PrimitivoOp

classe astratta pubblica PrimitiveOp

Sottoclassi dirette conosciute Interrompi , All , AllToAll <T>, AnonymousIteratorV2 , AnonymousMemoryCache , AnonymousMultiDeviceIterator , AnonymousRandomSeedGenerator , AnonymousSeedGenerator , Any , ApplyAdagradV2 <T>, AssertCardinalityDataset , AssertNextDataset , AssertThat , Assign <T>, AssignAdd <T> e 61 altri 4. Interrompere Solleva un'eccezione per interrompere il processo quando viene chiamato. Tutto Calcola la "logica e" degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. TuttiToTutti <T> Un'operazione per scambiare dati tra repliche TPU. AnonymousIteratorV2 Un contenitore per una risorsa iteratore. AnonymousMemoryCache AnonimoMultiDeviceIterator Un contenitore per una risorsa iteratore multidispositivo. Generatore di semi casuali anonimo Generatore di semi anonimo Qualunque Calcola l'"or logico" degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. ApplicaAdagradV2 <T> Aggiorna '*var' secondo lo schema adagrad. AssertCardinalityDataset AssertNextDataset Una trasformazione che stabilisce quali trasformazioni avverranno dopo. Afferma questo Afferma che la condizione data è vera. Assegna <T> Aggiorna "ref" assegnandogli "valore". AssegnaAggiungi <T> Aggiorna "ref" aggiungendovi "valore". AssegnaAggiungiVariabileOp Aggiunge un valore al valore corrente di una variabile. AssegnaSub <T> Aggiorna "ref" sottraendo "value" da esso. AssegnaSubVariableOp Sottrae un valore dal valore corrente di una variabile. AssegnaVariabileOp Assegna un nuovo valore a una variabile. Set di dati AutoShard Crea un set di dati che suddivide in partizioni il set di dati di input. BandedTriangularSolve <T> Barriera Definisce una barriera che persiste tra diverse esecuzioni del grafico. BarrieraChiudi Chiude la barriera data. BarrieraIncompletaDimensione Calcola il numero di elementi incompleti nella barriera data. BarrieraInserisciMolti Per ogni chiave, assegna il rispettivo valore al componente specificato. BarrierReadySize Calcola il numero di elementi completi nella barriera data. BarrieraPrendiMolti Prende il numero indicato di elementi completati da una barriera. Lotto Raggruppa tutti i tensori di input in modo non deterministico. BatchMatMulV2 <T> Moltiplica le fette di due tensori in batch. BatchToSpace <T> BatchToSpace per tensori 4-D di tipo T. BatchToSpaceNd <T> BatchToSpace per tensori ND di tipo T. BesselI0 <T estende il numero> BesselI1 <T estende il numero> BesselJ0 <T estende il numero> BesselJ1 <T estende il numero> BesselK0 <T estende il numero> BesselK0e <T estende il numero> BesselK1 <T estende il numero> BesselK1e <T estende il numero> BesselY0 <T estende il numero> BesselY1 <T estende il numero> Bitcast <U> Bitcast un tensore da un tipo a un altro senza copiare i dati. BlockLSTM <T estende il numero> Calcola la propagazione in avanti della cella LSTM per tutti i passaggi temporali. BlockLSTMGrad <T estende Numero> Calcola la propagazione all'indietro della cella LSTM per l'intera sequenza temporale. BlockLSTMGradV2 <T estende il numero> Calcola la propagazione all'indietro della cella LSTM per l'intera sequenza temporale. BlockLSTMV2 <T estende il numero> Calcola la propagazione in avanti della cella LSTM per tutti i passaggi temporali. BoostedTreesAggregateStats Aggrega il riepilogo delle statistiche accumulate per il batch. BoostedTreesBucketize Classifica ciascuna funzionalità in un bucket in base ai limiti del bucket. BoostedTreesCalcolaBestFeatureDividi Calcola i guadagni per ciascuna funzionalità e restituisce le migliori informazioni di suddivisione possibili per la funzionalità. BoostedTreesCalcolaBestFeatureDividiV2 Calcola i guadagni per ciascuna funzionalità e restituisce le migliori informazioni di suddivisione possibili per ciascun nodo. Alberi potenziatiCalcola i migliori guadagni per funzione Calcola i guadagni per ciascuna funzionalità e restituisce le migliori informazioni di suddivisione possibili per la funzionalità. BoostedTreesCenterBias Calcola il prior dai dati di training (il bias) e riempie il primo nodo con il prior dei logit. BoostedTreesCreateEnsemble Crea un modello di insieme di alberi e restituisce un handle. BoostedTreesCreateQuantileStreamResource Creare la risorsa per i flussi quantili. BoostedTreesDeserializeEnsemble Deserializza una configurazione di insieme di alberi serializzati e sostituisce l'albero corrente insieme. BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp Crea un handle per un BoostedTreesEnsembleResource BoostedTreesEsempioDebugOutputs Output di debug/interpretabilità del modello per ogni esempio. BoostedTreesFlushQuantileSummaries Svuota i riepiloghi dei quantili da ciascuna risorsa del flusso quantile. BoostedTreesGetEnsembleStates Recupera il token del timbro della risorsa dell'insieme di alberi, il numero di alberi e le statistiche di crescita. BoostedTreesCrea riepiloghi quantili Crea il riepilogo dei quantili per il batch. BoostedTreesMakeStatsSummary Crea il riepilogo delle statistiche accumulate per il batch. BoostedTreesPredict Esegue più predittori di ensemble di regressione additiva su istanze di input e calcola i logit. BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries Aggiungere i riepiloghi dei quantili a ciascuna risorsa del flusso quantile. BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize Deserializza i limiti del bucket e prepara il flag nell'attuale QuantileAccumulator. BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush Svuota i riepiloghi per una risorsa flusso quantile. BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries Genera i limiti del bucket per ciascuna funzionalità in base ai riepiloghi accumulati. BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp Crea un handle per BoostedTreesQuantileStreamResource. BoostedTreesSerializeEnsemble Serializza l'insieme dell'albero in un proto. BoostedTreesSparseAggregateStats Aggrega il riepilogo delle statistiche accumulate per il batch. BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureDividi Calcola i guadagni per ciascuna funzionalità e restituisce le migliori informazioni di suddivisione possibili per la funzionalità. BoostedTreesTrainingPredict Esegue più predittori di ensemble di regressione additiva su istanze di input e calcola l'aggiornamento ai logit memorizzati nella cache. BoostedTreesUpdateEnsemble Aggiorna l'insieme degli alberi aggiungendo un livello all'ultimo albero in crescita o iniziando un nuovo albero. BoostedTreesUpdateEnsembleV2 Aggiorna l'insieme degli alberi aggiungendo un livello all'ultimo albero in crescita o iniziando un nuovo albero. BroadcastDynamicShape <T estende il numero> Restituisce la forma di s0 op s1 con broadcast. BroadcastGradientArgs <T estende il numero> Restituisce gli indici di riduzione per il calcolo dei gradienti di s0 op s1 con broadcast. Trasmetti a <T> Trasmetti un array per una forma compatibile. Mettere in ordine Classifica gli "input" in base ai "confini". CSRSparseMatrixComponents <T> Legge i componenti CSR nell'indice batch. CSRSparseMatrixToDense <T> Convertire un CSRSparseMatrix (possibilmente in batch) in denso. CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> Converte un CSRSparesMatrix (possibilmente in batch) in uno SparseTensor. CSVDataset CSVDatasetV2 CTLossV2 Calcola la perdita CTC (probabilità logaritmica) per ciascuna voce batch. CacheDatasetV2 CheckNumericsV2 <T estende il numero> Controlla un tensore per i valori NaN, -Inf e +Inf. Scegli il set di dati più veloce ClipPerValore <T> Ritaglia i valori del tensore su un minimo e un massimo specificati. CollectiveGather <T estende il numero> Accumula reciprocamente più tensori di identico tipo e forma. CollectiveGatherV2 <T estende il numero> Accumula reciprocamente più tensori di identico tipo e forma. CollectivePermute <T> Un'operazione per permutare i tensori tra le istanze TPU replicate. CollectiveReduceV2 <T estende il numero> Riduce reciprocamente più tensori di identico tipo e forma. Soppressione combinata NonMax Seleziona avidamente un sottoinsieme di riquadri di delimitazione in ordine decrescente di punteggio, Questa operazione esegue non_max_suppression sugli input per batch, in tutte le classi. Elemento compresso Comprime un elemento del set di dati. Calcola dimensione batch Calcola la dimensione batch statica di un set di dati senza batch parziali. Concat <T> Concatena i tensori lungo una dimensione. ConfiguraTPU distribuito Configura le strutture centralizzate per un sistema TPU distribuito. Configura l'incorporamentoTPUE Configura TPUEmbedding in un sistema TPU distribuito. Costante <T> Un operatore che produce un valore costante. ConsumaMutexLock Questa operazione utilizza un blocco creato da "MutexLock". ControlTrigger Non fa nulla. Copia <T> Copia un tensore da CPU a CPU o da GPU a GPU. CopiaHost <T> Copia un tensore su host. CountUpTo <T estende il numero> Incrementa 'ref' fino a raggiungere 'limit'. CrossReplicaSum <T estende Numero> Un'operazione per sommare gli input tra le istanze TPU replicate. CudnnRNNBackpropV3 <T estende il numero> Passaggio di backprop di CudnnRNNV3. CudnnRNNCanonalToParamsV2 <T estende il numero> Converte i parametri CudnnRNN dalla forma canonica alla forma utilizzabile. CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T estende il numero> Recupera i parametri CudnnRNN in forma canonica. CudnnRNNV3 <T estende il numero> Una RNN supportata da cuDNN. CumulativeLogsumexp <T estende il numero> Calcola il prodotto cumulativo del tensore "x" lungo l'asse. DataServiceDataset Set di datiCardinalità Restituisce la cardinalità di "input_dataset". Set di dati da grafico Crea un set di dati dal dato `graph_def`. DatasetToGraphV2 Restituisce un GraphDef serializzato che rappresenta "input_dataset". Dawns <T estende Numero> DebugGradientIdentity <T> Operazione identità per il debug del gradiente. DebugGradientRefIdentity <T> Operazione identità per il debug del gradiente. DebugIdentity <T> Fornisce una mappatura dell'identità del tensore di input di tipo non Ref per il debug. DebugIdentityV2 <T> Debug identità V2 op. DebugNanCount Debug contatore valori NaN Op. DebugNumericSummary Riepilogo numerico debug Op. DebugNumericSummaryV2 <U estende il numero> Debug Riepilogo Numerico V2 Op. DecodeImage <T estende il numero> Funzione per decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg e decode_png. DecodePaddedRaw <T estende il numero> Reinterpretare i byte di una stringa come un vettore di numeri. DecodeProto L'operazione estrae i campi da un protocollo serializzato memorizzando il messaggio in tensori. Copia profonda <T> Crea una copia di "x". EliminaIteratore Un contenitore per una risorsa iteratore. EliminaMemoryCache EliminaMultiDeviceIterator Un contenitore per una risorsa iteratore. EliminaGeneratoreSeme Casuale EliminaSeedGenerator EliminaSessionTensor Elimina il tensore specificato dal relativo handle nella sessione. DenseBincount <U estende il numero> Conta il numero di occorrenze di ciascun valore in una matrice di numeri interi. DenseCountSparseOutput <U estende il numero> Esegue il conteggio dei contenitori di output sparsi per un input tf.tensor. DenseToCSRSparseMatrix Converte un tensore denso in un CSRSparseMatrix (possibilmente batch). Distruggi risorsaOp Elimina la risorsa specificata dall'handle. Distruggi la variabile temporanea <T> Distrugge la variabile temporanea e restituisce il suo valore finale. DispositivoIndice Restituisce l'indice del dispositivo eseguito dall'operazione. Set di dati interleave diretto Un sostituto di "InterleaveDataset" in un elenco fisso di set di dati "N". DrawBoundingBoxesV2 <T estende il numero> Disegna riquadri di delimitazione su una serie di immagini. DummyIterationCounter DummyMemoryCache Generatore di semi fittizi Partizione dinamica <T> Partiziona i "dati" in tensori "num_partizioni" utilizzando gli indici di "partizioni". Punto dinamico <T> Interlaccia i valori dai tensori "dati" in un singolo tensore. ModificaDistanza Calcola la distanza di modifica Levenshtein (eventualmente normalizzata). Eig <U> Calcola la scomposizione automatica di una o più matrici quadrate. Einsum <T> Contrazione del tensore secondo la convenzione di Einstein sulla sommatoria. <T> vuoto Crea un tensore con la forma data. Elenco Tensori Vuoti Crea e restituisce un elenco di tensori vuoto. VuotoTensorMap Crea e restituisce una mappa tensore vuota. EncodeProto L'operazione serializza i messaggi protobuf forniti nei tensori di input. EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch Un'operazione che accoda un elenco di tensori batch di input a TPUEmbedding. EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch Facilita il porting del codice che utilizza tf.nn.embedding_lookup(). EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch Un'operazione che accoda TPUEmbedding indici di input da uno SparseTensor. EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch Facilita il porting del codice che utilizza tf.nn.embedding_lookup_sparse(). GuaranteeShape <T> Assicura che la forma del tensore corrisponda alla forma prevista. Immettere <T> Crea o trova un frame figlio e rende disponibili i "dati" al frame figlio. Erfinv <T estende Numero> Norma euclidea <T> Calcola la norma euclidea degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. Esci da <T> Esce dal frame corrente al frame principale. EspandiDim <T> Inserisce una dimensione pari a 1 nella forma di un tensore. Set di dati AutoShard sperimentale Crea un set di dati che suddivide in partizioni il set di dati di input. ExperimentalBytesProducedStatsDataset Registra la dimensione in byte di ciascun elemento di "input_dataset" in uno StatsAggregator. Sperimentale Scegli il set di dati più veloce Set di dati sperimentaliCardinalità Restituisce la cardinalità di "input_dataset". Set di dati sperimentali su TFRecord Scrive il set di dati specificato nel file specificato utilizzando il formato TFRecord. Set di dati sperimentaleDenseToSparseBatch Crea un set di dati che raggruppa gli elementi di input in uno SparseTensor. Set di dati sperimentaleLatencyStats Registra la latenza della produzione di elementi `input_dataset` in uno StatsAggregator. Set di dati ExperimentalMatchingFiles ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset Crea un set di dati che sovrascrive il parallelismo intra-operatorio massimo. ExperimentalParseExampleDataset Trasforma "input_dataset" contenente i prototipi "Example" come vettori di DT_STRING in un set di dati di oggetti "Tensor" o "SparseTensor" che rappresentano le funzionalità analizzate. Set di dati del pool di thread privati ​​sperimentali Crea un set di dati che utilizza un pool di thread personalizzato per calcolare "input_dataset". Set di dati casuali sperimentali Crea un set di dati che restituisce numeri pseudocasuali. Set di dati sperimentaleRebatch Crea un set di dati che modifica la dimensione del batch. ExperimentalSetStatsAggregatorDataset Set di dati ExperimentalSlidingWindow Crea un set di dati che passa una finestra scorrevole su "input_dataset". Set di dati SQL sperimentale Crea un set di dati che esegue una query SQL e genera righe del set di risultati. ExperimentalStatsAggregatorHandle Crea una risorsa di gestione delle statistiche. ExperimentalStatsAggregatorSummary Produce un riepilogo di tutte le statistiche registrate dal gestore delle statistiche specificato. Set di dati sperimentaleUnbatch Un set di dati che divide gli elementi del suo input in più elementi. Esprime <T estende Numero> EstrattoGlimpseV2 Estrae uno scorcio dal tensore di input. ExtractVolumePatches <T estende il numero> Estrai le `patch` da `input` e inseriscile nella dimensione di output `"profondità"`. Compila <U> Crea un tensore riempito con un valore scalare. impronta digitale Genera valori di impronte digitali. FresnelCos <T estende il numero> FresnelSin <T estende il numero> FusedBatchNormGradV3 <T estende il numero, U estende il numero> Gradiente per la normalizzazione batch. FusedBatchNormV3 <T estende il numero, U estende il numero> Normalizzazione batch. GRUBlockCell <T estende il numero> Calcola la propagazione in avanti della cella GRU per 1 passaggio temporale. GRUBlockCellGrad <T estende il numero> Calcola la propagazione all'indietro delle celle GRU per 1 passaggio temporale. Raccogli <T> Raccogli le sezioni dall'asse `params` `axis` in base a `indices`. Raccogli <T> Raccogli le sezioni da "params" in un tensore con la forma specificata da "indices". Genera proposte BoundingBox Questa operazione produce la regione di interesse da determinati riquadri di delimitazione (bbox_deltas) codificati rispetto agli ancoraggi secondo l'eq.2 in arXiv:1506.01497 L'operazione seleziona le prime caselle di punteggio "pre_nms_topn", le decodifica rispetto alle ancore, applica la soppressione non massimale su caselle sovrapposte con un valore di intersezione su unione (iou) superiore a "nms_threshold", scartando le caselle in cui il lato più corto è inferiore a " dimensione_min`. GetSessionHandle Memorizza il tensore di input nello stato della sessione corrente. GetSessionTensor <T> Ottieni il valore del tensore specificato dal suo handle. GaranziaConst <T> Fornisce una garanzia al runtime TF che il tensore di input è una costante. HashTable Crea una tabella hash non inizializzata. HistogramFixedWidth <U estende il numero> Restituisce l'istogramma dei valori. Identità <T> Restituisce un tensore con la stessa forma e contenuto del tensore o del valore di input. IdentitàN Restituisce un elenco di tensori con le stesse forme e contenuti dell'input tensori. IgnoreErrorsDataset Crea un set di dati che contiene gli elementi di "input_dataset" ignorando gli errori. ImageProjectiveTransformV2 <T estende il numero> Applica la trasformazione data a ciascuna delle immagini. ImageProjectiveTransformV3 <T estende il numero> Applica la trasformazione data a ciascuna delle immagini. ImmutableConst <T> Restituisce il tensore immutabile dalla regione della memoria. AlimentazioneDequeue <T> Un'operazione segnaposto per un valore che verrà inserito nel calcolo. InfeedDequeueTuple Recupera più valori dall'alimentazione come tupla XLA. InfeedEnqueue Un'operazione che inserisce un singolo valore tensore nel calcolo. Buffer prelinearizzato InfeedEnqueue Un'operazione che accoda il buffer prelinearizzato nell'alimentazione TPU. InfeedEnqueueTuple Inserisce più valori tensoriali nel calcolo come una tupla XLA. Inizializza tabella Inizializzatore di tabella che accetta due tensori rispettivamente per chiavi e valori. InizializzaTableFromDataset InizializzaTableFromTextFile Inizializza una tabella da un file di testo. InserisciAggiungi <T> Aggiunge v nelle righe specificate di x. InplaceSub <T> Sottrae "v" nelle righe specificate di "x". InplaceUpdate <T> Aggiorna le righe specificate "i" con i valori "v". IsBoostedTreesEnsembleInitialized Controlla se un insieme di alberi è stato inizializzato. IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized Controlla se un flusso quantile è stato inizializzato. IsVariableInitialized Controlla se un tensore è stato inizializzato. Regressione isotonica <U estende il numero> Risolve una serie di problemi di regressione isotonica. IteratorGetDevice Restituisce il nome del dispositivo su cui è stata posizionata la "risorsa". Inizializzazione KMC2Chain Restituisce l'indice di un punto dati che deve essere aggiunto al set di semi. KmeansPlusPlusInitialization Seleziona num_to_sample righe di input utilizzando il criterio KMeans++. KthOrderStatistic Calcola la statistica dell'ordine K-esimo di un set di dati. Set di dati LMDB Crea un set di dati che genera le coppie chiave-valore in uno o più file LMDB. LSTMBlockCell <T estende il numero> Calcola la propagazione in avanti della cella LSTM per 1 passo temporale. LSTMBlockCellGrad <T estende il numero> Calcola la propagazione all'indietro della cella LSTM per 1 passo temporale. LinSpace <T estende Numero> Genera valori in un intervallo. CaricaTPUEmbeddingADAMParametri Carica i parametri di incorporamento di ADAM. LoadTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug Carica i parametri di incorporamento di ADAM con il supporto per il debug. CaricaTPUEmbeddingAdadeltaParameters Carica i parametri di incorporamento di Adadelta. LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug Carica i parametri Adadelta con il supporto per il debug. CaricaTPUEmbeddingAdagradParameters Carica i parametri di incorporamento di Adagrad. LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug Carica i parametri di incorporamento di Adagrad con il supporto per il debug. CaricaTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters Carica i parametri di incorporamento RMSProp centrati. CaricaTPUEmbeddingFTRLParametri Carica i parametri di incorporamento FTRL. LoadTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug Carica i parametri di incorporamento FTRL con supporto per il debug. CaricaTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters Carica i parametri di incorporamento di MDL Adagrad Light. CaricaTPUEmbeddingMomentumParametri Carica i parametri di incorporamento di Momentum. LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug Carica i parametri di incorporamento di Momentum con il supporto per il debug. CaricaTPUEmbeddingProximalAdagradParametri Caricare i parametri di incorporamento Adagrad prossimali. LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug Carica i parametri di incorporamento Adagrad prossimali con il supporto per il debug. CaricaTPUEmbeddingProximalYogiParameters LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug CaricaTPUEmbeddingRMSPropParametri Carica i parametri di incorporamento di RMSProp. LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug Carica i parametri di incorporamento di RMSProp con il supporto per il debug. CaricaTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters Carica i parametri di incorporamento SGD. LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug Carica i parametri di incorporamento SGD. LookupTableExport <T, U> Restituisce tutte le chiavi e i valori nella tabella. RicercaTabellaTrova <U> Cerca le chiavi in ​​una tabella e restituisce i valori corrispondenti. LookupTableImport Sostituisce il contenuto della tabella con le chiavi e i valori specificati. Inserimento tabella di ricerca Aggiorna la tabella per associare le chiavi ai valori. Ricerca tabellaRimuovi Rimuove le chiavi e i valori associati da una tabella. Dimensione tabella di ricerca Calcola il numero di elementi nella tabella data. LoopCond Inoltra l'input all'output. LowerBound <U estende il numero> Applica lower_bound(sorted_search_values,values) lungo ogni riga. Lu <T, U estende Numero> Calcola la scomposizione LU di una o più matrici quadrate. RendiUnico Rendi unici tutti gli elementi nella dimensione non batch, ma \"vicini\". il loro valore iniziale. MappaCancella Op rimuove tutti gli elementi nel contenitore sottostante. MappaIncompleteSize Op restituisce il numero di elementi incompleti nel contenitore sottostante. MapPeek Op dà una sbirciatina ai valori nella chiave specificata. Dimensione mappa Op restituisce il numero di elementi nel contenitore sottostante. MappaStage Fase (chiave, valori) nel contenitore sottostante che si comporta come una tabella hash. MappaUnstage Op rimuove e restituisce i valori associati alla chiave dal contenitore sottostante. MappaUnstageNoKey Op rimuove e restituisce un valore casuale (chiave, valore) dal contenitore sottostante. MatrixDiagPartV2 <T> Restituisce la parte diagonale in batch di un tensore in batch. MatrixDiagPartV3 <T> Restituisce la parte diagonale in batch di un tensore in batch. MatrixDiagV2 <T> Restituisce un tensore diagonale raggruppato con determinati valori diagonali raggruppati. MatrixDiagV3 <T> Restituisce un tensore diagonale raggruppato con determinati valori diagonali raggruppati. MatrixSetDiagV2 <T> Restituisce un tensore di matrice in batch con nuovi valori diagonali in batch. MatrixSetDiagV3 <T> Restituisce un tensore di matrice in batch con nuovi valori diagonali in batch. Massimo <T> Calcola il massimo degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. MaxIntraOpParallelismDataset Crea un set di dati che sovrascrive il parallelismo intra-operatorio massimo. Unisci <T> Inoltra il valore di un tensore disponibile da "inputs" a "output". Min <T> Calcola il minimo degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. MirrorPad <T> Riempie un tensore con valori specchiati. Grado MirrorPad <T> Opzione gradiente per "MirrorPad" op. MlirPassthroughOp Racchiude un calcolo MLIR arbitrario espresso come modulo con una funzione main(). MulNoNan <T> Restituisce x * y per elemento. MutableDenseHashTable Crea una tabella hash vuota che utilizza i tensori come archivio di backup. MutableHashTable Crea una tabella hash vuota. MutableHashTableOfTensors Crea una tabella hash vuota. Mutex Crea una risorsa Mutex che può essere bloccata da "MutexLock". Blocco mutex Blocca una risorsa mutex. NcclAllReduce <T estende il numero> Restituisce un tensore contenente la riduzione su tutti i tensori di input. NcclBroadcast <T estende il numero> Invia "input" a tutti i dispositivi collegati all'output. NcclReduce <T estende il numero> Riduce "input" da "num_devices" utilizzando "reduction" a un singolo dispositivo. Ndtri <T estende il Numero> Vicini più vicini Seleziona i k centri più vicini per ciascun punto. NextAfter <T estende Numero> Restituisce il successivo valore rappresentabile di "x1" nella direzione di "x2", a livello di elemento. SuccessivaIterazione <T> Rende il suo input disponibile alla successiva iterazione. NoOp Non fa nulla. Int non deterministici <U> Genera in modo non deterministico alcuni numeri interi. NonMaxSuppressionV5 <T estende il numero> Seleziona avidamente un sottoinsieme di riquadri di delimitazione in ordine decrescente di punteggio, eliminando le caselle che hanno un'elevata sovrapposizione di intersezione su unione (IOU) con le caselle precedentemente selezionate. Set di dati non serializzabili OneHot <U> Restituisce un tensore one-hot. A quelli piace <T> Restituisce un tensore di uno con la stessa forma e tipo di x. OptimizeDatasetV2 Crea un set di dati applicando le ottimizzazioni correlate a "input_dataset". OrdinatoMapClear Op rimuove tutti gli elementi nel contenitore sottostante. Dimensione ordinata della mappa incompleta Op restituisce il numero di elementi incompleti nel contenitore sottostante. OrderedMapPeek Op dà una sbirciatina ai valori nella chiave specificata. Dimensione mappa ordinata Op restituisce il numero di elementi nel contenitore sottostante. OrderedMapStage Fase (chiave, valori) nel contenitore sottostante che si comporta come un ordine contenitore associativo. OrderedMapUnstage Op rimuove e restituisce i valori associati alla chiave dal contenitore sottostante. OrderedMapUnstageNoKey Op rimuove e restituisce l'elemento (chiave, valore) con il più piccolo chiave dal contenitore sottostante. OutfeedDequeue <T> Recupera un singolo tensore dall'output di calcolo. OutfeedDequeueTuple Recupera più valori dall'output di calcolo. OutfeedDequeueTupleV2 Recupera più valori dall'output di calcolo. OutfeedDequeueV2 <T> Recupera un singolo tensore dall'output di calcolo. Coda di uscita Accodare un tensore all'uscita del calcolo. OutfeedEnqueueTuple Accodare più valori Tensor sull'output di calcolo. Blocco <T> Riempie un tensore. ParallelConcat <T> Concatena un elenco di tensori "N" lungo la prima dimensione. Punto dinamico parallelo <T> Interlaccia i valori dai tensori "dati" in un singolo tensore. ParseExampleDatasetV2 Trasforma "input_dataset" contenente i prototipi "Example" come vettori di DT_STRING in un set di dati di oggetti "Tensor" o "SparseTensor" che rappresentano le funzionalità analizzate. ParseEsempioV2 Trasforma un vettore di prototipi tf.Example (come stringhe) in tensori tipizzati. ParseSequenceEsempioV2 Trasforma un vettore di prototipi tf.io.SequenceExample (come stringhe) in tensori tipizzati. Segnaposto <T> Un'operazione segnaposto per un valore che verrà inserito nel calcolo. SegnapostoWithDefault <T> Un'operazione segnaposto che passa attraverso "input" quando il suo output non viene alimentato. Prelinearizzare Un'operazione che linearizza un valore tensore in un tensore variante opaco. PrelinearizeTuple Un'operazione che linearizza più valori di tensore in un tensore variante opaco. Stampa Stampa una stringa scalare. Set di dati del pool di thread privati Crea un set di dati che utilizza un pool di thread personalizzato per calcolare "input_dataset". Prodotto <T> Calcola il prodotto degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. QuantizeAndDequantizeV4 <T estende il numero> Restituisce il gradiente di "QuantizeAndDequantizeV4". QuantizeAndDequantizeV4Grad <T estende il numero> Restituisce il gradiente di "QuantizeAndDequantizeV4". Concat quantizzato <T> Concatena tensori quantizzati lungo una dimensione. QuantizedConv2DAndRelu <V> QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V> QuantizedConv2DAndRequantize <V> QuantizedConv2DPerChannel <V> Calcola QuantizedConv2D per canale. QuantizedConv2DWithBias <V> QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W> QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X> QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V> QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X> QuantizedDepthwiseConv2D <V> Calcola Conv2D quantizzato in profondità. QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V> Calcola Conv2D quantizzato in profondità con Bias. QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> Calcola Conv2D quantizzato in profondità con Bias e Relu. QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> Calcola Conv2D quantizzato in profondità con Bias, Relu e Requantize. QuantizedMatMulWithBias <W> Esegue una moltiplicazione della matrice quantizzata di "a" per la matrice "b" con aggiunta bias. QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W estende il numero> QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> Esegui una moltiplicazione della matrice quantizzata di "a" per la matrice "b" con aggiunta bias e fusione relu. QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> Esegui una moltiplicazione della matrice quantizzata di "a" per la matrice "b" con aggiunta bias, relu e riquantizzazione della fusione. QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W> Risagoma quantizzata <T> Riforma un tensore quantizzato secondo l'operazione Reshape op. RaggedBincount <U estende il numero> Conta il numero di occorrenze di ciascun valore in una matrice di numeri interi. RaggedCountSparseOutput <U estende il numero> Esegue il conteggio dei contenitori di output sparsi per un input tensore irregolare. RaggedCross <T, U estende Numero> Genera una croce di funzionalità da un elenco di tensori e la restituisce come RaggedTensor. RaggedGather <T estende Numero, U> Raccogli le sezioni irregolari dall'asse "params" "0" in base agli "indici". RaggedRange <U estende il numero, T estende il numero> Restituisce un "RaggedTensor" contenente le sequenze di numeri specificate. RaggedTensorFromVariant <U estende Number, T> Decodifica un tensore "variante" in un "RaggedTensor". RaggedTensorToSparse <U> Converte un `RaggedTensor` in uno `SparseTensor` con gli stessi valori. RaggedTensorToTensor <U> Crea un tensore denso da un tensore irregolare, possibilmente alterandone la forma. RaggedTensorToVariant Codifica un `RaggedTensor` in un tensore `variante`. RaggedTensorToVariantGradient <U> Helper utilizzato per calcolare il gradiente per "RaggedTensorToVariant". Intervallo <T estende il numero> Crea una sequenza di numeri. Rango Restituisce il rango di un tensore. LeggiVariableOp <T> Legge il valore di una variabile. RibatchDataset Crea un set di dati che modifica la dimensione del batch. RibatchDatasetV2 Crea un set di dati che modifica la dimensione del batch. Ricev <T> Riceve il tensore denominato da send_device su recv_device. RecvTPUEmbeddingActivations Un'operazione che riceve attivazioni di incorporamento sulla TPU. Riduci tutto Calcola la "logica e" degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. RiduciQualsiasi Calcola l'"or logico" degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. RiduciMax <T> Calcola il massimo degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. RiduciMin <T> Calcola il minimo degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. RiduciProd <T> Calcola il prodotto degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. Riduci somma <T> Calcola la somma degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. RifInserisci <T> Crea o trova un frame figlio e rende disponibili i "dati" al frame figlio. RifEsci <T> Esce dal frame corrente al frame principale. IdentitàRif <T> Restituisce lo stesso tensore di riferimento del tensore di riferimento in input. RifUnisci <T> Inoltra il valore di un tensore disponibile da "inputs" a "output". RefNextIterazione <T> Rende il suo input disponibile alla successiva iterazione. RifSeleziona <T> Inoltra l'elemento "index" di "inputs" a "output". RifInterruttore <T> Inoltra il tensore di riferimento "data" alla porta di output determinata da "pred". RegisterDataset Registra un set di dati con il servizio tf.data. RemoteFusedGraphExecute Eseguire un sottografo su un processore remoto. Intervallo di riquantizzazione per canale Calcola l'intervallo di riquantizzazione per canale. RiquantizzaPerCanale <U> Riquantizza l'input con i valori minimo e massimo noti per canale. Rimodella <T> Rimodella un tensore. ResourceAccumulatorApplyGradient Applica un gradiente a un determinato accumulatore. ResourceAccumulatorNumAccumulato Restituisce il numero di gradienti aggregati negli accumulatori specificati. ResourceAccumulatorSetGlobalStep Aggiorna l'accumulatore con un nuovo valore per global_step. ResourceAccumulatorTakeGradient <T> Estrae il gradiente medio nel ConditionalAccumulatore specificato. ResourceApplyAdagradV2 Aggiorna '*var' secondo lo schema adagrad. ResourceApplyAdamWithAmsgrad Aggiorna '*var' secondo l'algoritmo di Adam. ResourceApplyKerasMomentum Aggiorna '*var' secondo lo schema del momentum. ResourceConditionalAccumulatore Un accumulatore condizionale per l'aggregazione dei gradienti. ResourceCountUpTo <T estende il numero> Incrementa la variabile puntata da "risorsa" fino a raggiungere il "limite". ResourceGather <U> Raccogli sezioni dalla variabile puntata da "risorsa" in base agli "indici". ResourceGatherNd <U> ResourceScatterAdd Aggiunge aggiornamenti sparsi alla variabile a cui fa riferimento "risorsa". ResourceScatterDiv Divide gli aggiornamenti sparsi nella variabile a cui fa riferimento "resource". ResourceScatterMax Riduce gli aggiornamenti sparsi nella variabile a cui fa riferimento "resource" utilizzando l'operazione "max". Min. dispersione risorse Riduce gli aggiornamenti sparsi nella variabile a cui fa riferimento "resource" utilizzando l'operazione "min". ResourceScatterMul Moltiplica gli aggiornamenti sparsi nella variabile a cui fa riferimento "risorsa". ResourceScatterNdAdd Applica un'addizione sparsa a singoli valori o sezioni in una variabile. ResourceScatterNdMax ResourceScatterNdMin ResourceScatterNdSub Applica la sottrazione sparsa a singoli valori o sezioni in una variabile. ResourceScatterNdUpdate Applica "aggiornamenti" sparsi a singoli valori o sezioni all'interno di un dato variabile secondo "indici". ResourceScatterSub Sottrae gli aggiornamenti sparsi dalla variabile a cui fa riferimento "risorsa". ResourceScatterUpdate Assegna aggiornamenti sparsi alla variabile a cui fa riferimento "resource". ResourceSparseApplyAdagradV2 Aggiorna le voci rilevanti in '*var' e '*accum' secondo lo schema adagrad. ResourceSparseApplyKerasMomentum Aggiorna le voci rilevanti in '*var' e '*accum' secondo lo schema del momentum. ResourceStridedSliceAssign Assegna "value" al riferimento del valore l suddiviso di "ref". RecuperaTPUEmbeddingADAMParametri Recuperare i parametri di incorporamento di ADAM. RecuperaTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug Recupera i parametri di incorporamento di ADAM con il supporto per il debug. RecuperaTPUEmbeddingAdadeltaParameters Recupera i parametri di incorporamento di Adadelta. RecuperaTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug Recupera i parametri di incorporamento di Adadelta con il supporto per il debug. RecuperaTPUEmbeddingAdagradParameters Recupera i parametri di incorporamento di Adagrad. RecuperaTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug Recupera i parametri di incorporamento di Adagrad con il supporto per il debug. RecuperaTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters Recupera i parametri di incorporamento RMSProp centrati. RecuperaTPUEmbeddingFTRLParametri Recupera i parametri di incorporamento FTRL. RecuperaTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug Recupera i parametri di incorporamento FTRL con supporto per il debug. RecuperaTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters Recupera i parametri di incorporamento di MDL Adagrad Light. RecuperaTPUEmbeddingMomentumParameters Recupera i parametri di incorporamento di Momentum. RecuperaTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug Recupera i parametri di incorporamento di Momentum con il supporto per il debug. RecuperaTPUEmbeddingProximalAdagradParameters Recuperare i parametri di incorporamento Adagrad prossimali. RecuperaTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug Recupera i parametri di incorporamento Adagrad prossimali con il supporto per il debug. RecuperaTPUEmbeddingProximalYogiParameters RecuperaTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug RecuperaTPUEmbeddingRMSPropParameters Recupera i parametri di incorporamento di RMSProp. RecuperaTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug Recupera i parametri di incorporamento di RMSProp con il supporto per il debug. RecuperaTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters Recupera i parametri di incorporamento SGD. RecuperaTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug Recupera i parametri di incorporamento SGD con il supporto per il debug. <T> inversa Inverte le dimensioni specifiche di un tensore. Sequenza inversa <T> Inverte le fette di lunghezza variabile. RngReadAndSkip Avanza il contatore di un RNG basato sul contatore. RngSalta Avanza il contatore di un RNG basato sul contatore. Tira <T> Fa rotolare gli elementi di un tensore lungo un asse. Rpc Esegui batch di richieste RPC. Set di dati di campionamento Crea un set di dati che prende un campione Bernoulli del contenuto di un altro set di dati. ScaleAndTranslate ScaleAndTranslateGrad <T estende il numero> ScatterAdd <T> Aggiunge aggiornamenti sparsi a un riferimento variabile. ScatterDiv <T> Divide un riferimento variabile per aggiornamenti sparsi. ScatterMax <T estende il numero> Riduce gli aggiornamenti sparsi in un riferimento variabile utilizzando l'operazione "max". ScatterMin <T estende il numero> Riduce gli aggiornamenti sparsi in un riferimento variabile utilizzando l'operazione "min". ScatterMul <T> Moltiplica gli aggiornamenti sparsi in un riferimento variabile. ScatterNd <U> Distribuisci gli "aggiornamenti" in un nuovo tensore in base agli "indici". ScatterNdAdd <T> Applica un'addizione sparsa a singoli valori o sezioni in una variabile. ScatterNdMax <T> Calcola il massimo per elemento. ScatterNdMin <T> Calcola il minimo per elemento. ScatterNdNonAliasingAdd <T> Applica un'addizione sparsa all'"input" utilizzando valori o sezioni individuali da `aggiornamenti` secondo gli indici `indices`. ScatterNdSub <T> Applica la sottrazione sparsa a singoli valori o sezioni in una variabile. ScatterNdUpdate <T> Applica "aggiornamenti" sparsi a singoli valori o sezioni all'interno di un dato variabile secondo "indici". ScatterSub <T> Sottrae gli aggiornamenti sparsi a un riferimento variabile. ScatterUpdate <T> Applica aggiornamenti sparsi a un riferimento variabile. Selezionare V2 <T> Inviare Invia il tensore denominato da send_device a recv_device. InviaTPUEmbeddingGradients Esegue aggiornamenti gradienti delle tabelle di incorporamento. SetDiff1d <T, U estende Numero> Calcola la differenza tra due elenchi di numeri o stringhe. Imposta dimensione Numero di elementi univoci lungo l'ultima dimensione dell'input "set". Forma <U estende Numero> Restituisce la forma di un tensore. ShapeN <U estende Numero> Restituisce la forma dei tensori. ShardDataset Crea un `Dataset` che include solo 1/`num_shards` di questo dataset. ShuffleAndRepeatDatasetV2 ShuffleDatasetV2 ShuffleDatasetV3 ShutdownDistributedTPU Arresta un sistema TPU distribuito in esecuzione. Dimensioni <U estende il numero> Restituisce la dimensione di un tensore. Skipgram Analizza un file di testo e crea una serie di esempi. SleepDataset Fetta <T> Restituisce una porzione da "input". Set di dati SlidingWindow Crea un set di dati che passa una finestra scorrevole su "input_dataset". Istantanea <T> Restituisce una copia del tensore di input. Set di dati di istantanea Crea un set di dati che scriverà/leggerà da uno snapshot. SobolSample <T estende il numero> Genera punti dalla sequenza Sobol. SpazioToBatchNd <T> SpaceToBatch per tensori ND di tipo T. SparseApplyAdagradV2 <T> Aggiorna le voci rilevanti in '*var' e '*accum' secondo lo schema adagrad. SparseBincount <U estende il numero> Conta il numero di occorrenze di ciascun valore in una matrice di numeri interi. SparseCountSparseOutput <U estende il numero> Esegue il conteggio dei contenitori di output sparse per un input tensore sparse. SparseCrossHashed Genera una croce sparsa da un elenco di tensori sparsi e densi. SparseCrossV2 Genera una croce sparsa da un elenco di tensori sparsi e densi. SparseMatrixAdd Addizione sparsa di due matrici CSR, C = alfa * A + beta * B. SparseMatrixMatMul <T> Matrix: moltiplica una matrice sparsa per una matrice densa. SparseMatrixMul Moltiplicazione per elementi di una matrice sparsa con un tensore denso. SparseMatrixNNZ Restituisce il numero di valori diversi da zero di "sparse_matrix". SparseMatrixOrderingAMD Calcola l'ordine del grado minimo approssimativo (AMD) di "input". SparseMatrixSoftmax Calcola il softmax di un CSRSparseMatrix. SparseMatrixSoftmaxGrad Calcola il gradiente dello SparseMatrixSoftmax op. SparseMatrixSparseCholesky Calcola la scomposizione sparsa di Cholesky di "input". SparseMatrixSparseMatMul La matrice sparsa moltiplica due matrici CSR "a" e "b". SparseMatrixTranspose Traspone le dimensioni interne (matrice) di un CSRSparseMatrix. SparseMatrixZeros Crea un CSRSparseMatrix composto da tutti zeri con forma "dense_shape". SparseTensorToCSRSparseMatrix Converte un SparseTensor in un CSRSparseMatrix (possibilmente in batch). Spence <T estende Numero> Dividi <T> Divide un tensore in tensori `num_split` lungo una dimensione. Divisione V <T> Divide un tensore in tensori `num_split` lungo una dimensione. Premi <T> Rimuove le dimensioni di dimensione 1 dalla forma di un tensore. Impila <T> Comprime un elenco di tensori di rango "N" - "R" in un tensore di rango "(R+1)". Palcoscenico Valori di stage simili a un Enqueue leggero. StageClear Op rimuove tutti gli elementi nel contenitore sottostante. StagePeek Op dà una sbirciatina ai valori dell'indice specificato. StageSize Op restituisce il numero di elementi nel contenitore sottostante. StatefulRandomBinomial <V estende il numero> StatefulStandardNormal <U> Restituisce valori casuali da una distribuzione normale. StatefulStandardNormalV2 <U> Restituisce valori casuali da una distribuzione normale. StatefulTruncatedNormal <U> Restituisce valori casuali da una distribuzione normale troncata. StatefulUniform <U> Restituisce valori casuali da una distribuzione uniforme. StatefulUniformFullInt <U> Restituisce numeri interi casuali da una distribuzione uniforme. StatefulUniformInt <U> Restituisce numeri interi casuali da una distribuzione uniforme. StatelessParameterizedTruncatedNormal <V estende il numero> StatelessRandomBinomial <W estende il numero> Restituisce numeri casuali pseudocasuali deterministici da una distribuzione binomiale. StatelessRandomGammaV2 <V estende il numero> Restituisce numeri casuali pseudocasuali deterministici da una distribuzione gamma. StatelessRandomGetKeyCounterAlg Sceglie l'algoritmo migliore in base al dispositivo e inserisce il seed nella chiave e nel contatore. StatelessRandomNormalV2 <U estende il numero> Restituisce valori pseudocasuali deterministici da una distribuzione normale. StatelessRandomPoisson <W estende il numero> Restituisce numeri casuali pseudocasuali deterministici da una distribuzione di Poisson. StatelessRandomUniformFullInt <V estende il numero> Restituisce numeri interi casuali pseudocasuali deterministici da una distribuzione uniforme. StatelessRandomUniformFullIntV2 <U estende il numero> Restituisce numeri interi casuali pseudocasuali deterministici da una distribuzione uniforme. StatelessRandomUniformIntV2 <U estende il numero> Restituisce numeri interi casuali pseudocasuali deterministici da una distribuzione uniforme. StatelessRandomUniformV2 <U estende il numero> Restituisce valori casuali pseudocasuali deterministici da una distribuzione uniforme. StatelessSampleDistortedBoundingBox <T estende il numero> Genera in modo deterministico un riquadro di delimitazione distorto in modo casuale per un'immagine. StatelessTruncatedNormalV2 <U estende il numero> Restituisce valori pseudocasuali deterministici da una distribuzione normale troncata. StatsAggregatorHandleV2 StatsAggregatorSetSummaryWriter Imposta un summary_writer_interface per registrare le statistiche utilizzando il dato stats_aggregator. ArrestaGradiente <T> Interrompe il calcolo del gradiente. StridedSlice <T> Restituisce una sezione striata da "input". StridedSliceAssegna <T> Assegna "value" al riferimento del valore l suddiviso di "ref". StridedSliceGrad <U> Restituisce il gradiente di "StridedSlice". StringLower Converte tutti i caratteri maiuscoli nelle rispettive sostituzioni minuscole. StringNGrams <T estende Numero> Crea ngrammi da dati di stringhe irregolari. StringUpper Converte tutti i caratteri minuscoli nelle rispettive sostituzioni maiuscole. Somma <T> Calcola la somma degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. CommutaCond <T> Inoltra i "dati" alla porta di output determinata da "pred". Risultato della compilazione TPU Restituisce il risultato di una compilazione TPU. TPUCompileSucceededAssert Afferma che la compilazione è riuscita. Attivazioni di incorporamento TPU Un'operazione che consente la differenziazione degli incorporamenti TPU. TPUEsegui Op che carica ed esegue un programma TPU su un dispositivo TPU. TPUExecuteAndUpdateVariables Op che esegue un programma con aggiornamenti variabili sul posto opzionali. TPUOrdinalSelector Un selettore del nucleo TPU Op. TPUPartitionedInput <T> Un'operazione che raggruppa insieme un elenco di input partizionati. TPUPartitionedOutput <T> Un'operazione che demultiplexa un tensore affinché venga suddiviso da XLA in un elenco di partizioni output al di fuori del calcolo XLA. TPUReplicateMetadata Metadati che indicano come replicare il calcolo della TPU. TPUReplicatedInput <T> Connette N input a un calcolo TPU replicato a N vie. TPUReplicatedOutput <T> Connette N output da un calcolo TPU replicato a N vie. Variabile Temporanea <T> Restituisce un tensore che può essere modificato, ma persiste solo all'interno di un singolo passaggio. TensorArray Un array di tensori di data dimensione. TensorArrayClose Elimina TensorArray dal relativo contenitore di risorse. TensorArrayConcat <T> Concatena gli elementi di TensorArray nel valore "value". TensorArrayGather <T> Raccogli elementi specifici da TensorArray nell'output "value". TensorArrayGrad Crea un TensorArray per archiviare i gradienti dei valori nell'handle specificato. TensorArrayGradWithShape Crea un TensorArray per archiviare più gradienti di valori nell'handle specificato. TensorArrayPack <T> TensorArrayLeggi <T> Leggi un elemento da TensorArray nell'output "value". TensorArrayScatter Distribuisci i dati dal valore di input in elementi TensorArray specifici. TensorArraySize Ottieni la dimensione corrente di TensorArray. TensorArraySplit Dividere i dati dal valore di input in elementi TensorArray. TensorArrayUnpack TensorArrayWrite Spingere un elemento sul tensor_array. TensorForestCreateTreeVariable Crea una risorsa albero e ne restituisce un handle. TensorForestTreeDeserialize Deserializza un prototipo nell'handle dell'albero TensorForestTreeIsInitializedOp Controlla se un albero è stato inizializzato. TensorForestTreePredict Genera i log per i dati di input specificati TensorForestTreeResourceHandleOp Crea un handle per un TensorForestTreeResource TensorForestTreeSerialize Serializza l'handle dell'albero in un proto TensorForestTreeSize Ottieni il numero di nodi in un albero TensorListConcat <T> Concatena tutti i tensori nell'elenco lungo la dimensione 0. TensorListConcatLists TensorListConcatV2 <U> Concatena tutti i tensori nell'elenco lungo la dimensione 0. TensorListElementShape <T estende il numero> La forma degli elementi della lista data, come un tensore. TensorListFromTensor Crea un TensorList che, se impilato, ha il valore di "tensore". TensorListGather <T> Crea un tensore indicizzandolo in TensorList. TensorListGetItem <T> TensorListLength Restituisce il numero di tensori nell'elenco dei tensori di input. TensorListPopBack <T> Restituisce l'ultimo elemento dell'elenco di input nonché un elenco con tutti gli elementi tranne quell'elemento. TensorListPushBack Restituisce una lista che ha il "Tensore" passato come ultimo elemento e gli altri elementi della lista data in "input_handle". TensorListPushBackBatch TensorListReserve Elenco della dimensione specificata con elementi vuoti. TensorListResize Ridimensiona l'elenco. TensorListScatter Crea un TensorList indicizzando in un Tensor. TensorListScatterIntoExistingList Tensore di dispersione sugli indici in un elenco di input. TensorListScatterV2 Crea un TensorList indicizzando in un Tensor. TensorListSetItem TensorListSplit Divide un tensore in una lista. TensorListStack <T> Impila tutti i tensori nell'elenco. TensorMapErase Restituisce una mappa tensore con l'elemento della chiave specificata cancellato. TensorMapHasKey Restituisce se la chiave specificata esiste nella mappa. TensorMapInsert Restituisce una mappa che è "input_handle" con la coppia chiave-valore inserita. TensorMapLookup <U> Restituisce il valore da una determinata chiave in una mappa tensore. TensorMapSize Restituisce il numero di tensori nella mappa tensore di input. TensorMapStackKeys <T> Restituisce uno stack tensore di tutte le chiavi in ​​una mappa tensore. TensorScatterAdd <T> Aggiunge "aggiornamenti" sparsi a un tensore esistente in base agli "indici". TensorScatterMax <T> TensorScatterMin <T> TensorScatterSub <T> Sottrae gli "aggiornamenti" sparsi da un tensore esistente in base agli "indici". TensorScatterUpdate <T> Distribuisci gli "aggiornamenti" in un tensore esistente in base agli "indici". TensorStridedSliceUpdate <T> Assegna "value" al riferimento del valore l suddiviso di "input". ThreadPoolDataset Crea un set di dati che utilizza un pool di thread personalizzato per calcolare "input_dataset". ThreadPoolHandle Crea un set di dati che utilizza un pool di thread personalizzato per calcolare "input_dataset". Affianca <T> Costruisce un tensore affiancando un dato tensore. Timestamp Fornisce il tempo trascorso dall'epoca in secondi. ToBool Converte un tensore in un predicato scalare. TopKUnique Restituisce i valori univoci TopK nell'array in ordine ordinato. TopKWithUnique Restituisce i valori TopK nell'array in ordine ordinato. TridiagonaleMatMul <T> Calcolare il prodotto con matrice tridiagonale. TridiagonaleRisolvi <T> Risolve sistemi di equazioni tridiagonali. ProvaRpc Esegui batch di richieste RPC. Annulla batch <T> Inverte il funzionamento di Batch per un singolo tensore di uscita. UnbatchGrad <T> Gradiente di Unbatch. UncompressElement Decomprime un elemento del set di dati compresso. UnicodeDecode <T estende il numero> Decodifica ogni stringa in "input" in una sequenza di punti di codice Unicode. Codice Unicode Codifica un tensore di int in stringhe Unicode. Univoco <T, V estende Numero> Trova elementi unici lungo un asse di un tensore. Set di dati univoci Crea un set di dati che contiene gli elementi univoci di "input_dataset". UniqueWithCounts <T, V estende Number> Trova elementi unici lungo un asse di un tensore. UnravelIndex <T estende il numero> Converte una matrice di indici semplici in una tupla di matrici di coordinate. UnsortedSegmentJoin Unisce gli elementi di "inputs" in base a "segment_ids". Scollega <T> Decomprime una determinata dimensione di un tensore di rango "R" nei tensori di rango "num" (R-1)". Senza scena Op è simile a un Dequeue leggero. UnwrapDatasetVariant Limite superiore <U estende il numero> Applica upper_bound(sorted_search_values,values) lungo ogni riga. VarHandleOp Crea un handle per una risorsa variabile. VarIsInitializedOp Controlla se una variabile basata sull'handle della risorsa è stata inizializzata. Variabile <T> Mantiene lo stato sotto forma di un tensore che persiste attraverso i passaggi. VariableShape <T estende il numero> Restituisce la forma della variabile puntata da "risorsa". Dove Restituisce posizioni di valori diversi da zero/veri in un tensore. Dove3 <T> Seleziona gli elementi da "x" o "y", a seconda della "condizione". Battito cardiaco dell'operaio Battito cardiaco operaio op. WrapDatasetVariante ScriviRawProtoSummary Scrive un riepilogo del prototipo serializzato. XlaRecvFromHost <T> Un'operazione per ricevere un tensore dall'host. XlaSendToHost Un'operazione per inviare un tensore all'host. Xlog1py <T> Restituisce 0 se x == 0 e x * log1p(y) altrimenti, per elementi. ZeriMi piace <T> Restituisce un tensore di zeri con la stessa forma e tipo di x.

Una classe base per le implementazioni Op supportate da una singola Operation .

Ogni operazione registrata nel core TensorFlow è una primitiva e viene fornita come PrimitiveOp . Da questa classe possono derivare anche operazioni personalizzate che funzionano con una sola primitiva.

Metodi pubblici

booleano finale	è uguale a (Oggetto oggetto)
finale int	codice hash ()
Operazione	operazione () Restituisce l' Operation sottostante
stringa finale	accordare ()

Metodi ereditati

Dalla classe java.lang.Object

booleano	è uguale a (Oggetto arg0)
Classe finale<?>	getClass ()
int	codice hash ()
vuoto finale	notificare ()
vuoto finale	notificaTutti ()
Corda	accordare ()
vuoto finale	attendere (lungo arg0, int arg1)
vuoto finale	aspetta (lungo arg0)
vuoto finale	Aspettare ()

Metodi pubblici

booleano finale pubblico è uguale a (Oggetto obj)

public final int hashCode ()

Operazione pubblica op ()

Restituisce l' Operation sottostante

public final String toString ()