Operand

ממשק ציבורי Operand

תת-מחלקות עקיפות ידועות All , AllToAll <T>, AnonymousHashTable , AnonymousIteratorV3 , AnonymousMultiDeviceIteratorV3 , AnonymousMutableDenseHashTable , AnonymousMutableHashTable , AnonymousMutableHashTableOfTensors , Any , Assertity , Assertity, Assert , AssertPrevDataset , Assign <T>, AssignAdd <T> ועוד 475 אחרים. כֹּל מחשב את ה"לוגי ו" של אלמנטים על פני מימדים של טנזור. AllToAll <T> אופ להחלפת נתונים על פני העתקים של TPU. AnonymousHashTable יוצר טבלת hash אנונימית לא מאותחלת. AnonymousIteratorV3 מיכל עבור משאב איטרטור. AnonymousMultiDeviceIteratorV3 מיכל עבור משאב איטרטור מרובה מכשירים. AnonymousMutableDenseHashTable יוצר טבלת hash אנונימית ריקה הניתנת לשינוי המשתמשת בטנזורים בתור חנות הגיבוי. AnonymousMutableHashTable יוצר טבלת hash אנונימית ריקה הניתנת לשינוי. AnonymousMutableHashTableOfTensors יוצר טבלת hash אנונימית ריקה הניתנת לשינוי של ערכי וקטור. כֹּל מחשב את ה"לוגי או" של אלמנטים על פני ממדים של טנזור. החל AdagradV2 <T> עדכן את '*var' בהתאם לתכנית adgrad. AssertCardinalityDataset AssertNextDataset טרנספורמציה הקובעת אילו טרנספורמציות מתרחשות לאחר מכן. AssertPrevDataset טרנספורמציה הקובעת אילו טרנספורמציות קרו בעבר. הקצה <T> עדכן את 'ref' על ידי הקצאת 'ערך' לו. הקצה הוסף <T> עדכן את 'ref' על ידי הוספת 'ערך' אליו. AssignSub <T> עדכן את 'ref' על ידי הפחתת 'ערך' ממנו. AutoShardDataset יוצר מערך נתונים שמרסק את מערך הנתונים של הקלט. BandedTriangularSolve <T> מַחסוֹם מגדיר מחסום שנמשך על פני ביצועי גרפים שונים. BarrierIncompleteSize מחשב את מספר האלמנטים הלא שלמים במחסום הנתון. BarrierReadySize מחשב את מספר האלמנטים השלמים במחסום הנתון. BatchMatMulV2 <T> מכפיל פרוסות של שני טנסורים בקבוצות. BatchMatMulV3 <V> מכפיל פרוסות של שני טנסורים בקבוצות. BatchToSpace <T> BatchToSpace עבור טנסור 4-D מסוג T. BatchToSpaceNd <T> BatchToSpace עבור טנסור ND מסוג T. BesselI0 <T מרחיב מספר> BesselI1 <T מרחיב מספר> BesselJ0 <T מרחיב מספר> BesselJ1 <T מרחיב מספר> BesselK0 <T מרחיב מספר> BesselK0e <T מרחיב מספר> BesselK1 <T מרחיב מספר> BesselK1e <T מרחיב מספר> BesselY0 <T מרחיב מספר> BesselY1 <T מרחיב מספר> Bitcast <U> מעביר טנזור מסוג אחד לאחר מבלי להעתיק נתונים. BoostedTreesAggregateStats מקבץ את סיכום הנתונים הסטטיסטיים המצטברים עבור האצווה. BoostedTreesCenterBias מחשב את הקודמת מנתוני האימון (ההטיה) וממלא את הצומת הראשון עם הקודקוד של הלוגיטים. BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp יוצר נקודת אחיזה ל-BostedTreesEnsembleResource BoostedTreesExampleDebugOutputs איתור באגים/פלטי פרשנות של מודל עבור כל דוגמה. BoostedTreesMakeStatsSummary עושה את סיכום הנתונים הסטטיסטיים המצטברים עבור האצווה. BoostedTreesPredict מפעיל מספר מנבאים של אנסמבל רגרסיה מוסף על מופעי קלט ו מחשב את הלוגיטים. BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp יוצר נקודת אחיזה ל-BostedTreesQuantileStreamResource. BroadcastDynamicShape <T מרחיב מספר> החזר את הצורה של s0 op s1 עם שידור. שידור ל <T> שדר מערך לקבלת צורה תואמת. דליית מרכזת 'קלט' בהתבסס על 'גבולות'. CSRSparseMatrixToDense <T> המר CSRSparseMatrix (אולי באצווה) ל-dense. CSVDataset CSVDatasetV2 CacheDatasetV2 CheckNumericsV2 <T מרחיב את המספר> בודק טנזור עבור ערכי NaN, -Inf ו-+Inf. בחר FastestDataset ClipByValue <T> חותך ערכי טנסור למינימום ומקסימום שצוינו. CollateTPUEmbeddingMemory אופציה שממזגת את פרוטו תצורת הזיכרון המקודדים במחרוזת מכל המארחים. CollectiveAllToAllV2 <T מרחיב מספר> מחליף הדדית מספר טנסורים מסוג וצורה זהים. CollectiveAllToAllV3 <T מרחיב מספר> מחליף הדדית מספר טנסורים מסוג וצורה זהים. CollectiveBcastRecvV2 <U> מקבל שידור ערך טנזור ממכשיר אחר. CollectiveBcastSendV2 <T> משדר ערך טנזור למכשיר אחד או יותר. CollectiveGather <T מרחיב מספר> צובר הדדית מספר טנסורים מסוג וצורה זהים. CollectiveGatherV2 <T מרחיב את המספר> צובר הדדית מספר טנסורים מסוג וצורה זהים. CollectiveInitializeCommunicator מאתחל קבוצה לפעולות קולקטיביות. CollectivePermute <T> אופציה להחלפת טנזורים במופעי TPU משוכפלים. CollectiveReduceScatterV2 <T מרחיב את המספר> מפחית באופן הדדי מספר טנסורים מסוג וצורה זהים ומפזר את התוצאה. CollectiveReduceV2 <T מרחיב את המספר> מפחית באופן הדדי מספר טנסורים מסוג וצורה זהים. CollectiveReduceV3 <T מרחיב את המספר> מפחית באופן הדדי מספר טנסורים מסוג וצורה זהים. CompositeTensorVariantFromComponents מקודד ערך 'ExtensionType' לטנזור סקלרי 'וריאנט'. CompressElement דוחס רכיב מערך נתונים. ComputeBatchSize מחשב את גודל האצווה הסטטי של מערך נתונים ללא אצווה חלקית. ComputeDedupDataTupleMask מסכת ניתוח מחשבת tuple של נתוני מניעת כפילויות מליבת הטבעה. קונאט <T> משרשרת טנסורים לאורך מימד אחד. ConfigureAndInitializeGlobalTPU אופציה שמגדירה את המבנים הריכוזיים עבור מערכת TPU מבוזרת. ConfigureDistributedTPU מגדיר את המבנים הריכוזיים עבור מערכת TPU מבוזרת. ConfigureTPUEmbeddingHost הפעלה שמגדירה את תוכנת TPUembedding במארח. הגדר זיכרון TPUEmbedding הפעלה שמגדירה את תוכנת TPUembedding במארח. קבוע <T> מפעיל המייצר ערך קבוע. Conv2DBackpropFilterV2 <T מרחיב מספר> מחשב את דרגות הפיתול ביחס למסנן. Conv2DBackpropInputV2 <T מרחיב מספר> מחשב את דרגות הקונבולציה ביחס לקלט. העתק את <T> העתק טנזור ממעבד למעבד או ממעבד גרפי למעבד גרפי. CopyHost <T> העתק טנסור לארח. CopyToMesh <T> CopyToMeshGrad <T> CountUpTo <T מרחיב מספר> מגדיל את 'ref' עד שהוא מגיע ל-'limit'. CrossReplicaSum <T מרחיב מספר> אופ לסיכום תשומות על פני מופעי TPU משוכפלים. CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T מרחיב את המספר> ממיר פרמטרים של CudnnRNN מצורה קנונית לצורה שמישה. CumulativeLogsumexp <T מרחיב את המספר> חשב את המכפלה המצטברת של הטנסור 'x' לאורך 'ציר'. DataServiceDataset יוצר מערך נתונים שקורא נתונים משירות tf.data. DataServiceDatasetV2 יוצר מערך נתונים שקורא נתונים משירות tf.data. קרדינליות ערכת נתונים מחזירה את הקרדינליות של `input_dataset`. ערכת נתוניםFromGraph יוצר מערך נתונים מ-'graph_def' הנתון. DatasetToGraphV2 מחזירה GraphDef בסידרה המייצגת 'מערך_נתונים_קלט'. Dawsn <T מרחיב מספר> DebugGradientIdentity <T> אופציה של זהות עבור ניפוי שגיאות שיפוע. DebugGradientRefIdentity <T> אופציה של זהות עבור ניפוי שגיאות שיפוע. DebugIdentity <T> מספק מיפוי זהות של טנזור הקלט שאינו מסוג Ref לצורך ניפוי באגים. DebugIdentityV2 <T> Debug Identity V2 Op. DebugNanCount Debug NaN Value Counter Op. DebugNumericSummary ניפוי באגים סיכום מספרי אופ. DebugNumericSummaryV2 <U מרחיב מספר> איתור באגים סיכום מספרי V2 Op. DecodeImage <T מרחיב מספר> פונקציה עבור decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg ו-decode_png. DecodePaddedRaw <T מרחיב מספר> פרש מחדש את הבתים של מחרוזת כווקטור של מספרים. DeepCopy <T> יוצר עותק של 'x'. DenseBincount <U מרחיב מספר> סופר את מספר המופעים של כל ערך במערך שלמים. DenseToCSRSparseMatrix ממיר טנזור צפוף ל-CSRSparseMatrix (אולי באצווה). DestroyTemporaryVariable <T> הורס את המשתנה הזמני ומחזיר את הערך הסופי שלו. DeviceIndex החזר את האינדקס של המכשיר שהאופ רץ. בימויInterleaveDataset תחליף ל-'InterleaveDataset' ברשימה קבועה של 'N' מערכי נתונים. DrawBoundingBoxesV2 <T מרחיב מספר> צייר תיבות תוחמות על קבוצת תמונות. DummyIterationCounter DummyMemoryCache DummySeedGenerator DynamicStitch <T> שזר את הערכים מהטנסורים של 'נתונים' לטנזור בודד. ערוך מרחק מחשב את מרחק העריכה של Levenshtein (אולי מנורמל). איינסום <T> התכווצות טנזור על פי מוסכמת סיכום איינשטיין. ריק <T> יוצר טנזור עם הצורה הנתונה. EmptyTensorList יוצר ומחזיר רשימת טנזורים ריקה. EmptyTensorMap יוצר ומחזיר מפת טנסור ריקה. EncodeProto ה-op מסדרת הודעות protobuf המסופקות בטנסור הקלט. EnsureShape <T> מבטיח שצורת הטנזור תואמת את הצורה הצפויה. הזן <T> יוצר או מוצא מסגרת צאצא, והופכת 'נתונים' לזמינים למסגרת הצאצא. Erfinv <T מרחיב מספר> נורמה אוקלידית <T> מחשב את הנורמה האוקלידית של אלמנטים על פני מימדים של טנזור. בצע TPUEmbeddingPartitioner הפעלה שמבצעת את מחיצת ה-TPUEmbedding בתצורה המרכזית התקן ומחשב את גודל HBM (בבתים) הנדרש לפעולת TPUEmbedding. צא מ- <T> יוצא מהמסגרת הנוכחית למסגרת האב שלה. ExpandDims <T> מכניס ממד של 1 לצורת טנזור. ניסיוני AutoShardDataset יוצר מערך נתונים שמרסק את מערך הנתונים של הקלט. ExperimentalBytesProducedStatsDataset מתעד את גודל הבתים של כל רכיב של 'input_dataset' ב-StatsAggregator. ExperimentalChooseFastestDataset קרדינליות של ערכת נתונים ניסויית מחזירה את הקרדינליות של `input_dataset`. ExperimentalDenseToSparseBatchDataset יוצר מערך נתונים שמקבץ רכיבי קלט לתוך SparseTensor. ערכת נתונים של חביון נתונים ניסיוני מתעד את ההשהיה של הפקת רכיבי 'input_dataset' ב-StatsAggregator. ExperimentalMatchingFilesDataset ניסוי מקסימום IntraOpParallelism מערך נתונים יוצר מערך נתונים שעוקף את ההקבלה המקסימלית תוך-אופית. ExperimentalParseExampleDataset הופך את `input_dataset` המכיל פרוטו של `Example` בתור וקטורים של DT_STRING למערך נתונים של אובייקטים `Tensor` או `SparseTensor` המייצגים את התכונות המנתחות. ערכת נתונים ניסיונייםPrivateThreadPool יוצר מערך נתונים המשתמש במאגר שרשורים מותאם אישית כדי לחשב את 'input_dataset'. ערכת נתונים אקראית יוצר מערך נתונים שמחזיר מספרים פסאודו אקראיים. ניסיוניRebatchDataset יוצר מערך נתונים שמשנה את גודל האצווה. ExperimentalSetStatsAggregatorDataset ערכת נתונים של חלון הזזה ניסיוני יוצר מערך נתונים שמעביר חלון הזזה על 'ערכת נתונים_קלט'. ExperimentalSqlDataset יוצר מערך נתונים שמבצע שאילתת SQL ופולט שורות של ערכת התוצאות. Handle Stats Aggregator Experimental יוצר משאב למנהל סטטיסטיקה. סיכום נתונים סטטיסטיים ניסויים מייצר סיכום של כל סטטיסטיקה שנרשמה על ידי מנהל הסטטיסטיקה הנתון. ExperimentalUnbatchDataset מערך נתונים שמפצל את רכיבי הקלט שלו למספר אלמנטים. Expint <T מרחיב מספר> ExtractGlimpseV2 מחלץ הצצה מטנסור הקלט. ExtractVolumePatches <T מרחיב מספר> חלץ `טלאים` מ`קלט` ושם אותם בממד הפלט `"עומק"`. מלא את <U> יוצר טנזור מלא בערך סקלרי. FinalizeDataset יוצר מערך נתונים על ידי החלת tf.data.Options על `input_dataset`. טְבִיעַת אֶצבָּעוֹת מייצר ערכי טביעת אצבע. FresnelCos <T מרחיב מספר> FresnelSin <T מרחיב מספר> אספו את <T> אספו פרוסות מציר `פרמס` לפי `מדדים`. GatherNd <T> אסוף פרוסות מ-'params' לתוך Tensor עם הצורה המצוינת על-ידי 'מדדים'. GetOptions מחזיר את ה- tf.data.Options המצורפות ל-'input_dataset'. GetSessionHandle אחסן את טנסור הקלט במצב ההפעלה הנוכחית. GetSessionTensor <T> קבל את הערך של הטנזור שצוין על ידי הידית שלו. GuaranteeConst <T> נותן ערובה לזמן הריצה של TF שטנסור הקלט הוא קבוע. HashTable יוצר טבלת hash לא מאותחלת. HistogramFixedWidth <U מרחיב מספר> החזר היסטוגרמה של ערכים. זהות <T> החזר טנזור עם אותה צורה ותוכן כמו טנזור הקלט או הערך. IgnoreErrorsDataset יוצר מערך נתונים המכיל את הרכיבים של `input_dataset` תוך התעלמות משגיאות. ImageProjectiveTransformV2 <T מרחיב מספר> מחיל את ההמרה הנתונה על כל אחת מהתמונות. ImageProjectiveTransformV3 <T מרחיב מספר> מחיל את ההמרה הנתונה על כל אחת מהתמונות. ImmutableConst <T> מחזירה טנזור בלתי משתנה מאזור הזיכרון. InfeedDequeue <T> מציין מיקום עבור ערך שיוזן לחישוב. InplaceAdd <T> מוסיף v לשורות שצוינו של x. InplaceSub <T> מוריד 'v' לשורות שצוינו של 'x'. InplaceUpdate <T> מעדכן את השורות 'i' שצוינו עם הערכים 'v'. IsBoostedTreesEnsembleInitialized בודק אם אנסמבל עצים אותחל. IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized בודק אם זרם קוונטילי אותחל. IsTPUEmbedding אתחול האם הטבעת TPU מאותחלת במערכת TPU מבוזרת. IsVariableInitialized בודק אם טנזור אותחל. IteratorGetDevice מחזירה את שם המכשיר שעליו הוצב `משאב`. אתחול KMC2Chain מחזירה את האינדקס של נקודת נתונים שיש להוסיף לערכת ה-Seed. אתחול KmeansPlusPlus בוחר num_to_sample שורות של קלט באמצעות הקריטריון KMeans++. KthOrderStatistic מחשב את סטטיסטיקת הסדר ה-K של מערך נתונים. LMDBDataset יוצר מערך נתונים שפולט את צמדי המפתח-ערך בקובץ LMDB אחד או יותר. LinSpace <T מרחיב את המספר> יוצר ערכים במרווח. ListDataset יוצר מערך נתונים שפולט כל אחד מ'טנסור' פעם אחת. LookupTableFind <U> מחפש מפתחות בטבלה, מוציא את הערכים המתאימים. LookupTableSize מחשב את מספר האלמנטים בטבלה הנתונה. LoopCond מעביר את הקלט לפלט. LowerBound <U מרחיב מספר> מחיל bottom_bound(sorted_search_values, values) לאורך כל שורה. MakeUnique הפוך את כל הרכיבים בממד שאינו אצווה לייחודי, אך \"קרוב\" אליו הערך ההתחלתי שלהם. MapIncompleteSize Op מחזירה את מספר האלמנטים הלא שלמים במיכל הבסיסי. MapSize Op מחזירה את מספר האלמנטים במיכל הבסיסי. MatrixDiagPartV2 <T> מחזירה את החלק האלכסוני המצטבר של טנזור אצווה. MatrixDiagPartV3 <T> מחזירה את החלק האלכסוני המצטבר של טנזור אצווה. MatrixDiagV2 <T> מחזירה טנזור אלכסוני אצווה עם ערכי אלכסון אצווה נתונים. MatrixDiagV3 <T> מחזירה טנזור אלכסוני אצווה עם ערכי אלכסון אצווה נתונים. MatrixSetDiagV2 <T> מחזירה טנזור מטריצה ​​אצווה עם ערכי אלכסון אצווה חדשים. MatrixSetDiagV3 <T> מחזירה טנזור מטריצה ​​אצווה עם ערכי אלכסון אצווה חדשים. מקסימום <T> מחשב את המקסימום של אלמנטים על פני ממדים של טנזור. MaxIntraOpParallelismDataset יוצר מערך נתונים שעוקף את ההקבלה המקסימלית תוך-אופית. MergeDedupData אופ ממזג אלמנטים של טנזורים שלמים וצפים לנתוני מניעת כפילויות כ-XLA tuple. מינימום <T> מחשב את המינימום של אלמנטים על פני מימדים של טנזור. MirrorPad <T> מרפד טנזור עם ערכי שיקוף. MirrorPadGrad <T> אופציה של שיפוע עבור 'MirrorPad' אופ. MulNoNan <T> מחזירה x * y מבחינת אלמנט. MutableDenseHashTable יוצר טבלת גיבוב ריקה המשתמשת בטנזורים כמאגר הגיבוי. MutableHashTable יוצר טבלת גיבוב ריקה. MutableHashTableOfTensors יוצר טבלת גיבוב ריקה. Mutex יוצר משאב Mutex שניתן לנעול על ידי `MutexLock`. MutexLock נועל משאב mutex. NcclAllReduce <T מרחיב מספר> מוציא טנזור המכיל את ההפחתה על פני כל טנסור הקלט. NcclBroadcast <T מרחיב מספר> שולח 'קלט' לכל המכשירים שמחוברים ליציאה. NcclReduce <T מרחיב מספר> מפחית 'קלט' מ-'num_devices' באמצעות 'reduction' למכשיר בודד. Ndtri <T מרחיב מספר> NextAfter <T מרחיב מספר> מחזירה את הערך המיוצג הבא של `x1` בכיוון של `x2`, מבחינת אלמנט. NextIteration <T> הופך את הקלט שלו לזמין לאיטרציה הבאה. NonDeterministicInts <U> יוצר באופן לא דטרמיניסטי כמה מספרים שלמים. NonSerializableDataset OneHot <U> מחזיר טנסור חם אחד. OnesLike <T> מחזירה טנסור של אלה עם אותה צורה וסוג כמו x. OptimizeDatasetV2 יוצר מערך נתונים על ידי החלת אופטימיזציות קשורות ל-'input_dataset'. אפשרויות מערך נתונים יוצר מערך נתונים על ידי צירוף tf.data.Options ל-'input_dataset'. OrderedMapIncompleteSize Op מחזירה את מספר האלמנטים הלא שלמים במיכל הבסיסי. OrderedMapSize Op מחזירה את מספר האלמנטים במיכל הבסיסי. OutfeedDequeue <T> מאחזר טנזור בודד מהזנת החישוב. OutfeedDequeueV2 <T> מאחזר טנזור בודד מהזנת החישוב. פלט <T> ידית סמלית לטנזור שהופק על ידי Operation . פד <T> מרפד טנזור. ParallelBatchDataset ParallelConcat <T> משרשרת רשימה של 'N' טנסורים לאורך הממד הראשון. ParallelDynamicStitch <T> שזר את הערכים מהטנסורים של 'נתונים' לטנזור בודד. ParseExampleDatasetV2 הופך את `input_dataset` המכיל פרוטו של `Example` בתור וקטורים של DT_STRING למערך נתונים של אובייקטים `Tensor` או `SparseTensor` המייצגים את התכונות המנתחות. מציין מיקום <T> מציין מיקום עבור ערך שיוזן לחישוב. PlaceholderWithDefault <T> מציין מיקום שעובר דרך 'קלט' כאשר הפלט שלו לא מוזן. הפוך לליניאריזציה מראש אופ שמייצר ערך טנסור אחד לטנזור אטום. PrelinearizeTuple אופ שמייצר ערכי טנסור מרובים לטנזור אטום. PrivateThreadPoolDataset יוצר מערך נתונים המשתמש במאגר שרשורים מותאם אישית כדי לחשב את 'input_dataset'. פרוד <T> מחשב את המכפלה של אלמנטים על פני ממדים של טנזור. QuantizeAndDequantizeV4 <T מרחיב מספר> קוונט ואז מנטרל טנזור. QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W מרחיב את המספר> RaggedBincount <U מרחיב מספר> סופר את מספר המופעים של כל ערך במערך שלמים. RaggedTensorToTensor <U> צור טנזור צפוף מטנזור מרופט, אולי משנה את צורתו. RaggedTensorToVariant מקודד 'RaggedTensor' לטנזור 'וריאנט'. RaggedTensorToVariantGradient <U> עוזר המשמש לחישוב השיפוע עבור `RaggedTensorToVariant`. RandomDatasetV2 יוצר מערך נתונים שמחזיר מספרים פסאודו אקראיים. RandomIndexShuffle <T מרחיב מספר> מוציא את המיקום של 'ערך' בתמורה של [0, ..., max_index]. טווח <T מרחיב מספר> יוצר רצף של מספרים. דַרגָה מחזירה את הדרגה של טנזור. ReadVariableOp <T> קורא את הערך של משתנה. RebatchDataset יוצר מערך נתונים שמשנה את גודל האצווה. RebatchDatasetV2 יוצר מערך נתונים שמשנה את גודל האצווה. Recv <T> מקבל את הטנסור הנקרא מ- send_device ב- recv_device. צמצם הכל מחשב את ה"לוגי ו" של אלמנטים על פני מימדים של טנזור. ReduceAny מחשב את ה"לוגי או" של אלמנטים על פני ממדים של טנזור. ReduceMax <T> מחשב את המקסימום של אלמנטים על פני ממדים של טנזור. ReduceMin <T> מחשב את המינימום של אלמנטים על פני מימדים של טנזור. ReduceProd <T> מחשב את המכפלה של אלמנטים על פני ממדים של טנזור. ReduceSum <T> מחשב את סכום האלמנטים על פני ממדים של טנזור. RefEnter <T> יוצר או מוצא מסגרת צאצא, והופכת 'נתונים' לזמינים למסגרת הצאצא. RefExit <T> יוצא מהמסגרת הנוכחית למסגרת האב שלה. RefIdentity <T> החזר את אותו טנסור רפ כמו טנסור ה-Ref הקלט. RefNextIteration <T> הופך את הקלט שלו לזמין לאיטרציה הבאה. RefSelect <T> מעביר את האלמנט 'אינדקס' של 'קלט' ל'פלט'. RegisterDataset רושם מערך נתונים בשירות tf.data. RegisterDatasetV2 רושם מערך נתונים בשירות tf.data. ממסר <T> RelayoutGrad <T> עצב מחדש את <T> מעצב מחדש טנזור. ResourceAccumulatorNumAccumulated מחזירה את מספר ההדרגות המצטברות במצטברים הנתונים. ResourceAccumulatorTakeGradient <T> מחלץ את השיפוע הממוצע ב-ConditionalAccumulator הנתון. ResourceConditionalAccumulator מצבר מותנה לצבירה של שיפועים. ResourceCountUpTo <T מרחיב מספר> מגדיל את המשתנה שמצביע עליו 'משאב' עד שהוא מגיע ל'מגבלה'. ResourceGather <U> אסוף פרוסות מהמשתנה שעליו הצביע `משאב` לפי `מדדים`. ResourceGatherNd <U> אחזר TPUEbedringStochasticGradientDescentParameters אחזר פרמטרים של הטבעת SGD. הפוך <T> הופך ממדים ספציפיים של טנזור. ReverseSequence <T> הופך פרוסות באורך משתנה. RewriteDataset RiscAbs <T מרחיב מספר> RiscAdd <T מרחיב מספר> מחזירה x + y מבחינת אלמנט. RiscBinaryArithmetic <T מרחיב מספר> RiscBinaryComparison RiscBitcast <U> RiscBroadcast <T> RiscCast <U> RiscCeil <T מרחיב מספר> RiscCholesky <T מרחיב מספר> RiscConcat <T> RiscConv <T מרחיב מספר> RiscCos <T מרחיב מספר> RiscDiv <T מרחיב מספר> RiscDot <T מרחיב את המספר> RiscExp <T מרחיב מספר> RiscFft <T> RiscFloor <T מרחיב מספר> RiscGather <T> RiscImag <U מרחיב מספר> RiscIsFinite RiscLog <T מרחיב את המספר> RiscLogicalAnd RiscLogicalNo RiscLogicalOr RiscMax <T מרחיב מספר> מחזירה max(x, y) מבחינת אלמנט. RiscMin <T מרחיב מספר> RiscMul <T מרחיב מספר> RiscNeg <T מרחיב מספר> RiscPad <T מרחיב מספר> RiscPool <T מרחיב מספר> RiscPow <T מרחיב מספר> RiskRandomUniform RiscReal <U מרחיב מספר> RiscReduce <T מרחיב מספר> RiscRem <T מרחיב מספר> RiscReshape <T מרחיב מספר> RiscReverse <T מרחיב מספר> RiscScatter <U מרחיב מספר> RiscShape <U מרחיב מספר> RiscSign <T מרחיב מספר> RiscSlice <T מרחיב מספר> RiscSort <T מרחיב מספר> RiscSqueeze <T> RiscSub <T מרחיב מספר> RiscTranspose <T> RiscTriangularSolve <T מרחיב את המספר> RiscUnary <T מרחיב מספר> RngReadAndSkip הקדם את המונה של RNG מבוסס נגד. רול <T> מגלגל את האלמנטים של טנזור לאורך ציר. SamplingDataset יוצר מערך נתונים שלוקח דגימת ברנולי של התוכן של מערך נתונים אחר. ScaleAndTranslate ScaleAndTranslateGrad <T מרחיב מספר> פיזור הוסף <T> מוסיף עדכונים דלילים להפניה למשתנה. ScatterDiv <T> מחלק התייחסות משתנה לפי עדכונים דלילים. ScatterMax <T מרחיב מספר> מפחית עדכונים דלילים להפניה למשתנה באמצעות פעולת 'מקסימום'. ScatterMin <T מרחיב מספר> מפחית עדכונים דלילים להפניה למשתנה באמצעות פעולת 'min'. ScatterMul <T> מכפיל עדכונים דלילים להפניה משתנה. ScatterNd <U> מפזר `עדכונים` לטנסור של צורה `צורה` לפי `מדדים`. ScatterNdAdd <T> מחיל תוספת דלילה על ערכים בודדים או פרוסות במשתנה. ScatterNdMax <T> מחשב את המקסימום מבחינת אלמנט. ScatterNdMin <T> מחשב את המינימום מבחינת אלמנט. ScatterNdNonAliasingAdd <T> מחיל תוספת דלילה על 'קלט' באמצעות ערכים בודדים או פרוסות מתוך `עדכונים` לפי מדדי `מדדים`. ScatterNdSub <T> מחיל חיסור דליל על ערכים בודדים או פרוסות במשתנה. ScatterNdUpdate <T> מחיל 'עדכונים' דלילים על ערכים או פרוסות בודדות בתוך נתון משתנה לפי `מדדים`. ScatterSub <T> מפחית עדכונים דלילים להפניה למשתנה. פיזור עדכון <T> מחיל עדכונים דלילים על הפניה למשתנה. SegmentMaxV2 <T מרחיב מספר> מחשב את המקסימום לאורך מקטעים של טנזור. SegmentMinV2 <T מרחיב מספר> מחשב את המינימום לאורך מקטעים של טנזור. SegmentProdV2 <T> מחשב את המוצר לאורך מקטעים של טנזור. SegmentSumV2 <T> מחשב את הסכום לאורך מקטעים של טנזור. בחר V2 <T> SetSize מספר האלמנטים הייחודיים לאורך הממד האחרון של הקלט 'סט'. צורה <U מרחיב מספר> מחזירה צורה של טנזור. ShardDataset יוצר 'מערך נתונים' הכולל רק 1/'num_shards' מתוך מערך הנתונים הזה. ShuffleAndRepeatDatasetV2 ShuffleDatasetV2 ShuffleDatasetV3 כיבוי מערכת TPU הפעלה שמכבה את מערכת ה-TPU. גודל <U מרחיב את המספר> מחזירה גודל של טנזור. SleepDataset פרוסה <T> החזר פרוסה מ'קלט'. SlidingWindowDataset יוצר מערך נתונים שמעביר חלון הזזה על 'ערכת נתונים_קלט'. תמונת מצב <T> מחזיר עותק של טנסור הקלט. SnapshotDataset יוצר מערך נתונים שיכתוב / יקרא מתמונת מצב. SnapshotDatasetReader SnapshotNestedDatasetReader SobolSample <T מרחיב מספר> מייצר נקודות מרצף סובול. SpaceToBatchNd <T> SpaceToBatch עבור טנסור ND מסוג T. SparseApplyAdagradV2 <T> עדכן את הערכים הרלוונטיים ב-'*var' ו-'*accum' בהתאם לתכנית adgrad. SparseBincount <U מרחיב מספר> סופר את מספר המופעים של כל ערך במערך שלמים. SparseMatrixAdd תוספת דלילה של שתי מטריצות CSR, C = alpha * A + beta * B. SparseMatrixMatMul <T> מטריקס-מכפיל מטריצה ​​דלילה עם מטריצה ​​צפופה. SparseMatrixMul כפל אלמנטים של מטריצה ​​דלילה עם טנזור צפוף. SparseMatrixNNZ מחזירה את מספר הלא-אפסים של 'מטריצה_דלה'. SparseMatrixOrderingAMD מחשב את סדר התואר המינימלי (AMD) של 'קלט'. SparseMatrixSoftmax מחשב את ה-softmax של CSRSparseMatrix. SparseMatrixSoftmaxGrad מחשב את השיפוע של SparseMatrixSoftmax op. SparseMatrixSparseCholesky מחשב את הפירוק הדליל של 'קלט'. SparseMatrixSparseMatMul מטריצה ​​דלילה-מכפילה שתי מטריצות CSR 'a' ו-'b'. SparseMatrixTranspose מעביר את הממדים הפנימיים (מטריצה) של CSRSparseMatrix. SparseMatrixZeros יוצר CSRSparseMatrix שכולו אפסים עם צורה 'צורה_צפופה'. SparseSegmentSumGrad <T מרחיב מספר> מחשב גרדיאנטים עבור SparseSegmentSum. SparseTensorToCSRSparseMatrix ממיר SparseTensor ל-CSRSparseMatrix (אולי באצווה). ספנס <T מרחיב מספר> לחץ על <T> מסיר ממדים בגודל 1 מצורת טנזור. מחסנית <T> אורזת רשימה של טנסור 'N' rank-'R' לתוך טנסור rank-'(R+1)' אחד. StageSize Op מחזירה את מספר האלמנטים במיכל הבסיסי. StatefulRandomBinomial <V מרחיב מספר> StatefulStandardNormal <U> מוציא ערכים אקראיים מהתפלגות נורמלית. StatefulStandardNormalV2 <U> מוציא ערכים אקראיים מהתפלגות נורמלית. StatefulTruncatedNormal <U> מוציא ערכים אקראיים מהתפלגות נורמלית קטועה. StatefulUniform <U> מוציא ערכים אקראיים מהתפלגות אחידה. StatefulUniformFullInt <U> מוציא מספרים שלמים אקראיים מהתפלגות אחידה. StatefulUniformInt <U> מוציא מספרים שלמים אקראיים מהתפלגות אחידה. StatelessParameterizedTruncatedNormal <V מרחיב מספר> StatelessRandomBinomial <W מרחיב את המספר> מוציא מספרים אקראיים פסאודו אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות בינומית. StatelessRandomGammaV2 <V מרחיב מספר> מוציא מספרים אקראיים פסאודו אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות גמא. StatelessRandomGammaV3 <U מרחיב מספר> מוציא מספרים אקראיים פסאודו אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות גמא. StatelessRandomGetAlg בוחר את אלגוריתם RNG מבוסס-נגד הטוב ביותר על בסיס מכשיר. StatelessRandomNormalV2 <U מרחיב מספר> מוציא ערכי פסאודו אקראיים דטרמיניסטים מהתפלגות נורמלית. StatelessRandomPoisson <W מרחיב את המספר> מוציא מספרים אקראיים פסאודו אקראיים דטרמיניסטים מהתפלגות Poisson. StatelessRandomUniformFullInt <V מרחיב את המספר> מוציא מספרים שלמים אקראיים פסאודו אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות אחידה. StatelessRandomUniformFullIntV2 <U מרחיב את המספר> מוציא מספרים שלמים אקראיים פסאודו אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות אחידה. StatelessRandomUniformIntV2 <U מרחיב מספר> מוציא מספרים שלמים אקראיים פסאודו אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות אחידה. StatelessRandomUniformV2 <U מרחיב מספר> מוציא ערכים אקראיים פסאודו אקראיים דטרמיניסטים מהתפלגות אחידה. StatelessShuffle <T> מערבב באופן אקראי ודטרמיניסטי טנזור לאורך הממד הראשון שלו. StatelessTruncatedNormalV2 <U מרחיב מספר> מוציא ערכי פסאודו אקראיים דטרמיניסטים מהתפלגות נורמלית קטומה. StatsAggregatorHandleV2 StopGradient <T> מפסיק את חישוב השיפוע. StridedSlice <T> החזר פרוסה פסיעה מ'קלט'. StridedSliceAssign <T> הקצה 'ערך' להפניה של ערך l של 'ref'. StridedSliceGrad <U> מחזירה את השיפוע של `StridedSlice`. StringLower ממיר את כל התווים האותיים להחלפות האותיות הקטנות שלהם. StringUpper ממיר את כל התווים הקטנים להחלפות האותיות הקטנות שלהם. סכום <T> מחשב את סכום האלמנטים על פני ממדים של טנזור. TPUCompilationResult מחזירה את התוצאה של קומפילציה של TPU. TPUEmbeddingActivations אופציה המאפשרת בידול של הטבעות TPU. TPUOrdinalSelector בורר ליבות TPU Op. TPUpartitionedInput <T> אופציה שמקבצת יחד רשימה של כניסות מחולקות. TPUpartitionedInputV2 <T> אופציה שמקבצת יחד רשימה של כניסות מחולקות. TPUReplicatedInput <T> מחבר N כניסות לחישוב TPU משוכפל N-way. TPURoundRobin איזון עומסים עגול על ליבות TPU. TemporaryVariable <T> מחזירה טנזור שעשוי לעבור מוטציה, אך נמשך רק בשלב אחד. TensorArrayGather <T> אסוף אלמנטים ספציפיים מה-TensorArray לתוך 'ערך' פלט. TensorArrayPack <T> TensorArrayRead <T> קרא אלמנט מה-TensorArray לתוך 'ערך' פלט. TensorArrayScatter פזר את הנתונים מערך הקלט לאלמנטים ספציפיים של TensorArray. TensorArraySize קבל את הגודל הנוכחי של TensorArray. TensorArraySplit פצל את הנתונים מערך הקלט לרכיבי TensorArray. TensorArrayUnpack TensorArrayWrite דחף אלמנט על tensor_array. TensorListConcatLists TensorListElementShape <T מרחיב מספר> צורת האלמנטים של הרשימה הנתונה, כטנזור. TensorListFromTensor יוצר TensorList שכאשר היא מוערמת, יש לה את הערך של `tensor`. TensorListGather <T> יוצר Tensor על ידי אינדקס לתוך TensorList. TensorListGetItem <T> TensorListLength מחזירה את מספר הטנזורים ברשימת טנזורי הקלט. TensorListPushBack מחזירה רשימה עם ה-'Tensor' המועבר בתור האלמנט האחרון ואת הרכיבים האחרים של הרשימה הנתונה ב-'input_handle'. TensorListPushBackBatch TensorListReserve רשימה של הגודל הנתון עם אלמנטים ריקים. TensorListResize משנה את גודל הרשימה. TensorListScatter יוצר TensorList על ידי אינדקס לתוך Tensor. TensorListScatterIntoExistingList מפזר טנזור במדדים ברשימת קלט. TensorListScatterV2 יוצר TensorList על ידי אינדקס לתוך Tensor. TensorListSetItem TensorListSplit מפצל טנזור לרשימה. TensorListStack <T> מערם את כל הטנזורים ברשימה. TensorMapErase מחזירה מפת טנסור עם פריט מהמפתח הנתון נמחק. TensorMapHasKey מחזירה אם המפתח הנתון קיים במפה. TensorMapInsert מחזירה מפה שהיא 'input_handle' עם צמד המפתח-ערך הנתון שהוכנס. TensorMapLookup <U> מחזירה את הערך ממפתח נתון במפת טנסור. TensorMapSize מחזירה את מספר הטנזורים במפת הטנזור הקלט. TensorMapStackKeys <T> מחזירה ערימת טנסור של כל המפתחות במפת טנסור. TensorScatterAdd <T> מוסיף `עדכונים` דלילים לטנזור קיים לפי `מדדים`. TensorScatterMax <T> החל עדכון דל על טנזור עם המקסימום מבחינת האלמנט. TensorScatterMin <T> TensorScatterSub <T> מוריד `עדכונים` דלילים מטנזור קיים לפי `מדדים`. TensorScatterUpdate <T> פזרו `עדכונים` לטנזור קיים לפי `מדדים`. TensorStridedSliceUpdate <T> הקצה 'ערך' להפניה של ערך l של 'קלט'. ThreadPoolDataset יוצר מערך נתונים המשתמש במאגר שרשורים מותאם אישית כדי לחשב את 'input_dataset'. ידית בריכת חוטים יוצר מערך נתונים המשתמש במאגר שרשורים מותאם אישית כדי לחשב את 'input_dataset'. אריח <T> בונה טנזור על ידי ריצוף טנזור נתון. חותמת זמן מספק את הזמן מאז התקופה בשניות. ToBool ממירה טנזור לפרדיקט סקלרי. TpuHandleToProtoKey ממיר את ידיות ה-uid של XRT לפורמט קלט ידידותי ל-TensorFlow. TridiagonalMatMul <T> חשב מוצר עם מטריצה ​​תלת אלכסונית. TridiagonalSolve <T> פותר מערכות משוואות תלת אלכסוניות. בטל אצווה <T> הופך את הפעולה של Batch עבור Tensor פלט יחיד. UnbatchGrad <T> שיפוע של Unbatch. UnicodeEncode מקודד טנסור של אינטס למחרוזות Unicode. UniformDequantize <U מרחיב מספר> בצע דה-קוונטיזציה על 'קלט' ה-Tensor המקוונטי. UniformQuantize <U> בצע קוונטיזציה על 'קלט' של Tensor. UniformQuantizedAdd <T> בצע הוספה קוונטית של Tensor `lhs` ו-Tensor `rhs` קוונטי כדי ליצור `פלט` כמותי. UniformQuantizedClipByValue <T> בצע קליפ לפי ערך על 'אופרנד' ה-Tensor הקוונטי. UniformQuantizedConvolution <U> בצע קונבולציה קוונטית של Tensor 'lhs' ו-Tensor 'rhs' קוונטי. UniformQuantizedConvolutionHybrid <V מרחיב מספר> בצע היברידית קוונטית היברידית של צף Tensor `lhs` ו-Tensor `rhs` כמותי. UniformQuantizedDot <U> בצע נקודה מכוונטית של Tensor `lhs` ו-Tensor `rhs` מכוונטי כדי ליצור `פלט` כמותי. UniformQuantizedDotHybrid <V מרחיב מספר> בצע נקודה מכומדת היברידית של צף Tensor `lhs` ו-Tensor `rhs` כמותי. UniformRequantize <U> בהינתן 'קלט' טנזור מכוונטי, כמת אותו מחדש עם פרמטרי כימות חדשים. UniqueDataset יוצר מערך נתונים המכיל את האלמנטים הייחודיים של `input_dataset`. UnravelIndex <T מרחיב מספר> ממירה מערך של מדדים שטוחים לתופל של מערכי קואורדינטות. UnsortedSegmentJoin UnwrapDatasetVariant UpperBound <U מרחיב מספר> מחיל upper_bound(sorted_search_values, values) לאורך כל שורה. VarHandleOp יוצר נקודת אחיזה למשאב משתנה. VariIsInitializedOp בודק אם משתנה המבוסס על ידית משאבים אותחל. משתנה <T> מחזיק במצב בצורה של טנזור שנמשך לאורך שלבים. VariableShape <T מרחיב מספר> מחזירה את צורת המשתנה שעליה מצביע `משאב`. אֵיפֹה מחזירה מיקומים של ערכים שאינם אפס / אמת בטנזור. איפה3 <T> בוחר אלמנטים מ-'x' או 'y', בהתאם ל-'condition'. WindowOp WorkerHeartbeat פעימות לב של עובד אופ. WrapDatasetVariant XlaConcatND <T> קונצץ טנזור קלט בכל הממדים. XlaRecvFromHost <T> אופ לקבלת טנזור מהמארח. XlaRecvTPUEmbeddingDeduplicationData מקבל נתוני מניעת כפילות (מדדים ומשקלים) מליבת ההטמעה. Xlog1py <T> מחזירה 0 אם x == 0, ו-x * log1p(y) אחרת, באופן יסודי. אפסים <T> אופרטור יוצר קבוע מאותחל באפסים של הצורה שניתנה על ידי 'עמומים'. אפסים כמו <T> מחזירה טנזור של אפסים עם אותה צורה וסוג כמו x.

ממשק מיושם על ידי אופרנדים של פעולת TensorFlow.

שימוש לדוגמה:

// The "decodeJpeg" operation can be used as an operand to the "cast" operation
 Operand<UInt8> decodeJpeg = ops.image().decodeJpeg(...);
 ops.math().cast(decodeJpeg, DataType.FLOAT);

 // The output "y" of the "unique" operation can be used as an operand to the "cast" operation
 Output<Integer> y = ops.array().unique(...).y();
 ops.math().cast(y, Float.class);

 // The "split" operation can be used as operand list to the "concat" operation
 Iterable<? extends Operand<Float>> split = ops.array().split(...);
 ops.array().concat(0, split);
 

שיטות ציבוריות

פלט מופשט <T>

asOutput () מחזירה את הידית הסמלית של טנזור.

שיטות ציבוריות

תקציר ציבורי פלט <T> asOutput ()

מחזירה את הידית הסמלית של טנזור.

כניסות לפעולות TensorFlow הן יציאות של פעולת TensorFlow אחרת. שיטה זו משמשת לקבלת ידית סמלית המייצגת את חישוב הקלט.

ראה גם

• OperationBuilder.addInput(Output)