UN
| Avorter | Déclenchez une exception pour abandonner le processus lorsqu'il est appelé. |
| Abandonner.Options | Attributs facultatifs pour Abort |
| Tous | Calcule le « et logique » des éléments sur les dimensions d'un tenseur. |
| Toutes les options | Attributs facultatifs pour All |
| ToutÀTous <T> | Une opération pour échanger des données entre les répliques TPU. |
| AnonymeHashTable | Crée une table de hachage anonyme non initialisée. |
| AnonymeIteratorV2 | Un conteneur pour une ressource itérateur. |
| AnonymeItérateurV3 | Un conteneur pour une ressource itérateur. |
| AnonymeMemoryCache | |
| AnonymousMultiDeviceIterator | Un conteneur pour une ressource itérateur multi-périphérique. |
| AnonymeMultiDeviceIteratorV3 | Un conteneur pour une ressource itérateur multi-périphérique. |
| AnonymeMutableDenseHashTable | Crée une table de hachage mutable anonyme vide qui utilise des tenseurs comme magasin de sauvegarde. |
| AnonymousMutableDenseHashTable.Options | Attributs facultatifs pour AnonymousMutableDenseHashTable |
| AnonymeMutableHashTable | Crée une table de hachage mutable anonyme vide. |
| AnonymousMutableHashTableOfTensors | Crée une table de hachage mutable anonyme vide de valeurs vectorielles. |
| AnonymousMutableHashTableOfTensors.Options | Attributs facultatifs pour AnonymousMutableHashTableOfTensors |
| Générateur de graines aléatoires anonymes | |
| Générateur de graines anonyme | |
| N'importe lequel | Calcule le « ou logique » des éléments sur les dimensions d'un tenseur. |
| Any.Options | Attributs facultatifs pour Any |
| AppliquerAdagradV2 <T> | Mettez à jour '*var' selon le schéma adagrad. |
| AppliquerAdagradV2.Options | Attributs facultatifs pour ApplyAdagradV2 |
| ApproxTopK <T étend le numéro> | Renvoie les valeurs k min/max et leurs indices de l'opérande d'entrée de manière approximative. |
| EnvironTopK.Options | Attributs facultatifs pour ApproxTopK |
| AssertCardinalityDataset | |
| AssertNextDataset | Une transformation qui affirme quelles transformations se produiront ensuite. |
| AssertPrevDataset | Une transformation qui affirme quelles transformations se sont produites précédemment. |
| Affirmer que | Affirme que la condition donnée est vraie. |
| AssertThat.Options | Attributs facultatifs pour AssertThat |
| Attribuer <T> | Mettez à jour « ref » en lui attribuant une « valeur ». |
| Attribuer.Options | Attributs facultatifs pour Assign |
| AttribuerAjouter <T> | Mettez à jour 'ref' en y ajoutant 'value'. |
| AssignAdd.Options | Attributs facultatifs pour AssignAdd |
| AssignAddVariableOp | Ajoute une valeur à la valeur actuelle d'une variable. |
| AssignSub <T> | Mettez à jour « ref » en soustrayant « valeur ». |
| AssignSub.Options | Attributs facultatifs pour AssignSub |
| AssignSubVariableOp | Soustrait une valeur de la valeur actuelle d'une variable. |
| AssignVariableOp | Attribue une nouvelle valeur à une variable. |
| AssignVariableOp.Options | Attributs facultatifs pour AssignVariableOp |
| AssignVariableXlaConcatND | Concatène le tenseur d'entrée dans toutes les dimensions. |
| AssignVariableXlaConcatND.Options | Attributs facultatifs pour AssignVariableXlaConcatND |
| Ensemble de données AutoShard | Crée un ensemble de données qui fragmente l'ensemble de données d'entrée. |
| AutoShardDataset.Options | Attributs facultatifs pour AutoShardDataset |
B
| BandedTriangularSolve <T> | |
| BandedTriangularSolve.Options | Attributs facultatifs pour BandedTriangularSolve |
| Barrière | Définit une barrière qui persiste dans différentes exécutions de graphiques. |
| Barrière.Options | Attributs facultatifs pour Barrier |
| BarrièreFermer | Ferme la barrière donnée. |
| BarrièreFerme.Options | Attributs facultatifs pour BarrierClose |
| BarrièreIncompleteSize | Calcule le nombre d'éléments incomplets dans la barrière donnée. |
| BarrièreInsérerBeaucoup | Pour chaque clé, attribue la valeur respective au composant spécifié. |
| TailleBarrièrePrêt | Calcule le nombre d'éléments complets dans la barrière donnée. |
| BarrièrePrendreBeaucoup | Prend le nombre donné d'éléments terminés d'une barrière. |
| BarrièreTakeMany.Options | Attributs facultatifs pour BarrierTakeMany |
| Lot | Regroupe tous les tenseurs d'entrée de manière non déterministe. |
| Batch.Options | Attributs facultatifs pour Batch |
| BatchMatMulV2 <T> | Multiplie les tranches de deux tenseurs par lots. |
| BatchMatMulV2.Options | Attributs facultatifs pour BatchMatMulV2 |
| BatchMatMulV3 <V> | Multiplie les tranches de deux tenseurs par lots. |
| BatchMatMulV3.Options | Attributs facultatifs pour BatchMatMulV3 |
| LotVersEspace <T> | BatchToSpace pour les tenseurs 4-D de type T. |
| BatchVersEspaceNd <T> | BatchToSpace pour les tenseurs ND de type T. |
| BesselI0 <T étend le nombre> | |
| BesselI1 <T étend le numéro> | |
| BesselJ0 <T étend le numéro> | |
| BesselJ1 <T étend le numéro> | |
| BesselK0 <T étend le numéro> | |
| BesselK0e <T étend le numéro> | |
| BesselK1 <T étend le numéro> | |
| BesselK1e <T étend le numéro> | |
| BesselY0 <T étend le numéro> | |
| BesselY1 <T étend le numéro> | |
| Bitcast <U> | Bitcaste un tenseur d'un type à un autre sans copier les données. |
| BlockLSTM <T étend le numéro> | Calcule la propagation des cellules LSTM pour tous les pas de temps. |
| BlockLSTM.Options | Attributs facultatifs pour BlockLSTM |
| BlockLSTMGrad <T étend le numéro> | Calcule la propagation vers l'arrière de la cellule LSTM pour toute la séquence temporelle. |
| BlockLSTMGradV2 <T étend le numéro> | Calcule la propagation vers l'arrière de la cellule LSTM pour toute la séquence temporelle. |
| BlockLSTMV2 <T étend le numéro> | Calcule la propagation des cellules LSTM pour tous les pas de temps. |
| BlocLSTMV2.Options | Attributs facultatifs pour BlockLSTMV2 |
| BoostedTreesAggregateStats | Agrége le résumé des statistiques accumulées pour le lot. |
| BoostedTreesBucketiser | Répartir chaque fonctionnalité en compartiments en fonction des limites du compartiment. |
| BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit | Calcule les gains pour chaque fonctionnalité et renvoie les meilleures informations de répartition possibles pour la fonctionnalité. |
| BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit.Options | Attributs facultatifs pour BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit |
| BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 | Calcule les gains pour chaque fonctionnalité et renvoie les meilleures informations de répartition possibles pour chaque nœud. |
| Arbres boostésCalculer les meilleurs gains par fonctionnalité | Calcule les gains pour chaque fonctionnalité et renvoie les meilleures informations de répartition possibles pour la fonctionnalité. |
| BoostedTreesCenterBias | Calcule le prior à partir des données d'entraînement (le biais) et remplit le premier nœud avec le prior des logits. |
| BoostedTreesCreateEnsemble | Crée un modèle d'ensemble d'arbres et lui renvoie un handle. |
| BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | Créez la ressource pour les flux quantiles. |
| BoostedTreesCreateQuantileStreamResource.Options | Attributs facultatifs pour BoostedTreesCreateQuantileStreamResource |
| BoostedTreesDeserializeEnsemble | Désérialise une configuration d'ensemble d'arbres sérialisés et remplace l'arborescence actuelle ensemble. |
| BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | Crée un handle vers un BoostedTreesEnsembleResource |
| BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp.Options | Attributs facultatifs pour BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp |
| BoostedTreesExampleDebugOutputs | Sorties de débogage/interprétabilité du modèle pour chaque exemple. |
| BoostedTreesFlushQuantileRésumés | Videz les résumés de quantile de chaque ressource de flux de quantile. |
| BoostedTreesGetEnsembleStates | Récupère le jeton de tampon de ressource de l’ensemble d’arbres, le nombre d’arbres et les statistiques de croissance. |
| BoostedTreesMakeQuantileSummaries | Fait le résumé des quantiles pour le lot. |
| BoostedTreesMakeStatsRésumé | Fait le résumé des statistiques accumulées pour le lot. |
| BoostedTreesPredict | Exécute plusieurs prédicteurs d'ensemble de régression additive sur les instances d'entrée et calcule les logits. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | Ajoutez les résumés de quantile à chaque ressource de flux quantile. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | Désérialisez les limites du bucket et signalez-le dans le QuantileAccumulator actuel. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | Videz les résumés d’une ressource de flux quantile. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush.Options | Attributs facultatifs pour BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | Générez les limites du compartiment pour chaque fonctionnalité en fonction des résumés accumulés. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | Crée un handle vers un BoostedTreesQuantileStreamResource. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp.Options | Attributs facultatifs pour BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp |
| BoostedTreesSerializeEnsemble | Sérialise l'ensemble d'arbres en un proto. |
| BoostedTreesSparseAggregateStats | Agrége le résumé des statistiques accumulées pour le lot. |
| BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit | Calcule les gains pour chaque fonctionnalité et renvoie les meilleures informations de répartition possibles pour la fonctionnalité. |
| BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit.Options | Attributs facultatifs pour BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit |
| BoostedTreesTrainingPredict | Exécute plusieurs prédicteurs d'ensemble de régression additive sur les instances d'entrée et calcule la mise à jour des logits mis en cache. |
| BoostedTreesUpdateEnsemble | Met à jour l'ensemble d'arbres en ajoutant une couche au dernier arbre en croissance ou en démarrant un nouvel arbre. |
| BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | Met à jour l'ensemble d'arbres en ajoutant une couche au dernier arbre en croissance ou en démarrant un nouvel arbre. |
| BoostedTreesUpdateEnsembleV2.Options | Attributs facultatifs pour BoostedTreesUpdateEnsembleV2 |
| BroadcastDynamicShape <T étend le nombre> | Renvoie la forme de s0 op s1 avec diffusion. |
| BroadcastGradientArgs <T étend le numéro> | Renvoie les indices de réduction pour le calcul des gradients de s0 op s1 avec diffusion. |
| Diffusion vers <T> | Diffusez un tableau pour une forme compatible. |
| Bucketiser | Bucketise les « entrées » en fonction des « limites ». |
C
| CacheDatasetV2 | |
| CacheDatasetV2.Options | Attributs facultatifs pour CacheDatasetV2 |
| CheckNumericsV2 <T étend le numéro> | Vérifie un tenseur pour les valeurs NaN, -Inf et +Inf. |
| ChoisirFastestDataset | |
| ClipByValue <T> | Coupe les valeurs du tenseur à un min et un max spécifiés. |
| AssemblerTPUEmbeddingMémoire | Une opération qui fusionne les protos de configuration de mémoire codés en chaîne de tous les hôtes. |
| CollectiveAllToAllV2 <T étend le numéro> | Échange mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques. |
| CollectifAllToAllV2.Options | Attributs facultatifs pour CollectiveAllToAllV2 |
| CollectiveAllToAllV3 <T étend le numéro> | Échange mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques. |
| CollectifAllToAllV3.Options | Attributs facultatifs pour CollectiveAllToAllV3 |
| CollectiveAssignGroupV2 | Attribuez des clés de groupe en fonction de l'affectation du groupe. |
| CollectiveBcastRecvV2 <U> | Reçoit une valeur tensorielle diffusée depuis un autre appareil. |
| CollectiveBcastRecvV2.Options | Attributs facultatifs pour CollectiveBcastRecvV2 |
| CollectiveBcastSendV2 <T> | Diffuse une valeur tensorielle à un ou plusieurs autres appareils. |
| CollectiveBcastSendV2.Options | Attributs facultatifs pour CollectiveBcastSendV2 |
| CollectiveGather <T étend le numéro> | Accumule mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques. |
| CollectiveGather.Options | Attributs facultatifs pour CollectiveGather |
| CollectiveGatherV2 <T étend le numéro> | Accumule mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques. |
| CollectiveGatherV2.Options | Attributs facultatifs pour CollectiveGatherV2 |
| CollectiveInitializeCommunicator | Initialise un groupe pour les opérations collectives. |
| CollectiveInitializeCommunicator.Options | Attributs facultatifs pour CollectiveInitializeCommunicator |
| CollectivePermute <T> | Une opération pour permuter les tenseurs sur les instances TPU répliquées. |
| CollectiveReduceScatterV2 <T étend le nombre> | Réduit mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques et disperse le résultat. |
| CollectiveReduceScatterV2.Options | Attributs facultatifs pour CollectiveReduceScatterV2 |
| CollectiveReduceV2 <T étend le nombre> | Réduit mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques. |
| CollectiveReduceV2.Options | Attributs facultatifs pour CollectiveReduceV2 |
| CollectiveReduceV3 <T étend le nombre> | Réduit mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques. |
| CollectiveReduceV3.Options | Attributs facultatifs pour CollectiveReduceV3 |
| CombinedNonMaxSuppression | Sélectionne goulûment un sous-ensemble de boîtes englobantes par ordre décroissant de score, Cette opération effectue non_max_suppression sur les entrées par lot, dans toutes les classes. |
| CombinedNonMaxSuppression.Options | Attributs facultatifs pour CombinedNonMaxSuppression |
| CompositeTensorVariantFromComponents | Encode une valeur `ExtensionType` dans un Tensor scalaire `variant`. |
| CompositeTensorVariantToComponents | Décode un Tensor scalaire « variante » en une valeur « ExtensionType ». |
| CompressElement | Compresse un élément d'ensemble de données. |
| Taille du lot de calcul | Calcule la taille de lot statique d'un ensemble de données sans lots partiels. |
| ComputeDedupDataSize | Une opération calcule la taille des données de déduplication à partir du noyau intégré et renvoie la configuration mise à jour. |
| ComputeDedupDataTupleMask | Une opération calcule le masque de tuple des données de déduplication à partir du noyau d'intégration. |
| Concaténer <T> | Concatène les tenseurs selon une dimension. |
| ConfigureAndInitializeGlobalTPU | Une opération qui met en place les structures centralisées pour un système TPU distribué. |
| ConfigureAndInitializeGlobalTPU.Options | Attributs facultatifs pour ConfigureAndInitializeGlobalTPU |
| ConfigurerDistributedTPU | Configure les structures centralisées pour un système TPU distribué. |
| ConfigurerDistributedTPU.Options | Attributs facultatifs pour ConfigureDistributedTPU |
| ConfigurerTPUEmbedding | Configure TPUEmbedding dans un système TPU distribué. |
| ConfigurerTPUEmbeddingHost | Une opération qui configure le logiciel TPUEmbedding sur un hôte. |
| ConfigurerTPUEmbeddingMemory | Une opération qui configure le logiciel TPUEmbedding sur un hôte. |
| ConnectTPUEmbeddingHosts | Une opération qui établit la communication entre les instances du logiciel hôte TPUEmbedding après que ConfigureTPUEmbeddingHost ait été appelé sur chaque hôte. |
| Constante <T> | Un opérateur produisant une valeur constante. |
| ConsommerMutexLock | Cette opération consomme un verrou créé par `MutexLock`. |
| Déclencheur de contrôle | Ne fait rien. |
| Conv <T étend le nombre> | Calcule une convolution ND étant donné les tenseurs (N+1+batch_dims)-D `input` et (N+2)-D `filter`. |
| Options de conv. | Attributs facultatifs pour Conv |
| Conv2DBackpropFilterV2 <T étend le numéro> | Calcule les gradients de convolution par rapport au filtre. |
| Conv2DBackpropFilterV2.Options | Attributs facultatifs pour Conv2DBackpropFilterV2 |
| Conv2DBackpropInputV2 <T étend le nombre> | Calcule les gradients de convolution par rapport à l'entrée. |
| Conv2DBackpropInputV2.Options | Attributs facultatifs pour Conv2DBackpropInputV2 |
| ConvertToCooTensor | |
| Copier <T> | Copiez un tenseur de CPU à CPU ou de GPU à GPU. |
| Copier.Options | Attributs facultatifs pour Copy |
| CopierHôte <T> | Copiez un tenseur sur l'hôte. |
| CopierHost.Options | Attributs facultatifs pour CopyHost |
| CopierVersMesh <T> | |
| CopierVersMeshGrad <T> | |
| CountUpTo <T étend le nombre> | Incrémente « ref » jusqu'à ce qu'il atteigne « limite ». |
| CrossReplicaSum <T étend le numéro> | Une opération pour additionner les entrées sur les instances TPU répliquées. |
| CSRSparseMatrixComponents <T> | Lit les composants CSR au lot `index`. |
| CSRSparseMatrixToDense <T> | Convertissez un CSRSparseMatrix (éventuellement par lots) en dense. |
| CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> | Convertit un CSRSparesMatrix (éventuellement par lots) en SparseTensor. |
| Ensemble de données CSV | |
| CSVDatasetV2 | |
| CTCPerteV2 | Calcule la perte CTC (probabilité logarithmique) pour chaque entrée de lot. |
| CTCLossV2.Options | Attributs facultatifs pour CTCLossV2 |
| CudnnRNNBackpropV3 <T étend le numéro> | Étape de backprop de CudnnRNNV3. |
| CudnnRNNBackpropV3.Options | Attributs facultatifs pour CudnnRNNBackpropV3 |
| CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T étend le numéro> | Convertit les paramètres CudnnRNN de la forme canonique en forme utilisable. |
| CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Options | Attributs facultatifs pour CudnnRNNCanonicalToParamsV2 |
| CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T étend le numéro> | Récupère les paramètres CudnnRNN sous forme canonique. |
| CudnnRNNParamsToCanonicalV2.Options | Attributs facultatifs pour CudnnRNNParamsToCanonicalV2 |
| CudnnRNNV3 <T étend le numéro> | Un RNN soutenu par cuDNN. |
| CudnnRNNV3.Options | Attributs facultatifs pour CudnnRNNV3 |
| CumulativeLogsumexp <T étend le nombre> | Calculez le produit cumulé du tenseur « x » le long de « l'axe ». |
| CumulativeLogsumexp.Options | Attributs facultatifs pour CumulativeLogsumexp |
D
| DataServiceDataset | Crée un ensemble de données qui lit les données du service tf.data. |
| DataServiceDataset.Options | Attributs facultatifs pour DataServiceDataset |
| DataServiceDatasetV2 | Crée un ensemble de données qui lit les données du service tf.data. |
| DataServiceDatasetV2.Options | Attributs facultatifs pour DataServiceDatasetV2 |
| Ensemble de donnéesCardinality | Renvoie la cardinalité de `input_dataset`. |
| Ensemble de donnéesCardinality.Options | Attributs facultatifs pour DatasetCardinality |
| Ensemble de donnéesFromGraph | Crée un ensemble de données à partir du `graph_def` donné. |
| Ensemble de donnéesVersGraphV2 | Renvoie un GraphDef sérialisé représentant `input_dataset`. |
| Ensemble de donnéesVersGraphV2.Options | Attributs facultatifs pour DatasetToGraphV2 |
| Type de données | Représente le type d'éléments dans un Tensor sous forme d'énumération. |
| Dawsn <T étend le numéro> | |
| DebugGradientIdentity <T> | Opération d'identité pour le débogage du dégradé. |
| DebugGradientRefIdentity <T> | Opération d'identité pour le débogage du dégradé. |
| DebugIdentity <T> | Fournit un mappage d’identité du tenseur d’entrée de type non Ref pour le débogage. |
| DebugIdentity.Options | Attributs facultatifs pour DebugIdentity |
| DebugIdentityV2 <T> | Déboguer l'identité V2 Op. |
| DebugIdentityV2.Options | Attributs facultatifs pour DebugIdentityV2 |
| DebugIdentityV3 <T> | Fournit un mappage d’identité du tenseur d’entrée de type non Ref pour le débogage. |
| DebugIdentityV3.Options | Attributs facultatifs pour DebugIdentityV3 |
| DéboguerNanCount | Déboguer le compteur de valeur NaN Op. |
| DebugNanCount.Options | Attributs facultatifs pour DebugNanCount |
| DebugNumericRésumé | Débogage du résumé numérique Op. |
| DebugNumericSummary.Options | Attributs facultatifs pour DebugNumericSummary |
| DebugNumericSummaryV2 <U étend le numéro> | Résumé numérique de débogage V2 Op. |
| DebugNumericSummaryV2.Options | Attributs facultatifs pour DebugNumericSummaryV2 |
| DecodeImage <T étend le nombre> | Fonction pour decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg et decode_png. |
| DécoderImage.Options | Attributs facultatifs pour DecodeImage |
| DecodePaddedRaw <T étend le nombre> | Réinterprètez les octets d'une chaîne comme un vecteur de nombres. |
| DecodePaddedRaw.Options | Attributs facultatifs pour DecodePaddedRaw |
| DécoderProto | L'opération extrait les champs d'un message de tampon de protocole sérialisé dans des tenseurs. |
| DecodeProto.Options | Attributs facultatifs pour DecodeProto |
| Copie profonde <T> | Fait une copie de « x ». |
| SupprimerItérateur | Un conteneur pour une ressource itérateur. |
| Supprimer le cache mémoire | |
| SupprimerMultiDeviceIterator | Un conteneur pour une ressource itérateur. |
| SupprimerRandomSeedGenerator | |
| SupprimerSeedGenerator | |
| SupprimerSessionTensor | Supprimez le tenseur spécifié par son handle dans la session. |
| DenseBincount <U étend le nombre> | Compte le nombre d'occurrences de chaque valeur dans un tableau d'entiers. |
| DenseBincount.Options | Attributs facultatifs pour DenseBincount |
| DenseCountSparseOutput <U étend le nombre> | Effectue un comptage de bacs à sortie clairsemée pour une entrée tf.tensor. |
| DenseCountSparseOutput.Options | Attributs facultatifs pour DenseCountSparseOutput |
| DenseToCSRSparseMatrix | Convertit un tenseur dense en un CSRSparseMatrix (éventuellement par lots). |
| DétruireResourceOp | Supprime la ressource spécifiée par le handle. |
| DétruireResourceOp.Options | Attributs facultatifs pour DestroyResourceOp |
| DétruireTemporaryVariable <T> | Détruit la variable temporaire et renvoie sa valeur finale. |
| Index des appareils | Renvoie l'index du périphérique exécuté par l'opération. |
| DirectedInterleaveDataset | Un substitut à `InterleaveDataset` sur une liste fixe de `N` ensembles de données. |
| DirectedInterleaveDataset.Options | Attributs facultatifs pour DirectedInterleaveDataset |
| Désactiver la copie sur la lecture | Désactive le mode copie sur lecture. |
| Sauvegarde distribuée | |
| DistribuéSave.Options | Attributs facultatifs pour DistributedSave |
| DrawBoundingBoxesV2 <T étend le nombre> | Dessinez des cadres de délimitation sur un lot d'images. |
| DTensorRestoreV2 | |
| DTensorSetGlobalTPUArray | Une opération qui informe une multitude d'identifiants globaux de tous les TPU du système. |
| Compteur d'itérations factices | |
| Cache mémoire factice | |
| Générateur de graines factices | |
| DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | Facilite le portage du code qui utilise tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
| DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options | Attributs facultatifs pour DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch |
| DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | |
| DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch.Options | Attributs facultatifs pour DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch |
| Partition dynamique <T> | Partitionne les « données » en tenseurs « num_partitions » en utilisant les indices des « partitions ». |
| DynamicStitch <T> | Entrelacez les valeurs des tenseurs « données » en un seul tenseur. |
E
| Session impatiente | Un environnement pour exécuter des opérations TensorFlow avec impatience. |
| EagerSession.DevicePlacementPolicy | Contrôle comment agir lorsque nous essayons d'exécuter une opération sur un appareil donné mais que certains tenseurs d'entrée ne sont pas sur cet appareil. |
| DésireuxSession.Options | |
| EagerSession.ResourceCleanupStrategy | Contrôle la manière dont les ressources TensorFlow sont nettoyées lorsqu'elles ne sont plus nécessaires. |
| ModifierDistance | Calcule la distance d'édition de Levenshtein (éventuellement normalisée). |
| EditDistance.Options | Attributs facultatifs pour EditDistance |
| Eig <U> | Calcule la décomposition propre d'une ou plusieurs matrices carrées. |
| Eig.Options | Attributs facultatifs pour Eig |
| Einsum <T> | Contraction tensorielle selon la convention de sommation d'Einstein. |
| Vide <T> | Crée un tenseur avec la forme donnée. |
| Vide.Options | Attributs facultatifs pour Empty |
| ListeTensorVide | Crée et renvoie une liste de tenseurs vide. |
| VideTensorMap | Crée et renvoie une carte tensorielle vide. |
| EncodeProto | L'opération sérialise les messages protobuf fournis dans les tenseurs d'entrée. |
| EncodeProto.Options | Attributs facultatifs pour EncodeProto |
| EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | Facilite le portage du code qui utilise tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
| Mettre en file d'attenteTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options | Attributs facultatifs pour EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch |
| Mettre en file d'attenteTPUEmbeddingBatch | Une opération qui met en file d'attente une liste de tenseurs de lots d'entrée dans TPUEmbedding. |
| Mettre en file d'attenteTPUEmbeddingBatch.Options | Attributs facultatifs pour EnqueueTPUEmbeddingBatch |
| Mettre en file d'attenteTPUEmbeddingIntegerBatch | Une opération qui met en file d'attente une liste de tenseurs de lots d'entrée dans TPUEmbedding. |
| Mettre en file d'attenteTPUEmbeddingIntegerBatch.Options | Attributs facultatifs pour EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch |
| Mettre en file d'attenteTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | Facilite le portage du code qui utilise tf.nn.embedding_lookup(). |
| Mettre en file d'attenteTPUEmbeddingRaggedTensorBatch.Options | Attributs facultatifs pour EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch |
| Mettre en file d'attenteTPUEmbeddingSparseBatch | Une opération qui met en file d'attente les indices d'entrée TPUEmbedding à partir d'un SparseTensor. |
| Mettre en file d'attenteTPUEmbeddingSparseBatch.Options | Attributs facultatifs pour EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch |
| Mettre en file d'attenteTPUEmbeddingSparseTensorBatch | Facilite le portage du code qui utilise tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
| Mettre en file d'attenteTPUEmbeddingSparseTensorBatch.Options | Attributs facultatifs pour EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch |
| Assurer la forme <T> | Garantit que la forme du tenseur correspond à la forme attendue. |
| Entrez <T> | Crée ou trouve un cadre enfant et met les « données » à la disposition du cadre enfant. |
| Entrée.Options | Attributs facultatifs pour Enter |
| Erfinv <T étend le numéro> | |
| Norme euclidienne <T> | Calcule la norme euclidienne des éléments sur les dimensions d'un tenseur. |
| Norme euclidienne.Options | Attributs facultatifs pour EuclideanNorm |
| ExécuterTPUEmbeddingPartitioner | Une opération qui exécute le partitionneur TPUEmbedding sur la configuration centrale périphérique et calcule la taille HBM (en octets) requise pour l’opération TPUEmbedding. |
| Environnement d'exécution | Définit un environnement pour créer et exécuter Operation TensorFlow. |
| Quitter <T> | Quitte l’image actuelle vers son image parent. |
| DévelopperDims <T> | Insère une dimension de 1 dans la forme d'un tenseur. |
| ExpérimentalAutoShardDataset | Crée un ensemble de données qui fragmente l'ensemble de données d'entrée. |
| ExperimentalAutoShardDataset.Options | Attributs facultatifs pour ExperimentalAutoShardDataset |
| ExperimentalBytesProducedStatsDataset | Enregistre la taille en octets de chaque élément de `input_dataset` dans un StatsAggregator. |
| ExpérimentalChooseFastestDataset | |
| ExperimentalDatasetCardinalité | Renvoie la cardinalité de `input_dataset`. |
| ExperimentalDatasetToTFRecord | Écrit l'ensemble de données donné dans le fichier donné en utilisant le format TFRecord. |
| ExperimentalDenseToSparseBatchDataset | Crée un ensemble de données qui regroupe les éléments d'entrée dans un SparseTensor. |
| ExperimentalLatencyStatsDataset | Enregistre la latence de production des éléments `input_dataset` dans un StatsAggregator. |
| ExperimentalMatchingFilesDataset | |
| ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset | Crée un ensemble de données qui remplace le parallélisme intra-opération maximal. |
| ExperimentalParseExampleDataset | Transforme `input_dataset` contenant les protos `Example` en tant que vecteurs de DT_STRING en un ensemble de données d'objets `Tensor` ou `SparseTensor` représentant les fonctionnalités analysées. |
| ExperimentalParseExampleDataset.Options | Attributs facultatifs pour ExperimentalParseExampleDataset |
| ExpérimentalPrivateThreadPoolDataset | Crée un ensemble de données qui utilise un pool de threads personnalisé pour calculer « input_dataset ». |
| ExpérimentalRandomDataset | Crée un ensemble de données qui renvoie des nombres pseudo-aléatoires. |
| ExperimentalRebatchDataset | Crée un ensemble de données qui modifie la taille du lot. |
| ExperimentalRebatchDataset.Options | Attributs facultatifs pour ExperimentalRebatchDataset |
| ExperimentalSetStatsAggregatorDataset | |
| ExperimentalSlidingWindowDataset | Crée un ensemble de données qui passe une fenêtre glissante sur `input_dataset`. |
| ExpérimentalSqlDataset | Crée un ensemble de données qui exécute une requête SQL et émet des lignes du jeu de résultats. |
| ExperimentalStatsAggregatorHandle | Crée une ressource de gestionnaire de statistiques. |
| ExperimentalStatsAggregatorHandle.Options | Attributs facultatifs pour ExperimentalStatsAggregatorHandle |
| ExperimentalStatsAggregatorRésumé | Produit un résumé de toutes les statistiques enregistrées par le gestionnaire de statistiques donné. |
| ExperimentalUnbatchDataset | Un ensemble de données qui divise les éléments de son entrée en plusieurs éléments. |
| Expt <T étend le numéro> | |
| ExtraireGlimpseV2 | Extrait un aperçu du tenseur d'entrée. |
| ExtraireGlimpseV2.Options | Attributs facultatifs pour ExtractGlimpseV2 |
| ExtractVolumePatches <T étend le nombre> | Extrayez les « patches » de « input » et placez-les dans la dimension de sortie « profondeur ». |
F
| FFTND <T> | Transformation de Fourier rapide ND. |
| FileSystemSetConfiguration | Définir la configuration du système de fichiers. |
| Remplissez <U> | Crée un tenseur rempli d'une valeur scalaire. |
| Finaliser l'ensemble de données | Crée un ensemble de données en appliquant tf.data.Options à `input_dataset`. |
| FinalizeDataset.Options | Attributs facultatifs pour FinalizeDataset |
| FinaliserTPUEmbedding | Une opération qui finalise la configuration de TPUEmbedding. |
| Empreinte digitale | Génère des valeurs d'empreinte digitale. |
| FresnelCos <T étend le nombre> | |
| FresnelSin <T étend le nombre> | |
| FusedBatchNormGradV3 <T étend le nombre, U étend le nombre> | Dégradé pour la normalisation des lots. |
| FusedBatchNormGradV3.Options | Attributs facultatifs pour FusedBatchNormGradV3 |
| FusedBatchNormV3 <T étend le nombre, U étend le nombre> | Normalisation des lots. |
| FusedBatchNormV3.Options | Attributs facultatifs pour FusedBatchNormV3 |
g
| Rassemblez <T> | Rassemblez les tranches de l'axe « params » selon les « indices ». |
| Rassembler.Options | Attributs facultatifs pour Gather |
| RassemblerNd <T> | Rassemblez les tranches de « params » dans un Tensor avec une forme spécifiée par « indices ». |
| Générer des propositions de boîtes de limites | Cette opération produit une région d'intérêts à partir de boîtes englobantes données (bbox_deltas) codées par rapport aux ancres selon l'équation 2 dans arXiv : 1506.01497. L'opération sélectionne les boîtes de notation `pre_nms_topn` supérieures, les décode par rapport aux ancres, applique une suppression non maximale sur les boîtes qui se chevauchent avec une valeur d'intersection sur union (iou) supérieure à `nms_threshold`, rejetant les boîtes dont le côté le plus court est inférieur à ` min_size`. |
| GénérerBoundingBoxProposals.Options | Attributs facultatifs pour GenerateBoundingBoxProposals |
| GetElementAtIndex | Obtient l'élément à l'index spécifié dans un ensemble de données. |
| GetMinibatchesInCsrWithPhysicalReplica | |
| GetMinibatchSplitsWithPhysicalReplica | |
| ObtenirOptions | Renvoie les tf.data.Options attachées à `input_dataset`. |
| ObtenirSessionHandle | Stocke le tenseur d'entrée dans l'état de la session en cours. |
| GetSessionTensor <T> | Obtenez la valeur du tenseur spécifié par son handle. |
| GlobalIterId | |
| Dégradés | Ajoute des opérations pour calculer les dérivées partielles de la somme de y s par rapport à x s, c'est-à-dire d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... Si les valeurs |
| Dégradés.Options | Attributs facultatifs pour Gradients |
| Graphique | Un graphique de flux de données représentant un calcul TensorFlow. |
| Graph.WhileSubgraphBuilder | Utilisé pour instancier une classe abstraite qui remplace la méthode buildSubgraph pour créer un sous-graphe conditionnel ou corporel pour une boucle while. |
| GraphOperation | Implémentation d'une Operation ajoutée en tant que nœud à un Graph . |
| GraphOperationBuilder | Un OperationBuilder pour ajouter des GraphOperation à un Graph . |
| GRUBlockCell <T étend le numéro> | Calcule la propagation avant de la cellule GRU pour 1 pas de temps. |
| GRUBlockCellGrad <T étend le numéro> | Calcule la rétro-propagation des cellules GRU pour 1 pas de temps. |
| GarantieConst <T> | Donne une garantie au runtime TF que le tenseur d’entrée est une constante. |
H
| Table de hachage | Crée une table de hachage non initialisée. |
| HashTable.Options | Attributs facultatifs pour HashTable |
| HistogramFixedWidth <U étend le nombre> | Renvoie l'histogramme des valeurs. |
je
| Identité <T> | Renvoie un tenseur avec la même forme et le même contenu que le tenseur ou la valeur d'entrée. |
| IdentitéN | Renvoie une liste de tenseurs avec les mêmes formes et contenus que l'entrée tenseurs. |
| IFFTND <T> | Transformée de Fourier rapide inverse ND. |
| IgnoreErrorsDataset | Crée un ensemble de données qui contient les éléments de « input_dataset » en ignorant les erreurs. |
| IgnoreErrorsDataset.Options | Attributs facultatifs pour IgnoreErrorsDataset |
| ImageProjectiveTransformV2 <T étend le nombre> | Applique la transformation donnée à chacune des images. |
| ImageProjectiveTransformV2.Options | Attributs facultatifs pour ImageProjectiveTransformV2 |
| ImageProjectiveTransformV3 <T étend le nombre> | Applique la transformation donnée à chacune des images. |
| ImageProjectiveTransformV3.Options | Attributs facultatifs pour ImageProjectiveTransformV3 |
| ImmuableConst <T> | Renvoie le tenseur immuable de la région mémoire. |
| InfeedDequeue <T> | Une opération d'espace réservé pour une valeur qui sera introduite dans le calcul. |
| InfeedDequeueTuple | Récupère plusieurs valeurs de l’alimentation sous forme de tuple XLA. |
| EntréeEnqueue | Une opération qui alimente une seule valeur Tensor dans le calcul. |
| InfeedEnqueue.Options | Attributs facultatifs pour InfeedEnqueue |
| InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer | Une opération qui met en file d'attente le tampon prélinéarisé dans l'alimentation TPU. |
| InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer.Options | Attributs facultatifs pour InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer |
| InfeedEnqueueTuple | Introduire plusieurs valeurs Tensor dans le calcul sous forme de tuple XLA. |
| InfeedEnqueueTuple.Options | Attributs facultatifs pour InfeedEnqueueTuple |
| InitialiserTable | Initialiseur de table qui prend respectivement deux tenseurs pour les clés et les valeurs. |
| InitializeTableFromDataset | |
| InitializeTableFromTextFile | Initialise un tableau à partir d'un fichier texte. |
| InitializeTableFromTextFile.Options | Attributs facultatifs pour InitializeTableFromTextFile |
| InplaceAdd <T> | Ajoute v dans les lignes spécifiées de x. |
| InplaceSub <T> | Soustrait « v » dans les lignes spécifiées de « x ». |
| InplaceUpdate <T> | Met à jour les lignes spécifiées « i » avec les valeurs « v ». |
| IRFFTND <U étend le numéro> | Transformée de Fourier très rapide inverse ND. |
| IsBoostedTreesEnsembleInitialisé | Vérifie si un ensemble d'arbres a été initialisé. |
| IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized | Vérifie si un flux quantile a été initialisé. |
| IsotonicRegression <U étend le nombre> | Résout un lot de problèmes de régression isotonique. |
| IsTPUEmbeddingInitialized | Indique si l'intégration TPU est initialisée dans un système TPU distribué. |
| IsTPUEmbeddingInitialized.Options | Attributs facultatifs pour IsTPUEmbeddingInitialized |
| EstVariableInitialisé | Vérifie si un tenseur a été initialisé. |
| ItérateurGetDevice | Renvoie le nom du périphérique sur lequel la « ressource » a été placée. |
K
| KMC2ChainInitialisation | Renvoie l'index d'un point de données qui doit être ajouté à l'ensemble de départ. |
| KmeansPlusPlusInitialisation | Sélectionne num_to_sample lignes d'entrée à l'aide du critère KMeans++. |
| KthOrderStatistique | Calcule la statistique d'ordre K d'un ensemble de données. |
L
| ÉtiquetteImage | Exemple d'utilisation de l'API Java TensorFlow pour étiqueter des images à l'aide d'un modèle pré-entraîné. |
| LinSpace <T étend le nombre> | Génère des valeurs dans un intervalle. |
| ListeDataset | Crée un ensemble de données qui émet chacun des « tenseurs » une fois. |
| ListDataset.Options | Attributs facultatifs pour ListDataset |
| ListSnapshotChunksDataset | |
| Ensemble de données LMDB | Crée un ensemble de données qui émet les paires clé-valeur dans un ou plusieurs fichiers LMDB. |
| LoadAllTPUEmbeddingParameters | Une opération qui charge les paramètres d'optimisation dans la mémoire d'intégration. |
| LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Chargez les paramètres d’intégration d’Adadelta. |
| LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters.Options | Attributs facultatifs pour LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters |
| LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters | Chargez les paramètres d’intégration d’Adagrad Momentum. |
| LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters.Options | Attributs facultatifs pour LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters |
| LoadTPUEmbeddingAdagradParameters | Chargez les paramètres d’intégration d’Adagrad. |
| LoadTPUEmbeddingAdagradParameters.Options | Attributs facultatifs pour LoadTPUEmbeddingAdagradParameters |
| LoadTPUEmbeddingADAMParameters | Chargez les paramètres d’intégration ADAM. |
| LoadTPUEmbeddingADAMParameters.Options | Attributs facultatifs pour LoadTPUEmbeddingADAMParameters |
| LoadTpueMeddingCenteredRmspropParameters | Paramètres d'intégration RMSPROP centrés sur charge. |
| LoadTpueMeddingCenteredRmspropParameters.options | Attributs facultatifs pour LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters |
| LoyTpueMeddingFrequencyStimatorParameters | Estivateur de fréquence de charge Paramètres d'intégration. |
| LoadTpueMeddingFrequencyestimatorParameters.options | Attributs facultatifs pour LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters |
| Loadtpuembeddingftrlparameters | Charge des paramètres d'incorporation FTRL. |
| Loadtpuembeddingftrlparameters.options | Attributs facultatifs pour LoadTPUEmbeddingFTRLParameters |
| LoadtpuembddingmdladagradlightParameters | Chargez les paramètres d'intégration de la lumière Adagrad MDL. |
| LoadtpuembeddingmdladagradlightParameters.options | Attributs facultatifs pour LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters |
| LoytpuembeddingMomentumparameters | Paramètres d'intégration de la dynamique de charge. |
| LoadTpuembeddingMomentumparameters.options | Attributs facultatifs pour LoadTPUEmbeddingMomentumParameters |
| LoadtpuembddingproximaladagradParameters | Charge des paramètres d'intégration d'Adagrad proximaux. |
| LoadTpuembeddingProximalAdagradParameters.options | Attributs facultatifs pour LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters |
| Loadtpuembeddingproximalyogiparameters | |
| LoadtpuembeddingProximalyogiparameters.options | Attributs facultatifs pour LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters |
| LoadtpuembeddingrmspropParameters | Chargez des paramètres d'intégration RMSPROP. |
| LoadtpuembeddingrmspropParameters.options | Attributs facultatifs pour LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters |
| LoadtpuembeddingStochasticgradientDescentParameters | Chargez des paramètres d'intégration de SGD. |
| LoadTpueMeddingStochasticgradIentDescentParameters.options | Attributs facultatifs pour LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters |
| LookuptableExport <t, u> | Sorte toutes les touches et valeurs du tableau. |
| LookUptableFind <u> | Fonds les touches dans un tableau, publie les valeurs correspondantes. |
| LookUptableImport | Remplace le contenu du tableau par les clés et valeurs spécifiées. |
| LookUptableInsert | Met à jour le tableau pour associer les clés aux valeurs. |
| LookUptipableRemove | Supprime les clés et ses valeurs associées d'une table. |
| LookUptableSize | Calcule le nombre d'éléments dans le tableau donné. |
| Boucle | Transmet l'entrée à la sortie. |
| Inférieur <u étend le numéro> | Applique Lower_Bound (trid_search_values, valeurs) le long de chaque ligne. |
| LstMBlockCell <T étend le numéro> | Calcule la propagation de la transfert des cellules LSTM pour un pas de temps. |
| LstMBlockCell.options | Attributs facultatifs pour LSTMBlockCell |
| LstMBlockCellgrad <t étend le numéro> | Calcule la propagation vers l'arrière de la cellule LSTM pour 1 étalon. |
| Lu <t, u étend le numéro> | Calcule la décomposition LU d'une ou plusieurs matrices carrées. |
M
| Faire de | Rendre tous les éléments de la dimension non lot unique, mais \ "clôturez \" leur valeur initiale. |
| Mapclear | OP supprime tous les éléments du conteneur sous-jacent. |
| Mapclear.options | Attributs facultatifs pour MapClear |
| Mapincompletesize | OP renvoie le nombre d'éléments incomplets dans le conteneur sous-jacent. |
| MapincompleteSize.options | Attributs facultatifs pour MapIncompleteSize |
| Mappouk | OP jette un œil aux valeurs de la touche spécifiée. |
| Mappek.options | Attributs facultatifs pour MapPeek |
| Taille de la carte | OP renvoie le nombre d'éléments dans le conteneur sous-jacent. |
| Mapsize.options | Attributs facultatifs pour MapSize |
| Mappel | Étape (clé, valeurs) dans le conteneur sous-jacent qui se comporte comme un hashtable. |
| Mapstage.options | Attributs facultatifs pour MapStage |
| Mapunstage | OP supprime et renvoie les valeurs associées à la clé du conteneur sous-jacent. |
| Mapunstage.options | Attributs facultatifs pour MapUnstage |
| Mapunstagenokey | OP supprime et renvoie un aléatoire (clé, valeur) du conteneur sous-jacent. |
| Mapunstagenokey.options | Attributs facultatifs pour MapUnstageNoKey |
| MatrixDiagPartv2 <T> | Renvoie la partie diagonale par lots d'un tenseur lot. |
| MatrixDiagPartv3 <T> | Renvoie la partie diagonale par lots d'un tenseur lot. |
| MatrixDiagPartv3. Options | Attributs facultatifs pour MatrixDiagPartV3 |
| MatrixDiagv2 <T> | Renvoie un tenseur diagonal par lots avec des valeurs diagonales lotes données. |
| MatrixDiagv3 <T> | Renvoie un tenseur diagonal par lots avec des valeurs diagonales lotes données. |
| MatrixDiagv3.Options | Attributs facultatifs pour MatrixDiagV3 |
| MatrixSetDiagv2 <T> | Renvoie un tenseur matriciel lots avec de nouvelles valeurs diagonales lots. |
| MatrixSetDiagv3 <T> | Renvoie un tenseur matriciel lots avec de nouvelles valeurs diagonales lots. |
| MatrixSetDiagv3.Options | Attributs facultatifs pour MatrixSetDiagV3 |
| Max <T> | Calcule le maximum d'éléments à travers les dimensions d'un tenseur. |
| Max.options | Attributs facultatifs pour Max |
| Maxintraopparallelismdataset | Crée un ensemble de données qui remplace le parallélisme intra-op maximal. |
| Fusionner <T> | Transmet la valeur d'un tenseur disponible des «entrées» à «sortie». |
| FusiondUpdata | Un OP fusionne des éléments de tenseurs entiers et flottants en données de déduplication sous forme de tuple XLA. |
| FusiondUpdata.options | Attributs facultatifs pour MergeDedupData |
| Min <T> | Calcule le minimum d'éléments à travers les dimensions d'un tenseur. |
| Options min. | Attributs facultatifs pour Min |
| MirrorPad <T> | Tanne un tenseur avec des valeurs en miroir. |
| MirrorPadgrad <T> | Gradient OP pour `Mirrorpad` op. |
| Mlirpassthroughop | Enveloppe un calcul Mlir arbitraire exprimé en module avec une fonction principale (). |
| Mulnonan <T> | Renvoie x * y élément par élément. |
| Mutiablesehashtable | Crée une table de hachage vide qui utilise les tenseurs comme magasin de support. |
| MutabledeShashTable.options | Attributs facultatifs pour MutableDenseHashTable |
| Mutable | Crée une table de hachage vide. |
| MutablehashTable.options | Attributs facultatifs pour MutableHashTable |
| Mutablehashtableoftenseurs | Crée une table de hachage vide. |
| MutablehashTableoftensers.options | Attributs facultatifs pour MutableHashTableOfTensors |
| Mutex | Crée une ressource Mutex qui peut être verrouillée par «Mutexlock». |
| Mutex.options | Attributs facultatifs pour Mutex |
| Muexlock | Verrouille une ressource mutex. |
N
| Ncclallreduce <t étend le numéro> | Sort un tenseur contenant la réduction sur tous les tenseurs d'entrée. |
| Ncclbroadcast <T étend le numéro> | Envoie «entrée» à tous les périphériques connectés à la sortie. |
| Ncclreduce <t étend le numéro> | Réduit «l'entrée» de «num_devices» à l'aide de «réduction» à un seul appareil. |
| Ndtri <t étend le numéro> | |
| Les plus les plus proches | Sélectionne les K centres les plus proches pour chaque point. |
| NextAfter <T étend le numéro> | Renvoie la valeur représentable suivante de «x1» dans la direction de `x2», en termes d'élément. |
| NEXTIDERATION <T> | Rend son entrée à la disposition de la prochaine itération. |
| Non-déterministicints <u> | Génère non déterministe certains entiers. |
| Non maxSuppressionv5 <T étend le numéro> | Sélectionne avidement un sous-ensemble de boîtes de délimitation dans l'ordre décroissant du score, Les boîtes à élagage qui ont une intersection élevée sur un syndicat (IOU) se chevauchent avec des boîtes précédemment sélectionnées. |
| Non maxsuppressionv5 | Attributs facultatifs pour NonMaxSuppressionV5 |
| Non-serializeabledataset | |
| Noop | Ne fait rien. |
Ô
| Onehot <u> | Renvoie un tenseur à un hot. |
| OneHot.options | Attributs facultatifs pour OneHot |
| Ceux-là <T> | Renvoie un tenseur de ceux avec la même forme et le même type que x. |
| Opération | Une interface de marqueur pour tous les emballages d'opération. |
| Opérande <T> | Interface implémentée par les opérandes d'une opération TensorFlow. |
| Opérandes | Utilitaires pour manipuler les types et listes liés à l'opérande. |
| Opération | Effectue un calcul sur les tenseurs. |
| Opération d'opération | Un constructeur pour Operation s. |
| Opérateur | Annotation utilisée par les classes pour rendre les opérations TensorFlow facilement accessibles via org.tensorflow.op.Ops . |
| Optimizedatasetv2 | Crée un ensemble de données en appliquant des optimisations connexes à `input_dataset`. |
| Optimizedatasetv2.options | Attributs facultatifs pour OptimizeDatasetV2 |
| OptionsDataset | Crée un ensemble de données en attachant tf.data.options à `input_dataset`. |
| OptionsDataset.options | Attributs facultatifs pour OptionsDataset |
| Ordonnémaplear | OP supprime tous les éléments du conteneur sous-jacent. |
| OrdredMapClear.options | Attributs facultatifs pour OrderedMapClear |
| Ordonnant à compléter | OP renvoie le nombre d'éléments incomplets dans le conteneur sous-jacent. |
| OrdredMapincompleteSize.options | Attributs facultatifs pour OrderedMapIncompleteSize |
| Ordonnémappeek | OP jette un œil aux valeurs de la touche spécifiée. |
| Ordonnémappeek.options | Attributs facultatifs pour OrderedMapPeek |
| Ordonnémapsize | OP renvoie le nombre d'éléments dans le conteneur sous-jacent. |
| Ordonnémapsize.options | Attributs facultatifs pour OrderedMapSize |
| Ordonnance | Étape (clé, valeurs) dans le conteneur sous-jacent qui se comporte comme un ordre conteneur associatif. |
| Ordonnémapstage.options | Attributs facultatifs pour OrderedMapStage |
| Ordonnémapunstage | OP supprime et renvoie les valeurs associées à la clé du conteneur sous-jacent. |
| Ordonnémapunstage.options | Attributs facultatifs pour OrderedMapUnstage |
| Ordonné mapunstagenokey | OP supprime et renvoie l'élément (clé, valeur) avec le plus petit clé du conteneur sous-jacent. |
| Ordonnémapunstagenokey.options | Attributs facultatifs pour OrderedMapUnstageNoKey |
| OutFeedDequeue <T> | Récupère un seul tenseur de la sortie de calcul. |
| OutFeedDequeue.options | Attributs facultatifs pour OutfeedDequeue |
| Outfeeddequeuetuple | Récupérez plusieurs valeurs à partir de la sortie de calcul. |
| OutFeeddequeueTuple.options | Attributs facultatifs pour OutfeedDequeueTuple |
| OutFeeddequeueTutuplev2 | Récupérez plusieurs valeurs à partir de la sortie de calcul. |
| OutFeedDequeuev2 <T> | Récupère un seul tenseur de la sortie de calcul. |
| Outfeedenqueue | ENQUÊTE UN TENSEUR SUR LA VOIE DE CULTATATION. |
| Outfeedenqueuetuple | ENQUÊTEUR plusieurs valeurs de tenseur sur la sortie de calcul. |
| Sortie <T> | Une poignée symbolique à un tenseur produit par une Operation . |
P.
| Pad <t> | Tanne un tenseur. |
| Parallelbatchdataset | |
| ParallelbatchDataset.options | Attributs facultatifs pour ParallelBatchDataset |
| ParallelConcat <T> | COMPATENNE UNE LISTE DES TENSEURS «N» le long de la première dimension. |
| Paralleldynamicstitch <T> | Entrelacez les valeurs des tenseurs de «données» en un seul tenseur. |
| Parseexampledatasetv2 | Transforme `input_dataset` contenant des protos« Exemple »en tant que vecteurs de DT_String en un ensemble de données d'objets« Tensor »ou« Sparsetentensor »représentant les fonctionnalités analysées. |
| PARSEEXAMPLEDATASETV2. OPTIONS | Attributs facultatifs pour ParseExampleDatasetV2 |
| Parseexamplev2 | Transforme un vecteur de protos TF.example (comme des chaînes) en tenseurs dactylographiés. |
| Parsesencexamplev2 | Transforme un vecteur de protos tf.io.SenceExample (comme des chaînes) en tenseurs typés. |
| ParsesenceExampleV2.Options | Attributs facultatifs pour ParseSequenceExampleV2 |
| Perferie <T> | Un Payholder OP pour une valeur qui sera introduite dans le calcul. |
| Placeholder.options | Attributs facultatifs pour Placeholder |
| Place pour l'espace withdefault <T> | Un Payholder OP qui passe par «entrée» lorsque sa sortie n'est pas alimentée. |
| Préliner | Un OP qui linéarise une valeur de tenseur à un tenseur variant opaque. |
| Prelinearising.options | Attributs facultatifs pour Prelinearize |
| Prélinéarise | Un OP qui linéarise plusieurs valeurs de tenseur à un tenseur variant opaque. |
| Prélinearizetuple.options | Attributs facultatifs pour PrelinearizeTuple |
| Primitive | Une classe de base pour les implémentations Op qui sont soutenues par une seule Operation . |
| Imprimer | Imprime un scalaire de chaîne. |
| Print.options | Attributs facultatifs pour Print |
| Privatethreadpoolataset | Crée un ensemble de données qui utilise un pool de thread personnalisé pour calculer `input_dataset`. |
| Prod <T> | Calcule le produit d'éléments à travers les dimensions d'un tenseur. |
| Prod.options | Attributs facultatifs pour Prod |
Q
R.
| RaggedBincount <u étend le numéro> | Compte le nombre d'occurrences de chaque valeur dans un tableau entier. |
| RaggedBincount.options | Attributs facultatifs pour RaggedBincount |
| RaggedCountsParseOutput <U étend le numéro> | Effectue un comptage de bacs clairsemé pour une entrée de tenseur en lambeaux. |
| RaggedCountsParseoutput.Options | Attributs facultatifs pour RaggedCountSparseOutput |
| Raggedcross <t, u étend le numéro> | Génère un croisement de fonctionnalités à partir d'une liste de tenseurs et le renvoie comme untendeur en lambeaux. |
| RaggedFillempTyRows <T> | |
| RaggedFillempTyRowsgrad <T> | |
| Raggedgather <T étend le numéro, u> | Rassemblez des tranches en lambeaux à partir de `` params` axis `` 0` selon les «indices». |
| RaggedRange <u étend le numéro, t étend le numéro> | Renvoie un «RaggedtenStor» contenant les séquences de nombres spécifiées. |
| RaggedtensorfromVariant <u étend le numéro, t> | Décode un tenseur «variant» dans un «RaggedtenSor». |
| Raggedtensortosparse <u> | Convertit un `raggedtensor 'en un« sparsetentensor »avec les mêmes valeurs. |
| RaggedtenStorTotensor <u> | Créez un tenseur dense à partir d'un tenseur en lambeaux, modifiant éventuellement sa forme. |
| En lambeaux en lambeaux | Encode un `` RaggedtenSor 'dans un tenseur de «variante». |
| Raggedtensortovariantgradient <u> | Helper était utilisé pour calculer le gradient pour «RaggedtenStorovariant». |
| Randomdatasetv2 | Crée un ensemble de données qui renvoie les numéros de pseudorandom. |
| RandomDatasetv2.Options | Attributs facultatifs pour RandomDatasetV2 |
| RandomIndexHuffle <T étend le numéro> | Sorte la position de «valeur» dans une permutation de [0, ..., max_index]. |
| Randomindexhuffle.options | Attributs facultatifs pour RandomIndexShuffle |
| Range <t Étend le numéro> | Crée une séquence de nombres. |
| Rang | Renvoie le rang de tenseur. |
| Readvariableop <T> | Lit la valeur d'une variable. |
| Readvariablexlasplitnd <t> | Réplidit le tenseur d'entrée de variable de ressource sur toutes les dimensions. |
| Readvariablexlasplitnd.options | Attributs facultatifs pour ReadVariableXlaSplitND |
| RepatchDataset | Crée un ensemble de données qui modifie la taille du lot. |
| RepatchDataset.options | Attributs facultatifs pour RebatchDataset |
| RepatchDatasetv2 | Crée un ensemble de données qui modifie la taille du lot. |
| Recv <T> | Reçoit le tenseur nommé de Send_device sur recv_device. |
| Recv.Options | Attributs facultatifs pour Recv |
| Recvtpuembeddingactiviations | Un OP qui reçoit des activations d'intégration sur le TPU. |
| Réduceal | Calcule le "logique et" des éléments à travers les dimensions d'un tenseur. |
| Reduceall.options | Attributs facultatifs pour ReduceAll |
| Réduceany | Calcule le "logique ou" des éléments à travers les dimensions d'un tenseur. |
| Reduceany.options | Attributs facultatifs pour ReduceAny |
| ReduceMax <T> | Calcule le maximum d'éléments à travers les dimensions d'un tenseur. |
| Reducemax.options | Attributs facultatifs pour ReduceMax |
| Réducemin <T> | Calcule le minimum d'éléments à travers les dimensions d'un tenseur. |
| Reducemin.options | Attributs facultatifs pour ReduceMin |
| Réduire leprod <T> | Calcule le produit d'éléments à travers les dimensions d'un tenseur. |
| Réduire lesprod.options | Attributs facultatifs pour ReduceProd |
| Réduire <T> | Calcule la somme des éléments à travers les dimensions d'un tenseur. |
| Reduceum.options | Attributs facultatifs pour ReduceSum |
| Réfroit <T> | Crée ou trouve un cadre enfant et rend les «données» à la disposition du cadre enfant. |
| Refenter.options | Attributs facultatifs pour RefEnter |
| Refexit <T> | Quitte le cadre actuel de son cadre parent. |
| Rafraîchissement <T> | Renvoyez le même tenseur ref que le tenseur de référence d'entrée. |
| RefMerge <T> | Transmet la valeur d'un tenseur disponible des «entrées» à «sortie». |
| RefNextideration <T> | Rend son entrée à la disposition de la prochaine itération. |
| RefSelect <T> | Transfère le `index`th élément de« entrées »vers« sortie ». |
| Refswitch <T> | Transfère le tenseur de référence `` données '' du port de sortie déterminé par «Pred». |
| Registredataset | Enregistre un ensemble de données avec le service tf.data. |
| Registredataset.options | Attributs facultatifs pour RegisterDataset |
| Registredatasetv2 | Enregistre un ensemble de données avec le service tf.data. |
| Registredatasetv2.options | Attributs facultatifs pour RegisterDatasetV2 |
| Relais <T> | |
| RelaisoliNlike <T> | |
| RequantizationRangeperChannel | Calcule la plage de requantisation par canal. |
| RequantizeperChannel <u> | Requinalise l'entrée avec les valeurs MIN et MAX connues par canal. |
| Reshape <T> | Remodeler un tenseur. |
| ResourceAccumulaterApplygradient | Applique un gradient à un accumulateur donné. |
| RessourcecumulatornumAccumuled | Renvoie le nombre de gradients agrégés dans les accumulateurs donnés. |
| ResourceAcculalateatSetglobalstep | Met à jour l'accumulateur avec une nouvelle valeur pour Global_step. |
| ResourceAccumUlArtaTakegradient <T> | Extrait le gradient moyen dans le conditional accumulateur donné. |
| ResourceApplyAdagradv2 | Mettre à jour '* var' selon le schéma Adagrad. |
| ResourceApplyAdagradv2.Options | Attributs facultatifs pour ResourceApplyAdagradV2 |
| ResourceApplyadamwithamsgrad | Mettre à jour '* var' selon l'algorithme Adam. |
| ResourceApplyadamwithamsgrad.options | Attributs facultatifs pour ResourceApplyAdamWithAmsgrad |
| ResourceApplykerasmomentum | Mettre à jour '* var' selon le schéma de momentum. |
| ResourceApplykerAmMomentum.options | Attributs facultatifs pour ResourceApplyKerasMomentum |
| RessourceconditionalAccumulator | Un accumulateur conditionnel pour les gradients d'agrégation. |
| RessourceconditionalAccumulator.options | Attributs facultatifs pour ResourceConditionalAccumulator |
| ResourceCountUpto <T étend le numéro> | Incréments variable indiqués par «ressource» jusqu'à ce qu'il atteigne la «limite». |
| ResourceGather <u> | Rassemblez des tranches de la variable indiquée par la «ressource» selon les «indices». |
| ResourceGather.options | Attributs facultatifs pour ResourceGather |
| Ressourcegathernd <u> | |
| RessourcesCatterAdd | Ajoute des mises à jour rares à la variable référencée par «ressource». |
| ResourcesCatterDiv | Divise les mises à jour rares en la variable référencée par «Resource». |
| ResourcesCatterMax | Réduit les mises à jour clairsemées dans la variable référencée par «Resource» à l'aide de l'opération «Max». |
| RessourcesCattermin | Réduit les mises à jour clairsemées dans la variable référencée par «Resource» à l'aide de l'opération «min». |
| Ressourcescattermul | Multiplie les mises à jour rares dans la variable référencée par «ressource». |
| RessourcesCatterndadd | Applique un ajout clairsemé aux valeurs ou tranches individuelles dans une variable. |
| RessourcesCatterndadd.options | Attributs facultatifs pour ResourceScatterNdAdd |
| RessourcesCatterndmax | |
| RessourcesCatterndmax.options | Attributs facultatifs pour ResourceScatterNdMax |
| RessourcesCatterndmin | |
| RessourcesCatterndmin.options | Attributs facultatifs pour ResourceScatterNdMin |
| RessourcesCatterNDSUB | Applique une soustraction clairsemée aux valeurs ou tranches individuelles dans une variable. |
| RessourcesCatterndsub.options | Attributs facultatifs pour ResourceScatterNdSub |
| ResourcesCatterNdupdate | Applique des «mises à jour» clairsemées aux valeurs ou tranches individuelles dans une donnée variable en fonction des «indices». |
| RessourcesCatterNdupdate.options | Attributs facultatifs pour ResourceScatterNdUpdate |
| RessourcesCatterSub | Soustrait les mises à jour rares de la variable référencée par «ressource». |
| ResourcesCatterUpdate | Attribue des mises à jour rares à la variable référencée par «ressource». |
| RESSOURCEAUSEAPLYADAGRADV2 | Mettez à jour les entrées pertinentes dans «* var» et «accum» selon le schéma Adagrad. |
| RessourcesParsApplyAdagradv2.Options | Attributs facultatifs pour ResourceSparseApplyAdagradV2 |
| Ressourcesparseapplykerasmomentum | Mettez à jour les entrées pertinentes dans «* var» et «accum» selon le schéma de momentum. |
| ResourcesParseApplykerAmMomentum.options | Attributs facultatifs pour ResourceSparseApplyKerasMomentum |
| ResourceStridedSleassign | Attribuez une valeur «Valeur» à la référence en L-Value en tranches de «Ref». |
| RessourcestridedSleassign.options | Attributs facultatifs pour ResourceStridedSliceAssign |
| RattieAlLtpuembeddingParameters | Un OP qui récupère les paramètres d'optimisation de l'intégration à la mémoire hôte. |
| RetrievetpuembeddingAdAltaparameters | Récupérez les paramètres d'intégration d'Adadelta. |
| RetrieVetPueMbeddingAdAltaparameters.options | Attributs facultatifs pour RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters |
| Retournetpuembeddingadagradmomentimparameters | Récupérez les paramètres d'incorporation Adagrad Momentum. |
| RetrievetPuembeddingadagradMomeMumparameters.options | Attributs facultatifs pour RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters |
| RetrievetpuembeddingadagradParameters | Récupérez les paramètres d'intégration d'Adagrad. |
| RetrieVetPuembeddingAdagradParameters.options | Attributs facultatifs pour RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters |
| RetrovetPuembeddingAmparameters | Récupérez les paramètres d'intégration d'ADAM. |
| RetrieVetPueMeddingAdamparameters.options | Attributs facultatifs pour RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters |
| RetrievetPueMeddingCenteredRmspropParameters | Récupérez les paramètres d'intégration RMSPROP centrés. |
| RetrieVetPueMeddingCenteredRmspropParameters.options | Attributs facultatifs pour RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters |
| RetrievetPuembeddingFrequencyStimatorParameters | Récupérer les paramètres d'intégration de l'estimateur de fréquence. |
| RetrieVetPueMeddingFrequencyestimatorParameters.options | Attributs facultatifs pour RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters |
| Retrievetpuembeddingftrlparameters | Récupérez les paramètres d'incorporation FTRL. |
| RetrieVetPueMeddingFtrlParameters.options | Attributs facultatifs pour RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters |
| RetrievetpuembeddingmdladagradlightParameters | Récupérez les paramètres d'intégration de la lumière Adagrad MDL. |
| RetrieVetPueMeddingMdladagradlightParameters.options | Attributs facultatifs pour RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters |
| RattrapagepuembeddingMomentumparameters | Récupérez les paramètres d'intégration de momentum. |
| RetrievetPuembeddingMomentumparameters.options | Attributs facultatifs pour RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters |
| RetournetpuembeddingProximalAdagradParameters | Récupérez les paramètres d'intégration proximale d'Adagrad. |
| RetrieVetPuembeddingProximalAdagradParameters.options | Attributs facultatifs pour RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters |
| RetournetpuembeddingProximalyogiparameters | |
| RetrievetPueMeddingProximalyogiparameters.options | Attributs facultatifs pour RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters |
| RetroveTpuembeddingrmspropParameters | Récupérez les paramètres d'intégration RMSPROP. |
| RetrieVetPueMeddingrmsPropParameters.options | Attributs facultatifs pour RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters |
| RetrievetpuembeddingStochasticgradientDescentParameters | Récupérer les paramètres d'incorporation SGD. |
| RetrieVetPueMeddingStochasticgradientDescentParameters.options | Attributs facultatifs pour RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters |
| Inverse <T> | Inverse les dimensions spécifiques d'un tenseur. |
| Reversquence <T> | Inverse les tranches de longueur variable. |
| Reversequence.options | Attributs facultatifs pour ReverseSequence |
| Réécriture | |
| Rfftnd <u> | Nd Fast Real Fourier Transform. |
| Riscabs <T étend le numéro> | |
| Riscadd <T étend le numéro> | Renvoie x + y élément par élément. |
| Riscbinaryarithmétique <T étend le numéro> | |
| Riscbinarycomparone | |
| Riscbitcast <u> | |
| Riscbroadcast <T> | |
| Risccast <u> | |
| Riscceil <T étend le numéro> | |
| RiscCholesky <T étend le numéro> | |
| RisccConcat <T> | |
| RiscConv <T étend le numéro> | |
| RiscConv.options | Attributs facultatifs pour RiscConv |
| RISCCOS <T étend le numéro> | |
| RiscDiv <T étend le numéro> | |
| Riscdot <T étend le numéro> | |
| Riscdot.options | Attributs facultatifs pour RiscDot |
| Riscexp <T étend le numéro> | |
| Riscfft <T> | |
| Riscfloor <T étend le numéro> | |
| Riscgather <T> | |
| Riscgather.options | Attributs facultatifs pour RiscGather |
| Rismimag <u étend le numéro> | |
| Risfiscine | |
| RISCLOG <T étend le numéro> | |
| Risclogical et | |
| Risclogicalnot | |
| Rame | |
| Riscmax <T étend le numéro> | Renvoie Max (x, y) sur le plan des éléments. |
| Riscmin <T étend le numéro> | |
| Riscmul <T étend le numéro> | |
| Riscneg <T étend le numéro> | |
| Riscpad <T étend le numéro> | |
| Riscpool <T étend le numéro> | |
| Riscpool.options | Attributs facultatifs pour RiscPool |
| Riscpow <T étend le numéro> | |
| Riscrandomuniforme | |
| Riscrandomunifor.options | Attributs facultatifs pour RiscRandomUniform |
| Riscréal <u étend le numéro> | |
| Riscreduce <T étend le numéro> | |
| Riscrem <T étend le numéro> | |
| Riscreshape <T étend le numéro> | |
| Riscreverse <T étend le numéro> | |
| Riscster <u étend le numéro> | |
| RiscShape <U étend le numéro> | |
| RiscSign <T étend le numéro> | |
| Riscslice <T étend le numéro> | |
| Riscsort <T étend le numéro> | |
| Riscsqueeze <T> | |
| Riscsqueeze.options | Attributs facultatifs pour RiscSqueeze |
| Riscsub <T étend le numéro> | |
| RISCTRANSPOSE <T> | |
| RisctriangularSolve <T étend le numéro> | |
| RISCTriangularSolve.options | Attributs facultatifs pour RiscTriangularSolve |
| Riscunaire <T étend le numéro> | |
| Rngreadandskip | Avancez le compteur d'un RNG à base de comptoir. |
| Rngskip | Avancez le compteur d'un RNG à base de comptoir. |
| Rouler <T> | Roule les éléments d'un tenseur le long d'un axe. |
S
| Échantillonnage | Crée un ensemble de données qui prélève un échantillon de Bernoulli du contenu d'un autre ensemble de données. |
| Savedmodelbundle | SavedModelBundle représente un modèle chargé du stockage. |
| SavedModelbundle.loader | Options pour charger un SavedModel. |
| Scalndranslater | |
| Scaleandtranslate.options | Attributs facultatifs pour ScaleAndTranslate |
| ScalAndTranslategrad <T étend le numéro> | |
| Scaleandtranslategrad.options | Attributs facultatifs pour ScaleAndTranslateGrad |
| Dissoradd <t> | Ajoute des mises à jour rares à une référence variable. |
| Dispersadd.options | Attributs facultatifs pour ScatterAdd |
| ScatterDiv <T> | Divise une référence variable par des mises à jour clairsemées. |
| ScatterDiv.options | Attributs facultatifs pour ScatterDiv |
| ScatterMax <T étend le numéro> | Réduit les mises à jour clairsemées dans une référence variable à l'aide de l'opération «Max». |
| ScatterMax.options | Attributs facultatifs pour ScatterMax |
| Scattermin <T étend le numéro> | Réduit les mises à jour clairsemées dans une référence variable à l'aide de l'opération «min». |
| Scattermin.options | Attributs facultatifs pour ScatterMin |
| ScatterMul <T> | Multiplie les mises à jour clairsemées dans une référence variable. |
| Scattermul.options | Attributs facultatifs pour ScatterMul |
| Dissatnd <u> | Dispose des «mises à jour» dans un tenseur de forme «forme» en fonction des «indices». |
| Scatterndadd <T> | Applique un ajout clairsemé aux valeurs ou tranches individuelles dans une variable. |
| Dissatndadd.options | Attributs facultatifs pour ScatterNdAdd |
| Dissatndmax <T> | Calcule le maximum au niveau des éléments. |
| Dissatndmax.options | Attributs facultatifs pour ScatterNdMax |
| Dissatndmin <T> | Calcule le minimum au niveau des éléments. |
| Dispersndmin.options | Attributs facultatifs pour ScatterNdMin |
| DissatndNonaliasingAdd <T> | Applique un ajout clairse à partir des «mises à jour» en fonction des indices «indices». |
| ScatterNDSUB <T> | Applique une soustraction clairsemée aux valeurs ou tranches individuelles dans une variable. |
| Scatterndsub.options | Attributs facultatifs pour ScatterNdSub |
| Dispersndupdate <t> | Applique des «mises à jour» clairsemées aux valeurs ou tranches individuelles dans une donnée variable en fonction des «indices». |
| Dispersndupdate.options | Attributs facultatifs pour ScatterNdUpdate |
| Dispersub <T> | Soustrade les mises à jour clairsemées d'une référence variable. |
| Dispersub.options | Attributs facultatifs pour ScatterSub |
| Dispersupdate <t> | Applique des mises à jour rares à une référence variable. |
| Dispersupdate.options | Attributs facultatifs pour ScatterUpdate |
| Portée | Gère des groupes de propriétés connexes lors de la création d'opérations TensorFlow, comme un préfixe de nom commun. |
| SegmentMaxv2 <T étend le numéro> | Calcule le maximum le long des segments d'un tenseur. |
| SegmentMinv2 <T étend le numéro> | Calcule le minimum le long des segments d'un tenseur. |
| SegmentProdv2 <T> | Calcule le produit le long des segments d'un tenseur. |
| Segmentsumv2 <T> | Calcule la somme le long des segments d'un tenseur. |
| Selectv2 <T> | |
| Envoyer | Envoie le tenseur nommé de Send_device à recv_device. |
| Send.options | Attributs facultatifs pour Send |
| Sendtpuembeddinggradies | Effectue des mises à jour de gradient des tables d'intégration. |
| Serveur | Un serveur TensorFlow en cours, pour une utilisation dans la formation distribuée. |
| Session | Pilote pour l'exécution Graph . |
| Session.run | Tenseurs de sortie et métadonnées obtenues lors de l'exécution d'une session. |
| Session.Runner | Exécutez Operation S et évaluez Tensors . |
| SetDiff1d <t, u étend le numéro> | Calcule la différence entre deux listes de nombres ou de chaînes. |
| Se débarrasser de | Nombre d'éléments uniques le long de la dernière dimension de l'entrée «set». |
| SetSize.options | Attributs facultatifs pour SetSize |
| Forme | La forme peut-être partiellement connue d'un tenseur produit par une opération. |
| Forme <u étend le numéro> | Renvoie la forme d'un tenseur. |
| Shapmen <u étend le numéro> | Renvoie la forme des tenseurs. |
| Sharddataset | Crée un «ensemble de données» qui ne comprend que 1 / «num_shards» de cet ensemble de données. |
| Sharddataset.options | Attributs facultatifs pour ShardDataset |
| ShuffleandrepeatDatasetv2 | |
| ShuffleAndrepeatDatasetv2. Options | Attributs facultatifs pour ShuffleAndRepeatDatasetV2 |
| Shuffledatasetv2 | |
| Shuffledatasetv2.options | Attributs facultatifs pour ShuffleDatasetV2 |
| Shuffledatasetv3 | |
| Shuffledatasetv3.options | Attributs facultatifs pour ShuffleDatasetV3 |
| ShutdownDistributedTpu | Arrête un système TPU distribué en cours d'exécution. |
| ShutdownTpusystem | Un OP qui arrête le système TPU. |
| Taille <u étend le numéro> | Renvoie la taille d'un tenseur. |
| Skipgram | Analyse un fichier texte et crée un lot d'exemples. |
| Skipgram.options | Attributs facultatifs pour Skipgram |
| Somnataset | |
| Tranche <T> | Renvoyez une tranche de «entrée». |
| SlidingwindowDataset | Crée un ensemble de données qui passe une fenêtre coulissante sur `input_dataset`. |
| SlidingwindowDataset.options | Attributs facultatifs pour SlidingWindowDataset |
| Instantané <T> | Renvoie une copie du tenseur d'entrée. |
| Instantanément | |
| Instantanée | Optional attributes for SnapshotChunkDataset |
| SnapshotDataset | Creates a dataset that will write to / read from a snapshot. |
| SnapshotDataset.Options | Optional attributes for SnapshotDataset |
| SnapshotDatasetReader | |
| SnapshotDatasetReader.Options | Optional attributes for SnapshotDatasetReader |
| SnapshotNestedDatasetReader | |
| SobolSample <T extends Number> | Generates points from the Sobol sequence. |
| SpaceToBatchNd <T> | SpaceToBatch for ND tensors of type T. |
| SparseApplyAdagradV2 <T> | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. |
| SparseApplyAdagradV2.Options | Optional attributes for SparseApplyAdagradV2 |
| SparseBincount <U extends Number> | Counts the number of occurrences of each value in an integer array. |
| SparseBincount.Options | Optional attributes for SparseBincount |
| SparseCountSparseOutput <U extends Number> | Performs sparse-output bin counting for a sparse tensor input. |
| SparseCountSparseOutput.Options | Optional attributes for SparseCountSparseOutput |
| SparseCrossHashed | Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. |
| SparseCrossV2 | Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. |
| SparseMatrixAdd | Sparse addition of two CSR matrices, C = alpha * A + beta * B. |
| SparseMatrixMatMul <T> | Matrix-multiplies a sparse matrix with a dense matrix. |
| SparseMatrixMatMul.Options | Optional attributes for SparseMatrixMatMul |
| SparseMatrixMul | Element-wise multiplication of a sparse matrix with a dense tensor. |
| SparseMatrixNNZ | Returns the number of nonzeroes of `sparse_matrix`. |
| SparseMatrixOrderingAMD | Computes the Approximate Minimum Degree (AMD) ordering of `input`. |
| SparseMatrixSoftmax | Calculates the softmax of a CSRSparseMatrix. |
| SparseMatrixSoftmaxGrad | Calculates the gradient of the SparseMatrixSoftmax op. |
| SparseMatrixSparseCholesky | Computes the sparse Cholesky decomposition of `input`. |
| SparseMatrixSparseMatMul | Sparse-matrix-multiplies two CSR matrices `a` and `b`. |
| SparseMatrixSparseMatMul.Options | Optional attributes for SparseMatrixSparseMatMul |
| SparseMatrixTranspose | Transposes the inner (matrix) dimensions of a CSRSparseMatrix. |
| SparseMatrixTranspose.Options | Optional attributes for SparseMatrixTranspose |
| SparseMatrixZeros | Creates an all-zeros CSRSparseMatrix with shape `dense_shape`. |
| SparseSegmentMeanGradV2 <T extends Number, U extends Number> | Computes gradients for SparseSegmentMean. |
| SparseSegmentSqrtNGradV2 <T extends Number, U extends Number> | Computes gradients for SparseSegmentSqrtN. |
| SparseSegmentSumGrad <T extends Number> | Computes gradients for SparseSegmentSum. |
| SparseSegmentSumGradV2 <T extends Number, U extends Number> | Computes gradients for SparseSegmentSum. |
| SparseTensorToCSRSparseMatrix | Converts a SparseTensor to a (possibly batched) CSRSparseMatrix. |
| Spence <T extends Number> | |
| Split <T> | Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension. |
| SplitDedupData <T extends Number, U extends Number> | An op splits input deduplication data XLA tuple into integer and floating point tensors. |
| SplitDedupData.Options | Optional attributes for SplitDedupData |
| SplitV <T> | Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension. |
| Squeeze <T> | Removes dimensions of size 1 from the shape of a tensor. |
| Squeeze.Options | Optional attributes for Squeeze |
| Stack <T> | Packs a list of `N` rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor. |
| Stack.Options | Optional attributes for Stack |
| Scène | Stage values similar to a lightweight Enqueue. |
| Stage.Options | Optional attributes for Stage |
| Niveau terminé | Op removes all elements in the underlying container. |
| StageClear.Options | Optional attributes for StageClear |
| StagePeek | Op peeks at the values at the specified index. |
| StagePeek.Options | Optional attributes for StagePeek |
| StageSize | Op returns the number of elements in the underlying container. |
| StageSize.Options | Optional attributes for StageSize |
| StatefulRandomBinomial <V extends Number> | |
| StatefulStandardNormal <U> | Outputs random values from a normal distribution. |
| StatefulStandardNormalV2 <U> | Outputs random values from a normal distribution. |
| StatefulTruncatedNormal <U> | Outputs random values from a truncated normal distribution. |
| StatefulUniform <U> | Outputs random values from a uniform distribution. |
| StatefulUniformFullInt <U> | Outputs random integers from a uniform distribution. |
| StatefulUniformInt <U> | Outputs random integers from a uniform distribution. |
| StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends Number> | |
| StatelessRandomBinomial <W extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a binomial distribution. |
| StatelessRandomGammaV2 <V extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution. |
| StatelessRandomGammaV3 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution. |
| StatelessRandomGetAlg | Picks the best counter-based RNG algorithm based on device. |
| StatelessRandomGetKeyCounter | Scrambles seed into key and counter, using the best algorithm based on device. |
| StatelessRandomGetKeyCounterAlg | Picks the best algorithm based on device, and scrambles seed into key and counter. |
| StatelessRandomNormalV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom values from a normal distribution. |
| StatelessRandomPoisson <W extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a Poisson distribution. |
| StatelessRandomUniformFullInt <V extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
| StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
| StatelessRandomUniformIntV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
| StatelessRandomUniformV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution. |
| StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extends Number> | Generate a randomly distorted bounding box for an image deterministically. |
| StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options | Optional attributes for StatelessSampleDistortedBoundingBox |
| StatelessShuffle <T> | Randomly and deterministically shuffles a tensor along its first dimension. |
| StatelessTruncatedNormalV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution. |
| StatsAggregatorHandleV2 | |
| StatsAggregatorHandleV2.Options | Optional attributes for StatsAggregatorHandleV2 |
| StatsAggregatorSetSummaryWriter | Set a summary_writer_interface to record statistics using given stats_aggregator. |
| StochasticCastToInt <U extends Number> | Stochastically cast a given tensor from floats to ints. |
| StopGradient <T> | Stops gradient computation. |
| StoreMinibatchStatisticsInFdo | |
| StridedSlice <T> | Return a strided slice from `input`. |
| StridedSlice.Options | Optional attributes for StridedSlice |
| StridedSliceAssign <T> | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
| StridedSliceAssign.Options | Optional attributes for StridedSliceAssign |
| StridedSliceGrad <U> | Returns the gradient of `StridedSlice`. |
| StridedSliceGrad.Options | Optional attributes for StridedSliceGrad |
| StringLower | Converts all uppercase characters into their respective lowercase replacements. |
| StringLower.Options | Optional attributes for StringLower |
| StringNGrams <T extends Number> | Creates ngrams from ragged string data. |
| StringUpper | Converts all lowercase characters into their respective uppercase replacements. |
| StringUpper.Options | Optional attributes for StringUpper |
| Sum <T> | Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. |
| Sum.Options | Optional attributes for Sum |
| SwitchCond <T> | Forwards `data` to the output port determined by `pred`. |
| SyncDevice | Synchronizes the device this op is run on. |
T
| TemporaryVariable <T> | Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step. |
| TemporaryVariable.Options | Optional attributes for TemporaryVariable |
| Tensor <T> | A statically typed multi-dimensional array whose elements are of a type described by T. |
| TensorArray | An array of Tensors of given size. |
| TensorArray.Options | Optional attributes for TensorArray |
| TensorArrayClose | Delete the TensorArray from its resource container. |
| TensorArrayConcat <T> | Concat the elements from the TensorArray into value `value`. |
| TensorArrayConcat.Options | Optional attributes for TensorArrayConcat |
| TensorArrayGather <T> | Gather specific elements from the TensorArray into output `value`. |
| TensorArrayGather.Options | Optional attributes for TensorArrayGather |
| TensorArrayGrad | Creates a TensorArray for storing the gradients of values in the given handle. |
| TensorArrayGradWithShape | Creates a TensorArray for storing multiple gradients of values in the given handle. |
| TensorArrayPack <T> | |
| TensorArrayPack.Options | Optional attributes for TensorArrayPack |
| TensorArrayRead <T> | Read an element from the TensorArray into output `value`. |
| TensorArrayScatter | Scatter the data from the input value into specific TensorArray elements. |
| TensorArraySize | Get the current size of the TensorArray. |
| TensorArraySplit | Split the data from the input value into TensorArray elements. |
| TensorArrayUnpack | |
| TensorArrayWrite | Push an element onto the tensor_array. |
| TensorFlow | Static utility methods describing the TensorFlow runtime. |
| TensorFlowException | Unchecked exception thrown when executing TensorFlow Graphs. |
| TensorListConcat <T> | Concats all tensors in the list along the 0th dimension. |
| TensorListConcat.Options | Optional attributes for TensorListConcat |
| TensorListConcatLists | |
| TensorListConcatV2 <U> | Concats all tensors in the list along the 0th dimension. |
| TensorListElementShape <T extends Number> | The shape of the elements of the given list, as a tensor. |
| TensorListFromTensor | Creates a TensorList which, when stacked, has the value of `tensor`. |
| TensorListGather <T> | Creates a Tensor by indexing into the TensorList. |
| TensorListGetItem <T> | |
| TensorListLength | Returns the number of tensors in the input tensor list. |
| TensorListPopBack <T> | Returns the last element of the input list as well as a list with all but that element. |
| TensorListPushBack | Returns a list which has the passed-in `Tensor` as last element and the other elements of the given list in `input_handle`. |
| TensorListPushBackBatch | |
| TensorListReserve | List of the given size with empty elements. |
| TensorListResize | Resizes the list. |
| TensorListScatter | Creates a TensorList by indexing into a Tensor. |
| TensorListScatterIntoExistingList | Scatters tensor at indices in an input list. |
| TensorListScatterV2 | Creates a TensorList by indexing into a Tensor. |
| TensorListSetItem | |
| TensorListSetItem.Options | Optional attributes for TensorListSetItem |
| TensorListSplit | Splits a tensor into a list. |
| TensorListStack <T> | Stacks all tensors in the list. |
| TensorListStack.Options | Optional attributes for TensorListStack |
| TensorMapErase | Returns a tensor map with item from given key erased. |
| TensorMapHasKey | Returns whether the given key exists in the map. |
| TensorMapInsert | Returns a map that is the 'input_handle' with the given key-value pair inserted. |
| TensorMapLookup <U> | Returns the value from a given key in a tensor map. |
| TensorMapSize | Returns the number of tensors in the input tensor map. |
| TensorMapStackKeys <T> | Returns a Tensor stack of all keys in a tensor map. |
| Tensors | Type-safe factory methods for creating Tensor objects. |
| TensorScatterAdd <T> | Adds sparse `updates` to an existing tensor according to `indices`. |
| TensorScatterMax <T> | Apply a sparse update to a tensor taking the element-wise maximum. |
| TensorScatterMin <T> | |
| TensorScatterSub <T> | Subtracts sparse `updates` from an existing tensor according to `indices`. |
| TensorScatterUpdate <T> | Scatter `updates` into an existing tensor according to `indices`. |
| TensorStridedSliceUpdate <T> | Assign `value` to the sliced l-value reference of `input`. |
| TensorStridedSliceUpdate.Options | Optional attributes for TensorStridedSliceUpdate |
| TFRecordDatasetV2 | Creates a dataset that emits the records from one or more TFRecord files. |
| TFRecordDatasetV2.Options | Optional attributes for TFRecordDatasetV2 |
| ThreadPoolDataset | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
| ThreadPoolHandle | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
| ThreadPoolHandle.Options | Optional attributes for ThreadPoolHandle |
| Tile <T> | Constructs a tensor by tiling a given tensor. |
| Horodatage | Provides the time since epoch in seconds. |
| ToBool | Converts a tensor to a scalar predicate. |
| TopKUnique | Returns the TopK unique values in the array in sorted order. |
| TopKWithUnique | Returns the TopK values in the array in sorted order. |
| TPUAnnotateTensorsWithDynamicShape | |
| TPUCompilationResult | Returns the result of a TPU compilation. |
| TPUCompileSucceededAssert | Asserts that compilation succeeded. |
| TPUCopyWithDynamicShape | Op that copies host tensor to device with dynamic shape support. |
| TPUEmbeddingActivations | An op enabling differentiation of TPU Embeddings. |
| TPUExecute | Op that loads and executes a TPU program on a TPU device. |
| TPUExecuteAndUpdateVariables | Op that executes a program with optional in-place variable updates. |
| TpuHandleToProtoKey | Converts XRT's uid handles to TensorFlow-friendly input format. |
| TPUOrdinalSelector | A TPU core selector Op. |
| TPUPartitionedInput <T> | An op that groups a list of partitioned inputs together. |
| TPUPartitionedInput.Options | Optional attributes for TPUPartitionedInput |
| TPUPartitionedInputV2 <T> | An op that groups a list of partitioned inputs together. |
| TPUPartitionedInputV2.Options | Optional attributes for TPUPartitionedInputV2 |
| TPUPartitionedOutput <T> | An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation. |
| TPUPartitionedOutput.Options | Optional attributes for TPUPartitionedOutput |
| TPUPartitionedOutputV2 <T> | An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation. |
| TPUReplicatedInput <T> | Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation. |
| TPUReplicatedInput.Options | Optional attributes for TPUReplicatedInput |
| TPUReplicatedOutput <T> | Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation. |
| TPUReplicateMetadata | Metadata indicating how the TPU computation should be replicated. |
| TPUReplicateMetadata.Options | Optional attributes for TPUReplicateMetadata |
| TPUReshardVariables | Op that reshards on-device TPU variables to specified state. |
| TPURoundRobin | Round-robin load balancing on TPU cores. |
| TridiagonalMatMul <T> | Calculate product with tridiagonal matrix. |
| TridiagonalSolve <T> | Solves tridiagonal systems of equations. |
| TridiagonalSolve.Options | Optional attributes for TridiagonalSolve |
U
| UInt8 | Represents an 8-bit unsigned integer. |
| Unbatch <T> | Reverses the operation of Batch for a single output Tensor. |
| Unbatch.Options | Optional attributes for Unbatch |
| UnbatchGrad <T> | Gradient of Unbatch. |
| UnbatchGrad.Options | Optional attributes for UnbatchGrad |
| UncompressElement | Uncompresses a compressed dataset element. |
| UnicodeDecode <T extends Number> | Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points. |
| UnicodeDecode.Options | Optional attributes for UnicodeDecode |
| UnicodeEncode | Encode a tensor of ints into unicode strings. |
| UnicodeEncode.Options | Optional attributes for UnicodeEncode |
| UniformDequantize <U extends Number> | Perform dequantization on the quantized Tensor `input`. |
| UniformDequantize.Options | Optional attributes for UniformDequantize |
| UniformQuantize <U> | Perform quantization on Tensor `input`. |
| UniformQuantize.Options | Optional attributes for UniformQuantize |
| UniformQuantizedAdd <T> | Perform quantized add of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`. |
| UniformQuantizedAdd.Options | Optional attributes for UniformQuantizedAdd |
| UniformQuantizedClipByValue <T> | Perform clip by value on the quantized Tensor `operand`. |
| UniformQuantizedClipByValue.Options | Optional attributes for UniformQuantizedClipByValue |
| UniformQuantizedConvolution <U> | Perform quantized convolution of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
| UniformQuantizedConvolution.Options | Optional attributes for UniformQuantizedConvolution |
| UniformQuantizedConvolutionHybrid <V extends Number> | Perform hybrid quantized convolution of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
| UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | Optional attributes for UniformQuantizedConvolutionHybrid |
| UniformQuantizedDot <U> | Perform quantized dot of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`. |
| UniformQuantizedDot.Options | Optional attributes for UniformQuantizedDot |
| UniformQuantizedDotHybrid <V extends Number> | Perform hybrid quantized dot of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
| UniformQuantizedDotHybrid.Options | Optional attributes for UniformQuantizedDotHybrid |
| UniformRequantize <U> | Given quantized tensor `input`, requantize it with new quantization parameters. |
| UniformRequantize.Options | Optional attributes for UniformRequantize |
| Unique <T, V extends Number> | Finds unique elements along an axis of a tensor. |
| UniqueDataset | Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`. |
| UniqueDataset.Options | Optional attributes for UniqueDataset |
| UniqueWithCounts <T, V extends Number> | Finds unique elements along an axis of a tensor. |
| UnravelIndex <T extends Number> | Converts an array of flat indices into a tuple of coordinate arrays. |
| UnsortedSegmentJoin | |
| UnsortedSegmentJoin.Options | Optional attributes for UnsortedSegmentJoin |
| Unstack <T> | Unpacks a given dimension of a rank-`R` tensor into `num` rank-`(R-1)` tensors. |
| Unstack.Options | Optional attributes for Unstack |
| Unstage | Op is similar to a lightweight Dequeue. |
| Unstage.Options | Optional attributes for Unstage |
| UnwrapDatasetVariant | |
| UpperBound <U extends Number> | Applies upper_bound(sorted_search_values, values) along each row. |
V
| VarHandleOp | Creates a handle to a Variable resource. |
| VarHandleOp.Options | Optional attributes for VarHandleOp |
| Variable <T> | Holds state in the form of a tensor that persists across steps. |
| Variable.Options | Optional attributes for Variable |
| VariableShape <T extends Number> | Returns the shape of the variable pointed to by `resource`. |
| VarIsInitializedOp | Checks whether a resource handle-based variable has been initialized. |
W
| Où | Returns locations of nonzero / true values in a tensor. |
| Where3 <T> | Selects elements from `x` or `y`, depending on `condition`. |
| WindowOp | |
| WorkerHeartbeat | Worker heartbeat op. |
| WrapDatasetVariant | |
| WriteRawProtoSummary | Writes a serialized proto summary. |
X
Z
| Zeros <T> | An operator creating a constant initialized with zeros of the shape given by `dims`. |
| ZerosLike <T> | Returns a tensor of zeros with the same shape and type as x. |