פרימיטיבי אופ

כיתה מופשטת ציבורית PrimitiveOp

תת-מחלקות ישירות ידועות Abort , All , AllToAll <T>, AnonymousIteratorV2 , AnonymousMemoryCache , AnonymousMultiDeviceIterator , AnonymousRandomSeedGenerator , AnonymousSeedGenerator , Any , ApplyAdagradV2 <T>, AssertCardinalityDataset , AssignDataset , Assign הוסף את <T> ו -599 אחרים. לְהַפִּיל העלה חריגה כדי לבטל את התהליך כאשר נקרא. את כל מחשב את ה"לוגי ו" של אלמנטים על פני מימדים של טנזור. AllToAll <T> אופ להחלפת נתונים על פני העתקים של TPU. AnonymousIteratorV2 מיכל עבור משאב איטרטור. AnonymousMemoryCache AnonymousMultiDeviceIterator מיכל עבור משאב איטרטור מרובה מכשירים. AnonymousRandomSeedGenerator AnonymousSeedGerator כל מחשב את ה"לוגי או" של אלמנטים על פני ממדים של טנזור. החל AdagradV2 <T> עדכן את '*var' בהתאם לתכנית adgrad. AssertCardinalityDataset AssertNextDataset טרנספורמציה הקובעת אילו טרנספורמציות מתרחשות לאחר מכן. טען כי טוען שהתנאי הנתון נכון. הקצה <T> עדכן את 'ref' על ידי הקצאת 'ערך' לו. הקצה הוסף <T> עדכן את 'ref' על ידי הוספת 'ערך' אליו. AssignAddVariableOp מוסיף ערך לערך הנוכחי של משתנה. AssignSub <T> עדכן את 'ref' על ידי הפחתת 'ערך' ממנו. AssignSubVariableOp מוריד ערך מהערך הנוכחי של משתנה. AssignVariableOp מקצה ערך חדש למשתנה. AutoShardDataset יוצר מערך נתונים שמרסק את מערך הנתונים של הקלט. BandedTriangularSolve <T> מַחסוֹם מגדיר מחסום שנמשך על פני ביצועי גרפים שונים. מחסום סגור סוגר את המחסום הנתון. BarrierIncompleteSize מחשב את מספר האלמנטים הלא שלמים במחסום הנתון. BarrierInsertMany עבור כל מקש, מקצה את הערך המתאים לרכיב שצוין. BarrierReadySize מחשב את מספר האלמנטים השלמים במחסום הנתון. BarrierTakeMany לוקח את המספר הנתון של אלמנטים שהושלמו ממחסום. קבוצה מקבץ את כל טנסור הקלט בצורה לא דטרמיניסטית. BatchMatMulV2 <T> מכפיל פרוסות של שני טנסורים בקבוצות. BatchToSpace <T> BatchToSpace עבור טנסור 4-D מסוג T. BatchToSpaceNd <T> BatchToSpace עבור טנסור ND מסוג T. BesselI0 <T מרחיב מספר> BesselI1 <T מרחיב מספר> BesselJ0 <T מרחיב מספר> BesselJ1 <T מרחיב מספר> BesselK0 <T מרחיב מספר> BesselK0e <T מרחיב מספר> BesselK1 <T מרחיב מספר> BesselK1e <T מרחיב מספר> BesselY0 <T מרחיב מספר> BesselY1 <T מרחיב מספר> Bitcast <U> מעביר טנזור מסוג אחד לאחר מבלי להעתיק נתונים. BlockLSTM <T מרחיב מספר> מחשב את התפשטות תא LSTM קדימה עבור כל שלבי הזמן. BlockLSTMGrad <T מרחיב מספר> מחשב את התפשטות תא LSTM לאחור במשך כל רצף הזמן. BlockLSTMGradV2 <T מרחיב מספר> מחשב את התפשטות תא LSTM לאחור במשך כל רצף הזמן. BlockLSTMV2 <T מרחיב מספר> מחשב את התפשטות תא LSTM קדימה עבור כל שלבי הזמן. BoostedTreesAggregateStats מקבץ את סיכום הנתונים הסטטיסטיים המצטברים עבור האצווה. BoostedTreesBucketize סמן כל תכונה על סמך גבולות הדלי. BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit מחשב רווחים עבור כל תכונה ומחזיר את המידע המפוצל הטוב ביותר עבור התכונה. BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 מחשב רווחים עבור כל תכונה ומחזיר את המידע המפוצל הטוב ביותר עבור כל צומת. BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature מחשב רווחים עבור כל תכונה ומחזיר את המידע המפוצל הטוב ביותר עבור התכונה. BoostedTreesCenterBias מחשב את הקודמת מנתוני האימון (ההטיה) וממלא את הצומת הראשון עם הקודקוד של הלוגיטים. BoostedTreesCreateEnsemble יוצר דגם של אנסמבל עץ ומחזיר לו ידית. BoostedTreesCreateQuantileStreamResource צור את המשאב עבור זרמים קוונטילים. BoostedTreesDeserializeEnsemble ביטול סדרה של תצורת אנסמבל עץ מסודרת ומחליף את העץ הנוכחי מִכלוֹל. BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp יוצר נקודת אחיזה ל-BostedTreesEnsembleResource BoostedTreesExampleDebugOutputs איתור באגים/פלטי פרשנות של מודל עבור כל דוגמה. BoostedTreesFlushQuantileSummaries רוק את סיכומי הכמות מכל משאב זרם כמותי. BoostedTreesGetEnsembleStates מאחזר את אסימון חותמת המשאב של אנסמבל העץ, מספר העצים וסטטיסטיקות גידול. BoostedTreesMakeQuantileSummaries עושה את סיכום הקוונטילים עבור האצווה. BoostedTreesMakeStatsSummary עושה את סיכום הנתונים הסטטיסטיים המצטברים עבור האצווה. BoostedTreesPredict מפעיל מספר מנבאים של אנסמבל רגרסיה מוסף על מופעי קלט ו מחשב את הלוגיטים. BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummary הוסף את סיכומי הכמות לכל משאב זרם קוונטילי. BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize הסר את גבולות הדלי ודגל מוכן לתוך QuantileAccumulator הנוכחי. BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush בטל את הסיכומים עבור משאב זרם כמותי. BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries צור את גבולות הדלי עבור כל תכונה בהתבסס על סיכומים מצטברים. BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp יוצר נקודת אחיזה ל-BostedTreesQuantileStreamResource. BoostedTreesSerializeEnsemble מסדרת את אנסמבל העץ לפרוטו. BoostedTreesSparseAggregateStats מקבץ את סיכום הנתונים הסטטיסטיים המצטברים עבור האצווה. BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit מחשב רווחים עבור כל תכונה ומחזיר את המידע המפוצל הטוב ביותר עבור התכונה. BoostedTreesTrainingPredict מפעיל מספר מנבאים של אנסמבל רגרסיה מוסף על מופעי קלט ו מחשב את העדכון ללוגיטים שמורים במטמון. BoostedTreesUpdateEnsemble מעדכן את מכלול העץ על ידי הוספת שכבה לעץ האחרון שגדל או על ידי פתיחת עץ חדש. BoostedTreesUpdateEnsembleV2 מעדכן את מכלול העץ על ידי הוספת שכבה לעץ האחרון שגדל או על ידי פתיחת עץ חדש. BroadcastDynamicShape <T מרחיב מספר> החזר את הצורה של s0 op s1 עם שידור. BroadcastGradientArgs <T מרחיב מספר> החזר את מדדי ההפחתה עבור מעברי מחשוב של s0 op s1 עם שידור. שידור ל <T> שדר מערך לקבלת צורה תואמת. דליית מרכזת 'קלט' בהתבסס על 'גבולות'. CSRSparseMatrixComponents <T> קורא את רכיבי ה-CSR באצווה `אינדקס`. CSRSparseMatrixToDense <T> המר CSRSparseMatrix (אולי באצווה) ל-dense. CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> ממיר CSRSparesMatrix (אולי באצווה) ל-SparseTensor. CSVDataset CSVDatasetV2 CTCllossV2 מחשב את הפסד CTC (הסתברות ביומן) עבור כל ערך אצווה. CacheDatasetV2 CheckNumericsV2 <T מרחיב את המספר> בודק טנזור עבור ערכי NaN, -Inf ו-+Inf. בחר FastestDataset ClipByValue <T> חותך ערכי טנסור למינימום ומקסימום שצוינו. CollectiveGather <T מרחיב מספר> צובר הדדית מספר טנסורים מסוג וצורה זהים. CollectivePermute <T> אופציה להחלפת טנזורים במופעי TPU משוכפלים. CollectiveReduceV2 <T מרחיב מספר> מפחית באופן הדדי מספר טנסורים מסוג וצורה זהים. CombinedNonMaxSuppression בוחר בתאוותנות קבוצת משנה של תיבות תוחמות בסדר יורד של הניקוד, פעולה זו מבצעת non_max_suppression בכניסות לכל אצווה, בכל המחלקות. CompressElement דוחס רכיב מערך נתונים. ComputeBatchSize מחשב את גודל האצווה הסטטי של מערך נתונים ללא אצווה חלקית. קונאט <T> משרשרת טנסורים לאורך מימד אחד. ConfigureDistributedTPU מגדיר את המבנים הריכוזיים עבור מערכת TPU מבוזרת. הגדר TPUEmbedding מגדיר TPUembedding במערכת TPU מבוזרת. קבוע <T> מפעיל המייצר ערך קבוע. ConsumeMutexLock פעולה זו צורכת מנעול שנוצר על ידי `MutexLock`. ControlTrigger לא עושה דבר. העתק את <T> העתק טנזור ממעבד למעבד או ממעבד גרפי למעבד גרפי. CopyHost <T> העתק טנסור לארח. CountUpTo <T מרחיב מספר> מגדיל את 'ref' עד שהוא מגיע ל-'limit'. CrossReplicaSum <T מרחיב מספר> אופ לסיכום תשומות על פני מופעי TPU משוכפלים. CudnnRNNBackpropV3 <T מרחיב מספר> צעד אחורי של CudnnRNNV3. CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T מרחיב את המספר> ממיר פרמטרים של CudnnRNN מצורה קנונית לצורה שמישה. CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T מרחיב את המספר> מאחזר פרמטרים של CudnnRNN בצורה קנונית. CudnnRNNV3 <T מרחיב מספר> RNN מגובה על ידי cuDNN. CumulativeLogsumexp <T מרחיב את המספר> חשב את המכפלה המצטברת של הטנסור 'x' לאורך 'ציר'. DataServiceDataset קרדינליות ערכת נתונים מחזירה את הקרדינליות של `input_dataset`. ערכת נתוניםFromGraph יוצר מערך נתונים מ-'graph_def' הנתון. DatasetToGraphV2 מחזירה GraphDef בסידרה המייצגת 'מערך_נתונים_קלט'. Dawsn <T מרחיב מספר> DebugGradientIdentity <T> אופציה של זהות עבור ניפוי שגיאות שיפוע. DebugGradientRefIdentity <T> אופציה של זהות עבור ניפוי שגיאות שיפוע. DebugIdentity <T> מספק מיפוי זהות של טנזור הקלט שאינו מסוג Ref לצורך ניפוי באגים. DebugIdentityV2 <T> Debug Identity V2 Op. DebugNanCount Debug NaN Value Counter Op. DebugNumericSummary ניפוי באגים סיכום מספרי אופ. DebugNumericSummaryV2 <U מרחיב מספר> איתור באגים סיכום מספרי V2 Op. DecodeImage <T מרחיב מספר> פונקציה עבור decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg ו-decode_png. DecodePaddedRaw <T מרחיב מספר> פרש מחדש את הבתים של מחרוזת כווקטור של מספרים. DecodeProto ה-op מחלץ שדות מפרוטוקול מסודר מאחסן הודעה לטנזורים. DeepCopy <T> יוצר עותק של 'x'. מחק איטרטור מיכל עבור משאב איטרטור. מחקMemoryCache מחק MultiDeviceIterator מיכל עבור משאב איטרטור. DeleteRandomSeedGenerator DeleteSeedGenerator DeleteSessionTensor מחק את הטנזור שצוין על ידי הידית שלו בסשן. DenseBincount <U מרחיב מספר> סופר את מספר המופעים של כל ערך במערך שלמים. DenseCountSparseOutput <U מרחיב מספר> מבצע ספירת סל פלט דל עבור קלט tf.tensor. DenseToCSRSparseMatrix ממיר טנזור צפוף ל-CSRSparseMatrix (אולי באצווה). DestroyResourceOp מוחק את המשאב שצוין על ידי הידית. DestroyTemporaryVariable <T> הורס את המשתנה הזמני ומחזיר את הערך הסופי שלו. DeviceIndex החזר את האינדקס של המכשיר שהאופ רץ. בימויInterleaveDataset תחליף ל-'InterleaveDataset' ברשימה קבועה של 'N' מערכי נתונים. DrawBoundingBoxesV2 <T מרחיב מספר> צייר תיבות תוחמות על קבוצת תמונות. DummyIterationCounter DummyMemoryCache DummySeedGenerator DynamicPartition <T> מחלקים `נתונים` לטנזורים `num_partitions` באמצעות אינדקסים מ`מחיצות`. DynamicStitch <T> שזר את הערכים מהטנסורים של 'נתונים' לטנזור בודד. ערוך מרחק מחשב את מרחק העריכה של Levenshtein (אולי מנורמל). אייג <U> מחשב את הפירוק העצמי של מטריצה ​​ריבועית אחת או יותר. איינסום <T> התכווצות טנזור על פי מוסכמת סיכום איינשטיין. ריק <T> יוצר טנזור עם הצורה הנתונה. EmptyTensorList יוצר ומחזיר רשימת טנזורים ריקה. EmptyTensorMap יוצר ומחזיר מפת טנסור ריקה. EncodeProto ה-op מסדרת הודעות protobuf המסופקות בטנסור הקלט. EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch הפעלה שמעמידה בתור רשימה של טנזורי אצווה קלט ל-TPUEmbedding. EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch מקל על העברה של קוד המשתמש ב-tf.nn.embedding_lookup(). EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch הפעלה שמעמידה בתור TPUEmbedding מדדי קלט מ-SparseTensor. EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch מקל על העברה של קוד המשתמש ב-tf.nn.embedding_lookup_sparse(). EnsureShape <T> מבטיח שצורת הטנזור תואמת את הצורה הצפויה. הזן <T> יוצר או מוצא מסגרת צאצא, והופכת 'נתונים' לזמינים למסגרת הצאצא. Erfinv <T מרחיב מספר> נורמה אוקלידית <T> מחשב את הנורמה האוקלידית של אלמנטים על פני מימדים של טנזור. צא מ- <T> יוצא מהמסגרת הנוכחית למסגרת האב שלה. ExpandDims <T> מכניס ממד של 1 לצורת טנזור. ניסיוני AutoShardDataset יוצר מערך נתונים שמרסק את מערך הנתונים של הקלט. ExperimentalBytesProducedStatsDataset מתעד את גודל הבתים של כל רכיב של 'input_dataset' ב-StatsAggregator. ExperimentalChooseFastestDataset קרדינליות של ערכת נתונים ניסויית מחזירה את הקרדינליות של `input_dataset`. ExperimentalDatasetToTFRecord כותב את מערך הנתונים הנתון לקובץ הנתון באמצעות פורמט TFRecord. ExperimentalDenseToSparseBatchDataset יוצר מערך נתונים שמקבץ רכיבי קלט לתוך SparseTensor. ערכת נתונים של חביון נתונים ניסיוני מתעד את ההשהיה של הפקת רכיבי 'input_dataset' ב-StatsAggregator. ExperimentalMatchingFilesDataset ניסוי מקסימום IntraOpParallelism מערך נתונים יוצר מערך נתונים שעוקף את ההקבלה המקסימלית תוך-אופית. ExperimentalParseExampleDataset הופך את `input_dataset` המכיל פרוטו של `Example` בתור וקטורים של DT_STRING למערך נתונים של אובייקטים `Tensor` או `SparseTensor` המייצגים את התכונות המנתחות. ערכת נתונים ניסיונייםPrivateThreadPool יוצר מערך נתונים המשתמש במאגר שרשורים מותאם אישית כדי לחשב את 'input_dataset'. מערך נתונים אקראי יוצר מערך נתונים שמחזיר מספרים פסאודו אקראיים. ניסיוניRebatchDataset יוצר מערך נתונים שמשנה את גודל האצווה. ExperimentalSetStatsAggregatorDataset ערכת נתונים של חלון הזזה ניסיוני יוצר מערך נתונים שמעביר חלון הזזה על 'ערכת נתונים_קלט'. ExperimentalSqlDataset יוצר מערך נתונים שמבצע שאילתת SQL ופולט שורות של ערכת התוצאות. Handle Stats Aggregator Experimental יוצר משאב למנהל סטטיסטיקה. סיכום נתונים סטטיסטיים ניסויים מייצר סיכום של כל סטטיסטיקה שנרשמה על ידי מנהל הסטטיסטיקה הנתון. ExperimentalUnbatchDataset מערך נתונים שמפצל את רכיבי הקלט שלו למספר אלמנטים. Expint <T מרחיב מספר> ExtractGlimpseV2 מחלץ הצצה מטנסור הקלט. ExtractVolumePatches <T מרחיב מספר> חלץ `טלאים` מ`קלט` ושם אותם בממד הפלט `"עומק"`. מלא את <U> יוצר טנזור מלא בערך סקלרי. טביעת אצבע מייצר ערכי טביעת אצבע. FresnelCos <T מרחיב מספר> FresnelSin <T מרחיב מספר> FusedBatchNormGradV3 <T מרחיב את המספר, U מרחיב את המספר> שיפוע לנורמליזציה של אצווה. FusedBatchNormV3 <T מרחיב את המספר, U מרחיב את המספר> נורמליזציה של אצווה. GRUBlockCell <T מרחיב מספר> מחשב את התפשטות תא GRU קדימה עבור שלב זמן אחד. GRUBlockCellGrad <T מרחיב את המספר> מחשב את ההפצה לאחור של תא GRU עבור שלב אחד. אספו את <T> אסוף פרוסות מציר `פרמס` לפי `מדדים`. GatherNd <T> אסוף פרוסות מ-'params' לתוך Tensor עם הצורה המצוינת על-ידי 'מדדים'. GenerateBoundingBoxProposals אופציה זו מייצרת אזור של אינטרסים מתיבות תוחמות נתונות (bbox_deltas) מקודדות wrt לפי eq.2 ב-arXiv:1506.01497 ה-Op בוחר תיבות ניקוד מובילות של 'pre_nms_topn', מפענח אותן ביחס לעוגנים, מחיל דיכוי לא מקסימלי על תיבות חופפות בעלות ערך צומת-על-איחוד (iou) גבוה מ-'nms_threshold', מבטל תיבות שבהן הצד הקצר יותר קטן מ-' min_size`. GetSessionHandle אחסן את טנסור הקלט במצב ההפעלה הנוכחית. GetSessionTensor <T> קבל את הערך של הטנזור שצוין על ידי הידית שלו. GuaranteeConst <T> נותן ערובה לזמן הריצה של TF שטנסור הקלט הוא קבוע. טבלת גיבוב יוצר טבלת hash לא מאותחלת. HistogramFixedWidth <U מרחיב מספר> החזר היסטוגרמה של ערכים. זהות <T> החזר טנזור עם אותה צורה ותוכן כמו טנזור הקלט או הערך. זהותN מחזירה רשימה של טנסורים עם אותם צורות ותוכן כמו הקלט טנסורים. IgnoreErrorsDataset יוצר מערך נתונים המכיל את הרכיבים של `input_dataset` תוך התעלמות משגיאות. ImageProjectiveTransformV2 <T מרחיב מספר> מחיל את ההמרה הנתונה על כל אחת מהתמונות. ImmutableConst <T> מחזירה טנזור בלתי משתנה מאזור הזיכרון. InfeedDequeue <T> מציין מיקום עבור ערך שיוזן לחישוב. InfeedDequeueTuple שואב ערכים מרובים מהזנה כ-XLA tuple. InfeedEnqueue פעולה שמזינה ערך טנסור בודד לחישוב. InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer אופציה שמעמידה בתור מאגר מאופיין בהזנת TPU. InfeedEnqueueTuple מזין ערכי Tensor מרובים לחישוב כ-XLA tuple. אתחול טבלה אתחול טבלה שלוקח שני טנסורים עבור מפתחות וערכים בהתאמה. אתחול טבלה מאת מערך נתונים InitializeTableFromTextFile מאתחל טבלה מקובץ טקסט. InplaceAdd <T> מוסיף v לשורות שצוינו של x. InplaceSub <T> מוריד 'v' לשורות שצוינו של 'x'. InplaceUpdate <T> מעדכן את השורות 'i' שצוינו עם הערכים 'v'. IsBoostedTreesEnsembleInitialized בודק אם אנסמבל עצים אותחל. IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized בודק אם זרם קוונטילי אותחל. IsVariableInitialized בודק אם טנזור אותחל. רגרסיה איזוטונית <U מרחיב את המספר> פותר קבוצה של בעיות רגרסיה איזוטונית. IteratorGetDevice מחזירה את שם המכשיר שעליו הוצב `משאב`. אתחול KMC2Chain מחזירה את האינדקס של נקודת נתונים שיש להוסיף לערכת ה-Seed. אתחול KmeansPlusPlus בוחר num_to_sample שורות של קלט באמצעות הקריטריון KMeans++. KthOrderStatistic מחשב את סטטיסטיקת הסדר ה-K של מערך נתונים. LMDBDataset יוצר מערך נתונים שפולט את צמדי המפתח-ערך בקובץ LMDB אחד או יותר. LSTMBlockCell <T מרחיב מספר> מחשב את התפשטות תא LSTM קדימה עבור שלב אחד. LSTMBlockCellGrad <T מרחיב מספר> מחשב את התפשטות תא LSTM לאחור עבור שלב זמן אחד. LinSpace <T מרחיב מספר> יוצר ערכים במרווח. LoadTPUEmbeddingADAMPparameters טען פרמטרים של הטמעה של ADAM. טען TPUebeddingADAMPparametersGradAccumDebug טען פרמטרים של הטמעת ADAM עם תמיכה באגים. LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters טען פרמטרים של הטבעת Adadelta. LoadTPUEbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug טען פרמטרים של Adadelta עם תמיכה באגים. LoadTPUEmbeddingAdagradParameters טען פרמטרים של הטבעה של Adagrad. LoadTPUEbeddingAdagradParametersGradAccumDebug טען פרמטרים של הטבעת Adagrad עם תמיכה באגים. LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters טען פרמטרים של הטבעה של RMSProp במרכז. טעןTPUEmbeddingFTRLParmeters טען פרמטרים של הטבעת FTRL. טען TPUebeddingFTRLParmetersGradAccumDebug טען פרמטרים של הטבעת FTRL עם תמיכה באגים. טעןTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters טען פרמטרים של הטבעת MDL Adagrad Light. LoadTPUEmbeddingMomentumParameters טען פרמטרים של הטבעת מומנטום. LoadTPUEbedmingMomentumParametersGradAccumDebug טען פרמטרים של הטבעת Momentum עם תמיכה באגים. LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters טען פרמטרי הטבעה פרוקסימליים של Adagrad. LoadTPUEbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug טען פרמטרי הטבעה פרוקסימליים של Adagrad עם תמיכה באגים. LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters LoadTPUEbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters טען פרמטרים של הטבעה של RMSProp. LoadTPUEbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug טען פרמטרים של הטבעה של RMSProp עם תמיכה באגים. LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters טען פרמטרים של הטבעת SGD. טעןTPUEהטבעהStochasticGradient DescentParametersGradAccumDebug טען פרמטרים של הטבעת SGD. LookupTableExport <T, U> מוציא את כל המפתחות והערכים בטבלה. LookupTableFind <U> מחפש מפתחות בטבלה, מוציא את הערכים המתאימים. LookupTableImport מחליף את תוכן הטבלה במפתחות ובערכים שצוינו. LookupTableInsert מעדכן את הטבלה כדי לשייך מפתחות לערכים. LookupTableRemove מסיר מפתחות והערכים המשויכים להם מטבלה. LookupTableSize מחשב את מספר האלמנטים בטבלה הנתונה. LoopCond מעביר את הקלט לפלט. LowerBound <U מרחיב מספר> מחיל lower_bound(sorted_search_values, values) לאורך כל שורה. Lu <T, U מרחיב מספר> מחשב את פירוק ה-LU של מטריצה ​​מרובעת אחת או יותר. MakeUnique הפוך את כל הרכיבים בממד שאינו אצווה לייחודי, אך \"קרוב\" אליו הערך ההתחלתי שלהם. MapClear Op מסיר את כל האלמנטים במיכל הבסיסי. MapIncompleteSize Op מחזירה את מספר האלמנטים הלא שלמים במיכל הבסיסי. MapPeek אופ מציץ בערכים במפתח שצוין. גודל מפה Op מחזירה את מספר האלמנטים במיכל הבסיסי. MapStage שלב (מפתח, ערכים) במיכל הבסיסי שמתנהג כמו טבל hashable. MapUnstage Op מסיר ומחזיר את הערכים המשויכים למפתח מהמיכל הבסיסי. MapUnstageNoKey Op מסיר ומחזיר אקראי (מפתח, ערך) מהמיכל הבסיסי. MatrixDiagPartV2 <T> מחזירה את החלק האלכסוני המצטבר של טנזור אצווה. MatrixDiagPartV3 <T> מחזירה את החלק האלכסוני המצטבר של טנזור אצווה. MatrixDiagV2 <T> מחזירה טנזור אלכסוני אצווה עם ערכי אלכסון אצווה נתונים. MatrixDiagV3 <T> מחזירה טנזור אלכסוני אצווה עם ערכי אלכסון אצווה נתונים. MatrixSetDiagV2 <T> מחזירה טנזור מטריצה ​​אצווה עם ערכי אלכסון אצווה חדשים. MatrixSetDiagV3 <T> מחזירה טנזור מטריצה ​​אצווה עם ערכי אלכסון אצווה חדשים. מקסימום <T> מחשב את המקסימום של אלמנטים על פני ממדים של טנזור. MaxIntraOpParallelismDataset יוצר מערך נתונים שעוקף את ההקבלה המקסימלית תוך-אופית. מיזוג <T> מעביר את הערך של טנסור זמין מ'כניסות' ל'פלט'. מינימום <T> מחשב את המינימום של אלמנטים על פני מימדים של טנזור. MirrorPad <T> מרפד טנזור עם ערכי שיקוף. MirrorPadGrad <T> אופציה של שיפוע עבור 'MirrorPad' אופ. MlirPassthroughOp עוטף חישוב MLIR שרירותי המתבטא כמודול עם פונקציה main() . MulNoNan <T> מחזירה x * y מבחינת אלמנט. MutableDenseHashTable יוצר טבלת גיבוב ריקה המשתמשת בטנזורים כמאגר הגיבוי. MutableHashTable יוצר טבלת גיבוב ריקה. MutableHashTableOfTensors יוצר טבלת גיבוב ריקה. מנעול יוצר משאב Mutex שניתן לנעול על ידי `MutexLock`. MutexLock נועל משאב mutex. NcclAllReduce <T מרחיב מספר> מוציא טנזור המכיל את ההפחתה על פני כל טנסור הקלט. NcclBroadcast <T מרחיב מספר> שולח 'קלט' לכל המכשירים שמחוברים ליציאה. NcclReduce <T מרחיב מספר> מפחית 'קלט' מ-'num_devices' באמצעות 'reduction' למכשיר בודד. Ndtri <T מרחיב מספר> השכנים הקרובים ביותר בוחר את k המרכזים הקרובים ביותר עבור כל נקודה. NextAfter <T מרחיב מספר> מחזירה את הערך המיוצג הבא של `x1` בכיוון של `x2`, מבחינת אלמנט. NextIteration <T> הופך את הקלט שלו לזמין לאיטרציה הבאה. NoOp לא עושה דבר. NonDeterministicInts <U> יוצר באופן לא דטרמיניסטי כמה מספרים שלמים. NonMaxSuppressionV5 <T מרחיב מספר> בוחר בתאוותנות קבוצת משנה של תיבות תוחמות בסדר יורד של הניקוד, גיזום תיבות בעלות חפיפה גבוהה של צומת-על-איחוד (IOU) עם תיבות שנבחרו בעבר. NonSerializableDataset OneHot <U> מחזיר טנסור חם אחד. OnesLike <T> מחזירה טנסור של אלה עם אותה צורה וסוג כמו x. OptimizeDatasetV2 יוצר מערך נתונים על ידי החלת אופטימיזציות קשורות ל-'input_dataset'. הוזמן מפה קלה Op מסיר את כל האלמנטים במיכל הבסיסי. OrderedMapIncompleteSize Op מחזירה את מספר האלמנטים הלא שלמים במיכל הבסיסי. OrderedMapPeek אופ מציץ בערכים במפתח שצוין. OrderedMapSize Op מחזירה את מספר האלמנטים במיכל הבסיסי. OrderedMapStage שלב (מפתח, ערכים) במיכל הבסיסי שמתנהג כמו הזמנה מיכל אסוציאטיבי. OrderedMapUnstage Op מסיר ומחזיר את הערכים המשויכים למפתח מהמיכל הבסיסי. OrderedMapUnstageNoKey Op מסיר ומחזיר את האלמנט (מפתח, ערך) עם הקטן ביותר מפתח מהמיכל הבסיסי. OutfeedDequeue <T> מאחזר טנזור בודד מהזנת החישוב. OutfeedDequeueTuple אחזר ערכים מרובים מהזנת החישוב. OutfeedEnqueue הציבו טנסור בהזנת החישוב. OutfeedEnqueueTuple הציבו ערכי Tensor מרובים בהזנת החישוב. פד <T> מרפד טנזור. ParallelConcat <T> משרשרת רשימה של 'N' טנסורים לאורך הממד הראשון. ParallelDynamicStitch <T> שזר את הערכים מהטנסורים של 'נתונים' לטנזור בודד. ParseExampleDatasetV2 הופך את `input_dataset` המכיל פרוטו של `Example` בתור וקטורים של DT_STRING למערך נתונים של אובייקטים `Tensor` או `SparseTensor` המייצגים את התכונות המנתחות. ParseExampleV2 הופך וקטור של פרוטו tf.Example (כמחרוזות) לטנזורים מוקלדים. ParseSequenceExampleV2 הופך וקטור של פרוטו tf.io.SequenceExample (כמחרוזות) לטנזורים מוקלדים. מציין מיקום <T> מציין מיקום עבור ערך שיוזן לחישוב. PlaceholderWithDefault <T> מציין מיקום שעובר דרך 'קלט' כאשר הפלט שלו לא מוזן. הפוך לליניאריזציה מראש אופ שמייצר ערך טנסור אחד לטנזור אטום. PrelinearizeTuple אופ שמייצר ערכי טנסור מרובים לטנזור וריאתי אטום. הדפס מדפיס מחרוזת סקלרית. PrivateThreadPoolDataset יוצר מערך נתונים המשתמש במאגר שרשורים מותאם אישית כדי לחשב את 'input_dataset'. פרוד <T> מחשב את המכפלה של אלמנטים על פני ממדים של טנזור. QuantizedConcat <T> משרשרת טנזורים כמותיים לאורך מימד אחד. QuantizedConv2DAndRelu <V> QuantizedConv2DAandReluAndRequantize <V> QuantizedConv2DAandRequantize <V> QuantizedConv2DPerChannel <V> מחשב QuantizedConv2D לכל ערוץ. QuantizedConv2DWithBias <V> QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W> QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X> QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V> QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X> QuantizedDepthwiseConv2D <V> מחשב Conv2D בכמות עומק. QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V> מחשב Conv2D בכמות עומק עם Bias. QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> מחשב Conv2D ממוחשב בעומק עם Bias ו-Relu. QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> מחשב Conv2D quantized depthwise עם Bias, Relu ו-Requantize. QuantizedMatMulWithBias <W> מבצע כפל מטריצה ​​כמותית של 'a' במטריצה ​​'b' עם הטיה add. QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W מרחיב את המספר> QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> בצע כפל מטריצה ​​כמותית של 'a' במטריצה ​​'b' עם הטיה add ו-relu fusion. QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> בצע כפל מטריצה ​​כמותית של 'a' במטריצה ​​'b' עם הטיה add ו-relu ו-requantize fusion. QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W> QuantizedReshape <T> מעצב מחדש טנזור כמותי לפי האופציה של Reshape. RaggedBincount <U מרחיב מספר> סופר את מספר המופעים של כל ערך במערך שלמים. RaggedCountSparseOutput <U מרחיב מספר> מבצע ספירת פחי פלט דלילה עבור קלט טנזור מרופט. RaggedCross <T, U מרחיב מספר> יוצר צלב תכונה מתוך רשימה של טנזורים, ומחזיר אותו כ-RaggedTensor. RaggedGather <T מרחיב את מספר, U> אסוף פרוסות מרופטות מציר '0' של 'פארמס' לפי 'מדדים'. RaggedRange <U מרחיב את המספר, T מרחיב את המספר> מחזירה 'RaggedTensor' המכיל את רצפי המספרים שצוינו. RaggedTensorFromVariant <U מרחיב מספר, T> מפענח 'וריאנט' טנסור ל-'RaggedTensor'. RaggedTensorToSparse <U> ממיר `RaggedTensor` ל`SparseTensor` עם אותם ערכים. RaggedTensorToTensor <U> צור טנזור צפוף מטנזור מרופט, אולי משנה את צורתו. RaggedTensorToVariant מקודד 'RaggedTensor' לטנזור 'וריאנט'. טווח <T מרחיב מספר> יוצר רצף של מספרים. דַרגָה מחזירה את הדרגה של טנזור. ReadVariableOp <T> קורא את הערך של משתנה. RebatchDataset יוצר מערך נתונים שמשנה את גודל האצווה. RebatchDatasetV2 יוצר מערך נתונים שמשנה את גודל האצווה. Recv <T> מקבל את הטנסור הנקרא מ- send_device ב- recv_device. RecvTPUEmbeddingActivations אופ שמקבל הפעלות הטמעה ב-TPU. צמצם הכל מחשב את ה"לוגי ו" של אלמנטים על פני מימדים של טנזור. ReduceAny מחשב את ה"לוגי או" של אלמנטים על פני ממדים של טנזור. ReduceMax <T> מחשב את המקסימום של אלמנטים על פני ממדים של טנזור. ReduceMin <T> מחשב את המינימום של אלמנטים על פני מימדים של טנזור. ReduceProd <T> מחשב את המכפלה של אלמנטים על פני ממדים של טנזור. ReduceSum <T> מחשב את סכום האלמנטים על פני ממדים של טנזור. RefEnter <T> יוצר או מוצא מסגרת צאצא, והופכת 'נתונים' לזמינים למסגרת הצאצא. RefExit <T> יוצא מהמסגרת הנוכחית למסגרת האב שלה. RefIdentity <T> החזר את אותו טנסור רפ כמו טנסור ה-Ref הקלט. RefMerge <T> מעביר את הערך של טנסור זמין מ'כניסות' ל'פלט'. RefNextIteration <T> הופך את הקלט שלו לזמין לאיטרציה הבאה. RefSelect <T> מעביר את האלמנט 'אינדקס' של 'קלט' ל'פלט'. RefSwitch <T> מעביר את 'נתוני' ה-Ref tensor ליציאת הפלט שנקבעה על ידי 'pred'. RegisterDataset רושם מערך נתונים בשירות tf.data. RemoteFusedGraphExecute בצע גרף משנה על מעבד מרוחק. RequantizationRangePerChannel מחשב טווח כיול מחדש לכל ערוץ. RequantizePerChannel <U> משחזר קלט עם ערכי מינימום ומקסימום ידועים לכל ערוץ. עצב מחדש את <T> מעצב מחדש טנזור. ResourceAccumulatorApplyGradient מחיל שיפוע על מצבר נתון. ResourceAccumulatorNumAccumulated מחזירה את מספר ההדרגות המצטברות במצטברים הנתונים. ResourceAccumulatorSetGlobalStep מעדכן את המצבר עם ערך חדש עבור global_step. ResourceAccumulatorTakeGradient <T> מחלץ את השיפוע הממוצע ב-ConditionalAccumulator הנתון. ResourceApplyAdagradV2 עדכן את '*var' בהתאם לתכנית adgrad. ResourceApplyAdamWithAmsgrad עדכן את '*var' לפי אלגוריתם Adam. ResourceApplyKerasMomentum עדכן את '*var' לפי סכימת המומנטום. ResourceConditionalAccumulator מצבר מותנה לצבירה של שיפועים. ResourceCountUpTo <T מרחיב מספר> מגדיל את המשתנה שמצביע עליו 'משאב' עד שהוא מגיע ל'מגבלה'. ResourceGather <U> אסוף פרוסות מהמשתנה שעליו הצביע `משאב` לפי `מדדים`. ResourceGatherNd <U> ResourceScatterAdd מוסיף עדכונים דלילים למשתנה שאליו מתייחס `משאב`. ResourceScatterDiv מחלק עדכונים דלילים למשתנה שאליו מתייחס `משאב`. ResourceScatterMax מפחית עדכונים דלילים למשתנה שאליו מתייחס `משאב` באמצעות פעולת `מקסימום`. ResourceScatterMin מפחית עדכונים דלילים למשתנה שאליו מתייחס `משאב` באמצעות פעולת `min`. ResourceScatterMul מכפיל עדכונים דלילים לתוך המשתנה שאליו מתייחס `משאב`. ResourceScatterNdAdd מחיל תוספת דלילה על ערכים בודדים או פרוסות במשתנה. ResourceScatterNdMax ResourceScatterNdMin ResourceScatterNdSub מחיל חיסור דליל על ערכים בודדים או פרוסות במשתנה. ResourceScatterNdUpdate מחיל 'עדכונים' דלילים על ערכים או פרוסות בודדות בתוך נתון משתנה לפי `מדדים`. ResourceScatterSub מפחית עדכונים דלילים מהמשתנה שאליו מתייחס `משאב`. ResourceScatterUpdate מקצה עדכונים דלילים למשתנה שאליו מתייחס `משאב`. ResourceSparseApplyAdagradV2 עדכן את הערכים הרלוונטיים ב-'*var' ו-'*accum' בהתאם לתכנית adgrad. ResourceSparseApplyKerasMomentum עדכן ערכים רלוונטיים ב-'*var' ו-'*accum' בהתאם לתכנית המומנטום. ResourceStridedSliceAssign הקצה 'ערך' להפניה של ערך l של 'ref'. אחזר TPUEembeddingADAMPparameters אחזר פרמטרים של הטמעת ADAM. אחזר TPUebedding ADAMPparametersGradAccumDebug אחזר פרמטרי הטמעה של ADAM עם תמיכה באגים. אחזר TPUEmbeddingAdadeltaParameters אחזר פרמטרים של הטבעת Adadelta. אחזר TPUEהטבעהAddadeltaParametersGradAccumDebug אחזר פרמטרי הטבעה של Adadelta עם תמיכה באגים. אחזר TPUEmbeddingAdagradParameters אחזר פרמטרים של הטבעה של Adagrad. אחזר TPUEbeddingAdagradParametersGradAccumDebug אחזר פרמטרים של הטבעה של Adagrad עם תמיכה באגים. אחזר TPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters אחזר פרמטרי הטמעה ממורכזים של RMSProp. אחזר TPUEembeddingFTRLParmeters אחזר פרמטרים של הטבעת FTRL. אחזר TPUebeddingFTRLParmetersGradAccumDebug אחזר פרמטרים של הטבעת FTRL עם תמיכה באגים. אחזר TPUEbeddingMDLAdagradLightParameters אחזר פרמטרים של הטבעת MDL Adagrad Light. אחזר TPUEmbeddingMomentumParameters אחזר פרמטרי הטבעה של מומנטום. אחזר TPUebeddingMomentumParametersGradAccumDebug אחזר פרמטרי הטבעה של Momentum עם תמיכה באגים. אחזר TPUEmbeddingProximalAdagradParameters אחזר פרמטרי הטבעה פרוקסימליים של Adagrad. אחזר TPUEembeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug אחזר פרמטרי הטבעה פרוקסימליים של Adagrad עם תמיכה באגים. אחזר TPUEmbeddingProximalYogiParameters חזור אחזר TPUEmbeddingRMSPropParameters אחזר פרמטרים של הטבעה של RMSProp. אחזר TPUEbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug אחזר פרמטרי הטבעה של RMSProp עם תמיכה באגים. אחזר TPUEbedringStochasticGradientDescentParameters אחזר פרמטרים של הטבעת SGD. חזור אחזר פרמטרים של הטבעת SGD עם תמיכה באגים. הפוך <T> הופך ממדים ספציפיים של טנזור. ReverseSequence <T> הופך פרוסות באורך משתנה. RngSkip הקדם את המונה של RNG מבוסס נגד. רול <T> מגלגל את האלמנטים של טנזור לאורך ציר. Rpc בצע קבוצות של בקשות RPC. SamplingDataset יוצר מערך נתונים שלוקח דגימת ברנולי של התוכן של מערך נתונים אחר. ScaleAndTranslate ScaleAndTranslateGrad <T מרחיב מספר> פיזור הוסף <T> מוסיף עדכונים דלילים להפניה למשתנה. ScatterDiv <T> מחלק התייחסות משתנה לפי עדכונים דלילים. ScatterMax <T מרחיב מספר> מפחית עדכונים דלילים להפניה למשתנה באמצעות פעולת 'מקסימום'. ScatterMin <T מרחיב מספר> מפחית עדכונים דלילים להפניה למשתנה באמצעות פעולת 'min'. ScatterMul <T> מכפיל עדכונים דלילים להפניה משתנה. ScatterNd <U> פזרו `עדכונים` לטנזור חדש לפי `מדדים`. ScatterNdAdd <T> מיישם תוספת דלילה על ערכים או פרוסות בודדות במשתנה. ScatterndMax <T> מחושב מקסימום חכם אלמנט. Scatterndmin <T> מחשב מינימום אלמנט. Scatterndnonaliasingadd <t> מיישם תוספת דלילה על 'קלט' באמצעות ערכים או פרוסות בודדות מתוך 'עדכונים' לפי מדדים 'מדדים'. Scatterndsub <T> מיישם חיסור דליל על ערכים או פרוסות בודדות במשתנה. Scatterndupdate <t> מיישם 'עדכונים דלילים' על ערכים או פרוסות בודדות בתוך נתון משתנה בהתאם ל'מדדים '. Scattersub <T> מחסור עדכונים דלילים להפניה משתנה. Scatterupdate <T> מחיל עדכונים דלילים על הפניה למשתנה. Selectv2 <t> לִשְׁלוֹחַ שולח את הטנסור שנקרא מ- send_device ל- recv_device. SendTpueMbeddingGradients מבצע עדכוני שיפוע של שולחנות הטמעה. Setdiff1d <t, u מרחיב את מספר> מחשב את ההבדל בין שתי רשימות של מספרים או מחרוזות. SetSize מספר האלמנטים הייחודיים לאורך הממד האחרון של הקלט 'סט'. צורה <u מרחיב את מספר> מחזיר את צורתו של טנזור. Shapen <U מרחיב את מספר> מחזיר צורה של טנזורים. ShardDataset יוצר 'מערך נתונים' הכולל רק 1/'num_shards' של מערך נתונים זה. Shuffleandrepeatdatasetv2 Shuffledatasetv2 Shuffledatasetv3 StowndownDistributedTpu מכבה מערכת TPU מופצת מפעילה. גודל <U מרחיב את מספר> מחזיר את גודל הטנזור. Skipgram מנתח קובץ טקסט ויוצר חבורה של דוגמאות. SleepDataset פרוסה <T> להחזיר פרוסה מ'קלט '. SlideWindowDataset יוצר מערך נתונים המעביר חלון הזזה מעל 'input_dataset'. תמונת מצב <T> מחזיר עותק של טנזור הקלט. SnapshotDataSet יוצר מערך נתונים שיכתוב / יקרא מתוך תמונת מצב. Sobolsample <t מרחיב את מספר> מייצר נקודות מרצף הסובול. Spacetobatchnd <t> Spacetobatch עבור טנסורים ND מסוג T. Sparseapplyadagradv2 <t> עדכן רשומות רלוונטיות ב- '*var' ו- '*Quect' על פי תוכנית Adagrad. SparseBincount <u מרחיב את מספר> מונה את מספר המופעים של כל ערך במערך שלם. Sparsecountsparseoutput <u מרחיב את מספר> מבצע ספירת סל פלט דליל עבור קלט טנזור דליל. ספארוסקוסה מייצר צלב דליל מרשימה של טנזורים דלילים וצפופים. Sparsecrossv2 מייצר צלב דליל מרשימה של טנזורים דלילים וצפופים. Sparsematrixadd תוספת דלילה של שני מטריצות CSR, C = Alpha * A + Beta * B. Sparsematrixmatmul <t> מטריקס-מרביות מטריצה ​​דלילה עם מטריצה ​​צפופה. Sparsematrixmul כפל אלמנט של מטריצה ​​דלילה עם טנזור צפוף. Sparsematrixnnz מחזיר את מספר הלא -נזלים של 'Sparse_Matrix'. Sparsematrixorderingamd מחשב את תואר המינימום המשוער (AMD) הזמנת 'קלט'. Sparsematrixsoftmax מחשבת את ה- SoftMax של CSRSPARSEMATRIX. SparsematrixsoftMaxgrad מחשבת את שיפוע ה- SparsematrixsoftMax OP. Sparsematrixsparsecholesky מחשבת את הפירוק של צ'ולסקי הדליל של 'קלט'. Sparsematrixsparsematmul Multiplies דליל-מטריקס שני מטריצות CSR `A` ו- `B`. Sparsematrixtranspose מעביר את הממדים הפנימיים (המטריצה) של CSRSPARSEMATRIX. Sparsematrixzeros יוצר csrsparsematrix עם כל אפס עם צורה 'dens_shape'. Sparsetensortocsrsparsematrix ממיר SparSetensor ל- CSRSPARSEMATRIX (אולי מקוצץ). Spence <t מרחיב את מספר> מפוצל <T> מפצל טנזור למצב של 'num_split' לאורך ממד אחד. Splitv <t> מפצל טנזור למצב של 'num_split' לאורך ממד אחד. לסחוט <T> מסיר מידות בגודל 1 מצורת טנזור. ערימה <T> אורז רשימה של טנזורים של 'n' Rank-'RANGER לדרגה אחת (R+1) `טנזור. שלב ערכי שלב הדומים לאינקוי קל משקל. במה פנויה OP מסיר את כל האלמנטים במכולה הבסיסית. StagePeek OP מציץ בערכים באינדקס שצוין. גודל שלב OP מחזירה את מספר האלמנטים במכולה הבסיסית. StatefureRandombinomial <v מרחיב את מספר> Statefulstandardnormal <u> מוציא ערכים אקראיים מהפצה רגילה. StatefulStandardNormalv2 <u> מוציא ערכים אקראיים מהפצה רגילה. Statefultrundatednormal <u> מוציא ערכים אקראיים מהפצה נורמלית קטועה. Statefuluniform <u> מוציא ערכים אקראיים מהפצה אחידה. Statefuluniformfullint <u> מוציא מספרים שלמים אקראיים מהפצה אחידה. Statefuluniformint <u> מוציא מספרים שלמים אקראיים מהפצה אחידה. StateLessParameterizedTrundatedNormal <v מרחיב מספר> StateLessRandombinomial <w מרחיב את מספר> מוצא מספרים אקראיים דטרמיניסטיים פסאודורנדום מהפצה בינומית. StateLessRandomGammav2 <V מרחיב את מספר> מוציא מספרים אקראיים דטרמיניסטיים פסאודורנדום מפני התפלגות גמא. StateLessRandompoisson <W מרחיב את מספר> תפוקות מספרים אקראיים דטרמיניסטיים דטרמיניסטיים מפני התפלגות פויסון. StateLessRandomuniformfullint <v מרחיב את מספר> מוציא מספרים אקראיים דטרמיניסטיים פסאודורנדום מתפוצה אחידה. StateLessSampledistortedBoundingBox <t מרחיב מספר> צור תיבת גבול מעוותת באופן אקראי לתמונה באופן דטרמיניסטי. Statsaggregatorhandlev2 StatsaggregatorsetSummarywriter הגדר summary_writer_interface כדי להקליט סטטיסטיקות באמצעות Stats_aggregator נתון. עצירה <t> מפסיק חישוב שיפוע. StridedSlice <T> החזיר פרוסה חותכת מ- 'קלט'. Stridedsliceassign <t> הקצה 'ערך' להתייחסות הערך L הפרוס של 'ref'. Stridedslicegrad <u> מחזיר את השיפוע של 'Strideslice'. StringLower ממיר את כל הדמויות הגדולות להחלפות אותיות קטנות בהתאמה. Stringngrams <t מרחיב את מספר> יוצר ngrams מנתוני מחרוזת מרופטים. מיתרים ממיר את כל הדמויות הקטנות להחלפות אותיות גדולות בהתאמה. סכום <T> מחשב את סכום האלמנטים על פני מידות של טנזור. Switchcond <t> קדימה 'נתונים' ליציאת הפלט שנקבעה על ידי 'pred'. TpucompulationResult מחזיר את התוצאה של אוסף TPU. Tpucompilesucaceededastert טוען כי האוסף הצליח. Tpuembedingativations OP המאפשר בידול של הטמעת TPU. Tpuexecute אופ שטוענת ומבצעת תוכנית TPU במכשיר TPU. Tpuexecuteandupdatevariables OP שתבצע תוכנית עם עדכונים משתנים אופציונליים במקום. TPUORDINALSELECTOR בורר ליבה TPU OP. Tpupartitionedinput <t> OP המקבץ רשימה של תשומות מחולקות יחד. Tpupartitionedoutput <t> אופציה שמאפשרת דמולטפלקס טנזור שיוגדר על ידי XLA לרשימה של חלוקה פלט מחוץ לחישוב ה- XLA. Tpureplicatemetadata מטא נתונים המציין כיצד יש לשכפל את חישוב ה- TPU. Tpureplicatedinput <t> מחבר כניסות N לחישוב TPU משוכפל N-כיווני. Tpureplidedutput <t> מחבר בין יציאות N מחישוב TPU משוכפל N-כיווני. TemperaryVariable <t> מחזיר טנזור שעשוי להיות מוטציה, אך נמשך רק בשלב אחד. Tensorarray מערך של טנזורים בגודל נתון. TensorarrayClose מחק את TensorArray ממכולה המשאבים שלו. TensorarrayConcat <T> הסתכמו באלמנטים מה- TensorArray לערך 'ערך'. Tensorarraygather <t> אסוף אלמנטים ספציפיים מה- TensorArray לפלט 'ערך'. Tensorarraygrad יוצר טנסורריי לאחסון שיפועי הערכים בידית הנתונה. Tensorarraygradwithshape יוצר טנסורריי לאחסון שיפועי ערכים מרובים בידית הנתונה. Tensorarraypack <t> Tensorarrayread <t> קרא אלמנט מה- TensorArray לפלט 'ערך'. TensorArrayScatter מפזרים את הנתונים מערך הקלט לרכיבי TensorArray ספציפיים. Tensorarraysize קבל את הגודל הנוכחי של TensorArray. TensorArraySplit פצל את הנתונים מערך הקלט לרכיבי TensorArray. Tensorarrayunpack TensorArrayWrite דחף אלמנט על tensor_array. TensorforestcreateTreeVariable יוצר משאב עץ ומחזיר לו ידית. TensorForesttreedEserialize Deseriales פרוטו לידית העץ TensorforeSttreeisinitializedOp בודק אם עץ אתחל. TensorforeSttreepredict פלט את היחידים לנתוני הקלט הנתונים TensorForeSttreeResourceHandleOp יוצר ידית ל- TensorForesttreeResource TensorForesttreeserialize מסמל את ידית העץ לפרוטו TensorForestTreesize קבל את מספר הצמתים בעץ TensorlistConcat <T> תואם את כל הטנזורים ברשימה לאורך הממד ה -0. TensorlistConcatlists Tensorlistconcatv2 <u> תואם את כל הטנזורים ברשימה לאורך הממד ה -0. TensorListElementShape <t מרחיב מספר> צורת האלמנטים של הרשימה הנתונה, כמתזונה. Tensorlistfromtensor יוצר טנסורליסט שכאשר הוא מוערם יש את הערך של 'טנזור'. TensorlistGather <T> יוצר טנזור על ידי אינדקס לתוך הטנזורליסט. TensorlistGetItem <T> אורך טנסורליסט מחזיר את מספר הטנזורים ברשימת טנזור הקלט. Tensorlistpopback <t> מחזיר את האלמנט האחרון ברשימת הקלט כמו גם רשימה עם כל אלמנט מלבד זה. TensorlistPushback מחזירה רשימה שיש לה את 'Tensor' שהועברה כאלמנט אחרון ושאר האלמנטים ברשימה הנתונה ב'- input_handle '. TensorlistPushbackbatch Tensorlisterserve רשימת הגודל הנתון עם אלמנטים ריקים. Tensorlistresize שינוי גודל הרשימה. Tensorlistscatter יוצר טנסורליסט על ידי אינדקס למתחם. Tensorlistscatterintoexistinglist מפזר טנזור במדדים ברשימת קלט. Tensorlistscatterv2 יוצר טנסורליסט על ידי אינדקס למתחם. TensorlistSetitem Tensorlistsplit מפצל טנזור לרשימה. TensorlistStack <T> ערימה את כל הטנזורים ברשימה. Tensormaperase <u> מחזירה מפת טנזור עם פריט ממפתח נתון שנמחק. Tensormaphaskey מחזיר אם המפתח הנתון קיים במפה. Tensormapinsert מחזירה מפה שהיא 'input_handle' עם צמד ערך המפתח הנתון שהוכנס. Tensormaplookup <u> מחזיר את הערך ממפתח נתון במפת טנזור. Tensormapsize מחזיר את מספר הטנזורים במפת טנזור הקלט. Tensorscatteradd <t> מוסיף `עדכונים` דלילים לטנזור קיים לפי `מדדים`. Tensorscattermax <t> Tensorscattermin <t> Tensorscattersub <t> מחסור "עדכונים" דלילים ממתחם קיים על פי מדדים. Tensorscatterupdate <t> פיזור 'עדכונים' למתחם קיים לפי 'מדדים'. Tensorstridedsliceupdate <t> הקצה 'ערך' להתייחסות הערך L הפרוס של 'קלט'. ThreadPooldatAset יוצר מערך נתונים המשתמש במאגר שרשורים מותאם אישית כדי לחשב את 'input_dataset'. ThreadPoolHandle יוצר מערך נתונים המשתמש במאגר שרשורים מותאם אישית כדי לחשב את 'input_dataset'. אריח <T> בונה טנזור על ידי ריצוף טנזור נתון. חותמת זמן מספק את הזמן מאז התקופה בשניות. טובול ממיר טנזור לקודם סקלרי. טופקוניק מחזיר את הערכים הייחודיים של TOPK במערך בסדר ממוין. Topkwithunique מחזיר את ערכי ה- TOPK במערך בסדר ממוין. Tridiagonalmatmul <t> חישוב מוצר עם מטריצה ​​טרידיגונלית. Tridiagonalsolve <T> פותר מערכות משוואות טרידיגונליות. TryRpc בצע קבוצות של בקשות RPC. פתיחה <T> הופך את פעולת האצווה עבור טנזור פלט יחיד. Unbatchgrad <T> שיפוע של פתיחה. ביטול דחיסה מבטל דחוס אלמנט נתונים דחוס. Unicodedecode <t מרחיב את מספר> מפענח כל מחרוזת ב'קלט 'לרצף של נקודות קוד Unicode. UnicodeEncode קידוד טנזור של INTs למיתרי Unicode. ייחודי <t, v מרחיב את מספר> מוצא אלמנטים ייחודיים לאורך ציר של טנזור. Uniquedataset יוצר מערך נתונים המכיל את האלמנטים הייחודיים של 'input_dataset'. Iniiquewithcounts <t, v מרחיב את מספר> מוצא אלמנטים ייחודיים לאורך ציר של טנזור. Unrevalindex <t מרחיב את מספר> ממיר מערך של מדדים שטוחים לתוך מערכי קואורדינטות. UnsortedSegmentJoin מצטרף לאלמנטים של 'תשומות' על סמך 'sectem_ids'. Unstack <T> מפרק מימד נתון של טנזור דרגה ל"מספר "דרגה (R-1)" טנסורים. לא קומתית OP דומה לטיפול קל משקל. UnwrapdatasetVariant עליון <U מרחיב את מספר> מיישם upper_bound (soinded_search_values, ערכים) לאורך כל שורה. Varhandleop יוצר ידית למשאב משתנה. Varisinitializedop בודק אם אתחול משתנה מבוסס ידית משאבים. משתנה <T> מחזיק במדינה בצורה של טנזור שנמשך על פני הצעדים. VariaBleshape <t מרחיב את מספר> מחזיר את צורת המשתנה שהצביע על ידי 'משאב'. איפה מחזירה מיקומים של ערכים לא -אזוריים / אמיתיים במתחם. איפה 3 <T> בוחר אלמנטים מ- `x` או` y`, תלוי ב'מצב '. WorkerheartBeat דופק לב עובד. WrapDataSetVariant SuperawProtosummary כותב סיכום פרוטו בהמשכים. XLARECVFROMHOST <T> OP לקבלת טנזור מהמארח. Xlasendtohost OP שתשלח טנזור למארח. Xlog1py <t> מחזיר 0 אם x == 0, ו- x * log1p (y) אחרת, ElementWise. אפס דמוי <T> מחזיר טנזור של אפסים באותה צורה וסוג זהה ל- x.

מחלקת בסיס ליישומי Op המגובים Operation יחידה.

כל פעולה הרשומה בליבת זרימת Tensor היא פרימיטיבית ומסופקת PrimitiveOp . פעולות בהתאמה אישית העובדות עם פרימיטיב אחד בלבד עשויות גם להפיק משיעור זה.

שיטות ציבוריות

בוליאנית סופית	שווה (Object obj)
int סופי	hashcode ()
מבצע	אופ () מחזירה את Operation הבסיסית
מחרוזת סופית	toString ()

שיטות בירושה

מכיתה java.lang.Object

בוליאני	שווה (Object arg0)
שיעור אחרון<?>	getClass ()
int	hashcode ()
ריק סופי	להודיע ​​()
ריק סופי	הודע הכל ()
חוּט	toString ()
ריק סופי	המתן (ארג0 ארוך, int arg1)
ריק סופי	חכה (ארג0 ארוך)
ריק סופי	חכה ()

שיטות ציבוריות

שוויון בוליאני סופי ציבורי (אובייקט OBJ)

סופית ציבורית int hashcode ()

מבצע ציבורי OP ()

מחזירה את Operation הבסיסית

מחרוזת סופית ציבורית ToString ()