Avorter | Soulevez une exception pour abandonner le processus lorsqu'il est appelé. |
Tout | Calcule le «et logique» des éléments à travers les dimensions d'un tenseur. |
AllToAll <T> | Une opération pour échanger des données entre les répliques TPU. |
AnonymousIteratorV2 | Un conteneur pour une ressource d'itérateur. |
AnonymousMemoryCache | |
AnonymousMultiDeviceIterator | Un conteneur pour une ressource d'itérateur multi-périphérique. |
AnonymousRandomSeedGenerator | |
AnonymousSeedGenerator | |
Quelconque | Calcule le "ou" logique des éléments à travers les dimensions d'un tenseur. |
AppliquerAdagradV2 <T> | Mettez à jour '* var' selon le schéma adagrad. |
AssertCardinalityDataset | |
AssertNextDataset | Une transformation qui affirme quelles transformations se produiront ensuite. |
Affirmer que | Affirme que la condition donnée est vraie. |
Attribuer <T> | Mettez à jour 'ref' en lui attribuant 'value'. |
AttribuerAjouter <T> | Mettez à jour 'ref' en y ajoutant 'value'. |
AssignAddVariableOp | Ajoute une valeur à la valeur actuelle d'une variable. |
AssignSub <T> | Mettez à jour 'ref' en soustrayant 'value'. |
AssignSubVariableOp | Soustrait une valeur de la valeur actuelle d'une variable. |
AssignVariableOp | Attribue une nouvelle valeur à une variable. |
AutoShardDataset | Crée un ensemble de données qui fragmente l'ensemble de données d'entrée. |
BandedTriangularSolve <T> | |
Barrière | Définit une barrière qui persiste à travers différentes exécutions de graphes. |
BarrièreFermer | Ferme la barrière donnée. |
BarrièreIncomplèteTaille | Calcule le nombre d'éléments incomplets dans la barrière donnée. |
BarrièreInsérerBeaucoup | Pour chaque clé, affecte la valeur respective au composant spécifié. |
BarrierReadySize | Calcule le nombre d'éléments complets dans la barrière donnée. |
Barrière | Prend le nombre donné d'éléments terminés d'une barrière. |
Grouper | Regroupe tous les tenseurs d'entrée de manière non déterministe. |
BatchMatMulV2 <T> | Multiplie les tranches de deux tenseurs par lots. |
BatchToSpace <T> | BatchToSpace pour les tenseurs 4-D de type T. |
BatchToSpaceNd <T> | BatchToSpace pour les tenseurs ND de type T. |
BesselI0 <T étend le nombre> | |
BesselI1 <T étend le nombre> | |
BesselJ0 <T étend le nombre> | |
BesselJ1 <T étend le nombre> | |
BesselK0 <T étend le nombre> | |
BesselK0e <T étend le nombre> | |
BesselK1 <T étend le nombre> | |
BesselK1e <T étend le nombre> | |
BesselY0 <T étend le nombre> | |
BesselY1 <T étend le nombre> | |
Bitcast <U> | Bitcasts un tenseur d'un type à un autre sans copier de données. |
BlockLSTM <T étend le nombre> | Calcule la propagation avant de la cellule LSTM pour tous les pas de temps. |
BlockLSTMGrad <T étend le nombre> | Calcule la propagation vers l'arrière de la cellule LSTM pour toute la séquence temporelle. |
BlockLSTMGradV2 <T étend le nombre> | Calcule la propagation vers l'arrière de la cellule LSTM pour toute la séquence temporelle. |
BlockLSTMV2 <T étend le nombre> | Calcule la propagation avant de la cellule LSTM pour tous les pas de temps. |
BoostedTreesAggregateStats | Agrège le résumé des statistiques accumulées pour le lot. |
BoostedArbresBucketize | Bucketize chaque fonctionnalité en fonction des limites du compartiment. |
BoostedArbresCalculer | Calcule les gains pour chaque fonctionnalité et renvoie les meilleures informations de fractionnement possibles pour la fonctionnalité. |
BoostedTreesCalculateMeilleureFonctionSplitV2 | Calcule les gains pour chaque fonctionnalité et renvoie les meilleures informations de fractionnement possibles pour chaque nœud. |
BoostedarbresCalculerMeilleursGainsParFonctionnalité | Calcule les gains pour chaque fonctionnalité et renvoie les meilleures informations de fractionnement possibles pour la fonctionnalité. |
BoostedTreesCenterBias | Calcule le prior à partir des données d'apprentissage (le biais) et remplit le premier nœud avec le prior des logits. |
BoostedTreesCreateEnsemble | Crée un modèle d'ensemble d'arbres et lui renvoie une poignée. |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | Créez la ressource pour Quantile Streams. |
BoostedTreesDeserializeEnsemble | Désérialise une configuration d'ensemble d'arbres sérialisés et remplace l'arborescence actuelle ensemble. |
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | Crée un handle vers un BoostedTreesEnsembleResource |
BoostedTreesExampleDebugOutputs | Débogage / résultats d'interprétabilité du modèle pour chaque exemple. |
BoostedArbresFlushQuantileRésumés | Videz les résumés de quantile de chaque ressource de flux de quantile. |
BoostedTreesGetEnsembleStates | Récupère le jeton de tampon de ressource de l'ensemble d'arbres, le nombre d'arbres et les statistiques de croissance. |
BoostedArbresFaireQuantileRésumés | Fait le résumé des quantiles pour le lot. |
BoostedTreesMakeStatsRésumé | Fait le résumé des statistiques accumulées pour le lot. |
BoostedArbresPrédiction | Exécute plusieurs prédicteurs d'ensemble de régression additive sur les instances d'entrée et calcule les logits. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | Ajoutez les résumés de quantile à chaque ressource de flux de quantile. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | Désérialisez les limites du compartiment et l'indicateur prêt dans le QuantileAccumulator actuel. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | Videz les résumés pour une ressource de flux quantile. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | Générez les limites du compartiment pour chaque entité en fonction des résumés accumulés. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | Crée un handle vers un BoostedTreesQuantileStreamResource. |
BoostedTreesSerializeEnsemble | Sérialise l'ensemble d'arbres en proto. |
BoostedTreesSparseAggregateStats | Agrège le résumé des statistiques accumulées pour le lot. |
BoostedarbresSparseCalculateMeilleureFonctionnalitéSplit | Calcule les gains pour chaque fonctionnalité et renvoie les meilleures informations de fractionnement possibles pour la fonctionnalité. |
BoostedarbresFormationPrédict | Exécute plusieurs prédicteurs d'ensemble de régression additive sur les instances d'entrée et calcule la mise à jour des logits mis en cache. |
BoostedTreesUpdateEnsemble | Met à jour l'ensemble d'arbres en ajoutant une couche au dernier arbre en cours de croissance ou en commençant un nouvel arbre. |
BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | Met à jour l'ensemble d'arbres en ajoutant une couche au dernier arbre en cours de croissance ou en commençant un nouvel arbre. |
BroadcastDynamicShape <T étend le nombre> | Renvoie la forme de s0 op s1 avec diffusion. |
BroadcastGradientArgs <T étend le nombre> | Renvoie les indices de réduction pour le calcul des gradients de s0 op s1 avec diffusion. |
Diffuser à <T> | Diffusez un tableau pour une forme compatible. |
Bucketize | Bucketize «l'entrée» en fonction des «limites». |
CSRSparseMatrixComponents <T> | Lit les composants CSR à l'index du lot. |
CSRSparseMatrixToDense <T> | Convertissez un CSRSparseMatrix (éventuellement en lots) en dense. |
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> | Convertit un CSRSparesMatrix (éventuellement par lots) en SparseTensor. |
CSVDataset | |
CSVDatasetV2 | |
CTCLossV2 | Calcule la perte CTC (probabilité logarithmique) pour chaque entrée de lot. |
CacheDatasetV2 | |
CheckNumericsV2 <T étend le nombre> | Vérifie un tenseur pour les valeurs NaN, -Inf et + Inf. |
ChooseFastestDataset | |
ClipByValue <T> | Clips les valeurs du tenseur à un minimum et un maximum spécifiés. |
CollectiveBcastRecvV2 <U> | Reçoit une valeur de tenseur diffusée depuis un autre appareil. |
CollectiveBcastSendV2 <T> | Diffuse une valeur de tenseur vers un ou plusieurs autres appareils. |
CollectiveGather <T étend le nombre> | Accumule mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques. |
CollectiveGatherV2 <T étend le nombre> | Accumule mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques. |
CollectivePermute <T> | Une opération pour permuter les tenseurs entre les instances TPU répliquées. |
CollectiveReduceV2 <T étend le nombre> | Réduit mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques. |
CombinéNonMaxSuppression | Sélectionne avec gourmandise un sous-ensemble de boîtes englobantes par ordre décroissant de score, Cette opération effectue non_max_suppression sur les entrées par lot, dans toutes les classes. |
CompressElement | Compresse un élément de jeu de données. |
ComputeBatchSize | Calcule la taille de lot statique d'un ensemble de données sans lots partiels. |
Concat <T> | Concatène les tenseurs le long d'une dimension. |
ConfigurerDistributedTPU | Configure les structures centralisées pour un système TPU distribué. |
Configurer le TPUEmbedding | Configure TPUEmbedding dans un système TPU distribué. |
Constante <T> | Un opérateur produisant une valeur constante. |
ConsommerMutexLock | Cette opération consomme un verrou créé par `MutexLock`. |
ControlTrigger | Ne fait rien. |
Copier <T> | Copiez un tenseur de CPU à CPU ou GPU à GPU. |
CopyHost <T> | Copiez un tenseur vers l'hôte. |
CountUpTo <T étend le nombre> | Incrémente «ref» jusqu'à ce qu'il atteigne «limite». |
CrossReplicaSum <T étend le nombre> | Une opération pour additionner les entrées sur les instances TPU répliquées. |
CudnnRNNBackpropV3 <T étend le nombre> | Étape Backprop de CudnnRNNV3. |
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T étend le nombre> | Convertit les paramètres CudnnRNN de la forme canonique en forme utilisable. |
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T étend le nombre> | Récupère les paramètres CudnnRNN sous forme canonique. |
CudnnRNNV3 <T étend le nombre> | Un RNN soutenu par cuDNN. |
CumulativeLogsumexp <T étend le nombre> | Calculez le produit cumulatif du tenseur «x» le long de «axis». |
DataServiceDataset | Crée un ensemble de données qui lit les données du service tf.data. |
DataServiceDatasetV2 | Crée un ensemble de données qui lit les données du service tf.data. |
DatasetCardinality | Renvoie la cardinalité de `input_dataset`. |
DatasetFromGraph | Crée un ensemble de données à partir du `graph_def` donné. |
DatasetToGraphV2 | Renvoie un GraphDef sérialisé représentant `input_dataset`. |
Dawsn <T étend le nombre> | |
DebugGradientIdentity <T> | Identity op pour le débogage de gradient. |
DebugGradientRefIdentity <T> | Identity op pour le débogage de gradient. |
DebugIdentity <T> | Fournit un mappage d'identité du tenseur d'entrée de type non-Ref pour le débogage. |
DebugIdentityV2 <T> | Debug Identity V2 Op. |
DebugNanCount | Déboguer le compteur de valeur NaN Op. |
DebugNumericSummary | Debug Numeric Summary Op. |
DebugNumericSummaryV2 <U étend le nombre> | Résumé numérique du débogage V2 Op. |
DecodeImage <T étend le nombre> | Fonction pour decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg et decode_png. |
DecodePaddedRaw <T étend le nombre> | Réinterprétez les octets d'une chaîne comme un vecteur de nombres. |
DecodeProto | L'op extrait les champs d'un message de tampons de protocole sérialisé en tenseurs. |
DeepCopy <T> | Fait une copie de «x». |
DeleteIterator | Un conteneur pour une ressource d'itérateur. |
SupprimerMemoryCache | |
DeleteMultiDeviceIterator | Un conteneur pour une ressource d'itérateur. |
DeleteRandomSeedGenerator | |
DeleteSeedGenerator | |
DeleteSessionTensor | Supprimez le tenseur spécifié par sa poignée dans la session. |
DenseBincount <U étend le nombre> | Compte le nombre d'occurrences de chaque valeur dans un tableau d'entiers. |
DenseCountSparseOutput <U étend le nombre> | Effectue un comptage de bac à sortie éparse pour une entrée tf.tensor. |
DenseToCSRSparseMatrix | Convertit un tenseur dense en CSRSparseMatrix (éventuellement en lots). |
DestroyResourceOp | Supprime la ressource spécifiée par le handle. |
DestroyTemporaryVariable <T> | Détruit la variable temporaire et renvoie sa valeur finale. |
DeviceIndex | Renvoie l'index du périphérique exécuté par l'opération. |
DirectedInterleaveDataset | Un substitut à «InterleaveDataset» sur une liste fixe de «N» ensembles de données. |
DrawBoundingBoxesV2 <T étend le nombre> | Dessinez des cadres de délimitation sur un lot d'images. |
DummyIterationCounter | |
DummyMemoryCache | |
DummySeedGenerator | |
DynamicPartition <T> | Partitionne `data` en tenseurs` num_partitions` en utilisant les indices de `partitions`. |
DynamicStitch <T> | Entrelacez les valeurs des tenseurs «data» en un seul tenseur. |
Modifier la distance | Calcule la distance d'édition Levenshtein (éventuellement normalisée). |
Eig <U> | Calcule la décomposition propre d'une ou plusieurs matrices carrées. |
Einsum <T> | Contraction des tenseurs selon la convention de sommation d'Einstein. |
Vide <T> | Crée un tenseur avec la forme donnée. |
EmptyTensorList | Crée et renvoie une liste de tenseurs vide. |
EmptyTensorMap | Crée et renvoie une carte tensorielle vide. |
EncodeProto | L'op sérialise les messages protobuf fournis dans les tenseurs d'entrée. |
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch | Un op qui met en file d'attente une liste de tenseurs de lots d'entrée vers TPUEmbedding. |
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | Facilite le portage du code qui utilise tf.nn.embedding_lookup (). |
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch | Un op qui met en file d'attente les index d'entrée TPUEmbedding d'un SparseTensor. |
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch | Facilite le portage du code qui utilise tf.nn.embedding_lookup_sparse (). |
EnsureShape <T> | Garantit que la forme du tenseur correspond à la forme attendue. |
Entrez <T> | Crée ou trouve un cadre enfant et rend les données disponibles pour le cadre enfant. |
Erfinv <T étend le nombre> | |
EuclideanNorm <T> | Calcule la norme euclidienne des éléments à travers les dimensions d'un tenseur. |
Quitter <T> | Quitte le cadre actuel vers son cadre parent. |
DévelopperDims <T> | Insère une dimension de 1 dans la forme d'un tenseur. |
ExpérimentalAutoShardDataset | Crée un ensemble de données qui fragmente l'ensemble de données d'entrée. |
ExperimentalBytesProducedStatsDataset | Enregistre la taille en octets de chaque élément de `input_dataset` dans un StatsAggregator. |
ExpérimentalChoisissezFastestDataset | |
ExpérimentalDatasetCardinality | Renvoie la cardinalité de `input_dataset`. |
ExpérimentalDatasetToTFRecord | Écrit l'ensemble de données donné dans le fichier donné en utilisant le format TFRecord. |
ExperimentalDenseToSparseBatchDataset | Crée un ensemble de données qui regroupe les éléments d'entrée dans un SparseTensor. |
ExperimentalLatencyStatsDataset | Enregistre la latence de production des éléments `input_dataset` dans un StatsAggregator. |
ExperimentalMatchingFilesDataset | |
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset | Crée un jeu de données qui remplace le parallélisme intra-op maximal. |
ExperimentalParseExampleDataset | Transforme «input_dataset» contenant les protos «Example» en tant que vecteurs de DT_STRING en un ensemble de données d'objets «Tensor» ou «SparseTensor» représentant les entités analysées. |
ExpérimentalPrivateThreadPoolDataset | Crée un ensemble de données qui utilise un pool de threads personnalisé pour calculer `input_dataset`. |
ExpérimentalRandomDataset | Crée un ensemble de données qui renvoie des nombres pseudo-aléatoires. |
ExperimentalRebatchDataset | Crée un ensemble de données qui modifie la taille du lot. |
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset | |
ExperimentalSlidingWindowDataset | Crée un jeu de données qui passe une fenêtre glissante sur `input_dataset`. |
ExperimentalSqlDataset | Crée un ensemble de données qui exécute une requête SQL et émet des lignes du jeu de résultats. |
ExperimentalStatsAggregatorHandle | Crée une ressource de gestionnaire de statistiques. |
ExperimentalStatsAggregatorSummary | Produit un résumé de toutes les statistiques enregistrées par le gestionnaire de statistiques donné. |
ExperimentalUnbatchDataset | Un ensemble de données qui divise les éléments de son entrée en plusieurs éléments. |
Expression <T étend le nombre> | |
ExtraitGlimpseV2 | Extrait un aperçu du tenseur d'entrée. |
ExtractVolumePatches <T étend le nombre> | Extrayez les `patches` de` input` et placez-les dans la dimension de sortie `" depth ". |
Remplir <U> | Crée un tenseur rempli d'une valeur scalaire. |
FinalizeDataset | Crée un ensemble de données en appliquant `tf.data.Options` à` input_dataset`. |
Empreinte digitale | Génère des valeurs d'empreintes digitales. |
FresnelCos <T étend le nombre> | |
FresnelSin <T étend le nombre> | |
FusedBatchNormGradV3 <T étend le nombre, U étend le nombre> | Gradient pour la normalisation des lots. |
FusedBatchNormV3 <T étend le nombre, U étend le nombre> | Normalisation par lots. |
GRUBlockCell <T étend le nombre> | Calcule la propagation avant de la cellule GRU pendant 1 pas de temps. |
GRUBlockCellGrad <T étend le nombre> | Calcule la rétropropagation des cellules GRU pendant 1 pas de temps. |
Rassemblez <T> | Rassemblez les tranches de l'axe «params» «axis» en fonction des «indices». |
GatherNd <T> | Rassemblez les tranches de `params` dans un Tensor avec la forme spécifiée par` indices`. |
GenerateBoundingBoxProposals | Cette opération produit une région d'intérêts à partir de boîtes englobantes données (bbox_deltas) encodées avec des ancres selon l'équation 2 dans arXiv: 1506.01497 L'op sélectionne les boîtes de notation supérieures `pre_nms_topn`, les décode par rapport aux ancres, applique une suppression non maximale sur les boîtes qui se chevauchent avec une valeur d'intersection-sur-union (iou) supérieure à` nms_threshold`, en supprimant les boîtes où le côté le plus court est inférieur à ` min_size`. |
GetOptions | Renvoie les `tf.data.Options` attachées à` input_dataset`. |
GetSessionHandle | Stocke le tenseur d'entrée dans l'état de la session en cours. |
GetSessionTensor <T> | Récupère la valeur du tenseur spécifié par sa poignée. |
Les dégradés | Ajoute des opérations pour calculer les dérivées partielles de la somme de y s wrt x s, c'est-à-dire d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... Si les valeurs Options.dx() sont définies, elles sont comme les dérivées partielles symboliques initiales d'une fonction de perte L wrt |
GarantieConst <T> | Donne une garantie au runtime TF que le tenseur d'entrée est une constante. |
HashTable | Crée une table de hachage non initialisée. |
HistogramFixedWidth <U étend le nombre> | Renvoie l'histogramme des valeurs. |
Identité <T> | Renvoie un tenseur avec la même forme et le même contenu que le tenseur ou la valeur d'entrée. |
IdentitéN | Renvoie une liste de tenseurs avec les mêmes formes et contenus que l'entrée tenseurs. |
IgnorerErrorsDataset | Crée un ensemble de données qui contient les éléments de `input_dataset` ignorant les erreurs. |
ImageProjectiveTransformV2 <T étend le nombre> | Applique la transformation donnée à chacune des images. |
ImageProjectiveTransformV3 <T étend le nombre> | Applique la transformation donnée à chacune des images. |
ImmutableConst <T> | Renvoie le tenseur immuable de la région mémoire. |
InfeedDequeue <T> | Un espace réservé op pour une valeur qui sera introduite dans le calcul. |
InfeedDequeueTuple | Récupère plusieurs valeurs de l'alimentation en tant que tuple XLA. |
InfeedEnqueue | Un op qui alimente une seule valeur Tensor dans le calcul. |
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer | Une opération qui met en file d'attente un tampon pré-linéarisé dans une alimentation TPU. |
InfeedEnqueueTuple | Fournit plusieurs valeurs Tensor dans le calcul en tant que tuple XLA. |
InitializeTable | Initialiseur de table qui prend respectivement deux tenseurs pour les clés et les valeurs. |
InitializeTableFromDataset | |
InitializeTableFromTextFile | Initialise une table à partir d'un fichier texte. |
InplaceAdd <T> | Ajoute v dans les lignes spécifiées de x. |
InplaceSub <T> | Soustrait «v» dans les lignes spécifiées de «x». |
InplaceUpdate <T> | Met à jour les lignes spécifiées «i» avec les valeurs «v». |
IsBoostedTreesEnsembleInitialized | Vérifie si un ensemble d'arbres a été initialisé. |
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized | Vérifie si un flux quantile a été initialisé. |
IsVariableInitialized | Vérifie si un tenseur a été initialisé. |
IsotonicRegression <U étend le nombre> | Résout un lot de problèmes de régression isotonique. |
IteratorGetDevice | Renvoie le nom de l'appareil sur lequel la «ressource» a été placée. |
Initialisation KMC2Chain | Renvoie l'index d'un point de données qui doit être ajouté à l'ensemble de départ. |
KmeansPlusPlusInitialisation | Sélectionne num_to_sample lignes d'entrée en utilisant le critère KMeans ++. |
KthOrderStatistic | Calcule la statistique d'ordre K d'un ensemble de données. |
LMDBDataset | Crée un ensemble de données qui émet les paires clé-valeur dans un ou plusieurs fichiers LMDB. |
LSTMBlockCell <T étend le nombre> | Calcule la propagation avant de la cellule LSTM pendant 1 pas de temps. |
LSTMBlockCellGrad <T étend le nombre> | Calcule la propagation vers l'arrière de la cellule LSTM pour 1 pas de temps. |
LinSpace <T étend le nombre> | Génère des valeurs dans un intervalle. |
LoadTPUEmbeddingADAMParamètres | Chargez les paramètres d'intégration ADAM. |
LoadTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug | Chargez les paramètres d'intégration ADAM avec la prise en charge du débogage. |
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParamètres | Chargez les paramètres d'intégration d'Adadelta. |
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug | Chargez les paramètres Adadelta avec la prise en charge du débogage. |
LoadTPUEmbeddingAdagradParamètres | Chargez les paramètres d'intégration d'Adagrad. |
LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug | Chargez les paramètres d'intégration d'Adagrad avec la prise en charge du débogage. |
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Paramètres d'intégration RMSProp centrés sur la charge. |
LoadTPUEmbeddingFTRLParameters | Chargez les paramètres d'incorporation FTRL. |
LoadTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug | Chargez les paramètres d'incorporation FTRL avec prise en charge du débogage. |
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | Charger les paramètres d'incorporation de l'estimateur de fréquence. |
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParametersGradAccumDebug | Charger les paramètres d'intégration de l'estimateur de fréquence avec prise en charge du débogage. |
LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Chargez les paramètres d'intégration MDL Adagrad Light. |
LoadTPUEmbeddingMomentumParamètres | Charger les paramètres d'intégration de Momentum. |
LoadTPUEmbeddingMomentumParamètresGradAccumDebug | Charger les paramètres d'intégration de Momentum avec prise en charge du débogage. |
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParamètres | Charger les paramètres d'inclusion d'Adagrad proximal. |
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug | Charger les paramètres d'intégration Adagrad proximaux avec prise en charge du débogage. |
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParamètres | |
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParamètresGradAccumDebug | |
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters | Chargez les paramètres d'intégration RMSProp. |
LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug | Chargez les paramètres d'intégration RMSProp avec la prise en charge du débogage. |
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescenteParamètres | Chargez les paramètres d'intégration SGD. |
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescenteParamètresGradAccumDebug | Chargez les paramètres d'intégration SGD. |
LookupTableExport <T, U> | Sort toutes les clés et valeurs de la table. |
LookupTableFind <U> | Recherche les clés dans une table, génère les valeurs correspondantes. |
LookupTableImport | Remplace le contenu de la table par les clés et valeurs spécifiées. |
LookupTableInsert | Met à jour la table pour associer les clés aux valeurs. |
LookupTableRemove | Supprime les clés et les valeurs associées d'une table. |
LookupTableSize | Calcule le nombre d'éléments dans le tableau donné. |
LoopCond | Transfère l'entrée vers la sortie. |
LowerBound <U étend le nombre> | Applique lower_bound (sorted_search_values, values) le long de chaque ligne. |
Lu <T, U étend le nombre> | Calcule la décomposition LU d'une ou plusieurs matrices carrées. |
MakeUnique | Rendre tous les éléments de la dimension non-Batch uniques, mais \ "proches \" de leur valeur initiale. |
MapClear | Op supprime tous les éléments du conteneur sous-jacent. |
MapIncompleteSize | Op renvoie le nombre d'éléments incomplets dans le conteneur sous-jacent. |
MapPeek | Op regarde les valeurs de la clé spécifiée. |
Taille de la carte | Op renvoie le nombre d'éléments dans le conteneur sous-jacent. |
MapStage | Stage (clé, valeurs) dans le conteneur sous-jacent qui se comporte comme une table de hachage. |
CarteUnstage | Op supprime et renvoie les valeurs associées à la clé du conteneur sous-jacent. |
MapUnstageNoKey | Op supprime et renvoie un aléatoire (clé, valeur) du conteneur sous-jacent. |
MatrixDiagPartV2 <T> | Renvoie la partie diagonale groupée d'un tenseur groupé. |
MatrixDiagPartV3 <T> | Renvoie la partie diagonale groupée d'un tenseur groupé. |
MatrixDiagV2 <T> | Renvoie un tenseur diagonal groupé avec des valeurs diagonales groupées données. |
MatrixDiagV3 <T> | Renvoie un tenseur diagonal groupé avec des valeurs diagonales groupées données. |
MatrixSetDiagV2 <T> | Renvoie un tenseur de matrice par lots avec de nouvelles valeurs diagonales groupées. |
MatrixSetDiagV3 <T> | Renvoie un tenseur de matrice par lots avec de nouvelles valeurs diagonales groupées. |
Max <T> | Calcule le maximum d'éléments sur les dimensions d'un tenseur. |
MaxIntraOpParallelismDataset | Crée un jeu de données qui remplace le parallélisme intra-op maximal. |
Fusionner <T> | Transmet la valeur d'un tenseur disponible des «entrées» à la «sortie». |
Min <T> | Calcule le minimum d'éléments sur les dimensions d'un tenseur. |
MirrorPad <T> | Remplit un tenseur avec des valeurs en miroir. |
MirrorPadGrad <T> | Gradient op pour «MirrorPad» op. |
MlirPassthroughOp | Enveloppe un calcul MLIR arbitraire exprimé sous forme de module avec une fonction main (). |
MulNoNan <T> | Renvoie x * y élément par élément. |
MutableDenseHashTable | Crée une table de hachage vide qui utilise des tenseurs comme magasin de stockage. |
MutableHashTable | Crée une table de hachage vide. |
MutableHashTableOfTensors | Crée une table de hachage vide. |
Mutex | Crée une ressource Mutex qui peut être verrouillée par `MutexLock`. |
MutexLock | Verrouille une ressource mutex. |
NcclAllReduce <T étend le nombre> | Produit un tenseur contenant la réduction sur tous les tenseurs d'entrée. |
NcclBroadcast <T étend le nombre> | Envoie «input» à tous les appareils connectés à la sortie. |
NcclReduce <T étend le nombre> | Réduit `input` de` num_devices` en utilisant `reduction` à un seul périphérique. |
Ndtri <T étend le nombre> | |
Voisins les plus proches | Sélectionne les k centres les plus proches pour chaque point. |
NextAfter <T étend le nombre> | Renvoie la prochaine valeur représentable de «x1» dans la direction de «x2», élément par élément. |
NextIteration <T> | Rend son entrée disponible pour l'itération suivante. |
NoOp | Ne fait rien. |
NonDeterministicInts <U> | Génère de manière non déterministe des nombres entiers. |
NonMaxSuppressionV5 <T étend le nombre> | Sélectionne avec gourmandise un sous-ensemble de boîtes englobantes par ordre décroissant de score, élaguer les boîtes qui ont un chevauchement intersection-sur-union (IOU) élevé avec les boîtes précédemment sélectionnées. |
NonSerializableDataset | |
OneHot <U> | Renvoie un tenseur one-hot. |
Tout comme <T> | Renvoie un tenseur de uns avec la même forme et le même type que x. |
OptimizeDatasetV2 | Crée un ensemble de données en appliquant les optimisations associées à `input_dataset`. |
Options | Crée un ensemble de données en attachant tf.data.Options à `input_dataset`. |
OrderedMapClear | Op supprime tous les éléments du conteneur sous-jacent. |
OrderedMapIncompleteSize | Op renvoie le nombre d'éléments incomplets dans le conteneur sous-jacent. |
OrderedMapPeek | Op regarde les valeurs de la clé spécifiée. |
OrderedMapSize | Op renvoie le nombre d'éléments dans le conteneur sous-jacent. |
OrderedMapStage | Stage (clé, valeurs) dans le conteneur sous-jacent qui se comporte comme un ordre conteneur associatif. |
OrderedMapUnstage | Op supprime et renvoie les valeurs associées à la clé du conteneur sous-jacent. |
OrderedMapUnstageNoKey | Op supprime et renvoie l'élément (clé, valeur) avec le plus petit key du conteneur sous-jacent. |
OutfeedDequeue <T> | Récupère un seul tenseur de la sortie de calcul. |
OutfeedDequeueTuple | Récupérez plusieurs valeurs de la sortie de calcul. |
OutfeedDequeueTupleV2 | Récupérez plusieurs valeurs de la sortie de calcul. |
OutfeedDequeueV2 <T> | Récupère un seul tenseur de la sortie de calcul. |
OutfeedEnqueue | Mettez un Tensor en file d'attente sur la sortie de calcul. |
OutfeedEnqueueTuple | Mettez plusieurs valeurs Tensor en file d'attente sur la sortie de calcul. |
Pad <T> | Pads un tenseur. |
ParallelBatchDataset | |
ParallelConcat <T> | Concatène une liste de tenseurs «N» le long de la première dimension. |
ParallelDynamicStitch <T> | Entrelacez les valeurs des tenseurs «data» en un seul tenseur. |
ParseExampleDatasetV2 | Transforme «input_dataset» contenant les protos «Example» en tant que vecteurs de DT_STRING en un ensemble de données d'objets «Tensor» ou «SparseTensor» représentant les entités analysées. |
ParseExampleV2 | Transforme un vecteur de tf.Example protos (sous forme de chaînes) en tenseurs typés. |
ParseSequenceExampleV2 | Transforme un vecteur de protos tf.io.SequenceExample (sous forme de chaînes) en tenseurs typés. |
Espace réservé <T> | Un espace réservé op pour une valeur qui sera introduite dans le calcul. |
PlaceholderWithDefault <T> | Un espace réservé op qui passe par `input` lorsque sa sortie n'est pas alimentée. |
Prélinariser | Un op qui linéarise une valeur Tensor en un tenseur variant opaque. |
PrélinariserTuple | Un op qui linéarise plusieurs valeurs Tensor en un tenseur variant opaque. |
PrimitiveOp | Une classe de base pour les implémentations d' Op qui sont soutenues par une seule Operation . |
Imprimer | Imprime une chaîne scalaire. |
PrivateThreadPoolDataset | Crée un ensemble de données qui utilise un pool de threads personnalisé pour calculer `input_dataset`. |
Prod <T> | Calcule le produit des éléments sur les dimensions d'un tenseur. |
QuantizeAndDequantizeV4 <T étend le nombre> | Renvoie le dégradé de `QuantizeAndDequantizeV4`. |
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T étend le nombre> | Renvoie le dégradé de `QuantizeAndDequantizeV4`. |
QuantizedConcat <T> | Concatène les tenseurs quantifiés le long d'une dimension. |
QuantizedConcatV2 <T> | |
QuantizedConv2DAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DPerChannel <V> | Calcule QuantizedConv2D par canal. |
QuantizedConv2DWithBias <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedDepthwiseConv2D <V> | Calcule le Conv2D quantifié en profondeur. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V> | Calcule le Conv2D quantifié en profondeur avec Bias. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> | Calcule le Conv2D quantifié en profondeur avec Bias et Relu. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Calcule le Conv2D quantifié en profondeur avec Bias, Relu et Requantize. |
QuantizedMatMulWithBias <W> | Effectue une multiplication matricielle quantifiée de «a» par la matrice «b» avec addition de biais. |
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W étend le nombre> | |
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> | Effectuer une multiplication matricielle quantifiée de «a» par la matrice «b» avec addition de biais et fusion relu. |
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Effectuer une multiplication matricielle quantifiée de «a» par la matrice «b» avec un biais ajouter et relu et requantiser la fusion. |
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedReshape <T> | Remodèle un tenseur quantifié selon l'opération Reshape. |
RaggedBincount <U étend le nombre> | Compte le nombre d'occurrences de chaque valeur dans un tableau d'entiers. |
RaggedCountSparseOutput <U étend le nombre> | Effectue un comptage de bac à sortie éparse pour une entrée de tenseur irrégulière. |
RaggedCross <T, U étend le nombre> | Génère un croisement d'entités à partir d'une liste de tenseurs et le renvoie sous la forme d'un RaggedTensor. |
RaggedGather <T étend le nombre, U> | Rassemblez les tranches irrégulières de l'axe des `params`` 0` selon les `indices`. |
RaggedRange <U étend le nombre, T étend le nombre> | Renvoie un «RaggedTensor» contenant les séquences de nombres spécifiées. |
RaggedTensorFromVariant <U étend le nombre, T> | Décode un Tensor «variant» en un «RaggedTensor». |
RaggedTensorToSparse <U> | Convertit un `RaggedTensor` en un` SparseTensor` avec les mêmes valeurs. |
RaggedTensorToTensor <U> | Créez un tenseur dense à partir d'un tenseur irrégulier, modifiant éventuellement sa forme. |
RaggedTensorToVariant | Encode un «RaggedTensor» en un «variant» Tensor. |
RaggedTensorToVariantGradient <U> | Helper utilisé pour calculer le gradient pour `RaggedTensorToVariant`. |
Plage <T étend le nombre> | Crée une séquence de nombres. |
Rang | Renvoie le rang d'un tenseur. |
ReadVariableOp <T> | Lit la valeur d'une variable. |
RebatchDataset | Crée un ensemble de données qui modifie la taille du lot. |
RebatchDatasetV2 | Crée un ensemble de données qui modifie la taille du lot. |
Recv <T> | Reçoit le tenseur nommé de send_device sur recv_device. |
RecvTPUEmbeddingActivations | Une opération qui reçoit des activations d'intégration sur le TPU. |
Réduire tout | Calcule le «et logique» des éléments à travers les dimensions d'un tenseur. |
Réduire | Calcule le "ou" logique des éléments à travers les dimensions d'un tenseur. |
RéduireMax <T> | Calcule le maximum d'éléments sur les dimensions d'un tenseur. |
RéduireMin <T> | Calcule le minimum d'éléments sur les dimensions d'un tenseur. |
RéduireProd <T> | Calcule le produit des éléments sur les dimensions d'un tenseur. |
RéduireSomme <T> | Calcule la somme des éléments sur les dimensions d'un tenseur. |
RefEntrez <T> | Crée ou trouve un cadre enfant et rend les données disponibles pour le cadre enfant. |
Ref Quitter <T> | Quitte le cadre actuel vers son cadre parent. |
RefIdentity <T> | Renvoie le même tenseur de référence que le tenseur de référence d'entrée. |
RefMerge <T> | Transmet la valeur d'un tenseur disponible des «entrées» à la «sortie». |
RefNextIteration <T> | Rend son entrée disponible pour la prochaine itération. |
RefSélectionnez <T> | Transmet le `index`e élément de` inputs` à `output`. |
RefSwitch <T> | Transmet le tenseur de référence «data» au port de sortie déterminé par «pred». |
S'inscrire | Enregistre un ensemble de données avec le service tf.data. |
RequantizationRangePerChannel | Calcule la plage de requantisation par canal. |
RequantizePerChannel <U> | Requantise une entrée avec des valeurs min et max connues par canal. |
Remodeler <T> | Remodèle un tenseur. |
ResourceAccumulatorApplyGradient | Applique un dégradé à un accumulateur donné. |
ResourceAccumulatorNumAccumulated | Renvoie le nombre de dégradés agrégés dans les accumulateurs donnés. |
ResourceAccumulatorSetGlobalStep | Met à jour l'accumulateur avec une nouvelle valeur pour global_step. |
ResourceAccumulatorTakeGradient <T> | Extrait le gradient moyen dans le ConditionalAccumulator donné. |
ResourceApplyAdagradV2 | Mettez à jour '* var' selon le schéma adagrad. |
ResourceApplyAdamWithAmsgrad | Mettez à jour '* var' selon l'algorithme d'Adam. |
ResourceApplyKerasMomentum | Mettez à jour '* var' selon le schéma d'élan. |
ResourceConditionalAccumulator | Un accumulateur conditionnel pour agréger des gradients. |
ResourceCountUpTo <T étend le nombre> | Incrémente la variable pointée par «ressource» jusqu'à ce qu'elle atteigne la «limite». |
ResourceGather <U> | Rassemblez les tranches de la variable pointée par «resource» en fonction des «indices». |
ResourceGatherNd <U> | |
ResourceScatterAdd | Ajoute des mises à jour éparses à la variable référencée par `resource`. |
ResourceScatterDiv | Divise les mises à jour éparses dans la variable référencée par `resource`. |
ResourceScatterMax | Réduit les mises à jour éparses dans la variable référencée par `resource` en utilisant l'opération` max`. |
ResourceScatterMin | Réduit les mises à jour éparses dans la variable référencée par `resource` en utilisant l'opération` min`. |
ResourceScatterMul | Multiplie les mises à jour éparses dans la variable référencée par `resource`. |
ResourceScatterNdAdd | Applique des ajouts épars aux valeurs individuelles ou aux tranches d'une variable. |
ResourceScatterNdMax | |
ResourceScatterNdMin | |
ResourceScatterNdSub | Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. |
ResourceScatterNdUpdate | Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. |
ResourceScatterSub | Subtracts sparse updates from the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterUpdate | Assigns sparse updates to the variable referenced by `resource`. |
ResourceSparseApplyAdagradV2 | Mettez à jour les entrées pertinentes dans '* var' et '* accum' selon le schéma adagrad. |
ResourceSparseApplyKerasMomentum | Mettez à jour les entrées pertinentes dans '* var' et '* accum' selon le schéma d'élan. |
ResourceStridedSliceAssign | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters | Retrieve ADAM embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug | Retrieve ADAM embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Retrieve Adadelta embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug | Retrieve Adadelta embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters | Récupérez les paramètres d'intégration d'Adagrad. |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug | Retrieve Adagrad embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Retrieve centered RMSProp embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters | Retrieve FTRL embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug | Retrieve FTRL embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | Retrieve frequency estimator embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParametersGradAccumDebug | Retrieve frequency estimator embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Retrieve MDL Adagrad Light embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters | Retrieve Momentum embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug | Retrieve Momentum embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Retrieve proximal Adagrad embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug | Retrieve proximal Adagrad embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug | |
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters | Retrieve RMSProp embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug | Retrieve RMSProp embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Retrieve SGD embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug | Retrieve SGD embedding parameters with debug support. |
Reverse <T> | Inverse les dimensions spécifiques d'un tenseur. |
ReverseSequence <T> | Reverses variable length slices. |
RiscAbs <T extends Number> | |
RiscAdd <T extends Number> | Returns x + y element-wise. |
RiscBinaryArithmetic <T extends Number> | |
RiscBinaryComparison | |
RiscBitcast <U> | |
RiscBroadcast <T> | |
RiscCast <U> | |
RiscCeil <T extends Number> | |
RiscCholesky <T extends Number> | |
RiscConcat <T> | |
RiscConv <T extends Number> | |
RiscCos <T extends Number> | |
RiscDiv <T extends Number> | |
RiscDot <T extends Number> | |
RiscExp <T extends Number> | |
RiscFft <T> | |
RiscFloor <T extends Number> | |
RiscGather <T> | |
RiscImag <U extends Number> | |
RiscIsFinite | |
RiscLog <T extends Number> | |
RiscLogicalAnd | |
RiscLogicalNot | |
RiscLogicalOr | |
RiscMax <T extends Number> | Returns max(x, y) element-wise. |
RiscMin <T extends Number> | |
RiscMul <T extends Number> | |
RiscNeg <T extends Number> | |
RiscPad <T extends Number> | |
RiscPool <T extends Number> | |
RiscPow <T extends Number> | |
RiscRandomUniform | |
RiscReal <U extends Number> | |
RiscReduce <T extends Number> | |
RiscRem <T extends Number> | |
RiscReshape <T extends Number> | |
RiscReverse <T extends Number> | |
RiscScatter <U extends Number> | |
RiscShape <U extends Number> | |
RiscSign <T extends Number> | |
RiscSlice <T extends Number> | |
RiscSort <T extends Number> | |
RiscSqueeze <T> | |
RiscSub <T extends Number> | |
RiscTranspose <T> | |
RiscTriangularSolve <T extends Number> | |
RiscUnary <T extends Number> | |
RngReadAndSkip | Avancez le compteur d'un RNG basé sur un compteur. |
RngSkip | Avancez le compteur d'un RNG basé sur un compteur. |
Roll <T> | Rolls the elements of a tensor along an axis. |
SamplingDataset | Creates a dataset that takes a Bernoulli sample of the contents of another dataset. |
ScaleAndTranslate | |
ScaleAndTranslateGrad <T extends Number> | |
ScatterAdd <T> | Adds sparse updates to a variable reference. |
ScatterDiv <T> | Divides a variable reference by sparse updates. |
ScatterMax <T extends Number> | Reduces sparse updates into a variable reference using the `max` operation. |
ScatterMin <T extends Number> | Reduces sparse updates into a variable reference using the `min` operation. |
ScatterMul <T> | Multiplies sparse updates into a variable reference. |
ScatterNd <U> | Scatter `updates` into a new tensor according to `indices`. |
ScatterNdAdd <T> | Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. |
ScatterNdMax <T> | Computes element-wise maximum. |
ScatterNdMin <T> | Computes element-wise minimum. |
ScatterNdNonAliasingAdd <T> | Applies sparse addition to `input` using individual values or slices from `updates` according to indices `indices`. |
ScatterNdSub <T> | Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. |
ScatterNdUpdate <T> | Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. |
ScatterSub <T> | Subtracts sparse updates to a variable reference. |
ScatterUpdate <T> | Applies sparse updates to a variable reference. |
SelectV2 <T> | |
Send | Sends the named tensor from send_device to recv_device. |
SendTPUEmbeddingGradients | Performs gradient updates of embedding tables. |
SetDiff1d <T, U extends Number> | Computes the difference between two lists of numbers or strings. |
SetSize | Number of unique elements along last dimension of input `set`. |
Shape <U extends Number> | Returns the shape of a tensor. |
ShapeN <U extends Number> | Renvoie la forme des tenseurs. |
ShardDataset | Creates a `Dataset` that includes only 1/`num_shards` of this dataset. |
ShuffleAndRepeatDatasetV2 | |
ShuffleDatasetV2 | |
ShuffleDatasetV3 | |
ShutdownDistributedTPU | Shuts down a running distributed TPU system. |
Size <U extends Number> | Returns the size of a tensor. |
Skipgram | Parses a text file and creates a batch of examples. |
SleepDataset | |
Slice <T> | Return a slice from 'input'. |
SlidingWindowDataset | Creates a dataset that passes a sliding window over `input_dataset`. |
Snapshot <T> | Returns a copy of the input tensor. |
SnapshotDataset | Creates a dataset that will write to / read from a snapshot. |
SobolSample <T extends Number> | Generates points from the Sobol sequence. |
SpaceToBatchNd <T> | SpaceToBatch for ND tensors of type T. |
SparseApplyAdagradV2 <T> | Mettez à jour les entrées pertinentes dans '* var' et '* accum' selon le schéma adagrad. |
SparseBincount <U extends Number> | Counts the number of occurrences of each value in an integer array. |
SparseCountSparseOutput <U extends Number> | Performs sparse-output bin counting for a sparse tensor input. |
SparseCrossHashed | Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. |
SparseCrossV2 | Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. |
SparseMatrixAdd | Sparse addition of two CSR matrices, C = alpha * A + beta * B. |
SparseMatrixMatMul <T> | Matrix-multiplies a sparse matrix with a dense matrix. |
SparseMatrixMul | Element-wise multiplication of a sparse matrix with a dense tensor. |
SparseMatrixNNZ | Returns the number of nonzeroes of `sparse_matrix`. |
SparseMatrixOrderingAMD | Computes the Approximate Minimum Degree (AMD) ordering of `input`. |
SparseMatrixSoftmax | Calculates the softmax of a CSRSparseMatrix. |
SparseMatrixSoftmaxGrad | Calculates the gradient of the SparseMatrixSoftmax op. |
SparseMatrixSparseCholesky | Computes the sparse Cholesky decomposition of `input`. |
SparseMatrixSparseMatMul | Sparse-matrix-multiplies two CSR matrices `a` and `b`. |
SparseMatrixTranspose | Transposes the inner (matrix) dimensions of a CSRSparseMatrix. |
SparseMatrixZeros | Creates an all-zeros CSRSparseMatrix with shape `dense_shape`. |
SparseTensorToCSRSparseMatrix | Converts a SparseTensor to a (possibly batched) CSRSparseMatrix. |
Spence <T extends Number> | |
Split <T> | Divise un tenseur en tenseurs «num_split» le long d'une dimension. |
SplitV <T> | Divise un tenseur en tenseurs «num_split» le long d'une dimension. |
Squeeze <T> | Removes dimensions of size 1 from the shape of a tensor. |
Stack <T> | Packs a list of `N` rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor. |
Stage | Stage values similar to a lightweight Enqueue. |
StageClear | Op removes all elements in the underlying container. |
StagePeek | Op peeks at the values at the specified index. |
StageSize | Op returns the number of elements in the underlying container. |
StatefulRandomBinomial <V extends Number> | |
StatefulStandardNormal <U> | Outputs random values from a normal distribution. |
StatefulStandardNormalV2 <U> | Outputs random values from a normal distribution. |
StatefulTruncatedNormal <U> | Outputs random values from a truncated normal distribution. |
StatefulUniform <U> | Outputs random values from a uniform distribution. |
StatefulUniformFullInt <U> | Outputs random integers from a uniform distribution. |
StatefulUniformInt <U> | Outputs random integers from a uniform distribution. |
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends Number> | |
StatelessRandomBinomial <W extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a binomial distribution. |
StatelessRandomGammaV2 <V extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution. |
StatelessRandomGetAlg | Picks the best counter-based RNG algorithm based on device. |
StatelessRandomGetKeyCounter | Scrambles seed into key and counter, using the best algorithm based on device. |
StatelessRandomGetKeyCounterAlg | Picks the best algorithm based on device, and scrambles seed into key and counter. |
StatelessRandomNormalV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom values from a normal distribution. |
StatelessRandomPoisson <W extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a Poisson distribution. |
StatelessRandomUniformFullInt <V extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformIntV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution. |
StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extends Number> | Generate a randomly distorted bounding box for an image deterministically. |
StatelessTruncatedNormalV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution. |
StatsAggregatorHandleV2 | |
StatsAggregatorSetSummaryWriter | Set a summary_writer_interface to record statistics using given stats_aggregator. |
StopGradient <T> | Stops gradient computation. |
StridedSlice <T> | Return a strided slice from `input`. |
StridedSliceAssign <T> | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
StridedSliceGrad <U> | Returns the gradient of `StridedSlice`. |
StringLower | Convertit tous les caractères majuscules en leurs remplacements minuscules respectifs. |
StringNGrams <T extends Number> | Creates ngrams from ragged string data. |
StringUpper | Converts all lowercase characters into their respective uppercase replacements. |
Sum <T> | Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. |
SwitchCond <T> | Forwards `data` to the output port determined by `pred`. |
TPUCompilationResult | Returns the result of a TPU compilation. |
TPUCompileSucceededAssert | Asserts that compilation succeeded. |
TPUEmbeddingActivations | An op enabling differentiation of TPU Embeddings. |
TPUExecute | Op that loads and executes a TPU program on a TPU device. |
TPUExecuteAndUpdateVariables | Op that executes a program with optional in-place variable updates. |
TPUOrdinalSelector | A TPU core selector Op. |
TPUPartitionedInput <T> | Un op qui regroupe une liste d'entrées partitionnées ensemble. |
TPUPartitionedOutput <T> | An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation. |
TPUReplicateMetadata | Metadata indicating how the TPU computation should be replicated. |
TPUReplicatedInput <T> | Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation. |
TPUReplicatedOutput <T> | Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation. |
TPUReshardVariables | Op that reshards on-device TPU variables to specified state. |
TemporaryVariable <T> | Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step. |
TensorArray | An array of Tensors of given size. |
TensorArrayClose | Delete the TensorArray from its resource container. |
TensorArrayConcat <T> | Concat the elements from the TensorArray into value `value`. |
TensorArrayGather <T> | Gather specific elements from the TensorArray into output `value`. |
TensorArrayGrad | Creates a TensorArray for storing the gradients of values in the given handle. |
TensorArrayGradWithShape | Creates a TensorArray for storing multiple gradients of values in the given handle. |
TensorArrayPack <T> | |
TensorArrayRead <T> | Read an element from the TensorArray into output `value`. |
TensorArrayScatter | Dispersez les données de la valeur d'entrée dans des éléments TensorArray spécifiques. |
TensorArraySize | Get the current size of the TensorArray. |
TensorArraySplit | Split the data from the input value into TensorArray elements. |
TensorArrayUnpack | |
TensorArrayWrite | Push an element onto the tensor_array. |
TensorListConcat <T> | Concats all tensors in the list along the 0th dimension. |
TensorListConcatLists | |
TensorListConcatV2 <U> | Concats all tensors in the list along the 0th dimension. |
TensorListElementShape <T extends Number> | The shape of the elements of the given list, as a tensor. |
TensorListFromTensor | Creates a TensorList which, when stacked, has the value of `tensor`. |
TensorListGather <T> | Creates a Tensor by indexing into the TensorList. |
TensorListGetItem <T> | |
TensorListLength | Returns the number of tensors in the input tensor list. |
TensorListPopBack <T> | Returns the last element of the input list as well as a list with all but that element. |
TensorListPushBack | Returns a list which has the passed-in `Tensor` as last element and the other elements of the given list in `input_handle`. |
TensorListPushBackBatch | |
TensorListReserve | List of the given size with empty elements. |
TensorListResize | Resizes the list. |
TensorListScatter | Creates a TensorList by indexing into a Tensor. |
TensorListScatterIntoExistingList | Scatters tensor at indices in an input list. |
TensorListScatterV2 | Creates a TensorList by indexing into a Tensor. |
TensorListSetItem | |
TensorListSplit | Splits a tensor into a list. |
TensorListStack <T> | Stacks all tensors in the list. |
TensorMapErase | Returns a tensor map with item from given key erased. |
TensorMapHasKey | Returns whether the given key exists in the map. |
TensorMapInsert | Returns a map that is the 'input_handle' with the given key-value pair inserted. |
TensorMapLookup <U> | Returns the value from a given key in a tensor map. |
TensorMapSize | Returns the number of tensors in the input tensor map. |
TensorMapStackKeys <T> | Returns a Tensor stack of all keys in a tensor map. |
TensorScatterAdd <T> | Adds sparse `updates` to an existing tensor according to `indices`. |
TensorScatterMax <T> | |
TensorScatterMin <T> | |
TensorScatterSub <T> | Subtracts sparse `updates` from an existing tensor according to `indices`. |
TensorScatterUpdate <T> | Scatter `updates` into an existing tensor according to `indices`. |
TensorStridedSliceUpdate <T> | Assign `value` to the sliced l-value reference of `input`. |
ThreadPoolDataset | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
ThreadPoolHandle | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
Tile <T> | Constructs a tensor by tiling a given tensor. |
Timestamp | Provides the time since epoch in seconds. |
ToBool | Converts a tensor to a scalar predicate. |
TopKUnique | Returns the TopK unique values in the array in sorted order. |
TopKWithUnique | Returns the TopK values in the array in sorted order. |
TridiagonalMatMul <T> | Calculate product with tridiagonal matrix. |
TridiagonalSolve <T> | Solves tridiagonal systems of equations. |
Unbatch <T> | Reverses the operation of Batch for a single output Tensor. |
UnbatchGrad <T> | Gradient of Unbatch. |
UncompressElement | Uncompresses a compressed dataset element. |
UnicodeDecode <T extends Number> | Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points. |
UnicodeEncode | Encode a tensor of ints into unicode strings. |
Unique <T, V extends Number> | Finds unique elements along an axis of a tensor. |
UniqueDataset | Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`. |
UniqueWithCounts <T, V extends Number> | Finds unique elements along an axis of a tensor. |
UnravelIndex <T extends Number> | Converts an array of flat indices into a tuple of coordinate arrays. |
UnsortedSegmentJoin | Joint les éléments de `inputs` basés sur` segment_ids`. |
Unstack <T> | Unpacks a given dimension of a rank-`R` tensor into `num` rank-`(R-1)` tensors. |
Unstage | Op is similar to a lightweight Dequeue. |
UnwrapDatasetVariant | |
UpperBound <U extends Number> | Applies upper_bound(sorted_search_values, values) along each row. |
VarHandleOp | Creates a handle to a Variable resource. |
VarIsInitializedOp | Checks whether a resource handle-based variable has been initialized. |
Variable <T> | Holds state in the form of a tensor that persists across steps. |
VariableShape <T extends Number> | Returns the shape of the variable pointed to by `resource`. |
Where | Returns locations of nonzero / true values in a tensor. |
Where3 <T> | Selects elements from `x` or `y`, depending on `condition`. |
WorkerHeartbeat | Worker heartbeat op. |
WrapDatasetVariant | |
WriteRawProtoSummary | Writes a serialized proto summary. |
XlaRecvFromHost <T> | An op to receive a tensor from the host. |
XlaSendToHost | An op to send a tensor to the host. |
Xlog1py <T> | Returns 0 if x == 0, and x * log1p(y) otherwise, elementwise. |
Zeros <T> | An operator creating a constant initialized with zeros of the shape given by `dims`. |
ZerosLike <T> | Returns a tensor of zeros with the same shape and type as x. |