Op

antarmuka publik Op

Subkelas Tidak Langsung yang Diketahui Batalkan , Semua , AllToAll <T>, AnonymousIteratorV2 , AnonymousMemoryCache , AnonymousMultiDeviceIterator , AnonymousRandomSeedGenerator , AnonymousSeedGenerator , Any , ApplyAdagradV2 <T>, AssertCardinalityDataset , AssertNextDataset , AssertThat , Assign <T>, AssignAdd <T>, dan 617 lainnya. Menggugurkan Naikkan pengecualian untuk membatalkan proses saat dipanggil. Semua Menghitung "logis dan" elemen di seluruh dimensi tensor. SemuaKeSemua <T> Operasi untuk bertukar data di seluruh replika TPU. AnonimIteratorV2 Sebuah wadah untuk sumber daya iterator. AnonymousMemoryCache MultiDeviceIterator Anonim Sebuah wadah untuk sumber daya iterator multi perangkat. Generator Benih Acak Anonim Generator Benih Anonim Setiap Menghitung "logis atau" elemen di seluruh dimensi tensor. TerapkanAdagradV2 <T> Perbarui '*var' sesuai dengan skema adagrad. Tegaskan Kumpulan Data Kardinalitas Tegaskan Kumpulan Data Berikutnya Transformasi yang menegaskan transformasi mana yang terjadi selanjutnya. Tegaskan Itu Menegaskan bahwa kondisi yang diberikan benar. Tetapkan <T> Perbarui 'ref' dengan menetapkan 'nilai' padanya. TetapkanTambahkan <T> Perbarui 'ref' dengan menambahkan 'nilai' ke dalamnya. TetapkanTambahkanVariableOp Menambahkan nilai ke nilai variabel saat ini. TetapkanSub <T> Perbarui 'ref' dengan mengurangi 'nilai' darinya. TetapkanSubVariableOp Mengurangi nilai dari nilai variabel saat ini. TetapkanVariabelOp Menetapkan nilai baru ke variabel. Kumpulan Data AutoShard Membuat himpunan data yang memecah himpunan data masukan. Pemecahan Segitiga Berpita <T> Penghalang Mendefinisikan penghalang yang bertahan di berbagai eksekusi grafik. PenghalangTutup Menutup penghalang yang diberikan. PenghalangUkuran Tidak Lengkap Menghitung jumlah elemen yang tidak lengkap dalam penghalang tertentu. BarrierInsertMany Untuk setiap kunci, berikan nilai masing-masing ke komponen yang ditentukan. PenghalangSiapUkuran Menghitung jumlah elemen lengkap dalam penghalang tertentu. PenghalangAmbilBanyak Mengambil sejumlah elemen lengkap dari penghalang. Kelompok Mengelompokkan semua tensor masukan secara nondeterministik. BatchMatMulV2 <T> Mengalikan irisan dua tensor secara berkelompok. BatchToSpace <T> BatchToSpace untuk tensor 4-D tipe T. BatchToSpaceNd <T> BatchToSpace untuk tensor ND tipe T. BesselI0 <T memperluas Nomor> BesselI1 <T memperluas Nomor> BesselJ0 <T memperluas Nomor> BesselJ1 <T memperluas Nomor> BesselK0 <T memperluas Nomor> BesselK0e <T memperluas Nomor> BesselK1 <T memperluas Nomor> BesselK1e <T memperluas Nomor> BesselY0 <T memperluas Nomor> BesselY1 <T memperluas Nomor> Bitcast <U> Mem-bitcast tensor dari satu jenis ke jenis lainnya tanpa menyalin data. BlockLSTM <T memperluas Nomor> Menghitung propagasi maju sel LSTM untuk semua langkah waktu. BlockLSTMGrad <T memperluas Nomor> Menghitung propagasi mundur sel LSTM untuk seluruh urutan waktu. BlockLSTMGradV2 <T memperluas Nomor> Menghitung propagasi mundur sel LSTM untuk seluruh urutan waktu. BlockLSTMV2 <T memperluas Nomor> Menghitung propagasi maju sel LSTM untuk semua langkah waktu. BoostedTreesAggregateStats Mengumpulkan ringkasan akumulasi statistik untuk batch. BoostedTreesBucketize Masukkan setiap fitur ke dalam keranjang berdasarkan batasan keranjang. BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit Menghitung keuntungan untuk setiap fitur dan mengembalikan informasi pemisahan terbaik untuk fitur tersebut. BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 Menghitung keuntungan untuk setiap fitur dan mengembalikan informasi pemisahan terbaik untuk setiap node. BoostedTreesHitungKeuntungan TerbaikPerFitur Menghitung keuntungan untuk setiap fitur dan mengembalikan informasi pemisahan terbaik untuk fitur tersebut. BoostedTreesCenterBias Menghitung prior dari data pelatihan (bias) dan mengisi node pertama dengan logit sebelumnya. BoostedTreesCreateEnsemble Membuat model ansambel pohon dan mengembalikan pegangannya. BoostedTreesCreateQuantileStreamResource Buat Sumber Daya untuk Aliran Kuantil. BoostedTreesDeserializeEnsemble Deserialisasi konfigurasi ansambel pohon berseri dan menggantikan pohon saat ini ansambel. BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp Membuat pegangan ke BoostedTreesEnsembleResource Output BoostedTreesExampleDebug Output debug/interpretabilitas model untuk setiap contoh. Ringkasan BoostedTreesFlushQuantile Hapus ringkasan kuantil dari setiap sumber daya aliran kuantil. BoostedTreesGetEnsembleStates Mengambil token stempel sumber daya ansambel pohon, jumlah pohon, dan statistik pertumbuhan. BoostedTreesMakeQuantileSummaries Membuat ringkasan kuantil untuk batch. Ringkasan BoostedTreesMakeStats Membuat ringkasan akumulasi statistik untuk batch. BoostedTreesPredict Menjalankan beberapa prediktor ansambel regresi aditif pada instans masukan dan menghitung logit. BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries Tambahkan ringkasan kuantil ke setiap sumber daya aliran kuantil. BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize Deserialisasi batas bucket dan tanda siap ke QuantileAccumulator saat ini. BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush Hapus ringkasan untuk sumber daya aliran kuantil. BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries Hasilkan batas keranjang untuk setiap fitur berdasarkan akumulasi ringkasan. BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp Membuat pegangan ke BoostedTreesQuantileStreamResource. BoostedTreesSerializeEnsemble Membuat serial ansambel pohon menjadi proto. BoostedTreesSparseAggregateStats Mengumpulkan ringkasan akumulasi statistik untuk batch. BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit Menghitung keuntungan untuk setiap fitur dan mengembalikan informasi pemisahan terbaik untuk fitur tersebut. BoostedTreesTrainingPredict Menjalankan beberapa prediktor ansambel regresi aditif pada instans masukan dan menghitung pembaruan ke log yang di-cache. BoostedTreesUpdateEnsemble Memperbarui ansambel pohon dengan menambahkan lapisan ke pohon terakhir yang sedang ditanam atau dengan memulai pohon baru. BoostedTreesUpdateEnsembleV2 Memperbarui ansambel pohon dengan menambahkan lapisan ke pohon terakhir yang sedang ditanam atau dengan memulai pohon baru. BroadcastDynamicShape <T memperluas Nomor> Kembalikan bentuk s0 op s1 dengan siaran. BroadcastGradientArgs <T memperluas Nomor> Kembalikan indeks reduksi untuk menghitung gradien s0 op s1 dengan siaran. Siaran Ke <T> Siarkan array untuk bentuk yang kompatibel. Buat ember Mengelompokkan 'masukan' berdasarkan 'batas'. Komponen CSRSparseMatrix <T> Membacakan komponen CSR pada `indeks` batch. CSRSparseMatrixToDense <T> Ubah CSRSparseMatrix (mungkin dalam batch) menjadi padat. CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> Mengonversi CSRSparesMatrix (mungkin dalam batch) menjadi SparseTensor. Kumpulan Data CSV CSVDatasetV2 CTCLossV2 Menghitung Kerugian CTC (probabilitas log) untuk setiap entri batch. CacheDatasetV2 CheckNumericsV2 <T memperluas Nomor> Memeriksa tensor untuk nilai NaN, -Inf, dan +Inf. Pilih Kumpulan Data Tercepat KlipDenganNilai <T> Klip nilai tensor ke min dan maks tertentu. CollectiveGather <T memperluas Nomor> Saling mengakumulasi beberapa tensor dengan jenis dan bentuk yang identik. CollectiveGatherV2 <T memperluas Nomor> Saling mengakumulasi beberapa tensor dengan jenis dan bentuk yang identik. KolektifPermute <T> Opsi untuk mengubah posisi tensor di seluruh instance TPU yang direplikasi. CollectiveReduceV2 <T memperluas Nomor> Saling mereduksi beberapa tensor dengan jenis dan bentuk yang identik. GabunganNonMaxSuppression Dengan rakus memilih subset kotak pembatas dalam urutan skor yang menurun, Operasi ini melakukan non_max_suppression pada input per batch, di semua kelas. Elemen Kompres Mengompresi elemen kumpulan data. HitungUkuranBatch Menghitung ukuran batch statis dari kumpulan data tanpa batch parsial. Sambungan <T> Menggabungkan tensor sepanjang satu dimensi. KonfigurasikanTPU Terdistribusi Menyiapkan struktur terpusat untuk sistem TPU terdistribusi. Konfigurasikan TPUEmbedding Menyiapkan TPUEmbedding dalam sistem TPU terdistribusi. Konstan <T> Operator yang menghasilkan nilai konstan. KonsumsiMutexLock Operasi ini menggunakan kunci yang dibuat oleh `MutexLock`. KontrolPemicu Tidak melakukan apa pun. Salin <T> Salin tensor dari CPU-ke-CPU atau GPU-ke-GPU. SalinHost <T> Salin tensor ke host. CountUpTo <T memperluas Angka> Menambah 'ref' hingga mencapai 'batas'. CrossReplicaSum <T memperluas Angka> Opsi untuk menjumlahkan input di seluruh instans TPU yang direplikasi. CudnnRNNBackpropV3 <T memperluas Nomor> Langkah backprop dari CudnnRNNV3. CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T memperluas Nomor> Mengonversi parameter CudnnRNN dari bentuk kanonik ke bentuk yang dapat digunakan. CudnnRNNNParamsToCanonicalV2 <T memperluas Nomor> Mengambil parameter CudnnRNN dalam bentuk kanonik. CudnnRNNV3 <T memperluas Nomor> RNN yang didukung oleh cuDNN. CumulativeLogsumexp <T memperluas Angka> Hitung produk kumulatif tensor `x` sepanjang `sumbu`. DataServiceDataset Kardinalitas Kumpulan Data Mengembalikan kardinalitas `input_dataset`. Kumpulan DataDariGrafik Membuat kumpulan data dari `graph_def` yang diberikan. Kumpulan DataKeGraphV2 Mengembalikan GraphDef berseri yang mewakili `input_dataset`. Dawsn <T memperluas Nomor> DebugGradientIdentity <T> Operasi identitas untuk debugging gradien. DebugGradientRefIdentity <T> Operasi identitas untuk debugging gradien. Identitas Debug <T> Menyediakan pemetaan identitas tensor input tipe non-Ref untuk debugging. DebugIdentityV2 <T> Debug Identitas V2 Op. DebugNanCount Operasi Penghitung Nilai NaN Debug. DebugNumericSummary Ringkasan Numerik Debug Op. DebugNumericSummaryV2 <U memperluas Nomor> Ringkasan Numerik Debug V2 Op. DecodeImage <T memperluas Nomor> Berfungsi untuk decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg, dan decode_png. DecodePaddedRaw <T memperluas Nomor> Menafsirkan ulang byte string sebagai vektor angka. DekodeProto Operasi mengekstrak bidang dari pesan buffer protokol serial menjadi tensor. Salinan Dalam <T> Membuat salinan `x`. HapusIterator Sebuah wadah untuk sumber daya iterator. HapusMemoryCache HapusMultiDeviceIterator Sebuah wadah untuk sumber daya iterator. HapusRandomSeedGenerator HapusSeedGenerator HapusSessionTensor Hapus tensor yang ditentukan oleh pegangannya di sesi tersebut. DenseBincount <U memperluas Nomor> Menghitung jumlah kemunculan setiap nilai dalam array bilangan bulat. DenseCountSparseOutput <U memperluas Angka> Melakukan penghitungan bin keluaran jarang untuk masukan tf.tensor. PadatToCSRSparseMatrix Mengonversi tensor padat menjadi CSRSparseMatrix (mungkin dalam batch). HancurkanResourceOp Menghapus sumber daya yang ditentukan oleh pegangan. HancurkanVariabel Sementara <T> Menghancurkan variabel sementara dan mengembalikan nilai akhirnya. Indeks Perangkat Kembalikan indeks perangkat tempat operasi dijalankan. DirectedInterleaveDataset Pengganti `InterleaveDataset` pada daftar tetap kumpulan data `N`. DrawBoundingBoxesV2 <T memperluas Nomor> Gambarlah kotak pembatas pada kumpulan gambar. DummyIterationCounter DummyMemoryCache Generator DummySeed Partisi Dinamis <T> Partisi `data` menjadi tensor `num_partitions` menggunakan indeks dari `partitions`. Jahitan Dinamis <T> Sisipkan nilai dari tensor `data` ke dalam satu tensor. Sunting Jarak Menghitung Jarak Edit Levenshtein (mungkin dinormalisasi). Ya <U> Menghitung dekomposisi eigen dari satu atau lebih matriks persegi. Einsum <T> Kontraksi tensor menurut konvensi penjumlahan Einstein. Kosong <T> Membuat tensor dengan bentuk tertentu. Daftar Tensor Kosong Membuat dan mengembalikan daftar tensor kosong. KosongTensorMap Membuat dan mengembalikan peta tensor kosong. EnkodeProto Operasi ini membuat serial pesan protobuf yang disediakan di tensor input. EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch Sebuah operasi yang memasukkan daftar tensor batch masukan ke TPUEmbedding. EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch Memudahkan porting kode yang menggunakan tf.nn.embedding_lookup(). EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch Sebuah operasi yang memasukkan indeks masukan TPUEmbedding dari SparseTensor. EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch Memudahkan porting kode yang menggunakan tf.nn.embedding_lookup_sparse(). Pastikan Bentuk <T> Memastikan bentuk tensor sesuai dengan bentuk yang diharapkan. Masukkan <T> Membuat atau menemukan bingkai anak, dan membuat `data` tersedia untuk bingkai anak. Erfinv <T memperluas Nomor> Norma Euclidean <T> Menghitung norma euclidean elemen di seluruh dimensi tensor. Keluar <T> Keluar dari frame saat ini ke frame induknya. PerluasDim <T> Menyisipkan dimensi 1 ke dalam bentuk tensor. Kumpulan DataAutoShard Eksperimental Membuat himpunan data yang memecah himpunan data masukan. Kumpulan DataExperimentalBytesProductStats Mencatat ukuran byte setiap elemen `input_dataset` di StatsAggregator. Set Data EksperimentalPilihTercepat Kardinalitas Kumpulan Data Eksperimental Mengembalikan kardinalitas `input_dataset`. ExperimentalDatasetToTFRecord Menulis kumpulan data tertentu ke file tertentu menggunakan format TFRecord. Kumpulan Data EksperimentalDenseToSparseBatch Membuat himpunan data yang mengelompokkan elemen masukan ke dalam SparseTensor. Kumpulan DataExperimentalLatencyStats Merekam latensi produksi elemen `input_dataset` di StatsAggregator. Kumpulan Data Pencocokan Eksperimental Kumpulan Data EksperimentalMaxIntraOpParallelism Membuat kumpulan data yang mengesampingkan paralelisme intra-operasi maksimum. Kumpulan DataParseExample Eksperimental Mengubah `input_dataset` yang berisi proto `Contoh` sebagai vektor DT_STRING menjadi kumpulan data objek `Tensor` atau `SparseTensor` yang mewakili fitur yang diurai. Set DataPoolPrivateThreadPool Eksperimental Membuat himpunan data yang menggunakan kumpulan thread khusus untuk menghitung `input_dataset`. Kumpulan Data Acak Eksperimental Membuat Kumpulan Data yang mengembalikan nomor pseudorandom. Kumpulan Data EksperimentalRebatch Membuat kumpulan data yang mengubah ukuran batch. ExperimentalSetStatsAggregatorDataset Set Data Jendela Geser Eksperimental Membuat kumpulan data yang melewati jendela geser ke `input_dataset`. Set DataSql Eksperimental Membuat himpunan data yang menjalankan kueri SQL dan mengeluarkan baris kumpulan hasil. Pegangan Agregator Statistik Eksperimental Membuat sumber daya manajer statistik. Ringkasan ExperimentalStatsAggregator Menghasilkan ringkasan statistik apa pun yang dicatat oleh manajer statistik tertentu. Kumpulan Data EksperimentalUnbatch Kumpulan data yang membagi elemen masukannya menjadi beberapa elemen. Ekspansi <T extends Number> EkstrakGlimpseV2 Mengekstrak sekilas dari tensor masukan. ExtractVolumePatches <T memperluas Nomor> Ekstrak `patch` dari `input` dan letakkan di dimensi output `"kedalaman"`. Isi <U> Membuat tensor yang diisi dengan nilai skalar. Sidik jari Menghasilkan nilai sidik jari. FresnelCos <T memperluas Nomor> FresnelSin <T memperluas Nomor> FusedBatchNormGradV3 <T memperluas Nomor, U memperluas Nomor> Gradien untuk normalisasi batch. FusedBatchNormV3 <T memperluas Nomor, U memperluas Nomor> Normalisasi batch. GRUBlockCell <T memperluas Nomor> Menghitung propagasi maju sel GRU untuk 1 langkah waktu. GRUBlockCellGrad <T memperluas Nomor> Menghitung propagasi balik sel GRU untuk 1 langkah waktu. Kumpulkan <T> Kumpulkan irisan dari sumbu `params` `sumbu` menurut `indeks`. KumpulkanNd <T> Kumpulkan irisan dari `params` menjadi Tensor dengan bentuk yang ditentukan oleh `indeks`. Hasilkan Proposal BoundingBox Operasi ini menghasilkan Wilayah Minat dari kotak pembatas tertentu (bbox_deltas) jangkar wrt yang dikodekan sesuai dengan persamaan 2 di arXiv:1506.01497 Operasi memilih kotak penilaian `pre_nms_topn` teratas, mendekodekannya sehubungan dengan jangkar, menerapkan penekanan non-maksimal pada kotak yang tumpang tindih dengan nilai interseksi-over-union (iou) yang lebih tinggi dari `nms_threshold`, membuang kotak yang sisinya lebih pendek kurang dari ` ukuran_minimal`. DapatkanSessionHandle Simpan tensor masukan dalam keadaan sesi saat ini. DapatkanSessionTensor <T> Dapatkan nilai tensor yang ditentukan oleh pegangannya. Gradien Menambahkan operasi untuk menghitung turunan parsial dari jumlah y s wrt x s, yaitu d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... Jika nilai Options.dx() ditetapkan, nilai tersebut adalah turunan parsial simbolis awal dari beberapa fungsi kerugian L wrt GaransiConst <T> Memberikan jaminan pada runtime TF bahwa tensor masukan adalah konstan. Tabel Hash Membuat tabel hash yang tidak diinisialisasi. HistogramFixedWidth <U memperluas Angka> Kembalikan histogram nilai. Identitas <T> Mengembalikan tensor dengan bentuk dan konten yang sama dengan tensor atau nilai masukan. IdentitasN Mengembalikan daftar tensor dengan bentuk dan konten yang sama dengan input tensor. AbaikanErrorsDataset Membuat kumpulan data yang berisi elemen `input_dataset` yang mengabaikan kesalahan. ImageProjectiveTransformV2 <T memperluas Angka> Menerapkan transformasi yang diberikan ke setiap gambar. ImageProjectiveTransformV3 <T memperluas Angka> Menerapkan transformasi yang diberikan ke setiap gambar. Konstanta Abadi <T> Mengembalikan tensor yang tidak dapat diubah dari wilayah memori. InfeedDequeue <T> Opsi placeholder untuk nilai yang akan dimasukkan ke dalam perhitungan. InfeedDequeueTuple Mengambil beberapa nilai dari infeed sebagai tupel XLA. Antrean Infeed Sebuah operasi yang memasukkan satu nilai Tensor ke dalam komputasi. InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer Sebuah operasi yang memasukkan buffer yang telah dipralinearisasi ke dalam pengumpan TPU. InfeedEnqueueTuple Memasukkan beberapa nilai Tensor ke dalam komputasi sebagai tupel XLA. Inisialisasi Tabel Penginisialisasi tabel yang masing-masing menggunakan dua tensor untuk kunci dan nilai. InisialisasiTableFromDataset InisialisasiTableFromTextFile Menginisialisasi tabel dari file teks. Tambahkan <T> Menambahkan v ke dalam baris x tertentu. InplaceSub <T> Kurangi `v` ke dalam baris `x` yang ditentukan. Pembaruan Inplace <T> Memperbarui baris tertentu 'i' dengan nilai 'v'. IsBoostedTreesEnsembleInisialisasi Memeriksa apakah ansambel pohon telah diinisialisasi. IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInisialisasi Memeriksa apakah aliran kuantil telah diinisialisasi. IsVariableInisialisasi Memeriksa apakah tensor telah diinisialisasi. Regresi Isotonik <U memperluas Angka> Memecahkan sejumlah masalah regresi isotonik. IteratorGetDevice Mengembalikan nama perangkat tempat `sumber daya` ditempatkan. Inisialisasi KMC2Chain Mengembalikan indeks titik data yang harus ditambahkan ke kumpulan benih. Inisialisasi KmeansPlusPlus Memilih num_to_sample baris input menggunakan kriteria KMeans++. Statistik Pesanan Kth Menghitung statistik urutan ke-K dari kumpulan data. Kumpulan Data LMDB Membuat himpunan data yang memancarkan pasangan nilai kunci dalam satu atau beberapa file LMDB. LSTMBlockCell <T memperluas Nomor> Menghitung propagasi maju sel LSTM untuk 1 langkah waktu. LSTMBlockCellGrad <T memperluas Nomor> Menghitung propagasi mundur sel LSTM untuk 1 langkah waktu. LinSpace <T memperluas Nomor> Menghasilkan nilai dalam suatu interval. LoadTPUEmbeddingADAMParameter Muat parameter penyematan ADAM. LoadTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug Muat parameter penyematan ADAM dengan dukungan debug. LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters Muat parameter penyematan Adadelta. LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug Muat parameter Adadelta dengan dukungan debug. LoadTPUEmbeddingAdagradParameters Muat parameter penyematan Adagrad. LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug Muat parameter penyematan Adagrad dengan dukungan debug. LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters Memuat parameter penyematan RMSProp yang terpusat. LoadTPUEmbeddingFTRLParameter Muat parameter penyematan FTRL. LoadTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug Muat parameter penyematan FTRL dengan dukungan debug. MuatTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters Memuat parameter penyematan MDL Adagrad Light. LoadTPUEmbeddingMomentumParameters Muat parameter penyematan Momentum. LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug Muat parameter penyematan Momentum dengan dukungan debug. LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters Muat parameter penyematan Adagrad proksimal. LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug Muat parameter penyematan Adagrad proksimal dengan dukungan debug. LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters Muat parameter penyematan RMSProp. LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug Muat parameter penyematan RMSProp dengan dukungan debug. LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters Muat parameter penyematan SGD. LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug Muat parameter penyematan SGD. LookupTableExport <T, U> Menampilkan semua kunci dan nilai dalam tabel. PencarianTabelTemukan <U> Mencari kunci dalam tabel, menampilkan nilai yang sesuai. Impor Tabel Pencarian Menggantikan isi tabel dengan kunci dan nilai yang ditentukan. Sisipkan Tabel Pencarian Memperbarui tabel untuk mengaitkan kunci dengan nilai. LookupTableRemove Menghapus kunci dan nilai terkaitnya dari tabel. Ukuran Tabel Pencarian Menghitung jumlah elemen dalam tabel yang diberikan. LoopCond Meneruskan masukan ke keluaran. Batas Bawah <U memperluas Angka> Menerapkan batas_bawah (nilai_pencarian_diurutkan, nilai) di sepanjang setiap baris. Lu <T, U memperluas Nomor> Menghitung dekomposisi LU dari satu atau lebih matriks persegi. Jadikan Unik Jadikan semua elemen dalam dimensi non-Batch unik, namun \"dekat\" dengannya nilai awal mereka. Jelas Peta Op menghapus semua elemen dalam wadah yang mendasarinya. Ukuran PetaTidak Lengkap Op mengembalikan jumlah elemen yang tidak lengkap dalam wadah yang mendasarinya. Peek Peta Op mengintip nilai pada kunci yang ditentukan. Ukuran Peta Op mengembalikan jumlah elemen dalam wadah yang mendasarinya. Panggung Peta Tahap (kunci, nilai) dalam wadah dasar yang berperilaku seperti tabel hash. PetaTidak Panggung Op menghapus dan mengembalikan nilai yang terkait dengan kunci dari wadah di bawahnya. MapUnstageNoKey Op menghapus dan mengembalikan acak (kunci, nilai) dari wadah di bawahnya. MatrixDiagPartV2 <T> Mengembalikan bagian diagonal batch dari tensor batch. MatrixDiagPartV3 <T> Mengembalikan bagian diagonal batch dari tensor batch. MatriksDiagV2 <T> Mengembalikan tensor diagonal kumpulan dengan nilai diagonal kumpulan tertentu. MatriksDiagV3 <T> Mengembalikan tensor diagonal kumpulan dengan nilai diagonal kumpulan tertentu. MatriksSetDiagV2 <T> Mengembalikan tensor matriks batch dengan nilai diagonal batch baru. MatriksSetDiagV3 <T> Mengembalikan tensor matriks batch dengan nilai diagonal batch baru. Maks <T> Menghitung jumlah maksimum elemen di seluruh dimensi tensor. Kumpulan Data MaxIntraOpParallelism Membuat kumpulan data yang mengesampingkan paralelisme intra-operasi maksimum. Gabungkan <T> Meneruskan nilai tensor yang tersedia dari `input` ke `output`. Minimal <T> Menghitung jumlah minimum elemen di seluruh dimensi tensor. CerminPad <T> Mengisi tensor dengan nilai cermin. MirrorPadGrad <T> Operasi gradien untuk operasi `MirrorPad`. MlirPassthroughOp Membungkus komputasi MLIR arbitrer yang dinyatakan sebagai modul dengan fungsi main(). MulNoNan <T> Mengembalikan x * y berdasarkan elemen. MutableDenseHashTable Membuat tabel hash kosong yang menggunakan tensor sebagai penyimpanan pendukung. TabelHash yang Dapat Diubah Membuat tabel hash kosong. MutableHashTableOfTensor Membuat tabel hash kosong. muteks Membuat sumber daya Mutex yang dapat dikunci dengan `MutexLock`. Kunci Mutex Mengunci sumber daya mutex. NcclAllReduce <T memperluas Nomor> Menghasilkan tensor yang berisi reduksi di semua tensor masukan. NcclBroadcast <T memperluas Nomor> Mengirim `input` ke semua perangkat yang terhubung ke output. NcclReduce <T memperluas Nomor> Mengurangi `input` dari `num_devices` menggunakan `reduction` ke satu perangkat. Ndtri <T memperluas Nomor> Tetangga Terdekat Memilih k pusat terdekat untuk setiap titik. BerikutnyaSetelah <T memperluas Nomor> Mengembalikan nilai `x1` berikutnya yang dapat direpresentasikan ke arah `x2`, berdasarkan elemen. Iterasi Berikutnya <T> Membuat masukannya tersedia untuk iterasi berikutnya. Tidak ada operasi Tidak melakukan apa pun. NonDeterministicInts <U> Secara non-deterministik menghasilkan beberapa bilangan bulat. NonMaxSuppressionV5 <T memperluas Angka> Dengan rakus memilih subset kotak pembatas dalam urutan skor yang menurun, memangkas kotak-kotak yang memiliki interseksi-over-union (IOU) tinggi yang tumpang tindih dengan kotak-kotak yang dipilih sebelumnya. Kumpulan Data yang Tidak Dapat Diserialkan Satu Panas <U> Mengembalikan tensor satu-panas. Yang Suka <T> Mengembalikan tensor yang bentuk dan tipenya sama dengan x. OptimalkanDatasetV2 Membuat kumpulan data dengan menerapkan pengoptimalan terkait ke `input_dataset`. Memerintahkan Peta Hapus Op menghapus semua elemen dalam wadah yang mendasarinya. MemesanPetaTidak LengkapUkuran Op mengembalikan jumlah elemen yang tidak lengkap dalam wadah yang mendasarinya. MemesanMapPeek Op mengintip nilai pada kunci yang ditentukan. UkuranPeta yang Dipesan Op mengembalikan jumlah elemen dalam wadah yang mendasarinya. TahapPeta yang Dipesan Tahap (kunci, nilai) dalam wadah dasar yang berperilaku seperti yang dipesan wadah asosiatif. MemesanMapUnstage Op menghapus dan mengembalikan nilai yang terkait dengan kunci dari wadah di bawahnya. MemesanMapUnstageNoKey Op menghapus dan mengembalikan elemen (kunci, nilai) dengan yang terkecil kunci dari wadah yang mendasarinya. OutfeedDequeue <T> Mengambil satu tensor dari outfeed komputasi. OutfeedDequeueTuple Ambil beberapa nilai dari outfeed komputasi. OutfeedDequeueTupleV2 Ambil beberapa nilai dari outfeed komputasi. OutfeedDequeueV2 <T> Mengambil satu tensor dari outfeed komputasi. Antrean Umpan Keluar Enqueue Tensor pada outfeed komputasi. OutfeedEnqueueTuple Enqueuekan beberapa nilai Tensor pada outfeed komputasi. Bantalan <T> Bantalan tensor. ParalelConcat <T> Menggabungkan daftar tensor `N` di sepanjang dimensi pertama. Jahitan Dinamis Paralel <T> Sisipkan nilai dari tensor `data` ke dalam satu tensor. ParseContohDatasetV2 Mengubah `input_dataset` yang berisi proto `Contoh` sebagai vektor DT_STRING menjadi kumpulan data objek `Tensor` atau `SparseTensor` yang mewakili fitur yang diurai. ParseContohV2 Mengubah vektor proto tf.Example (sebagai string) menjadi tensor yang diketik. ParseSequenceContohV2 Mengubah vektor proto tf.io.SequenceExample (sebagai string) menjadi tensor yang diketik. Penampung <T> Opsi placeholder untuk nilai yang akan dimasukkan ke dalam perhitungan. PlaceholderDenganDefault <T> Operasi placeholder yang melewati `input` ketika outputnya tidak diumpankan. Pralinearisasi Sebuah operasi yang linierisasi satu nilai Tensor menjadi tensor varian buram. PralinearisasiTuple Sebuah operasi yang linierisasi beberapa nilai Tensor menjadi tensor varian buram. Operasi Primitif Kelas dasar untuk implementasi Op yang didukung oleh satu Operation . Mencetak Mencetak skalar string. Kumpulan Data PrivateThreadPool Membuat himpunan data yang menggunakan kumpulan thread khusus untuk menghitung `input_dataset`. Produk <T> Menghitung produk elemen melintasi dimensi tensor. QuantizeAndDequantizeV4 <T memperluas Angka> Mengembalikan gradien `QuantizeAndDequantizeV4`. QuantizeAndDequantizeV4Grad <T memperluas Angka> Mengembalikan gradien `QuantizeAndDequantizeV4`. Concat Terkuantisasi <T> Menggabungkan tensor terkuantisasi sepanjang satu dimensi. QuantizedConv2DAndRelu <V> QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V> QuantizedConv2DAndRequantize <V> QuantizedConv2DPerChannel <V> Menghitung QuantizedConv2D per saluran. QuantizedConv2DWithBias <V> QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W> QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X> QuantizedConv2DDenganBiasSumAndRelu <V> QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X> QuantizedDepthwiseConv2D <V> Menghitung Konv2D mendalam yang terkuantisasi. QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V> Menghitung Konv2D mendalam yang terkuantisasi dengan Bias. QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> Menghitung Konv2D mendalam yang terkuantisasi dengan Bias dan Relu. QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> Menghitung Konv2D mendalam yang terkuantisasi dengan Bias, Relu, dan Requantize. QuantizedMatMulWithBias <W> Melakukan perkalian matriks terkuantisasi `a` dengan matriks `b` dengan penambahan bias. QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W memperluas Angka> QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> Lakukan perkalian matriks terkuantisasi `a` dengan matriks `b` dengan penjumlahan bias dan fusi relu. QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> Lakukan perkalian matriks terkuantisasi `a` dengan matriks `b` dengan bias add dan relu serta requantize fusion. QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W> Bentuk Ulang Terkuantisasi <T> Membentuk ulang tensor terkuantisasi sesuai operasi Reshape. RaggedBincount <U memperluas Nomor> Menghitung jumlah kemunculan setiap nilai dalam array bilangan bulat. RaggedCountSparseOutput <U memperluas Angka> Melakukan penghitungan bin keluaran jarang untuk masukan tensor yang tidak rata. RaggedCross <T, U memperluas Nomor> Menghasilkan persilangan fitur dari daftar tensor, dan mengembalikannya sebagai RaggedTensor. RaggedGather <T memperluas Angka, U> Kumpulkan irisan kasar dari sumbu `params` `0` menurut `indeks`. RaggedRange <U memperluas Nomor, T memperluas Nomor> Mengembalikan `RaggedTensor` yang berisi rangkaian angka tertentu. RaggedTensorFromVariant <U memperluas Angka, T> Mendekode Tensor `varian` menjadi `RaggedTensor`. RaggedTensorToSparse <U> Mengonversi `RaggedTensor` menjadi `SparseTensor` dengan nilai yang sama. RaggedTensorToTensor <U> Buat tensor padat dari tensor yang tidak rata, mungkin dengan mengubah bentuknya. RaggedTensorToVariant Mengkodekan `RaggedTensor` menjadi Tensor `varian`. RaggedTensorToVariantGradient <U> Helper yang digunakan untuk menghitung gradien untuk `RaggedTensorToVariant`. Rentang <T memperluas Angka> Membuat urutan angka. Pangkat Mengembalikan peringkat tensor. BacaVariableOp <T> Membaca nilai suatu variabel. Kumpulan Data Batch Ulang Membuat kumpulan data yang mengubah ukuran batch. Batch UlangDatasetV2 Membuat kumpulan data yang mengubah ukuran batch. Terima <T> Menerima tensor bernama dari send_device di recv_device. Aktivasi RecvTPUEmbedding Sebuah operasi yang menerima aktivasi penyematan pada TPU. Kurangi Semua Menghitung "logis dan" elemen di seluruh dimensi tensor. Kurangi Apa Pun Menghitung "logis atau" elemen di seluruh dimensi tensor. Kurangi Maks <T> Menghitung jumlah maksimum elemen di seluruh dimensi tensor. Kurangi Min <T> Menghitung jumlah minimum elemen di seluruh dimensi tensor. KurangiProd <T> Menghitung produk elemen melintasi dimensi tensor. Kurangi Jumlah <T> Menghitung jumlah elemen di seluruh dimensi tensor. ReferensiMasukkan <T> Membuat atau menemukan bingkai anak, dan membuat `data` tersedia untuk bingkai anak. RefKeluar <T> Keluar dari frame saat ini ke frame induknya. RefIdentitas <T> Mengembalikan tensor ref yang sama dengan tensor ref masukan. Gabungkan Kembali <T> Meneruskan nilai tensor yang tersedia dari `inputs` ke `output`. RefNextIteration <T> Membuat masukannya tersedia untuk iterasi berikutnya. RefPilih <T> Meneruskan elemen ke-`indeks` dari `input` ke `output`. Saklar Ref <T> Meneruskan `data` tensor referensi ke port keluaran yang ditentukan oleh `pred`. DaftarDataset Mendaftarkan kumpulan data dengan layanan tf.data. RemoteFusedGraphExecute Jalankan sub grafik pada prosesor jarak jauh. RequantizationRangePerChannel Menghitung rentang rekuantisasi per saluran. RequantizePerChannel <U> Menghitung ulang input dengan nilai min dan maks yang diketahui per saluran. Bentuk ulang <T> Membentuk ulang tensor. ResourceAccumulatorApplyGradient Menerapkan gradien ke akumulator tertentu. ResourceAccumulatorNumAccumulated Mengembalikan jumlah gradien yang dikumpulkan dalam akumulator tertentu. ResourceAccumulatorSetGlobalStep Memperbarui akumulator dengan nilai baru untuk global_step. ResourceAccumulatorTakeGradient <T> Mengekstrak gradien rata-rata di Akumulator Bersyarat yang diberikan. ResourceApplyAdagradV2 Perbarui '*var' sesuai dengan skema adagrad. ResourceApplyAdamWithAmsgrad Perbarui '*var' sesuai dengan algoritma Adam. ResourceApplyKerasMomentum Perbarui '*var' sesuai dengan skema momentum. Akumulator ResourceConditional Akumulator bersyarat untuk menggabungkan gradien. ResourceCountUpTo <T memperluas Angka> Menambah variabel yang ditunjuk oleh 'sumber daya' hingga mencapai 'batas'. ResourceGather <U> Kumpulkan potongan dari variabel yang ditunjuk oleh `sumber daya` menurut `indeks`. ResourceGatherNd <U> ResourceScatterAdd Menambahkan pembaruan jarang ke variabel yang direferensikan oleh `sumber daya`. ResourceScatterDiv Membagi pembaruan yang jarang ke dalam variabel yang direferensikan oleh `sumber daya`. ResourceScatterMax Mengurangi pembaruan yang jarang ke dalam variabel yang direferensikan oleh `sumber daya` menggunakan operasi `maks`. ResourceScatterMin Mengurangi pembaruan yang jarang ke dalam variabel yang direferensikan oleh `sumber daya` menggunakan operasi `min`. ResourceScatterMul Mengalikan pembaruan yang jarang ke dalam variabel yang direferensikan oleh `sumber daya`. ResourceScatterNdAdd Menerapkan tambahan yang jarang untuk nilai atau irisan individu dalam variabel. ResourcescatternDmax ResourcescatternDmin ResourcescatternDSub Menerapkan pengurangan jarang pada nilai atau irisan individu dalam suatu variabel. ResourcescatternDupdate Menerapkan `pembaruan` jarang untuk nilai atau irisan individual dalam tertentu variabel menurut `indeks`. Resourcescattersub Kurangi pembaruan jarang dari variabel yang dirujuk oleh `sumber daya`. Resourcescatterupdate Menetapkan pembaruan jarang untuk variabel yang dirujuk oleh `sumber daya`. ResourcesparseApplyAdagradv2 Perbarui entri yang relevan di '*var' dan '*accum' sesuai dengan skema adagrad. ResourcesparseApplykerasmomentum Perbarui entri yang relevan di '*var' dan '*accum' sesuai dengan skema momentum. ResourcestridedSliceasSign Tetapkan `value` ke referensi L-value yang diiris dari` Ref`. Retrievetpuembeddingadamparameters Ambil parameter embedding Adam. Retrievetpuembeddingadamparametersgradaccumdebug Ambil parameter embedding Adam dengan dukungan debug. Retrievetpuembeddingadadeltaparameters Ambil parameter embedding adadelta. Retrievetpuembeddingadadeltaparametersgradaccumdebug Ambil parameter embedding adadelta dengan dukungan debug. Retrievetpuembeddingadagradparameters Ambil parameter embedding adagrad. Retrievetpuembeddingadagradparametersgradaccumdebug Ambil parameter embedding adagrad dengan dukungan debug. Retrievetpuembeddingcenteredrmspropparameters Parameter embedding RMSPROP yang terpusat. Retrievetpuembeddingftrlparameters Ambil parameter embedding ftrl. Retrievetpuembeddingftrlparametersgradaccumdebug Ambil parameter embedding FTRL dengan dukungan debug. Retrievetpuembeddingmdladagradlightparameters Ambil parameter embedding cahaya mdl adagrad. Retrievetpuembeddingmomentumparameters Ambil parameter embedding momentum. Retrievetpuembeddingmomentumparametersgradaccumdebug Ambil parameter embedding momentum dengan dukungan debug. Retrievetpuembeddingproximaladagradparameters Ambil parameter embedding proksimal adagrad. Retrievetpuembeddingproximaladagradparametersgradaccumdebug Ambil parameter embedding ADAGRAD proksimal dengan dukungan debug. Retrievetpuembeddingproximalyogiparamers Retrievetpuembeddingproximalyogiparametersgradaccumdebug RETRIEVETPUEMBEDRMSPROPPARAMETER Mengambil parameter embedding RMSProp. RETRIEVETPUEMBEDRMSPROPPARAMETERGRADACCUMDEBUG Ambil parameter embedding RMSProp dengan dukungan debug. Retrievetpuembeddingstochasticgradientdescentparamers Ambil parameter embedding SGD. Retrievetpuembeddingstochasticgradientdescentparametersgradaccumdebug Ambil parameter embedding SGD dengan dukungan debug. Reverse <T> Membalikkan dimensi spesifik tensor. Reversessesyquence <T> Membalikkan irisan panjang variabel. Rngreadandskip Memajukan penghitung RNG berbasis kontra. Rngskip Memajukan penghitung RNG berbasis kontra. Gulung <T> Gulung elemen tensor di sepanjang sumbu. RPC Lakukan batch permintaan RPC. SamplingDataset Membuat dataset yang mengambil sampel Bernoulli dari konten dataset lain. Scaleandtranslate ScaleandtranslateGrad <T Extends Number> Pencar <t> Menambahkan pembaruan yang jarang ke referensi variabel. Scatterdiv <t> Membagi referensi variabel dengan pembaruan yang jarang. Scattermax <T memperluas angka> Mengurangi pembaruan yang jarang menjadi referensi variabel menggunakan operasi `max`. Pencar <t memperluas angka> Mengurangi pembaruan yang jarang menjadi referensi variabel menggunakan operasi `min`. Scattermul <t> Mengalikan pembaruan jarang menjadi referensi variabel. Scatternd <u> Sebutkan `pembaruan` ke tensor baru menurut` indeks`. Scatterndadd <t> Menerapkan tambahan yang jarang untuk nilai atau irisan individu dalam variabel. Scatterndmax <T> Menghitung maksimum elemen bijaksana. Scatterndmin <t> Menghitung minimum elemen bijaksana. Scatterndnonaliasingadd <t> Menerapkan tambahan yang jarang untuk `input` menggunakan nilai atau irisan individu dari `pembaruan` menurut indeks` indeks`. ScatternDSub <T> Menerapkan pengurangan jarang pada nilai atau irisan individu dalam suatu variabel. ScatternDupdate <T> Menerapkan `pembaruan` jarang untuk nilai atau irisan individual dalam tertentu variabel menurut `indeks`. Scattersub <T> Kurangi pembaruan jarang menjadi referensi variabel. Scatterupdate <T> Menerapkan pembaruan yang jarang untuk referensi variabel. SelectV2 <T> Mengirim Mengirim tensor bernama dari send_device ke recv_device. Sendtpuembeddinggradients Melakukan pembaruan gradien tabel penyematan. SetDiff1d <t, u memperluas nomor> Menghitung perbedaan antara dua daftar angka atau string. Setsize Jumlah elemen unik di sepanjang dimensi terakhir input `set`. Bentuk <u memperluas nomor> Mengembalikan bentuk tensor. Shapen <u memperluas nomor> Mengembalikan bentuk tensor. Sharddataset Membuat `dataset` yang hanya mencakup 1/` num_shards` dari dataset ini. ShuffleandrepeatDatasetv2 ShuffledataSetv2 ShuffledataSetv3 Shutdowndistributedtpu Mematikan sistem TPU terdistribusi yang berjalan. Ukuran <u memperluas nomor> Mengembalikan ukuran tensor. Skipgram Purse file teks dan membuat sejumlah contoh. Sleepdataset Iris <T> Mengembalikan irisan dari 'input'. SlidingWindowDataset Membuat dataset yang melewati jendela geser di atas `input_dataset`. Snapshot <T> Mengembalikan salinan tensor input. Snapshotdataset Membuat dataset yang akan menulis ke / membaca dari snapshot. Sobolsample <T Extends Number> Menghasilkan poin dari urutan sobol. Spacetobatchnd <t> SpacetoBatch untuk nd tensor tipe T. SparseApplyadagradv2 <t> Perbarui entri yang relevan di '*var' dan '*accum' sesuai dengan skema adagrad. Sparsebincount <u memperluas nomor> Menghitung jumlah kejadian setiap nilai dalam array integer. Sparsecountsparseoutput <u memperluas angka> Melakukan penghitungan nampan-output yang jarang untuk input tensor yang jarang. Sparsecrosshash Menghasilkan Salib Jarang dari Daftar Tensor Jarang dan Lebat. SPARSECROSSV2 Menghasilkan Salib Jarang dari Daftar Tensor Jarang dan Lebat. SPARSEMATRIXADD Penambahan jarang dari dua matriks CSR, c = alpha * a + beta * B. SPARSEMATRIXMATMUL <T> Matriks-multiplies matriks jarang dengan matriks padat. SPARSEMATRIXMUL Perkalian elemen-bijaksana dari matriks jarang dengan tensor padat. SPARSEMATRIXNNZ Mengembalikan jumlah bukan nol dari `sparse_matrix`. Sparsematrixorderingamd Menghitung perkiraan tingkat minimum (AMD) pemesanan `input`. Sparsematrixsoftmax Menghitung softmax csrsrsparsematrix. SPARSEMATRIXSOFTMAXGRAD Menghitung gradien sparsematrixsoftmax op. SPARSEMATRIXSPARSECHOLESKY Menghitung dekomposisi Cholesky yang jarang dari `input`. SPARSEMATRIXSPARSEMATMUL Jarang-matrix-multiplies dua matriks CSR `a` dan` b`. SPARSEMATRIXTRANSPOSE Transposes dimensi bagian dalam (matriks) dari csrsrsematrix. SPARSEMATRIXZEROS Membuat csrsrsematrix all-zeros dengan bentuk `dense_shape`. Sparsetensortocsrsparsematrix Mengubah sparsetensor menjadi csrsrsematrix (mungkin batched). Spence <T memperluas nomor> Pisahkan <T> Membagi tensor menjadi tensor `num_split` sepanjang satu dimensi. Splitv <t> Membagi tensor menjadi tensor `num_split` sepanjang satu dimensi. Peras <t> Menghapus dimensi ukuran 1 dari bentuk tensor. Tumpukan <T> Mengemas daftar tensor per peringkat `n` ke dalam satu peringkat-` (r+1) `tensor. Panggung Nilai panggung mirip dengan enqueue ringan. Stageclear OP menghilangkan semua elemen dalam wadah yang mendasarinya. Stagepeek OP Peeks pada nilai pada indeks yang ditentukan. Tahapan OP mengembalikan jumlah elemen dalam wadah yang mendasarinya. Statefulrandombinomial <v memperluas angka> Statefulstandardnormal <u> Output nilai acak dari distribusi normal. Statefulstandardnormalv2 <u> Output nilai acak dari distribusi normal. StatefultruncatedNormal <u> Output nilai acak dari distribusi normal terpotong. StatefulUniform <u> Output nilai acak dari distribusi yang seragam. Statefuliformfullint <u> Output bilangan bulat acak dari distribusi yang seragam. StateFuliformInt <u> Output bilangan bulat acak dari distribusi yang seragam. StatelessparameterizedtruncatedNormal <v memperluas angka> Statelessrandombinomial <W memperluas angka> Output angka acak pseudorandom deterministik dari distribusi binomial. Statelessrandomgammav2 <v memperluas angka> Output angka acak pseudorandom deterministik dari distribusi gamma. Statelessrandomgeteycounteralg Pilih algoritma terbaik berdasarkan perangkat, dan berebut benih menjadi kunci dan penghitung. Statelessrandomnormalv2 <u memperluas angka> Output nilai pseudorandom deterministik dari distribusi normal. Statelessrandompoisson <W memperluas angka> Output angka acak pseudorandom deterministik dari distribusi Poisson. Statelessrandomuniformfullint <v memperluas angka> Output bilangan bulat acak pseudorandom deterministik dari distribusi yang seragam. Statelessrandomuniformfullintv2 <u memperluas angka> Output bilangan bulat acak pseudorandom deterministik dari distribusi yang seragam. StatelessrandomuniformIntv2 <u memperluas angka> Output bilangan bulat acak pseudorandom deterministik dari distribusi yang seragam. Statelessrandomuniformv2 <u memperluas angka> Output nilai acak pseudorandom deterministik dari distribusi yang seragam. StatelessSampledItortedBoundingBox <T Extends Number> Menghasilkan kotak pembatas yang terdistorsi secara acak untuk deterministik gambar. StatelesstruncatedNormalv2 <u memperluas angka> Output nilai pseudorandom deterministik dari distribusi normal terpotong. StatsaggregatorHandlev2 StatsaggregatorsetSummaryWriter Tetapkan ringkasan_writer_interface untuk merekam statistik menggunakan stats_aggregator yang diberikan. StopGradient <T> Menghentikan perhitungan gradien. STRIDDSLICE <T> Kembalikan irisan yang diikat dari `input`. STRIDDSLICEASIGN <T> Tetapkan `value` ke referensi L-value yang diiris dari` Ref`. STRIDDSLICEGRAD <u> Mengembalikan gradien `stridedslice`. Stringlower Mengubah semua karakter huruf besar menjadi pengganti kecil masing -masing. Stringngrams <T memperluas nomor> Membuat Ngram dari Data String Ragged. Stringupper Mengubah semua karakter huruf kecil menjadi penggantian huruf besar masing -masing. Sum <T> Menghitung jumlah elemen lintas dimensi tensor. Switchcond <t> Maju `data` ke port output yang ditentukan oleh` pred`. TpucompilationResult Mengembalikan hasil kompilasi TPU. Tpucompilesucedededsert Menegaskan bahwa kompilasi berhasil. Tpuembeddingactivations OP yang memungkinkan diferensiasi embeddings TPU. Tpuexecute OP yang memuat dan menjalankan program TPU pada perangkat TPU. TpuexecutandupdateVariable OP yang menjalankan program dengan pembaruan variabel di tempat opsional. Tpuordinalselector Op pemilih inti TPU. TpupartitionedInput <T> OP yang mengelompokkan daftar input yang dipartisi bersama. TPUpArtitionedOutput <T> Op bahwa demultiplexes tensor untuk dicekik oleh XLA ke daftar dipartisi output di luar perhitungan XLA. Tpureplicatemetadata Metadata menunjukkan bagaimana perhitungan TPU harus direplikasi. TpureplicatedInput <T> Menghubungkan N input ke komputasi TPU N-Way yang direplikasi. TpureplicatedOutput <T> Menghubungkan output N dari komputasi TPU N-Way yang direplikasi. Sementaravariable <T> Mengembalikan tensor yang mungkin bermutasi, tetapi hanya berlanjut dalam satu langkah. Tensorarray Serangkaian tensor dengan ukuran yang diberikan. TensorArrayClose Hapus TensorArray dari wadah sumber daya. TensorArrayConcat <T> Konsat elemen dari tensorarray ke nilai `nilai`. TensorArrayGather <T> Kumpulkan elemen spesifik dari TensorArray ke output `value`. TensorArrayGrad Membuat TensorArray untuk menyimpan gradien nilai di pegangan yang diberikan. TensorArrayGradWithShape Membuat TensorArray untuk menyimpan beberapa gradien nilai di pegangan yang diberikan. TensorArrayPack <T> TensorArrayRead <T> Baca elemen dari TensorArray ke output `value`. Tensorarrayscatter Siskan data dari nilai input ke elemen tenorarray tertentu. Tensorarraysize Dapatkan ukuran TensorArray saat ini. TensorArraySplit Pisahkan data dari nilai input menjadi elemen TensorArray. TensorArrayUnpack TensorArraywrite Dorong elemen ke Tensor_Array. TensorForestCreateTreevariable Membuat sumber daya pohon dan mengembalikan pegangan ke sana. TensorForesttreedeserialize Menghapus proto ke pegangan pohon TensorForesttreeisinitializedop Memeriksa apakah pohon telah diinisialisasi. TensorForesttreepredict Keluaran logit untuk data input yang diberikan TensorForesttreeresourceHandleop Membuat pegangan ke tensorforesttreeresource TensorForesttreeserialize Serialisasi pegangan pohon ke proto TensorForestTreesize Dapatkan jumlah node di pohon TensorListConcat <T> Concats semua tensor dalam daftar sepanjang dimensi ke -0. TensorListConcatlists TensorListConcatv2 <u> Concats semua tensor dalam daftar sepanjang dimensi ke -0. TensorListElementShape <T Extends Number> Bentuk elemen dari daftar yang diberikan, sebagai tensor. TensorListFromTensor Membuat daftar tensor yang, ketika ditumpuk, memiliki nilai `tensor`. TensorListGather <T> Membuat tensor dengan mengindeks ke dalam tensorlist. TensorListGetItem <T> TensorListLength Mengembalikan jumlah tensor dalam daftar input tensor. TensorListPopback <T> Mengembalikan elemen terakhir dari daftar input serta daftar dengan semua kecuali elemen itu. TensorListPushback Mengembalikan daftar yang memiliki `tensor` lulus sebagai elemen terakhir dan elemen lain dari daftar yang diberikan di` input_handle`. TensorListPushbackBatch TensorListreserve Daftar ukuran yang diberikan dengan elemen kosong. TensorListresize Mengubah ukuran daftar. TensorListScatter Membuat daftar tensor dengan mengindeks ke tensor. TensorListScatterIntoexistingList Scatters Tensor di indeks dalam daftar input. TensorListScatterv2 Membuat daftar tensor dengan mengindeks ke tensor. TensorListSetitem TensorListSplit Membagi tensor menjadi daftar. TensorListStack <T> Tumpukan semua tensor dalam daftar. TensorMaperase Mengembalikan peta tensor dengan item dari kunci yang diberikan. Tensormaphaskey Mengembalikan apakah ada kunci yang diberikan di peta. Tensormapinsert Mengembalikan peta yang merupakan 'input_handle' dengan pasangan nilai kunci yang diberikan dimasukkan. TensorMapLookup <u> Mengembalikan nilai dari kunci yang diberikan di peta tensor. Tensormapsize Mengembalikan jumlah tensor di peta input tensor. TensormapStackKeys <T> Mengembalikan tumpukan tensor dari semua kunci di peta tensor. Tensorscatteradd <T> Menambahkan jarang `pembaruan` ke tensor yang ada menurut` indics`. Tensorscattermax <T> Tensorscattermin <T> TensorsCattersub <T> Kurangi jarang `pembaruan` dari tensor yang ada sesuai dengan` indeks`. Tensorscatterupdate <T> Sisar `pembaruan` ke tensor yang ada menurut` indeks`. TensorStridedSliceUpdate <T> Tetapkan `value` ke referensi L-value yang diiris dari` input`. ThreadPooldataSet Membuat dataset yang menggunakan kumpulan utas khusus untuk menghitung `input_dataset`. ThreadPoolHandle Membuat dataset yang menggunakan kumpulan utas khusus untuk menghitung `input_dataset`. Ubin <T> Membangun tensor dengan ubin tensor yang diberikan. Cap waktu Memberikan waktu sejak zaman dalam hitungan detik. Tobool Mengubah tensor menjadi predikat skalar. Topkunique Mengembalikan nilai -nilai unik Topk dalam array dalam urutan yang diurutkan. Topkwithunique Mengembalikan nilai topk dalam array dalam urutan yang diurutkan. Tridiagonalmatmul <T> Hitung produk dengan matriks tridiagonal. Tridiagonalve <t> Memecahkan sistem persamaan tridiagonal. Tryrpc Lakukan batch permintaan RPC. Unbatch <t> Membalikkan operasi batch untuk tensor output tunggal. Unbatchgrad <t> Gradien unbatch. Ketidakpuasan Unggurkan elemen dataset terkompresi. Unicodedecode <t memperluas angka> Decodes setiap string di `input` ke dalam urutan titik kode unicode. Unicodeencode Menyandikan tensor ints ke dalam string unicode. Unik <t, v memperluas nomor> Menemukan elemen unik di sepanjang sumbu tensor. Uniquedataset Membuat dataset yang berisi elemen unik `input_dataset`. UniquewithCounts <T, v memperluas angka> Menemukan elemen unik di sepanjang sumbu tensor. UncavelIndex <T Extends Number> Mengubah serangkaian indeks datar menjadi tuple array koordinat. UnsortedSegmentJoin Bergabung dengan elemen `input` berdasarkan` segment_ids`. Unstack <T> Bongkar dimensi yang diberikan dari tensor peringkat-`r` ke dalam `num` peringkat-` (r-1) `tensors. Unspage OP mirip dengan dequeue ringan. UNWRAPDATASETVARIANT Upperbound <u memperluas nomor> Berlaku Upper_Bound (sorted_search_values, nilai) di setiap baris. Varhandleop Membuat pegangan ke sumber daya variabel. Varisinitializedop Memeriksa apakah variabel berbasis pegangan sumber daya telah diinisialisasi. Variabel <T> Memegang keadaan dalam bentuk tensor yang bertahan melintasi langkah -langkah. VariabelShape <T memperluas nomor> Mengembalikan bentuk variabel yang ditunjukkan oleh `sumber daya`. Di mana Mengembalikan lokasi nilai bukan nol / benar dalam tensor. Dimana3 <T> Memilih elemen dari `x` atau` y`, tergantung pada `kondisi`. PekerjaHeartBeat Pekerja Heartbeat Op. WrapDatasetVariant WriterAwProtosummary Menulis ringkasan proto serial. Xlarecvfromhost <T> OP untuk menerima tensor dari tuan rumah. Xlasendtohost OP untuk mengirim tensor ke tuan rumah. Xlog1py <T> Mengembalikan 0 jika x == 0, dan x * log1p (y) sebaliknya, elementwise. Zeros <T> Operator yang membuat konstan diinisialisasi dengan nol bentuk yang diberikan oleh `redup`. Nol seperti <t> Mengembalikan tensor nol dengan bentuk dan jenis yang sama seperti x.

Antarmuka penanda untuk semua pembungkus operasi.

Pembungkus operasi menyediakan antarmuka yang sangat diketik untuk pembangunan dan operasi eksekusi tanpa menggunakan literal dan indeks, seperti yang diperlukan dalam kelas inti.

Antarmuka ini memungkinkan menjaga referensi ke pembungkus operasi apa pun menggunakan tipe umum.

 // 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);