Op.

interfaz pública operativa

Subclases indirectas conocidas Abortar , Todo , AllToAll <T>, AnonymousIteratorV2 , AnonymousMemoryCache , AnonymousMultiDeviceIterator , AnonymousRandomSeedGenerator , AnonymousSeedGenerator , Cualquiera , ApplyAdagradV2 <T>, AssertCardinalityDataset , AssertNextDataset , AssertThat , Asignar <T>, AsignarAgregar <T>, y 602 personas más. Abortar Lanza una excepción para cancelar el proceso cuando se llama. Todo Calcula el "y lógico" de los elementos en las dimensiones de un tensor. Todos a todos <T> Una operación para intercambiar datos entre réplicas de TPU. AnónimoIteratorV2 Un contenedor para un recurso iterador. AnónimoMemoriaCaché AnónimoMultiDeviceIterator Un contenedor para un recurso iterador multidispositivo. AnónimoRandomSeedGenerator Generador de semillas anónimo Cualquier Calcula el "o lógico" de elementos en las dimensiones de un tensor. AplicarAdagradV2 <T> Actualice '*var' según el esquema adagrad. Afirmar cardinalidadConjunto de datos Afirmar el siguiente conjunto de datos Una transformación que afirma qué transformaciones ocurren a continuación. Afirmar que Afirma que la condición dada es verdadera. Asignar <T> Actualice 'ref' asignándole 'valor'. AsignarAgregar <T> Actualice 'ref' agregándole 'valor'. AsignarAgregarVariableOp Agrega un valor al valor actual de una variable. AsignarSub <T> Actualice 'ref' restándole 'valor'. AsignarSubVariableOp Resta un valor del valor actual de una variable. AsignarVariableOp Asigna un nuevo valor a una variable. Conjunto de datos AutoShard Crea un conjunto de datos que fragmenta el conjunto de datos de entrada. BandedTriangularResolver <T> Barrera Define una barrera que persiste en diferentes ejecuciones de gráficos. BarreraCerrar Cierra la barrera dada. BarreraIncompletaTamaño Calcula el número de elementos incompletos en la barrera dada. BarreraInsertarMuchos Para cada clave, asigna el valor respectivo al componente especificado. BarreraListoTamaño Calcula el número de elementos completos en la barrera dada. barreratomarmuchos Toma el número dado de elementos completos de una barrera. Lote Agrupa todos los tensores de entrada por lotes de forma no determinista. LoteMatMulV2 <T> Multiplica porciones de dos tensores en lotes. Lote al espacio <T> BatchToSpace para tensores 4-D de tipo T. LoteAlEspacioNd <T> BatchToSpace para tensores ND de tipo T. BesselI0 <T extiende Número> BesselI1 <T extiende el número> BesselJ0 <T extiende Número> BesselJ1 <T extiende el número> BesselK0 <T extiende Número> BesselK0e <T extiende Número> BesselK1 <T extiende Número> BesselK1e <T extiende Número> BesselY0 <T extiende Número> BesselY1 <T extiende Número> Bitcast <U> Transmite un tensor de un tipo a otro sin copiar datos. BlockLSTM <T extiende el número> Calcula la propagación directa de la celda LSTM para todos los pasos de tiempo. BlockLSTMGrad <T extiende Número> Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM para toda la secuencia de tiempo. BlockLSTMGradV2 <T extiende el número> Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM para toda la secuencia de tiempo. BlockLSTMV2 <T extiende el número> Calcula la propagación directa de la celda LSTM para todos los pasos de tiempo. Árboles impulsadosEstadísticas agregadas Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote. ImpulsadoárbolesBucketize Divida cada característica en grupos según los límites del grupo. ImpulsadoÁrbolesCalcularMejorCaracterísticaDividir Calcula las ganancias de cada función y devuelve la mejor información dividida posible para la función. ImpulsadoÁrbolesCalcularMejorCaracterísticaSplitV2 Calcula las ganancias para cada característica y devuelve la mejor información dividida posible para cada nodo. Árboles impulsadosCalcularmejoresgananciasporcaracterística Calcula las ganancias de cada función y devuelve la mejor información dividida posible para la función. Árboles impulsadosCentroBias Calcula el prior a partir de los datos de entrenamiento (el sesgo) y completa el primer nodo con el prior de los logits. Árboles impulsadosCrear conjunto Crea un modelo de conjunto de árboles y le devuelve un identificador. BoostedTreesCreateQuantileStreamResource Cree el recurso para secuencias cuantiles. Árboles impulsadosDeserializeEnsemble Deserializa una configuración de conjunto de árbol serializado y reemplaza el árbol actual conjunto. ImpulsadoTreesEnsembleResourceHandleOp Crea un identificador para BoostedTreesEnsembleResource BoostedTreesEjemploDebugOutputs Resultados de depuración/interpretabilidad del modelo para cada ejemplo. ImpulsadoÁrbolesFlushCuantilResúmenes Elimine los resúmenes cuantiles de cada recurso de flujo cuantil. Árboles impulsadosGetEnsembleStates Recupera el token de sello de recursos del conjunto de árboles, la cantidad de árboles y las estadísticas de crecimiento. ImpulsadoTreesMakeQuantileResúmenes Realiza el resumen de cuantiles del lote. BoostedTreesMakeStatsResumen Realiza el resumen de estadísticas acumuladas del lote. Árboles impulsadosPredecir Ejecuta múltiples predictores de conjuntos de regresión aditiva en instancias de entrada y calcula los logits. BoostedTreesQuantileStreamResourceAgregarResúmenes Agregue los resúmenes cuantiles a cada recurso de flujo cuantil. BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize Deserialice los límites del depósito y el indicador listo en el QuantileAccumulator actual. ImpulsadoTreesQuantileStreamResourceFlush Vacíe los resúmenes de un recurso de flujo cuantil. BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries Genere los límites del depósito para cada característica en función de los resúmenes acumulados. ImpulsadoTreesQuantileStreamResourceHandleOp Crea un identificador para BoostedTreesQuantileStreamResource. ImpulsadoTreesSerializeEnsemble Serializa el conjunto de árboles en un proto. BoostedTreesSparseAggregateStats Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote. ImpulsadoÁrbolesEscasoCalcularMejorCaracterísticaDividir Calcula las ganancias de cada función y devuelve la mejor información dividida posible para la función. ImpulsadoÁrbolesEntrenamientoPredecir Ejecuta múltiples predictores de conjuntos de regresión aditiva en instancias de entrada y calcula la actualización de los logits almacenados en caché. Conjunto de actualización de árboles impulsados Actualiza el conjunto de árboles agregando una capa al último árbol que se está cultivando o iniciando un nuevo árbol. ImpulsadoTreesUpdateEnsembleV2 Actualiza el conjunto de árboles agregando una capa al último árbol que se está cultivando. o iniciando un nuevo árbol. BroadcastDynamicShape <T extiende el número> Devuelve la forma de s0 op s1 con transmisión. BroadcastGradientArgs <T extiende el número> Devuelve los índices de reducción para calcular gradientes de s0 op s1 con transmisión. Difundir a <T> Transmita una matriz para obtener una forma compatible. Bucketizar Divide las 'entradas' en función de los 'límites'. CSRSparseMatrixComponentes <T> Lee en voz alta los componentes de CSR en el "índice" del lote. CSRSparseMatrixToDense <T> Convierta un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes) en denso. CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> Convierte un CSRSparesMatrix (posiblemente por lotes) en un SparseTensor. Conjunto de datos CSV CSVDatasetV2 CTCLossV2 Calcula la pérdida de CTC (probabilidad logarítmica) para cada entrada de lote. CachéDatasetV2 CheckNumericsV2 <T extiende el número> Comprueba un tensor en busca de valores NaN, -Inf y +Inf. Elija el conjunto de datos más rápido ClipPorValor <T> Recorta los valores del tensor a un mínimo y un máximo especificados. CollectiveGather <T extiende Número> Acumula mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. ColectivoPermute <T> Una operación para permutar tensores entre instancias de TPU replicadas. CollectiveReduceV2 <T extiende el número> Reduce mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. Supresión combinada no máxima Selecciona con avidez un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación, Esta operación realiza non_max_suppression en las entradas por lote, en todas las clases. ComprimirElemento Comprime un elemento del conjunto de datos. Calcular tamaño de lote Calcula el tamaño de lote estático de un conjunto de datos sin lotes parciales. Concat <T> Concatena tensores a lo largo de una dimensión. Configurar TPU distribuido Configura las estructuras centralizadas para un sistema TPU distribuido. ConfigurarTPUEmbedding Configura TPUEmbedding en un sistema TPU distribuido. Constante <T> Un operador que produce un valor constante. ConsumirMutexBloquear Esta operación consume un bloqueo creado por "MutexLock". ControlDisparador No hace nada. Copiar <T> Copie un tensor de CPU a CPU o de GPU a GPU. Copiar host <T> Copia un tensor al host. CountUpTo <T extiende el número> Incrementa 'ref' hasta que alcanza el 'límite'. CrossReplicaSum <T extiende el número> Una operación para sumar entradas entre instancias de TPU replicadas. CudnnRNNBackpropV3 <T extiende el número> Paso de respaldo de CudnnRNNV3. CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T extiende el número> Convierte los parámetros CudnnRNN de forma canónica a forma utilizable. CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T extiende el número> Recupera los parámetros de CudnnRNN en forma canónica. CudnnRNNV3 <T extiende el número> Un RNN respaldado por cuDNN. CumulativeLogsumexp <T extiende el número> Calcule el producto acumulativo del tensor "x" a lo largo del "eje". Servicio de datosConjunto de datos Conjunto de datosCardinalidad Devuelve la cardinalidad de `input_dataset`. Conjunto de datos de gráfico Crea un conjunto de datos a partir del `graph_def` dado. Conjunto de datos a GraphV2 Devuelve un GraphDef serializado que representa `input_dataset`. Dawsn <T extiende el número> DebugGradientIdentidad <T> Operación de identidad para la depuración de gradientes. DebugGradientRefIdentidad <T> Operación de identidad para la depuración de gradientes. Identidad de depuración <T> Proporciona un mapeo de identidad del tensor de entrada de tipo no Ref para la depuración. DepuraciónIdentidadV2 <T> Identidad de depuración V2 Op. DepurarNanCount Depurar operación de contador de valor NaN. DepuraciónResumen numérico Resumen numérico de depuración op. DebugNumericSummaryV2 <U extiende el número> Resumen numérico de depuración V2 Op. DecodeImage <T extiende el número> Función para decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg y decode_png. DecodePaddedRaw <T extiende el número> Reinterpretar los bytes de una cadena como un vector de números. DecodificarProto La operación extrae campos de un mensaje de buffer de protocolo serializado en tensores. Copia profunda <T> Hace una copia de `x`. EliminarIterador Un contenedor para un recurso iterador. Eliminar memoria caché Eliminar MultiDeviceIterator Un contenedor para un recurso iterador. EliminarRandomSeedGenerator Eliminar generador de semillas EliminarSessionTensor Elimina el tensor especificado por su identificador en la sesión. DenseBincount <U extiende el número> Cuenta el número de apariciones de cada valor en una matriz de números enteros. DenseCountSparseOutput <U extiende el número> Realiza un recuento de contenedores de salida dispersa para una entrada tf.tensor. DenseToCSRSparseMatrix Convierte un tensor denso en un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes). DestruirRecursoOp Elimina el recurso especificado por el identificador. Destruir variable temporal <T> Destruye la variable temporal y devuelve su valor final. Índice de dispositivo Devuelve el índice del dispositivo que ejecuta la operación. Conjunto de datos de intercalado dirigido Un sustituto de `InterleaveDataset` en una lista fija de `N` conjuntos de datos. DrawBoundingBoxesV2 <T extiende el número> Dibuja cuadros delimitadores en un lote de imágenes. Contador De Iteraciones Ficticias caché de memoria ficticia Generador De Semillas Ficticias Partición dinámica <T> Divide los "datos" en tensores "num_partitions" usando índices de "particiones". Puntada dinámica <T> Intercale los valores de los tensores de "datos" en un solo tensor. Editar distancia Calcula la distancia de edición de Levenshtein (posiblemente normalizada). Eig <U> Calcula la descomposición propia de una o más matrices cuadradas. Einsum <T> Contracción tensorial según la convención de suma de Einstein. Vacío <T> Crea un tensor con la forma dada. Lista de tensores vacía Crea y devuelve una lista de tensores vacía. VacíoTensorMap Crea y devuelve un mapa tensorial vacío. CodificarProto La operación serializa los mensajes de protobuf proporcionados en los tensores de entrada. Poner en colaTPUEmbeddingIntegerBatch Una operación que pone en cola una lista de tensores por lotes de entrada en TPUEmbedding. EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch Facilita la portabilidad de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup(). Poner en colaTPUEmbeddingSparseBatch Una operación que pone en cola los índices de entrada de TPUEmbedding desde un SparseTensor. Poner en colaTPUEmbeddingSparseTensorBatch Facilita la portabilidad de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup_sparse(). Asegurar forma <T> Garantiza que la forma del tensor coincida con la forma esperada. Introduzca <T> Crea o encuentra un marco secundario y pone "datos" a disposición del marco secundario. Erfinv <T extiende Número> Norma euclidiana <T> Calcula la norma euclidiana de elementos en las dimensiones de un tensor. Salir <T> Sale del marco actual a su marco principal. ExpandirAtenuaciones <T> Inserta una dimensión de 1 en la forma de un tensor. ExperimentalAutoShardDataset Crea un conjunto de datos que fragmenta el conjunto de datos de entrada. ExperimentalBytesProducedStatsDataset Registra el tamaño de bytes de cada elemento de `input_dataset` en un StatsAggregator. ExperimentalElija el conjunto de datos más rápido Conjunto de datos experimental Cardinalidad Devuelve la cardinalidad de `input_dataset`. ExperimentalDatasetToTFRecord Escribe el conjunto de datos dado en el archivo dado usando el formato TFRecord. ExperimentalDenseToSparseBatchDataset Crea un conjunto de datos que agrupa elementos de entrada en un SparseTensor. Conjunto de datos de estadísticas de latencia experimental Registra la latencia de producir elementos `input_dataset` en un StatsAggregator. Conjunto de datos experimental MatchingFiles ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset Crea un conjunto de datos que anula el paralelismo intraoperatorio máximo. ExperimentalParseExampleDataset Transforma `input_dataset` que contiene protos `Example` como vectores de DT_STRING en un conjunto de datos de objetos `Tensor` o `SparseTensor` que representan las características analizadas. ExperimentalPrivateThreadPoolConjunto de datos Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`. Conjunto de datos aleatorio experimental Crea un conjunto de datos que devuelve números pseudoaleatorios. ExperimentalRebatchDataset Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote. ExperimentalSetStatsAggregatorDataset Conjunto de datos de ventana deslizante experimental Crea un conjunto de datos que pasa una ventana deslizante sobre `input_dataset`. Conjunto de datos SQL experimental Crea un conjunto de datos que ejecuta una consulta SQL y emite filas del conjunto de resultados. ExperimentalStatsAggregatorHandle Crea un recurso de administrador de estadísticas. ExperimentalStatsAggregatorResumen Produce un resumen de cualquier estadística registrada por el administrador de estadísticas determinado. Conjunto de datos experimental sin lotes Un conjunto de datos que divide los elementos de su entrada en múltiples elementos. Expint <T extiende Número> ExtractoGlimpseV2 Extrae un vistazo del tensor de entrada. ExtractVolumePatches <T extiende el número> Extraiga los `parches` de la `entrada` y colóquelos en la dimensión de salida `"profundidad"`. Llenar <U> Crea un tensor lleno de un valor escalar. Huella dactilar Genera valores de huellas dactilares. FresnelCos <T extiende el número> FresnelSin <T extiende Número> FusedBatchNormGradV3 <T extiende el número, U extiende el número> Gradiente para normalización por lotes. FusedBatchNormV3 <T extiende el número, U extiende el número> Normalización por lotes. GRUBlockCell <T extiende Número> Calcula la propagación directa de la celda GRU durante 1 paso de tiempo. GRUBlockCellGrad <T extiende Número> Calcula la retropropagación de la celda GRU durante 1 paso de tiempo. Reunir <T> Reúna cortes del eje `params` `axis` según los `índices`. Reunir <T> Reúna sectores de "params" en un tensor con la forma especificada por "índices". Generar propuestas de cuadro delimitador Esta operación produce una región de intereses a partir de cuadros delimitadores dados (bbox_deltas) codificados con anclajes wrt de acuerdo con la ecuación 2 en arXiv:1506.01497 La operación selecciona los cuadros de puntuación superiores `pre_nms_topn`, los decodifica con respecto a los anclajes, aplica supresión no máxima en cuadros superpuestos con un valor de intersección sobre unión (iou) superior a `nms_threshold`, descartando cuadros donde el lado más corto es menor que ` tamaño_mínimo`. Obtener identificador de sesión Almacene el tensor de entrada en el estado de la sesión actual. ObtenerSessionTensor <T> Obtenga el valor del tensor especificado por su identificador. Degradados Agrega operaciones para calcular las derivadas parciales de la suma de y s wrt x s, es decir, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... Si se establecen los valores Options.dx() , son las derivadas parciales simbólicas iniciales de alguna función de pérdida L wrt GarantíaConst <T> Da una garantía al tiempo de ejecución de TF de que el tensor de entrada es una constante. Tabla hash Crea una tabla hash no inicializada. HistogramFixedWidth <U extiende el número> Devuelve histograma de valores. Identidad <T> Devuelve un tensor con la misma forma y contenido que el tensor o valor de entrada. IdentidadN Devuelve una lista de tensores con las mismas formas y contenidos que la entrada. tensores. Ignorar errores conjunto de datos Crea un conjunto de datos que contiene los elementos de `input_dataset` ignorando los errores. ImageProjectiveTransformV2 <T extiende el número> Aplica la transformación dada a cada una de las imágenes. Constante inmutable <T> Devuelve un tensor inmutable de la región de memoria. EntradaDecola <T> Una operación de marcador de posición para un valor que se introducirá en el cálculo. AlimentaciónDecolaTupla Obtiene múltiples valores de la alimentación como una tupla XLA. AlimentaciónEn cola Una operación que introduce un único valor de tensor en el cálculo. InfeedEnqueueBuffer prelinealizado Una operación que pone en cola el búfer prelinealizado en la alimentación de TPU. AlimentaciónEncolaTupla Introduce múltiples valores de tensor en el cálculo como una tupla XLA. Inicializar tabla Inicializador de tabla que toma dos tensores para claves y valores respectivamente. Inicializar tabla desde conjunto de datos Inicializar tabla desde archivo de texto Inicializa una tabla a partir de un archivo de texto. InplaceAdd <T> Agrega v a filas especificadas de x. InplaceSub <T> Resta `v` en filas especificadas de `x`. Actualización in situ <T> Actualiza las filas especificadas 'i' con valores 'v'. IsBoostedTreesEnsembleInitializado Comprueba si se ha inicializado un conjunto de árboles. IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitializado Comprueba si se ha inicializado una secuencia cuantil. EsVariableIniciada Comprueba si se ha inicializado un tensor. Regresión isotónica <U extiende el número> Resuelve un lote de problemas de regresión isotónica. IteradorGetDevice Devuelve el nombre del dispositivo en el que se ha colocado el "recurso". Inicialización de KMC2Chain Devuelve el índice de un punto de datos que debe agregarse al conjunto de semillas. KmeansPlusPlusInicialización Selecciona num_to_sample filas de entrada utilizando el criterio KMeans++. KthOrderStatistic Calcula la estadística de orden K de un conjunto de datos. LMDBConjunto de datos Crea un conjunto de datos que emite los pares clave-valor en uno o más archivos LMDB. LSTMBlockCell <T extiende el número> Calcula la propagación hacia adelante de la celda LSTM durante 1 paso de tiempo. LSTMBlockCellGrad <T extiende el número> Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM durante 1 paso de tiempo. LinSpace <T extiende el número> Genera valores en un intervalo. CargarTPUEmbeddingADAMParameters Cargue los parámetros de incrustación de ADAM. CargarTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug Cargue los parámetros de incorporación de ADAM con soporte de depuración. CargarTPUEmbeddingAdadeltaParameters Cargue los parámetros de incrustación de Adadelta. LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug Cargue parámetros de Adadelta con soporte de depuración. CargarTPUEmbeddingAdagradParameters Cargue los parámetros de incrustación de Adagrad. CargarTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug Cargue los parámetros de incrustación de Adagrad con soporte de depuración. CargarTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters Cargue los parámetros de incrustación de RMSProp centrados. CargarTPUEmbeddingFTRLParameters Cargue los parámetros de incrustación de FTRL. CargarTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug Cargue parámetros de incrustación FTRL con soporte de depuración. CargarTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters Cargue los parámetros de incrustación de MDL Adagrad Light. LoadTPUEmbeddingMomentumParameters Cargue los parámetros de incrustación de Momentum. LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug Cargue los parámetros de incorporación de Momentum con soporte de depuración. CargarTPUEmbeddingProximalAdagradParameters Cargue los parámetros de incrustación proximales de Adagrad. LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug Cargue los parámetros de incrustación proximales de Adagrad con soporte de depuración. CargarTPUEmbeddingProximalYogiParameters LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug CargarTPUEmbeddingRMSPropParameters Cargue los parámetros de incrustación de RMSProp. LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug Cargue los parámetros de incrustación de RMSProp con soporte de depuración. LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters Cargue los parámetros de incrustación de SGD. LoadTPUEmbeddingEstocásticoGradientDescentParametersGradAccumDebug Cargue los parámetros de incrustación de SGD. Exportación de tabla de búsqueda <T, U> Genera todas las claves y valores de la tabla. BúsquedaTablaBuscar <U> Busca claves en una tabla y genera los valores correspondientes. Importación de tabla de búsqueda Reemplaza el contenido de la tabla con las claves y valores especificados. Insertar tabla de búsqueda Actualiza la tabla para asociar claves con valores. Tabla de búsquedaEliminar Elimina claves y sus valores asociados de una tabla. Tamaño de tabla de búsqueda Calcula el número de elementos en la tabla dada. Condición de bucle Reenvía la entrada a la salida. Límite inferior <U extiende el número> Aplica lower_bound(sorted_search_values, valores) a lo largo de cada fila. Lu <T, U extiende Número> Calcula la descomposición LU de una o más matrices cuadradas. Hacer único Haga que todos los elementos de la dimensión que no sea por lotes sean únicos, pero \"cercanos\" a su valor inicial. MapaBorrar Op elimina todos los elementos del contenedor subyacente. MapaIncompletoTamaño Op devuelve el número de elementos incompletos en el contenedor subyacente. MapaPeek Op echa un vistazo a los valores en la clave especificada. Tamaño del mapa Op devuelve el número de elementos en el contenedor subyacente. MapaEtapa Etapa (clave, valores) en el contenedor subyacente que se comporta como una tabla hash. MapaUnstage Op elimina y devuelve los valores asociados con la clave. del contenedor subyacente. MapaUnstageNoClave Op elimina y devuelve un valor aleatorio (clave, valor) del contenedor subyacente. MatrixDiagPartV2 <T> Devuelve la parte diagonal por lotes de un tensor por lotes. MatrizDiagPartV3 <T> Devuelve la parte diagonal por lotes de un tensor por lotes. MatrizDiagV2 <T> Devuelve un tensor diagonal por lotes con valores diagonales por lotes dados. MatrizDiagV3 <T> Devuelve un tensor diagonal por lotes con valores diagonales por lotes dados. MatrizSetDiagV2 <T> Devuelve un tensor matricial por lotes con nuevos valores diagonales por lotes. MatrizSetDiagV3 <T> Devuelve un tensor matricial por lotes con nuevos valores diagonales por lotes. Máx <T> Calcula el máximo de elementos en las dimensiones de un tensor. Conjunto de datos MaxIntraOpParallelism Crea un conjunto de datos que anula el paralelismo intraoperatorio máximo. Fusionar <T> Reenvía el valor de un tensor disponible de "entradas" a "salida". Mín <T> Calcula el mínimo de elementos en las dimensiones de un tensor. Almohadilla espejo <T> Rellena un tensor con valores reflejados. MirrorPadGrad <T> Operación de degradado para la operación `MirrorPad`. MlirPassthroughOp Envuelve un cálculo MLIR arbitrario expresado como un módulo con una función main(). MulNoNan <T> Devuelve x * y por elementos. MutableDenseHashTable Crea una tabla hash vacía que utiliza tensores como almacén de respaldo. MutableHashTable Crea una tabla hash vacía. MutableHashTableOfTensors Crea una tabla hash vacía. exclusión mutua Crea un recurso Mutex que puede bloquearse mediante "MutexLock". Bloqueo mutuo Bloquea un recurso mutex. NcclAllReduce <T extiende el número> Genera un tensor que contiene la reducción en todos los tensores de entrada. NcclBroadcast <T extiende el número> Envía `entrada` a todos los dispositivos que están conectados a la salida. NcclReduce <T extiende el número> Reduce la "entrada" de "num_devices" usando "reducción" a un solo dispositivo. Ndtri <T extiende Número> Vecinos más cercanos Selecciona los k centros más cercanos para cada punto. SiguienteDespués de <T extiende el número> Devuelve el siguiente valor representable de `x1` en la dirección de `x2`, por elementos. SiguienteIteración <T> Hace que su entrada esté disponible para la siguiente iteración. NoOp No hace nada. Ints no deterministas <U> Genera de forma no determinista algunos números enteros. NonMaxSuppressionV5 <T extiende el número> Selecciona con avidez un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación, eliminar las cajas que tienen una alta superposición de intersección sobre unión (IOU) con las cajas seleccionadas previamente. Conjunto de datos no serializable Uno caliente <U> Devuelve un tensor one-hot. A los que les gusta <T> Devuelve un tensor de unos con la misma forma y tipo que x. Optimizar conjunto de datos V2 Crea un conjunto de datos aplicando optimizaciones relacionadas a `input_dataset`. OrdenadoMapaBorrar Op elimina todos los elementos del contenedor subyacente. Mapa ordenadoTamaño incompleto Op devuelve el número de elementos incompletos en el contenedor subyacente. OrdenadoMapPeek Op echa un vistazo a los valores en la clave especificada. Tamaño del mapa ordenado Op devuelve el número de elementos en el contenedor subyacente. Etapa de mapa ordenado Etapa (clave, valores) en el contenedor subyacente que se comporta como un ordenado contenedor asociativo. Mapa ordenadoUnstage Op elimina y devuelve los valores asociados con la clave. del contenedor subyacente. OrderedMapUnstageNoKey Op elimina y devuelve el elemento (clave, valor) con el más pequeño clave del contenedor subyacente. Salida de cola <T> Recupera un único tensor de la salida de cálculo. SalidaDecolaTupla Recupera múltiples valores de la salida de cálculo. SalidaEn cola Ponga en cola un tensor en la salida de cálculo. SalidaEncolaTupla Ponga en cola varios valores de tensor en la salida de cálculo. Almohadilla <T> Rellena un tensor. ParaleloConcat <T> Concatena una lista de "N" tensores a lo largo de la primera dimensión. PuntadaDinámicaParalela <T> Intercale los valores de los tensores de "datos" en un solo tensor. AnalizarEjemploDatasetV2 Transforma `input_dataset` que contiene protos `Example` como vectores de DT_STRING en un conjunto de datos de objetos `Tensor` o `SparseTensor` que representan las características analizadas. AnalizarEjemploV2 Transforma un vector de protos tf.Example (como cadenas) en tensores escritos. ParseSequenceEjemploV2 Transforma un vector de protos tf.io.SequenceExample (como cadenas) en tensores escritos. Marcador de posición <T> Una operación de marcador de posición para un valor que se introducirá en el cálculo. Marcador de posición con valor predeterminado <T> Una operación de marcador de posición que pasa por la "entrada" cuando su salida no se alimenta. Prelinealizar Una operación que linealiza un valor de tensor en una variante opaca del tensor. Prelinearizar tupla Una operación que linealiza múltiples valores de tensor en una variante opaca del tensor. PrimitivoOp Una clase base para implementaciones Op que están respaldadas por una única Operation . Imprimir Imprime una cadena escalar. Conjunto de datos de grupo de subprocesos privado Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`. Producto <T> Calcula el producto de elementos entre las dimensiones de un tensor. Concat cuantificada <T> Concatena tensores cuantificados a lo largo de una dimensión. CuantizadoConv2DAndRelu <V> QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V> QuantizedConv2DAndRequantize <V> QuantizedConv2DPerChannel <V> Calcula QuantizedConv2D por canal. QuantizedConv2DWithBias <V> QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W> QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X> QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V> QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X> CuantizadoDepthwiseConv2D <V> Calcula Conv2D cuantificado en profundidad. CuantizadoDepthwiseConv2DWithBias <V> Calcula Conv2D cuantificado en profundidad con Bias. CuantizadoDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> Calcula Conv2D cuantificado en profundidad con Bias y Relu. QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> Calcula Conv2D cuantificado en profundidad con Bias, Relu y Requantize. QuantizedMatMulWithBias <W> Realiza una multiplicación de matriz cuantificada de `a` por la matriz `b` con suma sesgada. QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extiende el número> CuantizadoMatMulWithBiasAndRelu <V> Realice una multiplicación de matriz cuantificada de `a` por la matriz `b` con suma sesgada y fusión relu. CuantizadoMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> Realice una multiplicación de matriz cuantificada de `a` por la matriz `b` con suma sesgada y fusión relu y recuantificación. CuantizadoMatMulWithBiasAndRequantize <W> Reforma cuantificada <T> Cambia la forma de un tensor cuantificado según la operación Reformar. RaggedBincount <U extiende el número> Cuenta el número de apariciones de cada valor en una matriz de números enteros. RaggedCountSparseOutput <U extiende el número> Realiza un conteo de contenedores de salida escasa para una entrada de tensor irregular. RaggedCross <T, U extiende el número> Genera un cruce de características a partir de una lista de tensores y lo devuelve como RaggedTensor. RaggedGather <T extiende Número, U> Reúna cortes irregulares del eje `0` de `params` de acuerdo con los `índices`. RaggedRange <U extiende el número, T extiende el número> Devuelve un `RaggedTensor` que contiene las secuencias de números especificadas. RaggedTensorFromVariant <U extiende el número, T> Decodifica un tensor "variante" en un "RaggedTensor". RaggedTensorToSparse <U> Convierte un `RaggedTensor` en un `SparseTensor` con los mismos valores. RaggedTensorToTensor <U> Crea un tensor denso a partir de un tensor irregular, posiblemente alterando su forma. RaggedTensorToVariant Codifica un `RaggedTensor` en un tensor `variante`. Rango <T extiende Número> Crea una secuencia de números. Rango Devuelve el rango de un tensor. LeerVariableOp <T> Lee el valor de una variable. RebatchConjunto de datos Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote. RebatchDatasetV2 Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote. Recibimiento <T> Recibe el tensor nombrado de send_device en recv_device. RecvTPUEmbeddingActivaciones Una operación que recibe activaciones integradas en la TPU. Reducir todo Calcula el "y lógico" de los elementos en las dimensiones de un tensor. Reducir Cualquiera Calcula el "o lógico" de elementos en las dimensiones de un tensor. ReducirMax <T> Calcula el máximo de elementos en las dimensiones de un tensor. ReducirMín <T> Calcula el mínimo de elementos en las dimensiones de un tensor. ReducirProd <T> Calcula el producto de elementos entre las dimensiones de un tensor. ReducirSuma <T> Calcula la suma de elementos en las dimensiones de un tensor. RefIntroduzca <T> Crea o encuentra un marco secundario y pone "datos" a disposición del marco secundario. RefSalir <T> Sale del marco actual a su marco principal. Identidad de referencia <T> Devuelve el mismo tensor de referencia que el tensor de referencia de entrada. Fusión de referencia <T> Reenvía el valor de un tensor disponible de "entradas" a "salida". RefSiguienteIteración <T> Hace que su entrada esté disponible para la siguiente iteración. Selección de referencia <T> Reenvía el elemento "índice" de "entradas" a "salida". Cambio de referencia <T> Reenvía el tensor de referencia "datos" al puerto de salida determinado por "pred". RegistrarseConjunto de datos Registra un conjunto de datos con el servicio tf.data. RemotoFusedGraphEjecutar Ejecutar un subgráfico en un procesador remoto. Rango de recuantización por canal Calcula el rango de recuantización por canal. RecuantizarPorCanal <U> Recuantifica la entrada con valores mínimos y máximos conocidos por canal. Reformar <T> Reforma un tensor. Acumulador de recursosAplicarGradiente Aplica un gradiente a un acumulador determinado. RecursoAcumuladorNumAcumulado Devuelve el número de gradientes agregados en los acumuladores dados. ResourceAccumulatorSetGlobalStep Actualiza el acumulador con un nuevo valor para global_step. Acumulador de recursosTakeGradient <T> Extrae el gradiente promedio en el ConditionalAccumulator dado. RecursoAplicarAdagradV2 Actualice '*var' según el esquema adagrad. RecursoAplicarAdamConAmsgrad Actualice '*var' según el algoritmo de Adam. RecursoAplicarKerasMomentum Actualice '*var' según el esquema de impulso. Acumulador condicional de recursos Un acumulador condicional para agregar gradientes. ResourceCountUpTo <T extiende el número> Incrementa la variable señalada por 'recurso' hasta que alcanza el 'límite'. Recopilación de recursos <U> Reúna porciones de la variable a la que apunta el "recurso" de acuerdo con los "índices". Recopilación de recursos <U> Dispersión de recursosAgregar Agrega actualizaciones dispersas a la variable a la que hace referencia "recurso". Dispersión de recursosDiv Divide las actualizaciones escasas en la variable a la que hace referencia "recurso". Dispersión de recursosMax Reduce las actualizaciones dispersas en la variable a la que hace referencia "recurso" utilizando la operación "max". Dispersión de recursosMin Reduce las actualizaciones escasas en la variable a la que hace referencia "recurso" mediante la operación "min". Dispersión de recursosMul Multiplica las actualizaciones dispersas en la variable a la que hace referencia "recurso". Dispersión de recursosNdAgregar Aplica una suma escasa a valores individuales o sectores en una variable. Dispersión de recursosNdMax Dispersión de recursosNdMin Dispersión de recursosNdSub Aplica resta dispersa a valores individuales o sectores en una variable. ResourceScatterNdActualización Aplica "actualizaciones" dispersas a valores o sectores individuales dentro de un determinado variable según `índices`. Dispersión de recursosSub Resta actualizaciones escasas de la variable a la que hace referencia "recurso". Actualización de dispersión de recursos Asigna actualizaciones dispersas a la variable a la que hace referencia "recurso". ResourceSparseApplyAdagradV2 Actualice las entradas relevantes en '*var' y '*accum' según el esquema adagrad. ResourceSparseApplyKerasMomentum Actualice las entradas relevantes en '*var' y '*accum' según el esquema de impulso. ResourceStridedSliceAssign Asigne "valor" a la referencia de valor l dividida de "ref". RecuperarTPUEmbeddingADAMParameters Recuperar los parámetros de incrustación de ADAM. RecuperarTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug Recupere los parámetros de incorporación de ADAM con soporte de depuración. RecuperarTPUEmbeddingAdadeltaParameters Recuperar los parámetros de incrustación de Adadelta. RecuperarTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug Recupere los parámetros de incorporación de Adadelta con soporte de depuración. RecuperarTPUEmbeddingAdagradParameters Recuperar los parámetros de incrustación de Adagrad. RecuperarTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug Recupere los parámetros de incorporación de Adagrad con soporte de depuración. RecuperarTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters Recuperar parámetros de incrustación de RMSProp centrados. RecuperarTPUEmbeddingFTRLParameters Recuperar parámetros de incrustación FTRL. RecuperarTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug Recupere parámetros de incrustación FTRL con soporte de depuración. RecuperarTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters Recuperar los parámetros de incrustación de MDL Adagrad Light. RecuperarTPUEmbeddingMomentumParameters Recuperar los parámetros de incrustación de Momentum. RecuperarTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug Recupere los parámetros de incorporación de Momentum con soporte de depuración. RecuperarTPUEmbeddingProximalAdagradParameters Recupere los parámetros de incrustación proximales de Adagrad. RecuperarTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug Recupere los parámetros de incrustación proximales de Adagrad con soporte de depuración. RecuperarTPUEmbeddingProximalYogiParameters RecuperarTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug RecuperarTPUEmbeddingRMSPropParameters Recuperar los parámetros de incrustación de RMSProp. RecuperarTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug Recupere los parámetros de incrustación de RMSProp con soporte de depuración. RecuperarTPUEmbeddingEstocásticoGradientDescentParameters Recuperar los parámetros de incrustación de SGD. RecuperarTPUEmbeddingEstocásticoGradientDescentParametersGradAccumDebug Recupere los parámetros de incorporación de SGD con soporte de depuración. Invertir <T> Invierte dimensiones específicas de un tensor. Secuencia inversa <T> Invierte cortes de longitud variable. RngSaltar Avanza el contador de un RNG basado en contadores. Tira <T> Rueda los elementos de un tensor a lo largo de un eje. RPC Realizar lotes de solicitudes RPC. Conjunto de datos de muestreo Crea un conjunto de datos que toma una muestra de Bernoulli del contenido de otro conjunto de datos. Escalar y traducir ScaleAndTranslateGrad <T extiende el número> DispersiónAgregar <T> Agrega actualizaciones dispersas a una referencia variable. División de dispersión <T> Divide una referencia de variable por actualizaciones dispersas. ScatterMax <T extiende el número> Reduce las actualizaciones escasas a una referencia variable utilizando la operación `max`. ScatterMin <T extiende el número> Reduce las actualizaciones escasas a una referencia variable utilizando la operación "min". DispersiónMul <T> Multiplica las actualizaciones dispersas en una referencia variable. DispersiónNd <U> Distribuya las "actualizaciones" en un nuevo tensor según los "índices". DispersiónNdAgregar <T> Aplica una suma escasa a valores individuales o sectores en una variable. DispersiónNdMax <T> Calcula el máximo por elementos. DispersiónNdMin <T> Calcula el mínimo por elementos. ScatterNdNonAliasingAdd <T> Aplica una adición escasa a la "entrada" utilizando valores o sectores individuales de `actualizaciones` según índices `índices`. DispersiónNdSub <T> Aplica resta dispersa a valores individuales o sectores en una variable. DispersiónNdActualización <T> Aplica "actualizaciones" dispersas a valores o sectores individuales dentro de un determinado variable según `índices`. DispersiónSub <T> Resta actualizaciones dispersas a una referencia variable. Actualización de dispersión <T> Aplica actualizaciones dispersas a una referencia de variable. SeleccionarV2 <T> Enviar Envía el tensor nombrado desde send_device a recv_device. EnviarTPUEmbeddingGradients Realiza actualizaciones de gradiente de tablas de incrustación. SetDiff1d <T, U extiende Número> Calcula la diferencia entre dos listas de números o cadenas. Establecer tamaño Número de elementos únicos a lo largo de la última dimensión del "conjunto" de entrada. Forma <U extiende el número> Devuelve la forma de un tensor. FormaN <U extiende el número> Devuelve la forma de los tensores. Conjunto de datos de fragmentos Crea un `Conjunto de datos` que incluye solo 1/`num_shards` de este conjunto de datos. Mezclar y repetir conjunto de datos V2 ShuffleDatasetV2 ShuffleDatasetV3 ApagadoDistribuidoTPU Apaga un sistema TPU distribuido en ejecución. Tamaño <U extiende el número> Devuelve el tamaño de un tensor. saltargrama Analiza un archivo de texto y crea un lote de ejemplos. Conjunto de datos de sueño Sector <T> Devuelve una porción de la 'entrada'. Conjunto de datos de ventana deslizante Crea un conjunto de datos que pasa una ventana deslizante sobre `input_dataset`. Instantánea <T> Devuelve una copia del tensor de entrada. Conjunto de datos instantáneos Crea un conjunto de datos que escribirá o leerá desde una instantánea. SobolSample <T extiende Número> Genera puntos a partir de la secuencia de Sobol. EspacioABatchNd <T> SpaceToBatch para tensores ND de tipo T. SparseApplyAdagradV2 <T> Actualice las entradas relevantes en '*var' y '*accum' según el esquema adagrad. SparseBincount <U extiende el número> Cuenta el número de apariciones de cada valor en una matriz de números enteros. SparseCountSparseOutput <U extiende el número> Realiza un recuento de contenedores de salida dispersa para una entrada de tensor dispersa. SparseCrossHashed Genera un cruce disperso a partir de una lista de tensores densos y dispersos. SparseCrossV2 Genera un cruce disperso a partir de una lista de tensores densos y dispersos. SparseMatrixAgregar Suma escasa de dos matrices CSR, C = alfa * A + beta * B. SparseMatrixMatMul <T> Matriz: multiplica una matriz escasa por una matriz densa. SparseMatrixMul Multiplicación por elementos de una matriz dispersa con un tensor denso. SparseMatrixNNZ Devuelve el número de valores distintos de ceros de `sparse_matrix`. SparseMatrixOrderingAMD Calcula el orden de grado mínimo aproximado (AMD) de la "entrada". SparseMatrixSoftmax Calcula el softmax de un CSRSparseMatrix. SparseMatrixSoftmaxGrad Calcula el gradiente de la operación SparseMatrixSoftmax. SparseMatrixSparseCholesky Calcula la escasa descomposición de Cholesky de la "entrada". SparseMatrixSparseMatMul Matriz dispersa: multiplica dos matrices CSR `a` y `b`. Transposición de matriz dispersa Transpone las dimensiones internas (matriz) de un CSRSparseMatrix. SparseMatrixZeros Crea un CSRSparseMatrix de todos ceros con la forma `dense_shape`. SparseTensorToCSRSparseMatrix Convierte un SparseTensor en un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes). Spence <T extiende el número> Dividir <T> Divide un tensor en tensores `num_split` a lo largo de una dimensión. DividirV <T> Divide un tensor en tensores `num_split` a lo largo de una dimensión. Apretar <T> Elimina dimensiones de tamaño 1 de la forma de un tensor. Pila <T> Empaqueta una lista de tensores de rango `N`-`R` en un tensor de rango`(R+1)`. Escenario Valores de etapa similares a un Enqueue ligero. EtapaBorrar Op elimina todos los elementos del contenedor subyacente. EscenarioPeek Op echa un vistazo a los valores en el índice especificado. Tamaño del escenario Op devuelve el número de elementos en el contenedor subyacente. StatefulRandomBinomial <V extiende el número> Con EstadoEstándarNormal <U> Genera valores aleatorios de una distribución normal. Con estadoEstándarNormalV2 <U> Genera valores aleatorios de una distribución normal. Con estadoTruncadoNormal <U> Genera valores aleatorios de una distribución normal truncada. Uniforme con estado <U> Genera valores aleatorios de una distribución uniforme. StatefulUniformFullInt <U> Genera números enteros aleatorios a partir de una distribución uniforme. StatefulUniformInt <U> Genera números enteros aleatorios a partir de una distribución uniforme. StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extiende el número> StatelessRandomBinomial <W extiende el número> Genera números aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución binomial. StatelessRandomGammaV2 <V extiende el número> Genera números aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución gamma. StatelessRandomPoisson <W extiende el número> Genera números aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución de Poisson. StatelessRandomUniformFullInt <V extiende el número> Genera números enteros aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución uniforme. StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extiende el número> Genere un cuadro delimitador distorsionado aleatoriamente para una imagen de forma determinista. EstadísticasAggregatorHandleV2 StatsAggregatorSetSummaryWriter Establezca una interfaz Summary_writer_interface para registrar estadísticas utilizando stats_aggregator dado. Detener gradiente <T> Detiene el cálculo del gradiente. Rebanada zancada <T> Devuelve un segmento recorrido desde la "entrada". StridedSliceAssign <T> Asigne "valor" a la referencia de valor l dividida de "ref". StridedSliceGrad <U> Devuelve el gradiente de `StridedSlice`. CadenaInferior Convierte todos los caracteres en mayúsculas en sus respectivos reemplazos en minúsculas. StringNGrams <T extiende el número> Crea ngramas a partir de datos de cadenas irregulares. cuerdasuperior Convierte todos los caracteres en minúscula en sus respectivos reemplazos en mayúscula. Suma <T> Calcula la suma de elementos en las dimensiones de un tensor. Conmutador <T> Reenvía "datos" al puerto de salida determinado por "pred". Resultado de compilación de TPU Devuelve el resultado de una compilación de TPU. TPUCompileSucceededAssert Afirma que la compilación fue exitosa. Activaciones de incrustación de TPU Una operación que permite la diferenciación de las incrustaciones de TPU. TPUEjecutar Op que carga y ejecuta un programa TPU en un dispositivo TPU. Variables de ejecución y actualización de TPU Op que ejecuta un programa con actualizaciones de variables locales opcionales. TPUOrdinalSelector Un selector de núcleo de TPU Op. Entrada particionada de TPU <T> Una operación que agrupa una lista de entradas particionadas. Salida particionada de TPU <T> Una operación que demultiplexa un tensor para que XLA lo fragmente en una lista de particiones salidas fuera del cálculo XLA. TPUReplicarMetadatos Metadatos que indican cómo se debe replicar el cálculo de TPU. Entrada replicada de TPU <T> Conecta N entradas a un cálculo de TPU replicado de N vías. Salida replicada de TPU <T> Conecta N salidas de un cálculo de TPU replicado de N vías. Variable temporal <T> Devuelve un tensor que puede mutarse, pero que solo persiste en un solo paso. TensorArray Una matriz de tensores de un tamaño determinado. TensorArrayCerrar Elimine TensorArray de su contenedor de recursos. TensorArrayConcat <T> Concatene los elementos de TensorArray en el valor "valor". TensorArrayGather <T> Reúna elementos específicos de TensorArray en el "valor" de salida. TensorArrayGrad Crea un TensorArray para almacenar los gradientes de valores en el identificador dado. TensorArrayGradWithShape Crea un TensorArray para almacenar múltiples gradientes de valores en el identificador dado. TensorArrayPack <T> TensorArrayRead <T> Lea un elemento de TensorArray en el "valor" de salida. TensorArrayDispersión Distribuya los datos del valor de entrada en elementos específicos de TensorArray. TensorArrayTamaño Obtenga el tamaño actual de TensorArray. TensorArraySplit Divida los datos del valor de entrada en elementos TensorArray. TensorArrayDescomprimir TensorArrayWrite Empuje un elemento en tensor_array. TensorBosqueCrearVariableÁrbol Crea un recurso de árbol y le devuelve un identificador. TensorBosqueÁrbolDeserializar Deserializa un proto en el identificador del árbol. TensorForestTreeIsInitializedOp Comprueba si un árbol se ha inicializado. TensorBosqueÁrbolPredecir Generar los logits para los datos de entrada dados. TensorForestTreeResourceHandleOp Crea un identificador para un TensorForestTreeResource TensorBosqueÁrbolSerializar Serializa el identificador del árbol a un proto. TensorBosqueÁrbolTamaño Obtener la cantidad de nodos en un árbol ListaTensorConcat <T> Concatena todos los tensores de la lista a lo largo de la dimensión 0. TensorListConcatLists TensorListConcatV2 <U> Concatena todos los tensores de la lista a lo largo de la dimensión 0. TensorListElementShape <T extiende el número> La forma de los elementos de la lista dada, como tensor. TensorListFromTensor Crea una TensorList que, cuando se apila, tiene el valor de "tensor". TensorListRecopilar <T> Crea un tensor indexando en TensorList. TensorListGetItem <T> TensorListLongitud Devuelve el número de tensores en la lista de tensores de entrada. TensorListPopBack <T> Devuelve el último elemento de la lista de entrada, así como una lista con todos los elementos excepto ese. TensorListPushBack Devuelve una lista que tiene el `Tensor` pasado como último elemento y los otros elementos de la lista dada en `input_handle`. TensorListPushBackBatch TensorListReserve Lista del tamaño dado con elementos vacíos. TensorListResize Cambia el tamaño de la lista. TensorListDispersión Crea una TensorList indexando en un Tensor. TensorListScatterIntoExistingList Dispersa el tensor en los índices de una lista de entrada. TensorListScatterV2 Crea una TensorList indexando en un Tensor. TensorListSetItem TensorListSplit Divide un tensor en una lista. PilaListaTensor <T> Apila todos los tensores de la lista. Borrado de mapa tensor <U> Devuelve un mapa tensorial con el elemento de la clave dada borrado. TensorMapHasKey Devuelve si la clave dada existe en el mapa. TensorMapInsert Devuelve un mapa que es el 'input_handle' con el par clave-valor dado insertado. Búsqueda de mapa tensor <U> Devuelve el valor de una clave determinada en un mapa tensorial. Tamaño del mapa tensor Devuelve el número de tensores en el mapa de tensores de entrada. TensorScatterAgregar <T> Agrega "actualizaciones" dispersas a un tensor existente según "índices". TensorScatterMax <T> TensorScatterMin <T> TensorScatterSub <T> Resta "actualizaciones" dispersas de un tensor existente según "índices". Actualización de TensorScatter <T> Distribuya las "actualizaciones" en un tensor existente según los "índices". Actualización de TensorStridedSlice <T> Asigne "valor" a la referencia de valor l dividida de "entrada". Conjunto de datos de grupo de subprocesos Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`. ThreadPoolHandle Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`. Azulejo <T> Construye un tensor colocando en mosaico un tensor dado. Marca de tiempo Proporciona el tiempo transcurrido desde la época en segundos. ParaBool Convierte un tensor en un predicado escalar. TopKUnique Devuelve los valores únicos de TopK en la matriz en orden. TopKWithUnique Devuelve los valores TopK de la matriz en orden. TridiagonalMatMul <T> Calcular producto con matriz tridiagonal. Resolución Tridiagonal <T> Resuelve sistemas tridiagonales de ecuaciones. PruebeRpc Realizar lotes de solicitudes RPC. Desechar <T> Invierte la operación de Batch para un tensor de salida única. UnbatchGrad <T> Gradiente de desbatch. DescomprimirElemento Descomprime un elemento del conjunto de datos comprimido. UnicodeDecode <T extiende Número> Decodifica cada cadena en "entrada" en una secuencia de puntos de código Unicode. UnicodeCodificación Codifica un tensor de enteros en cadenas Unicode. Único <T, V extiende Número> Encuentra elementos únicos a lo largo de un eje de un tensor. Conjunto de datos único Crea un conjunto de datos que contiene los elementos únicos de `input_dataset`. UniqueWithCounts <T, V extiende el número> Encuentra elementos únicos a lo largo de un eje de un tensor. UnravelIndex <T extiende el número> Convierte una matriz de índices planos en una tupla de matrices de coordenadas. Unión de segmento sin clasificar Une los elementos de `inputs` basándose en `segment_ids`. Desapilar <T> Desempaqueta una dimensión dada de un tensor de rango `R` en tensores de rango `num``(R-1)`. fuera del escenario Op es similar a una retirada de cola ligera. DesenvolverVariante del conjunto de datos Límite superior <U extiende el número> Aplica límite_superior (valores_de_búsqueda_ordenados, valores) a lo largo de cada fila. VarHandleOp Crea un identificador para un recurso variable. VarIsInitializedOp Comprueba si se ha inicializado una variable basada en el identificador de recursos. Variable <T> Mantiene el estado en forma de tensor que persiste en todos los pasos. FormaVariable <T extiende Número> Devuelve la forma de la variable a la que apunta "recurso". Dónde Devuelve ubicaciones de valores distintos de cero/verdaderos en un tensor. Donde3 <T> Selecciona elementos de `x` o `y`, dependiendo de la `condición`. TrabajadorLatido Del Corazón Latido del corazón del trabajador op. Variante WrapDataset EscribirRawProtoSummary Escribe un protoresumen serializado. XlaRecvFromHost <T> Una operación para recibir un tensor del anfitrión. XlaEnviarAlHost Una operación para enviar un tensor al host. Xlog1py <T> Devuelve 0 si x == 0, y x * log1p(y) en caso contrario, por elementos. Ceros <T> Un operador que crea una constante inicializada con ceros de la forma dada por "dims". Ceros como <T> Devuelve un tensor de ceros con la misma forma y tipo que x.

Una interfaz de marcador para todos los contenedores de operaciones.

Los contenedores de operaciones proporcionan interfaces fuertemente tipadas para crear y ejecutar operaciones sin el uso de literales e índices, como se requiere en las clases principales.

Esta interfaz permite mantener referencias a cualquier contenedor de operación utilizando un tipo común.

 // All values returned by an Ops call can be referred as a Op
 Op split = ops.array().split(...);
 Op shape = ops.array().shape(...);

 // All operations could be added to an Op collection
 Collection<Op> allOps = Arrays.asList(split, shape);