Operand

interface pública Operando

Subclasses indiretas conhecidas All , AllToAll <T>, AnonymousHashTable , AnonymousIteratorV3 , AnonymousMultiDeviceIteratorV3 , AnonymousMutableDenseHashTable , AnonymousMutableHashTable , AnonymousMutableHashTableOfTensors , Any , ApplyAdagradV2 <T>, AssertCardinalityDataset , AssertNextDataset , Assert , AssertPrevTset , outros <. Todos Calcula o "e lógico" dos elementos nas dimensões de um tensor. TodosParaTodos <T> Uma opção para trocar dados entre réplicas de TPU. AnonymousHashTable Cria uma tabela hash anônima não inicializada. AnonymousIteratorV3 Um contêiner para um recurso iterador. AnonymousMultiDeviceIteratorV3 Um contêiner para um recurso iterador de vários dispositivos. AnonymousMutableDenseHashTable Cria uma tabela de hash mutável anônima vazia que usa tensores como armazenamento de apoio. AnonymousMutableHashTable Cria uma tabela hash mutável anônima vazia. AnonymousMutableHashTableOfTensors Cria uma tabela hash mutável anônima vazia de valores vetoriais. Qualquer Calcula o "ou lógico" dos elementos nas dimensões de um tensor. AplicarAdagradV2 <T> Atualize '*var' de acordo com o esquema adagrad. AssertCardinalityDataset AssertNextDataset Uma transformação que afirma quais transformações acontecerão a seguir. AssertPrevDataset Uma transformação que afirma quais transformações ocorreram anteriormente. Atribuir <T> Atualize 'ref' atribuindo 'value' a ele. Atribuir Adicionar <T> Atualize 'ref' adicionando 'value' a ele. AssignSub <T> Atualize 'ref' subtraindo 'value' dele. AutoShardDataset Cria um conjunto de dados que fragmenta o conjunto de dados de entrada. BandedTriangularResolve <T> Barreira Define uma barreira que persiste em diferentes execuções de gráfico. Barreira IncompletaTamanho Calcula o número de elementos incompletos na barreira especificada. BarrierReadySize Calcula o número de elementos completos na barreira especificada. BatchMatMulV2 <T> Multiplica fatias de dois tensores em lotes. BatchMatMulV3 <V> Multiplica fatias de dois tensores em lotes. BatchToSpace <T> BatchToSpace para tensores 4-D do tipo T. BatchToSpaceNd <T> BatchToSpace para tensores ND do tipo T. BesselI0 <T estende Número> BesselI1 <T estende Número> BesselJ0 <T estende Número> BesselJ1 <T estende o número> BesselK0 <T estende Número> BesselK0e <T estende Número> BesselK1 <T estende Número> BesselK1e <T estende Número> BesselY0 <T estende Número> BesselY1 <T estende Número> Bitcast <U> Bitcasts um tensor de um tipo para outro sem copiar dados. BoostedTreesAggregateStats Agrega o resumo das estatísticas acumuladas para o lote. BoostedTreesCenterBias Calcula o prior a partir dos dados de treinamento (o viés) e preenche o primeiro nó com o logits a priori. BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp Cria um identificador para um BoostedTreesEnsembleResource BoostedTreesExampleDebugOutputs Saídas de interpretabilidade de depuração/modelo para cada exemplo. BoostedTreesMakeStatsSummary Faz o resumo das estatísticas acumuladas para o lote. BoostedTreesPredict Executa vários preditores de conjunto de regressão aditiva em instâncias de entrada e calcula os logits. BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp Cria um identificador para um BoostedTreesQuantileStreamResource. BroadcastDynamicShape <T estende o número> Retorne a forma de s0 op s1 com broadcast. TransmitirPara <T> Transmitir uma matriz para uma forma compatível. Balde Faz intervalos de 'entrada' com base em 'limites'. CSRSparseMatrixToDense <T> Converta um CSRSparseMatrix (possivelmente em lote) em denso. Conjunto de dados CSV CSVDatasetV2 CacheDatasetV2 CheckNumericsV2 <T estende o número> Verifica um tensor para valores NaN, -Inf e +Inf. EscolhaFastestDataset ClipPorValor <T> Corta os valores do tensor para um mínimo e máximo especificados. CollateTPUEmbeddingMemory Uma operação que mescla os protos de configuração de memória codificados por string de todos os hosts. CollectiveAllToAllV2 <T extends Number> Troca mutuamente vários tensores de tipo e forma idênticos. CollectiveAllToAllV3 <T extends Number> Troca mutuamente vários tensores de tipo e forma idênticos. CollectiveBcastRecvV2 <U> Recebe um valor de tensor transmitido de outro dispositivo. CollectiveBcastSendV2 <T> Transmite um valor de tensor para um ou mais outros dispositivos. CollectiveGather <T estende o número> Acumula mutuamente vários tensores de tipo e forma idênticos. CollectiveGatherV2 <T extends Number> Acumula mutuamente vários tensores de tipo e forma idênticos. CollectiveInitializeCommunicator Inicializa um grupo para operações coletivas. ColetivoPermute <T> Uma opção para permutar tensores em instâncias de TPU replicadas. CollectiveReduceScatterV2 <T extends Number> Reduz mutuamente vários tensores de tipo e forma idênticos e espalha o resultado. CollectiveReduceV2 <T extends Number> Reduz mutuamente vários tensores de tipo e forma idênticos. CollectiveReduceV3 <T extends Number> Reduz mutuamente vários tensores de tipo e forma idênticos. CompositeTensorVariantFromComponents Codifica um valor `ExtensionType` em um tensor escalar `variant`. CompressElement Compacta um elemento do conjunto de dados. ComputeBatchSize Calcula o tamanho do lote estático de um conjunto de dados sem lotes parciais. ComputeDedupDataTupleMask Um op calcula a máscara de tupla de dados de desduplicação do núcleo de incorporação. Concat <T> Concatena tensores ao longo de uma dimensão. ConfigureAndInitializeGlobalTPU Uma operação que configura as estruturas centralizadas para um sistema TPU distribuído. ConfigurarDistributedTPU Configura as estruturas centralizadas para um sistema TPU distribuído. ConfigureTPUEmbeddingHost Uma operação que configura o software TPUEmbedding em um host. ConfigureTPUEmbeddingMemory Uma operação que configura o software TPUEmbedding em um host. Constante <T> Um operador que produz um valor constante. Conv2DBackpropFilterV2 <T extends Number> Calcula os gradientes de convolução em relação ao filtro. Conv2DBackpropInputV2 <T extends Number> Calcula os gradientes de convolução em relação à entrada. Copiar <T> Copie um tensor de CPU para CPU ou GPU para GPU. CopiarHost <T> Copie um tensor para hospedar. CopyToMesh <T> CopyToMeshGrad <T> CountUpTo <T estende o número> Incrementa 'ref' até atingir 'limite'. CrossReplicaSum <T estende o número> Uma opção para somar entradas em instâncias de TPU replicadas. CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T extends Number> Converte os parâmetros CudnnRNN da forma canônica para a forma utilizável. CumulativeLogsumexp <T extends Number> Calcule o produto cumulativo do tensor `x` ao longo do `axis`. DataServiceDataset Cria um conjunto de dados que lê dados do serviço tf.data. DataServiceDatasetV2 Cria um conjunto de dados que lê dados do serviço tf.data. DatasetCardinality Retorna a cardinalidade de `input_dataset`. DatasetFromGraph Cria um conjunto de dados a partir do `graph_def` fornecido. DatasetToGraphV2 Retorna um GraphDef serializado representando `input_dataset`. Dawsn <T estende Número> DebugGradientIdentity <T> Operação de identidade para depuração de gradiente. DebugGradientRefIdentity <T> Operação de identidade para depuração de gradiente. DebugIdentity <T> Fornece um mapeamento de identidade do tensor de entrada do tipo não Ref para depuração. DebugIdentityV2 <T> Depurar Identidade V2 Op. DebugNanCount Depurar NaN Value Counter Op. DebugNumericSummary Op. de resumo numérico de depuração DebugNumericSummaryV2 <U estende o número> Resumo numérico de depuração V2 Op. DecodeImage <T extends Number> Função para decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg e decode_png. DecodePaddedRaw <T estende o número> Reinterprete os bytes de uma string como um vetor de números. DeepCopy <T> Faz uma cópia de `x`. DenseBincount <U estende o número> Conta o número de ocorrências de cada valor em uma matriz inteira. DenseToCSRSparseMatrix Converte um tensor denso em um CSRSparseMatrix (possivelmente agrupado). DestroyTemporaryVariable <T> Destrói a variável temporária e retorna seu valor final. DeviceIndex Retorna o índice do dispositivo que a operação executa. DirectedInterleaveDataset Um substituto para `InterleaveDataset` em uma lista fixa de conjuntos de dados `N`. DrawBoundingBoxesV2 <T extends Number> Desenhe caixas delimitadoras em um lote de imagens. DummyIterationCounter DummyMemoryCache DummySeedGenerator Ponto Dinâmico <T> Intercale os valores dos tensores `data` em um único tensor. EditarDistancia Calcula a distância de edição de Levenshtein (possivelmente normalizada). Einsum <T> Contração do tensor de acordo com a convenção de somatório de Einstein. Vazio <T> Cria um tensor com a forma dada. EmptyTensorList Cria e retorna uma lista de tensores vazia. EmptyTensorMap Cria e retorna um mapa tensor vazio. EncodeProto O op serializa as mensagens protobuf fornecidas nos tensores de entrada. GarantirForma <T> Garante que a forma do tensor corresponda à forma esperada. Digite <T> Cria ou localiza um quadro filho e disponibiliza `dados` para o quadro filho. Erfinv <T estende Número> Norma Euclidiana <T> Calcula a norma euclidiana de elementos nas dimensões de um tensor. ExecuteTPUEmbeddingPartitioner Uma operação que executa o particionador TPUEmbedding na configuração central dispositivo e calcula o tamanho do HBM (em bytes) necessário para a operação TPUEmbedding. Sair <T> Sai do quadro atual para seu quadro pai. ExpandDims <T> Insere uma dimensão de 1 na forma de um tensor. ExperimentalAutoShardDataset Cria um conjunto de dados que fragmenta o conjunto de dados de entrada. ExperimentalBytesProposedStatsDataset Registra o tamanho de bytes de cada elemento de `input_dataset` em um StatsAggregator. ExperimentalChooseFastestDataset ExperimentalDatasetCardinality Retorna a cardinalidade de `input_dataset`. ExperimentalDenseToSparseBatchDataset Cria um conjunto de dados que agrupa elementos de entrada em um SparseTensor. ExperimentalLatencyStatsDataset Registra a latência de produção de elementos `input_dataset` em um StatsAggregator. ExperimentalMatchingFilesDataset ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset Cria um conjunto de dados que substitui o paralelismo intra-operacional máximo. ExperimentalParseExampleDataset Transforma `input_dataset` contendo protos `Example` como vetores de DT_STRING em um conjunto de dados de objetos `Tensor` ou `SparseTensor` que representam os recursos analisados. ExperimentalPrivateThreadPoolDataset Cria um conjunto de dados que usa um pool de encadeamento personalizado para calcular `input_dataset`. ExperimentalRandomDataset Cria um conjunto de dados que retorna números pseudoaleatórios. ExperimentalRebatchDataset Cria um conjunto de dados que altera o tamanho do lote. ExperimentalSetStatsAggregatorDataset ExperimentalSlidingWindowDataset Cria um conjunto de dados que passa uma janela deslizante sobre `input_dataset`. ExperimentalSqlDataset Cria um conjunto de dados que executa uma consulta SQL e emite linhas do conjunto de resultados. ExperimentalStatsAggregatorHandle Cria um recurso de gerenciador de estatísticas. ExperimentalStatsAggregatorResumo Produz um resumo de todas as estatísticas registradas pelo gerenciador de estatísticas fornecido. ExperimentalUnbatchDataset Um conjunto de dados que divide os elementos de sua entrada em vários elementos. Expint <T estende Número> ExtractGlimpseV2 Extrai um vislumbre do tensor de entrada. ExtractVolumePatches <T extends Number> Extraia `patches` de `input` e coloque-os na dimensão de saída `"profundidade"`. Preencher <U> Cria um tensor preenchido com um valor escalar. FinalizeDataset Cria um conjunto de dados aplicando tf.data.Options a `input_dataset`. Impressão digital Gera valores de impressão digital. FresnelCos <T estende Número> FresnelSin <T estende o número> Reunir <T> Reúna as fatias do eixo `params` do `eixo` de acordo com os `índices`. Reunir Nd <T> Reúna fatias de `params` em um tensor com forma especificada por `índices`. GetOptions Retorna o tf.data.Options anexado a `input_dataset`. GetSessionHandle Armazene o tensor de entrada no estado da sessão atual. GetSessionTensor <T> Obtenha o valor do tensor especificado por seu identificador. GarantiaConst <T> Garante ao tempo de execução do TF que o tensor de entrada é uma constante. HashTable Cria uma tabela de hash não inicializada. HistogramFixedWidth <U estende o número> Retorna o histograma de valores. Identidade <T> Retorna um tensor com a mesma forma e conteúdo do tensor ou valor de entrada. IgnoreErrorsDataset Cria um conjunto de dados que contém os elementos de `input_dataset` ignorando erros. ImageProjectiveTransformV2 <T extends Number> Aplica a transformação fornecida a cada uma das imagens. ImageProjectiveTransformV3 <T extends Number> Aplica a transformação fornecida a cada uma das imagens. ImmutableConst <T> Retorna o tensor imutável da região da memória. EntradaDefila <T> Uma opção de espaço reservado para um valor que será inserido na computação. InplaceAdd <T> Adiciona v em linhas especificadas de x. InplaceSub <T> Subtrai `v` em linhas especificadas de `x`. InplaceUpdate <T> Atualiza as linhas especificadas 'i' com valores 'v'. IsBoostedTreesEnsembleInitialized Verifica se um conjunto de árvore foi inicializado. IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized Verifica se um fluxo de quantil foi inicializado. IsTPUEmbeddingInitialized Se a incorporação de TPU foi inicializada em um sistema de TPU distribuído. ÉVariávelInicializada Verifica se um tensor foi inicializado. IteratorGetDevice Retorna o nome do dispositivo no qual o `recurso` foi colocado. KMC2ChainInicialization Retorna o índice de um ponto de dados que deve ser adicionado ao conjunto de sementes. KmeansPlusPlusInicialization Seleciona linhas num_to_sample de entrada usando o critério KMeans++. KthOrderStatistic Calcula a estatística de ordem K de um conjunto de dados. Conjunto de dados LMDB Cria um conjunto de dados que emite os pares chave-valor em um ou mais arquivos LMDB. LinSpace <T estende o número> Gera valores em um intervalo. ListDataset Cria um conjunto de dados que emite cada um dos `tensores` uma vez. LookupTableFind <U> Procura as chaves em uma tabela e gera os valores correspondentes. LookupTableSize Calcula o número de elementos na tabela fornecida. LoopCond Encaminha a entrada para a saída. LowerBound <U estende o número> Aplica lower_bound(sorted_search_values, values) ao longo de cada linha. MakeUnique Torne todos os elementos na dimensão não Lote únicos, mas \"próximos\" seu valor inicial. MapIncompleteSize Op retorna o número de elementos incompletos no contêiner subjacente. Tamanho do mapa Op retorna o número de elementos no contêiner subjacente. MatrixDiagPartV2 <T> Retorna a parte diagonal agrupada de um tensor agrupado. MatrixDiagPartV3 <T> Retorna a parte diagonal agrupada de um tensor agrupado. MatrixDiagV2 <T> Retorna um tensor diagonal agrupado com valores diagonais agrupados fornecidos. MatrixDiagV3 <T> Retorna um tensor diagonal agrupado com valores diagonais agrupados fornecidos. MatrixSetDiagV2 <T> Retorna um tensor de matriz em lote com novos valores diagonais em lote. MatrixSetDiagV3 <T> Retorna um tensor de matriz em lote com novos valores diagonais em lote. Máx <T> Calcula o máximo de elementos nas dimensões de um tensor. MaxIntraOpParallelismDataset Cria um conjunto de dados que substitui o paralelismo intra-operacional máximo. MergeDedupData Um op mescla elementos de inteiros e tensores flutuantes em dados de desduplicação como tupla XLA. Min <T> Calcula o mínimo de elementos nas dimensões de um tensor. MirrorPad <T> Preenche um tensor com valores espelhados. MirrorPadGrad <T> Operação de gradiente para operação `MirrorPad`. MulNoNan <T> Retorna x * y elemento a elemento. MutávelDenseHashTable Cria uma tabela de hash vazia que usa tensores como armazenamento de apoio. MutableHashTable Cria uma tabela de hash vazia. MutableHashTableOfTensors Cria uma tabela de hash vazia. mutex Cria um recurso Mutex que pode ser bloqueado por `MutexLock`. MutexLock Bloqueia um recurso mutex. NcclAllReduce <T estende o número> Gera um tensor contendo a redução em todos os tensores de entrada. NcclBroadcast <T estende o número> Envia `input` para todos os dispositivos que estão conectados à saída. NcclReduce <T estende o número> Reduz `input` de `num_devices` usando `reduction` para um único dispositivo. Ndtri <T estende Número> NextDepois <T estende Número> Retorna o próximo valor representável de `x1` na direção de `x2`, por elemento. PróximaIteração <T> Disponibiliza sua entrada para a próxima iteração. NãoDeterminísticoInts <U> Gera alguns inteiros de forma não determinística. Conjunto de dados não serializável OneHot <U> Retorna um tensor one-hot. OnesLike <T> Retorna um tensor de uns com a mesma forma e tipo de x. OptimizeDatasetV2 Cria um conjunto de dados aplicando otimizações relacionadas a `input_dataset`. OpçõesConjunto de dados Cria um conjunto de dados anexando tf.data.Options a `input_dataset`. OrderedMapIncompleteSize Op retorna o número de elementos incompletos no contêiner subjacente. OrderedMapSize Op retorna o número de elementos no contêiner subjacente. OutfeedDequeue <T> Recupera um único tensor da saída de computação. OutfeedDequeueV2 <T> Recupera um único tensor da saída de computação. Saída <T> Um identificador simbólico para um tensor produzido por um Operation . Almofada <T> Almofadas um tensor. ParallelBatchDataset ParallelConcat <T> Concatena uma lista de `N` tensores ao longo da primeira dimensão. ParallelDynamicStitch <T> Intercale os valores dos tensores `data` em um único tensor. ParseExampleDatasetV2 Transforma `input_dataset` contendo protos `Example` como vetores de DT_STRING em um conjunto de dados de objetos `Tensor` ou `SparseTensor` que representam os recursos analisados. Espaço reservado <T> Uma opção de espaço reservado para um valor que será inserido na computação. Espaço reservado com padrão <T> Um op de espaço reservado que passa por `input` quando sua saída não é alimentada. Pré-linearizar Uma operação que lineariza um valor do Tensor para um tensor variante opaco. PrelinearizeTuple Uma operação que lineariza vários valores de tensor para um tensor variante opaco. PrivateThreadPoolDataset Cria um conjunto de dados que usa um pool de encadeamento personalizado para calcular `input_dataset`. Produto <T> Calcula o produto dos elementos nas dimensões de um tensor. QuantizeAndDequantizeV4 <T estende o número> Quantiza e desquantiza um tensor. QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extends Number> RaggedBincount <U estende o número> Conta o número de ocorrências de cada valor em uma matriz inteira. RaggedTensorToTensor <U> Crie um tensor denso a partir de um tensor irregular, possivelmente alterando sua forma. RaggedTensorToVariant Codifica um `RaggedTensor` em um tensor `variant`. RaggedTensorToVariantGradient <U> Auxiliar usado para calcular o gradiente para `RaggedTensorToVariant`. RandomDatasetV2 Cria um conjunto de dados que retorna números pseudoaleatórios. RandomIndexShuffle <T extends Number> Gera a posição de `value` em uma permutação de [0, ..., max_index]. Faixa <T estende Número> Cria uma sequência de números. Classificação Retorna a classificação de um tensor. ReadVariableOp <T> Lê o valor de uma variável. RebatchDataset Cria um conjunto de dados que altera o tamanho do lote. RebatchDatasetV2 Cria um conjunto de dados que altera o tamanho do lote. Recv <T> Recebe o tensor nomeado de send_device em recv_device. Reduzir Tudo Calcula o "e lógico" dos elementos nas dimensões de um tensor. Reduzir Qualquer Calcula o "ou lógico" dos elementos nas dimensões de um tensor. ReduzMáx <T> Calcula o máximo de elementos nas dimensões de um tensor. ReduzirMin <T> Calcula o mínimo de elementos nas dimensões de um tensor. ReduzirProd <T> Calcula o produto dos elementos nas dimensões de um tensor. ReduzirSoma <T> Calcula a soma dos elementos nas dimensões de um tensor. RefEnter <T> Cria ou localiza um quadro filho e disponibiliza `dados` para o quadro filho. RefSair <T> Sai do quadro atual para seu quadro pai. RefIdentidade <T> Retorne o mesmo tensor ref como o tensor ref de entrada. RefNextIteration <T> Disponibiliza sua entrada para a próxima iteração. RefSelecionar <T> Encaminha o elemento `index`th de `inputs` para `output`. RegisterDataset Registra um conjunto de dados com o serviço tf.data. RegisterDatasetV2 Registra um conjunto de dados com o serviço tf.data. Relé <T> RelayoutGrad <T> Remodelar <T> Remodela um tensor. ResourceAccumulatorNumAccumulated Retorna o número de gradientes agregados nos acumuladores fornecidos. ResourceAccumulatorTakeGradient <T> Extrai o gradiente médio no ConditionalAccumulator fornecido. ResourceConditionalAccumulator Um acumulador condicional para agregar gradientes. ResourceCountUpTo <T estende o número> Incrementa a variável apontada por 'recurso' até atingir o 'limite'. Coleta de Recursos <U> Reúna fatias da variável apontada por `recurso` de acordo com `índices`. ResourceGatherNd <U> RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters Recupere os parâmetros de incorporação do SGD. Reverso <T> Inverte dimensões específicas de um tensor. Sequência Reversa <T> Inverte fatias de comprimento variável. RewriteDataset RiscAbs <T estende Número> RiscAdd <T estende o número> Retorna x + y elemento a elemento. RiscBinaryArithmetic <T extends Number> RiscBinaryComparison RiscBitcast <U> RiscBroadcast <T> RiscCast <U> RiscCeil <T extends Number> RiscCholesky <T estende Número> RiscConcat <T> RiscConv <T estende Número> RiscCos <T estende Número> RiscDiv <T estende Número> RiscDot <T estende o número> RiscExp <T estende Número> RiscFft <T> RiscFloor <T estende Número> RiscGather <T> RiscImag <U estende Número> Risco é finito RiscLog <T estende Número> RiscoLógicoE RiscLogicalNot RiscoLógicoOu RiscMax <T estende o número> Retorna max(x, y) por elemento. RiscMin <T estende Número> RiscMul <T estende Número> RiscNeg <T estende o número> RiscPad <T estende o número> RiscPool <T estende o número> RiscPow <T estende o número> RiscRandomUniform RiscReal <U estende Número> RiscReduce <T estende o número> RiscRem <T estende Número> RiscReshape <T estende o número> RiscReverse <T estende o número> RiscScatter <U estende o número> RiscShape <U estende o número> RiscSign <T estende Número> RiscSlice <T estende o número> RiscSort <T estende Número> RiscSqueeze <T> RiscSub <T estende Número> RiscTranspose <T> RiscTriangularSolve <T estende o número> RiscUnário <T estende Número> RngReadAndSkip Avance o contador de um RNG baseado em contador. Role <T> Rola os elementos de um tensor ao longo de um eixo. SamplingDataset Cria um conjunto de dados que obtém uma amostra de Bernoulli do conteúdo de outro conjunto de dados. ScaleAndTranslate ScaleAndTranslateGrad <T estende o número> ScatterAdd <T> Adiciona atualizações esparsas a uma referência de variável. ScatterDiv <T> Divide uma referência de variável por atualizações esparsas. ScatterMax <T estende Número> Reduz atualizações esparsas em uma referência de variável usando a operação `max`. ScatterMin <T estende Número> Reduz atualizações esparsas em uma referência de variável usando a operação `min`. ScatterMul <T> Multiplica atualizações esparsas em uma referência de variável. ScatterNd <U> Dispersa `atualizações` em um tensor de forma `forma` de acordo com `índices`. ScatterNdAdd <T> Aplica adição esparsa a valores individuais ou fatias em uma Variável. ScatterNdMax <T> Calcula o máximo elementar. DispersãoNdMin <T> Calcula o mínimo elementar. ScatterNdNonAliasingAdd <T> Aplica adição esparsa à `entrada` usando valores individuais ou fatias de `atualizações` de acordo com índices `índices`. ScatterNdSub <T> Aplica subtração esparsa a valores individuais ou fatias em uma Variável. ScatterNdUpdate <T> Aplica "atualizações" esparsas a valores individuais ou fatias dentro de um determinado variável de acordo com `índices`. ScatterSub <T> Subtrai atualizações esparsas para uma referência de variável. ScatterUpdate <T> Aplica atualizações esparsas a uma referência de variável. SegmentMaxV2 <T estende Número> Calcula o máximo ao longo dos segmentos de um tensor. SegmentMinV2 <T estende Número> Calcula o mínimo ao longo dos segmentos de um tensor. SegmentProdV2 <T> Calcula o produto ao longo dos segmentos de um tensor. SegmentSumV2 <T> Calcula a soma ao longo dos segmentos de um tensor. Selecione V2 <T> DefinirTamanho Número de elementos exclusivos ao longo da última dimensão do `conjunto` de entrada. Forma <U estende Número> Retorna a forma de um tensor. ShardDataset Cria um `Dataset` que inclui apenas 1/`num_shards` deste conjunto de dados. ShuffleAndRepeatDatasetV2 ShuffleDatasetV2 ShuffleDatasetV3 ShutdownTPUSystem Uma operação que desliga o sistema TPU. Tamanho <U estende Número> Retorna o tamanho de um tensor. SleepDataset Fatia <T> Retorne uma fatia de 'entrada'. SlidingWindowDataset Cria um conjunto de dados que passa uma janela deslizante sobre `input_dataset`. Instantâneo <T> Retorna uma cópia do tensor de entrada. SnapshotDataset Cria um conjunto de dados que gravará/lerá de um instantâneo. SnapshotDatasetReader SnapshotNestedDatasetReader SobolSample <T estende o número> Gera pontos da sequência de Sobol. EspaçoParaBatchNd <T> SpaceToBatch para tensores ND do tipo T. SparseApplyAdagradV2 <T> Atualize as entradas relevantes em '*var' e '*accum' de acordo com o esquema adagrad. SparseBincount <U estende o número> Conta o número de ocorrências de cada valor em uma matriz inteira. SparseMatrixAdicionar Adição esparsa de duas matrizes CSR, C = alfa * A + beta * B. SparseMatrixMatMul <T> Matrix multiplica uma matriz esparsa por uma matriz densa. SparseMatrixMul Multiplicação elementar de uma matriz esparsa com um tensor denso. SparseMatrixNNZ Retorna o número de não zeros de `sparse_matrix`. SparseMatrixOrderingAMD Calcula a ordem do Grau Mínimo Aproximado (AMD) de `entrada`. SparseMatrixSoftmax Calcula o softmax de um CSRSparseMatrix. SparseMatrixSoftmaxGrad Calcula o gradiente da operação SparseMatrixSoftmax. SparseMatrixSparseCholesky Calcula a decomposição esparsa de Cholesky de `input`. SparseMatrixSparseMatMul Sparse-matrix-multiplica duas matrizes CSR `a` e `b`. SparseMatrixTranspose Transpõe as dimensões internas (matrizes) de uma CSRSparseMatrix. SparseMatrixZeros Cria uma CSRSparseMatrix totalmente nula com a forma `dense_shape`. SparseSegmentSumGrad <T extends Number> Calcula gradientes para SparseSegmentSum. SparseTensorToCSRSparseMatrix Converte um SparseTensor em um CSRSparseMatrix (possivelmente em lote). Spence <T estende Número> Apertar <T> Remove dimensões de tamanho 1 da forma de um tensor. Pilha <T> Empacota uma lista de tensores `N` rank-`R` em um tensor rank-`(R+1)`. Tamanho do Palco Op retorna o número de elementos no contêiner subjacente. StatefulRandomBinomial <V extends Number> StatefulStandardNormal <U> Emite valores aleatórios de uma distribuição normal. StatefulStandardNormalV2 <U> Emite valores aleatórios de uma distribuição normal. StatefulTruncatedNormal <U> Gera valores aleatórios de uma distribuição normal truncada. StatefulUniform <U> Emite valores aleatórios de uma distribuição uniforme. StatefulUniformFullInt <U> Gera números inteiros aleatórios de uma distribuição uniforme. StatefulUniformInt <U> Gera números inteiros aleatórios de uma distribuição uniforme. StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends Number> StatelessRandomBinomial <W extends Number> Gera números aleatórios pseudoaleatórios determinísticos de uma distribuição binomial. StatelessRandomGammaV2 <V estende o número> Gera números aleatórios pseudoaleatórios determinísticos de uma distribuição gama. StatelessRandomGammaV3 <U estende o número> Gera números aleatórios pseudoaleatórios determinísticos de uma distribuição gama. StatelessRandomGetAlg Escolhe o melhor algoritmo RNG baseado em contador baseado no dispositivo. StatelessRandomNormalV2 <U estende o número> Emite valores pseudoaleatórios determinísticos de uma distribuição normal. StatelessRandomPoisson <W extends Number> Gera números aleatórios pseudoaleatórios determinísticos de uma distribuição de Poisson. StatelessRandomUniformFullInt <V extends Number> Produz números inteiros aleatórios pseudo-aleatórios determinísticos de uma distribuição uniforme. StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extends Number> Produz números inteiros aleatórios pseudo-aleatórios determinísticos de uma distribuição uniforme. StatelessRandomUniformIntV2 <U estende o número> Produz números inteiros aleatórios pseudo-aleatórios determinísticos de uma distribuição uniforme. StatelessRandomUniformV2 <U estende o número> Emite valores aleatórios pseudoaleatórios determinísticos de uma distribuição uniforme. Aleatório Sem Estado <T> Embaralha aleatoriamente e de forma determinística um tensor ao longo de sua primeira dimensão. StatelessTruncatedNormalV2 <U estende o número> Emite valores pseudoaleatórios determinísticos de uma distribuição normal truncada. StatsAggregatorHandleV2 StopGradient <T> Interrompe a computação de gradiente. Fatia Estriada <T> Retorne uma fatia com passos largos de `input`. StridedSliceAssign <T> Atribua `value` à referência de valor l cortada de `ref`. StridedSliceGrad <U> Retorna o gradiente de `StridedSlice`. Cadeia Inferior Converte todos os caracteres maiúsculos em suas respectivas substituições de minúsculas. StringUpper Converte todos os caracteres minúsculos em suas respectivas substituições de maiúsculas. Soma <T> Calcula a soma dos elementos nas dimensões de um tensor. TPUCompilationResult Retorna o resultado de uma compilação de TPU. TPUEmbeddingActivations Uma operação que permite a diferenciação de Embeddings de TPU. TPUOrdinalSelector Um seletor de núcleo TPU Op. TPUPartitionedInput <T> Uma operação que agrupa uma lista de entradas particionadas. TPUPartitionedInputV2 <T> Uma operação que agrupa uma lista de entradas particionadas. TPUReplicatedInput <T> Conecta entradas N a uma computação de TPU replicada em N vias. TPURoundRobin Balanceamento de carga round-robin em núcleos de TPU. Variável Temporária <T> Retorna um tensor que pode sofrer mutação, mas persiste apenas em uma única etapa. TensorArrayGather <T> Reúna elementos específicos do TensorArray na saída `value`. TensorArrayPack <T> TensorArrayRead <T> Leia um elemento do TensorArray na saída `value`. TensorArrayScatter Espalhe os dados do valor de entrada em elementos TensorArray específicos. TensorArraySize Obtenha o tamanho atual do TensorArray. TensorArraySplit Divida os dados do valor de entrada em elementos TensorArray. TensorArrayUnpack TensorArrayWrite Empurre um elemento para o tensor_array. TensorListConcatLists TensorListElementShape <T extends Number> A forma dos elementos da lista fornecida, como um tensor. TensorListFromTensor Cria um TensorList que, quando empilhado, tem o valor de `tensor`. TensorListGather <T> Cria um Tensor indexando no TensorList. TensorListGetItem <T> TensorListLength Retorna o número de tensores na lista de tensores de entrada. TensorListPushBack Retorna uma lista que tem o `Tensor` passado como último elemento e os outros elementos da lista fornecida em `input_handle`. TensorListPushBackBatch TensorListReserve Lista do tamanho fornecido com elementos vazios. TensorListResize Redimensiona a lista. TensorListScatter Cria um TensorList indexando em um Tensor. TensorListScatterIntoExistingList Dispersa o tensor em índices em uma lista de entrada. TensorListScatterV2 Cria um TensorList indexando em um Tensor. TensorListSetItem TensorListSplit Divide um tensor em uma lista. TensorListStack <T> Empilha todos os tensores na lista. TensorMapErase Retorna um mapa tensor com o item da chave especificada apagado. TensorMapHasKey Retorna se a chave fornecida existe no mapa. TensorMapInsert Retorna um mapa que é o 'input_handle' com o par chave-valor fornecido inserido. TensorMapLookup <U> Retorna o valor de uma determinada chave em um mapa tensor. TensorMapSize Retorna o número de tensores no mapa de tensores de entrada. TensorMapStackKeys <T> Retorna uma pilha tensor de todas as chaves em um mapa tensor. TensorScatterAdd <T> Adiciona `atualizações` esparsas a um tensor existente de acordo com `índices`. TensorScatterMax <T> Aplique uma atualização esparsa a um tensor que obtém o máximo elementar. TensorScatterMin <T> TensorScatterSub <T> Subtrai `atualizações` esparsas de um tensor existente de acordo com `índices`. TensorScatterUpdate <T> Espalhe `atualizações` em um tensor existente de acordo com `índices`. TensorStridedSliceUpdate <T> Atribua `value` à referência de valor l cortada de `input`. ThreadPoolDataset Cria um conjunto de dados que usa um pool de encadeamento personalizado para calcular `input_dataset`. ThreadPoolHandle Cria um conjunto de dados que usa um pool de encadeamento personalizado para calcular `input_dataset`. Azulejo <T> Constrói um tensor colocando lado a lado um determinado tensor. carimbo de data/hora Fornece o tempo desde a época em segundos. ToBool Converte um tensor em um predicado escalar. TpuHandleToProtoKey Converte os identificadores uid do XRT em um formato de entrada compatível com o TensorFlow. TridiagonalMatMul <T> Calcular produto com matriz tridiagonal. Resolução Tridiagonal <T> Resolve sistemas tridiagonais de equações. Desfazer lote <T> Inverte a operação de Batch para um único Tensor de saída. UnbatchGrad <T> Gradiente de 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> Execute a convolução quantizada híbrida do Tensor `lhs` flutuante e do Tensor `rhs` quantizado. 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);
 

Métodos públicos

abstract Output <T>

asOutput () Retorna o identificador simbólico de um tensor.

Métodos públicos

public abstract Output <T> asOutput ()

Retorna o identificador simbólico de um tensor.

As entradas para as operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa a computação da entrada.

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> Execute a convolução quantizada híbrida do Tensor `lhs` flutuante e do Tensor `rhs` quantizado. 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);
 

Métodos públicos

abstract Output <T>

asOutput () Retorna o identificador simbólico de um tensor.

Métodos públicos

public abstract Output <T> asOutput ()

Retorna o identificador simbólico de um tensor.

As entradas para as operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa a computação da entrada.

See Also

• OperationBuilder.addInput(Output)