PrimitiveOp

clase pública abstracta PrimitiveOp

Subclases directas conocidas Abortar , Todo , AllToAll <T>, AnonymousIteratorV2 , AnonymousMemoryCache , AnonymousMultiDeviceIterator , AnonymousRandomSeedGenerator , AnonymousSeedGenerator , Any , ApplyAdagradV2 <T>, AssertCardinalityDataset , AssertNextDataset , AssertThat , Asignar <T>, AssignAdd <T>, y otros 666. Abortar Genere una excepción para abortar el proceso cuando sea llamado. Todas Calcula el "y lógico" de los elementos en las dimensiones de un tensor. AllToAll <T> Una opción para intercambiar datos entre réplicas de TPU. AnonymousIteratorV2 Un contenedor para un recurso iterador. AnonymousMemoryCache AnonymousMultiDeviceIterator Un contenedor para un recurso iterador de varios dispositivos. AnónimoRandomSeedGenerator Generador de semillas anónimo Alguna Calcula el "o lógico" de los elementos en las dimensiones de un tensor. AplicarAdagradV2 <T> Actualice '* var' de acuerdo con el esquema adagrad. AssertCardinalityDataset AssertNextDataset Una transformación que afirma qué transformaciones suceden a continuación. Afirmar que Afirma que la condición dada es verdadera. Asignar <T> Actualice 'ref' asignándole 'valor'. AsignarAñadir <T> Actualice 'ref' agregando 'valor'. AssignAddVariableOp Agrega un valor al valor actual de una variable. Asignar Sub <T> Actualice 'ref' restando 'valor' de él. AssignSubVariableOp Resta un valor del valor actual de una variable. AssignVariableOp Asigna un nuevo valor a una variable. AutoShardDataset Crea un conjunto de datos que fragmenta el conjunto de datos de entrada. BandedTriangularSolve <T> Barrera Define una barrera que persiste en diferentes ejecuciones de gráficos. BarreraCerrar Cierra la barrera dada. BarreraIncompleta Tamaño Calcula el número de elementos incompletos en la barrera dada. BarreraInsertarMuchos Para cada clave, asigna el valor respectivo al componente especificado. Barrera Listo Tamaño Calcula el número de elementos completos en la barrera dada. BarreraTomarMuchos Toma el número dado de elementos completados de una barrera. Lote Lote todos los tensores de entrada de forma no determinista. BatchMatMulV2 <T> Multiplica porciones de dos tensores en lotes. BatchToSpace <T> BatchToSpace para tensores 4-D de tipo T. BatchToSpaceNd <T> BatchToSpace para tensores ND de tipo T. BesselI0 <T se extiende Número> BesselI1 <T extiende Número> BesselJ0 <T extiende Número> BesselJ1 <T extiende Número> BesselK0 <T extiende Número> BesselK0e <T extiende Número> BesselK1 <T extiende Número> BesselK1e <T extiende Número> BesselY0 <T extiende Número> BesselY1 <T extiende Número> Bitcast <U> Bitcasts un tensor de un tipo a otro sin copiar datos. BlockLSTM <T extiende Número> Calcula la propagación hacia adelante de la celda LSTM para todos los pasos de tiempo. BlockLSTMGrad <T extiende Número> Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM para toda la secuencia de tiempo. BlockLSTMGradV2 <T extiende Número> Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM para toda la secuencia de tiempo. BlockLSTMV2 <T extiende Número> Calcula la propagación hacia adelante de la celda LSTM para todos los pasos de tiempo. BoostedTreesAggregateStats Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote. BoostedTreesBucketize Distribuya cada característica en función de los límites de la categoría. ImpulsadoÁrbolesCalcularMejor CaracterísticaDividir Calcula las ganancias para cada función y devuelve la mejor información dividida posible para la función. BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 Calcula las ganancias para cada característica y devuelve la mejor información dividida posible para cada nodo. ImpulsadoÁrbolesCalcularMejoresGananciasPerFeature Calcula las ganancias para cada función y devuelve la mejor información dividida posible para la función. BoostedTreesCenterBias Calcula la previa a partir de los datos de entrenamiento (el sesgo) y completa el primer nodo con la previa de los logits. ImpulsadoÁrbolesCrearEnsemble Crea un modelo de conjunto de árbol y le devuelve un identificador. BoostedTreesCreateQuantileStreamResource Cree el recurso para los flujos de cuantiles. ImpulsadoÁrbolesDeserializarEnsemble Deserializa una configuración de conjunto de árbol serializado y reemplaza el árbol actual conjunto. BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp Crea un identificador para un BoostedTreesEnsembleResource BoostedTreesExampleDebugOutputs Resultados de depuración / interpretabilidad del modelo para cada ejemplo. ImpulsadoÁrbolesFlushQuantileResumen Vacíe los resúmenes de cuantiles de cada recurso de flujo de cuantiles. BoostedTreesGetEnsembleStates Recupera el token de sello de recursos del conjunto de árboles, el número de árboles y las estadísticas de crecimiento. ImpulsadoÁrbolesHacerQuantileResumen Realiza el resumen de cuantiles del lote. ImpulsadoÁrbolesHacerEstadísticasResumen Hace el resumen de las estadísticas acumuladas para el lote. ImpulsadoÁrbolesPredicto Ejecuta múltiples predictores de conjuntos de regresión aditiva en instancias de entrada y calcula los logits. BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries Agregue los resúmenes de cuantiles a cada recurso de flujo de cuantiles. BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize Deserialice los límites del depósito y el indicador listo en QuantileAccumulator actual. BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush Vacíe los resúmenes de un recurso de flujo de cuantiles. BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketLímites Genere los límites del depósito para cada función en función de los resúmenes acumulados. BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp Crea un identificador para BoostedTreesQuantileStreamResource. BoostedTreesSerializeEnsemble Serializa el conjunto de árboles en un proto. BoostedTreesSparseAggregateStats Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote. ImpulsadoÁrboles EscasoCalcularMejor CaracterísticaDividir Calcula las ganancias para cada función y devuelve la mejor información dividida posible para la función. ImpulsadoÁrbolesEntrenamientoPredicto Ejecuta múltiples predictores de conjuntos de regresión aditiva en instancias de entrada y calcula la actualización de los logits almacenados en caché. BoostedTreesUpdateEnsemble Actualiza el conjunto de árboles agregando una capa al último árbol que se está cultivando o comenzando un nuevo árbol. BoostedTreesUpdateEnsembleV2 Actualiza el conjunto de árboles agregando una capa al último árbol que se está cultivando o comenzando un nuevo árbol. BroadcastDynamicShape <T extiende Número> Devuelve la forma de s0 op s1 con broadcast. BroadcastGradientArgs <T extiende Número> Devuelve los índices de reducción para calcular gradientes de s0 op s1 con broadcast. Transmitir a <T> Transmita una matriz para obtener una forma compatible. Bucketize Bucketiza la 'entrada' en función de los 'límites'. CSRSparseMatrixComponents <T> Lee los componentes de CSR en el "índice" del lote. CSRSparseMatrixToDense <T> Convierta un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes) en denso. CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> Convierte un CSRSparesMatrix (posiblemente por lotes) en un SparseTensor. CSVDataset CSVDatasetV2 CTCLossV2 Calcula la pérdida de CTC (probabilidad de registro) para cada entrada de lote. CacheDatasetV2 CheckNumericsV2 <T extiende el número> Comprueba un tensor para los valores NaN, -Inf y + Inf. ChooseFastestDataset ClipByValue <T> Recorta los valores del tensor a un mínimo y un máximo especificados. CollectiveBcastRecvV2 <U> Recibe un valor tensorial transmitido desde otro dispositivo. CollectiveBcastSendV2 <T> Transmite un valor tensorial a uno o más dispositivos. CollectiveGather <T se extiende Número> Acumula mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. CollectiveGatherV2 <T extiende el número> Acumula mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. CollectivePermute <T> Una operación para permutar tensores en instancias de TPU replicadas. CollectiveReduceV2 <T extiende Número> Reduce mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. CombinedNonMaxSuppression Selecciona codiciosamente un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación, Esta operación realiza non_max_suppression en las entradas por lote, en todas las clases. CompressElement Comprime un elemento del conjunto de datos. ComputeBatchSize Calcula el tamaño de lote estático de un conjunto de datos sin lotes parciales. Concat <T> Concatena tensores a lo largo de una dimensión. Configurar TPU distribuida Configura las estructuras centralizadas para un sistema de TPU distribuido. ConfigureTPUEmbedding Configura TPUEmbedding en un sistema de TPU distribuido. Constante <T> Un operador que produce un valor constante. ConsumirMutexLock Esta operación consume un bloqueo creado por `MutexLock`. ControlTrigger No hace nada. Copiar <T> Copie un tensor de CPU a CPU o de GPU a GPU. CopyHost <T> Copia un tensor al host. CountUpTo <T extiende Número> Incrementa 'ref' hasta que alcanza el 'límite'. CrossReplicaSum <T extiende Número> Una operación para sumar entradas en instancias de TPU replicadas. CudnnRNNBackpropV3 <T extiende Número> Paso de backprop de CudnnRNNV3. CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T extiende Número> Convierte los parámetros de CudnnRNN de forma canónica a forma utilizable. CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T extiende Número> Recupera los parámetros de CudnnRNN en forma canónica. CudnnRNNV3 <T extiende Número> Un RNN respaldado por cuDNN. CumulativeLogsumexp <T extiende Número> Calcule el producto acumulativo del tensor `x` a lo largo del` eje`. DataServiceDataset Crea un conjunto de datos que lee datos del servicio tf.data. DataServiceDatasetV2 Crea un conjunto de datos que lee datos del servicio tf.data. DatasetCardinality Devuelve la cardinalidad de `input_dataset`. DatasetFromGraph Crea un conjunto de datos a partir del `graph_def` dado. DatasetToGraphV2 Devuelve un GraphDef serializado que representa `input_dataset`. Dawsn <T extiende Número> DebugGradientIdentity <T> Opción de identidad para depuración de gradientes. DebugGradientRefIdentity <T> Opción de identidad para depuración de gradientes. DebugIdentity <T> Proporciona una asignación de identidad del tensor de entrada de tipo no Ref para la depuración. DebugIdentityV2 <T> Debug Identity V2 Op. DebugNanCount Contador de valores de depuración NaN Op. DebugNumericSummary Depurar resumen numérico Op. DebugNumericSummaryV2 <U extiende el número> Resumen numérico de depuración V2 Op. DecodeImage <T extiende Número> Función para decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg y decode_png. DecodePaddedRaw <T extiende Número> Reinterprete los bytes de una cadena como un vector de números. DecodeProto La operación extrae campos de un mensaje de búfer de protocolo serializado en tensores. DeepCopy <T> Hace una copia de `x`. DeleteIterator Un contenedor para un recurso iterador. DeleteMemoryCache DeleteMultiDeviceIterator Un contenedor para un recurso iterador. DeleteRandomSeedGenerator DeleteSeedGenerator DeleteSessionTensor Elimina el tensor especificado por su identificador en la sesión. DenseBincount <U se extiende Número> Cuenta el número de apariciones de cada valor en una matriz de enteros. DenseCountSparseOutput <U extiende el número> Realiza un conteo de bandejas de salida dispersa para una entrada tf.tensor. DenseToCSRSparseMatrix Convierte un tensor denso en un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes). DestroyResourceOp Elimina el recurso especificado por el identificador. DestroyTemporaryVariable <T> Destruye la variable temporal y devuelve su valor final. DeviceIndex Devuelve el índice del dispositivo que ejecuta la operación. DirectedInterleaveDataset Un sustituto de "InterleaveDataset" en una lista fija de conjuntos de datos "N". DrawBoundingBoxesV2 <T extiende Número> Dibuja cuadros delimitadores en un lote de imágenes. Contador de iteración ficticio DummyMemoryCache DummySeedGenerator DynamicPartition <T> Divide `data` en tensores` num_partitions` usando índices de `partitions`. DynamicStitch <T> Intercalar los valores de los tensores de "datos" en un solo tensor. EditarDistancia Calcula la distancia de edición de Levenshtein (posiblemente normalizada). Eig <U> Calcula la descomposición propia de una o más matrices cuadradas. Einsum <T> Contracción del tensor según la convención de suma de Einstein. Vacío <T> Crea un tensor con la forma dada. EmptyTensorList Crea y devuelve una lista de tensores vacía. EmptyTensorMap Crea y devuelve un mapa tensorial vacío. CodificarProto La operación serializa los mensajes protobuf proporcionados en los tensores de entrada. EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch Una operación que pone en cola una lista de tensores de lote de entrada en TPUEmbedding. EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch Facilita la migración de código que usa tf.nn.embedding_lookup (). EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch Una operación que pone en cola TPUEmbedding índices de entrada de un SparseTensor. EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch Facilita la migración de código que usa tf.nn.embedding_lookup_sparse (). AsegureShape <T> Asegura que la forma del tensor coincida con la forma esperada. Ingrese <T> Crea o encuentra un marco secundario y hace que los "datos" estén disponibles para el marco secundario. Erfinv <T extiende Número> EuclideanNorm <T> Calcula la norma euclidiana de elementos en las dimensiones de un tensor. Salir <T> Sale del marco actual a su marco padre. ExpandirDims <T> Inserta una dimensión de 1 en la forma de un tensor. ExperimentalAutoShardDataset Crea un conjunto de datos que fragmenta el conjunto de datos de entrada. ExperimentalBytesProducedStatsDataset Registra el tamaño de bytes de cada elemento de `input_dataset` en un StatsAggregator. ExperimentalElegirFastestDataset ExperimentalDatasetCardinality Devuelve la cardinalidad de `input_dataset`. ExperimentalDatasetToTFRecord Escribe el conjunto de datos dado en el archivo dado usando el formato TFRecord. ExperimentalDenseToSparseBatchDataset Crea un conjunto de datos que agrupa elementos de entrada en un SparseTensor. ExperimentalLatencyStatsDataset Registra la latencia de producir elementos `input_dataset` en un StatsAggregator. ExperimentalMatchingFilesDataset ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset Crea un conjunto de datos que anula el paralelismo intraoperatorio máximo. ExperimentalParseExampleDataset Transforma `input_dataset` que contiene protos` Example` como vectores de DT_STRING en un conjunto de datos de objetos `Tensor` o` SparseTensor` que representan las características analizadas. ExperimentalPrivateThreadPoolDataset Crea un conjunto de datos que usa un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`. ExperimentalRandomDataset Crea un conjunto de datos que devuelve números pseudoaleatorios. ExperimentalRebatchDataset Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote. ExperimentalSetStatsAggregatorDataset ExperimentalSlidingWindowDataset Crea un conjunto de datos que pasa una ventana deslizante sobre `input_dataset`. ExperimentalSqlDataset Crea un conjunto de datos que ejecuta una consulta SQL y emite filas del conjunto de resultados. ExperimentalStatsAggregatorHandle Crea un recurso de administrador de estadísticas. ExperimentalStatsAggregatorSummary Produce un resumen de las estadísticas registradas por el administrador de estadísticas dado. ExperimentalUnbatchDataset Un conjunto de datos que divide los elementos de su entrada en varios elementos. Expint <T extiende el número> ExtraerGlimpseV2 Extrae un vistazo del tensor de entrada. ExtractVolumePatches <T extiende el número> Extraiga `parches` de` entrada` y colóquelos en la dimensión de salida `" profundidad "`. Rellenar <U> Crea un tensor relleno con un valor escalar. FinalizeDataset Crea un conjunto de datos aplicando `tf.data.Options` a` input_dataset`. Huella dactilar Genera valores de huellas dactilares. FresnelCos <T extiende Número> FresnelSin <T extiende Número> FusedBatchNormGradV3 <T extiende el número, U extiende el número> Gradiente para normalización de lotes. FusedBatchNormV3 <T extiende el número, U extiende el número> Normalización por lotes. GRUBlockCell <T extiende Número> Calcula la propagación hacia adelante de la celda GRU para 1 paso de tiempo. GRUBlockCellGrad <T extiende Número> Calcula la propagación hacia atrás de la celda GRU para 1 paso de tiempo. Reúna <T> Reúna los cortes del eje `params` axis` según los` índices`. GatherNd <T> Reúna segmentos de "params" en un tensor con la forma especificada por "índices". GenerateBoundingBoxProposals Esta operación produce una región de intereses a partir de cuadros delimitadores dados (bbox_deltas) codificados con anclajes wrt de acuerdo con la ecuación 2 en arXiv: 1506.01497 La operación selecciona los cuadros de puntuación superiores `pre_nms_topn`, los decodifica con respecto a los anclajes, aplica una supresión no máxima en los cuadros superpuestos con un valor de intersección sobre unión (iou) superior a` nms_threshold`, descartando los cuadros donde el lado más corto es menor que ` min_size`. GetOptions Devuelve el `tf.data.Options` adjunto a` input_dataset`. GetSessionHandle Almacena el tensor de entrada en el estado de la sesión actual. GetSessionTensor <T> Obtiene el valor del tensor especificado por su identificador. GarantíaConst <T> Da una garantía al tiempo de ejecución de TF de que el tensor de entrada es una constante. Tabla de picadillo Crea una tabla hash no inicializada. HistogramFixedWidth <U extiende número> Devuelve el histograma de valores. Identidad <T> Devuelve un tensor con la misma forma y contenido que el tensor o valor de entrada. IdentidadN Devuelve una lista de tensores con las mismas formas y contenidos que la entrada. tensores. IgnoreErrorsDataset Crea un conjunto de datos que contiene los elementos de `input_dataset` ignorando errores. ImageProjectiveTransformV2 <T extiende Número> Aplica la transformación dada a cada una de las imágenes. ImageProjectiveTransformV3 <T extiende Número> Aplica la transformación dada a cada una de las imágenes. ImmutableConst <T> Devuelve el tensor inmutable de la región de memoria. InfeedDequeue <T> Una opción de marcador de posición para un valor que se incluirá en el cálculo. InfeedDequeueTuple Obtiene varios valores de la entrada como una tupla XLA. InfeedEnqueue Una operación que introduce un único valor de Tensor en el cálculo. InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer Una operación que pone en cola un búfer prelinealizado en la entrada de TPU. InfeedEnqueueTuple Introduce varios valores de Tensor en el cálculo como una tupla XLA. InitializeTable Inicializador de tabla que toma dos tensores para claves y valores respectivamente. InitializeTableFromDataset InitializeTableFromTextFile Inicializa una tabla desde un archivo de texto. InplaceAdd <T> Agrega v en filas específicas de x. InplaceSub <T> Resta `v` en filas específicas de` x`. InplaceUpdate <T> Actualiza las filas 'i' especificadas con valores 'v'. IsBoostedTreesEnsembleInitialized Comprueba si se ha inicializado un conjunto de árbol. IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized Comprueba si se ha inicializado una secuencia de cuantiles. IsVariableInitialized Comprueba si se ha inicializado un tensor. Regresión isotónica <U extiende el número> Resuelve un lote de problemas de regresión isotónica. IteratorGetDevice Devuelve el nombre del dispositivo en el que se ha colocado el "recurso". KMC2ChainInitialization Devuelve el índice de un punto de datos que se debe agregar al conjunto de semillas. KmeansPlusPlusInitialization Selecciona num_to_sample filas de entrada utilizando el criterio KMeans ++. KthOrderStatistic Calcula la estadística de orden K de un conjunto de datos. LMDBDataset Crea un conjunto de datos que emite los pares clave-valor en uno o más archivos LMDB. LSTMBlockCell <T extiende Número> Calcula la propagación hacia adelante de la celda LSTM para 1 paso de tiempo. LSTMBlockCellGrad <T extiende Número> Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM para 1 paso de tiempo. LinSpace <T extiende Número> Genera valores en un intervalo. LoadTPUEmbeddingADAMParameters Cargue los parámetros de incrustación de ADAM. LoadTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug Cargue los parámetros de incrustación de ADAM con soporte de depuración. LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters Cargue los parámetros de incrustación de Adadelta. LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug Cargue los parámetros de Adadelta con soporte de depuración. LoadTPUEmbeddingAdagradParameters Cargue los parámetros de incrustación de Adagrad. LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug Cargue los parámetros de incrustación de Adagrad con soporte de depuración. LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters Parámetros de incrustación RMSProp centrados en la carga. LoadTPUEmbeddingFTRLParameters Cargue los parámetros de incrustación FTRL. LoadTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug Cargue parámetros de incrustación FTRL con soporte de depuración. LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters Estimador de frecuencia de carga que incorpora parámetros. LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParametersGradAccumDebug Estimador de frecuencia de carga que incorpora parámetros con soporte de depuración. LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters Cargue los parámetros de incrustación de MDL Adagrad Light. LoadTPUEmbeddingMomentumParameters Cargue los parámetros de incrustación de Momentum. LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug Cargue los parámetros de incrustación Momentum con soporte de depuración. LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters Cargue los parámetros de incrustación de Adagrad proximal. LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug Cargue los parámetros de incrustación de Adagrad proximales con soporte de depuración. LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters Cargue los parámetros de incrustación de RMSProp. LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug Cargue los parámetros de incrustación RMSProp con soporte de depuración. LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters Cargue los parámetros de incrustación de SGD. LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug Cargue los parámetros de incrustación de SGD. LookupTableExport <T, U> Muestra todas las claves y valores de la tabla. LookupTableFind <U> Busca claves en una tabla, genera los valores correspondientes. LookupTableImport Reemplaza el contenido de la tabla con las claves y valores especificados. LookupTableInsert Actualiza la tabla para asociar claves con valores. LookupTableEliminar Elimina claves y sus valores asociados de una tabla. LookupTableSize Calcula el número de elementos en la tabla dada. LoopCond Reenvía la entrada a la salida. LowerBound <U extiende el número> Aplica lower_bound (sorted_search_values, valores) a lo largo de cada fila. Lu <T, U extiende Número> Calcula la descomposición LU de una o más matrices cuadradas. MakeUnique Haga que todos los elementos de la dimensión que no sea Lote sean únicos, pero \ "cerca \" de su valor inicial. MapClear Op elimina todos los elementos del contenedor subyacente. MapIncompleteSize Op devuelve el número de elementos incompletos en el contenedor subyacente. MapPeek Op mira los valores en la clave especificada. Tamaño de mapa Op devuelve el número de elementos del contenedor subyacente. MapStage Etapa (clave, valores) en el contenedor subyacente que se comporta como una tabla hash. MapaUnstage Op elimina y devuelve los valores asociados con la clave del contenedor subyacente. MapUnstageNoKey Op elimina y devuelve un (clave, valor) aleatorio del contenedor subyacente. MatrixDiagPartV2 <T> Devuelve la parte diagonal por lotes de un tensor por lotes. MatrixDiagPartV3 <T> Devuelve la parte diagonal por lotes de un tensor por lotes. MatrixDiagV2 <T> Devuelve un tensor diagonal por lotes con valores diagonales por lotes dados. MatrixDiagV3 <T> Devuelve un tensor diagonal por lotes con valores diagonales por lotes dados. MatrixSetDiagV2 <T> Devuelve un tensor de matriz por lotes con nuevos valores diagonales por lotes. MatrixSetDiagV3 <T> Devuelve un tensor de matriz por lotes con nuevos valores diagonales por lotes. Max <T> Calcula el máximo de elementos en las dimensiones de un tensor. MaxIntraOpParallelismDataset Crea un conjunto de datos que anula el paralelismo intraoperatorio máximo. Fusionar <T> Reenvía el valor de un tensor disponible de "input" a "output". Min <T> Calcula el mínimo de elementos en las dimensiones de un tensor. MirrorPad <T> Rellena un tensor con valores reflejados. MirrorPadGrad <T> Op. De degradado para la op. De MirrorPad. MlirPassthroughOp Envuelve un cálculo MLIR arbitrario expresado como un módulo con una función main (). MulNoNan <T> Devuelve x * y por elementos. MutableDenseHashTable Crea una tabla hash vacía que usa tensores como respaldo. MutableHashTable Crea una tabla hash vacía. MutableHashTableOfTensors Crea una tabla hash vacía. Mutex Crea un recurso Mutex que puede ser bloqueado por `MutexLock`. MutexLock Bloquea un recurso de exclusión mutua. NcclAllReduce <T extiende Número> Genera un tensor que contiene la reducción en todos los tensores de entrada. NcclBroadcast <T extiende Número> Envía "entrada" a todos los dispositivos que están conectados a la salida. NcclReduce <T extiende Número> Reduce `input` de` num_devices` usando `reducción` a un solo dispositivo. Ndtri <T extiende Número> Vecinos más cercanos Selecciona los k centros más cercanos para cada punto. SiguienteDespués de <T extiende Número> Devuelve el siguiente valor representable de `x1` en la dirección de` x2`, por elementos. NextIteration <T> Hace que su entrada esté disponible para la siguiente iteración. NoOp No hace nada. NonDeterministicInts <U> Genera algunos enteros de forma no determinista. NonMaxSuppressionV5 <T extiende el número> Selecciona codiciosamente un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación, las cajas de poda que tienen una alta intersección sobre unión (IOU) se superponen con las cajas seleccionadas previamente. NonSerializableDataset OneHot <U> Devuelve un tensor one-hot. OnesLike <T> Devuelve un tensor de unos con la misma forma y tipo que x. OptimizeDatasetV2 Crea un conjunto de datos aplicando optimizaciones relacionadas a `input_dataset`. Opciones Crea un conjunto de datos adjuntando tf.data.Options a `input_dataset`. OrderedMapClear Op elimina todos los elementos del contenedor subyacente. OrderedMapIncompleteSize Op devuelve el número de elementos incompletos en el contenedor subyacente. OrderedMapPeek Op mira los valores en la clave especificada. OrderedMapSize Op devuelve el número de elementos del contenedor subyacente. OrderedMapStage Etapa (clave, valores) en el contenedor subyacente que se comporta como un contenedor asociativo. OrderedMapaUnstage Op elimina y devuelve los valores asociados con la clave del contenedor subyacente. OrderedMapUnstageNoKey Op elimina y devuelve el elemento (clave, valor) con el menor clave del contenedor subyacente. OutfeedDequeue <T> Recupera un solo tensor de la salida de cálculo. OutfeedDequeueTuple Recupere varios valores de la salida de cálculo. OutfeedDequeueTupleV2 Recupere varios valores de la salida de cálculo. OutfeedDequeueV2 <T> Recupera un solo tensor de la salida de cálculo. OutfeedEnqueue Ponga en cola un tensor en la salida de cálculo. OutfeedEnqueueTuple Ponga en cola varios valores de Tensor en la salida de cálculo. Pad <T> Rellena un tensor. ParallelBatchDataset ParallelConcat <T> Concatena una lista de tensores "N" a lo largo de la primera dimensión. ParallelDynamicStitch <T> Intercalar los valores de los tensores de "datos" en un solo tensor. ParseExampleDatasetV2 Transforma `input_dataset` que contiene protos` Example` como vectores de DT_STRING en un conjunto de datos de objetos `Tensor` o` SparseTensor` que representan las características analizadas. ParseExampleV2 Transforma un vector de tf.Ejemplo protos (como cadenas) en tensores tipados. ParseSequenceExampleV2 Transforma un vector de tf.io.SequenceExample protos (como cadenas) en tensores tipados. Marcador de posición <T> Una opción de marcador de posición para un valor que se incluirá en el cálculo. PlaceholderWithDefault <T> Una operación de marcador de posición que pasa por "input" cuando su salida no se alimenta. Prelinearizar Una operación que linealiza un valor de Tensor a un tensor variante opaco. PrelinearizeTuple Una operación que linealiza múltiples valores de Tensor a un tensor variante opaco. Impresión Imprime un escalar de cadena. PrivateThreadPoolDataset Crea un conjunto de datos que usa un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`. Prod <T> Calcula el producto de elementos a través de las dimensiones de un tensor. QuantizeAndDequantizeV4 <T extiende el número> Devuelve el gradiente de `QuantizeAndDequantizeV4`. QuantizeAndDequantizeV4Grad <T extiende el número> Devuelve el gradiente de `QuantizeAndDequantizeV4`. QuantizedConcat <T> Concatena tensores cuantificados a lo largo de una dimensión. QuantizedConcatV2 <T> QuantizedConv2DAndRelu <V> QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V> QuantizedConv2DAndRequantize <V> QuantizedConv2DPerChannel <V> Calcula QuantizedConv2D por canal. QuantizedConv2DWithBias <V> QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W> QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X> QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V> QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X> QuantizedDepthwiseConv2D <V> Calcula Conv2D cuantificado en profundidad. QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V> Calcula Conv2D cuantificado en profundidad con Bias. QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> Calcula Conv2D cuantificado en profundidad con Bias y Relu. QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> Calcula Conv2D cuantificado en profundidad con Bias, Relu y Requantize. QuantizedMatMulWithBias <W> Realiza una multiplicación de matriz cuantificada de `a` por la matriz` b` con sesgo suma. QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extiende el número> QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> Realice una multiplicación de matriz cuantificada de `a` por la matriz` b` con sesgo de adición y fusión de relu. QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> Realice una multiplicación de matriz cuantificada de `a` por la matriz` b` con sesgo de adición y relu y recantización de la fusión. QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W> QuantizedReshape <T> Cambia la forma de un tensor cuantificado según la operación de remodelación. RaggedBincount <U extiende el número> Cuenta el número de apariciones de cada valor en una matriz de enteros. RaggedCountSparseOutput <U extiende el número> Realiza un recuento de bandejas de salida dispersa para una entrada de tensor irregular. RaggedCross <T, U extiende Número> Genera un cruce de características a partir de una lista de tensores y lo devuelve como RaggedTensor. RaggedGather <T extiende Número, U> Reúna cortes irregulares del eje "params" "0" de acuerdo con los "índices". RaggedRange <U extiende el número, T extiende el número> Devuelve un `RaggedTensor` que contiene las secuencias de números especificadas. RaggedTensorFromVariant <U extiende Número, T> Decodifica un tensor "variante" en un "RaggedTensor". RaggedTensorToSparse <U> Convierte un `RaggedTensor` en un` SparseTensor` con los mismos valores. RaggedTensorToTensor <U> Crea un tensor denso a partir de un tensor irregular, posiblemente alterando su forma. RaggedTensorToVariant Codifica un "RaggedTensor" en un "variante" Tensor. RaggedTensorToVariantGradient <U> Ayudante utilizado para calcular el gradiente de "RaggedTensorToVariant". Rango <T extiende Número> Crea una secuencia de números. Rango Devuelve el rango de un tensor. ReadVariableOp <T> Lee el valor de una variable. RebatchDataset Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote. RebatchDatasetV2 Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote. Recv <T> Recibe el tensor con nombre de send_device en recv_device. RecvTPUEmbeddingActivations Una operación que recibe activaciones de inserción en la TPU. Reducir todo Calcula el "y lógico" de los elementos en las dimensiones de un tensor. ReducirCualquier Calcula el "o lógico" de los elementos en las dimensiones de un tensor. ReduceMax <T> Calcula el máximo de elementos en las dimensiones de un tensor. ReducirMin <T> Calcula el mínimo de elementos en las dimensiones de un tensor. ReduceProd <T> Calcula el producto de elementos a través de las dimensiones de un tensor. Reducir suma <T> Calcula la suma de elementos en las dimensiones de un tensor. RefEnter <T> Crea o encuentra un marco secundario y hace que los "datos" estén disponibles para el marco secundario. Ref salir <T> Sale del marco actual a su marco padre. RefIdentity <T> Devuelve el mismo tensor de ref que el tensor de ref de entrada. RefMerge <T> Reenvía el valor de un tensor disponible de "input" a "output". RefNextIteration <T> Hace que su entrada esté disponible para la siguiente iteración. RefSeleccionar <T> Reenvía el elemento `index`th de` inputs` a `output`. RefSwitch <T> Reenvía el tensor de referencia `data` al puerto de salida determinado por` pred`. Registro de datos Registra un conjunto de datos con el servicio tf.data. RequantizationRangePerChannel Calcula el rango de recantización por canal. RequantizePerChannel <U> Re-cuantifica la entrada con valores mínimos y máximos conocidos por canal. Remodelar <T> Da nueva forma a un tensor. ResourceAccumulatorApplyGradient Aplica un gradiente a un acumulador dado. ResourceAccumulatorNumAccumulated Devuelve el número de gradientes agregados en los acumuladores dados. ResourceAccumulatorSetGlobalStep Actualiza el acumulador con un nuevo valor para global_step. ResourceAccumulatorTakeGradient <T> Extrae el gradiente promedio en el ConditionalAccumulator dado. ResourceApplyAdagradV2 Actualice '* var' de acuerdo con el esquema adagrad. RecursoApplyAdamWithAmsgrad Actualice '* var' según el algoritmo de Adam. RecursoApplyKerasMomentum Actualice '* var' de acuerdo con el esquema de impulso. ResourceConditionalAccumulator Un acumulador condicional para agregar gradientes. ResourceCountUpTo <T extiende el número> Incrementa la variable apuntada por 'recurso' hasta que alcanza el 'límite'. ResourceGather <U> Reúna porciones de la variable apuntada por "recurso" de acuerdo con "índices". ResourceGatherNd <U> ResourceScatterAdd Agrega actualizaciones escasas a la variable a la que hace referencia el `recurso`. ResourceScatterDiv Divide las actualizaciones dispersas en la variable a la que hace referencia el "recurso". ResourceScatterMax Reduce las actualizaciones dispersas en la variable a la que hace referencia el `recurso` mediante la operación` max`. ResourceScatterMin Reduce las actualizaciones dispersas en la variable a la que hace referencia el `recurso` mediante la operación` min`. ResourceScatterMul Multiplica las actualizaciones dispersas en la variable a la que hace referencia el "recurso". ResourceScatterNdAdd Aplica una adición dispersa a valores individuales o porciones en una variable. ResourceScatterNdMax ResourceScatterNdMin ResourceScatterNdSub Aplica una resta dispersa a valores individuales o porciones en una variable. ResourceScatterNdUpdate Aplica "actualizaciones" escasas a valores individuales o porciones dentro de un determinado variable según "índices". ResourceScatterSub Resta actualizaciones escasas de la variable a la que hace referencia el "recurso". ResourceScatterUpdate Asigna actualizaciones escasas a la variable a la que hace referencia el "recurso". ResourceSparseApplyAdagradV2 Actualice las entradas relevantes en '* var' y '* acumula' de acuerdo con el esquema adagrad. ResourceSparseApplyKerasMomentum Actualice las entradas relevantes en '* var' y '* acum' de acuerdo con el esquema de impulso. ResourceStridedSliceAssign Asigne "valor" a la referencia del valor l en rodajas de "ref". RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters Recupere los parámetros de incrustación de ADAM. RetrieveTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug Recupere los parámetros de incrustación de ADAM con soporte de depuración. RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters Recupere los parámetros de incrustación de Adadelta. RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug Recupere los parámetros de incrustación de Adadelta con soporte de depuración. RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters Recupere los parámetros de incrustación de Adagrad. RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug Recupere los parámetros de incrustación de Adagrad con soporte de depuración. RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters Recupere los parámetros de incrustación RMSProp centrados. RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters Recupere los parámetros de incrustación de FTRL. RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug Recupere los parámetros de incrustación FTRL con soporte de depuración. RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters Recupere los parámetros de incrustación del estimador de frecuencia. RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParametersGradAccumDebug Recupere los parámetros de incrustación del estimador de frecuencia con soporte de depuración. RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters Recupere los parámetros de incrustación de MDL Adagrad Light. RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters Recupere los parámetros de incrustación de Momentum. RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug Recupere los parámetros de incrustación de Momentum con soporte de depuración. RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters Recupere los parámetros de incrustación de Adagrad proximales. RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug Recupere los parámetros de incrustación de Adagrad proximales con soporte de depuración. RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters Recupere los parámetros de incrustación de RMSProp. RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug Recupere los parámetros de incrustación de RMSProp con soporte de depuración. RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters Recupere los parámetros de incrustación SGD. RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug Recupere los parámetros de incrustación de SGD con soporte de depuración. Invertir <T> Invierte dimensiones específicas de un tensor. ReverseSequence <T> Invierte cortes de longitud variable. RiscAbs <T extiende Número> RiscAdd <T extiende Número> Devuelve x + y por elementos. RiscBinaryArithmetic <T extiende Número> Comparación de RiscBinary RiscBitcast <U> RiscBroadcast <T> RiscCast <U> RiscCeil <T extiende Número> RiscCholesky <T extiende Número> RiscConcat <T> RiscConv <T extiende Número> RiscCos <T extiende Número> RiscDiv <T extiende Número> RiscDot <T extiende Número> RiscExp <T extiende Número> RiscFft <T> RiscFloor <T extiende Número> RiscGather <T> RiscImag <U extiende el número> RiscIsFinite RiscLog <T extiende Número> RiscLogicalY RiscLogicalNot RiscLogicalOr RiscMax <T extiende Número> Devuelve max (x, y) elemento por elemento. RiscMin <T extiende Número> RiscMul <T extiende Número> RiscNeg <T extiende Número> RiscPad <T extiende Número> RiscPool <T extiende Número> RiscPow <T extiende el número> RiscRandomUniforme RiscReal <U extiende el número> RiscReduce <T extiende Número> RiscRem <T extiende Número> RiscReshape <T extiende Número> RiscReverse <T extiende Número> RiscScatter <U extiende número> RiscShape <U extiende número> RiscSign <T extiende Número> RiscSlice <T extiende el número> RiscSort <T extiende Número> RiscSqueeze <T> RiscSub <T extiende Número> RiscTranspose <T> RiscTriangularSolve <T extiende Número> RiscUnary <T extiende Número> RngReadAndSkip Avanza el contador de un RNG basado en contador. RngSkip Avanza el contador de un RNG basado en contador. Rollo <T> Rueda los elementos de un tensor a lo largo de un eje. SamplingDataset Crea un conjunto de datos que toma una muestra de Bernoulli del contenido de otro conjunto de datos. ScaleAndTranslate ScaleAndTranslateGrad <T extiende Número> ScatterAdd <T> Agrega actualizaciones escasas a una referencia de variable. ScatterDiv <T> Divide una referencia de variable entre actualizaciones dispersas. ScatterMax <T extiende Número> Reduce las actualizaciones escasas en una referencia de variable mediante la operación `max`. ScatterMin <T extiende Número> Reduce las actualizaciones dispersas en una referencia de variable usando la operación `min`. ScatterMul <T> Multiplica las actualizaciones dispersas en una referencia de variable. ScatterNd <U> Dispersa las `actualizaciones` en un nuevo tensor de acuerdo con los` índices`. ScatterNdAdd <T> Aplica una adición dispersa a valores individuales o porciones en una variable. ScatterNdMax <T> Calcula el máximo por elementos. ScatterNdMin <T> Calcula el mínimo por elementos. ScatterNdNonAliasingAdd <T> Aplica una adición escasa a la "entrada" utilizando valores individuales o porciones de "actualizaciones" de acuerdo con los índices "índices". ScatterNdSub <T> Aplica una resta dispersa a valores individuales o porciones en una variable. ScatterNdUpdate <T> Aplica "actualizaciones" escasas a valores individuales o porciones dentro de un determinado variable según "índices". ScatterSub <T> Resta actualizaciones escasas a una referencia de variable. ScatterUpdate <T> Aplica actualizaciones dispersas a una referencia de variable. Seleccione V2 <T> Enviar Envía el tensor con nombre de send_device a recv_device. SendTPUEmbeddingGradients Realiza actualizaciones de degradado de tablas de incrustación. SetDiff1d <T, U extiende Número> Calcula la diferencia entre dos listas de números o cadenas. SetSize Número de elementos únicos a lo largo de la última dimensión de la entrada "set". Forma <U extiende Número> Devuelve la forma de un tensor. ShapeN <U extiende Número> Devuelve la forma de los tensores. ShardDataset Crea un `Conjunto de datos` que incluye solo 1 /` num_shards` de este conjunto de datos. ShuffleAndRepeatDatasetV2 ShuffleDatasetV2 ShuffleDatasetV3 ShutdownDistributedTPU Apaga un sistema de TPU distribuido en ejecución. Tamaño <U extiende Número> Devuelve el tamaño de un tensor. Skipgram Analiza un archivo de texto y crea un lote de ejemplos. SleepDataset Cortar <T> Devuelve un segmento de 'entrada'. SlidingWindowDataset Crea un conjunto de datos que pasa una ventana deslizante sobre `input_dataset`. Instantánea <T> Devuelve una copia del tensor de entrada. SnapshotDataset Crea un conjunto de datos que escribirá / leerá desde una instantánea. SobolSample <T extiende Número> Genera puntos a partir de la secuencia de Sobol. SpaceToBatchNd <T> SpaceToBatch para tensores ND de tipo T. SparseApplyAdagradV2 <T> Actualice las entradas relevantes en '* var' y '* acumula' de acuerdo con el esquema adagrad. SparseBincount <U extiende el número> Cuenta el número de apariciones de cada valor en una matriz de enteros. SparseCountSparseOutput <U extiende el número> Realiza un recuento de bandejas de salida dispersa para una entrada de tensor escasa. SparseCrossHashed Genera un cruce disperso a partir de una lista de tensores densos y dispersos. SparseCrossV2 Genera un cruce disperso a partir de una lista de tensores densos y dispersos. SparseMatrixAdd Adición escasa de dos matrices CSR, C = alfa * A + beta * B. SparseMatrixMatMul <T> Matrix-multiplica una matriz dispersa con una matriz densa. SparseMatrixMul Multiplicación por elementos de una matriz dispersa con un tensor denso. SparseMatrixNNZ Devuelve el número de valores distintos de cero de `sparse_matrix`. SparseMatrixOrderingAMD Calcula el orden de grado mínimo aproximado (AMD) de "entrada". SparseMatrixSoftmax Calcula el softmax de un CSRSparseMatrix. SparseMatrixSoftmaxGrad Calcula el gradiente de SparseMatrixSoftmax op. SparseMatrixSparseCholesky Calcula la escasa descomposición de Cholesky de "input". SparseMatrixSparseMatMul Sparse-matrix-multiplica dos matrices CSR `a` y` b`. SparseMatrixTranspose Transpone las dimensiones internas (matriz) de un CSRSparseMatrix. SparseMatrixZeros Crea un CSRSparseMatrix de todos ceros con forma `dense_shape`. SparseTensorToCSRSparseMatrix Convierte un SparseTensor en un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes). Spence <T extiende Número> Dividir <T> Divide un tensor en tensores `num_split` a lo largo de una dimensión. SplitV <T> Divide un tensor en tensores `num_split` a lo largo de una dimensión. Apriete <T> Elimina dimensiones de tamaño 1 de la forma de un tensor. Apilar <T> Incluye una lista de tensores de rango `N`-`R` en un tensor de rango` (R + 1) `. Etapa Valores de escenario similares a un Enqueue ligero. Escenario despejado Op elimina todos los elementos del contenedor subyacente. StagePeek Op mira los valores en el índice especificado. StageSize Op devuelve el número de elementos del contenedor subyacente. StatefulRandomBinomial <V se extiende Number> StatefulStandardNormal <U> Produce valores aleatorios de una distribución normal. StatefulStandardNormalV2 <U> Produce valores aleatorios de una distribución normal. StatefulTruncatedNormal <U> Genera valores aleatorios de una distribución normal truncada. StatefulUniform <U> Produce valores aleatorios de una distribución uniforme. StatefulUniformFullInt <U> Genera números enteros aleatorios a partir de una distribución uniforme. StatefulUniformInt <U> Genera números enteros aleatorios a partir de una distribución uniforme. StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extiende número> StatelessRandomBinomial <W extiende número> Genera números aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución binomial. StatelessRandomGammaV2 <Número de extensión V> Genera números aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución gamma. StatelessRandomGetAlg Elige el mejor algoritmo RNG basado en contadores según el dispositivo. StatelessRandomGetKeyCounter Codifica la semilla en clave y contador, utilizando el mejor algoritmo basado en el dispositivo. StatelessRandomGetKeyCounterAlg Elige el mejor algoritmo basado en el dispositivo y codifica la semilla en clave y contador. StatelessRandomNormalV2 <U extiende número> Genera valores pseudoaleatorios deterministas de una distribución normal. StatelessRandomPoisson <W extiende número> Produce números aleatorios pseudoaleatorios deterministas de una distribución de Poisson. StatelessRandomUniformFullInt <Número de extensión V> Genera números enteros aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución uniforme. StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extiende número> Genera números enteros aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución uniforme. StatelessRandomUniformIntV2 <U extiende número> Genera números enteros aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución uniforme. StatelessRandomUniformV2 <U extiende el número> Genera valores aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución uniforme. StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extiende el número> Genere un cuadro delimitador distorsionado aleatoriamente para una imagen de forma determinista. StatelessTruncatedNormalV2 <U extiende número> Genera valores pseudoaleatorios deterministas de una distribución normal truncada. StatsAggregatorHandleV2 StatsAggregatorSetSummaryWriter Establezca un resumen_escritor_interfaz para registrar estadísticas utilizando el stats_aggregator dado. StopGradient <T> Detiene el cálculo de gradientes. StridedSlice <T> Devuelve un corte escalonado de "input". StridedSliceAssign <T> Asigne "valor" a la referencia del valor l en rodajas de "ref". StridedSliceGrad <U> Devuelve el degradado de `StridedSlice`. StringLower Convierte todos los caracteres en mayúsculas en sus respectivos reemplazos en minúsculas. StringNGrams <T extiende el número> Crea ngrams a partir de datos de cadenas irregulares. StringUpper Convierte todos los caracteres en minúsculas en sus respectivos reemplazos de mayúsculas. Suma <T> Calcula la suma de elementos en las dimensiones de un tensor. SwitchCond <T> Reenvía "datos" al puerto de salida determinado por "pred". TPUCompilación Resultado Devuelve el resultado de una compilación de TPU. TPUCompileSucceededAssert Afirma que la compilación tuvo éxito. TPUEmbeddingActivations Una operación que permite diferenciar las incrustaciones de TPU. TPUEjecute Op que carga y ejecuta un programa de TPU en un dispositivo de TPU. TPUExecuteAndUpdateVariables Op que ejecuta un programa con actualizaciones de variables in situ opcionales. TPUOrdinalSelector Un selector de núcleo de TPU Op. TPUPartitionedInput <T> Una operación que agrupa una lista de entradas particionadas. TPUPartitionedOutput <T> Una operación que demultiplexa un tensor para que XLA lo fragmente en una lista de particiones salidas fuera del cálculo XLA. TPUReplicateMetadata Metadatos que indican cómo se debe replicar el cálculo de la TPU. TPUReplicatedInput <T> Conecta N entradas a un cálculo de TPU replicado de N vías. TPUReplicatedOutput <T> Conecta N salidas de un cálculo de TPU replicado de N vías. TPUReshardVariables Op que vuelve a compartir las variables de TPU en el dispositivo al estado especificado. Variable temporal <T> Devuelve un tensor que puede estar mutado, pero solo persiste en un solo paso. TensorArray Una matriz de tensores de un tamaño determinado. TensorArrayClose Elimina TensorArray de su contenedor de recursos. TensorArrayConcat <T> Concat los elementos de TensorArray en el valor "valor". TensorArrayGather <T> Reúna elementos específicos de TensorArray en el "valor" de salida. TensorArrayGrad Crea un TensorArray para almacenar los gradientes de valores en el identificador dado. TensorArrayGradWithShape Crea un TensorArray para almacenar múltiples gradientes de valores en el identificador dado. TensorArrayPack <T> TensorArrayRead <T> Leer un elemento de TensorArray en el "valor" de salida. TensorArrayScatter Dispersa los datos del valor de entrada en elementos específicos de TensorArray. TensorArraySize Obtén el tamaño actual de TensorArray. TensorArraySplit Divida los datos del valor de entrada en elementos TensorArray. TensorArrayUnpack TensorArrayWrite Inserta un elemento en tensor_array. TensorListConcat <T> Concata todos los tensores de la lista a lo largo de la dimensión 0. TensorListConcatLists TensorListConcatV2 <U> Concata todos los tensores de la lista a lo largo de la dimensión 0. TensorListElementShape <T extiende el número> La forma de los elementos de la lista dada, como tensor. TensorListFromTensor Crea una TensorList que, cuando se apila, tiene el valor de `tensor`. TensorListGather <T> Crea un tensor indexando en TensorList. TensorListGetItem <T> TensorListLength Devuelve el número de tensores en la lista de tensores de entrada. TensorListPopBack <T> Devuelve el último elemento de la lista de entrada, así como una lista con todos menos ese elemento. TensorListPushBack Devuelve una lista que tiene el `Tensor` pasado como último elemento y los otros elementos de la lista dada en` input_handle`. TensorListPushBackBatch TensorListReserve Lista del tamaño dado con elementos vacíos. TensorListResize Cambia el tamaño de la lista. TensorListScatter Crea una TensorList indexando en un Tensor. TensorListScatterIntoExistingList Dispersa el tensor en los índices de una lista de entrada. TensorListScatterV2 Crea una TensorList indexando en un Tensor. TensorListSetItem TensorListSplit Divide un tensor en una lista. TensorListStack <T> Apila todos los tensores de la lista. TensorMapErase Devuelve un mapa tensorial con el elemento de la clave dada borrado. TensorMapHasKey Devuelve si la clave dada existe en el mapa. TensorMapInsert Devuelve un mapa que es el 'input_handle' con el par clave-valor dado insertado. TensorMapLookup <U> Devuelve el valor de una clave determinada en un mapa tensorial. TensorMapSize Devuelve el número de tensores en el mapa de tensor de entrada. TensorMapStackKeys <T> Devuelve una pila de tensor de todas las claves en un mapa de tensor. TensorScatterAdd <T> Agrega "actualizaciones" escasas a un tensor existente según los "índices". TensorScatterMax <T> TensorScatterMin <T> TensorScatterSub <T> Resta "actualizaciones" dispersas de un tensor existente según los "índices". TensorScatterUpdate <T> Dispersión de "actualizaciones" en un tensor existente de acuerdo con "índices". TensorStridedSliceUpdate <T> Asigne "valor" a la referencia de valor l dividida de "entrada". ThreadPoolDataset Crea un conjunto de datos que usa un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`. HiloPoolHandle Crea un conjunto de datos que usa un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`. Mosaico <T> Construye un tensor colocando en mosaico un tensor dado. Marca de tiempo Proporciona el tiempo transcurrido desde la época en segundos. ToBool Convierte un tensor en un predicado escalar. TopKUnique Devuelve los valores únicos de TopK en la matriz en orden. TopKWithUnique Devuelve los valores de TopK en la matriz en orden. TridiagonalMatMul <T> Calcule el producto con matriz tridiagonal. TridiagonalSolve <T> Resuelve sistemas de ecuaciones tridiagonales. Desechar <T> Invierte el funcionamiento de Batch para un tensor de salida única. UnbatchGrad <T> Gradiente de Unbatch. UncompressElement Descomprime un elemento de conjunto de datos comprimido. UnicodeDecode <T extiende el número> Decodifica cada cadena en "input" en una secuencia de puntos de código Unicode. UnicodeEncode Codifica un tensor de ints en cadenas unicode. Único <T, V extiende Número> Encuentra elementos únicos a lo largo de un eje de un tensor. UniqueDataset Crea un conjunto de datos que contiene los elementos únicos de `input_dataset`. UniqueWithCounts <T, V extiende Número> Encuentra elementos únicos a lo largo de un eje de un tensor. UnravelIndex <T extiende el número> Convierte una matriz de índices planos en una tupla de matrices de coordenadas. Unsegmento sin clasificar Une los elementos de `input` basados ​​en` segmento_id`. Desapilar <T> Descompone una dimensión dada de un tensor de rango-`R` en tensores `num` rango-` (R-1) `. Unstage Op es similar a un Dequeue ligero. UnwrapDatasetVariant UpperBound <U extiende Número> Aplica upper_bound (sorted_search_values, valores) a lo largo de cada fila. VarHandleOp Crea un identificador para un recurso variable. VarIsInitializedOp Comprueba si se ha inicializado una variable basada en el identificador de recursos. Variable <T> Mantiene el estado en forma de tensor que persiste a lo largo de los pasos. VariableShape <T extiende el número> Devuelve la forma de la variable apuntada por "recurso". Dónde Devuelve ubicaciones de valores distintos de cero / verdaderos en un tensor. Donde3 <T> Selecciona elementos de `x` o` y`, dependiendo de la `condición`. Trabajador Latido Latido del trabajador op. WrapDatasetVariant WriteRawProtoSummary Escribe un resumen de proto serializado. XlaRecvFromHost <T> Una operación para recibir un tensor del anfitrión. XlaSendToHost Una operación para enviar un tensor al anfitrión. Xlog1py <T> Devuelve 0 si x == 0, y x * log1p (y) en caso contrario, por elementos. Ceros como <T> Devuelve un tensor de ceros con la misma forma y tipo que x.

Una clase base para Op implementaciones que están respaldados por una sola Operation .

Cada operación registrada en el núcleo de TensorFlow es una primitiva y se proporciona como PrimitiveOp . Las operaciones personalizadas que trabajan con una sola primitiva también pueden derivar de esta clase.

Métodos públicos

booleano final	es igual a (Objeto obj)
int final	hashCode ()
Operación	op () Devuelve la Operation subyacente
cadena final	toString ()

Métodos heredados

De la clase java.lang.Object

booleano	es igual a (Objeto arg0)
Clase final <?>	getClass ()
En t	hashCode ()
vacío final	notificar ()
vacío final	notificar a todos ()
Cuerda	toString ()
vacío final	esperar (largo arg0, int arg1)
vacío final	espera (largo arg0)
vacío final	esperar ()

Métodos públicos

público final booleano es igual (Objeto obj)

public final int hashCode ()

Operación pública op ()

Devuelve la Operation subyacente

Cadena final pública toString ()