PrimitiveOp

כיתה מופשטת ציבורית PrimitiveOp

תת-מחלקות ישירות ידועות Abort , All , AllToAll <T>, AnonymousHashTable , AnonymousIteratorV2 , AnonymousIteratorV3 , AnonymousMemoryCache , AnonymousMultiDeviceIterator , AnonymousMultiDeviceIteratorV3 , AnonymousMutableDenseHashMutableTable , AnonymousHashMutable , AnonymousTable Tensors , AnonymousRandomSeedGenerator , AnonymousSeedGenerator , Any , ו -732 אחרים. לְהַפִּיל העלה חריגה כדי לבטל את התהליך כאשר נקרא. את כל מחשב את ה"לוגי ו" של אלמנטים על פני מימדים של טנזור. AllToAll <T> אופציה להחלפת נתונים על פני העתקים של TPU. AnonymousHashTable יוצר טבלת hash אנונימית לא מאותחלת. AnonymousIteratorV2 מיכל עבור משאב איטרטור. AnonymousIteratorV3 מיכל עבור משאב איטרטור. AnonymousMemoryCache AnonymousMultiDeviceIterator מיכל עבור משאב איטרטור מרובה מכשירים. AnonymousMultiDeviceIteratorV3 מיכל עבור משאב איטרטור מרובה מכשירים. AnonymousMutableDenseHashTable יוצר טבלת hash אנונימית ריקה הניתנת לשינוי המשתמשת בטנזורים בתור חנות הגיבוי. AnonymousMutableHashTable יוצר טבלת hash אנונימית ריקה הניתנת לשינוי. AnonymousMutableHashTableOfTensors יוצר טבלת hash אנונימית ריקה הניתנת לשינוי של ערכי וקטור. AnonymousRandomSeedGenerator AnonymousSeedGerator כל מחשב את ה"לוגי או" של אלמנטים על פני ממדים של טנזור. החל AdagradV2 <T> עדכן את '*var' בהתאם לתכנית adgrad. ApproxTopK <T מרחיב מספר> מחזירה ערכי min/max k והמדדים שלהם של אופרנד הקלט באופן משוער. AssertCardinalityDataset AssertNextDataset טרנספורמציה הקובעת אילו טרנספורמציות מתרחשות לאחר מכן. AssertPrevDataset טרנספורמציה הקובעת אילו טרנספורמציות קרו בעבר. טען כי טוען שהתנאי הנתון נכון. הקצה <T> עדכן את 'ref' על ידי הקצאת 'ערך' לו. הקצה הוסף <T> עדכן את 'ref' על ידי הוספת 'ערך' אליו. AssignAddVariableOp מוסיף ערך לערך הנוכחי של משתנה. AssignSub <T> עדכן את 'ref' על ידי הפחתת 'ערך' ממנו. AssignSubVariableOp מוריד ערך מהערך הנוכחי של משתנה. AssignVariableOp מקצה ערך חדש למשתנה. AssignVariableXlaConcatND קושרת טנזור קלט בכל הממדים. AutoShardDataset יוצר מערך נתונים שמרסק את מערך הנתונים של הקלט. BandedTriangularSolve <T> מַחסוֹם מגדיר מחסום שנמשך על פני ביצועי גרפים שונים. מחסום סגור סוגר את המחסום הנתון. BarrierIncompleteSize מחשב את מספר האלמנטים הלא שלמים במחסום הנתון. BarrierInsertMany עבור כל מקש, מקצה את הערך המתאים לרכיב שצוין. BarrierReadySize מחשב את מספר האלמנטים השלמים במחסום הנתון. BarrierTakeMany לוקח את המספר הנתון של אלמנטים שהושלמו ממחסום. קבוצה מקבץ את כל טנסור הקלט בצורה לא דטרמיניסטית. BatchMatMulV2 <T> מכפיל פרוסות של שני טנסורים בקבוצות. BatchMatMulV3 <V> מכפיל פרוסות של שני טנסורים בקבוצות. BatchToSpace <T> BatchToSpace עבור טנסור 4-D מסוג T. BatchToSpaceNd <T> BatchToSpace עבור טנסור ND מסוג T. BesselI0 <T מרחיב מספר> BesselI1 <T מרחיב מספר> BesselJ0 <T מרחיב מספר> BesselJ1 <T מרחיב מספר> BesselK0 <T מרחיב מספר> BesselK0e <T מרחיב מספר> BesselK1 <T מרחיב מספר> BesselK1e <T מרחיב מספר> BesselY0 <T מרחיב מספר> BesselY1 <T מרחיב מספר> Bitcast <U> מעביר טנזור מסוג אחד לאחר מבלי להעתיק נתונים. BlockLSTM <T מרחיב מספר> מחשב את התפשטות תא LSTM קדימה עבור כל שלבי הזמן. BlockLSTMGrad <T מרחיב מספר> מחשב את התפשטות תא LSTM לאחור במשך כל רצף הזמן. BlockLSTMGradV2 <T מרחיב מספר> מחשב את התפשטות תא LSTM לאחור במשך כל רצף הזמן. BlockLSTMV2 <T מרחיב מספר> מחשב את התפשטות תא LSTM קדימה עבור כל שלבי הזמן. BoostedTreesAggregateStats מקבץ את סיכום הנתונים הסטטיסטיים המצטברים עבור האצווה. BoostedTreesBucketize סמן כל תכונה על סמך גבולות הדלי. BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit מחשב רווחים עבור כל תכונה ומחזיר את המידע המפוצל הטוב ביותר עבור התכונה. BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 מחשב רווחים עבור כל תכונה ומחזיר את המידע המפוצל הטוב ביותר עבור כל צומת. BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature מחשב רווחים עבור כל תכונה ומחזיר את המידע המפוצל הטוב ביותר עבור התכונה. BoostedTreesCenterBias מחשב את הקודמת מנתוני האימון (ההטיה) וממלא את הצומת הראשון עם הקודקוד של הלוגיטים. BoostedTreesCreateEnsemble יוצר דגם של אנסמבל עץ ומחזיר לו ידית. BoostedTreesCreateQuantileStreamResource צור את המשאב עבור זרמים קוונטילים. BoostedTreesDeserializeEnsemble ביטול סדרה של תצורת אנסמבל עץ מסודרת ומחליף את העץ הנוכחי מִכלוֹל. BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp יוצר נקודת אחיזה ל-BostedTreesEnsembleResource BoostedTreesExampleDebugOutputs איתור באגים/פלטי פרשנות של מודל עבור כל דוגמה. BoostedTreesFlushQuantileSummaries רוק את סיכומי הכמות מכל משאב זרם כמותי. BoostedTreesGetEnsembleStates מאחזר את אסימון חותמת המשאב של אנסמבל העץ, מספר העצים וסטטיסטיקות גידול. BoostedTreesMakeQuantileSummaries עושה את סיכום הקוונטילים עבור האצווה. BoostedTreesMakeStatsSummary עושה את סיכום הנתונים הסטטיסטיים המצטברים עבור האצווה. BoostedTreesPredict מפעיל מספר מנבאים של אנסמבל רגרסיה מוסף על מופעי קלט ו מחשב את הלוגיטים. BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummary הוסף את סיכומי הכמות לכל משאב זרם קוונטילי. BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize הסר את גבולות הדלי ודגל מוכן לתוך QuantileAccumulator הנוכחי. BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush בטל את הסיכומים עבור משאב זרם כמותי. BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries צור את גבולות הדלי עבור כל תכונה בהתבסס על סיכומים מצטברים. BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp יוצר נקודת אחיזה ל-BostedTreesQuantileStreamResource. BoostedTreesSerializeEnsemble מסדרת את אנסמבל העץ לפרוטו. BoostedTreesSparseAggregateStats מקבץ את סיכום הנתונים הסטטיסטיים המצטברים עבור האצווה. BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit מחשב רווחים עבור כל תכונה ומחזיר את המידע המפוצל הטוב ביותר עבור התכונה. BoostedTreesTrainingPredict מפעיל מספר מנבאים של אנסמבל רגרסיה מוסף על מופעי קלט ו מחשב את העדכון ללוגיטים שמורים במטמון. BoostedTreesUpdateEnsemble מעדכן את מכלול העץ על ידי הוספת שכבה לעץ האחרון שגדל או על ידי פתיחת עץ חדש. BoostedTreesUpdateEnsembleV2 מעדכן את מכלול העץ על ידי הוספת שכבה לעץ האחרון שגדל או על ידי פתיחת עץ חדש. BroadcastDynamicShape <T מרחיב מספר> החזר את הצורה של s0 op s1 עם שידור. BroadcastGradientArgs <T מרחיב מספר> החזר את מדדי ההפחתה עבור מעברי מחשוב של s0 op s1 עם שידור. שידור ל <T> שדר מערך לקבלת צורה תואמת. דליית מרכזת 'קלט' בהתבסס על 'גבולות'. CSRSparseMatrixComponents <T> קורא את רכיבי ה-CSR באצווה `אינדקס`. CSRSparseMatrixToDense <T> המר CSRSparseMatrix (אולי באצווה) ל-dense. CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> ממיר CSRSparesMatrix (אולי באצווה) ל-SparseTensor. CSVDataset CSVDatasetV2 CTCllossV2 מחשב את הפסד CTC (הסתברות ביומן) עבור כל ערך אצווה. CacheDatasetV2 CheckNumericsV2 <T מרחיב את המספר> בודק טנזור עבור ערכי NaN, -Inf ו-+Inf. בחר FastestDataset ClipByValue <T> חותך ערכי טנסור למינימום ומקסימום שצוינו. CollateTPUEmbeddingMemory אופציה שממזגת את פרוטו תצורת הזיכרון המקודדים במחרוזת מכל המארחים. CollectiveAllToAllV2 <T מרחיב מספר> מחליף הדדית מספר טנסורים מסוג וצורה זהים. CollectiveAllToAllV3 <T מרחיב מספר> מחליף הדדית מספר טנסורים מסוג וצורה זהים. CollectiveAssignGroupV2 הקצה מפתחות קבוצתיים על סמך הקצאת הקבוצה. CollectiveBcastRecvV2 <U> מקבל שידור ערך טנזור ממכשיר אחר. CollectiveBcastSendV2 <T> משדר ערך טנזור למכשיר אחד או יותר. CollectiveGather <T מרחיב מספר> צובר הדדית מספר טנסורים מסוג וצורה זהים. CollectiveGatherV2 <T מרחיב את המספר> צובר הדדית מספר טנסורים מסוג וצורה זהים. CollectiveInitializeCommunicator מאתחל קבוצה לפעולות קולקטיביות. CollectivePermute <T> אופציה להחלפת טנזורים במופעי TPU משוכפלים. CollectiveReduceScatterV2 <T מרחיב את המספר> מפחית באופן הדדי מספר טנסורים מסוג וצורה זהים ומפזר את התוצאה. CollectiveReduceV2 <T מרחיב מספר> מפחית באופן הדדי מספר טנסורים מסוג וצורה זהים. CollectiveReduceV3 <T מרחיב את המספר> מפחית באופן הדדי מספר טנסורים מסוג וצורה זהים. CombinedNonMaxSuppression בוחר בתאוותנות קבוצת משנה של תיבות תוחמות בסדר יורד של הניקוד, פעולה זו מבצעת non_max_suppression בכניסות לכל אצווה, בכל המחלקות. CompositeTensorVariantFromComponents מקודד ערך 'ExtensionType' לטנזור סקלרי 'וריאנט'. CompositeTensorVariantToComponents מפענח טנסור סקלרי 'וריאנט' לערך 'ExtensionType'. CompressElement דוחס רכיב מערך נתונים. ComputeBatchSize מחשב את גודל האצווה הסטטי של מערך נתונים ללא אצווה חלקית. ComputeDedupDataTupleMask מסכת ניתוח מחשבת tuple של נתוני מניעת כפילויות מליבת הטבעה. קונאט <T> משרשרת טנסורים לאורך מימד אחד. ConfigureAndInitializeGlobalTPU אופציה שמגדירה את המבנים הריכוזיים עבור מערכת TPU מבוזרת. ConfigureDistributedTPU מגדיר את המבנים הריכוזיים עבור מערכת TPU מבוזרת. הגדר TPUEmbedding מגדיר TPUembedding במערכת TPU מבוזרת. ConfigureTPUEmbeddingHost הפעלה שמגדירה את תוכנת TPUembedding במארח. הגדר זיכרון TPUEmbedding הפעלה שמגדירה את תוכנת TPUembedding במארח. ConnectTPUEmbeddingHosts הפעלה שמגדירה תקשורת בין מופעי תוכנה מארח TPUEmbedding לאחר שנקרא ConfigureTPUEmbeddingHost בכל מארח. קבוע <T> מפעיל המייצר ערך קבוע. ConsumeMutexLock פעולה זו צורכת מנעול שנוצר על ידי `MutexLock`. ControlTrigger לא עושה דבר. Conv2DBackpropFilterV2 <T מרחיב מספר> מחשב את דרגות הפיתול ביחס למסנן. Conv2DBackpropInputV2 <T מרחיב מספר> מחשב את דרגות הקונבולציה ביחס לקלט. העתק את <T> העתק טנזור ממעבד למעבד או ממעבד גרפי למעבד גרפי. CopyHost <T> העתק טנסור לארח. CopyToMesh <T> CopyToMeshGrad <T> CountUpTo <T מרחיב מספר> מגדיל את 'ref' עד שהוא מגיע ל-'limit'. CrossReplicaSum <T מרחיב מספר> אופ לסיכום תשומות על פני מופעי TPU משוכפלים. CudnnRNNBackpropV3 <T מרחיב מספר> צעד אחורי של CudnnRNNV3. CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T מרחיב את המספר> ממיר פרמטרים של CudnnRNN מצורה קנונית לצורה שמישה. CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T מרחיב את המספר> מאחזר פרמטרים של CudnnRNN בצורה קנונית. CudnnRNNV3 <T מרחיב מספר> RNN מגובה על ידי cuDNN. CumulativeLogsumexp <T מרחיב את המספר> חשב את המכפלה המצטברת של הטנסור 'x' לאורך 'ציר'. DTensorRestoreV2 DTensorSetGlobalTPUArray הפעלה שמודיעה לשורה של המזהים הגלובליים של כל ה-TPUs במערכת. DataServiceDataset יוצר מערך נתונים שקורא נתונים משירות tf.data. DataServiceDatasetV2 יוצר מערך נתונים שקורא נתונים משירות tf.data. קרדינליות ערכת נתונים מחזירה את הקרדינליות של `input_dataset`. ערכת נתוניםFromGraph יוצר מערך נתונים מ-'graph_def' הנתון. DatasetToGraphV2 מחזירה GraphDef בסידרה המייצגת 'מערך_נתונים_קלט'. Dawsn <T מרחיב מספר> DebugGradientIdentity <T> אופציה של זהות עבור ניפוי שגיאות שיפוע. DebugGradientRefIdentity <T> אופציה של זהות עבור ניפוי שגיאות שיפוע. DebugIdentity <T> מספק מיפוי זהות של טנזור הקלט שאינו מסוג Ref לצורך ניפוי באגים. DebugIdentityV2 <T> Debug Identity V2 Op. DebugNanCount Debug NaN Value Counter Op. DebugNumericSummary ניפוי באגים סיכום מספרי אופ. DebugNumericSummaryV2 <U מרחיב מספר> איתור באגים סיכום מספרי V2 Op. DecodeImage <T מרחיב מספר> פונקציה עבור decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg ו-decode_png. DecodePaddedRaw <T מרחיב מספר> פרש מחדש את הבתים של מחרוזת כווקטור של מספרים. DecodeProto ה-op מחלץ שדות מפרוטוקול מסודר מאחסן הודעה לטנזורים. DeepCopy <T> יוצר עותק של 'x'. מחק איטרטור מיכל עבור משאב איטרטור. מחקMemoryCache מחק MultiDeviceIterator מיכל עבור משאב איטרטור. DeleteRandomSeedGenerator DeleteSeedGenerator DeleteSessionTensor מחק את הטנזור שצוין על ידי הידית שלו בסשן. DenseBincount <U מרחיב מספר> סופר את מספר המופעים של כל ערך במערך שלמים. DenseCountSparseOutput <U מרחיב מספר> מבצע ספירת סל פלט דל עבור קלט tf.tensor. DenseToCSRSparseMatrix ממיר טנזור צפוף ל-CSRSparseMatrix (אולי באצווה). DestroyResourceOp מוחק את המשאב שצוין על ידי הידית. DestroyTemporaryVariable <T> הורס את המשתנה הזמני ומחזיר את הערך הסופי שלו. DeviceIndex החזר את האינדקס של המכשיר שהאופ רץ. בימויInterleaveDataset תחליף ל-'InterleaveDataset' ברשימה קבועה של 'N' מערכי נתונים. DisableCopyOnRead מכבה את מצב העתקה בקריאה. DistributedSave DrawBoundingBoxesV2 <T מרחיב מספר> צייר תיבות תוחמות על קבוצת תמונות. DummyIterationCounter DummyMemoryCache DummySeedGenerator DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch מקל על העברה של קוד המשתמש ב-tf.nn.embedding_lookup_sparse(). DynamicPartition <T> מחלקים `נתונים` לטנזורים `num_partitions` באמצעות אינדקסים מ`מחיצות`. DynamicStitch <T> שזר את הערכים מהטנסורים של 'נתונים' לטנזור בודד. ערוך מרחק מחשב את מרחק העריכה של Levenshtein (אולי מנורמל). אייג <U> מחשב את הפירוק העצמי של מטריצה ​​ריבועית אחת או יותר. איינסום <T> התכווצות טנזור על פי מוסכמת סיכום איינשטיין. ריק <T> יוצר טנזור עם הצורה הנתונה. EmptyTensorList יוצר ומחזיר רשימת טנזורים ריקה. EmptyTensorMap יוצר ומחזיר מפת טנסור ריקה. EncodeProto ה-op מסדרת הודעות protobuf המסופקות בטנסור הקלט. EnqueueTPUEטבעה שרירותיTensorBatch מקל על העברה של קוד המשתמש ב-tf.nn.embedding_lookup_sparse(). EnqueueTPUEmbeddingBatch הפעלה שמעמידה בתור רשימה של טנזורי אצווה קלט ל-TPUEmbedding. EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch הפעלה שמעמידה בתור רשימה של טנזורי אצווה קלט ל-TPUEmbedding. EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch מקל על העברה של קוד המשתמש ב-tf.nn.embedding_lookup(). EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch הפעלה שמעמידה בתור TPUEmbedding מדדי קלט מ-SparseTensor. EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch מקל על העברה של קוד המשתמש ב-tf.nn.embedding_lookup_sparse(). EnsureShape <T> מבטיח שצורת הטנזור תואמת את הצורה הצפויה. הזן <T> יוצר או מוצא מסגרת צאצא, והופכת 'נתונים' לזמינים למסגרת הצאצא. Erfinv <T מרחיב מספר> נורמה אוקלידית <T> מחשב את הנורמה האוקלידית של אלמנטים על פני מימדים של טנזור. בצע TPUEmbeddingPartitioner הפעלה שמבצעת את מחיצת ה-TPUEmbedding בתצורה המרכזית התקן ומחשב את גודל HBM (בבתים) הנדרש לפעולת TPUEmbedding. צא מ- <T> יוצא מהמסגרת הנוכחית למסגרת האב שלה. ExpandDims <T> מכניס ממד של 1 לצורת טנזור. ניסיוני AutoShardDataset יוצר מערך נתונים שמרסק את מערך הנתונים של הקלט. ExperimentalBytesProducedStatsDataset מתעד את גודל הבתים של כל רכיב של 'input_dataset' ב-StatsAggregator. ExperimentalChooseFastestDataset קרדינליות של ערכת נתונים ניסויית מחזירה את הקרדינליות של `input_dataset`. ExperimentalDatasetToTFRecord כותב את מערך הנתונים הנתון לקובץ הנתון באמצעות פורמט TFRecord. ExperimentalDenseToSparseBatchDataset יוצר מערך נתונים שמקבץ רכיבי קלט לתוך SparseTensor. ערכת נתונים של חביון נתונים ניסיוני מתעד את ההשהיה של הפקת רכיבי 'input_dataset' ב-StatsAggregator. ExperimentalMatchingFilesDataset ניסוי מקסימום IntraOpParallelism מערך נתונים יוצר מערך נתונים שעוקף את ההקבלה המקסימלית תוך-אופית. ExperimentalParseExampleDataset הופך את `input_dataset` המכיל פרוטו של `Example` בתור וקטורים של DT_STRING למערך נתונים של אובייקטים `Tensor` או `SparseTensor` המייצגים את התכונות המנתחות. ערכת נתונים ניסיונייםPrivateThreadPool יוצר מערך נתונים המשתמש במאגר שרשורים מותאם אישית כדי לחשב את 'input_dataset'. מערך נתונים אקראי יוצר מערך נתונים שמחזיר מספרים פסאודו אקראיים. ניסיוניRebatchDataset יוצר מערך נתונים שמשנה את גודל האצווה. ExperimentalSetStatsAggregatorDataset ערכת נתונים של חלון הזזה ניסיוני יוצר מערך נתונים שמעביר חלון הזזה על 'ערכת נתונים_קלט'. ExperimentalSqlDataset יוצר מערך נתונים שמבצע שאילתת SQL ופולט שורות של ערכת התוצאות. Handle Stats Aggregator Experimental יוצר משאב למנהל סטטיסטיקה. סיכום נתונים סטטיסטיים ניסויים מייצר סיכום של כל סטטיסטיקה שנרשמה על ידי מנהל הסטטיסטיקה הנתון. ExperimentalUnbatchDataset מערך נתונים שמפצל את רכיבי הקלט שלו למספר אלמנטים. Expint <T מרחיב מספר> ExtractGlimpseV2 מחלץ הצצה מטנסור הקלט. ExtractVolumePatches <T מרחיב מספר> חלץ `טלאים` מ`קלט` ושם אותם בממד הפלט `"עומק"`. FileSystemSetConfiguration הגדר את התצורה של מערכת הקבצים. מלא את <U> יוצר טנזור מלא בערך סקלרי. FinalizeDataset יוצר מערך נתונים על ידי החלת tf.data.Options על `input_dataset`. סיים את הטמעת TPUE מבצע שמסיים את תצורת ה-TPUEmbedding. טביעת אצבע מייצר ערכי טביעת אצבע. FresnelCos <T מרחיב מספר> FresnelSin <T מרחיב מספר> FusedBatchNormGradV3 <T מרחיב את המספר, U מרחיב את המספר> שיפוע לנורמליזציה של אצווה. FusedBatchNormV3 <T מרחיב את המספר, U מרחיב את המספר> נורמליזציה של אצווה. GRUBlockCell <T מרחיב מספר> מחשב את התפשטות תא GRU קדימה עבור שלב זמן אחד. GRUBlockCellGrad <T מרחיב את המספר> מחשב את ההפצה לאחור של תא GRU עבור שלב אחד. אספו את <T> אסוף פרוסות מציר `פרמס` לפי `מדדים`. GatherNd <T> אסוף פרוסות מ-'params' לתוך Tensor עם הצורה המצוינת על-ידי 'מדדים'. GenerateBoundingBoxProposals אופציה זו מייצרת אזור של אינטרסים מתיבות תוחמות נתונות (bbox_deltas) מקודדות wrt לפי eq.2 ב-arXiv:1506.01497 ה-Op בוחר תיבות ניקוד מובילות של 'pre_nms_topn', מפענח אותן ביחס לעוגנים, מחיל דיכוי לא מקסימלי על תיבות חופפות בעלות ערך צומת-על-איחוד (iou) גבוה מ-'nms_threshold', מבטל תיבות שבהן הצד הקצר יותר קטן מ-' min_size`. GetElementAtIndex מקבל את האלמנט באינדקס שצוין במערך נתונים. GetOptions מחזיר את ה- tf.data.Options המצורפות ל-'input_dataset'. GetSessionHandle אחסן את טנסור הקלט במצב ההפעלה הנוכחית. GetSessionTensor <T> קבל את הערך של הטנזור שצוין על ידי הידית שלו. GuaranteeConst <T> נותן ערובה לזמן הריצה של TF שטנסור הקלט הוא קבוע. טבלת גיבוב יוצר טבלת hash לא מאותחלת. HistogramFixedWidth <U מרחיב מספר> החזר היסטוגרמה של ערכים. זהות <T> החזר טנזור עם אותה צורה ותוכן כמו טנזור הקלט או הערך. זהותN מחזירה רשימה של טנסורים עם אותם צורות ותוכן כמו הקלט טנסורים. IgnoreErrorsDataset יוצר מערך נתונים המכיל את הרכיבים של `input_dataset` תוך התעלמות משגיאות. ImageProjectiveTransformV2 <T מרחיב מספר> מחיל את ההמרה הנתונה על כל אחת מהתמונות. ImageProjectiveTransformV3 <T מרחיב מספר> מחיל את ההמרה הנתונה על כל אחת מהתמונות. ImmutableConst <T> מחזירה טנזור בלתי משתנה מאזור הזיכרון. InfeedDequeue <T> מציין מיקום עבור ערך שיוזן לחישוב. InfeedDequeueTuple שואב ערכים מרובים מהזנה כ-XLA tuple. InfeedEnqueue פעולה שמזינה ערך טנסור בודד לחישוב. InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer אופציה שמעמידה בתור מאגר מאופיין בהזנת TPU. InfeedEnqueueTuple מזין ערכי Tensor מרובים לחישוב כ-XLA tuple. אתחול טבלה אתחול טבלה שלוקח שני טנסורים עבור מפתחות וערכים בהתאמה. אתחול טבלה מאת מערך נתונים InitializeTableFromTextFile מאתחל טבלה מקובץ טקסט. InplaceAdd <T> מוסיף v לשורות שצוינו של x. InplaceSub <T> מוריד 'v' לשורות שצוינו של 'x'. InplaceUpdate <T> מעדכן את השורות 'i' שצוינו עם הערכים 'v'. IsBoostedTreesEnsembleInitialized בודק אם אנסמבל עצים אותחל. IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized בודק אם זרם קוונטילי אותחל. IsTPUEmbedding אתחול האם הטבעת TPU מאותחלת במערכת TPU מבוזרת. IsVariableInitialized בודק אם טנזור אותחל. רגרסיה איזוטונית <U מרחיב את המספר> פותר קבוצה של בעיות רגרסיה איזוטונית. IteratorGetDevice מחזירה את שם המכשיר שעליו הוצב `משאב`. אתחול KMC2Chain מחזירה את האינדקס של נקודת נתונים שיש להוסיף לערכת ה-Seed. אתחול KmeansPlusPlus בוחר num_to_sample שורות של קלט באמצעות הקריטריון KMeans++. KthOrderStatistic מחשב את סטטיסטיקת הסדר ה-K של מערך נתונים. LMDBDataset יוצר מערך נתונים שפולט את צמדי המפתח-ערך בקובץ LMDB אחד או יותר. LSTMBlockCell <T מרחיב מספר> מחשב את התפשטות תא LSTM קדימה עבור שלב אחד. LSTMBlockCellGrad <T מרחיב מספר> מחשב את התפשטות תא LSTM לאחור עבור שלב זמן אחד. LinSpace <T מרחיב מספר> יוצר ערכים במרווח. ListDataset יוצר מערך נתונים שפולט כל אחד מ'טנסור' פעם אחת. LoadAllTPUEmbeddingParameters הפעלה שטוענת פרמטרי אופטימיזציה לתוך הטבעת זיכרון. LoadTPUEmbeddingADAMPparameters טען פרמטרים של הטמעה של ADAM. LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters טען פרמטרים של הטבעת Adadelta. LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters טען פרמטרים של הטבעה של Adagrad Momentum. LoadTPUEmbeddingAdagradParameters טען פרמטרים של הטבעה של Adagrad. LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters טען פרמטרים של הטבעה של RMSProp במרכז. טעןTPUEmbeddingFTRLParmeters טען פרמטרים של הטבעת FTRL. LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters טען פרמטרים של הטמעת תדירות. טעןTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters טען פרמטרים של הטבעת MDL Adagrad Light. LoadTPUEmbeddingMomentumParameters טען פרמטרים של הטבעת מומנטום. LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters טען פרמטרי הטבעה פרוקסימליים של Adagrad. LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters טען פרמטרים של הטבעה של RMSProp. LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters טען פרמטרים של הטבעת SGD. LookupTableExport <T, U> מוציא את כל המפתחות והערכים בטבלה. LookupTableFind <U> מחפש מפתחות בטבלה, מוציא את הערכים המתאימים. LookupTableImport מחליף את תוכן הטבלה במפתחות ובערכים שצוינו. LookupTableInsert מעדכן את הטבלה כדי לשייך מפתחות לערכים. LookupTableRemove מסיר מפתחות והערכים המשויכים להם מטבלה. LookupTableSize מחשב את מספר האלמנטים בטבלה הנתונה. LoopCond מעביר את הקלט לפלט. LowerBound <U מרחיב מספר> מחיל lower_bound(sorted_search_values, values) לאורך כל שורה. Lu <T, U מרחיב מספר> מחשב את פירוק ה-LU של מטריצה ​​מרובעת אחת או יותר. MakeUnique הפוך את כל הרכיבים בממד שאינו אצווה לייחודי, אך \"קרוב\" אליו הערך ההתחלתי שלהם. MapClear Op מסיר את כל האלמנטים במיכל הבסיסי. MapIncompleteSize Op מחזירה את מספר האלמנטים הלא שלמים במיכל הבסיסי. MapPeek אופ מציץ בערכים במפתח שצוין. גודל מפה Op מחזירה את מספר האלמנטים במיכל הבסיסי. MapStage שלב (מפתח, ערכים) במיכל הבסיסי שמתנהג כמו טבל hashable. MapUnstage Op מסיר ומחזיר את הערכים המשויכים למפתח מהמיכל הבסיסי. MapUnstageNoKey Op מסיר ומחזיר אקראי (מפתח, ערך) מהמיכל הבסיסי. MatrixDiagPartV2 <T> מחזירה את החלק האלכסוני המצטבר של טנזור אצווה. MatrixDiagPartV3 <T> מחזירה את החלק האלכסוני המצטבר של טנזור אצווה. MatrixDiagV2 <T> מחזירה טנזור אלכסוני אצווה עם ערכי אלכסון אצווה נתונים. MatrixDiagV3 <T> מחזירה טנזור אלכסוני אצווה עם ערכי אלכסון אצווה נתונים. MatrixSetDiagV2 <T> מחזירה טנזור מטריצה ​​אצווה עם ערכי אלכסון אצווה חדשים. MatrixSetDiagV3 <T> מחזירה טנזור מטריצה ​​אצווה עם ערכי אלכסון אצווה חדשים. מקסימום <T> מחשב את המקסימום של אלמנטים על פני ממדים של טנזור. MaxIntraOpParallelismDataset יוצר מערך נתונים שעוקף את ההקבלה המקסימלית תוך-אופית. מיזוג <T> מעביר את הערך של טנסור זמין מ'כניסות' ל'פלט'. MergeDedupData אופ ממזג אלמנטים של טנזורים שלמים וצפים לנתוני מניעת כפילויות כ-XLA tuple. מינימום <T> מחשב את המינימום של אלמנטים על פני מימדים של טנזור. MirrorPad <T> מרפד טנזור עם ערכי שיקוף. MirrorPadGrad <T> אופציה של שיפוע עבור 'MirrorPad' אופ. MlirPassthroughOp עוטף חישוב MLIR שרירותי המתבטא כמודול עם פונקציה main() . MulNoNan <T> מחזירה x * y מבחינת אלמנט. MutableDenseHashTable יוצר טבלת גיבוב ריקה המשתמשת בטנזורים כמאגר הגיבוי. MutableHashTable יוצר טבלת גיבוב ריקה. MutableHashTableOfTensors יוצר טבלת גיבוב ריקה. מנעול יוצר משאב Mutex שניתן לנעול על ידי `MutexLock`. MutexLock נועל משאב mutex. NcclAllReduce <T מרחיב מספר> מוציא טנזור המכיל את ההפחתה על פני כל טנסור הקלט. NcclBroadcast <T מרחיב מספר> שולח 'קלט' לכל המכשירים שמחוברים ליציאה. NcclReduce <T מרחיב מספר> מפחית 'קלט' מ-'num_devices' באמצעות 'reduction' למכשיר בודד. Ndtri <T מרחיב מספר> השכנים הקרובים ביותר בוחר את k המרכזים הקרובים ביותר עבור כל נקודה. NextAfter <T מרחיב מספר> מחזירה את הערך המיוצג הבא של `x1` בכיוון של `x2`, מבחינת אלמנט. NextIteration <T> הופך את הקלט שלו לזמין לאיטרציה הבאה. NoOp לא עושה דבר. NonDeterministicInts <U> יוצר באופן לא דטרמיניסטי כמה מספרים שלמים. NonMaxSuppressionV5 <T מרחיב מספר> בוחר בתאוותנות קבוצת משנה של תיבות תוחמות בסדר יורד של הניקוד, גיזום תיבות בעלות חפיפה גבוהה של צומת-על-איחוד (IOU) עם תיבות שנבחרו בעבר. NonSerializableDataset OneHot <U> מחזיר טנסור חם אחד. OnesLike <T> מחזירה טנסור של אלה עם אותה צורה וסוג כמו x. OptimizeDatasetV2 יוצר מערך נתונים על ידי החלת אופטימיזציות קשורות ל-'input_dataset'. אפשרויות מערך נתונים יוצר מערך נתונים על ידי צירוף tf.data.Options ל-'input_dataset'. הוזמן מפה קלה Op מסיר את כל האלמנטים במיכל הבסיסי. OrderedMapIncompleteSize Op מחזירה את מספר האלמנטים הלא שלמים במיכל הבסיסי. OrderedMapPeek אופ מציץ בערכים במפתח שצוין. OrderedMapSize Op מחזירה את מספר האלמנטים במיכל הבסיסי. OrderedMapStage שלב (מפתח, ערכים) במיכל הבסיסי שמתנהג כמו הזמנה מיכל אסוציאטיבי. OrderedMapUnstage Op מסיר ומחזיר את הערכים המשויכים למפתח מהמיכל הבסיסי. OrderedMapUnstageNoKey Op מסיר ומחזיר את האלמנט (מפתח, ערך) עם הקטן ביותר מפתח מהמיכל הבסיסי. OutfeedDequeue <T> מאחזר טנזור בודד מהזנת החישוב. OutfeedDequeueTuple אחזר ערכים מרובים מהזנת החישוב. OutfeedDequeueTupleV2 אחזר ערכים מרובים מהזנת החישוב. OutfeedDequeueV2 <T> מאחזר טנזור בודד מהזנת החישוב. OutfeedEnqueue הציבו טנסור בהזנת החישוב. OutfeedEnqueueTuple הציבו ערכי Tensor מרובים בהזנת החישוב. פד <T> מרפד טנזור. ParallelBatchDataset ParallelConcat <T> משרשרת רשימה של 'N' טנסורים לאורך הממד הראשון. ParallelDynamicStitch <T> שזר את הערכים מהטנסורים של 'נתונים' לטנזור בודד. ParseExampleDatasetV2 הופך את `input_dataset` המכיל פרוטו של `Example` בתור וקטורים של DT_STRING למערך נתונים של אובייקטים `Tensor` או `SparseTensor` המייצגים את התכונות המנתחות. ParseExampleV2 הופך וקטור של פרוטו tf.Example (כמחרוזות) לטנזורים מוקלדים. ParseSequenceExampleV2 הופך וקטור של פרוטו tf.io.SequenceExample (כמחרוזות) לטנזורים מוקלדים. מציין מיקום <T> מציין מיקום עבור ערך שיוזן לחישוב. PlaceholderWithDefault <T> מציין מיקום שעובר דרך 'קלט' כאשר הפלט שלו לא מוזן. הפוך לליניאריזציה מראש אופ שמייצר ערך טנסור אחד לטנזור אטום. PrelinearizeTuple אופ שמייצר ערכי טנסור מרובים לטנזור וריאתי אטום. הדפס מדפיס מחרוזת סקלרית. PrivateThreadPoolDataset יוצר מערך נתונים המשתמש במאגר שרשורים מותאם אישית כדי לחשב את 'input_dataset'. פרוד <T> מחשב את המכפלה של אלמנטים על פני ממדים של טנזור. QuantizeAndDequantizeV4 <T מרחיב מספר> מכונס ואז מבטל טנזור. QuantizeAndDequantizeV4Grad <T מרחיב מספר> מחזירה את השיפוע של `QuantizeAndDequantizeV4`. QuantizedConcat <T> משרשרת טנזורים כמותיים לאורך מימד אחד. QuantizedConcatV2 <T> QuantizedConv2DAndRelu <V> QuantizedConv2DAandReluAndRequantize <V> QuantizedConv2DAandRequantize <V> QuantizedConv2DPerChannel <V> מחשב QuantizedConv2D לכל ערוץ. QuantizedConv2DWithBias <V> QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W> QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X> QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V> QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X> QuantizedDepthwiseConv2D <V> מחשב Conv2D בכמות עומק. QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V> מחשב Conv2D בכמות עומק עם Bias. QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> מחשב Conv2D ממוחשב בעומק עם Bias ו-Relu. QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> מחשב Conv2D quantized depthwise עם Bias, Relu ו-Requantize. QuantizedMatMulWithBias <W> מבצע כפל מטריצה ​​כמותית של 'a' במטריצה ​​'b' עם הטיה add. QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W מרחיב את המספר> QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> בצע כפל מטריצה ​​כמותית של 'a' במטריצה ​​'b' עם הטיה add ו-relu fusion. QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> בצע כפל מטריצה ​​כמותית של 'a' במטריצה ​​'b' עם הטיה add ו-relu ו-requantize fusion. QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W> QuantizedReshape <T> מעצב מחדש טנזור כמותי לפי האופציה של Reshape. RaggedBincount <U מרחיב מספר> סופר את מספר המופעים של כל ערך במערך שלמים. RaggedCountSparseOutput <U מרחיב מספר> מבצע ספירת פחי פלט דלילה עבור קלט טנזור מרופט. RaggedCross <T, U מרחיב מספר> יוצר צלב תכונה מתוך רשימה של טנזורים, ומחזיר אותו כ-RaggedTensor. RaggedFillEmptyRows <T> RaggedFillEmptyRowsGrad <T> RaggedGather <T מרחיב את מספר, U> אסוף פרוסות מרופטות מציר '0' של 'פארמס' לפי 'מדדים'. RaggedRange <U מרחיב את המספר, T מרחיב את המספר> מחזירה 'RaggedTensor' המכיל את רצפי המספרים שצוינו. RaggedTensorFromVariant <U מרחיב מספר, T> מפענח 'וריאנט' טנסור ל-'RaggedTensor'. RaggedTensorToSparse <U> ממיר `RaggedTensor` ל`SparseTensor` עם אותם ערכים. RaggedTensorToTensor <U> צור טנזור צפוף מטנזור מרופט, אולי משנה את צורתו. RaggedTensorToVariant מקודד 'RaggedTensor' לטנזור 'וריאנט'. RaggedTensorToVariantGradient <U> עוזר המשמש לחישוב השיפוע עבור `RaggedTensorToVariant`. RandomDatasetV2 יוצר מערך נתונים שמחזיר מספרים פסאודו אקראיים. RandomIndexShuffle <T מרחיב מספר> מוציא את המיקום של 'ערך' בתמורה של [0, ..., max_index]. טווח <T מרחיב מספר> יוצר רצף של מספרים. דַרגָה מחזירה את הדרגה של טנזור. ReadVariableOp <T> קורא את הערך של משתנה. ReadVariableXlaSplitND <T> מפצל טנזור קלט של משתנה משאב על פני כל הממדים. RebatchDataset יוצר מערך נתונים שמשנה את גודל האצווה. RebatchDatasetV2 יוצר מערך נתונים שמשנה את גודל האצווה. Recv <T> מקבל את הטנסור הנקרא מ- send_device ב- recv_device. RecvTPUEmbeddingActivations אופ שמקבל הפעלות הטמעה ב-TPU. צמצם הכל מחשב את ה"לוגי ו" של אלמנטים על פני מימדים של טנזור. ReduceAny מחשב את ה"לוגי או" של אלמנטים על פני ממדים של טנזור. ReduceMax <T> מחשב את המקסימום של אלמנטים על פני ממדים של טנזור. ReduceMin <T> מחשב את המינימום של אלמנטים על פני מימדים של טנזור. ReduceProd <T> מחשב את המכפלה של אלמנטים על פני ממדים של טנזור. ReduceSum <T> מחשב את סכום האלמנטים על פני ממדים של טנזור. RefEnter <T> יוצר או מוצא מסגרת צאצא, והופכת 'נתונים' לזמינים למסגרת הצאצא. RefExit <T> יוצא מהמסגרת הנוכחית למסגרת האב שלה. RefIdentity <T> החזר את אותו טנסור רפ כמו טנסור ה-Ref הקלט. RefMerge <T> מעביר את הערך של טנסור זמין מ'כניסות' ל'פלט'. RefNextIteration <T> הופך את הקלט שלו לזמין לאיטרציה הבאה. RefSelect <T> מעביר את האלמנט 'אינדקס' של 'קלט' ל'פלט'. RefSwitch <T> מעביר את 'נתוני' ה-Ref tensor ליציאת הפלט שנקבעה על ידי 'pred'. RegisterDataset רושם מערך נתונים בשירות tf.data. RegisterDatasetV2 רושם מערך נתונים בשירות tf.data. ממסר <T> RelayoutGrad <T> RequantizationRangePerChannel מחשב טווח כיול מחדש לכל ערוץ. RequantizePerChannel <U> משחזר קלט עם ערכי מינימום ומקסימום ידועים לכל ערוץ. עצב מחדש את <T> מעצב מחדש טנזור. ResourceAccumulatorApplyGradient מחיל שיפוע על מצבר נתון. ResourceAccumulatorNumAccumulated מחזירה את מספר ההדרגות המצטברות במצטברים הנתונים. ResourceAccumulatorSetGlobalStep מעדכן את המצבר עם ערך חדש עבור global_step. ResourceAccumulatorTakeGradient <T> מחלץ את השיפוע הממוצע ב-ConditionalAccumulator הנתון. ResourceApplyAdagradV2 עדכן את '*var' בהתאם לתכנית adgrad. ResourceApplyAdamWithAmsgrad עדכן את '*var' לפי אלגוריתם Adam. ResourceApplyKerasMomentum עדכן את '*var' לפי סכימת המומנטום. ResourceConditionalAccumulator מצבר מותנה לצבירה של שיפועים. ResourceCountUpTo <T מרחיב מספר> מגדיל את המשתנה שמצביע עליו 'משאב' עד שהוא מגיע ל'מגבלה'. ResourceGather <U> אסוף פרוסות מהמשתנה שעליו הצביע `משאב` לפי `מדדים`. ResourceGatherNd <U> ResourceScatterAdd מוסיף עדכונים דלילים למשתנה שאליו מתייחס `משאב`. ResourceScatterDiv מחלק עדכונים דלילים למשתנה שאליו מתייחס `משאב`. ResourceScatterMax מפחית עדכונים דלילים למשתנה שאליו מתייחס `משאב` באמצעות פעולת `מקסימום`. ResourceScatterMin מפחית עדכונים דלילים למשתנה שאליו מתייחס `משאב` באמצעות פעולת `min`. ResourceScatterMul מכפיל עדכונים דלילים לתוך המשתנה שאליו מתייחס `משאב`. ResourceScatterNdAdd מחיל תוספת דלילה על ערכים בודדים או פרוסות במשתנה. ResourceScatterNdMax ResourceScatterNdMin ResourceScatterNdSub מחיל חיסור דליל על ערכים בודדים או פרוסות במשתנה. ResourceScatterNdUpdate מחיל 'עדכונים' דלילים על ערכים או פרוסות בודדות בתוך נתון משתנה לפי `מדדים`. ResourceScatterSub מפחית עדכונים דלילים מהמשתנה שאליו מתייחס `משאב`. ResourceScatterUpdate מקצה עדכונים דלילים למשתנה שאליו מתייחס `משאב`. ResourceSparseApplyAdagradV2 עדכן את הערכים הרלוונטיים ב-'*var' ו-'*accum' בהתאם לתכנית adgrad. ResourceSparseApplyKerasMomentum עדכן ערכים רלוונטיים ב-'*var' ו-'*accum' בהתאם לתכנית המומנטום. ResourceStridedSliceAssign הקצה 'ערך' להפניה של ערך l של 'ref'. RetrieveAllTPUEmbeddingParameters אופ שמחזיר את פרמטרי האופטימיזציה מהטמעה לזיכרון המארח. אחזר TPUEembeddingADAMPparameters אחזר פרמטרים של הטמעת ADAM. אחזר TPUEmbeddingAdadeltaParameters אחזר פרמטרים של הטבעת Adadelta. אחזר TPUEbeddingAdagradMomentumParameters אחזר פרמטרים של הטבעה של Adagrad Momentum. אחזר TPUEmbeddingAdagradParameters אחזר פרמטרים של הטבעה של Adagrad. אחזר TPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters אחזר פרמטרי הטמעה ממורכזים של RMSProp. אחזר TPUEembeddingFTRLParmeters אחזר פרמטרים של הטבעת FTRL. אחזר TPUEembeddingFrequencyEstimatorParameters אחזר פרמטרים של הטבעה של מעריך תדרים. אחזר TPUEbeddingMDLAdagradLightParameters אחזר פרמטרים של הטבעת MDL Adagrad Light. אחזר TPUEmbeddingMomentumParameters אחזר פרמטרי הטבעה של מומנטום. אחזר TPUEmbeddingProximalAdagradParameters אחזר פרמטרי הטבעה פרוקסימליים של Adagrad. אחזר TPUEmbeddingProximalYogiParameters אחזר TPUEmbeddingRMSPropParameters אחזר פרמטרים של הטבעה של RMSProp. אחזר TPUEbedringStochasticGradientDescentParameters אחזר פרמטרים של הטבעת SGD. הפוך <T> הופך ממדים ספציפיים של טנזור. ReverseSequence <T> הופך פרוסות באורך משתנה. RewriteDataset RiscAbs <T מרחיב מספר> RiscAdd <T מרחיב מספר> מחזירה x + y מבחינת אלמנט. RiscBinaryArithmetic <T מרחיב מספר> RiscBinaryComparison RiscBitcast <U> RiscBroadcast <T> RiscCast <U> RiscCeil <T מרחיב מספר> RiscCholesky <T מרחיב מספר> RiscConcat <T> RiscConv <T מרחיב מספר> RiscCos <T מרחיב מספר> RiscDiv <T מרחיב מספר> RiscDot <T מרחיב את המספר> RiscExp <T מרחיב מספר> RiscFft <T> RiscFloor <T מרחיב מספר> RiscGather <T> RiscImag <U מרחיב מספר> RiscIsFinite RiscLog <T מרחיב את המספר> RiscLogicalAnd RiscLogicalNo RiscLogicalOr RiscMax <T מרחיב מספר> מחזירה max(x, y) מבחינת אלמנט. RiscMin <T מרחיב מספר> RiscMul <T מרחיב מספר> RiscNeg <T מרחיב מספר> RiscPad <T מרחיב מספר> RiscPool <T מרחיב מספר> RiscPow <T מרחיב מספר> RiskRandomUniform RiscReal <U מרחיב מספר> RiscReduce <T מרחיב מספר> RiscRem <T מרחיב מספר> RiscReshape <T מרחיב את המספר> RiscReverse <T מרחיב מספר> RiscScatter <U מרחיב מספר> RiscShape <U מרחיב מספר> RiscSign <T מרחיב את המספר> RiscSlice <T מרחיב מספר> RiscSort <T מרחיב מספר> RiscSqueeze <T> RiscSub <T מרחיב מספר> RiscTranspose <T> RiscTriangularSolve <T מרחיב את המספר> RiscUnary <T מרחיב מספר> RngReadAndSkip הקדם את המונה של RNG מבוסס נגד. RngSkip הקדם את המונה של RNG מבוסס נגד. רול <T> מגלגל את האלמנטים של טנזור לאורך ציר. SamplingDataset יוצר מערך נתונים שלוקח דגימת ברנולי של התוכן של מערך נתונים אחר. ScaleAndTranslate ScaleAndTranslateGrad <T מרחיב מספר> פיזור הוסף <T> מוסיף עדכונים דלילים להפניה למשתנה. ScatterDiv <T> מחלק התייחסות משתנה לפי עדכונים דלילים. ScatterMax <T מרחיב מספר> מפחית עדכונים דלילים להפניה למשתנה באמצעות פעולת 'מקסימום'. ScatterMin <T מרחיב מספר> מפחית עדכונים דלילים להפניה למשתנה באמצעות פעולת 'min'. ScatterMul <T> מכפיל עדכונים דלילים להפניה משתנה. ScatterNd <U> מפזר `עדכונים` לטנסור של צורה `צורה` לפי `מדדים`. ScatterNdAdd <T> מחיל תוספת דלילה על ערכים בודדים או פרוסות במשתנה. ScatterNdMax <T> מחשב את המקסימום מבחינת אלמנט. ScatterNdMin <T> מחשב את המינימום מבחינת אלמנט. ScatterNdNonAliasingAdd <T> מחיל תוספת דלילה על 'קלט' באמצעות ערכים בודדים או פרוסות מתוך `עדכונים` לפי מדדי `מדדים`. ScatterNdSub <T> מחיל חיסור דליל על ערכים בודדים או פרוסות במשתנה. ScatterNdUpdate <T> מחיל 'עדכונים' דלילים על ערכים או פרוסות בודדות בתוך נתון משתנה לפי `מדדים`. ScatterSub <T> מפחית עדכונים דלילים להפניה למשתנה. פיזור עדכון <T> מחיל עדכונים דלילים על הפניה למשתנה. SegmentMaxV2 <T מרחיב מספר> מחשב את המקסימום לאורך מקטעים של טנזור. SegmentMinV2 <T מרחיב מספר> מחשב את המינימום לאורך מקטעים של טנזור. SegmentProdV2 <T> מחשב את המוצר לאורך מקטעים של טנזור. SegmentSumV2 <T> מחשב את הסכום לאורך מקטעים של טנזור. בחר V2 <T> לִשְׁלוֹחַ שולח את הטנסור בעל השם מ- send_device ל- recv_device. SendTPUEbeddingGradients מבצע עדכוני שיפוע של טבלאות הטבעה. SetDiff1d <T, U מרחיב מספר> מחשב את ההבדל בין שתי רשימות של מספרים או מחרוזות. SetSize מספר האלמנטים הייחודיים לאורך הממד האחרון של הקלט 'סט'. צורה <U מרחיב מספר> מחזירה צורה של טנזור. ShapeN <U מרחיב מספר> מחזיר צורה של טנסורים. ShardDataset יוצר 'מערך נתונים' הכולל רק 1/'num_shards' מתוך מערך הנתונים הזה. ShuffleAndRepeatDatasetV2 ShuffleDatasetV2 ShuffleDatasetV3 ShutdownDistributedTPU מכבה מערכת TPU מבוזרת פועלת. כיבוי מערכת TPU הפעלה שמכבה את מערכת ה-TPU. גודל <U מרחיב את המספר> מחזירה גודל של טנזור. סקיפגרם מנתח קובץ טקסט ויוצר אצווה של דוגמאות. SleepDataset פרוסה <T> החזר פרוסה מ'קלט'. SlidingWindowDataset יוצר מערך נתונים שמעביר חלון הזזה על 'ערכת נתונים_קלט'. תמונת מצב <T> מחזיר עותק של טנסור הקלט. SnapshotDataset יוצר מערך נתונים שיכתוב / יקרא מתמונת מצב. SnapshotDatasetReader SnapshotNestedDatasetReader SobolSample <T מרחיב מספר> מייצר נקודות מרצף סובול. SpaceToBatchNd <T> SpaceToBatch עבור טנסור ND מסוג T. SparseApplyAdagradV2 <T> עדכן את הערכים הרלוונטיים ב-'*var' ו-'*accum' בהתאם לתכנית adgrad. SparseBincount <U מרחיב מספר> סופר את מספר המופעים של כל ערך במערך שלמים. SparseCountSparseOutput <U מרחיב מספר> מבצע ספירת סל פלט דליל עבור קלט טנזור דליל. SparseCrossHashed יוצר צלב דליל מתוך רשימה של טנסורים דלים וצפופים. SparseCrossV2 יוצר צלב דליל מתוך רשימה של טנסורים דלים וצפופים. SparseMatrixAdd תוספת דלילה של שתי מטריצות CSR, C = alpha * A + beta * B. SparseMatrixMatMul <T> מטריקס-מכפיל מטריצה ​​דלילה עם מטריצה ​​צפופה. SparseMatrixMul כפל אלמנטים של מטריצה ​​דלילה עם טנזור צפוף. SparseMatrixNNZ מחזירה את מספר הלא-אפסים של 'מטריצה_דלה'. SparseMatrixOrderingAMD מחשב את סדר התואר המינימלי (AMD) של 'קלט'. SparseMatrixSoftmax מחשב את ה-softmax של CSRSparseMatrix. SparseMatrixSoftmaxGrad מחשב את השיפוע של SparseMatrixSoftmax op. SparseMatrixSparseCholesky מחשב את הפירוק הדליל של 'קלט'. SparseMatrixSparseMatMul מטריצה ​​דלילה-מכפילה שתי מטריצות CSR 'a' ו-'b'. SparseMatrixTranspose מעביר את הממדים הפנימיים (מטריצה) של CSRSparseMatrix. SparseMatrixZeros יוצר CSRSparseMatrix שכולו אפסים עם צורה 'צורה_צפופה'. SparseSegmentSumGrad <T מרחיב מספר> מחשב גרדיאנטים עבור SparseSegmentSum. SparseTensorToCSRSparseMatrix ממיר SparseTensor ל-CSRSparseMatrix (אולי באצווה). ספנס <T מרחיב מספר> פיצול <T> מפצל טנסור לטנזורים `num_split` לאורך מימד אחד. SplitDedupData <T מרחיב את המספר, U מרחיב את המספר> הפעלה מפצלת את נתוני ה-XLA של ביטול כפילות קלט לטנסורים שלמים ונקודה צפה. SplitV <T> מפצל טנסור לטנזורים `num_split` לאורך מימד אחד. לחץ על <T> מסיר ממדים בגודל 1 מצורת טנזור. מחסנית <T> אורזת רשימה של טנסור 'N' rank-'R' לתוך טנסור rank-'(R+1)' אחד. שלב ערכי שלב דומים ל-Enqueue קל משקל. במה פנויה Op מסיר את כל האלמנטים במיכל הבסיסי. StagePeek אופ מציץ בערכים באינדקס שצוין. StageSize Op מחזירה את מספר האלמנטים במיכל הבסיסי. StatefulRandomBinomial <V מרחיב מספר> StatefulStandardNormal <U> מוציא ערכים אקראיים מהתפלגות נורמלית. StatefulStandardNormalV2 <U> מוציא ערכים אקראיים מהתפלגות נורמלית. StatefulTruncatedNormal <U> מוציא ערכים אקראיים מהתפלגות נורמלית קטועה. StatefulUniform <U> מוציא ערכים אקראיים מהתפלגות אחידה. StatefulUniformFullInt <U> מוציא מספרים שלמים אקראיים מהתפלגות אחידה. StatefulUniformInt <U> מוציא מספרים שלמים אקראיים מהתפלגות אחידה. StatelessParameterizedTruncatedNormal <V מרחיב מספר> StatelessRandomBinomial <W מרחיב את המספר> מוציא מספרים אקראיים פסאודו אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות בינומית. StatelessRandomGammaV2 <V מרחיב מספר> מוציא מספרים אקראיים פסאודו אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות גמא. StatelessRandomGammaV3 <U מרחיב מספר> מוציא מספרים אקראיים פסאודו אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות גמא. StatelessRandomGetAlg בוחר את אלגוריתם RNG מבוסס-נגד הטוב ביותר על בסיס מכשיר. StatelessRandomGetKeyCounter מערבל זרע לתוך מפתח ומונה, תוך שימוש באלגוריתם הטוב ביותר המבוסס על מכשיר. StatelessRandomGetKeyCounterAlg בוחר את האלגוריתם הטוב ביותר בהתבסס על מכשיר, ומערבל סיד לתוך מפתח ומונה. StatelessRandomNormalV2 <U מרחיב מספר> מוציא ערכי פסאודו אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות נורמלית. StatelessRandomPoisson <W מרחיב את המספר> מוציא מספרים אקראיים פסאודו אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות פויסון. StatelessRandomUniformFullInt <V מרחיב את המספר> מוציא מספרים שלמים אקראיים פסאודו-אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות אחידה. StatelessRandomUniformFullIntV2 <U מרחיב את המספר> מוציא מספרים שלמים אקראיים פסאודו-אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות אחידה. StatelessRandomUniformIntV2 <U מרחיב מספר> מוציא מספרים שלמים אקראיים פסאודו-אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות אחידה. StatelessRandomUniformV2 <U מרחיב מספר> מוציא ערכים אקראיים פסאודו אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות אחידה. StatelessSampleDistortedBoundingBox <T מרחיב את המספר> צור תיבת תוחמת מעוותת באופן אקראי לתמונה באופן דטרמיניסטי. StatelessShuffle <T> מערבב באופן אקראי ודטרמיניסטי טנזור לאורך הממד הראשון שלו. StatelessTruncatedNormalV2 <U מרחיב מספר> מוציא ערכי פסאודו אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות נורמלית קטומה. StatsAggregatorHandleV2 StatsAggregatorSetSummaryWriter הגדר summary_writer_interface כדי להקליט נתונים סטטיסטיים באמצעות stats_aggregator נתון. StopGradient <T> מפסיק את חישוב השיפוע. StridedSlice <T> החזר פרוסה פסיעה מ'קלט'. StridedSliceAssign <T> הקצה 'ערך' להפניה של ערך l של 'ref'. StridedSliceGrad <U> מחזירה את השיפוע של `StridedSlice`. StringLower ממיר את כל התווים האותיים להחלפות האותיות הקטנות שלהם. StringNGrams <T מרחיב מספר> יוצר ngrams מנתוני מחרוזת מרופטים. StringUpper ממיר את כל התווים הקטנים להחלפות האותיות הגדולות שלהם. סכום <T> מחשב את סכום האלמנטים על פני ממדים של טנזור. SwitchCond <T> מעביר 'נתונים' ליציאת הפלט שנקבעה על ידי 'pred'. SyncDevice מסנכרן את המכשיר שבו פועלת הפעולה הזו. TPUCompilationResult מחזירה את התוצאה של קומפילציה של TPU. TPUCompileSucceededAssert טוען כי האוסף הצליח. TPUEmbeddingActivations אופציה המאפשרת בידול של הטבעות TPU. TPUExecute אופ שטוענת ומבצעת תוכנית TPU במכשיר TPU. TPUExecuteAndUpdateVariables אופ שמפעיל תוכנית עם עדכוני משתנים אופציונליים במקום. TPUOrdinalSelector בורר ליבות TPU Op. TPUpartitionedInput <T> אופ שמקבץ רשימה של כניסות מחולקות יחד. TPUpartitionedInputV2 <T> אופ שמקבץ רשימה של כניסות מחולקות יחד. TPUpartitionedOutput <T> אופציה שמפיצה טנזור לריסוק על ידי XLA לרשימה של מחיצות פלטים מחוץ לחישוב XLA. TPUpartitionedOutputV2 <T> אופציה שמפיצה טנזור לריסוק על ידי XLA לרשימה של מחיצות פלטים מחוץ לחישוב XLA. TPUReplicateMetadata מטא נתונים המציינים כיצד יש לשכפל את חישוב ה-TPU. TPUReplicatedInput <T> מחבר N כניסות לחישוב TPU משוכפל N-way. TPUReplicatedOutput <T> מחבר N יציאות מחישוב TPU משוכפל ב-N-way. TPUReshardVariables אופ שמחלק מחדש משתני TPU במכשיר למצב שצוין. TPURoundRobin איזון עומסים עגול על ליבות TPU. TemporaryVariable <T> מחזירה טנזור שעשוי לעבור מוטציה, אך נמשך רק בשלב אחד. TensorArray מערך של טנסורים בגודל נתון. TensorArrayClose מחק את TensorArray ממיכל המשאבים שלו. TensorArrayConcat <T> חבר את האלמנטים מה-TensorArray לערך `value`. TensorArrayGather <T> אסוף אלמנטים ספציפיים מה-TensorArray לתוך 'ערך' פלט. TensorArrayGrad יוצר TensorArray לאחסון ההדרגות של ערכים בנקודת האחיזה הנתונה. TensorArrayGradWithShape יוצר TensorArray לאחסון שיפועים מרובים של ערכים בנקודת האחיזה הנתונה. TensorArrayPack <T> TensorArrayRead <T> קרא אלמנט מה-TensorArray לתוך 'ערך' פלט. TensorArrayScatter פזר את הנתונים מערך הקלט לאלמנטים ספציפיים של TensorArray. TensorArraySize קבל את הגודל הנוכחי של TensorArray. TensorArraySplit פצל את הנתונים מערך הקלט לרכיבי TensorArray. TensorArrayUnpack TensorArrayWrite דחף אלמנט על tensor_array. TensorListConcat <T> מחבר את כל הטנזורים ברשימה לאורך הממד ה-0. TensorListConcatLists TensorListConcatV2 <U> מחבר את כל הטנזורים ברשימה לאורך הממד ה-0. TensorListElementShape <T מרחיב מספר> צורת האלמנטים של הרשימה הנתונה, כטנזור. TensorListFromTensor יוצר TensorList שכאשר היא מוערמת, יש לה את הערך 'tensor'. TensorListGather <T> יוצר Tensor על ידי אינדקס לתוך TensorList. TensorListGetItem <T> TensorListLength מחזירה את מספר הטנזורים ברשימת טנזורי הקלט. TensorListPopBack <T> מחזירה את הרכיב האחרון של רשימת הקלט וכן רשימה עם הכל מלבד האלמנט הזה. TensorListPushBack מחזירה רשימה עם ה-'Tensor' המועבר בתור האלמנט האחרון ואת הרכיבים האחרים של הרשימה הנתונה ב-'input_handle'. TensorListPushBackBatch TensorListReserve רשימה של הגודל הנתון עם אלמנטים ריקים. TensorListResize משנה את גודל הרשימה. TensorListScatter יוצר TensorList על ידי אינדקס לתוך Tensor. TensorListScatterIntoExistingList מפזר טנזור במדדים ברשימת קלט. TensorListScatterV2 יוצר TensorList על ידי אינדקס לתוך Tensor. TensorListSetItem TensorListSplit מפצל טנזור לרשימה. TensorListStack <T> מערם את כל הטנזורים ברשימה. TensorMapErase מחזירה מפת טנסור עם פריט מהמפתח הנתון נמחק. TensorMapHasKey מחזירה אם המפתח הנתון קיים במפה. TensorMapInsert מחזירה מפה שהיא 'input_handle' עם צמד המפתח-ערך הנתון שהוכנס. TensorMapLookup <U> מחזירה את הערך ממפתח נתון במפת טנסור. TensorMapSize מחזירה את מספר הטנזורים במפת הטנזור הקלט. TensorMapStackKeys <T> מחזירה ערימת טנסור של כל המפתחות במפת טנסור. TensorScatterAdd <T> מוסיף `עדכונים` דלילים לטנזור קיים לפי `מדדים`. TensorScatterMax <T> החל עדכון דל על טנזור עם המקסימום מבחינת האלמנט. TensorScatterMin <T> TensorScatterSub <T> מוריד `עדכונים` דלילים מטנזור קיים לפי `מדדים`. TensorScatterUpdate <T> פזרו `עדכונים` לטנזור קיים לפי `מדדים`. TensorStridedSliceUpdate <T> הקצה 'ערך' להפניה של ערך l של 'קלט'. ThreadPoolDataset יוצר מערך נתונים המשתמש במאגר שרשורים מותאם אישית כדי לחשב את 'input_dataset'. ידית בריכת חוטים יוצר מערך נתונים המשתמש במאגר שרשורים מותאם אישית כדי לחשב את 'input_dataset'. אריח <T> בונה טנזור על ידי ריצוף טנזור נתון. חותמת זמן מספק את הזמן מאז עידן בשניות. ToBool ממירה טנזור לפרדיקט סקלרי. TopKUnique מחזירה את הערכים הייחודיים של TopK במערך בסדר ממוין. TopKWithUnique מחזירה את ערכי TopK במערך בסדר ממוין. TpuHandleToProtoKey ממיר את ידיות ה-uid של XRT לפורמט קלט ידידותי ל-TensorFlow. TridiagonalMatMul <T> חשב מוצר עם מטריצה ​​תלת אלכסונית. TridiagonalSolve <T> פותר מערכות משוואות תלת אלכסוניות. בטל אצווה <T> הופך את הפעולה של Batch עבור Tensor פלט יחיד. UnbatchGrad <T> שיפוע של Unbatch. UncompressElement מבטל דחיסה של רכיב מערך נתונים דחוס. UnicodeDecode <T מרחיב מספר> מפענח כל מחרוזת ב'קלט' לרצף של נקודות קוד Unicode. UnicodeEncode מקודד טנסור של אינטס למחרוזות Unicode. UniformDequantize <U מרחיב מספר> בצע דה-קוונטיזציה על 'קלט' ה-Tensor המקוונטי. UniformQuantize <U> בצע קוונטיזציה על 'קלט' של Tensor. UniformQuantizedAdd <T> בצע הוספה כמותית של Tensor `lhs` ו-Tensor `rhs` מכומד כדי ליצור `פלט` כמותי. UniformQuantizedClipByValue <T> בצע קליפ לפי ערך על 'אופרנד' ה-Tensor הקוונטי. UniformQuantizedConvolution <U> בצע קונבולוציה כמותנית של Tensor 'lhs' ו-Tensor 'rhs' קוונטי. UniformQuantizedConvolutionHybrid <V מרחיב מספר> בצע קונבולוציה כמותית היברידית של צף Tensor `lhs` ו-Tensor `rhs` כמותי. UniformQuantizedDot <U> בצע נקודה מכוונטית של Tensor `lhs` ו-Tensor `rhs` מכוונטית כדי ליצור `פלט` קוונטי. UniformQuantizedDotHybrid <V מרחיב מספר> בצע נקודה מכומדת היברידית של צף Tensor `lhs` ו-Tensor `rhs` כמותי. UniformRequantize <U> בהינתן 'קלט' של טנזור מכוונטי, כמת אותו מחדש עם פרמטרי כימות חדשים. ייחודי <T, V מרחיב מספר> מוצא אלמנטים ייחודיים לאורך ציר של טנזור. UniqueDataset יוצר מערך נתונים המכיל את האלמנטים הייחודיים של `input_dataset`. UniqueWithCounts <T, V מרחיב מספר> מוצא אלמנטים ייחודיים לאורך ציר של טנזור. UnravelIndex <T מרחיב מספר> ממירה מערך של מדדים שטוחים לתופל של מערכי קואורדינטות. UnsortedSegmentJoin בטל את הערימה <T> מפרק מימד נתון של טנסור דרגה-`R` לטנזורים `num` rank-`(R-1)`. בטל במה אופ דומה ל-Dequeue קל משקל. UnwrapDatasetVariant UpperBound <U מרחיב מספר> מחיל upper_bound(sorted_search_values, values) לאורך כל שורה. VarHandleOp יוצר נקודת אחיזה למשאב משתנה. VariIsInitializedOp בודק אם משתנה המבוסס על ידית משאב אותחל. משתנה <T> מחזיק במצב בצורה של טנזור שנמשך לאורך שלבים. VariableShape <T מרחיב מספר> מחזירה את צורת המשתנה שעליה מצביע `משאב`. איפה מחזירה מיקומים של ערכים שאינם אפס / אמת בטנזור. איפה3 <T> בוחר אלמנטים מ-'x' או 'y', בהתאם ל-'condition'. WindowOp WorkerHeartbeat פעימות לב של עובד אופ. WrapDatasetVariant WriteRawProtoSummary כותב סיכום פרוטו מסודר. XlaConcatND <T> קושרת טנזור קלט בכל הממדים. XlaRecvFromHost <T> אופ לקבלת טנזור מהמארח. XlaRecvTPUEmbeddingActivations אופ שמקבל הפעלות הטמעה ב-TPU. XlaRecvTPUEmbeddingDeduplicationData מקבל נתוני מניעת כפילות (מדדים ומשקלים) מליבת ההטמעה. XlaSendTPUEmbeddingGradients אופ המבצע עדכוני הדרגתיות של הטמעת טבלאות. XlaSendToHost אופציה לשלוח טנזור למארח. XlaSplitND <T> מפצל טנזור קלט על פני כל הממדים. Xlog1py <T> מחזירה 0 אם x == 0, ו-x * log1p(y) אחרת, באופן יסודי. אפסים כמו <T> מחזירה טנזור של אפסים עם אותה צורה וסוג כמו x.

מחלקה בסיס עבור יישומי Op המגובה Operation אחת.

כל פעולה הרשומה בליבת TensorFlow היא פרימיטיבית ומסופקת כ- PrimitiveOp . גם פעולות מותאמות אישית שעובדות עם פרימיטיבי אחד בלבד עשויות לנבוע ממחלקה זו.

שיטות ציבוריות

בוליאנית סופית	שווה (Object obj)
int סופי	hashcode ()
מבצע	אופ () מחזירה את Operation הבסיסית
מחרוזת סופית	toString ()

שיטות בירושה

מכיתה java.lang.Object

בוליאני	שווה (Object arg0)
שיעור אחרון<?>	getClass ()
int	hashcode ()
ריק סופי	להודיע ​​()
ריק סופי	הודע הכל ()
חוּט	toString ()
ריק סופי	המתן (ארג0 ארוך, int arg1)
ריק סופי	חכה (ארג0 ארוך)
ריק סופי	חכה ()

שיטות ציבוריות

ציבורי סופי בוליאני שווה (Object obj)

פרמטרים

obj

public final int hashCode ()

מבצע ציבורי ()

מחזירה את Operation הבסיסית

מחרוזת סופית ציבורית למחרוזת ()