Interrompi | Solleva un'eccezione per interrompere il processo quando viene chiamato. |
Tutto | Calcola il "logico e" degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. |
TuttoATutto <T> | Un Op per scambiare dati tra repliche TPU. |
AnonimoHashTable | Crea una tabella hash anonima non inizializzata. |
AnonymousIteratorV2 | Un contenitore per una risorsa iteratore. |
AnonymousIteratorV3 | Un contenitore per una risorsa iteratore. |
AnonymousMemoryCache | |
AnonymousMultiDeviceIterator | Un contenitore per una risorsa iteratore multidispositivo. |
AnonymousMultiDeviceIteratorV3 | Un contenitore per una risorsa iteratore multidispositivo. |
AnonymousMutableDenseHashTable | Crea una tabella hash mutabile anonima vuota che usa i tensori come archivio di supporto. |
AnonymousMutableHashTable | Crea una tabella hash mutabile anonima vuota. |
AnonymousMutableHashTableOfTensors | Crea una tabella hash mutabile anonima vuota di valori vettoriali. |
AnonymousRandomSeedGenerator | |
AnonymousSeedGenerator | |
Qualunque | Calcola l'"OR logico" degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. |
ApplicareAdagradV2 <T> | Aggiorna '*var' secondo lo schema adagrad. |
ApproxTopK <T estende Numero> | Restituisce valori k min/max e i relativi indici dell'operando di input in modo approssimativo. |
AssertCardinalityDataset | |
AssertNextDataset | Una trasformazione che afferma quali trasformazioni avverranno dopo. |
AssertPrevDataset | Una trasformazione che afferma quali trasformazioni sono avvenute in precedenza. |
Assertivo | Asserisce che la condizione data è vera. |
Assegna <T> | Aggiorna 'ref' assegnandogli 'value'. |
AssegnaAggiungi <T> | Aggiorna "ref" aggiungendovi "value". |
AssignAddVariableOp | Aggiunge un valore al valore corrente di una variabile. |
AssegnaSub <T> | Aggiorna 'ref' sottraendo 'value' da esso. |
AssignSubVariableOp | Sottrae un valore dal valore corrente di una variabile. |
AssignVariableOp | Assegna un nuovo valore a una variabile. |
AssegnaVariabileXlaConcatND | Concatena il tensore di input in tutte le dimensioni. |
Set di dati AutoShard | Crea un set di dati che partiziona il set di dati di input. |
BandedTriangularSolve <T> | |
Barriera | Definisce una barriera che persiste in diverse esecuzioni del grafico. |
BarrierClose | Chiude la barriera data. |
BarrierIncompleteSize | Calcola il numero di elementi incompleti nella barriera data. |
BarrierInsertMany | Per ogni chiave, assegna il rispettivo valore al componente specificato. |
BarrierReadySize | Calcola il numero di elementi completi nella barriera data. |
BarrierTakeMany | Prende il numero dato di elementi completati da una barriera. |
Lotto | Raggruppa tutti i tensori di input in modo non deterministico. |
BatchMatMulV2 <T> | Moltiplica sezioni di due tensori in batch. |
BatchMatMulV3 <V> | Moltiplica sezioni di due tensori in batch. |
BatchToSpace <T> | BatchToSpace per tensori 4-D di tipo T. |
BatchToSpaceNd <T> | BatchToSpace per tensori ND di tipo T. |
BesselI0 <T estende Numero> | |
BesselI1 <T estende Numero> | |
BesselJ0 <T estende Numero> | |
BesselJ1 <T estende Numero> | |
BesselK0 <T estende Numero> | |
BesselK0e <T estende Numero> | |
BesselK1 <T estende Numero> | |
BesselK1e <T estende Numero> | |
BesselY0 <T estende Numero> | |
BesselY1 <T estende Numero> | |
Bitcast <U> | Esegue il bitcast di un tensore da un tipo a un altro senza copiare i dati. |
BlockLSTM <T estende il numero> | Calcola la propagazione in avanti della cella LSTM per tutti i passaggi temporali. |
BlockLSTMGrad <T estende Numero> | Calcola la propagazione all'indietro della cella LSTM per l'intera sequenza temporale. |
BlockLSTMGradV2 <T estende il numero> | Calcola la propagazione all'indietro della cella LSTM per l'intera sequenza temporale. |
BlockLSTMV2 <T estende Numero> | Calcola la propagazione in avanti della cella LSTM per tutti i passaggi temporali. |
BoostedTreesAggregateStats | Aggrega il riepilogo delle statistiche accumulate per il batch. |
BoostedTreesBucketize | Suddividi in bucket ogni funzionalità in base ai limiti del bucket. |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit | Calcola i guadagni per ciascuna funzione e restituisce le migliori informazioni di suddivisione possibili per la funzione. |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 | Calcola i guadagni per ogni caratteristica e restituisce le migliori informazioni di divisione possibili per ogni nodo. |
BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature | Calcola i guadagni per ciascuna funzione e restituisce le migliori informazioni di suddivisione possibili per la funzione. |
BoostedTreesCenterBias | Calcola il precedente dai dati di addestramento (il bias) e riempie il primo nodo con il precedente dei logit. |
BoostedTreesCreateEnsemble | Crea un modello di insieme di alberi e gli restituisce un handle. |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | Crea la risorsa per i flussi quantili. |
BoostedTreesDeserializeEnsemble | Deserializza una configurazione dell'insieme di alberi serializzati e sostituisce l'albero corrente insieme. |
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | Crea un handle per BoostedTreesEnsembleResource |
BoostedTreesExampleDebugOutput | Output di debug/interpretabilità del modello per ogni esempio. |
BoostedTreesFlushQuantileSummaries | Scarica i riepiloghi quantili da ogni risorsa di flusso quantile. |
BoostedTreesGetEnsembleStates | Recupera il token del timbro della risorsa dell'insieme di alberi, il numero di alberi e le statistiche sulla crescita. |
BoostedTreesMakeQuantileSummaries | Crea il riepilogo dei quantili per il batch. |
BoostedTreesMakeStatsSummary | Crea il riepilogo delle statistiche accumulate per il batch. |
BoostedTreesPredict | Esegue più predittori di ensemble di regressione additiva su istanze di input e calcola i logit. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | Aggiungi i riepiloghi quantili a ogni risorsa flusso quantile. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | Deserializza i confini del bucket e predisponi il contrassegno nell'attuale QuantileAccumulator. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | Svuota i riepiloghi per una risorsa flusso quantile. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | Genera i limiti del bucket per ciascuna funzionalità in base ai riepiloghi accumulati. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | Crea un handle per BoostedTreesQuantileStreamResource. |
BoostedTreesSerializeEnsemble | Serializza l'insieme di alberi in un proto. |
BoostedTreesSparseAggregateStats | Aggrega il riepilogo delle statistiche accumulate per il batch. |
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit | Calcola i guadagni per ciascuna funzione e restituisce le migliori informazioni di suddivisione possibili per la funzione. |
BoostedTreesTrainingPredict | Esegue più predittori di ensemble di regressione additiva su istanze di input e calcola l'aggiornamento in logit memorizzati nella cache. |
BoostedTreesUpdateEnsemble | Aggiorna l'insieme di alberi aggiungendo un livello all'ultimo albero cresciuto o iniziando un nuovo albero. |
BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | Aggiorna l'insieme di alberi aggiungendo un livello all'ultimo albero cresciuto o iniziando un nuovo albero. |
BroadcastDynamicShape <T estende il numero> | Restituisce la forma di s0 op s1 con broadcast. |
BroadcastGradientArgs <T estende il numero> | Restituisce gli indici di riduzione per il calcolo dei gradienti di s0 op s1 con broadcast. |
Trasmetti a <T> | Trasmetti un array per una forma compatibile. |
Secchio | Suddivide in bucket l'"input" in base ai "confini". |
CSRSparseMatrixComponents <T> | Legge i componenti CSR in "indice" batch. |
CSRSparseMatrixToDense <T> | Converti un CSRSparseMatrix (possibilmente in batch) in denso. |
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> | Converte CSRSparesMatrix (eventualmente in batch) in SparseTensor. |
Set di dati CSV | |
CSVDatasetV2 | |
CTLossV2 | Calcola la perdita CTC (probabilità logaritmica) per ogni voce batch. |
CacheDatasetV2 | |
CheckNumericsV2 <T estende Numero> | Controlla un tensore per i valori NaN, -Inf e +Inf. |
Scegli il set di dati più veloce | |
ClipByValue <T> | Ritaglia i valori del tensore a un minimo e un massimo specificati. |
CollateTPUEmbeddingMemory | Un'operazione che unisce i prototipi di configurazione della memoria codificati in stringhe da tutti gli host. |
CollectiveAllToAllV2 <T estende Numero> | Scambia reciprocamente più tensori di tipo e forma identici. |
CollectiveAllToAllV3 <T estende Numero> | Scambia reciprocamente più tensori di tipo e forma identici. |
CollettivoAssegnaGruppoV2 | Assegna chiavi di gruppo in base all'assegnazione di gruppo. |
CollectiveBcastRecvV2 <U> | Riceve un valore tensoriale trasmesso da un altro dispositivo. |
CollectiveBcastSendV2 <T> | Trasmette un valore tensoriale a uno o più altri dispositivi. |
CollectiveGather <T estende Numero> | Accumula reciprocamente più tensori di tipo e forma identici. |
CollectiveGatherV2 <T estende il numero> | Accumula reciprocamente più tensori di tipo e forma identici. |
CollectiveInitializeCommunicator | Inizializza un gruppo per le operazioni collettive. |
CollettivoPermuto <T> | Un'operazione per permutare i tensori tra le istanze TPU replicate. |
CollectiveReduceScatterV2 <T estende Numero> | Riduce reciprocamente più tensori di tipo e forma identici e disperde il risultato. |
CollectiveReduceV2 <T estende Numero> | Riduce reciprocamente più tensori di tipo e forma identici. |
CollectiveReduceV3 <T estende Numero> | Riduce reciprocamente più tensori di tipo e forma identici. |
CombinedNonMaxSuppression | Seleziona avidamente un sottoinsieme di riquadri di delimitazione in ordine decrescente di punteggio, Questa operazione esegue non_max_suppression sugli input per batch, in tutte le classi. |
CompositeTensorVariantFromComponents | Codifica un valore "ExtensionType" in un tensore scalare "variant". |
CompositeTensorVariantToComponents | Decodifica un tensore scalare `variant` in un valore `ExtensionType`. |
CompressElement | Comprime un elemento del set di dati. |
ComputeBatchSize | Calcola la dimensione del batch statico di un set di dati senza batch parziali. |
ComputeDedupDataTupleMask | Un op calcola la maschera di tupla dei dati di deduplicazione dal core di incorporamento. |
Concat <T> | Concatena i tensori lungo una dimensione. |
ConfigureAndInitializeGlobalTPU | Un'operazione che crea le strutture centralizzate per un sistema TPU distribuito. |
ConfigureDistributedTPU | Imposta le strutture centralizzate per un sistema TPU distribuito. |
Configura l'incorporamentoTPUE | Imposta TPUEmbedding in un sistema TPU distribuito. |
ConfiguraTPUEmbeddingHost | Un'operazione che configura il software TPUEmbedding su un host. |
ConfiguraTPUEmbeddingMemory | Un'operazione che configura il software TPUEmbedding su un host. |
ConnectTPUEmbeddingHost | Un'operazione che imposta la comunicazione tra le istanze del software host di TPUEmbedding dopo che ConfigureTPUEmbeddingHost è stato chiamato su ogni host. |
Costante <T> | Un operatore che produce un valore costante. |
ConsumeMutexLock | Questa operazione utilizza un blocco creato da `MutexLock`. |
Trigger di controllo | Non fa nulla. |
Conv2DBackpropFilterV2 <T estende Numero> | Calcola i gradienti di convoluzione rispetto al filtro. |
Conv2DBackpropInputV2 <T estende Numero> | Calcola i gradienti di convoluzione rispetto all'input. |
Copia <T> | Copia un tensore da CPU a CPU o da GPU a GPU. |
CopyHost <T> | Copia un tensore nell'host. |
Copia suMesh <T> | |
CopyToMeshGrad <T> | |
CountUpTo <T estende Numero> | Incrementa 'ref' finché non raggiunge 'limit'. |
CrossReplicaSum <T estende il numero> | Un'operazione per sommare gli input tra le istanze TPU replicate. |
CudnnRNNBackpropV3 <T estende Numero> | Passo di sostegno di CudnnRNNV3. |
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T estende il numero> | Converte i parametri CudnnRNN dalla forma canonica alla forma utilizzabile. |
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T estende il numero> | Recupera i parametri CudnnRNN in forma canonica. |
CudnnRNNV3 <T estende Numero> | Un RNN supportato da cuDNN. |
CumulativeLogsumexp <T estende Numero> | Calcola il prodotto cumulativo del tensore `x` lungo `asse`. |
DTensorRestoreV2 | |
DTensorSetGlobalTPUArray | Un'operazione che informa un host degli ID globali di tutti i TPU nel sistema. |
DataServiceSet di dati | Crea un set di dati che legge i dati dal servizio tf.data. |
DataServiceDatasetV2 | Crea un set di dati che legge i dati dal servizio tf.data. |
Set di datiCardinalità | Restituisce la cardinalità di `input_dataset`. |
DatasetFromGraph | Crea un set di dati dal dato `graph_def`. |
DatasetToGraphV2 | Restituisce un GraphDef serializzato che rappresenta `input_dataset`. |
Dawnsn <T estende Numero> | |
DebugGradientIdentity <T> | Identity op per il debug del gradiente. |
DebugGradientRefIdentity <T> | Identity op per il debug del gradiente. |
DebugIdentità <T> | Fornisce un mapping di identità del tensore di input di tipo diverso da Ref per il debug. |
DebugIdentityV2 <T> | Debug Identità V2 op. |
DebugNanCount | Debug Valore NaN Contatore op. |
DebugNumericSummary | Debug Riepilogo Numerico Op. |
DebugNumericSummaryV2 <U estende numero> | Debug Riepilogo Numerico V2 Op. |
DecodeImage <T estende Numero> | Funzione per decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg e decode_png. |
DecodePaddedRaw <T estende il numero> | Reinterpretare i byte di una stringa come un vettore di numeri. |
DecodeProto | L'operazione estrae i campi da un protocollo serializzato e memorizza il messaggio nei tensori. |
Copia profonda <T> | Crea una copia di "x". |
DeleteIterator | Un contenitore per una risorsa iteratore. |
EliminaMemoryCache | |
DeleteMultiDeviceIterator | Un contenitore per una risorsa iteratore. |
DeleteRandomSeedGenerator | |
DeleteSeedGenerator | |
DeleteSessionTensor | Elimina il tensore specificato dal relativo handle nella sessione. |
DenseBincount <U estende Numero> | Conta il numero di occorrenze di ogni valore in una matrice di interi. |
DenseCountSparseOutput <U estende il numero> | Esegue il conteggio dei contenitori di output sparse per un input tf.tensor. |
DenseToCSRSarseMatrix | Converte un tensore denso in un CSRSparseMatrix (possibilmente in batch). |
DestroyResourceOp | Elimina la risorsa specificata dall'handle. |
Distruggi la variabile temporanea <T> | Distrugge la variabile temporanea e ne restituisce il valore finale. |
Indice dispositivo | Restituisce l'indice del dispositivo eseguito dall'operazione. |
DirectedInterleaveDataset | Un sostituto di "InterleaveDataset" in un elenco fisso di set di dati "N". |
Disabilita Copia su lettura | Disattiva la modalità copia dopo lettura. |
DistributedSave | |
DrawBoundingBoxesV2 <T estende Numero> | Disegna riquadri di delimitazione su una serie di immagini. |
DummyIterationCounter | |
DummyMemoryCache | |
DummySeedGenerator | |
DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | Facilita il porting del codice che utilizza tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
Partizione dinamica <T> | Partiziona i `dati` in tensori `num_partizioni` utilizzando gli indici di `partizioni`. |
Punto Dinamico <T> | Intercalare i valori dai tensori "dati" in un singolo tensore. |
Modifica distanza | Calcola la distanza di modifica di Levenshtein (eventualmente normalizzata). |
Eig <U> | Calcola la decomposizione in auto di una o più matrici quadrate. |
Einsum <T> | Contrazione tensoriale secondo la convenzione di sommatoria di Einstein. |
Vuoto <T> | Crea un tensore con la forma data. |
Elenco tensori vuoto | Crea e restituisce un elenco di tensori vuoto. |
EmptyTensorMap | Crea e restituisce una mappa tensoriale vuota. |
EncodeProto | L'op serializza i messaggi protobuf forniti nei tensori di input. |
EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | Facilita il porting del codice che utilizza tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
EnqueueTPUEmbeddingBatch | Un'operazione che accoda un elenco di tensori batch di input a TPUEmbedding. |
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch | Un'operazione che accoda un elenco di tensori batch di input a TPUEmbedding. |
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | Facilita il porting del codice che utilizza tf.nn.embedding_lookup(). |
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch | Un'operazione che accoda gli indici di input TPUEmbedding da uno SparseTensor. |
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch | Facilita il porting del codice che utilizza tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
GarantireForma <T> | Assicura che la forma del tensore corrisponda alla forma prevista. |
Immettere <T> | Crea o trova un frame figlio e rende i "dati" disponibili al frame figlio. |
Erfinv <T estende Numero> | |
Norma euclidea <T> | Calcola la norma euclidea degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. |
EseguireTPUEmbeddingPartitioner | Un'operazione che esegue il partizionatore TPUEmbedding sulla configurazione centrale dispositivo e calcola la dimensione HBM (in byte) richiesta per l'operazione di TPUEmbedding. |
Esci <T> | Esce dal frame corrente al frame principale. |
ExpandDims <T> | Inserisce una dimensione pari a 1 nella forma di un tensore. |
SperimentaleAutoShardDataset | Crea un set di dati che partiziona il set di dati di input. |
ExperimentalBytesProducedStatsDataset | Registra la dimensione in byte di ciascun elemento di `input_dataset` in uno StatsAggregator. |
Sperimentale Scegli il set di dati più veloce | |
Set di dati sperimentali Cardinalità | Restituisce la cardinalità di `input_dataset`. |
ExperimentalDatasetToTFRecord | Scrive il set di dati specificato nel file specificato utilizzando il formato TFRecord. |
ExperimentalDenseToSparseBatchDataset | Crea un set di dati che raggruppa gli elementi di input in un oggetto SparseTensor. |
ExperimentalLatencyStatsDataset | Registra la latenza della produzione di elementi `input_dataset` in uno StatsAggregator. |
ExperimentalMatchingFilesDataset | |
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset | Crea un set di dati che esegue l'override del parallelismo intra-operativo massimo. |
ExperimentalParseExampleDataset | Trasforma `input_dataset` contenente prototipi `Example` come vettori di DT_STRING in un set di dati di oggetti `Tensor` o `SparseTensor` che rappresentano le caratteristiche analizzate. |
ExperimentalPrivateThreadPoolDataset | Crea un set di dati che utilizza un pool di thread personalizzato per calcolare `input_dataset`. |
Set di dati casuali sperimentali | Crea un set di dati che restituisce numeri pseudocasuali. |
ExperimentalRebatchDataset | Crea un set di dati che modifica la dimensione del batch. |
ExperimentalSetStatsAggregatorSet di dati | |
SperimentaleSlidingWindowDataset | Crea un set di dati che passa una finestra scorrevole su `input_dataset`. |
Set di dati Sql sperimentale | Crea un set di dati che esegue una query SQL ed emette righe del set di risultati. |
ExperimentalStatsAggregatorHandle | Crea una risorsa del gestore delle statistiche. |
Riepilogo di ExperimentalStatsAggregator | Produce un riepilogo di tutte le statistiche registrate dal gestore delle statistiche specificato. |
SperimentaleUnbatchDataset | Un set di dati che suddivide gli elementi del suo input in più elementi. |
Expint <T estende Numero> | |
EstraiGlimpseV2 | Estrae uno scorcio dal tensore di input. |
EstraiVolumePatches <T estende Numero> | Estrai le `patch` da `input` e inseriscile nella dimensione di output `"profondità"`. |
FileSystemSetConfiguration | Impostare la configurazione del file system. |
Compila <U> | Crea un tensore riempito con un valore scalare. |
Finalizza set di dati | Crea un set di dati applicando tf.data.Options a `input_dataset`. |
Finalizza l'incorporamentoTPUE | Un'operazione che finalizza la configurazione di TPUEmbedding. |
impronta digitale | Genera i valori delle impronte digitali. |
FresnelCos <T estende Numero> | |
FresnelSin <T estende Numero> | |
FusedBatchNormGradV3 <T estende il numero, U estende il numero> | Gradiente per la normalizzazione batch. |
FusedBatchNormV3 <T estende il numero, U estende il numero> | Normalizzazione dei lotti. |
GRUBlockCell <T estende il numero> | Calcola la propagazione in avanti della cella GRU per 1 passaggio temporale. |
GRUBlockCellGrad <T estende Numero> | Calcola la retropropagazione della cella GRU per 1 passaggio temporale. |
Raccogli <T> | Raccogli le fette dall'asse `params` `axis` secondo `indici`. |
Raccogli Nd <T> | Raccogli le fette da `params` in un tensore con la forma specificata da `indici`. |
GenerateBoundingBoxProposals | Questa operazione produce la regione di interesse da determinati riquadri di delimitazione (bbox_deltas) codificati con ancore wrt secondo l'eq.2 in arXiv:1506.01497 L'op seleziona le caselle di punteggio `pre_nms_topn` superiori, le decodifica rispetto agli ancoraggi, applica la soppressione non massimale sulle caselle sovrapposte con un valore di intersezione sull'unione (iou) superiore a `nms_threshold`, scartando le caselle in cui il lato più corto è inferiore a ` min_size`. |
GetElementAtIndex | Ottiene l'elemento in corrispondenza dell'indice specificato in un set di dati. |
OttieniOpzioni | Restituisce il tf.data.Options collegato a `input_dataset`. |
GetSessionHandle | Memorizza il tensore di input nello stato della sessione corrente. |
GetSessionTensor <T> | Ottieni il valore del tensore specificato dal suo handle. |
Gradienti | Aggiunge operazioni per calcolare le derivate parziali della somma di y s rispetto a x s, cioè d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... Se i valori Options.dx() sono impostati, sono come le derivate parziali simboliche iniziali di qualche funzione di perdita L wrt |
GaranziaConst <T> | Fornisce una garanzia al runtime TF che il tensore di input è una costante. |
Tabella hash | Crea una tabella hash non inizializzata. |
HistogramFixedWidth <U estende numero> | Restituisce l'istogramma dei valori. |
Identità <T> | Restituisce un tensore con la stessa forma e contenuto del tensore o del valore di input. |
IdentitàN | Restituisce un elenco di tensori con le stesse forme e contenuti dell'input tensori. |
IgnoreErrorsDataset | Crea un set di dati che contiene gli elementi di "input_dataset" ignorando gli errori. |
ImageProjectiveTransformV2 <T estende Numero> | Applica la trasformazione data a ciascuna delle immagini. |
ImageProjectiveTransformV3 <T estende Numero> | Applica la trasformazione data a ciascuna delle immagini. |
Costanteimmutabile <T> | Restituisce tensore immutabile dalla regione di memoria. |
InfeedDequeue <T> | Un segnaposto op per un valore che verrà inserito nel calcolo. |
InfeedDequeueTuple | Recupera più valori dall'alimentazione come tupla XLA. |
InfeedEnqueue | Un'operazione che inserisce un singolo valore Tensor nel calcolo. |
InfeedEnqueueBufferprelinearizzato | Un'operazione che accoda il buffer prelinearizzato nell'alimentazione TPU. |
InfeedEnqueueTupla | Alimenta più valori Tensor nel calcolo come una tupla XLA. |
InizializzaTabella | Inizializzatore di tabella che accetta due tensori rispettivamente per chiavi e valori. |
InitializeTableFromDataset | |
InizializzaTableFromTextFile | Inizializza una tabella da un file di testo. |
InplaceAdd <T> | Aggiunge v nelle righe specificate di x. |
InplaceSub <T> | Sottrae "v" nelle righe specificate di "x". |
InplaceUpdate <T> | Aggiorna le righe specificate 'i' con i valori 'v'. |
IsBoostedTreesEnsembleInitialized | Controlla se un insieme di alberi è stato inizializzato. |
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized | Controlla se un flusso quantile è stato inizializzato. |
IsTPUEmbeddingInitialized | Se l'incorporamento di TPU è inizializzato in un sistema TPU distribuito. |
IsVariableInitialized | Controlla se un tensore è stato inizializzato. |
IsotonicRegression <U estende il numero> | Risolve un gruppo di problemi di regressione isotonica. |
IteratoreGetDevice | Restituisce il nome del dispositivo su cui è stata posizionata `risorsa`. |
KMC2ChainInitialization | Restituisce l'indice di un punto dati che deve essere aggiunto al set di semi. |
KmansPlusPlusInizializzazione | Seleziona num_to_sample righe di input utilizzando il criterio KMeans++. |
KthOrderStatistic | Calcola la statistica dell'ordine K di un insieme di dati. |
Set di dati LMDB | Crea un set di dati che emette le coppie chiave-valore in uno o più file LMDB. |
LSTMBlockCell <T estende il numero> | Calcola la propagazione in avanti della cella LSTM per 1 passaggio temporale. |
LSTMBlockCellGrad <T estende Numero> | Calcola la propagazione all'indietro della cella LSTM per 1 timestep. |
LinSpace <T estende Numero> | Genera valori in un intervallo. |
ListDataset | Crea un set di dati che emette ciascuno dei "tensori" una volta. |
LoadAllTPUEmbeddingParameters | Un'operazione che carica i parametri di ottimizzazione nella memoria incorporata. |
LoadTPUEmbeddingADAMParameters | Carica i parametri di incorporamento di ADAM. |
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Carica i parametri di incorporamento di Adadelta. |
LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters | Carica i parametri di incorporamento di Adagrad Momentum. |
LoadTPUEmbeddingAdagradParameters | Carica i parametri di incorporamento di Adagrad. |
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Parametri di incorporamento RMSProp centrati sul carico. |
LoadTPUEmbeddingFTRLParameters | Carica i parametri di incorporamento FTRL. |
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | Parametri di incorporamento dello stimatore della frequenza di carico. |
LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Carica i parametri di incorporamento di MDL Adagrad Light. |
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters | Carica i parametri di incorporamento di Momentum. |
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Carica i parametri di incorporamento prossimali di Adagrad. |
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters | Carica i parametri di incorporamento di RMSProp. |
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Carica i parametri di incorporamento SGD. |
LookupTableExport <T, U> | Emette tutte le chiavi e i valori nella tabella. |
RicercaTabellaTrova <U> | Cerca le chiavi in una tabella, emette i valori corrispondenti. |
LookupTableImport | Sostituisce il contenuto della tabella con le chiavi e i valori specificati. |
LookupTableInsert | Aggiorna la tabella per associare le chiavi ai valori. |
CercaTabellaRimuovi | Rimuove le chiavi e i relativi valori associati da una tabella. |
LookupTableSize | Calcola il numero di elementi nella tabella data. |
LoopCond | Inoltra l'input all'output. |
LowerBound <U estende il numero> | Applica lower_bound(sorted_search_values, values) lungo ogni riga. |
Lu <T, U estende Numero> | Calcola la scomposizione LU di una o più matrici quadrate. |
Rendi unico | Rendi univoci tutti gli elementi nella dimensione non Batch, ma \"vicini\". il loro valore iniziale. |
MappaCancella | Op rimuove tutti gli elementi nel contenitore sottostante. |
MapIncompleteSize | Op restituisce il numero di elementi incompleti nel contenitore sottostante. |
MapPeek | Op dà una sbirciatina ai valori della chiave specificata. |
Dimensione mappa | Op restituisce il numero di elementi nel contenitore sottostante. |
MapStage | Stage (chiave, valori) nel contenitore sottostante che si comporta come una tabella hash. |
MappaUnstage | Op rimuove e restituisce i valori associati alla chiave dal contenitore sottostante. |
MapUnstageNoKey | Op rimuove e restituisce un valore casuale (chiave, valore) dal contenitore sottostante. |
MatrixDiagPartV2 <T> | Restituisce la parte diagonale in batch di un tensore in batch. |
MatrixDiagPartV3 <T> | Restituisce la parte diagonale in batch di un tensore in batch. |
MatrixDiagV2 <T> | Restituisce un tensore diagonale in batch con valori diagonali in batch dati. |
MatrixDiagV3 <T> | Restituisce un tensore diagonale in batch con valori diagonali in batch dati. |
MatrixSetDiagV2 <T> | Restituisce un tensore di matrice in batch con nuovi valori diagonali in batch. |
MatrixSetDiagV3 <T> | Restituisce un tensore di matrice in batch con nuovi valori diagonali in batch. |
Massimo <T> | Calcola il massimo degli elementi nelle dimensioni di un tensore. |
MaxIntraOpParallelismDataset | Crea un set di dati che esegue l'override del parallelismo intra-operativo massimo. |
Unisci <T> | Inoltra il valore di un tensore disponibile da "inputs" a "output". |
MergeDedupData | Un'operazione unisce elementi di tensori interi e float nei dati di deduplicazione come tupla XLA. |
Minimo <T> | Calcola il minimo degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. |
MirrorPad <T> | Riempie un tensore con valori speculari. |
MirrorPadGrad <T> | Gradiente op per `MirrorPad` op. |
MlirPassthroughOp | Fa il wrapping di un calcolo MLIR arbitrario espresso come modulo con una funzione main(). |
MulNoNan <T> | Restituisce x * y per elemento. |
MutableDenseHashTable | Crea una tabella hash vuota che utilizza i tensori come archivio di supporto. |
MutableHashTable | Crea una tabella hash vuota. |
MutableHashTableOfTensors | Crea una tabella hash vuota. |
Mutex | Crea una risorsa Mutex che può essere bloccata da "MutexLock". |
Blocco mutex | Blocca una risorsa mutex. |
NcclAllReduce <T estende Numero> | Restituisce un tensore contenente la riduzione su tutti i tensori di input. |
NcclBroadcast <T estende numero> | Invia "input" a tutti i dispositivi collegati all'output. |
NcclReduce <T estende Numero> | Riduce `input` da `num_devices` utilizzando `reduction` a un singolo dispositivo. |
Ndtri <T estende Numero> | |
Vicini più vicini | Seleziona i k centri più vicini per ogni punto. |
NextAfter <T estende il numero> | Restituisce il successivo valore rappresentabile di "x1" nella direzione di "x2", a livello di elementi. |
Prossima iterazione <T> | Rende il suo input disponibile per l'iterazione successiva. |
NoOp | Non fa nulla. |
Int non deterministici <U> | Genera in modo non deterministico alcuni numeri interi. |
NonMaxSuppressionV5 <T estende Numero> | Seleziona avidamente un sottoinsieme di riquadri di delimitazione in ordine decrescente di punteggio, eliminando le caselle che hanno un'elevata sovrapposizione di intersezione su unione (IOU) con le caselle selezionate in precedenza. |
Set di dati non serializzabili | |
OneHot <U> | Restituisce un tensore one-hot. |
QuelliCome <T> | Restituisce un tensore di quelli con la stessa forma e tipo di x. |
Ottimizza set di dati V2 | Crea un set di dati applicando le relative ottimizzazioni a `input_dataset`. |
OpzioniSet di dati | Crea un set di dati allegando tf.data.Options a `input_dataset`. |
OrderedMapClear | Op rimuove tutti gli elementi nel contenitore sottostante. |
OrderedMapIncompleteSize | Op restituisce il numero di elementi incompleti nel contenitore sottostante. |
MapPeek ordinato | Op dà una sbirciatina ai valori della chiave specificata. |
Dimensione mappa ordinata | Op restituisce il numero di elementi nel contenitore sottostante. |
OrderedMapStage | Stage (chiave, valori) nel contenitore sottostante che si comporta come un file ordinato contenitore associativo. |
OrderedMapUnstage | Op rimuove e restituisce i valori associati alla chiave dal contenitore sottostante. |
OrderedMapUnstageNoKey | Op rimuove e restituisce l'elemento (chiave, valore) con il più piccolo chiave dal contenitore sottostante. |
OutfeedDequeue <T> | Recupera un singolo tensore dall'uscita di calcolo. |
OutfeedDequeueTuple | Recupera più valori dall'uscita di calcolo. |
OutfeedDequeueTupleV2 | Recupera più valori dall'uscita di calcolo. |
OutfeedDequeueV2 <T> | Recupera un singolo tensore dall'uscita di calcolo. |
OutfeedEnqueue | Accoda un tensore sull'uscita di calcolo. |
OutfeedEnqueueTupla | Accoda più valori Tensor sull'output di calcolo. |
Pad <T> | Pad un tensore. |
ParallelBatchDataset | |
ParallelConcat <T> | Concatena un elenco di tensori "N" lungo la prima dimensione. |
Punto dinamico parallelo <T> | Intercalare i valori dai tensori "dati" in un singolo tensore. |
ParseExampleDatasetV2 | Trasforma `input_dataset` contenente prototipi `Example` come vettori di DT_STRING in un set di dati di oggetti `Tensor` o `SparseTensor` che rappresentano le caratteristiche analizzate. |
ParseEsempioV2 | Trasforma un vettore di tf.Example protos (come stringhe) in tensori tipizzati. |
ParseSequenceExampleV2 | Trasforma un vettore di tf.io.SequenceExample protos (come stringhe) in tensori tipizzati. |
Segnaposto <T> | Un segnaposto op per un valore che verrà inserito nel calcolo. |
PlaceholderWithDefault <T> | Un segnaposto op che passa attraverso "input" quando il suo output non viene alimentato. |
Prelinearizza | Un'operazione che linearizza un valore tensore a un tensore variante opaco. |
PrelinearizzaTupla | Un'operazione che linearizza più valori Tensor in un tensore variante opaco. |
Primitivo op | Una classe base per le implementazioni Op supportate da una singola Operation . |
Stampa | Stampa una stringa scalare. |
PrivateThreadPoolDataset | Crea un set di dati che utilizza un pool di thread personalizzato per calcolare `input_dataset`. |
Prodotto <T> | Calcola il prodotto di elementi tra le dimensioni di un tensore. |
QuantizeAndDequantizeV4 <T estende Numero> | Quantizza quindi dequantizza un tensore. |
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T estende Numero> | Restituisce il gradiente di `QuantizeAndDequantizeV4`. |
Concat quantizzato <T> | Concatena tensori quantizzati lungo una dimensione. |
ConcatV2 quantizzato <T> | |
QuantizedConv2DAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DEndReluAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DPerChannel <V> | Calcola QuantizedConv2D per canale. |
QuantizedConv2DWithBias <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedDepthwiseConv2D <V> | Calcola Conv2D quantizzato in profondità. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V> | Calcola Conv2D quantizzato in profondità con Bias. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> | Calcola Conv2D quantizzato in profondità con Bias e Relu. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Calcola Conv2D quantizzato in profondità con Bias, Relu e Requantize. |
QuantizedMatMulWithBias <W> | Esegue una moltiplicazione di matrice quantizzata di "a" per la matrice "b" con bias add. |
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W estende il numero> | |
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> | Esegui una moltiplicazione di matrice quantizzata di "a" per la matrice "b" con aggiunta di polarizzazione e fusione relu. |
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Esegui una moltiplicazione di matrice quantizzata di "a" per la matrice "b" con bias add e relu e requantize fusion. |
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedReshape <T> | Rimodella un tensore quantizzato come per Reshape op. |
RaggedBincount <U estende il numero> | Conta il numero di occorrenze di ogni valore in una matrice di interi. |
RaggedCountSparseOutput <U estende numero> | Esegue il conteggio del contenitore di output sparse per un input tensoriale irregolare. |
RaggedCross <T, U estende Numero> | Genera una croce di funzionalità da un elenco di tensori e la restituisce come RaggedTensor. |
RaggedFillEmptyRows <T> | |
RaggedFillEmptyRowsGrad <T> | |
RaggedGather <T estende Numero, U> | Gather ragged slices from `params` axis `0` according to `indices`. |
RaggedRange <U extends Number, T extends Number> | 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 | Creates a Dataset that returns pseudorandom numbers. |
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. |