A
| Anulować | Zgłoś wyjątek, aby przerwać proces po wywołaniu. |
| Przerwij.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla Abort |
| Wszystko | Oblicza „logiczne i” elementów w wymiarach tensora. |
| Wszystkie.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla All |
| WszystkoDo Wszystkich <T> | Opcja wymiany danych pomiędzy replikami TPU. |
| Anonimowa tabela Hash | Tworzy niezainicjowaną anonimową tabelę skrótów. |
| AnonimowyIteratorV2 | Kontener dla zasobu iteratora. |
| AnonimowyIteratorV3 | Kontener dla zasobu iteratora. |
| Anonimowa pamięć podręczna | |
| AnonimowyMultiDeviceIterator | Kontener dla zasobu iteratora obsługującego wiele urządzeń. |
| AnonimowyMultiDeviceIteratorV3 | Kontener dla zasobu iteratora obsługującego wiele urządzeń. |
| AnonymousMutableDenseHashTable | Tworzy pustą anonimową, zmienną tabelę skrótów, która używa tensorów jako magazynu zapasowego. |
| AnonymousMutableDenseHashTable.Options | Opcjonalne atrybuty dla AnonymousMutableDenseHashTable |
| AnonimowyMutableHashTable | Tworzy pustą anonimową, zmienną tabelę skrótów. |
| AnonymousMutableHashTableOfTensors | Tworzy pustą anonimową, zmienną tabelę mieszania wartości wektorowych. |
| AnonymousMutableHashTableOfTensors.Options | Opcjonalne atrybuty dla AnonymousMutableHashTableOfTensors |
| Anonimowy generator losowych nasion | |
| Anonimowy generator nasion | |
| Każdy | Oblicza „logiczne lub” elementów w wymiarach tensora. |
| Dowolne.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla Any |
| ZastosujAdagradV2 <T> | Zaktualizuj „*var” zgodnie ze schematem adagrad. |
| ZastosujAdagradV2.Opcje | Opcjonalne atrybuty ApplyAdagradV2 |
| OkołoTopK <T rozszerza liczbę> | Zwraca wartości min/max k i ich indeksy argumentu wejściowego w przybliżony sposób. |
| OkołoTopK.Opcji | Opcjonalne atrybuty dla ApproxTopK |
| Zestaw danych AssertCardinality | |
| AssertNextDataset | Transformacja, która stwierdza, które transformacje nastąpią później. |
| AssertPrevZestaw danych | Transformacja potwierdzająca, które transformacje miały miejsce wcześniej. |
| Twierdź to | Stwierdza, że podany warunek jest prawdziwy. |
| Potwierdź to. Opcje | Opcjonalne atrybuty AssertThat |
| Przypisz <T> | Zaktualizuj „ref”, przypisując mu „wartość”. |
| Przypisz.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla Assign |
| PrzypiszDodaj <T> | Zaktualizuj „ref”, dodając do niego „wartość”. |
| PrzypiszDodaj.Opcje | Opcjonalne atrybuty AssignAdd |
| PrzypiszDodajZmiennąOp | Dodaje wartość do bieżącej wartości zmiennej. |
| Przypisz sub <T> | Zaktualizuj „ref”, odejmując od niego „wartość”. |
| Przypisz opcje podrzędne | Opcjonalne atrybuty dla AssignSub |
| Przypisz podzmiennąOp | Odejmuje wartość od bieżącej wartości zmiennej. |
| Przypisz zmiennąOp | Przypisuje nową wartość do zmiennej. |
| Przypisz zmienneopcje | Opcjonalne atrybuty dla AssignVariableOp |
| Przypisz zmiennąXlaConcatND | Łączy tensor wejściowy we wszystkich wymiarach. |
| Przypisz zmiennąXlaConcatND.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla AssignVariableXlaConcatND |
| Zestaw danych AutoShard | Tworzy zestaw danych, który dzieli wejściowy zestaw danych. |
| Opcje AutoShardDataset | Opcjonalne atrybuty dla AutoShardDataset |
B
| BandedTriangularSolve <T> | |
| BandedTriangularSolve.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla BandedTriangularSolve |
| Bariera | Definiuje barierę, która utrzymuje się w przypadku różnych wykonań wykresów. |
| Bariera.Opcje | Opcjonalne atrybuty Barrier |
| BarieraZamknij | Zamyka zadaną barierę. |
| BarieraZamknij.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla BarrierClose |
| BarieraNiekompletnyRozmiar | Oblicza liczbę niekompletnych elementów w danej barierze. |
| BarieraWstawWiele | Dla każdego klucza przypisuje odpowiednią wartość do określonego komponentu. |
| Rozmiar bariery gotowy | Oblicza liczbę kompletnych elementów w danej barierze. |
| BarieraTakeMany | Pobiera z bariery zadaną liczbę ukończonych elementów. |
| BarieraTakeMany.Options | Opcjonalne atrybuty dla BarrierTakeMany |
| Seria | Grupuje wszystkie tensory wejściowe w sposób niedeterministyczny. |
| Opcje partii | Opcjonalne atrybuty dla Batch |
| BatchMatMulV2 <T> | Mnoży wycinki dwóch tensorów w partiach. |
| Opcje BatchMatMulV2 | Opcjonalne atrybuty dla BatchMatMulV2 |
| BatchMatMulV3 <V> | Mnoży wycinki dwóch tensorów w partiach. |
| Opcje BatchMatMulV3 | Opcjonalne atrybuty dla BatchMatMulV3 |
| BatchToSpace <T> | BatchToSpace dla tensorów 4-D typu T. |
| BatchToSpaceNd <T> | BatchToSpace dla tensorów ND typu T. |
| BesselI0 <T rozszerza numer> | |
| BesselI1 <T rozszerza numer> | |
| BesselJ0 <T rozszerza numer> | |
| BesselJ1 <T rozszerza numer> | |
| BesselK0 <T rozszerza numer> | |
| BesselK0e <T rozszerza numer> | |
| BesselK1 <T rozszerza numer> | |
| BesselK1e <T rozszerza numer> | |
| BesselY0 <T numer rozszerzenia> | |
| BesselY1 <T rozszerza numer> | |
| Transmisja bitowa <U> | Przesyła bitcast tensora z jednego typu na inny bez kopiowania danych. |
| BlockLSTM <T rozszerza numer> | Oblicza propagację komórki LSTM do przodu dla wszystkich kroków czasowych. |
| Opcje blokuLSTM | Opcjonalne atrybuty dla BlockLSTM |
| BlockLSTMGrad <T rozszerza numer> | Oblicza propagację wsteczną komórki LSTM dla całej sekwencji czasowej. |
| BlockLSTMGradV2 <T rozszerza numer> | Oblicza propagację wsteczną komórki LSTM dla całej sekwencji czasowej. |
| BlockLSTMV2 <T rozszerza numer> | Oblicza propagację komórki LSTM do przodu dla wszystkich kroków czasowych. |
| Opcje blokuLSTMV2 | Opcjonalne atrybuty dla BlockLSTMV2 |
| BoostedTreesAggregateStats | Agreguje podsumowanie zgromadzonych statystyk dla partii. |
| Wzmocnione Drzewa Łyżką | Bucketyzuj każdą funkcję w oparciu o granice segmentów. |
| WzmocnioneDrzewaObliczNajlepsząFunkcjęPodziel | Oblicza zyski dla każdej cechy i zwraca najlepszą możliwą informację o podziale dla tej cechy. |
| BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit |
| WzmocnioneDrzewaObliczNajlepsząFunkcjęSplitV2 | Oblicza zyski dla każdej cechy i zwraca najlepszą możliwą informację o podziale dla każdego węzła. |
| Wzmocnione drzewaOblicz najlepsze zyski na funkcję | Oblicza zyski dla każdej cechy i zwraca najlepszą możliwą informację o podziale dla tej cechy. |
| Odchylenie BoostedTreesCenter | Oblicza wartość priorytetową na podstawie danych szkoleniowych (odchylenie) i wypełnia pierwszy węzeł wartościami logitowymi. |
| BoostedTreesCreateEnsemble | Tworzy model zespołu drzewa i zwraca do niego uchwyt. |
| BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | Utwórz zasób dla strumieni kwantylowych. |
| BoostedTreesCreateQuantileStreamResource.Options | Opcjonalne atrybuty dla BoostedTreesCreateQuantileStreamResource |
| BoostedTreesDeserializeEnsemble | Deserializuje serializowaną konfigurację zespołu drzewa i zastępuje bieżące drzewo ensemble. |
| BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | Tworzy dojście do BoostedTreesEnsembleResource |
| Opcje BoostedTreesEnsembleResourceHandleOptions | Opcjonalne atrybuty dla BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp |
| Wyniki BoostedTreesExampleDebugOutputs | Wyniki debugowania/interpretacji modelu dla każdego przykładu. |
| BoostedTreesFlushQuantilePodsumowania | Opróżnij podsumowania kwantyli z każdego zasobu strumienia kwantyli. |
| BoostedTreesGetEnsembleStates | Pobiera żeton zasobu zespołu drzew, liczbę drzew i statystyki wzrostu. |
| BoostedTreesMakeQuantilePodsumowania | Tworzy podsumowanie kwantyli dla partii. |
| Podsumowanie BoostedTreesMakeStats | Tworzy podsumowanie zgromadzonych statystyk dla partii. |
| Wzmocnione drzewaPrzewidywanie | Uruchamia wiele predyktorów zespołu regresji addytywnej na instancjach wejściowych i oblicza logity. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | Dodaj podsumowania kwantyli do każdego zasobu strumienia kwantyli. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserializuj | Deserializuj granice segmentów i gotową flagę do bieżącego QuantileAccumulator. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | Opróżnij podsumowania zasobu strumienia kwantylowego. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | Wygeneruj granice segmentów dla każdego obiektu na podstawie skumulowanych podsumowań. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | Tworzy dojście do BoostedTreesQuantileStreamResource. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOptions | Opcjonalne atrybuty dla BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp |
| BoostedTreesSerializeEnsemble | Serializuje zespół drzewa do proto. |
| BoostedTreesSparseAgregateStats | Agreguje podsumowanie zgromadzonych statystyk dla partii. |
| WzmocnioneDrzewaRzadkieObliczNajlepszeFeaturePodziel | Oblicza zyski dla każdej cechy i zwraca najlepszą możliwą informację o podziale dla tej cechy. |
| BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit |
| BoostedTreesTrainingPredict | Uruchamia wiele predyktorów zespołu regresji addytywnej na instancjach wejściowych i oblicza aktualizację buforowanych danych logicznych. |
| Zestaw BoostedTreesUpdate | Aktualizuje zespół drzew poprzez dodanie warstwy do ostatniego rosnącego drzewa lub zakładając nowe drzewo. |
| BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | Aktualizuje zespół drzew, dodając warstwę do ostatniego uprawianego drzewa lub zakładając nowe drzewo. |
| Opcje BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | Opcjonalne atrybuty dla BoostedTreesUpdateEnsembleV2 |
| BroadcastDynamicShape <T rozszerza numer> | Zwróć kształt s0 op s1 za pomocą transmisji. |
| BroadcastGradientArgs <T rozszerza numer> | Zwróć wskaźniki redukcji do obliczenia gradientów s0 op s1 z rozgłoszeniem. |
| Transmisja do <T> | Rozgłaszaj tablicę dla zgodnego kształtu. |
| Wiadro | Podział danych wejściowych na podstawie „granic”. |
C
| CacheDatasetV2 | |
| Opcje pamięci podręcznejDatasetV2 | Opcjonalne atrybuty dla CacheDatasetV2 |
| CheckNumericsV2 <T rozszerza numer> | Sprawdza tensor dla wartości NaN, -Inf i +Inf. |
| Wybierz najszybszy zbiór danych | |
| ClipByValue <T> | Przycina wartości tensora do określonej wartości minimalnej i maksymalnej. |
| SortujTPUEembeddingMemory | Operacja, która łączy protosy konfiguracji pamięci zakodowanej w postaci ciągów znaków ze wszystkich hostów. |
| CollectiveAllToAllV2 <T rozszerza numer> | Wzajemnie wymienia wiele tensorów tego samego typu i kształtu. |
| Opcje zbiorczeAllToAllV2 | Opcjonalne atrybuty dla CollectiveAllToAllV2 |
| CollectiveAllToAllV3 <T rozszerza numer> | Wzajemnie wymienia wiele tensorów tego samego typu i kształtu. |
| Opcje zbiorczeAllToAllV3 | Opcjonalne atrybuty dla CollectiveAllToAllV3 |
| CollectiveAssignGroupV2 | Przypisz klucze grupowe na podstawie przypisania do grupy. |
| CollectiveBcastRecvV2 <U> | Odbiera wartość tensora transmitowaną z innego urządzenia. |
| Opcje CollectiveBcastRecvV2 | Opcjonalne atrybuty dla CollectiveBcastRecvV2 |
| CollectiveBcastSendV2 <T> | Rozgłasza wartość tensora do jednego lub większej liczby innych urządzeń. |
| Opcje CollectiveBcastSendV2 | Opcjonalne atrybuty dla CollectiveBcastSendV2 |
| CollectiveGather <T rozszerza numer> | Wzajemnie gromadzi wiele tensorów tego samego typu i kształtu. |
| Opcje CollectiveGather | Opcjonalne atrybuty CollectiveGather |
| CollectiveGatherV2 <T rozszerza numer> | Wzajemnie gromadzi wiele tensorów tego samego typu i kształtu. |
| Opcje CollectiveGatherV2 | Opcjonalne atrybuty dla CollectiveGatherV2 |
| CollectiveInitializeCommunicator | Inicjuje grupę dla operacji zbiorowych. |
| CollectiveInitializeCommunicator.Opcje | Opcjonalne atrybuty CollectiveInitializeCommunicator |
| Zbiorowe Permute <T> | Opcja umożliwiająca permutację tensorów w replikowanych instancjach TPU. |
| CollectiveReduceScatterV2 <T rozszerza numer> | Wzajemnie redukuje wiele tensorów tego samego typu i kształtu oraz rozprasza wynik. |
| Opcje zbiorczeReduceScatterV2 | Opcjonalne atrybuty dla CollectiveReduceScatterV2 |
| CollectiveReduceV2 <T rozszerza numer> | Wzajemnie redukuje wiele tensorów tego samego typu i kształtu. |
| Opcje zbiorczeReduceV2 | Opcjonalne atrybuty dla CollectiveReduceV2 |
| CollectiveReduceV3 <T rozszerza numer> | Wzajemnie redukuje wiele tensorów tego samego typu i kształtu. |
| Opcje zbiorczeReduceV3 | Opcjonalne atrybuty dla CollectiveReduceV3 |
| Połączone tłumienie inne niż maksymalne | Chciwie wybiera podzbiór obwiedni w malejącej kolejności punktów, Ta operacja wykonuje non_max_suppression na wejściach na partię, we wszystkich klasach. |
| Opcje łączoneNonMaxSuppression | Opcjonalne atrybuty dla CombinedNonMaxSuppression |
| CompositeTensorVariantFromComponents | Koduje wartość „ExtensionType” w „wariantowym” tensorze skalarnym. |
| CompositeTensorVariantToComponents | Dekoduje tensor skalarny „wariantu” na wartość „ExtensionType”. |
| Kompresuj element | Kompresuje element zestawu danych. |
| Oblicz rozmiar partii | Oblicza statyczny rozmiar partii zestawu danych bez częściowych partii. |
| ObliczDedupDataSize | Operacja oblicza rozmiar danych deduplikacyjnych z rdzenia osadzającego i zwraca zaktualizowaną konfigurację. |
| ComputeDedupDataTupleMask | Operacja oblicza maskę krotki danych deduplikacyjnych z rdzenia osadzającego. |
| Połącz <T> | Łączy tensory wzdłuż jednego wymiaru. |
| Skonfiguruj i zainicjujGlobalTPU | Operacja konfigurująca scentralizowane struktury rozproszonego systemu TPU. |
| ConfigureAndInitializeGlobalTPU.Options | Opcjonalne atrybuty dla ConfigureAndInitializeGlobalTPU |
| Skonfiguruj rozproszonyTPU | Konfiguruje scentralizowane struktury dla rozproszonego systemu TPU. |
| Skonfiguruj opcje rozproszonegoTPU | Opcjonalne atrybuty dla ConfigureDistributedTPU |
| Skonfiguruj osadzanie TPU | Konfiguruje osadzanie TPU w rozproszonym systemie TPU. |
| SkonfigurujTPUEmbeddingHost | Operacja konfigurująca oprogramowanie TPUEmbedding na hoście. |
| SkonfigurujTPUEmbeddingMemory | Operacja konfigurująca oprogramowanie TPUEmbedding na hoście. |
| PołączTPUEembeddingHosty | Operacja konfigurująca komunikację pomiędzy instancjami oprogramowania hosta TPUEmbedding po wywołaniu ConfigureTPUEmbeddingHost na każdym hoście. |
| Stała <T> | Operator generujący wartość stałą. |
| Zużyj MutexLock | Ta operacja wykorzystuje blokadę utworzoną przez `MutexLock`. |
| Wyzwalacz kontrolny | Nic nie robi. |
| Konw. <T rozszerza liczbę> | Oblicza splot ND przy danych tensorach (N+1+batch_dims)-D „input” i (N+2)-D „filter”. |
| Opcje konw | Opcjonalne atrybuty Conv |
| Conv2DBackpropFilterV2 <T rozszerza numer> | Oblicza gradienty splotu względem filtra. |
| Opcje Conv2DBackpropFilterV2 | Opcjonalne atrybuty dla Conv2DBackpropFilterV2 |
| Conv2DBackpropInputV2 <T rozszerza numer> | Oblicza gradienty splotu w odniesieniu do danych wejściowych. |
| Opcje Conv2DBackpropInputV2 | Opcjonalne atrybuty dla Conv2DBackpropInputV2 |
| ConvertToCooTensor | |
| Skopiuj <T> | Skopiuj tensor z CPU-to-CPU lub GPU-to-GPU. |
| Kopiuj.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla Copy |
| KopiujHost <T> | Skopiuj tensor do hosta. |
| Opcje kopiowania hosta | Opcjonalne atrybuty dla CopyHost |
| Kopiuj do siatki <T> | |
| Kopiuj do siatkiGrad <T> | |
| CountUpTo <T rozszerza numer> | Zwiększa „ref”, aż osiągnie „limit”. |
| CrossReplicaSum <T rozszerza numer> | Opcja sumowania danych wejściowych z replikowanych instancji TPU. |
| Składniki CSRSparseMatrix <T> | Odczytuje komponenty CSR w „indeksie” partii. |
| CSRSparseMatrixToDense <T> | Konwertuj (prawdopodobnie wsadową) CSRSparseMatrix na gęstą. |
| CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> | Konwertuje (prawdopodobnie wsadową) CSRSparesMatrix na SparseTensor. |
| Zbiór danych CSV | |
| CSVDatasetV2 | |
| CTCLossV2 | Oblicza stratę CTC (prawdopodobieństwo logarytmiczne) dla każdego wpisu partii. |
| Opcje CTCLossV2 | Opcjonalne atrybuty dla CTCLossV2 |
| CudnnRNNBackpropV3 <T rozszerza numer> | Stopień podparcia CudnnRNNV3. |
| CudnnRNNBackpropV3.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla CudnnRNNBackpropV3 |
| CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T rozszerza numer> | Konwertuje parametry CudnnRNN z postaci kanonicznej do postaci użytkowej. |
| CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla CudnnRNNCanonicalToParamsV2 |
| CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T rozszerza numer> | Pobiera parametry CudnnRNN w formie kanonicznej. |
| CudnnRNNParamsToCanonicalV2.Opcje | Opcjonalne atrybuty CudnnRNNParamsToCanonicalV2 |
| CudnnRNNV3 <T numer rozszerzenia> | RNN wspierany przez cuDNN. |
| CudnnRNNV3.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla CudnnRNNV3 |
| CumulativeLogsumexp <T rozszerza liczbę> | Oblicz skumulowany iloczyn tensora „x” wzdłuż „osi”. |
| Opcje zbiorczelogsumexp | Opcjonalne atrybuty dla CumulativeLogsumexp |
D
| Zbiór danych DataService | Tworzy zestaw danych, który odczytuje dane z usługi tf.data. |
| DataServiceDataset.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla DataServiceDataset |
| DataServiceDatasetV2 | Tworzy zestaw danych, który odczytuje dane z usługi tf.data. |
| Opcje DataServiceDatasetV2 | Opcjonalne atrybuty dla DataServiceDatasetV2 |
| Zbiór danychKardynalność | Zwraca liczność `zestawu_danych_wejściowych`. |
| Zestaw danychCardinality.Options | Opcjonalne atrybuty dla DatasetCardinality |
| Zbiór danych z wykresu | Tworzy zbiór danych na podstawie podanego `graph_def`. |
| Zestaw danychToGraphV2 | Zwraca serializowany GraphDef reprezentujący „zestaw_danych_wejściowych”. |
| Opcje DatasetToGraphV2 | Opcjonalne atrybuty dla DatasetToGraphV2 |
| Typ danych | Reprezentuje typ elementów w Tensor jako wyliczenie. |
| Dawn <T rozszerza numer> | |
| DebugGradientIdentity <T> | Opcja tożsamości do debugowania gradientowego. |
| DebugGradientRefIdentity <T> | Opcja tożsamości do debugowania gradientowego. |
| Tożsamość debugowania <T> | Zapewnia mapowanie tożsamości tensora wejściowego innego niż Ref na potrzeby debugowania. |
| DebugIdentity.Options | Opcjonalne atrybuty DebugIdentity |
| DebugIdentityV2 <T> | Debugowanie tożsamości V2 op. |
| Opcje DebugIdentityV2 | Opcjonalne atrybuty dla DebugIdentityV2 |
| DebugIdentityV3 <T> | Zapewnia mapowanie tożsamości tensora wejściowego innego niż Ref na potrzeby debugowania. |
| Opcje DebugIdentityV3 | Opcjonalne atrybuty dla DebugIdentityV3 |
| DebugujNanCount | Debugowanie licznika wartości NaN Op. |
| Opcje debugowaniaNanCount | Opcjonalne atrybuty dla DebugNanCount |
| Podsumowanie debugowania numerycznego | Debugowanie podsumowania numerycznego op. |
| Opcje debugowaniaNumericSummary | Opcjonalne atrybuty dla DebugNumericSummary |
| DebugNumericSummaryV2 <U rozszerza numer> | Podsumowanie numeryczne debugowania V2 Op. |
| Opcje DebugNumericSummaryV2 | Opcjonalne atrybuty dla DebugNumericSummaryV2 |
| Dekoduj obraz <T rozszerza numer> | Funkcja dla decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg i decode_png. |
| Opcje dekodowania obrazu | Opcjonalne atrybuty dla DecodeImage |
| DecodePaddedRaw <T rozszerza numer> | Reinterpretuj bajty ciągu jako wektor liczb. |
| Opcje DecodePaddedRaw | Opcjonalne atrybuty dla DecodePaddedRaw |
| DekodujProto | Operacja wyodrębnia pola z serializowanego protokołu buforującego wiadomość do tensorów. |
| Opcje dekodowania proto | Opcjonalne atrybuty dla DecodeProto |
| DeepCopy <T> | Tworzy kopię `x`. |
| UsuńIterator | Kontener dla zasobu iteratora. |
| Usuń pamięć podręczną | |
| UsuńMultiDeviceIterator | Kontener dla zasobu iteratora. |
| Usuń RandomSeedGenerator | |
| Usuń generator nasion | |
| UsuńSessionTensor | Usuń tensor określony przez jego uchwyt w sesji. |
| DenseBincount <U rozszerza numer> | Zlicza liczbę wystąpień każdej wartości w tablicy liczb całkowitych. |
| Opcje DenseBincount | Opcjonalne atrybuty dla DenseBincount |
| DenseCountSparseOutput <Numer rozszerzenia U> | Wykonuje zliczanie binarnego sygnału wyjściowego rzadkiego dla wejścia tf.tensor. |
| DenseCountSparseOutput.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla DenseCountSparseOutput |
| DenseToCSRSparseMatrix | Konwertuje gęsty tensor na (prawdopodobnie wsadowy) CSRSparseMatrix. |
| Zniszcz zasóbOp | Usuwa zasób określony przez uchwyt. |
| Zniszcz opcje opcji zasobów | Opcjonalne atrybuty dla DestroyResourceOp |
| Zniszcz zmienną tymczasową <T> | Niszczy zmienną tymczasową i zwraca jej wartość końcową. |
| Indeks urządzenia | Zwróć indeks urządzenia, na którym działa operacja. |
| DirectedInterleaveDataset | Zamiennik `InterleaveDataset` na ustalonej liście `N` zestawów danych. |
| DirectedInterleaveDataset.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla DirectedInterleaveDataset |
| Wyłącz opcję „CopyOnRead”. | Wyłącza tryb kopiowania przy czytaniu. |
| RozproszoneZapisywanie | |
| Opcje rozproszonego zapisu | Opcjonalne atrybuty DistributedSave |
| DrawBoundingBoxesV2 <T rozszerza numer> | Narysuj ramki ograniczające na partii obrazów. |
| DtensorRestoreV2 | |
| DtensorSetGlobalTPUArray | Operacja informująca hosta o globalnych identyfikatorach wszystkich TPU w systemie. |
| Manekinowy licznik iteracji | |
| DummyMemoryCache | |
| Atrapa generatora nasion | |
| DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | Ułatwia przenoszenie kodu korzystającego z funkcji tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
| DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options | Opcjonalne atrybuty dla DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch |
| DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | |
| DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch.Options | Opcjonalne atrybuty dla DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch |
| Partycja dynamiczna <T> | Dzieli „dane” na tensory „liczba_partycji” przy użyciu indeksów z „partycji”. |
| Dynamiczny ścieg <T> | Przeplataj wartości z tensorów „danych” w pojedynczy tensor. |
mi
| Chętna sesja | Środowisko do szybkiego wykonywania operacji TensorFlow. |
| EagerSession.DevicePlacementPolicy | Kontroluje sposób działania, gdy próbujemy wykonać operację na danym urządzeniu, ale na tym urządzeniu nie ma niektórych tensorów wejściowych. |
| EagerSession.Opcje | |
| EagerSession.ResourceCleanupStrategy | Kontroluje sposób czyszczenia zasobów TensorFlow, gdy nie są już potrzebne. |
| Edytuj Odległość | Oblicza (prawdopodobnie znormalizowaną) odległość edycji Levenshteina. |
| Edytuj odległość.Opcje | Opcjonalne atrybuty EditDistance |
| Np. <U> | Oblicza rozkład własny jednej lub większej liczby macierzy kwadratowych. |
| Np. Opcje | Opcjonalne atrybuty dla Eig |
| Einsum <T> | Skrócenie tensora zgodnie z konwencją sumowania Einsteina. |
| Puste <T> | Tworzy tensor o podanym kształcie. |
| Puste.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla Empty |
| Pusta lista Tensorów | Tworzy i zwraca pustą listę tensorów. |
| Pusta mapa Tensora | Tworzy i zwraca pustą mapę tensora. |
| ZakodujProto | Opera serializuje komunikaty protobuf dostarczone w tensorach wejściowych. |
| Opcje EncodeProto | Opcjonalne atrybuty dla EncodeProto |
| KolejkujTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | Ułatwia przenoszenie kodu korzystającego z funkcji tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
| EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options | Opcjonalne atrybuty dla EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch |
| KolejkujTPUEmbeddingBatch | Operacja kolejkująca listę wejściowych tensorów wsadowych do TPUEmbedding. |
| KolejkujTPUEmbeddingBatch.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla EnqueueTPUEmbeddingBatch |
| KolejkujTPUEmbeddingIntegerBatch | Operacja kolejkująca listę wejściowych tensorów wsadowych do TPUEmbedding. |
| KolejkujTPUEmbeddingIntegerBatch.Options | Opcjonalne atrybuty dla EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch |
| KolejkujTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | Ułatwia przenoszenie kodu wykorzystującego funkcję tf.nn.embedding_lookup(). |
| EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch.Options | Opcjonalne atrybuty dla EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch |
| KolejkujTPUEmbeddingSparseBatch | Operacja kolejkująca indeksy wejściowe TPUEmbedding z SparseTensor. |
| KolejkujTPUEmbeddingSparseBatch.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch |
| KolejkujTPUEmbeddingSparseTensorBatch | Ułatwia przenoszenie kodu korzystającego z funkcji tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
| EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch.Options | Opcjonalne atrybuty dla EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch |
| Upewnij się, że kształt <T> | Zapewnia zgodność kształtu tensora z oczekiwanym kształtem. |
| Wpisz <T> | Tworzy lub znajduje ramkę podrzędną i udostępnia ramce podrzędnej „dane”. |
| Wprowadź.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla Enter |
| Erfinv <T rozszerza numer> | |
| Norma Euklidesowa <T> | Oblicza normę euklidesową elementów w różnych wymiarach tensora. |
| Opcje euklidesowej normy | Opcjonalne atrybuty dla EuclideanNorm |
| WykonajTPUEmbeddingPartitioner | Operacja wykonująca partycję TPUEmbedding w konfiguracji centralnej urządzenia i oblicza rozmiar HBM (w bajtach) wymagany do operacji TPUEmbedding. |
| Środowisko wykonania | Definiuje środowisko do tworzenia i wykonywania Operation TensorFlow s. |
| Wyjdź z <T> | Wychodzi z bieżącej ramki do jej ramki nadrzędnej. |
| RozwińWymiary <T> | Wstawia wymiar 1 do kształtu tensora. |
| Eksperymentalny zestaw danych AutoShard | Tworzy zestaw danych, który dzieli wejściowy zestaw danych. |
| Eksperymentalny zestaw danych AutoShardDataset. Opcje | Opcjonalne atrybuty dla ExperimentalAutoShardDataset |
| ExperimentalBytesProducedStatsDataset | Rejestruje rozmiar w bajtach każdego elementu `input_dataset` w StatsAggregator. |
| EksperymentalneWybierz najszybszy zestaw danych | |
| Eksperymentalny zbiór danych Kardynalność | Zwraca liczność `zestawu_danych_wejściowych`. |
| Eksperymentalny zestaw danych do TFRecord | Zapisuje dany zestaw danych do danego pliku przy użyciu formatu TFRecord. |
| Zestaw danych eksperymentalnychDenseToSparseBatchDataset | Tworzy zestaw danych, który grupuje elementy wejściowe w SparseTensor. |
| Zestaw danych eksperymentalnychLatencyStats | Rejestruje opóźnienie tworzenia elementów „input_dataset” w StatsAggregator. |
| Eksperymentalny zestaw danych MatchingFiles | |
| EksperymentalnyMaxIntraOpParallelismDataset | Tworzy zestaw danych, który zastępuje maksymalną równoległość wewnątrz operacji. |
| EksperymentalnyParseExampleDataset | Przekształca `input_dataset` zawierający protos `Example` jako wektory DT_STRING w zbiór danych obiektów `Tensor` lub `SparseTensor` reprezentujących przeanalizowane cechy. |
| ExperimentalParseExampleDataset.Options | Opcjonalne atrybuty dla ExperimentalParseExampleDataset |
| Eksperymentalny zestaw danych PrivateThreadPool | Tworzy zestaw danych, który używa niestandardowej puli wątków do obliczenia „zestawu_danych_wejściowych”. |
| Eksperymentalny losowy zestaw danych | Tworzy zestaw danych, który zwraca liczby pseudolosowe. |
| Eksperymentalny zestaw danych Rebatch | Tworzy zestaw danych, który zmienia rozmiar partii. |
| Eksperymentalny zestaw danych Rebatch. Opcje | Opcjonalne atrybuty dla ExperimentalRebatchDataset |
| ExperimentalSetStatsAggregatorDataset | |
| Eksperymentalny zestaw danych SlidingWindow | Tworzy zestaw danych, który przechodzi przez przesuwane okno nad `input_dataset`. |
| Eksperymentalny zestaw danych Sql | Tworzy zestaw danych, który wykonuje zapytanie SQL i emituje wiersze zestawu wyników. |
| ExperimentalStatsAggregatorHandle | Tworzy zasób menedżera statystyk. |
| ExperimentalStatsAggregatorHandle.Options | Opcjonalne atrybuty dla ExperimentalStatsAggregatorHandle |
| Podsumowanie agregatora statystyk eksperymentalnych | Tworzy podsumowanie wszelkich statystyk zarejestrowanych przez danego menedżera statystyk. |
| Eksperymentalny zestaw danych Unbatch | Zbiór danych, który dzieli elementy wejściowe na wiele elementów. |
| Expint <T rozszerza numer> | |
| WyodrębnijGlimpseV2 | Wyodrębnia rzut oka z tensora wejściowego. |
| Wyodrębnij opcje GlimpseV2 | Opcjonalne atrybuty dla ExtractGlimpseV2 |
| Wyodrębnij poprawki woluminów <T rozszerza numer> | Wyodrębnij „łatki” z „wejściowego” i umieść je w wymiarze wyjściowym „głębokość”. |
F
| FFTND <T> | Szybka transformata Fouriera ND. |
| Konfiguracja zestawu plików | Ustaw konfigurację systemu plików. |
| Wypełnij <U> | Tworzy tensor wypełniony wartością skalarną. |
| Sfinalizuj zbiór danych | Tworzy zbiór danych poprzez zastosowanie tf.data.Options do `input_dataset`. |
| Finalizuj zestaw danych.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla FinalizeDataset |
| Sfinalizuj osadzanie TPU | Operacja finalizująca konfigurację TPUEmbedding. |
| Odcisk palca | Generuje wartości odcisków palców. |
| FresnelCos <T rozszerza numer> | |
| FresnelSin <T rozszerza numer> | |
| FusedBatchNormGradV3 <T rozszerza numer, U rozszerza numer> | Gradient do normalizacji wsadowej. |
| Opcje FusedBatchNormGradV3 | Opcjonalne atrybuty dla FusedBatchNormGradV3 |
| FusedBatchNormV3 <T rozszerza numer, U rozszerza numer> | Normalizacja wsadowa. |
| Opcje FusedBatchNormV3 | Opcjonalne atrybuty dla FusedBatchNormV3 |
G
| Zbierz <T> | Zbierz wycinki z osi `params`, `osi` zgodnie z `indeksami`. |
| Zbierz.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla Gather |
| Zbierz <T> | Zbierz wycinki z „params” do Tensora o kształcie określonym przez „indeksy”. |
| Generuj propozycje BoundingBox | Ta operacja tworzy obszar zainteresowań z podanych obwiedni (bbox_deltas) zakodowanych kotwic wrt zgodnie z równaniem 2 w arXiv:1506.01497 Operacja wybiera górne pola punktacji `pre_nms_topn`, dekoduje je w odniesieniu do kotwic, stosuje niemaksymalne tłumienie nakładających się skrzynek o wartości przecięcia przez związek (iou) wyższej niż `nms_threshold`, odrzucając pola, w których krótszy bok jest mniejszy niż ` min_rozmiar`. |
| GenerateBoundingBoxProposals.Options | Opcjonalne atrybuty dla GenerateBoundingBoxProposals |
| PobierzElementAtIndex | Pobiera element o określonym indeksie w zestawie danych. |
| PobierzMinibatchesInCsrWithPhysicalReplica | |
| GetMinibatchSplitsWithPhysicalReplica | |
| PobierzOpcje | Zwraca tf.data.Options dołączone do `input_dataset`. |
| Pobierz uchwyt sesji | Przechowuj tensor wejściowy w stanie bieżącej sesji. |
| GetSessionTensor <T> | Pobierz wartość tensora określoną przez jego uchwyt. |
| Globalny IterId | |
| Gradienty | Dodaje operacje do obliczenia pochodnych cząstkowych sumy y s wrt x s, tj. d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... Jeśli ustawione są wartości |
| Gradienty.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla Gradients |
| Wykres | Wykres przepływu danych reprezentujący obliczenia TensorFlow. |
| Wykres.WhileSubgraphBuilder | Służy do tworzenia instancji klasy abstrakcyjnej, która zastępuje metodę buildSubgraph w celu zbudowania podgrafu warunkowego lub treściowego dla pętli while. |
| GrafOperacja | Implementacja Operation dodana jako węzeł do Graph . |
| Konstruktor operacji graficznych | OperationBuilder do dodawania GraphOperation s do Graph . |
| GRUBlockCell <T rozszerza numer> | Oblicza propagację do przodu komórki GRU dla 1 kroku czasowego. |
| GRUBlockCellGrad <T rozszerza numer> | Oblicza propagację wsteczną komórki GRU dla 1 kroku czasowego. |
| GwarancjaStała <T> | Daje gwarancję środowisku wykonawczemu TF, że tensor wejściowy jest stały. |
H
| Tabela Hash | Tworzy niezainicjowaną tabelę skrótów. |
| HashTable.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla HashTable |
| HistogramFixedWidth <Numer rozszerzenia U> | Zwróć histogram wartości. |
I
| Tożsamość <T> | Zwraca tensor o tym samym kształcie i zawartości co tensor lub wartość wejściowa. |
| TożsamośćN | Zwraca listę tensorów o takich samych kształtach i zawartości jak dane wejściowe tensory. |
| IFFND <T> | Odwrotna szybka transformata Fouriera ND. |
| Ignoruj ErrorsDataset | Tworzy zestaw danych zawierający elementy `input_dataset` ignorując błędy. |
| IgnoreErrorsDataset.Options | Opcjonalne atrybuty dla IgnoreErrorsDataset |
| ImageProjectiveTransformV2 <T rozszerza numer> | Stosuje daną transformację do każdego z obrazów. |
| Opcje obrazuProjectiveTransformV2 | Opcjonalne atrybuty dla ImageProjectiveTransformV2 |
| ImageProjectiveTransformV3 <T numer rozszerzenia> | Stosuje daną transformację do każdego z obrazów. |
| Opcje obrazuProjectiveTransformV3 | Opcjonalne atrybuty dla ImageProjectiveTransformV3 |
| Stała niezmienna <T> | Zwraca niezmienny tensor z obszaru pamięci. |
| Kolejka dosuwu <T> | Opcja zastępcza wartości, która zostanie wprowadzona do obliczeń. |
| PodawanieDequeueTuple | Pobiera wiele wartości z źródła jako krotkę XLA. |
| Kolejka dopływowa | Operacja, która wprowadza do obliczeń pojedynczą wartość Tensora. |
| Opcje kolejki podawania | Opcjonalne atrybuty dla InfeedEnqueue |
| InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer | Operacja kolejkująca wstępnie zlinearyzowany bufor do zasilania TPU. |
| InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer.Options | Opcjonalne atrybuty dla InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer |
| InfeedEnqueueTuple | Podaje do obliczeń wiele wartości Tensora w postaci krotki XLA. |
| InfeedEnqueueTuple.Options | Opcjonalne atrybuty dla InfeedEnqueueTuple |
| Zainicjuj tabelę | Inicjator tabeli, który przyjmuje dwa tensory odpowiednio dla kluczy i wartości. |
| Zainicjuj tabelę z zestawu danych | |
| Zainicjuj tabelę z pliku tekstowego | Inicjuje tabelę z pliku tekstowego. |
| ZainicjujTableFromTextFile.Options | Opcjonalne atrybuty dla InitializeTableFromTextFile |
| W miejscuDodaj <T> | Dodaje v do określonych wierszy x. |
| InplaceSub <T> | Odejmuje „v” od określonych wierszy „x”. |
| InplaceUpdate <T> | Aktualizuje określone wiersze „i” wartościami „v”. |
| IRFFTND <Numer rozszerzający U> | Odwrotność ND, naprawdę szybka transformata Fouriera. |
| IsBoostedTreesEnsembleInitialized | Sprawdza, czy zainicjowano zespół drzewa. |
| IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized | Sprawdza, czy strumień kwantyli został zainicjowany. |
| Regresja izotoniczna <U rozszerza liczbę> | Rozwiązuje serię problemów z regresją izotoniczną. |
| Zainicjowano IsTPUEmbedding | Czy osadzanie TPU jest inicjowane w rozproszonym systemie TPU. |
| IsTPUEmbeddingInitialized.Options | Opcjonalne atrybuty dla IsTPUEmbeddingInitialized |
| IsVariableInitialized | Sprawdza, czy tensor został zainicjowany. |
| IteratorPobierz urządzenie | Zwraca nazwę urządzenia, na którym został umieszczony „zasób”. |
K
| Inicjalizacja KMC2Chain | Zwraca indeks punktu danych, który powinien zostać dodany do zestawu źródłowego. |
| KmeansPlusPlusInicjalizacja | Wybiera num_to_sample wierszy danych wejściowych przy użyciu kryterium KMeans++. |
| KthOrderStatystyka | Oblicza statystykę rzędu K zbioru danych. |
L
| Obraz etykiety | Przykładowe użycie interfejsu API języka Java TensorFlow do etykietowania obrazów przy użyciu wstępnie wyszkolonego modelu. |
| LinSpace <T rozszerza numer> | Generuje wartości w przedziale. |
| ListaZestawDanych | Tworzy zbiór danych, który emituje jeden raz każdy z „tensorów”. |
| ListaZestawDanych.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla ListDataset |
| ListSnapshotChunksDataset | |
| Zbiór danych LMDB | Tworzy zestaw danych, który emituje pary klucz-wartość w jednym lub większej liczbie plików LMDB. |
| Załaduj wszystkie parametry TPUEmbedding | Operacja ładująca parametry optymalizacyjne do pamięci wbudowanej. |
| ZaładujTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Załaduj parametry osadzania Adadelta. |
| ZaładujTPUEmbeddingAdadeltaParameters.Options | Opcjonalne atrybuty dla LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters |
| ZaładujTPUEmbeddingAdagradMomentumParametry | Załaduj parametry osadzania Adagrad Momentum. |
| LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters.Options | Opcjonalne atrybuty dla LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters |
| Załaduj parametryTPUEmbeddingAdagrad | Załaduj parametry osadzania Adagrad. |
| ZaładujTPUEmbeddingAdagradParameters.Options | Opcjonalne atrybuty dla LoadTPUEmbeddingAdagradParameters |
| Loadpuembeddingdamparameters | Załaduj parametry osadzania Adama. |
| LoadPuembeddingDamparameters.options | Opcjonalne atrybuty dla LoadTPUEmbeddingADAMParameters |
| LoadPuembeddingcenteredRMSPROPPARAMETERS | Parametry osadzania RMSProp o obciążeniu. |
| LoadPuembeddingcenteredRMSPROPPARAMETERS.OPtions | Opcjonalne atrybuty dla LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters |
| LoadPuembeddingDingFrequencyestimatorParameters | Parametry osadzania estymatora częstotliwości obciążenia. |
| LoadPuembeddingFrequencyestimatorParameters.Options | Opcjonalne atrybuty dla LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters |
| LoadPuembeddingftrlParameters | Załaduj parametry osadzania ftrl. |
| LoadPuembeddingftrlParameters.Options | Opcjonalne atrybuty dla LoadTPUEmbeddingFTRLParameters |
| LoadPuembeddingMDLadaGradlightparameters | Załaduj parametry osadzania światła ADAGrad MDL. |
| LoadPuembeddingMDLadaGradlightParameters.options | Opcjonalne atrybuty LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters |
| LoadPuembeddingMomentumparameters | Załaduj parametry osadzania pędu. |
| LoadPuembeddingMomentumparameters.options | Opcjonalne atrybuty dla LoadTPUEmbeddingMomentumParameters |
| LoadPuembeddingProximaladagradParameters | Załaduj proksymalne parametry osadzania adagrad. |
| LoadPuembeddingProximaladagradParameters.options | Opcjonalne atrybuty dla LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters |
| LoadPuembeddingProximalyogiparameters | |
| LoadPuembeddingProximalyogiparameters.options | Opcjonalne atrybuty dla LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters |
| LoadPuembeddingrMSPropparameters | Załaduj parametry osadzania RMSProp. |
| LoadPuembeddingrMSPropparameters.options | Opcjonalne atrybuty dla LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters |
| LoadPuembeddingStochastic GradientdescentParameters | Załaduj parametry osadzania SGD. |
| LoadPuembeddingStochastic GradientDescentParameters.Options | Opcjonalne atrybuty dla LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters |
| LookptableExport <T, u> | Wyświetla wszystkie klucze i wartości w tabeli. |
| LookptableFind <u> | Wygląda na klawisze w tabeli, wyświetla odpowiednie wartości. |
| Lookupableimport | Zastępuje zawartość tabeli określonymi klawiszami i wartościami. |
| Lookuptableinsert | Aktualizuje tabelę, aby kojarzyć klucze z wartościami. |
| LookuptableRemove | Usuwa klucze i powiązane wartości z tabeli. |
| LookupleSize | Oblicza liczbę elementów w danej tabeli. |
| Loopcond | Przekazuje wejście do wyjścia. |
| Lowerbound <U rozszerza liczbę> | Appels Lower_Bound (sorted_search_values, wartości) wzdłuż każdego wiersza. |
| LSTMBLOCKCELL <T rozszerza liczbę> | Oblicza propagację komórek LSTM dla 1 kroku czasowego. |
| Lstmblockcell.options | Opcjonalne atrybuty LSTMBlockCell |
| LSTMBLOCKCELLGROD <T rozszerza liczbę> | Oblicza propagację komórki LSTM wstecz dla 1 czasu. |
| Lu <t, rozszerza liczbę> | Oblicza rozkład LU jednej lub więcej macierzy kwadratowych. |
M
| Makeunique | Wykonaj wszystkie elementy w wymiarze innym niż partia unikalne, ale \ „zamknij \” do ich wartość początkowa. |
| MapClear | OP usuwa wszystkie elementy w pojemniku bazowym. |
| MapClear.Options | Opcjonalne atrybuty MapClear |
| MapinCompleteSize | OP zwraca liczbę niekompletnych elementów w bazowym pojemniku. |
| MapinCompleteSize.Options | Opcjonalne atrybuty MapIncompleteSize |
| Mappeek | OP Rzukuje na wartości w określonym kluczu. |
| Mappeek.options | Opcjonalne atrybuty MapPeek |
| Rozmiar mapy | OP zwraca liczbę elementów w bazowym pojemniku. |
| Mapsize.options | Opcjonalne atrybuty do MapSize |
| MAP STAGE | Etap (klucz, wartości) w leżącym u podstaw pojemnika, który zachowuje się jak hashtable. |
| Mapstage.Options | Opcjonalne atrybuty MapStage |
| Mapunstage | OP usuwa i zwraca wartości powiązane z kluczem Z podstawowego pojemnika. |
| Mapunstage.Options | Opcjonalne atrybuty dla MapUnstage |
| Mapunstagenokey | OP usuwa i zwraca losowy (klucz, wartość) Z podstawowego pojemnika. |
| Mapunstagenokey.options | Opcjonalne atrybuty MapUnstageNoKey |
| MatrixDiagpartv2 <T> | Zwraca wieżą przekątną część grubego tensora. |
| MatrixDiagPartv3 <T> | Zwraca wieżą przekątną część grubego tensora. |
| Matrixdiagpartv3.options | Opcjonalne atrybuty MatrixDiagPartV3 |
| MatrixDiagv2 <T> | Zwraca wieściowy tensor przekątny z danymi wiekowymi wartościami przekątnymi. |
| MatrixDiagv3 <T> | Zwraca wieściowy tensor przekątny z danymi wiekowymi wartościami przekątnymi. |
| MatrixDiagv3.options | Opcjonalne atrybuty MatrixDiagV3 |
| MatrixSetDiagv2 <T> | Zwraca partii tensor macierzy z nowymi wieściami przekątnymi. |
| MatrixSetDiagv3 <T> | Zwraca partii tensor macierzy z nowymi wieściami przekątnymi. |
| MatrixSetDiagv3.options | Opcjonalne atrybuty dla MatrixSetDiagV3 |
| Max <T> | Oblicza maksimum elementów w wymiarach tensora. |
| Max.options | Opcjonalne atrybuty dla Max |
| MaxintraOpparallimDataset | Tworzy zestaw danych, który zastępuje maksymalną równoległość wewnątrz op-op. |
| Scal <T> | Przekazuje wartość dostępnego tensora od „wejść” do „wyjściowy”. |
| Scaledupdata | OP łączy elementy tensorów liczb całkowitych i zmiennoprzecinkowych w dane deduplikacyjne jako XLA Tuple. |
| Scalededupdata.options | Opcjonalne atrybuty dla MergeDedupData |
| Min <t> | Oblicza minimum elementów w wymiarach tensora. |
| Min.options | Opcjonalne atrybuty na Min |
| Mirrorpad <T> | Podkłada tensor z lustrzanymi wartościami. |
| Mirrorpadgrad <T> | Gradient OP dla „lustrorpad` op. |
| Mlirpasshroughop | Owija dowolne obliczenia MLIR wyrażone jako moduł z funkcją main (). |
| Mulnonan <T> | Zwraca X * y, pod względem elementu. |
| MUTABLEDENSEHSHTABLE | Tworzy pustą tabelę skrótów, która wykorzystuje tensory jako sklep z podkładem. |
| MUTABLEDESENSEHTABLE.OPTICES | Opcjonalne atrybuty dla MutableDenseHashTable |
| MUTABLEHASHTABLE | Tworzy pusty stół do skrótu. |
| MUTABLEHASHTable.Options | Opcjonalne atrybuty dla MutableHashTable |
| MUTABLEHASHTABLEOFTENSORS | Tworzy pusty stół do skrótu. |
| MUTABLEHASHTABLEOFTENSORS.OPTICES | Opcjonalne atrybuty MutableHashTableOfTensors |
| Mutex | Tworzy zasób Mutex, który można zablokować przez „mutexlock”. |
| Mutex.options | Opcjonalne atrybuty Mutex |
| Mutexlock | Blokuje zasób Mutex. |
N
| Ncclallreduce <t rozszerza liczbę> | Wyświetla tensor zawierający redukcję we wszystkich tensorach wejściowych. |
| Ncclbroadcast <t rozszerza liczbę> | Wysyła „wejście” do wszystkich urządzeń podłączonych do wyjścia. |
| NccLreduce <t rozszerza liczbę> | Zmniejsza `input` z` NUM_DEVICES` za pomocą „redukcji” do jednego urządzenia. |
| Ndtri <t rozszerza liczbę> | |
| Najbliższe podsumowanie | Wybiera K najbliższe centra dla każdego punktu. |
| Nextafter <t rozszerza liczbę> | Zwraca następną reprezentatywną wartość `x1` w kierunku` x2`, pod względem elementu. |
| Nextiteration <T> | Udostępnia swoje dane wejściowe do następnej iteracji. |
| Nieokreślone w <u> | Nieodeterminystycznie generuje niektóre liczby całkowite. |
| NonmaxSuppRessionv5 <T rozszerza liczbę> | Greedyly wybiera podzbiór granicznych pól w kolejności malejącej wyniku, Przycinanie skrzynek o wysokim przecięciu (IOU) pokrywają się z wcześniej wybranymi skrzynkami. |
| NonmaxSuppRessionv5.options | Opcjonalne atrybuty dla NonMaxSuppressionV5 |
| Nonserializabledataset | |
| Noop | Nic nie robi. |
O
| Onehot <u> | Zwraca jeden gorący tensor. |
| Onehot.options | Opcjonalne atrybuty dla OneHot |
| Podobne <T> | Zwraca tensor tych o tym samym kształcie i typu co x. |
| Op | Interfejs znacznika dla wszystkich opakowań operacyjnych. |
| Operand <T> | Interfejs zaimplementowany przez operands operacji TensorFlow. |
| Operands | Narzędzia do manipulowania typami i listami powiązanymi operandami. |
| Operacja | Wykonuje obliczenia na tensorach. |
| Operacja Builder | Konstruktor Operation s. |
| Operator | Adnotacja używana przez klasy do uczynienia operacji tensorflow wygodnych za pośrednictwem org.tensorflow.op.Ops . |
| ZoptymalizowaneAtaseTV2 | Tworzy zestaw danych, stosując powiązane optymalizacje do „input_dataset`. |
| ZoptymalizowaneAtasEtv2.options | Opcjonalne atrybuty dla OptimizeDatasetV2 |
| OpcjeDataset | Tworzy zestaw danych, dołączając tf.data.options do `input_dataset`. |
| OpcjeDataset.options | Opcjonalne atrybuty OptionsDataset |
| COMLEDMAPCLEAR | OP usuwa wszystkie elementy w pojemniku bazowym. |
| COUREDMAPCLEAR.OPTICES | Opcjonalne atrybuty dla OrderedMapClear |
| COUREDMAPINCOPLESIZE | OP zwraca liczbę niekompletnych elementów w bazowym pojemniku. |
| COUREDMAPINCOMPLESIZE.OPTICES | Opcjonalne atrybuty OrderedMapIncompleteSize |
| COUREDMAPEKEK | OP Rzukuje na wartości w określonym kluczu. |
| COUREDMAPEKEEK.OPTICES | Opcjonalne atrybuty OrderedMapPeek |
| Zamówienie | OP zwraca liczbę elementów w bazowym pojemniku. |
| COUREDMAPSIZE.OPTICS | Opcjonalne atrybuty do OrderedMapSize |
| Order Mapstage | Etap (klucz, wartości) w pojemniku bazowym, który zachowuje się jak uporządkowany kontener asocjacyjny. |
| COUREDMAPSTAGE.OPTICES | Opcjonalne atrybuty OrderedMapStage |
| COUREDMAPUNTAGE | OP usuwa i zwraca wartości powiązane z kluczem Z podstawowego pojemnika. |
| COUREDMAPUNTAGE.OPTICES | Opcjonalne atrybuty dla OrderedMapUnstage |
| COMEREDMAPUNSTAGENOKEY | OP usuwa i zwraca element (klucz, wartość) z najmniejszym Klucz z bazowego pojemnika. |
| COUREDMAPUNSTAGENOKEY.OPTICES | Opcjonalne atrybuty OrderedMapUnstageNoKey |
| OutFeedDequeue <T> | Pobiera pojedynczy tensor z Outfeed obliczeń. |
| OutFeedDequeue.Options | Opcjonalne atrybuty dla OutfeedDequeue |
| OutfeedDequeueTUple | Odzyskaj wiele wartości z wyładowania obliczeniowego. |
| OutFeedDequeueTUple.options | Opcjonalne atrybuty dla OutfeedDequeueTuple |
| OutFeedDequeeTUplev2 | Odzyskaj wiele wartości z wyładowania obliczeniowego. |
| OutFeedDequeUev2 <T> | Pobiera pojedynczy tensor z Outfeed obliczeń. |
| Outfeedenqueue | Enqueue tensor na wyniku obliczeń. |
| OutheedenqueueTUple | Enqueue wiele wartości tensorowych w wyniku obliczeń. |
| Wyjście <t> | Symboliczny uchwyt tensor wytwarzany przez Operation . |
P
| Pad <T> | Podkłada tensor. |
| ParallelbatchDataset | |
| ParallelBatchDataset.Options | Opcjonalne atrybuty dla ParallelBatchDataset |
| ParallelConcat <T> | Łączy listę tensorów „n” wzdłuż pierwszego wymiaru. |
| ParallelDynamicStitch <T> | Przeplatać wartości z tensorów „data” w jeden tensor. |
| ParseExampledAtasetv2 | Transformuje `input_dataset` zawierające` przykład `Protos jako wektory DT_String w zestaw danych„ tensor` lub `sparsetensor` reprezentujący analizowane funkcje. |
| ParseExampledAtasEtv2.options | Opcjonalne atrybuty ParseExampleDatasetV2 |
| Parseexamplev2 | Przekształca wektor Protos TF. Przykład (jako ciągami) w typowe tensory. |
| ParsesequenceExamplev2 | Przekształca wektor Protos Protos Sekwencji (jako ciągi) w typowe tensory. |
| Parsesequenceexamplev2.options | Opcjonalne atrybuty ParseSequenceExampleV2 |
| Umak zastępczy <T> | Ubójnia zastępcza OP dla wartości, która zostanie wprowadzona do obliczeń. |
| Zastępcze. Opcje | Opcjonalne atrybuty Placeholder |
| Zastępcze zthdefault <T> | OP, który przechodzi przez „wejście”, gdy jego wyjście nie jest zasilane. |
| Preliinearyze | OP, który linearyzuje jedną wartość tensora do nieprzezroczystego tensora wariantu. |
| PrelineArize.Options | Opcjonalne atrybuty do Prelinearize |
| PrelineArizetuple | OP, który linearyzuje wiele wartości tensora do nieprzezroczystego wariantu tensor. |
| PrelineArizEtuple.options | Opcjonalne atrybuty dla PrelinearizeTuple |
| Prymitywne | Klasa podstawowa dla implementacji Op , które są wspierane przez jedną Operation . |
| Wydrukować | Drukuje skalar String. |
| Print.options | Opcjonalne atrybuty Print |
| Prywatethreadpooldataset | Tworzy zestaw danych, który wykorzystuje niestandardową pulę wątków do obliczenia `input_dataset`. |
| Prod <t> | Oblicza iloczyn elementów w wymiarach tensora. |
| Prod.options | Opcjonalne atrybuty dla Prod |
Q
R
| Raggedbinount <U rozszerza liczbę> | Zlicza liczbę wystąpień każdej wartości w tablicy liczb całkowitych. |
| Raggedbinount.options | Opcjonalne atrybuty RaggedBincount |
| RaggedCountSparseoutput <u rozszerza liczbę> | Wykonuje rzadkie liczbę pojemników na wyjście na dłowione wejście tensora. |
| RaggedCountSparseoutput.options | Opcjonalne atrybuty dla RaggedCountSparseOutput |
| Raggedcross <t, u rozszerza liczbę> | Generuje krzyż funkcji z listy tensorów i zwraca go jako raggedtensor. |
| RaggedFillEptYrows <T> | |
| RaggedFillEptyRowsgrad <T> | |
| Raggedgather <t rozszerza liczbę, u> | Zbierz poszarpane plastry z `params` axis` 0 'zgodnie z „indeksami”. |
| RaggedRange <U rozszerza liczbę, T rozszerza liczbę> | Zwraca „raggedTensor” zawierające określone sekwencje liczb. |
| RaggedTensorFromVariant <U rozszerza numer, t> | Dekoduje tensor „wariant” w „raggedTensor”. |
| RaggedTensortOsparse <u> | Przekształca „raggedTensor” w „sparsetensor” z tymi samymi wartościami. |
| RaggedTensortOtensor <u> | Utwórz gęsty tensor z nierównego tensora, prawdopodobnie zmieniając jego kształt. |
| RaggedTensorTovariant | Koduje „raggedTensor” w tensor „wariant”. |
| RaggedTensorTovariant Gradient <u> | Pomocnik używany do obliczania gradientu dla „raggedTensortOvariant”. |
| RandomDataSetv2 | Tworzy zestaw danych, który zwraca liczby pseudorandomów. |
| RandomDataSetv2.options | Opcjonalne atrybuty dla RandomDatasetV2 |
| RandomIndexShuffle <t rozszerza liczbę> | Wyświetla pozycję „wartość” w permutacji [0, ..., Max_Index]. |
| RandomIndexShuffle.Options | Opcjonalne atrybuty dla RandomIndexShuffle |
| Zakres <t rozszerza liczbę> | Tworzy sekwencję liczb. |
| Ranga | Zwraca stopień tensora. |
| ReadVarableop <T> | Odczytuje wartość zmiennej. |
| ReadVariablexlasplitnd <T> | Tensor wejściowy zmiennej zasobów dzieli na wszystkie wymiary. |
| ReadVarableXlasplitnd.options | Opcjonalne atrybuty do ReadVariableXlaSplitND |
| RebatchDataset | Tworzy zestaw danych, który zmienia rozmiar partii. |
| RebatchDataset.options | Opcjonalne atrybuty RebatchDataset |
| RebatchDatasetv2 | Tworzy zestaw danych, który zmienia rozmiar partii. |
| Recv <T> | Odbiera nazwany tensor od send_device na recv_device. |
| Recv.options | Opcjonalne atrybuty do Recv |
| Recvtpuembeddingactivations | OP, który otrzymuje aktywacje osadzania na TPU. |
| Reduceall | Oblicza „logiczne i” elementów w różnych wymiarach tensora. |
| Reduceall.options | Opcjonalne atrybuty ReduceAll |
| Reduceanie | Oblicza „logiczne lub” elementów w różnych wymiarach tensora. |
| Reduceane.options | Opcjonalne atrybuty ReduceAny |
| ReduCEMAX <T> | Oblicza maksimum elementów w wymiarach tensora. |
| ReduceMax.options | Opcjonalne atrybuty ReduceMax |
| ReduCemin <T> | Oblicza minimum elementów w wymiarach tensora. |
| Reducemin.options | Opcjonalne atrybuty ReduceMin |
| RUIDPROD <T> | Oblicza iloczyn elementów w wymiarach tensora. |
| Redukujprod.options | Opcjonalne atrybuty dla ReduceProd |
| ReduceSum <T> | Oblicza sumę elementów w wymiarach tensora. |
| ReduceSum.options | Opcjonalne atrybuty ReduceSum |
| Refenter <T> | Tworzy lub znajduje ramkę dla dzieci i udostępnia „data” ramkę dla dzieci. |
| Refenter.options | Opcjonalne atrybuty do RefEnter |
| RefExit <T> | Wyjawia bieżącą ramkę do swojej ramki nadrzędnej. |
| Refimentity <T> | Zwróć ten sam tensor Ref, co tensor wejściowy. |
| Refmerge <T> | Przekazuje wartość dostępnego tensora od „wejść” do „wyjściowy”. |
| RefNixtiteration <T> | Udostępnia swoje dane wejściowe do następnej iteracji. |
| Refselect <T> | Przekazuje „indeksowy element„ inputs ”do„ wyjściowy ”. |
| RefSwitch <T> | Przekazuje tensor „data” do portu wyjściowego określonego przez „Pred”. |
| RejestrDataSet | Rejestruje zestaw danych z usługą TF.DATA. |
| RejestrDataset.options | Opcjonalne atrybuty RegisterDataset |
| RejestrDataSetv2 | Rejestruje zestaw danych z usługą TF.DATA. |
| RejestrDATASETV2.Options | Opcjonalne atrybuty RegisterDatasetV2 |
| Relayout <T> | |
| Przekaźnik <t> | |
| Wymaganie Kanał | Oblicza zakres wymagań na kanał. |
| ResperizePerChannel <u> | Wymaga danych wejściowych z wartościami min i maksymalnie znanymi na kanał. |
| Reshape <T> | Przekształca tensor. |
| ResourceaccumulatorApplygradient | Stosuje gradient do danego akumulatora. |
| Resourceaccumulatornumaktuled | Zwraca liczbę gradientów agregowanych w danych akumulatorach. |
| ResourceaccumulatorsetGlobalstep | Aktualizuje akumulator o nowej wartości dla global_step. |
| ResourceaccumulatOrtakegradient <T> | Wyodrębnia średni gradient w danym kuratorze warunkowym. |
| ResourceApplyAdagradv2 | Aktualizacja „*var” zgodnie ze schematem ADAGRAD. |
| ResourceApplyAdagradv2.options | Opcjonalne atrybuty dla ResourceApplyAdagradV2 |
| ResourceApplyAdamWithamsgrad | Aktualizacja „*var” zgodnie z algorytmem ADAM. |
| ResourceApplyAdamWithamsgrad.options | Opcjonalne atrybuty dla ResourceApplyAdamWithAmsgrad |
| Resourceapplykerasmomentum | Aktualizacja „*var” zgodnie ze schematem pędu. |
| Resourceapplykerasmomentum.options | Opcjonalne atrybuty dla ResourceApplyKerasMomentum |
| ZasobicConditionalakumulator | Warunkowy akumulator dla gradientów agregujących. |
| ResourceConditionalakumulator.Options | Opcjonalne atrybuty ResourceConditionalAccumulator |
| ResourceCountupto <T rozszerza liczbę> | Zmienna przyrostowa wskazana przez „zasób”, aż osiągnie „limit”. |
| ResourceGather <u> | Zbierz plastry ze zmiennej wskazanej przez „zasob” zgodnie z „indeksami”. |
| ResourceGather.Options | Opcjonalne atrybuty dla ResourceGather |
| ResourceGathernd <u> | |
| ResourcesCatterAdd | Dodaje rzadkie aktualizacje do zmiennej, do której odwołuje się „zasób”. |
| ResourcesCatterDiv | Dzieli rzadkie aktualizacje na zmienną, do której odwołuje się „zasób”. |
| ResourcesCattermax | Zmniejsza rzadkie aktualizacje do zmiennej, do której odwołuje się `Resource` przy użyciu operacji„ max ”. |
| ResourcesCattermin | Zmniejsza rzadkie aktualizacje do zmiennej, do której odwołuje się `Resource` przy użyciu operacji„ min ”. |
| ResourcesCattermul | Mnoży rzadkie aktualizacje do zmiennej, do której odwołuje się „zasób”. |
| ResourcesCatterndadd | Stosuje rzadkie dodatki do poszczególnych wartości lub plasterków w zmiennej. |
| ResourcesCatterndadd.options | Opcjonalne atrybuty dla ResourceScatterNdAdd |
| ResourcesCatterndmax | |
| ResourcesCatterndmax.Options | Opcjonalne atrybuty dla ResourceScatterNdMax |
| ResourcesCatterndmin | |
| ResourcesCatterndmin.options | Opcjonalne atrybuty dla ResourceScatterNdMin |
| ResourcesCatterndsub | Stosuje rzadkie odejmowanie do poszczególnych wartości lub plasterków w zmiennej. |
| ResourcesCatterndsub.options | Opcjonalne atrybuty dla ResourceScatterNdSub |
| ResourcesCatternDupdate | Stosuje rzadkie „aktualizacje” do poszczególnych wartości lub plasterków w danym zmienna zgodnie z „indeksami”. |
| ResourcesCatternDupdate.Options | Opcjonalne atrybuty dla ResourceScatterNdUpdate |
| ResourcesCatterSub | Odejmuje rzadkie aktualizacje od zmiennej, do której odwołuje się „zasób”. |
| ResourcesCatterUpdate | Przypisuje rzadkie aktualizacje do zmiennej, do której odwołuje się „zasób”. |
| ResourcesParseapplyAdagradv2 | Zaktualizuj odpowiednie wpisy w „*var” i „*akumenta” zgodnie ze schematem ADAGRAD. |
| ResourcesParseapplyAdagradv2.options | Opcjonalne atrybuty dla ResourceSparseApplyAdagradV2 |
| ResourcesParseapplykerasmomentum | Zaktualizuj odpowiednie wpisy w „*var” i „*akumenta” zgodnie ze schematem pędu. |
| ResourcesParseapplykerasmomentum.options | Opcjonalne atrybuty ResourceSparseApplyKerasMomentum |
| Resourcestridedsliceassign | Przypisz „wartość” do pokrojonego odniesienia do wartości L-ref`. |
| Resourcestridedsliceassign.options | Opcjonalne atrybuty dla ResourceStridedSliceAssign |
| Retrievealltpuembeddingparameters | OP, który pobiera parametry optymalizacji od osadzania do pamięci hosta. |
| RETRIEVETPUEMBADDingAdeltaparameters | Odzyskać parametry osadzania Adadelta. |
| RETRIEVETPUEMBEDDingAdeltaparameters.options | Opcjonalne atrybuty dla RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters |
| RetrievetPuembeddingAdagradMomentumparameters | Pobrać parametry osadzania pędu adagrad. |
| RetrievetPuembeddingAdagradMomentumparameters.Options | Opcjonalne atrybuty dla RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters |
| RetrievetPuembeddingDagradParameters | Pobrać parametry osadzania adagrad. |
| RETRIEVETPUEMBADINGADAGRADPARAMETERS.OPTICES | Opcjonalne atrybuty dla RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters |
| RectievetPuembeddingDamparameters | Odzyskaj parametry osadzania Adama. |
| Retievetpuembeddingdamparameters.options | Opcjonalne atrybuty dla RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters |
| RectievetPuembeddingcenteredRMSPROPPARAMETERS | Pobierać parametry osadzania RMSProp. |
| RectievetPuembeddingcenteredrmsPropparameters.options | Opcjonalne atrybuty dla RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters |
| RETRIEVETPUEMBEDDingFrequencyestimatorParameters | Pobieraj parametry osadzania estymatora częstotliwości. |
| RETRIEVETPUEMBEDDingFrequencyestimatorParameters.Options | Opcjonalne atrybuty dla RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters |
| RETRIEVETPUEMBEDDingFtrlParameters | Pobrać parametry osadzania ftrl. |
| RectievetPuembeddingftrlParameters.options | Opcjonalne atrybuty dla RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters |
| RetrievetPuembeddingMDLadaGradlightparameters | Pobierz parametry osadzania światła ADAGRAD MDL. |
| RetrievetPuembeddingMDLadaGradlightLaMeters.Options | Opcjonalne atrybuty dla RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters |
| RetrievetPuembeddingMomentumparameters | Pobrać parametry osadzania pędu. |
| RETRIEVETPUEMBADDingMomentumparameters.options | Opcjonalne atrybuty dla RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters |
| RetrievetPuembeddingProximaladagradParameters | Odzyskać proksymalne parametry osadzania adagrad. |
| RetrievetPuembeddingProximaladagradParameters.Options | Opcjonalne atrybuty dla RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters |
| RectievetPuembeddingProximalyogiparameters | |
| RetrievetPuembeddingProximalyogiparameters.options | Opcjonalne atrybuty dla RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters |
| RETRIEVETPUEMBADINGRMSPROPPARAMETERS | Pobrać parametry osadzania RMSPROP. |
| RectievetPuembeddingrmsPropparameters.options | Opcjonalne atrybuty dla RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters |
| RectievetPuembeddingStochastic GradientdescentParameters | Pobrać parametry osadzania SGD. |
| RetrievetPuEMbeddingStochastic GradientDescentParameters.Options | Opcjonalne atrybuty dla RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters |
| Odwrotne <t> | Odwraca określone wymiary tensora. |
| Odwrócenie <t> | Odwraca plastry o zmiennej długości. |
| Reversesequence.options | Opcjonalne atrybuty ReverseSequence |
| PrzepisaneTAtaset | |
| Rfftnd <u> | I szybka prawdziwa transformacja Fouriera. |
| Riscabs <t rozszerza liczbę> | |
| Riscadd <t rozszerza liczbę> | Zwraca X + Y WIĘCEJ. |
| Riscbinaryarytmetic <t rozszerza liczbę> | |
| RiscbinaryComparison | |
| Riscbitcast <u> | |
| RiscBroadcast <T> | |
| Risccast <u> | |
| Riscceil <t rozszerza liczbę> | |
| Risccholesky <t rozszerza liczbę> | |
| Riscconcat <T> | |
| Riscconv <t rozszerza liczbę> | |
| Riscconv.options | Opcjonalne atrybuty RiscConv |
| RISCCOS <T rozszerza liczbę> | |
| Riscdiv <t rozszerza liczbę> | |
| Riscdot <T rozszerza liczbę> | |
| Riscdot.options | Opcjonalne atrybuty RiscDot |
| Riscexp <t rozszerza liczbę> | |
| Riscfft <T> | |
| Riscfloor <t rozszerza liczbę> | |
| RiscGather <T> | |
| RiscGather.Options | Opcjonalne atrybuty dla RiscGather |
| Riscimag <U rozszerza liczbę> | |
| Riscisfinite | |
| Risclog <t rozszerza liczbę> | |
| Risclogicaland | |
| RisclogicalNot | |
| Risclogicalor | |
| Riscmax <t rozszerza liczbę> | Zwraca maksymalnie (x, y) pod względem elementu. |
| Riscmin <t rozszerza liczbę> | |
| Riscmul <t rozszerza liczbę> | |
| Riscneg <t rozszerza liczbę> | |
| Riscpad <t rozszerza liczbę> | |
| Riscpool <t rozszerza liczbę> | |
| Riscpool.options | Opcjonalne atrybuty RiscPool |
| Riscpow <t rozszerza liczbę> | |
| Riscrandomniform | |
| Riscrandomniform.options | Opcjonalne atrybuty RiscRandomUniform |
| Riscreal <U rozszerza liczbę> | |
| Riscreduce <t rozszerza liczbę> | |
| Riscrem <t rozszerza liczbę> | |
| Riscreshape <t rozszerza liczbę> | |
| Riscreverse <t rozszerza liczbę> | |
| RiscScatter <U rozszerza liczbę> | |
| RiscShape <U rozszerza liczbę> | |
| Riscsign <t rozszerza liczbę> | |
| RiscSlice <t rozszerza liczbę> | |
| RISCSORT <T rozszerza liczbę> | |
| Riscsqueeze <T> | |
| Riscsqueeze.options | Opcjonalne atrybuty RiscSqueeze |
| RiscSub <t rozszerza liczbę> | |
| Risctranspose <T> | |
| RisctriangularSolve <T rozszerza liczbę> | |
| RisctriangularSolve.options | Opcjonalne atrybuty RiscTriangularSolve |
| RiscUnary <t rozszerza liczbę> | |
| RnGreadandskip | Zastosuj licznik RNG opartych na przeciwdziałaniu. |
| Rngskip | Zastosuj licznik RNG opartych na przeciwdziałaniu. |
| ROLL <T> | ROZINI ELEMENTY TENSOR Wzdłuż osi. |
S
| SamplingDataset | Tworzy zestaw danych, który pobiera próbkę Bernoulli zawartości innego zestawu danych. |
| SavedModelbundle | SavedModelbundle reprezentuje model załadowany z pamięci. |
| SavedModelBundle.Loader | Opcje załadowania SavedModel. |
| ScaleAndtranslatate | |
| ScaleAndTransLate.Options | Opcjonalne atrybuty ScaleAndTranslate |
| ScaleAndTransLategrad <T rozszerza liczbę> | |
| ScaleAndTransLategrad.options | Opcjonalne atrybuty dla ScaleAndTranslateGrad |
| ScatterAdd <T> | Dodaje rzadkie aktualizacje do zmiennego odniesienia. |
| ScatterAdd.options | Opcjonalne atrybuty do ScatterAdd |
| Scatterdiv <T> | Dzieli zmienne odniesienie przez rzadkie aktualizacje. |
| Scatterdiv.options | Opcjonalne atrybuty dla ScatterDiv |
| Scattermax <t rozszerza liczbę> | Zmniejsza rzadkie aktualizacje do odniesienia zmiennego za pomocą operacji „Max”. |
| Scattermax.options | Opcjonalne atrybuty dla ScatterMax |
| Scattermin <t rozszerza liczbę> | Zmniejsza rzadkie aktualizacje do odniesienia zmiennego za pomocą operacji „min”. |
| Scattermin.options | Opcjonalne atrybuty do ScatterMin |
| Scattermul <T> | Mnoży rzadkie aktualizacje na zmienne odniesienie. |
| Scattermul.options | Opcjonalne atrybuty dla ScatterMul |
| Rozprasza <u> | Rozprasza aktualizacje ”w tensor kształtu„ kształt ”zgodnie z„ indeksami ”. |
| Screstndadd <T> | Stosuje rzadkie dodatki do poszczególnych wartości lub plasterków w zmiennej. |
| Screstndadd.options | Opcjonalne atrybuty dla ScatterNdAdd |
| Screcindmax <T> | Oblicza maksimum elementarne. |
| Scatterndmax.options | Opcjonalne atrybuty dla ScatterNdMax |
| Screstndmin <T> | Oblicza minimum elementarne. |
| Screstndmin.options | Opcjonalne atrybuty dla ScatterNdMin |
| Scathndnonaliasingadd <T> | Stosuje rzadki dodatek do „wejścia” przy użyciu poszczególnych wartości lub plasterków z „aktualizacji” zgodnie z indeksami „indicjami”. |
| Screstndsub <T> | Stosuje rzadkie odejmowanie do poszczególnych wartości lub plasterków w zmiennej. |
| Scatterndsub.options | Opcjonalne atrybuty dla ScatterNdSub |
| ScrestnDupdate <T> | Stosuje rzadkie „aktualizacje” do poszczególnych wartości lub plasterków w danym zmienna zgodnie z „indeksami”. |
| ScrestnDupdate.Options | Opcjonalne atrybuty dla ScatterNdUpdate |
| Screstub <T> | Odejmuje rzadkie aktualizacje odniesienia zmiennego. |
| Screstub.options | Opcjonalne atrybuty dla ScatterSub |
| Screstupdate <T> | Stosuje rzadkie aktualizacje do odniesienia zmiennego. |
| ScrestUpdate.Options | Opcjonalne atrybuty ScatterUpdate |
| Zakres | Podczas tworzenia operacji tensorflow zarządza grupami powiązanych, takich jak prefiks nazwy zwyczajowej. |
| SegmentMaxv2 <t rozszerza liczbę> | Oblicza maksimum wzdłuż segmentów tensora. |
| SegmentMinv2 <t rozszerza liczbę> | Oblicza minimum wzdłuż segmentów tensora. |
| SegmentProdv2 <T> | Oblicza produkt wzdłuż segmentów tensora. |
| Segmentsv2 <t> | Oblicza sumę wzdłuż segmentów tensora. |
| SelectV2 <T> | |
| Wysłać | Wysyła nazwany tensor z send_device do recv_device. |
| Send.options | Opcjonalne atrybuty Send |
| SendTPuembedding Gradients | Wykonuje aktualizacje gradientu tabel osadzania. |
| serwer | Serwer TensorFlow w trakcie przetwarzania, do wykorzystania w szkoleniu rozproszonym. |
| Sesja | Sterownik wykonywania Graph . |
| Session.run | Tensory wyjściowe i metadane uzyskane podczas wykonywania sesji. |
| Session.Runner | Uruchomić Operation i oceń Tensors . |
| Setdiff1d <t, u rozszerza numer> | Oblicza różnicę między dwiema listami liczb lub ciągów. |
| SetSize | Liczba unikalnych elementów wzdłuż ostatniego wymiaru wejścia `set '. |
| SetSize.options | Opcjonalne atrybuty SetSize |
| Kształt | Prawdopodobnie częściowo znany kształt tensoru wytwarzanego przez operację. |
| Kształt <U rozszerza liczbę> | Zwraca kształt tensora. |
| Shapen <U rozszerza liczbę> | Zwraca kształt tensorów. |
| ShardDataset | Tworzy „zestaw danych”, który zawiera tylko 1/`num_shards` tego zestawu danych. |
| ShardDataset.options | Opcjonalne atrybuty ShardDataset |
| ShuffleandRepeatDatasetv2 | |
| ShuffleandRepeatDatasetv2.options | Opcjonalne atrybuty dla ShuffleAndRepeatDatasetV2 |
| Shuffledatasetv2 | |
| Shuffledatasetv2.options | Opcjonalne atrybuty ShuffleDatasetV2 |
| Shuffledatasetv3 | |
| Shuffledatasetv3.options | Opcjonalne atrybuty ShuffleDatasetV3 |
| ShutdowndistribUdtpu | Wyłącza działający rozproszony system TPU. |
| ShutdownTpusystem | OP, który wyłącza system TPU. |
| Rozmiar <U rozszerza liczbę> | Zwraca rozmiar tensora. |
| Skipgram | Analizuje plik tekstowy i tworzy partię przykładów. |
| Skipgram.options | Opcjonalne atrybuty Skipgram |
| SleepDataset | |
| Pokrój <t> | Zwróć plasterek z „wejścia”. |
| SlidingWindowDataset | Tworzy zestaw danych, który przechodzi przesuwane okno nad `input_dataset`. |
| SlidingWindowDataset.options | Optional attributes for SlidingWindowDataset |
| Snapshot <T> | Returns a copy of the input tensor. |
| SnapshotChunkDataset | |
| SnapshotChunkDataset.Options | 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 |
| Scena | Stage values similar to a lightweight Enqueue. |
| Stage.Options | Optional attributes for Stage |
| StageClear | 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. |
| Znak czasu | 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
| Gdzie | 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. |