Menggugurkan | Ajukan pengecualian untuk membatalkan proses saat dipanggil. |
Semua | Menghitung elemen "logis dan" lintas dimensi tensor. |
AllToAll <T> | Op untuk bertukar data lintas replika TPU. |
AnonymousHashTable | Membuat tabel hash anonim yang tidak diinisialisasi. |
AnonymousIteratorV2 | Wadah untuk sumber daya iterator. |
AnonymousIteratorV3 | Wadah untuk sumber daya iterator. |
AnonymousMemoryCache | |
AnonymousMultiDeviceIterator | Penampung untuk sumber daya iterator multi-perangkat. |
AnonymousMultiDeviceIteratorV3 | Penampung untuk sumber daya iterator multi-perangkat. |
AnonymousMutableDenseHashTable | Membuat tabel hash anonim kosong yang dapat diubah yang menggunakan tensor sebagai backing store. |
AnonymousMutableHashTable | Membuat tabel hash kosong anonim yang dapat diubah. |
AnonymousMutableHashTableOfTensors | Membuat tabel hash kosong anonim yang dapat diubah dari nilai vektor. |
Generator Benih Acak Anonim | |
AnonymousSeedGenerator | |
Setiap | Menghitung elemen "logis atau" melintasi dimensi tensor. |
TerapkanAdagradV2 <T> | Perbarui '*var' sesuai dengan skema adagrad. |
ApproxTopK <T meluas Nomor> | Mengembalikan nilai min/maks k dan indeksnya dari operan input dengan cara perkiraan. |
Asser CardinalityDataset | |
AssertNextDataset | Transformasi yang menegaskan transformasi mana yang terjadi selanjutnya. |
AssertPrevDataset | Transformasi yang menegaskan transformasi mana yang terjadi sebelumnya. |
Tegaskan Itu | Menyatakan bahwa kondisi yang diberikan adalah benar. |
Tetapkan <T> | Perbarui 'ref' dengan menetapkan 'nilai' padanya. |
TetapkanTambahkan <T> | Perbarui 'ref' dengan menambahkan 'nilai' padanya. |
AssignAddVariableOp | Menambahkan nilai ke nilai variabel saat ini. |
AssignSub <T> | Perbarui 'ref' dengan mengurangi 'nilai' darinya. |
AssignSubVariableOp | Mengurangi nilai dari nilai variabel saat ini. |
AssignVariableOp | Menetapkan nilai baru ke variabel. |
AssignVariableXlaConcatND | Menyusun tensor input di semua dimensi. |
Kumpulan Data Pecahan Otomatis | Membuat kumpulan data yang memisahkan kumpulan data masukan. |
BandedTriangularSolve <T> | |
Penghalang | Menentukan penghalang yang bertahan di berbagai eksekusi grafik. |
PenghalangTutup | Menutup penghalang yang diberikan. |
BarrierUkuran Tidak Lengkap | Hitung jumlah elemen yang tidak lengkap di penghalang yang diberikan. |
BarrierInsertBanyak | Untuk setiap kunci, berikan nilai masing-masing ke komponen yang ditentukan. |
BarrierReadySize | Hitung jumlah elemen lengkap dalam penghalang yang diberikan. |
Penghalang Ambil Banyak | Mengambil sejumlah elemen yang telah selesai dari penghalang. |
Kelompok | Mengelompokkan semua tensor input secara nondeterministik. |
BatchMatMulV2 <T> | Mengalikan irisan dua tensor secara berkelompok. |
BatchMatMulV3 <V> | Mengalikan irisan dua tensor secara berkelompok. |
BatchToSpace <T> | BatchToSpace untuk tensor 4-D tipe T. |
BatchToSpaceNd <T> | BatchToSpace untuk tensor ND tipe T. |
BesselI0 <T meluas Nomor> | |
BesselI1 <T meluas Nomor> | |
BesselJ0 <T meluas Nomor> | |
BesselJ1 <T meluas Nomor> | |
BesselK0 <T meluas Nomor> | |
BesselK0e <T meluas Nomor> | |
BesselK1 <T meluas Nomor> | |
BesselK1e <T meluas Nomor> | |
BesselY0 <T meluas Nomor> | |
BesselY1 <T meluas Nomor> | |
Bitcast <U> | Bitcast tensor dari satu jenis ke jenis lainnya tanpa menyalin data. |
BlockLSTM <T meluas Nomor> | Menghitung propagasi maju sel LSTM untuk semua langkah waktu. |
BlockLSTMGrad <T meluas Nomor> | Menghitung propagasi mundur sel LSTM untuk seluruh urutan waktu. |
BlockLSTMGradV2 <T memperluas Nomor> | Menghitung propagasi mundur sel LSTM untuk seluruh urutan waktu. |
BlockLSTMV2 <T memperluas Nomor> | Menghitung propagasi maju sel LSTM untuk semua langkah waktu. |
BoostedTreesAggregateStats | Agregat ringkasan akumulasi statistik untuk batch. |
BoostedTreesBucketize | Bucketize setiap fitur berdasarkan batas bucket. |
BoostedTreesMenghitungFitur TerbaikSplit | Menghitung keuntungan untuk setiap fitur dan menampilkan informasi pemisahan terbaik untuk fitur tersebut. |
BoostedTreesMenghitungFitur TerbaikSplitV2 | Menghitung keuntungan untuk setiap fitur dan mengembalikan informasi pemisahan terbaik untuk setiap node. |
BoostedTreesMenghitungKeuntungan TerbaikPerFitur | Menghitung keuntungan untuk setiap fitur dan menampilkan informasi pemisahan terbaik untuk fitur tersebut. |
BoostedTreesCenterBias | Menghitung prior dari data pelatihan (bias) dan mengisi node pertama dengan logits sebelumnya. |
BoostedTreesCreateEnsemble | Membuat model ansambel pohon dan mengembalikan pegangan ke sana. |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | Buat Sumber Daya untuk Aliran Kuantil. |
BoostedTreesDeserializeEnsemble | Deserialisasi konfigurasi ansambel pohon berseri dan menggantikan pohon saat ini ansambel. |
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | Membuat pegangan ke BoostedTreesEnsembleResource |
BoostedTreesExampleDebugOutputs | Keluaran debugging/interpretasi model untuk setiap contoh. |
BoostedTreesFlushQuantileSummaries | Siram ringkasan kuantil dari setiap sumber aliran kuantil. |
BoostedTreesGetEnsembleStates | Mengambil token stempel sumber daya ansambel pohon, jumlah pohon, dan statistik pertumbuhan. |
BoostedTreesMembuatQuantileSummaries | Membuat ringkasan kuantil untuk kumpulan. |
BoostedTreesMembuatRingkasan Statistik | Membuat ringkasan akumulasi statistik untuk batch. |
BoostedTreesPredict | Menjalankan beberapa prediktor ansambel regresi aditif pada instance input dan menghitung logit. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | Tambahkan ringkasan kuantil ke setiap sumber daya aliran kuantil. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | Deserialisasi batas bucket dan tandai siap ke QuantileAccumulator saat ini. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | Siram ringkasan untuk sumber daya aliran kuantil. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | Hasilkan batas keranjang untuk setiap fitur berdasarkan akumulasi ringkasan. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | Membuat pegangan ke BoostedTreesQuantileStreamResource. |
BoostedTreesSerializeEnsemble | Membuat serial ansambel pohon menjadi proto. |
BoostedTreesSparseAggregateStats | Agregat ringkasan akumulasi statistik untuk batch. |
BoostedTreesSparseHitungFitur TerbaikSplit | Menghitung keuntungan untuk setiap fitur dan menampilkan informasi pemisahan terbaik untuk fitur tersebut. |
BoostedTreesTrainingPredict | Menjalankan beberapa prediktor ansambel regresi aditif pada instance input dan menghitung pembaruan ke log yang di-cache. |
BoostedTreesUpdateEnsemble | Memperbarui ansambel pohon dengan menambahkan lapisan ke pohon terakhir yang ditanam atau dengan memulai pohon baru. |
BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | Memperbarui ansambel pohon dengan menambahkan lapisan ke pohon terakhir yang ditanam atau dengan memulai pohon baru. |
BroadcastDynamicShape <T memperluas Angka> | Kembalikan bentuk s0 op s1 dengan broadcast. |
BroadcastGradientArgs <T memperluas Nomor> | Kembalikan indeks pengurangan untuk menghitung gradien s0 op s1 dengan siaran. |
SiaranKe <T> | Siarkan larik untuk bentuk yang kompatibel. |
ember | Bucketizes 'input' berdasarkan 'batasan'. |
CSRSparseMatrixComponents <T> | Membacakan komponen CSR pada batch `index`. |
CSRSparseMatrixToDense <T> | Ubah CSRSparseMatrix (kemungkinan batch) menjadi padat. |
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> | Mengonversi CSRSparesMatrix (kemungkinan batch) menjadi SparseTensor. |
Kumpulan Data CSV | |
CSVDatasetV2 | |
CTCLossV2 | Menghitung Kerugian CTC (probabilitas log) untuk setiap entri batch. |
CacheDatasetV2 | |
CheckNumericsV2 <T meluas Nomor> | Memeriksa tensor untuk nilai NaN, -Inf dan +Inf. |
Pilih Dataset Tercepat | |
ClipByValue <T> | Klip nilai tensor ke min dan maks yang ditentukan. |
CollateTPUEmbeddingMemory | Op yang menggabungkan proto konfigurasi memori yang dikodekan string dari semua host. |
CollectiveAllToAllV2 <T meluas Nomor> | Saling bertukar beberapa tensor dengan jenis dan bentuk yang identik. |
CollectiveAllToAllV3 <T meluas Nomor> | Saling bertukar beberapa tensor dengan jenis dan bentuk yang identik. |
CollectiveAssignGroupV2 | Tetapkan kunci grup berdasarkan tugas grup. |
CollectiveBcastRecvV2 <U> | Menerima siaran nilai tensor dari perangkat lain. |
CollectiveBcastSendV2 <T> | Menyiarkan nilai tensor ke satu atau lebih perangkat lain. |
CollectiveGather <T meluas Nomor> | Saling mengakumulasi beberapa tensor dengan jenis dan bentuk yang identik. |
CollectiveGatherV2 <T memperluas Nomor> | Saling mengakumulasi beberapa tensor dengan jenis dan bentuk yang identik. |
CollectiveInitializeCommunicator | Menginisialisasi grup untuk operasi kolektif. |
CollectivePermute <T> | Sebuah Op untuk mengatur ulang tensor di seluruh instance TPU yang direplikasi. |
CollectiveReduceScatterV2 <T memperluas Angka> | Saling mengurangi beberapa tensor dengan jenis dan bentuk yang identik dan menyebarkan hasilnya. |
CollectiveReduceV2 <T meluas Nomor> | Saling mengurangi beberapa tensor dengan jenis dan bentuk yang identik. |
CollectiveReduceV3 <T meluas Nomor> | Saling mengurangi beberapa tensor dengan jenis dan bentuk yang identik. |
CombinedNonMaxSuppression | Dengan rakus memilih subset kotak pembatas dalam urutan skor menurun, Operasi ini melakukan non_max_suppression pada input per batch, di semua kelas. |
CompositeTensorVariantFromComponents | Mengkodekan nilai `ExtensionType` menjadi Tensor skalar `varian`. |
CompositeTensorVariantToComponents | Mendekode Tensor skalar `varian` menjadi nilai `ExtensionType`. |
CompressElement | Mengompresi elemen kumpulan data. |
ComputeBatchSize | Menghitung ukuran batch statis dari kumpulan data tanpa batch parsial. |
ComputeDedupDataTupleMask | Sebuah op menghitung tuple mask dari data deduplikasi dari embedding core. |
Concat <T> | Menggabungkan tensor sepanjang satu dimensi. |
Konfigurasikan Dan Inisialisasi GlobalTPU | Operasi yang menyiapkan struktur terpusat untuk sistem TPU terdistribusi. |
Konfigurasikan TPU Terdistribusi | Menyiapkan struktur terpusat untuk sistem TPU terdistribusi. |
Konfigurasikan penyematan TPU | Menyiapkan TPUEmbedding dalam sistem TPU terdistribusi. |
KonfigurasikanTPUEmbeddingHost | Operasi yang mengonfigurasi perangkat lunak TPUEmbedding pada host. |
Konfigurasikan Memori Embedding TPU | Operasi yang mengonfigurasi perangkat lunak TPUEmbedding pada host. |
ConnectTPUEmbeddingHosts | Operasi yang menyiapkan komunikasi antara instance perangkat lunak host TPUEmbedding setelah ConfigureTPUEmbeddingHost dipanggil di setiap host. |
Konstan <T> | Operator yang menghasilkan nilai konstan. |
KonsumsiMutexLock | Operasi ini menggunakan kunci yang dibuat oleh `MutexLock`. |
ControlTrigger | Tidak melakukan apa-apa. |
Conv2DBackpropFilterV2 <T memperluas Nomor> | Menghitung gradien konvolusi sehubungan dengan filter. |
Conv2DBackpropInputV2 <T memperluas Nomor> | Menghitung gradien konvolusi sehubungan dengan input. |
Salin <T> | Salin tensor dari CPU-ke-CPU atau GPU-ke-GPU. |
CopyHost <T> | Salin tensor ke host. |
CopyToMesh <T> | |
CopyToMeshGrad <T> | |
CountUpTo <T meluas Nomor> | Menaikkan 'ref' hingga mencapai 'batas'. |
CrossReplicaSum <T meluas Nomor> | Op untuk menjumlahkan input di seluruh instans TPU yang direplikasi. |
CudnnRNNBackpropV3 <T meluas Nomor> | Langkah sandaran CudnnRNNV3. |
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T meluas Nomor> | Mengonversi parameter CudnnRNN dari bentuk kanonis menjadi bentuk yang dapat digunakan. |
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T meluas Nomor> | Mengambil parameter CudnnRNN dalam bentuk kanonis. |
CudnnRNNV3 <T meluas Nomor> | RNN yang didukung oleh cuDNN. |
KumulatifLogsumexp <T meluas Nomor> | Hitung hasil kumulatif tensor `x` sepanjang `axis`. |
DTensorRestoreV2 | |
DTensorSetGlobalTPUArray | Sebuah op yang menginformasikan sejumlah id global dari semua TPU dalam sistem. |
DataServiceDataset | Membuat kumpulan data yang membaca data dari layanan tf.data. |
DataServiceDatasetV2 | Membuat kumpulan data yang membaca data dari layanan tf.data. |
DatasetCardinality | Mengembalikan kardinalitas `input_dataset`. |
DatasetFromGraph | Membuat set data dari `graph_def` yang diberikan. |
DatasetToGraphV2 | Mengembalikan GraphDef berseri yang mewakili `input_dataset`. |
Dawsn <T meluas Nomor> | |
DebugGradientIdentity <T> | Op identitas untuk debugging gradien. |
DebugGradientRefIdentity <T> | Op identitas untuk debugging gradien. |
DebugIdentitas <T> | Menyediakan pemetaan identitas tensor input tipe non-Ref untuk proses debug. |
DebugIdentityV2 <T> | Debug Identitas V2 Op. |
DebugNanCount | Debug Penghitung Nilai NaN Op. |
DebugNumericSummary | Debug Ringkasan Numerik Op. |
DebugNumericSummaryV2 <U meluas Nomor> | Debug Ringkasan Numerik V2 Op. |
DecodeImage <T meluas Nomor> | Fungsi untuk decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg, dan decode_png. |
DecodePaddedRaw <T meluas Nomor> | Menafsirkan kembali byte string sebagai vektor angka. |
DecodeProto | Op mengekstrak kolom dari pesan buffer protokol serial ke tensor. |
DeepCopy <T> | Membuat salinan `x`. |
HapusIterator | Wadah untuk sumber daya iterator. |
HapusMemoryCache | |
HapusMultiDeviceIterator | Wadah untuk sumber daya iterator. |
Hapus RandomSeedGenerator | |
HapusSeedGenerator | |
HapusSessionTensor | Hapus tensor yang ditentukan oleh pegangannya di sesi. |
DenseBincount <U meluas Nomor> | Menghitung jumlah kemunculan setiap nilai dalam larik bilangan bulat. |
DenseCountSparseOutput <U meluas Nomor> | Melakukan penghitungan bin output jarang untuk input tf.tensor. |
DenseToCSRSparseMatrix | Mengonversi tensor padat menjadi CSRSparseMatrix (mungkin dikumpulkan). |
Hancurkan Sumber DayaOp | Menghapus sumber daya yang ditentukan oleh pegangan. |
DestroyTemporaryVariable <T> | Hancurkan variabel sementara dan kembalikan nilai akhirnya. |
DeviceIndex | Kembalikan indeks perangkat yang dijalankan op. |
DirectedInterleaveDataset | Pengganti `InterleaveDataset` pada daftar tetap set data `N`. |
NonaktifkanCopyOnRead | Mematikan mode copy-on-read. |
DidistribusikanSimpan | |
DrawBoundingBoxesV2 <T memperluas Angka> | Gambar kotak pembatas pada kumpulan gambar. |
DummyIterationCounter | |
DummyMemoryCache | |
DummySeedGenerator | |
DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | Memudahkan porting kode yang menggunakan tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
Partisi Dinamis <T> | Mempartisi `data` menjadi tensor `num_partitions` menggunakan indeks dari `partitions`. |
DynamicStitch <T> | Sisipkan nilai dari tensor `data` ke dalam tensor tunggal. |
SuntingJarak | Menghitung Jarak Edit Levenshtein (mungkin dinormalisasi). |
Atau <U> | Menghitung dekomposisi eigen dari satu atau lebih matriks persegi. |
Einsum <T> | Kontraksi tensor menurut konvensi penjumlahan Einstein. |
Kosong <T> | Membuat tensor dengan bentuk tertentu. |
Daftar Tensor Kosong | Membuat dan mengembalikan daftar tensor kosong. |
EmptyTensorMap | Membuat dan mengembalikan peta tensor kosong. |
EncodeProto | Op membuat serial pesan protobuf yang disediakan di tensor input. |
EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | Memudahkan porting kode yang menggunakan tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
EnqueueTPUEmbeddingBatch | Operasi yang mengantrekan daftar tensor batch input ke TPUEmbedding. |
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch | Operasi yang mengantrekan daftar tensor batch input ke TPUEmbedding. |
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | Memudahkan porting kode yang menggunakan tf.nn.embedding_lookup(). |
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch | Operasi yang mengantrekan indeks input TPUEmbedding dari SparseTensor. |
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch | Memudahkan porting kode yang menggunakan tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
Pastikan Bentuk <T> | Memastikan bahwa bentuk tensor cocok dengan bentuk yang diharapkan. |
Masukkan <T> | Membuat atau menemukan bingkai anak, dan membuat `data` tersedia untuk bingkai anak. |
Erfinv <T meluas Nomor> | |
EuclideanNorm <T> | Menghitung norma euclidean elemen lintas dimensi tensor. |
JalankanTPUEmbeddingPartitioner | Operasi yang menjalankan partisi TPUEmbedding pada konfigurasi pusat perangkat dan menghitung ukuran HBM (dalam byte) yang diperlukan untuk operasi TPUEmbedding. |
Keluar <T> | Keluar dari frame saat ini ke frame induknya. |
PerluasDims <T> | Menyisipkan dimensi 1 ke dalam bentuk tensor. |
Kumpulan Data Pecah Otomatis Eksperimental | Membuat kumpulan data yang memisahkan kumpulan data masukan. |
EksperimentalBytesProducedStatsDataset | Catat ukuran byte setiap elemen `input_dataset` di StatsAggregator. |
EksperimentalPilihSet Data Tercepat | |
EksperimentalDatasetCardinality | Mengembalikan kardinalitas `input_dataset`. |
Kumpulan Data EksperimentalToTFRecord | Menulis dataset yang diberikan ke file yang diberikan menggunakan format TFRecord. |
EksperimentalDenseToSparseBatchDataset | Membuat kumpulan data yang mengelompokkan elemen masukan ke dalam SparseTensor. |
Dataset StatsLatensi Eksperimental | Merekam latensi produksi elemen `input_dataset` di StatsAggregator. |
Dataset File Pencocokan Eksperimental | |
Dataset EksperimentalMaxIntraOpParallelism | Membuat kumpulan data yang menggantikan paralelisme intra-op maksimum. |
EksperimentalParseExampleDataset | Mengubah `input_dataset` yang berisi proto `Example` sebagai vektor DT_STRING menjadi kumpulan data objek `Tensor` atau `SparseTensor` yang mewakili fitur yang diurai. |
EksperimentalPrivateThreadPoolDataset | Membuat set data yang menggunakan kumpulan thread kustom untuk menghitung `input_dataset`. |
Kumpulan Data Acak Eksperimental | Membuat Kumpulan Data yang menampilkan nomor acak semu. |
Kumpulan Data Ulang Eksperimental | Membuat kumpulan data yang mengubah ukuran kumpulan. |
EksperimentalSetStatsAggregatorDataset | |
Kumpulan Data Jendela Geser Eksperimental | Membuat kumpulan data yang melewati jendela geser di atas `input_dataset`. |
EksperimentalSqlDataset | Membuat kumpulan data yang mengeksekusi kueri SQL dan menampilkan baris kumpulan hasil. |
EksperimentalStatsAggregatorHandle | Membuat resource pengelola statistik. |
RingkasanAggregator Statistik Eksperimental | Menghasilkan ringkasan dari setiap statistik yang dicatat oleh manajer statistik yang diberikan. |
EksperimentalUnbatchDataset | Kumpulan data yang membagi elemen inputnya menjadi beberapa elemen. |
Expint <T meluas Nomor> | |
EkstrakGlimpseV2 | Mengambil sekilas dari tensor input. |
ExtractVolumePatches <T extends Number> | Ekstrak `tambalan` dari `input` dan letakkan di dimensi keluaran `"kedalaman"`. |
FileSystemSetConfiguration | Atur konfigurasi sistem file. |
Isi <U> | Membuat tensor yang diisi dengan nilai skalar. |
FinalizeDataset | Membuat set data dengan menerapkan tf.data.Options ke `input_dataset`. |
Selesaikan penyematan TPU | Operasi yang menyelesaikan konfigurasi TPUEmbedding. |
Sidik jari | Menghasilkan nilai sidik jari. |
FresnelCos <T meluas Nomor> | |
FresnelSin <T meluas Nomor> | |
FusedBatchNormGradV3 <T memperluas Angka, U memperluas Angka> | Gradien untuk normalisasi batch. |
FusedBatchNormV3 <T memperluas Angka, U memperluas Angka> | Normalisasi batch. |
GRUBlockCell <T memperluas Nomor> | Menghitung propagasi maju sel GRU untuk 1 langkah waktu. |
GRUBlockCellGrad <T meluas Nomor> | Menghitung propagasi balik sel GRU untuk 1 langkah waktu. |
Kumpulkan <T> | Kumpulkan irisan dari `sumbu params` `sumbu` menurut `indeks`. |
Kumpulkan <T> | Kumpulkan irisan dari `params` menjadi Tensor dengan bentuk yang ditentukan oleh `indices`. |
Menghasilkan ProposalBoundingBox | Op ini menghasilkan Wilayah Kepentingan dari kotak pembatas yang diberikan (bbox_deltas) jangkar wrt yang disandikan menurut eq.2 di arXiv: 1506.01497 Op memilih kotak penilaian `pre_nms_topn` teratas, mendekodekannya sehubungan dengan jangkar, menerapkan penekanan non-maksimal pada kotak yang tumpang tindih dengan nilai persimpangan-over-union (iou) lebih tinggi dari `nms_threshold`, membuang kotak di mana sisi yang lebih pendek kurang dari ` min_size`. |
GetElementAtIndex | Mendapat elemen pada indeks yang ditentukan dalam kumpulan data. |
Dapatkan Opsi | Mengembalikan tf.data.Options yang dilampirkan ke `input_dataset`. |
GetSessionHandle | Simpan tensor input dalam status sesi saat ini. |
GetSessionTensor <T> | Dapatkan nilai tensor yang ditentukan oleh gagangnya. |
Gradien | Menambahkan operasi untuk menghitung turunan parsial dari penjumlahan y s wrt x s, yaitu, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... Jika nilai Options.dx() ditetapkan, mereka adalah sebagai turunan parsial simbolik awal dari beberapa fungsi kerugian L wrt |
GuaranteeConst <T> | Memberikan jaminan pada runtime TF bahwa tensor input adalah konstanta. |
HashTable | Membuat tabel hash yang tidak diinisialisasi. |
HistogramFixedWidth <U meluas Angka> | Kembalikan histogram nilai. |
Identitas <T> | Mengembalikan tensor dengan bentuk dan konten yang sama dengan tensor atau nilai input. |
IdentitasN | Mengembalikan daftar tensor dengan bentuk dan konten yang sama dengan input tensor. |
IgnoreErrorsDataset | Membuat set data yang berisi elemen `input_dataset` yang mengabaikan error. |
ImageProjectiveTransformV2 <T meluas Nomor> | Menerapkan transformasi yang diberikan ke setiap gambar. |
ImageProjectiveTransformV3 <T meluas Nomor> | Menerapkan transformasi yang diberikan ke setiap gambar. |
Konst yang tidak berubah <T> | Mengembalikan tensor yang tidak dapat diubah dari wilayah memori. |
InfeedDequeue <T> | Op placeholder untuk nilai yang akan dimasukkan ke dalam perhitungan. |
InfeedDequeueTuple | Mengambil beberapa nilai dari infeed sebagai tupel XLA. |
InfeedEnqueue | Operasi yang memasukkan satu nilai Tensor ke dalam komputasi. |
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer | Operasi yang mengantrekan buffer yang telah dilinierkan ke dalam infeed TPU. |
InfeedEnqueueTuple | Memasukkan beberapa nilai Tensor ke dalam komputasi sebagai tupel XLA. |
InisialisasiTabel | Penginisialisasi tabel yang masing-masing membutuhkan dua tensor untuk kunci dan nilai. |
MenginisialisasiTabelDariDataset | |
MenginisialisasiTabelDariFileTeks | Menginisialisasi tabel dari file teks. |
InplaceAdd <T> | Menambahkan v ke dalam baris x yang ditentukan. |
InplaceSub <T> | Kurangi `v` ke dalam baris `x` yang ditentukan. |
InplaceUpdate <T> | Memperbarui baris 'i' yang ditentukan dengan nilai 'v'. |
IsBoostedTreesEnsembleDiinisialisasi | Memeriksa apakah ansambel pohon telah diinisialisasi. |
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceDiinisialisasi | Memeriksa apakah aliran kuantil telah diinisialisasi. |
IsTPUEmbeddingDiinisialisasi | Apakah TPU Embedding diinisialisasi dalam sistem TPU terdistribusi. |
IsVariableInitialized | Memeriksa apakah tensor telah diinisialisasi. |
Regresi Isotonik <U meluas Nomor> | Memecahkan sekumpulan masalah regresi isotonik. |
IteratorGetDevice | Mengembalikan nama perangkat tempat `sumber daya` ditempatkan. |
Inisialisasi Rantai KMC2 | Mengembalikan indeks titik data yang harus ditambahkan ke kumpulan benih. |
KmeansPlusPlus Inisialisasi | Memilih num_to_sample baris masukan menggunakan kriteria KMeans++. |
KthOrderStatistic | Menghitung statistik urutan K dari kumpulan data. |
LMDBDataset | Membuat kumpulan data yang memancarkan pasangan nilai kunci dalam satu atau beberapa file LMDB. |
LSTMBlockCell <T meluas Nomor> | Menghitung propagasi maju sel LSTM untuk 1 langkah waktu. |
LSTMBlockCellGrad <T meluas Nomor> | Menghitung propagasi mundur sel LSTM untuk 1 langkah waktu. |
LinSpace <T meluas Nomor> | Menghasilkan nilai dalam interval. |
ListDataset | Membuat set data yang memancarkan setiap `tensor` satu kali. |
LoadAllTPUEmbeddingParameters | Operasi yang memuat parameter pengoptimalan ke dalam memori penyematan. |
LoadTPUEmbeddingADAMParameters | Memuat parameter penyematan ADAM. |
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Memuat parameter penyematan Adadelta. |
LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters | Memuat parameter embedding Adagrad Momentum. |
LoadTPUEmbeddingAdagradParameters | Memuat parameter penyematan Adagrad. |
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Memuat parameter penyematan RMSProp terpusat. |
LoadTPUEmbeddingFTRLParameters | Memuat parameter penyematan FTRL. |
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | Memuat parameter penyematan estimator frekuensi. |
LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Memuat parameter penyematan MDL Adagrad Light. |
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters | Memuat parameter penyematan Momentum. |
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Memuat parameter penyematan Adagrad proksimal. |
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters | Memuat parameter penyematan RMSProp. |
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Muat parameter penyematan SGD. |
LookupTableExport <T, U> | Menampilkan semua kunci dan nilai dalam tabel. |
Tabel PencarianTemukan <U> | Mencari kunci dalam tabel, menampilkan nilai yang sesuai. |
LookupTableImport | Mengganti isi tabel dengan kunci dan nilai yang ditentukan. |
LookupTableInsert | Memperbarui tabel untuk mengaitkan kunci dengan nilai. |
Tabel PencarianHapus | Menghapus kunci dan nilai terkaitnya dari tabel. |
Ukuran Tabel Pencarian | Menghitung jumlah elemen dalam tabel yang diberikan. |
LoopCond | Meneruskan input ke output. |
LowerBound <U meluas Nomor> | Menerapkan lower_bound(sorted_search_values, values) di sepanjang setiap baris. |
Lu <T, U meluas Angka> | Menghitung dekomposisi LU dari satu atau lebih matriks persegi. |
Buat Unik | Jadikan semua elemen dalam dimensi non-Batch unik, tetapi \"mendekati\" untuk nilai awal mereka. |
MapClear | Op menghapus semua elemen dalam wadah yang mendasarinya. |
MapIncompleteSize | Op mengembalikan jumlah elemen yang tidak lengkap dalam wadah yang mendasarinya. |
MapPeek | Op mengintip nilai pada kunci yang ditentukan. |
Ukuran peta | Op mengembalikan jumlah elemen dalam wadah yang mendasarinya. |
MapStage | Panggung (kunci, nilai) di wadah dasar yang berperilaku seperti hashtable. |
MapUnstage | Op menghapus dan mengembalikan nilai yang terkait dengan kunci dari wadah di bawahnya. |
MapUnstageNoKey | Op menghapus dan mengembalikan acak (kunci, nilai) dari wadah di bawahnya. |
MatrixDiagPartV2 <T> | Mengembalikan bagian diagonal batch dari tensor batch. |
MatrixDiagPartV3 <T> | Mengembalikan bagian diagonal batch dari tensor batch. |
MatrixDiagV2 <T> | Mengembalikan tensor diagonal batch dengan nilai diagonal batch yang diberikan. |
MatrixDiagV3 <T> | Mengembalikan tensor diagonal batch dengan nilai diagonal batch yang diberikan. |
MatrixSetDiagV2 <T> | Mengembalikan tensor matriks batch dengan nilai diagonal batch baru. |
MatrixSetDiagV3 <T> | Mengembalikan tensor matriks batch dengan nilai diagonal batch baru. |
Maks <T> | Menghitung maksimum elemen lintas dimensi tensor. |
MaxIntraOpParallelismDataset | Membuat kumpulan data yang menggantikan paralelisme intra-op maksimum. |
Gabungkan <T> | Meneruskan nilai tensor yang tersedia dari `inputs` ke `output`. |
MergeDedupData | Op menggabungkan elemen tensor integer dan float menjadi data deduplikasi sebagai tupel XLA. |
Min <T> | Menghitung minimum elemen lintas dimensi tensor. |
MirrorPad <T> | Mengisi tensor dengan nilai cermin. |
MirrorPadGrad <T> | Operasi gradien untuk operasi `MirrorPad`. |
MlirPassthroughOp | Membungkus komputasi MLIR arbitrer yang diekspresikan sebagai modul dengan fungsi main(). |
MulNoNan <T> | Mengembalikan elemen-bijaksana x * y. |
MutableDenseHashTable | Membuat tabel hash kosong yang menggunakan tensor sebagai backing store. |
MutableHashTable | Membuat tabel hash kosong. |
MutableHashTableOfTensors | Membuat tabel hash kosong. |
Mutex | Membuat sumber daya Mutex yang dapat dikunci oleh `MutexLock`. |
MutexLock | Mengunci sumber daya mutex. |
NcclAllReduce <T meluas Nomor> | Mengeluarkan tensor yang berisi pengurangan di semua tensor input. |
NcclBroadcast <T meluas Nomor> | Mengirim `input` ke semua perangkat yang terhubung ke output. |
NcclReduce <T meluas Nomor> | Mengurangi `input` dari `num_devices` menggunakan `reduction` ke satu perangkat. |
Ndtri <T meluas Nomor> | |
Tetangga Terdekat | Memilih k pusat terdekat untuk setiap titik. |
NextAfter <T extends Number> | Mengembalikan nilai `x1` selanjutnya yang dapat direpresentasikan ke arah `x2`, berdasarkan elemen. |
NextIterasi <T> | Membuat inputnya tersedia untuk iterasi berikutnya. |
NoOp | Tidak melakukan apa-apa. |
Int NonDeterministik <U> | Non-deterministik menghasilkan beberapa bilangan bulat. |
NonMaxSuppressionV5 <T meluas Nomor> | Dengan rakus memilih subset kotak pembatas dalam urutan skor menurun, memangkas kotak yang memiliki interseksi-over-union (IOU) tinggi yang tumpang tindih dengan kotak yang dipilih sebelumnya. |
NonSerializableDataset | |
OneHot <U> | Mengembalikan tensor satu panas. |
Yang Seperti <T> | Mengembalikan tensor satuan dengan bentuk dan jenis yang sama dengan x. |
OptimalkanDatasetV2 | Membuat set data dengan menerapkan pengoptimalan terkait ke `input_dataset`. |
PilihanDataset | Membuat set data dengan melampirkan tf.data.Options ke `input_dataset`. |
OrderedMapClear | Op menghapus semua elemen dalam wadah yang mendasarinya. |
OrderedMapIncompleteSize | Op mengembalikan jumlah elemen yang tidak lengkap dalam wadah yang mendasarinya. |
OrderedMapPeek | Op mengintip nilai pada kunci yang ditentukan. |
OrderedMapSize | Op mengembalikan jumlah elemen dalam wadah yang mendasarinya. |
OrderedMapStage | Tahap (kunci, nilai) di wadah yang mendasarinya yang berperilaku seperti yang dipesan wadah asosiatif. |
OrderedMapUnstage | Op menghapus dan mengembalikan nilai yang terkait dengan kunci dari wadah di bawahnya. |
OrderedMapUnstageNoKey | Op menghapus dan mengembalikan elemen (kunci, nilai) dengan yang terkecil kunci dari wadah yang mendasarinya. |
OutfeedDequeue <T> | Mengambil tensor tunggal dari perhitungan outfeed. |
OutfeedDequeueTuple | Ambil beberapa nilai dari outfeed perhitungan. |
OutfeedDequeueTupleV2 | Ambil beberapa nilai dari outfeed perhitungan. |
OutfeedDequeueV2 <T> | Mengambil tensor tunggal dari perhitungan outfeed. |
OutfeedEnqueue | Enqueue Tensor pada perhitungan outfeed. |
OutfeedEnqueueTuple | Enqueue beberapa nilai Tensor pada perhitungan outfeed. |
Pad <T> | Bantalan tensor. |
ParalelBatchDataset | |
ParallelConcat <T> | Menggabungkan daftar tensor `N` di sepanjang dimensi pertama. |
ParallelDynamicStitch <T> | Sisipkan nilai dari tensor `data` ke dalam tensor tunggal. |
ParseExampleDatasetV2 | Mengubah `input_dataset` yang berisi proto `Example` sebagai vektor DT_STRING menjadi kumpulan data objek `Tensor` atau `SparseTensor` yang mewakili fitur yang diurai. |
ParseExampleV2 | Mengubah vektor proto tf.Example (sebagai string) menjadi tensor yang diketik. |
ParseSequenceExampleV2 | Mengubah vektor proto tf.io.SequenceExample (sebagai string) menjadi tensor yang diketik. |
Tempat Penampung <T> | Op placeholder untuk nilai yang akan dimasukkan ke dalam perhitungan. |
PlaceholderWithDefault <T> | Op placeholder yang melewati `input` saat outputnya tidak diumpankan. |
Prelinearisasi | Sebuah op yang melinierkan satu nilai Tensor ke tensor varian buram. |
PrelinearizeTuple | Operasi yang melinierkan beberapa nilai Tensor menjadi tensor varian buram. |
PrimitifOp | Kelas dasar untuk implementasi Op yang didukung oleh satu Operation . |
Mencetak | Mencetak skalar string. |
PrivateThreadPoolDataset | Membuat set data yang menggunakan kumpulan thread kustom untuk menghitung `input_dataset`. |
Produk <T> | Menghitung produk elemen lintas dimensi tensor. |
QuantizeAndDequantizeV4 <T extends Number> | Mengkuantisasi lalu mendekuantisasi tensor. |
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T extends Number> | Mengembalikan gradien `QuantizeAndDequantizeV4`. |
QuantizedConcat <T> | Menggabungkan tensor terkuantisasi sepanjang satu dimensi. |
QuantizedConcatV2 <T> | |
QuantizedConv2DAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DPerChannel <V> | Menghitung QuantizedConv2D per saluran. |
QuantizedConv2DWithBias <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedDepthwiseConv2D <V> | Menghitung Conv2D terkuantisasi secara mendalam. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V> | Menghitung Conv2D kedalaman terkuantisasi dengan Bias. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> | Menghitung Conv2D kedalaman terkuantisasi dengan Bias dan Relu. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Menghitung Conv2D terkuantisasi secara mendalam dengan Bias, Relu, dan Requantize. |
QuantizedMatMulWithBias <W> | Melakukan perkalian matriks terkuantisasi `a` dengan matriks `b` dengan penambahan bias. |
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extends Number> | |
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> | Lakukan perkalian matriks terkuantisasi `a` dengan matriks `b` dengan bias add dan relu fusion. |
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Lakukan perkalian matriks terkuantisasi `a` dengan matriks `b` dengan bias add dan relu dan requantize fusion. |
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedReshape <T> | Membentuk kembali tensor terkuantisasi sesuai operasi Reshape. |
RaggedBincount <U meluas Nomor> | Menghitung jumlah kemunculan setiap nilai dalam larik bilangan bulat. |
RaggedCountSparseOutput <U meluas Nomor> | Melakukan penghitungan bin output jarang untuk input tensor yang tidak rata. |
RaggedCross <T, U meluas Nomor> | Menghasilkan persilangan fitur dari daftar tensor, dan mengembalikannya sebagai RaggedTensor. |
RaggedFillEmptyRows <T> | |
RaggedFillEmptyRowsGrad <T> | |
RaggedGather <T meluaskan Angka, U> | Kumpulkan irisan kasar dari sumbu `params` `0` menurut `indeks`. |
RaggedRange <U memperluas Angka, T memperluas Angka> | Returns a `RaggedTensor` containing the specified sequences of numbers. |
RaggedTensorFromVariant <U extends Number, T> | Decodes a `variant` Tensor into a `RaggedTensor`. |
RaggedTensorToSparse <U> | Converts a `RaggedTensor` into a `SparseTensor` with the same values. |
RaggedTensorToTensor <U> | Create a dense tensor from a ragged tensor, possibly altering its shape. |
RaggedTensorToVariant | Encodes a `RaggedTensor` into a `variant` Tensor. |
RaggedTensorToVariantGradient <U> | Helper used to compute the gradient for `RaggedTensorToVariant`. |
RandomDatasetV2 | Membuat Kumpulan Data yang menampilkan nomor acak semu. |
RandomIndexShuffle <T extends Number> | Outputs the position of `value` in a permutation of [0, ..., max_index]. |
Range <T extends Number> | Creates a sequence of numbers. |
Rank | Returns the rank of a tensor. |
ReadVariableOp <T> | Reads the value of a variable. |
ReadVariableXlaSplitND <T> | Splits resource variable input tensor across all dimensions. |
RebatchDataset | Creates a dataset that changes the batch size. |
RebatchDatasetV2 | Creates a dataset that changes the batch size. |
Recv <T> | Receives the named tensor from send_device on recv_device. |
RecvTPUEmbeddingActivations | An op that receives embedding activations on the TPU. |
ReduceAll | Computes the "logical and" of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceAny | Computes the "logical or" of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceMax <T> | Computes the maximum of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceMin <T> | Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceProd <T> | Computes the product of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceSum <T> | Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. |
RefEnter <T> | Creates or finds a child frame, and makes `data` available to the child frame. |
RefExit <T> | Exits the current frame to its parent frame. |
RefIdentity <T> | Return the same ref tensor as the input ref tensor. |
RefMerge <T> | Forwards the value of an available tensor from `inputs` to `output`. |
RefNextIteration <T> | Makes its input available to the next iteration. |
RefSelect <T> | Forwards the `index`th element of `inputs` to `output`. |
RefSwitch <T> | Forwards the ref tensor `data` to the output port determined by `pred`. |
RegisterDataset | Registers a dataset with the tf.data service. |
RegisterDatasetV2 | Registers a dataset with the tf.data service. |
Relayout <T> | |
RelayoutGrad <T> | |
RequantizationRangePerChannel | Computes requantization range per channel. |
RequantizePerChannel <U> | Requantizes input with min and max values known per channel. |
Reshape <T> | Reshapes a tensor. |
ResourceAccumulatorApplyGradient | Applies a gradient to a given accumulator. |
ResourceAccumulatorNumAccumulated | Returns the number of gradients aggregated in the given accumulators. |
ResourceAccumulatorSetGlobalStep | Updates the accumulator with a new value for global_step. |
ResourceAccumulatorTakeGradient <T> | Extracts the average gradient in the given ConditionalAccumulator. |
ResourceApplyAdagradV2 | Update '*var' according to the adagrad scheme. |
ResourceApplyAdamWithAmsgrad | Update '*var' according to the Adam algorithm. |
ResourceApplyKerasMomentum | Update '*var' according to the momentum scheme. |
ResourceConditionalAccumulator | A conditional accumulator for aggregating gradients. |
ResourceCountUpTo <T extends Number> | Increments variable pointed to by 'resource' until it reaches 'limit'. |
ResourceGather <U> | Gather slices from the variable pointed to by `resource` according to `indices`. |
ResourceGatherNd <U> | |
ResourceScatterAdd | Adds sparse updates to the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterDiv | Divides sparse updates into the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterMax | Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `max` operation. |
ResourceScatterMin | Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `min` operation. |
ResourceScatterMul | Multiplies sparse updates into the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterNdAdd | Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. |
ResourceScatterNdMax | |
ResourceScatterNdMin | |
ResourceScatterNdSub | Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. |
ResourceScatterNdUpdate | Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. |
ResourceScatterSub | Subtracts sparse updates from the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterUpdate | Assigns sparse updates to the variable referenced by `resource`. |
ResourceSparseApplyAdagradV2 | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. |
ResourceSparseApplyKerasMomentum | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme. |
ResourceStridedSliceAssign | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
RetrieveAllTPUEmbeddingParameters | An op that retrieves optimization parameters from embedding to host memory. |
RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters | Retrieve ADAM embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Retrieve Adadelta embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters | Retrieve Adagrad Momentum embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters | Retrieve Adagrad embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Retrieve centered RMSProp embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters | Retrieve FTRL embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | Retrieve frequency estimator embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Retrieve MDL Adagrad Light embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters | Retrieve Momentum embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Retrieve proximal Adagrad embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters | Retrieve RMSProp embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Retrieve SGD embedding parameters. |
Reverse <T> | Reverses specific dimensions of a tensor. |
ReverseSequence <T> | Reverses variable length slices. |
RewriteDataset | |
RiscAbs <T extends Number> | |
RiscAdd <T extends Number> | Returns x + y element-wise. |
RiscBinaryArithmetic <T extends Number> | |
RiscBinaryComparison | |
RiscBitcast <U> | |
RiscBroadcast <T> | |
RiscCast <U> | |
RiscCeil <T extends Number> | |
RiscCholesky <T extends Number> | |
RiscConcat <T> | |
RiscConv <T extends Number> | |
RiscCos <T extends Number> | |
RiscDiv <T extends Number> | |
RiscDot <T extends Number> | |
RiscExp <T extends Number> | |
RiscFft <T> | |
RiscFloor <T extends Number> | |
RiscGather <T> | |
RiscImag <U extends Number> | |
RiscIsFinite | |
RiscLog <T extends Number> | |
RiscLogicalAnd | |
RiscLogicalNot | |
RiscLogicalOr | |
RiscMax <T extends Number> | Returns max(x, y) element-wise. |
RiscMin <T extends Number> | |
RiscMul <T extends Number> | |
RiscNeg <T extends Number> | |
RiscPad <T extends Number> | |
RiscPool <T extends Number> | |
RiscPow <T extends Number> | |
RiscRandomUniform | |
RiscReal <U extends Number> | |
RiscReduce <T extends Number> | |
RiscRem <T extends Number> | |
RiscReshape <T extends Number> | |
RiscReverse <T extends Number> | |
RiscScatter <U extends Number> | |
RiscShape <U extends Number> | |
RiscSign <T extends Number> | |
RiscSlice <T extends Number> | |
RiscSort <T extends Number> | |
RiscSqueeze <T> | |
RiscSub <T extends Number> | |
RiscTranspose <T> | |
RiscTriangularSolve <T extends Number> | |
RiscUnary <T extends Number> | |
RngReadAndSkip | Advance the counter of a counter-based RNG. |
RngSkip | Advance the counter of a counter-based RNG. |
Roll <T> | Rolls the elements of a tensor along an axis. |
SamplingDataset | Creates a dataset that takes a Bernoulli sample of the contents of another dataset. |
ScaleAndTranslate | |
ScaleAndTranslateGrad <T extends Number> | |
ScatterAdd <T> | Adds sparse updates to a variable reference. |
ScatterDiv <T> | Divides a variable reference by sparse updates. |
ScatterMax <T extends Number> | Reduces sparse updates into a variable reference using the `max` operation. |
ScatterMin <T extends Number> | Reduces sparse updates into a variable reference using the `min` operation. |
ScatterMul <T> | Multiplies sparse updates into a variable reference. |
ScatterNd <U> | Scatters `updates` into a tensor of shape `shape` according to `indices`. |
ScatterNdAdd <T> | Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. |
ScatterNdMax <T> | Computes element-wise maximum. |
ScatterNdMin <T> | Computes element-wise minimum. |
ScatterNdNonAliasingAdd <T> | Applies sparse addition to `input` using individual values or slices from `updates` according to indices `indices`. |
ScatterNdSub <T> | Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. |
ScatterNdUpdate <T> | Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. |
ScatterSub <T> | Subtracts sparse updates to a variable reference. |
ScatterUpdate <T> | Applies sparse updates to a variable reference. |
SegmentMaxV2 <T extends Number> | Computes the maximum along segments of a tensor. |
SegmentMinV2 <T extends Number> | Computes the minimum along segments of a tensor. |
SegmentProdV2 <T> | Computes the product along segments of a tensor. |
SegmentSumV2 <T> | Computes the sum along segments of a tensor. |
SelectV2 <T> | |
Send | Sends the named tensor from send_device to recv_device. |
SendTPUEmbeddingGradients | Performs gradient updates of embedding tables. |
SetDiff1d <T, U extends Number> | Computes the difference between two lists of numbers or strings. |
SetSize | Number of unique elements along last dimension of input `set`. |
Shape <U extends Number> | Returns the shape of a tensor. |
ShapeN <U extends Number> | Returns shape of tensors. |
ShardDataset | Creates a `Dataset` that includes only 1/`num_shards` of this dataset. |
ShuffleAndRepeatDatasetV2 | |
ShuffleDatasetV2 | |
ShuffleDatasetV3 | |
ShutdownDistributedTPU | Shuts down a running distributed TPU system. |
ShutdownTPUSystem | An op that shuts down the TPU system. |
Size <U extends Number> | Returns the size of a tensor. |
Skipgram | Parses a text file and creates a batch of examples. |
SleepDataset | |
Slice <T> | Return a slice from 'input'. |
SlidingWindowDataset | Creates a dataset that passes a sliding window over `input_dataset`. |
Snapshot <T> | Returns a copy of the input tensor. |
SnapshotDataset | Creates a dataset that will write to / read from a snapshot. |
SnapshotDatasetReader | |
SnapshotNestedDatasetReader | |
SobolSample <T extends Number> | Generates points from the Sobol sequence. |
SpaceToBatchNd <T> | SpaceToBatch for ND tensors of type T. |
SparseApplyAdagradV2 <T> | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. |
SparseBincount <U extends Number> | Counts the number of occurrences of each value in an integer array. |
SparseCountSparseOutput <U extends Number> | Performs sparse-output bin counting for a sparse tensor input. |
SparseCrossHashed | Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. |
SparseCrossV2 | Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. |
SparseMatrixAdd | Sparse addition of two CSR matrices, C = alpha * A + beta * B. |
SparseMatrixMatMul <T> | Matrix-multiplies a sparse matrix with a dense matrix. |
SparseMatrixMul | Element-wise multiplication of a sparse matrix with a dense tensor. |
SparseMatrixNNZ | Returns the number of nonzeroes of `sparse_matrix`. |
SparseMatrixOrderingAMD | Computes the Approximate Minimum Degree (AMD) ordering of `input`. |
SparseMatrixSoftmax | Calculates the softmax of a CSRSparseMatrix. |
SparseMatrixSoftmaxGrad | Calculates the gradient of the SparseMatrixSoftmax op. |
SparseMatrixSparseCholesky | Computes the sparse Cholesky decomposition of `input`. |
SparseMatrixSparseMatMul | Sparse-matrix-multiplies two CSR matrices `a` and `b`. |
SparseMatrixTranspose | Transposes the inner (matrix) dimensions of a CSRSparseMatrix. |
SparseMatrixZeros | Creates an all-zeros CSRSparseMatrix with shape `dense_shape`. |
SparseSegmentSumGrad <T extends Number> | Computes gradients for SparseSegmentSum. |
SparseTensorToCSRSparseMatrix | Converts a SparseTensor to a (possibly batched) CSRSparseMatrix. |
Spence <T extends Number> | |
Split <T> | Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension. |
SplitDedupData <T extends Number, U extends Number> | An op splits input deduplication data XLA tuple into integer and floating point tensors. |
SplitV <T> | Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension. |
Squeeze <T> | Removes dimensions of size 1 from the shape of a tensor. |
Stack <T> | Packs a list of `N` rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor. |
Stage | Stage values similar to a lightweight Enqueue. |
StageClear | Op removes all elements in the underlying container. |
StagePeek | Op peeks at the values at the specified index. |
StageSize | Op returns the number of elements in the underlying container. |
StatefulRandomBinomial <V extends Number> | |
StatefulStandardNormal <U> | Outputs random values from a normal distribution. |
StatefulStandardNormalV2 <U> | Outputs random values from a normal distribution. |
StatefulTruncatedNormal <U> | Outputs random values from a truncated normal distribution. |
StatefulUniform <U> | Outputs random values from a uniform distribution. |
StatefulUniformFullInt <U> | Outputs random integers from a uniform distribution. |
StatefulUniformInt <U> | Outputs random integers from a uniform distribution. |
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends Number> | |
StatelessRandomBinomial <W extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a binomial distribution. |
StatelessRandomGammaV2 <V extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution. |
StatelessRandomGammaV3 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution. |
StatelessRandomGetAlg | Picks the best counter-based RNG algorithm based on device. |
StatelessRandomGetKeyCounter | Scrambles seed into key and counter, using the best algorithm based on device. |
StatelessRandomGetKeyCounterAlg | Picks the best algorithm based on device, and scrambles seed into key and counter. |
StatelessRandomNormalV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom values from a normal distribution. |
StatelessRandomPoisson <W extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a Poisson distribution. |
StatelessRandomUniformFullInt <V extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformIntV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution. |
StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extends Number> | Generate a randomly distorted bounding box for an image deterministically. |
StatelessShuffle <T> | Randomly and deterministically shuffles a tensor along its first dimension. |
StatelessTruncatedNormalV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution. |
StatsAggregatorHandleV2 | |
StatsAggregatorSetSummaryWriter | Set a summary_writer_interface to record statistics using given stats_aggregator. |
StopGradient <T> | Stops gradient computation. |
StridedSlice <T> | Return a strided slice from `input`. |
StridedSliceAssign <T> | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
StridedSliceGrad <U> | Returns the gradient of `StridedSlice`. |
StringLower | Converts all uppercase characters into their respective lowercase replacements. |
StringNGrams <T extends Number> | Creates ngrams from ragged string data. |
StringUpper | Converts all lowercase characters into their respective uppercase replacements. |
Sum <T> | Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. |
SwitchCond <T> | Forwards `data` to the output port determined by `pred`. |
SyncDevice | Synchronizes the device this op is run on. |
TPUCompilationResult | Returns the result of a TPU compilation. |
TPUCompileSucceededAssert | Asserts that compilation succeeded. |
TPUEmbeddingActivations | An op enabling differentiation of TPU Embeddings. |
TPUExecute | Op that loads and executes a TPU program on a TPU device. |
TPUExecuteAndUpdateVariables | Op that executes a program with optional in-place variable updates. |
TPUOrdinalSelector | A TPU core selector Op. |
TPUPartitionedInput <T> | An op that groups a list of partitioned inputs together. |
TPUPartitionedInputV2 <T> | An op that groups a list of partitioned inputs together. |
TPUPartitionedOutput <T> | An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation. |
TPUPartitionedOutputV2 <T> | An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation. |
TPUReplicateMetadata | Metadata indicating how the TPU computation should be replicated. |
TPUReplicatedInput <T> | Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation. |
TPUReplicatedOutput <T> | Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation. |
TPUReshardVariables | Op that reshards on-device TPU variables to specified state. |
TPURoundRobin | Round-robin load balancing on TPU cores. |
TemporaryVariable <T> | Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step. |
TensorArray | An array of Tensors of given size. |
TensorArrayClose | Delete the TensorArray from its resource container. |
TensorArrayConcat <T> | Concat the elements from the TensorArray into value `value`. |
TensorArrayGather <T> | Gather specific elements from the TensorArray into output `value`. |
TensorArrayGrad | Creates a TensorArray for storing the gradients of values in the given handle. |
TensorArrayGradWithShape | Creates a TensorArray for storing multiple gradients of values in the given handle. |
TensorArrayPack <T> | |
TensorArrayRead <T> | Read an element from the TensorArray into output `value`. |
TensorArrayScatter | Scatter the data from the input value into specific TensorArray elements. |
TensorArraySize | Get the current size of the TensorArray. |
TensorArraySplit | Split the data from the input value into TensorArray elements. |
TensorArrayUnpack | |
TensorArrayWrite | Push an element onto the tensor_array. |
TensorListConcat <T> | Concats all tensors in the list along the 0th dimension. |
TensorListConcatLists | |
TensorListConcatV2 <U> | Concats all tensors in the list along the 0th dimension. |
TensorListElementShape <T extends Number> | The shape of the elements of the given list, as a tensor. |
TensorListFromTensor | Creates a TensorList which, when stacked, has the value of `tensor`. |
TensorListGather <T> | Creates a Tensor by indexing into the TensorList. |
TensorListGetItem <T> | |
TensorListLength | Returns the number of tensors in the input tensor list. |
TensorListPopBack <T> | Returns the last element of the input list as well as a list with all but that element. |
TensorListPushBack | Returns a list which has the passed-in `Tensor` as last element and the other elements of the given list in `input_handle`. |
TensorListPushBackBatch | |
TensorListReserve | List of the given size with empty elements. |
TensorListResize | Resizes the list. |
TensorListScatter | Creates a TensorList by indexing into a Tensor. |
TensorListScatterIntoExistingList | Scatters tensor at indices in an input list. |
TensorListScatterV2 | Creates a TensorList by indexing into a Tensor. |
TensorListSetItem | |
TensorListSplit | Splits a tensor into a list. |
TensorListStack <T> | Stacks all tensors in the list. |
TensorMapErase | Returns a tensor map with item from given key erased. |
TensorMapHasKey | Returns whether the given key exists in the map. |
TensorMapInsert | Returns a map that is the 'input_handle' with the given key-value pair inserted. |
TensorMapLookup <U> | Returns the value from a given key in a tensor map. |
TensorMapSize | Returns the number of tensors in the input tensor map. |
TensorMapStackKeys <T> | Returns a Tensor stack of all keys in a tensor map. |
TensorScatterAdd <T> | Adds sparse `updates` to an existing tensor according to `indices`. |
TensorScatterMax <T> | Apply a sparse update to a tensor taking the element-wise maximum. |
TensorScatterMin <T> | |
TensorScatterSub <T> | Subtracts sparse `updates` from an existing tensor according to `indices`. |
TensorScatterUpdate <T> | Scatter `updates` into an existing tensor according to `indices`. |
TensorStridedSliceUpdate <T> | Assign `value` to the sliced l-value reference of `input`. |
ThreadPoolDataset | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
ThreadPoolHandle | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
Tile <T> | Constructs a tensor by tiling a given tensor. |
Timestamp | Provides the time since epoch in seconds. |
ToBool | Converts a tensor to a scalar predicate. |
TopKUnique | Returns the TopK unique values in the array in sorted order. |
TopKWithUnique | Returns the TopK values in the array in sorted order. |
TpuHandleToProtoKey | Converts XRT's uid handles to TensorFlow-friendly input format. |
TridiagonalMatMul <T> | Calculate product with tridiagonal matrix. |
TridiagonalSolve <T> | Solves tridiagonal systems of equations. |
Unbatch <T> | Reverses the operation of Batch for a single output Tensor. |
UnbatchGrad <T> | Gradient of Unbatch. |
UncompressElement | Uncompresses a compressed dataset element. |
UnicodeDecode <T extends Number> | Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points. |
UnicodeEncode | Encode a tensor of ints into unicode strings. |
UniformDequantize <U extends Number> | Perform dequantization on the quantized Tensor `input`. |
UniformQuantize <U> | Perform quantization on Tensor `input`. |
UniformQuantizedAdd <T> | Perform quantized add of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`. |
UniformQuantizedClipByValue <T> | Perform clip by value on the quantized Tensor `operand`. |
UniformQuantizedConvolution <U> | Perform quantized convolution of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
UniformQuantizedConvolutionHybrid <V extends Number> | Perform hybrid quantized convolution of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
UniformQuantizedDot <U> | Perform quantized dot of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`. |
UniformQuantizedDotHybrid <V extends Number> | Perform hybrid quantized dot of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
UniformRequantize <U> | Given quantized tensor `input`, requantize it with new quantization parameters. |
Unique <T, V extends Number> | Finds unique elements along an axis of a tensor. |
UniqueDataset | Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`. |
UniqueWithCounts <T, V extends Number> | Finds unique elements along an axis of a tensor. |
UnravelIndex <T extends Number> | Converts an array of flat indices into a tuple of coordinate arrays. |
UnsortedSegmentJoin | |
Unstack <T> | Unpacks a given dimension of a rank-`R` tensor into `num` rank-`(R-1)` tensors. |
Unstage | Op is similar to a lightweight Dequeue. |
UnwrapDatasetVariant | |
UpperBound <U extends Number> | Applies upper_bound(sorted_search_values, values) along each row. |
VarHandleOp | Creates a handle to a Variable resource. |
VarIsInitializedOp | Checks whether a resource handle-based variable has been initialized. |
Variable <T> | Holds state in the form of a tensor that persists across steps. |
VariableShape <T extends Number> | Returns the shape of the variable pointed to by `resource`. |
Where | Returns locations of nonzero / true values in a tensor. |
Where3 <T> | Selects elements from `x` or `y`, depending on `condition`. |
WindowOp | |
WorkerHeartbeat | Worker heartbeat op. |
WrapDatasetVariant | |
WriteRawProtoSummary | Writes a serialized proto summary. |
XlaConcatND <T> | Concats input tensor across all dimensions. |
XlaRecvFromHost <T> | An op to receive a tensor from the host. |
XlaRecvTPUEmbeddingActivations | An op that receives embedding activations on the TPU. |
XlaRecvTPUEmbeddingDeduplicationData | Receives deduplication data (indices and weights) from the embedding core. |
XlaSendTPUEmbeddingGradients | An op that performs gradient updates of embedding tables. |
XlaSendToHost | An op to send a tensor to the host. |
XlaSplitND <T> | Splits input tensor across all dimensions. |
Xlog1py <T> | Returns 0 if x == 0, and x * log1p(y) otherwise, elementwise. |
Zeros <T> | An operator creating a constant initialized with zeros of the shape given by `dims`. |
ZerosLike <T> | Returns a tensor of zeros with the same shape and type as x. |