| إحباط | رفع استثناء لإجهاض العملية عند استدعائها. |
| القيمة المطلقة <T تمتد TNumber > | يحسب القيمة المطلقة للموتر. |
| تراكم N <T يمتد TType > | إرجاع مجموع عناصر قائمة الموترات. |
| تراكمتطبيقالتدرج | يطبق التدرج على تراكم معين. |
| التراكمي العدد المتراكم | إرجاع عدد التدرجات المجمعة في المجمعات المحددة. |
| تراكمSetGlobalStep | يقوم بتحديث المجمع بقيمة جديدة لـ global_step. |
| AccumulatorTakeGradient <T يمتد TType > | يستخرج متوسط التدرج في ConditionalAccumulator المحدد. |
| Acos <T يمتد TType > | يحسب acos للعنصر x. |
| أكوش <T يمتد TType > | يحسب جيب التمام الزائدي العكسي للعنصر x. |
| أضف <T يمتد TType > | يُرجع عنصر x + y. |
| AddManySparseToTensorsMap | أضف `N`-minibatch `SparseTensor` إلى `SparseTensorsMap`، وأعد مقابض `N`. |
| AddN <T يمتد TType > | أضف جميع عناصر موتر الإدخال الحكيمة. |
| AddSparseToTensorsMap | قم بإضافة `SparseTensor` إلى `SparseTensorsMap` لإرجاع المقبض الخاص به. |
| ضبط التباين <T يمتد TNumber > | ضبط تباين صورة واحدة أو أكثر. |
| AdjustHue <T يمتد TNumber > | ضبط لون صورة واحدة أو أكثر. |
| ضبط التشبع <T يمتد TNumber > | ضبط تشبع صورة واحدة أو أكثر. |
| الجميع | يحسب "المنطقي و" للعناصر عبر أبعاد الموتر. |
| AllCandidateSampler | يُنشئ تسميات لأخذ العينات المرشحة باستخدام توزيع أحادي جرام مكتسب. |
| AllReduce <T يمتد TNumber > | يقلل بشكل متبادل موترات متعددة من نفس النوع والشكل. |
| AllToAll <T يمتد TType > | عملية لتبادل البيانات عبر نسخ TPU المتماثلة. |
| الزاوية <U تمتد رقم TN > | إرجاع وسيطة رقم مركب. |
| AnonymousIterator | حاوية لمورد مكرر. |
| AnonymousMemoryCache | |
| AnonymousMultiDeviceIterator | حاوية لمورد مكرر متعدد الأجهزة. |
| AnonymousRandomSeedGenerator | |
| AnonymousSeedGenerator | |
| أي | يحسب "المنطقي أو" للعناصر عبر أبعاد الموتر. |
| ApplyAdaMax <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لخوارزمية AdaMax. |
| ApplyAdadelta <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط adadelta. |
| ApplyAdagrad <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط adagrad. |
| ApplyAdagradDa <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط adagrad القريب. |
| ApplyAdagradV2 <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط adagrad. |
| ApplyAdam <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لخوارزمية Adam. |
| ApplyAddSign <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لتحديث AddSign. |
| ApplyCenteredRmsProp <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لخوارزمية RMSProp المركزية. |
| ApplyFtrl <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط Ftrl-proximal. |
| ApplyGradientDescent <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' بطرح 'alpha' * 'delta' منه. |
| ApplyMomentum <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط الزخم. |
| ApplyPowerSign <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لتحديث AddSign. |
| ApplyProximalAdagrad <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' و'*accum' وفقًا لـ FOBOS بمعدل تعلم Adagrad. |
| ApplyProximalGradientDescent <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' كخوارزمية FOBOS بمعدل تعلم ثابت. |
| ApplyRmsProp <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لخوارزمية RMSProp. |
| تقريبي | تُرجع القيمة الحقيقية لـ abs(xy) <عنصر التسامح. |
| ArgMax <V يمتد TNumber > | إرجاع الفهرس بأكبر قيمة عبر أبعاد الموتر. |
| ArgMin <V يمتد TNumber > | تُرجع الفهرس بأصغر قيمة عبر أبعاد الموتر. |
| سلسلة | يحول كل إدخال في الموتر المحدد إلى سلاسل. |
| Asin <T يمتد TType > | يحسب الجيب المثلثي العكسي للعنصر x. |
| Asinh <T يمتد TType > | يحسب الجيب الزائدي العكسي للعنصر x. |
| AssertCardinalityDataset | |
| AssertNextDataset | |
| تأكيد ذلك | يؤكد أن الشرط المحدد صحيح. |
| تعيين <T يمتد TType > | قم بتحديث "المرجع" عن طريق تعيين "قيمة" له. |
| AssignAdd <T يمتد TType > | قم بتحديث "المرجع" بإضافة "قيمة" إليه. |
| AssignAddVariableOp | يضيف قيمة إلى القيمة الحالية للمتغير. |
| AssignSub <T يمتد TType > | قم بتحديث "المرجع" بطرح "القيمة" منه. |
| AssignSubVariableOp | يطرح قيمة من القيمة الحالية للمتغير. |
| AssignVariableOp | يعين قيمة جديدة لمتغير. |
| أتان <T يمتد TType > | يحسب الظل المثلثي العكسي للعنصر x. |
| Atan2 <T يمتد TNumber > | يحسب قوس الزاوية للعنصر `y/x`، مع احترام علامات الوسائط. |
| اتانه <T يمتد TType > | يحسب الظل الزائدي العكسي للعنصر x. |
| مخطط الطيف الصوتي | ينتج تصورا للبيانات الصوتية مع مرور الوقت. |
| ملخص صوتي | يقوم بإخراج مخزن مؤقت لبروتوكول "الملخص" مع الصوت. |
| AutoShardDataset | ينشئ مجموعة بيانات تقسم مجموعة بيانات الإدخال. |
| AvgPool <T يمتد TNumber > | ينفذ تجميع متوسط على المدخلات. |
| AvgPool3d <T يمتد TNumber > | ينفذ تجميع متوسط ثلاثي الأبعاد على الإدخال. |
| AvgPool3dGrad <T يمتد TNumber > | يحسب التدرجات لوظيفة التجميع المتوسطة. |
| AvgPoolGrad <T يمتد TNumber > | يحسب التدرجات لوظيفة التجميع المتوسطة. |
| BandPart <T يمتد TType > | انسخ موترًا يضبط كل شيء خارج النطاق المركزي في كل مصفوفة داخلية على الصفر. |
| BandedTriangularSolve <T يمتد TType > | |
| حاجز | يحدد حاجزًا يستمر عبر عمليات تنفيذ الرسم البياني المختلفة. |
| إغلاق الحاجز | يغلق الحاجز المحدد. |
| حجم الحاجز غير مكتمل | يحسب عدد العناصر غير المكتملة في الحاجز المحدد. |
| BarrierInsertMany | لكل مفتاح، يعين القيمة المعنية للمكون المحدد. |
| حجم الحاجز الجاهز | يحسب عدد العناصر الكاملة في الحاجز المحدد. |
| BarrierTakeMany | يأخذ العدد المحدد من العناصر المكتملة من الحاجز. |
| حزمة | دفعات جميع موترات الإدخال بشكل غير محدد. |
| BatchCholesky <T يمتد TNumber > | |
| BatchCholeskyGrad <T يمتد TNumber > | |
| BatchDataset | ينشئ مجموعة بيانات تجمع عناصر `batch_size` من `input_dataset`. |
| BatchFft | |
| BatchFft2d | |
| BatchFft3d | |
| BatchIfft | |
| BatchIfft2d | |
| BatchIfft3d | |
| BatchMatMul <T يمتد TType > | ضرب شرائح اثنين من الموتدين على دفعات. |
| BatchMatrixBandPart <T يمتد TType > | |
| BatchMatrixDeterminant <T يمتد TType > | |
| BatchMatrixDiag <T يمتد TType > | |
| BatchMatrixDiagPart <T يمتد TType > | |
| BatchMatrixInverse <T يمتد TNumber > | |
| BatchMatrixSetDiag <T يمتد TType > | |
| BatchMatrixSolve <T يمتد TNumber > | |
| BatchMatrixSolveLs <T يمتد TNumber > | |
| BatchMatrixTriangularSolve <T يمتد TNumber > | |
| BatchNormWithGlobalNormalization <T يمتد TType > | التطبيع دفعة. |
| BatchNormWithGlobalNormalizationGrad <T يمتد TType > | التدرجات لتطبيع الدفعة. |
| BatchSelfAdjointEig <T يمتد TNumber > | |
| BatchSvd <T يمتد TType > | |
| BatchToSpace <T يمتد TType > | BatchToSpace للموترات رباعية الأبعاد من النوع T. |
| BatchToSpaceNd <T يمتد TType > | BatchToSpace لموترات ND من النوع T. |
| BesselI0 <T يمتد TNumber > | |
| BesselI0e <T يمتد TNumber > | |
| BesselI1 <T يمتد TNumber > | |
| BesselI1e <T يمتد TNumber > | |
| BesselJ0 <T يمتد TNumber > | |
| BesselJ1 <T يمتد TNumber > | |
| BesselK0 <T يمتد TNumber > | |
| BesselK0e <T يمتد TNumber > | |
| BesselK1 <T يمتد TNumber > | |
| BesselK1e <T يمتد TNumber > | |
| BesselY0 <T يمتد TNumber > | |
| BesselY1 <T يمتد TNumber > | |
| Betainc <T يمتد TNumber > | حساب تكامل بيتا غير المكتمل المنتظم \\(I_x(a, b)\\). |
| BiasAdd <T يمتد TType > | يضيف "التحيز" إلى "القيمة". |
| BiasAddGrad <T يمتد TType > | العملية الخلفية لـ "BiasAdd" على موتر "bias". |
| Bincount <T يمتد TNumber > | حساب عدد مرات ظهور كل قيمة في مصفوفة أعداد صحيحة. |
| البث الثنائي <U يمتد TType > | يقوم ببث موتر من نوع إلى آخر دون نسخ البيانات. |
| BitwiseAnd <T يمتد TNumber > | يحسب Elementwise معامل البت AND لـ `x` و`y`. |
| BitwiseOr <T يمتد TNumber > | يحسب Elementwise معامل البت OR لـ `x` و`y`. |
| BitwiseXor <T يمتد TNumber > | يحسب Elementwise XOR للبت لـ `x` و`y`. |
| BlockLSTM <T يمتد TNumber > | يحسب الانتشار الأمامي لخلية LSTM لجميع الخطوات الزمنية. |
| BlockLSTMGrad <T يمتد TNumber > | يحسب الانتشار الخلفي لخلية LSTM للتسلسل الزمني بأكمله. |
| BoostedTreesAggregateStats | تجميع ملخص الإحصائيات المتراكمة للدفعة. |
| BoostedTreesBucketize | قم بتوزيع كل ميزة على أساس حدود المجموعة. |
| BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit | حساب المكاسب لكل ميزة وإرجاع أفضل معلومات تقسيم ممكنة للميزة. |
| BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 | حساب المكاسب لكل ميزة وإرجاع أفضل معلومات التقسيم الممكنة لكل عقدة. |
| الأشجار المعززة تحسب أفضل المكاسب لكل ميزة | حساب المكاسب لكل ميزة وإرجاع أفضل معلومات تقسيم ممكنة للميزة. |
| BoostedTreesCenterBias | يحسب السابقة من بيانات التدريب (التحيز) ويملأ العقدة الأولى بالسجلات السابقة. |
| BoostedTreesCreateEnsemble | ينشئ نموذج مجموعة شجرة ويعيد مؤشرًا إليه. |
| BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | إنشاء المورد للتدفقات الكمية. |
| BoostedTreesDeserializeEnsemble | إلغاء تسلسل تكوين مجموعة الشجرة المتسلسلة واستبدال الشجرة الحالية فرقة. |
| BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | ينشئ مؤشرًا إلى BoostedTreesEnsembleResource |
| BoostedTreesExampleDebugOutputs | تصحيح الأخطاء/مخرجات تفسير النموذج لكل مثال. |
| ملخصات BoostedTreesFlushQuantile | مسح الملخصات الكمية من كل مورد تيار الكمية. |
| BoostedTreesGetEnsembleStates | يسترد رمز ختم موارد مجموعة الأشجار وعدد الأشجار والإحصائيات المتزايدة. |
| BoostedTreesMakeQuantileSummaries | يجعل ملخص الكميات للدفعة. |
| ملخص BoostedTreesMakeStats | يقدم ملخصًا للإحصائيات المتراكمة للدفعة. |
| BoostedTreesPredict | يقوم بتشغيل تنبؤات مجموعة الانحدار الإضافي المتعددة على مثيلات الإدخال و يحسب السجل. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | أضف الملخصات الكمية إلى كل مورد تيار كمي. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | قم بإلغاء تسلسل حدود الجرافة ووضع علامة جاهزة في QuantileAccumulator الحالي. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | مسح الملخصات لمورد التدفق الكمي. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | قم بإنشاء حدود المجموعة لكل ميزة بناءً على الملخصات المتراكمة. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | ينشئ مؤشرًا إلى BoostedTreesQuantileStreamResource. |
| BoostedTreesSerializeEnsemble | إجراء تسلسل لمجموعة الشجرة إلى نموذج أولي. |
| BoostedTreesSparseAggregateStats | تجميع ملخص الإحصائيات المتراكمة للدفعة. |
| BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit | حساب المكاسب لكل ميزة وإرجاع أفضل معلومات تقسيم ممكنة للميزة. |
| BoostedTreesTrainingPredict | يقوم بتشغيل تنبؤات مجموعة الانحدار الإضافي المتعددة على مثيلات الإدخال و يحسب التحديث إلى السجلات المخزنة مؤقتا. |
| BoostedTreesUpdateEnsemble | يقوم بتحديث مجموعة الأشجار إما بإضافة طبقة إلى آخر شجرة يتم زراعتها أو عن طريق بدء شجرة جديدة. |
| BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | يقوم بتحديث مجموعة الأشجار عن طريق إضافة طبقة إلى آخر شجرة يتم زراعتها أو عن طريق بدء شجرة جديدة. |
| BroadcastDynamicShape <T يمتد TNumber > | إرجاع شكل s0 op s1 مع البث. |
| BroadcastGradientArgs <T يمتد TNumber > | قم بإرجاع مؤشرات التخفيض لتدرجات الحوسبة لـ s0 op s1 مع البث. |
| BroadcastHelper <T يمتد TType > | مشغل مساعد لإجراء عمليات البث بنمط XLA يتم بث `lhs` و`rhs` إلى نفس الترتيب، عن طريق إضافة أبعاد الحجم 1 إلى أي من `lhs` و`rhs` له رتبة أقل، باستخدام قواعد البث الخاصة بـ XLA للمشغلين الثنائيين. |
| BroadcastRecv <T يمتد TType > | يستقبل بث قيمة موتر من جهاز آخر. |
| BroadcastSend <T يمتد TType > | يبث قيمة موتر إلى جهاز واحد أو أكثر. |
| BroadcastTo <T يمتد TType > | بث مصفوفة للحصول على شكل متوافق. |
| دلو | يقوم بتجميع "المدخلات" بناءً على "الحدود". |
| BytesProducedStatsDataset | يسجل حجم البايتات لكل عنصر من عناصر "input_dataset" في StatsAggregator. |
| CSRSparseMatrixComponents <T يمتد TType > | يقرأ مكونات المسؤولية الاجتماعية للشركات على دفعات "الفهرس". |
| CSRSparseMatrixToDense <T يمتد TType > | قم بتحويل CSRSparseMatrix (ربما على دفعات) إلى كثيف. |
| CSRSparseMatrixToSparseTensor <T يمتد TType > | تحويل CSRSparesMatrix (ربما على دفعات) إلى SparseTensor. |
| CSVDataset | |
| CSVDatasetV2 | |
| CTCLosV2 | حساب خسارة CTC (احتمال السجل) لكل إدخال دفعة. |
| CacheDataset | ينشئ مجموعة بيانات تخزن العناصر مؤقتًا من `input_dataset`. |
| CacheDatasetV2 | |
| Cast <U يمتد TType > | تحويل x من النوع SrcT إلى y من DstT. |
| السقف <T يمتد TNumber > | يُرجع أصغر عدد صحيح من حيث العنصر لا يقل عن x. |
| CheckNumerics <T يمتد TNumber > | يتحقق الموتر من قيم NaN و-Inf و+Inf. |
| تشوليسكي <T يمتد TType > | يحسب تحليل تشوليسكي لمصفوفة مربعة واحدة أو أكثر. |
| CholeskyGrad <T يمتد TNumber > | يحسب التدرج العكسي للوضع العكسي لخوارزمية Cholesky. |
| اختر أسرع مجموعة بيانات | |
| ClipByValue <T يمتد TType > | يقطع قيم الموتر إلى الحد الأدنى والحد الأقصى المحددين. |
| إغلاق الملخص الكاتب | |
| ClusterOutput <T يمتد TType > | عامل التشغيل الذي يربط مخرجات حساب XLA بعقد الرسم البياني للمستهلك الأخرى. |
| CollectiveGather <T يمتد TNumber > | يتراكم بشكل متبادل عدة موترات من نفس النوع والشكل. |
| CollectivePermute <T يمتد TType > | عملية لتبديل الموترات عبر مثيلات TPU المكررة. |
| CombinedNonMaxSuppression | يختار بجشع مجموعة فرعية من المربعات المحيطة بترتيب تنازلي للنتيجة، تنفذ هذه العملية قمعًا غير أقصى على المدخلات لكل دفعة، عبر جميع الفئات. |
| قارن وBitpack | قارن قيم "الإدخال" بـ "العتبة" واجمع البتات الناتجة في "uint8". |
| نتيجة التجميع | إرجاع نتيجة تجميع TPU. |
| ترجمة نجاحالتأكيد | يؤكد أن التجميع نجح. |
| مجمع <U يمتد TType > | تحويل رقمين حقيقيين إلى عدد مركب. |
| ComplexAbs <U يمتد TNumber > | يحسب القيمة المطلقة المعقدة للموتر. |
| CompressElement | يضغط عنصر مجموعة البيانات. |
| حساب عدد الزيارات العرضية | يحسب معرفات المواضع في Sampled_candidates التي تطابق true_labels. |
| ComputeBatchSize | يحسب حجم الدفعة الثابتة لمجموعة البيانات بدون دفعات جزئية. |
| كونكات <T يمتد TType > | يسلسل الموترات على طول بعد واحد. |
| سلسلة البيانات | ينشئ مجموعة بيانات تربط `input_dataset` مع `another_dataset`. |
| المتراكمة الشرطية | تراكم مشروط لتجميع التدرجات. |
| تكوين الموزعةTPU | يقوم بإعداد الهياكل المركزية لنظام TPU الموزع. |
| تكوينTPUEmbedding | يقوم بإعداد TPUEmbedding في نظام TPU الموزع. |
| Conj <T يمتد TType > | إرجاع المرافق المركب لعدد مركب. |
| ConjugateTranspose <T يمتد TType > | خلط أبعاد x وفقًا للتبديل وربط النتيجة. |
| ثابت <T يمتد TType > | عامل ينتج قيمة ثابتة. |
| يستهلكMutexLock | تستهلك هذه العملية قفلًا تم إنشاؤه بواسطة "MutexLock". |
| ControlTrigger | لا يفعل شيئا. |
| التحويل <T يمتد نوع TT > | يلتف عامل التشغيل XLA ConvgeneralDilated، الموثق في https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#conv_convolution . |
| Conv2d <T يمتد TNumber > | يحسب التواء ثنائي الأبعاد مع موترات "الإدخال" و"التصفية" رباعية الأبعاد. |
| Conv2dBackpropFilter <T يمتد TNumber > | يحسب تدرجات الالتواء فيما يتعلق بالمرشح. |
| Conv2dBackpropInput <T يمتد TNumber > | يحسب تدرجات الإلتواء فيما يتعلق بالإدخال. |
| Conv3d <T يمتد TNumber > | يحسب التلافيف ثلاثي الأبعاد مع موترات "الإدخال" و"التصفية" خماسية الأبعاد. |
| Conv3dBackpropFilter <T يمتد TNumber > | يحسب تدرجات الالتواء ثلاثي الأبعاد بالنسبة للمرشح. |
| Conv3dBackpropInput <U يمتد TNumber > | يحسب تدرجات الالتواء ثلاثي الأبعاد فيما يتعلق بالإدخال. |
| انسخ <T يمتد TType > | انسخ الموتر من وحدة المعالجة المركزية (CPU) إلى وحدة المعالجة المركزية (CPU) أو وحدة معالجة الرسومات (GPU) إلى وحدة معالجة الرسومات (GPU). |
| CopyHost <T يمتد TType > | انسخ الموتر إلى المضيف. |
| كوس <T يمتد TType > | يحسب جتا x من حيث العناصر. |
| كوش <T يمتد TType > | يحسب جيب التمام الزائدي للعنصر x. |
| CountUpTo <T يمتد TNumber > | يزيد "المرجع" حتى يصل إلى "الحد". |
| إنشاء ملخصDbWriter | |
| إنشاء ملخص ملف الكاتب | |
| CropAndResize | يستخرج المحاصيل من موتر الصورة المدخلة ويغير حجمها. |
| CropAndResizeGradBoxes | يحسب التدرج في Crop_and_resize Op WRT موتر مربعات الإدخال. |
| CropAndResizeGradImage <T يمتد TNumber > | يحسب التدرج في Crop_and_resize المرجع الذي يكتب موتر الصورة المدخلة. |
| تقاطع <T يمتد TNumber > | حساب المنتج الاتجاهي الزوجي. |
| CrossReplicaSum <T يمتد TNumber > | عملية لجمع المدخلات عبر مثيلات TPU المكررة. |
| CtcBeamSearchDecoder <T يمتد TNumber > | ينفذ فك تشفير بحث الشعاع على السجلات الواردة في الإدخال. |
| CtcGreedyDecoder <T يمتد TNumber > | ينفذ فك التشفير الجشع على السجلات الواردة في المدخلات. |
| CtcLoss <T يمتد TNumber > | حساب خسارة CTC (احتمال السجل) لكل إدخال دفعة. |
| CudnnRNN <T يمتد TNumber > | شبكة RNN مدعومة بـ cuDNN. |
| CudnnRNNBackprop <T يمتد TNumber > | خطوة Backprop لـ CudnnRNNV3. |
| CudnnRNNCanonicalToParams <T يمتد TNumber > | يحول معلمات CudnnRNN من النموذج الأساسي إلى النموذج القابل للاستخدام. |
| CudnnRNNParamsToCanonical <T يمتد TNumber > | يسترد معلمات CudnnRNN في شكل أساسي. |
| CudnnRnnParamsSize <U يمتد TNumber > | حساب حجم الأوزان التي يمكن استخدامها بواسطة نموذج Cudnn RNN. |
| Cumprod <T يمتد TType > | حساب المنتج التراكمي للموتر `x` على طول `المحور`. |
| كومسوم <T يمتد TType > | احسب المجموع التراكمي للموتر `x` على طول `المحور`. |
| CumulativeLogsumexp <T يمتد TNumber > | حساب المنتج التراكمي للموتر `x` على طول `المحور`. |
| DataFormatDimMap <T يمتد TNumber > | إرجاع فهرس البعد بتنسيق بيانات الوجهة المعطى للرقم الموجود تنسيق البيانات المصدر. |
| DataFormatVecPermute <T يمتد TNumber > | تبديل موتر الإدخال من "src_format" إلى "dst_format". |
| DataServiceDataset | |
| DatasetCardinality | تُرجع العلاقة الأساسية لـ "input_dataset". |
| DatasetFromGraph | ينشئ مجموعة بيانات من `graph_def` المحدد. |
| DatasetToGraph | إرجاع GraphDef متسلسل يمثل "input_dataset". |
| DatasetToSingleElement | إخراج العنصر الفردي من مجموعة البيانات المحددة. |
| DatasetToTFRecord | يكتب مجموعة البيانات المحددة إلى الملف المحدد باستخدام تنسيق TFRecord. |
| DatasetToTfRecord | يكتب مجموعة البيانات المحددة إلى الملف المحدد باستخدام تنسيق TFRecord. |
| داوسن <T يمتد TNumber > | |
| DebugGradientIdentity <T يمتد TType > | الهوية المرجعية لتصحيح التدرج. |
| DebugGradientRefIdentity <T يمتد TType > | الهوية المرجعية لتصحيح التدرج. |
| DebugIdentity <T يمتد TType > | تصحيح أخطاء الهوية V2 Op. |
| DebugNanCount | تصحيح أخطاء NaN Value Counter Op. |
| DebugNumericsSummary <U يمتد TNumber > | تصحيح ملخص رقمي V2 Op. |
| فك التشفير والمحاصيلJpeg | قم بفك تشفير الصورة المشفرة بـ JPEG واقتصاصها إلى موتر uint8. |
| DecodeBase64 | فك تشفير السلاسل المشفرة باستخدام Base64 الآمنة على الويب. |
| فك تشفيرBmp | قم بفك تشفير الإطار الأول من الصورة المشفرة بـ BMP إلى موتر uint8. |
| فك التشفير | فك ضغط السلاسل. |
| DecodeCsv | تحويل سجلات CSV إلى موترات. |
| DecodeGif | قم بفك تشفير إطار (إطارات) الصورة المشفرة بـ GIF إلى موتر uint8. |
| DecodeImage <T يمتد TNumber > | وظيفة decode_bmp وdecode_gif وdecode_jpeg وdecode_png. |
| DecodeJpeg | قم بفك تشفير الصورة المشفرة بـ JPEG إلى موتر uint8. |
| DecodeJsonExample | تحويل سجلات الأمثلة المشفرة بـ JSON إلى سلاسل مخزن مؤقت للبروتوكول الثنائي. |
| DecodePaddedRaw <T يمتد TNumber > | إعادة تفسير بايتات السلسلة كمتجه للأرقام. |
| DecodePng <T يمتد TNumber > | قم بفك تشفير الصورة المشفرة بـ PNG إلى موتر uint8 أو uint16. |
| DecodeProto | يقوم المرجع باستخراج الحقول من رسالة مؤقتة للبروتوكول المتسلسل إلى موتر. |
| DecodeRaw <T يمتد TType > | إعادة تفسير بايتات السلسلة كمتجه للأرقام. |
| DecodeWav | فك تشفير ملف PCM WAV 16 بت إلى موتر عائم. |
| DeepCopy <T يمتد TType > | إنشاء نسخة من `x`. |
| حذفIterator | حاوية لمورد مكرر. |
| حذف ذاكرة التخزين المؤقت | |
| حذف MultiDeviceIterator | حاوية لمورد مكرر. |
| حذف RandomSeedGenerator | |
| حذف SeedGenerator | |
| DeleteSessionTensor | احذف الموتر المحدد بمقبضه في الجلسة. |
| DenseBincount <U يمتد TNumber > | حساب عدد مرات ظهور كل قيمة في مصفوفة أعداد صحيحة. |
| DenseCountSparseOutput <U يمتد TNumber > | يقوم بإجراء عد صناديق الإخراج المتفرق لإدخال tf.tensor. |
| DenseToCSRSparseMatrix | يحول موترًا كثيفًا إلى CSRSparseMatrix (ربما على دفعات). |
| DenseToDenseSetOperation <T يمتد TType > | يتم تطبيق العملية المحددة على طول البعد الأخير لمدخلين "Tensor". |
| DenseToSparseBatchDataset | ينشئ مجموعة بيانات تجمع عناصر الإدخال في SparseTensor. |
| DenseToSparseSetOperation <T يمتد TType > | يتم تطبيق عملية المجموعة على البعد الأخير لـ "Tensor" و"SparseTensor". |
| DepthToSpace <T يمتد TType > | DepthToSpace للموترات من النوع T. |
| DepthwiseConv2dNative <T يمتد TNumber > | يحسب التفافًا عميقًا ثنائي الأبعاد باستخدام موترات "الإدخال" و"التصفية" رباعية الأبعاد. |
| DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T يمتد TNumber > | يحسب تدرجات الالتواء العميق فيما يتعلق بالمرشح. |
| DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T يمتد TNumber > | يحسب تدرجات الالتواء العميق فيما يتعلق بالإدخال. |
| تخلص من الكمية | يأخذ إدخال uint32 المعبأ ويفك ضغط الإدخال إلى uint8 للقيام به الإزالة على الجهاز. |
| إلغاء تسلسل التكرار | يحول الموتر المتغير المحدد إلى مكرر ويخزنه في المورد المحدد. |
| DeserializeManySparse <T يمتد TType > | قم بإلغاء تسلسل وتسلسل "SparseTensors" من دفعة صغيرة متسلسلة. |
| إلغاء التسلسل <U يمتد TType > | إلغاء تسلسل كائنات `SparseTensor`. |
| تدمير المواردOp | يحذف المورد المحدد بواسطة المقبض. |
| DestroyTemporaryVariable <T يمتد TType > | يدمر المتغير المؤقت ويعيد قيمته النهائية. |
| Det <T يمتد TType > | يحسب محدد واحد أو أكثر من المصفوفات المربعة. |
| مؤشر الجهاز | قم بإرجاع فهرس الجهاز الذي يتم تشغيله. |
| Digamma <T يمتد TNumber > | يحسب Psi، مشتق Lgamma (سجل القيمة المطلقة لـ `جاما(x)`)، من حيث العناصر. |
| Dilation2d <T يمتد TNumber > | يحسب تمدد التدرج الرمادي لموترات "الإدخال" رباعية الأبعاد و"المرشح" ثلاثي الأبعاد. |
| Dilation2dBackpropFilter <T يمتد TNumber > | يحسب تدرج التمدد المورفولوجي ثنائي الأبعاد بالنسبة للمرشح. |
| Dilation2dBackpropInput <T يمتد TNumber > | يحسب تدرج التمدد المورفولوجي ثنائي الأبعاد فيما يتعلق بالمدخلات. |
| DirectedInterleaveDataset | بديل لـ "InterleaveDataset" في قائمة ثابتة من مجموعات البيانات "N". |
| Div <T يمتد TType > | يُرجع عنصر x / y. |
| DivNoNan <T يمتد TType > | يُرجع 0 إذا كان المقام صفرًا. |
| النقطة <T تمتد TType > | يلتف مشغل XLA Dotgener، الموثق في https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dotgeneral . |
| DrawBoundingBoxes <T يمتد TNumber > | ارسم مربعات محيطة على مجموعة من الصور. |
| DummyIterationCounter | |
| DummyMemoryCache | |
| DummySeedGenerator | |
| القسم الديناميكي <T يمتد TType > | تقسيم "البيانات" إلى موترات "num_partitions" باستخدام مؤشرات من "الأقسام". |
| DynamicSlice <T يمتد TType > | يلتف مشغل XLA DynamicSlice، الموثق في https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dynamicslice . |
| DynamicStitch <T يمتد TType > | قم بتشذير القيم من موترات "البيانات" في موتر واحد. |
| DynamicUpdateSlice <T يمتد TType > | يلتف مشغل XLA DynamicUpdateSlice، الموثق في https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dynamicupdateslice . |
| مسافة التحرير | يحسب (ربما تطبيع) مسافة التحرير Levenshtein. |
| Eig <U يمتد TType > | يحسب التحلل الذاتي لمصفوفة مربعة واحدة أو أكثر. |
| اينسوم <T يمتد TType > | عملية تدعم عملية einsum الأساسية بمدخلين ومخرج واحد. |
| Elu <T يمتد TNumber > | يحسب الخطي الأسي: `exp(features) - 1` إذا كان <0، و`features` بخلاف ذلك. |
| EluGrad <T يمتد TNumber > | يحسب التدرجات للعملية الخطية الأسية (Elu). |
| عمليات التضمين | عملية تتيح التمييز بين زخارف TPU. |
| فارغ <T يمتد TType > | إنشاء موتر بالشكل المحدد. |
| قائمة TensorList فارغة | إنشاء وإرجاع قائمة موتر فارغة. |
| خريطة TensorMap فارغة | إنشاء وإرجاع خريطة موتر فارغة. |
| EncodeBase64 | تشفير السلاسل إلى تنسيق base64 الآمن على الويب. |
| EncodeJpeg | JPEG-ترميز الصورة. |
| EncodeJpegVariableQuality | يقوم JPEG بتشفير صورة الإدخال بجودة الضغط المتوفرة. |
| ترميزPng | PNG - ترميز الصورة. |
| EncodeProto | يقوم المرجع بتسلسل رسائل protobuf المتوفرة في موترات الإدخال. |
| EncodeWav | تشفير البيانات الصوتية باستخدام تنسيق ملف WAV. |
| EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch | عملية تقوم بإدراج قائمة بموترات دفعة الإدخال في TPUEmbedding. |
| EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | يسهل عملية نقل التعليمات البرمجية التي تستخدم tf.nn.embedding_lookup(). |
| EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch | عملية تقوم بإدراج مؤشرات إدخال TPUEmbedding من SparseTensor. |
| EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch | يسهل عملية نقل التعليمات البرمجية التي تستخدم tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
| ضمان الشكل <T يمتد TType > | التأكد من مطابقة شكل الموتر للشكل المتوقع. |
| أدخل <T يمتد TType > | ينشئ إطارًا فرعيًا أو يجده، ويجعل "البيانات" متاحة للإطار الفرعي. |
| متساوي | تُرجع القيمة الحقيقية للعنصر (x == y). |
| Erf <T يمتد TNumber > | يحسب دالة خطأ Gauss للعنصر `x`. |
| Erfc <T يمتد TNumber > | يحسب دالة الخطأ التكميلية للعنصر `x`. |
| EuclideanNorm <T يمتد TType > | يحسب القاعدة الإقليدية للعناصر عبر أبعاد الموتر. |
| ينفذ | العملية التي تقوم بتحميل وتنفيذ برنامج TPU على جهاز TPU. |
| تنفيذ وتحديث المتغيرات | Op الذي ينفذ برنامجًا يتضمن تحديثات اختيارية متغيرة موضعية. |
| قم بالخروج من <T يمتد TType > | يخرج الإطار الحالي إلى الإطار الأصلي الخاص به. |
| إكسب <T يمتد TType > | يحسب الأسي للعنصر x. |
| توسيع Dims <T يمتد TType > | يقوم بإدراج بُعد 1 في شكل الموتر. |
| Expint <T يمتد TNumber > | |
| Expm1 <T يمتد TType > | يحسب `exp(x) - 1` من حيث العناصر. |
| استخراج لمحة | يستخرج لمحة من موتر الإدخال. |
| ExtractImagePatches <T يمتد TType > | قم باستخراج "التصحيحات" من "الصور" ووضعها في بُعد الإخراج "العمق". |
| ExtractJpegShape <T يمتد TNumber > | قم باستخراج معلومات الشكل الخاصة بالصورة المشفرة بصيغة JPEG. |
| ExtractVolumePatches <T يمتد TNumber > | استخرج "التصحيحات" من "الإدخال" وضعها في بُعد الإخراج ""العمق"." |
| حقيقة | إخراج حقيقة حول المضروب. |
| FakeQuantWithMinMaxArgs | قم بقياس موتر "المدخلات" بشكل مزيف، واكتب موتر "المخرجات" من نفس النوع. |
| FakeQuantWithMinMaxArgsGradient | حساب التدرجات لعملية FakeQuantWithMinMaxArgs. |
| FakeQuantWithMinMaxVars | قم بتكميم موتر "المدخلات" من النوع float عبر الكميات المعيارية العالمية قم بتكميم موتر "المدخلات" من النوع العائم عبر الكميات القياسية العائمة العالمية "min" و"max" إلى موتر "المخرجات" بنفس شكل "المدخلات". |
| FakeQuantWithMinMaxVarsGradient | حساب التدرجات لعملية FakeQuantWithMinMaxVars. |
| FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel | قم بقياس موتر "المدخلات" من النوع العائم عبر العوامات لكل قناة قم بتكميم موتر "المدخلات" من النوع العائم لكل قناة وأحد الأشكال: `[d]`، `[b، d]` `[b، h، w، d]` عبر العوامات لكل قناة ` min و max للشكل `[d]` إلى موتر المخرجات بنفس شكل `المدخلات`. |
| FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient | حساب التدرجات لعملية FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel. |
| Fft <T يمتد TType > | تحويل فورييه السريع. |
| Fft2d <T يمتد TType > | تحويل فورييه السريع ثنائي الأبعاد. |
| Fft3d <T يمتد TType > | تحويل فورييه السريع ثلاثي الأبعاد. |
| FifoQueue | قائمة انتظار تنتج العناصر بترتيب الوارد أولاً يخرج أولاً. |
| ملء <U يمتد TType > | ينشئ موترًا مملوءًا بقيمة عددية. |
| FilterByLastComponentDataset | ينشئ مجموعة بيانات تحتوي على عناصر المكون الأول من "input_dataset" والتي تكون صحيحة في المكون الأخير. |
| بصمة | يولد قيم بصمات الأصابع. |
| FixedLengthRecordDataset | |
| FixedLengthRecordReader | قارئ يقوم بإخراج سجلات ذات طول ثابت من ملف. |
| تم إصلاح UnigramCandidateSampler | يُنشئ تسميات لأخذ العينات المرشحة باستخدام توزيع أحادي جرام مكتسب. |
| الطابق <T يمتد رقم TN > | إرجاع أكبر عدد صحيح من حيث العنصر لا يزيد عن x. |
| FloorDiv <T يمتد TType > | يُرجع x // y من حيث العناصر. |
| FloorMod <T يمتد TNumber > | إرجاع باقي القسمة حسب العناصر. |
| FlushSummaryWriter | |
| FractionalAvgPool <T يمتد TNumber > | ينفذ تجميع متوسط كسري على المدخلات. |
| FractionalAvgPoolGrad <T يمتد TNumber > | حساب تدرج الدالة FractionalAvgPool. |
| FractionalMaxPool <T يمتد TNumber > | ينفذ تجميعًا كسريًا كحد أقصى على الإدخال. |
| FractionalMaxPoolGrad <T يمتد TNumber > | يحسب التدرج من وظيفة FractionalMaxPool. |
| FresnelCos <T يمتد TNumber > | |
| فريسنلسين <T يمتد TNumber > | |
| FusedBatchNorm <T يمتد TNumber ، U يمتد TNumber > | التطبيع دفعة. |
| FusedBatchNormGrad <T يمتد TNumber ، U يمتد TNumber > | التدرج لتطبيع الدفعة. |
| FusedPadConv2d <T يمتد TNumber > | ينفذ الحشو كعملية مسبقة أثناء الالتفاف. |
| FusedResizeAndPadConv2d <T يمتد TNumber > | ينفذ تغيير الحجم والحشو كعملية مسبقة أثناء الالتفاف. |
| GRUBlockCell <T يمتد TNumber > | يحسب الانتشار الأمامي لخلية GRU لخطوة زمنية واحدة. |
| GRUBlockCellGrad <T يمتد TNumber > | يحسب الانتشار الخلفي لخلية GRU لخطوة زمنية واحدة. |
| جمع <T يمتد TType > | يلتف مشغل XLA Gather الموثق في https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#gather |
| GatherNd <T يمتد TType > | اجمع الشرائح من "المعلمات" في موتر ذي شكل محدد بواسطة "المؤشرات". |
| GatherV2 <T يمتد TNumber > | يتراكم بشكل متبادل عدة موترات من نفس النوع والشكل. |
| إنشاء BoundingBoxProposals | تنتج هذه العملية منطقة الاهتمامات من المربعات المحيطة المحددة (bbox_deltas) المرساة المشفرة وفقًا للمعادلة 2 في arXiv:1506.01497 تحدد العملية أعلى مربعات التسجيل `pre_nms_topn`، وتفك تشفيرها فيما يتعلق بالمثبتات، وتطبق القمع غير الأقصى على المربعات المتداخلة ذات قيمة التقاطع فوق الاتحاد (iou) الأعلى من `nms_threshold`، وتتجاهل المربعات التي يكون الجانب الأقصر فيها أقل من ` الحد الأدنى للحجم`. |
| إنشاء VocabRemapping | نظرًا لوجود مسار لملفات المفردات الجديدة والقديمة، يتم إرجاع Tensor لإعادة رسم خرائطه الطول `num_new_vocab`، حيث يحتوي `remapping[i]` على رقم الصف في المفردات القديمة الذي يتوافق مع الصف `i` في المفردات الجديدة (بدءًا من السطر `new_vocab_offset` وحتى `num_new_vocab` الكيانات)، أو `- 1` إذا كان الإدخال "i" في المفردات الجديدة ليس في المفردات القديمة. |
| GetSessionHandle | قم بتخزين موتر الإدخال في حالة الجلسة الحالية. |
| GetSessionTensor <T يمتد TType > | احصل على قيمة الموتر المحدد بمقبضه. |
| أكبر | تُرجع القيمة الحقيقية للعنصر (x > y). |
| أكبرالمساواة | تُرجع القيمة الحقيقية للعنصر (x >= y). |
| ضمانةConst <T تمتد TType > | يعطي ضمانًا لوقت تشغيل TF بأن موتر الإدخال ثابت. |
| HashTable | إنشاء جدول تجزئة غير مهيأ. |
| HistogramFixedWidth <U يمتد TNumber > | إرجاع الرسم البياني للقيم. |
| ملخص الرسم البياني | يقوم بإخراج مخزن مؤقت لبروتوكول "الملخص" مع رسم بياني. |
| HsvToRgb <T يمتد TNumber > | تحويل صورة واحدة أو أكثر من HSV إلى RGB. |
| الهوية <T تمتد TType > | قم بإرجاع موتر بنفس الشكل والمحتويات مثل موتر الإدخال أو القيمة. |
| الهوية ن | تقوم بإرجاع قائمة من الموترات بنفس الأشكال والمحتويات مثل الإدخال الموترات. |
| قارئ الهوية | قارئ يقوم بإخراج العمل الموجود في قائمة الانتظار كمفتاح وقيمة. |
| Ifft <T يمتد TType > | معكوس تحويل فورييه السريع. |
| Ifft2d <T يمتد TType > | معكوس تحويل فورييه السريع ثنائي الأبعاد. |
| Ifft3d <T يمتد TType > | معكوس 3D تحويل فورييه السريع. |
| إيغاما <T يمتد TNumber > | حساب دالة جاما غير المكتملة المنتظمة السفلية `P(a, x)`. |
| IgammaGradA <T يمتد TNumber > | يحسب تدرج `igamma(a, x)` wrt `a`. |
| Igammac <T يمتد TNumber > | حساب دالة جاما العلوية غير المكتملة المنتظمة `Q(a, x)`. |
| IgnoreErrorsDataset | ينشئ مجموعة بيانات تحتوي على عناصر `input_dataset` مع تجاهل الأخطاء. |
| الصورة <U يمتد TNumber > | إرجاع الجزء التخيلي من عدد مركب. |
| ImageProjectiveTransformV2 <T يمتد TNumber > | يطبق التحويل المحدد على كل صورة من الصور. |
| ImageProjectiveTransformV3 <T يمتد TNumber > | يطبق التحويل المحدد على كل صورة من الصور. |
| ملخص الصورة | يُخرج مخزنًا مؤقتًا لبروتوكول "الملخص" يحتوي على صور. |
| ImmutableConst <T يمتد TType > | إرجاع موتر غير قابل للتغيير من منطقة الذاكرة. |
| ImportEvent | |
| InTopK | يوضح ما إذا كانت الأهداف ضمن أعلى توقعات "K". |
| InfeedDequeue <T يمتد TType > | عنصر نائب للقيمة التي سيتم إدخالها في الحساب. |
| InfeedDequeueTuple | جلب قيم متعددة من التغذية كصف XLA. |
| InfeedEnqueue | عملية تغذي قيمة Tensor واحدة في الحساب. |
| InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer | عملية تقوم بإدراج المخزن المؤقت الخطي في تغذية TPU. |
| InfeedEnqueueTuple | يغذي قيم Tensor متعددة في الحساب كصف XLA. |
| الحرف الأول | |
| تهيئة الجدول | مُهيئ الجدول الذي يأخذ موترين للمفاتيح والقيم على التوالي. |
| تهيئة الجدول من البيانات | |
| تهيئة الجدول من النص | تهيئة جدول من ملف نصي. |
| InplaceAdd <T يمتد TType > | يضيف v إلى صفوف محددة من x. |
| InplaceSub <T يمتد TType > | يطرح `v` في صفوف محددة من `x`. |
| InplaceUpdate <T يمتد TType > | يقوم بتحديث الصفوف المحددة 'i' بالقيم 'v'. |
| Inv <T يمتد TType > | يحسب معكوس واحد أو أكثر من المصفوفات المربعة القابلة للعكس أو مجاوراتها (التحويلات المترافقة). |
| InvGrad <T يمتد TType > | يحسب التدرج لعكس `x` مع إدخاله. |
| عكس <T يمتد TNumber > | عكس (قلب) كل بت من الأنواع المدعومة؛ على سبيل المثال، اكتب قيمة `uint8` 01010101 تصبح 10101010. |
| InvertPermutation <T يمتد TNumber > | يحسب التقليب العكسي للموتر. |
| Irfft <U يمتد TNumber > | معكوس تحويل فورييه السريع ذو القيمة الحقيقية. |
| Irfft2d <U يمتد TNumber > | معكوس تحويل فورييه السريع ذو القيمة الحقيقية ثنائي الأبعاد. |
| Irfft3d <U يمتد TNumber > | تحويل فورييه السريع ذو القيمة الحقيقية ثلاثية الأبعاد. |
| IsBoostedTreesEnsembleInitialized | التحقق مما إذا كان قد تم تهيئة مجموعة الشجرة. |
| IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized | يتحقق مما إذا كان قد تم تهيئة الدفق الكمي. |
| IsFinite | إرجاع عناصر x المحدودة. |
| IsInf | إرجاع عناصر x التي تمثل Inf. |
| IsNan | إرجاع عناصر x التي تمثل NaN. |
| IsVariableInitialized | يتحقق مما إذا كان قد تم تهيئة الموتر. |
| IsotonicRegression <U يمتد TNumber > | يحل مجموعة من مشاكل الانحدار متساوي التوتر. |
| مكرر | |
| IteratorFromStringHandle | |
| IteratorGetDevice | يُرجع اسم الجهاز الذي تم وضع "المورد" عليه. |
| IteratorGetNext | يحصل على الإخراج التالي من المكرر المحدد. |
| IteratorGetNextAsOptional | يحصل على الإخراج التالي من المكرر المحدد كمتغير اختياري. |
| IteratorGetNextSync | يحصل على الإخراج التالي من المكرر المحدد. |
| IteratorToStringHandle | يحول "resource_handle" المحدد الذي يمثل المكرر إلى سلسلة. |
| ينضم | يجمع السلاسل الموجودة في القائمة المحددة لموترات السلسلة في موتر واحد؛ بالفاصل المحدد (الافتراضي هو فاصل فارغ). |
| KMC2ChainInitialization | إرجاع فهرس نقطة البيانات التي يجب إضافتها إلى المجموعة الأولية. |
| KeyValueSort <T يمتد TNumber ، U يمتد TType > | يلتف عامل فرز XLA، الموثق في https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort . |
| KmeansPlusPlusInitialization | يحدد num_to_sample من صفوف الإدخال باستخدام معيار KMeans++. |
| KthOrderStatistic | يحسب إحصائية ترتيب Kth لمجموعة البيانات. |
| L2Loss <T يمتد TNumber > | خسارة L2. |
| LMDDBataset | ينشئ مجموعة بيانات تُصدر أزواج القيمة الرئيسية في ملف LMDB واحد أو أكثر. |
| LSTMBlockCell <T يمتد TNumber > | يحسب الانتشار الأمامي لخلية LSTM لخطوة زمنية واحدة. |
| LSTMBlockCellGrad <T يمتد TNumber > | يحسب الانتشار الخلفي لخلية LSTM لخطوة زمنية واحدة. |
| LatencyStatsDataset | يسجل زمن الوصول لإنتاج عناصر "input_dataset" في StatsAggregator. |
| LeakyRelu <T يمتد TNumber > | يحسب خطيًا مصححًا: `max(features, Features * alpha)`. |
| LeakyReluGrad <T يمتد TNumber > | يحسب التدرجات الخطية المصححة لعملية LeakyRelu. |
| LearnedUnigramCandidateSampler | يُنشئ تسميات لأخذ العينات المرشحة باستخدام توزيع أحادي جرام مكتسب. |
| LeftShift <T يمتد TNumber > | يحسب Elementwise إزاحة البت لليسار لـ `x` و`y`. |
| أقل | تُرجع القيمة الحقيقية للعنصر (x < y). |
| أقل مساواة | تُرجع القيمة الحقيقية للعنصر (x <= y). |
| Lgamma <T يمتد TNumber > | يحسب سجل القيمة المطلقة لعنصر `Gamma(x)`. |
| LinSpace <T يمتد TNumber > | يولد القيم في فترة زمنية. |
| LmdbDataset | |
| LmdbReader | القارئ الذي يقوم بإخراج السجلات من ملف LMDB. |
| LoadAndRemapMatrix | تحميل مصفوفة ثنائية الأبعاد (Tensor) باسم "old_tensor_name" من نقطة التفتيش في `ckpt_path` ومن المحتمل أن يعيد ترتيب صفوفه وأعمدته باستخدام عمليات إعادة التعيين المحددة. |
| تحميلTPUEmbeddingADAMParameters | تحميل معلمات التضمين ADAM. |
| LoadTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug | قم بتحميل معلمات التضمين ADAM مع دعم تصحيح الأخطاء. |
| تحميلTPUEmbeddingAdadeltaParameters | تحميل معلمات التضمين Adadelta. |
| LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug | تحميل معلمات Adadelta مع دعم تصحيح الأخطاء. |
| تحميلTPUEmbeddingAdagradParameters | تحميل معلمات التضمين Adagrad. |
| LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug | قم بتحميل معلمات تضمين Adagrad مع دعم تصحيح الأخطاء. |
| تحميلTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | تحميل معلمات تضمين RMSProp المتمركزة. |
| تحميلTPUEmbeddingFTRLالمعلمات | تحميل معلمات التضمين FTRL. |
| LoadTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug | قم بتحميل معلمات تضمين FTRL مع دعم تصحيح الأخطاء. |
| تحميلTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | قم بتحميل معلمات تضمين MDL Adagrad Light. |
| تحميلTPUEmbeddingMomentumParameters | تحميل معلمات تضمين الزخم. |
| LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug | تحميل معلمات تضمين Momentum مع دعم تصحيح الأخطاء. |
| تحميلTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | تحميل معلمات تضمين Adagrad القريبة. |
| LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug | تحميل معلمات تضمين Adagrad القريبة مع دعم تصحيح الأخطاء. |
| تحميلTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
| LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug | |
| تحميلTPUEmbeddingRMSPropParameters | تحميل معلمات التضمين RMSProp. |
| LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug | تحميل معلمات تضمين RMSProp مع دعم تصحيح الأخطاء. |
| تحميلTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | تحميل معلمات تضمين SGD. |
| LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug | تحميل معلمات تضمين SGD. |
| LocalResponseNormalization <T يمتد TNumber > | تطبيع الاستجابة المحلية. |
| LocalResponseNormalizationGrad <T يمتد TNumber > | التدرجات لتطبيع الاستجابة المحلية. |
| سجل <T يمتد TType > | يحسب اللوغاريتم الطبيعي للعنصر x. |
| Log1p <T يمتد TType > | يحسب اللوغاريتم الطبيعي لـ (1 + x) من حيث العناصر. |
| LogMatrixDeterminant <T يمتد TType > | يحسب علامة وسجل القيمة المطلقة للمحدد واحدة أو أكثر من المصفوفات المربعة. |
| LogSoftmax <T يمتد TNumber > | يحسب سجل التنشيط softmax. |
| LogUniformCandidateSampler | يُنشئ تسميات لأخذ العينات المرشحة بتوزيع سجل موحد. |
| منطقي و | تُرجع القيمة الحقيقية للعنصر x وy. |
| منطقي لا | تُرجع القيمة الحقيقية للعنصر `NOT x`. |
| منطقيأو | تُرجع القيمة الحقيقية لعنصر x أو y. |
| LookupTableExport <T يمتد TType ، U يمتد TType > | إخراج كافة المفاتيح والقيم في الجدول. |
| LookupTableFind <U يمتد TType > | يبحث عن المفاتيح في الجدول، ويخرج القيم المقابلة. |
| LookupTableImport | يستبدل محتويات الجدول بالمفاتيح والقيم المحددة. |
| LookupTableInsert | يقوم بتحديث الجدول لربط المفاتيح بالقيم. |
| LookupTableRemove | إزالة المفاتيح والقيم المرتبطة بها من الجدول. |
| LookupTableSize | يحسب عدد العناصر في الجدول المحدد. |
| LoopCond | إعادة توجيه الإدخال إلى الإخراج. |
| أدنى | تحويل كافة الأحرف الكبيرة إلى بدائل الأحرف الصغيرة الخاصة بها. |
| LowerBound <U يمتد TNumber > | يتم تطبيق Lower_bound(sorted_search_values,values) على طول كل صف. |
| لو <T يمتد TType ، U يمتد TNumber > | يحسب تحليل LU لمصفوفة مربعة واحدة أو أكثر. |
| MakeIterator | ينشئ مكررًا جديدًا من "مجموعة البيانات" المحددة ويخزنها في "المكرر". |
| MakeUnique | اجعل كافة العناصر في البعد غير الدفعي فريدة من نوعها، ولكن \"قريبة\" منها قيمتها الأولية. |
| مابكلير | يقوم Op بإزالة جميع العناصر الموجودة في الحاوية الأساسية. |
| MapIncompleteSize | تقوم Op بإرجاع عدد العناصر غير المكتملة في الحاوية الأساسية. |
| ماببيك | يقوم Op بإلقاء نظرة خاطفة على القيم الموجودة في المفتاح المحدد. |
| MapSize | تقوم Op بإرجاع عدد العناصر الموجودة في الحاوية الأساسية. |
| MapStage | المرحلة (المفتاح، القيم) في الحاوية الأساسية التي تتصرف مثل جدول التجزئة. |
| MapUnstage | يقوم Op بإزالة وإرجاع القيم المرتبطة بالمفتاح من الحاوية الأساسية. |
| MapUnstageNoKey | يقوم Op بإزالة وإرجاع عشوائي (مفتاح، قيمة) من الحاوية الأساسية. |
| MatMul <T يمتد TType > | اضرب المصفوفة "أ" في المصفوفة "ب". |
| ملفات مطابقة | إرجاع مجموعة الملفات المطابقة لواحد أو أكثر من أنماط الكرة الأرضية. |
| MatchingFilesDataset | |
| MatrixDiag <T يمتد TType > | تُرجع موترًا قطريًا مجمعًا بقيم قطرية مجمعة معينة. |
| MatrixDiagPart <T يمتد TType > | إرجاع الجزء القطري المجمع من موتر مجمع. |
| MatrixDiagPartV3 <T يمتد TType > | إرجاع الجزء القطري المجمع من موتر مجمع. |
| MatrixDiagV3 <T يمتد TType > | تُرجع موترًا قطريًا مجمعًا بقيم قطرية مجمعة معينة. |
| MatrixLogarithm <T يمتد TType > | يحسب لوغاريتم المصفوفة لمصفوفة مربعة واحدة أو أكثر: \\(log(exp(A)) = A\\) يتم تعريف هذا المرجع فقط للمصفوفات المعقدة. |
| MatrixSetDiag <T يمتد TType > | إرجاع موتر مصفوفة مجمعة بقيم قطرية مجمعة جديدة. |
| MatrixSolveLs <T يمتد TType > | يحل واحدة أو أكثر من مسائل المربعات الصغرى الخطية. |
| الحد الأقصى <T يمتد TType > | يحسب الحد الأقصى للعناصر عبر أبعاد الموتر. |
| MaxIntraOpParallelismDataset | ينشئ مجموعة بيانات تتجاوز الحد الأقصى للتوازي أثناء العملية. |
| MaxPool <T يمتد TType > | ينفذ أقصى تجميع على المدخلات. |
| MaxPool3d <T يمتد TNumber > | ينفذ تجميعًا ثلاثي الأبعاد بحد أقصى على الإدخال. |
| MaxPool3dGrad <U يمتد TNumber > | يحسب التدرجات من وظيفة تجميع 3D ماكس. |
| MaxPool3dGradGrad <T يمتد TNumber > | يحسب التدرجات من الدرجة الثانية من وظيفة maxpooling. |
| MaxPoolGrad <T يمتد TNumber > | يحسب التدرجات من وظيفة maxpooling. |
| MaxPoolGradGrad <T يمتد TNumber > | يحسب التدرجات من الدرجة الثانية من وظيفة maxpooling. |
| MaxPoolGradGradWithArgmax <T يمتد TNumber > | يحسب التدرجات من الدرجة الثانية من وظيفة maxpooling. |
| MaxPoolGradWithArgmax <T يمتد TNumber > | يحسب التدرجات من وظيفة maxpooling. |
| MaxPoolWithArgmax <T يمتد TNumber ، U يمتد TNumber > | ينفذ الحد الأقصى للتجميع على المدخلات والمخرجات لكل من القيم القصوى والمؤشرات. |
| الحد الأقصى <T يمتد TNumber > | إرجاع الحد الأقصى لـ x وy (أي |
| يعني <T يمتد TType > | يحسب متوسط العناصر عبر أبعاد الموتر. |
| دمج <T يمتد TType > | إعادة توجيه قيمة الموتر المتاح من "المدخلات" إلى "الإخراج". |
| ملخص الدمج | يدمج الملخصات. |
| MergeV2Checkpoints | تنسيق V2 محدد: يدمج ملفات البيانات التعريفية لنقاط التفتيش المجزأة. |
| Mfcc | يحول المخطط الطيفي إلى نموذج مفيد للتعرف على الكلام. |
| الحد الأدنى <T يمتد TType > | يحسب الحد الأدنى من العناصر عبر أبعاد الموتر. |
| الحد الأدنى <T يمتد TNumber > | إرجاع الحد الأدنى لـ x وy (أي |
| MirrorPad <T يمتد TType > | منصات موتر مع قيم معكوسة. |
| MirrorPadGrad <T يمتد TType > | التدرج التشغيلي لـ "MirrorPad" op. |
| MlirPassthroughOp | يلتف حساب MLIR التعسفي معبرًا عنه كوحدة مع وظيفة main(). |
| وزارة الدفاع <T يمتد TNumber > | إرجاع باقي القسمة حسب العناصر. |
| ModelDataset | تحويل الهوية الذي يمثل الأداء. |
| Mul <T يمتد TType > | تُرجع x * y من حيث العناصر. |
| MulNoNan <T يمتد TType > | تُرجع x * y من حيث العناصر. |
| MultiDeviceIterator | يقوم بإنشاء مورد MultiDeviceIterator. |
| MultiDeviceIteratorFromStringHandle | يُنشئ مورد MultiDeviceIterator من مؤشر السلسلة المقدم له. |
| MultiDeviceIteratorGetNextFromShard | يحصل على العنصر التالي لرقم القطعة المقدم. |
| MultiDeviceIteratorInit | تهيئة مكرر الأجهزة المتعددة بمجموعة البيانات المحددة. |
| MultiDeviceIteratorToStringHandle | يُنتج مقبض سلسلة لـ MultiDeviceIterator المحدد. |
| متعدد الحدود <U يمتد TNumber > | يرسم عينات من توزيع متعدد الحدود. |
| MutableDenseHashTable | إنشاء جدول تجزئة فارغ يستخدم الموترات كمخزن دعم. |
| MutableHashTable | إنشاء جدول تجزئة فارغ. |
| MutableHashTableOfTensors | إنشاء جدول تجزئة فارغ. |
| موتيكس | ينشئ مورد Mutex الذي يمكن قفله بواسطة `MutexLock`. |
| MutexLock | تأمين مورد كائن المزامنة (mutex). |
| NcclAllReduce <T يمتد TNumber > | مخرجات موتر يحتوي على التخفيض عبر جميع موترات الإدخال. |
| NcclBroadcast <T يمتد TNumber > | يرسل "الإدخال" إلى جميع الأجهزة المتصلة بالإخراج. |
| NcclReduce <T يمتد TNumber > | يقلل "الإدخال" من "num_devices" باستخدام "التصغير" إلى جهاز واحد. |
| ندتري <T يمتد TNumber > | |
| أقرب الجيران | تحديد أقرب مراكز k لكل نقطة. |
| Neg <T يمتد TType > | يحسب عنصر القيمة السلبية العددية. |
| NegTrain | التدريب عن طريق أخذ العينات السلبية. |
| التالي بعد <T يمتد TNumber > | لعرض القيمة التالية القابلة للتمثيل لـ `x1` في اتجاه `x2`، من حيث العنصر. |
| التكرار التالي <T يمتد TType > | يجعل مدخلاته متاحة للتكرار التالي. |
| لاOp | لا يفعل شيئا. |
| NonDeterministicInts <U يمتد TType > | غير حتمية يولد بعض الأعداد الصحيحة. |
| NonMaxSuppression <T يمتد TNumber > | يختار بجشع مجموعة فرعية من المربعات المحيطة بترتيب تنازلي للنتيجة، تشذيب المربعات التي تحتوي على تقاطع عالي فوق الاتحاد (IOU) يتداخل مع المربعات المحددة مسبقًا. |
| NonMaxSuppressionWithOverlaps | يختار بجشع مجموعة فرعية من المربعات المحيطة بترتيب تنازلي للنتيجة، تشذيب المربعات التي تتداخل بشكل كبير مع المربعات المحددة مسبقًا. |
| مجموعة بيانات غير قابلة للتسلسل | |
| ليس متساويا | تُرجع القيمة الحقيقية للعنصر (x!= y). |
| NthElement <T يمتد TNumber > | يبحث عن قيم إحصائيات الترتيب `n` للبعد الأخير. |
| OneHot <U يمتد TType > | إرجاع موتر واحد ساخن. |
| OnesLike <T يمتد TType > | إرجاع موتر من نفس الشكل والنوع مثل x. |
| OptimizeDataset | ينشئ مجموعة بيانات عن طريق تطبيق التحسينات على `input_dataset`. |
| تحسين DatasetV2 | ينشئ مجموعة بيانات من خلال تطبيق التحسينات ذات الصلة على `input_dataset`. |
| اختياري من القيمة | إنشاء متغير اختياري من مجموعة من الموترات. |
| اختياريGetValue | إرجاع القيمة المخزنة في متغير اختياري أو ظهور خطأ في حالة عدم وجودها. |
| OptionalHasValue | يتم إرجاع صحيح إذا وفقط إذا كان المتغير الاختياري المحدد له قيمة. |
| اختياري لا شيء | إنشاء متغير اختياري بدون قيمة. |
| OrderedMapClear | يقوم Op بإزالة جميع العناصر الموجودة في الحاوية الأساسية. |
| OrderedMapIncompleteSize | تقوم Op بإرجاع عدد العناصر غير المكتملة في الحاوية الأساسية. |
| OrderedMapPeek | يقوم Op بإلقاء نظرة خاطفة على القيم الموجودة في المفتاح المحدد. |
| OrderedMapSize | تقوم Op بإرجاع عدد العناصر الموجودة في الحاوية الأساسية. |
| OrderedMapStage | المرحلة (المفتاح، القيم) في الحاوية الأساسية التي تتصرف مثل أمر حاوية النقابي. |
| OrderedMapUnstage | يقوم Op بإزالة وإرجاع القيم المرتبطة بالمفتاح من الحاوية الأساسية. |
| OrderedMapUnstageNoKey | تقوم عملية Op بإزالة العنصر (المفتاح، القيمة) وإرجاعه بالأصغر المفتاح من الحاوية الأساسية. |
| OrdinalSelector | محدد TPU الأساسي Op. |
| OutfeedDequeue <T يمتد TType > | يسترد موترًا واحدًا من تغذية الحساب. |
| OutfeedDequeueTuple | استرداد قيم متعددة من تغذية الحساب. |
| OutfeedDequeueTupleV2 | استرداد قيم متعددة من تغذية الحساب. |
| OutfeedDequeueV2 <T يمتد TType > | يسترد موترًا واحدًا من تغذية الحساب. |
| OutfeedEnqueue | ضع Tensor في قائمة الانتظار في تغذية الحساب. |
| OutfeedEnqueueTuple | قم بإدراج قيم Tensor متعددة في تغذية الحساب. |
| الوسادة <T تمتد TType > | يلتف مشغل XLA Pad، الموثق في https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#pad . |
| PaddedBatchDataset | ينشئ مجموعة بيانات تجمع عناصر "حجم الدفعة" من المدخلات. |
| PaddingFifoQueue | قائمة انتظار تنتج العناصر بترتيب الوارد أولاً يخرج أولاً. |
| ParallelConcat <T يمتد TType > | يسلسل قائمة من الموترات `N` على طول البعد الأول. |
| ParallelDynamicStitch <T يمتد TType > | قم بتشذير القيم من موترات "البيانات" في موتر واحد. |
| ParameterizedTruncatedNormal <U يمتد TNumber > | إخراج قيم عشوائية من التوزيع الطبيعي. |
| ParseExample | يحول متجه tf.Example protos (كسلاسل) إلى موترات مكتوبة. |
| ParseExampleDataset | يحول `input_dataset` الذي يحتوي على نماذج `Example` كمتجهات لـ DT_STRING إلى مجموعة بيانات مكونة من كائنات `Tensor` أو `SparseTensor` التي تمثل الميزات التي تم تحليلها. |
| ParseSequenceExample | يحول متجه tf.io.SequenceExample protos (كسلاسل) إلى موترات مكتوبة. |
| ParseSingleExample | يحول نموذج tf.Example (كسلسلة) إلى موترات مكتوبة. |
| مثال على ParseSingleSequence | يحول الدماغ العددي.SequenceExample proto (على شكل سلاسل) إلى موترات مكتوبة. |
| ParseTensor <T يمتد TType > | يحول Tensorflow.TensorProto proto المتسلسل إلى Tensor. |
| PartitionedInput <T يمتد TType > | عملية تقوم بتجميع قائمة من المدخلات المقسمة معًا. |
| PartitionedOutput <T يمتد TType > | عملية تعمل على إزالة تعدد إرسال الموتر ليتم تقسيمه بواسطة XLA إلى قائمة مقسمة المخرجات خارج حساب XLA. |
| العنصر النائب <T يمتد TType > | عنصر نائب للقيمة التي سيتم إدخالها في الحساب. |
| PlaceholderWithDefault <T يمتد TType > | العنصر النائب الذي يمر عبر "الإدخال" عندما لا يتم تغذية مخرجاته. |
| بوليجاما <T يمتد TNumber > | حساب دالة تعدد الزوجات \\(\psi^{(n)}(x)\\). |
| عدد السكان | يحسب عدد السكان من حيث العنصر (ويعرف أيضًا باسم |
| الأسرى <T يمتد TType > | يحسب قوة قيمة واحدة إلى أخرى. |
| PrefetchDataset | ينشئ مجموعة بيانات تجلب العناصر مسبقًا بشكل غير متزامن من `input_dataset`. |
| الخط المسبق | عملية تعمل على تحويل قيمة Tensor إلى موتر متغير غير شفاف. |
| PrelinearizeTuple | عملية تعمل على تحويل قيم موتر متعددة إلى موتر متغير غير شفاف. |
| منع التدرج <T يمتد TType > | عملية هوية تؤدي إلى حدوث خطأ إذا تم طلب التدرج. |
| مطبعة | يطبع سلسلة عددية. |
| قائمة انتظار الأولوية | قائمة انتظار تنتج عناصر مرتبة حسب قيمة المكون الأول. |
| PrivateThreadPoolDataset | ينشئ مجموعة بيانات تستخدم تجمع مؤشرات ترابط مخصصًا لحساب "input_dataset". |
| إنتاج <T يمتد TType > | يحسب منتج العناصر عبر أبعاد الموتر. |
| Qr <T يمتد TType > | يحسب تحليلات QR لمصفوفة واحدة أو أكثر. |
| تكميم <T يمتد TType > | قم بقياس موتر "الإدخال" من النوع float إلى موتر "الإخراج" من النوع "T". |
| QuantizeAndDequantize <T يمتد TNumber > | quantizes ثم dequantizes موتر. |
| QuantizeAndDequantizeV3 <T يمتد TNumber > | quantizes ثم dequantizes موتر. |
| QuantizeAndDequantizeV4 <T يمتد TNumber > | تُرجع تدرج `التكميم.QuantizeAndDequantizeV4`. |
| QuantizeAndDequantizeV4Grad <T يمتد TNumber > | تُرجع تدرج `QuantizeAndDequantizeV4`. |
| QuantizeDownAndShrinkRange <U يمتد TType > | قم بتحويل موتر "الإدخال" الكمي إلى "مخرج" أقل دقة، باستخدام التوزيع الفعلي للقيم لتعظيم استخدام عمق البت الأقل وضبط نطاقات الإخراج الدنيا والقصوى وفقًا لذلك. |
| QuantizedAdd <V يمتد TType > | تُرجع عناصر x + y، وتعمل على المخازن المؤقتة الكمية. |
| QuantizedAvgPool <T يمتد TType > | يُنتج متوسط تجمع موتر الإدخال للأنواع الكمية. |
| QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization <U يمتد TType > | تطبيع الدفعة الكمية. |
| QuantizedBiasAdd <V يمتد TType > | يضيف "تحيز" Tensor إلى "إدخال" Tensor للأنواع الكمية. |
| QuantizedConcat <T يمتد TType > | يسلسل الموترات الكمية على طول بعد واحد. |
| QuantizedConv2DAndRelu <V يمتد TType > | |
| QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V يمتد TType > | |
| QuantizedConv2DAndRequantize <V يمتد TType > | |
| QuantizedConv2DPerChannel <V يمتد TType > | يحسب QuantizedConv2D لكل قناة. |
| QuantizedConv2DWithBias <V يمتد TType > | |
| QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V يمتد TType > | |
| QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W يمتد TType > | |
| QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W يمتد TType > | |
| QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X يمتد TType > | |
| QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V يمتد TType > | |
| QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X يمتد TType > | |
| QuantizedConv2d <V يمتد TType > | يحسب الالتواء ثنائي الأبعاد بالنظر إلى المدخلات الكمية رباعية الأبعاد وموترات التصفية. |
| QuantizedDepthwiseConv2D <V يمتد TType > | يحسب الكمي Conv2D العمق. |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V يمتد TType > | يحسب كمية Conv2D العميقة مع التحيز. |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V يمتد TType > | يحسب Conv2D الكمي العميق باستخدام Bias وRelu. |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W يمتد TType > | يحسب Conv2D الكمي العميق باستخدام Bias وRelu وRequantize. |
| QuantizedInstanceNorm <T يمتد TType > | تطبيع المثيل الكمي. |
| QuantizedMatMul <V يمتد TType > | قم بإجراء عملية ضرب المصفوفة الكمية لـ `a` في المصفوفة `b`. |
| QuantizedMatMulWithBias <W يمتد TType > | إجراء عملية ضرب المصفوفة الكمية لـ `a` في المصفوفة `b` مع إضافة التحيز. |
| QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W يمتد TNumber > | |
| QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V يمتد TType > | إجراء عملية ضرب المصفوفة الكمية لـ `a` بواسطة المصفوفة `b` مع إضافة التحيز ودمج relu. |
| QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W يمتد TType > | إجراء عملية ضرب المصفوفة الكمية لـ `a` بواسطة المصفوفة `b` مع إضافة التحيز وrelu وإعادة الدمج. |
| QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W يمتد TType > | |
| QuantizedMaxPool <T يمتد TType > | يُنتج أقصى تجمع لموتر الإدخال للأنواع الكمية. |
| QuantizedMul <V يمتد TType > | تُرجع العناصر x * y، وتعمل على المخازن المؤقتة الكمية. |
| QuantizedRelu <U يمتد TType > | يحسب الخطي المصحح الكمي: `max(features, 0)` |
| QuantizedRelu6 <U يمتد TType > | يحسب الخطي المصحح الكمي 6: `min(max(features, 0), 6)` |
| QuantizedReluX <U يمتد TType > | يحسب الخط الخطي المصحح X: `min(max(features, 0), max_value)` |
| QuantizedReshape <T يمتد TType > | يعيد تشكيل الموتر الكمي وفقًا لمرجع إعادة التشكيل. |
| QuantizedResizeBilinear <T يمتد TType > | قم بتغيير حجم "الصور" الكمية إلى "الحجم" باستخدام الاستيفاء الخطي الكمي. |
| قائمة الانتظار | إغلاق قائمة الانتظار المحددة. |
| QueueDequeue | يحذف صفًا من موتر واحد أو أكثر من قائمة الانتظار المحددة. |
| QueueDequeueMany | Dequeues `n` tuples لموتر واحد أو أكثر من قائمة الانتظار المحددة. |
| QueueDequeueUpTo | Dequeues `n` tuples لموتر واحد أو أكثر من قائمة الانتظار المحددة. |
| QueueEnqueue | يدرج صفًا من موتر واحد أو أكثر في قائمة الانتظار المحددة. |
| QueueEnqueueMany | يتم إضافة صفر أو أكثر من الصفوف لموتر واحد أو أكثر في قائمة الانتظار المحددة. |
| قائمة الانتظار مغلقة | يُرجع صحيحًا إذا كانت قائمة الانتظار مغلقة. |
| QueueSize | يحسب عدد العناصر في قائمة الانتظار المحددة. |
| RaggedBincount <U يمتد TNumber > | حساب عدد مرات ظهور كل قيمة في مصفوفة أعداد صحيحة. |
| RaggedCountSparseOutput <U يمتد TNumber > | إجراء عد لصناديق المخرجات المتفرقة لإدخال موتر خشن. |
| RaggedCross <T يمتد TType ، U يمتد TNumber > | يُنشئ تقاطعًا مميزًا من قائمة الموترات، ويعيده على هيئة RaggedTensor. |
| RaggedGather <T يمتد TNumber ، U يمتد TType > | اجمع شرائح ممزقة من محور "المعلمات" "0" وفقًا لـ "المؤشرات". |
| RaggedRange <U يمتد TNumber , T يمتد TNumber > | تُرجع `RaggedTensor` الذي يحتوي على تسلسلات محددة من الأرقام. |
| RaggedTensorFromVariant <U يمتد TNumber ، T يمتد TType > | يقوم بفك تشفير Tensor "متغير" إلى "RaggedTensor". |
| RaggedTensorToSparse <U يمتد TType > | تحويل "RaggedTensor" إلى "SparseTensor" بنفس القيم. |
| RaggedTensorToTensor <U يمتد TType > | قم بإنشاء موتر كثيف من موتر خشن، وربما يغير شكله. |
| RaggedTensorToVariant | يشفر "RaggedTensor" إلى Tensor "متغير". |
| RaggedTensorToVariantGradient <U يمتد TType > | المساعد المستخدم لحساب التدرج اللوني لـ `RaggedTensorToVariant`. |
| RandomCrop <T يمتد TNumber > | قص "الصورة" بشكل عشوائي. |
| RandomDataset | إنشاء مجموعة بيانات تُرجع أرقامًا عشوائية زائفة. |
| RandomGamma <U يمتد TNumber > | يُخرج قيمًا عشوائية من توزيع (توزيعات) جاما الموصوفة بواسطة ألفا. |
| RandomGammaGrad <T يمتد TNumber > | يحسب مشتق من عينة عشوائية جاما |
| RandomPoisson <V يمتد TNumber > | إخراج قيم عشوائية من توزيع (توزيعات) بواسون الموصوفة حسب المعدل. |
| RandomShuffle <T يمتد TType > | يخلط الموتر بشكل عشوائي على طول البعد الأول. |
| RandomShuffleQueue | قائمة انتظار عشوائية ترتيب العناصر. |
| RandomStandardNormal <U يمتد TNumber > | إخراج قيم عشوائية من التوزيع الطبيعي. |
| RandomUniform <U يمتد TNumber > | إخراج قيم عشوائية من توزيع موحد. |
| RandomUniformInt <U يمتد TNumber > | إخراج أعداد صحيحة عشوائية من توزيع موحد. |
| النطاق <T يمتد TNumber > | يخلق سلسلة من الأرقام. |
| RangeDataset | إنشاء مجموعة بيانات بنطاق من القيم. |
| رتبة | إرجاع رتبة الموتر. |
| ملف القراءة | يقرأ ويخرج محتويات اسم ملف الإدخال بالكامل. |
| ReadVariableOp <T يمتد TType > | يقرأ قيمة المتغير. |
| رقم القارئالسجلات المنتجة | إرجاع عدد السجلات التي أنتجها هذا القارئ. |
| تم إكمال ReaderNumWorkUnits | يُرجع عدد وحدات العمل التي انتهى القارئ من معالجتها. |
| قراءة القارئ | إرجاع السجل التالي (المفتاح، زوج القيمة) الذي أنتجه القارئ. |
| ريدرريدوبتو | إرجاع ما يصل إلى `num_records` (مفتاح، قيمة) من أزواج التي تم إنتاجها بواسطة القارئ. |
| إعادة تعيين القارئ | استعادة القارئ إلى حالته النظيفة الأولية. |
| ReaderRestoreState | استعادة القارئ إلى الحالة المحفوظة مسبقًا. |
| ReaderSerializeState | قم بإنتاج موتر سلسلة يشفر حالة القارئ. |
| حقيقي <U يمتد TNumber > | إرجاع الجزء الحقيقي من عدد مركب. |
| RealDiv <T يمتد TType > | يُرجع عنصر x / y للأنواع الحقيقية. |
| RebatchDataset | ينشئ مجموعة بيانات تغير حجم الدفعة. |
| RebatchDatasetV2 | ينشئ مجموعة بيانات تغير حجم الدفعة. |
| متبادل <T يمتد TType > | يحسب المقلوب لعنصر x. |
| ReciprocalGrad <T يمتد TType > | يحسب التدرج لعكس `x` مع إدخاله. |
| إدخال السجل | تنبعث سجلات عشوائية. |
| Recv <T يمتد TType > | يتلقى الموتر المسمى من حساب XLA آخر. |
| RecvTPUEmbeddingActivations | عملية تتلقى عمليات تنشيط التضمين على TPU. |
| تقليل <T يمتد TNumber > | يقلل بشكل متبادل موترات متعددة من نفس النوع والشكل. |
| تقليل الكل | يحسب "المنطقي و" للعناصر عبر أبعاد الموتر. |
| تقليل أي | يحسب "المنطقي أو" للعناصر عبر أبعاد الموتر. |
| ReducJoin | ينضم إلى سلسلة Tensor عبر الأبعاد المحددة. |
| ReducMax <T يمتد TType > | يحسب الحد الأقصى للعناصر عبر أبعاد الموتر. |
| تقليل Min <T يمتد TType > | يحسب الحد الأدنى من العناصر عبر أبعاد الموتر. |
| تقليل المنتج <T يمتد TType > | يحسب منتج العناصر عبر أبعاد الموتر. |
| تقليل Sum <T يمتد TType > | يحسب مجموع العناصر عبر أبعاد الموتر. |
| تقليلV2 <T يمتد TNumber > | يقلل بشكل متبادل موترات متعددة من نفس النوع والشكل. |
| RefEnter <T يمتد TType > | ينشئ إطارًا فرعيًا أو يجده، ويجعل "البيانات" متاحة للإطار الفرعي. |
| RefExit <T يمتد TType > | يخرج الإطار الحالي إلى الإطار الأصلي الخاص به. |
| RefIdentity <T يمتد TType > | قم بإرجاع نفس موتر المرجع مثل موتر مرجع الإدخال. |
| RefMerge <T يمتد TType > | إعادة توجيه قيمة الموتر المتاح من "المدخلات" إلى "الإخراج". |
| RefNextIteration <T يمتد TType > | يجعل مدخلاته متاحة للتكرار التالي. |
| حدد <T يمتد TType > | يعيد توجيه عنصر "الفهرس" من "المدخلات" إلى "الإخراج". |
| RefSwitch <T يمتد TType > | يعيد توجيه موتر المرجع "بيانات" إلى منفذ الإخراج المحدد بواسطة "pred". |
| RegexFullMatch | تحقق مما إذا كان الإدخال يتطابق مع نمط regex. |
| RegexReplace | يستبدل مطابقات التعبير العادي `النمط` في `الإدخال` بسلسلة الاستبدال المتوفرة في `إعادة الكتابة`. |
| سجل البيانات | تسجيل مجموعة بيانات مع خدمة tf.data. |
| Relu <T يمتد TType > | يحسب خطيًا مصححًا: `max(features, 0)`. |
| Relu6 <T يمتد TNumber > | يحسب الخطي 6 المصحح: `min(max(features, 0), 6)`. |
| Relu6Grad <T يمتد TNumber > | يحسب التدرجات الخطية 6 المصححة لعملية Relu6. |
| ReluGrad <T يمتد TNumber > | يحسب التدرجات الخطية المصححة لعملية Relu. |
| RemoteFusedGraphExecute | تنفيذ رسم بياني فرعي على معالج بعيد. |
| تكرار البيانات | ينشئ مجموعة بيانات تُصدر مخرجات `input_dataset` `count` مرات. |
| معرف النسخة المتماثلة | معرف النسخة المتماثلة. |
| ReplicateMetadata | البيانات الوصفية التي تشير إلى كيفية تكرار حساب TPU. |
| ReplicatedInput <T يمتد TType > | يربط مدخلات N بحسابات TPU المكررة على شكل N. |
| ReplicatedOutput <T يمتد TType > | يربط مخرجات N من حساب TPU المكرر N-way. |
| نطاق إعادة التكميم | يحسب نطاقًا يغطي القيم الفعلية الموجودة في الموتر الكمي. |
| RequantizationRangePerChannel | يحسب نطاق إعادة التكميم لكل قناة. |
| إعادة تكميم <U يمتد TType > | يحول موتر "الإدخال" الكمي إلى "إخراج" أقل دقة. |
| RequantizePerChannel <U يمتد TType > | يعيد إدخال القيم بالقيم الدنيا والقصوى المعروفة لكل قناة. |
| إعادة تشكيل <T يمتد TType > | يعيد تشكيل الموتر. |
| تغيير حجم المنطقة | قم بتغيير حجم "الصور" إلى "الحجم" باستخدام استيفاء المنطقة. |
| تغيير حجم Bicubic | قم بتغيير حجم "الصور" إلى "الحجم" باستخدام الاستيفاء الثنائي. |
| ResizeBicubicGrad <T يمتد TNumber > | يحسب التدرج من الاستيفاء bicubic. |
| تغيير الحجمBilinear | قم بتغيير حجم "الصور" إلى "الحجم" باستخدام الاستيفاء الخطي. |
| ResizeBilinearGrad <T يمتد TNumber > | يحسب التدرج من الاستيفاء الخطي. |
| ResizeNearestNeighbor <T يمتد TNumber > | قم بتغيير حجم "الصور" إلى "الحجم" باستخدام الاستيفاء الأقرب للجيران. |
| ResizeNearestNeighborGrad <T يمتد TNumber > | يحسب التدرج من أقرب الاستيفاء الجار. |
| ResourceAccumulatorApplyGradient | يطبق التدرج على تراكم معين. |
| عدد الموارد المتراكمة | إرجاع عدد التدرجات المجمعة في المجمعات المحددة. |
| ResourceAccumulatorSetGlobalStep | يقوم بتحديث المجمع بقيمة جديدة لـ global_step. |
| ResourceAccumulatorTakeGradient <T يمتد TType > | يستخرج متوسط التدرج في ConditionalAccumulator المحدد. |
| ResourceApplyAdaMax | قم بتحديث '*var' وفقًا لخوارزمية AdaMax. |
| ResourceApplyAdadelta | قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط adadelta. |
| ResourceApplyAdagrad | قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط adagrad. |
| ResourceApplyAdagradDa | قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط adagrad القريب. |
| ResourceApplyAdam | قم بتحديث '*var' وفقًا لخوارزمية Adam. |
| ResourceApplyAdamWithAmsgrad | قم بتحديث '*var' وفقًا لخوارزمية Adam. |
| ResourceApplyAddSign | قم بتحديث '*var' وفقًا لتحديث AddSign. |
| ResourceApplyCenteredRmsProp | قم بتحديث '*var' وفقًا لخوارزمية RMSProp المركزية. |
| ResourceApplyFtrl | قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط Ftrl-proximal. |
| ResourceApplyGradientDescent | قم بتحديث '*var' بطرح 'alpha' * 'delta' منه. |
| ResourceApplyKerasMomentum | قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط الزخم. |
| ResourceApplyMomentum | قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط الزخم. |
| ريسورسبلاي باور ساين | قم بتحديث '*var' وفقًا لتحديث AddSign. |
| ResourceApplyProximalAdagrad | قم بتحديث '*var' و'*accum' وفقًا لـ FOBOS بمعدل تعلم Adagrad. |
| ResourceApplyProximalGradientDescent | قم بتحديث '*var' كخوارزمية FOBOS بمعدل تعلم ثابت. |
| ResourceApplyRmsProp | قم بتحديث '*var' وفقًا لخوارزمية RMSProp. |
| المورد المشروط التراكمي | تراكم مشروط لتجميع التدرجات. |
| ResourceCountUpTo <T يمتد TNumber > | يزيد المتغير المشار إليه بواسطة "المورد" حتى يصل إلى "الحد". |
| ResourceGather <U يمتد TType > | اجمع شرائح من المتغير المشار إليه بـ "المورد" وفقًا لـ "المؤشرات". |
| ResourceGatherNd <U يمتد TType > | |
| إضافة الموارد | يضيف تحديثات متفرقة للمتغير المشار إليه بواسطة `المورد`. |
| ResourceScatterDiv | يقسم التحديثات المتفرقة إلى المتغير المشار إليه بواسطة "المورد". |
| ResourceScatterMax | يقلل التحديثات المتفرقة للمتغير المشار إليه بواسطة "المورد" باستخدام عملية "الحد الأقصى". |
| ResourceScatterMin | يقلل التحديثات المتفرقة للمتغير المشار إليه بواسطة `المورد` باستخدام عملية `min`. |
| ResourceScatterMul | ضرب التحديثات المتفرقة في المتغير المشار إليه بواسطة "المورد". |
| ResourceScatterNdAdd | يطبق إضافة متفرقة على القيم الفردية أو الشرائح في متغير. |
| ResourceScatterNdMax | |
| ResourceScatterNdMin | |
| ResourceScatterNdSub | يطبق الطرح المتفرق على القيم الفردية أو الشرائح في متغير. |
| ResourceScatterNdUpdate | يطبق "تحديثات" متفرقة على القيم الفردية أو الشرائح داخل ملف معين متغير حسب "المؤشرات". |
| ResourceScatterSub | يطرح التحديثات المتفرقة من المتغير المشار إليه بواسطة "المورد". |
| تحديث الموارد | يعين تحديثات متفرقة للمتغير المشار إليه بواسطة `resource`. |
| ResourceSparseApplyAdadelta | فار: يجب أن يكون من متغير (). |
| ResourceSparseApplyAdagrad | قم بتحديث الإدخالات ذات الصلة في '*var' و'*accum' وفقًا لمخطط adagrad. |
| ResourceSparseApplyAdagradDa | قم بتحديث الإدخالات في '*var' و'*accum' وفقًا لمخطط adagrad القريب. |
| ResourceSparseApplyAdagradV2 | قم بتحديث الإدخالات ذات الصلة في '*var' و'*accum' وفقًا لمخطط adagrad. |
| ResourceSparseApplyCenteredRmsProp | قم بتحديث '*var' وفقًا لخوارزمية RMSProp المركزية. |
| ResourceSparseApplyFtrl | قم بتحديث الإدخالات ذات الصلة في '*var' وفقًا لمخطط Ftrl-proximal. |
| ResourceSparseApplyKerasMomentum | قم بتحديث الإدخالات ذات الصلة في '*var' و'*accum' وفقًا لمخطط الزخم. |
| ResourceSparseApplyMomentum | قم بتحديث الإدخالات ذات الصلة في '*var' و'*accum' وفقًا لمخطط الزخم. |
| ResourceSparseApplyProximalAdagrad | إدخالات تحديث متفرقة في '*var' و'*accum' وفقًا لخوارزمية FOBOS. |
| ResourceSparseApplyProximalGradientDescent | تحديث متفرق '*var' كخوارزمية FOBOS بمعدل تعلم ثابت. |
| ResourceSparseApplyRmsProp | قم بتحديث '*var' وفقًا لخوارزمية RMSProp. |
| ResourceStridedSliceAssign | قم بتعيين "قيمة" لمرجع القيمة l المقسم إلى "المرجع". |
| يعيد | يستعيد الموترات من نقطة تفتيش V2. |
| RestoreSlice <T يمتد TType > | يستعيد الموتر من ملفات نقاط التفتيش. |
| استرداد معلمات TPUEmbeddingADAMP | استرداد معلمات التضمين ADAM. |
| استردادTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug | استرداد معلمات التضمين ADAM مع دعم تصحيح الأخطاء. |
| استردادTPUEmbeddingAdadeltaParameters | استرداد معلمات التضمين Adadelta. |
| استردادTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug | استرداد معلمات التضمين Adadelta مع دعم تصحيح الأخطاء. |
| استردادTPUEmbeddingAdagradParameters | استرداد معلمات التضمين Adagrad. |
| استردادTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug | استرداد معلمات تضمين Adagrad مع دعم تصحيح الأخطاء. |
| استردادTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | استرداد معلمات التضمين RMSProp المتمركزة. |
| استردادTPUEالتضمينFTRLالمعلمات | استرداد معلمات التضمين FTRL. |
| استردادTPUEmbeddingFTRLالمعلماتGradAccumDebug | استرداد معلمات تضمين FTRL مع دعم تصحيح الأخطاء. |
| استردادTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | استرداد معلمات التضمين MDL Adagrad Light. |
| استردادTPUEmbeddingMomentumParameters | استرداد معلمات تضمين الزخم. |
| استردادTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug | استرداد معلمات تضمين Momentum مع دعم تصحيح الأخطاء. |
| استردادTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | استرداد معلمات تضمين Adagrad القريبة. |
| استردادTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug | استرداد معلمات تضمين Adagrad القريبة مع دعم تصحيح الأخطاء. |
| استردادTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
| استردادTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug | |
| استردادTPUEmbeddingRMSPropParameters | استرداد معلمات التضمين RMSProp. |
| استردادTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug | استرداد معلمات التضمين RMSProp مع دعم تصحيح الأخطاء. |
| استردادTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | استرداد معلمات تضمين SGD. |
| استردادTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug | استرداد معلمات تضمين SGD مع دعم تصحيح الأخطاء. |
| عكس <T يمتد TType > | يعكس أبعاد محددة من الموتر. |
| التسلسل العكسي <T يمتد TType > | عكس شرائح الطول المتغير. |
| Rfft <U يمتد TType > | تحويل فورييه السريع ذو القيمة الحقيقية. |
| Rfft2d <U يمتد TType > | تحويل فورييه السريع ثنائي الأبعاد ذو القيمة الحقيقية. |
| Rfft3d <U يمتد TType > | تحويل فورييه السريع ثلاثي الأبعاد ذو القيمة الحقيقية. |
| RgbToHsv <T يمتد TNumber > | يحول صورة واحدة أو أكثر من RGB إلى HSV. |
| RightShift <T يمتد TNumber > | يحسب Elementwise إزاحة البت لليمين لـ `x` و`y`. |
| Rint <T يمتد TNumber > | إرجاع عدد صحيح من حيث العناصر الأقرب إلى x. |
| RngReadAndSkip | تقدم عداد RNG القائم على العداد. |
| RngSkip | تقدم عداد RNG القائم على العداد. |
| لفة <T يمتد TType > | يلف عناصر الموتر على طول المحور. |
| الجولة <T تمتد TType > | لتقريب قيم الموتر إلى أقرب عدد صحيح، من حيث العنصر. |
| RPC | تنفيذ دفعات من طلبات RPC. |
| Rsqrt <T يمتد TType > | يحسب مقلوب الجذر التربيعي لعنصر x. |
| RsqrtGrad <T يمتد TType > | يحسب التدرج اللوني لـ rsqrt لـ `x` wrt مدخلاته. |
| SampleDistortedBoundingBox <T يمتد TNumber > | قم بإنشاء مربع محيط واحد مشوه بشكل عشوائي للصورة. |
| SamplingDataset | إنشاء مجموعة بيانات تأخذ عينة Bernoulli من محتويات مجموعة بيانات أخرى. |
| يحفظ | يحفظ الموترات بتنسيق نقطة تفتيش V2. |
| حفظ الشرائح | يحفظ شرائح موتر الإدخال على القرص. |
| ملخص العددي | يُخرج مخزنًا مؤقتًا لبروتوكول "الملخص" بقيم عددية. |
| مقياس وترجمة | |
| ScaleAndTranslateGrad <T يمتد TNumber > | |
| ScatterAdd <T يمتد TType > | يضيف تحديثات متفرقة إلى مرجع متغير. |
| ScatterDiv <T يمتد TType > | يقسم مرجع متغير عن طريق التحديثات المتفرقة. |
| ScatterMax <T يمتد TNumber > | يقلل التحديثات المتفرقة إلى مرجع متغير باستخدام عملية "الحد الأقصى". |
| ScatterMin <T يمتد TNumber > | يقلل التحديثات المتفرقة إلى مرجع متغير باستخدام عملية "min". |
| ScatterMul <T يمتد TType > | مضاعفة التحديثات المتفرقة في مرجع متغير. |
| ScatterNd <U يمتد TType > | قم بتوزيع "التحديثات" في موتر جديد وفقًا لـ "المؤشرات". |
| ScatterNdAdd <T يمتد TType > | يطبق إضافة متفرقة على القيم الفردية أو الشرائح في متغير. |
| ScatterNdMax <T يمتد TType > | يحسب الحد الأقصى للعنصر. |
| ScatterNdMin <T يمتد TType > | يحسب الحد الأدنى من العناصر. |
| ScatterNdNonAliasingAdd <T يمتد TType > | يطبق إضافة متفرقة على "الإدخال" باستخدام قيم أو شرائح فردية من "التحديثات" حسب المؤشرات "المؤشرات". |
| ScatterNdSub <T يمتد TType > | يطبق الطرح المتفرق على القيم الفردية أو الشرائح في متغير. |
| ScatterNdUpdate <T يمتد TType > | يطبق "تحديثات" متفرقة على القيم الفردية أو الشرائح داخل ملف معين متغير حسب "المؤشرات". |
| ScatterSub <T يمتد TType > | يطرح تحديثات متفرقة إلى مرجع متغير. |
| تحديث مبعثر <T يمتد TType > | يطبق تحديثات متفرقة على مرجع متغير. |
| SdcaFprint | يحسب بصمات سلاسل الإدخال. |
| SdcaOptimizer | النسخة الموزعة من مُحسِّن الصعود الإحداثي المزدوج العشوائي (SDCA) لـ النماذج الخطية مع ضبط L1 + L2. |
| سدكاشرينكL1 | يطبق خطوة تقليص تسوية L1 على المعلمات. |
| SegmentMax <T يمتد TNumber > | يحسب الحد الأقصى على طول شرائح الموتر. |
| SegmentMean <T يمتد TType > | يحسب المتوسط على طول أجزاء الموتر. |
| SegmentMin <T يمتد TNumber > | يحسب الحد الأدنى على طول شرائح الموتر. |
| SegmentProd <T يمتد TType > | يحسب المنتج على طول شرائح الموتر. |
| SegmentSum <T يمتد TType > | يحسب المجموع على طول شرائح الموتر. |
| حدد <T يمتد TType > | |
| SelfAdjointEig <T يمتد TType > | يحسب التحلل الذاتي لمجموعة من المصفوفات المتجاورة ذاتيًا (ملاحظة: يتم دعم المدخلات الحقيقية فقط). |
| Selu <T يمتد TNumber > | يحسب الخط الأسي المقياس: `scale * alpha * (exp(features) - 1)` إذا كان <0، قم بقياس الميزات بخلاف ذلك. |
| SeluGrad <T يمتد TNumber > | يحسب التدرجات للعملية الخطية الأسية المتدرجة (Selu). |
| يرسل | يرسل الموتر المسمى إلى حساب XLA آخر. |
| إرسالTPUEmbeddingGradients | إجراء تحديثات متدرجة لجداول التضمين. |
| SerializeIterator | يحول "resource_handle" المحدد الذي يمثل المكرر إلى موتر متغير. |
| SerializeManySparse <U يمتد TType > | قم بإجراء تسلسل لـ `N`-minibatch `SparseTensor` في كائن `[N, 3]` `Tensor`. |
| SerializeSparse <U يمتد TType > | إجراء تسلسل لـSparseTensor في كائن `[3]` `Tensor`. |
| تسلسل Tensor | يحول Tensor إلى نموذج TensorProto متسلسل. |
| SetDiff1d <T يمتد TType ، U يمتد TNumber > | يحسب الفرق بين قائمتين من الأرقام أو السلاسل. |
| SetSize | عدد العناصر الفريدة على طول البعد الأخير للإدخال "مجموعة". |
| SetStatsAggregatorDataset | |
| الشكل <U يمتد TNumber > | إرجاع شكل الموتر. |
| ShapeN <U يمتد TNumber > | إرجاع شكل الموترات. |
| ShardDataset | ينشئ `مجموعة بيانات` تتضمن 1/`num_shards` فقط من مجموعة البيانات هذه. |
| اسم ملف شاردد | إنشاء اسم ملف مجزأ. |
| شارددفيلسبيك | قم بإنشاء نمط عالمي يطابق جميع أسماء الملفات المجزأة. |
| المشاركة <T يمتد TType > | عملية تقوم بتقسيم الإدخال بناءً على سمة التجزئة المحددة. |
| ShuffleAndRepeatDataset | |
| ShuffleDataset | |
| ShutdownDistributedTPU | يقوم بإيقاف تشغيل نظام TPU الموزع قيد التشغيل. |
| السيني <T يمتد TType > | يحسب السيني للعنصر `x`. |
| SigmoidGrad <T يمتد TType > | يحسب تدرج السيني لـ `x` WRT مدخلاته. |
| قم بالتسجيل <T يمتد TType > | تقوم بإرجاع إشارة عنصرية لعلامة الرقم. |
| الخطيئة <T يمتد TType > | يحسب جيب x عنصر الحكمة. |
| سينه <T يمتد TType > | يحسب الجيب الزائدي للعنصر x. |
| الحجم <U يمتد رقم TN > | إرجاع حجم الموتر. |
| SkipDataset | ينشئ مجموعة بيانات تتخطى عناصر `count` من `input_dataset`. |
| سكيبجرام | يوزع ملف نصي وينشئ مجموعة من الأمثلة. |
| com.SleepDataset | |
| شريحة <T تمتد TType > | إرجاع شريحة من "الإدخال". |
| SlidingWindowDataset | ينشئ مجموعة بيانات تمرر نافذة منزلقة فوق "input_dataset". |
| لقطة <T تمتد TType > | إرجاع نسخة من موتر الإدخال. |
| SobolSample <T يمتد TNumber > | يولد نقاط من تسلسل Sobol. |
| Softmax <T يمتد TNumber > | يحسب التنشيط softmax. |
| SoftmaxCrossEntropyWithLogits <T يمتد TNumber > | يحسب softmax تكلفة الانتروبيا المتقاطعة والتدرجات للانتشار العكسي. |
| Softplus <T يمتد TNumber > | يحسب softplus: `log(exp(features) + 1)`. |
| SoftplusGrad <T يمتد TNumber > | يحسب تدرجات softplus لعملية softplus. |
| Softsign <T يمتد TNumber > | يحسب softsign: `features / (abs(features) + 1)`. |
| SoftsignGrad <T يمتد TNumber > | يحسب تدرجات softsign لعملية softsign. |
| حل <T يمتد TType > | يحل أنظمة المعادلات الخطية. |
| فرز <T يمتد TType > | يلتف عامل فرز XLA، الموثق في https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort . |
| SpaceToBatch <T يمتد TType > | SpaceToBatch للموترات رباعية الأبعاد من النوع T. |
| SpaceToBatchNd <T يمتد TType > | SpaceToBatch لموترات ND من النوع T. |
| SpaceToDepth <T يمتد TType > | SpaceToDepth للموترات من النوع T. |
| متراكم متفرقتطبيق التدرج | يطبق تدرجًا متفرقًا على مركم معين. |
| SparseAccumulatorTakeGradient <T يمتد TType > | يستخرج متوسط التدرج المتفرق في SparseConditionalAccumulator. |
| SparseAdd <T يمتد TType > | يضيف كائنين `SparseTensor` لإنتاج `SparseTensor` آخر. |
| SparseAddGrad <T يمتد TType > | عامل التدرج لمرجع SparseAdd. |
| SparseApplyAdadelta <T يمتد TType > | فار: يجب أن يكون من متغير (). |
| SparseApplyAdagrad <T يمتد TType > | قم بتحديث الإدخالات ذات الصلة في '*var' و'*accum' وفقًا لمخطط adagrad. |
| SparseApplyAdagradDa <T يمتد TType > | قم بتحديث الإدخالات في '*var' و'*accum' وفقًا لمخطط adagrad القريب. |
| SparseApplyCenteredRmsProp <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لخوارزمية RMSProp المركزية. |
| SparseApplyFtrl <T يمتد TType > | قم بتحديث الإدخالات ذات الصلة في '*var' وفقًا لمخطط Ftrl-proximal. |
| SparseApplyMomentum <T يمتد TType > | قم بتحديث الإدخالات ذات الصلة في '*var' و'*accum' وفقًا لمخطط الزخم. |
| SparseApplyProximalAdagrad <T يمتد TType > | إدخالات تحديث متفرقة في '*var' و'*accum' وفقًا لخوارزمية FOBOS. |
| SparseApplyProximalGradientDescent <T يمتد TType > | تحديث متفرق '*var' كخوارزمية FOBOS بمعدل تعلم ثابت. |
| SparseApplyRmsProp <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لخوارزمية RMSProp. |
| SparseBincount <U يمتد TNumber > | حساب عدد مرات ظهور كل قيمة في مصفوفة أعداد صحيحة. |
| SparseConcat <T يمتد TType > | يسلسل قائمة `SparseTensor` على طول البعد المحدد. |
| المجمع الشرطي المتفرق | تراكم مشروط لتجميع التدرجات المتفرقة. |
| SparseCountSparseOutput <U يمتد TNumber > | ينفذ عدًا لصناديق المخرجات المتفرقة لإدخال موتر متفرق. |
| متفرق | يولد تقاطعًا متناثرًا من قائمة الموترات المتناثرة والكثيفة. |
| متفرقCrossHashed | يولد تقاطعًا متناثرًا من قائمة الموترات المتناثرة والكثيفة. |
| SparseDenseCwiseAdd <T يمتد TType > | يضيف SparseTensor وموترًا كثيفًا، باستخدام هذه القواعد الخاصة: (1) يبث الجانب الكثيف ليكون له نفس شكل الجانب المتناثر، إذا كان مؤهلاً؛ (2) بعد ذلك، فقط القيم الكثيفة التي تشير إليها مؤشرات SparseTensor هي التي تشارك في عملية الإضافة cwise. |
| SparseDenseCwiseDiv <T يمتد TType > | من حيث المكونات، يتم تقسيم SparseTensor بواسطة موتر كثيف. |
| SparseDenseCwiseMul <T يمتد TType > | يقوم المكون بضرب SparseTensor بواسطة موتر كثيف. |
| SparseFillEmptyRows <T يمتد TType > | يملأ الصفوف الفارغة في الإدخال ثنائي الأبعاد `SparseTensor` بقيمة افتراضية. |
| SparseFillEmptyRowsGrad <T يمتد TType > | التدرج SparseFillEmptyRows. |
| SparsMatMul | اضرب المصفوفة "أ" في المصفوفة "ب". |
| إضافة سبارس ماتريكس | إضافة متفرقة لمصفوفتين من مصفوفات المسؤولية الاجتماعية للشركات، C = alpha * A + beta * B. |
| SparseMatrixMatMul <T يمتد TType > | المصفوفة - تضرب مصفوفة متفرقة بمصفوفة كثيفة. |
| SparseMatrixMul | الضرب من حيث العناصر لمصفوفة متفرقة ذات موتر كثيف. |
| متناثر ماتريكسNNZ | لعرض عدد الأصفار في `sparse_matrix`. |
| طلب مصفوفة متفرقةAMD | يحسب ترتيب الدرجة الدنيا التقريبية (AMD) لـ "الإدخال". |
| SparseMatrixSoftmax | يحسب softmax من CSRSparseMatrix. |
| SparseMatrixSoftmaxGrad | حساب التدرج اللوني للمرجع SparseMatrixSoftmax. |
| SparseMatrixSparseCholesky | يحسب تحليل Cholesky المتناثر لـ "المدخلات". |
| SparseMatrixSparseMatMul | تقوم المصفوفة المتفرقة بضرب مصفوفتين للمسؤولية الاجتماعية للشركات `a` و`b`. |
| SparseMatrixTranspose | ينقل الأبعاد الداخلية (المصفوفة) لـ CSRSparseMatrix. |
| SparseMatrixZeros | ينشئ CSRSparseMatrix بأصفار كاملة بالشكل "dense_shape". |
| SparseReduceMax <T يمتد TNumber > | يحسب الحد الأقصى للعناصر عبر أبعاد SparseTensor. |
| SparseReduceMaxSparse <T يمتد TNumber > | يحسب الحد الأقصى للعناصر عبر أبعاد SparseTensor. |
| SparseReduceSum <T يمتد TType > | يحسب مجموع العناصر عبر أبعاد SparseTensor. |
| SparseReduceSumSparse <T يمتد TType > | يحسب مجموع العناصر عبر أبعاد SparseTensor. |
| SparseReorder <T يمتد TType > | يعيد ترتيب SparseTensor إلى الترتيب الأساسي للصف الرئيسي. |
| إعادة تشكيل متفرق | يعيد تشكيل SparseTensor لتمثيل القيم في شكل كثيف جديد. |
| SparseSegmentMean <T يمتد TNumber > | يحسب المتوسط على طول أجزاء متفرقة من الموتر. |
| SparseSegmentMeanGrad <T يمتد TNumber > | يحسب التدرجات لSparseSegmentMean. |
| SparseSegmentMeanWithNumSegments <T يمتد TNumber > | يحسب المتوسط على طول أجزاء متفرقة من الموتر. |
| SparseSegmentSqrtN <T يمتد TNumber > | يحسب المجموع على طول المقاطع المتفرقة للموتر مقسومًا على الجذر التربيعي لـ N. |
| SparseSegmentSqrtNGrad <T يمتد TNumber > | يحسب التدرجات لSparseSegmentSqrtN. |
| SparseSegmentSqrtNWithNumSegments <T يمتد TNumber > | يحسب المجموع على طول المقاطع المتفرقة للموتر مقسومًا على الجذر التربيعي لـ N. |
| SparseSegmentSum <T يمتد TNumber > | يحسب المجموع على طول شرائح متفرقة من الموتر. |
| SparseSegmentSumWithNumSegments <T يمتد TNumber > | يحسب المجموع على طول شرائح متفرقة من الموتر. |
| SparseSlice <T يمتد TType > | قم بتقطيع "SparseTensor" بناءً على "البداية" و"الحجم". |
| SparseSliceGrad <T يمتد TType > | عامل التدرج في عملية SparseSlice. |
| SparseSoftmax <T يمتد TNumber > | يطبق softmax على ND مجمعة `SparseTensor`. |
| SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits <T يمتد TNumber > | يحسب softmax تكلفة الانتروبيا المتقاطعة والتدرجات للانتشار العكسي. |
| SparseSparseMaximum <T يمتد TNumber > | تُرجع الحد الأقصى من حيث العناصر لاثنين من SparseTensors. |
| SparseSparseMinimum <T يمتد TType > | تُرجع الحد الأدنى من العناصر لاثنين من SparseTensors. |
| SparseSplit <T يمتد TType > | قم بتقسيم `SparseTensor` إلى موترات `num_split` بطول بُعد واحد. |
| SparseTensorDenseAdd <U يمتد TType > | يضيف "SparseTensor" و"Tensor" كثيفًا، مما ينتج عنه "Tensor" كثيف. |
| SparseTensorDenseMatMul <U يمتد TType > | اضرب SparseTensor (من الرتبة 2) "A" في المصفوفة الكثيفة "B". |
| SparseTensorSliceDataset | ينشئ مجموعة بيانات تقسم SparseTensor إلى عناصر في صف واحد. |
| SparseTensorToCSRSparseMatrix | تحويل SparseTensor إلى CSRSparseMatrix (ربما على دفعات). |
| SparseToDense <U يمتد TType > | يحول التمثيل المتناثر إلى موتر كثيف. |
| SparseToSparseSetOperation <T يمتد TType > | يتم تطبيق العملية المحددة على طول البعد الأخير لمدخلين `SparseTensor`. |
| سبنس <T يمتد TNumber > | |
| انقسام <T يمتد TType > | يقسم الموتر إلى موترات `num_split` بطول بُعد واحد. |
| SplitV <T يمتد TType > | يقسم الموتر إلى موترات `num_split` بطول بُعد واحد. |
| SqlDataset | إنشاء مجموعة بيانات تنفذ استعلام SQL وتصدر صفوفًا من مجموعة النتائج. |
| Sqrt <T يمتد TType > | يحسب الجذر التربيعي للعنصر x. |
| SqrtGrad <T يمتد TType > | يحسب التدرج اللوني لـ sqrt لـ `x` wrt مدخلاته. |
| Sqrtm <T يمتد TType > | حساب الجذر التربيعي للمصفوفة لمصفوفة مربعة واحدة أو أكثر: matmul(sqrtm(A), sqrtm(A)) = A يجب أن تكون مصفوفة الإدخال قابلة للعكس. |
| مربع <T يمتد TType > | يحسب مربع x العنصر الحكيم. |
| SquaredDifference <T يمتد TType > | تُرجع conj(x - y)(x - y) من حيث العناصر. |
| اضغط على <T يمتد TType > | يزيل أبعاد الحجم 1 من شكل الموتر. |
| المكدس <T يمتد TType > | يحزم قائمة بموترات `N` rank-`R` في موتر rank-`(R+1)` واحد. |
| منصة | قيم المرحلة مشابهة لقيمة Enqueue خفيفة الوزن. |
| ستيجكلير | يقوم Op بإزالة جميع العناصر الموجودة في الحاوية الأساسية. |
| StagePeek | يقوم Op بإلقاء نظرة خاطفة على القيم الموجودة في الفهرس المحدد. |
| حجم المرحلة | تقوم Op بإرجاع عدد العناصر الموجودة في الحاوية الأساسية. |
| StatefulRandomBinomial <V يمتد TNumber > | |
| StatefulStandardNormal <U يمتد TType > | إخراج قيم عشوائية من التوزيع الطبيعي. |
| StatefulTruncatedNormal <U يمتد TType > | إخراج قيم عشوائية من التوزيع الطبيعي المقطوع. |
| StatefulUniform <U يمتد TType > | إخراج قيم عشوائية من توزيع موحد. |
| StatefulUniformFullInt <U يمتد TType > | إخراج أعداد صحيحة عشوائية من توزيع موحد. |
| StatefulUniformInt <U يمتد TType > | إخراج أعداد صحيحة عشوائية من توزيع موحد. |
| StatelessMultinomial <V يمتد TNumber > | يرسم عينات من توزيع متعدد الحدود. |
| StatelessParameterizedTruncatedNormal <V يمتد TNumber > | |
| StatelessRandomBinomial <W يمتد TNumber > | مخرجات أرقام عشوائية حتمية زائفة من التوزيع ذي الحدين. |
| StatelessRandomGamma <V يمتد TNumber > | مخرجات أرقام عشوائية حتمية زائفة من توزيع غاما. |
| عديم الجنسية RandomGetKeyCounterAlg | يختار أفضل خوارزمية بناءً على الجهاز، ويجمع البذور في المفتاح والعداد. |
| StatelessRandomNormal <V يمتد TNumber > | مخرجات القيم العشوائية الزائفة الحتمية من التوزيع الطبيعي. |
| StatelessRandomNormalV2 <U يمتد TNumber > | مخرجات القيم العشوائية الزائفة الحتمية من التوزيع الطبيعي. |
| StatelessRandomPoisson <W يمتد TNumber > | مخرجات أرقام عشوائية حتمية زائفة من توزيع بواسون. |
| StatelessRandomUniform <V يمتد TNumber > | مخرجات القيم العشوائية الزائفة الحتمية من توزيع موحد. |
| StatelessRandomUniformFullInt <V يمتد TNumber > | مخرجات أعداد صحيحة عشوائية حتمية زائفة من توزيع موحد. |
| StatelessRandomUniformFullIntV2 <U يمتد TNumber > | مخرجات أعداد صحيحة عشوائية حتمية زائفة من توزيع موحد. |
| StatelessRandomUniformInt <V يمتد TNumber > | مخرجات أعداد صحيحة عشوائية حتمية زائفة من توزيع موحد. |
| StatelessRandomUniformIntV2 <U يمتد TNumber > | مخرجات أعداد صحيحة عشوائية حتمية زائفة من توزيع موحد. |
| StatelessRandomUniformV2 <U يمتد TNumber > | مخرجات القيم العشوائية الزائفة الحتمية من توزيع موحد. |
| StatelessSampleDistortedBoundingBox <T يمتد TNumber > | قم بإنشاء مربع محيط مشوه عشوائيًا للصورة بشكل حتمي. |
| StatelessTruncatedNormal <V يمتد TNumber > | إخراج قيم عشوائية زائفة حتمية من التوزيع الطبيعي المقطوع. |
| StatelessTruncatedNormalV2 <U يمتد TNumber > | إخراج قيم عشوائية زائفة حتمية من التوزيع الطبيعي المقطوع. |
| StaticRegexFullMatch | تحقق مما إذا كان الإدخال يتطابق مع نمط regex. |
| StaticRegexReplace | يستبدل مطابقة النمط في الإدخال بإعادة الكتابة. |
| StatsAggregatorHandle | |
| StatsAggregatorSetSummaryWriter | قم بتعيين واجهة Summary_writer_interface لتسجيل الإحصائيات باستخدام stats_aggreator المحدد. |
| ملخص مجمع الإحصائيات | يُنتج ملخصًا لأي إحصائيات مسجلة بواسطة مدير الإحصائيات المحدد. |
| StopGradient <T يمتد TType > | إيقاف حساب التدرج. |
| StridedSlice <T يمتد TType > | قم بإرجاع شريحة ممتدة من "الإدخال". |
| StridedSliceAssign <T يمتد TType > | قم بتعيين "قيمة" لمرجع القيمة l المقسم إلى "المرجع". |
| StridedSliceGrad <U يمتد TType > | تُرجع تدرج `StridedSlice`. |
| تنسيق السلسلة | تنسيق قالب سلسلة باستخدام قائمة الموترات. |
| طول السلسلة | أطوال سلسلة "الإدخال". |
| StringNGrams <T يمتد TNumber > | ينشئ ngrams من بيانات السلسلة الممزقة. |
| StringSplit | قم بتقسيم عناصر "المصدر" استنادًا إلى "sep" إلى "SparseTensor". |
| يجرد | إزالة المسافات البيضاء البادئة والزائدة من Tensor. |
| فرعي <T يمتد TType > | تُرجع x - y من حيث العناصر. |
| شارع فرعي | إرجاع سلاسل فرعية من Tensor للسلاسل. |
| مجموع <T يمتد TType > | يحسب مجموع العناصر عبر أبعاد الموتر. |
| كاتب ملخص | |
| Svd <T يمتد TType > | يحسب التحلل الذاتي لمجموعة من المصفوفات المتجاورة ذاتيًا (ملاحظة: يتم دعم المدخلات الحقيقية فقط). |
| SwitchCond <T يمتد TType > | يعيد توجيه "البيانات" إلى منفذ الإخراج المحدد بواسطة "pred". |
| TPUCompilationResult | إرجاع نتيجة تجميع TPU. |
| تفعيلات TPUEmbedding | عملية تتيح التمييز بين زخارف TPU. |
| TPUReplicateMetadata | البيانات الوصفية التي تشير إلى كيفية تكرار حساب TPU. |
| TPUReplicatedInput <T يمتد TType > | يربط مدخلات N بحسابات TPU المكررة على شكل N. |
| TPUReplicatedOutput <T يمتد TType > | يربط مخرجات N من حساب TPU المكرر N-way. |
| TakeDataset | ينشئ مجموعة بيانات تحتوي على عناصر `count` من `input_dataset`. |
| TakeManySparseFromTensorsMap <T يمتد TType > | اقرأ "SparseTensors" من "SparseTensorsMap" وقم بتسلسلها. |
| تان <T يمتد TType > | يحسب tan للعنصر x. |
| تانه <T يمتد TType > | يحسب الظل الزائدي للعنصر `x`. |
| TanhGrad <T يمتد TType > | يحسب التدرج اللوني لـ `x` WRT الخاص به. |
| TemporaryVariable <T يمتد TType > | إرجاع موتر قد يكون متحورًا، ولكنه يستمر فقط خلال خطوة واحدة. |
| TensorArray | مجموعة من Tensors ذات حجم معين. |
| TensorArrayClose | احذف TensorArray من حاوية الموارد الخاصة به. |
| TensorArrayConcat <T يمتد TType > | قم بربط العناصر من TensorArray في القيمة "value". |
| TensorArrayGather <T يمتد TType > | اجمع عناصر محددة من TensorArray في "قيمة" الإخراج. |
| TensorArrayGrad | ينشئ TensorArray لتخزين تدرجات القيم في المقبض المحدد. |
| TensorArrayGradWithShape | ينشئ TensorArray لتخزين تدرجات متعددة للقيم في المقبض المحدد. |
| TensorArrayPack <T يمتد TType > | |
| TensorArrayRead <T يمتد TType > | اقرأ عنصرًا من TensorArray في "قيمة" الإخراج. |
| TensorArrayScatter | قم بتوزيع البيانات من قيمة الإدخال إلى عناصر TensorArray محددة. |
| TensorArraySize | احصل على الحجم الحالي لـ TensorArray. |
| TensorArraySplit | قم بتقسيم البيانات من قيمة الإدخال إلى عناصر TensorArray. |
| TensorArrayUnpack | |
| TensorArrayWrite | ادفع عنصرًا إلى Tensor_array. |
| TensorDataset | ينشئ مجموعة بيانات تُصدر "المكونات" على شكل مجموعة من الموترات مرة واحدة. |
| TensorDiag <T يمتد TType > | تُرجع موترًا قطريًا بقيم قطرية محددة. |
| TensorDiagPart <T يمتد TType > | إرجاع الجزء القطري من الموتر. |
| TensorForestCreateTreeVariable | إنشاء مورد شجرة وإرجاع مؤشر إليه. |
| TensorForestTreeDeserialize | قم بإلغاء تسلسل النموذج الأولي في مقبض الشجرة |
| TensorForestTreeIsInitializedOp | التحقق مما إذا كان قد تم تهيئة الشجرة. |
| TensorForestTreePredict | إخراج السجلات لبيانات الإدخال المحددة |
| TensorForestTreeResourceHandleOp | ينشئ مؤشرًا لـ TensorForestTreeResource |
| TensorForestTreeSerialize | تسلسل مقبض الشجرة إلى نموذج أولي |
| TensorForestTreeSize | احصل على عدد العقد في الشجرة |
| TensorListConcat <U يمتد TType > | يطابق جميع الموترات في القائمة على طول البعد 0. |
| TensorListConcatLists | |
| TensorListElementShape <T يمتد TNumber > | شكل عناصر القائمة المحددة، كموتر. |
| TensorListFromTensor | ينشئ قائمة TensorList والتي، عند تجميعها، لها قيمة "tensor". |
| TensorListGather <T يمتد TType > | إنشاء Tensor عن طريق الفهرسة في TensorList. |
| TensorListGetItem <T يمتد TType > | |
| TensorListLength | إرجاع عدد الموترات في قائمة موتر الإدخال. |
| TensorListPopBack <T يمتد TType > | إرجاع العنصر الأخير من قائمة الإدخال بالإضافة إلى قائمة تحتوي على كل العناصر باستثناء هذا العنصر. |
| TensorListPushBack | تُرجع قائمة تحتوي على "Tensor" الذي تم تمريره كعنصر أخير والعناصر الأخرى في القائمة المحددة في "input_handle". |
| TensorListPushBackBatch | |
| TensorListReserve | قائمة بالحجم المحدد مع العناصر الفارغة. |
| TensorListResize | تغيير حجم القائمة. |
| TensorListScatter | إنشاء TensorList عن طريق الفهرسة في Tensor. |
| TensorListScatterIntoExistingList | ينثر الموتر على المؤشرات في قائمة الإدخال. |
| TensorListSetItem | |
| TensorListSplit | يقسم الموتر إلى قائمة. |
| TensorListStack <T يمتد TType > | يكدس جميع الموترات في القائمة. |
| TensorMapErase | إرجاع خريطة موتر مع مسح العنصر من المفتاح المحدد. |
| TensorMapHasKey | إرجاع ما إذا كان المفتاح المحدد موجودًا في الخريطة. |
| TensorMapInsert | تقوم بإرجاع خريطة تمثل 'input_handle' مع إدراج زوج المفتاح والقيمة المحدد. |
| TensorMapLookup <U يمتد TType > | إرجاع القيمة من مفتاح معين في خريطة الموتر. |
| TensorMapSize | إرجاع عدد الموترات في خريطة موتر الإدخال. |
| TensorMapStackKeys <T يمتد TType > | إرجاع مكدس Tensor لجميع المفاتيح في خريطة Tensor. |
| TensorScatterNdAdd <T يمتد TType > | يضيف "تحديثات" متفرقة إلى موتر موجود وفقًا لـ "المؤشرات". |
| TensorScatterNdMax <T يمتد TType > | |
| TensorScatterNdMin <T يمتد TType > | |
| TensorScatterNdSub <T يمتد TType > | يطرح "تحديثات" متفرقة من موتر موجود وفقًا لـ "المؤشرات". |
| TensorScatterNdUpdate <T يمتد TType > | قم بتوزيع "التحديثات" في موتر موجود وفقًا لـ "المؤشرات". |
| TensorSliceDataset | ينشئ مجموعة بيانات تُصدر كل شريحة dim-0 من "المكونات" مرة واحدة. |
| TensorStridedSliceUpdate <T يمتد TType > | قم بتعيين "قيمة" لمرجع القيمة l المقسم إلى "الإدخال". |
| ملخص الموتر | يقوم بإخراج مخزن مؤقت لبروتوكول "الملخص" مع موتر وبيانات لكل مكون إضافي. |
| TextLineDataset | ينشئ مجموعة بيانات تصدر أسطرًا لملف نصي واحد أو أكثر. |
| قارئ النص | قارئ يقوم بإخراج أسطر ملف محدد بـ '\n'. |
| TfRecordDataset | ينشئ مجموعة بيانات تبعث السجلات من ملف TFRecord واحد أو أكثر. |
| TfRecordReader | قارئ يقوم بإخراج السجلات من ملف TensorFlow Records. |
| ThreadPoolDataset | ينشئ مجموعة بيانات تستخدم تجمع مؤشرات ترابط مخصصًا لحساب "input_dataset". |
| ThreadPoolHandle | ينشئ مجموعة بيانات تستخدم تجمع مؤشرات ترابط مخصصًا لحساب "input_dataset". |
| البلاط <T يمتد TType > | يبني موترًا عن طريق تبليط موتر معين. |
| TileGrad <T يمتد TType > | إرجاع التدرج من `البلاط`. |
| الطابع الزمني | يوفر الوقت منذ العصر بالثواني. |
| ToBool | يحول الموتر إلى المسند العددي. |
| toHashBucket | يحول كل سلسلة في Tensor الإدخال إلى تعديل التجزئة الخاص به بواسطة عدد من المجموعات. |
| ToHashBucketFast | يحول كل سلسلة في Tensor الإدخال إلى تعديل التجزئة الخاص به بواسطة عدد من المجموعات. |
| ToHashBucketStrong | يحول كل سلسلة في Tensor الإدخال إلى تعديل التجزئة الخاص به بواسطة عدد من المجموعات. |
| ToNumber <T يمتد TNumber > | يحول كل سلسلة في Tensor الإدخال إلى النوع الرقمي المحدد. |
| TopK <T يمتد TNumber > | يبحث عن قيم ومؤشرات العناصر الأكبر `k` للبعد الأخير. |
| TopKUnique | إرجاع قيم TopK الفريدة في المصفوفة بترتيب فرزها. |
| TopKWithUnique | إرجاع قيم TopK في المصفوفة بترتيب فرزها. |
| تبديل <T يمتد TType > | خلط أبعاد x حسب التقليب. |
| TriangularSolve <T يمتد TType > | يحل أنظمة المعادلات الخطية ذات المصفوفات المثلثية العلوية أو السفلية عن طريق التعويض العكسي. |
| TridiagonalMatMul <T يمتد TType > | حساب المنتج مع مصفوفة ثلاثية الأقطار. |
| TridiagonalSolve <T يمتد TType > | يحل أنظمة المعادلات المثلثية. |
| TruncateDiv <T يمتد TType > | يُرجع عنصر x / y للأنواع الصحيحة. |
| TruncateMod <T يمتد TNumber > | إرجاع باقي القسمة حسب العناصر. |
| TruncatedNormal <U يمتد TNumber > | إخراج قيم عشوائية من التوزيع الطبيعي المقطوع. |
| TryRpc | تنفيذ دفعات من طلبات RPC. |
| Unbatch <T يمتد TType > | يعكس تشغيل Batch لموتر إخراج واحد. |
| UnbatchDataset | مجموعة بيانات تقسم عناصر مدخلاتها إلى عناصر متعددة. |
| UnbatchGrad <T يمتد TType > | التدرج من Unbatch. |
| UncompressElement | يقوم بفك ضغط عنصر مجموعة البيانات المضغوطة. |
| UnicodeDecode <T يمتد TNumber > | يقوم بفك تشفير كل سلسلة في "الإدخال" إلى سلسلة من نقاط كود Unicode. |
| UnicodeDecodeWithOffsets <T يمتد TNumber > | يقوم بفك تشفير كل سلسلة في "الإدخال" إلى سلسلة من نقاط كود Unicode. |
| UnicodeEncode | تشفير موتر ints في سلاسل Unicode. |
| UnicodeScript | تحديد رموز البرنامج النصي لموتر معين لنقاط رمز عدد صحيح Unicode. |
| UnicodeTranscode | تحويل نص الإدخال من ترميز المصدر إلى ترميز الوجهة. |
| نموذج المرشح الموحد | يُنشئ تسميات لأخذ العينات المرشحة بتوزيع موحد. |
| فريد <T يمتد TType ، V يمتد TNumber > | يجد عناصر فريدة على طول محور الموتر. |
| UniqueDataset | ينشئ مجموعة بيانات تحتوي على العناصر الفريدة لـ "input_dataset". |
| UniqueWithCounts <T يمتد TType ، V يمتد TNumber > | يجد عناصر فريدة على طول محور الموتر. |
| UnravelIndex <T يمتد TNumber > | تحويل مصفوفة من المؤشرات المسطحة إلى مجموعة من المصفوفات الإحداثية. |
| UnsortedSegmentJoin | ينضم إلى عناصر "المدخلات" بناءً على "معرفات_القطاعات". |
| UnsortedSegmentMax <T يمتد TNumber > | يحسب الحد الأقصى على طول شرائح الموتر. |
| UnsortedSegmentMin <T يمتد TNumber > | يحسب الحد الأدنى على طول شرائح الموتر. |
| UnsortedSegmentProd <T يمتد TType > | يحسب المنتج على طول شرائح الموتر. |
| UnsortedSegmentSum <T يمتد TType > | يحسب المجموع على طول شرائح الموتر. |
| قم بفك تكديس <T يمتد TType > | يقوم بتفكيك بُعد معين من موتر رتبة-`R` إلى موترات `num` رتبة-`(R-1)`. |
| غير المسرح | Op يشبه Dequeue خفيف الوزن. |
| UnwrapDatasetVariant | |
| العلوي | يحول كافة الأحرف الصغيرة إلى بدائل الأحرف الكبيرة الخاصة بها. |
| UpperBound <U يمتد TNumber > | يتم تطبيق Upper_bound(sorted_search_values,values) على طول كل صف. |
| VarHandleOp | إنشاء مؤشر لمورد متغير. |
| VarIsInitializedOp | التحقق مما إذا كان قد تم تهيئة متغير يستند إلى مؤشر المورد. |
| المتغير <T يمتد TType > | يحمل الحالة في شكل موتر يستمر عبر الخطوات. |
| VariableShape <T يمتد TNumber > | إرجاع شكل المتغير المشار إليه بواسطة "المورد". |
| أين | تُرجع مواقع القيم غير الصفرية/الحقيقية في الموتر. |
| قارئ الملف الكامل | قارئ يقوم بإخراج محتويات الملف بالكامل كقيمة. |
| WindowDataset | يجمع (أعشاش) عناصر الإدخال في مجموعة بيانات من (أعشاش) النوافذ. |
| نبضات قلب العامل | نبض قلب العامل. |
| WrapDatasetVariant | |
| كتابة ملخص صوتي | يكتب ملخص صوتي. |
| ملف الكتابة | يكتب محتويات الملف في اسم ملف الإدخال. |
| كتابة ملخص الرسم البياني | يكتب ملخص الرسم البياني. |
| كتابة ملخص الرسم البياني | يكتب ملخص الرسم البياني. |
| WriteImageSummary | يكتب ملخص الصورة. |
| WriteRawProtoSummary | يكتب ملخصًا أوليًا متسلسلًا. |
| اكتب ملخص Scalar | يكتب ملخص العددي. |
| اكتب ملخصًا | يكتب ملخص الموتر. |
| Xdivy <T يمتد TType > | يتم إرجاع 0 إذا كان x == 0، وx / y بخلاف ذلك، من حيث العنصر. |
| XlaRecvFromHost <T يمتد TType > | عملية لتلقي موتر من المضيف. |
| XlaSendToHost | عملية لإرسال موتر إلى المضيف. |
| XlaSetBound | قم بتعيين حد لقيمة الإدخال المحددة كتلميح لمترجم Xla، ترجع نفس القيمة. |
| XlaSpmdFullToShardShape <T يمتد TType > | عملية يستخدمها قسم XLA SPMD للتبديل من التقسيم التلقائي إلى التقسيم اليدوي. |
| XlaSpmdShardToFullShape <T يمتد TType > | عملية يستخدمها قسم XLA SPMD للتبديل من التقسيم اليدوي إلى التقسيم التلقائي. |
| Xlog1py <T يمتد TType > | تُرجع 0 إذا كانت x == 0، وx * log1p(y) بخلاف ذلك، من حيث العناصر. |
| Xlogy <T يمتد TType > | تُرجع 0 إذا كانت x == 0، وx * log(y) بخلاف ذلك، من حيث العنصر. |
| ZerosLike <T يمتد TType > | إرجاع موتر من الأصفار بنفس الشكل والنوع مثل x. |
| زيتا <T يمتد TNumber > | حساب دالة هورويتز زيتا \\(\zeta(x, q)\\). |
| ZipDataset | ينشئ مجموعة بيانات تضغط معًا `input_datasets`. |
| erfinv <t يمتد tnumber > | |
