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Operand

interface publique Opérande

Sous-classes indirectes connues

Tous , AllToAll <T>, AnonymousHashTable , AnonymousIteratorV3 , AnonymousMultiDeviceIteratorV3 , AnonymousMutableDenseHashTable , AnonymousMutableHashTable , AnonymousMutableHashTableOfTensors , Any , ApplyAdagradV2 <T>, AssertCardinalityDataset , AssertNextDataset , AssertPrevDataset , Assign < T>, AssignAdd <T> et 490 autres.

Tous	Calcule le « et logique » des éléments sur les dimensions d'un tenseur.
ToutÀTous <T>	Une opération pour échanger des données entre les répliques TPU.
AnonymeHashTable	Crée une table de hachage anonyme non initialisée.
AnonymeItérateurV3	Un conteneur pour une ressource itérateur.
AnonymeMultiDeviceIteratorV3	Un conteneur pour une ressource itérateur multi-périphérique.
AnonymeMutableDenseHashTable	Crée une table de hachage mutable anonyme vide qui utilise des tenseurs comme magasin de sauvegarde.
AnonymeMutableHashTable	Crée une table de hachage mutable anonyme vide.
AnonymousMutableHashTableOfTensors	Crée une table de hachage mutable anonyme vide de valeurs vectorielles.
N'importe lequel	Calcule le « ou logique » des éléments sur les dimensions d'un tenseur.
AppliquerAdagradV2 <T>	Mettez à jour '*var' selon le schéma adagrad.
AssertCardinalityDataset
AssertNextDataset	Une transformation qui affirme quelles transformations se produiront ensuite.
AssertPrevDataset	Une transformation qui affirme quelles transformations se sont produites précédemment.
Attribuer <T>	Mettez à jour « ref » en lui attribuant une « valeur ».
AttribuerAjouter <T>	Mettez à jour 'ref' en y ajoutant 'value'.
AssignSub <T>	Mettez à jour « ref » en soustrayant « valeur ».
Ensemble de données AutoShard	Crée un ensemble de données qui fragmente l'ensemble de données d'entrée.
BandedTriangularSolve <T>
Barrière	Définit une barrière qui persiste dans différentes exécutions de graphiques.
BarrièreIncompleteSize	Calcule le nombre d'éléments incomplets dans la barrière donnée.
TailleBarrièrePrêt	Calcule le nombre d'éléments complets dans la barrière donnée.
BatchMatMulV2 <T>	Multiplie les tranches de deux tenseurs par lots.
BatchMatMulV3 <V>	Multiplie les tranches de deux tenseurs par lots.
LotVersEspace <T>	BatchToSpace pour les tenseurs 4-D de type T.
BatchVersEspaceNd <T>	BatchToSpace pour les tenseurs ND de type T.
BesselI0 <T étend le nombre>
BesselI1 <T étend le numéro>
BesselJ0 <T étend le numéro>
BesselJ1 <T étend le numéro>
BesselK0 <T étend le numéro>
BesselK0e <T étend le numéro>
BesselK1 <T étend le numéro>
BesselK1e <T étend le numéro>
BesselY0 <T étend le numéro>
BesselY1 <T étend le numéro>
Bitcast <U>	Bitcaste un tenseur d'un type à un autre sans copier les données.
BoostedTreesAggregateStats	Agrége le résumé des statistiques accumulées pour le lot.
BoostedTreesCenterBias	Calcule le prior à partir des données d'entraînement (le biais) et remplit le premier nœud avec le prior des logits.
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp	Crée un handle vers un BoostedTreesEnsembleResource
BoostedTreesExampleDebugOutputs	Sorties de débogage/interprétabilité du modèle pour chaque exemple.
BoostedTreesMakeStatsRésumé	Fait le résumé des statistiques accumulées pour le lot.
BoostedTreesPredict	Exécute plusieurs prédicteurs d'ensemble de régression additive sur les instances d'entrée et calcule les logits.
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp	Crée un handle vers un BoostedTreesQuantileStreamResource.
BroadcastDynamicShape <T étend le nombre>	Renvoie la forme de s0 op s1 avec diffusion.
Diffusion vers <T>	Diffusez un tableau pour une forme compatible.
Bucketiser	Bucketise les « entrées » en fonction des « limites ».
CSRSparseMatrixToDense <T>	Convertissez un CSRSparseMatrix (éventuellement par lots) en dense.
Ensemble de données CSV
CSVDatasetV2
CacheDatasetV2
CheckNumericsV2 <T étend le numéro>	Vérifie un tenseur pour les valeurs NaN, -Inf et +Inf.
ChoisirFastestDataset
ClipByValue <T>	Coupe les valeurs du tenseur à un min et un max spécifiés.
AssemblerTPUEmbeddingMémoire	Une opération qui fusionne les protos de configuration de mémoire codés en chaîne de tous les hôtes.
CollectiveAllToAllV2 <T étend le numéro>	Échange mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques.
CollectiveAllToAllV3 <T étend le numéro>	Échange mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques.
CollectiveBcastRecvV2 <U>	Reçoit une valeur tensorielle diffusée depuis un autre appareil.
CollectiveBcastSendV2 <T>	Diffuse une valeur tensorielle à un ou plusieurs autres appareils.
CollectiveGather <T étend le numéro>	Accumule mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques.
CollectiveGatherV2 <T étend le numéro>	Accumule mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques.
CollectiveInitializeCommunicator	Initialise un groupe pour les opérations collectives.
CollectivePermute <T>	Une opération pour permuter les tenseurs sur les instances TPU répliquées.
CollectiveReduceScatterV2 <T étend le nombre>	Réduit mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques et disperse le résultat.
CollectiveReduceV2 <T étend le nombre>	Réduit mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques.
CollectiveReduceV3 <T étend le nombre>	Réduit mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques.
CompositeTensorVariantFromComponents	Encode une valeur `ExtensionType` dans un Tensor scalaire `variant`.
CompressElement	Compresse un élément d'ensemble de données.
Taille du lot de calcul	Calcule la taille de lot statique d'un ensemble de données sans lots partiels.
ComputeDedupDataSize	Une opération calcule la taille des données de déduplication à partir du noyau intégré et renvoie la configuration mise à jour.
ComputeDedupDataTupleMask	Une opération calcule le masque de tuple des données de déduplication à partir du noyau d'intégration.
Concaténer <T>	Concatène les tenseurs selon une dimension.
ConfigureAndInitializeGlobalTPU	Une opération qui met en place les structures centralisées pour un système TPU distribué.
ConfigurerDistributedTPU	Configure les structures centralisées pour un système TPU distribué.
ConfigurerTPUEmbeddingHost	Une opération qui configure le logiciel TPUEmbedding sur un hôte.
ConfigurerTPUEmbeddingMemory	Une opération qui configure le logiciel TPUEmbedding sur un hôte.
Constante <T>	Un opérateur produisant une valeur constante.
Conv <T étend le nombre>	Calcule une convolution ND étant donné les tenseurs (N+1+batch_dims)-D `input` et (N+2)-D `filter`.
Conv2DBackpropFilterV2 <T étend le numéro>	Calcule les gradients de convolution par rapport au filtre.
Conv2DBackpropInputV2 <T étend le numéro>	Calcule les gradients de convolution par rapport à l'entrée.
Copier <T>	Copiez un tenseur de CPU à CPU ou de GPU à GPU.
CopierHôte <T>	Copiez un tenseur sur l'hôte.
CopierVersMesh <T>
CopierVersMeshGrad <T>
CountUpTo <T étend le nombre>	Incrémente « ref » jusqu'à ce qu'il atteigne « limite ».
CrossReplicaSum <T étend le numéro>	Une opération pour additionner les entrées sur les instances TPU répliquées.
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T étend le numéro>	Convertit les paramètres CudnnRNN de la forme canonique en forme utilisable.
CumulativeLogsumexp <T étend le nombre>	Calculez le produit cumulé du tenseur « x » le long de « l'axe ».
DataServiceDataset	Crée un ensemble de données qui lit les données du service tf.data.
DataServiceDatasetV2	Crée un ensemble de données qui lit les données du service tf.data.
Ensemble de donnéesCardinality	Renvoie la cardinalité de `input_dataset`.
Ensemble de donnéesFromGraph	Crée un ensemble de données à partir du `graph_def` donné.
Ensemble de donnéesVersGraphV2	Renvoie un GraphDef sérialisé représentant `input_dataset`.
Dawsn <T étend le numéro>
DebugGradientIdentity <T>	Opération d'identité pour le débogage du dégradé.
DebugGradientRefIdentity <T>	Opération d'identité pour le débogage du dégradé.
DebugIdentity <T>	Fournit un mappage d’identité du tenseur d’entrée de type non Ref pour le débogage.
DebugIdentityV2 <T>	Déboguer l'identité V2 Op.
DebugIdentityV3 <T>	Fournit un mappage d’identité du tenseur d’entrée de type non Ref pour le débogage.
DéboguerNanCount	Déboguer le compteur de valeur NaN Op.
DebugNumericRésumé	Débogage du résumé numérique Op.
DebugNumericSummaryV2 <U étend le numéro>	Résumé numérique de débogage V2 Op.
DecodeImage <T étend le numéro>	Fonction pour decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg et decode_png.
DecodePaddedRaw <T étend le nombre>	Réinterprètez les octets d'une chaîne comme un vecteur de nombres.
Copie profonde <T>	Fait une copie de « x ».
DenseBincount <U étend le nombre>	Compte le nombre d'occurrences de chaque valeur dans un tableau d'entiers.
DenseToCSRSparseMatrix	Convertit un tenseur dense en un CSRSparseMatrix (éventuellement par lots).
DétruireTemporaryVariable <T>	Détruit la variable temporaire et renvoie sa valeur finale.
Index des appareils	Renvoie l'index du périphérique exécuté par l'opération.
DirectedInterleaveDataset	Un substitut à `InterleaveDataset` sur une liste fixe de `N` ensembles de données.
DrawBoundingBoxesV2 <T étend le nombre>	Dessinez des cadres de délimitation sur un lot d'images.
Compteur d'itérations factices
Cache mémoire factice
Générateur de graines factices
DynamicStitch <T>	Entrelacez les valeurs des tenseurs « données » en un seul tenseur.
ModifierDistance	Calcule la distance d'édition de Levenshtein (éventuellement normalisée).
Einsum <T>	Contraction tensorielle selon la convention de sommation d'Einstein.
Vide <T>	Crée un tenseur avec la forme donnée.
ListeTensorVide	Crée et renvoie une liste de tenseurs vide.
VideTensorMap	Crée et renvoie une carte tensorielle vide.
EncodeProto	L'opération sérialise les messages protobuf fournis dans les tenseurs d'entrée.
Assurer la forme <T>	Garantit que la forme du tenseur correspond à la forme attendue.
Entrez <T>	Crée ou trouve un cadre enfant et met les « données » à la disposition du cadre enfant.
Erfinv <T étend le numéro>
Norme euclidienne <T>	Calcule la norme euclidienne des éléments sur les dimensions d'un tenseur.
ExécuterTPUEmbeddingPartitioner	Une opération qui exécute le partitionneur TPUEmbedding sur la configuration centrale périphérique et calcule la taille HBM (en octets) requise pour l’opération TPUEmbedding.
Quitter <T>	Quitte l’image actuelle vers son image parent.
DévelopperDims <T>	Insère une dimension de 1 dans la forme d'un tenseur.
ExpérimentalAutoShardDataset	Crée un ensemble de données qui fragmente l'ensemble de données d'entrée.
ExperimentalBytesProducedStatsDataset	Enregistre la taille en octets de chaque élément de `input_dataset` dans un StatsAggregator.
ExpérimentalChooseFastestDataset
ExperimentalDatasetCardinalité	Renvoie la cardinalité de `input_dataset`.
ExperimentalDenseToSparseBatchDataset	Crée un ensemble de données qui regroupe les éléments d'entrée dans un SparseTensor.
ExperimentalLatencyStatsDataset	Enregistre la latence de production des éléments `input_dataset` dans un StatsAggregator.
ExperimentalMatchingFilesDataset
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset	Crée un ensemble de données qui remplace le parallélisme intra-opération maximal.
ExperimentalParseExampleDataset	Transforme `input_dataset` contenant les protos `Example` en tant que vecteurs de DT_STRING en un ensemble de données d'objets `Tensor` ou `SparseTensor` représentant les fonctionnalités analysées.
ExpérimentalPrivateThreadPoolDataset	Crée un ensemble de données qui utilise un pool de threads personnalisé pour calculer « input_dataset ».
ExpérimentalRandomDataset	Crée un ensemble de données qui renvoie des nombres pseudo-aléatoires.
ExperimentalRebatchDataset	Crée un ensemble de données qui modifie la taille du lot.
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset
ExperimentalSlidingWindowDataset	Crée un ensemble de données qui passe une fenêtre glissante sur `input_dataset`.
ExpérimentalSqlDataset	Crée un ensemble de données qui exécute une requête SQL et émet des lignes du jeu de résultats.
ExperimentalStatsAggregatorHandle	Crée une ressource de gestionnaire de statistiques.
ExperimentalStatsAggregatorRésumé	Produit un résumé de toutes les statistiques enregistrées par le gestionnaire de statistiques donné.
ExperimentalUnbatchDataset	Un ensemble de données qui divise les éléments de son entrée en plusieurs éléments.
Expt <T étend le numéro>
ExtraireGlimpseV2	Extrait un aperçu du tenseur d'entrée.
ExtractVolumePatches <T étend le nombre>	Extrayez les « patches » de « input » et placez-les dans la dimension de sortie « profondeur ».
FFTND <T>	Transformation de Fourier rapide ND.
Remplissez <U>	Crée un tenseur rempli d'une valeur scalaire.
Finaliser l'ensemble de données	Crée un ensemble de données en appliquant `tf.data.Options` à `input_dataset`.
Empreinte digitale	Génère des valeurs d'empreinte digitale.
FresnelCos <T étend le nombre>
FresnelSin <T étend le nombre>
Rassemblez <T>	Rassemblez les tranches de l'axe « params » selon les « indices ».
RassemblerNd <T>	Rassemblez les tranches de « params » dans un Tensor avec une forme spécifiée par « indices ».
ObtenirOptions	Renvoie les `tf.data.Options` attachées à `input_dataset`.
ObtenirSessionHandle	Stocke le tenseur d'entrée dans l'état de la session en cours.
GetSessionTensor <T>	Obtenez la valeur du tenseur spécifié par son handle.
GlobalIterId
GarantieConst <T>	Donne une garantie au runtime TF que le tenseur d’entrée est une constante.
Table de hachage	Crée une table de hachage non initialisée.
HistogramFixedWidth <U étend le nombre>	Renvoie l'histogramme des valeurs.
IFFTND <T>	Transformée de Fourier rapide inverse ND.
IRFFTND <U étend le numéro>	Transformée de Fourier très rapide inverse ND.
Identité <T>	Renvoie un tenseur avec la même forme et le même contenu que le tenseur ou la valeur d'entrée.
IgnoreErrorsDataset	Crée un ensemble de données qui contient les éléments de « input_dataset » en ignorant les erreurs.
ImageProjectiveTransformV2 <T étend le nombre>	Applique la transformation donnée à chacune des images.
ImageProjectiveTransformV3 <T étend le nombre>	Applique la transformation donnée à chacune des images.
ImmuableConst <T>	Renvoie le tenseur immuable de la région mémoire.
InfeedDequeue <T>	Une opération d'espace réservé pour une valeur qui sera introduite dans le calcul.
InplaceAdd <T>	Ajoute v dans les lignes spécifiées de x.
InplaceSub <T>	Soustrait « v » dans les lignes spécifiées de « x ».
InplaceUpdate <T>	Met à jour les lignes spécifiées « i » avec les valeurs « v ».
IsBoostedTreesEnsembleInitialisé	Vérifie si un ensemble d'arbres a été initialisé.
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized	Vérifie si un flux quantile a été initialisé.
IsTPUEmbeddingInitialized	Si l'intégration TPU est initialisée dans un système TPU distribué.
EstVariableInitialisé	Vérifie si un tenseur a été initialisé.
ItérateurGetDevice	Renvoie le nom du périphérique sur lequel la « ressource » a été placée.
KMC2ChainInitialisation	Renvoie l'index d'un point de données qui doit être ajouté à l'ensemble de départ.
KmeansPlusPlusInitialisation	Sélectionne num_to_sample lignes d'entrée à l'aide du critère KMeans++.
KthOrderStatistique	Calcule la statistique d'ordre K d'un ensemble de données.
Ensemble de données LMDB	Crée un ensemble de données qui émet les paires clé-valeur dans un ou plusieurs fichiers LMDB.
LinSpace <T étend le nombre>	Génère des valeurs dans un intervalle.
ListDataset	Crée un ensemble de données qui émet chacun des « tenseurs » une fois.
ListSnapshotChunksDataset
LookupTableFind <U>	Recherche les clés dans un tableau, affiche les valeurs correspondantes.
Taille de la table de recherche	Calcule le nombre d'éléments dans la table donnée.
BoucleCond	Transfère l’entrée vers la sortie.
LowerBound <U étend le nombre>	Applique lower_bound(sorted_search_values, valeurs) le long de chaque ligne.
RendreUnique	Rendre tous les éléments de la dimension non-Batch uniques, mais \"proches\" de leur valeur initiale.
MapIncompleteSize	Op renvoie le nombre d'éléments incomplets dans le conteneur sous-jacent.
Taille de la carte	Op renvoie le nombre d'éléments dans le conteneur sous-jacent.
MatriceDiagPartV2 <T>	Renvoie la partie diagonale groupée d'un tenseur groupé.
MatriceDiagPartV3 <T>	Renvoie la partie diagonale groupée d'un tenseur groupé.
MatriceDiagV2 <T>	Renvoie un tenseur diagonal par lots avec des valeurs diagonales par lots données.
MatriceDiagV3 <T>	Renvoie un tenseur diagonal par lots avec des valeurs diagonales par lots données.
MatriceSetDiagV2 <T>	Renvoie un tenseur matriciel par lots avec de nouvelles valeurs diagonales par lots.
MatriceSetDiagV3 <T>	Renvoie un tenseur matriciel par lots avec de nouvelles valeurs diagonales par lots.
Max <T>	Calcule le maximum d'éléments sur les dimensions d'un tenseur.
MaxIntraOpParallelismDataset	Crée un ensemble de données qui remplace le parallélisme intra-opération maximal.
MergeDedupData	Une opération fusionne des éléments de tenseurs entiers et flottants dans des données de déduplication sous forme de tuple XLA.
Min <T>	Calcule le minimum d'éléments sur les dimensions d'un tenseur.
MiroirPad <T>	Remplit un tenseur avec des valeurs en miroir.
MirrorPadGrad <T>	Opération dégradé pour l'opération `MirrorPad`.
MulNoNan <T>	Renvoie x * y par élément.
MutableDenseHashTable	Crée une table de hachage vide qui utilise des tenseurs comme magasin de sauvegarde.
Table de hachage mutable	Crée une table de hachage vide.
MutableHashTableOfTensors	Crée une table de hachage vide.
Mutex	Crée une ressource Mutex qui peut être verrouillée par `MutexLock`.
Verrouillage mutex	Verrouille une ressource mutex.
NcclAllReduce <T étend le nombre>	Génère un tenseur contenant la réduction sur tous les tenseurs d'entrée.
NcclBroadcast <T étend le numéro>	Envoie « entrée » à tous les appareils connectés à la sortie.
NcclReduce <T étend le nombre>	Réduit `input` de `num_devices` en utilisant `reduction` à un seul périphérique.
Ndtri <T étend le numéro>
SuivantAprès <T étend le numéro>	Renvoie la prochaine valeur représentable de « x1 » dans la direction de « x2 », élément par élément.
Itération suivante <T>	Rend son entrée disponible pour l’itération suivante.
NonDeterministicInts <U>	Génère de manière non déterministe des entiers.
Ensemble de données non sérialisable
OneHot <U>	Renvoie un tenseur one-hot.
Ceux comme <T>	Renvoie un tenseur de uns avec la même forme et le même type que x.
OptimiserDatasetV2	Crée un ensemble de données en appliquant les optimisations associées à « input_dataset ».
OptionsEnsemble de données	Crée un ensemble de données en attachant tf.data.Options à `input_dataset`.
OrderedMapIncompleteSize	Op renvoie le nombre d'éléments incomplets dans le conteneur sous-jacent.
Taille de la carte commandée	Op renvoie le nombre d'éléments dans le conteneur sous-jacent.
SortieDequeue <T>	Récupère un seul tenseur de la sortie de calcul.
SortieDequeueV2 <T>	Récupère un seul tenseur de la sortie de calcul.
Sortie <T>	Un handle symbolique vers un tenseur produit par un `Operation` .
Touche <T>	Rembourre un tenseur.
ParallelBatchDataset
ParallèleConcat <T>	Concatène une liste de tenseurs « N » le long de la première dimension.
ParallelDynamicStitch <T>	Entrelacez les valeurs des tenseurs « données » en un seul tenseur.
ParseExampleDatasetV2	Transforme `input_dataset` contenant les protos `Example` en tant que vecteurs de DT_STRING en un ensemble de données d'objets `Tensor` ou `SparseTensor` représentant les fonctionnalités analysées.
Espace réservé <T>	Une opération d'espace réservé pour une valeur qui sera introduite dans le calcul.
PlaceholderWithDefault <T>	Une opération d'espace réservé qui passe par « input » lorsque sa sortie n'est pas alimentée.
Prélinéariser	Une opération qui linéarise une valeur de Tensor en un tenseur variant opaque.
PrélinéariserTuple	Une opération qui linéarise plusieurs valeurs de Tensor en un tenseur variant opaque.
PrivateThreadPoolDataset	Crée un ensemble de données qui utilise un pool de threads personnalisé pour calculer « input_dataset ».
Prod <T>	Calcule le produit des éléments sur les dimensions d'un tenseur.
QuantizeAndDequantizeV4 <T étend le nombre>	Quantise puis déquantifie un tenseur.
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W étend le nombre>
RFFTND <U>	ND transformation de Fourier réelle rapide.
RaggedBincount <U étend le numéro>	Compte le nombre d'occurrences de chaque valeur dans un tableau d'entiers.
RaggedTensorToTensor <U>	Créez un tenseur dense à partir d'un tenseur irrégulier, en modifiant éventuellement sa forme.
RaggedTensorToVariant	Encode un `RaggedTensor` dans un Tensor `variant`.
RaggedTensorToVariantGradient <U>	Helper utilisé pour calculer le dégradé pour `RaggedTensorToVariant`.
RandomDatasetV2	Crée un ensemble de données qui renvoie des nombres pseudo-aléatoires.
RandomIndexShuffle <T étend le nombre>	Affiche la position de « valeur » dans une permutation de [0, ..., max_index].
Plage <T étend le nombre>	Crée une séquence de nombres.
Rang	Renvoie le rang d'un tenseur.
ReadVariableOp <T>	Lit la valeur d'une variable.
RebatchDataset	Crée un ensemble de données qui modifie la taille du lot.
RebatchDatasetV2	Crée un ensemble de données qui modifie la taille du lot.
Réception <T>	Reçoit le tenseur nommé de send_device sur recv_device.
RéduireTout	Calcule le « et logique » des éléments sur les dimensions d'un tenseur.
RéduireTout	Calcule le « ou logique » des éléments sur les dimensions d'un tenseur.
RéduireMax <T>	Calcule le maximum d'éléments sur les dimensions d'un tenseur.
RéduireMin <T>	Calcule le minimum d'éléments sur les dimensions d'un tenseur.
RéduireProd <T>	Calcule le produit des éléments sur les dimensions d'un tenseur.
RéduireSomme <T>	Calcule la somme des éléments sur les dimensions d'un tenseur.
RéfEntrée <T>	Crée ou trouve un cadre enfant et met les « données » à la disposition du cadre enfant.
RéfSortie <T>	Quitte l’image actuelle vers son image parent.
RéfIdentité <T>	Renvoie le même tenseur de référence que le tenseur de référence d'entrée.
RefNextItération <T>	Rend son entrée disponible pour l’itération suivante.
RéfSélection <T>	Transmet le `index`ème élément de `inputs` vers `output`.
RegisterDataset	Enregistre un ensemble de données auprès du service tf.data.
RegistreDatasetV2	Enregistre un ensemble de données auprès du service tf.data.
Relayage <T>
RelayoutLike <T>
Remodeler <T>	Remodèle un tenseur.
ResourceAccumulatorNumAccumulé	Renvoie le nombre de gradients agrégés dans les accumulateurs donnés.
ResourceAccumulatorTakeGradient <T>	Extrait le gradient moyen dans le ConditionalAccumulator donné.
ResourceConditionalAccumulator	Un accumulateur conditionnel pour agréger les gradients.
ResourceCountUpTo <T étend le nombre>	Incrémente la variable pointée par « ressource » jusqu'à ce qu'elle atteigne « limite ».
ResourceGather <U>	Rassemblez des tranches de la variable pointée par « ressource » selon les « indices ».
ResourceGatherNd <U>
RécupérerTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	Récupérez les paramètres d’intégration SGD.
Inverser <T>	Inverse les dimensions spécifiques d'un tenseur.
Séquence inverse <T>	Inverse les tranches de longueur variable.
Réécrire l'ensemble de données
RiscAbs <T étend le nombre>
RiscAdd <T étend le numéro>	Renvoie x + y par élément.
RiscBinaryArithmetic <T étend le nombre>
Comparaison RiscBinary
RiscBitcast <U>
RiscBroadcast <T>
RiscCast <U>
RiscCeil <T étend le numéro>
RiscCholesky <T étend le numéro>
RiscConcat <T>
RiscConv <T étend le numéro>
RiscCos <T étend le numéro>
RiscDiv <T étend le numéro>
RiscDot <T étend le numéro>
RiscExp <T étend le numéro>
RiscFft <T>
RiscFloor <T étend le numéro>
RiscGather <T>
RiscImag <U étend le numéro>
RiscIsFinite
RiscLog <T étend le numéro>
RiscLogiqueEt
RisqueLogiqueNon
RiscLogiqueOu
RiscMax <T étend le nombre>	Renvoie max(x, y) élément par élément.
RiscMin <T étend le nombre>
RiscMul <T étend le numéro>
RiscNeg <T étend le nombre>
RiscPad <T étend le numéro>
RiscPool <T étend le numéro>
RiscPow <T étend le numéro>
RiscRandomUniforme
RiscReal <U étend le numéro>
RiscReduce <T étend le nombre>
RiscRem <T étend le numéro>
RiscReshape <T étend le nombre>
RiscReverse <T étend le numéro>
RiscScatter <U étend le numéro>
RiscShape <U étend le nombre>
RiscSign <T étend le numéro>
RiscSlice <T étend le nombre>
RiscSort <T étend le numéro>
RiscSqueeze <T>
RiscSub <T étend le numéro>
RiscTranspose <T>
RiscTriangularSolve <T étend le nombre>
RiscUnary <T étend le numéro>
RngReadAndSkip	Avancez le compteur d’un RNG basé sur un compteur.
Lancer <T>	Fait rouler les éléments d'un tenseur le long d'un axe.
Ensemble de données d'échantillonnage	Crée un ensemble de données qui prend un échantillon de Bernoulli du contenu d'un autre ensemble de données.
ÉchelleEtTraduction
ScaleAndTranslateGrad <T étend le nombre>
DispersionAjouter <T>	Ajoute des mises à jour éparses à une référence de variable.
DispersionDiv <T>	Divise une référence de variable par des mises à jour éparses.
ScatterMax <T étend le nombre>	Réduit les mises à jour éparses en une référence de variable à l'aide de l'opération « max ».
ScatterMin <T étend le nombre>	Réduit les mises à jour éparses en une référence de variable à l'aide de l'opération `min`.
DispersionMul <T>	Multiplie les mises à jour éparses en une référence variable.
DispersionNd <U>	Disperse les « mises à jour » dans un tenseur de forme « shape » selon les « indices ».
DispersionNdAdd <T>	Applique une addition clairsemée à des valeurs individuelles ou à des tranches dans une variable.
DispersionNdMax <T>	Calcule le maximum par élément.
DispersionNdMin <T>	Calcule le minimum par élément.
ScatterNdNonAliasingAdd <T>	Applique une addition clairsemée à « input » en utilisant des valeurs individuelles ou des tranches à partir des « mises à jour » selon les indices « indices ».
DispersionNdSub <T>	Applique une soustraction clairsemée à des valeurs ou tranches individuelles dans une variable.
DispersionNdUpdate <T>	Applique des « mises à jour » éparses à des valeurs ou tranches individuelles dans un variable selon des `indices`.
DispersionSub <T>	Soustrait les mises à jour éparses d’une référence de variable.
DispersionMise à jour <T>	Applique des mises à jour éparses à une référence de variable.
SegmentMaxV2 <T étend le numéro>	Calcule le maximum le long des segments d'un tenseur.
SegmentMinV2 <T étend le numéro>	Calcule le minimum le long des segments d'un tenseur.
SegmentProdV2 <T>	Calcule le produit le long des segments d'un tenseur.
SommeSegmentV2 <T>	Calcule la somme le long des segments d'un tenseur.
Sélectionnez V2 <T>
Définir la taille	Nombre d'éléments uniques le long de la dernière dimension de l'ensemble d'entrée.
Forme <U étend le nombre>	Renvoie la forme d'un tenseur.
Ensemble de données Shard	Crée un « Dataset » qui inclut seulement 1/`num_shards` de cet ensemble de données.
ShuffleAndRepeatDatasetV2
ShuffleDatasetV2
ShuffleDatasetV3
ArrêtTPUSystème	Une opération qui arrête le système TPU.
Taille <U étend le nombre>	Renvoie la taille d'un tenseur.
Ensemble de données de sommeil
Tranche <T>	Renvoie une tranche de « entrée ».
SlidingWindowDataset	Crée un ensemble de données qui passe une fenêtre glissante sur `input_dataset`.
Instantané <T>	Renvoie une copie du tenseur d'entrée.
SnapshotChunkDataset
Ensemble de données d'instantanés	Crée un ensemble de données qui écrira/lura à partir d'un instantané.
SnapshotDatasetReader
SnapshotNestedDatasetReader
SobolSample <T étend le nombre>	Génère des points à partir de la séquence Sobol.
EspaceVersBatchNd <T>	SpaceToBatch pour les tenseurs ND de type T.
SparseApplyAdagradV2 <T>	Mettez à jour les entrées pertinentes dans 'var' et 'accum' selon le schéma adagrad.
SparseBincount <U étend le nombre>	Compte le nombre d'occurrences de chaque valeur dans un tableau d'entiers.
SparseMatrixAjouter	Ajout clairsemé de deux matrices CSR, C = alpha * A + bêta * B.
SparseMatrixMatMul <T>	Matrice-multiplie une matrice clairsemée par une matrice dense.
SparseMatrixMul	Multiplication élément par élément d'une matrice clairsemée avec un tenseur dense.
SparseMatrixNNZ	Renvoie le nombre de valeurs différentes de zéro de `sparse_matrix`.
SparseMatrixOrderingAMD	Calcule l'ordre du degré minimum approximatif (AMD) de « l'entrée ».
SparseMatrixSoftmax	Calcule le softmax d'un CSRSparseMatrix.
SparseMatrixSoftmaxGrad	Calcule le gradient de l'opération SparseMatrixSoftmax.
SparseMatrixSparseCholesky	Calcule la décomposition clairsemée de Cholesky de « input ».
SparseMatrixSparseMatMul	Sparse-matrix multiplie deux matrices CSR « a » et « b ».
SparseMatrixTranspose	Transpose les dimensions internes (matrices) d'un CSRSparseMatrix.
SparseMatrixZéros	Crée un CSRSparseMatrix entièrement nul avec la forme `dense_shape`.
SparseSegmentSumGrad <T étend le nombre>	Calcule les dégradés pour SparseSegmentSum.
SparseTensorToCSRSparseMatrix	Convertit un SparseTensor en un CSRSparseMatrix (éventuellement par lots).
Spence <T étend le nombre>
Presser <T>	Supprime les dimensions de taille 1 de la forme d'un tenseur.
Pile <T>	Regroupe une liste de tenseurs de rang « N »-« R » en un seul tenseur de rang « (R+1) ».
Taille de la scène	Op renvoie le nombre d'éléments dans le conteneur sous-jacent.
StatefulRandomBinomial <V étend le nombre>
StatefulStandardNormal <U>	Produit des valeurs aléatoires à partir d’une distribution normale.
StatefulStandardNormalV2 <U>	Produit des valeurs aléatoires à partir d’une distribution normale.
StatefulTruncatedNormal <U>	Génère des valeurs aléatoires à partir d’une distribution normale tronquée.
StatefulUniforme <U>	Génère des valeurs aléatoires à partir d’une distribution uniforme.
StatefulUniformFullInt <U>	Produit des entiers aléatoires à partir d’une distribution uniforme.
StatefulUniformInt <U>	Produit des entiers aléatoires à partir d’une distribution uniforme.
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V étend le nombre>
StatelessRandomBinomial <W étend le nombre>	Produit des nombres aléatoires pseudo-aléatoires déterministes à partir d’une distribution binomiale.
StatelessRandomGammaV2 <V étend le nombre>	Produit des nombres aléatoires pseudo-aléatoires déterministes à partir d’une distribution gamma.
StatelessRandomGammaV3 <U étend le nombre>	Produit des nombres aléatoires pseudo-aléatoires déterministes à partir d’une distribution gamma.
ApatrideRandomGetAlg	Sélectionne le meilleur algorithme RNG basé sur un compteur en fonction de l'appareil.
StatelessRandomNormalV2 <U étend le numéro>	Produit des valeurs pseudo-aléatoires déterministes à partir d’une distribution normale.
StatelessRandomPoisson <W étend le numéro>	Produit des nombres aléatoires pseudo-aléatoires déterministes à partir d’une distribution de Poisson.
StatelessRandomUniformFullInt <V étend le numéro>	Produit des entiers aléatoires pseudo-aléatoires déterministes à partir d’une distribution uniforme.
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U étend le numéro>	Produit des entiers aléatoires pseudo-aléatoires déterministes à partir d’une distribution uniforme.
StatelessRandomUniformIntV2 <U étend le numéro>	Produit des entiers aléatoires pseudo-aléatoires déterministes à partir d’une distribution uniforme.
StatelessRandomUniformV2 <U étend le numéro>	Génère des valeurs aléatoires pseudo-aléatoires déterministes à partir d’une distribution uniforme.
StatelessShuffle <T>	Mélange aléatoirement et déterministe un tenseur le long de sa première dimension.
StatelessTruncatedNormalV2 <U étend le numéro>	Produit des valeurs pseudo-aléatoires déterministes à partir d’une distribution normale tronquée.
StatsAggregatorHandleV2
StochasticCastToInt <U étend le nombre>	Convertissez de manière stochastique un tenseur donné de floats en ints.
ArrêterGradient <T>	Arrête le calcul du gradient.
Tranche stridée <T>	Renvoie une tranche striée depuis `input`.
StridedSliceAssign <T>	Attribuez `value` à la référence de valeur l découpée de `ref`.
StridedSliceGrad <U>	Renvoie le dégradé de `StriedSlice`.
ChaîneInférieure	Convertit tous les caractères majuscules en leurs remplacements minuscules respectifs.
Chaîne supérieure	Convertit tous les caractères minuscules en leurs remplacements majuscules respectifs.
Somme <T>	Calcule la somme des éléments sur les dimensions d'un tenseur.
TFRecordDatasetV2	Crée un ensemble de données qui émet les enregistrements d'un ou plusieurs fichiers TFRecord.
Résultat de compilation TPU	Renvoie le résultat d'une compilation TPU.
TPUEmbeddingActivations	Une opération permettant de différencier les TPU Embeddings.
TPUOrdinalSélecteur	Un sélecteur de noyau TPU Op.
TPUPartitionedInput <T>	Une opération qui regroupe une liste d’entrées partitionnées.
TPUPartitionedInputV2 <T>	Une opération qui regroupe une liste d’entrées partitionnées.
TPUReplicatedInput <T>	Connecte N entrées à un calcul TPU répliqué à N voies.
TPURoundRobin	Équilibrage de charge à tour de rôle sur les cœurs TPU.
VariableTemporaire <T>	Renvoie un tenseur qui peut être muté, mais qui ne persiste qu'en une seule étape.
TensorArrayGather <T>	Rassemblez des éléments spécifiques du TensorArray dans la « valeur » de sortie.
TensorArrayPack <T>
TensorArrayRead <T>	Lisez un élément du TensorArray dans la sortie « valeur ».
TensorArrayScatter	Répartissez les données de la valeur d'entrée dans des éléments TensorArray spécifiques.
TensorArraySize	Obtenez la taille actuelle du TensorArray.
TensorArraySplit	Divisez les données de la valeur d'entrée en éléments TensorArray.
TensorArrayDécompresser
TensorArrayWrite	Poussez un élément sur le tensor_array.
TensorListConcatListes
TensorListElementShape <T étend le nombre>	La forme des éléments de la liste donnée, en tant que tenseur.
TensorListFromTensor	Crée une TensorList qui, une fois empilée, a la valeur « tensor ».
TensorListGather <T>	Crée un Tensor en indexant dans TensorList.
TensorListGetItem <T>
TensorListLength	Renvoie le nombre de tenseurs dans la liste de tenseurs d'entrée.
TensorListPushBack	Renvoie une liste qui a le « Tensor » transmis comme dernier élément et les autres éléments de la liste donnée dans « input_handle ».
TensorListPushBackBatch
TensorListReserve	Liste de la taille donnée avec des éléments vides.
TensorListResize	Redimensionne la liste.
TensorListScatter	Crée une TensorList en indexant dans un Tensor.
TensorListScatterIntoExistingList	Disperse le tenseur au niveau des indices dans une liste d'entrée.
TensorListScatterV2	Crée une TensorList en indexant dans un Tensor.
TensorListSetItem
TensorListSplit	Divise un tenseur en une liste.
TensorListStack <T>	Empile tous les tenseurs de la liste.
TensorMapErase	Renvoie une carte tensorielle avec l'élément de la clé donnée effacé.
TensorMapHasKey	Renvoie si la clé donnée existe dans la carte.
TensorMapInsérer	Renvoie une carte qui est le « input_handle » avec la paire clé-valeur donnée insérée.
TensorMapLookup <U>	Renvoie la valeur d'une clé donnée dans une carte tensorielle.
TensorMapSize	Renvoie le nombre de tenseurs dans la carte de tenseurs d'entrée.
TensorMapStackKeys <T>	Renvoie une pile Tensor de toutes les clés d'une carte Tensor.
TensorScatterAdd <T>	Ajoute des « mises à jour » éparses à un tenseur existant en fonction des « indices ».
TensorScatterMax <T>	Appliquez une mise à jour clairsemée à un tenseur en prenant le maximum par élément.
TensorScatterMin <T>
TensorScatterSub <T>	Soustrait les « mises à jour » éparses d'un tenseur existant en fonction des « indices ».
TensorScatterUpdate <T>	Dispersez les « mises à jour » dans un tenseur existant selon les « indices ».
TensorStriedSliceUpdate <T>	Attribuez « value » à la référence de valeur l découpée en tranches de « input ».
ThreadPoolDataset	Crée un ensemble de données qui utilise un pool de threads personnalisé pour calculer « input_dataset ».
Poignée de pool de threads	Crée un ensemble de données qui utilise un pool de threads personnalisé pour calculer « input_dataset ».
Tuile <T>	Construit un tenseur en mosaïque un tenseur donné.
Horodatage	Fournit le temps écoulé depuis l'époque en secondes.
ÀBool	Convertit un tenseur en prédicat scalaire.
TpuHandleToProtoKey	Convertit les handles uid de XRT en format d'entrée compatible TensorFlow.
TridiagonalMatMul <T>	Calculer le produit avec une matrice tridiagonale.
TridiagonalSolve <T>	Résout des systèmes d’équations tridiagonaux.
Annuler le lot <T>	Inverse le fonctionnement de Batch pour un Tensor de sortie unique.
UnbatchGrad <T>	Dégradé de Unbatch.
UnicodeEncode	Encodez un tenseur d'entiers en chaînes Unicode.
UniformDequantize <U étend le nombre>	Effectuez une déquantification sur « l’entrée » quantifiée du Tensor.
UniformQuantize <U>	Effectuez une quantification sur l'entrée Tensor.
UniformQuantizedAdd <T>	Effectuez l'ajout quantifié du Tensor quantifié « lhs » et du Tensor quantifié « rhs » pour obtenir une « sortie » quantifiée.
UniformQuantizedClipByValue <T>	Effectuez un clip par valeur sur l'opérande Tensor quantifié.
UniformQuantizedConvolution <U>	Effectuez une convolution quantifiée du Tensor quantifié « lhs » et du Tenseur quantifié « rhs ».
UniformQuantizedConvolutionHybrid <V étend le nombre>	Effectuez une convolution quantifiée hybride du Tensor flottant « lhs » et du Tenseur quantifié « rhs ».
UniformQuantizedDot <U>	Effectuez un point quantifié de Tensor quantifié « lhs » et de Tensor quantifié « rhs » pour obtenir une « sortie » quantifiée.
UniformQuantizedDotHybrid <V étend le nombre>	Effectuez un point quantifié hybride du Tensor flottant « lhs » et du Tenseur quantifié « rhs ».
UniformRequantize <U>	Étant donné « l'entrée » du tenseur quantifié, requantifiez-le avec de nouveaux paramètres de quantification.
Ensemble de données unique	Crée un ensemble de données qui contient les éléments uniques de « input_dataset ».
UnravelIndex <T étend le nombre>	Convertit un tableau d'indices plats en un tuple de tableaux de coordonnées.
Non triéSegmentJoin
DéballerDatasetVariant
UpperBound <U étend le numéro>	Applique upper_bound(sorted_search_values, valeurs) le long de chaque ligne.
VarHandleOp	Crée un handle vers une ressource variable.
VarIsInitializedOp	Vérifie si une variable basée sur un handle de ressource a été initialisée.
Variable <T>	Contient l'état sous la forme d'un tenseur qui persiste à travers les étapes.
VariableShape <T étend le nombre>	Renvoie la forme de la variable pointée par `resource`.
Où	Renvoie les emplacements des valeurs différentes de zéro/vraies dans un tenseur.
Où3 <T>	Sélectionne les éléments de « x » ou « y », selon la « condition ».
FenêtreOp
TravailleurHeartbeat	Battement de coeur du travailleur op.
WrapDatasetVariant
XlaConcatND <T>	Concatène le tenseur d'entrée dans toutes les dimensions.
XlaRecvFromHost <T>	Une opération pour recevoir un tenseur de l'hôte.
XlaRecvTPUEmbeddingDeduplicationData	Reçoit les données de déduplication (indices et pondérations) du noyau d'intégration.
XlaSparseCoreSgd
XlaSparseDenseMatmulGradWithSgdAndCsrInput
XlaSparseDenseMatmulWithCsrInput
Xlog1py <T>	Renvoie 0 si x == 0, et x * log1p(y) sinon, élément par élément.
Zéros <T>	Un opérateur créant une constante initialisée avec des zéros de la forme donnée par `dims`.
ZérosLike <T>	Renvoie un tenseur de zéros avec la même forme et le même type que x.

Interface implémentée par les opérandes d'une opération TensorFlow.

Exemple d'utilisation :

// 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);

Méthodes publiques

sortie abstraite <T>

comme Sortie ()

Renvoie le handle symbolique d'un tenseur.

Méthodes publiques

sortie abstraite publique <T> asOutput ()

Renvoie le handle symbolique d'un tenseur.

Les entrées des opérations TensorFlow sont les sorties d'une autre opération TensorFlow. Cette méthode est utilisée pour obtenir un handle symbolique qui représente le calcul de l’entrée.

Voir aussi

OperationBuilder.addInput(Output)