Operand

공용 인터페이스 피연산자

알려진 간접 하위 클래스

All , AllToAll <T>, AnonymousHashTable , AnonymousIteratorV3 , AnonymousMultiDeviceIteratorV3 , AnonymousMutableDenseHashTable , AnonymousMutableHashTable , AnonymousMutableHashTableOfTensors , Any , ApplyAdagradV2 <T>, AssertCardinalityDataset , AssertNextDataset , AssertPrevDataset , Assign <T >, AssignAdd <T> 외 490개.

모두	텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 "논리적 및"를 계산합니다.
모두투모두 <T>	TPU 복제본 간에 데이터를 교환하는 작업입니다.
익명해시테이블	초기화되지 않은 익명 해시 테이블을 만듭니다.
익명IteratorV3	반복자 리소스의 컨테이너입니다.
익명MultiDeviceIteratorV3	다중 장치 반복자 리소스에 대한 컨테이너입니다.
익명변경 가능DenseHash테이블	텐서를 백업 저장소로 사용하는 빈 익명 가변 해시 테이블을 만듭니다.
익명변경 가능해시 테이블	비어 있는 익명의 변경 가능한 해시 테이블을 만듭니다.
익명변경 가능HashTableOfTensors	벡터 값의 빈 익명 변경 가능 해시 테이블을 만듭니다.
어느	텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 "논리적 or"를 계산합니다.
ApplyAdagradV2 <T>	adagrad 체계에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
Assert카디널리티데이터세트
AssertNextDataset	다음에 어떤 변환이 발생하는지 확인하는 변환입니다.
AssertPrev데이터 세트	이전에 어떤 변환이 발생했는지 확인하는 변환입니다.
<T> 할당	'value'를 할당하여 'ref'를 업데이트합니다.
할당추가 <T>	'value'를 추가하여 'ref'를 업데이트합니다.
AssignSub <T>	'value'를 빼서 'ref'를 업데이트합니다.
AutoShard데이터세트	입력 데이터 세트를 샤딩하는 데이터 세트를 생성합니다.
BandedTriangularSolve <T>
장벽	다양한 그래프 실행에서 지속되는 장벽을 정의합니다.
장벽불완전한크기	주어진 장벽의 불완전한 요소 수를 계산합니다.
배리어준비크기	주어진 장벽의 완전한 요소 수를 계산합니다.
BatchMatMulV2 <T>	두 개의 텐서 조각을 일괄적으로 곱합니다.
BatchMatMulV3 <V>	두 개의 텐서 조각을 일괄적으로 곱합니다.
BatchToSpace <T>	T 유형의 4차원 텐서에 대한 BatchToSpace.
BatchToSpaceNd <T>	T 유형의 ND 텐서에 대한 BatchToSpace.
BesselI0 <T 확장 번호>
BesselI1 <T 확장 번호>
BesselJ0 <T 확장 번호>
BesselJ1 <T 확장 번호>
BesselK0 <T 확장 번호>
BesselK0e <T 확장 번호>
BesselK1 <T 확장 번호>
BesselK1e <T 확장 번호>
BesselY0 <T 확장 번호>
BesselY1 <T 확장 번호>
비트캐스트 <U>	데이터를 복사하지 않고 한 유형에서 다른 유형으로 텐서를 비트캐스트합니다.
BoostedTreesAggregateStats	배치에 대해 누적된 통계 요약을 집계합니다.
BoostedTrees센터바이어스	훈련 데이터(편향)에서 사전을 계산하고 첫 번째 노드를 로짓의 사전으로 채웁니다.
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp	BoostedTreesEnsembleResource에 대한 핸들을 생성합니다.
BoostedTrees예제디버그 출력	각 예제에 대한 디버깅/모델 해석 가능성 출력.
BoostedTreesMakeStats요약	배치에 대해 누적된 통계를 요약합니다.
BoostedTree예측	입력 인스턴스에서 여러 가산 회귀 앙상블 예측기를 실행하고 로짓을 계산합니다.
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp	BoostedTreesQuantileStreamResource에 대한 핸들을 생성합니다.
BroadcastDynamicShape <T는 숫자를 확장함>	브로드캐스트를 사용하여 s0 op s1의 모양을 반환합니다.
<T>에 방송	호환 가능한 모양에 대한 배열을 브로드캐스트합니다.
버킷화	'경계'를 기준으로 '입력'을 버킷화합니다.
CSRSparseMatrixToDense <T>	(아마도 일괄 처리된) CSRSparseMatrix를 고밀도로 변환합니다.
CSV데이터세트
CSV데이터세트V2
캐시데이터세트V2
CheckNumericsV2 <T는 숫자를 확장합니다>	NaN, -Inf 및 +Inf 값에 대한 텐서를 확인합니다.
가장 빠른 데이터 세트 선택
클립바이값 <T>	텐서 값을 지정된 최소값과 최대값으로 자릅니다.
한 부씩 인쇄TPU임베딩메모리	모든 호스트의 문자열로 인코딩된 메모리 구성 proto를 병합하는 작업입니다.
CollectiveAllToAllV2 <T 확장 번호>	동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 교환합니다.
CollectiveAllToAllV3 <T는 숫자를 확장합니다>	동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 교환합니다.
CollectiveBcastRecvV2 <U>	다른 장치에서 브로드캐스트된 텐서 값을 수신합니다.
CollectiveBcastSendV2 <T>	하나 이상의 다른 장치에 텐서 값을 브로드캐스트합니다.
CollectiveGather <T 확장 번호>	동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 축적합니다.
CollectiveGatherV2 <T 확장 번호>	동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 축적합니다.
집단초기화커뮤니케이터	집단 작업을 위해 그룹을 초기화합니다.
CollectivePermute <T>	복제된 TPU 인스턴스 전체에서 텐서를 순열하는 작업입니다.
CollectiveReduceScatterV2 <T 확장 숫자>	동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 축소하고 결과를 분산시킵니다.
CollectiveReduceV2 <T 확장 번호>	동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 축소합니다.
CollectiveReduceV3 <T 확장 번호>	동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 축소합니다.
CompositeTensorVariantFromComponents	'ExtensionType' 값을 'variant' 스칼라 텐서로 인코딩합니다.
요소 압축	데이터 세트 요소를 압축합니다.
ComputeBatchSize	부분 배치가 없는 데이터 세트의 정적 배치 크기를 계산합니다.
ComputeDedupDataSize	작업은 내장 코어에서 중복 제거 데이터의 크기를 계산하고 업데이트된 구성을 반환합니다.
ComputeDedupDataTupleMask	연산은 임베딩 코어에서 중복 제거 데이터의 튜플 마스크를 계산합니다.
연결 <T>	한 차원을 따라 텐서를 연결합니다.
구성및초기화GlobalTPU	분산 TPU 시스템의 중앙 집중식 구조를 설정하는 작업입니다.
분산TPU 구성	분산 TPU 시스템의 중앙 집중식 구조를 설정합니다.
TPUEmbeddingHost 구성	호스트에서 TPUEmbedding 소프트웨어를 구성하는 작업입니다.
TPU임베딩메모리 구성	호스트에서 TPUEmbedding 소프트웨어를 구성하는 작업입니다.
상수 <T>	상수 값을 생성하는 연산자입니다.
전환 <T 확장 숫자>	(N+1+batch_dims)-D `input` 및 (N+2)-D `filter` 텐서를 사용하여 ND 컨볼루션을 계산합니다.
Conv2DBackpropFilterV2 <T는 숫자를 확장합니다>	필터에 대한 컨볼루션의 기울기를 계산합니다.
Conv2DBackpropInputV2 <T 확장 번호>	입력에 대한 컨볼루션의 기울기를 계산합니다.
복사 <T>	CPU에서 CPU로 또는 GPU에서 GPU로 텐서를 복사합니다.
카피호스트 <T>	텐서를 호스트에 복사합니다.
메시에 복사 <T>
CopyToMeshGrad <T>
CountUpTo <T는 숫자를 확장합니다>	'limit'에 도달할 때까지 'ref'를 증가시킵니다.
CrossReplicaSum <T 확장 번호>	복제된 TPU 인스턴스 전체에서 입력을 합산하는 작업입니다.
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T는 숫자를 확장합니다>	CudnnRNN 매개변수를 표준 형식에서 사용 가능한 형식으로 변환합니다.
CumulativeLogsumexp <T 확장 숫자>	'축'을 따라 텐서 'x'의 누적 곱을 계산합니다.
DataService데이터 세트	tf.data 서비스에서 데이터를 읽는 데이터 세트를 생성합니다.
DataServiceDatasetV2	tf.data 서비스에서 데이터를 읽는 데이터 세트를 생성합니다.
데이터 세트 카디널리티	`input_dataset`의 카디널리티를 반환합니다.
데이터세트FromGraph	주어진 `graph_def`에서 데이터세트를 생성합니다.
DatasetToGraphV2	'input_dataset'을 나타내는 직렬화된 GraphDef를 반환합니다.
Dawsn <T 확장 번호>
DebugGradientIdentity <T>	그래디언트 디버깅을 위한 ID 작업입니다.
DebugGradientRefIdentity <T>	그래디언트 디버깅을 위한 ID 작업입니다.
디버그 ID <T>	디버깅을 위해 Ref가 아닌 유형 입력 텐서의 ID 매핑을 제공합니다.
DebugIdentityV2 <T>	디버그 ID V2 Op.
DebugIdentityV3 <T>	디버깅을 위해 Ref가 아닌 유형 입력 텐서의 ID 매핑을 제공합니다.
DebugNanCount	NaN 값 카운터 Op. 디버그
디버그숫자요약	디버그 수치 요약 Op.
DebugNumericSummaryV2 <U 확장 번호>	디버그 수치 요약 V2 Op.
DecodeImage <T는 숫자를 확장합니다>	decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg 및 decode_png에 대한 함수입니다.
DecodePendedRaw <T는 숫자를 확장합니다>	문자열의 바이트를 숫자 벡터로 재해석합니다.
딥카피 <T>	`x`의 복사본을 만듭니다.
DenseBincount <U 확장 숫자>	정수 배열에서 각 값의 발생 횟수를 셉니다.
DenseToCSRSparseMatrix	조밀한 텐서를 (아마도 일괄 처리된) CSRSparseMatrix로 변환합니다.
DestroyTemporary변수 <T>	임시 변수를 삭제하고 최종 값을 반환합니다.
DeviceIndex	작업이 실행되는 장치의 인덱스를 반환합니다.
DirectedInterleave데이터세트	'N' 데이터 세트의 고정 목록에서 'InterleaveDataset'을 대체합니다.
DrawBoundingBoxesV2 <T는 숫자를 확장합니다>	이미지 배치에 경계 상자를 그립니다.
더미반복카운터
더미메모리캐시
더미 시드 생성기
다이나믹스티치 <T>	'데이터' 텐서의 값을 단일 텐서에 인터리브합니다.
편집거리	(정규화된) Levenshtein Edit Distance를 계산합니다.
아인섬 <T>	아인슈타인 합산 규칙에 따른 텐서 수축.
비어 있음 <T>	주어진 모양으로 텐서를 생성합니다.
비어있는TensorList	빈 텐서 목록을 생성하고 반환합니다.
비어있음TensorMap	빈 텐서 맵을 생성하고 반환합니다.
EncodeProto	op는 입력 텐서에 제공된 protobuf 메시지를 직렬화합니다.
형태 보장 <T>	텐서의 모양이 예상되는 모양과 일치하는지 확인합니다.
<T>를 입력하세요	하위 프레임을 만들거나 찾고 하위 프레임에서 '데이터'를 사용할 수 있도록 합니다.
Erfinv <T 확장 번호>
유클리드표준 <T>	텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 유클리드 노름을 계산합니다.
TPUEmbeddingPartitioner 실행	중앙 구성에서 TPUEmbedding 파티셔너를 실행하는 작업 TPUEmbedding 작업에 필요한 HBM 크기(바이트)를 계산합니다.
종료 <T>	현재 프레임을 상위 프레임으로 종료합니다.
ExpandDim <T>	텐서의 모양에 1차원을 삽입합니다.
ExperimentalAutoShard데이터 세트	입력 데이터 세트를 샤딩하는 데이터 세트를 생성합니다.
ExperimentalBytesProducedStatsDataset	StatsAggregator에 있는 'input_dataset'의 각 요소의 바이트 크기를 기록합니다.
실험적ChooseFastestDataset
실험적데이터세트카디널리티	`input_dataset`의 카디널리티를 반환합니다.
ExperimentalDenseToSparseBatchDataset	입력 요소를 SparseTensor로 일괄 처리하는 데이터세트를 생성합니다.
실험적 지연 시간 통계 데이터 세트	StatsAggregator에서 'input_dataset' 요소를 생성하는 지연 시간을 기록합니다.
ExperimentalMatchingFiles데이터 세트
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset	최대 작업 내 병렬 처리를 재정의하는 데이터 세트를 만듭니다.
ExperimentalParseExampleDataset	DT_STRING의 벡터인 'Example' 프로토를 포함하는 'input_dataset'를 구문 분석된 기능을 나타내는 'Tensor' 또는 'SparseTensor' 개체의 데이터세트로 변환합니다.
ExperimentalPrivateThreadPoolDataset	'input_dataset'을 계산하기 위해 커스텀 스레드 풀을 사용하는 데이터세트를 생성합니다.
실험적 무작위 데이터 세트	의사 난수를 반환하는 데이터 세트를 만듭니다.
ExperimentalRebatch데이터 세트	배치 크기를 변경하는 데이터세트를 만듭니다.
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset
ExperimentalSlidingWindowDataset	`input_dataset`에 대한 슬라이딩 윈도우를 전달하는 데이터세트를 생성합니다.
ExperimentalSqlDataset	SQL 쿼리를 실행하고 결과 집합의 행을 내보내는 데이터 집합을 만듭니다.
ExperimentalStatsAggregatorHandle	통계 관리자 리소스를 생성합니다.
ExperimentalStatsAggregator요약	지정된 통계 관리자가 기록한 모든 통계의 요약을 생성합니다.
ExperimentalUnbatchDataset	입력 요소를 여러 요소로 분할하는 데이터세트입니다.
Expint <T는 숫자를 확장합니다>
ExtractGlimpseV2	입력 텐서에서 엿볼 수 있는 내용을 추출합니다.
ExtractVolumePatches <T 확장 번호>	`입력`에서 `패치`를 추출하여 `"깊이"` 출력 차원에 넣습니다.
FFTND <T>	ND 고속 푸리에 변환.
채우기 <U>	스칼라 값으로 채워진 텐서를 생성합니다.
FinalizeDataset	'input_dataset'에 `tf.data.Options` 적용하여 데이터세트를 생성합니다.
지문	지문 값을 생성합니다.
FresnelCos <T 확장 번호>
FresnelSin <T는 숫자를 확장함>
모아 <T>	`indices`에 따라 `params` 축 `axis`에서 슬라이스를 수집합니다.
집결 <T>	`params`의 조각을 `indices`로 지정된 모양의 Tensor로 수집합니다.
GetOptions	`input_dataset`에 연결된 `tf.data.Options` 반환합니다.
세션 핸들 가져오기	입력 텐서를 현재 세션 상태로 저장합니다.
GetSessionTensor <T>	핸들로 지정된 텐서의 값을 가져옵니다.
GlobalIterId
보증 상수 <T>	입력 텐서가 상수임을 TF 런타임에 보장합니다.
해시테이블	초기화되지 않은 해시 테이블을 생성합니다.
HistogramFixedWidth <U 확장 숫자>	값의 히스토그램을 반환합니다.
IFFTND <T>	ND 역고속 푸리에 변환.
IRFFTND <U 확장 번호>	ND 역실질고속 푸리에 변환.
신원 <T>	입력 텐서 또는 값과 모양과 내용이 동일한 텐서를 반환합니다.
오류 무시데이터 세트	오류를 무시하고 'input_dataset' 요소가 포함된 데이터세트를 생성합니다.
ImageProjectiveTransformV2 <T는 숫자를 확장합니다>	주어진 변환을 각 이미지에 적용합니다.
ImageProjectiveTransformV3 <T는 숫자를 확장합니다>	주어진 변환을 각 이미지에 적용합니다.
ImmutableConst <T>	메모리 영역에서 불변 텐서를 반환합니다.
인피드큐 제거 <T>	계산에 입력될 값에 대한 자리 표시자 작업입니다.
내부추가 <T>	x의 지정된 행에 v를 추가합니다.
InplaceSub <T>	'x'의 지정된 행에서 'v'를 뺍니다.
인플레이스업데이트 <T>	지정된 행 'i'를 값 'v'로 업데이트합니다.
IsBoostedTreesEnsembleInitialized	트리 앙상블이 초기화되었는지 확인합니다.
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized	Quantile 스트림이 초기화되었는지 확인합니다.
TPUEmbedding초기화됨	분산 TPU 시스템에서 TPU 임베딩이 초기화되는지 여부입니다.
변수가 초기화됨	텐서가 초기화되었는지 확인합니다.
IteratorGetDevice	`리소스`가 배치된 장치의 이름을 반환합니다.
KMC2Chain초기화	시드 세트에 추가되어야 하는 데이터 포인트의 인덱스를 반환합니다.
KmeansPlusPlus초기화	KMeans++ 기준을 사용하여 num_to_sample개의 입력 행을 선택합니다.
KthOrder통계	데이터 세트의 K차 통계를 계산합니다.
LMDB데이터세트	하나 이상의 LMDB 파일에 키-값 쌍을 내보내는 데이터 세트를 생성합니다.
LinSpace <T는 숫자를 확장합니다>	일정 간격으로 값을 생성합니다.
목록데이터세트	각 '텐서'를 한 번씩 내보내는 데이터세트를 만듭니다.
목록스냅샷청크데이터세트
조회테이블찾기 <U>	테이블에서 키를 조회하고 해당 값을 출력합니다.
조회테이블 크기	주어진 테이블의 요소 수를 계산합니다.
LoopCond	입력을 출력으로 전달합니다.
LowerBound <U 확장 번호>	각 행을 따라 lower_bound(sorted_search_values,values)를 적용합니다.
고유하게 만들기	배치가 아닌 차원의 모든 요소를 고유하게 만드십시오. 단, 다음과 \"가까운\" 초기값.
지도불완전한 크기	Op는 기본 컨테이너의 불완전한 요소 수를 반환합니다.
지도 크기	Op는 기본 컨테이너의 요소 수를 반환합니다.
MatrixDiagPartV2 <T>	배치 텐서의 배치 대각선 부분을 반환합니다.
MatrixDiagPartV3 <T>	배치 텐서의 배치 대각선 부분을 반환합니다.
MatrixDiagV2 <T>	주어진 배치 대각선 값을 갖는 배치 대각선 텐서를 반환합니다.
MatrixDiagV3 <T>	주어진 배치 대각선 값을 갖는 배치 대각선 텐서를 반환합니다.
MatrixSetDiagV2 <T>	새로운 배치 대각선 값을 갖는 배치 행렬 텐서를 반환합니다.
MatrixSetDiagV3 <T>	새로운 배치 대각선 값을 갖는 배치 행렬 텐서를 반환합니다.
최대 <T>	텐서의 차원 전체에서 요소의 최대값을 계산합니다.
MaxIntraOpParallelismDataset	최대 작업 내 병렬 처리를 재정의하는 데이터 세트를 만듭니다.
데이터 중복 제거 병합	작업은 정수 및 부동 소수점 텐서의 요소를 XLA 튜플로 중복 제거 데이터에 병합합니다.
최소 <T>	텐서의 차원 전체에서 최소 요소를 계산합니다.
미러패드 <T>	미러링된 값으로 텐서를 채웁니다.
MirrorPadGrad <T>	'MirrorPad'에 대한 그라데이션 작업입니다.
물노난 <T>	x * y 요소별로 반환합니다.
가변밀도해시테이블	텐서를 백업 저장소로 사용하는 빈 해시 테이블을 만듭니다.
가변해시테이블	빈 해시 테이블을 생성합니다.
MutableHashTableOfTensors	빈 해시 테이블을 생성합니다.
뮤텍스	'MutexLock'으로 잠글 수 있는 Mutex 리소스를 생성합니다.
MutexLock	뮤텍스 리소스를 잠급니다.
NcclAllReduce <T는 숫자를 확장합니다>	모든 입력 텐서에 대한 감소를 포함하는 텐서를 출력합니다.
NcclBroadcast <T는 숫자를 확장합니다>	출력에 연결된 모든 장치에 '입력'을 보냅니다.
NcclReduce <T는 숫자를 확장합니다>	단일 장치에 대한 `reduction`을 사용하여 `num_devices`에서 `input`을 줄입니다.
Ndtri <T 확장 번호>
다음 <T 확장 번호> 이후	요소별로 `x2` 방향으로 표현 가능한 `x1`의 다음 값을 반환합니다.
다음반복 <T>	다음 반복에서 해당 입력을 사용할 수 있도록 합니다.
NonDeterministicInts <U>	일부 정수를 비결정적으로 생성합니다.
직렬화 가능하지 않은 데이터세트
원핫 <U>	원-핫 텐서를 반환합니다.
좋아하는 것 <T>	x와 모양과 유형이 동일한 텐서를 반환합니다.
OptimizeDatasetV2	`input_dataset`에 관련 최적화를 적용하여 데이터 세트를 생성합니다.
옵션데이터세트	tf.data.Options를 `input_dataset`에 연결하여 데이터 세트를 생성합니다.
OrderedMap불완전한 크기	Op는 기본 컨테이너의 불완전한 요소 수를 반환합니다.
주문된 지도 크기	Op는 기본 컨테이너의 요소 수를 반환합니다.
아웃피드큐 제거 <T>	계산 아웃피드에서 단일 텐서를 검색합니다.
OutfeedDequeueV2 <T>	계산 아웃피드에서 단일 텐서를 검색합니다.
출력 <T>	`Operation` 에 의해 생성된 텐서에 대한 기호 핸들입니다.
패드 <T>	텐서를 채웁니다.
병렬배치데이터세트
ParallelConcat <T>	첫 번째 차원을 따라 'N' 텐서 목록을 연결합니다.
병렬동적스티치 <T>	'데이터' 텐서의 값을 단일 텐서에 인터리브합니다.
ParseExampleDatasetV2	DT_STRING의 벡터인 'Example' 프로토를 포함하는 'input_dataset'를 구문 분석된 기능을 나타내는 'Tensor' 또는 'SparseTensor' 개체의 데이터세트로 변환합니다.
자리 표시자 <T>	계산에 입력될 값에 대한 자리 표시자 작업입니다.
PlaceholderWithDefault <T>	출력이 제공되지 않을 때 '입력'을 통과하는 자리 표시자 작업입니다.
사전선형화	하나의 Tensor 값을 불투명한 변형 텐서로 선형화하는 작업입니다.
사전선형화Tuple	여러 Tensor 값을 불투명한 변형 텐서로 선형화하는 작업입니다.
PrivateThreadPoolDataset	'input_dataset'을 계산하기 위해 커스텀 스레드 풀을 사용하는 데이터세트를 생성합니다.
프로덕션 <T>	텐서의 차원에 걸쳐 요소의 곱을 계산합니다.
QuantizeAndDeQuantizeV4 <T는 숫자를 확장합니다>	텐서를 양자화한 다음 역양자화합니다.
QuantizedMatMulWithBiasAndDeQuantize <W 확장 숫자>
RFFTND <U>	ND 고속 실제 푸리에 변환.
RaggedBincount <U 확장 숫자>	정수 배열에서 각 값의 발생 횟수를 셉니다.
비정형TensorToTensor <U>	비정형 텐서에서 조밀한 텐서를 생성하여 모양을 변경할 수 있습니다.
비정형TensorToVariant	'RaggedTensor'를 'variant' Tensor로 인코딩합니다.
RaggedTensorToVariantGradient <U>	`RaggedTensorToVariant`에 대한 그래디언트를 계산하는 데 사용되는 도우미입니다.
RandomDatasetV2	의사 난수를 반환하는 데이터 세트를 만듭니다.
RandomIndexShuffle <T는 숫자를 확장합니다>	[0, ..., max_index] 순열에서 '값'의 위치를 출력합니다.
범위 <T는 숫자를 확장합니다>	일련의 숫자를 생성합니다.
계급	텐서의 순위를 반환합니다.
ReadVariableOp <T>	변수의 값을 읽습니다.
Rebatch데이터세트	배치 크기를 변경하는 데이터세트를 만듭니다.
RebatchDatasetV2	배치 크기를 변경하는 데이터세트를 만듭니다.
수신 <T>	Recv_device의 send_device로부터 명명된 텐서를 받습니다.
모두 줄이기	텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 "논리적 및"를 계산합니다.
모두 감소	텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 "논리적 or"를 계산합니다.
최대 감소 <T>	텐서의 차원 전체에서 요소의 최대값을 계산합니다.
최소 감소 <T>	텐서의 차원 전체에서 최소 요소를 계산합니다.
감소생산 <T>	텐서의 차원에 걸쳐 요소의 곱을 계산합니다.
합계 감소 <T>	텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 합을 계산합니다.
참조입력 <T>	하위 프레임을 만들거나 찾고 하위 프레임에서 '데이터'를 사용할 수 있도록 합니다.
RefExit <T>	현재 프레임을 상위 프레임으로 종료합니다.
참조 ID <T>	입력 참조 텐서와 동일한 참조 텐서를 반환합니다.
RefNext반복 <T>	다음 반복에서 해당 입력을 사용할 수 있도록 합니다.
참조선택 <T>	`inputs`의 `index` 번째 요소를 `output`으로 전달합니다.
데이터세트 등록	tf.data 서비스에 데이터세트를 등록합니다.
RegisterDatasetV2	tf.data 서비스에 데이터 세트를 등록합니다.
릴레이아웃 <T>
릴레이아웃좋아요 <T>
모양 변경 <T>	텐서의 형태를 변경합니다.
ResourceAccumulatorNumAccumulated	지정된 누산기에서 집계된 그래디언트 수를 반환합니다.
ResourceAccumulatorTakeGradient <T>	주어진 ConditionalAccumulator에서 평균 기울기를 추출합니다.
자원조건부누산기	그라디언트 집계를 위한 조건부 누산기입니다.
ResourceCountUpTo <T 확장 번호>	'resource'가 가리키는 변수가 'limit'에 도달할 때까지 증가합니다.
리소스게더 <U>	`indices`에 따라 `resource`가 가리키는 변수에서 조각을 수집합니다.
리소스게더Nd <U>
TPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters 검색	SGD 내장 매개변수를 검색합니다.
역방향 <T>	텐서의 특정 차원을 반대로 바꿉니다.
역순 <T>	가변 길이 슬라이스를 반전합니다.
RewriteDataset
RiscAbs <T는 숫자를 확장합니다>
RiscAdd <T는 숫자를 확장합니다>	x + y 요소를 반환합니다.
RiscBinaryArithmetic <T는 숫자를 확장합니다>
Risc이진비교
RiscBitcast <U>
위험방송 <T>
리스캐스트 <U>
RiscCeil <T는 숫자를 확장합니다>
RiscCholesky <T는 숫자를 확장합니다>
RiscConcat <T>
RiscConv <T 확장 번호>
RiscCos <T 확장 번호>
RiscDiv <T는 숫자를 확장합니다>
RiscDot <T는 숫자를 확장합니다>
RiscExp <T는 숫자를 확장합니다>
위험Fft <T>
RiscFloor <T는 숫자를 확장합니다>
리스크게더 <T>
RiscImag <U 확장 번호>
RiscIsFinite
RiscLog <T 확장 번호>
위험논리적그리고
위험논리적 아님
위험논리적또는
RiscMax <T는 숫자를 확장합니다>	max(x, y) 요소별로 반환합니다.
RiscMin <T 확장 번호>
RiscMul <T는 숫자를 확장합니다>
RiscNeg <T는 숫자를 확장합니다>
RiscPad <T는 숫자를 확장합니다>
RiscPool <T는 숫자를 확장합니다>
RiscPow <T는 숫자를 확장합니다>
RiscRandomUniform
RiscReal <U 확장 숫자>
RiscReduce <T는 숫자를 확장합니다>
RiscRem <T는 숫자를 확장합니다>
RiscReshape <T는 숫자를 확장합니다>
RiscReverse <T는 숫자를 확장합니다>
RiscScatter <U 확장 번호>
RiscShape <U 확장 숫자>
RiscSign <T는 숫자를 확장합니다>
RiscSlice <T는 숫자를 확장합니다>
RiscSort <T는 숫자를 확장함>
리스크스퀴즈 <T>
RiscSub <T는 숫자를 확장합니다>
RiscTranspose <T>
RiscTriangularSolve <T는 숫자를 확장합니다>
RiscUnary <T는 숫자를 확장합니다>
Rng읽기 및 건너뛰기	카운터 기반 RNG의 카운터를 향상시킵니다.
롤 <T>	축을 따라 텐서의 요소를 굴립니다.
샘플링데이터세트	다른 데이터세트 콘텐츠의 Bernoulli 샘플을 사용하는 데이터세트를 만듭니다.
축척 및 번역
ScaleAndTranslateGrad <T는 숫자를 확장합니다>
분산추가 <T>	변수 참조에 희소 업데이트를 추가합니다.
ScatterDiv <T>	변수 참조를 희소 업데이트로 나눕니다.
ScatterMax <T는 숫자를 확장합니다>	'max' 작업을 사용하여 희소 업데이트를 변수 참조로 줄입니다.
ScatterMin <T는 숫자를 확장합니다>	'min' 작업을 사용하여 희소 업데이트를 변수 참조로 줄입니다.
스캐터뮬 <T>	희소 업데이트를 변수 참조에 곱합니다.
분산형 <U>	'인덱스'에 따라 '업데이트'를 모양 'shape'의 텐서로 분산시킵니다.
분산Nd추가 <T>	변수의 개별 값이나 조각에 희소 추가를 적용합니다.
ScatterNdMax <T>	요소별 최대값을 계산합니다.
분산NdMin <T>	요소별 최소값을 계산합니다.
ScatterNdNonAliasingAdd <T>	개별 값이나 조각을 사용하여 '입력'에 희소 추가를 적용합니다. 인덱스 `인덱스`에 따른 `업데이트`에서.
ScatterNdSub <T>	변수의 개별 값이나 조각에 희소 빼기를 적용합니다.
ScatterNdUpdate <T>	특정 값 내의 개별 값이나 조각에 희박한 '업데이트'를 적용합니다. '인덱스'에 따라 변수가 달라집니다.
ScatterSub <T>	변수 참조에 대한 희소 업데이트를 뺍니다.
분산 업데이트 <T>	변수 참조에 스파스 업데이트를 적용합니다.
SegmentMaxV2 <T는 숫자를 확장함>	텐서의 세그먼트를 따라 최대값을 계산합니다.
SegmentMinV2 <T 확장 번호>	텐서의 세그먼트를 따라 최소값을 계산합니다.
SegmentProdV2 <T>	텐서의 세그먼트를 따라 곱을 계산합니다.
SegmentSumV2 <T>	텐서의 세그먼트를 따라 합계를 계산합니다.
선택V2 <T>
크기 설정	입력 `세트`의 마지막 차원에 따른 고유 요소 수입니다.
모양 <U 확장 번호>	텐서의 형태를 반환합니다.
샤드데이터세트	이 데이터 세트의 1/`num_shards`만 포함하는 `데이터 세트`를 생성합니다.
ShuffleAndRepeatDatasetV2
ShuffleDatasetV2
ShuffleDatasetV3
종료TPU시스템	TPU 시스템을 종료하는 작업입니다.
크기 <U 확장 번호>	텐서의 크기를 반환합니다.
SleepDataset
슬라이스 <T>	'input'에서 슬라이스를 반환합니다.
SlidingWindowDataset	`input_dataset`에 대한 슬라이딩 윈도우를 전달하는 데이터세트를 생성합니다.
스냅샷 <T>	입력 텐서의 복사본을 반환합니다.
스냅샷청크데이터세트
스냅샷 데이터세트	스냅샷에 쓰거나 스냅샷에서 읽을 데이터세트를 생성합니다.
SnapshotDatasetReader
스냅샷NestedDatasetReader
SobolSample <T 확장 번호>	Sobol 시퀀스에서 포인트를 생성합니다.
SpaceToBatchNd <T>	T 유형의 ND 텐서에 대한 SpaceToBatch.
SparseApplyAdagradV2 <T>	adagrad 체계에 따라 'var' 및 'accum'의 관련 항목을 업데이트합니다.
SparseBincount <U 확장 숫자>	정수 배열에서 각 값의 발생 횟수를 셉니다.
희소행렬추가	두 개의 CSR 행렬의 희소 추가, C = 알파 * A + 베타 * B.
SparseMatrixMatMul <T>	희소 행렬과 조밀한 행렬을 행렬 곱합니다.
SparseMatrixMul	희소 행렬과 조밀한 텐서의 요소별 곱셈입니다.
스파스매트릭스NNZ	`sparse_matrix`의 0이 아닌 개수를 반환합니다.
SparseMatrix주문AMD	'입력'의 AMD(근사 최소 차수) 순서를 계산합니다.
SparseMatrix소프트맥스	CSRSparseMatrix의 소프트맥스를 계산합니다.
SparseMatrixSoftmaxGrad	SparseMatrixSoftmax 연산의 기울기를 계산합니다.
희소행렬SparseCholesky	'입력'의 희소 Cholesky 분해를 계산합니다.
SparseMatrixSparseMatMul	희소 행렬은 두 개의 CSR 행렬 'a'와 'b'를 곱합니다.
희소행렬전치	CSRSparseMatrix의 내부(행렬) 차원을 바꿉니다.
SparseMatrixZeros	'dense_shape' 형태로 모두 0인 CSRSparseMatrix를 생성합니다.
SparseSegmentSumGrad <T는 숫자를 확장합니다>	SparseSegmentSum에 대한 기울기를 계산합니다.
SparseTensorToCSRSparseMatrix	SparseTensor를 (아마도 일괄 처리된) CSRSparseMatrix로 변환합니다.
스펜스 <T 확장 번호>
짜내기 <T>	텐서의 모양에서 크기 1의 차원을 제거합니다.
스택 <T>	`N` 순위-`R` 텐서 목록을 하나의 순위-`(R+1)` 텐서로 압축합니다.
스테이지 크기	Op는 기본 컨테이너의 요소 수를 반환합니다.
StatefulRandomBinomial <V 확장 숫자>
StatefulStandardNormal <U>	정규 분포에서 임의의 값을 출력합니다.
StatefulStandardNormalV2 <U>	정규 분포에서 임의의 값을 출력합니다.
StatefulTruncatedNormal <U>	잘린 정규 분포에서 임의의 값을 출력합니다.
StatefulUniform <U>	균일 분포에서 임의의 값을 출력합니다.
StatefulUniformFullInt <U>	균일 분포에서 임의의 정수를 출력합니다.
StatefulUniformInt <U>	균일 분포에서 임의의 정수를 출력합니다.
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V 확장 숫자>
StatelessRandomBinomial <W 확장 숫자>	이항 분포에서 결정론적 의사 난수를 출력합니다.
StatelessRandomGammaV2 <V 확장 숫자>	감마 분포에서 결정론적 의사 난수를 출력합니다.
StatelessRandomGammaV3 <U 확장 번호>	감마 분포에서 결정론적 의사 난수를 출력합니다.
StatelessRandomGetAlg	장치에 따라 최고의 카운터 기반 RNG 알고리즘을 선택합니다.
StatelessRandomNormalV2 <U 확장 번호>	정규 분포에서 결정론적 의사 난수 값을 출력합니다.
StatelessRandomPoisson <W 확장 번호>	포아송 분포에서 결정론적 의사 난수를 출력합니다.
StatelessRandomUniformFullInt <V 확장 번호>	균일 분포에서 결정론적 의사 난수 난수를 출력합니다.
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U 확장 번호>	균일 분포에서 결정론적 의사 난수 난수를 출력합니다.
StatelessRandomUniformIntV2 <U 확장 번호>	균일 분포에서 결정론적 의사 난수 난수를 출력합니다.
StatelessRandomUniformV2 <U 확장 번호>	균일 분포에서 결정적 의사 난수 난수 값을 출력합니다.
StatelessShuffle <T>	첫 번째 차원을 따라 텐서를 무작위로 결정론적으로 섞습니다.
StatelessTruncatedNormalV2 <U 확장 번호>	잘린 정규 분포에서 결정론적 의사 난수 값을 출력합니다.
StatsAggregatorHandleV2
StochasticCastToInt <U 확장 숫자>	주어진 텐서를 float에서 int로 확률적으로 변환합니다.
정지그라디언트 <T>	그라데이션 계산을 중지합니다.
Strided슬라이스 <T>	`input`에서 스트라이드 슬라이스를 반환합니다.
StridedSliceAssign <T>	'ref'의 슬라이스된 l-value 참조에 'value'를 할당합니다.
StridedSliceGrad <U>	'StridedSlice'의 그래디언트를 반환합니다.
문자열낮음	모든 대문자를 해당 소문자 대체 문자로 변환합니다.
문자열어퍼	모든 소문자를 해당 대문자로 변환합니다.
합계 <T>	텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 합을 계산합니다.
TFRecordDatasetV2	하나 이상의 TFRecord 파일에서 레코드를 내보내는 데이터세트를 생성합니다.
TPU컴파일 결과	TPU 컴파일 결과를 반환합니다.
TPU임베딩 활성화	TPU 임베딩을 차별화할 수 있는 작업입니다.
TPUOrdinalSelector	TPU 코어 선택기 Op.
TPUPartitionedInput <T>	분할된 입력 목록을 함께 그룹화하는 작업입니다.
TPUPartitionedInputV2 <T>	분할된 입력 목록을 함께 그룹화하는 작업입니다.
TPUReplicatedInput <T>	N개의 입력을 N방향 복제 TPU 계산에 연결합니다.
TPU라운드로빈	TPU 코어의 라운드 로빈 부하 분산.
임시변수 <T>	변경될 수 있지만 단일 단계 내에서만 지속되는 텐서를 반환합니다.
TensorArrayGather <T>	TensorArray의 특정 요소를 출력 '값'으로 수집합니다.
TensorArrayPack <T>
TensorArrayRead <T>	TensorArray의 요소를 읽어 '값'을 출력합니다.
TensorArrayScatter	입력 값의 데이터를 특정 TensorArray 요소로 분산시킵니다.
텐서배열크기	TensorArray의 현재 크기를 가져옵니다.
텐서어레이분할	입력 값의 데이터를 TensorArray 요소로 분할합니다.
TensorArrayUnpack
텐서어레이쓰기	tensor_array에 요소를 푸시합니다.
TensorListConcatLists
TensorListElementShape <T는 숫자를 확장합니다>	텐서로서 주어진 목록의 요소 모양입니다.
TensorListFromTensor	쌓이면 `tensor` 값을 갖는 TensorList를 생성합니다.
TensorListGather <T>	TensorList를 인덱싱하여 Tensor를 생성합니다.
TensorListGetItem <T>
TensorList길이	입력 텐서 목록의 텐서 수를 반환합니다.
TensorList푸시백	전달된 `Tensor`를 마지막 요소로 포함하고 주어진 목록의 다른 요소를 `input_handle`에 포함하는 목록을 반환합니다.
TensorListPushBackBatch
TensorListReserve	빈 요소가 있는 지정된 크기의 목록입니다.
TensorList크기 조정	목록의 크기를 조정합니다.
TensorListScatter	Tensor를 인덱싱하여 TensorList를 생성합니다.
TensorListScatterIntoExistingList	입력 목록의 인덱스에 텐서를 분산시킵니다.
TensorListScatterV2	Tensor를 인덱싱하여 TensorList를 생성합니다.
TensorListSetItem
TensorList분할	텐서를 목록으로 분할합니다.
텐서리스트스택 <T>	목록의 모든 텐서를 스택합니다.
텐서맵 지우기	주어진 키의 항목이 지워진 텐서 맵을 반환합니다.
TensorMapHasKey	주어진 키가 맵에 존재하는지 여부를 반환합니다.
텐서맵삽입	주어진 키-값 쌍이 삽입된 'input_handle'인 맵을 반환합니다.
TensorMapLookup <U>	텐서 맵의 특정 키에서 값을 반환합니다.
텐서맵 크기	입력 텐서 맵의 텐서 수를 반환합니다.
TensorMapStack키 <T>	텐서 맵에 있는 모든 키의 텐서 스택을 반환합니다.
TensorScatter추가 <T>	'인덱스'에 따라 기존 텐서에 희박한 '업데이트'를 추가합니다.
TensorScatterMax <T>	요소별 최대값을 취하는 텐서에 희소 업데이트를 적용합니다.
TensorScatterMin <T>
TensorScatterSub <T>	'인덱스'에 따라 기존 텐서에서 희박한 '업데이트'를 뺍니다.
TensorScatterUpdate <T>	'인덱스'에 따라 기존 텐서에 '업데이트'를 분산시킵니다.
TensorStridedSliceUpdate <T>	'input'의 분할된 l-value 참조에 'value'를 할당합니다.
ThreadPool데이터세트	사용자 정의 스레드 풀을 사용하여 'input_dataset'을 계산하는 데이터 세트를 생성합니다.
ThreadPoolHandle	'input_dataset'을 계산하기 위해 커스텀 스레드 풀을 사용하는 데이터세트를 생성합니다.
타일 <T>	주어진 텐서를 타일링하여 텐서를 구성합니다.
타임스탬프	에포크 이후의 시간을 초 단위로 제공합니다.
ToBool	텐서를 스칼라 조건자로 변환합니다.
TpuHandleToProtoKey	XRT의 uid 핸들을 TensorFlow 친화적인 입력 형식으로 변환합니다.
TridiagonalMatMul <T>	Tridiagonal 매트릭스로 제품을 계산하십시오.
tridiagonalsolve <t>	방정식의 트리 다이밀 시스템을 해결합니다.
UNDATH <T>	단일 출력 텐서에 대한 배치 작동을 뒤집습니다.
UNDATTHGRAD <T>	UNDATH의 기울기.
Unicodeencode	int의 텐서를 유니코드 문자열로 인코딩합니다.
균일 한 정당화 <u는 숫자를 확장합니다	양자화 된 텐서 '입력'에 대한 quantization을 수행하십시오.
균일 한 quantize <u>	텐서 '입력'에서 양자화를 수행하십시오.
균일 한 quantizedadd <t>	양자화 된 텐서`lhs`와 양자화 된 텐서`rhs`를 양자화 된 추가를 수행하여 양자화 된 '출력'을 수행하십시오.
균일 한 quantizedclipbyvalue <t>	양자화 된 텐서 'Operand'에서 값으로 클립을 수행하십시오.
균일 한 quantizedconvolution <u>	양자화 된 텐서`lhs` 및 양자화 된 텐서`rhs '의 양자화 된 컨볼 루션을 수행하십시오.
균일 한 QuantizedConvolutionHybrid <v는 숫자>를 확장합니다	플로트 텐서`lhs`와 양자화 된 텐서`rhs`의 하이브리드 양자화 된 컨볼 루션을 수행하십시오.
균일 한 QuantizedDot <u>	양자화 된 텐서`lhs`와 양자화 된 텐서`rhs`의 양자화 된 도트를 수행하여 양자화 된 '출력'을 만듭니다.
균일 한 QuantizedDothybrid <V는 숫자를 확장합니다	플로트 텐서`lhs`와 양자화 된 텐서`rhs '의 하이브리드 양자화 된 도트를 수행하십시오.
균일 한 대기 <u>	양자화 된 텐서 '입력'이 주어지면 새로운 양자화 매개 변수로이를 요구합니다.
iriquedataset	'input_dataset'의 고유 한 요소가 포함 된 데이터 세트를 만듭니다.
UnsavelIndex <t는 숫자>를 확장합니다	평평한 지수를 튜플의 좌표 배열로 변환합니다.
UnsortedSegmentjoin
Unprapdatasetvariant
어퍼 바운드 <U 확장 번호>	각 행을 따라 상류 _bound (sorted_search_values, 값)를 적용합니다.
varhandleop	가변 자원에 대한 핸들을 만듭니다.
varisinitialized	리소스 핸들 기반 변수가 초기화되었는지 확인합니다.
변수 <t>	단계를 가로 질러 지속되는 텐서의 형태로 상태를 유지합니다.
variableShape <t는 숫자를 확장합니다	`resource '로 가리키는 변수의 모양을 반환합니다.
어디	텐서에서 0이 아닌 / 실제 값의 위치를 반환합니다.
여기서 3 <t>	`조건 '에 따라`x` 또는`y`에서 요소를 선택합니다.
Windowop
Workerheartbeat	노동자 심장 박동 OP.
WrapdatasetVariant
xlaconcatnd <t>	모든 차원에 걸쳐 입력 텐서를 연결합니다.
xlarecvfromhost <t>	호스트로부터 텐서를받는 OP.
xlarecvtpuembeddingduplicationData	임베딩 코어에서 중복 제거 데이터 (지수 및 가중치)를 수신합니다.
xlasparsecoresgd
xlasparsedensematmulgradwithsgdandcsrinput
xlasparsedensematmulwithcsrinput
xlog1py <t>	x == 0이면 0을 반환하고 x * log1p (y)는 그렇지 않으면 요소를 반환합니다.
0 <t>	`dims`에 의해 주어진 모양의 0으로 일정한 초기화를 생성하는 연산자.
0 <t>	같은 모양으로 0의 텐서를 반환하고 x와 유형을 유형합니다.

텐서 플로 작동의 피연산자에 의해 구현 된 인터페이스.

사용 예:

// The "decodeJpeg" operation can be used as an operand to the "cast" operation
 Operand&lt;UInt8&gt; decodeJpeg = ops.image().decodeJpeg(...);
 ops.math().cast(decodeJpeg, DataType.FLOAT);

 // The output "y" of the "unique" operation can be used as an operand to the "cast" operation
 Output&lt;Integer&gt; y = ops.array().unique(...).y();
 ops.math().cast(y, Float.class);

 // The "split" operation can be used as operand list to the "concat" operation
 Iterable&lt;? extends Operand&lt;Float&gt;&gt; split = ops.array().split(...);
 ops.array().concat(0, split);

공개 방법

추상 출력 <T>

출력 ()

텐서의 기호 핸들을 반환합니다.

공개 방법

공개 초록 출력 <t> asoutput ()

텐서의 기호 핸들을 반환합니다.

TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.

참조

OperationBuilder.addInput(Output)