RawOp

publiczna klasa abstrakcyjna RawOp

Znane podklasy bezpośrednie Abort , Abs <T rozszerza TNumber >, AccumulateN <T rozszerza TType >, AccumulatorApplyGradient , AccumulatorNumAccumulated , AccumulatorSetGlobalStep , AccumulatorTakeGradient <T rozszerza TType >, Acos <T rozszerza TType >, Acosh <T rozszerza TType >, Add <T rozszerza TType >, AddManySparseToTensorsMap , AddN <T rozszerza TType >, AddSparseToTensorsMap , CorrectContrast <T rozszerza TNumber >, CorrectHue <T rozszerza TNumber > i 1152 innych. Poronić Zgłoś wyjątek, aby przerwać proces po wywołaniu. Abs <T rozszerza TNumer > Oblicza wartość bezwzględną tensora. AkumulujN <T rozszerza TType > Zwraca sumę elementarną listy tensorów. AkumulatorZastosujGradient Stosuje gradient do danego akumulatora. AkumulatorNumAkumulowane Zwraca liczbę gradientów zagregowanych w danych akumulatorach. Zestaw akumulatorówGlobalStep Aktualizuje akumulator o nową wartość global_step. AkumulatorTakeGradient <T rozszerza TType > Wyodrębnia średni gradient w danym ConditionalAccumulator. Acos <T rozszerza TType > Oblicza acos x elementarnie. Acosh <T rozszerza TType > Oblicza odwrotny cosinus hiperboliczny x dla elementu. Dodaj <T rozszerza TType > Zwraca x + y elementowo. AddManySparseToTensorsMap Dodaj `N`-minipartię `SparseTensor` do `SparseTensorsMap`, zwróć `N` uchwytów. DodajN <T rozszerza TType > Dodaj wszystkie elementy tensorów wejściowych mądrze. Dodaj SparseToTensorsMap Dodaj `SparseTensor` do `SparseTensorsMap` i zwróć jego uchwyt. Dostosuj kontrast <T rozszerza numer T > Dostosuj kontrast jednego lub większej liczby obrazów. Dostosuj barwę <T rozszerza numer T > Dostosuj odcień jednego lub większej liczby obrazów. Dostosuj nasycenie <T rozszerza TNumber > Dostosuj nasycenie jednego lub większej liczby obrazów. Wszystko Oblicza „logiczne i” elementów w różnych wymiarach tensora. Próbnik wszystkich kandydatów Generuje etykiety dla próbkowania kandydatów z wyuczonym rozkładem unigramów. AllReduce <T rozszerza TNumber > Wzajemnie redukuje wiele tensorów tego samego typu i kształtu. AllToAll <T rozszerza TType > Opcja wymiany danych pomiędzy replikami TPU. Kąt <U przedłuża TNumer > Zwraca argument liczby zespolonej. Anonimowy Iterator Kontener dla zasobu iteratora. Anonimowa pamięć podręczna AnonimowyMultiDeviceIterator Kontener dla zasobu iteratora obsługującego wiele urządzeń. Anonimowy generator losowych nasion Anonimowy generator nasion Każdy Oblicza „logiczne lub” elementów w wymiarach tensora. ApplyAdaMax <T rozszerza TType > Zaktualizuj „*var” zgodnie z algorytmem AdaMax. ZastosujAdadelta <T rozszerza TType > Zaktualizuj „*var” zgodnie ze schematem adadelta. ZastosujAdagrad <T rozszerza TType > Zaktualizuj „*var” zgodnie ze schematem adagrad. ZastosujAdagradDa <T rozszerza TType > Zaktualizuj „*var” zgodnie ze schematem bliższego adagradu. ApplyAdagradV2 <T rozszerza TType > Zaktualizuj „*var” zgodnie ze schematem adagrad. ApplyAdam <T rozszerza TType > Zaktualizuj „*var” zgodnie z algorytmem Adama. ApplyAddSign <T rozszerza TType > Zaktualizuj „*var” zgodnie z aktualizacją AddSign. ApplyCenteredRmsProp <T rozszerza TType > Zaktualizuj „*var” zgodnie z wyśrodkowanym algorytmem RMSProp. ApplyFtrl <T rozszerza TType > Zaktualizuj „*var” zgodnie ze schematem Ftrl-proksymalny. ZastosujGradientDescent <T rozszerza TType > Zaktualizuj „*var”, odejmując od niego „alfa” * „delta”. ApplyMomentum <T rozszerza TType > Zaktualizuj „*var” zgodnie ze schematem pędu. ApplyPowerSign <T rozszerza TType > Zaktualizuj „*var” zgodnie z aktualizacją AddSign. ZastosujProximalAdagrad <T rozszerza TType > Zaktualizuj „*var” i „*accum” zgodnie z FOBOS z szybkością uczenia się Adagrad. ApplyProximalGradientDescent <T rozszerza TType > Zaktualizuj „*var” jako algorytm FOBOS ze stałą szybkością uczenia się. ApplyRmsProp <T rozszerza TType > Zaktualizuj „*var” zgodnie z algorytmem RMSProp. Przybliżone Równe Zwraca wartość rzeczywistą abs(xy) < w zakresie elementu tolerancji. ArgMax <V rozszerza numer T > Zwraca indeks o największej wartości spośród wszystkich wymiarów tensora. ArgMin <V rozszerza numer T > Zwraca indeks o najmniejszej wartości spośród wymiarów tensora. AsString Konwertuje każdy wpis w danym tensorze na ciągi. Asin <T rozszerza TType > Oblicza odwrotny sinus trygnometryczny x według elementów. Asinh <T rozszerza TType > Oblicza odwrotny sinus hiperboliczny x według elementów. Zestaw danych AssertCardinality AssertNextDataset Twierdź to Stwierdza, że ​​podany warunek jest prawdziwy. Przypisz <T rozszerza TType > Zaktualizuj „ref”, przypisując mu „wartość”. AssignAdd <T rozszerza TType > Zaktualizuj „ref”, dodając do niego „wartość”. PrzypiszDodajZmiennąOp Dodaje wartość do bieżącej wartości zmiennej. AssignSub <T rozszerza TType > Zaktualizuj „ref”, odejmując od niego „wartość”. Przypisz podzmiennąOp Odejmuje wartość od bieżącej wartości zmiennej. Przypisz zmiennąOp Przypisuje nową wartość do zmiennej. Atan <T rozszerza TType > Oblicza odwrotną tangens trygnometryczną x dla elementów. Atan2 <T rozszerza numer T > Oblicza arcus tangens elementu „y/x”, biorąc pod uwagę znaki argumentów. Atanh <T rozszerza TType > Oblicza odwrotny tangens hiperboliczny elementu x. Spektrogram audio Tworzy wizualizację danych audio w czasie. Podsumowanie audio Wysyła bufor protokołu „Podsumowanie” z dźwiękiem. Zestaw danych AutoShard Tworzy zestaw danych, który dzieli wejściowy zestaw danych. AvgPool <T rozszerza TNumber > Wykonuje średnie łączenie na wejściu. AvgPool3d <T rozszerza TNumber > Wykonuje średnią pulę 3D na wejściu. AvgPool3dGrad <T rozszerza TNumber > Oblicza gradienty średniej funkcji łączenia. AvgPoolGrad <T rozszerza TNumber > Oblicza gradienty średniej funkcji łączenia. BandPart <T rozszerza TType > Skopiuj tensor, ustawiając wszystko poza środkowym pasmem w każdej najbardziej wewnętrznej macierzy na zero. BandedTriangularSolve <T rozszerza TType > Bariera Definiuje barierę, która utrzymuje się w przypadku różnych wykonań wykresów. BarieraZamknij Zamyka zadaną barierę. BarieraNiekompletnyRozmiar Oblicza liczbę niekompletnych elementów w danej barierze. BarieraWstawWiele Dla każdego klucza przypisuje odpowiednią wartość do określonego komponentu. Rozmiar bariery gotowy Oblicza liczbę kompletnych elementów w danej barierze. BarieraTakeMany Pobiera z bariery zadaną liczbę ukończonych elementów. Seria Grupuje wszystkie tensory wejściowe w sposób niedeterministyczny. BatchCholesky <T rozszerza numer T > BatchCholeskyGrad <T rozszerza TNumber > Zbiór danych wsadowych Tworzy zestaw danych, który grupuje elementy „batch_size” z „input_dataset”. BatchFft BatchFft2d BatchFft3d BatchIfft BatchIfft2d BatchIfft3d BatchMatMul <T rozszerza TType > Mnoży wycinki dwóch tensorów w partiach. BatchMatrixBandPart <T rozszerza TType > BatchMatrixDeterminant <T rozszerza TType > BatchMatrixDiag <T rozszerza TType > BatchMatrixDiagPart <T rozszerza TType > BatchMatrixInverse <T rozszerza TNumber > BatchMatrixSetDiag <T rozszerza TType > BatchMatrixSolve <T rozszerza numer T > BatchMatrixSolveLs <T rozszerza numer T > BatchMatrixTriangularSolve <T rozszerza numer T > BatchNormWithGlobalNormalization <T rozszerza TType > Normalizacja wsadowa. BatchNormWithGlobalNormalizationGrad <T rozszerza TType > Gradienty do normalizacji wsadowej. BatchSelfAdjointEig <T rozszerza numer T > BatchSvd <T rozszerza TType > BatchToSpace <T rozszerza TType > BatchToSpace dla tensorów 4-D typu T. BatchToSpaceNd <T rozszerza TType > BatchToSpace dla tensorów ND typu T. BesselI0 <T rozszerza TNumer > BesselI0e <T rozszerza numer T > BesselI1 <T rozszerza numer T > BesselI1e <T rozszerza numer T > BesselJ0 <T rozszerza TNumer > BesselJ1 <T rozszerza numer T > BesselK0 <T rozszerza TNumer > BesselK0e <T rozszerza numer T > BesselK1 <T rozszerza numer T > BesselK1e <T rozszerza numer T > BesselY0 <T rozszerza TNumer > BesselY1 <T rozszerza numer T > Betainc <T rozszerza numer T > Oblicz uregulowaną niepełną całkę beta \\(I_x(a, b)\\). BiasAdd <T rozszerza TType > Dodaje „odchylenie” do „wartości”. BiasAddGrad <T rozszerza TType > Operacja wsteczna dla „BiasAdd” na tensorze „bias”. Bincount <T rozszerza TNumber > Zlicza liczbę wystąpień każdej wartości w tablicy liczb całkowitych. Bitcast <U rozszerza TType > Przesyła bitcast tensora z jednego typu na inny bez kopiowania danych. BitwiseAnd <T rozszerza TNumber > Elementwise oblicza bitowe AND `x` i `y`. BitwiseOr <T rozszerza TNumber > Elementwise oblicza bitowe OR „x” i „y”. BitwiseXor <T rozszerza TNumber > Elementwise oblicza bitowy XOR „x” i „y”. BlockLSTM <T rozszerza numer T > Oblicza propagację komórki LSTM do przodu dla wszystkich kroków czasowych. BlokLSTMGrad <T rozszerza numer T > Oblicza propagację wsteczną komórki LSTM dla całej sekwencji czasowej. BoostedTreesAggregateStats Agreguje podsumowanie zgromadzonych statystyk dla partii. Wzmocnione Drzewa Łyżką Bucketyzuj każdą funkcję w oparciu o granice segmentów. WzmocnioneDrzewaObliczNajlepsząFunkcjęPodziel Oblicza zyski dla każdej cechy i zwraca najlepszą możliwą informację o podziale dla tej cechy. WzmocnioneDrzewaObliczNajlepsząFunkcjęSplitV2 Oblicza zyski dla każdej cechy i zwraca najlepszą możliwą informację o podziale dla każdego węzła. Wzmocnione drzewaOblicz najlepsze zyski na funkcję Oblicza zyski dla każdej cechy i zwraca najlepszą możliwą informację o podziale dla tej cechy. Odchylenie BoostedTreesCenter Oblicza wartość priorytetową na podstawie danych szkoleniowych (odchylenie) i wypełnia pierwszy węzeł wartościami logitowymi. BoostedTreesCreateEnsemble Tworzy model zespołu drzewa i zwraca do niego uchwyt. BoostedTreesCreateQuantileStreamResource Utwórz zasób dla strumieni kwantylowych. BoostedTreesDeserializeEnsemble Deserializuje serializowaną konfigurację zespołu drzewa i zastępuje bieżące drzewo ensemble. BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp Tworzy dojście do BoostedTreesEnsembleResource Wyniki BoostedTreesExampleDebugOutputs Wyniki debugowania/interpretacji modelu dla każdego przykładu. BoostedTreesFlushQuantilePodsumowania Opróżnij podsumowania kwantyli z każdego zasobu strumienia kwantyli. BoostedTreesGetEnsembleStates Pobiera żeton zasobu zespołu drzew, liczbę drzew i statystyki wzrostu. BoostedTreesMakeQuantilePodsumowania Tworzy podsumowanie kwantyli dla partii. Podsumowanie BoostedTreesMakeStats Tworzy podsumowanie zgromadzonych statystyk dla partii. Wzmocnione drzewaPrzewidywanie Uruchamia wiele predyktorów zespołu regresji addytywnej na instancjach wejściowych i oblicza logity. BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries Dodaj podsumowania kwantyli do każdego zasobu strumienia kwantyli. BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserializuj Deserializuj granice segmentów i gotową flagę do bieżącego QuantileAccumulator. BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush Opróżnij podsumowania zasobu strumienia kwantylowego. BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries Wygeneruj granice segmentów dla każdego obiektu na podstawie skumulowanych podsumowań. BoostedDreesQuantileStreamResourceHandleOp Tworzy dojście do BoostedTreesQuantileStreamResource. BoostedTreesSerializeEnsemble Serializuje zespół drzewa do proto. BoostedTreesSparseAgregateStats Agreguje podsumowanie zgromadzonych statystyk dla partii. WzmocnioneDrzewaRzadkieObliczNajlepsząFunkcjaPodziel Oblicza zyski dla każdej cechy i zwraca najlepszą możliwą informację o podziale dla tej cechy. BoostedTreesTrainingPredict Uruchamia wiele predyktorów zespołu regresji addytywnej na instancjach wejściowych i oblicza aktualizację buforowanych danych logicznych. Zestaw BoostedTreesUpdate Aktualizuje zespół drzew poprzez dodanie warstwy do ostatniego rosnącego drzewa lub zakładając nowe drzewo. BoostedTreesUpdateEnsembleV2 Aktualizuje zespół drzew, dodając warstwę do ostatniego uprawianego drzewa lub zakładając nowe drzewo. BroadcastDynamicShape <T rozszerza TNumber > Zwróć kształt s0 op s1 za pomocą transmisji. BroadcastGradientArgs <T rozszerza numer TNumber > Zwróć wskaźniki redukcji do obliczenia gradientów s0 op s1 z rozgłoszeniem. BroadcastHelper <T rozszerza TType > Operator pomocniczy do wykonywania transmisji w stylu XLA Rozgłasza „lhs” i „rhs” do tej samej rangi, dodając wymiary o rozmiarze 1 do tego, który z „lhs” i „rhs” ma niższą rangę, używając reguł rozgłaszania XLA dla operatorów binarnych. BroadcastRecv <T rozszerza TType > Odbiera wartość tensora transmitowaną z innego urządzenia. BroadcastSend <T rozszerza TType > Rozgłasza wartość tensora do jednego lub większej liczby innych urządzeń. BroadcastTo <T rozszerza TType > Rozgłaszaj tablicę dla zgodnego kształtu. Wiadro Podział danych wejściowych na podstawie „granic”. BytesProducedStatsDataset Rejestruje rozmiar w bajtach każdego elementu `input_dataset` w StatsAggregator. CSRSparseMatrixComponents <T rozszerza TType > Odczytuje komponenty CSR w „indeksie” partii. CSRSparseMatrixToDense <T rozszerza TType > Konwertuj (prawdopodobnie wsadową) CSRSparseMatrix na gęstą. CSRSparseMatrixToSparseTensor <T rozszerza TType > Konwertuje (prawdopodobnie wsadową) CSRSparesMatrix na SparseTensor. Zbiór danych CSV CSVDatasetV2 CTCLossV2 Oblicza stratę CTC (prawdopodobieństwo logarytmiczne) dla każdego wpisu partii. Zbiór danych pamięci podręcznej Tworzy zestaw danych, który buforuje elementy z `input_dataset`. CacheDatasetV2 Obsada <U rozszerza TType > Rzuć x typu SrcT na y typu DstT. Sufit <T rozszerza TNumer > Zwraca najmniejszą elementarną liczbę całkowitą nie mniejszą niż x. CheckNumerics <T rozszerza TNumber > Sprawdza tensor dla wartości NaN, -Inf i +Inf. Choleskiego <T rozszerza TType > Oblicza rozkład Cholesky'ego jednej lub większej liczby macierzy kwadratowych. CholeskyGrad <T rozszerza TNumber > Oblicza gradient propagowany wstecznie w trybie odwrotnym algorytmu Cholesky'ego. Wybierz najszybszy zbiór danych ClipByValue <T rozszerza TType > Przycina wartości tensora do określonej wartości minimalnej i maksymalnej. ZamknijSummaryWriter ClusterOutput <T rozszerza TType > Operator łączący wynik obliczenia XLA z innymi węzłami wykresu konsumenckiego. CollectiveGather <T rozszerza numer T > Wzajemnie gromadzi wiele tensorów tego samego typu i kształtu. CollectivePermute <T rozszerza TType > Opcja umożliwiająca permutację tensorów w replikowanych instancjach TPU. Połączone tłumienie inne niż maksymalne Chciwie wybiera podzbiór obwiedni w malejącej kolejności punktów, Ta operacja wykonuje non_max_suppression na wejściach na partię, we wszystkich klasach. PorównajAndBitpack Porównaj wartości „input” z „threshold” i spakuj powstałe bity do „uint8”. Wynik kompilacji Zwraca wynik kompilacji TPU. Kompilacja powiodła się Zapewnia, że ​​kompilacja się powiodła. Złożone <U rozszerza TType > Konwertuje dwie liczby rzeczywiste na liczbę zespoloną. ComplexAbs <U rozszerza numer T > Oblicza zespoloną wartość bezwzględną tensora. Kompresuj element Kompresuje element zestawu danych. Oblicz przypadkowe trafienia Oblicza identyfikatory stanowisk w sampled_candidates, które pasują do true_labels. Oblicz rozmiar partii Oblicza statyczny rozmiar partii zestawu danych bez częściowych partii. Concat <T rozszerza TType > Łączy tensory wzdłuż jednego wymiaru. Połącz zbiór danych Tworzy zbiór danych, który łączy „zestaw_danych_wejściowych” z „innym_zestawem_danych”. Akumulator warunkowy Akumulator warunkowy do agregacji gradientów. Skonfiguruj rozproszonyTPU Konfiguruje scentralizowane struktury dla rozproszonego systemu TPU. Skonfiguruj osadzanie TPU Konfiguruje osadzanie TPU w rozproszonym systemie TPU. Conj <T rozszerza TType > Zwraca zespoloną koniugat liczby zespolonej. ConjugateTranspose <T rozszerza TType > Potasuj wymiary x zgodnie z permutacją i skoniuguj wynik. Stała <T rozszerza TType > Operator generujący wartość stałą. Zużyj MutexLock Ta operacja wykorzystuje blokadę utworzoną przez `MutexLock`. Wyzwalacz kontrolny Nic nie robi. Konw <T rozszerza TType > Zawija operator XLA ConvGeneralDilated, udokumentowany pod adresem https://www.tensorflow.org/ Performance/xla/operative_semantics#conv_convolution . Conv2d <T rozszerza TNumber > Oblicza splot 2-D, biorąc pod uwagę 4-D tensory „wejściowe” i „filtr”. Conv2dBackpropFilter <T rozszerza numer TNumber > Oblicza gradienty splotu względem filtra. Conv2dBackpropInput <T rozszerza numer T > Oblicza gradienty splotu w odniesieniu do danych wejściowych. Conv3d <T rozszerza TNumber > Oblicza splot 3-D, biorąc pod uwagę 5-D tensory „wejściowe” i „filtr”. Conv3dBackpropFilter <T rozszerza numer TNumber > Oblicza gradienty splotu 3-D w odniesieniu do filtra. Conv3dBackpropInput <U rozszerza numer T > Oblicza gradienty splotu 3-D w odniesieniu do danych wejściowych. Kopiuj <T rozszerza TType > Skopiuj tensor z CPU-to-CPU lub GPU-to-GPU. CopyHost <T rozszerza TType > Skopiuj tensor do hosta. Cos <T rozszerza TType > Oblicza cos x elementarnie. Cosh <T rozszerza TType > Oblicza cosinus hiperboliczny x elementarnie. CountUpTo <T rozszerza TNumber > Zwiększa „ref”, aż osiągnie „limit”. Utwórz podsumowanieDbWriter Utwórz plik podsumowania Przytnij i zmień rozmiar Wyodrębnia wycinki z tensora obrazu wejściowego i zmienia ich rozmiar. Przytnij i zmień rozmiarGradBoxes Oblicza gradient operacji kadrowania i zmiany rozmiaru na podstawie tensora pól wejściowych. CropAndResizeGradImage <T rozszerza numer T > Oblicza gradient operacji kadrowania i zmiany rozmiaru na podstawie tensora obrazu wejściowego. Krzyż <T rozszerza TNumer > Oblicz iloczyn krzyżowy parami. CrossReplicaSum <T rozszerza TNumber > Opcja sumowania danych wejściowych z replikowanych instancji TPU. CtcBeamSearchDecoder <T rozszerza numer T > Wykonuje dekodowanie wyszukiwania wiązki na logitach podanych na wejściu. CtcGreedyDecoder <T rozszerza numer TNumber > Wykonuje zachłanne dekodowanie na logitach podanych na wejściach. CtcLoss <T rozszerza numer T > Oblicza stratę CTC (prawdopodobieństwo logarytmiczne) dla każdego wpisu partii. CudnnRNN <T rozszerza numer T > RNN wspierany przez cuDNN. CudnnRNNBackprop <T rozszerza TNumber > Stopień podparcia CudnnRNNV3. CudnnRNNCanonicalToParams <T rozszerza numer TNumber > Konwertuje parametry CudnnRNN z postaci kanonicznej do postaci użytkowej. CudnnRNNParamsToCanonical <T rozszerza TNumber > Pobiera parametry CudnnRNN w formie kanonicznej. CudnnRnnParamsSize <U rozszerza numer TNumber > Oblicza wielkość wag, które mogą być użyte w modelu Cudnn RNN. Cumprod <T rozszerza TType > Oblicz skumulowany iloczyn tensora „x” wzdłuż „osi”. Cumsum <T rozszerza TType > Oblicz skumulowaną sumę tensora „x” wzdłuż „osi”. CumulativeLogsumexp <T rozszerza numer T > Oblicz skumulowany iloczyn tensora „x” wzdłuż „osi”. DataFormatDimMap <T rozszerza TNumber > Zwraca indeks wymiaru w docelowym formacie danych, podanym w format danych źródłowych. DataFormatVecPermute <T rozszerza TNumber > Zmień tensor wejściowy z `src_format` na `dst_format`. Zbiór danych DataService Zbiór danychKardynalność Zwraca liczność `zestawu_danych_wejściowych`. Zbiór danych z wykresu Tworzy zbiór danych na podstawie podanego `graph_def`. Zestaw danych do wykresu Zwraca serializowany GraphDef reprezentujący „zestaw_danych_wejściowych”. Zestaw danychToSingleElement Wyprowadza pojedynczy element z danego zbioru danych. Zbiór danych doTFRecord Zapisuje dany zestaw danych do danego pliku przy użyciu formatu TFRecord. Zbiór danychToTfRecord Zapisuje dany zestaw danych do danego pliku przy użyciu formatu TFRecord. Dawsn <T rozszerza numer T > DebugGradientIdentity <T rozszerza TType > Opcja tożsamości do debugowania gradientowego. DebugGradientRefIdentity <T rozszerza TType > Opcja tożsamości do debugowania gradientowego. DebugIdentity <T rozszerza TType > Debugowanie tożsamości V2 op. DebugujNanCount Debugowanie licznika wartości NaN Op. DebugNumericsSummary <U rozszerza numer TN > Podsumowanie numeryczne debugowania V2 Op. DecodeAndCropJpeg Dekoduj i przycinaj obraz zakodowany w formacie JPEG do tensora uint8. DekodujBase64 Dekoduj ciągi znaków zakodowane w standardzie Base64, bezpieczne dla sieci. DekodowanieBmp Dekoduj pierwszą klatkę obrazu zakodowanego w formacie BMP do tensora uint8. Dekodowanie skompresowane Dekompresuj ciągi znaków. DekodowanieCsv Konwertuj rekordy CSV na tensory. DekodujGif Dekoduj klatki obrazu zakodowanego w formacie GIF do tensora uint8. Dekoduj obraz <T rozszerza numer T > Funkcja dla decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg i decode_png. Dekoduj JPEG Dekoduj obraz zakodowany w formacie JPEG do tensora uint8. Dekoduj przykład Jsona Konwertuj przykładowe rekordy zakodowane w formacie JSON na ciągi bufora protokołu binarnego. DecodePaddedRaw <T rozszerza numer T > Reinterpretuj bajty ciągu jako wektor liczb. DecodePng <T rozszerza numer T > Dekoduj obraz zakodowany w formacie PNG do tensora uint8 lub uint16. DekodujProto Operacja wyodrębnia pola z serializowanego protokołu buforującego wiadomość do tensorów. DecodeRaw <T rozszerza TType > Reinterpretuj bajty ciągu jako wektor liczb. DekodowanieWav Dekoduj 16-bitowy plik PCM WAV do tensora zmiennoprzecinkowego. DeepCopy <T rozszerza TType > Tworzy kopię `x`. UsuńIterator Kontener dla zasobu iteratora. Usuń pamięć podręczną UsuńMultiDeviceIterator Kontener dla zasobu iteratora. Usuń RandomSeedGenerator Usuń generator nasion UsuńSessionTensor Usuń tensor określony przez jego uchwyt w sesji. DenseBincount <U rozszerza numer T > Zlicza liczbę wystąpień każdej wartości w tablicy liczb całkowitych. DenseCountSparseOutput <U rozszerza numer T > Wykonuje zliczanie binarnych wyników rzadkich dla wejścia tf.tensor. DenseToCSRSparseMatrix Konwertuje gęsty tensor na (prawdopodobnie wsadowy) CSRSparseMatrix. DenseToDenseSetOperation <T rozszerza TType > Stosuje operację ustawiania wzdłuż ostatniego wymiaru 2 wejść „Tensora”. Zestaw danych DenseToSparseBatchDataset Tworzy zestaw danych, który grupuje elementy wejściowe w SparseTensor. Operacja DenseToSparseSet <T rozszerza TType > Stosuje operację ustawiania wzdłuż ostatniego wymiaru „Tensora” i „SparseTensora”. DepthToSpace <T rozszerza TType > DepthToSpace dla tensorów typu T. DepthwiseConv2dNative <T rozszerza numer TNumber > Oblicza splot wgłębny 2-D, biorąc pod uwagę 4-D tensory „wejściowe” i „filtrujące”. DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T rozszerza numer TNumber > Oblicza gradienty splotu wgłębnego względem filtra. DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T rozszerza numer TNumber > Oblicza gradienty splotu wgłębnego w odniesieniu do danych wejściowych. Dekwantyzacja Pobiera spakowane dane wejściowe uint32 i rozpakowuje je do uint8 w celu wykonania Dekwantyzacja na urządzeniu. DeserializacjaIteratora Konwertuje dany tensor wariantu na iterator i przechowuje go w danym zasobie. DeserializeManySparse <T rozszerza TType > Deserializuj i łącz `SparseTensors` z serializowanej minipartii. DeserializeSparse <U rozszerza TType > Deserializuj obiekty `SparseTensor`. Zniszcz zasóbOp Usuwa zasób określony przez uchwyt. DestroyTemporaryVariable <T rozszerza TType > Niszczy zmienną tymczasową i zwraca jej wartość końcową. Det <T rozszerza TType > Oblicza wyznacznik jednej lub większej liczby macierzy kwadratowych. Indeks urządzenia Zwróć indeks urządzenia, na którym działa operacja. Digamma <T rozszerza numer T > Oblicza Psi, pochodną Lgamma (logarytm wartości bezwzględnej `Gamma(x)`), elementarnie. Dylatacja2d <T rozszerza TNumer > Oblicza dylatację skali szarości tensorów „wejściowego” 4-D i tensora „filtra” 3-D. Dilation2dBackpropFilter <T rozszerza numer TNumber > Oblicza gradient morfologicznej dylatacji 2-D względem filtra. Dilation2dBackpropInput <T rozszerza numer T > Oblicza gradient morfologicznej dylatacji 2-D w odniesieniu do danych wejściowych. DirectedInterleaveDataset Zamiennik `InterleaveDataset` na ustalonej liście `N` zestawów danych. Div <T rozszerza TType > Zwraca element x/y. DivNoNan <T rozszerza TType > Zwraca 0, jeśli mianownik wynosi zero. Kropka <T rozszerza TType > Zawija operator XLA DotGeneral, udokumentowany pod adresem https://www.tensorflow.org/ Performance/xla/operative_semantics#dotgeneral . DrawBoundingBoxes <T rozszerza TNumber > Narysuj ramki ograniczające na partii obrazów. Manekinowy licznik iteracji DummyMemoryCache Atrapa generatora nasion DynamicPartition <T rozszerza TType > Dzieli „dane” na tensory „liczba_partycji” przy użyciu indeksów z „partycji”. DynamicSlice <T rozszerza TType > Zawija operator XLA DynamicSlice, udokumentowany pod adresem https://www.tensorflow.org/ Performance/xla/operative_semantics#dynamicslice . DynamicStitch <T rozszerza TType > Przeplataj wartości z tensorów „danych” w pojedynczy tensor. DynamicUpdateSlice <T rozszerza TType > Zawija operator XLA DynamicUpdateSlice, udokumentowany pod adresem https://www.tensorflow.org/ Performance/xla/operative_semantics#dynamicupdateslice . Edytuj Odległość Oblicza (prawdopodobnie znormalizowaną) odległość edycji Levenshteina. Np. <U rozszerza TType > Oblicza rozkład własny jednej lub większej liczby macierzy kwadratowych. Einsum <T rozszerza TType > Operacja obsługująca podstawową operację einsum z 2 wejściami i 1 wyjściem. Elu <T rozszerza numer T > Oblicza wykładniczo liniowo: `exp(cechy) - 1` jeśli < 0, `cechy` w przeciwnym razie. EluGrad <T rozszerza numer T > Oblicza gradienty dla wykładniczej operacji liniowej (Elu). Aktywacje osadzania Opcja umożliwiająca różnicowanie osadzania TPU. Pusty <T rozszerza TType > Tworzy tensor o podanym kształcie. Pusta lista Tensorów Tworzy i zwraca pustą listę tensorów. Pusta mapa Tensora Tworzy i zwraca pustą mapę tensora. KodujBase64 Zakoduj ciągi znaków w bezpiecznym dla sieci formacie Base64. Zakoduj JPEG Kodowanie obrazu w formacie JPEG. Zakoduj zmienną JPEGJakość Obraz wejściowy koduje w formacie JPEG z podaną jakością kompresji. KodujPng Zakoduj obraz w formacie PNG. ZakodujProto Opera serializuje komunikaty protobuf dostarczone w tensorach wejściowych. KodujWav Zakoduj dane audio przy użyciu formatu pliku WAV. KolejkujTPUEmbeddingIntegerBatch Operacja kolejkująca listę wejściowych tensorów wsadowych do TPUEmbedding. KolejkujTPUEmbeddingRaggedTensorBatch Ułatwia przenoszenie kodu wykorzystującego funkcję tf.nn.embedding_lookup(). KolejkujTPUEmbeddingSparseBatch Operacja kolejkująca indeksy wejściowe TPUEmbedding z SparseTensor. KolejkujTPUEmbeddingSparseTensorBatch Ułatwia przenoszenie kodu korzystającego z funkcji tf.nn.embedding_lookup_sparse(). SureShape <T rozszerza TType > Zapewnia zgodność kształtu tensora z oczekiwanym kształtem. Wpisz <T rozszerza TType > Tworzy lub znajduje ramkę podrzędną i udostępnia ramce podrzędnej „dane”. Równy Zwraca wartość logiczną (x == y) według elementu. Erf <T rozszerza numer T > Oblicza funkcję błędu Gaussa dla elementu `x`. Erfc <T rozszerza numer T > Oblicza uzupełniającą funkcję błędu elementu `x`. Norma Euklidesowa <T rozszerza TType > Oblicza normę euklidesową elementów w różnych wymiarach tensora. Wykonać Op, który ładuje i wykonuje program TPU na urządzeniu TPU. Wykonaj i aktualizuj zmienne Op, który wykonuje program z opcjonalnymi aktualizacjami zmiennych w miejscu. Wyjdź <T rozszerza TType > Wychodzi z bieżącej ramki do jej ramki nadrzędnej. Exp <T rozszerza TType > Oblicza wykładniczą wartość x według elementu. ExpandDims <T rozszerza TType > Wstawia wymiar 1 do kształtu tensora. Expint <T rozszerza TNumer > Expm1 <T rozszerza TType > Oblicza `exp(x) - 1` elementowo. WyciągPrzegląd Wyodrębnia rzut oka z tensora wejściowego. Wyodrębnij ImagePatches <T rozszerza TType > Wyodrębnij „łaty” z „obrazów” i umieść je w wymiarze wyjściowym „głębia”. WyodrębnijJpegShape <T rozszerza TNumber > Wyodrębnij informacje o kształcie obrazu zakodowanego w formacie JPEG. Wyodrębnij pakiety woluminów <T rozszerza numer TNumber > Wyodrębnij „łatki” z „wejściowego” i umieść je w wymiarze wyjściowym „głębokość”. Fakt Wypisz fakt dotyczący silni. FakeQuantWithMinMaxArgs Fałszywie skwantuj tensor „wejściowy”, wpisz float do tensora „wyjściowego” tego samego typu. FakeQuantWithMinMaxArgsGradient Oblicz gradienty dla operacji FakeQuantWithMinMaxArgs. FakeQuantWithMinMaxVars Fałszywie kwantyzuj tensor „wejściowy” typu float za pomocą globalnych skalarów zmiennoprzecinkowych Fałszywie kwantyzuj tensor „wejść” typu float za pomocą globalnych skalarów float „min” i „max” do tensora „wyjścia” o tym samym kształcie co „wejścia”. FakeQuantWithMinMaxVarsGradient Oblicz gradienty dla operacji FakeQuantWithMinMaxVars. FakeQuantWithMinMaxVars na kanał Fałszywie kwantyzuj tensor „wejściowy” typu float za pomocą pływaków na kanał Fałszywie kwantyzuj tensor `wejściowy` typu float na kanał i jeden z kształtów: `[d]`, `[b, d]` `[b, h, w, d]` poprzez pływaki na kanał ` min` i `max` kształtu `[d]` na tensor `wyjść` o tym samym kształcie co `wejścia`. FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient Oblicz gradienty dla operacji FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel. Fft <T rozszerza TType > Szybka transformata Fouriera. Fft2d <T rozszerza TType > Szybka transformata Fouriera 2D. Fft3d <T rozszerza TType > Szybka transformata Fouriera 3D. Kolejka Fifo Kolejka tworząca elementy w kolejności „pierwsze weszło, pierwsze wyszło”. Wypełnij <U rozszerza TType > Tworzy tensor wypełniony wartością skalarną. Filtruj według ostatniego zestawu danych komponentu Tworzy zbiór danych zawierający elementy pierwszego komponentu `input_dataset` mające wartość true w ostatnim elemencie. Odcisk palca Generuje wartości odcisków palców. Zestaw danych o stałej długości Czytnik rekordów o stałej długości Reader, który wyprowadza rekordy o stałej długości z pliku. Naprawiono próbnik UnigramCandidate Generuje etykiety dla próbkowania kandydatów z wyuczonym rozkładem unigramów. Piętro <T rozciąga TNumer > Zwraca największą liczbę całkowitą nie większą niż x. FloorDiv <T rozszerza TType > Zwraca x // y elementowo. FloorMod <T rozszerza TNumber > Zwraca elementarną resztę dzielenia. FlushSummaryWriter FractionalAvgPool <T rozszerza TNumber > Wykonuje łączenie średniej ułamkowej na wejściu. FractionalAvgPoolGrad <T rozszerza TNumber > Oblicza gradient funkcji FractionalAvgPool. FractionalMaxPool <T rozszerza TNumber > Wykonuje ułamkowe maksymalne łączenie na wejściu. FractionalMaxPoolGrad <T rozszerza numer T > Oblicza gradient funkcji FractionalMaxPool. FresnelCos <T rozszerza numer T > FresnelSin <T rozszerza numer T > FusedBatchNorm <T rozszerza TNumber , U rozszerza TNumber > Normalizacja wsadowa. FusedBatchNormGrad <T rozszerza TNumber , U rozszerza TNumber > Gradient do normalizacji wsadowej. FusedPadConv2d <T rozszerza numer T > Wykonuje dopełnienie jako proces wstępny podczas splotu. FusedResizeAndPadConv2d <T rozszerza numer TNumber > Wykonuje zmianę rozmiaru i dopełnienie jako proces wstępny podczas splotu. GRUBlockCell <T rozszerza numer T > Oblicza propagację do przodu komórki GRU dla 1 kroku czasowego. GRUBlockCellGrad <T rozszerza numer T > Oblicza propagację wsteczną komórki GRU dla 1 kroku czasowego. Zbierz <T rozszerza TType > Zawija operator XLA Gather udokumentowany pod adresem https://www.tensorflow.org/xla/operative_semantics#gather ZbierzNd <T rozszerza TType > Zbierz wycinki z „params” do Tensora o kształcie określonym przez „indeksy”. GatherV2 <T rozszerza numer TNumber > Wzajemnie gromadzi wiele tensorów tego samego typu i kształtu. Wygeneruj propozycje BoundingBox Ta operacja tworzy obszar zainteresowań z podanych obwiedni (bbox_deltas) zakodowanych kotwic wrt zgodnie z równaniem 2 w arXiv:1506.01497 Operacja wybiera górne pola punktacji `pre_nms_topn`, dekoduje je w odniesieniu do kotwic, stosuje niemaksymalne tłumienie nakładających się pudełek o wartości przecięcia przez związek (iou) wyższej niż `nms_threshold`, odrzucając pola, w których krótszy bok jest mniejszy niż ` min_rozmiar`. Wygeneruj ponowne mapowanie Vocab Biorąc pod uwagę ścieżkę do nowych i starych plików słownictwa, zwraca remapujący Tensor długość `num_new_vocab`, gdzie `remapping[i]` zawiera numer wiersza w starym słownictwie, który odpowiada wierszowi `i` w nowym słownictwie (zaczynając od linii `new_vocab_offset` i aż do `num_new_vocab` elementów) lub `- 1”, jeśli pozycja „i” w nowym słowniku nie znajduje się w starym słowniku. Pobierz uchwyt sesji Przechowuj tensor wejściowy w stanie bieżącej sesji. GetSessionTensor <T rozszerza TType > Pobierz wartość tensora określoną przez jego uchwyt. Większy Zwraca wartość logiczną (x > y) według elementu. WiększyRówny Zwraca wartość logiczną (x >= y) według elementu. GwarancjaConst <T rozszerza TType > Daje gwarancję środowisku wykonawczemu TF, że tensor wejściowy jest stały. HashTable Tworzy niezainicjowaną tabelę skrótów. HistogramFixedWidth <U rozszerza TNumber > Zwróć histogram wartości. Podsumowanie histogramu Wysyła bufor protokołu „Podsumowanie” z histogramem. HsvToRgb <T rozszerza numer T > Konwertuj jeden lub więcej obrazów z HSV na RGB. Tożsamość <T rozszerza TType > Zwraca tensor o tym samym kształcie i zawartości co tensor lub wartość wejściowa. TożsamośćN Zwraca listę tensorów o takich samych kształtach i zawartości jak dane wejściowe tensory. Czytelnik tożsamości Czytnik, który wyprowadza pracę w kolejce zarówno jako klucz, jak i wartość. Ifft <T rozszerza TType > Odwrotna szybka transformata Fouriera. Ifft2d <T rozszerza TType > Odwrotna szybka transformata Fouriera 2D. Ifft3d <T rozszerza TType > Odwrotna szybka transformata Fouriera 3D. Igamma <T rozszerza numer T > Oblicz dolną uregulowaną niekompletną funkcję Gamma „P(a, x)”. Igammagrada <t rozszerza tnumber > Oblicza gradient `igamma (a, x)` wrt `a`. Igammac <t rozszerza tnumber > Oblicz górną regularnie niekompletną funkcję gamma `q (a, x)`. IgnororeErrorsDataset Tworzy zestaw danych zawierający elementy „input_dataset` ignorowanie błędów. Imag <U rozszerza tnumber > Zwraca wyimaginowaną część liczby złożonej. ImageProjectivetransformv2 <T rozszerza tnumber > Stosuje podaną transformację do każdego z obrazów. ImageProjectivetransformv3 <T rozszerza tnumber > Stosuje podaną transformację do każdego z obrazów. Imagesummary Wyświetla bufor protokołu „Podsumowanie” z obrazami. ImmutableConst <t rozszerza ttype > Zwraca niezmienny tensor z regionu pamięci. ImportEvent INTOPK Mówi, czy cele znajdują się w najlepszych prognozach „k”. InfeedDequeue <t rozszerza ttype > Ubójnia zastępcza OP dla wartości, która zostanie wprowadzona do obliczeń. InfeedDequeueTUple Pobiera wiele wartości z Infeed jako krotki XLA. Infeedenqueue OP, który dostarcza pojedynczą wartość tensora do obliczeń. InfeedenqueuePreinearyzed Buffer OP, który obejmuje prelinearyzowany bufor w infeed TPU. InfeedenqueueTuple Wpisz wiele wartości tensorowych do obliczeń jako krotki XLA. Init Inicjatywny Inicjalizator tabeli, który przyjmuje odpowiednio dwa tensory dla klawiszy i wartości. InicitizeTableFromDataset InitiCizeTableFromTextFile Inicjuje tabelę z pliku tekstowego. Inplaceadd <t rozszerza ttype > Dodaje V do określonych wierszy x. Inplaseub <t rozszerza ttype > Odejmuje `v` na określone rzędy` x`. Inployupdate <t rozszerza ttype > Aktualizacje określone wiersze „I” z wartościami „V”. Inv <t rozszerza ttype > Oblicza odwrotność jednej lub więcej kwadratowych macierzy odwracalnych lub ich przyległych (transpozycja sprzężona). Invgrad <t rozszerza tType > Oblicza gradient odwrotności `X` WRT jego wejściu. Invert <t rozszerza tnumber > Odwróć (odwracaj) każdy fragment obsługiwanych typów; Na przykład wartość typu `uint8` 01010101 staje się 10101010. Invertpermutacja <t rozszerza tnumber > Oblicza odwrotną permutację tensora. Irfft <U rozszerza tnumber > Odwrotna rzeczywistą szybką transformację Fouriera. Irfft2d <U rozszerza tnumber > Odwrotne 2D rzeczywistą szybką transformację Fouriera. Irfft3d <U rozszerza tnumber > Odwrotna 3D rzeczywistą szybką transformację Fouriera. IsboostedtreeSensembleInitialize Sprawdza, czy zespół drzewa został zainicjowany. IsboostedtreesquantilestreamResourceInitialize Sprawdza, czy strumień kwantylowy został zainicjowany. Isfinite Zwroty, które elementy x są skończone. Isinf Zwroty, które elementy x są inf. Isnan Zwroty, które elementy x są nan. IsvariableInitialize Sprawdza, czy tensor został zainicjowany. Isotonicregression <U rozszerza tnumber > Rozwiązuje partię problemów regresji izotonicznej. Iterator IteratorFromStringHandle IteratorgetDevice Zwraca nazwę urządzenia, na którym umieszczono „zasob”. IteratorGetNext Otrzymuje następne dane wyjściowe z podanego iteratora. IteratorgetNextasoptional Otrzymuje następne wyjście z podanego iteratora jako opcjonalny wariant. IteratorGetNexSync Otrzymuje następne dane wyjściowe z podanego iteratora. IteratortoStringhandle Przekształca podany „Resource_handle” reprezentujący iterator na ciąg. Dołączyć Dołącza do strun na podanej liście tensorów strunowych w jeden tensor; z podanym separatorem (domyślnie jest pustym separatorem). KMC2chaininitializacja Zwraca indeks punktu danych, który należy dodać do zestawu nasion. KeyValuesorT <t rozszerza tnumber , u rozszerza ttype > Owija operator sortowania XLA, udokumentowany https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort. Kmeansplusplusinityzacja Wybiera rzędy NUM_TO_Sample of Emput za pomocą kryterium KMeans ++. Kthorderstatistic Oblicza statystykę ks. Zakonu zestawu danych. L2loss <t rozszerza tnumber > Strata L2. LMDBDATASET Tworzy zestaw danych, który emituje parę wartości kluczowej w jednym lub większej liczbie plików LMDB. Lstmblockcell <T rozszerza tnumber > Oblicza propagację komórek LSTM dla 1 kroku czasowego. LSTMBLOCKCELLGROD <T rozszerza tnumber > Oblicza propagację komórki LSTM wstecz dla 1 czasu. LatencyStatsDataset Rejestruj opóźnienie produkcji elementów „input_dataset” w statusagregator. Leakyrelu <t rozszerza tnumber > Oblicza wyprostowane liniowe: `max (funkcje, funkcje * alpha)`. LeaReLuGrad <T rozszerza tnumber > Oblicza skronione gradienty liniowe dla operacji Leakyrelu. Nauczył się, żenigramCandidatesAmpler Generuje etykiety do pobierania próbek kandydatów z wyuczonym dystrybucją Unigram. Lewy shift <t rozszerza tnumber > ElementWise oblicza przemieszczenie Bitwise w lewo `x` i` y`. Mniej Zwraca wartość prawdy (x <y) pod względem elementu. Mercequal Zwraca wartość prawdy (x <= y) pod względem elementu. Lgamma <t rozszerza tnumber > Oblicza dziennik wartości bezwzględnej `gamma (x)` `element. Linspace <t rozszerza tnumber > Generuje wartości w przedziale. LMDBDATASET Lmdbreader Czytnik, który wyświetla rekordy z pliku LMDB. LoadandReMapmatrix Ładuje 2-D (macierz) `Tensor` z nazwą` Old_Tensor_Name` z punktu kontrolnego na `CKPT_PATH` i potencjalnie zmienia swoje wiersze i kolumny za pomocą określonych remappingów. Loadpuembeddingdamparameters Załaduj parametry osadzania Adama. LoadPuembeddingDamparametersgradaccumdebug Załaduj parametry osadzania Adama za pomocą obsługi debugowania. LoadPuembeddingadAdeltaparameters Załaduj parametry osadzania adadelta. LoadPuembeddingadEltaparametersgradaccumdebug Załaduj parametry Adadelta z obsługą debugowania. LoadPuembeddingDagradParameters Załaduj parametry osadzania adagrad. LoadPuembeddingDagradParametersgradaccumdebug Załaduj parametry osadzania adagrad za pomocą obsługi debugowania. LoadPuembeddingcenteredRMSPROPPARAMETERS Parametry osadzania RMSProp o obciążeniu. LoadPuembeddingftrlParameters Załaduj parametry osadzania ftrl. LoadPuembeddingftrlParametersgradaccumdebug Załaduj parametry osadzania FTRL dzięki obsłudze debugowania. LoadPuembeddingMDLadaGradlightparameters Załaduj parametry osadzania światła ADAGrad MDL. LoadPuembeddingMomentumparameters Załaduj parametry osadzania pędu. LoadPuembeddingMomentumparametersgradaccumdebug Załaduj parametry osadzania pędu z obsługą debugowania. LoadPuembeddingProximaladagradParameters Załaduj proksymalne parametry osadzania adagrad. LoadPuembeddingProximaladagradParametersgradaccumdebug Załaduj proksymalne parametry osadzania adagrad z obsługą debugowania. LoadPuembeddingProximalyogiparameters LoadPuembeddingProximalyogiparametersgradaccumdebug LoadPuembeddingrMSPropparameters Załaduj parametry osadzania RMSProp. LoadPuembeddingrMSPropparametersgradaccumdebug Załaduj parametry osadzania RMSProp za pomocą obsługi debugowania. LoadPuembeddingStochastic GradientdescentParameters Załaduj parametry osadzania SGD. LoadPuembeddingStochasticladientdescentParametersgradaccumdebug Załaduj parametry osadzania SGD. Localresponsenormalizacja <T rozszerza tnumber > Lokalna normalizacja odpowiedzi. LocalResponsenormalizationgrad <T rozszerza tnumber > Gradienty do lokalnej normalizacji odpowiedzi. Log <t rozszerza ttype > Oblicza naturalny logarytm x element. Log1p <t rozszerza ttype > Oblicza naturalny logarytm (1 + x) pod względem elementu. LogMatrixDeterminant <t rozszerza ttype > Oblicza znak i dziennik wartości bezwzględnej wyznacznika jedna lub więcej macierzy kwadratowych. Logsoftmax <t rozszerza TNumber > Oblicza aktywacje Log Softmax. LogUniformCandidatesAmpler Generuje etykiety do pobierania próbek kandydatów z rozkładem logarytmicznym. Logiczne i Zwraca wartość prawdy X i Y, jeśli chodzi o element. LogicalNot Zwraca wartość prawdy „nie x` elementu. Logicalor Zwraca wartość prawdy x lub y pod względem elementu. LookptableExport <t rozszerza ttype , rozszerza ttype > Wyświetla wszystkie klucze i wartości w tabeli. Lookuptablefind <U rozszerza tType > Wygląda na klawisze w tabeli, wyświetla odpowiednie wartości. Lookupableimport Zastępuje zawartość tabeli określonymi klawiszami i wartościami. Lookuptableinsert Aktualizuje tabelę, aby kojarzyć klucze z wartościami. LookuptableRemove Usuwa klucze i powiązane wartości z tabeli. LookupleSize Oblicza liczbę elementów w danej tabeli. Loopcond Przekazuje wejście do wyjścia. Niżej Przekształca wszystkie wielkie znaki w swoje małe zamienniki. Lowerbound <U rozszerza tnumber > Appels Lower_Bound (sorted_search_values, wartości) wzdłuż każdego wiersza. Lu <t rozszerza ttype , u rozszerza tnumber > Oblicza rozkład LU jednej lub więcej macierzy kwadratowych. Makeiterator Tworzy nowy iterator z danego „zestawu danych” i przechowuje go w „iterator”. Makeunique Wykonaj wszystkie elementy w wymiarze innym niż partia unikalne, ale \ „zamknij \” do ich wartość początkowa. MapClear OP usuwa wszystkie elementy w pojemniku bazowym. MapinCompleteSize OP zwraca liczbę niekompletnych elementów w bazowym pojemniku. Mappeek OP Rzukuje na wartości w określonym kluczu. Mapuj OP zwraca liczbę elementów w bazowym pojemniku. MAP STAGE Etap (klucz, wartości) w leżącym u podstaw pojemnika, który zachowuje się jak hashtable. Mapunstage OP usuwa i zwraca wartości powiązane z kluczem Z podstawowego pojemnika. Mapunstagenokey OP usuwa i zwraca losowy (klucz, wartość) Z podstawowego pojemnika. Matmul <t rozszerza ttype > Pomnóż matrycę „A” przez matrycę „B”. Pasujące pliki Zwraca zestaw plików pasujących do jednego lub większej liczby wzorców globu. MatchingFilesDataset Matrixdiag <t rozszerza ttype > Zwraca wieściowy tensor przekątny z danymi wiekowymi wartościami przekątnymi. MatrixDiagpart <t rozszerza ttype > Zwraca wieżą przekątną część grubego tensora. Matrixdiagpartv3 <t rozszerza ttype > Zwraca wieżą przekątną część grubego tensora. Matrixdiagv3 <t rozszerza ttype > Zwraca wieściowy tensor przekątny z danymi wiekowymi wartościami przekątnymi. Matrixlogarithm <t rozszerza ttype > Oblicza logarytm macierzy jednej lub więcej matryc kwadratowych: \\(log(exp(A)) = A\\) Ten OP jest zdefiniowany tylko dla złożonych macierzy. Matrixsetdiag <t rozszerza ttype > Zwraca partii tensor macierzy z nowymi wieściami przekątnymi. Matrixsolvels <t rozszerza ttype > Rozwiązuje jeden lub więcej problemów liniowych najmniejszych kwadratów. Max <t rozszerza ttype > Oblicza maksimum elementów w wymiarach tensora. MaxintraOpparallimDataset Tworzy zestaw danych, który zastępuje maksymalną równoległość wewnątrz op-op. Maxpool <t rozszerza ttype > Wykonuje maksymalne pule na wejściu. Maxpool3d <t rozszerza tnumber > Wykonuje pulę 3D Max na wejściu. MaxPool3dgrad <U rozszerza TNumber > Oblicza gradienty funkcji puli maksymalnej 3D. MaxPool3dgradgrad <T rozszerza tnumber > Oblicza gradienty drugiego rzędu funkcji maxpooling. MaxPoolgrad <t rozszerza tnumber > Oblicza gradienty funkcji maxpooling. MaxPoolgradgrad <T rozszerza tnumber > Oblicza gradienty drugiego rzędu funkcji maxpooling. MaxPoolgradWithargmax <T rozszerza tnumber > Oblicza gradienty drugiego rzędu funkcji maxpooling. MaxPoolgradWithargmax <T rozszerza tnumber > Oblicza gradienty funkcji maxpooling. MaxpoolWithargmax <t rozszerza tnumber , rozszerza tnumber > Wykonuje maksymalne pulę na wejściu i wyjści zarówno maksymalne wartości, jak i wskaźniki. Maksimum <t rozszerza tnumber > Zwraca maksymalnie x i y (tj. Średnia <t rozszerza ttype > Oblicza średnią elementów w wymiarach tensora. Scal <t rozszerza ttype > Przekazuje wartość dostępnego tensora od „wejść” do „wyjściowy”. Mergesummary Łączy podsumowania. Mergev2CheckPoints Format V2 Specyficzny: łączy pliki metadanych odchylonych punktów kontrolnych. MFCC Przekształca spektrogram w formę przydatną do rozpoznawania mowy. Min <t rozszerza ttype > Oblicza minimum elementów w wymiarach tensora. Minimum <t rozszerza tnumber > Zwraca minę X i Y (tj. Mirrorpad <t rozszerza ttype > Podkłada tensor z lustrzanymi wartościami. Mirrorpadgrad <t rozszerza ttype > Gradient OP dla „lustrorpad` op. Mlirpasshroughop Owija dowolne obliczenia MLIR wyrażone jako moduł z funkcją main (). Mod <t rozszerza tnumber > Zwraca resztę podziału. ModelDataset Transformacja tożsamości, która modeluje wydajność. Mul <t rozszerza ttype > Zwraca X * y, pod względem elementu. Mulnonan <t rozszerza ttype > Zwraca X * y, pod względem elementu. Multideviceiterator Tworzy zasób multideviceiterator. MultideviceiteratorFromStringHandle Generuje zasób multideviceiterator z podanego uchwytu ciągów. MultideviceiteratorgetNextFromShard Otrzymuje następny element dostarczonego numeru odłamka. MultideviceiterInit Inicjuje iterator multi urządzenia z danym zestawem danych. MultideviceiterAtortOstringHandle Tworzy uchwyt sznurka dla danego multideviceiterator. Wielomianowy <U rozszerza tnumber > Pobiera próbki z rozkładu wielomianowego. MUTABLEDENSEHSHTABLE Tworzy pustą tabelę skrótów, która wykorzystuje tensory jako sklep z podkładem. MUTABLEHASHTABLE Tworzy pusty stół do skrótu. MUTABLEHASHTABLEOFTENSORS Tworzy pusty stół do skrótu. Mutex Tworzy zasób Mutex, który można zablokować przez „mutexlock”. Mutexlock Blokuje zasób Mutex. Ncclallreduce <t rozszerza tnumber > Wyświetla tensor zawierający redukcję we wszystkich tensorach wejściowych. Ncclbroadcast <t rozszerza tnumber > Wysyła „wejście” do wszystkich urządzeń podłączonych do wyjścia. Ncclreduce <t rozszerza tnumber > Zmniejsza `input` z` NUM_DEVICES` za pomocą „redukcji” do jednego urządzenia. Ndtri <t rozszerza tnumber > Najbliższe podsumowanie Wybiera K najbliższe centra dla każdego punktu. Neg <t rozszerza ttype > Oblicza liczbową wartość ujemną. Negstrain Szkolenie poprzez negatywne pobieranie próbek. Nextafter <t rozszerza tnumber > Zwraca następną reprezentatywną wartość `x1` w kierunku` x2`, pod względem elementu. Nextiteration <t rozszerza ttype > Udostępnia swoje dane wejściowe do następnej iteracji. Noop Nic nie robi. Niedeterministyki <U rozszerza ttype > Nieodeterminystycznie generuje niektóre liczby całkowite. Nieuprzeprzedres nonmaxssession <t rozszerza TNumber > Greedyly wybiera podzbiór granicznych pól w kolejności malejącej wyniku, Przycinanie skrzynek o wysokim przecięciu (IOU) pokrywają się z wcześniej wybranymi skrzynkami. NonmaxSsuppRessionWithoverlaps Greedyly wybiera podzbiór granicznych pól w kolejności malejącej wyniku, Przycinanie skrzynek, które mają wysokie nakładanie się z wcześniej wybranymi pudełkami. Nonserializabledataset Noteksualny Zwraca wartość prawdy (x! = Y) pod względem elementów. NTHElement <t rozszerza tnumber > Znajduje wartości statystyki `n 'rzędu dla ostatniego wymiaru. Onehot <U rozszerza ttype > Zwraca jeden gorący tensor. Takie jak <t rozszerza ttype > Zwraca tensor tych o tym samym kształcie i typu co x. ZoptymalizowaneAtaset Tworzy zestaw danych, stosując optymalizacje do „input_dataset`. ZoptymalizowaneAtaseTV2 Tworzy zestaw danych, stosując powiązane optymalizacje do „input_dataset`. Opcjonalnie FromValue Konstruuje opcjonalny wariant z krotki tensorów. Opcjonalna wartość Zwraca wartość przechowywaną w opcjonalnym wariancie lub podnosi błąd, jeśli nie istnieje. OpcjonalHasValue Zwraca true, jeśli i tylko wtedy, gdy podany wariant opcjonalny ma wartość. Opcjonalnie Tworzy opcjonalny wariant bez wartości. COMLEDMAPCLEAR OP usuwa wszystkie elementy w pojemniku bazowym. COUREDMAPINCOPLESIZE OP zwraca liczbę niekompletnych elementów w bazowym pojemniku. COUREDMAPEKEK OP Rzukuje na wartości w określonym kluczu. Zamówienie OP zwraca liczbę elementów w bazowym pojemniku. Order Mapstage Etap (klucz, wartości) w pojemniku bazowym, który zachowuje się jak uporządkowany kontener asocjacyjny. COUREDMAPUNTAGE OP usuwa i zwraca wartości powiązane z kluczem Z podstawowego pojemnika. COMEREDMAPUNSTAGENOKEY OP usuwa i zwraca element (klucz, wartość) z najmniejszym Klucz z bazowego pojemnika. OrdinalsElector Operator rdzenia TPU op. OutFeedDequeue <t rozszerza ttype > Pobiera pojedynczy tensor z Outfeed obliczeń. OutfeedDequeueTUple Odzyskaj wiele wartości z wyładowania obliczeniowego. OutFeedDequeeTUplev2 Odzyskaj wiele wartości z wyładowania obliczeniowego. OutFeedDequeuev2 <t rozszerza ttype > Pobiera pojedynczy tensor z Outfeed obliczeń. Outfeedenqueue Enqueue tensor na wyniku obliczeń. OutheedenqueueTUple Enqueue wiele wartości tensorowych w wyniku obliczeń. Pad <t rozciąga ttype > Owija operator XLA PAD, udokumentowany https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#pad. PADDEDBATCHDATASET Tworzy zestaw danych, który partiowo i podkładki `` Batch_Size 'elementy z wejścia. Paddingfifoqueue Kolejka, która produkuje elementy w pierwszym zamówieniu. ParallelConcat <t rozszerza ttype > Łączy listę tensorów „n” wzdłuż pierwszego wymiaru. ParallelDynamicStitch <t rozszerza ttype > Przeplatać wartości z tensorów „data” w jeden tensor. ParametetiredTruncednormal <U rozszerza tnumber > Wyświetla losowe wartości z rozkładu normalnego. Parsexample Przekształca wektor Protos TF. Przykład (jako ciągami) w typowe tensory. ParseExampledataset Transformuje `input_dataset` zawierające` przykład `Protos jako wektory DT_String w zestaw danych„ tensor` lub `sparsetensor` reprezentujący analizowane funkcje. ParsesequenceExample Przekształca wektor Protos Protos Sekwencji (jako ciągi) w typowe tensory. ParsesingeExample Przekształca Proto TF.Example (jako ciąg) w typowe tensory. ParsesinglesequenceExample Przekształca mózg skalarny. Proto sekwencyjne (jako struny) w typowe tensory. Arsetensor <t rozszerza ttype > Przekształca serializowany tensorflow.Tensorproto Proto w tensor. ParitionedInput <t rozszerza ttype > OP, który razem grupuje listę partycjonowanych danych wejściowych. Paritionedoutput <t rozszerza ttype > OP, który demultipleksuje tensor, który ma zostać odłamany przez XLA do listy partycjonowanych Wyniki poza obliczeniem XLA. Umak zastępczy <t rozszerza tType > Ubójnia zastępcza OP dla wartości, która zostanie wprowadzona do obliczeń. PlacholandWithdefault <t rozszerza ttype > OP, który przechodzi przez „wejście”, gdy jego wyjście nie jest zasilane. Polygamma <t rozszerza tnumber > Oblicz funkcję Polygamma \\(\psi^{(n)}(x)\\). Liczba ludności Oblicza liczbę populacji podstawowych (aka Pow <t rozszerza ttype > Oblicza moc jednej wartości dla drugiej. PrefetchDataset Tworzy zestaw danych, który asynchronicznie przygotowuje elementy z `input_dataset`. Preliinearyze OP, który linearyzuje jedną wartość tensora do nieprzezroczystego tensora wariantu. PrelineArizetuple OP, który linearyzuje wiele wartości tensora do nieprzezroczystego wariantu tensor. Zapobieganie gradientom <t rozszerza ttype > Tożsamość OP, która wywołuje błąd, jeśli żąda się gradientu. Wydrukować Drukuje skalar String. PriorityQueue Kolejka, która wytwarza elementy posortowane według pierwszej wartości komponentu. Prywatethreadpooldataset Tworzy zestaw danych, który wykorzystuje niestandardową pulę wątków do obliczenia `input_dataset`. Prod <t rozszerza ttype > Oblicza iloczyn elementów w wymiarach tensora. Qr <t rozszerza ttype > Oblicza rozkłady QR jednej lub więcej macierzy. Kwantyzm <t rozszerza ttype > Kwantyzować „wejściowy” tensor typu float na „wyjściowy” tensor typu „t”. Kwantyzanddequantize <T rozszerza tnumber > Kwantyzuje następnie dequantyzuje tensor. KwantyzandDequantizev3 <T rozszerza tnumber > Kwantyzuje następnie dequantyzuje tensor. Kwantyzanddequantizev4 <T rozszerza tnumber > Zwraca gradient „kwantyzacji. QuantizandDequantizev4`. QuantizandDequantizev4grad <T rozszerza tnumber > Zwraca gradient „kwantyzanddequantizev4”. KwantyzowaneNandShrinkrange <U rozszerza ttype > Konwertuj kwantyzowany tensor „wejściowy” na „wyjście” o niższej precyzji, używając Rzeczywisty rozkład wartości, aby zmaksymalizować użycie niższej głębokości bitu i odpowiednio dostosować zakres wyjściowy min i maksymalnie. Kwantyzowaneadd <v rozszerza ttype > Zwraca X + Y, pracując nad kwantyzowanymi buforami. KwantyzedAvgpool <t rozszerza ttype > Produkuje średnią pulę tensora wejściowego dla kwantyzowanych typów. KwantyzowanebatchnormWithGlobalnormalizacja <u rozszerza ttype > Kwantyczna normalizacja partii. KwantyzowaneBiasadd <v rozszerza ttype > Dodaje tensor „stronniczość” do tensor „Wejście” dla kwantyzowanych typów. KwantyzowaneConcat <t rozszerza ttype > Konatenuje kwantyzowane tensory wzdłuż jednego wymiaru. KwantyzowaneConv2dandrelu <v rozszerza ttype > KwantyzowaneConv2dandReluandRequantize <v rozszerza ttype > KwantyzowaneConv2dandRequantize <v rozszerza ttype > KwantyzowaneConv2dperchannel <v rozszerza ttype > Oblicza kwantyzowaneConv2d na kanał. KwantyzowaneConv2dwithbias <v rozszerza ttype > KwantyzowaneConv2dwithbiasandrelu <v rozszerza ttype > KwantyzowaneConv2dwithbiasandReluandRequantize <W rozszerza ttype > KwantyzowaneConv2dwithBiasandRequantize <W rozszerza ttype > KwantyzowaneConv2dwithbiassignedSumandReluandRequantize <x rozszerza ttype > KwantyzowaneConv2dwithbiasSumandRelu <v rozszerza ttype > KwantyzowaneConv2dwithbiasSumandReluandRequantize <x rozszerza ttype > Kwantyzowaneconv2d <v rozszerza ttype > Oblicza splot 2D, biorąc pod uwagę kwantyzowane tensory wejściowe i filtra 4D. KwantyzowaneDepthWiseconv2d <v rozszerza ttype > Oblicza skwantowany głębokie CONV2D. KwantyzowaneDepthWiseConv2dwithbias <v rozszerza ttype > Oblicza skwantowany głębokie CONV2D z odchyleniem. KwantyzowaneDepthWiseConv2dwithbiasandrelu <v rozszerza ttype > Oblicza skwantowany głębokie CONV2D z odchyleniem i RELU. KwantyzowaneDepthWiseConv2dwithbiasandReluandRequantize <W rozszerza ttype > Oblicza kwantyzowane głębokie CONV2D z odchyleniem, RELU i wymaganiem. Kwantyzowany InstanCenorm <t rozszerza ttype > Kwantyczna normalizacja instancji. KwantyzowaneMatMul <v rozszerza ttype > Wykonaj kwantyzowaną mnożenie macierzy „A” przez matrycę `B`. KwantyzowaneMatmulwithbias <W rozszerza ttype > Wykonuje kwantyzowane mnożenie macierzy „A` przez matrycę` B` z dodatkiem odchylenia. KwantyzowaneMAtMulWithbiasandDequantize <W rozszerza tnumber > KwantyzowaneMAtMulWithbiasandrelu <v rozszerza ttype > Wykonaj kwantyzowaną mnożenie macierzy „A` przez matrycę` B` z dodatkiem odchylenia i fuzji reluszowej. KwantyzowaneMAtMulWithbiasandReluandRequantize <W rozszerza ttype > Wykonaj kwantyzowaną mnożenie macierzy „A` przez matrycę` B` z odchyleniem dodawania i reluz i wymagania fuzji. KwantyzowaneMatMulWithbiaSandRequantize <W rozszerza ttype > KwantyzowaneMaxPool <t rozszerza ttype > Produkuje maksymalną pulę tensor wejściowego dla kwantyzowanych typów. Kwantyzowane <v rozszerza ttype > Zwraca x * y, pod względem elementu, pracując nad kwantyzowanymi buforami. Kwantyzowane podanie <u rozszerza ttype > Oblicza kwantyfikowane skorygowane liniowe: `max (cechy, 0)` KwantyzowaneLELU6 <U rozszerza ttype > Oblicza kwantyfikowane proste liniowe 6: `min (max (cechy, 0), 6)` Kwantyzowane niezależność <u rozszerza ttype > Oblicza kwantyfikowane proste liniowe x: `min (max (funkcje, 0), max_value)` Kwantyzowane preshape <t rozszerza ttype > Przekształca kwantyzowany tensor zgodnie z reshape op. KwantyzowaneSizeBiLinear <t rozszerza ttype > Zmiana zmiany kwantyzowanej `obrazy` `rozmiar 'przy użyciu kwantyzowanej interpolacji dwuliniowej. Queueclose Zamyka daną kolejkę. Kolejka Dequees krotność jednego lub więcej tensorów z danej kolejki. Kolejka Dequeues `n 'krotki jednego lub więcej tensorów z danej kolejki. Królowa Fueueueupto Dequeues `n 'krotki jednego lub więcej tensorów z danej kolejki. Kolejka Zakrywa krotność jednego lub więcej tensorów w danej kolejce. Queueenqueuemody Enqueues zero lub więcej krotek jednego lub więcej tensorów w danej kolejce. Kolejka Zwraca prawdziwie, jeśli kolejka jest zamknięta. Kolejki Oblicza liczbę elementów w danej kolejce. Raggedbinount <U rozszerza tnumber > Zlicza liczbę wystąpień każdej wartości w tablicy liczb całkowitych. RaggedCountSparseoutput <u rozszerza tnumber > Wykonuje rzadkie liczbę pojemników na wyjście na dłowione wejście tensora. Raggedcross <t rozszerza ttype , u rozszerza tnumber > Generuje krzyż funkcji z listy tensorów i zwraca go jako raggedtensor. Raggedgather <t rozszerza tnumber , rozszerza ttype > Zbierz poszarpane plastry z `params` axis` 0 'zgodnie z „indeksami”. Raggedrange <U rozszerza tnumber , t rozszerza tnumber > Zwraca „raggedTensor” zawierające określone sekwencje liczb. RaggedTensorfromVariant <U rozszerza tnumber , t rozszerza ttype > Dekoduje tensor „wariant” w „raggedTensor”. RaggedTensortOsparse <U rozszerza ttype > Przekształca „raggedTensor” w „sparsetensor” z tymi samymi wartościami. RaggedTensortOtensor <U rozszerza ttype > Utwórz gęsty tensor z nierównego tensora, prawdopodobnie zmieniając jego kształt. RaggedTensorTovariant Koduje „raggedTensor” w tensor „wariant”. RaggedTensortOvariant Gradient <U rozszerza ttype > Pomocnik używany do obliczania gradientu dla „raggedTensortOvariant”. Randomcrop <t rozszerza tnumber > Losowo uprawa `obraz”. RandomDataset Tworzy zestaw danych, który zwraca liczby pseudorandomów. Randomgamma <U rozszerza tnumber > Wyświetla losowe wartości z rozkładu gamma opisanego przez alfa. Randomgammagrad <t rozszerza tnumber > Oblicza pochodną losowej próbki gamma WRT Randompoisson <V rozszerza tnumber > Wyświetla losowe wartości z rozkładu (rozkładu) Poissona opisanego przez szybkość. Losowa wysyłka <t rozszerza ttype > Losowo tasuje tensor wzdłuż pierwszego wymiaru. RandomShuffleQueue Kolejka losowa kolejności elementów. Randomstandstardnormal <U rozszerza TNumber > Wyświetla losowe wartości z rozkładu normalnego. RandomUniform <U rozszerza tnumber > Wyświetla losowe wartości z jednolitego rozkładu. RandomUniformint <U rozszerza tnumber > Wyświetla losowe liczby całkowite z jednolitego rozkładu. Zakres <t rozszerza tnumber > Tworzy sekwencję liczb. Zasięgatataset Tworzy zestaw danych o zakresie wartości. Stopień Zwraca stopień tensora. Odczyt Odczytuje i wysyła całą zawartość nazwy pliku wejściowego. Readvarableop <t rozszerza ttype > Odczytuje wartość zmiennej. ReaderNumrecordsprodured Zwraca liczbę rekordów wyprodukowanych przez czytelnika. ReaderNumworkUnits Completed Zwraca liczbę jednostek roboczych, które czytelnik zakończył przetwarzanie. Readerread Zwraca następny rekord (klucz, para wartości) wyprodukowane przez czytelnika. Readerreadupto Zwraca do par `NUM_RECORDS` (klucz, wartość) wytwarzane przez czytelnika. Readerreset Przywróć czytelnika do początkowego czystego stanu. ReadErstorestate Przywróć czytelnika do wcześniej zapisanego stanu. Readerserializestate Wyprodukuj tensor łańcuchowy, który koduje stan czytelnika. Real <U rozszerza tnumber > Zwraca prawdziwą część złożonej liczby. RealDiv <t rozszerza ttype > Zwraca element x / y pod względem rzeczywistych typów. RebatchDataset Tworzy zestaw danych, który zmienia rozmiar partii. RebatchDatasetv2 Tworzy zestaw danych, który zmienia rozmiar partii. Wzajemne <t rozszerza ttype > Oblicza wzajemność X, pod względem elementu. Auverocalgrad <t rozszerza ttype > Oblicza gradient odwrotności `X` WRT jego wejściu. RecordInput Emituje randomizowane rekordy. Recv <t rozszerza ttype > Otrzymuje nazwany tensor z innego obliczenia XLA. Recvtpuembeddingactivations OP, który otrzymuje aktywacje osadzania na TPU. Zmniejsz <t rozszerza tnumber > Wzajemnie zmniejsza wiele tensorów o identycznych typach i kształcie. Reduceall Oblicza „logiczne i” elementów w różnych wymiarach tensora. Reduceanie Oblicza „logiczne lub” elementów w różnych wymiarach tensora. RUINOJOIN Dołącza do tensora strunowego w danych wymiarach. ReduceMax <t rozszerza ttype > Oblicza maksimum elementów w wymiarach tensora. Reducemin <t rozszerza ttype > Oblicza minimum elementów w wymiarach tensora. RUINDPROD <t rozszerza ttype > Oblicza iloczyn elementów w wymiarach tensora. Zmniejszenie <t rozszerza ttype > Oblicza sumę elementów w wymiarach tensora. RUDELV2 <T rozszerza tnumber > Wzajemnie zmniejsza wiele tensorów o identycznych typach i kształcie. Refenter <t rozszerza ttype > Tworzy lub znajduje ramkę dla dzieci i udostępnia „data” ramkę dla dzieci. RefExit <t rozszerza ttype > Wyjawia bieżącą ramkę do swojej ramki nadrzędnej. Refimentity <t rozszerza tType > Zwróć ten sam tensor Ref, co tensor wejściowy. Refmerge <t rozszerza ttype > Przekazuje wartość dostępnego tensora od „wejść” do „wyjściowy”. RefNixtiteration <t rozszerza ttype > Udostępnia swoje dane wejściowe do następnej iteracji. Refselect <t rozszerza ttype > Przekazuje „indeksowy element„ inputs ”do„ wyjściowy ”. RefSwitch <t rozszerza ttype > Przekazuje tensor „data” do portu wyjściowego określonego przez „Pred”. RegExfullMatch Sprawdź, czy wejście pasuje do wzorca wyrażenia regularności. RegexrePlace Zastępuje dopasowania wyrażenia regularnego „wzorca” w `input`` `` `` retwrite '. RejestrDataSet Rejestruje zestaw danych z usługą TF.DATA. Rellu <t rozszerza ttype > Oblicza wyprostowane liniowe: `max (funkcje, 0)`. Relu6 <t rozszerza tnumber > Oblicza skorygowane liniowe 6: `min (maks. (Funkcje, 0), 6)`. Relu6grad <t rozszerza tnumber > Oblicza skorygowane liniowe gradienty dla operacji RELU6. ReLuGrad <t rozszerza tnumber > Oblicza skorygowane gradienty liniowe dla operacji RELU. RemotefusedGrafeCute Wykonaj wykres na zdalnym procesorze. RepretaDataSet Tworzy zestaw danych, który emituje wyjścia `input_dataset`` Count ''. Replicaid Identyfikator repliki. Replicatemetadata Metadane wskazujące, w jaki sposób należy się powtórzyć obliczenie TPU. Replikowane wejście <t rozszerza ttype > Łączy n wejściowych z powtórzonym obliczeniem TPU w dróg N. ReplisationOutput <t rozszerza ttype > Łączy n wyjściowe z powtórzonego obliczenia TPU w dróg N. Wymaganie Rzuty Oblicza zakres, który obejmuje rzeczywiste wartości obecne w skwantowanym tensorze. Wymaganie Kanał Oblicza zakres wymagań na kanał. Wymaga <u rozszerza ttype > Przekształca kwantyzowany tensor `input` w niższą precyzję` wyjście `. RequantizePerChannel <U rozszerza ttype > Wymaga danych wejściowych z wartościami min i maksymalnie znanymi na kanał. Reshape <t rozszerza ttype > Przekształca tensor. Resizearea Zmień zmianę `obrazy 'na` rozmiar' za pomocą interpolacji obszaru. Zmiana resizeBicubic Zmień rozmiar `obrazy 'na„ rozmiar ”za pomocą interpolacji dwukabowej. ReSizeBicubicgrad <T rozszerza tnumber > Oblicza gradient interpolacji dwukabowej. Zmiana zmiany linii Zmień rozmiar „obrazów” na „rozmiar” przy użyciu interpolacji dwustronnej. ReSizeBilineargrad <T rozszerza tnumber > Oblicza gradient interpolacji dwuliniowej. Resizeenearestneighbor <T rozszerza tnumber > Zmień rozmiar `Images 'na„ rozmiar ”za pomocą interpolacji najbliższych sąsiadów. Resizeenearestneighborgrad <T rozszerza tnumber > Oblicza gradient interpolacji najbliższych sąsiadów. ResourceaccumulatorApplygradient Stosuje gradient do danego akumulatora. Resourceaccumulatornumaktuled Zwraca liczbę gradientów agregowanych w danych akumulatorach. ResourceaccumulatorsetGlobalstep Aktualizuje akumulator o nowej wartości dla global_step. ResourceaccumulatOrtake Gradient <t rozszerza ttype > Wyodrębnia średni gradient w danym kuratorze warunkowym. ResourceApplyAdamax Aktualizacja „*var” zgodnie z algorytmem ADAMAX. ResourceapplyAdadelta Aktualizacja „*var” zgodnie ze schematem Adadelta. ResourceApplyAdagrad Aktualizacja „*var” zgodnie ze schematem ADAGRAD. ResourceApplyAdagradda Aktualizacja „*var” zgodnie z bliższym schematem ADAGRAD. Resourceapplyadam Aktualizacja „*var” zgodnie z algorytmem ADAM. ResourceApplyAdamWithamsgrad Aktualizacja „*var” zgodnie z algorytmem ADAM. ResourceApplyAddsign Aktualizacja „*var” zgodnie z aktualizacją Addsign. ResourcescePlenteredRMSProp Aktualizacja „*var” zgodnie z wyśrodkowanym algorytmem RMSPROP. ResourceApplyFtrl Aktualizacja „*var” zgodnie ze schematem ftrl-proximal. ResourceapplygradientDescent Aktualizacja „ * var”, odejmując „alfa” * „delta” od IT. Resourceapplykerasmomentum Aktualizacja „*var” zgodnie ze schematem pędu. Resourceapplymomentum Aktualizacja „*var” zgodnie ze schematem pędu. ResourceApplyPowersign Aktualizacja „*var” zgodnie z aktualizacją Addsign. ResourceapplyProximaladagrad Aktualizacja „*var” i „*akumenta” zgodnie z FOBOS z wskaźnikiem uczenia się ADAGRAD. ResourceapplyProximalgradientDescent Aktualizacja „*var” jako algorytm FOBOS o stałym wskaźniku uczenia się. ResourceApplyRMSProp Update '*var' according to the RMSProp algorithm. ResourceConditionalAccumulator A conditional accumulator for aggregating gradients. ResourceCountUpTo <T extends TNumber > Increments variable pointed to by 'resource' until it reaches 'limit'. ResourceGather <U extends TType > Gather slices from the variable pointed to by `resource` according to `indices`. ResourceGatherNd <U extends TType > ResourceScatterAdd Adds sparse updates to the variable referenced by `resource`. ResourceScatterDiv Divides sparse updates into the variable referenced by `resource`. ResourceScatterMax Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `max` operation. ResourceScatterMin Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `min` operation. ResourceScatterMul Multiplies sparse updates into the variable referenced by `resource`. ResourceScatterNdAdd Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. ResourceScatterNdMax ResourceScatterNdMin ResourceScatterNdSub Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. ResourceScatterNdUpdate Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. ResourceScatterSub Subtracts sparse updates from the variable referenced by `resource`. ResourceScatterUpdate Assigns sparse updates to the variable referenced by `resource`. ResourceSparseApplyAdadelta var: Should be from a Variable(). ResourceSparseApplyAdagrad Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. ResourceSparseApplyAdagradDa Update entries in '*var' and '*accum' according to the proximal adagrad scheme. ResourceSparseApplyAdagradV2 Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. ResourceSparseApplyCenteredRmsProp Update '*var' according to the centered RMSProp algorithm. ResourceSparseApplyFtrl Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme. ResourceSparseApplyKerasMomentum Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme. ResourceSparseApplyMomentum Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme. ResourceSparseApplyProximalAdagrad Sparse update entries in '*var' and '*accum' according to FOBOS algorithm. ResourceSparseApplyProximalGradientDescent Sparse update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate. ResourceSparseApplyRmsProp Update '*var' according to the RMSProp algorithm. ResourceStridedSliceAssign Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. Przywrócić 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. Ratować 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. Wysłać 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. Scena 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`. Pas Strip leading and trailing whitespaces from the Tensor. Sub <T extends TType > Returns x - y element-wise. Substr Return substrings from `Tensor` of strings. Sum <T extends TType > Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. SummaryWriter Svd <T extends TType > Computes the eigen decomposition of a batch of self-adjoint matrices (Note: Only real inputs are supported). SwitchCond <T extends TType > Forwards `data` to the output port determined by `pred`. TPUCompilationResult Returns the result of a TPU compilation. TPUEmbeddingActivations An op enabling differentiation of TPU Embeddings. TPUReplicateMetadata Metadata indicating how the TPU computation should be replicated. TPUReplicatedInput <T extends TType > Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation. TPUReplicatedOutput <T extends TType > Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation. TakeDataset Creates a dataset that contains `count` elements from the `input_dataset`. TakeManySparseFromTensorsMap <T extends TType > Read `SparseTensors` from a `SparseTensorsMap` and concatenate them. Tan <T extends TType > Computes tan of x element-wise. Tanh <T extends TType > Computes hyperbolic tangent of `x` element-wise. TanhGrad <T extends TType > Computes the gradient for the tanh of `x` wrt its input. TemporaryVariable <T extends TType > Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step. TensorArray An array of Tensors of given size. TensorArrayClose Delete the TensorArray from its resource container. TensorArrayConcat <T extends TType > Concat the elements from the TensorArray into value `value`. TensorArrayGather <T extends TType > Gather specific elements from the TensorArray into output `value`. TensorArrayGrad Creates a TensorArray for storing the gradients of values in the given handle. TensorArrayGradWithShape Creates a TensorArray for storing multiple gradients of values in the given handle. TensorArrayPack <T extends TType > TensorArrayRead <T extends TType > Read an element from the TensorArray into output `value`. TensorArrayScatter Scatter the data from the input value into specific TensorArray elements. TensorArraySize Get the current size of the TensorArray. TensorArraySplit Split the data from the input value into TensorArray elements. TensorArrayUnpack TensorArrayWrite Push an element onto the tensor_array. TensorDataset Creates a dataset that emits `components` as a tuple of tensors once. TensorDiag <T extends TType > Returns a diagonal tensor with a given diagonal values. TensorDiagPart <T extends TType > Returns the diagonal part of the tensor. TensorForestCreateTreeVariable Creates a tree resource and returns a handle to it. TensorForestTreeDeserialize Deserializes a proto into the tree handle TensorForestTreeIsInitializedOp Checks whether a tree has been initialized. TensorForestTreePredict Output the logits for the given input data TensorForestTreeResourceHandleOp Creates a handle to a TensorForestTreeResource TensorForestTreeSerialize Serializes the tree handle to a proto TensorForestTreeSize Get the number of nodes in a tree TensorListConcat <U extends TType > Concats all tensors in the list along the 0th dimension. TensorListConcatLists TensorListElementShape <T extends TNumber > The shape of the elements of the given list, as a tensor. TensorListFromTensor Creates a TensorList which, when stacked, has the value of `tensor`. TensorListGather <T extends TType > Creates a Tensor by indexing into the TensorList. TensorListGetItem <T extends TType > TensorListLength Returns the number of tensors in the input tensor list. TensorListPopBack <T extends TType > Returns the last element of the input list as well as a list with all but that element. TensorListPushBack Returns a list which has the passed-in `Tensor` as last element and the other elements of the given list in `input_handle`. TensorListPushBackBatch TensorListReserve List of the given size with empty elements. TensorListResize Resizes the list. TensorListScatter Creates a TensorList by indexing into a Tensor. TensorListScatterIntoExistingList Scatters tensor at indices in an input list. TensorListSetItem TensorListSplit Splits a tensor into a list. TensorListStack <T extends TType > Stacks all tensors in the list. TensorMapErase Returns a tensor map with item from given key erased. TensorMapHasKey Returns whether the given key exists in the map. TensorMapInsert Returns a map that is the 'input_handle' with the given key-value pair inserted. TensorMapLookup <U extends TType > Returns the value from a given key in a tensor map. TensorMapSize Returns the number of tensors in the input tensor map. TensorMapStackKeys <T extends TType > Returns a Tensor stack of all keys in a tensor map. TensorScatterNdAdd <T extends TType > Adds sparse `updates` to an existing tensor according to `indices`. TensorScatterNdMax <T extends TType > TensorScatterNdMin <T extends TType > TensorScatterNdSub <T extends TType > Subtracts sparse `updates` from an existing tensor according to `indices`. TensorScatterNdUpdate <T extends TType > Scatter `updates` into an existing tensor according to `indices`. TensorSliceDataset Creates a dataset that emits each dim-0 slice of `components` once. TensorStridedSliceUpdate <T extends TType > Assign `value` to the sliced l-value reference of `input`. TensorSummary Outputs a `Summary` protocol buffer with a tensor and per-plugin data. TextLineDataset Creates a dataset that emits the lines of one or more text files. TextLineReader A Reader that outputs the lines of a file delimited by '\n'. TfRecordDataset Creates a dataset that emits the records from one or more TFRecord files. TfRecordReader A Reader that outputs the records from a TensorFlow Records file. ThreadPoolDataset Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. ThreadPoolHandle Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. Tile <T extends TType > Constructs a tensor by tiling a given tensor. TileGrad <T extends TType > Returns the gradient of `Tile`. Timestamp Provides the time since epoch in seconds. ToBool Converts a tensor to a scalar predicate. ToHashBucket Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets. ToHashBucketFast Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets. ToHashBucketStrong Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets. ToNumber <T extends TNumber > Converts each string in the input Tensor to the specified numeric type. TopK <T extends TNumber > Finds values and indices of the `k` largest elements for the last dimension. TopKUnique Returns the TopK unique values in the array in sorted order. TopKWithUnique Returns the TopK values in the array in sorted order. Transpose <T extends TType > Shuffle dimensions of x according to a permutation. TriangularSolve <T extends TType > Solves systems of linear equations with upper or lower triangular matrices by backsubstitution. TridiagonalMatMul <T extends TType > Calculate product with tridiagonal matrix. TridiagonalSolve <T extends TType > Solves tridiagonal systems of equations. TruncateDiv <T extends TType > Returns x / y element-wise for integer types. TruncateMod <T extends TNumber > Returns element-wise remainder of division. TruncatedNormal <U extends TNumber > Outputs random values from a truncated normal distribution. TryRpc Perform batches of RPC requests. Unbatch <T extends TType > Reverses the operation of Batch for a single output Tensor. UnbatchDataset A dataset that splits the elements of its input into multiple elements. UnbatchGrad <T extends TType > Gradient of Unbatch. UncompressElement Uncompresses a compressed dataset element. UnicodeDecode <T extends TNumber > Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points. UnicodeDecodeWithOffsets <T extends TNumber > Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points. UnicodeEncode Encode a tensor of ints into unicode strings. UnicodeScript Determine the script codes of a given tensor of Unicode integer code points. UnicodeTranscode Transcode the input text from a source encoding to a destination encoding. UniformCandidateSampler Generates labels for candidate sampling with a uniform distribution. Unique <T extends TType , V extends TNumber > Finds unique elements along an axis of a tensor. UniqueDataset Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`. UniqueWithCounts <T extends TType , V extends TNumber > Finds unique elements along an axis of a tensor. UnravelIndex <T extends TNumber > Converts an array of flat indices into a tuple of coordinate arrays. UnsortedSegmentJoin Joins the elements of `inputs` based on `segment_ids`. UnsortedSegmentMax <T extends TNumber > Computes the maximum along segments of a tensor. UnsortedSegmentMin <T extends TNumber > Computes the minimum along segments of a tensor. UnsortedSegmentProd <T extends TType > Computes the product along segments of a tensor. UnsortedSegmentSum <T extends TType > Computes the sum along segments of a tensor. Unstack <T extends TType > Unpacks a given dimension of a rank-`R` tensor into `num` rank-`(R-1)` tensors. Unstage Op is similar to a lightweight Dequeue. UnwrapDatasetVariant Górny 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`. Gdzie 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 ()
Działanie	op () Return this unit of computation as a single Operation .
final String	toString ()

Inherited Methods

From class java.lang.Object

wartość logiczna	equals (Object arg0)
final Class<?>	getClass ()
wew	hashCode ()
final void	notify ()
final void	notifyAll ()
Smyczkowy	toString ()
final void	wait (long arg0, int arg1)
final void	wait (long arg0)
final void	Czekać ()

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.

Powroty

• an Operation

public final String toString ()