Operasi Primitif

kelas abstrak publik PrimitiveOp

Subkelas Langsung yang Diketahui Batalkan , Semua , AllToAll <T>, AnonymousIteratorV2 , AnonymousMemoryCache , AnonymousMultiDeviceIterator , AnonymousRandomSeedGenerator , AnonymousSeedGenerator , Any , ApplyAdagradV2 <T>, AssertCardinalityDataset , AssertNextDataset , AssertThat , Assign <T>, AssignAdd <T>, dan 614 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-apa. 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 masukan 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 serial 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 sekumpulan 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. 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 `inputs` 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-apa. 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. 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 penambahan renggang pada nilai atau irisan individual dalam Variabel. ResourceScatterNdMax ResourceScatterNdMin ResourceScatterNdSub Menerapkan pengurangan renggang pada nilai atau irisan individual dalam Variabel. ResourceScatterNdUpdate Menerapkan `pembaruan` yang jarang pada nilai atau bagian individual dalam suatu nilai tertentu variabel menurut `indeks`. ResourceScatterSub Mengurangi pembaruan yang jarang dari variabel yang direferensikan oleh `sumber daya`. Pembaruan ResourceScatter Menetapkan pembaruan yang jarang pada variabel yang direferensikan 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 `nilai` ke referensi nilai-l yang diiris dari `ref`. AmbilTPUEmbeddingADAMParameter Ambil parameter penyematan ADAM. AmbilTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug Ambil parameter penyematan ADAM dengan dukungan debug. AmbilTPUEmbeddingAdadeltaParameters Ambil parameter penyematan Adadelta. AmbilTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug Ambil parameter penyematan Adadelta dengan dukungan debug. AmbilTPUEmbeddingAdagradParameters Ambil parameter penyematan Adagrad. AmbilTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug Ambil parameter penyematan Adagrad dengan dukungan debug. AmbilTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters Ambil parameter penyematan RMSProp yang terpusat. AmbilTPUEmbeddingFTRLParameters Ambil parameter penyematan FTRL. AmbilTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug Ambil parameter penyematan FTRL dengan dukungan debug. AmbilTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters Ambil parameter penyematan MDL Adagrad Light. AmbilTPUEmbeddingMomentumParameters Ambil parameter penyematan Momentum. AmbilTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug Ambil parameter penyematan Momentum dengan dukungan debug. AmbilTPUEmbeddingProximalAdagradParameters Ambil parameter penyematan Adagrad proksimal. AmbilTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug Ambil parameter penyematan Adagrad proksimal dengan dukungan debug. AmbilTPUEmbeddingProximalYogiParameters AmbilTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug AmbilTPUEmbeddingRMSPropParameters Ambil parameter penyematan RMSProp. AmbilTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug Ambil parameter penyematan RMSProp dengan dukungan debug. AmbilTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters Ambil parameter penyematan SGD. AmbilTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug Ambil parameter penyematan SGD dengan dukungan debug. Membalikkan <T> Membalikkan dimensi spesifik tensor. Urutan Terbalik <T> Membalikkan irisan dengan panjang variabel. RngBacaDanLewati Tingkatkan penghitung RNG berbasis penghitung. RngLewati Tingkatkan penghitung RNG berbasis penghitung. Gulung <T> Menggulung elemen tensor sepanjang sumbu. Rp Lakukan kumpulan permintaan RPC. Kumpulan Data Pengambilan Sampel Membuat kumpulan data yang mengambil sampel Bernoulli dari konten kumpulan data lain. SkalaDanTerjemahkan ScaleAndTranslateGrad <T memperluas Angka> SebarTambahkan <T> Menambahkan pembaruan jarang ke referensi variabel. ScatterDiv <T> Membagi referensi variabel dengan pembaruan yang jarang. ScatterMax <T memperluas Nomor> Mengurangi pembaruan yang jarang menjadi referensi variabel menggunakan operasi `maks`. ScatterMin <T memperluas Nomor> Mengurangi pembaruan yang jarang menjadi referensi variabel menggunakan operasi `min`. MenyebarkanMul <T> Mengalikan pembaruan yang jarang menjadi referensi variabel. Menyebarkan <U> Menyebarkan `pembaruan` ke dalam tensor baru menurut `indeks`. ScatterNdTambahkan <T> Menerapkan penambahan renggang pada nilai atau irisan individual dalam Variabel. SebarNdMax <T> Menghitung maksimum berdasarkan elemen. MenyebarkanNdMin <T> Menghitung minimum berdasarkan elemen. ScatterNdNonAliasingTambahkan <T> Menerapkan penambahan jarang ke `input` menggunakan nilai atau irisan individual dari `pembaruan` menurut indeks `indeks`. MenyebarNdSub <T> Menerapkan pengurangan renggang pada nilai atau irisan individual dalam Variabel. ScatterNdUpdate <T> Menerapkan `pembaruan` yang jarang pada nilai atau bagian individual dalam suatu nilai tertentu variabel menurut `indeks`. Sub Sebar <T> Mengurangi pembaruan yang jarang ke referensi variabel. Pembaruan Sebar <T> Menerapkan pembaruan yang jarang pada referensi variabel. PilihV2 <T> Mengirim Mengirim tensor bernama dari send_device ke recv_device. KirimTPUEmbeddingGradien Melakukan pembaruan gradien pada tabel yang disematkan. SetDiff1d <T, U memperluas Angka> Menghitung perbedaan antara dua daftar angka atau string. SetUkuran Jumlah elemen unik sepanjang dimensi terakhir masukan `set`. Bentuk <U memperluas Angka> Mengembalikan bentuk tensor. ShapeN <U memperluas Angka> Mengembalikan bentuk tensor. Kumpulan Data Shard Membuat `Dataset` yang hanya mencakup 1/`num_shards` dari dataset ini. ShuffleAndRepeatDatasetV2 AcakDatasetV2 AcakDatasetV3 ShutdownTPU Terdistribusi Mematikan sistem TPU terdistribusi yang sedang berjalan. Ukuran <U memperluas Angka> Mengembalikan ukuran tensor. Lewatigram Mem-parsing file teks dan membuat sekumpulan contoh. Kumpulan Data Tidur Iris <T> Kembalikan sepotong dari 'input'. Kumpulan Data Jendela Geser Membuat kumpulan data yang melewati jendela geser ke `input_dataset`. Cuplikan <T> Mengembalikan salinan tensor masukan. Kumpulan Data Snapshot Membuat kumpulan data yang akan menulis/membaca dari snapshot. SobolSample <T memperluas Nomor> Menghasilkan poin dari urutan Sobol. SpaceToBatchNd <T> SpaceToBatch untuk tensor ND tipe T. SparseApplyAdagradV2 <T> Perbarui entri yang relevan di '*var' dan '*accum' sesuai dengan skema adagrad. SparseBincount <U memperluas Nomor> Menghitung jumlah kemunculan setiap nilai dalam array bilangan bulat. SparseCountSparseOutput <U memperluas Angka> Melakukan penghitungan nampan keluaran renggang untuk masukan tensor renggang. SparseCrossHashed Menghasilkan persilangan renggang dari daftar tensor renggang dan padat. SparseCrossV2 Menghasilkan persilangan renggang dari daftar tensor renggang dan padat. SparseMatrixTambahkan Penambahan jarang dua matriks CSR, C = alpha * A + beta * B. SparseMatrixMatMul <T> Matriks-mengalikan matriks renggang dengan matriks padat. SparseMatrixMul Perkalian berdasarkan elemen dari matriks renggang dengan tensor padat. SparseMatrixNNZ Mengembalikan jumlah bukan nol dari `sparse_matrix`. SparseMatrixOrderingAMD Menghitung urutan Tingkat Minimum Perkiraan (AMD) dari `input`. SparseMatrixSoftmax Menghitung softmax dari CSRSparseMatrix. SparseMatrixSoftmaxGrad Menghitung gradien operasi SparseMatrixSoftmax. SparseMatrixSparseCholesky Menghitung dekomposisi Cholesky yang jarang dari `input`. SparseMatrixSparseMatMul Matriks renggang-mengalikan dua matriks CSR `a` dan `b`. SparseMatrixTranspose Mengubah urutan dimensi dalam (matriks) dari CSRSparseMatrix. SparseMatrixZero Membuat CSRSparseMatrix yang semuanya nol dengan bentuk `dense_shape`. SparseTensorToCSRSparseMatrix Mengonversi SparseTensor menjadi CSRSparseMatrix (mungkin dalam batch). Spence <T memperluas Nomor> Pisahkan <T> Membagi tensor menjadi tensor `num_split` sepanjang satu dimensi. BerpisahV <T> Membagi tensor menjadi tensor `num_split` sepanjang satu dimensi. Peras <T> Menghapus dimensi ukuran 1 dari bentuk tensor. Tumpukan <T> Mengemas daftar tensor `N` rank-`R` menjadi satu tensor rank-`(R+1)`. Panggung Nilai panggung mirip dengan Enqueue ringan. Panggung Bersih Op menghapus semua elemen dalam wadah yang mendasarinya. Mengintip Panggung Op mengintip nilai pada indeks yang ditentukan. Ukuran Panggung Op mengembalikan jumlah elemen dalam wadah yang mendasarinya. StatefulRandomBinomial <V memperluas Angka> StatefulStandardNormal <U> Menghasilkan nilai acak dari distribusi normal. StatefulStandardNormalV2 <U> Menghasilkan nilai acak dari distribusi normal. StatefulTruncatedNormal <U> Menghasilkan nilai acak dari distribusi normal terpotong. Seragam Stateful <U> Menghasilkan nilai acak dari distribusi seragam. StatefulUniformFullInt <U> Menghasilkan bilangan bulat acak dari distribusi seragam. StatefulUniformInt <U> Menghasilkan bilangan bulat acak dari distribusi seragam. StatelessParameterizedTruncatedNormal <V memperluas Nomor> StatelessRandomBinomial <W memperluas Angka> Menghasilkan bilangan acak pseudorandom deterministik dari distribusi binomial. StatelessRandomGammaV2 <V memperluas Nomor> Menghasilkan angka acak pseudorandom deterministik dari distribusi gamma. StatelessRandomGetKeyCounterAlg Memilih algoritme terbaik berdasarkan perangkat, dan mengacak seed menjadi kunci dan penghitung. StatelessRandomNormalV2 <U memperluas Angka> Menghasilkan nilai pseudorandom deterministik dari distribusi normal. StatelessRandomPoisson <W memperluas Nomor> Menghasilkan bilangan acak pseudorandom deterministik dari distribusi Poisson. StatelessRandomUniformFullInt <V memperluas Angka> Menghasilkan bilangan bulat acak pseudorandom deterministik dari distribusi seragam. StatelessRandomUniformFullIntV2 <U memperluas Nomor> Menghasilkan bilangan bulat acak pseudorandom deterministik dari distribusi seragam. StatelessRandomUniformIntV2 <U memperluas Nomor> Menghasilkan bilangan bulat acak pseudorandom deterministik dari distribusi seragam. StatelessRandomUniformV2 <U memperluas Nomor> Menghasilkan nilai acak pseudorandom deterministik dari distribusi seragam. StatelessSampleDistortedBoundingBox <T memperluas Angka> Hasilkan kotak pembatas yang terdistorsi secara acak untuk gambar secara deterministik. StatelessTruncatedNormalV2 <U memperluas Nomor> Menghasilkan nilai pseudorandom deterministik dari distribusi normal terpotong. StatsAggregatorHandleV2 StatsAggregatorSetSummaryWriter Tetapkan ringkasan_penulis_antarmuka untuk mencatat statistik menggunakan agregator_statistik yang diberikan. Hentikan Gradien <T> Menghentikan komputasi gradien. StridedSlice <T> Kembalikan potongan langkah dari `input`. StridedSliceAssign <T> Tetapkan `nilai` ke referensi nilai-l yang diiris dari `ref`. StridedSliceGrad <U> Mengembalikan gradien `StridedSlice`. StringLebih Rendah Mengonversi semua karakter huruf besar menjadi pengganti huruf kecilnya masing-masing. StringNGrams <T memperluas Nomor> Membuat ngram dari data string yang tidak rata. String Atas Mengonversi semua karakter huruf kecil menjadi pengganti huruf besarnya masing-masing. Jumlah <T> Menghitung jumlah elemen di seluruh dimensi tensor. BeralihCond <T> Meneruskan `data` ke port keluaran yang ditentukan oleh `pred`. Hasil Kompilasi TPU Mengembalikan hasil kompilasi TPU. TPUCompileSucceededAssert Menegaskan bahwa kompilasi berhasil. Aktivasi TPUEmbedding Sebuah operasi yang memungkinkan diferensiasi Embeddings TPU. TPUEksekusi Op yang memuat dan menjalankan program TPU pada perangkat TPU. TPUExecuteAndUpdateVariables Op yang menjalankan program dengan pembaruan variabel opsional di tempat. TPUOrdinalSelector Operasi pemilih inti TPU. Masukan TPUPartitioned <T> Sebuah operasi yang mengelompokkan daftar input yang dipartisi menjadi satu. Keluaran TPUPartitioned <T> Sebuah operasi yang mendemultiplexing tensor untuk dipecah oleh XLA ke daftar yang dipartisi keluaran di luar komputasi XLA. TPUReplikasi Metadata Metadata yang menunjukkan bagaimana komputasi TPU harus direplikasi. TPUReplikasiInput <T> Menghubungkan N input ke komputasi TPU yang direplikasi dengan cara N. TPUReplikasiOutput <T> Menghubungkan N output dari komputasi TPU yang direplikasi dengan cara N. Variabel Sementara <T> Mengembalikan tensor yang mungkin bermutasi, namun hanya bertahan dalam satu langkah. Array Tensor Serangkaian Tensor dengan ukuran tertentu. TensorArrayTutup Hapus TensorArray dari wadah sumber dayanya. TensorArrayConcat <T> Gabungkan elemen dari TensorArray menjadi nilai `nilai`. TensorArrayGather <T> Kumpulkan elemen tertentu dari TensorArray menjadi `nilai` keluaran. TensorArrayGrad Membuat TensorArray untuk menyimpan gradien nilai dalam pegangan tertentu. TensorArrayGradDenganBentuk Membuat TensorArray untuk menyimpan beberapa gradien nilai dalam pegangan tertentu. TensorArrayPack <T> TensorArrayBaca <T> Membaca elemen dari TensorArray menjadi `nilai` keluaran. TensorArrayScatter Menyebarkan data dari nilai input ke dalam elemen TensorArray tertentu. Ukuran TensorArray Dapatkan ukuran TensorArray saat ini. TensorArraySplit Pisahkan data dari nilai input menjadi elemen TensorArray. TensorArrayBuka paket TensorArrayWrite Dorong elemen ke tensor_array. Variabel TensorForestCreateTree Membuat sumber daya pohon dan mengembalikan pegangannya. TensorForestTreeDeserialisasi Deserialisasi proto ke dalam pegangan pohon TensorForestTreeIsInitializedOp Memeriksa apakah pohon telah diinisialisasi. TensorForestTreePredict Keluarkan log untuk data masukan yang diberikan TensorForestTreeResourceHandleOp Membuat pegangan ke TensorForestTreeResource TensorForestTreeSerialisasi Membuat serial pegangan pohon menjadi proto TensorForestTreeSize Dapatkan jumlah node di pohon TensorListConcat <T> Menggabungkan semua tensor dalam daftar sepanjang dimensi ke-0. TensorListConcatLists TensorListConcatV2 <U> Menggabungkan semua tensor dalam daftar sepanjang dimensi ke-0. TensorListElementShape <T memperluas Angka> Bentuk elemen daftar yang diberikan, sebagai tensor. TensorListFromTensor Membuat TensorList yang jika ditumpuk, memiliki nilai `tensor`. TensorListGather <T> Membuat Tensor dengan mengindeks ke TensorList. TensorListGetItem <T> Panjang Daftar Tensor Mengembalikan jumlah tensor dalam daftar tensor masukan. TensorListPopBack <T> Mengembalikan elemen terakhir dari daftar masukan serta daftar dengan semua kecuali elemen itu. TensorListPushBack Mengembalikan daftar yang memiliki `Tensor` yang diteruskan sebagai elemen terakhir dan elemen lain dari daftar tertentu di `input_handle`. TensorListPushBackBatch Cadangan TensorList Daftar ukuran tertentu dengan elemen kosong. TensorListResize Mengubah ukuran daftar. TensorListScatter Membuat TensorList dengan mengindeks ke dalam Tensor. TensorListScatterIntoExistingList Menyebarkan tensor pada indeks dalam daftar masukan. TensorListScatterV2 Membuat TensorList dengan mengindeks ke dalam Tensor. TensorListSetItem Pemisahan Daftar Tensor Membagi tensor menjadi daftar. TensorListStack <T> Menumpuk semua tensor dalam daftar. TensorMapErase Mengembalikan peta tensor dengan item dari kunci tertentu dihapus. TensorMapHasKey Mengembalikan apakah kunci yang diberikan ada di peta. TensorMapInsert Mengembalikan peta yang merupakan 'input_handle' dengan pasangan nilai kunci tertentu disisipkan. TensorMapLookup <U> Mengembalikan nilai dari kunci tertentu di peta tensor. TensorMapSize Mengembalikan jumlah tensor di peta tensor masukan. TensorMapStackKeys <T> Mengembalikan tumpukan Tensor yang berisi semua kunci di peta tensor. TensorScatterTambahkan <T> Menambahkan `pembaruan` yang jarang ke tensor yang ada menurut `indeks`. TensorScatterMax <T> TensorScatterMin <T> TensorScatterSub <T> Mengurangi `pembaruan` yang jarang dari tensor yang ada menurut `indeks`. Pembaruan TensorScatter <T> Menyebarkan `pembaruan` ke dalam tensor yang ada menurut `indeks`. Pembaruan TensorStridedSlice <T> Tetapkan `nilai` ke referensi nilai-l yang diiris dari `input`. Kumpulan Data ThreadPool Membuat himpunan data yang menggunakan kumpulan thread khusus untuk menghitung `input_dataset`. ThreadPoolHandle Membuat himpunan data yang menggunakan kumpulan thread khusus untuk menghitung `input_dataset`. Ubin <T> Membangun tensor dengan menyusun tensor tertentu. Stempel waktu Menyediakan waktu sejak zaman dalam hitungan detik. KeBool Mengonversi tensor menjadi predikat skalar. TopKUUnik Mengembalikan nilai unik TopK dalam array dalam urutan yang diurutkan. TopKDenganUnik Mengembalikan nilai TopK dalam array dalam urutan yang diurutkan. TridiagonalMatMul <T> Hitung produk dengan matriks tridiagonal. Pemecahan Tridiagonal <T> Memecahkan sistem persamaan tridiagonal. CobaRpc Lakukan kumpulan permintaan RPC. Batalkan batch <T> Membalikkan pengoperasian Batch untuk Tensor keluaran tunggal. Batalkan BatchGrad <T> Gradien dari Unbatch. UncompressElement Membatalkan kompresi elemen kumpulan data terkompresi. UnicodeDecode <T memperluas Nomor> Mendekode setiap string di `input` menjadi rangkaian titik kode Unicode. UnicodeEncode Enkode tensor int menjadi string unicode. Unik <T, V memperluas Nomor> Menemukan elemen unik di sepanjang sumbu tensor. Kumpulan Data Unik Membuat kumpulan data yang berisi elemen unik `input_dataset`. UniqueWithCounts <T, V memperluas Angka> Menemukan elemen unik di sepanjang sumbu tensor. UnravelIndex <T memperluas Angka> Mengonversi larik indeks datar menjadi tupel larik koordinat. Gabung Segmen Tidak Disortir Menggabungkan elemen `input` berdasarkan `segment_ids`. Hapus tumpukan <T> Membongkar dimensi tertentu dari tensor rank-`R` menjadi tensor `num` rank-`(R-1)`. Tidak panggung Op mirip dengan Dequeue yang ringan. Buka bungkusDatasetVariant Batas Atas <U memperluas Angka> Menerapkan batas_atas(nilai_pencarian_diurutkan, nilai) di sepanjang setiap baris. VarHandleOp Membuat pegangan ke sumber daya Variabel. VarIsInitializedOp Memeriksa apakah variabel berbasis pegangan sumber daya telah diinisialisasi. Variabel <T> Memegang status dalam bentuk tensor yang bertahan di seluruh langkah. VariableShape <T memperluas Angka> Mengembalikan bentuk variabel yang ditunjuk oleh `sumber daya`. Di mana Mengembalikan lokasi nilai bukan nol/benar dalam tensor. Dimana3 <T> Memilih elemen dari `x` atau `y`, bergantung pada `kondisi`. Detak Jantung Pekerja Operasi detak jantung pekerja. BungkusDatasetVariant TulisRingkasanProtoMentah Menulis ringkasan proto berseri. XlaRecvFromHost <T> Sebuah operasi untuk menerima tensor dari host. XlaSendToHost Sebuah operasi untuk mengirim tensor ke host. Xlog1py <T> Mengembalikan 0 jika x == 0, dan x * log1p(y) sebaliknya, berdasarkan elemen. Nol Seperti <T> Mengembalikan tensor nol dengan bentuk dan tipe yang sama dengan x.

Kelas dasar untuk implementasi Op yang didukung oleh satu Operation .

Setiap operasi yang terdaftar di inti TensorFlow bersifat primitif dan disediakan sebagai PrimitiveOp . Operasi kustom yang bekerja hanya dengan satu primitif juga dapat berasal dari kelas ini.

Metode Publik

boolean terakhir	sama dengan (Objek objek)
int terakhir	Kode hash ()
Operasi	op () Mengembalikan Operation yang mendasarinya
String terakhir	keString ()

Metode Warisan

Dari kelas java.lang.Object

boolean	sama dengan (Objek arg0)
Kelas terakhir<?>	dapatkan Kelas ()
ke dalam	Kode hash ()
kekosongan terakhir	memberitahu ()
kekosongan terakhir	beri tahuSemua ()
Rangkaian	keString ()
kekosongan terakhir	tunggu (arg0 panjang, int arg1)
kekosongan terakhir	tunggu (argumen panjang0)
kekosongan terakhir	Tunggu ()

Metode Publik

boolean akhir publik sama dengan (Obj objek)

Kode hash int akhir publik ()

operasi Operasi publik ()

Mengembalikan Operation yang mendasarinya

String toString akhir publik ()