Anulować | Zgłoś wyjątek, aby przerwać proces po wywołaniu. |
Wszystko | Oblicza „logiczne i” elementów w wymiarach tensora. |
Wszystkie do wszystkich <T> | Możliwość wymiany danych między replikami TPU. |
AnonimowaTabela Hash | Tworzy niezainicjowaną anonimową tabelę skrótów. |
Anonimowy IteratorV2 | Kontener dla zasobu iteratora. |
Anonimowy IteratorV3 | Kontener dla zasobu iteratora. |
Anonimowa pamięć podręczna | |
AnonymousMultiDeviceIterator | Kontener dla zasobu iteratora wielu urządzeń. |
AnonymousMultiDeviceIteratorV3 | Kontener dla zasobu iteratora wielu urządzeń. |
AnonymousMutableDenseHashTable | Tworzy pustą anonimową zmienną tabelę skrótów, która używa tensorów jako magazynu zapasowego. |
AnonymousMutableHashTable | Tworzy pustą anonimową zmienną tablicę skrótów. |
AnonymousMutableHashTableOfTensors | Tworzy pustą anonimową zmienną tablicę mieszającą wartości wektorowych. |
Anonimowy generator losowych nasion | |
Anonimowy generator nasion | |
Każdy | Oblicza „logiczne lub” elementów w wymiarach tensora. |
ZastosujAdagradV2 <T> | Zaktualizuj „*var” zgodnie ze schematem adagrad. |
ApproxTopK <T rozszerza liczbę> | Zwraca wartości min/max k i ich indeksy operandu wejściowego w sposób przybliżony. |
AssertCardinalityDataset | |
AssertNextDataset | Transformacja, która potwierdza, które transformacje mają miejsce w następnej kolejności. |
AssertPrevDataset | Transformacja, która potwierdza, które transformacje miały miejsce wcześniej. |
Twierdź to | Stwierdza, że podany warunek jest prawdziwy. |
Przypisz <T> | Zaktualizuj „ref”, przypisując do niego „wartość”. |
PrzypiszDodaj <T> | Zaktualizuj „ref”, dodając do niego „wartość”. |
PrzypiszDodajZmiennąOp | Dodaje wartość do bieżącej wartości zmiennej. |
PrzypiszPod <T> | Zaktualizuj „ref”, odejmując od niego „wartość”. |
Przypisz podzmienną op | Odejmuje wartość od bieżącej wartości zmiennej. |
Przypisz zmienną op | Przypisuje nową wartość do zmiennej. |
PrzypiszzmiennąXlaConcatND | Concats tensor wejściowy we wszystkich wymiarach. |
AutoShardDataset | Tworzy zestaw danych, który dzieli wejściowy zestaw danych. |
BandedTriangularSolve <T> | |
Bariera | Definiuje barierę, która utrzymuje się w różnych wykonaniach grafu. |
BarieraZamknij | Zamyka zadaną barierę. |
BarieraNiekompletnyRozmiar | Oblicza liczbę niekompletnych elementów w danej barierze. |
Wstaw Barierę Wiele | Dla każdego klawisza przypisuje odpowiednią wartość do określonego komponentu. |
Bariera GotowyRozmiar | Oblicza liczbę kompletnych elementów w danej barierze. |
BarieraWeź Wiele | Pobiera określoną liczbę skompletowanych elementów z bariery. |
Seria | Grupuje wszystkie tensory wejściowe w sposób niedeterministyczny. |
BatchMatMulV2 <T> | Mnoży wycinki dwóch tensorów partiami. |
BatchMatMulV3 <V> | Mnoży wycinki dwóch tensorów partiami. |
BatchToSpace <T> | BatchToSpace dla tensorów 4-D typu T. |
BatchToSpaceNd <T> | BatchToSpace dla tensorów ND typu T. |
BesselI0 <T rozszerza liczbę> | |
BesselI1 <T rozszerza liczbę> | |
BesselJ0 <T rozszerza liczbę> | |
BesselJ1 <T rozszerza liczbę> | |
BesselK0 <T rozszerza liczbę> | |
BesselK0e <T rozszerza liczbę> | |
BesselK1 <T rozszerza liczbę> | |
BesselK1e <T rozszerza liczbę> | |
BesselY0 <T rozszerza liczbę> | |
BesselY1 <T rozszerza liczbę> | |
Transmisja bitowa <U> | Bitcastuje tensor z jednego typu do drugiego bez kopiowania danych. |
BlockLSTM <T rozszerza liczbę> | Oblicza propagację do przodu komórki LSTM dla wszystkich kroków czasowych. |
BlockLTMGrad <T rozszerza liczbę> | Oblicza wsteczną propagację komórki LSTM dla całej sekwencji czasowej. |
BlockLTMGradV2 <T rozszerza liczbę> | Oblicza wsteczną propagację komórki LSTM dla całej sekwencji czasowej. |
BlockLSTMV2 <T rozszerza liczbę> | Oblicza propagację do przodu komórki LSTM dla wszystkich kroków czasowych. |
BoostedTreesAggregateStats | Agreguje podsumowanie skumulowanych statystyk dla partii. |
BoostedTreesBucketize | Podziel każdą funkcję na podstawie granic segmentów. |
BoostedTreesCalculateNajlepsza funkcjaPodział | Oblicza wzmocnienia dla każdej funkcji i zwraca najlepsze możliwe informacje o podziale dla tej funkcji. |
BoostedTreesCalculateNajlepsza funkcjaSplitV2 | Oblicza korzyści dla każdej funkcji i zwraca najlepsze możliwe informacje o podziale dla każdego węzła. |
BoostedTrees Oblicz najlepsze zyski na funkcję | Oblicza wzmocnienia dla każdej funkcji i zwraca najlepsze możliwe informacje o podziale dla tej funkcji. |
BoostedTreesCenterBias | Oblicza a priori na podstawie danych treningowych (odchylenie) i wypełnia pierwszy węzeł logitami a priori. |
BoostedTreesCreateEnsemble | Tworzy model zespołu drzewa i zwraca do niego uchwyt. |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | Utwórz zasób dla strumieni kwantylowych. |
BoostedTreesDeserializujZespół | Deserializuje zserializowaną konfigurację zespołu drzew i zastępuje bieżące drzewo ensemble. |
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | Tworzy dojście do BoostedTreesEnsembleResource |
BoostedTreesExampleDebugOutputs | Dane wyjściowe debugowania/interpretacji modelu dla każdego przykładu. |
Podsumowania BoostedTreesFlushQuantile | Opróżnij podsumowania kwantyli z każdego zasobu strumienia kwantyli. |
BoostedTreesGetEnsembleStates | Pobiera token zasobów zespołu drzew, liczbę drzew i rosnące statystyki. |
BoostedTreesMakeQuantilePodsumowania | Tworzy podsumowanie kwantyli dla partii. |
BoostedTreesMakeStatsPodsumowanie | Tworzy podsumowanie skumulowanych statystyk dla partii. |
BoostedTreesPredict | Uruchamia wiele predyktorów zespołu regresji addytywnej na instancjach wejściowych i oblicza logi. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | Dodaj podsumowania kwantyli do każdego zasobu strumienia kwantyli. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserializacja | Deserializuj granice zasobników i gotowe flagi do bieżącego QuantileAccumulator. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | Opróżnij podsumowania dla zasobu strumienia kwantyli. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | Wygeneruj granice segmentów dla każdej funkcji na podstawie skumulowanych podsumowań. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | Tworzy dojście do BoostedTreesQuantileStreamResource. |
BoostedTreesSerializeEnsemble | Serializuje zespół drzewa do proto. |
BoostedTreesSparseAggregateStats | Agreguje podsumowanie skumulowanych statystyk dla partii. |
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit | Oblicza wzmocnienia dla każdej funkcji i zwraca najlepsze możliwe informacje o podziale dla tej funkcji. |
BoostedTreesTrainingPredict | Uruchamia wiele predyktorów zespołu regresji addytywnej na instancjach wejściowych i oblicza aktualizację logów w pamięci podręcznej. |
Zestaw BoostedTreesUpdate | Aktualizuje zespół drzew, dodając warstwę do ostatniego rosnącego drzewa lub rozpoczynając nowe drzewo. |
BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | Aktualizuje zespół drzew, dodając warstwę do ostatniego rosnącego drzewa lub rozpoczynając nowe drzewo. |
BroadcastDynamicShape <T rozszerza liczbę> | Zwróć kształt s0 op s1 z rozgłoszeniem. |
BroadcastGradientArgs <T rozszerza liczbę> | Zwróć wskaźniki redukcji do obliczenia gradientów s0 op s1 z rozgłoszeniem. |
Transmisja do <T> | Rozgłaszaj tablicę dla zgodnego kształtu. |
Wiadro | Sortuje „dane wejściowe” na podstawie „granic”. |
CSRSparseMatrixComponents <T> | Odczytuje komponenty CSR w partii `index`. |
CSRSparseMatrixToDense <T> | Konwertuj (prawdopodobnie wsadowo) CSRSparseMatrix na gęsty. |
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> | Konwertuje (prawdopodobnie wsadowo) CSRSparesMatrix na SparseTensor. |
Zbiór danych CSV | |
CSVZestaw danychV2 | |
CTCLossV2 | Oblicza stratę CTC (log prawdopodobieństwo) dla każdego wpisu partii. |
CacheDatasetV2 | |
CheckNumericsV2 <T rozszerza liczbę> | Sprawdza tensor pod kątem wartości NaN, -Inf i +Inf. |
Wybierz najszybszy zestaw danych | |
ClipByValue <T> | Przycina wartości tensora do określonego minimum i maksimum. |
SortujTPUEosadzaniePamięć | Operacja, która łączy zakodowane łańcuchowo prototypy konfiguracji pamięci ze wszystkich hostów. |
CollectiveAllToAllV2 <T rozszerza liczbę> | Wzajemnie wymienia wiele tensorów tego samego typu i kształtu. |
CollectiveAllToAllV3 <T rozszerza liczbę> | Wzajemnie wymienia wiele tensorów tego samego typu i kształtu. |
CollectiveAssignGroupV2 | Przypisz klucze grupowe na podstawie przypisania grupowego. |
CollectiveBcastRecvV2 <U> | Odbiera transmisję wartości tensora z innego urządzenia. |
CollectiveBcastSendV2 <T> | Rozgłasza wartość tensora do jednego lub większej liczby innych urządzeń. |
CollectiveGather <T rozszerza liczbę> | Wzajemnie gromadzi wiele tensorów tego samego typu i kształtu. |
CollectiveGatherV2 <T rozszerza liczbę> | Wzajemnie gromadzi wiele tensorów tego samego typu i kształtu. |
CollectiveInitializeCommunicator | Inicjuje grupę dla operacji zbiorowych. |
Przedział zbiorczy <T> | Operacja permutacji tensorów w zreplikowanych instancjach TPU. |
CollectiveReduceScatterV2 <T rozszerza liczbę> | Wzajemnie redukuje wiele tensorów tego samego typu i kształtu oraz rozprasza wynik. |
CollectiveReduceV2 <T rozszerza liczbę> | Wzajemnie redukuje wiele tensorów tego samego typu i kształtu. |
CollectiveReduceV3 <T rozszerza liczbę> | Wzajemnie redukuje wiele tensorów tego samego typu i kształtu. |
Łączone tłumienie NonMax | Chciwie wybiera podzbiór ramek ograniczających w malejącej kolejności punktacji, Ta operacja wykonuje non_max_suppression na wejściach na partię we wszystkich klasach. |
CompositeTensorVariantFromComponents | Koduje wartość `ExtensionType` w tensor skalarny `variant`. |
CompositeTensorVariantToComponents | Dekoduje skalarny tensor `variant` na wartość `ExtensionType`. |
Kompresuj element | Kompresuje element zestawu danych. |
Oblicz rozmiar wsadu | Oblicza statyczny rozmiar partii zestawu danych bez partii częściowych. |
ComputeDedupDataTupleMask | Operacyjna maska krotki danych deduplikacji z rdzenia osadzania. |
Połącz <T> | Łączy tensory wzdłuż jednego wymiaru. |
ConfigureAndInitializeGlobalTPU | Operacja, która konfiguruje scentralizowane struktury dla rozproszonego systemu TPU. |
Skonfiguruj rozproszone TPU | Konfiguruje scentralizowane struktury dla rozproszonego systemu TPU. |
Skonfiguruj osadzanie TPUE | Konfiguruje TPUEmbedding w rozproszonym systemie TPU. |
SkonfigurujTPUEmbeddingHost | Operacja, która konfiguruje oprogramowanie TPUEmbedding na hoście. |
SkonfigurujTPUEmbeddingMemory | Operacja, która konfiguruje oprogramowanie TPUEmbedding na hoście. |
ConnectTPUEmbeddingHosts | Operacja, która konfiguruje komunikację między instancjami oprogramowania hosta TPUEmbedding po wywołaniu ConfigureTPUEmbeddingHost na każdym hoście. |
Stała <T> | Operator wytwarzający stałą wartość. |
UżyjMutexLock | Ta operacja zużywa blokadę utworzoną przez `MutexLock`. |
Wyzwalacz kontrolny | Nic nie robi. |
Conv2DBackpropFilterV2 <T rozszerza liczbę> | Oblicza gradienty splotu w odniesieniu do filtra. |
Conv2DBackpropInputV2 <T rozszerza liczbę> | Oblicza gradienty splotu w odniesieniu do danych wejściowych. |
Kopiuj <T> | Skopiuj tensor z CPU-to-CPU lub GPU-to-GPU. |
CopyHost <T> | Skopiuj tensor do hosta. |
Kopiuj do siatki <T> | |
Kopiuj do stopnia siatki <T> | |
CountUpTo <T rozszerza liczbę> | Zwiększa „ref”, aż osiągnie „limit”. |
CrossReplicaSum <T rozszerza liczbę> | Możliwość sumowania danych wejściowych w zreplikowanych instancjach TPU. |
CudnnRNNBackpropV3 <T rozszerza liczbę> | Krok podporowy CudnnRNNV3. |
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T rozszerza liczbę> | Konwertuje parametry CudnnRNN z postaci kanonicznej na formę użyteczną. |
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T rozszerza liczbę> | Pobiera parametry CudnnRNN w postaci kanonicznej. |
CudnnRNNV3 <T rozszerza liczbę> | RNN wspierany przez cuDNN. |
CumulativeLogsumexp <T rozszerza liczbę> | Oblicz iloczyn skumulowany tensora `x` wzdłuż `osi`. |
DTensorRestoreV2 | |
DTensorSetGlobalTPUArray | Operacja, która informuje hosta o globalnych identyfikatorach wszystkich jednostek TPU w systemie. |
DataServiceZestaw danych | Tworzy zestaw danych, który odczytuje dane z usługi tf.data. |
DataServiceDatasetV2 | Tworzy zestaw danych, który odczytuje dane z usługi tf.data. |
Liczność zbioru danych | Zwraca liczność „input_dataset”. |
Zestaw danych z wykresu | Tworzy zestaw danych z podanego `graph_def`. |
DatasetToGraphV2 | Zwraca serializowany GraphDef reprezentujący `input_dataset`. |
Dawsn <T rozszerza liczbę> | |
DebugGradientIdentity <T> | Operacja tożsamości do debugowania gradientu. |
DebugGradientRefIdentity <T> | Operacja tożsamości do debugowania gradientu. |
Identyfikator debugowania <T> | Zapewnia mapowanie tożsamości tensora wejściowego typu innego niż Ref na potrzeby debugowania. |
DebugIdentityV2 <T> | Debugowanie tożsamości V2 op. |
DebugujNanCount | Debugowanie licznika wartości NaN op. |
Podsumowanie debugowania numerycznego | Podsumowanie numeryczne debugowania Op. |
DebugNumericSummaryV2 <U rozszerza numer> | Podsumowanie numeryczne debugowania V2 op. |
DecodeImage <T rozszerza liczbę> | Funkcja dla decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg i decode_png. |
DecodePaddedRaw <T rozszerza liczbę> | Ponownie zinterpretuj bajty łańcucha jako wektor liczb. |
DecodeProto | Operacja wyodrębnia pola z serializowanego komunikatu buforującego protokół do tensorów. |
Głębokie kopiowanie <T> | Tworzy kopię `x`. |
Usuń Iterator | Kontener dla zasobu iteratora. |
Usuń pamięć podręczną | |
DeleteMultiDeviceIterator | Kontener dla zasobu iteratora. |
Usuń RandomSeedGenerator | |
UsuńSeedGenerator | |
UsuńTensor sesji | Usuń tensor określony przez jego uchwyt w sesji. |
DenseBincount <U rozszerza liczbę> | Zlicza liczbę wystąpień każdej wartości w tablicy liczb całkowitych. |
DenseCountSparseOutput <U rozszerza liczbę> | Wykonuje rzadkie zliczanie bin danych wyjściowych dla wejścia tf.tensor. |
DenseToCSRSparseMatrix | Konwertuje gęsty tensor na (prawdopodobnie wsadowy) CSRSparseMatrix. |
Zniszcz zasóbOp | Usuwa zasób określony przez dojście. |
Zniszcz zmienną tymczasową <T> | Niszczy zmienną tymczasową i zwraca jej wartość końcową. |
Indeks urządzenia | Zwróć indeks urządzenia, na którym działa operacja. |
Directed InterleaveDataset | Substytut `InterleaveDataset` na ustalonej liście zestawów danych `N`. |
Wyłącz kopiowanie przy odczycie | Wyłącza tryb kopiowania przy odczycie. |
RozproszonyZapisz | |
DrawBoundingBoxesV2 <T rozszerza liczbę> | Narysuj obwiednie na grupie obrazów. |
Fikcyjny licznik iteracji | |
Sztuczna pamięć podręczna | |
DummySeedGenerator | |
Dynamiczne kolejkowanieTPUEosadzaniedowolnyTensorBatch | Ułatwia przenoszenie kodu używającego tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
Partycja dynamiczna <T> | Dzieli `dane` na tensory `num_partitions` używając indeksów z `partycji`. |
Dynamiczny ścieg <T> | Przeplata wartości z tensorów „danych” w jeden tensor. |
Edytuj odległość | Oblicza (prawdopodobnie znormalizowaną) odległość edycji Levenshteina. |
Np. <U> | Oblicza rozkład własny jednej lub więcej macierzy kwadratowych. |
Einsum <T> | Skurcz tensorowy zgodnie z konwencją sumowania Einsteina. |
Pusty <T> | Tworzy tensor o zadanym kształcie. |
Pusta lista tensorów | Tworzy i zwraca pustą listę tensorów. |
Pusta mapa Tensor | Tworzy i zwraca pustą mapę tensora. |
EncodeProto | Opera serializuje komunikaty protobuf podane w tensorach wejściowych. |
KolejkowanieTPUEosadzaniedowolnyTensorBatch | Ułatwia przenoszenie kodu używającego tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
EnqueueTPUEmbeddingBatch | Operacja, która umieszcza w kolejce listę wejściowych tensorów wsadowych do TPUEmbedding. |
EnqueueTPUEosadzanieIntegerBatch | Operacja, która umieszcza w kolejce listę wejściowych tensorów wsadowych do TPUEmbedding. |
EnqueueTPUEosadzanieRaggedTensorBatch | Ułatwia przenoszenie kodu używającego tf.nn.embedding_lookup(). |
EnqueueTPUEosadzanieSparseBatch | Operacja, która kolejkuje indeksy wejściowe TPUEmbedding ze SparseTensor. |
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch | Ułatwia przenoszenie kodu używającego tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
Upewnij się, że kształt <T> | Zapewnia, że kształt tensora pasuje do oczekiwanego kształtu. |
Wprowadź <T> | Tworzy lub znajduje ramkę potomną i udostępnia `dane` ramce potomnej. |
Erfinv <T rozszerza liczbę> | |
Norma euklidesowa <T> | Oblicza normę euklidesową elementów w wymiarach tensora. |
WykonajTPUEmbeddingPartitioner | Operacja, która wykonuje partycjonowanie TPUEmbedding w konfiguracji centralnej urządzenie i oblicza rozmiar HBM (w bajtach) wymagany do operacji TPUEmbedding. |
Wyjdź <T> | Wychodzi z bieżącej ramki do jej ramki nadrzędnej. |
RozwińWym. <T> | Wstawia wymiar 1 do kształtu tensora. |
ExperimentalAutoShardDataset | Tworzy zestaw danych, który dzieli wejściowy zestaw danych. |
ExperimentalBytesProducedStatsDataset | Rejestruje rozmiar w bajtach każdego elementu `input_dataset` w StatsAggregator. |
EksperymentalnyWybierz najszybszyZbiór danych | |
ExperimentalDatasetCardinality | Zwraca liczność „input_dataset”. |
ExperimentalDatasetToTFRecord | Zapisuje podany zestaw danych do podanego pliku przy użyciu formatu TFRecord. |
ExperimentalDenseToSparseBatchDataset | Tworzy zestaw danych, który grupuje elementy wejściowe w SparseTensor. |
ExperimentalLatencyStatsDataset | Rejestruje opóźnienie tworzenia elementów „input_dataset” w narzędziu StatsAggregator. |
ExperimentalMatchingFilesDataset | |
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset | Tworzy zestaw danych, który zastępuje maksymalną równoległość w ramach operacji. |
ExperimentalParseExampleDataset | Przekształca `input_dataset` zawierający prototypy `Example` jako wektory DT_STRING w zestaw danych obiektów `Tensor` lub `SparseTensor` reprezentujących przeanalizowane funkcje. |
ExperimentalPrivateThreadPoolZestaw danych | Tworzy zestaw danych, który używa niestandardowej puli wątków do obliczania „input_dataset”. |
Eksperymentalny losowy zestaw danych | Tworzy zestaw danych, który zwraca liczby pseudolosowe. |
ExperimentalRebatchDataset | Tworzy zestaw danych, który zmienia rozmiar partii. |
ExperimentalSetStatsAggregatorZestaw danych | |
ExperimentalSlidingWindowDataset | Tworzy zestaw danych, który przepuszcza przesuwane okno nad `input_dataset`. |
ExperimentalSqlDataset | Tworzy zestaw danych, który wykonuje zapytanie SQL i emituje wiersze zestawu wyników. |
ExperimentalStatsAggregatorHandle | Tworzy zasób menedżera statystyk. |
ExperimentalStatsAggregatorPodsumowanie | Tworzy podsumowanie wszelkich statystyk zarejestrowanych przez danego menedżera statystyk. |
ExperimentalUnbatchDataset | Zestaw danych, który dzieli elementy swoich danych wejściowych na wiele elementów. |
Eksport <T rozszerza liczbę> | |
Wyodrębnij GlimpseV2 | Wyodrębnia spojrzenie z tensora wejściowego. |
ExtractVolumePatches <T rozszerza liczbę> | Wyodrębnij `łaty` z `input` i umieść je w wymiarze wyjściowym `„głębokość”`. |
Konfiguracja zestawu systemu plików | Ustaw konfigurację systemu plików. |
Wypełnij <U> | Tworzy tensor wypełniony wartością skalarną. |
FinalizeDataset | Tworzy zestaw danych, stosując tf.data.Options do `input_dataset`. |
Finalizuj osadzanieTPUE | Operacja, która kończy konfigurację TPUEmbedding. |
Odcisk palca | Generuje wartości odcisków palców. |
FresnelCos <T rozszerza liczbę> | |
FresnelSin <T rozszerza liczbę> | |
FusedBatchNormGradV3 <T rozszerza liczbę, U rozszerza liczbę> | Gradient do normalizacji partii. |
FusedBatchNormV3 <T rozszerza liczbę, U rozszerza liczbę> | Normalizacja wsadowa. |
GRUBlockCell <T rozszerza liczbę> | Oblicza propagację do przodu komórki GRU dla 1 kroku czasowego. |
GRUBlockCellGrad <T rozszerza liczbę> | Oblicza propagację wsteczną komórki GRU dla 1 kroku czasowego. |
Zbierz <T> | Zbierz wycinki z osi `params` `axis` według `indeksów`. |
Zbierz Nd <T> | Zbierz wycinki z „params” w tensor o kształcie określonym przez „indeksy”. |
Generuj propozycje BoundingBox | Ta operacja tworzy region zainteresowań z podanych kotwic wrt zakodowanych w ramkach granicznych (bbox_deltas) zgodnie z równaniem 2 w arXiv:1506.01497 Opera wybiera górne pola punktacji `pre_nms_topn`, dekoduje je w odniesieniu do kotwic, stosuje niemaksymalne tłumienie na nakładających się polach o wartości skrzyżowania nad połączeniem (iou) wyższej niż `nms_threshold`, odrzucając pola, w których krótszy bok jest mniejszy niż ` min_rozmiar`. |
GetElementAtIndex | Pobiera element o określonym indeksie w zestawie danych. |
GetOptions | Zwraca tf.data.Options dołączone do `input_dataset`. |
GetSessionHandle | Przechowuj tensor wejściowy w stanie bieżącej sesji. |
GetSessionTensor <T> | Uzyskaj wartość tensora określoną przez jego uchwyt. |
Gradienty | Dodaje operacje obliczania pochodnych cząstkowych sumy y s wrt x s, tj. d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... Jeśli ustawione są wartości Options.dx() , są one początkowymi symbolicznymi pochodnymi cząstkowymi pewnej funkcji straty L wrt |
GwarancjaConst <T> | Daje gwarancję dla środowiska wykonawczego TF, że tensor wejściowy jest stały. |
HashTable | Tworzy niezainicjowaną tablicę skrótów. |
HistogramFixedWidth <U rozszerza liczbę> | Zwróć histogram wartości. |
Tożsamość <T> | Zwróć tensor o takim samym kształcie i zawartości jak wejściowy tensor lub wartość. |
Tożsamość N | Zwraca listę tensorów o takich samych kształtach i zawartości jak dane wejściowe tensory. |
IgnorujErrorsDataset | Tworzy zestaw danych, który zawiera elementy `input_dataset`, ignorując błędy. |
ImageProjectiveTransformV2 <T rozszerza liczbę> | Stosuje podane przekształcenie do każdego z obrazów. |
ImageProjectiveTransformV3 <T rozszerza liczbę> | Stosuje podane przekształcenie do każdego z obrazów. |
Niezmienna stała <T> | Zwraca niezmienny tensor z obszaru pamięci. |
Usuń z kolejki <T> | Symbol zastępczy op dla wartości, która zostanie wprowadzona do obliczeń. |
InfeedDequeueTuple | Pobiera wiele wartości z źródła wejściowego jako krotkę XLA. |
Kolejka podawania | Operacja, która wprowadza do obliczeń pojedynczą wartość Tensor. |
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer | Operacja, która umieszcza wstępnie zlinearyzowany bufor w kolejce do zasilania TPU. |
InfeedEnqueueTuple | Podaje wiele wartości Tensor do obliczeń jako krotkę XLA. |
Zainicjuj tabelę | Inicjator tabeli, który przyjmuje odpowiednio dwa tensory dla kluczy i wartości. |
ZainicjujTableFromDataset | |
ZainicjujTableFromTextFile | Inicjuje tabelę z pliku tekstowego. |
WstawDodaj <T> | Dodaje v do określonych wierszy x. |
WstawPod <T> | Odejmuje `v` do określonych wierszy `x`. |
InplaceUpdate <T> | Aktualizuje określone wiersze „i” o wartości „v”. |
IsBoostedTreesEnsembleInitialized | Sprawdza, czy zespół drzewa został zainicjowany. |
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized | Sprawdza, czy strumień kwantyli został zainicjowany. |
IsTPUEmbeddingInitialized | Czy osadzanie TPU jest inicjowane w rozproszonym systemie TPU. |
IsVariableInitialized | Sprawdza, czy tensor został zainicjowany. |
IsotonicRegression <U rozszerza liczbę> | Rozwiązuje szereg problemów z regresją izotoniczną. |
IteratorGetDevice | Zwraca nazwę urządzenia, na którym umieszczono „zasób”. |
KMC2ChainInicjalizacja | Zwraca indeks punktu danych, który powinien zostać dodany do zbioru inicjującego. |
KmeansPlusPlusInicjalizacja | Wybiera num_to_sample wierszy danych wejściowych przy użyciu kryterium KMeans++. |
KthOrderStatistic | Oblicza statystykę rzędu K dla zestawu danych. |
LMDBZestaw danych | Tworzy zestaw danych, który emituje pary klucz-wartość w jednym lub kilku plikach LMDB. |
LSTMBlockCell <T rozszerza liczbę> | Oblicza propagację do przodu komórki LSTM dla 1 kroku czasowego. |
LSTMBlockCellGrad <T rozszerza liczbę> | Oblicza wsteczną propagację komórki LSTM dla 1 kroku czasowego. |
LinSpace <T rozszerza liczbę> | Generuje wartości w przedziale. |
ListaZestawDanych | Tworzy zestaw danych, który emituje każdy z „tensorów” jeden raz. |
LoadAllTPUEmbeddingParameters | Operacja, która ładuje parametry optymalizacji do pamięci osadzania. |
ZaładujTPUEosadzone ADAMParametry | Załaduj parametry osadzania programu ADAM. |
ZaładujTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Załaduj parametry osadzania Adadelta. |
LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters | Załaduj parametry osadzania Adagrad Momentum. |
LoadTPUEmbeddingAdagradParameters | Załaduj parametry osadzania Adagrad. |
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Parametry osadzania RMSProp zorientowane na ładowanie. |
LoadTPUEmbeddingFTRLParameters | Załaduj parametry osadzania FTRL. |
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | Parametry osadzania estymatora częstotliwości obciążenia. |
ZaładujTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Załaduj parametry osadzania MDL Adagrad Light. |
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters | Załaduj parametry osadzania Momentum. |
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Załaduj parametry osadzania proksymalnego Adagradu. |
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters | Załaduj parametry osadzania RMSProp. |
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Załaduj parametry osadzania SGD. |
Eksport tabeli wyszukiwania <T, U> | Wyświetla wszystkie klucze i wartości w tabeli. |
SzukajTabelaWyszukiwania <U> | Wyszukuje klucze w tabeli, wyprowadza odpowiednie wartości. |
Import tabeli wyszukiwania | Zastępuje zawartość tabeli określonymi kluczami i wartościami. |
Wstaw tabelę wyszukiwania | Aktualizuje tabelę, aby powiązać klucze z wartościami. |
Tabela wyszukiwaniaUsuń | Usuwa klucze i skojarzone z nimi wartości z tabeli. |
Rozmiar tabeli wyszukiwania | Oblicza liczbę elementów w podanej tabeli. |
LoopCond | Przekazuje wejście do wyjścia. |
Dolna granica <U rozszerza liczbę> | Stosuje lower_bound(sorted_search_values, values) wzdłuż każdego wiersza. |
Lu <T, U rozszerza liczbę> | Oblicza rozkład jednostek logicznych jednej lub więcej macierzy kwadratowych. |
MakeUnique | Spraw, aby wszystkie elementy w wymiarze innym niż wsadowy były unikalne, ale „bliskie”. ich wartość początkowa. |
MapaWyczyść | Op usuwa wszystkie elementy w kontenerze bazowym. |
MapaNiekompletnaRozmiar | Op zwraca liczbę niekompletnych elementów w podstawowym kontenerze. |
MapPeek | Op podgląda wartości w określonym kluczu. |
Rozmiar mapy | Op zwraca liczbę elementów w podstawowym kontenerze. |
MapaStage | Etap (klucz, wartości) w kontenerze bazowym, który zachowuje się jak tablica mieszająca. |
MapaUnstage | Op usuwa i zwraca wartości powiązane z kluczem z pojemnika znajdującego się pod spodem. |
MapUnstageNoKey | Op usuwa i zwraca losowy (klucz, wartość) z pojemnika znajdującego się pod spodem. |
MatrixDiagPartV2 <T> | Zwraca wsadową ukośną część tensora wsadowego. |
MatrixDiagPartV3 <T> | Zwraca wsadową ukośną część tensora wsadowego. |
MatrixDiagV2 <T> | Zwraca wsadowy tensor przekątnej z podanymi wsadowymi wartościami przekątnej. |
MatrixDiagV3 <T> | Zwraca wsadowy tensor przekątnej z podanymi wsadowymi wartościami przekątnej. |
MatrixSetDiagV2 <T> | Zwraca wsadowy tensor macierzy z nowymi wartościami przekątnych wsadowych. |
MatrixSetDiagV3 <T> | Zwraca wsadowy tensor macierzy z nowymi wartościami przekątnych wsadowych. |
Maks <T> | Oblicza maksimum elementów w wymiarach tensora. |
Zestaw danych MaxIntraOpParallelism | Tworzy zestaw danych, który zastępuje maksymalną równoległość w ramach operacji. |
Połącz <T> | Przekazuje wartość dostępnego tensora z „wejść” do „wyjścia”. |
PołączDaneDedup | Operacja łączy elementy tensorów liczb całkowitych i zmiennoprzecinkowych w dane deduplikacji jako krotka XLA. |
Min <T> | Oblicza minimum elementów w wymiarach tensora. |
MirrorPad <T> | Wypełnia tensor lustrzanymi wartościami. |
MirrorPadGrad <T> | Operacja gradientu dla `MirrorPad` op. |
Mlir Passthrough Op | Zawija dowolne obliczenie MLIR wyrażone jako moduł z funkcją main(). |
MulNoNan <T> | Zwraca x * y elementowo. |
MutableDenseHashTable | Tworzy pustą tabelę skrótów, która używa tensorów jako magazynu zapasowego. |
MutableHashTable | Tworzy pustą tablicę skrótów. |
MutableHashTableOfTensors | Tworzy pustą tablicę skrótów. |
Muteks | Tworzy zasób Mutex, który może zostać zablokowany przez `MutexLock`. |
MutexLock | Blokuje zasób mutex. |
NcclAllReduce <T rozszerza liczbę> | Wyprowadza tensor zawierający redukcję dla wszystkich tensorów wejściowych. |
NcclBroadcast <T rozszerza numer> | Wysyła „wejście” do wszystkich urządzeń podłączonych do wyjścia. |
NcclReduce <T rozszerza liczbę> | Zmniejsza „input” z „num_devices” za pomocą „redukcji” do pojedynczego urządzenia. |
Ndtri <T rozszerza liczbę> | |
Najbliżsi sąsiedzi | Wybiera k najbliższych środków dla każdego punktu. |
Dalej po <T rozszerza liczbę> | Zwraca następną reprezentowalną wartość `x1` w kierunku `x2`, według elementu. |
Następna iteracja <T> | Udostępnia swoje dane wejściowe następnej iteracji. |
Nie Op | Nic nie robi. |
NonDeterministicInts <U> | Niedeterministycznie generuje pewne liczby całkowite. |
NonMaxSuppressionV5 <T rozszerza liczbę> | Chciwie wybiera podzbiór ramek ograniczających w malejącej kolejności punktacji, przycinanie skrzynek, które w dużym stopniu pokrywają się z poprzednio wybranymi skrzynkami (IOU). |
NonSerializableDataset | |
OneHot <U> | Zwraca jeden gorący tensor. |
Jednostki jak <T> | Zwraca tensor jedynek o tym samym kształcie i typie co x. |
OptimizeDatasetV2 | Tworzy zestaw danych, stosując powiązane optymalizacje do „input_dataset”. |
OpcjeZestaw danych | Tworzy zestaw danych przez dołączenie tf.data.Options do `input_dataset`. |
Zamówiona mapaWyczyść | Op usuwa wszystkie elementy w kontenerze bazowym. |
Zamówiona mapa niekompletnaRozmiar | Op zwraca liczbę niekompletnych elementów w podstawowym kontenerze. |
Zamówiony podgląd mapy | Op podgląda wartości w określonym kluczu. |
Zamówiony rozmiar mapy | Op zwraca liczbę elementów w podstawowym kontenerze. |
Zamówiona mapaStage | Etap (klucz, wartości) w podstawowym kontenerze, który zachowuje się jak uporządkowany pojemnik asocjacyjny. |
OrderedMapUnstage | Op usuwa i zwraca wartości powiązane z kluczem z pojemnika znajdującego się pod spodem. |
OrderedMapUnstageNoKey | Op usuwa i zwraca element (klucz, wartość) z najmniejszym klucz z kontenera znajdującego się pod spodem. |
Usuń z kolejki <T> | Pobiera pojedynczy tensor z wyjścia obliczeń. |
OutfeedDequeueTuple | Pobierz wiele wartości z wyjścia obliczeń. |
OutfeedDequeueTupleV2 | Pobierz wiele wartości z wyjścia obliczeń. |
WyprowadzanieDequeueV2 <T> | Pobiera pojedynczy tensor z wyjścia obliczeń. |
Kolejka wychodząca | Ustaw w kolejce tensor na wyjściu obliczeń. |
OutfeedEnqueueTuple | Kolejkuj wiele wartości Tensor na wyjściu obliczeń. |
Podkładka <T> | Podkłada tensor. |
ParallelBatchDataset | |
Konkat równoległy <T> | Łączy listę tensorów `N` wzdłuż pierwszego wymiaru. |
Równoległy ścieg dynamiczny <T> | Przeplata wartości z tensorów „danych” w jeden tensor. |
ParseExampleDatasetV2 | Przekształca `input_dataset` zawierający prototypy `Example` jako wektory DT_STRING w zestaw danych obiektów `Tensor` lub `SparseTensor` reprezentujących przeanalizowane funkcje. |
ParseExampleV2 | Przekształca wektor tf.Example protos (jako ciągi znaków) w tensory o typie. |
ParseSequenceExampleV2 | Przekształca wektor tf.io.SequenceExample protos (jako łańcuchy) na wpisane tensory. |
Symbol zastępczy <T> | Symbol zastępczy op dla wartości, która zostanie wprowadzona do obliczeń. |
Element zastępczy z wartością domyślną <T> | Operacja zastępcza, która przechodzi przez „wejście”, gdy jej wyjście nie jest podawane. |
Prelinearyzacja | Operacja, która linearyzuje jedną wartość Tensor do nieprzezroczystego wariantu tensora. |
Prelinearyzuj krotkę | Operacja, która linearyzuje wiele wartości Tensor do nieprzezroczystego wariantu tensora. |
PrymitywnyOp | Klasa bazowa dla implementacji Op , które są obsługiwane przez pojedynczy Operation . |
Wydrukować | Drukuje skalar ciągu. |
PrivateThreadPoolDataset | Tworzy zestaw danych, który używa niestandardowej puli wątków do obliczania „input_dataset”. |
Prod <T> | Oblicza iloczyn elementów w wymiarach tensora. |
QuantizeAndDequantizeV4 <T rozszerza liczbę> | Kwantyzuje, a następnie dekwantuje tensor. |
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T rozszerza liczbę> | Zwraca gradient `QuantizeAndDequantizeV4`. |
Kwantyzowany konkat <T> | Łączy skwantowane tensory wzdłuż jednego wymiaru. |
QuantizedConcatV2 <T> | |
QuantizedConv2DAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DPerChannel <V> | Oblicza QuantizedConv2D na kanał. |
QuantizedConv2DWithBias <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X> | |
Kwantyzowane Przew.Głębokie Przek.2D <V> | Oblicza skwantowane w głąb Conv2D. |
KwantyzowaneZw.wgł.2DZ odchyleniem <V> | Oblicza skwantowane w głąb Conv2D z odchyleniem. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> | Oblicza skwantowane w głąb Conv2D z odchyleniem i Relu. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Oblicza kwantyzowane w głąb Conv2D z odchyleniem, relu i rekwantyzacją. |
QuantizedMatMulWithBias <W> | Wykonuje skwantyzowane mnożenie macierzy `a` przez macierz `b` z dodaniem odchylenia. |
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W rozszerza liczbę> | |
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> | Wykonaj skwantyzowane mnożenie macierzy `a` przez macierz `b` z dodaniem odchylenia i relu fusion. |
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Wykonaj skwantyzowane mnożenie macierzy `a` przez macierz `b` z dodaniem odchylenia i relu oraz rekwantyzacją fuzji. |
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedReshape <T> | Zmienia kształt skwantowanego tensora zgodnie z Reshape op. |
RaggedBincount <U rozszerza liczbę> | Zlicza liczbę wystąpień każdej wartości w tablicy liczb całkowitych. |
RaggedCountSparseOutput <U rozszerza liczbę> | Wykonuje rzadkie zliczanie pojemników wyjściowych dla nierównego wejścia tensorowego. |
RaggedCross <T, U rozszerza liczbę> | Generuje krzyż funkcji z listy tensorów i zwraca go jako RaggedTensor. |
RaggedFillEmptyRows <T> | |
RaggedFillEmptyRowsGrad <T> | |
RaggedGather <T rozszerza liczbę, U> | Zbierz poszarpane wycinki z osi `params` `0` według `indeksów`. |
RaggedRange <U rozszerza liczbę, T rozszerza liczbę> | Zwraca „RaggedTensor” zawierający określone sekwencje liczb. |
RaggedTensorFromVariant <U rozszerza liczbę, 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> | Oblicza maksimum wzdłuż segmentów tensora. |
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. |