Clases
Abortar | Lanza una excepción para cancelar el proceso cuando se llama. |
Opciones de cancelación | Atributos opcionales para Abort |
Todo | Calcula el "y lógico" de los elementos en las dimensiones de un tensor. |
Todas las opciones | Atributos opcionales para All |
Todos a todos <T> | Una operación para intercambiar datos entre réplicas de TPU. |
AnónimoHashTable | Crea una tabla hash anónima no inicializada. |
AnónimoIteratorV2 | Un contenedor para un recurso iterador. |
AnónimoIteradorV3 | Un contenedor para un recurso iterador. |
AnónimoMemoriaCaché | |
AnónimoMultiDeviceIterator | Un contenedor para un recurso iterador multidispositivo. |
AnónimoMultiDeviceIteratorV3 | Un contenedor para un recurso iterador multidispositivo. |
AnónimoMutableDensoHashTable | Crea una tabla hash mutable anónima vacía que utiliza tensores como almacén de respaldo. |
AnónimoMutableDenseHashTable.Options | Atributos opcionales para AnonymousMutableDenseHashTable |
AnónimoMutableHashTable | Crea una tabla hash mutable anónima vacía. |
AnónimoMutableHashTableOfTensors | Crea una tabla hash mutable anónima vacía de valores vectoriales. |
AnónimoMutableHashTableOfTensors.Options | Atributos opcionales para AnonymousMutableHashTableOfTensors |
AnónimoRandomSeedGenerator | |
Generador de semillas anónimo | |
Cualquier | Calcula el "o lógico" de elementos en las dimensiones de un tensor. |
Cualquier.Opciones | Atributos opcionales para Any |
AplicarAdagradV2 <T> | Actualice '*var' según el esquema adagrad. |
AplicarAdagradV2.Opciones | Atributos opcionales para ApplyAdagradV2 |
AproxTopK <T extiende el número> | Devuelve los valores min/max k y sus índices del operando de entrada de forma aproximada. |
Opciones de AproxTopK | Atributos opcionales para ApproxTopK |
Afirmar cardinalidadConjunto de datos | |
Afirmar el siguiente conjunto de datos | Una transformación que afirma qué transformaciones ocurren a continuación. |
Afirmar conjunto de datos anterior | Una transformación que afirma qué transformaciones ocurrieron anteriormente. |
Afirmar que | Afirma que la condición dada es verdadera. |
Afirmar eso. Opciones | Atributos opcionales para AssertThat |
Asignar <T> | Actualice 'ref' asignándole 'valor'. |
Asignar opciones | Atributos opcionales para Assign |
AsignarAgregar <T> | Actualice 'ref' agregándole 'valor'. |
Asignar opciones adicionales | Atributos opcionales para AssignAdd |
AsignarAgregarVariableOp | Agrega un valor al valor actual de una variable. |
AsignarSub <T> | Actualice 'ref' restándole 'valor'. |
AsignarSub.Opciones | Atributos opcionales para AssignSub |
AsignarSubVariableOp | Resta un valor del valor actual de una variable. |
AsignarVariableOp | Asigna un nuevo valor a una variable. |
Asignar opciones de operación variable | Atributos opcionales para AssignVariableOp |
AsignarVariableXlaConcatND | Tensor de entrada concats en todas las dimensiones. |
AsignarVariableXlaConcatND.Options | Atributos opcionales para AssignVariableXlaConcatND |
Conjunto de datos AutoShard | Crea un conjunto de datos que fragmenta el conjunto de datos de entrada. |
AutoShardDataset.Opciones | Atributos opcionales para AutoShardDataset |
BandedTriangularResolver <T> | |
Opciones de solución triangular con bandas | Atributos opcionales para BandedTriangularSolve |
Barrera | Define una barrera que persiste en diferentes ejecuciones de gráficos. |
Barrera.Opciones | Atributos opcionales para Barrier |
BarreraCerrar | Cierra la barrera dada. |
BarreraCerrar.Opciones | Atributos opcionales para BarrierClose |
BarreraIncompletaTamaño | Calcula el número de elementos incompletos en la barrera dada. |
BarreraInsertarMuchos | Para cada clave, asigna el valor respectivo al componente especificado. |
BarreraListoTamaño | Calcula el número de elementos completos en la barrera dada. |
barreratomarmuchos | Toma el número dado de elementos completos de una barrera. |
BarreraTomaMuchas.Opciones | Atributos opcionales para BarrierTakeMany |
Lote | Agrupa todos los tensores de entrada por lotes de forma no determinista. |
Opciones.de.lote | Atributos opcionales para Batch |
LoteMatMulV2 <T> | Multiplica porciones de dos tensores en lotes. |
BatchMatMulV2.Opciones | Atributos opcionales para BatchMatMulV2 |
LoteMatMulV3 <V> | Multiplica porciones de dos tensores en lotes. |
BatchMatMulV3.Opciones | Atributos opcionales para BatchMatMulV3 |
Lote al espacio <T> | BatchToSpace para tensores 4-D de tipo T. |
LoteAlEspacioNd <T> | BatchToSpace para tensores ND de tipo T. |
BesselI0 <T extiende Número> | |
BesselI1 <T extiende el número> | |
BesselJ0 <T extiende Número> | |
BesselJ1 <T extiende el número> | |
BesselK0 <T extiende Número> | |
BesselK0e <T extiende Número> | |
BesselK1 <T extiende Número> | |
BesselK1e <T extiende Número> | |
BesselY0 <T extiende Número> | |
BesselY1 <T extiende Número> | |
Bitcast <U> | Transmite un tensor de un tipo a otro sin copiar datos. |
BlockLSTM <T extiende el número> | Calcula la propagación directa de la celda LSTM para todos los pasos de tiempo. |
BlockLSTM.Opciones | Atributos opcionales para BlockLSTM |
BlockLSTMGrad <T extiende Número> | Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM para toda la secuencia de tiempo. |
BlockLSTMGradV2 <T extiende el número> | Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM para toda la secuencia de tiempo. |
BlockLSTMV2 <T extiende el número> | Calcula la propagación directa de la celda LSTM para todos los pasos de tiempo. |
BloquearLSTMV2.Opciones | Atributos opcionales para BlockLSTMV2 |
Árboles impulsadosEstadísticas agregadas | Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote. |
ImpulsadoárbolesBucketize | Divida cada característica en grupos según los límites del grupo. |
ImpulsadoÁrbolesCalcularMejorCaracterísticaDividir | Calcula las ganancias de cada función y devuelve la mejor información dividida posible para la función. |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit.Options | Atributos opcionales para BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit |
ImpulsadoÁrbolesCalcularMejorCaracterísticaSplitV2 | Calcula las ganancias para cada característica y devuelve la mejor información dividida posible para cada nodo. |
Árboles impulsadosCalcularmejoresgananciasporcaracterística | Calcula las ganancias de cada función y devuelve la mejor información dividida posible para la función. |
Árboles impulsadosCentroBias | Calcula el prior a partir de los datos de entrenamiento (el sesgo) y completa el primer nodo con el prior de los logits. |
Árboles impulsadosCrear conjunto | Crea un modelo de conjunto de árboles y le devuelve un identificador. |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | Cree el recurso para secuencias cuantiles. |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource.Options | Atributos opcionales para BoostedTreesCreateQuantileStreamResource |
Árboles impulsadosDeserializeEnsemble | Deserializa una configuración de conjunto de árbol serializado y reemplaza el árbol actual conjunto. |
ImpulsadoTreesEnsembleResourceHandleOp | Crea un identificador para BoostedTreesEnsembleResource |
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp.Options | Atributos opcionales para BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp |
BoostedTreesEjemploDebugOutputs | Resultados de depuración/interpretabilidad del modelo para cada ejemplo. |
ImpulsadoÁrbolesFlushCuantilResúmenes | Elimine los resúmenes cuantiles de cada recurso de flujo cuantil. |
Árboles impulsadosGetEnsembleStates | Recupera el token de sello de recursos del conjunto de árboles, la cantidad de árboles y las estadísticas de crecimiento. |
ImpulsadoTreesMakeQuantileResúmenes | Realiza el resumen de cuantiles del lote. |
BoostedTreesMakeStatsResumen | Realiza el resumen de estadísticas acumuladas del lote. |
Árboles impulsadosPredecir | Ejecuta múltiples predictores de conjuntos de regresión aditiva en instancias de entrada y calcula los logits. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceAgregarResúmenes | Agregue los resúmenes cuantiles a cada recurso de flujo cuantil. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | Deserialice los límites del depósito y el indicador listo en el QuantileAccumulator actual. |
ImpulsadoTreesQuantileStreamResourceFlush | Vacíe los resúmenes de un recurso de flujo cuantil. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush.Options | Atributos opcionales para BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush |
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | Genere los límites del depósito para cada característica en función de los resúmenes acumulados. |
ImpulsadoTreesQuantileStreamResourceHandleOp | Crea un identificador para BoostedTreesQuantileStreamResource. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp.Options | Atributos opcionales para BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp |
ImpulsadoTreesSerializeEnsemble | Serializa el conjunto de árboles en un proto. |
BoostedTreesSparseAggregateStats | Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote. |
ImpulsadoÁrbolesEscasoCalcularMejorCaracterísticaDividir | Calcula las ganancias de cada función y devuelve la mejor información dividida posible para la función. |
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit.Options | Atributos opcionales para BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit |
ImpulsadoÁrbolesEntrenamientoPredecir | Ejecuta múltiples predictores de conjuntos de regresión aditiva en instancias de entrada y calcula la actualización de los logits almacenados en caché. |
Conjunto de actualización de árboles impulsados | Actualiza el conjunto de árboles agregando una capa al último árbol que se está cultivando o iniciando un nuevo árbol. |
ImpulsadoTreesUpdateEnsembleV2 | Actualiza el conjunto de árboles agregando una capa al último árbol que se está cultivando. o iniciando un nuevo árbol. |
BoostedTreesUpdateEnsembleV2.Opciones | Atributos opcionales para BoostedTreesUpdateEnsembleV2 |
BroadcastDynamicShape <T extiende el número> | Devuelve la forma de s0 op s1 con transmisión. |
BroadcastGradientArgs <T extiende el número> | Devuelve los índices de reducción para calcular gradientes de s0 op s1 con transmisión. |
Difundir a <T> | Transmita una matriz para obtener una forma compatible. |
Bucketizar | Divide las 'entradas' en función de los 'límites'. |
CachéDatasetV2 | |
CacheDatasetV2.Opciones | Atributos opcionales para CacheDatasetV2 |
CheckNumericsV2 <T extiende el número> | Comprueba un tensor en busca de valores NaN, -Inf y +Inf. |
Elija el conjunto de datos más rápido | |
ClipPorValor <T> | Recorta los valores del tensor a un mínimo y un máximo especificados. |
IntercalarTPUEmbeddingMemoria | Una operación que fusiona los protos de configuración de memoria codificados en cadenas de todos los hosts. |
CollectiveAllToAllV2 <T extiende el número> | Intercambia mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. |
ColectivoAllToAllV2.Options | Atributos opcionales para CollectiveAllToAllV2 |
CollectiveAllToAllV3 <T extiende el número> | Intercambia mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. |
ColectivoAllToAllV3.Options | Atributos opcionales para CollectiveAllToAllV3 |
ColectivoAssignGroupV2 | Asigne claves de grupo según la asignación de grupo. |
ColectivoBcastRecvV2 <U> | Recibe un valor tensor transmitido desde otro dispositivo. |
ColectivoBcastRecvV2.Opciones | Atributos opcionales para CollectiveBcastRecvV2 |
ColectivoBcastSendV2 <T> | Transmite un valor de tensor a uno o más dispositivos. |
ColectivoBcastSendV2.Opciones | Atributos opcionales para CollectiveBcastSendV2 |
CollectiveGather <T extiende Número> | Acumula mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. |
Opciones de recopilación colectiva | Atributos opcionales para CollectiveGather |
CollectiveGatherV2 <T extiende el número> | Acumula mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. |
CollectiveGatherV2.Opciones | Atributos opcionales para CollectiveGatherV2 |
ColectivoInitializeCommunicator | Inicializa un grupo para operaciones colectivas. |
CollectiveInitializeCommunicator.Opciones | Atributos opcionales para CollectiveInitializeCommunicator |
ColectivoPermute <T> | Una operación para permutar tensores entre instancias de TPU replicadas. |
CollectiveReduceScatterV2 <T extiende el número> | Reduce mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma y dispersa el resultado. |
CollectiveReduceScatterV2.Opciones | Atributos opcionales para CollectiveReduceScatterV2 |
CollectiveReduceV2 <T extiende el número> | Reduce mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. |
CollectiveReduceV2.Opciones | Atributos opcionales para CollectiveReduceV2 |
CollectiveReduceV3 <T extiende el número> | Reduce mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. |
CollectiveReduceV3.Opciones | Atributos opcionales para CollectiveReduceV3 |
Supresión combinada no máxima | Selecciona con avidez un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación, Esta operación realiza non_max_suppression en las entradas por lote, en todas las clases. |
Opciones combinadas de NonMaxSuppression | Atributos opcionales para CombinedNonMaxSuppression |
CompositeTensorVariantFromComponents | Codifica un valor `ExtensionType` en un tensor escalar `variante`. |
CompositeTensorVariantToComponents | Decodifica un tensor escalar `variante` en un valor `ExtensionType`. |
ComprimirElemento | Comprime un elemento del conjunto de datos. |
Calcular tamaño de lote | Calcula el tamaño de lote estático de un conjunto de datos sin lotes parciales. |
ComputeDedupDataTupleMáscara | Una operación calcula la máscara de tupla de datos de deduplicación del núcleo integrado. |
Concat <T> | Concatena tensores a lo largo de una dimensión. |
Configurar e inicializar TPU global | Una operación que establece las estructuras centralizadas para un sistema TPU distribuido. |
ConfigureAndInitializeGlobalTPU.Options | Atributos opcionales para ConfigureAndInitializeGlobalTPU |
Configurar TPU distribuido | Configura las estructuras centralizadas para un sistema TPU distribuido. |
Configurar opciones de TPU distribuidas | Atributos opcionales para ConfigureDistributedTPU |
ConfigurarTPUEmbedding | Configura TPUEmbedding en un sistema TPU distribuido. |
ConfigurarTPUEmbeddingHost | Una operación que configura el software TPUEmbedding en un host. |
ConfigurarTPUEmbeddingMemory | Una operación que configura el software TPUEmbedding en un host. |
ConnectTPUEmbeddingHosts | Una operación que configura la comunicación entre instancias del software host TPUEmbedding después de que se haya llamado a ConfigureTPUEmbeddingHost en cada host. |
Constante <T> | Un operador que produce un valor constante. |
ConsumirMutexBloquear | Esta operación consume un bloqueo creado por "MutexLock". |
ControlDisparador | No hace nada. |
Conv2DBackpropFilterV2 <T extiende el número> | Calcula los gradientes de convolución con respecto al filtro. |
Conv2DBackpropFilterV2.Opciones | Atributos opcionales para Conv2DBackpropFilterV2 |
Conv2DBackpropInputV2 <T extiende el número> | Calcula los gradientes de convolución con respecto a la entrada. |
Conv2DBackpropInputV2.Opciones | Atributos opcionales para Conv2DBackpropInputV2 |
Copiar <T> | Copie un tensor de CPU a CPU o de GPU a GPU. |
Copiar.Opciones | Atributos opcionales para Copy |
Copiar host <T> | Copia un tensor al host. |
Opciones de CopyHost | Atributos opcionales para CopyHost |
Copiar a malla <T> | |
CopiarAMeshGrad <T> | |
CopiarAMeshGrad.Opciones | Atributos opcionales para CopyToMeshGrad |
CountUpTo <T extiende el número> | Incrementa 'ref' hasta que alcanza el 'límite'. |
CrossReplicaSum <T extiende el número> | Una operación para sumar entradas entre instancias de TPU replicadas. |
CSRSparseMatrixComponentes <T> | Lee en voz alta los componentes de CSR en el "índice" del lote. |
CSRSparseMatrixToDense <T> | Convierta un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes) en denso. |
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> | Convierte un CSRSparesMatrix (posiblemente por lotes) en un SparseTensor. |
Conjunto de datos CSV | |
CSVDatasetV2 | |
CTCLossV2 | Calcula la pérdida de CTC (probabilidad logarítmica) para cada entrada de lote. |
CTCLossV2.Opciones | Atributos opcionales para CTCLossV2 |
CudnnRNNBackpropV3 <T extiende el número> | Paso de respaldo de CudnnRNNV3. |
CudnnRNNBackpropV3.Opciones | Atributos opcionales para CudnnRNNBackpropV3 |
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T extiende el número> | Convierte los parámetros CudnnRNN de forma canónica a forma utilizable. |
CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Options | Atributos opcionales para CudnnRNNCanonicalToParamsV2 |
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T extiende el número> | Recupera los parámetros de CudnnRNN en forma canónica. |
CudnnRNNParamsToCanonicalV2.Options | Atributos opcionales para CudnnRNNParamsToCanonicalV2 |
CudnnRNNV3 <T extiende el número> | Un RNN respaldado por cuDNN. |
CudnnRNNV3.Opciones | Atributos opcionales para CudnnRNNV3 |
CumulativeLogsumexp <T extiende el número> | Calcule el producto acumulativo del tensor "x" a lo largo del "eje". |
Opciones acumulativas de Logsumexp. | Atributos opcionales para CumulativeLogsumexp |
Servicio de datosConjunto de datos | Crea un conjunto de datos que lee datos del servicio tf.data. |
DataServiceDataset.Opciones | Atributos opcionales para DataServiceDataset |
Servicio de datosConjunto de datosV2 | Crea un conjunto de datos que lee datos del servicio tf.data. |
DataServiceDatasetV2.Opciones | Atributos opcionales para DataServiceDatasetV2 |
Conjunto de datosCardinalidad | Devuelve la cardinalidad de `input_dataset`. |
Conjunto de datosCardinalidad.Opciones | Atributos opcionales para DatasetCardinality |
Conjunto de datos de gráfico | Crea un conjunto de datos a partir del `graph_def` dado. |
Conjunto de datos a GraphV2 | Devuelve un GraphDef serializado que representa `input_dataset`. |
DatasetToGraphV2.Opciones | Atributos opcionales para DatasetToGraphV2 |
Dawsn <T extiende el número> | |
DebugGradientIdentidad <T> | Operación de identidad para la depuración de gradientes. |
DebugGradientRefIdentidad <T> | Operación de identidad para la depuración de gradientes. |
Identidad de depuración <T> | Proporciona un mapeo de identidad del tensor de entrada de tipo no Ref para la depuración. |
DebugIdentity.Opciones | Atributos opcionales para DebugIdentity |
DepuraciónIdentidadV2 <T> | Identidad de depuración V2 Op. |
DebugIdentityV2.Opciones | Atributos opcionales para DebugIdentityV2 |
DepurarNanCount | Depurar operación de contador de valor NaN. |
DebugNanCount.Opciones | Atributos opcionales para DebugNanCount |
DepuraciónResumen numérico | Resumen numérico de depuración op. |
DebugNumericSummary.Opciones | Atributos opcionales para DebugNumericSummary |
DebugNumericSummaryV2 <U extiende el número> | Resumen numérico de depuración V2 Op. |
DebugNumericSummaryV2.Opciones | Atributos opcionales para DebugNumericSummaryV2 |
DecodeImage <T extiende el número> | Función para decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg y decode_png. |
DecodeImage.Opciones | Atributos opcionales para DecodeImage |
DecodePaddedRaw <T extiende el número> | Reinterpretar los bytes de una cadena como un vector de números. |
DecodePaddedRaw.Opciones | Atributos opcionales para DecodePaddedRaw |
DecodificarProto | La operación extrae campos de un mensaje de buffer de protocolo serializado en tensores. |
DecodeProto.Opciones | Atributos opcionales para DecodeProto |
Copia profunda <T> | Hace una copia de `x`. |
EliminarIterador | Un contenedor para un recurso iterador. |
Eliminar memoria caché | |
Eliminar MultiDeviceIterator | Un contenedor para un recurso iterador. |
EliminarRandomSeedGenerator | |
Eliminar generador de semillas | |
EliminarSessionTensor | Elimina el tensor especificado por su identificador en la sesión. |
DenseBincount <U extiende el número> | Cuenta el número de apariciones de cada valor en una matriz de números enteros. |
DenseBincount.Opciones | Atributos opcionales para DenseBincount |
DenseCountSparseOutput <U extiende el número> | Realiza un recuento de contenedores de salida dispersa para una entrada tf.tensor. |
DenseCountSparseOutput.Opciones | Atributos opcionales para DenseCountSparseOutput |
DenseToCSRSparseMatrix | Convierte un tensor denso en un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes). |
DestruirRecursoOp | Elimina el recurso especificado por el identificador. |
DestruirResourceOp.Options | Atributos opcionales para DestroyResourceOp |
Destruir variable temporal <T> | Destruye la variable temporal y devuelve su valor final. |
Índice de dispositivo | Devuelve el índice del dispositivo que ejecuta la operación. |
Conjunto de datos de intercalado dirigido | Un sustituto de `InterleaveDataset` en una lista fija de `N` conjuntos de datos. |
DirectedInterleaveDataset.Opciones | Atributos opcionales para DirectedInterleaveDataset |
Desactivar copia al leer | Desactiva el modo de copia en lectura. |
DistribuidoGuardar | |
Opciones de guardado distribuido | Atributos opcionales para DistributedSave |
DrawBoundingBoxesV2 <T extiende el número> | Dibuja cuadros delimitadores en un lote de imágenes. |
DTensorRestoreV2 | |
DTensorSetGlobalTPUArray | Una operación que informa una gran cantidad de identificadores globales de todas las TPU en el sistema. |
Contador De Iteraciones Ficticias | |
caché de memoria ficticia | |
Generador De Semillas Ficticias | |
DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | Facilita la portabilidad de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbiraryTensorBatch.Options | Atributos opcionales para DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch |
Partición dinámica <T> | Divide los "datos" en tensores "num_partitions" usando índices de "particiones". |
Puntada dinámica <T> | Intercale los valores de los tensores de "datos" en un solo tensor. |
EditarDistancia | Calcula la distancia de edición de Levenshtein (posiblemente normalizada). |
EditarDistancia.Opciones | Atributos opcionales para EditDistance |
Eig <U> | Calcula la descomposición propia de una o más matrices cuadradas. |
Opciones Eig | Atributos opcionales para Eig |
Einsum <T> | Contracción tensorial según la convención de suma de Einstein. |
Vacío <T> | Crea un tensor con la forma dada. |
Opciones.vacías | Atributos opcionales para Empty |
Lista de tensores vacía | Crea y devuelve una lista de tensores vacía. |
VacíoTensorMap | Crea y devuelve un mapa tensorial vacío. |
CodificarProto | La operación serializa los mensajes de protobuf proporcionados en los tensores de entrada. |
EncodeProto.Opciones | Atributos opcionales para EncodeProto |
EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | Facilita la portabilidad de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
Poner en colaTPUEmbeddingArbiraryTensorBatch.Options | Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch |
Poner en colaTPUEmbeddingBatch | Una operación que pone en cola una lista de tensores por lotes de entrada en TPUEmbedding. |
Poner en colaTPUEmbeddingBatch.Options | Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingBatch |
Poner en colaTPUEmbeddingIntegerBatch | Una operación que pone en cola una lista de tensores por lotes de entrada en TPUEmbedding. |
Poner en colaTPUEmbeddingIntegerBatch.Options | Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch |
Poner en colaTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | Facilita la portabilidad de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup(). |
Poner en colaTPUEmbeddingRaggedTensorBatch.Options | Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch |
Poner en colaTPUEmbeddingSparseBatch | Una operación que pone en cola los índices de entrada de TPUEmbedding desde un SparseTensor. |
Poner en colaTPUEmbeddingSparseBatch.Options | Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch |
Poner en colaTPUEmbeddingSparseTensorBatch | Facilita la portabilidad de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
Poner en colaTPUEmbeddingSparseTensorBatch.Options | Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch |
Asegurar forma <T> | Garantiza que la forma del tensor coincida con la forma esperada. |
Introduzca <T> | Crea o encuentra un marco secundario y pone "datos" a disposición del marco secundario. |
Ingresar.Opciones | Atributos opcionales para Enter |
Erfinv <T extiende Número> | |
Norma euclidiana <T> | Calcula la norma euclidiana de elementos en las dimensiones de un tensor. |
Opciones de norma euclidiana | Atributos opcionales para EuclideanNorm |
EjecutarTPUEmbeddingPartitioner | Una operación que ejecuta el particionador TPUEmbedding en la configuración central dispositivo y calcula el tamaño de HBM (en bytes) necesario para la operación TPUEmbedding. |
Salir <T> | Sale del marco actual a su marco principal. |
ExpandirAtenuaciones <T> | Inserta una dimensión de 1 en la forma de un tensor. |
ExperimentalAutoShardDataset | Crea un conjunto de datos que fragmenta el conjunto de datos de entrada. |
Opciones experimentales de AutoShardDataset. | Atributos opcionales para ExperimentalAutoShardDataset |
ExperimentalBytesProducedStatsDataset | Registra el tamaño de bytes de cada elemento de `input_dataset` en un StatsAggregator. |
ExperimentalElija el conjunto de datos más rápido | |
Conjunto de datos experimental Cardinalidad | Devuelve la cardinalidad de `input_dataset`. |
ExperimentalDatasetToTFRecord | Escribe el conjunto de datos dado en el archivo dado usando el formato TFRecord. |
ExperimentalDenseToSparseBatchDataset | Crea un conjunto de datos que agrupa elementos de entrada en un SparseTensor. |
Conjunto de datos de estadísticas de latencia experimental | Registra la latencia de producir elementos `input_dataset` en un StatsAggregator. |
Conjunto de datos experimental MatchingFiles | |
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset | Crea un conjunto de datos que anula el paralelismo intraoperatorio máximo. |
ExperimentalParseExampleDataset | Transforma `input_dataset` que contiene protos `Example` como vectores de DT_STRING en un conjunto de datos de objetos `Tensor` o `SparseTensor` que representan las características analizadas. |
ExperimentalParseExampleDataset.Options | Atributos opcionales para ExperimentalParseExampleDataset |
ExperimentalPrivateThreadPoolConjunto de datos | Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`. |
Conjunto de datos aleatorio experimental | Crea un conjunto de datos que devuelve números pseudoaleatorios. |
ExperimentalRebatchDataset | Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote. |
ExperimentalRebatchDataset.Opciones | Atributos opcionales para ExperimentalRebatchDataset |
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset | |
Conjunto de datos de ventana deslizante experimental | Crea un conjunto de datos que pasa una ventana deslizante sobre `input_dataset`. |
Conjunto de datos SQL experimental | Crea un conjunto de datos que ejecuta una consulta SQL y emite filas del conjunto de resultados. |
ExperimentalStatsAggregatorHandle | Crea un recurso de administrador de estadísticas. |
ExperimentalStatsAggregatorHandle.Options | Atributos opcionales para ExperimentalStatsAggregatorHandle |
ExperimentalStatsAggregatorResumen | Produce un resumen de cualquier estadística registrada por el administrador de estadísticas determinado. |
Conjunto de datos experimental sin lotes | Un conjunto de datos que divide los elementos de su entrada en múltiples elementos. |
Expint <T extiende Número> | |
ExtractoGlimpseV2 | Extrae un vistazo del tensor de entrada. |
ExtractGlimpseV2.Opciones | Atributos opcionales para ExtractGlimpseV2 |
ExtractVolumePatches <T extiende el número> | Extraiga los `parches` de la `entrada` y colóquelos en la dimensión de salida `"profundidad"`. |
Configuración del sistema de archivos | Establecer la configuración del sistema de archivos. |
Llenar <U> | Crea un tensor lleno de un valor escalar. |
Finalizar conjunto de datos | Crea un conjunto de datos aplicando tf.data.Options a `input_dataset`. |
Finalizar conjunto de datos. Opciones | Atributos opcionales para FinalizeDataset |
FinalizarTPUEmbedding | Una operación que finaliza la configuración de TPUEmbedding. |
Huella dactilar | Genera valores de huellas dactilares. |
FresnelCos <T extiende el número> | |
FresnelSin <T extiende Número> | |
FusedBatchNormGradV3 <T extiende el número, U extiende el número> | Gradiente para normalización por lotes. |
FusionadoBatchNormGradV3.Options | Atributos opcionales para FusedBatchNormGradV3 |
FusedBatchNormV3 <T extiende el número, U extiende el número> | Normalización por lotes. |
Opciones de FusedBatchNormV3 | Atributos opcionales para FusedBatchNormV3 |
Reunir <T> | Reúna cortes del eje `params` `axis` según los `índices`. |
Reunir.Opciones | Atributos opcionales para Gather |
Reunir <T> | Reúna sectores de "params" en un tensor con la forma especificada por "índices". |
Generar propuestas de cuadro delimitador | Esta operación produce una región de intereses a partir de cuadros delimitadores dados (bbox_deltas) codificados con anclajes wrt de acuerdo con la ecuación 2 en arXiv:1506.01497 La operación selecciona los cuadros de puntuación superiores `pre_nms_topn`, los decodifica con respecto a los anclajes, aplica supresión no máxima en cuadros superpuestos con un valor de intersección sobre unión (iou) superior a `nms_threshold`, descartando cuadros donde el lado más corto es menor que ` tamaño_mínimo`. |
GenerarBoundingBoxProposals.Options | Atributos opcionales para GenerateBoundingBoxProposals |
ObtenerElementoEnIndex | Obtiene el elemento en el índice especificado en un conjunto de datos. |
Obtener opciones | Devuelve el tf.data.Options adjunto a `input_dataset`. |
Obtener identificador de sesión | Almacene el tensor de entrada en el estado de la sesión actual. |
ObtenerSessionTensor <T> | Obtenga el valor del tensor especificado por su identificador. |
Degradados | Agrega operaciones para calcular las derivadas parciales de la suma de y s wrt x s, es decir, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... Si se establecen los valores |
Degradados.Opciones | Atributos opcionales para Gradients |
GRUBlockCell <T extiende Número> | Calcula la propagación directa de la celda GRU durante 1 paso de tiempo. |
GRUBlockCellGrad <T extiende Número> | Calcula la retropropagación de la celda GRU durante 1 paso de tiempo. |
GarantíaConst <T> | Da una garantía al tiempo de ejecución de TF de que el tensor de entrada es una constante. |
Tabla de picadillo | Crea una tabla hash no inicializada. |
HashTable.Opciones | Atributos opcionales para HashTable |
HistogramFixedWidth <U extiende el número> | Devuelve histograma de valores. |
Identidad <T> | Devuelve un tensor con la misma forma y contenido que el tensor o valor de entrada. |
IdentidadN | Devuelve una lista de tensores con las mismas formas y contenidos que la entrada. tensores. |
Ignorar errores conjunto de datos | Crea un conjunto de datos que contiene los elementos de `input_dataset` ignorando los errores. |
IgnoreErrorsDataset.Options | Atributos opcionales para IgnoreErrorsDataset |
ImageProjectiveTransformV2 <T extiende el número> | Aplica la transformación dada a cada una de las imágenes. |
ImageProjectiveTransformV2.Opciones | Atributos opcionales para ImageProjectiveTransformV2 |
ImageProjectiveTransformV3 <T extiende el número> | Aplica la transformación dada a cada una de las imágenes. |
ImageProjectiveTransformV3.Opciones | Atributos opcionales para ImageProjectiveTransformV3 |
Constante inmutable <T> | Devuelve un tensor inmutable de la región de memoria. |
EntradaDecola <T> | Una operación de marcador de posición para un valor que se introducirá en el cálculo. |
AlimentaciónDecolaTupla | Obtiene múltiples valores de la alimentación como una tupla XLA. |
AlimentaciónEn cola | Una operación que introduce un único valor de tensor en el cálculo. |
InfeedEnqueue.Opciones | Atributos opcionales para InfeedEnqueue |
InfeedEnqueueBuffer prelinealizado | Una operación que pone en cola el búfer prelinealizado en la alimentación de TPU. |
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer.Opciones | Atributos opcionales para InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer |
AlimentaciónEncolaTupla | Introduce múltiples valores de tensor en el cálculo como una tupla XLA. |
InfeedEnqueueTuple.Opciones | Atributos opcionales para InfeedEnqueueTuple |
Inicializar tabla | Inicializador de tabla que toma dos tensores para claves y valores respectivamente. |
Inicializar tabla desde conjunto de datos | |
Inicializar tabla desde archivo de texto | Inicializa una tabla a partir de un archivo de texto. |
InicializarTableFromTextFile.Options | Atributos opcionales para InitializeTableFromTextFile |
InplaceAdd <T> | Agrega v a filas especificadas de x. |
InplaceSub <T> | Resta `v` en filas especificadas de `x`. |
Actualización in situ <T> | Actualiza las filas especificadas 'i' con valores 'v'. |
IsBoostedTreesEnsembleInitializado | Comprueba si se ha inicializado un conjunto de árboles. |
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitializado | Comprueba si se ha inicializado una secuencia cuantil. |
Regresión isotónica <U extiende el número> | Resuelve un lote de problemas de regresión isotónica. |
IsTPUEmbeddingInitialized | Si TPU Embedding se inicializa en un sistema TPU distribuido. |
IsTPUEmbeddingInitialized.Opciones | Atributos opcionales para IsTPUEmbeddingInitialized |
EsVariableIniciada | Comprueba si se ha inicializado un tensor. |
IteradorGetDevice | Devuelve el nombre del dispositivo en el que se ha colocado el "recurso". |
Inicialización de KMC2Chain | Devuelve el índice de un punto de datos que debe agregarse al conjunto de semillas. |
KmeansPlusPlusInicialización | Selecciona num_to_sample filas de entrada utilizando el criterio KMeans++. |
KthOrderStatistic | Calcula la estadística de orden K de un conjunto de datos. |
LinSpace <T extiende el número> | Genera valores en un intervalo. |
Lista de conjunto de datos | Crea un conjunto de datos que emite cada uno de los "tensores" una vez. |
ListDataset.Opciones | Atributos opcionales para ListDataset |
LMDBConjunto de datos | Crea un conjunto de datos que emite los pares clave-valor en uno o más archivos LMDB. |
Cargar todos los parámetros de integración de TPUUE | Una operación que carga parámetros de optimización en la memoria integrada. |
CargarTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Cargue los parámetros de incrustación de Adadelta. |
CargarTPUEmbeddingAdadeltaParameters.Options | Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters |
CargarTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters | Cargue los parámetros de incrustación de Adagrad Momentum. |
CargarTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters.Options | Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters |
CargarTPUEmbeddingAdagradParameters | Cargue los parámetros de incrustación de Adagrad. |
CargarTPUEmbeddingAdagradParameters.Options | Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingAdagradParameters |
CargarTPUEmbeddingADAMParameters | Cargue los parámetros de incrustación de ADAM. |
CargarTPUEmbeddingADAMParameters.Options | Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingADAMParameters |
CargarTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Cargue los parámetros de incrustación de RMSProp centrados. |
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters.Options | Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters |
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | Cargar parámetros de incorporación del estimador de frecuencia. |
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters.Options | Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters |
CargarTPUEmbeddingFTRLParameters | Cargue los parámetros de incrustación FTRL. |
CargarTPUEmbeddingFTRLParameters.Options | Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingFTRLParameters |
CargarTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Cargue los parámetros de incrustación de MDL Adagrad Light. |
CargarTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters.Options | Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters |
CargarTPUEmbeddingMomentumParameters | Cargue los parámetros de incrustación de Momentum. |
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters.Options | Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingMomentumParameters |
CargarTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Cargue los parámetros de incrustación proximales de Adagrad. |
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options | Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters |
CargarTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
CargarTPUEmbeddingProximalYogiParameters.Options | Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters |
CargarTPUEmbeddingRMSPropParameters | Cargue los parámetros de incrustación de RMSProp. |
CargarTPUEmbeddingRMSPropParameters.Options | Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters |
LoadTPUEmbeddingEstocásticoGradientDescentParameters | Cargue los parámetros de incrustación de SGD. |
CargarTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters.Options | Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters |
Exportación de tabla de búsqueda <T, U> | Genera todas las claves y valores de la tabla. |
BúsquedaTablaBuscar <U> | Busca claves en una tabla y genera los valores correspondientes. |
Importación de tabla de búsqueda | Reemplaza el contenido de la tabla con las claves y valores especificados. |
Insertar tabla de búsqueda | Actualiza la tabla para asociar claves con valores. |
Tabla de búsquedaEliminar | Elimina claves y sus valores asociados de una tabla. |
Tamaño de tabla de búsqueda | Calcula el número de elementos en la tabla dada. |
Condición de bucle | Reenvía la entrada a la salida. |
Límite inferior <U extiende el número> | Aplica lower_bound(sorted_search_values, valores) a lo largo de cada fila. |
LSTMBlockCell <T extiende el número> | Calcula la propagación hacia adelante de la celda LSTM durante 1 paso de tiempo. |
LSTMBlockCell.Opciones | Atributos opcionales para LSTMBlockCell |
LSTMBlockCellGrad <T extiende el número> | Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM durante 1 paso de tiempo. |
Lu <T, U extiende Número> | Calcula la descomposición LU de una o más matrices cuadradas. |
Hacer único | Haga que todos los elementos de la dimensión que no sea por lotes sean únicos, pero \"cercanos\" a su valor inicial. |
MapaBorrar | Op elimina todos los elementos del contenedor subyacente. |
MapClear.Opciones | Atributos opcionales para MapClear |
MapaIncompletoTamaño | Op devuelve el número de elementos incompletos en el contenedor subyacente. |
MapIncompleteSize.Opciones | Atributos opcionales para MapIncompleteSize |
MapaPeek | Op echa un vistazo a los valores en la clave especificada. |
MapPeek.Opciones | Atributos opcionales para MapPeek |
Tamaño de mapa | Op devuelve el número de elementos en el contenedor subyacente. |
Tamaño del mapa. Opciones | Atributos opcionales para MapSize |
MapaEtapa | Etapa (clave, valores) en el contenedor subyacente que se comporta como una tabla hash. |
MapStage.Opciones | Atributos opcionales para MapStage |
MapaUnstage | Op elimina y devuelve los valores asociados con la clave. del contenedor subyacente. |
MapUnstage.Opciones | Atributos opcionales para MapUnstage |
MapaUnstageNoClave | Op elimina y devuelve un valor aleatorio (clave, valor) del contenedor subyacente. |
MapUnstageNoKey.Options | Atributos opcionales para MapUnstageNoKey |
MatrixDiagPartV2 <T> | Devuelve la parte diagonal por lotes de un tensor por lotes. |
MatrizDiagPartV3 <T> | Devuelve la parte diagonal por lotes de un tensor por lotes. |
MatrixDiagPartV3.Opciones | Atributos opcionales para MatrixDiagPartV3 |
MatrizDiagV2 <T> | Devuelve un tensor diagonal por lotes con valores diagonales por lotes dados. |
MatrizDiagV3 <T> | Devuelve un tensor diagonal por lotes con valores diagonales por lotes dados. |
MatrixDiagV3.Opciones | Atributos opcionales para MatrixDiagV3 |
MatrizSetDiagV2 <T> | Devuelve un tensor matricial por lotes con nuevos valores diagonales por lotes. |
MatrizSetDiagV3 <T> | Devuelve un tensor matricial por lotes con nuevos valores diagonales por lotes. |
MatrixSetDiagV3.Opciones | Atributos opcionales para MatrixSetDiagV3 |
Máx <T> | Calcula el máximo de elementos en las dimensiones de un tensor. |
Opciones máx. | Atributos opcionales para Max |
Conjunto de datos MaxIntraOpParallelism | Crea un conjunto de datos que anula el paralelismo intraoperatorio máximo. |
Fusionar <T> | Reenvía el valor de un tensor disponible de "entradas" a "salida". |
FusionarDedupData | Una operación fusiona elementos de tensores enteros y flotantes en datos de deduplicación como tupla XLA. |
FusionarDedupData.Opciones | Atributos opcionales para MergeDedupData |
Mín <T> | Calcula el mínimo de elementos en las dimensiones de un tensor. |
Opciones mínimas | Atributos opcionales para Min |
Almohadilla espejo <T> | Rellena un tensor con valores reflejados. |
MirrorPadGrad <T> | Operación de degradado para la operación `MirrorPad`. |
MlirPassthroughOp | Envuelve un cálculo MLIR arbitrario expresado como un módulo con una función main(). |
MulNoNan <T> | Devuelve x * y por elementos. |
MutableDenseHashTable | Crea una tabla hash vacía que utiliza tensores como almacén de respaldo. |
MutableDenseHashTable.Opciones | Atributos opcionales para MutableDenseHashTable |
MutableHashTable | Crea una tabla hash vacía. |
MutableHashTable.Opciones | Atributos opcionales para MutableHashTable |
MutableHashTableOfTensores | Crea una tabla hash vacía. |
MutableHashTableOfTensors.Opciones | Atributos opcionales para MutableHashTableOfTensors |
exclusión mutua | Crea un recurso Mutex que puede bloquearse mediante "MutexLock". |
Mutex.Opciones | Atributos opcionales para Mutex |
Bloqueo mutuo | Bloquea un recurso mutex. |
NcclAllReduce <T extiende el número> | Genera un tensor que contiene la reducción en todos los tensores de entrada. |
NcclBroadcast <T extiende el número> | Envía `entrada` a todos los dispositivos que están conectados a la salida. |
NcclReduce <T extiende el número> | Reduce la "entrada" de "num_devices" usando "reducción" a un solo dispositivo. |
Ndtri <T extiende Número> | |
Vecinos más cercanos | Selecciona los k centros más cercanos para cada punto. |
SiguienteDespués de <T extiende el número> | Devuelve el siguiente valor representable de `x1` en la dirección de `x2`, por elementos. |
SiguienteIteración <T> | Hace que su entrada esté disponible para la siguiente iteración. |
Ints no deterministas <U> | Genera de forma no determinista algunos números enteros. |
NonMaxSuppressionV5 <T extiende el número> | Selecciona con avidez un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación, eliminar las cajas que tienen una alta superposición de intersección sobre unión (IOU) con las cajas seleccionadas previamente. |
Opciones NonMaxSuppressionV5. | Atributos opcionales para NonMaxSuppressionV5 |
Conjunto de datos no serializable | |
NoOp | No hace nada. |
Uno caliente <U> | Devuelve un tensor one-hot. |
Opciones OneHot | Atributos opcionales para OneHot |
A los que les gusta <T> | Devuelve un tensor de unos con la misma forma y tipo que x. |
Optimizar conjunto de datos V2 | Crea un conjunto de datos aplicando optimizaciones relacionadas a `input_dataset`. |
OptimizarDatasetV2.Opciones | Atributos opcionales para OptimizeDatasetV2 |
OpcionesConjunto de datos | Crea un conjunto de datos adjuntando tf.data.Options a `input_dataset`. |
OpcionesConjunto de datos.Opciones | Atributos opcionales para OptionsDataset |
OrdenadoMapaBorrar | Op elimina todos los elementos del contenedor subyacente. |
OrderedMapClear.Options | Atributos opcionales para OrderedMapClear |
Mapa ordenadoTamaño incompleto | Op devuelve el número de elementos incompletos en el contenedor subyacente. |
OrderedMapIncompleteSize.Opciones | Atributos opcionales para OrderedMapIncompleteSize |
OrdenadoMapPeek | Op echa un vistazo a los valores en la clave especificada. |
OrderedMapPeek.Opciones | Atributos opcionales para OrderedMapPeek |
Tamaño del mapa ordenado | Op devuelve el número de elementos en el contenedor subyacente. |
OrderedMapSize.Opciones | Atributos opcionales para OrderedMapSize |
Etapa de mapa ordenado | Etapa (clave, valores) en el contenedor subyacente que se comporta como un ordenado contenedor asociativo. |
OrderedMapStage.Opciones | Atributos opcionales para OrderedMapStage |
Mapa ordenadoUnstage | Op elimina y devuelve los valores asociados con la clave. del contenedor subyacente. |
OrderedMapUnstage.Opciones | Atributos opcionales para OrderedMapUnstage |
OrderedMapUnstageNoKey | Op elimina y devuelve el elemento (clave, valor) con el más pequeño clave del contenedor subyacente. |
OrderedMapUnstageNoKey.Options | Atributos opcionales para OrderedMapUnstageNoKey |
Salida de cola <T> | Recupera un único tensor de la salida de cálculo. |
OutfeedDequeue.Opciones | Atributos opcionales para OutfeedDequeue |
SalidaDecolaTupla | Recupera múltiples valores de la salida de cálculo. |
OutfeedDequeueTuple.Opciones | Atributos opcionales para OutfeedDequeueTuple |
SalidaDecolaTuplaV2 | Recupera múltiples valores de la salida de cálculo. |
SalidaDequeueV2 <T> | Recupera un único tensor de la salida de cálculo. |
SalidaEn cola | Ponga en cola un tensor en la salida de cálculo. |
SalidaEncolaTupla | Ponga en cola varios valores de tensor en la salida de cálculo. |
Almohadilla <T> | Rellena un tensor. |
Conjunto de datos por lotes paralelos | |
ParallelBatchDataset.Opciones | Atributos opcionales para ParallelBatchDataset |
Concat paralela <T> | Concatena una lista de "N" tensores a lo largo de la primera dimensión. |
PuntadaDinámicaParalela <T> | Intercale los valores de los tensores de "datos" en un solo tensor. |
AnalizarEjemploDatasetV2 | Transforma `input_dataset` que contiene protos `Example` como vectores de DT_STRING en un conjunto de datos de objetos `Tensor` o `SparseTensor` que representan las características analizadas. |
ParseExampleDatasetV2.Opciones | Atributos opcionales para ParseExampleDatasetV2 |
AnalizarEjemploV2 | Transforma un vector de protos tf.Example (como cadenas) en tensores escritos. |
ParseSequenceEjemploV2 | Transforma un vector de protos tf.io.SequenceExample (como cadenas) en tensores escritos. |
ParseSequenceExampleV2.Opciones | Atributos opcionales para ParseSequenceExampleV2 |
Marcador de posición <T> | Una operación de marcador de posición para un valor que se introducirá en el cálculo. |
Marcador de posición.Opciones | Atributos opcionales para Placeholder |
Marcador de posición con valor predeterminado <T> | Una operación de marcador de posición que pasa por la "entrada" cuando su salida no se alimenta. |
Prelinealizar | Una operación que linealiza un valor de tensor en una variante opaca del tensor. |
Opciones de prelinealización | Atributos opcionales para Prelinearize |
Prelinearizar tupla | Una operación que linealiza múltiples valores de tensor en una variante opaca del tensor. |
PrelinealizarTuple.Options | Atributos opcionales para PrelinearizeTuple |
Imprimir | Imprime una cadena escalar. |
Opciones.de.impresión | Atributos opcionales para Print |
Conjunto de datos de grupo de subprocesos privado | Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`. |
Producto <T> | Calcula el producto de elementos entre las dimensiones de un tensor. |
Opciones de producción | Atributos opcionales para Prod |
QuantizeAndDequantizeV4 <T extiende el número> | Cuantiza y luego descuantifica un tensor. |
QuantizeAndDequantizeV4.Opciones | Atributos opcionales para QuantizeAndDequantizeV4 |
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T extiende el número> | Devuelve el gradiente de `QuantizeAndDequantizeV4`. |
QuantizeAndDequantizeV4Grad.Options | Atributos opcionales para QuantizeAndDequantizeV4Grad |
Concat cuantificada <T> | Concatena tensores cuantificados a lo largo de una dimensión. |
CuantizadoConcatV2 <T> | |
CuantizadoConv2DAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DAndRelu.Options | Atributos opcionales para QuantizedConv2DAndRelu |
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize.Options | Atributos opcionales para QuantizedConv2DAndReluAndRequantize |
QuantizedConv2DAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DAndRequantize.Options | Atributos opcionales para QuantizedConv2DAndRequantize |
QuantizedConv2DPerChannel <V> | Calcula QuantizedConv2D por canal. |
Opciones de QuantizedConv2DPerChannel. | Atributos opcionales para QuantizedConv2DPerChannel |
QuantizedConv2DWithBias <V> | |
QuantizedConv2DWithBias.Options | Atributos opcionales para QuantizedConv2DWithBias |
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu.Options | Atributos opcionales para QuantizedConv2DWithBiasAndRelu |
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options | Atributos opcionales para QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize |
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize.Options | Atributos opcionales para QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize |
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize.Options | Atributos opcionales para QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu.Options | Atributos opcionales para QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize.Options | Atributos opcionales para QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize |
CuantizadoDepthwiseConv2D <V> | Calcula Conv2D cuantificado en profundidad. |
QuantizedDepthwiseConv2D.Options | Atributos opcionales para QuantizedDepthwiseConv2D |
CuantizadoDepthwiseConv2DWithBias <V> | Calcula Conv2D cuantificado en profundidad con Bias. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias.Options | Atributos opcionales para QuantizedDepthwiseConv2DWithBias |
CuantizadoDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> | Calcula Conv2D cuantificado en profundidad con Bias y Relu. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu.Options | Atributos opcionales para QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Calcula Conv2D cuantificado en profundidad con Bias, Relu y Requantize. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options | Atributos opcionales para QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize |
QuantizedMatMulWithBias <W> | Realiza una multiplicación de matriz cuantificada de `a` por la matriz `b` con suma sesgada. |
QuantizedMatMulWithBias.Options | Atributos opcionales para QuantizedMatMulWithBias |
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extiende el número> | |
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize.Options | Atributos opcionales para QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize |
CuantizadoMatMulWithBiasAndRelu <V> | Realice una multiplicación de matriz cuantificada de `a` por la matriz `b` con suma sesgada y fusión relu. |
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options | Atributos opcionales para QuantizedMatMulWithBiasAndRelu |
CuantizadoMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Realice una multiplicación de matriz cuantificada de `a` por la matriz `b` con suma sesgada y fusión relu y recuantificación. |
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options | Atributos opcionales para QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize |
CuantizadoMatMulWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize.Options | Atributos opcionales para QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize |
Reforma cuantificada <T> | Cambia la forma de un tensor cuantificado según la operación Reformar. |
RaggedBincount <U extiende el número> | Cuenta el número de apariciones de cada valor en una matriz de números enteros. |
RaggedBincount.Opciones | Atributos opcionales para RaggedBincount |
RaggedCountSparseOutput <U extiende el número> | Realiza un conteo de contenedores de salida escasa para una entrada de tensor irregular. |
RaggedCountSparseOutput.Opciones | Atributos opcionales para RaggedCountSparseOutput |
RaggedCross <T, U extiende el número> | Genera un cruce de características a partir de una lista de tensores y lo devuelve como RaggedTensor. |
RaggedFillEmptyRows <T> | |
RaggedFillEmptyRowsGrad <T> | |
RaggedGather <T extiende Número, U> | Reúna cortes irregulares del eje `0` de `params` de acuerdo con los `índices`. |
RaggedRange <U extiende el número, T extiende el número> | Devuelve un `RaggedTensor` que contiene las secuencias de números especificadas. |
RaggedTensorFromVariant <U extiende el número, T> | Decodifica un tensor "variante" en un "RaggedTensor". |
RaggedTensorToSparse <U> | Convierte un `RaggedTensor` en un `SparseTensor` con los mismos valores. |
RaggedTensorToTensor <U> | Crea un tensor denso a partir de un tensor irregular, posiblemente alterando su forma. |
RaggedTensorToVariant | Codifica un `RaggedTensor` en un tensor `variante`. |
RaggedTensorToVariantGradient <U> | Ayudante utilizado para calcular el gradiente de `RaggedTensorToVariant`. |
Conjunto de datos aleatorio V2 | Crea un conjunto de datos que devuelve números pseudoaleatorios. |
RandomDatasetV2.Opciones | Atributos opcionales para RandomDatasetV2 |
RandomIndexShuffle <T extiende el número> | Genera la posición de "valor" en una permutación de [0, ..., max_index]. |
RandomIndexShuffle.Opciones | Atributos opcionales para RandomIndexShuffle |
Rango <T extiende Número> | Crea una secuencia de números. |
Rango | Devuelve el rango de un tensor. |
LeerVariableOp <T> | Lee el valor de una variable. |
LeerVariableXlaSplitND <T> | Divide el tensor de entrada de variable de recurso en todas las dimensiones. |
LeerVariableXlaSplitND.Options | Atributos opcionales para ReadVariableXlaSplitND |
RebatchConjunto de datos | Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote. |
RebatchDataset.Opciones | Atributos opcionales para RebatchDataset |
RebatchDatasetV2 | Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote. |
Recibimiento <T> | Recibe el tensor nombrado de send_device en recv_device. |
Opciones de recepción | Atributos opcionales para Recv |
RecvTPUEmbeddingActivaciones | Una operación que recibe activaciones integradas en la TPU. |
Reducir todo | Calcula el "y lógico" de los elementos en las dimensiones de un tensor. |
Reducir todas las opciones | Atributos opcionales para ReduceAll |
Reducir Cualquiera | Calcula el "o lógico" de elementos en las dimensiones de un tensor. |
ReducirCualquier.Opciones | Atributos opcionales para ReduceAny |
ReducirMax <T> | Calcula el máximo de elementos en las dimensiones de un tensor. |
ReducirMax.Opciones | Atributos opcionales para ReduceMax |
ReducirMín <T> | Calcula el mínimo de elementos en las dimensiones de un tensor. |
Reducir opciones mínimas | Atributos opcionales para ReduceMin |
ReducirProd <T> | Calcula el producto de elementos entre las dimensiones de un tensor. |
ReducirProd.Opciones | Atributos opcionales para ReduceProd |
ReducirSuma <T> | Calcula la suma de elementos en las dimensiones de un tensor. |
ReducirSuma.Opciones | Atributos opcionales para ReduceSum |
RefIntroduzca <T> | Crea o encuentra un marco secundario y pone "datos" a disposición del marco secundario. |
RefEnter.Opciones | Atributos opcionales para RefEnter |
RefSalir <T> | Sale del marco actual a su marco principal. |
Identidad de referencia <T> | Devuelve el mismo tensor de referencia que el tensor de referencia de entrada. |
Fusión de referencia <T> | Reenvía el valor de un tensor disponible de "entradas" a "salida". |
RefSiguienteIteración <T> | Hace que su entrada esté disponible para la siguiente iteración. |
Selección de referencia <T> | Reenvía el elemento "índice" de "entradas" a "salida". |
Cambio de referencia <T> | Reenvía el tensor de referencia "datos" al puerto de salida determinado por "pred". |
RegistrarseConjunto de datos | Registra un conjunto de datos con el servicio tf.data. |
Registro de conjunto de datos. Opciones | Atributos opcionales para RegisterDataset |
RegistrarseDatasetV2 | Registra un conjunto de datos con el servicio tf.data. |
RegisterDatasetV2.Opciones | Atributos opcionales para RegisterDatasetV2 |
Retransmisión <T> | |
Graduado de retransmisión <T> | |
Rango de recuantización por canal | Calcula el rango de recuantización por canal. |
RecuantizarPorCanal <U> | Recuantifica la entrada con valores mínimos y máximos conocidos por canal. |
Reformar <T> | Reforma un tensor. |
Acumulador de recursosAplicarGradiente | Aplica un gradiente a un acumulador determinado. |
RecursoAcumuladorNumAcumulado | Devuelve el número de gradientes agregados en los acumuladores dados. |
ResourceAccumulatorSetGlobalStep | Actualiza el acumulador con un nuevo valor para global_step. |
Acumulador de recursosTakeGradient <T> | Extrae el gradiente promedio en el ConditionalAccumulator dado. |
RecursoAplicarAdagradV2 | Actualice '*var' según el esquema adagrad. |
ResourceApplyAdagradV2.Opciones | Atributos opcionales para ResourceApplyAdagradV2 |
RecursoAplicarAdamConAmsgrad | Actualice '*var' según el algoritmo de Adam. |
ResourceApplyAdamWithAmsgrad.Options | Atributos opcionales para ResourceApplyAdamWithAmsgrad |
RecursoAplicarKerasMomentum | Actualice '*var' según el esquema de impulso. |
ResourceApplyKerasMomentum.Opciones | Atributos opcionales para ResourceApplyKerasMomentum |
Acumulador condicional de recursos | Un acumulador condicional para agregar gradientes. |
RecursosCondicionalAcumulador.Opciones | Atributos opcionales para ResourceConditionalAccumulator |
ResourceCountUpTo <T extiende el número> | Incrementa la variable señalada por 'recurso' hasta que alcanza el 'límite'. |
Recopilación de recursos <U> | Reúna porciones de la variable a la que apunta el "recurso" de acuerdo con los "índices". |
Opciones de recopilación de recursos | Atributos opcionales para ResourceGather |
Recopilación de recursos <U> | |
Dispersión de recursosAgregar | Agrega actualizaciones dispersas a la variable a la que hace referencia "recurso". |
Dispersión de recursosDiv | Divide las actualizaciones escasas en la variable a la que hace referencia "recurso". |
Dispersión de recursosMax | Reduce las actualizaciones dispersas en la variable a la que hace referencia "recurso" utilizando la operación "max". |
Dispersión de recursosMin | Reduce las actualizaciones escasas en la variable a la que hace referencia "recurso" mediante la operación "min". |
Dispersión de recursosMul | Multiplica las actualizaciones dispersas en la variable a la que hace referencia "recurso". |
Dispersión de recursosNdAgregar | Aplica una suma escasa a valores individuales o sectores en una variable. |
ResourceScatterNdAdd.Opciones | Atributos opcionales para ResourceScatterNdAdd |
Dispersión de recursosNdMax | |
ResourceScatterNdMax.Opciones | Atributos opcionales para ResourceScatterNdMax |
Dispersión de recursosNdMin | |
Opciones de ResourceScatterNdMin. | Atributos opcionales para ResourceScatterNdMin |
Dispersión de recursosNdSub | Aplica resta dispersa a valores individuales o sectores en una variable. |
Opciones de ResourceScatterNdSub. | Atributos opcionales para ResourceScatterNdSub |
ResourceScatterNdActualización | Aplica "actualizaciones" dispersas a valores o sectores individuales dentro de un determinado variable según `índices`. |
ResourceScatterNdUpdate.Opciones | Atributos opcionales para ResourceScatterNdUpdate |
Dispersión de recursosSub | Resta actualizaciones dispersas de la variable a la que hace referencia "recurso". |
Actualización de dispersión de recursos | Asigna actualizaciones dispersas a la variable a la que hace referencia "recurso". |
ResourceSparseApplyAdagradV2 | Actualice las entradas relevantes en '*var' y '*accum' según el esquema adagrad. |
ResourceSparseApplyAdagradV2.Opciones | Atributos opcionales para ResourceSparseApplyAdagradV2 |
ResourceSparseApplyKerasMomentum | Actualice las entradas relevantes en '*var' y '*accum' según el esquema de impulso. |
ResourceSparseApplyKerasMomentum.Options | Atributos opcionales para ResourceSparseApplyKerasMomentum |
ResourceStridedSliceAssign | Asigne "valor" a la referencia del valor l dividido de "ref". |
ResourceStridedSliceAssign.Opciones | Atributos opcionales para ResourceStridedSliceAssign |
Recuperar todos los parámetros de inserción de TPUUE | Una operación que recupera parámetros de optimización al incrustarlos en la memoria del host. |
RecuperarTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Recuperar los parámetros de incrustación de Adadelta. |
RecuperarTPUEmbeddingAdadeltaParameters.Options | Atributos opcionales para RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters |
RecuperarTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters | Recuperar los parámetros de incrustación de Adagrad Momentum. |
RecuperarTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters.Options | Atributos opcionales para RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters |
RecuperarTPUEmbeddingAdagradParameters | Recuperar los parámetros de incrustación de Adagrad. |
RecuperarTPUEmbeddingAdagradParameters.Options | Atributos opcionales para RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters |
RecuperarTPUEmbeddingADAMParameters | Recuperar los parámetros de incrustación de ADAM. |
RecuperarTPUEmbeddingADAMParameters.Options | Atributos opcionales para RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters |
RecuperarTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Recuperar parámetros de incrustación de RMSProp centrados. |
RecuperarTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters.Options | Atributos opcionales para RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters |
Recuperar parámetros de estimador de frecuencia de incrustación de TPU | Recuperar los parámetros de incorporación del estimador de frecuencia. |
RecuperarTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters.Options | Atributos opcionales para RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters |
RecuperarTPUEmbeddingFTRLParameters | Recuperar parámetros de incrustación FTRL. |
RecuperarTPUEmbeddingFTRLParameters.Options | Atributos opcionales para RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters |
RecuperarTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Recuperar los parámetros de incrustación de MDL Adagrad Light. |
RecuperarTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters.Options | Atributos opcionales para RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters |
RecuperarTPUEmbeddingMomentumParameters | Recuperar los parámetros de incrustación de Momentum. |
RecuperarTPUEmbeddingMomentumParameters.Options | Atributos opcionales para RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters |
RecuperarTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Recupere los parámetros de incrustación proximales de Adagrad. |
RecuperarTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options | Atributos opcionales para RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters |
RecuperarTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
RecuperarTPUEmbeddingProximalYogiParameters.Options | Atributos opcionales para RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters |
RecuperarTPUEmbeddingRMSPropParameters | Recuperar los parámetros de incrustación de RMSProp. |
RecuperarTPUEmbeddingRMSPropParameters.Options | Atributos opcionales para RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters |
RecuperarTPUEmbeddingEstocásticoGradientDescentParameters | Recuperar los parámetros de incrustación de SGD. |
RecuperarTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters.Options | Atributos opcionales para RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters |
Invertir <T> | Invierte dimensiones específicas de un tensor. |
Secuencia inversa <T> | Invierte cortes de longitud variable. |
Opciones de secuencia inversa | Atributos opcionales para ReverseSequence |
Reescribir conjunto de datos | |
RiscAbs <T extiende el número> | |
RiscAdd <T extiende Número> | Devuelve x + y por elementos. |
RiscBinaryArithmetic <T extiende el número> | |
Comparación binaria de Risc | |
RiscBitcast <U> | |
RiscBroadcast <T> | |
RiscCast <U> | |
RiscCeil <T extiende Número> | |
RiscCholesky <T extiende el número> | |
RiesgoConcat <T> | |
RiscConv <T extiende el número> | |
Opciones de Conv.Risc | Atributos opcionales para RiscConv |
RiscCos <T extiende Número> | |
RiscDiv <T extiende el número> | |
RiscDot <T extiende el número> | |
Opciones de RiscDot | Atributos opcionales para RiscDot |
RiscExp <T extiende el número> | |
RiesgoFft <T> | |
RiscFloor <T extiende Número> | |
RiscGather <T> | |
Opciones de RiscGather | Atributos opcionales para RiscGather |
RiscImage <U extiende Número> | |
RiscEsFinito | |
RiscLog <T extiende Número> | |
RiscLógicoY | |
RiscLógicoNo | |
RiscLógicoOr | |
RiscMax <T extiende Número> | Devuelve max(x, y) por elementos. |
RiscMin <T extiende Número> | |
RiscMul <T extiende Número> | |
RiscNeg <T extiende Número> | |
RiscPad <T extiende Número> | |
RiscPool <T extiende el número> | |
Opciones de RiscPool | Atributos opcionales para RiscPool |
RiscPow <T extiende el número> | |
RiscAleatorioUniforme | |
Opciones.RiscRandomUniform | Atributos opcionales para RiscRandomUniform |
RiscReal <U extiende Número> | |
RiscReduce <T extiende el número> | |
RiscRem <T extiende Número> | |
RiscReshape <T extiende el número> | |
RiscReverse <T extiende el número> | |
RiscScatter <U extiende el número> | |
RiscShape <U extiende el número> | |
RiscSign <T extiende el número> | |
RiscSlice <T extiende el número> | |
RiscSort <T extiende el número> | |
RiscSqueeze <T> | |
Opciones de RiscSqueeze | Atributos opcionales para RiscSqueeze |
RiscSub <T extiende el número> | |
RiscTransponer <T> | |
RiscTriangularSolve <T extiende el número> | |
RiscTriangularSolve.Opciones | Atributos opcionales para RiscTriangularSolve |
RiesgoUnario <T extiende Número> | |
RngReadAndSkip | Avanza el contador de un RNG basado en contadores. |
RngSaltar | Avanza el contador de un RNG basado en contadores. |
Tira <T> | Rueda los elementos de un tensor a lo largo de un eje. |
Conjunto de datos de muestreo | Crea un conjunto de datos que toma una muestra de Bernoulli del contenido de otro conjunto de datos. |
Escalar y traducir | |
Opciones de escala y traducción | Atributos opcionales para ScaleAndTranslate |
ScaleAndTranslateGrad <T extiende el número> | |
Opciones de ScaleAndTranslateGrad. | Atributos opcionales para ScaleAndTranslateGrad |
DispersiónAgregar <T> | Agrega actualizaciones dispersas a una referencia variable. |
DispersiónAdd.Options | Atributos opcionales para ScatterAdd |
División de dispersión <T> | Divide una referencia de variable por actualizaciones dispersas. |
Opciones de dispersión | Atributos opcionales para ScatterDiv |
ScatterMax <T extiende el número> | Reduce las actualizaciones escasas a una referencia variable utilizando la operación `max`. |
Opciones de dispersión máxima | Atributos opcionales para ScatterMax |
ScatterMin <T extiende el número> | Reduce las actualizaciones escasas a una referencia variable mediante la operación "min". |
Opciones mínimas de dispersión | Atributos opcionales para ScatterMin |
DispersiónMul <T> | Multiplica las actualizaciones dispersas en una referencia variable. |
Opciones de dispersiónMul. | Atributos opcionales para ScatterMul |
DispersiónNd <U> | Dispersa las "actualizaciones" en un tensor de forma "forma" según los "índices". |
DispersiónNdAgregar <T> | Aplica una suma escasa a valores individuales o sectores en una variable. |
Opciones de dispersiónNdAdd. | Atributos opcionales para ScatterNdAdd |
DispersiónNdMax <T> | Calcula el máximo por elementos. |
Opciones de dispersiónNdMax. | Atributos opcionales para ScatterNdMax |
DispersiónNdMin <T> | Calcula el mínimo por elementos. |
Opciones de dispersiónNdMin. | Atributos opcionales para ScatterNdMin |
ScatterNdNonAliasingAdd <T> | Aplica una adición escasa a la "entrada" utilizando valores o sectores individuales de `actualizaciones` según índices `índices`. |
DispersiónNdSub <T> | Aplica resta dispersa a valores individuales o sectores en una variable. |
Opciones de dispersiónNdSub. | Atributos opcionales para ScatterNdSub |
DispersiónNdActualización <T> | Aplica "actualizaciones" dispersas a valores o sectores individuales dentro de un determinado variable según `índices`. |
Opciones de dispersiónNdUpdate. | Atributos opcionales para ScatterNdUpdate |
DispersiónSub <T> | Resta actualizaciones dispersas a una referencia variable. |
Opciones de subdispersión | Atributos opcionales para ScatterSub |
Actualización de dispersión <T> | Aplica actualizaciones dispersas a una referencia variable. |
Opciones de actualización de dispersión | Atributos opcionales para ScatterUpdate |
SegmentMaxV2 <T extiende el número> | Calcula el máximo a lo largo de segmentos de un tensor. |
SegmentMinV2 <T extiende el número> | Calcula el mínimo a lo largo de segmentos de un tensor. |
SegmentProdV2 <T> | Calcula el producto a lo largo de segmentos de un tensor. |
SegmentSumV2 <T> | Calcula la suma a lo largo de segmentos de un tensor. |
SeleccionarV2 <T> | |
Enviar | Envía el tensor nombrado desde send_device a recv_device. |
Enviar.Opciones | Atributos opcionales para Send |
EnviarTPUEmbeddingGradients | Realiza actualizaciones de gradiente de tablas de incrustación. |
SetDiff1d <T, U extiende Número> | Calcula la diferencia entre dos listas de números o cadenas. |
Establecer tamaño | Número de elementos únicos a lo largo de la última dimensión del "conjunto" de entrada. |
EstablecerTamaño.Opciones | Atributos opcionales para SetSize |
Forma <U extiende el número> | Devuelve la forma de un tensor. |
FormaN <U extiende el número> | Devuelve la forma de los tensores. |
Conjunto de datos de fragmentos | Crea un `Conjunto de datos` que incluye solo 1/`num_shards` de este conjunto de datos. |
ShardDataset.Opciones | Atributos opcionales para ShardDataset |
Mezclar y repetir conjunto de datos V2 | |
ShuffleAndRepeatDatasetV2.Opciones | Atributos opcionales para ShuffleAndRepeatDatasetV2 |
ShuffleDatasetV2 | |
ShuffleDatasetV2.Opciones | Atributos opcionales para ShuffleDatasetV2 |
ShuffleDatasetV3 | |
ShuffleDatasetV3.Opciones | Atributos opcionales para ShuffleDatasetV3 |
ApagadoDistribuidoTPU | Apaga un sistema TPU distribuido en ejecución. |
ApagarTPUSistema | Una operación que apaga el sistema TPU. |
Tamaño <U extiende el número> | Devuelve el tamaño de un tensor. |
saltargrama | Analiza un archivo de texto y crea un lote de ejemplos. |
Saltargram.Opciones | Atributos opcionales para Skipgram |
Conjunto de datos de sueño | |
Sector <T> | Devuelve una porción de la 'entrada'. |
Conjunto de datos de ventana deslizante | Crea un conjunto de datos que pasa una ventana deslizante sobre `input_dataset`. |
Ventana corredizaDataset.Opciones | Atributos opcionales para SlidingWindowDataset |
Instantánea <T> | Devuelve una copia del tensor de entrada. |
Conjunto de datos instantáneos | Crea un conjunto de datos que escribirá o leerá desde una instantánea. |
SnapshotDataset.Opciones | Atributos opcionales para SnapshotDataset |
Lector de conjuntos de datos de instantáneas | |
SnapshotDatasetReader.Opciones | Atributos opcionales para SnapshotDatasetReader |
Lector de conjuntos de datos anidados de instantáneas | |
SobolSample <T extiende Número> | Genera puntos a partir de la secuencia de Sobol. |
EspacioABatchNd <T> | SpaceToBatch para tensores ND de tipo T. |
SparseApplyAdagradV2 <T> | Actualice las entradas relevantes en '*var' y '*accum' según el esquema adagrad. |
SparseApplyAdagradV2.Opciones | Atributos opcionales para SparseApplyAdagradV2 |
SparseBincount <U extiende el número> | Cuenta el número de apariciones de cada valor en una matriz de números enteros. |
SparseBincount.Opciones | Atributos opcionales para SparseBincount |
SparseCountSparseOutput <U extiende el número> | Realiza un recuento de contenedores de salida dispersa para una entrada de tensor dispersa. |
SparseCountSparseOutput.Opciones | Atributos opcionales para SparseCountSparseOutput |
SparseCrossHashed | Genera un cruce disperso a partir de una lista de tensores densos y dispersos. |
SparseCrossV2 | Genera un cruce disperso a partir de una lista de tensores densos y dispersos. |
SparseMatrixAgregar | Suma escasa de dos matrices CSR, C = alfa * A + beta * B. |
SparseMatrixMatMul <T> | Matriz: multiplica una matriz escasa por una matriz densa. |
SparseMatrixMatMul.Opciones | Atributos opcionales para SparseMatrixMatMul |
SparseMatrixMul | Multiplicación por elementos de una matriz dispersa con un tensor denso. |
SparseMatrixNNZ | Devuelve el número de valores distintos de ceros de `sparse_matrix`. |
SparseMatrixOrderingAMD | Calcula el orden de grado mínimo aproximado (AMD) de la "entrada". |
SparseMatrixSoftmax | Calcula el softmax de un CSRSparseMatrix. |
SparseMatrixSoftmaxGrad | Calcula el gradiente de la operación SparseMatrixSoftmax. |
SparseMatrixSparseCholesky | Calcula la escasa descomposición de Cholesky de la "entrada". |
SparseMatrixSparseMatMul | Matriz dispersa: multiplica dos matrices CSR `a` y `b`. |
SparseMatrixSparseMatMul.Options | Atributos opcionales para SparseMatrixSparseMatMul |
Transposición de matriz dispersa | Transpone las dimensiones internas (matriz) de CSRSparseMatrix. |
SparseMatrixTranspose.Opciones | Atributos opcionales para SparseMatrixTranspose |
SparseMatrixZeros | Crea un CSRSparseMatrix de todos ceros con la forma `dense_shape`. |
SparseSegmentSumGrad <T extiende el número> | Calcula gradientes para SparseSegmentSum. |
SparseTensorToCSRSparseMatrix | Convierte un SparseTensor en un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes). |
Spence <T extiende el número> | |
Dividir <T> | Divide un tensor en tensores `num_split` a lo largo de una dimensión. |
SplitDedupData <T extiende el número, U extiende el número> | Una operación divide la tupla XLA de datos de deduplicación de entrada en tensores de punto flotante y enteros. |
SplitDedupData.Opciones | Atributos opcionales para SplitDedupData |
DividirV <T> | Divide un tensor en tensores `num_split` a lo largo de una dimensión. |
Apretar <T> | Elimina dimensiones de tamaño 1 de la forma de un tensor. |
Opciones de compresión | Atributos opcionales para Squeeze |
Pila <T> | Empaqueta una lista de tensores de rango `N`-`R` en un tensor de rango`(R+1)`. |
Opciones de pila | Atributos opcionales para Stack |
Escenario | Valores de etapa similares a un Enqueue ligero. |
Etapa.Opciones | Atributos opcionales para Stage |
Escenario despejado | Op elimina todos los elementos del contenedor subyacente. |
StageClear.Opciones | Atributos opcionales para StageClear |
EscenarioPeek | Op echa un vistazo a los valores en el índice especificado. |
Opciones de StagePeek | Atributos opcionales para StagePeek |
Tamaño del escenario | Op devuelve el número de elementos en el contenedor subyacente. |
Opciones de tamaño de escenario | Atributos opcionales para StageSize |
StatefulRandomBinomial <V extiende el número> | |
Con EstadoEstándarNormal <U> | Genera valores aleatorios de una distribución normal. |
Con estadoEstándarNormalV2 <U> | Genera valores aleatorios de una distribución normal. |
Con estadoTruncadoNormal <U> | Genera valores aleatorios de una distribución normal truncada. |
Uniforme con estado <U> | Genera valores aleatorios de una distribución uniforme. |
StatefulUniformFullInt <U> | Genera números enteros aleatorios a partir de una distribución uniforme. |
StatefulUniformInt <U> | Genera números enteros aleatorios a partir de una distribución uniforme. |
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extiende el número> | |
StatelessRandomBinomial <W extiende el número> | Genera números aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución binomial. |
StatelessRandomGammaV2 <V extiende el número> | Genera números aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución gamma. |
StatelessRandomGammaV3 <U extiende el número> | Genera números aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución gamma. |
Sin estadoRandomGetAlg | Elige el mejor algoritmo RNG basado en contadores según el dispositivo. |
StatelessRandomGetKeyCounter | Mezcla la semilla en clave y contador, utilizando el mejor algoritmo basado en el dispositivo. |
StatelessRandomGetKeyCounterAlg | Elige el mejor algoritmo según el dispositivo y codifica la semilla en clave y contador. |
StatelessRandomNormalV2 <U extiende el número> | Genera valores pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución normal. |
StatelessRandomPoisson <W extiende el número> | Genera números aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución de Poisson. |
StatelessRandomUniformFullInt <V extiende el número> | Genera números enteros aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución uniforme. |
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extiende el número> | Genera números enteros aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución uniforme. |
StatelessRandomUniformIntV2 <U extiende el número> | Genera números enteros aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución uniforme. |
StatelessRandomUniformV2 <U extiende el número> | Genera valores aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución uniforme. |
StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extiende el número> | Genere un cuadro delimitador distorsionado aleatoriamente para una imagen de forma determinista. |
StatelessSampleDistortedBoundingBox.Opciones | Atributos opcionales para StatelessSampleDistortedBoundingBox |
Sin estadoShuffle <T> | Mezcla aleatoria y determinista un tensor a lo largo de su primera dimensión. |
StatelessTruncatedNormalV2 <U extiende el número> | Genera valores pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución normal truncada. |
EstadísticasAggregatorHandleV2 | |
StatsAggregatorHandleV2.Opciones | Atributos opcionales para StatsAggregatorHandleV2 |
StatsAggregatorSetSummaryWriter | Establezca una interfaz de resumen_escritor para registrar estadísticas utilizando el agregador de estadísticas dado. |
Detener gradiente <T> | Detiene el cálculo del gradiente. |
Rebanada zancada <T> | Devuelve un segmento recorrido desde la "entrada". |
StridedSlice.Opciones | Atributos opcionales para StridedSlice |
StridedSliceAssign <T> | Asigne "valor" a la referencia del valor l dividido de "ref". |
StridedSliceAssign.Opciones | Atributos opcionales para StridedSliceAssign |
StridedSliceGrad <U> | Devuelve el gradiente de `StridedSlice`. |
StridedSliceGrad.Opciones | Atributos opcionales para StridedSliceGrad |
CadenaInferior | Convierte todos los caracteres en mayúsculas en sus respectivos reemplazos en minúsculas. |
StringLower.Opciones | Atributos opcionales para StringLower |
StringNGrams <T extiende el número> | Crea ngramas a partir de datos de cadenas irregulares. |
cuerdasuperior | Convierte todos los caracteres en minúscula en sus respectivos reemplazos en mayúscula. |
StringUpper.Opciones | Atributos opcionales para StringUpper |
Suma <T> | Calcula la suma de elementos en las dimensiones de un tensor. |
Opciones de suma | Atributos opcionales para Sum |
Conmutador <T> | Reenvía "datos" al puerto de salida determinado por "pred". |
Dispositivo de sincronización | Sincroniza el dispositivo en el que se ejecuta esta operación. |
Variable temporal <T> | Devuelve un tensor que puede mutarse, pero que solo persiste en un solo paso. |
Opciones.de.variable.temporal | Atributos opcionales para TemporaryVariable |
TensorArray | Una matriz de tensores de un tamaño determinado. |
TensorArray.Opciones | Atributos opcionales para TensorArray |
TensorArrayCerrar | Elimine TensorArray de su contenedor de recursos. |
TensorArrayConcat <T> | Concatene los elementos de TensorArray en el valor "valor". |
TensorArrayConcat.Opciones | Atributos opcionales para TensorArrayConcat |
TensorArrayGather <T> | Reúna elementos específicos de TensorArray en el "valor" de salida. |
TensorArrayGather.Opciones | Atributos opcionales para TensorArrayGather |
TensorArrayGrad | Crea un TensorArray para almacenar los gradientes de valores en el identificador dado. |
TensorArrayGradWithShape | Crea un TensorArray para almacenar múltiples gradientes de valores en el identificador dado. |
TensorArrayPack <T> | |
TensorArrayPack.Opciones | Atributos opcionales para TensorArrayPack |
TensorArrayRead <T> | Lea un elemento de TensorArray en el "valor" de salida. |
TensorArrayDispersión | Distribuya los datos del valor de entrada en elementos específicos de TensorArray. |
TensorArrayTamaño | Obtenga el tamaño actual de TensorArray. |
TensorArraySplit | Divida los datos del valor de entrada en elementos TensorArray. |
TensorArrayDescomprimir | |
TensorArrayWrite | Empuje un elemento en tensor_array. |
ListaTensorConcat <T> | Concatena todos los tensores de la lista a lo largo de la dimensión 0. |
TensorListConcat.Opciones | Atributos opcionales para TensorListConcat |
TensorListConcatLists | |
TensorListConcatV2 <U> | Concatena todos los tensores de la lista a lo largo de la dimensión 0. |
TensorListElementShape <T extiende el número> | La forma de los elementos de la lista dada, como tensor. |
TensorListFromTensor | Crea una TensorList que, cuando se apila, tiene el valor de "tensor". |
TensorListRecopilar <T> | Crea un tensor indexando en TensorList. |
TensorListGetItem <T> | |
TensorListLongitud | Devuelve el número de tensores en la lista de tensores de entrada. |
TensorListPopBack <T> | Devuelve el último elemento de la lista de entrada, así como una lista con todos los elementos excepto ese. |
TensorListPushBack | Devuelve una lista que tiene el `Tensor` pasado como último elemento y los otros elementos de la lista dada en `input_handle`. |
TensorListPushBackBatch | |
TensorListReserve | Lista del tamaño dado con elementos vacíos. |
TensorListResize | Cambia el tamaño de la lista. |
TensorListDispersión | Crea una TensorList indexando en un Tensor. |
TensorListScatterIntoExistingList | Dispersa el tensor en los índices de una lista de entrada. |
TensorListScatterV2 | Crea una TensorList indexando en un Tensor. |
TensorListSetItem | |
TensorListSetItem.Opciones | Atributos opcionales para TensorListSetItem |
TensorListSplit | Divide un tensor en una lista. |
PilaListaTensor <T> | Apila todos los tensores de la lista. |
TensorListStack.Opciones | Atributos opcionales para TensorListStack |
TensorMapErase | Devuelve un mapa tensorial con el elemento de la clave dada borrado. |
TensorMapHasKey | Devuelve si la clave dada existe en el mapa. |
TensorMapInsert | Devuelve un mapa que es el 'input_handle' con el par clave-valor dado insertado. |
Búsqueda de mapa tensor <U> | Devuelve el valor de una clave determinada en un mapa tensorial. |
Tamaño del mapa tensor | Devuelve el número de tensores en el mapa de tensores de entrada. |
TensorMapStackKeys <T> | Devuelve una pila tensorial de todas las claves en un mapa tensorial. |
TensorScatterAgregar <T> | Agrega "actualizaciones" dispersas a un tensor existente según "índices". |
TensorScatterMax <T> | Aplique una actualización escasa a un tensor tomando el máximo de elementos. |
TensorScatterMin <T> | |
TensorScatterSub <T> | Resta "actualizaciones" dispersas de un tensor existente según "índices". |
Actualización de TensorScatter <T> | Distribuya las "actualizaciones" en un tensor existente según los "índices". |
Actualización de TensorStridedSlice <T> | Asigne "valor" a la referencia de valor l dividida de "entrada". |
TensorStridedSliceUpdate.Opciones | Atributos opcionales para TensorStridedSliceUpdate |
Conjunto de datos de grupo de subprocesos | Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`. |
ThreadPoolHandle | Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`. |
ThreadPoolHandle.Opciones | Atributos opcionales para ThreadPoolHandle |
Azulejo <T> | Construye un tensor colocando en mosaico un tensor dado. |
Marca de tiempo | Proporciona el tiempo transcurrido desde la época en segundos. |
ParaBool | Convierte un tensor en un predicado escalar. |
TopKUnique | Devuelve los valores únicos de TopK en la matriz en orden. |
TopKWithUnique | Devuelve los valores TopK de la matriz en orden. |
Resultado de compilación de TPU | Devuelve el resultado de una compilación de TPU. |
TPUCompileSucceededAssert | Afirma que la compilación fue exitosa. |
Activaciones de incrustación de TPU | Una operación que permite la diferenciación de las incrustaciones de TPU. |
TPUEjecutar | Op que carga y ejecuta un programa TPU en un dispositivo TPU. |
Variables de ejecución y actualización de TPU | Op que ejecuta un programa con actualizaciones de variables locales opcionales. |
TpuHandleToProtoKey | Convierte los identificadores de uid de XRT a un formato de entrada compatible con TensorFlow. |
TPUOrdinalSelector | Un selector de núcleo de TPU Op. |
Entrada particionada de TPU <T> | Una operación que agrupa una lista de entradas particionadas. |
Opciones de entrada particionada de TPU | Atributos opcionales para TPUPartitionedInput |
TPUParticionadoEntradaV2 <T> | Una operación que agrupa una lista de entradas particionadas. |
TPUPartitionedInputV2.Opciones | Atributos opcionales para TPUPartitionedInputV2 |
Salida particionada de TPU <T> | Una operación que demultiplexa un tensor para que XLA lo fragmente en una lista de particiones salidas fuera del cálculo XLA. |
Opciones de salida particionada de TPU | Atributos opcionales para TPUPartitionedOutput |
TPUParticionadoSalidaV2 <T> | Una operación que demultiplexa un tensor para que XLA lo fragmente en una lista de particiones salidas fuera del cálculo XLA. |
Entrada replicada de TPU <T> | Conecta N entradas a un cálculo de TPU replicado de N vías. |
Opciones de entrada replicada de TPU | Atributos opcionales para TPUReplicatedInput |
Salida replicada de TPU <T> | Conecta N salidas de un cálculo de TPU replicado de N vías. |
TPUReplicarMetadatos | Metadatos que indican cómo se debe replicar el cálculo de TPU. |
Opciones de TPUReplicateMetadata | Atributos opcionales para TPUReplicateMetadata |
TPUReshardVariables | Opción que vuelve a fragmentar las variables de TPU en el dispositivo al estado especificado. |
TPURoundRobin | Equilibrio de carga por turnos en núcleos de TPU. |
TridiagonalMatMul <T> | Calcular producto con matriz tridiagonal. |
Resolución Tridiagonal <T> | Resuelve sistemas tridiagonales de ecuaciones. |
Opciones de solución tridiagonal | Atributos opcionales para TridiagonalSolve |
Desechar <T> | Invierte la operación de Batch para un tensor de salida única. |
Opciones de desbatch | Atributos opcionales para Unbatch |
UnbatchGrad <T> | Gradiente de desbatch. |
Opciones de UnbatchGrad | Atributos opcionales para UnbatchGrad |
DescomprimirElemento | Descomprime un elemento del conjunto de datos comprimido. |
UnicodeDecode <T extiende Número> | Decodifica cada cadena en "entrada" en una secuencia de puntos de código Unicode. |
UnicodeDecode.Opciones | Atributos opcionales para UnicodeDecode |
UnicodeCodificación | Codifica un tensor de enteros en cadenas Unicode. |
UnicodeEncode.Opciones | Atributos opcionales para UnicodeEncode |
UniformDequantize <U extiende el número> | Realice la descuantización en la "entrada" del tensor cuantificado. |
UniformDequantize.Options | Atributos opcionales para UniformDequantize |
Cuantización uniforme <U> | Realice la cuantización en la "entrada" del tensor. |
Opciones de cuantización uniforme | Atributos opcionales para UniformQuantize |
UniformQuantizedAdd <T> | Realice una adición cuantificada del tensor cuantificado "lhs" y del tensor cuantificado "rhs" para generar una "salida" cuantificada. |
Opciones adicionales cuantizadas uniformes | Atributos opcionales para UniformQuantizedAdd |
UniformQuantizedClipByValue <T> | Realice un clip por valor en el "operando" del tensor cuantificado. |
UniformQuantizedClipByValue.Opciones | Atributos opcionales para UniformQuantizedClipByValue |
Convolución cuantizada uniforme <U> | Realice una convolución cuantificada del tensor cuantificado `lhs` y del tensor cuantificado `rhs`. |
Opciones de convolución cuantificada uniforme | Atributos opcionales para UniformQuantizedConvolution |
UniformQuantizedConvolutionHybrid <V extiende el número> | Realice una convolución cuantificada híbrida del tensor flotante `lhs` y el tensor cuantificado `rhs`. |
UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | Atributos opcionales para UniformQuantizedConvolutionHybrid |
Puntocuantizadouniforme <U> | Realice un punto cuantificado del tensor cuantificado "lhs" y el tensor cuantificado "rhs" para generar una "salida" cuantificada. |
UniformQuantizedDot.Options | Atributos opcionales para UniformQuantizedDot |
UniformQuantizedDotHybrid <V extiende el número> | Realice un punto cuantificado híbrido del tensor flotante `lhs` y el tensor cuantificado `rhs`. |
Opciones UniformQuantizedDotHybrid | Atributos opcionales para UniformQuantizedDotHybrid |
Recuantificación uniforme <U> | Dada la "entrada" del tensor cuantificado, recuantícelo con nuevos parámetros de cuantificación. |
Opciones de Recuantización uniforme | Atributos opcionales para UniformRequantize |
Único <T, V extiende Número> | Encuentra elementos únicos a lo largo de un eje de un tensor. |
Conjunto de datos único | Crea un conjunto de datos que contiene los elementos únicos de `input_dataset`. |
Opciones de conjunto de datos únicos | Atributos opcionales para UniqueDataset |
UniqueWithCounts <T, V extiende el número> | Encuentra elementos únicos a lo largo de un eje de un tensor. |
UnravelIndex <T extiende el número> | Convierte una matriz de índices planos en una tupla de matrices de coordenadas. |
Unión de segmento sin clasificar | |
Opciones de unión de segmentos sin clasificar | Atributos opcionales para UnsortedSegmentJoin |
Desapilar <T> | Desempaqueta una dimensión dada de un tensor de rango `R` en tensores de rango `num``(R-1)`. |
Opciones de desapilar | Atributos opcionales para Unstack |
fuera del escenario | Op es similar a una retirada de cola ligera. |
Opciones.Unstage. | Atributos opcionales para Unstage |
DesenvolverVariante del conjunto de datos | |
Límite superior <U extiende el número> | Aplica límite_superior (valores_de_búsqueda_ordenados, valores) a lo largo de cada fila. |
VarHandleOp | Crea un identificador para un recurso variable. |
Opciones VarHandleOp. | Atributos opcionales para VarHandleOp |
Variable <T> | Mantiene el estado en forma de tensor que persiste en todos los pasos. |
Opciones.variables | Atributos opcionales para Variable |
FormaVariable <T extiende Número> | Devuelve la forma de la variable a la que apunta "recurso". |
VarIsInitializedOp | Comprueba si se ha inicializado una variable basada en el identificador de recursos. |
Dónde | Devuelve ubicaciones de valores distintos de cero/verdaderos en un tensor. |
Donde3 <T> | Selecciona elementos de `x` o `y`, dependiendo de la `condición`. |
VentanaOp | |
TrabajadorLatido Del Corazón | Latido del corazón del trabajador op. |
Variante WrapDataset | |
EscribirRawProtoSummary | Escribe un protoresumen serializado. |
XlaConcatND <T> | Tensor de entrada concats en todas las dimensiones. |
XlaConcatND.Opciones | Atributos opcionales para XlaConcatND |
XlaRecvFromHost <T> | Una operación para recibir un tensor del anfitrión. |
XlaRecvTPUEmbeddingActivaciones | Una operación que recibe activaciones integradas en la TPU. |
XlaRecvTPUEmbeddingDeduplicationData | Recibe datos de deduplicación (índices y ponderaciones) del núcleo de incorporación. |
XlaEnviarAlHost | Una operación para enviar un tensor al host. |
XlaSendTPUEmbeddingGradients | Una operación que realiza actualizaciones de gradiente de tablas de incrustación. |
XlaSplitND <T> | Divide el tensor de entrada en todas las dimensiones. |
XlaSplitND.Opciones | Atributos opcionales para XlaSplitND |
Xlog1py <T> | Devuelve 0 si x == 0, y x * log1p(y) en caso contrario, por elementos. |
Ceros <T> | Un operador que crea una constante inicializada con ceros de la forma dada por "dims". |
Ceros como <T> | Devuelve un tensor de ceros con la misma forma y tipo que x. |