PrimitiveOp

PrimitiveOp clase abstracta pública

Subclases directas conocidas Abortar , Todo , AllToAll <T>, AnonymousIteratorV2 , AnonymousMemoryCache , AnonymousMultiDeviceIterator , AnonymousRandomSeedGenerator , AnonymousSeedGenerator , Any , ApplyAdagradV2 <T>, AssertCardinalityDataset , AssertNextDataset , AssertThat , Asignar <T>, AssignAdd <T>, y otros 673. Abortar Genere una excepción para abortar el proceso cuando sea llamado. Todos Calcula el "y lógico" de los elementos en las dimensiones de un tensor. AllToAll <T> Una opción para intercambiar datos entre réplicas de TPU. AnonymousIteratorV2 Un contenedor para un recurso iterador. AnonymousMemoryCache AnonymousMultiDeviceIterator Un contenedor para un recurso iterador de varios dispositivos. AnónimoRandomSeedGenerator Generador de semillas anónimo Ninguna Calcula el "o lógico" de los elementos en las dimensiones de un tensor. ApplyAdagradV2 <T> Actualice '* var' de acuerdo con el esquema adagrad. AssertCardinalityDataset AssertNextDataset Una transformación que afirma qué transformaciones suceden a continuación. Afirmar que Afirma que la condición dada es verdadera. Asignar <T> Actualice 'ref' asignándole 'valor'. AssignAdd <T> Actualice 'ref' agregando 'valor'. AssignAddVariableOp Agrega un valor al valor actual de una variable. AssignSub <T> Actualice 'ref' restando 'valor' de él. AssignSubVariableOp Resta un valor del valor actual de una variable. AssignVariableOp Asigna un nuevo valor a una variable. AutoShardDataset Crea un conjunto de datos que fragmenta el conjunto de datos de entrada. BandedTriangularSolve <T> Barrera Define una barrera que persiste en diferentes ejecuciones de gráficos. BarreraCerrar Cierra la barrera dada. BarreraIncompleta Tamaño Calcula el número de elementos incompletos en la barrera dada. BarreraInsertarMuchos Para cada clave, asigna el valor respectivo al componente especificado. Barrera Listo Tamaño Calcula el número de elementos completos en la barrera dada. BarreraTomarMuchos Toma el número dado de elementos completados de una barrera. Lote Lote todos los tensores de entrada de forma no determinista. BatchMatMulV2 <T> Multiplica porciones de dos tensores en lotes. BatchMatMulV3 <V> Multiplica porciones de dos tensores en lotes. BatchToSpace <T> BatchToSpace para tensores 4-D de tipo T. BatchToSpaceNd <T> BatchToSpace para tensores ND de tipo T. BesselI0 <T se extiende Número> BesselI1 <T se extiende Número> BesselJ0 <T se extiende Número> BesselJ1 <T se extiende Número> BesselK0 <T se extiende Número> BesselK0e <T se extiende Número> BesselK1 <T se extiende Número> BesselK1e <T se extiende Número> BesselY0 <T se extiende Número> BesselY1 <T se extiende Número> Bitcast <U> Bitcasts un tensor de un tipo a otro sin copiar datos. BlockLSTM <T se extiende Número> Calcula la propagación hacia adelante de la celda LSTM para todos los pasos de tiempo. BlockLSTMGrad <T se extiende Número> Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM para toda la secuencia de tiempo. BlockLSTMGradV2 <T se extiende Número> Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM para toda la secuencia de tiempo. BlockLSTMV2 <T se extiende Número> Calcula la propagación hacia adelante de la celda LSTM para todos los pasos de tiempo. BoostedTreesAggregateStats Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote. BoostedTreesBucketize Distribuye cada característica en función de los límites del depósito. ImpulsadoÁrbolesCalcularMejor CaracterísticaDividir Calcula las ganancias para cada función y devuelve la mejor información dividida posible para la función. BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 Calcula las ganancias para cada característica y devuelve la mejor información dividida posible para cada nodo. ImpulsadoÁrbolesCalcularMejoresGananciasPerFeature Calcula las ganancias para cada función y devuelve la mejor información dividida posible para la función. BoostedTreesCenterBias Calcula la previa a partir de los datos de entrenamiento (el sesgo) y completa el primer nodo con la previa de los logits. ImpulsadoÁrbolesCrearEnsemble Crea un modelo de conjunto de árbol y le devuelve un identificador. BoostedTreesCreateQuantileStreamResource Cree el recurso para los flujos de cuantiles. ImpulsadoÁrbolesDeserializarEnsemble Deserializa una configuración de conjunto de árbol serializado y reemplaza el árbol actual conjunto. BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp Crea un identificador para un BoostedTreesEnsembleResource BoostedTreesExampleDebugOutputs Resultados de depuración / interpretabilidad del modelo para cada ejemplo. ImpulsadoÁrbolesFlushQuantileResumen Vacíe los resúmenes de cuantiles de cada recurso de flujo de cuantiles. BoostedTreesGetEnsembleStates Recupera el token de sello de recursos del conjunto de árboles, el número de árboles y las estadísticas de crecimiento. ImpulsadoÁrbolesHacerQuantileResumen Realiza el resumen de cuantiles del lote. ImpulsadoÁrbolesHacerEstadísticasResumen Hace el resumen de las estadísticas acumuladas para el lote. ImpulsadoÁrbolesPredicto Ejecuta múltiples predictores de conjuntos de regresión aditiva en instancias de entrada y calcula los logits. BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries Agregue los resúmenes de cuantiles a cada recurso de flujo de cuantiles. BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize Deserialice los límites del depósito y el indicador listo en QuantileAccumulator actual. BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush Vacíe los resúmenes de un recurso de flujo de cuantiles. BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketLímites Genere los límites del depósito para cada función en función de los resúmenes acumulados. BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp Crea un identificador para BoostedTreesQuantileStreamResource. BoostedTreesSerializeEnsemble Serializa el conjunto de árboles en un proto. BoostedTreesSparseAggregateStats Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote. ImpulsadoÁrboles EscasoCalcularMejor CaracterísticaDividir Calcula las ganancias para cada función y devuelve la mejor información dividida posible para la función. ImpulsadoÁrbolesEntrenamientoPredicto Ejecuta múltiples predictores de conjuntos de regresión aditiva en instancias de entrada y calcula la actualización de los logits almacenados en caché. BoostedTreesUpdateEnsemble Actualiza el conjunto de árboles agregando una capa al último árbol que se está cultivando o comenzando un nuevo árbol. BoostedTreesUpdateEnsembleV2 Actualiza el conjunto de árboles agregando una capa al último árbol que se está cultivando o comenzando un nuevo árbol. BroadcastDynamicShape <T se extiende Número> Devuelve la forma de s0 op s1 con broadcast. BroadcastGradientArgs <T se extiende Número> Devuelve los índices de reducción para calcular gradientes de s0 op s1 con broadcast. BroadcastTo <T> Transmita una matriz para obtener una forma compatible. Bucketize Bucketiza la 'entrada' en función de los 'límites'. CSRSparseMatrixComponents <T> Lee los componentes de CSR en el "índice" del lote. CSRSparseMatrixToDense <T> Convierta un CSRSparseMatrix (posiblemente en lotes) en denso. CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> Convierte un CSRSparesMatrix (posiblemente por lotes) en un SparseTensor. CSVDataset CSVDatasetV2 CTCLossV2 Calcula la pérdida de CTC (probabilidad de registro) para cada entrada de lote. CacheDatasetV2 CheckNumericsV2 <T se extiende Número> Comprueba un tensor para los valores NaN, -Inf y + Inf. ChooseFastestDataset ClipByValue <T> Recorta los valores del tensor a un mínimo y un máximo especificados. CollectiveBcastRecvV2 <U> Recibe un valor tensorial transmitido desde otro dispositivo. CollectiveBcastSendV2 <T> Transmite un valor tensorial a uno o más dispositivos. CollectiveGather <T se extiende Número> Acumula mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. CollectiveGatherV2 <T se extiende Número> Acumula mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. CollectivePermute <T> Una operación para permutar tensores en instancias de TPU replicadas. CollectiveReduceV2 <T se extiende Número> Reduce mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. CombinedNonMaxSuppression Selecciona codiciosamente un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación, Esta operación realiza non_max_suppression en las entradas por lote, en todas las clases. CompositeTensorVariantFromComponents Codifica un valor "ExtensionType" en un tensor escalar "variante". CompositeTensorVariantToComponents Decodifica un tensor escalar "variante" en un valor "ExtensionType". CompressElement Comprime un elemento del conjunto de datos. ComputeBatchSize Calcula el tamaño de lote estático de un conjunto de datos sin lotes parciales. Concat <T> Concatena tensores a lo largo de una dimensión. Configurar TPU distribuida Configura las estructuras centralizadas para un sistema de TPU distribuido. ConfigureTPUEmbedding Configura TPUEmbedding en un sistema de TPU distribuido. Constante <T> Un operador que produce un valor constante. ConsumirMutexLock Esta operación consume un bloqueo creado por `MutexLock`. ControlTrigger No hace nada. Copiar <T> Copie un tensor de CPU a CPU o de GPU a GPU. CopyHost <T> Copia un tensor al host. CountUpTo <T se extiende Número> Incrementa 'ref' hasta que alcanza el 'límite'. CrossReplicaSum <T se extiende Número> Una operación para sumar entradas en instancias de TPU replicadas. CudnnRNNBackpropV3 <T se extiende Número> Paso de backprop de CudnnRNNV3. CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T se extiende Número> Convierte los parámetros de CudnnRNN de forma canónica a forma utilizable. CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T se extiende Número> Recupera los parámetros de CudnnRNN en forma canónica. CudnnRNNV3 <T se extiende Número> Un RNN respaldado por cuDNN. CumulativeLogsumexp <T se extiende Número> Calcule el producto acumulativo del tensor `x` a lo largo del` eje`. DataServiceDataset Crea un conjunto de datos que lee datos del servicio tf.data. DataServiceDatasetV2 Crea un conjunto de datos que lee datos del servicio tf.data. DatasetCardinality Devuelve la cardinalidad de `input_dataset`. DatasetFromGraph Crea un conjunto de datos a partir del `graph_def` dado. DatasetToGraphV2 Devuelve un GraphDef serializado que representa `input_dataset`. Dawsn <T se extiende Número> DebugGradientIdentity <T> Opción de identidad para depuración de gradientes. DebugGradientRefIdentity <T> Opción de identidad para depuración de gradientes. DebugIdentity <T> Proporciona una asignación de identidad del tensor de entrada de tipo no Ref para la depuración. DebugIdentityV2 <T> Debug Identity V2 Op. DebugNanCount Contador de valores de depuración NaN Op. DebugNumericSummary Depurar resumen numérico Op. DebugNumericSummaryV2 <U se extiende Número> Resumen numérico de depuración V2 Op. DecodeImage <T se extiende Número> Función para decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg y decode_png. DecodePaddedRaw <T se extiende Número> Reinterprete los bytes de una cadena como un vector de números. DecodeProto La operación extrae campos de un mensaje de búfer de protocolo serializado en tensores. DeepCopy <T> Hace una copia de `x`. DeleteIterator Un contenedor para un recurso iterador. DeleteMemoryCache DeleteMultiDeviceIterator Un contenedor para un recurso iterador. DeleteRandomSeedGenerator DeleteSeedGenerator DeleteSessionTensor Elimina el tensor especificado por su identificador en la sesión. DenseBincount <U se extiende Número> Cuenta el número de apariciones de cada valor en una matriz de enteros. DenseCountSparseOutput <U se extiende Número> Realiza el recuento de bandejas de salida dispersa para una entrada tf.tensor. DenseToCSRSparseMatrix Convierte un tensor denso en un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes). DestroyResourceOp Elimina el recurso especificado por el identificador. DestroyTemporaryVariable <T> Destruye la variable temporal y devuelve su valor final. DeviceIndex Devuelve el índice del dispositivo que ejecuta la operación. DirectedInterleaveDataset Un sustituto de "InterleaveDataset" en una lista fija de conjuntos de datos "N". DrawBoundingBoxesV2 <T se extiende Número> Dibuja cuadros delimitadores en un lote de imágenes. Contador de iteración ficticio DummyMemoryCache DummySeedGenerator DynamicPartition <T> Divide `data` en tensores` num_partitions` usando índices de `partitions`. DynamicStitch <T> Intercalar los valores de los tensores de "datos" en un solo tensor. EditarDistancia Calcula la distancia de edición de Levenshtein (posiblemente normalizada). Eig <U> Calcula la descomposición propia de una o más matrices cuadradas. Einsum <T> Contracción del tensor según la convención de suma de Einstein. Vaciar <T> Crea un tensor con la forma dada. EmptyTensorList Crea y devuelve una lista de tensores vacía. EmptyTensorMap Crea y devuelve un mapa tensorial vacío. CodificarProto La operación serializa los mensajes protobuf proporcionados en los tensores de entrada. EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch Una operación que pone en cola una lista de tensores de lote de entrada en TPUEmbedding. EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch Facilita la migración de código que usa tf.nn.embedding_lookup (). EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch Una operación que pone en cola TPUEmbedding índices de entrada de un SparseTensor. EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch Facilita la migración de código que usa tf.nn.embedding_lookup_sparse (). EnsureShape <T> Asegura que la forma del tensor coincida con la forma esperada. Introduzca <T> Crea o encuentra un marco secundario y hace que los "datos" estén disponibles para el marco secundario. Erfinv <T se extiende Número> EuclideanNorm <T> Calcula la norma euclidiana de elementos en las dimensiones de un tensor. Salir <T> Sale del marco actual a su marco padre. ExpandDims <T> Inserta una dimensión de 1 en la forma de un tensor. ExperimentalAutoShardDataset Crea un conjunto de datos que fragmenta el conjunto de datos de entrada. ExperimentalBytesProducedStatsDataset Registra el tamaño de bytes de cada elemento de `input_dataset` en un StatsAggregator. ExperimentalElegirFastestDataset ExperimentalDatasetCardinality Devuelve la cardinalidad de `input_dataset`. ExperimentalDatasetToTFRecord Escribe el conjunto de datos dado en el archivo dado usando el formato TFRecord. ExperimentalDenseToSparseBatchDataset Crea un conjunto de datos que agrupa elementos de entrada en un SparseTensor. ExperimentalLatencyStatsDataset Registra la latencia de producir elementos `input_dataset` en un StatsAggregator. ExperimentalMatchingFilesDataset ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset Crea un conjunto de datos que anula el paralelismo intraoperatorio máximo. ExperimentalParseExampleDataset Transforma `input_dataset` que contiene protos` Example` como vectores de DT_STRING en un conjunto de datos de objetos `Tensor` o` SparseTensor` que representan las características analizadas. ExperimentalPrivateThreadPoolDataset Crea un conjunto de datos que usa un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`. ExperimentalRandomDataset Crea un conjunto de datos que devuelve números pseudoaleatorios. ExperimentalRebatchDataset Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote. ExperimentalSetStatsAggregatorDataset ExperimentalSlidingWindowDataset Crea un conjunto de datos que pasa una ventana deslizante sobre `input_dataset`. ExperimentalSqlDataset Crea un conjunto de datos que ejecuta una consulta SQL y emite filas del conjunto de resultados. ExperimentalStatsAggregatorHandle Crea un recurso de administrador de estadísticas. ExperimentalStatsAggregatorSummary Produce un resumen de las estadísticas registradas por el administrador de estadísticas dado. ExperimentalUnbatchDataset Un conjunto de datos que divide los elementos de su entrada en varios elementos. Expint <T se extiende Número> ExtraerGlimpseV2 Extrae un vistazo del tensor de entrada. ExtractVolumePatches <T se extiende Número> Extraiga `parches` de` entrada` y colóquelos en la dimensión de salida `" profundidad "`. Relleno <U> Crea un tensor relleno con un valor escalar. FinalizeDataset Crea un conjunto de datos aplicando `tf.data.Options` a` input_dataset`. Huella dactilar Genera valores de huellas dactilares. FresnelCos <T se extiende Número> FresnelSin <T se extiende Número> FusedBatchNormGradV3 <T se extiende Número, T se extiende Número> Gradiente para la normalización de lotes. FusedBatchNormV3 <T se extiende Número, T se extiende Número> Normalización por lotes. GRUBlockCell <T se extiende Número> Calcula la propagación hacia adelante de la celda GRU para 1 paso de tiempo. GRUBlockCellGrad <T se extiende Número> Calcula la propagación hacia atrás de la celda GRU para 1 paso de tiempo. Reunir <T> Reúna los cortes del eje `params` axis` según los` índices`. GatherNd <T> Reúna segmentos de "params" en un tensor con la forma especificada por "índices". GenerateBoundingBoxProposals Esta operación produce una región de intereses a partir de cuadros delimitadores dados (bbox_deltas) codificados con anclajes wrt de acuerdo con la ecuación 2 en arXiv: 1506.01497 La operación selecciona los cuadros de puntuación superiores `pre_nms_topn`, los decodifica con respecto a los anclajes, aplica una supresión no máxima en los cuadros superpuestos con un valor de intersección sobre unión (iou) superior a` nms_threshold`, descartando los cuadros donde el lado más corto es menor que ` min_size`. GetOptions Devuelve el `tf.data.Options` adjunto a` input_dataset`. GetSessionHandle Almacena el tensor de entrada en el estado de la sesión actual. GetSessionTensor <T> Obtiene el valor del tensor especificado por su identificador. GuaranteeConst <T> Da una garantía al tiempo de ejecución de TF de que el tensor de entrada es una constante. Tabla de picadillo Crea una tabla hash no inicializada. HistogramFixedWidth <U se extiende Número> Devuelve el histograma de valores. Identidad <T> Devuelve un tensor con la misma forma y contenido que el tensor o valor de entrada. IdentidadN Devuelve una lista de tensores con las mismas formas y contenidos que la entrada. tensores. IgnoreErrorsDataset Crea un conjunto de datos que contiene los elementos de `input_dataset` ignorando errores. ImageProjectiveTransformV2 <T se extiende Número> Aplica la transformación dada a cada una de las imágenes. ImageProjectiveTransformV3 <T se extiende Número> Aplica la transformación dada a cada una de las imágenes. ImmutableConst <T> Devuelve el tensor inmutable de la región de memoria. InfeedDequeue <T> Una opción de marcador de posición para un valor que se incluirá en el cálculo. InfeedDequeueTuple Obtiene varios valores de la entrada como una tupla XLA. InfeedEnqueue Una operación que introduce un único valor de Tensor en el cálculo. InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer Una operación que pone en cola un búfer prelinealizado en la entrada de TPU. InfeedEnqueueTuple Introduce varios valores de Tensor en el cálculo como una tupla XLA. InitializeTable Inicializador de tabla que toma dos tensores para claves y valores respectivamente. InitializeTableFromDataset InitializeTableFromTextFile Inicializa una tabla desde un archivo de texto. InplaceAdd <T> Agrega v en filas específicas de x. InplaceSub <T> Resta `v` en filas específicas de` x`. InplaceUpdate <T> Actualiza las filas 'i' especificadas con valores 'v'. IsBoostedTreesEnsembleInitialized Comprueba si se ha inicializado un conjunto de árbol. IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized Comprueba si se ha inicializado una secuencia de cuantiles. IsVariableInitialized Comprueba si se ha inicializado un tensor. IsotonicRegression <U se extiende Número> Resuelve un lote de problemas de regresión isotónica. IteratorGetDevice Devuelve el nombre del dispositivo en el que se ha colocado el "recurso". KMC2ChainInitialization Devuelve el índice de un punto de datos que se debe agregar al conjunto de semillas. KmeansPlusPlusInitialization Selecciona num_to_sample filas de entrada utilizando el criterio KMeans ++. KthOrderStatistic Calcula la estadística de orden K de un conjunto de datos. LMDBDataset Crea un conjunto de datos que emite los pares clave-valor en uno o más archivos LMDB. LSTMBlockCell <T se extiende Número> Calcula la propagación hacia adelante de la celda LSTM para 1 paso de tiempo. LSTMBlockCellGrad <T se extiende Número> Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM para 1 paso de tiempo. Linspace <T se extiende Número> Genera valores en un intervalo. LoadTPUEmbeddingADAMParameters Cargue los parámetros de incrustación de ADAM. LoadTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug Cargue los parámetros de incrustación de ADAM con soporte de depuración. LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters Cargue los parámetros de incrustación de Adadelta. LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug Cargue los parámetros de Adadelta con soporte de depuración. LoadTPUEmbeddingAdagradParameters Cargue los parámetros de incrustación de Adagrad. LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug Cargue los parámetros de incrustación de Adagrad con soporte de depuración. LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters Parámetros de incrustación RMSProp centrados en la carga. LoadTPUEmbeddingFTRLParameters Cargue los parámetros de incrustación FTRL. LoadTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug Cargue los parámetros de incrustación FTRL con soporte de depuración. LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters Estimador de frecuencia de carga que incorpora parámetros. LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParametersGradAccumDebug Estimador de frecuencia de carga que incorpora parámetros con soporte de depuración. LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters Cargue los parámetros de incrustación de MDL Adagrad Light. LoadTPUEmbeddingMomentumParameters Cargue los parámetros de incrustación de Momentum. LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug Cargue los parámetros de incrustación de Momentum con soporte de depuración. LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters Cargue los parámetros de incrustación de Adagrad proximales. LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug Cargue los parámetros de incrustación de Adagrad proximales con soporte de depuración. LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters Cargue los parámetros de incrustación de RMSProp. LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug Cargue los parámetros de incrustación de RMSProp con soporte de depuración. LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters Cargue los parámetros de incrustación de SGD. LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug Cargue los parámetros de incrustación de SGD. LookupTableExport <T, U> Muestra todas las claves y valores de la tabla. LookupTableFind <U> Busca claves en una tabla, genera los valores correspondientes. LookupTableImport Reemplaza el contenido de la tabla con las claves y valores especificados. LookupTableInsert Actualiza la tabla para asociar claves con valores. LookupTableEliminar Elimina claves y sus valores asociados de una tabla. LookupTableSize Calcula el número de elementos en la tabla dada. LoopCond Reenvía la entrada a la salida. LowerBound <U se extiende Número> Aplica lower_bound (sorted_search_values, valores) a lo largo de cada fila. Lu <T, U se extiende Número> Calcula la descomposición LU de una o más matrices cuadradas. MakeUnique Haga que todos los elementos de la dimensión que no sea Lote sean únicos, pero \ "cerca \" de su valor inicial. MapClear Op elimina todos los elementos del contenedor subyacente. MapIncompleteSize Op devuelve el número de elementos incompletos en el contenedor subyacente. MapPeek Op mira los valores en la clave especificada. Tamaño de mapa Op devuelve el número de elementos del contenedor subyacente. MapStage Etapa (clave, valores) en el contenedor subyacente que se comporta como una tabla hash. MapaUnstage Op elimina y devuelve los valores asociados con la clave del contenedor subyacente. MapUnstageNoKey Op elimina y devuelve un (clave, valor) aleatorio del contenedor subyacente. MatrixDiagPartV2 <T> Devuelve la parte diagonal por lotes de un tensor por lotes. MatrixDiagPartV3 <T> Devuelve la parte diagonal por lotes de un tensor por lotes. MatrixDiagV2 <T> Devuelve un tensor diagonal por lotes con valores diagonales por lotes dados. MatrixDiagV3 <T> Devuelve un tensor diagonal por lotes con valores diagonales por lotes dados. MatrixSetDiagV2 <T> Devuelve un tensor de matriz por lotes con nuevos valores diagonales por lotes. MatrixSetDiagV3 <T> Devuelve un tensor de matriz por lotes con nuevos valores diagonales por lotes. Max <T> Calcula el máximo de elementos en las dimensiones de un tensor. MaxIntraOpParallelismDataset Crea un conjunto de datos que anula el paralelismo intraoperatorio máximo. Combinar <T> Reenvía el valor de un tensor disponible de "input" a "output". Min <T> Calcula el mínimo de elementos en las dimensiones de un tensor. MirrorPad <T> Rellena un tensor con valores reflejados. MirrorPadGrad <T> Op. De degradado para la op. De MirrorPad. MlirPassthroughOp Envuelve un cálculo MLIR arbitrario expresado como un módulo con una función main (). MulNoNan <T> Devuelve x * y por elementos. MutableDenseHashTable Crea una tabla hash vacía que usa tensores como respaldo. MutableHashTable Crea una tabla hash vacía. MutableHashTableOfTensors Crea una tabla hash vacía. Mutex Crea un recurso Mutex que puede ser bloqueado por `MutexLock`. MutexLock Bloquea un recurso de exclusión mutua. NcclAllReduce <T se extiende Número> Genera un tensor que contiene la reducción en todos los tensores de entrada. NcclBroadcast <T se extiende Número> Envía "entrada" a todos los dispositivos que están conectados a la salida. NcclReduce <T se extiende Número> Reduce `input` de` num_devices` usando `reducción` a un solo dispositivo. Ndtri <T se extiende Número> Vecinos más cercanos Selecciona los k centros más cercanos para cada punto. Nextafter <T se extiende Número> Devuelve el siguiente valor representable de `x1` en la dirección de` x2`, por elementos. NextIteration <T> Hace que su entrada esté disponible para la siguiente iteración. NoOp No hace nada. NonDeterministicInts <U> Genera algunos enteros de forma no determinista. NonMaxSuppressionV5 <T se extiende Número> Selecciona codiciosamente un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación, las cajas de poda que tienen una alta intersección sobre unión (IOU) se superponen con las cajas seleccionadas previamente. NonSerializableDataset OneHot <U> Devuelve un tensor one-hot. OnesLike <T> Devuelve un tensor de unos con la misma forma y tipo que x. OptimizeDatasetV2 Crea un conjunto de datos aplicando optimizaciones relacionadas a `input_dataset`. Opciones Crea un conjunto de datos adjuntando tf.data.Options a `input_dataset`. OrderedMapClear Op elimina todos los elementos del contenedor subyacente. OrderedMapIncompleteSize Op devuelve el número de elementos incompletos en el contenedor subyacente. OrderedMapPeek Op mira los valores en la clave especificada. OrderedMapSize Op devuelve el número de elementos del contenedor subyacente. OrderedMapStage Etapa (clave, valores) en el contenedor subyacente que se comporta como un contenedor asociativo. OrderedMapaUnstage Op elimina y devuelve los valores asociados con la clave del contenedor subyacente. OrderedMapUnstageNoKey Op elimina y devuelve el elemento (clave, valor) con el menor clave del contenedor subyacente. OutfeedDequeue <T> Recupera un solo tensor de la salida de cálculo. OutfeedDequeueTuple Recupere varios valores de la salida de cálculo. OutfeedDequeueTupleV2 Recupere varios valores de la salida de cálculo. OutfeedDequeueV2 <T> Recupera un solo tensor de la salida de cálculo. OutfeedEnqueue Ponga en cola un tensor en la salida de cálculo. OutfeedEnqueueTuple Ponga en cola varios valores de Tensor en la salida de cálculo. Pad <T> Rellena un tensor. ParallelBatchDataset ParallelConcat <T> Concatena una lista de tensores "N" a lo largo de la primera dimensión. ParallelDynamicStitch <T> Intercalar los valores de los tensores de "datos" en un solo tensor. ParseExampleDatasetV2 Transforma `input_dataset` que contiene protos` Example` como vectores de DT_STRING en un conjunto de datos de objetos `Tensor` o` SparseTensor` que representan las características analizadas. ParseExampleV2 Transforma un vector de tf.Ejemplo protos (como cadenas) en tensores tipados. ParseSequenceExampleV2 Transforma un vector de tf.io.SequenceExample protos (como cadenas) en tensores tipados. Marcador de posición <T> Una opción de marcador de posición para un valor que se incluirá en el cálculo. PlaceholderWithDefault <T> Una operación de marcador de posición que pasa por "input" cuando su salida no se alimenta. Prelinearizar Una operación que linealiza un valor de Tensor a un tensor variante opaco. PrelinearizeTuple Una operación que linealiza múltiples valores de Tensor a un tensor variante opaco. Imprimir Imprime un escalar de cadena. PrivateThreadPoolDataset Crea un conjunto de datos que usa un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`. Prod <T> Calcula el producto de elementos a través de las dimensiones de un tensor. QuantizeAndDequantizeV4 <T se extiende Número> Cuantiza luego descuantifica un tensor. QuantizeAndDequantizeV4Grad <T se extiende Número> Devuelve el gradiente de `QuantizeAndDequantizeV4`. QuantizedConcat <T> Concatena tensores cuantificados a lo largo de una dimensión. QuantizedConcatV2 <T> QuantizedConv2DAndRelu <V> QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V> QuantizedConv2DAndRequantize <V> QuantizedConv2DPerChannel <V> Calcula QuantizedConv2D por canal. QuantizedConv2DWithBias <V> QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W> QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X> QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V> QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X> QuantizedDepthwiseConv2D <V> Calcula Conv2D cuantificado en profundidad. QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V> Calcula Conv2D cuantificado en profundidad con Bias. QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> Calcula Conv2D cuantificado en profundidad con Bias y Relu. QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> Calcula Conv2D cuantificado en profundidad con Bias, Relu y Requantize. QuantizedMatMulWithBias <W> Realiza una multiplicación de matriz cuantificada de `a` por la matriz` b` con sesgo suma. QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extiende Número> QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> Realice una multiplicación de matriz cuantificada de "a" por la matriz "b" con la adición de sesgo y la fusión de relu. QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> Realice una multiplicación de matriz cuantificada de `a` por la matriz` b` con sesgo de adición y relu y recantización de la fusión. QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W> QuantizedReshape <T> Cambia la forma de un tensor cuantificado según la operación de remodelación. RaggedBincount <U se extiende Número> Cuenta el número de apariciones de cada valor en una matriz de enteros. RaggedCountSparseOutput <U se extiende Número> Realiza un recuento de bandejas de salida dispersa para una entrada de tensor irregular. RaggedCross <T, U se extiende Número> Genera un cruce de características a partir de una lista de tensores y lo devuelve como RaggedTensor. RaggedGather <T se extiende Número, U> Reúna cortes irregulares del eje "params" "0" de acuerdo con los "índices". RaggedRange <U se extiende Número, T se extiende Número> Devuelve un `RaggedTensor` que contiene las secuencias de números especificadas. RaggedTensorFromVariant <U se extiende Número, T> Decodifica un tensor "variante" en un "RaggedTensor". RaggedTensorToSparse <U> Convierte un `RaggedTensor` en un` SparseTensor` con los mismos valores. RaggedTensorToTensor <U> Crea un tensor denso a partir de un tensor irregular, posiblemente alterando su forma. RaggedTensorToVariant Codifica un "RaggedTensor" en un "variante" Tensor. RaggedTensorToVariantGradient <U> Ayudante utilizado para calcular el gradiente de "RaggedTensorToVariant". Rango <T se extiende Número> Crea una secuencia de números. Rango Devuelve el rango de un tensor. ReadVariableOp <T> Lee el valor de una variable. RebatchDataset Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote. RebatchDatasetV2 Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote. Recv <T> Recibe el tensor con nombre de send_device en recv_device. RecvTPUEmbeddingActivations Una operación que recibe activaciones de inserción en la TPU. Reducir todo Calcula el "y lógico" de los elementos en las dimensiones de un tensor. ReducirCualquier Calcula el "o lógico" de los elementos en las dimensiones de un tensor. ReduceMax <T> Calcula el máximo de elementos en las dimensiones de un tensor. ReduceMin <T> Calcula el mínimo de elementos en las dimensiones de un tensor. ReduceProd <T> Calcula el producto de elementos a través de las dimensiones de un tensor. ReduceSum <T> Calcula la suma de elementos en las dimensiones de un tensor. RefEnter <T> Crea o encuentra un marco secundario y hace que los "datos" estén disponibles para el marco secundario. RefExit <T> Sale del marco actual a su marco padre. RefIdentity <T> Devuelve el mismo tensor de ref que el tensor de ref de entrada. RefMerge <T> Reenvía el valor de un tensor disponible de "input" a "output". RefNextIteration <T> Hace que su entrada esté disponible para la siguiente iteración. RefSelect <T> Reenvía el elemento `index`th de` inputs` a `output`. RefSwitch <T> Reenvía el tensor de referencia `data` al puerto de salida determinado por` pred`. Registro de datos Registra un conjunto de datos con el servicio tf.data. RequantizationRangePerChannel Calcula el rango de recantización por canal. RequantizePerChannel <U> Re-cuantifica la entrada con valores mínimos y máximos conocidos por canal. Cambiar la forma <T> Da nueva forma a un tensor. ResourceAccumulatorApplyGradient Aplica un gradiente a un acumulador dado. ResourceAccumulatorNumAccumulated Devuelve el número de gradientes agregados en los acumuladores dados. ResourceAccumulatorSetGlobalStep Actualiza el acumulador con un nuevo valor para global_step. ResourceAccumulatorTakeGradient <T> Extrae el gradiente promedio en el ConditionalAccumulator dado. ResourceApplyAdagradV2 Actualice '* var' de acuerdo con el esquema adagrad. RecursoApplyAdamWithAmsgrad Actualice '* var' según el algoritmo de Adam. RecursoApplyKerasMomentum Actualice '* var' de acuerdo con el esquema de impulso. ResourceConditionalAccumulator Un acumulador condicional para agregar gradientes. ResourceCountUpTo <T se extiende Número> Incrementa la variable apuntada por 'recurso' hasta que alcanza el 'límite'. ResourceGather <U> Reúna porciones de la variable apuntada por "recurso" de acuerdo con "índices". ResourceGatherNd <U> ResourceScatterAdd Agrega actualizaciones escasas a la variable a la que hace referencia el `recurso`. ResourceScatterDiv Divide las actualizaciones dispersas en la variable a la que hace referencia el "recurso". ResourceScatterMax Reduce las actualizaciones dispersas en la variable a la que hace referencia el `recurso` mediante la operación` max`. ResourceScatterMin 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> Counts the number of occurrences of each value in an integer array. SparseCountSparseOutput <U extends Number> Performs sparse-output bin counting for a sparse tensor input. SparseCrossHashed Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. SparseCrossV2 Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. SparseMatrixAdd Sparse addition of two CSR matrices, C = alpha * A + beta * B. SparseMatrixMatMul <T> Matrix-multiplies a sparse matrix with a dense matrix. SparseMatrixMul Element-wise multiplication of a sparse matrix with a dense tensor. SparseMatrixNNZ Returns the number of nonzeroes of `sparse_matrix`. SparseMatrixOrderingAMD Computes the Approximate Minimum Degree (AMD) ordering of `input`. SparseMatrixSoftmax Calculates the softmax of a CSRSparseMatrix. SparseMatrixSoftmaxGrad Calculates the gradient of the SparseMatrixSoftmax op. SparseMatrixSparseCholesky Computes the sparse Cholesky decomposition of `input`. SparseMatrixSparseMatMul Sparse-matrix-multiplies two CSR matrices `a` and `b`. SparseMatrixTranspose Transposes the inner (matrix) dimensions of a CSRSparseMatrix. SparseMatrixZeros Creates an all-zeros CSRSparseMatrix with shape `dense_shape`. 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 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> 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> Devuelve un tensor que puede estar mutado, pero solo persiste en un solo paso. 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> Subtracts sparse `updates` from an existing tensor according to `indices`. TensorScatterUpdate <T> Scatter `updates` into an existing tensor according to `indices`. TensorStridedSliceUpdate <T> Assign `value` to the sliced l-value reference of `input`. ThreadPoolDataset Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. ThreadPoolHandle Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. Tile <T> Constructs a tensor by tiling a given tensor. Timestamp Provides the time since epoch in seconds. ToBool Converts a tensor to a scalar predicate. TopKUnique Returns the TopK unique values in the array in sorted order. TopKWithUnique Returns the TopK values in the array in sorted order. TridiagonalMatMul <T> Calculate product with tridiagonal matrix. TridiagonalSolve <T> Solves tridiagonal systems of equations. Unbatch <T> Reverses the operation of Batch for a single output Tensor. UnbatchGrad <T> Gradient of Unbatch. UncompressElement Uncompresses a compressed dataset element. UnicodeDecode <T extends Number> Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points. UnicodeEncode Encode a tensor of ints into unicode strings. Unique <T, V extends Number> Finds unique elements along an axis of a tensor. UniqueDataset Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`. UniqueWithCounts <T, V extends Number> Finds unique elements along an axis of a tensor. UnravelIndex <T extends Number> Convierte una matriz de índices planos en una tupla de matrices de coordenadas. UnsortedSegmentJoin Joins the elements of `inputs` based on `segment_ids`. Unstack <T> Descompone una dimensión dada de un tensor de rango-`R` en tensores `num` rango-` (R-1) `. Unstage Op es similar a un Dequeue ligero. UnwrapDatasetVariant UpperBound <U 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> 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

booleano final	es igual a (Object obj)
int final	hashCode ()
Operación	op () Devuelve el que subyace a Operation
cadena final	toString ()

Métodos heredados

De la clase java.lang.Object

booleano	equals (Object arg0)
Clase final <?>	getClass ()
En t	hashCode ()
vacío final	notificar ()
vacío final	notifyAll ()
Cuerda	toString ()
vacío final	espera (tiempo arg0, arg1 int)
vacío final	espera (arg0 largo)
vacío final	wait ()

Métodos públicos

public final boolean equals (Object obj)

public final int hashCode ()

public Operation op ()

Devuelve el que subyace a Operation

public final String toString ()