| Прервать | Вызовите исключение, чтобы прервать процесс при вызове. | 
| Все | Вычисляет «логическое и» элементов по измерениям тензора. | 
| ВсеВсеВсе <T> | Операция для обмена данными между репликами TPU. | 
| АнонимныйИтераторV2 | Контейнер для ресурса итератора. | 
| АнонимныйMemoryCache |  | 
| АнонимныйMultiDeviceIterator | Контейнер для ресурса итератора с несколькими устройствами. | 
| AnonymousRandomSeedGenerator |  | 
| АнонимныйSeedGenerator |  | 
| Любой | Вычисляет «логическое ИЛИ» элементов по измерениям тензора. | 
| ПрименитьАдаградВ2 <T> | Обновите *var по схеме adagrad. | 
| AssertCardinalityDataset |  | 
| AssertNextDataset | Преобразование, которое утверждает, какие преобразования произойдут следующими. | 
| УтверждатьЭто | Утверждает, что данное условие истинно. | 
| Назначьте <T> | Обновите ссылку, присвоив ей значение. | 
| НазначитьДобавить <T> | Обновите «ref», добавив к нему «value». | 
| НазначитьДобавитьПеременнуюОп | Добавляет значение к текущему значению переменной. | 
| НазначитьПодчиненный <T> | Обновите «ref», вычитая из него «value». | 
| AssignSubVariableOp | Вычитает значение из текущего значения переменной. | 
| ПрисвоитьПеременнуюОп | Присваивает новое значение переменной. | 
| AutoShardDataset | Создает набор данных, который сегментирует входной набор данных. | 
| BandedTriangularSolve <T> |  | 
| Барьер | Определяет барьер, который сохраняется при различных исполнениях графа. | 
| БарьерЗакрыть | Закрывает данный барьер. | 
| БарьерНеполныйРазмер | Вычисляет количество неполных элементов в данном барьере. | 
| БарьерВставитьМногие | Для каждого ключа присваивается соответствующее значение указанному компоненту. | 
| БарьерГотовРазмер | Вычисляет количество полных элементов в данном барьере. | 
| БарьерTakeMany | Берет заданное количество завершенных элементов из барьера. | 
| Партия | Недетерминированно группирует все входные тензоры. | 
| БатчМатМулВ2 <T> | Пакетно умножает срезы двух тензоров. | 
| Пакетное пространство <T> | BatchToSpace для 4-D тензоров типа T. | 
| БатчToSpaceNd <T> | BatchToSpace для ND-тензоров типа T. | 
| BesselI0 <T расширяет номер> |  | 
| BesselI1 <T расширяет номер> |  | 
| BesselJ0 <T расширяет число> |  | 
| BesselJ1 <T расширяет номер> |  | 
| BesselK0 <T расширяет номер> |  | 
| BesselK0e <T расширяет номер> |  | 
| BesselK1 <T расширяет номер> |  | 
| BesselK1e <T расширяет номер> |  | 
| BesselY0 <T расширяет номер> |  | 
| BesselY1 <T расширяет номер> |  | 
| Биткаст <U> | Пересылает тензор из одного типа в другой без копирования данных. | 
| BlockLSTM <T расширяет номер> | Вычисляет прямое распространение ячейки LSTM для всех временных шагов. | 
| BlockLSTMGrad <T расширяет число> | Вычисляет обратное распространение ячейки LSTM для всей временной последовательности. | 
| BlockLSTMGradV2 <T расширяет номер> | Вычисляет обратное распространение ячейки LSTM для всей временной последовательности. | 
| BlockLSTMV2 <T расширяет номер> | Вычисляет прямое распространение ячейки LSTM для всех временных шагов. | 
| BoostedTreesAggregateStats | Агрегирует сводку накопленной статистики для пакета. | 
| УскоренныйДеревьяВедро | Разбивайте каждую функцию по сегментам на основе границ сегмента. | 
| BoostedДеревьяРассчитатьЛучшийФункцияSplit | Вычисляет выигрыш для каждой функции и возвращает наилучшую возможную информацию о разбиении для этой функции. | 
| BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 | Вычисляет выигрыш для каждого объекта и возвращает наилучшую возможную информацию о разбиении для каждого узла. | 
| BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature | Вычисляет выигрыш для каждой функции и возвращает наилучшую возможную информацию о разбиении для этой функции. | 
| BoostedДеревьяСмещение центра | Вычисляет априорное значение на основе обучающих данных (смещение) и заполняет первый узел априорными логитами. | 
| BoostedTreesCreateEnsemble | Создает модель ансамбля дерева и возвращает ее дескриптор. | 
| BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | Создайте ресурс для потоков квантилей. | 
| BoostedTreesDeserializeEnsemble | Десериализует конфигурацию сериализованного ансамбля деревьев и заменяет текущее дерево.  ансамбль. | 
| BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | Создает дескриптор BoostedTreesEnsembleResource. | 
| BoostedTreesExampleDebugOutputs | Результаты отладки/интерпретируемости модели для каждого примера. | 
| BoostedTreesFlushQuantileСводка | Очистите сводные данные квантилей из каждого ресурса потока квантилей. | 
| BoostedTreesGetEnsembleStates | Извлекает токен ресурса ансамбля деревьев, количество деревьев и статистику роста. | 
| BoostedTreesMakeQuantileСводки | Составляет сводку квантилей для партии. | 
| BoostedTreesMakeStatsСводка | Делает сводку накопленной статистики по пакету. | 
| BoostedTreesПрогнозировать | Запускает несколько предикторов ансамбля аддитивной регрессии на входных экземплярах и  вычисляет логиты. | 
| BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | Добавьте сводные данные квантилей к каждому ресурсу потока квантилей. | 
| BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | Десериализовать границы сегмента и флаг готовности в текущий QuantileAccumulator. | 
| BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | Очистите сводные данные для ресурса потока квантилей. | 
| BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | Сгенерируйте границы сегмента для каждого объекта на основе накопленных сводок. | 
| BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | Создает дескриптор BoostedTreesQuantileStreamResource. | 
| BoostedTreesSerializeEnsemble | Сериализует ансамбль дерева в прототип. | 
| BoostedTreesSparseAggregateStats | Агрегирует сводку накопленной статистики для пакета. | 
| BoostedДеревьяРедкийВычислитьЛучшийФункцияSplit | Вычисляет выигрыш для каждой функции и возвращает наилучшую возможную информацию о разбиении для этой функции. | 
| BoostedTreesTrainingPredict | Запускает несколько предикторов ансамбля аддитивной регрессии на входных экземплярах и  вычисляет обновление кэшированных логитов. | 
| BoostedTreesUpdateEnsemble | Обновляет ансамбль деревьев, добавляя слой к последнему выращенному дереву.  или создав новое дерево. | 
| BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | Обновляет ансамбль деревьев, добавляя слой к последнему выращенному дереву.  или создав новое дерево. | 
| BroadcastDynamicShape <T расширяет число> | Верните форму s0 op s1 с помощью трансляции. | 
| BroadcastGradientArgs <T расширяет число> | Верните индексы сокращения для вычисления градиентов s0 op s1 с широковещательной передачей. | 
| BroadcastTo <T> | Передайте массив для совместимой формы. | 
| Собрать в ведро | Распределяет «входные данные» на основе «границ». | 
| CSRSparseMatrixComponents <T> | Считывает компоненты CSR по индексу пакета. | 
| CSRSparseMatrixToDense <T> | Преобразуйте (возможно, пакетный) CSRSparseMatrix в плотный. | 
| CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> | Преобразует CSRSparesMatrix (возможно, пакетный) в SparseTensor. | 
| CSVНабор данных |  | 
| CSVDatasetV2 |  | 
| CTCLossV2 | Вычисляет потерю CTC (вероятность журнала) для каждой записи пакета. | 
| КэшDatasetV2 |  | 
| CheckNumericsV2 <T расширяет число> | Проверяет тензор на наличие значений NaN, -Inf и +Inf. | 
| Выбрать быстрый набор данных |  | 
| ClipByValue <T> | Обрезает значения тензора до заданного минимума и максимума. | 
| КоллективБкастреквВ2 <U> | Получает широковещательное значение тензора от другого устройства. | 
| КоллективБкастСендВ2 <T> | Передает значение тензора одному или нескольким другим устройствам. | 
| CollectiveGather <T расширяет число> | Взаимно накапливает несколько тензоров одинакового типа и формы. | 
| CollectiveGatherV2 <T расширяет число> | Взаимно накапливает несколько тензоров одинакового типа и формы. | 
| КоллективПермуте <T> | Операция для перестановки тензоров в реплицируемых экземплярах TPU. | 
| CollectiveReduceV2 <T расширяет число> | Взаимно уменьшает несколько тензоров одинакового типа и формы. | 
| КомбинированныйNonMaxSuppression | Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания количества очков,  Эта операция выполняет non_max_suppression для входных данных каждого пакета во всех классах. | 
| СжатьЭлемент | Сжимает элемент набора данных. | 
| Вычислить размер пакета | Вычисляет статический размер пакета набора данных без частичных пакетов. | 
| Конкат <T> | Объединяет тензоры по одному измерению. | 
| КонфигурераспределенныйТПУ | Устанавливает централизованные структуры для распределенной системы TPU. | 
| НастройкаTPUEmbedding | Настраивает TPUEmbedding в распределенной системе TPU. | 
| Константа <Т> | Оператор, производящий постоянное значение. | 
| ПотреблятьMutexLock | Эта операция использует блокировку, созданную MutexLock. | 
| ControlTrigger | Ничего не делает. | 
| Копировать <Т> | Скопируйте тензор с процессора на процессор или с графического процессора на графический процессор. | 
| КопиХост <T> | Скопируйте тензор на хост. | 
| CountUpTo <T расширяет число> | Увеличивает «ref», пока не достигнет «предела». | 
| CrossReplicaSum <T расширяет номер> | Операция для суммирования входных данных по реплицируемым экземплярам TPU. | 
| CudnnRNNBackpropV3 <T расширяет номер> | Обратный шаг CudnnRNNV3. | 
| CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T расширяет номер> | Преобразует параметры CudnnRNN из канонической формы в удобную форму. | 
| CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T расширяет номер> | Извлекает параметры CudnnRNN в канонической форме. | 
| CudnnRNNV3 <T расширяет номер> | RNN, поддерживаемый cuDNN. | 
| CumulativeLogsumexp <T расширяет число> | Вычислите совокупное произведение тензора x вдоль оси. | 
| DataServiceDataset | Создает набор данных, который считывает данные из службы tf.data. | 
| DataServiceDatasetV2 | Создает набор данных, который считывает данные из службы tf.data. | 
| Набор данныхКардинальность | Возвращает мощность `input_dataset`. | 
| Набор данных из графика | Создает набор данных из заданного `graph_def`. | 
| DatasetToGraphV2 | Возвращает сериализованный GraphDef, представляющий `input_dataset`. | 
| Доусн <Т расширяет номер> |  | 
| Дебугградиентидентити <T> | Identity op для отладки градиента. | 
| ДебагГрадиентРефИдентити <T> | Identity op для отладки градиента. | 
| Дебугудентити <T> | Обеспечивает сопоставление идентичности входного тензора типа, отличного от Ref, для отладки. | 
| ДебугИдентитиВ2 <T> | Отладка Identity V2 Op. | 
| DebugNanCount | Отладка счетчика значений NaN, операция. | 
| ОтладкаЧисловойСводка | Числовая сводка отладки Op. | 
| DebugNumericSummaryV2 <U расширяет номер> | Числовая сводка отладки V2 Op. | 
| DecodeImage <T расширяет число> | Функция для decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg и decode_png. | 
| DecodePaddedRaw <T расширяет число> | Переинтерпретируйте байты строки как вектор чисел. | 
| ДекодированиеПрото | Операция извлекает поля из сериализованного сообщения буфера протокола в тензоры. | 
| ДипКопия <Т> | Делает копию `x`. | 
| Удалитьитератор | Контейнер для ресурса итератора. | 
| УдалитьMemoryCache |  | 
| Удалитьмултидевицеитератор | Контейнер для ресурса итератора. | 
| УдалитьRandomSeedGenerator |  | 
| Удалитьсеедгенератор |  | 
| Удалитьсессионтензор | Удалите тензор, указанный его дескриптором в сеансе. | 
| DenseBincount <U расширяет номер> | Подсчитывает количество вхождений каждого значения в целочисленный массив. | 
| DenseCountSparseOutput <U расширяет число> | Выполняет подсчет интервалов разреженного вывода для входа tf.tensor. | 
| ПлотнаяToCSRSparseMatrix | Преобразует плотный тензор в CSRSparseMatrix (возможно, пакетный). | 
| УничтожитьРесурсОп | Удаляет ресурс, указанный дескриптором. | 
| Уничтожить временную переменную <T> | Уничтожает временную переменную и возвращает ее окончательное значение. | 
| Индекс устройства | Возвращает индекс устройства, на котором работает операция. | 
| НаправленныйИнтерлеавеDataset | Заменитель InterleaveDataset в фиксированном списке из N наборов данных. | 
| DrawBoundingBoxesV2 <T расширяет число> | Нарисуйте ограничивающие рамки на пакете изображений. | 
| DummyIterationCounter |  | 
| ПустышкаMemoryCache |  | 
| DummySeedГенератор |  | 
| Динамический раздел <T> | Разделяет `данные` на тензоры `num_partitions`, используя индексы из `partitions`. | 
| Динамическая строчка <T> | Чередуйте значения из тензоров данных в один тензор. | 
| EditDistance | Вычисляет (возможно, нормализованное) расстояние редактирования Левенштейна. | 
| Эйг <U> | Вычисляет собственное разложение одной или нескольких квадратных матриц. | 
| Эйнсум <T> | Тензорное сжатие согласно соглашению Эйнштейна о суммировании. | 
| Пустой <Т> | Создает тензор заданной формы. | 
| ПустойTensorList | Создает и возвращает пустой тензорный список. | 
| ПустойTensorMap | Создает и возвращает пустую тензорную карту. | 
| КодироватьПрото | Операция сериализует сообщения protobuf, представленные во входных тензорах. | 
| EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch | Операция, которая ставит список входных пакетных тензоров в очередь в TPUEmbedding. | 
| EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | Упрощает перенос кода, использующего tf.nn.embedding_lookup(). | 
| EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch | Операция, которая ставит в очередь входные индексы TPUEmbedding из SparseTensor. | 
| EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch | Упрощает перенос кода, использующего tf.nn.embedding_lookup_sparse(). | 
| ОбеспечьтеShape <T> | Гарантирует, что форма тензора соответствует ожидаемой форме. | 
| Введите <Т> | Создает или находит дочерний фрейм и делает доступными для него `данные`. | 
| Эрфинв <Т расширяет номер> |  | 
| Евклидова Норма <T> | Вычисляет евклидову норму элементов по измерениям тензора. | 
| Выход <Т> | Выход из текущего кадра в родительский кадр. | 
| РазвернутьDims <T> | Вставляет размерность 1 в форму тензора. | 
| ЭкспериментальныйAutoShardDataset | Создает набор данных, который сегментирует входной набор данных. | 
| ЭкспериментальныйBytesProducedStatsDataset | Записывает размер в байтах каждого элемента input_dataset в StatsAggregator. | 
| ЭкспериментальныйВыберите самый быстрый набор данных |  | 
| Экспериментальный набор данныхКардинальность | Возвращает мощность `input_dataset`. | 
| Экспериментальный набор данныхToTFRecord | Записывает заданный набор данных в заданный файл, используя формат TFRecord. | 
| ЭкспериментальныйDenseToSparseBatchDataset | Создает набор данных, который объединяет входные элементы в SparseTensor. | 
| ЭкспериментальныйLatencyStatsDataset | Записывает задержку создания элементов input_dataset в StatsAggregator. | 
| ЭкспериментальныйMatchingFilesDataset |  | 
| ЭкспериментальныйMaxIntraOpParallelismDataset | Создает набор данных, который переопределяет максимальный внутриоперационный параллелизм. | 
| ЭкспериментальныйParseExampleDataset | Преобразует `input_dataset`, содержащий прототипы `Example` как векторы DT_STRING, в набор данных объектов `Tensor` или `SparseTensor`, представляющих проанализированные объекты. | 
| ЭкспериментальныйPrivateThreadPoolDataset | Создает набор данных, который использует собственный пул потоков для вычисления `input_dataset`. | 
| Экспериментальный случайный набор данных | Создает набор данных, который возвращает псевдослучайные числа. | 
| ЭкспериментальныйRebatchDataset | Создает набор данных, который изменяет размер пакета. | 
| ЭкспериментальныйSetStatsAggregatorDataset |  | 
| ЭкспериментальныйSlidingWindowDataset | Создает набор данных, который передает скользящее окно поверх `input_dataset`. | 
| ЭкспериментальныйSqlDataset | Создает набор данных, который выполняет запрос SQL и выдает строки набора результатов. | 
| Экспериментальный StatsAggregatorHandle | Создает ресурс менеджера статистики. | 
| ExperimentalStatsAggregatorСводка | Создает сводку любой статистики, записанной данным менеджером статистики. | 
| ЭкспериментальныйUnbatchDataset | Набор данных, который разбивает входные элементы на несколько элементов. | 
| Exint <T расширяет число> |  | 
| ExtractGlimpseV2 | Извлекает проблеск из входного тензора. | 
| ExtractVolumePatches <T расширяет число> | Извлеките «патчи» из «входа» и поместите их в выходное измерение «глубина». | 
| Заполните <U> | Создает тензор, заполненный скалярным значением. | 
| Финализедатасет | Создает набор данных, применяя `tf.data.Options` к `input_dataset`. | 
| Отпечаток пальца | Генерирует значения отпечатков пальцев. | 
| FresnelCos <T расширяет номер> |  | 
| FresnelSin <T расширяет число> |  | 
| FusedBatchNormGradV3 <T расширяет номер, U расширяет номер> | Градиент для пакетной нормализации. | 
| FusedBatchNormV3 <T расширяет номер, U расширяет номер> | Пакетная нормализация. | 
| GRUBlockCell <T расширяет число> | Вычисляет прямое распространение ячейки GRU за 1 временной шаг. | 
| GRUBlockCellGrad <T расширяет число> | Вычисляет обратное распространение ячейки GRU за 1 временной шаг. | 
| Соберите <T> | Соберите срезы из оси «params» в соответствии с «индексами». | 
| GatherNd <T> | Соберите фрагменты из «params» в тензор с формой, заданной «index». | 
| Создать предложения BoundingBox | Эта операция создает область интересов из заданных ограничивающих рамок (bbox_deltas), закодированных относительно привязок в соответствии с уравнением 2 в arXiv: 1506.01497.  Оператор выбирает верхние поля оценки `pre_nms_topn`, декодирует их относительно привязок, применяет немаксимальное подавление к перекрывающимся полям со значением пересечения через объединение (iou) выше `nms_threshold`, отбрасывая поля, где короткая сторона меньше ` min_size`. | 
| Получить параметры | Возвращает `tf.data.Options`, прикрепленный к `input_dataset`. | 
| GetSessionHandle | Сохраните входной тензор в состоянии текущего сеанса. | 
| GetSessionTensor <T> | Получите значение тензора, заданное его дескриптором. | 
| Градиенты | Добавляет операции для вычисления частных производных суммы ys относительноxs, т. е.d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... Если значения Options.dx()установлены, они являются начальными символьными частными производными некоторой функции потерьLотносительно | 
| ГарантияКонст <T> | Дает гарантии среде выполнения TF, что входной тензор является константой. | 
| Хэш-таблица | Создает неинициализированную хеш-таблицу. | 
| HistogramFixedWidth <U расширяет число> | Возврат гистограммы значений. | 
| Личность <Т> | Возвращает тензор с той же формой и содержимым, что и входной тензор или значение. | 
| ИдентичностьN | Возвращает список тензоров с той же формой и содержимым, что и входные данные.  тензоры. | 
| ИгнорироватьErrorsDataset | Создает набор данных, содержащий элементы input_dataset, игнорируя ошибки. | 
| ImageProjectiveTransformV2 <T расширяет число> | Применяет данное преобразование к каждому из изображений. | 
| ImageProjectiveTransformV3 <T расширяет число> | Применяет данное преобразование к каждому из изображений. | 
| ИммутаблеКонст <Т> | Возвращает неизменяемый тензор из области памяти. | 
| InfeedDequeue <T> | Заполнитель для значения, которое будет использоваться в вычислениях. | 
| InfeedDequeueTuple | Извлекает несколько значений из ввода в виде кортежа XLA. | 
| InfeedEnqueue | Операция, которая вводит в вычисления одно значение Тензора. | 
| InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer | Операция, которая ставит предварительно линеаризованный буфер в очередь на вход TPU. | 
| InfeedEnqueueTuple | Подает несколько значений Tensor в вычисления в виде кортежа XLA. | 
| Инициализироватьтаблицу | Инициализатор таблицы, который принимает два тензора для ключей и значений соответственно. | 
| Инициализироватьтаблефромдатасет |  | 
| Инициализироватьтаблефромтекстфиле | Инициализирует таблицу из текстового файла. | 
| ИнпласеДобавить <T> | Добавляет v в указанные строки x. | 
| Инпласуб <T> | Вычитает `v` из указанных строк `x`. | 
| ИнпласеОбновление <T> | Обновляет указанные строки «i» значениями «v». | 
| IsBoostedTreesEnsembleInitialized | Проверяет, был ли инициализирован ансамбль деревьев. | 
| IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized | Проверяет, был ли инициализирован поток квантилей. | 
| ИсVariableInitialized | Проверяет, был ли инициализирован тензор. | 
| Изотоническая регрессия <U расширяет число> | Решает ряд задач изотонической регрессии. | 
| ИтераторGetDevice | Возвращает имя устройства, на котором размещен ресурс. | 
| KMC2ChainИнициализация | Возвращает индекс точки данных, которую следует добавить в исходный набор. | 
| KmeansPlusPlusИнициализация | Выбирает строки ввода num_to_sample, используя критерий KMeans++. | 
| KthOrderStatistic | Вычисляет статистику K-го порядка набора данных. | 
| ЛМДБНабор данных | Создает набор данных, который генерирует пары ключ-значение в одном или нескольких файлах LMDB. | 
| LSTMBlockCell <T расширяет число> | Вычисляет прямое распространение ячейки LSTM за 1 временной шаг. | 
| LSTMBlockCellGrad <T расширяет число> | Вычисляет обратное распространение ячейки LSTM за 1 временной шаг. | 
| LinSpace <T расширяет номер> | Генерирует значения в интервале. | 
| Загрузить параметры TPUEmbeddingADAMP | Загрузите параметры внедрения ADAM. | 
| ЗагрузитьTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug | Загрузка параметров внедрения ADAM с поддержкой отладки. | 
| ЗагрузитьTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Загрузите параметры внедрения Adadelta. | 
| LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug | Загрузка параметров Adadelta с поддержкой отладки. | 
| ЗагрузитьTPUEmbeddingAdagradParameters | Загрузите параметры внедрения Adagrad. | 
| LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug | Загрузка параметров внедрения Adagrad с поддержкой отладки. | 
| Лоадтпуембеддингцентредрсмпроппараметерс | Параметры внедрения RMSProp, ориентированные на нагрузку. | 
| ЗагрузитьTPUEmbeddingFTRLParameters | Загрузите параметры внедрения FTRL. | 
| ЗагрузитьTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug | Загрузка параметров внедрения FTRL с поддержкой отладки. | 
| LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | Загрузить параметры внедрения средства оценки частоты. | 
| LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParametersGradAccumDebug | Загрузить параметры внедрения средства оценки частоты с поддержкой отладки. | 
| LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Загрузите параметры встраивания MDL Adagrad Light. | 
| LoadTPUEmbeddingMomentumParameters | Загрузите параметры встраивания Momentum. | 
| LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug | Загрузка параметров внедрения Momentum с поддержкой отладки. | 
| LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Загрузите проксимальные параметры встраивания Adagrad. | 
| LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug | Загрузка проксимальных параметров внедрения Adagrad с поддержкой отладки. | 
| LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters |  | 
| LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug |  | 
| ЗагрузитьTPUEmbeddingRMSPropParameters | Загрузите параметры внедрения RMSProp. | 
| LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug | Загрузите параметры внедрения RMSProp с поддержкой отладки. | 
| LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Загрузите параметры внедрения SGD. | 
| LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug | Загрузите параметры внедрения SGD. | 
| LookupTableExport <T, U> | Выводит все ключи и значения в таблице. | 
| Найти таблицу поиска <U> | Ищет ключи в таблице, выводит соответствующие значения. | 
| LookupTableImport | Заменяет содержимое таблицы указанными ключами и значениями. | 
| Справочная таблицаВставка | Обновляет таблицу, чтобы связать ключи со значениями. | 
| Справочная таблицаRemove | Удаляет ключи и связанные с ними значения из таблицы. | 
| LookupTableSize | Вычисляет количество элементов в данной таблице. | 
| LoopCond | Перенаправляет вход на выход. | 
| LowerBound <U расширяет номер> | Применяет low_bound(sorted_search_values,values) вдоль каждой строки. | 
| Лу <T, U расширяет число> | Вычисляет LU-разложение одной или нескольких квадратных матриц. | 
| СделатьУникальным | Сделайте все элементы в непакетном измерении уникальными, но «близкими» к  их первоначальная стоимость. | 
| КартаОчистить | Op удаляет все элементы в базовом контейнере. | 
| КартаНеполныйРазмер | Op возвращает количество неполных элементов в базовом контейнере. | 
| КартаPeek | Op просматривает значения по указанному ключу. | 
| Размер карты | Op возвращает количество элементов в базовом контейнере. | 
| MapStage | Этап (ключ, значения) в базовом контейнере, который ведет себя как хеш-таблица. | 
| КартаUnstage | Op удаляет и возвращает значения, связанные с ключом  из базового контейнера. | 
| MapUnstageNoKey | Op удаляет и возвращает случайное значение (ключ, значение)  из базового контейнера. | 
| МатрицаДиагПартВ2 <T> | Возвращает пакетную диагональную часть пакетного тензора. | 
| МатрицаДиагПартВ3 <T> | Возвращает пакетную диагональную часть пакетного тензора. | 
| МатрицаДиагВ2 <T> | Возвращает пакетный диагональный тензор с заданными пакетными значениями диагонали. | 
| МатрицаДиагВ3 <T> | Возвращает пакетный диагональный тензор с заданными пакетными значениями диагонали. | 
| МатрицаSetDiagV2 <T> | Возвращает пакетный матричный тензор с новыми пакетными значениями диагонали. | 
| МатрицаSetDiagV3 <T> | Возвращает пакетный матричный тензор с новыми пакетными значениями диагонали. | 
| Макс <Т> | Вычисляет максимальное количество элементов по измерениям тензора. | 
| МаксИнтраОпПараллелизмдатсет | Создает набор данных, который переопределяет максимальный внутриоперационный параллелизм. | 
| Объединить <T> | Перенаправляет значение доступного тензора из «входов» в «выход». | 
| Мин <Т> | Вычисляет минимум элементов по размерам тензора. | 
| Зеркальная панель <T> | Дополняет тензор зеркальными значениями. | 
| ЗеркалоПадГрад <T> | Градиент для «MirrorPad». | 
| МлирPassthroughOp | Обертывает произвольное вычисление MLIR, выраженное в виде модуля с функцией main(). | 
| МулНоНан <T> | Возвращает x * y поэлементно. | 
| MutableDenseHashTable | Создает пустую хеш-таблицу, которая использует тензоры в качестве резервного хранилища. | 
| MutableHashTable | Создает пустую хеш-таблицу. | 
| MutableHashTableOfTensors | Создает пустую хеш-таблицу. | 
| Мьютекс | Создает ресурс Mutex, который можно заблокировать с помощью MutexLock. | 
| Мьютекслок | Блокирует ресурс мьютекса. | 
| NcclAllReduce <T расширяет число> | Выводит тензор, содержащий сокращение всех входных тензоров. | 
| NcclBroadcast <T расширяет номер> | Отправляет вход всем устройствам, подключенным к выходу. | 
| NcclReduce <T расширяет число> | Уменьшает «вход» из «num_devices», используя «сокращение» до одного устройства. | 
| Ндтри <Т расширяет число> |  | 
| Ближайшие соседи | Выбирает k ближайших центров для каждой точки. | 
| NextAfter <T расширяет номер> | Возвращает следующее представимое значение x1 в направлении x2 поэлементно. | 
| СледующаяИтерация <T> | Делает свои входные данные доступными для следующей итерации. | 
| Нет операции | Ничего не делает. | 
| Недетерминированные целые числа <U> | Недетерминированно генерирует некоторые целые числа. | 
| NonMaxSuppressionV5 <T расширяет номер> | Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания количества очков,  обрезка блоков с высокой степенью пересечения-объединения (IOU) перекрывается с ранее выбранными блоками. | 
| Несериализуемый набор данных |  | 
| OneHot <U> | Возвращает горячий тензор. | 
| OnesLike <T> | Возвращает тензор единиц той же формы и типа, что и x. | 
| ОптимизироватьDatasetV2 | Создает набор данных, применяя соответствующие оптимизации к `input_dataset`. | 
| ПараметрыНабор данных | Создает набор данных, присоединяя tf.data.Options к `input_dataset`. | 
| ЗаказаннаяКартаОчистить | Op удаляет все элементы в базовом контейнере. | 
| OrderedMapIncompleteSize | Op возвращает количество неполных элементов в базовом контейнере. | 
| Заказанная картаPeek | Op просматривает значения по указанному ключу. | 
| OrderedMapSize | Op возвращает количество элементов в базовом контейнере. | 
| OrderedMapStage | Стадия (ключ, значения) в базовом контейнере, который ведет себя как упорядоченный  ассоциативный контейнер. | 
| OrderedMapUnstage | Op удаляет и возвращает значения, связанные с ключом  из базового контейнера. | 
| OrderedMapUnstageNoKey | Op удаляет и возвращает элемент (ключ, значение) с наименьшим значением.  ключ из базового контейнера. | 
| OutfeedDequeue <T> | Извлекает один тензор из исходящих вычислений. | 
| OutfeedDequeueTuple | Получите несколько значений из исходящего потока вычислений. | 
| OutfeedDequeueTupleV2 | Получите несколько значений из исходящего потока вычислений. | 
| OutfeedDequeueV2 <T> | Извлекает один тензор из исходящих вычислений. | 
| OutfeedEnqueue | Поставьте тензор в очередь на выходе вычислений. | 
| OutfeedEnqueueTuple | Поставьте в очередь несколько значений Tensor на выходе вычислений. | 
| Клавиша <T> | Накладывает тензор. | 
| Параллельный пакетный набор данных |  | 
| ПараллельКонкат <T> | Объединяет список тензоров N по первому измерению. | 
| Параллельный динамический стежок <T> | Чередуйте значения из тензоров данных в один тензор. | 
| ParseExampleDatasetV2 | Преобразует `input_dataset`, содержащий прототипы `Example` как векторы DT_STRING, в набор данных объектов `Tensor` или `SparseTensor`, представляющих проанализированные объекты. | 
| РазборПримерV2 | Преобразует вектор протоов tf.Example (в виде строк) в типизированные тензоры. | 
| Примерпоследовательности синтаксического анализаV2 | Преобразует вектор протоов tf.io.SequenceExample (в виде строк) в типизированные тензоры. | 
| Заполнитель <T> | Заполнитель для значения, которое будет использоваться в вычислениях. | 
| PlaceholderWithDefault <T> | Операция-заполнитель, которая проходит через вход, когда ее выходные данные не подаются. | 
| Предварительная линеаризация | Операция, которая линеаризует одно значение тензора в непрозрачный вариант тензора. | 
| Предварительная линеаризация кортежа | Операция, которая линеаризует несколько значений тензора в непрозрачный вариант тензора. | 
| ПримитивОп | Базовый класс для реализаций Op, поддерживаемых однойOperation. | 
| Распечатать | Печатает строковый скаляр. | 
| Приватреадпулдатасет | Создает набор данных, который использует собственный пул потоков для вычисления `input_dataset`. | 
| Прод <Т> | Вычисляет произведение элементов на размеры тензора. | 
| QuantizeAndDequantizeV4 <T расширяет число> | Возвращает градиент QuantizeAndDequantizeV4. | 
| QuantizeAndDequantizeV4Grad <T расширяет число> | Возвращает градиент QuantizeAndDequantizeV4. | 
| QuantizedConcat <T> | Объединяет квантованные тензоры по одному измерению. | 
| QuantizedConcatV2 <T> |  | 
| QuantizedConv2DAndRelu <V> |  | 
| QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V> |  | 
| QuantizedConv2DAndRequantize <V> |  | 
| QuantizedConv2DPerChannel <V> | Вычисляет QuantizedConv2D для каждого канала. | 
| QuantizedConv2DWithBias <V> |  | 
| QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> |  | 
| QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> |  | 
| QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W> |  | 
| QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X> |  | 
| QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V> |  | 
| QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X> |  | 
| QuantizedDepthwiseConv2D <V> | Вычисляет квантованный по глубине Conv2D. | 
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V> | Вычисляет квантованный по глубине Conv2D со смещением. | 
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> | Вычисляет квантованный по глубине Conv2D с помощью Bias и Relu. | 
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Вычисляет глубинное квантование Conv2D с помощью Bias, Relu и Requantize. | 
| QuantizedMatMulWithBias <W> | Выполняет квантованное матричное умножение a на матрицу b с добавлением смещения. | 
| QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W расширяет число> |  | 
| QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> | Выполните квантованное матричное умножение «a» на матрицу «b» с добавлением смещения и повторным слиянием. | 
| QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Выполните квантованное матричное умножение `a` на матрицу `b` с добавлением смещения и повторным квантованием и повторным квантованием слияния. | 
| QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W> |  | 
| QuantizedReshape <T> | Изменяет форму квантованного тензора согласно операции Reshape. | 
| RaggedBincount <U расширяет номер> | Подсчитывает количество вхождений каждого значения в целочисленный массив. | 
| RaggedCountSparseOutput <U расширяет число> | Выполняет подсчет интервалов разреженного вывода для неровных тензорных входных данных. | 
| RaggedCross <T, U расширяет число> | Генерирует перекрестный объект из списка тензоров и возвращает его как RaggedTensor. | 
| RaggedGather <T расширяет число, U> | Соберите неровные фрагменты из оси `params` 0` в соответствии с `index`. | 
| RaggedRange <U расширяет число, T расширяет число> | Возвращает RaggedTensor, содержащий указанные последовательности чисел. | 
| RaggedTensorFromVariant <U расширяет число, T> | Декодирует `вариантный` Tensor в `RaggedTensor`. | 
| RaggedTensorToSparse <U> | Преобразует RaggedTensor в SparseTensor с теми же значениями. | 
| RaggedTensorToTensor <U> | Создайте плотный тензор из рваного тензора, возможно, изменив его форму. | 
| RaggedTensorToVariant | Кодирует RaggedTensor в вариант Tensor. | 
| RaggedTensorToVariantGradient <U> | Помощник, используемый для вычисления градиента для RaggedTensorToVariant. | 
| Диапазон <T расширяет число> | Создает последовательность чисел. | 
| Классифицировать | Возвращает ранг тензора. | 
| ReadVariableOp <T> | Считывает значение переменной. | 
| Повторный пакетный набор данных | Создает набор данных, который изменяет размер пакета. | 
| Повторный пакетный набор данныхV2 | Создает набор данных, который изменяет размер пакета. | 
| Получение <T> | Получает именованный тензор от send_device на Recv_device. | 
| RecvTPUEmbeddingActivations | Операция, которая получает активации встраивания в TPU. | 
| Уменьшить все | Вычисляет «логическое и» элементов по измерениям тензора. | 
| УменьшитьЛюбой | Вычисляет «логическое ИЛИ» элементов по измерениям тензора. | 
| УменьшитьМакс <T> | Вычисляет максимальное количество элементов по измерениям тензора. | 
| УменьшитьМин <T> | Вычисляет минимум элементов по размерам тензора. | 
| УменьшитьПрод <T> | Вычисляет произведение элементов на размеры тензора. | 
| УменьшитьСумму <T> | Вычисляет сумму элементов по измерениям тензора. | 
| СсылкаВведите <T> | Создает или находит дочерний фрейм и делает доступными для него `данные`. | 
| RefВыход <T> | Выход из текущего кадра в родительский кадр. | 
| RefIdentity <T> | Возвращает тот же ref-тензор, что и входной ref-тензор. | 
| Объединить ссылки <T> | Перенаправляет значение доступного тензора из «входов» в «выход». | 
| РефСледующаяИтерация <T> | Делает свои входные данные доступными для следующей итерации. | 
| RefSelect <T> | Пересылает индексный элемент входных данных на выходной. | 
| RefSwitch <T> | Перенаправляет «данные» опорного тензора на выходной порт, определенный «pred». | 
| Регистрировать набор данных | Регистрирует набор данных в сервисе tf.data. | 
| РеквантизацияRangePerChannel | Вычисляет диапазон повторного квантования для каждого канала. | 
| Реквантизеперканал <U> | Повторно квантовает входные данные, используя минимальные и максимальные значения, известные для каждого канала. | 
| Изменить форму <T> | Изменяет форму тензора. | 
| РесурсАккумуляторПрименитьГрадиент | Применяет градиент к данному аккумулятору. | 
| ResourceAccumulatorNumAccumulated | Возвращает количество градиентов, агрегированных в данных аккумуляторах. | 
| Ресаурцеаккумуляторсетглобалстеп | Обновляет аккумулятор новым значением global_step. | 
| ResourceAccumulatorTakeGradient <T> | Извлекает средний градиент в заданном условном аккумуляторе. | 
| РесурсПрименитьAdagradV2 | Обновите *var по схеме adagrad. | 
| РесурсApplyAdamWithAmsgrad | Обновите «*var» в соответствии с алгоритмом Адама. | 
| РесурсПрименитьKerasMomentum | Обновите '*var' в соответствии со схемой импульса. | 
| РесурсУсловныйАккумулятор | Условный аккумулятор для агрегирования градиентов. | 
| ResourceCountUpTo <T расширяет число> | Увеличивает переменную, на которую указывает «ресурс», пока она не достигнет «предела». | 
| Сбор ресурсов <U> | Соберите фрагменты переменной, на которую указывает ресурс, в соответствии с индексами. | 
| ResourceGatherNd <U> |  | 
| РесурсСкаттерДобавить | Добавляет редкие обновления в переменную, на которую ссылается `resource`. | 
| РесурсСкаттерДив | Делит редкие обновления в переменную, на которую ссылается `resource`. | 
| РесурсСкаттерМакс | Сокращает редкие обновления в переменной, на которую ссылается `resource`, с помощью операции `max`. | 
| РесурсСкаттерМин | Сокращает редкие обновления в переменной, на которую ссылается `resource`, с помощью операции `min`. | 
| РесурсСкаттерМул | Умножает редкие обновления в переменную, на которую ссылается `resource`. | 
| РесурсСкаттерНдДодд | Применяет разреженное сложение к отдельным значениям или срезам переменной. | 
| РесурсСкаттерНдМакс |  | 
| РесурсСкаттерНдМин |  | 
| РесурсСкаттерНдСуб | Применяет разреженное вычитание к отдельным значениям или срезам переменной. | 
| РесурсСкаттерНдОбновление | Применяет разреженные «обновления» к отдельным значениям или срезам в пределах заданного  переменная в соответствии с `индексами`. | 
| РесурсСкаттерСуб | Вычитает редкие обновления из переменной, на которую указывает ресурс. | 
| РесурсСкаттерОбновление | Назначает редкие обновления переменной, на которую ссылается `resource`. | 
| РесурсСпарсеПрименитьАдаградВ2 | Обновите соответствующие записи в «*var» и «*accum» в соответствии со схемой adagrad. | 
| ResourceSparseApplyKerasMomentum | Обновите соответствующие записи в «*var» и «*accum» в соответствии со схемой импульса. | 
| ResourceStridedSliceAssign | Присвойте `value` срезанной ссылке l-значения `ref`. | 
| Получение параметров TPUEmbeddingADAMP | Получите параметры внедрения ADAM. | 
| ПолучитьTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug | Получение параметров внедрения ADAM с поддержкой отладки. | 
| Получить параметры TPUEmbeddingAdadeltaParameters | Получите параметры внедрения Adadelta. | 
| ПолучитьTPUEEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug | Получение параметров внедрения Adadelta с поддержкой отладки. | 
| Получить параметры TPUEmbeddingAdagrad | Получить параметры внедрения Adagrad. | 
| ПолучитьTPUEembeddingAdagradParametersGradAccumDebug | Получение параметров внедрения Adagrad с поддержкой отладки. | 
| ПолучитьTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Получите центрированные параметры внедрения RMSProp. | 
| Получить параметры TPUEmbeddingFTRLParameters | Получите параметры внедрения FTRL. | 
| ПолучитьTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug | Получение параметров внедрения FTRL с поддержкой отладки. | 
| ПолучитьTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | Получите параметры внедрения средства оценки частоты. | 
| ПолучитьTPUEembeddingFrequencyEstimatorParametersGradAccumDebug | Получите параметры внедрения средства оценки частоты с поддержкой отладки. | 
| Получить параметры TPUEmbeddingMDLAdagradLight | Получить параметры встраивания MDL Adagrad Light. | 
| Получить параметры TPUEmbeddingMomentum | Получить параметры встраивания Momentum. | 
| ПолучитьTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug | Получите параметры внедрения Momentum с поддержкой отладки. | 
| Получить параметры TPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Получите проксимальные параметры встраивания Adagrad. | 
| ПолучитьTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug | Получение проксимальных параметров внедрения Adagrad с поддержкой отладки. | 
| ПолучитьTPUEmbeddingProximalYogiParameters |  | 
| ПолучитьTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug |  | 
| ПолучитьTPUEmbeddingRMSPropParameters | Получите параметры внедрения RMSProp. | 
| ПолучитьTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug | Получение параметров внедрения RMSProp с поддержкой отладки. | 
| ПолучитьTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Получите параметры внедрения SGD. | 
| ПолучитьTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug | Получите параметры внедрения SGD с поддержкой отладки. | 
| Обратный <Т> | Инвертирует определенные размеры тензора. | 
| Обратная последовательность <T> | Инвертирует фрагменты переменной длины. | 
| RiscAbs <T расширяет число> |  | 
| RiscAdd <T расширяет номер> | Возвращает x + y поэлементно. | 
| RiscBinaryArithmetic <T расширяет число> |  | 
| РискДвоичное сравнение |  | 
| RiscBitcast <U> |  | 
| РискБродкаст <T> |  | 
| РискКаст <U> |  | 
| RiscCeil <T расширяет номер> |  | 
| RiscCholesky <T расширяет число> |  | 
| РискКонкат <T> |  | 
| RiscConv <T расширяет число> |  | 
| RiscCos <T расширяет номер> |  | 
| RiscDiv <T расширяет число> |  | 
| RiscDot <T расширяет число> |  | 
| RiscExp <T расширяет число> |  | 
| РискФфт <T> |  | 
| RiscFloor <T расширяет номер> |  | 
| Сбор Рисков <T> |  | 
| RiscImag <U расширяет номер> |  | 
| RiscIsFinite |  | 
| RiscLog <T расширяет номер> |  | 
| РискЛогическоеИ |  | 
| РискЛогическийНет |  | 
| РискЛогическийОр |  | 
| RiscMax <T расширяет число> | Возвращает max(x, y) поэлементно. | 
| RiscMin <T расширяет номер> |  | 
| RiscMul <T расширяет номер> |  | 
| RiscNeg <T расширяет число> |  | 
| RiscPad <T расширяет номер> |  | 
| RiscPool <T расширяет номер> |  | 
| RiscPow <T расширяет номер> |  | 
| РискСлучайныйУниформа |  | 
| RiscReal <U расширяет число> |  | 
| RiscReduce <T расширяет число> |  | 
| RiscRem <T расширяет номер> |  | 
| RiscReshape <T расширяет число> |  | 
| RiscReverse <T расширяет число> |  | 
| RiscScatter <U расширяет число> |  | 
| RiscShape <U расширяет номер> |  | 
| RiscSign <T расширяет число> |  | 
| RiscSlice <T расширяет число> |  | 
| RiscSort <T расширяет число> |  | 
| РискСжатие <T> |  | 
| RiscSub <T расширяет номер> |  | 
| РискТранспонирование <T> |  | 
| RiscTriangularSolve <T расширяет число> |  | 
| RiscUnary <T расширяет число> |  | 
| RngReadAndSkip | Увеличьте счетчик ГСЧ на основе счетчика. | 
| RngSkip | Увеличьте счетчик ГСЧ на основе счетчика. | 
| Бросьте <T> | Перекатывает элементы тензора вдоль оси. | 
| Набор данных выборки | Создает набор данных, который использует образец Бернулли содержимого другого набора данных. | 
| МасштабироватьИПеревести |  | 
| ScaleAndTranslateGrad <T расширяет число> |  | 
| ScatterAdd <T> | Добавляет редкие обновления в ссылку на переменную. | 
| ScatterDiv <T> | Делит ссылку на переменную на редкие обновления. | 
| ScatterMax <T расширяет число> | Сокращает редкие обновления до ссылки на переменную с помощью операции max. | 
| ScatterMin <T расширяет число> | Сокращает редкие обновления до ссылки на переменную с помощью операции min. | 
| ScatterMul <T> | Умножает редкие обновления на ссылку на переменную. | 
| ScatterNd <U> | Раскидываем "обновления" в новый тензор по "индексам". | 
| ScatterNdAdd <T> | Применяет разреженное сложение к отдельным значениям или срезам переменной. | 
| ScatterNdMax <T> | Вычисляет поэлементный максимум. | 
| ScatterNdMin <T> | Вычисляет поэлементный минимум. | 
| ScatterNdNonAliasingAdd <T> | Применяет разреженное дополнение ко входным данным, используя отдельные значения или фрагменты.  из `обновлений` по индексам `indexes`. | 
| ScatterNdSub <T> | Применяет разреженное вычитание к отдельным значениям или срезам переменной. | 
| ScatterNdUpdate <T> | Применяет разреженные «обновления» к отдельным значениям или срезам в пределах заданного  переменная в соответствии с `индексами`. | 
| ScatterSub <T> | Вычитает редкие обновления из ссылки на переменную. | 
| ScatterUpdate <T> | Применяет редкие обновления к ссылке на переменную. | 
| ВыбратьV2 <T> |  | 
| Отправлять | Отправляет именованный тензор из send_device в Recv_device. | 
| ОтправитьТПУЭмбеддингГрадиентс | Выполняет градиентное обновление таблиц внедрения. | 
| SetDiff1d <T, U расширяет номер> | Вычисляет разницу между двумя списками чисел или строк. | 
| SetSize | Количество уникальных элементов в последнем измерении входного набора. | 
| Форма <U расширяет число> | Возвращает форму тензора. | 
| ShapeN <U расширяет число> | Возвращает форму тензоров. | 
| ShardDataset | Создает `Dataset`, который включает только 1/`num_shards` этого набора данных. | 
| ПеремешатьИПовторитьDatasetV2 |  | 
| ПеремешатьDatasetV2 |  | 
| ПеремешатьDatasetV3 |  | 
| ВыключениеРаспределенныйТПУ | Выключает работающую распределенную систему TPU. | 
| Размер <U расширяет номер> | Возвращает размер тензора. | 
| Скипграмма | Анализирует текстовый файл и создает пакет примеров. | 
| Набор данных сна |  | 
| Разрезать <T> | Вернуть фрагмент из «входа». | 
| Раздвижное окноDataset | Создает набор данных, который передает скользящее окно поверх `input_dataset`. | 
| Снимок <Т> | Возвращает копию входного тензора. | 
| Набор данных снимка | Создает набор данных, который будет записывать/читать из снимка. | 
| SobolSample <T расширяет число> | Генерирует точки из последовательности Соболя. | 
| SpaceToBatchNd <T> | SpaceToBatch для ND-тензоров типа T. | 
| SparseApplyAdagradV2 <T> | Обновите соответствующие записи в «*var» и «*accum» в соответствии со схемой adagrad. | 
| SparseBincount <U расширяет число> | Подсчитывает количество вхождений каждого значения в целочисленный массив. | 
| SparseCountSparseOutput <U расширяет число> | Выполняет подсчет интервалов разреженного вывода для разреженного тензорного входа. | 
| РазреженныйКроссХешированный | Генерирует разреженный крест из списка разреженных и плотных тензоров. | 
| РазреженныйКроссV2 | Генерирует разреженный крест из списка разреженных и плотных тензоров. | 
| Разреженная матрицаДобавить | Разреженное сложение двух матриц CSR, C = альфа * A + бета * B. | 
| РазреженнаяМатриксМатМул <T> | Матрица — умножает разреженную матрицу на плотную. | 
| Разреженная матрицаМул | Поэлементное умножение разреженной матрицы на плотный тензор. | 
| Разреженная матрицаNNZ | Возвращает количество ненулевых значений `sparse_matrix`. | 
| Разреженная матрицаОрдерингAMD | Вычисляет приблизительную минимальную степень (AMD) порядка входных данных. | 
| Разреженная матрицаSoftmax | Вычисляет softmax CSRSparseMatrix. | 
| Разреженная матрицаSoftmaxGrad | Вычисляет градиент операции SparseMatrixSoftmax. | 
| SparseMatrixSparseCholesky | Вычисляет разреженное разложение Холецкого «входа». | 
| РазреженнаяМатрицаSparseMatMul | Разреженная матрица умножает две матрицы CSR `a` и `b`. | 
| Разреженная матрица Транспонировать | Транспонирует внутренние (матричные) измерения CSRSparseMatrix. | 
| РазреженнаяМатрицаНоли | Создает CSRSparseMatrix со всеми нулями и формой `dense_shape`. | 
| РазреженныйTensorToCSRSparseMatrix | Преобразует SparseTensor в (возможно, пакетный) CSRSparseMatrix. | 
| Спенс <Т расширяет число> |  | 
| Разделить <T> | Разбивает тензор на тензоры `num_split` по одному измерению. | 
| СплитВ <Т> | Разбивает тензор на тензоры `num_split` по одному измерению. | 
| Сожмите <T> | Удаляет размеры размера 1 из формы тензора. | 
| Стек <Т> | Упаковывает список тензоров ранга N-R в один тензор ранга (R+1). | 
| Этап | Значения этапа аналогичны облегченному Enqueue. | 
| ЭтапОчистить | Op удаляет все элементы в базовом контейнере. | 
| СтадияПик | Op просматривает значения по указанному индексу. | 
| Размер сцены | Op возвращает количество элементов в базовом контейнере. | 
| StatefulRandomBinomial <V расширяет число> |  | 
| StatefulStandardNormal <U> | Выводит случайные значения из нормального распределения. | 
| StatefulStandardNormalV2 <U> | Выводит случайные значения из нормального распределения. | 
| StatefulTruncatedNormal <U> | Выводит случайные значения из усеченного нормального распределения. | 
| StatefulUniform <U> | Выводит случайные значения из равномерного распределения. | 
| StatefulUniformFullInt <U> | Выводит случайные целые числа из равномерного распределения. | 
| StatefulUniformInt <U> | Выводит случайные целые числа из равномерного распределения. | 
| StatelessParameterizedTruncatedNormal <V расширяет число> |  | 
| StatelessRandomBinomial <W расширяет число> | Выводит детерминированные псевдослучайные случайные числа из биномиального распределения. | 
| StatelessRandomGammaV2 <V расширяет число> | Выводит детерминированные псевдослучайные случайные числа из гамма-распределения. | 
| БезгражданствоRandomGetAlg | Выбирает лучший алгоритм ГСЧ на основе счетчика в зависимости от устройства. | 
| Без сохранения состоянияRandomGetKeyCounter | Зашифровывает начальное значение в ключ и счетчик, используя лучший алгоритм, основанный на устройстве. | 
| Без сохранения состоянияRandomGetKeyCounterAlg | Выбирает лучший алгоритм на основе устройства и шифрует начальное значение в ключ и счетчик. | 
| StatelessRandomNormalV2 <U расширяет номер> | Выводит детерминированные псевдослучайные значения из нормального распределения. | 
| StatelessRandomPoisson <W расширяет число> | Выводит детерминированные псевдослучайные случайные числа из распределения Пуассона. | 
| StatelessRandomUniformFullInt <V расширяет число> | Выводит детерминированные псевдослучайные случайные целые числа из равномерного распределения. | 
| StatelessRandomUniformFullIntV2 <U расширяет номер> | Выводит детерминированные псевдослучайные случайные целые числа из равномерного распределения. | 
| StatelessRandomUniformIntV2 <U расширяет номер> | Выводит детерминированные псевдослучайные случайные целые числа из равномерного распределения. | 
| StatelessRandomUniformV2 <U расширяет номер> | Выводит детерминированные псевдослучайные случайные значения из равномерного распределения. | 
| StatelessSampleDistortedBoundingBox <T расширяет число> | Детерминированно сгенерируйте случайно искаженную ограничивающую рамку для изображения. | 
| StatelessTruncatedNormalV2 <U расширяет номер> | Выводит детерминированные псевдослучайные значения из усеченного нормального распределения. | 
| StatsAggregatorHandleV2 |  | 
| StatsAggregatorSetSummaryWriter | Установите summary_writer_interface для записи статистики с использованием данного stats_aggregator. | 
| СтопГрадиент <T> | Останавливает вычисление градиента. | 
| СтрайдСлайс <T> | Вернуть фрагмент с шагом из `input`. | 
| StridedSliceAssign <T> | Присвойте `value` срезанной ссылке l-значения `ref`. | 
| СтрайдедСлайсГрад <U> | Возвращает градиент StridedSlice. | 
| строканижний | Преобразует все символы верхнего регистра в соответствующие им строчные буквы. | 
| StringNGrams <T расширяет число> | Создает ngrams из неровных строковых данных. | 
| StringUpper | Преобразует все символы нижнего регистра в соответствующие им замены в верхнем регистре. | 
| Сумма <Т> | Вычисляет сумму элементов по измерениям тензора. | 
| SwitchCond <T> | Перенаправляет `данные` на выходной порт, определенный `pred`. | 
| ТПУКомпиляцияРезультат | Возвращает результат компиляции TPU. | 
| ТПУКомпиледеледассирт | Утверждает, что компиляция прошла успешно. | 
| TPUEmbeddingActivations | Операция, позволяющая дифференцировать встраивания TPU. | 
| ТПУВыполнить | Операция, которая загружает и выполняет программу TPU на устройстве TPU. | 
| ТПУExecuteAndUpdateVariables | Операция, выполняющая программу с необязательными обновлениями переменных на месте. | 
| ТПУOrdinalSelector | Селектор ядра ТПУ Op. | 
| ТПУПартиционедИнпут <T> | Операция, которая группирует список разделенных входных данных. | 
| ТПУпартиционедаутпут <T> | Операция, которая демультиплексирует тензор, который будет сегментирован XLA в список секционированных  выходные данные вне вычислений XLA. | 
| ТПУреплицироватьметаданные | Метаданные, указывающие, как следует реплицировать вычисления TPU. | 
| ТПУРеплицедИнпут <T> | Подключает N входов к N-образному реплицированному вычислению TPU. | 
| ТПУРеплицедаутпут <T> | Соединяет N выходов N-путевого реплицированного вычисления TPU. | 
| ТПУрешардпеременные | Операция, которая переводит переменные TPU на устройстве в указанное состояние. | 
| Временная переменная <T> | Возвращает тензор, который может быть изменен, но сохраняется только в течение одного шага. | 
| Тензорный массив | Массив тензоров заданного размера. | 
| ТензорМассивЗакрыть | Удалите TensorArray из контейнера ресурсов. | 
| TensorArrayConcat <T> | Объедините элементы из TensorArray в значение value. | 
| TensorArrayGather <T> | Соберите определенные элементы из TensorArray в выходное «значение». | 
| ТензорМассивГрад | Создает TensorArray для хранения градиентов значений в данном дескрипторе. | 
| TensorArrayGradWithShape | Создает TensorArray для хранения нескольких градиентов значений в данном дескрипторе. | 
| ТензорАррайПак <T> |  | 
| TensorArrayRead <T> | Считайте элемент из TensorArray в выходное значение. | 
| ТензорМассивScatter | Распределите данные из входного значения по конкретным элементам TensorArray. | 
| TensorArraySize | Получите текущий размер TensorArray. | 
| TensorArraySplit | Разделите данные из входного значения на элементы TensorArray. | 
| TensorArrayРаспаковать |  | 
| ТензорМассивЗапись | Поместите элемент в tensor_array. | 
| TensorListConcat <T> | Объединяет все тензоры в списке по нулевому измерению. | 
| TensorListConcatLists |  | 
| TensorListConcatV2 <U> | Объединяет все тензоры в списке по нулевому измерению. | 
| TensorListElementShape <T расширяет число> | Форма элементов данного списка, как тензор. | 
| ТензорЛистФромТензор | Создает TensorList, который при сложении имеет значение «tensor». | 
| TensorListGather <T> | Создает Tensor путем индексации в TensorList. | 
| TensorListGetItem <T> |  | 
| ТензорСписокДлина | Возвращает количество тензоров во входном списке тензоров. | 
| ТенсорЛистПопБак <T> | Возвращает последний элемент входного списка, а также список со всеми элементами, кроме этого. | 
| TensorListPushBack | Возвращает список, в котором последним элементом является переданный Tensor, а в input_handle — другие элементы данного списка. | 
| TensorListPushBackBatch |  | 
| TensorListReserve | Список заданного размера с пустыми элементами. | 
| TensorListResize | Изменяет размер списка. | 
| TensorListScatter | Создает TensorList путем индексации в Tensor. | 
| TensorListScatterIntoExistingList | Тензор рассеяния по индексам во входном списке. | 
| TensorListScatterV2 | Создает TensorList путем индексации в Tensor. | 
| Тензорлистсетитем |  | 
| TensorListSplit | Разбивает тензор на список. | 
| TensorListStack <T> | Складывает все тензоры в списке. | 
| TensorMapErase | Возвращает тензорную карту со стертым элементом из данного ключа. | 
| TensorMapHasKey | Возвращает, существует ли данный ключ на карте. | 
| TensorMapInsert | Возвращает карту, которая является «input_handle» с вставленной данной парой ключ-значение. | 
| TensorMapLookup <U> | Возвращает значение заданного ключа в тензорной карте. | 
| Тензормапсизе | Возвращает количество тензоров во входной тензорной карте. | 
| TensorMapStackKeys <T> | Возвращает тензорный стек всех ключей в тензорной карте. | 
| TensorScatterAdd <T> | Добавляет редкие «обновления» к существующему тензору в соответствии с «индексами». | 
| TensorScatterMax <T> |  | 
| TensorScatterMin <T> |  | 
| TensorScatterSub <T> | Вычитает редкие «обновления» из существующего тензора в соответствии с «индексами». | 
| TensorScatterUpdate <T> | Разбросайте «обновления» по существующему тензору в соответствии с «индексами». | 
| TensorStridedSliceUpdate <T> | Присвойте `value` срезанной ссылке l-значения `input`. | 
| Набор данных ThreadPoolDataset | Создает набор данных, который использует собственный пул потоков для вычисления `input_dataset`. | 
| Ручка пула потоков | Создает набор данных, который использует собственный пул потоков для вычисления `input_dataset`. | 
| Плитка <Т> | Создает тензор путем мозаики данного тензора. | 
| Временная метка | Предоставляет время с начала эпохи в секундах. | 
| ТоБул | Преобразует тензор в скалярный предикат. | 
| ТопKUnique | Возвращает уникальные значения TopK в массиве в отсортированном порядке. | 
| ТопKWithUnique | Возвращает значения TopK в массиве в отсортированном порядке. | 
| ТрехдиагональныйМатМул <T> | Вычислите произведение с трехдиагональной матрицей. | 
| ТрехдиагональноеРешение <T> | Решает трехдиагональные системы уравнений. | 
| Разархивировать <T> | Отменяет операцию Batch для одного выходного тензора. | 
| УнбатчГрад <T> | Градиент Unbatch. | 
| РаспаковатьЭлемент | Распаковывает сжатый элемент набора данных. | 
| UnicodeDecode <T расширяет число> | Декодирует каждую строку в `input` в последовательность кодовых точек Unicode. | 
| ЮникодКодировать | Закодируйте тензор целых чисел в строки Юникода. | 
| Уникальный <T, V расширяет номер> | Находит уникальные элементы вдоль оси тензора. | 
| Уникальный набор данных | Создает набор данных, содержащий уникальные элементы input_dataset. | 
| UniqueWithCounts <T, V расширяет число> | Находит уникальные элементы вдоль оси тензора. | 
| UnravelIndex <T расширяет число> | Преобразует массив плоских индексов в кортеж массивов координат. | 
| UnsortedSegmentJoin | Объединяет элементы входных данных на основе Segment_ids. | 
| Разложить <T> | Распаковывает заданное измерение тензора ранга `R` в тензоры `num` ранга `(R-1)`. | 
| Выключить сцену | Op похож на облегченную Dequeue. | 
| Развернуть вариант набора данных |  | 
| UpperBound <U расширяет номер> | Применяет Upper_bound(sorted_search_values, Values) вдоль каждой строки. | 
| ВарХандлеОп | Создает дескриптор ресурса Variable. | 
| Варисинициализедоп | Проверяет, была ли инициализирована переменная на основе дескриптора ресурса. | 
| Переменная <Т> | Сохраняет состояние в виде тензора, который сохраняется на всех этапах. | 
| VariableShape <T расширяет число> | Возвращает форму переменной, на которую указывает ресурс. | 
| Где | Возвращает местоположения ненулевых/истинных значений в тензоре. | 
| Где3 <Т> | Выбирает элементы из `x` или `y`, в зависимости от `условия`. | 
| РабочийСердцебиение | Сердцебиение рабочего оп. | 
| ОберткаDatasetVariant |  | 
| WriteRawProtoСводка | Пишет сериализованное резюме прототипа. | 
| Кслареквфромхост <T> | Операция по получению тензора от хоста. | 
| Ксласендтохост | Операция по отправке тензора на хост. | 
| Xlog1py <T> | Возвращает 0, если x == 0, и x * log1p(y) в противном случае, поэлементно. | 
| Нули <Т> | Оператор, создающий константу, инициализированную нулями формы, заданной `dims`. | 
| НулиКак <T> | Возвращает тензор нулей той же формы и типа, что и x. |