중단 | 호출 시 프로세스를 중단하려면 예외를 발생시킵니다. |
모두 | 텐서 차원에서 요소의 "논리적"을 계산합니다. |
모두모두 <T> | TPU 복제본 간에 데이터를 교환하는 작업입니다. |
익명해시테이블 | 초기화되지 않은 익명 해시 테이블을 생성합니다. |
익명이터레이터V2 | 반복자 리소스의 컨테이너입니다. |
익명이터레이터V3 | 반복자 리소스의 컨테이너입니다. |
익명 메모리 캐시 | |
익명의 MultiDeviceIterator | 다중 장치 반복자 리소스에 대한 컨테이너입니다. |
AnonymousMultiDeviceIteratorV3 | 다중 장치 반복자 리소스에 대한 컨테이너입니다. |
AnonymousMutableDenseHashTable | 텐서를 백업 저장소로 사용하는 빈 익명의 가변 해시 테이블을 만듭니다. |
익명MutableHashTable | 빈 익명의 가변 해시 테이블을 생성합니다. |
AnonymousMutableHashTableOfTensors | 벡터 값의 빈 익명 가변 해시 테이블을 생성합니다. |
익명의RandomSeedGenerator | |
익명의 SeedGenerator | |
어느 | 텐서 차원에서 요소의 "논리적 논리합"을 계산합니다. |
ApplyAdagradV2 <T> | adagrad 체계에 따라 '*var'를 업데이트합니다. |
ApproxTopK <T 확장 번호> | 대략적인 방식으로 입력 피연산자의 최소/최대 k 값과 인덱스를 반환합니다. |
AssertCardinalityDataset | |
AssertNextDataset | 다음에 발생하는 변환을 확인하는 변환입니다. |
AssertPrevDataset | 이전에 발생한 변환을 확인하는 변환입니다. |
AssertThat | 주어진 조건이 참임을 확인합니다. |
<T> 할당 | 'value'를 할당하여 'ref'를 업데이트합니다. |
할당 추가 <T> | 'value'를 추가하여 'ref'를 업데이트합니다. |
AssignAddVariableOp | 변수의 현재 값에 값을 추가합니다. |
AssignSub <T> | 'ref'에서 'value'를 빼서 업데이트합니다. |
AssignSubVariableOp | 변수의 현재 값에서 값을 뺍니다. |
AssignVariableOp | 변수에 새 값을 할당합니다. |
AssignVariableXlaConcatND | 모든 차원에서 입력 텐서를 연결합니다. |
AutoShardDataset | 입력 데이터 세트를 샤딩하는 데이터 세트를 생성합니다. |
BandedTriangularSolve <T> | |
장벽 | 여러 그래프 실행에서 지속되는 장벽을 정의합니다. |
배리어닫기 | 주어진 장벽을 닫습니다. |
BarrierIncomplete크기 | 주어진 장벽에서 불완전한 요소의 수를 계산합니다. |
배리어삽입많은 | 각 키에 대해 지정된 구성 요소에 해당 값을 할당합니다. |
BarrierReadySize | 지정된 장벽의 전체 요소 수를 계산합니다. |
배리어테이크많은 | 장벽에서 주어진 수의 완료된 요소를 가져옵니다. |
일괄 | 모든 입력 텐서를 비결정적으로 일괄 처리합니다. |
BatchMatMulV2 <T> | 두 개의 텐서 조각을 일괄적으로 곱합니다. |
BatchMatMulV3 <V> | 두 개의 텐서 조각을 일괄적으로 곱합니다. |
BatchToSpace <T> | T 유형의 4차원 텐서에 대한 BatchToSpace. |
BatchToSpaceNd <T> | T 유형의 ND 텐서에 대한 BatchToSpace |
BesselI0 <T 확장 번호> | |
BesselI1 <T 확장 번호> | |
BesselJ0 <T 확장 번호> | |
BesselJ1 <T 확장 번호> | |
BesselK0 <T 확장 번호> | |
BesselK0e <T 확장 번호> | |
BesselK1 <T 확장 번호> | |
BesselK1e <T 확장 번호> | |
BesselY0 <T 확장 번호> | |
BesselY1 <T 확장 번호> | |
비트캐스트 <U> | 데이터를 복사하지 않고 한 유형에서 다른 유형으로 텐서를 비트캐스트합니다. |
BlockLSTM <T 확장 번호> | 모든 시간 단계에 대한 LSTM 셀 순방향 전파를 계산합니다. |
BlockLSTMGrad <T 확장 번호> | 전체 시간 시퀀스에 대한 LSTM 셀 역전파를 계산합니다. |
BlockLSTMGradV2 <T 확장 번호> | 전체 시간 시퀀스에 대한 LSTM 셀 역전파를 계산합니다. |
BlockLSTMV2 <T 확장 번호> | 모든 시간 단계에 대한 LSTM 셀 순방향 전파를 계산합니다. |
BoostedTreesAggregateStats | 배치에 대한 누적 통계 요약을 집계합니다. |
BoostedTreesBucketize | 버킷 경계를 기반으로 각 기능을 버킷화합니다. |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit | 각 기능에 대한 이득을 계산하고 기능에 대해 가능한 최상의 분할 정보를 반환합니다. |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 | 각 기능에 대한 이득을 계산하고 각 노드에 대해 가능한 최상의 분할 정보를 반환합니다. |
BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature | 각 기능에 대한 이득을 계산하고 기능에 대해 가능한 최상의 분할 정보를 반환합니다. |
BoostedTreesCenterBias | 교육 데이터(바이어스)에서 사전을 계산하고 로짓의 사전으로 첫 번째 노드를 채웁니다. |
BoostedTreesCreateEnsemble | 트리 앙상블 모델을 만들고 이에 대한 핸들을 반환합니다. |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | Quantile Streams에 대한 리소스를 만듭니다. |
BoostedTreesDeserialize앙상블 | 직렬화된 트리 앙상블 구성을 역직렬화하고 현재 트리를 대체합니다. 앙상블. |
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | BoostedTreesEnsembleResource에 대한 핸들을 생성합니다. |
BoostedTreesExampleDebugOutputs | 각 예제에 대한 디버깅/모델 해석 가능성 출력. |
BoostedTreesFlushQuantileSummaries | 각 Quantile 스트림 리소스에서 Quantile 요약을 플러시합니다. |
BoostedTreesGetEnsembleStates | 트리 앙상블 리소스 스탬프 토큰, 트리 수 및 성장 통계를 검색합니다. |
BoostedTreesMakeQuantileSummaries | 일괄 처리에 대한 분위수 요약을 만듭니다. |
BoostedTreesMakeStats요약 | 배치에 대한 누적 통계 요약을 만듭니다. |
BoostedTreesPredict | 입력 인스턴스에서 여러 추가 회귀 앙상블 예측자를 실행하고 로짓을 계산합니다. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | 각 Quantile 스트림 리소스에 Quantile 요약을 추가합니다. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | 버킷 경계 및 준비 플래그를 현재 QuantileAccumulator로 역직렬화합니다. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | 분위수 스트림 리소스에 대한 요약을 플러시합니다. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | 누적된 요약을 기반으로 각 기능에 대한 버킷 경계를 생성합니다. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | BoostedTreesQuantileStreamResource에 대한 핸들을 생성합니다. |
BoostedTreesSerialize앙상블 | 트리 앙상블을 proto로 직렬화합니다. |
BoostedTreesSparseAggregateStats | 배치에 대한 누적 통계 요약을 집계합니다. |
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit | 각 기능에 대한 이득을 계산하고 기능에 대해 가능한 최상의 분할 정보를 반환합니다. |
BoostedTreesTrainingPredict | 입력 인스턴스에서 여러 추가 회귀 앙상블 예측자를 실행하고 캐시된 로짓에 대한 업데이트를 계산합니다. |
BoostedTreesUpdate앙상블 | 성장 중인 마지막 나무에 레이어를 추가하여 나무 앙상블을 업데이트합니다. 또는 새 트리를 시작하여. |
BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | 성장 중인 마지막 나무에 레이어를 추가하여 나무 앙상블을 업데이트합니다. 또는 새 트리를 시작하여. |
BroadcastDynamicShape <T 확장 번호> | 브로드캐스트로 s0 op s1의 모양을 반환합니다. |
BroadcastGradientArgs <T 확장 번호> | 브로드캐스트로 s0 op s1의 그래디언트를 계산하기 위한 축소 지수를 반환합니다. |
방송 대상 <T> | 호환되는 모양에 대한 배열을 브로드캐스트합니다. |
버킷화 | '경계'를 기준으로 '입력'을 버킷화합니다. |
CSRSparseMatrixComponents <T> | 배치 `인덱스`에서 CSR 구성 요소를 읽습니다. |
CSRSparseMatrixToDense <T> | (일괄 처리 가능) CSRSparseMatrix를 고밀도로 변환합니다. |
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> | (배치 가능) CSRSparesMatrix를 SparseTensor로 변환합니다. |
CSVDataset | |
CSVDatasetV2 | |
CTCLossV2 | 각 배치 항목에 대한 CTC 손실(로그 확률)을 계산합니다. |
CacheDatasetV2 | |
CheckNumericsV2 <T 확장 번호> | NaN, -Inf 및 +Inf 값에 대한 텐서를 확인합니다. |
가장 빠른 데이터 세트 선택 | |
클립바이값 <T> | 텐서 값을 지정된 최소값과 최대값으로 자릅니다. |
한 부씩 인쇄TPU임베딩메모리 | 모든 호스트에서 문자열로 인코딩된 메모리 구성 프로토콜을 병합하는 작업입니다. |
CollectiveAllToAllV2 <T 확장 번호> | 동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 교환합니다. |
CollectiveAllToAllV3 <T 확장 번호> | 동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 교환합니다. |
CollectiveAssignGroupV2 | 그룹 할당을 기반으로 그룹 키를 할당합니다. |
CollectiveBcastRecvV2 <U> | 다른 장치에서 브로드캐스트된 텐서 값을 수신합니다. |
CollectiveBcastSendV2 <T> | 하나 이상의 다른 장치에 텐서 값을 브로드캐스트합니다. |
CollectiveGather <T 확장 번호> | 동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 축적합니다. |
CollectiveGatherV2 <T 확장 번호> | 동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 축적합니다. |
CollectiveInitializeCommunicator | 공동 작업을 위한 그룹을 초기화합니다. |
CollectivePermute <T> | 복제된 TPU 인스턴스에서 텐서를 교체하는 작업입니다. |
CollectiveReduceScatterV2 <T 확장 번호> | 동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 축소하고 결과를 분산시킵니다. |
CollectiveReduceV2 <T 확장 번호> | 동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 축소합니다. |
CollectiveReduceV3 <T 확장 번호> | 동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 축소합니다. |
CombinedNonMaxSuppression | 탐욕스럽게 점수의 내림차순으로 경계 상자의 하위 집합을 선택합니다. 이 작업은 모든 클래스에서 배치당 입력에 대해 non_max_suppression을 수행합니다. |
CompositeTensorVariantFromComponents | `ExtensionType` 값을 `variant` 스칼라 텐서로 인코딩합니다. |
CompositeTensorVariantToComponents | `variant` 스칼라 텐서를 `ExtensionType` 값으로 디코딩합니다. |
압축요소 | 데이터세트 요소를 압축합니다. |
ComputeBatchSize | 데이터 세트 산세 부분 배치의 정적 배치 크기를 계산합니다. |
ComputeDedupDataTupleMask | op는 임베딩 코어에서 중복 제거 데이터의 튜플 마스크를 계산합니다. |
연결 <T> | 한 차원을 따라 텐서를 연결합니다. |
ConfigureAndInitializeGlobalTPU | 분산 TPU 시스템의 중앙 집중식 구조를 설정하는 작업입니다. |
분산 TPU 구성 | 분산 TPU 시스템의 중앙 집중식 구조를 설정합니다. |
구성 TPU임베딩 | 분산 TPU 시스템에서 TPUEmbedding을 설정합니다. |
TPUEmbeddingHost 구성 | 호스트에서 TPUEmbedding 소프트웨어를 구성하는 작업입니다. |
ConfigureTPU임베딩메모리 | 호스트에서 TPUEmbedding 소프트웨어를 구성하는 작업입니다. |
ConnectTPU임베딩호스트 | TPUEmbedding 호스트 소프트웨어 인스턴스 간의 통신을 설정하는 작업 각 호스트에서 ConfigureTPUEmbeddingHost가 호출된 후. |
상수 <T> | 상수 값을 생성하는 연산자입니다. |
소비MutexLock | 이 작업은 `MutexLock`에 의해 생성된 잠금을 사용합니다. |
제어 트리거 | 아무것도 하지 않습니다. |
Conv2DBackpropFilterV2 <T 확장 번호> | 필터에 대한 컨벌루션의 기울기를 계산합니다. |
Conv2DBackpropInputV2 <T 확장 번호> | 입력에 대한 컨벌루션의 기울기를 계산합니다. |
복사 <T> | CPU에서 CPU로 또는 GPU에서 GPU로 텐서를 복사합니다. |
카피호스트 <T> | 텐서를 호스트에 복사합니다. |
CopyToMesh <T> | |
CopyToMeshGrad <T> | |
CountUpTo <T 확장 번호> | 'limit'에 도달할 때까지 'ref'를 증가시킵니다. |
CrossReplicaSum <T 확장 번호> | 복제된 TPU 인스턴스에서 입력을 합산하는 작업입니다. |
CudnnRNNBackpropV3 <T 확장 번호> | CudnnRNNV3의 역전파 단계. |
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T 확장 번호> | CudnnRNN 매개변수를 정식 형식에서 사용 가능한 형식으로 변환합니다. |
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T 확장 번호> | 정식 형식의 CudnnRNN 매개변수를 검색합니다. |
CudnnRNNV3 <T 확장 번호> | cuDNN이 지원하는 RNN. |
CumulativeLogsumexp <T 확장 번호> | `축`을 따라 텐서 `x`의 누적 곱을 계산합니다. |
DTensorRestoreV2 | |
DTensorSetGlobalTPUArray | 시스템에 있는 모든 TPU의 전역 ID를 호스트에 알리는 작업입니다. |
DataServiceDataset | tf.data 서비스에서 데이터를 읽는 데이터 세트를 만듭니다. |
DataServiceDatasetV2 | tf.data 서비스에서 데이터를 읽는 데이터 세트를 만듭니다. |
데이터세트카디널리티 | `input_dataset`의 카디널리티를 반환합니다. |
DatasetFromGraph | 주어진 `graph_def`에서 데이터세트를 만듭니다. |
DatasetToGraphV2 | `input_dataset`을 나타내는 직렬화된 GraphDef를 반환합니다. |
Dawsn <T 확장 번호> | |
DebugGradientIdentity <T> | 그래디언트 디버깅을 위한 ID 작업입니다. |
DebugGradientRefIdentity <T> | 그래디언트 디버깅을 위한 ID 작업입니다. |
디버그 ID <T> | 디버깅을 위해 비Ref 유형 입력 텐서의 ID 매핑을 제공합니다. |
DebugIdentityV2 <T> | 디버그 ID V2 Op. |
DebugNanCount | NaN 값 카운터 연산 디버그 |
DebugNumericSummary | 숫자 요약 연산 디버그 |
DebugNumericSummaryV2 <U 확장 번호> | 숫자 요약 디버그 V2 Op. |
DecodeImage <T 확장 번호> | decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg 및 decode_png용 함수. |
DecodePaddedRaw <T 확장 번호> | 문자열의 바이트를 숫자 벡터로 재해석합니다. |
디코드프로토 | 연산은 직렬화된 프로토콜 버퍼 메시지에서 텐서로 필드를 추출합니다. |
딥카피 <T> | `x`의 복사본을 만듭니다. |
삭제반복자 | 반복자 리소스의 컨테이너입니다. |
메모리 캐시 삭제 | |
DeleteMultiDeviceIterator | 반복자 리소스의 컨테이너입니다. |
삭제RandomSeedGenerator | |
SeedGenerator 삭제 | |
DeleteSessionTensor | 세션에서 핸들로 지정된 텐서를 삭제합니다. |
DenseBincount <U 확장 번호> | 정수 배열에서 각 값의 발생 횟수를 계산합니다. |
DenseCountSparseOutput <U 확장 번호> | tf.tensor 입력에 대해 희소 출력 빈 카운팅을 수행합니다. |
DenseToCSRSparseMatrix | 고밀도 텐서를 (배치 가능) CSRSparseMatrix로 변환합니다. |
DestroyResourceOp | 핸들로 지정된 리소스를 삭제합니다. |
DestroyTemporaryVariable <T> | 임시 변수를 소멸시키고 최종 값을 반환합니다. |
디바이스 인덱스 | 작업이 실행되는 장치의 인덱스를 반환합니다. |
DirectedInterleaveDataset | `N` 데이터 세트의 고정 목록에서 `InterleaveDataset`을 대체합니다. |
사용 안함CopyOnRead | 읽을 때 복사 모드를 끕니다. |
분산 저장 | |
DrawBoundingBoxesV2 <T 확장 번호> | 이미지 배치에 경계 상자를 그립니다. |
DummyIterationCounter | |
더미메모리캐시 | |
더미시드 생성기 | |
DynamicEnqueueTPU임베딩임의의TensorBatch | tf.nn.embedding_lookup_sparse()를 사용하는 코드의 이식을 용이하게 합니다. |
동적 파티션 <T> | `partitions`의 인덱스를 사용하여 `data`를 `num_partitions` 텐서로 분할합니다. |
다이나믹 스티치 <T> | `data` 텐서의 값을 단일 텐서에 삽입합니다. |
편집거리 | (정규화되었을 가능성이 있는) Levenshtein Edit Distance를 계산합니다. |
에그 <U> | 하나 이상의 정사각형 행렬의 고유 분해를 계산합니다. |
아인섬 <T> | 아인슈타인 합산 규약에 따른 텐서 수축. |
비어 있음 <T> | 주어진 모양으로 텐서를 생성합니다. |
빈 텐서 목록 | 빈 텐서 목록을 만들고 반환합니다. |
EmptyTensorMap | 빈 텐서 맵을 생성하고 반환합니다. |
EncodeProto | op는 입력 텐서에 제공된 protobuf 메시지를 직렬화합니다. |
대기열에 넣기TPU임베딩임의의TensorBatch | tf.nn.embedding_lookup_sparse()를 사용하는 코드의 이식을 용이하게 합니다. |
대기열에 넣기TPU임베딩배치 | 입력 배치 텐서 목록을 TPUEmbedding에 추가하는 작업입니다. |
대기열에 넣기TPU임베딩정수배치 | 입력 배치 텐서 목록을 TPUEmbedding에 추가하는 작업입니다. |
대기열에 넣기TPU임베딩비정형 TensorBatch | tf.nn.embedding_lookup()을 사용하는 코드의 이식을 용이하게 합니다. |
대기열에 넣기TPU임베딩SparseBatch | SparseTensor에서 TPUEmbedding 입력 인덱스를 큐에 넣는 작업입니다. |
대기열에 넣기TPU임베딩SparseTensorBatch | tf.nn.embedding_lookup_sparse()를 사용하는 코드의 이식을 용이하게 합니다. |
모양 보장 <T> | 텐서의 모양이 예상 모양과 일치하는지 확인합니다. |
<T> 입력 | 하위 프레임을 만들거나 찾고 하위 프레임에서 '데이터'를 사용할 수 있도록 합니다. |
Erfinv <T 확장 번호> | |
유클리드 노름 <T> | 텐서 차원에서 요소의 유클리드 표준을 계산합니다. |
TPUEmbedding파티셔너 실행 | 중앙 구성에서 TPUEmbedding 파티셔너를 실행하는 op TPUEmbedding 작업에 필요한 HBM 크기(바이트 단위)를 계산합니다. |
종료 <T> | 현재 프레임에서 상위 프레임으로 종료합니다. |
ExpandDims <T> | 텐서의 모양에 차원 1을 삽입합니다. |
실험적AutoShardDataset | 입력 데이터 세트를 샤딩하는 데이터 세트를 생성합니다. |
ExperimentalBytesProducedStatsDataset | StatsAggregator에서 'input_dataset'의 각 요소에 대한 바이트 크기를 기록합니다. |
실험적ChooseFastestDataset | |
실험적데이터세트카디널리티 | `input_dataset`의 카디널리티를 반환합니다. |
ExperimentalDatasetToTFRecord | TFRecord 형식을 사용하여 주어진 데이터 세트를 주어진 파일에 씁니다. |
ExperimentalDenseToSparseBatchDataset | 입력 요소를 SparseTensor로 일괄 처리하는 데이터 세트를 만듭니다. |
실험적LatencyStatsDataset | StatsAggregator에서 'input_dataset' 요소를 생성하는 대기 시간을 기록합니다. |
ExperimentalMatchingFilesDataset | |
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset | 최대 작업 내 병렬 처리를 재정의하는 데이터 세트를 만듭니다. |
ExperimentalParseExampleDataset | DT_STRING의 벡터로 'Example' proto를 포함하는 'input_dataset'를 파싱된 기능을 나타내는 'Tensor' 또는 'SparseTensor' 객체의 데이터세트로 변환합니다. |
ExperimentalPrivateThreadPoolDataset | 커스텀 스레드 풀을 사용하여 `input_dataset`을 계산하는 데이터세트를 만듭니다. |
실험적 무작위 데이터 세트 | 의사 난수를 반환하는 데이터 세트를 만듭니다. |
ExperimentalRebatchDataset | 배치 크기를 변경하는 데이터 세트를 만듭니다. |
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset | |
ExperimentalSlidingWindowDataset | 'input_dataset'에 슬라이딩 윈도우를 통과하는 데이터세트를 만듭니다. |
ExperimentalSqlDataset | SQL 쿼리를 실행하고 결과 집합의 행을 내보내는 데이터 집합을 만듭니다. |
ExperimentalStatsAggregatorHandle | 통계 관리자 리소스를 만듭니다. |
ExperimentalStatsAggregatorSummary | 지정된 통계 관리자가 기록한 통계 요약을 생성합니다. |
실험적UnbatchDataset | 입력 요소를 여러 요소로 분할하는 데이터 세트입니다. |
만료 <T 확장 번호> | |
ExtractGlimpseV2 | 입력 텐서에서 엿보기를 추출합니다. |
ExtractVolumePatches <T 확장 번호> | `input`에서 `patches`를 추출하여 `"depth"` 출력 차원에 넣습니다. |
FileSystemSet구성 | 파일 시스템의 구성을 설정합니다. |
채우기 <U> | 스칼라 값으로 채워진 텐서를 생성합니다. |
FinalizeDataset | `input_dataset`에 tf.data.Options 적용하여 데이터셋을 생성합니다. |
TPU임베딩 완료 | TPUEmbedding 구성을 완료하는 작업입니다. |
지문 | 지문 값을 생성합니다. |
FresnelCos <T 확장 번호> | |
FresnelSin <T 확장 번호> | |
FusedBatchNormGradV3 <T는 숫자를 확장하고 U는 숫자를 확장> | 배치 정규화를 위한 기울기. |
FusedBatchNormV3 <T는 숫자를 확장하고 U는 숫자를 확장> | 일괄 정규화. |
GRUBlockCell <T 확장 번호> | 1 단계에 대한 GRU 셀 순방향 전파를 계산합니다. |
GRUBlockCellGrad <T 확장 번호> | 1단계에 대한 GRU 셀 역전파를 계산합니다. |
모으다 <T> | `인덱스`에 따라 `params` 축 `axis`에서 슬라이스를 수집합니다. |
수집 Nd <T> | `params`에서 `indices`로 지정된 형태의 Tensor로 슬라이스를 수집합니다. |
BoundingBox 제안 생성 | This op produces Region of Interests from given bounding boxes(bbox_deltas) encoded wrt anchors according to eq.2 in arXiv:1506.01497 The op selects top `pre_nms_topn` scoring boxes, decodes them with respect to anchors, applies non-maximal suppression on overlapping boxes with higher than `nms_threshold` intersection-over-union (iou) value, discarding boxes where shorter side is less than `min_size`. |
GetElementAtIndex | Gets the element at the specified index in a dataset. |
GetOptions | `input_dataset`에 연결된 tf.data.Options 반환합니다. |
GetSessionHandle | 입력 텐서를 현재 세션의 상태로 저장합니다. |
GetSessionTensor <T> | 핸들로 지정된 텐서의 값을 가져옵니다. |
Gradients | Adds operations to compute the partial derivatives of sum of y s wrt x s, ie, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... If Options.dx() values are set, they are as the initial symbolic partial derivatives of some loss function L wrt |
보증 상수 <T> | 입력 텐서가 상수임을 TF 런타임에 보장합니다. |
해시 테이블 | 초기화되지 않은 해시 테이블을 생성합니다. |
HistogramFixedWidth <U 확장 번호> | 값의 히스토그램을 반환합니다. |
신원 <T> | 입력 텐서 또는 값과 모양 및 내용이 동일한 텐서를 반환합니다. |
IdentityN | Returns a list of tensors with the same shapes and contents as the input tensors. |
오류 데이터 세트 무시 | 오류를 무시하고 'input_dataset' 요소를 포함하는 데이터세트를 만듭니다. |
ImageProjectiveTransformV2 <T 확장 번호> | 주어진 변환을 각 이미지에 적용합니다. |
ImageProjectiveTransformV3 <T 확장 번호> | 주어진 변환을 각 이미지에 적용합니다. |
불변 상수 <T> | 메모리 영역에서 불변 텐서를 반환합니다. |
InfeedDequeue <T> | 계산에 입력될 값에 대한 자리 표시자 op입니다. |
InfeedDequeueTuple | Fetches multiple values from infeed as an XLA tuple. |
InfeedEnqueue | An op which feeds a single Tensor value into the computation. |
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer | An op which enqueues prelinearized buffer into TPU infeed. |
InfeedEnqueueTuple | Feeds multiple Tensor values into the computation as an XLA tuple. |
InitializeTable | Table initializer that takes two tensors for keys and values respectively. |
InitializeTableFromDataset | |
InitializeTableFromTextFile | Initializes a table from a text file. |
인플레이스 추가 <T> | x의 지정된 행에 v를 추가합니다. |
InplaceSub <T> | 지정된 `x` 행에서 `v`를 뺍니다. |
인플레이스업데이트 <T> | 지정된 행 'i'를 값 'v'로 업데이트합니다. |
IsBoostedTreesEnsembleInitialized | 트리 앙상블이 초기화되었는지 확인합니다. |
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized | Quantile 스트림이 초기화되었는지 확인합니다. |
IsTPUEmbeddingInitialized | TPU 임베딩이 분산 TPU 시스템에서 초기화되는지 여부입니다. |
IsVariableInitialized | 텐서가 초기화되었는지 확인합니다. |
IsotonicRegression <U extends Number> | Solves a batch of isotonic regression problems. |
IteratorGetDevice | 리소스가 배치된 장치의 이름을 반환합니다. |
KMC2Chain초기화 | 시드 세트에 추가해야 하는 데이터 포인트의 인덱스를 반환합니다. |
KmeansPlusPlus초기화 | KMeans++ 기준을 사용하여 입력의 num_to_sample 행을 선택합니다. |
K차주문통계 | 데이터 세트의 K차 통계를 계산합니다. |
LMDB데이터셋 | 하나 이상의 LMDB 파일에서 키-값 쌍을 내보내는 데이터 세트를 생성합니다. |
LSTMBlockCell <T extends Number> | Computes the LSTM cell forward propagation for 1 time step. |
LSTMBlockCellGrad <T extends Number> | Computes the LSTM cell backward propagation for 1 timestep. |
LinSpace <T 확장 번호> | 간격으로 값을 생성합니다. |
ListDataset | 각 `텐서`를 한 번씩 내보내는 데이터세트를 만듭니다. |
LoadAllTPUEmbeddingParameters | An op that loads optimization parameters into embedding memory. |
LoadTPUEmbeddingADAMParameters | Load ADAM embedding parameters. |
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Load Adadelta embedding parameters. |
LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters | Load Adagrad Momentum embedding parameters. |
LoadTPUEmbeddingAdagradParameters | Load Adagrad embedding parameters. |
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Load centered RMSProp embedding parameters. |
LoadTPUEmbeddingFTRLParameters | Load FTRL embedding parameters. |
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | Load frequency estimator embedding parameters. |
LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Load MDL Adagrad Light embedding parameters. |
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters | Load Momentum embedding parameters. |
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Load proximal Adagrad embedding parameters. |
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters | Load RMSProp embedding parameters. |
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Load SGD embedding parameters. |
LookupTableExport <T, U> | Outputs all keys and values in the table. |
LookupTableFind <U> | 테이블에서 키를 조회하고 해당 값을 출력합니다. |
LookupTableImport | Replaces the contents of the table with the specified keys and values. |
LookupTableInsert | Updates the table to associates keys with values. |
LookupTableRemove | Removes keys and its associated values from a table. |
조회 테이블 크기 | 주어진 테이블의 요소 수를 계산합니다. |
LoopCond | 입력을 출력으로 전달합니다. |
LowerBound <U 확장 번호> | 각 행을 따라 lower_bound(sorted_search_values, values)를 적용합니다. |
Lu <T, U extends Number> | Computes the LU decomposition of one or more square matrices. |
MakeUnique | Batch 차원이 아닌 차원의 모든 요소를 고유하게 만들지만 그들의 초기 값. |
MapClear | Op removes all elements in the underlying container. |
지도 미완성 크기 | Op는 기본 컨테이너의 불완전한 요소 수를 반환합니다. |
MapPeek | Op peeks at the values at the specified key. |
지도 크기 | Op는 기본 컨테이너의 요소 수를 반환합니다. |
MapStage | Stage (key, values) in the underlying container which behaves like a hashtable. |
MapUnstage | Op removes and returns the values associated with the key from the underlying container. |
MapUnstageNoKey | Op removes and returns a random (key, value) from the underlying container. |
MatrixDiagPartV2 <T> | 일괄 처리된 텐서의 일괄 처리된 대각선 부분을 반환합니다. |
MatrixDiagPartV3 <T> | 일괄 처리된 텐서의 일괄 처리된 대각선 부분을 반환합니다. |
MatrixDiagV2 <T> | 주어진 배치 대각선 값을 가진 배치 대각선 텐서를 반환합니다. |
MatrixDiagV3 <T> | 주어진 배치 대각선 값을 가진 배치 대각선 텐서를 반환합니다. |
MatrixSetDiagV2 <T> | 새로운 배치 대각선 값을 가진 배치 매트릭스 텐서를 반환합니다. |
MatrixSetDiagV3 <T> | 새로운 배치 대각선 값을 가진 배치 매트릭스 텐서를 반환합니다. |
최대 <T> | 텐서의 차원에서 요소의 최대값을 계산합니다. |
MaxIntraOpParallelismDataset | 최대 작업 내 병렬 처리를 재정의하는 데이터 세트를 만듭니다. |
Merge <T> | Forwards the value of an available tensor from `inputs` to `output`. |
MergeDedupData | 작업은 정수 및 부동 소수점 텐서의 요소를 XLA 튜플로 중복 제거 데이터로 병합합니다. |
최소 <T> | 텐서 차원 전체에서 요소의 최소값을 계산합니다. |
미러패드 <T> | 미러링된 값으로 텐서를 채웁니다. |
미러패드그래드 <T> | `MirrorPad` 작업의 그라데이션 작업입니다. |
MlirPassthroughOp | Wraps an arbitrary MLIR computation expressed as a module with a main() function. |
물노난 <T> | x * y를 요소별로 반환합니다. |
MutableDenseHashTable | 텐서를 백업 저장소로 사용하는 빈 해시 테이블을 만듭니다. |
변경 가능한 해시 테이블 | 빈 해시 테이블을 생성합니다. |
MutableHashTableOfTensors | 빈 해시 테이블을 생성합니다. |
뮤텍스 | `MutexLock`으로 잠글 수 있는 Mutex 리소스를 만듭니다. |
MutexLock | 뮤텍스 리소스를 잠급니다. |
NcclAllReduce <T 확장 번호> | 모든 입력 텐서에 대한 감소를 포함하는 텐서를 출력합니다. |
NcclBroadcast <T 확장 번호> | 출력에 연결된 모든 장치에 '입력'을 보냅니다. |
NcclReduce <T 확장 번호> | `reduction`을 사용하여 `num_devices`에서 `input`을 단일 장치로 줄입니다. |
Ndtri <T 확장 번호> | |
NearestNeighbors | Selects the k nearest centers for each point. |
NextAfter <T 확장 번호> | 요소별로 'x2' 방향으로 'x1'의 다음 표현 가능한 값을 반환합니다. |
다음반복 <T> | 다음 반복에서 입력을 사용할 수 있도록 합니다. |
NoOp | Does nothing. |
비결정적 정수 <U> | 비결정적으로 일부 정수를 생성합니다. |
NonMaxSuppressionV5 <T extends Number> | Greedily selects a subset of bounding boxes in descending order of score, pruning away boxes that have high intersection-over-union (IOU) overlap with previously selected boxes. |
NonSerializableDataset | |
원핫 <U> | 원-핫 텐서를 반환합니다. |
원스라이크 <T> | x와 모양과 유형이 같은 1의 텐서를 반환합니다. |
OptimizeDatasetV2 | `input_dataset`에 관련 최적화를 적용하여 데이터세트를 생성합니다. |
OptionsDataset | `input_dataset`에 tf.data.Options를 첨부하여 데이터세트를 생성합니다. |
OrderedMapClear | Op removes all elements in the underlying container. |
OrderedMapIncompleteSize | Op는 기본 컨테이너의 불완전한 요소 수를 반환합니다. |
OrderedMapPeek | Op peeks at the values at the specified key. |
OrderedMapSize | Op는 기본 컨테이너의 요소 수를 반환합니다. |
OrderedMapStage | Stage (key, values) in the underlying container which behaves like a ordered associative container. |
OrderedMapUnstage | Op removes and returns the values associated with the key from the underlying container. |
OrderedMapUnstageNoKey | Op removes and returns the (key, value) element with the smallest key from the underlying container. |
OutfeedDequeue <T> | 계산 아웃피드에서 단일 텐서를 검색합니다. |
OutfeedDequeueTuple | Retrieve multiple values from the computation outfeed. |
OutfeedDequeueTupleV2 | Retrieve multiple values from the computation outfeed. |
OutfeedDequeueV2 <T> | 계산 아웃피드에서 단일 텐서를 검색합니다. |
OutfeedEnqueue | Enqueue a Tensor on the computation outfeed. |
OutfeedEnqueueTuple | Enqueue multiple Tensor values on the computation outfeed. |
패드 <T> | 텐서를 채웁니다. |
ParallelBatchDataset | |
ParallelConcat <T> | 첫 번째 차원을 따라 'N' 텐서 목록을 연결합니다. |
ParallelDynamicStitch <T> | `data` 텐서의 값을 단일 텐서에 삽입합니다. |
ParseExampleDatasetV2 | DT_STRING의 벡터로 'Example' proto를 포함하는 'input_dataset'를 파싱된 기능을 나타내는 'Tensor' 또는 'SparseTensor' 객체의 데이터세트로 변환합니다. |
ParseExampleV2 | Transforms a vector of tf.Example protos (as strings) into typed tensors. |
ParseSequenceExampleV2 | Transforms a vector of tf.io.SequenceExample protos (as strings) into typed tensors. |
자리 표시자 <T> | 계산에 입력될 값에 대한 자리 표시자 op입니다. |
PlaceholderWithDefault <T> | 출력이 공급되지 않을 때 'input'을 통과하는 자리 표시자 op입니다. |
사전 선형화 | 하나의 텐서 값을 불투명 변형 텐서로 선형화하는 작업입니다. |
PrelinearizeTuple | 여러 Tensor 값을 불투명 변형 텐서로 선형화하는 작업입니다. |
PrimitiveOp | A base class for Op implementations that are backed by a single Operation . |
Print | Prints a string scalar. |
PrivateThreadPoolDataset | 커스텀 스레드 풀을 사용하여 `input_dataset`을 계산하는 데이터세트를 만듭니다. |
제품 <T> | 텐서 차원에서 요소의 곱을 계산합니다. |
QuantizeAndDequantizeV4 <T 확장 번호> | 양자화한 다음 텐서를 역양자화합니다. |
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T extends Number> | Returns the gradient of `QuantizeAndDequantizeV4`. |
QuantizedConcat <T> | Concatenates quantized tensors along one dimension. |
QuantizedConcatV2 <T> | |
QuantizedConv2DAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DPerChannel <V> | Computes QuantizedConv2D per channel. |
QuantizedConv2DWithBias <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedDepthwiseConv2D <V> | Computes quantized depthwise Conv2D. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V> | Computes quantized depthwise Conv2D with Bias. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> | Computes quantized depthwise Conv2D with Bias and Relu. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Computes quantized depthwise Conv2D with Bias, Relu and Requantize. |
QuantizedMatMulWithBias <W> | Performs a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b` with bias add. |
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W 확장 번호> | |
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> | Perform a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b` with bias add and relu fusion. |
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Perform a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b` with bias add and relu and requantize fusion. |
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedReshape <T> | Reshapes a quantized tensor as per the Reshape op. |
RaggedBincount <U 확장 번호> | 정수 배열에서 각 값의 발생 횟수를 계산합니다. |
RaggedCountSparseOutput <U extends Number> | Performs sparse-output bin counting for a ragged tensor input. |
RaggedCross <T, U extends Number> | Generates a feature cross from a list of tensors, and returns it as a RaggedTensor. |
RaggedFillEmptyRows <T> | |
RaggedFillEmptyRowsGrad <T> | |
RaggedGather <T extends Number, 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> | 비정형 텐서에서 조밀한 텐서를 생성하여 모양을 변경할 수 있습니다. |
비정형 TensorToVariant | 'RaggedTensor'를 'variant' Tensor로 인코딩합니다. |
RaggedTensorToVariantGradient <U> | `RaggedTensorToVariant`의 그래디언트를 계산하는 데 사용되는 도우미입니다. |
RandomDatasetV2 | 의사 난수를 반환하는 데이터 세트를 만듭니다. |
RandomIndexShuffle <T 확장 번호> | [0, ..., max_index]의 순열로 `value`의 위치를 출력합니다. |
범위 <T 확장 번호> | 일련의 숫자를 만듭니다. |
계급 | 텐서의 순위를 반환합니다. |
ReadVariableOp <T> | 변수의 값을 읽습니다. |
ReadVariableXlaSplitND <T> | Splits resource variable input tensor across all dimensions. |
RebatchDataset | 배치 크기를 변경하는 데이터 세트를 만듭니다. |
RebatchDatasetV2 | 배치 크기를 변경하는 데이터 세트를 만듭니다. |
수신 <T> | recv_device의 send_device에서 명명된 텐서를 수신합니다. |
RecvTPUEmbeddingActivations | An op that receives embedding activations on the TPU. |
모두 축소 | 텐서 차원에서 요소의 "논리적"을 계산합니다. |
축소 | 텐서 차원에서 요소의 "논리적 논리합"을 계산합니다. |
최대 감소 <T> | 텐서의 차원에서 요소의 최대값을 계산합니다. |
최소값 감소 <T> | 텐서 차원 전체에서 요소의 최소값을 계산합니다. |
감소량 <T> | 텐서 차원에서 요소의 곱을 계산합니다. |
합 줄이기 <T> | 텐서의 차원에 걸쳐 요소의 합을 계산합니다. |
참조입력 <T> | 하위 프레임을 만들거나 찾고 하위 프레임에서 '데이터'를 사용할 수 있도록 합니다. |
참조 종료 <T> | 현재 프레임에서 상위 프레임으로 종료합니다. |
참조 ID <T> | 입력 참조 텐서와 동일한 참조 텐서를 반환합니다. |
RefMerge <T> | Forwards the value of an available tensor from `inputs` to `output`. |
RefNextIteration <T> | 다음 반복에서 입력을 사용할 수 있도록 합니다. |
참조선택 <T> | `inputs`의 `index`번째 요소를 `output`으로 전달합니다. |
RefSwitch <T> | Forwards the ref tensor `data` to the output port determined by `pred`. |
RegisterDataset | tf.data 서비스에 데이터 세트를 등록합니다. |
RegisterDatasetV2 | tf.data 서비스에 데이터 세트를 등록합니다. |
릴레이아웃 <T> | |
RelayoutGrad <T> | |
RequantizationRangePerChannel | Computes requantization range per channel. |
RequantizePerChannel <U> | Requantizes input with min and max values known per channel. |
<T> 모양 바꾸기 | 텐서를 재구성합니다. |
ResourceAccumulatorApplyGradient | Applies a gradient to a given accumulator. |
ResourceAccumulatorNum누적 | 지정된 누산기에서 집계된 그래디언트 수를 반환합니다. |
ResourceAccumulatorSetGlobalStep | Updates the accumulator with a new value for global_step. |
ResourceAccumulatorTakeGradient <T> | 주어진 ConditionalAccumulator에서 평균 기울기를 추출합니다. |
ResourceApplyAdagradV2 | adagrad 체계에 따라 '*var'를 업데이트합니다. |
ResourceApplyAdamWithAmsgrad | Update '*var' according to the Adam algorithm. |
ResourceApplyKerasMomentum | Update '*var' according to the momentum scheme. |
ResourceConditionalAccumulator | 그래디언트 집계를 위한 조건부 누산기입니다. |
ResourceCountUpTo <T 확장 번호> | 'resource'가 가리키는 변수가 'limit'에 도달할 때까지 증가합니다. |
자원 수집 <U> | `indices`에 따라 `resource`가 가리키는 변수에서 슬라이스를 수집합니다. |
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 | 변수의 개별 값 또는 조각에 희소 추가를 적용합니다. |
ResourceScatterNdMax | |
ResourceScatterNdMin | |
ResourceScatterNdSub | 변수의 개별 값 또는 슬라이스에 희소 빼기를 적용합니다. |
ResourceScatterNdUpdate | 주어진 내의 개별 값 또는 조각에 희소한 '업데이트'를 적용합니다. `인덱스`에 따라 변수. |
ResourceScatterSub | Subtracts sparse updates from the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterUpdate | Assigns sparse updates to the variable referenced by `resource`. |
ResourceSparseApplyAdagradV2 | adagrad 체계에 따라 '*var' 및 '*accum'의 관련 항목을 업데이트합니다. |
ResourceSparseApplyKerasMomentum | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme. |
ResourceStridedSliceAssign | 'ref'의 슬라이스된 l-value 참조에 'value'를 할당합니다. |
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. |
검색TPU임베딩StochasticGradientDescentParameters | SGD 임베딩 매개변수를 검색합니다. |
리버스 <T> | 텐서의 특정 차원을 뒤집습니다. |
역순열 <T> | 가변 길이 슬라이스를 뒤집습니다. |
RewriteDataset | |
RiscAbs <T 확장 번호> | |
RiscAdd <T 확장 번호> | 요소별로 x + y를 반환합니다. |
RiscBinaryArithmetic <T 확장 번호> | |
Risc이진 비교 | |
RiscBitcast <U> | |
RiscBroadcast <T> | |
리스크캐스트 <U> | |
RiscCeil <T 확장 번호> | |
RiscCholesky <T 확장 번호> | |
RiscConcat <T> | |
RiscConv <T 확장 번호> | |
RiscCos <T 확장 번호> | |
RiscDiv <T 확장 번호> | |
RiscDot <T 확장 번호> | |
RiscExp <T 확장 번호> | |
RiscFft <T> | |
RiscFloor <T 확장 번호> | |
RiscGather <T> | |
RiscImag <U 확장 번호> | |
RiscIsFinite | |
RiscLog <T 확장 번호> | |
RiscLogicalAnd | |
RiscLogicalNot | |
RiscLogicalOr | |
RiscMax <T 확장 번호> | max(x, y) 요소별로 반환합니다. |
RiscMin <T 확장 번호> | |
RiscMul <T 확장 번호> | |
RiscNeg <T 확장 번호> | |
RiscPad <T 확장 번호> | |
RiscPool <T 확장 번호> | |
RiscPow <T 확장 번호> | |
RiscRandomUniform | |
RiscReal <U 확장 번호> | |
RiscReduce <T 확장 번호> | |
RiscRem <T 확장 번호> | |
RiscReshape <T 숫자 확장> | |
RiscReverse <T 확장 번호> | |
RiscScatter <U 확장 번호> | |
RiscShape <U 확장 번호> | |
RiscSign <T 확장 번호> | |
RiscSlice <T 확장 번호> | |
RiscSort <T 확장 번호> | |
리스크스퀴즈 <T> | |
RiscSub <T 확장 번호> | |
RiscTranspose <T> | |
RiscTriangularSolve <T 확장 번호> | |
RiscUnary <T 확장 번호> | |
Rng읽기 및 건너뛰기 | 카운터 기반 RNG의 카운터를 진행합니다. |
RngSkip | 카운터 기반 RNG의 카운터를 진행합니다. |
롤 <T> | 축을 따라 텐서의 요소를 굴립니다. |
샘플링 데이터 세트 | 다른 데이터세트 내용의 Bernoulli 샘플을 가져오는 데이터세트를 만듭니다. |
ScaleAndTranslate | |
ScaleAndTranslateGrad <T 확장 번호> | |
분산 추가 <T> | 변수 참조에 스파스 업데이트를 추가합니다. |
ScatterDiv <T> | 스파스 업데이트로 변수 참조를 나눕니다. |
ScatterMax <T 확장 번호> | `max` 작업을 사용하여 스파스 업데이트를 변수 참조로 줄입니다. |
ScatterMin <T 숫자 확장> | `min` 작업을 사용하여 스파스 업데이트를 변수 참조로 줄입니다. |
ScatterMul <T> | 스파스 업데이트를 변수 참조에 곱합니다. |
ScatterNd <U> | '인덱스'에 따라 '모양' 모양의 텐서로 '업데이트'를 분산시킵니다. |
ScatterNdAdd <T> | 변수의 개별 값 또는 조각에 희소 추가를 적용합니다. |
ScatterNdMax <T> | 요소별 최대값을 계산합니다. |
분산 NdMin <T> | 요소별 최소값을 계산합니다. |
ScatterNdNonAliasingAdd <T> | 개별 값 또는 조각을 사용하여 'input'에 희소 추가를 적용합니다. 인덱스 `인덱스`에 따른 `업데이트`에서. |
스캐터NdSub <T> | 변수의 개별 값 또는 슬라이스에 희소 빼기를 적용합니다. |
ScatterNdUpdate <T> | 주어진 내의 개별 값 또는 조각에 희소한 '업데이트'를 적용합니다. `인덱스`에 따라 변수. |
ScatterSub <T> | 변수 참조에 대한 희소 업데이트를 뺍니다. |
스캐터업데이트 <T> | 변수 참조에 스파스 업데이트를 적용합니다. |
SegmentMaxV2 <T 확장 번호> | 텐서의 세그먼트를 따라 최대값을 계산합니다. |
SegmentMinV2 <T 확장 번호> | 텐서의 세그먼트를 따라 최소값을 계산합니다. |
SegmentProdV2 <T> | 텐서의 세그먼트를 따라 제품을 계산합니다. |
세그먼트합계 V2 <T> | 텐서의 세그먼트를 따라 합계를 계산합니다. |
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. |
크기 설정 | 입력 '세트'의 마지막 차원을 따라 고유한 요소의 수입니다. |
모양 <U 확장 번호> | 텐서의 모양을 반환합니다. |
ShapeN <U extends Number> | Returns shape of tensors. |
ShardDataset | 이 데이터세트의 1/`num_shards`만 포함하는 `Dataset`을 생성합니다. |
ShuffleAndRepeatDatasetV2 | |
ShuffleDatasetV2 | |
ShuffleDatasetV3 | |
ShutdownDistributedTPU | Shuts down a running distributed TPU system. |
종료TPU시스템 | TPU 시스템을 종료하는 작업입니다. |
크기 <U 확장 번호> | 텐서의 크기를 반환합니다. |
Skipgram | Parses a text file and creates a batch of examples. |
SleepDataset | |
슬라이스 <T> | '입력'에서 슬라이스를 반환합니다. |
SlidingWindowDataset | 'input_dataset'에 슬라이딩 윈도우를 통과하는 데이터세트를 만듭니다. |
스냅샷 <T> | 입력 텐서의 복사본을 반환합니다. |
SnapshotDataset | 스냅샷에 쓰거나 스냅샷에서 읽을 데이터 세트를 생성합니다. |
SnapshotDatasetReader | |
SnapshotNestedDatasetReader | |
SobolSample <T 확장 번호> | Sobol 시퀀스에서 포인트를 생성합니다. |
SpaceToBatchNd <T> | T 유형의 ND 텐서에 대한 SpaceToBatch. |
SparseApplyAdagradV2 <T> | adagrad 체계에 따라 '*var' 및 '*accum'의 관련 항목을 업데이트합니다. |
SparseBincount <U 확장 번호> | 정수 배열에서 각 값의 발생 횟수를 계산합니다. |
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 | 두 CSR 행렬의 희소 추가, C = alpha * A + beta * B. |
SparseMatrixMatMul <T> | 조밀한 행렬로 희소 행렬을 행렬 곱합니다. |
SparseMatrixMul | 조밀한 텐서를 가진 희소 행렬의 요소별 곱셈. |
SparseMatrixNNZ | `sparse_matrix`의 0이 아닌 수를 반환합니다. |
SparseMatrixOrderingAMD | 'input'의 AMD(Approximate Minimum Degree) 순서를 계산합니다. |
SparseMatrixSoftmax | CSRSparseMatrix의 softmax를 계산합니다. |
SparseMatrixSoftmaxGrad | SparseMatrixSoftmax 연산의 기울기를 계산합니다. |
SparseMatrixSparseCholesky | 'input'의 희소 촐레스키 분해를 계산합니다. |
SparseMatrixSparseMatrixMul | Sparse-matrix-multiply 2개의 CSR 행렬 `a` 및 `b`. |
희소 행렬 전치 | CSRSparseMatrix의 내부(매트릭스) 차원을 바꿉니다. |
SparseMatrixZero | 형태가 `dense_shape`인 모두 0인 CSRSparseMatrix를 생성합니다. |
SparseSegmentSumGrad <T 확장 번호> | SparseSegmentSum에 대한 그래디언트를 계산합니다. |
SparseTensorToCSRSparseMatrix | SparseTensor를 (배치 가능) CSRSparseMatrix로 변환합니다. |
스펜스 <T 확장 번호> | |
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. |
짜기 <T> | 텐서의 모양에서 크기 1의 차원을 제거합니다. |
스택 <T> | `N` rank-`R` 텐서 목록을 하나의 rank-`(R+1)` 텐서로 압축합니다. |
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. |
스테이지 크기 | Op는 기본 컨테이너의 요소 수를 반환합니다. |
StatefulRandomBinomial <V 확장 번호> | |
StatefulStandardNormal <U> | 정규 분포에서 무작위 값을 출력합니다. |
StatefulStandardNormalV2 <U> | 정규 분포에서 무작위 값을 출력합니다. |
StatefulTruncatedNormal <U> | 잘린 정규 분포에서 무작위 값을 출력합니다. |
스테이트풀유니폼 <U> | 균등 분포에서 무작위 값을 출력합니다. |
StatefulUniformFullInt <U> | 균일 분포에서 임의의 정수를 출력합니다. |
StatefulUniformInt <U> | 균일 분포에서 임의의 정수를 출력합니다. |
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V 확장 번호> | |
StatelessRandomBinomial <W 확장 번호> | 이항 분포에서 결정적 의사 난수를 출력합니다. |
StatelessRandomGammaV2 <V 확장 번호> | 감마 분포에서 결정적 의사 난수를 출력합니다. |
StatelessRandomGammaV3 <U 확장 번호> | 감마 분포에서 결정적 의사 난수를 출력합니다. |
StatelessRandomGetAlg | 장치를 기반으로 최상의 카운터 기반 RNG 알고리즘을 선택합니다. |
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 확장 번호> | 정규 분포에서 결정적 의사 난수 값을 출력합니다. |
StatelessRandomPoisson <W 확장 번호> | 푸아송 분포에서 결정론적 유사난수를 출력합니다. |
StatelessRandomUniformFullInt <V 확장 번호> | 균일 분포에서 결정론적 의사 난수 임의 정수를 출력합니다. |
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U 확장 번호> | 균일 분포에서 결정론적 의사 난수 임의 정수를 출력합니다. |
StatelessRandomUniformIntV2 <U 확장 번호> | 균일 분포에서 결정론적 의사 난수 임의 정수를 출력합니다. |
StatelessRandomUniformV2 <U 확장 번호> | 균일 분포에서 결정론적 의사 난수 난수 값을 출력합니다. |
StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extends Number> | Generate a randomly distorted bounding box for an image deterministically. |
상태 비저장 셔플 <T> | 첫 번째 차원을 따라 텐서를 무작위로 결정론적으로 섞습니다. |
StatelessTruncatedNormalV2 <U 확장 번호> | 잘린 정규 분포에서 결정적 유사 난수 값을 출력합니다. |
StatsAggregatorHandleV2 | |
StatsAggregatorSetSummaryWriter | Set a summary_writer_interface to record statistics using given stats_aggregator. |
스톱그라디언트 <T> | 그래디언트 계산을 중지합니다. |
스트라이디드슬라이스 <T> | `input`에서 strided 슬라이스를 반환합니다. |
StridedSliceAssign <T> | 'ref'의 슬라이스된 l-value 참조에 'value'를 할당합니다. |
StridedSliceGrad <U> | StridedSlice`의 그래디언트를 반환합니다. |
StringLower | 모든 대문자를 각각의 소문자로 변환합니다. |
StringNGrams <T extends Number> | Creates ngrams from ragged string data. |
StringUpper | 모든 소문자를 각각의 대문자로 변환합니다. |
합계 <T> | 텐서의 차원에 걸쳐 요소의 합을 계산합니다. |
SwitchCond <T> | Forwards `data` to the output port determined by `pred`. |
SyncDevice | Synchronizes the device this op is run on. |
TPU컴파일 결과 | TPU 컴파일 결과를 반환합니다. |
TPUCompileSucceededAssert | Asserts that compilation succeeded. |
TPUEmbedding활성화 | TPU 임베딩의 차별화를 가능하게 하는 작업입니다. |
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. |
TPU서수 선택기 | TPU 코어 선택기 Op. |
TPU파티션 입력 <T> | 분할된 입력 목록을 함께 그룹화하는 작업입니다. |
TPUPartitionedInputV2 <T> | 분할된 입력 목록을 함께 그룹화하는 작업입니다. |
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. |
TPU복제 입력 <T> | N 입력을 N 방향 복제된 TPU 계산에 연결합니다. |
TPUReplicatedOutput <T> | Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation. |
TPUReshardVariables | Op that reshards on-device TPU variables to specified state. |
TPU라운드로빈 | TPU 코어의 라운드 로빈 로드 밸런싱. |
임시 변수 <T> | 변경될 수 있지만 단일 단계 내에서만 지속되는 텐서를 반환합니다. |
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> | TensorArray에서 특정 요소를 모아 '값'을 출력합니다. |
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> | TensorArray에서 요소를 읽어서 `값`을 출력합니다. |
TensorArrayScatter | 입력 값의 데이터를 특정 TensorArray 요소로 분산시킵니다. |
TensorArraySize | TensorArray의 현재 크기를 가져옵니다. |
TensorArraySplit | 입력 값의 데이터를 TensorArray 요소로 분할합니다. |
TensorArrayUnpack | |
TensorArrayWrite | tensor_array에 요소를 푸시합니다. |
TensorListConcat <T> | Concats all tensors in the list along the 0th dimension. |
TensorListConcat목록 | |
TensorListConcatV2 <U> | Concats all tensors in the list along the 0th dimension. |
TensorListElementShape <T 확장 번호> | 주어진 목록의 요소 모양을 텐서로 나타냅니다. |
TensorListFromTensor | 쌓였을 때 값이 `tensor`인 TensorList를 생성합니다. |
TensorListGather <T> | TensorList에 인덱싱하여 Tensor를 생성합니다. |
TensorListGetItem <T> | |
TensorList 길이 | 입력 텐서 목록의 텐서 수를 반환합니다. |
TensorListPopBack <T> | Returns the last element of the input list as well as a list with all but that element. |
TensorList 푸시백 | 마지막 요소로 전달된 `Tensor`와 `input_handle`에 지정된 목록의 다른 요소가 있는 목록을 반환합니다. |
TensorListPushBackBatch | |
TensorList 예약 | 빈 요소가 있는 지정된 크기의 목록입니다. |
TensorList 크기 조정 | 목록의 크기를 조정합니다. |
TensorListScatter | Tensor로 인덱싱하여 TensorList를 생성합니다. |
TensorListScatterIntoExistingList | 입력 목록의 인덱스에서 텐서를 분산시킵니다. |
TensorListScatterV2 | Tensor로 인덱싱하여 TensorList를 생성합니다. |
TensorListSetItem | |
TensorList 분할 | 텐서를 목록으로 분할합니다. |
TensorListStack <T> | 목록의 모든 텐서를 스택합니다. |
TensorMap 지우기 | 주어진 키의 항목이 지워진 텐서 맵을 반환합니다. |
TensorMapHasKey | 주어진 키가 맵에 존재하는지 여부를 반환합니다. |
TensorMap삽입 | 주어진 키-값 쌍이 삽입된 'input_handle'인 맵을 반환합니다. |
TensorMapLookup <U> | 텐서 맵에서 주어진 키의 값을 반환합니다. |
TensorMapSize | 입력 텐서 맵의 텐서 수를 반환합니다. |
TensorMapStackKeys <T> | 텐서 맵에 있는 모든 키의 텐서 스택을 반환합니다. |
TensorScatter <T> 추가 | '인덱스'에 따라 기존 텐서에 희소한 '업데이트'를 추가합니다. |
TensorScatterMax <T> | 요소별 최대값을 취하는 텐서에 희소 업데이트를 적용합니다. |
TensorScatterMin <T> | |
TensorScatterSub <T> | '인덱스'에 따라 기존 텐서에서 희소한 '업데이트'를 뺍니다. |
TensorScatterUpdate <T> | '인덱스'에 따라 기존 텐서에 '업데이트'를 분산합니다. |
TensorStridedSliceUpdate <T> | 'input'의 슬라이스된 l-value 참조에 'value'를 할당합니다. |
ThreadPoolDataset | 커스텀 스레드 풀을 사용하여 `input_dataset`을 계산하는 데이터세트를 만듭니다. |
ThreadPoolHandle | 커스텀 스레드 풀을 사용하여 `input_dataset`을 계산하는 데이터세트를 만듭니다. |
타일 <T> | 주어진 텐서를 타일링하여 텐서를 생성합니다. |
타임스탬프 | 에포크 이후의 시간을 초 단위로 제공합니다. |
ToBool | 텐서를 스칼라 조건자로 변환합니다. |
TopKUnique | Returns the TopK unique values in the array in sorted order. |
TopKWithUnique | Returns the TopK values in the array in sorted order. |
TpuHandleToProtoKey | XRT의 uid 핸들을 TensorFlow 친화적인 입력 형식으로 변환합니다. |
TridiagonalMatMul <T> | 삼중대각 행렬로 제품을 계산합니다. |
TridiagonalSolve <T> | 방정식의 tridiagonal 시스템을 해결합니다. |
언배치 <T> | 단일 출력 Tensor에 대한 Batch 작업을 반대로 합니다. |
언배치그래드 <T> | Unbatch의 그라데이션. |
UncompressElement | Uncompresses a compressed dataset element. |
UnicodeDecode <T extends Number> | Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points. |
유니코드인코드 | 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. |