Справочник по TensorFlow C++
array_ops
Члены | |
---|---|
тензорный поток::ops::BatchToSpace | BatchToSpace для 4-D тензоров типа T. |
тензорный поток::ops::BatchToSpaceND | BatchToSpace для ND-тензоров типа T. |
тензорный поток::ops::Bitcast | Передаёт тензор из одного типа в другой без копирования данных. |
tensorflow::ops::BroadcastDynamicShape | Верните форму s0 op s1 с помощью трансляции. |
тензорный поток::ops::BroadcastTo | Передайте массив для совместимой формы. |
тензорный поток::ops::CheckNumerics | Проверяет тензор на наличие значений NaN и Inf. |
тензорный поток::ops::Concat | Объединяет тензоры по одному измерению. |
тензорный поток::ops::ConjugateTranspose | Перетасуйте размеры x в соответствии с перестановкой и сопрягите результат. |
tensorflow::ops::DebugGradientIdentity | Identity op для отладки градиента. |
tensorflow::ops::DebugGradientRefIdentity | Identity op для отладки градиента. |
тензорный поток::ops::DeepCopy | Делает копию x . |
тензорный поток::ops::DepthToSpace | DepthToSpace для тензоров типа T. |
tensorflow::ops::Деквантизация | Деквантуйте «входной» тензор в число с плавающей запятой или в bfloat16 Tensor . |
тензорный поток::ops::Diag | Возвращает диагональный тензор с заданными значениями диагонали. |
тензорный поток::ops::DiagPart | Возвращает диагональную часть тензора. |
тензорный поток::ops::EditDistance | Вычисляет (возможно, нормализованное) расстояние редактирования Левенштейна. |
тензорный поток::ops::Empty | Создает тензор заданной формы. |
тензорный поток::ops::EnsureShape | Гарантирует, что форма тензора соответствует ожидаемой форме. |
тензорный поток::ops::ExpandDims | Вставляет размерность 1 в форму тензора. |
tensorflow::ops::ExtractImagePatches | Извлеките patches из images и поместите их в выходное измерение «глубина». |
tensorflow::ops::ExtractVolumePatches | Извлеките patches из input и поместите их в выходное измерение «глубина». |
tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxArgs | Поддельное квантование тензора «входов», введите float в тензор «выходов» того же типа. |
tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxArgsGradient | Вычислите градиенты для операции FakeQuantWithMinMaxArgs . |
tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVars | Фальшивое квантование тензора «входов» типа float с помощью глобальных скаляров с плавающей запятой min |
tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVarsGradient | Вычисление градиентов для операции FakeQuantWithMinMaxVars . |
tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel | Поддельное квантование входного тензора типа float и одной из фигур: [d] ,. |
tensorflow::ops::FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient | Вычисление градиентов для операции FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel . |
тензорный поток::ops::Fill | Создает тензор, заполненный скалярным значением. |
тензорный поток::ops::Отпечаток пальца | Генерирует значения отпечатков пальцев. |
тензорный поток::ops::Gather | Соберите фрагменты из params в соответствии с indices . |
тензорный поток::ops::GatherNd | Соберите фрагменты из params в тензор с формой, заданной indices . |
тензорный поток::ops::GatherV2 | Соберите срезы из axis params в соответствии с indices . |
тензорный поток::ops::GuaranteeConst | Дает гарантии среде выполнения TF, что входной тензор является константой. |
тензорный поток::ops::Идентичность | Возвращает тензор с той же формой и содержимым, что и входной тензор или значение. |
тензорный поток::ops::IdentityN | Возвращает список тензоров с той же формой и содержимым, что и входные данные. |
тензорный поток::ops::ImmutableConst | Возвращает неизменяемый тензор из области памяти. |
тензорный поток::ops::InplaceAdd | Добавляет v в указанные строки x. |
тензорный поток::ops::InplaceSub | Вычитает v в указанные строки x . |
тензорный поток::ops::InplaceUpdate | Обновляет указанные строки значениями в v . |
тензорный поток::ops::InvertPermutation | Вычисляет обратную перестановку тензора. |
тензорный поток::ops::MatrixBandPart | Скопируйте тензор, устанавливающий все за пределами центральной полосы в каждой самой внутренней матрице. |
тензорный поток::ops::MatrixDiag | Возвращает пакетный диагональный тензор с заданными пакетными значениями диагонали. |
тензорный поток::ops::MatrixDiagPart | Возвращает пакетную диагональную часть пакетного тензора. |
тензорный поток::ops::MatrixDiagPartV2 | Возвращает пакетную диагональную часть пакетного тензора. |
тензорный поток::ops::MatrixDiagPartV3 | Возвращает пакетную диагональную часть пакетного тензора. |
тензорный поток::ops::MatrixDiagV2 | Возвращает пакетный диагональный тензор с заданными пакетными значениями диагонали. |
тензорный поток::ops::MatrixDiagV3 | Возвращает пакетный диагональный тензор с заданными пакетными значениями диагонали. |
тензорный поток::ops::MatrixSetDiag | Возвращает пакетный матричный тензор с новыми пакетными значениями диагонали. |
тензорный поток::ops::MatrixSetDiagV2 | Возвращает пакетный матричный тензор с новыми пакетными значениями диагонали. |
тензорный поток::ops::MatrixSetDiagV3 | Возвращает пакетный матричный тензор с новыми пакетными значениями диагонали. |
тензорный поток::ops::MirrorPad | Дополняет тензор зеркальными значениями. |
тензорный поток::ops::OneHot | Возвращает горячий тензор. |
тензорный поток::ops::OnesLike | Возвращает тензор единиц той же формы и типа, что и x. |
тензорный поток::ops::Pad | Дополняет тензор нулями. |
тензорный поток::ops::PadV2 | Накладывает тензор. |
тензорный поток::ops::ParallelConcat | Объединяет список N тензоров по первому измерению. |
tensorflow::ops::Placeholder | Заполнитель для значения, которое будет использоваться в вычислениях. |
tensorflow::ops::PlaceholderWithDefault | Операция-заполнитель, которая проходит через input , когда ее выходные данные не подаются. |
тензорный поток::ops::PreventGradient | Операция идентификации, которая вызывает ошибку, если запрашивается градиент. |
tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV2 | Квантует, а затем деквантует тензор. |
tensorflow::ops::QuantizeAndDequantizeV3 | Квантует, а затем деквантует тензор. |
тензорный поток::ops::QuantizeV2 | Квантовать «входной» тензор типа float до «выходного» тензора типа «T». |
тензорный поток::ops::QuantizedConcat | Объединяет квантованные тензоры по одному измерению. |
tensorflow::ops::QuantizedInstanceNorm | Нормализация квантованного экземпляра. |
тензорный поток::ops::SetDiff1D | Вычисляет разницу между двумя списками чисел или строк. |
тензорный поток::ops::Stack | Упаковывает список N тензоров ранга R в один тензор ранга (R+1) . |
тензорный поток::ops::Где | Изменяет форму квантованного тензора согласно операции Reshape. |
тензорный поток::ops::ZerosLike | Возвращает тензор нулей той же формы и типа, что и x. |
кандидат_sampling_ops
Члены | |
---|---|
tensorflow::ops::AllCandidateSampler | Создает метки для выборки кандидатов с изученным униграммным распределением. |
тензорный поток::ops::ComputeAccidentalHits | Вычисляет идентификаторы должностей в sampled_candidates, соответствующих true_labels. |
tensorflow::ops::FixedUnigramCandidateSampler | Создает метки для выборки кандидатов с изученным униграммным распределением. |
tensorflow::ops::LearnedUnigramCandidateSampler | Создает метки для выборки кандидатов с изученным униграммным распределением. |
tensorflow::ops::LogUniformCandidateSampler | Создает метки для выборки кандидатов с логарифмически равномерным распределением. |
tensorflow::ops::UniformCandidateSampler | Создает метки для выборки кандидатов с равномерным распределением. |
control_flow_ops
Члены | |
---|---|
тензорный поток::ops::Прервать | Вызовите исключение, чтобы прервать процесс при вызове. |
тензорный поток::ops::ControlTrigger | Ничего не делает. |
тензорный поток::ops::LoopCond | Перенаправляет вход на выход. |
тензорный поток::ops::Merge | Пересылает значение доступного тензора со inputs на output . |
тензорный поток::ops::NextIteration | Делает свои входные данные доступными для следующей итерации. |
тензорный поток::ops::RefNextIteration | Делает свои входные данные доступными для следующей итерации. |
тензорный поток::ops::RefSelect | Пересылает index элемент inputs на output . |
тензорный поток::ops::RefSwitch | Пересылает data ref-тензора на выходной порт, определенный pred . |
тензорный поток::ops::Switch | Пересылает data на выходной порт, определенный pred . |
основной
Члены | |
---|---|
тензорный поток::ClientSession | Объект ClientSession позволяет вызывающей стороне управлять оценкой графа TensorFlow, созданного с помощью C++ API. |
тензорный поток::Вход | Представляет значение тензора, которое можно использовать в качестве операнда Operation . |
тензорный поток::InputList | Тип для представления входных данных для операций, которым требуется список тензоров. |
тензорный поток::Операция | Представляет узел в графе вычислений. |
тензорный поток::Выход | Представляет значение тензора, созданное Operation . |
тензорный поток::Область | Объект Scope представляет собой набор связанных операций TensorFlow, которые имеют одинаковые свойства, такие как общий префикс имени. |
тензорный поток::TensorBuffer |
data_flow_ops
Члены | |
---|---|
tensorflow::ops::AccumulatorApplyGradient | Применяет градиент к данному аккумулятору. |
tensorflow::ops::AccumulatorNumAccumulated | Возвращает количество градиентов, агрегированных в данных аккумуляторах. |
tensorflow::ops::AccumulatorSetGlobalStep | Обновляет аккумулятор новым значением global_step. |
tensorflow::ops::AccumulatorTakeGradient | Извлекает средний градиент в заданном ConditionalAccumulator . |
тензорный поток::ops::Барьер | Определяет барьер, который сохраняется при различных исполнениях графа. |
tensorflow::ops::BarrierClose | Закрывает данный барьер. |
tensorflow::ops::BarrierIncompleteSize | Вычисляет количество неполных элементов в данном барьере. |
tensorflow::ops::BarrierInsertMany | Для каждого ключа присваивается соответствующее значение указанному компоненту. |
тензорный поток::ops::BarrierReadySize | Вычисляет количество полных элементов в данном барьере. |
тензорный поток::ops::BarrierTakeMany | Берет заданное количество завершенных элементов из барьера. |
tensorflow::ops::ConditionalAccumulator | Условный аккумулятор для агрегирования градиентов. |
tensorflow::ops::DeleteSessionTensor | Удалите тензор, указанный его дескриптором в сеансе. |
тензорный поток::ops::DynamicPartition | Разделяет data на тензоры num_partitions используя индексы из partitions . |
тензорный поток::ops::DynamicStitch | Чередуйте значения из тензоров data в один тензор. |
тензорный поток::ops::FIFOQueue | Очередь, которая создает элементы в порядке «первым пришел — первым обслужен». |
tensorflow::ops::GetSessionHandle | Сохраните входной тензор в состоянии текущего сеанса. |
тензорный поток::ops::GetSessionHandleV2 | Сохраните входной тензор в состоянии текущего сеанса. |
тензорный поток::ops::GetSessionTensor | Получите значение тензора, заданное его дескриптором. |
тензорный поток::ops::MapClear | Op удаляет все элементы в базовом контейнере. |
тензорный поток::ops::MapIncompleteSize | Op возвращает количество неполных элементов в базовом контейнере. |
тензорный поток::ops::MapPeek | Op просматривает значения по указанному ключу. |
тензорный поток::ops::MapSize | Op возвращает количество элементов в базовом контейнере. |
тензорный поток::ops::MapStage | Этап (ключ, значения) в базовом контейнере, который ведет себя как хеш-таблица. |
тензорный поток::ops::MapUnstage | Op удаляет и возвращает значения, связанные с ключом. |
тензорный поток::ops::MapUnstageNoKey | Op удаляет и возвращает случайное значение (ключ, значение) |
tensorflow::ops::OrderedMapClear | Op удаляет все элементы в базовом контейнере. |
tensorflow::ops::OrderedMapIncompleteSize | Op возвращает количество неполных элементов в базовом контейнере. |
tensorflow::ops::OrderedMapPeek | Op просматривает значения по указанному ключу. |
тензорный поток::ops::OrderedMapSize | Op возвращает количество элементов в базовом контейнере. |
tensorflow::ops::OrderedMapStage | Этап (ключ, значения) в базовом контейнере, который ведет себя как упорядоченный. |
tensorflow::ops::OrderedMapUnstage | Op удаляет и возвращает значения, связанные с ключом. |
tensorflow::ops::OrderedMapUnstageNoKey | Op удаляет и возвращает элемент (ключ, значение) с наименьшим значением. |
tensorflow::ops::PaddingFIFOQueue | Очередь, которая создает элементы в порядке «первым пришел — первым обслужен». |
tensorflow::ops::ParallelDynamicStitch | Чередуйте значения из тензоров data в один тензор. |
тензорный поток::ops::PriorityQueue | Очередь, которая создает элементы, отсортированные по значению первого компонента. |
тензорный поток::ops::QueueClose | Закрывает данную очередь. |
тензорный поток::ops::QueueDequeue | Удаляет кортеж из одного или нескольких тензоров из заданной очереди. |
tensorflow::ops::QueueDequeueMany | Удаляет из очереди n кортежей одного или нескольких тензоров. |
тензорный поток::ops::QueueDequeueUpTo | Удаляет из очереди n кортежей одного или нескольких тензоров. |
тензорный поток::ops::QueueEnqueue | Ставит кортеж из одного или нескольких тензоров в данную очередь. |
тензорный поток::ops::QueueEnqueueMany | Ставит в очередь ноль или несколько кортежей одного или нескольких тензоров. |
тензорный поток::ops::QueueIsClosed | Возвращает true, если очередь закрыта. |
тензорный поток::ops::QueueIsClosedV2 | Возвращает true, если очередь закрыта. |
тензорный поток::ops::QueueSize | Вычисляет количество элементов в данной очереди. |
tensorflow::ops::RandomShuffleQueue | Очередь, которая меняет порядок элементов случайным образом. |
тензорный поток::ops::RecordInput | Выдает рандомизированные записи. |
tensorflow::ops::SparseAccumulatorApplyGradient | Применяет разреженный градиент к данному аккумулятору. |
tensorflow::ops::SparseAccumulatorTakeGradient | Извлекает средний разреженный градиент в SparseConditionalAccumulator . |
tensorflow::ops::SparseConditionalAccumulator | Условный аккумулятор для агрегирования разреженных градиентов. |
тензорный поток::ops::Stage | Значения этапа аналогичны облегченному Enqueue. |
тензорный поток::ops::StageClear | Op удаляет все элементы в базовом контейнере. |
тензорный поток::ops::StagePeek | Op просматривает значения по указанному индексу. |
тензорный поток::ops::StageSize | Op возвращает количество элементов в базовом контейнере. |
тензорный поток::ops::TensorArray | Массив тензоров заданного размера. |
tensorflow::ops::TensorArrayClose | Удалите TensorArray из контейнера ресурсов. |
тензорный поток::ops::TensorArrayConcat | Объедините элементы из TensorArray в value value . |
tensorflow::ops::TensorArrayGather | Соберите определенные элементы из TensorArray в выходное value . |
тензорный поток::ops::TensorArrayGrad | Создает TensorArray для хранения градиентов значений в данном дескрипторе. |
tensorflow::ops::TensorArrayGradWithShape | Создает TensorArray для хранения нескольких градиентов значений в данном дескрипторе. |
тензорный поток::ops::TensorArrayRead | Считайте элемент из TensorArray в выходное value . |
tensorflow::ops::TensorArrayScatter | Распределите данные из входного значения по конкретным элементам TensorArray . |
tensorflow::ops::TensorArraySize | Получите текущий размер TensorArray . |
тензорный поток::ops::TensorArraySplit | Разделите данные из входного значения на элементы TensorArray . |
tensorflow::ops::TensorArrayWrite | Поместите элемент в tensor_array. |
тензорный поток::ops::Unstage | Op похож на облегченную Dequeue. |
image_ops
Члены | |
---|---|
тензорный поток::ops::AdjustContrast | Отрегулируйте контрастность одного или нескольких изображений. |
тензорный поток::ops::AdjustHue | Отрегулируйте оттенок одного или нескольких изображений. |
тензорный поток::ops::AdjustSaturation | Отрегулируйте насыщенность одного или нескольких изображений. |
tensorflow::ops::CombinedNonMaxSuppression | Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания количества очков. |
тензорный поток::ops::CropAndResize | Извлекает обрезки из тензора входного изображения и изменяет их размер. |
tensorflow::ops::CropAndResizeGradBoxes | Вычисляет градиент операции обрезки_and_resize относительно тензора полей ввода. |
tensorflow::ops::CropAndResizeGradImage | Вычисляет градиент операции обрезки_and_resize относительно входного тензора изображения. |
тензорный поток::ops::DecodeAndCropJpeg | Декодируйте и обрезайте изображение в кодировке JPEG до тензора uint8. |
тензорный поток::ops::DecodeBmp | Декодируйте первый кадр изображения в формате BMP в тензор uint8. |
тензорный поток::ops::DecodeGif | Декодируйте кадр(ы) изображения в формате GIF в тензор uint8. |
тензорный поток::ops::DecodeJpeg | Декодируйте изображение в формате JPEG в тензор uint8. |
тензорный поток::ops::DecodePng | Декодируйте изображение в формате PNG в тензор uint8 или uint16. |
тензорный поток::ops::DrawBoundingBoxes | Нарисуйте ограничивающие рамки на пакете изображений. |
тензорный поток::ops::DrawBoundingBoxesV2 | Нарисуйте ограничивающие рамки на пакете изображений. |
тензорный поток::ops::EncodeJpeg | JPEG-кодирование изображения. |
tensorflow::ops::EncodeJpegVariableQuality | Входное изображение кодируется в формате JPEG с гарантированным качеством сжатия. |
тензорный поток::ops::EncodePng | PNG-кодирование изображения. |
тензорный поток::ops::ExtractGlimpse | Извлекает проблеск из входного тензора. |
тензорный поток::ops::ExtractJpegShape | Извлеките информацию о форме изображения в формате JPEG. |
тензорный поток::ops::HSVToRGB | Преобразуйте одно или несколько изображений из HSV в RGB. |
тензорный поток::ops::NonMaxSuppression | Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания количества очков. |
тензорный поток::ops::NonMaxSuppressionV2 | Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания количества очков. |
тензорный поток::ops::NonMaxSuppressionV3 | Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания количества очков. |
тензорный поток::ops::NonMaxSuppressionV4 | Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания количества очков. |
тензорный поток::ops::NonMaxSuppressionV5 | Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания количества очков. |
tensorflow::ops::NonMaxSuppressionWithOverlaps | Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания количества очков. |
tensorflow::ops::QuantizedResizeBilinear | Измените размер квантованных images до size с помощью квантованной билинейной интерполяции. |
тензорный поток::ops::RGBToHSV | Преобразует одно или несколько изображений из RGB в HSV. |
тензорный поток::ops::ResizeArea | Измените размер images до size используя интерполяцию области. |
тензорный поток::ops::ResizeBicubic | Измените размер images до size с помощью бикубической интерполяции. |
тензорный поток::ops::ResizeBilinear | Измените размер images до size с помощью билинейной интерполяции. |
tensorflow::ops::ResizeNearestNeighbor | Измените размер images до size используя интерполяцию ближайшего соседа. |
tensorflow::ops::SampleDistortedBoundingBox | Создайте одну случайно искаженную ограничивающую рамку для изображения. |
tensorflow::ops::SampleDistortedBoundingBoxV2 | Создайте одну случайно искаженную ограничивающую рамку для изображения. |
тензорный поток::ops::ScaleAndTranslate | ЗАДАЧА: добавить документ. |
io_ops
Члены | |
---|---|
tensorflow::ops::FixedLengthRecordReader | Reader, который выводит из файла записи фиксированной длины. |
тензорный поток::ops::IdentityReader | Reader, который выводит поставленную в очередь работу как ключ и значение. |
тензорный поток::ops::LMDBReader | Reader, который выводит записи из файла LMDB. |
тензорный поток::ops::MatchingFiles | Возвращает набор файлов, соответствующих одному или нескольким шаблонам glob. |
tensorflow::ops::MergeV2Checkpoints | Специально для формата V2: объединяет файлы метаданных сегментированных контрольных точек. |
тензорный поток::ops::ReadFile | Считывает и выводит все содержимое входного имени файла. |
tensorflow::ops::ReaderNumRecordsProduced | Возвращает количество записей, созданных данным Reader. |
tensorflow::ops::ReaderNumWorkUnitsCompleted | Возвращает количество рабочих единиц, которые завершил обработку данный Reader. |
тензорный поток::ops::ReaderRead | Возвращает следующую запись (пара ключ-значение), созданную средством чтения. |
тензорный поток::ops::ReaderReadUpTo | Возвращает до num_records (ключ, значение) пар, созданных Reader. |
тензорный поток::ops::ReaderReset | Восстановите Reader в исходное чистое состояние. |
тензорный поток::ops::ReaderRestoreState | Восстановите читалку в ранее сохраненное состояние. |
tensorflow::ops::ReaderSerializeState | Создайте строковый тензор, который кодирует состояние Reader. |
тензорный поток::ops::Восстановить | Восстанавливает тензор из файлов контрольных точек. |
тензорный поток::ops::RestoreSlice | Восстанавливает тензор из файлов контрольных точек. |
тензорный поток::ops::RestoreV2 | Восстанавливает тензоры из контрольной точки V2. |
тензорный поток::ops::Сохранить | Сохраняет входные тензоры на диск. |
тензорный поток::ops::SaveSlices | Сохраняет фрагменты входных тензоров на диск. |
тензорный поток::ops::SaveV2 | Сохраняет тензоры в формате контрольной точки V2. |
tensorflow::ops::ShardedFilename | Создайте сегментированное имя файла. |
тензорный поток::ops::ShardedFilespec | Создайте шаблон glob, соответствующий всем именам сегментированных файлов. |
тензорный поток::ops::TFRecordReader | Reader, который выводит записи из файла TensorFlow Records. |
тензорный поток::ops::TextLineReader | Reader, который выводит строки файла, разделенные ' '. |
тензорный поток::ops::WholeFileReader | Reader, который выводит все содержимое файла в виде значения. |
тензорный поток::ops::WriteFile | Записывает содержимое в файл по входному имени файла. |
logging_ops
Члены | |
---|---|
тензорный поток::ops::Assert | Утверждает, что данное условие истинно. |
tensorflow::ops::HistogramSummary | Выводит буфер протокола Summary с гистограммой. |
тензорный поток::ops::MergeSummary | Объединяет сводки. |
тензорный поток::ops::Печать | Печатает список тензоров. |
тензорный поток::ops::PrintV2 | Печатает строковый скаляр. |
tensorflow::ops::ScalarSummary | Выводит буфер протокола Summary со скалярными значениями. |
tensorflow::ops::TensorSummary | Выводит буфер протокола Summary с тензором. |
тензорный поток::ops::TensorSummaryV2 | Выводит буфер протокола Summary с тензором и данными для каждого плагина. |
tensorflow::ops::Timestamp | Предоставляет время с начала эпохи в секундах. |
math_ops
Члены | |
---|---|
тензорный поток::ops::Abs | Вычисляет абсолютное значение тензора. |
тензорный поток::ops::AccumulateNV2 | Возвращает поэлементную сумму списка тензоров. |
тензорный поток::ops::Acos | Вычисляет acos x поэлементно. |
тензорный поток::ops::Acosh | Вычисляет обратный гиперболический косинус x поэлементно. |
тензорный поток::ops::Добавить | Возвращает x + y поэлементно. |
тензорный поток::ops::AddN | Добавьте все входные тензоры поэлементно. |
тензорный поток::ops::AddV2 | Возвращает x + y поэлементно. |
тензорный поток::ops::Все | Вычисляет «логическое и» элементов по измерениям тензора. |
тензорный поток::ops::Угол | Возвращает аргумент комплексного числа. |
тензорный поток::ops::Любой | Вычисляет «логическое ИЛИ» элементов по измерениям тензора. |
тензорный поток::ops::ApproximateEqual | Возвращает истинное значение abs(xy) < допуска поэлементно. |
тензорный поток::ops::ArgMax | Возвращает индекс с наибольшим значением по измерениям тензора. |
тензорный поток::ops::ArgMin | Возвращает индекс с наименьшим значением по измерениям тензора. |
тензорный поток::ops::Asin | Вычисляет тригнометрический обратный синус x поэлементно. |
тензорный поток::ops::Асинх | Вычисляет обратный гиперболический синус x поэлементно. |
тензорный поток::ops::Атан | Вычисляет тригнометрический обратный тангенс x поэлементно. |
тензорный поток::ops::Atan2 | Вычисляет арктангенс y/x поэлементно, учитывая знаки аргументов. |
тензорный поток::ops::Атан | Вычисляет обратный гиперболический тангенс x поэлементно. |
тензорный поток::ops::BatchMatMul | Пакетно умножает срезы двух тензоров. |
тензорный поток::ops::BatchMatMulV2 | Пакетно умножает срезы двух тензоров. |
тензорный поток::ops::BesselI0e | Вычисляет функцию Бесселя i0e от x поэлементно. |
тензорный поток::ops::BesselI1e | Вычисляет функцию Бесселя i1e от x поэлементно. |
тензорный поток::ops::Betainc | Вычислите регуляризованный неполный бета-интеграл \(I_x(a, b)\). |
тензорный поток::ops::Bincount | Подсчитывает количество вхождений каждого значения в целочисленный массив. |
тензорный поток::ops::Bucketize | Распределяет «входные данные» на основе «границ». |
тензорный поток::ops::Cast | Приведите x типа SrcT к y DstT. |
тензорный поток::ops::Ceil | Возвращает наименьшее поэлементное целое число не меньше x. |
тензорный поток::ops::ClipByValue | Обрезает значения тензора до заданного минимума и максимума. |
тензорный поток::ops::CompareAndBitpack | Сравните значения input с threshold и упакуйте результирующие биты в uint8 . |
тензорный поток::ops::Комплекс | Преобразует два действительных числа в комплексное число. |
тензорный поток::ops::ComplexAbs | Вычисляет комплексное абсолютное значение тензора. |
тензорный поток::ops::Conj | Возвращает комплексно-сопряженное число. |
тензорный поток::ops::Cos | Вычисляет cos x поэлементно. |
тензорный поток::ops::Кош | Вычисляет гиперболический косинус x поэлементно. |
тензорный поток::ops::Кросс | Вычислите попарное векторное произведение. |
тензорный поток::ops::Cumprod | Вычислите совокупное произведение тензора x вдоль axis . |
тензорный поток::ops::Cumsum | Вычислите совокупную сумму тензора x вдоль axis . |
тензорный поток::ops::Digamma | Вычисляет Psi, производную Lgamma (логарифм абсолютного значения. |
тензорный поток::ops::Div | Возвращает x/y поэлементно. |
тензорный поток::ops::DivNoNan | Возвращает 0, если знаменатель равен нулю. |
тензорный поток::ops::Equal | Возвращает истинное значение (x == y) поэлементно. |
тензорный поток::ops::Erf | Вычисляет функцию ошибок Гаусса по элементу x . |
тензорный поток::ops::Erfc | Вычисляет дополнительную функцию ошибок x поэлементно. |
тензорный поток::ops::Erfinv | ЗАДАЧА: добавить документ. |
тензорный поток::ops::EuclideanNorm | Вычисляет евклидову норму элементов по измерениям тензора. |
тензорный поток::ops::Exp | Вычисляет экспоненту от x поэлементно. |
тензорный поток::ops::Expm1 | Вычисляет exp(x) - 1 поэлементно. |
тензорный поток::ops::Floor | Возвращает наибольшее поэлементное целое число, не превышающее x. |
тензорный поток::ops::FloorDiv | Возвращает x // y поэлементно. |
тензорный поток::ops::FloorMod | Возвращает поэлементный остаток от деления. |
тензорный поток::ops::Greater | Возвращает истинное значение (x > y) поэлементно. |
тензорный поток::ops::GreaterEqual | Возвращает истинное значение (x >= y) поэлементно. |
tensorflow::ops::HistogramFixedWidth | Возврат гистограммы значений. |
тензорный поток::ops::Игамма | Вычислите нижнюю регуляризованную неполную гамма-функцию P(a, x) . |
тензорный поток::ops::Игаммак | Вычислите верхнюю регуляризованную неполную гамма-функцию Q(a, x) . |
тензорный поток::ops::Imag | Возвращает мнимую часть комплексного числа. |
тензорный поток::ops::Inv | Вычисляет обратную величину x поэлементно. |
тензорный поток::ops::IsFinite | Возвращает, какие элементы x конечны. |
тензорный поток::ops::IsInf | Возвращает, какие элементы x являются Inf. |
тензорный поток::ops::IsNan | Возвращает, какие элементы x являются NaN. |
тензорный поток::ops::Меньше | Возвращает истинное значение (x < y) поэлементно. |
тензорный поток::ops::LessEqual | Возвращает истинное значение (x <= y) поэлементно. |
тензорный поток::ops::Lgamma | Вычисляет журнал абсолютного значения Gamma(x) поэлементно. |
тензорный поток::ops::LinSpace | Генерирует значения в интервале. |
тензорный поток::ops::Log | Вычисляет натуральный логарифм x поэлементно. |
тензорный поток::ops::Log1p | Вычисляет натуральный логарифм числа (1 + x) поэлементно. |
тензорный поток::ops::LogicalAnd | Возвращает истинное значение x AND y поэлементно. |
тензорный поток::ops::LogicalNot | Возвращает истинное значение NOT x поэлементно. |
тензорный поток::ops::LogicalOr | Возвращает истинное значение x OR y поэлементно. |
тензорный поток::ops::MatMul | Умножьте матрицу «а» на матрицу «б». |
тензорный поток::ops::Макс | Вычисляет максимальное количество элементов по измерениям тензора. |
тензорный поток::ops::Максимум | Возвращает максимальное значение x и y (т.е. |
тензорный поток::ops::Mean | Вычисляет среднее значение элементов по измерениям тензора. |
тензорный поток::ops::Min | Вычисляет минимум элементов по размерам тензора. |
тензорный поток::ops::Минимум | Возвращает минимальное значение x и y (т.е. |
тензорный поток::ops::Mod | Возвращает поэлементный остаток от деления. |
тензорный поток::ops::MulNoNan | Возвращает x * y поэлементно. |
тензорный поток::ops::Умножить | Возвращает x * y поэлементно. |
тензорный поток::ops::Ndtri | ЗАДАЧА: добавить документ. |
тензорный поток::ops::Negate | Вычисляет числовое отрицательное значение поэлементно. |
тензорный поток::ops::NextAfter | Возвращает следующее представимое значение x1 в направлении x2 поэлементно. |
тензорный поток::ops::NotEqual | Возвращает истинное значение (x != y) поэлементно. |
тензорный поток::ops::Полигамма | Вычислите функцию полигаммы \(^{(n)}(x)\). |
тензорный поток::ops::Pow | Вычисляет степень одного значения по отношению к другому. |
тензорный поток::ops::Prod | Вычисляет произведение элементов на размеры тензора. |
tensorflow::ops::QuantizeDownAndShrinkRange | Преобразуйте квантованный «входной» тензор в «выходной» тензор с меньшей точностью, используя метод . |
тензорный поток::ops::QuantizedAdd | Возвращает x + y поэлементно, работая с квантованными буферами. |
тензорный поток::ops::QuantizedMatMul | Выполните квантованное матричное умножение a на матрицу b . |
тензорный поток::ops::QuantizedMul | Возвращает x * y поэлементно, работая с квантованными буферами. |
тензорный поток::ops::Диапазон | Создает последовательность чисел. |
тензорный поток::ops::Real | Возвращает действительную часть комплексного числа. |
тензорный поток::ops::RealDiv | Возвращает x/y поэлементно для реальных типов. |
тензорный поток::ops::Reciprocal | Вычисляет обратную величину x поэлементно. |
tensorflow::ops::RequantizationRange | Вычисляет диапазон, охватывающий фактические значения, присутствующие в квантованном тензоре. |
tensorflow::ops::Requantize | Преобразует квантованный input тензор в output более низкой точности. |
тензорный поток::ops::Rint | Возвращает поэлементное целое число, ближайшее к x. |
тензорный поток::ops::Round | Округляет значения тензора до ближайшего целого числа поэлементно. |
тензорный поток::ops::Rsqrt | Вычисляет обратную величину квадратного корня из x поэлементно. |
тензорный поток::ops::SegmentMax | Вычисляет максимум вдоль сегментов тензора. |
тензорный поток::ops::SegmentMean | Вычисляет среднее значение по сегментам тензора. |
тензорный поток::ops::SegmentMin | Вычисляет минимум вдоль сегментов тензора. |
тензорный поток::ops::SegmentProd | Вычисляет произведение вдоль сегментов тензора. |
тензорный поток::ops::SegmentSum | Вычисляет сумму по сегментам тензора. |
тензорный поток::ops::SelectV2 | ЗАДАЧА: добавить документ. |
тензорный поток::ops::Сигмоид | Вычисляет сигмоиду x поэлементно. |
тензорный поток::ops::Sign | Возвращает поэлементное указание знака числа. |
тензорный поток::ops::Sin | Вычисляет синус x поэлементно. |
тензорный поток::ops::Синь | Вычисляет гиперболический синус x поэлементно. |
тензорный поток::ops::SparseMatMul | Умножьте матрицу «а» на матрицу «б». |
tensorflow::ops::SparseSegmentMean | Вычисляет среднее значение по разреженным сегментам тензора. |
tensorflow::ops::SparseSegmentMeanGrad | Вычисляет градиенты для SparseSegmentMean . |
tensorflow::ops::SparseSegmentMeanWithNumSegments | Вычисляет среднее значение по разреженным сегментам тензора. |
тензорный поток::ops::SparseSegmentSqrtN | Вычисляет сумму по редким сегментам тензора, разделенным на sqrt числа N. |
tensorflow::ops::SparseSegmentSqrtNGrad | Вычисляет градиенты для SparseSegmentSqrtN . |
tensorflow::ops::SparseSegmentSqrtNWithNumSegments | Вычисляет сумму по редким сегментам тензора, разделенным на sqrt числа N. |
тензорный поток::ops::SparseSegmentSum | Вычисляет сумму по разреженным сегментам тензора. |
tensorflow::ops::SparseSegmentSumWithNumSegments | Вычисляет сумму по разреженным сегментам тензора. |
тензорный поток::ops::Sqrt | Вычисляет квадратный корень из x поэлементно. |
тензорный поток::ops::Square | Вычисляет квадрат x поэлементно. |
тензорный поток::ops::SquaredDifference | Возвращает (x - y)(x - y) поэлементно. |
тензорный поток::ops::Subtract | Возвращает x-y поэлементно. |
тензорный поток::ops::Sum | Вычисляет сумму элементов по измерениям тензора. |
тензорный поток::ops::Tan | Вычисляет tan от x поэлементно. |
тензорный поток::ops::Тань | Вычисляет гиперболический тангенс x поэлементно. |
тензорный поток::ops::TruncateDiv | Возвращает x/y поэлементно для целочисленных типов. |
тензорный поток::ops::TruncateMod | Возвращает поэлементный остаток от деления. |
тензорный поток::ops::UnsortedSegmentMax | Вычисляет максимум вдоль сегментов тензора. |
тензорный поток::ops::UnsortedSegmentMin | Вычисляет минимум вдоль сегментов тензора. |
тензорный поток::ops::UnsortedSegmentProd | Вычисляет произведение вдоль сегментов тензора. |
тензорный поток::ops::UnsortedSegmentSum | Вычисляет сумму по сегментам тензора. |
тензорный поток::ops::Where3 | Выбирает элементы из x или y , в зависимости от condition . |
тензорный поток::ops::Xdivy | Возвращает 0, если x == 0, и x/y в противном случае, поэлементно. |
тензорный поток::ops::Xlog1py | Возвращает 0, если x == 0, и x * log1p(y) в противном случае, поэлементно. |
тензорный поток::ops::Xlogy | Возвращает 0, если x == 0, и x * log(y) в противном случае, поэлементно. |
тензорный поток::ops::Зета | Вычислите дзета-функцию Гурвица \((x, q)\). |
nn_ops
Члены | |
---|---|
тензорный поток::ops::AvgPool | Выполняет усреднение на входе. |
тензорный поток::ops::AvgPool3D | Выполняет 3D-усреднение на входе. |
тензорный поток::ops::AvgPool3DGrad | Вычисляет градиенты средней функции объединения. |
тензорный поток::ops::BiasAdd | Добавляет bias к value . |
тензорный поток::ops::BiasAddGrad | Обратная операция для «BiasAdd» на тензоре «смещения». |
тензорный поток::ops::Conv2D | Вычисляет двумерную свертку с учетом четырехмерных input и тензоров filter . |
тензорный поток::ops::Conv2DBackpropFilter | Вычисляет градиенты свертки относительно фильтра. |
тензорный поток::ops::Conv2DBackpropInput | Вычисляет градиенты свертки относительно входных данных. |
тензорный поток::ops::Conv3D | Вычисляет трехмерную свертку с учетом пятимерных input и тензоров filter . |
тензорный поток::ops::Conv3DBackpropFilterV2 | Вычисляет градиенты трехмерной свертки относительно фильтра. |
тензорный поток::ops::Conv3DBackpropInputV2 | Вычисляет градиенты трехмерной свертки относительно входных данных. |
тензорный поток::ops::DataFormatDimMap | Возвращает индекс измерения в целевом формате данных, указанном в нем. |
тензорный поток::ops::DataFormatVecPermute | Возвращает перестановочный вектор/тензор в целевом формате данных с учетом. |
tensorflow::ops::DepthwiseConv2dNative | Вычисляет двумерную глубинную свертку с учетом четырехмерных input и тензоров filter . |
tensorflow::ops::DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter | Вычисляет градиенты глубинной свертки относительно фильтра. |
tensorflow::ops::DepthwiseConv2dNativeBackpropInput | Вычисляет градиенты глубинной свертки относительно входных данных. |
тензорный поток::ops::Dilation2D | Вычисляет расширение шкалы серого четырехмерных input и трехмерных тензоров filter . |
tensorflow::ops::Dilation2DBackpropFilter | Вычисляет градиент морфологического двумерного расширения относительно фильтра. |
tensorflow::ops::Dilation2DBackpropInput | Вычисляет градиент морфологического двумерного расширения относительно входных данных. |
тензорный поток::ops::Elu | Вычисляет экспоненциально-линейную функцию: exp(features) - 1 , если < 0, в противном случае — features . |
тензорный поток::ops::FractionalAvgPool | Выполняет дробное среднее объединение входных данных. |
тензорный поток::ops::FractionalMaxPool | Выполняет дробное максимальное объединение входных данных. |
тензорный поток::ops::FusedBatchNorm | Пакетная нормализация. |
tensorflow::ops::FusedBatchNormGrad | Градиент для пакетной нормализации. |
tensorflow::ops::FusedBatchNormGradV2 | Градиент для пакетной нормализации. |
tensorflow::ops::FusedBatchNormGradV3 | Градиент для пакетной нормализации. |
тензорный поток::ops::FusedBatchNormV2 | Пакетная нормализация. |
тензорный поток::ops::FusedBatchNormV3 | Пакетная нормализация. |
тензорный поток::ops::FusedPadConv2D | Выполняет заполнение в качестве предварительной обработки во время свертки. |
tensorflow::ops::FusedResizeAndPadConv2D | Выполняет изменение размера и заполнение в качестве предварительной обработки во время свертки. |
тензорный поток::ops::InTopK | Сообщает, входят ли цели в топ- K прогнозов. |
тензорный поток::ops::InTopKV2 | Сообщает, входят ли цели в топ- K прогнозов. |
тензорный поток::ops::L2Loss | Потеря L2. |
тензорный поток::ops::LRN | Нормализация локального ответа. |
тензорный поток::ops::LogSoftmax | Вычисляет журнал активаций softmax. |
тензорный поток::ops::MaxPool | Выполняет максимальное объединение входных данных. |
тензорный поток::ops::MaxPool3D | Выполняет объединение 3D max на входе. |
тензорный поток::ops::MaxPool3DGrad | Вычисляет градиенты функции максимального объединения. |
тензорный поток::ops::MaxPool3DGradGrad | Вычисляет градиенты второго порядка функции maxpooling. |
тензорный поток::ops::MaxPoolGradGrad | Вычисляет градиенты второго порядка функции maxpooling. |
тензорный поток::ops::MaxPoolGradGradV2 | Вычисляет градиенты второго порядка функции maxpooling. |
tensorflow::ops::MaxPoolGradGradWithArgmax | Вычисляет градиенты второго порядка функции maxpooling. |
тензорный поток::ops::MaxPoolGradV2 | Вычисляет градиенты функции maxpooling. |
тензорный поток::ops::MaxPoolV2 | Выполняет максимальное объединение входных данных. |
tensorflow::ops::MaxPoolWithArgmax | Выполняет максимальное объединение входных данных и выводит как максимальные значения, так и индексы. |
тензорный поток::ops::NthElement | Находит значения статистики n -го порядка для последнего измерения. |
тензорный поток::ops::QuantizedAvgPool | Создает средний пул входного тензора для квантованных типов. |
tensorflow::ops::QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization | Квантованная пакетная нормализация. |
tensorflow::ops::QuantizedBiasAdd | Добавляет тензорное «смещение» к тензорному «входу» для квантованных типов. |
тензорный поток::ops::QuantizedConv2D | Вычисляет 2D-свертку с учетом квантованного 4D-входа и тензоров фильтра. |
тензорный поток::ops::QuantizedMaxPool | Создает максимальный пул входного тензора для квантованных типов. |
тензорный поток::ops::QuantizedRelu | Вычисляет квантованное выпрямленное линейное: max(features, 0) |
тензорный поток::ops::QuantizedRelu6 | Вычисляет квантованную выпрямленную линейную 6: min(max(features, 0), 6) |
тензорный поток::ops::QuantizedReluX | Вычисляет квантованную выпрямленную линейную X: min(max(features, 0), max_value) |
тензорный поток::ops::Relu | Вычисляет выпрямленное линейное: max(features, 0) . |
тензорный поток::ops::Relu6 | Вычисляет выпрямленное линейное 6: min(max(features, 0), 6) . |
тензорный поток::ops::Селу | Вычисляет масштабируемую экспоненциальную линейную зависимость: scale * alpha * (exp(features) - 1) |
тензорный поток::ops::Softmax | Вычисляет активации softmax. |
tensorflow::ops::SoftmaxCrossEntropyWithLogits | Вычисляет стоимость перекрестной энтропии softmax и градиенты для обратного распространения ошибки. |
тензорный поток::ops::Softplus | Вычисляет softplus: log(exp(features) + 1) . |
тензорный поток::ops::Softsign | Вычисляет softsign: features / (abs(features) + 1) . |
tensorflow::ops::SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits | Вычисляет стоимость перекрестной энтропии softmax и градиенты для обратного распространения ошибки. |
тензорный поток::ops::TopK | Находит значения и индексы k крупнейших элементов для последнего измерения. |
нет_оп
Члены | |
---|---|
тензорный поток::ops::NoOp | Ничего не делает. |
parsing_ops
Члены | |
---|---|
тензорный поток::ops::DecodeCSV | Преобразуйте записи CSV в тензоры. |
тензорный поток::ops::DecodeCompressed | Распаковать строки. |
tensorflow::ops::DecodeJSONExample | Преобразование записей примеров в формате JSON в строки буфера двоичного протокола. |
тензорный поток::ops::DecodePaddedRaw | Переинтерпретируйте байты строки как вектор чисел. |
тензорный поток::ops::DecodeRaw | Переинтерпретируйте байты строки как вектор чисел. |
тензорный поток::ops::ParseExample | Преобразует вектор мозга. Пример прото (в виде строк) в типизированные тензоры. |
тензорный поток::ops::ParseExampleV2 | Преобразует вектор протоов tf.Example (в виде строк) в типизированные тензоры. |
tensorflow::ops::ParseSequenceExample | Преобразует вектор прототипов Brain.SequenceExample (в виде строк) в типизированные тензоры. |
тензорный поток::ops::ParseSequenceExampleV2 | Преобразует вектор протоов tf.io.SequenceExample (в виде строк) в типизированные тензоры. |
тензорный поток::ops::ParseSingleExample | Преобразует прототип tf.Example (как строку) в типизированные тензоры. |
tensorflow::ops::ParseSingleSequenceExample | Преобразует скалярный прототип мозга.SequenceExample (в виде строк) в типизированные тензоры. |
тензорный поток::ops::ParseTensor | Преобразует сериализованный прототип tensorflow.TensorProto в Tensor . |
тензорный поток::ops::SerializeTensor | Преобразует Tensor в сериализованный прототип TensorProto. |
тензорный поток::ops::StringToNumber | Преобразует каждую строку во входном тензоре в указанный числовой тип. |
случайный_опс
Члены | |
---|---|
tensorflow::ops::Мультиномиальный | Рисует выборки из полиномиального распределения. |
tensorflow::ops::ParameterizedTruncatedNormal | Выводит случайные значения из нормального распределения. |
тензорный поток::ops::RandomGamma | Выводит случайные значения из гамма-распределения, описываемого альфа. |
тензорный поток::ops::RandomNormal | Выводит случайные значения из нормального распределения. |
тензорный поток::ops::RandomPoissonV2 | Выводит случайные значения из распределения Пуассона, описываемого скоростью. |
тензорный поток::ops::RandomShuffle | Случайным образом перемещает тензор по его первому измерению. |
тензорный поток::ops::RandomUniform | Выводит случайные значения из равномерного распределения. |
тензорный поток::ops::RandomUniformInt | Выводит случайные целые числа из равномерного распределения. |
tensorflow::ops::TruncatedNormal | Выводит случайные значения из усеченного нормального распределения. |
sparse_ops
Члены | |
---|---|
tensorflow::ops::AddManySparseToTensorsMap | Добавьте N -minibatch SparseTensor в SparseTensorsMap и верните N дескрипторов. |
tensorflow::ops::AddSparseToTensorsMap | Добавьте SparseTensor в SparseTensorsMap и верните его дескриптор. |
tensorflow::ops::DeserializeManySparse | Десериализовать и объединить SparseTensors из сериализованного мини-пакета. |
тензорный поток::ops::DeserializeSparse | Десериализовать объекты SparseTensor . |
tensorflow::ops::SerializeManySparse | Сериализуйте N минипакетный SparseTensor в объект [N, 3] Tensor . |
тензорный поток::ops::SerializeSparse | Сериализуйте SparseTensor в объект [3] Tensor . |
тензорный поток::ops::SparseAdd | Добавляет два объекта SparseTensor для создания еще одного SparseTensor . |
тензорный поток::ops::SparseAddGrad | Оператор градиента для операции SparseAdd . |
тензорный поток::ops::SparseConcat | Объединяет список SparseTensor по указанному измерению. |
тензорный поток::ops::SparseCross | Генерирует разреженный крест из списка разреженных и плотных тензоров. |
tensorflow::ops::SparseDenseCwiseAdd | Добавляет SparseTensor и Density Tensor , используя следующие специальные правила: |
тензорный поток::ops::SparseDenseCwiseDiv | Покомпонентно делит SparseTensor на плотный Tensor . |
tensorflow::ops::SparseDenseCwiseMul | Покомпонентно умножает SparseTensor на плотный Tensor . |
tensorflow::ops::SparseFillEmptyRows | Заполняет пустые строки во входном 2D SparseTensor значением по умолчанию. |
tensorflow::ops::SparseFillEmptyRowsGrad | Градиент SparseFillEmptyRows . |
тензорный поток::ops::SparseReduceMax | Вычисляет максимальное количество элементов по измерениям SparseTensor. |
tensorflow::ops::SparseReduceMaxSparse | Вычисляет максимальное количество элементов по измерениям SparseTensor. |
тензорный поток::ops::SparseReduceSum | Вычисляет сумму элементов по измерениям SparseTensor. |
tensorflow::ops::SparseReduceSumSparse | Вычисляет сумму элементов по измерениям SparseTensor. |
тензорный поток::ops::SparseReorder | Изменяет порядок SparseTensor в канонический порядок по строкам. |
тензорный поток::ops::SparseReshape | Изменяет форму SparseTensor для представления значений в новой плотной форме. |
тензорный поток::ops::SparseSlice | Разрежьте SparseTensor на основе start и size . |
тензорный поток::ops::SparseSliceGrad | Оператор градиента для операции SparseSlice . |
тензорный поток::ops::SparseSoftmax | Применяет softmax к пакетному ND SparseTensor . |
tensorflow::ops::SparseSparseMaximum | Возвращает поэлементное максимальное значение двух SparseTensor. |
tensorflow::ops::SparseSparseMinimum | Возвращает поэлементный минимум двух SparseTensors. |
тензорный поток::ops::SparseSplit | Разделите SparseTensor на тензоры num_split по одному измерению. |
tensorflow::ops::SparseTensorDenseAdd | Добавляет SparseTensor и плотный Tensor , создавая плотный Tensor . |
tensorflow::ops::SparseTensorDenseMatMul | Умножьте SparseTensor (ранга 2) «A» на плотную матрицу «B». |
tensorflow::ops::TakeManySparseFromTensorsMap | Преобразует разреженное представление в плотный тензор. |
состояние_опс
Члены | |
---|---|
тензорный поток::ops::Assign | Обновите ссылку, присвоив ей значение. |
тензорный поток::ops::AssignAdd | Обновите «ref», добавив к нему «value». |
тензорный поток::ops::AssignSub | Обновите «ref», вычитая из него «value». |
тензорный поток::ops::CountUpTo | Увеличивает «ref», пока не достигнет «предела». |
tensorflow::ops::DestroyTemporaryVariable | Уничтожает временную переменную и возвращает ее окончательное значение. |
tensorflow::ops::IsVariableInitialized | Проверяет, был ли инициализирован тензор. |
тензорный поток::ops::ResourceCountUpTo | Увеличивает переменную, на которую указывает «ресурс», пока она не достигнет «предела». |
тензорный поток::ops::ResourceScatterNdAdd | Применяет разреженное сложение к отдельным значениям или срезам в переменной . |
тензорный поток::ops::ResourceScatterNdSub | Применяет разреженное вычитание к отдельным значениям или срезам в переменной Variable . |
tensorflow::ops::ResourceScatterNdUpdate | Применяет разреженные updates к отдельным значениям или срезам внутри заданного значения. |
тензорный поток::ops::ScatterAdd | Добавляет редкие обновления в ссылку на переменную. |
тензорный поток::ops::ScatterDiv | Делит ссылку на переменную на редкие обновления. |
тензорный поток::ops::ScatterMax | Сокращает редкие обновления до ссылки на переменную с помощью операции max . |
тензорный поток::ops::ScatterMin | Сокращает редкие обновления до ссылки на переменную с помощью операции min . |
тензорный поток::ops::ScatterMul | Умножает редкие обновления на ссылку на переменную. |
тензорный поток::ops::ScatterNdAdd | Применяет разреженное сложение к отдельным значениям или срезам в переменной . |
тензорный поток::ops::ScatterNdSub | Применяет разреженное вычитание к отдельным значениям или срезам в переменной Variable . |
тензорный поток::ops::ScatterNdUpdate | Применяет разреженные updates к отдельным значениям или срезам внутри заданного значения. |
тензорный поток::ops::ScatterSub | Вычитает редкие обновления из ссылки на переменную. |
тензорный поток::ops::ScatterUpdate | Применяет редкие обновления к ссылке на переменную. |
тензорный поток::ops::TemporaryVariable | Возвращает тензор, который может быть изменен, но сохраняется только в течение одного шага. |
тензорный поток::ops::Переменная | Сохраняет состояние в виде тензора, который сохраняется на всех этапах. |
string_ops
Члены | |
---|---|
тензорный поток::ops::AsString | Преобразует каждую запись в заданном тензоре в строки. |
тензорный поток::ops::DecodeBase64 | Декодирование веб-безопасных строк в кодировке Base64. |
тензорный поток::ops::EncodeBase64 | Кодируйте строки в веб-безопасный формат base64. |
тензорный поток::ops::ReduceJoin | Соединяет строку Tensor по заданным измерениям. |
тензорный поток::ops::RegexFullMatch | Проверьте, соответствует ли ввод шаблону регулярного выражения. |
тензорный поток::ops::RegexReplace | Заменяет совпадения регулярного выражения pattern во input строкой замены, предоставленной в rewrite . |
тензорный поток::ops::StringFormat | Форматирует строковый шаблон, используя список тензоров. |
тензорный поток::ops::StringJoin | Объединяет строки в заданном списке тензоров строк в один тензор;. |
тензорный поток::ops::StringLength | Длины input строк. |
тензорный поток::ops::StringLower | Преобразует все символы верхнего регистра в соответствующие им строчные буквы. |
тензорный поток::ops::StringNGrams | Создает ngrams из неровных строковых данных. |
тензорный поток::ops::StringSplit | Разделите элементы input на основе delimiter в SparseTensor . |
тензорный поток::ops::StringSplitV2 | Разделите элементы source на основе sep в SparseTensor . |
тензорный поток::ops::StringStrip | Удалите начальные и конечные пробелы из Tensor . |
тензорный поток::ops::StringToHashBucket | Преобразует каждую строку во входном тензоре в ее хеш-мод по количеству сегментов. |
tensorflow::ops::StringToHashBucketFast | Преобразует каждую строку во входном тензоре в ее хеш-мод по количеству сегментов. |
tensorflow::ops::StringToHashBucketStrong | Преобразует каждую строку во входном тензоре в ее хеш-мод по количеству сегментов. |
тензорный поток::ops::StringUpper | Преобразует все символы нижнего регистра в соответствующие им замены в верхнем регистре. |
тензорный поток::ops::Substr | Возвращает подстроки из Tensor строк. |
тензорный поток::ops::UnicodeScript | Определите коды сценариев данного тензора целочисленных кодовых точек Юникода. |
тензорный поток::ops::UnicodeTranscode | Перекодируйте входной текст из исходной кодировки в целевую кодировку. |
tensorflow::ops::UnsortedSegmentJoin | Объединяет элементы inputs на основе segment_ids . |
обучение_опс
Члены | |
---|---|
tensorflow::ops::ApplyAdadelta | Обновите '*var' по схеме adadelta. |
тензорный поток::ops::ApplyAdagrad | Обновите '*var' по схеме adagrad. |
tensorflow::ops::ApplyAdagradDA | Обновите '*var' по схеме проксимальной адаграды. |
tensorflow::ops::ApplyAdam | Обновите «*var» в соответствии с алгоритмом Адама. |
тензорный поток::ops::ApplyAddSign | Обновите «*var» в соответствии с обновлением AddSign. |
tensorflow::ops::ApplyCenteredRMSProp | Обновите «*var» в соответствии с центрированным алгоритмом RMSProp. |
тензорный поток::ops::ApplyFtrl | Обновите '*var' по схеме Ftrl-proximal. |
тензорный поток::ops::ApplyFtrlV2 | Обновите '*var' по схеме Ftrl-proximal. |
tensorflow::ops::ApplyGradientDescent | Обновите «*var», вычитая из него «альфа» * «дельта». |
тензорный поток::ops::ApplyMomentum | Обновите '*var' в соответствии со схемой импульса. |
тензорный поток::ops::ApplyPowerSign | Обновите «*var» в соответствии с обновлением AddSign. |
tensorflow::ops::ApplyProximalAdagrad | Обновите «*var» и «*accum» в соответствии с FOBOS со скоростью обучения Adagrad. |
tensorflow::ops::ApplyProximalGradientDescent | Обновите «*var» как алгоритм FOBOS с фиксированной скоростью обучения. |
тензорный поток::ops::ApplyRMSProp | Обновите «*var» в соответствии с алгоритмом RMSProp. |
tensorflow::ops::ResourceApplyAdadelta | Обновите '*var' по схеме adadelta. |
tensorflow::ops::ResourceApplyAdagrad | Обновите '*var' по схеме adagrad. |
tensorflow::ops::ResourceApplyAdagradDA | Обновите '*var' по схеме проксимальной адаграды. |
tensorflow::ops::ResourceApplyAdam | Обновите «*var» в соответствии с алгоритмом Адама. |
tensorflow::ops::ResourceApplyAdamWithAmsgrad | Обновите «*var» в соответствии с алгоритмом Адама. |
tensorflow::ops::ResourceApplyAddSign | Обновите «*var» в соответствии с обновлением AddSign. |
tensorflow::ops::ResourceApplyCenteredRMSProp | Обновите «*var» в соответствии с центрированным алгоритмом RMSProp. |
тензорный поток::ops::ResourceApplyFtrl | Обновите '*var' по схеме Ftrl-proximal. |
тензорный поток::ops::ResourceApplyFtrlV2 | Обновите '*var' по схеме Ftrl-proximal. |
tensorflow::ops::ResourceApplyGradientDescent | Обновите «*var», вычитая из него «альфа» * «дельта». |
tensorflow::ops::ResourceApplyKerasMomentum | Обновите '*var' в соответствии со схемой импульса. |
tensorflow::ops::ResourceApplyMomentum | Обновите '*var' в соответствии со схемой импульса. |
тензорный поток::ops::ResourceApplyPowerSign | Обновите «*var» в соответствии с обновлением AddSign. |
tensorflow::ops::ResourceApplyProximalAdagrad | Обновите «*var» и «*accum» в соответствии с FOBOS со скоростью обучения Adagrad. |
tensorflow::ops::ResourceApplyProximalGradientDescent | Обновите «*var» как алгоритм FOBOS с фиксированной скоростью обучения. |
tensorflow::ops::ResourceApplyRMSProp | Обновите «*var» в соответствии с алгоритмом RMSProp. |
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyAdadelta | var: Должно быть из переменной(). |
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyAdagrad | Обновите соответствующие записи в «*var» и «*accum» в соответствии со схемой adagrad. |
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyAdagradDA | Обновите записи в '*var' и '*accum' в соответствии с проксимальной адаградной схемой. |
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyCenteredRMSProp | Обновите «*var» в соответствии с центрированным алгоритмом RMSProp. |
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyFtrl | Обновите соответствующие записи в '*var' в соответствии с Ftrl-проксимальной схемой. |
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyFtrlV2 | Обновите соответствующие записи в '*var' в соответствии с Ftrl-проксимальной схемой. |
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyKerasMomentum | Обновите соответствующие записи в «*var» и «*accum» в соответствии со схемой импульса. |
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyMomentum | Обновите соответствующие записи в «*var» и «*accum» в соответствии со схемой импульса. |
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyProximalAdagrad | Разреженные записи обновления в '*var' и '*accum' в соответствии с алгоритмом FOBOS. |
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyProximalGradientDescent | Разреженное обновление '*var' как алгоритма FOBOS с фиксированной скоростью обучения. |
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyRMSProp | Обновите «*var» в соответствии с алгоритмом RMSProp. |
tensorflow::ops::SparseApplyAdadelta | var: Должно быть из переменной(). |
tensorflow::ops::SparseApplyAdagrad | Обновите соответствующие записи в «*var» и «*accum» в соответствии со схемой adagrad. |
tensorflow::ops::SparseApplyAdagradDA | Обновите записи в '*var' и '*accum' в соответствии с проксимальной адаградной схемой. |
tensorflow::ops::SparseApplyCenteredRMSProp | Обновите «*var» в соответствии с центрированным алгоритмом RMSProp. |
тензорный поток::ops::SparseApplyFtrl | Обновите соответствующие записи в '*var' в соответствии с Ftrl-проксимальной схемой. |
тензорный поток::ops::SparseApplyFtrlV2 | Обновите соответствующие записи в '*var' в соответствии с Ftrl-проксимальной схемой. |
tensorflow::ops::SparseApplyMomentum | Обновите соответствующие записи в «*var» и «*accum» в соответствии со схемой импульса. |
tensorflow::ops::SparseApplyProximalAdagrad | Разреженные записи обновления в '*var' и '*accum' в соответствии с алгоритмом FOBOS. |
tensorflow::ops::SparseApplyProximalGradientDescent | Разреженное обновление '*var' как алгоритма FOBOS с фиксированной скоростью обучения. |
tensorflow::ops::SparseApplyRMSProp | Обновите «*var» в соответствии с алгоритмом RMSProp. |
user_ops
Члены | |
---|---|
тензорный поток::ops::Факт | Выведите факт о факториалах. |