PrimitiveOp

classe astratta pubblica PrimitiveOp

Sottoclassi dirette conosciute Interrompi , All , AllToAll <T>, AnonymousIteratorV2 , AnonymousMemoryCache , AnonymousMultiDeviceIterator , AnonymousRandomSeedGenerator , AnonymousSeedGenerator , Any , ApplyAdagradV2 <T>, AssertCardinalityDataset , AssertNextDataset , AssertThat , Assign <T>, AssignAdd <T> e 67 altri 3. Interrompere Solleva un'eccezione per interrompere il processo quando viene chiamato. Tutto Calcola la "logica e" degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. TuttiToTutti <T> Un'operazione per scambiare dati tra repliche TPU. AnonymousIteratorV2 Un contenitore per una risorsa iteratore. AnonymousMemoryCache AnonimoMultiDeviceIterator Un contenitore per una risorsa iteratore multidispositivo. Generatore di semi casuali anonimo Generatore di semi anonimo Qualunque Calcola l'"or logico" degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. ApplicaAdagradV2 <T> Aggiorna '*var' secondo lo schema adagrad. AssertCardinalityDataset AssertNextDataset Una trasformazione che stabilisce quali trasformazioni avverranno dopo. Afferma questo Afferma che la condizione data è vera. Assegna <T> Aggiorna "ref" assegnandogli "valore". AssegnaAggiungi <T> Aggiorna "ref" aggiungendovi "valore". AssegnaAggiungiVariabileOp Aggiunge un valore al valore corrente di una variabile. AssegnaSub <T> Aggiorna "ref" sottraendo "value" da esso. AssegnaSubVariableOp Sottrae un valore dal valore corrente di una variabile. AssegnaVariabileOp Assegna un nuovo valore a una variabile. Set di dati AutoShard Crea un set di dati che suddivide in partizioni il set di dati di input. BandedTriangularSolve <T> Barriera Definisce una barriera che persiste tra diverse esecuzioni del grafico. BarrieraChiudi Chiude la barriera data. BarrieraIncompletaDimensione Calcola il numero di elementi incompleti nella barriera data. BarrieraInserisciMolti Per ogni chiave, assegna il rispettivo valore al componente specificato. BarrierReadySize Calcola il numero di elementi completi nella barriera data. BarrieraPrendiMolti Prende il numero indicato di elementi completati da una barriera. Lotto Raggruppa tutti i tensori di input in modo non deterministico. BatchMatMulV2 <T> Moltiplica le fette di due tensori in batch. BatchMatMulV3 <V> Moltiplica le fette di due tensori in batch. BatchToSpace <T> BatchToSpace per tensori 4-D di tipo T. BatchToSpaceNd <T> BatchToSpace per tensori ND di tipo T. BesselI0 <T estende il numero> BesselI1 <T estende il numero> BesselJ0 <T estende il numero> BesselJ1 <T estende il numero> BesselK0 <T estende il numero> BesselK0e <T estende il numero> BesselK1 <T estende il numero> BesselK1e <T estende il numero> BesselY0 <T estende il numero> BesselY1 <T estende il numero> Bitcast <U> Bitcast un tensore da un tipo a un altro senza copiare i dati. BlockLSTM <T estende il numero> Calcola la propagazione in avanti della cella LSTM per tutti i passaggi temporali. BlockLSTMGrad <T estende Numero> Calcola la propagazione all'indietro della cella LSTM per l'intera sequenza temporale. BlockLSTMGradV2 <T estende il numero> Calcola la propagazione all'indietro della cella LSTM per l'intera sequenza temporale. BlockLSTMV2 <T estende il numero> Calcola la propagazione in avanti della cella LSTM per tutti i passaggi temporali. BoostedTreesAggregateStats Aggrega il riepilogo delle statistiche accumulate per il batch. BoostedTreesBucketize Classifica ciascuna funzionalità in un bucket in base ai limiti del bucket. BoostedTreesCalcolaBestFeatureDividi Calcola i guadagni per ciascuna funzionalità e restituisce le migliori informazioni di suddivisione possibili per la funzionalità. BoostedTreesCalcolaBestFeatureDividiV2 Calcola i guadagni per ciascuna funzionalità e restituisce le migliori informazioni di suddivisione possibili per ciascun nodo. Alberi potenziatiCalcola i migliori guadagni per funzione Calcola i guadagni per ciascuna funzionalità e restituisce le migliori informazioni di suddivisione possibili per la funzionalità. BoostedTreesCenterBias Calcola il prior dai dati di training (il bias) e riempie il primo nodo con il prior dei logit. BoostedTreesCreateEnsemble Crea un modello di insieme di alberi e restituisce un handle. BoostedTreesCreateQuantileStreamResource Creare la risorsa per i flussi quantili. BoostedTreesDeserializeEnsemble Deserializza una configurazione di insieme di alberi serializzati e sostituisce l'albero corrente insieme. BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp Crea un handle per un BoostedTreesEnsembleResource BoostedTreesEsempioDebugOutputs Output di debug/interpretabilità del modello per ogni esempio. BoostedTreesFlushQuantileSummaries Svuota i riepiloghi dei quantili da ciascuna risorsa del flusso quantile. BoostedTreesGetEnsembleStates Recupera il token del timbro della risorsa dell'insieme di alberi, il numero di alberi e le statistiche di crescita. BoostedTreesCrea riepiloghi quantili Crea il riepilogo dei quantili per il batch. BoostedTreesMakeStatsSummary Crea il riepilogo delle statistiche accumulate per il batch. BoostedTreesPredict Esegue più predittori di ensemble di regressione additiva su istanze di input e calcola i logit. BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries Aggiungere i riepiloghi dei quantili a ciascuna risorsa del flusso quantile. BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize Deserializza i limiti del bucket e prepara il flag nell'attuale QuantileAccumulator. BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush Svuota i riepiloghi per una risorsa flusso quantile. BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries Genera i limiti del bucket per ciascuna funzionalità in base ai riepiloghi accumulati. BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp Crea un handle per BoostedTreesQuantileStreamResource. BoostedTreesSerializeEnsemble Serializza l'insieme dell'albero in un proto. BoostedTreesSparseAggregateStats Aggrega il riepilogo delle statistiche accumulate per il batch. BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureDividi Calcola i guadagni per ciascuna funzionalità e restituisce le migliori informazioni di suddivisione possibili per la funzionalità. BoostedTreesTrainingPredict Esegue più predittori di ensemble di regressione additiva su istanze di input e calcola l'aggiornamento ai logit memorizzati nella cache. BoostedTreesUpdateEnsemble Aggiorna l'insieme degli alberi aggiungendo un livello all'ultimo albero in crescita o iniziando un nuovo albero. BoostedTreesUpdateEnsembleV2 Aggiorna l'insieme degli alberi aggiungendo un livello all'ultimo albero in crescita o iniziando un nuovo albero. BroadcastDynamicShape <T estende il numero> Restituisce la forma di s0 op s1 con broadcast. BroadcastGradientArgs <T estende il numero> Restituisce gli indici di riduzione per il calcolo dei gradienti di s0 op s1 con broadcast. Trasmetti a <T> Trasmetti un array per una forma compatibile. Mettere in ordine Classifica gli "input" in base ai "confini". CSRSparseMatrixComponents <T> Legge i componenti CSR nell'indice batch. CSRSparseMatrixToDense <T> Convertire un CSRSparseMatrix (possibilmente in batch) in denso. CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> Converte un CSRSparesMatrix (possibilmente in batch) in uno SparseTensor. CSVDataset CSVDatasetV2 CTLossV2 Calcola la perdita CTC (probabilità logaritmica) per ciascuna voce batch. CacheDatasetV2 CheckNumericsV2 <T estende il numero> Controlla un tensore per i valori NaN, -Inf e +Inf. Scegli il set di dati più veloce ClipPerValore <T> Ritaglia i valori del tensore su un minimo e un massimo specificati. CollettivoBcastRecvV2 <U> Riceve un valore tensore trasmesso da un altro dispositivo. CollectiveBcastSendV2 <T> Trasmette un valore tensore a uno o più altri dispositivi. CollectiveGather <T estende il numero> Accumula reciprocamente più tensori di identico tipo e forma. CollectiveGatherV2 <T estende il numero> Accumula reciprocamente più tensori di identico tipo e forma. CollectivePermute <T> Un'operazione per permutare i tensori tra le istanze TPU replicate. CollectiveReduceV2 <T estende il numero> Riduce reciprocamente più tensori di identico tipo e forma. Soppressione combinata NonMax Seleziona avidamente un sottoinsieme di riquadri di delimitazione in ordine decrescente di punteggio, Questa operazione esegue non_max_suppression sugli input per batch, in tutte le classi. CompositeTensorVariantFromComponents Codifica un valore "ExtensionType" in un tensore scalare "variante". CompositeTensorVariantToComponents Decodifica un tensore scalare "variante" in un valore "ExtensionType". Elemento compresso Comprime un elemento del set di dati. Calcola dimensione batch Calcola la dimensione batch statica di un set di dati senza batch parziali. Concat <T> Concatena i tensori lungo una dimensione. ConfiguraTPU distribuito Configura le strutture centralizzate per un sistema TPU distribuito. Configura l'incorporamentoTPUE Configura TPUEmbedding in un sistema TPU distribuito. Costante <T> Un operatore che produce un valore costante. ConsumaMutexLock Questa operazione utilizza un blocco creato da "MutexLock". ControlTrigger Non fa nulla. Copia <T> Copia un tensore da CPU a CPU o da GPU a GPU. CopiaHost <T> Copia un tensore su host. CountUpTo <T estende il numero> Incrementa 'ref' fino a raggiungere 'limit'. CrossReplicaSum <T estende Numero> Un'operazione per sommare gli input tra le istanze TPU replicate. CudnnRNNBackpropV3 <T estende il numero> Passaggio di backprop di CudnnRNNV3. CudnnRNNCanonalToParamsV2 <T estende il numero> Converte i parametri CudnnRNN dalla forma canonica alla forma utilizzabile. CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T estende il numero> Recupera i parametri CudnnRNN in forma canonica. CudnnRNNV3 <T estende il numero> Una RNN supportata da cuDNN. CumulativeLogsumexp <T estende il numero> Calcola il prodotto cumulativo del tensore "x" lungo l'asse. DataServiceDataset Crea un set di dati che legge i dati dal servizio tf.data. DataServiceDatasetV2 Crea un set di dati che legge i dati dal servizio tf.data. Set di datiCardinalità Restituisce la cardinalità di "input_dataset". Set di dati da grafico Crea un set di dati dal dato `graph_def`. DatasetToGraphV2 Restituisce un GraphDef serializzato che rappresenta "input_dataset". Dawns <T estende Numero> DebugGradientIdentity <T> Operazione identità per il debug del gradiente. DebugGradientRefIdentity <T> Operazione identità per il debug del gradiente. DebugIdentity <T> Fornisce una mappatura dell'identità del tensore di input di tipo non Ref per il debug. DebugIdentityV2 <T> Debug identità V2 op. DebugNanCount Debug contatore valori NaN Op. DebugNumericSummary Riepilogo numerico debug Op. DebugNumericSummaryV2 <U estende il numero> Debug Riepilogo Numerico V2 Op. DecodeImage <T estende il numero> Funzione per decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg e decode_png. DecodePaddedRaw <T estende il numero> Reinterpretare i byte di una stringa come un vettore di numeri. DecodeProto L'operazione estrae i campi da un protocollo serializzato memorizzando il messaggio in tensori. Copia profonda <T> Crea una copia di "x". EliminaIteratore Un contenitore per una risorsa iteratore. EliminaMemoryCache EliminaMultiDeviceIterator Un contenitore per una risorsa iteratore. EliminaGeneratoreSeme Casuale EliminaSeedGenerator EliminaSessionTensor Elimina il tensore specificato dal suo handle nella sessione. DenseBincount <U estende il numero> Conta il numero di occorrenze di ciascun valore in una matrice di numeri interi. DenseCountSparseOutput <U estende il numero> Esegue il conteggio dei contenitori di output sparsi per un input tf.tensor. DenseToCSRSparseMatrix Converte un tensore denso in un CSRSparseMatrix (possibilmente batch). Distruggi risorsaOp Elimina la risorsa specificata dall'handle. Distruggi la variabile temporanea <T> Distrugge la variabile temporanea e restituisce il suo valore finale. DispositivoIndice Restituisce l'indice del dispositivo eseguito dall'operazione. Set di dati interleave diretto Un sostituto di "InterleaveDataset" in un elenco fisso di set di dati "N". DrawBoundingBoxesV2 <T estende il numero> Disegna riquadri di delimitazione su una serie di immagini. DummyIterationCounter DummyMemoryCache Generatore di semi fittizi Partizione dinamica <T> Partiziona i "dati" in tensori "num_partizioni" utilizzando gli indici di "partizioni". Punto dinamico <T> Interlaccia i valori dai tensori "dati" in un singolo tensore. ModificaDistanza Calcola la distanza di modifica Levenshtein (eventualmente normalizzata). Eg <U> Calcola la scomposizione automatica di una o più matrici quadrate. Einsum <T> Contrazione del tensore secondo la convenzione di Einstein sulla sommatoria. <T> vuoto Crea un tensore con la forma data. Elenco Tensori Vuoti Crea e restituisce un elenco di tensori vuoto. VuotoTensorMap Crea e restituisce una mappa tensore vuota. EncodeProto L'operazione serializza i messaggi protobuf forniti nei tensori di input. EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch Un'operazione che accoda un elenco di tensori batch di input a TPUEmbedding. EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch Facilita il porting del codice che utilizza tf.nn.embedding_lookup(). EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch Un'operazione che accoda TPUEmbedding indici di input da uno SparseTensor. EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch Facilita il porting del codice che utilizza tf.nn.embedding_lookup_sparse(). GuaranteeShape <T> Assicura che la forma del tensore corrisponda alla forma prevista. Immettere <T> Crea o trova un frame figlio e rende disponibili i "dati" al frame figlio. Erfinv <T estende Numero> Norma euclidea <T> Calcola la norma euclidea degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. Esci da <T> Esce dal frame corrente al frame principale. EspandiDim <T> Inserisce una dimensione pari a 1 nella forma di un tensore. Set di dati AutoShard sperimentale Crea un set di dati che suddivide in partizioni il set di dati di input. ExperimentalBytesProducedStatsDataset Registra la dimensione in byte di ciascun elemento di "input_dataset" in uno StatsAggregator. Sperimentale Scegli il set di dati più veloce Set di dati sperimentaliCardinalità Restituisce la cardinalità di "input_dataset". Set di dati sperimentali su TFRecord Scrive il set di dati specificato nel file specificato utilizzando il formato TFRecord. Set di dati sperimentaleDenseToSparseBatch Crea un set di dati che raggruppa gli elementi di input in uno SparseTensor. Set di dati sperimentaleLatencyStats Registra la latenza della produzione di elementi `input_dataset` in uno StatsAggregator. Set di dati ExperimentalMatchingFiles ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset Crea un set di dati che sovrascrive il parallelismo intra-operatorio massimo. ExperimentalParseExampleDataset Trasforma "input_dataset" contenente i prototipi "Example" come vettori di DT_STRING in un set di dati di oggetti "Tensor" o "SparseTensor" che rappresentano le funzionalità analizzate. Set di dati del pool di thread privati ​​sperimentali Crea un set di dati che utilizza un pool di thread personalizzato per calcolare "input_dataset". Set di dati casuali sperimentali Crea un set di dati che restituisce numeri pseudocasuali. Set di dati sperimentaleRebatch Crea un set di dati che modifica la dimensione del batch. ExperimentalSetStatsAggregatorDataset Set di dati ExperimentalSlidingWindow Crea un set di dati che passa una finestra scorrevole su "input_dataset". Set di dati SQL sperimentale Crea un set di dati che esegue una query SQL e genera righe del set di risultati. ExperimentalStatsAggregatorHandle Crea una risorsa di gestione delle statistiche. ExperimentalStatsAggregatorSummary Produce un riepilogo di tutte le statistiche registrate dal gestore delle statistiche specificato. Set di dati sperimentaleUnbatch Un set di dati che divide gli elementi del suo input in più elementi. Esprime <T estende Numero> EstrattoGlimpseV2 Estrae uno scorcio dal tensore di input. ExtractVolumePatches <T estende il numero> Estrai le `patch` da `input` e inseriscile nella dimensione di output `"profondità"`. Compila <U> Crea un tensore riempito con un valore scalare. FinalizeDataset Crea un set di dati applicando "tf.data.Options" a "input_dataset". impronta digitale Genera valori di impronte digitali. FresnelCos <T estende il numero> FresnelSin <T estende il numero> FusedBatchNormGradV3 <T estende il numero, U estende il numero> Gradiente per la normalizzazione batch. FusedBatchNormV3 <T estende il numero, U estende il numero> Normalizzazione batch. GRUBlockCell <T estende il numero> Calcola la propagazione in avanti della cella GRU per 1 passaggio temporale. GRUBlockCellGrad <T estende il numero> Calcola la propagazione all'indietro delle celle GRU per 1 passaggio temporale. Raccogli <T> Raccogli le sezioni dall'asse `params` `axis` in base a `indices`. Raccogli <T> Raccogli le sezioni da "params" in un tensore con la forma specificata da "indices". Genera proposte BoundingBox Questa operazione produce la regione di interesse da determinati riquadri di delimitazione (bbox_deltas) codificati rispetto agli ancoraggi secondo l'eq.2 in arXiv:1506.01497 L'operazione seleziona le prime caselle di punteggio `pre_nms_topn`, le decodifica rispetto alle ancore, applica la soppressione non massimale su caselle sovrapposte con valore di intersezione su unione (iou) superiore a "nms_threshold", scartando le caselle in cui il lato più corto è inferiore a " dimensione_min`. OttieniOpzioni Restituisce il file "tf.data.Options" allegato a "input_dataset". GetSessionHandle Memorizza il tensore di input nello stato della sessione corrente. GetSessionTensor <T> Ottieni il valore del tensore specificato dal suo handle. GaranziaConst <T> Fornisce una garanzia al runtime TF che il tensore di input è una costante. HashTable Crea una tabella hash non inizializzata. HistogramFixedWidth <U estende il numero> Restituisce l'istogramma dei valori. Identità <T> Restituisce un tensore con la stessa forma e contenuto del tensore o del valore di input. IdentitàN Restituisce un elenco di tensori con le stesse forme e contenuti dell'input tensori. IgnoreErrorsDataset Crea un set di dati che contiene gli elementi di "input_dataset" ignorando gli errori. ImageProjectiveTransformV2 <T estende il numero> Applica la trasformazione data a ciascuna delle immagini. ImageProjectiveTransformV3 <T estende il numero> Applica la trasformazione data a ciascuna delle immagini. ImmutableConst <T> Restituisce il tensore immutabile dalla regione della memoria. AlimentazioneDequeue <T> Un'operazione segnaposto per un valore che verrà inserito nel calcolo. InfeedDequeueTuple Recupera più valori dall'alimentazione come tupla XLA. InfeedEnqueue Un'operazione che inserisce un singolo valore tensore nel calcolo. Buffer prelinearizzato InfeedEnqueue Un'operazione che accoda il buffer prelinearizzato nell'alimentazione TPU. InfeedEnqueueTuple Inserisce più valori tensoriali nel calcolo come una tupla XLA. Inizializza tabella Inizializzatore di tabella che accetta due tensori rispettivamente per chiavi e valori. InizializzaTableFromDataset InizializzaTableFromTextFile Inizializza una tabella da un file di testo. InserisciAggiungi <T> Aggiunge v nelle righe specificate di x. InplaceSub <T> Sottrae "v" nelle righe specificate di "x". InplaceUpdate <T> Aggiorna le righe specificate "i" con i valori "v". IsBoostedTreesEnsembleInitialized Controlla se un insieme di alberi è stato inizializzato. IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized Controlla se un flusso quantile è stato inizializzato. IsVariableInitialized Controlla se un tensore è stato inizializzato. Regressione isotonica <U estende il numero> Risolve una serie di problemi di regressione isotonica. IteratorGetDevice Restituisce il nome del dispositivo su cui è stata posizionata la "risorsa". Inizializzazione KMC2Chain Restituisce l'indice di un punto dati che deve essere aggiunto al set di semi. KmeansPlusPlusInitialization Seleziona num_to_sample righe di input utilizzando il criterio KMeans++. KthOrderStatistic Calcola la statistica dell'ordine K-esimo di un set di dati. Set di dati LMDB Crea un set di dati che genera le coppie chiave-valore in uno o più file LMDB. LSTMBlockCell <T estende il numero> Calcola la propagazione in avanti della cella LSTM per 1 passo temporale. LSTMBlockCellGrad <T estende il numero> Calcola la propagazione all'indietro della cella LSTM per 1 passo temporale. LinSpace <T estende Numero> Genera valori in un intervallo. CaricaTPUEmbeddingADAMParametri Carica i parametri di incorporamento di ADAM. LoadTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug Carica i parametri di incorporamento di ADAM con il supporto per il debug. CaricaTPUEmbeddingAdadeltaParameters Carica i parametri di incorporamento di Adadelta. LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug Carica i parametri Adadelta con il supporto per il debug. CaricaTPUEmbeddingAdagradParameters Carica i parametri di incorporamento di Adagrad. LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug Carica i parametri di incorporamento di Adagrad con il supporto per il debug. CaricaTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters Carica i parametri di incorporamento RMSProp centrati. CaricaTPUEmbeddingFTRLParametri Carica i parametri di incorporamento FTRL. LoadTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug Carica i parametri di incorporamento FTRL con supporto per il debug. LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters Parametri di incorporamento dello stimatore della frequenza di carico. LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParametersGradAccumDebug Caricatore di stima della frequenza che incorpora parametri con supporto per il debug. CaricaTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters Carica i parametri di incorporamento di MDL Adagrad Light. CaricaTPUEmbeddingMomentumParametri Carica i parametri di incorporamento di Momentum. LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug Carica i parametri di incorporamento di Momentum con il supporto per il debug. CaricaTPUEmbeddingProximalAdagradParametri Caricare i parametri di incorporamento Adagrad prossimali. LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug Carica i parametri di incorporamento Adagrad prossimali con il supporto per il debug. CaricaTPUEmbeddingProximalYogiParameters LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug CaricaTPUEmbeddingRMSPropParametri Carica i parametri di incorporamento di RMSProp. LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug Carica i parametri di incorporamento di RMSProp con il supporto per il debug. CaricaTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters Carica i parametri di incorporamento SGD. LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug Carica i parametri di incorporamento SGD. LookupTableExport <T, U> Restituisce tutte le chiavi e i valori nella tabella. RicercaTabellaTrova <U> Cerca le chiavi in ​​una tabella e restituisce i valori corrispondenti. LookupTableImport Sostituisce il contenuto della tabella con le chiavi e i valori specificati. Inserimento tabella di ricerca Aggiorna la tabella per associare le chiavi ai valori. Ricerca tabellaRimuovi Rimuove le chiavi e i valori associati da una tabella. Dimensione tabella di ricerca Calcola il numero di elementi nella tabella data. LoopCond Inoltra l'input all'output. LowerBound <U estende il numero> Applica lower_bound(sorted_search_values,values) lungo ogni riga. Lu <T, U estende Numero> Calcola la scomposizione LU di una o più matrici quadrate. RendiUnico Rendi unici tutti gli elementi nella dimensione non batch, ma \"vicini\". il loro valore iniziale. MappaCancella Op rimuove tutti gli elementi nel contenitore sottostante. MappaIncompleteSize Op restituisce il numero di elementi incompleti nel contenitore sottostante. MapPeek Op dà una sbirciatina ai valori nella chiave specificata. Dimensione mappa Op restituisce il numero di elementi nel contenitore sottostante. MappaStage Fase (chiave, valori) nel contenitore sottostante che si comporta come una tabella hash. MappaUnstage Op rimuove e restituisce i valori associati alla chiave dal contenitore sottostante. MappaUnstageNoKey Op rimuove e restituisce un valore casuale (chiave, valore) dal contenitore sottostante. MatrixDiagPartV2 <T> Restituisce la parte diagonale in batch di un tensore in batch. MatrixDiagPartV3 <T> Restituisce la parte diagonale in batch di un tensore in batch. MatrixDiagV2 <T> Restituisce un tensore diagonale raggruppato con determinati valori diagonali raggruppati. MatrixDiagV3 <T> Restituisce un tensore diagonale raggruppato con determinati valori diagonali raggruppati. MatrixSetDiagV2 <T> Restituisce un tensore di matrice in batch con nuovi valori diagonali in batch. MatrixSetDiagV3 <T> Restituisce un tensore di matrice in batch con nuovi valori diagonali in batch. Massimo <T> Calcola il massimo degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. MaxIntraOpParallelismDataset Crea un set di dati che sovrascrive il parallelismo intra-operatorio massimo. Unisci <T> Inoltra il valore di un tensore disponibile da "inputs" a "output". Min <T> Calcola il minimo degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. MirrorPad <T> Riempie un tensore con valori specchiati. Grado MirrorPad <T> Opzione gradiente per "MirrorPad" op. MlirPassthroughOp Racchiude un calcolo MLIR arbitrario espresso come modulo con una funzione main(). MulNoNan <T> Restituisce x * y per elemento. MutableDenseHashTable Crea una tabella hash vuota che utilizza i tensori come archivio di backup. MutableHashTable Crea una tabella hash vuota. MutableHashTableOfTensors Crea una tabella hash vuota. Mutex Crea una risorsa Mutex che può essere bloccata da "MutexLock". Blocco mutex Blocca una risorsa mutex. NcclAllReduce <T estende il numero> Restituisce un tensore contenente la riduzione su tutti i tensori di input. NcclBroadcast <T estende il numero> Invia "input" a tutti i dispositivi collegati all'output. NcclReduce <T estende il numero> Riduce "input" da "num_devices" utilizzando "reduction" a un singolo dispositivo. Ndtri <T estende il Numero> Vicini più vicini Seleziona i k centri più vicini per ciascun punto. NextAfter <T estende Numero> Restituisce il successivo valore rappresentabile di "x1" nella direzione di "x2", a livello di elemento. SuccessivaIterazione <T> Rende il suo input disponibile alla successiva iterazione. NoOp Non fa nulla. Int non deterministici <U> Genera in modo non deterministico alcuni numeri interi. NonMaxSuppressionV5 <T estende il numero> Seleziona avidamente un sottoinsieme di riquadri di delimitazione in ordine decrescente di punteggio, eliminando le caselle che hanno un'elevata sovrapposizione di intersezione su unione (IOU) con le caselle precedentemente selezionate. Set di dati non serializzabili OneHot <U> Restituisce un tensore one-hot. A quelli piace <T> Restituisce un tensore di uno con la stessa forma e tipo di x. OptimizeDatasetV2 Crea un set di dati applicando le ottimizzazioni correlate a "input_dataset". OpzioniDataset Crea un set di dati allegando tf.data.Options a "input_dataset". OrdinatoMapClear Op rimuove tutti gli elementi nel contenitore sottostante. Dimensione ordinata della mappa incompleta Op restituisce il numero di elementi incompleti nel contenitore sottostante. OrderedMapPeek Op dà una sbirciatina ai valori della chiave specificata. Dimensione mappa ordinata Op restituisce il numero di elementi nel contenitore sottostante. OrderedMapStage Fase (chiave, valori) nel contenitore sottostante che si comporta come un ordine contenitore associativo. OrderedMapUnstage Op rimuove e restituisce i valori associati alla chiave dal contenitore sottostante. OrderedMapUnstageNoKey Op rimuove e restituisce l'elemento (chiave, valore) con il più piccolo chiave dal contenitore sottostante. OutfeedDequeue <T> Recupera un singolo tensore dall'output di calcolo. OutfeedDequeueTuple Recupera più valori dall'output di calcolo. OutfeedDequeueTupleV2 Recupera più valori dall'output di calcolo. OutfeedDequeueV2 <T> Recupera un singolo tensore dall'output di calcolo. Coda di uscita Accodare un tensore all'uscita del calcolo. OutfeedEnqueueTuple Accodare più valori Tensor sull'output di calcolo. Blocco <T> Riempie un tensore. ParallelBatchDataset ParallelConcat <T> Concatena un elenco di tensori "N" lungo la prima dimensione. Punto dinamico parallelo <T> Interlaccia i valori dai tensori "dati" in un singolo tensore. ParseExampleDatasetV2 Trasforma "input_dataset" contenente i prototipi "Example" come vettori di DT_STRING in un set di dati di oggetti "Tensor" o "SparseTensor" che rappresentano le funzionalità analizzate. ParseEsempioV2 Trasforma un vettore di prototipi tf.Example (come stringhe) in tensori tipizzati. ParseSequenceEsempioV2 Trasforma un vettore di prototipi tf.io.SequenceExample (come stringhe) in tensori tipizzati. Segnaposto <T> Un'operazione segnaposto per un valore che verrà inserito nel calcolo. SegnapostoWithDefault <T> Un'operazione segnaposto che passa attraverso "input" quando il suo output non viene alimentato. Prelinearizzare Un'operazione che linearizza un valore tensore in un tensore variante opaco. PrelinearizeTuple Un'operazione che linearizza più valori di tensore in un tensore variante opaco. Stampa Stampa una stringa scalare. Set di dati del pool di thread privati Crea un set di dati che utilizza un pool di thread personalizzato per calcolare "input_dataset". Prodotto <T> Calcola il prodotto degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. QuantizeAndDequantizeV4 <T estende il numero> Quantizza quindi dequantizza un tensore. QuantizeAndDequantizeV4Grad <T estende il numero> Restituisce il gradiente di "QuantizeAndDequantizeV4". Concat quantizzato <T> Concatena tensori quantizzati lungo una dimensione. QuantizzatoConcatV2 <T> QuantizedConv2DAndRelu <V> QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V> QuantizedConv2DAndRequantize <V> QuantizedConv2DPerChannel <V> Calcola QuantizedConv2D per canale. QuantizedConv2DWithBias <V> QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W> QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X> QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V> QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X> QuantizedDepthwiseConv2D <V> Calcola Conv2D quantizzato in profondità. QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V> Calcola Conv2D quantizzato in profondità con Bias. QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> Calcola Conv2D quantizzato in profondità con Bias e Relu. QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> Calcola Conv2D quantizzato in profondità con Bias, Relu e Requantize. QuantizedMatMulWithBias <W> Esegue una moltiplicazione della matrice quantizzata di "a" per la matrice "b" con aggiunta bias. QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W estende il numero> QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> Esegui una moltiplicazione della matrice quantizzata di "a" per la matrice "b" con aggiunta bias e fusione relu. QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> Esegui una moltiplicazione della matrice quantizzata di "a" per la matrice "b" con aggiunta bias, relu e riquantizzazione della fusione. QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W> Risagoma quantizzata <T> Riforma un tensore quantizzato secondo l'operazione Reshape op. RaggedBincount <U estende il numero> Conta il numero di occorrenze di ciascun valore in una matrice di numeri interi. RaggedCountSparseOutput <U estende il numero> Esegue il conteggio dei contenitori di output sparsi per un input tensore irregolare. RaggedCross <T, U estende Numero> Genera una croce di funzionalità da un elenco di tensori e la restituisce come RaggedTensor. RaggedGather <T estende Numero, U> Raccogli le sezioni irregolari dall'asse "params" "0" in base agli "indici". RaggedRange <U estende il numero, T estende il numero> Restituisce un "RaggedTensor" contenente le sequenze di numeri specificate. RaggedTensorFromVariant <U estende Number, T> Decodifica un tensore "variante" in un "RaggedTensor". RaggedTensorToSparse <U> Converte un `RaggedTensor` in uno `SparseTensor` con gli stessi valori. RaggedTensorToTensor <U> Crea un tensore denso da un tensore irregolare, possibilmente alterandone la forma. RaggedTensorToVariant Codifica un `RaggedTensor` in un tensore `variante`. RaggedTensorToVariantGradient <U> Helper utilizzato per calcolare il gradiente per "RaggedTensorToVariant". Intervallo <T estende il numero> Crea una sequenza di numeri. Rango Restituisce il rango di un tensore. LeggiVariableOp <T> Legge il valore di una variabile. RibatchDataset Crea un set di dati che modifica la dimensione del batch. RibatchDatasetV2 Crea un set di dati che modifica la dimensione del batch. Ricev <T> Riceve il tensore denominato da send_device su recv_device. RecvTPUEmbeddingActivations Un'operazione che riceve attivazioni di incorporamento sulla TPU. Riduci tutto Calcola la "logica e" degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. RiduciQualsiasi Calcola l'"or logico" degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. RiduciMax <T> Calcola il massimo degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. RiduciMin <T> Calcola il minimo degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. RiduciProd <T> Calcola il prodotto degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. Riduci somma <T> Calcola la somma degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. RifInserisci <T> Crea o trova un frame figlio e rende disponibili i "dati" al frame figlio. RifEsci <T> Esce dal frame corrente al frame principale. IdentitàRif <T> Restituisce lo stesso tensore di riferimento del tensore di riferimento in input. RifUnisci <T> Inoltra il valore di un tensore disponibile da "inputs" a "output". RefNextIterazione <T> Rende il suo input disponibile alla successiva iterazione. RifSeleziona <T> Inoltra l'elemento "index" di "inputs" a "output". RifInterruttore <T> Inoltra il tensore di riferimento "data" alla porta di output determinata da "pred". RegisterDataset Registra un set di dati con il servizio tf.data. Intervallo di riquantizzazione per canale Calcola l'intervallo di riquantizzazione per canale. RiquantizzaPerCanale <U> Riquantizza l'input con i valori minimo e massimo noti per canale. Rimodella <T> Rimodella un tensore. ResourceAccumulatorApplyGradient Applica un gradiente a un determinato accumulatore. ResourceAccumulatorNumAccumulato Restituisce il numero di gradienti aggregati negli accumulatori specificati. ResourceAccumulatorSetGlobalStep Aggiorna l'accumulatore con un nuovo valore per global_step. ResourceAccumulatorTakeGradient <T> Estrae il gradiente medio nel ConditionalAccumulatore specificato. ResourceApplyAdagradV2 Aggiorna '*var' secondo lo schema adagrad. ResourceApplyAdamWithAmsgrad Aggiorna '*var' secondo l'algoritmo di Adam. ResourceApplyKerasMomentum Aggiorna '*var' secondo lo schema del momentum. ResourceConditionalAccumulatore Un accumulatore condizionale per l'aggregazione dei gradienti. ResourceCountUpTo <T estende il numero> Incrementa la variabile puntata da "risorsa" fino a raggiungere il "limite". ResourceGather <U> Raccogli sezioni dalla variabile puntata da "risorsa" in base agli "indici". ResourceGatherNd <U> ResourceScatterAdd Aggiunge aggiornamenti sparsi alla variabile a cui fa riferimento "risorsa". ResourceScatterDiv Divide gli aggiornamenti sparsi nella variabile a cui fa riferimento "resource". ResourceScatterMax Riduce gli aggiornamenti sparsi nella variabile a cui fa riferimento "resource" utilizzando l'operazione "max". Min. dispersione risorse Riduce gli aggiornamenti sparsi nella variabile a cui fa riferimento "resource" utilizzando l'operazione "min". ResourceScatterMul Moltiplica gli aggiornamenti sparsi nella variabile a cui fa riferimento "risorsa". ResourceScatterNdAdd Applica un'addizione sparsa a singoli valori o sezioni in una variabile. ResourceScatterNdMax ResourceScatterNdMin ResourceScatterNdSub Applica la sottrazione sparsa a singoli valori o sezioni in una variabile. ResourceScatterNdUpdate Applica "aggiornamenti" sparsi a singoli valori o sezioni all'interno di un dato variabile secondo "indici". ResourceScatterSub Sottrae gli aggiornamenti sparsi dalla variabile a cui fa riferimento "risorsa". ResourceScatterUpdate Assegna aggiornamenti sparsi alla variabile a cui fa riferimento "risorsa". ResourceSparseApplyAdagradV2 Aggiorna le voci rilevanti in '*var' e '*accum' secondo lo schema adagrad. ResourceSparseApplyKerasMomentum Aggiorna le voci rilevanti in '*var' e '*accum' secondo lo schema del momentum. ResourceStridedSliceAssign Assegna "value" al riferimento del valore l suddiviso di "ref". RecuperaTPUEmbeddingADAMParametri Recuperare i parametri di incorporamento di ADAM. RecuperaTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug Recupera i parametri di incorporamento di ADAM con il supporto per il debug. RecuperaTPUEmbeddingAdadeltaParameters Recupera i parametri di incorporamento di Adadelta. RecuperaTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug Recupera i parametri di incorporamento di Adadelta con il supporto per il debug. RecuperaTPUEmbeddingAdagradParameters Recupera i parametri di incorporamento di Adagrad. RecuperaTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug Recupera i parametri di incorporamento di Adagrad con il supporto per il debug. RecuperaTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters Recupera i parametri di incorporamento RMSProp centrati. RecuperaTPUEmbeddingFTRLParametri Recupera i parametri di incorporamento FTRL. RecuperaTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug Recupera i parametri di incorporamento FTRL con supporto per il debug. RecuperaTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters Recuperare i parametri di incorporamento dello stimatore di frequenza. RecuperaTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParametersGradAccumDebug Recupera i parametri di incorporamento dello stimatore di frequenza con il supporto per il debug. RecuperaTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters Recupera i parametri di incorporamento di MDL Adagrad Light. RecuperaTPUEmbeddingMomentumParameters Recupera i parametri di incorporamento di Momentum. RecuperaTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug Recupera i parametri di incorporamento di Momentum con il supporto per il debug. RecuperaTPUEmbeddingProximalAdagradParameters Recuperare i parametri di incorporamento Adagrad prossimali. RecuperaTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug Recupera i parametri di incorporamento Adagrad prossimali con il supporto per il debug. RecuperaTPUEmbeddingProximalYogiParameters RecuperaTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug RecuperaTPUEmbeddingRMSPropParameters Recupera i parametri di incorporamento di RMSProp. RecuperaTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug Recupera i parametri di incorporamento di RMSProp con il supporto per il debug. RecuperaTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters Recupera i parametri di incorporamento SGD. RecuperaTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug Recupera i parametri di incorporamento SGD con il supporto per il debug. <T> inversa Inverte le dimensioni specifiche di un tensore. Sequenza inversa <T> Inverte le fette di lunghezza variabile. Riscabs <t estende il numero> Riscadd <t estende il numero> Restituisce X + Y-Element-Wise. Riscbinaryarithmetic <t estende il numero> RiscbinaryComparison Riscbitcast <u> RiscBroadcast <T> Risccast <u> Risceil <t estende il numero> Rischholesky <t estende il numero> RiscConcat <T> Riscconv <t estende il numero> Risccos <t estende il numero> Riscdiv <t estende il numero> Riscdot <t estende il numero> Riscexp <t estende il numero> Riscfft <T> Riscfloor <t estende il numero> Riscgather <T> Riscimag <u estende il numero> Riscisfinite Risclog <t estende il numero> Risclogical e Risclogicalnot Risclogicor Riscmax <t estende il numero> Restituisce l'elemento max (x, y). Riscmin <t estende il numero> Riscmul <t estende il numero> Riscneg <t estende il numero> Riscpad <t estende il numero> Riscpool <t estende il numero> Riscpow <t estende il numero> Riscriamuniforme Riscreal <u estende il numero> Riscreduce <t estende il numero> Riscrem <t estende il numero> Risarhape <t estende il numero> Riscreverse <t estende il numero> Riscscatter <u estende il numero> Riscshape <u estende il numero> Riscsign <t estende il numero> Riscslice <t estende il numero> Riscsort <t estende il numero> Riscsqueeze <t> Riscsub <t estende il numero> Risctraspose <t> Risctriangularsolve <t estende il numero> Risunario <t estende il numero> Rngreadandskip Avanzare il contatore di un RNG contropiede. Rngskip Avanzare il contatore di un RNG contropiede. Rotolo <t> Rotola gli elementi di un tensore lungo un asse. SamplingDataSet Crea un set di dati che preleva un campione Bernoulli del contenuto di un altro set di dati. Scaleandraslate Scaleandranslategrad <t estende il numero> SPATTERADD <T> Aggiunge aggiornamenti sparsi a un riferimento variabile. SPAREDIV <T> Divide un riferimento variabile per aggiornamenti sparsi. ScatterMax <t estende il numero> Riduce gli aggiornamenti sparsi in un riferimento variabile utilizzando l'operazione "max". Scattermin <t estende il numero> Riduce gli aggiornamenti sparsi in un riferimento variabile utilizzando l'operazione `min". Dispettimento <t> Moltiplica aggiornamenti sparsi in un riferimento variabile. Dispetting <u> Scatter `aggiornamenti` in un nuovo tensore secondo" Indici ". SPATTERDADD <T> Applica l'aggiunta sparsa ai singoli valori o sezioni in una variabile. SPARENDMAX <T> Calcola il massimo dell'elemento. SPARENDMIN <T> Calcola il minimo dell'elemento. SPIRFNDNONALIASINGADD <T> Applica un'addizione sparsa all'"input" utilizzando valori o sezioni individuali da `aggiornamenti` secondo gli indici `indices`. Dispettomsub <t> Applica sottrazione sparsa a singoli valori o sezioni in una variabile. Dispettingupdate <t> Applica sparsi `aggiornamenti` a singoli valori o fette all'interno di un dato variabile secondo "indici". ScatterSub <T> Sottrae aggiornamenti sparsi a un riferimento variabile. SPARTUPDATE <T> Applica aggiornamenti sparsi a un riferimento variabile. SelectV2 <T> Inviare Invia il tensore denominato da Send_Device a recv_device. Sendtpuembeddinggradients Esegue aggiornamenti a gradiente delle tabelle di incorporamento. Setdiff1d <t, u estende il numero> Calcola la differenza tra due elenchi di numeri o stringhe. Impostare Numero di elementi univoci lungo l'ultima dimensione dell'input `set`. Forma <u estende il numero> Restituisce la forma di un tensore. Shapen <u estende il numero> Restituisce la forma dei tensori. Sharddataset Crea un `setset` che include solo 1/` num_shards` di questo set di dati. ShuffleAndRepeAtDataSETv2 Shuffledatasetv2 Shuffledatasetv3 ShutdownDistributedPu Spegnere un sistema TPU distribuito in esecuzione. Dimensione <u estende il numero> Restituisce la dimensione di un tensore. Skipgram Analizza un file di testo e crea un lotto di esempi. Sleepdataset Fetta <t> Restituisci una fetta da "input". SlidingWindowdataset Crea un set di dati che passa una finestra scorrevole su `input_dataset`. Snapshot <T> Restituisce una copia del tensore di input. Snapshotdataset Crea un set di dati che scriverà / letta da un'istantanea. Snapshotdatasetreader SnapshotNestedDataSetreader Sobolsample <t estende il numero> Genera punti dalla sequenza di Sobol. SpaceToBatchnd <t> SpaceToBatch per tensori ND di tipo T. SPAREAPTONADAGADV2 <T> Aggiorna le voci pertinenti in '*var' e '*accum' secondo lo schema ADAGRAD. Sparasebincount <u estende il numero> Conta il numero di occorrenze di ciascun valore in un array intero. SparseCountsParseOutput <U estende il numero> Esegue il conteggio del bidone sparato per un ingresso di tensore sparso. Sparsecrosshashed Genera Sparse Cross da un elenco di tensori sparsi e densi. SparseCrossv2 Genera Sparse Cross da un elenco di tensori sparsi e densi. SparseMatrixAdd Aggiunta sparsa di due matrici CSR, c = alfa * a + beta * B. SparseMatrixMatmul <T> Matrix-Multiplica una matrice sparsa con una matrice densa. Sparsematrixmul Moltiplicazione per elementi di una matrice sparsa con un tensore denso. SparseMatrixnnz Restituisce il numero di nonzero di `spara_matrix`. SparseMatrixorderingamd Calcola il grado minimo approssimativo (AMD) ordinamento di `Input`. SparseMatrixSoftmax Calcola il softmax di un csrsparsematrix. SparseMatrixSoftmaxgrad Calcola il gradiente dello SparseMatrixSoftmax op. SparseMatrixsParsecholesky Calcolo la scarsa decomposizione di Cholesky di `Input`. SparseMatrixsParsematmul Mulsipli spari-matrice di due matrici CSR `A` e` b`. SparseMatrixTraspose Traspone le dimensioni interne (matrice) di una csrsparsematrix. Sparsematrixzeros Crea una CSRSPARSPARSEMATRIX All-Geros con forma `Dense_Shape`. SparseseGments Sument <T estende il numero> Calcola i gradienti per sparsesegmensum. Sparestensortocsrsparsematrix Converte uno sparsetensor in una (possibilmente batch) CSRSPARSPARSEMATRIX. Spence <t estende il numero> Diviso <T> Divide un tensore in tensori `num_split` lungo una dimensione. Splitv <T> Divide un tensore in tensori `num_split` lungo una dimensione. Spremere <t> Rimuove le dimensioni della dimensione 1 dalla forma di un tensore. Stack <t> Prepara un elenco di tensori `N` Rank-`R` in un tensore di Rank` (R+1) `. Palcoscenico Valori dello stadio simili a un accordo leggero. Stagecreare OP rimuove tutti gli elementi nel contenitore sottostante. Stagepeek OP PEEKS ai valori all'indice specificato. StageSize Op restituisce il numero di elementi nel contenitore sottostante. StatefulRandombinomial <v estende il numero> StatefulstandardNormal <u> Restituisce valori casuali da una distribuzione normale. StatefulstandardNormalv2 <u> Restituisce valori casuali da una distribuzione normale. StatefulTruncatedNormal <u> Output valori casuali da una distribuzione normale troncata. StatefulUniform <u> Emette valori casuali da una distribuzione uniforme. StatefulUniformulLint <u> Output numeri interi casuali da una distribuzione uniforme. StatefulUniformeint <u> Output numeri interi casuali da una distribuzione uniforme. StatelessParaMeterizedTruncatedNormal <v estende il numero> STATOSTessRandombinomial <W estende il numero> Output numeri casuali pseudorandom deterministici da una distribuzione binomiale. StatelessRandomGammav2 <v estende il numero> Output numeri casuali pseudorandom deterministici da una distribuzione gamma. ABILETSRANDOMGETALG Scegli il miglior algoritmo di RNG contropiede basato sul dispositivo. StatelessRandomGetKeyCounter Scrambles Seed in Key and Counter, usando il miglior algoritmo basato sul dispositivo. StatelessRandomGetKeyCounteralg Scegli il miglior algoritmo in base al dispositivo e si astra in chiave nella chiave e nel bancone. StatelessRandomnorMalv2 <U estende il numero> Output Valori pseudorandom deterministici da una distribuzione normale. StatelessRandompoisson <W estende il numero> Output numeri casuali pseudorandom deterministici da una distribuzione di Poisson. StatelessRandomUniformulLint <v estende il numero> Output deterministici interi casuali pseudorandom da una distribuzione uniforme. StatelessRandomUniformulLintv2 <U estende il numero> Output deterministici interi casuali pseudorandom da una distribuzione uniforme. StatelessRandomUniformIntV2 <U estende il numero> Output deterministici interi casuali pseudorandom da una distribuzione uniforme. StatelessRandomUniformv2 <U estende il numero> Output valori casuali pseudorandom deterministici da una distribuzione uniforme. StatelessSampleDistortedBoundingBox <T estende il numero> Genera una scatola di delimitazione distorta casualmente per un'immagine determinalmente. StatelessTRuncatedNormalv2 <U estende il numero> Output Valori pseudorandom deterministici da una distribuzione normale troncata. STAGGREGATORHANDLEV2 StatSaggretersEtsummarywriter Imposta un Summary_Writer_Interface per registrare le statistiche utilizzando Stats_Aggregatore fornite. Stopgradient <t> Arresta il calcolo del gradiente. StridedSlice <T> Restituisci una fetta colpita da `input`. Stridsliceassign <t> Assegnare `valore` al riferimento a valore L affettato di` ref`. Stridslicegrad <u> Restituisce il gradiente di `Stridedslice`. Stringlower Converte tutti i personaggi maiuscole nei rispettivi sostituti minuscoli. Stringngrams <t estende il numero> Crea NGRAM da dati di stringa sfilacciati. Stringupper Converte tutti i personaggi minuscoli nei rispettivi sostituti maiuscole. Somma <t> Calcola la somma degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. Commutazione <t> Inoltra `data` alla porta di output determinata da` pred`. TpuCompilationResult Restituisce il risultato di una compilazione TPU. TPUCOMPILESECTEDASSERT Afferma che la compilation è riuscita. Tpuembeddactivations Un OP che abilita la differenziazione degli incorporamenti della TPU. Tpuexecute OP che carica ed esegue un programma TPU su un dispositivo TPU. Tpuexecuteandupdatevariables OP che esegue un programma con aggiornamenti variabili sul posto opzionali. TpUordinalSelector Un selettore principale TPU op. TpupartitionEdInput <T> Un OP che raggruppa insieme un elenco di input partizionati. TpupartitionEdoutput <T> Un'operazione che demultiplexa un tensore affinché venga suddiviso da XLA in un elenco di partizioni output al di fuori del calcolo XLA. Tpureplicatemetadata Metadati che indicano come replicare il calcolo TPU. Tpureplicatedinput <t> Collega N Input a un calcolo TPU replicato N-way. TpureplicatedOutput <T> Collega N Output da un calcolo TPU replicato a Vide. Tpureshardvariables Operazione che riconfigura le variabili TPU sul dispositivo allo stato specificato. Temporaryvariable <T> Restituisce un tensore che può essere mutato, ma persiste solo in un solo passaggio. Tensoraray Una serie di tensori di determinate dimensioni. TensorArrayClose Elimina il tensorarray dal suo contenitore di risorse. TensoraRrayConcat <T> Concattare gli elementi dal tensorarray in valore `valore '. TensoraRrayGather <T> Raccogli elementi specifici dal tensorarray in output `valore '. Tensorarraygrad Crea un tensorarray per conservare i gradienti di valori nella maniglia data. TensoraRraygradwithShape Crea un tensorarray per la memorizzazione di più gradienti di valori nella maniglia data. TensoraRraypack <T> Tensorarrayread <t> Leggi un elemento da TensorArray nell'output "value". Tensorarrayscatter Spargi i dati dal valore di input in specifici elementi di tensorarray. Tensorarraysize Ottieni le dimensioni attuali del tensorarray. TensorArraySplit Dividi i dati dal valore di input in elementi tensorarray. TensoraRrayunpack TensoraRrayWrite Spingi un elemento su Tensor_array. TensorListConcat <T> Concatta tutti i tensori nell'elenco lungo la 0a dimensione. TensorListConcatlist TensorListConcatv2 <u> Concatta tutti i tensori nell'elenco lungo la 0a dimensione. TensorListElementShape <t estende il numero> La forma degli elementi dell'elenco dato, come tensore. Tensorlistfromtensor Crea un tensorlist che, se impilato, ha il valore di `tensor '. TensorListGather <T> Crea un tensore indicando la tensorlist. Tensorlistgetitem <T> TensorListLength Restituisce il numero di tensori nell'elenco dei tensori di input. TensorListPopback <T> Restituisce l'ultimo elemento dell'elenco di input e un elenco con tutti tranne quell'elemento. TensorListPushback Restituisce un elenco che ha il Tensor `Tensor` passato come ultimo elemento e gli altri elementi dell'elenco indicato in` input_handle`. TensorListPushBackbatch TensorListreserve Elenco della dimensione data con elementi vuoti. TensorLissize RICESIZZA L'elenco. TensorListCatter Crea un tensorlist indicando un tensore. TensorListsCatterIntIexistingList Scattering il tensore agli indici in un elenco di input. TensorListsCatterv2 Crea un tensorlist indicando un tensore. TensorListListItem TensorListsplit Divide un tensore in un elenco. TensorListStack <T> Immerge tutti i tensori nell'elenco. Tensormaperasi Restituisce una mappa del tensore con l'articolo dalla chiave data cancellata. Tensormaphaskey Restituisce se la chiave data esiste nella mappa. Tensormapinsert Restituisce una mappa che è la 'input_handle' con la coppia di valore chiave data inserita. Tensormaplookup <u> Restituisce il valore da una determinata chiave in una mappa del tensore. Tensormapsize Restituisce il numero di tensori nella mappa del tensore di input. TensormapStackKeys <T> Restituisce uno stack tensore di tutte le chiavi in ​​una mappa del tensore. Tensorscatteradd <t> Aggiunge "aggiornamenti" sparsi a un tensore esistente in base agli "indici". Tensorscattermax <t> Tensorscattermin <t> Tensorscattersub <t> Sottrae sparse `aggiornamenti 'da un tensore esistente secondo` indici'. Tensorscatterupdate <t> Scatter `aggiornamenti` in un tensore esistente secondo" Indici ". TENSORSTRIDSSLICEUPDATE <T> Assegnare `valore` al riferimento a valore L affettato di` Input`. Threadpooldataset Crea un set di dati che utilizza un pool di thread personalizzato per calcolare "input_dataset". ThreadPoolHandle Crea un set di dati che utilizza un pool di thread personalizzato per calcolare "input_dataset". Piastrella <t> Costruisce un tensore piastrellando un determinato tensore. Timestamp Fornisce il tempo dall'epoca in pochi secondi. Tobool Converte un tensore in un predicato scalare. Topkunique Restituisce i valori univoci Topk nell'array in ordine ordinato. Topkwithunique Restituisce i valori topk nell'array in ordine ordinato. Tridiagonalmatmul <T> Calcola il prodotto con matrice tridiagonale. Tridiagonalsolve <t> Risolve sistemi tridiagonali di equazioni. UnMATCH <T> Inverte il funzionamento del batch per un singolo tensore di uscita. Unbitchgrad <t> Gradiente di Unbatch. Sconcertante Non comprende un elemento di set di dati compresso. UnicodeDecode <t estende il numero> Decodifica ogni stringa in `Input` in una sequenza di punti di codice Unicode. UnicodeEncode Codificare un tensore di int in stringhe unicode. Unique <T, V estende il numero> Trova elementi unici lungo un asse di un tensore. Unquedataset Crea un set di dati che contiene gli elementi unici di `input_dataset`. Unquewithcounts <t, v estende il numero> Trova elementi unici lungo un asse di un tensore. Sonovelindex <t estende il numero> Converte una serie di indici piatti in una tuplo di array di coordinate. UnsortedSegmentJoin Si unisce agli elementi di `Inputs` in base a` Segment_ids`. Unstack <T> Disimballa una data dimensione di un tensore di rango-`r` in tensori `num` rank` (r-1) `. Spostamento OP è simile a un dequeue leggero. Unwrapdatasetvariant In uscita <u estende il numero> Applica Upper_Bound (Sorted_Search_Values, valori) lungo ogni riga. Varhandleop Crea un manico per una risorsa variabile. Varisinitializedop Verifica se è stata inizializzata una variabile basata sulla maniglia delle risorse. Variabile <T> Tiene lo stato sotto forma di un tensore che persiste su gradini. Variableshape <t estende il numero> Restituisce la forma della variabile puntata dalla `risorsa '. Dove Restituisce le posizioni dei valori diversi da zero / true in un tensore. Dove3 <t> Seleziona elementi da `x` o` y`, a seconda della `condizione`. Finestra Workerheartbeat Worker Heartbeat op. Wrapdatasetvariant Writerawprotosummary Scrive un riepilogo proto serializzato. XLarecvfromHost <T> Un OP che riceve un tensore dall'host. XLASENDTOHOST Un OP per inviare un tensore all'host. Xlog1py <t> Restituisce 0 se x == 0 e x * log1p (y) altrimenti, elemento. ZEROSSILE <T> Restituisce un tensore di zeri con la stessa forma e digita x.

Una classe di base per le implementazioni Op supportate da un'unica Operation .

Ogni operazione registrata nel nucleo di Tensorflow è una primitiva ed è fornita come PrimitiveOp . Le operazioni personalizzate che lavorano con una sola primitiva possono anche derivare da questa classe.

Metodi pubblici

booleano finale	è uguale a (Oggetto oggetto)
finale int	codice hash ()
Operazione	operazione () Restituisce l' Operation sottostante
stringa finale	accordare ()

Metodi ereditati

Dalla classe java.lang.Object

booleano	è uguale a (Oggetto arg0)
Classe finale<?>	getClass ()
int	codice hash ()
vuoto finale	notificare ()
vuoto finale	notificaTutti ()
Corda	accordare ()
vuoto finale	attendere (lungo arg0, int arg1)
vuoto finale	aspetta (lungo arg0)
vuoto finale	Aspettare ()

Metodi pubblici

Uguali booleani finali pubblici (Object Obj)

public finale int hashcode ()

Operazione pubblica OP ()

Restituisce l' Operation sottostante

Public Final String ToString ()