RawOp

публичный абстрактный класс RawOp

Известные прямые подклассы Abort , Abs <T расширяет TNumber >, AccumulateN <T расширяет TType >, AccumulatorApplyGradient , AccumulatorNumAccumulated , AccumulatorSetGlobalStep , AccumulatorTakeGradient <T расширяет TType >, Acos <T расширяет TType >, Acosh <T расширяет TType >, Add <T расширяет TType >, AddManySparseToTensorsMap , AddN <T расширяет TType >, AddSparseToTensorsMap , AdjustContrast <T расширяет TNumber >, AdjustHue <T расширяет TNumber > и 1152 других. Прервать Вызовите исключение, чтобы прервать процесс при вызове. Abs <T расширяет TNumber > Вычисляет абсолютное значение тензора. AccumulateN <T расширяет TType > Возвращает поэлементную сумму списка тензоров. АккумуляторПрименитьГрадиент Применяет градиент к данному аккумулятору. АккумуляторNumAccumulated Возвращает количество градиентов, агрегированных в данных аккумуляторах. АккумуляторSetGlobalStep Обновляет аккумулятор новым значением global_step. AccumulatorTakeGradient <T расширяет TType > Извлекает средний градиент в данном ConditionalAccumulator. Acos <T расширяет TType > Вычисляет acos x поэлементно. Акош <T расширяет TType > Вычисляет обратный гиперболический косинус x поэлементно. Добавьте <T расширяет TType > Возвращает x + y поэлементно. AddManySparseToTensorsMap Добавьте `N`-мини-пакет `SparseTensor` в `SparseTensorsMap`, верните `N` дескрипторы. AddN <T расширяет TType > Добавьте все входные тензоры поэлементно. АддСпарсетоТенсорсмап Добавьте SparseTensor к SparseTensorsMap и верните его дескриптор. AdjustContrast <T расширяет TNumber > Отрегулируйте контрастность одного или нескольких изображений. AdjustHue <T расширяет TNumber > Отрегулируйте оттенок одного или нескольких изображений. AdjustSaturation <T расширяет TNumber > Отрегулируйте насыщенность одного или нескольких изображений. Все Вычисляет «логическое и» элементов по измерениям тензора. ВсеКандидатСэмплер Создает метки для выборки кандидатов с изученным униграммным распределением. AllReduce <T расширяет TNumber > Взаимно уменьшает несколько тензоров одинакового типа и формы. AllToAll <T расширяет TType > Операция для обмена данными между репликами TPU. Угол <U расширяет TNumber > Возвращает аргумент комплексного числа. АнонимныйИтератор Контейнер для ресурса итератора. АнонимныйMemoryCache АнонимныйMultiDeviceIterator Контейнер для ресурса итератора с несколькими устройствами. AnonymousRandomSeedGenerator АнонимныйSeedGenerator Любой Вычисляет «логическое ИЛИ» элементов по измерениям тензора. ApplyAdaMax <T расширяет TType > Обновите *var в соответствии с алгоритмом AdaMax. ApplyAdadelta <T расширяет TType > Обновите '*var' по схеме adadelta. ApplyAdagrad <T расширяет TType > Обновите *var по схеме adagrad. ApplyAdagradDa <T расширяет TType > Обновите '*var' по схеме проксимальной адаграды. ApplyAdagradV2 <T расширяет TType > Обновите *var по схеме adagrad. ApplyAdam <T расширяет TType > Обновите «*var» в соответствии с алгоритмом Адама. ApplyAddSign <T расширяет TType > Обновите «*var» в соответствии с обновлением AddSign. ApplyCenteredRmsProp <T расширяет TType > Обновите «*var» в соответствии с центрированным алгоритмом RMSProp. ApplyFtrl <T расширяет TType > Обновите '*var' по схеме Ftrl-proximal. ApplyGradientDescent <T расширяет TType > Обновите «*var», вычитая из него «альфа» * «дельта». ApplyMomentum <T расширяет TType > Обновите '*var' в соответствии со схемой импульса. ApplyPowerSign <T расширяет TType > Обновите «*var» в соответствии с обновлением AddSign. ApplyProximalAdagrad <T расширяет TType > Обновите «*var» и «*accum» в соответствии с FOBOS со скоростью обучения Adagrad. ApplyProximalGradientDescent <T расширяет TType > Обновите «*var» как алгоритм FOBOS с фиксированной скоростью обучения. ApplyRmsProp <T расширяет TType > Обновите «*var» в соответствии с алгоритмом RMSProp. ПриблизительныйРавный Возвращает истинное значение abs(xy) < допуска поэлементно. ArgMax <V расширяет TNumber > Возвращает индекс с наибольшим значением по измерениям тензора. ArgMin <V расширяет TNumber > Возвращает индекс с наименьшим значением по измерениям тензора. АсСтрока Преобразует каждую запись в заданном тензоре в строки. Асин <T расширяет TType > Вычисляет тригнометрический обратный синус x поэлементно. Асинх <T расширяет TType > Вычисляет обратный гиперболический синус x поэлементно. AssertCardinalityDataset AssertNextDataset УтверждатьЭто Утверждает, что данное условие истинно. Назначьте <T расширяет TType > Обновите ссылку, присвоив ей значение. AssignAdd <T расширяет TType > Обновите «ref», добавив к нему «value». НазначитьДобавитьПеременнуюОп Добавляет значение к текущему значению переменной. AssignSub <T расширяет TType > Обновите «ref», вычитая из него «value». AssignSubVariableOp Вычитает значение из текущего значения переменной. ПрисвоитьПеременнуюОп Присваивает новое значение переменной. Атан <T расширяет TType > Вычисляет тригнометрический обратный тангенс x поэлементно. Atan2 <T расширяет TNumber > Вычисляет арктангенс `y/x` поэлементно, учитывая знаки аргументов. Атан <T расширяет TType > Вычисляет обратный гиперболический тангенс x поэлементно. Аудиоспектрограмма Производит визуализацию аудиоданных с течением времени. АудиоСводка Выводит буфер протокола «Сводка» со звуком. AutoShardDataset Создает набор данных, который сегментирует входной набор данных. AvgPool <T расширяет TNumber > Выполняет усреднение на входе. AvgPool3d <T расширяет TNumber > Выполняет 3D-усреднение на входе. AvgPool3dGrad <T расширяет TNumber > Вычисляет градиенты средней функции объединения. AvgPoolGrad <T расширяет TNumber > Вычисляет градиенты средней функции объединения. BandPart <T расширяет TType > Скопируйте тензор, установив все за пределами центральной полосы в каждой самой внутренней матрице в ноль. BandedTriangularSolve <T расширяет TType > Барьер Определяет барьер, который сохраняется при различных исполнениях графа. БарьерЗакрыть Закрывает данный барьер. БарьерНеполныйРазмер Вычисляет количество неполных элементов в данном барьере. БарьерВставитьМногие Для каждого ключа присваивается соответствующее значение указанному компоненту. БарьерГотовРазмер Вычисляет количество полных элементов в данном барьере. БарьерTakeMany Берет заданное количество завершенных элементов из барьера. Партия Недетерминированно группирует все входные тензоры. BatchCholesky <T расширяет TNumber > BatchCholeskyGrad <T расширяет TNumber > Пакетный набор данных Создает набор данных, который объединяет элементы `batch_size` из `input_dataset`. ПакетныйFft ПакетныйFft2d ПакетныйFft3d ПакетныйИфт БатчИффт2д Пакетныйиффт3d BatchMatMul <T расширяет TType > Пакетно умножает срезы двух тензоров. BatchMatrixBandPart <T расширяет TType > BatchMatrixDeterminant <T расширяет TType > BatchMatrixDiag <T расширяет TType > BatchMatrixDiagPart <T расширяет TType > BatchMatrixInverse <T расширяет TNumber > BatchMatrixSetDiag <T расширяет TType > BatchMatrixSolve <T расширяет TNumber > BatchMatrixSolveLs <T расширяет TNumber > BatchMatrixTriangularSolve <T расширяет TNumber > BatchNormWithGlobalNormalization <T расширяет TType > Пакетная нормализация. BatchNormWithGlobalNormalizationGrad <T расширяет TType > Градиенты для пакетной нормализации. BatchSelfAdjointEig <T расширяет TNumber > BatchSvd <T расширяет TType > BatchToSpace <T расширяет TType > BatchToSpace для 4-D тензоров типа T. BatchToSpaceNd <T расширяет TType > BatchToSpace для ND-тензоров типа T. BesselI0 <T расширяет TNumber > BesselI0e <T расширяет TNumber > BesselI1 <T расширяет TNumber > BesselI1e <T расширяет TNumber > BesselJ0 <T расширяет TNumber > BesselJ1 <T расширяет TNumber > BesselK0 <T расширяет TNumber > BesselK0e <T расширяет TNumber > BesselK1 <T расширяет TNumber > BesselK1e <T расширяет TNumber > BesselY0 <T расширяет TNumber > BesselY1 <T расширяет TNumber > Betainc <T расширяет TNumber > Вычислить регуляризованный неполный бета-интеграл \\(I_x(a, b)\\). BiasAdd <T расширяет TType > Добавляет «предвзятость» к «ценности». BiasAddGrad <T расширяет TType > Обратная операция для «BiasAdd» на тензоре «смещения». Bincount <T расширяет TNumber > Подсчитывает количество вхождений каждого значения в целочисленный массив. Bitcast <U расширяет TType > Передаёт тензор из одного типа в другой без копирования данных. ПобитовоеИ <T расширяет TNumber > Поэлементно вычисляет побитовое И для `x` и `y`. BitwiseOr <T расширяет TNumber > Поэлементно вычисляет поразрядное ИЛИ для `x` и `y`. BitwiseXor <T расширяет TNumber > Поэлементно вычисляет побитовое исключающее ИЛИ для `x` и `y`. BlockLSTM <T расширяет TNumber > Вычисляет прямое распространение ячейки LSTM для всех временных шагов. BlockLSTMGrad <T расширяет TNumber > Вычисляет обратное распространение ячейки LSTM для всей временной последовательности. BoostedTreesAggregateStats Агрегирует сводку накопленной статистики для пакета. УскоренныйДеревьяВедро Разбивайте каждую функцию по сегментам на основе границ сегмента. BoostedДеревьяРассчитатьЛучшийФункцияSplit Вычисляет выигрыш для каждой функции и возвращает наилучшую возможную информацию о разбиении для этой функции. BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 Вычисляет выигрыш для каждого объекта и возвращает наилучшую возможную информацию о разбиении для каждого узла. BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature Вычисляет выигрыш для каждой функции и возвращает наилучшую возможную информацию о разбиении для этой функции. BoostedДеревьяСмещение центра Вычисляет априорное значение на основе обучающих данных (смещение) и заполняет первый узел априорными логитами. BoostedTreesCreateEnsemble Создает модель ансамбля дерева и возвращает ее дескриптор. BoostedTreesCreateQuantileStreamResource Создайте ресурс для потоков квантилей. BoostedTreesDeserializeEnsemble Десериализует конфигурацию сериализованного ансамбля деревьев и заменяет текущее дерево. ансамбль. BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp Создает дескриптор BoostedTreesEnsembleResource. BoostedTreesExampleDebugOutputs Результаты отладки/интерпретируемости модели для каждого примера. BoostedTreesFlushQuantileСводка Очистите сводные данные квантилей из каждого ресурса потока квантилей. BoostedTreesGetEnsembleStates Извлекает токен ресурса ансамбля деревьев, количество деревьев и статистику роста. BoostedTreesMakeQuantileСводки Составляет сводку квантилей для партии. BoostedTreesMakeStatsСводка Делает сводку накопленной статистики по пакету. BoostedTreesПрогнозировать Запускает несколько предикторов ансамбля аддитивной регрессии на входных экземплярах и вычисляет логиты. BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries Добавьте сводные данные квантилей к каждому ресурсу потока квантилей. BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize Десериализовать границы сегмента и флаг готовности в текущий QuantileAccumulator. BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush Очистите сводные данные для ресурса потока квантилей. BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries Сгенерируйте границы сегмента для каждого объекта на основе накопленных сводок. BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp Создает дескриптор BoostedTreesQuantileStreamResource. BoostedTreesSerializeEnsemble Сериализует ансамбль дерева в прототип. BoostedTreesSparseAggregateStats Агрегирует сводку накопленной статистики для пакета. BoostedДеревьяРедкийВычислитьЛучшийФункцияSplit Вычисляет выигрыш для каждой функции и возвращает наилучшую возможную информацию о разбиении для этой функции. BoostedTreesTrainingPredict Запускает несколько предикторов ансамбля аддитивной регрессии на входных экземплярах и вычисляет обновление кэшированных логитов. BoostedTreesUpdateEnsemble Обновляет ансамбль деревьев, добавляя слой к последнему выращенному дереву. или создав новое дерево. BoostedTreesUpdateEnsembleV2 Обновляет ансамбль деревьев, добавляя слой к последнему выращенному дереву. или создав новое дерево. BroadcastDynamicShape <T расширяет TNumber > Верните форму s0 op s1 с помощью трансляции. BroadcastGradientArgs <T расширяет TNumber > Верните индексы сокращения для вычисления градиентов s0 op s1 с широковещательной передачей. BroadcastHelper <T расширяет TType > Вспомогательный оператор для проведения трансляций в стиле XLA. Транслирует `lhs` и `rhs` в один и тот же ранг, добавляя измерения размера 1 к любому из `lhs` и `rhs`, имеющему более низкий ранг, используя правила трансляции XLA для бинарных операторов. BroadcastRecv <T расширяет TType > Получает широковещательное значение тензора от другого устройства. BroadcastSend <T расширяет TType > Передает значение тензора одному или нескольким другим устройствам. BroadcastTo <T расширяет TType > Передайте массив для совместимой формы. Собрать в ведро Распределяет «входные данные» на основе «границ». BytesProducedStatsDataset Записывает размер в байтах каждого элемента input_dataset в StatsAggregator. CSRSparseMatrixComponents <T расширяет TType > Считывает компоненты CSR по индексу пакета. CSRSparseMatrixToDense <T расширяет TType > Преобразуйте (возможно, пакетный) CSRSparseMatrix в плотный. CSRSparseMatrixToSparseTensor <T расширяет TType > Преобразует CSRSparesMatrix (возможно, пакетный) в SparseTensor. CSVНабор данных CSVDatasetV2 CTCLossV2 Вычисляет потерю CTC (вероятность журнала) для каждой записи пакета. Набор данных кэша Создает набор данных, который кэширует элементы из input_dataset. КэшDatasetV2 Приведение <U расширяет TType > Приведите x типа SrcT к y типа DstT. Ceil <T расширяет TNumber > Возвращает наименьшее поэлементное целое число не меньше x. CheckNumerics <T расширяет TNumber > Проверяет тензор на наличие значений NaN, -Inf и +Inf. Холецкий <T расширяет TType > Вычисляет разложение Холецкого одной или нескольких квадратных матриц. ХолескиГрад <T расширяет TNumber > Вычисляет градиент обратного распространения в обратном режиме алгоритма Холецкого. Выбрать быстрый набор данных ClipByValue <T расширяет TType > Обрезает значения тензора до заданного минимума и максимума. ЗакрытьСводкаПисатель ClusterOutput <T расширяет TType > Оператор, который соединяет выходные данные вычисления XLA с другими узлами потребительского графа. CollectiveGather <T расширяет TNumber > Взаимно накапливает несколько тензоров одинакового типа и формы. CollectivePermute <T расширяет TType > Операция для перестановки тензоров в реплицируемых экземплярах TPU. КомбинированныйNonMaxSuppression Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания количества очков, Эта операция выполняет non_max_suppression для входных данных каждого пакета во всех классах. СравнитьИБитпак Сравните значения `input` и `threshold` и упакуйте полученные биты в `uint8`. Результат Компиляции Возвращает результат компиляции TPU. КомпиляцияУспехАссерт Утверждает, что компиляция прошла успешно. Комплекс <U расширяет TType > Преобразует два действительных числа в комплексное число. ComplexAbs <U расширяет TNumber > Вычисляет комплексное абсолютное значение тензора. СжатьЭлемент Сжимает элемент набора данных. ВычислитьСлучайные попадания Вычисляет идентификаторы должностей в sampled_candidates, соответствующих true_labels. Вычислить размер пакета Вычисляет статический размер пакета набора данных без частичных пакетов. Concat <T расширяет TType > Объединяет тензоры по одному измерению. Объединение набора данных Создает набор данных, который объединяет input_dataset с another_dataset. Условный аккумулятор Условный аккумулятор для агрегирования градиентов. КонфигурераспределенныйТПУ Устанавливает централизованные структуры для распределенной системы TPU. НастройкаTPUEmbedding Настраивает TPUEmbedding в распределенной системе TPU. Conj <T расширяет TType > Возвращает комплексно-сопряженное число. ConjugateTranspose <T расширяет TType > Перетасуйте размеры x в соответствии с перестановкой и сопрягите результат. Константа <T расширяет TType > Оператор, производящий постоянное значение. ПотреблятьMutexLock Эта операция использует блокировку, созданную MutexLock. ControlTrigger Ничего не делает. Conv <T расширяет TType > Обертывает оператор XLA ConvGeneralDilated, описанный по адресу https://www.tensorflow.org/ Performance/xla/operation_semantics#conv_convolution. Conv2d <T расширяет TNumber > Вычисляет двумерную свертку по четырехмерным «входным» и «фильтрующим» тензорам. Conv2dBackpropFilter <T расширяет TNumber > Вычисляет градиенты свертки относительно фильтра. Conv2dBackpropInput <T расширяет TNumber > Вычисляет градиенты свертки относительно входных данных. Conv3d <T расширяет TNumber > Вычисляет трехмерную свертку по пятимерным «входным» и «фильтрующим» тензорам. Conv3dBackpropFilter <T расширяет TNumber > Вычисляет градиенты трехмерной свертки относительно фильтра. Conv3dBackpropInput <U расширяет TNumber > Вычисляет градиенты трехмерной свертки относительно входных данных. Копировать <T расширяет TType > Скопируйте тензор с процессора на процессор или с графического процессора на графический процессор. CopyHost <T расширяет TType > Скопируйте тензор на хост. Cos <T расширяет TType > Вычисляет cos x поэлементно. Cosh <T расширяет TType > Вычисляет гиперболический косинус x поэлементно. CountUpTo <T расширяет TNumber > Увеличивает «ref», пока не достигнет «предела». CreateSummaryDbWriter CreateSummaryFileWriter Обрезать и изменить размер Извлекает обрезки из тензора входного изображения и изменяет их размер. ОбрезатьИИзменитьРазмерГрадБоксы Вычисляет градиент операции обрезки_and_resize относительно тензора полей ввода. CropAndResizeGradImage <T расширяет TNumber > Вычисляет градиент операции обрезки_and_resize относительно входного тензора изображения. Крест <T расширяет TNumber > Вычислите попарное векторное произведение. CrossReplicaSum <T расширяет TNumber > Операция для суммирования входных данных по реплицируемым экземплярам TPU. CtcBeamSearchDecoder <T расширяет TNumber > Выполняет декодирование поиска луча по логитам, заданным на входе. CtcGreedyDecoder <T расширяет TNumber > Выполняет жадное декодирование логитов, заданных во входных данных. CtcLoss <T расширяет TNumber > Вычисляет потерю CTC (вероятность журнала) для каждой записи пакета. CudnnRNN <T расширяет TNumber > RNN, поддерживаемый cuDNN. CudnnRNNBackprop <T расширяет TNumber > Обратный шаг CudnnRNNV3. CudnnRNNCanonicalToParams <T расширяет TNumber > Преобразует параметры CudnnRNN из канонической формы в удобную форму. CudnnRNNParamsToCanonical <T расширяет TNumber > Извлекает параметры CudnnRNN в канонической форме. CudnnRnnParamsSize <U расширяет TNumber > Вычисляет размер весов, которые могут использоваться моделью Cudnn RNN. Cumprod <T расширяет TType > Вычислите совокупное произведение тензора x вдоль оси. Cumsum <T расширяет TType > Вычислите совокупную сумму тензора x вдоль оси. CumulativeLogsumexp <T расширяет TNumber > Вычислите совокупное произведение тензора x вдоль оси. DataFormatDimMap <T расширяет TNumber > Возвращает индекс измерения в целевом формате данных, указанном в формат исходных данных. DataFormatVecPermute <T расширяет TNumber > Измените входной тензор с `src_format` на `dst_format`. DataServiceDataset Набор данныхКардинальность Возвращает мощность `input_dataset`. Набор данных из графика Создает набор данных из заданного `graph_def`. DatasetToGraph Возвращает сериализованный GraphDef, представляющий `input_dataset`. DatasetToSingleElement Выводит один элемент из заданного набора данных. DatasetToTFRecord Записывает заданный набор данных в заданный файл, используя формат TFRecord. DatasetToTfRecord Записывает заданный набор данных в заданный файл, используя формат TFRecord. Dawsn <T расширяет TNumber > DebugGradientIdentity <T расширяет TType > Identity op для отладки градиента. DebugGradientRefIdentity <T расширяет TType > Identity op для отладки градиента. DebugIdentity <T расширяет TType > Отладка Identity V2 Op. DebugNanCount Отладка счетчика значений NaN, операция. DebugNumericsSummary <U расширяет TNumber > Числовая сводка отладки V2 Op. ДекодированиеИОбрезкаJpeg Декодируйте и обрезайте изображение в кодировке JPEG до тензора uint8. ДекодированиеBase64 Декодирование веб-безопасных строк в кодировке Base64. ДекодированиеBmp Декодируйте первый кадр изображения в кодировке BMP в тензор uint8. ДекодированиеСжатый Распаковать строки. ДекодированиеCsv Преобразуйте записи CSV в тензоры. ДекодироватьGif Декодируйте кадр(ы) изображения в формате GIF в тензор uint8. DecodeImage <T расширяет TNumber > Функция для decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg и decode_png. ДекодированиеJpeg Декодируйте изображение в формате JPEG в тензор uint8. ДекодированиеJsonПример Преобразование записей примеров в формате JSON в строки буфера двоичного протокола. DecodePaddedRaw <T расширяет TNumber > Переинтерпретируйте байты строки как вектор чисел. DecodePng <T расширяет TNumber > Декодируйте изображение в формате PNG в тензор uint8 или uint16. ДекодированиеПрото Операция извлекает поля из сериализованного сообщения буфера протокола в тензоры. DecodeRaw <T расширяет TType > Переинтерпретируйте байты строки как вектор чисел. ДекодированиеWav Декодируйте 16-битный файл PCM WAV в тензор с плавающей запятой. DeepCopy <T расширяет TType > Делает копию `x`. Удалитьитератор Контейнер для ресурса итератора. УдалитьMemoryCache Удалитьмултидевицеитератор Контейнер для ресурса итератора. УдалитьRandomSeedGenerator Удалитьсеедгенератор Удалитьсессионтензор Удалите тензор, указанный его дескриптором в сеансе. DenseBincount <U расширяет TNumber > Подсчитывает количество вхождений каждого значения в целочисленный массив. DenseCountSparseOutput <U расширяет TNumber > Выполняет подсчет интервалов разреженного вывода для входа tf.tensor. ПлотнаяToCSRSparseMatrix Преобразует плотный тензор в CSRSparseMatrix (возможно, пакетный). DenseToDenseSetOperation <T расширяет TType > Применяет операцию набора вдоль последнего измерения двух входов «Тензор». DenseToSparseBatchDataset Создает набор данных, который объединяет входные элементы в SparseTensor. DenseToSparseSetOperation <T расширяет TType > Применяет операцию множества вдоль последнего измерения Tensor и SparseTensor. DepthToSpace <T расширяет TType > DepthToSpace для тензоров типа T. DepthwiseConv2dNative <T расширяет TNumber > Вычисляет двумерную глубинную свертку с учетом четырехмерных «входных» и «фильтрующих» тензоров. DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T расширяет TNumber > Вычисляет градиенты глубинной свертки относительно фильтра. DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T расширяет TNumber > Вычисляет градиенты глубинной свертки относительно входных данных. Деквантовать Берет упакованный ввод uint32 и распаковывает его в uint8, чтобы сделать Деквантование на устройстве. Десериализоватьитератор Преобразует данный вариантный тензор в итератор и сохраняет его в данном ресурсе. DeserializeManySparse <T расширяет TType > Десериализовать и объединить SparseTensors из сериализованного мини-пакета. DeserializeSparse <U расширяет TType > Десериализовать объекты SparseTensor. УничтожитьРесурсОп Удаляет ресурс, указанный дескриптором. DestroyTemporaryVariable <T расширяет TType > Уничтожает временную переменную и возвращает ее окончательное значение. Det <T расширяет TType > Вычисляет определитель одной или нескольких квадратных матриц. Индекс устройства Возвращает индекс устройства, на котором работает операция. Дигамма <T расширяет TNumber > Вычисляет Psi, производную Lgamma (логарифм абсолютного значения `Gamma(x)`), поэлементно. Dilation2d <T расширяет TNumber > Вычисляет расширение шкалы серого четырехмерных «входных» и трехмерных «фильтрующих» тензоров. Dilation2dBackpropFilter <T расширяет TNumber > Вычисляет градиент морфологического двумерного расширения относительно фильтра. Dilation2dBackpropInput <T расширяет TNumber > Вычисляет градиент морфологического двумерного расширения относительно входных данных. НаправленныйИнтерлеавеDataset Заменитель InterleaveDataset в фиксированном списке из N наборов данных. Div <T расширяет TType > Возвращает x/y поэлементно. DivNoNan <T расширяет TType > Возвращает 0, если знаменатель равен нулю. Точка <T расширяет TType > Обертывает оператор XLA DotGeneral, описанный по адресу https://www.tensorflow.org/ Performance/xla/operation_semantics#dotgeneral. DrawBoundingBoxes <T расширяет TNumber > Нарисуйте ограничивающие рамки на пакете изображений. DummyIterationCounter ПустышкаMemoryCache DummySeedГенератор DynamicPartition <T расширяет TType > Разделяет `данные` на тензоры `num_partitions`, используя индексы из `partitions`. DynamicSlice <T расширяет TType > Обертывает оператор XLA DynamicSlice, описанный по адресу https://www.tensorflow.org/ Performance/xla/operation_semantics#dynamicslice. DynamicStitch <T расширяет TType > Чередуйте значения из тензоров данных в один тензор. DynamicUpdateSlice <T расширяет TType > Обертывает оператор XLA DynamicUpdateSlice, описанный по адресу https://www.tensorflow.org/ Performance/xla/operation_semantics#dynamicupdateslice. EditDistance Вычисляет (возможно, нормализованное) расстояние редактирования Левенштейна. Eig <U расширяет TType > Вычисляет собственное разложение одной или нескольких квадратных матриц. Einsum <T расширяет TType > Операция, поддерживающая базовую операцию einsum с 2 входами и 1 выходом. Элу <T расширяет TNumber > Вычисляет экспоненциально-линейный результат: `exp(features) - 1`, если < 0, `features` в противном случае. ЭлуГрад <T расширяет TNumber > Вычисляет градиенты для экспоненциальной линейной операции (Elu). Встраивание Активаций Операция, позволяющая дифференцировать встраивания TPU. Пустой <T расширяет TType > Создает тензор заданной формы. ПустойTensorList Создает и возвращает пустой тензорный список. ПустойTensorMap Создает и возвращает пустую тензорную карту. КодироватьBase64 Кодируйте строки в безопасный для Интернета формат base64. КодироватьJpeg JPEG-кодирование изображения. КодироватьJpegVariableQuality Входное изображение кодируется в формате JPEG с гарантированным качеством сжатия. КодироватьPng PNG-кодирование изображения. КодироватьПрото Операция сериализует сообщения protobuf, представленные во входных тензорах. КодироватьWav Кодируйте аудиоданные в формате WAV. EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch Операция, которая ставит список входных пакетных тензоров в очередь в TPUEmbedding. EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch Упрощает перенос кода, использующего tf.nn.embedding_lookup(). EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch Операция, которая ставит в очередь входные индексы TPUEmbedding из SparseTensor. EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch Упрощает перенос кода, использующего tf.nn.embedding_lookup_sparse(). ОбеспечитьShape <T расширяет TType > Гарантирует, что форма тензора соответствует ожидаемой форме. Введите <T расширяет TType > Создает или находит дочерний фрейм и делает доступными для него `данные`. Равный Возвращает истинное значение (x == y) поэлементно. Erf <T расширяет TNumber > Вычисляет функцию ошибки Гаусса для `x` поэлементно. Erfc <T расширяет TNumber > Вычисляет дополнительную функцию ошибок `x` поэлементно. EuclideanNorm <T расширяет TType > Вычисляет евклидову норму элементов по измерениям тензора. Выполнять Операция, которая загружает и выполняет программу TPU на устройстве TPU. Выполнение и обновление переменных Операция, выполняющая программу с необязательными обновлениями переменных на месте. Выход <T расширяет TType > Выход из текущего кадра в родительский кадр. Exp <T расширяет TType > Вычисляет экспоненту от x поэлементно. ExpandDims <T расширяет TType > Вставляет размерность 1 в форму тензора. Exint <T расширяет TNumber > Expm1 <T расширяет TType > Вычисляет `exp(x) - 1` поэлементно. ИзвлечьПроблеск Извлекает проблеск из входного тензора. ExtractImagePatches <T расширяет TType > Извлеките «патчи» из «изображений» и поместите их в выходное измерение «глубина». ExtractJpegShape <T расширяет TNumber > Извлеките информацию о форме изображения в формате JPEG. ExtractVolumePatches <T расширяет TNumber > Извлеките «патчи» из «входа» и поместите их в выходное измерение «глубина». Факт Выведите факт о факториалах. FakeQuantWithMinMaxArgs Поддельное квантование тензора «входов», введите float в тензор «выходов» того же типа. FakeQuantWithMinMaxArgsGradient Вычислите градиенты для операции FakeQuantWithMinMaxArgs. FakeQuantWithMinMaxVars Фальшивое квантование тензора «входов» типа float с помощью глобальных скаляров с плавающей запятой. Поддельное квантование тензора «входов» типа float с помощью глобальных скаляров с плавающей запятой «min» и «max» до тензора «выходов» той же формы, что и «входы». FakeQuantWithMinMaxVarsGradient Вычисление градиентов для операции FakeQuantWithMinMaxVars. FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel Фальшивое квантование тензора «входов» типа float с помощью поканальных чисел с плавающей запятой. Поддельное квантование тензора `inputs` типа float для каждого канала и одной из форм: `[d]`, `[b, d]` `[b, h, w, d]` через поканальные числа с плавающей запятой ` min` и `max` формы `[d]` в тензор `выходов` той же формы, что и `входы`. FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient Вычисление градиентов для операции FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel. Fft <T расширяет TType > Быстрое преобразование Фурье. Fft2d <T расширяет TType > 2D быстрое преобразование Фурье. Fft3d <T расширяет TType > Быстрое 3D-преобразование Фурье. ФифоОчередь Очередь, которая создает элементы в порядке «первым пришел — первым обслужен». Заполните <U расширяет TType > Создает тензор, заполненный скалярным значением. Фильтрбиласткомпонентдатасет Создает набор данных, содержащий элементы первого компонента `input_dataset`, имеющие true в последнем компоненте. Отпечаток пальца Генерирует значения отпечатков пальцев. Фиксированная длинарекорддатасет ФиксированнаяДлинаRecordReader Reader, который выводит записи фиксированной длины из файла. ИсправленоUnigramCandidateSampler Создает метки для выборки кандидатов с изученным униграммным распределением. Этаж <T расширяет TNumber > Возвращает наибольшее поэлементное целое число, не превышающее x. FloorDiv <T расширяет TType > Возвращает x // y поэлементно. FloorMod <T расширяет TNumber > Возвращает поэлементный остаток от деления. FlushСводкаПисатель FractionalAvgPool <T расширяет TNumber > Выполняет дробное среднее объединение входных данных. FractionalAvgPoolGrad <T расширяет TNumber > Вычисляет градиент функции FractionalAvgPool. FractionalMaxPool <T расширяет TNumber > Выполняет дробное максимальное объединение входных данных. FractionalMaxPoolGrad <T расширяет TNumber > Вычисляет градиент функции FractionalMaxPool. FresnelCos <T расширяет TNumber > FresnelSin <T расширяет TNumber > FusedBatchNorm <T расширяет TNumber , U расширяет TNumber > Пакетная нормализация. FusedBatchNormGrad <T расширяет TNumber , U расширяет TNumber > Градиент для пакетной нормализации. FusedPadConv2d <T расширяет TNumber > Выполняет заполнение в качестве предварительной обработки во время свертки. FusedResizeAndPadConv2d <T расширяет TNumber > Выполняет изменение размера и заполнение в качестве предварительной обработки во время свертки. GRUBlockCell <T расширяет TNumber > Вычисляет прямое распространение ячейки GRU за 1 временной шаг. GRUBlockCellGrad <T расширяет TNumber > Вычисляет обратное распространение ячейки GRU за 1 временной шаг. Соберите <T расширяет TType > Обертывает оператор XLA Gather, описанный по адресу https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#gather GatherNd <T расширяет TType > Соберите фрагменты из «params» в тензор с формой, заданной «index». GatherV2 <T расширяет TNumber > Взаимно накапливает несколько тензоров одинакового типа и формы. Создать предложения BoundingBox Эта операция создает область интересов из заданных ограничивающих рамок (bbox_deltas), закодированных относительно привязок в соответствии с уравнением 2 в arXiv: 1506.01497. Оператор выбирает верхние поля оценки `pre_nms_topn`, декодирует их относительно привязок, применяет немаксимальное подавление к перекрывающимся полям со значением пересечения через объединение (iou) выше `nms_threshold`, отбрасывая поля, где короткая сторона меньше ` min_size`. GenerateVocabRemapping Учитывая путь к новым и старым файлам словаря, возвращает тензор переназначения длина `num_new_vocab`, где `remapping[i]` содержит номер строки в старом словаре, который соответствует строке `i` в новом словаре (начиная со строки `new_vocab_offset` и до объектов `num_new_vocab`), или `- 1`, если записи `i` в новом словаре нет в старом словаре. GetSessionHandle Сохраните входной тензор в состоянии текущего сеанса. GetSessionTensor <T расширяет TType > Получите значение тензора, заданное его дескриптором. Большой Возвращает истинное значение (x > y) поэлементно. БольшеРавно Возвращает истинное значение (x >= y) поэлементно. GuaranteeConst <T расширяет TType > Дает гарантии среде выполнения TF, что входной тензор является константой. Хэш-таблица Создает неинициализированную хеш-таблицу. HistogramFixedWidth <U расширяет TNumber > Возврат гистограммы значений. ГистограммаСводка Выводит буфер протокола «Сводка» с гистограммой. HsvToRgb <T расширяет TNumber > Преобразуйте одно или несколько изображений из HSV в RGB. Идентичность <T расширяет TType > Возвращает тензор с той же формой и содержимым, что и входной тензор или значение. ИдентичностьN Возвращает список тензоров с той же формой и содержимым, что и входные данные. тензоры. IdentityReader Reader, который выводит поставленную в очередь работу как ключ и значение. Ifft <T расширяет TType > Обратное быстрое преобразование Фурье. Ifft2d <T расширяет TType > Обратное двумерное быстрое преобразование Фурье. Ifft3d <T расширяет TType > Обратное трехмерное быстрое преобразование Фурье. Игамма <T расширяет TNumber > Вычислите нижнюю регуляризованную неполную гамма-функцию `P(a, x)`. IgammaGradA <T расширяет TNumber > Вычисляет градиент `igamma(a, x)` относительно `a`. Игаммак <T расширяет TNumber > Вычислите верхнюю регуляризованную неполную гамма-функцию `Q(a, x)`. ИгнорироватьErrorsDataset Создает набор данных, содержащий элементы input_dataset, игнорируя ошибки. Imag <U расширяет TNumber > Возвращает мнимую часть комплексного числа. ImageProjectiveTransformV2 <T расширяет TNumber > Применяет данное преобразование к каждому из изображений. ImageProjectiveTransformV3 <T расширяет TNumber > Применяет данное преобразование к каждому из изображений. Сводка изображения Выводит буфер протокола «Сводка» с изображениями. ImmutableConst <T расширяет TType > Возвращает неизменяемый тензор из области памяти. ИмпортСобытие ИнТопК Сообщает, входят ли цели в топ прогнозов «К». InfeedDequeue <T расширяет TType > Заполнитель для значения, которое будет использоваться в вычислениях. InfeedDequeueTuple Извлекает несколько значений из ввода в виде кортежа XLA. InfeedEnqueue Операция, которая вводит в вычисления одно значение Тензора. InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer Операция, которая ставит предварительно линеаризованный буфер в очередь на вход TPU. InfeedEnqueueTuple Подает несколько значений Tensor в вычисления в виде кортежа XLA. Инициализировать Инициализироватьтаблицу Инициализатор таблицы, который принимает два тензора для ключей и значений соответственно. Инициализироватьтаблефромдатасет Инициализироватьтаблефромтекстфиле Инициализирует таблицу из текстового файла. InplaceAdd <T расширяет TType > Добавляет v в указанные строки x. InplaceSub <T расширяет TType > Вычитает `v` из указанных строк `x`. InplaceUpdate <T расширяет TType > Обновляет указанные строки «i» значениями «v». Inv <T расширяет TType > Вычисляет обратную величину одной или нескольких квадратных обратимых матриц или их сопряженных (сопряженных транспозиций). InvGrad <T расширяет TType > Вычисляет градиент для обратного значения `x` относительно его входных данных. Инвертировать <T расширяет TNumber > Инвертировать (перевернуть) каждый бит поддерживаемых типов; например, введите uint8, значение 01010101 станет 10101010. InvertPermutation <T расширяет TNumber > Вычисляет обратную перестановку тензора. Irfft <U расширяет TNumber > Обратное действительное быстрое преобразование Фурье. Irfft2d <U расширяет TNumber > Обратное двумерное быстрое преобразование Фурье с действительным знаком. Irfft3d <U расширяет TNumber > Обратное трехмерное быстрое преобразование Фурье с действительным знаком. IsBoostedTreesEnsembleInitialized Проверяет, был ли инициализирован ансамбль деревьев. IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized Проверяет, был ли инициализирован поток квантилей. IsFinite Возвращает, какие элементы x конечны. ИсИнф Возвращает, какие элементы x являются Inf. ИсНан Возвращает, какие элементы x являются NaN. ИсVariableInitialized Проверяет, был ли инициализирован тензор. Изотоническая регрессия <U расширяет TNumber > Решает ряд задач изотонической регрессии. Итератор ИтераторFromStringHandle ИтераторGetDevice Возвращает имя устройства, на котором размещен ресурс. ИтераторGetNext Получает следующий результат от заданного итератора. ИтераторGetNextAsНеобязательный Получает следующий вывод заданного итератора в качестве необязательного варианта. ИтераторGetNextSync Получает следующий результат от заданного итератора. ИтераторToStringHandle Преобразует заданный `resource_handle`, представляющий итератор, в строку. Присоединиться Объединяет строки в заданном списке тензоров строк в один тензор; с заданным разделителем (по умолчанию — пустой разделитель). KMC2ChainИнициализация Возвращает индекс точки данных, которую следует добавить в исходный набор. KeyValueSort <T расширяет TNumber , U расширяет TType > Обертывает оператор сортировки XLA, описанный по адресу https://www.tensorflow.org/ Performance/xla/operation_semantics#sort. KmeansPlusPlusИнициализация Выбирает строки ввода num_to_sample, используя критерий KMeans++. KthOrderStatistic Вычисляет статистику K-го порядка набора данных. L2Loss <T расширяет TNumber > Потеря L2. ЛМДБНабор данных Создает набор данных, который генерирует пары ключ-значение в одном или нескольких файлах LMDB. LSTMBlockCell <T расширяет TNumber > Вычисляет прямое распространение ячейки LSTM за 1 временной шаг. LSTMBlockCellGrad <T расширяет TNumber > Вычисляет обратное распространение ячейки LSTM за 1 временной шаг. Набор данных LatencyStatsDataset Записывает задержку создания элементов input_dataset в StatsAggregator. LeakyRelu <T расширяет TNumber > Вычисляет выпрямленную линейную формулу: `max(features, Features * Alpha)`. LeakyReluGrad <T расширяет TNumber > Вычисляет выпрямленные линейные градиенты для операции LeakyRelu. ИзученныйУниграммаКандидатСэмплер Создает метки для выборки кандидатов с изученным униграммным распределением. LeftShift <T расширяет TNumber > Поэлементно вычисляет побитовый сдвиг влево значений `x` и `y`. Меньше Возвращает истинное значение (x < y) поэлементно. МеньшеРавно Возвращает истинное значение (x <= y) поэлементно. Lgamma <T расширяет TNumber > Вычисляет журнал абсолютного значения `Gamma(x)` поэлементно. LinSpace <T расширяет TNumber > Генерирует значения в интервале. Лмдбдатасет Лмдбридер Reader, который выводит записи из файла LMDB. LoadAndRemapMatrix Загружает двумерный (матричный) «Тензор» с именем «old_tensor_name» из контрольной точки. в `ckpt_path` и потенциально переупорядочивает его строки и столбцы, используя указанные переназначения. Загрузить параметры TPUEmbeddingADAMP Загрузите параметры внедрения ADAM. ЗагрузитьTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug Загрузка параметров внедрения ADAM с поддержкой отладки. ЗагрузитьTPUEmbeddingAdadeltaParameters Загрузите параметры внедрения Adadelta. LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug Загрузка параметров Adadelta с поддержкой отладки. ЗагрузитьTPUEmbeddingAdagradParameters Загрузите параметры внедрения Adagrad. LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug Загрузка параметров внедрения Adagrad с поддержкой отладки. Лоадтпуембеддингцентредрсмпроппараметерс Параметры внедрения RMSProp, ориентированные на нагрузку. ЗагрузитьTPUEmbeddingFTRLParameters Загрузите параметры внедрения FTRL. ЗагрузитьTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug Загрузка параметров внедрения FTRL с поддержкой отладки. LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters Загрузите параметры встраивания MDL Adagrad Light. LoadTPUEmbeddingMomentumParameters Загрузите параметры встраивания Momentum. LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug Загрузка параметров внедрения Momentum с поддержкой отладки. LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters Загрузите проксимальные параметры встраивания Adagrad. LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug Загрузка проксимальных параметров внедрения Adagrad с поддержкой отладки. LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug ЗагрузитьTPUEmbeddingRMSPropParameters Загрузите параметры внедрения RMSProp. LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug Загрузите параметры внедрения RMSProp с поддержкой отладки. LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters Загрузите параметры внедрения SGD. LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug Загрузите параметры внедрения SGD. LocalResponseNormalization <T расширяет TNumber > Нормализация локального ответа. LocalResponseNormalizationGrad <T расширяет TNumber > Градиенты для нормализации локального ответа. Журнал <T расширяет TType > Вычисляет натуральный логарифм x поэлементно. Log1p <T расширяет TType > Вычисляет натуральный логарифм числа (1 + x) поэлементно. LogMatrixDeterminant <T расширяет TType > Вычисляет знак и логарифм абсолютного значения определителя одна или несколько квадратных матриц. LogSoftmax <T расширяет TNumber > Вычисляет журнал активаций softmax. LogUniformCandidateSampler Создает метки для выборки кандидатов с логарифмически равномерным распределением. ЛогическоеИ Возвращает истинное значение x AND y поэлементно. ЛогическоеНет Возвращает истинное значение `NOT x` поэлементно. ЛогическоеИли Возвращает истинное значение x OR y поэлементно. LookupTableExport <T расширяет TType , U расширяет TType > Выводит все ключи и значения в таблице. LookupTableFind <U расширяет TType > Ищет ключи в таблице, выводит соответствующие значения. LookupTableImport Заменяет содержимое таблицы указанными ключами и значениями. Справочная таблицаВставка Обновляет таблицу, чтобы связать ключи со значениями. Справочная таблицаRemove Удаляет ключи и связанные с ними значения из таблицы. LookupTableSize Вычисляет количество элементов в данной таблице. LoopCond Перенаправляет вход на выход. Ниже Преобразует все символы верхнего регистра в соответствующие им строчные буквы. LowerBound <U расширяет TNumber > Применяет low_bound(sorted_search_values,values) вдоль каждой строки. Lu <T расширяет TType , U расширяет TNumber > Вычисляет LU-разложение одной или нескольких квадратных матриц. MakeIterator Создает новый итератор из заданного набора данных и сохраняет его в итераторе. СделатьУникальным Сделайте все элементы в непакетном измерении уникальными, но «близкими» к их первоначальная стоимость. КартаОчистить Op удаляет все элементы в базовом контейнере. КартаНеполныйРазмер Op возвращает количество неполных элементов в базовом контейнере. КартаPeek Op просматривает значения по указанному ключу. Размер карты Op возвращает количество элементов в базовом контейнере. MapStage Этап (ключ, значения) в базовом контейнере, который ведет себя как хеш-таблица. КартаUnstage Op удаляет и возвращает значения, связанные с ключом из базового контейнера. MapUnstageNoKey Op удаляет и возвращает случайное значение (ключ, значение) из базового контейнера. MatMul <T расширяет TType > Умножьте матрицу «а» на матрицу «б». Соответствующие файлы Возвращает набор файлов, соответствующих одному или нескольким шаблонам glob. Соответствующие файлыDataset MatrixDiag <T расширяет TType > Возвращает пакетный диагональный тензор с заданными пакетными значениями диагонали. MatrixDiagPart <T расширяет TType > Возвращает пакетную диагональную часть пакетного тензора. MatrixDiagPartV3 <T расширяет TType > Возвращает пакетную диагональную часть пакетного тензора. MatrixDiagV3 <T расширяет TType > Возвращает пакетный диагональный тензор с заданными пакетными значениями диагонали. MatrixLogarithm <T расширяет TType > Вычисляет матричный логарифм одной или нескольких квадратных матриц: \\(log(exp(A)) = A\\) Эта операция определена только для комплексных матриц. MatrixSetDiag <T расширяет TType > Возвращает пакетный матричный тензор с новыми пакетными значениями диагонали. MatrixSolveLs <T расширяет TType > Решает одну или несколько линейных задач наименьших квадратов. Макс <T расширяет TType > Вычисляет максимальное количество элементов по измерениям тензора. МаксИнтраОпПараллелизмдатсет Создает набор данных, который переопределяет максимальный внутриоперационный параллелизм. MaxPool <T расширяет TType > Выполняет максимальное объединение входных данных. MaxPool3d <T расширяет TNumber > Выполняет объединение 3D max на входе. MaxPool3dGrad <U расширяет TNumber > Вычисляет градиенты функции объединения 3D max. MaxPool3dGradGrad <T расширяет TNumber > Вычисляет градиенты второго порядка функции maxpooling. MaxPoolGrad <T расширяет TNumber > Вычисляет градиенты функции maxpooling. MaxPoolGradGrad <T расширяет TNumber > Вычисляет градиенты второго порядка функции maxpooling. MaxPoolGradGradWithArgmax <T расширяет TNumber > Вычисляет градиенты второго порядка функции maxpooling. MaxPoolGradWithArgmax <T расширяет TNumber > Вычисляет градиенты функции maxpooling. MaxPoolWithArgmax <T расширяет TNumber , U расширяет TNumber > Выполняет максимальное объединение входных данных и выводит как максимальные значения, так и индексы. Максимум <T расширяет TNumber > Возвращает максимальное значение x и y (т.е. Среднее <T расширяет TType > Вычисляет среднее значение элементов по измерениям тензора. Объединить <T расширяет TType > Перенаправляет значение доступного тензора из «входов» в «выход». СлияниеСводка Объединяет сводки. MergeV2Контрольные точки Специально для формата V2: объединяет файлы метаданных сегментированных контрольных точек. МФЦК Преобразует спектрограмму в форму, удобную для распознавания речи. Мин <T расширяет TType > Вычисляет минимум элементов по размерам тензора. Минимум <T расширяет TNumber > Возвращает минимальное значение x и y (т.е. MirrorPad <T расширяет TType > Дополняет тензор зеркальными значениями. MirrorPadGrad <T расширяет TType > Градиент для MirrorPad. МлирPassthroughOp Обертывает произвольное вычисление MLIR, выраженное в виде модуля с функцией main(). Мод <T расширяет TNumber > Возвращает поэлементный остаток от деления. Набор данных модели Трансформация идентичности, моделирующая производительность. Mul <T расширяет TType > Возвращает x * y поэлементно. MulNoNan <T расширяет TType > Возвращает x * y поэлементно. Мультидевицеитератор Создает ресурс MultiDeviceIterator. MultiDeviceIteratorFromStringHandle Создает ресурс MultiDeviceIterator на основе предоставленного строкового дескриптора. MultiDeviceIteratorGetNextFromShard Получает следующий элемент для предоставленного номера сегмента. Мультидевицеитераторинит Инициализирует итератор нескольких устройств с заданным набором данных. Мультидевицеитератортострингхандле Создает строковый дескриптор для данного MultiDeviceIterator. Полиномиальный <U расширяет TNumber > Рисует выборки из полиномиального распределения. MutableDenseHashTable Создает пустую хеш-таблицу, которая использует тензоры в качестве резервного хранилища. MutableHashTable Создает пустую хеш-таблицу. MutableHashTableOfTensors Создает пустую хеш-таблицу. Мьютекс Создает ресурс Mutex, который можно заблокировать с помощью MutexLock. Мьютекслок Блокирует ресурс мьютекса. NcclAllReduce <T расширяет TNumber > Выводит тензор, содержащий сокращение всех входных тензоров. NcclBroadcast <T расширяет TNumber > Отправляет вход всем устройствам, подключенным к выходу. NcclReduce <T расширяет TNumber > Уменьшает «вход» из «num_devices», используя «сокращение» до одного устройства. Ndtri <T расширяет TNumber > Ближайшие соседи Выбирает k ближайших центров для каждой точки. Neg <T расширяет TType > Вычисляет числовое отрицательное значение поэлементно. НегПоезд Обучение посредством отрицательной выборки. NextAfter <T расширяет TNumber > Возвращает следующее представимое значение x1 в направлении x2 поэлементно. NextIteration <T расширяет TType > Делает свои входные данные доступными для следующей итерации. Нет операции Ничего не делает. NonDeterministicInts <U расширяет TType > Недетерминированно генерирует некоторые целые числа. NonMaxSuppression <T расширяет TNumber > Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания количества очков, обрезка блоков, которые имеют высокую степень пересечения-объединения (IOU), перекрываются с ранее выбранными блоками. NonMaxSuppressionWithOverlaps Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания количества очков, обрезка полей, которые сильно перекрываются с ранее выбранными полями. Несериализуемый набор данных Неравный Возвращает истинное значение (x != y) поэлементно. NthElement <T расширяет TNumber > Находит значения статистики n-го порядка для последнего измерения. OneHot <U расширяет TType > Возвращает горячий тензор. OnesLike <T расширяет TType > Возвращает тензор единиц той же формы и типа, что и x. Оптимизировать набор данных Создает набор данных, применяя оптимизацию к `input_dataset`. ОптимизироватьDatasetV2 Создает набор данных, применяя соответствующие оптимизации к `input_dataset`. Необязательно из значения Создает необязательный вариант из кортежа тензоров. Необязательный GetValue Возвращает значение, сохраненное в необязательном варианте, или выдает ошибку, если ее не существует. НеобязательныйHasValue Возвращает true тогда и только тогда, когда данный необязательный вариант имеет значение. НеобязательноНет Создает необязательный вариант без значения. ЗаказаннаяКартаОчистить Op удаляет все элементы в базовом контейнере. OrderedMapIncompleteSize Op возвращает количество неполных элементов в базовом контейнере. Заказанная картаPeek Op просматривает значения по указанному ключу. OrderedMapSize Op возвращает количество элементов в базовом контейнере. OrderedMapStage Стадия (ключ, значения) в базовом контейнере, который ведет себя как упорядоченный ассоциативный контейнер. OrderedMapUnstage Op удаляет и возвращает значения, связанные с ключом из базового контейнера. OrderedMapUnstageNoKey Op удаляет и возвращает элемент (ключ, значение) с наименьшим значением. ключ из базового контейнера. Порядковый селектор Селектор ядра ТПУ Op. OutfeedDequeue <T расширяет TType > Извлекает один тензор из исходящих вычислений. OutfeedDequeueTuple Получите несколько значений из исходящего потока вычислений. OutfeedDequeueTupleV2 Получите несколько значений из исходящего потока вычислений. OutfeedDequeueV2 <T расширяет TType > Извлекает один тензор из исходящих вычислений. OutfeedEnqueue Поставьте тензор в очередь на выходе вычислений. OutfeedEnqueueTuple Поставьте в очередь несколько значений Tensor на выходе вычислений. Pad <T расширяет TType > Обертывает оператор XLA Pad, описанный по адресу https://www.tensorflow.org/ Performance/xla/operation_semantics#pad. PaddedBatchDataset Создает набор данных, который объединяет и дополняет элементы `batch_size` из входных данных. ЗаполнениеFifoQueue Очередь, которая создает элементы в порядке «первым пришел — первым обслужен». ParallelConcat <T расширяет TType > Объединяет список тензоров N по первому измерению. ParallelDynamicStitch <T расширяет TType > Чередуйте значения из тензоров данных в один тензор. ПараметризованныйTruncatedNormal <U расширяет TNumber > Выводит случайные значения из нормального распределения. Пример анализа Преобразует вектор протоов tf.Example (в виде строк) в типизированные тензоры. ParseExampleDataset Преобразует `input_dataset`, содержащий прототипы `Example` как векторы DT_STRING, в набор данных объектов `Tensor` или `SparseTensor`, представляющих проанализированные объекты. Пример последовательности синтаксического анализа Преобразует вектор протоов tf.io.SequenceExample (в виде строк) в типизированные тензоры. ParseSingleExample Преобразует прототип tf.Example (как строку) в типизированные тензоры. ParseSingleSequenceExample Преобразует скалярный прототип мозга.SequenceExample (в виде строк) в типизированные тензоры. ParseTensor <T расширяет TType > Преобразует сериализованный прототип tensorflow.TensorProto в Tensor. PartitionedInput <T расширяет TType > Операция, которая группирует список разделенных входных данных. PartitionedOutput <T расширяет TType > Операция, которая демультиплексирует тензор, который будет сегментирован XLA в список секционированных выходные данные вне вычислений XLA. Заполнитель <T расширяет TType > Заполнитель для значения, которое будет использоваться в вычислениях. PlaceholderWithDefault <T расширяет TType > Операция-заполнитель, которая проходит через вход, когда ее выходные данные не подаются. Полигамма <T расширяет TNumber > Вычисление полигамма-функции \\(\psi^{(n)}(x)\\). PopulationCount Вычисляет поэлементный подсчет населения (он же Pow <T расширяет TType > Вычисляет степень одного значения по отношению к другому. Предварительная выборка набора данных Создает набор данных, который асинхронно предварительно выбирает элементы из input_dataset. Предварительная линеаризация Операция, которая линеаризует одно значение тензора в непрозрачный вариант тензора. Предварительная линеаризация кортежа Операция, которая линеаризует несколько значений тензора в непрозрачный вариант тензора. PreventGradient <T расширяет TType > Операция идентификации, которая вызывает ошибку, если запрашивается градиент. Распечатать Печатает строковый скаляр. Приоритетная очередь Очередь, которая создает элементы, отсортированные по значению первого компонента. Набор данных PrivateThreadPoolDataset Создает набор данных, который использует собственный пул потоков для вычисления `input_dataset`. Prod <T расширяет TType > Вычисляет произведение элементов на размеры тензора. Qr <T расширяет TType > Вычисляет QR-разложение одной или нескольких матриц. Квантизация <T расширяет TType > Квантовать «входной» тензор типа float до «выходного» тензора типа «T». QuantizeAndDequantize <T расширяет TNumber > Квантует, а затем деквантует тензор. QuantizeAndDequantizeV3 <T расширяет TNumber > Квантует, а затем деквантует тензор. QuantizeAndDequantizeV4 <T расширяет TNumber > Возвращает градиент `quantization.QuantizeAndDequantizeV4`. QuantizeAndDequantizeV4Grad <T расширяет TNumber > Возвращает градиент QuantizeAndDequantizeV4. QuantizeDownAndShrinkRange <U расширяет TType > Преобразуйте квантованный «входной» тензор в «выход» с меньшей точностью, используя фактическое распределение значений для максимального использования нижней разрядности и соответствующей настройки выходных минимального и максимального диапазонов. QuantizedAdd <V расширяет TType > Возвращает x + y поэлементно, работая с квантованными буферами. QuantizedAvgPool <T расширяет TType > Создает средний пул входного тензора для квантованных типов. QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization <U расширяет TType > Квантованная пакетная нормализация. QuantizedBiasAdd <V расширяет TType > Добавляет тензорное «смещение» к тензорному «входу» для квантованных типов. QuantizedConcat <T расширяет TType > Объединяет квантованные тензоры по одному измерению. QuantizedConv2DAndRelu <V расширяет TType > QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V расширяет TType > QuantizedConv2DAndRequantize <V расширяет TType > QuantizedConv2DPerChannel <V расширяет TType > Вычисляет QuantizedConv2D для каждого канала. QuantizedConv2DWithBias <V расширяет TType > QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V расширяет TType > QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W расширяет TType > QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W расширяет TType > QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X расширяет TType > QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V расширяет TType > QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X расширяет TType > QuantizedConv2d <V расширяет TType > Вычисляет 2D-свертку с учетом квантованного 4D-входа и тензоров фильтра. QuantizedDepthwiseConv2D <V расширяет TType > Вычисляет квантованный по глубине Conv2D. QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V расширяет TType > Вычисляет квантованный по глубине Conv2D со смещением. QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V расширяет TType > Вычисляет квантованный по глубине Conv2D с помощью Bias и Relu. QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W расширяет TType > Вычисляет глубинное квантование Conv2D с помощью Bias, Relu и Requantize. QuantizedInstanceNorm <T расширяет TType > Нормализация квантованного экземпляра. QuantizedMatMul <V расширяет TType > Выполните квантованное матричное умножение a на матрицу b. QuantizedMatMulWithBias <W расширяет TType > Выполняет квантованное матричное умножение a на матрицу b с добавлением смещения. QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W расширяет TNumber > QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V расширяет TType > Выполните квантованное матричное умножение «a» на матрицу «b» с добавлением смещения и повторным слиянием. QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W расширяет TType > Выполните квантованное матричное умножение `a` на матрицу `b` с добавлением смещения и повторным квантованием и повторным квантованием слияния. QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W расширяет TType > QuantizedMaxPool <T расширяет TType > Создает максимальный пул входного тензора для квантованных типов. QuantizedMul <V расширяет TType > Возвращает x * y поэлементно, работая с квантованными буферами. QuantizedRelu <U расширяет TType > Вычисляет квантованную выпрямленную линейную функцию: `max(features, 0)` QuantizedRelu6 <U расширяет TType > Вычисляет квантованное выпрямленное линейное уравнение 6: `min(max(features, 0), 6)` QuantizedReluX <U расширяет TType > Вычисляет квантованное выпрямленное линейное X: `min(max(features, 0), max_value)` QuantizedReshape <T расширяет TType > Изменяет форму квантованного тензора согласно операции Reshape. QuantizedResizeBilinear <T расширяет TType > Измените размер квантованных «изображений» до «размера», используя квантованную билинейную интерполяцию. ОчередьЗакрыть Закрывает данную очередь. ОчередьDequeue Удаляет кортеж из одного или нескольких тензоров из заданной очереди. ОчередьDequeueMany Удаляет из очереди `n` кортежей одного или нескольких тензоров. ОчередьDequeueUpTo Удаляет из очереди n кортежей одного или нескольких тензоров. ОчередьОчередь Ставит кортеж из одного или нескольких тензоров в данную очередь. ОчередьОчередьМногие Ставит в очередь ноль или несколько кортежей одного или нескольких тензоров в данной очереди. ОчередьЗакрыта Возвращает true, если очередь закрыта. Размер очереди Вычисляет количество элементов в данной очереди. RaggedBincount <U расширяет TNumber > Подсчитывает количество вхождений каждого значения в целочисленный массив. RaggedCountSparseOutput <U расширяет TNumber > Выполняет подсчет интервалов разреженного вывода для неровных тензорных входных данных. RaggedCross <T расширяет TType , U расширяет TNumber > Генерирует перекрестный объект из списка тензоров и возвращает его как RaggedTensor. RaggedGather <T расширяет TNumber , U расширяет TType > Соберите неровные фрагменты из оси `0` params` в соответствии с `index`. RaggedRange <U расширяет TNumber , T расширяет TNumber > Возвращает RaggedTensor, содержащий указанные последовательности чисел. RaggedTensorFromVariant <U расширяет TNumber , T расширяет TType > Декодирует `вариантный` Tensor в `RaggedTensor`. RaggedTensorToSparse <U расширяет TType > Преобразует RaggedTensor в SparseTensor с теми же значениями. RaggedTensorToTensor <U расширяет TType > Создайте плотный тензор из рваного тензора, возможно, изменив его форму. RaggedTensorToVariant Кодирует RaggedTensor в вариант Tensor. RaggedTensorToVariantGradient <U расширяет TType > Помощник, используемый для вычисления градиента для RaggedTensorToVariant. RandomCrop <T расширяет TNumber > Случайно обрезать «изображение». Случайный набор данных Создает набор данных, который возвращает псевдослучайные числа. RandomGamma <U расширяет TNumber > Выводит случайные значения из гамма-распределения, описываемого альфа. RandomGammaGrad <T расширяет TNumber > Вычисляет производную гамма-случайной выборки относительно RandomPoisson <V расширяет TNumber > Выводит случайные значения из распределения Пуассона, описываемого скоростью. RandomShuffle <T расширяет TType > Случайным образом перемещает тензор по его первому измерению. СлучайныйПеретасовкаОчередь Очередь, которая меняет порядок элементов случайным образом. RandomStandardNormal <U расширяет TNumber > Выводит случайные значения из нормального распределения. RandomUniform <U расширяет TNumber > Выводит случайные значения из равномерного распределения. RandomUniformInt <U расширяет TNumber > Выводит случайные целые числа из равномерного распределения. Диапазон <T расширяет TNumber > Создает последовательность чисел. Набор данных диапазона Создает набор данных с диапазоном значений. Классифицировать Возвращает ранг тензора. ЧтениеФайла Считывает и выводит все содержимое входного имени файла. ReadVariableOp <T расширяет TType > Считывает значение переменной. ReaderNumRecordsProduced Возвращает количество записей, созданных данным Reader. ReaderNumWorkUnitsCompleted Возвращает количество рабочих единиц, которые завершил обработку данный Reader. ЧитательЧитать Возвращает следующую запись (пара ключ-значение), созданную средством чтения. ЧитательReadUpTo Возвращает до пар `num_records` (ключ, значение), созданных устройством чтения. ReaderReset Восстановите Reader в исходное чистое состояние. Ридерресторестате Восстановите читалку в ранее сохраненное состояние. Ридерсериализестате Создайте строковый тензор, который кодирует состояние Reader. Реальный <U расширяет TNumber > Возвращает действительную часть комплексного числа. RealDiv <T расширяет TType > Возвращает x/y поэлементно для реальных типов. Повторный пакетный набор данных Создает набор данных, который изменяет размер пакета. Повторный пакетный набор данныхV2 Создает набор данных, который изменяет размер пакета. Взаимный <T расширяет TType > Вычисляет обратную величину x поэлементно. ReciprocalGrad <T расширяет TType > Вычисляет градиент для обратного значения `x` относительно его входных данных. РекордИнпут Выдает рандомизированные записи. Recv <T расширяет TType > Получает именованный тензор из другого вычисления XLA. RecvTPUEmbeddingActivations Операция, которая получает активации встраивания в TPU. Уменьшить <T расширяет TNumber > Взаимно уменьшает несколько тензоров одинакового типа и формы. Уменьшить все Вычисляет «логическое и» элементов по измерениям тензора. УменьшитьЛюбой Вычисляет «логическое ИЛИ» элементов по измерениям тензора. УменьшитьПрисоединиться Соединяет строку Tensor по заданным измерениям. РедуцМакс <T расширяет TType > Вычисляет максимальное количество элементов по измерениям тензора. Редуцминмин <T расширяет TType > Вычисляет минимум элементов по размерам тензора. РедуцПрод <T расширяет TType > Вычисляет произведение элементов на размеры тензора. УменьшитьSum <T расширяет TType > Вычисляет сумму элементов по измерениям тензора. УменьшитьV2 <T расширяет TNumber > Взаимно уменьшает несколько тензоров одинакового типа и формы. RefEnter <T расширяет TType > Создает или находит дочерний фрейм и делает доступными для него `данные`. RefExit <T расширяет TType > Выход из текущего кадра в родительский кадр. RefIdentity <T расширяет TType > Возвращает тот же ref-тензор, что и входной ref-тензор. RefMerge <T расширяет TType > Перенаправляет значение доступного тензора из «входов» в «выход». RefNextIteration <T расширяет TType > Делает свои входные данные доступными для следующей итерации. RefSelect <T расширяет TType > Пересылает индексный элемент входных данных на выходной. RefSwitch <T расширяет TType > Перенаправляет «данные» опорного тензора на выходной порт, определенный «pred». RegexFullMatch Проверьте, соответствует ли ввод шаблону регулярного выражения. RegexReplace Заменяет совпадения регулярного выражения `pattern` в `input` строкой замены, указанной в `rewrite`. Регистрация набора данных Регистрирует набор данных в сервисе tf.data. Relu <T расширяет TType > Вычисляет выпрямленное линейное значение: `max(features, 0)`. Relu6 <T расширяет TNumber > Вычисляет выпрямленную линейную 6: `min(max(features, 0), 6)`. Relu6Grad <T расширяет TNumber > Вычисляет выпрямленные линейные 6 градиентов для операции Relu6. ReluGrad <T расширяет TNumber > Вычисляет выпрямленные линейные градиенты для операции Relu. RemoteFusedGraphExecute Выполнить подграф на удаленном процессоре. Повторить набор данных Создает набор данных, который выдает выходные данные `input_dataset` count` раз. Репликаид Идентификатор реплики. Реплицировать метаданные Метаданные, указывающие, как следует реплицировать вычисления TPU. РеплицированныйИнпут <T расширяет TType > Подключает N входов к N-образному реплицированному вычислению TPU. ReplicationOutput <T расширяет TType > Соединяет N выходов N-путевого реплицированного вычисления TPU. Диапазон повторного квантования Вычисляет диапазон, охватывающий фактические значения, присутствующие в квантованном тензоре. РеквантизацияRangePerChannel Вычисляет диапазон повторного квантования для каждого канала. Повторное квантование <U расширяет TType > Преобразует квантованный «входной» тензор в «выход» меньшей точности. RequantizePerChannel <U расширяет TType > Повторно квантовает входные данные, используя минимальные и максимальные значения, известные для каждого канала. Изменить форму <T расширяет TType > Изменяет форму тензора. Изменить размер области Измените размер «изображений» на «размер», используя интерполяцию площади. Изменить размерБикубический Измените размер «изображений» на «размер», используя бикубическую интерполяцию. ResizeBicubicGrad <T расширяет TNumber > Вычисляет градиент бикубической интерполяции. Изменение размераБилинейный Измените размер «изображений» на «размер», используя билинейную интерполяцию. ResizeBilinearGrad <T расширяет TNumber > Вычисляет градиент билинейной интерполяции. ResizeNearestNeighbor <T расширяет TNumber > Измените размер «изображений» на «размер», используя интерполяцию ближайшего соседа. ResizeNearestNeighborGrad <T расширяет TNumber > Вычисляет градиент интерполяции ближайшего соседа. РесурсАккумуляторПрименитьГрадиент Применяет градиент к данному аккумулятору. ResourceAccumulatorNumAccumulated Возвращает количество градиентов, агрегированных в данных аккумуляторах. Ресаурцеаккумуляторсетглобалстеп Обновляет аккумулятор новым значением global_step. ResourceAccumulatorTakeGradient <T расширяет TType > Извлекает средний градиент в данном ConditionalAccumulator. РесурсПрименитьAdaMax Обновите *var в соответствии с алгоритмом AdaMax. РесурсПрименитьАдадельта Обновите '*var' по схеме adadelta. РесурсПрименитьАдаград Обновите *var по схеме adagrad. РесурсПрименитьАдаградДа Обновите '*var' по схеме проксимальной адаграды. РесурсПрименитьАдам Обновите «*var» в соответствии с алгоритмом Адама. РесурсApplyAdamWithAmsgrad Обновите «*var» в соответствии с алгоритмом Адама. Ресурсапплиаддсин Обновите «*var» в соответствии с обновлением AddSign. Ресаурсапплицентредрмспроп Обновите «*var» в соответствии с центрированным алгоритмом RMSProp. РесурсАпплиФтрл Обновите '*var' по схеме Ftrl-proximal. Ресурсапплиградиентдесцент Обновите «*var», вычитая из него «альфа» * «дельта». РесурсПрименитьKerasMomentum Обновите '*var' в соответствии со схемой импульса. РесурсПрименитьМоментум Обновите '*var' в соответствии со схемой импульса. РесурсApplyPowerSign Обновите «*var» в соответствии с обновлением AddSign. РесурсПрименитьПроксимальныйАдаград Обновите «*var» и «*accum» в соответствии с FOBOS со скоростью обучения Adagrad. ResourceApplyProximalGradientDescent Обновите «*var» как алгоритм FOBOS с фиксированной скоростью обучения. РесурсапплиРмспроп Обновите «*var» в соответствии с алгоритмом RMSProp. РесурсУсловныйАккумулятор Условный аккумулятор для агрегирования градиентов. ResourceCountUpTo <T расширяет TNumber > Увеличивает переменную, на которую указывает «ресурс», пока она не достигнет «предела». ResourceGather <U расширяет TType > Соберите фрагменты переменной, на которую указывает ресурс, в соответствии с индексами. ResourceGatherNd <U расширяет TType > РесурсСкаттерДобавить Добавляет редкие обновления в переменную, на которую ссылается ресурс. РесурсСкаттерДив Делит редкие обновления в переменную, на которую ссылается `resource`. РесурсСкаттерМакс Уменьшает редкие обновления в переменной, на которую ссылается `resource`, с помощью операции `max`. РесурсСкаттерМин Сокращает редкие обновления в переменной, на которую ссылается `resource`, с помощью операции `min`. РесурсСкаттерМул Умножает редкие обновления в переменную, на которую ссылается `resource`. РесурсСкаттерНдДодд Применяет разреженное сложение к отдельным значениям или срезам переменной. РесурсСкаттерНдМакс РесурсСкаттерНдМин РесурсСкаттерНдСуб Применяет разреженное вычитание к отдельным значениям или срезам переменной. РесурсСкаттерНдОбновление Применяет разреженные «обновления» к отдельным значениям или срезам в пределах заданного переменная в соответствии с `индексами`. РесурсСкаттерСуб Вычитает редкие обновления из переменной, на которую указывает ресурс. РесурсСкаттерОбновление Назначает редкие обновления переменной, на которую ссылается `resource`. ResourceSparseApplyAdadelta var: Должно быть из переменной(). ResourceSparseApplyАдаград Обновите соответствующие записи в «*var» и «*accum» в соответствии со схемой adagrad. ResourceSparseApplyAdagradDa Обновите записи в '*var' и '*accum' в соответствии с проксимальной адаградной схемой. РесурсСпарсеПрименитьАдаградВ2 Обновите соответствующие записи в «*var» и «*accum» в соответствии со схемой adagrad. ResourceSparseApplyCenteredRmsProp Обновите «*var» в соответствии с центрированным алгоритмом RMSProp. ResourceSparseApplyFtrl Обновите соответствующие записи в '*var' по схеме Ftrl-proximal. ResourceSparseApplyKerasMomentum Обновите соответствующие записи в «*var» и «*accum» в соответствии со схемой импульса. ResourceSparseApplyMomentum Обновите соответствующие записи в «*var» и «*accum» в соответствии со схемой импульса. ResourceSparseApplyProximalAdagrad Разреженные записи обновления в '*var' и '*accum' в соответствии с алгоритмом FOBOS. ResourceSparseApplyProximalGradientDescent Разреженное обновление '*var' как алгоритма FOBOS с фиксированной скоростью обучения. ResourceSparseApplyRmsProp Обновите «*var» в соответствии с алгоритмом RMSProp. ResourceStridedSliceAssign Присвойте `value` срезанной ссылке l-значения `ref`. Восстановить Восстанавливает тензоры из контрольной точки V2. RestoreSlice <T расширяет TType > Восстанавливает тензор из файлов контрольных точек. Получение параметров TPUEmbeddingADAMP Получите параметры внедрения ADAM. ПолучитьTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug Получение параметров внедрения ADAM с поддержкой отладки. Получить параметры TPUEmbeddingAdadeltaParameters Получите параметры внедрения Adadelta. ПолучитьTPUEEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug Получение параметров внедрения Adadelta с поддержкой отладки. Получить параметры TPUEmbeddingAdagrad Получить параметры внедрения Adagrad. ПолучитьTPUEembeddingAdagradParametersGradAccumDebug Получение параметров внедрения Adagrad с поддержкой отладки. ПолучитьTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters Получите центрированные параметры внедрения RMSProp. Получить параметры TPUEmbeddingFTRLParameters Получите параметры внедрения FTRL. ПолучитьTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug Получение параметров внедрения FTRL с поддержкой отладки. Получить параметры TPUEmbeddingMDLAdagradLight Получить параметры встраивания MDL Adagrad Light. Получить параметры TPUEmbeddingMomentum Получить параметры встраивания Momentum. ПолучитьTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug Получите параметры внедрения Momentum с поддержкой отладки. Получить параметры TPUEmbeddingProximalAdagradParameters Получите проксимальные параметры встраивания Adagrad. ПолучитьTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug Получение проксимальных параметров внедрения Adagrad с поддержкой отладки. ПолучитьTPUEmbeddingProximalYogiParameters ПолучитьTPUEEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug ПолучитьTPUEmbeddingRMSPropParameters Получите параметры внедрения RMSProp. ПолучитьTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug Получение параметров внедрения RMSProp с поддержкой отладки. ПолучитьTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters Получите параметры внедрения SGD. ПолучитьTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug Получите параметры внедрения SGD с поддержкой отладки. Обратный <T расширяет TType > Инвертирует определенные размеры тензора. ReverseSequence <T расширяет TType > Инвертирует фрагменты переменной длины. Rfft <U расширяет TType > Действительное быстрое преобразование Фурье. Rfft2d <U расширяет TType > Двумерное действительное быстрое преобразование Фурье. Rfft3d <U расширяет TType > Быстрое преобразование Фурье с действительным трехмерным значением. RgbToHsv <T расширяет TNumber > Преобразует одно или несколько изображений из RGB в HSV. RightShift <T расширяет TNumber > Поэлементно вычисляет побитовый сдвиг вправо значений `x` и `y`. Rint <T расширяет TNumber > Возвращает поэлементное целое число, ближайшее к x. RngReadAndSkip Увеличьте счетчик ГСЧ на основе счетчика. RngSkip Увеличьте счетчик ГСЧ на основе счетчика. Roll <T расширяет TType > Перекатывает элементы тензора вдоль оси. Раунд <T расширяет TType > Округляет значения тензора до ближайшего целого числа поэлементно. РПК Выполнение пакетов запросов RPC. Rsqrt <T расширяет TType > Вычисляет обратную величину квадратного корня из x поэлементно. RsqrtGrad <T расширяет TType > Вычисляет градиент для rsqrt `x` относительно его входных данных. SampleDistortedBoundingBox <T расширяет TNumber > Создайте одну случайно искаженную ограничивающую рамку для изображения. Набор данных выборки Создает набор данных, который использует образец Бернулли содержимого другого набора данных. Сохранять Сохраняет тензоры в формате контрольной точки V2. Сохранить фрагменты Сохраняет фрагменты входных тензоров на диск. ScalarСводка Выводит буфер протокола «Сводка» со скалярными значениями. МасштабироватьИПеревести ScaleAndTranslateGrad <T расширяет TNumber > ScatterAdd <T расширяет TType > Добавляет редкие обновления в ссылку на переменную. ScatterDiv <T расширяет TType > Делит ссылку на переменную на редкие обновления. ScatterMax <T расширяет TNumber > Сокращает редкие обновления до ссылки на переменную с помощью операции max. ScatterMin <T расширяет TNumber > Сокращает редкие обновления до ссылки на переменную с помощью операции min. ScatterMul <T расширяет TType > Умножает редкие обновления на ссылку на переменную. ScatterNd <U расширяет TType > Раскидываем "обновления" в новый тензор по "индексам". ScatterNdAdd <T расширяет TType > Применяет разреженное сложение к отдельным значениям или срезам переменной. ScatterNdMax <T расширяет TType > Вычисляет поэлементный максимум. ScatterNdMin <T расширяет TType > Вычисляет поэлементный минимум. ScatterNdNonAliasingAdd <T расширяет TType > Применяет разреженное дополнение ко входным данным, используя отдельные значения или фрагменты. из `обновлений` по индексам `indexes`. ScatterNdSub <T расширяет TType > Применяет разреженное вычитание к отдельным значениям или срезам переменной. ScatterNdUpdate <T расширяет TType > Применяет разреженные «обновления» к отдельным значениям или срезам в пределах заданного переменная в соответствии с `индексами`. ScatterSub <T расширяет TType > Вычитает редкие обновления ссылки на переменную. ScatterUpdate <T расширяет TType > Применяет редкие обновления к ссылке на переменную. SdcaFprint Вычисляет отпечатки входных строк. SdcaOptimizer Распределенная версия оптимизатора стохастического двойного координатного восхождения (SDCA) для линейные модели с регуляризацией L1+L2. SdcaShrinkL1 Применяет к параметрам шаг сокращения регуляризации L1. SegmentMax <T расширяет TNumber > Вычисляет максимум вдоль сегментов тензора. SegmentMean <T расширяет TType > Вычисляет среднее значение по сегментам тензора. SegmentMin <T расширяет TNumber > Вычисляет минимум вдоль сегментов тензора. SegmentProd <T расширяет TType > Вычисляет произведение по сегментам тензора. SegmentSum <T расширяет TType > Вычисляет сумму по сегментам тензора. Выберите <T расширяет TType >. SelfAdjointEig <T расширяет TType > Вычисляет собственное разложение пакета самосопряженных матриц. (Примечание: поддерживаются только реальные входные данные). Селу <T расширяет TNumber > Вычисляет масштабируемую экспоненциальную линейную зависимость: `шкала * альфа * (exp(features) - 1)` если < 0, в противном случае `масштабировать * функции`. SeluGrad <T расширяет TNumber > Вычисляет градиенты для масштабированной экспоненциальной линейной операции (Selu). Отправлять Отправляет именованный тензор на другое вычисление XLA. ОтправитьТПУЭмбеддингГрадиентс Выполняет градиентное обновление таблиц внедрения. Сериализеитератор Преобразует заданный `resource_handle`, представляющий итератор, в вариант тензора. SerializeManySparse <U расширяет TType > Сериализуйте `N`-мини-пакет `SparseTensor` в объект `[N, 3]` `Tensor`. SerializeSparse <U расширяет TType > Сериализуйте `SparseTensor` в объект `[3]` `Tensor`. СериализеТензор Преобразует Tensor в сериализованный прототип TensorProto. SetDiff1d <T расширяет TType , U расширяет TNumber > Вычисляет разницу между двумя списками чисел или строк. SetSize Количество уникальных элементов в последнем измерении входного набора. SetStatsAggregatorDataset Форма <U расширяет TNumber > Возвращает форму тензора. ShapeN <U расширяет TNumber > Возвращает форму тензоров. ShardDataset Создает `Dataset`, который включает только 1/`num_shards` этого набора данных. ШардедИмяФайла Создайте сегментированное имя файла. ShardedFilespec Создайте шаблон glob, соответствующий всем именам сегментированных файлов. Шардинг <T расширяет TType > Операция, которая сегментирует входные данные на основе заданного атрибута сегментирования. Набор данных в случайном порядке и повторения Перемешать набор данных ВыключениеРаспределенныйТПУ Выключает работающую распределенную систему TPU. Сигмоид <T расширяет TType > Вычисляет сигмоиду `x` поэлементно. SigmoidGrad <T расширяет TType > Вычисляет градиент сигмоиды `x` относительно входных данных. Знак <T расширяет TType > Возвращает поэлементное указание знака числа. Sin <T расширяет TType > Вычисляет синус x поэлементно. Синь <T расширяет TType > Вычисляет гиперболический синус x поэлементно. Размер <U расширяет TNumber > Возвращает размер тензора. Пропустить набор данных Создает набор данных, который пропускает элементы count из input_dataset. Скипграмма Анализирует текстовый файл и создает пакет примеров. Набор данных сна Срез <T расширяет TType > Вернуть фрагмент из «входа». Раздвижное окноDataset Создает набор данных, который передает скользящее окно поверх `input_dataset`. Снимок <T расширяет TType > Возвращает копию входного тензора. SobolSample <T расширяет TNumber > Генерирует точки из последовательности Соболя. Softmax <T расширяет TNumber > Вычисляет активации softmax. SoftmaxCrossEntropyWithLogits <T расширяет TNumber > Вычисляет стоимость перекрестной энтропии softmax и градиенты для обратного распространения ошибки. Softplus <T расширяет TNumber > Вычисляет softplus: `log(exp(features) + 1)`. SoftplusGrad <T расширяет TNumber > Вычисляет градиенты softplus для операции softplus. Softsign <T расширяет TNumber > Вычисляет программный знак: `features / (abs(features) + 1)`. SoftsignGrad <T расширяет TNumber > Вычисляет градиенты softsign для операции softsign. Решите <T расширяет TType > Решает системы линейных уравнений. Сортировка <T расширяет TType > Обертывает оператор сортировки XLA, описанный по адресу https://www.tensorflow.org/ Performance/xla/operation_semantics#sort. SpaceToBatch <T расширяет TType > SpaceToBatch для 4-D тензоров типа T. SpaceToBatchNd <T расширяет TType > SpaceToBatch для ND-тензоров типа T. SpaceToDepth <T расширяет TType > SpaceToDepth для тензоров типа T. РазреженныйаккумуляторApplyGradient Применяет разреженный градиент к данному аккумулятору. SparseAccumulatorTakeGradient <T расширяет TType > Извлекает средний разреженный градиент в SparseConditionalAccumulator. SparseAdd <T расширяет TType > Добавляет два объекта SparseTensor для создания еще одного SparseTensor. SparseAddGrad <T расширяет TType > Оператор градиента для операции SparseAdd. SparseApplyAdadelta <T расширяет TType > var: Должно быть из переменной(). SparseApplyAdagrad <T расширяет TType > Обновите соответствующие записи в «*var» и «*accum» в соответствии со схемой adagrad. SparseApplyAdagradDa <T расширяет TType > Обновите записи в '*var' и '*accum' в соответствии с проксимальной адаградной схемой. SparseApplyCenteredRmsProp <T расширяет TType > Обновите «*var» в соответствии с центрированным алгоритмом RMSProp. SparseApplyFtrl <T расширяет TType > Обновите соответствующие записи в '*var' по схеме Ftrl-proximal. SparseApplyMomentum <T расширяет TType > Обновите соответствующие записи в «*var» и «*accum» в соответствии со схемой импульса. SparseApplyProximalAdagrad <T расширяет TType > Разреженные записи обновления в '*var' и '*accum' в соответствии с алгоритмом FOBOS. SparseApplyProximalGradientDescent <T расширяет TType > Разреженное обновление '*var' как алгоритма FOBOS с фиксированной скоростью обучения. SparseApplyRmsProp <T расширяет TType > Обновите «*var» в соответствии с алгоритмом RMSProp. SparseBincount <U расширяет TNumber > Подсчитывает количество вхождений каждого значения в целочисленный массив. SparseConcat <T расширяет TType > Объединяет список SparseTensor по указанному измерению. Разреженный условный аккумулятор Условный аккумулятор для агрегирования разреженных градиентов. SparseCountSparseOutput <U расширяет TNumber > Выполняет подсчет интервалов разреженного вывода для разреженного тензорного входа. РазреженныйКросс Генерирует разреженный крест из списка разреженных и плотных тензоров. РазреженныйКроссХешированный Генерирует разреженный крест из списка разреженных и плотных тензоров. SparseDenseCwiseAdd <T расширяет TType > Добавляет SparseTensor и плотный Tensor, используя следующие специальные правила: (1) передает плотную сторону так, чтобы она имела ту же форму, что и разреженная сторона, если это соответствует критериям; (2) Тогда в cwise сложении участвуют только плотные значения, на которые указывают индексы SparseTensor. SparseDenseCwiseDiv <T расширяет TType > Покомпонентно делит SparseTensor на плотный Tensor. SparseDenseCwiseMul <T расширяет TType > Покомпонентно умножает SparseTensor на плотный Tensor. SparseFillEmptyRows <T расширяет TType > Заполняет пустые строки во входных 2D SparseTensor значениями по умолчанию. SparseFillEmptyRowsGrad <T расширяет TType > Градиент SparseFillEmptyRows. SparseMatMul Умножьте матрицу «а» на матрицу «б». Разреженная матрицаДобавить Разреженное сложение двух матриц CSR, C = альфа * A + бета * B. SparseMatrixMatMul <T расширяет TType > Матрица — умножает разреженную матрицу на плотную. Разреженная матрицаМул Поэлементное умножение разреженной матрицы на плотный тензор. Разреженная матрицаNNZ Возвращает количество ненулевых значений `sparse_matrix`. Разреженная матрицаОрдерингAMD Вычисляет приблизительную минимальную степень (AMD) порядка входных данных. Разреженная матрицаSoftmax Вычисляет softmax CSRSparseMatrix. Разреженная матрицаSoftmaxGrad Вычисляет градиент операции SparseMatrixSoftmax. SparseMatrixSparseCholesky Вычисляет разреженное разложение Холецкого «входа». РазреженнаяМатрицаSparseMatMul Разреженная матрица умножает две матрицы CSR `a` и `b`. Разреженная матрица Транспонировать Транспонирует внутренние (матричные) измерения CSRSparseMatrix. РазреженнаяМатрицаНоли Создает CSRSparseMatrix со всеми нулями и формой `dense_shape`. SparseReduceMax <T расширяет TNumber > Вычисляет максимальное количество элементов по измерениям SparseTensor. SparseReduceMaxSparse <T расширяет TNumber > Вычисляет максимальное количество элементов по измерениям SparseTensor. SparseReduceSum <T расширяет TType > Вычисляет сумму элементов по измерениям SparseTensor. SparseReduceSumSparse <T расширяет TType > Вычисляет сумму элементов по измерениям SparseTensor. SparseReorder <T расширяет TType > Изменяет порядок SparseTensor в канонический порядок по строкам. SparseReshape Изменяет форму SparseTensor для представления значений в новой плотной форме. SparseSegmentMean <T расширяет TNumber > Вычисляет среднее значение по разреженным сегментам тензора. SparseSegmentMeanGrad <T расширяет TNumber > Вычисляет градиенты для SparseSegmentMean. SparseSegmentMeanWithNumSegments <T расширяет TNumber > Вычисляет среднее значение по разреженным сегментам тензора. SparseSegmentSqrtN <T расширяет TNumber > Вычисляет сумму по редким сегментам тензора, разделенным на sqrt числа N. SparseSegmentSqrtNGrad <T расширяет TNumber > Вычисляет градиенты для SparseSegmentSqrtN. SparseSegmentSqrtNWithNumSegments <T расширяет TNumber > Вычисляет сумму по редким сегментам тензора, разделенным на sqrt числа N. SparseSegmentSum <T расширяет TNumber > Вычисляет сумму по разреженным сегментам тензора. SparseSegmentSumWithNumSegments <T расширяет TNumber > Вычисляет сумму по разреженным сегментам тензора. SparseSlice <T расширяет TType > Разрежьте SparseTensor на основе начала и размера. SparseSliceGrad <T расширяет TType > Оператор градиента для операции SparseSlice. SparseSoftmax <T расширяет TNumber > Применяет softmax к пакетному ND `SparseTensor`. SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits <T расширяет TNumber > Вычисляет стоимость перекрестной энтропии softmax и градиенты для обратного распространения ошибки. SparseSparseMaximum <T расширяет TNumber > Возвращает поэлементное максимальное значение двух SparseTensor. SparseSparseMinimum <T расширяет TType > Возвращает поэлементный минимум двух SparseTensors. SparseSplit <T расширяет TType > Разделите SparseTensor на тензоры num_split по одному измерению. SparseTensorDenseAdd <U расширяет TType > Добавляет SparseTensor и плотный Tensor, создавая плотный Tensor. SparseTensorDenseMatMul <U расширяет TType > Умножьте SparseTensor (ранга 2) «A» на плотную матрицу «B». РазреженныйTensorSliceDataset Создает набор данных, который разбивает SparseTensor на элементы по строкам. РазреженныйTensorToCSRSparseMatrix Преобразует SparseTensor в (возможно, пакетный) CSRSparseMatrix. SparseToDense <U расширяет TType > Преобразует разреженное представление в плотный тензор. SparseToSparseSetOperation <T расширяет TType > Применяет операцию набора вдоль последнего измерения двух входов `SparseTensor`. Спенс <T расширяет TNumber > Разделить <T расширяет TType > Разбивает тензор на тензоры `num_split` по одному измерению. SplitV <T расширяет TType > Разбивает тензор на тензоры `num_split` по одному измерению. SqlDataset Создает набор данных, который выполняет запрос SQL и выдает строки набора результатов. Sqrt <T расширяет TType > Вычисляет квадратный корень из x поэлементно. SqrtGrad <T расширяет TType > Вычисляет градиент для sqrt `x` относительно его входных данных. Sqrtm <T расширяет TType > Вычисляет квадратный корень матрицы из одной или нескольких квадратных матриц: matmul(sqrtm(A), sqrtm(A)) = A Входная матрица должна быть обратимой. Квадрат <T расширяет TType > Вычисляет квадрат x поэлементно. SquaredDifference <T расширяет TType > Возвращает conj(x - y)(x - y) поэлементно. Сожмите <T расширяет TType > Удаляет размеры размера 1 из формы тензора. Стек <T расширяет TType > Упаковывает список тензоров ранга N-R в один тензор ранга (R+1). Этап Значения этапа аналогичны облегченному Enqueue. ЭтапОчистить Op удаляет все элементы в базовом контейнере. СтадияПик Op просматривает значения по указанному индексу. Размер сцены Op возвращает количество элементов в базовом контейнере. StatefulRandomBinomial <V расширяет TNumber > StatefulStandardNormal <U расширяет TType > Выводит случайные значения из нормального распределения. StatefulTruncatedNormal <U расширяет TType > Выводит случайные значения из усеченного нормального распределения. StatefulUniform <U расширяет TType > Выводит случайные значения из равномерного распределения. StatefulUniformFullInt <U расширяет TType > Выводит случайные целые числа из равномерного распределения. StatefulUniformInt <U расширяет TType > Выводит случайные целые числа из равномерного распределения. StatelessMultinomial <V расширяет TNumber > Рисует выборки из полиномиального распределения. StatelessParameterizedTruncatedNormal <V расширяет TNumber > StatelessRandomBinomial <W расширяет TNumber > Выводит детерминированные псевдослучайные случайные числа из биномиального распределения. StatelessRandomGamma <V расширяет TNumber > Выводит детерминированные псевдослучайные случайные числа из гамма-распределения. Без сохранения состоянияRandomGetKeyCounterAlg Выбирает лучший алгоритм на основе устройства и шифрует начальное значение в ключ и счетчик. StatelessRandomNormal <V расширяет TNumber > Выводит детерминированные псевдослучайные значения из нормального распределения. StatelessRandomNormalV2 <U расширяет TNumber > Выводит детерминированные псевдослучайные значения из нормального распределения. StatelessRandomPoisson <W расширяет TNumber > Выводит детерминированные псевдослучайные случайные числа из распределения Пуассона. StatelessRandomUniform <V расширяет TNumber > Выводит детерминированные псевдослучайные случайные значения из равномерного распределения. StatelessRandomUniformFullInt <V расширяет TNumber > Выводит детерминированные псевдослучайные случайные целые числа из равномерного распределения. StatelessRandomUniformFullIntV2 <U расширяет TNumber > Выводит детерминированные псевдослучайные случайные целые числа из равномерного распределения. StatelessRandomUniformInt <V расширяет TNumber > Выводит детерминированные псевдослучайные случайные целые числа из равномерного распределения. StatelessRandomUniformIntV2 <U расширяет TNumber > Выводит детерминированные псевдослучайные случайные целые числа из равномерного распределения. StatelessRandomUniformV2 <U расширяет TNumber > Выводит детерминированные псевдослучайные случайные значения из равномерного распределения. StatelessSampleDistortedBoundingBox <T расширяет TNumber > Детерминированно сгенерируйте случайно искаженную ограничивающую рамку для изображения. StatelessTruncatedNormal <V расширяет TNumber > Выводит детерминированные псевдослучайные значения из усеченного нормального распределения. StatelessTruncatedNormalV2 <U расширяет TNumber > Выводит детерминированные псевдослучайные значения из усеченного нормального распределения. StaticRegexFullMatch Проверьте, соответствует ли ввод шаблону регулярного выражения. StaticRegexReplace Заменяет совпадение входного шаблона на перезапись. StatsAggregatorHandle StatsAggregatorSetSummaryWriter Установите summary_writer_interface для записи статистики с использованием данного stats_aggregator. Агрегатор статистикиСводка Создает сводку любой статистики, записанной данным менеджером статистики. StopGradient <T расширяет TType > Останавливает вычисление градиента. StridedSlice <T расширяет TType > Вернуть фрагмент с шагом из `input`. StridedSliceAssign <T расширяет TType > Присвойте `value` срезанной ссылке l-значения `ref`. StridedSliceGrad <U расширяет TType > Возвращает градиент StridedSlice. Строковый формат Форматирует строковый шаблон, используя список тензоров. длина строки Длины строк `input`. StringNGrams <T расширяет TNumber > Создает ngrams из неровных строковых данных. StringSplit Разделить элементы исходного кода на основе sep в SparseTensor. Полоска Удалите начальные и конечные пробелы из тензора. Sub <T расширяет TType > Возвращает x-y поэлементно. Подстр. Возвращает подстроки из `Tensor` строк. Сумма <T расширяет TType > Вычисляет сумму элементов по измерениям тензора. Автор резюме Svd <T расширяет TType > Вычисляет собственное разложение пакета самосопряженных матриц. (Примечание: поддерживаются только реальные входные данные). SwitchCond <T расширяет TType > Перенаправляет `данные` на выходной порт, определенный `pred`. ТПУКомпиляцияРезультат Возвращает результат компиляции TPU. TPUEmbeddingActivations Операция, позволяющая дифференцировать встраивания TPU. ТПУРеплицироватьМетаданные Метаданные, указывающие, как следует реплицировать вычисления TPU. TPUReplicationInput <T расширяет TType > Подключает N входов к N-образному реплицированному вычислению TPU. TPUReplicationOutput <T расширяет TType > Соединяет N выходов N-путевого реплицированного вычисления TPU. TakeDataset Создает набор данных, содержащий элементы count из input_dataset. TakeManySparseFromTensorsMap <T расширяет TType > Считайте SparseTensors из SparseTensorsMap и объедините их. Тан <T расширяет TType > Вычисляет tan от x поэлементно. Тан <T расширяет TType > Вычисляет гиперболический тангенс числа x поэлементно. ТанГрад <T расширяет TType > Вычисляет градиент для tanh `x` относительно его входных данных. TemporaryVariable <T расширяет TType > Возвращает тензор, который может быть изменен, но сохраняется только в течение одного шага. Тензорный массив Массив тензоров заданного размера. ТензорМассивЗакрыть Удалите TensorArray из контейнера ресурсов. TensorArrayConcat <T расширяет TType > Объедините элементы из TensorArray в значение value. TensorArrayGather <T расширяет TType > Соберите определенные элементы из TensorArray в выходное «значение». ТензорМассивГрад Создает TensorArray для хранения градиентов значений в данном дескрипторе. TensorArrayGradWithShape Создает TensorArray для хранения нескольких градиентов значений в данном дескрипторе. TensorArrayPack <T расширяет TType > TensorArrayRead <T расширяет TType > Считайте элемент из TensorArray в выходное значение. ТензорМассивScatter Распределите данные из входного значения по конкретным элементам TensorArray. TensorArraySize Получите текущий размер TensorArray. TensorArraySplit Разделите данные из входного значения на элементы TensorArray. TensorArrayРаспаковать ТензорМассивЗапись Поместите элемент в tensor_array. Тензорный набор данных Создает набор данных, который один раз генерирует `компоненты` в виде кортежа тензоров. TensorDiag <T расширяет TType > Возвращает диагональный тензор с заданными значениями диагонали. TensorDiagPart <T расширяет TType > Возвращает диагональную часть тензора. TensorForestCreateTreeVariable Создает ресурс дерева и возвращает его дескриптор. ТензорЛесДеревоДесериализовать Десериализует прототип в дескриптор дерева ТензорЛесДеревоИнициализированоOp Проверяет, было ли инициализировано дерево. ТензорЛесДеревоПрогнозировать Выведите логиты для заданных входных данных TensorForestTreeResourceHandleOp Создает дескриптор TensorForestTreeResource. ТензорЛесДеревоСериализация Сериализует дескриптор дерева в прототип ТензорЛесДеревоРазмер Получить количество узлов в дереве TensorListConcat <U расширяет TType > Объединяет все тензоры в списке по нулевому измерению. TensorListConcatLists TensorListElementShape <T расширяет TNumber > Форма элементов данного списка, как тензор. ТензорЛистФромТензор Создает TensorList, который при сложении имеет значение «tensor». TensorListGather <T расширяет TType > Создает Tensor путем индексации в TensorList. TensorListGetItem <T расширяет TType > ТензорСписокДлина Возвращает количество тензоров во входном списке тензоров. TensorListPopBack <T расширяет TType > Возвращает последний элемент входного списка, а также список со всеми элементами, кроме этого. TensorListPushBack Возвращает список, в котором последним элементом является переданный Tensor, а в input_handle — другие элементы данного списка. TensorListPushBackBatch TensorListReserve Список заданного размера с пустыми элементами. TensorListResize Изменяет размер списка. TensorListScatter Создает TensorList путем индексации в Tensor. TensorListScatterIntoExistingList Тензор рассеяния по индексам во входном списке. Тензорлистсетитем TensorListSplit Разбивает тензор на список. TensorListStack <T расширяет TType > Складывает все тензоры в списке. TensorMapErase Возвращает тензорную карту со стертым элементом из данного ключа. TensorMapHasKey Возвращает, существует ли данный ключ на карте. TensorMapInsert Возвращает карту, которая является «input_handle» с вставленной данной парой ключ-значение. TensorMapLookup <U расширяет TType > Возвращает значение заданного ключа в тензорной карте. Тензормапсизе Возвращает количество тензоров во входной тензорной карте. TensorMapStackKeys <T расширяет TType > Возвращает тензорный стек всех ключей в тензорной карте. TensorScatterNdAdd <T расширяет TType > Добавляет редкие «обновления» к существующему тензору в соответствии с «индексами». TensorScatterNdMax <T расширяет TType > TensorScatterNdMin <T расширяет TType > TensorScatterNdSub <T расширяет TType > Вычитает редкие «обновления» из существующего тензора в соответствии с «индексами». TensorScatterNdUpdate <T расширяет TType > Разбросайте «обновления» по существующему тензору в соответствии с «индексами». TensorSliceDataset Создает набор данных, который генерирует каждый фрагмент компонентов dim-0 один раз. TensorStridedSliceUpdate <T расширяет TType > Присвойте `value` срезанной ссылке l-значения `input`. TensorСводка Выводит буфер протокола «Сводка» с тензором и данными для каждого плагина. Текстлинедатасет Создает набор данных, который генерирует строки одного или нескольких текстовых файлов. TextLineReader Reader, который выводит строки файла, разделенные символом «\n». Тфрекорддатасет Создает набор данных, который генерирует записи из одного или нескольких файлов TFRecord. Тфрекордридер Reader, который выводит записи из файла TensorFlow Records. Набор данных ThreadPoolDataset Создает набор данных, который использует собственный пул потоков для вычисления `input_dataset`. Ручка пула потоков Создает набор данных, который использует собственный пул потоков для вычисления `input_dataset`. Плитка <T расширяет TType > Создает тензор путем мозаики данного тензора. TileGrad <T расширяет TType > Возвращает градиент «Tile». Временная метка Предоставляет время с начала эпохи в секундах. ТоБул Преобразует тензор в скалярный предикат. ToHashBucket Преобразует каждую строку во входном тензоре в ее хеш-мод по количеству сегментов. ToHashBucketFast Преобразует каждую строку во входном тензоре в ее хеш-мод по количеству сегментов. ToHashBucketStrong Преобразует каждую строку во входном тензоре в ее хеш-мод по количеству сегментов. ToNumber <T расширяет TNumber > Преобразует каждую строку во входном тензоре в указанный числовой тип. TopK <T расширяет TNumber > Находит значения и индексы k крупнейших элементов для последнего измерения. ТопKUnique Возвращает уникальные значения TopK в массиве в отсортированном порядке. ТопKWithUnique Возвращает значения TopK в массиве в отсортированном порядке. Транспонировать <T расширяет TType > Перетасуйте размеры x в соответствии с перестановкой. TriangularSolve <T расширяет TType > Решает системы линейных уравнений с верхними или нижними треугольными матрицами путем обратной подстановки. TridiagonalMatMul <T расширяет TType > Вычислите произведение с трехдиагональной матрицей. TridiagonalSolve <T расширяет TType > Решает трехдиагональные системы уравнений. TruncateDiv <T расширяет TType > Возвращает x/y поэлементно для целочисленных типов. TruncateMod <T расширяет TNumber > Возвращает поэлементный остаток от деления. TruncatedNormal <U расширяет TNumber > Выводит случайные значения из усеченного нормального распределения. Попробуйте Rpc Выполнение пакетов запросов RPC. Разблокировать <T расширяет TType > Отменяет операцию Batch для одного выходного тензора. UnbatchDataset Набор данных, который разбивает входные элементы на несколько элементов. UnbatchGrad <T расширяет TType > Градиент Unbatch. РаспаковатьЭлемент Распаковывает сжатый элемент набора данных. UnicodeDecode <T расширяет TNumber > Декодирует каждую строку в `input` в последовательность кодовых точек Unicode. UnicodeDecodeWithOffsets <T расширяет TNumber > Декодирует каждую строку в `input` в последовательность кодовых точек Unicode. ЮникодКодировать Закодируйте тензор целых чисел в строки Юникода. ЮникодСкрипт Определите коды сценариев данного тензора целочисленных кодовых точек Юникода. ЮникодТранскод Перекодируйте входной текст из исходной кодировки в целевую кодировку. УниформаКандидатСэмплер Создает метки для выборки кандидатов с равномерным распределением. Уникальный <T расширяет TType , V расширяет TNumber > Находит уникальные элементы вдоль оси тензора. Уникальный набор данных Создает набор данных, содержащий уникальные элементы input_dataset. UniqueWithCounts <T расширяет TType , V расширяет TNumber > Находит уникальные элементы вдоль оси тензора. UnravelIndex <T расширяет TNumber > Преобразует массив плоских индексов в кортеж массивов координат. UnsortedSegmentJoin Объединяет элементы входных данных на основе Segment_ids. UnsortedSegmentMax <T расширяет TNumber > Вычисляет максимум вдоль сегментов тензора. UnsortedSegmentMin <T расширяет TNumber > Вычисляет минимум вдоль сегментов тензора. UnsortedSegmentProd <T расширяет TType > Вычисляет произведение по сегментам тензора. UnsortedSegmentSum <T расширяет TType > Вычисляет сумму по сегментам тензора. Распаковать <T расширяет TType > Распаковывает заданное измерение тензора ранга R в тензоры ранга num (R-1). Выключить сцену Op похож на облегченную Dequeue. Развернуть вариант набора данных Верхний Преобразует все символы нижнего регистра в соответствующие им замены в верхнем регистре. UpperBound <U расширяет TNumber > Применяет Upper_bound(sorted_search_values, Values) вдоль каждой строки. ВарХандлеОп Создает дескриптор ресурса Variable. Варисинициализедоп Проверяет, была ли инициализирована переменная на основе дескриптора ресурса. Переменная <T расширяет TType > Сохраняет состояние в виде тензора, который сохраняется на всех этапах. VariableShape <T расширяет TNumber > Возвращает форму переменной, на которую указывает ресурс. Где Возвращает местоположения ненулевых/истинных значений в тензоре. ЦелыйФайлРидер Reader, который выводит все содержимое файла в виде значения. Окнодатасет Объединяет (гнезда) входных элементов в набор данных (гнезд) окон. РабочийСердцебиение Сердцебиение рабочего оп. ОберткаDatasetVariant ЗаписьАудиоСводка Пишет аудио-резюме. ЗаписьФайл Записывает содержимое в файл по входному имени файла. НаписатьГрафикСводка Пишет сводку по графику. ЗаписьГистограммаСводка Записывает сводку гистограммы. Запись изображенияСводка Записывает краткое описание изображения. WriteRawProtoСводка Пишет сериализованное резюме прототипа. WriteScalarSummary Пишет скалярное резюме. Написать резюме Пишет тензорное резюме. Xdivy <T расширяет TType > Возвращает 0, если x == 0, и x/y в противном случае, поэлементно. XlaRecvFromHost <T расширяет TType > Операция по получению тензора от хоста. Ксласендтохост ОП, чтобы отправить тензор на хост. XlaSetBound Установите границу для данного входного значения в качестве подсказки для компилятора Xla, возвращает то же значение. XlaSpmdFullToShardShape <T расширяет TType > Операция, используемая средством разделения XLA SPMD для переключения с автоматического разделения на ручное разделение. XlaSpmdShardToFullShape <T расширяет TType > Операция, используемая средством разделения XLA SPMD для переключения с ручного разделения на автоматическое разделение. Xlog1py <T расширяет TType > Возвращает 0, если x == 0, и x * log1p(y) в противном случае, поэлементно. Xlogy <T расширяет TType > Возвращает 0, если x == 0, и x * log(y) в противном случае, поэлементно. ZeroSife <T Extens Ttype > Возвращает тензор нулей с той же формой и типом, что и x. Zeta <t расширяет tnumber > Вычислить функцию Zeta Hurwitz \\(\zeta(x, q)\\). Zipdataset Создает набор данных, который объединяет `input_datasets`. erfinv <t расширяет tnumber >

Базовый класс для реализаций Op , который поддерживается одной Operation .

Каждая операция, зарегистрированная в ядре TensorFlow, предоставляется в качестве RawOp . Пользовательские операции, работающие только с одной операцией, также могут получить из этого класса.

Общественные методы

Финальный логический	равно (объект obj)
окончательный инт	hashcode ()
Операция	op () Верните эту единицу вычисления в качестве единой Operation .
окончательная строка	ToString ()

Наследственные методы

От класса java.lang.object

логическое значение	равно (объект arg0)
Окончательный класс <?>	getClass ()
интервал	hashcode ()
финальная пустота	notify ()
финальная пустота	notifyall ()
Нить	ToString ()
финальная пустота	Подождите (долго arg0, int arg1)
финальная пустота	Подождите (долго arg0)
финальная пустота	ждать ()

От интерфейса org.tensorflow.op.op

Аннотация ExecutionEnvironment	env () Вернуть среду выполнения, в которой был создан этот OP.
Абстрактная операция	op () Верните эту единицу вычисления в качестве единой Operation .

Общественные методы

Общественный финальный логический равенство (объект obj)

Public Final int hashcode ()

публичная операция OP ()

Верните эту единицу вычисления в качестве единой Operation .

Для raw OP возвращаемое значение соответствует операции TensorFlow, завернутой этим OP.

Для композитного OP возвращаемое значение обычно соответствует последней операции, вызовной в цепочке, или с NoOp группировкой одной или нескольких операций в качестве единой единицы вычисления.

Возврат

• Operation

публичная финальная строка ToString ()