Operand

giao diện công cộng

Các lớp con gián tiếp đã biết Tất cả , AllToAll <T>, AnonymousHashTable , AnonymousIteratorV3 , AnonymousMultiDeviceIteratorV3 , AnonymousMutableDenseHashTable , AnonymousMutableHashTable , AnonymousMutableHashTableOfTensors , Any , ApplyAdagradV2 <T>, AssertCardinalityDataset , AssertNextDataset , AssertPrevDataset , Gán <T>, GánAdd < T> và 475 người khác. Tất cả Tính toán "logic và" của các phần tử theo các kích thước của tensor. Tất cảToAll <T> Một Op để trao đổi dữ liệu trên các bản sao TPU. Bảng Hash ẩn danh Tạo một bảng băm ẩn danh chưa được khởi tạo. Ẩn danhIteratorV3 Một thùng chứa tài nguyên vòng lặp. Ẩn danhMultiDeviceIteratorV3 Vùng chứa tài nguyên vòng lặp đa thiết bị. AnonymousMutableDenseHashBảng Tạo một bảng băm có thể thay đổi ẩn danh trống sử dụng tensor làm kho dự phòng. AnonymousMutableHashTable Tạo một bảng băm có thể thay đổi ẩn danh trống. AnonymousMutableHashTableOfTensors Tạo một bảng băm có thể thay đổi ẩn danh trống của các giá trị vectơ. Bất kì Tính toán "logic hoặc" của các phần tử theo các kích thước của tensor. Áp dụngAdagradV2 <T> Cập nhật '*var' theo sơ đồ adagrad. Khẳng địnhCardinalityDataset Khẳng địnhTiếp theoBộ dữ liệu Một phép biến đổi xác nhận những phép biến đổi nào xảy ra tiếp theo. Khẳng địnhTrướcBộ dữ liệu Một phép biến đổi khẳng định những phép biến đổi nào đã xảy ra trước đó. Chỉ định <T> Cập nhật 'ref' bằng cách gán 'giá trị' cho nó. Chỉ địnhThêm <T> Cập nhật 'ref' bằng cách thêm 'giá trị' vào nó. GánSub <T> Cập nhật 'ref' bằng cách trừ 'giá trị' khỏi nó. Bộ dữ liệu AutoShard Tạo một tập dữ liệu phân chia tập dữ liệu đầu vào. Dải tam giácGiải <T> rào cản Xác định một rào cản tồn tại trong các lần thực thi biểu đồ khác nhau. Rào cảnChưa hoàn thànhKích thước Tính số phần tử không đầy đủ trong hàng rào đã cho. Rào chắnSẵn sàngKích thước Tính số phần tử hoàn chỉnh trong hàng rào đã cho. BatchMatMulV2 <T> Nhân các lát cắt của hai tensor theo đợt. BatchMatMulV3 <V> Nhân các lát cắt của hai tensor theo đợt. BatchToSpace <T> BatchToSpace dành cho tensor 4-D loại T. BatchToSpaceNd <T> BatchToSpace cho các tensor ND loại T. BesselI0 <T mở rộng Số> BesselI1 <T mở rộng Số> BesselJ0 <T mở rộng Số> BesselJ1 <T mở rộng Số> BesselK0 <T mở rộng Số> BesselK0e <T mở rộng Số> BesselK1 <T mở rộng Số> BesselK1e <T mở rộng Số> BesselY0 <T mở rộng Số> BesselY1 <T mở rộng Số> Bitcast <U> Bitcast một tensor từ loại này sang loại khác mà không cần sao chép dữ liệu. BoostedCâyTổng hợpSố liệu thống kê Tổng hợp tóm tắt số liệu thống kê tích lũy cho lô. BoostedTreesCenterBias Tính toán giá trị ưu tiên từ dữ liệu huấn luyện (độ lệch) và điền vào nút đầu tiên bằng giá trị ưu tiên của nhật ký. BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp Tạo một điều khiển cho BoostedTreesEnsembleResource BoostedTreesVí dụDebugĐầu ra Kết quả đầu ra có thể giải thích mô hình/gỡ lỗi cho từng ví dụ. BoostedTreesMakeStatsTóm tắt Tạo bản tóm tắt số liệu thống kê tích lũy cho lô. BoostedCâyDự đoán Chạy nhiều bộ dự đoán tập hợp hồi quy cộng tính trên các phiên bản đầu vào và tính toán các log. BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp Tạo một điều khiển cho BoostedTreesQuantileStreamResource. BroadcastDynamicShape <T mở rộng Số> Trả về hình dạng của s0 op s1 bằng tính năng phát sóng. Phát tới <T> Phát một mảng cho hình dạng tương thích. Xô Phân loại 'đầu vào' dựa trên 'ranh giới'. CSRSparseMatrixToDense <T> Chuyển đổi CSRSparseMatrix (có thể theo đợt) thành dày đặc. Bộ dữ liệu CSV CSVBộ dữ liệuV2 CacheDatasetV2 CheckNumericsV2 <T mở rộng Số> Kiểm tra một tenxơ để tìm các giá trị NaN, -Inf và +Inf. ChọnBộ dữ liệu nhanh nhất ClipByValue <T> Cắt các giá trị tensor về mức tối thiểu và tối đa được chỉ định. Đối chiếuTPUEnhúngBộ nhớ Một op hợp nhất các protos cấu hình bộ nhớ được mã hóa chuỗi từ tất cả các máy chủ. CollectiveAllToAllV2 <T mở rộng Số> Trao đổi lẫn nhau nhiều tensor có cùng loại và hình dạng. CollectiveAllToAllV3 <T mở rộng Số> Trao đổi lẫn nhau nhiều tensor có cùng loại và hình dạng. Tập thểBcastRecvV2 <U> Nhận giá trị tensor được phát từ thiết bị khác. Tập thểBcastSendV2 <T> Truyền giá trị tensor tới một hoặc nhiều thiết bị khác. CollectiveGather <T mở rộng Số> Tích lũy lẫn nhau nhiều tensor có cùng loại và hình dạng. CollectiveGatherV2 <T mở rộng Số> Tích lũy lẫn nhau nhiều tensor có cùng loại và hình dạng. CollectiveInitializeCommunicator Khởi tạo một nhóm cho các hoạt động tập thể. Tập thểPermute <T> Một giải pháp để hoán vị các tensor trên các phiên bản TPU được sao chép. CollectiveReduceScatterV2 <T mở rộng Số> Giảm lẫn nhau nhiều tensor có cùng loại và hình dạng và phân tán kết quả. CollectiveReduceV2 <T mở rộng Số> Giảm lẫn nhau nhiều tensor có cùng loại và hình dạng. CollectiveReduceV3 <T mở rộng Số> Giảm lẫn nhau nhiều tensor có cùng loại và hình dạng. CompositeTensorVariantFromComponents Mã hóa một giá trị `ExtensionType` thành Tensor vô hướng `variant`. Phần tử nén Nén một phần tử dữ liệu. Tính toánKích thước hàng loạt Tính toán kích thước lô tĩnh của tập dữ liệu không có lô một phần. Tính toánDedupDataTupleMask Một op tính toán mặt nạ tuple của dữ liệu chống trùng lặp từ lõi nhúng. Concat <T> Nối các tensor dọc theo một chiều. Cấu hìnhAndInitializeGlobalTPU Một hoạt động thiết lập các cấu trúc tập trung cho hệ thống TPU phân tán. Định cấu hìnhTPU phân tán Thiết lập cấu trúc tập trung cho hệ thống TPU phân tán. Cấu hìnhTPUEembeddingHost Một op cấu hình phần mềm TPUEmbedding trên máy chủ. Định cấu hìnhTPUEnhúngBộ nhớ Một op cấu hình phần mềm TPUEmbedding trên máy chủ. Hằng số <T> Một toán tử tạo ra một giá trị không đổi. Conv2DBackpropFilterV2 <T mở rộng Số> Tính toán độ dốc tích chập đối với bộ lọc. Conv2DBackpropInputV2 <T mở rộng Số> Tính toán độ dốc tích chập đối với đầu vào. Sao chép <T> Sao chép một tenxơ từ CPU sang CPU hoặc GPU sang GPU. Sao chép máy chủ <T> Sao chép một tensor vào máy chủ. CopyToMesh <T> CopyToMeshGrad <T> CountUpTo <T mở rộng Số> Tăng 'ref' cho đến khi đạt đến 'giới hạn'. CrossReplicaSum <T mở rộng Số> Op để tính tổng đầu vào trên các phiên bản TPU được sao chép. CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T mở rộng Số> Chuyển đổi các thông số CudnnRNN từ dạng chuẩn sang dạng có thể sử dụng được. CumulativeLogsumexp <T mở rộng Số> Tính tích lũy của tensor `x` dọc theo `trục`. Dịch vụ dữ liệuBộ dữ liệu Tạo tập dữ liệu đọc dữ liệu từ dịch vụ tf.data. Dịch vụ dữ liệuDatasetV2 Tạo tập dữ liệu đọc dữ liệu từ dịch vụ tf.data. Tập dữ liệuCardinality Trả về số lượng của `input_dataset`. Tập dữ liệuTừGraph Tạo một tập dữ liệu từ `graph_def` đã cho. Bộ dữ liệuToGraphV2 Trả về một GraphDef được tuần tự hóa đại diện cho `input_dataset`. Dawsn <T mở rộng Số> Gỡ lỗiGradientIdentity <T> Tùy chọn nhận dạng để gỡ lỗi độ dốc. Gỡ lỗiGradientRefIdentity <T> Tùy chọn nhận dạng để gỡ lỗi độ dốc. Danh tính gỡ lỗi <T> Cung cấp ánh xạ nhận dạng của tenxơ đầu vào loại không tham chiếu để gỡ lỗi. DebugIdentityV2 <T> Gỡ lỗi nhận dạng V2 Op. Gỡ lỗiNanĐếm Gỡ lỗi bộ đếm giá trị NaN Op. Gỡ lỗiSốTóm tắt Tóm tắt số gỡ lỗi Op. DebugNumericSummaryV2 <U mở rộng Số> Tóm tắt số gỡ lỗi V2 Op. DecodeImage <T mở rộng Số> Hàm dành cho giải mã_bmp, giải mã_gif, giải mã_jpeg và giải mã_png. DecodePaddedRaw <T mở rộng Số> Diễn giải lại các byte của chuỗi dưới dạng vectơ số. Sao chép sâu <T> Tạo một bản sao của `x`. DenseBincount <U mở rộng Số> Đếm số lần xuất hiện của mỗi giá trị trong một mảng số nguyên. DenseToCSRSparseMatrix Chuyển đổi một tenxơ dày đặc thành CSRSparseMatrix (có thể theo đợt). Phá hủy Biến tạm thời <T> Phá hủy biến tạm thời và trả về giá trị cuối cùng của nó. Chỉ mục thiết bị Trả về chỉ mục của thiết bị mà op chạy. Tập dữ liệu được chỉ đạoInterleave Thay thế cho `InterleaveDataset` trên danh sách cố định gồm các bộ dữ liệu `N`. DrawBoundingBoxesV2 <T mở rộng Số> Vẽ các hộp giới hạn trên một loạt hình ảnh. GiảLặpBộ đếm Bộ nhớ giảBộ nhớ đệm Máy Phát Điện Giả Seed DynamicStitch <T> Xen kẽ các giá trị từ tensor `data` thành một tensor duy nhất. Chỉnh sửa Khoảng cách Tính toán Khoảng cách chỉnh sửa Levenshtein (có thể được chuẩn hóa). Einsum <T> Sự co rút của tenxơ theo quy ước tính tổng của Einstein. Trống <T> Tạo một tensor có hình dạng nhất định. Danh sách Tensor trống Tạo và trả về một danh sách tensor trống. Bản đồ Tensor trống Tạo và trả về một bản đồ tensor trống. Mã hóaProto Op tuần tự hóa các thông báo protobuf được cung cấp trong các tensor đầu vào. Đảm bảoShape <T> Đảm bảo rằng hình dạng của tensor phù hợp với hình dạng mong đợi. Nhập <T> Tạo hoặc tìm khung con và cung cấp `dữ liệu` cho khung con. Erfinv <T mở rộng Số> Định mức Euclide <T> Tính toán định mức Euclide của các phần tử theo các chiều của một tenxơ. Thực thiTPUEembeddingPartitioner Một op thực thi trình phân vùng TPUEmbedding trên cấu hình trung tâm thiết bị và tính toán kích thước HBM (tính bằng byte) cần thiết cho hoạt động TPUEmbedding. Thoát <T> Thoát khỏi khung hiện tại về khung chính của nó. Mở rộngDims <T> Chèn kích thước 1 vào hình dạng của tenxơ. Thử nghiệmAutoShardBộ dữ liệu Tạo một tập dữ liệu phân chia tập dữ liệu đầu vào. ExperimentalBytesProducedStatsBộ dữ liệu Ghi lại kích thước byte của từng phần tử của `input_dataset` trong StatsAggregator. Thử nghiệmChọn tập dữ liệu nhanh nhất Tập dữ liệu thử nghiệmCardinality Trả về số lượng của `input_dataset`. Thử nghiệmDenseToSparseBatchDataset Tạo một tập dữ liệu sắp xếp các phần tử đầu vào thành một SparseTensor. Thử nghiệmSố liệu thống kê độ trễBộ dữ liệu Ghi lại độ trễ của việc tạo các phần tử `input_dataset` trong StatsAggregator. Tập tin kết hợp thử nghiệmBộ dữ liệu Thử nghiệmMaxIntraOpParallelismBộ dữ liệu Tạo một tập dữ liệu ghi đè tính song song tối đa trong nội bộ. Thử nghiệmParseVí dụBộ dữ liệu Chuyển đổi `input_dataset` chứa các proto `Example` dưới dạng vectơ của DT_STRING thành tập dữ liệu gồm các đối tượng `Tensor` hoặc `SparseTensor` biểu thị các tính năng được phân tích cú pháp. Thử nghiệmPrivateThreadPoolBộ dữ liệu Tạo một tập dữ liệu sử dụng nhóm luồng tùy chỉnh để tính toán `input_dataset`. Tập dữ liệu ngẫu nhiên thử nghiệm Tạo Bộ dữ liệu trả về số giả ngẫu nhiên. Tập dữ liệu Rebatch thử nghiệm Tạo một tập dữ liệu thay đổi kích thước lô. Bộ dữ liệu thử nghiệmStatsAggregatorBộ dữ liệu Thử nghiệmCửa sổ trượtBộ dữ liệu Tạo một tập dữ liệu đi qua một cửa sổ trượt qua `input_dataset`. Tập dữ liệu SQL thử nghiệm Tạo tập dữ liệu thực thi truy vấn SQL và đưa ra các hàng của tập kết quả. Thử nghiệmSố liệu thống kê tổng hợpXử lý Tạo một tài nguyên quản lý thống kê. Thử nghiệmSố liệu tổng hợpTóm tắt Tạo bản tóm tắt về bất kỳ số liệu thống kê nào được ghi lại bởi người quản lý số liệu thống kê nhất định. Tập dữ liệu thử nghiệmUnbatch Một tập dữ liệu chia các phần tử đầu vào của nó thành nhiều phần tử. Expint <T mở rộng số> Trích xuấtGlimpseV2 Trích xuất một cái nhìn thoáng qua từ tensor đầu vào. ExtractVolumePatches <T mở rộng Số> Trích xuất `các bản vá` từ `đầu vào` và đặt chúng vào kích thước đầu ra `"độ sâu"`. Điền vào <U> Tạo một tensor chứa đầy giá trị vô hướng. Hoàn thiện bộ dữ liệu Tạo một tập dữ liệu bằng cách áp dụng tf.data.Options cho `input_dataset`. Dấu vân tay Tạo ra các giá trị dấu vân tay. FresnelCos <T mở rộng Số> FresnelSin <T mở rộng Số> Tập hợp <T> Tập hợp các lát cắt từ trục `params` theo `chỉ số`. Tập hợpNd <T> Tập hợp các lát cắt từ `params` vào một Tensor có hình dạng được chỉ định bởi `chỉ số`. Nhận tùy chọn Trả về tf.data.Options được đính kèm với `input_dataset`. GetSessionHandle Lưu trữ tensor đầu vào ở trạng thái của phiên hiện tại. GetSessionTensor <T> Lấy giá trị của tensor được chỉ định bởi phần điều khiển của nó. Đảm bảoConst <T> Cung cấp sự đảm bảo cho thời gian chạy TF rằng tensor đầu vào là một hằng số. Bảng băm Tạo một bảng băm chưa được khởi tạo. HistogramFixedWidth <U mở rộng Số> Trả về biểu đồ của các giá trị. Danh tính <T> Trả về một tensor có cùng hình dạng và nội dung với tensor hoặc giá trị đầu vào. Bỏ quaLỗiBộ dữ liệu Tạo một tập dữ liệu chứa các phần tử của `input_dataset` bỏ qua lỗi. ImageProjectiveTransformV2 <T mở rộng Số> Áp dụng phép biến đổi đã cho cho từng hình ảnh. ImageProjectiveTransformV3 <T mở rộng Số> Áp dụng phép biến đổi đã cho cho từng hình ảnh. Bất biếnConst <T> Trả về tensor bất biến từ vùng bộ nhớ. InfeedDequeue <T> Một trình giữ chỗ chọn cho một giá trị sẽ được đưa vào tính toán. Tại chỗThêm <T> Thêm v vào các hàng x được chỉ định. Tại chỗSub <T> Trừ `v` vào các hàng `x` được chỉ định. Cập nhật tại chỗ <T> Cập nhật các hàng được chỉ định 'i' với các giá trị 'v'. IsBoostedTreesEnsembleĐược khởi tạo Kiểm tra xem một tập hợp cây đã được khởi tạo chưa. IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized Kiểm tra xem luồng lượng tử đã được khởi tạo chưa. IsTPUEnhúngĐã khởi tạo Việc nhúng TPU có được khởi tạo trong hệ thống TPU phân tán hay không. IsVariableĐược khởi tạo Kiểm tra xem tensor đã được khởi tạo chưa. IteratorGetDevice Trả về tên của thiết bị mà `resource` đã được đặt trên đó. Khởi tạo chuỗi KMC2 Trả về chỉ mục của một điểm dữ liệu cần được thêm vào tập hợp hạt giống. KmeansPlusPlusKhởi tạo Chọn num_to_sample hàng đầu vào bằng tiêu chí KMeans++. KthOrderThống kê Tính toán thống kê bậc K của một tập dữ liệu. Bộ dữ liệu LMDB Tạo tập dữ liệu phát ra các cặp khóa-giá trị trong một hoặc nhiều tệp LMDB. LinSpace <T mở rộng Số> Tạo các giá trị trong một khoảng. Danh sách bộ dữ liệu Tạo một tập dữ liệu phát ra mỗi `tensor` một lần. Bảng tra cứuTìm <U> Tra cứu các khóa trong bảng, xuất ra các giá trị tương ứng. Tra cứuKích thước bảng Tính số phần tử trong bảng đã cho. Vòng lặpCond Chuyển tiếp đầu vào đến đầu ra. LowerBound <U mở rộng Số> Áp dụng low_bound(sorted_search_values, value) dọc theo mỗi hàng. MakeUnique Làm cho tất cả các phần tử trong thứ nguyên không theo lô là duy nhất nhưng \"gần\" với giá trị ban đầu của chúng. Bản đồChưa hoàn thiệnKích thước Op trả về số phần tử chưa hoàn chỉnh trong vùng chứa bên dưới. Kích thước bản đồ Op trả về số phần tử trong vùng chứa bên dưới. MatrixDiagPartV2 <T> Trả về phần đường chéo theo đợt của một tenxơ theo đợt. MatrixDiagPartV3 <T> Trả về phần đường chéo theo đợt của một tenxơ theo đợt. MatrixDiagV2 <T> Trả về một tenxơ chéo theo bó với các giá trị đường chéo đã cho theo bó. MatrixDiagV3 <T> Trả về một tenxơ chéo theo bó với các giá trị đường chéo đã cho theo bó. MatrixSetDiagV2 <T> Trả về một tensor ma trận theo đợt với các giá trị đường chéo theo đợt mới. MatrixSetDiagV3 <T> Trả về một tensor ma trận theo đợt với các giá trị đường chéo theo đợt mới. Tối đa <T> Tính toán số phần tử lớn nhất theo các kích thước của tensor. MaxIntraOpParallelismBộ dữ liệu Tạo một tập dữ liệu ghi đè tính song song tối đa trong nội bộ. Hợp nhấtDedupDữ liệu Một op hợp nhất các phần tử của số nguyên và các tensor float thành dữ liệu chống trùng lặp dưới dạng bộ dữ liệu XLA. Tối thiểu <T> Tính toán số phần tử tối thiểu trên các kích thước của một tensor. Tấm Gương <T> Đệm một tensor với các giá trị được phản ánh. MirrorPadGrad <T> Tùy chọn chuyển màu cho `MirrorPad` tùy chọn. MulNoNan <T> Trả về x * y theo phần tử. Bảng băm dày đặc có thể thay đổi Tạo một bảng băm trống sử dụng tensor làm kho dự phòng. Bảng Hash có thể thay đổi Tạo một bảng băm trống. MutableHashTableOfTensor Tạo một bảng băm trống. Mutex Tạo tài nguyên Mutex có thể bị khóa bởi `MutexLock`. Khóa Mutex Khóa tài nguyên mutex. NcclAllReduce <T mở rộng Số> Xuất ra một tensor chứa mức giảm trên tất cả các tensor đầu vào. NcclBroadcast <T mở rộng Số> Gửi `đầu vào` tới tất cả các thiết bị được kết nối với đầu ra. NcclReduce <T mở rộng Số> Giảm `đầu vào` từ `num_devices` bằng cách sử dụng `reduction` xuống một thiết bị duy nhất. Ndtri <T mở rộng Số> TiếpSau <T mở rộng Số> Trả về giá trị có thể biểu thị tiếp theo của `x1` theo hướng `x2`, theo phần tử. Lần lặp tiếp theo <T> Làm cho đầu vào của nó có sẵn cho lần lặp tiếp theo. Số liệu không xác định <U> Không xác định tạo ra một số số nguyên. Bộ dữ liệu không tuần tự hóa OneHot <U> Trả về một tenxơ một nóng. Những người thích <T> Trả về một tensor đơn vị có cùng hình dạng và kiểu như x. OptimizeDatasetV2 Tạo tập dữ liệu bằng cách áp dụng các tối ưu hóa có liên quan cho `input_dataset`. Tùy chọnBộ dữ liệu Tạo tập dữ liệu bằng cách đính kèm tf.data.Options vào `input_dataset`. Bản đồ đã đặt hàngChưa hoàn thànhKích thước Op trả về số phần tử chưa hoàn chỉnh trong vùng chứa bên dưới. Đã đặt hàngKích thước bản đồ Op trả về số phần tử trong vùng chứa bên dưới. OutfeedDequeue <T> Truy xuất một tensor đơn từ nguồn cấp dữ liệu tính toán. OutfeedDequeueV2 <T> Truy xuất một tensor đơn từ nguồn cấp dữ liệu tính toán. Đầu ra <T> Một tay cầm tượng trưng cho một tensor được tạo ra bởi một Operation . Đệm <T> Đệm một tensor. Bộ dữ liệu song song ParallelConcat <T> Nối một danh sách các tensor `N` dọc theo chiều thứ nhất. ParallelDynamicStitch <T> Xen kẽ các giá trị từ tensor `data` thành một tensor duy nhất. Phân tích cú phápVí dụDatasetV2 Chuyển đổi `input_dataset` chứa các proto `Example` dưới dạng vectơ của DT_STRING thành tập dữ liệu gồm các đối tượng `Tensor` hoặc `SparseTensor` biểu thị các tính năng được phân tích cú pháp. Trình giữ chỗ <T> Một trình giữ chỗ chọn cho một giá trị sẽ được đưa vào tính toán. Giữ chỗWithDefault <T> Một trình giữ chỗ op đi qua `đầu vào` khi đầu ra của nó không được cung cấp. Tuyến tính hóa trước Một op tuyến tính hóa một giá trị Tensor thành một tensor biến thể mờ đục. Tuyến tính hóaTuple Một op tuyến tính hóa nhiều giá trị Tensor thành một tensor biến thể mờ đục. Riêng tưThreadPoolBộ dữ liệu Tạo một tập dữ liệu sử dụng nhóm luồng tùy chỉnh để tính toán `input_dataset`. Sản phẩm <T> Tính tích các phần tử theo kích thước của tensor. QuantizeAndDequantizeV4 <T mở rộng Số> Lượng tử hóa sau đó khử lượng tử một tensor. QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W mở rộng Số> RaggedBincount <U mở rộng Số> Đếm số lần xuất hiện của mỗi giá trị trong một mảng số nguyên. RaggedTensorToTensor <U> Tạo một tensor dày đặc từ một tensor rách rưới, có thể làm thay đổi hình dạng của nó. RaggedTensorToVariant Mã hóa `RaggedTensor` thành Tensor `variant`. RaggedTensorToVariantGradient <U> Trình trợ giúp được dùng để tính toán độ dốc cho `RaggedTensorToVariant`. Bộ dữ liệu ngẫu nhiênV2 Tạo Bộ dữ liệu trả về số giả ngẫu nhiên. RandomIndexShuffle <T mở rộng Số> Xuất ra vị trí của `value` trong hoán vị [0, ..., max_index]. Phạm vi <T mở rộng Số> Tạo một dãy số. Thứ hạng Trả về thứ hạng của một tensor. ĐọcBiếnOp <T> Đọc giá trị của một biến. Bộ dữ liệu Rebatch Tạo một tập dữ liệu thay đổi kích thước lô. RebatchDatasetV2 Tạo một tập dữ liệu thay đổi kích thước lô. Nhận được <T> Nhận tensor có tên từ send_device trên recv_device. Giảm tất cả Tính toán "logic và" của các phần tử theo các kích thước của tensor. GiảmBất kỳ Tính toán "logic hoặc" của các phần tử theo các kích thước của tensor. Giảm tối đa <T> Tính toán số phần tử lớn nhất theo các kích thước của tensor. Giảm tối thiểu <T> Tính toán số phần tử tối thiểu trên các kích thước của một tensor. Giảm sản phẩm <T> Tính tích các phần tử theo kích thước của tensor. Giảm Tổng <T> Tính tổng các phần tử theo kích thước của một tensor. Tham chiếuNhập <T> Tạo hoặc tìm khung con và cung cấp `dữ liệu` cho khung con. Tham khảoThoát <T> Thoát khỏi khung hiện tại về khung chính của nó. Danh tính giới thiệu <T> Trả về tenxơ tham chiếu giống như tenxơ tham chiếu đầu vào. RefNextIteration <T> Làm cho đầu vào của nó có sẵn cho lần lặp tiếp theo. Tham chiếuChọn <T> Chuyển tiếp phần tử thứ `chỉ mục của `inputs` sang `output`. Đăng kýDataset Đăng ký một tập dữ liệu với dịch vụ tf.data. Đăng kýDatasetV2 Đăng ký một tập dữ liệu với dịch vụ tf.data. Chuyển tiếp <T> Chuyển tiếpGrad <T> Định hình lại <T> Định hình lại một tensor. Tài nguyênAccumulatorNumTích lũy Trả về số gradient được tổng hợp trong các bộ tích lũy đã cho. ResourceAccumulatorTakeGradient <T> Trích xuất độ dốc trung bình trong Bộ tích lũy có điều kiện đã cho. Tài NguyênCó Điều Kiện Tích Lũy Một bộ tích lũy có điều kiện để tổng hợp các gradient. ResourceCountUpTo <T mở rộng Số> Biến tăng dần được trỏ đến bởi 'tài nguyên' cho đến khi đạt đến 'giới hạn'. Thu thập tài nguyên <U> Tập hợp các lát cắt từ biến được trỏ đến bởi `resource` theo `index`. Tài nguyênThu thậpNd <U> Truy xuấtTPUEnhúngStochasticGradientDescentParameters Truy xuất các tham số nhúng SGD. Đảo ngược <T> Đảo ngược kích thước cụ thể của một tensor. Trình tự ngược <T> Đảo ngược các lát có chiều dài thay đổi. Viết lại bộ dữ liệu RiscAbs <T mở rộng Số> RiscAdd <T mở rộng Số> Trả về x + y theo phần tử. RiscBinarySố học <T mở rộng Số> RiscSo sánh nhị phân RiscBitcast <U> RiscBroadcast <T> RiscCast <U> RiscCeil <T mở rộng Số> RiscCholesky <T mở rộng Số> RiscConcat <T> RiscConv <T mở rộng Số> RiscCos <T mở rộng Số> RiscDiv <T mở rộng Số> RiscDot <T mở rộng Số> RiscExp <T mở rộng Số> RiscFft <T> RiscFloor <T mở rộng Số> Thu thập rủi ro <T> RiscImag <U mở rộng Số> RiscIsFinite RiscLog <T mở rộng Số> RiscLogicalAnd RiscLogicKhông RiscLogicalHoặc RiscMax <T mở rộng Số> Trả về phần tử max(x, y). RiscMin <T mở rộng Số> RiscMul <T mở rộng Số> RiscNeg <T mở rộng Số> RiscPad <T mở rộng Số> RiscPool <T mở rộng Số> RiscPow <T mở rộng Số> RiscRandomĐồng phục RiscReal <U mở rộng Số> RiscReduce <T mở rộng Số> RiscRem <T mở rộng Số> RiscReshape <T mở rộng Số> RiscReverse <T mở rộng Số> RiscScatter <U mở rộng Số> RiscShape <U mở rộng Số> RiscSign <T mở rộng Số> RiscSlice <T mở rộng Số> RiscSort <T mở rộng Số> RiscBóp <T> RiscSub <T mở rộng Số> RiscTranspose <T> RiscTriangularSolve <T mở rộng Số> RiscUnary <T mở rộng Số> RngĐọcvàBỏ qua Nâng cao bộ đếm của RNG dựa trên bộ đếm. Cuộn <T> Cuộn các phần tử của tensor dọc theo một trục. Lấy mẫuBộ dữ liệu Tạo một tập dữ liệu lấy mẫu Bernoulli về nội dung của một tập dữ liệu khác. Chia tỷ lệ và dịch ScalAndTranslateGrad <T mở rộng Số> Phân tánThêm <T> Thêm các cập nhật thưa thớt vào một tham chiếu biến. Phân tánDiv <T> Chia tham chiếu biến bằng các cập nhật thưa thớt. ScatterMax <T mở rộng Số> Giảm các cập nhật thưa thớt thành một tham chiếu biến bằng cách sử dụng thao tác `max`. ScatterMin <T mở rộng Số> Giảm các cập nhật thưa thớt thành một tham chiếu biến bằng thao tác `min`. Phân tánMul <T> Nhân các bản cập nhật thưa thớt thành một tham chiếu biến. Phân tánNd <U> Phân tán `cập nhật` thành một tenxơ có hình dạng `hình dạng` theo `chỉ số`. Phân tánNdThêm <T> Áp dụng phép cộng thưa cho các giá trị hoặc lát riêng lẻ trong Biến. Phân tánNdMax <T> Tính toán mức tối đa theo phần tử. Phân tánNdMin <T> Tính toán mức tối thiểu theo phần tử. Phân tánNdNonAliasingThêm <T> Áp dụng phép cộng thưa thớt cho `input` bằng cách sử dụng các giá trị hoặc lát cắt riêng lẻ từ `cập nhật` theo chỉ số `chỉ số`. Phân tánNdSub <T> Áp dụng phép trừ thưa thớt cho các giá trị hoặc lát riêng lẻ trong Biến. Phân tánNdUpdate <T> Áp dụng các `cập nhật` thưa thớt cho các giá trị hoặc lát riêng lẻ trong một phạm vi nhất định biến theo `chỉ số`. Phân tánSub <T> Trừ các cập nhật thưa thớt cho một tham chiếu biến. Cập nhật phân tán <T> Áp dụng các cập nhật thưa thớt cho một tham chiếu biến. SegmentMaxV2 <T mở rộng Số> Tính giá trị lớn nhất dọc theo các đoạn của tensor. SegmentMinV2 <T mở rộng Số> Tính giá trị tối thiểu dọc theo các đoạn của tensor. Phân đoạnProdV2 <T> Tính tích theo các đoạn của tensor. Phân đoạnSumV2 <T> Tính tổng dọc theo các đoạn của tensor. ChọnV2 <T> ĐặtKích thước Số phần tử duy nhất dọc theo chiều cuối cùng của đầu vào `set`. Hình dạng <U mở rộng Số> Trả về hình dạng của tensor. Tập dữ liệu phân đoạn Tạo một `Tập dữ liệu` chỉ bao gồm 1/`num_shards` của tập dữ liệu này. ShuffleAndRepeatDatasetV2 ShuffleDatasetV2 ShuffleDatasetV3 Tắt máyTPUHệ thống Một op tắt hệ thống TPU. Kích thước <U mở rộng Số> Trả về kích thước của một tensor. Bộ dữ liệu ngủ Lát <T> Trả lại một lát từ 'đầu vào'. Bộ dữ liệu cửa sổ trượt Tạo một tập dữ liệu đi qua một cửa sổ trượt qua `input_dataset`. Ảnh chụp nhanh <T> Trả về một bản sao của tenxơ đầu vào. Ảnh chụp bộ dữ liệu Tạo tập dữ liệu sẽ ghi vào/đọc từ ảnh chụp nhanh. Ảnh chụpBộ dữ liệuĐọc Ảnh chụpNestedDatasetReader SobolSample <T mở rộng Số> Tạo điểm từ chuỗi Sobol. SpaceToBatchNd <T> SpaceToBatch cho các tensor ND loại T. Áp dụng thưa thớtAdagradV2 <T> Cập nhật các mục có liên quan trong '*var' và '*accum' theo sơ đồ adagrad. SparseBincount <U mở rộng Số> Đếm số lần xuất hiện của mỗi giá trị trong một mảng số nguyên. Ma trận thưa thớtThêm Phép cộng thưa thớt của hai ma trận CSR, C = alpha * A + beta * B. SparseMatrixMatMul <T> Ma trận-nhân một ma trận thưa thớt với một ma trận dày đặc. Thưa thớtMatrixMul Phép nhân phần tử của ma trận thưa thớt với tensor dày đặc. Ma trận thưa thớtNNZ Trả về số lượng khác 0 của `sparse_matrix`. Thứ tự ma trận thưa thớtAMD Tính toán thứ tự Mức độ Tối thiểu Gần đúng (AMD) của `đầu vào`. Ma trận thưa thớtSoftmax Tính toán softmax của CSRSparseMatrix. Ma trận thưa thớtSoftmaxGrad Tính toán độ dốc của SparseMatrixSoftmax op. Ma trận thưa thớtCholesky Tính toán phân tách Cholesky thưa thớt của `input`. Ma trận thưa thớtMatMul Ma trận thưa-nhân hai ma trận CSR `a` và `b`. Ma trận thưa thớtChuyển đổi Chuyển đổi kích thước bên trong (ma trận) của CSRSparseMatrix. Ma trận thưa thớtSố không Tạo CSRSparseMatrix toàn số 0 với hình dạng `dense_shape`. SparseSegmentSumGrad <T mở rộng Số> Tính toán độ dốc cho SparseSegmentSum. SparseTensorToCSRSparseMatrix Chuyển đổi SparseTensor thành CSRSparseMatrix (có thể theo đợt). Spence <T mở rộng Số> Bóp <T> Loại bỏ các kích thước có kích thước 1 khỏi hình dạng của tensor. Ngăn xếp <T> Đóng gói một danh sách các tenxơ `N` hạng-`R` thành một tenxơ hạng-`(R+1)`. Kích thước sân khấu Op trả về số phần tử trong vùng chứa bên dưới. StatefulRandomBinomial <V mở rộng Số> Trạng tháiTiêu chuẩnNormal <U> Xuất ra các giá trị ngẫu nhiên từ phân phối chuẩn. StatefulStandardNormalV2 <U> Xuất ra các giá trị ngẫu nhiên từ phân phối chuẩn. Trạng tháiTruncatedNormal <U> Xuất các giá trị ngẫu nhiên từ phân phối chuẩn bị cắt ngắn. Đồng phục trạng thái <U> Xuất ra các giá trị ngẫu nhiên từ một phân bố đồng đều. StatefulUniformFullInt <U> Xuất ra các số nguyên ngẫu nhiên từ một phân bố đồng đều. StatefulUniformInt <U> Xuất ra các số nguyên ngẫu nhiên từ một phân bố đồng đều. StatelessParameterizedTruncatedNormal <V mở rộng Số> StatelessRandomBinomial <W mở rộng Số> Xuất ra các số ngẫu nhiên giả ngẫu nhiên xác định từ phân phối nhị thức. StatelessRandomGammaV2 <V mở rộng Số> Xuất ra các số ngẫu nhiên giả ngẫu nhiên xác định từ phân phối gamma. StatelessRandomGammaV3 <U mở rộng Số> Xuất ra các số ngẫu nhiên giả ngẫu nhiên xác định từ phân phối gamma. Không quốc tịchRandomGetAlg Chọn thuật toán RNG dựa trên bộ đếm tốt nhất dựa trên thiết bị. StatelessRandomNormalV2 <U mở rộng Số> Xuất ra các giá trị giả ngẫu nhiên xác định từ phân phối chuẩn. StatelessRandomPoisson <W mở rộng Số> Xuất ra các số ngẫu nhiên giả ngẫu nhiên xác định từ phân phối Poisson. StatelessRandomUniformFullInt <V mở rộng Số> Xuất ra các số nguyên ngẫu nhiên giả ngẫu nhiên xác định từ một phân bố đồng đều. StatelessRandomUniformFullIntV2 <U mở rộng Số> Xuất ra các số nguyên ngẫu nhiên giả ngẫu nhiên xác định từ một phân bố đồng đều. StatelessRandomUniformIntV2 <U mở rộng Số> Xuất ra các số nguyên ngẫu nhiên giả ngẫu nhiên xác định từ một phân bố đồng đều. StatelessRandomUniformV2 <U mở rộng Số> Xuất ra các giá trị ngẫu nhiên giả ngẫu nhiên xác định từ phân bố đồng đều. Không trạng tháiShuffle <T> Xáo trộn một cách ngẫu nhiên và xác định một tensor dọc theo chiều thứ nhất của nó. StatelessTruncatedNormalV2 <U mở rộng Số> Đưa ra các giá trị giả ngẫu nhiên xác định từ phân phối chuẩn bị cắt cụt. StatsAggregatorHandleV2 DừngGradient <T> Dừng tính toán độ dốc. Sải bước <T> Trả về một lát cắt có sải bước từ `input`. StridedSliceAssign <T> Gán `value` cho tham chiếu giá trị l được cắt lát của `ref`. StridedSliceGrad <U> Trả về độ dốc của `StridedSlice`. ChuỗiLower Chuyển đổi tất cả các ký tự viết hoa thành các ký tự thay thế chữ thường tương ứng. StringUpper Chuyển đổi tất cả các ký tự chữ thường thành các ký tự thay thế chữ hoa tương ứng. Tổng <T> Tính tổng các phần tử theo kích thước của một tensor. TPUBiên dịchKết quả Trả về kết quả của quá trình biên dịch TPU. TPUNhúngKích hoạt Một cơ hội cho phép phân biệt các vật liệu nhúng TPU. TPUBộ chọn thứ tự Bộ chọn lõi TPU Op. TPUPartitionedĐầu vào <T> Một op nhóm một danh sách các đầu vào được phân vùng lại với nhau. TPUPartitionedInputV2 <T> Một op nhóm một danh sách các đầu vào được phân vùng lại với nhau. TPUReplicatedĐầu vào <T> Kết nối N đầu vào với tính toán TPU nhân bản N chiều. TPUVòngRobin Cân bằng tải theo vòng tròn trên lõi TPU. Biến tạm thời <T> Trả về một tensor có thể bị thay đổi nhưng chỉ tồn tại trong một bước duy nhất. TensorArrayThu thập <T> Tập hợp các phần tử cụ thể từ TensorArray thành `value` đầu ra. TensorArrayPack <T> TensorArrayRead <T> Đọc một phần tử từ TensorArray vào đầu ra `value`. TensorArrayScatter Phân tán dữ liệu từ giá trị đầu vào vào các phần tử TensorArray cụ thể. Kích thước TensorArray Lấy kích thước hiện tại của TensorArray. TensorArraySplit Tách dữ liệu từ giá trị đầu vào thành các phần tử TensorArray. TensorArrayGiải nén TensorArrayViết Đẩy một phần tử vào tensor_array. TensorListConcatLists TensorListElementShape <T mở rộng Số> Hình dạng của các phần tử trong danh sách đã cho dưới dạng tensor. Danh sách TensorTừ Tensor Tạo một TensorList mà khi xếp chồng lên nhau sẽ có giá trị là `tensor`. TensorListGather <T> Tạo một Tensor bằng cách lập chỉ mục vào TensorList. TensorListGetItem <T> Độ dài danh sách Tensor Trả về số tensor trong danh sách tensor đầu vào. Danh sách TensorPushBack Trả về một danh sách có `Tensor` được truyền vào làm phần tử cuối cùng và các phần tử khác của danh sách đã cho trong `input_handle`. TensorListPushBackBatch Danh sách TensorDự trữ Danh sách kích thước nhất định với các phần tử trống. Danh sách TensorThay đổi kích thước Thay đổi kích thước danh sách. Danh sách TensorPhân tán Tạo một TensorList bằng cách lập chỉ mục vào một Tensor. TensorListScatterIntoExistingList Phân tán tensor tại các chỉ số trong danh sách đầu vào. TensorListScatterV2 Tạo một TensorList bằng cách lập chỉ mục vào một Tensor. TensorListSetItem Danh sách TensorSplit Chia một tensor thành một danh sách. TensorListStack <T> Xếp chồng tất cả các tensor trong danh sách. Bản đồ TensorXóa Trả về bản đồ tensor với mục từ khóa đã cho đã bị xóa. TensorMapHasKey Trả về liệu khóa đã cho có tồn tại trên bản đồ hay không. Bản đồ TensorChèn Trả về bản đồ là 'input_handle' có chèn cặp khóa-giá trị đã cho. TensorMapLookup <U> Trả về giá trị từ một khóa nhất định trong bản đồ tensor. Kích thước bản đồ Tensor Trả về số tensor trong bản đồ tensor đầu vào. TensorMapStackKeys <T> Trả về một ngăn xếp Tensor gồm tất cả các khóa trong bản đồ tensor. TensorScatterAdd <T> Thêm `cập nhật` thưa thớt vào một tensor hiện có theo `chỉ số`. TensorScatterMax <T> Áp dụng một bản cập nhật thưa thớt cho một tenxơ lấy mức tối đa theo phần tử. TensorScatterMin <T> TensorScatterSub <T> Trừ `cập nhật` thưa thớt khỏi một tenxơ hiện có theo `chỉ số`. TensorScatterUpdate <T> Phân tán `update` vào một tenxơ hiện có theo `chỉ số`. TensorStridedSliceUpdate <T> Gán `value` cho tham chiếu giá trị l được cắt lát của `input`. ThreadPoolBộ dữ liệu Tạo một tập dữ liệu sử dụng nhóm luồng tùy chỉnh để tính toán `input_dataset`. Chủ ĐềPoolXử Lý Tạo một tập dữ liệu sử dụng nhóm luồng tùy chỉnh để tính toán `input_dataset`. Ngói <T> Xây dựng một tenxơ bằng cách xếp một tenxơ nhất định. Dấu thời gian Cung cấp thời gian kể từ kỷ nguyên tính bằng giây. ToBool Chuyển đổi một tensor thành một vị từ vô hướng. TpuHandleToProtoKey Chuyển đổi các thẻ điều khiển uid của XRT sang định dạng đầu vào thân thiện với TensorFlow. Tam giácMatMul <T> Tính tích bằng ma trận tam giác. Giải tam giác <T> Giải hệ phương trình tam giác. Bỏ nhóm <T> Đảo ngược hoạt động của Batch cho một Tensor đầu ra duy nhất. Bỏ đợtGrad <T> Độ dốc của Unbatch. Mã hóa Unicode Mã hóa một tensor int thành chuỗi unicode. Đồng nhấtDequantize <U mở rộng Số> Thực hiện quá trình khử lượng tử trên `đầu vào` của Tensor được lượng tử hóa. Thống nhất Lượng tử hóa <U> Thực hiện lượng tử hóa trên Tensor `input`. Thống nhất Lượng tử hóaThêm <T> Thực hiện phép cộng lượng tử hóa của Tensor lượng tử hóa `lhs` và Tensor lượng tử hóa `rhs` để tạo ra `đầu ra` được lượng tử hóa. Đồng nhấtQuantizedClipByValue <T> Thực hiện clip theo giá trị trên `operand` Tensor được lượng tử hóa. Đồng nhấtQuantizedConvolution <U> Thực hiện tích chập lượng tử hóa của Tensor lượng tử hóa `lhs` và Tensor lượng tử hóa `rhs`. Đồng nhấtQuantizedConvolutionHybrid <V mở rộng Số> Thực hiện tích chập lượng tử hóa kết hợp giữa Tensor float `lhs` và Tensor lượng tử hóa `rhs`. Đồng phụcQuantizedDot <U> Thực hiện dấu chấm lượng tử hóa của Tensor lượng tử hóa `lhs` và Tensor lượng tử hóa `rhs` để tạo ra `đầu ra` được lượng tử hóa. Đồng phụcQuantizedDotHybrid <V mở rộng Số> Thực hiện dấu chấm lượng tử hóa kết hợp của Tensor float `lhs` và Tensor lượng tử hóa `rhs`. Thống nhấtRequantize <U> Cho `đầu vào` tenxơ được lượng tử hóa, hãy lượng tử hóa lại nó bằng các tham số lượng tử hóa mới. Tập dữ liệu duy nhất Tạo một tập dữ liệu chứa các phần tử duy nhất của `input_dataset`. UnravelIndex <T mở rộng Số> Chuyển đổi một mảng các chỉ số phẳng thành một bộ mảng tọa độ. Phân đoạn chưa được sắp xếpTham gia UnwrapDatasetBiến thể UpperBound <U mở rộng Số> Áp dụng giới hạn trên (giá trị_tìm kiếm được sắp xếp, giá trị) dọc theo mỗi hàng. VarXử lýOp Tạo một điều khiển cho một tài nguyên Biến. VarIsKhởi tạoOp Kiểm tra xem biến dựa trên xử lý tài nguyên đã được khởi tạo hay chưa. Biến <T> Giữ trạng thái ở dạng tensor tồn tại qua các bước. VariableShape <T mở rộng Số> Trả về hình dạng của biến được trỏ bởi `resource`. Ở đâu Trả về vị trí của các giá trị khác 0/đúng trong một tenxơ. Ở đâu3 <T> Chọn các phần tử từ `x` hoặc `y`, tùy thuộc vào `điều kiện`. Cửa sổOp Công NhânNhịp Tim Nhịp tim công nhân op. WrapDatasetBiến thể XlaConcatND <T> Kết hợp tensor đầu vào trên tất cả các chiều. XlaRecvFromHost <T> Một lệnh để nhận tensor từ máy chủ. XlaRecvTPUEnhúngDữ liệu trùng lặp Nhận dữ liệu chống trùng lặp (chỉ số và trọng số) từ lõi nhúng. Xlog1py <T> Trả về 0 nếu x == 0 và x * log1p(y) nếu không, theo từng phần tử. Số không <T> Một toán tử tạo một hằng số được khởi tạo với các số 0 có hình dạng được cung cấp bởi `dims`. Số khôngThích <T> Trả về một tenxơ gồm các số 0 có cùng hình dạng và kiểu như x.

Giao diện được triển khai bởi các toán hạng của hoạt động TensorFlow.

Cách sử dụng ví dụ:

// 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);
 

Phương pháp công khai

Đầu ra trừu tượng <T>

asOutput () Trả về phần điều khiển tượng trưng của một tenxơ.

Phương pháp công khai

tóm tắt công khai Đầu ra <T> asOutput ()

Trả về phần điều khiển tượng trưng của một tenxơ.

Đầu vào của các hoạt động TensorFlow là đầu ra của một hoạt động TensorFlow khác. Phương pháp này được sử dụng để thu được một thẻ điều khiển mang tính biểu tượng đại diện cho việc tính toán đầu vào.

Xem thêm

• OperationBuilder.addInput(Output)