| إحباط | رفع استثناء لإجهاض العملية عند استدعائها. |
| الجميع | يحسب "المنطقي و" للعناصر عبر أبعاد الموتر. |
| الكل للكل <T> | عملية لتبادل البيانات عبر نسخ TPU المتماثلة. |
| AnonymousHashTable | إنشاء جدول تجزئة مجهول غير مهيأ. |
| AnonymousIteratorV2 | حاوية لمورد مكرر. |
| AnonymousIteratorV3 | حاوية لمورد مكرر. |
| AnonymousMemoryCache | |
| AnonymousMultiDeviceIterator | حاوية لمورد مكرر متعدد الأجهزة. |
| AnonymousMultiDeviceIteratorV3 | حاوية لمورد مكرر متعدد الأجهزة. |
| AnonymousMutableDenseHashTable | يقوم بإنشاء جدول تجزئة مجهول وقابل للتغيير يستخدم الموترات كمخزن دعم. |
| AnonymousMutableHashTable | يقوم بإنشاء جدول تجزئة مجهول قابل للتغيير. |
| AnonymousMutableHashTableOfTensors | ينشئ جدول تجزئة مجهول وقابل للتغيير لقيم المتجهات. |
| AnonymousRandomSeedGenerator | |
| AnonymousSeedGenerator | |
| أي | يحسب "المنطقي أو" للعناصر عبر أبعاد الموتر. |
| تطبيقAdagradV2 <T> | قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط adagrad. |
| ApproxTopK <T يمتد الرقم> | تُرجع قيم min/max k ومؤشراتها لمعامل الإدخال بطريقة تقريبية. |
| AssertCardinalityDataset | |
| AssertNextDataset | التحول الذي يؤكد التحولات التي تحدث بعد ذلك. |
| AssertPrevDataset | التحول الذي يؤكد التحولات التي حدثت من قبل. |
| تأكيد ذلك | يؤكد أن الشرط المحدد صحيح. |
| تعيين <T> | قم بتحديث "المرجع" عن طريق تعيين "قيمة" له. |
| تعيين إضافة <T> | قم بتحديث "المرجع" بإضافة "قيمة" إليه. |
| AssignAddVariableOp | يضيف قيمة إلى القيمة الحالية للمتغير. |
| إسينسوب <T> | قم بتحديث "المرجع" بطرح "القيمة" منه. |
| AssignSubVariableOp | يطرح قيمة من القيمة الحالية للمتغير. |
| AssignVariableOp | يعين قيمة جديدة لمتغير. |
| AssignVariableXlaConcatND | Concats موتر الإدخال عبر جميع الأبعاد. |
| AutoShardDataset | ينشئ مجموعة بيانات تقسم مجموعة بيانات الإدخال. |
| BandedTriangularSolve <T> | |
| حاجز | يحدد حاجزًا يستمر عبر عمليات تنفيذ الرسم البياني المختلفة. |
| إغلاق الحاجز | يغلق الحاجز المحدد. |
| حجم الحاجز غير مكتمل | يحسب عدد العناصر غير المكتملة في الحاجز المحدد. |
| BarrierInsertMany | لكل مفتاح، يعين القيمة المعنية للمكون المحدد. |
| حجم الحاجز الجاهز | يحسب عدد العناصر الكاملة في الحاجز المحدد. |
| BarrierTakeMany | يأخذ العدد المحدد من العناصر المكتملة من الحاجز. |
| حزمة | دفعات جميع موترات الإدخال بشكل غير محدد. |
| باتش ماتمولV2 <T> | ضرب شرائح اثنين من الموتدين على دفعات. |
| باتش ماتمولV3 <V> | ضرب شرائح اثنين من الموتدين على دفعات. |
| باتش تو سبيس <T> | BatchToSpace للموترات رباعية الأبعاد من النوع T. |
| باتش تو سبيسند <T> | BatchToSpace لموترات ND من النوع T. |
| BesselI0 <T يمتد الرقم> | |
| BesselI1 <T يمتد الرقم> | |
| BesselJ0 <T يمتد الرقم> | |
| BesselJ1 <T يمتد الرقم> | |
| BesselK0 <T يمتد الرقم> | |
| BesselK0e <T يمتد الرقم> | |
| BesselK1 <T يمتد الرقم> | |
| BesselK1e <T يمتد الرقم> | |
| BesselY0 <T يمتد الرقم> | |
| BesselY1 <T يمتد الرقم> | |
| البث الثنائي <U> | يقوم ببث موتر من نوع إلى آخر دون نسخ البيانات. |
| BlockLSTM <T يمتد الرقم> | يحسب الانتشار الأمامي لخلية LSTM لجميع الخطوات الزمنية. |
| BlockLSTMGrad <T يمتد الرقم> | يحسب الانتشار الخلفي لخلية LSTM للتسلسل الزمني بأكمله. |
| BlockLSTMGradV2 <T يمتد الرقم> | يحسب الانتشار الخلفي لخلية LSTM للتسلسل الزمني بأكمله. |
| BlockLSTMV2 <T يمتد الرقم> | يحسب الانتشار الأمامي لخلية LSTM لجميع الخطوات الزمنية. |
| BoostedTreesAggregateStats | تجميع ملخص الإحصائيات المتراكمة للدفعة. |
| BoostedTreesBucketize | قم بتوزيع كل ميزة على أساس حدود المجموعة. |
| BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit | حساب المكاسب لكل ميزة وإرجاع أفضل معلومات تقسيم ممكنة للميزة. |
| BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 | حساب المكاسب لكل ميزة وإرجاع أفضل معلومات التقسيم الممكنة لكل عقدة. |
| الأشجار المعززة تحسب أفضل المكاسب لكل ميزة | حساب المكاسب لكل ميزة وإرجاع أفضل معلومات تقسيم ممكنة للميزة. |
| BoostedTreesCenterBias | يحسب السابقة من بيانات التدريب (التحيز) ويملأ العقدة الأولى بالسجلات السابقة. |
| BoostedTreesCreateEnsemble | ينشئ نموذج مجموعة شجرة ويعيد مؤشرًا إليه. |
| BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | إنشاء المورد للتدفقات الكمية. |
| BoostedTreesDeserializeEnsemble | إلغاء تسلسل تكوين مجموعة الشجرة المتسلسلة واستبدال الشجرة الحالية فرقة. |
| BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | ينشئ مؤشرًا إلى BoostedTreesEnsembleResource |
| BoostedTreesExampleDebugOutputs | تصحيح الأخطاء/مخرجات تفسير النموذج لكل مثال. |
| ملخصات BoostedTreesFlushQuantile | مسح الملخصات الكمية من كل مورد تيار الكمية. |
| BoostedTreesGetEnsembleStates | يسترد رمز ختم موارد مجموعة الأشجار وعدد الأشجار والإحصائيات المتزايدة. |
| BoostedTreesMakeQuantileSummaries | يجعل ملخص الكميات للدفعة. |
| ملخص BoostedTreesMakeStats | يقدم ملخصًا للإحصائيات المتراكمة للدفعة. |
| BoostedTreesPredict | يقوم بتشغيل تنبؤات مجموعة الانحدار الإضافي المتعددة على مثيلات الإدخال و يحسب السجل. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | أضف الملخصات الكمية إلى كل مورد تيار كمي. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | قم بإلغاء تسلسل حدود الجرافة ووضع علامة جاهزة في QuantileAccumulator الحالي. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | مسح الملخصات لمورد التدفق الكمي. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | قم بإنشاء حدود المجموعة لكل ميزة بناءً على الملخصات المتراكمة. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | ينشئ مؤشرًا إلى BoostedTreesQuantileStreamResource. |
| BoostedTreesSerializeEnsemble | إجراء تسلسل لمجموعة الشجرة إلى نموذج أولي. |
| BoostedTreesSparseAggregateStats | تجميع ملخص الإحصائيات المتراكمة للدفعة. |
| BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit | حساب المكاسب لكل ميزة وإرجاع أفضل معلومات تقسيم ممكنة للميزة. |
| BoostedTreesTrainingPredict | يقوم بتشغيل تنبؤات مجموعة الانحدار الإضافي المتعددة على مثيلات الإدخال و يحسب التحديث إلى السجلات المخزنة مؤقتا. |
| BoostedTreesUpdateEnsemble | يقوم بتحديث مجموعة الأشجار إما بإضافة طبقة إلى آخر شجرة يتم زراعتها أو عن طريق بدء شجرة جديدة. |
| BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | يقوم بتحديث مجموعة الأشجار عن طريق إضافة طبقة إلى آخر شجرة يتم زراعتها أو عن طريق بدء شجرة جديدة. |
| BroadcastDynamicShape <T يمتد الرقم> | إرجاع شكل s0 op s1 مع البث. |
| BroadcastGradientArgs <T يمتد الرقم> | قم بإرجاع مؤشرات التخفيض لتدرجات الحوسبة لـ s0 op s1 مع البث. |
| البث إلى <T> | بث مصفوفة للحصول على شكل متوافق. |
| دلو | يقوم بتجميع "المدخلات" بناءً على "الحدود". |
| CSRSparseMatrixComponents <T> | يقرأ مكونات المسؤولية الاجتماعية للشركات على دفعات "الفهرس". |
| CSRSparseMatrixToDense <T> | قم بتحويل CSRSparseMatrix (ربما على دفعات) إلى كثيف. |
| CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> | تحويل CSRSparesMatrix (ربما على دفعات) إلى SparseTensor. |
| CSVDataset | |
| CSVDatasetV2 | |
| CTCLosV2 | حساب خسارة CTC (احتمال السجل) لكل إدخال دفعة. |
| CacheDatasetV2 | |
| CheckNumericsV2 <T يمتد الرقم> | يتحقق الموتر من قيم NaN و-Inf و+Inf. |
| اختر أسرع مجموعة بيانات | |
| ClipByValue <T> | يقطع قيم الموتر إلى الحد الأدنى والحد الأقصى المحددين. |
| CollateTPUEmbeddingMemory | عملية تقوم بدمج نماذج تكوين الذاكرة المشفرة بالسلسلة من كافة الأجهزة المضيفة. |
| CollectiveAllToAllV2 <T يمتد الرقم> | يتبادل بشكل متبادل عدة موترات من نفس النوع والشكل. |
| CollectiveAllToAllV3 <T يمتد الرقم> | يتبادل بشكل متبادل عدة موترات من نفس النوع والشكل. |
| CollectiveAssignGroupV2 | قم بتعيين مفاتيح المجموعة بناءً على مهمة المجموعة. |
| كوليكتيفيبكاستريكف 2 <U> | يستقبل بث قيمة موتر من جهاز آخر. |
| كوليكتيفيبكاستسيندV2 <T> | يبث قيمة موتر إلى جهاز واحد أو أكثر. |
| CollectiveGather <T يمتد الرقم> | يتراكم بشكل متبادل عدة موترات من نفس النوع والشكل. |
| CollectiveGatherV2 <T يمتد الرقم> | يتراكم بشكل متبادل عدة موترات من نفس النوع والشكل. |
| CollectiveInitializeCommunicator | تهيئة مجموعة للعمليات الجماعية. |
| التجميع الجماعي <T> | عملية لتبديل الموترات عبر مثيلات TPU المكررة. |
| CollectiveReduceScatterV2 <T يمتد الرقم> | يقلل بشكل متبادل الموترات المتعددة من النوع والشكل المتماثلين وينثر النتيجة. |
| CollectiveReduceV2 <T يمتد الرقم> | يقلل بشكل متبادل موترات متعددة من نفس النوع والشكل. |
| CollectiveReduceV3 <T يمتد الرقم> | يقلل بشكل متبادل موترات متعددة من نفس النوع والشكل. |
| CombinedNonMaxSuppression | يختار بجشع مجموعة فرعية من المربعات المحيطة بترتيب تنازلي للنتيجة، تنفذ هذه العملية قمعًا غير أقصى على المدخلات لكل دفعة، عبر جميع الفئات. |
| مركب TensorVariantFromComponents | يشفر قيمة "ExtensionType" في موتر عددي "متغير". |
| مركب TensorVariantToComponents | يقوم بفك ترميز الموتر العددي "المتغير" إلى قيمة "ExtensionType". |
| CompressElement | يضغط عنصر مجموعة البيانات. |
| ComputeBatchSize | يحسب حجم الدفعة الثابتة لمجموعة البيانات بدون دفعات جزئية. |
| ComputeDedupDataTupleMask | يحسب المرجع قناعًا كاملاً لبيانات إلغاء البيانات المكررة من قلب التضمين. |
| كونكات <T> | يسلسل الموترات على طول بعد واحد. |
| تكوين وتهيئةGlobalTPU | عملية تقوم بإعداد الهياكل المركزية لنظام TPU الموزع. |
| تكوين الموزعةTPU | يقوم بإعداد الهياكل المركزية لنظام TPU الموزع. |
| تكوينTPUEmbedding | يقوم بإعداد TPUEmbedding في نظام TPU الموزع. |
| تكوينTPUEmbeddingHost | عملية تقوم بتكوين برنامج TPUEmbedding على المضيف. |
| تكوينTPUEmbeddingMemory | عملية تقوم بتكوين برنامج TPUEmbedding على المضيف. |
| ConnectTPUEmbeddingHosts | عملية تقوم بإعداد الاتصال بين مثيلات برنامج مضيف TPUEmbedding بعد استدعاء ConfigureTPUEmbeddingHost على كل مضيف. |
| ثابت <T> | عامل ينتج قيمة ثابتة. |
| يستهلكMutexLock | تستهلك هذه العملية قفلًا تم إنشاؤه بواسطة "MutexLock". |
| ControlTrigger | لا يفعل شيئا. |
| Conv2DBackpropFilterV2 <T يمتد الرقم> | يحسب تدرجات الالتواء فيما يتعلق بالمرشح. |
| Conv2DBackpropInputV2 <T يمتد الرقم> | يحسب تدرجات الإلتواء فيما يتعلق بالإدخال. |
| انسخ <T> | انسخ الموتر من وحدة المعالجة المركزية (CPU) إلى وحدة المعالجة المركزية (CPU) أو وحدة معالجة الرسومات (GPU) إلى وحدة معالجة الرسومات (GPU). |
| كوبي هوست <T> | انسخ الموتر إلى المضيف. |
| كوبيتومش <T> | |
| كوبيتوميشغراد <T> | |
| CountUpTo <T يمتد الرقم> | يزيد "المرجع" حتى يصل إلى "الحد". |
| CrossReplicaSum <T يمتد الرقم> | عملية لجمع المدخلات عبر مثيلات TPU المكررة. |
| CudnnRNNBackpropV3 <T يمتد الرقم> | خطوة Backprop لـ CudnnRNNV3. |
| CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T يمتد الرقم> | يحول معلمات CudnnRNN من النموذج الأساسي إلى النموذج القابل للاستخدام. |
| CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T يمتد الرقم> | يسترد معلمات CudnnRNN في شكل أساسي. |
| CudnnRNNV3 <T يمتد الرقم> | شبكة RNN مدعومة بـ cuDNN. |
| CumulativeLogsumexp <T يمتد الرقم> | حساب المنتج التراكمي للموتر `x` على طول `المحور`. |
| DtensorRestoreV2 | |
| DtensorSetGlobalTPUArray | عملية تُعلم مجموعة من المعرفات العالمية لجميع وحدات TPU الموجودة في النظام. |
| DataServiceDataset | إنشاء مجموعة بيانات تقرأ البيانات من خدمة tf.data. |
| DataServiceDatasetV2 | إنشاء مجموعة بيانات تقرأ البيانات من خدمة tf.data. |
| DatasetCardinality | تُرجع العلاقة الأساسية لـ "input_dataset". |
| DatasetFromGraph | ينشئ مجموعة بيانات من `graph_def` المحدد. |
| DatasetToGraphV2 | إرجاع GraphDef متسلسل يمثل "input_dataset". |
| داوسن <T يمتد الرقم> | |
| ديبوغجرادينتيدينتيتي <T> | الهوية المرجعية لتصحيح التدرج. |
| ديبوغجرادينتريفيدينتيتي <T> | الهوية المرجعية لتصحيح التدرج. |
| معرف التصحيح <T> | يوفر تعيين هوية لموتر الإدخال من النوع غير المرجعي لتصحيح الأخطاء. |
| DebugIdentityV2 <T> | تصحيح أخطاء الهوية V2 Op. |
| DebugNanCount | تصحيح أخطاء NaN Value Counter Op. |
| DebugNumericSummary | تصحيح الملخص الرقمي Op. |
| DebugNumericSummaryV2 <U يمتد الرقم> | تصحيح ملخص رقمي V2 Op. |
| DecodeImage <T يمتد الرقم> | وظيفة decode_bmp وdecode_gif وdecode_jpeg وdecode_png. |
| DecodePaddedRaw <T يمتد الرقم> | إعادة تفسير بايتات السلسلة كمتجه للأرقام. |
| DecodeProto | يقوم المرجع باستخراج الحقول من رسالة مؤقتة للبروتوكول المتسلسل إلى موتر. |
| نسخة عميقة <T> | إنشاء نسخة من `x`. |
| حذفIterator | حاوية لمورد مكرر. |
| حذف ذاكرة التخزين المؤقت | |
| حذف MultiDeviceIterator | حاوية لمورد مكرر. |
| حذف RandomSeedGenerator | |
| حذف SeedGenerator | |
| DeleteSessionTensor | احذف الموتر المحدد بمقبضه في الجلسة. |
| DenseBincount <U يمتد الرقم> | حساب عدد مرات ظهور كل قيمة في مصفوفة أعداد صحيحة. |
| DenseCountSparseOutput <U يمتد الرقم> | يقوم بإجراء عد صناديق الإخراج المتفرق لإدخال tf.tensor. |
| DenseToCSRSparseMatrix | يحول موترًا كثيفًا إلى CSRSparseMatrix (ربما على دفعات). |
| تدمير المواردOp | يحذف المورد المحدد بواسطة المقبض. |
| تدمير المتغير المؤقت <T> | يدمر المتغير المؤقت ويعيد قيمته النهائية. |
| مؤشر الجهاز | قم بإرجاع فهرس الجهاز الذي يتم تشغيله. |
| DirectedInterleaveDataset | بديل لـ "InterleaveDataset" في قائمة ثابتة من مجموعات البيانات "N". |
| ديسابليكوبيونريد | يقوم بإيقاف تشغيل وضع النسخ عند القراءة. |
| حفظ الموزعة | |
| DrawBoundingBoxesV2 <T يمتد الرقم> | ارسم مربعات محيطة على مجموعة من الصور. |
| DummyIterationCounter | |
| DummyMemoryCache | |
| DummySeedGenerator | |
| DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | يسهل عملية نقل التعليمات البرمجية التي تستخدم tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
| القسم الديناميكي <T> | تقسيم "البيانات" إلى موترات "num_partitions" باستخدام مؤشرات من "الأقسام". |
| الغرزة الديناميكية <T> | قم بتشذير القيم من موترات "البيانات" في موتر واحد. |
| مسافة التحرير | يحسب (ربما تطبيع) مسافة التحرير Levenshtein. |
| إيج <U> | يحسب التحلل الذاتي لمصفوفة مربعة واحدة أو أكثر. |
| عينسوم <T> | انكماش الموتر وفقا لاتفاقية الجمع لأينشتاين. |
| فارغة <T> | إنشاء موتر بالشكل المحدد. |
| قائمة TensorList فارغة | إنشاء وإرجاع قائمة موتر فارغة. |
| خريطة TensorMap فارغة | إنشاء وإرجاع خريطة موتر فارغة. |
| EncodeProto | يقوم المرجع بتسلسل رسائل protobuf المتوفرة في موترات الإدخال. |
| EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | يسهل عملية نقل التعليمات البرمجية التي تستخدم tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
| EnqueueTPUEmbeddingBatch | عملية تقوم بإدراج قائمة بموترات دفعة الإدخال في TPUEmbedding. |
| EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch | عملية تقوم بإدراج قائمة بموترات دفعة الإدخال في TPUEmbedding. |
| EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | يسهل عملية نقل التعليمات البرمجية التي تستخدم tf.nn.embedding_lookup(). |
| EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch | عملية تقوم بإدراج مؤشرات إدخال TPUEmbedding من SparseTensor. |
| EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch | يسهل عملية نقل التعليمات البرمجية التي تستخدم tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
| ضمان الشكل <T> | التأكد من مطابقة شكل الموتر للشكل المتوقع. |
| أدخل <T> | ينشئ إطارًا فرعيًا أو يجده، ويجعل "البيانات" متاحة للإطار الفرعي. |
| Erfinv <T يمتد الرقم> | |
| المعيار الإقليدي <T> | يحسب القاعدة الإقليدية للعناصر عبر أبعاد الموتر. |
| تنفيذTPUEmbeddingPartitioner | عملية تنفذ مقسم TPUEmbedding على التكوين المركزي الجهاز ويحسب حجم HBM (بالبايت) المطلوب لعملية TPUEmbedding. |
| خروج <T> | يخرج الإطار الحالي إلى الإطار الأصلي الخاص به. |
| توسيع Dims <T> | يقوم بإدراج بُعد 1 في شكل الموتر. |
| مجموعة البيانات التجريبية AutoShard | ينشئ مجموعة بيانات تقسم مجموعة بيانات الإدخال. |
| ExperimentalBytesProducedStatsDataset | يسجل حجم البايتات لكل عنصر من عناصر "input_dataset" في StatsAggregator. |
| تجريبي اختر أسرع مجموعة بيانات | |
| مجموعة البيانات التجريبية | تُرجع العلاقة الأساسية لـ "input_dataset". |
| تجريبيةDatasetToTFRecord | يكتب مجموعة البيانات المحددة إلى الملف المحدد باستخدام تنسيق TFRecord. |
| التجريبيةDenseToSparseBatchDataset | ينشئ مجموعة بيانات تجمع عناصر الإدخال في SparseTensor. |
| مجموعة بيانات احصائيات الكمون التجريبية | يسجل زمن الوصول لإنتاج عناصر "input_dataset" في StatsAggregator. |
| مجموعة البيانات التجريبية لملفات المطابقة | |
| ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset | ينشئ مجموعة بيانات تتجاوز الحد الأقصى للتوازي أثناء العملية. |
| مجموعة بيانات التحليل التجريبي | يحول `input_dataset` الذي يحتوي على نماذج `Example` كمتجهات لـ DT_STRING إلى مجموعة بيانات مكونة من كائنات `Tensor` أو `SparseTensor` التي تمثل الميزات التي تم تحليلها. |
| التجريبية الخاصةThreadPoolDataset | ينشئ مجموعة بيانات تستخدم تجمع مؤشرات ترابط مخصصًا لحساب "input_dataset". |
| مجموعة البيانات العشوائية التجريبية | إنشاء مجموعة بيانات تُرجع أرقامًا عشوائية زائفة. |
| مجموعة البيانات التجريبية | ينشئ مجموعة بيانات تغير حجم الدفعة. |
| التجريبيةSetStatsAggregatorDataset | |
| مجموعة بيانات النافذة المنزلقة التجريبية | ينشئ مجموعة بيانات تمرر نافذة منزلقة فوق "input_dataset". |
| مجموعة بيانات تجريبية | إنشاء مجموعة بيانات تنفذ استعلام SQL وتصدر صفوفًا من مجموعة النتائج. |
| مقبض مجمع الإحصائيات التجريبية | إنشاء مورد مدير الإحصائيات. |
| ملخص مجمع الإحصائيات التجريبية | يُنتج ملخصًا لأي إحصائيات مسجلة بواسطة مدير الإحصائيات المحدد. |
| تجريبية UnbatchDataset | مجموعة بيانات تقسم عناصر مدخلاتها إلى عناصر متعددة. |
| Expint <T يمتد الرقم> | |
| ExtractGlimpseV2 | يستخرج لمحة من موتر الإدخال. |
| ExtractVolumePatches <T يمتد الرقم> | استخرج "التصحيحات" من "الإدخال" وضعها في بُعد الإخراج ""العمق"." |
| FileSystemSetConfiguration | ضبط تكوين نظام الملفات. |
| املأ <U> | ينشئ موترًا مملوءًا بقيمة عددية. |
| FinalizeDataset | ينشئ مجموعة بيانات عن طريق تطبيق tf.data.Options على `input_dataset`. |
| وضع اللمسات النهائية علىTPUEmbedding | عملية تنهي تكوين TPUEmbedding. |
| بصمة | يولد قيم بصمات الأصابع. |
| FresnelCos <T يمتد الرقم> | |
| فريسنلسين <T يمتد الرقم> | |
| FusedBatchNormGradV3 <T يمتد الرقم، U يمتد الرقم> | التدرج لتطبيع الدفعة. |
| FusedBatchNormV3 <T يمتد الرقم، U يمتد الرقم> | التطبيع دفعة. |
| GRUblockCell <T يمتد الرقم> | يحسب الانتشار الأمامي لخلية GRU لخطوة زمنية واحدة. |
| GRUBlockCellGrad <T يمتد الرقم> | يحسب الانتشار الخلفي لخلية GRU لخطوة زمنية واحدة. |
| اجمع <T> | اجمع الشرائح من محور "المعلمات" وفقًا لـ "المؤشرات". |
| اجمع <T> | اجمع الشرائح من "المعلمات" في موتر ذي شكل محدد بواسطة "المؤشرات". |
| إنشاء BoundingBoxProposals | تنتج هذه العملية منطقة الاهتمامات من المربعات المحيطة المحددة (bbox_deltas) المرساة المشفرة وفقًا للمعادلة 2 في arXiv:1506.01497 تحدد العملية أعلى مربعات التسجيل `pre_nms_topn`، وتفك تشفيرها فيما يتعلق بالمثبتات، وتطبق القمع غير الأقصى على المربعات المتداخلة ذات قيمة التقاطع فوق الاتحاد (iou) الأعلى من `nms_threshold`، وتتجاهل المربعات التي يكون الجانب الأقصر فيها أقل من ` الحد الأدنى للحجم`. |
| GetElementAtIndex | الحصول على العنصر في الفهرس المحدد في مجموعة بيانات. |
| GetOptions | تُرجع tf.data.Options المرفقة بـ "input_dataset". |
| GetSessionHandle | قم بتخزين موتر الإدخال في حالة الجلسة الحالية. |
| GetSessionTensor <T> | احصل على قيمة الموتر المحدد بمقبضه. |
| ضمانة <T> | يعطي ضمانًا لوقت تشغيل TF بأن موتر الإدخال ثابت. |
| HashTable | إنشاء جدول تجزئة غير مهيأ. |
| HistogramFixedWidth <U يمتد الرقم> | إرجاع الرسم البياني للقيم. |
| الهوية <T> | قم بإرجاع موتر بنفس الشكل والمحتويات مثل موتر الإدخال أو القيمة. |
| الهوية ن | تقوم بإرجاع قائمة من الموترات بنفس الأشكال والمحتويات مثل الإدخال الموترات. |
| IgnoreErrorsDataset | ينشئ مجموعة بيانات تحتوي على عناصر `input_dataset` مع تجاهل الأخطاء. |
| ImageProjectiveTransformV2 <T يمتد الرقم> | يطبق التحويل المحدد على كل صورة من الصور. |
| ImageProjectiveTransformV3 <T يمتد الرقم> | يطبق التحويل المحدد على كل صورة من الصور. |
| إيموتابلكونست <T> | إرجاع موتر غير قابل للتغيير من منطقة الذاكرة. |
| InfeedDequeue <T> | عنصر نائب للقيمة التي سيتم إدخالها في الحساب. |
| InfeedDequeueTuple | جلب قيم متعددة من التغذية كصف XLA. |
| InfeedEnqueue | عملية تغذي قيمة Tensor واحدة في الحساب. |
| InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer | عملية تقوم بإدراج المخزن المؤقت الخطي في تغذية TPU. |
| InfeedEnqueueTuple | يغذي قيم Tensor متعددة في الحساب كصف XLA. |
| تهيئة الجدول | مُهيئ الجدول الذي يأخذ موترين للمفاتيح والقيم على التوالي. |
| تهيئة الجدول من البيانات | |
| تهيئة الجدول من النص | تهيئة جدول من ملف نصي. |
| إضافة <T> | يضيف v إلى صفوف محددة من x. |
| إنبلايسوب <T> | يطرح `v` في صفوف محددة من `x`. |
| إنبلايسوبدايت <T> | يقوم بتحديث الصفوف المحددة 'i' بالقيم 'v'. |
| IsBoostedTreesEnsembleInitialized | التحقق مما إذا كان قد تم تهيئة مجموعة الشجرة. |
| IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized | يتحقق مما إذا كان قد تم تهيئة الدفق الكمي. |
| IsTPUEmbeddingInitialized | ما إذا كان قد تم تهيئة TPU Embedding في نظام TPU الموزع. |
| IsVariableInitialized | يتحقق مما إذا كان قد تم تهيئة الموتر. |
| IsotonicRegression <U يمتد الرقم> | يحل مجموعة من مشاكل الانحدار متساوي التوتر. |
| IteratorGetDevice | يُرجع اسم الجهاز الذي تم وضع "المورد" عليه. |
| KMC2ChainInitialization | إرجاع فهرس نقطة البيانات التي يجب إضافتها إلى المجموعة الأولية. |
| KmeansPlusPlusInitialization | يحدد num_to_sample من صفوف الإدخال باستخدام معيار KMeans++. |
| KthOrderStatistic | يحسب إحصائية ترتيب Kth لمجموعة البيانات. |
| LMDDBataset | ينشئ مجموعة بيانات تُصدر أزواج القيمة الرئيسية في ملف LMDB واحد أو أكثر. |
| LSTMBlockCell <T يمتد الرقم> | يحسب الانتشار الأمامي لخلية LSTM لخطوة زمنية واحدة. |
| LSTMBlockCellGrad <T يمتد الرقم> | يحسب الانتشار الخلفي لخلية LSTM لخطوة زمنية واحدة. |
| LinSpace <T يمتد الرقم> | يولد القيم في فترة زمنية. |
| ListDataset | ينشئ مجموعة بيانات تُصدر كلًا من "الموترات" مرة واحدة. |
| تحميلAllTPUEmbeddingParameters | عملية تقوم بتحميل معلمات التحسين في الذاكرة المضمنة. |
| تحميلTPUEmbeddingADAMParameters | تحميل معلمات التضمين ADAM. |
| تحميلTPUEmbeddingAdadeltaParameters | تحميل معلمات التضمين Adadelta. |
| تحميلTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters | قم بتحميل معلمات تضمين Adagrad Momentum. |
| تحميلTPUEmbeddingAdagradParameters | تحميل معلمات التضمين Adagrad. |
| تحميلTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | تحميل معلمات تضمين RMSProp المتمركزة. |
| تحميلTPUEmbeddingFTRLالمعلمات | تحميل معلمات التضمين FTRL. |
| تحميلTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | تحميل معلمات تضمين مقدر التردد. |
| تحميلTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | قم بتحميل معلمات تضمين MDL Adagrad Light. |
| تحميلTPUEmbeddingMomentumParameters | تحميل معلمات تضمين الزخم. |
| تحميلTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | تحميل معلمات تضمين Adagrad القريبة. |
| تحميلTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
| تحميلTPUEmbeddingRMSPropParameters | تحميل معلمات التضمين RMSProp. |
| تحميلTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | تحميل معلمات تضمين SGD. |
| LookupTableExport <T، U> | إخراج كافة المفاتيح والقيم في الجدول. |
| لوكوبتابليجد <U> | يبحث عن المفاتيح في الجدول، ويخرج القيم المقابلة. |
| LookupTableImport | يستبدل محتويات الجدول بالمفاتيح والقيم المحددة. |
| LookupTableInsert | يقوم بتحديث الجدول لربط المفاتيح بالقيم. |
| LookupTableRemove | إزالة المفاتيح والقيم المرتبطة بها من الجدول. |
| LookupTableSize | يحسب عدد العناصر في الجدول المحدد. |
| LoopCond | إعادة توجيه الإدخال إلى الإخراج. |
| LowerBound <U يمتد الرقم> | يتم تطبيق Lower_bound(sorted_search_values,values) على طول كل صف. |
| لو <T، U يمتد الرقم> | يحسب تحليل LU لمصفوفة مربعة واحدة أو أكثر. |
| MakeUnique | اجعل كافة العناصر في البعد غير الدفعي فريدة من نوعها، ولكن \"قريبة\" منها قيمتها الأولية. |
| مابكلير | يقوم Op بإزالة جميع العناصر الموجودة في الحاوية الأساسية. |
| MapIncompleteSize | تقوم Op بإرجاع عدد العناصر غير المكتملة في الحاوية الأساسية. |
| ماببيك | يقوم Op بإلقاء نظرة خاطفة على القيم الموجودة في المفتاح المحدد. |
| حجم الخريطة | تقوم Op بإرجاع عدد العناصر الموجودة في الحاوية الأساسية. |
| MapStage | المرحلة (المفتاح، القيم) في الحاوية الأساسية التي تتصرف مثل جدول التجزئة. |
| MapUnstage | يقوم Op بإزالة وإرجاع القيم المرتبطة بالمفتاح من الحاوية الأساسية. |
| MapUnstageNoKey | يقوم Op بإزالة وإرجاع عشوائي (مفتاح، قيمة) من الحاوية الأساسية. |
| ماتريكسدياجبارتف2 <T> | إرجاع الجزء القطري المجمع من موتر مجمع. |
| ماتريكسدياجبارتف3 <T> | إرجاع الجزء القطري المجمع من موتر مجمع. |
| ماتريكسدياجV2 <T> | تُرجع موترًا قطريًا مجمعًا بقيم قطرية مجمعة معينة. |
| ماتريكسدياجV3 <T> | تُرجع موترًا قطريًا مجمعًا بقيم قطرية مجمعة معينة. |
| ماتريكسسيتدياجV2 <T> | إرجاع موتر مصفوفة مجمعة بقيم قطرية مجمعة جديدة. |
| ماتريكسسيتدياجV3 <T> | إرجاع موتر مصفوفة مجمعة بقيم قطرية مجمعة جديدة. |
| ماكس <T> | يحسب الحد الأقصى للعناصر عبر أبعاد الموتر. |
| MaxIntraOpParallelismDataset | ينشئ مجموعة بيانات تتجاوز الحد الأقصى للتوازي أثناء العملية. |
| دمج <T> | إعادة توجيه قيمة الموتر المتاح من "المدخلات" إلى "الإخراج". |
| MergeDedupData | تقوم إحدى العمليات بدمج عناصر الأعداد الصحيحة والموترات العائمة في بيانات إلغاء البيانات المكررة كمجموعة XLA. |
| دقيقة <T> | يحسب الحد الأدنى من العناصر عبر أبعاد الموتر. |
| لوحة المرآة <T> | منصات موتر مع قيم معكوسة. |
| ميرور باد جراد <T> | التدرج التشغيلي لـ "MirrorPad" op. |
| MlirPassthroughOp | يلتف حساب MLIR التعسفي معبرًا عنه كوحدة مع وظيفة main(). |
| مولنونان <T> | تُرجع x * y من حيث العناصر. |
| MutableDenseHashTable | إنشاء جدول تجزئة فارغ يستخدم الموترات كمخزن دعم. |
| MutableHashTable | إنشاء جدول تجزئة فارغ. |
| MutableHashTableOfTensors | إنشاء جدول تجزئة فارغ. |
| موتيكس | ينشئ مورد Mutex الذي يمكن قفله بواسطة `MutexLock`. |
| MutexLock | تأمين مورد كائن المزامنة (mutex). |
| NcclAllReduce <T يمتد الرقم> | مخرجات موتر يحتوي على التخفيض عبر جميع موترات الإدخال. |
| NcclBroadcast <T يمتد الرقم> | يرسل "الإدخال" إلى جميع الأجهزة المتصلة بالإخراج. |
| NcclReduce <T يمتد الرقم> | يقلل "الإدخال" من "num_devices" باستخدام "التصغير" إلى جهاز واحد. |
| ندتري <T يمتد الرقم> | |
| أقرب الجيران | تحديد أقرب مراكز k لكل نقطة. |
| التالي بعد <T يمتد الرقم> | تُرجع القيمة التالية القابلة للتمثيل لـ `x1` في اتجاه `x2`، من حيث العنصر. |
| التكرار التالي <T> | يجعل مدخلاته متاحة للتكرار التالي. |
| لاOp | لا يفعل شيئا. |
| غير حتمية <U> | غير حتمية يولد بعض الأعداد الصحيحة. |
| NonMaxSuppressionV5 <T يمتد الرقم> | يختار بجشع مجموعة فرعية من المربعات المحيطة بترتيب تنازلي للنتيجة، تشذيب المربعات التي تحتوي على تقاطع عالي فوق الاتحاد (IOU) يتداخل مع المربعات المحددة مسبقًا. |
| مجموعة بيانات غير قابلة للتسلسل | |
| ون هوت <U> | إرجاع موتر واحد ساخن. |
| أونزلايك <T> | إرجاع موتر من نفس الشكل والنوع مثل x. |
| تحسين DatasetV2 | ينشئ مجموعة بيانات من خلال تطبيق التحسينات ذات الصلة على `input_dataset`. |
| OptionsDataset | ينشئ مجموعة بيانات عن طريق إرفاق tf.data.Options بـ "input_dataset". |
| OrderedMapClear | يقوم Op بإزالة جميع العناصر الموجودة في الحاوية الأساسية. |
| OrderedMapIncompleteSize | تقوم Op بإرجاع عدد العناصر غير المكتملة في الحاوية الأساسية. |
| OrderedMapPeek | يقوم Op بإلقاء نظرة خاطفة على القيم الموجودة في المفتاح المحدد. |
| OrderedMapSize | تقوم Op بإرجاع عدد العناصر الموجودة في الحاوية الأساسية. |
| OrderedMapStage | المرحلة (المفتاح، القيم) في الحاوية الأساسية التي تتصرف مثل أمر حاوية النقابي. |
| OrderedMapUnstage | يقوم Op بإزالة وإرجاع القيم المرتبطة بالمفتاح من الحاوية الأساسية. |
| OrderedMapUnstageNoKey | تقوم عملية Op بإزالة العنصر (المفتاح، القيمة) وإرجاعه بالأصغر المفتاح من الحاوية الأساسية. |
| OutfeedDequeue <T> | يسترد موترًا واحدًا من تغذية الحساب. |
| OutfeedDequeueTuple | استرداد قيم متعددة من تغذية الحساب. |
| OutfeedDequeueTupleV2 | استرداد قيم متعددة من تغذية الحساب. |
| OutfeedDequeueV2 <T> | يسترد موترًا واحدًا من تغذية الحساب. |
| OutfeedEnqueue | ضع Tensor في قائمة الانتظار في تغذية الحساب. |
| OutfeedEnqueueTuple | قم بإدراج قيم Tensor متعددة في تغذية الحساب. |
| الوسادة <T> | منصات الموتر. |
| ParallelBatchDataset | |
| ParallelConcat <T> | يسلسل قائمة من الموترات `N` على طول البعد الأول. |
| ParallelDynamicStitch <T> | قم بتشذير القيم من موترات "البيانات" في موتر واحد. |
| ParseExampleDatasetV2 | يحول `input_dataset` الذي يحتوي على نماذج `Example` كمتجهات لـ DT_STRING إلى مجموعة بيانات مكونة من كائنات `Tensor` أو `SparseTensor` التي تمثل الميزات التي تم تحليلها. |
| نموذج التحليل V2 | يحول متجه tf.Example protos (كسلاسل) إلى موترات مكتوبة. |
| ParseSequenceExampleV2 | يحول متجه tf.io.SequenceExample protos (كسلاسل) إلى موترات مكتوبة. |
| العنصر النائب <T> | عنصر نائب للقيمة التي سيتم إدخالها في الحساب. |
| العنصر النائب مع الافتراضي <T> | العنصر النائب الذي يمر عبر "الإدخال" عندما لا يتم تغذية مخرجاته. |
| الخط المسبق | عملية تعمل على تحويل قيمة Tensor إلى موتر متغير غير شفاف. |
| PrelinearizeTuple | عملية تعمل على تحويل قيم موتر متعددة إلى موتر متغير غير شفاف. |
| مطبعة | يطبع سلسلة عددية. |
| PrivateThreadPoolDataset | ينشئ مجموعة بيانات تستخدم تجمع مؤشرات ترابط مخصصًا لحساب "input_dataset". |
| إنتاج <T> | يحسب منتج العناصر عبر أبعاد الموتر. |
| QuantizeAndDequantizeV4 <T يمتد الرقم> | quantizes ثم dequantizes موتر. |
| QuantizeAndDequantizeV4Grad <T يمتد الرقم> | تُرجع تدرج `QuantizeAndDequantizeV4`. |
| كوانتيزيدكونكات <T> | يسلسل الموترات الكمية على طول بعد واحد. |
| QuantizedConcatV2 <T> | |
| QuantizedConv2DAndRelu <V> | |
| QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V> | |
| QuantizedConv2DAndRequantize <V> | |
| QuantizedConv2DPerChannel <V> | يحسب QuantizedConv2D لكل قناة. |
| QuantizedConv2DWithBias <V> | |
| QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> | |
| QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | |
| QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W> | |
| QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X> | |
| QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V> | |
| QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X> | |
| QuantizedDepthwiseConv2D <V> | يحسب الكمي Conv2D العمق. |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V> | يحسب كمية Conv2D العميقة مع التحيز. |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> | يحسب Conv2D الكمي العميق باستخدام Bias وRelu. |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | يحسب العمق الكمي Conv2D باستخدام Bias وRelu وRequantize. |
| QuantizedMatMulWithBias <W> | إجراء عملية ضرب المصفوفة الكمية لـ `a` في المصفوفة `b` مع إضافة التحيز. |
| QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W يمتد الرقم> | |
| QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> | إجراء عملية ضرب المصفوفة الكمية لـ `a` بواسطة المصفوفة `b` مع إضافة التحيز ودمج relu. |
| QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> | إجراء عملية ضرب المصفوفة الكمية لـ `a` بواسطة المصفوفة `b` مع إضافة التحيز وrelu وإعادة الدمج. |
| QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W> | |
| إعادة التشكيل الكمي <T> | يعيد تشكيل الموتر الكمي وفقًا لمرجع إعادة التشكيل. |
| RaggedBincount <U يمتد الرقم> | حساب عدد مرات ظهور كل قيمة في مصفوفة أعداد صحيحة. |
| RaggedCountSparseOutput <U يمتد الرقم> | إجراء عد لصناديق المخرجات المتفرقة لإدخال موتر خشن. |
| RaggedCross <T، U يمتد الرقم> | يُنشئ تقاطعًا مميزًا من قائمة الموترات، ويعيده على هيئة RaggedTensor. |
| راجيدفيليمبتيرووس <T> | |
| راجيدفيليمبتيرووسغراد <T> | |
| RaggedGather <T يمتد الرقم، U> | اجمع شرائح ممزقة من محور "المعلمات" "0" وفقًا لـ "المؤشرات". |
| RaggedRange <U يمتد الرقم، T يمتد الرقم> | تُرجع `RaggedTensor` الذي يحتوي على تسلسلات محددة من الأرقام. |
| RaggedTensorFromVariant <U يمتد الرقم، T> | يقوم بفك تشفير Tensor "متغير" إلى "RaggedTensor". |
| راجيدتينسورتوسبارسي <U> | تحويل "RaggedTensor" إلى "SparseTensor" بنفس القيم. |
| راجيدتينسورتوتينسور <U> | قم بإنشاء موتر كثيف من موتر خشن، وربما يغير شكله. |
| RaggedTensorToVariant | يشفر "RaggedTensor" إلى Tensor "متغير". |
| راجيدتينسورتوفاريانتجرادينت <U> | المساعد المستخدم لحساب التدرج اللوني لـ `RaggedTensorToVariant`. |
| RandomDatasetV2 | إنشاء مجموعة بيانات تُرجع أرقامًا عشوائية زائفة. |
| RandomIndexShuffle <T يمتد الرقم> | يُخرج موضع "القيمة" في تبديل [0، ...، max_index]. |
| النطاق <T يمتد الرقم> | يخلق سلسلة من الأرقام. |
| رتبة | إرجاع رتبة الموتر. |
| قراءةVariableOp <T> | يقرأ قيمة المتغير. |
| قراءةVariableXlaSplitND <T> | يقسم موتر مدخلات متغير المورد عبر جميع الأبعاد. |
| RebatchDataset | ينشئ مجموعة بيانات تغير حجم الدفعة. |
| RebatchDatasetV2 | ينشئ مجموعة بيانات تغير حجم الدفعة. |
| ريكف <T> | يتلقى الموتر المسمى من send_device على recv_device. |
| RecvTPUEmbeddingActivations | عملية تتلقى عمليات تنشيط التضمين على TPU. |
| تقليل الكل | يحسب "المنطقي و" للعناصر عبر أبعاد الموتر. |
| تقليل أي | يحسب "المنطقي أو" للعناصر عبر أبعاد الموتر. |
| تقليل الحد الأقصى <T> | يحسب الحد الأقصى للعناصر عبر أبعاد الموتر. |
| تقليل الحد <T> | يحسب الحد الأدنى من العناصر عبر أبعاد الموتر. |
| تقليل المنتج <T> | يحسب منتج العناصر عبر أبعاد الموتر. |
| تقليل المبلغ <T> | يحسب مجموع العناصر عبر أبعاد الموتر. |
| راجع أدخل <T> | ينشئ إطارًا فرعيًا أو يجده، ويجعل "البيانات" متاحة للإطار الفرعي. |
| مرجع الخروج <T> | يخرج الإطار الحالي إلى الإطار الأصلي الخاص به. |
| إعادة الهوية <T> | قم بإرجاع نفس موتر المرجع مثل موتر مرجع الإدخال. |
| دمج <T> | إعادة توجيه قيمة الموتر المتاح من "المدخلات" إلى "الإخراج". |
| RefNextIteration <T> | يجعل مدخلاته متاحة للتكرار التالي. |
| مرجع حدد <T> | يعيد توجيه عنصر "الفهرس" من "المدخلات" إلى "الإخراج". |
| ريفسويتش <T> | يعيد توجيه موتر المرجع "بيانات" إلى منفذ الإخراج المحدد بواسطة "pred". |
| سجل البيانات | تسجيل مجموعة بيانات مع خدمة tf.data. |
| تسجيل DatasetV2 | تسجيل مجموعة بيانات مع خدمة tf.data. |
| الترحيل <T> | |
| ريلايووتغراد <T> | |
| RequantizationRangePerChannel | يحسب نطاق إعادة التكميم لكل قناة. |
| ريكوتازيبيرشانيل <U> | يعيد إدخال القيم بالقيم الدنيا والقصوى المعروفة لكل قناة. |
| إعادة تشكيل <T> | يعيد تشكيل الموتر. |
| ResourceAccumulatorApplyGradient | يطبق التدرج على تراكم معين. |
| عدد الموارد المتراكمة | إرجاع عدد التدرجات المجمعة في المجمعات المحددة. |
| ResourceAccumulatorSetGlobalStep | يقوم بتحديث المجمع بقيمة جديدة لـ global_step. |
| ريسورسيكومولاتورتاكيجرادينت <T> | يستخرج متوسط التدرج في ConditionalAccumulator المحدد. |
| ResourceApplyAdagradV2 | قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط adagrad. |
| ResourceApplyAdamWithAmsgrad | قم بتحديث '*var' وفقًا لخوارزمية Adam. |
| ResourceApplyKerasMomentum | قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط الزخم. |
| المورد المشروط التراكمي | تراكم مشروط لتجميع التدرجات. |
| ResourceCountUpTo <T يمتد الرقم> | يزيد المتغير المشار إليه بواسطة "المورد" حتى يصل إلى "الحد". |
| جمع الموارد <U> | اجمع شرائح من المتغير المشار إليه بـ "المورد" وفقًا لـ "المؤشرات". |
| ريسورسجاثيرند <U> | |
| إضافة الموارد | يضيف تحديثات متفرقة للمتغير المشار إليه بواسطة `المورد`. |
| ResourceScatterDiv | يقسم التحديثات المتفرقة إلى المتغير المشار إليه بواسطة "المورد". |
| ResourceScatterMax | يقلل التحديثات المتفرقة للمتغير المشار إليه بواسطة "المورد" باستخدام عملية "الحد الأقصى". |
| ResourceScatterMin | يقلل التحديثات المتفرقة للمتغير المشار إليه بواسطة `المورد` باستخدام عملية `min`. |
| ResourceScatterMul | ضرب التحديثات المتفرقة في المتغير المشار إليه بواسطة "المورد". |
| ResourceScatterNdAdd | يطبق إضافة متفرقة على القيم الفردية أو الشرائح في متغير. |
| ResourceScatterNdMax | |
| ResourceScatterNdMin | |
| ResourceScatterNdSub | يطبق الطرح المتفرق على القيم الفردية أو الشرائح في متغير. |
| ResourceScatterNdUpdate | يطبق "تحديثات" متفرقة على القيم الفردية أو الشرائح داخل ملف معين متغير حسب "المؤشرات". |
| ResourceScatterSub | يطرح التحديثات المتفرقة من المتغير المشار إليه بواسطة "المورد". |
| تحديث الموارد | يعين تحديثات متفرقة للمتغير المشار إليه بواسطة `resource`. |
| ResourceSparseApplyAdagradV2 | قم بتحديث الإدخالات ذات الصلة في '*var' و'*accum' وفقًا لمخطط adagrad. |
| ResourceSparseApplyKerasMomentum | قم بتحديث الإدخالات ذات الصلة في '*var' و'*accum' وفقًا لمخطط الزخم. |
| ResourceStridedSliceAssign | قم بتعيين "قيمة" لمرجع القيمة l المقسم إلى "المرجع". |
| استرداد كافة معلمات التضمين | عملية تسترد معلمات التحسين من التضمين إلى الذاكرة المضيفة. |
| استرداد معلمات TPUEmbeddingADAMP | استرداد معلمات التضمين ADAM. |
| استردادTPUEmbeddingAdadeltaParameters | استرداد معلمات التضمين Adadelta. |
| استردادTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters | استرداد معلمات تضمين Adagrad Momentum. |
| استردادTPUEmbeddingAdagradParameters | استرداد معلمات التضمين Adagrad. |
| استردادTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | استرداد معلمات التضمين RMSProp المتمركزة. |
| استردادTPUEالتضمينFTRLالمعلمات | استرداد معلمات التضمين FTRL. |
| استردادTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | استرداد معلمات تضمين مقدر التردد. |
| استردادTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | استرداد معلمات التضمين MDL Adagrad Light. |
| استردادTPUEmbeddingMomentumParameters | استرداد معلمات تضمين الزخم. |
| استردادTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | استرداد معلمات تضمين Adagrad القريبة. |
| استردادTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
| استردادTPUEmbeddingRMSPropParameters | استرداد معلمات التضمين RMSProp. |
| استردادTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | استرداد معلمات تضمين SGD. |
| عكس <T> | يعكس أبعاد محددة من الموتر. |
| التسلسل العكسي <T> | عكس شرائح الطول المتغير. |
| إعادة كتابة مجموعة البيانات | |
| RiscAbs <T يمتد الرقم> | |
| RiscAdd <T يمتد الرقم> | يُرجع عنصر x + y. |
| RiscBinaryArithmetic <T يمتد الرقم> | |
| RiscBinaryComparison | |
| ريسكبيتكاست <U> | |
| ريسك برودكاست <T> | |
| ريسك كاست <U> | |
| RiscCeil <T يمتد الرقم> | |
| RiscCholesky <T يمتد الرقم> | |
| ريسككونكات <T> | |
| RiscConv <T يمتد الرقم> | |
| RiscCos <T يمتد الرقم> | |
| RiscDiv <T يمتد الرقم> | |
| RiscDot <T يمتد الرقم> | |
| RiscExp <T يمتد الرقم> | |
| ريسكفت <T> | |
| RiscFloor <T يمتد الرقم> | |
| ريسكجاثر <T> | |
| RiscImag <U يمتد الرقم> | |
| RiscIsFinite | |
| RiscLog <T يمتد الرقم> | |
| ريسكلوجيكال و | |
| RiscLogicalNot | |
| RiscLogicalOr | |
| RiscMax <T يمتد الرقم> | تُرجع الحد الأقصى (x، y) للعنصر. |
| RiscMin <T يمتد الرقم> | |
| RiscMul <T يمتد الرقم> | |
| RiscNeg <T يمتد الرقم> | |
| RiscPad <T يمتد الرقم> | |
| RiscPool <T يمتد الرقم> | |
| RiscPow <T يمتد الرقم> | |
| RiscRandomUniform | |
| RiscReal <U يمتد رقم> | |
| RiscReduce <T يمتد الرقم> | |
| RiscRem <T يمتد الرقم> | |
| RiscReshape <T يمتد الرقم> | |
| RiscReverse <T يمتد الرقم> | |
| RiscScatter <U يمتد الرقم> | |
| RiscShape <U يمتد الرقم> | |
| RiscSign <T يمتد الرقم> | |
| RiscSlice <T يمتد الرقم> | |
| RiscSort <T يمتد الرقم> | |
| ضغط المخاطر <T> | |
| RiscSub <T يمتد الرقم> | |
| نقل المخاطر <T> | |
| RiscTriangularSolve <T يمتد الرقم> | |
| RiscUnary <T يمتد الرقم> | |
| RngReadAndSkip | تقدم عداد RNG القائم على العداد. |
| RngSkip | تقدم عداد RNG القائم على العداد. |
| لفة <T> | يلف عناصر الموتر على طول المحور. |
| SamplingDataset | إنشاء مجموعة بيانات تأخذ عينة Bernoulli من محتويات مجموعة بيانات أخرى. |
| مقياس وترجمة | |
| ScaleAndTranslateGrad <T يمتد الرقم> | |
| إضافة مبعثر <T> | يضيف تحديثات متفرقة إلى مرجع متغير. |
| سكاتر ديف <T> | يقسم مرجع متغير عن طريق التحديثات المتفرقة. |
| ScatterMax <T يمتد الرقم> | يقلل التحديثات المتفرقة إلى مرجع متغير باستخدام عملية "الحد الأقصى". |
| ScatterMin <T يمتد الرقم> | يقلل التحديثات المتفرقة إلى مرجع متغير باستخدام عملية "min". |
| سكاترمول <T> | مضاعفة التحديثات المتفرقة في مرجع متغير. |
| مبعثر <U> | ينثر "التحديثات" في موتر الشكل "الشكل" وفقًا لـ "المؤشرات". |
| سكاترند إضافة <T> | يطبق إضافة متفرقة على القيم الفردية أو الشرائح في متغير. |
| سكاترندماكس <T> | يحسب الحد الأقصى للعنصر. |
| سكاترندمين <T> | يحسب الحد الأدنى من العناصر. |
| ScatterNdNonAliasingAdd <T> | يطبق إضافة متفرقة على "الإدخال" باستخدام قيم أو شرائح فردية من "التحديثات" حسب المؤشرات "المؤشرات". |
| سكاترندسوب <T> | يطبق الطرح المتفرق على القيم الفردية أو الشرائح في متغير. |
| سكاتيرندوبديت <T> | يطبق "تحديثات" متفرقة على القيم الفردية أو الشرائح داخل ملف معين متغير حسب "المؤشرات". |
| سكاترسوب <T> | يطرح تحديثات متفرقة إلى مرجع متغير. |
| تحديث مبعثر <T> | يطبق تحديثات متفرقة على مرجع متغير. |
| SegmentMaxV2 <T يمتد الرقم> | يحسب الحد الأقصى على طول شرائح الموتر. |
| SegmentMinV2 <T يمتد الرقم> | يحسب الحد الأدنى على طول شرائح الموتر. |
| سيجمنتبرودف2 <T> | يحسب المنتج على طول شرائح الموتر. |
| SegmentSumV2 <T> | يحسب المجموع على طول شرائح الموتر. |
| حددV2 <T> | |
| يرسل | يرسل الموتر المسمى من send_device إلى recv_device. |
| إرسالTPUEmbeddingGradients | إجراء تحديثات متدرجة لجداول التضمين. |
| SetDiff1d <T، U يمتد الرقم> | يحسب الفرق بين قائمتين من الأرقام أو السلاسل. |
| SetSize | عدد العناصر الفريدة على طول البعد الأخير للإدخال "مجموعة". |
| الشكل <U يمتد الرقم> | إرجاع شكل الموتر. |
| الشكل N <U يمتد الرقم> | إرجاع شكل الموترات. |
| ShardDataset | ينشئ `مجموعة بيانات` تتضمن 1/`num_shards` فقط من مجموعة البيانات هذه. |
| ShuffleAndRepeatDatasetV2 | |
| ShuffleDatasetV2 | |
| ShuffleDatasetV3 | |
| ShutdownDistributedTPU | يقوم بإيقاف تشغيل نظام TPU الموزع قيد التشغيل. |
| ShutdownTPUSystem | عملية تقوم بإيقاف تشغيل نظام TPU. |
| الحجم <U يمتد الرقم> | إرجاع حجم الموتر. |
| سكيبجرام | يوزع ملف نصي وينشئ مجموعة من الأمثلة. |
| com.SleepDataset | |
| شريحة <T> | إرجاع شريحة من "الإدخال". |
| SlidingWindowDataset | ينشئ مجموعة بيانات تمرر نافذة منزلقة فوق "input_dataset". |
| لقطة <T> | إرجاع نسخة من موتر الإدخال. |
| SnapshotDataset | ينشئ مجموعة بيانات تكتب/تقرأ من لقطة. |
| SnapshotDatasetReader | |
| SnapshotNestedDatasetReader | |
| SobolSample <T يمتد الرقم> | يولد نقاط من تسلسل Sobol. |
| سبايستوباتشند <T> | SpaceToBatch لموترات ND من النوع T. |
| SparseApplyAdagradV2 <T> | قم بتحديث الإدخالات ذات الصلة في '*var' و'*accum' وفقًا لمخطط adagrad. |
| SparseBincount <U يمتد الرقم> | حساب عدد مرات ظهور كل قيمة في مصفوفة أعداد صحيحة. |
| SparseCountSparseOutput <U يمتد الرقم> | ينفذ حسابًا لصناديق المخرجات المتفرقة لإدخال موتر متفرق. |
| متفرقCrossHashed | يولد تقاطعًا متفرقًا من قائمة الموترات المتناثرة والكثيفة. |
| SparseCrossV2 | يولد تقاطعًا متفرقًا من قائمة الموترات المتناثرة والكثيفة. |
| إضافة سبارس ماتريكس | إضافة متفرقة لمصفوفتين من مصفوفات المسؤولية الاجتماعية للشركات، C = alpha * A + beta * B. |
| سبارسيماتريكسماتمول <T> | المصفوفة - تضرب مصفوفة متفرقة بمصفوفة كثيفة. |
| SparseMatrixMul | الضرب من حيث العناصر لمصفوفة متفرقة ذات موتر كثيف. |
| متناثر ماتريكسNNZ | لعرض عدد الأصفار في `sparse_matrix`. |
| طلب مصفوفة متفرقةAMD | يحسب ترتيب الدرجة الدنيا التقريبية (AMD) لـ "الإدخال". |
| SparseMatrixSoftmax | يحسب softmax من CSRSparseMatrix. |
| SparseMatrixSoftmaxGrad | حساب التدرج اللوني للمرجع SparseMatrixSoftmax. |
| SparseMatrixSparseCholesky | يحسب تحليل Cholesky المتناثر لـ "المدخلات". |
| SparseMatrixSparseMatMul | تقوم المصفوفة المتفرقة بضرب مصفوفتين للمسؤولية الاجتماعية للشركات `a` و`b`. |
| SparseMatrixTranspose | ينقل الأبعاد الداخلية (المصفوفة) لـ CSRSparseMatrix. |
| SparseMatrixZeros | ينشئ CSRSparseMatrix بأصفار كاملة بالشكل "dense_shape". |
| SparseSegmentSumGrad <T يمتد الرقم> | يحسب التدرجات لSparseSegmentSum. |
| SparseTensorToCSRSparseMatrix | تحويل SparseTensor إلى CSRSparseMatrix (ربما على دفعات). |
| سبنس <T يمتد الرقم> | |
| انقسام <T> | يقسم الموتر إلى موترات `num_split` بطول بُعد واحد. |
| SplitDedupData <T يمتد الرقم، U يمتد الرقم> | تقوم عملية op بتقسيم بيانات إلغاء البيانات المكررة المدخلة XLA إلى عدد صحيح وموترات الفاصلة العائمة. |
| سبليتف <T> | يقسم الموتر إلى موترات `num_split` بطول بُعد واحد. |
| اضغط على <T> | يزيل أبعاد الحجم 1 من شكل الموتر. |
| المكدس <T> | يحزم قائمة بموترات `N` rank-`R` في موتر rank-`(R+1)` واحد. |
| منصة | قيم المرحلة مشابهة لقيمة Enqueue خفيفة الوزن. |
| ستيجكلير | يقوم Op بإزالة جميع العناصر الموجودة في الحاوية الأساسية. |
| StagePeek | يقوم Op بإلقاء نظرة خاطفة على القيم الموجودة في الفهرس المحدد. |
| حجم المرحلة | تقوم Op بإرجاع عدد العناصر الموجودة في الحاوية الأساسية. |
| StatefulRandomBinomial <V يمتد الرقم> | |
| ستاتيفوستانداردنورمال <U> | إخراج قيم عشوائية من التوزيع الطبيعي. |
| StatefulStandardNormalV2 <U> | إخراج قيم عشوائية من التوزيع الطبيعي. |
| ستاتفولترونكاتيتدنورمال <U> | إخراج قيم عشوائية من التوزيع الطبيعي المقطوع. |
| ستاتفول يونيفورم <U> | إخراج قيم عشوائية من توزيع موحد. |
| ستاتفوليونيفورمفولينت <U> | إخراج أعداد صحيحة عشوائية من توزيع موحد. |
| ستاتفوليونيفورمينت <U> | إخراج أعداد صحيحة عشوائية من توزيع موحد. |
| StatelessParameterizedTruncatedNormal <V يمتد الرقم> | |
| StatelessRandomBinomial <W يمتد الرقم> | مخرجات أرقام عشوائية حتمية زائفة من التوزيع ذي الحدين. |
| StatelessRandomGammaV2 <V يمتد الرقم> | مخرجات أرقام عشوائية حتمية زائفة من توزيع غاما. |
| StatelessRandomGammaV3 <U يمتد الرقم> | مخرجات أرقام عشوائية حتمية زائفة من توزيع غاما. |
| عديم الحالة RandomGetAlg | يختار أفضل خوارزمية RNG القائمة على العداد بناءً على الجهاز. |
| StatelessRandomGetKeyCounter | يخلط البذور في المفتاح والعداد، باستخدام أفضل خوارزمية تعتمد على الجهاز. |
| عديم الجنسية RandomGetKeyCounterAlg | يختار أفضل خوارزمية بناءً على الجهاز، ويجمع البذور في المفتاح والعداد. |
| StatelessRandomNormalV2 <U يمتد الرقم> | مخرجات القيم العشوائية الزائفة الحتمية من التوزيع الطبيعي. |
| StatelessRandomPoisson <W يمتد الرقم> | مخرجات أرقام عشوائية حتمية زائفة من توزيع بواسون. |
| StatelessRandomUniformFullInt <V يمتد الرقم> | مخرجات أعداد صحيحة عشوائية حتمية زائفة من توزيع موحد. |
| StatelessRandomUniformFullIntV2 <U يمتد الرقم> | مخرجات أعداد صحيحة عشوائية حتمية زائفة من توزيع موحد. |
| StatelessRandomUniformIntV2 <U يمتد الرقم> | مخرجات أعداد صحيحة عشوائية حتمية زائفة من توزيع موحد. |
| StatelessRandomUniformV2 <U يمتد الرقم> | مخرجات القيم العشوائية الزائفة الحتمية من توزيع موحد. |
| StatelessSampleDistortedBoundingBox <T يمتد الرقم> | قم بإنشاء مربع محيط مشوه عشوائيًا للصورة بشكل حتمي. |
| خلط عديم الحالة <T> | يحرك الموتر بشكل عشوائي وحتمي على طول بعده الأول. |
| StatelessTruncatedNormalV2 <U يمتد الرقم> | إخراج قيم عشوائية زائفة حتمية من التوزيع الطبيعي المقطوع. |
| StatsAggregatorHandleV2 | |
| StatsAggregatorSetSummaryWriter | قم بتعيين واجهة Summary_writer_interface لتسجيل الإحصائيات باستخدام stats_aggreator المحدد. |
| إيقاف التدرج <T> | إيقاف حساب التدرج. |
| شريحة ستريديد <T> | قم بإرجاع شريحة ممتدة من "الإدخال". |
| StridedSliceAssign <T> | قم بتعيين "قيمة" لمرجع القيمة l المقسم إلى "المرجع". |
| ستريد سلايس جراد <U> | تُرجع تدرج `StridedSlice`. |
| StringLower | تحويل كافة الأحرف الكبيرة إلى بدائل الأحرف الصغيرة الخاصة بها. |
| StringNGrams <T يمتد الرقم> | ينشئ ngrams من بيانات السلسلة الممزقة. |
| StringUpper | يحول كافة الأحرف الصغيرة إلى بدائل الأحرف الكبيرة الخاصة بها. |
| مجموع <T> | يحسب مجموع العناصر عبر أبعاد الموتر. |
| سويتشكوند <T> | يعيد توجيه "البيانات" إلى منفذ الإخراج المحدد بواسطة "pred". |
| SyncDevice | يقوم بمزامنة الجهاز الذي يتم تشغيل هذه العملية عليه. |
| TPUCompilationResult | إرجاع نتيجة تجميع TPU. |
| TPUCompileSucceededAssert | يؤكد أن التجميع نجح. |
| تفعيلات TPUEmbedding | عملية تتيح التمييز بين زخارف TPU. |
| tpuExecute | العملية التي تقوم بتحميل وتنفيذ برنامج TPU على جهاز TPU. |
| TPUExecuteAndUpdateVariables | Op الذي ينفذ برنامجًا يتضمن تحديثات اختيارية متغيرة موضعية. |
| TPUOrdinalSelector | محدد TPU الأساسي Op. |
| TPUPartitionedInput <T> | عملية تقوم بتجميع قائمة من المدخلات المقسمة معًا. |
| TPUPartitionedInputV2 <T> | عملية تقوم بتجميع قائمة من المدخلات المقسمة معًا. |
| TPUPartitionedOutput <T> | عملية تعمل على إزالة تعدد إرسال الموتر ليتم تقسيمه بواسطة XLA إلى قائمة مقسمة المخرجات خارج حساب XLA. |
| TPUPartitionedOutputV2 <T> | عملية تعمل على إزالة تعدد إرسال الموتر ليتم تقسيمه بواسطة XLA إلى قائمة مقسمة المخرجات خارج حساب XLA. |
| TPUReplicateMetadata | البيانات الوصفية التي تشير إلى كيفية تكرار حساب TPU. |
| TPUReplicatedInput <T> | يربط مدخلات N بحسابات TPU المكررة على شكل N. |
| TPUReplicatedOutput <T> | يربط مخرجات N من حساب TPU المكرر N-way. |
| TPUReshardVariables | العملية التي تعيد متغيرات TPU الموجودة على الجهاز إلى الحالة المحددة. |
| TPURoundRobin | موازنة التحميل الدائرية على نوى TPU. |
| المتغير المؤقت <T> | إرجاع موتر قد يكون متحورًا، ولكنه يستمر فقط خلال خطوة واحدة. |
| TensorArray | مجموعة من Tensors ذات حجم معين. |
| TensorArrayClose | احذف TensorArray من حاوية الموارد الخاصة به. |
| TensorArrayConcat <T> | قم بربط العناصر من TensorArray في القيمة "value". |
| TensorArrayGather <T> | اجمع عناصر محددة من TensorArray في "قيمة" الإخراج. |
| TensorArrayGrad | ينشئ TensorArray لتخزين تدرجات القيم في المقبض المحدد. |
| TensorArrayGradWithShape | ينشئ TensorArray لتخزين تدرجات متعددة للقيم في المقبض المحدد. |
| TensorArrayPack <T> | |
| قراءة TensorArray <T> | اقرأ عنصرًا من TensorArray في "القيمة" الناتجة. |
| TensorArrayScatter | قم بتوزيع البيانات من قيمة الإدخال إلى عناصر TensorArray محددة. |
| TensorArraySize | احصل على الحجم الحالي لـ TensorArray. |
| TensorArraySplit | قم بتقسيم البيانات من قيمة الإدخال إلى عناصر TensorArray. |
| TensorArrayUnpack | |
| TensorArrayWrite | ادفع عنصرًا إلى Tensor_array. |
| TensorListConcat <T> | يطابق جميع الموترات في القائمة على طول البعد 0. |
| TensorListConcatLists | |
| TensorListConcatV2 <U> | يطابق جميع الموترات في القائمة على طول البعد 0. |
| TensorListElementShape <T يمتد الرقم> | شكل عناصر القائمة المحددة، كموتر. |
| TensorListFromTensor | ينشئ قائمة TensorList والتي، عند تجميعها، لها قيمة "tensor". |
| TensorListGather <T> | إنشاء Tensor عن طريق الفهرسة في TensorList. |
| TensorListGetItem <T> | |
| TensorListLength | إرجاع عدد الموترات في قائمة موتر الإدخال. |
| TensorListPopBack <T> | إرجاع العنصر الأخير من قائمة الإدخال بالإضافة إلى قائمة تحتوي على كل العناصر باستثناء هذا العنصر. |
| TensorListPushBack | تُرجع قائمة تحتوي على "Tensor" الذي تم تمريره كعنصر أخير والعناصر الأخرى في القائمة المحددة في "input_handle". |
| TensorListPushBackBatch | |
| TensorListReserve | قائمة بالحجم المحدد مع العناصر الفارغة. |
| TensorListResize | تغيير حجم القائمة. |
| TensorListScatter | إنشاء TensorList عن طريق الفهرسة في Tensor. |
| TensorListScatterIntoExistingList | ينثر الموتر على المؤشرات في قائمة الإدخال. |
| TensorListScatterV2 | إنشاء TensorList عن طريق الفهرسة في Tensor. |
| TensorListSetItem | |
| TensorListSplit | يقسم الموتر إلى قائمة. |
| TensorListStack <T> | يكدس جميع الموترات في القائمة. |
| TensorMapErase | إرجاع خريطة موتر مع مسح العنصر من المفتاح المحدد. |
| TensorMapHasKey | إرجاع ما إذا كان المفتاح المحدد موجودًا في الخريطة. |
| TensorMapInsert | تقوم بإرجاع خريطة تمثل 'input_handle' مع إدراج زوج المفتاح والقيمة المحدد. |
| TensorMapLookup <U> | إرجاع القيمة من مفتاح معين في خريطة الموتر. |
| TensorMapSize | إرجاع عدد الموترات في خريطة موتر الإدخال. |
| TensorMapStackKeys <T> | إرجاع مكدس Tensor لجميع المفاتيح في خريطة Tensor. |
| TensorScatterAdd <T> | يضيف "تحديثات" متفرقة إلى موتر موجود وفقًا لـ "المؤشرات". |
| TensorScatterMax <T> | قم بتطبيق تحديث متفرق على الموتر الذي يأخذ الحد الأقصى من حيث العنصر. |
| TensorScatterMin <T> | |
| TensorScatterSub <T> | يطرح "تحديثات" متفرقة من موتر موجود وفقًا لـ "المؤشرات". |
| تحديث TensorScatter <T> | قم بتوزيع "التحديثات" في موتر موجود وفقًا لـ "المؤشرات". |
| TensorStridedSliceUpdate <T> | قم بتعيين "قيمة" لمرجع القيمة l المقسم إلى "الإدخال". |
| ThreadPoolDataset | ينشئ مجموعة بيانات تستخدم تجمع مؤشرات ترابط مخصصًا لحساب "input_dataset". |
| ThreadPoolHandle | ينشئ مجموعة بيانات تستخدم تجمع مؤشرات ترابط مخصصًا لحساب "input_dataset". |
| بلاط <T> | يبني موترًا عن طريق تبليط موتر معين. |
| الطابع الزمني | يوفر الوقت منذ العصر بالثواني. |
| ToBool | يحول الموتر إلى المسند العددي. |
| TopKUnique | إرجاع قيم TopK الفريدة في المصفوفة بترتيب فرزها. |
| TopKWithUnique | إرجاع قيم TopK في المصفوفة بترتيب فرزها. |
| TpuHandleToProtoKey | يحول مقابض XRT uid إلى تنسيق إدخال ملائم لـ TensorFlow. |
| ترايدياغونالماتمول <T> | حساب المنتج مع مصفوفة ثلاثية الأقطار. |
| حل ثلاثي الأقطار <T> | يحل أنظمة المعادلات المثلثية. |
| قم بفك الدفعة <T> | يعكس تشغيل Batch لموتر إخراج واحد. |
| أنباتشغراد <T> | التدرج من Unbatch. |
| UncompressElement | يقوم بفك ضغط عنصر مجموعة البيانات المضغوطة. |
| UnicodeDecode <T يمتد الرقم> | يقوم بفك تشفير كل سلسلة في "الإدخال" إلى سلسلة من نقاط كود Unicode. |
| UnicodeEncode | تشفير موتر ints في سلاسل Unicode. |
| يونيفورميداكوانتيز <U يمتد الرقم> | إجراء عملية استخلاص الكمية على الموتر الكمي "الإدخال". |
| الكمية الموحدة <U> | إجراء التكميم على Tensor "الإدخال". |
| الموحدة الكمية إضافة <T> | قم بإجراء إضافة كمية للموتر الكمي "lhs" والموتر الكمي "rhs" للحصول على "إخراج" كمي. |
| الموحدةQuantizedClipByValue <T> | قم بإجراء مقطع حسب القيمة على الموتر الكمي "المعامل". |
| يونيكوانتيزيدكونفوليوشن <U> | إجراء التواء كمي للموتر الكمي `lhs` والموتر الكمي `rhs`. |
| الموحدةQuantizedConvolutionHybrid <V يمتد الرقم> | إجراء التواء كمي هجين للموتر العائم `lhs` والموتر الكمي `rhs`. |
| الموحدة الكميةالنقطة <U> | قم بتنفيذ نقطة كمية من الموتر الكمي "lhs" والموتر الكمي "rhs" للحصول على "إخراج" كمي. |
| الموحدةQuantizedDotHybrid <V يمتد الرقم> | تنفيذ نقطة كمية هجينة من Tensor العائمة `lhs` والموتر الكمي `rhs`. |
| توحيد القيمة <U> | بالنظر إلى "مدخل" الموتر الكمي، قم بإعادة تكميمه باستخدام معلمات تكميم جديدة. |
| فريد <T، V يمتد الرقم> | يجد عناصر فريدة على طول محور الموتر. |
| UniqueDataset | ينشئ مجموعة بيانات تحتوي على العناصر الفريدة لـ "input_dataset". |
| UniqueWithCounts <T، V يمتد الرقم> | يجد عناصر فريدة على طول محور الموتر. |
| UnravelIndex <T يمتد الرقم> | تحويل مصفوفة من المؤشرات المسطحة إلى مجموعة من المصفوفات الإحداثية. |
| UnsortedSegmentJoin | |
| قم بفك تكديس <T> | يقوم بتفكيك بُعد معين من موتر رتبة-`R` إلى موترات `num` رتبة-`(R-1)`. |
| غير المسرح | Op يشبه Dequeue خفيف الوزن. |
| UnwrapDatasetVariant | |
| UpperBound <U يمتد الرقم> | يتم تطبيق Upper_bound(sorted_search_values,values) على طول كل صف. |
| VarHandleOp | إنشاء مؤشر لمورد متغير. |
| VarIsInitializedOp | التحقق مما إذا كان قد تم تهيئة متغير يستند إلى مؤشر المورد. |
| متغير <T> | يحمل الحالة في شكل موتر يستمر عبر الخطوات. |
| VariableShape <T يمتد الرقم> | إرجاع شكل المتغير المشار إليه بواسطة "المورد". |
| أين | تُرجع مواقع القيم غير الصفرية/الحقيقية في الموتر. |
| حيث3 <T> | يحدد العناصر من `x` أو `y`، اعتمادًا على `الحالة`. |
| WindowOp | |
| نبضات قلب العامل | نبض قلب العامل. |
| WrapDatasetVariant | |
| WriteRawProtoSummary | يكتب ملخصًا أوليًا متسلسلًا. |
| إكسلاكونكاتند <T> | Concats موتر الإدخال عبر جميع الأبعاد. |
| إكسلاريكفرومهوست <T> | عملية لتلقي موتر من المضيف. |
| XlaRecvTPUEmbeddingActivations | عملية تتلقى عمليات تنشيط التضمين على TPU. |
| XlaRecvTPUEmbeddingDeduplicationData | يتلقى بيانات إلغاء البيانات المكررة (المؤشرات والأوزان) من قلب التضمين. |
| XlaSendTPUEmbeddingGradients | عملية تقوم بإجراء تحديثات متدرجة لجداول التضمين. |
| XlaSendToHost | عملية لإرسال موتر إلى المضيف. |
| إكسلاسبليتند <T> | يقسم موتر الإدخال عبر جميع الأبعاد. |
| إكسلوج1بي <T> | تُرجع 0 إذا كانت x == 0، وx * log1p(y) بخلاف ذلك، من حيث العناصر. |
| أصفار مثل <T> | إرجاع موتر من الأصفار بنفس الشكل والنوع مثل x. |
