Abortar | Lanza una excepción para cancelar el proceso cuando se llama. |
Todo | Calcula el "y lógico" de los elementos en las dimensiones de un tensor. |
Todos a todos <T> | Una operación para intercambiar datos entre réplicas de TPU. |
AnónimoHashTable | Crea una tabla hash anónima no inicializada. |
AnónimoIteratorV2 | Un contenedor para un recurso iterador. |
AnónimoIteradorV3 | Un contenedor para un recurso iterador. |
AnónimoMemoriaCaché | |
AnónimoMultiDeviceIterator | Un contenedor para un recurso iterador multidispositivo. |
AnónimoMultiDeviceIteratorV3 | Un contenedor para un recurso iterador multidispositivo. |
AnónimoMutableDensoHashTable | Crea una tabla hash mutable anónima vacía que utiliza tensores como almacén de respaldo. |
AnónimoMutableHashTable | Crea una tabla hash mutable anónima vacía. |
AnónimoMutableHashTableOfTensors | Crea una tabla hash mutable anónima vacía de valores vectoriales. |
AnónimoRandomSeedGenerator | |
Generador de semillas anónimo | |
Cualquier | Calcula el "o lógico" de elementos en las dimensiones de un tensor. |
AplicarAdagradV2 <T> | Actualice '*var' según el esquema adagrad. |
AproxTopK <T extiende el número> | Devuelve los valores min/max k y sus índices del operando de entrada de forma aproximada. |
Afirmar cardinalidadConjunto de datos | |
Afirmar el siguiente conjunto de datos | Una transformación que afirma qué transformaciones ocurren a continuación. |
Afirmar conjunto de datos anterior | Una transformación que afirma qué transformaciones ocurrieron anteriormente. |
Afirmar que | Afirma que la condición dada es verdadera. |
Asignar <T> | Actualice 'ref' asignándole 'valor'. |
AsignarAgregar <T> | Actualice 'ref' agregándole 'valor'. |
AsignarAgregarVariableOp | Agrega un valor al valor actual de una variable. |
AsignarSub <T> | Actualice 'ref' restándole 'valor'. |
AsignarSubVariableOp | Resta un valor del valor actual de una variable. |
AsignarVariableOp | Asigna un nuevo valor a una variable. |
AsignarVariableXlaConcatND | Tensor de entrada concats en todas las dimensiones. |
Conjunto de datos AutoShard | Crea un conjunto de datos que fragmenta el conjunto de datos de entrada. |
BandedTriangularResolver <T> | |
Barrera | Define una barrera que persiste en diferentes ejecuciones de gráficos. |
BarreraCerrar | Cierra la barrera dada. |
BarreraIncompletaTamaño | Calcula el número de elementos incompletos en la barrera dada. |
BarreraInsertarMuchos | Para cada clave, asigna el valor respectivo al componente especificado. |
BarreraListoTamaño | Calcula el número de elementos completos en la barrera dada. |
barreratomarmuchos | Toma el número dado de elementos completos de una barrera. |
Lote | Agrupa todos los tensores de entrada por lotes de forma no determinista. |
LoteMatMulV2 <T> | Multiplica porciones de dos tensores en lotes. |
LoteMatMulV3 <V> | Multiplica porciones de dos tensores en lotes. |
Lote al espacio <T> | BatchToSpace para tensores 4-D de tipo T. |
LoteAlEspacioNd <T> | BatchToSpace para tensores ND de tipo T. |
BesselI0 <T extiende Número> | |
BesselI1 <T extiende el número> | |
BesselJ0 <T extiende Número> | |
BesselJ1 <T extiende el número> | |
BesselK0 <T extiende Número> | |
BesselK0e <T extiende Número> | |
BesselK1 <T extiende Número> | |
BesselK1e <T extiende Número> | |
BesselY0 <T extiende Número> | |
BesselY1 <T extiende Número> | |
Bitcast <U> | Transmite un tensor de un tipo a otro sin copiar datos. |
BlockLSTM <T extiende el número> | Calcula la propagación directa de la celda LSTM para todos los pasos de tiempo. |
BlockLSTMGrad <T extiende Número> | Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM para toda la secuencia de tiempo. |
BlockLSTMGradV2 <T extiende el número> | Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM para toda la secuencia de tiempo. |
BlockLSTMV2 <T extiende el número> | Calcula la propagación directa de la celda LSTM para todos los pasos de tiempo. |
Árboles impulsadosEstadísticas agregadas | Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote. |
ImpulsadoárbolesBucketize | Divida cada característica en grupos según los límites del grupo. |
ImpulsadoÁrbolesCalcularMejorCaracterísticaDividir | Calcula las ganancias de cada función y devuelve la mejor información dividida posible para la función. |
ImpulsadoÁrbolesCalcularMejorCaracterísticaSplitV2 | Calcula las ganancias para cada característica y devuelve la mejor información dividida posible para cada nodo. |
Árboles impulsadosCalcularmejoresgananciasporcaracterística | Calcula las ganancias de cada función y devuelve la mejor información dividida posible para la función. |
Árboles impulsadosCentroBias | Calcula el prior a partir de los datos de entrenamiento (el sesgo) y completa el primer nodo con el prior de los logits. |
Árboles impulsadosCrear conjunto | Crea un modelo de conjunto de árboles y le devuelve un identificador. |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | Cree el recurso para secuencias cuantiles. |
Árboles impulsadosDeserializeEnsemble | Deserializa una configuración de conjunto de árbol serializado y reemplaza el árbol actual conjunto. |
ImpulsadoTreesEnsembleResourceHandleOp | Crea un identificador para BoostedTreesEnsembleResource |
BoostedTreesEjemploDebugOutputs | Resultados de depuración/interpretabilidad del modelo para cada ejemplo. |
ImpulsadoÁrbolesFlushCuantilResúmenes | Elimine los resúmenes cuantiles de cada recurso de flujo cuantil. |
Árboles impulsadosGetEnsembleStates | Recupera el token de sello de recursos del conjunto de árboles, la cantidad de árboles y las estadísticas de crecimiento. |
ImpulsadoTreesMakeQuantileResúmenes | Realiza el resumen de cuantiles del lote. |
BoostedTreesMakeStatsResumen | Realiza el resumen de estadísticas acumuladas del lote. |
Árboles impulsadosPredecir | Ejecuta múltiples predictores de conjuntos de regresión aditiva en instancias de entrada y calcula los logits. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceAgregarResúmenes | Agregue los resúmenes cuantiles a cada recurso de flujo cuantil. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | Deserialice los límites del depósito y el indicador listo en el QuantileAccumulator actual. |
ImpulsadoTreesQuantileStreamResourceFlush | Vacíe los resúmenes de un recurso de flujo cuantil. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | Genere los límites del depósito para cada característica en función de los resúmenes acumulados. |
ImpulsadoTreesQuantileStreamResourceHandleOp | Crea un identificador para BoostedTreesQuantileStreamResource. |
ImpulsadoTreesSerializeEnsemble | Serializa el conjunto de árboles en un proto. |
BoostedTreesSparseAggregateStats | Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote. |
ImpulsadoÁrbolesEscasoCalcularMejorCaracterísticaDividir | Calcula las ganancias de cada función y devuelve la mejor información dividida posible para la función. |
ImpulsadoÁrbolesEntrenamientoPredecir | Ejecuta múltiples predictores de conjuntos de regresión aditiva en instancias de entrada y calcula la actualización de los logits almacenados en caché. |
Conjunto de actualización de árboles impulsados | Actualiza el conjunto de árboles agregando una capa al último árbol que se está cultivando o iniciando un nuevo árbol. |
ImpulsadoTreesUpdateEnsembleV2 | Actualiza el conjunto de árboles agregando una capa al último árbol que se está cultivando. o iniciando un nuevo árbol. |
BroadcastDynamicShape <T extiende el número> | Devuelve la forma de s0 op s1 con transmisión. |
BroadcastGradientArgs <T extiende el número> | Devuelve los índices de reducción para calcular gradientes de s0 op s1 con transmisión. |
Difundir a <T> | Transmita una matriz para obtener una forma compatible. |
Bucketizar | Divide las 'entradas' en función de los 'límites'. |
CSRSparseMatrixComponentes <T> | Lee en voz alta los componentes de CSR en el "índice" del lote. |
CSRSparseMatrixToDense <T> | Convierta un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes) en denso. |
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> | Convierte un CSRSparesMatrix (posiblemente por lotes) en un SparseTensor. |
Conjunto de datos CSV | |
CSVDatasetV2 | |
CTCLossV2 | Calcula la pérdida de CTC (probabilidad logarítmica) para cada entrada de lote. |
CachéDatasetV2 | |
CheckNumericsV2 <T extiende el número> | Comprueba un tensor en busca de valores NaN, -Inf y +Inf. |
Elija el conjunto de datos más rápido | |
ClipPorValor <T> | Recorta los valores del tensor a un mínimo y un máximo especificados. |
IntercalarTPUEmbeddingMemoria | Una operación que fusiona los protos de configuración de memoria codificados en cadenas de todos los hosts. |
CollectiveAllToAllV2 <T extiende el número> | Intercambia mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. |
CollectiveAllToAllV3 <T extiende el número> | Intercambia mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. |
ColectivoAssignGroupV2 | Asigne claves de grupo según la asignación de grupo. |
ColectivoBcastRecvV2 <U> | Recibe un valor tensor transmitido desde otro dispositivo. |
ColectivoBcastSendV2 <T> | Transmite un valor de tensor a uno o más dispositivos. |
CollectiveGather <T extiende Número> | Acumula mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. |
CollectiveGatherV2 <T extiende el número> | Acumula mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. |
ColectivoInitializeCommunicator | Inicializa un grupo para operaciones colectivas. |
ColectivoPermute <T> | Una operación para permutar tensores entre instancias de TPU replicadas. |
CollectiveReduceScatterV2 <T extiende el número> | Reduce mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma y dispersa el resultado. |
CollectiveReduceV2 <T extiende el número> | Reduce mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. |
CollectiveReduceV3 <T extiende el número> | Reduce mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. |
Supresión combinada no máxima | Selecciona con avidez un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación, Esta operación realiza non_max_suppression en las entradas por lote, en todas las clases. |
CompositeTensorVariantFromComponents | Codifica un valor `ExtensionType` en un tensor escalar `variante`. |
CompositeTensorVariantToComponents | Decodifica un tensor escalar `variante` en un valor `ExtensionType`. |
ComprimirElemento | Comprime un elemento del conjunto de datos. |
Calcular tamaño de lote | Calcula el tamaño de lote estático de un conjunto de datos sin lotes parciales. |
ComputeDedupDataTupleMáscara | Una operación calcula la máscara de tupla de datos de deduplicación del núcleo integrado. |
Concat <T> | Concatena tensores a lo largo de una dimensión. |
Configurar e inicializar TPU global | Una operación que establece las estructuras centralizadas para un sistema TPU distribuido. |
Configurar TPU distribuido | Configura las estructuras centralizadas para un sistema TPU distribuido. |
ConfigurarTPUEmbedding | Configura TPUEmbedding en un sistema TPU distribuido. |
ConfigurarTPUEmbeddingHost | Una operación que configura el software TPUEmbedding en un host. |
ConfigurarTPUEmbeddingMemory | Una operación que configura el software TPUEmbedding en un host. |
ConnectTPUEmbeddingHosts | Una operación que configura la comunicación entre instancias del software host TPUEmbedding después de que se haya llamado a ConfigureTPUEmbeddingHost en cada host. |
Constante <T> | Un operador que produce un valor constante. |
ConsumirMutexBloquear | Esta operación consume un bloqueo creado por "MutexLock". |
ControlDisparador | No hace nada. |
Conv <T extiende Número> | Calcula una convolución ND dados los tensores (N+1+batch_dims)-D `input` y (N+2)-D `filter`. |
Conv2DBackpropFilterV2 <T extiende el número> | Calcula los gradientes de convolución con respecto al filtro. |
Conv2DBackpropInputV2 <T extiende el número> | Calcula los gradientes de convolución con respecto a la entrada. |
Copiar <T> | Copie un tensor de CPU a CPU o de GPU a GPU. |
Copiar host <T> | Copia un tensor al host. |
Copiar a malla <T> | |
CopiarAMeshGrad <T> | |
CountUpTo <T extiende el número> | Incrementa 'ref' hasta que alcanza el 'límite'. |
CrossReplicaSum <T extiende el número> | Una operación para sumar entradas entre instancias de TPU replicadas. |
CudnnRNNBackpropV3 <T extiende el número> | Paso de respaldo de CudnnRNNV3. |
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T extiende el número> | Convierte los parámetros CudnnRNN de forma canónica a forma utilizable. |
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T extiende el número> | Recupera los parámetros de CudnnRNN en forma canónica. |
CudnnRNNV3 <T extiende el número> | Un RNN respaldado por cuDNN. |
CumulativeLogsumexp <T extiende el número> | Calcule el producto acumulativo del tensor "x" a lo largo del "eje". |
DTensorRestoreV2 | |
DTensorSetGlobalTPUArray | Una operación que informa una gran cantidad de identificadores globales de todas las TPU en el sistema. |
Servicio de datosConjunto de datos | Crea un conjunto de datos que lee datos del servicio tf.data. |
Servicio de datosConjunto de datosV2 | Crea un conjunto de datos que lee datos del servicio tf.data. |
Conjunto de datosCardinalidad | Devuelve la cardinalidad de `input_dataset`. |
Conjunto de datos de gráfico | Crea un conjunto de datos a partir del `graph_def` dado. |
Conjunto de datos a GraphV2 | Devuelve un GraphDef serializado que representa `input_dataset`. |
Dawsn <T extiende el número> | |
DebugGradientIdentidad <T> | Operación de identidad para la depuración de gradientes. |
DebugGradientRefIdentidad <T> | Operación de identidad para la depuración de gradientes. |
Identidad de depuración <T> | Proporciona un mapeo de identidad del tensor de entrada de tipo no Ref para la depuración. |
DepuraciónIdentidadV2 <T> | Identidad de depuración V2 Op. |
DepuraciónIdentidadV3 <T> | Proporciona un mapeo de identidad del tensor de entrada de tipo no Ref para la depuración. |
DepurarNanCount | Depurar operación de contador de valor NaN. |
DepuraciónResumen numérico | Resumen numérico de depuración op. |
DebugNumericSummaryV2 <U extiende el número> | Resumen numérico de depuración V2 Op. |
DecodeImage <T extiende el número> | Función para decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg y decode_png. |
DecodePaddedRaw <T extiende el número> | Reinterpretar los bytes de una cadena como un vector de números. |
DecodificarProto | La operación extrae campos de un mensaje de buffer de protocolo serializado en tensores. |
Copia profunda <T> | Hace una copia de `x`. |
EliminarIterador | Un contenedor para un recurso iterador. |
Eliminar memoria caché | |
Eliminar MultiDeviceIterator | Un contenedor para un recurso iterador. |
EliminarRandomSeedGenerator | |
Eliminar generador de semillas | |
EliminarSessionTensor | Elimina el tensor especificado por su identificador en la sesión. |
DenseBincount <U extiende el número> | Cuenta el número de apariciones de cada valor en una matriz de números enteros. |
DenseCountSparseOutput <U extiende el número> | Realiza un recuento de contenedores de salida dispersa para una entrada tf.tensor. |
DenseToCSRSparseMatrix | Convierte un tensor denso en un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes). |
DestruirRecursoOp | Elimina el recurso especificado por el identificador. |
Destruir variable temporal <T> | Destruye la variable temporal y devuelve su valor final. |
Índice de dispositivo | Devuelve el índice del dispositivo que ejecuta la operación. |
Conjunto de datos de intercalado dirigido | Un sustituto de `InterleaveDataset` en una lista fija de `N` conjuntos de datos. |
Desactivar copia al leer | Desactiva el modo de copia en lectura. |
DistribuidoGuardar | |
DrawBoundingBoxesV2 <T extiende el número> | Dibuja cuadros delimitadores en un lote de imágenes. |
Contador De Iteraciones Ficticias | |
caché de memoria ficticia | |
Generador De Semillas Ficticias | |
DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | Facilita la portabilidad de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | |
Partición dinámica <T> | Divide los "datos" en tensores "num_partitions" usando índices de "particiones". |
Puntada dinámica <T> | Intercale los valores de los tensores de "datos" en un solo tensor. |
Editar distancia | Calcula la distancia de edición de Levenshtein (posiblemente normalizada). |
Eig <U> | Calcula la descomposición propia de una o más matrices cuadradas. |
Einsum <T> | Contracción tensorial según la convención de suma de Einstein. |
Vacío <T> | Crea un tensor con la forma dada. |
Lista de tensores vacía | Crea y devuelve una lista de tensores vacía. |
VacíoTensorMap | Crea y devuelve un mapa tensorial vacío. |
CodificarProto | La operación serializa los mensajes de protobuf proporcionados en los tensores de entrada. |
EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | Facilita la portabilidad de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
Poner en colaTPUEmbeddingBatch | Una operación que pone en cola una lista de tensores por lotes de entrada en TPUEmbedding. |
Poner en colaTPUEmbeddingIntegerBatch | Una operación que pone en cola una lista de tensores por lotes de entrada en TPUEmbedding. |
Poner en colaTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | Facilita la portabilidad de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup(). |
Poner en colaTPUEmbeddingSparseBatch | Una operación que pone en cola los índices de entrada de TPUEmbedding desde un SparseTensor. |
Poner en colaTPUEmbeddingSparseTensorBatch | Facilita la portabilidad de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
Asegurar forma <T> | Garantiza que la forma del tensor coincida con la forma esperada. |
Introduzca <T> | Crea o encuentra un marco secundario y pone "datos" a disposición del marco secundario. |
Erfinv <T extiende Número> | |
Norma euclidiana <T> | Calcula la norma euclidiana de elementos en las dimensiones de un tensor. |
EjecutarTPUEmbeddingPartitioner | Una operación que ejecuta el particionador TPUEmbedding en la configuración central dispositivo y calcula el tamaño de HBM (en bytes) necesario para la operación TPUEmbedding. |
Salir <T> | Sale del marco actual a su marco principal. |
ExpandirAtenuaciones <T> | Inserta una dimensión de 1 en la forma de un tensor. |
ExperimentalAutoShardDataset | Crea un conjunto de datos que fragmenta el conjunto de datos de entrada. |
ExperimentalBytesProducedStatsDataset | Registra el tamaño de bytes de cada elemento de `input_dataset` en un StatsAggregator. |
ExperimentalElija el conjunto de datos más rápido | |
Conjunto de datos experimental Cardinalidad | Devuelve la cardinalidad de `input_dataset`. |
ExperimentalDatasetToTFRecord | Escribe el conjunto de datos dado en el archivo dado usando el formato TFRecord. |
ExperimentalDenseToSparseBatchDataset | Crea un conjunto de datos que agrupa elementos de entrada en un SparseTensor. |
Conjunto de datos de estadísticas de latencia experimental | Registra la latencia de producir elementos `input_dataset` en un StatsAggregator. |
Conjunto de datos experimental MatchingFiles | |
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset | Crea un conjunto de datos que anula el paralelismo intraoperatorio máximo. |
ExperimentalParseExampleDataset | Transforma `input_dataset` que contiene protos `Example` como vectores de DT_STRING en un conjunto de datos de objetos `Tensor` o `SparseTensor` que representan las características analizadas. |
ExperimentalPrivateThreadPoolConjunto de datos | Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`. |
Conjunto de datos aleatorio experimental | Crea un conjunto de datos que devuelve números pseudoaleatorios. |
ExperimentalRebatchDataset | Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote. |
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset | |
Conjunto de datos de ventana deslizante experimental | Crea un conjunto de datos que pasa una ventana deslizante sobre `input_dataset`. |
Conjunto de datos SQL experimental | Crea un conjunto de datos que ejecuta una consulta SQL y emite filas del conjunto de resultados. |
ExperimentalStatsAggregatorHandle | Crea un recurso de administrador de estadísticas. |
ExperimentalStatsAggregatorResumen | Produce un resumen de cualquier estadística registrada por el administrador de estadísticas determinado. |
Conjunto de datos experimental sin lotes | Un conjunto de datos que divide los elementos de su entrada en múltiples elementos. |
Expint <T extiende Número> | |
ExtractoGlimpseV2 | Extrae un vistazo del tensor de entrada. |
ExtractVolumePatches <T extiende el número> | Extraiga los `parches` de la `entrada` y colóquelos en la dimensión de salida `"profundidad"`. |
FFTND <T> | Transformada rápida de Fourier ND. |
Configuración del sistema de archivos | Establecer la configuración del sistema de archivos. |
Llenar <U> | Crea un tensor lleno de un valor escalar. |
Finalizar conjunto de datos | Crea un conjunto de datos aplicando tf.data.Options a `input_dataset`. |
FinalizarTPUEmbedding | Una operación que finaliza la configuración de TPUEmbedding. |
Huella dactilar | Genera valores de huellas dactilares. |
FresnelCos <T extiende el número> | |
FresnelSin <T extiende Número> | |
FusedBatchNormGradV3 <T extiende el número, U extiende el número> | Gradiente para normalización por lotes. |
FusedBatchNormV3 <T extiende el número, U extiende el número> | Normalización por lotes. |
GRUBlockCell <T extiende Número> | Calcula la propagación directa de la celda GRU durante 1 paso de tiempo. |
GRUBlockCellGrad <T extiende Número> | Calcula la retropropagación de la celda GRU durante 1 paso de tiempo. |
Reunir <T> | Reúna cortes del eje `params` `axis` según los `índices`. |
Reunir <T> | Reúna sectores de "params" en un tensor con la forma especificada por "índices". |
Generar propuestas de cuadro delimitador | Esta operación produce una región de intereses a partir de cuadros delimitadores dados (bbox_deltas) codificados con anclajes wrt de acuerdo con la ecuación 2 en arXiv:1506.01497 La operación selecciona los cuadros de puntuación superiores `pre_nms_topn`, los decodifica con respecto a los anclajes, aplica supresión no máxima en cuadros superpuestos con un valor de intersección sobre unión (iou) superior a `nms_threshold`, descartando cuadros donde el lado más corto es menor que ` tamaño_mínimo`. |
ObtenerElementoEnIndex | Obtiene el elemento en el índice especificado en un conjunto de datos. |
Obtener opciones | Devuelve el tf.data.Options adjunto a `input_dataset`. |
Obtener identificador de sesión | Almacene el tensor de entrada en el estado de la sesión actual. |
ObtenerSessionTensor <T> | Obtenga el valor del tensor especificado por su identificador. |
Degradados | Agrega operaciones para calcular las derivadas parciales de la suma de y s wrt x s, es decir, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... Si se establecen los valores Options.dx() , son las derivadas parciales simbólicas iniciales de alguna función de pérdida L wrt |
GarantíaConst <T> | Da una garantía al tiempo de ejecución de TF de que el tensor de entrada es una constante. |
Tabla de picadillo | Crea una tabla hash no inicializada. |
HistogramFixedWidth <U extiende el número> | Devuelve histograma de valores. |
IFFTND <T> | ND transformada rápida inversa de Fourier. |
IRFFTND <U extiende el número> | ND transformada inversa de Fourier muy rápida. |
Identidad <T> | Devuelve un tensor con la misma forma y contenido que el tensor o valor de entrada. |
IdentidadN | Devuelve una lista de tensores con las mismas formas y contenidos que la entrada. tensores. |
Ignorar errores conjunto de datos | Crea un conjunto de datos que contiene los elementos de `input_dataset` ignorando los errores. |
ImageProjectiveTransformV2 <T extiende el número> | Aplica la transformación dada a cada una de las imágenes. |
ImageProjectiveTransformV3 <T extiende el número> | Aplica la transformación dada a cada una de las imágenes. |
Constante inmutable <T> | Devuelve un tensor inmutable de la región de memoria. |
EntradaDecola <T> | Una operación de marcador de posición para un valor que se introducirá en el cálculo. |
AlimentaciónDecolaTupla | Obtiene múltiples valores de la alimentación como una tupla XLA. |
AlimentaciónEn cola | Una operación que introduce un único valor de tensor en el cálculo. |
InfeedEnqueueBuffer prelinealizado | Una operación que pone en cola el búfer prelinealizado en la alimentación de TPU. |
AlimentaciónEncolaTupla | Introduce múltiples valores de tensor en el cálculo como una tupla XLA. |
Inicializar tabla | Inicializador de tabla que toma dos tensores para claves y valores respectivamente. |
Inicializar tabla desde conjunto de datos | |
Inicializar tabla desde archivo de texto | Inicializa una tabla a partir de un archivo de texto. |
InplaceAdd <T> | Agrega v a filas especificadas de x. |
InplaceSub <T> | Resta `v` en filas especificadas de `x`. |
Actualización in situ <T> | Actualiza las filas especificadas 'i' con valores 'v'. |
IsBoostedTreesEnsembleInitializado | Comprueba si se ha inicializado un conjunto de árboles. |
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitializado | Comprueba si se ha inicializado una secuencia cuantil. |
IsTPUEmbeddingInitialized | Si TPU Embedding se inicializa en un sistema TPU distribuido. |
EsVariableIniciada | Comprueba si se ha inicializado un tensor. |
Regresión isotónica <U extiende el número> | Resuelve un lote de problemas de regresión isotónica. |
IteradorGetDevice | Devuelve el nombre del dispositivo en el que se ha colocado el "recurso". |
Inicialización de KMC2Chain | Devuelve el índice de un punto de datos que debe agregarse al conjunto de semillas. |
KmeansPlusPlusInicialización | Selecciona num_to_sample filas de entrada utilizando el criterio KMeans++. |
KthOrderStatistic | Calcula la estadística de orden K de un conjunto de datos. |
LMDBConjunto de datos | Crea un conjunto de datos que emite los pares clave-valor en uno o más archivos LMDB. |
LSTMBlockCell <T extiende el número> | Calcula la propagación hacia adelante de la celda LSTM durante 1 paso de tiempo. |
LSTMBlockCellGrad <T extiende el número> | Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM durante 1 paso de tiempo. |
LinSpace <T extiende el número> | Genera valores en un intervalo. |
Lista de conjunto de datos | Crea un conjunto de datos que emite cada uno de los "tensores" una vez. |
Cargar todos los parámetros de integración de TPUUE | Una operación que carga parámetros de optimización en la memoria integrada. |
CargarTPUEmbeddingADAMParameters | Cargue los parámetros de incrustación de ADAM. |
CargarTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Cargue los parámetros de incrustación de Adadelta. |
CargarTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters | Cargue los parámetros de incrustación de Adagrad Momentum. |
CargarTPUEmbeddingAdagradParameters | Cargue los parámetros de incrustación de Adagrad. |
CargarTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Cargue los parámetros de incrustación de RMSProp centrados. |
CargarTPUEmbeddingFTRLParameters | Cargue los parámetros de incrustación FTRL. |
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | Cargar parámetros de incorporación del estimador de frecuencia. |
CargarTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Cargue los parámetros de incrustación de MDL Adagrad Light. |
CargarTPUEmbeddingMomentumParameters | Cargue los parámetros de incrustación de Momentum. |
CargarTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Cargue los parámetros de incrustación proximales de Adagrad. |
CargarTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
CargarTPUEmbeddingRMSPropParameters | Cargue los parámetros de incrustación de RMSProp. |
LoadTPUEmbeddingEstocásticoGradientDescentParameters | Cargue los parámetros de incrustación de SGD. |
Exportación de tabla de búsqueda <T, U> | Genera todas las claves y valores de la tabla. |
BúsquedaTablaBuscar <U> | Busca claves en una tabla y genera los valores correspondientes. |
Importación de tabla de búsqueda | Reemplaza el contenido de la tabla con las claves y valores especificados. |
Insertar tabla de búsqueda | Actualiza la tabla para asociar claves con valores. |
Tabla de búsquedaEliminar | Elimina claves y sus valores asociados de una tabla. |
Tamaño de tabla de búsqueda | Calcula el número de elementos en la tabla dada. |
Condición de bucle | Reenvía la entrada a la salida. |
Límite inferior <U extiende el número> | Aplica lower_bound(sorted_search_values, valores) a lo largo de cada fila. |
Lu <T, U extiende Número> | Calcula la descomposición LU de una o más matrices cuadradas. |
Hacer único | Haga que todos los elementos de la dimensión que no sea por lotes sean únicos, pero \"cercanos\" a su valor inicial. |
MapaBorrar | Op elimina todos los elementos del contenedor subyacente. |
MapaIncompletoTamaño | Op devuelve el número de elementos incompletos en el contenedor subyacente. |
MapaPeek | Op echa un vistazo a los valores en la clave especificada. |
Tamaño de mapa | Op devuelve el número de elementos en el contenedor subyacente. |
MapaEtapa | Etapa (clave, valores) en el contenedor subyacente que se comporta como una tabla hash. |
MapaUnstage | Op elimina y devuelve los valores asociados con la clave. del contenedor subyacente. |
MapaUnstageNoClave | Op elimina y devuelve un valor aleatorio (clave, valor) del contenedor subyacente. |
MatrixDiagPartV2 <T> | Devuelve la parte diagonal por lotes de un tensor por lotes. |
MatrizDiagPartV3 <T> | Devuelve la parte diagonal por lotes de un tensor por lotes. |
MatrizDiagV2 <T> | Devuelve un tensor diagonal por lotes con valores diagonales por lotes dados. |
MatrizDiagV3 <T> | Devuelve un tensor diagonal por lotes con valores diagonales por lotes dados. |
MatrizSetDiagV2 <T> | Devuelve un tensor matricial por lotes con nuevos valores diagonales por lotes. |
MatrizSetDiagV3 <T> | Devuelve un tensor matricial por lotes con nuevos valores diagonales por lotes. |
Máx <T> | Calcula el máximo de elementos en las dimensiones de un tensor. |
Conjunto de datos MaxIntraOpParallelism | Crea un conjunto de datos que anula el paralelismo intraoperatorio máximo. |
Fusionar <T> | Reenvía el valor de un tensor disponible de "entradas" a "salida". |
FusionarDedupData | Una operación fusiona elementos de tensores enteros y flotantes en datos de deduplicación como tupla XLA. |
Mín <T> | Calcula el mínimo de elementos en las dimensiones de un tensor. |
Almohadilla espejo <T> | Rellena un tensor con valores reflejados. |
MirrorPadGrad <T> | Operación de degradado para la operación `MirrorPad`. |
MlirPassthroughOp | Envuelve un cálculo MLIR arbitrario expresado como un módulo con una función main(). |
MulNoNan <T> | Devuelve x * y por elementos. |
MutableDenseHashTable | Crea una tabla hash vacía que utiliza tensores como almacén de respaldo. |
MutableHashTable | Crea una tabla hash vacía. |
MutableHashTableOfTensores | Crea una tabla hash vacía. |
exclusión mutua | Crea un recurso Mutex que puede bloquearse mediante "MutexLock". |
Bloqueo mutuo | Bloquea un recurso mutex. |
NcclAllReduce <T extiende el número> | Genera un tensor que contiene la reducción en todos los tensores de entrada. |
NcclBroadcast <T extiende el número> | Envía `entrada` a todos los dispositivos que están conectados a la salida. |
NcclReduce <T extiende el número> | Reduce la "entrada" de "num_devices" usando "reducción" a un solo dispositivo. |
Ndtri <T extiende Número> | |
Vecinos más cercanos | Selecciona los k centros más cercanos para cada punto. |
SiguienteDespués de <T extiende el número> | Devuelve el siguiente valor representable de `x1` en la dirección de `x2`, por elementos. |
SiguienteIteración <T> | Hace que su entrada esté disponible para la siguiente iteración. |
NoOp | No hace nada. |
Ints no deterministas <U> | Genera de forma no determinista algunos números enteros. |
NonMaxSuppressionV5 <T extiende el número> | Selecciona con avidez un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación, eliminar las cajas que tienen una alta superposición de intersección sobre unión (IOU) con las cajas seleccionadas previamente. |
Conjunto de datos no serializable | |
Uno caliente <U> | Devuelve un tensor one-hot. |
A los que les gusta <T> | Devuelve un tensor de unos con la misma forma y tipo que x. |
Optimizar conjunto de datos V2 | Crea un conjunto de datos aplicando optimizaciones relacionadas a `input_dataset`. |
OpcionesConjunto de datos | Crea un conjunto de datos adjuntando tf.data.Options a `input_dataset`. |
OrdenadoMapaBorrar | Op elimina todos los elementos del contenedor subyacente. |
Mapa ordenadoTamaño incompleto | Op devuelve el número de elementos incompletos en el contenedor subyacente. |
OrdenadoMapPeek | Op echa un vistazo a los valores en la clave especificada. |
Tamaño del mapa ordenado | Op devuelve el número de elementos en el contenedor subyacente. |
Etapa de mapa ordenado | Etapa (clave, valores) en el contenedor subyacente que se comporta como un ordenado contenedor asociativo. |
Mapa ordenadoUnstage | Op elimina y devuelve los valores asociados con la clave. del contenedor subyacente. |
OrderedMapUnstageNoKey | Op elimina y devuelve el elemento (clave, valor) con el más pequeño clave del contenedor subyacente. |
Salida de cola <T> | Recupera un único tensor de la salida de cálculo. |
SalidaDecolaTupla | Recupera múltiples valores de la salida de cálculo. |
SalidaDecolaTuplaV2 | Recupera múltiples valores de la salida de cálculo. |
SalidaDequeueV2 <T> | Recupera un único tensor de la salida de cálculo. |
SalidaEn cola | Ponga en cola un tensor en la salida de cálculo. |
SalidaEncolaTupla | Ponga en cola varios valores de tensor en la salida de cálculo. |
Almohadilla <T> | Rellena un tensor. |
Conjunto de datos por lotes paralelos | |
Concat paralela <T> | Concatena una lista de "N" tensores a lo largo de la primera dimensión. |
PuntadaDinámicaParalela <T> | Intercale los valores de los tensores de "datos" en un solo tensor. |
AnalizarEjemploDatasetV2 | Transforma `input_dataset` que contiene protos `Example` como vectores de DT_STRING en un conjunto de datos de objetos `Tensor` o `SparseTensor` que representan las características analizadas. |
AnalizarEjemploV2 | Transforma un vector de protos tf.Example (como cadenas) en tensores escritos. |
ParseSequenceEjemploV2 | Transforma un vector de protos tf.io.SequenceExample (como cadenas) en tensores escritos. |
Marcador de posición <T> | Una operación de marcador de posición para un valor que se introducirá en el cálculo. |
Marcador de posición con valor predeterminado <T> | Una operación de marcador de posición que pasa por la "entrada" cuando su salida no se alimenta. |
Prelinealizar | Una operación que linealiza un valor de tensor en una variante opaca del tensor. |
Prelinearizar tupla | Una operación que linealiza múltiples valores de tensor en una variante opaca del tensor. |
PrimitivoOp | Una clase base para implementaciones Op respaldadas por una única Operation . |
Imprimir | Imprime una cadena escalar. |
Conjunto de datos de grupo de subprocesos privado | Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`. |
Producto <T> | Calcula el producto de elementos entre las dimensiones de un tensor. |
QuantizeAndDequantizeV4 <T extiende el número> | Cuantiza y luego descuantifica un tensor. |
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T extiende el número> | Devuelve el gradiente de `QuantizeAndDequantizeV4`. |
Concat cuantificada <T> | Concatena tensores cuantificados a lo largo de una dimensión. |
CuantizadoConcatV2 <T> | |
CuantizadoConv2DAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DPerChannel <V> | Calcula QuantizedConv2D por canal. |
QuantizedConv2DWithBias <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X> | |
CuantizadoDepthwiseConv2D <V> | Calcula Conv2D cuantificado en profundidad. |
CuantizadoDepthwiseConv2DWithBias <V> | Calcula Conv2D cuantificado en profundidad con Bias. |
CuantizadoDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> | Calcula Conv2D cuantificado en profundidad con Bias y Relu. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Calcula Conv2D cuantificado en profundidad con Bias, Relu y Requantize. |
QuantizedMatMulWithBias <W> | Realiza una multiplicación de matriz cuantificada de `a` por la matriz `b` con suma sesgada. |
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extiende el número> | |
CuantizadoMatMulWithBiasAndRelu <V> | Realice una multiplicación de matriz cuantificada de `a` por la matriz `b` con suma sesgada y fusión relu. |
CuantizadoMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Realice una multiplicación de matriz cuantificada de `a` por la matriz `b` con suma sesgada y fusión relu y recuantificación. |
CuantizadoMatMulWithBiasAndRequantize <W> | |
Reforma cuantificada <T> | Cambia la forma de un tensor cuantificado según la operación Reformar. |
RFFTND <U> | ND fast real Fourier transform. |
RaggedBincount <U extends Number> | Counts the number of occurrences of each value in an integer array. |
RaggedCountSparseOutput <U extends Number> | Performs sparse-output bin counting for a ragged tensor input. |
RaggedCross <T, U extends Number> | Generates a feature cross from a list of tensors, and returns it as a RaggedTensor. |
RaggedFillEmptyRows <T> | |
RaggedFillEmptyRowsGrad <T> | |
RaggedGather <T extends Number, U> | Gather ragged slices from `params` axis `0` according to `indices`. |
RaggedRange <U extends Number, T extends Number> | Returns a `RaggedTensor` containing the specified sequences of numbers. |
RaggedTensorFromVariant <U extends Number, T> | Decodes a `variant` Tensor into a `RaggedTensor`. |
RaggedTensorToSparse <U> | Converts a `RaggedTensor` into a `SparseTensor` with the same values. |
RaggedTensorToTensor <U> | Create a dense tensor from a ragged tensor, possibly altering its shape. |
RaggedTensorToVariant | Encodes a `RaggedTensor` into a `variant` Tensor. |
RaggedTensorToVariantGradient <U> | Helper used to compute the gradient for `RaggedTensorToVariant`. |
RandomDatasetV2 | Creates a Dataset that returns pseudorandom numbers. |
RandomIndexShuffle <T extends Number> | Outputs the position of `value` in a permutation of [0, ..., max_index]. |
Range <T extends Number> | Creates a sequence of numbers. |
Rank | Returns the rank of a tensor. |
ReadVariableOp <T> | Reads the value of a variable. |
ReadVariableXlaSplitND <T> | Splits resource variable input tensor across all dimensions. |
RebatchDataset | Creates a dataset that changes the batch size. |
RebatchDatasetV2 | Creates a dataset that changes the batch size. |
Recv <T> | Receives the named tensor from send_device on recv_device. |
RecvTPUEmbeddingActivations | An op that receives embedding activations on the TPU. |
ReduceAll | Computes the "logical and" of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceAny | Computes the "logical or" of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceMax <T> | Computes the maximum of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceMin <T> | Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceProd <T> | Computes the product of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceSum <T> | Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. |
RefEnter <T> | Creates or finds a child frame, and makes `data` available to the child frame. |
RefExit <T> | Exits the current frame to its parent frame. |
RefIdentity <T> | Return the same ref tensor as the input ref tensor. |
RefMerge <T> | Forwards the value of an available tensor from `inputs` to `output`. |
RefNextIteration <T> | Makes its input available to the next iteration. |
RefSelect <T> | Forwards the `index`th element of `inputs` to `output`. |
RefSwitch <T> | Forwards the ref tensor `data` to the output port determined by `pred`. |
RegisterDataset | Registers a dataset with the tf.data service. |
RegisterDatasetV2 | Registers a dataset with the tf.data service. |
Relayout <T> | |
RelayoutLike <T> | |
RequantizationRangePerChannel | Computes requantization range per channel. |
RequantizePerChannel <U> | Requantizes input with min and max values known per channel. |
Reshape <T> | Reshapes a tensor. |
ResourceAccumulatorApplyGradient | Applies a gradient to a given accumulator. |
ResourceAccumulatorNumAccumulated | Returns the number of gradients aggregated in the given accumulators. |
ResourceAccumulatorSetGlobalStep | Updates the accumulator with a new value for global_step. |
ResourceAccumulatorTakeGradient <T> | Extracts the average gradient in the given ConditionalAccumulator. |
ResourceApplyAdagradV2 | Update '*var' according to the adagrad scheme. |
ResourceApplyAdamWithAmsgrad | Update '*var' according to the Adam algorithm. |
ResourceApplyKerasMomentum | Update '*var' according to the momentum scheme. |
ResourceConditionalAccumulator | A conditional accumulator for aggregating gradients. |
ResourceCountUpTo <T extends Number> | Increments variable pointed to by 'resource' until it reaches 'limit'. |
ResourceGather <U> | Gather slices from the variable pointed to by `resource` according to `indices`. |
ResourceGatherNd <U> | |
ResourceScatterAdd | Adds sparse updates to the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterDiv | Divides sparse updates into the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterMax | Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `max` operation. |
ResourceScatterMin | Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `min` operation. |
ResourceScatterMul | Multiplies sparse updates into the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterNdAdd | Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. |
ResourceScatterNdMax | |
ResourceScatterNdMin | |
ResourceScatterNdSub | Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. |
ResourceScatterNdUpdate | Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. |
ResourceScatterSub | Subtracts sparse updates from the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterUpdate | Assigns sparse updates to the variable referenced by `resource`. |
ResourceSparseApplyAdagradV2 | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. |
ResourceSparseApplyKerasMomentum | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme. |
ResourceStridedSliceAssign | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
RetrieveAllTPUEmbeddingParameters | An op that retrieves optimization parameters from embedding to host memory. |
RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters | Retrieve ADAM embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Retrieve Adadelta embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters | Retrieve Adagrad Momentum embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters | Retrieve Adagrad embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Retrieve centered RMSProp embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters | Retrieve FTRL embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | Retrieve frequency estimator embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Retrieve MDL Adagrad Light embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters | Retrieve Momentum embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Retrieve proximal Adagrad embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters | Retrieve RMSProp embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Retrieve SGD embedding parameters. |
Reverse <T> | Reverses specific dimensions of a tensor. |
ReverseSequence <T> | Reverses variable length slices. |
RewriteDataset | |
RiscAbs <T extends Number> | |
RiscAdd <T extends Number> | Returns x + y element-wise. |
RiscBinaryArithmetic <T extends Number> | |
RiscBinaryComparison | |
RiscBitcast <U> | |
RiscBroadcast <T> | |
RiscCast <U> | |
RiscCeil <T extends Number> | |
RiscCholesky <T extends Number> | |
RiscConcat <T> | |
RiscConv <T extends Number> | |
RiscCos <T extends Number> | |
RiscDiv <T extends Number> | |
RiscDot <T extends Number> | |
RiscExp <T extends Number> | |
RiscFft <T> | |
RiscFloor <T extends Number> | |
RiscGather <T> | |
RiscImag <U extends Number> | |
RiscIsFinite | |
RiscLog <T extends Number> | |
RiscLogicalAnd | |
RiscLogicalNot | |
RiscLogicalOr | |
RiscMax <T extends Number> | Returns max(x, y) element-wise. |
RiscMin <T extends Number> | |
RiscMul <T extends Number> | |
RiscNeg <T extends Number> | |
RiscPad <T extends Number> | |
RiscPool <T extends Number> | |
RiscPow <T extends Number> | |
RiscRandomUniform | |
RiscReal <U extends Number> | |
RiscReduce <T extends Number> | |
RiscRem <T extends Number> | |
RiscReshape <T extends Number> | |
RiscReverse <T extends Number> | |
RiscScatter <U extends Number> | |
RiscShape <U extends Number> | |
RiscSign <T extends Number> | |
RiscSlice <T extends Number> | |
RiscSort <T extends Number> | |
RiscSqueeze <T> | |
RiscSub <T extends Number> | |
RiscTranspose <T> | |
RiscTriangularSolve <T extends Number> | |
RiscUnary <T extends Number> | |
RngReadAndSkip | Advance the counter of a counter-based RNG. |
RngSkip | Advance the counter of a counter-based RNG. |
Roll <T> | Rolls the elements of a tensor along an axis. |
SamplingDataset | Creates a dataset that takes a Bernoulli sample of the contents of another dataset. |
ScaleAndTranslate | |
ScaleAndTranslateGrad <T extends Number> | |
ScatterAdd <T> | Adds sparse updates to a variable reference. |
ScatterDiv <T> | Divides a variable reference by sparse updates. |
ScatterMax <T extends Number> | Reduces sparse updates into a variable reference using the `max` operation. |
ScatterMin <T extends Number> | Reduces sparse updates into a variable reference using the `min` operation. |
ScatterMul <T> | Multiplies sparse updates into a variable reference. |
ScatterNd <U> | Scatters `updates` into a tensor of shape `shape` according to `indices`. |
ScatterNdAdd <T> | Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. |
ScatterNdMax <T> | Computes element-wise maximum. |
ScatterNdMin <T> | Computes element-wise minimum. |
ScatterNdNonAliasingAdd <T> | Applies sparse addition to `input` using individual values or slices from `updates` according to indices `indices`. |
ScatterNdSub <T> | Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. |
ScatterNdUpdate <T> | Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. |
ScatterSub <T> | Subtracts sparse updates to a variable reference. |
ScatterUpdate <T> | Applies sparse updates to a variable reference. |
SegmentMaxV2 <T extends Number> | Computes the maximum along segments of a tensor. |
SegmentMinV2 <T extends Number> | Computes the minimum along segments of a tensor. |
SegmentProdV2 <T> | Computes the product along segments of a tensor. |
SegmentSumV2 <T> | Computes the sum along segments of a tensor. |
SelectV2 <T> | |
Send | Sends the named tensor from send_device to recv_device. |
SendTPUEmbeddingGradients | Performs gradient updates of embedding tables. |
SetDiff1d <T, U extends Number> | Computes the difference between two lists of numbers or strings. |
SetSize | Number of unique elements along last dimension of input `set`. |
Shape <U extends Number> | Returns the shape of a tensor. |
ShapeN <U extends Number> | Returns shape of tensors. |
ShardDataset | Creates a `Dataset` that includes only 1/`num_shards` of this dataset. |
ShuffleAndRepeatDatasetV2 | |
ShuffleDatasetV2 | |
ShuffleDatasetV3 | |
ShutdownDistributedTPU | Shuts down a running distributed TPU system. |
ShutdownTPUSystem | An op that shuts down the TPU system. |
Size <U extends Number> | Returns the size of a tensor. |
Skipgram | Parses a text file and creates a batch of examples. |
SleepDataset | |
Slice <T> | Return a slice from 'input'. |
SlidingWindowDataset | Creates a dataset that passes a sliding window over `input_dataset`. |
Snapshot <T> | Returns a copy of the input tensor. |
SnapshotChunkDataset | |
SnapshotDataset | Creates a dataset that will write to / read from a snapshot. |
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. |
SparseBincount <U extends Number> | Counts the number of occurrences of each value in an integer array. |
SparseCountSparseOutput <U extends Number> | Performs sparse-output bin counting for a sparse tensor input. |
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. |
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`. |
SparseMatrixTranspose | Transposes the inner (matrix) dimensions of a CSRSparseMatrix. |
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. |
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. |
Stack <T> | Packs a list of `N` rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor. |
Stage | Stage values similar to a lightweight Enqueue. |
StageClear | Op removes all elements in the underlying container. |
StagePeek | Op peeks at the values at the specified index. |
StageSize | Op returns the number of elements in the underlying container. |
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. |
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 | |
StatsAggregatorSetSummaryWriter | Set a summary_writer_interface to record statistics using given stats_aggregator. |
StochasticCastToInt <U extends Number> | Transfiera estocásticamente un tensor dado de flotantes a enteros. |
StopGradient <T> | Stops gradient computation. |
StridedSlice <T> | Return a strided slice from `input`. |
StridedSliceAssign <T> | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
StridedSliceGrad <U> | Returns the gradient of `StridedSlice`. |
StringLower | Converts all uppercase characters into their respective lowercase replacements. |
StringNGrams <T extends Number> | Creates ngrams from ragged string data. |
StringUpper | Converts all lowercase characters into their respective uppercase replacements. |
Sum <T> | Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. |
SwitchCond <T> | Forwards `data` to the output port determined by `pred`. |
SyncDevice | Synchronizes the device this op is run on. |
TFRecordDatasetV2 | Creates a dataset that emits the records from one or more TFRecord files. |
TPUCompilationResult | Returns the result of a TPU compilation. |
TPUCompileSucceededAssert | Asserts that compilation succeeded. |
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. |
TPUOrdinalSelector | A TPU core selector Op. |
TPUPartitionedInput <T> | An op that groups a list of partitioned inputs together. |
TPUPartitionedInputV2 <T> | An op that groups a list of partitioned inputs together. |
TPUPartitionedOutput <T> | An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation. |
TPUPartitionedOutputV2 <T> | An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation. |
TPUReplicateMetadata | Metadata indicating how the TPU computation should be replicated. |
TPUReplicatedInput <T> | Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation. |
TPUReplicatedOutput <T> | Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation. |
TPUReshardVariables | Op that reshards on-device TPU variables to specified state. |
TPURoundRobin | Round-robin load balancing on TPU cores. |
TemporaryVariable <T> | Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step. |
TensorArray | An array of Tensors of given size. |
TensorArrayClose | Delete the TensorArray from its resource container. |
TensorArrayConcat <T> | Concat the elements from the TensorArray into value `value`. |
TensorArrayGather <T> | Gather specific elements from the TensorArray into output `value`. |
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> | |
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. |
TensorListConcat <T> | Concats all tensors in the list along the 0th dimension. |
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 | |
TensorListSplit | Splits a tensor into a list. |
TensorListStack <T> | Stacks all tensors in the list. |
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. |
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`. |
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`. |
Tile <T> | Constructs a tensor by tiling a given tensor. |
Timestamp | 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. |
TpuHandleToProtoKey | Converts XRT's uid handles to TensorFlow-friendly input format. |
TridiagonalMatMul <T> | Calculate product with tridiagonal matrix. |
TridiagonalSolve <T> | Solves tridiagonal systems of equations. |
Unbatch <T> | Reverses the operation of Batch for a single output Tensor. |
UnbatchGrad <T> | Gradient of Unbatch. |
UncompressElement | Uncompresses a compressed dataset element. |
UnicodeDecode <T extends Number> | Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points. |
UnicodeEncode | Encode a tensor of ints into unicode strings. |
UniformDequantize <U extends Number> | Perform dequantization on the quantized Tensor `input`. |
UniformQuantize <U> | Perform quantization on Tensor `input`. |
UniformQuantizedAdd <T> | Perform quantized add of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`. |
UniformQuantizedClipByValue <T> | Perform clip by value on the quantized Tensor `operand`. |
UniformQuantizedConvolution <U> | Perform quantized convolution of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
UniformQuantizedConvolutionHybrid <V extends Number> | Perform hybrid quantized convolution of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
UniformQuantizedDot <U> | Perform quantized dot of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`. |
UniformQuantizedDotHybrid <V extends Number> | Perform hybrid quantized dot of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
UniformRequantize <U> | Given quantized tensor `input`, requantize it with new quantization parameters. |
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`. |
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 | |
Unstack <T> | Unpacks a given dimension of a rank-`R` tensor into `num` rank-`(R-1)` tensors. |
Unstage | Op is similar to a lightweight Dequeue. |
UnwrapDatasetVariant | |
UpperBound <U extends Number> | Applies upper_bound(sorted_search_values, values) along each row. |
VarHandleOp | Creates a handle to a Variable resource. |
VarIsInitializedOp | Checks whether a resource handle-based variable has been initialized. |
Variable <T> | Holds state in the form of a tensor that persists across steps. |
VariableShape <T extends Number> | Returns the shape of the variable pointed to by `resource`. |
Where | 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. |
XlaConcatND <T> | Concats input tensor across all dimensions. |
XlaRecvFromHost <T> | An op to receive a tensor from the host. |
XlaRecvTPUEmbeddingActivations | An op that receives embedding activations on the TPU. |
XlaRecvTPUEmbeddingDeduplicationData | Receives deduplication data (indices and weights) from the embedding core. |
XlaSendTPUEmbeddingGradients | An op that performs gradient updates of embedding tables. |
XlaSendToHost | An op to send a tensor to the host. |
XlaSplitND <T> | Splits input tensor across all dimensions. |
Xlog1py <T> | Returns 0 if x == 0, and x * log1p(y) otherwise, elementwise. |
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. |