org.tensorflow.op.core

Clases

Abortar	Genera una excepción para abortar el proceso cuando se llama.
Abortar.Opciones	Atributos opcionales para Abort
Todo	Calcula el "y" lógico de los elementos a través de las dimensiones de un tensor.
Todas.Opciones	Atributos opcionales para All
De todos a todos <T>	Una opción para intercambiar datos entre réplicas de TPU.
AnónimoHashTable	Crea una tabla hash anónima no inicializada.
AnónimoIteratorV2	Un contenedor para un recurso de iterador.
AnónimoIteratorV3	Un contenedor para un recurso de iterador.
AnónimoMemoryCache
AnónimoMultiDeviceIterator	Un contenedor para un recurso de iterador de varios dispositivos.
AnónimoMultiDeviceIteratorV3	Un contenedor para un recurso de iterador de varios dispositivos.
AnónimoMutableDenseHashTable	Crea una tabla hash mutable anónima vacía que usa tensores como almacén de respaldo.
AnónimoMutableDenseHashTable.Opciones	Atributos opcionales para AnonymousMutableDenseHashTable
AnónimoMutableHashTable	Crea una tabla hash mutable anónima vacía.
AnónimoMutableHashTableOfTensors	Crea una tabla hash mutable anónima vacía de valores vectoriales.
AnónimoMutableHashTableOfTensors.Opciones	Atributos opcionales para AnonymousMutableHashTableOfTensors
AnónimoRandomSeedGenerator
AnónimoSeedGenerator
Cualquier	Calcula el "o lógico" de los elementos a través de las dimensiones de un tensor.
Cualquier.Opciones	Atributos opcionales para Any
AplicarAdagradV2 <T>	Actualice '*var' de acuerdo con el esquema adagrad.
AplicarAdagradV2.Opciones	Atributos opcionales para ApplyAdagradV2
ApproxTopK <T extiende Número>	Devuelve los valores min/max k y sus índices del operando de entrada de forma aproximada.
ApproxTopK.Opciones	Atributos opcionales para ApproxTopK
AssertCardinalityDataset
AssertNextDataset	Una transformación que afirma qué transformaciones suceden a continuación.
AssertPrevDataset	Una transformación que afirma qué transformaciones ocurrieron previamente.
afirmar que	Afirma que la condición dada es verdadera.
AssertThat.Options	Atributos opcionales para AssertThat
Asignar <T>	Actualice 'ref' asignándole 'valor'.
Asignar.Opciones	Atributos opcionales para Assign
Asignar Agregar <T>	Actualice 'ref' agregándole 'value'.
AsignarAñadir.Opciones	Atributos opcionales para AssignAdd
AsignarAñadirVariableOp	Agrega un valor al valor actual de una variable.
Asignar Sub <T>	Actualice 'ref' restando 'value' de él.
AsignarSub.Opciones	Atributos opcionales para AssignSub
AsignarOpSubVariable	Resta un valor del valor actual de una variable.
AsignarOpVariable	Asigna un nuevo valor a una variable.
AsignarOp.Variable.Opciones	Atributos opcionales para AssignVariableOp
AsignarVariableXlaConcatND	Concatena el tensor de entrada en todas las dimensiones.
AsignarVariableXlaConcatND.Opciones	Atributos opcionales para AssignVariableXlaConcatND
AutoShardDatasetAutoShardDataset	Crea un conjunto de datos que fragmenta el conjunto de datos de entrada.
AutoShardDataset.Opciones	Atributos opcionales para AutoShardDataset
BandedTriangularResolver <T>
BandedTriangularSolve.Opciones	Atributos opcionales para BandedTriangularSolve
Barrera	Define una barrera que persiste en diferentes ejecuciones de gráficos.
Barrera.Opciones	Atributos opcionales para Barrier
BarreraCerrar	Cierra la barrera dada.
BarrierClose.Opciones	Atributos opcionales para BarrierClose
BarreraIncompletaTamaño	Calcula el número de elementos incompletos en la barrera dada.
BarreraInsertarMuchos	Para cada tecla, asigna el valor respectivo al componente especificado.
BarreraListoTamaño	Calcula el número de elementos completos en la barrera dada.
BarreraTomarMuchos	Toma el número dado de elementos completos de una barrera.
BarrierTakeMany.Opciones	Atributos opcionales para BarrierTakeMany
Lote	Distribuye por lotes todos los tensores de entrada de forma no determinista.
Opciones.de.lote	Atributos opcionales para Batch
BatchMatMulV2 <T>	Multiplica rebanadas de dos tensores en lotes.
BatchMatMulV2.Opciones	Atributos opcionales para BatchMatMulV2
BatchMatMulV3 <V>	Multiplica rebanadas de dos tensores en lotes.
BatchMatMulV3.Opciones	Atributos opcionales para BatchMatMulV3
LoteAEspacio <T>	BatchToSpace para tensores 4-D de tipo T.
LoteAEspacioNd <T>	BatchToSpace para tensores ND de tipo T.
BesselI0 <T extiende Número>
BesselI1 <T extiende Número>
BesselJ0 <T extiende Número>
BesselJ1 <T extiende Número>
BesselK0 <T extiende Número>
BesselK0e <T extiende Número>
BesselK1 <T extiende Número>
BesselK1e <T extiende Número>
BesselY0 <T extiende Número>
BesselY1 <T extiende Número>
Transmisión de bits <U>	Bitcasts un tensor de un tipo a otro sin copiar datos.
BlockLSTM <T extiende Número>	Calcula la propagación hacia adelante de la celda LSTM para todos los pasos de tiempo.
BlockLSTM.Opciones	Atributos opcionales para BlockLSTM
BlockLSTMGrad <T extiende Número>	Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM para toda la secuencia de tiempo.
BlockLSTMGradV2 <T extiende Número>	Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM para toda la secuencia de tiempo.
BlockLSTMV2 <T extiende Número>	Calcula la propagación hacia adelante de la celda LSTM para todos los pasos de tiempo.
BlockLSTMV2.Opciones	Atributos opcionales para BlockLSTMV2
BoostedTreesAgregateStats	Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote.
BoostedTreesBucketize	Organice en cubos cada función en función de los límites de los cubos.
ImpulsadoÁrbolesCalcularMejorCaracterísticaDividir	Calcula las ganancias para cada función y devuelve la mejor información de división posible para la función.
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit.Options	Atributos opcionales para BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit
ImpulsadoÁrbolesCalcularMejorCaracterísticaDividirV2	Calcula las ganancias para cada función y devuelve la mejor información dividida posible para cada nodo.
ImpulsadoÁrbolesCalcularMejorGananciasPorCaracterística	Calcula las ganancias para cada función y devuelve la mejor información de división posible para la función.
BoostedTreesCenterBias	Calcula el previo a partir de los datos de entrenamiento (el sesgo) y completa el primer nodo con el previo de los logits.
BoostedTreesCreateEnsemble	Crea un modelo de conjunto de árboles y le devuelve un identificador.
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource	Cree el recurso para flujos cuantiles.
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource.Opciones	Atributos opcionales para BoostedTreesCreateQuantileStreamResource
BoostedTreesDeserializeEnsemble	Deserializa una configuración de conjunto de árbol serializado y reemplaza el árbol actual conjunto.
ImpulsadoÁrbolesConjuntoRecursoHandleOp	Crea un identificador para un BoostedTreesEnsembleResource
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp.Options	Atributos opcionales para BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp
BoostedTreesExampleDebugOutputs	Salidas de interpretabilidad de depuración/modelo para cada ejemplo.
BoostedTreesFlushQuantilResúmenes	Vacíe los resúmenes de cuantiles de cada recurso de flujo de cuantiles.
BoostedTreesGetEnsembleStates	Recupera el token de sello de recursos del conjunto de árboles, el número de árboles y las estadísticas de crecimiento.
BoostedTreesMakeQuantileResúmenes	Hace el resumen de cuantiles para el lote.
BoostedTreesMakeStatsResumen	Hace el resumen de las estadísticas acumuladas para el lote.
BoostedTreesPredict	Ejecuta múltiples predictores de conjunto de regresión aditiva en instancias de entrada y calcula los logits.
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries	Agregue los resúmenes de cuantiles a cada recurso de flujo de cuantiles.
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize	Deserialice los límites del depósito y el indicador listo en el QuantileAccumulator actual.
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush	Vacíe los resúmenes de un recurso de secuencia de cuantiles.
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush.Opciones	Atributos opcionales para BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries	Genere los límites de la cubeta para cada función en función de los resúmenes acumulados.
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp	Crea un identificador para BoostedTreesQuantileStreamResource.
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp.Options	Atributos opcionales para BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp
BoostedTreesSerializeEnsemble	Serializa el conjunto de árboles en un proto.
BoostedTreesSparseAgregateStats	Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote.
ImpulsadoÁrbolesEscasoCalcularMejorCaracterísticaDividir	Calcula las ganancias para cada función y devuelve la mejor información de división posible para la función.
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit.Options	Atributos opcionales para BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit
ImpulsadoÁrbolesEntrenamientoPredecir	Ejecuta múltiples predictores de conjunto de regresión aditiva en instancias de entrada y calcula la actualización de los registros almacenados en caché.
BoostedTreesUpdateEnsemble	Actualiza el conjunto de árboles agregando una capa al último árbol que se está cultivando o comenzando un nuevo árbol.
BoostedTreesUpdateEnsembleV2	Actualiza el conjunto de árboles agregando una capa al último árbol que se está cultivando o comenzando un nuevo árbol.
BoostedTreesUpdateEnsembleV2.Opciones	Atributos opcionales para BoostedTreesUpdateEnsembleV2
BroadcastDynamicShape <T extiende Número>	Devuelve la forma de s0 op s1 con transmisión.
BroadcastGradientArgs <T extiende Número>	Devuelva los índices de reducción para calcular gradientes de s0 op s1 con transmisión.
Difundir a <T>	Transmita una matriz para una forma compatible.
Cubitear	Divide en cubos la 'entrada' en función de los 'límites'.
CacheDatasetV2
CacheDatasetV2.Opciones	Atributos opcionales para CacheDatasetV2
CheckNumericsV2 <T extiende Número>	Comprueba un tensor para los valores de NaN, -Inf y +Inf.
Elija el conjunto de datos más rápido
ClipPorValor <T>	Recorta los valores de tensor a un mínimo y máximo especificado.
IntercalarTPUEmbeddingMemory	Una operación que fusiona los prototipos de configuración de memoria codificada en cadena de todos los hosts.
CollectiveAllToAllV2 <T extiende Número>	Intercambia mutuamente múltiples tensores de tipo y forma idénticos.
CollectiveAllToAllV2.Opciones	Atributos opcionales para CollectiveAllToAllV2
CollectiveAllToAllV3 <T extiende Número>	Intercambia mutuamente múltiples tensores de tipo y forma idénticos.
CollectiveAllToAllV3.Opciones	Atributos opcionales para CollectiveAllToAllV3
CollectiveAssignGroupV2	Asigne teclas de grupo según la asignación de grupo.
CollectiveBcastRecvV2 <U>	Recibe una transmisión de valor de tensor desde otro dispositivo.
CollectiveBcastRecvV2.Options	Atributos opcionales para CollectiveBcastRecvV2
CollectiveBcastSendV2 <T>	Transmite un valor de tensor a uno o más dispositivos.
CollectiveBcastSendV2.Opciones	Atributos opcionales para CollectiveBcastSendV2
CollectiveGather <T extiende Número>	Acumula mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma.
CollectiveGather.Opciones	Atributos opcionales para CollectiveGather
CollectiveGatherV2 <T extiende Número>	Acumula mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma.
CollectiveGatherV2.Opciones	Atributos opcionales para CollectiveGatherV2
CollectiveInitializeCommunicator	Inicializa un grupo para operaciones colectivas.
CollectiveInitializeCommunicator.Opciones	Atributos opcionales para CollectiveInitializeCommunicator
Permutación colectiva <T>	Op para permutar tensores en instancias de TPU replicadas.
CollectiveReduceScatterV2 <T extiende Número>	Reduce mutuamente múltiples tensores de tipo y forma idénticos y dispersa el resultado.
CollectiveReduceScatterV2.Opciones	Atributos opcionales para CollectiveReduceScatterV2
CollectiveReduceV2 <T extiende Número>	Reduce mutuamente múltiples tensores de tipo y forma idénticos.
CollectiveReduceV2.Opciones	Atributos opcionales para CollectiveReduceV2
CollectiveReduceV3 <T extiende Número>	Reduce mutuamente múltiples tensores de tipo y forma idénticos.
CollectiveReduceV3.Opciones	Atributos opcionales para CollectiveReduceV3
Supresión no máx. combinada	Selecciona con avidez un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación, Esta operación realiza non_max_suppression en las entradas por lote, en todas las clases.
CombinedNonMaxSuppression.Options	Atributos opcionales para CombinedNonMaxSuppression
CompuestoTensorVariantFromComponents	Codifica un valor `ExtensionType` en un tensor escalar `variant`.
CompositeTensorVariantToComponents	Decodifica un tensor escalar `variant` en un valor `ExtensionType`.
CompressElement	Comprime un elemento del conjunto de datos.
Calcular tamaño de lote	Calcula el tamaño de lote estático de un conjunto de datos sin lotes parciales.
ComputeDedupDataTupleMask	Una operación calcula la máscara de tupla de los datos de deduplicación del núcleo integrado.
Concatenar <T>	Concatena tensores a lo largo de una dimensión.
ConfigureAndInitializeGlobalTPU	Una operación que configura las estructuras centralizadas para un sistema de TPU distribuido.
ConfigureAndInitializeGlobalTPU.Options	Atributos opcionales para ConfigureAndInitializeGlobalTPU
ConfigureDistributedTPU	Configura las estructuras centralizadas para un sistema de TPU distribuido.
ConfigureDistributedTPU.Opciones	Atributos opcionales para ConfigureDistributedTPU
ConfigurarTPUEincrustación	Configura TPUEmbedding en un sistema de TPU distribuido.
ConfigureTPUEmbeddingHost	Una operación que configura el software TPUEmbedding en un host.
ConfigurarTPUEmbeddingMemory	Una operación que configura el software TPUEmbedding en un host.
ConnectTPUEembeddingHosts	Una operación que configura la comunicación entre las instancias de software host de TPUEmbedding después de llamar a ConfigureTPUEmbeddingHost en cada host.
<T> constante	Un operador que produce un valor constante.
ConsumirMutexLock	Esta operación consume un bloqueo creado por `MutexLock`.
Disparador de control	No hace nada.
Conv2DBackpropFilterV2 <T extiende Número>	Calcula los gradientes de convolución con respecto al filtro.
Conv2DBackpropFilterV2.Opciones	Atributos opcionales para Conv2DBackpropFilterV2
Conv2DBackpropInputV2 <T extiende Número>	Calcula los gradientes de convolución con respecto a la entrada.
Conv2DBackpropInputV2.Opciones	Atributos opcionales para Conv2DBackpropInputV2
Copiar <T>	Copie un tensor de CPU a CPU o de GPU a GPU.
Copiar.Opciones	Atributos opcionales para Copy
Copiar host <T>	Copia un tensor a host.
CopyHost.Opciones	Atributos opcionales para CopyHost
Copiar a malla <T>
Copiar a gradiente de malla <T>
CopyToMeshGrad.Opciones	Atributos opcionales para CopyToMeshGrad
CountUpTo <T extiende Número>	Incrementa 'ref' hasta que alcanza el 'límite'.
CrossReplicaSum <T extiende Número>	Op para sumar entradas en instancias de TPU replicadas.
CSRSparseMatrixComponents <T>	Lee los componentes de CSR en el `índice` del lote.
CSRSparseMatrixToDense <T>	Convierta un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes) en denso.
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T>	Convierte un CSRSparesMatrix (posiblemente por lotes) en un SparseTensor.
CSVConjunto de datos
CSVDatasetV2
CTCLossV2	Calcula la pérdida de CTC (probabilidad de registro) para cada entrada de lote.
CTCLossV2.Opciones	Atributos opcionales para CTCLossV2
CudnnRNNBackpropV3 <T extiende Número>	Paso de apoyo trasero de CudnnRNNV3.
CudnnRNNBackpropV3.Opciones	Atributos opcionales para CudnnRNNBackpropV3
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T extiende Número>	Convierte parámetros CudnnRNN de forma canónica a forma utilizable.
CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Opciones	Atributos opcionales para CudnnRNNCanonicalToParamsV2
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T extiende Número>	Recupera parámetros de CudnnRNN en forma canónica.
CudnnRNNParamsToCanonicalV2.Opciones	Atributos opcionales para CudnnRNNParamsToCanonicalV2
CudnnRNNV3 <T extiende Número>	Un RNN respaldado por cuDNN.
CudnnRNNV3.Opciones	Atributos opcionales para CudnnRNNV3
CumulativeLogsumexp <T extiende Número>	Calcule el producto acumulativo del tensor `x` a lo largo del `eje`.
CumulativeLogsumexp.Opciones	Atributos opcionales para CumulativeLogsumexp
DataServiceDataset	Crea un conjunto de datos que lee datos del servicio tf.data.
DataServiceDataset.Opciones	Atributos opcionales para DataServiceDataset
DataServiceDatasetV2	Crea un conjunto de datos que lee datos del servicio tf.data.
DataServiceDatasetV2.Opciones	Atributos opcionales para DataServiceDatasetV2
Conjunto de datosCardinalidad	Devuelve la cardinalidad de `input_dataset`.
Conjunto de datosCardinalidad.Opciones	Atributos opcionales para DatasetCardinality
DatasetFromGraph	Crea un conjunto de datos a partir del `graph_def` dado.
DatasetToGraphV2	Devuelve un GraphDef serializado que representa `input_dataset`.
DatasetToGraphV2.Opciones	Atributos opcionales para DatasetToGraphV2
Dawsn <T extiende Número>
DebugGradientIdentity <T>	Operación de identidad para la depuración de gradientes.
DebugGradientRefIdentity <T>	Operación de identidad para la depuración de gradientes.
Identidad de depuración <T>	Proporciona una asignación de identidad del tensor de entrada de tipo no Ref para la depuración.
DebugIdentity.Opciones	Atributos opcionales para DebugIdentity
DepurarIdentidadV2 <T>	Op. de depuración de identidad V2.
DebugIdentityV2.Opciones	Atributos opcionales para DebugIdentityV2
DebugNanCount	Contador de valor NaN de depuración Op.
DebugNanCount.Opciones	Atributos opcionales para DebugNanCount
DebugNumericSummary	Resumen numérico de depuración Op.
DebugNumericSummary.Opciones	Atributos opcionales para DebugNumericSummary
DebugNumericSummaryV2 <U extiende Número>	Resumen numérico de depuración V2 Op.
DebugNumericSummaryV2.Opciones	Atributos opcionales para DebugNumericSummaryV2
DecodeImage <T extiende Número>	Función para decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg y decode_png.
DecodeImage.Opciones	Atributos opcionales para DecodeImage
DecodePaddedRaw <T extiende Número>	Reinterpreta los bytes de una cadena como un vector de números.
DecodePaddedRaw.Opciones	Atributos opcionales para DecodePaddedRaw
DecodeProto	El op extrae campos de un mensaje de búfer de protocolo serializado en tensores.
DecodeProto.Opciones	Atributos opcionales para DecodeProto
Copia profunda <T>	Hace una copia de `x`.
Eliminar iterador	Un contenedor para un recurso de iterador.
EliminarMemoryCache
DeleteMultiDeviceIterator	Un contenedor para un recurso de iterador.
DeleteRandomSeedGenerator
DeleteSeedGenerator
DeleteSessionTensor	Elimina el tensor especificado por su identificador en la sesión.
DenseBincount <U extiende Número>	Cuenta el número de ocurrencias de cada valor en una matriz de enteros.
DenseBincount.Opciones	Atributos opcionales para DenseBincount
DenseCountSparseOutput <Número de extensión U>	Realiza el conteo de contenedores de salida dispersa para una entrada tf.tensor.
DenseCountSparseOutput.Opciones	Atributos opcionales para DenseCountSparseOutput
DenseToCSRSparseMatrix	Convierte un tensor denso en un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes).
DestruirRecursoOp	Elimina el recurso especificado por el identificador.
DestruirRecursoOp.Opciones	Atributos opcionales para DestroyResourceOp
Destruir Variable Temporal <T>	Destruye la variable temporal y devuelve su valor final.
Índice de dispositivo	Devuelve el índice del dispositivo que ejecuta la operación.
DirectedInterleaveDataset	Un sustituto de `InterleaveDataset` en una lista fija de conjuntos de datos `N`.
DirectedInterleaveDataset.Opciones	Atributos opcionales para DirectedInterleaveDataset
DeshabilitarCopiarEnLectura	Desactiva el modo de copia en lectura.
DistribuidoGuardar
DistributedSave.Options	Atributos opcionales para DistributedSave
DrawBoundingBoxesV2 <T extiende Número>	Dibuje cuadros delimitadores en un lote de imágenes.
DTensorRestoreV2
DTensorSetGlobalTPUArray	Una operación que informa a un host de los ID globales de todas las TPU del sistema.
DummyIterationCounter
DummyMemoryCache
DummySeedGenerator
DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch	Facilita la transferencia de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup_sparse().
DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options	Atributos opcionales para DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch
Partición dinámica <T>	Divide `data` en tensores `num_partitions` utilizando índices de `partitions`.
Puntada Dinámica <T>	Intercala los valores de los tensores `datos` en un solo tensor.
Editar distancia	Calcula la distancia de edición de Levenshtein (posiblemente normalizada).
Opciones.de.edición.de.distancia	Atributos opcionales para EditDistance
Eig <U>	Calcula la descomposición propia de una o más matrices cuadradas.
Eig.Opciones	Atributos opcionales para Eig
Einsum <T>	Contracción tensorial según la convención de suma de Einstein.
Vacío <T>	Crea un tensor con la forma dada.
Opciones vacías	Atributos opcionales para Empty
EmptyTensorList	Crea y devuelve una lista de tensores vacía.
VacíoTensorMapa	Crea y devuelve un mapa de tensor vacío.
EncodeProto	La operación serializa los mensajes protobuf proporcionados en los tensores de entrada.
EncodeProto.Opciones	Atributos opcionales para EncodeProto
EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch	Facilita la transferencia de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup_sparse().
EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options	Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch
Poner en colaTPUEmbeddingBatch	Una operación que pone en cola una lista de tensores por lotes de entrada para TPUEmbedding.
EnqueueTPUEmbeddingBatch.Options	Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingBatch
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch	Una operación que pone en cola una lista de tensores por lotes de entrada para TPUEmbedding.
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch.Options	Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch	Facilita la transferencia de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup().
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch.Options	Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch	Una operación que pone en cola los índices de entrada de TPUEmbedding de un SparseTensor.
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options	Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch	Facilita la transferencia de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup_sparse().
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch.Options	Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch
Asegurar forma <T>	Garantiza que la forma del tensor coincida con la forma esperada.
Introduzca <T>	Crea o encuentra un marco secundario y hace que los "datos" estén disponibles para el marco secundario.
Entrar.Opciones	Atributos opcionales para Enter
Erfinv <T extiende Número>
Norma euclidiana <T>	Calcula la norma euclidiana de los elementos a través de las dimensiones de un tensor.
EuclideanNorm.Opciones	Atributos opcionales para EuclideanNorm
EjecutarTPUEmbeddingPartitioner	Una operación que ejecuta el particionador TPUEmbedding en la configuración central dispositivo y calcula el tamaño HBM (en bytes) necesario para la operación TPUEmbedding.
Salir <T>	Sale del marco actual a su marco principal.
ExpandirDims <T>	Inserta una dimensión de 1 en la forma de un tensor.
ExperimentalAutoShardDatasetExperimentalAutoShardDataset	Crea un conjunto de datos que fragmenta el conjunto de datos de entrada.
ExperimentalAutoShardDataset.Opciones	Atributos opcionales para ExperimentalAutoShardDataset
ExperimentalBytesProducedStatsDataset	Registra el tamaño en bytes de cada elemento de `input_dataset` en un StatsAggregator.
ExperimentalChooseFastestDataset
ExperimentalDatasetCardinalidad	Devuelve la cardinalidad de `input_dataset`.
ExperimentalDatasetToTFRecord	Escribe el conjunto de datos dado en el archivo dado usando el formato TFRecord.
ExperimentalDenseToSparseBatchDataset	Crea un conjunto de datos que agrupa elementos de entrada en un SparseTensor.
ExperimentalLatencyStatsDataset	Registra la latencia de producir elementos `input_dataset` en un StatsAggregator.
ExperimentalMatchingFilesDatasetExperimentalMatchingFilesDataset
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset	Crea un conjunto de datos que anula el paralelismo intraoperatorio máximo.
ExperimentalParseExampleDatasetExperimentalParseExampleDataset	Transforma `input_dataset` que contiene prototipos de `Ejemplo` como vectores de DT_STRING en un conjunto de datos de objetos `Tensor` o `SparseTensor` que representan las características analizadas.
ExperimentalParseExampleDataset.Opciones	Atributos opcionales para ExperimentalParseExampleDataset
ExperimentalPrivateThreadPoolDataset	Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `conjunto_de_datos_de_entrada`.
ExperimentalRandomDataset	Crea un conjunto de datos que devuelve números pseudoaleatorios.
ExperimentalRebatchDataset	Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote.
ExperimentalRebatchDataset.Opciones	Atributos opcionales para ExperimentalRebatchDataset
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset
Conjunto de datos de ventana deslizante experimental	Crea un conjunto de datos que pasa una ventana deslizante sobre `input_dataset`.
ExperimentalSqlDatasetExperimentalSqlDatasetExperimentalSqlDataset	Crea un conjunto de datos que ejecuta una consulta SQL y emite filas del conjunto de resultados.
ExperimentalStatsAggregatorHandle	Crea un recurso de administrador de estadísticas.
ExperimentalStatsAggregatorHandle.Opciones	Atributos opcionales para ExperimentalStatsAggregatorHandle
ExperimentalStatsAgregatorSummary	Produce un resumen de las estadísticas registradas por el administrador de estadísticas dado.
ExperimentalUnbatchDatasetExperimentalUnbatchDataset	Un conjunto de datos que divide los elementos de su entrada en varios elementos.
Expint <T extiende Número>
ExtraerGlimpseV2	Extrae un vistazo del tensor de entrada.
ExtractGlimpseV2.Opciones	Atributos opcionales para ExtractGlimpseV2
ExtractVolumePatches <T extiende Número>	Extraiga `parches` de `entrada` y colóquelos en la dimensión de salida `"profundidad"`.
FileSystemSetConfigurationFileSystemSetConfiguration	Establecer la configuración del sistema de archivos.
Rellenar <U>	Crea un tensor relleno con un valor escalar.
FinalizeDataset	Crea un conjunto de datos aplicando tf.data.Options a `input_dataset`.
FinalizeDataset.Opciones	Atributos opcionales para FinalizeDataset
FinalizarTPUEmbedding	Una operación que finaliza la configuración de TPUEmbedding.
Huella dactilar	Genera valores de huellas dactilares.
FresnelCos <T extiende Número>
FresnelSin <T extiende Número>
FusedBatchNormGradV3 <T extiende Número, U extiende Número>	Gradiente para la normalización de lotes.
FusedBatchNormGradV3.Opciones	Atributos opcionales para FusedBatchNormGradV3
FusedBatchNormV3 <T extiende el número, U extiende el número>	Normalización de lotes.
FusedBatchNormV3.Opciones	Atributos opcionales para FusedBatchNormV3
Reunir <T>	Reúna cortes del eje `params` `eje` de acuerdo con `índices`.
Reunir.Opciones	Atributos opcionales para Gather
Reunir y <T>	Reúne segmentos de `params` en un tensor con la forma especificada por `indices`.
GenerarBoundingBoxProposals	Esta operación produce Regiones de interés a partir de cuadros delimitadores dados (bbox_deltas) codificados WRT anclas de acuerdo con eq.2 en arXiv: 1506.01497 El operador selecciona los cuadros de puntuación superiores `pre_nms_topn`, los decodifica con respecto a los anclajes, aplica una supresión no máxima en los cuadros superpuestos con un valor de intersección sobre unión (iou) superior a `nms_threshold` y descarta los cuadros donde el lado más corto es menor que ` min_size`.
GenerarBoundingBoxProposals.Options	Atributos opcionales para GenerateBoundingBoxProposals
ObtenerElementoEnIndice	Obtiene el elemento en el índice especificado en un conjunto de datos.
ObtenerOpciones	Devuelve las tf.data.Options adjuntas a `input_dataset`.
ObtenerSessionHandle	Almacene el tensor de entrada en el estado de la sesión actual.
ObtenerTensor de Sesión <T>	Obtenga el valor del tensor especificado por su identificador.
Gradientes	Agrega operaciones para calcular las derivadas parciales de la suma de y s con x s, es decir, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... Si se establecen los valores Options.dx() , son como las derivadas parciales simbólicas iniciales de alguna función de pérdida L wrt
Gradientes.Opciones	Atributos opcionales para Gradients
GRUBlockCell <T extiende Número>	Calcula la propagación hacia adelante de la celda GRU para 1 paso de tiempo.
GRUBlockCellGrad <T extiende Número>	Calcula la propagación hacia atrás de la celda GRU para 1 paso de tiempo.
GarantíaConst <T>	Da una garantía al tiempo de ejecución de TF de que el tensor de entrada es una constante.
Tabla de picadillo	Crea una tabla hash no inicializada.
HashTable.Opciones	Atributos opcionales para HashTable
HistogramFixedWidth <U extiende Número>	Devolver histograma de valores.
Identidad <T>	Devuelve un tensor con la misma forma y contenido que el tensor o valor de entrada.
IdentidadN	Devuelve una lista de tensores con las mismas formas y contenidos que la entrada tensores.
IgnorarErrorsDatasetIgnoreErrorsDataset	Crea un conjunto de datos que contiene los elementos de `input_dataset` ignorando los errores.
IgnoreErrorsDataset.Opciones	Atributos opcionales para IgnoreErrorsDataset
ImageProjectiveTransformV2 <T extiende Número>	Aplica la transformación dada a cada una de las imágenes.
ImageProjectiveTransformV2.Opciones	Atributos opcionales para ImageProjectiveTransformV2
ImageProjectiveTransformV3 <T extiende Número>	Aplica la transformación dada a cada una de las imágenes.
ImageProjectiveTransformV3.Opciones	Atributos opcionales para ImageProjectiveTransformV3
Constante inmutable <T>	Devuelve el tensor inmutable de la región de memoria.
InfeedDequeue <T>	Un marcador de posición para un valor que se incluirá en el cálculo.
InfeedDequeueTuple	Obtiene múltiples valores de la entrada como una tupla XLA.
InfeedEnqueue	Una operación que alimenta un solo valor de Tensor en el cálculo.
InfeedEnqueue.Opciones	Atributos opcionales para InfeedEnqueue
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer	Una operación que pone en cola el búfer prelinealizado en la entrada de TPU.
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer.Options	Atributos opcionales para InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer
InfeedEnqueueTuple	Alimenta varios valores de tensor en el cálculo como una tupla XLA.
InfeedEnqueueTuple.Opciones	Atributos opcionales para InfeedEnqueueTuple
InitializeTable	Inicializador de tabla que toma dos tensores para claves y valores respectivamente.
InitializeTableFromDataset
InitializeTableFromTextFile	Inicializa una tabla a partir de un archivo de texto.
InitializeTableFromTextFile.Opciones	Atributos opcionales para InitializeTableFromTextFile
InplaceAdd <T>	Agrega v en filas especificadas de x.
InplaceSub <T>	Resta `v` en filas especificadas de `x`.
InplaceUpdate <T>	Actualiza las filas especificadas 'i' con los valores 'v'.
IsBoostedTreesEnsembleInicializado	Comprueba si se ha inicializado un conjunto de árboles.
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized	Comprueba si se ha inicializado un flujo de cuantiles.
IsotonicRegression <U extiende Número>	Resuelve un lote de problemas de regresión isotónica.
IsTPUEmbeddingInicializado	Si TPU Embedding se inicializa en un sistema de TPU distribuido.
IsTPUEmbeddingInitialized.Options	Atributos opcionales para IsTPUEmbeddingInitialized
EsVariableInicializado	Comprueba si se ha inicializado un tensor.
IteradorObtenerDispositivo	Devuelve el nombre del dispositivo en el que se ha colocado el `recurso`.
KMC2ChainInitialization	Devuelve el índice de un punto de datos que debe agregarse al conjunto semilla.
KmeansPlusPlusInicialización	Selecciona num_to_sample filas de entrada usando el criterio KMeans++.
KthOrderStatistic	Calcula la estadística de orden K de un conjunto de datos.
LinSpace <T extiende Número>	Genera valores en un intervalo.
ListDataset	Crea un conjunto de datos que emite cada uno de los `tensores` una vez.
ListDataset.Opciones	Atributos opcionales para ListDataset
Conjunto de datos LMDB	Crea un conjunto de datos que emite los pares clave-valor en uno o más archivos LMDB.
CargartodoslosTPUEmbeddingParameters	Una operación que carga parámetros de optimización en la memoria integrada.
CargarTPUEmbeddingAdadeltaParameters	Cargue los parámetros de incrustación de Adadelta.
CargarTPUEmbeddingAdadeltaParameters.Options	Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters
LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters	Cargue los parámetros de incrustación de Adagrad Momentum.
LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters.Options	Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters
CargarTPUEmbeddingAdagradParameters	Cargue los parámetros de incrustación de Adagrad.
LoadTPUEmbeddingAdagradParameters.Options	Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingAdagradParameters
LoadTPUEmbeddingADAMParameters	Cargue los parámetros de incrustación de ADAM.
LoadTPUEmbeddingADAMParameters.Options	Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingADAMParameters
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters	Parámetros de incrustación de RMSProp centrados en la carga.
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters.Options	Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters	Parámetros de incrustación del estimador de frecuencia de carga.
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters.Options	Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters
CargarTPUEmbeddingFTRLParameters	Cargue los parámetros de incrustación de FTRL.
CargarTPUEmbeddingFTRLParameters.Options	Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingFTRLParameters
CargarTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters	Cargue los parámetros de incrustación de MDL Adagrad Light.
CargarTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters.Options	Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters	Cargue los parámetros de incrustación de Momentum.
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters.Options	Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingMomentumParameters
CargarTPUEmbeddingProximalAdagradParameters	Cargue los parámetros de incrustación de Adagrad proximal.
CargarTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options	Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters
CargarTPUEmbeddingProximalYogiParameters
CargarTPUEmbeddingProximalYogiParameters.Options	Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters
CargarTPUEmbeddingRMSPropParameters	Cargue los parámetros de incrustación de RMSProp.
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters.Options	Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	Cargue los parámetros de incrustación de SGD.
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters.Options	Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters
Exportación de tabla de búsqueda <T, U>	Muestra todas las claves y valores de la tabla.
BuscarTablaBuscar <U>	Busca claves en una tabla, genera los valores correspondientes.
LookupTableImport	Reemplaza el contenido de la tabla con las claves y valores especificados.
BuscarTablaInsertar	Actualiza la tabla para asociar claves con valores.
LookupTableRemove	Elimina claves y sus valores asociados de una tabla.
LookupTableSize	Calcula el número de elementos en la tabla dada.
LoopCond	Reenvía la entrada a la salida.
Límite Inferior <U extiende Número>	Aplica lower_bound(sorted_search_values, valores) a lo largo de cada fila.
LSTMBlockCell <T extiende Número>	Calcula la propagación directa de la celda LSTM para 1 paso de tiempo.
LSTMBlockCell.Opciones	Atributos opcionales para LSTMBlockCell
LSTMBlockCellGrad <T extiende Número>	Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM para 1 paso de tiempo.
Lu <T, U extiende Número>	Calcula la descomposición LU de una o más matrices cuadradas.
hacer único	Haga que todos los elementos en la dimensión que no sea de lote sean únicos, pero \"cercanos\" a su valor inicial.
MapaLimpiar	Op elimina todos los elementos del contenedor subyacente.
MapClear.Opciones	Atributos opcionales para MapClear
MapIncompleteSize	Op devuelve el número de elementos incompletos en el contenedor subyacente.
MapIncompleteSize.Opciones	Atributos opcionales para MapIncompleteSize
MapaPeek	Op mira los valores en la clave especificada.
MapPeek.Opciones	Atributos opcionales para MapPeek
Tamaño de mapa	Op devuelve el número de elementos en el contenedor subyacente.
MapSize.Opciones	Atributos opcionales para MapSize
MapStage	Etapa (clave, valores) en el contenedor subyacente que se comporta como una tabla hash.
MapStage.Opciones	Atributos opcionales para MapStage
MapaUnstage	Op elimina y devuelve los valores asociados con la clave del contenedor subyacente.
MapUnstage.Opciones	Atributos opcionales para MapUnstage
MapaUnstageNoKey	Op elimina y devuelve un aleatorio (clave, valor) del contenedor subyacente.
MapUnstageNoKey.Opciones	Atributos opcionales para MapUnstageNoKey
MatrixDiagPartV2 <T>	Devuelve la parte diagonal por lotes de un tensor por lotes.
MatrixDiagPartV3 <T>	Devuelve la parte diagonal por lotes de un tensor por lotes.
MatrixDiagPartV3.Opciones	Atributos opcionales para MatrixDiagPartV3
MatrixDiagV2 <T>	Devuelve un tensor diagonal por lotes con valores diagonales por lotes dados.
MatrixDiagV3 <T>	Devuelve un tensor diagonal por lotes con valores diagonales por lotes dados.
MatrixDiagV3.Opciones	Atributos opcionales para MatrixDiagV3
MatrixSetDiagV2 <T>	Devuelve un tensor de matriz por lotes con nuevos valores diagonales por lotes.
MatrixSetDiagV3 <T>	Devuelve un tensor de matriz por lotes con nuevos valores diagonales por lotes.
MatrixSetDiagV3.Opciones	Atributos opcionales para MatrixSetDiagV3
Máximo <T>	Calcula el máximo de elementos a través de las dimensiones de un tensor.
Max.Opciones	Atributos opcionales para Max
MaxIntraOpParallelismDataset	Crea un conjunto de datos que anula el paralelismo intraoperatorio máximo.
Combinar <T>	Reenvía el valor de un tensor disponible de `entradas` a `salida`.
MergeDedupData	Una operación combina elementos de tensores enteros y flotantes en datos de deduplicación como tupla XLA.
MergeDedupData.Opciones	Atributos opcionales para MergeDedupData
Min <T>	Calcula el mínimo de elementos a través de las dimensiones de un tensor.
Min.Opciones	Atributos opcionales para Min
Almohadilla de espejo <T>	Rellena un tensor con valores reflejados.
MirrorPadGrad <T>	Opción de gradiente para op `MirrorPad`.
MlirPassthroughOp	Envuelve un cálculo MLIR arbitrario expresado como un módulo con una función main().
MulNoNan <T>	Devuelve x * y por elemento.
MutableDenseHashTable	Crea una tabla hash vacía que usa tensores como almacén de respaldo.
MutableDenseHashTable.Opciones	Atributos opcionales para MutableDenseHashTable
MutableHashTable	Crea una tabla hash vacía.
MutableHashTable.Opciones	Atributos opcionales para MutableHashTable
MutableHashTableOfTensors	Crea una tabla hash vacía.
MutableHashTableOfTensors.Opciones	Atributos opcionales para MutableHashTableOfTensors
exclusión mutua	Crea un recurso Mutex que puede ser bloqueado por `MutexLock`.
Mutex.Opciones	Atributos opcionales para Mutex
MutexLock	Bloquea un recurso mutex.
NcclAllReduce <T extiende Número>	Produce un tensor que contiene la reducción en todos los tensores de entrada.
NcclBroadcast <T extiende Número>	Envía `entrada` a todos los dispositivos que están conectados a la salida.
NcclReduce <T extiende Número>	Reduce `input` de `num_devices` usando `reduction` a un solo dispositivo.
Ndtri <T extiende Número>
Vecinos más cercanos	Selecciona los k centros más cercanos para cada punto.
SiguienteDespués de <T extiende Número>	Devuelve el siguiente valor representable de `x1` en la dirección de `x2`, por elementos.
Siguiente iteración <T>	Hace que su entrada esté disponible para la próxima iteración.
Enteros no deterministas <U>	Genera de forma no determinista algunos números enteros.
NonMaxSuppressionV5 <T extiende Número>	Selecciona con avidez un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación, podar las cajas que tienen una gran superposición de intersección sobre unión (IOU) con las cajas previamente seleccionadas.
NonMaxSuppressionV5.Opciones	Atributos opcionales para NonMaxSuppressionV5
Conjunto de datos no serializable
NoOp	No hace nada.
UnoCaliente <U>	Devuelve un tensor one-hot.
OneHot.Opciones	Atributos opcionales para OneHot
UnosComo <T>	Devuelve un tensor de unos con la misma forma y tipo que x.
OptimizeDatasetV2	Crea un conjunto de datos aplicando optimizaciones relacionadas a `input_dataset`.
OptimizeDatasetV2.Opciones	Atributos opcionales para OptimizeDatasetV2
OpcionesConjunto de datos	Crea un conjunto de datos adjuntando tf.data.Options a `input_dataset`.
OpcionesDataset.Options	Atributos opcionales para OptionsDataset
OrdenadoMapaLimpiar	Op elimina todos los elementos del contenedor subyacente.
OrderedMapClear.Opciones	Atributos opcionales para OrderedMapClear
OrderedMapIncompleteSize	Op devuelve el número de elementos incompletos en el contenedor subyacente.
OrderedMapIncompleteSize.Options	Atributos opcionales para OrderedMapIncompleteSize
OrdenadoMapaPeek	Op mira los valores en la clave especificada.
OrderedMapPeek.Opciones	Atributos opcionales para OrderedMapPeek
OrderedMapSize	Op devuelve el número de elementos en el contenedor subyacente.
OrderedMapSize.Options	Atributos opcionales para OrderedMapSize
Etapa de mapa ordenada	Etapa (clave, valores) en el contenedor subyacente que se comporta como un ordenado contenedor asociativo.
OrderedMapStage.Opciones	Atributos opcionales para OrderedMapStage
OrdenadoMapaUnstage	Op elimina y devuelve los valores asociados con la clave del contenedor subyacente.
OrderedMapUnstage.Opciones	Atributos opcionales para OrderedMapUnstage
OrdenadoMapaUnstageNoKey	Op elimina y devuelve el elemento (clave, valor) con el menor clave del contenedor subyacente.
OrderedMapUnstageNoKey.Options	Atributos opcionales para OrderedMapUnstageNoKey
Desencolado de salida <T>	Recupera un solo tensor de la salida de cálculo.
OutfeedDequeue.Opciones	Atributos opcionales para OutfeedDequeue
OutfeedDequeueTuple	Recupere múltiples valores de la salida de cálculo.
OutfeedDequeueTuple.Opciones	Atributos opcionales para OutfeedDequeueTuple
SalidaDequeueTupleV2	Recupere múltiples valores de la salida de cálculo.
SalidaDequeueV2 <T>	Recupera un solo tensor de la salida de cálculo.
OutfeedEnqueue	Ponga en cola un tensor en la salida de cálculo.
OutfeedEnqueueTuple	Ponga en cola múltiples valores de tensor en la salida de cálculo.
Almohadilla <T>	Almohadillas un tensor.
ParallelBatchDatasetParallelBatchDataset
ParallelBatchDataset.Opciones	Atributos opcionales para ParallelBatchDataset
ParallelConcat <T>	Concatena una lista de tensores `N` a lo largo de la primera dimensión.
ParallelDynamicStitch <T>	Intercala los valores de los tensores `datos` en un solo tensor.
ParseExampleDatasetV2	Transforma `input_dataset` que contiene prototipos de `Ejemplo` como vectores de DT_STRING en un conjunto de datos de objetos `Tensor` o `SparseTensor` que representan las características analizadas.
ParseExampleDatasetV2.Opciones	Atributos opcionales para ParseExampleDatasetV2
ParseExampleV2	Transforma un vector de tf.Example protos (como cadenas) en tensores tipados.
ParseSequenceExampleV2	Transforma un vector de protos tf.io.SequenceExample (como cadenas) en tensores con tipo.
ParseSequenceExampleV2.Opciones	Atributos opcionales para ParseSequenceExampleV2
Marcador de posición <T>	Un marcador de posición para un valor que se incluirá en el cálculo.
Marcador de posición.Opciones	Atributos opcionales para Placeholder
Marcador de posición con valor predeterminado <T>	Una operación de marcador de posición que pasa a través de `entrada` cuando su salida no se alimenta.
prelinealizar	Una operación que linealiza un valor de Tensor a un tensor variante opaco.
Prelinealizar.Opciones	Atributos opcionales para Prelinearize
PrelinearizeTuple	Una operación que linealiza múltiples valores de Tensor a un tensor variante opaco.
PrelinearizeTuple.Options	Atributos opcionales para PrelinearizeTuple
Imprimir	Imprime un escalar de cadena.
Imprimir.Opciones	Atributos opcionales para Print
PrivateThreadPoolDatasetPrivateThreadPoolDataset	Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `conjunto_de_datos_de_entrada`.
Prod <T>	Calcula el producto de los elementos a través de las dimensiones de un tensor.
Opciones de producción	Atributos opcionales para Prod
QuantizeAndDequantizeV4 <T extiende Número>	Cuantiza y luego descuantifica un tensor.
QuantizeAndDequantizeV4.Opciones	Atributos opcionales para QuantizeAndDequantizeV4
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T extiende Número>	Devuelve el gradiente de `QuantizeAndDequantizeV4`.
QuantizeAndDequantizeV4Grad.Opciones	Atributos opcionales para QuantizeAndDequantizeV4Grad
QuantizedConcat <T>	Concatena tensores cuantizados a lo largo de una dimensión.
QuantizedConcatV2 <T>
QuantizedConv2DAndRelu <V>
QuantizedConv2DAndRelu.Opciones	Atributos opcionales para QuantizedConv2DAndRelu
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V>
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize.Options	Atributos opcionales para QuantizedConv2DAndReluAndRequantize
QuantizedConv2DAndRequantize <V>
QuantizedConv2DAndRequantize.Options	Atributos opcionales para QuantizedConv2DAndRequantize
QuantizedConv2DPerChannel <V>	Calcula QuantizedConv2D por canal.
QuantizedConv2DPerChannel.Options	Atributos opcionales para QuantizedConv2DPerChannel
QuantizedConv2DWithBias <V>
QuantizedConv2DWithBias.Options	Atributos opcionales para QuantizedConv2DWithBias
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V>
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu.Options	Atributos opcionales para QuantizedConv2DWithBiasAndRelu
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W>
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options	Atributos opcionales para QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W>
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize.Options	Atributos opcionales para QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X>
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize.Options	Atributos opcionales para QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V>
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu.Options	Atributos opcionales para QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X>
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize.Options	Atributos opcionales para QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize
QuantizedDepthwiseConv2D <V>	Calcula Conv2D cuantificado en profundidad.
QuantizedDepthwiseConv2D.Opciones	Atributos opcionales para QuantizedDepthwiseConv2D
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V>	Calcula Conv2D cuantificado en profundidad con sesgo.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias.Options	Atributos opcionales para QuantizedDepthwiseConv2DWithBias
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V>	Calcula Conv2D cuantificado en profundidad con Bias y Relu.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu.Options	Atributos opcionales para QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W>	Calcula Conv2D cuantificado en profundidad con Bias, Relu y Requantize.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options	Atributos opcionales para QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize
QuantizedMatMulWithBias <W>	Realiza una multiplicación de matriz cuantificada de 'a' por la matriz 'b' con suma de sesgo.
QuantizedMatMulWithBias.Options	Atributos opcionales para QuantizedMatMulWithBias
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extiende el número>
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize.Options	Atributos opcionales para QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V>	Realice una multiplicación de matriz cuantificada de `a` por la matriz `b` con adición de sesgo y fusión relu.
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options	Atributos opcionales para QuantizedMatMulWithBiasAndRelu
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W>	Realice una multiplicación de matriz cuantizada de `a` por la matriz `b` con adición de sesgo y relu y recuantifique la fusión.
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options	Atributos opcionales para QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W>
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize.Options	Atributos opcionales para QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize
QuantizedReshape <T>	Reforma un tensor cuantizado según la operación Reformar.
RaggedBincount <U extiende Número>	Cuenta el número de ocurrencias de cada valor en una matriz de enteros.
RaggedBincount.Opciones	Atributos opcionales para RaggedBincount
RaggedCountSparseOutput <Número de extensión U>	Realiza el conteo de intervalos de salida dispersa para una entrada de tensor irregular.
RaggedCountSparseOutput.Opciones	Atributos opcionales para RaggedCountSparseOutput
RaggedCross <T, U extiende Número>	Genera un cruce de características a partir de una lista de tensores y lo devuelve como RaggedTensor.
RaggedFillEmptyRows <T>
RaggedFillEmptyRowsGrad <T>
RaggedGather <T extiende Número, U>	Reúna cortes irregulares del eje `params` `0` de acuerdo con los `índices`.
RaggedRange <U extiende Número, T extiende Número>	Devuelve un `RaggedTensor` que contiene las secuencias de números especificadas.
RaggedTensorFromVariant <U extiende Número, T>	Decodifica un tensor `variant` en un `RaggedTensor`.
RaggedTensorToSparse <U>	Convierte un `RaggedTensor` en un `SparseTensor` con los mismos valores.
RaggedTensorToTensor <U>	Cree un tensor denso a partir de un tensor irregular, posiblemente alterando su forma.
RaggedTensorToVariant	Codifica un `RaggedTensor` en un Tensor `variant`.
RaggedTensorToVariantGradient <U>	Ayudante utilizado para calcular el gradiente de `RaggedTensorToVariant`.
RandomDatasetV2	Crea un conjunto de datos que devuelve números pseudoaleatorios.
RandomDatasetV2.Opciones	Atributos opcionales para RandomDatasetV2
RandomIndexShuffle <T extiende Número>	Muestra la posición de `value` en una permutación de [0, ..., max_index].
RandomIndexShuffle.Opciones	Atributos opcionales para RandomIndexShuffle
Rango <T extiende Número>	Crea una secuencia de números.
Rango	Devuelve el rango de un tensor.
LeerVariableOp <T>	Lee el valor de una variable.
LeerVariableXlaSplitND <T>	Divide el tensor de entrada de variables de recursos en todas las dimensiones.
ReadVariableXlaSplitND.Opciones	Atributos opcionales para ReadVariableXlaSplitND
RebatchDataset	Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote.
RebatchDataset.Opciones	Atributos opcionales para RebatchDataset
RebatchDatasetV2	Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote.
Recibir <T>	Recibe el tensor nombrado de send_device en recv_device.
Recv.Opciones	Atributos opcionales para Recv
RecvTPUEmbeddingActivations	Una operación que recibe activaciones de incrustación en la TPU.
ReducirTodo	Calcula el "y" lógico de los elementos a través de las dimensiones de un tensor.
ReducirTodas.Opciones	Atributos opcionales para ReduceAll
ReducirCualquiera	Calcula el "o lógico" de los elementos a través de las dimensiones de un tensor.
ReducirCualquier.Opciones	Atributos opcionales para ReduceAny
ReducirMax <T>	Calcula el máximo de elementos a través de las dimensiones de un tensor.
ReducirMax.Opciones	Atributos opcionales para ReduceMax
ReducirMin <T>	Calcula el mínimo de elementos a través de las dimensiones de un tensor.
ReducirMin.Opciones	Atributos opcionales para ReduceMin
ReducirProd <T>	Calcula el producto de los elementos a través de las dimensiones de un tensor.
ReducirProd.Opciones	Atributos opcionales para ReduceProd
ReducirSuma <T>	Calcula la suma de elementos a través de las dimensiones de un tensor.
ReducirSuma.Opciones	Atributos opcionales para ReduceSum
RefIntro <T>	Crea o encuentra un marco secundario y hace que los "datos" estén disponibles para el marco secundario.
RefIntro.Opciones	Atributos opcionales para RefEnter
RefSalir <T>	Sale del marco actual a su marco principal.
RefIdentidad <T>	Devuelve el mismo tensor de referencia que el tensor de referencia de entrada.
Combinación de referencias <T>	Reenvía el valor de un tensor disponible de `entradas` a `salida`.
RefNextIteration <T>	Hace que su entrada esté disponible para la próxima iteración.
RefSeleccionar <T>	Reenvía el elemento `index`th de `inputs` a `output`.
Interruptor de referencia <T>	Reenvía el tensor de referencia `datos` al puerto de salida determinado por `pred`.
RegistroConjunto de datos	Registra un conjunto de datos con el servicio tf.data.
RegisterDataset.Opciones	Atributos opcionales para RegisterDataset
RegistroDatasetV2	Registra un conjunto de datos con el servicio tf.data.
RegistroDatasetV2.Opciones	Atributos opcionales para RegisterDatasetV2
Retransmisión <T>
Grado de retransmisión <T>
Rango de recuantificación por canal	Calcula el rango de recuantificación por canal.
Recuantificar por canal <U>	Recuantifica la entrada con valores mínimos y máximos conocidos por canal.
Reformar <T>	Reforma un tensor.
RecursoAcumuladorAplicarGradiente	Aplica un gradiente a un acumulador dado.
ResourceAccumulatorNumAccumulated	Devuelve el número de gradientes agregados en los acumuladores dados.
ResourceAccumulatorSetGlobalStep	Actualiza el acumulador con un nuevo valor para global_step.
ResourceAccumulatorTakeGradient <T>	Extrae el gradiente promedio en el ConditionalAccumulator dado.
ResourceApplyAdagradV2	Actualice '*var' de acuerdo con el esquema adagrad.
ResourceApplyAdagradV2.Opciones	Atributos opcionales para ResourceApplyAdagradV2
ResourceApplyAdamWithAmsgrad	Actualice '*var' de acuerdo con el algoritmo de Adam.
ResourceApplyAdamWithAmsgrad.Opciones	Atributos opcionales para ResourceApplyAdamWithAmsgrad
ResourceApplyKerasMomentum	Actualice '*var' de acuerdo con el esquema de momento.
ResourceApplyKerasMomentum.Opciones	Atributos opcionales para ResourceApplyKerasMomentum
ResourceConditionalAccumulatorResourceConditionalAccumulator	Un acumulador condicional para agregar gradientes.
ResourceConditionalAccumulator.Options	Atributos opcionales para ResourceConditionalAccumulator
ResourceCountUpTo <T extiende Número>	Incrementa la variable a la que apunta 'recurso' hasta que alcanza el 'límite'.
Recolección de recursos <U>	Reúna segmentos de la variable a la que apunta `recurso` de acuerdo con `índices`.
ResourceGather.Opciones	Atributos opcionales para ResourceGather
Recolección de recursosNd <U>
ResourceScatterAdd	Agrega actualizaciones dispersas a la variable a la que hace referencia `resource`.
ResourceScatterDiv	Divide las actualizaciones dispersas en la variable a la que hace referencia `resource`.
ResourceScatterMax	Reduce las actualizaciones escasas en la variable a la que hace referencia `resource` usando la operación `max`.
ResourceScatterMin	Reduce las actualizaciones dispersas en la variable a la que hace referencia `resource` mediante la operación `min`.
ResourceScatterMul	Multiplica actualizaciones dispersas en la variable a la que hace referencia `resource`.
ResourceScatterNdAddResourceScatterNdAdd	Aplica sumas escasas a valores individuales o sectores en una Variable.
ResourceScatterNdAdd.Opciones	Atributos opcionales para ResourceScatterNdAdd
ResourceScatterNdMax
ResourceScatterNdMax.Opciones	Atributos opcionales para ResourceScatterNdMax
ResourceScatterNdMin
ResourceScatterNdMin.Opciones	Atributos opcionales para ResourceScatterNdMin
RecursoDispersiónNdSub	Aplica restas dispersas a valores individuales o sectores en una Variable.
ResourceScatterNdSub.Opciones	Atributos opcionales para ResourceScatterNdSub
ResourceScatterNdUpdate	Aplica "actualizaciones" escasas a valores individuales o segmentos dentro de un determinado variable según `índices`.
ResourceScatterNdUpdate.Opciones	Atributos opcionales para ResourceScatterNdUpdate
ResourceScatterSub	Resta actualizaciones dispersas de la variable a la que hace referencia `resource`.
Actualización de dispersión de recursos	Asigna actualizaciones dispersas a la variable a la que hace referencia `resource`.
ResourceSparseApplyAdagradV2	Actualice las entradas relevantes en '*var' y '*accum' según el esquema adagrad.
ResourceSparseApplyAdagradV2.Opciones	Atributos opcionales para ResourceSparseApplyAdagradV2
ResourceSparseApplyKerasMomentum	Actualice las entradas relevantes en '*var' y '*accum' según el esquema de momento.
ResourceSparseApplyKerasMomentum.Options	Atributos opcionales para ResourceSparseApplyKerasMomentum
ResourceStridedSliceAssign	Asigne 'valor' a la referencia de valor l dividida de 'ref'.
ResourceStridedSliceAssign.Opciones	Atributos opcionales para ResourceStridedSliceAssign
Recuperar todos los parámetros de incrustación de TPU	Una operación que recupera los parámetros de optimización de la incrustación en la memoria del host.
RecuperarTPUEmbeddingAdadeltaParameters	Recuperar parámetros de incrustación de Adadelta.
RecuperarTPUEmbeddingAdadeltaParameters.Options	Atributos opcionales para RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters
RecuperarTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters	Recupere los parámetros de incrustación de Adagrad Momentum.
RecuperarTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters.Options	Atributos opcionales para RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters
RecuperarTPUEmbeddingAdagradParameters	Recuperar parámetros de incrustación de Adagrad.
RecuperarTPUEmbeddingAdagradParameters.Options	Atributos opcionales para RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters
RecuperarTPUEmbeddingADAMParameters	Recuperar parámetros de incrustación de ADAM.
RecuperarTPUEmbeddingADAMParameters.Options	Atributos opcionales para RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters
RecuperarTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters	Recuperar parámetros de incrustación de RMSProp centrados.
RecuperarTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters.Options	Atributos opcionales para RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters
RecuperarTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters	Recuperar los parámetros de incrustación del estimador de frecuencia.
RecuperarTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters.Options	Atributos opcionales para RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters
RecuperarTPUEmbeddingFTRLParameters	Recuperar parámetros de incrustación FTRL.
RecuperarTPUEmbeddingFTRLParameters.Options	Atributos opcionales para RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters
RecuperarTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters	Recupere los parámetros de incrustación de MDL Adagrad Light.
RecuperarTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters.Options	Atributos opcionales para RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters
RecuperarTPUEmbeddingMomentumParameters	Recuperar parámetros de incrustación de Momentum.
RecuperarTPUEmbeddingMomentumParameters.Options	Atributos opcionales para RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters
RecuperarTPUEmbeddingProximalAdagradParameters	Recuperar los parámetros de incrustación de Adagrad proximal.
RecuperarTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options	Atributos opcionales para RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters
RecuperarTPUEmbeddingProximalYogiParameters
RecuperarTPUEmbeddingProximalYogiParameters.Options	Atributos opcionales para RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters
RecuperarTPUEmbeddingRMSPropParameters	Recuperar los parámetros de incrustación de RMSProp.
RecuperarTPUEmbeddingRMSPropParameters.Options	Atributos opcionales para RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters
RecuperarTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	Recuperar parámetros de incrustación de SGD.
RecuperarTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters.Options	Atributos opcionales para RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters
Invertir <T>	Invierte dimensiones específicas de un tensor.
Secuencia inversa <T>	Invierte rebanadas de longitud variable.
Opciones.de.secuencia.inversa	Atributos opcionales para ReverseSequence
Reescribir conjunto de datos
RiscAbs <T extiende Número>
RiscAdd <T extiende Número>	Devuelve x + y por elementos.
RiscBinaryArithmetic <T extiende Número>
RiscBinaryComparation
Risc Bitcast <U>
RiscEmisión <T>
RiscCast <U>
RiscCeil <T extiende Número>
RiscCholesky <T extiende Número>
RiscConcat <T>
RiscConv <T extiende Número>
RiscConv.Opciones	Atributos opcionales para RiscConv
RiscCos <T extiende Número>
RiscDiv <T extiende Número>
RiscDot <T extiende Número>
RiscDot.Opciones	Atributos opcionales para RiscDot
RiscExp <T extiende Número>
RiesgoFft <T>
RiscFloor <T extiende Número>
RiscGather <T>
RiscGather.Opciones	Atributos opcionales para RiscGather
RiscImag <U extiende Número>
RiscIsFinite
RiscLog <T extiende Número>
RiscLogicalAnd
RiscLogicalNot
RiscLogicalOr
RiscMax <T extiende Número>	Devuelve max(x, y) por elementos.
RiscMin <T extiende Número>
RiscMul <T extiende Número>
RiscNeg <T extiende Número>
RiscPad <T extiende Número>
RiscPool <T extiende Número>
RiscPool.Opciones	Atributos opcionales para RiscPool
RiscPow <T extiende Número>
RiscRandomUniforme
RiscRandomUniform.Opciones	Atributos opcionales para RiscRandomUniform
RiscReal <U extiende Número>
RiscReduce <T extiende Número>
RiscRem <T extiende Número>
RiscReshape <T extiende Número>
RiscReverse <T extiende Número>
RiscScatter <U extiende Número>
RiscShape <U extiende Número>
RiscSign <T extiende Número>
RiscSlice <T extiende Número>
RiscSort <T extiende Número>
RiscSqueeze <T>
RiscSqueeze.Opciones	Atributos opcionales para RiscSqueeze
RiscSub <T extiende Número>
RiscTransponer <T>
RiscTriangularSolve <T extiende Número>
RiscTriangularSolve.Opciones	Atributos opcionales para RiscTriangularSolve
RiscUnary <T extiende Número>
RngReadAndSkip	Avanzar el contador de un RNG basado en contador.
RngSaltar	Avanzar el contador de un RNG basado en contador.
Rueda <T>	Hace rodar los elementos de un tensor a lo largo de un eje.
MuestreoConjunto de datos	Crea un conjunto de datos que toma una muestra de Bernoulli del contenido de otro conjunto de datos.
ScaleAndTranslate
ScaleAndTranslate.Opciones	Atributos opcionales para ScaleAndTranslate
ScaleAndTranslateGrad <T extiende Número>
ScaleAndTranslateGrad.Opciones	Atributos opcionales para ScaleAndTranslateGrad
Agregar dispersión <T>	Agrega actualizaciones dispersas a una referencia de variable.
ScatterAdd.Opciones	Atributos opcionales para ScatterAdd
DispersiónDiv <T>	Divide una referencia de variable por actualizaciones escasas.
ScatterDiv.Opciones	Atributos opcionales para ScatterDiv
ScatterMax <T extiende Número>	Reduce las actualizaciones escasas a una referencia variable mediante la operación `max`.
ScatterMax.Opciones	Atributos opcionales para ScatterMax
ScatterMin <T extiende Número>	Reduce las actualizaciones escasas a una referencia variable mediante la operación `min`.
Opciones mínimas de dispersión	Atributos opcionales para ScatterMin
Dispersión Mul <T>	Multiplica actualizaciones escasas en una referencia variable.
ScatterMul.Opciones	Atributos opcionales para ScatterMul
DispersiónNd <U>	Dispersa las 'actualizaciones' en un tensor de forma 'forma' de acuerdo con los 'índices'.
DispersiónNdAñadir <T>	Aplica sumas escasas a valores individuales o sectores en una Variable.
ScatterNdAdd.Opciones	Atributos opcionales para ScatterNdAdd
DispersiónNdMáx <T>	Calcula el máximo por elemento.
ScatterNdMax.Opciones	Atributos opcionales para ScatterNdMax
DispersiónNdMin <T>	Calcula el mínimo por elemento.
ScatterNdMin.Opciones	Atributos opcionales para ScatterNdMin
ScatterNdNonAliasingAdd <T>	Aplica sumas escasas a `entradas` usando valores individuales o porciones de `actualizaciones` según índices `índices`.
DispersiónNdSub <T>	Aplica restas dispersas a valores individuales o sectores en una Variable.
ScatterNdSub.Opciones	Atributos opcionales para ScatterNdSub
DispersiónNdActualizar <T>	Aplica "actualizaciones" escasas a valores individuales o segmentos dentro de un determinado variable según `índices`.
ScatterNdUpdate.Opciones	Atributos opcionales para ScatterNdUpdate
ScatterSub <T>	Resta actualizaciones escasas a una referencia de variable.
ScatterSub.Opciones	Atributos opcionales para ScatterSub
Actualización de dispersión <T>	Aplica actualizaciones dispersas a una referencia de variable.
ScatterUpdate.Opciones	Atributos opcionales para ScatterUpdate
SegmentMaxV2 <T extiende Número>	Calcula el máximo a lo largo de los segmentos de un tensor.
SegmentMinV2 <T extiende Número>	Calcula el mínimo a lo largo de los segmentos de un tensor.
SegmentProdV2 <T>	Calcula el producto a lo largo de los segmentos de un tensor.
SumaSegmentoV2 <T>	Calcula la suma a lo largo de los segmentos de un tensor.
Seleccionar V2 <T>
Enviar	Envía el tensor nombrado de send_device a recv_device.
Opciones de envío	Atributos opcionales para Send
EnviarTPUEmbeddingGradients	Realiza actualizaciones de degradado de tablas incrustadas.
SetDiff1d <T, U extiende Número>	Calcula la diferencia entre dos listas de números o cadenas.
EstablecerTamaño	Número de elementos únicos a lo largo de la última dimensión del 'conjunto' de entrada.
EstablecerTamaño.Opciones	Atributos opcionales para SetSize
Forma <U extiende Número>	Devuelve la forma de un tensor.
ShapeN <U extiende Número>	Devuelve la forma de los tensores.
ShardDataset	Crea un `Conjunto de datos` que incluye solo 1/`num_shards` de este conjunto de datos.
ShardDataset.Opciones	Atributos opcionales para ShardDataset
ShuffleAndRepeatDatasetV2
ShuffleAndRepeatDatasetV2.Opciones	Atributos opcionales para ShuffleAndRepeatDatasetV2
ShuffleDatasetV2
ShuffleDatasetV2.Opciones	Atributos opcionales para ShuffleDatasetV2
ShuffleDatasetV3
ShuffleDatasetV3.Opciones	Atributos opcionales para ShuffleDatasetV3
ShutdownDistributedTPU	Cierra un sistema de TPU distribuido en ejecución.
ApagarTPUSistema	Una operación que cierra el sistema de TPU.
Tamaño <U extiende Número>	Devuelve el tamaño de un tensor.
Skipgrama	Analiza un archivo de texto y crea un lote de ejemplos.
Skipgram.Opciones	Atributos opcionales para Skipgram
SleepDataset
rebanada <T>	Devuelve un segmento de 'entrada'.
SlidingWindowDataset	Crea un conjunto de datos que pasa una ventana deslizante sobre `input_dataset`.
SlidingWindowDataset.Opciones	Atributos opcionales para SlidingWindowDataset
Instantánea <T>	Devuelve una copia del tensor de entrada.
InstantáneaConjunto de datos	Crea un conjunto de datos que escribirá / leerá desde una instantánea.
SnapshotDataset.Opciones	Atributos opcionales para SnapshotDataset
SnapshotDatasetReader
SnapshotDatasetReader.Opciones	Atributos opcionales para SnapshotDatasetReader
SnapshotNestedDatasetReader
SobolSample <T extiende Número>	Genera puntos a partir de la secuencia de Sobol.
EspacioALoteNd <T>	SpaceToBatch para tensores ND de tipo T.
SparseApplyAdagradV2 <T>	Actualice las entradas relevantes en '*var' y '*accum' según el esquema adagrad.
SparseApplyAdagradV2.Opciones	Atributos opcionales para SparseApplyAdagradV2
SparseBincount <U extiende Número>	Cuenta el número de ocurrencias de cada valor en una matriz de enteros.
SparseBincount.Opciones	Atributos opcionales para SparseBincount
SparseCountSparseOutput <U extiende Número>	Realiza el conteo de bandejas de salida escasa para una entrada de tensor escasa.
SparseCountSparseOutput.Opciones	Atributos opcionales para SparseCountSparseOutput
SparseCrossHashed	Genera un cruce disperso a partir de una lista de tensores dispersos y densos.
SparseCrossV2	Genera un cruce disperso a partir de una lista de tensores dispersos y densos.
SparseMatrixAdd	Escasa adición de dos matrices CSR, C = alfa * A + beta * B.
MatrizDispersaMatMul <T>	Matriz: multiplica una matriz dispersa por una matriz densa.
SparseMatrixMatMul.Opciones	Atributos opcionales para SparseMatrixMatMul
SparseMatrixMul	Multiplicación por elementos de una matriz dispersa con un tensor denso.
matriz dispersaNNZ	Devuelve el número de valores distintos de cero de `sparse_matrix`.
Ordenación de matriz dispersaAMD	Calcula el orden de grado mínimo aproximado (AMD) de `entrada`.
SparseMatrixSoftmax	Calcula el softmax de un CSRSparseMatrix.
EscasaMatrixSoftmaxGrad	Calcula el gradiente de la operación SparseMatrixSoftmax.
EscasaMatrixEscasaCholesky	Calcula la descomposición dispersa de Cholesky de `entrada`.
SparseMatrixSparseMatMul	Sparse-matrix-multiplica dos matrices CSR `a` y `b`.
SparseMatrixSparseMatMul.Opciones	Atributos opcionales para SparseMatrixSparseMatMul
SparseMatrixTranspose	Transpone las dimensiones internas (matriz) de un CSRSparseMatrix.
SparseMatrixTranspose.Opciones	Atributos opcionales para SparseMatrixTranspose
SparseMatrixZeros	Crea un CSRSparseMatrix de todos ceros con la forma `dense_shape`.
SparseSegmentSumGrad <T extiende Número>	Calcula gradientes para SparseSegmentSum.
SparseTensorToCSRSparseMatrix	Convierte un SparseTensor en un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes).
Spence <T extiende Número>
Dividir <T>	Divide un tensor en tensores `num_split` a lo largo de una dimensión.
SplitDedupData <T extiende Número, U extiende Número>	Una operación divide la tupla XLA de datos de deduplicación de entrada en tensores de punto flotante y entero.
SplitDedupData.Opciones	Atributos opcionales para SplitDedupData
SplitV <T>	Divide un tensor en tensores `num_split` a lo largo de una dimensión.
Aprieta <T>	Elimina dimensiones de tamaño 1 de la forma de un tensor.
Squeeze.Opciones	Atributos opcionales para Squeeze
Pila <T>	Empaqueta una lista de tensores de rango `N`-`R` en un tensor de rango `(R+1)`.
Pila.Opciones	Atributos opcionales para Stack
Stage	Stage values similar to a lightweight Enqueue.
Stage.Options	Optional attributes for Stage
StageClear	Op removes all elements in the underlying container.
StageClear.Options	Optional attributes for StageClear
StagePeek	Op peeks at the values at the specified index.
StagePeek.Options	Optional attributes for StagePeek
StageSize	Op returns the number of elements in the underlying container.
StageSize.Options	Optional attributes for StageSize
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.
StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options	Optional attributes for StatelessSampleDistortedBoundingBox
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
StatsAggregatorHandleV2.Options	Optional attributes for 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`.
StridedSlice.Options	Optional attributes for StridedSlice
StridedSliceAssign <T>	Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`.
StridedSliceAssign.Options	Optional attributes for StridedSliceAssign
StridedSliceGrad <U>	Returns the gradient of `StridedSlice`.
StridedSliceGrad.Options	Optional attributes for StridedSliceGrad
StringLower	Converts all uppercase characters into their respective lowercase replacements.
StringLower.Options	Optional attributes for StringLower
StringNGrams <T extends Number>	Creates ngrams from ragged string data.
StringUpper	Converts all lowercase characters into their respective uppercase replacements.
StringUpper.Options	Optional attributes for StringUpper
Sum <T>	Computes the sum of elements across dimensions of a tensor.
Sum.Options	Optional attributes for Sum
SwitchCond <T>	Forwards `data` to the output port determined by `pred`.
SyncDevice	Synchronizes the device this op is run on.
TemporaryVariable <T>	Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step.
TemporaryVariable.Options	Optional attributes for TemporaryVariable
TensorArray	An array of Tensors of given size.
TensorArray.Options	Optional attributes for TensorArray
TensorArrayClose	Delete the TensorArray from its resource container.
TensorArrayConcat <T>	Concat the elements from the TensorArray into value `value`.
TensorArrayConcat.Options	Optional attributes for TensorArrayConcat
TensorArrayGather <T>	Gather specific elements from the TensorArray into output `value`.
TensorArrayGather.Options	Optional attributes for TensorArrayGather
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>
TensorArrayPack.Options	Optional attributes for TensorArrayPack
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.
TensorListConcat.Options	Optional attributes for TensorListConcat
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
TensorListSetItem.Options	Optional attributes for TensorListSetItem
TensorListSplit	Splits a tensor into a list.
TensorListStack <T>	Stacks all tensors in the list.
TensorListStack.Options	Optional attributes for TensorListStack
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`.
TensorStridedSliceUpdate.Options	Optional attributes for TensorStridedSliceUpdate
ThreadPoolDataset	Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `conjunto_de_datos_de_entrada`.
ThreadPoolHandle	Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `conjunto_de_datos_de_entrada`.
ThreadPoolHandle.Options	Optional attributes for ThreadPoolHandle
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.
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.
TpuHandleToProtoKey	Converts XRT's uid handles to TensorFlow-friendly input format.
TPUOrdinalSelector	A TPU core selector Op.
TPUPartitionedInput <T>	An op that groups a list of partitioned inputs together.
TPUPartitionedInput.Options	Optional attributes for TPUPartitionedInput
TPUPartitionedInputV2 <T>	An op that groups a list of partitioned inputs together.
TPUPartitionedInputV2.Options	Optional attributes for TPUPartitionedInputV2
TPUPartitionedOutput <T>	An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation.
TPUPartitionedOutput.Options	Optional attributes for TPUPartitionedOutput
TPUPartitionedOutputV2 <T>	An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation.
TPUReplicatedInput <T>	Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation.
TPUReplicatedInput.Options	Optional attributes for TPUReplicatedInput
TPUReplicatedOutput <T>	Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation.
TPUReplicateMetadata	Metadata indicating how the TPU computation should be replicated.
TPUReplicateMetadata.Options	Optional attributes for TPUReplicateMetadata
TPUReshardVariables	Op that reshards on-device TPU variables to specified state.
TPURoundRobin	Round-robin load balancing on TPU cores.
TridiagonalMatMul <T>	Calculate product with tridiagonal matrix.
TridiagonalSolve <T>	Solves tridiagonal systems of equations.
TridiagonalSolve.Options	Optional attributes for TridiagonalSolve
Unbatch <T>	Reverses the operation of Batch for a single output Tensor.
Unbatch.Options	Optional attributes for Unbatch
UnbatchGrad <T>	Gradient of Unbatch.
UnbatchGrad.Options	Optional attributes for UnbatchGrad
UncompressElement	Uncompresses a compressed dataset element.
UnicodeDecode <T extends Number>	Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points.
UnicodeDecode.Options	Optional attributes for UnicodeDecode
UnicodeEncode	Encode a tensor of ints into unicode strings.
UnicodeEncode.Options	Optional attributes for UnicodeEncode
UniformDequantize <U extends Number>	Perform dequantization on the quantized Tensor `input`.
UniformDequantize.Options	Optional attributes for UniformDequantize
UniformQuantize <U>	Perform quantization on Tensor `input`.
UniformQuantize.Options	Optional attributes for UniformQuantize
UniformQuantizedAdd <T>	Perform quantized add of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`.
UniformQuantizedAdd.Options	Optional attributes for UniformQuantizedAdd
UniformQuantizedClipByValue <T>	Perform clip by value on the quantized Tensor `operand`.
UniformQuantizedClipByValue.Options	Optional attributes for UniformQuantizedClipByValue
UniformQuantizedConvolution <U>	Perform quantized convolution of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`.
UniformQuantizedConvolution.Options	Optional attributes for UniformQuantizedConvolution
UniformQuantizedConvolutionHybrid <V extends Number>	Perform hybrid quantized convolution of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`.
UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options	Optional attributes for UniformQuantizedConvolutionHybrid
UniformQuantizedDot <U>	Perform quantized dot of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`.
UniformQuantizedDot.Options	Optional attributes for UniformQuantizedDot
UniformQuantizedDotHybrid <V extends Number>	Perform hybrid quantized dot of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`.
UniformQuantizedDotHybrid.Options	Optional attributes for UniformQuantizedDotHybrid
UniformRequantize <U>	Given quantized tensor `input`, requantize it with new quantization parameters.
UniformRequantize.Options	Optional attributes for UniformRequantize
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`.
UniqueDataset.Options	Optional attributes for UniqueDataset
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
UnsortedSegmentJoin.Options	Optional attributes for UnsortedSegmentJoin
Unstack <T>	Unpacks a given dimension of a rank-`R` tensor into `num` rank-`(R-1)` tensors.
Unstack.Options	Optional attributes for Unstack
Unstage	Op is similar to a lightweight Dequeue.
Unstage.Options	Optional attributes for Unstage
UnwrapDatasetVariant
UpperBound <U extends Number>	Applies upper_bound(sorted_search_values, values) along each row.
VarHandleOp	Creates a handle to a Variable resource.
VarHandleOp.Options	Optional attributes for VarHandleOp
Variable <T>	Holds state in the form of a tensor that persists across steps.
Variable.Options	Optional attributes for Variable
VariableShape <T extends Number>	Returns the shape of the variable pointed to by `resource`.
VarIsInitializedOp	Checks whether a resource handle-based variable has been initialized.
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>	Concatena el tensor de entrada en todas las dimensiones.
XlaConcatND.Options	Optional attributes for XlaConcatND
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.
XlaSendToHost	An op to send a tensor to the host.
XlaSendTPUEmbeddingGradients	An op that performs gradient updates of embedding tables.
XlaSplitND <T>	Splits input tensor across all dimensions.
XlaSplitND.Options	Optional attributes for XlaSplitND
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.

,

Classes

Abortar	Genera una excepción para abortar el proceso cuando se llama.
Abortar.Opciones	Atributos opcionales para Abort
Todo	Calcula el "y" lógico de los elementos a través de las dimensiones de un tensor.
Todas.Opciones	Atributos opcionales para All
De todos a todos <T>	Una opción para intercambiar datos entre réplicas de TPU.
AnónimoHashTable	Crea una tabla hash anónima no inicializada.
AnónimoIteratorV2	Un contenedor para un recurso de iterador.
AnónimoIteratorV3	Un contenedor para un recurso de iterador.
AnónimoMemoryCache
AnónimoMultiDeviceIterator	Un contenedor para un recurso de iterador de varios dispositivos.
AnónimoMultiDeviceIteratorV3	Un contenedor para un recurso de iterador de varios dispositivos.
AnónimoMutableDenseHashTable	Crea una tabla hash mutable anónima vacía que usa tensores como almacén de respaldo.
AnónimoMutableDenseHashTable.Opciones	Atributos opcionales para AnonymousMutableDenseHashTable
AnónimoMutableHashTable	Crea una tabla hash mutable anónima vacía.
AnónimoMutableHashTableOfTensors	Crea una tabla hash mutable anónima vacía de valores vectoriales.
AnónimoMutableHashTableOfTensors.Opciones	Atributos opcionales para AnonymousMutableHashTableOfTensors
AnónimoRandomSeedGenerator
AnónimoSeedGenerator
Cualquier	Calcula el "o lógico" de los elementos a través de las dimensiones de un tensor.
Cualquier.Opciones	Atributos opcionales para Any
AplicarAdagradV2 <T>	Actualice '*var' de acuerdo con el esquema adagrad.
AplicarAdagradV2.Opciones	Atributos opcionales para ApplyAdagradV2
ApproxTopK <T extiende Número>	Devuelve los valores min/max k y sus índices del operando de entrada de forma aproximada.
ApproxTopK.Opciones	Atributos opcionales para ApproxTopK
AssertCardinalityDataset
AssertNextDataset	Una transformación que afirma qué transformaciones suceden a continuación.
AssertPrevDataset	Una transformación que afirma qué transformaciones ocurrieron previamente.
afirmar que	Afirma que la condición dada es verdadera.
AssertThat.Options	Atributos opcionales para AssertThat
Asignar <T>	Actualice 'ref' asignándole 'valor'.
Asignar.Opciones	Atributos opcionales para Assign
Asignar Agregar <T>	Actualice 'ref' agregándole 'value'.
AsignarAñadir.Opciones	Atributos opcionales para AssignAdd
AsignarAñadirVariableOp	Agrega un valor al valor actual de una variable.
Asignar Sub <T>	Actualice 'ref' restando 'value' de él.
AsignarSub.Opciones	Atributos opcionales para AssignSub
AsignarOpSubVariable	Resta un valor del valor actual de una variable.
AsignarOpVariable	Asigna un nuevo valor a una variable.
AsignarOp.Variable.Opciones	Atributos opcionales para AssignVariableOp
AsignarVariableXlaConcatND	Concatena el tensor de entrada en todas las dimensiones.
AsignarVariableXlaConcatND.Opciones	Atributos opcionales para AssignVariableXlaConcatND
AutoShardDatasetAutoShardDataset	Crea un conjunto de datos que fragmenta el conjunto de datos de entrada.
AutoShardDataset.Opciones	Atributos opcionales para AutoShardDataset
BandedTriangularResolver <T>
BandedTriangularSolve.Opciones	Atributos opcionales para BandedTriangularSolve
Barrera	Define una barrera que persiste en diferentes ejecuciones de gráficos.
Barrera.Opciones	Atributos opcionales para Barrier
BarreraCerrar	Cierra la barrera dada.
BarrierClose.Opciones	Atributos opcionales para BarrierClose
BarreraIncompletaTamaño	Calcula el número de elementos incompletos en la barrera dada.
BarreraInsertarMuchos	Para cada tecla, asigna el valor respectivo al componente especificado.
BarreraListoTamaño	Calcula el número de elementos completos en la barrera dada.
BarreraTomarMuchos	Toma el número dado de elementos completos de una barrera.
BarrierTakeMany.Opciones	Atributos opcionales para BarrierTakeMany
Lote	Distribuye por lotes todos los tensores de entrada de forma no determinista.
Opciones.de.lote	Atributos opcionales para Batch
BatchMatMulV2 <T>	Multiplica rebanadas de dos tensores en lotes.
BatchMatMulV2.Opciones	Atributos opcionales para BatchMatMulV2
BatchMatMulV3 <V>	Multiplica rebanadas de dos tensores en lotes.
BatchMatMulV3.Opciones	Atributos opcionales para BatchMatMulV3
LoteAEspacio <T>	BatchToSpace para tensores 4-D de tipo T.
LoteAEspacioNd <T>	BatchToSpace para tensores ND de tipo T.
BesselI0 <T extiende Número>
BesselI1 <T extiende Número>
BesselJ0 <T extiende Número>
BesselJ1 <T extiende Número>
BesselK0 <T extiende Número>
BesselK0e <T extiende Número>
BesselK1 <T extiende Número>
BesselK1e <T extiende Número>
BesselY0 <T extiende Número>
BesselY1 <T extiende Número>
Transmisión de bits <U>	Bitcasts un tensor de un tipo a otro sin copiar datos.
BlockLSTM <T extiende Número>	Calcula la propagación hacia adelante de la celda LSTM para todos los pasos de tiempo.
BlockLSTM.Opciones	Atributos opcionales para BlockLSTM
BlockLSTMGrad <T extiende Número>	Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM para toda la secuencia de tiempo.
BlockLSTMGradV2 <T extiende Número>	Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM para toda la secuencia de tiempo.
BlockLSTMV2 <T extiende Número>	Calcula la propagación hacia adelante de la celda LSTM para todos los pasos de tiempo.
BlockLSTMV2.Opciones	Atributos opcionales para BlockLSTMV2
BoostedTreesAgregateStats	Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote.
BoostedTreesBucketize	Organice en cubos cada función en función de los límites de los cubos.
ImpulsadoÁrbolesCalcularMejorCaracterísticaDividir	Calcula las ganancias para cada función y devuelve la mejor información de división posible para la función.
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit.Options	Atributos opcionales para BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit
ImpulsadoÁrbolesCalcularMejorCaracterísticaDividirV2	Calcula las ganancias para cada función y devuelve la mejor información dividida posible para cada nodo.
ImpulsadoÁrbolesCalcularMejorGananciasPorCaracterística	Calcula las ganancias para cada función y devuelve la mejor información de división posible para la función.
BoostedTreesCenterBias	Calcula el previo a partir de los datos de entrenamiento (el sesgo) y completa el primer nodo con el previo de los logits.
BoostedTreesCreateEnsemble	Crea un modelo de conjunto de árboles y le devuelve un identificador.
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource	Cree el recurso para flujos cuantiles.
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource.Opciones	Atributos opcionales para BoostedTreesCreateQuantileStreamResource
BoostedTreesDeserializeEnsemble	Deserializa una configuración de conjunto de árbol serializado y reemplaza el árbol actual conjunto.
ImpulsadoÁrbolesConjuntoRecursoHandleOp	Crea un identificador para un BoostedTreesEnsembleResource
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp.Options	Atributos opcionales para BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp
BoostedTreesExampleDebugOutputs	Salidas de interpretabilidad de depuración/modelo para cada ejemplo.
BoostedTreesFlushQuantilResúmenes	Vacíe los resúmenes de cuantiles de cada recurso de flujo de cuantiles.
BoostedTreesGetEnsembleStates	Recupera el token de sello de recursos del conjunto de árboles, el número de árboles y las estadísticas de crecimiento.
BoostedTreesMakeQuantileResúmenes	Hace el resumen de cuantiles para el lote.
BoostedTreesMakeStatsResumen	Hace el resumen de las estadísticas acumuladas para el lote.
BoostedTreesPredict	Ejecuta múltiples predictores de conjunto de regresión aditiva en instancias de entrada y calcula los logits.
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries	Agregue los resúmenes de cuantiles a cada recurso de flujo de cuantiles.
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize	Deserialice los límites del depósito y el indicador listo en el QuantileAccumulator actual.
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush	Vacíe los resúmenes de un recurso de secuencia de cuantiles.
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush.Opciones	Atributos opcionales para BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries	Genere los límites de la cubeta para cada función en función de los resúmenes acumulados.
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp	Crea un identificador para BoostedTreesQuantileStreamResource.
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp.Options	Atributos opcionales para BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp
BoostedTreesSerializeEnsemble	Serializa el conjunto de árboles en un proto.
BoostedTreesSparseAgregateStats	Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote.
ImpulsadoÁrbolesEscasoCalcularMejorCaracterísticaDividir	Calcula las ganancias para cada función y devuelve la mejor información de división posible para la función.
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit.Options	Atributos opcionales para BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit
ImpulsadoÁrbolesEntrenamientoPredecir	Ejecuta múltiples predictores de conjunto de regresión aditiva en instancias de entrada y calcula la actualización de los registros almacenados en caché.
BoostedTreesUpdateEnsemble	Actualiza el conjunto de árboles agregando una capa al último árbol que se está cultivando o comenzando un nuevo árbol.
BoostedTreesUpdateEnsembleV2	Actualiza el conjunto de árboles agregando una capa al último árbol que se está cultivando o comenzando un nuevo árbol.
BoostedTreesUpdateEnsembleV2.Opciones	Atributos opcionales para BoostedTreesUpdateEnsembleV2
BroadcastDynamicShape <T extiende Número>	Devuelve la forma de s0 op s1 con transmisión.
BroadcastGradientArgs <T extiende Número>	Devuelva los índices de reducción para calcular gradientes de s0 op s1 con transmisión.
Difundir a <T>	Transmita una matriz para una forma compatible.
Cubitear	Divide en cubos la 'entrada' en función de los 'límites'.
CacheDatasetV2
CacheDatasetV2.Opciones	Atributos opcionales para CacheDatasetV2
CheckNumericsV2 <T extiende Número>	Comprueba un tensor para los valores de NaN, -Inf y +Inf.
Elija el conjunto de datos más rápido
ClipPorValor <T>	Recorta los valores de tensor a un mínimo y máximo especificado.
IntercalarTPUEmbeddingMemory	Una operación que fusiona los prototipos de configuración de memoria codificada en cadena de todos los hosts.
CollectiveAllToAllV2 <T extiende Número>	Intercambia mutuamente múltiples tensores de tipo y forma idénticos.
CollectiveAllToAllV2.Opciones	Atributos opcionales para CollectiveAllToAllV2
CollectiveAllToAllV3 <T extiende Número>	Intercambia mutuamente múltiples tensores de tipo y forma idénticos.
CollectiveAllToAllV3.Opciones	Atributos opcionales para CollectiveAllToAllV3
CollectiveAssignGroupV2	Asigne teclas de grupo según la asignación de grupo.
CollectiveBcastRecvV2 <U>	Recibe una transmisión de valor de tensor desde otro dispositivo.
CollectiveBcastRecvV2.Options	Atributos opcionales para CollectiveBcastRecvV2
CollectiveBcastSendV2 <T>	Transmite un valor de tensor a uno o más dispositivos.
CollectiveBcastSendV2.Opciones	Atributos opcionales para CollectiveBcastSendV2
CollectiveGather <T extiende Número>	Acumula mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma.
CollectiveGather.Opciones	Atributos opcionales para CollectiveGather
CollectiveGatherV2 <T extiende Número>	Acumula mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma.
CollectiveGatherV2.Opciones	Atributos opcionales para CollectiveGatherV2
CollectiveInitializeCommunicator	Inicializa un grupo para operaciones colectivas.
CollectiveInitializeCommunicator.Opciones	Atributos opcionales para CollectiveInitializeCommunicator
Permutación colectiva <T>	Op para permutar tensores en instancias de TPU replicadas.
CollectiveReduceScatterV2 <T extiende Número>	Reduce mutuamente múltiples tensores de tipo y forma idénticos y dispersa el resultado.
CollectiveReduceScatterV2.Opciones	Atributos opcionales para CollectiveReduceScatterV2
CollectiveReduceV2 <T extiende Número>	Reduce mutuamente múltiples tensores de tipo y forma idénticos.
CollectiveReduceV2.Opciones	Atributos opcionales para CollectiveReduceV2
CollectiveReduceV3 <T extiende Número>	Reduce mutuamente múltiples tensores de tipo y forma idénticos.
CollectiveReduceV3.Opciones	Atributos opcionales para CollectiveReduceV3
Supresión no máx. combinada	Selecciona con avidez un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación, Esta operación realiza non_max_suppression en las entradas por lote, en todas las clases.
CombinedNonMaxSuppression.Options	Atributos opcionales para CombinedNonMaxSuppression
CompuestoTensorVariantFromComponents	Codifica un valor `ExtensionType` en un tensor escalar `variant`.
CompositeTensorVariantToComponents	Decodifica un tensor escalar `variant` en un valor `ExtensionType`.
CompressElement	Comprime un elemento del conjunto de datos.
Calcular tamaño de lote	Calcula el tamaño de lote estático de un conjunto de datos sin lotes parciales.
ComputeDedupDataTupleMask	Una operación calcula la máscara de tupla de los datos de deduplicación del núcleo integrado.
Concatenar <T>	Concatena tensores a lo largo de una dimensión.
ConfigureAndInitializeGlobalTPU	Una operación que configura las estructuras centralizadas para un sistema de TPU distribuido.
ConfigureAndInitializeGlobalTPU.Options	Atributos opcionales para ConfigureAndInitializeGlobalTPU
ConfigureDistributedTPU	Configura las estructuras centralizadas para un sistema de TPU distribuido.
ConfigureDistributedTPU.Opciones	Atributos opcionales para ConfigureDistributedTPU
ConfigurarTPUEincrustación	Configura TPUEmbedding en un sistema de TPU distribuido.
ConfigureTPUEmbeddingHost	Una operación que configura el software TPUEmbedding en un host.
ConfigurarTPUEmbeddingMemory	Una operación que configura el software TPUEmbedding en un host.
ConnectTPUEembeddingHosts	Una operación que configura la comunicación entre las instancias de software host de TPUEmbedding después de llamar a ConfigureTPUEmbeddingHost en cada host.
<T> constante	Un operador que produce un valor constante.
ConsumirMutexLock	Esta operación consume un bloqueo creado por `MutexLock`.
Disparador de control	No hace nada.
Conv2DBackpropFilterV2 <T extiende Número>	Calcula los gradientes de convolución con respecto al filtro.
Conv2DBackpropFilterV2.Opciones	Atributos opcionales para Conv2DBackpropFilterV2
Conv2DBackpropInputV2 <T extiende Número>	Calcula los gradientes de convolución con respecto a la entrada.
Conv2DBackpropInputV2.Opciones	Atributos opcionales para Conv2DBackpropInputV2
Copiar <T>	Copie un tensor de CPU a CPU o de GPU a GPU.
Copiar.Opciones	Atributos opcionales para Copy
Copiar host <T>	Copia un tensor a host.
CopyHost.Opciones	Atributos opcionales para CopyHost
Copiar a malla <T>
Copiar a gradiente de malla <T>
CopyToMeshGrad.Opciones	Atributos opcionales para CopyToMeshGrad
CountUpTo <T extiende Número>	Incrementa 'ref' hasta que alcanza el 'límite'.
CrossReplicaSum <T extiende Número>	Op para sumar entradas en instancias de TPU replicadas.
CSRSparseMatrixComponents <T>	Lee los componentes de CSR en el `índice` del lote.
CSRSparseMatrixToDense <T>	Convierta un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes) en denso.
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T>	Convierte un CSRSparesMatrix (posiblemente por lotes) en un SparseTensor.
CSVConjunto de datos
CSVDatasetV2
CTCLossV2	Calcula la pérdida de CTC (probabilidad de registro) para cada entrada de lote.
CTCLossV2.Opciones	Atributos opcionales para CTCLossV2
CudnnRNNBackpropV3 <T extiende Número>	Paso de apoyo trasero de CudnnRNNV3.
CudnnRNNBackpropV3.Opciones	Atributos opcionales para CudnnRNNBackpropV3
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T extiende Número>	Convierte parámetros CudnnRNN de forma canónica a forma utilizable.
CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Opciones	Atributos opcionales para CudnnRNNCanonicalToParamsV2
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T extiende Número>	Recupera parámetros de CudnnRNN en forma canónica.
CudnnRNNParamsToCanonicalV2.Opciones	Atributos opcionales para CudnnRNNParamsToCanonicalV2
CudnnRNNV3 <T extiende Número>	Un RNN respaldado por cuDNN.
CudnnRNNV3.Opciones	Atributos opcionales para CudnnRNNV3
CumulativeLogsumexp <T extiende Número>	Calcule el producto acumulativo del tensor `x` a lo largo del `eje`.
CumulativeLogsumexp.Opciones	Atributos opcionales para CumulativeLogsumexp
DataServiceDataset	Crea un conjunto de datos que lee datos del servicio tf.data.
DataServiceDataset.Opciones	Atributos opcionales para DataServiceDataset
DataServiceDatasetV2	Crea un conjunto de datos que lee datos del servicio tf.data.
DataServiceDatasetV2.Opciones	Atributos opcionales para DataServiceDatasetV2
Conjunto de datosCardinalidad	Devuelve la cardinalidad de `input_dataset`.
Conjunto de datosCardinalidad.Opciones	Atributos opcionales para DatasetCardinality
DatasetFromGraph	Crea un conjunto de datos a partir del `graph_def` dado.
DatasetToGraphV2	Devuelve un GraphDef serializado que representa `input_dataset`.
DatasetToGraphV2.Opciones	Atributos opcionales para DatasetToGraphV2
Dawsn <T extiende Número>
DebugGradientIdentity <T>	Operación de identidad para la depuración de gradientes.
DebugGradientRefIdentity <T>	Operación de identidad para la depuración de gradientes.
Identidad de depuración <T>	Proporciona una asignación de identidad del tensor de entrada de tipo no Ref para la depuración.
DebugIdentity.Opciones	Atributos opcionales para DebugIdentity
DepurarIdentidadV2 <T>	Op. de depuración de identidad V2.
DebugIdentityV2.Opciones	Atributos opcionales para DebugIdentityV2
DebugNanCount	Contador de valor NaN de depuración Op.
DebugNanCount.Opciones	Atributos opcionales para DebugNanCount
DebugNumericSummary	Resumen numérico de depuración Op.
DebugNumericSummary.Opciones	Atributos opcionales para DebugNumericSummary
DebugNumericSummaryV2 <U extiende Número>	Resumen numérico de depuración V2 Op.
DebugNumericSummaryV2.Opciones	Atributos opcionales para DebugNumericSummaryV2
DecodeImage <T extiende Número>	Función para decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg y decode_png.
DecodeImage.Opciones	Atributos opcionales para DecodeImage
DecodePaddedRaw <T extiende Número>	Reinterpreta los bytes de una cadena como un vector de números.
DecodePaddedRaw.Opciones	Atributos opcionales para DecodePaddedRaw
DecodeProto	El op extrae campos de un mensaje de búfer de protocolo serializado en tensores.
DecodeProto.Opciones	Atributos opcionales para DecodeProto
Copia profunda <T>	Hace una copia de `x`.
Eliminar iterador	Un contenedor para un recurso de iterador.
EliminarMemoryCache
DeleteMultiDeviceIterator	Un contenedor para un recurso de iterador.
DeleteRandomSeedGenerator
DeleteSeedGenerator
DeleteSessionTensor	Elimina el tensor especificado por su identificador en la sesión.
DenseBincount <U extiende Número>	Cuenta el número de ocurrencias de cada valor en una matriz de enteros.
DenseBincount.Opciones	Atributos opcionales para DenseBincount
DenseCountSparseOutput <Número de extensión U>	Realiza el conteo de contenedores de salida dispersa para una entrada tf.tensor.
DenseCountSparseOutput.Opciones	Atributos opcionales para DenseCountSparseOutput
DenseToCSRSparseMatrix	Convierte un tensor denso en un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes).
DestruirRecursoOp	Elimina el recurso especificado por el identificador.
DestruirRecursoOp.Opciones	Atributos opcionales para DestroyResourceOp
Destruir Variable Temporal <T>	Destruye la variable temporal y devuelve su valor final.
Índice de dispositivo	Devuelve el índice del dispositivo que ejecuta la operación.
DirectedInterleaveDataset	Un sustituto de `InterleaveDataset` en una lista fija de conjuntos de datos `N`.
DirectedInterleaveDataset.Opciones	Atributos opcionales para DirectedInterleaveDataset
DeshabilitarCopiarEnLectura	Desactiva el modo de copia en lectura.
DistribuidoGuardar
DistributedSave.Options	Atributos opcionales para DistributedSave
DrawBoundingBoxesV2 <T extiende Número>	Dibuje cuadros delimitadores en un lote de imágenes.
DTensorRestoreV2
DTensorSetGlobalTPUArray	Una operación que informa a un host de los ID globales de todas las TPU del sistema.
DummyIterationCounter
DummyMemoryCache
DummySeedGenerator
DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch	Facilita la transferencia de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup_sparse().
DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options	Atributos opcionales para DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch
Partición dinámica <T>	Divide `data` en tensores `num_partitions` utilizando índices de `partitions`.
Puntada Dinámica <T>	Intercala los valores de los tensores `datos` en un solo tensor.
Editar distancia	Calcula la distancia de edición de Levenshtein (posiblemente normalizada).
Opciones.de.edición.de.distancia	Atributos opcionales para EditDistance
Eig <U>	Calcula la descomposición propia de una o más matrices cuadradas.
Eig.Opciones	Atributos opcionales para Eig
Einsum <T>	Contracción tensorial según la convención de suma de Einstein.
Vacío <T>	Crea un tensor con la forma dada.
Opciones vacías	Atributos opcionales para Empty
EmptyTensorList	Crea y devuelve una lista de tensores vacía.
VacíoTensorMapa	Crea y devuelve un mapa de tensor vacío.
EncodeProto	La operación serializa los mensajes protobuf proporcionados en los tensores de entrada.
EncodeProto.Opciones	Atributos opcionales para EncodeProto
EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch	Facilita la transferencia de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup_sparse().
EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options	Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch
Poner en colaTPUEmbeddingBatch	Una operación que pone en cola una lista de tensores por lotes de entrada para TPUEmbedding.
EnqueueTPUEmbeddingBatch.Options	Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingBatch
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch	Una operación que pone en cola una lista de tensores por lotes de entrada para TPUEmbedding.
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch.Options	Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch	Facilita la transferencia de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup().
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch.Options	Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch	Una operación que pone en cola los índices de entrada de TPUEmbedding de un SparseTensor.
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options	Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch	Facilita la transferencia de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup_sparse().
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch.Options	Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch
Asegurar forma <T>	Garantiza que la forma del tensor coincida con la forma esperada.
Introduzca <T>	Crea o encuentra un marco secundario y hace que los "datos" estén disponibles para el marco secundario.
Entrar.Opciones	Atributos opcionales para Enter
Erfinv <T extiende Número>
Norma euclidiana <T>	Calcula la norma euclidiana de los elementos a través de las dimensiones de un tensor.
EuclideanNorm.Opciones	Atributos opcionales para EuclideanNorm
EjecutarTPUEmbeddingPartitioner	Una operación que ejecuta el particionador TPUEmbedding en la configuración central dispositivo y calcula el tamaño HBM (en bytes) necesario para la operación TPUEmbedding.
Salir <T>	Sale del marco actual a su marco principal.
ExpandirDims <T>	Inserta una dimensión de 1 en la forma de un tensor.
ExperimentalAutoShardDatasetExperimentalAutoShardDataset	Crea un conjunto de datos que fragmenta el conjunto de datos de entrada.
ExperimentalAutoShardDataset.Opciones	Atributos opcionales para ExperimentalAutoShardDataset
ExperimentalBytesProducedStatsDataset	Registra el tamaño en bytes de cada elemento de `input_dataset` en un StatsAggregator.
ExperimentalChooseFastestDataset
ExperimentalDatasetCardinalidad	Devuelve la cardinalidad de `input_dataset`.
ExperimentalDatasetToTFRecord	Escribe el conjunto de datos dado en el archivo dado usando el formato TFRecord.
ExperimentalDenseToSparseBatchDataset	Crea un conjunto de datos que agrupa elementos de entrada en un SparseTensor.
ExperimentalLatencyStatsDataset	Registra la latencia de producir elementos `input_dataset` en un StatsAggregator.
ExperimentalMatchingFilesDatasetExperimentalMatchingFilesDataset
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset	Crea un conjunto de datos que anula el paralelismo intraoperatorio máximo.
ExperimentalParseExampleDatasetExperimentalParseExampleDataset	Transforma `input_dataset` que contiene prototipos de `Ejemplo` como vectores de DT_STRING en un conjunto de datos de objetos `Tensor` o `SparseTensor` que representan las características analizadas.
ExperimentalParseExampleDataset.Opciones	Atributos opcionales para ExperimentalParseExampleDataset
ExperimentalPrivateThreadPoolDataset	Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `conjunto_de_datos_de_entrada`.
ExperimentalRandomDataset	Crea un conjunto de datos que devuelve números pseudoaleatorios.
ExperimentalRebatchDataset	Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote.
ExperimentalRebatchDataset.Opciones	Atributos opcionales para ExperimentalRebatchDataset
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset
Conjunto de datos de ventana deslizante experimental	Crea un conjunto de datos que pasa una ventana deslizante sobre `input_dataset`.
ExperimentalSqlDatasetExperimentalSqlDatasetExperimentalSqlDataset	Crea un conjunto de datos que ejecuta una consulta SQL y emite filas del conjunto de resultados.
ExperimentalStatsAggregatorHandle	Crea un recurso de administrador de estadísticas.
ExperimentalStatsAggregatorHandle.Opciones	Atributos opcionales para ExperimentalStatsAggregatorHandle
ExperimentalStatsAgregatorSummary	Produce un resumen de las estadísticas registradas por el administrador de estadísticas dado.
ExperimentalUnbatchDatasetExperimentalUnbatchDataset	Un conjunto de datos que divide los elementos de su entrada en varios elementos.
Expint <T extiende Número>
ExtraerGlimpseV2	Extrae un vistazo del tensor de entrada.
ExtractGlimpseV2.Opciones	Atributos opcionales para ExtractGlimpseV2
ExtractVolumePatches <T extiende Número>	Extraiga `parches` de `entrada` y colóquelos en la dimensión de salida `"profundidad"`.
FileSystemSetConfigurationFileSystemSetConfiguration	Establecer la configuración del sistema de archivos.
Rellenar <U>	Crea un tensor relleno con un valor escalar.
FinalizeDataset	Crea un conjunto de datos aplicando tf.data.Options a `input_dataset`.
FinalizeDataset.Opciones	Atributos opcionales para FinalizeDataset
FinalizarTPUEmbedding	Una operación que finaliza la configuración de TPUEmbedding.
Huella dactilar	Genera valores de huellas dactilares.
FresnelCos <T extiende Número>
FresnelSin <T extiende Número>
FusedBatchNormGradV3 <T extiende Número, U extiende Número>	Gradiente para la normalización de lotes.
FusedBatchNormGradV3.Opciones	Atributos opcionales para FusedBatchNormGradV3
FusedBatchNormV3 <T extiende el número, U extiende el número>	Normalización de lotes.
FusedBatchNormV3.Opciones	Atributos opcionales para FusedBatchNormV3
Reunir <T>	Reúna cortes del eje `params` `eje` de acuerdo con `índices`.
Reunir.Opciones	Atributos opcionales para Gather
Reunir y <T>	Reúne segmentos de `params` en un tensor con la forma especificada por `indices`.
GenerarBoundingBoxProposals	Esta operación produce Regiones de interés a partir de cuadros delimitadores dados (bbox_deltas) codificados WRT anclas de acuerdo con eq.2 en arXiv: 1506.01497 El operador selecciona los cuadros de puntuación superiores `pre_nms_topn`, los decodifica con respecto a los anclajes, aplica una supresión no máxima en los cuadros superpuestos con un valor de intersección sobre unión (iou) superior a `nms_threshold` y descarta los cuadros donde el lado más corto es menor que ` min_size`.
GenerarBoundingBoxProposals.Options	Atributos opcionales para GenerateBoundingBoxProposals
ObtenerElementoEnIndice	Obtiene el elemento en el índice especificado en un conjunto de datos.
ObtenerOpciones	Devuelve las tf.data.Options adjuntas a `input_dataset`.
ObtenerSessionHandle	Almacene el tensor de entrada en el estado de la sesión actual.
ObtenerTensor de Sesión <T>	Obtenga el valor del tensor especificado por su identificador.
Gradientes	Agrega operaciones para calcular las derivadas parciales de la suma de y s con x s, es decir, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... Si se establecen los valores Options.dx() , son como las derivadas parciales simbólicas iniciales de alguna función de pérdida L wrt
Gradientes.Opciones	Atributos opcionales para Gradients
GRUBlockCell <T extiende Número>	Calcula la propagación hacia adelante de la celda GRU para 1 paso de tiempo.
GRUBlockCellGrad <T extiende Número>	Calcula la propagación hacia atrás de la celda GRU para 1 paso de tiempo.
GarantíaConst <T>	Da una garantía al tiempo de ejecución de TF de que el tensor de entrada es una constante.
Tabla de picadillo	Crea una tabla hash no inicializada.
HashTable.Opciones	Atributos opcionales para HashTable
HistogramFixedWidth <U extiende Número>	Devolver histograma de valores.
Identidad <T>	Devuelve un tensor con la misma forma y contenido que el tensor o valor de entrada.
IdentidadN	Devuelve una lista de tensores con las mismas formas y contenidos que la entrada tensores.
IgnorarErrorsDatasetIgnoreErrorsDataset	Crea un conjunto de datos que contiene los elementos de `input_dataset` ignorando los errores.
IgnoreErrorsDataset.Opciones	Atributos opcionales para IgnoreErrorsDataset
ImageProjectiveTransformV2 <T extiende Número>	Aplica la transformación dada a cada una de las imágenes.
ImageProjectiveTransformV2.Opciones	Atributos opcionales para ImageProjectiveTransformV2
ImageProjectiveTransformV3 <T extiende Número>	Aplica la transformación dada a cada una de las imágenes.
ImageProjectiveTransformV3.Opciones	Atributos opcionales para ImageProjectiveTransformV3
Constante inmutable <T>	Devuelve el tensor inmutable de la región de memoria.
InfeedDequeue <T>	Un marcador de posición para un valor que se incluirá en el cálculo.
InfeedDequeueTuple	Obtiene múltiples valores de la entrada como una tupla XLA.
InfeedEnqueue	Una operación que alimenta un solo valor de Tensor en el cálculo.
InfeedEnqueue.Opciones	Atributos opcionales para InfeedEnqueue
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer	Una operación que pone en cola el búfer prelinealizado en la entrada de TPU.
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer.Options	Atributos opcionales para InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer
InfeedEnqueueTuple	Alimenta varios valores de tensor en el cálculo como una tupla XLA.
InfeedEnqueueTuple.Opciones	Atributos opcionales para InfeedEnqueueTuple
InitializeTable	Inicializador de tabla que toma dos tensores para claves y valores respectivamente.
InitializeTableFromDataset
InitializeTableFromTextFile	Inicializa una tabla a partir de un archivo de texto.
InitializeTableFromTextFile.Opciones	Atributos opcionales para InitializeTableFromTextFile
InplaceAdd <T>	Agrega v en filas especificadas de x.
InplaceSub <T>	Resta `v` en filas especificadas de `x`.
InplaceUpdate <T>	Actualiza las filas especificadas 'i' con los valores 'v'.
IsBoostedTreesEnsembleInicializado	Comprueba si se ha inicializado un conjunto de árboles.
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized	Comprueba si se ha inicializado un flujo de cuantiles.
IsotonicRegression <U extiende Número>	Resuelve un lote de problemas de regresión isotónica.
IsTPUEmbeddingInicializado	Si TPU Embedding se inicializa en un sistema de TPU distribuido.
IsTPUEmbeddingInitialized.Options	Atributos opcionales para IsTPUEmbeddingInitialized
EsVariableInicializado	Comprueba si se ha inicializado un tensor.
IteradorObtenerDispositivo	Devuelve el nombre del dispositivo en el que se ha colocado el `recurso`.
KMC2ChainInitialization	Devuelve el índice de un punto de datos que debe agregarse al conjunto semilla.
KmeansPlusPlusInicialización	Selecciona num_to_sample filas de entrada usando el criterio KMeans++.
KthOrderStatistic	Calcula la estadística de orden K de un conjunto de datos.
LinSpace <T extiende Número>	Genera valores en un intervalo.
ListDataset	Crea un conjunto de datos que emite cada uno de los `tensores` una vez.
ListDataset.Opciones	Atributos opcionales para ListDataset
Conjunto de datos LMDB	Crea un conjunto de datos que emite los pares clave-valor en uno o más archivos LMDB.
CargartodoslosTPUEmbeddingParameters	Una operación que carga parámetros de optimización en la memoria integrada.
CargarTPUEmbeddingAdadeltaParameters	Cargue los parámetros de incrustación de Adadelta.
CargarTPUEmbeddingAdadeltaParameters.Options	Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters
LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters	Cargue los parámetros de incrustación de Adagrad Momentum.
LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters.Options	Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters
CargarTPUEmbeddingAdagradParameters	Cargue los parámetros de incrustación de Adagrad.
LoadTPUEmbeddingAdagradParameters.Options	Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingAdagradParameters
LoadTPUEmbeddingADAMParameters	Cargue los parámetros de incrustación de ADAM.
LoadTPUEmbeddingADAMParameters.Options	Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingADAMParameters
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters	Parámetros de incrustación de RMSProp centrados en la carga.
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters.Options	Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters	Parámetros de incrustación del estimador de frecuencia de carga.
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters.Options	Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters
CargarTPUEmbeddingFTRLParameters	Cargue los parámetros de incrustación de FTRL.
CargarTPUEmbeddingFTRLParameters.Options	Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingFTRLParameters
LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters	Load MDL Adagrad Light embedding parameters.
LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters.Options	Optional attributes for LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters	Load Momentum embedding parameters.
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters.Options	Optional attributes for LoadTPUEmbeddingMomentumParameters
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters	Load proximal Adagrad embedding parameters.
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options	Optional attributes for LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters.Options	Optional attributes for LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters	Load RMSProp embedding parameters.
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters.Options	Optional attributes for LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	Load SGD embedding parameters.
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters.Options	Optional attributes for LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters
LookupTableExport <T, U>	Outputs all keys and values in the table.
LookupTableFind <U>	Looks up keys in a table, outputs the corresponding values.
LookupTableImport	Replaces the contents of the table with the specified keys and values.
LookupTableInsert	Updates the table to associates keys with values.
LookupTableRemove	Removes keys and its associated values from a table.
LookupTableSize	Computes the number of elements in the given table.
LoopCond	Forwards the input to the output.
LowerBound <U extends Number>	Applies lower_bound(sorted_search_values, values) along each row.
LSTMBlockCell <T extends Number>	Computes the LSTM cell forward propagation for 1 time step.
LSTMBlockCell.Options	Optional attributes for LSTMBlockCell
LSTMBlockCellGrad <T extends Number>	Computes the LSTM cell backward propagation for 1 timestep.
Lu <T, U extends Number>	Computes the LU decomposition of one or more square matrices.
MakeUnique	Make all elements in the non-Batch dimension unique, but \"close\" to their initial value.
MapClear	Op removes all elements in the underlying container.
MapClear.Options	Optional attributes for MapClear
MapIncompleteSize	Op returns the number of incomplete elements in the underlying container.
MapIncompleteSize.Options	Optional attributes for MapIncompleteSize
MapPeek	Op peeks at the values at the specified key.
MapPeek.Options	Optional attributes for MapPeek
MapSize	Op returns the number of elements in the underlying container.
MapSize.Options	Optional attributes for MapSize
MapStage	Stage (key, values) in the underlying container which behaves like a hashtable.
MapStage.Options	Optional attributes for MapStage
MapUnstage	Op removes and returns the values associated with the key from the underlying container.
MapUnstage.Options	Optional attributes for MapUnstage
MapUnstageNoKey	Op removes and returns a random (key, value) from the underlying container.
MapUnstageNoKey.Options	Optional attributes for MapUnstageNoKey
MatrixDiagPartV2 <T>	Returns the batched diagonal part of a batched tensor.
MatrixDiagPartV3 <T>	Returns the batched diagonal part of a batched tensor.
MatrixDiagPartV3.Options	Optional attributes for MatrixDiagPartV3
MatrixDiagV2 <T>	Returns a batched diagonal tensor with given batched diagonal values.
MatrixDiagV3 <T>	Returns a batched diagonal tensor with given batched diagonal values.
MatrixDiagV3.Options	Optional attributes for MatrixDiagV3
MatrixSetDiagV2 <T>	Returns a batched matrix tensor with new batched diagonal values.
MatrixSetDiagV3 <T>	Returns a batched matrix tensor with new batched diagonal values.
MatrixSetDiagV3.Options	Optional attributes for MatrixSetDiagV3
Max <T>	Computes the maximum of elements across dimensions of a tensor.
Max.Options	Optional attributes for Max
MaxIntraOpParallelismDataset	Crea un conjunto de datos que anula el paralelismo intraoperatorio máximo.
Merge <T>	Forwards the value of an available tensor from `inputs` to `output`.
MergeDedupData	An op merges elements of integer and float tensors into deduplication data as XLA tuple.
MergeDedupData.Options	Optional attributes for MergeDedupData
Min <T>	Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor.
Min.Options	Optional attributes for Min
MirrorPad <T>	Pads a tensor with mirrored values.
MirrorPadGrad <T>	Gradient op for `MirrorPad` op.
MlirPassthroughOp	Wraps an arbitrary MLIR computation expressed as a module with a main() function.
MulNoNan <T>	Returns x * y element-wise.
MutableDenseHashTable	Creates an empty hash table that uses tensors as the backing store.
MutableDenseHashTable.Options	Optional attributes for MutableDenseHashTable
MutableHashTable	Creates an empty hash table.
MutableHashTable.Options	Optional attributes for MutableHashTable
MutableHashTableOfTensors	Creates an empty hash table.
MutableHashTableOfTensors.Options	Optional attributes for MutableHashTableOfTensors
Mutex	Creates a Mutex resource that can be locked by `MutexLock`.
Mutex.Options	Optional attributes for Mutex
MutexLock	Locks a mutex resource.
NcclAllReduce <T extends Number>	Outputs a tensor containing the reduction across all input tensors.
NcclBroadcast <T extends Number>	Sends `input` to all devices that are connected to the output.
NcclReduce <T extends Number>	Reduces `input` from `num_devices` using `reduction` to a single device.
Ndtri <T extends Number>
NearestNeighbors	Selects the k nearest centers for each point.
NextAfter <T extends Number>	Returns the next representable value of `x1` in the direction of `x2`, element-wise.
NextIteration <T>	Makes its input available to the next iteration.
NonDeterministicInts <U>	Non-deterministically generates some integers.
NonMaxSuppressionV5 <T extends Number>	Selecciona con avidez un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación, pruning away boxes that have high intersection-over-union (IOU) overlap with previously selected boxes.
NonMaxSuppressionV5.Options	Optional attributes for NonMaxSuppressionV5
NonSerializableDataset
NoOp	No hace nada.
OneHot <U>	Returns a one-hot tensor.
OneHot.Options	Optional attributes for OneHot
OnesLike <T>	Returns a tensor of ones with the same shape and type as x.
OptimizeDatasetV2	Creates a dataset by applying related optimizations to `input_dataset`.
OptimizeDatasetV2.Options	Optional attributes for OptimizeDatasetV2
OptionsDataset	Creates a dataset by attaching tf.data.Options to `input_dataset`.
OptionsDataset.Options	Optional attributes for OptionsDataset
OrderedMapClear	Op removes all elements in the underlying container.
OrderedMapClear.Options	Optional attributes for OrderedMapClear
OrderedMapIncompleteSize	Op returns the number of incomplete elements in the underlying container.
OrderedMapIncompleteSize.Options	Optional attributes for OrderedMapIncompleteSize
OrderedMapPeek	Op peeks at the values at the specified key.
OrderedMapPeek.Options	Optional attributes for OrderedMapPeek
OrderedMapSize	Op returns the number of elements in the underlying container.
OrderedMapSize.Options	Optional attributes for OrderedMapSize
OrderedMapStage	Stage (key, values) in the underlying container which behaves like a ordered associative container.
OrderedMapStage.Options	Optional attributes for OrderedMapStage
OrderedMapUnstage	Op removes and returns the values associated with the key from the underlying container.
OrderedMapUnstage.Options	Optional attributes for OrderedMapUnstage
OrderedMapUnstageNoKey	Op removes and returns the (key, value) element with the smallest key from the underlying container.
OrderedMapUnstageNoKey.Options	Optional attributes for OrderedMapUnstageNoKey
OutfeedDequeue <T>	Retrieves a single tensor from the computation outfeed.
OutfeedDequeue.Options	Optional attributes for OutfeedDequeue
OutfeedDequeueTuple	Retrieve multiple values from the computation outfeed.
OutfeedDequeueTuple.Options	Optional attributes for OutfeedDequeueTuple
OutfeedDequeueTupleV2	Retrieve multiple values from the computation outfeed.
OutfeedDequeueV2 <T>	Retrieves a single tensor from the computation outfeed.
OutfeedEnqueue	Enqueue a Tensor on the computation outfeed.
OutfeedEnqueueTuple	Enqueue multiple Tensor values on the computation outfeed.
Pad <T>	Pads a tensor.
ParallelBatchDataset
ParallelBatchDataset.Options	Optional attributes for ParallelBatchDataset
ParallelConcat <T>	Concatenates a list of `N` tensors along the first dimension.
ParallelDynamicStitch <T>	Intercala los valores de los tensores `datos` en un solo tensor.
ParseExampleDatasetV2	Transforma `input_dataset` que contiene prototipos de `Ejemplo` como vectores de DT_STRING en un conjunto de datos de objetos `Tensor` o `SparseTensor` que representan las características analizadas.
ParseExampleDatasetV2.Options	Optional attributes for ParseExampleDatasetV2
ParseExampleV2	Transforms a vector of tf.Example protos (as strings) into typed tensors.
ParseSequenceExampleV2	Transforms a vector of tf.io.SequenceExample protos (as strings) into typed tensors.
ParseSequenceExampleV2.Options	Optional attributes for ParseSequenceExampleV2
Placeholder <T>	Un marcador de posición para un valor que se incluirá en el cálculo.
Placeholder.Options	Optional attributes for Placeholder
PlaceholderWithDefault <T>	A placeholder op that passes through `input` when its output is not fed.
Prelinearize	An op which linearizes one Tensor value to an opaque variant tensor.
Prelinearize.Options	Optional attributes for Prelinearize
PrelinearizeTuple	An op which linearizes multiple Tensor values to an opaque variant tensor.
PrelinearizeTuple.Options	Optional attributes for PrelinearizeTuple
Print	Prints a string scalar.
Print.Options	Optional attributes for Print
PrivateThreadPoolDataset	Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `conjunto_de_datos_de_entrada`.
Prod <T>	Computes the product of elements across dimensions of a tensor.
Prod.Options	Optional attributes for Prod
QuantizeAndDequantizeV4 <T extends Number>	Quantizes then dequantizes a tensor.
QuantizeAndDequantizeV4.Options	Optional attributes for QuantizeAndDequantizeV4
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T extends Number>	Returns the gradient of `QuantizeAndDequantizeV4`.
QuantizeAndDequantizeV4Grad.Options	Optional attributes for QuantizeAndDequantizeV4Grad
QuantizedConcat <T>	Concatenates quantized tensors along one dimension.
QuantizedConcatV2 <T>
QuantizedConv2DAndRelu <V>
QuantizedConv2DAndRelu.Options	Optional attributes for QuantizedConv2DAndRelu
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V>
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize.Options	Optional attributes for QuantizedConv2DAndReluAndRequantize
QuantizedConv2DAndRequantize <V>
QuantizedConv2DAndRequantize.Options	Optional attributes for QuantizedConv2DAndRequantize
QuantizedConv2DPerChannel <V>	Computes QuantizedConv2D per channel.
QuantizedConv2DPerChannel.Options	Optional attributes for QuantizedConv2DPerChannel
QuantizedConv2DWithBias <V>
QuantizedConv2DWithBias.Options	Optional attributes for QuantizedConv2DWithBias
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V>
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu.Options	Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasAndRelu
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W>
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options	Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W>
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize.Options	Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X>
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize.Options	Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V>
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu.Options	Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X>
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize.Options	Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize
QuantizedDepthwiseConv2D <V>	Computes quantized depthwise Conv2D.
QuantizedDepthwiseConv2D.Options	Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2D
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V>	Computes quantized depthwise Conv2D with Bias.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias.Options	Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2DWithBias
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V>	Computes quantized depthwise Conv2D with Bias and Relu.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu.Options	Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W>	Computes quantized depthwise Conv2D with Bias, Relu and Requantize.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options	Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize
QuantizedMatMulWithBias <W>	Performs a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b` with bias add.
QuantizedMatMulWithBias.Options	Optional attributes for QuantizedMatMulWithBias
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extends Number>
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize.Options	Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V>	Perform a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b` with bias add and relu fusion.
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options	Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndRelu
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W>	Perform a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b` with bias add and relu and requantize fusion.
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options	Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W>
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize.Options	Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize
QuantizedReshape <T>	Reshapes a quantized tensor as per the Reshape op.
RaggedBincount <U extends Number>	Cuenta el número de ocurrencias de cada valor en una matriz de enteros.
RaggedBincount.Options	Optional attributes for RaggedBincount
RaggedCountSparseOutput <U extends Number>	Performs sparse-output bin counting for a ragged tensor input.
RaggedCountSparseOutput.Options	Optional attributes for RaggedCountSparseOutput
RaggedCross <T, U extends Number>	Generates a feature cross from a list of tensors, and returns it as a RaggedTensor.
RaggedFillEmptyRows <T>
RaggedFillEmptyRowsGrad <T>
RaggedGather <T extends Number, U>	Gather ragged slices from `params` axis `0` according to `indices`.
RaggedRange <U extends Number, T extends Number>	Returns a `RaggedTensor` containing the specified sequences of numbers.
RaggedTensorFromVariant <U extends Number, T>	Decodes a `variant` Tensor into a `RaggedTensor`.
RaggedTensorToSparse <U>	Converts a `RaggedTensor` into a `SparseTensor` with the same values.
RaggedTensorToTensor <U>	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	Crea un conjunto de datos que devuelve números pseudoaleatorios.
RandomDatasetV2.Options	Optional attributes for RandomDatasetV2
RandomIndexShuffle <T extends Number>	Outputs the position of `value` in a permutation of [0, ..., max_index].
RandomIndexShuffle.Options	Optional attributes for RandomIndexShuffle
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.
ReadVariableXlaSplitND.Options	Optional attributes for ReadVariableXlaSplitND
RebatchDataset	Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote.
RebatchDataset.Options	Optional attributes for RebatchDataset
RebatchDatasetV2	Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote.
Recv <T>	Receives the named tensor from send_device on recv_device.
Recv.Options	Optional attributes for Recv
RecvTPUEmbeddingActivations	An op that receives embedding activations on the TPU.
ReduceAll	Calcula el "y" lógico de los elementos a través de las dimensiones de un tensor.
ReduceAll.Options	Optional attributes for ReduceAll
ReduceAny	Calcula el "o lógico" de los elementos a través de las dimensiones de un tensor.
ReduceAny.Options	Optional attributes for ReduceAny
ReduceMax <T>	Computes the maximum of elements across dimensions of a tensor.
ReduceMax.Options	Optional attributes for ReduceMax
ReduceMin <T>	Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor.
ReduceMin.Options	Optional attributes for ReduceMin
ReduceProd <T>	Computes the product of elements across dimensions of a tensor.
ReduceProd.Options	Optional attributes for ReduceProd
ReduceSum <T>	Computes the sum of elements across dimensions of a tensor.
ReduceSum.Options	Optional attributes for ReduceSum
RefEnter <T>	Crea o encuentra un marco secundario y hace que los "datos" estén disponibles para el marco secundario.
RefEnter.Options	Optional attributes for RefEnter
RefExit <T>	Sale del marco actual a su marco principal.
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.
RegisterDataset.Options	Optional attributes for RegisterDataset
RegisterDatasetV2	Registers a dataset with the tf.data service.
RegisterDatasetV2.Options	Optional attributes for RegisterDatasetV2
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	Actualice '*var' de acuerdo con el esquema adagrad.
ResourceApplyAdagradV2.Options	Optional attributes for ResourceApplyAdagradV2
ResourceApplyAdamWithAmsgrad	Update '*var' according to the Adam algorithm.
ResourceApplyAdamWithAmsgrad.Options	Optional attributes for ResourceApplyAdamWithAmsgrad
ResourceApplyKerasMomentum	Update '*var' according to the momentum scheme.
ResourceApplyKerasMomentum.Options	Optional attributes for ResourceApplyKerasMomentum
ResourceConditionalAccumulator	A conditional accumulator for aggregating gradients.
ResourceConditionalAccumulator.Options	Optional attributes for ResourceConditionalAccumulator
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`.
ResourceGather.Options	Optional attributes for ResourceGather
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.
ResourceScatterNdAdd.Options	Optional attributes for ResourceScatterNdAdd
ResourceScatterNdMax
ResourceScatterNdMax.Options	Optional attributes for ResourceScatterNdMax
ResourceScatterNdMin
ResourceScatterNdMin.Options	Optional attributes for ResourceScatterNdMin
ResourceScatterNdSub	Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable.
ResourceScatterNdSub.Options	Optional attributes for ResourceScatterNdSub
ResourceScatterNdUpdate	Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`.
ResourceScatterNdUpdate.Options	Optional attributes for ResourceScatterNdUpdate
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.
ResourceSparseApplyAdagradV2.Options	Optional attributes for ResourceSparseApplyAdagradV2
ResourceSparseApplyKerasMomentum	Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme.
ResourceSparseApplyKerasMomentum.Options	Optional attributes for ResourceSparseApplyKerasMomentum
ResourceStridedSliceAssign	Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`.
ResourceStridedSliceAssign.Options	Optional attributes for ResourceStridedSliceAssign
RetrieveAllTPUEmbeddingParameters	An op that retrieves optimization parameters from embedding to host memory.
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters	Retrieve Adadelta embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters.Options	Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters
RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters	Retrieve Adagrad Momentum embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters.Options	Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters	Retrieve Adagrad embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters.Options	Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters
RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters	Retrieve ADAM embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters.Options	Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters
RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters	Retrieve centered RMSProp embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters.Options	Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters
RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters	Retrieve frequency estimator embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters.Options	Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters	Retrieve FTRL embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters.Options	Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters
RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters	Retrieve MDL Adagrad Light embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters.Options	Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters	Retrieve Momentum embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters.Options	Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters	Retrieve proximal Adagrad embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options	Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters.Options	Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters	Retrieve RMSProp embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters.Options	Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	Retrieve SGD embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters.Options	Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters
Reverse <T>	Reverses specific dimensions of a tensor.
ReverseSequence <T>	Reverses variable length slices.
ReverseSequence.Options	Optional attributes for ReverseSequence
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>
RiscConv.Options	Optional attributes for RiscConv
RiscCos <T extends Number>
RiscDiv <T extends Number>
RiscDot <T extends Number>
RiscDot.Options	Optional attributes for RiscDot
RiscExp <T extends Number>
RiscFft <T>
RiscFloor <T extends Number>
RiscGather <T>
RiscGather.Options	Optional attributes for RiscGather
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>
RiscPool.Options	Optional attributes for RiscPool
RiscPow <T extends Number>
RiscRandomUniform
RiscRandomUniform.Options	Optional attributes for 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>
RiscSqueeze.Options	Optional attributes for RiscSqueeze
RiscSub <T extends Number>
RiscTranspose <T>
RiscTriangularSolve <T extends Number>
RiscTriangularSolve.Options	Optional attributes for RiscTriangularSolve
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
ScaleAndTranslate.Options	Optional attributes for ScaleAndTranslate
ScaleAndTranslateGrad <T extends Number>
ScaleAndTranslateGrad.Options	Optional attributes for ScaleAndTranslateGrad
ScatterAdd <T>	Adds sparse updates to a variable reference.
ScatterAdd.Options	Optional attributes for ScatterAdd
ScatterDiv <T>	Divides a variable reference by sparse updates.
ScatterDiv.Options	Optional attributes for ScatterDiv
ScatterMax <T extends Number>	Reduces sparse updates into a variable reference using the `max` operation.
ScatterMax.Options	Optional attributes for ScatterMax
ScatterMin <T extends Number>	Reduces sparse updates into a variable reference using the `min` operation.
ScatterMin.Options	Optional attributes for ScatterMin
ScatterMul <T>	Multiplies sparse updates into a variable reference.
ScatterMul.Options	Optional attributes for ScatterMul
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.
ScatterNdAdd.Options	Optional attributes for ScatterNdAdd
ScatterNdMax <T>	Computes element-wise maximum.
ScatterNdMax.Options	Optional attributes for ScatterNdMax
ScatterNdMin <T>	Computes element-wise minimum.
ScatterNdMin.Options	Optional attributes for ScatterNdMin
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.
ScatterNdSub.Options	Optional attributes for ScatterNdSub
ScatterNdUpdate <T>	Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`.
ScatterNdUpdate.Options	Optional attributes for ScatterNdUpdate
ScatterSub <T>	Subtracts sparse updates to a variable reference.
ScatterSub.Options	Optional attributes for ScatterSub
ScatterUpdate <T>	Applies sparse updates to a variable reference.
ScatterUpdate.Options	Optional attributes for ScatterUpdate
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.
Send.Options	Optional attributes for Send
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`.
SetSize.Options	Optional attributes for SetSize
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.
ShardDataset.Options	Optional attributes for ShardDataset
ShuffleAndRepeatDatasetV2
ShuffleAndRepeatDatasetV2.Options	Optional attributes for ShuffleAndRepeatDatasetV2
ShuffleDatasetV2
ShuffleDatasetV2.Options	Optional attributes for ShuffleDatasetV2
ShuffleDatasetV3
ShuffleDatasetV3.Options	Optional attributes for 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.
Skipgram.Options	Optional attributes for Skipgram
SleepDataset
Slice <T>	Return a slice from 'input'.
SlidingWindowDataset	Crea un conjunto de datos que pasa una ventana deslizante sobre `input_dataset`.
SlidingWindowDataset.Options	Optional attributes for SlidingWindowDataset
Snapshot <T>	Returns a copy of the input tensor.
SnapshotDataset	Creates a dataset that will write to / read from a snapshot.
SnapshotDataset.Options	Optional attributes for SnapshotDataset
SnapshotDatasetReader
SnapshotDatasetReader.Options	Optional attributes for 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.
SparseApplyAdagradV2.Options	Optional attributes for SparseApplyAdagradV2
SparseBincount <U extends Number>	Cuenta el número de ocurrencias de cada valor en una matriz de enteros.
SparseBincount.Options	Optional attributes for SparseBincount
SparseCountSparseOutput <U extends Number>	Performs sparse-output bin counting for a sparse tensor input.
SparseCountSparseOutput.Options	Optional attributes for SparseCountSparseOutput
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.
SparseMatrixMatMul.Options	Optional attributes for SparseMatrixMatMul
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`.
SparseMatrixSparseMatMul.Options	Optional attributes for SparseMatrixSparseMatMul
SparseMatrixTranspose	Transposes the inner (matrix) dimensions of a CSRSparseMatrix.
SparseMatrixTranspose.Options	Optional attributes for SparseMatrixTranspose
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.
SplitDedupData.Options	Optional attributes for SplitDedupData
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.
Squeeze.Options	Optional attributes for Squeeze
Stack <T>	Packs a list of `N` rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor.
Stack.Options	Optional attributes for Stack
Stage	Stage values similar to a lightweight Enqueue.
Stage.Options	Optional attributes for Stage
StageClear	Op removes all elements in the underlying container.
StageClear.Options	Optional attributes for StageClear
StagePeek	Op peeks at the values at the specified index.
StagePeek.Options	Optional attributes for StagePeek
StageSize	Op returns the number of elements in the underlying container.
StageSize.Options	Optional attributes for StageSize
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.
StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options	Optional attributes for StatelessSampleDistortedBoundingBox
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
StatsAggregatorHandleV2.Options	Optional attributes for 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`.
StridedSlice.Options	Optional attributes for StridedSlice
StridedSliceAssign <T>	Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`.
StridedSliceAssign.Options	Optional attributes for StridedSliceAssign
StridedSliceGrad <U>	Returns the gradient of `StridedSlice`.
StridedSliceGrad.Options	Optional attributes for StridedSliceGrad
StringLower	Converts all uppercase characters into their respective lowercase replacements.
StringLower.Options	Optional attributes for StringLower
StringNGrams <T extends Number>	Creates ngrams from ragged string data.
StringUpper	Converts all lowercase characters into their respective uppercase replacements.
StringUpper.Options	Optional attributes for StringUpper
Sum <T>	Computes the sum of elements across dimensions of a tensor.
Sum.Options	Optional attributes for Sum
SwitchCond <T>	Forwards `data` to the output port determined by `pred`.
SyncDevice	Synchronizes the device this op is run on.
TemporaryVariable <T>	Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step.
TemporaryVariable.Options	Optional attributes for TemporaryVariable
TensorArray	An array of Tensors of given size.
TensorArray.Options	Optional attributes for TensorArray
TensorArrayClose	Delete the TensorArray from its resource container.
TensorArrayConcat <T>	Concat the elements from the TensorArray into value `value`.
TensorArrayConcat.Options	Optional attributes for TensorArrayConcat
TensorArrayGather <T>	Gather specific elements from the TensorArray into output `value`.
TensorArrayGather.Options	Optional attributes for TensorArrayGather
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>
TensorArrayPack.Options	Optional attributes for TensorArrayPack
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.
TensorListConcat.Options	Optional attributes for TensorListConcat
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
TensorListSetItem.Options	Optional attributes for TensorListSetItem
TensorListSplit	Splits a tensor into a list.
TensorListStack <T>	Stacks all tensors in the list.
TensorListStack.Options	Optional attributes for TensorListStack
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`.
TensorStridedSliceUpdate.Options	Optional attributes for TensorStridedSliceUpdate
ThreadPoolDataset	Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `conjunto_de_datos_de_entrada`.
ThreadPoolHandle	Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `conjunto_de_datos_de_entrada`.
ThreadPoolHandle.Options	Optional attributes for ThreadPoolHandle
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.
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.
TpuHandleToProtoKey	Converts XRT's uid handles to TensorFlow-friendly input format.
TPUOrdinalSelector	A TPU core selector Op.
TPUPartitionedInput <T>	An op that groups a list of partitioned inputs together.
TPUPartitionedInput.Options	Optional attributes for TPUPartitionedInput
TPUPartitionedInputV2 <T>	An op that groups a list of partitioned inputs together.
TPUPartitionedInputV2.Options	Optional attributes for TPUPartitionedInputV2
TPUPartitionedOutput <T>	An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation.
TPUPartitionedOutput.Options	Optional attributes for TPUPartitionedOutput
TPUPartitionedOutputV2 <T>	An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation.
TPUReplicatedInput <T>	Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation.
TPUReplicatedInput.Options	Optional attributes for TPUReplicatedInput
TPUReplicatedOutput <T>	Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation.
TPUReplicateMetadata	Metadata indicating how the TPU computation should be replicated.
TPUReplicateMetadata.Options	Optional attributes for TPUReplicateMetadata
TPUReshardVariables	Op that reshards on-device TPU variables to specified state.
TPURoundRobin	Round-robin load balancing on TPU cores.
TridiagonalMatMul <T>	Calculate product with tridiagonal matrix.
TridiagonalSolve <T>	Solves tridiagonal systems of equations.
TridiagonalSolve.Options	Optional attributes for TridiagonalSolve
Unbatch <T>	Reverses the operation of Batch for a single output Tensor.
Unbatch.Options	Optional attributes for Unbatch
UnbatchGrad <T>	Gradient of Unbatch.
UnbatchGrad.Options	Optional attributes for UnbatchGrad
UncompressElement	Uncompresses a compressed dataset element.
UnicodeDecode <T extends Number>	Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points.
UnicodeDecode.Options	Optional attributes for UnicodeDecode
UnicodeEncode	Encode a tensor of ints into unicode strings.
UnicodeEncode.Options	Optional attributes for UnicodeEncode
UniformDequantize <U extends Number>	Perform dequantization on the quantized Tensor `input`.
UniformDequantize.Options	Optional attributes for UniformDequantize
UniformQuantize <U>	Perform quantization on Tensor `input`.
UniformQuantize.Options	Optional attributes for UniformQuantize
UniformQuantizedAdd <T>	Perform quantized add of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`.
UniformQuantizedAdd.Options	Optional attributes for UniformQuantizedAdd
UniformQuantizedClipByValue <T>	Perform clip by value on the quantized Tensor `operand`.
UniformQuantizedClipByValue.Options	Optional attributes for UniformQuantizedClipByValue
UniformQuantizedConvolution <U>	Perform quantized convolution of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`.
UniformQuantizedConvolution.Options	Optional attributes for UniformQuantizedConvolution
UniformQuantizedConvolutionHybrid <V extends Number>	Perform hybrid quantized convolution of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`.
UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options	Optional attributes for UniformQuantizedConvolutionHybrid
UniformQuantizedDot <U>	Perform quantized dot of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`.
UniformQuantizedDot.Options	Optional attributes for UniformQuantizedDot
UniformQuantizedDotHybrid <V extends Number>	Perform hybrid quantized dot of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`.
UniformQuantizedDotHybrid.Options	Optional attributes for UniformQuantizedDotHybrid
UniformRequantize <U>	Given quantized tensor `input`, requantize it with new quantization parameters.
UniformRequantize.Options	Optional attributes for UniformRequantize
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`.
UniqueDataset.Options	Optional attributes for UniqueDataset
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
UnsortedSegmentJoin.Options	Optional attributes for UnsortedSegmentJoin
Unstack <T>	Unpacks a given dimension of a rank-`R` tensor into `num` rank-`(R-1)` tensors.
Unstack.Options	Optional attributes for Unstack
Unstage	Op is similar to a lightweight Dequeue.
Unstage.Options	Optional attributes for Unstage
UnwrapDatasetVariant
UpperBound <U extends Number>	Applies upper_bound(sorted_search_values, values) along each row.
VarHandleOp	Creates a handle to a Variable resource.
VarHandleOp.Options	Optional attributes for VarHandleOp
Variable <T>	Holds state in the form of a tensor that persists across steps.
Variable.Options	Optional attributes for Variable
VariableShape <T extends Number>	Returns the shape of the variable pointed to by `resource`.
VarIsInitializedOp	Checks whether a resource handle-based variable has been initialized.
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>	Concatena el tensor de entrada en todas las dimensiones.
XlaConcatND.Options	Optional attributes for XlaConcatND
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.
XlaSendToHost	An op to send a tensor to the host.
XlaSendTPUEmbeddingGradients	An op that performs gradient updates of embedding tables.
XlaSplitND <T>	Splits input tensor across all dimensions.
XlaSplitND.Options	Optional attributes for XlaSplitND
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.

,

Classes

Abortar	Genera una excepción para abortar el proceso cuando se llama.
Abortar.Opciones	Atributos opcionales para Abort
Todo	Calcula el "y" lógico de los elementos a través de las dimensiones de un tensor.
Todas.Opciones	Atributos opcionales para All
De todos a todos <T>	Una opción para intercambiar datos entre réplicas de TPU.
AnónimoHashTable	Crea una tabla hash anónima no inicializada.
AnónimoIteratorV2	Un contenedor para un recurso de iterador.
AnónimoIteratorV3	Un contenedor para un recurso de iterador.
AnónimoMemoryCache
AnónimoMultiDeviceIterator	Un contenedor para un recurso de iterador de varios dispositivos.
AnónimoMultiDeviceIteratorV3	Un contenedor para un recurso de iterador de varios dispositivos.
AnónimoMutableDenseHashTable	Crea una tabla hash mutable anónima vacía que usa tensores como almacén de respaldo.
AnónimoMutableDenseHashTable.Opciones	Atributos opcionales para AnonymousMutableDenseHashTable
AnónimoMutableHashTable	Crea una tabla hash mutable anónima vacía.
AnónimoMutableHashTableOfTensors	Crea una tabla hash mutable anónima vacía de valores vectoriales.
AnónimoMutableHashTableOfTensors.Opciones	Atributos opcionales para AnonymousMutableHashTableOfTensors
AnónimoRandomSeedGenerator
AnónimoSeedGenerator
Cualquier	Calcula el "o lógico" de los elementos a través de las dimensiones de un tensor.
Cualquier.Opciones	Atributos opcionales para Any
AplicarAdagradV2 <T>	Actualice '*var' de acuerdo con el esquema adagrad.
AplicarAdagradV2.Opciones	Atributos opcionales para ApplyAdagradV2
ApproxTopK <T extiende Número>	Devuelve los valores min/max k y sus índices del operando de entrada de forma aproximada.
ApproxTopK.Opciones	Atributos opcionales para ApproxTopK
AssertCardinalityDataset
AssertNextDataset	Una transformación que afirma qué transformaciones suceden a continuación.
AssertPrevDataset	Una transformación que afirma qué transformaciones ocurrieron previamente.
afirmar que	Afirma que la condición dada es verdadera.
AssertThat.Options	Atributos opcionales para AssertThat
Asignar <T>	Actualice 'ref' asignándole 'valor'.
Asignar.Opciones	Atributos opcionales para Assign
Asignar Agregar <T>	Actualice 'ref' agregándole 'value'.
AsignarAñadir.Opciones	Atributos opcionales para AssignAdd
AsignarAñadirVariableOp	Agrega un valor al valor actual de una variable.
Asignar Sub <T>	Actualice 'ref' restando 'value' de él.
AsignarSub.Opciones	Atributos opcionales para AssignSub
AsignarOpSubVariable	Resta un valor del valor actual de una variable.
AsignarOpVariable	Asigna un nuevo valor a una variable.
AsignarOp.Variable.Opciones	Atributos opcionales para AssignVariableOp
AsignarVariableXlaConcatND	Concatena el tensor de entrada en todas las dimensiones.
AsignarVariableXlaConcatND.Opciones	Atributos opcionales para AssignVariableXlaConcatND
AutoShardDatasetAutoShardDataset	Crea un conjunto de datos que fragmenta el conjunto de datos de entrada.
AutoShardDataset.Opciones	Atributos opcionales para AutoShardDataset
BandedTriangularResolver <T>
BandedTriangularSolve.Opciones	Atributos opcionales para BandedTriangularSolve
Barrera	Define una barrera que persiste en diferentes ejecuciones de gráficos.
Barrera.Opciones	Atributos opcionales para Barrier
BarreraCerrar	Cierra la barrera dada.
BarrierClose.Opciones	Atributos opcionales para BarrierClose
BarreraIncompletaTamaño	Calcula el número de elementos incompletos en la barrera dada.
BarreraInsertarMuchos	Para cada tecla, asigna el valor respectivo al componente especificado.
BarreraListoTamaño	Calcula el número de elementos completos en la barrera dada.
BarreraTomarMuchos	Toma el número dado de elementos completos de una barrera.
BarrierTakeMany.Opciones	Atributos opcionales para BarrierTakeMany
Lote	Distribuye por lotes todos los tensores de entrada de forma no determinista.
Opciones.de.lote	Atributos opcionales para Batch
BatchMatMulV2 <T>	Multiplica rebanadas de dos tensores en lotes.
BatchMatMulV2.Opciones	Atributos opcionales para BatchMatMulV2
BatchMatMulV3 <V>	Multiplica rebanadas de dos tensores en lotes.
BatchMatMulV3.Opciones	Atributos opcionales para BatchMatMulV3
LoteAEspacio <T>	BatchToSpace para tensores 4-D de tipo T.
LoteAEspacioNd <T>	BatchToSpace para tensores ND de tipo T.
BesselI0 <T extiende Número>
BesselI1 <T extiende Número>
BesselJ0 <T extiende Número>
BesselJ1 <T extiende Número>
BesselK0 <T extiende Número>
BesselK0e <T extiende Número>
BesselK1 <T extiende Número>
BesselK1e <T extiende Número>
BesselY0 <T extiende Número>
BesselY1 <T extiende Número>
Transmisión de bits <U>	Bitcasts un tensor de un tipo a otro sin copiar datos.
BlockLSTM <T extiende Número>	Calcula la propagación hacia adelante de la celda LSTM para todos los pasos de tiempo.
BlockLSTM.Opciones	Atributos opcionales para BlockLSTM
BlockLSTMGrad <T extiende Número>	Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM para toda la secuencia de tiempo.
BlockLSTMGradV2 <T extiende Número>	Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM para toda la secuencia de tiempo.
BlockLSTMV2 <T extiende Número>	Calcula la propagación hacia adelante de la celda LSTM para todos los pasos de tiempo.
BlockLSTMV2.Opciones	Atributos opcionales para BlockLSTMV2
BoostedTreesAgregateStats	Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote.
BoostedTreesBucketize	Organice en cubos cada función en función de los límites de los cubos.
ImpulsadoÁrbolesCalcularMejorCaracterísticaDividir	Calcula las ganancias para cada función y devuelve la mejor información de división posible para la función.
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit.Options	Atributos opcionales para BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit
ImpulsadoÁrbolesCalcularMejorCaracterísticaDividirV2	Calcula las ganancias para cada función y devuelve la mejor información dividida posible para cada nodo.
ImpulsadoÁrbolesCalcularMejorGananciasPorCaracterística	Calcula las ganancias para cada función y devuelve la mejor información de división posible para la función.
BoostedTreesCenterBias	Calcula el previo a partir de los datos de entrenamiento (el sesgo) y completa el primer nodo con el previo de los logits.
BoostedTreesCreateEnsemble	Crea un modelo de conjunto de árboles y le devuelve un identificador.
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource	Cree el recurso para flujos cuantiles.
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource.Opciones	Atributos opcionales para BoostedTreesCreateQuantileStreamResource
BoostedTreesDeserializeEnsemble	Deserializa una configuración de conjunto de árbol serializado y reemplaza el árbol actual conjunto.
ImpulsadoÁrbolesConjuntoRecursoHandleOp	Crea un identificador para un BoostedTreesEnsembleResource
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp.Options	Atributos opcionales para BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp
BoostedTreesExampleDebugOutputs	Salidas de interpretabilidad de depuración/modelo para cada ejemplo.
BoostedTreesFlushQuantilResúmenes	Vacíe los resúmenes de cuantiles de cada recurso de flujo de cuantiles.
BoostedTreesGetEnsembleStates	Recupera el token de sello de recursos del conjunto de árboles, el número de árboles y las estadísticas de crecimiento.
BoostedTreesMakeQuantileResúmenes	Hace el resumen de cuantiles para el lote.
BoostedTreesMakeStatsResumen	Hace el resumen de las estadísticas acumuladas para el lote.
BoostedTreesPredict	Ejecuta múltiples predictores de conjunto de regresión aditiva en instancias de entrada y calcula los logits.
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries	Agregue los resúmenes de cuantiles a cada recurso de flujo de cuantiles.
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize	Deserialice los límites del depósito y el indicador listo en el QuantileAccumulator actual.
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush	Vacíe los resúmenes de un recurso de secuencia de cuantiles.
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush.Opciones	Atributos opcionales para BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries	Genere los límites de la cubeta para cada función en función de los resúmenes acumulados.
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp	Crea un identificador para BoostedTreesQuantileStreamResource.
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp.Options	Atributos opcionales para BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp
BoostedTreesSerializeEnsemble	Serializa el conjunto de árboles en un proto.
BoostedTreesSparseAgregateStats	Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote.
ImpulsadoÁrbolesEscasoCalcularMejorCaracterísticaDividir	Calcula las ganancias para cada función y devuelve la mejor información de división posible para la función.
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit.Options	Atributos opcionales para BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit
ImpulsadoÁrbolesEntrenamientoPredecir	Ejecuta múltiples predictores de conjunto de regresión aditiva en instancias de entrada y calcula la actualización de los registros almacenados en caché.
BoostedTreesUpdateEnsemble	Actualiza el conjunto de árboles agregando una capa al último árbol que se está cultivando o comenzando un nuevo árbol.
BoostedTreesUpdateEnsembleV2	Actualiza el conjunto de árboles agregando una capa al último árbol que se está cultivando o comenzando un nuevo árbol.
BoostedTreesUpdateEnsembleV2.Opciones	Atributos opcionales para BoostedTreesUpdateEnsembleV2
BroadcastDynamicShape <T extiende Número>	Devuelve la forma de s0 op s1 con transmisión.
BroadcastGradientArgs <T extiende Número>	Devuelva los índices de reducción para calcular gradientes de s0 op s1 con transmisión.
Difundir a <T>	Transmita una matriz para una forma compatible.
Cubitear	Divide en cubos la 'entrada' en función de los 'límites'.
CacheDatasetV2
CacheDatasetV2.Opciones	Atributos opcionales para CacheDatasetV2
CheckNumericsV2 <T extiende Número>	Comprueba un tensor para los valores de NaN, -Inf y +Inf.
Elija el conjunto de datos más rápido
ClipPorValor <T>	Recorta los valores de tensor a un mínimo y máximo especificado.
IntercalarTPUEmbeddingMemory	Una operación que fusiona los prototipos de configuración de memoria codificada en cadena de todos los hosts.
CollectiveAllToAllV2 <T extiende Número>	Intercambia mutuamente múltiples tensores de tipo y forma idénticos.
CollectiveAllToAllV2.Opciones	Atributos opcionales para CollectiveAllToAllV2
CollectiveAllToAllV3 <T extiende Número>	Intercambia mutuamente múltiples tensores de tipo y forma idénticos.
CollectiveAllToAllV3.Opciones	Atributos opcionales para CollectiveAllToAllV3
CollectiveAssignGroupV2	Asigne teclas de grupo según la asignación de grupo.
CollectiveBcastRecvV2 <U>	Recibe una transmisión de valor de tensor desde otro dispositivo.
CollectiveBcastRecvV2.Options	Atributos opcionales para CollectiveBcastRecvV2
CollectiveBcastSendV2 <T>	Transmite un valor de tensor a uno o más dispositivos.
CollectiveBcastSendV2.Opciones	Atributos opcionales para CollectiveBcastSendV2
CollectiveGather <T extiende Número>	Acumula mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma.
CollectiveGather.Opciones	Atributos opcionales para CollectiveGather
CollectiveGatherV2 <T extiende Número>	Acumula mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma.
CollectiveGatherV2.Opciones	Atributos opcionales para CollectiveGatherV2
CollectiveInitializeCommunicator	Inicializa un grupo para operaciones colectivas.
CollectiveInitializeCommunicator.Opciones	Atributos opcionales para CollectiveInitializeCommunicator
Permutación colectiva <T>	Op para permutar tensores en instancias de TPU replicadas.
CollectiveReduceScatterV2 <T extiende Número>	Reduce mutuamente múltiples tensores de tipo y forma idénticos y dispersa el resultado.
CollectiveReduceScatterV2.Opciones	Atributos opcionales para CollectiveReduceScatterV2
CollectiveReduceV2 <T extiende Número>	Reduce mutuamente múltiples tensores de tipo y forma idénticos.
CollectiveReduceV2.Opciones	Atributos opcionales para CollectiveReduceV2
CollectiveReduceV3 <T extiende Número>	Reduce mutuamente múltiples tensores de tipo y forma idénticos.
CollectiveReduceV3.Opciones	Atributos opcionales para CollectiveReduceV3
Supresión no máx. combinada	Selecciona con avidez un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación, Esta operación realiza non_max_suppression en las entradas por lote, en todas las clases.
CombinedNonMaxSuppression.Options	Atributos opcionales para CombinedNonMaxSuppression
CompuestoTensorVariantFromComponents	Codifica un valor `ExtensionType` en un tensor escalar `variant`.
CompositeTensorVariantToComponents	Decodifica un tensor escalar `variant` en un valor `ExtensionType`.
CompressElement	Comprime un elemento del conjunto de datos.
Calcular tamaño de lote	Calcula el tamaño de lote estático de un conjunto de datos sin lotes parciales.
ComputeDedupDataTupleMask	Una operación calcula la máscara de tupla de los datos de deduplicación del núcleo integrado.
Concatenar <T>	Concatena tensores a lo largo de una dimensión.
ConfigureAndInitializeGlobalTPU	Una operación que configura las estructuras centralizadas para un sistema de TPU distribuido.
ConfigureAndInitializeGlobalTPU.Options	Atributos opcionales para ConfigureAndInitializeGlobalTPU
ConfigureDistributedTPU	Configura las estructuras centralizadas para un sistema de TPU distribuido.
ConfigureDistributedTPU.Opciones	Atributos opcionales para ConfigureDistributedTPU
ConfigurarTPUEincrustación	Configura TPUEmbedding en un sistema de TPU distribuido.
ConfigureTPUEmbeddingHost	Una operación que configura el software TPUEmbedding en un host.
ConfigurarTPUEmbeddingMemory	Una operación que configura el software TPUEmbedding en un host.
ConnectTPUEembeddingHosts	Una operación que configura la comunicación entre las instancias de software host de TPUEmbedding después de llamar a ConfigureTPUEmbeddingHost en cada host.
<T> constante	Un operador que produce un valor constante.
ConsumirMutexLock	Esta operación consume un bloqueo creado por `MutexLock`.
Disparador de control	No hace nada.
Conv2DBackpropFilterV2 <T extiende Número>	Calcula los gradientes de convolución con respecto al filtro.
Conv2DBackpropFilterV2.Opciones	Atributos opcionales para Conv2DBackpropFilterV2
Conv2DBackpropInputV2 <T extiende Número>	Calcula los gradientes de convolución con respecto a la entrada.
Conv2DBackpropInputV2.Opciones	Atributos opcionales para Conv2DBackpropInputV2
Copiar <T>	Copie un tensor de CPU a CPU o de GPU a GPU.
Copiar.Opciones	Atributos opcionales para Copy
Copiar host <T>	Copia un tensor a host.
CopyHost.Opciones	Atributos opcionales para CopyHost
Copiar a malla <T>
Copiar a gradiente de malla <T>
CopyToMeshGrad.Opciones	Atributos opcionales para CopyToMeshGrad
CountUpTo <T extiende Número>	Incrementa 'ref' hasta que alcanza el 'límite'.
CrossReplicaSum <T extiende Número>	Op para sumar entradas en instancias de TPU replicadas.
CSRSparseMatrixComponents <T>	Lee los componentes de CSR en el `índice` del lote.
CSRSparseMatrixToDense <T>	Convierta un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes) en denso.
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T>	Convierte un CSRSparesMatrix (posiblemente por lotes) en un SparseTensor.
CSVConjunto de datos
CSVDatasetV2
CTCLossV2	Calcula la pérdida de CTC (probabilidad de registro) para cada entrada de lote.
CTCLossV2.Opciones	Atributos opcionales para CTCLossV2
CudnnRNNBackpropV3 <T extiende Número>	Paso de apoyo trasero de CudnnRNNV3.
CudnnRNNBackpropV3.Opciones	Atributos opcionales para CudnnRNNBackpropV3
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T extiende Número>	Convierte parámetros CudnnRNN de forma canónica a forma utilizable.
CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Opciones	Atributos opcionales para CudnnRNNCanonicalToParamsV2
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T extiende Número>	Recupera parámetros de CudnnRNN en forma canónica.
CudnnRNNParamsToCanonicalV2.Opciones	Atributos opcionales para CudnnRNNParamsToCanonicalV2
CudnnRNNV3 <T extiende Número>	Un RNN respaldado por cuDNN.
CudnnRNNV3.Opciones	Atributos opcionales para CudnnRNNV3
CumulativeLogsumexp <T extiende Número>	Calcule el producto acumulativo del tensor `x` a lo largo del `eje`.
CumulativeLogsumexp.Opciones	Atributos opcionales para CumulativeLogsumexp
DataServiceDataset	Crea un conjunto de datos que lee datos del servicio tf.data.
DataServiceDataset.Opciones	Atributos opcionales para DataServiceDataset
DataServiceDatasetV2	Crea un conjunto de datos que lee datos del servicio tf.data.
DataServiceDatasetV2.Opciones	Atributos opcionales para DataServiceDatasetV2
Conjunto de datosCardinalidad	Devuelve la cardinalidad de `input_dataset`.
Conjunto de datosCardinalidad.Opciones	Atributos opcionales para DatasetCardinality
DatasetFromGraph	Crea un conjunto de datos a partir del `graph_def` dado.
DatasetToGraphV2	Devuelve un GraphDef serializado que representa `input_dataset`.
DatasetToGraphV2.Opciones	Atributos opcionales para DatasetToGraphV2
Dawsn <T extiende Número>
DebugGradientIdentity <T>	Operación de identidad para la depuración de gradientes.
DebugGradientRefIdentity <T>	Operación de identidad para la depuración de gradientes.
Identidad de depuración <T>	Proporciona una asignación de identidad del tensor de entrada de tipo no Ref para la depuración.
DebugIdentity.Opciones	Atributos opcionales para DebugIdentity
DepurarIdentidadV2 <T>	Op. de depuración de identidad V2.
DebugIdentityV2.Opciones	Atributos opcionales para DebugIdentityV2
DebugNanCount	Contador de valor NaN de depuración Op.
DebugNanCount.Opciones	Atributos opcionales para DebugNanCount
DebugNumericSummary	Resumen numérico de depuración Op.
DebugNumericSummary.Opciones	Atributos opcionales para DebugNumericSummary
DebugNumericSummaryV2 <U extiende Número>	Resumen numérico de depuración V2 Op.
DebugNumericSummaryV2.Opciones	Atributos opcionales para DebugNumericSummaryV2
DecodeImage <T extiende Número>	Función para decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg y decode_png.
DecodeImage.Opciones	Atributos opcionales para DecodeImage
DecodePaddedRaw <T extiende Número>	Reinterpreta los bytes de una cadena como un vector de números.
DecodePaddedRaw.Opciones	Atributos opcionales para DecodePaddedRaw
DecodeProto	El op extrae campos de un mensaje de búfer de protocolo serializado en tensores.
DecodeProto.Opciones	Atributos opcionales para DecodeProto
Copia profunda <T>	Hace una copia de `x`.
Eliminar iterador	Un contenedor para un recurso de iterador.
EliminarMemoryCache
DeleteMultiDeviceIterator	Un contenedor para un recurso de iterador.
DeleteRandomSeedGenerator
DeleteSeedGenerator
DeleteSessionTensor	Elimina el tensor especificado por su identificador en la sesión.
DenseBincount <U extiende Número>	Cuenta el número de ocurrencias de cada valor en una matriz de enteros.
DenseBincount.Opciones	Atributos opcionales para DenseBincount
DenseCountSparseOutput <Número de extensión U>	Realiza el conteo de contenedores de salida dispersa para una entrada tf.tensor.
DenseCountSparseOutput.Opciones	Atributos opcionales para DenseCountSparseOutput
DenseToCSRSparseMatrix	Convierte un tensor denso en un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes).
DestruirRecursoOp	Elimina el recurso especificado por el identificador.
DestruirRecursoOp.Opciones	Atributos opcionales para DestroyResourceOp
Destruir Variable Temporal <T>	Destruye la variable temporal y devuelve su valor final.
Índice de dispositivo	Devuelve el índice del dispositivo que ejecuta la operación.
DirectedInterleaveDataset	Un sustituto de `InterleaveDataset` en una lista fija de conjuntos de datos `N`.
DirectedInterleaveDataset.Opciones	Atributos opcionales para DirectedInterleaveDataset
DeshabilitarCopiarEnLectura	Desactiva el modo de copia en lectura.
DistribuidoGuardar
DistributedSave.Options	Atributos opcionales para DistributedSave
DrawBoundingBoxesV2 <T extiende Número>	Dibuje cuadros delimitadores en un lote de imágenes.
DTensorRestoreV2
DTensorSetGlobalTPUArray	Una operación que informa a un host de los ID globales de todas las TPU del sistema.
DummyIterationCounter
DummyMemoryCache
DummySeedGenerator
DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch	Facilita la transferencia de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup_sparse().
DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options	Atributos opcionales para DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch
Partición dinámica <T>	Divide `data` en tensores `num_partitions` utilizando índices de `partitions`.
Puntada Dinámica <T>	Intercala los valores de los tensores `datos` en un solo tensor.
Editar distancia	Calcula la distancia de edición de Levenshtein (posiblemente normalizada).
Opciones.de.edición.de.distancia	Atributos opcionales para EditDistance
Eig <U>	Calcula la descomposición propia de una o más matrices cuadradas.
Eig.Opciones	Atributos opcionales para Eig
Einsum <T>	Contracción tensorial según la convención de suma de Einstein.
Vacío <T>	Crea un tensor con la forma dada.
Opciones vacías	Atributos opcionales para Empty
EmptyTensorList	Crea y devuelve una lista de tensores vacía.
VacíoTensorMapa	Crea y devuelve un mapa de tensor vacío.
EncodeProto	La operación serializa los mensajes protobuf proporcionados en los tensores de entrada.
EncodeProto.Opciones	Atributos opcionales para EncodeProto
EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch	Facilita la transferencia de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup_sparse().
EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options	Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch
Poner en colaTPUEmbeddingBatch	Una operación que pone en cola una lista de tensores por lotes de entrada para TPUEmbedding.
EnqueueTPUEmbeddingBatch.Options	Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingBatch
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch	Una operación que pone en cola una lista de tensores por lotes de entrada para TPUEmbedding.
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch.Options	Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch	Facilita la transferencia de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup().
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch.Options	Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch	Una operación que pone en cola los índices de entrada de TPUEmbedding de un SparseTensor.
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options	Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch	Facilita la transferencia de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup_sparse().
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch.Options	Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch
Asegurar forma <T>	Garantiza que la forma del tensor coincida con la forma esperada.
Introduzca <T>	Crea o encuentra un marco secundario y hace que los "datos" estén disponibles para el marco secundario.
Entrar.Opciones	Atributos opcionales para Enter
Erfinv <T extiende Número>
Norma euclidiana <T>	Calcula la norma euclidiana de los elementos a través de las dimensiones de un tensor.
EuclideanNorm.Opciones	Atributos opcionales para EuclideanNorm
EjecutarTPUEmbeddingPartitioner	Una operación que ejecuta el particionador TPUEmbedding en la configuración central dispositivo y calcula el tamaño HBM (en bytes) necesario para la operación TPUEmbedding.
Salir <T>	Sale del marco actual a su marco principal.
ExpandirDims <T>	Inserta una dimensión de 1 en la forma de un tensor.
ExperimentalAutoShardDatasetExperimentalAutoShardDataset	Crea un conjunto de datos que fragmenta el conjunto de datos de entrada.
ExperimentalAutoShardDataset.Opciones	Atributos opcionales para ExperimentalAutoShardDataset
ExperimentalBytesProducedStatsDataset	Registra el tamaño en bytes de cada elemento de `input_dataset` en un StatsAggregator.
ExperimentalChooseFastestDataset
ExperimentalDatasetCardinalidad	Devuelve la cardinalidad de `input_dataset`.
ExperimentalDatasetToTFRecord	Escribe el conjunto de datos dado en el archivo dado usando el formato TFRecord.
ExperimentalDenseToSparseBatchDataset	Crea un conjunto de datos que agrupa elementos de entrada en un SparseTensor.
ExperimentalLatencyStatsDataset	Registra la latencia de producir elementos `input_dataset` en un StatsAggregator.
ExperimentalMatchingFilesDatasetExperimentalMatchingFilesDataset
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset	Crea un conjunto de datos que anula el paralelismo intraoperatorio máximo.
ExperimentalParseExampleDatasetExperimentalParseExampleDataset	Transforma `input_dataset` que contiene prototipos de `Ejemplo` como vectores de DT_STRING en un conjunto de datos de objetos `Tensor` o `SparseTensor` que representan las características analizadas.
ExperimentalParseExampleDataset.Opciones	Atributos opcionales para ExperimentalParseExampleDataset
ExperimentalPrivateThreadPoolDataset	Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `conjunto_de_datos_de_entrada`.
ExperimentalRandomDataset	Crea un conjunto de datos que devuelve números pseudoaleatorios.
ExperimentalRebatchDataset	Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote.
ExperimentalRebatchDataset.Opciones	Atributos opcionales para ExperimentalRebatchDataset
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset
Conjunto de datos de ventana deslizante experimental	Crea un conjunto de datos que pasa una ventana deslizante sobre `input_dataset`.
ExperimentalSqlDatasetExperimentalSqlDatasetExperimentalSqlDataset	Crea un conjunto de datos que ejecuta una consulta SQL y emite filas del conjunto de resultados.
ExperimentalStatsAggregatorHandle	Crea un recurso de administrador de estadísticas.
ExperimentalStatsAggregatorHandle.Opciones	Atributos opcionales para ExperimentalStatsAggregatorHandle
ExperimentalStatsAgregatorSummary	Produce un resumen de las estadísticas registradas por el administrador de estadísticas dado.
ExperimentalUnbatchDatasetExperimentalUnbatchDataset	Un conjunto de datos que divide los elementos de su entrada en varios elementos.
Expint <T extiende Número>
ExtraerGlimpseV2	Extrae un vistazo del tensor de entrada.
ExtractGlimpseV2.Opciones	Atributos opcionales para ExtractGlimpseV2
ExtractVolumePatches <T extiende Número>	Extraiga `parches` de `entrada` y colóquelos en la dimensión de salida `"profundidad"`.
FileSystemSetConfigurationFileSystemSetConfiguration	Establecer la configuración del sistema de archivos.
Rellenar <U>	Crea un tensor relleno con un valor escalar.
FinalizeDataset	Crea un conjunto de datos aplicando tf.data.Options a `input_dataset`.
FinalizeDataset.Opciones	Atributos opcionales para FinalizeDataset
FinalizarTPUEmbedding	Una operación que finaliza la configuración de TPUEmbedding.
Huella dactilar	Genera valores de huellas dactilares.
FresnelCos <T extiende Número>
FresnelSin <T extiende Número>
FusedBatchNormGradV3 <T extiende Número, U extiende Número>	Gradiente para la normalización de lotes.
FusedBatchNormGradV3.Opciones	Atributos opcionales para FusedBatchNormGradV3
FusedBatchNormV3 <T extiende el número, U extiende el número>	Normalización de lotes.
FusedBatchNormV3.Opciones	Atributos opcionales para FusedBatchNormV3
Reunir <T>	Reúna cortes del eje `params` `eje` de acuerdo con `índices`.
Reunir.Opciones	Atributos opcionales para Gather
Reunir y <T>	Reúne segmentos de `params` en un tensor con la forma especificada por `indices`.
GenerarBoundingBoxProposals	Esta operación produce Regiones de interés a partir de cuadros delimitadores dados (bbox_deltas) codificados WRT anclas de acuerdo con eq.2 en arXiv: 1506.01497 El operador selecciona los cuadros de puntuación superiores `pre_nms_topn`, los decodifica con respecto a los anclajes, aplica una supresión no máxima en los cuadros superpuestos con un valor de intersección sobre unión (iou) superior a `nms_threshold` y descarta los cuadros donde el lado más corto es menor que ` min_size`.
GenerarBoundingBoxProposals.Options	Atributos opcionales para GenerateBoundingBoxProposals
ObtenerElementoEnIndice	Obtiene el elemento en el índice especificado en un conjunto de datos.
ObtenerOpciones	Devuelve las tf.data.Options adjuntas a `input_dataset`.
ObtenerSessionHandle	Almacene el tensor de entrada en el estado de la sesión actual.
ObtenerTensor de Sesión <T>	Obtenga el valor del tensor especificado por su identificador.
Gradientes	Agrega operaciones para calcular las derivadas parciales de la suma de y s con x s, es decir, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... Si se establecen los valores Options.dx() , son como las derivadas parciales simbólicas iniciales de alguna función de pérdida L wrt
Gradientes.Opciones	Atributos opcionales para Gradients
GRUBlockCell <T extiende Número>	Calcula la propagación hacia adelante de la celda GRU para 1 paso de tiempo.
GRUBlockCellGrad <T extiende Número>	Calcula la propagación hacia atrás de la celda GRU para 1 paso de tiempo.
GarantíaConst <T>	Da una garantía al tiempo de ejecución de TF de que el tensor de entrada es una constante.
Tabla de picadillo	Crea una tabla hash no inicializada.
HashTable.Opciones	Atributos opcionales para HashTable
HistogramFixedWidth <U extiende Número>	Devolver histograma de valores.
Identidad <T>	Devuelve un tensor con la misma forma y contenido que el tensor o valor de entrada.
IdentidadN	Devuelve una lista de tensores con las mismas formas y contenidos que la entrada tensores.
IgnorarErrorsDatasetIgnoreErrorsDataset	Crea un conjunto de datos que contiene los elementos de `input_dataset` ignorando los errores.
IgnoreErrorsDataset.Opciones	Atributos opcionales para IgnoreErrorsDataset
ImageProjectiveTransformV2 <T extiende Número>	Aplica la transformación dada a cada una de las imágenes.
ImageProjectiveTransformV2.Opciones	Atributos opcionales para ImageProjectiveTransformV2
ImageProjectiveTransformV3 <T extiende Número>	Aplica la transformación dada a cada una de las imágenes.
ImageProjectiveTransformV3.Opciones	Atributos opcionales para ImageProjectiveTransformV3
Constante inmutable <T>	Devuelve el tensor inmutable de la región de memoria.
InfeedDequeue <T>	Un marcador de posición para un valor que se incluirá en el cálculo.
InfeedDequeueTuple	Obtiene múltiples valores de la entrada como una tupla XLA.
InfeedEnqueue	Una operación que alimenta un solo valor de Tensor en el cálculo.
InfeedEnqueue.Opciones	Atributos opcionales para InfeedEnqueue
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer	Una operación que pone en cola el búfer prelinealizado en la entrada de TPU.
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer.Options	Atributos opcionales para InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer
InfeedEnqueueTuple	Alimenta varios valores de tensor en el cálculo como una tupla XLA.
InfeedEnqueueTuple.Opciones	Atributos opcionales para InfeedEnqueueTuple
InitializeTable	Inicializador de tabla que toma dos tensores para claves y valores respectivamente.
InitializeTableFromDataset
InitializeTableFromTextFile	Inicializa una tabla a partir de un archivo de texto.
InitializeTableFromTextFile.Opciones	Atributos opcionales para InitializeTableFromTextFile
InplaceAdd <T>	Agrega v en filas especificadas de x.
InplaceSub <T>	Resta `v` en filas especificadas de `x`.
InplaceUpdate <T>	Actualiza las filas especificadas 'i' con los valores 'v'.
IsBoostedTreesEnsembleInicializado	Comprueba si se ha inicializado un conjunto de árboles.
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized	Comprueba si se ha inicializado un flujo de cuantiles.
IsotonicRegression <U extiende Número>	Resuelve un lote de problemas de regresión isotónica.
IsTPUEmbeddingInicializado	Si TPU Embedding se inicializa en un sistema de TPU distribuido.
IsTPUEmbeddingInitialized.Options	Atributos opcionales para IsTPUEmbeddingInitialized
EsVariableInicializado	Comprueba si se ha inicializado un tensor.
IteradorObtenerDispositivo	Devuelve el nombre del dispositivo en el que se ha colocado el `recurso`.
KMC2ChainInitialization	Devuelve el índice de un punto de datos que debe agregarse al conjunto semilla.
KmeansPlusPlusInicialización	Selecciona num_to_sample filas de entrada usando el criterio KMeans++.
KthOrderStatistic	Calcula la estadística de orden K de un conjunto de datos.
LinSpace <T extiende Número>	Genera valores en un intervalo.
ListDataset	Crea un conjunto de datos que emite cada uno de los `tensores` una vez.
ListDataset.Opciones	Atributos opcionales para ListDataset
Conjunto de datos LMDB	Crea un conjunto de datos que emite los pares clave-valor en uno o más archivos LMDB.
CargartodoslosTPUEmbeddingParameters	Una operación que carga parámetros de optimización en la memoria integrada.
CargarTPUEmbeddingAdadeltaParameters	Cargue los parámetros de incrustación de Adadelta.
CargarTPUEmbeddingAdadeltaParameters.Options	Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters
LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters	Cargue los parámetros de incrustación de Adagrad Momentum.
LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters.Options	Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters
CargarTPUEmbeddingAdagradParameters	Cargue los parámetros de incrustación de Adagrad.
LoadTPUEmbeddingAdagradParameters.Options	Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingAdagradParameters
LoadTPUEmbeddingADAMParameters	Cargue los parámetros de incrustación de ADAM.
LoadTPUEmbeddingADAMParameters.Options	Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingADAMParameters
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters	Parámetros de incrustación de RMSProp centrados en la carga.
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters.Options	Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters	Parámetros de incrustación del estimador de frecuencia de carga.
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters.Options	Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters
CargarTPUEmbeddingFTRLParameters	Cargue los parámetros de incrustación de FTRL.
CargarTPUEmbeddingFTRLParameters.Options	Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingFTRLParameters
LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters	Load MDL Adagrad Light embedding parameters.
LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters.Options	Optional attributes for LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters	Load Momentum embedding parameters.
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters.Options	Optional attributes for LoadTPUEmbeddingMomentumParameters
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters	Load proximal Adagrad embedding parameters.
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options	Optional attributes for LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters.Options	Optional attributes for LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters	Load RMSProp embedding parameters.
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters.Options	Optional attributes for LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	Load SGD embedding parameters.
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters.Options	Optional attributes for LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters
LookupTableExport <T, U>	Outputs all keys and values in the table.
LookupTableFind <U>	Looks up keys in a table, outputs the corresponding values.
LookupTableImport	Replaces the contents of the table with the specified keys and values.
LookupTableInsert	Updates the table to associates keys with values.
LookupTableRemove	Removes keys and its associated values from a table.
LookupTableSize	Computes the number of elements in the given table.
LoopCond	Forwards the input to the output.
LowerBound <U extends Number>	Applies lower_bound(sorted_search_values, values) along each row.
LSTMBlockCell <T extends Number>	Computes the LSTM cell forward propagation for 1 time step.
LSTMBlockCell.Options	Optional attributes for LSTMBlockCell
LSTMBlockCellGrad <T extends Number>	Computes the LSTM cell backward propagation for 1 timestep.
Lu <T, U extends Number>	Computes the LU decomposition of one or more square matrices.
MakeUnique	Make all elements in the non-Batch dimension unique, but \"close\" to their initial value.
MapClear	Op removes all elements in the underlying container.
MapClear.Options	Optional attributes for MapClear
MapIncompleteSize	Op returns the number of incomplete elements in the underlying container.
MapIncompleteSize.Options	Optional attributes for MapIncompleteSize
MapPeek	Op peeks at the values at the specified key.
MapPeek.Options	Optional attributes for MapPeek
MapSize	Op returns the number of elements in the underlying container.
MapSize.Options	Optional attributes for MapSize
MapStage	Stage (key, values) in the underlying container which behaves like a hashtable.
MapStage.Options	Optional attributes for MapStage
MapUnstage	Op removes and returns the values associated with the key from the underlying container.
MapUnstage.Options	Optional attributes for MapUnstage
MapUnstageNoKey	Op removes and returns a random (key, value) from the underlying container.
MapUnstageNoKey.Options	Optional attributes for MapUnstageNoKey
MatrixDiagPartV2 <T>	Returns the batched diagonal part of a batched tensor.
MatrixDiagPartV3 <T>	Returns the batched diagonal part of a batched tensor.
MatrixDiagPartV3.Options	Optional attributes for MatrixDiagPartV3
MatrixDiagV2 <T>	Returns a batched diagonal tensor with given batched diagonal values.
MatrixDiagV3 <T>	Returns a batched diagonal tensor with given batched diagonal values.
MatrixDiagV3.Options	Optional attributes for MatrixDiagV3
MatrixSetDiagV2 <T>	Returns a batched matrix tensor with new batched diagonal values.
MatrixSetDiagV3 <T>	Returns a batched matrix tensor with new batched diagonal values.
MatrixSetDiagV3.Options	Optional attributes for MatrixSetDiagV3
Max <T>	Computes the maximum of elements across dimensions of a tensor.
Max.Options	Optional attributes for Max
MaxIntraOpParallelismDataset	Crea un conjunto de datos que anula el paralelismo intraoperatorio máximo.
Merge <T>	Forwards the value of an available tensor from `inputs` to `output`.
MergeDedupData	An op merges elements of integer and float tensors into deduplication data as XLA tuple.
MergeDedupData.Options	Optional attributes for MergeDedupData
Min <T>	Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor.
Min.Options	Optional attributes for Min
MirrorPad <T>	Pads a tensor with mirrored values.
MirrorPadGrad <T>	Gradient op for `MirrorPad` op.
MlirPassthroughOp	Wraps an arbitrary MLIR computation expressed as a module with a main() function.
MulNoNan <T>	Returns x * y element-wise.
MutableDenseHashTable	Creates an empty hash table that uses tensors as the backing store.
MutableDenseHashTable.Options	Optional attributes for MutableDenseHashTable
MutableHashTable	Creates an empty hash table.
MutableHashTable.Options	Optional attributes for MutableHashTable
MutableHashTableOfTensors	Creates an empty hash table.
MutableHashTableOfTensors.Options	Optional attributes for MutableHashTableOfTensors
Mutex	Creates a Mutex resource that can be locked by `MutexLock`.
Mutex.Options	Optional attributes for Mutex
MutexLock	Locks a mutex resource.
NcclAllReduce <T extends Number>	Outputs a tensor containing the reduction across all input tensors.
NcclBroadcast <T extends Number>	Sends `input` to all devices that are connected to the output.
NcclReduce <T extends Number>	Reduces `input` from `num_devices` using `reduction` to a single device.
Ndtri <T extends Number>
NearestNeighbors	Selects the k nearest centers for each point.
NextAfter <T extends Number>	Returns the next representable value of `x1` in the direction of `x2`, element-wise.
NextIteration <T>	Makes its input available to the next iteration.
NonDeterministicInts <U>	Non-deterministically generates some integers.
NonMaxSuppressionV5 <T extends Number>	Selecciona con avidez un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación, pruning away boxes that have high intersection-over-union (IOU) overlap with previously selected boxes.
NonMaxSuppressionV5.Options	Optional attributes for NonMaxSuppressionV5
NonSerializableDataset
NoOp	No hace nada.
OneHot <U>	Returns a one-hot tensor.
OneHot.Options	Optional attributes for OneHot
OnesLike <T>	Returns a tensor of ones with the same shape and type as x.
OptimizeDatasetV2	Creates a dataset by applying related optimizations to `input_dataset`.
OptimizeDatasetV2.Options	Optional attributes for OptimizeDatasetV2
OptionsDataset	Creates a dataset by attaching tf.data.Options to `input_dataset`.
OptionsDataset.Options	Optional attributes for OptionsDataset
OrderedMapClear	Op removes all elements in the underlying container.
OrderedMapClear.Options	Optional attributes for OrderedMapClear
OrderedMapIncompleteSize	Op returns the number of incomplete elements in the underlying container.
OrderedMapIncompleteSize.Options	Optional attributes for OrderedMapIncompleteSize
OrderedMapPeek	Op peeks at the values at the specified key.
OrderedMapPeek.Options	Optional attributes for OrderedMapPeek
OrderedMapSize	Op returns the number of elements in the underlying container.
OrderedMapSize.Options	Optional attributes for OrderedMapSize
OrderedMapStage	Stage (key, values) in the underlying container which behaves like a ordered associative container.
OrderedMapStage.Options	Optional attributes for OrderedMapStage
OrderedMapUnstage	Op removes and returns the values associated with the key from the underlying container.
OrderedMapUnstage.Options	Optional attributes for OrderedMapUnstage
OrderedMapUnstageNoKey	Op removes and returns the (key, value) element with the smallest key from the underlying container.
OrderedMapUnstageNoKey.Options	Optional attributes for OrderedMapUnstageNoKey
OutfeedDequeue <T>	Retrieves a single tensor from the computation outfeed.
OutfeedDequeue.Options	Optional attributes for OutfeedDequeue
OutfeedDequeueTuple	Retrieve multiple values from the computation outfeed.
OutfeedDequeueTuple.Options	Optional attributes for OutfeedDequeueTuple
OutfeedDequeueTupleV2	Retrieve multiple values from the computation outfeed.
OutfeedDequeueV2 <T>	Retrieves a single tensor from the computation outfeed.
OutfeedEnqueue	Enqueue a Tensor on the computation outfeed.
OutfeedEnqueueTuple	Enqueue multiple Tensor values on the computation outfeed.
Pad <T>	Pads a tensor.
ParallelBatchDataset
ParallelBatchDataset.Options	Optional attributes for ParallelBatchDataset
ParallelConcat <T>	Concatenates a list of `N` tensors along the first dimension.
ParallelDynamicStitch <T>	Intercala los valores de los tensores `datos` en un solo tensor.
ParseExampleDatasetV2	Transforma `input_dataset` que contiene prototipos de `Ejemplo` como vectores de DT_STRING en un conjunto de datos de objetos `Tensor` o `SparseTensor` que representan las características analizadas.
ParseExampleDatasetV2.Options	Optional attributes for ParseExampleDatasetV2
ParseExampleV2	Transforms a vector of tf.Example protos (as strings) into typed tensors.
ParseSequenceExampleV2	Transforms a vector of tf.io.SequenceExample protos (as strings) into typed tensors.
ParseSequenceExampleV2.Options	Optional attributes for ParseSequenceExampleV2
Placeholder <T>	Un marcador de posición para un valor que se incluirá en el cálculo.
Placeholder.Options	Optional attributes for Placeholder
PlaceholderWithDefault <T>	A placeholder op that passes through `input` when its output is not fed.
Prelinearize	An op which linearizes one Tensor value to an opaque variant tensor.
Prelinearize.Options	Optional attributes for Prelinearize
PrelinearizeTuple	An op which linearizes multiple Tensor values to an opaque variant tensor.
PrelinearizeTuple.Options	Optional attributes for PrelinearizeTuple
Print	Prints a string scalar.
Print.Options	Optional attributes for Print
PrivateThreadPoolDataset	Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `conjunto_de_datos_de_entrada`.
Prod <T>	Computes the product of elements across dimensions of a tensor.
Prod.Options	Optional attributes for Prod
QuantizeAndDequantizeV4 <T extends Number>	Quantizes then dequantizes a tensor.
QuantizeAndDequantizeV4.Options	Optional attributes for QuantizeAndDequantizeV4
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T extends Number>	Returns the gradient of `QuantizeAndDequantizeV4`.
QuantizeAndDequantizeV4Grad.Options	Optional attributes for QuantizeAndDequantizeV4Grad
QuantizedConcat <T>	Concatenates quantized tensors along one dimension.
QuantizedConcatV2 <T>
QuantizedConv2DAndRelu <V>
QuantizedConv2DAndRelu.Options	Optional attributes for QuantizedConv2DAndRelu
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V>
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize.Options	Optional attributes for QuantizedConv2DAndReluAndRequantize
QuantizedConv2DAndRequantize <V>
QuantizedConv2DAndRequantize.Options	Optional attributes for QuantizedConv2DAndRequantize
QuantizedConv2DPerChannel <V>	Computes QuantizedConv2D per channel.
QuantizedConv2DPerChannel.Options	Optional attributes for QuantizedConv2DPerChannel
QuantizedConv2DWithBias <V>
QuantizedConv2DWithBias.Options	Optional attributes for QuantizedConv2DWithBias
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V>
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu.Options	Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasAndRelu
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W>
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options	Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W>
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize.Options	Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X>
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize.Options	Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V>
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu.Options	Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X>
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize.Options	Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize
QuantizedDepthwiseConv2D <V>	Computes quantized depthwise Conv2D.
QuantizedDepthwiseConv2D.Options	Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2D
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V>	Computes quantized depthwise Conv2D with Bias.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias.Options	Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2DWithBias
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V>	Computes quantized depthwise Conv2D with Bias and Relu.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu.Options	Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W>	Computes quantized depthwise Conv2D with Bias, Relu and Requantize.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options	Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize
QuantizedMatMulWithBias <W>	Performs a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b` with bias add.
QuantizedMatMulWithBias.Options	Optional attributes for QuantizedMatMulWithBias
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extends Number>
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize.Options	Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V>	Perform a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b` with bias add and relu fusion.
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options	Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndRelu
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W>	Perform a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b` with bias add and relu and requantize fusion.
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options	Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W>
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize.Options	Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize
QuantizedReshape <T>	Reshapes a quantized tensor as per the Reshape op.
RaggedBincount <U extends Number>	Cuenta el número de ocurrencias de cada valor en una matriz de enteros.
RaggedBincount.Options	Optional attributes for RaggedBincount
RaggedCountSparseOutput <U extends Number>	Performs sparse-output bin counting for a ragged tensor input.
RaggedCountSparseOutput.Options	Optional attributes for RaggedCountSparseOutput
RaggedCross <T, U extends Number>	Generates a feature cross from a list of tensors, and returns it as a RaggedTensor.
RaggedFillEmptyRows <T>
RaggedFillEmptyRowsGrad <T>
RaggedGather <T extends Number, U>	Gather ragged slices from `params` axis `0` according to `indices`.
RaggedRange <U extends Number, T extends Number>	Returns a `RaggedTensor` containing the specified sequences of numbers.
RaggedTensorFromVariant <U extends Number, T>	Decodes a `variant` Tensor into a `RaggedTensor`.
RaggedTensorToSparse <U>	Converts a `RaggedTensor` into a `SparseTensor` with the same values.
RaggedTensorToTensor <U>	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	Crea un conjunto de datos que devuelve números pseudoaleatorios.
RandomDatasetV2.Options	Optional attributes for RandomDatasetV2
RandomIndexShuffle <T extends Number>	Outputs the position of `value` in a permutation of [0, ..., max_index].
RandomIndexShuffle.Options	Optional attributes for RandomIndexShuffle
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.
ReadVariableXlaSplitND.Options	Optional attributes for ReadVariableXlaSplitND
RebatchDataset	Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote.
RebatchDataset.Options	Optional attributes for RebatchDataset
RebatchDatasetV2	Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote.
Recv <T>	Receives the named tensor from send_device on recv_device.
Recv.Options	Optional attributes for Recv
RecvTPUEmbeddingActivations	An op that receives embedding activations on the TPU.
ReduceAll	Calcula el "y" lógico de los elementos a través de las dimensiones de un tensor.
ReduceAll.Options	Optional attributes for ReduceAll
ReduceAny	Calcula el "o lógico" de los elementos a través de las dimensiones de un tensor.
ReduceAny.Options	Optional attributes for ReduceAny
ReduceMax <T>	Computes the maximum of elements across dimensions of a tensor.
ReduceMax.Options	Optional attributes for ReduceMax
ReduceMin <T>	Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor.
ReduceMin.Options	Optional attributes for ReduceMin
ReduceProd <T>	Computes the product of elements across dimensions of a tensor.
ReduceProd.Options	Optional attributes for ReduceProd
ReduceSum <T>	Computes the sum of elements across dimensions of a tensor.
ReduceSum.Options	Optional attributes for ReduceSum
RefEnter <T>	Crea o encuentra un marco secundario y hace que los "datos" estén disponibles para el marco secundario.
RefEnter.Options	Optional attributes for RefEnter
RefExit <T>	Sale del marco actual a su marco principal.
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.
RegisterDataset.Options	Optional attributes for RegisterDataset
RegisterDatasetV2	Registers a dataset with the tf.data service.
RegisterDatasetV2.Options	Optional attributes for RegisterDatasetV2
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	Actualice '*var' de acuerdo con el esquema adagrad.
ResourceApplyAdagradV2.Options	Optional attributes for ResourceApplyAdagradV2
ResourceApplyAdamWithAmsgrad	Update '*var' according to the Adam algorithm.
ResourceApplyAdamWithAmsgrad.Options	Optional attributes for ResourceApplyAdamWithAmsgrad
ResourceApplyKerasMomentum	Update '*var' according to the momentum scheme.
ResourceApplyKerasMomentum.Options	Optional attributes for ResourceApplyKerasMomentum
ResourceConditionalAccumulator	A conditional accumulator for aggregating gradients.
ResourceConditionalAccumulator.Options	Optional attributes for ResourceConditionalAccumulator
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`.
ResourceGather.Options	Optional attributes for ResourceGather
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.
ResourceScatterNdAdd.Options	Optional attributes for ResourceScatterNdAdd
ResourceScatterNdMax
ResourceScatterNdMax.Options	Optional attributes for ResourceScatterNdMax
ResourceScatterNdMin
ResourceScatterNdMin.Options	Optional attributes for ResourceScatterNdMin
ResourceScatterNdSub	Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable.
ResourceScatterNdSub.Options	Optional attributes for ResourceScatterNdSub
ResourceScatterNdUpdate	Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`.
ResourceScatterNdUpdate.Options	Optional attributes for ResourceScatterNdUpdate
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.
ResourceSparseApplyAdagradV2.Options	Optional attributes for ResourceSparseApplyAdagradV2
ResourceSparseApplyKerasMomentum	Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme.
ResourceSparseApplyKerasMomentum.Options	Optional attributes for ResourceSparseApplyKerasMomentum
ResourceStridedSliceAssign	Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`.
ResourceStridedSliceAssign.Options	Optional attributes for ResourceStridedSliceAssign
RetrieveAllTPUEmbeddingParameters	An op that retrieves optimization parameters from embedding to host memory.
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters	Retrieve Adadelta embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters.Options	Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters
RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters	Retrieve Adagrad Momentum embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters.Options	Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters	Retrieve Adagrad embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters.Options	Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters
RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters	Retrieve ADAM embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters.Options	Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters
RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters	Retrieve centered RMSProp embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters.Options	Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters
RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters	Retrieve frequency estimator embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters.Options	Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters	Retrieve FTRL embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters.Options	Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters
RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters	Retrieve MDL Adagrad Light embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters.Options	Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters	Retrieve Momentum embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters.Options	Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters	Retrieve proximal Adagrad embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options	Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters.Options	Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters	Retrieve RMSProp embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters.Options	Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	Retrieve SGD embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters.Options	Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters
Reverse <T>	Reverses specific dimensions of a tensor.
ReverseSequence <T>	Reverses variable length slices.
ReverseSequence.Options	Optional attributes for ReverseSequence
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>
RiscConv.Options	Optional attributes for RiscConv
RiscCos <T extends Number>
RiscDiv <T extends Number>
RiscDot <T extends Number>
RiscDot.Options	Optional attributes for RiscDot
RiscExp <T extends Number>
RiscFft <T>
RiscFloor <T extends Number>
RiscGather <T>
RiscGather.Options	Optional attributes for RiscGather
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>
RiscPool.Options	Optional attributes for RiscPool
RiscPow <T extends Number>
RiscRandomUniform
RiscRandomUniform.Options	Optional attributes for 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>
RiscSqueeze.Options	Optional attributes for RiscSqueeze
RiscSub <T extends Number>
RiscTranspose <T>
RiscTriangularSolve <T extends Number>
RiscTriangularSolve.Options	Optional attributes for RiscTriangularSolve
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
ScaleAndTranslate.Options	Optional attributes for ScaleAndTranslate
ScaleAndTranslateGrad <T extends Number>
ScaleAndTranslateGrad.Options	Optional attributes for ScaleAndTranslateGrad
ScatterAdd <T>	Adds sparse updates to a variable reference.
ScatterAdd.Options	Optional attributes for ScatterAdd
ScatterDiv <T>	Divides a variable reference by sparse updates.
ScatterDiv.Options	Optional attributes for ScatterDiv
ScatterMax <T extends Number>	Reduces sparse updates into a variable reference using the `max` operation.
ScatterMax.Options	Optional attributes for ScatterMax
ScatterMin <T extends Number>	Reduces sparse updates into a variable reference using the `min` operation.
ScatterMin.Options	Optional attributes for ScatterMin
ScatterMul <T>	Multiplies sparse updates into a variable reference.
ScatterMul.Options	Optional attributes for ScatterMul
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.
ScatterNdAdd.Options	Optional attributes for ScatterNdAdd
ScatterNdMax <T>	Computes element-wise maximum.
ScatterNdMax.Options	Optional attributes for ScatterNdMax
ScatterNdMin <T>	Computes element-wise minimum.
ScatterNdMin.Options	Optional attributes for ScatterNdMin
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.
ScatterNdSub.Options	Optional attributes for ScatterNdSub
ScatterNdUpdate <T>	Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`.
ScatterNdUpdate.Options	Optional attributes for ScatterNdUpdate
ScatterSub <T>	Subtracts sparse updates to a variable reference.
ScatterSub.Options	Optional attributes for ScatterSub
ScatterUpdate <T>	Applies sparse updates to a variable reference.
ScatterUpdate.Options	Optional attributes for ScatterUpdate
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.
Send.Options	Optional attributes for Send
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`.
SetSize.Options	Optional attributes for SetSize
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.
ShardDataset.Options	Optional attributes for ShardDataset
ShuffleAndRepeatDatasetV2
ShuffleAndRepeatDatasetV2.Options	Optional attributes for ShuffleAndRepeatDatasetV2
ShuffleDatasetV2
ShuffleDatasetV2.Options	Optional attributes for ShuffleDatasetV2
ShuffleDatasetV3
ShuffleDatasetV3.Options	Optional attributes for 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.
Skipgram.Options	Optional attributes for Skipgram
SleepDataset
Slice <T>	Return a slice from 'input'.
SlidingWindowDataset	Crea un conjunto de datos que pasa una ventana deslizante sobre `input_dataset`.
SlidingWindowDataset.Options	Optional attributes for SlidingWindowDataset
Snapshot <T>	Returns a copy of the input tensor.
SnapshotDataset	Creates a dataset that will write to / read from a snapshot.
SnapshotDataset.Options	Optional attributes for SnapshotDataset
SnapshotDatasetReader
SnapshotDatasetReader.Options	Optional attributes for 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.
SparseApplyAdagradV2.Options	Optional attributes for SparseApplyAdagradV2
SparseBincount <U extends Number>	Cuenta el número de ocurrencias de cada valor en una matriz de enteros.
SparseBincount.Options	Optional attributes for SparseBincount
SparseCountSparseOutput <U extends Number>	Performs sparse-output bin counting for a sparse tensor input.
SparseCountSparseOutput.Options	Optional attributes for SparseCountSparseOutput
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.
SparseMatrixMatMul.Options	Optional attributes for SparseMatrixMatMul
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`.
SparseMatrixSparseMatMul.Options	Optional attributes for SparseMatrixSparseMatMul
SparseMatrixTranspose	Transposes the inner (matrix) dimensions of a CSRSparseMatrix.
SparseMatrixTranspose.Options	Optional attributes for SparseMatrixTranspose
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.
SplitDedupData.Options	Optional attributes for SplitDedupData
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.
Squeeze.Options	Optional attributes for Squeeze
Stack <T>	Packs a list of `N` rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor.
Stack.Options	Optional attributes for Stack
Stage	Stage values similar to a lightweight Enqueue.
Stage.Options	Optional attributes for Stage
StageClear	Op removes all elements in the underlying container.
StageClear.Options	Optional attributes for StageClear
StagePeek	Op peeks at the values at the specified index.
StagePeek.Options	Optional attributes for StagePeek
StageSize	Op returns the number of elements in the underlying container.
StageSize.Options	Optional attributes for StageSize
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.
StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options	Optional attributes for StatelessSampleDistortedBoundingBox
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
StatsAggregatorHandleV2.Options	Optional attributes for 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`.
StridedSlice.Options	Optional attributes for StridedSlice
StridedSliceAssign <T>	Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`.
StridedSliceAssign.Options	Optional attributes for StridedSliceAssign
StridedSliceGrad <U>	Returns the gradient of `StridedSlice`.
StridedSliceGrad.Options	Optional attributes for StridedSliceGrad
StringLower	Converts all uppercase characters into their respective lowercase replacements.
StringLower.Options	Optional attributes for StringLower
StringNGrams <T extends Number>	Creates ngrams from ragged string data.
StringUpper	Converts all lowercase characters into their respective uppercase replacements.
StringUpper.Options	Optional attributes for StringUpper
Sum <T>	Computes the sum of elements across dimensions of a tensor.
Sum.Options	Optional attributes for Sum
SwitchCond <T>	Forwards `data` to the output port determined by `pred`.
SyncDevice	Synchronizes the device this op is run on.
TemporaryVariable <T>	Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step.
TemporaryVariable.Options	Optional attributes for TemporaryVariable
TensorArray	An array of Tensors of given size.
TensorArray.Options	Optional attributes for TensorArray
TensorArrayClose	Delete the TensorArray from its resource container.
TensorArrayConcat <T>	Concat the elements from the TensorArray into value `value`.
TensorArrayConcat.Options	Optional attributes for TensorArrayConcat
TensorArrayGather <T>	Gather specific elements from the TensorArray into output `value`.
TensorArrayGather.Options	Optional attributes for TensorArrayGather
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>
TensorArrayPack.Options	Optional attributes for TensorArrayPack
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.
TensorListConcat.Options	Optional attributes for TensorListConcat
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
TensorListSetItem.Options	Optional attributes for TensorListSetItem
TensorListSplit	Splits a tensor into a list.
TensorListStack <T>	Stacks all tensors in the list.
TensorListStack.Options	Optional attributes for TensorListStack
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`.
TensorStridedSliceUpdate.Options	Optional attributes for TensorStridedSliceUpdate
ThreadPoolDataset	Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `conjunto_de_datos_de_entrada`.
ThreadPoolHandle	Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `conjunto_de_datos_de_entrada`.
ThreadPoolHandle.Options	Optional attributes for ThreadPoolHandle
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.
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.
TpuHandleToProtoKey	Converts XRT's uid handles to TensorFlow-friendly input format.
TPUOrdinalSelector	A TPU core selector Op.
TPUPartitionedInput <T>	An op that groups a list of partitioned inputs together.
TPUPartitionedInput.Options	Optional attributes for TPUPartitionedInput
TPUPartitionedInputV2 <T>	An op that groups a list of partitioned inputs together.
TPUPartitionedInputV2.Options	Optional attributes for TPUPartitionedInputV2
TPUPartitionedOutput <T>	An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation.
TPUPartitionedOutput.Options	Optional attributes for TPUPartitionedOutput
TPUPartitionedOutputV2 <T>	An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation.
TPUReplicatedInput <T>	Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation.
TPUReplicatedInput.Options	Optional attributes for TPUReplicatedInput
TPUReplicatedOutput <T>	Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation.
TPUReplicateMetadata	Metadata indicating how the TPU computation should be replicated.
TPUReplicateMetadata.Options	Optional attributes for TPUReplicateMetadata
TPUReshardVariables	Op that reshards on-device TPU variables to specified state.
TPURoundRobin	Round-robin load balancing on TPU cores.
TridiagonalMatMul <T>	Calculate product with tridiagonal matrix.
TridiagonalSolve <T>	Solves tridiagonal systems of equations.
TridiagonalSolve.Options	Optional attributes for TridiagonalSolve
Unbatch <T>	Reverses the operation of Batch for a single output Tensor.
Unbatch.Options	Optional attributes for Unbatch
UnbatchGrad <T>	Gradient of Unbatch.
UnbatchGrad.Options	Optional attributes for UnbatchGrad
UncompressElement	Uncompresses a compressed dataset element.
UnicodeDecode <T extends Number>	Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points.
UnicodeDecode.Options	Optional attributes for UnicodeDecode
UnicodeEncode	Encode a tensor of ints into unicode strings.
UnicodeEncode.Options	Optional attributes for UnicodeEncode
UniformDequantize <U extends Number>	Perform dequantization on the quantized Tensor `input`.
UniformDequantize.Options	Optional attributes for UniformDequantize
UniformQuantize <U>	Perform quantization on Tensor `input`.
UniformQuantize.Options	Optional attributes for UniformQuantize
UniformQuantizedAdd <T>	Perform quantized add of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`.
UniformQuantizedAdd.Options	Optional attributes for UniformQuantizedAdd
UniformQuantizedClipByValue <T>	Perform clip by value on the quantized Tensor `operand`.
UniformQuantizedClipByValue.Options	Optional attributes for UniformQuantizedClipByValue
UniformQuantizedConvolution <U>	Perform quantized convolution of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`.
UniformQuantizedConvolution.Options	Optional attributes for UniformQuantizedConvolution
UniformQuantizedConvolutionHybrid <V extends Number>	Perform hybrid quantized convolution of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`.
UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options	Optional attributes for UniformQuantizedConvolutionHybrid
UniformQuantizedDot <U>	Perform quantized dot of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`.
UniformQuantizedDot.Options	Optional attributes for UniformQuantizedDot
UniformQuantizedDotHybrid <V extends Number>	Perform hybrid quantized dot of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`.
UniformQuantizedDotHybrid.Options	Optional attributes for UniformQuantizedDotHybrid
UniformRequantize <U>	Given quantized tensor `input`, requantize it with new quantization parameters.
UniformRequantize.Options	Optional attributes for UniformRequantize
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`.
UniqueDataset.Options	Optional attributes for UniqueDataset
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
UnsortedSegmentJoin.Options	Optional attributes for UnsortedSegmentJoin
Unstack <T>	Unpacks a given dimension of a rank-`R` tensor into `num` rank-`(R-1)` tensors.
Unstack.Options	Optional attributes for Unstack
Unstage	Op is similar to a lightweight Dequeue.
Unstage.Options	Optional attributes for Unstage
UnwrapDatasetVariant
UpperBound <U extends Number>	Applies upper_bound(sorted_search_values, values) along each row.
VarHandleOp	Creates a handle to a Variable resource.
VarHandleOp.Options	Optional attributes for VarHandleOp
Variable <T>	Holds state in the form of a tensor that persists across steps.
Variable.Options	Optional attributes for Variable
VariableShape <T extends Number>	Returns the shape of the variable pointed to by `resource`.
VarIsInitializedOp	Checks whether a resource handle-based variable has been initialized.
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>	Concatena el tensor de entrada en todas las dimensiones.
XlaConcatND.Options	Optional attributes for XlaConcatND
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.
XlaSendToHost	An op to send a tensor to the host.
XlaSendTPUEmbeddingGradients	An op that performs gradient updates of embedding tables.
XlaSplitND <T>	Splits input tensor across all dimensions.
XlaSplitND.Options	Optional attributes for XlaSplitND
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.