PrimitiveOp

public abstract class PrimitiveOp

Subclasses diretas conhecidas Abortar , All , AllToAll <T>, AnonymousIteratorV2 , AnonymousMemoryCache , AnonymousMultiDeviceIterator , AnonymousRandomSeedGenerator , AnonymousSeedGenerator , Any , ApplyAdagradV2 <T>, AssertCardinalityDataset , AssertNextDataset , AssertThat , Assign > 66 , outros. Abortar Levante uma exceção para abortar o processo quando chamado. Tudo Calcula o "e" lógico dos elementos nas dimensões de um tensor. AllToAll <T> Uma op para trocar dados entre réplicas de TPU. AnonymousIteratorV2 Um contêiner para um recurso iterador. AnonymousMemoryCache AnonymousMultiDeviceIterator Um contêiner para um recurso iterador de vários dispositivos. AnonymousRandomSeedGenerator AnonymousSeedGenerator Algum Calcula o "or lógico" dos elementos nas dimensões de um tensor. ApplyAdagradV2 <T> Atualize '* var' de acordo com o esquema adagrad. AssertCardinalityDataset AssertNextDataset Uma transformação que afirma quais transformações acontecem a seguir. AssertThat Afirma que a condição fornecida é verdadeira. Atribuir <T> Atualize 'ref' atribuindo 'valor' a ele. AssignAdd <T> Atualize 'ref' adicionando 'valor' a ele. AssignAddVariableOp Adiciona um valor ao valor atual de uma variável. AssignSub <T> Atualize 'ref' subtraindo 'valor' dele. AssignSubVariableOp Subtrai um valor do valor atual de uma variável. AssignVariableOp Atribui um novo valor a uma variável. AutoShardDataset Cria um conjunto de dados que fragmenta o conjunto de dados de entrada. BandedTriangularSolve <T> Barreira Define uma barreira que persiste em diferentes execuções de gráfico. BarrierClose Fecha a barreira fornecida. BarrierIncompleteSize Calcula o número de elementos incompletos na barreira fornecida. BarrierInsertMany Para cada chave, atribui o respectivo valor ao componente especificado. BarrierReadySize Calcula o número de elementos completos na barreira fornecida. BarrierTakeMany Pega um determinado número de elementos concluídos de uma barreira. Lote Coloca em lote todos os tensores de entrada de forma não determinística. BatchMatMulV2 <T> Multiplica fatias de dois tensores em lotes. BatchToSpace <T> BatchToSpace para tensores 4-D do tipo T. BatchToSpaceNd <T> BatchToSpace para tensores ND do tipo T. BesselI0 <T extends Number> BesselI1 <T extends Number> BesselJ0 <T extends Number> BesselJ1 <T extends Number> BesselK0 <T extends Number> BesselK0e <T extends Number> BesselK1 <T extends Number> BesselK1e <T extends Number> BesselY0 <T extends Number> BesselY1 <T extends Number> Bitcast <U> Bitcasts um tensor de um tipo para outro sem copiar dados. BlockLSTM <T extends Number> Calcula a propagação direta da célula LSTM para todas as etapas de tempo. BlockLSTMGrad <T extends Number> Calcula a propagação regressiva da célula LSTM para toda a sequência de tempo. BlockLSTMGradV2 <T extends Number> Calcula a propagação regressiva da célula LSTM para toda a sequência de tempo. BlockLSTMV2 <T extends Number> Calcula a propagação direta da célula LSTM para todas as etapas de tempo. BoostedTreesAggregateStats Agrega o resumo das estatísticas acumuladas para o lote. BoostedTreesBucketize Bucketize cada recurso com base nos limites do intervalo. BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit Calcula os ganhos para cada recurso e retorna as melhores informações de divisão possíveis para o recurso. BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 Calcula os ganhos para cada recurso e retorna as melhores informações de divisão possíveis para cada nó. BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature Calcula os ganhos para cada recurso e retorna as melhores informações de divisão possíveis para o recurso. BoostedTreesCenterBias Calcula o prior a partir dos dados de treinamento (o bias) e preenche o primeiro nó com o prior dos logits. BoostedTreesCreateEnsemble Cria um modelo de conjunto de árvore e retorna um identificador para ele. BoostedTreesCreateQuantileStreamResource Crie o recurso para Quantile Streams. BoostedTreesDeserializeEnsemble Desserializa uma configuração de conjunto de árvore serializada e substitui a árvore atual conjunto. BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp Cria um identificador para um BoostedTreesEnsembleResource BoostedTreesExampleDebugOutputs Saídas de depuração / interpretabilidade do modelo para cada exemplo. BoostedTreesFlushQuantileSummaries Libere os resumos de quantis de cada recurso de fluxo de quantis. BoostedTreesGetEnsembleStates Recupera o token de carimbo de recurso de conjunto de árvore, número de árvores e estatísticas de crescimento. BoostedTreesMakeQuantileSummaries Faz o resumo dos quantis do lote. BoostedTreesMakeStatsSummary Faz o resumo das estatísticas acumuladas para o lote. BoostedTreesPredict Executa vários preditores de conjunto de regressão aditiva em instâncias de entrada e calcula os logits. BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries Adicione os resumos de quantis a cada recurso de fluxo de quantis. BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize Desserialize os limites do bucket e o sinalizador pronto no QuantileAccumulator atual. BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush Libere os resumos para um recurso de fluxo de quantil. BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries Gere os limites do intervalo para cada recurso com base nos resumos acumulados. BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp Cria um identificador para um BoostedTreesQuantileStreamResource. BoostedTreesSerializeEnsemble Serializa o conjunto da árvore em um proto. BoostedTreesSparseAggregateStats Agrega o resumo das estatísticas acumuladas para o lote. BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit Calcula os ganhos para cada recurso e retorna as melhores informações de divisão possíveis para o recurso. BoostedTreesTrainingPredict Executa vários preditores de conjunto de regressão aditiva em instâncias de entrada e calcula a atualização para logits em cache. BoostedTreesUpdateEnsemble Atualiza o conjunto de árvores adicionando uma camada à última árvore que está crescendo ou iniciando uma nova árvore. BoostedTreesUpdateEnsembleV2 Atualiza o conjunto de árvores adicionando uma camada à última árvore que está crescendo ou iniciando uma nova árvore. BroadcastDynamicShape <T extends Number> Retorne a forma de s0 op s1 com broadcast. BroadcastGradientArgs <T extends Number> Retorne os índices de redução para computar gradientes de s0 op s1 com transmissão. BroadcastTo <T> Transmita uma matriz para uma forma compatível. Bucketize Agrupa a 'entrada' com base em 'limites'. CSRSparseMatrixComponents <T> Lê os componentes CSR no `índice` do lote. CSRSparseMatrixToDense <T> Converta um CSRSparseMatrix (possivelmente em lote) em denso. CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> Converte um CSRSparesMatrix (possivelmente em lote) em um SparseTensor. CSVDataset CSVDatasetV2 CTCLossV2 Calcula a perda de CTC (probabilidade de log) para cada entrada de lote. CacheDatasetV2 CheckNumericsV2 <T extends Number> Verifica um tensor para valores NaN, -Inf e + Inf. ChooseFastestDataset ClipByValue <T> Clipes os valores do tensor para um mínimo e máximo especificados. CollectiveBcastRecvV2 <U> Recebe um valor de tensor transmitido de outro dispositivo. CollectiveBcastSendV2 <T> Transmite um valor tensor para um ou mais outros dispositivos. CollectiveGather <T extends Number> Acumula mutuamente vários tensores de tipo e forma idênticos. CollectiveGatherV2 <T extends Number> Acumula mutuamente vários tensores de tipo e forma idênticos. CollectivePermute <T> Um Op para permutar tensores em instâncias replicadas de TPU. CollectiveReduceV2 <T extends Number> Reduz mutuamente vários tensores de tipo e forma idênticos. CombinedNonMaxSuppression Avidamente seleciona um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação, Esta operação executa non_max_suppression nas entradas por lote, em todas as classes. CompressElement Compacta um elemento do conjunto de dados. ComputeBatchSize Calcula o tamanho do lote estático de um conjunto de dados sem lotes parciais. Concat <T> Concatena tensores ao longo de uma dimensão. ConfigureDistributedTPU Configura as estruturas centralizadas para um sistema TPU distribuído. ConfigureTPUEmbedding Configura o TPUEmbedding em um sistema TPU distribuído. Constante <T> Um operador que produz um valor constante. ConsumeMutexLock Este op consome um bloqueio criado por `MutexLock`. ControlTrigger Faz nada. Copiar <T> Copie um tensor de CPU para CPU ou GPU para GPU. CopyHost <T> Copie um tensor para o host. CountUpTo <T extends Number> Incrementa 'ref' até atingir o 'limite'. CrossReplicaSum <T extends Number> Um Op para somar entradas em instâncias de TPU replicadas. CudnnRNNBackpropV3 <T extends Number> Etapa Backprop de CudnnRNNV3. CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T extends Number> Converte parâmetros CudnnRNN da forma canônica para a forma utilizável. CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T extends Number> Recupera parâmetros CudnnRNN na forma canônica. CudnnRNNV3 <T extends Number> Um RNN apoiado por cuDNN. CumulativeLogsumexp <T extends Number> Calcule o produto cumulativo do tensor `x` ao longo do` eixo`. DataServiceDataset Cria um conjunto de dados que lê dados do serviço tf.data. DataServiceDatasetV2 Cria um conjunto de dados que lê dados do serviço tf.data. DatasetCardinality Retorna a cardinalidade de `input_dataset`. DatasetFromGraph Cria um conjunto de dados a partir do `graph_def` fornecido. DatasetToGraphV2 Retorna um GraphDef serializado que representa `input_dataset`. Dawsn <T extends Number> DebugGradientIdentity <T> Op de identidade para depuração de gradiente. DebugGradientRefIdentity <T> Op de identidade para depuração de gradiente. DebugIdentity <T> Fornece um mapeamento de identidade do tensor de entrada do tipo não Ref para depuração. DebugIdentityV2 <T> Depurar Identidade V2 Op. DebugNanCount Depurar Op. Do contador de valor NaN DebugNumericSummary Depurar resumo numérico op. DebugNumericSummaryV2 <U extends Number> Depurar Resumo Numérico V2 Op. DecodeImage <T extends Number> Função para decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg e decode_png. DecodePaddedRaw <T extends Number> Reinterprete os bytes de uma string como um vetor de números. DecodeProto O op extrai campos de uma mensagem de buffers de protocolo serializada em tensores. DeepCopy <T> Faz uma cópia de `x`. DeleteIterator Um contêiner para um recurso iterador. DeleteMemoryCache DeleteMultiDeviceIterator Um contêiner para um recurso iterador. DeleteRandomSeedGenerator DeleteSeedGenerator DeleteSessionTensor Exclua o tensor especificado por seu identificador na sessão. DenseBincount <U extends Number> Conta o número de ocorrências de cada valor em uma matriz de inteiros. DenseCountSparseOutput <U extends Number> Executa a contagem de bin de saída esparsa para uma entrada tf.tensor. DenseToCSRSparseMatrix Converte um tensor denso em um CSRSparseMatrix (possivelmente em lote). DestroyResourceOp Exclui o recurso especificado pelo identificador. DestroyTemporaryVariable <T> Destrói a variável temporária e retorna seu valor final. DeviceIndex Retorne o índice do dispositivo que a operação executa. DirectedInterleaveDataset Um substituto para `InterleaveDataset` em uma lista fixa de conjuntos de dados` N`. DrawBoundingBoxesV2 <T extends Number> Desenhe caixas delimitadoras em um lote de imagens. DummyIterationCounter DummyMemoryCache DummySeedGenerator DynamicPartition <T> Particiona `dados` em tensores` num_partitions` usando índices de `partições`. DynamicStitch <T> Intercalar os valores dos tensores `data` em um único tensor. EditDistance Calcula a distância de edição de Levenshtein (possivelmente normalizada). Eig <U> Calcula a decomposição própria de uma ou mais matrizes quadradas. Einsum <T> Contração do tensor de acordo com a convenção de soma de Einstein. Vazio <T> Cria um tensor com a forma fornecida. EmptyTensorList Cria e retorna uma lista de tensores vazia. EmptyTensorMap Cria e retorna um mapa tensorial vazio. EncodeProto O op serializa mensagens protobuf fornecidas nos tensores de entrada. EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch Um op que enfileira uma lista de tensores de lote de entrada para TPUEmbedding. EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch Facilita a transferência de código que usa tf.nn.embedding_lookup (). EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch Um op que enfileira índices de entrada TPUEmbedding de um SparseTensor. EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch Facilita a transferência de código que usa tf.nn.embedding_lookup_sparse (). VerifyShape <T> Garante que a forma do tensor corresponda à forma esperada. Digite <T> Cria ou encontra um frame filho e disponibiliza `dados` para o frame filho. Erfinv <T extends Number> EuclideanNorm <T> Calcula a norma euclidiana de elementos nas dimensões de um tensor. Sair <T> Sai do quadro atual para seu quadro pai. ExpandDims <T> Insere uma dimensão de 1 na forma de um tensor. ExperimentalAutoShardDataset Cria um conjunto de dados que fragmenta o conjunto de dados de entrada. ExperimentalBytesProducedStatsDataset Registra o tamanho dos bytes de cada elemento de `input_dataset` em um StatsAggregator. ExperimentalChooseFastestDataset ExperimentalDatasetCardinality Retorna a cardinalidade de `input_dataset`. ExperimentalDatasetToTFRecord Grava o conjunto de dados fornecido no arquivo fornecido usando o formato TFRecord. ExperimentalDenseToSparseBatchDataset Cria um conjunto de dados que agrupa os elementos de entrada em um SparseTensor. ExperimentalLatencyStatsDataset Registra a latência de produção de elementos `input_dataset` em um StatsAggregator. ExperimentalMatchingFilesDataset ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset Cria um conjunto de dados que substitui o paralelismo intraoperatório máximo. ExperimentalParseExampleDataset Transforma `input_dataset` contendo protos` Example` como vetores de DT_STRING em um conjunto de dados de objetos `Tensor` ou` SparseTensor` representando os recursos analisados. ExperimentalPrivateThreadPoolDataset Cria um conjunto de dados que usa um pool de thread personalizado para calcular `input_dataset`. ExperimentalRandomDataset Cria um conjunto de dados que retorna números pseudoaleatórios. ExperimentalRebatchDataset Cria um conjunto de dados que altera o tamanho do lote. ExperimentalSetStatsAggregatorDataset ExperimentalSlidingWindowDataset Cria um conjunto de dados que passa uma janela deslizante sobre `input_dataset`. ExperimentalSqlDataset Cria um conjunto de dados que executa uma consulta SQL e emite linhas do conjunto de resultados. ExperimentalStatsAggregatorHandle Cria um recurso de gerenciador de estatísticas. ExperimentalStatsAggregatorSummary Produz um resumo de todas as estatísticas registradas pelo gerenciador de estatísticas fornecido. ExperimentalUnbatchDataset Um conjunto de dados que divide os elementos de sua entrada em vários elementos. Expint <T extends Number> ExtractGlimpseV2 Extrai um vislumbre do tensor de entrada. ExtractVolumePatches <T extends Number> Extraia `patches` de` entrada` e coloque-os na dimensão de saída `" profundidade "`. Preencher <U> Cria um tensor preenchido com um valor escalar. FinalizeDataset Cria um conjunto de dados aplicando `tf.data.Options` a` input_dataset`. Impressão digital Gera valores de impressão digital. FresnelCos <T extends Number> FresnelSin <T extends Number> FusedBatchNormGradV3 <T estende Número, U estende Número> Gradiente para normalização de lote. FusedBatchNormV3 <T estende Número, U estende Número> Normalização em lote. GRUBlockCell <T extends Number> Calcula a propagação direta da célula GRU para um intervalo de tempo. GRUBlockCellGrad <T extends Number> Calcula a retropropagação da célula GRU para um intervalo de tempo. Reúna <T> Reúna fatias do eixo `params` e` eixo` de acordo com os `índices`. GatherNd <T> Reúna fatias de `params` em um tensor com forma especificada por` índices`. GenerateBoundingBoxProposals Esta operação produz a Região de Interesses a partir de determinadas caixas delimitadoras (bbox_deltas), âncoras escritas codificadas de acordo com a eq.2 em arXiv: 1506.01497 O op seleciona as caixas de pontuação `pre_nms_topn` superiores, decodifica-as em relação às âncoras, aplica supressão não máxima em caixas sobrepostas com valor de intersecção sobre união (iou) superior a` nms_threshold`, descartando as caixas onde o lado mais curto é menor que ` min_size`. GetOptions Retorna o `tf.data.Options` anexado ao` input_dataset`. GetSessionHandle Armazene o tensor de entrada no estado da sessão atual. GetSessionTensor <T> Obtenha o valor do tensor especificado por seu identificador. GuaranteeConst <T> Dá uma garantia ao tempo de execução do TF de que o tensor de entrada é uma constante. HashTable Cria uma tabela hash não inicializada. HistogramFixedWidth <U extends Number> Retorna histograma de valores. Identidade <T> Retorne um tensor com a mesma forma e conteúdo do tensor ou valor de entrada. IdentityN Retorna uma lista de tensores com as mesmas formas e conteúdos da entrada tensores. IgnoreErrorsDataset Cria um conjunto de dados que contém os elementos de `input_dataset` ignorando erros. ImageProjectiveTransformV2 <T extends Number> Aplica a transformação fornecida a cada uma das imagens. ImageProjectiveTransformV3 <T extends Number> Aplica a transformação fornecida a cada uma das imagens. ImmutableConst <T> Retorna o tensor imutável da região da memória. InfeedDequeue <T> Um espaço reservado para um valor que será inserido no cálculo. InfeedDequeueTuple Busca vários valores de alimentação como uma tupla XLA. InfeedEnqueue Uma operação que alimenta um único valor do tensor na computação. InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer Um op que enfileira o buffer pré-linearizado na alimentação de TPU. InfeedEnqueueTuple Alimenta vários valores do Tensor no cálculo como uma tupla XLA. InitializeTable Inicializador de tabela que leva dois tensores para chaves e valores, respectivamente. InitializeTableFromDataset InitializeTableFromTextFile Inicializa uma tabela a partir de um arquivo de texto. InplaceAdd <T> Adiciona v em linhas especificadas de x. InplaceSub <T> Subtrai `v` em linhas especificadas de` x`. InplaceUpdate <T> Atualiza as linhas especificadas 'i' com os valores 'v'. IsBoostedTreesEnsembleInitialized Verifica se um conjunto de árvores foi inicializado. IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized Verifica se um fluxo de quantil foi inicializado. IsVariableInitialized Verifica se um tensor foi inicializado. IsotonicRegression <U extends Number> Resolve uma série de problemas de regressão isotônica. IteratorGetDevice Retorna o nome do dispositivo no qual o `recurso` foi colocado. KMC2ChainInitialization Retorna o índice de um ponto de dados que deve ser adicionado ao conjunto de sementes. KmeansPlusPlusInitialization Seleciona num_to_sample linhas de entrada usando o critério KMeans ++. KthOrderStatistic Calcula a estatística de ordem K de um conjunto de dados. LMDBDataset Cria um conjunto de dados que emite os pares de valores-chave em um ou mais arquivos LMDB. LSTMBlockCell <T extends Number> Calcula a propagação direta da célula LSTM para um intervalo de tempo. LSTMBlockCellGrad <T extends Number> Calcula a propagação regressiva da célula LSTM por 1 passo de tempo. LinSpace <T extends Number> Gera valores em um intervalo. LoadTPUEmbeddingADAMParameters Carregue os parâmetros de incorporação do ADAM. LoadTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug Carregue os parâmetros de incorporação do ADAM com suporte para depuração. LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters Carregue os parâmetros de incorporação do Adadelta. LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug Carregue os parâmetros do Adadelta com suporte para depuração. LoadTPUEmbeddingAdagradParameters Carregue os parâmetros de incorporação do Adagrad. LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug Carregue os parâmetros de incorporação do Adagrad com suporte para depuração. LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters Carregar parâmetros de incorporação RMSProp centralizados. LoadTPUEmbeddingFTRLParameters Carregue os parâmetros de incorporação FTRL. LoadTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug Carregar parâmetros de incorporação FTRL com suporte a depuração. LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters Parâmetros de incorporação do estimador de frequência de carga. LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParametersGradAccumDebug Parâmetros de incorporação do estimador de frequência de carga com suporte para depuração. LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters Carregar parâmetros de incorporação MDL Adagrad Light. LoadTPUEmbeddingMomentumParameters Carregue os parâmetros de incorporação do Momentum. LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug Carregue os parâmetros de incorporação do Momentum com suporte para depuração. LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters Carregue os parâmetros de incorporação Adagrad proximais. LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug Carregue parâmetros de incorporação Adagrad proximais com suporte a depuração. LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters Carregue os parâmetros de incorporação RMSProp. LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug Carregar parâmetros de incorporação RMSProp com suporte de depuração. LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters Carregue os parâmetros de incorporação SGD. LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug Carregue os parâmetros de incorporação SGD. LookupTableExport <T, U> Produz todas as chaves e valores da tabela. LookupTableFind <U> Procura as chaves em uma tabela e produz os valores correspondentes. LookupTableImport Substitui o conteúdo da tabela pelas chaves e valores especificados. LookupTableInsert Atualiza a tabela para associar chaves a valores. LookupTableRemove Remove chaves e seus valores associados de uma tabela. LookupTableSize Calcula o número de elementos na tabela fornecida. LoopCond Encaminha a entrada para a saída. LowerBound <U extends Number> Aplica lower_bound (Sort_search_values, values) ao longo de cada linha. Lu <T, U extende Número> Calcula a decomposição LU de uma ou mais matrizes quadradas. MakeUnique Torne todos os elementos na dimensão não Lote únicos, mas \ "perto \" de seu valor inicial. MapClear Op remove todos os elementos do contêiner subjacente. MapIncompleteSize Op retorna o número de elementos incompletos no contêiner subjacente. MapPeek Op espreita os valores na chave especificada. Tamanho do mapa Op retorna o número de elementos no contêiner subjacente. MapStage Estágio (chave, valores) no contêiner subjacente que se comporta como uma tabela de hash. MapUnstage Op remove e retorna os valores associados à chave do contêiner subjacente. MapUnstageNoKey Op remove e retorna um aleatório (chave, valor) do contêiner subjacente. MatrixDiagPartV2 <T> Retorna a parte diagonal em lote de um tensor em lote. MatrixDiagPartV3 <T> Retorna a parte diagonal em lote de um tensor em lote. MatrixDiagV2 <T> Retorna um tensor diagonal em lote com os valores diagonais em lote fornecidos. MatrixDiagV3 <T> Retorna um tensor diagonal em lote com os valores diagonais em lote fornecidos. MatrixSetDiagV2 <T> Retorna um tensor de matriz em lote com novos valores diagonais em lote. MatrixSetDiagV3 <T> Retorna um tensor de matriz em lote com novos valores diagonais em lote. Max <T> Calcula o máximo de elementos nas dimensões de um tensor. MaxIntraOpParallelismDataset Cria um conjunto de dados que substitui o paralelismo intra-operatório máximo. Unir <T> Encaminha o valor de um tensor disponível de `entradas` para` saída`. Min <T> Calcula o mínimo de elementos nas dimensões de um tensor. MirrorPad <T> Preenche um tensor com valores espelhados. MirrorPadGrad <T> Op de gradiente para op. `MirrorPad` MlirPassthroughOp Envolve uma computação MLIR arbitrária expressa como um módulo com uma função main (). MulNoNan <T> Retorna x * y elemento a elemento. MutableDenseHashTable Cria uma tabela hash vazia que usa tensores como armazenamento de apoio. MutableHashTable Cria uma tabela hash vazia. MutableHashTableOfTensors Cria uma tabela hash vazia. Mutex Cria um recurso Mutex que pode ser bloqueado por `MutexLock`. MutexLock Bloqueia um recurso mutex. NcclAllReduce <T extends Number> Produz um tensor contendo a redução em todos os tensores de entrada. NcclBroadcast <T extends Number> Envia `entrada` para todos os dispositivos que estão conectados à saída. NcclReduce <T extends Number> Reduz a `entrada` de` num_devices` usando `redução` para um único dispositivo. Ndtri <T extends Number> Vizinhos mais próximos Seleciona os k centros mais próximos para cada ponto. NextAfter <T extends Number> Retorna o próximo valor representável de `x1` na direção de` x2`, elemento a elemento. NextIteration <T> Torna sua entrada disponível para a próxima iteração. NoOp Faz nada. NonDeterministicInts <U> Gera não deterministicamente alguns inteiros. NonMaxSuppressionV5 <T extends Number> Avidamente seleciona um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação, podar caixas que têm alta sobreposição de intersecção sobre união (IOU) com as caixas previamente selecionadas. NonSerializableDataset OneHot <U> Retorna um tensor one-hot. OnesLike <T> Retorna um tensor de uns com a mesma forma e tipo de x. OptimizeDatasetV2 Cria um conjunto de dados aplicando otimizações relacionadas a `input_dataset`. OptionsDataset Cria um conjunto de dados anexando tf.data.Options a `input_dataset`. OrderedMapClear Op remove todos os elementos do contêiner subjacente. OrderedMapIncompleteSize Op retorna o número de elementos incompletos no contêiner subjacente. OrderedMapPeek Op espreita os valores na chave especificada. OrderedMapSize Op retorna o número de elementos no contêiner subjacente. OrderedMapStage Estágio (chave, valores) no contêiner subjacente que se comporta como um recipiente associativo. OrderedMapUnstage Op remove e retorna os valores associados à chave do contêiner subjacente. OrderedMapUnstageNoKey Op remove e retorna o elemento (chave, valor) com o menor chave do contêiner subjacente. OutfeedDequeue <T> Recupera um único tensor do outfeed de computação. OutfeedDequeueTuple Recupere vários valores do outfeed de computação. OutfeedDequeueTupleV2 Recupere vários valores do outfeed de computação. OutfeedDequeueV2 <T> Recupera um único tensor do outfeed de computação. OutfeedEnqueue Coloque um tensor na fila de saída de computação. OutfeedEnqueueTuple Enfileire vários valores do Tensor no outfeed de computação. Pad <T> Acolchoa um tensor. ParallelBatchDataset ParallelConcat <T> Concatena uma lista de tensores `N` ao longo da primeira dimensão. ParallelDynamicStitch <T> Intercalar os valores dos tensores `data` em um único tensor. ParseExampleDatasetV2 Transforma `input_dataset` contendo protos` Example` como vetores de DT_STRING em um conjunto de dados de objetos `Tensor` ou` SparseTensor` representando os recursos analisados. ParseExampleV2 Transforma um vetor de tf.Example protos (como strings) em tensores tipados. ParseSequenceExampleV2 Transforma um vetor de protos tf.io.SequenceExample (como strings) em tensores tipados. Espaço reservado <T> Um espaço reservado para um valor que será inserido no cálculo. PlaceholderWithDefault <T> Um placeholder op que passa por `input` quando sua saída não é alimentada. Prelinearizar Um op que lineariza um valor do Tensor para um tensor variante opaco. PrelinearizeTuple Um op que lineariza vários valores do tensor em um tensor variante opaco. Impressão Imprime um escalar de string. PrivateThreadPoolDataset Cria um conjunto de dados que usa um pool de threads customizado para calcular `input_dataset`. Prod <T> Calcula o produto dos elementos nas dimensões de um tensor. QuantizeAndDequantizeV4 <T extends Number> Retorna o gradiente de `QuantizeAndDequantizeV4`. QuantizeAndDequantizeV4Grad <T extends Number> Retorna o gradiente de `QuantizeAndDequantizeV4`. QuantizedConcat <T> Concatena tensores quantizados ao longo de uma dimensão. 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 de profundidade quantizada. QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V> Calcula Conv2D de profundidade quantizada com Bias. QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> Calcula Conv2D em profundidade quantizada com Bias e Relu. QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> Calcula Conv2D em profundidade quantizada com Bias, Relu e Requantize. QuantizedMatMulWithBias <W> Executa uma multiplicação de matriz quantizada de `a` pela matriz` b` com adição de polarização. QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extends Number> QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> Realize uma multiplicação de matriz quantizada de `a` pela matriz` b` com adição de polarização e fusão relu. QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> Realize uma multiplicação de matriz quantizada de `a` pela matriz` b` com adição de polarização e fusão de relu e requantização. QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W> QuantizedReshape <T> Remodela um tensor quantizado de acordo com a op. Reshape. RaggedBincount <U extends Number> Conta o número de ocorrências de cada valor em uma matriz de inteiros. RaggedCountSparseOutput <U extends Number> Executa a contagem de bin de saída esparsa para uma entrada de tensor irregular. RaggedCross <T, U extends Number> Gera um cruzamento de recurso de uma lista de tensores e o retorna como um RaggedTensor. RaggedGather <T extends Number, U> Reúna fatias irregulares do eixo `params`` 0` de acordo com os `índices`. RaggedRange <U estende Número, T estende Número> Retorna um `RaggedTensor` contendo as sequências de números especificadas. RaggedTensorFromVariant <U extends Number, T> Decodifica um Tensor `variant` em um` RaggedTensor`. RaggedTensorToSparse <U> Converte um `RaggedTensor` em um` SparseTensor` com os mesmos valores. RaggedTensorToTensor <U> Crie um tensor denso a partir de um tensor irregular, possivelmente alterando sua forma. RaggedTensorToVariant Codifica um `RaggedTensor` em um tensor` variant`. RaggedTensorToVariantGradient <U> Helper usado para calcular o gradiente para `RaggedTensorToVariant`. Intervalo <T extends Number> Cria uma sequência de números. Classificação Retorna a classificação de um tensor. ReadVariableOp <T> Lê o valor de uma variável. RebatchDataset Cria um conjunto de dados que altera o tamanho do lote. RebatchDatasetV2 Cria um conjunto de dados que altera o tamanho do lote. Recv <T> Recebe o tensor nomeado de send_device em recv_device. RecvTPUEmbeddingActivations Uma operação que recebe ativações de incorporação na TPU. ReduceAll Calcula o "e" lógico dos elementos nas dimensões de um tensor. ReduceAny Calcula o "or lógico" dos elementos nas dimensões de um tensor. ReduceMax <T> Calcula o máximo de elementos nas dimensões de um tensor. ReduceMin <T> Calcula o mínimo de elementos nas dimensões de um tensor. ReduceProd <T> Calcula o produto dos elementos nas dimensões de um tensor. ReduceSum <T> Calcula a soma dos elementos nas dimensões de um tensor. RefEnter <T> Cria ou encontra um frame filho e disponibiliza `dados` para o frame filho. RefExit <T> Sai do quadro atual para seu quadro pai. RefIdentity <T> Retorne o mesmo tensor ref do tensor ref de entrada. RefMerge <T> Encaminha o valor de um tensor disponível de `entradas` para` saída`. RefNextIteration <T> Torna sua entrada disponível para a próxima iteração. RefSelect <T> Encaminha o elemento `índice` de` entradas` para `saída`. RefSwitch <T> Encaminha os `dados` do tensor ref para a porta de saída determinada por` pred`. RegisterDataset Registra um conjunto de dados com o serviço tf.data. RequantizationRangePerChannel Calcula o intervalo de requantização por canal. RequantizePerChannel <U> Requantiza a entrada com valores mínimo e máximo conhecidos por canal. Remodelar <T> Remodela um tensor. ResourceAccumulatorApplyGradient Aplica um gradiente a um determinado acumulador. ResourceAccumulatorNumAccumulated Retorna o número de gradientes agregados nos acumuladores fornecidos. ResourceAccumulatorSetGlobalStep Atualiza o acumulador com um novo valor para global_step. ResourceAccumulatorTakeGradient <T> Extrai o gradiente médio no ConditionalAccumulator fornecido. ResourceApplyAdagradV2 Atualize '* var' de acordo com o esquema adagrad. ResourceApplyAdamWithAmsgrad Atualize '* var' de acordo com o algoritmo de Adam. ResourceApplyKerasMomentum Atualize '* var' de acordo com o esquema de momentum. ResourceConditionalAccumulator Um acumulador condicional para agregar gradientes. ResourceCountUpTo <T extends Number> Aumenta a variável apontada por 'recurso' até atingir o 'limite'. ResourceGather <U> Reúna fatias da variável apontada por `recurso` de acordo com` índices`. ResourceGatherNd <U> ResourceScatterAdd Adiciona atualizações esparsas à variável referenciada por `resource`. ResourceScatterDiv Divide atualizações esparsas na variável referenciada por `recurso`. ResourceScatterMax Reduz atualizações esparsas na variável referenciada por `resource` usando a operação` max`. ResourceScatterMin Reduz atualizações esparsas na variável referenciada por `resource` usando a operação` min`. ResourceScatterMul Multiplica atualizações esparsas na variável referenciada por `resource`. ResourceScatterNdAdd Aplica adição esparsa a valores individuais ou fatias em uma variável. ResourceScatterNdMax ResourceScatterNdMin ResourceScatterNdSub Aplica subtração esparsa a valores individuais ou fatias em uma variável. ResourceScatterNdUpdate Aplica `atualizações` esparsas a valores individuais ou fatias dentro de um determinado variável de acordo com `índices`. ResourceScatterSub Subtrai atualizações esparsas da variável referenciada por `recurso`. ResourceScatterUpdate Atribui atualizações esparsas à variável referenciada por `recurso`. ResourceSparseApplyAdagradV2 Atualize as entradas relevantes em '* var' e '* acum' de acordo com o esquema adagrad. ResourceSparseApplyKerasMomentum Atualize as entradas relevantes em '* var' e '* acum' de acordo com o esquema de momentum. ResourceStridedSliceAssign Atribua `valor` para a referência de valor L fatiado de` ref`. RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters Recupere os parâmetros de incorporação do ADAM. RetrieveTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug Recupere os parâmetros de incorporação do ADAM com suporte para depuração. RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters Recupere os parâmetros de incorporação do Adadelta. RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug Recupere os parâmetros de incorporação do Adadelta com suporte para depuração. RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters Recupere os parâmetros de incorporação do Adagrad. RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug Recupere parâmetros de incorporação Adagrad com suporte a depuração. RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters Recupere parâmetros de incorporação RMSProp centralizados. RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters Recupere os parâmetros de incorporação FTRL. RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug Recupere parâmetros de incorporação FTRL com suporte para depuração. RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters Retrieve frequency estimator embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParametersGradAccumDebug Retrieve frequency estimator embedding parameters with debug support. RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters Retrieve MDL Adagrad Light embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters Retrieve Momentum embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug Retrieve Momentum embedding parameters with debug support. RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters Retrieve proximal Adagrad embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug Retrieve proximal Adagrad embedding parameters with debug support. RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters Retrieve RMSProp embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug Retrieve RMSProp embedding parameters with debug support. RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters Retrieve SGD embedding parameters. RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug Retrieve SGD embedding parameters with debug support. Reverse <T> Reverses specific dimensions of a tensor. ReverseSequence <T> Reverses variable length slices. RiscAbs <T extends Number> RiscAdd <T extends Number> Returns x + y element-wise. RiscBinaryArithmetic <T extends Number> RiscBinaryComparison RiscBitcast <U> RiscBroadcast <T> RiscCast <U> RiscCeil <T extends Number> RiscCholesky <T extends Number> RiscConcat <T> RiscConv <T extends Number> RiscCos <T extends Number> RiscDiv <T extends Number> RiscDot <T extends Number> RiscExp <T extends Number> RiscFft <T> RiscFloor <T extends Number> RiscGather <T> RiscImag <U extends Number> RiscIsFinite RiscLog <T extends Number> RiscLogicalAnd RiscLogicalNot RiscLogicalOr RiscMax <T extends Number> Returns max(x, y) element-wise. RiscMin <T extends Number> RiscMul <T extends Number> RiscNeg <T extends Number> RiscPad <T extends Number> RiscPool <T extends Number> RiscPow <T extends Number> RiscRandomUniform RiscReal <U extends Number> RiscReduce <T extends Number> RiscRem <T extends Number> RiscReshape <T extends Number> RiscReverse <T extends Number> RiscScatter <U extends Number> RiscShape <U extends Number> RiscSign <T extends Number> RiscSlice <T extends Number> RiscSort <T extends Number> RiscSqueeze <T> RiscSub <T extends Number> RiscTranspose <T> RiscTriangularSolve <T extends Number> RiscUnary <T extends Number> RngReadAndSkip Advance the counter of a counter-based RNG. RngSkip Advance the counter of a counter-based RNG. Roll <T> Rolls the elements of a tensor along an axis. SamplingDataset Creates a dataset that takes a Bernoulli sample of the contents of another dataset. ScaleAndTranslate ScaleAndTranslateGrad <T extends Number> ScatterAdd <T> Adds sparse updates to a variable reference. ScatterDiv <T> Divides a variable reference by sparse updates. ScatterMax <T extends Number> Reduces sparse updates into a variable reference using the `max` operation. ScatterMin <T extends Number> Reduces sparse updates into a variable reference using the `min` operation. ScatterMul <T> Multiplies sparse updates into a variable reference. ScatterNd <U> Scatter `updates` into a new tensor according to `indices`. ScatterNdAdd <T> Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. ScatterNdMax <T> Computes element-wise maximum. ScatterNdMin <T> Computes element-wise minimum. ScatterNdNonAliasingAdd <T> Applies sparse addition to `input` using individual values or slices from `updates` according to indices `indices`. ScatterNdSub <T> Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. ScatterNdUpdate <T> Aplica `atualizações` esparsas a valores individuais ou fatias dentro de um determinado variável de acordo com `índices`. ScatterSub <T> Subtracts sparse updates to a variable reference. ScatterUpdate <T> Applies sparse updates to a variable reference. SelectV2 <T> Send Sends the named tensor from send_device to recv_device. SendTPUEmbeddingGradients Performs gradient updates of embedding tables. SetDiff1d <T, U extends Number> Computes the difference between two lists of numbers or strings. SetSize Number of unique elements along last dimension of input `set`. Shape <U extends Number> Returns the shape of a tensor. ShapeN <U extends Number> Returns shape of tensors. ShardDataset Creates a `Dataset` that includes only 1/`num_shards` of this dataset. ShuffleAndRepeatDatasetV2 ShuffleDatasetV2 ShuffleDatasetV3 ShutdownDistributedTPU Shuts down a running distributed TPU system. Size <U extends Number> Returns the size of a tensor. Skipgram Parses a text file and creates a batch of examples. SleepDataset Slice <T> Return a slice from 'input'. SlidingWindowDataset Creates a dataset that passes a sliding window over `input_dataset`. Snapshot <T> Returns a copy of the input tensor. SnapshotDataset Creates a dataset that will write to / read from a snapshot. SobolSample <T extends Number> Generates points from the Sobol sequence. SpaceToBatchNd <T> SpaceToBatch for ND tensors of type T. SparseApplyAdagradV2 <T> Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. SparseBincount <U extends Number> Counts the number of occurrences of each value in an integer array. SparseCountSparseOutput <U extends Number> Performs sparse-output bin counting for a sparse tensor input. SparseCrossHashed Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. SparseCrossV2 Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. SparseMatrixAdd Sparse addition of two CSR matrices, C = alpha * A + beta * B. SparseMatrixMatMul <T> Matrix-multiplies a sparse matrix with a dense matrix. SparseMatrixMul Element-wise multiplication of a sparse matrix with a dense tensor. SparseMatrixNNZ Returns the number of nonzeroes of `sparse_matrix`. SparseMatrixOrderingAMD Computes the Approximate Minimum Degree (AMD) ordering of `input`. SparseMatrixSoftmax Calculates the softmax of a CSRSparseMatrix. SparseMatrixSoftmaxGrad Calculates the gradient of the SparseMatrixSoftmax op. SparseMatrixSparseCholesky Computes the sparse Cholesky decomposition of `input`. SparseMatrixSparseMatMul Sparse-matrix-multiplies two CSR matrices `a` and `b`. SparseMatrixTranspose Transposes the inner (matrix) dimensions of a CSRSparseMatrix. SparseMatrixZeros Cria um CSRSparseMatrix totalmente zeros com a forma `dense_shape`. SparseTensorToCSRSparseMatrix Converts a SparseTensor to a (possibly batched) CSRSparseMatrix. Spence <T extends Number> Split <T> Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension. SplitV <T> Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension. Squeeze <T> Removes dimensions of size 1 from the shape of a tensor. Stack <T> Packs a list of `N` rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor. Stage Stage values similar to a lightweight Enqueue. StageClear Op removes all elements in the underlying container. StagePeek Op peeks at the values at the specified index. StageSize Op returns the number of elements in the underlying container. StatefulRandomBinomial <V extends Number> StatefulStandardNormal <U> Outputs random values from a normal distribution. StatefulStandardNormalV2 <U> Outputs random values from a normal distribution. StatefulTruncatedNormal <U> Outputs random values from a truncated normal distribution. StatefulUniform <U> Outputs random values from a uniform distribution. StatefulUniformFullInt <U> Outputs random integers from a uniform distribution. StatefulUniformInt <U> Outputs random integers from a uniform distribution. StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends Number> StatelessRandomBinomial <W extends Number> Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a binomial distribution. StatelessRandomGammaV2 <V extends Number> Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution. StatelessRandomGetAlg Picks the best counter-based RNG algorithm based on device. StatelessRandomGetKeyCounter Scrambles seed into key and counter, using the best algorithm based on device. StatelessRandomGetKeyCounterAlg Picks the best algorithm based on device, and scrambles seed into key and counter. StatelessRandomNormalV2 <U extends Number> Outputs deterministic pseudorandom values from a normal distribution. StatelessRandomPoisson <W extends Number> Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a Poisson distribution. StatelessRandomUniformFullInt <V extends Number> Produz números inteiros aleatórios pseudo-aleatórios determinísticos de uma distribuição uniforme. StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extends Number> Produz números inteiros aleatórios pseudo-aleatórios determinísticos de uma distribuição uniforme. StatelessRandomUniformIntV2 <U extends Number> Produz números inteiros aleatórios pseudo-aleatórios determinísticos de uma distribuição uniforme. StatelessRandomUniformV2 <U extends Number> Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution. StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extends Number> Generate a randomly distorted bounding box for an image deterministically. StatelessTruncatedNormalV2 <U extends Number> Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution. StatsAggregatorHandleV2 StatsAggregatorSetSummaryWriter Set a summary_writer_interface to record statistics using given stats_aggregator. StopGradient <T> Stops gradient computation. StridedSlice <T> Return a strided slice from `input`. StridedSliceAssign <T> Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. StridedSliceGrad <U> Returns the gradient of `StridedSlice`. StringLower Converts all uppercase characters into their respective lowercase replacements. StringNGrams <T extends Number> Creates ngrams from ragged string data. StringUpper Converts all lowercase characters into their respective uppercase replacements. Sum <T> Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. SwitchCond <T> Encaminha `dados` para a porta de saída determinada por` pred`. TPUCompilationResult Returns the result of a TPU compilation. TPUCompileSucceededAssert Asserts that compilation succeeded. TPUEmbeddingActivations An op enabling differentiation of TPU Embeddings. TPUExecute Op that loads and executes a TPU program on a TPU device. TPUExecuteAndUpdateVariables Op that executes a program with optional in-place variable updates. TPUOrdinalSelector A TPU core selector Op. TPUPartitionedInput <T> An op that groups a list of partitioned inputs together. TPUPartitionedOutput <T> Uma operação que demultiplexa um tensor a ser fragmentado por XLA em uma lista de particionados saídas fora da computação XLA. TPUReplicateMetadata Metadata indicating how the TPU computation should be replicated. TPUReplicatedInput <T> Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation. TPUReplicatedOutput <T> Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation. TPUReshardVariables Op that reshards on-device TPU variables to specified state. TemporaryVariable <T> Retorna um tensor que pode sofrer mutação, mas persiste apenas em uma única etapa. TensorArray An array of Tensors of given size. TensorArrayClose Delete the TensorArray from its resource container. TensorArrayConcat <T> Concat the elements from the TensorArray into value `value`. TensorArrayGather <T> Gather specific elements from the TensorArray into output `value`. TensorArrayGrad Cria um TensorArray para armazenar os gradientes de valores no identificador fornecido. TensorArrayGradWithShape Creates a TensorArray for storing multiple gradients of values in the given handle. TensorArrayPack <T> TensorArrayRead <T> Read an element from the TensorArray into output `value`. TensorArrayScatter Scatter the data from the input value into specific TensorArray elements. TensorArraySize Get the current size of the TensorArray. TensorArraySplit Split the data from the input value into TensorArray elements. TensorArrayUnpack TensorArrayWrite Push an element onto the tensor_array. TensorListConcat <T> Concats all tensors in the list along the 0th dimension. TensorListConcatLists TensorListConcatV2 <U> Concats all tensors in the list along the 0th dimension. TensorListElementShape <T extends Number> The shape of the elements of the given list, as a tensor. TensorListFromTensor Creates a TensorList which, when stacked, has the value of `tensor`. TensorListGather <T> Creates a Tensor by indexing into the TensorList. TensorListGetItem <T> TensorListLength Returns the number of tensors in the input tensor list. TensorListPopBack <T> Returns the last element of the input list as well as a list with all but that element. TensorListPushBack Returns a list which has the passed-in `Tensor` as last element and the other elements of the given list in `input_handle`. TensorListPushBackBatch TensorListReserve List of the given size with empty elements. TensorListResize Resizes the list. TensorListScatter Creates a TensorList by indexing into a Tensor. TensorListScatterIntoExistingList Scatters tensor at indices in an input list. TensorListScatterV2 Creates a TensorList by indexing into a Tensor. TensorListSetItem TensorListSplit Splits a tensor into a list. TensorListStack <T> Stacks all tensors in the list. TensorMapErase Returns a tensor map with item from given key erased. TensorMapHasKey Returns whether the given key exists in the map. TensorMapInsert Returns a map that is the 'input_handle' with the given key-value pair inserted. TensorMapLookup <U> Returns the value from a given key in a tensor map. TensorMapSize Returns the number of tensors in the input tensor map. TensorMapStackKeys <T> Returns a Tensor stack of all keys in a tensor map. TensorScatterAdd <T> Adds sparse `updates` to an existing tensor according to `indices`. TensorScatterMax <T> TensorScatterMin <T> TensorScatterSub <T> Subtracts sparse `updates` from an existing tensor according to `indices`. TensorScatterUpdate <T> Scatter `updates` into an existing tensor according to `indices`. TensorStridedSliceUpdate <T> Assign `value` to the sliced l-value reference of `input`. ThreadPoolDataset Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. ThreadPoolHandle Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. Tile <T> Constructs a tensor by tiling a given tensor. Timestamp Provides the time since epoch in seconds. ToBool Converts a tensor to a scalar predicate. TopKUnique Returns the TopK unique values in the array in sorted order. TopKWithUnique Returns the TopK values in the array in sorted order. TridiagonalMatMul <T> Calculate product with tridiagonal matrix. TridiagonalSolve <T> Solves tridiagonal systems of equations. Unbatch <T> Reverses the operation of Batch for a single output Tensor. UnbatchGrad <T> Gradient of Unbatch. UncompressElement Uncompresses a compressed dataset element. UnicodeDecode <T extends Number> Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points. UnicodeEncode Encode a tensor of ints into unicode strings. Unique <T, V extends Number> Encontra elementos únicos ao longo de um eixo de um tensor. UniqueDataset Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`. UniqueWithCounts <T, V extends Number> Encontra elementos únicos ao longo de um eixo de um tensor. UnravelIndex <T extends Number> Converts an array of flat indices into a tuple of coordinate arrays. UnsortedSegmentJoin Joins the elements of `inputs` based on `segment_ids`. Unstack <T> Unpacks a given dimension of a rank-`R` tensor into `num` rank-`(R-1)` tensors. Unstage Op is similar to a lightweight Dequeue. UnwrapDatasetVariant UpperBound <U extends Number> Applies upper_bound(sorted_search_values, values) along each row. VarHandleOp Creates a handle to a Variable resource. VarIsInitializedOp Checks whether a resource handle-based variable has been initialized. Variable <T> Holds state in the form of a tensor that persists across steps. VariableShape <T extends Number> Returns the shape of the variable pointed to by `resource`. Where Returns locations of nonzero / true values in a tensor. Where3 <T> Selects elements from `x` or `y`, depending on `condition`. WorkerHeartbeat Worker heartbeat op. WrapDatasetVariant WriteRawProtoSummary Writes a serialized proto summary. XlaRecvFromHost <T> An op to receive a tensor from the host. XlaSendToHost An op to send a tensor to the host. Xlog1py <T> Returns 0 if x == 0, and x * log1p(y) otherwise, elementwise. ZerosLike <T> Returns a tensor of zeros with the same shape and type as x.

A base class for Op implementations that are backed by a single Operation .

Each operation registered in the TensorFlow core is a primitive and is provided as a PrimitiveOp . Custom operations working with only one primitive may also derive from this class.

Métodos Públicos

final booleano	igual a (objeto obj)
final int	hashCode ()
Operação	op () Retorna a Operation subjacente
corda final	toString ()

Métodos herdados

Da classe java.lang.Object

boleano	igual a (objeto arg0)
aula final <?>	getClass ()
int	hashCode ()
vazio final	notificar ()
vazio final	notificar tudo ()
Fragmento	toString ()
vazio final	espera (long arg0, int arg1)
vazio final	espera (long arg0)
vazio final	espera ()

Métodos Públicos

public final boolean equals (Object obj)

public final int hashCode ()

public Operation op ()

Retorna a Operation subjacente

public final String toString ()