클래스
| 중단 | 호출 시 프로세스를 중단하려면 예외를 발생시킵니다. |
| 중단.옵션 | Abort 에 대한 선택적 속성 |
| 모두 | 텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 "논리적 및"를 계산합니다. |
| 전체.옵션 | All 에 대한 선택적 속성 |
| 모두투모두 <T> | TPU 복제본 간에 데이터를 교환하는 작업입니다. |
| 익명IteratorV2 | 반복자 리소스의 컨테이너입니다. |
| 익명메모리캐시 | |
| 익명MultiDeviceIterator | 다중 장치 반복자 리소스에 대한 컨테이너입니다. |
| 익명RandomSeedGenerator | |
| 익명SeedGenerator | |
| 어느 | 텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 "논리적 or"를 계산합니다. |
| 모든.옵션 | Any 에 대한 선택적 속성 |
| ApplyAdagradV2 <T> | adagrad 체계에 따라 '*var'를 업데이트합니다. |
| ApplyAdagradV2.옵션 | ApplyAdagradV2 의 선택적 속성 |
| Assert카디널리티데이터세트 | |
| AssertNextDataset | 다음에 어떤 변환이 발생하는지 확인하는 변환입니다. |
| 주장하다 | 주어진 조건이 참인지 확인합니다. |
| AssertThat.Options | AssertThat 의 선택적 속성 |
| <T> 할당 | 'value'를 할당하여 'ref'를 업데이트합니다. |
| 할당.옵션 | Assign 에 대한 선택적 속성 |
| 할당추가 <T> | 'value'를 추가하여 'ref'를 업데이트합니다. |
| 할당추가.옵션 | AssignAdd 의 선택적 속성 |
| 할당AddVariableOp | 변수의 현재 값에 값을 추가합니다. |
| AssignSub <T> | 'value'를 빼서 'ref'를 업데이트합니다. |
| AssignSub.옵션 | AssignSub 의 선택적 속성 |
| AssignSubVariableOp | 변수의 현재 값에서 값을 뺍니다. |
| 할당변수작업 | 변수에 새 값을 할당합니다. |
| AutoShard데이터세트 | 입력 데이터 세트를 샤딩하는 데이터 세트를 생성합니다. |
| AutoShardDataset.옵션 | AutoShardDataset 의 선택적 속성 |
| BandedTriangularSolve <T> | |
| BandedTriangularSolve.Options | BandedTriangularSolve 의 선택적 속성 |
| 장벽 | 다양한 그래프 실행에서 지속되는 장벽을 정의합니다. |
| 장벽.옵션 | Barrier 의 선택적 속성 |
| 장벽닫기 | 주어진 장벽을 닫습니다. |
| BarrierClose.옵션 | BarrierClose 의 선택적 속성 |
| 장벽불완전한크기 | 주어진 장벽의 불완전한 요소 수를 계산합니다. |
| 장벽삽입많은 | 각 키에 대해 해당 값을 지정된 구성 요소에 할당합니다. |
| 배리어준비크기 | 주어진 장벽의 완전한 요소 수를 계산합니다. |
| 장벽가져다많은 | 장벽에서 주어진 수의 완성된 요소를 가져옵니다. |
| BarrierTakeMany.Options | BarrierTakeMany 의 선택적 속성 |
| 일괄 | 모든 입력 텐서를 비결정적으로 일괄 처리합니다. |
| 배치.옵션 | Batch 의 선택적 속성 |
| BatchMatMulV2 <T> | 두 개의 텐서 조각을 일괄적으로 곱합니다. |
| BatchMatMulV2.Options | BatchMatMulV2 의 선택적 속성 |
| BatchToSpace <T> | T 유형의 4차원 텐서에 대한 BatchToSpace. |
| BatchToSpaceNd <T> | T 유형의 ND 텐서에 대한 BatchToSpace. |
| BesselI0 <T 확장 번호> | |
| BesselI1 <T 확장 번호> | |
| BesselJ0 <T 확장 번호> | |
| BesselJ1 <T 확장 번호> | |
| BesselK0 <T 확장 번호> | |
| BesselK0e <T 확장 번호> | |
| BesselK1 <T 확장 번호> | |
| BesselK1e <T 확장 번호> | |
| BesselY0 <T 확장 번호> | |
| BesselY1 <T 확장 번호> | |
| 비트캐스트 <U> | 데이터를 복사하지 않고 한 유형에서 다른 유형으로 텐서를 비트캐스트합니다. |
| BlockLSTM <T는 숫자를 확장합니다> | 모든 시간 단계에 대해 LSTM 셀의 순방향 전파를 계산합니다. |
| BlockLSTM.옵션 | BlockLSTM 의 선택적 속성 |
| BlockLSTMGrad <T 확장 번호> | 전체 시간 시퀀스에 대한 LSTM 셀 역전파를 계산합니다. |
| BlockLSTMGradV2 <T는 숫자를 확장합니다> | 전체 시간 시퀀스에 대한 LSTM 셀 역전파를 계산합니다. |
| BlockLSTMV2 <T는 숫자를 확장합니다> | 모든 시간 단계에 대해 LSTM 셀의 순방향 전파를 계산합니다. |
| BlockLSTMV2.옵션 | BlockLSTMV2 의 선택적 속성 |
| BoostedTreesAggregateStats | 배치에 대해 누적된 통계 요약을 집계합니다. |
| BoostedTrees버킷화 | 버킷 경계를 기준으로 각 기능을 버킷화합니다. |
| BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit | 각 기능에 대한 이득을 계산하고 기능에 대해 가능한 최상의 분할 정보를 반환합니다. |
| BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit.Options | BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit 의 선택적 속성 |
| BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 | 각 기능에 대한 이득을 계산하고 각 노드에 대해 가능한 최상의 분할 정보를 반환합니다. |
| BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature | 각 기능에 대한 이득을 계산하고 기능에 대해 가능한 최상의 분할 정보를 반환합니다. |
| BoostedTrees센터바이어스 | 훈련 데이터(편향)에서 사전을 계산하고 첫 번째 노드를 로짓의 사전으로 채웁니다. |
| BoostedTreesCreateEnsemble | 트리 앙상블 모델을 생성하고 이에 대한 핸들을 반환합니다. |
| BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | Quantile Streams에 대한 리소스를 생성합니다. |
| BoostedTreesCreateQuantileStreamResource.Options | BoostedTreesCreateQuantileStreamResource 에 대한 선택적 속성 |
| BoostedTreesDeserializeEnsemble | 직렬화된 트리 앙상블 구성을 역직렬화하고 현재 트리를 대체합니다. 앙상블. |
| BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | BoostedTreesEnsembleResource에 대한 핸들을 생성합니다. |
| BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp.Options | BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp 의 선택적 속성 |
| BoostedTrees예제디버그 출력 | 각 예제에 대한 디버깅/모델 해석 가능성 출력. |
| BoostedTreesFlushQuantile요약 | 각 분위수 스트림 리소스에서 분위수 요약을 플러시합니다. |
| BoostedTreesGetEnsembleStates | 나무 앙상블 리소스 스탬프 토큰, 나무 수 및 성장 통계를 검색합니다. |
| BoostedTreesMakeQuantile요약 | 배치에 대한 분위수의 요약을 작성합니다. |
| BoostedTreesMakeStats요약 | 배치에 대해 누적된 통계를 요약합니다. |
| BoostedTree예측 | 입력 인스턴스에서 여러 가산 회귀 앙상블 예측기를 실행하고 로짓을 계산합니다. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | 각 분위수 스트림 리소스에 분위수 요약을 추가합니다. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | 버킷 경계와 준비 플래그를 현재 QuantileAccumulator로 역직렬화합니다. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | 분위수 스트림 리소스에 대한 요약을 플러시합니다. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush.Options | BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush 의 선택적 속성 |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | 누적된 요약을 기반으로 각 기능에 대한 버킷 경계를 생성합니다. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | BoostedTreesQuantileStreamResource에 대한 핸들을 생성합니다. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp.Options | BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp 의 선택적 속성 |
| BoostedTreesSerializeEnsemble | 트리 앙상블을 proto로 직렬화합니다. |
| BoostedTreesSparseAggregateStats | 배치에 대해 누적된 통계 요약을 집계합니다. |
| BoostedTreeSparseCalculateBestFeatureSplit | 각 기능에 대한 이득을 계산하고 기능에 대해 가능한 최상의 분할 정보를 반환합니다. |
| BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit.Options | BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit 의 선택적 속성 |
| BoostedTrees훈련예측 | 입력 인스턴스에서 여러 가산 회귀 앙상블 예측기를 실행하고 캐시된 로짓에 대한 업데이트를 계산합니다. |
| BoostedTreesUpdate앙상블 | 성장 중인 마지막 나무에 레이어를 추가하여 나무 앙상블을 업데이트합니다. 또는 새 트리를 시작하여. |
| BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | 성장 중인 마지막 나무에 레이어를 추가하여 나무 앙상블을 업데이트합니다. 또는 새 트리를 시작하여. |
| BoostedTreesUpdateEnsembleV2.Options | BoostedTreesUpdateEnsembleV2 의 선택적 속성 |
| BroadcastDynamicShape <T는 숫자를 확장함> | 브로드캐스트를 사용하여 s0 op s1의 모양을 반환합니다. |
| BroadcastGradientArgs <T는 숫자를 확장합니다> | 브로드캐스트를 사용하여 s0 op s1의 기울기를 계산하기 위한 감소 지수를 반환합니다. |
| <T> 에 방송 | 호환 가능한 모양에 대한 배열을 브로드캐스트합니다. |
| 버킷화 | '경계'를 기준으로 '입력'을 버킷화합니다. |
| 캐시데이터세트V2 | |
| CheckNumericsV2 <T는 숫자를 확장합니다> | NaN, -Inf 및 +Inf 값에 대한 텐서를 확인합니다. |
| 가장 빠른 데이터 세트 선택 | |
| 클립바이값 <T> | 텐서 값을 지정된 최소값과 최대값으로 자릅니다. |
| CollectiveGather <T 확장 번호> | 동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 축적합니다. |
| CollectiveGather.옵션 | CollectiveGather 의 선택적 속성 |
| CollectivePermute <T> | 복제된 TPU 인스턴스 전체에서 텐서를 순열하는 작업입니다. |
| CollectiveReduceV2 <T 확장 번호> | 동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 축소합니다. |
| CollectiveReduceV2.옵션 | CollectiveReduceV2 의 선택적 속성 |
| CombinedNonMaxSuppression | 점수의 내림차순으로 경계 상자의 하위 집합을 탐욕스럽게 선택합니다. 이 작업은 모든 클래스에서 배치당 입력에 대해 non_max_suppression을 수행합니다. |
| CombinedNonMaxSuppression.Options | CombinedNonMaxSuppression 의 선택적 속성 |
| 요소 압축 | 데이터 세트 요소를 압축합니다. |
| ComputeBatchSize | 부분 배치가 없는 데이터 세트의 정적 배치 크기를 계산합니다. |
| 연결 <T> | 한 차원을 따라 텐서를 연결합니다. |
| 분산TPU 구성 | 분산 TPU 시스템의 중앙 집중식 구조를 설정합니다. |
| 구성DistributedTPU.옵션 | ConfigureDistributedTPU 의 선택적 속성 |
| TPU임베딩 구성 | 분산 TPU 시스템에서 TPUEmbedding을 설정합니다. |
| 상수 <T> | 상수 값을 생성하는 연산자입니다. |
| 소비MutexLock | 이 작업은 `MutexLock`에 의해 생성된 잠금을 사용합니다. |
| 제어트리거 | 아무것도 하지 않습니다. |
| 복사 <T> | CPU에서 CPU로 또는 GPU에서 GPU로 텐서를 복사합니다. |
| 복사.옵션 | Copy 에 대한 선택적 속성 |
| 카피호스트 <T> | 텐서를 호스트에 복사합니다. |
| CopyHost.옵션 | CopyHost 의 선택적 속성 |
| CountUpTo <T는 숫자를 확장합니다> | 'limit'에 도달할 때까지 'ref'를 증가시킵니다. |
| CrossReplicaSum <T 확장 번호> | 복제된 TPU 인스턴스 전체에서 입력을 합산하는 작업입니다. |
| CSRSparseMatrixComponents <T> | 배치 '인덱스'에서 CSR 구성 요소를 읽습니다. |
| CSRSparseMatrixToDense <T> | (아마도 일괄 처리된) CSRSparseMatrix를 고밀도로 변환합니다. |
| CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> | (아마도 일괄 처리된) CSRSparesMatrix를 SparseTensor로 변환합니다. |
| CSV데이터세트 | |
| CSV데이터세트V2 | |
| CTCLossV2 | 각 배치 항목에 대한 CTC 손실(로그 확률)을 계산합니다. |
| CTCLossV2.옵션 | CTCLossV2 의 선택적 속성 |
| CudnnRNNBackpropV3 <T 확장 번호> | CudnnRNNV3의 역전파 단계. |
| CudnnRNNBackpropV3.옵션 | CudnnRNNBackpropV3 의 선택적 속성 |
| CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T는 숫자를 확장합니다> | CudnnRNN 매개변수를 표준 형식에서 사용 가능한 형식으로 변환합니다. |
| CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Options | CudnnRNNCanonicalToParamsV2 의 선택적 속성 |
| CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T는 숫자를 확장합니다> | 표준 형식으로 CudnnRNN 매개변수를 검색합니다. |
| CudnnRNNParamsToCanonicalV2.Options | CudnnRNNParamsToCanonicalV2 의 선택적 속성 |
| CudnnRNNV3 <T 확장 번호> | cuDNN이 지원하는 RNN입니다. |
| CudnnRNNV3.옵션 | CudnnRNNV3 의 선택적 속성 |
| CumulativeLogsumexp <T 확장 숫자> | '축'을 따라 텐서 'x'의 누적 곱을 계산합니다. |
| CumulativeLogsumexp.Options | CumulativeLogsumexp 의 선택적 속성 |
| DataService데이터 세트 | |
| DataServiceDataset.옵션 | DataServiceDataset 의 선택적 속성 |
| 데이터 세트 카디널리티 | `input_dataset`의 카디널리티를 반환합니다. |
| 데이터세트FromGraph | 주어진 `graph_def`에서 데이터세트를 생성합니다. |
| DatasetToGraphV2 | 'input_dataset'을 나타내는 직렬화된 GraphDef를 반환합니다. |
| DatasetToGraphV2.Options | DatasetToGraphV2 의 선택적 속성 |
| Dawsn <T 확장 번호> | |
| DebugGradientIdentity <T> | 그래디언트 디버깅을 위한 ID 작업입니다. |
| DebugGradientRefIdentity <T> | 그래디언트 디버깅을 위한 ID 작업입니다. |
| 디버그 ID <T> | 디버깅을 위해 Ref가 아닌 유형 입력 텐서의 ID 매핑을 제공합니다. |
| DebugIdentity.Options | DebugIdentity 의 선택적 속성 |
| DebugIdentityV2 <T> | 디버그 ID V2 Op. |
| DebugIdentityV2.옵션 | DebugIdentityV2 의 선택적 속성 |
| DebugNanCount | NaN 값 카운터 Op. 디버그 |
| DebugNanCount.옵션 | DebugNanCount 의 선택적 속성 |
| 디버그숫자요약 | 디버그 수치 요약 Op. |
| DebugNumericSummary.Options | DebugNumericSummary 의 선택적 속성 |
| DebugNumericSummaryV2 <U 확장 번호> | 디버그 수치 요약 V2 Op. |
| DebugNumericSummaryV2.Options | DebugNumericSummaryV2 의 선택적 속성 |
| DecodeImage <T는 숫자를 확장합니다> | decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg 및 decode_png에 대한 함수입니다. |
| DecodeImage.옵션 | DecodeImage 의 선택적 속성 |
| DecodePaddedRaw <T는 숫자를 확장합니다> | 문자열의 바이트를 숫자 벡터로 재해석합니다. |
| DecodePaddedRaw.Options | DecodePaddedRaw 의 선택적 속성 |
| 디코드프로토 | 연산은 직렬화된 프로토콜 버퍼 메시지의 필드를 텐서로 추출합니다. |
| DecodeProto.Options | DecodeProto 의 선택적 속성 |
| 딥카피 <T> | `x`의 복사본을 만듭니다. |
| 삭제반복자 | 반복자 리소스의 컨테이너입니다. |
| 메모리캐시 삭제 | |
| 다중 장치 반복자 삭제 | 반복자 리소스의 컨테이너입니다. |
| 삭제RandomSeedGenerator | |
| 삭제시드 생성기 | |
| 삭제세션텐서 | 세션의 핸들로 지정된 텐서를 삭제합니다. |
| DenseBincount <U 확장 숫자> | 정수 배열에서 각 값의 발생 횟수를 셉니다. |
| DenseBincount.Options | DenseBincount 의 선택적 속성 |
| DenseCountSparseOutput <U 확장 숫자> | tf.tensor 입력에 대해 희소 출력 Bin 계산을 수행합니다. |
| DenseCountSparseOutput.Options | DenseCountSparseOutput 의 선택적 속성 |
| DenseToCSRSparseMatrix | 조밀한 텐서를 (아마도 일괄 처리된) CSRSparseMatrix로 변환합니다. |
| DestroyResourceOp | 핸들에 지정된 리소스를 삭제합니다. |
| DestroyResourceOp.Options | DestroyResourceOp 의 선택적 속성 |
| DestroyTemporary변수 <T> | 임시 변수를 삭제하고 최종 값을 반환합니다. |
| DeviceIndex | 작업이 실행되는 장치의 인덱스를 반환합니다. |
| DirectedInterleave데이터세트 | 'N' 데이터 세트의 고정 목록에서 'InterleaveDataset'을 대체합니다. |
| DrawBoundingBoxesV2 <T는 숫자를 확장합니다> | 이미지 배치에 경계 상자를 그립니다. |
| 더미반복카운터 | |
| 더미메모리캐시 | |
| 더미 시드 생성기 | |
| 동적파티션 <T> | `파티션`의 인덱스를 사용하여 `데이터`를 `num_partitions` 텐서로 분할합니다. |
| 다이나믹스티치 <T> | '데이터' 텐서의 값을 단일 텐서에 인터리브합니다. |
| 편집거리 | (정규화된) Levenshtein Edit Distance를 계산합니다. |
| 편집거리.옵션 | EditDistance 의 선택적 속성 |
| 에이그 <U> | 하나 이상의 정사각 행렬의 고유 분해를 계산합니다. |
| Eig.옵션 | Eig 의 선택적 속성 |
| 아인섬 <T> | 아인슈타인 합산 규칙에 따른 텐서 수축. |
| 비어 있음 <T> | 주어진 모양으로 텐서를 생성합니다. |
| 비어있습니다.옵션 | Empty 에 대한 선택적 속성 |
| 비어있는TensorList | 빈 텐서 목록을 생성하고 반환합니다. |
| 비어있음TensorMap | 빈 텐서 맵을 생성하고 반환합니다. |
| EncodeProto | op는 입력 텐서에 제공된 protobuf 메시지를 직렬화합니다. |
| EncodeProto.Options | EncodeProto 의 선택적 속성 |
| EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch | 입력 배치 텐서 목록을 TPUEmbedding에 추가하는 작업입니다. |
| EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch.Options | EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch 의 선택적 속성 |
| EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | tf.nn.embedding_lookup()을 사용하는 코드 포팅을 쉽게 합니다. |
| EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch.Options | EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch 의 선택적 속성 |
| EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch | SparseTensor에서 TPUEmbedding 입력 인덱스를 대기열에 추가하는 작업입니다. |
| EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options | EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch 의 선택적 속성 |
| EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch | tf.nn.embedding_lookup_sparse()를 사용하는 코드 포팅을 쉽게 합니다. |
| EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch.Options | EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch 의 선택적 속성 |
| 형태 보장 <T> | 텐서의 모양이 예상되는 모양과 일치하는지 확인합니다. |
| <T>를 입력하세요 | 하위 프레임을 만들거나 찾고 하위 프레임에서 '데이터'를 사용할 수 있도록 합니다. |
| Enter.옵션 | Enter 에 대한 선택적 속성 |
| Erfinv <T 확장 번호> | |
| 유클리드표준 <T> | 텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 유클리드 노름을 계산합니다. |
| EuclideanNorm.Options | EuclideanNorm 의 선택적 속성 |
| 종료 <T> | 현재 프레임을 상위 프레임으로 종료합니다. |
| ExpandDim <T> | 텐서의 모양에 1차원을 삽입합니다. |
| ExperimentalAutoShard데이터 세트 | 입력 데이터 세트를 샤딩하는 데이터 세트를 생성합니다. |
| ExperimentalAutoShardDataset.Options | ExperimentalAutoShardDataset 의 선택적 속성 |
| ExperimentalBytesProducedStatsDataset | StatsAggregator에 있는 'input_dataset'의 각 요소의 바이트 크기를 기록합니다. |
| 실험적ChooseFastestDataset | |
| 실험적데이터세트카디널리티 | `input_dataset`의 카디널리티를 반환합니다. |
| ExperimentalDatasetToTFRecord | TFRecord 형식을 사용하여 지정된 파일에 지정된 데이터세트를 씁니다. |
| ExperimentalDenseToSparseBatchDataset | 입력 요소를 SparseTensor로 일괄 처리하는 데이터 세트를 생성합니다. |
| 실험적 지연 시간 통계 데이터 세트 | StatsAggregator에서 'input_dataset' 요소를 생성하는 지연 시간을 기록합니다. |
| ExperimentalMatchingFiles데이터 세트 | |
| ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset | 최대 작업 내 병렬 처리를 재정의하는 데이터 세트를 만듭니다. |
| ExperimentalParseExampleDataset | DT_STRING의 벡터인 'Example' proto를 포함하는 'input_dataset'를 구문 분석된 기능을 나타내는 'Tensor' 또는 'SparseTensor' 개체의 데이터세트로 변환합니다. |
| ExperimentalParseExampleDataset.Options | ExperimentalParseExampleDataset 의 선택적 속성 |
| ExperimentalPrivateThreadPoolDataset | 'input_dataset'을 계산하기 위해 커스텀 스레드 풀을 사용하는 데이터세트를 생성합니다. |
| 실험적 무작위 데이터세트 | 의사 난수를 반환하는 데이터 세트를 만듭니다. |
| ExperimentalRebatch데이터 세트 | 배치 크기를 변경하는 데이터세트를 만듭니다. |
| ExperimentalRebatchDataset.Options | ExperimentalRebatchDataset 의 선택적 속성 |
| ExperimentalSetStatsAggregatorDataset | |
| ExperimentalSlidingWindowDataset | `input_dataset`에 대한 슬라이딩 윈도우를 전달하는 데이터세트를 생성합니다. |
| ExperimentalSqlDataset | SQL 쿼리를 실행하고 결과 집합의 행을 내보내는 데이터 집합을 만듭니다. |
| ExperimentalStatsAggregatorHandle | 통계 관리자 리소스를 생성합니다. |
| ExperimentalStatsAggregatorHandle.Options | ExperimentalStatsAggregatorHandle 의 선택적 속성 |
| ExperimentalStatsAggregator요약 | 지정된 통계 관리자가 기록한 모든 통계의 요약을 생성합니다. |
| ExperimentalUnbatchDataset | 입력 요소를 여러 요소로 분할하는 데이터세트입니다. |
| Expint <T는 숫자를 확장합니다> | |
| ExtractGlimpseV2 | 입력 텐서에서 엿볼 수 있는 내용을 추출합니다. |
| ExtractGlimpseV2.옵션 | ExtractGlimpseV2 의 선택적 속성 |
| ExtractVolumePatches <T 확장 번호> | `입력`에서 `패치`를 추출하여 `"깊이"` 출력 차원에 넣습니다. |
| 채우기 <U> | 스칼라 값으로 채워진 텐서를 생성합니다. |
| 지문 | 지문 값을 생성합니다. |
| FresnelCos <T 확장 번호> | |
| FresnelSin <T는 숫자를 확장함> | |
| FusedBatchNormGradV3 <T는 숫자 확장, U는 숫자 확장> | 일괄 정규화를 위한 기울기입니다. |
| FusedBatchNormGradV3.Options | FusedBatchNormGradV3 의 선택적 속성 |
| FusedBatchNormV3 <T는 숫자 확장, U는 숫자 확장> | 일괄 정규화. |
| FusedBatchNormV3.Options | FusedBatchNormV3 의 선택적 속성 |
| 모아 <T> | `indices`에 따라 `params` 축 `axis`에서 슬라이스를 수집합니다. |
| 수집.옵션 | Gather 의 선택적 속성 |
| 집결 <T> | `params`의 조각을 `indices`로 지정된 모양의 Tensor로 수집합니다. |
| BoundingBoxProposals 생성 | 이 작업은 arXiv:1506.01497의 eq.2에 따라 주어진 경계 상자(bbox_deltas)로 인코딩된 wrt 앵커로부터 관심 영역을 생성합니다. op는 상위 `pre_nms_topn` 점수 상자를 선택하고 앵커와 관련하여 디코딩하며 `nms_threshold` 교차-결합(iou) 값보다 높은 중첩 상자에 최대 비최대 억제를 적용하고 짧은 변이 `보다 작은 상자를 삭제합니다. 최소_크기`. |
| 생성BoundingBoxProposals.Options | GenerateBoundingBoxProposals 의 선택적 속성 |
| 세션 핸들 가져오기 | 입력 텐서를 현재 세션 상태로 저장합니다. |
| GetSessionTensor <T> | 핸들로 지정된 텐서의 값을 가져옵니다. |
| 그라데이션 | y s wrt x s의 합의 편도함수를 계산하는 연산을 추가합니다. 즉, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... |
| 그라데이션.옵션 | Gradients 의 선택적 속성 |
| GRUBlockCell <T는 숫자를 확장합니다> | 1시간 단계에 대한 GRU 셀 순방향 전파를 계산합니다. |
| GRUBlockCellGrad <T는 숫자를 확장합니다> | 1시간 단계에 대한 GRU 셀 역전파를 계산합니다. |
| 보증 상수 <T> | 입력 텐서가 상수임을 TF 런타임에 보장합니다. |
| 해시테이블 | 초기화되지 않은 해시 테이블을 생성합니다. |
| 해시테이블.옵션 | HashTable 의 선택적 속성 |
| HistogramFixedWidth <U 확장 숫자> | 값의 히스토그램을 반환합니다. |
| 신원 <T> | 입력 텐서 또는 값과 모양과 내용이 동일한 텐서를 반환합니다. |
| 아이덴티티N | 입력과 모양 및 내용이 동일한 텐서 목록을 반환합니다. 텐서. |
| 오류 무시데이터 세트 | 오류를 무시하고 'input_dataset' 요소가 포함된 데이터세트를 생성합니다. |
| IgnoreErrorsDataset.Options | IgnoreErrorsDataset 의 선택적 속성 |
| ImageProjectiveTransformV2 <T는 숫자를 확장합니다> | 주어진 변환을 각 이미지에 적용합니다. |
| ImageProjectiveTransformV2.Options | ImageProjectiveTransformV2 의 선택적 속성 |
| ImmutableConst <T> | 메모리 영역에서 불변 텐서를 반환합니다. |
| 인피드큐 제거 <T> | 계산에 입력될 값에 대한 자리 표시자 작업입니다. |
| InfeedDequeueTuple | 인피드에서 XLA 튜플로 여러 값을 가져옵니다. |
| 인피드인큐 | 단일 Tensor 값을 계산에 제공하는 연산입니다. |
| InfeedEnqueue.Options | InfeedEnqueue 의 선택적 속성 |
| InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer | 사전 선형화된 버퍼를 TPU 인피드에 추가하는 작업입니다. |
| InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer.Options | InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer 의 선택적 속성 |
| InfeedEnqueueTuple | 여러 Tensor 값을 XLA 튜플로 계산에 입력합니다. |
| InfeedEnqueueTuple.Options | InfeedEnqueueTuple 의 선택적 속성 |
| 테이블 초기화 | 키와 값에 각각 두 개의 텐서를 사용하는 테이블 초기화 프로그램입니다. |
| TableFromDataset 초기화 | |
| TableFromTextFile 초기화 | 텍스트 파일에서 테이블을 초기화합니다. |
| 초기화TableFromTextFile.옵션 | InitializeTableFromTextFile 에 대한 선택적 속성 |
| 내부추가 <T> | x의 지정된 행에 v를 추가합니다. |
| InplaceSub <T> | 'x'의 지정된 행에서 'v'를 뺍니다. |
| 인플레이스업데이트 <T> | 지정된 행 'i'를 값 'v'로 업데이트합니다. |
| IsBoostedTreesEnsembleInitialized | 트리 앙상블이 초기화되었는지 확인합니다. |
| IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized | Quantile 스트림이 초기화되었는지 확인합니다. |
| IsotonicRegression <U 확장 숫자> | 일련의 등장성 회귀 문제를 해결합니다. |
| 변수가 초기화됨 | 텐서가 초기화되었는지 확인합니다. |
| IteratorGetDevice | `리소스`가 배치된 장치의 이름을 반환합니다. |
| KMC2Chain초기화 | 시드 세트에 추가되어야 하는 데이터 포인트의 인덱스를 반환합니다. |
| KmeansPlusPlus초기화 | KMeans++ 기준을 사용하여 num_to_sample개의 입력 행을 선택합니다. |
| KthOrder통계 | 데이터 세트의 K차 통계를 계산합니다. |
| LinSpace <T는 숫자를 확장합니다> | 일정 간격으로 값을 생성합니다. |
| LMDB데이터세트 | 하나 이상의 LMDB 파일에 키-값 쌍을 내보내는 데이터 세트를 생성합니다. |
| LoadTPUEmbeddingAdadelta매개변수 | Adadelta 임베딩 매개변수를 로드합니다. |
| LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters.Options | LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters 의 선택적 속성 |
| LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug | 디버그 지원을 통해 Adadelta 매개변수를 로드합니다. |
| LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug.Options | LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug 의 선택적 속성 |
| LoadTPUE임베딩Adagrad매개변수 | Adagrad 임베딩 매개변수를 로드합니다. |
| LoadTPUEmbeddingAdagradParameters.Options | LoadTPUEmbeddingAdagradParameters 의 선택적 속성 |
| LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug | 디버그 지원을 통해 Adagrad 임베딩 매개변수를 로드합니다. |
| LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug.Options | LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug 의 선택적 속성 |
| TPU임베딩ADAM매개변수 로드 | ADAM 포함 매개변수를 로드합니다. |
| LoadTPUEmbeddingADAMParameters.Options | LoadTPUEmbeddingADAMParameters 의 선택적 속성 |
| LoadTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug | 디버그 지원을 통해 ADAM 포함 매개변수를 로드합니다. |
| LoadTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug.Options | LoadTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug 에 대한 선택적 특성 |
| LoadTPUEmbeddingCenteredRMSProp매개변수 | 로드 중심 RMSProp 임베딩 매개변수입니다. |
| LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters.Options | LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters 의 선택적 속성 |
| LoadTPUEmbeddingFTRL매개변수 | FTRL 임베딩 매개변수를 로드합니다. |
| LoadTPUEmbeddingFTRLParameters.Options | LoadTPUEmbeddingFTRLParameters 의 선택적 속성 |
| LoadTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug | 디버그 지원을 통해 FTRL 임베딩 매개변수를 로드합니다. |
| LoadTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug.Options | LoadTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug 의 선택적 속성 |
| LoadTPUEmbeddingMDLadagradLight매개변수 | MDL Adagrad Light 임베딩 매개변수를 로드합니다. |
| LoadTPUEmbeddingMDLadagradLightParameters.Options | LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters 의 선택적 속성 |
| LoadTPUEmbeddingMomentum매개변수 | Momentum 임베딩 매개변수를 로드합니다. |
| LoadTPUEmbeddingMomentumParameters.Options | LoadTPUEmbeddingMomentumParameters 의 선택적 속성 |
| LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug | 디버그 지원을 통해 Momentum 임베딩 매개변수를 로드합니다. |
| LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug.Options | LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug 의 선택적 속성 |
| LoadTPUEmbeddingProximalAdagrad매개변수 | 근위 Adagrad 임베딩 매개변수를 로드합니다. |
| LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options | LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters 의 선택적 속성 |
| LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug | 디버그 지원을 통해 근위 Adagrad 임베딩 매개변수를 로드합니다. |
| LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug.Options | LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug 의 선택적 속성 |
| LoadTPUEmbeddingProximalYogi매개변수 | |
| LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters.Options | LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters 의 선택적 속성 |
| LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug | |
| LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug.Options | LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug 에 대한 선택적 속성 |
| LoadTPUEmbeddingRMSProp매개변수 | RMSProp 임베딩 매개변수를 로드합니다. |
| LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters.Options | LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters 의 선택적 속성 |
| LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug | 디버그 지원을 통해 RMSProp 임베딩 매개변수를 로드합니다. |
| LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug.Options | LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug 에 대한 선택적 속성 |
| LoadTPUE임베딩확률적 경사하강 매개변수 | SGD 내장 매개변수를 로드합니다. |
| LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters.Options | LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters 의 선택적 속성 |
| LoadTPUE임베딩확률적 경사하강 매개변수GradAccumDebug | SGD 내장 매개변수를 로드합니다. |
| LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug.Options | LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug 에 대한 선택적 속성 |
| LookupTableExport <T, U> | 테이블의 모든 키와 값을 출력합니다. |
| 조회테이블찾기 <U> | 테이블에서 키를 조회하고 해당 값을 출력합니다. |
| 조회테이블가져오기 | 테이블의 내용을 지정된 키와 값으로 바꿉니다. |
| 조회테이블삽입 | 키를 값과 연결하도록 테이블을 업데이트합니다. |
| 조회테이블제거 | 테이블에서 키와 관련 값을 제거합니다. |
| 조회테이블 크기 | 주어진 테이블의 요소 수를 계산합니다. |
| LoopCond | 입력을 출력으로 전달합니다. |
| LowerBound <U 확장 번호> | 각 행을 따라 lower_bound(sorted_search_values,values)를 적용합니다. |
| LSTMBlockCell <T는 숫자를 확장합니다> | 1시간 단계에 대한 LSTM 셀의 순방향 전파를 계산합니다. |
| LSTMBlockCell.Options | LSTMBlockCell 의 선택적 속성 |
| LSTMBlockCellGrad <T는 숫자를 확장합니다> | 1 시간 단계에 대한 LSTM 셀 역전파를 계산합니다. |
| Lu <T, U 확장 숫자> | 하나 이상의 정사각 행렬의 LU 분해를 계산합니다. |
| 고유하게 만들기 | 배치가 아닌 차원의 모든 요소를 고유하게 만드십시오. 단, 다음과 \"가까운\" 초기값. |
| 지도지우기 | Op는 기본 컨테이너의 모든 요소를 제거합니다. |
| MapClear.옵션 | MapClear 의 선택적 속성 |
| 지도불완전한 크기 | Op는 기본 컨테이너의 불완전한 요소 수를 반환합니다. |
| MapIncompleteSize.Options | MapIncompleteSize 의 선택적 속성 |
| 지도Peek | Op는 지정된 키의 값을 엿봅니다. |
| MapPeek.옵션 | MapPeek 의 선택적 속성 |
| 지도 크기 | Op는 기본 컨테이너의 요소 수를 반환합니다. |
| 지도 크기.옵션 | MapSize 의 선택적 속성 |
| 맵스테이지 | 해시테이블처럼 작동하는 기본 컨테이너의 스테이지(키, 값)입니다. |
| MapStage.옵션 | MapStage 의 선택적 속성 |
| 지도Unstage | Op는 키와 관련된 값을 제거하고 반환합니다. 기본 컨테이너에서. |
| MapUnstage.옵션 | MapUnstage 의 선택적 속성 |
| 지도UnstageNoKey | Op는 임의의 (키, 값)을 제거하고 반환합니다. 기본 컨테이너에서. |
| MapUnstageNoKey.Options | MapUnstageNoKey 의 선택적 속성 |
| MatrixDiagPartV2 <T> | 배치 텐서의 배치 대각선 부분을 반환합니다. |
| MatrixDiagPartV3 <T> | 배치 텐서의 배치 대각선 부분을 반환합니다. |
| MatrixDiagPartV3.Options | MatrixDiagPartV3 의 선택적 속성 |
| MatrixDiagV2 <T> | 주어진 배치 대각선 값을 갖는 배치 대각선 텐서를 반환합니다. |
| MatrixDiagV3 <T> | 주어진 배치 대각선 값을 갖는 배치 대각선 텐서를 반환합니다. |
| MatrixDiagV3.옵션 | MatrixDiagV3 의 선택적 속성 |
| MatrixSetDiagV2 <T> | 새로운 배치 대각선 값을 갖는 배치 행렬 텐서를 반환합니다. |
| MatrixSetDiagV3 <T> | 새로운 배치 대각선 값을 갖는 배치 행렬 텐서를 반환합니다. |
| MatrixSetDiagV3.Options | MatrixSetDiagV3 의 선택적 속성 |
| 최대 <티> | 텐서의 차원 전체에서 요소의 최대값을 계산합니다. |
| 최대 옵션 | Max 의 선택적 속성 |
| MaxIntraOpParallelismDataset | 최대 작업 내 병렬 처리를 재정의하는 데이터 세트를 만듭니다. |
| <T> 병합 | 사용 가능한 텐서의 값을 `inputs`에서 `output`으로 전달합니다. |
| 최소 <T> | 텐서의 차원 전체에서 최소 요소를 계산합니다. |
| 최소옵션 | Min 의 선택적 속성 |
| 미러패드 <T> | 미러링된 값으로 텐서를 채웁니다. |
| MirrorPadGrad <T> | 'MirrorPad'에 대한 그라데이션 작업입니다. |
| MlirPassthroughOp | main() 함수를 사용하여 모듈로 표현된 임의의 MLIR 계산을 래핑합니다. |
| 물노난 <T> | x * y 요소별로 반환합니다. |
| 가변밀도해시테이블 | 텐서를 백업 저장소로 사용하는 빈 해시 테이블을 만듭니다. |
| MutableDenseHashTable.Options | MutableDenseHashTable 의 선택적 속성 |
| 가변해시테이블 | 빈 해시 테이블을 생성합니다. |
| MutableHashTable.Options | MutableHashTable 의 선택적 속성 |
| MutableHashTableOfTensors | 빈 해시 테이블을 생성합니다. |
| MutableHashTableOfTensors.Options | MutableHashTableOfTensors 의 선택적 속성 |
| 뮤텍스 | 'MutexLock'으로 잠글 수 있는 Mutex 리소스를 생성합니다. |
| 뮤텍스.옵션 | Mutex 의 선택적 속성 |
| MutexLock | 뮤텍스 리소스를 잠급니다. |
| NcclAllReduce <T는 숫자를 확장합니다> | 모든 입력 텐서에 대한 감소를 포함하는 텐서를 출력합니다. |
| NcclBroadcast <T는 숫자를 확장합니다> | 출력에 연결된 모든 장치에 '입력'을 보냅니다. |
| NcclReduce <T는 숫자를 확장합니다> | 단일 장치에 대한 `reduction`을 사용하여 `num_devices`에서 `input`을 줄입니다. |
| Ndtri <T 확장 번호> | |
| 가장 가까운 이웃 | 각 점에 대해 가장 가까운 k개의 중심을 선택합니다. |
| 다음 <T 확장 번호> 이후 | 요소별로 `x2` 방향으로 표현 가능한 `x1`의 다음 값을 반환합니다. |
| 다음반복 <T> | 다음 반복에서 해당 입력을 사용할 수 있도록 합니다. |
| NonDeterministicInts <U> | 일부 정수를 비결정적으로 생성합니다. |
| NonMaxSuppressionV5 <T 확장 숫자> | 점수의 내림차순으로 경계 상자의 하위 집합을 탐욕스럽게 선택합니다. IOU(Intersection-Over-Union)가 높은 상자가 이전에 선택한 상자와 겹치는 부분을 제거합니다. |
| NonMaxSuppressionV5.Options | NonMaxSuppressionV5 의 선택적 속성 |
| 직렬화 가능하지 않은 데이터세트 | |
| 작동 안함 | 아무것도 하지 않습니다. |
| 원핫 <U> | 원-핫 텐서를 반환합니다. |
| OneHot.옵션 | OneHot 의 선택적 속성 |
| 좋아하는 것 <T> | x와 모양과 유형이 동일한 텐서를 반환합니다. |
| OptimizeDatasetV2 | `input_dataset`에 관련 최적화를 적용하여 데이터 세트를 생성합니다. |
| OptimizeDatasetV2.Options | OptimizeDatasetV2 의 선택적 속성 |
| 주문됨지도지우기 | Op는 기본 컨테이너의 모든 요소를 제거합니다. |
| OrderedMapClear.옵션 | OrderedMapClear 의 선택적 속성 |
| 주문된 지도불완전한 크기 | Op는 기본 컨테이너의 불완전한 요소 수를 반환합니다. |
| OrderedMapIncompleteSize.Options | OrderedMapIncompleteSize 에 대한 선택적 속성 |
| OrderedMapPeek | Op는 지정된 키의 값을 엿봅니다. |
| OrderedMapPeek.옵션 | OrderedMapPeek 의 선택적 속성 |
| 주문된 지도 크기 | Op는 기본 컨테이너의 요소 수를 반환합니다. |
| OrderedMapSize.옵션 | OrderedMapSize 의 선택적 속성 |
| OrderedMapStage | 순서가 지정된 것처럼 동작하는 기본 컨테이너의 단계(키, 값) 연관 컨테이너. |
| OrderedMapStage.옵션 | OrderedMapStage 의 선택적 속성 |
| OrderedMapUnstage | Op는 키와 관련된 값을 제거하고 반환합니다. 기본 컨테이너에서. |
| OrderedMapUnstage.옵션 | OrderedMapUnstage 의 선택적 속성 |
| OrderedMapUnstageNoKey | Op는 가장 작은 (키, 값) 요소를 제거하고 반환합니다. 기본 컨테이너의 키입니다. |
| OrderedMapUnstageNoKey.Options | OrderedMapUnstageNoKey 의 선택적 속성 |
| 아웃피드큐 제거 <T> | 계산 아웃피드에서 단일 텐서를 검색합니다. |
| OutfeedDequeue.Options | OutfeedDequeue 의 선택적 속성 |
| OutfeedDequeueTuple | 계산 아웃피드에서 여러 값을 검색합니다. |
| OutfeedDequeueTuple.Options | OutfeedDequeueTuple 의 선택적 속성 |
| 아웃피드인큐 | 계산 아웃피드에 Tensor를 추가합니다. |
| OutfeedEnqueueTuple | 계산 아웃피드에 여러 Tensor 값을 대기열에 넣습니다. |
| 패드 <T> | 텐서를 채웁니다. |
| ParallelConcat <T> | 첫 번째 차원을 따라 'N' 텐서 목록을 연결합니다. |
| 병렬동적스티치 <T> | '데이터' 텐서의 값을 단일 텐서에 인터리브합니다. |
| ParseExampleDatasetV2 | DT_STRING의 벡터인 'Example' proto를 포함하는 'input_dataset'를 구문 분석된 기능을 나타내는 'Tensor' 또는 'SparseTensor' 개체의 데이터세트로 변환합니다. |
| ParseExampleDatasetV2.Options | ParseExampleDatasetV2 의 선택적 속성 |
| 구문 분석ExampleV2 | tf.Example proto의 벡터(문자열)를 형식화된 텐서로 변환합니다. |
| ParseSequenceExampleV2 | tf.io.SequenceExample proto의 벡터(문자열)를 형식화된 텐서로 변환합니다. |
| ParseSequenceExampleV2.Options | ParseSequenceExampleV2 의 선택적 속성 |
| 자리 표시자 <T> | 계산에 입력될 값에 대한 자리 표시자 작업입니다. |
| 자리 표시자.옵션 | Placeholder 자의 선택적 속성 |
| PlaceholderWithDefault <T> | 출력이 제공되지 않을 때 '입력'을 통과하는 자리 표시자 작업입니다. |
| 사전선형화 | 하나의 Tensor 값을 불투명한 변형 텐서로 선형화하는 작업입니다. |
| 사전선형화.옵션 | Prelinearize 위한 선택적 속성 |
| 사전선형화Tuple | 여러 Tensor 값을 불투명한 변형 텐서로 선형화하는 작업입니다. |
| PrelinearizeTuple.Options | PrelinearizeTuple 의 선택적 속성 |
| 인쇄 | 문자열 스칼라를 인쇄합니다. |
| 인쇄.옵션 | Print 선택적 속성 |
| PrivateThreadPoolDataset | 'input_dataset'을 계산하기 위해 커스텀 스레드 풀을 사용하는 데이터세트를 생성합니다. |
| 프로덕션 <T> | 텐서의 차원에 걸쳐 요소의 곱을 계산합니다. |
| 생산 옵션 | Prod 의 선택적 속성 |
| QuantizedConcat <T> | 한 차원을 따라 양자화된 텐서를 연결합니다. |
| QuantizedConv2DAndRelu <V> | |
| QuantizedConv2DAndRelu.Options | QuantizedConv2DAndRelu 의 선택적 속성 |
| QuantizedConv2DAndReluAndReQuantize <V> | |
| QuantizedConv2DAndReluAndReQuantize.Options | QuantizedConv2DAndReluAndRequantize 에 대한 선택적 속성 |
| QuantizedConv2DAndReQuantize <V> | |
| QuantizedConv2DAndReQuantize.Options | QuantizedConv2DAndRequantize 에 대한 선택적 속성 |
| QuantizedConv2DPerChannel <V> | 채널당 QuantizedConv2D를 계산합니다. |
| QuantizedConv2DPerChannel.Options | QuantizedConv2DPerChannel 의 선택적 속성 |
| QuantizedConv2DWithBias <V> | |
| QuantizedConv2DWithBias.Options | QuantizedConv2DWithBias 의 선택적 속성 |
| QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> | |
| QuantizedConv2DWithBiasAndRelu.Options | QuantizedConv2DWithBiasAndRelu 의 선택적 속성 |
| QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndReQuantize <W> | |
| QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndReQuantize.Options | QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize 에 대한 선택적 속성 |
| QuantizedConv2DWithBiasAndReQuantize <W> | |
| QuantizedConv2DWithBiasAndReQuantize.Options | QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize 에 대한 선택적 속성 |
| QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndReQuantize <X> | |
| QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndReQuantize.Options | QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize 에 대한 선택적 속성 |
| QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V> | |
| QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu.Options | QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu 의 선택적 속성 |
| QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndReQuantize <X> | |
| QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndReQuantize.Options | QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize 에 대한 선택적 속성 |
| QuantizedDepthwiseConv2D <V> | 양자화된 깊이별 Conv2D를 계산합니다. |
| QuantizedDepthwiseConv2D.Options | QuantizedDepthwiseConv2D 의 선택적 속성 |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V> | Bias를 사용하여 양자화된 깊이별 Conv2D를 계산합니다. |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBias.Options | QuantizedDepthwiseConv2DWithBias 의 선택적 속성 |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> | Bias 및 Relu를 사용하여 양자화된 깊이별 Conv2D를 계산합니다. |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu.Options | QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu 의 선택적 속성 |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndReQuantize <W> | Bias, Relu 및 ReQuantize를 사용하여 양자화된 깊이별 Conv2D를 계산합니다. |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndReQuantize.Options | QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize 에 대한 선택적 속성 |
| QuantizedMatMulWithBias <W> | 바이어스 덧셈을 사용하여 'a'와 행렬 'b'의 양자화된 행렬 곱셈을 수행합니다. |
| QuantizedMatMulWithBias.Options | QuantizedMatMulWithBias 의 선택적 속성 |
| QuantizedMatMulWithBiasAndDeQuantize <W 확장 숫자> | |
| QuantizedMatMulWithBiasAndDeQuantize.Options | QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize 에 대한 선택적 속성 |
| QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> | 바이어스 덧셈과 relu 융합을 사용하여 행렬 'b'로 'a'의 양자화된 행렬 곱셈을 수행합니다. |
| QuantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options | QuantizedMatMulWithBiasAndRelu 의 선택적 속성 |
| QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndReQuantize <W> | 바이어스 덧셈과 relu 및 재양자화 융합을 사용하여 행렬 'b'로 'a'의 양자화된 행렬 곱셈을 수행합니다. |
| QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndReQuantize.Options | QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize 에 대한 선택적 속성 |
| QuantizedMatMulWithBiasAndReQuantize <W> | |
| QuantizedMatMulWithBiasAndReQuantize.Options | QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize 에 대한 선택적 속성 |
| 양자화Reshape <T> | Reshape 작업에 따라 양자화된 텐서를 재구성합니다. |
| RaggedBincount <U 확장 번호> | 정수 배열에서 각 값의 발생 횟수를 셉니다. |
| RaggedBincount.Options | RaggedBincount 의 선택적 속성 |
| RaggedCountSparseOutput <U 확장 숫자> | 비정형 텐서 입력에 대해 희소 출력 Bin 계산을 수행합니다. |
| RaggedCountSparseOutput.Options | RaggedCountSparseOutput 에 대한 선택적 속성 |
| RaggedCross <T, U 확장 숫자> | 텐서 목록에서 특성 교차를 생성하고 이를 RaggedTensor로 반환합니다. |
| RaggedGather <T는 Number, U를 확장합니다> | `indices`에 따라 `params` 축 `0`에서 비정형 슬라이스를 수집합니다. |
| RaggedRange <U는 숫자 확장, T는 숫자 확장> | 지정된 숫자 시퀀스를 포함하는 'RaggedTensor'를 반환합니다. |
| RaggedTensorFromVariant <U 확장 번호, T> | '변형' Tensor를 'RaggedTensor'로 디코딩합니다. |
| RaggedTensorToSparse <U> | `RaggedTensor`를 동일한 값을 가진 `SparseTensor`로 변환합니다. |
| 비정형TensorToTensor <U> | 비정형 텐서에서 조밀한 텐서를 생성하여 모양을 변경할 수 있습니다. |
| 비정형TensorToVariant | 'RaggedTensor'를 'variant' Tensor로 인코딩합니다. |
| 범위 <T는 숫자를 확장합니다> | 일련의 숫자를 생성합니다. |
| 계급 | 텐서의 순위를 반환합니다. |
| ReadVariableOp <T> | 변수의 값을 읽습니다. |
| Rebatch데이터세트 | 배치 크기를 변경하는 데이터세트를 만듭니다. |
| RebatchDataset.옵션 | RebatchDataset 의 선택적 속성 |
| RebatchDatasetV2 | 배치 크기를 변경하는 데이터세트를 만듭니다. |
| 수신 <T> | Recv_device의 send_device로부터 명명된 텐서를 받습니다. |
| 수신 옵션 | Recv 의 선택적 속성 |
| RecvTPUE임베딩 활성화 | TPU에서 임베딩 활성화를 수신하는 작업입니다. |
| 모두 줄이기 | 텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 "논리적 및"를 계산합니다. |
| ReduceAll.Options | ReduceAll 의 선택적 속성 |
| 모두 감소 | 텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 "논리적 or"를 계산합니다. |
| ReduceAny.Options | ReduceAny 의 선택적 속성 |
| 최대 감소 <T> | 텐서의 차원 전체에서 요소의 최대값을 계산합니다. |
| ReduceMax.Options | ReduceMax 의 선택적 속성 |
| 최소 감소 <T> | 텐서의 차원 전체에서 최소 요소를 계산합니다. |
| 최소 최소값 감소 옵션 | ReduceMin 의 선택적 속성 |
| 감소생산 <T> | 텐서의 차원에 걸쳐 요소의 곱을 계산합니다. |
| ReduceProd.Options | ReduceProd 의 선택적 속성 |
| 합계 감소 <T> | 텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 합을 계산합니다. |
| ReduceSum.옵션 | ReduceSum 의 선택적 속성 |
| 참조입력 <T> | 하위 프레임을 만들거나 찾고 하위 프레임에서 '데이터'를 사용할 수 있도록 합니다. |
| RefEnter.옵션 | RefEnter 의 선택적 속성 |
| RefExit <T> | 현재 프레임을 상위 프레임으로 종료합니다. |
| 참조 ID <T> | 입력 참조 텐서와 동일한 참조 텐서를 반환합니다. |
| 참조병합 <T> | 사용 가능한 텐서의 값을 `inputs`에서 `output`으로 전달합니다. |
| RefNext반복 <T> | 다음 반복에서 해당 입력을 사용할 수 있도록 합니다. |
| 참조선택 <T> | `inputs`의 `index` 번째 요소를 `output`으로 전달합니다. |
| 참조 스위치 <T> | 참조 텐서 'data'를 'pred'에 의해 결정된 출력 포트로 전달합니다. |
| 데이터세트 등록 | tf.data 서비스에 데이터 세트를 등록합니다. |
| RemoteFusedGraphExecute | 원격 프로세서에서 하위 그래프를 실행합니다. |
| 재양자화RangePerChannel | 채널당 재양자화 범위를 계산합니다. |
| ReQuantizePerChannel <U> | 채널당 알려진 최소 및 최대 값으로 입력을 다시 양자화합니다. |
| 모양 변경 <T> | 텐서의 형태를 변경합니다. |
| ResourceAccumulatorApplyGradient | 지정된 누산기에 그라데이션을 적용합니다. |
| ResourceAccumulatorNumAccumulated | 지정된 누산기에서 집계된 그래디언트 수를 반환합니다. |
| ResourceAccumulatorSetGlobalStep | global_step에 대한 새 값으로 누산기를 업데이트합니다. |
| ResourceAccumulatorTakeGradient <T> | 주어진 ConditionalAccumulator에서 평균 기울기를 추출합니다. |
| 리소스ApplyAdagradV2 | adagrad 체계에 따라 '*var'를 업데이트합니다. |
| ResourceApplyAdagradV2.옵션 | ResourceApplyAdagradV2 의 선택적 속성 |
| 자원ApplyAdamWithAmsgrad | Adam 알고리즘에 따라 '*var'를 업데이트합니다. |
| ResourceApplyAdamWithAmsgrad.Options | ResourceApplyAdamWithAmsgrad 의 선택적 속성 |
| ResourceApplyKeras모멘텀 | 모멘텀 체계에 따라 '*var'를 업데이트합니다. |
| ResourceApplyKerasMomentum.Options | ResourceApplyKerasMomentum 의 선택적 속성 |
| 자원조건부누산기 | 그라디언트 집계를 위한 조건부 누산기입니다. |
| ResourceConditionalAccumulator.Options | ResourceConditionalAccumulator 의 선택적 속성 |
| ResourceCountUpTo <T 확장 번호> | 'resource'가 가리키는 변수가 'limit'에 도달할 때까지 증가합니다. |
| 리소스게더 <U> | `indices`에 따라 `resource`가 가리키는 변수에서 조각을 수집합니다. |
| ResourceGather.옵션 | ResourceGather 의 선택적 속성 |
| 리소스게더Nd <U> | |
| 자원분산추가 | `resource`가 참조하는 변수에 희소 업데이트를 추가합니다. |
| ResourceScatterDiv | 희소 업데이트를 'resource'에서 참조하는 변수로 나눕니다. |
| ResourceScatterMax | `max` 작업을 사용하여 `resource`가 참조하는 변수에 대한 희소 업데이트를 줄입니다. |
| ResourceScatterMin | 'min' 작업을 사용하여 'resource'가 참조하는 변수에 대한 희소 업데이트를 줄입니다. |
| ResourceScatterMul | `resource`가 참조하는 변수에 희소 업데이트를 곱합니다. |
| ResourceScatterNdAdd | 변수의 개별 값이나 조각에 희소 추가를 적용합니다. |
| ResourceScatterNdAdd.Options | ResourceScatterNdAdd 에 대한 선택적 속성 |
| 자원산란NdMax | |
| ResourceScatterNdMax.Options | ResourceScatterNdMax 의 선택적 속성 |
| ResourceScatterNdMin | |
| ResourceScatterNdMin.Options | ResourceScatterNdMin 의 선택적 속성 |
| ResourceScatterNdSub | 변수의 개별 값이나 조각에 희소 빼기를 적용합니다. |
| ResourceScatterNdSub.Options | ResourceScatterNdSub 의 선택적 속성 |
| ResourceScatterNdUpdate | 특정 값 내의 개별 값이나 조각에 희박한 '업데이트'를 적용합니다. '인덱스'에 따라 변수가 달라집니다. |
| ResourceScatterNdUpdate.Options | ResourceScatterNdUpdate 의 선택적 속성 |
| ResourceScatterSub | `resource`가 참조하는 변수에서 희소 업데이트를 뺍니다. |
| ResourceScatter업데이트 | `resource`가 참조하는 변수에 희소 업데이트를 할당합니다. |
| ResourceSparseApplyAdagradV2 | adagrad 체계에 따라 '*var' 및 '*accum'의 관련 항목을 업데이트합니다. |
| ResourceSparseApplyAdagradV2.Options | ResourceSparseApplyAdagradV2 의 선택적 속성 |
| ResourceSparseApplyKerasMomentum | 모멘텀 체계에 따라 '*var' 및 '*accum'의 관련 항목을 업데이트합니다. |
| ResourceSparseApplyKerasMomentum.Options | ResourceSparseApplyKerasMomentum 의 선택적 속성 |
| ResourceStridedSlice할당 | 'ref'의 슬라이스된 l-value 참조에 'value'를 할당합니다. |
| ResourceStridedSliceAssign.Options | ResourceStridedSliceAssign 의 선택적 속성 |
| TPUEmbeddingAdadelta매개변수 검색 | Adadelta 임베딩 매개변수를 검색합니다. |
| TPUEmbeddingAdadeltaParameters.Options 검색 | RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters 의 선택적 속성 |
| TPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug 검색 | 디버그 지원을 통해 Adadelta 임베딩 매개변수를 검색합니다. |
| 검색TPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug.Options | RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug 에 대한 선택적 속성 |
| TPUEmbeddingAdagrad매개변수 검색 | Adagrad 임베딩 매개변수를 검색합니다. |
| TPUEmbeddingAdagradParameters.Options 검색 | RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters 에 대한 선택적 속성 |
| 검색TPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug | 디버그 지원을 통해 Adagrad 임베딩 매개변수를 검색합니다. |
| 검색TPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug.Options | RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug 에 대한 선택적 속성 |
| TPUEmbeddingADAM매개변수 검색 | ADAM 내장 매개변수를 검색합니다. |
| TPUEmbeddingADAMParameters.Options 검색 | RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters 에 대한 선택적 속성 |
| 검색TPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug | 디버그 지원을 통해 ADAM 내장 매개변수를 검색합니다. |
| TPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug.Options 검색 | RetrieveTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug 에 대한 선택적 특성 |
| TPUEmbeddingCenteredRMSProp매개변수 검색 | 중앙에 위치한 RMSProp 임베딩 매개변수를 검색합니다. |
| TPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters.Options 검색 | RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters 에 대한 선택적 속성 |
| TPUEmbeddingFTRL매개변수 검색 | FTRL 임베딩 매개변수를 검색합니다. |
| TPUEmbeddingFTRLParameters.Options 검색 | RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters 에 대한 선택적 속성 |
| TPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug 검색 | 디버그 지원을 통해 FTRL 임베딩 매개변수를 검색합니다. |
| 검색TPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug.Options | RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug 에 대한 선택적 속성 |
| TPUEmbeddingMDLadagradLight매개변수 검색 | MDL Adagrad Light 임베딩 매개변수를 검색합니다. |
| 검색TPUEmbeddingMDLadagradLightParameters.Options | RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters 에 대한 선택적 속성 |
| TPUEmbeddingMomentum매개변수 검색 | Momentum 임베딩 매개변수를 검색합니다. |
| TPUEmbeddingMomentumParameters.Options 검색 | RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters 의 선택적 속성 |
| 검색TPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug | 디버그 지원을 통해 Momentum 임베딩 매개변수를 검색합니다. |
| 검색TPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug.Options | RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug 에 대한 선택적 속성 |
| TPUEmbeddingProximalAdagrad매개변수 검색 | 근위 Adagrad 임베딩 매개변수를 검색합니다. |
| TPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options 검색 | RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters 에 대한 선택적 속성 |
| TPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug 검색 | 디버그 지원을 통해 근위 Adagrad 임베딩 매개변수를 검색합니다. |
| 검색TPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug.Options | RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug 에 대한 선택적 속성 |
| TPUEmbeddingProximalYogi매개변수 검색 | |
| TPUEmbeddingProximalYogiParameters.Options 검색 | RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters 에 대한 선택적 속성 |
| TPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug 검색 | |
| TPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug.Options 검색 | RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug 에 대한 선택적 속성 |
| TPUEmbeddingRMSProp매개변수 검색 | RMSProp 임베딩 매개변수를 검색합니다. |
| TPUEmbeddingRMSPropParameters.Options 검색 | RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters 에 대한 선택적 속성 |
| TPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug 검색 | 디버그 지원을 통해 RMSProp 내장 매개변수를 검색합니다. |
| TPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug.Options 검색 | RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug 에 대한 선택적 속성 |
| TPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters 검색 | SGD 내장 매개변수를 검색합니다. |
| TPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters.Options 검색 | RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters 에 대한 선택적 속성 |
| 검색TPU임베딩확률적 경사하강 매개변수GradAccum디버그 | 디버그 지원을 통해 SGD 내장 매개변수를 검색합니다. |
| TPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug.Options 검색 | RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug 에 대한 선택적 속성 |
| 역방향 <T> | 텐서의 특정 차원을 반대로 바꿉니다. |
| 역순 <T> | 가변 길이 슬라이스를 반전합니다. |
| 역순서.옵션 | ReverseSequence 의 선택적 속성 |
| RngSkip | 카운터 기반 RNG의 카운터를 향상시킵니다. |
| 롤 <T> | 축을 따라 텐서의 요소를 굴립니다. |
| RPC | RPC 요청 일괄 처리를 수행합니다. |
| Rpc.옵션 | Rpc 의 선택적 속성 |
| 샘플링데이터세트 | 다른 데이터세트 콘텐츠의 Bernoulli 샘플을 사용하는 데이터세트를 만듭니다. |
| 축척 및 번역 | |
| ScaleAndTranslate.Options | ScaleAndTranslate 의 선택적 속성 |
| ScaleAndTranslateGrad <T는 숫자를 확장합니다> | |
| ScaleAndTranslateGrad.Options | ScaleAndTranslateGrad 의 선택적 속성 |
| 분산추가 <T> | 변수 참조에 희소 업데이트를 추가합니다. |
| ScatterAdd.옵션 | ScatterAdd 의 선택적 속성 |
| ScatterDiv <T> | 변수 참조를 희소 업데이트로 나눕니다. |
| ScatterDiv.옵션 | ScatterDiv 의 선택적 속성 |
| ScatterMax <T는 숫자를 확장합니다> | 'max' 작업을 사용하여 희소 업데이트를 변수 참조로 줄입니다. |
| ScatterMax.옵션 | ScatterMax 의 선택적 속성 |
| ScatterMin <T는 숫자를 확장합니다> | 'min' 작업을 사용하여 희소 업데이트를 변수 참조로 줄입니다. |
| ScatterMin.옵션 | ScatterMin 의 선택적 속성 |
| 스캐터뮬 <T> | 희소 업데이트를 변수 참조에 곱합니다. |
| ScatterMul.Options | ScatterMul 의 선택적 속성 |
| 분산형 <U> | '인덱스'에 따라 '업데이트'를 새 텐서로 분산시킵니다. |
| 분산Nd추가 <T> | 변수의 개별 값이나 조각에 희소 추가를 적용합니다. |
| ScatterNdAdd.Options | ScatterNdAdd 의 선택적 속성 |
| ScatterNdMax <T> | 요소별 최대값을 계산합니다. |
| ScatterNdMax.Options | ScatterNdMax 의 선택적 속성 |
| 분산NdMin <T> | 요소별 최소값을 계산합니다. |
| ScatterNdMin.옵션 | ScatterNdMin 의 선택적 속성 |
| ScatterNdNonAliasingAdd <T> | 개별 값이나 조각을 사용하여 '입력'에 희소 추가를 적용합니다. 인덱스 `인덱스`에 따른 `업데이트`에서. |
| ScatterNdSub <T> | 변수의 개별 값이나 조각에 희소 빼기를 적용합니다. |
| ScatterNdSub.옵션 | ScatterNdSub 의 선택적 속성 |
| ScatterNdUpdate <T> | 특정 값 내의 개별 값이나 조각에 희박한 '업데이트'를 적용합니다. '인덱스'에 따라 변수가 달라집니다. |
| ScatterNdUpdate.Options | ScatterNdUpdate 의 선택적 속성 |
| ScatterSub <T> | 변수 참조에 대한 희소 업데이트를 뺍니다. |
| ScatterSub.옵션 | ScatterSub 의 선택적 속성 |
| 분산 업데이트 <T> | 변수 참조에 스파스 업데이트를 적용합니다. |
| ScatterUpdate.Options | ScatterUpdate 의 선택적 속성 |
| 선택V2 <T> | |
| 보내다 | send_device에서 recv_device로 명명된 텐서를 보냅니다. |
| 보내기.옵션 | Send 에 대한 선택적 속성 |
| SendTPUE임베딩그라디언트 | 임베딩 테이블의 그라데이션 업데이트를 수행합니다. |
| SetDiff1d <T, U 확장 숫자> | 두 숫자 또는 문자열 목록 간의 차이를 계산합니다. |
| 크기 설정 | 입력 `세트`의 마지막 차원에 따른 고유 요소 수입니다. |
| SetSize.옵션 | SetSize 의 선택적 속성 |
| 모양 <U 확장 번호> | 텐서의 형태를 반환합니다. |
| ShapeN <U 확장 숫자> | 텐서의 형태를 반환합니다. |
| 샤드데이터세트 | 이 데이터 세트의 1/`num_shards`만 포함하는 `데이터 세트`를 생성합니다. |
| ShardDataset.옵션 | ShardDataset 의 선택적 속성 |
| ShuffleAndRepeatDatasetV2 | |
| ShuffleAndRepeatDatasetV2.Options | ShuffleAndRepeatDatasetV2 의 선택적 속성 |
| ShuffleDatasetV2 | |
| ShuffleDatasetV3 | |
| ShuffleDatasetV3.Options | ShuffleDatasetV3 의 선택적 속성 |
| 종료분산TPU | 실행 중인 분산 TPU 시스템을 종료합니다. |
| 크기 <U 확장 번호> | 텐서의 크기를 반환합니다. |
| 스킵그램 | 텍스트 파일을 구문 분석하고 예제 배치를 만듭니다. |
| 건너뛰기그램.옵션 | Skipgram 의 선택적 속성 |
| SleepDataset | |
| 슬라이스 <T> | 'input'에서 슬라이스를 반환합니다. |
| SlidingWindowDataset | `input_dataset`에 대한 슬라이딩 윈도우를 전달하는 데이터세트를 생성합니다. |
| 스냅샷 <T> | 입력 텐서의 복사본을 반환합니다. |
| 스냅샷 데이터세트 | 스냅샷에 쓰거나 스냅샷에서 읽을 데이터세트를 생성합니다. |
| SnapshotDataset.옵션 | SnapshotDataset 의 선택적 속성 |
| SobolSample <T 확장 번호> | Sobol 시퀀스에서 포인트를 생성합니다. |
| SpaceToBatchNd <T> | T 유형의 ND 텐서에 대한 SpaceToBatch. |
| SparseApplyAdagradV2 <T> | adagrad 체계에 따라 '*var' 및 '*accum'의 관련 항목을 업데이트합니다. |
| SparseApplyAdagradV2.Options | SparseApplyAdagradV2 의 선택적 속성 |
| SparseBincount <U 확장 숫자> | 정수 배열에서 각 값의 발생 횟수를 셉니다. |
| SparseBincount.옵션 | SparseBincount 의 선택적 속성 |
| SparseCountSparseOutput <U 확장 숫자> | 희소 텐서 입력에 대해 희소 출력 Bin 계산을 수행합니다. |
| SparseCountSparseOutput.Options | SparseCountSparseOutput 의 선택적 속성 |
| SparseCrossHashed | 희소 및 조밀 텐서 목록에서 희소 교차를 생성합니다. |
| SparseCrossV2 | 희소 및 조밀 텐서 목록에서 희소 교차를 생성합니다. |
| 희소행렬추가 | 두 개의 CSR 행렬의 희소 추가, C = 알파 * A + 베타 * B. |
| SparseMatrixMatMul <T> | 희소 행렬과 조밀한 행렬을 행렬 곱합니다. |
| SparseMatrixMatMul.Options | SparseMatrixMatMul 의 선택적 속성 |
| SparseMatrixMul | 희소 행렬과 조밀한 텐서의 요소별 곱셈입니다. |
| 스파스매트릭스NNZ | `sparse_matrix`의 0이 아닌 개수를 반환합니다. |
| SparseMatrix주문AMD | '입력'의 AMD(근사 최소 차수) 순서를 계산합니다. |
| SparseMatrix소프트맥스 | CSRSparseMatrix의 소프트맥스를 계산합니다. |
| SparseMatrixSoftmaxGrad | SparseMatrixSoftmax 연산의 기울기를 계산합니다. |
| 희소행렬SparseCholesky | '입력'의 희소 Cholesky 분해를 계산합니다. |
| SparseMatrixSparseMatMul | 희소 행렬은 두 개의 CSR 행렬 'a'와 'b'를 곱합니다. |
| SparseMatrixSparseMatMul.Options | SparseMatrixSparseMatMul 의 선택적 속성 |
| 희소행렬전치 | CSRSparseMatrix의 내부(행렬) 차원을 바꿉니다. |
| SparseMatrixTranspose.Options | SparseMatrixTranspose 의 선택적 속성 |
| SparseMatrixZeros | 'dense_shape' 형태로 모두 0인 CSRSparseMatrix를 생성합니다. |
| SparseTensorToCSRSparseMatrix | SparseTensor를 (아마도 일괄 처리된) CSRSparseMatrix로 변환합니다. |
| 스펜스 <T 확장 번호> | |
| 분할 <T> | 텐서를 하나의 차원을 따라 `num_split` 텐서로 분할합니다. |
| 분할V <T> | 텐서를 하나의 차원을 따라 `num_split` 텐서로 분할합니다. |
| 짜내기 <T> | 텐서의 모양에서 크기 1의 차원을 제거합니다. |
| 압착.옵션 | Squeeze 의 선택적 속성 |
| 스택 <T> | `N` 순위-`R` 텐서 목록을 하나의 순위-`(R+1)` 텐서로 압축합니다. |
| 스택.옵션 | Stack 의 선택적 속성 |
| 단계 | 경량 Enqueue와 유사한 단계 값입니다. |
| 스테이지.옵션 | Stage 의 선택적 속성 |
| 스테이지클리어 | Op는 기본 컨테이너의 모든 요소를 제거합니다. |
| StageClear.옵션 | StageClear 의 선택적 속성 |
| 스테이지픽 | Op는 지정된 인덱스의 값을 피킹합니다. |
| StagePeek.옵션 | StagePeek 의 선택적 속성 |
| 스테이지 크기 | Op는 기본 컨테이너의 요소 수를 반환합니다. |
| StageSize.옵션 | StageSize 의 선택적 속성 |
| StatefulRandomBinomial <V 확장 숫자> | |
| StatefulStandardNormal <U> | 정규 분포에서 임의의 값을 출력합니다. |
| StatefulStandardNormalV2 <U> | 정규 분포에서 임의의 값을 출력합니다. |
| StatefulTruncatedNormal <U> | 잘린 정규 분포에서 임의의 값을 출력합니다. |
| StatefulUniform <U> | 균일 분포에서 임의의 값을 출력합니다. |
| StatefulUniformFullInt <U> | 균일 분포에서 임의의 정수를 출력합니다. |
| StatefulUniformInt <U> | 균일 분포에서 임의의 정수를 출력합니다. |
| StatelessParameterizedTruncatedNormal <V 확장 숫자> | |
| StatelessRandomBinomial <W 확장 숫자> | 이항 분포에서 결정론적 의사 난수를 출력합니다. |
| StatelessRandomGammaV2 <V 확장 숫자> | 감마 분포에서 결정론적 의사 난수를 출력합니다. |
| StatelessRandomPoisson <W 확장 번호> | 포아송 분포에서 결정론적 의사 난수를 출력합니다. |
| StatelessRandomUniformFullInt <V 확장 번호> | 균일 분포에서 결정론적 의사 난수 난수를 출력합니다. |
| StatelessSampleDistortedBoundingBox <T는 숫자를 확장합니다> | 결정론적으로 이미지에 대해 무작위로 왜곡된 경계 상자를 생성합니다. |
| StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options | StatelessSampleDistortedBoundingBox 의 선택적 속성 |
| StatsAggregatorHandleV2 | |
| StatsAggregatorHandleV2.Options | StatsAggregatorHandleV2 의 선택적 속성 |
| StatsAggregatorSetSummaryWriter | 주어진 stats_aggregator를 사용하여 통계를 기록하려면 summary_writer_interface를 설정하세요. |
| 정지그라디언트 <T> | 그라데이션 계산을 중지합니다. |
| Strided슬라이스 <T> | `input`에서 스트라이드 슬라이스를 반환합니다. |
| StridedSlice.Options | StridedSlice 의 선택적 속성 |
| StridedSliceAssign <T> | 'ref'의 슬라이스된 l-value 참조에 'value'를 할당합니다. |
| StridedSliceAssign.Options | StridedSliceAssign 의 선택적 속성 |
| StridedSliceGrad <U> | 'StridedSlice'의 그래디언트를 반환합니다. |
| StridedSliceGrad.Options | StridedSliceGrad 의 선택적 속성 |
| 문자열낮음 | 모든 대문자를 해당 소문자 대체 문자로 변환합니다. |
| StringLower.Options | StringLower 의 선택적 속성 |
| StringNGrams <T는 숫자를 확장합니다> | 비정형 문자열 데이터에서 ngram을 생성합니다. |
| 문자열어퍼 | 모든 소문자를 해당 대문자로 변환합니다. |
| 문자열상위.옵션 | StringUpper 의 선택적 속성 |
| 합계 <T> | 텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 합을 계산합니다. |
| 합계.옵션 | Sum 의 선택적 속성 |
| 스위치컨드 <T> | `pred`에 의해 결정된 출력 포트로 `데이터`를 전달합니다. |
| 임시변수 <T> | 변경될 수 있지만 단일 단계 내에서만 지속되는 텐서를 반환합니다. |
| 임시변수.옵션 | TemporaryVariable 의 선택적 속성 |
| 텐서어레이 | 주어진 크기의 Tensor 배열. |
| TensorArray.옵션 | TensorArray 의 선택적 속성 |
| 텐서어레이닫기 | 리소스 컨테이너에서 TensorArray를 삭제합니다. |
| TensorArrayConcat <T> | TensorArray의 요소를 'value' 값으로 연결합니다. |
| TensorArrayConcat.Options | TensorArrayConcat 의 선택적 속성 |
| TensorArrayGather <T> | TensorArray의 특정 요소를 출력 '값'으로 수집합니다. |
| TensorArrayGather.Options | TensorArrayGather 의 선택적 속성 |
| TensorArrayGrad | 지정된 핸들에 값의 기울기를 저장하기 위한 TensorArray를 만듭니다. |
| TensorArrayGradWithShape | 지정된 핸들에 값의 여러 기울기를 저장하기 위한 TensorArray를 만듭니다. |
| TensorArrayPack <T> | |
| TensorArrayPack.Options | TensorArrayPack 의 선택적 속성 |
| TensorArrayRead <T> | TensorArray의 요소를 읽어 '값'을 출력합니다. |
| TensorArrayScatter | 입력 값의 데이터를 특정 TensorArray 요소로 분산시킵니다. |
| 텐서배열크기 | TensorArray의 현재 크기를 가져옵니다. |
| 텐서어레이분할 | 입력 값의 데이터를 TensorArray 요소로 분할합니다. |
| TensorArrayUnpack | |
| 텐서어레이쓰기 | tensor_array에 요소를 푸시합니다. |
| TensorForestCreateTree변수 | 트리 리소스를 생성하고 이에 대한 핸들을 반환합니다. |
| TensorForestTreeDeserialize | proto를 트리 핸들로 역직렬화합니다. |
| TensorForestTreeIsInitializedOp | 트리가 초기화되었는지 확인합니다. |
| TensorForestTree예측 | 주어진 입력 데이터에 대한 로짓을 출력합니다. |
| TensorForestTreeResourceHandleOp | TensorForestTreeResource에 대한 핸들을 생성합니다. |
| TensorForestTreeResourceHandleOp.Options | TensorForestTreeResourceHandleOp 의 선택적 속성 |
| TensorForestTree직렬화 | 트리 핸들을 proto로 직렬화합니다. |
| Tensor숲나무크기 | 트리의 노드 수를 가져옵니다. |
| TensorListConcat <T> | 0차원을 따라 목록의 모든 텐서를 연결합니다. |
| TensorListConcat.Options | TensorListConcat 의 선택적 속성 |
| TensorListConcatLists | |
| TensorListConcatV2 <U> | 0차원을 따라 목록의 모든 텐서를 연결합니다. |
| TensorListElementShape <T는 숫자를 확장합니다> | 텐서로서 주어진 목록의 요소 모양입니다. |
| TensorListFromTensor | 쌓이면 `tensor` 값을 갖는 TensorList를 생성합니다. |
| TensorListGather <T> | TensorList를 인덱싱하여 Tensor를 생성합니다. |
| TensorListGetItem <T> | |
| TensorList길이 | 입력 텐서 목록의 텐서 수를 반환합니다. |
| TensorListPopBack <T> | 입력 목록의 마지막 요소와 해당 요소를 제외한 모든 요소가 포함된 목록을 반환합니다. |
| TensorList푸시백 | 전달된 `Tensor`를 마지막 요소로 포함하고 주어진 목록의 다른 요소를 `input_handle`에 포함하는 목록을 반환합니다. |
| TensorListPushBackBatch | |
| TensorListReserve | 빈 요소가 있는 지정된 크기의 목록입니다. |
| TensorList크기 조정 | 목록의 크기를 조정합니다. |
| TensorListScatter | Tensor를 인덱싱하여 TensorList를 생성합니다. |
| TensorListScatterIntoExistingList | 입력 목록의 인덱스에 텐서를 분산시킵니다. |
| TensorListScatterV2 | Tensor를 인덱싱하여 TensorList를 생성합니다. |
| TensorListSetItem | |
| TensorList분할 | 텐서를 목록으로 분할합니다. |
| 텐서리스트스택 <T> | 목록의 모든 텐서를 스택합니다. |
| TensorListStack.옵션 | TensorListStack 의 선택적 속성 |
| 텐서맵 지우기 <U> | 주어진 키의 항목이 지워진 텐서 맵을 반환합니다. |
| TensorMapHasKey | 주어진 키가 맵에 존재하는지 여부를 반환합니다. |
| 텐서맵삽입 | 주어진 키-값 쌍이 삽입된 'input_handle'인 맵을 반환합니다. |
| TensorMapLookup <U> | 텐서 맵의 특정 키에서 값을 반환합니다. |
| 텐서맵 크기 | 입력 텐서 맵의 텐서 수를 반환합니다. |
| TensorScatter추가 <T> | '인덱스'에 따라 기존 텐서에 희박한 '업데이트'를 추가합니다. |
| TensorScatterMax <T> | |
| TensorScatterMin <T> | |
| TensorScatterSub <T> | '인덱스'에 따라 기존 텐서에서 희박한 '업데이트'를 뺍니다. |
| TensorScatterUpdate <T> | '인덱스'에 따라 기존 텐서에 '업데이트'를 분산시킵니다. |
| TensorStridedSliceUpdate <T> | 'input'의 분할된 l-value 참조에 'value'를 할당합니다. |
| TensorStridedSliceUpdate.Options | TensorStridedSliceUpdate 의 선택적 속성 |
| ThreadPool데이터세트 | 'input_dataset'을 계산하기 위해 커스텀 스레드 풀을 사용하는 데이터세트를 생성합니다. |
| ThreadPoolHandle | 'input_dataset'을 계산하기 위해 커스텀 스레드 풀을 사용하는 데이터세트를 생성합니다. |
| ThreadPoolHandle.Options | ThreadPoolHandle 의 선택적 속성 |
| 타일 <T> | 주어진 텐서를 타일링하여 텐서를 구성합니다. |
| 타임스탬프 | 에포크 이후의 시간을 초 단위로 제공합니다. |
| ToBool | 텐서를 스칼라 조건자로 변환합니다. |
| TopK유니크 | 정렬된 순서로 배열의 TopK 고유 값을 반환합니다. |
| TopKWith고유 | 배열의 TopK 값을 정렬된 순서로 반환합니다. |
| TPU컴파일 결과 | TPU 컴파일 결과를 반환합니다. |
| TPU컴파일 성공어설션 | 컴파일이 성공했다고 어설션합니다. |
| TPU임베딩 활성화 | TPU 임베딩을 차별화할 수 있는 작업입니다. |
| TPU실행 | TPU 기기에서 TPU 프로그램을 로드하고 실행하는 Op입니다. |
| TPUExecuteAndUpdate변수 | 선택적 내부 변수 업데이트를 사용하여 프로그램을 실행하는 Op입니다. |
| TPUOrdinalSelector | TPU 코어 선택기 Op. |
| TPUPartitionedInput <T> | 분할된 입력 목록을 함께 그룹화하는 작업입니다. |
| TPUPartitionedInput.Options | TPUPartitionedInput 의 선택적 속성 |
| TPUPartitionedOutput <T> | XLA에 의해 분할될 텐서를 분할된 목록으로 역다중화하는 작업입니다. XLA 계산 외부로 출력됩니다. |
| TPUPartitionedOutput.옵션 | TPUPartitionedOutput 의 선택적 속성 |
| TPUReplicatedInput <T> | N개의 입력을 N방향 복제 TPU 계산에 연결합니다. |
| TPUReplicatedInput.옵션 | TPUReplicatedInput 의 선택적 속성 |
| TPUReplicatedOutput <T> | N 방향으로 복제된 TPU 계산의 N 출력을 연결합니다. |
| TPUReplicate메타데이터 | TPU 계산을 복제하는 방법을 나타내는 메타데이터입니다. |
| TPUReplicateMetadata.Options | TPUReplicateMetadata 의 선택적 속성 |
| TridiagonalMatMul <T> | 삼중대각 행렬을 사용하여 곱을 계산합니다. |
| 삼중대각 해결 <T> | 방정식의 삼중대각 시스템을 해결합니다. |
| TridiagonalSolve.Options | TridiagonalSolve 의 선택적 속성 |
| TryRpc | RPC 요청 일괄 처리를 수행합니다. |
| TryRpc.Options | TryRpc 의 선택적 속성 |
| 배치 해제 <T> | 단일 출력 Tensor에 대한 Batch 작업을 반대로 합니다. |
| Unbatch.옵션 | Unbatch 의 선택적 속성 |
| UnbatchGrad <T> | Unbatch의 그라데이션. |
| UnbatchGrad.옵션 | UnbatchGrad 의 선택적 속성 |
| 압축 해제 요소 | 압축된 데이터 세트 요소를 압축 해제합니다. |
| UnicodeDecode <T는 숫자를 확장합니다> | 'input'의 각 문자열을 일련의 유니코드 코드 포인트로 디코딩합니다. |
| 유니코드디코드.옵션 | UnicodeDecode 의 선택적 속성 |
| 유니코드인코드 | int의 텐서를 유니코드 문자열로 인코딩합니다. |
| 유니코드인코드.옵션 | UnicodeEncode 의 선택적 속성 |
| 고유 <T, V 확장 번호> | 텐서의 축을 따라 고유한 요소를 찾습니다. |
| 고유 데이터 세트 | 'input_dataset'의 고유 요소가 포함된 데이터세트를 생성합니다. |
| UniqueWithCounts <T, V 확장 숫자> | 텐서의 축을 따라 고유한 요소를 찾습니다. |
| UnravelIndex <T는 숫자를 확장합니다> | 평면 인덱스 배열을 좌표 배열 튜플로 변환합니다. |
| 정렬되지 않은세그먼트 조인 | `segment_ids`를 기반으로 `inputs` 요소를 결합합니다. |
| UnsortedSegmentJoin.Options | UnsortedSegmentJoin 의 선택적 속성 |
| 언스택 <T> | 순위-`R` 텐서의 주어진 차원을 `num` 순위-`(R-1)` 텐서로 압축 해제합니다. |
| 언스택.옵션 | Unstack 의 선택적 속성 |
| 언스테이지 | Op는 경량 Dequeue와 유사합니다. |
| 언스테이지.옵션 | Unstage 의 선택적 속성 |
| UnwrapDatasetVariant | |
| UpperBound <U 확장 번호> | 각 행을 따라 upper_bound(sorted_search_values,values)를 적용합니다. |
| VarHandleOp | 변수 리소스에 대한 핸들을 만듭니다. |
| VarHandleOp.Options | VarHandleOp 의 선택적 속성 |
| 변수 <T> | 여러 단계에 걸쳐 지속되는 텐서 형태로 상태를 유지합니다. |
| 변수.옵션 | Variable 의 선택적 속성 |
| VariableShape <T는 숫자를 확장함> | `resource`가 가리키는 변수의 형태를 반환합니다. |
| VarIsInitializedOp | 리소스 핸들 기반 변수가 초기화되었는지 확인합니다. |
| 어디 | 텐서에서 0이 아닌 값/참 값의 위치를 반환합니다. |
| 여기서3 <T> | `조건`에 따라 `x` 또는 `y`에서 요소를 선택합니다. |
| 작업자하트비트 | 작업자의 심장박동 op. |
| WrapDatasetVariant | |
| WriteRawProto요약 | 직렬화된 proto 요약을 작성합니다. |
| XlaRecvFromHost <T> | 호스트로부터 텐서를 수신하는 연산입니다. |
| Xla호스트에게 보내기 | 텐서를 호스트에 보내는 작업입니다. |
| Xlog1py <T> | x == 0이면 0을 반환하고, 그렇지 않으면 요소별로 x * log1p(y)를 반환합니다. |
| 0 <T> | `dims`에 의해 주어진 모양의 0으로 초기화된 상수를 생성하는 연산자입니다. |
| 제로라이크 <T> | x와 모양과 유형이 동일한 0의 텐서를 반환합니다. |