedRaw <T estende TNumber > Reinterpretare i byte di una stringa come un vettore di numeri. DecodePng <T estende TNumero > Decodifica un'immagine con codifica PNG in un tensore uint8 o uint16. DecodeProto L'operazione estrae i campi da un protocollo serializzato memorizzando il messaggio in tensori. DecodeRaw <T estende TType > Reinterpretare i byte di una stringa come un vettore di numeri. DecodeWav Decodifica un file WAV PCM a 16 bit in un tensore float. DeepCopy <T estende TType > Crea una copia di "x". EliminaIteratore Un contenitore per una risorsa iteratore. EliminaMemoryCache EliminaMultiDeviceIterator Un contenitore per una risorsa iteratore. EliminaGeneratoreSeme Casuale EliminaSeedGenerator EliminaSessionTensor Elimina il tensore specificato dal relativo handle nella sessione. DenseBincount <U estende TNumero > Conta il numero di occorrenze di ciascun valore in una matrice di numeri interi. DenseCountSparseOutput <U estende TNumber > Esegue il conteggio dei contenitori di output sparsi per un input tf.tensor. DenseToCSRSparseMatrix Converte un tensore denso in un CSRSparseMatrix (possibilmente batch). DenseToDenseSetOperation <T estende TType > Applica l'operazione di impostazione lungo l'ultima dimensione di 2 ingressi "Tensor". DenseToSparseBatchDataset Crea un set di dati che raggruppa gli elementi di input in uno SparseTensor. DenseToSparseSetOperation <T estende TType > Applica l'operazione di insieme lungo l'ultima dimensione di "Tensor" e "SparseTensor". DepthToSpace <T estende TType > DepthToSpace per tensori di tipo T. DepthwiseConv2dNative <T estende TNumber > Calcola una convoluzione in profondità 2-D dati i tensori "input" e "filtro" 4-D. DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T estende TNumero > Calcola i gradienti della convoluzione in profondità rispetto al filtro. DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T estende TNumero > Calcola i gradienti della convoluzione in profondità rispetto all'input. Dequantizzare Prende l'input uint32 compresso e decomprime l'input in uint8 per farlo Dequantizzazione sul dispositivo. DeserializeIterator Converte il tensore variante specificato in un iteratore e lo memorizza nella risorsa specificata. DeserializeManySparse <T estende TType > Deserializza e concatena `SparseTensors` da un minibatch serializzato. DeserializeSparse <U estende TType > Deserializza oggetti `SparseTensor`. Distruggi risorsaOp Elimina la risorsa specificata dall'handle. DestroyTemporaryVariable <T estende TType > Distrugge la variabile temporanea e restituisce il suo valore finale. Det <T estende TType > Calcola il determinante di una o più matrici quadrate. DispositivoIndice Restituisce l'indice del dispositivo eseguito dall'operazione. Digamma <T estende TNumero > Calcola Psi, la derivata di Lgamma (il logaritmo del valore assoluto di "Gamma(x)"), a livello di elemento. Dilation2d <T estende TNumero > Calcola la dilatazione in scala di grigi dei tensori "input" 4-D e "filtro" 3-D. Dilation2dBackpropFilter <T estende TNumero > Calcola il gradiente di dilatazione morfologica 2-D rispetto al filtro. Dilation2dBackpropInput <T estende TNumero > Calcola il gradiente della dilatazione morfologica 2-D rispetto all'input. Set di dati interleave diretto Un sostituto di "InterleaveDataset" in un elenco fisso di set di dati "N". Div <T estende TType > Restituisce x / y per elemento. DivNoNan <T estende TType > Restituisce 0 se il denominatore è zero. Punto <T estende TType > Avvolge l'operatore XLA DotGeneral, documentato in https://www.tensorflow.org/performance/xla/operazione_semantics#dotgeneral . DrawBoundingBoxes <T estende TNumero > Disegna riquadri di delimitazione su una serie di immagini. DummyIterationCounter DummyMemoryCache Generatore di semi fittizi DynamicPartition <T estende TType > Partiziona i "dati" in tensori "num_partizioni" utilizzando gli indici di "partizioni". DynamicSlice <T estende TType > Avvolge l'operatore XLA DynamicSlice, documentato in https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#dynamicslice. DynamicStitch <T estende TType > Interlaccia i valori dai tensori "dati" in un singolo tensore. DynamicUpdateSlice <T estende TType > Avvolge l'operatore XLA DynamicUpdateSlice, documentato in https://www.tensorflow.org/performance/xla/operazione_semantics#dynamicupdateslice. ModificaDistanza Calcola la distanza di modifica Levenshtein (eventualmente normalizzata). Eig <U estende TType > Calcola la scomposizione automatica di una o più matrici quadrate. Einsum <T estende TType > Un'operazione che supporta l'operazione einsum di base con 2 ingressi e 1 uscita. Elu <T estende TNumero > Calcola lineare esponenziale: `exp(features) - 1` se < 0, `features` altrimenti. EluGrad <T estende TNumero > Calcola i gradienti per l'operazione lineare esponenziale (Elu). Attivazioni di incorporamento Un'operazione che consente la differenziazione degli incorporamenti TPU. Vuoto <T estende TType > Crea un tensore con la forma data. Elenco Tensori Vuoti Crea e restituisce un elenco di tensori vuoto. VuotoTensorMap Crea e restituisce una mappa tensore vuota. CodificaBase64 Codifica le stringhe in un formato Base64 sicuro per il Web. CodificaJpeg Codifica JPEG di un'immagine. CodificaJpegVariableQuality JPEG codifica l'immagine in ingresso con la qualità di compressione fornita. CodificaPng Codifica PNG un'immagine. EncodeProto L'operazione serializza i messaggi protobuf forniti nei tensori di input. CodificaWav Codificare i dati audio utilizzando il formato file WAV. EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch Un'operazione che accoda un elenco di tensori batch di input a TPUEmbedding. EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch Facilita il porting del codice che utilizza tf.nn.embedding_lookup(). EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch Un'operazione che accoda TPUEmbedding indici di input da uno SparseTensor. EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch Facilita il porting del codice che utilizza tf.nn.embedding_lookup_sparse(). GuaranteeShape <T estende TType > Assicura che la forma del tensore corrisponda alla forma prevista. Immettere <T estende TType > Crea o trova un frame figlio e rende disponibili i "dati" al frame figlio. Pari Restituisce il valore di verità di (x == y) per elemento. Erf <T estende TNumero > Calcola la funzione di errore di Gauss di "x" a livello di elemento. Erfc <T estende TNumero > Calcola la funzione di errore complementare di "x" a livello di elemento. Norma Euclidea <T estende TType > Calcola la norma euclidea degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. Eseguire Op che carica ed esegue un programma TPU su un dispositivo TPU. ExecuteAndUpdateVariables Op che esegue un programma con aggiornamenti variabili sul posto opzionali. Esci da <T estende TType > Esce dal frame corrente al frame principale. Exp <T estende TType > Calcola l'esponenziale di x in termini di elementi. ExpandDims <T estende TType > Inserisce una dimensione pari a 1 nella forma di un tensore. Expint <T estende TNumber > Expm1 <T estende TType > Calcola `exp(x) - 1` in termini di elemento. EstrattoGlimpse Estrae uno scorcio dal tensore di input. ExtractImagePatches <T estende TType > Estrai le "patch" dalle "immagini" e inseriscile nella dimensione di output "profondità". ExtractJpegShape <T estende TNumero > Estrai le informazioni sulla forma di un'immagine con codifica JPEG. ExtractVolumePatches <T estende TNumero > Estrai le `patch` da `input` e inseriscile nella dimensione di output `"profondità"`. Fatto Produrre un fatto sui fattoriali. FakeQuantWithMinMaxArgs Quantizzare in modo falso il tensore 'input', digitare float nel tensore 'output' dello stesso tipo. FakeQuantWithMinMaxArgsGradient Calcola i gradienti per un'operazione FakeQuantWithMinMaxArgs. FakeQuantWithMinMaxVars Quantizzare in modo falso il tensore degli "input" di tipo float tramite scalari float globali Quantizza in modo falso il tensore "inputs" di tipo float tramite gli scalari float globali "min" e "max" nel tensore "outputs" della stessa forma di "inputs". FakeQuantWithMinMaxVarsGradiente Calcola i gradienti per un'operazione FakeQuantWithMinMaxVars. FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel Quantizzare in modo falso il tensore degli "input" di tipo float tramite float per canale Quantizza falsamente il tensore degli `input` di tipo float per canale e una delle forme: `[d]`, `[b, d]` `[b, h, w, d]` tramite float per canale ` min" e "max" di forma "[d]" al tensore "outputs" della stessa forma di "inputs". FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient Calcola i gradienti per un'operazione FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel. Fft <T estende TType > Trasformata veloce di Fourier. Fft2d <T estende TType > Trasformata veloce di Fourier 2D. Fft3d <T estende TType > Trasformata veloce di Fourier 3D. FifoQueue Una coda che produce elementi in ordine first-in-first-out. Riempi <U estende TType > Crea un tensore riempito con un valore scalare. FilterByLastComponentDataset Crea un set di dati contenente elementi del primo componente di "input_dataset" che hanno true nell'ultimo componente. Impronta digitale Genera valori di impronte digitali. Set di dati record di lunghezza fissa Lettore di record a lunghezza fissa Un lettore che genera record di lunghezza fissa da un file. Risolto il problema con UnigramCandidateSampler Genera etichette per il campionamento dei candidati con una distribuzione unigramma appresa. Piano <T estende TNumero > Restituisce il numero intero più grande a livello di elemento non maggiore di x. FloorDiv <T estende TType > Restituisce x // y per elemento. FloorMod <T estende TNumero > Restituisce il resto della divisione per elemento. FlushSummaryWriter FractionalAvgPool <T estende TNumber > Esegue il pooling medio frazionario sull'input. FractionalAvgPoolGrad <T estende TNumber > Calcola il gradiente della funzione FractionalAvgPool. FractionalMaxPool <T estende TNumero > Esegue il pooling massimo frazionario sull'input. FractionalMaxPoolGrad <T estende TNumero > Calcola il gradiente della funzione FractionalMaxPool. FresnelCos <T estende TNumero > FresnelSin <T estende TNumero > FusedBatchNorm <T estende TNumber , U estende TNumber > Normalizzazione batch. FusedBatchNormGrad <T estende TNumber , U estende TNumber > Gradiente per la normalizzazione batch. FusedPadConv2d <T estende TNumber > Esegue un riempimento come preelaborazione durante una convoluzione. FusedResizeAndPadConv2d <T estende TNumero > Esegue il ridimensionamento e il riempimento come preelaborazione durante una convoluzione. GRUBlockCell <T estende TNumero > Calcola la propagazione in avanti della cella GRU per 1 passaggio temporale. GRUBlockCellGrad <T estende TNumero > Calcola la propagazione all'indietro delle celle GRU per 1 passaggio temporale. Raccogli <T estende TType > Avvolge l'operatore XLA Gather documentato in https://www.tensorflow.org/xla/Operation_semantics#gather GatherNd <T estende TType > Raccogli le sezioni da "params" in un tensore con la forma specificata da "indices". GatherV2 <T estende TNumero > Accumula reciprocamente più tensori di identico tipo e forma. Genera proposte BoundingBox Questa operazione produce la regione di interesse da determinati riquadri di delimitazione (bbox_deltas) codificati rispetto agli ancoraggi secondo l'eq.2 in arXiv:1506.01497 L'operazione seleziona le prime caselle di punteggio `pre_nms_topn`, le decodifica rispetto alle ancore, applica la soppressione non massimale su caselle sovrapposte con valore di intersezione su unione (iou) superiore a "nms_threshold", scartando le caselle in cui il lato più corto è inferiore a " dimensione_min`. Genera rimappatura vocab Dato un percorso ai file di vocabolario nuovi e vecchi, restituisce un tensore di rimappatura di lunghezza `num_new_vocab`, dove `remapping[i]` contiene il numero di riga nel vecchio vocabolario che corrisponde alla riga `i` nel nuovo vocabolario (a partire dalla riga `new_vocab_offset` e fino a `num_new_vocab` entità), o `- 1` se la voce "i" nel nuovo vocabolario non è nel vecchio vocabolario. GetSessionHandle Memorizza il tensore di input nello stato della sessione corrente. GetSessionTensor <T estende TType > Ottieni il valore del tensore specificato dal suo handle. Maggiore Restituisce il valore di verità di (x > y) per elemento. MaggioreUguale Restituisce il valore di verità di (x >= y) per elemento. GuaranteeConst <T estende TType > Fornisce una garanzia al runtime TF che il tensore di input è una costante. Tabella hash Crea una tabella hash non inizializzata. HistogramFixedWidth <U estende TNumber > Restituisce l'istogramma dei valori. Riepilogo dell'istogramma Genera un buffer di protocollo "Summary" con un istogramma. HsvToRgb <T estende TNumber > Converti una o più immagini da HSV a RGB. Identità <T estende TType > Restituisce un tensore con la stessa forma e contenuto del tensore o del valore di input. IdentitàN Restituisce un elenco di tensori con le stesse forme e contenuti dell'input tensori. IdentityReader Un lettore che restituisce il lavoro in coda sia come chiave che come valore. Ifft <T estende TType > Trasformata veloce inversa di Fourier. Ifft2d <T estende TType > Trasformata veloce di Fourier 2D inversa. Ifft3d <T estende TType > Trasformata veloce di Fourier 3D inversa. Igamma <T estende TNumero > Calcolare la funzione Gamma incompleta regolarizzata inferiore `P(a, x)`. Igammagrada <t estende tnumber > Calcola il gradiente di `igamma (a, x)` wrt `a`. Igammac <t estende tnumber > Calcola la funzione gamma incompleta regolarizzata superiore `q (a, x)`. IgnoreErrorsDataSet Crea un set di dati che contiene gli elementi di `input_dataset` di ignorare gli errori. Imag <u estende tnumber > Restituisce la parte immaginaria di un numero complesso. ImageProjectETetransformv2 <t estende tnumber > Applica la trasformata data a ciascuna delle immagini. ImageProjectIVetransformv3 <t estende Tnumber > Applica la trasformata data a ciascuna delle immagini. IMMAGINIMARIO Output un tampone di protocollo `Riepilogo` con immagini. ImmutableConst <t estende TType > Restituisce un tensore immutabile dalla regione della memoria. Importazione Intopk Dice se gli obiettivi sono nelle migliori previsioni `K`. Infeeddequeue <t estende TType > Un OP segnaposto per un valore che verrà alimentato nel calcolo. Infeeddequeuetuple Prendi più valori da Aneed come una tupla XLA. Infeedenqueue Un OP che alimenta un singolo valore tensore nel calcolo. InfeedenQueuePrelinearizedBuffer Un OP che accentua il tampone preliminare in TPU. Infeedenqueuetuple Alimenta più valori di tensore nel calcolo come tupla XLA. Init Inizializzabile Inizializzatore della tabella che assume due tensori per le chiavi e i valori rispettivamente. InitializetableFromDataSet InitializetableFromTextFile Inizializza una tabella da un file di testo. Inplaceadd <t estende TType > Aggiunge V in file specificate di x. Inplacesub <t estende TType > Sottrae `V` in righe specificate di` x`. Inplaceupdate <t estende tType > Aggiornamenti Le righe specificate "i" con valori 'V'. Inv <t estende TType > Calcola l'inverso di una o più matrici invertibili quadrate o dei loro aggiunti (coniugati trasposti). Invgrad <T estende TType > Calcola il gradiente per l'inverso di `x` wrt il suo input. Inverte <t estende tnumber > Invertire (capovolgimento) ogni bit di tipi supportati; Ad esempio, il valore `Uint8` 01010101 diventa 10101010. Invertpermutation <t estende tnumber > Calcola la permutazione inversa di un tensore. Irfft <u estende tnumber > Trasformata di Fourier veloce inversa con valore reale. Irfft2d <u estende tnumber > Trasformata di Fourier inversa inversa con valore reale 2D. Irfft3d <u estende tnumber > Trasformata di Fourier veloce inversa in 3D. IsboostedTreesEmbleInitialized Verifica se un ensemble di alberi è stato inizializzato. IsboostedTreesQuantiLestreamResourceInitialized Verifica se un flusso quantile è stato inizializzato. Isfinite Restituisce quali elementi di X sono finiti. Isinf Restituisce quali elementi di X sono inf. Isnan Restituisce quali elementi di X sono nan. Isvariabile inizializzato Verifica se un tensore è stato inizializzato. IsotonicRegression <u estende tnumber > Risolve un lotto di problemi di regressione isotonica. Iteratore IteratorFromStringHandle IteratorgetDevice Restituisce il nome del dispositivo su cui è stata posizionata `Resource`. IteratorgetNext Ottiene il prossimo output dall'iteratore dato. IteratorgetNextaSoptional Ottiene il prossimo output dall'iteratore dato come variante opzionale. IteratorgetNextSync Ottiene il prossimo output dall'iteratore dato. ITeratortostringHandle Converte il dato `Resource_Handle` che rappresenta un iteratore in una stringa. Giuntura Si unisce alle stringhe nell'elenco indicato dei tensori di stringa in un tensore; con il separatore dato (impostazione predefinita è un separatore vuoto). KMC2Chaininitialization Restituisce l'indice di un punto dati che dovrebbe essere aggiunto al set di semi. KeyValueSort <t estende tnumber , u estende TType > Avvolge l'operatore di ordinamento XLA, documentato a https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort. Kmeansplusplusinitialization Seleziona num_to_sample righe di input usando il criterio KMeans ++. Kthorderstatistic Calcolo la statistica dell'ordine KTH di un set di dati. L2loss <t estende tnumber > L2 perdita. Lmdbdataset Crea un set di dati che emette le coppie di valore chiave in uno o più file LMDB. Lstmblockcell <t estende tnumber > Calcolo la propagazione in avanti della cella LSTM per 1 fase temporale. Lstmblockcellgrad <t estende tnumber > Calcolo la propagazione all'indietro della cella LSTM per 1 timestep. LatencyStatsDataSet Registra la latenza della produzione di elementi `input_dataset` in un statSaggregr. LeakyreLu <t estende tnumber > Calcola lineare rettificato: `max (caratteristiche, caratteristiche * alfa)`. Leakyrelugrad <t estende tnumber > Calcola i gradienti lineari rettificati per un'operazione di perdita. Ispidunigramcandidatesampler Genera etichette per il campionamento dei candidati con una distribuzione di unigram appresa. Sinistra <t estende tnumber > Elementwise calcola lo spostamento a sinistra bitwise di `x` e` y`. Meno Restituisce il valore della verità di (x <y) per l'elemento. Lessqual Restituisce il valore della verità di (x <= y) per l'elemento. Lgamma <t estende tnumber > Calcolo il registro del valore assoluto di `gamma (x)` per l'elemento. Linspace <t estende tnumber > Genera valori in un intervallo. Lmdbdataset Lmdbreader Un lettore che emette i record da un file LMDB. Loadandremapmatrix Carica una matrice (matrice) `tensor` con il nome` old_tensor_name` dal checkpoint a `ckpt_path` e potenzialmente riorganizza le sue righe e le sue colonne usando i riappracci specificati. Loadttpuembeddadingamparameters Carica i parametri di incorporamento di Adamo. Loadttpuembeddadingadamparametersgradaccumdebug Carica i parametri di incorporamento di Adam con il supporto del debug. Loadttpuembeddadadeltaparameters Carica i parametri di incorporamento di ADADELTA. Loadttpuembeddadadadeltaparametersgradadaccumdebug Carica i parametri di ADADELTA con il supporto del debug. Loadttpuembeddadingagradparameters Carica i parametri di incorporamento di Adagrad. Loadttpuembeddadadingagradparametersgradadaccumdebug Carica i parametri di incorporamento di Adagrad con il supporto del debug. Loadttpuembeddingcenteredrmspropparameters Caricare parametri di incorporamento RMSPROP centrati. Loadttpuembeddingftrlparameters Carica i parametri di incorporamento FTRL. Loadttpuembeddingftrlparametersgradadaccumdebug Carica i parametri di incorporamento FTRL con il supporto del debug. Loadttpuembeddingmdladagradparameters Carica i parametri di incorporamento della luce ADAgrad MDL. Loadttpuembeddingmomentumparameters Caricare i parametri di incorporamento del momento. Loadttpuembeddingmomentumparametersgradadaccumdebug Carica i parametri di incorporamento del momento con il supporto del debug. Loadttpuembeddingproximaladagrameters Carica i parametri di incorporamento dell'Adagrad prossimale. Loadttpuembeddingproximaladagradparametersgradaccumdebug Carica i parametri di incorporamento dell'Adagrad prossimale con il supporto di debug. Loadttpuembeddingproximalyogiparameters Loadttpuembeddingproximalyogiparametersgradaccumdebug Loadttpuembeddingrmspropparameters Carica i parametri di incorporamento RMSPROP. Loadttpuembeddingrmspropparametersgradaccumdebug Carica i parametri di incorporamento RMSPROP con il supporto del debug. LoadttpuembeddingstochasticgradientDescentParameters Carica i parametri di incorporamento SGD. LoadttpuembeddingstochasticgradientDescentParametersgradAccumDebug Carica i parametri di incorporamento SGD. LocalResponsenormalization <t estende tnumber > Normalizzazione della risposta locale. LocalResponsenormalizationgrad <T estende TNumber > Gradienti per la normalizzazione della risposta locale. Log <T estende TType > Calcola il logaritmo naturale di x elemento-saggio. Log1p <t estende TType > Calcola il logaritmo naturale di (1 + x) dall'elemento. LogMatrixDeterminant <T estende TType > Calcola il segno e il registro del valore assoluto del determinante di una o più matrici quadrate. LogSoftmax <t estende tnumber > Calcola le attivazioni di softmax log. LogUniformCandidateSampler Genera etichette per il campionamento dei candidati con una distribuzione uniforme log. Logica e Restituisce il valore della verità di X e Y Element-Wise. Logicalnot Restituisce il valore della verità di `non X` Element-Wise. Logicor Restituisce il valore della verità di X o Y Element-Wise. Lookuppableexport <t estende tttype , u estende ttype > Output tutti i tasti e i valori nella tabella. LookuptableFind <u estende TType > Cerca i tasti in una tabella, emette i valori corrispondenti. Lookuppableimport Sostituisce il contenuto della tabella con i tasti e i valori specificati. LookuptableInsert Aggiorna la tabella per associare le chiavi ai valori. LookuptableMove Rimuove le chiavi e i suoi valori associati da una tabella. Lookuptatible Calcola il numero di elementi nella tabella data. Loopcond Inoltra l'ingresso all'output. Inferiore Converte tutti i personaggi maiuscole nei rispettivi sostituti minuscoli. In basso a basso contenuto <u estende tnumber > Applica Lower_Bound (Sorted_Search_Values, valori) lungo ogni riga. Lu <t estende tttype , u estende tnumber > Calcola la decomposizione LU di una o più matrici quadrate. Maketerator Fa un nuovo iteratore dal dato "set di dati" e lo memorizza in "iterator". Makeunique Rendi uniche tutti gli elementi nella dimensione non batch, ma \ "chiudi \" a il loro valore iniziale. Mapclear OP rimuove tutti gli elementi nel contenitore sottostante. MapIncompleteSize OP restituisce il numero di elementi incompleti nel contenitore sottostante. Mappeek OP PEEKS ai valori nella chiave specificata. Mappatizza OP restituisce il numero di elementi nel contenitore sottostante. MapStage Stage (chiave, valori) nel contenitore sottostante che si comporta come un hashtable. Mapunstage OP rimuove e restituisce i valori associati alla chiave dal contenitore sottostante. Mapunstagenokey OP rimuove e restituisce un valore casuale (chiave, valore) dal contenitore sottostante. Matmul <t estende TType > Moltiplica la matrice "A" per matrice "B". File di abbinamento Restituisce il set di file che corrispondono a uno o più modelli GOB. MatchingFilesDataSet MatrixDiag <t estende TType > Restituisce un tensore diagonale in lotta con valori diagonali in lotta. MatrixDiagPart <T estende TType > Restituisce la parte diagonale batch di un tensore in lotta. MatrixDiagPartv3 <t estende TType > Restituisce la parte diagonale batch di un tensore in lotta. Matrixdiagv3 <t estende TType > Restituisce un tensore diagonale in lotta con valori diagonali in lotta. MatrixLogarithm <T estende TType > Calcola il logaritmo della matrice di una o più matrici quadrate: \\(log(exp(A)) = A\\) Questo OP è definito solo per matrici complesse. MatrixSetDiag <T estende TType > Restituisce un tensore della matrice batch con nuovi valori diagonali batch. MatrixSolvels <t estende TType > Risolve uno o più problemi di minimi quadrati lineari. Max <t estende TType > Calcola il massimo degli elementi tra le dimensioni di un tensore. MaxintraopparallelismDataSet Crea un set di dati che sovrascrive il massimo parallelismo intra-op. Maxpool <t estende TType > Esegue un pool max sull'ingresso. Maxpool3d <t estende tnumber > Esegue il pool di 3D Max sull'ingresso. Maxpool3dgrad <u estende tnumber > Calcola i gradienti della funzione di pooling 3D. Maxpool3dgradgrad <t estende tnumber > Calcola i gradienti di secondo ordine della funzione MaxPooling. Maxpoolgrad <t estende tnumber > Calcola i gradienti della funzione MaxPooling. Maxpoolgradgrad <t estende tnumber > Calcola i gradienti di secondo ordine della funzione MaxPooling. Maxpoolgradgradwithargmax <t estende tnumber > Calcola i gradienti di secondo ordine della funzione MaxPooling. Maxpoolgradwithargmax <t estende tnumber > Calcola i gradienti della funzione MaxPooling. Maxpoolwithargmax <t estende tnumber , u estende tnumber > Esegue un pool max sull'ingresso e sugli output sia valori massimi che indici. Massimo <t estende tnumber > Restituisce il massimo di X e Y (cioè Medio <t estende tType > Calcola la media degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. Unisci <t estende TType > Inoltra il valore di un tensore disponibile da `inputs` a` output`. MERGESMARY Unisce i riassunti. Mergev2Checkpoints V2 Formato specifico: unisce i file di metadati dei checkpoint sharded. Mfcc Trasforma uno spettrogramma in una forma utile per il riconoscimento vocale. Min <t estende TType > Calcola il minimo di elementi tra le dimensioni di un tensore. Minimo <t estende tnumber > Restituisce il min di X e Y (cioè Mirrorpad <t estende TType > Passing di un tensore con valori specchi. Mirrorpadgrad <T estende TType > OP gradiente per `Mirrorpad` op. Mlirpassthroughop Avvolge un calcolo MLIR arbitrario espresso come modulo con una funzione principale (). Mod <t estende tnumber > Restituisce il resto della divisione. ModelDataSet Trasformazione dell'identità che modella le prestazioni. Mul <t estende TType > Restituisce X * Y-Element-Wise. Mulnonan <t estende TType > Restituisce X * Y-Element-Wise. Multideviceiterator Crea una risorsa multideviceiterator. Multideviceiteratorfromstringhandle Genera una risorsa multideviceiterator dal suo manico di stringa fornito. Multideviceiteratorgetnextfromshard Ottiene il prossimo elemento per il numero di frammento fornito. Multideviceiteratorinit Inizializza l'iteratore multi -dispositivo con il set di dati dato. Multideviceiteratortostringhandle Produce una maniglia di stringa per il dato multideviceiterator. Multinomiale <u estende tnumber > Disegna campioni da una distribuzione multinomiale. Mutablesesehastable Crea una tabella hash vuota che utilizza i tensori come negozio di supporto. MutableHashtable Crea una tabella hash vuota. MutableHashtableoftensors Crea una tabella hash vuota. Mutex Crea una risorsa Mutex che può essere bloccata da `Mutexlock`. Mutexlock Blocca una risorsa Mutex. NcclallDuce <t estende tnumber > Uscita un tensore contenente la riduzione su tutti i tensori di ingresso. NcclBroadcast <t estende tnumber > Invia `Input` a tutti i dispositivi collegati all'output. NccLruce <t estende tnumber > Riduce `input` da` num_devices` usando `riduzione` a un singolo dispositivo. Ndtri <t estende tnumber > Più vicini Seleziona i centri K più vicini per ogni punto. Neg <t estende tType > Calcola il valore negativo numerico per quanto riguarda l'elemento. Negtrain Allenamento tramite campionamento negativo. NextAfter <t estende tnumber > Restituisce il prossimo valore rappresentabile di `x1` nella direzione di` x2`, per quanto riguarda l'elemento. NextIteration <t estende TType > Rende il suo input disponibile per la prossima iterazione. Noop Non fa nulla. NonterministicInts <U estende TType > Non deterministicamente genera alcuni numeri interi. Non Maxsoppression <T estende Tnumber > Seleziona avidamente un sottoinsieme di caselle di delimitazione in ordine decrescente di punteggio, Le scatole di potatura che hanno un elevato intersezione over-union (IOU) si sovrappongono con scatole precedentemente selezionate. Non -MaxsuppressionWithoverlaps Seleziona avidamente un sottoinsieme di caselle di delimitazione in ordine decrescente di punteggio, Scattature di potatura che hanno alte sovrapposizioni con scatole precedentemente selezionate. Nonserializabletaset Notequal Restituisce il valore della verità di (x! = Y) per l'elemento. Nthelement <t estende tnumber > Trova i valori della statistica `N`-Th-Th per l'ultima dimensione. Onehot <u estende TType > Restituisce un tensore a una punta. OneSili <T estende TType > Restituisce un tensore di quelli con la stessa forma e digita x. OptimizedAtaSet Crea un set di dati applicando ottimizzazioni a `input_dataset`. OptimizedAtaSETV2 Crea un set di dati applicando ottimizzazioni correlate a `input_dataset`. Opzionale FromValue Costruisce una variante opzionale da una tupla di tensori. OpzionaleValue Restituisce il valore memorizzato in una variante opzionale o aumenta un errore se non esiste. Opzionalevalore Restituisce vero se e solo se la variante opzionale fornita ha un valore. Opzionale Crea una variante opzionale senza valore. Ordinato Mapclear OP rimuove tutti gli elementi nel contenitore sottostante. Ordinated mapincompletesize OP restituisce il numero di elementi incompleti nel contenitore sottostante. Ordinatodmappeek OP PEEKS ai valori nella chiave specificata. Ordinatedmapsize OP restituisce il numero di elementi nel contenitore sottostante. OrderedMapStage Stage (chiave, valori) nel contenitore sottostante che si comporta come un ordinato contenitore associativo. Orderedmapunstage OP rimuove e restituisce i valori associati alla chiave dal contenitore sottostante. Ordinato Mapunstagenokey OP rimuove e restituisce l'elemento (chiave, valore) con il più piccolo chiave dal contenitore sottostante. Ordinalselector Un selettore principale TPU op. Outfeeddequeue <t estende TType > Recupera un singolo tensore dall'outfeed di calcolo. Outfeeddequeuetuple Recupera più valori dall'outfeed di calcolo. Outfeeddequeuetuplev2 Recupera più valori dall'outfeed di calcolo. Outfeeddequeuev2 <t estende TType > Recupera un singolo tensore dall'outfeed di calcolo. Overfeedenqueue Accendi un tensore sull'outfeed di calcolo. Outfeedenqueuetuple Accendi valori di tensore multipli sull'outfeed di calcolo. Pad <t estende TType > Avvolge l'operatore del pad XLA, documentato a https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#pad. Paddedbatchdataset Crea un set di dati che letti e pad `batch_size` Elements dall'input. Paddingfifoqueue Una coda che produce elementi in primo ordine. ParallelConcat <t estende TType > Concatena un elenco di tensori `N` lungo la prima dimensione. Paralleldynamicstitch <t estende ttype > Interleave i valori dai tensori `data` in un singolo tensore. Parametritedtruncatednormal <u estende tnumber > Emette valori casuali da una distribuzione normale. ParseExample Trasforma un vettore di protos di esempi di TF.Sample (come stringhe) in tensori digitati. ParseExampleDataSet Trasforma i protos `input_dataset` contenenti` Esempio` come vettori di dt_string in un set di dati di oggetti `tensor` o` sparsetensor 'che rappresentano le funzionalità analizzate. Parsesequencexample Trasforma un vettore di TF.IO.SEVECE Exempample Protos (come stringhe) in tensori digitati. Parsesingleexample Trasforma un proto TF.Example (come stringa) in tensori digitati. ParsesinglesequenceExample Trasforma un cervello scalare. Sequence Exempample Proto (come stringhe) in tensori digitati. Parsetensor <t estende TType > Trasforma un tesorflow serializzato.tensorproto proto in un tensore. PartizionationEdInput <T estende TType > Un OP che raggruppa insieme un elenco di input partizionati. Partizionamento output <t estende TType > Un OP che demultiplex un tensore da frammento da XLA a un elenco di partizionati Output al di fuori del calcolo XLA. Segnaposto <t estende TType > Un OP segnaposto per un valore che verrà alimentato nel calcolo. PlaceholderwithDefault <T estende TType > Un OP segnaposto che passa attraverso `Input` quando il suo output non viene alimentato. Polygamma <t estende tnumber > Calcola la funzione Polygamma \\(\psi^{(n)}(x)\\). Popolazione Calcola il conteggio della popolazione dell'elemento (aka Pow <t estende TType > Calcola la potenza di un valore a un altro. Prefetchdataset Crea un set di dati che predefinire in modo asincrono elementi da `input_dataset`. Prelinatizzare Un OP che linearizza un valore di tensore a un tensore variante opaco. PrelinarizeTuple Un OP che linearizza più valori di tensore in un tensore variante opaco. Preventgradient <T estende TType > Un'identità OP che innesca un errore se viene richiesto un gradiente. Stampa Stampa uno scalare della stringa. PriorityQueue Una coda che produce elementi ordinati per il primo valore del componente. PrivateThReadPooldataSet Crea un set di dati che utilizza un pool di thread personalizzato per calcolare `input_dataset`. Prod <t estende TType > Calcolo il prodotto di elementi tra le dimensioni di un tensore. Qr <t estende TType > Calcola le decomposizioni QR di una o più matrici. Quantizzare <t estende tType > Quasizzare il tensore "input" di tipo float su "output" tensore di tipo "t". QuantizeAndDequaTize <t estende tnumber > Quantizza quindi dequaranto un tensore. QuantizeAndDequaTizeV3 <t estende tnumber > Quantizza quindi dequaranto un tensore. QuantizeAndDequaTizeV4 <t estende tnumber > Restituisce il gradiente di `quantizzazione.QuantizeandDequaTizeV4`. QuantizeAndDequaTizeV4grad <T estende tNumber > Restituisce il gradiente di `quantizeanddequantizev4`. QuasizedOwn eshRinkRange <U estende TType > Convertire il tensore quantizzato "input" in un "output" a bassa precisione, usando il Distribuzione effettiva dei valori per massimizzare l'uso della profondità di bit più bassa e regolare di conseguenza il minuto di uscita e il massimo. QuasizedAdd <v estende TType > Restituisce X + Y-Element-Wise, lavorando su buffer quantizzati. QuantizedAvgPool <t estende TType > Produce il pool medio del tensore di input per tipi quantizzati. QuantizzatoBatchNormWithGlobalNormalization <U estende TType > Normalizzazione del lotto quantizzato. QuantizedBiasadd <v estende TType > Aggiunge il "distorsione" tensore all'input di tensore "per tipi quantizzati. QuasizedConcat <t estende TType > Concatena tensori quantizzati lungo una dimensione. Quantizzatoconv2dandrelu <v estende TType > QuantizedConv2DandReLUandReQuenze <v estende TType > QuantizzatoConv2DandRequaranze <v estende TType > QuantizzatoConv2DperChannel <v estende TType > Calcola quantizzatoconv2d per canale. QuantizedConv2dWithBias <v estende TType > QuantizedConv2dWithBiasAndrelu <v estende TType > QuantizedConv2dWithBiasAndrelUandReQuantize <W estende TType > QuantizedConv2dWithBiasAndRequaranze <W estende TType > QuantizedConv2dWithBiassneDsumandReLandRequaranze <x estende TType > Quantizzatoconv2dwithBiassumandrelu <v estende TType > QuantizedConv2dwithBiassumandreluandRequaranze <x estende TType > QuantizzatoConv2d <v estende TType > Calcola una convoluzione 2D fornita input 4D quantizzati e tensori di filtro. QuantizedDepthWiseConv2d <v estende TType > Calcola il conv2d quantizzato in profondità. QuantizedDepthWiseConv2dWithBias <v estende TType > Calcola conv2d quantizzato in profondità con distorsione. Quantizzatodepthwiseconv2dwithbiasandrelu <v estende TType > Calcola conv2d quantizzato in profondità con bias e relu. QuantizedDepThwiseConv2dwithBiasAndrelUandReQualize <W estende TType > Calcola il conv2d quantizzato in profondità con bias, relu e richiedere. QuantizedInstancenorm <T estende TType > Normalizzazione quantizzata dell'istanza. QuasizedMatMul <v estende TType > Eseguire una moltiplicazione di matrice quantizzata di `A` dalla matrice` b`. QuantizedMatMulwithBias <W estende TType > Esegue una moltiplicazione di matrice quantizzata di `A` dalla matrice` b` con bias aggiungi. QuasizedMatmulwithBiasAdDequantize <W estende Tnumber > QuantizedMatMulwithBiasAndrelu <v estende TType > Eseguire una moltiplicazione di matrice quantizzata di `A` da parte della matrice` b` con bias aggiungi e fusione per la religi. QuantizedMatmulwithBiasandReLandReQuenze <W estende TType > Eseguire una moltiplicazione di matrice quantizzata di `A` da parte della matrice` b` con bias aggiungi e relui e richiedere la fusione. QuantizedMatMulwithBiasAndRequaranze <W estende TType > QuantizedMaxPool <T estende TType > Produce il pool massimo del tensore di input per tipi quantizzati. QuasizedMul <v estende TType > Restituisce X * Y Element-Wise, lavorando su buffer quantizzati. Quantizzatorelu <u estende TType > Calcola lineare rettificato quantizzato: `max (caratteristiche, 0)` Quantizzatorelu6 <u estende TType > Calcola lineare rettificato quantificato 6: `min (max (caratteristiche, 0), 6)` Quantizzatorelux <u estende tttype > Calcola il lineare rettificato quantificato x: `min (max (caratteristiche, 0), max_value)` LaShape quantificata <t estende TType > Rimodella un tensore quantizzato secondo il rimodella op. Quantizzatoresizebilinear <t estende ttype > Ridimensionare `immagini quantizzate in` dimensione` usando interpolazione bilineare quantizzata. Queueclose Chiude la coda data. Queuedequeue Dequeues una tupla di uno o più tensori dalla coda data. Queuedequeuemany Dequeues `n` Tules di uno o più tensori dalla coda data. Queuedequeueupto Dequeues `n` Tules di uno o più tensori dalla coda data. Queueenqueue Accendi una tupla di uno o più tensori nella coda data. Queueenqueuemany Accendi zero o più tuple di uno o più tensori nella coda data. QueueSclosd Restituisce vero se la coda è chiusa. Queuesize Calcola il numero di elementi nella coda data. RAGGEDBINCOUNT <U estende Tnumber > Conta il numero di occorrenze di ciascun valore in un array intero. RAGGEDCOUNTSPARSEOUTPUT <U estende Tnumber > Esegue il conteggio del bidone sparato per un input di tensore sfilacciato. RAGGEDCROSS <t estende tttype , u estende tnumber > Genera una caratteristica incrociata da un elenco di tensori e lo restituisce come un raggedtensor. RAGGEDGATHER <t estende tnumber , u estende TType > Raccogli fette sfilacciate dall'asse `0` params` secondo` indici '. RAGGEDRANGE <U estende tnumber , t estende tnumber > Restituisce un `raggedtensor" contenente le sequenze specificate di numeri. RAGGEDtenSorFromvariant <u estende tnumber , t estende TType > Decodifica un tensore `variante 'in un` raggedtensor`. RAGGEDtenSortosparse <U estende TType > Converte un `raggedtensor` in un` sparsetensor` con gli stessi valori. RAGGEDTENSORTENSOR <U estende TType > Crea un tensore denso da un tensore sfilacciato, eventualmente alterando la sua forma. RAGGEDtenSortovariant Codifica un `raggedtensor` in un tensore` variante '. RAGGEDTENSORTOVARIANTRAGRADIGIENT <U estende TType > Helper era usato per calcolare il gradiente per `RaggedTensatovariant`. Casualcrop <t estende tnumber > Copia casualmente `immagine '. Casualedataset Crea un set di dati che restituisce numeri pseudorandom. Randomgamma <u estende tnumber > Emette valori casuali dalla distribuzione gamma (S) descritte da alfa. Casualgammagrad <t estende tnumber > Calcola il derivato di un campione casuale gamma WRT Randompoisson <v estende Tnumber > Output valori casuali dalla distribuzione (i) di Poisson descritte dalla velocità. RandomShuffle <t estende TType > Sposta casualmente un tensore lungo la sua prima dimensione. RandomShufflequeue Una coda che randomizza l'ordine degli elementi. Casualstandardnormal <u estende tnumber > Emette valori casuali da una distribuzione normale. Randomuniform <u estende tnumber > Emette valori casuali da una distribuzione uniforme. Randomuniformeint <u estende tnumber > Output numeri interi casuali da una distribuzione uniforme. Gamma <t estende tnumber > Crea una sequenza di numeri. Rangedataset Crea un set di dati con una gamma di valori. Rango Restituisce il grado di tensore. ReadFile Legge e emette l'intero contenuto del nome file di input. Readvariableop <t estende ttype > Legge il valore di una variabile. ReadnumRecordsprodotto Restituisce il numero di record che questo lettore ha prodotto. Reaternumworkunits completed Restituisce il numero di unità di lavoro Questo lettore ha terminato l'elaborazione. Readerread Restituisce il record successivo (chiave, valori) prodotta da un lettore. ReaderReadupto Ritorna fino alle coppie `Num_records` (tasto, valore) prodotte da un lettore. ReaderReset Ripristina un lettore al suo stato pulito iniziale. ReaderRestorestate Ripristina un lettore in uno stato precedentemente salvato. Lettorizestate Produrre un tensore di stringa che codifica lo stato di un lettore. Reale <u estende tnumber > Restituisce la parte reale di un numero complesso. Realdiv <t estende TType > Restituisce l'elemento x / y per tipi reali. RebatchDataSet Crea un set di dati che modifica la dimensione del lotto. REBATCHDATASETV2 Crea un set di dati che modifica la dimensione del lotto. Reciproco <t estende TType > Calcola il reciproco di X elemento-diretto. Reciprocamente <t estende tttype > Calcola il gradiente per l'inverso di `x` wrt il suo input. RecordInput Emette record randomizzati. Recv <t estende TType > Riceve il tensore nominato da un altro calcolo XLA. Recvtpuembeddactivations Un OP che riceve attivazioni di incorporamento sulla TPU. Ridurre <t estende tnumber > Riduce reciprocamente più tensori di tipo e forma identici. REDUCEALL Calcola il "logico e" di elementi attraverso le dimensioni di un tensore. Reduceany Calcola il "logico o" di elementi attraverso le dimensioni di un tensore. Ridurre Si unisce a un tensore di stringa attraverso le dimensioni fornite. ReduceMax <T estende TType > Calcola il massimo degli elementi tra le dimensioni di un tensore. Reducemin <t estende TType > Calcola il minimo di elementi tra le dimensioni di un tensore. Ridurreprod <T estende TType > Calcolo il prodotto di elementi tra le dimensioni di un tensore. Riducesum <t estende TType > Calcola la somma degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. Ridottov2 <t estende tnumber > Riduce reciprocamente più tensori di tipo e forma identici. Refente <t estende TType > Crea o trova un frame figlio e rende `Data` disponibile per il frame figlio. Refexit <t estende TType > Esce il frame corrente sul frame genitore. La rifirgenza <t estende TType > Restituisci lo stesso tensore di riferimento del tensore di ref di input. Refmerge <t estende TType > Inoltra il valore di un tensore disponibile da `inputs` a` output`. RefNexTeteration <t estende TType > Rende il suo input disponibile per la prossima iterazione. RefSelect <T estende TType > Inoltra l'elemento `indice`th di` Inputs` to `output`. RefSwitch <t estende TType > Inoltra il tensore di riferimento `data` alla porta di output determinata da` pred`. Regexfullmatch Controlla se l'ingresso corrisponde al modello Regex. Regexreplace Sostituisce le corrispondenze dell'espressione regolare `pattern` in` input` con la stringa di sostituzione fornita in `riscrittura '. Registerdataset Registra un set di dati con il servizio TF.Data. Relu <t estende TType > Calcola lineare rettificato: `max (caratteristiche, 0)`. Relu6 <t estende tnumber > Calcola lineare rettificato 6: `min (max (caratteristiche, 0), 6)`. Relu6Grad <t estende tnumber > Calcola gradienti lineari rettificati per un'operazione RELU6. Relugrad <t estende tnumber > Calcola gradienti lineari rettificati per un'operazione RELU. RemotefusedGrapHecute Eseguire un sottocromatico su un processore remoto. Ripetizione Crea un set di dati che emette gli output di `input_dataset`` conta `volte. Replicaid Replica ID. Replicatemetadata Metadati che indicano come replicare il calcolo TPU. ReplicatedInput <T estende TType > Collega N Input a un calcolo TPU replicato N-way. ReplicatedOutput <T estende TType > Collega N Output da un calcolo TPU replicato a Vide. Requisitizationrange Calcolo un intervallo che copre i valori effettivi presenti in un tensore quantizzato. RequisitizationRangeperChannel Calcola la gamma di requisiti per canale. Ridurre <u estende TType > Converte il tensore quantizzato `input` in un output a basso precisione. ReqantizeperChannel <U estende TType > Richiede l'input con valori min e massimi noti per canale. Reshape <t estende TType > Rimodella un tensore. Resizearea Ridimensionare `immagini` in` size` usando l'interpolazione dell'area. Resizebicubic Ridimensionare `immagini` in` size` usando l'interpolazione bicubica. Resizebicubicgrad <t estende tnumber > Calcola il gradiente dell'interpolazione bicubica. Ranizebilinear Ridimensionare `immagini` in` size` usando l'interpolazione bilineare. Resizebilineargrad <t estende tnumber > Calcola il gradiente dell'interpolazione bilineare. ResizeneArestneighbor <t estende Tnumber > Ridimensionare `immagini` in` size` usando l'interpolazione del vicino più vicino. ResizeneArestneighborgrad <t estende tnumber > Calcola il gradiente dell'interpolazione del vicino più vicino. ResourceAccumulatorApplyGradient Applica un gradiente per un determinato accumulatore. ResourceaccumulatornumAccumulated Restituisce il numero di gradienti aggregati negli accumulatori dati. ResourceaccumulatorsEtGlobalstep Aggiorna l'accumulatore con un nuovo valore per Global_Step. ResourceAccumulaTortakeGradient <T estende TType > Estrai il gradiente medio nel dato accumulatore condizionale. ResourceApplyadamax Aggiorna '*var' secondo l'algoritmo di Amax. ResourceApplydadelta Aggiorna '*var' secondo lo schema Adadelta. ResourceApplyadagrad Aggiorna '*var' secondo lo schema ADAGRAD. ResourceApplyadagradda Aggiorna '*var' secondo lo schema ADAGRAD prossimale. ResourceApplyadam Aggiorna '*var' secondo l'algoritmo Adam. ResourceApplyAdamWithamsgrad Aggiorna '*var' secondo l'algoritmo Adam. ResourceApplyddsign Aggiorna '*var' secondo l'aggiornamento aggiuntivo. ResourceApplycentermRmsProp Aggiorna '*var' secondo l'algoritmo RMSPROP centrato. ResourceApplyftrl Aggiorna '*var' secondo lo schema FTRL-Prossimale. ResourceAppyGladientDescent Aggiorna ' * var' sottraendo 'alpha' * 'delta' da esso. ResourceApplykerasmomentum Aggiorna '*var' secondo lo schema di moto. Risorsappymomentum Aggiorna '*var' secondo lo schema di moto. ResourceApplyPowersign Aggiorna '*var' secondo l'aggiornamento aggiuntivo. ResourceApplyProximaladagrad Aggiorna '*var' e '*accum' secondo FOBOS con tasso di apprendimento di ADAGRAD. ResourceApplyProximalGradientDescent Aggiorna '*var' come algoritmo FOBOS con tasso di apprendimento fisso. ResourceApplyrmsProp Update '*var' according to the RMSProp algorithm. ResourceConditionalAccumulator A conditional accumulator for aggregating gradients. ResourceCountUpTo <T extends TNumber > Increments variable pointed to by 'resource' until it reaches 'limit'. ResourceGather <U extends TType > Gather slices from the variable pointed to by `resource` according to `indices`. ResourceGatherNd <U extends TType > ResourceScatterAdd Adds sparse updates to the variable referenced by `resource`. ResourceScatterDiv Divides sparse updates into the variable referenced by `resource`. ResourceScatterMax Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `max` operation. ResourceScatterMin Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `min` operation. ResourceScatterMul Multiplies sparse updates into the variable referenced by `resource`. ResourceScatterNdAdd Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. ResourceScatterNdMax ResourceScatterNdMin ResourceScatterNdSub Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. ResourceScatterNdUpdate Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. ResourceScatterSub Subtracts sparse updates from the variable referenced by `resource`. ResourceScatterUpdate Assigns sparse updates to the variable referenced by `resource`. ResourceSparseApplyAdadelta var: Should be from a Variable(). ResourceSparseApplyAdagrad Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. ResourceSparseApplyAdagradDa Update entries in '*var' and '*accum' according to the proximal adagrad scheme. ResourceSparseApplyAdagradV2 Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. ResourceSparseApplyCenteredRmsProp Update '*var' according to the centered RMSProp algorithm. ResourceSparseApplyFtrl Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme. ResourceSparseApplyKerasMomentum Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme. ResourceSparseApplyMomentum Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme. ResourceSparseApplyProximalAdagrad Sparse update entries in '*var' and '*accum' according to FOBOS algorithm. ResourceSparseApplyProximalGradientDescent Sparse update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate. ResourceSparseApplyRmsProp Update '*var' according to the RMSProp algorithm. ResourceStridedSliceAssign Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. Ripristinare Restores tensors from a V2 checkpoint. RestoreSlice <T extends TType > Restores a tensor from checkpoint files. RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters Retrieve ADAM embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug Retrieve ADAM embedding parameters with debug support. RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters Retrieve Adadelta embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug Retrieve Adadelta embedding parameters with debug support. RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters Retrieve Adagrad embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug Retrieve Adagrad embedding parameters with debug support. RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters Retrieve centered RMSProp embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters Retrieve FTRL embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug Retrieve FTRL embedding parameters with debug support. RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters Retrieve MDL Adagrad Light embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters Retrieve Momentum embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug Retrieve Momentum embedding parameters with debug support. RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters Retrieve proximal Adagrad embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug Retrieve proximal Adagrad embedding parameters with debug support. RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters Retrieve RMSProp embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug Retrieve RMSProp embedding parameters with debug support. RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters Retrieve SGD embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug Retrieve SGD embedding parameters with debug support. Reverse <T extends TType > Reverses specific dimensions of a tensor. ReverseSequence <T extends TType > Reverses variable length slices. Rfft <U extends TType > Real-valued fast Fourier transform. Rfft2d <U extends TType > 2D real-valued fast Fourier transform. Rfft3d <U extends TType > 3D real-valued fast Fourier transform. RgbToHsv <T extends TNumber > Converts one or more images from RGB to HSV. RightShift <T extends TNumber > Elementwise computes the bitwise right-shift of `x` and `y`. Rint <T extends TNumber > Returns element-wise integer closest to x. RngReadAndSkip Advance the counter of a counter-based RNG. RngSkip Advance the counter of a counter-based RNG. Roll <T extends TType > Rolls the elements of a tensor along an axis. Round <T extends TType > Rounds the values of a tensor to the nearest integer, element-wise. Rpc Perform batches of RPC requests. Rsqrt <T extends TType > Computes reciprocal of square root of x element-wise. RsqrtGrad <T extends TType > Computes the gradient for the rsqrt of `x` wrt its input. SampleDistortedBoundingBox <T extends TNumber > Generate a single randomly distorted bounding box for an image. SamplingDataset Creates a dataset that takes a Bernoulli sample of the contents of another dataset. Salva Saves tensors in V2 checkpoint format. SaveSlices Saves input tensors slices to disk. ScalarSummary Outputs a `Summary` protocol buffer with scalar values. ScaleAndTranslate ScaleAndTranslateGrad <T extends TNumber > ScatterAdd <T extends TType > Adds sparse updates to a variable reference. ScatterDiv <T extends TType > Divides a variable reference by sparse updates. ScatterMax <T extends TNumber > Reduces sparse updates into a variable reference using the `max` operation. ScatterMin <T extends TNumber > Reduces sparse updates into a variable reference using the `min` operation. ScatterMul <T extends TType > Multiplies sparse updates into a variable reference. ScatterNd <U extends TType > Scatter `updates` into a new tensor according to `indices`. ScatterNdAdd <T extends TType > Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. ScatterNdMax <T extends TType > Computes element-wise maximum. ScatterNdMin <T extends TType > Computes element-wise minimum. ScatterNdNonAliasingAdd <T extends TType > Applies sparse addition to `input` using individual values or slices from `updates` according to indices `indices`. ScatterNdSub <T extends TType > Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. ScatterNdUpdate <T extends TType > Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. ScatterSub <T extends TType > Subtracts sparse updates to a variable reference. ScatterUpdate <T extends TType > Applies sparse updates to a variable reference. SdcaFprint Computes fingerprints of the input strings. SdcaOptimizer Distributed version of Stochastic Dual Coordinate Ascent (SDCA) optimizer for linear models with L1 + L2 regularization. SdcaShrinkL1 Applies L1 regularization shrink step on the parameters. SegmentMax <T extends TNumber > Computes the maximum along segments of a tensor. SegmentMean <T extends TType > Computes the mean along segments of a tensor. SegmentMin <T extends TNumber > Computes the minimum along segments of a tensor. SegmentProd <T extends TType > Computes the product along segments of a tensor. SegmentSum <T extends TType > Computes the sum along segments of a tensor. Select <T extends TType > SelfAdjointEig <T extends TType > Computes the eigen decomposition of a batch of self-adjoint matrices (Note: Only real inputs are supported). Selu <T extends TNumber > Computes scaled exponential linear: `scale * alpha * (exp(features) - 1)` if < 0, `scale * features` otherwise. SeluGrad <T extends TNumber > Computes gradients for the scaled exponential linear (Selu) operation. Inviare Sends the named tensor to another XLA computation. SendTPUEmbeddingGradients Performs gradient updates of embedding tables. SerializeIterator Converts the given `resource_handle` representing an iterator to a variant tensor. SerializeManySparse <U extends TType > Serialize an `N`-minibatch `SparseTensor` into an `[N, 3]` `Tensor` object. SerializeSparse <U extends TType > Serialize a `SparseTensor` into a `[3]` `Tensor` object. SerializeTensor Transforms a Tensor into a serialized TensorProto proto. SetDiff1d <T extends TType , U extends TNumber > Computes the difference between two lists of numbers or strings. SetSize Number of unique elements along last dimension of input `set`. SetStatsAggregatorDataset Shape <U extends TNumber > Returns the shape of a tensor. ShapeN <U extends TNumber > Returns shape of tensors. ShardDataset Creates a `Dataset` that includes only 1/`num_shards` of this dataset. ShardedFilename Generate a sharded filename. ShardedFilespec Generate a glob pattern matching all sharded file names. Sharding <T extends TType > An op which shards the input based on the given sharding attribute. ShuffleAndRepeatDataset ShuffleDataset ShutdownDistributedTPU Shuts down a running distributed TPU system. Sigmoid <T extends TType > Computes sigmoid of `x` element-wise. SigmoidGrad <T extends TType > Computes the gradient of the sigmoid of `x` wrt its input. Sign <T extends TType > Returns an element-wise indication of the sign of a number. Sin <T extends TType > Computes sine of x element-wise. Sinh <T extends TType > Computes hyperbolic sine of x element-wise. Size <U extends TNumber > Returns the size of a tensor. SkipDataset Creates a dataset that skips `count` elements from the `input_dataset`. Skipgram Parses a text file and creates a batch of examples. SleepDataset Slice <T extends TType > Return a slice from 'input'. SlidingWindowDataset Creates a dataset that passes a sliding window over `input_dataset`. Snapshot <T extends TType > Returns a copy of the input tensor. SobolSample <T extends TNumber > Generates points from the Sobol sequence. Softmax <T extends TNumber > Computes softmax activations. SoftmaxCrossEntropyWithLogits <T extends TNumber > Computes softmax cross entropy cost and gradients to backpropagate. Softplus <T extends TNumber > Computes softplus: `log(exp(features) + 1)`. SoftplusGrad <T extends TNumber > Computes softplus gradients for a softplus operation. Softsign <T extends TNumber > Computes softsign: `features / (abs(features) + 1)`. SoftsignGrad <T extends TNumber > Computes softsign gradients for a softsign operation. Solve <T extends TType > Solves systems of linear equations. Sort <T extends TType > Wraps the XLA Sort operator, documented at https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort . SpaceToBatch <T extends TType > SpaceToBatch for 4-D tensors of type T. SpaceToBatchNd <T extends TType > SpaceToBatch for ND tensors of type T. SpaceToDepth <T extends TType > SpaceToDepth for tensors of type T. SparseAccumulatorApplyGradient Applies a sparse gradient to a given accumulator. SparseAccumulatorTakeGradient <T extends TType > Extracts the average sparse gradient in a SparseConditionalAccumulator. SparseAdd <T extends TType > Adds two `SparseTensor` objects to produce another `SparseTensor`. SparseAddGrad <T extends TType > The gradient operator for the SparseAdd op. SparseApplyAdadelta <T extends TType > var: Should be from a Variable(). SparseApplyAdagrad <T extends TType > Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. SparseApplyAdagradDa <T extends TType > Update entries in '*var' and '*accum' according to the proximal adagrad scheme. SparseApplyCenteredRmsProp <T extends TType > Update '*var' according to the centered RMSProp algorithm. SparseApplyFtrl <T extends TType > Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme. SparseApplyMomentum <T extends TType > Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme. SparseApplyProximalAdagrad <T extends TType > Sparse update entries in '*var' and '*accum' according to FOBOS algorithm. SparseApplyProximalGradientDescent <T extends TType > Sparse update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate. SparseApplyRmsProp <T extends TType > Update '*var' according to the RMSProp algorithm. SparseBincount <U extends TNumber > Counts the number of occurrences of each value in an integer array. SparseConcat <T extends TType > Concatenates a list of `SparseTensor` along the specified dimension. SparseConditionalAccumulator A conditional accumulator for aggregating sparse gradients. SparseCountSparseOutput <U extends TNumber > Performs sparse-output bin counting for a sparse tensor input. SparseCross Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. SparseCrossHashed Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. SparseDenseCwiseAdd <T extends TType > Adds up a SparseTensor and a dense Tensor, using these special rules: (1) Broadcasts the dense side to have the same shape as the sparse side, if eligible; (2) Then, only the dense values pointed to by the indices of the SparseTensor participate in the cwise addition. SparseDenseCwiseDiv <T extends TType > Component-wise divides a SparseTensor by a dense Tensor. SparseDenseCwiseMul <T extends TType > Component-wise multiplies a SparseTensor by a dense Tensor. SparseFillEmptyRows <T extends TType > Fills empty rows in the input 2-D `SparseTensor` with a default value. SparseFillEmptyRowsGrad <T extends TType > The gradient of SparseFillEmptyRows. SparseMatMul Multiply matrix "a" by matrix "b". SparseMatrixAdd Sparse addition of two CSR matrices, C = alpha * A + beta * B. SparseMatrixMatMul <T extends TType > Matrix-multiplies a sparse matrix with a dense matrix. SparseMatrixMul Element-wise multiplication of a sparse matrix with a dense tensor. SparseMatrixNNZ Returns the number of nonzeroes of `sparse_matrix`. SparseMatrixOrderingAMD Computes the Approximate Minimum Degree (AMD) ordering of `input`. SparseMatrixSoftmax Calculates the softmax of a CSRSparseMatrix. SparseMatrixSoftmaxGrad Calculates the gradient of the SparseMatrixSoftmax op. SparseMatrixSparseCholesky Computes the sparse Cholesky decomposition of `input`. SparseMatrixSparseMatMul Sparse-matrix-multiplies two CSR matrices `a` and `b`. SparseMatrixTranspose Transposes the inner (matrix) dimensions of a CSRSparseMatrix. SparseMatrixZeros Creates an all-zeros CSRSparseMatrix with shape `dense_shape`. SparseReduceMax <T extends TNumber > Computes the max of elements across dimensions of a SparseTensor. SparseReduceMaxSparse <T extends TNumber > Computes the max of elements across dimensions of a SparseTensor. SparseReduceSum <T extends TType > Computes the sum of elements across dimensions of a SparseTensor. SparseReduceSumSparse <T extends TType > Computes the sum of elements across dimensions of a SparseTensor. SparseReorder <T extends TType > Reorders a SparseTensor into the canonical, row-major ordering. SparseReshape Reshapes a SparseTensor to represent values in a new dense shape. SparseSegmentMean <T extends TNumber > Computes the mean along sparse segments of a tensor. SparseSegmentMeanGrad <T extends TNumber > Computes gradients for SparseSegmentMean. SparseSegmentMeanWithNumSegments <T extends TNumber > Computes the mean along sparse segments of a tensor. SparseSegmentSqrtN <T extends TNumber > Computes the sum along sparse segments of a tensor divided by the sqrt of N. SparseSegmentSqrtNGrad <T extends TNumber > Computes gradients for SparseSegmentSqrtN. SparseSegmentSqrtNWithNumSegments <T extends TNumber > Computes the sum along sparse segments of a tensor divided by the sqrt of N. SparseSegmentSum <T extends TNumber > Computes the sum along sparse segments of a tensor. SparseSegmentSumWithNumSegments <T extends TNumber > Computes the sum along sparse segments of a tensor. SparseSlice <T extends TType > Slice a `SparseTensor` based on the `start` and `size`. SparseSliceGrad <T extends TType > The gradient operator for the SparseSlice op. SparseSoftmax <T extends TNumber > Applies softmax to a batched ND `SparseTensor`. SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits <T extends TNumber > Computes softmax cross entropy cost and gradients to backpropagate. SparseSparseMaximum <T extends TNumber > Returns the element-wise max of two SparseTensors. SparseSparseMinimum <T extends TType > Returns the element-wise min of two SparseTensors. SparseSplit <T extends TType > Split a `SparseTensor` into `num_split` tensors along one dimension. SparseTensorDenseAdd <U extends TType > Adds up a `SparseTensor` and a dense `Tensor`, producing a dense `Tensor`. SparseTensorDenseMatMul <U extends TType > Multiply SparseTensor (of rank 2) "A" by dense matrix "B". SparseTensorSliceDataset Creates a dataset that splits a SparseTensor into elements row-wise. SparseTensorToCSRSparseMatrix Converts a SparseTensor to a (possibly batched) CSRSparseMatrix. SparseToDense <U extends TType > Converts a sparse representation into a dense tensor. SparseToSparseSetOperation <T extends TType > Applies set operation along last dimension of 2 `SparseTensor` inputs. Spence <T extends TNumber > Split <T extends TType > Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension. SplitV <T extends TType > Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension. SqlDataset Creates a dataset that executes a SQL query and emits rows of the result set. Sqrt <T extends TType > Computes square root of x element-wise. SqrtGrad <T extends TType > Computes the gradient for the sqrt of `x` wrt its input. Sqrtm <T extends TType > Computes the matrix square root of one or more square matrices: matmul(sqrtm(A), sqrtm(A)) = A The input matrix should be invertible. Square <T extends TType > Computes square of x element-wise. SquaredDifference <T extends TType > Returns conj(x - y)(x - y) element-wise. Squeeze <T extends TType > Removes dimensions of size 1 from the shape of a tensor. Stack <T extends TType > Packs a list of `N` rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor. Palcoscenico Stage values similar to a lightweight Enqueue. StageClear Op removes all elements in the underlying container. StagePeek Op peeks at the values at the specified index. StageSize Op returns the number of elements in the underlying container. StatefulRandomBinomial <V extends TNumber > StatefulStandardNormal <U extends TType > Outputs random values from a normal distribution. StatefulTruncatedNormal <U extends TType > Outputs random values from a truncated normal distribution. StatefulUniform <U extends TType > Outputs random values from a uniform distribution. StatefulUniformFullInt <U extends TType > Outputs random integers from a uniform distribution. StatefulUniformInt <U extends TType > Outputs random integers from a uniform distribution. StatelessMultinomial <V extends TNumber > Draws samples from a multinomial distribution. StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends TNumber > StatelessRandomBinomial <W extends TNumber > Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a binomial distribution. StatelessRandomGamma <V extends TNumber > Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution. StatelessRandomGetKeyCounterAlg Picks the best algorithm based on device, and scrambles seed into key and counter. StatelessRandomNormal <V extends TNumber > Outputs deterministic pseudorandom values from a normal distribution. StatelessRandomNormalV2 <U extends TNumber > Outputs deterministic pseudorandom values from a normal distribution. StatelessRandomPoisson <W extends TNumber > Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a Poisson distribution. StatelessRandomUniform <V extends TNumber > Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution. StatelessRandomUniformFullInt <V extends TNumber > Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extends TNumber > Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. StatelessRandomUniformInt <V extends TNumber > Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. StatelessRandomUniformIntV2 <U extends TNumber > Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. StatelessRandomUniformV2 <U extends TNumber > Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution. StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extends TNumber > Generate a randomly distorted bounding box for an image deterministically. StatelessTruncatedNormal <V extends TNumber > Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution. StatelessTruncatedNormalV2 <U extends TNumber > Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution. StaticRegexFullMatch Check if the input matches the regex pattern. StaticRegexReplace Replaces the match of pattern in input with rewrite. StatsAggregatorHandle StatsAggregatorSetSummaryWriter Set a summary_writer_interface to record statistics using given stats_aggregator. StatsAggregatorSummary Produces a summary of any statistics recorded by the given statistics manager. StopGradient <T extends TType > Stops gradient computation. StridedSlice <T extends TType > Return a strided slice from `input`. StridedSliceAssign <T extends TType > Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. StridedSliceGrad <U extends TType > Returns the gradient of `StridedSlice`. StringFormat Formats a string template using a list of tensors. StringLength String lengths of `input`. StringNGrams <T extends TNumber > Creates ngrams from ragged string data. StringSplit Split elements of `source` based on `sep` into a `SparseTensor`. Striscia Strip leading and trailing whitespaces from the Tensor. Sub <T extends TType > Returns x - y element-wise. Substr Return substrings from `Tensor` of strings. Sum <T extends TType > Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. SummaryWriter Svd <T extends TType > Computes the eigen decomposition of a batch of self-adjoint matrices (Note: Only real inputs are supported). SwitchCond <T extends TType > Forwards `data` to the output port determined by `pred`. TPUCompilationResult Returns the result of a TPU compilation. TPUEmbeddingActivations An op enabling differentiation of TPU Embeddings. TPUReplicateMetadata Metadata indicating how the TPU computation should be replicated. TPUReplicatedInput <T extends TType > Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation. TPUReplicatedOutput <T extends TType > Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation. TakeDataset Creates a dataset that contains `count` elements from the `input_dataset`. TakeManySparseFromTensorsMap <T extends TType > Read `SparseTensors` from a `SparseTensorsMap` and concatenate them. Tan <T extends TType > Computes tan of x element-wise. Tanh <T extends TType > Computes hyperbolic tangent of `x` element-wise. TanhGrad <T extends TType > Computes the gradient for the tanh of `x` wrt its input. TemporaryVariable <T extends TType > Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step. TensorArray An array of Tensors of given size. TensorArrayClose Delete the TensorArray from its resource container. TensorArrayConcat <T extends TType > Concat the elements from the TensorArray into value `value`. TensorArrayGather <T extends TType > Gather specific elements from the TensorArray into output `value`. TensorArrayGrad Creates a TensorArray for storing the gradients of values in the given handle. TensorArrayGradWithShape Creates a TensorArray for storing multiple gradients of values in the given handle. TensorArrayPack <T extends TType > TensorArrayRead <T extends TType > Read an element from the TensorArray into output `value`. TensorArrayScatter Scatter the data from the input value into specific TensorArray elements. TensorArraySize Get the current size of the TensorArray. TensorArraySplit Split the data from the input value into TensorArray elements. TensorArrayUnpack TensorArrayWrite Push an element onto the tensor_array. TensorDataset Creates a dataset that emits `components` as a tuple of tensors once. TensorDiag <T extends TType > Returns a diagonal tensor with a given diagonal values. TensorDiagPart <T extends TType > Returns the diagonal part of the tensor. TensorForestCreateTreeVariable Creates a tree resource and returns a handle to it. TensorForestTreeDeserialize Deserializes a proto into the tree handle TensorForestTreeIsInitializedOp Checks whether a tree has been initialized. TensorForestTreePredict Output the logits for the given input data TensorForestTreeResourceHandleOp Creates a handle to a TensorForestTreeResource TensorForestTreeSerialize Serializes the tree handle to a proto TensorForestTreeSize Get the number of nodes in a tree TensorListConcat <U extends TType > Concats all tensors in the list along the 0th dimension. TensorListConcatLists TensorListElementShape <T extends TNumber > The shape of the elements of the given list, as a tensor. TensorListFromTensor Creates a TensorList which, when stacked, has the value of `tensor`. TensorListGather <T extends TType > Creates a Tensor by indexing into the TensorList. TensorListGetItem <T extends TType > TensorListLength Returns the number of tensors in the input tensor list. TensorListPopBack <T extends TType > Returns the last element of the input list as well as a list with all but that element. TensorListPushBack Returns a list which has the passed-in `Tensor` as last element and the other elements of the given list in `input_handle`. TensorListPushBackBatch TensorListReserve List of the given size with empty elements. TensorListResize Resizes the list. TensorListScatter Creates a TensorList by indexing into a Tensor. TensorListScatterIntoExistingList Scatters tensor at indices in an input list. TensorListSetItem TensorListSplit Splits a tensor into a list. TensorListStack <T extends TType > Stacks all tensors in the list. TensorMapErase Returns a tensor map with item from given key erased. TensorMapHasKey Returns whether the given key exists in the map. TensorMapInsert Returns a map that is the 'input_handle' with the given key-value pair inserted. TensorMapLookup <U extends TType > Returns the value from a given key in a tensor map. TensorMapSize Returns the number of tensors in the input tensor map. TensorMapStackKeys <T extends TType > Returns a Tensor stack of all keys in a tensor map. TensorScatterNdAdd <T extends TType > Adds sparse `updates` to an existing tensor according to `indices`. TensorScatterNdMax <T extends TType > TensorScatterNdMin <T extends TType > TensorScatterNdSub <T extends TType > Subtracts sparse `updates` from an existing tensor according to `indices`. TensorScatterNdUpdate <T extends TType > Scatter `updates` into an existing tensor according to `indices`. TensorSliceDataset Creates a dataset that emits each dim-0 slice of `components` once. TensorStridedSliceUpdate <T extends TType > Assign `value` to the sliced l-value reference of `input`. TensorSummary Outputs a `Summary` protocol buffer with a tensor and per-plugin data. TextLineDataset Creates a dataset that emits the lines of one or more text files. TextLineReader A Reader that outputs the lines of a file delimited by '\n'. TfRecordDataset Creates a dataset that emits the records from one or more TFRecord files. TfRecordReader A Reader that outputs the records from a TensorFlow Records file. ThreadPoolDataset Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. ThreadPoolHandle Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. Tile <T extends TType > Constructs a tensor by tiling a given tensor. TileGrad <T extends TType > Returns the gradient of `Tile`. Timestamp Provides the time since epoch in seconds. ToBool Converts a tensor to a scalar predicate. ToHashBucket Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets. ToHashBucketFast Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets. ToHashBucketStrong Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets. ToNumber <T extends TNumber > Converts each string in the input Tensor to the specified numeric type. TopK <T extends TNumber > Finds values and indices of the `k` largest elements for the last dimension. TopKUnique Returns the TopK unique values in the array in sorted order. TopKWithUnique Returns the TopK values in the array in sorted order. Transpose <T extends TType > Shuffle dimensions of x according to a permutation. TriangularSolve <T extends TType > Solves systems of linear equations with upper or lower triangular matrices by backsubstitution. TridiagonalMatMul <T extends TType > Calculate product with tridiagonal matrix. TridiagonalSolve <T extends TType > Solves tridiagonal systems of equations. TruncateDiv <T extends TType > Returns x / y element-wise for integer types. TruncateMod <T extends TNumber > Returns element-wise remainder of division. TruncatedNormal <U extends TNumber > Outputs random values from a truncated normal distribution. TryRpc Perform batches of RPC requests. Unbatch <T extends TType > Reverses the operation of Batch for a single output Tensor. UnbatchDataset A dataset that splits the elements of its input into multiple elements. UnbatchGrad <T extends TType > Gradient of Unbatch. UncompressElement Uncompresses a compressed dataset element. UnicodeDecode <T extends TNumber > Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points. UnicodeDecodeWithOffsets <T extends TNumber > Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points. UnicodeEncode Encode a tensor of ints into unicode strings. UnicodeScript Determine the script codes of a given tensor of Unicode integer code points. UnicodeTranscode Transcode the input text from a source encoding to a destination encoding. UniformCandidateSampler Generates labels for candidate sampling with a uniform distribution. Unique <T extends TType , V extends TNumber > Finds unique elements along an axis of a tensor. UniqueDataset Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`. UniqueWithCounts <T extends TType , V extends TNumber > Finds unique elements along an axis of a tensor. UnravelIndex <T extends TNumber > Converts an array of flat indices into a tuple of coordinate arrays. UnsortedSegmentJoin Joins the elements of `inputs` based on `segment_ids`. UnsortedSegmentMax <T extends TNumber > Computes the maximum along segments of a tensor. UnsortedSegmentMin <T extends TNumber > Computes the minimum along segments of a tensor. UnsortedSegmentProd <T extends TType > Computes the product along segments of a tensor. UnsortedSegmentSum <T extends TType > Computes the sum along segments of a tensor. Unstack <T extends TType > Unpacks a given dimension of a rank-`R` tensor into `num` rank-`(R-1)` tensors. Unstage Op is similar to a lightweight Dequeue. UnwrapDatasetVariant Superiore 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`. Dove Returns locations of nonzero / true values in a tensor. WholeFileReader A Reader that outputs the entire contents of a file as a value. WindowDataset Combines (nests of) input elements into a dataset of (nests of) windows. WorkerHeartbeat Worker heartbeat op. WrapDatasetVariant WriteAudioSummary Writes an audio summary. WriteFile Writes contents to the file at input filename. WriteGraphSummary Writes a graph summary. WriteHistogramSummary Writes a histogram summary. WriteImageSummary Writes an image summary. WriteRawProtoSummary Writes a serialized proto summary. WriteScalarSummary Writes a scalar summary. WriteSummary Writes a tensor summary. Xdivy <T extends TType > Returns 0 if x == 0, and x / y otherwise, elementwise. XlaRecvFromHost <T extends TType > An op to receive a tensor from the host. XlaSendToHost An op to send a tensor to the host. XlaSetBound Set a bound for the given input value as a hint to Xla compiler, returns the same value. XlaSpmdFullToShardShape <T extends TType > An op used by XLA SPMD partitioner to switch from automatic partitioning to manual partitioning. XlaSpmdShardToFullShape <T extends TType > An op used by XLA SPMD partitioner to switch from manual partitioning to automatic partitioning. Xlog1py <T extends TType > Returns 0 if x == 0, and x * log1p(y) otherwise, elementwise. Xlogy <T extends TType > Returns 0 if x == 0, and x * log(y) otherwise, elementwise. 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 base class for Op implementations that are backed by a single Operation .

Each operation registered in the TensorFlow core is provided as a RawOp . Custom operations working with only a single operation may also derive from this class.

Public Methods

final boolean	equals (Object obj)
final int	hashCode ()
Operazione	op () Return this unit of computation as a single Operation .
final String	toString ()

Inherited Methods

From class java.lang.Object

booleano	equals (Object arg0)
final Class<?>	getClass ()
int	hashCode ()
final void	notify ()
final void	notifyAll ()
Corda	toString ()
final void	wait (long arg0, int arg1)
final void	wait (long arg0)
final void	Aspettare ()

From interface org.tensorflow.op.Op

abstract ExecutionEnvironment	env () Return the execution environment this op was created in.
abstract Operation	op () Return this unit of computation as a single Operation .

Public Methods

public final boolean equals (Object obj)

public final int hashCode ()

public Operation op ()

Return this unit of computation as a single 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.

Ritorni

• an Operation

public final String toString ()