تمت ترجمة هذه الصفحة بواسطة Cloud Translation API‏.

PrimitiveOp

فئة مجردة عامة PrimitiveOp

الفئات الفرعية المباشرة المعروفة

إحباط ، الكل ، AllToAll <T>، AnonymousHashTable ، AnonymousIteratorV2 ، AnonymousIteratorV3 ، AnonymousMemoryCache ، AnonymousMultiDeviceIterator ، AnonymousMultiDeviceIteratorV3 ، AnonymousMutableDenseHashTable ، AnonymousMutableHashTable ، AnonymousMutableHashTableOfTensors ، AnonymousRandomSeedGenerator و AnonymousSeedGenerator و Any و 745 آخرين.

إحباط	رفع استثناء لإجهاض العملية عند استدعائها.
الجميع	يحسب "المنطقي و" للعناصر عبر أبعاد الموتر.
الكل للكل <T>	عملية لتبادل البيانات عبر نسخ TPU المتماثلة.
AnonymousHashTable	إنشاء جدول تجزئة مجهول غير مهيأ.
AnonymousIteratorV2	حاوية لمورد مكرر.
AnonymousIteratorV3	حاوية لمورد مكرر.
AnonymousMemoryCache
AnonymousMultiDeviceIterator	حاوية لمورد مكرر متعدد الأجهزة.
AnonymousMultiDeviceIteratorV3	حاوية لمورد مكرر متعدد الأجهزة.
AnonymousMutableDenseHashTable	يقوم بإنشاء جدول تجزئة مجهول وقابل للتغيير يستخدم الموترات كمخزن دعم.
AnonymousMutableHashTable	يقوم بإنشاء جدول تجزئة مجهول قابل للتغيير.
AnonymousMutableHashTableOfTensors	ينشئ جدول تجزئة مجهول وقابل للتغيير لقيم المتجهات.
AnonymousRandomSeedGenerator
AnonymousSeedGenerator
أي	يحسب "المنطقي أو" للعناصر عبر أبعاد الموتر.
تطبيقAdagradV2 <T>	قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط adagrad.
ApproxTopK <T يمتد الرقم>	تُرجع قيم min/max k ومؤشراتها لمعامل الإدخال بطريقة تقريبية.
AssertCardinalityDataset
AssertNextDataset	التحول الذي يؤكد التحولات التي تحدث بعد ذلك.
AssertPrevDataset	التحول الذي يؤكد التحولات التي حدثت من قبل.
تأكيد ذلك	يؤكد أن الشرط المحدد صحيح.
تعيين <T>	قم بتحديث "المرجع" عن طريق تعيين "قيمة" له.
تعيين إضافة <T>	قم بتحديث "المرجع" بإضافة "قيمة" إليه.
AssignAddVariableOp	يضيف قيمة إلى القيمة الحالية للمتغير.
إسينسوب <T>	قم بتحديث "المرجع" بطرح "القيمة" منه.
AssignSubVariableOp	يطرح قيمة من القيمة الحالية للمتغير.
AssignVariableOp	يعين قيمة جديدة لمتغير.
AssignVariableXlaConcatND	Concats موتر الإدخال عبر جميع الأبعاد.
AutoShardDataset	ينشئ مجموعة بيانات تقسم مجموعة بيانات الإدخال.
BandedTriangularSolve <T>
حاجز	يحدد حاجزًا يستمر عبر عمليات تنفيذ الرسم البياني المختلفة.
إغلاق الحاجز	يغلق الحاجز المحدد.
حجم الحاجز غير مكتمل	يحسب عدد العناصر غير المكتملة في الحاجز المحدد.
BarrierInsertMany	لكل مفتاح، يعين القيمة المعنية للمكون المحدد.
حجم الحاجز الجاهز	يحسب عدد العناصر الكاملة في الحاجز المحدد.
BarrierTakeMany	يأخذ العدد المحدد من العناصر المكتملة من الحاجز.
حزمة	دفعات جميع موترات الإدخال بشكل غير محدد.
باتش ماتمولV2 <T>	ضرب شرائح اثنين من الموتدين على دفعات.
باتش ماتمولV3 <V>	ضرب شرائح اثنين من الموتدين على دفعات.
باتش تو سبيس <T>	BatchToSpace للموترات رباعية الأبعاد من النوع T.
باتش تو سبيسند <T>	BatchToSpace لموترات ND من النوع T.
BesselI0 <T يمتد الرقم>
BesselI1 <T يمتد الرقم>
BesselJ0 <T يمتد الرقم>
BesselJ1 <T يمتد الرقم>
BesselK0 <T يمتد الرقم>
BesselK0e <T يمتد الرقم>
BesselK1 <T يمتد الرقم>
BesselK1e <T يمتد الرقم>
BesselY0 <T يمتد الرقم>
BesselY1 <T يمتد الرقم>
البث الثنائي <U>	يقوم ببث موتر من نوع إلى آخر دون نسخ البيانات.
BlockLSTM <T يمتد الرقم>	يحسب الانتشار الأمامي لخلية LSTM لجميع الخطوات الزمنية.
BlockLSTMGrad <T يمتد الرقم>	يحسب الانتشار الخلفي لخلية LSTM للتسلسل الزمني بأكمله.
BlockLSTMGradV2 <T يمتد الرقم>	يحسب الانتشار الخلفي لخلية LSTM للتسلسل الزمني بأكمله.
BlockLSTMV2 <T يمتد الرقم>	يحسب الانتشار الأمامي لخلية LSTM لجميع الخطوات الزمنية.
BoostedTreesAggregateStats	تجميع ملخص الإحصائيات المتراكمة للدفعة.
BoostedTreesBucketize	قم بتوزيع كل ميزة على أساس حدود المجموعة.
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit	حساب المكاسب لكل ميزة وإرجاع أفضل معلومات تقسيم ممكنة للميزة.
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2	حساب المكاسب لكل ميزة وإرجاع أفضل معلومات التقسيم الممكنة لكل عقدة.
الأشجار المعززة تحسب أفضل المكاسب لكل ميزة	حساب المكاسب لكل ميزة وإرجاع أفضل معلومات تقسيم ممكنة للميزة.
BoostedTreesCenterBias	يحسب السابقة من بيانات التدريب (التحيز) ويملأ العقدة الأولى بالسجلات السابقة.
BoostedTreesCreateEnsemble	ينشئ نموذج مجموعة شجرة ويعيد مؤشرًا إليه.
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource	إنشاء المورد للتدفقات الكمية.
BoostedTreesDeserializeEnsemble	إلغاء تسلسل تكوين مجموعة الشجرة المتسلسلة واستبدال الشجرة الحالية فرقة.
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp	ينشئ مؤشرًا إلى BoostedTreesEnsembleResource
BoostedTreesExampleDebugOutputs	تصحيح الأخطاء/مخرجات تفسير النموذج لكل مثال.
ملخصات BoostedTreesFlushQuantile	مسح الملخصات الكمية من كل مورد تيار الكمية.
BoostedTreesGetEnsembleStates	يسترد رمز ختم موارد مجموعة الأشجار وعدد الأشجار والإحصائيات المتزايدة.
BoostedTreesMakeQuantileSummaries	يجعل ملخص الكميات للدفعة.
ملخص BoostedTreesMakeStats	يقدم ملخصًا للإحصائيات المتراكمة للدفعة.
BoostedTreesPredict	يقوم بتشغيل تنبؤات مجموعة الانحدار الإضافي المتعددة على مثيلات الإدخال و يحسب السجل.
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries	أضف الملخصات الكمية إلى كل مورد تيار كمي.
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize	قم بإلغاء تسلسل حدود الجرافة ووضع علامة جاهزة في QuantileAccumulator الحالي.
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush	مسح الملخصات لمورد التدفق الكمي.
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries	قم بإنشاء حدود المجموعة لكل ميزة بناءً على الملخصات المتراكمة.
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp	ينشئ مؤشرًا إلى BoostedTreesQuantileStreamResource.
BoostedTreesSerializeEnsemble	إجراء تسلسل لمجموعة الشجرة إلى نموذج أولي.
BoostedTreesSparseAggregateStats	تجميع ملخص الإحصائيات المتراكمة للدفعة.
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit	حساب المكاسب لكل ميزة وإرجاع أفضل معلومات تقسيم ممكنة للميزة.
BoostedTreesTrainingPredict	يقوم بتشغيل تنبؤات مجموعة الانحدار الإضافي المتعددة على مثيلات الإدخال و يحسب التحديث إلى السجلات المخزنة مؤقتا.
BoostedTreesUpdateEnsemble	يقوم بتحديث مجموعة الأشجار إما بإضافة طبقة إلى آخر شجرة يتم زراعتها أو عن طريق بدء شجرة جديدة.
BoostedTreesUpdateEnsembleV2	يقوم بتحديث مجموعة الأشجار عن طريق إضافة طبقة إلى آخر شجرة يتم زراعتها أو عن طريق بدء شجرة جديدة.
BroadcastDynamicShape <T يمتد الرقم>	إرجاع شكل s0 op s1 مع البث.
BroadcastGradientArgs <T يمتد الرقم>	قم بإرجاع مؤشرات التخفيض لتدرجات الحوسبة لـ s0 op s1 مع البث.
البث إلى <T>	بث مصفوفة للحصول على شكل متوافق.
دلو	يقوم بتجميع "المدخلات" بناءً على "الحدود".
CSRSparseMatrixComponents <T>	يقرأ مكونات المسؤولية الاجتماعية للشركات على دفعات "الفهرس".
CSRSparseMatrixToDense <T>	قم بتحويل CSRSparseMatrix (ربما على دفعات) إلى كثيف.
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T>	تحويل CSRSparesMatrix (ربما على دفعات) إلى SparseTensor.
CSVDataset
CSVDatasetV2
CTCLosV2	حساب خسارة CTC (احتمال السجل) لكل إدخال دفعة.
CacheDatasetV2
CheckNumericsV2 <T يمتد الرقم>	يتحقق الموتر من قيم NaN و-Inf و+Inf.
اختر أسرع مجموعة بيانات
ClipByValue <T>	يقطع قيم الموتر إلى الحد الأدنى والحد الأقصى المحددين.
CollateTPUEmbeddingMemory	عملية تقوم بدمج نماذج تكوين الذاكرة المشفرة بالسلسلة من كافة الأجهزة المضيفة.
CollectiveAllToAllV2 <T يمتد الرقم>	يتبادل بشكل متبادل عدة موترات من نفس النوع والشكل.
CollectiveAllToAllV3 <T يمتد الرقم>	يتبادل بشكل متبادل عدة موترات من نفس النوع والشكل.
CollectiveAssignGroupV2	قم بتعيين مفاتيح المجموعة بناءً على مهمة المجموعة.
كوليكتيفيبكاستريكف 2 <U>	يستقبل بث قيمة موتر من جهاز آخر.
كوليكتيفيبكاستسيندV2 <T>	يبث قيمة موتر إلى جهاز واحد أو أكثر.
CollectiveGather <T يمتد الرقم>	يتراكم بشكل متبادل عدة موترات من نفس النوع والشكل.
CollectiveGatherV2 <T يمتد الرقم>	يتراكم بشكل متبادل عدة موترات من نفس النوع والشكل.
CollectiveInitializeCommunicator	تهيئة مجموعة للعمليات الجماعية.
التجميع الجماعي <T>	عملية لتبديل الموترات عبر مثيلات TPU المكررة.
CollectiveReduceScatterV2 <T يمتد الرقم>	يقلل بشكل متبادل الموترات المتعددة من النوع والشكل المتماثلين وينثر النتيجة.
CollectiveReduceV2 <T يمتد الرقم>	يقلل بشكل متبادل موترات متعددة من نفس النوع والشكل.
CollectiveReduceV3 <T يمتد الرقم>	يقلل بشكل متبادل موترات متعددة من نفس النوع والشكل.
CombinedNonMaxSuppression	يختار بجشع مجموعة فرعية من المربعات المحيطة بترتيب تنازلي للنتيجة، تنفذ هذه العملية قمعًا غير أقصى على المدخلات لكل دفعة، عبر جميع الفئات.
مركب TensorVariantFromComponents	يشفر قيمة "ExtensionType" في موتر عددي "متغير".
مركب TensorVariantToComponents	يقوم بفك ترميز الموتر العددي "المتغير" إلى قيمة "ExtensionType".
CompressElement	يضغط عنصر مجموعة البيانات.
ComputeBatchSize	يحسب حجم الدفعة الثابتة لمجموعة البيانات بدون دفعات جزئية.
ComputeDedupDataTupleMask	يحسب المرجع قناعًا كاملاً لبيانات إلغاء البيانات المكررة من قلب التضمين.
كونكات <T>	يسلسل الموترات على طول بعد واحد.
تكوين وتهيئةGlobalTPU	عملية تقوم بإعداد الهياكل المركزية لنظام TPU الموزع.
تكوين الموزعةTPU	يقوم بإعداد الهياكل المركزية لنظام TPU الموزع.
تكوينTPUEmbedding	يقوم بإعداد TPUEmbedding في نظام TPU الموزع.
تكوينTPUEmbeddingHost	عملية تقوم بتكوين برنامج TPUEmbedding على المضيف.
تكوينTPUEmbeddingMemory	عملية تقوم بتكوين برنامج TPUEmbedding على المضيف.
ConnectTPUEmbeddingHosts	عملية تقوم بإعداد الاتصال بين مثيلات برنامج مضيف TPUEmbedding بعد استدعاء ConfigureTPUEmbeddingHost على كل مضيف.
ثابت <T>	عامل ينتج قيمة ثابتة.
يستهلكMutexLock	تستهلك هذه العملية قفلًا تم إنشاؤه بواسطة "MutexLock".
ControlTrigger	لا يفعل شيئا.
التحويل <T يمتد الرقم>	يحسب التفاف ND المعطى (N+1+batch_dims)-D `input` و(N+2)-D `filter`.
Conv2DBackpropFilterV2 <T يمتد الرقم>	يحسب تدرجات الالتواء فيما يتعلق بالمرشح.
Conv2DBackpropInputV2 <T يمتد الرقم>	يحسب تدرجات الإلتواء فيما يتعلق بالإدخال.
انسخ <T>	انسخ الموتر من وحدة المعالجة المركزية (CPU) إلى وحدة المعالجة المركزية (CPU) أو وحدة معالجة الرسومات (GPU) إلى وحدة معالجة الرسومات (GPU).
كوبي هوست <T>	انسخ الموتر إلى المضيف.
كوبيتومش <T>
كوبيتوميشغراد <T>
CountUpTo <T يمتد الرقم>	يزيد "المرجع" حتى يصل إلى "الحد".
CrossReplicaSum <T يمتد الرقم>	عملية لجمع المدخلات عبر مثيلات TPU المكررة.
CudnnRNNBackpropV3 <T يمتد الرقم>	خطوة Backprop لـ CudnnRNNV3.
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T يمتد الرقم>	يحول معلمات CudnnRNN من النموذج الأساسي إلى النموذج القابل للاستخدام.
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T يمتد الرقم>	يسترد معلمات CudnnRNN في شكل أساسي.
CudnnRNNV3 <T يمتد الرقم>	شبكة RNN مدعومة بـ cuDNN.
CumulativeLogsumexp <T يمتد الرقم>	حساب المنتج التراكمي للموتر `x` على طول `المحور`.
DtensorRestoreV2
DtensorSetGlobalTPUArray	عملية تُعلم مجموعة من المعرفات العالمية لجميع وحدات TPU الموجودة في النظام.
DataServiceDataset	إنشاء مجموعة بيانات تقرأ البيانات من خدمة tf.data.
DataServiceDatasetV2	إنشاء مجموعة بيانات تقرأ البيانات من خدمة tf.data.
DatasetCardinality	تُرجع العلاقة الأساسية لـ "input_dataset".
DatasetFromGraph	ينشئ مجموعة بيانات من `graph_def` المحدد.
DatasetToGraphV2	إرجاع GraphDef متسلسل يمثل "input_dataset".
داوسن <T يمتد الرقم>
ديبوغجرادينتيدينتيتي <T>	الهوية المرجعية لتصحيح التدرج.
ديبوغجرادينتريفيدينتيتي <T>	الهوية المرجعية لتصحيح التدرج.
معرف التصحيح <T>	يوفر تعيين هوية لموتر الإدخال من النوع غير المرجعي لتصحيح الأخطاء.
DebugIdentityV2 <T>	تصحيح أخطاء الهوية V2 Op.
DebugIdentityV3 <T>	يوفر تعيين هوية لموتر الإدخال من النوع غير المرجعي لتصحيح الأخطاء.
DebugNanCount	تصحيح أخطاء NaN Value Counter Op.
DebugNumericSummary	تصحيح الملخص الرقمي Op.
DebugNumericSummaryV2 <U يمتد الرقم>	تصحيح ملخص رقمي V2 Op.
DecodeImage <T يمتد الرقم>	وظيفة decode_bmp وdecode_gif وdecode_jpeg وdecode_png.
DecodePaddedRaw <T يمتد الرقم>	إعادة تفسير بايتات السلسلة كمتجه للأرقام.
DecodeProto	يقوم المرجع باستخراج الحقول من رسالة مؤقتة للبروتوكول المتسلسل إلى موتر.
نسخة عميقة <T>	إنشاء نسخة من `x`.
حذفIterator	حاوية لمورد مكرر.
حذف ذاكرة التخزين المؤقت
حذف MultiDeviceIterator	حاوية لمورد مكرر.
حذف RandomSeedGenerator
حذف SeedGenerator
DeleteSessionTensor	احذف الموتر المحدد بمقبضه في الجلسة.
DenseBincount <U يمتد الرقم>	حساب عدد مرات ظهور كل قيمة في مصفوفة أعداد صحيحة.
DenseCountSparseOutput <U يمتد الرقم>	يقوم بإجراء عد صناديق الإخراج المتفرق لإدخال tf.tensor.
DenseToCSRSparseMatrix	يحول موترًا كثيفًا إلى CSRSparseMatrix (ربما على دفعات).
تدمير المواردOp	يحذف المورد المحدد بواسطة المقبض.
تدمير المتغير المؤقت <T>	يدمر المتغير المؤقت ويعيد قيمته النهائية.
مؤشر الجهاز	قم بإرجاع فهرس الجهاز الذي يتم تشغيله.
DirectedInterleaveDataset	بديل لـ "InterleaveDataset" في قائمة ثابتة من مجموعات البيانات "N".
ديسابليكوبيونريد	يقوم بإيقاف تشغيل وضع النسخ عند القراءة.
حفظ الموزعة
DrawBoundingBoxesV2 <T يمتد الرقم>	ارسم مربعات محيطة على مجموعة من الصور.
DummyIterationCounter
DummyMemoryCache
DummySeedGenerator
DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch	يسهل عملية نقل التعليمات البرمجية التي تستخدم tf.nn.embedding_lookup_sparse().
DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch
القسم الديناميكي <T>	تقسيم "البيانات" إلى موترات "num_partitions" باستخدام مؤشرات من "الأقسام".
الغرزة الديناميكية <T>	قم بتشذير القيم من موترات "البيانات" في موتر واحد.
مسافة التحرير	يحسب (ربما تطبيع) مسافة التحرير Levenshtein.
إيج <U>	يحسب التحلل الذاتي لمصفوفة مربعة واحدة أو أكثر.
عينسوم <T>	انكماش الموتر وفقا لاتفاقية الجمع لأينشتاين.
فارغة <T>	إنشاء موتر بالشكل المحدد.
قائمة TensorList فارغة	إنشاء وإرجاع قائمة موتر فارغة.
خريطة TensorMap فارغة	إنشاء وإرجاع خريطة موتر فارغة.
EncodeProto	يقوم المرجع بتسلسل رسائل protobuf المتوفرة في موترات الإدخال.
EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch	يسهل عملية نقل التعليمات البرمجية التي تستخدم tf.nn.embedding_lookup_sparse().
EnqueueTPUEmbeddingBatch	عملية تقوم بإدراج قائمة بموترات دفعة الإدخال في TPUEmbedding.
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch	عملية تقوم بإدراج قائمة بموترات دفعة الإدخال في TPUEmbedding.
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch	يسهل عملية نقل التعليمات البرمجية التي تستخدم tf.nn.embedding_lookup().
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch	عملية تقوم بإدراج مؤشرات إدخال TPUEmbedding من SparseTensor.
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch	يسهل عملية نقل التعليمات البرمجية التي تستخدم tf.nn.embedding_lookup_sparse().
ضمان الشكل <T>	التأكد من مطابقة شكل الموتر للشكل المتوقع.
أدخل <T>	ينشئ إطارًا فرعيًا أو يجده، ويجعل "البيانات" متاحة للإطار الفرعي.
Erfinv <T يمتد الرقم>
المعيار الإقليدي <T>	يحسب القاعدة الإقليدية للعناصر عبر أبعاد الموتر.
تنفيذTPUEmbeddingPartitioner	عملية تنفذ مقسم TPUEmbedding على التكوين المركزي الجهاز ويحسب حجم HBM (بالبايت) المطلوب لعملية TPUEmbedding.
خروج <T>	يخرج الإطار الحالي إلى الإطار الأصلي الخاص به.
توسيع Dims <T>	يقوم بإدراج بُعد 1 في شكل الموتر.
مجموعة البيانات التجريبية AutoShard	ينشئ مجموعة بيانات تقسم مجموعة بيانات الإدخال.
ExperimentalBytesProducedStatsDataset	يسجل حجم البايتات لكل عنصر من عناصر "input_dataset" في StatsAggregator.
تجريبي اختر أسرع مجموعة بيانات
مجموعة البيانات التجريبية	تُرجع العلاقة الأساسية لـ "input_dataset".
تجريبيةDatasetToTFRecord	يكتب مجموعة البيانات المحددة إلى الملف المحدد باستخدام تنسيق TFRecord.
التجريبيةDenseToSparseBatchDataset	ينشئ مجموعة بيانات تجمع عناصر الإدخال في SparseTensor.
مجموعة بيانات احصائيات الكمون التجريبية	يسجل زمن الوصول لإنتاج عناصر "input_dataset" في StatsAggregator.
مجموعة البيانات التجريبية لملفات المطابقة
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset	ينشئ مجموعة بيانات تتجاوز الحد الأقصى للتوازي أثناء العملية.
مجموعة بيانات التحليل التجريبي	يحول `input_dataset` الذي يحتوي على نماذج `Example` كمتجهات لـ DT_STRING إلى مجموعة بيانات مكونة من كائنات `Tensor` أو `SparseTensor` التي تمثل الميزات التي تم تحليلها.
التجريبية الخاصةThreadPoolDataset	ينشئ مجموعة بيانات تستخدم تجمع مؤشرات ترابط مخصصًا لحساب "input_dataset".
مجموعة البيانات العشوائية التجريبية	إنشاء مجموعة بيانات تُرجع أرقامًا عشوائية زائفة.
مجموعة البيانات التجريبية	ينشئ مجموعة بيانات تغير حجم الدفعة.
التجريبيةSetStatsAggregatorDataset
مجموعة بيانات النافذة المنزلقة التجريبية	ينشئ مجموعة بيانات تمرر نافذة منزلقة فوق "input_dataset".
مجموعة بيانات تجريبية	إنشاء مجموعة بيانات تنفذ استعلام SQL وتصدر صفوفًا من مجموعة النتائج.
مقبض مجمع الإحصائيات التجريبية	إنشاء مورد مدير الإحصائيات.
ملخص مجمع الإحصائيات التجريبية	يُنتج ملخصًا لأي إحصائيات مسجلة بواسطة مدير الإحصائيات المحدد.
تجريبية UnbatchDataset	مجموعة بيانات تقسم عناصر مدخلاتها إلى عناصر متعددة.
Expint <T يمتد الرقم>
ExtractGlimpseV2	يستخرج لمحة من موتر الإدخال.
ExtractVolumePatches <T يمتد الرقم>	استخرج "التصحيحات" من "الإدخال" وضعها في بُعد الإخراج ""العمق"."
فتند <T>	ND تحويل فورييه السريع.
FileSystemSetConfiguration	ضبط تكوين نظام الملفات.
املأ <U>	ينشئ موترًا مملوءًا بقيمة عددية.
FinalizeDataset	ينشئ مجموعة بيانات عن طريق تطبيق `tf.data.Options` على `input_dataset`.
وضع اللمسات النهائية علىTPUEmbedding	عملية تنهي تكوين TPUEmbedding.
بصمة	يولد قيم بصمات الأصابع.
FresnelCos <T يمتد الرقم>
فريسنلسين <T يمتد الرقم>
FusedBatchNormGradV3 <T يمتد الرقم، U يمتد الرقم>	التدرج لتطبيع الدفعة.
FusedBatchNormV3 <T يمتد الرقم، U يمتد الرقم>	التطبيع دفعة.
GRUblockCell <T يمتد الرقم>	يحسب الانتشار الأمامي لخلية GRU لخطوة زمنية واحدة.
GRUBlockCellGrad <T يمتد الرقم>	يحسب الانتشار الخلفي لخلية GRU لخطوة زمنية واحدة.
اجمع <T>	اجمع الشرائح من محور "المعلمات" وفقًا لـ "المؤشرات".
اجمع <T>	اجمع الشرائح من "المعلمات" في موتر ذي شكل محدد بواسطة "المؤشرات".
إنشاء BoundingBoxProposals	تنتج هذه العملية منطقة الاهتمامات من المربعات المحيطة المحددة (bbox_deltas) المرساة المشفرة وفقًا للمعادلة 2 في arXiv:1506.01497 تحدد العملية أعلى مربعات التسجيل `pre_nms_topn`، وتفك تشفيرها فيما يتعلق بالمثبتات، وتطبق القمع غير الأقصى على المربعات المتداخلة ذات قيمة التقاطع فوق الاتحاد (iou) الأعلى من `nms_threshold`، وتتجاهل المربعات التي يكون الجانب الأقصر فيها أقل من ` الحد الأدنى للحجم`.
GetElementAtIndex	الحصول على العنصر في الفهرس المحدد في مجموعة البيانات.
GetOptions	تُرجع `tf.data.Options` المرفقة بـ "input_dataset".
GetSessionHandle	قم بتخزين موتر الإدخال في حالة الجلسة الحالية.
GetSessionTensor <T>	احصل على قيمة الموتر المحدد بمقبضه.
ضمانة <T>	يعطي ضمانًا لوقت تشغيل TF بأن موتر الإدخال ثابت.
HashTable	إنشاء جدول تجزئة غير مهيأ.
HistogramFixedWidth <U يمتد الرقم>	إرجاع الرسم البياني للقيم.
إيفتند <T>	ND معكوس تحويل فورييه السريع.
IRFFTND <U يمتد الرقم>	ND معكوس تحويل فورييه السريع الحقيقي.
الهوية <T>	قم بإرجاع موتر بنفس الشكل والمحتويات مثل موتر الإدخال أو القيمة.
الهوية ن	تقوم بإرجاع قائمة من الموترات بنفس الأشكال والمحتويات مثل الإدخال الموترات.
IgnoreErrorsDataset	ينشئ مجموعة بيانات تحتوي على عناصر `input_dataset` مع تجاهل الأخطاء.
ImageProjectiveTransformV2 <T يمتد الرقم>	يطبق التحويل المحدد على كل صورة من الصور.
ImageProjectiveTransformV3 <T يمتد الرقم>	يطبق التحويل المحدد على كل صورة من الصور.
إيموتابلكونست <T>	إرجاع موتر غير قابل للتغيير من منطقة الذاكرة.
InfeedDequeue <T>	عنصر نائب للقيمة التي سيتم إدخالها في الحساب.
InfeedDequeueTuple	جلب قيم متعددة من التغذية كصف XLA.
InfeedEnqueue	عملية تغذي قيمة Tensor واحدة في الحساب.
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer	عملية تقوم بإدراج المخزن المؤقت الخطي في تغذية TPU.
InfeedEnqueueTuple	يغذي قيم Tensor متعددة في الحساب كصف XLA.
تهيئة الجدول	مُهيئ الجدول الذي يأخذ موترين للمفاتيح والقيم على التوالي.
تهيئة الجدول من البيانات
تهيئة الجدول من النص	تهيئة جدول من ملف نصي.
إضافة <T>	يضيف v إلى صفوف محددة من x.
إنبلايسوب <T>	يطرح `v` في صفوف محددة من `x`.
إنبلايسوبدايت <T>	يقوم بتحديث الصفوف المحددة 'i' بالقيم 'v'.
IsBoostedTreesEnsembleInitialized	التحقق مما إذا كان قد تم تهيئة مجموعة الشجرة.
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized	يتحقق مما إذا كان قد تم تهيئة الدفق الكمي.
IsTPUEmbeddingInitialized	ما إذا كان قد تم تهيئة TPU Embedding في نظام TPU الموزع.
IsVariableInitialized	يتحقق مما إذا كان قد تم تهيئة الموتر.
IsotonicRegression <U يمتد الرقم>	يحل مجموعة من مشاكل الانحدار متساوي التوتر.
IteratorGetDevice	يُرجع اسم الجهاز الذي تم وضع "المورد" عليه.
KMC2ChainInitialization	إرجاع فهرس نقطة البيانات التي يجب إضافتها إلى المجموعة الأولية.
KmeansPlusPlusInitialization	يحدد num_to_sample من صفوف الإدخال باستخدام معيار KMeans++.
KthOrderStatistic	يحسب إحصائية ترتيب Kth لمجموعة البيانات.
LMDDBataset	ينشئ مجموعة بيانات تُصدر أزواج القيمة الرئيسية في ملف LMDB واحد أو أكثر.
LSTMBlockCell <T يمتد الرقم>	يحسب الانتشار الأمامي لخلية LSTM لخطوة زمنية واحدة.
LSTMBlockCellGrad <T يمتد الرقم>	يحسب الانتشار الخلفي لخلية LSTM لخطوة زمنية واحدة.
LinSpace <T يمتد الرقم>	يولد القيم في فترة زمنية.
ListDataset	ينشئ مجموعة بيانات تُصدر كلًا من "الموترات" مرة واحدة.
تحميلAllTPUEmbeddingParameters	عملية تقوم بتحميل معلمات التحسين في الذاكرة المضمنة.
تحميلTPUEmbeddingADAMParameters	تحميل معلمات التضمين ADAM.
تحميلTPUEmbeddingAdadeltaParameters	تحميل معلمات التضمين Adadelta.
تحميلTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters	قم بتحميل معلمات تضمين Adagrad Momentum.
تحميلTPUEmbeddingAdagradParameters	تحميل معلمات التضمين Adagrad.
تحميلTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters	تحميل معلمات تضمين RMSProp المتمركزة.
تحميلTPUEmbeddingFTRLالمعلمات	تحميل معلمات التضمين FTRL.
تحميلTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters	تحميل معلمات تضمين مقدر التردد.
تحميلTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters	قم بتحميل معلمات تضمين MDL Adagrad Light.
تحميلTPUEmbeddingMomentumParameters	تحميل معلمات تضمين الزخم.
تحميلTPUEmbeddingProximalAdagradParameters	تحميل معلمات تضمين Adagrad القريبة.
تحميلTPUEmbeddingProximalYogiParameters
تحميلTPUEmbeddingRMSPropParameters	تحميل معلمات التضمين RMSProp.
تحميلTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	تحميل معلمات تضمين SGD.
LookupTableExport <T، U>	إخراج كافة المفاتيح والقيم في الجدول.
لوكوبتابليجد <U>	يبحث عن المفاتيح في الجدول، ويخرج القيم المقابلة.
LookupTableImport	يستبدل محتويات الجدول بالمفاتيح والقيم المحددة.
LookupTableInsert	يقوم بتحديث الجدول لربط المفاتيح بالقيم.
LookupTableRemove	إزالة المفاتيح والقيم المرتبطة بها من الجدول.
LookupTableSize	يحسب عدد العناصر في الجدول المحدد.
LoopCond	إعادة توجيه الإدخال إلى الإخراج.
LowerBound <U يمتد الرقم>	يتم تطبيق Lower_bound(sorted_search_values,values) على طول كل صف.
لو <T، U يمتد الرقم>	يحسب تحليل LU لمصفوفة مربعة واحدة أو أكثر.
MakeUnique	اجعل كافة العناصر في البعد غير الدفعي فريدة من نوعها، ولكن \"قريبة\" منها قيمتها الأولية.
مابكلير	يقوم Op بإزالة جميع العناصر الموجودة في الحاوية الأساسية.
MapIncompleteSize	تقوم Op بإرجاع عدد العناصر غير المكتملة في الحاوية الأساسية.
ماببيك	يقوم Op بإلقاء نظرة خاطفة على القيم الموجودة في المفتاح المحدد.
حجم الخريطة	تقوم Op بإرجاع عدد العناصر الموجودة في الحاوية الأساسية.
MapStage	المرحلة (المفتاح، القيم) في الحاوية الأساسية التي تتصرف مثل جدول التجزئة.
MapUnstage	يقوم Op بإزالة وإرجاع القيم المرتبطة بالمفتاح من الحاوية الأساسية.
MapUnstageNoKey	يقوم Op بإزالة وإرجاع عشوائي (مفتاح، قيمة) من الحاوية الأساسية.
ماتريكسدياجبارتف2 <T>	إرجاع الجزء القطري المجمع من موتر مجمع.
ماتريكسدياجبارتف3 <T>	إرجاع الجزء القطري المجمع من موتر مجمع.
ماتريكسدياجV2 <T>	تُرجع موترًا قطريًا مجمعًا بقيم قطرية مجمعة معينة.
ماتريكسدياجV3 <T>	تُرجع موترًا قطريًا مجمعًا بقيم قطرية مجمعة معينة.
ماتريكسسيتدياجV2 <T>	إرجاع موتر مصفوفة مجمعة بقيم قطرية مجمعة جديدة.
ماتريكسسيتدياجV3 <T>	إرجاع موتر مصفوفة مجمعة بقيم قطرية مجمعة جديدة.
ماكس <T>	يحسب الحد الأقصى للعناصر عبر أبعاد الموتر.
MaxIntraOpParallelismDataset	ينشئ مجموعة بيانات تتجاوز الحد الأقصى للتوازي أثناء العملية.
دمج <T>	إعادة توجيه قيمة الموتر المتاح من "المدخلات" إلى "الإخراج".
MergeDedupData	تقوم إحدى العمليات بدمج عناصر الأعداد الصحيحة والموترات العائمة في بيانات إلغاء البيانات المكررة كمجموعة XLA.
دقيقة <T>	يحسب الحد الأدنى من العناصر عبر أبعاد الموتر.
لوحة المرآة <T>	منصات موتر مع قيم معكوسة.
ميرور باد جراد <T>	التدرج التشغيلي لـ "MirrorPad" op.
MlirPassthroughOp	يلتف حساب MLIR التعسفي معبرًا عنه كوحدة مع وظيفة main().
مولنونان <T>	تُرجع x * y من حيث العناصر.
MutableDenseHashTable	إنشاء جدول تجزئة فارغ يستخدم الموترات كمخزن دعم.
MutableHashTable	إنشاء جدول تجزئة فارغ.
MutableHashTableOfTensors	إنشاء جدول تجزئة فارغ.
موتيكس	ينشئ مورد Mutex الذي يمكن قفله بواسطة `MutexLock`.
MutexLock	تأمين مورد كائن المزامنة (mutex).
NcclAllReduce <T يمتد الرقم>	مخرجات موتر يحتوي على التخفيض عبر جميع موترات الإدخال.
NcclBroadcast <T يمتد الرقم>	يرسل "الإدخال" إلى جميع الأجهزة المتصلة بالإخراج.
NcclReduce <T يمتد الرقم>	يقلل "الإدخال" من "num_devices" باستخدام "التصغير" إلى جهاز واحد.
ندتري <T يمتد الرقم>
أقرب الجيران	تحديد أقرب مراكز k لكل نقطة.
التالي بعد <T يمتد الرقم>	تُرجع القيمة التالية القابلة للتمثيل لـ `x1` في اتجاه `x2`، من حيث العنصر.
التكرار التالي <T>	يجعل مدخلاته متاحة للتكرار التالي.
لاOp	لا يفعل شيئا.
غير حتمية <U>	غير حتمية يولد بعض الأعداد الصحيحة.
NonMaxSuppressionV5 <T يمتد الرقم>	يختار بجشع مجموعة فرعية من المربعات المحيطة بترتيب تنازلي للنتيجة، تشذيب المربعات التي تحتوي على تقاطع عالي فوق الاتحاد (IOU) يتداخل مع المربعات المحددة مسبقًا.
مجموعة بيانات غير قابلة للتسلسل
ون هوت <U>	إرجاع موتر واحد ساخن.
أونزلايك <T>	إرجاع موتر من نفس الشكل والنوع مثل x.
تحسين DatasetV2	ينشئ مجموعة بيانات من خلال تطبيق التحسينات ذات الصلة على `input_dataset`.
OptionsDataset	ينشئ مجموعة بيانات عن طريق إرفاق tf.data.Options بـ "input_dataset".
OrderedMapClear	يقوم Op بإزالة جميع العناصر الموجودة في الحاوية الأساسية.
OrderedMapIncompleteSize	تقوم Op بإرجاع عدد العناصر غير المكتملة في الحاوية الأساسية.
OrderedMapPeek	يقوم Op بإلقاء نظرة خاطفة على القيم الموجودة في المفتاح المحدد.
OrderedMapSize	تقوم Op بإرجاع عدد العناصر الموجودة في الحاوية الأساسية.
OrderedMapStage	المرحلة (المفتاح، القيم) في الحاوية الأساسية التي تتصرف مثل أمر حاوية النقابي.
OrderedMapUnstage	يقوم Op بإزالة وإرجاع القيم المرتبطة بالمفتاح من الحاوية الأساسية.
OrderedMapUnstageNoKey	تقوم عملية Op بإزالة العنصر (المفتاح، القيمة) وإرجاعه بالأصغر المفتاح من الحاوية الأساسية.
OutfeedDequeue <T>	يسترد موترًا واحدًا من تغذية الحساب.
OutfeedDequeueTuple	استرداد قيم متعددة من تغذية الحساب.
OutfeedDequeueTupleV2	استرداد قيم متعددة من تغذية الحساب.
OutfeedDequeueV2 <T>	يسترد موترًا واحدًا من تغذية الحساب.
OutfeedEnqueue	ضع Tensor في قائمة الانتظار في تغذية الحساب.
OutfeedEnqueueTuple	قم بإدراج قيم Tensor متعددة في تغذية الحساب.
الوسادة <T>	منصات الموتر.
ParallelBatchDataset
ParallelConcat <T>	يسلسل قائمة من الموترات `N` على طول البعد الأول.
ParallelDynamicStitch <T>	قم بتشذير القيم من موترات "البيانات" في موتر واحد.
ParseExampleDatasetV2	يحول `input_dataset` الذي يحتوي على نماذج `Example` كمتجهات لـ DT_STRING إلى مجموعة بيانات مكونة من كائنات `Tensor` أو `SparseTensor` التي تمثل الميزات التي تم تحليلها.
نموذج التحليل V2	يحول متجه tf.Example protos (كسلاسل) إلى موترات مكتوبة.
ParseSequenceExampleV2	يحول متجه tf.io.SequenceExample protos (كسلاسل) إلى موترات مكتوبة.
العنصر النائب <T>	عنصر نائب للقيمة التي سيتم إدخالها في الحساب.
العنصر النائب مع الافتراضي <T>	العنصر النائب الذي يمر عبر "الإدخال" عندما لا يتم تغذية مخرجاته.
الخط المسبق	عملية تعمل على تحويل قيمة Tensor إلى موتر متغير غير شفاف.
PrelinearizeTuple	عملية تعمل على تحويل قيم موتر متعددة إلى موتر متغير غير شفاف.
مطبعة	يطبع سلسلة عددية.
PrivateThreadPoolDataset	ينشئ مجموعة بيانات تستخدم تجمع مؤشرات ترابط مخصصًا لحساب "input_dataset".
إنتاج <T>	يحسب منتج العناصر عبر أبعاد الموتر.
QuantizeAndDequantizeV4 <T يمتد الرقم>	quantizes ثم dequantizes موتر.
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T يمتد الرقم>	تُرجع تدرج `QuantizeAndDequantizeV4`.
كوانتيزيدكونكات <T>	يسلسل الموترات الكمية على طول بعد واحد.
QuantizedConcatV2 <T>
QuantizedConv2DAndRelu <V>
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V>
QuantizedConv2DAndRequantize <V>
QuantizedConv2DPerChannel <V>	يحسب QuantizedConv2D لكل قناة.
QuantizedConv2DWithBias <V>
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V>
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W>
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W>
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X>
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V>
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X>
QuantizedDepthwiseConv2D <V>	يحسب الكمي Conv2D العمق.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V>	يحسب كمية Conv2D العميقة مع التحيز.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V>	يحسب Conv2D الكمي العميق باستخدام Bias وRelu.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W>	يحسب العمق الكمي Conv2D باستخدام Bias وRelu وRequantize.
QuantizedMatMulWithBias <W>	إجراء عملية ضرب المصفوفة الكمية لـ `a` في المصفوفة `b` مع إضافة التحيز.
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W يمتد الرقم>
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V>	إجراء عملية ضرب المصفوفة الكمية لـ `a` بواسطة المصفوفة `b` مع إضافة التحيز ودمج relu.
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W>	إجراء عملية ضرب المصفوفة الكمية لـ `a` بواسطة المصفوفة `b` مع إضافة التحيز وrelu وإعادة الدمج.
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W>
إعادة التشكيل الكمي <T>	يعيد تشكيل الموتر الكمي وفقًا لمرجع إعادة التشكيل.
RFFTND <U>	ND تحويل فورييه الحقيقي السريع.
RaggedBincount <U يمتد الرقم>	حساب عدد مرات ظهور كل قيمة في مصفوفة أعداد صحيحة.
RaggedCountSparseOutput <U يمتد الرقم>	إجراء عد لصناديق المخرجات المتفرقة لإدخال موتر خشن.
RaggedCross <T، U يمتد الرقم>	يُنشئ تقاطعًا مميزًا من قائمة الموترات، ويعيده على هيئة RaggedTensor.
راجيدفيليمبتيرووس <T>
راجيدفيليمبتيرووسغراد <T>
RaggedGather <T يمتد الرقم، U>	اجمع شرائح ممزقة من محور "المعلمات" "0" وفقًا لـ "المؤشرات".
RaggedRange <U يمتد الرقم، T يمتد الرقم>	تُرجع `RaggedTensor` الذي يحتوي على تسلسلات محددة من الأرقام.
RaggedTensorFromVariant <U يمتد الرقم، T>	يقوم بفك تشفير Tensor "متغير" إلى "RaggedTensor".
راجيدتينسورتوسبارسي <U>	تحويل "RaggedTensor" إلى "SparseTensor" بنفس القيم.
RaggedTensortEnsor <u>	قم بإنشاء موتر كثيف من موتر خشن ، وربما يغير شكله.
RaggedTensortovariant	يشفر "RaggedTensor" إلى موتر "متغير".
RaggedTensortovariantgradient <u>	يستخدم Helper لحساب التدرج لـ "RaggedTensortovariant".
RandomDatAsetv2	ينشئ مجموعة بيانات تُرجع أرقام الكاذبة.
RandomIndexshuffle <t يمتد الرقم>	يخرج موضع "القيمة" في التقليب [0 ، ... ، max_index].
النطاق <t يمتد الرقم>	يخلق سلسلة من الأرقام.
رتبة	يعيد رتبة موتر.
ReadVariableOp <T>	يقرأ قيمة المتغير.
readVariableXlAsplitnd <T>	تقسيم متغير الموارد متغير الإدخال عبر جميع الأبعاد.
Rebatchdataset	ينشئ مجموعة بيانات تغير حجم الدُفعة.
RebatchDatasetv2	ينشئ مجموعة بيانات تغير حجم الدُفعة.
recv <t>	يتلقى الموتر المسماة من send_device على recv_device.
recvtpuembeddingActivations	OP الذي يتلقى تضمين تنشيط على TPU.
LEMOCEALL	يحسب "المنطق و" العناصر عبر أبعاد الموتر.
LEMENT	يحسب "المنطق أو" للعناصر عبر أبعاد التوتر.
LEMEMAX <T>	يحسب الحد الأقصى للعناصر عبر أبعاد الموتر.
LEMEMIN <T>	يحسب الحد الأدنى للعناصر عبر أبعاد الموتر.
تقليل <T>	يحسب منتج العناصر عبر أبعاد الموتر.
يقلل <T>	يحسب مجموع العناصر عبر أبعاد الموتر.
المراجع <T>	يخلق أو يجد إطارًا طفلًا ، ويجعل "بيانات" متاحًا لإطار الطفل.
Refexit <T>	يخرج الإطار الحالي إلى إطاره الأم.
الإرجاع <T>	إرجاع نفس موتر المرجع مثل موتر الإدخال المرجع.
تدحرج <T>	إعادة توجيه قيمة الموتر المتاح من "المدخلات" إلى "الإخراج".
refnextiteration <T>	يجعل مدخلاتها متاحة للتكرار التالي.
refselect <t>	إعادة توجيه العنصر "الفهرس" من "المدخلات" إلى "الإخراج".
refswitch <T>	إعادة توجيه موتر المرجع "البيانات" إلى منفذ الإخراج الذي يحدده "pred`.
registerDataset	يسجل مجموعة بيانات مع خدمة TF.Data.
registerDatAsetv2	يسجل مجموعة بيانات مع خدمة TF.Data.
Relayout <T>
شبيهة <T>
المطلب RangePerchannel	يحسب مدى المطلب لكل قناة.
المطلب المطلوب <u>	يطلب الإدخال مع قيم Min و Max المعروفة لكل قناة.
إعادة تشكيل <T>	يعيد تشكيل موتر.
ResourceAccumulatorApplyGradient	يطبق التدرج على تراكم معين.
ResourceAccumulatornumAccumulated	إرجاع عدد التدرجات التي تم تجميعها في المتراكم المحدد.
ResourceAccumulatorsetglobalstep	يقوم بتحديث المتراكم بقيمة جديدة لـ Global_Step.
ResourceAccumulatortakegradient <T>	يستخلص متوسط التدرج في مشروطة مشروط معينة.
ResourceApplyadagradv2	تحديث "*var" وفقًا لمخطط Adagrad.
ResourceApplyadamwithamsgrad	تحديث "*var" وفقًا لخوارزمية آدم.
ResourceApplykerasmomentum	تحديث "*var" وفقًا لمخطط الزخم.
ResourceCountionalAccumulator	تراكم مشروط لتجميع التدرجات.
ResourceCountupto <t يمتد الرقم>	زيادات المتغير التي أشار إليها "مورد" حتى يصل إلى "الحد".
مجهر الموارد <u>	جمع شرائح من المتغير الذي أشار إليه "الموارد" وفقًا لـ "المؤشرات".
ResourceGathernd <u>
ResourcesCatteradd	يضيف التحديثات المتفرقة إلى المتغير المشار إليه بواسطة "المورد".
ResourcesCatterdiv	يقسم التحديثات المتفرقة إلى المتغير المشار إليه بواسطة "Resource".
ResourcesCatterMax	يقلل التحديثات المتفرقة إلى المتغير المشار إليه من قبل "الموارد" باستخدام "عملية".
ResourcesCattermin	يقلل التحديثات المتفرقة إلى المتغير المشار إليه من قبل "المورد" باستخدام عملية "دقيقة".
ResourcesCattermul	يضاعف التحديثات المتفرقة في المتغير المشار إليه بواسطة "المورد".
ResourcesCatterndadd	يطبق الإضافة المتفرقة على القيم الفردية أو الشرائح في متغير.
ResourcesCatterndMax
ResourcesCatterndmin
ResourcesCatterndsub	يطبق الطرح المتفرق على القيم أو الشرائح الفردية في متغير.
ResourcesCatterndupdate	يطبق "التحديثات" المتفرقة على القيم أو الشرائح الفردية داخل أحد متغير وفقًا لـ "المؤشرات".
الموارد	يطرح التحديثات المتفرقة من المتغير المشار إليه بواسطة "المورد".
الموارد	يعين التحديثات المتفرقة للمتغير المشار إليه بواسطة "Resource".
ResourcesParseapplyadagradv2	قم بتحديث الإدخالات ذات الصلة في "var" و "accum" وفقًا لمخطط Adagrad.
ResourcesParsaapplykerasmomentum	قم بتحديث الإدخالات ذات الصلة في "var" و "accum" وفقًا لمخطط الزخم.
ResourceSrideSliceasisign	قم بتعيين "القيمة" إلى مرجع L-Value المقطوع لـ "المرجع".
RetrieveAltPuembeddingParameters	OP الذي يسترجع معلمات التحسين من التضمين على استضافة الذاكرة.
retrievetpuembeddingadamparameters	استرداد آدم تضمين المعلمات.
retrievetpuembeddingadadeltaparameters	استرداد معلمات تضمين Adadelta.
RetrievetPueMbeddingAdagradMomentumparameters	استرداد معلمات تضمين زخم adagrad.
RetrievetPueMbeddingAdagradParameters	استرداد معلمات تضمين Adagrad.
RetrievetPuemBeddingCenterdRmspropParameters	استرداد معلمات التضمين RMSPROP المتمركزة.
RetrievetPueMbeddingFtrlParameters	استرداد معلمات تضمين FTRL.
RetrievetPueMbeddingFrequencyestimatorParameters	استرداد المعلمات التضمين التكرار.
RetrievetPuemBedDingMdladagradlightparameters	استرداد معلمات تضمين ضوء MDL Adagrad.
retrievetpuembeddingmomentumparameters	استرداد المعلمات تضمين الزخم.
RetrievetPuemBedDingProximaladagradParameters	استرداد معلمات تضمين adagrad القريبة.
RetrievetPuemBedDingProximalyogiparameters
retrievetpuembeddingrmspropparameters	استرداد معلمات التضمين RMSPROP.
RetrievetPuemBedDingStoChasticDriientDescentdarameters	استرداد معلمات تضمين SGD.
عكس <T>	يعكس أبعاد محددة من الموتر.
ReverseSequence <T>	يعكس شرائح الطول المتغيرة.
إعادة كتابة
Riscabs <t يمتد الرقم>
Riscadd <t يمتد الرقم>	إرجاع x + y العنصر.
Riscbinarinarithmetic <t يمتد الرقم>
riscbinarycomparison
riscbitcast <u>
Riscbroadcast <T>
risccast <u>
Riscceil <t يمتد الرقم>
RiscCholesky <t يمتد الرقم>
RiscConcat <T>
RiscConv <t يمتد الرقم>
Risccos <t يمتد الرقم>
riscdiv <t يمتد الرقم>
riscdot <t يمتد الرقم>
RISCEXP <T يمتد الرقم>
riscfft <t>
Riscfloor <t يمتد الرقم>
riscgather <T>
Riscimag <U يمتد الرقم>
Riscisfinite
Risclog <t يمتد الرقم>
Risclogicaland
RisclogicalNot
Risclogicalor
Riscmax <T يمتد الرقم>	إرجاع Max (x ، y) العنصر.
Riscmin <t يمتد الرقم>
Riscmul <T يمتد الرقم>
Riscneg <t يمتد الرقم>
Riscpad <T يمتد الرقم>
riscpool <t يمتد الرقم>
riscpow <t يمتد الرقم>
Riscrandomuniform
RISCREL <U يمتد الرقم>
RISCREDUCE <T يمتد الرقم>
RISCREM <T يمتد الرقم>
Riscreshape <t يمتد الرقم>
Riscreverse <t يمتد الرقم>
RiscScatter <U يمتد الرقم>
Riscshape <U يمتد الرقم>
RiscSign <t يمتد الرقم>
Riscslice <t يمتد الرقم>
riscsort <t يمتد الرقم>
riscsqueze <T>
Riscsub <t يمتد الرقم>
risctranspose <T>
Risctriangularsolve <T يمتد الرقم>
Riscunary <t يمتد الرقم>
rngreadandskip	تقدم عداد RNG القائم على القائم.
rngskip	تقدم عداد RNG القائم على القائم.
لفة <T>	لفات عناصر الموتر على طول محور.
أخذ العينات	ينشئ مجموعة بيانات تأخذ عينة من Bernoulli من محتويات مجموعة بيانات أخرى.
ScaleAndtranslate
ScaleAndTransLategradgrad <T يمتد الرقم>
Scatteradd <t>	يضيف التحديثات المتفرقة إلى مرجع متغير.
scatterdiv <T>	يقسم مرجع متغير بواسطة التحديثات المتفرقة.
scattermax <t يمتد الرقم>	يقلل التحديثات المتفرقة إلى مرجع متغير باستخدام عملية "الحد الأقصى".
scattermin <t يمتد الرقم>	يقلل التحديثات المتفرقة إلى مرجع متغير باستخدام عملية "دقيقة".
scattermul <t>	يضاعف التحديثات المتفرقة في مرجع متغير.
ScineDnd <u>	نثر "التحديثات" في موتر الشكل "الشكل" وفقًا لـ "المؤشرات".
scatterndadd <T>	يطبق الإضافة المتفرقة على القيم الفردية أو الشرائح في متغير.
scatterndmax <T>	يحسب الحد الأقصى لعنصر.
scatterndmin <T>	يحسب الحد الأدنى العناصر.
scatterndnonaliasingadd <t>	يطبق الإضافة المتفرقة على "الإدخال" باستخدام القيم أو الشرائح الفردية من "التحديثات" وفقًا للمؤشرات "المؤشرات".
sitterndsub <t>	يطبق الطرح المتفرق على القيم أو الشرائح الفردية في متغير.
scatterndupdate <T>	يطبق "التحديثات" المتفرقة على القيم أو الشرائح الفردية داخل أحد متغير وفقًا لـ "المؤشرات".
Scattersub <T>	يطرح التحديثات المتفرقة إلى مرجع متغير.
scatterupdate <T>	يطبق التحديثات المتفرقة على مرجع متغير.
يمتد SegmentMaxv2 <t الرقم>	يحسب الحد الأقصى على طول شرائح الموتر.
SegmentMinv2 <T يمتد الرقم>	يحسب الحد الأدنى على طول شرائح الموتر.
SPISTINPRODV2 <T>	يحسب المنتج على طول شرائح الموتر.
Secresumv2 <T>	يحسب المبلغ على طول شرائح الموتر.
SELECTV2 <T>
يرسل	يرسل tensor المسماة من Send_device إلى Recv_device.
sendtpuembeddinggradients	يؤدي تحديثات التدرج لجداول التضمين.
setDiff1d <T ، U يمتد الرقم>	يحسب الفرق بين قائمتين من الأرقام أو السلاسل.
SetSize	عدد العناصر الفريدة على طول البعد الأخير من الإدخال `set`.
الشكل <U يمتد الرقم>	إرجاع شكل موتر.
Shapen <U يمتد الرقم>	إرجاع شكل التوتر.
Sharddataset	يقوم بإنشاء "مجموعة بيانات" تتضمن فقط 1/`num_shards" من مجموعة البيانات هذه.
ShuffleAndrepeatdatasetv2
Shuffledatasetv2
Shuffledatasetv3
إيقاف التشغيل	يغلق نظام TPU الموزع قيد التشغيل.
StowddownTpusystem	OP الذي يغلق نظام TPU.
الحجم <U يمتد الرقم>	إرجاع حجم الموتر.
Skipgram	توفي ملف نصي ويقوم بإنشاء مجموعة من الأمثلة.
SleepDataset
شريحة <T>	إرجاع شريحة من "المدخلات".
SlidingWindowDataset	ينشئ مجموعة بيانات تمرر نافذة منزلق فوق `input_dataset`.
لقطة <T>	إرجاع نسخة من موتر الإدخال.
Snapshotchunkdataset
Snapshotdataset	يقوم بإنشاء مجموعة بيانات ستكتب / القراءة من لقطة.
SnapshotdataseTreader
SnapshotnedDataseTreader
sobolsample <t يمتد الرقم>	يولد نقاط من تسلسل سول.
SpacetObatchnd <T>	Spacetobatch لـ ND Tensors من Type T.
spareapplyadagradv2 <T>	قم بتحديث الإدخالات ذات الصلة في "var" و "accum" وفقًا لمخطط Adagrad.
sparsebincount <U يمتد الرقم>	يحسب عدد حوادث كل قيمة في مجموعة عدد صحيح.
sparsecountsparseoutput <U يمتد الرقم>	يؤدي عد سلة المخرج المخرج لإدخال موتر متناثر.
sparsecrosshed	يولد تقاطع متناثر من قائمة من التوتر المتناثر والكثيف.
sparsecrossv2	يولد تقاطع متناثر من قائمة من التوتر المتناثر والكثيف.
Sparsematrixadd	إضافة متناثرة لمصفوفات CSR ، C = ألفا * A + Beta * B.
SparsematrixMatmul <T>	Matrix-multiplies مصفوفة متناثرة مع مصفوفة كثيفة.
sparsematrixmul	الضرب الحازم لمصفوفة متناثرة مع موتر كثيف.
SparSematrixnz	إرجاع عدد من `sparse_matrix`.
sparsematrixorderingamd	يحسب الحد الأدنى التقريبي للدرجة (AMD) من "المدخلات".
SparSematrixSoftMax	يحسب softmax من csrsparsematrix.
SparSematrixSoftMaxgrad	يحسب التدرج من sparsematrixsoftmax op.
SparsematrixSseCholesky	يحسب تحلل cholesky المتناثر من "المدخلات".
sparsematrixsparsematmul	Matrix-Matrix-multiplies اثنين من مصفوفات CSR `a` و` b`.
sparsematrixTranspose	نقل أبعاد (المصفوفة) الداخلية من CSRSparsematrix.
Sparsematrixzeros	يخلق CSRSParsEmatrix All-Zeros مع شكل `dense_shape`.
SparsesegmentMeangradv2 <T يمتد الرقم ، U يمتد الرقم>	يحسب التدرجات لـ SparsesegmentMean.
SparseseSegmentsQrtngradv2 <T يمتد الرقم ، U يمتد الرقم>	يحسب التدرجات لـ SparseseSegmentsQrtn.
SparSeseSegmentsumgrad <T يمتد الرقم>	يحسب التدرجات لسبارسيسيوم.
SparSeseSeSummgradv2 <T يمتد الرقم ، U يمتد الرقم>	يحسب التدرجات لسبارسيسيوم.
SparSetensortocsrsparsematrix	يحول sparsetensor إلى csrsparsematrix (ربما مزدحمة).
Spence <t يمتد الرقم>
تقسيم <T>	يقسم الموتر إلى `num_split` ensors على طول بعد واحد.
splitdededupdata <t يمتد الرقم ، U يمتد الرقم>	يقوم OP بتقسيم بيانات الإدخال DECITUPLICATION TUPLE XLA إلى موترات عدد صحيح وتوترات النقطة العائمة.
splitv <t>	يقسم الموتر إلى `num_split` ensors على طول بعد واحد.
الضغط <T>	يزيل أبعاد الحجم 1 من شكل موتر.
كومة <T>	حزم قائمة من `n` rank-`r` ensors في رتبة واحدة (r+1) `tensor.
منصة	قيم المرحلة مشابهة ل enqueue خفيفة الوزن.
stageclear	OP يزيل جميع العناصر في الحاوية الأساسية.
stagepeek	OP PEEKS في القيم في الفهرس المحدد.
مراحل	يعيد OP عدد العناصر في الحاوية الأساسية.
StatefulRandominomial <v يمتد الرقم>
StatefulStandardNormal <u>	يخرج القيم العشوائية من التوزيع الطبيعي.
StatefulStandardNormalV2 <u>	يخرج القيم العشوائية من التوزيع الطبيعي.
statefultruncatednormal <u>	يخرج القيم العشوائية من التوزيع الطبيعي المقطوع.
statefuluniformist <u>	يخرج القيم العشوائية من توزيع موحد.
statefuluniffullint <u>	يخرج أعداد صحيحة عشوائية من توزيع موحد.
statefuluniformint <u>	يخرج أعداد صحيحة عشوائية من توزيع موحد.
عديمة القوى parameterizedtruncatednormal <v يمتد الرقم>
عديمي الاكتتابين <w يمتد الرقم>	يخرج الأرقام العشوائية الكاذبة الحتمية من التوزيع ذي الحدين.
عديمة الأساس RandomGammav2 <V يمتد الرقم>	يخرج الأرقام العشوائية الكاذبة الحتمية من توزيع جاما.
عديمة الأساس RandomGammav3 <U يمتد الرقم>	يخرج الأرقام العشوائية الكاذبة الحتمية من توزيع جاما.
عديمي الاثنان	يختار أفضل خوارزمية RNG القائمة على مضادة على أساس الجهاز.
SathelessRandomgetKeyCounter	يزدهر البذور في مفتاح ومكافحة ، باستخدام أفضل خوارزمية تعتمد على الجهاز.
SathelsRandomgetKeyCounteralg	يختار أفضل خوارزمية استنادًا إلى الجهاز ، وينتجف البذور في المفتاح والعداد.
عديمة الأساس RandomNormalV2 <U يمتد الرقم>	يخرج قيم الكاذبة الحتمية من التوزيع الطبيعي.
عديمة الأساس Randompoisson <W يمتد الرقم>	يخرج الأرقام العشوائية الكاذبة الحتمية من توزيع Poisson.
عديمة الأساس randomuniformullint <v يمتد الرقم>	يخرج عدد صحيح عشوائي من أعداد صحيحة عشوائية من توزيع موحد.
عديمة الأساس randomuniforfullintv2 <U يمتد الرقم>	يخرج عدد صحيح عشوائي من أعداد صحيحة عشوائية من توزيع موحد.
عديمة الأساس randomuniformintv2 <U يمتد الرقم>	يخرج عدد صحيح عشوائي من أعداد صحيحة عشوائية من توزيع موحد.
عديمة الأساس Randomuniformv2 <U يمتد الرقم>	يخرج القيم العشوائية الكاذبة الحتمية من توزيع موحد.
لا مثيل	توليد مربع محيط مشوه بشكل عشوائي لصورة حتمية.
عديمة الأساس <t>	بشكل عشوائي وحدسي يخلط الموتر على طول البعد الأول.
عديمة الأساس truncatednormalv2 <U يمتد الرقم>	يخرج قيم pseudorandom الحتمية من التوزيع الطبيعي المقطوع.
statsaggregatorHandlev2
statsaggregatorsetSummaryWriter	قم بتعيين Summary_Writer_Interface لتسجيل الإحصائيات باستخدام STATS_AGGREGATOR.
StochasticCastToint <U يمتد الرقم>	يلقي بشكل عشوائي موتر معين من العوامات إلى ints.
StopGradient <T>	يتوقف عن حساب التدرج.
STREDDSLICE <T>	إرجاع شريحة مخططة من "المدخلات".
StriddSliceassign <T>	قم بتعيين "القيمة" إلى مرجع L-Value المقطوع لـ "المرجع".
Striddslicegradggrad <u>	يعود التدرج من "Striddsslice".
StringLower	يحول جميع الأحرف الكبيرة إلى بدائل صغيرة لكل منها.
StringNgrams <t يمتد الرقم>	يخلق ngrams من بيانات سلسلة خشنة.
StringUpper	يحول جميع الأحرف الصغيرة إلى بدائل كبيرة لكل منها.
SUM <T>	يحسب مجموع العناصر عبر أبعاد الموتر.
SwitchCond <T>	إعادة توجيه "البيانات" إلى منفذ الإخراج الذي يحدده "قبل".
SyncDevice	مزامنة الجهاز يتم تشغيل هذا OP.
tfrecorddatasetv2	ينشئ مجموعة بيانات تنبعث من السجلات من ملف TfreCord واحد أو أكثر.
tpucompilationResult	إرجاع نتيجة تجميع TPU.
tpucompilesucceeducted	يؤكد أن التجميع نجح.
tpuembeddingActivations	OP تمكين تمايز التضمينات TPU.
tpuexecute	OP الذي يقوم بتحميل وتنفيذ برنامج TPU على جهاز TPU.
tpuexecuteandupdatevariables	OP الذي ينفذ برنامجًا مع تحديثات متغيرة في المكان اختياري.
tpuordinalselector	محدد TPU Core Op.
tpupartitionedInput <T>	OP التي تجمع قائمة بالمدخلات المقسمة معًا.
tpupartitionedInputv2 <T>	OP التي تجمع قائمة بالمدخلات المقسمة معًا.
tpupArtitionedOutput <t>	OP الذي يزيل الإعدادات الموتر التي يتعرض لها XLA إلى قائمة مقسمة مقسمة مخرجات خارج حساب XLA.
tpupartitionedOutputv2 <T>	OP الذي يزيل الإعدادات الموتر التي يتعرض لها XLA إلى قائمة مقسمة مقسمة مخرجات خارج حساب XLA.
tpureplicatemetadata	البيانات الوصفية التي تشير إلى كيفية تكرار حساب TPU.
tpureplecatedInput <T>	يربط مدخلات N بحساب TPU المتكرر N-way.
tpureplecatedOutput <t>	يربط مخرجات N من حساب TPU المتكرر N-way.
Tpureshardvariables	OP التي يعيد تعزيز متغيرات TPU على الجهاز إلى الحالة المحددة.
tpuroundrobin	محمل روبن محمل الموازنة على النوى TPU.
مؤقتة <T>	إرجاع موتر قد يكون متحورًا ، ولكنه لا يزال قائماً في خطوة واحدة فقط.
Tensorarray	مجموعة من الموترات من الحجم المعطى.
TensorArrayClose	حذف TensorArray من حاوية الموارد.
TensorArrayConcat <T>	تسلس العناصر من TensorArray إلى قيمة "قيمة".
TensorArrayGather <T>	جمع عناصر محددة من TensorArray إلى الإخراج `value`.
TensorArraygrad	يخلق تنسوراراي لتخزين تدرجات القيم في المقبض المحدد.
TensorArraygradwithshape	ينشئ Tensorarray لتخزين تدرجات متعددة من القيم في المقبض المحدد.
TensorArrayPack <T>
TensorArrayRead <T>	اقرأ عنصرًا من TensorArray في الإخراج "قيمة".
TensorArraysCatter	مبعثر البيانات من قيمة الإدخال إلى عناصر محددة TensorArray.
TensorArraysize	احصل على الحجم الحالي من tensorarray.
TensorArraysplit	تقسيم البيانات من قيمة الإدخال إلى عناصر TensorArray.
TensorArrayUnpack
TensorArrayWrite	ادفع عنصرًا إلى Tensor_array.
TensorListConcat <T>	تسلب جميع الموترات في القائمة على طول البعد 0.
TensorListConcatlists
TensorListConcatv2 <u>	تسلب جميع الموترات في القائمة على طول البعد 0.
TensorListElementShape <T يمتد الرقم>	شكل عناصر القائمة المحددة ، كموتر.
TensorListFromTensor	يخلق قائمة متوسطة ، عند تكديسها ، لها قيمة "Tensor".
TensorListgather <T>	يخلق موتر عن طريق الفهرسة في TensorList.
TensorListgetItem <T>
TensorListLength	إرجاع عدد الموترات في قائمة موتر الإدخال.
TensorListPopback <T>	إرجاع العنصر الأخير من قائمة الإدخال بالإضافة إلى قائمة مع الجميع ما عدا هذا العنصر.
TensorListPushback	إرجاع قائمة التي تم تمريرها "Tensor" كعنصر آخر والعناصر الأخرى من القائمة المحددة في `input_handle`.
TensorListPushbackbatch
TensorListreserve	قائمة الحجم المعطى مع عناصر فارغة.
TensorListresize	تغيير حجم القائمة.
Tensorlistscatter	ينشئ engerlist عن طريق الفهرسة في موتر.
TensorListsCatterIntoexistingList	نثر الموتر في المؤشرات في قائمة الإدخال.
Tensorlistscatterv2	ينشئ engerlist عن طريق الفهرسة في موتر.
TensorListsetItem
Tensorlistsplit	يقسم الموتر إلى قائمة.
TensorListstack <T>	يتراكم جميع الموترات في القائمة.
Tensormaperase	إرجاع خريطة الموتر مع عنصر من المفتاح المعطى محو.
TensorMaphaskey	يعيد ما إذا كان المفتاح المعطى موجودًا في الخريطة.
TensorMapinsert	إرجاع الخريطة التي هي "input_handle" مع إدخال زوج القيمة المفتاح المحدد.
TensorMaplookup <u>	إرجاع القيمة من مفتاح معين في خريطة الموتر.
TensorMapsize	إرجاع عدد الموترات في خريطة موتر الإدخال.
Tensormapstackkeys <T>	إرجاع كومة موتر من جميع المفاتيح في خريطة الموتر.
TensorScatteradd <T>	يضيف "تحديثات" متفرقة إلى موتر حالي وفقًا لـ "المؤشرات".
TensorScatterMax <T>	قم بتطبيق تحديث متناثر على موتر يأخذ الحد الأقصى.
TensorScattermin <T>
TensorScattersub <T>	يطرح "التحديثات" المتفرقة من موتر حالي وفقًا لـ "المؤشرات".
TensorScatterupDate <T>	مبعثر "التحديثات" إلى موتر حالي وفقًا لـ "المؤشرات".
TENSORSTRIDSLICEUPDATE <T>	قم بتعيين "قيمة" إلى مرجع L-value المقطوع لـ "المدخلات".
ThreadPooldataset	يقوم بإنشاء مجموعة بيانات تستخدم تجمع مؤشرات ترابط مخصص لحساب `input_dataset`.
ThreadpoolHandle	يقوم بإنشاء مجموعة بيانات تستخدم تجمع مؤشرات ترابط مخصص لحساب `input_dataset`.
بلاط <T>	يبني موتر عن طريق تبليط موتر معين.
الطابع الزمني	يوفر الوقت منذ فترة في الثواني.
توبول	يحول موتر إلى مسند قياسي.
Topkunique	إرجاع قيم Topk الفريدة في الصفيف بالترتيب المصنفة.
Topkwithunique	إرجاع قيم topk في الصفيف بترتيب فرز.
tpuhandletletoprotokey	يحول مقابض UID الخاصة بـ XRT إلى تنسيق الإدخال الصديق لـ TensorFlow.
tridiagonalmatmul <T>	حساب المنتج مع المصفوفة Tridiagonal.
Tridiagonalsolve <T>	يحل أنظمة المعادلات Tridiagonal.
Unlatath <T>	يعكس تشغيل الدفعة لمترد إخراج واحد.
Unlatchgrad <T>	التدرج من Unlating.
عدم الضغط	إلغاء ضغط عنصر مجموعة بيانات مضغوطة.
UnicodedEcode <T يمتد الرقم>	تدلل كل سلسلة في "الإدخال" في تسلسل من نقاط رمز Unicode.
Unicodeencode	تشفير موتر من ints في سلاسل يونيكود.
UniformDequantize <U يمتد الرقم>	أداء إزالة التخلص من الموتر الكمي `المدخلات".
غير موحد <u>	أداء الكمي على الموتر "الإدخال".
غير موحدة <T>	قم بإجراء إضافة كمية من الموتر الكمي "LHS" والموتر الكمي "RHS" لجعل كمية "الإخراج".
clipbyvalue intificalizedclipbyvalue <T>	أداء مقطع حسب القيمة على الموتر الكمي `المعامل".
UniforbquantizedConvolution <u>	أداء الالتفاف الكمي من الموتر الكمي `lhs" والموتر الكمي `rhs`.
UniformentizedConvolutionHybrid <V يمتد الرقم>	أداء الالتفاف الكمي الهجين من الموتر العائم `lhs` والموتر الكمي `rhs`.
غير موحدة <u>	قم بإجراء نقطة كمية من الموتر الكمي "LHS" والموتر الكمي "RHS" لجعل كمية "الإخراج".
يمتد الرقم الخلفي غير الموحد <v الرقم>	أداء النقطة الكمية الهجينة من الموتر العائم `lhs` والموتر الكمي `rhs`.
uniformrequantize <u>	بالنظر إلى الموتر الكمي "المدخلات" ، يطلب ذلك مع معلمات قياس كمية جديدة.
فريد من نوعه <T ، V يمتد الرقم>	يجد عناصر فريدة على طول محور الموتر.
uniquedataset	ينشئ مجموعة بيانات تحتوي على عناصر فريدة من `input_dataset`.
requewithcounts <t ، v يمتد الرقم>	يجد عناصر فريدة على طول محور الموتر.
الانقسام <T يمتد الرقم>	يحول مجموعة من المؤشرات المسطحة إلى مجموعة من المصفوفات الإحداثي.
UnsortedSegmentJoin
فك <T>	يفكك بُعدًا معينًا من الموتر المرتبة في "Num` Rank-` (R-1) `tensors.
unshage	OP مشابه ل dequeue خفيفة الوزن.
untaBdatasetVariant
BupperBound <U يمتد الرقم>	يطبق apport_bound (sorted_search_values ، القيم) على طول كل صف.
varhandleop	يخلق مقبض لمورد متغير.
varisinitializedop	يتحقق مما إذا كان قد تم تهيئة متغير قائم على مقبض الموارد.
متغير <T>	يحمل الدولة في شكل موتر يستمر عبر الخطوات.
variableshape <t يمتد الرقم>	إرجاع شكل المتغير الذي أشار إليه بواسطة "الموارد".
أين	إرجاع مواقع القيم غير صفرية / حقيقية في الموتر.
حيث 3 <T>	يختار عناصر من `x` أو` y` ، اعتمادًا على "الحالة".
نوافذ
Workerheartbeat	العامل نبضات نبضات المرجع.
wrapdatasetvariant
الكاتب	يكتب ملخص proto التسلسلي.
xlaconcatnd <T>	CONCATS ENTER TENSOR عبر جميع الأبعاد.
xlarecvfromhost <T>	OP لتلقي موتر من المضيف.
xlarecvtpuembeddingActivations	OP الذي يتلقى تضمين تنشيط على TPU.
xlarecvtpuembeddingdeduplicationData	يتلقى بيانات إلغاء البيانات المستهلكة (المؤشرات والأوزان) من قلب التضمين.
xlasendtpuembeddinggradients	OP الذي يؤدي تحديثات التدرج لجداول التضمين.
xlasendtohost	OP لإرسال موتر إلى المضيف.
xlaspletnd <T>	يقسم إدخال موتر عبر جميع الأبعاد.
xlog1py <t>	إرجاع 0 إذا كان x == 0 ، و x * log1p (y) خلاف ذلك ، elementWise.
Zeroslike <T>	إرجاع موتر من الأصفار بنفس الشكل ونوع x.

فئة أساسية لتطبيقات Op مدعومة Operation واحدة.

كل عملية مسجلة في قلب TensorFlow هي بدائية ويتم توفيرها PrimitiveOp . قد تستمد العمليات المخصصة التي تعمل مع بدائية واحدة فقط من هذه الفئة.

الأساليب العامة

منطقية نهائية	يساوي (كائن كائن)
كثافة العمليات النهائية	رمز التجزئة ()
عملية	المرجع () إرجاع `Operation` الأساسية
السلسلة النهائية	إلى سلسلة ()

الطرق الموروثة

من فئة java.lang.Object

منطقية	يساوي (كائن arg0)
الدرجة النهائية<?>	الحصول على كلاس ()
كثافة العمليات	رمز التجزئة ()
الفراغ النهائي	إعلام ()
الفراغ النهائي	إعلام الكل ()
خيط	إلى سلسلة ()
الفراغ النهائي	انتظر (طويل arg0، int arg1)
الفراغ النهائي	انتظر (طويل arg0)
الفراغ النهائي	انتظر ()

الأساليب العامة

نهائي عام يساوي (كائن OBJ)

حدود

obj

Hashcode النهائي العام ()

العمليات العامة OP ()

إرجاع Operation الأساسية

PrimitiveOp تنظيم صفحاتك في مجموعات يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.

الأساليب العامة

الطرق الموروثة

الأساليب العامة

نهائي عام يساوي (كائن OBJ)

حدود

Hashcode النهائي العام ()

العمليات العامة OP ()

السلسلة النهائية العامة tostring ()

PrimitiveOp