İptal | Çağrıldığında işlemi iptal etmek için bir istisna oluşturun. |
Tüm | Bir tensörün boyutları boyunca öğelerin "mantıksal ve" değerlerini hesaplar. |
Tümüyle <T> | TPU replikaları arasında veri alışverişi için bir Op. |
AnonimHashTable | Başlatılmamış bir anonim karma tablo oluşturur. |
AnonimYineleyiciV2 | Bir yineleyici kaynağı için kapsayıcı. |
AnonimYineleyiciV3 | Bir yineleyici kaynağı için kapsayıcı. |
Anonim Bellek Önbelleği | |
AnonimMultiDeviceYineleyici | Çok cihazlı bir yineleyici kaynağı için kapsayıcı. |
AnonymousMultiDeviceIteratorV3 | Çok cihazlı bir yineleyici kaynağı için kapsayıcı. |
AnonymousMutableDenseHashTable | Destek deposu olarak tensörler kullanan boş bir anonim değiştirilebilir karma tablo oluşturur. |
AnonimDeğişkenHashTable | Boş bir anonim değiştirilebilir karma tablo oluşturur. |
AnonymousMutableHashTableOfTensors | Boş bir anonim değiştirilebilir karma vektör değerleri tablosu oluşturur. |
AnonymousRandomSeedGenerator | |
AnonimSeedGenerator | |
Herhangi | Bir tensörün boyutları boyunca öğelerin "mantıksal veya" değerini hesaplar. |
UygulaAdagradV2 <T> | Adagrad şemasına göre '*var'ı güncelleyin. |
ApproxTopK <T sayıyı uzatır> | Giriş işleneninin min/maks k değerlerini ve bunların indekslerini yaklaşık olarak döndürür. |
AssertCardinalityDataset | |
AssertNextDataset | Sırada hangi dönüşümlerin olacağını belirten bir dönüşüm. |
AssertPrevDataset | Daha önce hangi dönüşümlerin gerçekleştiğini belirten bir dönüşüm. |
İddia Et | Verilen koşulun doğru olduğunu iddia eder. |
<T> ata | 'değer' atayarak 'ref'i güncelleyin. |
AtaEkle <T> | Ona 'değer' ekleyerek 'ref'i güncelleyin. |
AtamaAddVariableOp | Bir değişkenin mevcut değerine bir değer ekler. |
Alt Ata <T> | Ondan 'değer'i çıkararak 'ref'i güncelleyin. |
AtamaSubVariableOp | Bir değişkenin geçerli değerinden bir değer çıkarır. |
Değişkenİşlem Ata | Bir değişkene yeni bir değer atar. |
AtaVariableXlaConcatND | Giriş tensörünü tüm boyutlarda birleştirir. |
AutoShardVeri Kümesi | Giriş veri kümesini parçalayan bir veri kümesi oluşturur. |
BandedTriangularÇöz <T> | |
Bariyer | Farklı grafik yürütmelerinde devam eden bir engel tanımlar. |
BariyerKapat | Verilen engeli kapatır. |
Bariyer Eksik Boyut | Verilen engeldeki tamamlanmamış elemanların sayısını hesaplar. |
Bariyer EkleBirçok | Her anahtar için, ilgili değeri belirtilen bileşene atar. |
Bariyer HazırBoyutu | Verilen engeldeki tamamlanmış elemanların sayısını hesaplar. |
BariyerTakeMany | Bir engelden verilen sayıda tamamlanmış öğeyi alır. |
Grup | Tüm giriş tensörlerini belirsiz bir şekilde gruplar. |
BatchMatMulV2 <T> | İki tensörün dilimlerini gruplar halinde çoğaltır. |
BatchMatMulV3 <V> | İki tensörün dilimlerini gruplar halinde çoğaltır. |
BatchToSpace <T> | T tipi 4 boyutlu tensörler için BatchToSpace. |
BatchToSpaceNd <T> | T tipi ND tensörleri için BatchToSpace. |
BesselI0 <T sayıyı genişletir> | |
BesselI1 <T sayıyı genişletir> | |
BesselJ0 <T, Sayıyı genişletir> | |
BesselJ1 <T, Sayıyı genişletir> | |
BesselK0 <T sayıyı genişletir> | |
BesselK0e <T sayıyı genişletir> | |
BesselK1 <T, Sayıyı genişletir> | |
BesselK1e <T, Sayıyı genişletir> | |
BesselY0 <T sayıyı genişletir> | |
BesselY1 <T sayıyı genişletir> | |
Bit yayını <U> | Verileri kopyalamadan bir tensörü bir türden diğerine bit yayınlar. |
BlockLSTM <T sayıyı genişletir> | Tüm zaman adımları için LSTM hücre ileri yayılımını hesaplar. |
BlockLSTMGrad <T sayıyı genişletir> | Tüm zaman dizisi için LSTM hücresinin geriye doğru yayılımını hesaplar. |
BlockLSTMGradV2 <T sayıyı genişletir> | Tüm zaman dizisi için LSTM hücresinin geriye doğru yayılımını hesaplar. |
BlockLSTMV2 <T sayıyı genişletir> | Tüm zaman adımları için LSTM hücre ileri yayılımını hesaplar. |
BoostedTreesAggregateStats | Parti için birikmiş istatistiklerin özetini toplar. |
BoostedTreesBucketize | Her bir özelliği grup sınırlarına göre gruplara ayırın. |
BoostedTreesCalculateBestFeatureBölünmüş | Her özellik için kazançları hesaplar ve özellik için mümkün olan en iyi bölünmüş bilgiyi verir. |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 | Her özellik için kazançları hesaplar ve her düğüm için mümkün olan en iyi bölünmüş bilgiyi verir. |
BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature | Her özellik için kazançları hesaplar ve özellik için mümkün olan en iyi bölünmüş bilgiyi verir. |
BoostedTreesCenterBias | Eğitim verilerinden (önyargı) önceliği hesaplar ve ilk düğümü logitlerin önceliğiyle doldurur. |
BoostedTreesCreateEnsemble | Bir ağaç topluluğu modeli oluşturur ve ona bir tanıtıcı döndürür. |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | Quantile Akışları için Kaynak Oluşturun. |
BoostedTreesDeserializeEnsemble | Seri hale getirilmiş bir ağaç topluluğu yapılandırmasının serisini kaldırır ve mevcut ağacı değiştirir topluluk. |
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | Bir BoostedTreesEnsembleResource için tanıtıcı oluşturur |
BoostedTreesÖrnekHata AyıklamaÇıktıları | Her örnek için hata ayıklama/model yorumlanabilirlik çıktıları. |
BoostedTreesFlushQuantileSummaries | Her bir nicelik akışı kaynağından nicelik özetlerini boşaltın. |
BoostedTreesGetEnsembleStates | Ağaç topluluğu kaynak damga belirtecini, ağaç sayısını ve büyüyen istatistikleri alır. |
BoostedTreesMakeQuantileSummaries | Parti için niceliklerin özetini yapar. |
BoostedTreesMakeStatsSummary | Parti için birikmiş istatistiklerin özetini yapar. |
BoostedTreesTahmin | Girdi örneklerinde birden fazla ek regresyon topluluğu tahmincisi çalıştırır ve logitleri hesaplar. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | Her bir nicelik akış kaynağına nicelik özetlerini ekleyin. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | Mevcut QuantileAccumulator'da demet sınırlarının ve hazır bayrağının serisini kaldırın. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | Bir niceliksel akış kaynağı için özetleri temizleyin. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketSınırları | Birikmiş özetlere dayalı olarak her bir özellik için bölüm sınırlarını oluşturun. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | Bir BoostedTreesQuantileStreamResource için tanıtıcı oluşturur. |
BoostedTreesSerializeEnsemble | Ağaç topluluğunu bir proto olarak seri hale getirir. |
BoostedTreesSparseAggregateStats | Parti için birikmiş istatistiklerin özetini toplar. |
ArtırılmışAğaçlarSeyrekHesaplaEn İyiÖzellikBöl | Her özellik için kazançları hesaplar ve özellik için mümkün olan en iyi bölünmüş bilgiyi verir. |
BoostedTreesTrainingTahmin | Girdi örneklerinde birden fazla ek regresyon topluluğu tahmincisi çalıştırır ve güncellemeyi önbelleğe alınmış günlüklere göre hesaplar. |
BoostedTreesUpdateEnsemble | Büyümekte olan son ağaca bir katman ekleyerek ağaç grubunu günceller veya yeni bir ağaç başlatarak. |
BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | Büyüyen son ağaca bir katman ekleyerek ağaç grubunu günceller veya yeni bir ağaç başlatarak. |
BroadcastDynamicShape <T sayıyı genişletir> | Yayın ile s0 op s1 şeklini döndürün. |
BroadcastGradientArgs <T, Sayıyı genişletir> | Yayın ile s0 op s1'in gradyanlarını hesaplamak için indirgeme indekslerini döndürün. |
<T> ye Yayın | Uyumlu bir şekil için bir dizi yayınlayın. |
kovaya ayır | "Sınırlara" dayalı olarak "girdi" gruplandırır. |
CSRSparseMatrixComponents <T> | Toplu "dizinde" CSR bileşenlerini okur. |
CSRSparseMatrixToDense <T> | (Muhtemelen toplu) bir CSRSparseMatrix'i yoğuna dönüştürün. |
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> | Bir (muhtemelen toplu) CSRSparesMatrix'i bir SparseTensor'a dönüştürür. |
CSVVeri Kümesi | |
CSVVerikümesiV2 | |
CTCKaybıV2 | Her parti girişi için CTC Kaybını (günlük olasılığı) hesaplar. |
CacheDatasetV2 | |
CheckNumericsV2 <T, Sayıyı genişletir> | Bir tensörü NaN, -Inf ve +Inf değerleri için kontrol eder. |
En Hızlı Veri Kümesini Seçin | |
ClipByValue <T> | Tensör değerlerini belirtilen bir minimum ve maksimum değere klipsler. |
HarmanlaTPUEgömmeBellek | Tüm ana bilgisayarlardan dize kodlu bellek yapılandırma protolarını birleştiren bir işlem. |
CollectiveAllToAllV2 <T sayıyı genişletir> | Karşılıklı olarak aynı tip ve şekildeki birden fazla tensörü değiştirir. |
CollectiveAllToAllV3 <T sayıyı genişletir> | Karşılıklı olarak aynı tip ve şekildeki birden fazla tensörü değiştirir. |
CollectiveAssignGroupV2 | Grup atamasına göre grup anahtarları atayın. |
CollectiveBcastRecvV2 <U> | Başka bir cihazdan yayınlanan bir tensör değeri alır. |
CollectiveBcastSendV2 <T> | Bir tensör değerini bir veya daha fazla başka cihaza yayınlar. |
CollectiveGather <T sayıyı genişletir> | Karşılıklı olarak aynı tip ve şekilde birden fazla tensör biriktirir. |
CollectiveGatherV2 <T sayıyı genişletir> | Karşılıklı olarak aynı tip ve şekilde birden fazla tensör biriktirir. |
CollectiveInitializeCommunicator | Toplu işlemler için bir grup başlatır. |
CollectivePermute <T> | Çoğaltılmış TPU örneklerinde tensörleri değiştirmek için bir İşlem. |
CollectiveReduceScatterV2 <T sayıyı genişletir> | Aynı tip ve şekildeki birden fazla tensörü karşılıklı olarak azaltır ve sonucu dağıtır. |
CollectiveReduceV2 <T sayıyı genişletir> | Aynı tür ve şekildeki birden fazla tensörü karşılıklı olarak azaltır. |
CollectiveReduceV3 <T sayıyı genişletir> | Aynı tür ve şekildeki birden fazla tensörü karşılıklı olarak azaltır. |
KombineMaksimum OlmayanBastırma | Azalan puan sırasına göre sınırlayıcı kutuların bir alt kümesini açgözlülükle seçer, Bu işlem, tüm sınıflarda toplu iş başına girişlerde non_max_suppression gerçekleştirir. |
CompositeTensorVariantFromComponents | Bir "ExtensionType" değerini bir "varyant" skaler Tensöre kodlar. |
CompositeTensorVariantToComponents | Bir "varyant" skaler Tensörünün kodunu bir "ExtensionType" değerine dönüştürür. |
Sıkıştırma Öğesi | Bir veri kümesi öğesini sıkıştırır. |
ComputeBatchSize | Kısmi gruplar olmadan bir veri kümesinin statik parti boyutunu hesaplar. |
ComputeDedupDataTupleMask | Bir işlem, gömülü çekirdekten tekilleştirme verilerinin demet maskesini hesaplar. |
Birleştirme <T> | Tensörleri bir boyut boyunca birleştirir. |
GlobalTPU'yu Yapılandır ve Başlat | Dağıtılmış bir TPU sistemi için merkezi yapıları kuran bir operasyon. |
DağıtılmışTPU'yu Yapılandır | Dağıtılmış bir TPU sistemi için merkezi yapıları kurar. |
YapılandırmaTPUEgömme | Dağıtılmış bir TPU sisteminde TPUEmbedding'i ayarlar. |
YapılandırmaTPUEmbeddingHost | Bir ana bilgisayarda TPUEmbedding yazılımını yapılandıran bir işlem. |
YapılandırmaTPUEgömme Belleği | Bir ana bilgisayarda TPUEmbedding yazılımını yapılandıran bir işlem. |
ConnectTPUEmbeddingHosts | TPUEmbedding ana bilgisayar yazılımı örnekleri arasında iletişim kuran bir işlem ConfigureTPUEmbeddingHost her ana bilgisayarda çağrıldıktan sonra. |
Sabit <T> | Sabit bir değer üreten bir operatör. |
ConsumeMutexLock | Bu işlem, "MutexLock" tarafından oluşturulan bir kilidi kullanır. |
KontrolTetikleyici | Hiç birşey yapmıyor. |
Conv2DBackpropFilterV2 <T sayıyı genişletir> | Filtreye göre evrişim gradyanlarını hesaplar. |
Conv2DBackpropInputV2 <T sayıyı genişletir> | Girdiye göre evrişim gradyanlarını hesaplar. |
<T> kopyala | Bir tensörü CPU'dan CPU'ya veya GPU'dan GPU'ya kopyalayın. |
CopyHost <T> | Barındırmak için bir tensör kopyalayın. |
Mesh'e Kopyala <T> | |
CopyToMeshGrad <T> | |
CountUpTo <T, Sayıyı genişletir> | 'Limit'e ulaşana kadar 'ref'i artırır. |
CrossReplicaSum <T, Sayıyı genişletir> | Çoğaltılmış TPU örneklerinde girdileri toplamak için bir İşlem. |
CudnnRNNNbackpropV3 <T sayıyı genişletir> | CudnnRNNV3'ün backprop adımı. |
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T sayıyı genişletir> | CudnnRNN parametrelerini kanonik formdan kullanılabilir forma dönüştürür. |
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T sayıyı genişletir> | CudnnRNN parametrelerini kurallı biçimde alır. |
CudnnRNNV3 <T sayıyı genişletir> | cuDNN tarafından desteklenen bir RNN. |
CumulativeLogsumexp <T sayıyı genişletir> | Tensör "x"in "eksen" boyunca kümülatif çarpımını hesaplayın. |
DTensorRestoreV2 | |
DTensorSetGlobalTPUArray | Sistemdeki tüm TPU'ların genel kimliklerini ana bilgisayara bildiren bir işlem. |
Veri Hizmeti Veri Kümesi | tf.data hizmetinden veri okuyan bir veri kümesi oluşturur. |
DataServiceDatasetV2 | tf.data hizmetinden veri okuyan bir veri kümesi oluşturur. |
Veri KümesiÖnemlilik | "input_dataset"in kardinalitesini döndürür. |
Grafikten Veri Kümesi | Verilen "graph_def"ten bir veri kümesi oluşturur. |
DatasetToGraphV2 | "input_dataset"i temsil eden serileştirilmiş bir GraphDef döndürür. |
Dawsn <T Sayıyı Uzatır> | |
DebugGradientIdentity <T> | Degrade hata ayıklama için kimlik işlemi. |
DebugGradientRefIdentity <T> | Degrade hata ayıklama için kimlik işlemi. |
Hata Ayıklama Kimliği <T> | Hata ayıklama için Ref tipi olmayan giriş tensörünün kimlik eşlemesini sağlar. |
DebugIdentityV2 <T> | Hata Ayıklama Kimlik V2 Op. |
Hata AyıklamaNanSayısı | Hata Ayıklama NaN Değer Sayacı Op. |
Hata AyıklamaSayısalÖzet | Hata Ayıklama Sayısal Özet Op. |
DebugNumericSummaryV2 <U sayıyı genişletir> | Hata Ayıklama Sayısal Özet V2 Op. |
DecodeImage <T sayıyı genişletir> | decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg ve decode_png işlevi. |
DecodePaddedRaw <T sayıyı genişletir> | Bir dizenin baytlarını bir sayı vektörü olarak yeniden yorumlayın. |
DecodeProto | İşlem, seri hale getirilmiş bir protokol tampon mesajından alanları tensörlere çıkarır. |
DeepCopy <T> | "x"in bir kopyasını oluşturur. |
Yineleyiciyi Sil | Bir yineleyici kaynağı için kapsayıcı. |
Bellek Önbelleğini Sil | |
MultiDeviceIterator'ı Sil | Bir yineleyici kaynağı için kapsayıcı. |
SilRandomSeedGenerator | |
SeedGenerator'ı Sil | |
Oturumu SilTensor | Oturumdaki tanıtıcısı tarafından belirtilen tensörü silin. |
DenseBincount <U sayıyı genişletir> | Bir tamsayı dizisindeki her değerin oluşum sayısını sayar. |
DenseCountSparseOutput <U sayıyı genişletir> | Bir tf.tensor girişi için seyrek çıkış bölmesi sayımı gerçekleştirir. |
YoğunToCSRSparseMatrix | Yoğun bir tensörü (muhtemelen toplu) bir CSRSparseMatrix'e dönüştürür. |
DestroyResourceOp | Tanıtıcı tarafından belirtilen kaynağı siler. |
DestroyTemporaryVariable <T> | Geçici değişkeni yok eder ve nihai değerini döndürür. |
Cihaz Dizini | İşlemin çalıştığı cihazın dizinini döndürür. |
DirectedInterleaveVeri Kümesi | "N" veri kümesinden oluşan sabit bir listede "InterleaveDataset" yerine kullanılabilir. |
CopyOnRead'i Devre Dışı Bırak | Okunduğunda kopyala modunu kapatır. |
DağıtılmışKaydet | |
DrawBoundingBoxesV2 <T sayıyı genişletir> | Bir grup görüntüye sınırlayıcı kutular çizin. |
KuklaYinelemeSayacı | |
DummyMemoryÖnbellek | |
DummySeedJeneratör | |
DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | tf.nn.embedding_lookup_sparse() kullanan kodun taşınmasını kolaylaştırır. |
Dinamik Bölüm <T> | "bölümlerden" dizinleri kullanarak "verileri" "num_partitions" tensörlerine ayırır. |
Dinamik Dikiş <T> | "data" tensörlerinden gelen değerleri tek bir tensöre serpiştirin. |
Mesafeyi Düzenle | (Muhtemelen normalleştirilmiş) Levenshtein Düzenleme Mesafesini hesaplar. |
Eig <U> | Bir veya daha fazla kare matrisin öz ayrıştırmasını hesaplar. |
Einsum <T> | Einstein toplama kuralına göre tensör kasılması. |
Boş <T> | Verilen şekle sahip bir tensör oluşturur. |
EmptyTensorList | Boş bir tensör listesi oluşturur ve döndürür. |
Boş Tensör Haritası | Boş bir tensör haritası oluşturur ve döndürür. |
Kodlama Protokolü | İşlem, giriş tensörlerinde sağlanan protobuf mesajlarını seri hale getirir. |
EnqueueTPUEmbeddingRastgeleTensorBatch | tf.nn.embedding_lookup_sparse() kullanan kodun taşınmasını kolaylaştırır. |
Kuyruğa AlTPUEmbeddingBatch | Giriş partisi tensörlerinin bir listesini TPUEmbedding'e kuyruğa sokan bir işlem. |
Kuyruğa AlTPUEmbeddingIntegerBatch | Giriş partisi tensörlerinin bir listesini TPUEmbedding'e kuyruğa sokan bir işlem. |
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | tf.nn.embedding_lookup() kullanan kodun taşınmasını kolaylaştırır. |
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch | Bir SparseTensor'dan TPUEmbedding giriş indekslerini kuyruğa alan bir işlem. |
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch | tf.nn.embedding_lookup_sparse() kullanan kodun taşınmasını kolaylaştırır. |
Şekil Sağla <T> | Tensörün şeklinin beklenen şekle uymasını sağlar. |
<T> girin | Bir alt çerçeve oluşturur veya bulur ve "data"yı alt çerçeve için kullanılabilir hale getirir. |
Erfinv <T sayıyı genişletir> | |
Öklid Normu <T> | Bir tensörün boyutları boyunca öğelerin öklid normunu hesaplar. |
YürütTPUEmbeddingPartitioner | Merkezi yapılandırmada TPUEmbedding bölümleyiciyi yürüten bir işlem cihaz ve TPUEmbedding işlemi için gereken HBM boyutunu (bayt olarak) hesaplar. |
Çıkış <T> | Geçerli çerçeveden üst çerçevesine çıkar. |
ExpandDims <T> | Tensörün şekline 1 boyutunu ekler. |
DeneyselAutoShardVeri Kümesi | Giriş veri kümesini parçalayan bir veri kümesi oluşturur. |
DeneyselBytesProducedStatsDataset | Bir StatsAggregator'da "input_dataset" öğesinin her bir öğesinin bayt boyutunu kaydeder. |
DeneyselChooseFastestVeri Kümesi | |
DeneyselVeri KümesiÖnemlilik | "input_dataset"in kardinalitesini döndürür. |
Deneysel Veri KümesineToTFRecord | Verilen veri kümesini, TFRecord biçimini kullanarak verilen dosyaya yazar. |
DeneyselDenseToSparseBatchDataset | Giriş öğelerini bir SparseTensor'da toplu halde toplayan bir veri kümesi oluşturur. |
Deneysel Gecikme İstatistikleri Veri Kümesi | Bir StatsAggregator'da "input_dataset" öğeleri üretme gecikmesini kaydeder. |
DeneyselMatchingFilesVeri Kümesi | |
DeneyselMaxIntraOpParallelismDataset | Maksimum işlem içi paralelliği geçersiz kılan bir veri kümesi oluşturur. |
DeneyselAyrıştırmaÖrnekVerikümesi | DT_STRING'in vektörleri olarak "Örnek" protoları içeren "input_dataset"i ayrıştırılmış özellikleri temsil eden "Tensor" veya "SparseTensor" nesnelerinden oluşan bir veri kümesine dönüştürür. |
DeneyselPrivateThreadPoolVeri Kümesi | "input_dataset" değerini hesaplamak için özel bir iş parçacığı havuzu kullanan bir veri kümesi oluşturur. |
DeneyselRandomVeri Kümesi | Sözde rasgele sayılar döndüren bir Veri Kümesi oluşturur. |
DeneyselYeniden BatchVeri Kümesi | Parti boyutunu değiştiren bir veri kümesi oluşturur. |
DeneyselSetStatsAggregatorDataset | |
DeneyselSlidingWindowVeri Kümesi | "input_dataset" üzerinde kayan bir pencereden geçen bir veri kümesi oluşturur. |
DeneyselSqlVeri Kümesi | Bir SQL sorgusu yürüten ve sonuç kümesinin satırlarını yayan bir veri kümesi oluşturur. |
ExperimentalStatsAggregatorHandle | Bir istatistik yöneticisi kaynağı oluşturur. |
DeneyselİstatistiklerToplayıcıÖzeti | Belirli bir istatistik yöneticisi tarafından kaydedilen herhangi bir istatistiğin bir özetini üretir. |
DeneyselUnbatchDataset | Girdisinin öğelerini birden çok öğeye bölen bir veri kümesi. |
Expint <T sayıyı genişletir> | |
ExtractGlimpseV2 | Giriş tensöründen bir bakış çıkarır. |
ExtractVolumePatches <T sayıyı genişletir> | "Giriş"ten "yamaları" çıkarın ve "derinlik" çıktı boyutuna yerleştirin. |
FileSystemSetConfiguration | Dosya sisteminin yapılandırmasını ayarlayın. |
<U> ile doldurun | Skaler bir değerle doldurulmuş bir tensör oluşturur. |
Veri Kümesini Sonlandır | "input_dataset" öğesine tf.data.Options uygulayarak bir veri kümesi oluşturur. |
TPU Gömmeyi Sonlandır | TPUEmbedding yapılandırmasını sonlandıran bir işlem. |
Parmak izi | Parmak izi değerleri oluşturur. |
FresnelCos <T sayıyı genişletir> | |
FresnelSin <T sayıyı genişletir> | |
FusedBatchNormGradV3 <T Sayıyı genişletir, U Sayıyı genişletir> | Toplu normalleştirme için gradyan. |
FusedBatchNormV3 <T Sayıyı genişletir, U Sayıyı genişletir> | Toplu normalleştirme. |
GRUBlockCell <T, Sayıyı genişletir> | 1 zaman adımı için GRU hücre ileri yayılımını hesaplar. |
GRUBlockCellGrad <T, Sayıyı genişletir> | 1 zaman adımı için GRU hücre geri yayılımını hesaplar. |
<T> topla | "Dizinlere" göre "params" ekseni "ekseni"nden dilimler toplayın. |
Topla <T> | Dilimleri "paramlardan" toplayarak şekli "endeksler" ile belirtilen bir Tensöre dönüştürün. |
SınırlayıcıKutuÖnerileri Oluştur | Bu işlem, arXiv:1506.01497'deki eq.2'ye göre verilen sınırlayıcı kutulardan (bbox_deltas) kodlanmış wrt bağlantılarından İlgi Bölgesi üretir. Operasyon, en üstteki "pre_nms_topn" puanlama kutularını seçer, çapalara göre bunların kodunu çözer, "nms_threshold" birleşim üzerinden kesişim (iou) değerinden daha yüksek olan örtüşen kutulara maksimal olmayan bastırma uygular, daha kısa kenarın ""den küçük olduğu kutuları atar. min_size`. |
GetElementAtIndex | Bir veri kümesinde belirtilen dizindeki öğeyi alır. |
GetOptions | "input_dataset"e eklenen tf.data.Options döndürür. |
GetSessionHandle | Giriş tensörünü geçerli oturumun durumunda saklayın. |
GetSessionTensor <T> | Tutamacı tarafından belirtilen tensörün değerini alın. |
degradeler | y s wrt x s toplamının kısmi türevlerini hesaplamak için işlemler ekler, yani, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... Options.dx() değerleri ayarlanırsa, bazı kayıp fonksiyonları L wrt'nin ilk sembolik kısmi türevleri gibidirler. |
GarantiSabit <T> | TF çalışma zamanına, giriş tensörünün sabit olduğuna dair bir garanti verir. |
HashTable | Başlatılmamış bir karma tablo oluşturur. |
HistogramFixedWidth <U sayıyı genişletir> | Değerlerin histogramını döndürür. |
Kimlik <T> | Giriş tensörü veya değeri ile aynı şekle ve içeriğe sahip bir tensör döndürün. |
KimlikN | Girişle aynı şekil ve içeriğe sahip tensörlerin bir listesini döndürür tensörler. |
IgnoreErrorsDataset | Hataları yok sayarak "input_dataset" öğelerini içeren bir veri kümesi oluşturur. |
ImageProjectiveTransformV2 <T sayıyı genişletir> | Verilen dönüşümü görüntülerin her birine uygular. |
ImageProjectiveTransformV3 <T sayıyı genişletir> | Verilen dönüşümü görüntülerin her birine uygular. |
SabitSabit <T> | Bellek bölgesinden değişmez tensörü döndürür. |
InfeedDequeue <T> | Hesaplamaya beslenecek bir değer için yer tutucu işlem. |
InfeedDequeueTuple | Beslemeden bir XLA demeti olarak birden çok değer getirir. |
besleme kuyruğu | Hesaplamaya tek bir Tensör değeri besleyen bir işlem. |
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer | Önceden doğrusallaştırılmış arabelleği TPU beslemesine sıkıştıran bir işlem. |
InfeedEnqueueTuple | Hesaplamaya bir XLA demeti olarak birden çok Tensör değeri besler. |
Tabloyu Başlat | Sırasıyla anahtarlar ve değerler için iki tensör alan tablo başlatıcı. |
TableFromDataset'i Başlat | |
TableFromTextFile'ı Başlat | Bir metin dosyasından bir tablo başlatır. |
YerineAdd <T> | Belirtilen x satırlarına v ekler. |
InplaceSub <T> | "v"yi belirtilen "x" satırlarına çıkarır. |
Yerinde Güncelleme <T> | Belirtilen 'i' satırlarını 'v' değerleriyle günceller. |
IsBoostedTreesEnsembleInitialized | Bir ağaç topluluğunun başlatılıp başlatılmadığını kontrol eder. |
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized | Bir nicelik akışının başlatılıp başlatılmadığını kontrol eder. |
IsTPUEmbeddingBaşlatıldı | TPU Katıştırmanın dağıtılmış bir TPU sisteminde başlatılıp başlatılmadığı. |
IsVariableInitialized | Bir tensörün başlatılıp başlatılmadığını kontrol eder. |
IsotonicRegression <U sayıyı genişletir> | Bir dizi izotonik regresyon problemini çözer. |
YineleyiciGetDevice | "kaynak"ın yerleştirildiği aygıtın adını döndürür. |
KMC2ChainBaşlatma | Çekirdek kümeye eklenmesi gereken bir veri noktasının dizinini döndürür. |
KmeansPlusPlusBaşlatma | KMeans++ kriterini kullanarak num_to_sample girdi satırlarını seçer. |
KthSipariş İstatistiği | Bir veri setinin K. sıra istatistiğini hesaplar. |
LMDBVeri Kümesi | Bir veya daha fazla LMDB dosyasındaki anahtar/değer çiftlerini yayan bir veri kümesi oluşturur. |
LSTMBlockCell <T sayıyı genişletir> | 1 zaman adımı için LSTM hücre ileri yayılımını hesaplar. |
LSTMBlockCellGrad <T sayıyı genişletir> | 1 zaman adımı için LSTM hücresinin geriye doğru yayılımını hesaplar. |
LinSpace <T, Sayıyı genişletir> | Bir aralıkta değerler üretir. |
ListDataset | "tensörlerin" her birini bir kez yayan bir veri kümesi oluşturur. |
LoadAllTPUEmbeddingParameters | Optimizasyon parametrelerini gömme belleğe yükleyen bir işlem. |
LoadTPUEgömmeADAMParametreleri | ADAM katıştırma parametrelerini yükleyin. |
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Adadelta katıştırma parametrelerini yükleyin. |
LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters | Adagrad Momentum yerleştirme parametrelerini yükleyin. |
LoadTPUEmbeddingAdagradParameters | Adagrad yerleştirme parametrelerini yükleyin. |
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Yük merkezli RMSProp katıştırma parametreleri. |
LoadTPUEmbeddingFTRLParametreler | FTRL katıştırma parametrelerini yükleyin. |
LoadTPUEmbeddingFrequencyTestimatorParameters | Yük frekansı tahmincisi gömme parametreleri. |
LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | MDL Adagrad Light yerleştirme parametrelerini yükleyin. |
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters | Momentum yerleştirme parametrelerini yükleyin. |
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Proksimal Adagrad gömme parametrelerini yükleyin. |
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters | RMSProp katıştırma parametrelerini yükleyin. |
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | SGD yerleştirme parametrelerini yükleyin. |
LookupTableExport <T, U> | Tablodaki tüm anahtarları ve değerleri verir. |
Arama Tablosu Bul <U> | Bir tablodaki anahtarları arar, karşılık gelen değerleri verir. |
Arama Tablosu İçe Aktarma | Tablonun içeriğini belirtilen anahtarlar ve değerlerle değiştirir. |
Arama Tablosu Ekle | Anahtarları değerlerle ilişkilendirmek için tabloyu günceller. |
Arama TablosuKaldır | Bir tablodan anahtarları ve ilişkili değerleri kaldırır. |
Arama TablosuBoyutu | Verilen tablodaki eleman sayısını hesaplar. |
Döngü Koşulu | Girdiyi çıktıya iletir. |
LowerBound <U Sayıyı Uzatır> | Her satır boyunca lower_bound(sorted_search_values, values) öğesini uygular. |
Lu <T, U sayıyı genişletir> | Bir veya daha fazla kare matrisin LU ayrıştırmasını hesaplar. |
Benzersiz Yap | Batch olmayan boyuttaki tüm öğeleri benzersiz yapın, ancak bunlara \"yakın\" başlangıç değerleri. |
Harita Temizliği | Op, alttaki kapsayıcıdaki tüm öğeleri kaldırır. |
HaritaEksik Boyut | Op, alttaki kapsayıcıdaki tamamlanmamış öğelerin sayısını döndürür. |
MapPeek | Op, belirtilen anahtardaki değerlere bakar. |
Harita boyutu | Op, alttaki kapsayıcıdaki öğelerin sayısını döndürür. |
Harita Aşaması | Bir karma tablo gibi davranan temel kapsayıcıdaki aşama (anahtar, değerler). |
HaritaUnstage | Op, anahtarla ilişkili değerleri kaldırır ve döndürür alttaki konteynerden. |
MapUnstageNoKey | Op kaldırır ve rastgele (anahtar, değer) döndürür alttaki konteynerden. |
MatrixDiagPartV2 <T> | Toplu tensörün toplu köşegen kısmını döndürür. |
MatrixDiagPartV3 <T> | Toplu tensörün toplu köşegen kısmını döndürür. |
MatrixDiagV2 <T> | Verilen toplu diyagonal değerlerle toplu diyagonal tensör döndürür. |
MatrixDiagV3 <T> | Verilen toplu diyagonal değerlerle toplu diyagonal tensör döndürür. |
MatrixSetDiagV2 <T> | Yeni toplu diyagonal değerlerle toplu bir matris tensörü döndürür. |
MatrixSetDiagV3 <T> | Yeni toplu diyagonal değerlerle toplu bir matris tensörü döndürür. |
Maks <T> | Bir tensörün boyutları boyunca maksimum öğe sayısını hesaplar. |
MaxIntraOpParallelismVeri Kümesi | Maksimum işlem içi paralelliği geçersiz kılan bir veri kümesi oluşturur. |
<T>' yi birleştir | Kullanılabilir bir tensörün değerini "girişler"den "çıktı"ya iletir. |
Tekedilmiş Verileri Birleştirme | Bir işlem, tamsayı ve değişken tensörlerin öğelerini XLA grubu olarak veri tekilleştirme verilerinde birleştirir. |
Min <T> | Bir tensörün boyutları boyunca minimum eleman sayısını hesaplar. |
Ayna Yüzeyi <T> | Bir tensörü aynalanmış değerlerle doldurur. |
MirrorPadGrad <T> | "MirrorPad" işlemi için gradyan işlemi. |
MlirPassthroughOp | main() işlevine sahip bir modül olarak ifade edilen gelişigüzel bir MLIR hesaplamasını sarar. |
MulNoNan <T> | Öğe bazında x * y döndürür. |
MutableDenseHashTable | Destek deposu olarak tensörleri kullanan boş bir karma tablo oluşturur. |
MutableHashTable | Boş bir hash tablosu oluşturur. |
MutableHashTableOfTensors | Boş bir hash tablosu oluşturur. |
muteks | "MutexLock" tarafından kilitlenebilen bir Mutex kaynağı oluşturur. |
MutexLock | Bir muteks kaynağını kilitler. |
NcclAllReduce <T sayıyı genişletir> | Tüm giriş tensörlerinde indirgemeyi içeren bir tensör çıktısı verir. |
NcclBroadcast <T sayıyı genişletir> | Çıkışa bağlı tüm cihazlara "giriş" gönderir. |
NcclReduce <T sayıyı genişletir> | "Küçültme"yi kullanarak "num_devices"ten "girişi" tek bir cihaza düşürür. |
Ndtri <T, Sayıyı genişletir> | |
En Yakın Komşular | Her nokta için k en yakın merkezi seçer. |
Sonraki <T, Sayıyı genişlettikten sonra> | Öğe bazında "x2" yönünde "x1"in bir sonraki temsil edilebilir değerini döndürür. |
SonrakiYineleme <T> | Girdisini bir sonraki yineleme için kullanılabilir hale getirir. |
NoOp | Hiç birşey yapmıyor. |
NonDeterministicInts <U> | Deterministik olmayan bazı tamsayılar üretir. |
NonMaxSuppressionV5 <T sayıyı genişletir> | Azalan puan sırasına göre sınırlayıcı kutuların bir alt kümesini açgözlülükle seçer, Birleşim üzerinden kesişme (IOU) değeri yüksek olan budama kutuları, daha önce seçilen kutularla örtüşür. |
Serileştirilemez Veri Kümesi | |
OneHot <U> | Bir sıcak tensör döndürür. |
Beğenenler <T> | x ile aynı şekle ve türe sahip olanların tensörünü döndürür. |
OptimizeDatasetV2 | "input_dataset" için ilgili optimizasyonları uygulayarak bir veri kümesi oluşturur. |
SeçeneklerVeri Kümesi | "input_dataset" öğesine tf.data.Options ekleyerek bir veri kümesi oluşturur. |
SıralıHaritaTemizle | Op, alttaki kapsayıcıdaki tüm öğeleri kaldırır. |
SıralıHaritaEksikBoyut | Op, alttaki kapsayıcıdaki tamamlanmamış öğelerin sayısını döndürür. |
SıralıHaritaPeek | Op, belirtilen anahtardaki değerlere bakar. |
SıralıHaritaBoyutu | Op, alttaki kapsayıcıdaki öğelerin sayısını döndürür. |
SıralıHarita Aşaması | Sıralı gibi davranan temel kapsayıcıdaki aşama (anahtar, değerler) ilişkisel kapsayıcı |
SıralıHaritaSahne Dışı | Op, anahtarla ilişkili değerleri kaldırır ve döndürür alttaki konteynerden. |
SıralıHaritaUnstageNoKey | Op, (anahtar, değer) öğesini kaldırır ve en küçük değere sahip öğeyi döndürür temel kapsayıcıdan anahtar. |
OutfeedDequeue <T> | Hesaplama çıkışından tek bir tensör alır. |
OutfeedDequeueTuple | Hesaplama çıkışından birden fazla değer alın. |
OutfeedDequeueTupleV2 | Hesaplama çıkışından birden fazla değer alın. |
OutfeedDequeueV2 <T> | Hesaplama çıkışından tek bir tensör alır. |
Dışarı besleme kuyruğu | Hesaplama çıkışında bir Tensörü kuyruğa alın. |
Dış BeslemeSıkmaTuple | Hesaplama çıkışında birden çok Tensör değerini kuyruğa alın. |
Ped <T> | Bir tensörü destekler. |
Paralel Toplu Veri Kümesi | |
Paralel Birleştirme <T> | İlk boyut boyunca bir "N" tensör listesini birleştirir. |
Paralel Dinamik Dikiş <T> | "data" tensörlerinden gelen değerleri tek bir tensöre serpiştirin. |
AyrıştırmaÖrnekVerikümesiV2 | DT_STRING'in vektörleri olarak "Örnek" protoları içeren "input_dataset"i ayrıştırılmış özellikleri temsil eden "Tensor" veya "SparseTensor" nesnelerinden oluşan bir veri kümesine dönüştürür. |
AyrıştırÖrnekV2 | tf.Example protos vektörünü (dizeler olarak) yazılan tensörlere dönüştürür. |
AyrıştırSıraÖrnekV2 | tf.io.SequenceExample protos vektörünü (dizeler olarak) yazılan tensörlere dönüştürür. |
Yer tutucu <T> | Hesaplamaya beslenecek bir değer için yer tutucu işlem. |
PlaceholderWithDefault <T> | Çıktısı beslenmediğinde "giriş"ten geçen bir yer tutucu işlem. |
önceden doğrusallaştır | Bir Tensör değerini opak bir değişken tensöre doğrusallaştıran bir işlem. |
PrelinearizeTuple | Birden çok Tensör değerini opak bir değişken tensöre doğrusallaştıran bir işlem. |
İlkelOp | Tek bir Operation tarafından desteklenen Op uygulamaları için bir temel sınıf. |
Yazdır | Bir dizi skaler yazdırır. |
PrivateThreadPoolVeri Kümesi | "input_dataset" değerini hesaplamak için özel bir iş parçacığı havuzu kullanan bir veri kümesi oluşturur. |
Ürün <T> | Bir tensörün boyutları boyunca elemanların çarpımını hesaplar. |
QuantizeAndDequantizeV4 <T sayıyı genişletir> | Nicemler sonra bir tensörü dekuantize eder. |
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T sayıyı genişletir> | "QuantizeAndDequantizeV4" gradyanını döndürür. |
QuantizedConcat <T> | Bir boyut boyunca nicelenmiş tensörleri birleştirir. |
QuantizedConcatV2 <T> | |
QuantizedConv2DAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DPerChannel <V> | Kanal başına QuantizedConv2D'yi hesaplar. |
QuantizedConv2DWithBias <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedDepthwiseConv2D <V> | Derinlemesine nicelenmiş Conv2D'yi hesaplar. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V> | Bias ile derinlemesine nicelenmiş Conv2D'yi hesaplar. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> | Bias ve Relu ile derinlemesine nicelenmiş Conv2D hesaplar. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Bias, Relu ve Requantize ile derinlemesine nicelenmiş Conv2D hesaplar. |
QuantizedMatMulWithBias <W> | Bias toplama ile "a" matrisinin "b" matrisiyle nicemlenmiş bir matris çarpımını gerçekleştirir. |
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W sayıyı genişletir> | |
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> | Bias toplama ve relu füzyon ile "a" matrisinin "b" matrisiyle nicelenmiş bir matris çarpımını gerçekleştirin. |
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Bias toplama ve relu ve yeniden niceleme füzyonu ile 'a' matrisi 'b' matrisi ile nicelenmiş bir matris çarpımı gerçekleştirin. |
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedReshape <T> | Yeniden Şekillendirme işlemine göre nicelenmiş bir tensörü yeniden şekillendirir. |
RaggedBincount <U sayıyı genişletir> | Bir tamsayı dizisindeki her değerin oluşum sayısını sayar. |
RaggedCountSparseOutput <U sayıyı genişletir> | Düzensiz bir tensör girişi için seyrek çıkış bölmesi sayımı gerçekleştirir. |
RaggedCross <T, U sayıyı genişletir> | Bir tensör listesinden bir özellik çaprazı oluşturur ve bunu bir RaggedTensor olarak döndürür. |
RaggedFillEmptyRows <T> | |
RaggedFillEmptyRowsGrad <T> | |
RaggedGather <T, Sayıyı uzatır, U> | Gather ragged slices from `params` axis `0` according to `indices`. |
RaggedRange <U extends Number, T extends Number> | Returns a `RaggedTensor` containing the specified sequences of numbers. |
RaggedTensorFromVariant <U extends Number, T> | Decodes a `variant` Tensor into a `RaggedTensor`. |
RaggedTensorToSparse <U> | Converts a `RaggedTensor` into a `SparseTensor` with the same values. |
RaggedTensorToTensor <U> | Create a dense tensor from a ragged tensor, possibly altering its shape. |
RaggedTensorToVariant | Encodes a `RaggedTensor` into a `variant` Tensor. |
RaggedTensorToVariantGradient <U> | Helper used to compute the gradient for `RaggedTensorToVariant`. |
RandomDatasetV2 | Creates a Dataset that returns pseudorandom numbers. |
RandomIndexShuffle <T extends Number> | Outputs the position of `value` in a permutation of [0, ..., max_index]. |
Range <T extends Number> | Creates a sequence of numbers. |
Rank | Returns the rank of a tensor. |
ReadVariableOp <T> | Reads the value of a variable. |
ReadVariableXlaSplitND <T> | Splits resource variable input tensor across all dimensions. |
RebatchDataset | Creates a dataset that changes the batch size. |
RebatchDatasetV2 | Creates a dataset that changes the batch size. |
Recv <T> | Receives the named tensor from send_device on recv_device. |
RecvTPUEmbeddingActivations | An op that receives embedding activations on the TPU. |
ReduceAll | Computes the "logical and" of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceAny | Computes the "logical or" of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceMax <T> | Computes the maximum of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceMin <T> | Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceProd <T> | Computes the product of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceSum <T> | Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. |
RefEnter <T> | Creates or finds a child frame, and makes `data` available to the child frame. |
RefExit <T> | Exits the current frame to its parent frame. |
RefIdentity <T> | Return the same ref tensor as the input ref tensor. |
RefMerge <T> | Forwards the value of an available tensor from `inputs` to `output`. |
RefNextIteration <T> | Makes its input available to the next iteration. |
RefSelect <T> | Forwards the `index`th element of `inputs` to `output`. |
RefSwitch <T> | Forwards the ref tensor `data` to the output port determined by `pred`. |
RegisterDataset | Registers a dataset with the tf.data service. |
RegisterDatasetV2 | Registers a dataset with the tf.data service. |
Relayout <T> | |
RelayoutGrad <T> | |
RequantizationRangePerChannel | Computes requantization range per channel. |
RequantizePerChannel <U> | Requantizes input with min and max values known per channel. |
Reshape <T> | Reshapes a tensor. |
ResourceAccumulatorApplyGradient | Applies a gradient to a given accumulator. |
ResourceAccumulatorNumAccumulated | Returns the number of gradients aggregated in the given accumulators. |
ResourceAccumulatorSetGlobalStep | Updates the accumulator with a new value for global_step. |
ResourceAccumulatorTakeGradient <T> | Extracts the average gradient in the given ConditionalAccumulator. |
ResourceApplyAdagradV2 | Update '*var' according to the adagrad scheme. |
ResourceApplyAdamWithAmsgrad | Update '*var' according to the Adam algorithm. |
ResourceApplyKerasMomentum | Update '*var' according to the momentum scheme. |
ResourceConditionalAccumulator | A conditional accumulator for aggregating gradients. |
ResourceCountUpTo <T extends Number> | Increments variable pointed to by 'resource' until it reaches 'limit'. |
ResourceGather <U> | Gather slices from the variable pointed to by `resource` according to `indices`. |
ResourceGatherNd <U> | |
ResourceScatterAdd | Adds sparse updates to the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterDiv | Divides sparse updates into the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterMax | Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `max` operation. |
ResourceScatterMin | Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `min` operation. |
ResourceScatterMul | Multiplies sparse updates into the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterNdAdd | Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. |
ResourceScatterNdMax | |
ResourceScatterNdMin | |
ResourceScatterNdSub | Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. |
ResourceScatterNdUpdate | Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. |
ResourceScatterSub | Subtracts sparse updates from the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterUpdate | Assigns sparse updates to the variable referenced by `resource`. |
ResourceSparseApplyAdagradV2 | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. |
ResourceSparseApplyKerasMomentum | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme. |
ResourceStridedSliceAssign | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
RetrieveAllTPUEmbeddingParameters | An op that retrieves optimization parameters from embedding to host memory. |
RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters | Retrieve ADAM embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Retrieve Adadelta embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters | Retrieve Adagrad Momentum embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters | Retrieve Adagrad embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Retrieve centered RMSProp embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters | Retrieve FTRL embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | Retrieve frequency estimator embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Retrieve MDL Adagrad Light embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters | Retrieve Momentum embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Retrieve proximal Adagrad embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters | Retrieve RMSProp embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Retrieve SGD embedding parameters. |
Reverse <T> | Reverses specific dimensions of a tensor. |
ReverseSequence <T> | Reverses variable length slices. |
RewriteDataset | |
RiscAbs <T extends Number> | |
RiscAdd <T extends Number> | Returns x + y element-wise. |
RiscBinaryArithmetic <T extends Number> | |
RiscBinaryComparison | |
RiscBitcast <U> | |
RiscBroadcast <T> | |
RiscCast <U> | |
RiscCeil <T extends Number> | |
RiscCholesky <T extends Number> | |
RiscConcat <T> | |
RiscConv <T extends Number> | |
RiscCos <T extends Number> | |
RiscDiv <T extends Number> | |
RiscDot <T extends Number> | |
RiscExp <T extends Number> | |
RiscFft <T> | |
RiscFloor <T extends Number> | |
RiscGather <T> | |
RiscImag <U extends Number> | |
RiscIsFinite | |
RiscLog <T extends Number> | |
RiscLogicalAnd | |
RiscLogicalNot | |
RiscLogicalOr | |
RiscMax <T extends Number> | Returns max(x, y) element-wise. |
RiscMin <T extends Number> | |
RiscMul <T extends Number> | |
RiscNeg <T extends Number> | |
RiscPad <T extends Number> | |
RiscPool <T extends Number> | |
RiscPow <T extends Number> | |
RiscRandomUniform | |
RiscReal <U extends Number> | |
RiscReduce <T extends Number> | |
RiscRem <T extends Number> | |
RiscReshape <T extends Number> | |
RiscReverse <T extends Number> | |
RiscScatter <U extends Number> | |
RiscShape <U extends Number> | |
RiscSign <T extends Number> | |
RiscSlice <T extends Number> | |
RiscSort <T extends Number> | |
RiscSqueeze <T> | |
RiscSub <T extends Number> | |
RiscTranspose <T> | |
RiscTriangularSolve <T extends Number> | |
RiscUnary <T extends Number> | |
RngReadAndSkip | Advance the counter of a counter-based RNG. |
RngSkip | Advance the counter of a counter-based RNG. |
Roll <T> | Rolls the elements of a tensor along an axis. |
SamplingDataset | Creates a dataset that takes a Bernoulli sample of the contents of another dataset. |
ScaleAndTranslate | |
ScaleAndTranslateGrad <T extends Number> | |
ScatterAdd <T> | Adds sparse updates to a variable reference. |
ScatterDiv <T> | Divides a variable reference by sparse updates. |
ScatterMax <T extends Number> | Reduces sparse updates into a variable reference using the `max` operation. |
ScatterMin <T extends Number> | Reduces sparse updates into a variable reference using the `min` operation. |
ScatterMul <T> | Multiplies sparse updates into a variable reference. |
ScatterNd <U> | Scatters `updates` into a tensor of shape `shape` according to `indices`. |
ScatterNdAdd <T> | Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. |
ScatterNdMax <T> | Computes element-wise maximum. |
ScatterNdMin <T> | Computes element-wise minimum. |
ScatterNdNonAliasingAdd <T> | Applies sparse addition to `input` using individual values or slices from `updates` according to indices `indices`. |
ScatterNdSub <T> | Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. |
ScatterNdUpdate <T> | Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. |
ScatterSub <T> | Subtracts sparse updates to a variable reference. |
ScatterUpdate <T> | Applies sparse updates to a variable reference. |
SegmentMaxV2 <T extends Number> | Computes the maximum along segments of a tensor. |
SegmentMinV2 <T extends Number> | Computes the minimum along segments of a tensor. |
SegmentProdV2 <T> | Computes the product along segments of a tensor. |
SegmentSumV2 <T> | Computes the sum along segments of a tensor. |
SelectV2 <T> | |
Send | Sends the named tensor from send_device to recv_device. |
SendTPUEmbeddingGradients | Performs gradient updates of embedding tables. |
SetDiff1d <T, U extends Number> | Computes the difference between two lists of numbers or strings. |
SetSize | Number of unique elements along last dimension of input `set`. |
Shape <U extends Number> | Returns the shape of a tensor. |
ShapeN <U extends Number> | Returns shape of tensors. |
ShardDataset | Creates a `Dataset` that includes only 1/`num_shards` of this dataset. |
ShuffleAndRepeatDatasetV2 | |
ShuffleDatasetV2 | |
ShuffleDatasetV3 | |
ShutdownDistributedTPU | Shuts down a running distributed TPU system. |
ShutdownTPUSystem | An op that shuts down the TPU system. |
Size <U extends Number> | Returns the size of a tensor. |
Skipgram | Parses a text file and creates a batch of examples. |
SleepDataset | |
Slice <T> | Return a slice from 'input'. |
SlidingWindowDataset | Creates a dataset that passes a sliding window over `input_dataset`. |
Snapshot <T> | Returns a copy of the input tensor. |
SnapshotDataset | Creates a dataset that will write to / read from a snapshot. |
SnapshotDatasetReader | |
SnapshotNestedDatasetReader | |
SobolSample <T extends Number> | Generates points from the Sobol sequence. |
SpaceToBatchNd <T> | SpaceToBatch for ND tensors of type T. |
SparseApplyAdagradV2 <T> | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. |
SparseBincount <U extends Number> | Counts the number of occurrences of each value in an integer array. |
SparseCountSparseOutput <U extends Number> | Performs sparse-output bin counting for a sparse tensor input. |
SparseCrossHashed | Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. |
SparseCrossV2 | Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. |
SparseMatrixAdd | Sparse addition of two CSR matrices, C = alpha * A + beta * B. |
SparseMatrixMatMul <T> | Matrix-multiplies a sparse matrix with a dense matrix. |
SparseMatrixMul | Element-wise multiplication of a sparse matrix with a dense tensor. |
SparseMatrixNNZ | Returns the number of nonzeroes of `sparse_matrix`. |
SparseMatrixOrderingAMD | Computes the Approximate Minimum Degree (AMD) ordering of `input`. |
SparseMatrixSoftmax | Calculates the softmax of a CSRSparseMatrix. |
SparseMatrixSoftmaxGrad | Calculates the gradient of the SparseMatrixSoftmax op. |
SparseMatrixSparseCholesky | Computes the sparse Cholesky decomposition of `input`. |
SparseMatrixSparseMatMul | Sparse-matrix-multiplies two CSR matrices `a` and `b`. |
SparseMatrixTranspose | Transposes the inner (matrix) dimensions of a CSRSparseMatrix. |
SparseMatrixZeros | Creates an all-zeros CSRSparseMatrix with shape `dense_shape`. |
SparseSegmentSumGrad <T extends Number> | Computes gradients for SparseSegmentSum. |
SparseTensorToCSRSparseMatrix | Converts a SparseTensor to a (possibly batched) CSRSparseMatrix. |
Spence <T extends Number> | |
Split <T> | Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension. |
SplitDedupData <T extends Number, U extends Number> | An op splits input deduplication data XLA tuple into integer and floating point tensors. |
SplitV <T> | Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension. |
Squeeze <T> | Removes dimensions of size 1 from the shape of a tensor. |
Stack <T> | Packs a list of `N` rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor. |
Stage | Stage values similar to a lightweight Enqueue. |
StageClear | Op removes all elements in the underlying container. |
StagePeek | Op peeks at the values at the specified index. |
StageSize | Op returns the number of elements in the underlying container. |
StatefulRandomBinomial <V extends Number> | |
StatefulStandardNormal <U> | Outputs random values from a normal distribution. |
StatefulStandardNormalV2 <U> | Outputs random values from a normal distribution. |
StatefulTruncatedNormal <U> | Outputs random values from a truncated normal distribution. |
StatefulUniform <U> | Outputs random values from a uniform distribution. |
StatefulUniformFullInt <U> | Outputs random integers from a uniform distribution. |
StatefulUniformInt <U> | Outputs random integers from a uniform distribution. |
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends Number> | |
StatelessRandomBinomial <W extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a binomial distribution. |
StatelessRandomGammaV2 <V extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution. |
StatelessRandomGammaV3 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution. |
StatelessRandomGetAlg | Picks the best counter-based RNG algorithm based on device. |
StatelessRandomGetKeyCounter | Scrambles seed into key and counter, using the best algorithm based on device. |
StatelessRandomGetKeyCounterAlg | Picks the best algorithm based on device, and scrambles seed into key and counter. |
StatelessRandomNormalV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom values from a normal distribution. |
StatelessRandomPoisson <W extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a Poisson distribution. |
StatelessRandomUniformFullInt <V extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformIntV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution. |
StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extends Number> | Generate a randomly distorted bounding box for an image deterministically. |
StatelessShuffle <T> | Randomly and deterministically shuffles a tensor along its first dimension. |
StatelessTruncatedNormalV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution. |
StatsAggregatorHandleV2 | |
StatsAggregatorSetSummaryWriter | Set a summary_writer_interface to record statistics using given stats_aggregator. |
StopGradient <T> | Stops gradient computation. |
StridedSlice <T> | Return a strided slice from `input`. |
StridedSliceAssign <T> | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
StridedSliceGrad <U> | Returns the gradient of `StridedSlice`. |
StringLower | Converts all uppercase characters into their respective lowercase replacements. |
StringNGrams <T extends Number> | Creates ngrams from ragged string data. |
StringUpper | Converts all lowercase characters into their respective uppercase replacements. |
Sum <T> | Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. |
SwitchCond <T> | Forwards `data` to the output port determined by `pred`. |
SyncDevice | Synchronizes the device this op is run on. |
TPUCompilationResult | Returns the result of a TPU compilation. |
TPUCompileSucceededAssert | Asserts that compilation succeeded. |
TPUEmbeddingActivations | An op enabling differentiation of TPU Embeddings. |
TPUExecute | Op that loads and executes a TPU program on a TPU device. |
TPUExecuteAndUpdateVariables | Op that executes a program with optional in-place variable updates. |
TPUOrdinalSelector | A TPU core selector Op. |
TPUPartitionedInput <T> | An op that groups a list of partitioned inputs together. |
TPUPartitionedInputV2 <T> | An op that groups a list of partitioned inputs together. |
TPUPartitionedOutput <T> | An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation. |
TPUPartitionedOutputV2 <T> | An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation. |
TPUReplicateMetadata | Metadata indicating how the TPU computation should be replicated. |
TPUReplicatedInput <T> | Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation. |
TPUReplicatedOutput <T> | Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation. |
TPUReshardVariables | Op that reshards on-device TPU variables to specified state. |
TPURoundRobin | Round-robin load balancing on TPU cores. |
TemporaryVariable <T> | Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step. |
TensorArray | An array of Tensors of given size. |
TensorArrayClose | Delete the TensorArray from its resource container. |
TensorArrayConcat <T> | Concat the elements from the TensorArray into value `value`. |
TensorArrayGather <T> | Gather specific elements from the TensorArray into output `value`. |
TensorArrayGrad | Creates a TensorArray for storing the gradients of values in the given handle. |
TensorArrayGradWithShape | Creates a TensorArray for storing multiple gradients of values in the given handle. |
TensorArrayPack <T> | |
TensorArrayRead <T> | Read an element from the TensorArray into output `value`. |
TensorArrayScatter | Scatter the data from the input value into specific TensorArray elements. |
TensorArraySize | Get the current size of the TensorArray. |
TensorArraySplit | Split the data from the input value into TensorArray elements. |
TensorArrayUnpack | |
TensorArrayWrite | Push an element onto the tensor_array. |
TensorListConcat <T> | Concats all tensors in the list along the 0th dimension. |
TensorListConcatLists | |
TensorListConcatV2 <U> | Concats all tensors in the list along the 0th dimension. |
TensorListElementShape <T extends Number> | The shape of the elements of the given list, as a tensor. |
TensorListFromTensor | Creates a TensorList which, when stacked, has the value of `tensor`. |
TensorListGather <T> | Creates a Tensor by indexing into the TensorList. |
TensorListGetItem <T> | |
TensorListLength | Returns the number of tensors in the input tensor list. |
TensorListPopBack <T> | Returns the last element of the input list as well as a list with all but that element. |
TensorListPushBack | Returns a list which has the passed-in `Tensor` as last element and the other elements of the given list in `input_handle`. |
TensorListPushBackBatch | |
TensorListReserve | List of the given size with empty elements. |
TensorListResize | Resizes the list. |
TensorListScatter | Creates a TensorList by indexing into a Tensor. |
TensorListScatterIntoExistingList | Scatters tensor at indices in an input list. |
TensorListScatterV2 | Creates a TensorList by indexing into a Tensor. |
TensorListSetItem | |
TensorListSplit | Splits a tensor into a list. |
TensorListStack <T> | Stacks all tensors in the list. |
TensorMapErase | Returns a tensor map with item from given key erased. |
TensorMapHasKey | Returns whether the given key exists in the map. |
TensorMapInsert | Returns a map that is the 'input_handle' with the given key-value pair inserted. |
TensorMapLookup <U> | Returns the value from a given key in a tensor map. |
TensorMapSize | Returns the number of tensors in the input tensor map. |
TensorMapStackKeys <T> | Returns a Tensor stack of all keys in a tensor map. |
TensorScatterAdd <T> | Adds sparse `updates` to an existing tensor according to `indices`. |
TensorScatterMax <T> | Apply a sparse update to a tensor taking the element-wise maximum. |
TensorScatterMin <T> | |
TensorScatterSub <T> | Subtracts sparse `updates` from an existing tensor according to `indices`. |
TensorScatterUpdate <T> | Scatter `updates` into an existing tensor according to `indices`. |
TensorStridedSliceUpdate <T> | Assign `value` to the sliced l-value reference of `input`. |
ThreadPoolDataset | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
ThreadPoolHandle | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
Tile <T> | Constructs a tensor by tiling a given tensor. |
Timestamp | Provides the time since epoch in seconds. |
ToBool | Converts a tensor to a scalar predicate. |
TopKUnique | Returns the TopK unique values in the array in sorted order. |
TopKWithUnique | Returns the TopK values in the array in sorted order. |
TpuHandleToProtoKey | Converts XRT's uid handles to TensorFlow-friendly input format. |
TridiagonalMatMul <T> | Calculate product with tridiagonal matrix. |
TridiagonalSolve <T> | Solves tridiagonal systems of equations. |
Unbatch <T> | Reverses the operation of Batch for a single output Tensor. |
UnbatchGrad <T> | Gradient of Unbatch. |
UncompressElement | Uncompresses a compressed dataset element. |
UnicodeDecode <T extends Number> | Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points. |
UnicodeEncode | Encode a tensor of ints into unicode strings. |
UniformDequantize <U extends Number> | Perform dequantization on the quantized Tensor `input`. |
UniformQuantize <U> | Perform quantization on Tensor `input`. |
UniformQuantizedAdd <T> | Perform quantized add of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`. |
UniformQuantizedClipByValue <T> | Perform clip by value on the quantized Tensor `operand`. |
UniformQuantizedConvolution <U> | Perform quantized convolution of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
UniformQuantizedConvolutionHybrid <V extends Number> | Perform hybrid quantized convolution of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
UniformQuantizedDot <U> | Perform quantized dot of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`. |
UniformQuantizedDotHybrid <V extends Number> | Perform hybrid quantized dot of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
UniformRequantize <U> | Given quantized tensor `input`, requantize it with new quantization parameters. |
Unique <T, V extends Number> | Finds unique elements along an axis of a tensor. |
UniqueDataset | Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`. |
UniqueWithCounts <T, V extends Number> | Finds unique elements along an axis of a tensor. |
UnravelIndex <T extends Number> | Converts an array of flat indices into a tuple of coordinate arrays. |
UnsortedSegmentJoin | |
Unstack <T> | Unpacks a given dimension of a rank-`R` tensor into `num` rank-`(R-1)` tensors. |
Unstage | Op is similar to a lightweight Dequeue. |
UnwrapDatasetVariant | |
UpperBound <U extends Number> | Applies upper_bound(sorted_search_values, values) along each row. |
VarHandleOp | Creates a handle to a Variable resource. |
VarIsInitializedOp | Checks whether a resource handle-based variable has been initialized. |
Variable <T> | Holds state in the form of a tensor that persists across steps. |
VariableShape <T extends Number> | Returns the shape of the variable pointed to by `resource`. |
Where | Returns locations of nonzero / true values in a tensor. |
Where3 <T> | Selects elements from `x` or `y`, depending on `condition`. |
WindowOp | |
WorkerHeartbeat | Worker heartbeat op. |
WrapDatasetVariant | |
WriteRawProtoSummary | Writes a serialized proto summary. |
XlaConcatND <T> | Concats input tensor across all dimensions. |
XlaRecvFromHost <T> | An op to receive a tensor from the host. |
XlaRecvTPUEmbeddingActivations | An op that receives embedding activations on the TPU. |
XlaRecvTPUEmbeddingDeduplicationData | Receives deduplication data (indices and weights) from the embedding core. |
XlaSendTPUEmbeddingGradients | An op that performs gradient updates of embedding tables. |
XlaSendToHost | An op to send a tensor to the host. |
XlaSplitND <T> | Splits input tensor across all dimensions. |
Xlog1py <T> | Returns 0 if x == 0, and x * log1p(y) otherwise, elementwise. |
Zeros <T> | An operator creating a constant initialized with zeros of the shape given by `dims`. |
ZerosLike <T> | Returns a tensor of zeros with the same shape and type as x. |