RawOp

clase abstracta pública RawOp

Subclases directas conocidas Abortar , Abs <T extiende TNumber >, AccumulateN <T extiende TType >, AccumulatorApplyGradient , AccumulatorNumAccumulated , AccumulatorSetGlobalStep , AccumulatorTakeGradient <T extiende TType >, Acos <T extiende TType >, Acosh <T extiende TType >, Agregar <T extiende TType >, AddManySparseToTensorsMap , AddN <T extiende TType >, AddSparseToTensorsMap , AjustarContrast <T extiende TNumber >, AjustaHue <T extiende TNumber > y 1152 más. Abortar Lanza una excepción para cancelar el proceso cuando se llama. Abs <T extiende TNumber > Calcula el valor absoluto de un tensor. AcumularN <T extiende TType > Devuelve la suma por elementos de una lista de tensores. AcumuladorAplicarGradiente Aplica un gradiente a un acumulador determinado. AcumuladorNumAcumulado Devuelve el número de gradientes agregados en los acumuladores dados. AcumuladorSetGlobalStep Actualiza el acumulador con un nuevo valor para global_step. AccumulatorTakeGradient <T extiende TType > Extrae el gradiente promedio en el ConditionalAccumulator dado. Acos <T extiende TType > Calcula acos de x por elementos. Acosh <T extiende TType > Calcula el coseno hiperbólico inverso de x por elementos. Añadir <T extiende TType > Devuelve x + y por elementos. AgregarManySparseToTensorsMap Agregue un `N`-minibatch `SparseTensor` a un `SparseTensorsMap`, devuelva `N` identificadores. AgregarN <T extiende TType > Agregue todos los elementos tensores de entrada. Agregar mapa disperso a tensores Agregue un `SparseTensor` a un `SparseTensorsMap` y devuelva su identificador. AjustarContraste <T extiende TNumber > Ajusta el contraste de una o más imágenes. AjustarHue <T extiende TNumber > Ajusta el tono de una o más imágenes. AjustarSaturación <T extiende TNumber > Ajusta la saturación de una o más imágenes. Todo Calcula el "y lógico" de los elementos en las dimensiones de un tensor. Todos los candidatosSampler Genera etiquetas para el muestreo de candidatos con una distribución de unigramas aprendida. AllReduce <T extiende TNumber > Reduce mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. AllToAll <T extiende TType > Una operación para intercambiar datos entre réplicas de TPU. Ángulo <U extiende TNumber > Devuelve el argumento de un número complejo. Iterador anónimo Un contenedor para un recurso iterador. AnónimoMemoriaCaché AnónimoMultiDeviceIterator Un contenedor para un recurso iterador multidispositivo. AnónimoRandomSeedGenerator Generador de semillas anónimo Cualquier Calcula el "o lógico" de elementos en las dimensiones de un tensor. ApplyAdaMax <T extiende TType > Actualice '*var' según el algoritmo AdamMax. ApplyAdadelta <T extiende TType > Actualice '*var' según el esquema adadelta. ApplyAdagrad <T extiende TType > Actualice '*var' según el esquema adagrad. ApplyAdagradDa <T extiende TType > Actualice '*var' según el esquema de adagrad proximal. ApplyAdagradV2 <T extiende TType > Actualice '*var' según el esquema adagrad. ApplyAdam <T extiende TType > Actualice '*var' según el algoritmo de Adam. ApplyAddSign <T extiende TType > Actualice '*var' según la actualización de AddSign. ApplyCenteredRmsProp <T extiende TType > Actualice '*var' según el algoritmo RMSProp centrado. ApplyFtrl <T extiende TType > Actualice '*var' según el esquema Ftrl-proximal. ApplyGradientDescent <T extiende TType > Actualice '*var' restándole 'alfa' * 'delta'. ApplyMomentum <T extiende TType > Actualice '*var' según el esquema de impulso. ApplyPowerSign <T extiende TType > Actualice '*var' según la actualización de AddSign. ApplyProximalAdagrad <T extiende TType > Actualice '*var' y '*accum' según FOBOS con la tasa de aprendizaje de Adagrad. ApplyProximalGradientDescent <T extiende TType > Actualice '*var' como algoritmo FOBOS con tasa de aprendizaje fija. ApplyRmsProp <T extiende TType > Actualice '*var' según el algoritmo RMSProp. AproximadamenteIgual Devuelve el valor de verdad de abs(xy) <tolerancia por elementos. ArgMax <V extiende TNumber > Devuelve el índice con el valor más grande en todas las dimensiones de un tensor. ArgMin <V extiende TNumber > Devuelve el índice con el valor más pequeño entre las dimensiones de un tensor. Como cadena Convierte cada entrada del tensor dado en cadenas. Asin <T extiende TType > Calcula el seno inverso trigonométrico de x por elementos. Asinh <T extiende TType > Calcula el seno hiperbólico inverso de x por elementos. Afirmar cardinalidadConjunto de datos Afirmar el siguiente conjunto de datos Afirmar que Afirma que la condición dada es verdadera. Asignar <T extiende TType > Actualice 'ref' asignándole 'valor'. AsignarAgregar <T extiende TType > Actualice 'ref' agregándole 'valor'. AsignarAgregarVariableOp Agrega un valor al valor actual de una variable. AssignSub <T extiende TType > Actualice 'ref' restándole 'valor'. AsignarSubVariableOp Resta un valor del valor actual de una variable. AsignarVariableOp Asigna un nuevo valor a una variable. Atan <T extiende TType > Calcula la tangente inversa trigonométrica de x por elementos. Atan2 <T extiende TNumber > Calcula la arcotangente de `y/x` por elementos, respetando los signos de los argumentos. Atanh <T extiende TType > Calcula la tangente hiperbólica inversa de x por elementos. Audioespectrograma Produce una visualización de datos de audio a lo largo del tiempo. AudioResumen Genera un búfer de protocolo "Resumen" con audio. Conjunto de datos AutoShard Crea un conjunto de datos que fragmenta el conjunto de datos de entrada. AvgPool <T extiende TNumber > Realiza una agrupación promedio en la entrada. AvgPool3d <T extiende TNumber > Realiza una agrupación promedio 3D en la entrada. AvgPool3dGrad <T extiende TNumber > Calcula los gradientes de la función de agrupación promedio. AvgPoolGrad <T extiende TNumber > Calcula los gradientes de la función de agrupación promedio. BandPart <T extiende TType > Copie un tensor poniendo a cero todo lo que está fuera de una banda central en cada matriz más interna. BandedTriangularSolve <T extiende TType > Barrera Define una barrera que persiste en diferentes ejecuciones de gráficos. BarreraCerrar Cierra la barrera dada. BarreraIncompletaTamaño Calcula el número de elementos incompletos en la barrera dada. BarreraInsertarMuchos Para cada clave, asigna el valor respectivo al componente especificado. BarreraListoTamaño Calcula el número de elementos completos en la barrera dada. barreratomarmuchos Toma el número dado de elementos completos de una barrera. Lote Agrupa todos los tensores de entrada por lotes de forma no determinista. BatchCholesky <T extiende TNumber > BatchCholeskyGrad <T extiende TNumber > Conjunto de datos por lotes Crea un conjunto de datos que agrupa elementos `batch_size` desde `input_dataset`. LoteFft LoteFft2d LoteFft3d loteIfft loteIfft2d loteIfft3d BatchMatMul <T extiende TType > Multiplica porciones de dos tensores en lotes. BatchMatrixBandPart <T extiende TType > BatchMatrixDeterminant <T extiende TType > BatchMatrixDiag <T extiende TType > BatchMatrixDiagPart <T extiende TType > BatchMatrixInverse <T extiende TNumber > BatchMatrixSetDiag <T extiende TType > BatchMatrixSolve <T extiende TNumber > BatchMatrixSolveLs <T extiende TNumber > BatchMatrixTriangularSolve <T extiende TNumber > BatchNormWithGlobalNormalization <T extiende TType > Normalización por lotes. BatchNormWithGlobalNormalizationGrad <T extiende TType > Gradientes para normalización por lotes. BatchSelfAdjointEig <T extiende TNumber > BatchSvd <T extiende TType > BatchToSpace <T extiende TType > BatchToSpace para tensores 4-D de tipo T. BatchToSpaceNd <T extiende TType > BatchToSpace para tensores ND de tipo T. BesselI0 <T extiende TNumber > BesselI0e <T extiende TNumber > BesselI1 <T extiende TNumber > BesselI1e <T extiende TNumber > BesselJ0 <T extiende TNumber > BesselJ1 <T extiende TNumber > BesselK0 <T extiende TNumber > BesselK0e <T extiende TNumber > BesselK1 <T extiende TNumber > BesselK1e <T extiende TNumber > BesselY0 <T extiende TNumber > BesselY1 <T extiende TNumber > Betainc <T extiende TNumber > Calcular la integral beta incompleta regularizada \\(I_x(a, b)\\). BiasAdd <T extiende TType > Agrega "sesgo" al "valor". BiasAddGrad <T extiende TType > La operación hacia atrás para "BiasAdd" en el tensor de "sesgo". Bincount <T extiende TNumber > Cuenta el número de apariciones de cada valor en una matriz de números enteros. Bitcast <U extiende TType > Transmite un tensor de un tipo a otro sin copiar datos. Bit a bitY <T extiende TNumber > Elementwise calcula el AND bit a bit de `x` e `y`. Bit a bitO <T extiende TNumber > Elementwise calcula el OR bit a bit de `x` e `y`. BitwiseXor <T extiende TNumber > Elementwise calcula el XOR bit a bit de `x` e `y`. BlockLSTM <T extiende TNumber > Calcula la propagación directa de la celda LSTM para todos los pasos de tiempo. BlockLSTMGrad <T extiende TNumber > Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM para toda la secuencia de tiempo. Árboles impulsadosEstadísticas agregadas Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote. ImpulsadoárbolesBucketize Divida cada característica en grupos según los límites del grupo. ImpulsadoÁrbolesCalcularMejorCaracterísticaDividir Calcula las ganancias de cada función y devuelve la mejor información dividida posible para la función. ImpulsadoÁrbolesCalcularMejorCaracterísticaSplitV2 Calcula las ganancias para cada característica y devuelve la mejor información dividida posible para cada nodo. Árboles impulsadosCalcularmejoresgananciasporcaracterística Calcula las ganancias de cada función y devuelve la mejor información dividida posible para la función. Árboles impulsadosCentroBias Calcula el prior a partir de los datos de entrenamiento (el sesgo) y completa el primer nodo con el prior de los logits. Árboles impulsadosCrear conjunto Crea un modelo de conjunto de árboles y le devuelve un identificador. BoostedTreesCreateQuantileStreamResource Cree el recurso para secuencias cuantiles. Árboles impulsadosDeserializeEnsemble Deserializa una configuración de conjunto de árbol serializado y reemplaza el árbol actual conjunto. ImpulsadoTreesEnsembleResourceHandleOp Crea un identificador para BoostedTreesEnsembleResource BoostedTreesEjemploDebugOutputs Resultados de depuración/interpretabilidad del modelo para cada ejemplo. ImpulsadoÁrbolesFlushCuantilResúmenes Elimine los resúmenes cuantiles de cada recurso de flujo cuantil. Árboles impulsadosGetEnsembleStates Recupera el token de sello de recursos del conjunto de árboles, la cantidad de árboles y las estadísticas de crecimiento. ImpulsadoTreesMakeQuantileResúmenes Realiza el resumen de cuantiles del lote. BoostedTreesMakeStatsResumen Realiza el resumen de estadísticas acumuladas del lote. Árboles impulsadosPredecir Ejecuta múltiples predictores de conjuntos de regresión aditiva en instancias de entrada y calcula los logits. BoostedTreesQuantileStreamResourceAgregarResúmenes Agregue los resúmenes cuantiles a cada recurso de flujo cuantil. BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize Deserialice los límites del depósito y el indicador listo en el QuantileAccumulator actual. ImpulsadoTreesQuantileStreamResourceFlush Vacíe los resúmenes de un recurso de flujo cuantil. BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries Genere los límites del depósito para cada característica en función de los resúmenes acumulados. ImpulsadoTreesQuantileStreamResourceHandleOp Crea un identificador para BoostedTreesQuantileStreamResource. ImpulsadoTreesSerializeEnsemble Serializa el conjunto de árboles en un proto. BoostedTreesSparseAggregateStats Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote. ImpulsadoÁrbolesEscasoCalcularMejorCaracterísticaDividir Calcula las ganancias de cada función y devuelve la mejor información dividida posible para la función. ImpulsadoÁrbolesEntrenamientoPredecir Ejecuta múltiples predictores de conjuntos de regresión aditiva en instancias de entrada y calcula la actualización de los logits almacenados en caché. Conjunto de actualización de árboles impulsados Actualiza el conjunto de árboles agregando una capa al último árbol que se está cultivando o iniciando un nuevo árbol. ImpulsadoTreesUpdateEnsembleV2 Actualiza el conjunto de árboles agregando una capa al último árbol que se está cultivando. o iniciando un nuevo árbol. BroadcastDynamicShape <T extiende TNumber > Devuelve la forma de s0 op s1 con transmisión. BroadcastGradientArgs <T extiende TNumber > Devuelve los índices de reducción para calcular gradientes de s0 op s1 con transmisión. BroadcastHelper <T extiende TType > Operador auxiliar para realizar transmisiones estilo XLA Transmite `lhs` y `rhs` con el mismo rango, agregando dimensiones de tamaño 1 a cualquiera de los `lhs` y `rhs` que tenga el rango inferior, utilizando las reglas de transmisión de XLA para operadores binarios. BroadcastRecv <T extiende TType > Recibe un valor tensor transmitido desde otro dispositivo. BroadcastSend <T extiende TType > Transmite un valor de tensor a uno o más dispositivos. BroadcastTo <T extiende TType > Transmita una matriz para obtener una forma compatible. Bucketizar Divide las 'entradas' en función de los 'límites'. BytesProducidoEstadísticasConjunto de datos Registra el tamaño de bytes de cada elemento de `input_dataset` en un StatsAggregator. CSRSparseMatrixComponents <T extiende TType > Lee en voz alta los componentes de CSR en el "índice" del lote. CSRSparseMatrixToDense <T extiende TType > Convierta un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes) en denso. CSRSparseMatrixToSparseTensor <T extiende TType > Convierte un CSRSparesMatrix (posiblemente por lotes) en un SparseTensor. Conjunto de datos CSV CSVDatasetV2 CTCLossV2 Calcula la pérdida de CTC (probabilidad logarítmica) para cada entrada de lote. Conjunto de datos de caché Crea un conjunto de datos que almacena en caché elementos de `input_dataset`. CachéDatasetV2 Cast <U extiende TType > Transfiera x de tipo SrcT a y de DstT. Ceil <T extiende TNumber > Devuelve el entero más pequeño por elementos no menor que x. CheckNumerics <T extiende TNumber > Comprueba un tensor en busca de valores NaN, -Inf y +Inf. Cholesky <T extiende TType > Calcula la descomposición de Cholesky de una o más matrices cuadradas. CholeskyGrad <T extiende TNumber > Calcula el gradiente retropropagado en modo inverso del algoritmo de Cholesky. Elija el conjunto de datos más rápido ClipByValue <T extiende TType > Recorta los valores del tensor a un mínimo y un máximo especificados. CerrarResumenEscritor Salida de clúster <T extiende TType > Operador que conecta la salida de un cálculo XLA a otros nodos del gráfico de consumo. CollectiveGather <T extiende TNumber > Acumula mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. CollectivePermute <T extiende TType > Una operación para permutar tensores entre instancias de TPU replicadas. Supresión combinada no máxima Selecciona con avidez un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación, Esta operación realiza non_max_suppression en las entradas por lote, en todas las clases. Comparar y Bitpack Compare los valores de "entrada" con el "umbral" y empaquete los bits resultantes en un "uint8". Resultado de compilación Devuelve el resultado de una compilación de TPU. CompileSucceededAssert Afirma que la compilación fue exitosa. Complejo <U extiende TType > Convierte dos números reales en un número complejo. ComplexAbs <U extiende TNumber > Calcula el valor absoluto complejo de un tensor. ComprimirElemento Comprime un elemento del conjunto de datos. ComputarGolpes Accidentales Calcula los identificadores de las posiciones en sampled_candidates que coinciden con true_labels. Calcular tamaño de lote Calcula el tamaño de lote estático de un conjunto de datos sin lotes parciales. Concat <T extiende TType > Concatena tensores a lo largo de una dimensión. Concatenar conjunto de datos Crea un conjunto de datos que concatena `input_dataset` con `another_dataset`. Acumulador condicional Un acumulador condicional para agregar gradientes. Configurar TPU distribuido Configura las estructuras centralizadas para un sistema TPU distribuido. ConfigurarTPUEmbedding Configura TPUEmbedding en un sistema TPU distribuido. Conj <T extiende TType > Devuelve el conjugado complejo de un número complejo. ConjugateTranspose <T extiende TType > Mezcla las dimensiones de x según una permutación y conjuga el resultado. Constante <T extiende TType > Un operador que produce un valor constante. ConsumirMutexBloquear Esta operación consume un bloqueo creado por "MutexLock". ControlDisparador No hace nada. Conv <T extiende TType > Envuelve el operador XLA ConvGeneralDilated, documentado en https://www.tensorflow.org/rendimiento/xla/operación_semantics#conv_convolution. Conv2d <T extiende TNumber > Calcula una convolución 2-D dados los tensores de "entrada" y "filtro" 4-D. Conv2dBackpropFilter <T extiende TNumber > Calcula los gradientes de convolución con respecto al filtro. Conv2dBackpropInput <T extiende TNumber > Calcula los gradientes de convolución con respecto a la entrada. Conv3d <T extiende TNumber > Calcula una convolución 3D dados los tensores de "entrada" y "filtro" 5D. Conv3dBackpropFilter <T extiende TNumber > Calcula los gradientes de convolución 3-D con respecto al filtro. Conv3dBackpropInput <U extiende TNumber > Calcula los gradientes de convolución 3-D con respecto a la entrada. Copiar <T extiende TType > Copie un tensor de CPU a CPU o de GPU a GPU. CopyHost <T extiende TType > Copia un tensor al host. Porque <T extiende TType > Calcula el cos de x por elementos. Cosh <T extiende TType > Calcula el coseno hiperbólico de x por elementos. CountUpTo <T extiende TNumber > Incrementa 'ref' hasta que alcanza el 'límite'. CrearResumenDbWriter CrearResumenFileWriter Recortar y cambiar tamaño Extrae cultivos del tensor de imagen de entrada y les cambia el tamaño. CropAndResizeGradBoxes Calcula el gradiente de crop_and_resize op con el tensor de cuadros de entrada. CropAndResizeGradImage <T extiende TNumber > Calcula el gradiente de la operación crop_and_resize con el tensor de la imagen de entrada. Cruz <T extiende TNumber > Calcule el producto cruzado por pares. CrossReplicaSum <T extiende TNumber > Una operación para sumar entradas entre instancias de TPU replicadas. CtcBeamSearchDecoder <T extiende TNumber > Realiza decodificación de búsqueda de haz en los logits dados en la entrada. CtcGreedyDecoder <T extiende TNumber > Realiza una decodificación codiciosa en los logits dados en las entradas. CtcLoss <T extiende TNumber > Calcula la pérdida de CTC (probabilidad logarítmica) para cada entrada de lote. CudnnRNN <T extiende TNumber > Un RNN respaldado por cuDNN. CudnnRNNBackprop <T extiende TNumber > Paso de respaldo de CudnnRNNV3. CudnnRNNCanonicalToParams <T extiende TNumber > Convierte los parámetros CudnnRNN de forma canónica a forma utilizable. CudnnRNNParamsToCanonical <T extiende TNumber > Recupera los parámetros de CudnnRNN en forma canónica. CudnnRnnParamsSize <U extiende TNumber > Calcula el tamaño de los pesos que puede utilizar un modelo Cudnn RNN. Cumprod <T extiende TType > Calcule el producto acumulativo del tensor "x" a lo largo del "eje". Cumsum <T extiende TType > Calcule la suma acumulada del tensor "x" a lo largo del "eje". CumulativeLogsumexp <T extiende TNumber > Calcule el producto acumulativo del tensor "x" a lo largo del "eje". DataFormatDimMap <T extiende TNumber > Devuelve el índice de dimensión en el formato de datos de destino dado el de el formato de datos de origen. DataFormatVecPermute <T extiende TNumber > Permuta el tensor de entrada de `src_format` a `dst_format`. Servicio de datosConjunto de datos Conjunto de datosCardinalidad Devuelve la cardinalidad de `input_dataset`. Conjunto de datos de gráfico Crea un conjunto de datos a partir del `graph_def` dado. Conjunto de datos a gráfico Devuelve un GraphDef serializado que representa `input_dataset`. Conjunto de datos a elemento único Genera el elemento único del conjunto de datos dado. Conjunto de datosToTFRecord Escribe el conjunto de datos dado en el archivo dado usando el formato TFRecord. Conjunto de datos a TfRecord Escribe el conjunto de datos dado en el archivo dado usando el formato TFRecord. Dawsn <T extiende TNumber > DebugGradientIdentity <T extiende TType > Operación de identidad para la depuración de gradientes. DebugGradientRefIdentity <T extiende TType > Operación de identidad para la depuración de gradientes. DebugIdentity <T extiende TType > Identidad de depuración V2 Op. DepurarNanCount Depurar operación de contador de valor NaN. DebugNumericsSummary <U extiende TNumber > Resumen numérico de depuración V2 Op. Decodificar y recortar Jpeg Decodifica y recorta una imagen codificada en JPEG en un tensor uint8. DecodificarBase64 Decodifica cadenas codificadas en base64 seguras para la web. DecodificarBmp Decodifica el primer fotograma de una imagen codificada en BMP en un tensor uint8. DecodificarComprimido Descomprimir cadenas. DecodificarCsv Convierte registros CSV a tensores. DecodificarGif Decodifica los fotogramas de una imagen codificada en GIF en un tensor uint8. DecodeImage <T extiende TNumber > Función para decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg y decode_png. DecodificarJpeg Decodifica una imagen codificada en JPEG en un tensor uint8. DecodeJsonEjemplo Convierta registros de ejemplo codificados en JSON en cadenas de búfer de protocolo binario. DecodePaddedRaw <T extiende TNumber > Reinterpretar los bytes de una cadena como un vector de números. DecodePng <T extiende TNumber > Decodifica una imagen codificada en PNG en un tensor uint8 o uint16. DecodificarProto La operación extrae campos de un mensaje de buffer de protocolo serializado en tensores. DecodeRaw <T extiende TType > Reinterpretar los bytes de una cadena como un vector de números. DecodificarWav Decodifica un archivo PCM WAV de 16 bits en un tensor flotante. DeepCopy <T extiende TType > Hace una copia de `x`. EliminarIterador Un contenedor para un recurso iterador. Eliminar memoria caché Eliminar MultiDeviceIterator Un contenedor para un recurso iterador. EliminarRandomSeedGenerator Eliminar generador de semillas EliminarSessionTensor Elimina el tensor especificado por su identificador en la sesión. DenseBincount <U extiende TNumber > Cuenta el número de apariciones de cada valor en una matriz de números enteros. DenseCountSparseOutput <U extiende TNumber > Realiza un recuento de contenedores de salida dispersa para una entrada tf.tensor. DenseToCSRSparseMatrix Convierte un tensor denso en un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes). DenseToDenseSetOperation <T extiende TType > Aplica la operación de conjunto a lo largo de la última dimensión de 2 entradas "Tensor". Conjunto de datos DenseToSparseBatch Crea un conjunto de datos que agrupa elementos de entrada en un SparseTensor. DenseToSparseSetOperation <T extiende TType > Aplica la operación de conjunto a lo largo de la última dimensión de "Tensor" y "SparseTensor". DepthToSpace <T extiende TType > DepthToSpace para tensores de tipo T. DepthwiseConv2dNative <T extiende TNumber > Calcula una convolución en profundidad 2-D dados los tensores de "entrada" y "filtro" 4-D. DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T extiende TNumber > Calcula los gradientes de convolución en profundidad con respecto al filtro. DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T extiende TNumber > Calcula los gradientes de convolución en profundidad con respecto a la entrada. Descuantificar Toma la entrada uint32 empaquetada y la descomprime en uint8 para realizar Descuantificación en el dispositivo. DeserializarIterador Convierte el tensor variante dado en un iterador y lo almacena en el recurso dado. DeserializeManySparse <T extiende TType > Deserializar y concatenar `SparseTensors` desde un minibatch serializado. DeserializeSparse <U extiende TType > Deserializar objetos `SparseTensor`. DestruirRecursoOp Elimina el recurso especificado por el identificador. DestroyTemporaryVariable <T extiende TType > Destruye la variable temporal y devuelve su valor final. Det <T extiende TType > Calcula el determinante de una o más matrices cuadradas. Índice de dispositivo Devuelve el índice del dispositivo que ejecuta la operación. Digamma <T extiende TNumber > Calcula Psi, la derivada de Lgamma (el logaritmo del valor absoluto de `Gamma(x)`), por elementos. Dilatación2d <T extiende TNumber > Calcula la dilatación en escala de grises de los tensores de "entrada" 4-D y de "filtro" 3-D. Dilation2dBackpropFilter <T extiende TNumber > Calcula el gradiente de dilatación morfológica 2-D con respecto al filtro. Dilation2dBackpropInput <T extiende TNumber > Calcula el gradiente de dilatación morfológica 2-D con respecto a la entrada. Conjunto de datos de intercalado dirigido Un sustituto de `InterleaveDataset` en una lista fija de `N` conjuntos de datos. Div <T extiende TType > Devuelve x/y por elementos. DivNoNan <T extiende TType > Devuelve 0 si el denominador es cero. Punto <T extiende TType > Envuelve el operador XLA DotGeneral, documentado en https://www.tensorflow.org/rendimiento/xla/operación_semantics#dotgeneral. DrawBoundingBoxes <T extiende TNumber > Dibuja cuadros delimitadores en un lote de imágenes. Contador De Iteraciones Ficticias caché de memoria ficticia Generador De Semillas Ficticias Partición dinámica <T extiende TType > Divide los "datos" en tensores "num_partitions" usando índices de "particiones". DynamicSlice <T extiende TType > Envuelve el operador XLA DynamicSlice, documentado en https://www.tensorflow.org/rendimiento/xla/operación_semantics#dynamicslice. DynamicStitch <T extiende TType > Intercale los valores de los tensores de "datos" en un solo tensor. DynamicUpdateSlice <T extiende TType > Envuelve el operador XLA DynamicUpdateSlice, documentado en https://www.tensorflow.org/rendimiento/xla/operación_semantics#dynamicupdateslice. Editar distancia Calcula la distancia de edición de Levenshtein (posiblemente normalizada). Eig <U extiende TType > Calcula la descomposición propia de una o más matrices cuadradas. Einsum <T extiende TType > Una operación que admite operaciones básicas einsum con 2 entradas y 1 salida. Elu <T extiende TNumber > Calcula lineal exponencial: `exp(características) - 1` si < 0, `características` en caso contrario. EluGrad <T extiende TNumber > Calcula gradientes para la operación lineal exponencial (Elu). IncrustarActivaciones Una operación que permite la diferenciación de las incrustaciones de TPU. Vacío <T extiende TType > Crea un tensor con la forma dada. Lista de tensores vacía Crea y devuelve una lista de tensores vacía. VacíoTensorMap Crea y devuelve un mapa tensorial vacío. CodificarBase64 Codifique cadenas en formato base64 seguro para la web. CodificarJpeg Codifica una imagen en formato JPEG. CodificarJpegCalidadVariable JPEG codifica la imagen de entrada con la calidad de compresión proporcionada. CodificarPng Codifica una imagen en formato PNG. codificarproto La operación serializa los mensajes de protobuf proporcionados en los tensores de entrada. codificarWav Codifique datos de audio utilizando el formato de archivo WAV. Poner en colaTPUEmbeddingIntegerBatch Una operación que pone en cola una lista de tensores por lotes de entrada en TPUEmbedding. Poner en colaTPUEmbeddingRaggedTensorBatch Facilita la portabilidad de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup(). Poner en colaTPUEmbeddingSparseBatch Una operación que pone en cola los índices de entrada de TPUEmbedding desde un SparseTensor. Poner en colaTPUEmbeddingSparseTensorBatch Facilita la portabilidad de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup_sparse(). GarantizarShape <T extiende TType > Garantiza que la forma del tensor coincida con la forma esperada. Ingrese <T extiende TType > Crea o encuentra un marco secundario y pone "datos" a disposición del marco secundario. Igual Devuelve el valor de verdad de (x == y) por elementos. Erf <T extiende TNumber > Calcula la función de error de Gauss de `x` por elementos. Erfc <T extiende TNumber > Calcula la función de error complementaria de `x` por elementos. Norma Euclidiana <T extiende TType > Calcula la norma euclidiana de elementos en las dimensiones de un tensor. Ejecutar Op que carga y ejecuta un programa TPU en un dispositivo TPU. Ejecutar y actualizar variables Op que ejecuta un programa con actualizaciones de variables locales opcionales. Salir <T extiende TType > Sale del marco actual a su marco principal. Exp <T extiende TType > Calcula el exponencial de x por elementos. ExpandDims <T extiende TType > Inserta una dimensión de 1 en la forma de un tensor. Expint <T extiende TNumber > Expm1 <T extiende TType > Calcula `exp(x) - 1` por elementos. Extraer vislumbre Extrae un vistazo del tensor de entrada. ExtractImagePatches <T extiende TType > Extraiga "parches" de "imágenes" y colóquelos en la dimensión de salida de "profundidad". ExtractJpegShape <T extiende TNumber > Extraiga la información de forma de una imagen codificada en JPEG. ExtractVolumePatches <T extiende TNumber > Extraiga los `parches` de la `entrada` y colóquelos en la dimensión de salida `"profundidad"`. Hecho Genera un hecho sobre factoriales. FakeQuantWithMinMaxArgs Cuantifique falsamente el tensor de 'entradas', escriba float en el tensor de 'salidas' del mismo tipo. FakeQuantWithMinMaxArgsGradient Calcule gradientes para una operación FakeQuantWithMinMaxArgs. FakeQuantWithMinMaxVars Cuantifique falsamente el tensor de 'entradas' de tipo float mediante escalares flotantes globales Cuantifique falsamente el tensor de "entradas" de tipo flotante mediante los escalares flotantes globales "min" y "max" al tensor de "salidas" de la misma forma que las "entradas". FakeQuantWithMinMaxVarsGradient Calcule gradientes para una operación FakeQuantWithMinMaxVars. FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel Cuantifique falsamente el tensor de 'entradas' de tipo flotante mediante flotadores por canal Cuantifique falsamente el tensor de `entradas` de tipo flotante por canal y una de las formas: `[d]`, `[b, d]` `[b, h, w, d]` mediante flotantes por canal ` min` y `max` de forma `[d]` al tensor de `outputs` de la misma forma que `inputs`. FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient Calcule gradientes para una operación FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel. Fft <T extiende TType > Transformada rápida de Fourier. Fft2d <T extiende TType > Transformada rápida de Fourier 2D. Fft3d <T extiende TType > Transformada rápida de Fourier 3D. FifoQueue Una cola que produce elementos en orden de primero en entrar, primero en salir. Rellenar <U extiende TType > Crea un tensor lleno de un valor escalar. Filtrar por último componente conjunto de datos Crea un conjunto de datos que contiene elementos del primer componente de `input_dataset` que tienen verdadero en el último componente. Huella dactilar Genera valores de huellas dactilares. Conjunto de datos de registro de longitud fija Lector de registros de longitud fija Un lector que genera registros de longitud fija desde un archivo. FijoUnigramCandidateSampler Genera etiquetas para el muestreo de candidatos con una distribución de unigramas aprendida. Piso <T extiende TNumber > Devuelve el entero más grande por elementos no mayor que x. FloorDiv <T extiende TType > Devuelve x // y por elementos. FloorMod <T extiende TNumber > Devuelve el resto de la división por elementos. FlushResumenEscritor FractionalAvgPool <T extiende TNumber > Realiza una agrupación promedio fraccionaria en la entrada. FractionalAvgPoolGrad <T extiende TNumber > Calcula el gradiente de la función FractionalAvgPool. FractionalMaxPool <T extiende TNumber > Realiza una agrupación máxima fraccionaria en la entrada. FractionalMaxPoolGrad <T extiende TNumber > Calcula el gradiente de la función FractionalMaxPool. FresnelCos <T extiende TNumber > FresnelSin <T extiende TNumber > FusedBatchNorm <T extiende TNumber , U extiende TNumber > Normalización por lotes. FusedBatchNormGrad <T extiende TNumber , U extiende TNumber > Gradiente para normalización por lotes. FusedPadConv2d <T extiende TNumber > Realiza un relleno como preproceso durante una convolución. FusedResizeAndPadConv2d <T extiende TNumber > Realiza un cambio de tamaño y relleno como preproceso durante una convolución. GRUBlockCell <T extiende TNumber > Calcula la propagación directa de la celda GRU durante 1 paso de tiempo. GRUBlockCellGrad <T extiende TNumber > Calcula la retropropagación de la celda GRU durante 1 paso de tiempo. Reunir <T extiende TType > Envuelve el operador XLA Gather documentado en https://www.tensorflow.org/xla/ Operation_semantics#gather GatherNd <T extiende TType > Reúna sectores de "params" en un tensor con la forma especificada por "índices". GatherV2 <T extiende TNumber > Acumula mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. Generar propuestas de cuadro delimitador Esta operación produce una región de intereses a partir de cuadros delimitadores dados (bbox_deltas) codificados con anclajes wrt de acuerdo con la ecuación 2 en arXiv:1506.01497 La operación selecciona los cuadros de puntuación superiores `pre_nms_topn`, los decodifica con respecto a los anclajes, aplica supresión no máxima en cuadros superpuestos con un valor de intersección sobre unión (iou) superior a `nms_threshold`, descartando cuadros donde el lado más corto es menor que ` tamaño_mínimo`. GenerarVocabRemapping Dada una ruta a archivos de vocabulario nuevos y antiguos, devuelve un tensor de reasignación de longitud `num_new_vocab`, donde `remapping[i]` contiene el número de fila en el vocabulario antiguo que corresponde a la fila `i` en el nuevo vocabulario (comenzando en la línea `new_vocab_offset` y hasta las entidades `num_new_vocab`), o `- 1` si la entrada `i` en el vocabulario nuevo no está en el vocabulario antiguo. Obtener identificador de sesión Almacene el tensor de entrada en el estado de la sesión actual. GetSessionTensor <T extiende TType > Obtenga el valor del tensor especificado por su identificador. Mayor que Devuelve el valor de verdad de (x > y) por elementos. MayorIgual Devuelve el valor de verdad de (x >= y) por elementos. GuaranteeConst <T extiende TType > Da una garantía al tiempo de ejecución de TF de que el tensor de entrada es una constante. Tabla hash Crea una tabla hash no inicializada. HistogramFixedWidth <U extiende TNumber > Devuelve histograma de valores. HistogramaResumen Genera un búfer de protocolo "Resumen" con un histograma. HsvToRgb <T extiende TNumber > Convierta una o más imágenes de HSV a RGB. Identidad <T extiende TType > Devuelve un tensor con la misma forma y contenido que el tensor o valor de entrada. IdentidadN Devuelve una lista de tensores con las mismas formas y contenidos que la entrada. tensores. Lector de identidad Un lector que genera el trabajo en cola como clave y valor. Ifft <T extiende TType > Transformada rápida inversa de Fourier. Ifft2d <T extiende TType > Transformada rápida de Fourier inversa 2D. Ifft3d <T extiende TType > Transformada rápida de Fourier 3D inversa. Igamma <T extiende TNumber > Calcule la función Gamma incompleta regularizada inferior `P (a, x)`. IgammaGradA <T extiende TNumber > Calcula el gradiente de `igamma (a, x)` wrt `a`. Igammac <t extiende tNumber > Calcule la función gamma incompleta superior regularizada `Q (A, X)`. Ignorrorsdataset Crea un conjunto de datos que contiene los elementos de `input_dataset` ignorando los errores. Imag <u extiende tnumber > Devuelve la parte imaginaria de un número complejo. ImageProjectIVetransformv2 <t extiende tNumber > Aplica la transformación dada a cada una de las imágenes. ImageProjectIVetransformv3 <t extiende tNumber > Aplica la transformación dada a cada una de las imágenes. Imagesummary Emite un búfer de protocolo `summary` con imágenes. ImmutableConst <t extiende ttype > Devuelve el tensor inmutable de la región de la memoria. Importación Intopk Dice si los objetivos están en las principales predicciones `K`. Infeeddequeue <t extiende ttype > Un marcador de posición OP por un valor que se alimentará en el cálculo. Confeeddequeuetuple Obtiene múltiples valores de FEED como una tupla XLA. Infreedenqueue Un OP que alimenta un solo valor tensor en el cálculo. InfeedenqueuePrelinealizedBuffer Un OP que enqueuza el tampón prelinealizar en la TPU Feed. Infreedenqueuetuple Alimenta múltiples valores de tensor en el cálculo como una tupla XLA. inicio Inicializable Inicializador de tabla que toma dos tensores para claves y valores respectivamente. Inicializetable de una dataSet InicializetableFromTextFile Inicializa una tabla de un archivo de texto. Inplaceadd <t extiende ttype > Agrega V a las filas especificadas de x. Inplacesub <t extiende ttype > Resta `v` en filas especificadas de` x`. InplaceUpdate <t extiende ttype > Actualizaciones de filas especificadas 'i' con valores 'v'. Inv <t extiende ttype > Calcula el inverso de una o más matrices invertibles cuadradas o sus adjuntos (transposiciones conjugadas). Invgrad <t extiende ttype > Calcula el gradiente para el inverso de `x` wrt su entrada. Invertir <t extiende tnumber > Invertir (flip) cada bit de tipos compatibles; Por ejemplo, el valor de tipo `Uint8` 01010101 se convierte en 10101010. Invertpermutation <t extiende tNumber > Calcula la permutación inversa de un tensor. Irfft <u extiende tnumber > Transformación rápida de Fourier de valor real inversa. Irfft2d <u extiende tnumber > Transformación rápida de Fourier rápida de valor real en 2D. Irfft3d <u extiende tnumber > Transformación rápida de Fourier de valor real en 3D inversa. Isboostedtreesensembleinitialized Comprueba si se ha inicializado un conjunto de árbol. IsBOOSTREDTREESQUANTIREMESTRESECRESCEINITICIDADO Comprueba si se ha inicializado una transmisión cuantil. Esfinito Devoluciones qué elementos de X son finitos. Esinf Devoluciones que elementos de x son inf. Isnan Devoluciones qué elementos de X son nan. Isvariableinitializado Comprueba si se ha inicializado un tensor. IsotonicRegression <u extiende tnumber > Resuelve un lote de problemas de regresión isotónica. Iterador IteratorFromStringHandle IteratorgetDevice Devuelve el nombre del dispositivo en el que se ha colocado 'Resource'. IteratorgetNext Obtiene la siguiente salida del iterador dado. IteratorgetNextAsoptional Obtiene la siguiente salida del iterador dado como una variante opcional. IteratorgetNextSync Obtiene la siguiente salida del iterador dado. IteratortoStringHandle Convierte el `recurse_handle" dado que representa un iterador en una cadena. Unirse Se une a las cadenas en la lista dada de tensores de cadena en un tensor; con el separador dado (el valor predeterminado es un separador vacío). KMC2ChainInitalización Devuelve el índice de un punto de datos que debe agregarse al conjunto de semillas. KeyValuesort <t extiende tnumber , u extiende ttype > Envuelve el operador de clasificación XLA, documentado en https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort. Kmeansplusplusinitialización Selecciona filas de entrada num_to_sample usando el criterio KMeans ++. Kthorderstatistic Calcula la estadística de orden KTH de un conjunto de datos. L2loss <t extiende tNumber > L2 Pérdida. Lmdbdataset Crea un conjunto de datos que emite los pares de valor clave en uno o más archivos LMDB. LSTMBLOCKCELL <t extiende tNumber > Calcula la propagación de avance de la célula LSTM durante 1 paso de tiempo. LSTMBLOCKCELLGRAD <t extiende tnumber > Calcula la propagación hacia atrás de la célula LSTM para 1 tiempo de tiempo. LatencyStatsdataset Registra la latencia de producir elementos `input_dataset` en un statsaggregator. LeakyRelu <t extiende tNumber > Calcula rectificado lineal: `max (características, características * alfa)`. LeakyRelugrad <t extiende tnumber > Calcula los gradientes lineales rectificados para una operación LeakyRelu. Learnunigramcandidatesampler Genera etiquetas para el muestreo de candidatos con una distribución unigram aprendida. El desplazamiento de izquierda <t extiende tnumber > Elementwise calcula el cambio de izquierda bit a bit de `x` y` y`. Menos Devuelve el valor de verdad del elemento (x <y). Menos igual Devuelve el valor de verdad del elemento (x <= y) en cuanto al elemento. Lgamma <t extiende tnumber > Calcula el registro del valor absoluto de `gamma (x)` elemento en cuanto a elemento. Linspace <t extiende tNumber > Genera valores en un intervalo. Lmdbdataset LMDBRADER Un lector que genera los registros de un archivo LMDB. Loadandremapmatrix Carga un 2-D (matriz) `tensor` con el nombre` old_tensor_name` desde el punto de control en `ckpt_path` y potencialmente reordenan sus filas y columnas utilizando los remappes especificados. LoadtpUbbeddingadamparameters Cargar los parámetros de incrustación de Adam. LoadtpUbbeddingadamparametersgradaccumdebug Cargue los parámetros de incrustación de Adam con soporte de depuración. LoadtpUbbeddingadadeltaparameters Cargar los parámetros de incrustación de adadelta. LoadtpUmbeddingadadeltaparametersgradaccumdebug Cargue los parámetros de Adadelta con soporte de depuración. LoadtpUbbeddingdadagradparameters Cargar los parámetros de incrustación de Adagrad. LoadtpUbbeddingdadagradparametersgradaccumdebug Cargue los parámetros de incrustación de Adagrad con soporte de depuración. LoadtpUbbeddingcenteredrmspropparameters Parámetros de incrustación RMSPRP centrados en la carga. LoadtpUbbeddingftrlParameters Carga de parámetros de incrustación FTRL. LoadtpUmbeddingftrlParametersgradaccumdebug Cargar los parámetros de incrustación FTRL con soporte de depuración. LoadtpUbbeddingmdladagradlightParameters Cargue los parámetros de incrustación de luz MDL Adagrad. LoadtpUbbeddingMomentumarameters Carga de parámetros de incrustación de impulso. LoadtpUmbeddingMomentumMetersgradaccumdebug Cargue los parámetros de incrustación de impulso con soporte de depuración. LoadtpUbbeddingproximaladagradparameters Carga de parámetros de incrustación proximal de Adagrad. LoadtpUbbeddingproximaladagradparametersgradaccumdebug Cargue los parámetros de incrustación proximal de Adagrad con soporte de depuración. LoadtpUbbeddingproximalyogiparameters LoadtpUmbeddingproximalyogiparametersgradaccumdebug LoadtpUmbeddingrmspropparameters Cargar parámetros de incrustación RMSProp. LoadtpUmbeddingrmspropparametersgradaccumdebug Cargar los parámetros de incrustación RMSProp con soporte de depuración. LoadtpUbbeddingstoCasticgradientDescentParameters Carga de parámetros de incrustación SGD. LoadtpUbbeddingstoCasticgradientDescentParametersgradaccumdebug Carga de parámetros de incrustación SGD. LocalResponsenormalización <t extiende tnumber > Normalización de la respuesta local. LocalResponsenormalizationGrad <t extiende tnumber > Gradientes para la normalización de la respuesta local. Log <t extiende ttype > Calcula el logaritmo natural de X Elemento. Log1p <t extiende ttype > Calcula el logaritmo natural del elemento (1 + x) en cuanto al elemento. LogMatrixDeterminant <t extiende ttype > Calcula el signo y el registro del valor absoluto del determinante de una o más matrices cuadradas. Logsoftmax <t extiende tnumber > Calcula las activaciones de registro de Softmax. Loguniformcandidatesampler Genera etiquetas para el muestreo candidato con una distribución uniforme log. Lógico y Devuelve el valor de verdad de X e Y Elemento. Nota lógica Devuelve el valor de verdad de `no x` elemento en cuanto a elemento. Lógico Devuelve el valor de verdad de X o Y Elemento. LookUptableExport <t extiende ttype , u extiende ttype > Emite todas las claves y valores en la tabla. Lookuptablefind <u extiende ttype > Busca claves en una tabla, genera los valores correspondientes. LoveUptableImport Reemplaza el contenido de la tabla con las teclas y valores especificados. Lookuptableinsert Actualiza la tabla para asociar las claves con valores. LookUptableRemove Elimina las claves y sus valores asociados de una tabla. LookUptablesize Calcula el número de elementos en la tabla dada. Bucle Reenvía la entrada a la salida. Más bajo Convierte todos los caracteres mayúsculas en sus respectivos reemplazos en minúsculas. Lowerbound <u extiende tnumber > Aplica Lower_Bound (Sorted_Search_Values, valores) a lo largo de cada fila. Lu <t extiende ttype , u extiende tnumber > Calcula la descomposición de Lu de una o más matrices cuadradas. Makiterator Hace un nuevo iterador del 'DataSet' dado y lo almacena en 'Iterator`. Makeunique Haga que todos los elementos en la dimensión no por lotes sean únicos, pero \ "Cerrar \" a su valor inicial. Mapa OP elimina todos los elementos en el contenedor subyacente. Mapincompletesize OP devuelve el número de elementos incompletos en el contenedor subyacente. Mapa OP se asoma a los valores en la clave especificada. Mapsizar OP devuelve el número de elementos en el contenedor subyacente. Escenario de mapas Etapa (clave, valores) en el contenedor subyacente que se comporta como un hashtable. Mapunstage OP elimina y devuelve los valores asociados con la clave del contenedor subyacente. Mapunstagenokey OP elimina y devuelve un aleatorio (clave, valor) del contenedor subyacente. Matmul <t extiende ttype > Multiplique la matriz "A" por la matriz "B". Perfiles Devuelve el conjunto de archivos que coinciden con uno o más patrones de globas. Matchingfilesdataset Matrixdiag <t extiende ttype > Devuelve un tensor diagonal lotado con valores diagonales lotes dados. MatrixdiaGPart <t extiende ttype > Devuelve la parte diagonal de un tensor por lotes. MatrixdiaGPartv3 <t extiende ttype > Devuelve la parte diagonal de un tensor por lotes. MatrixdiaGv3 <t extiende ttype > Devuelve un tensor diagonal lotado con valores diagonales lotes dados. Matrixlogarithm <t extiende ttype > Calcula el logaritmo de matriz de una o más matrices cuadradas: \\(log(exp(A)) = A\\) Este OP solo se define para matrices complejas. Matrixsetdiag <t extiende ttype > Devuelve un tensor de matriz por parte con nuevos valores diagonales lotes. MatrixSOlvels <t extiende ttype > Resuelve uno o más problemas de mínimos cuadrados lineales. Max <t extiende ttype > Calcula el máximo de elementos a través de las dimensiones de un tensor. MaxintraopParallelismdataSet Crea un conjunto de datos que anula el paralelismo máximo intraopp. Maxpool <t extiende ttype > Realiza una agrupación máxima en la entrada. Maxpool3d <t extiende tNumber > Realiza una agrupación máxima 3D en la entrada. Maxpool3dgrad <u extiende tnumber > Calcula los gradientes de la función de agrupación MAX 3D. Maxpool3dgradgrad <t extiende tNumber > Calcula los gradientes de segundo orden de la función MaxPooling. Maxpoolgrad <t extiende tNumber > Calcula los gradientes de la función maxpooling. Maxpoolgradgrad <t extiende tnumber > Calcula los gradientes de segundo orden de la función MaxPooling. Maxpoolgradgradwithargmax <t extiende tnumber > Calcula los gradientes de segundo orden de la función MaxPooling. Maxpoolgradwithargmax <t extiende tNumber > Calcula los gradientes de la función maxpooling. Maxpoolwithargmax <t extiende tnumber , u extiende tnumber > Realiza una acumulación máxima en la entrada y emite valores máximos e índices. Máximo <t extiende tNumber > Devuelve el máximo de x e y (es decir Media <t extiende ttype > Calcula la media de los elementos a través de las dimensiones de un tensor. Fusionar <t extiende ttype > Reenvía el valor de un tensor disponible de `entradas 'a` salida'. Fusionero Fusiona resúmenes. Mergev2checkpoints Formato V2 específico: fusiona los archivos de metadatos de puntos de control fragmentados. MFCC Transforma un espectrograma en una forma útil para el reconocimiento de voz. Min <t extiende ttype > Calcula el mínimo de elementos a través de las dimensiones de un tensor. Mínimo <t extiende tNumber > Devuelve el min de x e y (es decir Mirrorpad <t extiende ttype > Pads un tensor con valores reflejados. Mirrorpadgrad <t extiende ttype > Gradiente OP para `Mirrorpad` op. Mlirpassthroughop Envuelve un cálculo MLIR arbitrario expresado como un módulo con una función main (). Mod <t extiende tnumber > Devuelve el resto de la división. Modelo Transformación de identidad que modela el rendimiento. Mul <t extiende ttype > Devuelve x * y elemento en cuanto al elemento. Mulnonan <t extiende ttype > Devuelve x * y elemento en cuanto al elemento. Multideviciterator Crea un recurso multideviceiterator. MultideviceIterator de mano Genera un recurso multideviceiterator a partir de su mango de cadena provisto. MultideviceiteratorgetNextFromShard Obtiene el siguiente elemento para el número de fragmentos provisto. MultideviceIteratorInit Inicializa el iterador de dispositivo múltiple con el conjunto de datos dado. MultideviceiteratortoStringHandle Produce un mango de cadena para el multideviceiterator dado. Multinomial <u extiende tnumber > Dibuja muestras de una distribución multinomial. MutableSeShashtable Crea una mesa de hash vacía que usa tensores como la tienda de respaldo. Machacable Crea una mesa de hash vacía. Mutablehashtableftensors Crea una mesa de hash vacía. Mutex Crea un recurso mutex que puede ser bloqueado por 'mutexlock'. Mutexlock Bloquea un recurso mutex. Ncclalleduce <t extiende tNumber > Emite un tensor que contiene la reducción en todos los tensores de entrada. Ncclbroadcast <t extiende tnumber > Envía `entrada` a todos los dispositivos que están conectados a la salida. Nccleduce <t extiende tnumber > Reduce `Entrada` de` num_devices` usando `reducción 'a un solo dispositivo. Ndtri <t extiende tnumber > Neweighbors más cercanos Selecciona los centros K más cercanos para cada punto. Neg <t extiende ttype > Calcula el valor negativo numérico en cuanto al elemento. Negra Entrenamiento a través de muestreo negativo. NextAfter <t extiende tnumber > Devuelve el siguiente valor representable de `x1` en la dirección de` x2`, elemento. NextIteration <t extiende ttype > Hace que su aporte esté disponible para la próxima iteración. Noop No hace nada. No deterministas <u extiende ttype > No determinan los enteros no deterministas. No maxsupresión <t extiende tNumber > Selecciona con codicia un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntaje, podando las cajas que tienen una alta intersección-sobre unión (IOU) se superponen con cajas previamente seleccionadas. No MaxsupresionWithoverLaps Selecciona con codicia un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntaje, podando cajas que tienen superposiciones altas con cajas previamente seleccionadas. NoerializedAdataSet Nota Devuelve el valor de verdad del elemento (x! = Y). NthElement <t extiende tNumber > Encuentra valores de la estadística de `` n`-th orden para la última dimensión. Onehot <u extiende ttype > Devuelve un tensor único. Onely <t extiende ttype > Devuelve un tensor de los que tiene la misma forma y tipo que x. OptimizedataSet Crea un conjunto de datos aplicando optimizaciones a `input_dataset`. OptimizedAtAsetv2 Crea un conjunto de datos aplicando optimizaciones relacionadas a `input_dataset`. Opcional a partir de Construye una variante opcional a partir de una tupla de tensores. OpcionalgetValue Devuelve el valor almacenado en una variante opcional o plantea un error si no existe ninguno. Opcionalhasvalue Devuelve verdadero si y solo si la variante opcional dada tiene un valor. Opcionalnone Crea una variante opcional sin valor. Ordenado OP elimina todos los elementos en el contenedor subyacente. Ordenado mapinompletesize OP devuelve el número de elementos incompletos en el contenedor subyacente. Ordenadomappeek OP se asoma a los valores en la clave especificada. Mapas ordenado OP devuelve el número de elementos en el contenedor subyacente. Mapa de orden ordenado Etapa (clave, valores) en el contenedor subyacente que se comporta como un ordenado Contenedor asociativo. Ordenado mapu OP elimina y devuelve los valores asociados con la clave del contenedor subyacente. Ordenadomapunstagenokey OP elimina y devuelve el elemento (clave, valor) con el más pequeño Clave del contenedor subyacente. Ordinalselector Un selector de núcleo de TPU op. Outfeeddequeue <t extiende ttype > Recupera un solo tensor de la salida de cálculo. OutfeeddequeUetuple Recupere múltiples valores de la salida de cálculo. OutFeeddequeUetuplev2 Recupere múltiples valores de la salida de cálculo. Outfeeddequeuev2 <t extiende ttype > Recupera un solo tensor de la salida de cálculo. Outfeedenqueue Enoue un tensor en la salida de cálculo. OutfeedenqueUetuple Enoue múltiples valores de tensor en la salida de cálculo. Pad <t extiende ttype > Envuelve el operador de la almohadilla XLA, documentado en https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#pad. Paddedbatchdataset Crea un conjunto de datos que por lotes y los elementos `batch_size` de la entrada. Relleno Una cola que produce elementos en el primer orden de primera salida. Paraleloconcat <t extiende ttype > Concatena una lista de tensores `n` a lo largo de la primera dimensión. ParallelDynamicStitch <t extiende ttype > Interleve los valores de los tensores `data` en un solo tensor. ParameterizedTruncatedNormal <u extiende tNumber > Emite valores aleatorios de una distribución normal. Parsexample Transforma un vector de TF.Enmample Protos (como cadenas) en tensores tipados. ParseexampledataSet Transforma `input_dataSet` que contiene` Ejemplo` Protos como vectores de dt_string en un conjunto de datos de objetos `tensor` o` sparsetensor` que representan las características analizadas. ParsesequenceExample Transforma un vector de tf.io.SequenceExample Protos (como cadenas) en tensores tipados. ParsesingleyExample Transforma un proto -EXample (como una cadena) en tensores tipados. ParsesingleseQuencexample Transforma un cerebro escalar. SECHENCEEXAMHEPRO (como cadenas) en tensores tipados. Parsetensor <t extiende ttype > Transforma un tensorflow serializado. TensorProto Proto en un tensor. PartitionedInput <t extiende ttype > Un OP que agrupa una lista de entradas divididas juntas. ParticionedOutput <t extiende ttype > Un OP que demultiplexa un tensor para ser fisionado por XLA a una lista de divididos Salidas fuera del cálculo XLA. El marcador de posición <t extiende ttype > Un marcador de posición OP por un valor que se alimentará en el cálculo. Deforzador de posiciónWithDefault <t extiende ttype > Un marcador de posición OP que pasa a través de `entrada` cuando su salida no se alimenta. Polygamma <t extiende tnumber > Calcule la función Polygamma \\(\psi^{(n)}(x)\\). Cuenta de la población Calcula el recuento de población en cuanto a elementos (también conocido como POW <t extiende ttype > Calcula la potencia de un valor a otro. Prefetchdataset Crea un conjunto de datos que prefetea asincrónicamente elementos de `input_dataset`. Prelinealarizar Un OP que linealiza un valor de tensor a un tensor de variante opaca. Prelinealetuple Un OP que linealiza múltiples valores de tensor a un tensor de variante opaca. Preventgradient <t extiende ttype > Una identidad OP que desencadena un error si se solicita un gradiente. Imprimir Imprime una cadena escalar. Cola de prioridad Una cola que produce elementos ordenados por el valor del primer componente. PrivatethreadpooldataSet Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`. Prod <t extiende ttype > Calcula el producto de elementos a través de las dimensiones de un tensor. Qr <t extiende ttype > Calcula las descomposiciones QR de una o más matrices. Cuantizar <t extiende ttype > Cuantite el tensor de 'entrada' de tipo flotante al tensor de 'salida' del tipo 't'. CuantizeSandDequantize <t extiende tnumber > Cuantiza luego desquantado un tensor. CuantizeSandDequantizeV3 <t extiende tnumber > Cuantiza luego desquantado un tensor. CuantizeSandDequantizeV4 <t extiende tNumber > Devuelve el gradiente de `cuantización.quantizeandDequantizeV4`. CuantizeSandDequantizeV4grad <t extiende tnumber > Devuelve el gradiente de `cuantizeandDequantizeV4`. QuantizeDownandshrinkRange <u extiende ttype > Convierta el tensor de 'entrada' cuantificado en una 'salida' de menor precisión ', utilizando el Distribución real de los valores para maximizar el uso de la profundidad de broca inferior y ajustar el mínimo de salida y los rangos máximos en consecuencia. CuantizedAdd <v extiende ttype > Devuelve el elemento X + Y, trabajando en buffers cuantificados. Cuantizedavgpool <t extiende ttype > Produce el grupo promedio del tensor de entrada para tipos cuantificados. CuantizedBatchNormwithGlobalNormalization <u extiende ttype > Normalización de lotes cuantificados. Cuantizedbiasadd <v extiende ttype > Agrega 'sesgo' tensor al tensor 'entrada' para tipos cuantificados. CuantizedConcat <t extiende ttype > Concatena tensores cuantizados a lo largo de una dimensión. CuantizedConv2Dandrelu <V extiende ttype > CuantizedConv2DandreluandRequantize <V extiende ttype > CuantizedConv2DandRequantize <V extiende ttype > CuantizedConv2DperChannel <v extiende ttype > Calcula cuantizedConv2d por canal. CuantizedConv2dwithbias <v extiende ttype > CuantizedConv2dwithbiasandrelu <v extiende ttype > CuantizedConv2dwithbiasandreluandRequantize <w extiende ttype > CuantizedConv2dWithbiasandRequantize <w extiende ttype > CuantizedConv2dwithbiassignedSumandreluandRequantize <x extiende ttype > CuantizedConv2dwithbiassumandrelu <v extiende ttype > CuantizedConv2dwithbiassumandreluandRequantize <x extiende ttype > CuantizedConv2d <v extiende ttype > Calcula una convolución 2D dada la entrada 4D cuantificada y los tensores de filtro. CuantizedDepthwiseConv2d <v extiende ttype > Calcula cuantificada profundamente conv2d. CuantizedDepthwiseConv2dwithbias <v extiende ttype > Calcula cuantificada profundamente conv2d con sesgo. CuantizedDepthwiseConv2dwithbiasandrelu <v extiende ttype > Calcula cuantificada profundamente conv2d con sesgo y relu. CuantizedDepthwiseConv2dwithbiasandreluandRequantize <w extiende ttype > Calcula cuantificada con mayor conv2d con sesgo, relu y requerido. Cuantizedinstancenorm <t extiende ttype > Normalización de instancia cuantificada. CuantizedMatmul <V extiende ttype > Realice una multiplicación de matriz cuantificada de `a` por la matriz` b`. CuantizedMatmulwithbias <w extiende ttype > Realiza una multiplicación de matriz cuantificada de `A` por la matriz` B` con BIAS ADD. CuantizedMatmulwithbias yDequantize <w extiende tnumber > CuantizedMatmulwithbiasandrelu <V extiende ttype > Realice una multiplicación de matriz cuantificada de `a` por la matriz` b` con sesgo add y relu fusion. CuantizadomatmulwithbiasandreluandRequantize <w extiende ttype > Realice una multiplicación de matriz cuantificada de `a` por la matriz` b` con sesgo agregar y relu y requerir fusión. CuantizadomatmulwithbiasyRquantize <w extiende ttype > Cuantizedmaxpool <t extiende ttype > Produce el grupo máximo del tensor de entrada para tipos cuantificados. Cuantizedmul <v extiende ttype > Devuelve X * Y Elemento, trabajando en buffers cuantificados. Cuantizedrelu <u extiende ttype > Calcula lineal rectificado cuantificado: `max (características, 0)` Cuantizedrelu6 <u extiende ttype > Calcula cuantificada rectificado lineal 6: `min (max (características, 0), 6)` Cuantizedrelux <u extiende ttype > Calcula el lineal rectificado cuantificado: `min (max (características, 0), max_value)` CuantizedReshape <t extiende ttype > Reestructura un tensor cuantificado según la remodelación op. CuantizedResizeBilineal <t extiende ttype > Redice las `imágenes 'cuantiadas a` size' utilizando interpolación bilineal cuantificada. Reza Cierra la cola dada. Cola Dequea una tupla de uno o más tensores de la cola dada. Cola Dequeues `n` tuplas de uno o más tensores de la cola dada. Queuedequeueupto Dequeues `n` tuplas de uno o más tensores de la cola dada. Réplica Enqueues una tupla de uno o más tensores en la cola dada. Queueenqueuemany Enqueues cero o más tuplas de uno o más tensores en la cola dada. Cola Devuelve verdadero si la cola está cerrada. Cola Calcula el número de elementos en la cola dada. RaggedBinDount <u extiende tnumber > Cuenta el número de ocurrencias de cada valor en una matriz entera. RaggedCountSparseOutput <u extiende tnumber > Realiza un contado de basura de salida escasa para una entrada de tensor irregular. RaggedCross <t extiende ttype , u extiende tnumber > Genera una característica de una lista de tensores y la devuelve como un tensor tragado. Raggedgather <t extiende tnumber , u extiende ttype > Recopile rebanadas irregulares del eje `params`` 0` de acuerdo con 'índices'. RaggedRange <u extiende tNumber , t extiende tNumber > Devuelve un `RaggedTensor` que contiene las secuencias especificadas de números. RaggedTensorFromVariant <u extiende tnumber , t extiende ttype > Decodifica un tensor `variante` en un` raggedtensor`. RaggedTensortoSparse <u extiende ttype > Convierte un `RaggedTensor` en un` sparsetensor` con los mismos valores. Raggedtensortotensor <u extiende ttype > Cree un tensor denso a partir de un tensor irregular, posiblemente alterando su forma. Desagüe Codifica un `RaggedTensor` en un tensor` variante`. Raggedtensortovariantgradient <u extiende ttype > Helper solía calcular el gradiente de 'RaggedTensortovariant`. RandomCrop <t extiende tNumber > Corte al azar 'Imagen`. DataSet Random Crea un conjunto de datos que devuelve números pseudorandom. RandomGamma <u extiende tnumber > Emite valores aleatorios de la distribución (s) gamma descritas por alfa. RandomGammaGrad <t extiende tNumber > Calcula la derivada de una muestra aleatoria gamma WRT Randompoisson <v extiende tnumber > Emite valores aleatorios de la distribución (s) de Poisson descritas por tasa. RandomShuffle <t extiende ttype > Baraja aleatoriamente un tensor a lo largo de su primera dimensión. Random shufflequeue Una cola que aleatoriza el orden de los elementos. Random standardnormal <u extiende tnumber > Emite valores aleatorios de una distribución normal. Randomuniform <u extiende tnumber > Emite valores aleatorios de una distribución uniforme. Randomuniformint <u extiende tnumber > Emite enteros aleatorios de una distribución uniforme. Rango <t extiende tnumber > Crea una secuencia de números. RangedataSet Crea un conjunto de datos con un rango de valores. Rango Devuelve el rango de un tensor. Archivo de lectura Lee y emite todo el contenido del nombre de archivo de entrada. ReadVariableP <t extiende ttype > Lee el valor de una variable. ReadernumRecordSproduced Devuelve el número de registros que este lector ha producido. ReadernumworkUnitsCompleted Devuelve el número de unidades de trabajo que este lector ha terminado de procesar. Readerread Devuelve el siguiente registro (clave, par de valor) producido por un lector. Readerreadupto Devuelve los pares de `num_records` (clave, valor) producidos por un lector. ReaderReset Restaurar a un lector a su estado limpio inicial. ReadErRestorestate Restaurar a un lector a un estado previamente guardado. LecterserializeState Producir un tensor de cadena que codifique el estado de un lector. Real <u extiende tnumber > Devuelve la parte real de un número complejo. RealDiv <t extiende ttype > Devuelve el elemento X / Y para tipos reales. Rebatchdataset Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote. RebatchDataSetv2 Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote. Reciprocal <t extiende ttype > Calcula el recíproco de x elemento en cuanto a elemento. Reciprocalgrad <t extiende ttype > Calcula el gradiente para el inverso de `x` wrt su entrada. Grabación de grabación Emite registros aleatorios. Recv <t extiende ttype > Recibe el tensor nombrado de otro cálculo XLA. RecvtpUbbeddingactivations Un OP que recibe activaciones de incrustación en la TPU. Reducir <t extiende tnumber > Reduce mutuamente múltiples tensores de tipo y forma idénticos. Reducido Calcula el "lógico y" de los elementos a través de las dimensiones de un tensor. Reductora Calcula el "lógico o" de los elementos a través de las dimensiones de un tensor. Reducejo Se une a un tensor de cuerda a través de las dimensiones dadas. ReduceMax <t extiende ttype > Calcula el máximo de elementos a través de las dimensiones de un tensor. Reducemin <t extiende ttype > Calcula el mínimo de elementos a través de las dimensiones de un tensor. Reduce <t extiende ttype > Calcula el producto de elementos a través de las dimensiones de un tensor. ReduceSum <t extiende ttype > Calcula la suma de elementos a través de las dimensiones de un tensor. Reducev2 <t extiende tNumber > Reduce mutuamente múltiples tensores de tipo y forma idénticos. Refentador <t extiende ttype > Crea o encuentra un marco infantil, y pone a 'datos' a disposición del marco infantil. Refexit <t extiende ttype > Sale del marco actual a su marco principal. Refidentidad <t extiende ttype > Devuelva el mismo tensor de referencia que el tensor de referencia de entrada. Refmerge <t extiende ttype > Reenvía el valor de un tensor disponible de `entradas 'a` salida'. RefNextiteration <t extiende ttype > Hace que su aporte esté disponible para la próxima iteración. Refselect <t extiende ttype > Reenvía el elemento `índice`th de` entradas 'a `salida'. Refswitch <t extiende ttype > Reenvía el tensor de referencia `datos` al puerto de salida determinado por` pred`. Regexfullmatch Compruebe si la entrada coincide con el patrón regex. Regla Reemplaza las coincidencias de la expresión regular `Pattern` en` Entrada` con la cadena de reemplazo proporcionada en 'Rewrite`. RegistroDataSet Registra un conjunto de datos con el servicio TF.Data. Relu <t extiende ttype > Calcula rectificado lineal: `max (características, 0)`. Relu6 <t extiende tnumber > Calcula lineal rectificado 6: `min (max (características, 0), 6)`. Relu6grad <t extiende tnumber > Calcula los gradientes lineales rectificados para una operación RELU6. Relugrad <t extiende tnumber > Calcula los gradientes lineales rectificados para una operación RELU. RemotefusedGraphexecute Ejecutar un subgráfico en un procesador remoto. Repetirdataset Crea un conjunto de datos que emite las salidas de tiempos `input_dataset`` Count`. Réplica ID de réplica. ReplicateMetadata Metadatos que indican cómo se debe replicar el cálculo de TPU. ReplicatedInput <t extiende ttype > Conecta N entradas a un cálculo de TPU replicado por N-Way. ReplicatedOutput <t extiende ttype > Conecta N salidas de un cálculo de TPU replicado por N-Way. Ranización de rango Calcula un rango que cubre los valores reales presentes en un tensor cuantificado. RequantizationRangeperchannel Calcula el rango de requisitos por canal. Requerir <u extiende ttype > Convierte el tensor de `Entrada` cuantificada en una` `salida '' de menor precisión. Requantizeperchannel <u extiende ttype > Requerir la entrada con valores MIN y MAX conocidos por canal. Remodelar <t extiende ttype > Remodelan un tensor. Resizearea Redice las `imágenes` a` size 'utilizando la interpolación del área. Ensicebicúcico Redice las `imágenes` a` size 'usando interpolación bicúbica. Alicebicubicgrad <t extiende tnumber > Calcula el gradiente de interpolación bicúbica. Cambiar el tamaño Redice las `imágenes` a` size` usando interpolación bilineal. RESEDBILINEArGRAD <t extiende tNumber > Calcula el gradiente de interpolación bilineal. Resizenearestneighbor <t extiende tnumber > Redice las `imágenes 'a` size' usando la interpolación vecina más cercana. Resizenearestneighborgrad <t extiende tnumber > Calcula el gradiente de la interpolación vecina más cercana. ResourceAcCumulatorApplygradient Aplica un gradiente a un acumulador dado. Resoaccumulatornumacumulado Devuelve el número de gradientes agregados en los acumuladores dados. ResourceAcCumulatorSetGlobalstep Actualiza el acumulador con un nuevo valor para global_step. ResourceAcCumulatortAkeGradient <t extiende ttype > Extrae el gradiente promedio en el condicionalacumulador dado. ResourceApplyAdamax Actualizar '*var' según el algoritmo Adamax. ResourceApplyadadelta Actualizar '*var' según el esquema Adadelta. ResourceApplyadagrad Actualizar '*var' según el esquema de Adagrad. ResourceApplyadagradda Actualizar '*var' de acuerdo con el esquema proximal de Adagrad. ResourceApplyAdam Actualizar '*var' según el algoritmo Adam. ResourceApplyAdamWithamSgrad Actualizar '*var' según el algoritmo Adam. ResourceApplyaddsign Actualizar '*var' según la actualización addSign. Recursclepplycenteredrmsprop Actualizar '*var' según el algoritmo RMSPROP centrado. ResourceApplyftrl Actualizar '*var' según el esquema FTRL-Proximal. Recursos de recursos Actualizar ' * var' restando 'alfa' * 'delta' de él. Resontageplykeramomentum Actualizar '*var' según el esquema de impulso. Resonta Actualizar '*var' según el esquema de impulso. Recurso de recursos Actualizar '*var' según la actualización addSign. ResourceApplyProximaladaGrad Actualizar '*var' y '*acum' según Fobos con tasa de aprendizaje de Adagrad. ResontajepplyproximalgradientDescente Actualizar '*var' como algoritmo Fobos con tasa de aprendizaje fija. ResourceApplyrmspop Actualizar '*var' según el algoritmo RMSPROP. ResourceConditionalAccumulator A conditional accumulator for aggregating gradients. ResourceCountUpTo <T extends TNumber > Increments variable pointed to by 'resource' until it reaches 'limit'. ResourceGather <U extends TType > Gather slices from the variable pointed to by `resource` according to `indices`. ResourceGatherNd <U extends TType > ResourceScatterAdd Adds sparse updates to the variable referenced by `resource`. ResourceScatterDiv Divides sparse updates into the variable referenced by `resource`. ResourceScatterMax Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `max` operation. ResourceScatterMin Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `min` operation. ResourceScatterMul Multiplies sparse updates into the variable referenced by `resource`. ResourceScatterNdAdd Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. ResourceScatterNdMax ResourceScatterNdMin ResourceScatterNdSub Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. ResourceScatterNdUpdate Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. ResourceScatterSub Subtracts sparse updates from the variable referenced by `resource`. ResourceScatterUpdate Assigns sparse updates to the variable referenced by `resource`. ResourceSparseApplyAdadelta var: Should be from a Variable(). ResourceSparseApplyAdagrad Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. ResourceSparseApplyAdagradDa Update entries in '*var' and '*accum' according to the proximal adagrad scheme. ResourceSparseApplyAdagradV2 Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. ResourceSparseApplyCenteredRmsProp Update '*var' according to the centered RMSProp algorithm. ResourceSparseApplyFtrl Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme. ResourceSparseApplyKerasMomentum Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme. ResourceSparseApplyMomentum Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme. ResourceSparseApplyProximalAdagrad Sparse update entries in '*var' and '*accum' according to FOBOS algorithm. ResourceSparseApplyProximalGradientDescent Sparse update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate. ResourceSparseApplyRmsProp Update '*var' according to the RMSProp algorithm. ResourceStridedSliceAssign Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. Restaurar Restores tensors from a V2 checkpoint. RestoreSlice <T extends TType > Restores a tensor from checkpoint files. RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters Retrieve ADAM embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug Retrieve ADAM embedding parameters with debug support. RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters Retrieve Adadelta embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug Retrieve Adadelta embedding parameters with debug support. RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters Retrieve Adagrad embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug Retrieve Adagrad embedding parameters with debug support. RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters Retrieve centered RMSProp embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters Retrieve FTRL embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug Retrieve FTRL embedding parameters with debug support. RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters Retrieve MDL Adagrad Light embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters Retrieve Momentum embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug Retrieve Momentum embedding parameters with debug support. RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters Retrieve proximal Adagrad embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug Retrieve proximal Adagrad embedding parameters with debug support. RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters Retrieve RMSProp embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug Retrieve RMSProp embedding parameters with debug support. RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters Retrieve SGD embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug Retrieve SGD embedding parameters with debug support. Reverse <T extends TType > Reverses specific dimensions of a tensor. ReverseSequence <T extends TType > Reverses variable length slices. Rfft <U extends TType > Real-valued fast Fourier transform. Rfft2d <U extends TType > 2D real-valued fast Fourier transform. Rfft3d <U extends TType > 3D real-valued fast Fourier transform. RgbToHsv <T extends TNumber > Converts one or more images from RGB to HSV. RightShift <T extends TNumber > Elementwise computes the bitwise right-shift of `x` and `y`. Rint <T extends TNumber > Returns element-wise integer closest to x. RngReadAndSkip Advance the counter of a counter-based RNG. RngSkip Advance the counter of a counter-based RNG. Roll <T extends TType > Rolls the elements of a tensor along an axis. Round <T extends TType > Rounds the values of a tensor to the nearest integer, element-wise. RPC Perform batches of RPC requests. Rsqrt <T extends TType > Computes reciprocal of square root of x element-wise. RsqrtGrad <T extends TType > Computes the gradient for the rsqrt of `x` wrt its input. SampleDistortedBoundingBox <T extends TNumber > Generate a single randomly distorted bounding box for an image. SamplingDataset Creates a dataset that takes a Bernoulli sample of the contents of another dataset. Ahorrar Saves tensors in V2 checkpoint format. SaveSlices Saves input tensors slices to disk. ScalarSummary Outputs a `Summary` protocol buffer with scalar values. ScaleAndTranslate ScaleAndTranslateGrad <T extends TNumber > ScatterAdd <T extends TType > Adds sparse updates to a variable reference. ScatterDiv <T extends TType > Divides a variable reference by sparse updates. ScatterMax <T extends TNumber > Reduces sparse updates into a variable reference using the `max` operation. ScatterMin <T extends TNumber > Reduces sparse updates into a variable reference using the `min` operation. ScatterMul <T extends TType > Multiplies sparse updates into a variable reference. ScatterNd <U extends TType > Scatter `updates` into a new tensor according to `indices`. ScatterNdAdd <T extends TType > Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. ScatterNdMax <T extends TType > Computes element-wise maximum. ScatterNdMin <T extends TType > Computes element-wise minimum. ScatterNdNonAliasingAdd <T extends TType > Applies sparse addition to `input` using individual values or slices from `updates` according to indices `indices`. ScatterNdSub <T extends TType > Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. ScatterNdUpdate <T extends TType > Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. ScatterSub <T extends TType > Subtracts sparse updates to a variable reference. ScatterUpdate <T extends TType > Applies sparse updates to a variable reference. SdcaFprint Computes fingerprints of the input strings. SdcaOptimizer Distributed version of Stochastic Dual Coordinate Ascent (SDCA) optimizer for linear models with L1 + L2 regularization. SdcaShrinkL1 Applies L1 regularization shrink step on the parameters. SegmentMax <T extends TNumber > Computes the maximum along segments of a tensor. SegmentMean <T extends TType > Computes the mean along segments of a tensor. SegmentMin <T extends TNumber > Computes the minimum along segments of a tensor. SegmentProd <T extends TType > Computes the product along segments of a tensor. SegmentSum <T extends TType > Computes the sum along segments of a tensor. Select <T extends TType > SelfAdjointEig <T extends TType > Computes the eigen decomposition of a batch of self-adjoint matrices (Note: Only real inputs are supported). Selu <T extends TNumber > Computes scaled exponential linear: `scale * alpha * (exp(features) - 1)` if < 0, `scale * features` otherwise. SeluGrad <T extends TNumber > Computes gradients for the scaled exponential linear (Selu) operation. Enviar Sends the named tensor to another XLA computation. SendTPUEmbeddingGradients Performs gradient updates of embedding tables. SerializeIterator Converts the given `resource_handle` representing an iterator to a variant tensor. SerializeManySparse <U extends TType > Serialize an `N`-minibatch `SparseTensor` into an `[N, 3]` `Tensor` object. SerializeSparse <U extends TType > Serialize a `SparseTensor` into a `[3]` `Tensor` object. SerializeTensor Transforms a Tensor into a serialized TensorProto proto. SetDiff1d <T extends TType , U extends TNumber > Computes the difference between two lists of numbers or strings. SetSize Number of unique elements along last dimension of input `set`. SetStatsAggregatorDataset Shape <U extends TNumber > Returns the shape of a tensor. ShapeN <U extends TNumber > Returns shape of tensors. ShardDataset Creates a `Dataset` that includes only 1/`num_shards` of this dataset. ShardedFilename Generate a sharded filename. ShardedFilespec Generate a glob pattern matching all sharded file names. Sharding <T extends TType > An op which shards the input based on the given sharding attribute. ShuffleAndRepeatDataset ShuffleDataset ShutdownDistributedTPU Shuts down a running distributed TPU system. Sigmoid <T extends TType > Computes sigmoid of `x` element-wise. SigmoidGrad <T extends TType > Computes the gradient of the sigmoid of `x` wrt its input. Sign <T extends TType > Returns an element-wise indication of the sign of a number. Sin <T extends TType > Computes sine of x element-wise. Sinh <T extends TType > Computes hyperbolic sine of x element-wise. Size <U extends TNumber > Returns the size of a tensor. SkipDataset Creates a dataset that skips `count` elements from the `input_dataset`. Skipgram Parses a text file and creates a batch of examples. SleepDataset Slice <T extends TType > Return a slice from 'input'. SlidingWindowDataset Creates a dataset that passes a sliding window over `input_dataset`. Snapshot <T extends TType > Returns a copy of the input tensor. SobolSample <T extends TNumber > Generates points from the Sobol sequence. Softmax <T extends TNumber > Computes softmax activations. SoftmaxCrossEntropyWithLogits <T extends TNumber > Computes softmax cross entropy cost and gradients to backpropagate. Softplus <T extends TNumber > Computes softplus: `log(exp(features) + 1)`. SoftplusGrad <T extends TNumber > Computes softplus gradients for a softplus operation. Softsign <T extends TNumber > Computes softsign: `features / (abs(features) + 1)`. SoftsignGrad <T extends TNumber > Computes softsign gradients for a softsign operation. Solve <T extends TType > Solves systems of linear equations. Sort <T extends TType > Wraps the XLA Sort operator, documented at https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort . SpaceToBatch <T extends TType > SpaceToBatch for 4-D tensors of type T. SpaceToBatchNd <T extends TType > SpaceToBatch for ND tensors of type T. SpaceToDepth <T extends TType > SpaceToDepth for tensors of type T. SparseAccumulatorApplyGradient Applies a sparse gradient to a given accumulator. SparseAccumulatorTakeGradient <T extends TType > Extracts the average sparse gradient in a SparseConditionalAccumulator. SparseAdd <T extends TType > Adds two `SparseTensor` objects to produce another `SparseTensor`. SparseAddGrad <T extends TType > The gradient operator for the SparseAdd op. SparseApplyAdadelta <T extends TType > var: Should be from a Variable(). SparseApplyAdagrad <T extends TType > Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. SparseApplyAdagradDa <T extends TType > Update entries in '*var' and '*accum' according to the proximal adagrad scheme. SparseApplyCenteredRmsProp <T extends TType > Update '*var' according to the centered RMSProp algorithm. SparseApplyFtrl <T extends TType > Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme. SparseApplyMomentum <T extends TType > Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme. SparseApplyProximalAdagrad <T extends TType > Sparse update entries in '*var' and '*accum' according to FOBOS algorithm. SparseApplyProximalGradientDescent <T extends TType > Sparse update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate. SparseApplyRmsProp <T extends TType > Update '*var' according to the RMSProp algorithm. SparseBincount <U extends TNumber > Counts the number of occurrences of each value in an integer array. SparseConcat <T extends TType > Concatenates a list of `SparseTensor` along the specified dimension. SparseConditionalAccumulator A conditional accumulator for aggregating sparse gradients. SparseCountSparseOutput <U extends TNumber > Performs sparse-output bin counting for a sparse tensor input. SparseCross Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. SparseCrossHashed Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. SparseDenseCwiseAdd <T extends TType > Adds up a SparseTensor and a dense Tensor, using these special rules: (1) Broadcasts the dense side to have the same shape as the sparse side, if eligible; (2) Then, only the dense values pointed to by the indices of the SparseTensor participate in the cwise addition. SparseDenseCwiseDiv <T extends TType > Component-wise divides a SparseTensor by a dense Tensor. SparseDenseCwiseMul <T extends TType > Component-wise multiplies a SparseTensor by a dense Tensor. SparseFillEmptyRows <T extends TType > Fills empty rows in the input 2-D `SparseTensor` with a default value. SparseFillEmptyRowsGrad <T extends TType > The gradient of SparseFillEmptyRows. SparseMatMul Multiply matrix "a" by matrix "b". SparseMatrixAdd Sparse addition of two CSR matrices, C = alpha * A + beta * B. SparseMatrixMatMul <T extends TType > Matrix-multiplies a sparse matrix with a dense matrix. SparseMatrixMul Element-wise multiplication of a sparse matrix with a dense tensor. SparseMatrixNNZ Returns the number of nonzeroes of `sparse_matrix`. SparseMatrixOrderingAMD Computes the Approximate Minimum Degree (AMD) ordering of `input`. SparseMatrixSoftmax Calculates the softmax of a CSRSparseMatrix. SparseMatrixSoftmaxGrad Calculates the gradient of the SparseMatrixSoftmax op. SparseMatrixSparseCholesky Computes the sparse Cholesky decomposition of `input`. SparseMatrixSparseMatMul Sparse-matrix-multiplies two CSR matrices `a` and `b`. SparseMatrixTranspose Transposes the inner (matrix) dimensions of a CSRSparseMatrix. SparseMatrixZeros Creates an all-zeros CSRSparseMatrix with shape `dense_shape`. SparseReduceMax <T extends TNumber > Computes the max of elements across dimensions of a SparseTensor. SparseReduceMaxSparse <T extends TNumber > Computes the max of elements across dimensions of a SparseTensor. SparseReduceSum <T extends TType > Computes the sum of elements across dimensions of a SparseTensor. SparseReduceSumSparse <T extends TType > Computes the sum of elements across dimensions of a SparseTensor. SparseReorder <T extends TType > Reorders a SparseTensor into the canonical, row-major ordering. SparseReshape Reshapes a SparseTensor to represent values in a new dense shape. SparseSegmentMean <T extends TNumber > Computes the mean along sparse segments of a tensor. SparseSegmentMeanGrad <T extends TNumber > Computes gradients for SparseSegmentMean. SparseSegmentMeanWithNumSegments <T extends TNumber > Computes the mean along sparse segments of a tensor. SparseSegmentSqrtN <T extends TNumber > Computes the sum along sparse segments of a tensor divided by the sqrt of N. SparseSegmentSqrtNGrad <T extends TNumber > Computes gradients for SparseSegmentSqrtN. SparseSegmentSqrtNWithNumSegments <T extends TNumber > Computes the sum along sparse segments of a tensor divided by the sqrt of N. SparseSegmentSum <T extends TNumber > Computes the sum along sparse segments of a tensor. SparseSegmentSumWithNumSegments <T extends TNumber > Computes the sum along sparse segments of a tensor. SparseSlice <T extends TType > Slice a `SparseTensor` based on the `start` and `size`. SparseSliceGrad <T extends TType > The gradient operator for the SparseSlice op. SparseSoftmax <T extends TNumber > Applies softmax to a batched ND `SparseTensor`. SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits <T extends TNumber > Computes softmax cross entropy cost and gradients to backpropagate. SparseSparseMaximum <T extends TNumber > Returns the element-wise max of two SparseTensors. SparseSparseMinimum <T extends TType > Returns the element-wise min of two SparseTensors. SparseSplit <T extends TType > Split a `SparseTensor` into `num_split` tensors along one dimension. SparseTensorDenseAdd <U extends TType > Adds up a `SparseTensor` and a dense `Tensor`, producing a dense `Tensor`. SparseTensorDenseMatMul <U extends TType > Multiply SparseTensor (of rank 2) "A" by dense matrix "B". SparseTensorSliceDataset Creates a dataset that splits a SparseTensor into elements row-wise. SparseTensorToCSRSparseMatrix Converts a SparseTensor to a (possibly batched) CSRSparseMatrix. SparseToDense <U extends TType > Converts a sparse representation into a dense tensor. SparseToSparseSetOperation <T extends TType > Applies set operation along last dimension of 2 `SparseTensor` inputs. Spence <T extends TNumber > Split <T extends TType > Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension. SplitV <T extends TType > Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension. SqlDataset Creates a dataset that executes a SQL query and emits rows of the result set. Sqrt <T extends TType > Computes square root of x element-wise. SqrtGrad <T extends TType > Computes the gradient for the sqrt of `x` wrt its input. Sqrtm <T extends TType > Computes the matrix square root of one or more square matrices: matmul(sqrtm(A), sqrtm(A)) = A The input matrix should be invertible. Square <T extends TType > Computes square of x element-wise. SquaredDifference <T extends TType > Returns conj(x - y)(x - y) element-wise. Squeeze <T extends TType > Removes dimensions of size 1 from the shape of a tensor. Stack <T extends TType > Packs a list of `N` rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor. Escenario Stage values similar to a lightweight Enqueue. StageClear Op removes all elements in the underlying container. StagePeek Op peeks at the values at the specified index. StageSize Op returns the number of elements in the underlying container. StatefulRandomBinomial <V extends TNumber > StatefulStandardNormal <U extends TType > Outputs random values from a normal distribution. StatefulTruncatedNormal <U extends TType > Outputs random values from a truncated normal distribution. StatefulUniform <U extends TType > Outputs random values from a uniform distribution. StatefulUniformFullInt <U extends TType > Outputs random integers from a uniform distribution. StatefulUniformInt <U extends TType > Outputs random integers from a uniform distribution. StatelessMultinomial <V extends TNumber > Draws samples from a multinomial distribution. StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends TNumber > StatelessRandomBinomial <W extends TNumber > Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a binomial distribution. StatelessRandomGamma <V extends TNumber > Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution. StatelessRandomGetKeyCounterAlg Picks the best algorithm based on device, and scrambles seed into key and counter. StatelessRandomNormal <V extends TNumber > Outputs deterministic pseudorandom values from a normal distribution. StatelessRandomNormalV2 <U extends TNumber > Outputs deterministic pseudorandom values from a normal distribution. StatelessRandomPoisson <W extends TNumber > Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a Poisson distribution. StatelessRandomUniform <V extends TNumber > Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution. StatelessRandomUniformFullInt <V extends TNumber > Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extends TNumber > Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. StatelessRandomUniformInt <V extends TNumber > Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. StatelessRandomUniformIntV2 <U extends TNumber > Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. StatelessRandomUniformV2 <U extends TNumber > Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution. StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extends TNumber > Generate a randomly distorted bounding box for an image deterministically. StatelessTruncatedNormal <V extends TNumber > Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution. StatelessTruncatedNormalV2 <U extends TNumber > Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution. StaticRegexFullMatch Check if the input matches the regex pattern. StaticRegexReplace Replaces the match of pattern in input with rewrite. StatsAggregatorHandle StatsAggregatorSetSummaryWriter Set a summary_writer_interface to record statistics using given stats_aggregator. StatsAggregatorSummary Produces a summary of any statistics recorded by the given statistics manager. StopGradient <T extends TType > Stops gradient computation. StridedSlice <T extends TType > Return a strided slice from `input`. StridedSliceAssign <T extends TType > Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. StridedSliceGrad <U extends TType > Returns the gradient of `StridedSlice`. StringFormat Formats a string template using a list of tensors. StringLength String lengths of `input`. StringNGrams <T extends TNumber > Creates ngrams from ragged string data. StringSplit Split elements of `source` based on `sep` into a `SparseTensor`. Banda Strip leading and trailing whitespaces from the Tensor. Sub <T extends TType > Returns x - y element-wise. Substr Return substrings from `Tensor` of strings. Sum <T extends TType > Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. SummaryWriter Svd <T extends TType > Computes the eigen decomposition of a batch of self-adjoint matrices (Note: Only real inputs are supported). SwitchCond <T extends TType > Forwards `data` to the output port determined by `pred`. TPUCompilationResult Returns the result of a TPU compilation. TPUEmbeddingActivations An op enabling differentiation of TPU Embeddings. TPUReplicateMetadata Metadata indicating how the TPU computation should be replicated. TPUReplicatedInput <T extends TType > Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation. TPUReplicatedOutput <T extends TType > Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation. TakeDataset Creates a dataset that contains `count` elements from the `input_dataset`. TakeManySparseFromTensorsMap <T extends TType > Read `SparseTensors` from a `SparseTensorsMap` and concatenate them. Tan <T extends TType > Computes tan of x element-wise. Tanh <T extends TType > Computes hyperbolic tangent of `x` element-wise. TanhGrad <T extends TType > Computes the gradient for the tanh of `x` wrt its input. TemporaryVariable <T extends TType > Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step. TensorArray An array of Tensors of given size. TensorArrayClose Delete the TensorArray from its resource container. TensorArrayConcat <T extends TType > Concat the elements from the TensorArray into value `value`. TensorArrayGather <T extends TType > Gather specific elements from the TensorArray into output `value`. TensorArrayGrad Creates a TensorArray for storing the gradients of values in the given handle. TensorArrayGradWithShape Creates a TensorArray for storing multiple gradients of values in the given handle. TensorArrayPack <T extends TType > TensorArrayRead <T extends TType > Read an element from the TensorArray into output `value`. TensorArrayScatter Scatter the data from the input value into specific TensorArray elements. TensorArraySize Get the current size of the TensorArray. TensorArraySplit Split the data from the input value into TensorArray elements. TensorArrayUnpack TensorArrayWrite Push an element onto the tensor_array. TensorDataset Creates a dataset that emits `components` as a tuple of tensors once. TensorDiag <T extends TType > Returns a diagonal tensor with a given diagonal values. TensorDiagPart <T extends TType > Returns the diagonal part of the tensor. TensorForestCreateTreeVariable Creates a tree resource and returns a handle to it. TensorForestTreeDeserialize Deserializes a proto into the tree handle TensorForestTreeIsInitializedOp Checks whether a tree has been initialized. TensorForestTreePredict Output the logits for the given input data TensorForestTreeResourceHandleOp Creates a handle to a TensorForestTreeResource TensorForestTreeSerialize Serializes the tree handle to a proto TensorForestTreeSize Get the number of nodes in a tree TensorListConcat <U extends TType > Concats all tensors in the list along the 0th dimension. TensorListConcatLists TensorListElementShape <T extends TNumber > The shape of the elements of the given list, as a tensor. TensorListFromTensor Creates a TensorList which, when stacked, has the value of `tensor`. TensorListGather <T extends TType > Creates a Tensor by indexing into the TensorList. TensorListGetItem <T extends TType > TensorListLength Returns the number of tensors in the input tensor list. TensorListPopBack <T extends TType > Returns the last element of the input list as well as a list with all but that element. TensorListPushBack Returns a list which has the passed-in `Tensor` as last element and the other elements of the given list in `input_handle`. TensorListPushBackBatch TensorListReserve List of the given size with empty elements. TensorListResize Resizes the list. TensorListScatter Creates a TensorList by indexing into a Tensor. TensorListScatterIntoExistingList Scatters tensor at indices in an input list. TensorListSetItem TensorListSplit Splits a tensor into a list. TensorListStack <T extends TType > Stacks all tensors in the list. TensorMapErase Returns a tensor map with item from given key erased. TensorMapHasKey Returns whether the given key exists in the map. TensorMapInsert Returns a map that is the 'input_handle' with the given key-value pair inserted. TensorMapLookup <U extends TType > Returns the value from a given key in a tensor map. TensorMapSize Returns the number of tensors in the input tensor map. TensorMapStackKeys <T extends TType > Returns a Tensor stack of all keys in a tensor map. TensorScatterNdAdd <T extends TType > Adds sparse `updates` to an existing tensor according to `indices`. TensorScatterNdMax <T extends TType > TensorScatterNdMin <T extends TType > TensorScatterNdSub <T extends TType > Subtracts sparse `updates` from an existing tensor according to `indices`. TensorScatterNdUpdate <T extends TType > Scatter `updates` into an existing tensor according to `indices`. TensorSliceDataset Creates a dataset that emits each dim-0 slice of `components` once. TensorStridedSliceUpdate <T extends TType > Assign `value` to the sliced l-value reference of `input`. TensorSummary Outputs a `Summary` protocol buffer with a tensor and per-plugin data. TextLineDataset Creates a dataset that emits the lines of one or more text files. TextLineReader A Reader that outputs the lines of a file delimited by '\n'. TfRecordDataset Creates a dataset that emits the records from one or more TFRecord files. TfRecordReader A Reader that outputs the records from a TensorFlow Records file. ThreadPoolDataset Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. ThreadPoolHandle Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. Tile <T extends TType > Constructs a tensor by tiling a given tensor. TileGrad <T extends TType > Returns the gradient of `Tile`. Marca de tiempo Provides the time since epoch in seconds. ToBool Converts a tensor to a scalar predicate. ToHashBucket Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets. ToHashBucketFast Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets. ToHashBucketStrong Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets. ToNumber <T extends TNumber > Converts each string in the input Tensor to the specified numeric type. TopK <T extends TNumber > Finds values and indices of the `k` largest elements for the last dimension. TopKUnique Returns the TopK unique values in the array in sorted order. TopKWithUnique Returns the TopK values in the array in sorted order. Transpose <T extends TType > Shuffle dimensions of x according to a permutation. TriangularSolve <T extends TType > Solves systems of linear equations with upper or lower triangular matrices by backsubstitution. TridiagonalMatMul <T extends TType > Calculate product with tridiagonal matrix. TridiagonalSolve <T extends TType > Solves tridiagonal systems of equations. TruncateDiv <T extends TType > Returns x / y element-wise for integer types. TruncateMod <T extends TNumber > Returns element-wise remainder of division. TruncatedNormal <U extends TNumber > Outputs random values from a truncated normal distribution. TryRpc Perform batches of RPC requests. Unbatch <T extends TType > Reverses the operation of Batch for a single output Tensor. UnbatchDataset A dataset that splits the elements of its input into multiple elements. UnbatchGrad <T extends TType > Gradient of Unbatch. UncompressElement Uncompresses a compressed dataset element. UnicodeDecode <T extends TNumber > Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points. UnicodeDecodeWithOffsets <T extends TNumber > Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points. UnicodeEncode Encode a tensor of ints into unicode strings. UnicodeScript Determine the script codes of a given tensor of Unicode integer code points. UnicodeTranscode Transcode the input text from a source encoding to a destination encoding. UniformCandidateSampler Generates labels for candidate sampling with a uniform distribution. Unique <T extends TType , V extends TNumber > Finds unique elements along an axis of a tensor. UniqueDataset Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`. UniqueWithCounts <T extends TType , V extends TNumber > Finds unique elements along an axis of a tensor. UnravelIndex <T extends TNumber > Converts an array of flat indices into a tuple of coordinate arrays. UnsortedSegmentJoin Joins the elements of `inputs` based on `segment_ids`. UnsortedSegmentMax <T extends TNumber > Computes the maximum along segments of a tensor. UnsortedSegmentMin <T extends TNumber > Computes the minimum along segments of a tensor. UnsortedSegmentProd <T extends TType > Computes the product along segments of a tensor. UnsortedSegmentSum <T extends TType > Computes the sum along segments of a tensor. Unstack <T extends TType > Unpacks a given dimension of a rank-`R` tensor into `num` rank-`(R-1)` tensors. fuera del escenario Op is similar to a lightweight Dequeue. UnwrapDatasetVariant Superior Converts all lowercase characters into their respective uppercase replacements. UpperBound <U extends TNumber > Applies upper_bound(sorted_search_values, values) along each row. VarHandleOp Creates a handle to a Variable resource. VarIsInitializedOp Checks whether a resource handle-based variable has been initialized. Variable <T extends TType > Holds state in the form of a tensor that persists across steps. VariableShape <T extends TNumber > Returns the shape of the variable pointed to by `resource`. Dónde Returns locations of nonzero / true values in a tensor. WholeFileReader A Reader that outputs the entire contents of a file as a value. WindowDataset Combines (nests of) input elements into a dataset of (nests of) windows. WorkerHeartbeat Worker heartbeat op. WrapDatasetVariant WriteAudioSummary Writes an audio summary. WriteFile Writes contents to the file at input filename. WriteGraphSummary Writes a graph summary. WriteHistogramSummary Writes a histogram summary. WriteImageSummary Writes an image summary. WriteRawProtoSummary Writes a serialized proto summary. WriteScalarSummary Writes a scalar summary. WriteSummary Writes a tensor summary. Xdivy <T extends TType > Returns 0 if x == 0, and x / y otherwise, elementwise. XlaRecvFromHost <T extends TType > An op to receive a tensor from the host. XlaSendToHost An op to send a tensor to the host. XlaSetBound Set a bound for the given input value as a hint to Xla compiler, returns the same value. XlaSpmdFullToShardShape <T extends TType > An op used by XLA SPMD partitioner to switch from automatic partitioning to manual partitioning. XlaSpmdShardToFullShape <T extends TType > An op used by XLA SPMD partitioner to switch from manual partitioning to automatic partitioning. Xlog1py <T extends TType > Returns 0 if x == 0, and x * log1p(y) otherwise, elementwise. Xlogy <T extends TType > Returns 0 if x == 0, and x * log(y) otherwise, elementwise. ZerosLike <T extends TType > Returns a tensor of zeros with the same shape and type as x. Zeta <T extends TNumber > Compute the Hurwitz zeta function \\(\zeta(x, q)\\). ZipDataset Creates a dataset that zips together `input_datasets`. erfinv <T extends TNumber >

A base class for Op implementations that are backed by a single Operation .

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

Public Methods

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

Inherited Methods

From class java.lang.Object

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

From interface org.tensorflow.op.Op

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

Public Methods

public final boolean equals (Object obj)

public final int hashCode ()

public Operation op ()

Return this unit of computation as a single Operation .

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

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

Devoluciones

• an Operation

public final String toString ()