iptal | Çağrıldığında işlemi iptal etmek için bir istisna oluşturun. |
Herşey | Bir tensörün boyutları boyunca öğelerin "mantıksal ve" değerlerini hesaplar. |
AllToAll <T> | TPU replikaları arasında veri alışverişi için bir Op. |
AnonimYineleyiciV2 | Yineleyici kaynağı için bir kapsayıcı. |
AnonimBellekÖnbellek | |
AnonimÇoklu Cihaz Yineleyici | Çoklu cihaz yineleyici kaynağı için bir kapsayıcı. |
AnonimRandomSeedGenerator | |
AnonymousSeedGenerator | |
Herhangi | Bir tensörün boyutları boyunca öğelerin "mantıksal veya" değerini hesaplar. |
ApplyAdagradV2 <T> | Adagrad şemasına göre '*var'ı güncelleyin. |
AssertCardinalityVeri Kümesi | |
AssertSonrakiVeri Kümesi | Daha sonra hangi dönüşümlerin olacağını belirten bir dönüşüm. |
iddia et | Verilen koşulun doğru olduğunu iddia eder. |
Ata <T> | Ona 'değer' atayarak 'ref'i güncelleyin. |
AssignAdd <T> | Ona 'değer' ekleyerek 'ref' güncelleyin. |
AtaEkleDeğişkenOp | Bir değişkenin mevcut değerine bir değer ekler. |
AssignSub <T> | Ondan 'değer' çıkararak 'başvuru'yu güncelleyin. |
AssignSubVariableOp | Bir değişkenin geçerli değerinden bir değer çıkarır. |
AtaDeğişkenOp | Bir değişkene yeni bir değer atar. |
Otomatik Parça Veri Kümesi | Giriş veri kümesini parçalayan bir veri kümesi oluşturur. |
BandedTriangularSolve <T> | |
bariyer | Farklı grafik yürütmelerinde devam eden bir engel tanımlar. |
BariyerKapat | Verilen engeli kapatır. |
Bariyer EksikBoyut | Verilen engeldeki eksik öğelerin sayısını hesaplar. |
BariyerEkBirçok | Her anahtar için, belirtilen bileşene ilgili değeri atar. |
BariyerHazırBoyut | Verilen bariyerdeki tam elemanların sayısını hesaplar. |
BariyerBirçok Al | Bir bariyerden verilen sayıda tamamlanmış öğeyi alır. |
Grup | Tüm giriş tensörlerini deterministik olmayan şekilde gruplar. |
BatchMatMulV2 <T> | Gruplar halinde iki tensörün dilimlerini çarpar. |
BatchMatMulV3 <V> | Gruplar halinde iki tensörün dilimlerini çarpar. |
BatchToSpace <T> | T tipi 4-D tensörler için BatchToSpace. |
BatchToSpaceNd <T> | T tipi ND tensörleri için BatchToSpace. |
BesselI0 <T Numarası uzanır> | |
BesselI1 <T Numarası uzanır> | |
BesselJ0 <T Numarası uzanır> | |
BesselJ1 <T Numarası uzanır> | |
BesselK0 <T Numarası uzanır> | |
BesselK0e <T Numarası uzanır> | |
BesselK1 <T Numarası uzanır> | |
BesselK1e <T Numarası uzanır> | |
BesselY0 <T Numarası uzanır> | |
BesselY1 <T Numarası uzanır> | |
Bitcast <U> | Verileri kopyalamadan bir tensörü bir türden diğerine Bitcast'ler. |
BlockLSTM <T Numarası uzanır> | Tüm zaman adımları için LSTM hücresi ileri yayılımını hesaplar. |
BlockLSTMGrad <T Numarası uzanır> | Tüm zaman dizisi için LSTM hücresinin geriye doğru yayılmasını hesaplar. |
BlockLSTMGradV2 <T Numarası uzanır> | Tüm zaman dizisi için LSTM hücresinin geriye doğru yayılmasını hesaplar. |
BlockLSTMV2 <T Numarası uzanır> | Tüm zaman adımları için LSTM hücresi ileri yayılımını hesaplar. |
BoostedAğaçlarToplu İstatistikler | Toplu iş için birikmiş istatistiklerin özetini toplar. |
BoostedAğaçlar | Her özelliği paket sınırlarına göre paketleyin. |
BoostedAğaçlarHesaplaEn İyi ÖzellikBöl | Her özellik için kazanımları hesaplar ve özellik için mümkün olan en iyi bölme bilgilerini döndürür. |
BoostedAğaçlarHesaplaEn İyi ÖzellikSplitV2 | Her özellik için kazançları hesaplar ve her düğüm için mümkün olan en iyi bölünme bilgilerini döndürür. |
BoostedAğaçlarHesaplaÖzellik Başına En İyi Kazanç | Her özellik için kazançları hesaplar ve özellik için mümkün olan en iyi bölme bilgilerini döndürür. |
BoostedAğaçlarMerkez Önyargı | Eğitim verilerinden (önyargı) önceliği hesaplar ve ilk düğümü logitlerin önceliği ile doldurur. |
BoostedTreesCreateEnsemble | Bir ağaç topluluğu modeli oluşturur ve ona bir tanıtıcı döndürür. |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | Niceliksel Akışlar için Kaynak Oluşturun. |
BoostedTreesDeserializeTopluluk | Serileştirilmiş bir ağaç topluluğu yapılandırmasını seri durumdan çıkarır ve mevcut ağacın yerini alır topluluk. |
BoostedTreesToplulukKaynakHandleOp | BoostedTreesEnsembleResource için bir tanıtıcı oluşturur |
BoostedAğaçlarÖrnekHata AyıklamaÇıkışları | Her örnek için hata ayıklama/model yorumlanabilirliği çıktıları. |
BoostedAğaçlarFlushQuantileÖzetler | Her nicelik akışı kaynağından nicelik özetlerini boşaltın. |
BoostedTreesGetEnsembleStates | Ağaç topluluğu kaynak damgası belirtecini, ağaç sayısını ve büyüyen istatistikleri alır. |
BoostedAğaçlarMakeQuantileÖzetler | Parti için miktarların özetini yapar. |
BoostedAğaçlarİstatistik OluşturÖzet | Parti için birikmiş istatistiklerin özetini yapar. |
BoostedAğaçlarTahmin | Giriş örneklerinde birden fazla eklemeli regresyon topluluğu tahmincisi çalıştırır ve logitleri hesaplar. |
BoostedAğaçlarQuantileAkışKaynakEkleÖzetler | Her nicelik akış kaynağına nicelik özetlerini ekleyin. |
BoostedAğaçlarQuantileStreamResourceDeserialize | Kova sınırlarını seri durumdan çıkarın ve bayrağı mevcut QuantileAccumulator'a hazırlayın. |
BoostedAğaçlarQuantileStreamKaynakFlush | Bir nicel akış kaynağı için özetleri temizleyin. |
BoostedAğaçlarQuantileAkışKaynakGetBucketSınırlar | Birikmiş özetlere dayalı olarak her bir özellik için paket sınırlarını oluşturun. |
BoostedAğaçlarQuantileStreamResourceHandleOp | BoostedTreesQuantileStreamResource için bir tanıtıcı oluşturur. |
BoostedTreesSerializeTopluluk | Ağaç grubunu bir protokole seri hale getirir. |
BoostedAğaçlarSparseAggregateStats | Toplu iş için birikmiş istatistiklerin özetini toplar. |
BoostedAğaçlarSerbestHesaplaEn İyi ÖzellikBöl | Her özellik için kazanımları hesaplar ve özellik için mümkün olan en iyi bölme bilgilerini döndürür. |
BoostedAğaçlarEğitimTahmin | Giriş örneklerinde birden fazla eklemeli regresyon topluluğu tahmincisi çalıştırır ve güncellemeyi önbelleğe alınmış günlüklere hesaplar. |
BoostedTreesUpdateTopluluğu | Büyütülmekte olan son ağaca bir katman ekleyerek ağaç topluluğunu günceller veya yeni bir ağaç başlatarak. |
BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | Yetiştirilen son ağaca bir katman ekleyerek ağaç topluluğunu günceller veya yeni bir ağaç başlatarak. |
BroadcastDynamicShape <T Numarası uzanır> | Yayın ile s0 op s1 şeklini döndür. |
BroadcastGradientArgs <T Numarası uzanır> | Yayınlı s0 op s1'in gradyanlarını hesaplamak için azaltma endekslerini döndürün. |
BroadcastTo <T> | Uyumlu bir şekil için bir dizi yayınlayın. |
kovalamak | 'Sınırlara' dayalı olarak 'girdiyi' paketler. |
CSRSparseMatrixComponents <T> | Toplu "dizin"deki CSR bileşenlerini okur. |
CSRSparseMatrixToDense <T> | Bir (muhtemelen toplu) CSRSparseMatrix'i yoğun hale dönüştürün. |
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> | Bir (muhtemelen toplu) CSRSparesMatrix'i bir SparseTensor'a dönüştürür. |
CSVVeri Kümesi | |
CSVVeri KümesiV2 | |
CTLossV2 | Her parti girişi için CTC Kaybını (günlük olasılığı) hesaplar. |
ÖnbellekVeri KümesiV2 | |
CheckNumericsV2 <T Numarası uzanır> | NaN, -Inf ve +Inf değerleri için bir tensörü kontrol eder. |
En Hızlı Veri Kümesini Seçin | |
ClipByValue <T> | Tensör değerlerini belirli bir min ve maks. |
CollectiveBcastRecvV2 <U> | Başka bir cihazdan yayınlanan bir tensör değeri alır. |
CollectiveBcastSendV2 <T> | Bir veya daha fazla cihaza bir tensör değeri yayınlar. |
CollectiveGather <T Numarası uzanır> | Karşılıklı olarak aynı tip ve şekilde birden fazla tensör biriktirir. |
CollectiveGatherV2 <T Numarası uzanır> | Karşılıklı olarak aynı tip ve şekilde birden fazla tensör biriktirir. |
CollectivePermute <T> | Çoğaltılmış TPU örnekleri arasında tensörlere izin veren bir Op. |
CollectiveReduceV2 <T Numarası uzanır> | Aynı tip ve şekildeki çoklu tensörleri karşılıklı olarak azaltır. |
KombineNonMaxSuppression | Açgözlülükle, azalan puan sırasına göre bir sınırlayıcı kutu alt kümesi seçer, Bu işlem, tüm sınıflarda toplu iş başına girdilerde maksimum_bastırma dışı gerçekleştirir. |
CompositeTensorVariantFromComponents | Bir "ExtensionType" değerini bir "varyant" skaler Tensöre kodlar. |
CompositeTensorVariantToComponents | Bir "varyant" skaler Tensörünün kodunu bir "ExtensionType" değerine çözer. |
SıkıştırÖğesi | Bir veri kümesi öğesini sıkıştırır. |
ComputeBatchBoyutu | Kısmi toplu işlerden bağımsız olarak bir veri kümesinin statik toplu iş boyutunu hesaplar. |
Concat <T> | Bir boyut boyunca tensörleri birleştirir. |
DağıtılmışTPU'yu Yapılandır | Dağıtılmış bir TPU sistemi için merkezi yapıları kurar. |
YapılandırTPUEgömme | Dağıtılmış bir TPU sisteminde TPU Gömmesini ayarlar. |
Sabit <T> | Sabit bir değer üreten bir operatör. |
TüketimMutexLock | Bu işlem, "MutexLock" tarafından oluşturulan bir kilidi kullanır. |
Kontrol Tetikleyici | Hiç birşey yapmıyor. |
Kopya <T> | Bir tensörü CPU'dan CPU'ya veya GPU'dan GPU'ya kopyalayın. |
CopyHost <T> | Ana bilgisayara bir tensör kopyalayın. |
CountUpTo <T Numarası uzanır> | 'Sınır'a ulaşana kadar 'ref' değerini artırır. |
CrossReplicaSum <T Numarası uzanır> | Çoğaltılan TPU örneklerinde girdileri toplamak için bir Op. |
CudnnRNNBackpropV3 <T Numarası uzanır> | CudnnRNNV3'ün Backprop adımı. |
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T Numarası uzanır> | CudnnRNN paramlarını kurallı biçimden kullanılabilir biçime dönüştürür. |
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T Numarası uzanır> | CudnnRNN paramlarını kurallı biçimde alır. |
CudnnRNNV3 <T Numarası uzanır> | cuDNN tarafından desteklenen bir RNN. |
CumulativeLogsumexp <T Numarası uzanır> | "eksen" boyunca "x" tensörünün kümülatif ürününü hesaplayın. |
Veri HizmetiVeri Kümesi | tf.data hizmetinden veri okuyan bir veri kümesi oluşturur. |
Veri HizmetiVeri KümesiV2 | tf.data hizmetinden veri okuyan bir veri kümesi oluşturur. |
Veri KümesiKardinallik | "input_dataset" öğesinin önem derecesini döndürür. |
Veri KümesiFromGraph | Verilen "graph_def"den bir veri kümesi oluşturur. |
Veri KümesiToGraphV2 | "input_dataset"i temsil eden serileştirilmiş bir GraphDef döndürür. |
Dawsn <T Numarası uzanır> | |
DebugGradientIdentity <T> | Degrade hata ayıklama için kimlik işlemi. |
DebugGradientRefIdentity <T> | Degrade hata ayıklama için kimlik işlemi. |
DebugIdentity <T> | Hata ayıklama için Ref türü olmayan giriş tensörünün kimlik eşlemesini sağlar. |
DebugIdentityV2 <T> | Hata Ayıklama Kimliği V2 Op. |
Hata AyıklamaNanCount | Hata Ayıklama NaN Değeri Sayaç Op. |
Hata AyıklamaSayısalÖzet | Hata Ayıklama Sayısal Özeti Op. |
DebugNumericSummaryV2 <u sayıları uzanır> | Hata Ayıklama Sayısal Özeti V2 Op. |
DecodeImage <T Numarası uzanır> | decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg ve decode_png için işlev. |
DecodePaddedRaw <T Numarası uzanır> | Bir dizenin baytlarını bir sayı vektörü olarak yeniden yorumlayın. |
DecodeProto | Op, serileştirilmiş bir protokol arabellek mesajından alanları tensörlere çıkarır. |
Deepcopy <T> | "x"in bir kopyasını oluşturur. |
SilYineleyici | Yineleyici kaynağı için bir kapsayıcı. |
Hafıza Önbelleğini Sil | |
DeleteMultiDeviceIterator | Yineleyici kaynağı için bir kapsayıcı. |
DeleteRandomSeedGenerator | |
SilSeedGenerator | |
SilSessionTensor | Oturumda tutamacı tarafından belirtilen tensörü silin. |
DenseBincount <u sayıları uzanır> | Bir tamsayı dizisindeki her değerin oluşum sayısını sayar. |
DenseCountSparseOutput <u sayıları uzanır> | Bir tf.tensor girişi için seyrek çıkış bölmesi sayımı gerçekleştirir. |
YoğunToCSRSparseMatrix | Yoğun bir tensörü (muhtemelen toplu olarak) bir CSRSparseMatrix'e dönüştürür. |
Yok EtKaynakOp | Tutamaç tarafından belirtilen kaynağı siler. |
DestroyTemporaryVariable <T> | Geçici değişkeni yok eder ve son değerini döndürür. |
DeviceIndex | İşlemin çalıştırdığı aygıtın dizinini döndürün. |
YönlendirilmişInterleaveVeri Kümesi | Sabit bir 'N' veri kümesi listesinde 'InterleaveDataset' için bir yedek. |
DrawBoundingBoxesV2 <T Numarası uzanır> | Bir grup görüntü üzerine sınırlayıcı kutular çizin. |
KuklaYinelemeSayacı | |
Kukla BellekÖnbellek | |
DummySeedJeneratör | |
DynamicPartition <T> | "Verileri", "bölümlerden" dizinleri kullanarak "num_partitions" tensörlerine ayırır. |
DynamicStitch <T> | "Veri" tensörlerinden gelen değerleri tek bir tensöre serpiştirin. |
DüzenleMesafe | (muhtemelen normalleştirilmiş) Levenshtein Düzenleme Mesafesini hesaplar. |
Eig <U> | Bir veya daha fazla kare matrisin öz ayrıştırmasını hesaplar. |
Einsum <T> | Einstein toplama kuralına göre tensör daralması. |
Boş <T> | Verilen şekle sahip bir tensör oluşturur. |
BoşTensorListesi | Boş bir tensör listesi oluşturur ve döndürür. |
BoşTensorHarita | Boş bir tensör haritası oluşturur ve döndürür. |
EncodeProto | Op, giriş tensörlerinde sağlanan protobuf mesajlarını serileştirir. |
Sıraya AlmaTPUEgömmeTamsayıToplu | TPUEmbedding için girdi toplu tensörlerinin bir listesini kuyruğa alan bir işlem. |
EnqueueTPUEgömmeRaggedTensorBatch | tf.nn.embedding_lookup() kullanan kodun taşınmasını kolaylaştırır. |
Sıraya TPUEgömmeSparseToplu İş | Bir SparseTensor'dan TPU Gömme girdi dizinlerini kuyruğa alan bir işlem. |
EnqueueTPUEgömmeSparseTensorToplu İş | tf.nn.embedding_lookup_sparse() kullanan kodun taşınmasını kolaylaştırır. |
EnsureShape <T> | Tensörün şeklinin beklenen şekle uymasını sağlar. |
Enter <T> | Bir alt çerçeve oluşturur veya bulur ve alt çerçeve için "verileri" kullanılabilir hale getirir. |
Erfinv <T Numarası uzanır> | |
EuclideanNorm <T> | Bir tensörün boyutları boyunca öğelerin öklid normunu hesaplar. |
Çık <T> | Geçerli çerçeveden üst çerçevesine çıkar. |
ExpandDims <T> | Bir tensörün şekline 1 boyutu ekler. |
DeneyselOtomatik ParçacıkVeri Kümesi | Giriş veri kümesini parçalayan bir veri kümesi oluşturur. |
DeneyselBytesÜretilmişİstatistiklerVeri Kümesi | Bir StatsAggregator'da "input_dataset" öğesinin her öğesinin bayt boyutunu kaydeder. |
DeneyselEn Hızlı Veri Kümesini Seçin | |
DeneyselVeri KümesiKardinalite | "input_dataset" öğesinin önem derecesini döndürür. |
DeneyselVeri KümesiToTFRecord | Verilen veri kümesini, TFRecord biçimini kullanarak verilen dosyaya yazar. |
DeneyselDenseToSparseBatchVeri Kümesi | Girdi öğelerini bir SparseTensor'da toplulaştıran bir veri kümesi oluşturur. |
DeneyselGecikmeİstatistikleriVeri Kümesi | Bir StatsAggregator'da "input_dataset" öğeleri üretme gecikmesini kaydeder. |
DeneyselEşleştirmeDosyalarıVeri Kümesi | |
DeneyselMaxIntraOpParalelizmVeri Kümesi | Maksimum operasyon içi paralelliği geçersiz kılan bir veri kümesi oluşturur. |
DeneyselAyrıştırmaÖrnekVeri Kümesi | DT_STRING vektörleri olarak "Örnek" protoları içeren "input_dataset"i, ayrıştırılmış özellikleri temsil eden "Tensor" veya "SparseTensor" nesnelerinin bir veri kümesine dönüştürür. |
ExperimentalPrivateThreadPoolVeri Kümesi | "input_dataset"i hesaplamak için özel bir iş parçacığı havuzu kullanan bir veri kümesi oluşturur. |
DeneyselRandomVeri Kümesi | Sahte rasgele sayılar döndüren bir Veri Kümesi oluşturur. |
Deneysel Yeniden Toplu İş Veri Kümesi | Parti boyutunu değiştiren bir veri kümesi oluşturur. |
ExperimentalSetStatsToplayıcıVeri Kümesi | |
DeneyselSlidingWindowVeri Kümesi | 'input_dataset' üzerinden kayan bir pencereden geçen bir veri kümesi oluşturur. |
DeneyselSqlVeri Kümesi | Bir SQL sorgusu yürüten ve sonuç kümesinin satırlarını yayan bir veri kümesi oluşturur. |
DeneyselİstatistiklerToplayıcıSapı | Bir istatistik yöneticisi kaynağı oluşturur. |
DeneyselİstatistiklerToplayıcıÖzet | Verilen istatistik yöneticisi tarafından kaydedilen istatistiklerin bir özetini üretir. |
DeneyselUnbatchVeri Kümesi | Girdisinin öğelerini birden çok öğeye bölen bir veri kümesi. |
Expint <T Numarası uzanır> | |
ExtractGlimpseV2 | Giriş tensöründen bir bakış alır. |
ExtractVolumePatches <T Numarası uzanır> | "Giriş"ten "yamalar"ı çıkarın ve bunları "derinlik"' çıktı boyutuna yerleştirin. |
Dolgu <U> | Skaler bir değerle dolu bir tensör oluşturur. |
FinalizeDataset | "input_dataset" öğesine "tf.data.Options" uygulayarak bir veri kümesi oluşturur. |
Parmak izi | Parmak izi değerleri üretir. |
FresnelCos <T Numarası uzanır> | |
FresnelSin <T Numarası uzanır> | |
FusedBatchNormGradV3 <T sayıları uzanır U sayıları uzanır> | Toplu normalleştirme için gradyan. |
FusedBatchNormV3 <T sayıları uzanır U sayıları uzanır> | Toplu normalleştirme. |
GRUBlockCell <T Numarası uzanır> | 1 zaman adımı için GRU hücresi ileri yayılımını hesaplar. |
GRUBlockCellGrad <T Numarası uzanır> | 1 zaman adımı için GRU hücresi geri yayılımını hesaplar. |
Toplayın <T> | "indeksler"e göre "params" ekseni "ekseninden" dilimleri toplayın. |
GatherNd <T> | "paramlardan" dilimleri "indeksler" tarafından belirtilen şekle sahip bir Tensörde toplayın. |
GenerateBoundingBoxTeklifleri | Bu işlem, arXiv:1506.01497'deki eq.2'ye göre verilen sınırlayıcı kutulardan (bbox_deltas) kodlanmış wrt çapalarından İlgi Alanı üretir. Op, en üst 'pre_nms_topn' puanlama kutularını seçer, bunları çapalara göre çözer, 'nms_threshold' birleşim üstü kesişim (iou) değerinden daha yüksek olan örtüşen kutulara maksimum olmayan bastırma uygular, kısa kenarı 'den küçük olduğunda kutuları atar min_size`. |
GetOptions | "input_dataset"e eklenmiş "tf.data.Options"ı döndürür. |
GetSessionHandle | Giriş tensörünü mevcut oturumun durumunda saklayın. |
GetSessionTensor <T> | Tutamacı tarafından belirtilen tensörün değerini alın. |
Gradyanlar | İşlemleri toplamı kısmi türevlerini hesaplamak için ekler y s wrt x s, yani d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... Eğer Options.dx() değerleri ayarlanır, bunlar bir miktar kayıp fonksiyonu ilk sembolik kısmi türev gibidir L wrt |
GuaranteeConst <T> | TF çalışma zamanına giriş tensörünün sabit olduğuna dair bir garanti verir. |
HashTable | Başlatılmamış bir karma tablo oluşturur. |
HistogramFixedWidth <u sayıları uzanır> | Değerlerin histogramını döndür. |
Kimlik <T> | Giriş tensörü veya değeri ile aynı şekle ve içeriğe sahip bir tensör döndürün. |
KimlikN | Girdi ile aynı şekil ve içeriğe sahip bir tensör listesi döndürür tensörler. |
IgnoreErrorsDataset | Hataları yok sayan "input_dataset" öğelerini içeren bir veri kümesi oluşturur. |
ImageProjectiveTransformV2 <T Numarası uzanır> | Verilen dönüşümü görüntülerin her birine uygular. |
ImageProjectiveTransformV3 <T Numarası uzanır> | Verilen dönüşümü görüntülerin her birine uygular. |
ImmutableConst <T> | Bellek bölgesinden değişmez tensörü döndürür. |
InfeedDequeue <T> | Hesaplamaya beslenecek bir değer için bir yer tutucu op. |
InfeedDequeueTuple | Bir XLA tanımlama grubu olarak içeri beslemeden birden çok değer getirir. |
InfeedEnqueue | Hesaplamaya tek bir Tensör değeri besleyen bir işlem. |
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer | Önceden doğrusallaştırılmış arabelleği TPU beslemesine sıkıştıran bir operasyon. |
InfeedEnqueueTuple | XLA tanımlama grubu olarak hesaplamaya birden çok Tensör değeri besler. |
InitializeTable | Sırasıyla anahtarlar ve değerler için iki tensör alan tablo başlatıcı. |
InitializeTableFromDataset | |
InitializeTableFromTextFile | Bir metin dosyasından bir tablo başlatır. |
InplaceAdd <T> | Belirtilen x satırlarına v ekler. |
InplaceSub <T> | "v"yi belirtilen "x" satırlarına çıkarır. |
InplaceUpdate <T> | Belirtilen 'i' satırlarını 'v' değerleriyle günceller. |
IsBoostedTreesEnsembleInitialized | Bir ağaç grubunun başlatılıp başlatılmadığını kontrol eder. |
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized | Bir nicel akışın başlatılıp başlatılmadığını kontrol eder. |
IsVariableInitialized | Bir tensörün başlatılıp başlatılmadığını kontrol eder. |
IsotonicRegression <u sayıları uzanır> | Bir grup izotonik regresyon problemini çözer. |
YineleyiciGetDevice | "Kaynak"ın yerleştirildiği aygıtın adını döndürür. |
KMC2ChainBaşlatma | Çekirdek kümeye eklenmesi gereken bir veri noktasının dizinini döndürür. |
KmeansPlusPlusBaşlatma | KMeans++ kriterini kullanarak num_to_sample girdi satırını seçer. |
KthOrderStatistic | Bir veri kümesinin K. sıra istatistiğini hesaplar. |
LMDBVeri Kümesi | Bir veya daha fazla LMDB dosyasında anahtar/değer çiftlerini yayan bir veri kümesi oluşturur. |
LSTMBlockCell <T Numarası uzanır> | 1 zaman adımı için LSTM hücresi ileri yayılımını hesaplar. |
LSTMBlockCellGrad <T Numarası uzanır> | 1 zaman adımı için LSTM hücresinin geriye doğru yayılmasını hesaplar. |
LinSpace <T Numarası uzanır> | Bir aralıkta değerler üretir. |
LoadTPUEgömmeADAMPametreler | ADAM gömme parametrelerini yükleyin. |
LoadTPUEgömmeADAMParametrelerGradAccumHata Ayıklama | ADAM gömme parametrelerini hata ayıklama desteğiyle yükleyin. |
LoadTPUEgömmeAdadeltaParameters | Adadelta gömme parametrelerini yükleyin. |
LoadTPUEgömmeAdadeltaParametersGradAccumHata Ayıklama | Adadelta parametrelerini hata ayıklama desteğiyle yükleyin. |
LoadTPUEgömmeAdagradParameters | Adagrad gömme parametrelerini yükleyin. |
LoadTPUEgömmeAdagradParametersGradAccumDebug | Adagrad gömme parametrelerini hata ayıklama desteğiyle yükleyin. |
LoadTPUEgömmeCenteredRMSPropParameters | Yük merkezli RMSProp gömme parametreleri. |
LoadTPUEgömmeFTRLParametreler | FTRL gömme parametrelerini yükleyin. |
LoadTPUEgömmeFTRLParametrelerGradAccumHata Ayıklama | Hata ayıklama desteğiyle FTRL gömme parametrelerini yükleyin. |
LoadTPUEgömmeFrekans TahmincisiParametreler | Yük frekansı tahmincisi gömme parametreleri. |
LoadTPUEgömmeFrekans TahmincisiParametrelerGradAccumHata Ayıklama | Hata ayıklama desteği ile parametreleri gömme frekansı tahmincisi yükleyin. |
LoadTPUEgömmeMDLAdagradLightParameters | MDL Adagrad Light gömme parametrelerini yükleyin. |
LoadTPUEgömmeMomentumParameters | Momentum gömme parametrelerini yükleyin. |
LoadTPUEgömmeMomentumParametersGradAccumDebug | Hata ayıklama desteği ile Momentum gömme parametrelerini yükleyin. |
LoadTPUEgömmeProksimalAdagradParametreleri | Yakın Adagrad gömme parametrelerini yükleyin. |
LoadTPUEgömmeProksimalAdagradParametersGradAccumHata Ayıklama | Hata ayıklama desteğiyle yakın Adagrad gömme parametrelerini yükleyin. |
LoadTPUEgömmeProksimalYogiParametreler | |
LoadTPUEgömmeProksimalYogiParametersGradAccumHata Ayıklama | |
LoadTPUEgömmeRMSPropParameters | RMSProp gömme parametrelerini yükleyin. |
LoadTPUEgömmeRMSPropParametersGradAccumDebug | Hata ayıklama desteğiyle RMSProp gömme parametrelerini yükleyin. |
LoadTPUEgömmeStochasticGradientDescentParameters | SGD yerleştirme parametrelerini yükleyin. |
LoadTPUEgömmeStokastikGradientDescentParametersGradAccumHata Ayıklama | SGD yerleştirme parametrelerini yükleyin. |
LookupTableExport <T, U> | Tablodaki tüm anahtarları ve değerleri verir. |
LookupTableFind <U> | Tablodaki anahtarları arar, karşılık gelen değerleri verir. |
LookupTableImport | Tablonun içeriğini belirtilen anahtarlar ve değerlerle değiştirir. |
Arama TablosuEkle | Anahtarları değerlerle ilişkilendirmek için tabloyu günceller. |
Arama TablosuKaldır | Tablodan anahtarları ve ilişkili değerleri kaldırır. |
Arama TablosuBoyutu | Verilen tablodaki eleman sayısını hesaplar. |
döngüKond | Girişi çıkışa iletir. |
LOWERBOUND <u sayıları uzanır> | Her satır boyunca alt_sınır(sorted_arama_değerleri, değerler) uygular. |
Lu <T, U sayıları uzanır> | Bir veya daha fazla kare matrisin LU ayrıştırmasını hesaplar. |
benzersiz yap | Batch olmayan boyuttaki tüm öğeleri benzersiz yapın, ancak buna \"yakın\" yapın onların başlangıç değeri. |
HaritaTemizle | Op, temeldeki kapsayıcıdaki tüm öğeleri kaldırır. |
Harita EksikBoyut | Op, temel alınan kapsayıcıdaki tamamlanmamış öğelerin sayısını döndürür. |
HaritaPeek | Op, belirtilen anahtardaki değerlere göz atar. |
Harita boyutu | Op, temel alınan kapsayıcıdaki öğelerin sayısını döndürür. |
Harita Sahnesi | Bir karma tablo gibi davranan, temeldeki kapsayıcıdaki aşama (anahtar, değerler). |
HaritaUnstage | Op, anahtarla ilişkili değerleri kaldırır ve döndürür alttaki kapsayıcıdan. |
HaritaUnstageNoKey | Op, rastgele bir (anahtar, değer) kaldırır ve döndürür alttaki kapsayıcıdan. |
MatrixDiagPartV2 <T> | Toplu tensörün toplu diyagonal kısmını döndürür. |
MatrixDiagPartV3 <T> | Toplu tensörün toplu diyagonal kısmını döndürür. |
MatrixDiagV2 <T> | Verilen toplu diyagonal değerlere sahip toplu bir çapraz tensör döndürür. |
MatrixDiagV3 <T> | Verilen toplu diyagonal değerlere sahip toplu bir çapraz tensör döndürür. |
MatrixSetDiagV2 <T> | Yeni toplu çapraz değerlere sahip toplu bir matris tensörü döndürür. |
MatrixSetDiagV3 <T> | Yeni toplu çapraz değerlere sahip toplu bir matris tensörü döndürür. |
Maksimum <T> | Bir tensörün boyutları boyunca maksimum öğeyi hesaplar. |
MaxIntraOpParalelizmVeri Kümesi | Maksimum operasyon içi paralelliği geçersiz kılan bir veri kümesi oluşturur. |
Birleştirme <T> | Mevcut bir tensörün değerini "girişler"den "çıkış"a iletir. |
Min <T> | Bir tensörün boyutları boyunca minimum öğeleri hesaplar. |
MirrorPad <T> | Yansıtılmış değerlere sahip bir tensörü doldurur. |
MirrorPadGrad <T> | "MirrorPad" işlemi için Gradyan işlemi. |
MlirGeçişOp | main() işleviyle bir modül olarak ifade edilen isteğe bağlı bir MLIR hesaplamasını sarar. |
MulNoNan <T> | Öğe bazında x * y döndürür. |
DeğişkenDenseHashTable | Destek deposu olarak tensörleri kullanan boş bir karma tablo oluşturur. |
DeğişkenHashTable | Boş bir karma tablo oluşturur. |
MutableHashTableOfTensors | Boş bir karma tablo oluşturur. |
muteks | 'MutexLock' tarafından kilitlenebilen bir Mutex kaynağı oluşturur. |
MutexLock | Bir muteks kaynağını kilitler. |
NcclAllReduce <T Numarası uzanır> | Tüm giriş tensörlerinde azalmayı içeren bir tensör çıkışı verir. |
NcclBroadcast <T Numarası uzanır> | Çıkışa bağlı tüm cihazlara "girdi" gönderir. |
NcclReduce <T Numarası uzanır> | "Küçültme"yi kullanarak "sayı_aygıt"tan "girdiyi" tek bir aygıta düşürür. |
Ndtri <T Numarası uzanır> | |
En Yakın Komşular | Her nokta için en yakın k merkezi seçer. |
NextAfter <T Numarası uzanır> | Öğe bazında "x2" yönünde "x1"in bir sonraki temsil edilebilir değerini döndürür. |
NextIteration <T> | Girişini bir sonraki yineleme için kullanılabilir hale getirir. |
NoOp | Hiç birşey yapmıyor. |
NonDeterministicInts <U> | Deterministik olmayan bazı tamsayılar üretir. |
NonMaxSuppressionV5 <T Numarası uzanır> | Açgözlülükle, azalan puan sırasına göre bir sınırlayıcı kutu alt kümesi seçer, daha önce seçilmiş kutularla örtüşen yüksek birleşim üstü kesişim (IOU) içeren budama kutuları. |
Serileştirilmeyen Veri Kümesi | |
OneHot <U> | Bir sıcak tensör döndürür. |
OnesLike <T> | x ile aynı şekle ve türe sahip olanlardan oluşan bir tensör döndürür. |
OptimizeDatasetV2 | "input_dataset"e ilgili optimizasyonları uygulayarak bir veri seti oluşturur. |
SeçeneklerVeri Kümesi | 'input_dataset' öğesine tf.data.Options ekleyerek bir veri kümesi oluşturur. |
SıralıHaritaTemizle | Op, temeldeki kapsayıcıdaki tüm öğeleri kaldırır. |
OrderedMapIncompleteSize | Op, temel alınan kapsayıcıdaki tamamlanmamış öğelerin sayısını döndürür. |
SıralıHaritaPeek | Op, belirtilen anahtardaki değerlere göz atar. |
SıralıHaritaBoyutu | Op, temel alınan kapsayıcıdaki öğelerin sayısını döndürür. |
SıralıHaritaSahnesi | Sıralı gibi davranan temeldeki kapsayıcıdaki aşama (anahtar, değerler) ilişkisel kapsayıcı. |
SıralıHaritaSahnesiz | Op, anahtarla ilişkili değerleri kaldırır ve döndürür alttaki kapsayıcıdan. |
OrderedMapUnstageNoKey | Op (anahtar, değer) öğesini en küçüğüyle kaldırır ve döndürür temeldeki kapsayıcıdan anahtar. |
OutfeedDequeue <T> | Hesaplama çıkışından tek bir tensör alır. |
OutfeedDequeueTuple | Hesaplama çıkışından birden çok değer alın. |
OutfeedDequeueTupleV2 | Hesaplama çıkışından birden çok değer alın. |
OutfeedDequeueV2 <T> | Hesaplama çıkışından tek bir tensör alır. |
OutfeedSıkıştırma | Hesaplama çıkışında bir Tensörü kuyruğa alın. |
OutfeedSıralamaDeseli | Hesaplama çıkışında birden çok Tensör değerini kuyruğa alın. |
Tampon <T> | Bir tensörü pedler. |
ParalelToplu Veri Kümesi | |
ParallelConcat <T> | İlk boyut boyunca bir "N" tensör listesini birleştirir. |
ParallelDynamicStitch <T> | "Veri" tensörlerinden gelen değerleri tek bir tensöre serpiştirin. |
AyrıştırmaÖrnekVeri KümesiV2 | DT_STRING vektörleri olarak "Örnek" protoları içeren "input_dataset"i, ayrıştırılmış özellikleri temsil eden "Tensor" veya "SparseTensor" nesnelerinin bir veri kümesine dönüştürür. |
AyrıştırmaÖrneğiV2 | Bir tf.Example protos vektörünü (dizeler olarak) yazılan tensörlere dönüştürür. |
AyrıştırmaSıraÖrneğiV2 | tf.io.SequenceExample protos vektörünü (dizeler olarak) yazılan tensörlere dönüştürür. |
Tutucu <T> | Hesaplamaya beslenecek bir değer için bir yer tutucu op. |
PlaceholderWithDefault <T> | Çıkışı beslenmediğinde 'input'tan geçen bir yer tutucu op. |
ön lineerleştirme | Bir Tensör değerini opak bir değişken tensöre doğrusallaştıran bir işlem. |
PrelinearizeTuple | Birden çok Tensör değerini opak bir değişken tensöre doğrusallaştıran bir işlem. |
İlkelOp | İçin bir temel sınıf Op tek ile desteklenmektedir uygulamalar Operation . |
Yazdır | Bir dizi skaler yazdırır. |
PrivateThreadPoolVeri Kümesi | "input_dataset"i hesaplamak için özel bir iş parçacığı havuzu kullanan bir veri kümesi oluşturur. |
Prod <T> | Bir tensörün boyutları boyunca öğelerin çarpımını hesaplar. |
QuantizeAndDequantizeV4 <T Numarası uzanır> | Kuantize eder, sonra bir tensörü dekuantize eder. |
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T Numarası uzanır> | "QuantizeAndDequantizeV4" gradyanını döndürür. |
QuantizedConcat <T> | Bir boyut boyunca nicelenmiş tensörleri birleştirir. |
QuantizedConcatV2 <T> | |
QuantizedConv2DAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DPerChannel <V> | QuantizedConv2D'yi kanal başına hesaplar. |
QuantizedConv2DWithBias <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedDepthwiseConv2D <V> | Conv2D'yi derinlemesine hesaplar. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V> | Bias ile nicelleştirilmiş derinlemesine Conv2D'yi hesaplar. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> | Bias ve Relu ile nicelleştirilmiş derinlemesine Conv2D'yi hesaplar. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Bias, Relu ve Requantize ile nicelleştirilmiş derinlemesine Conv2D'yi hesaplar. |
QuantizedMatMulWithBias <W> | Önyargılı toplama ile "b" matrisi ile "a"nın nicelleştirilmiş matris çarpımını gerçekleştirir. |
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W Numarası uzanır> | |
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> | Önyargılı toplama ve relu füzyonlu 'b' matrisi ile 'a'nın nicelenmiş matris çarpımını gerçekleştirin. |
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Önyargı toplama ve relu ile 'b' matrisi ile 'a'nın nicelleştirilmiş bir matris çarpımı gerçekleştirin ve füzyonu yeniden kuantize edin. |
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedReshape <T> | Reshape işlemine göre nicelenmiş bir tensörü yeniden şekillendirir. |
RaggedBincount <u sayıları uzanır> | Bir tamsayı dizisindeki her değerin oluşum sayısını sayar. |
RaggedCountSparseOutput <u sayıları uzanır> | Düzensiz bir tensör girişi için seyrek çıkış kutusu sayımı gerçekleştirir. |
RaggedCross <T, U sayıları uzanır> | Bir tensör listesinden bir özellik çaprazı oluşturur ve bunu bir RaggedTensor olarak döndürür. |
RaggedGather <T sayıları uzanan, U> | "Dizinler"e göre "params" ekseni "0"dan düzensiz dilimler toplayın. |
RaggedRange <u sayıları uzanan T sayısı uzanır> | Belirtilen sayı dizilerini içeren bir "RaggedTensor" döndürür. |
RaggedTensorFromVariant <sayısı U, T uzanır> | Bir "varyant" Tensörünün kodunu bir "RaggedTensor" olarak çözer. |
RaggedTensorToSparse <U> | Bir "RaggedTensor"u aynı değerlere sahip bir "SparseTensor"a dönüştürür. |
RaggedTensorToTensor <U> | Düzensiz bir tensörden, muhtemelen şeklini değiştirerek yoğun bir tensör oluşturun. |
RaggedTensorToVariant | Bir "RaggedTensor" öğesini bir "varyant" Tensöre kodlar. |
RaggedTensorToVariantGradient <U> | Yardımcı, 'RaggedTensorToVariant' için gradyanı hesaplamak için kullanılır. |
Menzil <T Numarası uzanır> | Bir sayı dizisi oluşturur. |
Rütbe | Bir tensörün derecesini döndürür. |
ReadVariableOp <T> | Bir değişkenin değerini okur. |
Yeniden Toplu Veri Kümesi | Parti boyutunu değiştiren bir veri kümesi oluşturur. |
Yeniden Toplu Veri KümesiV2 | Parti boyutunu değiştiren bir veri kümesi oluşturur. |
Alýnan <T> | Adlandırılmış tensörü recv_device üzerindeki send_device'den alır. |
RecvTPUEgömmeEtkinleştirmeler | TPU'da gömme aktivasyonlarını alan bir operasyon. |
Tümünü Azalt | Bir tensörün boyutları boyunca öğelerin "mantıksal ve" değerlerini hesaplar. |
AzaltHerhangi biri | Bir tensörün boyutları boyunca öğelerin "mantıksal veya" değerini hesaplar. |
ReduceMax <T> | Bir tensörün boyutları boyunca maksimum öğeyi hesaplar. |
ReduceMin <T> | Bir tensörün boyutları boyunca minimum öğeleri hesaplar. |
ReduceProd <T> | Bir tensörün boyutları boyunca öğelerin çarpımını hesaplar. |
ReduceSum <T> | Bir tensörün boyutları boyunca öğelerin toplamını hesaplar. |
RefEnter <T> | Bir alt çerçeve oluşturur veya bulur ve alt çerçeve için "verileri" kullanılabilir hale getirir. |
RefExit <T> | Geçerli çerçeveden üst çerçevesine çıkar. |
RefIdentity <T> | Giriş ref tensörü ile aynı ref tensörünü döndürün. |
RefMerge <T> | Mevcut bir tensörün değerini "girişler"den "çıkış"a iletir. |
RefNextIteration <T> | Girişini bir sonraki yineleme için kullanılabilir hale getirir. |
RefSelect <T> | "Inputs"un "index" öğesini "output"a iletir. |
RefSwitch <T> | Ref tensör "verilerini", "pred" tarafından belirlenen çıkış bağlantı noktasına iletir. |
RegisterDataset | tf.data hizmetiyle bir veri kümesini kaydeder. |
Yeniden KuantizasyonRangePerChannel | Kanal başına yeniden niceleme aralığını hesaplar. |
RequantizePerChannel <U> | Girişi, kanal başına bilinen minimum ve maksimum değerlerle yeniden nicelendirir. |
Yeniden şekillendirin <T> | Bir tensörü yeniden şekillendirir. |
KaynakBiriktiriciUygulaGradient | Belirli bir akümülatöre bir degrade uygular. |
KaynakBiriktiriciNumBirikmiş | Verilen akümülatörlerde toplanan degradelerin sayısını döndürür. |
KaynakAkümülatör KümesiGlobalAdım | Akümülatörü global_step için yeni bir değerle günceller. |
ResourceAccumulatorTakeGradient <T> | Verilen Koşullu Akümülatördeki ortalama gradyanı çıkarır. |
KaynakUygulaAdagradV2 | Adagrad şemasına göre '*var'ı güncelleyin. |
KaynakUygulaAdamWithAmsgrad | Adam algoritmasına göre '*var'ı güncelleyin. |
KaynakUygulaKerasMomentum | Momentum şemasına göre '*var'ı güncelleyin. |
KaynakKoşulluAkümülatör | Degradeleri toplamak için koşullu bir akümülatör. |
ResourceCountUpTo <T Numarası uzanır> | 'Sınır'a ulaşana kadar 'kaynak' tarafından gösterilen değişkeni artırır. |
ResourceGather <U> | "Dizinler"e göre "kaynak" tarafından işaret edilen değişkenden dilimleri toplayın. |
ResourceGatherNd <U> | |
Kaynak DağılımıEkle | "Kaynak" tarafından başvurulan değişkene seyrek güncellemeler ekler. |
KaynakScatterDiv | Seyrek güncellemeleri "kaynak" tarafından başvurulan değişkene böler. |
KaynakScatterMax | Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `max` operation. |
ResourceScatterMin | Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `min` operation. |
ResourceScatterMul | Multiplies sparse updates into the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterNdAdd | Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. |
ResourceScatterNdMax | |
ResourceScatterNdMin | |
ResourceScatterNdSub | Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. |
ResourceScatterNdUpdate | Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. |
ResourceScatterSub | Subtracts sparse updates from the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterUpdate | Assigns sparse updates to the variable referenced by `resource`. |
ResourceSparseApplyAdagradV2 | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. |
ResourceSparseApplyKerasMomentum | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme. |
ResourceStridedSliceAssign | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters | Retrieve ADAM embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug | Retrieve ADAM embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Retrieve Adadelta embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug | Retrieve Adadelta embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters | Retrieve Adagrad embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug | Retrieve Adagrad embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Retrieve centered RMSProp embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters | Retrieve FTRL embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug | Retrieve FTRL embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | Retrieve frequency estimator embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParametersGradAccumDebug | Retrieve frequency estimator embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Retrieve MDL Adagrad Light embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters | Retrieve Momentum embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug | Retrieve Momentum embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Retrieve proximal Adagrad embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug | Retrieve proximal Adagrad embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug | |
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters | Retrieve RMSProp embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug | Retrieve RMSProp embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Retrieve SGD embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug | Retrieve SGD embedding parameters with debug support. |
Reverse <T> | 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> | Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. |
ScatterSub <T> | Subtracts sparse updates to a variable reference. |
ScatterUpdate <T> | Applies sparse updates to a variable reference. |
SelectV2 <T> | |
Send | Sends the named tensor from send_device to recv_device. |
SendTPUEmbeddingGradients | Performs gradient updates of embedding tables. |
SetDiff1d <T, U extends Number> | Computes the difference between two lists of numbers or strings. |
SetSize | Number of unique elements along last dimension of input `set`. |
Shape <U extends Number> | Returns the shape of a tensor. |
ShapeN <U extends Number> | 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. |
SnapshotDatasetReader | |
SnapshotNestedDatasetReader | |
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> | Bir tamsayı dizisindeki her değerin oluşum sayısını sayar. |
SparseCountSparseOutput <U extends Number> | Performs sparse-output bin counting for a sparse tensor input. |
SparseCrossHashed | Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. |
SparseCrossV2 | Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. |
SparseMatrixAdd | Sparse addition of two CSR matrices, C = alpha * A + beta * B. |
SparseMatrixMatMul <T> | Matrix-multiplies a sparse matrix with a dense matrix. |
SparseMatrixMul | Element-wise multiplication of a sparse matrix with a dense tensor. |
SparseMatrixNNZ | Returns the number of nonzeroes of `sparse_matrix`. |
SparseMatrixOrderingAMD | Computes the Approximate Minimum Degree (AMD) ordering of `input`. |
SparseMatrixSoftmax | Calculates the softmax of a CSRSparseMatrix. |
SparseMatrixSoftmaxGrad | Calculates the gradient of the SparseMatrixSoftmax op. |
SparseMatrixSparseCholesky | Computes the sparse Cholesky decomposition of `input`. |
SparseMatrixSparseMatMul | Sparse-matrix-multiplies two CSR matrices `a` and `b`. |
SparseMatrixTranspose | Transposes the inner (matrix) dimensions of a CSRSparseMatrix. |
SparseMatrixZeros | Creates an all-zeros CSRSparseMatrix with shape `dense_shape`. |
SparseSegmentSumGrad <T extends Number> | Computes gradients for SparseSegmentSum. |
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> | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformIntV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution. |
StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extends Number> | Generate a randomly distorted bounding box for an image deterministically. |
StatelessTruncatedNormalV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution. |
StatsAggregatorHandleV2 | |
StatsAggregatorSetSummaryWriter | Set a summary_writer_interface to record statistics using given stats_aggregator. |
StopGradient <T> | Stops gradient computation. |
StridedSlice <T> | Return a strided slice from `input`. |
StridedSliceAssign <T> | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
StridedSliceGrad <U> | Returns the gradient of `StridedSlice`. |
StringLower | 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> | Forwards `data` to the output port determined by `pred`. |
TPUCompilationResult | Returns the result of a TPU compilation. |
TPUCompileSucceededAssert | Derlemenin başarılı olduğunu iddia eder. |
TPUEmbeddingActivations | TPU Gömmelerinin farklılaşmasını sağlayan bir işlem. |
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> | An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation. |
TPUReplicateMetadata | Metadata indicating how the TPU computation should be replicated. |
TPUReplicatedInput <T> | Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation. |
TPUReplicatedOutput <T> | Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation. |
TPUReshardVariables | Op that reshards on-device TPU variables to specified state. |
TemporaryVariable <T> | Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step. |
TensorArray | An array of Tensors of given size. |
TensorArrayClose | Delete the TensorArray from its resource container. |
TensorArrayConcat <T> | Concat the elements from the TensorArray into value `value`. |
TensorArrayGather <T> | Gather specific elements from the TensorArray into output `value`. |
TensorArrayGrad | Creates a TensorArray for storing the gradients of values in the given handle. |
TensorArrayGradWithShape | Creates a TensorArray for storing multiple gradients of values in the given handle. |
TensorArrayPack <T> | |
TensorArrayRead <T> | Read an element from the TensorArray into output `value`. |
TensorArrayScatter | 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> | "İndekslere" göre mevcut bir tensörden seyrek "güncellemeleri" çıkarır. |
TensorScatterUpdate <T> | Scatter `updates` into an existing tensor according to `indices`. |
TensorStridedSliceUpdate <T> | Assign `value` to the sliced l-value reference of `input`. |
ThreadPoolDataset | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
ThreadPoolHandle | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
Tile <T> | Constructs a tensor by tiling a given tensor. |
Timestamp | Provides the time since epoch in seconds. |
ToBool | Converts a tensor to a scalar predicate. |
TopKUnique | Returns the TopK unique values in the array in sorted order. |
TopKWithUnique | Returns the TopK values in the array in sorted order. |
TridiagonalMatMul <T> | Calculate product with tridiagonal matrix. |
TridiagonalSolve <T> | Solves tridiagonal systems of equations. |
Unbatch <T> | Reverses the operation of Batch for a single output Tensor. |
UnbatchGrad <T> | Gradient of Unbatch. |
UncompressElement | Uncompresses a compressed dataset element. |
UnicodeDecode <T extends Number> | Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points. |
UnicodeEncode | Encode a tensor of ints into unicode strings. |
Unique <T, V extends Number> | Finds unique elements along an axis of a tensor. |
UniqueDataset | Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`. |
UniqueWithCounts <T, V extends Number> | Finds unique elements along an axis of a tensor. |
UnravelIndex <T extends Number> | Converts an array of flat indices into a tuple of coordinate arrays. |
UnsortedSegmentJoin | 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`. |
Window | |
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> | x == 0 ise 0, aksi takdirde eleman bazında x * log1p(y) döndürür. |
Zeros <T> | An operator creating a constant initialized with zeros of the shape given by `dims`. |
ZerosLike <T> | Returns a tensor of zeros with the same shape and type as x. |