PrimitiveOp

classe abstrata pública PrimitiveOp

Subclasses diretas conhecidas Abortar , Todos , AllToAll <T>, AnonymousHashTable , AnonymousIteratorV2 , AnonymousIteratorV3 , AnonymousMemoryCache , AnonymousMultiDeviceIterator , AnonymousMultiDeviceIteratorV3 , AnonymousMutableDenseHashTable , AnonymousMutableHashTable , AnonymousMutableHashTableOfTensors , AnonymousRandomSeed Generator , AnonymousSeedGenerator , Any e 732 outros. Abortar Gere uma exceção para abortar o processo quando chamado. Todos Calcula o "lógico e" dos elementos nas dimensões de um tensor. TodosParaTodos <T> Uma operação para trocar dados entre réplicas de TPU. TabelaHashAnônima Cria uma tabela hash anônima não inicializada. AnonymousIteratorV2 Um contêiner para um recurso iterador. AnonymousIteratorV3 Um contêiner para um recurso iterador. AnonymousMemoryCache AnonymousMultiDeviceIterator Um contêiner para um recurso iterador de vários dispositivos. AnônimoMultiDeviceIteratorV3 Um contêiner para um recurso iterador de vários dispositivos. AnônimoMutableDenseHashTable Cria uma tabela hash mutável anônima vazia que usa tensores como armazenamento de apoio. AnônimoMutableHashTable Cria uma tabela hash mutável anônima vazia. AnonymousMutableHashTableOfTensors Cria uma tabela hash mutável anônima vazia de valores vetoriais. AnônimoRandomSeedGenerator Gerador de sementes anônimo Qualquer Calcula o "ou lógico" dos elementos nas dimensões de um tensor. AplicarAdagradV2 <T> Atualize '*var' de acordo com o esquema adagrad. AproxTopK <T estende número> Retorna valores mínimo/máximo de k e seus índices do operando de entrada de maneira aproximada. AssertCardinalityDataset AssertNextDataset Uma transformação que afirma quais transformações acontecerão a seguir. AssertPrevDataset Uma transformação que afirma quais transformações aconteceram anteriormente. Afirmar isso Afirma que a condição dada é verdadeira. Atribuir <T> Atualize 'ref' atribuindo 'valor' a ele. Atribuir Adicionar <T> Atualize 'ref' adicionando 'valor' a ele. AtribuirAddVariableOp Adiciona um valor ao valor atual de uma variável. AtribuirSub <T> Atualize 'ref' subtraindo 'valor' dele. AssignSubVariableOp Subtrai um valor do valor atual de uma variável. AtribuirVariableOp Atribui um novo valor a uma variável. AtribuirVariávelXlaConcatND Concatena o tensor de entrada em todas as dimensões. AutoShardDataset Cria um conjunto de dados que fragmenta o conjunto de dados de entrada. BandedTriangularSolve <T> Barreira Define uma barreira que persiste em diferentes execuções de gráfico. BarreiraFechar Fecha a barreira determinada. BarreiraIncompletaTamanho Calcula o número de elementos incompletos na barreira fornecida. BarreiraInserirMuitos Para cada chave, atribui o respectivo valor ao componente especificado. BarreiraReadySize Calcula o número de elementos completos na barreira fornecida. BarreiraTakeMany Pega um determinado número de elementos concluídos de uma barreira. Lote Agrupa todos os tensores de entrada de forma não determinística. 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 número> BesselK0 <T estende número> BesselK0e <T estende número> BesselK1 <T estende número> BesselK1e <T estende número> BesselY0 <T estende o número> BesselY1 <T estende o número> Bitcast <U> Bitcasta um tensor de um tipo para outro sem copiar dados. BlockLSTM <T estende número> Calcula a propagação direta da célula LSTM para todos os intervalos de tempo. BlockLSTMGrad <T estende número> Calcula a propagação retroativa da célula LSTM para toda a sequência de tempo. BlockLSTMGradV2 <T estende número> Calcula a propagação retroativa da célula LSTM para toda a sequência de tempo. BlockLSTMV2 <T estende número> Calcula a propagação direta da célula LSTM para todos os intervalos de tempo. BoostedTreesAggregateStats Agrega o resumo das estatísticas acumuladas do lote. BoostedTreesBucketize Divida cada recurso com base nos limites do intervalo. BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit Calcula os ganhos para cada recurso e retorna as melhores informações de divisão possíveis para o recurso. BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 Calcula ganhos para cada recurso e retorna as melhores informações de divisão possíveis para cada nó. BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature Calcula os ganhos para cada recurso e retorna as melhores informações de divisão possíveis para o recurso. BoostedTreesCenterBias Calcula o anterior a partir dos dados de treinamento (o viés) e preenche o primeiro nó com o anterior dos logits. BoostedTreesCreateEnsemble Cria um modelo de conjunto de árvore e retorna um identificador para ele. BoostedTreesCreateQuantileStreamResource Crie o recurso para fluxos de quantis. BoostedTreesDeserializeEnsemble Desserializa uma configuração de conjunto de árvore serializada e substitui a árvore atual conjunto. BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp Cria um identificador para um BoostedTreesEnsembleResource BoostedTreesExampleDebugOutputs Saídas de depuração/interpretabilidade do modelo para cada exemplo. BoostedTreesFlushQuantileResumos Libere os resumos de quantis de cada recurso de fluxo de quantis. BoostedTreesGetEnsembleStates Recupera o token de carimbo de recurso do conjunto de árvores, o número de árvores e as estatísticas crescentes. BoostedTreesMakeQuantileResumos Faz o resumo dos quantis do lote. BoostedTreesMakeStatsResumo Faz o resumo das estatísticas acumuladas do lote. BoostedTreesPredict Executa vários preditores de conjunto de regressão aditiva em instâncias de entrada e calcula os logits. BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries Adicione os resumos de quantis a cada recurso de fluxo de quantis. BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize Desserialize os limites do bucket e o sinalizador pronto no QuantileAccumulator atual. BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush Libere os resumos de um recurso de fluxo de quantil. BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries Gere os limites do intervalo para cada recurso com base nos resumos acumulados. BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp Cria um identificador para um BoostedTreesQuantileStreamResource. BoostedTreesSerializeEnsemble Serializa o conjunto de árvores em um proto. BoostedTreesSparseAggregateStats Agrega o resumo das estatísticas acumuladas do lote. BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit Calcula os ganhos para cada recurso e retorna as melhores informações de divisão possíveis para o recurso. BoostedTreesTrainingPredict Executa vários preditores de conjunto de regressão aditiva em instâncias de entrada e calcula a atualização para logits armazenados em cache. BoostedTreesUpdateEnsemble Atualiza o conjunto de árvores adicionando uma camada à última árvore que está sendo cultivada ou começando uma nova árvore. BoostedTreesUpdateEnsembleV2 Atualiza o conjunto de árvores adicionando uma camada à última árvore que está sendo cultivada ou começando uma nova árvore. BroadcastDynamicShape <T estende número> Retorne a forma de s0 op s1 com transmissão. BroadcastGradientArgs <T estende número> Retorne os índices de redução para calcular gradientes de s0 op s1 com transmissão. Transmitir para <T> Transmita uma matriz para uma forma compatível. Bucketizar Segmenta 'entradas' com base em 'limites'. CSRSparseMatrixComponents <T> Lê os componentes CSR no lote `index`. CSRSparseMatrixToDense <T> Converta um CSRSparseMatrix (possivelmente em lote) em denso. CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> Converte um CSRSparesMatrix (possivelmente em lote) em um SparseTensor. Conjunto de dados CSV CSVDatasetV2 CTCLossV2 Calcula a perda de CTC (probabilidade logarítmica) para cada entrada de lote. CacheDatasetV2 CheckNumericsV2 <T estende o número> Verifica um tensor para valores NaN, -Inf e +Inf. Escolha o conjunto de dados mais rápido ClipByValue <T> Recorta os valores do tensor para um mínimo e um máximo especificados. AgruparTPUEmbeddingMemory Uma operação que mescla os protos de configuração de memória codificados em string de todos os hosts. CollectiveAllToAllV2 <T estende número> Troca mutuamente vários tensores de tipo e formato idênticos. CollectiveAllToAllV3 <T estende o número> Troca mutuamente vários tensores de tipo e formato idênticos. ColetivoAssignGroupV2 Atribua chaves de grupo com base na atribuição de grupo. ColetivoBcastRecvV2 <U> Recebe um valor de tensor transmitido de outro dispositivo. ColetivoBcastSendV2 <T> Transmite um valor de tensor para um ou mais dispositivos. CollectiveGather <T estende o número> Acumula mutuamente vários tensores de tipo e formato idênticos. CollectiveGatherV2 <T estende número> Acumula mutuamente vários tensores de tipo e formato idênticos. CollectiveInitializeCommunicator Inicializa um grupo para operações coletivas. ColetivoPermutar <T> Uma operação para permutar tensores em instâncias de TPU replicadas. CollectiveReduceScatterV2 <T estende o número> Reduz mutuamente vários tensores de tipo e formato idênticos e dispersa o resultado. CollectiveReduceV2 <T estende número> Reduz mutuamente vários tensores de tipo e formato idênticos. CollectiveReduceV3 <T estende número> Reduz mutuamente vários tensores de tipo e formato idênticos. Supressão CombinadaNonMax Seleciona avidamente um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação, Esta operação executa non_max_suppression nas entradas por lote, em todas as classes. CompostoTensorVariantFromComponents Codifica um valor `ExtensionType` em um tensor escalar `variant`. CompositeTensorVariantToComponents Decodifica um tensor escalar `variant` em um valor `ExtensionType`. CompressElement Compacta um elemento do conjunto de dados. ComputeBatchSize Calcula o tamanho do lote estático de um conjunto de dados sem lotes parciais. ComputeDedupDataTupleMask Uma operação calcula a máscara de tupla de dados de desduplicação do núcleo incorporado. 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. ConfigurarTPUEincorporação Configura TPUEmbedding em um sistema TPU distribuído. ConfigurarTPUEmbeddingHost Uma operação que configura o software TPUEmbedding em um host. ConfigurarTPUEmbeddingMemory Uma operação que configura o software TPUEmbedding em um host. ConnectTPUEmbeddingHosts Uma operação que configura a comunicação entre instâncias de software host TPUEmbedding depois que ConfigureTPUEmbeddingHost for chamado em cada host. Constante <T> Um operador que produz um valor constante. ConsumirMutexLock Esta operação consome um bloqueio criado por `MutexLock`. Gatilho de controle Faz nada. Conv2DBackpropFilterV2 <T estende número> Calcula os gradientes de convolução em relação ao filtro. Conv2DBackpropInputV2 <T estende número> 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. Copiar para malha <T> CopyToMeshGrad <T> CountUpTo <T estende o número> Incrementa 'ref' até atingir 'limite'. CrossReplicaSum <T estende número> Uma operação para somar entradas em instâncias de TPU replicadas. CudnnRNNBackpropV3 <T estende número> Etapa de backprop de CudnnRNNV3. CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T estende o número> Converte parâmetros CudnnRNN da forma canônica para a forma utilizável. CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T estende número> Recupera parâmetros CudnnRNN em forma canônica. CudnnRNNV3 <T estende número> Um RNN apoiado por cuDNN. CumulativeLogsumexp <T estende número> Calcule o produto cumulativo do tensor `x` ao longo do `eixo`. DTensorRestoreV2 DTensorSetGlobalTPUArray Uma operação que informa a um host os ids globais de todas as TPUs do sistema. 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. DatasetCardinalidade 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 o número> DepurarGradientIdentity <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 operação do contador de valor NaN. DebugNumericSummary Opção de resumo numérico de depuração. DebugNumericSummaryV2 <U estende o número> Resumo numérico de depuração V2 Op. DecodeImage <T estende número> Função para decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg e decode_png. DecodePaddedRaw <T estende número> Reinterprete os bytes de uma string como um vetor de números. DecodificarProto A operação extrai campos de um protocolo serializado que armazena mensagens em tensores. Cópia profunda <T> Faz uma cópia de `x`. ExcluirIterador Um contêiner para um recurso iterador. ExcluirMemoryCache DeleteMultiDeviceIterator Um contêiner para um recurso iterador. ExcluirRandomSeedGenerator ExcluirSeedGenerator ExcluirSessionTensor Exclua o tensor especificado pelo seu identificador na sessão. DenseBincount <U estende número> Conta o número de ocorrências de cada valor em uma matriz inteira. DenseCountSparseOutput <U estende o número> Executa contagem bin de saída esparsa para uma entrada tf.tensor. DenseToCSRSparseMatrix Converte um tensor denso em um CSRSparseMatrix (possivelmente em lote). DestruirResourceOp Exclui o recurso especificado pelo identificador. DestruirTemporaryVariable <T> Destrói a variável temporária e retorna seu valor final. Índice de dispositivos Retorne o índice do dispositivo que a operação executa. DirectedInterleaveDataset Um substituto para `InterleaveDataset` em uma lista fixa de `N` conjuntos de dados. DesabilitarCopyOnRead Desativa o modo copiar na leitura. DistribuídoSalvar DrawBoundingBoxesV2 <T estende o número> Desenhe caixas delimitadoras em um lote de imagens. DummyIterationCounter DummyMemoryCache Gerador de Sementes Dummy DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch Facilita a portabilidade de código que usa tf.nn.embedding_lookup_sparse(). Partição Dinâmica <T> Particiona `data` em tensores `num_partitions` usando índices de `partitions`. Ponto Dinâmico <T> Intercale os valores dos tensores `dados` em um único tensor. Editar Distância Calcula a distância de edição de Levenshtein (possivelmente normalizada). Eig <U> Calcula a decomposição própria de uma ou mais matrizes quadradas. Einsum <T> Contração tensorial de acordo com a convenção de soma de Einstein. Vazio <T> Cria um tensor com a forma fornecida. Lista Tensor Vazia Cria e retorna uma lista de tensores vazia. Mapa Tensor Vazio Cria e retorna um mapa tensorial vazio. EncodeProto A operação serializa mensagens protobuf fornecidas nos tensores de entrada. EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch Facilita a portabilidade de código que usa tf.nn.embedding_lookup_sparse(). EnqueueTPUEmbeddingBatch Uma operação que enfileira uma lista de tensores de lote de entrada para TPUEmbedding. EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch Uma operação que enfileira uma lista de tensores de lote de entrada para TPUEmbedding. EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch Facilita a portabilidade de código que usa tf.nn.embedding_lookup(). EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch Uma operação que enfileira índices de entrada TPUEmbedding de um SparseTensor. EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch Facilita a portabilidade de código que usa tf.nn.embedding_lookup_sparse(). GarantirForma <T> Garante que a forma do tensor corresponda à forma esperada. Digite <T> Cria ou encontra 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 do 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. ExperimentalBytesProducedStatsDataset Registra o tamanho em bytes de cada elemento de `input_dataset` em um StatsAggregator. ExperimentalChooseFastestDataset ExperimentalDatasetCardinalidade Retorna a cardinalidade de `input_dataset`. ExperimentalDatasetToTFRecord Grava o conjunto de dados fornecido no arquivo fornecido usando o formato TFRecord. 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 intraoperacional máximo. ExperimentalParseExampleDataset Transforma `input_dataset` contendo protos `Example` como vetores de DT_STRING em um conjunto de dados de objetos `Tensor` ou `SparseTensor` representando os recursos analisados. ExperimentalPrivateThreadPoolDataset Cria um conjunto de dados que usa um pool de threads 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. ExperimentalStatsAggregatorSummary Produz um resumo de quaisquer estatísticas registradas por determinado gerenciador de estatísticas. ExperimentalUnbatchDataset Um conjunto de dados que divide os elementos de sua entrada em vários elementos. Expint <T estende número> ExtrairGlimpseV2 Extrai um vislumbre do tensor de entrada. ExtractVolumePatches <T estende o número> Extraia `"patches` de `input` e coloque-os na dimensão de saída `"profundidade"`. Configuração do FileSystemSet Defina a configuração do sistema de arquivos. Preencha <U> Cria um tensor preenchido com um valor escalar. FinalizarDataset Cria um conjunto de dados aplicando tf.data.Options a `input_dataset`. FinalizarTPUEincorporação Uma operação que finaliza a configuração do TPUEmbedding. Impressão digital Gera valores de impressão digital. FresnelCos <T estende número> FresnelSin <T estende número> FusedBatchNormGradV3 <T estende o número, U estende o número> Gradiente para normalização de lote. FusedBatchNormV3 <T estende o número, U estende o número> Normalização em lote. GRUBlockCell <T estende número> Calcula a propagação direta da célula GRU para um intervalo de tempo. GRUBlockCellGrad <T estende número> Calcula a retropropagação da célula GRU para um intervalo de tempo. Reúna <T> Reúna fatias do eixo `params` `axis` de acordo com `indices`. ReunirNd <T> Reúna fatias de `params` em um Tensor com forma especificada por `indices`. GerarBoundingBoxPropostas Esta operação produz região de interesse a partir de determinadas caixas delimitadoras (bbox_deltas) codificadas com âncoras wrt de acordo com a eq.2 em arXiv: 1506.01497 A operação seleciona as principais caixas de pontuação `pre_nms_topn`, decodifica-as em relação às âncoras, aplica supressão não máxima em caixas sobrepostas com valor de interseção sobre união (iou) superior a `nms_threshold`, descartando caixas onde o lado mais curto é menor que ` tamanho_mín.`. GetElementAtIndex Obtém o elemento no índice especificado em um conjunto de dados. Obter opções Retorna o tf.data.Options anexado a `input_dataset`. ObterSessionHandle Armazene o tensor de entrada no estado da sessão atual. GetSessionTensor <T> Obtenha o valor do tensor especificado pelo seu identificador. GarantiaConst <T> Garante ao tempo de execução do TF que o tensor de entrada é uma constante. Tabela Hash Cria uma tabela hash não inicializada. HistogramFixedWidth <U estende o número> Histograma de retorno de valores. Identidade <T> Retorna um tensor com a mesma forma e conteúdo do tensor ou valor de entrada. IdentidadeN Retorna uma lista de tensores com as mesmas formas e conteúdos da entrada tensores. IgnoreErrorsDataset Cria um conjunto de dados que contém os elementos de `input_dataset` ignorando erros. ImageProjectiveTransformV2 <T estende número> Aplica a transformação fornecida a cada uma das imagens. ImageProjectiveTransformV3 <T estende número> Aplica a transformação fornecida a cada uma das imagens. ImutávelConst <T> Retorna tensor imutável da região de memória. InfeedDequeue <T> Uma operação de espaço reservado para um valor que será inserido no cálculo. InfeedDequeueTuple Busca vários valores de alimentação como uma tupla XLA. InfeedEnqueue Uma operação que alimenta um único valor do Tensor no cálculo. InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer Uma operação que enfileira o buffer pré-linearizado na alimentação da TPU. InfeedEnqueueTuple Alimenta vários valores de Tensor no cálculo como uma tupla XLA. InicializarTabela Inicializador de tabela que usa dois tensores para chaves e valores, respectivamente. InitializeTableFromDataset InitializeTableFromTextFile Inicializa uma tabela a partir de um arquivo de texto. InplaceAdd <T> Adiciona v em linhas especificadas de x. InplaceSub <T> Subtrai `v` em linhas especificadas de `x`. AtualizaçãoInplace <T> Atualiza as linhas especificadas 'i' com valores 'v'. IsBoostedTreesEnsembleInitialized Verifica se um conjunto de árvores foi inicializado. IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized Verifica se um fluxo de quantil foi inicializado. IsTPUEmbeddingInitialized Se a incorporação de TPU é inicializada em um sistema de TPU distribuído. IsVariableInitialized Verifica se um tensor foi inicializado. Regressão Isotônica <U estende Número> Resolve um lote de problemas de regressão isotônica. IteradorGetDevice Retorna o nome do dispositivo no qual o `recurso` foi colocado. Inicialização KMC2Chain Retorna o índice de um ponto de dados que deve ser adicionado ao conjunto inicial. KmeansPlusPlusInicialização Seleciona num_to_sample linhas de entrada usando o critério KMeans++. KthOrderEstatística 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. LSTMBlockCell <T estende número> Calcula a propagação direta da célula LSTM para um intervalo de tempo. LSTMBlockCellGrad <T estende número> Calcula a propagação retroativa da célula LSTM para 1 timestep. LinSpace <T estende número> Gera valores em um intervalo. ListaDataset Cria um conjunto de dados que emite cada um dos `tensores` uma vez. LoadAllTPUEmbeddingParameters Uma operação que carrega parâmetros de otimização na memória incorporada. LoadTPUEmbeddingADAMParâmetros Carregue os parâmetros de incorporação do ADAM. LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters Carregue os parâmetros de incorporação do Adadelta. LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters Carregue os parâmetros de incorporação do Adagrad Momentum. LoadTPUEmbeddingAdagradParameters Carregue os parâmetros de incorporação do Adagrad. LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters Carregar parâmetros de incorporação RMSProp centrados. CarregarTPUEmbeddingFTRLParâmetros Carregue os parâmetros de incorporação FTRL. LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParâmetros Parâmetros de incorporação do estimador de frequência de carga. LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters Carregue os parâmetros de incorporação do MDL Adagrad Light. LoadTPUEmbeddingMomentumParameters Carregar parâmetros de incorporação do Momentum. LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters Carregue os parâmetros de incorporação proximais do Adagrad. LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters Carregue os parâmetros de incorporação do RMSProp. LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParâmetros Carregar parâmetros de incorporação SGD. LookupTableExport <T, U> Gera todas as chaves e valores da tabela. LookupTableFind <U> Procura chaves em uma tabela e exibe os valores correspondentes. LookupTableImportar Substitui o conteúdo da tabela pelas chaves e valores especificados. LookupTableInserir Atualiza a tabela para associar chaves a valores. LookupTableRemover Remove chaves e seus valores associados de uma tabela. 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. Lu <T, U estende o número> Calcula a decomposição LU de uma ou mais matrizes quadradas. Tornar Único Torne únicos todos os elementos na dimensão que não seja Lote, mas "feche" para seu valor inicial. Limpar mapa Op remove todos os elementos do contêiner subjacente. MapIncompleteSize Op retorna o número de elementos incompletos no contêiner subjacente. MapPeek Op espia os valores na chave especificada. Tamanho do mapa Op retorna o número de elementos no contêiner subjacente. MapStage Estágio (chave, valores) no contêiner subjacente que se comporta como uma tabela hash. MapUnstage Op remove e retorna os valores associados à chave do contêiner subjacente. MapUnstageNoKey Op remove e retorna um aleatório (chave, valor) do contêiner subjacente. MatrixDiagPartV2 <T> Retorna a parte diagonal em lote de um tensor em lote. MatrixDiagPartV3 <T> Retorna a parte diagonal em lote de um tensor em lote. MatrizDiagV2 <T> Retorna um tensor diagonal em lote com determinados valores diagonais em lote. MatrizDiagV3 <T> Retorna um tensor diagonal em lote com determinados valores diagonais em lote. 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 intraoperacional máximo. Mesclar <T> Encaminha o valor de um tensor disponível de `inputs` para `output`. MesclarDedupData Uma operação mescla elementos de tensores inteiros e 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 gradiente para operação `MirrorPad`. MlirPassthroughOp Envolve um cálculo MLIR arbitrário expresso como um módulo com uma função main(). MulNoNan <T> Retorna x * y elemento a elemento. MutableDenseHashTable Cria uma tabela hash vazia que usa tensores como armazenamento de apoio. MutávelHashTable Cria uma tabela hash vazia. MutableHashTableOfTensors Cria uma tabela hash vazia. Mutex Cria um recurso Mutex que pode ser bloqueado por `MutexLock`. MutexLock Bloqueia um recurso mutex. NcclAllReduce <T estende o número> Produz um tensor contendo a redução em todos os tensores de entrada. NcclBroadcast <T estende número> Envia `entrada` 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> Vizinhos mais próximos Seleciona os k centros mais próximos para cada ponto. PróximoDepois <T estende o número> Retorna o próximo valor representável de `x1` na direção de `x2`, elemento a elemento. PróximaIteração <T> Disponibiliza sua entrada para a próxima iteração. Sem operação Faz nada. NonDeterministicInts <U> Gera alguns números inteiros de forma não determinística. NonMaxSuppressionV5 <T estende número> Seleciona avidamente um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação, podando caixas que tenham alta sobreposição de interseção sobre união (IOU) com caixas previamente selecionadas. Conjunto de dados não serializável OneHot <U> Retorna um tensor one-hot. OnesLike <T> Retorna um tensor de unidades com a mesma forma e tipo de x. OtimizarDatasetV2 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`. OrdenadoMapClear Op remove todos os elementos do contêiner subjacente. OrderedMapIncompleteSize Op retorna o número de elementos incompletos no contêiner subjacente. PedidoMapPeek Op espia os valores na chave especificada. OrderedMapSize Op retorna o número de elementos no contêiner subjacente. OrderedMapStage Estágio (chave, valores) no contêiner subjacente que se comporta como um pedido recipiente associativo. OrderedMapUnstage Op remove e retorna os valores associados à chave do contêiner subjacente. OrderedMapUnstageNoKey Op remove e retorna o elemento (chave, valor) com o menor chave do contêiner subjacente. OutfeedDequeue <T> Recupera um único tensor da saída de computação. OutfeedDequeueTuple Recuperar vários valores da saída de computação. OutfeedDequeueTupleV2 Recuperar vários valores da saída de computação. OutfeedDequeueV2 <T> Recupera um único tensor da saída de computação. OutfeedEnqueue Enfileirar um tensor na saída de computação. OutfeedEnqueueTuple Enfileirar vários valores do Tensor na saída de computação. Bloco <T> Preenche um tensor. ParallelBatchDataset ParallelConcat <T> Concatena uma lista de tensores `N` ao longo da primeira dimensão. Ponto Dinâmico Paralelo <T> Intercale os valores dos tensores `dados` 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` representando os recursos analisados. AnalisarExemploV2 Transforma um vetor de protos tf.Example (como strings) em tensores digitados. ParseSequenceExampleV2 Transforma um vetor de protos tf.io.SequenceExample (como strings) em tensores digitados. Espaço reservado <T> Uma operação de espaço reservado para um valor que será inserido no cálculo. Espaço reservadoWithDefault <T> Uma operação 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. Pré-linearizarTuple Uma operação que lineariza vários valores de tensor para um tensor variante opaco. Imprimir Imprime uma string escalar. Conjunto de dados PrivateThreadPool Cria um conjunto de dados que usa um pool de threads personalizado para calcular `input_dataset`. Produção <T> Calcula o produto de elementos nas dimensões de um tensor. QuantizeAndDequantizeV4 <T estende o número> Quantiza e desquantiza um tensor. QuantizeAndDequantizeV4Grad <T estende o número> Retorna o gradiente de `QuantizeAndDequantizeV4`. QuantizadoConcat <T> Concatena tensores quantizados ao longo de uma dimensão. QuantizadoConcatV2 <T> QuantizedConv2DAndRelu <V> QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V> QuantizedConv2DAndRequantize <V> QuantizedConv2DPerChannel <V> Calcula QuantizedConv2D por canal. QuantizedConv2DWithBias <V> QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W> QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X> QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V> QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X> QuantizadoDepthwiseConv2D <V> Calcula Conv2D quantizado em profundidade. QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V> Calcula Conv2D quantizado em profundidade com Bias. QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> Calcula Conv2D quantizado em profundidade com Bias e Relu. QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> Calcula Conv2D quantizado em profundidade com Bias, Relu e Requantize. QuantizedMatMulWithBias <W> Executa uma multiplicação de matriz quantizada de `a` pela matriz `b` com adição de polarização. QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W estende o número> QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> Execute uma multiplicação de matriz quantizada de `a` pela matriz `b` com adição de polarização e fusão relu. QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> Execute uma multiplicação da matriz quantizada de `a` pela matriz `b` com adição de polarização e relu e fusão requantizada. QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W> QuantizadoReshape <T> Remodela um tensor quantizado de acordo com a operação Reshape. RaggedBincount <U estende número> Conta o número de ocorrências de cada valor em uma matriz inteira. RaggedCountSparseOutput <U estende o número> Executa contagem bin de saída esparsa para uma entrada de tensor irregular. RaggedCross <T, U estende o número> Gera um cruzamento de recursos a partir de uma lista de tensores e o retorna como um RaggedTensor. RaggedFillEmptyRows <T> RaggedFillEmptyRowsGrad <T> RaggedGather <T estende número, U> Reúna fatias irregulares do eixo `params` `0` de acordo com os `índices`. RaggedRange <U estende o número, T estende o número> Retorna um `RaggedTensor` contendo as sequências de números especificadas. RaggedTensorFromVariant <U estende número, T> Decodifica um Tensor `variante` em um `RaggedTensor`. RaggedTensorToSparse Converte um `RaggedTensor` em um `SparseTensor` com os mesmos valores. RaggedTensorToTensor <U> Crie um tensor denso a partir de um tensor irregular, possivelmente alterando sua forma. RaggedTensorToVariant Codifica um `RaggedTensor` em um tensor `variante`. RaggedTensorToVariantGradient <U> Auxiliar usado para calcular o gradiente para `RaggedTensorToVariant`. RandomDatasetV2 Cria um conjunto de dados que retorna números pseudoaleatórios. RandomIndexShuffle <T estende o número> Produz a posição de `value` em uma permutação de [0, ..., max_index]. Intervalo <T estende número> Cria uma sequência de números. Classificação Retorna a classificação de um tensor. ReadVariableOp <T> Lê o valor de uma variável. ReadVariableXlaSplitND <T> Divide o tensor de entrada da variável de recurso em todas as dimensões. Conjunto de dados de novo lote Cria um conjunto de dados que altera o tamanho do lote. RebatchDatasetV2 Cria um conjunto de dados que altera o tamanho do lote. Recebido <T> Recebe o tensor nomeado de send_device em recv_device. RecvTPUEmbeddingActivations Uma operação que recebe ativações de incorporação na TPU. Reduzir tudo Calcula o "lógico e" dos elementos nas dimensões de um tensor. Reduzir qualquer Calcula o "ou lógico" dos elementos nas dimensões de um tensor. ReduzirMax <T> Calcula o máximo de elementos nas dimensões de um tensor. ReduzirMín <T> Calcula o mínimo de elementos nas dimensões de um tensor. ReduzirProd <T> Calcula o produto de elementos nas dimensões de um tensor. ReduzirSoma <T> Calcula a soma dos elementos nas dimensões de um tensor. RefEnter <T> Cria ou encontra 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 de referência que o tensor de referência de entrada. RefMerge <T> Encaminha o valor de um tensor disponível de `inputs` para `output`. RefNextIteração <T> Disponibiliza sua entrada para a próxima iteração. RefSelecionar <T> Encaminha o elemento `index` de `inputs` para `output`. RefSwitch <T> Encaminha o tensor ref `data` para a porta de saída determinada por `pred`. Registrar conjunto de dados Registra um conjunto de dados no serviço tf.data. RegistrarDatasetV2 Registra um conjunto de dados no serviço tf.data. Retransmissão <T> RelayoutGrad <T> RequantizaçãoRangePerChannel Calcula a faixa de requantização por canal. RequantizePerChannel <U> Requantiza a entrada com valores mínimo e máximo conhecidos por canal. Remodelar <T> Remodela um tensor. ResourceAccumulatorApplyGradiente Aplica um gradiente a um determinado acumulador. ResourceAccumulatorNumAccumulated Retorna o número de gradientes agregados nos acumuladores fornecidos. ResourceAccumulatorSetGlobalStep Atualiza o acumulador com um novo valor para global_step. ResourceAccumulatorTakeGradient <T> Extrai o gradiente médio no ConditionalAccumulator fornecido. ResourceApplyAdagradV2 Atualize '*var' de acordo com o esquema adagrad. ResourceApplyAdamWithAmsgrad Atualize '*var' de acordo com o algoritmo Adam. ResourceApplyKerasMomentum Atualize '*var' de acordo com o esquema de momentum. Acumulador Condicional de Recursos 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> Adicionar recursosScatter Adiciona atualizações esparsas à variável referenciada por `resource`. ResourceScatterDiv Divide atualizações esparsas na variável referenciada por `resource`. ResourceScatterMax Reduz atualizações esparsas na variável referenciada por `resource` usando a operação `max`. ResourceScatterMin Reduz atualizações esparsas na variável referenciada por `resource` usando a operação `min`. ResourceScatterMul Multiplica atualizações esparsas na variável referenciada por `resource`. ResourceScatterNdAdd Aplica adição esparsa a valores individuais ou fatias em uma variável. ResourceScatterNdMax ResourceScatterNdMin ResourceScatterNdSub Aplica subtração esparsa a valores individuais ou fatias em uma variável. ResourceScatterNdUpdate Aplica `atualizações` esparsas a valores individuais ou fatias dentro de um determinado variável de acordo com `índices`. ResourceScatterSub Subtrai atualizações esparsas da variável referenciada por `resource`. Atualização de dispersão de recursos Atribui atualizações esparsas à variável referenciada por `resource`. ResourceSparseApplyAdagradV2 Atualize as entradas relevantes em '*var' e '*accum' de acordo com o esquema adagrad. ResourceSparseApplyKerasMomentum Atualize as entradas relevantes em '*var' e '*accum' de acordo com o esquema de impulso. ResourceStridedSliceAssign Atribua `valor` à referência de valor l fatiado de `ref`. RetrieveAllTPUEmbeddingParameters Uma operação que recupera parâmetros de otimização da incorporação na memória do host. Recuperar parâmetrosTPUEmbeddingADAM Recuperar parâmetros de incorporação do ADAM. Recuperar parâmetrosTPUEmbeddingAdadelta Recuperar parâmetros de incorporação do Adadelta. Recuperar parâmetrosTPUEmbeddingAdagradMomentum Recuperar parâmetros de incorporação do Adagrad Momentum. Recuperar parâmetros deTPUEmbeddingAdagrad Recuperar parâmetros de incorporação do Adagrad. Recuperar parâmetrosTPUEmbeddingCenteredRMSProp Recuperar parâmetros de incorporação RMSProp centralizados. Recuperar parâmetrosTPUEmbeddingFTRL Recuperar parâmetros de incorporação FTRL. Recuperar parâmetros deTPUEmbeddingFrequencyEstimator Recuperar parâmetros de incorporação do estimador de frequência. Recuperar parâmetrosTPUEmbeddingMDLAdagradLight Recuperar parâmetros de incorporação do MDL Adagrad Light. Recuperar parâmetrosTPUEmbeddingMomentum Recuperar parâmetros de incorporação do Momentum. Recuperar parâmetrosTPUEmbeddingProximalAdagrad Recuperar parâmetros de incorporação proximal do Adagrad. Recuperar parâmetrosTPUEmbeddingProximalYogi Recuperar parâmetrosTPUEmbeddingRMSProp Recuperar parâmetros de incorporação RMSProp. Recuperar ParâmetrosTPUEmbeddingStochasticGradientDescent Recuperar parâmetros de incorporação SGD. Inverter <T> Inverte dimensões específicas de um tensor. Sequência reversa <T> Inverte fatias de comprimento variável. Reescrever conjunto de dados RiscAbs <T estende número> RiscAdd <T estende o número> Retorna x + y elemento a elemento. RiscBinaryArithmetic <T estende o número> Comparação Binária Risc RiscBitcast <U> RiscBroadcast <T> RiscCast <U> RiscCeil <T estende número> RiscCholesky <T estende número> RiscConcat <T> RiscConv <T estende número> RiscCos <T estende número> RiscDiv <T estende número> RiscDot <T estende número> RiscExp <T estende número> RiscoFft <T> RiscFloor <T estende número> RiscGather <T> RiscImag <U estende número> RiscIsFinite RiscLog <T estende número> RiscLógicoE RiscLógicoNão RiscLogicalOr RiscMax <T estende número> Retorna max(x, y) elemento a elemento. RiscMin <T estende número> RiscMul <T estende número> RiscNeg <T estende número> RiscPad <T estende número> RiscPool <T estende número> RiscPow <T estende número> RiscRandomUniform RiscReal <U estende número> RiscReduce <T estende o número> RiscRem <T estende número> RiscReshape <T estende número> RiscReverse <T estende o número> RiscScatter <U estende o número> RiscShape <U estende número> RiscSign <T estende número> RiscSlice <T estende número> RiscSort <T estende número> RiscSqueeze <T> RiscSub <T estende número> RiscTranspor <T> RiscTriangularSolve <T estende o número> RiscUnary <T estende o número> RngReadAndSkip Avance o contador de um RNG baseado em contador. RngSkip Avance o contador de um RNG baseado em contador. Role <T> Rola os elementos de um tensor ao longo de um eixo. Conjunto de dados de amostragem Cria um conjunto de dados que obtém uma amostra Bernoulli do conteúdo de outro conjunto de dados. Escala e tradução ScaleAndTranslateGrad <T estende o número> DispersãoAdicionar <T> Adiciona atualizações esparsas a uma referência de variável. DispersãoDiv <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 o número> Reduz atualizações esparsas em uma referência de variável usando a operação `min`. ScatterMul <T> Multiplica atualizações esparsas em uma referência variável. DispersãoNd <U> Espalha `atualizações` em um tensor de forma `forma` de acordo com `índices`. DispersãoNdAdd <T> Aplica adição esparsa a valores individuais ou fatias em uma variável. DispersãoNdMax <T> Calcula o máximo elemento a elemento. DispersãoNdMin <T> Calcula o mínimo elemento a elemento. ScatterNdNonAliasingAdd <T> Aplica adição esparsa a `input` usando valores individuais ou fatias de `atualizações` de acordo com índices `índices`. DispersãoNdSub <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 a uma referência de variável. Atualização de dispersão <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 de segmentos de um tensor. SegmentSumV2 <T> Calcula a soma ao longo dos segmentos de um tensor. SelecioneV2 <T> Enviar Envia o tensor nomeado de send_device para recv_device. EnviarTPUEmbeddingGradientes Executa atualizações de gradiente de tabelas incorporadas. SetDiff1d <T, U estende o número> Calcula a diferença entre duas listas de números ou strings. Definir tamanho Número de elementos únicos ao longo da última dimensão do `set` de entrada. Forma <U estende número> Retorna a forma de um tensor. ShapeN <U estende o número> Retorna a forma dos tensores. Conjunto de dados de fragmentos Cria um `Dataset` que inclui apenas 1/`num_shards` deste conjunto de dados. ShuffleAndRepeatDatasetV2 ShuffleDatasetV2 ShuffleDatasetV3 DesligamentoDistribuídoTPU Desliga um sistema TPU distribuído em execução. DesligarTPUSistema Uma operação que desliga o sistema TPU. Tamanho <U estende número> Retorna o tamanho de um tensor. Skipgrama Analisa um arquivo de texto e cria um lote de exemplos. Conjunto de dados do sono Fatia <T> Retorne uma fatia de 'entrada'. Conjunto de dados de janela deslizante Cria um conjunto de dados que passa uma janela deslizante sobre `input_dataset`. Instantâneo <T> Retorna uma cópia do tensor de entrada. InstantâneoDataset Cria um conjunto de dados que irá gravar/ler um instantâneo. SnapshotDatasetReader SnapshotNestedDatasetReader SobolSample <T estende número> Gera pontos da sequência de Sobol. SpaceToBatchNd <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 número> Conta o número de ocorrências de cada valor em uma matriz inteira. SparseCountSparseOutput <U estende o número> Executa contagem bin de saída esparsa para uma entrada de tensor esparso. SparseCrossHashed Gera cruzamentos esparsos a partir de uma lista de tensores esparsos e densos. SparseCrossV2 Gera cruzamentos esparsos a partir de uma lista de tensores esparsos e densos. SparseMatrixAdicionar Adição esparsa de duas matrizes CSR, C = alfa * A + beta * B. SparseMatrixMatMul <T> Matriz-multiplica uma matriz esparsa por uma matriz densa. MatrizEsparadaMul Multiplicação elemento a elemento de uma matriz esparsa com um tensor denso. Matriz EsparsaNNZ Retorna o número de diferentes de zero de `sparse_matrix`. Ordem de matriz esparsaAMD Calcula a ordem do Grau Mínimo Aproximado (AMD) da `entrada`. SparseMatrixSoftmax Calcula o softmax de um CSRSparseMatrix. SparseMatrixSoftmaxGrad Calcula o gradiente da operação SparseMatrixSoftmax. SparseMatrixSparseCholesky Calcula a decomposição esparsa de Cholesky de `entrada`. SparseMatrixSparseMatMul Matriz esparsa multiplica duas matrizes CSR `a` e `b`. SparseMatrixTranspor Transpõe as dimensões internas (matriz) de um CSRSparseMatrix. MatrizEsparadaZeros Cria um CSRSparseMatrix totalmente zero com a forma `dense_shape`. SparseSegmentSumGrad <T estende número> Calcula gradientes para SparseSegmentSum. SparseTensorToCSRSparseMatrix Converte um SparseTensor em um CSRSparseMatrix (possivelmente em lote). Spence <T estende o número> Dividir <T> Divide um tensor em tensores `num_split` ao longo de uma dimensão. SplitDedupData <T estende o número, U estende o número> Uma operação divide a tupla XLA dos dados de desduplicação de entrada em tensores inteiros e de ponto flutuante. DivisãoV <T> Divide um tensor em tensores `num_split` ao longo de uma dimensão. Aperte <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)`. Estágio Valores de estágio semelhantes a um Enqueue leve. Estágio claro Op remove todos os elementos do contêiner subjacente. StagePeek Op espia os valores no índice especificado. Tamanho do palco Op retorna o número de elementos no contêiner subjacente. StatefulRandomBinomial <V estende número> StatefulPadrãoNormal <U> Produz valores aleatórios de uma distribuição normal. StatefulStandardNormalV2 <U> Produz valores aleatórios de uma distribuição normal. StatefulTruncatedNormal <U> Produz valores aleatórios de uma distribuição normal truncada. StatefulUniform <U> Produz valores aleatórios de uma distribuição uniforme. StatefulUniformFullInt Produz números inteiros aleatórios de uma distribuição uniforme. StatefulUniformInt Produz números inteiros aleatórios de uma distribuição uniforme. StatelessParameterizedTruncatedNormal <V estende o número> StatelessRandomBinomial <W estende número> Produz números aleatórios pseudoaleatórios determinísticos de uma distribuição binomial. StatelessRandomGammaV2 <V estende o número> Produz números aleatórios pseudoaleatórios determinísticos de uma distribuição gama. StatelessRandomGammaV3 <U estende o número> Produz números aleatórios pseudoaleatórios determinísticos de uma distribuição gama. StatelessRandomGetAlg Escolhe o melhor algoritmo RNG baseado em contador com base no dispositivo. StatelessRandomGetKeyCounter Embaralha a semente em chave e contador, usando o melhor algoritmo baseado no dispositivo. StatelessRandomGetKeyCounterAlg Escolhe o melhor algoritmo com base no dispositivo e embaralha a semente na chave e no contador. StatelessRandomNormalV2 <U estende o número> Produz valores pseudoaleatórios determinísticos de uma distribuição normal. StatelessRandomPoisson <W estende número> Produz números aleatórios pseudoaleatórios determinísticos de uma distribuição de Poisson. StatelessRandomUniformFullInt <V estende o número> Produz números inteiros aleatórios pseudoaleatórios determinísticos a partir de uma distribuição uniforme. StatelessRandomUniformFullIntV2 <U estende o número> Produz números inteiros aleatórios pseudoaleatórios determinísticos a partir de uma distribuição uniforme. StatelessRandomUniformIntV2 <U estende o número> Produz números inteiros aleatórios pseudoaleatórios determinísticos a partir de uma distribuição uniforme. StatelessRandomUniformV2 <U estende o número> Produz valores aleatórios pseudoaleatórios determinísticos a partir de uma distribuição uniforme. StatelessSampleDistortedBoundingBox <T estende o número> Gere uma caixa delimitadora distorcida aleatoriamente para uma imagem de forma determinística. StatelessShuffle <T> Embaralha aleatória e deterministicamente um tensor ao longo de sua primeira dimensão. StatelessTruncatedNormalV2 <U estende o número> Produz valores pseudoaleatórios determinísticos de uma distribuição normal truncada. StatsAggregatorHandleV2 StatsAggregatorSetSummaryWriter Defina um summary_writer_interface para registrar estatísticas usando determinado stats_gregator. PararGradiente <T> Interrompe o cálculo do gradiente. StridedSlice <T> Retorna uma fatia escalonada de `input`. StridedSliceAssign <T> Atribua `valor` à referência de valor l fatiado de `ref`. StridedSliceGrad <U> Retorna o gradiente de `StridedSlice`. StringInferior Converte todos os caracteres maiúsculos em seus respectivos substitutos minúsculos. StringNGrams <T estende número> Cria ngrams a partir de dados de string irregulares. StringUpper Converte todos os caracteres minúsculos em seus respectivos substitutos maiúsculos. Soma <T> Calcula a soma dos elementos nas dimensões de um tensor. SwitchCond <T> Encaminha `data` para a porta de saída determinada por `pred`. Dispositivo de sincronização Sincroniza o dispositivo em que esta operação é executada. Resultado da Compilação TPU Retorna o resultado de uma compilação TPU. TPUCompileSucceededAssert Afirma que a compilação foi bem-sucedida. Ativações TPUEmbedding Uma operação que permite a diferenciação de TPU Embeddings. TPUExecute Op que carrega e executa um programa TPU em um dispositivo TPU. TPUExecuteAndUpdateVariáveis Op que executa um programa com atualizações opcionais de variáveis ​​no local. 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. Saída TPUParticionada <T> Uma operação que demultiplexa um tensor a ser fragmentado pelo XLA em uma lista de particionados saídas fora do cálculo XLA. TPUPartitionedOutputV2 <T> Uma operação que demultiplexa um tensor a ser fragmentado pelo XLA em uma lista de particionados saídas fora do cálculo XLA. TPUReplicateMetadados Metadados que indicam como o cálculo da TPU deve ser replicado. TPUReplicatedInput <T> Conecta N entradas a uma computação de TPU replicada de N vias. TPUReplicatedOutput <T> Conecta N saídas de uma computação TPU replicada de N vias. Variáveis ​​TPUReshard Opção que reestrutura variáveis ​​de TPU no dispositivo para um estado especificado. 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. TensorArray Uma matriz de tensores de determinado tamanho. TensorArrayFechar Exclua o TensorArray de seu contêiner de recursos. TensorArrayConcat Concatene os elementos do TensorArray no valor `value`. TensorArrayGather Reúna elementos específicos do TensorArray no `valor` de saída. TensorArrayGrad Cria um TensorArray para armazenar os gradientes de valores no identificador fornecido. TensorArrayGradWithShape Cria um TensorArray para armazenar vários gradientes de valores no identificador fornecido. TensorArrayPack <T> TensorArrayRead <T> Leia um elemento do TensorArray na saída `value`. TensorArrayScatter Espalhe os dados do valor de entrada em elementos específicos do TensorArray. 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. TensorListConcat <T> Concatena todos os tensores da lista ao longo da 0ª dimensão. TensorListConcatLists TensorListConcatV2 Concatena todos os tensores da lista ao longo da 0ª dimensão. TensorListElementShape <T estende número> A forma dos elementos da lista fornecida, como um tensor. TensorListFromTensor Cria um TensorList que, quando empilhado, possui o valor de `tensor`. TensorListGather Cria um Tensor indexando no TensorList. TensorListGetItem <T> TensorListLength Retorna o número de tensores na lista de tensores de entrada. TensorListPopBack <T> Retorna o último elemento da lista de entrada, bem como uma lista com todos, exceto esse elemento. TensorListPushBack Retorna uma lista que tem o `Tensor` passado como último elemento e os demais 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 nos 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 da lista. TensorMapErase Retorna um mapa tensorial com o item de determinada chave apagado. TensorMapHasKey Retorna se a chave fornecida existe no mapa. TensorMapInserir Retorna um mapa que é o 'input_handle' com o par chave-valor fornecido inserido. TensorMapLookup Retorna o valor de uma determinada chave em um mapa tensorial. TensorMapSize Retorna o número de tensores no mapa tensor de entrada. TensorMapStackKeys Retorna uma pilha tensor de todas as chaves em um mapa tensorial. TensorScatterAdd <T> Adiciona `atualizações` esparsas a um tensor existente de acordo com `índices`. TensorScatterMax <T> Aplique uma atualização esparsa a um tensor tomando o máximo elemento a elemento. 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 `valor` à referência de valor l fatiado de `input`. ThreadPoolDataset Cria um conjunto de dados que usa um pool de threads personalizado para calcular `input_dataset`. ThreadPoolHandle Cria um conjunto de dados que usa um pool de threads personalizado para calcular `input_dataset`. Bloco <T> Constrói um tensor colocando um determinado tensor lado a lado. Carimbo de data e hora Fornece o tempo desde a época em segundos. ToBool Converte um tensor em um predicado escalar. TopKÚnico Retorna os valores exclusivos do TopK na matriz em ordem de classificação. TopKWithUnique Retorna os valores TopK na matriz em ordem de classificação. TpuHandleToProtoKey Converte os identificadores uid do XRT em formato de entrada compatível com TensorFlow. TridiagonalMatMul <T> Calcule o produto com matriz tridiagonal. Solução Tridiagonal <T> Resolve sistemas tridiagonais de equações. Desfazer lote <T> Inverte a operação do Lote para um Tensor de saída única. DesbatchGrad <T> Gradiente de Unbatch. DescompactarElemento Descompacta um elemento de conjunto de dados compactado. UnicodeDecode <T estende número> Decodifica cada string em `input` em uma sequência de pontos de código Unicode. UnicodeEncode Codifique um tensor de inteiros em strings Unicode. UniformDequantize <U estende o número> Execute a desquantização na `entrada` do Tensor quantizado. UniformQuantize <U> Execute a quantização na `entrada` do Tensor. UniformQuantizedAdd <T> Execute a adição quantizada do Tensor `lhs` quantizado e do Tensor `rhs` quantizado para obter a `saída` quantizada. UniformQuantizedClipByValue <T> Execute o clipe por valor no `operando` do Tensor quantizado. UniformQuantizedConvolution <U> Execute a convolução quantizada do Tensor `lhs` quantizado e do Tensor `rhs` quantizado. UniformQuantizedConvolutionHybrid <V estende o número> Execute a convolução quantizada híbrida do tensor flutuante `lhs` e do tensor quantizado `rhs`. UniformQuantizedDot <U> Execute o ponto quantizado do Tensor `lhs` quantizado e do Tensor `rhs` quantizado para obter a `saída` quantizada. UniformQuantizedDotHybrid <V estende o número> Execute o ponto quantizado híbrido do Tensor flutuante `lhs` e do Tensor quantizado `rhs`. UniformRequantizar <U> Dada a `entrada` do tensor quantizado, requantize-o com novos parâmetros de quantização. Único <T, V estende número> Encontra elementos únicos ao longo de um eixo de um tensor. Conjunto de dados único Cria um conjunto de dados que contém os elementos exclusivos de `input_dataset`. UniqueWithCounts <T, V estende o número> Encontra elementos únicos ao longo de um eixo de um tensor. UnravelIndex <T estende número> Converte uma matriz de índices planos em uma tupla de matrizes de coordenadas. UnsortedSegmentJoin Desempilhar <T> Descompacta uma determinada dimensão de um tensor rank-`R` em tensores `num` rank-`(R-1)`. Fora do palco Op é semelhante a um Dequeue leve. DesembrulharDatasetVariant UpperBound <U estende o número> Aplica upper_bound(sorted_search_values,values) ao longo de cada linha. VarHandleOp Cria um identificador para um recurso variável. VarIsInitializedOp Verifica se uma variável baseada em identificador de recursos foi inicializada. Variável <T> Mantém o estado na forma de um tensor que persiste entre as etapas. VariableShape <T estende número> Retorna a forma da variável apontada por `resource`. Onde Retorna localizações de valores diferentes de zero/verdadeiros em um tensor. Onde3 <T> Seleciona elementos de `x` ou `y`, dependendo da `condição`. WindowOp Batimento cardíaco do trabalhador Operação de batimento cardíaco do trabalhador. WrapDatasetVariante WriteRawProtoResumo Grava um resumo proto serializado. XlaConcatND <T> Concatena o tensor de entrada em todas as dimensões. XlaRecvFromHost <T> Uma operação para receber um tensor do host. XlaRecvTPUEmbeddingActivações Uma operação que recebe ativações de incorporação na TPU. XlaRecvTPUEmbeddingDeduplicationData Recebe dados de desduplicação (índices e pesos) do núcleo de incorporação. XlaSendTPUEmbeddingGradientes Uma operação que executa atualizações gradientes de tabelas incorporadas. XlaSendToHost Uma operação para enviar um tensor ao host. XlaSplitND <T> Divide o tensor de entrada em todas as dimensões. Xlog1py <T> Retorna 0 se x == 0 e x * log1p(y) caso contrário, elemento a elemento. ZerosLike <T> Retorna um tensor de zeros com a mesma forma e tipo de x.

Uma classe base para implementações Op apoiadas por uma única Operation .

Cada operação registrada no núcleo do TensorFlow é primitiva e é fornecida como PrimitiveOp . Operações personalizadas que trabalham com apenas uma primitiva também podem derivar desta classe.

Métodos Públicos

booleano final	é igual (objeto obj)
int final	código hash ()
Operação	op () Retorna a Operation subjacente
sequência final	para sequenciar ()

Métodos herdados

Da classe java.lang.Object

boleano	é igual (objeto arg0)
aula final<?>	getClass ()
interno	código hash ()
vazio final	notificar ()
vazio final	notificar todos ()
Corda	para sequenciar ()
vazio final	espere (long arg0, int arg1)
vazio final	espere (arg0 longo)
vazio final	espere ()

Métodos Públicos

público final booleano igual (Object obj)

Parâmetros

obj

público final int hashCode ()

operação pública ()

Retorna a Operation subjacente

String final pública toString ()