Operand

Operando de interfaz pública

Subclases indirectas conocidas All , AllToAll <T>, AnonymousHashTable , AnonymousIteratorV3 , AnonymousMultiDeviceIteratorV3 , AnonymousMutableDenseHashTable , AnonymousMutableHashTable , AnonymousMutableHashTableOfTensors , Any , ApplyAdagradV2 <T>, AssertCardinalityDataset , AssertNextDataset , AssertPrevDataset , Assign <T>, y Assign7 <T5> otros. Todo Calcula el "y" lógico de los elementos a través de las dimensiones de un tensor. De todos a todos <T> Una opción para intercambiar datos entre réplicas de TPU. AnónimoHashTable Crea una tabla hash anónima no inicializada. AnónimoIteratorV3 Un contenedor para un recurso de iterador. 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. AnónimoMutableHashTable Crea una tabla hash mutable anónima vacía. AnónimoMutableHashTableOfTensors Crea una tabla hash mutable anónima vacía de valores vectoriales. Cualquier Calcula el "o lógico" de los elementos a través de las dimensiones de un tensor. AplicarAdagradV2 <T> Actualice '*var' de acuerdo con el esquema adagrad. AssertCardinalityDataset AssertNextDataset Una transformación que afirma qué transformaciones suceden a continuación. AssertPrevDataset Una transformación que afirma qué transformaciones ocurrieron previamente. Asignar <T> Actualice 'ref' asignándole 'valor'. Asignar Agregar <T> Actualice 'ref' agregándole 'value'. Asignar Sub <T> Actualice 'ref' restando 'value' de él. AutoShardDatasetAutoShardDataset Crea un conjunto de datos que fragmenta el conjunto de datos de entrada. BandedTriangularResolver <T> Barrera Define una barrera que persiste en diferentes ejecuciones de gráficos. BarreraIncompletaTamaño Calcula el número de elementos incompletos en la barrera dada. BarreraListoTamaño Calcula el número de elementos completos en la barrera dada. BatchMatMulV2 <T> Multiplica rebanadas de dos tensores en lotes. BatchMatMulV3 <V> Multiplica rebanadas de dos tensores en lotes. 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. BoostedTreesAgregateStats Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote. BoostedTreesCenterBias Calcula el previo a partir de los datos de entrenamiento (el sesgo) y completa el primer nodo con el previo de los logits. ImpulsadoÁrbolesConjuntoRecursoHandleOp Crea un identificador para un BoostedTreesEnsembleResource BoostedTreesExampleDebugOutputs Salidas de interpretabilidad de depuración/modelo para cada ejemplo. 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. BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp Crea un identificador para BoostedTreesQuantileStreamResource. BroadcastDynamicShape <T extiende Número> Devuelve la forma 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'. CSRSparseMatrixToDense <T> Convierta un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes) en denso. CSVConjunto de datos CSVDatasetV2 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. CollectiveAllToAllV3 <T extiende Número> Intercambia mutuamente múltiples tensores de tipo y forma idénticos. CollectiveBcastRecvV2 <U> Recibe una transmisión de valor de tensor desde otro dispositivo. CollectiveBcastSendV2 <T> Transmite un valor de tensor a uno o más dispositivos. CollectiveGather <T extiende Número> Acumula mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. CollectiveGatherV2 <T extiende Número> Acumula mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. CollectiveInitializeCommunicator Inicializa un grupo para operaciones colectivas. 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. CollectiveReduceV2 <T extiende Número> Reduce mutuamente múltiples tensores de tipo y forma idénticos. CollectiveReduceV3 <T extiende Número> Reduce mutuamente múltiples tensores de tipo y forma idénticos. CompuestoTensorVariantFromComponents Codifica un valor `ExtensionType` en un tensor escalar `variant`. 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. ConfigureDistributedTPU Configura las estructuras centralizadas para 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. <T> constante Un operador que produce un valor constante. Conv2DBackpropFilterV2 <T extiende Número> Calcula los gradientes de convolución con respecto al filtro. Conv2DBackpropInputV2 <T extiende Número> Calcula los gradientes de convolución con respecto a la entrada. Copiar <T> Copie un tensor de CPU a CPU o de GPU a GPU. Copiar host <T> Copia un tensor a host. Copiar a malla <T> Copiar a gradiente de malla <T> CountUpTo <T extiende Número> Incrementa 'ref' hasta que alcanza el 'límite'. CrossReplicaSum <T extiende Número> Op para sumar entradas en instancias de TPU replicadas. CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T extiende Número> Convierte parámetros CudnnRNN de forma canónica a forma utilizable. CumulativeLogsumexp <T extiende Número> Calcule el producto acumulativo del tensor `x` a lo largo del `eje`. DataServiceDataset Crea un conjunto de datos que lee datos del servicio tf.data. DataServiceDatasetV2 Crea un conjunto de datos que lee datos del servicio tf.data. Conjunto de datosCardinalidad Devuelve la cardinalidad de `input_dataset`. DatasetFromGraph Crea un conjunto de datos a partir del `graph_def` dado. DatasetToGraphV2 Devuelve un GraphDef serializado que representa `input_dataset`. 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. DepurarIdentidadV2 <T> Op. de depuración de identidad V2. DebugNanCount Contador de valor NaN de depuración Op. DebugNumericSummary Resumen numérico de depuración Op. DebugNumericSummaryV2 <U extiende Número> Resumen numérico de depuración V2 Op. DecodeImage <T extiende Número> Función para decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg y decode_png. DecodePaddedRaw <T extiende Número> Reinterpreta los bytes de una cadena como un vector de números. Copia profunda <T> Hace una copia de `x`. DenseBincount <U extiende Número> Cuenta el número de ocurrencias de cada valor en una matriz de enteros. DenseToCSRSparseMatrix Convierte un tensor denso en un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes). 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`. DrawBoundingBoxesV2 <T extiende Número> Dibuje cuadros delimitadores en un lote de imágenes. DummyIterationCounter DummyMemoryCache DummySeedGenerator 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). Einsum <T> Contracción tensorial según la convención de suma de Einstein. Vacío <T> Crea un tensor con la forma dada. 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. 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. Erfinv <T extiende Número> Norma euclidiana <T> Calcula la norma euclidiana de los elementos a través de las dimensiones de un tensor. 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. ExperimentalBytesProducedStatsDataset Registra el tamaño en bytes de cada elemento de `input_dataset` en un StatsAggregator. ExperimentalChooseFastestDataset ExperimentalDatasetCardinalidad Devuelve la cardinalidad de `input_dataset`. 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. 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. 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. ExperimentalStatsAgregatorSummary Produce un resumen de las estadísticas registradas por el administrador de estadísticas determinado. 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. ExtractVolumePatches <T extiende Número> Extraiga `parches` de `entrada` y colóquelos en la dimensión de salida `"profundidad"`. Rellenar <U> Crea un tensor relleno con un valor escalar. FinalizeDataset Crea un conjunto de datos aplicando tf.data.Options a `input_dataset`. Huella dactilar Genera valores de huellas dactilares. FresnelCos <T extiende Número> FresnelSin <T extiende Número> Reunir <T> Reúna cortes del eje `params` `eje` de acuerdo con `índices`. Reunir y <T> Reúne segmentos de `params` en un tensor con la forma especificada por `indices`. 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. 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. 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. IgnorarErrorsDatasetIgnoreErrorsDataset Crea un conjunto de datos que contiene los elementos de `input_dataset` ignorando los errores. ImageProjectiveTransformV2 <T extiende Número> Aplica la transformación dada a cada una de las imágenes. ImageProjectiveTransformV3 <T extiende Número> Aplica la transformación dada a cada una de las imágenes. 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. 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. IsTPUEmbeddingInicializado Si TPU Embedding se inicializa en un sistema de TPU distribuido. 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. Conjunto de datos LMDB Crea un conjunto de datos que emite los pares clave-valor en uno o más archivos LMDB. LinSpace <T extiende Número> Genera valores en un intervalo. ListDataset Crea un conjunto de datos que emite cada uno de los `tensores` una vez. BuscarTablaBuscar <U> Busca claves en una tabla, genera los valores correspondientes. 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. hacer único Haga que todos los elementos en la dimensión que no sea de lote sean únicos, pero \"cercanos\" a su valor inicial. MapIncompleteSize Op devuelve el número de elementos incompletos en el contenedor subyacente. Tamaño de mapa Op devuelve el número de elementos en el contenedor subyacente. 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. 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. 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. Máximo <T> Calcula el máximo de elementos a través de las dimensiones de un tensor. MaxIntraOpParallelismDataset Crea un conjunto de datos que anula el paralelismo intraoperatorio máximo. MergeDedupData Una operación combina elementos de tensores enteros y flotantes en datos de deduplicación como tupla XLA. Min <T> Calcula el mínimo de elementos a través de las dimensiones de un tensor. Almohadilla de espejo <T> Rellena un tensor con valores reflejados. MirrorPadGrad <T> Opción de gradiente para op `MirrorPad`. MulNoNan <T> Devuelve x * y por elementos. MutableDenseHashTable Crea una tabla hash vacía que usa tensores como almacén de respaldo. MutableHashTable Crea una tabla hash vacía. MutableHashTableOfTensors Crea una tabla hash vacía. exclusión mutua Crea un recurso Mutex que puede ser bloqueado por `MutexLock`. 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> 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. Conjunto de datos no serializable UnoCaliente <U> Devuelve un tensor one-hot. 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`. OpcionesConjunto de datos Crea un conjunto de datos adjuntando tf.data.Options a `input_dataset`. OrderedMapIncompleteSize Op devuelve el número de elementos incompletos en el contenedor subyacente. OrderedMapSize Op devuelve el número de elementos en el contenedor subyacente. Desencolado de salida <T> Recupera un solo tensor de la salida de cálculo. SalidaDequeueV2 <T> Recupera un solo tensor de la salida de cálculo. Salida <T> Un identificador simbólico de un tensor producido por una Operation . Almohadilla <T> Almohadillas un tensor. ParallelBatchDatasetParallelBatchDataset 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. Marcador de posición <T> Un marcador de posición para un valor que se incluirá en el cálculo. 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. PrelinearizeTuple Una operación que linealiza múltiples valores de Tensor a un tensor variante opaco. 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. QuantizeAndDequantizeV4 <T extiende Número> Cuantiza y luego descuantifica un tensor. QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extiende el número> RaggedBincount <U extiende Número> Cuenta el número de ocurrencias de cada valor en una matriz de enteros. 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. RandomIndexShuffle <T extiende Número> Muestra la posición de `value` en una permutación de [0, ..., max_index]. Rango <T extiende Número> Crea una secuencia de números. Rango Devuelve el rango de un tensor. LeerVariableOp <T> Lee el valor de una variable. RebatchDataset Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote. RebatchDatasetV2 Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote. Recibir <T> Recibe el tensor nombrado de send_device en recv_device. ReducirTodo Calcula el "y" lógico de los elementos a través de las dimensiones de un tensor. ReducirCualquiera Calcula el "o lógico" de los elementos a través de las dimensiones de un tensor. ReducirMax <T> Calcula el máximo de elementos a través de las dimensiones de un tensor. ReducirMin <T> Calcula el mínimo de elementos a través de las dimensiones de un tensor. ReducirProd <T> Calcula el producto de los elementos a través de las dimensiones de un tensor. ReducirSuma <T> Calcula la suma de elementos a través de las dimensiones de un tensor. RefIntro <T> Crea o encuentra un marco secundario y hace que los "datos" estén disponibles para el marco secundario. 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. RefNextIteration <T> Hace que su entrada esté disponible para la próxima iteración. RefSeleccionar <T> Reenvía el elemento `index`th de `inputs` a `output`. RegistroConjunto de datos Registra un conjunto de datos con el servicio tf.data. RegistroDatasetV2 Registra un conjunto de datos con el servicio tf.data. Retransmisión <T> Grado de retransmisión <T> Reformar <T> Reforma un tensor. ResourceAccumulatorNumAccumulated Devuelve el número de gradientes agregados en los acumuladores dados. ResourceAccumulatorTakeGradient <T> Extrae el gradiente promedio en el ConditionalAccumulator dado. ResourceConditionalAccumulatorResourceConditionalAccumulator Un acumulador condicional para agregar gradientes. 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`. Recolección de recursosNd <U> RecuperarTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters Recuperar parámetros de incrustación de SGD. Invertir <T> Invierte dimensiones específicas de un tensor. Secuencia inversa <T> Invierte rebanadas de longitud variable. 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> RiscCos <T extiende Número> RiscDiv <T extiende Número> RiscDot <T extiende Número> RiscExp <T extiende Número> RiesgoFft <T> RiscFloor <T extiende Número> RiscGather <T> 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> RiscPow <T extiende Número> RiscRandomUniforme 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> RiscSub <T extiende Número> RiscTransponer <T> RiscTriangularSolve <T extiende Número> RiscUnary <T extiende Número> RngReadAndSkip 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 ScaleAndTranslateGrad <T extiende Número> Agregar dispersión <T> Agrega actualizaciones dispersas a una referencia de variable. DispersiónDiv <T> Divide una referencia de variable por actualizaciones escasas. ScatterMax <T extiende Número> Reduce las actualizaciones escasas a una referencia variable mediante la operación `max`. ScatterMin <T extiende Número> Reduce las actualizaciones escasas a una referencia variable mediante la operación `min`. Dispersión Mul <T> Multiplica actualizaciones escasas en una referencia variable. 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. DispersiónNdMáx <T> Calcula el máximo por elemento. DispersiónNdMin <T> Calcula el mínimo por elementos. 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. DispersiónNdActualizar <T> Aplica "actualizaciones" escasas a valores individuales o segmentos dentro de un determinado variable según `índices`. ScatterSub <T> Resta actualizaciones escasas a una referencia de variable. Actualización de dispersión <T> Aplica actualizaciones dispersas a una referencia de variable. 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> EstablecerTamaño Número de elementos únicos a lo largo de la última dimensión del 'conjunto' de entrada. Forma <U extiende Número> Devuelve la forma de un tensor. ShardDataset Crea un `Conjunto de datos` que incluye solo 1/`num_shards` de este conjunto de datos. ShuffleAndRepeatDatasetV2 ShuffleDatasetV2 ShuffleDatasetV3 ApagarTPUSistema Una operación que cierra el sistema de TPU. Tamaño <U extiende Número> Devuelve el tamaño de un tensor. SleepDataset rebanada <T> Devuelve un segmento de 'entrada'. SlidingWindowDataset Crea un conjunto de datos que pasa una ventana deslizante sobre `input_dataset`. Instantánea <T> Devuelve una copia del tensor de entrada. InstantáneaConjunto de datos Crea un conjunto de datos que escribirá / leerá desde una instantánea. 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. SparseBincount <U extiende Número> Cuenta el número de ocurrencias de cada valor en una matriz de enteros. SparseMatrixAdd Escasa adición de dos matrices CSR, C = alfa * A + beta * B. MatrizDispersaMatMul <T> Matriz: multiplica una matriz dispersa por una matriz densa. 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`. SparseMatrixTranspose Transpone las dimensiones internas (matriz) de un CSRSparseMatrix. 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> Aprieta <T> Elimina dimensiones de tamaño 1 de la forma de un tensor. Pila <T> Empaqueta una lista de tensores de rango `N`-`R` en un tensor de rango `(R+1)`. Tamaño del escenario Op devuelve el número de elementos en el contenedor subyacente. StatefulRandomBinomial <V extiende Número> Con EstadoEstándarNormal <U> Produce valores aleatorios de una distribución normal. Con EstadoEstándarNormalV2 <U> Produce valores aleatorios de una distribución normal. Con estadoTruncatedNormal <U> Produce valores aleatorios de una distribución normal truncada. Uniforme con estado <U> Genera valores aleatorios a partir de una distribución uniforme. StatefulUniformFullInt <U> Da salida a números enteros aleatorios de una distribución uniforme. StatefulUniformInt <U> Da salida a números enteros aleatorios de una distribución uniforme. StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extiende Número> StatelessRandomBinomial <W extiende Número> Produce números aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución binomial. StatelessRandomGammaV2 <V extiende Número> Produce números aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución gamma. StatelessRandomGammaV3 <U extiende Número> Produce números aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución gamma. Sin estadoRandomGetAlg Elige el mejor algoritmo RNG basado en contador según el dispositivo. StatelessRandomNormalV2 <U extiende Número> Produce valores pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución normal. StatelessRandomPoisson <W extiende Número> Produce números aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución de Poisson. StatelessRandomUniformFullInt <Número de extensión V> Produce números enteros aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución uniforme. StatelessRandomUniformFullIntV2 <Número de extensión U> Produce números enteros aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución uniforme. StatelessRandomUniformIntV2 <Número de extensión U> Produce números enteros aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución uniforme. StatelessRandomUniformV2 <U extiende Número> Produce valores aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución uniforme. ApátridaShuffle <T> Al azar y de forma determinista baraja un tensor a lo largo de su primera dimensión. StatelessTruncatedNormalV2 <U extiende Número> Produce valores pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución normal truncada. StatsAggregatorHandleV2 DetenerGradiente <T> Detiene el cálculo del gradiente. Rebanada con zancadas <T> Devuelve un segmento con zancadas desde `input`. Rebanada con zancadasAssign <T> Asigne 'valor' a la referencia de valor l dividida de 'ref'. StridedSliceGrad <U> Devuelve el degradado de `StridedSlice`. cadenainferior Convierte todos los caracteres en mayúsculas en sus respectivos reemplazos en minúsculas. CuerdaSuperior Convierte todos los caracteres en minúsculas en sus respectivos reemplazos en mayúsculas. Suma <T> Calcula la suma de elementos a través de las dimensiones de un tensor. TPUCompilationResult Devuelve el resultado de una compilación de TPU. TPUEmbeddingActivations Una operación que permite la diferenciación de las incrustaciones de TPU. TPUOrdinalSelector Un selector de núcleo de TPU Op. Entrada particionada de TPU <T> Una operación que agrupa una lista de entradas particionadas. TPUPartitionedInputV2 <T> Una operación que agrupa una lista de entradas particionadas. Entrada replicada de TPU <T> Conecta N entradas a un cálculo de TPU replicado de N vías. TPURoundRobin Equilibrio de carga por turnos en núcleos de TPU. Variable temporal <T> Devuelve un tensor que se puede mutar, pero solo persiste en un solo paso. TensorArrayGather <T> Reúna elementos específicos de TensorArray en el "valor" de salida. TensorArrayPack <T> TensorArrayRead <T> Lea un elemento de TensorArray en la salida `value`. TensorArrayScatter Dispersa los datos del valor de entrada en elementos específicos de TensorArray. TensorArraySize Obtenga el tamaño actual de TensorArray. TensorArraySplit Divide los datos del valor de entrada en elementos TensorArray. TensorArrayDesempaquetar TensorArrayWrite Empuje un elemento en el tensor_array. TensorListConcatLists TensorListElementShape <T extiende Número> La forma de los elementos de la lista dada, como un tensor. TensorListFromTensor Crea una TensorList que, cuando se apila, tiene el valor de `tensor`. TensorListGather <T> Crea un tensor indexando en TensorList. TensorListGetItem <T> TensorListLength Devuelve el número de tensores en la lista de tensores de entrada. TensorListPushBack Devuelve una lista que tiene el 'Tensor' pasado como último elemento y los otros elementos de la lista dada en 'input_handle'. TensorListPushBackBatch TensorListReserve Lista del tamaño dado con elementos vacíos. TensorListResize Cambia el tamaño de la lista. TensorListScatter Crea una TensorList al indexar en un Tensor. TensorListScatterIntoExistingList Tensor de dispersión en los índices de una lista de entrada. TensorListScatterV2 Crea una TensorList al indexar en un Tensor. TensorListSetItem TensorListSplit Divide un tensor en una lista. TensorListStack <T> Apila todos los tensores de la lista. TensorMapErase Devuelve un mapa de tensor con el elemento de la clave dada borrado. TensorMapHasKey Devuelve si la clave dada existe en el mapa. TensorMapInsertar Devuelve un mapa que es el 'input_handle' con el par clave-valor insertado. TensorMapLookup <U> Devuelve el valor de una clave determinada en un mapa de tensores. TensorMapSize Devuelve el número de tensores en el mapa de tensores de entrada. TensorMapStackKeys <T> Devuelve una pila de tensor de todas las claves en un mapa de tensor. TensorScatterAdd <T> Agrega `actualizaciones` dispersas a un tensor existente según `índices`. TensorScatterMax <T> Aplicar una actualización escasa a un tensor tomando el máximo por elementos. TensorScatterMin <T> TensorScatterSub <T> Resta "actualizaciones" dispersas de un tensor existente de acuerdo con los "índices". TensorScatterUpdate <T> Dispersión de 'actualizaciones' en un tensor existente de acuerdo con 'índices'. TensorStridedSliceUpdate <T> Asigne `valor` a la referencia de valor L dividida de `entrada`. ThreadPoolDataset Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `conjunto_de_datos_de_entrada`. HiloPoolHandle Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `conjunto_de_datos_de_entrada`. Azulejo <T> Construye un tensor al teselar un tensor dado. marca de tiempo Proporciona el tiempo desde la época en segundos. ToBool Convierte un tensor en un predicado escalar. TpuHandleToProtoKey Convierte los identificadores uid de XRT a un formato de entrada compatible con TensorFlow. TridiagonalMatMul <T> Calcular producto con matriz tridiagonal. TridiagonalResolver <T> Resuelve sistemas de ecuaciones tridiagonales. Deshacer lote <T> Invierte la operación de Batch para un solo tensor de salida. UnbatchGrad <T> Gradiente de Unbatch. UnicodeCodificar Encode a tensor of ints into unicode strings. UniformDequantize <U extends Number> Perform dequantization on the quantized Tensor `input`. UniformQuantize <U> Perform quantization on Tensor `input`. UniformQuantizedAdd <T> Perform quantized add of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`. UniformQuantizedClipByValue <T> Perform clip by value on the quantized Tensor `operand`. UniformQuantizedConvolution <U> Perform quantized convolution of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. UniformQuantizedConvolutionHybrid <V extends Number> Perform hybrid quantized convolution of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. UniformQuantizedDot <U> Perform quantized dot of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`. UniformQuantizedDotHybrid <V extends Number> Perform hybrid quantized dot of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. UniformRequantize <U> Given quantized tensor `input`, requantize it with new quantization parameters. UniqueDataset Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`. UnravelIndex <T extends Number> Converts an array of flat indices into a tuple of coordinate arrays. UnsortedSegmentJoin UnwrapDatasetVariant UpperBound <U extends Number> Applies upper_bound(sorted_search_values, values) along each row. VarHandleOp Creates a handle to a Variable resource. VarIsInitializedOp Checks whether a resource handle-based variable has been initialized. Variable <T> Holds state in the form of a tensor that persists across steps. VariableShape <T extends Number> Returns the shape of the variable pointed to by `resource`. Where Returns locations of nonzero / true values in a tensor. Where3 <T> Selects elements from `x` or `y`, depending on `condition`. WindowOp WorkerHeartbeat Worker heartbeat op. WrapDatasetVariant XlaConcatND <T> Concats input tensor across all dimensions. XlaRecvFromHost <T> An op to receive a tensor from the host. XlaRecvTPUEmbeddingDeduplicationData Receives deduplication data (indices and weights) from the embedding core. 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.

Interface implemented by operands of a TensorFlow operation.

Example usage:

// The "decodeJpeg" operation can be used as an operand to the "cast" operation
 Operand<UInt8> decodeJpeg = ops.image().decodeJpeg(...);
 ops.math().cast(decodeJpeg, DataType.FLOAT);

 // The output "y" of the "unique" operation can be used as an operand to the "cast" operation
 Output<Integer> y = ops.array().unique(...).y();
 ops.math().cast(y, Float.class);

 // The "split" operation can be used as operand list to the "concat" operation
 Iterable<? extends Operand<Float>> split = ops.array().split(...);
 ops.array().concat(0, split);
 

Public Methods

abstract Output <T>

asOutput () Returns the symbolic handle of a tensor.

Public Methods

public abstract Output <T> asOutput ()

Returns the symbolic handle of a tensor.

Inputs to TensorFlow operations are outputs of another TensorFlow operation. This method is used to obtain a symbolic handle that represents the computation of the input.

See Also

• OperationBuilder.addInput(Output)

,

public interface Operand

Known Indirect Subclasses All , AllToAll <T>, AnonymousHashTable , AnonymousIteratorV3 , AnonymousMultiDeviceIteratorV3 , AnonymousMutableDenseHashTable , AnonymousMutableHashTable , AnonymousMutableHashTableOfTensors , Any , ApplyAdagradV2 <T>, AssertCardinalityDataset , AssertNextDataset , AssertPrevDataset , Assign <T>, AssignAdd <T>, and 475 others. All Computes the "logical and" of elements across dimensions of a tensor. AllToAll <T> An Op to exchange data across TPU replicas. AnonymousHashTable Creates a uninitialized anonymous hash table. AnonymousIteratorV3 A container for an iterator resource. AnonymousMultiDeviceIteratorV3 A container for a multi device iterator resource. AnonymousMutableDenseHashTable Creates an empty anonymous mutable hash table that uses tensors as the backing store. AnonymousMutableHashTable Creates an empty anonymous mutable hash table. AnonymousMutableHashTableOfTensors Creates an empty anonymous mutable hash table of vector values. Any Computes the "logical or" of elements across dimensions of a tensor. ApplyAdagradV2 <T> Update '*var' according to the adagrad scheme. AssertCardinalityDataset AssertNextDataset A transformation that asserts which transformations happen next. AssertPrevDataset A transformation that asserts which transformations happened previously. Assign <T> Update 'ref' by assigning 'value' to it. AssignAdd <T> Update 'ref' by adding 'value' to it. AssignSub <T> Update 'ref' by subtracting 'value' from it. AutoShardDataset Creates a dataset that shards the input dataset. BandedTriangularSolve <T> Barrier Defines a barrier that persists across different graph executions. BarrierIncompleteSize Computes the number of incomplete elements in the given barrier. BarrierReadySize Computes the number of complete elements in the given barrier. BatchMatMulV2 <T> Multiplies slices of two tensors in batches. BatchMatMulV3 <V> Multiplies slices of two tensors in batches. BatchToSpace <T> BatchToSpace for 4-D tensors of type T. BatchToSpaceNd <T> BatchToSpace for ND tensors of type T. BesselI0 <T extends Number> BesselI1 <T extends Number> BesselJ0 <T extends Number> BesselJ1 <T extends Number> BesselK0 <T extends Number> BesselK0e <T extends Number> BesselK1 <T extends Number> BesselK1e <T extends Number> BesselY0 <T extends Number> BesselY1 <T extends Number> Bitcast <U> Bitcasts a tensor from one type to another without copying data. BoostedTreesAggregateStats Aggregates the summary of accumulated stats for the batch. BoostedTreesCenterBias Calculates the prior from the training data (the bias) and fills in the first node with the logits' prior. BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp Creates a handle to a BoostedTreesEnsembleResource BoostedTreesExampleDebugOutputs Debugging/model interpretability outputs for each example. BoostedTreesMakeStatsSummary Makes the summary of accumulated stats for the batch. BoostedTreesPredict Runs multiple additive regression ensemble predictors on input instances and computes the logits. BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp Creates a handle to a BoostedTreesQuantileStreamResource. BroadcastDynamicShape <T extends Number> Return the shape of s0 op s1 with broadcast. BroadcastTo <T> Broadcast an array for a compatible shape. Bucketize Bucketizes 'input' based on 'boundaries'. CSRSparseMatrixToDense <T> Convert a (possibly batched) CSRSparseMatrix to dense. CSVDataset CSVDatasetV2 CacheDatasetV2 CheckNumericsV2 <T extends Number> Checks a tensor for NaN, -Inf and +Inf values. ChooseFastestDataset ClipByValue <T> Clips tensor values to a specified min and max. CollateTPUEmbeddingMemory An op that merges the string-encoded memory config protos from all hosts. CollectiveAllToAllV2 <T extends Number> Mutually exchanges multiple tensors of identical type and shape. CollectiveAllToAllV3 <T extends Number> Mutually exchanges multiple tensors of identical type and shape. CollectiveBcastRecvV2 <U> Receives a tensor value broadcast from another device. CollectiveBcastSendV2 <T> Broadcasts a tensor value to one or more other devices. CollectiveGather <T extends Number> Mutually accumulates multiple tensors of identical type and shape. CollectiveGatherV2 <T extends Number> Mutually accumulates multiple tensors of identical type and shape. CollectiveInitializeCommunicator Initializes a group for collective operations. CollectivePermute <T> An Op to permute tensors across replicated TPU instances. CollectiveReduceScatterV2 <T extends Number> Mutually reduces multiple tensors of identical type and shape and scatters the result. CollectiveReduceV2 <T extends Number> Mutually reduces multiple tensors of identical type and shape. CollectiveReduceV3 <T extends Number> Mutually reduces multiple tensors of identical type and shape. CompositeTensorVariantFromComponents Encodes an `ExtensionType` value into a `variant` scalar Tensor. CompressElement Compresses a dataset element. ComputeBatchSize Computes the static batch size of a dataset sans partial batches. ComputeDedupDataTupleMask An op computes tuple mask of deduplication data from embedding core. Concat <T> Concatenates tensors along one dimension. ConfigureAndInitializeGlobalTPU An op that sets up the centralized structures for a distributed TPU system. ConfigureDistributedTPU Sets up the centralized structures for a distributed TPU system. ConfigureTPUEmbeddingHost An op that configures the TPUEmbedding software on a host. ConfigureTPUEmbeddingMemory An op that configures the TPUEmbedding software on a host. Constant <T> An operator producing a constant value. Conv2DBackpropFilterV2 <T extends Number> Computes the gradients of convolution with respect to the filter. Conv2DBackpropInputV2 <T extends Number> Computes the gradients of convolution with respect to the input. Copy <T> Copy a tensor from CPU-to-CPU or GPU-to-GPU. CopyHost <T> Copy a tensor to host. CopyToMesh <T> CopyToMeshGrad <T> CountUpTo <T extends Number> Increments 'ref' until it reaches 'limit'. CrossReplicaSum <T extends Number> An Op to sum inputs across replicated TPU instances. CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T extends Number> Converts CudnnRNN params from canonical form to usable form. CumulativeLogsumexp <T extends Number> Compute the cumulative product of the tensor `x` along `axis`. DataServiceDataset Creates a dataset that reads data from the tf.data service. DataServiceDatasetV2 Creates a dataset that reads data from the tf.data service. DatasetCardinality Returns the cardinality of `input_dataset`. DatasetFromGraph Creates a dataset from the given `graph_def`. DatasetToGraphV2 Returns a serialized GraphDef representing `input_dataset`. Dawsn <T extends Number> DebugGradientIdentity <T> Identity op for gradient debugging. DebugGradientRefIdentity <T> Identity op for gradient debugging. DebugIdentity <T> Provides an identity mapping of the non-Ref type input tensor for debugging. DebugIdentityV2 <T> Debug Identity V2 Op. DebugNanCount Debug NaN Value Counter Op. DebugNumericSummary Debug Numeric Summary Op. DebugNumericSummaryV2 <U extends Number> Debug Numeric Summary V2 Op. DecodeImage <T extends Number> Function for decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg, and decode_png. DecodePaddedRaw <T extends Number> Reinterpret the bytes of a string as a vector of numbers. DeepCopy <T> Makes a copy of `x`. DenseBincount <U extends Number> Counts the number of occurrences of each value in an integer array. DenseToCSRSparseMatrix Converts a dense tensor to a (possibly batched) CSRSparseMatrix. DestroyTemporaryVariable <T> Destroys the temporary variable and returns its final value. DeviceIndex Return the index of device the op runs. DirectedInterleaveDataset A substitute for `InterleaveDataset` on a fixed list of `N` datasets. DrawBoundingBoxesV2 <T extends Number> Draw bounding boxes on a batch of images. DummyIterationCounter DummyMemoryCache DummySeedGenerator DynamicStitch <T> Interleave the values from the `data` tensors into a single tensor. EditDistance Computes the (possibly normalized) Levenshtein Edit Distance. Einsum <T> Tensor contraction according to Einstein summation convention. Empty <T> Creates a tensor with the given shape. EmptyTensorList Creates and returns an empty tensor list. EmptyTensorMap Creates and returns an empty tensor map. EncodeProto The op serializes protobuf messages provided in the input tensors. EnsureShape <T> Ensures that the tensor's shape matches the expected shape. Enter <T> Creates or finds a child frame, and makes `data` available to the child frame. Erfinv <T extends Number> EuclideanNorm <T> Computes the euclidean norm of elements across dimensions of a tensor. ExecuteTPUEmbeddingPartitioner An op that executes the TPUEmbedding partitioner on the central configuration device and computes the HBM size (in bytes) required for TPUEmbedding operation. Exit <T> Exits the current frame to its parent frame. ExpandDims <T> Inserts a dimension of 1 into a tensor's shape. ExperimentalAutoShardDataset Creates a dataset that shards the input dataset. ExperimentalBytesProducedStatsDataset Records the bytes size of each element of `input_dataset` in a StatsAggregator. ExperimentalChooseFastestDataset ExperimentalDatasetCardinality Returns the cardinality of `input_dataset`. ExperimentalDenseToSparseBatchDataset Creates a dataset that batches input elements into a SparseTensor. ExperimentalLatencyStatsDataset Records the latency of producing `input_dataset` elements in a StatsAggregator. ExperimentalMatchingFilesDataset ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset Creates a dataset that overrides the maximum intra-op parallelism. ExperimentalParseExampleDataset Transforms `input_dataset` containing `Example` protos as vectors of DT_STRING into a dataset of `Tensor` or `SparseTensor` objects representing the parsed features. ExperimentalPrivateThreadPoolDataset Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. ExperimentalRandomDataset Creates a Dataset that returns pseudorandom numbers. ExperimentalRebatchDataset Creates a dataset that changes the batch size. ExperimentalSetStatsAggregatorDataset ExperimentalSlidingWindowDataset Creates a dataset that passes a sliding window over `input_dataset`. ExperimentalSqlDataset Creates a dataset that executes a SQL query and emits rows of the result set. ExperimentalStatsAggregatorHandle Creates a statistics manager resource. ExperimentalStatsAggregatorSummary Produces a summary of any statistics recorded by the given statistics manager. ExperimentalUnbatchDataset A dataset that splits the elements of its input into multiple elements. Expint <T extends Number> ExtractGlimpseV2 Extracts a glimpse from the input tensor. ExtractVolumePatches <T extends Number> Extract `patches` from `input` and put them in the `"depth"` output dimension. Fill <U> Creates a tensor filled with a scalar value. FinalizeDataset Creates a dataset by applying tf.data.Options to `input_dataset`. Fingerprint Generates fingerprint values. FresnelCos <T extends Number> FresnelSin <T extends Number> Gather <T> Gather slices from `params` axis `axis` according to `indices`. GatherNd <T> Gather slices from `params` into a Tensor with shape specified by `indices`. GetOptions Returns the tf.data.Options attached to `input_dataset`. GetSessionHandle Store the input tensor in the state of the current session. GetSessionTensor <T> Get the value of the tensor specified by its handle. GuaranteeConst <T> Gives a guarantee to the TF runtime that the input tensor is a constant. HashTable Creates a non-initialized hash table. HistogramFixedWidth <U extends Number> Return histogram of values. Identity <T> Return a tensor with the same shape and contents as the input tensor or value. IgnoreErrorsDataset Creates a dataset that contains the elements of `input_dataset` ignoring errors. ImageProjectiveTransformV2 <T extends Number> Applies the given transform to each of the images. ImageProjectiveTransformV3 <T extends Number> Applies the given transform to each of the images. ImmutableConst <T> Returns immutable tensor from memory region. InfeedDequeue <T> A placeholder op for a value that will be fed into the computation. InplaceAdd <T> Adds v into specified rows of x. InplaceSub <T> Subtracts `v` into specified rows of `x`. InplaceUpdate <T> Updates specified rows 'i' with values 'v'. IsBoostedTreesEnsembleInitialized Checks whether a tree ensemble has been initialized. IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized Checks whether a quantile stream has been initialized. IsTPUEmbeddingInitialized Whether TPU Embedding is initialized in a distributed TPU system. IsVariableInitialized Checks whether a tensor has been initialized. IteratorGetDevice Returns the name of the device on which `resource` has been placed. KMC2ChainInitialization Returns the index of a data point that should be added to the seed set. KmeansPlusPlusInitialization Selects num_to_sample rows of input using the KMeans++ criterion. KthOrderStatistic Computes the Kth order statistic of a data set. LMDBDataset Creates a dataset that emits the key-value pairs in one or more LMDB files. LinSpace <T extends Number> Generates values in an interval. ListDataset Creates a dataset that emits each of `tensors` once. LookupTableFind <U> Looks up keys in a table, outputs the corresponding values. 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. MakeUnique Make all elements in the non-Batch dimension unique, but \"close\" to their initial value. MapIncompleteSize Op returns the number of incomplete elements in the underlying container. MapSize Op returns the number of elements in the underlying container. MatrixDiagPartV2 <T> Returns the batched diagonal part of a batched tensor. MatrixDiagPartV3 <T> Returns the batched diagonal part of a batched tensor. MatrixDiagV2 <T> Returns a batched diagonal tensor with given batched diagonal values. MatrixDiagV3 <T> Returns a batched diagonal tensor with given batched diagonal values. MatrixSetDiagV2 <T> Returns a batched matrix tensor with new batched diagonal values. MatrixSetDiagV3 <T> Returns a batched matrix tensor with new batched diagonal values. Max <T> Computes the maximum of elements across dimensions of a tensor. MaxIntraOpParallelismDataset Creates a dataset that overrides the maximum intra-op parallelism. MergeDedupData An op merges elements of integer and float tensors into deduplication data as XLA tuple. Min <T> Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor. MirrorPad <T> Pads a tensor with mirrored values. MirrorPadGrad <T> Gradient op for `MirrorPad` op. MulNoNan <T> Returns x * y element-wise. MutableDenseHashTable Creates an empty hash table that uses tensors as the backing store. MutableHashTable Creates an empty hash table. MutableHashTableOfTensors Creates an empty hash table. Mutex Creates a Mutex resource that can be locked by `MutexLock`. 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> 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. NonSerializableDataset OneHot <U> Returns a one-hot tensor. 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`. OptionsDataset Creates a dataset by attaching tf.data.Options to `input_dataset`. OrderedMapIncompleteSize Op returns the number of incomplete elements in the underlying container. OrderedMapSize Op returns the number of elements in the underlying container. OutfeedDequeue <T> Retrieves a single tensor from the computation outfeed. OutfeedDequeueV2 <T> Retrieves a single tensor from the computation outfeed. Output <T> A symbolic handle to a tensor produced by an Operation . Pad <T> Pads a tensor. ParallelBatchDataset ParallelConcat <T> Concatenates a list of `N` tensors along the first dimension. ParallelDynamicStitch <T> Interleave the values from the `data` tensors into a single tensor. ParseExampleDatasetV2 Transforms `input_dataset` containing `Example` protos as vectors of DT_STRING into a dataset of `Tensor` or `SparseTensor` objects representing the parsed features. Placeholder <T> A placeholder op for a value that will be fed into the computation. 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. PrelinearizeTuple An op which linearizes multiple Tensor values to an opaque variant tensor. PrivateThreadPoolDataset Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. Prod <T> Computes the product of elements across dimensions of a tensor. QuantizeAndDequantizeV4 <T extends Number> Quantizes then dequantizes a tensor. QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extends Number> RaggedBincount <U extends Number> Counts the number of occurrences of each value in an integer array. RaggedTensorToTensor <U> Create a dense tensor from a ragged tensor, possibly altering its shape. RaggedTensorToVariant Encodes a `RaggedTensor` into a `variant` Tensor. RaggedTensorToVariantGradient <U> Helper used to compute the gradient for `RaggedTensorToVariant`. RandomDatasetV2 Creates a Dataset that returns pseudorandom numbers. RandomIndexShuffle <T extends Number> Outputs the position of `value` in a permutation of [0, ..., max_index]. Range <T extends Number> Creates a sequence of numbers. Rank Returns the rank of a tensor. ReadVariableOp <T> Reads the value of a variable. RebatchDataset Creates a dataset that changes the batch size. RebatchDatasetV2 Creates a dataset that changes the batch size. Recv <T> Receives the named tensor from send_device on recv_device. ReduceAll Computes the "logical and" of elements across dimensions of a tensor. ReduceAny Computes the "logical or" of elements across dimensions of a tensor. ReduceMax <T> Computes the maximum of elements across dimensions of a tensor. ReduceMin <T> Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor. ReduceProd <T> Computes the product of elements across dimensions of a tensor. ReduceSum <T> Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. RefEnter <T> Creates or finds a child frame, and makes `data` available to the child frame. RefExit <T> Exits the current frame to its parent frame. RefIdentity <T> Return the same ref tensor as the input ref tensor. RefNextIteration <T> Makes its input available to the next iteration. RefSelect <T> Forwards the `index`th element of `inputs` to `output`. RegisterDataset Registers a dataset with the tf.data service. RegisterDatasetV2 Registers a dataset with the tf.data service. Relayout <T> RelayoutGrad <T> Reshape <T> Reshapes a tensor. ResourceAccumulatorNumAccumulated Returns the number of gradients aggregated in the given accumulators. ResourceAccumulatorTakeGradient <T> Extracts the average gradient in the given ConditionalAccumulator. ResourceConditionalAccumulator A conditional accumulator for aggregating gradients. ResourceCountUpTo <T extends Number> Increments variable pointed to by 'resource' until it reaches 'limit'. ResourceGather <U> Gather slices from the variable pointed to by `resource` according to `indices`. ResourceGatherNd <U> RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters Retrieve SGD embedding parameters. Reverse <T> Reverses specific dimensions of a tensor. ReverseSequence <T> Reverses variable length slices. RewriteDataset RiscAbs <T extends Number> RiscAdd <T extends Number> Returns x + y element-wise. RiscBinaryArithmetic <T extends Number> RiscBinaryComparison RiscBitcast <U> RiscBroadcast <T> RiscCast <U> RiscCeil <T extends Number> RiscCholesky <T extends Number> RiscConcat <T> RiscConv <T extends Number> RiscCos <T extends Number> RiscDiv <T extends Number> RiscDot <T extends Number> RiscExp <T extends Number> RiscFft <T> RiscFloor <T extends Number> RiscGather <T> RiscImag <U extends Number> RiscIsFinite RiscLog <T extends Number> RiscLogicalAnd RiscLogicalNot RiscLogicalOr RiscMax <T extends Number> Returns max(x, y) element-wise. RiscMin <T extends Number> RiscMul <T extends Number> RiscNeg <T extends Number> RiscPad <T extends Number> RiscPool <T extends Number> RiscPow <T extends Number> RiscRandomUniform RiscReal <U extends Number> RiscReduce <T extends Number> RiscRem <T extends Number> RiscReshape <T extends Number> RiscReverse <T extends Number> RiscScatter <U extends Number> RiscShape <U extends Number> RiscSign <T extends Number> RiscSlice <T extends Number> RiscSort <T extends Number> RiscSqueeze <T> RiscSub <T extends Number> RiscTranspose <T> RiscTriangularSolve <T extends Number> RiscUnary <T extends Number> RngReadAndSkip Advance the counter of a counter-based RNG. Roll <T> Rolls the elements of a tensor along an axis. SamplingDataset Creates a dataset that takes a Bernoulli sample of the contents of another dataset. ScaleAndTranslate ScaleAndTranslateGrad <T extends Number> ScatterAdd <T> Adds sparse updates to a variable reference. ScatterDiv <T> Divides a variable reference by sparse updates. ScatterMax <T extends Number> Reduces sparse updates into a variable reference using the `max` operation. ScatterMin <T extends Number> Reduces sparse updates into a variable reference using the `min` operation. ScatterMul <T> Multiplies sparse updates into a variable reference. ScatterNd <U> Scatters `updates` into a tensor of shape `shape` according to `indices`. ScatterNdAdd <T> Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. ScatterNdMax <T> Computes element-wise maximum. ScatterNdMin <T> Computes element-wise minimum. ScatterNdNonAliasingAdd <T> Applies sparse addition to `input` using individual values or slices from `updates` according to indices `indices`. ScatterNdSub <T> Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. ScatterNdUpdate <T> Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. ScatterSub <T> Subtracts sparse updates to a variable reference. ScatterUpdate <T> Applies sparse updates to a variable reference. SegmentMaxV2 <T extends Number> Computes the maximum along segments of a tensor. SegmentMinV2 <T extends Number> Computes the minimum along segments of a tensor. SegmentProdV2 <T> Computes the product along segments of a tensor. SegmentSumV2 <T> Computes the sum along segments of a tensor. SelectV2 <T> SetSize Number of unique elements along last dimension of input `set`. Shape <U extends Number> Returns the shape of a tensor. ShardDataset Creates a `Dataset` that includes only 1/`num_shards` of this dataset. ShuffleAndRepeatDatasetV2 ShuffleDatasetV2 ShuffleDatasetV3 ShutdownTPUSystem An op that shuts down the TPU system. Size <U extends Number> Returns the size of a tensor. SleepDataset Slice <T> Return a slice from 'input'. SlidingWindowDataset Creates a dataset that passes a sliding window over `input_dataset`. Snapshot <T> Returns a copy of the input tensor. SnapshotDataset Creates a dataset that will write to / read from a snapshot. SnapshotDatasetReader SnapshotNestedDatasetReader SobolSample <T extends Number> Generates points from the Sobol sequence. SpaceToBatchNd <T> SpaceToBatch for ND tensors of type T. SparseApplyAdagradV2 <T> Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. SparseBincount <U extends Number> Counts the number of occurrences of each value in an integer array. SparseMatrixAdd Sparse addition of two CSR matrices, C = alpha * A + beta * B. SparseMatrixMatMul <T> Matrix-multiplies a sparse matrix with a dense matrix. SparseMatrixMul Element-wise multiplication of a sparse matrix with a dense tensor. SparseMatrixNNZ Returns the number of nonzeroes of `sparse_matrix`. SparseMatrixOrderingAMD Computes the Approximate Minimum Degree (AMD) ordering of `input`. SparseMatrixSoftmax Calculates the softmax of a CSRSparseMatrix. SparseMatrixSoftmaxGrad Calculates the gradient of the SparseMatrixSoftmax op. SparseMatrixSparseCholesky Computes the sparse Cholesky decomposition of `input`. SparseMatrixSparseMatMul Sparse-matrix-multiplies two CSR matrices `a` and `b`. SparseMatrixTranspose Transposes the inner (matrix) dimensions of a CSRSparseMatrix. SparseMatrixZeros Creates an all-zeros CSRSparseMatrix with shape `dense_shape`. SparseSegmentSumGrad <T extends Number> Computes gradients for SparseSegmentSum. SparseTensorToCSRSparseMatrix Converts a SparseTensor to a (possibly batched) CSRSparseMatrix. Spence <T extends Number> Squeeze <T> Removes dimensions of size 1 from the shape of a tensor. Stack <T> Packs a list of `N` rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor. StageSize Op returns the number of elements in the underlying container. StatefulRandomBinomial <V extends Number> StatefulStandardNormal <U> Outputs random values from a normal distribution. StatefulStandardNormalV2 <U> Outputs random values from a normal distribution. StatefulTruncatedNormal <U> Outputs random values from a truncated normal distribution. StatefulUniform <U> Outputs random values from a uniform distribution. StatefulUniformFullInt <U> Outputs random integers from a uniform distribution. StatefulUniformInt <U> Outputs random integers from a uniform distribution. StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends Number> StatelessRandomBinomial <W extends Number> Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a binomial distribution. StatelessRandomGammaV2 <V extends Number> Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution. StatelessRandomGammaV3 <U extends Number> Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution. StatelessRandomGetAlg Picks the best counter-based RNG algorithm based on device. 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. 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 StopGradient <T> Stops gradient computation. StridedSlice <T> Return a strided slice from `input`. StridedSliceAssign <T> Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. StridedSliceGrad <U> Returns the gradient of `StridedSlice`. StringLower Converts all uppercase characters into their respective lowercase replacements. StringUpper Converts all lowercase characters into their respective uppercase replacements. Sum <T> Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. TPUCompilationResult Returns the result of a TPU compilation. TPUEmbeddingActivations An op enabling differentiation of TPU Embeddings. TPUOrdinalSelector A TPU core selector Op. TPUPartitionedInput <T> An op that groups a list of partitioned inputs together. TPUPartitionedInputV2 <T> An op that groups a list of partitioned inputs together. TPUReplicatedInput <T> Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation. TPURoundRobin Round-robin load balancing on TPU cores. TemporaryVariable <T> Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step. TensorArrayGather <T> Gather specific elements from the TensorArray into output `value`. TensorArrayPack <T> TensorArrayRead <T> Read an element from the TensorArray into output `value`. TensorArrayScatter Scatter the data from the input value into specific TensorArray elements. TensorArraySize Get the current size of the TensorArray. TensorArraySplit Split the data from the input value into TensorArray elements. TensorArrayUnpack TensorArrayWrite Push an element onto the tensor_array. TensorListConcatLists 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. TensorListPushBack Returns a list which has the passed-in `Tensor` as last element and the other elements of the given list in `input_handle`. TensorListPushBackBatch TensorListReserve List of the given size with empty elements. TensorListResize Resizes the list. TensorListScatter Creates a TensorList by indexing into a Tensor. TensorListScatterIntoExistingList Scatters tensor at indices in an input list. TensorListScatterV2 Creates a TensorList by indexing into a Tensor. TensorListSetItem TensorListSplit Splits a tensor into a list. TensorListStack <T> Stacks all tensors in the list. TensorMapErase Returns a tensor map with item from given key erased. TensorMapHasKey Returns whether the given key exists in the map. TensorMapInsert Returns a map that is the 'input_handle' with the given key-value pair inserted. TensorMapLookup <U> Returns the value from a given key in a tensor map. TensorMapSize Returns the number of tensors in the input tensor map. TensorMapStackKeys <T> Returns a Tensor stack of all keys in a tensor map. TensorScatterAdd <T> Adds sparse `updates` to an existing tensor according to `indices`. TensorScatterMax <T> Apply a sparse update to a tensor taking the element-wise maximum. TensorScatterMin <T> TensorScatterSub <T> Subtracts sparse `updates` from an existing tensor according to `indices`. TensorScatterUpdate <T> Scatter `updates` into an existing tensor according to `indices`. TensorStridedSliceUpdate <T> Assign `value` to the sliced l-value reference of `input`. ThreadPoolDataset Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. ThreadPoolHandle Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. Tile <T> Constructs a tensor by tiling a given tensor. Timestamp Provides the time since epoch in seconds. ToBool Converts a tensor to a scalar predicate. TpuHandleToProtoKey Converts XRT's uid handles to TensorFlow-friendly input format. TridiagonalMatMul <T> Calculate product with tridiagonal matrix. TridiagonalSolve <T> Solves tridiagonal systems of equations. Unbatch <T> Reverses the operation of Batch for a single output Tensor. UnbatchGrad <T> Gradient of Unbatch. UnicodeEncode Encode a tensor of ints into unicode strings. UniformDequantize <U extends Number> Perform dequantization on the quantized Tensor `input`. UniformQuantize <U> Perform quantization on Tensor `input`. UniformQuantizedAdd <T> Perform quantized add of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`. UniformQuantizedClipByValue <T> Perform clip by value on the quantized Tensor `operand`. UniformQuantizedConvolution <U> Perform quantized convolution of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. UniformQuantizedConvolutionHybrid <V extends Number> Perform hybrid quantized convolution of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. UniformQuantizedDot <U> Perform quantized dot of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`. UniformQuantizedDotHybrid <V extends Number> Perform hybrid quantized dot of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. UniformRequantize <U> Given quantized tensor `input`, requantize it with new quantization parameters. UniqueDataset Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`. UnravelIndex <T extends Number> Converts an array of flat indices into a tuple of coordinate arrays. UnsortedSegmentJoin UnwrapDatasetVariant UpperBound <U extends Number> Applies upper_bound(sorted_search_values, values) along each row. VarHandleOp Creates a handle to a Variable resource. VarIsInitializedOp Checks whether a resource handle-based variable has been initialized. Variable <T> Holds state in the form of a tensor that persists across steps. VariableShape <T extends Number> Returns the shape of the variable pointed to by `resource`. Where Returns locations of nonzero / true values in a tensor. Where3 <T> Selects elements from `x` or `y`, depending on `condition`. WindowOp WorkerHeartbeat Worker heartbeat op. WrapDatasetVariant XlaConcatND <T> Concats input tensor across all dimensions. XlaRecvFromHost <T> An op to receive a tensor from the host. XlaRecvTPUEmbeddingDeduplicationData Receives deduplication data (indices and weights) from the embedding core. 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.

Interface implemented by operands of a TensorFlow operation.

Example usage:

// The "decodeJpeg" operation can be used as an operand to the "cast" operation
 Operand<UInt8> decodeJpeg = ops.image().decodeJpeg(...);
 ops.math().cast(decodeJpeg, DataType.FLOAT);

 // The output "y" of the "unique" operation can be used as an operand to the "cast" operation
 Output<Integer> y = ops.array().unique(...).y();
 ops.math().cast(y, Float.class);

 // The "split" operation can be used as operand list to the "concat" operation
 Iterable<? extends Operand<Float>> split = ops.array().split(...);
 ops.array().concat(0, split);
 

Public Methods

abstract Output <T>

asOutput () Returns the symbolic handle of a tensor.

Public Methods

public abstract Output <T> asOutput ()

Returns the symbolic handle of a tensor.

Inputs to TensorFlow operations are outputs of another TensorFlow operation. This method is used to obtain a symbolic handle that represents the computation of the input.

See Also

• OperationBuilder.addInput(Output)