PrimitiveOp

PrimitiveOp classe abstrata pública

Subclasses diretas conhecidas Abortar , All , AllToAll <T>, AnonymousIteratorV2 , AnonymousMemoryCache , AnonymousMultiDeviceIterator , AnonymousRandomSeedGenerator , AnonymousSeedGenerator , Quaisquer , ApplyAdagradV2 <T>, AssertCardinalityDataset , AssertNextDataset , assertThat , Assign <T>, AssignAdd <T>, e outros 673. Abortar Levante uma exceção para abortar o processo quando chamado. Tudo Calcula o "e" lógico dos elementos nas dimensões de um tensor. AllToAll <T> Uma op para trocar dados entre réplicas de TPU. AnonymousIteratorV2 Um contêiner para um recurso iterador. AnonymousMemoryCache AnonymousMultiDeviceIterator Um contêiner para um recurso iterador de vários dispositivos. AnonymousRandomSeedGenerator AnonymousSeedGenerator Algum Calcula o "or lógico" dos elementos nas dimensões de um tensor. ApplyAdagradV2 <T> Atualize '* var' de acordo com o esquema adagrad. AssertCardinalityDataset AssertNextDataset Uma transformação que afirma quais transformações acontecem a seguir. AssertThat Afirma que a condição fornecida é verdadeira. Atribuir <T> Atualize 'ref' atribuindo 'valor' a ele. AssignAdd <T> Atualize 'ref' adicionando 'valor' a ele. AssignAddVariableOp Adiciona um valor ao valor atual de uma variável. AssignSub <T> Atualize 'ref' subtraindo 'valor' dele. AssignSubVariableOp Subtrai um valor do valor atual de uma variável. AssignVariableOp Atribui um novo valor a uma variável. AutoShardDataset Cria um conjunto de dados que fragmenta o conjunto de dados de entrada. BandedTriangularSolve <T> Barreira Define uma barreira que persiste em diferentes execuções de gráfico. BarrierClose Fecha a barreira fornecida. BarrierIncompleteSize Calcula o número de elementos incompletos na barreira fornecida. BarrierInsertMany Para cada chave, atribui o respectivo valor ao componente especificado. BarrierReadySize Calcula o número de elementos completos na barreira fornecida. BarrierTakeMany Pega um determinado número de elementos concluídos de uma barreira. Lote Coloca em lote todos os tensores de entrada de forma não determinística. BatchMatMulV2 <T> Multiplica fatias de dois tensores em lotes. BatchMatMulV3 <V> Multiplica fatias de dois tensores em lotes. BatchToSpace <T> BatchToSpace para tensores 4-D do tipo T. BatchToSpaceNd <T> BatchToSpace para tensores ND do tipo T. BesselI0 <T estende Number> BesselI1 <T estende Number> BesselJ0 <T estende Number> BesselJ1 <T estende Number> BesselK0 <T estende Number> BesselK0e <T estende Number> BesselK1 <T estende Number> BesselK1e <T estende Number> BesselY0 <T estende Number> BesselY1 <T estende Number> Bitcast <U> Bitcasts um tensor de um tipo para outro sem copiar dados. BlockLSTM <T estende Number> Calcula a propagação direta da célula LSTM para todas as etapas de tempo. BlockLSTMGrad <T estende Number> Calcula a propagação regressiva da célula LSTM para toda a sequência de tempo. BlockLSTMGradV2 <T estende Number> Calcula a propagação regressiva da célula LSTM para toda a sequência de tempo. BlockLSTMV2 <T estende Number> Calcula a propagação direta da célula LSTM para todas as etapas de tempo. BoostedTreesAggregateStats Agrega o resumo das estatísticas acumuladas para o lote. BoostedTreesBucketize Bucketize cada recurso com base nos limites do intervalo. BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit Calcula os ganhos para cada recurso e retorna as melhores informações de divisão possíveis para o recurso. BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 Calcula os ganhos para cada recurso e retorna as melhores informações de divisão possíveis para cada nó. BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature Calcula os ganhos para cada recurso e retorna as melhores informações de divisão possíveis para o recurso. BoostedTreesCenterBias Calcula o prior a partir dos dados de treinamento (o bias) e preenche o primeiro nó com o prior dos logits. BoostedTreesCreateEnsemble Cria um modelo de conjunto de árvore e retorna um identificador para ele. BoostedTreesCreateQuantileStreamResource Crie o recurso para Quantile Streams. BoostedTreesDeserializeEnsemble Desserializa uma configuração de conjunto de árvore serializada e substitui a árvore atual conjunto. BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp Cria um identificador para um BoostedTreesEnsembleResource BoostedTreesExampleDebugOutputs Saída de depuração / interpretabilidade do modelo para cada exemplo. BoostedTreesFlushQuantileSummaries Libere os resumos de quantis de cada recurso de fluxo de quantis. BoostedTreesGetEnsembleStates Recupera o token de carimbo de recurso do conjunto de árvores, o número de árvores e as estatísticas de crescimento. BoostedTreesMakeQuantileSummaries Faz o resumo dos quantis do lote. BoostedTreesMakeStatsSummary Faz o resumo das estatísticas acumuladas para o lote. BoostedTreesPredict Executa vários preditores de conjunto de regressão aditiva em instâncias de entrada e calcula os logits. BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries Adicione os resumos de quantis a cada recurso de fluxo de quantis. BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize Desserialize os limites do bucket e o sinalizador pronto no QuantileAccumulator atual. BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush Libere os resumos para um recurso de fluxo de quantis. BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries Gere os limites do intervalo para cada recurso com base nos resumos acumulados. BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp Cria um identificador para um BoostedTreesQuantileStreamResource. BoostedTreesSerializeEnsemble Serializa o conjunto da árvore em um proto. BoostedTreesSparseAggregateStats Agrega o resumo das estatísticas acumuladas para o lote. BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit Calcula os ganhos para cada recurso e retorna as melhores informações de divisão possíveis para o recurso. BoostedTreesTrainingPredict Executa vários preditores de conjunto de regressão aditiva em instâncias de entrada e calcula a atualização para logits em cache. BoostedTreesUpdateEnsemble Atualiza o conjunto de árvores adicionando uma camada à última árvore que está crescendo ou iniciando uma nova árvore. BoostedTreesUpdateEnsembleV2 Atualiza o conjunto de árvores adicionando uma camada à última árvore que está crescendo ou iniciando uma nova árvore. BroadcastDynamicShape <T estende Number> Retorne a forma de s0 op s1 com transmissão. BroadcastGradientArgs <T estende Number> Retorne os índices de redução para computar gradientes de s0 op s1 com transmissão. BroadcastTo <T> Transmita uma matriz para uma forma compatível. Bucketize Agrupa a 'entrada' com base em 'limites'. CSRSparseMatrixComponents <T> Lê os componentes CSR no `índice` do lote. CSRSparseMatrixToDense <T> Converta um CSRSparseMatrix (possivelmente em lote) em denso. CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> Converte um CSRSparesMatrix (possivelmente em lote) em um SparseTensor. CSVDataset CSVDatasetV2 CTCLossV2 Calcula a perda de CTC (probabilidade de log) para cada entrada de lote. CacheDatasetV2 CheckNumericsV2 <T estende Number> Verifica um tensor para os valores NaN, -Inf e + Inf. ChooseFastestDataset ClipByValue <T> Clipes os valores do tensor para um mínimo e máximo especificados. CollectiveBcastRecvV2 <U> Recebe um valor de tensor transmitido de outro dispositivo. CollectiveBcastSendV2 <T> Transmite um valor tensor para um ou mais outros dispositivos. CollectiveGather <T estende Number> Acumula mutuamente vários tensores de tipo e forma idênticos. CollectiveGatherV2 <T estende Number> Acumula mutuamente vários tensores de tipo e forma idênticos. CollectivePermute <T> Um Op para permutar tensores em instâncias replicadas de TPU. CollectiveReduceV2 <T estende Number> Reduz mutuamente vários tensores de tipo e forma idênticos. CombinedNonMaxSuppression Avidamente seleciona um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação, Esta operação executa non_max_suppression nas entradas por lote, em todas as classes. CompositeTensorVariantFromComponents Codifica um valor `ExtensionType` em um tensor escalar` variant`. CompositeTensorVariantToComponents Decodifica um Tensor escalar `variant` em um valor` ExtensionType`. CompressElement Compacta um elemento do conjunto de dados. ComputeBatchSize Calcula o tamanho do lote estático de um conjunto de dados sem lotes parciais. Concat <T> Concatena tensores ao longo de uma dimensão. ConfigureDistributedTPU Configura as estruturas centralizadas para um sistema TPU distribuído. ConfigureTPUEmbedding Configura o TPUEmbedding em um sistema TPU distribuído. Constante <T> Um operador que produz um valor constante. ConsumeMutexLock Este op consome um bloqueio criado por `MutexLock`. ControlTrigger Faz nada. Copie <T> Copie um tensor de CPU para CPU ou GPU para GPU. CopyHost <T> Copie um tensor para o host. CountUpTo <T estende Number> Incrementa 'ref' até atingir o 'limite'. CrossReplicaSum <T estende Number> Um Op para somar entradas em instâncias de TPU replicadas. CudnnRNNBackpropV3 <T estende Number> Etapa Backprop de CudnnRNNV3. CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T estende Number> Converte parâmetros CudnnRNN da forma canônica para a forma utilizável. CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T estende Number> Recupera parâmetros CudnnRNN na forma canônica. CudnnRNNV3 <T estende Number> Um RNN apoiado por cuDNN. CumulativeLogsumexp <T estende Number> Calcule o produto cumulativo do tensor `x` ao longo do` eixo`. DataServiceDataset Cria um conjunto de dados que lê dados do serviço tf.data. DataServiceDatasetV2 Cria um conjunto de dados que lê dados do serviço tf.data. DatasetCardinality Retorna a cardinalidade de `input_dataset`. DatasetFromGraph Cria um conjunto de dados do `graph_def` fornecido. DatasetToGraphV2 Retorna um GraphDef serializado que representa `input_dataset`. Dawsn <T estende Number> DebugGradientIdentity <T> Op de identidade para depuração de gradiente. DebugGradientRefIdentity <T> Op de identidade para depuração de gradiente. DebugIdentity <T> Fornece um mapeamento de identidade do tensor de entrada do tipo não Ref para depuração. DebugIdentityV2 <T> Depurar Identidade V2 Op. DebugNanCount Depurar Op. Do contador de valor NaN DebugNumericSummary Depurar Resumo Numérico Op. DebugNumericSummaryV2 <U estende Number> Depurar Resumo Numérico V2 Op. DecodeImage <T estende Number> Função para decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg e decode_png. DecodePaddedRaw <T estende Number> Reinterprete os bytes de uma string como um vetor de números. DecodeProto O op extrai campos de uma mensagem de buffers de protocolo serializada em tensores. Deepcopy <T> Faz uma cópia de `x`. DeleteIterator Um contêiner para um recurso iterador. DeleteMemoryCache DeleteMultiDeviceIterator Um contêiner para um recurso iterador. DeleteRandomSeedGenerator DeleteSeedGenerator DeleteSessionTensor Exclua o tensor especificado por seu identificador na sessão. DenseBincount <U estende Number> Conta o número de ocorrências de cada valor em uma matriz de inteiros. DenseCountSparseOutput <U estende Number> Executa a contagem de bin de saída esparsa para uma entrada tf.tensor. DenseToCSRSparseMatrix Converte um tensor denso em um CSRSparseMatrix (possivelmente em lote). DestroyResourceOp Exclui o recurso especificado pelo identificador. DestroyTemporaryVariable <T> Destrói a variável temporária e retorna seu valor final. DeviceIndex Retorne o índice do dispositivo que a operação executa. DirectedInterleaveDataset Um substituto para `InterleaveDataset` em uma lista fixa de conjuntos de dados` N`. DrawBoundingBoxesV2 <T estende Number> Desenhe caixas delimitadoras em um lote de imagens. DummyIterationCounter DummyMemoryCache DummySeedGenerator DynamicPartition <T> Particiona `dados` em tensores` num_partitions` usando índices de `partições`. DynamicStitch <T> Intercalar os valores dos tensores `data` em um único tensor. EditDistance Calcula a distância de edição de Levenshtein (possivelmente normalizada). Eig <U> Calcula a decomposição própria de uma ou mais matrizes quadradas. Einsum <T> Contração do tensor de acordo com a convenção de soma de Einstein. Esvaziar <T> Cria um tensor com a forma fornecida. EmptyTensorList Cria e retorna uma lista de tensores vazia. EmptyTensorMap Cria e retorna um mapa tensorial vazio. EncodeProto O op serializa mensagens protobuf fornecidas nos tensores de entrada. EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch Um op que enfileira uma lista de tensores de lote de entrada para TPUEmbedding. EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch Facilita a portabilidade de código que usa tf.nn.embedding_lookup (). EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch Um op que enfileira índices de entrada TPUEmbedding de um SparseTensor. EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch Facilita a transferência de código que usa tf.nn.embedding_lookup_sparse (). EnsureShape <T> Garante que a forma do tensor corresponda à forma esperada. Digite <T> Cria ou encontra um frame filho e disponibiliza `dados` para o frame filho. Erfinv <T estende Number> EuclideanNorm <T> Calcula a norma euclidiana de elementos nas dimensões de um tensor. Sair <T> Sai do quadro atual para seu quadro pai. ExpandDims <T> Insere uma dimensão de 1 na forma de um tensor. ExperimentalAutoShardDataset Cria um conjunto de dados que fragmenta o conjunto de dados de entrada. ExperimentalBytesProducedStatsDataset Registra o tamanho dos bytes de cada elemento de `input_dataset` em um StatsAggregator. ExperimentalChooseFastestDataset ExperimentalDatasetCardinality Retorna a cardinalidade de `input_dataset`. ExperimentalDatasetToTFRecord Grava o conjunto de dados fornecido no arquivo fornecido usando o formato TFRecord. ExperimentalDenseToSparseBatchDataset Cria um conjunto de dados que agrupa os elementos de entrada em um SparseTensor. ExperimentalLatencyStatsDataset Registra a latência de produção de elementos `input_dataset` em um StatsAggregator. ExperimentalMatchingFilesDataset ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset Cria um conjunto de dados que substitui o paralelismo intra-operatório máximo. ExperimentalParseExampleDataset Transforma `input_dataset` contendo protos` Example` como vetores de DT_STRING em um conjunto de dados de objetos `Tensor` ou` SparseTensor` representando os recursos analisados. ExperimentalPrivateThreadPoolDataset Cria um conjunto de dados que usa um pool de threads customizado para calcular `input_dataset`. ExperimentalRandomDataset Cria um conjunto de dados que retorna números pseudoaleatórios. ExperimentalRebatchDataset Cria um conjunto de dados que altera o tamanho do lote. ExperimentalSetStatsAggregatorDataset ExperimentalSlidingWindowDataset Cria um conjunto de dados que passa uma janela deslizante sobre `input_dataset`. ExperimentalSqlDataset Cria um conjunto de dados que executa uma consulta SQL e emite linhas do conjunto de resultados. ExperimentalStatsAggregatorHandle Cria um recurso de gerenciador de estatísticas. ExperimentalStatsAggregatorSummary Produz um resumo de todas as estatísticas registradas pelo gerenciador de estatísticas fornecido. ExperimentalUnbatchDataset Um conjunto de dados que divide os elementos de sua entrada em vários elementos. Expint <T estende Number> ExtractGlimpseV2 Extrai um vislumbre do tensor de entrada. ExtractVolumePatches <T estende Number> Extraia `patches` de` entrada` e coloque-os na dimensão de saída `" profundidade "`. Fill <U> Cria um tensor preenchido com um valor escalar. FinalizeDataset Cria um conjunto de dados aplicando `tf.data.Options` a` input_dataset`. Impressão digital Gera valores de impressão digital. FresnelCos <T estende Number> FresnelSin <T estende Number> FusedBatchNormGradV3 <T estende Número, U estende Number> Gradiente para normalização de lote. FusedBatchNormV3 <T estende Número, U estende Number> Normalização em lote. GRUBlockCell <T estende Number> Calcula a propagação direta da célula GRU para um intervalo de tempo. GRUBlockCellGrad <T estende Number> Calcula a retropropagação da célula GRU para um intervalo de tempo. Reúna <T> Reúna fatias do eixo `params` e` eixo` de acordo com os `índices`. GatherNd <T> Reúna fatias de `params` em um Tensor com forma especificada por` índices`. GenerateBoundingBoxProposals Esta operação produz a Região de Interesses a partir de determinadas caixas delimitadoras (bbox_deltas), âncoras escritas codificadas de acordo com a eq.2 em arXiv: 1506.01497 O op seleciona as caixas de pontuação `pre_nms_topn` superiores, decodifica-as em relação às âncoras, aplica supressão não máxima em caixas sobrepostas com valor de intersecção sobre união (iou) superior a` nms_threshold`, descartando as caixas onde o lado mais curto é menor que ` min_size`. GetOptions Retorna o `tf.data.Options` anexado ao` input_dataset`. GetSessionHandle Armazene o tensor de entrada no estado da sessão atual. GetSessionTensor <T> Obtenha o valor do tensor especificado por seu identificador. GuaranteeConst <T> Dá uma garantia ao tempo de execução do TF de que o tensor de entrada é uma constante. HashTable Cria uma tabela hash não inicializada. HistogramFixedWidth <U estende Number> Retorna histograma de valores. Identidade <T> Retorne um tensor com a mesma forma e conteúdo do tensor ou valor de entrada. IdentityN Retorna uma lista de tensores com as mesmas formas e conteúdos da entrada tensores. IgnoreErrorsDataset Cria um conjunto de dados que contém os elementos de `input_dataset` ignorando erros. ImageProjectiveTransformV2 <T estende Number> Aplica a transformação fornecida a cada uma das imagens. ImageProjectiveTransformV3 <T estende Number> Aplica a transformação fornecida a cada uma das imagens. ImmutableConst <T> Retorna o tensor imutável da região da memória. InfeedDequeue <T> Um espaço reservado para um valor que será inserido no cálculo. InfeedDequeueTuple Busca vários valores de alimentação como uma tupla XLA. InfeedEnqueue Uma operação que alimenta um único valor do Tensor na computação. InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer Um op que enfileira o buffer pré-linearizado na alimentação de TPU. InfeedEnqueueTuple Alimenta vários valores do Tensor no cálculo como uma tupla XLA. InitializeTable Inicializador de tabela que leva dois tensores para chaves e valores, respectivamente. InitializeTableFromDataset InitializeTableFromTextFile Inicializa uma tabela a partir de um arquivo de texto. InplaceAdd <T> Adiciona v em linhas especificadas de x. InplaceSub <T> Subtrai `v` em linhas especificadas de` x`. InplaceUpdate <T> Atualiza as linhas especificadas 'i' com os valores 'v'. IsBoostedTreesEnsembleInitialized Verifica se um conjunto de árvore foi inicializado. IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized Verifica se um fluxo de quantil foi inicializado. IsVariableInitialized Verifica se um tensor foi inicializado. IsotonicRegression <U estende Number> Resolve uma série de problemas de regressão isotônica. IteratorGetDevice Retorna o nome do dispositivo no qual o `recurso` foi colocado. KMC2ChainInitialization Retorna o índice de um ponto de dados que deve ser adicionado ao conjunto de sementes. KmeansPlusPlusInitialization Seleciona num_to_sample linhas de entrada usando o critério KMeans ++. KthOrderStatistic Calcula a estatística de ordem K de um conjunto de dados. LMDBDataset Cria um conjunto de dados que emite os pares de valores-chave em um ou mais arquivos LMDB. LSTMBlockCell <T estende Number> Calcula a propagação direta da célula LSTM para um intervalo de tempo. LSTMBlockCellGrad <T estende Number> Calcula a propagação regressiva da célula LSTM por 1 passo de tempo. Linspace <T estende Number> Gera valores em um intervalo. LoadTPUEmbeddingADAMParameters Carregue os parâmetros de incorporação do ADAM. LoadTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug Carregue os parâmetros de incorporação do ADAM com suporte para depuração. LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters Carregue os parâmetros de incorporação do Adadelta. LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug Carregue os parâmetros do Adadelta com suporte para depuração. LoadTPUEmbeddingAdagradParameters Carregue os parâmetros de incorporação do Adagrad. LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug Carregue os parâmetros de incorporação do Adagrad com suporte para depuração. LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters Carregar parâmetros de incorporação RMSProp centralizados. LoadTPUEmbeddingFTRLParameters Carregue os parâmetros de incorporação FTRL. LoadTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug Carregar parâmetros de incorporação FTRL com suporte a depuração. LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters Parâmetros de incorporação do estimador de frequência de carga. LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParametersGradAccumDebug Parâmetros de incorporação do estimador de frequência de carga com suporte para depuração. LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters Carregar parâmetros de incorporação MDL Adagrad Light. LoadTPUEmbeddingMomentumParameters Carregue os parâmetros de incorporação do Momentum. LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug Carregue os parâmetros de incorporação do Momentum com suporte para depuração. LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters Carregue os parâmetros de incorporação Adagrad proximais. LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug Carregue parâmetros de incorporação Adagrad proximais com suporte a depuração. LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters Carregue os parâmetros de incorporação RMSProp. LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug Carregar parâmetros de incorporação RMSProp com suporte de depuração. LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters Carregue os parâmetros de incorporação SGD. LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug Carregue os parâmetros de incorporação SGD. LookupTableExport <T, U> Produz todas as chaves e valores da tabela. LookupTableFind <U> Procura as chaves em uma tabela e produz os valores correspondentes. LookupTableImport Substitui o conteúdo da tabela pelas chaves e valores especificados. LookupTableInsert Atualiza a tabela para associar chaves a valores. LookupTableRemove Remove chaves e seus valores associados de uma tabela. LookupTableSize Calcula o número de elementos na tabela fornecida. LoopCond Encaminha a entrada para a saída. Limiteinferior <U estende Number> Aplica lower_bound (Sort_search_values, values) ao longo de cada linha. Lu <T, U estende Number> Calcula a decomposição LU de uma ou mais matrizes quadradas. MakeUnique Torne todos os elementos na dimensão não Lote únicos, mas \ "perto \" de seu valor inicial. MapClear Op remove todos os elementos do contêiner subjacente. MapIncompleteSize Op retorna o número de elementos incompletos no contêiner subjacente. MapPeek Op espreita os valores na chave especificada. Tamanho do mapa Op retorna o número de elementos no contêiner subjacente. MapStage Etapa (chave, valores) no contêiner subjacente que se comporta como uma tabela de hash. MapUnstage Op remove e retorna os valores associados à chave do contêiner subjacente. MapUnstageNoKey Op remove e retorna um aleatório (chave, valor) do contêiner subjacente. MatrixDiagPartV2 <T> Retorna a parte diagonal em lote de um tensor em lote. MatrixDiagPartV3 <T> Retorna a parte diagonal em lote de um tensor em lote. MatrixDiagV2 <T> Retorna um tensor diagonal em lote com os valores diagonais em lote fornecidos. MatrixDiagV3 <T> Retorna um tensor diagonal em lote com os valores diagonais em lote fornecidos. MatrixSetDiagV2 <T> Retorna um tensor de matriz em lote com novos valores diagonais em lote. MatrixSetDiagV3 <T> Retorna um tensor de matriz em lote com novos valores diagonais em lote. Max <T> Calcula o máximo de elementos nas dimensões de um tensor. MaxIntraOpParallelismDataset Cria um conjunto de dados que substitui o paralelismo intra-operatório máximo. Mesclar <T> Encaminha o valor de um tensor disponível de `entradas` para` saída`. Min <T> Calcula o mínimo de elementos nas dimensões de um tensor. MirrorPad <T> Preenche um tensor com valores espelhados. MirrorPadGrad <T> Op de gradiente para op. `MirrorPad` MlirPassthroughOp Envolve uma computação MLIR arbitrária expressa como um módulo com uma função main (). MulNoNan <T> Retorna x * y elemento a elemento. MutableDenseHashTable Cria uma tabela hash vazia que usa tensores como armazenamento de apoio. MutableHashTable Cria uma tabela hash vazia. MutableHashTableOfTensors Cria uma tabela hash vazia. Mutex Cria um recurso Mutex que pode ser bloqueado por `MutexLock`. MutexLock Bloqueia um recurso mutex. NcclAllReduce <T estende Number> Produz um tensor contendo a redução em todos os tensores de entrada. NcclBroadcast <T estende Number> Envia `entrada` para todos os dispositivos que estão conectados à saída. NcclReduce <T estende Number> Reduz a `entrada` de` num_devices` usando `redução` para um único dispositivo. Ndtri <T estende Number> Vizinhos mais próximos Seleciona os k centros mais próximos para cada ponto. NextAfter <T estende Number> Retorna o próximo valor representável de `x1` na direção de` x2`, elemento a elemento. NextIteration <T> Torna sua entrada disponível para a próxima iteração. NoOp Faz nada. NonDeterministicInts <U> Gera não deterministicamente alguns inteiros. NonMaxSuppressionV5 <T estende Number> Avidamente seleciona um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação, podar as caixas que têm alta sobreposição de intersecção sobre união (IOU) com as caixas previamente selecionadas. NonSerializableDataset Onehot <U> Retorna um tensor one-hot. OnesLike <T> Retorna um tensor de uns com a mesma forma e tipo de x. OptimizeDatasetV2 Cria um conjunto de dados aplicando otimizações relacionadas a `input_dataset`. OptionsDataset Cria um conjunto de dados anexando tf.data.Options a `input_dataset`. OrderedMapClear Op remove todos os elementos do contêiner subjacente. OrderedMapIncompleteSize Op retorna o número de elementos incompletos no contêiner subjacente. OrderedMapPeek Op espreita os valores na chave especificada. OrderedMapSize Op retorna o número de elementos no contêiner subjacente. OrderedMapStage Estágio (chave, valores) no contêiner subjacente que se comporta como um recipiente associativo. OrderedMapUnstage Op remove e retorna os valores associados à chave do contêiner subjacente. OrderedMapUnstageNoKey Op remove e retorna o elemento (chave, valor) com o menor chave do contêiner subjacente. OutfeedDequeue <T> Recupera um único tensor do outfeed de computação. OutfeedDequeueTuple Recupere vários valores do outfeed de computação. OutfeedDequeueTupleV2 Recupere vários valores do outfeed de computação. OutfeedDequeueV2 <T> Recupera um único tensor do outfeed de computação. OutfeedEnqueue Enfileire um tensor no outfeed de computação. OutfeedEnqueueTuple Enfileire vários valores do Tensor no outfeed de computação. Pad <T> Acolchoa um tensor. ParallelBatchDataset ParallelConcat <T> Concatena uma lista de tensores `N` ao longo da primeira dimensão. ParallelDynamicStitch <T> Intercalar os valores dos tensores `data` em um único tensor. ParseExampleDatasetV2 Transforma `input_dataset` contendo protos` Example` como vetores de DT_STRING em um conjunto de dados de objetos `Tensor` ou` SparseTensor` representando os recursos analisados. ParseExampleV2 Transforma um vetor de tf.Example protos (como strings) em tensores digitados. ParseSequenceExampleV2 Transforma um vetor de protos tf.io.SequenceExample (como strings) em tensores tipados. Espaço reservado <T> Um espaço reservado para um valor que será inserido no cálculo. PlaceholderWithDefault <T> Um placeholder op que passa por `input` quando sua saída não é alimentada. Prelinearizar Um op que lineariza um valor do tensor para um tensor variante opaco. PrelinearizeTuple Um op que lineariza vários valores do tensor em um tensor variante opaco. Impressão Imprime um escalar de string. PrivateThreadPoolDataset Cria um conjunto de dados que usa um pool de threads customizado para calcular `input_dataset`. Prod <T> Calcula o produto dos elementos nas dimensões de um tensor. QuantizeAndDequantizeV4 <T estende Number> Quantiza então desquantiza um tensor. QuantizeAndDequantizeV4Grad <T estende Number> Retorna o gradiente de `QuantizeAndDequantizeV4`. QuantizedConcat <T> Concatena tensores quantizados ao longo de uma dimensão. QuantizedConcatV2 <T> QuantizedConv2DAndRelu <V> QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V> QuantizedConv2DAndRequantize <V> QuantizedConv2DPerChannel <V> Calcula QuantizedConv2D por canal. QuantizedConv2DWithBias <V> QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W> QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X> QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V> QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X> QuantizedDepthwiseConv2D <V> Calcula Conv2D de profundidade quantizada. QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V> Calcula Conv2D de profundidade quantizada com Bias. QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> Calcula Conv2D em profundidade quantizada com Bias e Relu. QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> Calcula Conv2D em profundidade quantizada com Bias, Relu e Requantize. QuantizedMatMulWithBias <W> Executa uma multiplicação de matriz quantizada de `a` pela matriz` b` com adição de polarização. QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W estende Number> QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> Realize uma multiplicação de matriz quantizada de `a` pela matriz` b` com adição de polarização e fusão relu. QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> Realize uma multiplicação de matriz quantizada de `a` pela matriz` b` com adição de polarização e fusão de relu e requantização. QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W> QuantizedReshape <T> Remodela um tensor quantizado de acordo com a op. Reshape. RaggedBincount <U estende Number> Conta o número de ocorrências de cada valor em uma matriz de inteiros. RaggedCountSparseOutput <U estende Number> Executa a contagem de bin de saída esparsa para uma entrada de tensor irregular. RaggedCross <T, U estende Number> Gera um cruzamento de recurso de uma lista de tensores e o retorna como um RaggedTensor. RaggedGather <T estende Número, U> Reúna fatias irregulares do eixo `params`` 0` de acordo com os `índices`. RaggedRange <U estende Número, T estende Number> Retorna um `RaggedTensor` contendo as sequências de números especificadas. RaggedTensorFromVariant <U estende Número, T> Decodifica um Tensor `variant` em um` RaggedTensor`. RaggedTensorToSparse <U> Converte um `RaggedTensor` em um` SparseTensor` com os mesmos valores. RaggedTensorToTensor <U> Crie um tensor denso a partir de um tensor irregular, possivelmente alterando sua forma. RaggedTensorToVariant Codifica um `RaggedTensor` em um tensor` variant`. RaggedTensorToVariantGradient <U> Helper usado para calcular o gradiente para `RaggedTensorToVariant`. Faixa <T estende Number> Cria uma sequência de números. Classificação Retorna a classificação de um tensor. ReadVariableOp <T> Lê o valor de uma variável. RebatchDataset Cria um conjunto de dados que altera o tamanho do lote. RebatchDatasetV2 Cria um conjunto de dados que altera o tamanho do lote. Recv <T> Recebe o tensor nomeado de send_device em recv_device. RecvTPUEmbeddingActivations Uma operação que recebe ativações de incorporação na TPU. ReduceAll Calcula o "e" lógico dos elementos nas dimensões de um tensor. ReduceAny Calcula o "or lógico" dos elementos nas dimensões de um tensor. ReduceMax <T> Calcula o máximo de elementos nas dimensões de um tensor. ReduceMin <T> Calcula o mínimo de elementos nas dimensões de um tensor. ReduceProd <T> Calcula o produto dos elementos nas dimensões de um tensor. ReduceSum <T> Calcula a soma dos elementos nas dimensões de um tensor. RefEnter <T> Cria ou encontra um frame filho e disponibiliza `dados` para o frame filho. RefExit <T> Sai do quadro atual para seu quadro pai. RefIdentity <T> Retorne o mesmo tensor ref do tensor ref de entrada. RefMerge <T> Encaminha o valor de um tensor disponível de `entradas` para` saída`. RefNextIteration <T> Torna sua entrada disponível para a próxima iteração. RefSelect <T> Encaminha o elemento `índice` de` entradas` para `saída`. RefSwitch <T> Encaminha os `dados` do tensor ref para a porta de saída determinada por` pred`. RegisterDataset Registra um conjunto de dados com o serviço tf.data. RequantizationRangePerChannel Calcula o intervalo de requantização por canal. RequantizePerChannel <U> Requantiza a entrada com valores mínimo e máximo conhecidos por canal. Remodelar <T> Remodela um tensor. ResourceAccumulatorApplyGradient Aplica um gradiente a um determinado acumulador. ResourceAccumulatorNumAccumulated Retorna o número de gradientes agregados nos acumuladores fornecidos. ResourceAccumulatorSetGlobalStep Atualiza o acumulador com um novo valor para global_step. ResourceAccumulatorTakeGradient <T> Extrai o gradiente médio no ConditionalAccumulator fornecido. ResourceApplyAdagradV2 Atualize '* var' de acordo com o esquema adagrad. ResourceApplyAdamWithAmsgrad Atualize '* var' de acordo com o algoritmo de Adam. ResourceApplyKerasMomentum Atualize '* var' de acordo com o esquema de momentum. ResourceConditionalAccumulator Um acumulador condicional para agregar gradientes. ResourceCountUpTo <T estende Number> Aumenta a variável apontada por 'recurso' até atingir o 'limite'. ResourceGather <U> Reúna fatias da variável apontada por `recurso` de acordo com` índices`. ResourceGatherNd <U> ResourceScatterAdd Adiciona atualizações esparsas à variável referenciada por `resource`. ResourceScatterDiv Divide atualizações esparsas na variável referenciada por `recurso`. ResourceScatterMax Reduz atualizações esparsas na variável referenciada por `resource` usando a operação` max`. ResourceScatterMin Reduz atualizações esparsas na variável referenciada por `resource` usando a operação` min`. ResourceScatterMul Multiplica atualizações esparsas na variável referenciada por `resource`. ResourceScatterNdAdd Aplica adição esparsa a valores individuais ou fatias em uma variável. ResourceScatterNdMax ResourceScatterNdMin ResourceScatterNdSub Aplica subtração esparsa a valores individuais ou fatias em uma variável. ResourceScatterNdUpdate Aplica `atualizações` esparsas a valores individuais ou fatias dentro de um determinado variável de acordo com `índices`. ResourceScatterSub Subtrai atualizações esparsas da variável referenciada por `recurso`. ResourceScatterUpdate Atribui atualizações esparsas à variável referenciada por `recurso`. ResourceSparseApplyAdagradV2 Atualize as entradas relevantes em '* var' e '* acum' de acordo com o esquema adagrad. ResourceSparseApplyKerasMomentum Atualize as entradas relevantes em '* var' e '* acum' de acordo com o esquema de momentum. ResourceStridedSliceAssign Atribua `valor` à referência de valor L fatiado de` ref`. RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters Recupere os parâmetros de incorporação do ADAM. RetrieveTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug Recupere os parâmetros de incorporação do ADAM com suporte para depuração. RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters Recupere os parâmetros de incorporação do Adadelta. RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug Recupere os parâmetros de incorporação do Adadelta com suporte para depuração. RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters Recupere os parâmetros de incorporação do Adagrad. RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug Recupere parâmetros de incorporação Adagrad com suporte a depuração. RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters Recupere parâmetros de incorporação RMSProp centralizados. RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters Recupere os parâmetros de incorporação FTRL. RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug Recupere parâmetros de incorporação FTRL com suporte a depuração. RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters Recupere os parâmetros de incorporação do estimador de frequência. RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParametersGradAccumDebug Recupere parâmetros de incorporação do estimador de frequência com suporte para depuração. RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters Recupere parâmetros de incorporação MDL Adagrad Light. RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters Recupere os parâmetros de incorporação do Momentum. RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug Recupere os parâmetros de incorporação do Momentum com suporte para depuração. RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters Recupere parâmetros de incorporação Adagrad proximais. RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug Recupere parâmetros de incorporação Adagrad proximais com suporte a depuração. RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters Recupere os parâmetros de incorporação RMSProp. RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug Recupere parâmetros de incorporação RMSProp com suporte para depuração. RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters Recupere os parâmetros de incorporação SGD. RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug Recupere parâmetros de incorporação SGD com suporte a depuração. Reverter <T> Inverte dimensões específicas de um tensor. ReverseSequence <T> Inverte fatias de comprimento variável. RiscAbs <T estende Number> RiscAdd <T estende Number> Retorna x + y elemento a elemento. RiscBinaryArithmetic <T estende Number> RiscBinaryComparison RiscBitcast <U> RiscBroadcast <T> RiscCast <U> RiscCeil <T estende Number> RiscCholesky <T estende Number> RiscConcat <T> RiscConv <T estende Number> RiscCos <T estende Number> RiscDiv <T estende Number> RiscDot <T estende Number> RiscExp <T estende Number> RiscFft <T> RiscFloor <T estende Number> RiscGather <T> RiscImag <U estende Number> RiscIsFinite RiscLog <T estende Number> RiscLogicalAnd RiscLogicalNot RiscLogicalOr RiscMax <T estende Number> Retorna max (x, y) elemento a elemento. RiscMin <T estende Number> RiscMul <T estende Number> RiscNeg <T estende Number> RiscPad <T estende Number> RiscPool <T estende Number> RiscPow <T estende Number> RiscRandomUniform RiscReal <U estende Number> RiscReduce <T estende Number> RiscRem <T estende Number> RiscReshape <T estende Number> RiscReverse <T estende Number> RiscScatter <U estende Number> RiscShape <U estende Number> RiscSign <T estende Number> RiscSlice <T estende Number> RiscSort <T estende Number> RiscSqueeze <T> RiscSub <T estende Number> RiscTranspose <T> RiscTriangularSolve <T estende Number> RiscUnary <T estende Number> RngReadAndSkip Avance o contador de um RNG baseado em contador. RngSkip Avance o contador de um RNG baseado em contador. Rolo <T> Rola os elementos de um tensor ao longo de um eixo. SamplingDataset Cria um conjunto de dados que obtém uma amostra Bernoulli do conteúdo de outro conjunto de dados. ScaleAndTranslate ScaleAndTranslateGrad <T estende Number> ScatterAdd <T> Adiciona atualizações esparsas a uma referência de variável. ScatterDiv <T> Divide uma referência de variável por atualizações esparsas. ScatterMax <T estende Number> Reduz atualizações esparsas em uma referência de variável usando a operação `max`. ScatterMin <T estende Number> Reduz atualizações esparsas em uma referência de variável usando a operação `min`. ScatterMul <T> Multiplica atualizações esparsas em uma referência de variável. ScatterNd <U> Espalhe `updates` em um novo tensor de acordo com` índices`. ScatterNdAdd <T> Aplica adição esparsa a valores individuais ou fatias em uma variável. ScatterNdMax <T> Calcula o máximo elemento a elemento. ScatterNdMin <T> Calcula o mínimo por elemento. ScatterNdNonAliasingAdd <T> Aplica adição esparsa a `entrada` usando valores individuais ou fatias de `updates` de acordo com os índices` indices`. ScatterNdSub <T> Aplica subtração esparsa a valores individuais ou fatias em uma variável. ScatterNdUpdate <T> Aplica `atualizações` esparsas a valores individuais ou fatias dentro de um determinado variável de acordo com `índices`. ScatterSub <T> Subtrai atualizações esparsas para uma referência de variável. ScatterUpdate <T> Aplica atualizações esparsas a uma referência de variável. SelectV2 <T> Mandar Envia o tensor nomeado de send_device para recv_device. SendTPUEmbeddingGradients Executa atualizações de gradiente de tabelas de incorporação. SetDiff1d <T, U estende Number> Calcula a diferença entre duas listas de números ou strings. SetSize Número de elementos únicos ao longo da última dimensão do `conjunto` de entrada. Forma <U estende Number> Retorna a forma de um tensor. Shapen <U estende Number> Retorna a forma dos tensores. ShardDataset Cria um `Conjunto de dados` que inclui apenas 1 /` num_shards` deste conjunto de dados. ShuffleAndRepeatDatasetV2 ShuffleDatasetV2 ShuffleDatasetV3 ShutdownDistributedTPU Encerra um sistema TPU distribuído em execução. Tamanho <U estende Number> Retorna o tamanho de um tensor. Skipgram Analisa um arquivo de texto e cria um lote de exemplos. SleepDataset Fatia <T> Retorne uma fatia da 'entrada'. SlidingWindowDataset Cria um conjunto de dados que passa uma janela deslizante sobre `input_dataset`. Snapshot <T> Retorna uma cópia do tensor de entrada. SnapshotDataset Cria um conjunto de dados que gravará / lerá de um instantâneo. SnapshotDatasetReader SnapshotNestedDatasetReader SobolSample <T estende Number> Gera pontos da sequência Sobol. SpaceToBatchNd <T> SpaceToBatch para tensores ND do tipo T. SparseApplyAdagradV2 <T> Atualize as entradas relevantes em '* var' e '* acum' de acordo com o esquema adagrad. SparseBincount <U estende Number> Conta o número de ocorrências de cada valor em uma matriz de inteiros. SparseCountSparseOutput <U estende Number> Executa a contagem de bin de saída esparsa para uma entrada de tensor esparsa. SparseCrossHashed Gera cruz esparsa de uma lista de tensores esparsos e densos. SparseCrossV2 Gera cruz esparsa de uma lista de tensores esparsos e densos. SparseMatrixAdd Adição esparsa de duas matrizes CSR, C = alfa * A + beta * B. SparseMatrixMatMul <T> Matrix multiplica uma matriz esparsa com uma matriz densa. SparseMatrixMul Multiplicação elemento a elemento de uma matriz esparsa com um tensor denso. SparseMatrixNNZ Retorna o número de diferentes de zero de `sparse_matrix`. SparseMatrixOrderingAMD Calcula a ordem do grau mínimo aproximado (AMD) de `entrada`. SparseMatrixSoftmax Calcula o softmax de um CSRSparseMatrix. SparseMatrixSoftmaxGrad Calcula o gradiente de SparseMatrixSoftmax op. SparseMatrixSparseCholesky Calcula a decomposição esparsa de Cholesky de `entrada`. SparseMatrixSparseMatMul Matriz esparsa multiplica duas matrizes CSR `a` e` b`. SparseMatrixTranspose Transpõe as dimensões internas (matriz) de um CSRSparseMatrix. SparseMatrixZeros Cria um CSRSparseMatrix totalmente zeros com a forma `dense_shape`. SparseSegmentSumGrad <T estende Number> Calcula gradientes para SparseSegmentSum. SparseTensorToCSRSparseMatrix Converte um SparseTensor em um CSRSparseMatrix (possivelmente em lote). Spence <T estende Number> Dividir <T> Divide um tensor em tensores `num_split` ao longo de uma dimensão. SplitV <T> Divide um tensor em tensores `num_split` ao longo de uma dimensão. Aperte <T> Remove dimensões de tamanho 1 da forma de um tensor. Stack <T> Empacota uma lista de tensores `N` rank-`R` em um tensor rank` (R + 1) `. Estágio Os valores do palco são semelhantes a um Enqueue leve. StageClear Op remove todos os elementos do contêiner subjacente. StagePeek Op espreita os valores no índice especificado. StageSize Op retorna o número de elementos no contêiner subjacente. StatefulRandomBinomial <V estende Número> StatefulStandardNormal <U> Produz valores aleatórios de uma distribuição normal. StatefulStandardNormalV2 <U> Produz valores aleatórios de uma distribuição normal. StatefulTruncatedNormal <U> Produz valores aleatórios de uma distribuição normal truncada. StatefulUniform <U> Produz valores aleatórios de uma distribuição uniforme. StatefulUniformFullInt <U> Produz números inteiros aleatórios de uma distribuição uniforme. StatefulUniformInt <U> Produz números inteiros aleatórios de uma distribuição uniforme. StatelessParameterizedTruncatedNormal <V estende Número> StatelessRandomBinomial <W estende Number> Emite números aleatórios pseudoaleatórios determinísticos de uma distribuição binomial. StatelessRandomGammaV2 <V estende Número> Emite números aleatórios pseudoaleatórios determinísticos de uma distribuição gama. StatelessRandomGetAlg Escolhe o melhor algoritmo RNG baseado em contador com base no dispositivo. StatelessRandomGetKeyCounter Mistura a semente na chave e no contador, usando o melhor algoritmo baseado no dispositivo. StatelessRandomGetKeyCounterAlg Escolhe o melhor algoritmo com base no dispositivo e mistura a semente na chave e no contador. StatelessRandomNormalV2 <U estende Number> Emite valores pseudo-aleatórios determinísticos de uma distribuição normal. StatelessRandomPoisson <W estende Number> Emite números aleatórios pseudoaleatórios determinísticos de uma distribuição de Poisson. StatelessRandomUniformFullInt <V estende Número> Produz números inteiros aleatórios pseudo-aleatórios determinísticos de uma distribuição uniforme. StatelessRandomUniformFullIntV2 <U estende Number> Produz números inteiros aleatórios pseudo-aleatórios determinísticos de uma distribuição uniforme. StatelessRandomUniformIntV2 <U estende Number> Produz números inteiros aleatórios pseudo-aleatórios determinísticos de uma distribuição uniforme. StatelessRandomUniformV2 <U estende Number> Emite valores aleatórios pseudo-aleatórios determinísticos a partir de uma distribuição uniforme. StatelessSampleDistortedBoundingBox <T estende Number> Gere uma caixa delimitadora distorcida aleatoriamente para uma imagem de forma determinística. StatelessTruncatedNormalV2 <U estende Number> Emite valores pseudo-aleatórios determinísticos de uma distribuição normal truncada. StatsAggregatorHandleV2 StatsAggregatorSetSummaryWriter Defina um summary_writer_interface para registrar estatísticas usando o stats_aggregator fornecido. StopGradient <T> Pára o cálculo do gradiente. StridedSlice <T> Retorne uma fatia strided de `entrada`. StridedSliceAssign <T> Atribua `valor` à referência de valor L fatiado de` ref`. StridedSliceGrad <U> Retorna o gradiente de `StridedSlice`. StringLower Converte todos os caracteres maiúsculos em suas respectivas substituições de minúsculas. StringNGrams <T estende Number> Cria ngrams a partir de dados de string irregulares. StringUpper Converte todos os caracteres minúsculos em suas respectivas substituições de maiúsculas. Sum <T> Calcula a soma dos elementos nas dimensões de um tensor. SwitchCond <T> Encaminha `dados` para a porta de saída determinada por` pred`. TPUCompilationResult Retorna o resultado de uma compilação de TPU. TPUCompileSucceededAssert Afirma que a compilação foi bem-sucedida. TPUEmbeddingActivations Uma operação que permite a diferenciação de embeddings TPU. TPUExecute Op que carrega e executa um programa TPU em um dispositivo TPU. TPUExecuteAndUpdateVariables Op que executa um programa com atualizações opcionais de variáveis ​​no local. TPUOrdinalSelector Um seletor de núcleo TPU Op. TPUPartitionedInput <T> Uma operação que agrupa uma lista de entradas particionadas. TPUPartitionedOutput <T> Uma operação que demultiplexa um tensor a ser fragmentado por XLA em uma lista de particionados saídas fora da computação XLA. TPUReplicateMetadata Metadados que indicam como a computação da TPU deve ser replicada. TPUReplicatedInput <T> Conecta N entradas a uma computação TPU replicada de N vias. TPUReplicatedOutput <T> Conecta N saídas de uma computação TPU replicada N-way. TPUReshardVariables Op que compartilha novamente as variáveis ​​da TPU no dispositivo para o estado especificado. TemporaryVariable <T> Retorna um tensor que pode sofrer mutação, mas persiste apenas em uma única etapa. TensorArray Uma matriz de tensores de determinado tamanho. TensorArrayClose Exclua o TensorArray do contêiner de recursos. TensorArrayConcat <T> Concate os elementos do TensorArray em valor `valor`. TensorArrayGather <T> Reúna elementos específicos do TensorArray no `valor` de saída. TensorArrayGrad Cria um TensorArray para armazenar os gradientes de valores no identificador fornecido. TensorArrayGradWithShape Cria um TensorArray para armazenar vários gradientes de valores no identificador fornecido. TensorArrayPack <T> TensorArrayRead <T> Leia um elemento do TensorArray no `valor` de saída. TensorArrayScatter Espalhe os dados do valor de entrada em elementos específicos do TensorArray. TensorArraySize Consiga o tamanho atual do TensorArray. TensorArraySplit Divida os dados do valor de entrada em elementos do TensorArray. TensorArrayUnpack TensorArrayWrite Empurre um elemento para tensor_array. TensorListConcat <T> Concatam todos os tensores na lista ao longo da 0ª dimensão. TensorListConcatLists TensorListConcatV2 <U> Concatam todos os tensores na lista ao longo da 0ª dimensão. TensorListElementShape <T estende Number> A forma dos elementos da lista fornecida, como um tensor. TensorListFromTensor Cria um TensorList que, quando empilhado, tem o valor de `tensor`. TensorListGather <T> Cria um Tensor indexando no TensorList. TensorListGetItem <T> TensorListLength Retorna o número de tensores na lista de tensores de entrada. TensorListPopBack <T> Retorna o último elemento da lista de entrada, bem como uma lista com todos, exceto aquele elemento. TensorListPushBack Retorna uma lista que tem o `Tensor` passado como último elemento e os outros elementos da lista fornecida em` input_handle`. TensorListPushBackBatch TensorListReserve Lista do tamanho fornecido com elementos vazios. TensorListResize Redimensiona a lista. TensorListScatter Cria um TensorList indexando em um Tensor. TensorListScatterIntoExistingList Dispersa o tensor em índices em uma lista de entrada. TensorListScatterV2 Cria um TensorList indexando em um Tensor. TensorListSetItem TensorListSplit Divide um tensor em uma lista. TensorListStack <T> Empilha todos os tensores da lista. TensorMapErase Retorna um mapa tensorial com o item da chave fornecida apagado. TensorMapHasKey Retorna se a chave fornecida existe no mapa. TensorMapInsert Retorna um mapa que é o 'input_handle' com o par chave-valor fornecido inserido. TensorMapLookup <U> Retorna o valor de uma determinada chave em um mapa tensorial. TensorMapSize Retorna o número de tensores no mapa de tensores de entrada. TensorMapStackKeys <T> Retorna uma pilha de tensores de todas as chaves em um mapa de tensores. TensorScatterAdd <T> Adiciona `atualizações` esparsas a um tensor existente de acordo com` índices`. TensorScatterMax <T> TensorScatterMin <T> TensorScatterSub <T> Subtrai `atualizações` esparsas de um tensor existente de acordo com` índices`. TensorScatterUpdate <T> Espalhe `updates` em um tensor existente de acordo com` índices`. TensorStridedSliceUpdate <T> Atribua `valor` para a referência de valor L fatiado de` entrada`. ThreadPoolDataset Cria um conjunto de dados que usa um pool de threads customizado para calcular `input_dataset`. ThreadPoolHandle Cria um conjunto de dados que usa um pool de threads customizado para calcular `input_dataset`. Tile <T> Constrói um tensor agrupando um determinado tensor. Timestamp Fornece o tempo desde a época em segundos. ToBool Converte um tensor em um predicado escalar. TopKUnique Retorna os valores exclusivos de TopK na matriz em ordem classificada. TopKWithUnique Retorna os valores TopK na matriz em ordem classificada. TridiagonalMatMul <T> Calcule o produto com a matriz tridiagonal. TridiagonalSolve <T> Resolve sistemas tridiagonais de equações. Unbatch <T> Reverte a operação de Lote para um único Tensor de saída. UnbatchGrad <T> Gradiente de não lote. UncompressElement Descompacta um elemento compactado do conjunto de dados. UnicodeDecode <T estende Number> Decodifica cada string em `input` em uma sequência de pontos de código Unicode. UnicodeEncode Codifique um tensor de ints em strings Unicode. Único <T, V estende Number> Encontra elementos únicos ao longo de um eixo de um tensor. UniqueDataset Cria um conjunto de dados que contém os elementos exclusivos de `input_dataset`. UniqueWithCounts <T, V estende Número> Encontra elementos únicos ao longo de um eixo de um tensor. UnravelIndex <T estende Number> Converte uma matriz de índices planos em uma tupla de matrizes de coordenadas. UnsortedSegmentJoin Une os elementos de `entradas` com base em` segment_ids`. Desempilhar <T> Descompacta uma dada dimensão de um tensor rank-`R` em tensores `num` rank-` (R-1) `. Sair do palco Op é semelhante a um Dequeue leve. UnwrapDatasetVariant UpperBound <U estende Number> Aplica upper_bound (Sort_search_values, values) ao longo de cada linha. VarHandleOp Cria um identificador para um recurso Variável. VarIsInitializedOp Verifica se uma variável baseada em identificador de recurso foi inicializada. Variable <T> Contém o estado na forma de um tensor que persiste nas etapas. VariableShape <T estende Number> Retorna a forma da variável apontada por `recurso`. Onde Retorna localizações de valores diferentes de zero / verdadeiros em um tensor. Where3 <T> Seleciona elementos de `x` ou` y`, dependendo da `condição`. Janela WorkerHeartbeat Batimento cardíaco do trabalhador op. WrapDatasetVariant WriteRawProtoSummary Grava um resumo do protótipo serializado. XlaRecvFromHost <T> Um op para receber um tensor do host. XlaSendToHost Uma op para enviar um tensor ao host. Xlog1py <T> Retorna 0 se x == 0 e x * log1p (y) caso contrário, elemento a elemento. ZerosLike <T> Retorna um tensor de zeros com a mesma forma e tipo de x.

Uma classe base para Op implementações que são apoiados por uma única Operation .

Cada operação registado no núcleo TensorFlow é uma primitiva e é fornecido como um PrimitiveOp . Operações personalizadas que trabalham com apenas uma primitiva também podem derivar dessa classe.

Métodos Públicos

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

Métodos herdados

Da classe java.lang.Object

boleano	equals (arg0 Object)
aula final <?>	getClass ()
int	hashCode ()
vazio final	notificar ()
vazio final	notifyAll ()
Corda	toString ()
vazio final	wait (longa arg0, int arg1)
vazio final	wait (arg0 de comprimento)
vazio final	wait ()

Métodos Públicos

boolean equals finais públicas (obj Object)

hashCode final int público ()

público Operação op ()

Retorna o subjacente Operation

toString final String pública ()