Abortar | Gere uma exceção para abortar o processo quando chamado. |
Todos | Calcula o "lógico e" dos elementos nas dimensões de um tensor. |
TodosParaTodos <T> | Uma operação para trocar dados entre réplicas de TPU. |
TabelaHashAnônima | Cria uma tabela hash anônima não inicializada. |
AnonymousIteratorV2 | Um contêiner para um recurso iterador. |
AnonymousIteratorV3 | Um contêiner para um recurso iterador. |
AnonymousMemoryCache | |
AnonymousMultiDeviceIterator | Um contêiner para um recurso iterador de vários dispositivos. |
AnônimoMultiDeviceIteratorV3 | Um contêiner para um recurso iterador de vários dispositivos. |
AnônimoMutableDenseHashTable | Cria uma tabela hash mutável anônima vazia que usa tensores como armazenamento de apoio. |
AnônimoMutableHashTable | Cria uma tabela hash mutável anônima vazia. |
AnonymousMutableHashTableOfTensors | Cria uma tabela hash mutável anônima vazia de valores vetoriais. |
AnônimoRandomSeedGenerator | |
Gerador de sementes anônimo | |
Qualquer | Calcula o "ou lógico" dos elementos nas dimensões de um tensor. |
AplicarAdagradV2 <T> | Atualize '*var' de acordo com o esquema adagrad. |
AproxTopK <T estende número> | Retorna valores mínimo/máximo de k e seus índices do operando de entrada de maneira aproximada. |
AssertCardinalityDataset | |
AssertNextDataset | Uma transformação que afirma quais transformações acontecerão a seguir. |
AssertPrevDataset | Uma transformação que afirma quais transformações aconteceram anteriormente. |
Afirmar isso | Afirma que a condição dada é verdadeira. |
Atribuir <T> | Atualize 'ref' atribuindo 'valor' a ele. |
Atribuir Adicionar <T> | Atualize 'ref' adicionando 'valor' a ele. |
AtribuirAddVariableOp | Adiciona um valor ao valor atual de uma variável. |
AtribuirSub <T> | Atualize 'ref' subtraindo 'valor' dele. |
AssignSubVariableOp | Subtrai um valor do valor atual de uma variável. |
AtribuirVariableOp | Atribui um novo valor a uma variável. |
AtribuirVariávelXlaConcatND | Concatena o tensor de entrada em todas as dimensões. |
AutoShardDataset | Cria um conjunto de dados que fragmenta o conjunto de dados de entrada. |
BandedTriangularSolve <T> | |
Barreira | Define uma barreira que persiste em diferentes execuções de gráfico. |
BarreiraFechar | Fecha a barreira determinada. |
BarreiraIncompletaTamanho | Calcula o número de elementos incompletos na barreira fornecida. |
BarreiraInserirMuitos | Para cada chave, atribui o respectivo valor ao componente especificado. |
BarreiraReadySize | Calcula o número de elementos completos na barreira fornecida. |
BarreiraTakeMany | Pega um determinado número de elementos concluídos de uma barreira. |
Lote | Agrupa todos os tensores de entrada de forma não determinística. |
BatchMatMulV2 <T> | Multiplica fatias de dois tensores em lotes. |
BatchMatMulV3 <V> | Multiplica fatias de dois tensores em lotes. |
BatchToSpace <T> | BatchToSpace para tensores 4-D do tipo T. |
BatchToSpaceNd <T> | BatchToSpace para tensores ND do tipo T. |
BesselI0 <T estende número> | |
BesselI1 <T estende número> | |
BesselJ0 <T estende número> | |
BesselJ1 <T estende número> | |
BesselK0 <T estende número> | |
BesselK0e <T estende número> | |
BesselK1 <T estende número> | |
BesselK1e <T estende número> | |
BesselY0 <T estende o número> | |
BesselY1 <T estende o número> | |
Bitcast <U> | Bitcasta um tensor de um tipo para outro sem copiar dados. |
BlockLSTM <T estende número> | Calcula a propagação direta da célula LSTM para todos os intervalos de tempo. |
BlockLSTMGrad <T estende número> | Calcula a propagação retroativa da célula LSTM para toda a sequência de tempo. |
BlockLSTMGradV2 <T estende número> | Calcula a propagação retroativa da célula LSTM para toda a sequência de tempo. |
BlockLSTMV2 <T estende número> | Calcula a propagação direta da célula LSTM para todos os intervalos de tempo. |
BoostedTreesAggregateStats | Agrega o resumo das estatísticas acumuladas do lote. |
BoostedTreesBucketize | Divida cada recurso com base nos limites do intervalo. |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit | Calcula os ganhos para cada recurso e retorna as melhores informações de divisão possíveis para o recurso. |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 | Calcula ganhos para cada recurso e retorna as melhores informações de divisão possíveis para cada nó. |
BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature | Calcula os ganhos para cada recurso e retorna as melhores informações de divisão possíveis para o recurso. |
BoostedTreesCenterBias | Calcula o anterior a partir dos dados de treinamento (o viés) e preenche o primeiro nó com o anterior dos logits. |
BoostedTreesCreateEnsemble | Cria um modelo de conjunto de árvore e retorna um identificador para ele. |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | Crie o recurso para fluxos de quantis. |
BoostedTreesDeserializeEnsemble | Desserializa uma configuração de conjunto de árvore serializada e substitui a árvore atual conjunto. |
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | Cria um identificador para um BoostedTreesEnsembleResource |
BoostedTreesExampleDebugOutputs | Saídas de depuração/interpretabilidade do modelo para cada exemplo. |
BoostedTreesFlushQuantileResumos | Libere os resumos de quantis de cada recurso de fluxo de quantis. |
BoostedTreesGetEnsembleStates | Recupera o token de carimbo de recurso do conjunto de árvores, o número de árvores e as estatísticas crescentes. |
BoostedTreesMakeQuantileResumos | Faz o resumo dos quantis do lote. |
BoostedTreesMakeStatsResumo | Faz o resumo das estatísticas acumuladas do lote. |
BoostedTreesPredict | Executa vários preditores de conjunto de regressão aditiva em instâncias de entrada e calcula os logits. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | Adicione os resumos de quantis a cada recurso de fluxo de quantis. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | Desserialize os limites do bucket e o sinalizador pronto no QuantileAccumulator atual. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | Libere os resumos de um recurso de fluxo de quantil. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | Gere os limites do intervalo para cada recurso com base nos resumos acumulados. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | Cria um identificador para um BoostedTreesQuantileStreamResource. |
BoostedTreesSerializeEnsemble | Serializa o conjunto de árvores em um proto. |
BoostedTreesSparseAggregateStats | Agrega o resumo das estatísticas acumuladas do lote. |
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit | Calcula os ganhos para cada recurso e retorna as melhores informações de divisão possíveis para o recurso. |
BoostedTreesTrainingPredict | Executa vários preditores de conjunto de regressão aditiva em instâncias de entrada e calcula a atualização para logits armazenados em cache. |
BoostedTreesUpdateEnsemble | Atualiza o conjunto de árvores adicionando uma camada à última árvore que está sendo cultivada ou começando uma nova árvore. |
BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | Atualiza o conjunto de árvores adicionando uma camada à última árvore que está sendo cultivada ou começando uma nova árvore. |
BroadcastDynamicShape <T estende número> | Retorne a forma de s0 op s1 com transmissão. |
BroadcastGradientArgs <T estende número> | Retorne os índices de redução para calcular gradientes de s0 op s1 com transmissão. |
Transmitir para <T> | Transmita uma matriz para uma forma compatível. |
Bucketizar | Segmenta 'entradas' com base em 'limites'. |
CSRSparseMatrixComponents <T> | Lê os componentes CSR no lote `index`. |
CSRSparseMatrixToDense <T> | Converta um CSRSparseMatrix (possivelmente em lote) em denso. |
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> | Converte um CSRSparesMatrix (possivelmente em lote) em um SparseTensor. |
Conjunto de dados CSV | |
CSVDatasetV2 | |
CTCLossV2 | Calcula a perda de CTC (probabilidade logarítmica) para cada entrada de lote. |
CacheDatasetV2 | |
CheckNumericsV2 <T estende o número> | Verifica um tensor para valores NaN, -Inf e +Inf. |
Escolha o conjunto de dados mais rápido | |
ClipByValue <T> | Recorta os valores do tensor para um mínimo e um máximo especificados. |
AgruparTPUEmbeddingMemory | Uma operação que mescla os protos de configuração de memória codificados em string de todos os hosts. |
CollectiveAllToAllV2 <T estende número> | Troca mutuamente vários tensores de tipo e formato idênticos. |
CollectiveAllToAllV3 <T estende o número> | Troca mutuamente vários tensores de tipo e formato idênticos. |
ColetivoAssignGroupV2 | Atribua chaves de grupo com base na atribuição de grupo. |
ColetivoBcastRecvV2 <U> | Recebe um valor de tensor transmitido de outro dispositivo. |
ColetivoBcastSendV2 <T> | Transmite um valor de tensor para um ou mais dispositivos. |
CollectiveGather <T estende o número> | Acumula mutuamente vários tensores de tipo e formato idênticos. |
CollectiveGatherV2 <T estende número> | Acumula mutuamente vários tensores de tipo e formato idênticos. |
CollectiveInitializeCommunicator | Inicializa um grupo para operações coletivas. |
ColetivoPermutar <T> | Uma operação para permutar tensores em instâncias de TPU replicadas. |
CollectiveReduceScatterV2 <T estende o número> | Reduz mutuamente vários tensores de tipo e formato idênticos e dispersa o resultado. |
CollectiveReduceV2 <T estende número> | Reduz mutuamente vários tensores de tipo e formato idênticos. |
CollectiveReduceV3 <T estende número> | Reduz mutuamente vários tensores de tipo e formato idênticos. |
Supressão CombinadaNonMax | Seleciona avidamente um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação, Esta operação executa non_max_suppression nas entradas por lote, em todas as classes. |
CompostoTensorVariantFromComponents | Codifica um valor `ExtensionType` em um tensor escalar `variant`. |
CompositeTensorVariantToComponents | Decodifica um tensor escalar `variant` em um valor `ExtensionType`. |
CompressElement | Compacta um elemento do conjunto de dados. |
ComputeBatchSize | Calcula o tamanho do lote estático de um conjunto de dados sem lotes parciais. |
ComputeDedupDataTupleMask | Uma operação calcula a máscara de tupla de dados de desduplicação do núcleo incorporado. |
Concat <T> | Concatena tensores ao longo de uma dimensão. |
ConfigureAndInitializeGlobalTPU | Uma operação que configura as estruturas centralizadas para um sistema TPU distribuído. |
ConfigurarDistributedTPU | Configura as estruturas centralizadas para um sistema TPU distribuído. |
ConfigurarTPUEincorporação | Configura TPUEmbedding em um sistema TPU distribuído. |
ConfigurarTPUEmbeddingHost | Uma operação que configura o software TPUEmbedding em um host. |
ConfigurarTPUEmbeddingMemory | Uma operação que configura o software TPUEmbedding em um host. |
ConnectTPUEmbeddingHosts | Uma operação que configura a comunicação entre instâncias de software host TPUEmbedding depois que ConfigureTPUEmbeddingHost for chamado em cada host. |
Constante <T> | Um operador que produz um valor constante. |
ConsumirMutexLock | Esta operação consome um bloqueio criado por `MutexLock`. |
Gatilho de controle | Faz nada. |
Conv <T estende número> | Calcula uma convolução ND dados os tensores (N+1+batch_dims)-D `input` e (N+2)-D `filter`. |
Conv2DBackpropFilterV2 <T estende número> | Calcula os gradientes de convolução em relação ao filtro. |
Conv2DBackpropInputV2 <T estende número> | Calcula os gradientes de convolução em relação à entrada. |
Copiar <T> | Copie um tensor de CPU para CPU ou GPU para GPU. |
CopiarHost <T> | Copie um tensor para hospedar. |
Copiar para malha <T> | |
CopyToMeshGrad <T> | |
CountUpTo <T estende o número> | Incrementa 'ref' até atingir 'limite'. |
CrossReplicaSum <T estende número> | Uma operação para somar entradas em instâncias de TPU replicadas. |
CudnnRNNBackpropV3 <T estende número> | Etapa de backprop de CudnnRNNV3. |
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T estende o número> | Converte parâmetros CudnnRNN da forma canônica para a forma utilizável. |
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T estende número> | Recupera parâmetros CudnnRNN em forma canônica. |
CudnnRNNV3 <T estende número> | Um RNN apoiado por cuDNN. |
CumulativeLogsumexp <T estende número> | Calcule o produto cumulativo do tensor `x` ao longo do `eixo`. |
DTensorRestoreV2 | |
DTensorSetGlobalTPUArray | Uma operação que informa a um host os ids globais de todas as TPUs do sistema. |
DataServiceDataset | Cria um conjunto de dados que lê dados do serviço tf.data. |
DataServiceDatasetV2 | Cria um conjunto de dados que lê dados do serviço tf.data. |
DatasetCardinalidade | Retorna a cardinalidade de `input_dataset`. |
DatasetFromGraph | Cria um conjunto de dados a partir do `graph_def` fornecido. |
DatasetToGraphV2 | Retorna um GraphDef serializado representando `input_dataset`. |
Dawsn <T estende o número> | |
DepurarGradientIdentity <T> | Operação de identidade para depuração de gradiente. |
DebugGradientRefIdentity <T> | Operação de identidade para depuração de gradiente. |
DebugIdentity <T> | Fornece um mapeamento de identidade do tensor de entrada do tipo não Ref para depuração. |
DebugIdentityV2 <T> | Depurar identidade V2 Op. |
DebugIdentityV3 <T> | Fornece um mapeamento de identidade do tensor de entrada do tipo não Ref para depuração. |
DebugNanCount | Depurar operação do contador de valor NaN. |
DebugNumericSummary | Opção de resumo numérico de depuração. |
DebugNumericSummaryV2 <U estende o número> | Resumo numérico de depuração V2 Op. |
DecodeImage <T estende número> | Função para decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg e decode_png. |
DecodePaddedRaw <T estende número> | Reinterprete os bytes de uma string como um vetor de números. |
DecodificarProto | A operação extrai campos de um protocolo serializado que armazena mensagens em tensores. |
Cópia profunda <T> | Faz uma cópia de `x`. |
ExcluirIterador | Um contêiner para um recurso iterador. |
ExcluirMemoryCache | |
DeleteMultiDeviceIterator | Um contêiner para um recurso iterador. |
ExcluirRandomSeedGenerator | |
ExcluirSeedGenerator | |
ExcluirSessionTensor | Exclua o tensor especificado pelo seu identificador na sessão. |
DenseBincount <U estende número> | Conta o número de ocorrências de cada valor em uma matriz inteira. |
DenseCountSparseOutput <U estende o número> | Executa contagem bin de saída esparsa para uma entrada tf.tensor. |
DenseToCSRSparseMatrix | Converte um tensor denso em um CSRSparseMatrix (possivelmente em lote). |
DestruirResourceOp | Exclui o recurso especificado pelo identificador. |
DestruirTemporaryVariable <T> | Destrói a variável temporária e retorna seu valor final. |
Índice de dispositivo | Retorne o índice do dispositivo que a operação executa. |
DirectedInterleaveDataset | Um substituto para `InterleaveDataset` em uma lista fixa de `N` conjuntos de dados. |
DesabilitarCopyOnRead | Desativa o modo copiar na leitura. |
DistribuídoSalvar | |
DrawBoundingBoxesV2 <T estende o número> | Desenhe caixas delimitadoras em um lote de imagens. |
DummyIterationCounter | |
DummyMemoryCache | |
Gerador de Sementes Dummy | |
DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | Facilita a portabilidade de código que usa tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | |
Partição Dinâmica <T> | Particiona `data` em tensores `num_partitions` usando índices de `partitions`. |
Ponto Dinâmico <T> | Intercale os valores dos tensores `dados` em um único tensor. |
Editar Distância | Calcula a distância de edição de Levenshtein (possivelmente normalizada). |
Eig <U> | Calcula a decomposição própria de uma ou mais matrizes quadradas. |
Einsum <T> | Contração tensorial de acordo com a convenção de soma de Einstein. |
Vazio <T> | Cria um tensor com a forma fornecida. |
Lista Tensor Vazia | Cria e retorna uma lista de tensores vazia. |
Mapa Tensor Vazio | Cria e retorna um mapa tensorial vazio. |
EncodeProto | A operação serializa mensagens protobuf fornecidas nos tensores de entrada. |
EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | Facilita a portabilidade de código que usa tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
EnqueueTPUEmbeddingBatch | Uma operação que enfileira uma lista de tensores de lote de entrada para TPUEmbedding. |
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch | Uma operação que enfileira uma lista de tensores de lote de entrada para TPUEmbedding. |
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | Facilita a portabilidade de código que usa tf.nn.embedding_lookup(). |
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch | Uma operação que enfileira índices de entrada TPUEmbedding de um SparseTensor. |
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch | Facilita a portabilidade de código que usa tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
GarantirForma <T> | Garante que a forma do tensor corresponda à forma esperada. |
Digite <T> | Cria ou encontra um quadro filho e disponibiliza `dados` para o quadro filho. |
Erfinv <T estende número> | |
Norma Euclidiana <T> | Calcula a norma euclidiana de elementos nas dimensões de um tensor. |
ExecuteTPUEmbeddingPartitioner | Uma operação que executa o particionador TPUEmbedding na configuração central dispositivo e calcula o tamanho do HBM (em bytes) necessário para a operação do TPUEmbedding. |
Sair <T> | Sai do quadro atual para seu quadro pai. |
ExpandDims <T> | Insere uma dimensão de 1 na forma de um tensor. |
ExperimentalAutoShardDataset | Cria um conjunto de dados que fragmenta o conjunto de dados de entrada. |
ExperimentalBytesProducedStatsDataset | Registra o tamanho em bytes de cada elemento de `input_dataset` em um StatsAggregator. |
ExperimentalChooseFastestDataset | |
ExperimentalDatasetCardinalidade | Retorna a cardinalidade de `input_dataset`. |
ExperimentalDatasetToTFRecord | Grava o conjunto de dados fornecido no arquivo fornecido usando o formato TFRecord. |
ExperimentalDenseToSparseBatchDataset | Cria um conjunto de dados que agrupa elementos de entrada em um SparseTensor. |
ExperimentalLatencyStatsDataset | Registra a latência de produção de elementos `input_dataset` em um StatsAggregator. |
ExperimentalMatchingFilesDataset | |
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset | Cria um conjunto de dados que substitui o paralelismo intraoperacional máximo. |
ExperimentalParseExampleDataset | Transforma `input_dataset` contendo protos `Example` como vetores de DT_STRING em um conjunto de dados de objetos `Tensor` ou `SparseTensor` representando os recursos analisados. |
ExperimentalPrivateThreadPoolDataset | Cria um conjunto de dados que usa um pool de threads personalizado para calcular `input_dataset`. |
ExperimentalRandomDataset | Cria um conjunto de dados que retorna números pseudoaleatórios. |
ExperimentalRebatchDataset | Cria um conjunto de dados que altera o tamanho do lote. |
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset | |
ExperimentalSlidingWindowDataset | Cria um conjunto de dados que passa uma janela deslizante sobre `input_dataset`. |
ExperimentalSqlDataset | Cria um conjunto de dados que executa uma consulta SQL e emite linhas do conjunto de resultados. |
ExperimentalStatsAggregatorHandle | Cria um recurso de gerenciador de estatísticas. |
ExperimentalStatsAggregatorSummary | Produz um resumo de quaisquer estatísticas registradas por determinado gerenciador de estatísticas. |
ExperimentalUnbatchDataset | Um conjunto de dados que divide os elementos de sua entrada em vários elementos. |
Expint <T estende número> | |
ExtrairGlimpseV2 | Extrai um vislumbre do tensor de entrada. |
ExtractVolumePatches <T estende o número> | Extraia `"patches` de `input` e coloque-os na dimensão de saída `"profundidade"`. |
FFTND <T> | ND transformada rápida de Fourier. |
Configuração do FileSystemSet | Defina a configuração do sistema de arquivos. |
Preencha <U> | Cria um tensor preenchido com um valor escalar. |
FinalizarDataset | Cria um conjunto de dados aplicando tf.data.Options a `input_dataset`. |
FinalizarTPUEincorporação | Uma operação que finaliza a configuração do TPUEmbedding. |
Impressão digital | Gera valores de impressão digital. |
FresnelCos <T estende número> | |
FresnelSin <T estende número> | |
FusedBatchNormGradV3 <T estende o número, U estende o número> | Gradiente para normalização de lote. |
FusedBatchNormV3 <T estende o número, U estende o número> | Normalização em lote. |
GRUBlockCell <T estende número> | Calcula a propagação direta da célula GRU para um intervalo de tempo. |
GRUBlockCellGrad <T estende número> | Calcula a retropropagação da célula GRU para um intervalo de tempo. |
Reúna <T> | Reúna fatias do eixo `params` `axis` de acordo com `indices`. |
ReunirNd <T> | Reúna fatias de `params` em um Tensor com forma especificada por `indices`. |
GerarBoundingBoxPropostas | Esta operação produz região de interesse a partir de determinadas caixas delimitadoras (bbox_deltas) codificadas com âncoras wrt de acordo com a eq.2 em arXiv: 1506.01497 A operação seleciona as principais caixas de pontuação `pre_nms_topn`, decodifica-as em relação às âncoras, aplica supressão não máxima em caixas sobrepostas com valor de interseção sobre união (iou) superior a `nms_threshold`, descartando caixas onde o lado mais curto é menor que ` tamanho_mín.`. |
GetElementAtIndex | Obtém o elemento no índice especificado em um conjunto de dados. |
Obter opções | Retorna o tf.data.Options anexado a `input_dataset`. |
ObterSessionHandle | Armazene o tensor de entrada no estado da sessão atual. |
GetSessionTensor <T> | Obtenha o valor do tensor especificado pelo seu identificador. |
GarantiaConst <T> | Garante ao tempo de execução do TF que o tensor de entrada é uma constante. |
Tabela Hash | Cria uma tabela hash não inicializada. |
HistogramFixedWidth <U estende o número> | Histograma de retorno de valores. |
IFFTND <T> | ND transformada rápida inversa de Fourier. |
IRFFTND <U estende número> | ND transformada de Fourier muito rápida e inversa. |
Identidade <T> | Retorna um tensor com a mesma forma e conteúdo do tensor ou valor de entrada. |
IdentidadeN | Retorna uma lista de tensores com as mesmas formas e conteúdos da entrada tensores. |
IgnoreErrorsDataset | Cria um conjunto de dados que contém os elementos de `input_dataset` ignorando erros. |
ImageProjectiveTransformV2 <T estende número> | Aplica a transformação fornecida a cada uma das imagens. |
ImageProjectiveTransformV3 <T estende número> | Aplica a transformação fornecida a cada uma das imagens. |
ImutávelConst <T> | Retorna tensor imutável da região de memória. |
InfeedDequeue <T> | Uma operação de espaço reservado para um valor que será inserido no cálculo. |
InfeedDequeueTuple | Busca vários valores de alimentação como uma tupla XLA. |
InfeedEnqueue | Uma operação que alimenta um único valor do Tensor no cálculo. |
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer | Uma operação que enfileira o buffer pré-linearizado na alimentação da TPU. |
InfeedEnqueueTuple | Alimenta vários valores de Tensor no cálculo como uma tupla XLA. |
InicializarTabela | Inicializador de tabela que usa dois tensores para chaves e valores, respectivamente. |
InitializeTableFromDataset | |
InitializeTableFromTextFile | Inicializa uma tabela a partir de um arquivo de texto. |
InplaceAdd <T> | Adiciona v em linhas especificadas de x. |
InplaceSub <T> | Subtrai `v` em linhas especificadas de `x`. |
AtualizaçãoInplace <T> | Atualiza as linhas especificadas 'i' com valores 'v'. |
IsBoostedTreesEnsembleInitialized | Verifica se um conjunto de árvores foi inicializado. |
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized | Verifica se um fluxo de quantil foi inicializado. |
IsTPUEmbeddingInitialized | Se a incorporação de TPU é inicializada em um sistema de TPU distribuído. |
IsVariableInitialized | Verifica se um tensor foi inicializado. |
Regressão Isotônica <U estende Número> | Resolve um lote de problemas de regressão isotônica. |
IteradorGetDevice | Retorna o nome do dispositivo no qual o `recurso` foi colocado. |
Inicialização KMC2Chain | Retorna o índice de um ponto de dados que deve ser adicionado ao conjunto inicial. |
KmeansPlusPlusInicialização | Seleciona num_to_sample linhas de entrada usando o critério KMeans++. |
KthOrderEstatística | Calcula a estatística de ordem K de um conjunto de dados. |
Conjunto de dados LMDB | Cria um conjunto de dados que emite os pares chave-valor em um ou mais arquivos LMDB. |
LSTMBlockCell <T estende número> | Calcula a propagação direta da célula LSTM para um intervalo de tempo. |
LSTMBlockCellGrad <T estende número> | Calcula a propagação retroativa da célula LSTM para 1 timestep. |
LinSpace <T estende número> | Gera valores em um intervalo. |
ListaDataset | Cria um conjunto de dados que emite cada um dos `tensores` uma vez. |
LoadAllTPUEmbeddingParameters | Uma operação que carrega parâmetros de otimização na memória incorporada. |
LoadTPUEmbeddingADAMParâmetros | Carregue os parâmetros de incorporação do ADAM. |
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Carregue os parâmetros de incorporação do Adadelta. |
LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters | Carregue os parâmetros de incorporação do Adagrad Momentum. |
LoadTPUEmbeddingAdagradParameters | Carregue os parâmetros de incorporação do Adagrad. |
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Carregar parâmetros de incorporação RMSProp centrados. |
CarregarTPUEmbeddingFTRLParâmetros | Carregue os parâmetros de incorporação FTRL. |
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParâmetros | Parâmetros de incorporação do estimador de frequência de carga. |
LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Carregue os parâmetros de incorporação do MDL Adagrad Light. |
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters | Carregar parâmetros de incorporação do Momentum. |
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Carregue os parâmetros de incorporação proximais do Adagrad. |
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters | Carregue os parâmetros de incorporação do RMSProp. |
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParâmetros | Carregar parâmetros de incorporação SGD. |
LookupTableExport <T, U> | Gera todas as chaves e valores da tabela. |
LookupTableFind <U> | Procura chaves em uma tabela e exibe os valores correspondentes. |
LookupTableImportar | Substitui o conteúdo da tabela pelas chaves e valores especificados. |
LookupTableInserir | Atualiza a tabela para associar chaves a valores. |
LookupTableRemover | Remove chaves e seus valores associados de uma tabela. |
LookupTableSize | Calcula o número de elementos na tabela fornecida. |
LoopCond | Encaminha a entrada para a saída. |
LowerBound <U estende o número> | Aplica lower_bound(sorted_search_values,values) ao longo de cada linha. |
Lu <T, U estende o número> | Calcula a decomposição LU de uma ou mais matrizes quadradas. |
Tornar Único | Torne únicos todos os elementos na dimensão que não seja Lote, mas "feche" para seu valor inicial. |
Limpar mapa | Op remove todos os elementos do contêiner subjacente. |
MapIncompleteSize | Op retorna o número de elementos incompletos no contêiner subjacente. |
MapPeek | Op espia os valores na chave especificada. |
Tamanho do mapa | Op retorna o número de elementos no contêiner subjacente. |
MapStage | Estágio (chave, valores) no contêiner subjacente que se comporta como uma tabela hash. |
MapUnstage | Op remove e retorna os valores associados à chave do contêiner subjacente. |
MapUnstageNoKey | Op remove e retorna um aleatório (chave, valor) do contêiner subjacente. |
MatrixDiagPartV2 <T> | Retorna a parte diagonal em lote de um tensor em lote. |
MatrixDiagPartV3 <T> | Retorna a parte diagonal em lote de um tensor em lote. |
MatrizDiagV2 <T> | Retorna um tensor diagonal em lote com determinados valores diagonais em lote. |
MatrizDiagV3 <T> | Retorna um tensor diagonal em lote com determinados valores diagonais em lote. |
MatrixSetDiagV2 <T> | Retorna um tensor de matriz em lote com novos valores diagonais em lote. |
MatrixSetDiagV3 <T> | Retorna um tensor de matriz em lote com novos valores diagonais em lote. |
Máx. <T> | Calcula o máximo de elementos nas dimensões de um tensor. |
MaxIntraOpParallelismDataset | Cria um conjunto de dados que substitui o paralelismo intraoperacional máximo. |
Mesclar <T> | Encaminha o valor de um tensor disponível de `inputs` para `output`. |
MesclarDedupData | Uma operação mescla elementos de tensores inteiros e flutuantes em dados de desduplicação como tupla XLA. |
Min <T> | Calcula o mínimo de elementos nas dimensões de um tensor. |
MirrorPad <T> | Preenche um tensor com valores espelhados. |
MirrorPadGrad <T> | Operação gradiente para operação `MirrorPad`. |
MlirPassthroughOp | Envolve um cálculo MLIR arbitrário expresso como um módulo com uma função main(). |
MulNoNan <T> | Retorna x * y elemento a elemento. |
MutableDenseHashTable | Cria uma tabela hash vazia que usa tensores como armazenamento de apoio. |
MutávelHashTable | Cria uma tabela hash vazia. |
MutableHashTableOfTensors | Cria uma tabela hash vazia. |
Mutex | Cria um recurso Mutex que pode ser bloqueado por `MutexLock`. |
MutexLock | Bloqueia um recurso mutex. |
NcclAllReduce <T estende o número> | Produz um tensor contendo a redução em todos os tensores de entrada. |
NcclBroadcast <T estende número> | Envia `entrada` para todos os dispositivos que estão conectados à saída. |
NcclReduce <T estende o número> | Reduz `input` de `num_devices` usando `reduction` para um único dispositivo. |
Ndtri <T estende número> | |
Vizinhos mais próximos | Seleciona os k centros mais próximos para cada ponto. |
PróximoDepois <T estende o número> | Retorna o próximo valor representável de `x1` na direção de `x2`, elemento a elemento. |
PróximaIteração <T> | Disponibiliza sua entrada para a próxima iteração. |
Sem operação | Faz nada. |
NonDeterministicInts <U> | Gera alguns números inteiros de forma não determinística. |
NonMaxSuppressionV5 <T estende número> | Seleciona avidamente um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação, podando caixas que tenham alta sobreposição de interseção sobre união (IOU) com caixas previamente selecionadas. |
Conjunto de dados não serializável | |
OneHot <U> | Retorna um tensor one-hot. |
OnesLike <T> | Retorna um tensor de unidades com a mesma forma e tipo de x. |
OtimizarDatasetV2 | Cria um conjunto de dados aplicando otimizações relacionadas a `input_dataset`. |
OpçõesConjunto de dados | Cria um conjunto de dados anexando tf.data.Options a `input_dataset`. |
OrdenadoMapClear | Op remove todos os elementos do contêiner subjacente. |
OrderedMapIncompleteSize | Op retorna o número de elementos incompletos no contêiner subjacente. |
PedidoMapPeek | Op espia os valores na chave especificada. |
OrderedMapSize | Op retorna o número de elementos no contêiner subjacente. |
OrderedMapStage | Estágio (chave, valores) no contêiner subjacente que se comporta como um pedido recipiente associativo. |
OrderedMapUnstage | Op remove e retorna os valores associados à chave do contêiner subjacente. |
OrderedMapUnstageNoKey | Op remove e retorna o elemento (chave, valor) com o menor chave do contêiner subjacente. |
OutfeedDequeue <T> | Recupera um único tensor da saída de computação. |
OutfeedDequeueTuple | Recuperar vários valores da saída de computação. |
OutfeedDequeueTupleV2 | Recuperar vários valores da saída de computação. |
OutfeedDequeueV2 <T> | Recupera um único tensor da saída de computação. |
OutfeedEnqueue | Enfileirar um tensor na saída de computação. |
OutfeedEnqueueTuple | Enfileirar vários valores do Tensor na saída de computação. |
Bloco <T> | Preenche um tensor. |
ParallelBatchDataset | |
ParallelConcat <T> | Concatena uma lista de tensores `N` ao longo da primeira dimensão. |
Ponto Dinâmico Paralelo <T> | Intercale os valores dos tensores `dados` em um único tensor. |
ParseExampleDatasetV2 | Transforma `input_dataset` contendo protos `Example` como vetores de DT_STRING em um conjunto de dados de objetos `Tensor` ou `SparseTensor` representando os recursos analisados. |
AnalisarExemploV2 | Transforma um vetor de protos tf.Example (como strings) em tensores digitados. |
ParseSequenceExampleV2 | Transforma um vetor de protos tf.io.SequenceExample (como strings) em tensores digitados. |
Espaço reservado <T> | Uma operação de espaço reservado para um valor que será inserido no cálculo. |
Espaço reservadoWithDefault <T> | Uma operação de espaço reservado que passa por `input` quando sua saída não é alimentada. |
Pré-linearizar | Uma operação que lineariza um valor do Tensor para um tensor variante opaco. |
Pré-linearizarTuple | Uma operação que lineariza vários valores de tensor para um tensor variante opaco. |
Imprimir | Imprime uma string escalar. |
Conjunto de dados PrivateThreadPool | Cria um conjunto de dados que usa um pool de threads personalizado para calcular `input_dataset`. |
Produção <T> | Calcula o produto de elementos nas dimensões de um tensor. |
QuantizeAndDequantizeV4 <T estende o número> | Quantiza e desquantiza um tensor. |
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T estende o número> | Retorna o gradiente de `QuantizeAndDequantizeV4`. |
QuantizadoConcat <T> | Concatena tensores quantizados ao longo de uma dimensão. |
QuantizadoConcatV2 <T> | |
QuantizedConv2DAndRelu <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> | |
QuantizadoDepthwiseConv2D <V> | Calcula Conv2D quantizado em profundidade. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V> | Calcula Conv2D quantizado em profundidade com Bias. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> | Calcula Conv2D quantizado em profundidade com Bias e Relu. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Calcula Conv2D quantizado em profundidade com Bias, Relu e Requantize. |
QuantizedMatMulWithBias <W> | Executa uma multiplicação de matriz quantizada de `a` pela matriz `b` com adição de polarização. |
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W estende o número> | |
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> | Execute uma multiplicação de matriz quantizada de `a` pela matriz `b` com adição de polarização e fusão relu. |
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Execute uma multiplicação da matriz quantizada de `a` pela matriz `b` com adição de polarização e relu e fusão requantizada. |
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizadoReshape <T> | Remodela um tensor quantizado de acordo com a operação Reshape. |
RFFTND <U> | ND transformada rápida real de Fourier. |
RaggedBincount <U estende número> | Conta o número de ocorrências de cada valor em uma matriz inteira. |
RaggedCountSparseOutput <U estende o número> | Executa contagem bin de saída esparsa para uma entrada de tensor irregular. |
RaggedCross <T, U estende o número> | Gera um cruzamento de recursos a partir de uma lista de tensores e o retorna como um RaggedTensor. |
RaggedFillEmptyRows <T> | |
RaggedFillEmptyRowsGrad <T> | |
RaggedGather <T estende número, 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 | Número de elementos únicos ao longo da última dimensão do `set` de entrada. |
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> | Stochastically cast a given tensor from floats to ints. |
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. |
ZerosLike <T> | Returns a tensor of zeros with the same shape and type as x. |