Прервать | Вызовите исключение, чтобы прервать процесс при вызове. |
Все | Вычисляет «логическое и» элементов по измерениям тензора. |
ВсеВсеВсе <T> | Операция для обмена данными между репликами TPU. |
AnonymousHashTable | Создает неинициализированную анонимную хеш-таблицу. |
АнонимныйИтераторV2 | Контейнер для ресурса итератора. |
АнонимныйИтераторV3 | Контейнер для ресурса итератора. |
АнонимныйMemoryCache | |
АнонимныйMultiDeviceIterator | Контейнер для ресурса итератора с несколькими устройствами. |
АнонимныйMultiDeviceIteratorV3 | Контейнер для ресурса итератора с несколькими устройствами. |
AnonymousMutableDenseHashTable | Создает пустую анонимную изменяемую хеш-таблицу, которая использует тензоры в качестве резервного хранилища. |
AnonymousMutableHashTable | Создает пустую анонимную изменяемую хеш-таблицу. |
AnonymousMutableHashTableOfTensors | Создает пустую анонимную изменяемую хеш-таблицу векторных значений. |
AnonymousRandomSeedGenerator | |
АнонимныйSeedGenerator | |
Любой | Вычисляет «логическое ИЛИ» элементов по измерениям тензора. |
ПрименитьАдаградВ2 <T> | Обновите *var по схеме adagrad. |
ApproxTopK <T расширяет номер> | Возвращает значения min/max k и их индексы входного операнда приближенным образом. |
AssertCardinalityDataset | |
AssertNextDataset | Преобразование, которое утверждает, какие преобразования произойдут следующими. |
AssertPrevDataset | Преобразование, которое утверждает, какие преобразования произошли ранее. |
УтверждатьЭто | Утверждает, что данное условие истинно. |
Назначьте <T> | Обновите ссылку, присвоив ей значение. |
НазначитьДобавить <T> | Обновите «ref», добавив к нему «value». |
НазначитьДобавитьПеременнуюОп | Добавляет значение к текущему значению переменной. |
НазначитьПодчиненный <T> | Обновите «ref», вычитая из него «value». |
AssignSubVariableOp | Вычитает значение из текущего значения переменной. |
ПрисвоитьПеременнуюОп | Присваивает новое значение переменной. |
Присвоить переменнуюXlaConcatND | Concats входной тензор по всем измерениям. |
AutoShardDataset | Создает набор данных, который сегментирует входной набор данных. |
BandedTriangularSolve <T> | |
Барьер | Определяет барьер, который сохраняется при различных исполнениях графа. |
БарьерЗакрыть | Закрывает данный барьер. |
БарьерНеполныйРазмер | Вычисляет количество неполных элементов в данном барьере. |
БарьерВставитьМногие | Для каждого ключа присваивается соответствующее значение указанному компоненту. |
БарьерГотовРазмер | Вычисляет количество полных элементов в данном барьере. |
БарьерTakeMany | Берет заданное количество завершенных элементов из барьера. |
Партия | Недетерминированно группирует все входные тензоры. |
БатчМатМулВ2 <T> | Пакетно умножает срезы двух тензоров. |
БатчМатМулВ3 <V> | Пакетно умножает срезы двух тензоров. |
Пакетное пространство <T> | BatchToSpace для 4-D тензоров типа T. |
БатчToSpaceNd <T> | BatchToSpace для ND-тензоров типа T. |
BesselI0 <T расширяет номер> | |
BesselI1 <T расширяет номер> | |
BesselJ0 <T расширяет число> | |
BesselJ1 <T расширяет номер> | |
BesselK0 <T расширяет номер> | |
BesselK0e <T расширяет номер> | |
BesselK1 <T расширяет номер> | |
BesselK1e <T расширяет номер> | |
BesselY0 <T расширяет номер> | |
BesselY1 <T расширяет номер> | |
Биткаст <U> | Передаёт тензор из одного типа в другой без копирования данных. |
BlockLSTM <T расширяет номер> | Вычисляет прямое распространение ячейки LSTM для всех временных шагов. |
BlockLSTMGrad <T расширяет число> | Вычисляет обратное распространение ячейки LSTM для всей временной последовательности. |
BlockLSTMGradV2 <T расширяет номер> | Вычисляет обратное распространение ячейки LSTM для всей временной последовательности. |
BlockLSTMV2 <T расширяет номер> | Вычисляет прямое распространение ячейки LSTM для всех временных шагов. |
BoostedTreesAggregateStats | Агрегирует сводку накопленной статистики для пакета. |
УскоренныйДеревьяВедро | Разбивайте каждую функцию по сегментам на основе границ сегмента. |
BoostedДеревьяРассчитатьЛучшийФункцияSplit | Вычисляет выигрыш для каждой функции и возвращает наилучшую возможную информацию о разбиении для этой функции. |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 | Вычисляет выигрыш для каждого объекта и возвращает наилучшую возможную информацию о разбиении для каждого узла. |
BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature | Вычисляет выигрыш для каждой функции и возвращает наилучшую возможную информацию о разбиении для этой функции. |
BoostedДеревьяСмещение центра | Вычисляет априорное значение на основе обучающих данных (смещение) и заполняет первый узел априорными логитами. |
BoostedTreesCreateEnsemble | Создает модель ансамбля дерева и возвращает ее дескриптор. |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | Создайте ресурс для потоков квантилей. |
BoostedTreesDeserializeEnsemble | Десериализует конфигурацию сериализованного ансамбля деревьев и заменяет текущее дерево. ансамбль. |
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | Создает дескриптор BoostedTreesEnsembleResource. |
BoostedTreesExampleDebugOutputs | Результаты отладки/интерпретируемости модели для каждого примера. |
BoostedTreesFlushQuantileСводка | Очистите сводные данные квантилей из каждого ресурса потока квантилей. |
BoostedTreesGetEnsembleStates | Извлекает токен ресурса ансамбля деревьев, количество деревьев и статистику роста. |
BoostedTreesMakeQuantileСводки | Составляет сводку квантилей для партии. |
BoostedTreesMakeStatsСводка | Делает сводку накопленной статистики по пакету. |
BoostedTreesПрогнозировать | Запускает несколько предикторов ансамбля аддитивной регрессии на входных экземплярах и вычисляет логиты. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | Добавьте сводные данные квантилей к каждому ресурсу потока квантилей. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | Десериализовать границы сегмента и флаг готовности в текущий QuantileAccumulator. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | Очистите сводные данные для ресурса потока квантилей. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | Сгенерируйте границы сегмента для каждого объекта на основе накопленных сводок. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | Создает дескриптор BoostedTreesQuantileStreamResource. |
BoostedTreesSerializeEnsemble | Сериализует ансамбль дерева в прототип. |
BoostedTreesSparseAggregateStats | Агрегирует сводку накопленной статистики для пакета. |
BoostedДеревьяРедкийВычислитьЛучшийФункцияSplit | Вычисляет выигрыш для каждой функции и возвращает наилучшую возможную информацию о разбиении для этой функции. |
BoostedTreesTrainingPredict | Запускает несколько предикторов ансамбля аддитивной регрессии на входных экземплярах и вычисляет обновление кэшированных логитов. |
BoostedTreesUpdateEnsemble | Обновляет ансамбль деревьев, добавляя слой к последнему выращенному дереву. или создав новое дерево. |
BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | Обновляет ансамбль деревьев, добавляя слой к последнему выращенному дереву. или создав новое дерево. |
BroadcastDynamicShape <T расширяет число> | Верните форму s0 op s1 с помощью трансляции. |
BroadcastGradientArgs <T расширяет число> | Возвратите индексы сокращения для вычисления градиентов s0 op s1 с широковещательной передачей. |
BroadcastTo <T> | Передайте массив для совместимой формы. |
Собрать в ведро | Распределяет «входные данные» на основе «границ». |
CSRSparseMatrixComponents <T> | Считывает компоненты CSR по индексу пакета. |
CSRSparseMatrixToDense <T> | Преобразуйте (возможно, пакетный) CSRSparseMatrix в плотный. |
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> | Преобразует CSRSparesMatrix (возможно, пакетный) в SparseTensor. |
CSVНабор данных | |
CSVDatasetV2 | |
CTCLossV2 | Вычисляет потерю CTC (вероятность журнала) для каждой записи пакета. |
КэшDatasetV2 | |
CheckNumericsV2 <T расширяет число> | Проверяет тензор на наличие значений NaN, -Inf и +Inf. |
Выбрать быстрый набор данных | |
ClipByValue <T> | Обрезает значения тензора до заданного минимума и максимума. |
РазобратьTPUEmbeddingMemory | Операция, которая объединяет прототипы конфигурации памяти в строковом кодировании со всех хостов. |
CollectiveAllToAllV2 <T расширяет номер> | Взаимно меняет несколько тензоров одинакового типа и формы. |
CollectiveAllToAllV3 <T расширяет номер> | Взаимно меняет несколько тензоров одинакового типа и формы. |
КоллективНазначитьГруппуV2 | Назначьте групповые клавиши на основе группового назначения. |
КоллективБкастреквВ2 <U> | Получает широковещательное значение тензора от другого устройства. |
КоллективБкастСендВ2 <T> | Передает значение тензора одному или нескольким другим устройствам. |
CollectiveGather <T расширяет число> | Взаимно накапливает несколько тензоров одинакового типа и формы. |
CollectiveGatherV2 <T расширяет число> | Взаимно накапливает несколько тензоров одинакового типа и формы. |
Коллективная инициализацияCommunicator | Инициализирует группу для коллективных операций. |
КоллективПермуте <T> | Операция для перестановки тензоров в реплицируемых экземплярах TPU. |
CollectiveReduceScatterV2 <T расширяет число> | Взаимно уменьшает несколько тензоров одинакового типа и формы и рассеивает результат. |
CollectiveReduceV2 <T расширяет число> | Взаимно уменьшает несколько тензоров одинакового типа и формы. |
CollectiveReduceV3 <T расширяет число> | Взаимно уменьшает несколько тензоров одинакового типа и формы. |
КомбинированныйNonMaxSuppression | Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания количества очков, Эта операция выполняет non_max_suppression для входных данных каждого пакета во всех классах. |
CompositeTensorVariantFromComponents | Кодирует значение «ExtensionType» в «вариантный» скалярный тензор. |
CompositeTensorVariantToComponents | Декодирует скалярный тензор «вариант» в значение «ExtensionType». |
СжатьЭлемент | Сжимает элемент набора данных. |
Вычислить размер пакета | Вычисляет статический размер пакета набора данных без частичных пакетов. |
ВычислитьDedupDataTupleMask | Оператор вычисляет маску кортежа данных дедупликации из встроенного ядра. |
Конкат <T> | Объединяет тензоры по одному измерению. |
КонфигуреандинициализеглобалТПУ | Операция, настраивающая централизованные структуры для распределенной системы TPU. |
КонфигурераспределенныйТПУ | Устанавливает централизованные структуры для распределенной системы TPU. |
НастройкаTPUEmbedding | Настраивает TPUEmbedding в распределенной системе TPU. |
НастроитьTPUEmbeddingHost | Операция, настраивающая программное обеспечение TPUEmbedding на хосте. |
НастроитьTPUEmbeddingMemory | Операция, настраивающая программное обеспечение TPUEmbedding на хосте. |
ConnectTPUEmbeddingHosts | Операция, устанавливающая связь между экземплярами хост-программы TPUEmbedding. после вызова ConfigureTPUEmbeddingHost на каждом хосте. |
Константа <Т> | Оператор, производящий постоянное значение. |
ПотреблятьMutexLock | Эта операция использует блокировку, созданную MutexLock. |
ControlTrigger | Ничего не делает. |
Конв <T расширяет число> | Вычисляет ND-свертку по заданным (N+1+batch_dims)-D "входным" и (N+2)-D "фильтрующим" тензорам. |
Conv2DBackpropFilterV2 <T расширяет номер> | Вычисляет градиенты свертки относительно фильтра. |
Conv2DBackpropInputV2 <T расширяет номер> | Вычисляет градиенты свертки относительно входных данных. |
Копировать <Т> | Скопируйте тензор с процессора на процессор или с графического процессора на графический процессор. |
КопиХост <T> | Скопируйте тензор на хост. |
КопиТомеш <T> | |
КопиТомешГрад <T> | |
CountUpTo <T расширяет число> | Увеличивает «ref», пока не достигнет «предела». |
CrossReplicaSum <T расширяет номер> | Операция для суммирования входных данных по реплицируемым экземплярам TPU. |
CudnnRNNBackpropV3 <T расширяет номер> | Обратный шаг CudnnRNNV3. |
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T расширяет номер> | Преобразует параметры CudnnRNN из канонической формы в удобную форму. |
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T расширяет номер> | Извлекает параметры CudnnRNN в канонической форме. |
CudnnRNNV3 <T расширяет номер> | RNN, поддерживаемый cuDNN. |
CumulativeLogsumexp <T расширяет число> | Вычислите совокупное произведение тензора x вдоль оси. |
DTensorRestoreV2 | |
DTensorSetGlobalTPUArray | Операция, которая сообщает хосту глобальные идентификаторы всех TPU в системе. |
DataServiceDataset | Создает набор данных, который считывает данные из службы tf.data. |
DataServiceDatasetV2 | Создает набор данных, который считывает данные из службы tf.data. |
Набор данныхКардинальность | Возвращает мощность `input_dataset`. |
Набор данных из графика | Создает набор данных из заданного `graph_def`. |
DatasetToGraphV2 | Возвращает сериализованный GraphDef, представляющий `input_dataset`. |
Доусн <Т расширяет номер> | |
Дебугградиентидентити <T> | Identity op для отладки градиента. |
DebugGradientRefIdentity <T> | Identity op для отладки градиента. |
Дебугудентити <T> | Предоставляет сопоставление идентификаторов входного тензора типа, отличного от Ref, для отладки. |
ДебугИдентитиВ2 <T> | Отладка Identity V2 Op. |
ДебугИдентитиВ3 <T> | Предоставляет сопоставление идентификаторов входного тензора типа, отличного от Ref, для отладки. |
DebugNanCount | Отладка счетчика значений NaN, операция. |
ОтладкаЧисловойСводка | Числовая сводка отладки Op. |
DebugNumericSummaryV2 <U расширяет номер> | Числовая сводка отладки V2 Op. |
DecodeImage <T расширяет число> | Функция для decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg и decode_png. |
DecodePaddedRaw <T расширяет число> | Переинтерпретируйте байты строки как вектор чисел. |
ДекодированиеПрото | Операция извлекает поля из сериализованного сообщения буфера протокола в тензоры. |
ДипКопия <Т> | Делает копию `x`. |
Удалитьитератор | Контейнер для ресурса итератора. |
УдалитьMemoryCache | |
Удалитьмултидевицеитератор | Контейнер для ресурса итератора. |
УдалитьRandomSeedGenerator | |
Удалитьсеедгенератор | |
Удалитьсессионтензор | Удалите тензор, указанный его дескриптором в сеансе. |
DenseBincount <U расширяет номер> | Подсчитывает количество вхождений каждого значения в целочисленный массив. |
DenseCountSparseOutput <U расширяет число> | Выполняет подсчет интервалов разреженного вывода для входа tf.tensor. |
ПлотнаяToCSRSparseMatrix | Преобразует плотный тензор в CSRSparseMatrix (возможно, пакетный). |
УничтожитьРесурсОп | Удаляет ресурс, указанный дескриптором. |
Уничтожить временную переменную <T> | Уничтожает временную переменную и возвращает ее окончательное значение. |
Индекс устройства | Возвращает индекс устройства, на котором работает операция. |
НаправленныйИнтерлеавеDataset | Заменитель InterleaveDataset в фиксированном списке из N наборов данных. |
Отключитькопионрид | Выключает режим копирования при чтении. |
РаспределенноеСохранить | |
DrawBoundingBoxesV2 <T расширяет число> | Нарисуйте ограничивающие рамки на пакете изображений. |
DummyIterationCounter | |
ПустышкаMemoryCache | |
DummySeedГенератор | |
DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | Упрощает перенос кода, использующего tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | |
Динамический раздел <T> | Разделяет `данные` на тензоры `num_partitions`, используя индексы из `partitions`. |
Динамическая строчка <T> | Чередуйте значения из тензоров данных в один тензор. |
EditDistance | Вычисляет (возможно, нормализованное) расстояние редактирования Левенштейна. |
Эйг <U> | Вычисляет собственное разложение одной или нескольких квадратных матриц. |
Эйнсум <T> | Тензорное сжатие согласно соглашению Эйнштейна о суммировании. |
Пустой <Т> | Создает тензор заданной формы. |
ПустойTensorList | Создает и возвращает пустой тензорный список. |
ПустойTensorMap | Создает и возвращает пустую тензорную карту. |
КодироватьПрото | Операция сериализует сообщения protobuf, представленные во входных тензорах. |
EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | Упрощает перенос кода, использующего tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
EnqueueTPUEmbeddingBatch | Операция, которая ставит список входных пакетных тензоров в очередь в TPUEmbedding. |
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch | Операция, которая ставит список входных пакетных тензоров в очередь в TPUEmbedding. |
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | Упрощает перенос кода, использующего tf.nn.embedding_lookup(). |
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch | Операция, которая ставит в очередь входные индексы TPUEmbedding из SparseTensor. |
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch | Упрощает перенос кода, использующего tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
ОбеспечьтеShape <T> | Гарантирует, что форма тензора соответствует ожидаемой форме. |
Введите <Т> | Создает или находит дочерний фрейм и делает доступными для него `данные`. |
Эрфинв <Т расширяет номер> | |
Евклидова Норма <T> | Вычисляет евклидову норму элементов по измерениям тензора. |
ВыполнитьTPUEmbeddingPartitioner | Операция, выполняющая разделитель TPUEmbedding в центральной конфигурации. устройство и вычисляет размер HBM (в байтах), необходимый для операции TPUEmbedding. |
Выход <Т> | Выход из текущего кадра в родительский кадр. |
РазвернутьDims <T> | Вставляет размерность 1 в форму тензора. |
ЭкспериментальныйAutoShardDataset | Создает набор данных, который сегментирует входной набор данных. |
ЭкспериментальныйBytesProducedStatsDataset | Записывает размер в байтах каждого элемента input_dataset в StatsAggregator. |
ЭкспериментальныйВыберите самый быстрый набор данных | |
Экспериментальный набор данныхКардинальность | Возвращает мощность `input_dataset`. |
Экспериментальный набор данныхToTFRecord | Записывает заданный набор данных в заданный файл, используя формат TFRecord. |
ЭкспериментальныйDenseToSparseBatchDataset | Создает набор данных, который объединяет входные элементы в SparseTensor. |
ЭкспериментальныйLatencyStatsDataset | Записывает задержку создания элементов input_dataset в StatsAggregator. |
ЭкспериментальныйMatchingFilesDataset | |
ЭкспериментальныйMaxIntraOpParallelismDataset | Создает набор данных, который переопределяет максимальный внутриоперационный параллелизм. |
ЭкспериментальныйParseExampleDataset | Преобразует `input_dataset`, содержащий прототипы `Example` в качестве векторов DT_STRING, в набор данных объектов `Tensor` или `SparseTensor`, представляющих проанализированные объекты. |
ЭкспериментальныйPrivateThreadPoolDataset | Создает набор данных, который использует собственный пул потоков для вычисления `input_dataset`. |
Экспериментальный случайный набор данных | Создает набор данных, который возвращает псевдослучайные числа. |
ЭкспериментальныйRebatchDataset | Создает набор данных, который изменяет размер пакета. |
ЭкспериментальныйSetStatsAggregatorDataset | |
ЭкспериментальныйSlidingWindowDataset | Создает набор данных, который передает скользящее окно поверх `input_dataset`. |
ЭкспериментальныйSqlDataset | Создает набор данных, который выполняет запрос SQL и выдает строки набора результатов. |
Экспериментальный StatsAggregatorHandle | Создает ресурс менеджера статистики. |
ExperimentalStatsAggregatorСводка | Создает сводку любой статистики, записанной данным менеджером статистики. |
ЭкспериментальныйUnbatchDataset | Набор данных, который разбивает входные элементы на несколько элементов. |
Exint <T расширяет число> | |
ExtractGlimpseV2 | Извлекает проблеск из входного тензора. |
ExtractVolumePatches <T расширяет число> | Извлеките «патчи» из «входа» и поместите их в выходное измерение «глубина». |
ФФТНД <T> | ND быстрое преобразование Фурье. |
филесистемсетконфигуратион | Установите конфигурацию файловой системы. |
Заполните <U> | Создает тензор, заполненный скалярным значением. |
Финализедатасет | Создает набор данных, применяя tf.data.Options к `input_dataset`. |
Завершить внедрениеTPUE | Операция, завершающая настройку TPUEmbedding. |
Отпечаток пальца | Генерирует значения отпечатков пальцев. |
FresnelCos <T расширяет номер> | |
FresnelSin <T расширяет число> | |
FusedBatchNormGradV3 <T расширяет номер, U расширяет номер> | Градиент для пакетной нормализации. |
FusedBatchNormV3 <T расширяет номер, U расширяет номер> | Пакетная нормализация. |
GRUBlockCell <T расширяет число> | Вычисляет прямое распространение ячейки GRU за 1 временной шаг. |
GRUBlockCellGrad <T расширяет число> | Вычисляет обратное распространение ячейки GRU за 1 временной шаг. |
Соберите <T> | Соберите срезы из оси «params» в соответствии с «индексами». |
GatherNd <T> | Соберите фрагменты из «params» в тензор с формой, заданной «index». |
Создать предложения BoundingBox | Эта операция создает область интересов из заданных ограничивающих рамок (bbox_deltas), закодированных относительно привязок в соответствии с уравнением 2 в arXiv: 1506.01497. Оператор выбирает верхние поля оценки `pre_nms_topn`, декодирует их относительно привязок, применяет немаксимальное подавление к перекрывающимся полям со значением пересечения через объединение (iou) выше `nms_threshold`, отбрасывая поля, где короткая сторона меньше ` min_size`. |
GetElementAtIndex | Получает элемент по указанному индексу в наборе данных. |
Получить параметры | Возвращает tf.data.Options , прикрепленный к `input_dataset`. |
GetSessionHandle | Сохраните входной тензор в состоянии текущего сеанса. |
GetSessionTensor <T> | Получите значение тензора, заданное его дескриптором. |
Градиенты | Добавляет операции для вычисления частных производных суммы y s относительно x s, т. е d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... Если значения Options.dx() установлены, они являются начальными символьными частными производными некоторой функции потерь L относительно |
ГарантияКонст <T> | Дает гарантии среде выполнения TF, что входной тензор является константой. |
Хеш-таблица | Создает неинициализированную хеш-таблицу. |
HistogramFixedWidth <U расширяет число> | Возврат гистограммы значений. |
ЕСЛИФТНД <T> | ND обратное быстрое преобразование Фурье. |
IRFFTND <U расширяет номер> | ND обратное очень быстрое преобразование Фурье. |
Личность <Т> | Возвращает тензор с той же формой и содержимым, что и входной тензор или значение. |
ИдентичностьN | Возвращает список тензоров с той же формой и содержимым, что и входные данные. тензоры. |
ИгнорироватьErrorsDataset | Создает набор данных, содержащий элементы input_dataset, игнорируя ошибки. |
ImageProjectiveTransformV2 <T расширяет число> | Применяет данное преобразование к каждому из изображений. |
ImageProjectiveTransformV3 <T расширяет число> | Применяет данное преобразование к каждому из изображений. |
ИммутаблеКонст <Т> | Возвращает неизменяемый тензор из области памяти. |
InfeedDequeue <T> | Заполнитель для значения, которое будет использоваться в вычислениях. |
InfeedDequeueTuple | Извлекает несколько значений из ввода в виде кортежа XLA. |
InfeedEnqueue | Операция, которая вводит в вычисления одно значение Тензора. |
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer | Операция, которая ставит предварительно линеаризованный буфер в очередь на вход TPU. |
InfeedEnqueueTuple | Подает несколько значений Tensor в вычисления в виде кортежа XLA. |
Инициализироватьтаблицу | Инициализатор таблицы, который принимает два тензора для ключей и значений соответственно. |
Инициализироватьтаблефромдатасет | |
Инициализироватьтаблефромтекстфиле | Инициализирует таблицу из текстового файла. |
ИнпласеДобавить <T> | Добавляет v в указанные строки x. |
Инпласуб <T> | Вычитает `v` из указанных строк `x`. |
ИнпласеОбновление <T> | Обновляет указанные строки «i» значениями «v». |
IsBoostedTreesEnsembleInitialized | Проверяет, был ли инициализирован ансамбль деревьев. |
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized | Проверяет, был ли инициализирован поток квантилей. |
IsTPUEmbeddingИнициализированный | Инициализируется ли внедрение TPU в распределенной системе TPU. |
ИсVariableInitialized | Проверяет, был ли инициализирован тензор. |
Изотоническая регрессия <U расширяет число> | Решает ряд задач изотонической регрессии. |
ИтераторGetDevice | Возвращает имя устройства, на котором размещен ресурс. |
KMC2ChainИнициализация | Возвращает индекс точки данных, которую следует добавить в исходный набор. |
KmeansPlusPlusИнициализация | Выбирает строки ввода num_to_sample, используя критерий KMeans++. |
KthOrderStatistic | Вычисляет статистику K-го порядка набора данных. |
ЛМДБНабор данных | Создает набор данных, который генерирует пары ключ-значение в одном или нескольких файлах LMDB. |
LSTMBlockCell <T расширяет число> | Вычисляет прямое распространение ячейки LSTM за 1 временной шаг. |
LSTMBlockCellGrad <T расширяет число> | Вычисляет обратное распространение ячейки LSTM за 1 временной шаг. |
LinSpace <T расширяет номер> | Генерирует значения в интервале. |
ListDataset | Создает набор данных, который генерирует каждый из «тензоров» один раз. |
Лоадаллтпуембеддингпараметерс | Операция, которая загружает параметры оптимизации во встроенную память. |
Загрузить параметры TPUEmbeddingADAMP | Загрузите параметры внедрения ADAM. |
ЗагрузитьTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Загрузите параметры внедрения Adadelta. |
LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters | Загрузите параметры внедрения Adagrad Momentum. |
ЗагрузитьTPUEmbeddingAdagradParameters | Загрузите параметры внедрения Adagrad. |
Лоадтпуембеддингцентредрсмпроппараметерс | Параметры внедрения RMSProp, ориентированные на нагрузку. |
ЗагрузитьTPUEmbeddingFTRLParameters | Загрузите параметры внедрения FTRL. |
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | Загрузить параметры внедрения средства оценки частоты. |
LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Загрузите параметры встраивания MDL Adagrad Light. |
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters | Загрузите параметры встраивания Momentum. |
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Загрузите проксимальные параметры встраивания Adagrad. |
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
ЗагрузитьTPUEmbeddingRMSPropParameters | Загрузите параметры внедрения RMSProp. |
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Загрузите параметры внедрения SGD. |
LookupTableExport <T, U> | Выводит все ключи и значения в таблице. |
Найти таблицу поиска <U> | Ищет ключи в таблице, выводит соответствующие значения. |
LookupTableImport | Заменяет содержимое таблицы указанными ключами и значениями. |
Справочная таблицаВставка | Обновляет таблицу, чтобы связать ключи со значениями. |
Справочная таблицаRemove | Удаляет ключи и связанные с ними значения из таблицы. |
LookupTableSize | Вычисляет количество элементов в данной таблице. |
LoopCond | Перенаправляет вход на выход. |
LowerBound <U расширяет номер> | Применяет low_bound(sorted_search_values,values) вдоль каждой строки. |
Лу <T, U расширяет число> | Вычисляет LU-разложение одной или нескольких квадратных матриц. |
СделатьУникальным | Сделайте все элементы в непакетном измерении уникальными, но «близкими» к их первоначальная стоимость. |
КартаОчистить | Op удаляет все элементы в базовом контейнере. |
КартаНеполныйРазмер | Op возвращает количество неполных элементов в базовом контейнере. |
КартаPeek | Op просматривает значения по указанному ключу. |
Размер карты | Op возвращает количество элементов в базовом контейнере. |
MapStage | Этап (ключ, значения) в базовом контейнере, который ведет себя как хеш-таблица. |
КартаUnstage | Op удаляет и возвращает значения, связанные с ключом из базового контейнера. |
MapUnstageNoKey | Op удаляет и возвращает случайное значение (ключ, значение) из базового контейнера. |
МатрицаДиагПартВ2 <T> | Возвращает пакетную диагональную часть пакетного тензора. |
МатрицаДиагПартВ3 <T> | Возвращает пакетную диагональную часть пакетного тензора. |
МатрицаДиагВ2 <T> | Возвращает пакетный диагональный тензор с заданными пакетными значениями диагонали. |
МатрицаДиагВ3 <T> | Возвращает пакетный диагональный тензор с заданными пакетными значениями диагонали. |
МатрицаSetDiagV2 <T> | Возвращает пакетный матричный тензор с новыми пакетными значениями диагонали. |
МатрицаSetDiagV3 <T> | Возвращает пакетный матричный тензор с новыми пакетными значениями диагонали. |
Макс <Т> | Вычисляет максимальное количество элементов по измерениям тензора. |
МаксИнтраОпПараллелизмдатсет | Создает набор данных, который переопределяет максимальный внутриоперационный параллелизм. |
Объединить <T> | Перенаправляет значение доступного тензора из «входов» в «выход». |
Слияние дедупданных | Операция объединяет элементы целочисленных тензоров и тензоров с плавающей запятой в данные дедупликации в виде кортежа XLA. |
Мин <Т> | Вычисляет минимум элементов по размерам тензора. |
Зеркальная панель <T> | Дополняет тензор зеркальными значениями. |
ЗеркалоПадГрад <T> | Градиент для «MirrorPad». |
МлирPassthroughOp | Обертывает произвольное вычисление MLIR, выраженное в виде модуля с функцией main(). |
МулНоНан <T> | Возвращает x * y поэлементно. |
MutableDenseHashTable | Создает пустую хеш-таблицу, которая использует тензоры в качестве резервного хранилища. |
MutableHashTable | Создает пустую хеш-таблицу. |
MutableHashTableOfTensors | Создает пустую хеш-таблицу. |
Мьютекс | Создает ресурс Mutex, который можно заблокировать с помощью MutexLock. |
Мьютекслок | Блокирует ресурс мьютекса. |
NcclAllReduce <T расширяет число> | Выводит тензор, содержащий сокращение всех входных тензоров. |
NcclBroadcast <T расширяет номер> | Отправляет вход всем устройствам, подключенным к выходу. |
NcclReduce <T расширяет число> | Уменьшает «вход» из «num_devices», используя «сокращение» до одного устройства. |
Ндтри <Т расширяет число> | |
Ближайшие соседи | Выбирает k ближайших центров для каждой точки. |
NextAfter <T расширяет номер> | Возвращает следующее представимое значение x1 в направлении x2 поэлементно. |
СледующаяИтерация <T> | Делает свои входные данные доступными для следующей итерации. |
Нет операции | Ничего не делает. |
Недетерминированные целые числа <U> | Недетерминированно генерирует некоторые целые числа. |
NonMaxSuppressionV5 <T расширяет номер> | Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания количества очков, обрезка блоков с высокой степенью пересечения-объединения (IOU) перекрывается с ранее выбранными блоками. |
Несериализуемый набор данных | |
OneHot <U> | Возвращает горячий тензор. |
OnesLike <T> | Возвращает тензор единиц той же формы и типа, что и x. |
ОптимизироватьDatasetV2 | Создает набор данных, применяя соответствующие оптимизации к `input_dataset`. |
ПараметрыНабор данных | Создает набор данных, присоединяя tf.data.Options к `input_dataset`. |
ЗаказаннаяКартаОчистить | Op удаляет все элементы в базовом контейнере. |
OrderedMapIncompleteSize | Op возвращает количество неполных элементов в базовом контейнере. |
Заказанная картаPeek | Op просматривает значения по указанному ключу. |
OrderedMapSize | Op возвращает количество элементов в базовом контейнере. |
OrderedMapStage | Стадия (ключ, значения) в базовом контейнере, который ведет себя как упорядоченный ассоциативный контейнер. |
OrderedMapUnstage | Op удаляет и возвращает значения, связанные с ключом из базового контейнера. |
OrderedMapUnstageNoKey | Op удаляет и возвращает элемент (ключ, значение) с наименьшим значением. ключ из базового контейнера. |
OutfeedDequeue <T> | Извлекает один тензор из исходящих вычислений. |
OutfeedDequeueTuple | Получите несколько значений из исходящего потока вычислений. |
OutfeedDequeueTupleV2 | Получите несколько значений из исходящего потока вычислений. |
OutfeedDequeueV2 <T> | Извлекает один тензор из исходящих вычислений. |
OutfeedEnqueue | Поставьте тензор в очередь на выходе вычислений. |
OutfeedEnqueueTuple | Поставьте в очередь несколько значений Tensor на выходе вычислений. |
Клавиша <T> | Накладывает тензор. |
Параллельный пакетный набор данных | |
ПараллельКонкат <T> | Объединяет список тензоров N по первому измерению. |
Параллельный динамический стежок <T> | Чередуйте значения из тензоров данных в один тензор. |
ParseExampleDatasetV2 | Преобразует `input_dataset`, содержащий прототипы `Example` в качестве векторов DT_STRING, в набор данных объектов `Tensor` или `SparseTensor`, представляющих проанализированные объекты. |
РазборПримерV2 | Преобразует вектор протоов tf.Example (в виде строк) в типизированные тензоры. |
Примерпоследовательности синтаксического анализаV2 | Преобразует вектор протоов tf.io.SequenceExample (в виде строк) в типизированные тензоры. |
Заполнитель <T> | Заполнитель для значения, которое будет использоваться в вычислениях. |
PlaceholderWithDefault <T> | Операция-заполнитель, которая проходит через вход, когда ее выходные данные не подаются. |
Предварительная линеаризация | Операция, которая линеаризует одно значение тензора в непрозрачный вариант тензора. |
Предварительная линеаризация кортежа | Операция, которая линеаризует несколько значений тензора в непрозрачный вариант тензора. |
ПримитивОп | Базовый класс для реализаций Op , поддерживаемых одной Operation . |
Распечатать | Печатает строковый скаляр. |
Приватреадпулдатасет | Создает набор данных, который использует собственный пул потоков для вычисления `input_dataset`. |
Прод <Т> | Вычисляет произведение элементов на размеры тензора. |
QuantizeAndDequantizeV4 <T расширяет число> | Квантует, а затем деквантует тензор. |
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T расширяет число> | Возвращает градиент QuantizeAndDequantizeV4. |
QuantizedConcat <T> | Объединяет квантованные тензоры по одному измерению. |
QuantizedConcatV2 <T> | |
QuantizedConv2DAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DPerChannel <V> | Вычисляет QuantizedConv2D для каждого канала. |
QuantizedConv2DWithBias <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedDepthwiseConv2D <V> | Вычисляет квантованный по глубине Conv2D. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V> | Вычисляет квантованный по глубине Conv2D со смещением. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> | Вычисляет квантованный по глубине Conv2D с помощью Bias и Relu. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Вычисляет глубинное квантование Conv2D с помощью Bias, Relu и Requantize. |
QuantizedMatMulWithBias <W> | Выполняет квантованное матричное умножение a на матрицу b с добавлением смещения. |
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W расширяет число> | |
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> | Выполните квантованное матричное умножение «a» на матрицу «b» с добавлением смещения и повторным слиянием. |
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Выполните квантованное матричное умножение `a` на матрицу `b` с добавлением смещения и повторным квантованием и повторным квантованием слияния. |
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedReshape <T> | Изменяет форму квантованного тензора согласно операции Reshape. |
RFFTND <U> | ND fast real Fourier transform. |
RaggedBincount <U extends Number> | Counts the number of occurrences of each value in an integer array. |
RaggedCountSparseOutput <U extends Number> | Performs sparse-output bin counting for a ragged tensor input. |
RaggedCross <T, U extends Number> | Generates a feature cross from a list of tensors, and returns it as a RaggedTensor. |
RaggedFillEmptyRows <T> | |
RaggedFillEmptyRowsGrad <T> | |
RaggedGather <T extends Number, U> | Gather ragged slices from `params` axis `0` according to `indices`. |
RaggedRange <U extends Number, T extends Number> | Returns a `RaggedTensor` containing the specified sequences of numbers. |
RaggedTensorFromVariant <U extends Number, T> | Decodes a `variant` Tensor into a `RaggedTensor`. |
RaggedTensorToSparse <U> | Converts a `RaggedTensor` into a `SparseTensor` with the same values. |
RaggedTensorToTensor <U> | Create a dense tensor from a ragged tensor, possibly altering its shape. |
RaggedTensorToVariant | Encodes a `RaggedTensor` into a `variant` Tensor. |
RaggedTensorToVariantGradient <U> | Helper used to compute the gradient for `RaggedTensorToVariant`. |
RandomDatasetV2 | Creates a Dataset that returns pseudorandom numbers. |
RandomIndexShuffle <T extends Number> | Outputs the position of `value` in a permutation of [0, ..., max_index]. |
Range <T extends Number> | Creates a sequence of numbers. |
Rank | Returns the rank of a tensor. |
ReadVariableOp <T> | Reads the value of a variable. |
ReadVariableXlaSplitND <T> | Splits resource variable input tensor across all dimensions. |
RebatchDataset | Creates a dataset that changes the batch size. |
RebatchDatasetV2 | Creates a dataset that changes the batch size. |
Recv <T> | Receives the named tensor from send_device on recv_device. |
RecvTPUEmbeddingActivations | An op that receives embedding activations on the TPU. |
ReduceAll | Computes the "logical and" of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceAny | Computes the "logical or" of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceMax <T> | Computes the maximum of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceMin <T> | Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceProd <T> | Computes the product of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceSum <T> | Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. |
RefEnter <T> | Creates or finds a child frame, and makes `data` available to the child frame. |
RefExit <T> | Exits the current frame to its parent frame. |
RefIdentity <T> | Return the same ref tensor as the input ref tensor. |
RefMerge <T> | Forwards the value of an available tensor from `inputs` to `output`. |
RefNextIteration <T> | Makes its input available to the next iteration. |
RefSelect <T> | Forwards the `index`th element of `inputs` to `output`. |
RefSwitch <T> | Forwards the ref tensor `data` to the output port determined by `pred`. |
RegisterDataset | Registers a dataset with the tf.data service. |
RegisterDatasetV2 | Registers a dataset with the tf.data service. |
Relayout <T> | |
RelayoutLike <T> | |
RequantizationRangePerChannel | Computes requantization range per channel. |
RequantizePerChannel <U> | Requantizes input with min and max values known per channel. |
Reshape <T> | Reshapes a tensor. |
ResourceAccumulatorApplyGradient | Applies a gradient to a given accumulator. |
ResourceAccumulatorNumAccumulated | Returns the number of gradients aggregated in the given accumulators. |
ResourceAccumulatorSetGlobalStep | Updates the accumulator with a new value for global_step. |
ResourceAccumulatorTakeGradient <T> | Extracts the average gradient in the given ConditionalAccumulator. |
ResourceApplyAdagradV2 | Update '*var' according to the adagrad scheme. |
ResourceApplyAdamWithAmsgrad | Update '*var' according to the Adam algorithm. |
ResourceApplyKerasMomentum | Update '*var' according to the momentum scheme. |
ResourceConditionalAccumulator | A conditional accumulator for aggregating gradients. |
ResourceCountUpTo <T extends Number> | Increments variable pointed to by 'resource' until it reaches 'limit'. |
ResourceGather <U> | Gather slices from the variable pointed to by `resource` according to `indices`. |
ResourceGatherNd <U> | |
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`. |
ResourceSparseApplyAdagradV2 | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. |
ResourceSparseApplyKerasMomentum | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme. |
ResourceStridedSliceAssign | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
RetrieveAllTPUEmbeddingParameters | An op that retrieves optimization parameters from embedding to host memory. |
RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters | Retrieve ADAM embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Retrieve Adadelta embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters | Retrieve Adagrad Momentum embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters | Retrieve Adagrad embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Retrieve centered RMSProp embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters | Retrieve FTRL embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | Retrieve frequency estimator embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Retrieve MDL Adagrad Light embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters | Retrieve Momentum embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Retrieve proximal Adagrad embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters | Retrieve RMSProp embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Retrieve SGD embedding parameters. |
Reverse <T> | Reverses specific dimensions of a tensor. |
ReverseSequence <T> | Reverses variable length slices. |
RewriteDataset | |
RiscAbs <T extends Number> | |
RiscAdd <T extends Number> | Returns x + y element-wise. |
RiscBinaryArithmetic <T extends Number> | |
RiscBinaryComparison | |
RiscBitcast <U> | |
RiscBroadcast <T> | |
RiscCast <U> | |
RiscCeil <T extends Number> | |
RiscCholesky <T extends Number> | |
RiscConcat <T> | |
RiscConv <T extends Number> | |
RiscCos <T extends Number> | |
RiscDiv <T extends Number> | |
RiscDot <T extends Number> | |
RiscExp <T extends Number> | |
RiscFft <T> | |
RiscFloor <T extends Number> | |
RiscGather <T> | |
RiscImag <U extends Number> | |
RiscIsFinite | |
RiscLog <T extends Number> | |
RiscLogicalAnd | |
RiscLogicalNot | |
RiscLogicalOr | |
RiscMax <T extends Number> | Returns max(x, y) element-wise. |
RiscMin <T extends Number> | |
RiscMul <T extends Number> | |
RiscNeg <T extends Number> | |
RiscPad <T extends Number> | |
RiscPool <T extends Number> | |
RiscPow <T extends Number> | |
RiscRandomUniform | |
RiscReal <U extends Number> | |
RiscReduce <T extends Number> | |
RiscRem <T extends Number> | |
RiscReshape <T extends Number> | |
RiscReverse <T extends Number> | |
RiscScatter <U extends Number> | |
RiscShape <U extends Number> | |
RiscSign <T extends Number> | |
RiscSlice <T extends Number> | |
RiscSort <T extends Number> | |
RiscSqueeze <T> | |
RiscSub <T extends Number> | |
RiscTranspose <T> | |
RiscTriangularSolve <T extends Number> | |
RiscUnary <T extends Number> | |
RngReadAndSkip | Advance the counter of a counter-based RNG. |
RngSkip | Advance the counter of a counter-based RNG. |
Roll <T> | Rolls the elements of a tensor along an axis. |
SamplingDataset | Creates a dataset that takes a Bernoulli sample of the contents of another dataset. |
ScaleAndTranslate | |
ScaleAndTranslateGrad <T extends Number> | |
ScatterAdd <T> | Adds sparse updates to a variable reference. |
ScatterDiv <T> | Divides a variable reference by sparse updates. |
ScatterMax <T extends Number> | Reduces sparse updates into a variable reference using the `max` operation. |
ScatterMin <T extends Number> | Reduces sparse updates into a variable reference using the `min` operation. |
ScatterMul <T> | Multiplies sparse updates into a variable reference. |
ScatterNd <U> | Scatters `updates` into a tensor of shape `shape` according to `indices`. |
ScatterNdAdd <T> | Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. |
ScatterNdMax <T> | Computes element-wise maximum. |
ScatterNdMin <T> | Computes element-wise minimum. |
ScatterNdNonAliasingAdd <T> | Applies sparse addition to `input` using individual values or slices from `updates` according to indices `indices`. |
ScatterNdSub <T> | Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. |
ScatterNdUpdate <T> | Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. |
ScatterSub <T> | Subtracts sparse updates to a variable reference. |
ScatterUpdate <T> | Applies sparse updates to a variable reference. |
SegmentMaxV2 <T extends Number> | Computes the maximum along segments of a tensor. |
SegmentMinV2 <T extends Number> | Computes the minimum along segments of a tensor. |
SegmentProdV2 <T> | Computes the product along segments of a tensor. |
SegmentSumV2 <T> | Computes the sum along segments of a tensor. |
SelectV2 <T> | |
Send | Sends the named tensor from send_device to recv_device. |
SendTPUEmbeddingGradients | Performs gradient updates of embedding tables. |
SetDiff1d <T, U extends Number> | Computes the difference between two lists of numbers or strings. |
SetSize | Number of unique elements along last dimension of input `set`. |
Shape <U extends Number> | Returns the shape of a tensor. |
ShapeN <U extends Number> | Returns shape of tensors. |
ShardDataset | Creates a `Dataset` that includes only 1/`num_shards` of this dataset. |
ShuffleAndRepeatDatasetV2 | |
ShuffleDatasetV2 | |
ShuffleDatasetV3 | |
ShutdownDistributedTPU | Shuts down a running distributed TPU system. |
ShutdownTPUSystem | An op that shuts down the TPU system. |
Size <U extends Number> | Returns the size of a tensor. |
Skipgram | Parses a text file and creates a batch of examples. |
SleepDataset | |
Slice <T> | Return a slice from 'input'. |
SlidingWindowDataset | Creates a dataset that passes a sliding window over `input_dataset`. |
Snapshot <T> | Returns a copy of the input tensor. |
SnapshotChunkDataset | |
SnapshotDataset | Creates a dataset that will write to / read from a snapshot. |
SnapshotDatasetReader | |
SnapshotNestedDatasetReader | |
SobolSample <T extends Number> | Generates points from the Sobol sequence. |
SpaceToBatchNd <T> | SpaceToBatch for ND tensors of type T. |
SparseApplyAdagradV2 <T> | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. |
SparseBincount <U extends Number> | Counts the number of occurrences of each value in an integer array. |
SparseCountSparseOutput <U extends Number> | Performs sparse-output bin counting for a sparse tensor input. |
SparseCrossHashed | Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. |
SparseCrossV2 | Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. |
SparseMatrixAdd | Sparse addition of two CSR matrices, C = alpha * A + beta * B. |
SparseMatrixMatMul <T> | 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`. |
SparseSegmentMeanGradV2 <T extends Number, U extends Number> | Computes gradients for SparseSegmentMean. |
SparseSegmentSqrtNGradV2 <T extends Number, U extends Number> | Computes gradients for SparseSegmentSqrtN. |
SparseSegmentSumGrad <T extends Number> | Computes gradients for SparseSegmentSum. |
SparseSegmentSumGradV2 <T extends Number, U extends Number> | Computes gradients for SparseSegmentSum. |
SparseTensorToCSRSparseMatrix | Converts a SparseTensor to a (possibly batched) CSRSparseMatrix. |
Spence <T extends Number> | |
Split <T> | Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension. |
SplitDedupData <T extends Number, U extends Number> | An op splits input deduplication data XLA tuple into integer and floating point tensors. |
SplitV <T> | Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension. |
Squeeze <T> | Removes dimensions of size 1 from the shape of a tensor. |
Stack <T> | Packs a list of `N` rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor. |
Stage | 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 Number> | |
StatefulStandardNormal <U> | Outputs random values from a normal distribution. |
StatefulStandardNormalV2 <U> | Outputs random values from a normal distribution. |
StatefulTruncatedNormal <U> | Outputs random values from a truncated normal distribution. |
StatefulUniform <U> | Outputs random values from a uniform distribution. |
StatefulUniformFullInt <U> | Outputs random integers from a uniform distribution. |
StatefulUniformInt <U> | Outputs random integers from a uniform distribution. |
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends Number> | |
StatelessRandomBinomial <W extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a binomial distribution. |
StatelessRandomGammaV2 <V extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution. |
StatelessRandomGammaV3 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution. |
StatelessRandomGetAlg | Picks the best counter-based RNG algorithm based on device. |
StatelessRandomGetKeyCounter | Scrambles seed into key and counter, using the best algorithm based on device. |
StatelessRandomGetKeyCounterAlg | Picks the best algorithm based on device, and scrambles seed into key and counter. |
StatelessRandomNormalV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom values from a normal distribution. |
StatelessRandomPoisson <W extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a Poisson distribution. |
StatelessRandomUniformFullInt <V extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformIntV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution. |
StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extends Number> | Generate a randomly distorted bounding box for an image deterministically. |
StatelessShuffle <T> | Randomly and deterministically shuffles a tensor along its first dimension. |
StatelessTruncatedNormalV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution. |
StatsAggregatorHandleV2 | |
StatsAggregatorSetSummaryWriter | Set a summary_writer_interface to record statistics using given stats_aggregator. |
StochasticCastToInt <U extends Number> | Стохастически преобразовать заданный тензор из чисел с плавающей запятой в целые. |
StopGradient <T> | Stops gradient computation. |
StridedSlice <T> | Return a strided slice from `input`. |
StridedSliceAssign <T> | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
StridedSliceGrad <U> | Returns the gradient of `StridedSlice`. |
StringLower | Converts all uppercase characters into their respective lowercase replacements. |
StringNGrams <T extends Number> | Creates ngrams from ragged string data. |
StringUpper | Converts all lowercase characters into their respective uppercase replacements. |
Sum <T> | Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. |
SwitchCond <T> | Forwards `data` to the output port determined by `pred`. |
SyncDevice | Synchronizes the device this op is run on. |
TFRecordDatasetV2 | Creates a dataset that emits the records from one or more TFRecord files. |
TPUCompilationResult | Returns the result of a TPU compilation. |
TPUCompileSucceededAssert | Asserts that compilation succeeded. |
TPUEmbeddingActivations | An op enabling differentiation of TPU Embeddings. |
TPUExecute | Op that loads and executes a TPU program on a TPU device. |
TPUExecuteAndUpdateVariables | Op that executes a program with optional in-place variable updates. |
TPUOrdinalSelector | A TPU core selector Op. |
TPUPartitionedInput <T> | An op that groups a list of partitioned inputs together. |
TPUPartitionedInputV2 <T> | An op that groups a list of partitioned inputs together. |
TPUPartitionedOutput <T> | An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation. |
TPUPartitionedOutputV2 <T> | An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation. |
TPUReplicateMetadata | Metadata indicating how the TPU computation should be replicated. |
TPUReplicatedInput <T> | Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation. |
TPUReplicatedOutput <T> | Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation. |
TPUReshardVariables | Op that reshards on-device TPU variables to specified state. |
TPURoundRobin | Round-robin load balancing on TPU cores. |
TemporaryVariable <T> | 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> | Concat the elements from the TensorArray into value `value`. |
TensorArrayGather <T> | 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> | |
TensorArrayRead <T> | 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. |
TensorListConcat <T> | Concats all tensors in the list along the 0th dimension. |
TensorListConcatLists | |
TensorListConcatV2 <U> | Concats all tensors in the list along the 0th dimension. |
TensorListElementShape <T extends Number> | 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> | Creates a Tensor by indexing into the TensorList. |
TensorListGetItem <T> | |
TensorListLength | Returns the number of tensors in the input tensor list. |
TensorListPopBack <T> | 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. |
TensorListScatterV2 | Creates a TensorList by indexing into a Tensor. |
TensorListSetItem | |
TensorListSplit | Splits a tensor into a list. |
TensorListStack <T> | 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> | Returns the value from a given key in a tensor map. |
TensorMapSize | Returns the number of tensors in the input tensor map. |
TensorMapStackKeys <T> | Returns a Tensor stack of all keys in a tensor map. |
TensorScatterAdd <T> | Adds sparse `updates` to an existing tensor according to `indices`. |
TensorScatterMax <T> | Apply a sparse update to a tensor taking the element-wise maximum. |
TensorScatterMin <T> | |
TensorScatterSub <T> | Subtracts sparse `updates` from an existing tensor according to `indices`. |
TensorScatterUpdate <T> | Scatter `updates` into an existing tensor according to `indices`. |
TensorStridedSliceUpdate <T> | Assign `value` to the sliced l-value reference of `input`. |
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> | Constructs a tensor by tiling a given tensor. |
Timestamp | Provides the time since epoch in seconds. |
ToBool | Converts a tensor to a scalar predicate. |
TopKUnique | Returns the TopK unique values in the array in sorted order. |
TopKWithUnique | Returns the TopK values in the array in sorted order. |
TpuHandleToProtoKey | Converts XRT's uid handles to TensorFlow-friendly input format. |
TridiagonalMatMul <T> | Calculate product with tridiagonal matrix. |
TridiagonalSolve <T> | Solves tridiagonal systems of equations. |
Unbatch <T> | Reverses the operation of Batch for a single output Tensor. |
UnbatchGrad <T> | Gradient of Unbatch. |
UncompressElement | Uncompresses a compressed dataset element. |
UnicodeDecode <T extends Number> | Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points. |
UnicodeEncode | Encode a tensor of ints into unicode strings. |
UniformDequantize <U extends Number> | Perform dequantization on the quantized Tensor `input`. |
UniformQuantize <U> | Perform quantization on Tensor `input`. |
UniformQuantizedAdd <T> | Perform quantized add of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`. |
UniformQuantizedClipByValue <T> | Perform clip by value on the quantized Tensor `operand`. |
UniformQuantizedConvolution <U> | Perform quantized convolution of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
UniformQuantizedConvolutionHybrid <V extends Number> | Perform hybrid quantized convolution of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
UniformQuantizedDot <U> | Perform quantized dot of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`. |
UniformQuantizedDotHybrid <V extends Number> | Perform hybrid quantized dot of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
UniformRequantize <U> | Given quantized tensor `input`, requantize it with new quantization parameters. |
Unique <T, V extends Number> | Finds unique elements along an axis of a tensor. |
UniqueDataset | Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`. |
UniqueWithCounts <T, V extends Number> | Finds unique elements along an axis of a tensor. |
UnravelIndex <T extends Number> | Converts an array of flat indices into a tuple of coordinate arrays. |
UnsortedSegmentJoin | |
Unstack <T> | Unpacks a given dimension of a rank-`R` tensor into `num` rank-`(R-1)` tensors. |
Unstage | Op is similar to a lightweight Dequeue. |
UnwrapDatasetVariant | |
UpperBound <U extends Number> | 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> | Holds state in the form of a tensor that persists across steps. |
VariableShape <T extends Number> | Returns the shape of the variable pointed to by `resource`. |
Where | Returns locations of nonzero / true values in a tensor. |
Where3 <T> | Selects elements from `x` or `y`, depending on `condition`. |
WindowOp | |
WorkerHeartbeat | Worker heartbeat op. |
WrapDatasetVariant | |
WriteRawProtoSummary | Writes a serialized proto summary. |
XlaConcatND <T> | Concats input tensor across all dimensions. |
XlaRecvFromHost <T> | An op to receive a tensor from the host. |
XlaRecvTPUEmbeddingActivations | An op that receives embedding activations on the TPU. |
XlaRecvTPUEmbeddingDeduplicationData | Receives deduplication data (indices and weights) from the embedding core. |
XlaSendTPUEmbeddingGradients | An op that performs gradient updates of embedding tables. |
XlaSendToHost | An op to send a tensor to the host. |
XlaSplitND <T> | Splits input tensor across all dimensions. |
Xlog1py <T> | Returns 0 if x == 0, and x * log1p(y) otherwise, elementwise. |
Zeros <T> | An operator creating a constant initialized with zeros of the shape given by `dims`. |
ZerosLike <T> | Returns a tensor of zeros with the same shape and type as x. |