ए
बीच में बंद करें | बुलाए जाने पर प्रक्रिया को निरस्त करने के लिए एक अपवाद उठाएँ। |
निरस्त करें.विकल्प | Abort के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
एब्स <टी टीएनंबर बढ़ाता है > | एक टेंसर के निरपेक्ष मान की गणना करता है। |
AbstractDataBuffer <T> | |
AbstractDataBufferWindow <B DataBuffer <?>> का विस्तार करता है | |
AbstractDenseNdArray <T, U NdArray <T>> का विस्तार करता है | |
AbstractNdArray <T, U NdArray <T>> का विस्तार करता है | |
सारTF_बफर | |
सारTF_ग्राफ़ | |
AbstractTF_ImportGraphDefOptions | |
सारTF_सत्र | |
AbstractTF_SessionOptions | |
सारTF_स्थिति | |
AbstractTF_Tensor | |
AbstractTFE_Context | |
AbstractTFE_ContextOptions | |
AbstractTFE_Op | |
AbstractTFE_TensorHandle | |
AccumuteN <T टीटाइप का विस्तार करता है > | टेंसरों की सूची का तत्व-वार योग लौटाता है। |
संचायक लागू करें ग्रेडिएंट | किसी दिए गए संचायक पर ग्रेडिएंट लागू करता है। |
संचायक संख्यासंचित | दिए गए संचायक में एकत्रित ग्रेडिएंट्स की संख्या लौटाता है। |
AccumulatorSetGlobalStep | ग्लोबल_स्टेप के लिए एक नए मान के साथ संचायक को अद्यतन करता है। |
AccumulatorTakeGradient <T, TType का विस्तार करता है > | दिए गए कंडीशनल एक्युमुलेटर में औसत ग्रेडिएंट निकालता है। |
एकोस <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | तत्व-वार x की गणना करता है। |
एकोश <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | तत्व-वार x के व्युत्क्रम अतिपरवलयिक कोज्या की गणना करता है। |
सक्रियण <T TNumber बढ़ाता है > | सक्रियणों के लिए सार आधार वर्ग नोट: कॉल विधि को लागू करने से पहले |
एडाडेल्टा | ऑप्टिमाइज़र जो एडाडेल्टा एल्गोरिथम को लागू करता है। |
एडाग्रैड | ऑप्टिमाइज़र जो एडाग्रेड एल्गोरिथम को लागू करता है। |
AdaGradDA | ऑप्टिमाइज़र जो एडाग्रेड डुअल-एवरेजिंग एल्गोरिदम को लागू करता है। |
एडम | ऑप्टिमाइज़र जो एडम एल्गोरिथम को लागू करता है। |
एडमैक्स | ऑप्टिमाइज़र जो एडमैक्स एल्गोरिथम को लागू करता है। |
<T एक्सटेंड्स TType > जोड़ें | तत्व-वार x + y लौटाता है। |
AddManySparseToTensorsMap | एक `N`-मिनीबैच `SparseTensor` को `SparseTensorsMap` में जोड़ें, `N` हैंडल लौटाएँ। |
AddManySparseToTensorsMap.Options | AddManySparseToTensorsMap के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
AddN <T टीटाइप को बढ़ाता है > | सभी इनपुट टेंसरों को तत्वानुसार जोड़ें। |
SparseToTensorsMap जोड़ें | `SparseTensorMap` में `SparseTensor` जोड़ें और उसका हैंडल लौटाएँ। |
AddSparseToTensorsMap.Options | AddSparseToTensorsMap के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
एडजस्ट कंट्रास्ट <T टीएनंबर बढ़ाता है > | एक या अधिक छवियों के कंट्रास्ट को समायोजित करें। |
एडजस्टह्यू <टी टीएनंबर बढ़ाता है > | एक या अधिक छवियों का रंग समायोजित करें. |
संतृप्ति समायोजित करें <T TNumber बढ़ाता है > | एक या अधिक छवियों की संतृप्ति समायोजित करें. |
सभी | एक टेंसर के आयामों में तत्वों की "तार्किक और" की गणना करता है। |
सभी.विकल्प | All के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
AllCandidateSampler | सीखे गए यूनीग्राम वितरण के साथ उम्मीदवार के नमूने के लिए लेबल तैयार करता है। |
AllCandidateSampler.Options | AllCandidateSampler के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
आवंटन विवरण | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.AllocationDescription |
आवंटन विवरण.बिल्डर | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.AllocationDescription |
आवंटन विवरण या बिल्डर | |
आवंटन विवरणप्रोटोज़ | |
आवंटन रिकार्ड | An allocation/de-allocation operation performed by the allocator. |
आवंटनरिकॉर्ड.बिल्डर | An allocation/de-allocation operation performed by the allocator. |
आवंटनरिकॉर्डऑरबिल्डर | |
एलोकेटरमेमोरी का उपयोग किया गया | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.AllocatorMemoryUsed |
एलोकेटरमेमोरीयूज्ड.बिल्डर | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.AllocatorMemoryUsed |
एलोकेटरमेमोरीयूज्डऑरबिल्डर | |
AllReduce <T TNumber बढ़ाता है > | समान प्रकार और आकार के एकाधिक टेंसरों को पारस्परिक रूप से कम करता है। |
AllReduce.विकल्प | AllReduce के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
AllToAll <T, TTYpe > का विस्तार करता है | टीपीयू प्रतिकृतियों में डेटा का आदान-प्रदान करने का एक ऑप। |
कोण <U TNumber बढ़ाता है > | किसी सम्मिश्र संख्या का तर्क लौटाता है. |
अनाम इटरेटर | पुनरावर्तक संसाधन के लिए एक कंटेनर। |
AnonymousMemoryCache | |
AnonymousMultiDeviceIterator | मल्टी डिवाइस इटरेटर संसाधन के लिए एक कंटेनर। |
AnonymousRandomSeedGenerator | |
अनाम बीज जेनरेटर | |
कोई | टेंसर के आयामों में तत्वों की "तार्किक या" की गणना करता है। |
कोई भी.विकल्प | Any के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
एपीआईडीईएफ | Used to specify and override the default API & behavior in the generated code for client languages, from what you would get from the OpDef alone. |
ApiDef.Arg | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.ApiDef.Arg |
ApiDef.Arg.बिल्डर | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.ApiDef.Arg |
ApiDef.ArgOrBuilder | |
ApiDef.Attr | Description of the graph-construction-time configuration of this Op. |
ApiDef.Attr.बिल्डर | Description of the graph-construction-time configuration of this Op. |
ApiDef.AttrOrBuilder | |
ApiDef.बिल्डर | Used to specify and override the default API & behavior in the generated code for client languages, from what you would get from the OpDef alone. |
ApiDef.Endpoint | If you specify any endpoint, this will replace all of the inherited endpoints. |
ApiDef.Endpoint.बिल्डर | If you specify any endpoint, this will replace all of the inherited endpoints. |
ApiDef.EndpointOrBuilder | |
ApiDef.दृश्यता | प्रोटोबफ एनम tensorflow.ApiDef.Visibility |
ApiDefOrBuilder | |
ApiDefProtos | |
एपीडिफ़्स | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.ApiDefs |
ApiDefs.बिल्डर | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.ApiDefs |
ApiDefsOrBuilder | |
ApplyAdadelta <T टीटाइप का विस्तार करता है > | एडडेल्टा योजना के अनुसार '*var' को अपडेट करें। |
Adadelta.Options लागू करें | ApplyAdadelta के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
ApplyAdagrad <T टीटाइप का विस्तार करता है > | एडाग्रेड योजना के अनुसार '*var' को अपडेट करें। |
Adagrad.विकल्प लागू करें | ApplyAdagrad के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
ApplyAdagradDa <T टीटाइप का विस्तार करता है > | समीपस्थ एडाग्रैड योजना के अनुसार '*var' को अपडेट करें। |
AdagradDa.विकल्प लागू करें | ApplyAdagradDa के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
ApplyAdagradV2 <T टीटाइप का विस्तार करता है > | एडाग्रेड योजना के अनुसार '*var' को अपडेट करें। |
AdagradV2.विकल्प लागू करें | ApplyAdagradV2 के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
अप्लाईएडम <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | एडम एल्गोरिथम के अनुसार '*var' को अपडेट करें। |
एडम.विकल्प लागू करें | ApplyAdam के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
ApplyAdaMax <T TType का विस्तार करता है > | AdaMax एल्गोरिथम के अनुसार '*var' को अपडेट करें। |
AdaMax.Options लागू करें | ApplyAdaMax के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
ApplyAddSign <T TType का विस्तार करता है > | ऐडसाइन अपडेट के अनुसार '*var' को अपडेट करें। |
ApplyAddSign.Options | ApplyAddSign के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
ApplyCenteredRmsProp <T TType का विस्तार करता है > | केन्द्रित RMSProp एल्गोरिथम के अनुसार '*var' को अपडेट करें। |
ApplyCenteredRmsProp.Options | ApplyCenteredRmsProp के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
ApplyFtrl <T टीटाइप का विस्तार करता है > | Ftrl-प्रॉक्सिमल योजना के अनुसार '*var' को अपडेट करें। |
ApplyFtrl.विकल्प | ApplyFtrl के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
ApplyGradientDescent <T टीटाइप का विस्तार करता है > | इसमें से 'अल्फा' * 'डेल्टा' घटाकर '*var' को अपडेट करें। |
ApplyGradientDescent.विकल्प | ApplyGradientDescent के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
अप्लाईमोमेंटम <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | गति योजना के अनुसार '*var' को अपडेट करें। |
अप्लाईमोमेंटम.विकल्प | ApplyMomentum के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
अप्लाईपावरसाइन <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | ऐडसाइन अपडेट के अनुसार '*var' को अपडेट करें। |
PowerSign.विकल्प लागू करें | ApplyPowerSign के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
ApplyProximalAdagrad <T टीटाइप का विस्तार करता है > | Adagrad सीखने की दर के साथ FOBOS के अनुसार '*var' और '*accum' को अपडेट करें। |
ProximalAdagrad.Options लागू करें | ApplyProximalAdagrad के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
अप्लाईप्रॉक्सिमलग्रैडिएंटडिसेंट <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | निश्चित सीखने की दर के साथ '*var' को FOBOS एल्गोरिदम के रूप में अपडेट करें। |
ProximalGradientDescent.Options लागू करें | ApplyProximalGradientDescent के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
ApplyRmsProp <T TType का विस्तार करता है > | RMSProp एल्गोरिथम के अनुसार '*var' को अपडेट करें। |
ApplyRmsProp.विकल्प | ApplyRmsProp के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
लगभग बराबर | तत्व-वार abs(xy) <सहिष्णुता का सत्य मान लौटाता है। |
अनुमानितसमान.विकल्प | ApproximateEqual के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
ArgMax <V TNumber बढ़ाता है > | टेंसर के सभी आयामों में सबसे बड़े मान वाला सूचकांक लौटाता है। |
ArgMin <V TNumber बढ़ाता है > | टेंसर के सभी आयामों में सबसे छोटे मान वाला सूचकांक लौटाता है। |
असिन <T टीटाइप का विस्तार करता है > | तत्व-वार x की त्रिकोणमितीय व्युत्क्रम ज्या की गणना करता है। |
असिन्ह <T टीटाइप का विस्तार करता है > | तत्व-वार x की व्युत्क्रम अतिपरवलयिक ज्या की गणना करता है। |
AssertCardinalityDataset | |
AssertNextDataset | एक परिवर्तन जो यह दावा करता है कि आगे कौन से परिवर्तन होंगे। |
AssertNextDataset | |
यह दावा करें | यह दावा करता है कि दी गई शर्त सत्य है। |
AssertThat.विकल्प | AssertThat के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
AssetFileDef | An asset file def for a single file or a set of sharded files with the same name. |
AssetFileDef.बिल्डर | An asset file def for a single file or a set of sharded files with the same name. |
AssetFileDefOrBuilder | |
<T एक्सटेंड्स TType > असाइन करें | 'रेफ' को 'मान' निर्दिष्ट करके अद्यतन करें। |
असाइन करें.विकल्प | Assign के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
AssignAdd <T TType का विस्तार करता है > | इसमें 'मान' जोड़कर 'रेफ' को अपडेट करें। |
AssignAdd.Options | AssignAdd के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
AssignAddVariableOp | किसी वेरिएबल के वर्तमान मान में एक मान जोड़ता है। |
AssignSub <T TType का विस्तार करता है > | इसमें से 'मान' घटाकर 'रेफ' को अपडेट करें। |
उप.विकल्प असाइन करें | AssignSub के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
AssignSubVariableOp | किसी चर के वर्तमान मान से एक मान घटाता है। |
वैरिएबलऑप असाइन करें | किसी वेरिएबल को नया मान निर्दिष्ट करता है. |
रस्सी जैसी | दिए गए टेंसर में प्रत्येक प्रविष्टि को स्ट्रिंग में परिवर्तित करता है। |
AsString.विकल्प | AsString के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
एटन <टी टीटाइप > का विस्तार करता है | तत्व-वार x के त्रिकोणमितीय व्युत्क्रम स्पर्शरेखा की गणना करता है। |
Atan2 <T TNumber बढ़ाता है > | तर्कों के संकेतों का सम्मान करते हुए तत्व-वार `y/x` के चाप स्पर्शरेखा की गणना करता है। |
अतान्ह <T टीटाइप का विस्तार करता है > | तत्व-वार x के व्युत्क्रम अतिशयोक्तिपूर्ण स्पर्शरेखा की गणना करता है। |
AttrValue | Protocol buffer representing the value for an attr used to configure an Op. |
AttrValue.बिल्डर | Protocol buffer representing the value for an attr used to configure an Op. |
AttrValue.ListValue | LINT.IfChangeप्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.AttrValue.ListValue |
AttrValue.ListValue.बिल्डर | LINT.IfChangeप्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.AttrValue.ListValue |
AttrValue.ListValueOrBuilder | |
AttrValue.ValueCase | |
AttrValueOrBuilder | |
AttrValueProtos | |
ऑडियोस्पेक्ट्रोग्राम | समय के साथ ऑडियो डेटा का विज़ुअलाइज़ेशन तैयार करता है। |
ऑडियोस्पेक्ट्रोग्राम.विकल्प | AudioSpectrogram के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
ऑडियोसारांश | ऑडियो के साथ एक `सारांश` प्रोटोकॉल बफ़र आउटपुट करता है। |
ऑडियोसारांश.विकल्प | AudioSummary के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
ऑटोसमानान्तर विकल्प | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.AutoParallelOptions |
ऑटोपैरेललऑप्शंस.बिल्डर | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.AutoParallelOptions |
ऑटोपैरेललऑप्शनऑरबिल्डर | |
ऑटोशार्डडेटासेट | एक डेटासेट बनाता है जो इनपुट डेटासेट को खंडित करता है। |
ऑटोशार्डडेटासेट | एक डेटासेट बनाता है जो इनपुट डेटासेट को खंडित करता है। |
ऑटोशार्डडेटासेट.विकल्प | AutoShardDataset के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
ऑटोशार्डडेटासेट.विकल्प | AutoShardDataset के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
उपलब्ध डिवाइस जानकारी | Matches DeviceAttributesप्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.AvailableDeviceInfo |
उपलब्धडिवाइसइन्फो.बिल्डर | Matches DeviceAttributesप्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.AvailableDeviceInfo |
उपलब्धडिवाइसइन्फोऑरबिल्डर | |
AvgPool <T TNumber बढ़ाता है > | इनपुट पर औसत पूलिंग करता है। |
औसतपूल.विकल्प | AvgPool के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
AvgPool3d <T TNumber बढ़ाता है > | इनपुट पर 3डी औसत पूलिंग करता है। |
AvgPool3d.विकल्प | AvgPool3d के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
AvgPool3dGrad <T TNumber बढ़ाता है > | औसत पूलिंग फ़ंक्शन के ग्रेडिएंट की गणना करता है। |
AvgPool3dGrad.विकल्प | AvgPool3dGrad के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
AvgPoolGrad <T TNumber बढ़ाता है > | औसत पूलिंग फ़ंक्शन के ग्रेडिएंट की गणना करता है। |
AvgPoolGrad.विकल्प | AvgPoolGrad के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
बी
BandedTriangularSolve <T टीटाइप का विस्तार करता है > | |
BandedTriangularSolve.Options | BandedTriangularSolve के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
बैंडपार्ट <टी टीटाइप > का विस्तार करता है | प्रत्येक आंतरिक मैट्रिक्स में केंद्रीय बैंड के बाहर सब कुछ शून्य पर सेट करते हुए एक टेंसर की प्रतिलिपि बनाएँ। |
रुकावट | एक बाधा को परिभाषित करता है जो विभिन्न ग्राफ़ निष्पादन में बनी रहती है। |
बाधा.विकल्प | Barrier के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
बैरियरक्लोज़ | दिए गए अवरोध को बंद कर देता है. |
बैरियरक्लोज़.विकल्प | BarrierClose के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
बैरियरअपूर्णआकार | दिए गए अवरोध में अपूर्ण तत्वों की संख्या की गणना करता है। |
बैरियरइन्सर्टमैनी | प्रत्येक कुंजी के लिए, निर्दिष्ट घटक को संबंधित मान निर्दिष्ट करता है। |
बैरियररेडीसाइज | दिए गए अवरोध में पूर्ण तत्वों की संख्या की गणना करता है। |
बैरियरटेकमैनी | एक बैरियर से पूर्ण तत्वों की दी गई संख्या लेता है। |
बैरियरटेकमेनी.विकल्प | BarrierTakeMany के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
बेसइनिशियलाइज़र <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | सभी आरंभकर्ताओं के लिए सार आधार वर्ग |
बैच | सभी इनपुट टेंसरों को गैर-नियतात्मक रूप से बैच करता है। |
बैच.विकल्प | Batch के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
बैचचोलेस्की <T TNumber बढ़ाता है > | |
बैचचॉलेस्कीग्रैड <टी टीएनंबर का विस्तार करता है > | |
बैचडेटासेट | |
बैचडेटासेट | एक डेटासेट बनाता है जो `input_dataset` से `batch_size` तत्वों को बैच करता है। |
बैचडेटासेट.विकल्प | BatchDataset के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
बैचफ़फ़्ट | |
बैचFft2d | |
बैचFft3d | |
बैचइफ़्ट | |
बैचइफ़्ट2डी | |
बैचइफ़्ट3डी | |
BatchMatMul <T टीटाइप का विस्तार करता है > | बैचों में दो टेंसर के स्लाइस को गुणा करता है। |
बैचमैटमूल.विकल्प | BatchMatMul के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
बैचमैट्रिक्सबैंडपार्ट <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | |
बैचमैट्रिक्सनिर्धारक <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | |
बैचमैट्रिक्सडिआग <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | |
बैचमैट्रिक्सडायगपार्ट <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | |
बैचमैट्रिक्सइनवर्स <टी टीएनंबर बढ़ाता है > | |
बैचमैट्रिक्सइनवर्स.विकल्प | BatchMatrixInverse के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
बैचमैट्रिक्ससेटडायग <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | |
बैचमैट्रिक्ससॉल्व <टी टीएनंबर बढ़ाता है > | |
बैचमैट्रिक्ससॉल्व.विकल्प | BatchMatrixSolve के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
BatchMatrixSolveLs <T TNumber बढ़ाता है > | |
बैचमैट्रिक्ससॉल्वएलएस.विकल्प | BatchMatrixSolveLs के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
BatchMatrixTriangularSolve <T TNumber बढ़ाता है > | |
बैचमैट्रिक्सट्राएंगुलरसॉल्व.विकल्प | BatchMatrixTriangularSolve के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
BatchNormWithGlobalNormalization <T TType का विस्तार करता है > | बैच सामान्यीकरण. |
BatchNormWithGlobalNormalizationGrad <T TType का विस्तार करता है > | बैच सामान्यीकरण के लिए स्नातक। |
BatchSelfAdjointEig <T TNumber बढ़ाता है > | |
बैचसेल्फएडजॉइंटईग.विकल्प | BatchSelfAdjointEig के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
बैचएसवीडी <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | |
बैचएसवीडी.विकल्प | BatchSvd के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
बैचटूस्पेस <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | टी प्रकार के 4-डी टेंसर के लिए बैचटूस्पेस। |
बैचटूस्पेसएनडी <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | प्रकार टी के एनडी टेंसर के लिए बैचटूस्पेस। |
बेंचमार्कप्रविष्टियाँ | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.BenchmarkEntries |
बेंचमार्कएंट्रीज़.बिल्डर | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.BenchmarkEntries |
बेंचमार्कएंट्रीज़ऑरबिल्डर | |
बेंचमार्कएंट्री | Each unit test or benchmark in a test or benchmark run provides some set of information. |
बेंचमार्कएंट्री.बिल्डर | Each unit test or benchmark in a test or benchmark run provides some set of information. |
बेंचमार्कएंट्रीऑरबिल्डर | |
बेसेलि0 <T TNumber बढ़ाता है > | |
बेसेलआई0ई <टी टीएनंबर का विस्तार करता है > | |
बेसेलि1 <टी टीएनंबर बढ़ाता है > | |
बेसेलआई1ई <टी टीएनंबर बढ़ाता है > | |
बेसेलजे0 <टी टीएनंबर बढ़ाता है > | |
बेसेलजे1 <टी टीएनंबर बढ़ाता है > | |
बेसेलK0 <T TNumber बढ़ाता है > | |
बेसेलK0e <T TNumber बढ़ाता है > | |
बेसेलके1 <टी टीएनंबर बढ़ाता है > | |
बेसेलके1ई <टी टीएनंबर का विस्तार करता है > | |
BesseY0 <T TNumber बढ़ाता है > | |
बेसेलवाई1 <टी टीएनंबर बढ़ाता है > | |
Betainc <T TNumber बढ़ाता है > | नियमित अपूर्ण बीटा इंटीग्रल की गणना करें \\(I_x(a, b)\\). |
BfcMemoryMapProtos | |
Bfloat16Layout | डेटा लेआउट जो 32-बिट फ़्लोट को/से 16-बिट में परिवर्तित करता है, उनके मंटिसा को 7 बिट तक छोटा करता है लेकिन 8-बिट एक्सपोनेंट को उसी पूर्वाग्रह के साथ संरक्षित करता है। |
BiasAdd <T TType का विस्तार करता है > | `मूल्य` में `पूर्वाग्रह` जोड़ता है। |
पूर्वाग्रह जोड़ें.विकल्प | BiasAdd के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
BiasAddGrad <T TType का विस्तार करता है > | "बायस" टेंसर पर "बायसएड" के लिए बैकवर्ड ऑपरेशन। |
BiasAddGrad.विकल्प | BiasAddGrad के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
बाइनरीक्रॉसेंट्रॉपी | सच्चे लेबल और अनुमानित लेबल के बीच क्रॉस-एन्ट्रॉपी हानि की गणना करता है। |
बाइनरीक्रॉसेंट्रॉपी <टी टीएनंबर का विस्तार करता है > | एक मीट्रिक जो सच्चे लेबल और अनुमानित लेबल के बीच बाइनरी क्रॉस-एन्ट्रॉपी हानि की गणना करता है। |
बिनकाउंट <T TNumber बढ़ाता है > | पूर्णांक सरणी में प्रत्येक मान की घटनाओं की संख्या की गणना करता है। |
बिनसारांश | प्रोटोबफ प्रकार tensorflow.BinSummary |
बिनसारांश.बिल्डर | प्रोटोबफ प्रकार tensorflow.BinSummary |
बिनसमरीऑरबिल्डर | |
बिटकास्ट <यू टीटाइप का विस्तार करता है > | डेटा को कॉपी किए बिना एक टेंसर को एक प्रकार से दूसरे प्रकार में बिटकास्ट करता है। |
बिटवाइज़एंड <T TNumber बढ़ाता है > | एलिमेंटवाइज `x` और `y` के बिटवाइज AND की गणना करता है। |
बिटवाइज़ या <T TNumber बढ़ाता है > | एलिमेंटवाइज `x` और `y` के बिटवाइज OR की गणना करता है। |
बिटवाइज़एक्सोर <टी टीएनंबर बढ़ाता है > | एलिमेंटवाइज `x` और `y` के बिटवाइज XOR की गणना करता है। |
ब्लॉकएलएसटीएम <टी टीएनंबर बढ़ाता है > | सभी समय चरणों के लिए LSTM सेल अग्रेषण प्रसार की गणना करता है। |
ब्लॉकएलएसटीएम.विकल्प | BlockLSTM के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
ब्लॉकएलएसटीएमग्रैड <टी टीएनंबर का विस्तार करता है > | संपूर्ण समय अनुक्रम के लिए LSTM सेल के पिछड़े प्रसार की गणना करता है। |
बूलियनडाटाबफर | बूलियन्स का एक DataBuffer । |
BooleanDataLayout <S DataBuffer <?>> का विस्तार करता है | एक DataLayout जो बफर में संग्रहीत डेटा को बूलियन में परिवर्तित करता है। |
बूलियनडेंसएनडीएरे | |
बूलियनमास्क | |
बूलियनमास्क.विकल्प | BooleanMask के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
बूलियनमास्कअपडेट | |
बूलियनमास्कअपडेट.विकल्प | BooleanMaskUpdate के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
बूलियनएनडीएरे | बूलियन्स का एक NdArray । |
बूललेआउट | डेटा लेआउट जो बूलियन को बाइट्स से/में परिवर्तित करता है। |
BoostedTreesAggregateStats | बैच के लिए संचित आँकड़ों का सारांश एकत्र करता है। |
बूस्टेडट्रीज़बकेटाइज़ | बकेट सीमाओं के आधार पर प्रत्येक सुविधा को बकेटाइज़ करें। |
बूस्टेडट्रीज़कैलकुलेटबेस्टफ़ीचरस्प्लिट | प्रत्येक सुविधा के लिए लाभ की गणना करता है और सुविधा के लिए सर्वोत्तम संभव विभाजन जानकारी लौटाता है। |
बूस्टेडट्रीज़कैलकुलेटबेस्टफ़ीचरस्प्लिट.ऑप्शंस | BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
बूस्टेडट्रीज़कैलकुलेटबेस्टफ़ीचरस्प्लिटV2 | प्रत्येक सुविधा के लिए लाभ की गणना करता है और प्रत्येक नोड के लिए सर्वोत्तम संभव विभाजन जानकारी लौटाता है। |
बूस्टेडट्रीज़कैलकुलेटबेस्टगेन्सपरफ़ीचर | प्रत्येक सुविधा के लिए लाभ की गणना करता है और सुविधा के लिए सर्वोत्तम संभव विभाजन जानकारी लौटाता है। |
BoostedTreesCenterBias | प्रशिक्षण डेटा (पूर्वाग्रह) से पूर्व की गणना करता है और पहले नोड को लॉग के पूर्व से भरता है। |
BoostedTreesCreateEnsemble | एक ट्री एन्सेम्बल मॉडल बनाता है और उसमें एक हैंडल लौटाता है। |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | क्वांटाइल स्ट्रीम के लिए संसाधन बनाएं। |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource.Options | BoostedTreesCreateQuantileStreamResource के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
BoostedTreesDeserializeEnsemble | क्रमबद्ध ट्री एन्सेम्बल कॉन्फ़िगरेशन को डीसेरिएलाइज़ करता है और वर्तमान ट्री को प्रतिस्थापित करता है पहनावा। |
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | BoostedTreesEnsembleResource के लिए एक हैंडल बनाता है |
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOptions | BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
BoostedTreesExampleDebugOutputs | प्रत्येक उदाहरण के लिए डिबगिंग/मॉडल व्याख्यात्मकता आउटपुट। |
बूस्टेडट्रीज़फ्लशक्वांटाइलसारांश | प्रत्येक क्वांटाइल स्ट्रीम संसाधन से क्वांटाइल सारांश फ्लश करें। |
BoostedTreesGetEnsembleStates | वृक्ष समूह संसाधन स्टाम्प टोकन, पेड़ों की संख्या और बढ़ते आँकड़े पुनर्प्राप्त करता है। |
बूस्टेडट्रीज़मेकक्वांटाइल सारांश | बैच के लिए मात्राओं का सारांश बनाता है। |
BoostedTreesMakeStatsसारांश | बैच के लिए संचित आँकड़ों का सारांश बनाता है। |
बूस्टेडट्रीज़प्रीडिक्ट | इनपुट उदाहरणों पर मल्टीपल एडिटिव रिग्रेशन एसेम्बल भविष्यवक्ताओं को चलाता है लॉग की गणना करता है। |
BoostedTreesQuantileStreamResourceसारांश जोड़ें | प्रत्येक क्वांटाइल स्ट्रीम संसाधन में क्वांटाइल सारांश जोड़ें। |
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | वर्तमान क्वांटाइल एक्युमुलेटर में बकेट सीमाओं और तैयार ध्वज को डिसेरिएलाइज़ करें। |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | क्वांटाइल स्ट्रीम संसाधन के लिए सारांश फ्लश करें। |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush.Options | BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | संचित सारांशों के आधार पर प्रत्येक सुविधा के लिए बकेट सीमाएँ उत्पन्न करें। |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | BoostedTreesQuantileStreamResource के लिए एक हैंडल बनाता है। |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOptions | BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
BoostedTreesSerializeEnsemble | पेड़ के समूह को एक प्रोटो में क्रमबद्ध करता है। |
BoostedTreesSparseAggregateStats | बैच के लिए संचित आँकड़ों का सारांश एकत्र करता है। |
बूस्टेडट्रीज़स्पार्सकैलकुलेटबेस्टफ़ीचरस्प्लिट | प्रत्येक सुविधा के लिए लाभ की गणना करता है और सुविधा के लिए सर्वोत्तम संभव विभाजन जानकारी लौटाता है। |
बूस्टेडट्रीज़स्पार्सकैलकुलेटबेस्टफ़ीचरस्प्लिट.विकल्प | BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
बूस्टेडट्रीज़ट्रेनिंगभविष्यवाणी | इनपुट उदाहरणों पर मल्टीपल एडिटिव रिग्रेशन एसेम्बल भविष्यवक्ताओं को चलाता है कैश्ड लॉग में अद्यतन की गणना करता है। |
BoostedTreesUpdateEnsemble | उगाए जा रहे अंतिम पेड़ पर एक परत जोड़कर वृक्ष समूह को अद्यतन करता है या एक नया पेड़ शुरू करके. |
BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | उगाए जा रहे अंतिम पेड़ में एक परत जोड़कर वृक्ष समूह को अद्यतन करता है या एक नया पेड़ शुरू करके. |
BoostedTreesUpdateEnsembleV2.Options | BoostedTreesUpdateEnsembleV2 के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
बाउंडेडटेन्सरस्पेकप्रोटो | A protobuf to represent tf.BoundedTensorSpec. |
BoundedTensorSpecProto.Builder | A protobuf to represent tf.BoundedTensorSpec. |
बाउंडेडटेन्सरस्पेकप्रोटोऑरबिल्डर | |
ब्रॉडकास्टडायनामिकशेप <टी टीएनंबर का विस्तार करता है > | प्रसारण के साथ s0 op s1 का आकार लौटाएँ। |
ब्रॉडकास्टग्रैडिएंटआर्ग्स <टी टीएनंबर का विस्तार करता है > | प्रसारण के साथ s0 op s1 के ग्रेडिएंट की गणना के लिए कमी सूचकांक लौटाएँ। |
ब्रॉडकास्ट हेल्पर <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | XLA-शैली प्रसारण करने के लिए सहायक ऑपरेटर बाइनरी ऑपरेटरों के लिए XLA के प्रसारण नियमों का उपयोग करके, `lhs` और `rhs` में से जो भी निम्न रैंक वाला हो, आकार 1 आयाम जोड़कर, `lhs` और `rhs` को समान रैंक पर प्रसारित करता है। |
ब्रॉडकास्टरेकव <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | किसी अन्य डिवाइस से प्रसारित टेंसर मान प्राप्त करता है। |
प्रसारणRecv.विकल्प | BroadcastRecv के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
ब्रॉडकास्टसेंड <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | एक या अधिक अन्य डिवाइसों पर टेंसर मान प्रसारित करता है। |
ब्रॉडकास्टसेंड.विकल्प | BroadcastSend के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
ब्रॉडकास्टटू <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | संगत आकृति के लिए एक सारणी प्रसारित करें। |
बाल्टी में डालना | 'सीमाओं' के आधार पर 'इनपुट' को बकेटाइज़ करता है। |
बिल्डकॉन्फिगरेशन | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.BuildConfiguration |
बिल्डकॉन्फिगरेशन.बिल्डर | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.BuildConfiguration |
BuildConfigurationOrBuilder | |
बंडलएंट्रीप्रोटो | Describes the metadata related to a checkpointed tensor. |
बंडलएंट्रीप्रोटो.बिल्डर | Describes the metadata related to a checkpointed tensor. |
बंडलएंट्रीप्रोटोऑरबिल्डर | |
बंडलहेडरप्रोटो | Special header that is associated with a bundle. |
बंडलहेडरप्रोटो.बिल्डर | Special header that is associated with a bundle. |
बंडलहेडरप्रोटो.एंडियननेस | An enum indicating the endianness of the platform that produced this bundle. |
बंडलहेडरप्रोटोऑरबिल्डर | |
ByteDataBuffer | बाइट्स का एक DataBuffer । |
ByteDataLayout <S DataBuffer <?>> का विस्तार करता है | एक DataLayout जो बफ़र में संग्रहीत डेटा को बाइट्स में परिवर्तित करता है। |
ByteDenseNdArray | |
ByteNdArray | बाइट्स का एक NdArray . |
ByteSequenceProvider <टी> | ByteSequenceTensorBuffer में संग्रहीत करने के लिए बाइट्स का अनुक्रम तैयार करता है। |
ByteSequenceTensorBuffer | स्ट्रिंग टेंसर डेटा संग्रहीत करने के लिए बफर। |
बाइट्सलिस्ट | Containers to hold repeated fundamental values. |
बाइट्सलिस्ट.बिल्डर | Containers to hold repeated fundamental values. |
बाइट्सलिस्टऑरबिल्डर | |
बाइट्सप्रोड्यूस्डस्टैट्सडेटासेट | StatsAggregator में `input_dataset` के प्रत्येक तत्व का बाइट्स आकार रिकॉर्ड करता है। |
बाइट्सप्रोड्यूस्डस्टैट्सडेटासेट | StatsAggregator में `input_dataset` के प्रत्येक तत्व का बाइट्स आकार रिकॉर्ड करता है। |
सी
कैशडेटासेट | एक डेटासेट बनाता है जो `input_dataset` से तत्वों को कैश करता है। |
CacheDatasetV2 | |
कॉल करने योग्य विकल्प | Defines a subgraph in another `GraphDef` as a set of feed points and nodes to be fetched or executed. |
कॉल करने योग्य विकल्प.बिल्डर | Defines a subgraph in another `GraphDef` as a set of feed points and nodes to be fetched or executed. |
कॉल करने योग्य विकल्प या बिल्डर | |
कास्ट <यू टीटाइप का विस्तार करता है > | SrcT प्रकार के x को DstT के y में कास्ट करें। |
कास्ट.विकल्प | Cast के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
कास्ट हेल्पर | ऑपरेंड कास्टिंग के लिए एक सहायक वर्ग |
श्रेणीबद्ध क्रॉसेंट्रॉपी | लेबल और भविष्यवाणियों के बीच क्रॉसेंट्रॉपी हानि की गणना करता है। |
CategoricalCrossentropy <T TNumber का विस्तार करता है > | एक मीट्रिक जो सच्चे लेबल और अनुमानित लेबल के बीच श्रेणीगत क्रॉस-एन्ट्रॉपी हानि की गणना करता है। |
श्रेणीबद्ध काज | लेबल और पूर्वानुमानों के बीच श्रेणीगत हिंज हानि की गणना करता है। |
CategoricalHinge <T TNumber बढ़ाता है > | एक मीट्रिक जो लेबल और भविष्यवाणियों के बीच श्रेणीगत हिंज हानि मीट्रिक की गणना करता है। |
Ceil <T TNumber बढ़ाता है > | तत्व-वार सबसे छोटा पूर्णांक लौटाता है जो x से कम न हो। |
चेकन्यूमेरिक्स <टी टीएनंबर का विस्तार करता है > | NaN, -Inf और +Inf मानों के लिए टेंसर की जाँच करता है। |
चोलेस्की <T टीटाइप का विस्तार करता है > | एक या अधिक वर्ग आव्यूहों के चोलेस्की अपघटन की गणना करता है। |
CholeskyGrad <T TNumber का विस्तार करता है > | चोल्स्की एल्गोरिथम के रिवर्स मोड बैकप्रॉपैगेटेड ग्रेडिएंट की गणना करता है। |
सबसे तेज़डेटासेट चुनें | |
सबसे तेज़डेटासेट चुनें | |
क्लिपबायवैल्यू <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | टेंसर मानों को एक निर्दिष्ट न्यूनतम और अधिकतम पर क्लिप करता है। |
सारांशलेखक बंद करें | |
क्लस्टरडेफ़ | Defines a TensorFlow cluster as a set of jobs. |
क्लस्टरडेफ़.बिल्डर | Defines a TensorFlow cluster as a set of jobs. |
क्लस्टरडिफऑरबिल्डर | |
क्लस्टरडिवाइसफ़िल्टर | Defines the device filters for jobs in a cluster. |
क्लस्टरडिवाइसफ़िल्टर.बिल्डर | Defines the device filters for jobs in a cluster. |
क्लस्टरडिवाइसफिल्टरऑरबिल्डर | |
ClusterOutput <T TType का विस्तार करता है > | ऑपरेटर जो XLA गणना के आउटपुट को अन्य उपभोक्ता ग्राफ़ नोड्स से जोड़ता है। |
क्लस्टरप्रोटोज़ | |
कोड | The canonical error codes for TensorFlow APIs. |
कोडस्थान | Code location information: A stack trace with host-name information. |
कोडस्थान.बिल्डर | Code location information: A stack trace with host-name information. |
CodeLocationOrBuilder | |
कलेक्शनडिफ़ | CollectionDef should cover most collections. |
CollectionDef.AnyList | AnyList is used for collecting Any protos. |
CollectionDef.AnyList.बिल्डर | AnyList is used for collecting Any protos. |
CollectionDef.AnyListOrBuilder | |
कलेक्शनडेफ़.बिल्डर | CollectionDef should cover most collections. |
CollectionDef.बाइट्सलिस्ट | BytesList is used for collecting strings and serialized protobufs. |
CollectionDef.BytesList.बिल्डर | BytesList is used for collecting strings and serialized protobufs. |
CollectionDef.BytesListOrBuilder | |
CollectionDef.FloatList | FloatList is used for collecting float values. |
CollectionDef.FloatList.बिल्डर | FloatList is used for collecting float values. |
CollectionDef.FloatListOrBuilder | |
CollectionDef.Int64List | Int64List is used for collecting int, int64 and long values. |
CollectionDef.Int64List.बिल्डर | Int64List is used for collecting int, int64 and long values. |
CollectionDef.Int64ListOrBuilder | |
CollectionDef.KindCase | |
CollectionDef.NodeList | NodeList is used for collecting nodes in graph. |
CollectionDef.NodeList.बिल्डर | NodeList is used for collecting nodes in graph. |
CollectionDef.NodeListOrBuilder | |
कलेक्शनडिफऑरबिल्डर | |
कलेक्टिवगैदर <टी टीएनंबर का विस्तार करता है > | समान प्रकार और आकार के अनेक टेंसरों को परस्पर संचित करता है। |
कलेक्टिवगैदर.विकल्प | CollectiveGather के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
कलेक्टिवपरम्यूट <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | प्रतिकृति टीपीयू उदाहरणों में टेंसरों को क्रमपरिवर्तित करने का एक ऑप। |
कंबाइंडनॉनमैक्ससप्रेशन | लालच से स्कोर के घटते क्रम में बाउंडिंग बॉक्स का एक सबसेट चुनता है, यह ऑपरेशन सभी वर्गों में प्रति बैच इनपुट पर नॉन_मैक्स_सप्रेशन करता है। |
संयुक्तनॉनमैक्ससप्रेशन.विकल्प | CombinedNonMaxSuppression के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
प्रतिबद्ध आईडी | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.CommitId |
CommitId.बिल्डर | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.CommitId |
CommitId.KindCase | |
CommitIdOrBuilder | |
तुलनाऔरबिटपैक | `इनपुट` के मानों की तुलना `थ्रेसहोल्ड` से करें और परिणामी बिट्स को `uint8` में पैक करें। |
संकलनपरिणाम | TPU संकलन का परिणाम लौटाता है। |
CompileSucceededAssert | दावा है कि संकलन सफल रहा। |
कॉम्प्लेक्स <यू टीटाइप का विस्तार करता है > | दो वास्तविक संख्याओं को एक सम्मिश्र संख्या में परिवर्तित करता है। |
कॉम्प्लेक्सएब्स <यू टीएनंबर बढ़ाता है > | किसी टेंसर के जटिल निरपेक्ष मान की गणना करता है। |
संपीड़ित तत्व | डेटासेट तत्व को संपीड़ित करता है। |
Compute_func_Pointer_TF_OpKernelContext | |
ComputeAccidentalHits | नमूना_उम्मीदवारों में उन पदों की आईडी की गणना करता है जो true_labels से मेल खाते हैं। |
ComputeAccidentalHits.Options | ComputeAccidentalHits के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
कंप्यूटबैच आकार | आंशिक बैचों के बिना किसी डेटासेट के स्थिर बैच आकार की गणना करता है। |
कॉनकैट <T टीटाइप का विस्तार करता है > | टेंसरों को एक आयाम में जोड़ता है। |
कॉन्टेनेटडेटासेट | एक डेटासेट बनाता है जो `input_dataset` को `other_dataset` के साथ जोड़ता है। |
कंक्रीटफ़ंक्शन | एक ग्राफ़ जिसे इनपुट और आउटपुट हस्ताक्षर के साथ एकल फ़ंक्शन के रूप में लागू किया जा सकता है। |
CondContextDef | Protocol buffer representing a CondContext object. |
CondContextDef.बिल्डर | Protocol buffer representing a CondContext object. |
CondContextDefOrBuilder | |
सशर्त संचायक | ग्रेडिएंट्स को एकत्र करने के लिए एक सशर्त संचायक। |
सशर्त संचायक.विकल्प | ConditionalAccumulator के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
कॉन्फ़िगप्रोटो | Session configuration parameters. |
कॉन्फिगप्रोटो.बिल्डर | Session configuration parameters. |
कॉन्फिगप्रोटो.प्रायोगिक | Everything inside Experimental is subject to change and is not subject to API stability guarantees in https://www.tensorflow.org/guide/version_compat. |
कॉन्फिगप्रोटो.प्रायोगिक.बिल्डर | Everything inside Experimental is subject to change and is not subject to API stability guarantees in https://www.tensorflow.org/guide/version_compat. |
कॉन्फ़िगप्रोटो.प्रायोगिक.MlirBridgeRollout | An enum that describes the state of the MLIR bridge rollout. |
कॉन्फिगप्रोटो.एक्सपेरिमेंटलऑरबिल्डर | |
कॉन्फिगप्रोटोऑरबिल्डर | |
कॉन्फिगप्रोटोज़ | |
वितरित टीपीयू कॉन्फ़िगर करें | वितरित टीपीयू प्रणाली के लिए केंद्रीकृत संरचनाएं स्थापित करता है। |
वितरितTPU.विकल्प कॉन्फ़िगर करें | ConfigureDistributedTPU के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
TPUएम्बेडिंग कॉन्फ़िगर करें | वितरित टीपीयू सिस्टम में टीपीयूएम्बेडिंग सेट करता है। |
Conj <T टीटाइप का विस्तार करता है > | किसी सम्मिश्र संख्या का सम्मिश्र संयुग्म लौटाता है। |
ConjugateTranspose <T TType का विस्तार करता है > | क्रमपरिवर्तन के अनुसार x के आयामों को फेरबदल करें और परिणाम को संयुग्मित करें। |
स्थिरांक <T, TType का विस्तार करता है > | इनिशियलाइज़र जो स्थिर मान के साथ टेंसर उत्पन्न करता है। |
स्थिरांक <T, TType का विस्तार करता है > | एक ऑपरेटर एक स्थिर मान उत्पन्न करता है। |
बाधा | बाधाओं के लिए बेस क्लास। |
म्युटेक्सलॉक का उपभोग करें | यह ऑप `MutexLock` द्वारा बनाए गए लॉक का उपभोग करता है। |
कंट्रोलफ़्लोकॉन्टेक्स्टडिफ़ | Container for any kind of control flow context. |
ControlFlowContextDef.बिल्डर | Container for any kind of control flow context. |
ControlFlowContextDef.CtxtCase | |
कंट्रोलफ्लोकॉन्टेक्स्टडिफऑरबिल्डर | |
कंट्रोलफ्लोप्रोटोज़ | |
कंट्रोलट्रिगर | करते कुछ नहीं हैं। |
रूपांतरण <T टीटाइप का विस्तार करता है > | XLA ConvgeneralDilated ऑपरेटर को लपेटता है, जिसे यहां प्रलेखित किया गया है https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#conv_convolution। |
Conv2d <T TNumber बढ़ाता है > | 4-डी 'इनपुट' और 'फ़िल्टर' टेंसर दिए गए 2-डी कनवल्शन की गणना करता है। |
Conv2d.विकल्प | Conv2d के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
Conv2dBackpropFilter <T TNumber बढ़ाता है > | फ़िल्टर के संबंध में कनवल्शन के ग्रेडिएंट की गणना करता है। |
Conv2dBackpropFilter.Options | Conv2dBackpropFilter के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
Conv2dBackpropInput <T TNumber बढ़ाता है > | इनपुट के संबंध में कनवल्शन के ग्रेडिएंट की गणना करता है। |
Conv2dBackpropInput.Options | Conv2dBackpropInput के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
Conv3d <T TNumber बढ़ाता है > | 5-डी 'इनपुट' और 'फ़िल्टर' टेंसर दिए गए 3-डी कनवल्शन की गणना करता है। |
Conv3d.विकल्प | Conv3d के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
Conv3dBackpropFilter <T TNumber बढ़ाता है > | फ़िल्टर के संबंध में 3-डी कनवल्शन के ग्रेडिएंट की गणना करता है। |
Conv3dBackpropFilter.Options | Conv3dBackpropFilter के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
Conv3dBackpropInput <U TNumber बढ़ाता है > | इनपुट के संबंध में 3-डी कनवल्शन के ग्रेडिएंट की गणना करता है। |
Conv3dBackpropInput.Options | Conv3dBackpropInput के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
कॉपी करें <T टीटीटाइप का विस्तार करता है > | सीपीयू-टू-सीपीयू या जीपीयू-टू-जीपीयू से एक टेंसर कॉपी करें। |
प्रतिलिपि.विकल्प | Copy के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
CopyHost <T TType का विस्तार करता है > | होस्ट करने के लिए एक टेंसर की प्रतिलिपि बनाएँ। |
CopyHost.विकल्प | CopyHost के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
क्योंकि <T टीटाइप का विस्तार करता है > | तत्व-वार x के cos की गणना करता है। |
कोश <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | तत्व-वार x की अतिपरवलयिक कोज्या की गणना करता है। |
कोसाइनसमानता | लेबल और भविष्यवाणियों के बीच कोसाइन समानता की गणना करता है। |
कोसाइनसमानता <टी टीएनंबर का विस्तार करती है > | एक मीट्रिक जो लेबल और भविष्यवाणियों के बीच कोसाइन समानता मीट्रिक की गणना करता है। |
कॉस्टग्राफडिफ़ | प्रोटोबफ प्रकार tensorflow.CostGraphDef |
कॉस्टग्राफ़डेफ़.एग्रीगेटेडकॉस्ट | Total cost of this graph, typically used for balancing decisions. |
कॉस्टग्राफ़डेफ़.एग्रीगेटेडकॉस्ट.बिल्डर | Total cost of this graph, typically used for balancing decisions. |
कॉस्टग्राफ़डेफ़.एग्रीगेटेडकॉस्टऑरबिल्डर | |
कॉस्टग्राफ़डेफ़.बिल्डर | प्रोटोबफ प्रकार tensorflow.CostGraphDef |
कॉस्टग्राफ़डेफ़.नोड | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.CostGraphDef.Node |
कॉस्टग्राफ़डेफ़.नोड.बिल्डर | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.CostGraphDef.Node |
कॉस्टग्राफडिफ.नोड.इनपुटइन्फो | Inputs of this node. |
कॉस्टग्राफ़डेफ़.नोड.इनपुटइन्फो.बिल्डर | Inputs of this node. |
कॉस्टग्राफ़डेफ़.नोड.इनपुटइन्फोऑरबिल्डर | |
कॉस्टग्राफ़डेफ़.नोड.आउटपुटइन्फो | Outputs of this node. |
कॉस्टग्राफ़डेफ़.नोड.आउटपुटइन्फो.बिल्डर | Outputs of this node. |
कॉस्टग्राफ़डेफ़.नोड.आउटपुटइन्फोऑरबिल्डर | |
कॉस्टग्राफ़डेफ़.नोडऑरबिल्डर | |
कॉस्टग्राफडिफऑरबिल्डर | |
कॉस्टग्राफप्रोटोस | |
काउंटअपटू <टी टीएनंबर बढ़ाता है > | 'रेफ' को तब तक बढ़ाता है जब तक यह 'सीमा' तक नहीं पहुंच जाता। |
सीपीयूइन्फो | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.CPUInfo |
CPUInfo.बिल्डर | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.CPUInfo |
CPUInfoOrBuilder | |
Create_func_TF_OpKernelConstruction | |
सारांशDbWriter बनाएँ | |
सारांशफ़ाइललेखक बनाएँ | |
फसल और आकार बदलें | इनपुट इमेज टेंसर से फसलें निकालता है और उनका आकार बदलता है। |
CropAndResize.Options | CropAndResize के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
CropAndResizeGradBoxes | इनपुट बॉक्स टेंसर के संबंध में क्रॉप_एंड_रीसाइज ऑप के ग्रेडिएंट की गणना करता है। |
CropAndResizeGradBoxes.Options | CropAndResizeGradBoxes के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
CropAndResizeGradImage <T TNumber बढ़ाता है > | इनपुट इमेज टेंसर के संबंध में क्रॉप_एंड_रीसाइज ऑप के ग्रेडिएंट की गणना करता है। |
CropAndResizeGradImage.Options | CropAndResizeGradImage के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
क्रॉस <T टीएनंबर बढ़ाता है > | जोड़ीवार क्रॉस उत्पाद की गणना करें। |
क्रॉसरेप्लिकासम <टी टीएनंबर का विस्तार करता है > | प्रतिकृति टीपीयू उदाहरणों में इनपुट को जोड़ने का एक ऑप। |
CSRSparseMatrixComponents <T TType का विस्तार करता है > | बैच `इंडेक्स` पर सीएसआर घटकों को पढ़ता है। |
CSRSparseMatrixToDense <T, TType का विस्तार करता है > | एक (संभवतः बैच किए गए) CSRSparseMatrix को सघन में बदलें। |
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T TType का विस्तार करता है > | एक (संभवतः बैच किए गए) CSRSparesMatrix को SparseTensor में परिवर्तित करता है। |
सीएसवीडेटासेट | |
सीएसवीडेटासेट | |
CSVDatasetV2 | |
CtcBeamSearchDecoder <T TNumber बढ़ाता है > | इनपुट में दिए गए लॉगिट पर बीम सर्च डिकोडिंग करता है। |
CtcBeamSearchDecoder.विकल्प | CtcBeamSearchDecoder के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
CtcGreedyDecoder <T TNumber बढ़ाता है > | इनपुट में दिए गए लॉग पर लालची डिकोडिंग करता है। |
CtcGreedyDecoder.विकल्प | CtcGreedyDecoder के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
CtcLoss <T TNumber बढ़ाता है > | प्रत्येक बैच प्रविष्टि के लिए सीटीसी हानि (लॉग संभावना) की गणना करता है। |
CtcLoss.विकल्प | CtcLoss के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
CTCLossV2 | प्रत्येक बैच प्रविष्टि के लिए सीटीसी हानि (लॉग संभावना) की गणना करता है। |
CTCLossV2.विकल्प | CTCLossV2 के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
CudnnRNN <T TNumber बढ़ाता है > | cuDNN द्वारा समर्थित एक RNN। |
CudnnRNN.विकल्प | CudnnRNN के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
CudnnRNNBackprop <T TNumber का विस्तार करता है > | CudnnRNNV3 का बैकप्रॉप चरण। |
CudnnRNNBackprop.विकल्प | CudnnRNNBackprop के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
CudnnRNNCanonicalToParams <T TNumber बढ़ाता है > | CudnnRNN पैरामीटर्स को विहित रूप से प्रयोग करने योग्य रूप में परिवर्तित करता है। |
CudnnRNNCanonicalToParams.Options | CudnnRNNCanonicalToParams के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
CudnnRnnParamsSize <U TNumber बढ़ाता है > | वज़न के आकार की गणना करता है जिसका उपयोग Cudnn RNN मॉडल द्वारा किया जा सकता है। |
CudnnRnnParamsSize.Options | CudnnRnnParamsSize के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
CudnnRNNParamsToCanonical <T TNumber बढ़ाता है > | विहित रूप में CudnnRNN पैरामीटर पुनर्प्राप्त करता है। |
CudnnRNNParamsToCanonical.Options | CudnnRNNParamsToCanonical के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
कमप्रोड <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | `अक्ष` के अनुदिश टेंसर `x` के संचयी उत्पाद की गणना करें। |
कम्प्रोड.विकल्प | Cumprod के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
कमसम <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | `अक्ष` के अनुदिश टेंसर `x` के संचयी योग की गणना करें। |
कमसम.विकल्प | Cumsum के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
CumulativeLogsumexp <T TNumber बढ़ाता है > | `अक्ष` के अनुदिश टेंसर `x` के संचयी उत्पाद की गणना करें। |
CumulativeLogsumexp.विकल्प | CumulativeLogsumexp के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
डी
डेटाबफ़र <टी> | एक विशिष्ट प्रकार के डेटा का एक कंटेनर। |
डेटाबफ़र एडाप्टर फ़ैक्टरी | डेटा बफ़र एडेप्टर का कारखाना। |
डेटाबफ़र्स | DataBuffer उदाहरण बनाने के लिए सहायक वर्ग। |
DataBufferWindow <B DataBuffer <?>> का विस्तार करता है | DataBuffer के भाग को देखने के लिए एक परिवर्तनीय कंटेनर। |
डेटाक्लास | प्रोटोबफ एनम tensorflow.DataClass |
DataFormatDimMap <T TNumber बढ़ाता है > | दिए गए गंतव्य डेटा प्रारूप में आयाम सूचकांक लौटाता है स्रोत डेटा प्रारूप. |
DataFormatDimMap.विकल्प | DataFormatDimMap के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
DataFormatVecPermute <T TNumber बढ़ाता है > | इनपुट टेंसर को `src_format` से `dst_format` में बदलें। |
DataFormatVecPermute.Options | DataFormatVecPermute के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
Datalayout <s विस्तारित डेटाबफ़र <?>, T> | एक बफर में संग्रहीत डेटा को किसी दिए गए प्रकार में परिवर्तित करता है। |
Datalayouts | रैखिक बीजगणित संगणना में अक्सर उपयोग किए जाने वाले डेटा प्रारूपों के DataLayout उदाहरणों को उजागर करता है। |
डेटासेवाइडेटासेट | |
Dataservicedataset.options | DataServiceDataset के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
डेटासेट | स्वतंत्र तत्वों (नमूने) की संभावित बड़ी सूची का प्रतिनिधित्व करता है, और इन तत्वों में पुनरावृत्ति और परिवर्तनों को करने की अनुमति देता है। |
डेटासेटकार्डिनलिटी | `Input_dataset` की कार्डिनैलिटी लौटाता है। |
डेटासेटकार्डिनलिटी | `Input_dataset` की कार्डिनैलिटी लौटाता है। |
Datasetfromgraph | दिए गए `graph_def` से एक डेटासेट बनाता है। |
डेटासेटिटर | एक tf.data datset के माध्यम से एक पुनरावृत्ति की स्थिति का प्रतिनिधित्व करता है। |
डेटासेटोप्शनल | एक वैकल्पिक डेटासेट गेटनक्स्ट ऑपरेशन के परिणाम का प्रतिनिधित्व करता है जो विफल हो सकता है, जब डेटासेट का अंत हो गया है। |
डेटासेटोग्राफ | `Input_dataset` का प्रतिनिधित्व करने वाला एक क्रमबद्ध GraphDef लौटाता है। |
Datasettograph.options | DatasetToGraph के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
डेटासेटिंगलीलमेंट | दिए गए डेटासेट से एकल तत्व को आउटपुट करता है। |
डेटासेटोटफ्रेकर्ड | दिए गए डेटासेट को TFRecord प्रारूप का उपयोग करके दी गई फ़ाइल में लिखें। |
डेटासेटोटफ्रेकर्ड | दिए गए डेटासेट को TFRecord प्रारूप का उपयोग करके दी गई फ़ाइल में लिखें। |
Datastoragevisitor <r> | DataBuffer उदाहरणों के बैकिंग स्टोरेज पर जाएं। |
डेटा प्रकार | (== suppress_warning documentation-presence ==) LINT.IfChangeProtobuf enum tensorflow.DataType |
Dawsn <t का विस्तार tnumber > | |
Dellocator_pointer_long_pointer | |
बहस करना | An Event related to the debugging of a TensorFlow program. |
Debugevent.builder | An Event related to the debugging of a TensorFlow program. |
Debugevent.whatcase | |
दुर्व्यवहार | |
Debugyventprotos | |
डिबग्डडेविस | A device on which ops and/or tensors are instrumented by the debugger. |
Debuggeddevice.builder | A device on which ops and/or tensors are instrumented by the debugger. |
डिबग्डडेविसोर्बिल्डर | |
डिबग्डग्राफ | A debugger-instrumented graph. |
डिबग्डग्राफ.बिल्डर | A debugger-instrumented graph. |
डिबग्डग्राफोर्बिल्डर | |
डिबग्डसोर्सफाइल | Protobuf प्रकार tensorflow.DebuggedSourceFile |
Debuggedsourcefile.builder | Protobuf प्रकार tensorflow.DebuggedSourceFile |
डिबग्डसोरसफाइलोरबिल्डर | |
डिबग्डसोर्सफाइल्स | Protobuf प्रकार tensorflow.DebuggedSourceFiles |
Debuggedsourcefiles.builder | Protobuf प्रकार tensorflow.DebuggedSourceFiles |
डिबग्डसोरसफाइल्सोरबिल्डर | |
Debuggradientity <t ttype का विस्तार करता है> | ग्रेडिएंट डिबगिंग के लिए पहचान ओपी। |
Debuggradientrefidentity <t ttype का विस्तार करता है> | ग्रेडिएंट डिबगिंग के लिए पहचान ओपी। |
Debugidentity <t का विस्तार ttype > | डिबग पहचान v2 ऑप। |
Debugidentity.options | DebugIdentity के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
डिबगमेटाटा | Metadata about the debugger and the debugged TensorFlow program. |
डिबगमेटाटा.बिल्डर | Metadata about the debugger and the debugged TensorFlow program. |
डिबग्मेटाटाटोर्बिल्डर | |
डिबगनानकंट | डिबग नान वैल्यू काउंटर ऑप। |
Debugnancount.options | DebugNanCount के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
Debugnumericssummary <u का विस्तार tnumber > | डिबग न्यूमेरिक सारांश V2 ऑप। |
Debugnumericssummary.options | DebugNumericsSummary के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
डिबगोप्शन | Options for initializing DebuggerState in TensorFlow Debugger (tfdbg). |
Debugoptions.builder | Options for initializing DebuggerState in TensorFlow Debugger (tfdbg). |
डिबगोप्टेशनसोरबिल्डर | |
डिबगप्रोटोस | |
डिबगेट्सरवॉच | Option for watching a node in TensorFlow Debugger (tfdbg). |
Debugtensorwatch.builder | Option for watching a node in TensorFlow Debugger (tfdbg). |
डिबगेट्सरवचोरबिल्डर | |
डिकोडेन्ड्रोपजपेग | एक uint8 टेंसर के लिए एक jpeg- एन्कोडेड छवि को डिकोड और फसल। |
Decodeandcropjpeg.options | DecodeAndCropJpeg के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
Decodebase64 | डिकोड वेब-सेफ बेस 64-एन्कोडेड स्ट्रिंग्स। |
Decodebmp | BMP- एन्कोडेड छवि के पहले फ्रेम को UINT8 टेंसर के लिए डिकोड करें। |
Decodebmp.options | DecodeBmp के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
डिकोडेकोम्प्रेस्ड | डिकम्प्रेस स्ट्रिंग्स। |
Decodecompressed.options | DecodeCompressed के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
डिकोडेक्सव | CSV रिकॉर्ड को TENSORS में बदलें। |
Decodecsv.options | DecodeCsv के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
डिकोडिफ़िफ़ | एक gif- एन्कोडेड छवि के फ्रेम को UINT8 टेंसर के लिए डिकोड करें। |
Decodeimage <t का विस्तार tnumber > | Decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg, और decode_png के लिए कार्य। |
Decodeimage.options | DecodeImage के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
डिकोडजपेग | एक JPEG- एन्कोडेड छवि को UINT8 टेंसर के लिए डिकोड करें। |
Decodejpeg.options | DecodeJpeg के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
Decodejsonexample | JSON- एन्कोडेड उदाहरण रिकॉर्ड को बाइनरी प्रोटोकॉल बफर स्ट्रिंग्स में बदलें। |
Decodepaddedraw <t का विस्तार tnumber > | संख्याओं के वेक्टर के रूप में एक स्ट्रिंग के बाइट्स को फिर से व्याख्या करें। |
Decodepaddedraw.options | DecodePaddedRaw के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
Decodepng <t का विस्तार tnumber > | एक PNG- एन्कोडेड छवि को UINT8 या UINT16 TENSOR में डिकोड करें। |
Decodepng.options | DecodePng के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
डिकोडप्रोटो | ओपी एक क्रमबद्ध प्रोटोकॉल बफ़र्स संदेश से टेंसर्स में फ़ील्ड निकालता है। |
Decodeproto.options | DecodeProto के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
Decoderaw <t Ttype > का विस्तार करता है | संख्याओं के वेक्टर के रूप में एक स्ट्रिंग के बाइट्स को फिर से व्याख्या करें। |
Decoderaw.options | DecodeRaw के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
डिकोडेव | एक फ्लोट टेंसर के लिए 16-बिट पीसीएम WAV फ़ाइल को डिकोड करें। |
Decodewav.options | DecodeWav के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
DeepCopy <t Ttype का विस्तार करता है> | `X` की एक प्रति बनाता है। |
DELETE_FUNC_POINTER | |
हटाने वाला | एक पुनरावृत्ति संसाधन के लिए एक कंटेनर। |
हटाना | |
हटाना | एक पुनरावृत्ति संसाधन के लिए एक कंटेनर। |
सौम्य | |
हटाए गए | |
हटाना | सत्र में इसके हैंडल द्वारा निर्दिष्ट टेंसर को हटा दें। |
Densebincount <u का विस्तार tnumber > | पूर्णांक सरणी में प्रत्येक मान की घटनाओं की संख्या को गिना जाता है। |
Densebincount.options | DenseBincount के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
Densecountsparseoutput <u का विस्तार tnumber > | Tf.tensor इनपुट के लिए विरल-आउटपुट बिन गिनती करता है। |
Densecountsparseoutput.options | DenseCountSparseOutput के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
Densendarray <t> | |
Densetocsrsparsematrix | एक घने टेंसर को (संभवतः बैच) csrsparsematrix में परिवर्तित करता है। |
Densetodensessetoperation <t ttype का विस्तार करता है> | 2 `टेंसर` इनपुट के अंतिम आयाम के साथ सेट ऑपरेशन लागू करता है। |
Densetodensessetoperation.options | DenseToDenseSetOperation के लिए वैकल्पिक गुण |
Densetosparsebatchdataset | एक डेटासेट बनाता है जो इनपुट तत्वों को एक स्पार्सटेंसर में बैच करता है। |
Densetosparsebatchdataset | एक डेटासेट बनाता है जो इनपुट तत्वों को एक स्पार्सटेंसर में बैच करता है। |
Densetosparsesetoperation <t ttype का विस्तार करता है> | `Tensor` और` sparsetensor` के अंतिम आयाम के साथ सेट ऑपरेशन लागू करता है। |
Densetosparsesetoperation.options | DenseToSparseSetOperation के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
Depthtospace <t ttype का विस्तार करता है> | टाइप टी के टेंसर्स के लिए डेप्थटोस्पेस। |
Depthtospace.options | DepthToSpace के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
Depthwiseconv2dnative <t का विस्तार tnumber > | 4-डी `इनपुट` और` फ़िल्टर` टेन्सर दिए गए 2-डी डेप्थवाइज कन्वेंशन की गणना करता है। |
Depthwiseconv2dnative.options | DepthwiseConv2dNative के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
Depthwiseconv2dnativebackpropfilter <t का विस्तार tnumber > | फ़िल्टर के संबंध में गहराई से संकल्प के ग्रेडिएंट्स की गणना करता है। |
Depthwiseconv2dnativebackpropfilter.options | DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
Depthwiseconv2dnativebackpropinput <t tnumber > का विस्तार करता है | इनपुट के संबंध में गहराई से संकल्प के ग्रेडिएंट्स की गणना करता है। |
Depthwiseconv2dnativebackpropinput.options | DepthwiseConv2dNativeBackpropInput के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
Dequantize <u का विस्तार tnumber > | 'इनपुट' टेंसर को फ्लोट या Bfloat16 टेंसर में डीक्यूटाइज़ करें। |
डिक्वेंट करना | पैक किए गए UINT32 इनपुट लेता है और UINT8 को इनपुट को अनपैक करता है डिवाइस पर dequantization। |
Dequantize.options | Dequantize गुणों के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
डिसीलाइजिटर | दिए गए वेरिएंट टेंसर को एक पुनरावृत्ति में परिवर्तित करता है और इसे दिए गए संसाधन में संग्रहीत करता है। |
Deserializemanysparse <t ttype का विस्तार करता है> | एक धारावाहिक मिनीबैच से `sparsetensors` को deserialize और conatenate। |
Deserializesparse <u का विस्तार ttype > | `Sparsetensor` वस्तुओं को deserialize। |
नष्ट करना | हैंडल द्वारा निर्दिष्ट संसाधन को हटा देता है। |
Destrysourceop.options | DestroyResourceOp के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
WESTANTEMPORARARARIABLE <t TTYPE का विस्तार करता है> | अस्थायी चर को नष्ट कर देता है और इसका अंतिम मान लौटाता है। |
Det <t ttype का विस्तार करता है> | एक या अधिक वर्ग मैट्रिस के निर्धारक की गणना करता है। |
Deviceattributes | Protobuf प्रकार tensorflow.DeviceAttributes |
Deviceattributes.builder | Protobuf प्रकार tensorflow.DeviceAttributes |
Deviceattributesorbuilder | |
Deviceattributesprotos | |
डिवाइसफिल्टर्सप्रोटोस | |
डिवाइसिंडेक्स | डिवाइस का सूचकांक वापस करें ओपी चलाता है। |
विच्छेदितता | Protobuf प्रकार tensorflow.DeviceLocality |
Devicelocality.builder | Protobuf प्रकार tensorflow.DeviceLocality |
Devicelocalityorbuilder | |
Everviceproperties | Protobuf प्रकार tensorflow.DeviceProperties |
DeviceProperties.Builder | Protobuf प्रकार tensorflow.DeviceProperties |
Evervicepropertiesorbuilder | |
Evervicepropertiesprotos | |
डिवाइसपेक | एक TensorFlow डिवाइस के लिए एक (संभवतः आंशिक) विनिर्देश का प्रतिनिधित्व करता है। |
Devicespec.builder | DeviceSpec क्लास के निर्माण के लिए एक बिल्डर क्लास। |
Devicespec.devicetype | |
Devicestepstats | Protobuf प्रकार tensorflow.DeviceStepStats |
Devicestepstats.builder | Protobuf प्रकार tensorflow.DeviceStepStats |
Devicestepstatsorbuilder | |
तानाशाह करना | Represents a Python dict keyed by `str`. |
Dictvalue.builder | Represents a Python dict keyed by `str`. |
तानाशाह | |
डिगम्मा <t का विस्तार tnumber > | Psi की गणना करता है, LGAMMA का व्युत्पन्न (निरपेक्ष मान का लॉग `गामा (x)`), तत्व-वार। |
Dilation2d <t का विस्तार tnumber > | 4-डी `इनपुट` और 3-डी` फ़िल्टर` टेनर्स के ग्रेस्केल फैलाव की गणना करता है। |
Dilation2dbackpropfilter <t का विस्तार tnumber > | फ़िल्टर के संबंध में रूपात्मक 2-डी फैलाव के ढाल की गणना करता है। |
Dilation2dbackpropinput <t का विस्तार tnumber > | इनपुट के संबंध में रूपात्मक 2-डी फैलाव के ढाल की गणना करता है। |
आयाम | |
आयाम | |
निर्देशित | `N` डेटासेट की एक निश्चित सूची पर` इंटरलेवेडैटासेट 'के लिए एक विकल्प। |
निर्देशित | `N` डेटासेट की एक निश्चित सूची पर` इंटरलेवेडैटासेट 'के लिए एक विकल्प। |
Div <t ttype का विस्तार करता है> | X / Y तत्व-वार रिटर्न। |
Divnonan <t ttype का विस्तार करता है> | रिटर्न 0 यदि हर शून्य है। |
डॉट <t Ttype का विस्तार करता है> | XLA DotGeneral ऑपरेटर को लपेटता है, पर प्रलेखित https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dotgeneral। |
दोगुनी | युगल का एक DataBuffer । |
DOUDLEDATALAYOUT <S विस्तारित डेटाबफ़र <? >> | एक DataLayout जो एक बफर में संग्रहीत डेटा को युगल में परिवर्तित करता है। |
दोगुनी | |
डबलेंडारे | युगल का एक NdArray । |
ड्रॉबाउंडिंगबॉक्स <t का विस्तार tnumber > | छवियों के एक बैच पर बाउंडिंग बॉक्स ड्रा करें। |
DummyiterationCounter | |
ड्यूमिमेरीकैच | |
डमीसेडजेनरेटर | |
डायनेमिकपार्टिशन <t का विस्तार ttype > | विभाजन `डेटा`` num_partitions` tensors में `विभाजन` से सूचकांकों का उपयोग कर। |
Dynamicslice <t ttype का विस्तार करता है> | XLA DynamicsLice ऑपरेटर को लपेटता है, पर प्रलेखित https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dynamicslice। |
डायनेमिकस्टिच <t का विस्तार ttype > | `डेटा` टेनर्स से एक ही टेंसर में मानों को इंटरलेव करें। |
डायनेमिकअपडेट्सलिस <t का विस्तार ttype > | XLA डायनेमिकअपडेट्सलिस ऑपरेटर को लपेटता है, प्रलेखित https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dynamicupdateslice। |
ई
गरजना | Tensorflow संचालन को उत्सुकता से निष्पादित करने के लिए एक वातावरण। |
Eagersession.deviceplactionpolicy | जब हम किसी दिए गए डिवाइस पर एक ऑपरेशन चलाने का प्रयास करते हैं, तो इसे कैसे कार्य करें, लेकिन कुछ इनपुट टेन्सर उस डिवाइस पर नहीं हैं। |
Egersession.options | |
संपादितता | (संभवतः सामान्यीकृत) लेवेनशेटिन संपादित दूरी की गणना करता है। |
Editdistance.options | वैकल्पिक विशेषताएँ EditDistance के लिए |
Eig <u का विस्तार ttype > | एक या अधिक वर्ग मैट्रिस के ईजेन अपघटन की गणना करता है। |
Eig.options | Eig के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
Einsum <t ttype का विस्तार करता है> | आइंस्टीन सारांश सम्मेलन के अनुसार टेंसर संकुचन। |
Einsum <t ttype का विस्तार करता है> | एक ओपी जो 2 इनपुट और 1 आउटपुट के साथ बेसिक इंसम ओपी का समर्थन करता है। |
Elu <t का विस्तार tnumber > | घातीय रैखिक की गणना करता है: `exp (सुविधाएँ) - 1` यदि <0,` सुविधाएँ` अन्यथा। |
Elu <t का विस्तार tfloating > | घातीय रैखिक इकाई। |
Elugrad <t का विस्तार tnumber > | घातीय रैखिक (ELU) ऑपरेशन के लिए गणना ग्रेडिएंट्स। |
एम्बेडिंगैक्टिवेशन | टीपीयू एम्बेडिंग के भेदभाव को सक्षम करने वाला एक ओपी। |
खाली <t ttype का विस्तार करता है> | दिए गए आकार के साथ एक टेंसर बनाता है। |
खाली। | Empty के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
खाली करना | एक खाली टेंसर सूची बनाता है और देता है। |
खाली करना | एक खाली टेंसर मानचित्र बनाता है और देता है। |
Encodebase64 | वेब-सेफ बेस 64 प्रारूप में तार एनकोड करें। |
Encodebase64.options | EncodeBase64 के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
एनकोडेजपग | Jpeg-encode एक छवि। |
Encodejpeg.options | EncodeJpeg के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
Encodejpegvariablequality | JPEG प्रदान की गई संपीड़न गुणवत्ता के साथ इनपुट छवि को एनकोड करें। |
एन्कोडेपेंग | Png-encode एक छवि। |
Encodepng.options | EncodePng के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
घेरना | ओपी इनपुट टेंसर्स में प्रदान किए गए protobuf संदेशों को क्रमबद्ध करता है। |
Encodeproto.options | EncodeProto के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
एक प्रकार का | WAV फ़ाइल प्रारूप का उपयोग करके ऑडियो डेटा को एनकोड करें। |
endpoint | एनोटेशन का उपयोग @Operator के साथ एनोटेट किए गए वर्ग की एक विधि को चिह्नित करने के लिए किया जाता है जो ERROR(Ops/org.tensorflow.op.Ops Ops) या इसके एक समूह में एक समापन बिंदु उत्पन्न करना चाहिए। |
Enqueuetpuembeddingingerbatch | एक ओपी जो इनपुट बैच टेंसर्स की एक सूची को tpuembedding के लिए प्रेरित करता है। |
Enqueuetpuembeddingingerbatch.options | EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
Enqueuetpuembeddingraggedtensorbatch | कोड के पोर्टिंग को आसान बनाता है जो tf.nn.embedding_lookup () का उपयोग करता है। |
Enqueuetpuembeddingraggedtensorbatch.options | EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
Enqueuetpuembeddingsparsebatch | एक ओपी जो एक स्पार्सटेंसर से इनपुट इंडिक इंडिस को टीप्यूम्डिंग करता है। |
Enqueuetpuembeddingsparsebatch.options | EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
Enqueuetpuembeddingsparsetensorbatch | कोड के पोर्टिंग को आसान बनाता है जो tf.nn.embedding_lookup_sparse () का उपयोग करता है। |
Enqueuetpuembeddingsparsetensorbatch.options | EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
सुनिश्चित करें <t ttype का विस्तार करता है> | यह सुनिश्चित करता है कि टेंसर का आकार अपेक्षित आकार से मेल खाता है। |
दर्ज करें <t विस्तारित ttype > | एक बच्चे के फ्रेम को बनाता है या ढूंढता है, और बच्चे के फ्रेम के लिए `डेटा` उपलब्ध कराता है। |
Enter.options | Enter के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
प्रविष्टि | Protobuf प्रकार tensorflow.EntryValue |
एंट्रीवैल्यू। बिल्डर | Protobuf प्रकार tensorflow.EntryValue |
एंट्रीवैल्यू। किंडकेस | |
प्रविष्टि | |
बराबर | (X == y) तत्व-वार का सत्य मान लौटाता है। |
समान। | Equal के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
Erf <t का विस्तार tnumber > | `X` तत्व-वार के गॉस त्रुटि फ़ंक्शन की गणना करता है। |
Erfc <t का विस्तार tnumber > | `X` तत्व-वार के पूरक त्रुटि फ़ंक्शन की गणना करता है। |
erfinv <t का विस्तार tnumber > | |
Errorcodes | |
Errorcodesprotos | |
EUCLIDEANNORM <T TTYPE का विस्तार करता है> | एक टेंसर के आयामों में तत्वों के यूक्लिडियन मानदंड की गणना करता है। |
Euclideannorm.options | EuclideanNorm के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
आयोजन | Protocol buffer representing an event that happened during the execution of a Brain model. |
Event.builder | Protocol buffer representing an event that happened during the execution of a Brain model. |
Event.whatcase | |
Eventorbuilder | |
EventProtos | |
उदाहरण | Protobuf प्रकार tensorflow.Example |
उदाहरण | Protobuf प्रकार tensorflow.Example |
उदाहरण | |
उदाहरण | Protobuf प्रकार tensorflow.ExampleParserConfiguration |
उदाहरण | Protobuf प्रकार tensorflow.ExampleParserConfiguration |
उदाहरण | |
उदाहरण | |
उदाहरण | |
निष्पादित करना | ओपी जो एक TPU डिवाइस पर एक TPU प्रोग्राम को लोड और निष्पादित करता है। |
निष्पादित | ओपी जो वैकल्पिक इन-प्लेस वैरिएबल अपडेट के साथ एक प्रोग्राम को निष्पादित करता है। |
कार्यान्वयन | Data relating to the eager execution of an op or a Graph. |
निष्पादन। Builder | Data relating to the eager execution of an op or a Graph. |
निष्पादन | Tensorflow Operation s बनाने और निष्पादित करने के लिए एक वातावरण को परिभाषित करता है। |
ExecutionEnvironment.types | |
निष्पादन | |
बाहर निकलें <t ttype का विस्तार करता है> | वर्तमान फ्रेम को अपने मूल फ्रेम से बाहर निकालता है। |
Exp <t ttype का विस्तार करता है> | एक्स तत्व-वार के घातीय गणना करता है। |
Expanddims <t ttype का विस्तार करता है> | एक टेंसर के आकार में 1 का आयाम सम्मिलित करता है। |
EPPINT <t tnumber > का विस्तार करता है | |
Expm1 <t ttype > का विस्तार करता है | गणना `exp (x) - 1` तत्व -वार। |
एक्सपोनेंशियल <t का विस्तार tfloating > | घातीय सक्रियण फ़ंक्शन। |
निकाल देना | इनपुट टेंसर से एक झलक निकालता है। |
Extractglimpse.options | ExtractGlimpse के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
ExtractimagePatches <t ttype का विस्तार करता है> | `छवियों` से` पैच 'निकालें और उन्हें "गहराई" आउटपुट आयाम में डालें। |
Extractjpegshape <t का विस्तार tnumber > | एक JPEG- एन्कोडेड छवि की आकार की जानकारी निकालें। |
Extractvolumepatches <t का विस्तार tnumber > | `इनपुट` से` पैच 'निकालें और उन्हें `" गहराई "` आउटपुट आयाम में डालें। |
एफ
तथ्य | फैक्टरियल्स के बारे में एक तथ्य आउटपुट। |
Fakequantwithminmaxargs | नकली-प्रश्न 'इनपुट' टेंसर, एक ही प्रकार के 'टेंसर' के लिए फ्लोट टाइप करें। |
Fakequantwithminmaxargs.options | FakeQuantWithMinMaxArgs के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
Fakequantwithminmaxargsgradient | एक fakequantwithminmaxargs ऑपरेशन के लिए ग्रेडिएंट की गणना करें। |
Fakequantwithminmaxargsgradient.options | FakeQuantWithMinMaxArgsGradient के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
फेकक्वेंटविथमिनमैक्सवर्स | वैश्विक फ्लोट स्केलर के माध्यम से टाइप फ्लोट के 'इनपुट्स' टेंसर को नकली-प्रश्न करें नकली-प्रश्न `इनपुट्स` टाइप फ्लोट के टेंसर को ग्लोबल फ्लोट स्केलर` मिन` और` मैक्स` से `आउटपुट` टेंसर के रूप में 'इनपुट्स' के रूप में एक ही आकार के टेंसर। |
Fakequantwithminmaxvars.options | FakeQuantWithMinMaxVars के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
Fakequantwithminmaxvarsgradient | एक fakequantwithminmaxvars ऑपरेशन के लिए ग्रेडिएंट की गणना करें। |
Fakequantwithminmaxvarsgradient.options | FakeQuantWithMinMaxVarsGradient के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
Fakequantwithminmaxvarsperchannel | नकली-प्रश्न 'इनपुट' टेंसर टाइप फ्लोट के प्रति प्रति-चैनल फ्लोट्स नकली-प्रश्न `इनपुट्स 'टाइप ऑफ़ टाइप फ्लोट प्रति-चैनल और एक आकृतियों में से एक:` [डी] `,` [बी, डी] `` [बी, एच, डब्ल्यू, डी] `प्रति-चैनल फ्लोट्स` के माध्यम से ` Min` और `मैक्स` आकार `[d]` to `आउटपुट`` `इनपुट्स के रूप में एक ही आकार के टेंसर। |
Fakequantwithminmaxvarsperchannel.options | FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
Fakequantwithminmaxvarsperchannelgradient | एक fakequantwithminmaxvarsperchannel ऑपरेशन के लिए ग्रेडिएंट की गणना करें। |
Fakequantwithminmaxvarsperchannelgradient.options | FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
FastElement Sepiorence <T, U ने Ndarray <t>> का विस्तार किया | एक अनुक्रम एक ही NdArray उदाहरण को पुनर्चक्रण करते समय अपने तत्वों को पुनरावृत्त करते हैं |
विशेषता | Containers for non-sequential data. |
फ़ीचर.बिल्डर | Containers for non-sequential data. |
फ़ीचर। | |
फ़ीचरकॉन्फ़िगरेशन | Protobuf प्रकार tensorflow.FeatureConfiguration |
Futureconfiguration.builder | Protobuf प्रकार tensorflow.FeatureConfiguration |
Futureconfiguration.configcase | |
फ़ीचर | |
करतब | Containers for sequential data. |
फ़ीचर.बिल्डर | Containers for sequential data. |
फीचरलिस्टोरबिल्डर | |
फ़ीचरलिस्ट | Protobuf प्रकार tensorflow.FeatureLists |
फीचर। | Protobuf प्रकार tensorflow.FeatureLists |
फ़ीचरलिस्ट्सोरबिल्डर | |
फ़ीचरबुइल्डर | |
फ़ीचरप्रोटोस | |
विशेषताएँ | Protobuf प्रकार tensorflow.Features |
Fature.Builder | Protobuf प्रकार tensorflow.Features |
FatureSorbuilder | |
Fft <t ttype का विस्तार करता है> | फास्ट फूरियर ट्रांसफॉर्म। |
Fft2d <t ttype का विस्तार करता है> | 2 डी फास्ट फूरियर ट्रांसफॉर्म। |
Fft3d <t ttype का विस्तार करता है> | 3 डी फास्ट फूरियर ट्रांसफॉर्म। |
फिफ़ोक्यू | एक कतार जो पहले-इन-आउट ऑर्डर में तत्वों का उत्पादन करती है। |
Fifoqueue.options | FifoQueue के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
भरें <u विस्तारित ttype > | एक स्केलर मान से भरा एक टेंसर बनाता है। |
Filterbylastcomponentdataset | एक डेटासेट बनाता है जिसमें `input_dataset` के पहले घटक के तत्व होते हैं, जो अंतिम घटक में सही होता है। |
अंगुली की छाप | फिंगरप्रिंट मान उत्पन्न करता है। |
फिक्स्डलेनफिट्योरप्रोटो | Protobuf प्रकार tensorflow.FixedLenFeatureProto |
फिक्स्डलेनफिट्योरप्रोटो.बिल्डर | Protobuf प्रकार tensorflow.FixedLenFeatureProto |
फिक्स्डलेनफिट्योरप्रोटरबिल्डर | |
तय | |
तय | एक पाठक जो एक फ़ाइल से निश्चित-लंबाई रिकॉर्ड को आउटपुट करता है। |
FIRCELENGTHRECORDREADER.OPTIONS | FixedLengthRecordReader के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
तय | एक सीखा यूनीग्राम वितरण के साथ उम्मीदवार के नमूने के लिए लेबल उत्पन्न करता है। |
फिक्स्डुनिग्रामकंडिडेट्समप्लर। | FixedUnigramCandidateSampler के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
FLOAT16LAYOUT | डेटा लेआउट जो IEEE-754 आधे-सटीक फ़्लोटिंग पॉइंट स्पेसिफिकेशन के अनुसार 32-बिट फ़्लोट/से 16-बिट से लेकर 16-बिट को परिवर्तित करता है। |
फ़्लोटडैबफ़र | फ्लोट्स का एक DataBuffer । |
FloatDatalayout <s विस्तारित डेटाबफ़र <? >> | एक DataLayout जो एक बफर में संग्रहीत डेटा को फ़्लोट्स में परिवर्तित करता है। |
फ़्लोटडेन्सेंडार्रे | |
फ़्लोटलिस्ट | Protobuf प्रकार tensorflow.FloatList |
फ्लोटलिस्ट.बिल्डर | Protobuf प्रकार tensorflow.FloatList |
फ़्लोटलिस्टोरबिल्डर | |
फ़्लोटेंडरेय | फ्लोट्स का एक NdArray । |
फर्श <t का विस्तार tnumber > | रिटर्न्स एलिमेंट-वार सबसे बड़ा पूर्णांक x से अधिक नहीं है। |
Floordiv <t ttype का विस्तार करता है> | X // y तत्व-वार रिटर्न। |
फ़्लोर्मोड <t का विस्तार tnumber > | डिवीजन के शेष तत्व-वार रिटर्न। |
फ़्लशसुमरीराइटर | |
FractionAlavgpool <t का विस्तार tnumber > | इनपुट पर आंशिक औसत पूलिंग करता है। |
Fractionalavgpool.options | FractionalAvgPool के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
FractionAlavgpoolgrad <t का विस्तार tnumber > | FractionAlavGpool फ़ंक्शन के ग्रेडिएंट की गणना करता है। |
Fractialavgpoolgrad.options | FractionalAvgPoolGrad के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
FractionalMaxPool <t का विस्तार tnumber > | इनपुट पर आंशिक अधिकतम पूलिंग करता है। |
Fractionalmaxpool.options | FractionalMaxPool के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
FractionalMaxPoolGrad <t का विस्तार tnumber > | FractionalMaxPool फ़ंक्शन के ढाल की गणना करता है। |
Fractimalmaxpoolgrad.options | FractionalMaxPoolGrad के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
Fresnelcos <t का विस्तार tnumber > | |
Fresnelsin <t का विस्तार tnumber > | |
आंका | ऑप्टिमाइज़र जो FTRL एल्गोरिथ्म को लागू करता है। |
Functiondef | A function can be instantiated when the runtime can bind every attr with a value. |
Functiondef.argattrs | Attributes for function arguments. |
Functiondef.argattrs.builder | Attributes for function arguments. |
Functiondef.argattrsorbuilder | |
Functiondef.builder | A function can be instantiated when the runtime can bind every attr with a value. |
समारोह | A library is a set of named functions. |
Functiondeflibrary.builder | A library is a set of named functions. |
समारोह | |
फ़ंक्शनफोरबिल्डर | |
फ़ंक्शनप्रोटोस | |
फ़ंक्शनस्पेक | Represents `FunctionSpec` used in `Function`. |
Functionspec.builder | Represents `FunctionSpec` used in `Function`. |
Functionspec.experimentalCompile | Whether the function should be compiled by XLA. |
समारोह | |
FusedBatchnorm <t tnumber का विस्तार करता है, U का विस्तार tnumber > | बैच सामान्यीकरण। |
Fusedbatchnorm.options | FusedBatchNorm के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
FusedBatchnormgrad <t tnumber का विस्तार करता है, U का विस्तार tnumber > | बैच सामान्यीकरण के लिए ग्रेडिएंट। |
Fusedbatchnormgrad.options | FusedBatchNormGrad के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
Fusedpadconv2d <t विस्तारित tnumber > | एक दृढ़ संकल्प के दौरान एक पूर्ववर्ती के रूप में एक पैडिंग करता है। |
Fustersizeandpadconv2d <t विस्तारित tnumber > | एक दृढ़ संकल्प के दौरान एक आकार और पैडिंग करता है। |
Fusedresizeandpadconv2d.options | FusedResizeAndPadConv2d के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
जी
इकट्ठा <t विस्तारित tnumber > | पारस्परिक रूप से समान प्रकार और आकार के कई टेनर्स जमा करता है। |
इकट्ठा <t ttype का विस्तार करता है> | `Indices` के अनुसार` params` अक्ष` अक्ष 'से स्लाइस इकट्ठा करें। |
इकट्ठा <t ttype का विस्तार करता है> | XLA इकट्ठा ऑपरेटर पर प्रलेखित लपेटता है https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#gather |
इकट्ठा। | Gather के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
इकट्ठा। | Gather के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
Gathernd <t का विस्तार ttype > | `Params` से स्लाइस` indices` द्वारा निर्दिष्ट आकार के साथ एक टेंसर में इकट्ठा करें। |
Gatherv2 <t का विस्तार tnumber > | पारस्परिक रूप से समान प्रकार और आकार के कई टेनर्स जमा करता है। |
Gatherv2.options | GatherV2 के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
Gerateboundingboxproposals | यह ओपी दिए गए बाउंडिंग बॉक्स (Bbox_deltas) से हितों के क्षेत्र का उत्पादन करता है। ओपी शीर्ष `pre_nms_topn` स्कोरिंग बॉक्स का चयन करता है, उन्हें एंकर के संबंध में डिकोड करता है, ओवरलैपिंग बॉक्स पर गैर-मैक्सिमल दमन को लागू करता है, जो कि` nms_threshold` चौराहे-ओवर-यूनियन (IOU) मान से अधिक है, जहां बक्से को छोड़ देते हैं, जहां छोटे पक्ष `से कम नहीं है` min_size`। |
GerateBoundingBoxProposals.options | GenerateBoundingBoxProposals के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
Geratevocabremapping | नई और पुरानी शब्दावली फ़ाइलों के लिए एक मार्ग को देखते हुए, एक रीमैपिंग टेंसर लौटाता है लंबाई `num_new_vocab`, जहाँ` रीमैपिंग [i] `में पुरानी शब्दावली में पंक्ति संख्या होती है, जो नई शब्दावली में` i` से मेल खाती है (लाइन `new_vocab_offset` और` num_new_vocab` एंटिटीज), या `-`- `-`- `-` पर शुरू होती है), या ` 1` यदि नई शब्दावली में प्रविष्टि `i` पुरानी शब्दावली में नहीं है। |
GerateVocabremapping.options | GenerateVocabRemapping के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
Getessesshandle | वर्तमान सत्र की स्थिति में इनपुट टेंसर को स्टोर करें। |
GetSessionTensor <t ttype का विस्तार करता है> | इसके हैंडल द्वारा निर्दिष्ट टेंसर का मूल्य प्राप्त करें। |
ग्लोरोट <t का विस्तार tfloating > | ग्लोरोट इनिशियलाइज़र, जिसे जेवियर इनिशियलाइज़र भी कहा जाता है। |
Gpuinfo | Protobuf प्रकार tensorflow.GPUInfo |
Gpuinfo.builder | Protobuf प्रकार tensorflow.GPUInfo |
Gpuinfoorbuilder | |
Gpooptions | Protobuf प्रकार tensorflow.GPUOptions |
Gpuoptions.builder | Protobuf प्रकार tensorflow.GPUOptions |
Gpuoptions.experimental | Protobuf प्रकार tensorflow.GPUOptions.Experimental |
Gpuoptions.experimental.builder | Protobuf प्रकार tensorflow.GPUOptions.Experimental |
Gpuoptions.experimental.virtualdevices | Configuration for breaking down a visible GPU into multiple "virtual" devices. |
Gpuoptions.experimental.virtualdevices.builder | Configuration for breaking down a visible GPU into multiple "virtual" devices. |
Gpuoptions.experimental.virtualdevicesorbuilder | |
Gpuoptions.experimentimalorbuilder | |
Gpuoptionsorbuilder | |
Chradientdef | GradientDef defines the gradient function of a function defined in a function library. |
Chradientdef.builder | GradientDef defines the gradient function of a function defined in a function library. |
ढाल | |
ढाल | बुनियादी स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट ऑप्टिमाइज़र। |
ढ़ाल | y s wrt x s, यानी, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... यदि |
Gradients.options | Gradients के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
ग्राफ़ | एक डेटा प्रवाह ग्राफ एक Tensorflow संगणना का प्रतिनिधित्व करता है। |
Graph.whilesubgraphbuilder | एक अमूर्त वर्ग को तत्काल करने के लिए उपयोग किया जाता है जो कुछ समय के लिए एक सशर्त या बॉडी सबग्राफ बनाने के लिए बिल्डसुबग्राफ विधि को ओवरराइड करता है। |
ग्राफडब्यूगिनफो | Protobuf प्रकार tensorflow.GraphDebugInfo |
Graphdebuginfo.builder | Protobuf प्रकार tensorflow.GraphDebugInfo |
Graphdebuginfo.filelinecol | This represents a file/line location in the source code. |
Graphdebuginfo.filelinecol.builder | This represents a file/line location in the source code. |
Graphdebuginfo.filelinecolorbuilder | |
Graphdebuginfo.stacktrace | This represents a stack trace which is a ordered list of `FileLineCol`. |
Graphdebuginfo.stacktrace.builder | This represents a stack trace which is a ordered list of `FileLineCol`. |
Graphdebuginfo.stacktraceorbuilder | |
ग्राफडब्यूगिनफोरबिल्डर | |
ग्रैफडेबगिनफोप्रोटोस | |
ग्राफडफ | Represents the graph of operationsProtobuf प्रकार tensorflow.GraphDef |
Graphdef.builder | Represents the graph of operationsProtobuf प्रकार tensorflow.GraphDef |
ग्राफडफोरबिल्डर | |
ग्राफेक्सुथ्रैस | Data relating to an execution of a Graph (e.g., an eager execution of a FuncGraph). |
Graphexecuttrace.builder | Data relating to an execution of a Graph (e.g., an eager execution of a FuncGraph). |
ग्रैफेक्सुथ्रासोरबिल्डर | |
ग्राफ़ोप्रिएटेशन | The creation of an op in a TensorFlow Graph (e.g., FuncGraph in TF2). |
Graphopcreation.builder | The creation of an op in a TensorFlow Graph (e.g., FuncGraph in TF2). |
ग्रैफोप्रिएटियनोरबिल्डर | |
ग्राफ़परेशन | एक Operation के लिए कार्यान्वयन एक Graph में नोड के रूप में जोड़ा गया। |
ग्राफोपर्बिल्डर | GraphOperation एस को एक Graph में जोड़ने के लिए एक OperationBuilder । |
ग्राफोप्शन | Protobuf प्रकार tensorflow.GraphOptions |
Graphoptions.builder | Protobuf प्रकार tensorflow.GraphOptions |
ग्राफ़ोपियनसोरबिल्डर | |
ग्राफप्रोटोस | |
Graphtransferconstnodeinfo | Protobuf प्रकार tensorflow.GraphTransferConstNodeInfo |
Graphtransferconstnodeinfo.builder | Protobuf प्रकार tensorflow.GraphTransferConstNodeInfo |
Graphtransferconstnodeinfoorbuilder | |
GraphtransfergraphinputNodeinfo | Protobuf प्रकार tensorflow.GraphTransferGraphInputNodeInfo |
Graphtransfergraphinputnodeinfo.builder | Protobuf प्रकार tensorflow.GraphTransferGraphInputNodeInfo |
Graphtransfergraphinputnodeinfoorbuilder | |
GraphtransfergraphoutputNodeinfo | Protobuf प्रकार tensorflow.GraphTransferGraphOutputNodeInfo |
Graphtransfergraphoutputnodeinfo.builder | Protobuf प्रकार tensorflow.GraphTransferGraphOutputNodeInfo |
Graphtransfergraphoutputnodeinfoolder | |
Graphtransferinfo | Protocol buffer representing a handle to a tensorflow resource. |
Graphtransferinfo.builder | Protocol buffer representing a handle to a tensorflow resource. |
Graphtransferinfo.destination | Protobuf enum tensorflow.GraphTransferInfo.Destination |
ग्राफ्ट्रांसफेरिनफोरबिल्डर | |
ग्राफ्ट्रांसफेरिनफोप्रोटो | |
Graphtransfernodeinfo | Protobuf प्रकार tensorflow.GraphTransferNodeInfo |
Graphtransfernodeinfo.builder | Protobuf प्रकार tensorflow.GraphTransferNodeInfo |
Graphtransfernodeinfoorbuilder | |
GraphtransferNodeInput | Protobuf प्रकार tensorflow.GraphTransferNodeInput |
Graphtransfernodeinput.builder | Protobuf प्रकार tensorflow.GraphTransferNodeInput |
Graphtransfernodeinputinfo | Protobuf प्रकार tensorflow.GraphTransferNodeInputInfo |
Graphtransfernodeinputinfo.builder | Protobuf प्रकार tensorflow.GraphTransferNodeInputInfo |
Graphtransfernodeinputinfoolder | |
Graphtransfernodeinputorbuilder | |
Graphtransfernodeoutputinfo | Protobuf प्रकार tensorflow.GraphTransferNodeOutputInfo |
Graphtransfernodeoutputinfo.builder | Protobuf प्रकार tensorflow.GraphTransferNodeOutputInfo |
Graphtransfernodeoutputinfoolder | |
ग्रेटर | (X> y) तत्व-वार का सत्य मान लौटाता है। |
अधिक से अधिक | (X> = y) तत्व-वार का सत्य मान लौटाता है। |
Grublockcell <t का विस्तार tnumber > | 1 समय कदम के लिए GRU सेल फॉरवर्ड प्रसार की गणना करता है। |
Grublockcellgrad <t का विस्तार tnumber > | 1 समय के कदम के लिए GRU सेल बैक-प्रोपेजेशन की गणना करता है। |
गारंटीकॉनस्ट <t ttype का विस्तार करता है> | TF रनटाइम को एक गारंटी देता है कि इनपुट टेंसर एक स्थिर है। |
एच
Hardsigmoid <t का विस्तार tfloating > | हार्ड सिग्मॉइड सक्रियण। |
हैश तालिका | एक गैर-वैचारिक हैश तालिका बनाता है। |
Hashtable.options | HashTable के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
वह <t tfloating > का विस्तार करता है | वह इनिशियलाइज़र। |
सहायकों | कोर विधियों के लिए कंटेनर वर्ग जो कई ऑपरेशन जोड़ते हैं या करते हैं और उनमें से एक को वापस करते हैं। |
काज | लेबल और भविष्यवाणियों के बीच काज नुकसान की गणना करता है। |
काज <t का विस्तार tnumber > | एक मीट्रिक जो लेबल और भविष्यवाणियों के बीच काज हानि मीट्रिक की गणना करता है। |
HistogramfixedWidth <u का विस्तार tnumber > | मूल्यों का हिस्टोग्राम लौटाएं। |
हिस्टोग्रामप्रोटो | Serialization format for histogram module in core/lib/histogram/histogram.hProtobuf प्रकार tensorflow.HistogramProto |
हिस्टोग्रामप्रोटो.बिल्डर | Serialization format for histogram module in core/lib/histogram/histogram.hProtobuf प्रकार tensorflow.HistogramProto |
हिस्टोग्रामप्रोटरबिल्डर | |
हिस्टोग्रामसुमरी | एक हिस्टोग्राम के साथ एक `सारांश` प्रोटोकॉल बफर आउटपुट। |
Hsvtorgb <t का विस्तार tnumber > | एक या अधिक छवियों को एचएसवी से आरजीबी में बदलें। |
ह्यूबर | लेबल और भविष्यवाणियों के बीच ह्यूबर हानि की गणना करता है। |
मैं
पहचान <t का विस्तार tfloating > | Initelizer जो पहचान मैट्रिक्स उत्पन्न करता है। |
पहचान <t ttype का विस्तार करता है> | इनपुट टेंसर या मूल्य के रूप में एक ही आकार और सामग्री के साथ एक टेंसर लौटाएं। |
पहचान | इनपुट के रूप में एक ही आकृतियों और सामग्री के साथ टेंसर्स की एक सूची देता है टेन्सर। |
पहचानकर्ता | एक पाठक जो कतारबद्ध कार्य को कुंजी और मूल्य दोनों के रूप में आउटपुट करता है। |
IndetitityReader.options | IdentityReader के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
Ifft <t ttype का विस्तार करता है> | उलटा फास्ट फूरियर ट्रांसफ़ॉर्म। |
Ifft2d <t ttype का विस्तार करता है> | उलटा 2 डी फास्ट फूरियर ट्रांसफॉर्म। |
Ifft3d <t ttype का विस्तार करता है> | उलटा 3 डी फास्ट फूरियर ट्रांसफ़ॉर्म। |
Igamma <t का विस्तार tnumber > | निचले नियमित रूप से अपूर्ण गामा फ़ंक्शन `P (A, X)` की गणना करें। |
Igammac <t का विस्तार tnumber > | ऊपरी नियमित रूप से अधूरा गामा फ़ंक्शन की गणना करें `q (a, x)`। |
Igammagrada <t का विस्तार tnumber > | `Igamma (a, x)` wrt `a` के ढाल की गणना करता है। |
अनदेखा | एक डेटासेट बनाता है जिसमें `input_dataset` के तत्व शामिल हैं जो त्रुटियों को अनदेखा करते हैं। |
अनदेखा | एक डेटासेट बनाता है जिसमें `input_dataset` के तत्व शामिल हैं जो त्रुटियों को अनदेखा करते हैं। |
अनदेखा | IgnoreErrorsDataset के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
अनदेखा | IgnoreErrorsDataset के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
अवैधता | जब लक्षित सरणी के रैंक के कारण एक ऑपरेशन पूरा नहीं किया जा सकता है, तो अपवाद फेंक दिया गया। |
इमेज <u का विस्तार tnumber > | एक जटिल संख्या का काल्पनिक हिस्सा लौटाता है। |
ImageProjectivetransformv2 <t का विस्तार tnumber > | प्रत्येक छवियों में दिए गए रूपांतरण को लागू करता है। |
ImageProjectivetransformv2.options | ImageProjectiveTransformV2 के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
ImageProjectivetransformv3 <t का विस्तार tnumber > | प्रत्येक छवियों में दिए गए रूपांतरण को लागू करता है। |
ImageProjectivetransformv3.Options | ImageProjectiveTransformV3 के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
छवियां | छवियों के साथ एक `सारांश` प्रोटोकॉल बफर आउटपुट। |
Imageummary.options | ImageSummary के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
Immutableconst <t ttype का विस्तार करता है> | मेमोरी क्षेत्र से अपरिवर्तनीय टेंसर रिटर्न। |
आयातक | |
अनुक्रमणिका | एन-डायमेंशनल सरणी से बाहर एक दृश्य को काटने के लिए उपयोग किया जाने वाला एक सूचकांक। |
अनुक्रमितपोजिशनर | |
Indexedpositioniterator.coordslongconsumer | |
सूचकांकों | इंस्टेंटिंग Index ऑब्जेक्ट्स के लिए हेल्पर क्लास। |
Infeeddequeue <t ttype का विस्तार करता है> | एक मूल्य के लिए एक प्लेसहोल्डर ओपी जिसे गणना में खिलाया जाएगा। |
Infeeddequeuetuple | XLA टपल के रूप में इन्फीड से कई मान प्राप्त करता है। |
चतुर | एक ओपी जो गणना में एक एकल टेंसर मान खिलाता है। |
Infeedenqueue.options | InfeedEnqueue के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
InfeedenqueueprelinearizedBuffer | एक ओपी जो टीपीयू इन्फीड में बफर को जन्म देता है। |
Infeedenqueueprelinearizedbuffer.options | InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
Infeedenqueuetuple | एक XLA टपल के रूप में गणना में कई टेंसर मानों को खिलाता है। |
Infeedenqueuetuple.options | InfeedEnqueueTuple के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
इस में | |
Initiveizer <t ttype > का विस्तार करता है | इनिशियलाइज़र के लिए एक इंटरफ़ेस |
आरंभ करने योग्य | टेबल इनिशियलाइज़र जो क्रमशः कुंजियों और मूल्यों के लिए दो टेंसर्स लेता है। |
Initiveizetablefromdataset | |
Initionalizetablefromtextfile | एक पाठ फ़ाइल से एक तालिका को आरंभ करता है। |
Initioneizetablefromtextfile.options | InitializeTableFromTextFile के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
Inplaceadd <t ttype का विस्तार करता है> | X की निर्दिष्ट पंक्तियों में V जोड़ता है। |
Inplacesub <t ttype का विस्तार करता है> | `X` की निर्दिष्ट पंक्तियों में` v` को घटाता है। |
Inplaceupdate <t ttype का विस्तार करता है> | अद्यतन 'V' के साथ 'I' निर्दिष्ट पंक्तियाँ। |
Int64list | Protobuf प्रकार tensorflow.Int64List |
Int64list.builder | Protobuf प्रकार tensorflow.Int64List |
Int64listorbuilder | |
Intdatabuffer | INTS का एक DataBuffer । |
Intdatalayout <s विस्तारित डेटाबफ़र <? >> | एक DataLayout जो एक बफर में संग्रहीत डेटा को INTS में परिवर्तित करता है। |
Intdensendarray | |
परस्पर जुड़ना | Protobuf प्रकार tensorflow.InterconnectLink |
InterconnectLink.Builder | Protobuf प्रकार tensorflow.InterconnectLink |
InterconnectLinkOrBuilder | |
IntNdArray | An NdArray of integers. |
InTopK | Says whether the targets are in the top `K` predictions. |
Inv <T extends TType > | Computes the inverse of one or more square invertible matrices or their adjoints (conjugate transposes). |
Inv.Options | Optional attributes for Inv |
Invert <T extends TNumber > | Invert (flip) each bit of supported types; for example, type `uint8` value 01010101 becomes 10101010. |
InvertPermutation <T extends TNumber > | Computes the inverse permutation of a tensor. |
InvGrad <T extends TType > | Computes the gradient for the inverse of `x` wrt its input. |
Irfft <U extends TNumber > | Inverse real-valued fast Fourier transform. |
Irfft2d <U extends TNumber > | Inverse 2D real-valued fast Fourier transform. |
Irfft3d <U extends TNumber > | Inverse 3D real-valued fast Fourier transform. |
IsBoostedTreesEnsembleInitialized | Checks whether a tree ensemble has been initialized. |
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized | Checks whether a quantile stream has been initialized. |
IsFinite | Returns which elements of x are finite. |
IsInf | Returns which elements of x are Inf. |
IsNan | Returns which elements of x are NaN. |
IsotonicRegression <U extends TNumber > | Solves a batch of isotonic regression problems. |
IsVariableInitialized | Checks whether a tensor has been initialized. |
इटरेटर | |
IteratorFromStringHandle | |
IteratorFromStringHandle.Options | Optional attributes for IteratorFromStringHandle |
IteratorGetDevice | Returns the name of the device on which `resource` has been placed. |
IteratorGetDevice | Returns the name of the device on which `resource` has been placed. |
IteratorGetNext | Gets the next output from the given iterator . |
IteratorGetNextAsOptional | Gets the next output from the given iterator as an Optional variant. |
IteratorGetNextSync | Gets the next output from the given iterator. |
IteratorToStringHandle | Converts the given `resource_handle` representing an iterator to a string. |
जे
JobDef | Defines a single job in a TensorFlow cluster. |
JobDef.Builder | Defines a single job in a TensorFlow cluster. |
JobDefOrBuilder | |
JobDeviceFilters | Defines the device filters for tasks in a job. |
JobDeviceFilters.Builder | Defines the device filters for tasks in a job. |
JobDeviceFiltersOrBuilder | |
जोड़ना | Joins the strings in the given list of string tensors into one tensor; with the given separator (default is an empty separator). |
Join.Options | Optional attributes for Join |
के
KernelDef | Protobuf type tensorflow.KernelDef |
KernelDef.AttrConstraint | Protobuf type tensorflow.KernelDef.AttrConstraint |
KernelDef.AttrConstraint.Builder | Protobuf type tensorflow.KernelDef.AttrConstraint |
KernelDef.AttrConstraintOrBuilder | |
KernelDef.Builder | Protobuf type tensorflow.KernelDef |
KernelDefOrBuilder | |
KernelDefProtos | |
KernelList | A collection of KernelDefsProtobuf type tensorflow.KernelList |
KernelList.Builder | A collection of KernelDefsProtobuf type tensorflow.KernelList |
KernelListOrBuilder | |
KeyValueSort <T extends TNumber , U extends TType > | Wraps the XLA Sort operator, documented at https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort . |
KLDivergence | Computes Kullback-Leibler divergence loss between labels and predictions. |
KLDivergence <T extends TNumber > | A metric that computes the Kullback-Leibler divergence loss metric between labels and predictions. |
KMC2ChainInitialization | Returns the index of a data point that should be added to the seed set. |
KmeansPlusPlusInitialization | Selects num_to_sample rows of input using the KMeans++ criterion. |
KthOrderStatistic | Computes the Kth order statistic of a data set. |
एल
L2Loss <T extends TNumber > | L2 Loss. |
LatencyStatsDataset | Records the latency of producing `input_dataset` elements in a StatsAggregator. |
LatencyStatsDataset | Records the latency of producing `input_dataset` elements in a StatsAggregator. |
LeakyRelu <T extends TNumber > | Computes rectified linear: `max(features, features * alpha)`. |
LeakyRelu.Options | Optional attributes for LeakyRelu |
LeakyReluGrad <T extends TNumber > | Computes rectified linear gradients for a LeakyRelu operation. |
LeakyReluGrad.Options | Optional attributes for LeakyReluGrad |
LearnedUnigramCandidateSampler | Generates labels for candidate sampling with a learned unigram distribution. |
LearnedUnigramCandidateSampler.Options | Optional attributes for LearnedUnigramCandidateSampler |
LeCun <T extends TFloating > | LeCun normal initializer. |
LeftShift <T extends TNumber > | Elementwise computes the bitwise left-shift of `x` and `y`. |
कम | Returns the truth value of (x < y) element-wise. |
LessEqual | Returns the truth value of (x <= y) element-wise. |
Lgamma <T extends TNumber > | Computes the log of the absolute value of `Gamma(x)` element-wise. |
Linear <U extends TNumber > | Linear activation function (pass-through). |
LinSpace <T extends TNumber > | Generates values in an interval. |
Listener_BytePointer | |
Listener_String | |
ListValue | Represents a Python list. |
ListValue.Builder | Represents a Python list. |
ListValueOrBuilder | |
LMDBDataset | Creates a dataset that emits the key-value pairs in one or more LMDB files. |
LmdbDataset | |
LmdbReader | A Reader that outputs the records from a LMDB file. |
LmdbReader.Options | Optional attributes for LmdbReader |
LoadAndRemapMatrix | Loads a 2-D (matrix) `Tensor` with name `old_tensor_name` from the checkpoint at `ckpt_path` and potentially reorders its rows and columns using the specified remappings. |
LoadAndRemapMatrix.Options | Optional attributes for LoadAndRemapMatrix |
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Load Adadelta embedding parameters. |
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters |
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug | Load Adadelta parameters with debug support. |
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug |
LoadTPUEmbeddingAdagradParameters | Load Adagrad embedding parameters. |
LoadTPUEmbeddingAdagradParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingAdagradParameters |
LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug | Load Adagrad embedding parameters with debug support. |
LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug |
LoadTPUEmbeddingADAMParameters | Load ADAM embedding parameters. |
LoadTPUEmbeddingADAMParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingADAMParameters |
LoadTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug | Load ADAM embedding parameters with debug support. |
LoadTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug |
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Load centered RMSProp embedding parameters. |
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters |
LoadTPUEmbeddingFTRLParameters | Load FTRL embedding parameters. |
LoadTPUEmbeddingFTRLParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingFTRLParameters |
LoadTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug | Load FTRL embedding parameters with debug support. |
LoadTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug |
LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Load MDL Adagrad Light embedding parameters. |
LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters |
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters | Load Momentum embedding parameters. |
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingMomentumParameters |
LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug | Load Momentum embedding parameters with debug support. |
LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug |
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Load proximal Adagrad embedding parameters. |
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters |
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug | Load proximal Adagrad embedding parameters with debug support. |
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug |
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters |
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug | |
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug |
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters | Load RMSProp embedding parameters. |
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters |
LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug | Load RMSProp embedding parameters with debug support. |
LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug |
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Load SGD embedding parameters. |
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters |
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug | Load SGD embedding parameters. |
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug |
LocalLinks | Protobuf type tensorflow.LocalLinks |
LocalLinks.Builder | Protobuf type tensorflow.LocalLinks |
LocalLinksOrBuilder | |
LocalResponseNormalization <T extends TNumber > | Local Response Normalization. |
LocalResponseNormalization.Options | Optional attributes for LocalResponseNormalization |
LocalResponseNormalizationGrad <T extends TNumber > | Gradients for Local Response Normalization. |
LocalResponseNormalizationGrad.Options | Optional attributes for LocalResponseNormalizationGrad |
Log <T extends TType > | Computes natural logarithm of x element-wise. |
Log1p <T extends TType > | Computes natural logarithm of (1 + x) element-wise. |
LogCosh | Computes Computes the logarithm of the hyperbolic cosine of the prediction error. |
LogCoshError <T extends TNumber > | A metric that computes the logarithm of the hyperbolic cosine of the prediction error metric between labels and predictions. |
LogicalAnd | Returns the truth value of x AND y element-wise. |
LogicalNot | Returns the truth value of `NOT x` element-wise. |
LogicalOr | Returns the truth value of x OR y element-wise. |
LogMatrixDeterminant <T extends TType > | Computes the sign and the log of the absolute value of the determinant of one or more square matrices. |
LogMemoryProtos | |
LogMessage | Protocol buffer used for logging messages to the events file. |
LogMessage.Builder | Protocol buffer used for logging messages to the events file. |
LogMessage.Level | Protobuf enum tensorflow.LogMessage.Level |
LogMessageOrBuilder | |
LogSoftmax <T extends TNumber > | Computes log softmax activations. |
LogUniformCandidateSampler | Generates labels for candidate sampling with a log-uniform distribution. |
LogUniformCandidateSampler.Options | Optional attributes for LogUniformCandidateSampler |
LongDataBuffer | A DataBuffer of longs. |
LongDataLayout <S extends DataBuffer <?>> | A DataLayout that converts data stored in a buffer to longs. |
LongDenseNdArray | |
LongNdArray | An NdArray of longs. |
LookupTableExport <T extends TType , U extends TType > | Outputs all keys and values in the table. |
LookupTableFind <U extends TType > | Looks up keys in a table, outputs the corresponding values. |
LookupTableImport | Replaces the contents of the table with the specified keys and values. |
LookupTableInsert | Updates the table to associates keys with values. |
LookupTableRemove | Removes keys and its associated values from a table. |
LookupTableSize | Computes the number of elements in the given table. |
LoopCond | Forwards the input to the output. |
नुकसान | |
हानि | Built-in loss functions. |
LossesHelper | These are helper methods for Losses and Metrics and will be module private when Java modularity is applied to TensorFlow Java. |
LossMetric <T extends TNumber > | Interface for Metrics that wrap Loss functions. |
LossTuple <T extends TNumber > | A helper class for loss methods to return labels, target, and sampleWeights |
निचला | Converts all uppercase characters into their respective lowercase replacements. |
Lower.Options | Optional attributes for Lower |
LowerBound <U extends TNumber > | Applies lower_bound(sorted_search_values, values) along each row. |
LSTMBlockCell <T extends TNumber > | Computes the LSTM cell forward propagation for 1 time step. |
LSTMBlockCell.Options | Optional attributes for LSTMBlockCell |
LSTMBlockCellGrad <T extends TNumber > | Computes the LSTM cell backward propagation for 1 timestep. |
Lu <T extends TType , U extends TNumber > | Computes the LU decomposition of one or more square matrices. |
एम
MachineConfiguration | Protobuf type tensorflow.MachineConfiguration |
MachineConfiguration.Builder | Protobuf type tensorflow.MachineConfiguration |
MachineConfigurationOrBuilder | |
MakeIterator | Makes a new iterator from the given `dataset` and stores it in `iterator`. |
MakeUnique | Make all elements in the non-Batch dimension unique, but \"close\" to their initial value. |
MapClear | Op removes all elements in the underlying container. |
MapClear.Options | Optional attributes for MapClear |
MapDataset | |
MapIncompleteSize | Op returns the number of incomplete elements in the underlying container. |
MapIncompleteSize.Options | Optional attributes for MapIncompleteSize |
MapIterator | |
MapOptional | |
MapPeek | Op peeks at the values at the specified key. |
MapPeek.Options | Optional attributes for MapPeek |
MapSize | Op returns the number of elements in the underlying container. |
MapSize.Options | Optional attributes for MapSize |
MapStage | Stage (key, values) in the underlying container which behaves like a hashtable. |
MapStage.Options | Optional attributes for MapStage |
MapUnstage | Op removes and returns the values associated with the key from the underlying container. |
MapUnstage.Options | Optional attributes for MapUnstage |
MapUnstageNoKey | Op removes and returns a random (key, value) from the underlying container. |
MapUnstageNoKey.Options | Optional attributes for MapUnstageNoKey |
MatchingFiles | Returns the set of files matching one or more glob patterns. |
MatchingFilesDataset | |
MatchingFilesDataset | |
MatMul <T extends TType > | Multiply the matrix "a" by the matrix "b". |
MatMul.Options | Optional attributes for MatMul |
MatrixDiag <T extends TType > | Returns a batched diagonal tensor with given batched diagonal values. |
MatrixDiagPart <T extends TType > | Returns the batched diagonal part of a batched tensor. |
MatrixDiagPartV3 <T extends TType > | Returns the batched diagonal part of a batched tensor. |
MatrixDiagPartV3.Options | Optional attributes for MatrixDiagPartV3 |
MatrixDiagV3 <T extends TType > | Returns a batched diagonal tensor with given batched diagonal values. |
MatrixDiagV3.Options | Optional attributes for MatrixDiagV3 |
MatrixLogarithm <T extends TType > | Computes the matrix logarithm of one or more square matrices: \\(log(exp(A)) = A\\) This op is only defined for complex matrices. |
MatrixSetDiag <T extends TType > | Returns a batched matrix tensor with new batched diagonal values. |
MatrixSetDiag.Options | Optional attributes for MatrixSetDiag |
MatrixSolveLs <T extends TType > | Solves one or more linear least-squares problems. |
MatrixSolveLs.Options | Optional attributes for MatrixSolveLs |
Max <T extends TType > | Computes the maximum of elements across dimensions of a tensor. |
Max.Options | Optional attributes for Max |
Maximum <T extends TNumber > | Returns the max of x and y (ie |
MaxIntraOpParallelismDataset | Creates a dataset that overrides the maximum intra-op parallelism. |
MaxIntraOpParallelismDataset | Creates a dataset that overrides the maximum intra-op parallelism. |
MaxNorm | Constrains the weights incident to each hidden unit to have a norm less than or equal to a desired value. |
MaxPool <T extends TType > | Performs max pooling on the input. |
MaxPool.Options | Optional attributes for MaxPool |
MaxPool3d <T extends TNumber > | Performs 3D max pooling on the input. |
MaxPool3d.Options | Optional attributes for MaxPool3d |
MaxPool3dGrad <U extends TNumber > | Computes gradients of 3D max pooling function. |
MaxPool3dGrad.Options | Optional attributes for MaxPool3dGrad |
MaxPool3dGradGrad <T extends TNumber > | Computes second-order gradients of the maxpooling function. |
MaxPool3dGradGrad.Options | Optional attributes for MaxPool3dGradGrad |
MaxPoolGrad <T extends TNumber > | Computes gradients of the maxpooling function. |
MaxPoolGrad.Options | Optional attributes for MaxPoolGrad |
MaxPoolGradGrad <T extends TNumber > | Computes second-order gradients of the maxpooling function. |
MaxPoolGradGrad.Options | Optional attributes for MaxPoolGradGrad |
MaxPoolGradGradWithArgmax <T extends TNumber > | Computes second-order gradients of the maxpooling function. |
MaxPoolGradGradWithArgmax.Options | Optional attributes for MaxPoolGradGradWithArgmax |
MaxPoolGradWithArgmax <T extends TNumber > | Computes gradients of the maxpooling function. |
MaxPoolGradWithArgmax.Options | Optional attributes for MaxPoolGradWithArgmax |
MaxPoolWithArgmax <T extends TNumber , U extends TNumber > | Performs max pooling on the input and outputs both max values and indices. |
MaxPoolWithArgmax.Options | Optional attributes for MaxPoolWithArgmax |
Mean <T extends TNumber > | A metric that that implements a weighted mean WEIGHTED_MEAN |
Mean <T extends TType > | Computes the mean of elements across dimensions of a tensor. |
Mean.Options | Optional attributes for Mean |
MeanAbsoluteError | Computes the mean of absolute difference between labels and predictions. |
MeanAbsoluteError <T extends TNumber > | A metric that computes the mean of absolute difference between labels and predictions. |
MeanAbsolutePercentageError | Computes the mean absolute percentage error between labels and predictions. |
MeanAbsolutePercentageError <T extends TNumber > | A metric that computes the mean of absolute difference between labels and predictions. |
MeanMetricWrapper <T extends TNumber > | A class that bridges a stateless loss function with the Mean metric using a reduction of WEIGHTED_MEAN . |
MeanSquaredError | Computes the mean of squares of errors between labels and predictions. |
MeanSquaredError <T extends TNumber > | A metric that computes the mean of absolute difference between labels and predictions. |
MeanSquaredLogarithmicError | Computes the mean squared logarithmic errors between labels and predictions. |
MeanSquaredLogarithmicError <T extends TNumber > | A metric that computes the mean of absolute difference between labels and predictions. |
MemAllocatorStats | Some of the data from AllocatorStatsProtobuf type tensorflow.MemAllocatorStats |
MemAllocatorStats.Builder | Some of the data from AllocatorStatsProtobuf type tensorflow.MemAllocatorStats |
MemAllocatorStatsOrBuilder | |
MemChunk | Protobuf type tensorflow.MemChunk |
MemChunk.Builder | Protobuf type tensorflow.MemChunk |
MemChunkOrBuilder | |
MemmappedFileSystemDirectory | A directory of regions in a memmapped file. |
MemmappedFileSystemDirectory.Builder | A directory of regions in a memmapped file. |
MemmappedFileSystemDirectoryElement | A message that describes one region of memmapped file. |
MemmappedFileSystemDirectoryElement.Builder | A message that describes one region of memmapped file. |
MemmappedFileSystemDirectoryElementOrBuilder | |
MemmappedFileSystemDirectoryOrBuilder | |
MemmappedFileSystemProtos | |
MemoryDump | Protobuf type tensorflow.MemoryDump |
MemoryDump.Builder | Protobuf type tensorflow.MemoryDump |
MemoryDumpOrBuilder | |
MemoryInfo | Protobuf type tensorflow.MemoryInfo |
MemoryInfo.Builder | Protobuf type tensorflow.MemoryInfo |
MemoryInfoOrBuilder | |
MemoryLogRawAllocation | Protobuf type tensorflow.MemoryLogRawAllocation |
MemoryLogRawAllocation.Builder | Protobuf type tensorflow.MemoryLogRawAllocation |
MemoryLogRawAllocationOrBuilder | |
MemoryLogRawDeallocation | Protobuf type tensorflow.MemoryLogRawDeallocation |
MemoryLogRawDeallocation.Builder | Protobuf type tensorflow.MemoryLogRawDeallocation |
MemoryLogRawDeallocationOrBuilder | |
MemoryLogStep | Protobuf type tensorflow.MemoryLogStep |
MemoryLogStep.Builder | Protobuf type tensorflow.MemoryLogStep |
MemoryLogStepOrBuilder | |
MemoryLogTensorAllocation | Protobuf type tensorflow.MemoryLogTensorAllocation |
MemoryLogTensorAllocation.Builder | Protobuf type tensorflow.MemoryLogTensorAllocation |
MemoryLogTensorAllocationOrBuilder | |
MemoryLogTensorDeallocation | Protobuf type tensorflow.MemoryLogTensorDeallocation |
MemoryLogTensorDeallocation.Builder | Protobuf type tensorflow.MemoryLogTensorDeallocation |
MemoryLogTensorDeallocationOrBuilder | |
MemoryLogTensorOutput | Protobuf type tensorflow.MemoryLogTensorOutput |
MemoryLogTensorOutput.Builder | Protobuf type tensorflow.MemoryLogTensorOutput |
MemoryLogTensorOutputOrBuilder | |
MemoryStats | For memory tracking. |
MemoryStats.Builder | For memory tracking. |
MemoryStatsOrBuilder | |
Merge <T extends TType > | Forwards the value of an available tensor from `inputs` to `output`. |
MergeSummary | Merges summaries. |
MergeV2Checkpoints | V2 format specific: merges the metadata files of sharded checkpoints. |
MergeV2Checkpoints.Options | Optional attributes for MergeV2Checkpoints |
MetaGraphDef | NOTE: This protocol buffer is evolving, and will go through revisions in the coming months. |
MetaGraphDef.Builder | NOTE: This protocol buffer is evolving, and will go through revisions in the coming months. |
MetaGraphDef.MetaInfoDef | Meta information regarding the graph to be exported. |
MetaGraphDef.MetaInfoDef.Builder | Meta information regarding the graph to be exported. |
MetaGraphDef.MetaInfoDefOrBuilder | |
MetaGraphDefOrBuilder | |
MetaGraphProtos | |
Metric <T extends TNumber > | Base class for Metrics |
MetricEntry | Protobuf type tensorflow.MetricEntry |
MetricEntry.Builder | Protobuf type tensorflow.MetricEntry |
MetricEntryOrBuilder | |
MetricReduction | Defines the different types of metric reductions |
मेट्रिक्स | Helper class with built-in metrics functions. |
MetricsHelper | These are helper methods for Metrics and will be module private when Java modularity is applied to TensorFlow Java. |
Mfcc | Transforms a spectrogram into a form that's useful for speech recognition. |
Mfcc.Options | Optional attributes for Mfcc |
Min <T extends TType > | Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor. |
Min.Options | Optional attributes for Min |
Minimum <T extends TNumber > | Returns the min of x and y (ie |
MinMaxNorm | Constrains the weights to have the norm between a lower bound and an upper bound. |
MirrorPad <T extends TType > | Pads a tensor with mirrored values. |
MirrorPadGrad <T extends TType > | Gradient op for `MirrorPad` op. |
MiscDataBufferFactory | Factory of miscellaneous data buffers |
MlirPassthroughOp | Wraps an arbitrary MLIR computation expressed as a module with a main() function. |
Mod <T extends TNumber > | Returns element-wise remainder of division. |
ModelDataset | Identity transformation that models performance. |
ModelDataset.Options | Optional attributes for ModelDataset |
गति | Stochastic gradient descent plus momentum, either nesterov or traditional. |
Mul <T extends TType > | Returns x * y element-wise. |
MulNoNan <T extends TType > | Returns x * y element-wise. |
MultiDeviceIterator | Creates a MultiDeviceIterator resource. |
MultiDeviceIteratorFromStringHandle | Generates a MultiDeviceIterator resource from its provided string handle. |
MultiDeviceIteratorFromStringHandle.Options | Optional attributes for MultiDeviceIteratorFromStringHandle |
MultiDeviceIteratorGetNextFromShard | Gets next element for the provided shard number. |
MultiDeviceIteratorInit | Initializes the multi device iterator with the given dataset. |
MultiDeviceIteratorToStringHandle | Produces a string handle for the given MultiDeviceIterator. |
Multinomial <U extends TNumber > | Draws samples from a multinomial distribution. |
Multinomial.Options | Optional attributes for Multinomial |
MutableDenseHashTable | Creates an empty hash table that uses tensors as the backing store. |
MutableDenseHashTable.Options | Optional attributes for MutableDenseHashTable |
MutableHashTable | Creates an empty hash table. |
MutableHashTable.Options | Optional attributes for MutableHashTable |
MutableHashTableOfTensors | Creates an empty hash table. |
MutableHashTableOfTensors.Options | Optional attributes for MutableHashTableOfTensors |
म्युटेक्स | Creates a Mutex resource that can be locked by `MutexLock`. |
Mutex.Options | Optional attributes for Mutex |
MutexLock | Locks a mutex resource. |
एन
नादाम | Nadam Optimizer that implements the NAdam algorithm. |
NameAttrList | A list of attr names and their values. |
NameAttrList.Builder | A list of attr names and their values. |
NameAttrListOrBuilder | |
NamedDevice | Protobuf type tensorflow.NamedDevice |
NamedDevice.Builder | Protobuf type tensorflow.NamedDevice |
NamedDeviceOrBuilder | |
NamedTensorProto | A pair of tensor name and tensor values. |
NamedTensorProto.Builder | A pair of tensor name and tensor values. |
NamedTensorProtoOrBuilder | |
NamedTensorProtos | |
NamedTupleValue | Represents Python's namedtuple. |
NamedTupleValue.Builder | Represents Python's namedtuple. |
NamedTupleValueOrBuilder | |
NcclAllReduce <T extends TNumber > | Outputs a tensor containing the reduction across all input tensors. |
NcclAllReduce <T extends TNumber > | Outputs a tensor containing the reduction across all input tensors. |
NcclBroadcast <T extends TNumber > | Sends `input` to all devices that are connected to the output. |
NcclBroadcast <T extends TNumber > | Sends `input` to all devices that are connected to the output. |
NcclReduce <T extends TNumber > | Reduces `input` from `num_devices` using `reduction` to a single device. |
NcclReduce <T extends TNumber > | Reduces `input` from `num_devices` using `reduction` to a single device. |
NdArray <T> | A data structure of N-dimensions. |
NdArrays | Utility class for instantiating NdArray objects. |
NdArraySequence <T extends NdArray <?>> | A sequence of elements of an N-dimensional array. |
Ndtri <T extends TNumber > | |
NearestNeighbors | Selects the k nearest centers for each point. |
Neg <T extends TType > | Computes numerical negative value element-wise. |
NegTrain | Training via negative sampling. |
NextAfter <T extends TNumber > | Returns the next representable value of `x1` in the direction of `x2`, element-wise. |
NextIteration <T extends TType > | Makes its input available to the next iteration. |
NioDataBufferFactory | Factory of JDK NIO-based data buffers |
NodeDef | Protobuf type tensorflow.NodeDef |
NodeDef.Builder | Protobuf type tensorflow.NodeDef |
NodeDef.ExperimentalDebugInfo | Protobuf type tensorflow.NodeDef.ExperimentalDebugInfo |
NodeDef.ExperimentalDebugInfo.Builder | Protobuf type tensorflow.NodeDef.ExperimentalDebugInfo |
NodeDef.ExperimentalDebugInfoOrBuilder | |
NodeDefOrBuilder | |
NodeExecStats | Time/size stats recorded for a single execution of a graph node. |
NodeExecStats.Builder | Time/size stats recorded for a single execution of a graph node. |
NodeExecStatsOrBuilder | |
NodeOutput | Output sizes recorded for a single execution of a graph node. |
NodeOutput.Builder | Output sizes recorded for a single execution of a graph node. |
NodeOutputOrBuilder | |
NodeProto | |
NonDeterministicInts <U extends TType > | Non-deterministically generates some integers. |
NoneValue | Represents None. |
NoneValue.Builder | Represents None. |
NoneValueOrBuilder | |
NonMaxSuppression <T extends TNumber > | Greedily selects a subset of bounding boxes in descending order of score, pruning away boxes that have high intersection-over-union (IOU) overlap with previously selected boxes. |
NonMaxSuppression.Options | Optional attributes for NonMaxSuppression |
NonMaxSuppressionWithOverlaps | Greedily selects a subset of bounding boxes in descending order of score, pruning away boxes that have high overlaps with previously selected boxes. |
NonNeg | Constrains the weights to be non-negative. |
NonSerializableDataset | |
NonSerializableDataset | |
NoOp | करते कुछ नहीं हैं। |
NotBroadcastableException | Exception that indicates that static shapes are not able to broadcast among each other during arithmetic operations. |
सम नही | Returns the truth value of (x != y) element-wise. |
NotEqual.Options | Optional attributes for NotEqual |
NthElement <T extends TNumber > | Finds values of the `n`-th order statistic for the last dimension. |
NthElement.Options | Optional attributes for NthElement |
हे
OneHot <U extends TType > | Returns a one-hot tensor. |
OneHot.Options | Optional attributes for OneHot |
Ones <T extends TType > | Initializer that generates tensors initialized to 1. |
Ones <T extends TType > | An operator creating a constant initialized with ones of the shape given by `dims`. |
OnesLike <T extends TType > | Returns a tensor of ones with the same shape and type as x. |
सेशन | A logical unit of computation. |
OpDef | Defines an operation. |
OpDef.ArgDef | For describing inputs and outputs. |
OpDef.ArgDef.Builder | For describing inputs and outputs. |
OpDef.ArgDefOrBuilder | |
OpDef.AttrDef | Description of the graph-construction-time configuration of this Op. |
OpDef.AttrDef.Builder | Description of the graph-construction-time configuration of this Op. |
OpDef.AttrDefOrBuilder | |
OpDef.Builder | Defines an operation. |
OpDefOrBuilder | |
OpDefProtos | |
OpDeprecation | Information about version-dependent deprecation of an opProtobuf type tensorflow.OpDeprecation |
OpDeprecation.Builder | Information about version-dependent deprecation of an opProtobuf type tensorflow.OpDeprecation |
OpDeprecationOrBuilder | |
Operand <T extends TType > | Interface implemented by operands of a TensorFlow operation. |
ऑपरेंड | Utilities for manipulating operand related types and lists. |
संचालन | Performs computation on Tensors. |
OperationBuilder | A builder for Operation s. |
संचालिका | Annotation used by classes to make TensorFlow operations conveniently accessible via org.tensorflow.op.Ops or one of its groups. |
OpList | A collection of OpDefsProtobuf type tensorflow.OpList |
OpList.Builder | A collection of OpDefsProtobuf type tensorflow.OpList |
OpListOrBuilder | |
OptimizeDataset | Creates a dataset by applying optimizations to `input_dataset`. |
OptimizeDataset.Options | Optional attributes for OptimizeDataset |
OptimizeDatasetV2 | Creates a dataset by applying related optimizations to `input_dataset`. |
OptimizeDatasetV2.Options | Optional attributes for OptimizeDatasetV2 |
अनुकूलक | Base class for gradient optimizers. |
Optimizer.GradAndVar <T extends TType > | A class that holds a paired gradient and variable. |
Optimizer.Options | Optional attributes for Optimizer |
OptimizerOptions | Options passed to the graph optimizerProtobuf type tensorflow.OptimizerOptions |
OptimizerOptions.Builder | Options passed to the graph optimizerProtobuf type tensorflow.OptimizerOptions |
OptimizerOptions.GlobalJitLevel | Control the use of the compiler/jit. |
OptimizerOptions.Level | Optimization levelProtobuf enum tensorflow.OptimizerOptions.Level |
OptimizerOptionsOrBuilder | |
अनुकूलक | Enumerator used to create a new Optimizer with default parameters. |
OptionalFromValue | Constructs an Optional variant from a tuple of tensors. |
OptionalGetValue | Returns the value stored in an Optional variant or raises an error if none exists. |
OptionalHasValue | Returns true if and only if the given Optional variant has a value. |
OptionalNone | Creates an Optional variant with no value. |
OrderedMapClear | Op removes all elements in the underlying container. |
OrderedMapClear.Options | Optional attributes for OrderedMapClear |
OrderedMapIncompleteSize | Op returns the number of incomplete elements in the underlying container. |
OrderedMapIncompleteSize.Options | Optional attributes for OrderedMapIncompleteSize |
OrderedMapPeek | Op peeks at the values at the specified key. |
OrderedMapPeek.Options | Optional attributes for OrderedMapPeek |
OrderedMapSize | Op returns the number of elements in the underlying container. |
OrderedMapSize.Options | Optional attributes for OrderedMapSize |
OrderedMapStage | Stage (key, values) in the underlying container which behaves like a ordered associative container. |
OrderedMapStage.Options | Optional attributes for OrderedMapStage |
OrderedMapUnstage | Op removes and returns the values associated with the key from the underlying container. |
OrderedMapUnstage.Options | Optional attributes for OrderedMapUnstage |
OrderedMapUnstageNoKey | Op removes and returns the (key, value) element with the smallest key from the underlying container. |
OrderedMapUnstageNoKey.Options | Optional attributes for OrderedMapUnstageNoKey |
OrdinalSelector | A TPU core selector Op. |
Orthogonal <T extends TFloating > | Initializer that generates an orthogonal matrix. |
OutfeedDequeue <T extends TType > | Retrieves a single tensor from the computation outfeed. |
OutfeedDequeue.Options | Optional attributes for OutfeedDequeue |
OutfeedDequeueTuple | Retrieve multiple values from the computation outfeed. |
OutfeedDequeueTuple.Options | Optional attributes for OutfeedDequeueTuple |
OutfeedDequeueTupleV2 | Retrieve multiple values from the computation outfeed. |
OutfeedDequeueV2 <T extends TType > | Retrieves a single tensor from the computation outfeed. |
OutfeedEnqueue | Enqueue a Tensor on the computation outfeed. |
OutfeedEnqueueTuple | Enqueue multiple Tensor values on the computation outfeed. |
Output <T extends TType > | A symbolic handle to a tensor produced by an Operation . |
पी
Pad <T extends TType > | Pads a tensor. |
Pad <T extends TType > | Wraps the XLA Pad operator, documented at https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#pad . |
PaddedBatchDataset | Creates a dataset that batches and pads `batch_size` elements from the input. |
PaddedBatchDataset.Options | Optional attributes for PaddedBatchDataset |
PaddingFifoQueue | A queue that produces elements in first-in first-out order. |
PaddingFifoQueue.Options | Optional attributes for PaddingFifoQueue |
PairValue | Represents a (key, value) pair. |
PairValue.Builder | Represents a (key, value) pair. |
PairValueOrBuilder | |
ParallelConcat <T extends TType > | Concatenates a list of `N` tensors along the first dimension. |
ParallelDynamicStitch <T extends TType > | Interleave the values from the `data` tensors into a single tensor. |
ParameterizedTruncatedNormal <U extends TNumber > | Outputs random values from a normal distribution. |
ParameterizedTruncatedNormal.Options | Optional attributes for ParameterizedTruncatedNormal |
ParseExample | Transforms a vector of tf.Example protos (as strings) into typed tensors. |
ParseExampleDataset | Transforms `input_dataset` containing `Example` protos as vectors of DT_STRING into a dataset of `Tensor` or `SparseTensor` objects representing the parsed features. |
ParseExampleDataset.Options | Optional attributes for ParseExampleDataset |
ParseSequenceExample | Transforms a vector of tf.io.SequenceExample protos (as strings) into typed tensors. |
ParseSequenceExample.Options | Optional attributes for ParseSequenceExample |
ParseSingleExample | Transforms a tf.Example proto (as a string) into typed tensors. |
ParseSingleSequenceExample | Transforms a scalar brain.SequenceExample proto (as strings) into typed tensors. |
ParseSingleSequenceExample.Options | Optional attributes for ParseSingleSequenceExample |
ParseTensor <T extends TType > | Transforms a serialized tensorflow.TensorProto proto into a Tensor. |
PartitionedInput <T extends TType > | An op that groups a list of partitioned inputs together. |
PartitionedInput.Options | Optional attributes for PartitionedInput |
PartitionedOutput <T extends TType > | An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation. |
PartitionedOutput.Options | Optional attributes for PartitionedOutput |
Placeholder <T extends TType > | A placeholder op for a value that will be fed into the computation. |
Placeholder.Options | Optional attributes for Placeholder |
PlaceholderWithDefault <T extends TType > | A placeholder op that passes through `input` when its output is not fed. |
PlatformInfo | Protobuf type tensorflow.PlatformInfo |
PlatformInfo.Builder | Protobuf type tensorflow.PlatformInfo |
PlatformInfoOrBuilder | |
प्वासों | Computes the Poisson loss between labels and predictions. |
Poisson <T extends TNumber > | A metric that computes the poisson loss metric between labels and predictions. |
Polygamma <T extends TNumber > | Compute the polygamma function \\(\psi^{(n)}(x)\\). |
PopulationCount | Computes element-wise population count (aka |
PositionIterator | |
Pow <T extends TType > | Computes the power of one value to another. |
PrefetchDataset | Creates a dataset that asynchronously prefetches elements from `input_dataset`. |
PrefetchDataset.Options | Optional attributes for PrefetchDataset |
Prelinearize | An op which linearizes one Tensor value to an opaque variant tensor. |
Prelinearize.Options | Optional attributes for Prelinearize |
PrelinearizeTuple | An op which linearizes multiple Tensor values to an opaque variant tensor. |
PrelinearizeTuple.Options | Optional attributes for PrelinearizeTuple |
PreventGradient <T extends TType > | An identity op that triggers an error if a gradient is requested. |
PreventGradient.Options | Optional attributes for PreventGradient |
छाप | Prints a string scalar. |
Print.Options | Optional attributes for Print |
प्राथमिकता कतार | A queue that produces elements sorted by the first component value. |
PriorityQueue.Options | Optional attributes for PriorityQueue |
PrivateThreadPoolDataset | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
PrivateThreadPoolDataset | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
Prod <T extends TType > | Computes the product of elements across dimensions of a tensor. |
Prod.Options | Optional attributes for Prod |
ProfileOptions | Next ID: 11Protobuf type tensorflow.ProfileOptions |
ProfileOptions.Builder | Next ID: 11Protobuf type tensorflow.ProfileOptions |
ProfileOptions.DeviceType | Protobuf enum tensorflow.ProfileOptions.DeviceType |
ProfileOptionsOrBuilder | |
ProfilerOptionsProtos |
क्यू
Qr <T extends TType > | Computes the QR decompositions of one or more matrices. |
Qr.Options | Optional attributes for Qr |
Quantize <T extends TType > | Quantize the 'input' tensor of type float to 'output' tensor of type 'T'. |
Quantize.Options | Optional attributes for Quantize |
QuantizeAndDequantize <T extends TNumber > | Quantizes then dequantizes a tensor. |
QuantizeAndDequantize.Options | Optional attributes for QuantizeAndDequantize |
QuantizeAndDequantizeV3 <T extends TNumber > | Quantizes then dequantizes a tensor. |
QuantizeAndDequantizeV3.Options | Optional attributes for QuantizeAndDequantizeV3 |
QuantizeAndDequantizeV4 <T extends TNumber > | Returns the gradient of `quantization.QuantizeAndDequantizeV4`. |
QuantizeAndDequantizeV4.Options | Optional attributes for QuantizeAndDequantizeV4 |
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T extends TNumber > | Returns the gradient of `QuantizeAndDequantizeV4`. |
QuantizeAndDequantizeV4Grad.Options | Optional attributes for QuantizeAndDequantizeV4Grad |
QuantizedAdd <V extends TType > | Returns x + y element-wise, working on quantized buffers. |
QuantizedAvgPool <T extends TType > | Produces the average pool of the input tensor for quantized types. |
QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization <U extends TType > | Quantized Batch normalization. |
QuantizedBiasAdd <V extends TType > | Adds Tensor 'bias' to Tensor 'input' for Quantized types. |
QuantizedConcat <T extends TType > | Concatenates quantized tensors along one dimension. |
QuantizedConv2d <V extends TType > | Computes a 2D convolution given quantized 4D input and filter tensors. |
QuantizedConv2d.Options | Optional attributes for QuantizedConv2d |
QuantizedConv2DAndRelu <V extends TType > | |
QuantizedConv2DAndRelu.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DAndRelu |
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V extends TType > | |
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DAndReluAndRequantize |
QuantizedConv2DAndRequantize <V extends TType > | |
QuantizedConv2DAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DAndRequantize |
QuantizedConv2DPerChannel <V extends TType > | Computes QuantizedConv2D per channel. |
QuantizedConv2DPerChannel.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DPerChannel |
QuantizedConv2DWithBias <V extends TType > | |
QuantizedConv2DWithBias.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DWithBias |
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V extends TType > | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasAndRelu |
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W extends TType > | |
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize |
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W extends TType > | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize |
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X extends TType > | |
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V extends TType > | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X extends TType > | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize |
QuantizedDepthwiseConv2D <V extends TType > | Computes quantized depthwise Conv2D. |
QuantizedDepthwiseConv2D.Options | Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2D |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V extends TType > | Computes quantized depthwise Conv2D with Bias. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias.Options | Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2DWithBias |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V extends TType > | Computes quantized depthwise Conv2D with Bias and Relu. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu.Options | Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W extends TType > | Computes quantized depthwise Conv2D with Bias, Relu and Requantize. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize |
QuantizedInstanceNorm <T extends TType > | Quantized Instance normalization. |
QuantizedInstanceNorm.Options | Optional attributes for QuantizedInstanceNorm |
QuantizedMatMul <V extends TType > | Perform a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b`. |
QuantizedMatMul.Options | Optional attributes for QuantizedMatMul |
QuantizedMatMulWithBias <W extends TType > | Performs a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b` with bias add. |
QuantizedMatMulWithBias.Options | Optional attributes for QuantizedMatMulWithBias |
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extends TNumber > | |
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize.Options | Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize |
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V extends TType > | Perform a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b` with bias add and relu fusion. |
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options | Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndRelu |
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W extends TType > | Perform a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b` with bias add and relu and requantize fusion. |
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize |
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W extends TType > | |
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize |
QuantizedMaxPool <T extends TType > | Produces the max pool of the input tensor for quantized types. |
QuantizedMul <V extends TType > | Returns x * y element-wise, working on quantized buffers. |
QuantizeDownAndShrinkRange <U extends TType > | Convert the quantized 'input' tensor into a lower-precision 'output', using the actual distribution of the values to maximize the usage of the lower bit depth and adjusting the output min and max ranges accordingly. |
QuantizedRelu <U extends TType > | Computes Quantized Rectified Linear: `max(features, 0)` |
QuantizedRelu6 <U extends TType > | Computes Quantized Rectified Linear 6: `min(max(features, 0), 6)` |
QuantizedReluX <U extends TType > | Computes Quantized Rectified Linear X: `min(max(features, 0), max_value)` |
QuantizedReshape <T extends TType > | Reshapes a quantized tensor as per the Reshape op. |
QuantizedResizeBilinear <T extends TType > | Resize quantized `images` to `size` using quantized bilinear interpolation. |
QuantizedResizeBilinear.Options | Optional attributes for QuantizedResizeBilinear |
QueueClose | Closes the given queue. |
QueueClose.Options | Optional attributes for QueueClose |
QueueDequeue | Dequeues a tuple of one or more tensors from the given queue. |
QueueDequeue.Options | Optional attributes for QueueDequeue |
QueueDequeueMany | Dequeues `n` tuples of one or more tensors from the given queue. |
QueueDequeueMany.Options | Optional attributes for QueueDequeueMany |
QueueDequeueUpTo | Dequeues `n` tuples of one or more tensors from the given queue. |
QueueDequeueUpTo.Options | Optional attributes for QueueDequeueUpTo |
QueueEnqueue | Enqueues a tuple of one or more tensors in the given queue. |
QueueEnqueue.Options | Optional attributes for QueueEnqueue |
QueueEnqueueMany | Enqueues zero or more tuples of one or more tensors in the given queue. |
QueueEnqueueMany.Options | Optional attributes for QueueEnqueueMany |
QueueIsClosed | Returns true if queue is closed. |
QueueRunnerDef | Protocol buffer representing a QueueRunner. |
QueueRunnerDef.Builder | Protocol buffer representing a QueueRunner. |
QueueRunnerDefOrBuilder | |
QueueRunnerProtos | |
QueueSize | Computes the number of elements in the given queue. |
आर
RaggedBincount <U extends TNumber > | Counts the number of occurrences of each value in an integer array. |
RaggedBincount.Options | Optional attributes for RaggedBincount |
RaggedCountSparseOutput <U extends TNumber > | Performs sparse-output bin counting for a ragged tensor input. |
RaggedCountSparseOutput.Options | Optional attributes for RaggedCountSparseOutput |
RaggedCross <T extends TType , U extends TNumber > | Generates a feature cross from a list of tensors, and returns it as a RaggedTensor. |
RaggedGather <T extends TNumber , U extends TType > | Gather ragged slices from `params` axis `0` according to `indices`. |
RaggedRange <U extends TNumber , T extends TNumber > | Returns a `RaggedTensor` containing the specified sequences of numbers. |
RaggedTensorFromVariant <U extends TNumber , T extends TType > | Decodes a `variant` Tensor into a `RaggedTensor`. |
RaggedTensorToSparse <U extends TType > | Converts a `RaggedTensor` into a `SparseTensor` with the same values. |
RaggedTensorToTensor <U extends TType > | Create a dense tensor from a ragged tensor, possibly altering its shape. |
RaggedTensorToVariant | Encodes a `RaggedTensor` into a `variant` Tensor. |
RaggedTensorToVariantGradient <U extends TType > | Helper used to compute the gradient for `RaggedTensorToVariant`. |
RandomCrop <T extends TNumber > | Randomly crop `image`. |
RandomCrop.Options | Optional attributes for RandomCrop |
RandomDataset | Creates a Dataset that returns pseudorandom numbers. |
RandomDataset | Creates a Dataset that returns pseudorandom numbers. |
RandomGamma <U extends TNumber > | Outputs random values from the Gamma distribution(s) described by alpha. |
RandomGamma.Options | Optional attributes for RandomGamma |
RandomGammaGrad <T extends TNumber > | Computes the derivative of a Gamma random sample wrt |
RandomNormal <T extends TFloating > | Initializer that generates tensors with a normal distribution. |
RandomPoisson <V extends TNumber > | Outputs random values from the Poisson distribution(s) described by rate. |
RandomPoisson.Options | Optional attributes for RandomPoisson |
RandomShuffle <T extends TType > | Randomly shuffles a tensor along its first dimension. |
RandomShuffle.Options | Optional attributes for RandomShuffle |
RandomShuffleQueue | A queue that randomizes the order of elements. |
RandomShuffleQueue.Options | Optional attributes for RandomShuffleQueue |
RandomStandardNormal <U extends TNumber > | Outputs random values from a normal distribution. |
RandomStandardNormal.Options | Optional attributes for RandomStandardNormal |
RandomUniform <T extends TNumber > | Initializer that generates tensors with a uniform distribution. |
RandomUniform <U extends TNumber > | Outputs random values from a uniform distribution. |
RandomUniform.Options | Optional attributes for RandomUniform |
RandomUniformInt <U extends TNumber > | Outputs random integers from a uniform distribution. |
RandomUniformInt.Options | Optional attributes for RandomUniformInt |
Range <T extends TNumber > | Creates a sequence of numbers. |
RangeDataset | Creates a dataset with a range of values. |
पद | Returns the rank of a tensor. |
RawDataBufferFactory | Factory of raw data buffers |
RawOp | A base class for Op implementations that are backed by a single Operation . |
RawTensor | A tensor which memory has not been mapped to a data space directly accessible from the JVM. |
ReaderBaseProtos | |
ReaderBaseState | For serializing and restoring the state of ReaderBase, see reader_base.h for details. |
ReaderBaseState.Builder | For serializing and restoring the state of ReaderBase, see reader_base.h for details. |
ReaderBaseStateOrBuilder | |
ReaderNumRecordsProduced | Returns the number of records this Reader has produced. |
ReaderNumWorkUnitsCompleted | Returns the number of work units this Reader has finished processing. |
ReaderRead | Returns the next record (key, value pair) produced by a Reader. |
ReaderReadUpTo | Returns up to `num_records` (key, value) pairs produced by a Reader. |
ReaderReset | Restore a Reader to its initial clean state. |
ReaderRestoreState | Restore a reader to a previously saved state. |
ReaderSerializeState | Produce a string tensor that encodes the state of a Reader. |
ReadFile | Reads and outputs the entire contents of the input filename. |
ReadVariableOp <T extends TType > | Reads the value of a variable. |
Real <U extends TNumber > | Returns the real part of a complex number. |
RealDiv <T extends TType > | Returns x / y element-wise for real types. |
RebatchDataset | Creates a dataset that changes the batch size. |
RebatchDataset | Creates a dataset that changes the batch size. |
RebatchDataset.Options | Optional attributes for RebatchDataset |
RebatchDataset.Options | Optional attributes for RebatchDataset |
RebatchDatasetV2 | Creates a dataset that changes the batch size. |
Reciprocal <T extends TType > | Computes the reciprocal of x element-wise. |
ReciprocalGrad <T extends TType > | Computes the gradient for the inverse of `x` wrt its input. |
RecordInput | Emits randomized records. |
RecordInput.Options | Optional attributes for RecordInput |
Recv <T extends TType > | Receives the named tensor from send_device on recv_device. |
Recv <T extends TType > | Receives the named tensor from another XLA computation. |
Recv.Options | Optional attributes for Recv |
RecvTPUEmbeddingActivations | An op that receives embedding activations on the TPU. |
Reduce <T extends TNumber > | Encapsulates metrics that perform a reduce operation on the metric values. |
Reduce <T extends TNumber > | Mutually reduces multiple tensors of identical type and shape. |
Reduce.Options | Optional attributes for Reduce |
ReduceAll | Computes the "logical and" of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceAll.Options | Optional attributes for ReduceAll |
ReduceAny | Computes the "logical or" of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceAny.Options | Optional attributes for ReduceAny |
ReduceJoin | Joins a string Tensor across the given dimensions. |
ReduceJoin.Options | Optional attributes for ReduceJoin |
ReduceMax <T extends TType > | Computes the maximum of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceMax.Options | Optional attributes for ReduceMax |
ReduceMin <T extends TType > | Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceMin.Options | Optional attributes for ReduceMin |
ReduceProd <T extends TType > | Computes the product of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceProd.Options | Optional attributes for ReduceProd |
ReduceSum <T extends TType > | Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceSum.Options | Optional attributes for ReduceSum |
ReduceV2 <T extends TNumber > | Mutually reduces multiple tensors of identical type and shape. |
ReduceV2.Options | Optional attributes for ReduceV2 |
कमी | Type of Loss Reduction |
RefEnter <T extends TType > | Creates or finds a child frame, and makes `data` available to the child frame. |
RefEnter.Options | Optional attributes for RefEnter |
RefExit <T extends TType > | Exits the current frame to its parent frame. |
RefIdentity <T extends TType > | Return the same ref tensor as the input ref tensor. |
RefMerge <T extends TType > | Forwards the value of an available tensor from `inputs` to `output`. |
RefNextIteration <T extends TType > | Makes its input available to the next iteration. |
RefSelect <T extends TType > | Forwards the `index`th element of `inputs` to `output`. |
RefSwitch <T extends TType > | Forwards the ref tensor `data` to the output port determined by `pred`. |
RegexFullMatch | Check if the input matches the regex pattern. |
RegexReplace | Replaces matches of the `pattern` regular expression in `input` with the replacement string provided in `rewrite`. |
RegexReplace.Options | Optional attributes for RegexReplace |
RegisterDataset | Registers a dataset with the tf.data service. |
RelativeDimensionalSpace | |
Relu <T extends TType > | Computes rectified linear: `max(features, 0)`. |
ReLU <T extends TNumber > | Rectified Linear Unit(ReLU) activation. |
Relu6 <T extends TNumber > | Computes rectified linear 6: `min(max(features, 0), 6)`. |
Relu6Grad <T extends TNumber > | Computes rectified linear 6 gradients for a Relu6 operation. |
ReluGrad <T extends TNumber > | Computes rectified linear gradients for a Relu operation. |
RemoteFusedGraphExecute | Execute a sub graph on a remote processor. |
RemoteFusedGraphExecuteInfo | Protocol buffer representing a handle to a tensorflow resource. |
RemoteFusedGraphExecuteInfo.Builder | Protocol buffer representing a handle to a tensorflow resource. |
RemoteFusedGraphExecuteInfo.TensorShapeTypeProto | Protobuf type tensorflow.RemoteFusedGraphExecuteInfo.TensorShapeTypeProto |
RemoteFusedGraphExecuteInfo.TensorShapeTypeProto.Builder | Protobuf type tensorflow.RemoteFusedGraphExecuteInfo.TensorShapeTypeProto |
RemoteFusedGraphExecuteInfo.TensorShapeTypeProtoOrBuilder | |
RemoteFusedGraphExecuteInfoOrBuilder | |
RemoteFusedGraphExecuteInfoProto | |
RemoteProfilerSessionManagerOptions | Options for remote profiler session manager. |
RemoteProfilerSessionManagerOptions.Builder | Options for remote profiler session manager. |
RemoteProfilerSessionManagerOptionsOrBuilder | |
RemoteTensorHandle | Protobuf type tensorflow.eager.RemoteTensorHandle |
RemoteTensorHandle.Builder | Protobuf type tensorflow.eager.RemoteTensorHandle |
RemoteTensorHandleOrBuilder | |
RemoteTensorHandleProtos | |
RepeatDataset | Creates a dataset that emits the outputs of `input_dataset` `count` times. |
ReplicaId | Replica ID. |
ReplicatedInput <T extends TType > | Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation. |
ReplicatedInput.Options | Optional attributes for ReplicatedInput |
ReplicatedOutput <T extends TType > | Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation. |
ReplicateMetadata | Metadata indicating how the TPU computation should be replicated. |
ReplicateMetadata.Options | Optional attributes for ReplicateMetadata |
RequantizationRange | Computes a range that covers the actual values present in a quantized tensor. |
RequantizationRangePerChannel | Computes requantization range per channel. |
Requantize <U extends TType > | Converts the quantized `input` tensor into a lower-precision `output`. |
RequantizePerChannel <U extends TType > | Requantizes input with min and max values known per channel. |
RequestedExitCode | Protobuf type tensorflow.RequestedExitCode |
RequestedExitCode.Builder | Protobuf type tensorflow.RequestedExitCode |
RequestedExitCodeOrBuilder | |
Reshape <T extends TType > | Reshapes a tensor. |
ResizeArea | Resize `images` to `size` using area interpolation. |
ResizeArea.Options | Optional attributes for ResizeArea |
ResizeBicubic | Resize `images` to `size` using bicubic interpolation. |
ResizeBicubic.Options | Optional attributes for ResizeBicubic |
ResizeBicubicGrad <T extends TNumber > | Computes the gradient of bicubic interpolation. |
ResizeBicubicGrad.Options | Optional attributes for ResizeBicubicGrad |
ResizeBilinear | Resize `images` to `size` using bilinear interpolation. |
ResizeBilinear.Options | Optional attributes for ResizeBilinear |
ResizeBilinearGrad <T extends TNumber > | Computes the gradient of bilinear interpolation. |
ResizeBilinearGrad.Options | Optional attributes for ResizeBilinearGrad |
ResizeNearestNeighbor <T extends TNumber > | Resize `images` to `size` using nearest neighbor interpolation. |
ResizeNearestNeighbor.Options | Optional attributes for ResizeNearestNeighbor |
ResizeNearestNeighborGrad <T extends TNumber > | Computes the gradient of nearest neighbor interpolation. |
ResizeNearestNeighborGrad.Options | Optional attributes for ResizeNearestNeighborGrad |
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 extends TType > | Extracts the average gradient in the given ConditionalAccumulator. |
ResourceApplyAdadelta | Update '*var' according to the adadelta scheme. |
ResourceApplyAdadelta.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdadelta |
ResourceApplyAdagrad | Update '*var' according to the adagrad scheme. |
ResourceApplyAdagrad.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdagrad |
ResourceApplyAdagradDa | Update '*var' according to the proximal adagrad scheme. |
ResourceApplyAdagradDa.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdagradDa |
ResourceApplyAdam | Update '*var' according to the Adam algorithm. |
ResourceApplyAdam.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdam |
ResourceApplyAdaMax | Update '*var' according to the AdaMax algorithm. |
ResourceApplyAdaMax.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdaMax |
ResourceApplyAdamWithAmsgrad | Update '*var' according to the Adam algorithm. |
ResourceApplyAdamWithAmsgrad.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdamWithAmsgrad |
ResourceApplyAddSign | Update '*var' according to the AddSign update. |
ResourceApplyAddSign.Options | Optional attributes for ResourceApplyAddSign |
ResourceApplyCenteredRmsProp | Update '*var' according to the centered RMSProp algorithm. |
ResourceApplyCenteredRmsProp.Options | Optional attributes for ResourceApplyCenteredRmsProp |
ResourceApplyFtrl | Update '*var' according to the Ftrl-proximal scheme. |
ResourceApplyFtrl.Options | Optional attributes for ResourceApplyFtrl |
ResourceApplyGradientDescent | Update '*var' by subtracting 'alpha' * 'delta' from it. |
ResourceApplyGradientDescent.Options | Optional attributes for ResourceApplyGradientDescent |
ResourceApplyKerasMomentum | Update '*var' according to the momentum scheme. |
ResourceApplyKerasMomentum.Options | Optional attributes for ResourceApplyKerasMomentum |
ResourceApplyMomentum | Update '*var' according to the momentum scheme. |
ResourceApplyMomentum.Options | Optional attributes for ResourceApplyMomentum |
ResourceApplyPowerSign | Update '*var' according to the AddSign update. |
ResourceApplyPowerSign.Options | Optional attributes for ResourceApplyPowerSign |
ResourceApplyProximalAdagrad | Update '*var' and '*accum' according to FOBOS with Adagrad learning rate. |
ResourceApplyProximalAdagrad.Options | Optional attributes for ResourceApplyProximalAdagrad |
ResourceApplyProximalGradientDescent | Update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate. |
ResourceApplyProximalGradientDescent.Options | Optional attributes for ResourceApplyProximalGradientDescent |
ResourceApplyRmsProp | Update '*var' according to the RMSProp algorithm. |
ResourceApplyRmsProp.Options | Optional attributes for ResourceApplyRmsProp |
ResourceConditionalAccumulator | A conditional accumulator for aggregating gradients. |
ResourceConditionalAccumulator.Options | Optional attributes for ResourceConditionalAccumulator |
ResourceCountUpTo <T extends TNumber > | Increments variable pointed to by 'resource' until it reaches 'limit'. |
ResourceDtypeAndShape | Protobuf type tensorflow.eager.ResourceDtypeAndShape |
ResourceDtypeAndShape.Builder | Protobuf type tensorflow.eager.ResourceDtypeAndShape |
ResourceDtypeAndShapeOrBuilder | |
ResourceGather <U extends TType > | Gather slices from the variable pointed to by `resource` according to `indices`. |
ResourceGather.Options | Optional attributes for ResourceGather |
ResourceGatherNd <U extends TType > | |
ResourceHandle | |
ResourceHandleProto | Protocol buffer representing a handle to a tensorflow resource. |
ResourceHandleProto.Builder | Protocol buffer representing a handle to a tensorflow resource. |
ResourceHandleProto.DtypeAndShape | Protocol buffer representing a pair of (data type, tensor shape). |
ResourceHandleProto.DtypeAndShape.Builder | Protocol buffer representing a pair of (data type, tensor shape). |
ResourceHandleProto.DtypeAndShapeOrBuilder | |
ResourceHandleProtoOrBuilder | |
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. |
ResourceScatterNdAdd.Options | Optional attributes for ResourceScatterNdAdd |
ResourceScatterNdMax | |
ResourceScatterNdMax.Options | Optional attributes for ResourceScatterNdMax |
ResourceScatterNdMin | |
ResourceScatterNdMin.Options | Optional attributes for ResourceScatterNdMin |
ResourceScatterNdSub | Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. |
ResourceScatterNdSub.Options | Optional attributes for ResourceScatterNdSub |
ResourceScatterNdUpdate | Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. |
ResourceScatterNdUpdate.Options | Optional attributes for ResourceScatterNdUpdate |
ResourceScatterSub | Subtracts sparse updates from the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterUpdate | Assigns sparse updates to the variable referenced by `resource`. |
ResourceSparseApplyAdadelta | var: Should be from a Variable(). |
ResourceSparseApplyAdadelta.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyAdadelta |
ResourceSparseApplyAdagrad | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. |
ResourceSparseApplyAdagrad.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyAdagrad |
ResourceSparseApplyAdagradDa | Update entries in '*var' and '*accum' according to the proximal adagrad scheme. |
ResourceSparseApplyAdagradDa.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyAdagradDa |
ResourceSparseApplyAdagradV2 | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. |
ResourceSparseApplyAdagradV2.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyAdagradV2 |
ResourceSparseApplyCenteredRmsProp | Update '*var' according to the centered RMSProp algorithm. |
ResourceSparseApplyCenteredRmsProp.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyCenteredRmsProp |
ResourceSparseApplyFtrl | Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme. |
ResourceSparseApplyFtrl.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyFtrl |
ResourceSparseApplyKerasMomentum | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme. |
ResourceSparseApplyKerasMomentum.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyKerasMomentum |
ResourceSparseApplyMomentum | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme. |
ResourceSparseApplyMomentum.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyMomentum |
ResourceSparseApplyProximalAdagrad | Sparse update entries in '*var' and '*accum' according to FOBOS algorithm. |
ResourceSparseApplyProximalAdagrad.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyProximalAdagrad |
ResourceSparseApplyProximalGradientDescent | Sparse update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate. |
ResourceSparseApplyProximalGradientDescent.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyProximalGradientDescent |
ResourceSparseApplyRmsProp | Update '*var' according to the RMSProp algorithm. |
ResourceSparseApplyRmsProp.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyRmsProp |
ResourceStridedSliceAssign | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
ResourceStridedSliceAssign.Options | Optional attributes for ResourceStridedSliceAssign |
पुनर्स्थापित करना | Restores tensors from a V2 checkpoint. |
RestoreSlice <T extends TType > | Restores a tensor from checkpoint files. |
RestoreSlice.Options | Optional attributes for RestoreSlice |
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Retrieve Adadelta embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters |
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug | Retrieve Adadelta embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters | Retrieve Adagrad embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug | Retrieve Adagrad embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug |
RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters | Retrieve ADAM embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters |
RetrieveTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug | Retrieve ADAM embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug |
RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Retrieve centered RMSProp embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters |
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters | Retrieve FTRL embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters |
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug | Retrieve FTRL embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug |
RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Retrieve MDL Adagrad Light embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters |
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters | Retrieve Momentum embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters |
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug | Retrieve Momentum embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug |
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Retrieve proximal Adagrad embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters |
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug | Retrieve proximal Adagrad embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug |
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters |
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug | |
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug |
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters | Retrieve RMSProp embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters |
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug | Retrieve RMSProp embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug |
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Retrieve SGD embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters |
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug | Retrieve SGD embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug |
Reverse <T extends TType > | Reverses specific dimensions of a tensor. |
ReverseSequence <T extends TType > | Reverses variable length slices. |
ReverseSequence.Options | Optional attributes for ReverseSequence |
RewriterConfig | Graph rewriting is experimental and subject to change, not covered by any API stability guarantees. |
RewriterConfig.Builder | Graph rewriting is experimental and subject to change, not covered by any API stability guarantees. |
RewriterConfig.CpuLayout | Enum for layout conversion between NCHW and NHWC on CPU. |
RewriterConfig.CustomGraphOptimizer | Message to describe custom graph optimizer and its parametersProtobuf type tensorflow.RewriterConfig.CustomGraphOptimizer |
RewriterConfig.CustomGraphOptimizer.Builder | Message to describe custom graph optimizer and its parametersProtobuf type tensorflow.RewriterConfig.CustomGraphOptimizer |
RewriterConfig.CustomGraphOptimizerOrBuilder | |
RewriterConfig.MemOptType | Protobuf enum tensorflow.RewriterConfig.MemOptType |
RewriterConfig.NumIterationsType | Enum controlling the number of times to run optimizers. |
RewriterConfig.Toggle | Protobuf enum tensorflow.RewriterConfig.Toggle |
RewriterConfigOrBuilder | |
RewriterConfigProtos | |
Rfft <U extends TType > | Real-valued fast Fourier transform. |
Rfft2d <U extends TType > | 2D real-valued fast Fourier transform. |
Rfft3d <U extends TType > | 3D real-valued fast Fourier transform. |
RgbToHsv <T extends TNumber > | Converts one or more images from RGB to HSV. |
RightShift <T extends TNumber > | Elementwise computes the bitwise right-shift of `x` and `y`. |
Rint <T extends TNumber > | Returns element-wise integer closest to x. |
RMSProp | Optimizer that implements the RMSProp algorithm. |
RngReadAndSkip | Advance the counter of a counter-based RNG. |
RngSkip | Advance the counter of a counter-based RNG. |
Roll <T extends TType > | Rolls the elements of a tensor along an axis. |
Round <T extends TType > | Rounds the values of a tensor to the nearest integer, element-wise. |
Rpc | Perform batches of RPC requests. |
Rpc.Options | Optional attributes for Rpc |
RPCOptions | Protobuf type tensorflow.RPCOptions |
RPCOptions.Builder | Protobuf type tensorflow.RPCOptions |
RPCOptionsOrBuilder | |
Rsqrt <T extends TType > | Computes reciprocal of square root of x element-wise. |
RsqrtGrad <T extends TType > | Computes the gradient for the rsqrt of `x` wrt its input. |
RunConfiguration | Run-specific items such as arguments to the test / benchmark. |
RunConfiguration.Builder | Run-specific items such as arguments to the test / benchmark. |
RunConfigurationOrBuilder | |
RunMetadata | Metadata output (i.e., non-Tensor) for a single Run() call. |
RunMetadata.Builder | Metadata output (i.e., non-Tensor) for a single Run() call. |
RunMetadata.FunctionGraphs | Protobuf type tensorflow.RunMetadata.FunctionGraphs |
RunMetadata.FunctionGraphs.Builder | Protobuf type tensorflow.RunMetadata.FunctionGraphs |
RunMetadata.FunctionGraphsOrBuilder | |
RunMetadataOrBuilder | |
RunOptions | Options for a single Run() call. |
RunOptions.Builder | Options for a single Run() call. |
RunOptions.Experimental | Everything inside Experimental is subject to change and is not subject to API stability guarantees in https://www.tensorflow.org/guide/version_compat. |
RunOptions.Experimental.Builder | Everything inside Experimental is subject to change and is not subject to API stability guarantees in https://www.tensorflow.org/guide/version_compat. |
RunOptions.Experimental.RunHandlerPoolOptions | Options for run handler thread pool. |
RunOptions.Experimental.RunHandlerPoolOptions.Builder | Options for run handler thread pool. |
RunOptions.Experimental.RunHandlerPoolOptionsOrBuilder | |
RunOptions.ExperimentalOrBuilder | |
RunOptions.TraceLevel | TODO(pbar) Turn this into a TraceOptions proto which allows tracing to be controlled in a more orthogonal manner?Protobuf enum tensorflow.RunOptions.TraceLevel |
RunOptionsOrBuilder |
एस
SampleDistortedBoundingBox <T extends TNumber > | Generate a single randomly distorted bounding box for an image. |
SampleDistortedBoundingBox.Options | Optional attributes for SampleDistortedBoundingBox |
SamplingDataset | Creates a dataset that takes a Bernoulli sample of the contents of another dataset. |
बचाना | Saves tensors in V2 checkpoint format. |
SaveableObject | Protobuf type tensorflow.SaveableObject |
SaveableObject.Builder | Protobuf type tensorflow.SaveableObject |
SaveableObjectOrBuilder | |
SavedAsset | A SavedAsset points to an asset in the MetaGraph. |
SavedAsset.Builder | A SavedAsset points to an asset in the MetaGraph. |
SavedAssetOrBuilder | |
SavedBareConcreteFunction | Protobuf type tensorflow.SavedBareConcreteFunction |
SavedBareConcreteFunction.Builder | Protobuf type tensorflow.SavedBareConcreteFunction |
SavedBareConcreteFunctionOrBuilder | |
SavedConcreteFunction | Stores low-level information about a concrete function. |
SavedConcreteFunction.Builder | Stores low-level information about a concrete function. |
SavedConcreteFunctionOrBuilder | |
SavedConstant | Protobuf type tensorflow.SavedConstant |
SavedConstant.Builder | Protobuf type tensorflow.SavedConstant |
SavedConstantOrBuilder | |
SavedFunction | A function with multiple signatures, possibly with non-Tensor arguments. |
SavedFunction.Builder | A function with multiple signatures, possibly with non-Tensor arguments. |
SavedFunctionOrBuilder | |
SavedModel | SavedModel is the high level serialization format for TensorFlow Models. |
SavedModel.Builder | SavedModel is the high level serialization format for TensorFlow Models. |
SavedModelBundle | SavedModelBundle represents a model loaded from storage. |
SavedModelBundle.Exporter | Options for exporting a SavedModel. |
SavedModelBundle.Loader | Options for loading a SavedModel. |
SavedModelOrBuilder | |
SavedModelProtos | |
SavedObject | Protobuf type tensorflow.SavedObject |
SavedObject.Builder | Protobuf type tensorflow.SavedObject |
SavedObject.KindCase | |
SavedObjectGraph | Protobuf type tensorflow.SavedObjectGraph |
SavedObjectGraph.Builder | Protobuf type tensorflow.SavedObjectGraph |
SavedObjectGraphOrBuilder | |
SavedObjectGraphProtos | |
SavedObjectOrBuilder | |
SavedResource | A SavedResource represents a TF object that holds state during its lifetime. |
SavedResource.Builder | A SavedResource represents a TF object that holds state during its lifetime. |
SavedResourceOrBuilder | |
SavedSlice | Saved tensor slice: it stores the name of the tensors, the slice, and the raw data. |
SavedSlice.Builder | Saved tensor slice: it stores the name of the tensors, the slice, and the raw data. |
SavedSliceMeta | Metadata describing the set of slices of the same tensor saved in a checkpoint file. |
SavedSliceMeta.Builder | Metadata describing the set of slices of the same tensor saved in a checkpoint file. |
SavedSliceMetaOrBuilder | |
SavedSliceOrBuilder | |
SavedTensorSliceMeta | Metadata describing the set of tensor slices saved in a checkpoint file. |
SavedTensorSliceMeta.Builder | Metadata describing the set of tensor slices saved in a checkpoint file. |
SavedTensorSliceMetaOrBuilder | |
SavedTensorSliceProtos | |
SavedTensorSlices | Each record in a v3 checkpoint file is a serialized SavedTensorSlices message. |
SavedTensorSlices.Builder | Each record in a v3 checkpoint file is a serialized SavedTensorSlices message. |
SavedTensorSlicesOrBuilder | |
SavedUserObject | A SavedUserObject is an object (in the object-oriented language of the TensorFlow program) of some user- or framework-defined class other than those handled specifically by the other kinds of SavedObjects. |
SavedUserObject.Builder | A SavedUserObject is an object (in the object-oriented language of the TensorFlow program) of some user- or framework-defined class other than those handled specifically by the other kinds of SavedObjects. |
SavedUserObjectOrBuilder | |
SavedVariable | Represents a Variable that is initialized by loading the contents from the checkpoint. |
SavedVariable.Builder | Represents a Variable that is initialized by loading the contents from the checkpoint. |
SavedVariableOrBuilder | |
SaverDef | Protocol buffer representing the configuration of a Saver. |
SaverDef.Builder | Protocol buffer representing the configuration of a Saver. |
SaverDef.CheckpointFormatVersion | A version number that identifies a different on-disk checkpoint format. |
SaverDefOrBuilder | |
SaverProtos | |
SaveSliceInfoDef | Protobuf type tensorflow.SaveSliceInfoDef |
SaveSliceInfoDef.Builder | Protobuf type tensorflow.SaveSliceInfoDef |
SaveSliceInfoDefOrBuilder | |
SaveSlices | Saves input tensors slices to disk. |
ScalarSummary | Outputs a `Summary` protocol buffer with scalar values. |
ScaleAndTranslate | |
ScaleAndTranslate.Options | Optional attributes for ScaleAndTranslate |
ScaleAndTranslateGrad <T extends TNumber > | |
ScaleAndTranslateGrad.Options | Optional attributes for ScaleAndTranslateGrad |
ScatterAdd <T extends TType > | Adds sparse updates to a variable reference. |
ScatterAdd.Options | Optional attributes for ScatterAdd |
ScatterDiv <T extends TType > | Divides a variable reference by sparse updates. |
ScatterDiv.Options | Optional attributes for ScatterDiv |
ScatterMax <T extends TNumber > | Reduces sparse updates into a variable reference using the `max` operation. |
ScatterMax.Options | Optional attributes for ScatterMax |
ScatterMin <T extends TNumber > | Reduces sparse updates into a variable reference using the `min` operation. |
ScatterMin.Options | Optional attributes for ScatterMin |
ScatterMul <T extends TType > | Multiplies sparse updates into a variable reference. |
ScatterMul.Options | Optional attributes for ScatterMul |
ScatterNd <U extends TType > | Scatter `updates` into a new tensor according to `indices`. |
ScatterNdAdd <T extends TType > | Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. |
ScatterNdAdd.Options | Optional attributes for ScatterNdAdd |
ScatterNdMax <T extends TType > | Computes element-wise maximum. |
ScatterNdMax.Options | Optional attributes for ScatterNdMax |
ScatterNdMin <T extends TType > | Computes element-wise minimum. |
ScatterNdMin.Options | Optional attributes for ScatterNdMin |
ScatterNdNonAliasingAdd <T extends TType > | Applies sparse addition to `input` using individual values or slices from `updates` according to indices `indices`. |
ScatterNdSub <T extends TType > | Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. |
ScatterNdSub.Options | Optional attributes for ScatterNdSub |
ScatterNdUpdate <T extends TType > | Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. |
ScatterNdUpdate.Options | Optional attributes for ScatterNdUpdate |
ScatterSub <T extends TType > | Subtracts sparse updates to a variable reference. |
ScatterSub.Options | Optional attributes for ScatterSub |
ScatterUpdate <T extends TType > | Applies sparse updates to a variable reference. |
ScatterUpdate.Options | Optional attributes for ScatterUpdate |
दायरा | Manages groups of related properties when creating Tensorflow Operations, such as a common name prefix. |
ScopedAllocatorOptions | Protobuf type tensorflow.ScopedAllocatorOptions |
ScopedAllocatorOptions.Builder | Protobuf type tensorflow.ScopedAllocatorOptions |
ScopedAllocatorOptionsOrBuilder | |
SdcaFprint | Computes fingerprints of the input strings. |
SdcaOptimizer | Distributed version of Stochastic Dual Coordinate Ascent (SDCA) optimizer for linear models with L1 + L2 regularization. |
SdcaOptimizer.Options | Optional attributes for SdcaOptimizer |
SdcaShrinkL1 | Applies L1 regularization shrink step on the parameters. |
SegmentMax <T extends TNumber > | Computes the maximum along segments of a tensor. |
SegmentMean <T extends TType > | Computes the mean along segments of a tensor. |
SegmentMin <T extends TNumber > | Computes the minimum along segments of a tensor. |
SegmentProd <T extends TType > | टेंसर के खंडों के साथ उत्पाद की गणना करता है। |
SegmentSum <T extends TType > | Computes the sum along segments of a tensor. |
Select <T extends TType > | |
SelfAdjointEig <T extends TType > | Computes the eigen decomposition of one or more square self-adjoint matrices. |
SelfAdjointEig <T extends TType > | Computes the eigen decomposition of a batch of self-adjoint matrices (Note: Only real inputs are supported). |
SelfAdjointEig.Options | Optional attributes for SelfAdjointEig |
Selu <T extends TNumber > | Computes scaled exponential linear: `scale * alpha * (exp(features) - 1)` if < 0, `scale * features` otherwise. |
SELU <T extends TFloating > | Scaled Exponential Linear Unit (SELU). |
SeluGrad <T extends TNumber > | Computes gradients for the scaled exponential linear (Selu) operation. |
भेजना | Sends the named tensor from send_device to recv_device. |
भेजना | Sends the named tensor to another XLA computation. |
Send.Options | Optional attributes for Send |
SendTPUEmbeddingGradients | Performs gradient updates of embedding tables. |
SequenceExample | Protobuf type tensorflow.SequenceExample |
SequenceExample.Builder | Protobuf type tensorflow.SequenceExample |
SequenceExampleOrBuilder | |
SerializeIterator | Converts the given `resource_handle` representing an iterator to a variant tensor. |
SerializeIterator.Options | Optional attributes for SerializeIterator |
SerializeManySparse <U extends TType > | Serialize an `N`-minibatch `SparseTensor` into an `[N, 3]` `Tensor` object. |
SerializeSparse <U extends TType > | Serialize a `SparseTensor` into a `[3]` `Tensor` object. |
SerializeTensor | Transforms a Tensor into a serialized TensorProto proto. |
सर्वर | An in-process TensorFlow server, for use in distributed training. |
ServerDef | Defines the configuration of a single TensorFlow server. |
ServerDef.Builder | Defines the configuration of a single TensorFlow server. |
ServerDefOrBuilder | |
ServerProtos | |
ServiceConfig | |
ServiceConfig.DispatcherConfig | Configuration for a tf.data service DispatchServer. |
ServiceConfig.DispatcherConfig.Builder | Configuration for a tf.data service DispatchServer. |
ServiceConfig.DispatcherConfigOrBuilder | |
ServiceConfig.WorkerConfig | Configuration for a tf.data service WorkerServer. |
ServiceConfig.WorkerConfig.Builder | Configuration for a tf.data service WorkerServer. |
ServiceConfig.WorkerConfigOrBuilder | |
सत्र | Driver for Graph execution. |
Session.Run | Output tensors and metadata obtained when executing a session. |
Session.Runner | Run Operation s and evaluate Tensors . |
SessionLog | Protocol buffer used for logging session state. |
SessionLog.Builder | Protocol buffer used for logging session state. |
SessionLog.SessionStatus | Protobuf enum tensorflow.SessionLog.SessionStatus |
SessionLogOrBuilder | |
SessionMetadata | Metadata about the session. |
SessionMetadata.Builder | Metadata about the session. |
SessionMetadataOrBuilder | |
SetDiff1d <T extends TType , U extends TNumber > | Computes the difference between two lists of numbers or strings. |
SetSize | Number of unique elements along last dimension of input `set`. |
SetSize.Options | Optional attributes for SetSize |
SetsOps | Implementation of set operations |
SetsOps.Operation | Enumeration containing the string operation values to be passed to the TensorFlow Sparse Ops function ERROR(/SparseOps#denseToDenseSetOperation) |
SetStatsAggregatorDataset | |
SetStatsAggregatorDataset | |
आकार | The shape of a Tensor or NdArray . |
Shape <U extends TNumber > | Returns the shape of a tensor. |
Shape_inference_func_TF_ShapeInferenceContext_TF_Status | |
के आकार का | Any data container with a given Shape . |
ShapeN <U extends TNumber > | Returns shape of tensors. |
आकार | An operator providing methods on org.tensorflow.op.core.Shape tensors and 1d operands that represent the dimensions of a shape. |
ShapeUtils | Various methods for processing with Shapes and Operands |
ShardDataset | Creates a `Dataset` that includes only 1/`num_shards` of this dataset. |
ShardDataset.Options | Optional attributes for ShardDataset |
ShardedFilename | Generate a sharded filename. |
ShardedFilespec | Generate a glob pattern matching all sharded file names. |
Sharding <T extends TType > | An op which shards the input based on the given sharding attribute. |
ShortDataBuffer | A DataBuffer of shorts. |
ShortDataLayout <S extends DataBuffer <?>> | A DataLayout that converts data stored in a buffer to shorts. |
ShortDenseNdArray | |
ShortNdArray | An NdArray of shorts. |
ShuffleAndRepeatDataset | |
ShuffleAndRepeatDataset.Options | Optional attributes for ShuffleAndRepeatDataset |
ShuffleDataset | |
ShuffleDataset.Options | Optional attributes for ShuffleDataset |
ShutdownDistributedTPU | Shuts down a running distributed TPU system. |
Sigmoid <T extends TFloating > | Sigmoid activation. |
Sigmoid <T extends TType > | Computes sigmoid of `x` element-wise. |
SigmoidCrossEntropyWithLogits | |
SigmoidGrad <T extends TType > | Computes the gradient of the sigmoid of `x` wrt its input. |
Sign <T extends TType > | Returns an element-wise indication of the sign of a number. |
हस्ताक्षर | Describe the inputs and outputs of an executable entity, such as a ConcreteFunction , among other useful metadata. |
Signature.Builder | Builds a new function signature. |
Signature.TensorDescription | |
SignatureDef | SignatureDef defines the signature of a computation supported by a TensorFlow graph. |
SignatureDef.Builder | SignatureDef defines the signature of a computation supported by a TensorFlow graph. |
SignatureDefOrBuilder | |
Sin <T extends TType > | Computes sine of x element-wise. |
SingleElementSequence <T, U extends NdArray <T>> | A sequence of one single element |
Sinh <T extends TType > | Computes hyperbolic sine of x element-wise. |
Size <U extends TNumber > | Returns the size of a tensor. |
SkipDataset | |
SkipDataset | Creates a dataset that skips `count` elements from the `input_dataset`. |
Skipgram | Parses a text file and creates a batch of examples. |
Skipgram.Options | Optional attributes for Skipgram |
SleepDataset | |
SleepDataset | |
Slice <T extends TType > | Return a slice from 'input'. |
SlicingElementSequence <T, U extends NdArray <T>> | A sequence creating a new NdArray instance (slice) for each element of an iteration |
SlidingWindowDataset | Creates a dataset that passes a sliding window over `input_dataset`. |
SlidingWindowDataset | Creates a dataset that passes a sliding window over `input_dataset`. |
Snapshot <T extends TType > | Returns a copy of the input tensor. |
SnapShot | Protobuf type tensorflow.SnapShot |
SnapShot.Builder | Protobuf type tensorflow.SnapShot |
SnapshotMetadataRecord | This stores the metadata information present in each snapshot record. |
SnapshotMetadataRecord.Builder | This stores the metadata information present in each snapshot record. |
SnapshotMetadataRecordOrBuilder | |
SnapShotOrBuilder | |
SnapshotProtos | |
SnapshotRecord | Each SnapshotRecord represents one batch of pre-processed input data. |
SnapshotRecord.Builder | Each SnapshotRecord represents one batch of pre-processed input data. |
SnapshotRecordOrBuilder | |
SnapshotTensorMetadata | Metadata for all the tensors in a Snapshot Record. |
SnapshotTensorMetadata.Builder | Metadata for all the tensors in a Snapshot Record. |
SnapshotTensorMetadataOrBuilder | |
SobolSample <T extends TNumber > | Generates points from the Sobol sequence. |
Softmax <T extends TFloating > | Softmax converts a real vector to a vector of categorical probabilities. |
Softmax <T extends TNumber > | Computes softmax activations. |
SoftmaxCrossEntropyWithLogits | |
SoftmaxCrossEntropyWithLogits <T extends TNumber > | Computes softmax cross entropy cost and gradients to backpropagate. |
Softplus <T extends TFloating > | Softplus activation function, softplus(x) = log(exp(x) + 1) . |
Softplus <T extends TNumber > | Computes softplus: `log(exp(features) + 1)`. |
SoftplusGrad <T extends TNumber > | Computes softplus gradients for a softplus operation. |
Softsign <T extends TFloating > | Softsign activation function, softsign(x) = x / (abs(x) + 1) . |
Softsign <T extends TNumber > | Computes softsign: `features / (abs(features) + 1)`. |
SoftsignGrad <T extends TNumber > | Computes softsign gradients for a softsign operation. |
Solve <T extends TType > | Solves systems of linear equations. |
Solve.Options | Optional attributes for Solve |
Sort <T extends TType > | Wraps the XLA Sort operator, documented at https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort . |
स्रोत दस्तावेज | Content of a source file involved in the execution of the debugged TensorFlow program. |
SourceFile.Builder | Content of a source file involved in the execution of the debugged TensorFlow program. |
SourceFileOrBuilder | |
SpaceToBatch <T extends TType > | SpaceToBatch for 4-D tensors of type T. |
SpaceToBatchNd <T extends TType > | SpaceToBatch for ND tensors of type T. |
SpaceToDepth <T extends TType > | SpaceToDepth for tensors of type T. |
SpaceToDepth.Options | Optional attributes for SpaceToDepth |
SparseAccumulatorApplyGradient | Applies a sparse gradient to a given accumulator. |
SparseAccumulatorTakeGradient <T extends TType > | Extracts the average sparse gradient in a SparseConditionalAccumulator. |
SparseAdd <T extends TType > | Adds two `SparseTensor` objects to produce another `SparseTensor`. |
SparseAddGrad <T extends TType > | The gradient operator for the SparseAdd op. |
SparseApplyAdadelta <T extends TType > | var: Should be from a Variable(). |
SparseApplyAdadelta.Options | Optional attributes for SparseApplyAdadelta |
SparseApplyAdagrad <T extends TType > | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. |
SparseApplyAdagrad.Options | Optional attributes for SparseApplyAdagrad |
SparseApplyAdagradDa <T extends TType > | Update entries in '*var' and '*accum' according to the proximal adagrad scheme. |
SparseApplyAdagradDa.Options | Optional attributes for SparseApplyAdagradDa |
SparseApplyCenteredRmsProp <T extends TType > | Update '*var' according to the centered RMSProp algorithm. |
SparseApplyCenteredRmsProp.Options | Optional attributes for SparseApplyCenteredRmsProp |
SparseApplyFtrl <T extends TType > | Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme. |
SparseApplyFtrl.Options | Optional attributes for SparseApplyFtrl |
SparseApplyMomentum <T extends TType > | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme. |
SparseApplyMomentum.Options | Optional attributes for SparseApplyMomentum |
SparseApplyProximalAdagrad <T extends TType > | Sparse update entries in '*var' and '*accum' according to FOBOS algorithm. |
SparseApplyProximalAdagrad.Options | Optional attributes for SparseApplyProximalAdagrad |
SparseApplyProximalGradientDescent <T extends TType > | Sparse update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate. |
SparseApplyProximalGradientDescent.Options | Optional attributes for SparseApplyProximalGradientDescent |
SparseApplyRmsProp <T extends TType > | Update '*var' according to the RMSProp algorithm. |
SparseApplyRmsProp.Options | Optional attributes for SparseApplyRmsProp |
SparseBincount <U extends TNumber > | Counts the number of occurrences of each value in an integer array. |
SparseBincount.Options | Optional attributes for SparseBincount |
SparseCategoricalCrossentropy | Computes the crossentropy loss between labels and predictions. |
SparseCategoricalCrossentropy <T extends TNumber > | A metric that computes the sparse categorical cross-entropy loss between true labels and predicted labels. |
SparseConcat <T extends TType > | Concatenates a list of `SparseTensor` along the specified dimension. |
SparseConditionalAccumulator | A conditional accumulator for aggregating sparse gradients. |
SparseConditionalAccumulator.Options | Optional attributes for SparseConditionalAccumulator |
SparseCountSparseOutput <U extends TNumber > | Performs sparse-output bin counting for a sparse tensor input. |
SparseCountSparseOutput.Options | Optional attributes for SparseCountSparseOutput |
SparseCross | Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. |
SparseCrossHashed | Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. |
SparseDenseCwiseAdd <T extends TType > | Adds up a SparseTensor and a dense Tensor, using these special rules: (1) Broadcasts the dense side to have the same shape as the sparse side, if eligible; (2) Then, only the dense values pointed to by the indices of the SparseTensor participate in the cwise addition. |
SparseDenseCwiseDiv <T extends TType > | Component-wise divides a SparseTensor by a dense Tensor. |
SparseDenseCwiseMul <T extends TType > | Component-wise multiplies a SparseTensor by a dense Tensor. |
SparseFillEmptyRows <T extends TType > | Fills empty rows in the input 2-D `SparseTensor` with a default value. |
SparseFillEmptyRowsGrad <T extends TType > | The gradient of SparseFillEmptyRows. |
SparseMatMul | Multiply matrix "a" by matrix "b". |
SparseMatMul.Options | Optional attributes for SparseMatMul |
SparseMatrixAdd | Sparse addition of two CSR matrices, C = alpha * A + beta * B. |
SparseMatrixMatMul <T extends TType > | Matrix-multiplies a sparse matrix with a dense matrix. |
SparseMatrixMatMul.Options | Optional attributes for SparseMatrixMatMul |
SparseMatrixMul | Element-wise multiplication of a sparse matrix with a dense tensor. |
SparseMatrixNNZ | Returns the number of nonzeroes of `sparse_matrix`. |
SparseMatrixOrderingAMD | Computes the Approximate Minimum Degree (AMD) ordering of `input`. |
SparseMatrixSoftmax | Calculates the softmax of a CSRSparseMatrix. |
SparseMatrixSoftmaxGrad | Calculates the gradient of the SparseMatrixSoftmax op. |
SparseMatrixSparseCholesky | Computes the sparse Cholesky decomposition of `input`. |
SparseMatrixSparseMatMul | Sparse-matrix-multiplies two CSR matrices `a` and `b`. |
SparseMatrixSparseMatMul.Options | Optional attributes for SparseMatrixSparseMatMul |
SparseMatrixTranspose | Transposes the inner (matrix) dimensions of a CSRSparseMatrix. |
SparseMatrixTranspose.Options | Optional attributes for SparseMatrixTranspose |
SparseMatrixZeros | Creates an all-zeros CSRSparseMatrix with shape `dense_shape`. |
SparseReduceMax <T extends TNumber > | Computes the max of elements across dimensions of a SparseTensor. |
SparseReduceMax.Options | Optional attributes for SparseReduceMax |
SparseReduceMaxSparse <T extends TNumber > | Computes the max of elements across dimensions of a SparseTensor. |
SparseReduceMaxSparse.Options | Optional attributes for SparseReduceMaxSparse |
SparseReduceSum <T extends TType > | Computes the sum of elements across dimensions of a SparseTensor. |
SparseReduceSum.Options | Optional attributes for SparseReduceSum |
SparseReduceSumSparse <T extends TType > | Computes the sum of elements across dimensions of a SparseTensor. |
SparseReduceSumSparse.Options | Optional attributes for SparseReduceSumSparse |
SparseReorder <T extends TType > | Reorders a SparseTensor into the canonical, row-major ordering. |
SparseReshape | Reshapes a SparseTensor to represent values in a new dense shape. |
SparseSegmentMean <T extends TNumber > | Computes the mean along sparse segments of a tensor. |
SparseSegmentMeanGrad <T extends TNumber > | Computes gradients for SparseSegmentMean. |
SparseSegmentMeanWithNumSegments <T extends TNumber > | Computes the mean along sparse segments of a tensor. |
SparseSegmentSqrtN <T extends TNumber > | Computes the sum along sparse segments of a tensor divided by the sqrt of N. |
SparseSegmentSqrtNGrad <T extends TNumber > | Computes gradients for SparseSegmentSqrtN. |
SparseSegmentSqrtNWithNumSegments <T extends TNumber > | Computes the sum along sparse segments of a tensor divided by the sqrt of N. |
SparseSegmentSum <T extends TNumber > | Computes the sum along sparse segments of a tensor. |
SparseSegmentSumWithNumSegments <T extends TNumber > | Computes the sum along sparse segments of a tensor. |
SparseSlice <T extends TType > | Slice a `SparseTensor` based on the `start` and `size`. |
SparseSliceGrad <T extends TType > | The gradient operator for the SparseSlice op. |
SparseSoftmax <T extends TNumber > | Applies softmax to a batched ND `SparseTensor`. |
SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits | |
SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits <T extends TNumber > | Computes softmax cross entropy cost and gradients to backpropagate. |
SparseSparseMaximum <T extends TNumber > | Returns the element-wise max of two SparseTensors. |
SparseSparseMinimum <T extends TType > | Returns the element-wise min of two SparseTensors. |
SparseSplit <T extends TType > | Split a `SparseTensor` into `num_split` tensors along one dimension. |
SparseTensorDenseAdd <U extends TType > | Adds up a `SparseTensor` and a dense `Tensor`, producing a dense `Tensor`. |
SparseTensorDenseMatMul <U extends TType > | Multiply SparseTensor (of rank 2) "A" by dense matrix "B". |
SparseTensorDenseMatMul.Options | Optional attributes for SparseTensorDenseMatMul |
SparseTensorSliceDataset | Creates a dataset that splits a SparseTensor into elements row-wise. |
SparseTensorToCSRSparseMatrix | Converts a SparseTensor to a (possibly batched) CSRSparseMatrix. |
SparseToDense <U extends TType > | Converts a sparse representation into a dense tensor. |
SparseToDense.Options | Optional attributes for SparseToDense |
SparseToSparseSetOperation <T extends TType > | Applies set operation along last dimension of 2 `SparseTensor` inputs. |
SparseToSparseSetOperation.Options | Optional attributes for SparseToSparseSetOperation |
SpecializedType | For identifying the underlying type of a variant. |
Spence <T extends TNumber > | |
Split <T extends TType > | Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension. |
SplitV <T extends TType > | Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension. |
SqlDataset | Creates a dataset that executes a SQL query and emits rows of the result set. |
SqlDataset | Creates a dataset that executes a SQL query and emits rows of the result set. |
Sqrt <T extends TType > | Computes square root of x element-wise. |
SqrtGrad <T extends TType > | Computes the gradient for the sqrt of `x` wrt its input. |
Sqrtm <T extends TType > | Computes the matrix square root of one or more square matrices: matmul(sqrtm(A), sqrtm(A)) = A The input matrix should be invertible. |
Square <T extends TType > | Computes square of x element-wise. |
SquaredDifference <T extends TType > | Returns conj(x - y)(x - y) element-wise. |
SquaredHinge | Computes the squared hinge loss between labels and predictions. |
SquaredHinge <T extends TNumber > | A metric that computes the squared hinge loss metric between labels and predictions. |
Squeeze <T extends TType > | Removes dimensions of size 1 from the shape of a tensor. |
Squeeze.Options | Optional attributes for Squeeze |
Stack <T extends TType > | Packs a list of `N` rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor. |
Stack.Options | Optional attributes for Stack |
StackFrameWithId | A stack frame with ID. |
StackFrameWithId.Builder | A stack frame with ID. |
StackFrameWithIdOrBuilder | |
अवस्था | Stage values similar to a lightweight Enqueue. |
Stage.Options | Optional attributes for Stage |
स्तर पार हो गया | Op removes all elements in the underlying container. |
StageClear.Options | Optional attributes for StageClear |
StagePeek | Op peeks at the values at the specified index. |
StagePeek.Options | Optional attributes for StagePeek |
StageSize | Op returns the number of elements in the underlying container. |
StageSize.Options | Optional attributes for StageSize |
StatefulRandomBinomial <V extends TNumber > | |
StatefulStandardNormal <U extends TType > | Outputs random values from a normal distribution. |
StatefulTruncatedNormal <U extends TType > | Outputs random values from a truncated normal distribution. |
StatefulUniform <U extends TType > | Outputs random values from a uniform distribution. |
StatefulUniformFullInt <U extends TType > | Outputs random integers from a uniform distribution. |
StatefulUniformInt <U extends TType > | Outputs random integers from a uniform distribution. |
StatelessMultinomial <V extends TNumber > | Draws samples from a multinomial distribution. |
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends TNumber > | |
StatelessRandomBinomial <W extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a binomial distribution. |
StatelessRandomGamma <V extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution. |
StatelessRandomGetKeyCounterAlg | Picks the best algorithm based on device, and scrambles seed into key and counter. |
StatelessRandomNormal <V extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom values from a normal distribution. |
StatelessRandomNormalV2 <U extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom values from a normal distribution. |
StatelessRandomPoisson <W extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a Poisson distribution. |
StatelessRandomUniform <V extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformFullInt <V extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformInt <V extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformIntV2 <U extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformV2 <U extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution. |
StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extends TNumber > | Generate a randomly distorted bounding box for an image deterministically. |
StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options | Optional attributes for StatelessSampleDistortedBoundingBox |
StatelessTruncatedNormal <V extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution. |
StatelessTruncatedNormalV2 <U extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution. |
StaticRegexFullMatch | Check if the input matches the regex pattern. |
StaticRegexReplace | Replaces the match of pattern in input with rewrite. |
StaticRegexReplace.Options | Optional attributes for StaticRegexReplace |
StatsAggregatorHandle | Creates a statistics manager resource. |
StatsAggregatorHandle | |
StatsAggregatorHandle.Options | Optional attributes for StatsAggregatorHandle |
StatsAggregatorHandle.Options | Optional attributes for StatsAggregatorHandle |
StatsAggregatorSetSummaryWriter | Set a summary_writer_interface to record statistics using given stats_aggregator. |
StatsAggregatorSummary | Produces a summary of any statistics recorded by the given statistics manager. |
StatsAggregatorSummary | Produces a summary of any statistics recorded by the given statistics manager. |
StdArrays | Utility class for working with NdArray instances mixed with standard Java arrays. |
StepStats | Protobuf type tensorflow.StepStats |
StepStats.Builder | Protobuf type tensorflow.StepStats |
StepStatsOrBuilder | |
StepStatsProtos | |
StopGradient <T extends TType > | Stops gradient computation. |
StridedSlice <T extends TType > | Return a strided slice from `input`. |
StridedSlice.Options | Optional attributes for StridedSlice |
StridedSliceAssign <T extends TType > | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
StridedSliceAssign.Options | Optional attributes for StridedSliceAssign |
StridedSliceGrad <U extends TType > | Returns the gradient of `StridedSlice`. |
StridedSliceGrad.Options | Optional attributes for StridedSliceGrad |
StridedSliceHelper | Helper endpoint methods for Python like indexing. |
StringFormat | Formats a string template using a list of tensors. |
StringFormat.Options | Optional attributes for StringFormat |
StringLayout | Data layout that converts a String to/from a sequence of bytes applying a given charset. |
स्ट्रिंग लंबाई | String lengths of `input`. |
StringLength.Options | Optional attributes for StringLength |
StringNGrams <T extends TNumber > | Creates ngrams from ragged string data. |
StringSplit | Split elements of `source` based on `sep` into a `SparseTensor`. |
StringSplit.Options | Optional attributes for StringSplit |
पट्टी | Strip leading and trailing whitespaces from the Tensor. |
StructProtos | |
StructuredValue | `StructuredValue` represents a dynamically typed value representing various data structures that are inspired by Python data structures typically used in TensorFlow functions as inputs and outputs. |
StructuredValue.Builder | `StructuredValue` represents a dynamically typed value representing various data structures that are inspired by Python data structures typically used in TensorFlow functions as inputs and outputs. |
StructuredValue.KindCase | |
StructuredValueOrBuilder | |
Sub <T extends TType > | Returns x - y element-wise. |
सबस्ट्र | Return substrings from `Tensor` of strings. |
Substr.Options | Optional attributes for Substr |
Sum <T extends TType > | Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. |
Sum.Options | Optional attributes for Sum |
सारांश | A Summary is a set of named values to be displayed by the visualizer. |
Summary.Audio | Protobuf type tensorflow.Summary.Audio |
Summary.Audio.Builder | Protobuf type tensorflow.Summary.Audio |
Summary.AudioOrBuilder | |
Summary.Builder | A Summary is a set of named values to be displayed by the visualizer. |
Summary.Image | Protobuf type tensorflow.Summary.Image |
Summary.Image.Builder | Protobuf type tensorflow.Summary.Image |
Summary.ImageOrBuilder | |
Summary.Value | Protobuf type tensorflow.Summary.Value |
Summary.Value.Builder | Protobuf type tensorflow.Summary.Value |
Summary.Value.ValueCase | |
Summary.ValueOrBuilder | |
SummaryDescription | Metadata associated with a series of Summary dataProtobuf type tensorflow.SummaryDescription |
SummaryDescription.Builder | Metadata associated with a series of Summary dataProtobuf type tensorflow.SummaryDescription |
SummaryDescriptionOrBuilder | |
SummaryMetadata | A SummaryMetadata encapsulates information on which plugins are able to make use of a certain summary value. |
SummaryMetadata.Builder | A SummaryMetadata encapsulates information on which plugins are able to make use of a certain summary value. |
SummaryMetadata.PluginData | Protobuf type tensorflow.SummaryMetadata.PluginData |
SummaryMetadata.PluginData.Builder | Protobuf type tensorflow.SummaryMetadata.PluginData |
SummaryMetadata.PluginDataOrBuilder | |
SummaryMetadataOrBuilder | |
SummaryOrBuilder | |
SummaryProtos | |
SummaryWriter | |
SummaryWriter.Options | Optional attributes for SummaryWriter |
Svd <T extends TType > | Computes the singular value decompositions of one or more matrices. |
Svd <T extends TType > | Computes the eigen decomposition of a batch of self-adjoint matrices (Note: Only real inputs are supported). |
Svd.Options | Optional attributes for Svd |
Swish <T extends TFloating > | Swish activation function. |
SwitchCond <T extends TType > | Forwards `data` to the output port determined by `pred`. |
टी
TaggedRunMetadata | For logging the metadata output for a single session.run() call. |
TaggedRunMetadata.Builder | For logging the metadata output for a single session.run() call. |
TaggedRunMetadataOrBuilder | |
TakeDataset | |
TakeDataset | Creates a dataset that contains `count` elements from the `input_dataset`. |
TakeManySparseFromTensorsMap <T extends TType > | Read `SparseTensors` from a `SparseTensorsMap` and concatenate them. |
TakeManySparseFromTensorsMap.Options | Optional attributes for TakeManySparseFromTensorsMap |
Tan <T extends TType > | Computes tan of x element-wise. |
Tanh <T extends TFloating > | Hyperbolic tangent activation function. |
Tanh <T extends TType > | Computes hyperbolic tangent of `x` element-wise. |
TanhGrad <T extends TType > | Computes the gradient for the tanh of `x` wrt its input. |
TaskDeviceFilters | Defines the device filters for a remote task. |
TaskDeviceFilters.Builder | Defines the device filters for a remote task. |
TaskDeviceFiltersOrBuilder | |
TBfloat16 | Brain 16-bit float tensor type. |
TBfloat16Mapper | Maps memory of DT_BFLOAT16 tensors to a n-dimensional data space. |
TBool | Boolean tensor type. |
TBoolMapper | Maps memory of DT_BOOL tensors to a n-dimensional data space. |
TemporaryVariable <T extends TType > | Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step. |
TemporaryVariable.Options | Optional attributes for TemporaryVariable |
टेन्सर | A statically typed multi-dimensional array. |
टेन्सर | |
TensorArray | An array of Tensors of given size. |
TensorArray.Options | Optional attributes for TensorArray |
TensorArrayClose | Delete the TensorArray from its resource container. |
TensorArrayConcat <T extends TType > | Concat the elements from the TensorArray into value `value`. |
TensorArrayConcat.Options | Optional attributes for TensorArrayConcat |
TensorArrayGather <T extends TType > | Gather specific elements from the TensorArray into output `value`. |
TensorArrayGather.Options | Optional attributes for TensorArrayGather |
TensorArrayGrad | Creates a TensorArray for storing the gradients of values in the given handle. |
TensorArrayGradWithShape | Creates a TensorArray for storing multiple gradients of values in the given handle. |
TensorArrayPack <T extends TType > | |
TensorArrayPack.Options | Optional attributes for TensorArrayPack |
TensorArrayRead <T extends TType > | 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. |
TensorBuffers | Maps native tensor memory into DataBuffers , allowing I/O operations from the JVM. |
TensorBundleProtos | |
TensorConnection | Defines a connection between two tensors in a `GraphDef`. |
TensorConnection.Builder | Defines a connection between two tensors in a `GraphDef`. |
TensorConnectionOrBuilder | |
TensorDataset | Creates a dataset that emits `components` as a tuple of tensors once. |
TensorDebugMode | Available modes for extracting debugging information from a Tensor. |
TensorDescription | Protobuf type tensorflow.TensorDescription |
TensorDescription.Builder | Protobuf type tensorflow.TensorDescription |
TensorDescriptionOrBuilder | |
TensorDescriptionProtos | |
TensorDiag <T extends TType > | Returns a diagonal tensor with a given diagonal values. |
TensorDiagPart <T extends TType > | Returns the diagonal part of the tensor. |
टेंसरफ़्लो | Static utility methods describing the TensorFlow runtime. |
टेंसरफ्लो | |
टेंसरफ्लो | |
TensorFlowException | Unchecked exception thrown by TensorFlow core classes |
TensorForestCreateTreeVariable | Creates a tree resource and returns a handle to it. |
TensorForestTreeDeserialize | Deserializes a proto into the tree handle |
TensorForestTreeIsInitializedOp | Checks whether a tree has been initialized. |
TensorForestTreePredict | Output the logits for the given input data |
TensorForestTreeResourceHandleOp | Creates a handle to a TensorForestTreeResource |
TensorForestTreeResourceHandleOp.Options | Optional attributes for TensorForestTreeResourceHandleOp |
TensorForestTreeSerialize | Serializes the tree handle to a proto |
TensorForestTreeSize | Get the number of nodes in a tree |
TensorInfo | Information about a Tensor necessary for feeding or retrieval. |
TensorInfo.Builder | Information about a Tensor necessary for feeding or retrieval. |
TensorInfo.CompositeTensor | Generic encoding for composite tensors. |
TensorInfo.CompositeTensor.Builder | Generic encoding for composite tensors. |
TensorInfo.CompositeTensorOrBuilder | |
TensorInfo.CooSparse | For sparse tensors, The COO encoding stores a triple of values, indices, and shape. |
TensorInfo.CooSparse.Builder | For sparse tensors, The COO encoding stores a triple of values, indices, and shape. |
TensorInfo.CooSparseOrBuilder | |
TensorInfo.EncodingCase | |
TensorInfoOrBuilder | |
TensorListConcat <U extends TType > | Concats all tensors in the list along the 0th dimension. |
TensorListConcatLists | |
TensorListElementShape <T extends TNumber > | 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 extends TType > | Creates a Tensor by indexing into the TensorList. |
TensorListGetItem <T extends TType > | |
TensorListLength | Returns the number of tensors in the input tensor list. |
TensorListPopBack <T extends TType > | 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. |
TensorListSetItem | |
TensorListSplit | Splits a tensor into a list. |
TensorListStack <T extends TType > | Stacks all tensors in the list. |
TensorListStack.Options | Optional attributes for TensorListStack |
TensorMapErase | Returns a tensor map with item from given key erased. |
TensorMapHasKey | Returns whether the given key exists in the map. |
TensorMapInsert | Returns a map that is the 'input_handle' with the given key-value pair inserted. |
TensorMapLookup <U extends TType > | Returns the value from a given key in a tensor map. |
TensorMapper <T extends TType > | Maps the native memory of a RawTensor to a n-dimensional typed data space accessible from the JVM. |
TensorMapSize | Returns the number of tensors in the input tensor map. |
TensorMapStackKeys <T extends TType > | Returns a Tensor stack of all keys in a tensor map. |
TensorMetadata | Metadata for a single tensor in the Snapshot Record. |
TensorMetadata.Builder | Metadata for a single tensor in the Snapshot Record. |
TensorMetadataOrBuilder | |
TensorProto | Protocol buffer representing a tensor. |
TensorProto.Builder | Protocol buffer representing a tensor. |
TensorProtoOrBuilder | |
TensorProtos | |
TensorScatterNdAdd <T extends TType > | Adds sparse `updates` to an existing tensor according to `indices`. |
TensorScatterNdMax <T extends TType > | |
TensorScatterNdMin <T extends TType > | |
TensorScatterNdSub <T extends TType > | Subtracts sparse `updates` from an existing tensor according to `indices`. |
TensorScatterNdUpdate <T extends TType > | Scatter `updates` into an existing tensor according to `indices`. |
TensorShapeProto | Dimensions of a tensor. |
TensorShapeProto.Builder | Dimensions of a tensor. |
TensorShapeProto.Dim | One dimension of the tensor. |
TensorShapeProto.Dim.Builder | One dimension of the tensor. |
TensorShapeProto.DimOrBuilder | |
TensorShapeProtoOrBuilder | |
TensorShapeProtos | |
TensorSliceDataset | |
TensorSliceDataset | Creates a dataset that emits each dim-0 slice of `components` once. |
TensorSliceProto | Can only be interpreted if you know the corresponding TensorShape. |
TensorSliceProto.Builder | Can only be interpreted if you know the corresponding TensorShape. |
TensorSliceProto.Extent | Extent of the slice in one dimension. |
TensorSliceProto.Extent.Builder | Extent of the slice in one dimension. |
TensorSliceProto.Extent.HasLengthCase | |
TensorSliceProto.ExtentOrBuilder | |
TensorSliceProtoOrBuilder | |
TensorSliceProtos | |
TensorSpecProto | A protobuf to represent tf.TensorSpec. |
TensorSpecProto.Builder | A protobuf to represent tf.TensorSpec. |
TensorSpecProtoOrBuilder | |
TensorStridedSliceUpdate <T extends TType > | Assign `value` to the sliced l-value reference of `input`. |
TensorStridedSliceUpdate.Options | Optional attributes for TensorStridedSliceUpdate |
TensorSummary | Outputs a `Summary` protocol buffer with a tensor and per-plugin data. |
TensorType | Annotation for all tensor types. |
TensorTypeInfo <T extends TType > | Registered information about a tensor type. |
TensorTypeRegistry | Repository of all registered tensor types. |
TestLogProtos | |
परीक्षा के परिणाम | The output of one benchmark / test run. |
TestResults.BenchmarkType | The type of benchmark. |
TestResults.Builder | The output of one benchmark / test run. |
TestResultsOrBuilder | |
TextLineDataset | |
TextLineDataset | Creates a dataset that emits the lines of one or more text files. |
TextLineReader | A Reader that outputs the lines of a file delimited by '\n'. |
TextLineReader.Options | Optional attributes for TextLineReader |
TF_AllocatorAttributes | |
TF_ApiDefMap | |
TF_AttrMetadata | |
TF_Buffer | |
TF_Buffer.Data_deallocator_Pointer_long | |
TF_DeprecatedSession | |
TF_DeviceList | |
TF_DimensionHandle | |
TF_Function | |
TF_FunctionOptions | |
TF_Graph | |
TF_ImportGraphDefOptions | |
TF_ImportGraphDefResults | |
TF_Input | |
TF_KernelBuilder | |
TF_Library | |
TF_OpDefinitionBuilder | |
TF_Operation | |
TF_OperationDescription | |
TF_OpKernelConstruction | |
TF_OpKernelContext | |
TF_Output | |
TF_Server | |
TF_Session | |
TF_SessionOptions | |
TF_ShapeHandle | |
TF_ShapeInferenceContext | |
TF_Status | |
TF_StringView | |
TF_Tensor | |
TF_TString | |
TF_TString_Large | |
TF_TString_Offset | |
TF_TString_Raw | |
TF_TString_Small | |
TF_TString_Union | |
TF_TString_View | |
TF_WhileParams | |
TFE_Context | |
TFE_ContextOptions | |
TFE_Op | |
TFE_TensorDebugInfo | |
TFE_TensorHandle | |
TFFailedPreconditionException | |
TFInvalidArgumentException | |
TFloat16 | IEEE-754 half-precision 16-bit float tensor type. |
TFloat16Mapper | Maps memory of DT_HALF tensors to a n-dimensional data space. |
TFloat32 | IEEE-754 single-precision 32-bit float tensor type. |
TFloat32Mapper | Maps memory of DT_FLOAT tensors to a n-dimensional data space. |
TFloat64 | IEEE-754 double-precision 64-bit float tensor type. |
TFloat64Mapper | Maps memory of DT_DOUBLE tensors to a n-dimensional data space. |
TFloating | Common interface for all floating point tensors. |
TFOutOfRangeException | |
TFPermissionDeniedException | |
TfRecordDataset | Creates a dataset that emits the records from one or more TFRecord files. |
TFRecordDataset | |
TfRecordReader | A Reader that outputs the records from a TensorFlow Records file. |
TfRecordReader.Options | Optional attributes for TfRecordReader |
TFResourceExhaustedException | |
TFUnauthenticatedException | |
TFUnimplementedException | |
ThreadPoolDataset | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
ThreadPoolDataset | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
ThreadPoolHandle | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
ThreadPoolHandle | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
ThreadPoolHandle.Options | Optional attributes for ThreadPoolHandle |
ThreadPoolHandle.Options | Optional attributes for ThreadPoolHandle |
ThreadPoolOptionProto | Protobuf type tensorflow.ThreadPoolOptionProto |
ThreadPoolOptionProto.Builder | Protobuf type tensorflow.ThreadPoolOptionProto |
ThreadPoolOptionProtoOrBuilder | |
Tile <T extends TType > | Constructs a tensor by tiling a given tensor. |
TileGrad <T extends TType > | Returns the gradient of `Tile`. |
समय-चिह्न | Provides the time since epoch in seconds. |
TInt32 | 32-bit signed integer tensor type. |
TInt32Mapper | Maps memory of DT_INT32 tensors to a n-dimensional data space. |
TInt64 | 64-bit signed integer tensor type. |
TInt64Mapper | Maps memory of DT_INT64 tensors to a n-dimensional data space. |
TIntegral | Common interface for all integral numeric tensors. |
टीनंबर | Common interface for all numeric tensors. |
ToBool | Converts a tensor to a scalar predicate. |
ToHashBucket | Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets. |
ToHashBucketFast | Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets. |
ToHashBucketStrong | Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets. |
ToNumber <T extends TNumber > | Converts each string in the input Tensor to the specified numeric type. |
TopK <T extends TNumber > | Finds values and indices of the `k` largest elements for the last dimension. |
TopK.Options | Optional attributes for TopK |
TopKUnique | Returns the TopK unique values in the array in sorted order. |
TopKWithUnique | Returns the TopK values in the array in sorted order. |
TPUCompilationResult | Returns the result of a TPU compilation. |
TPUEmbeddingActivations | An op enabling differentiation of TPU Embeddings. |
TPUReplicatedInput <T extends TType > | Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation. |
TPUReplicatedInput.Options | Optional attributes for TPUReplicatedInput |
TPUReplicatedOutput <T extends TType > | Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation. |
TPUReplicateMetadata | Metadata indicating how the TPU computation should be replicated. |
TPUReplicateMetadata.Options | Optional attributes for TPUReplicateMetadata |
TrackableObjectGraph | Protobuf type tensorflow.TrackableObjectGraph |
TrackableObjectGraph.Builder | Protobuf type tensorflow.TrackableObjectGraph |
TrackableObjectGraph.TrackableObject | Protobuf type tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject |
TrackableObjectGraph.TrackableObject.Builder | Protobuf type tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject |
TrackableObjectGraph.TrackableObject.ObjectReference | Protobuf type tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject.ObjectReference |
TrackableObjectGraph.TrackableObject.ObjectReference.Builder | Protobuf type tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject.ObjectReference |
TrackableObjectGraph.TrackableObject.ObjectReferenceOrBuilder | |
TrackableObjectGraph.TrackableObject.SerializedTensor | Protobuf type tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject.SerializedTensor |
TrackableObjectGraph.TrackableObject.SerializedTensor.Builder | Protobuf type tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject.SerializedTensor |
TrackableObjectGraph.TrackableObject.SerializedTensorOrBuilder | |
TrackableObjectGraph.TrackableObject.SlotVariableReference | Protobuf type tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject.SlotVariableReference |
TrackableObjectGraph.TrackableObject.SlotVariableReference.Builder | Protobuf type tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject.SlotVariableReference |
TrackableObjectGraph.TrackableObject.SlotVariableReferenceOrBuilder | |
TrackableObjectGraph.TrackableObjectOrBuilder | |
TrackableObjectGraphOrBuilder | |
TrackableObjectGraphProtos | |
TransportOptions | |
TransportOptions.RecvBufRespExtra | Extra data needed on a non-RDMA RecvBufResponse. |
TransportOptions.RecvBufRespExtra.Builder | Extra data needed on a non-RDMA RecvBufResponse. |
TransportOptions.RecvBufRespExtraOrBuilder | |
Transpose <T extends TType > | Shuffle dimensions of x according to a permutation. |
TriangularSolve <T extends TType > | Solves systems of linear equations with upper or lower triangular matrices by backsubstitution. |
TriangularSolve.Options | Optional attributes for TriangularSolve |
TridiagonalMatMul <T extends TType > | Calculate product with tridiagonal matrix. |
TridiagonalSolve <T extends TType > | Solves tridiagonal systems of equations. |
TridiagonalSolve.Options | Optional attributes for TridiagonalSolve |
TruncateDiv <T extends TType > | Returns x / y element-wise for integer types. |
TruncatedNormal <T extends TFloating > | Initializer that generates a truncated normal distribution. |
TruncatedNormal <U extends TNumber > | Outputs random values from a truncated normal distribution. |
TruncatedNormal.Options | Optional attributes for TruncatedNormal |
TruncateMod <T extends TNumber > | Returns element-wise remainder of division. |
TryRpc | Perform batches of RPC requests. |
TryRpc.Options | Optional attributes for TryRpc |
TString | String type. |
TStringInitializer <T> | Helper class for initializing a TString tensor. |
TStringMapper | Maps memory of DT_STRING tensors to a n-dimensional data space. |
टीटाइप | Common interface for all typed tensors. |
TUint8 | 8-bit unsigned integer tensor type. |
TUint8Mapper | Maps memory of DT_UINT8 tensors to a n-dimensional data space. |
TupleValue | Represents a Python tuple. |
TupleValue.Builder | Represents a Python tuple. |
TupleValueOrBuilder | |
TypeSpecProto | Represents a tf.TypeSpecProtobuf type tensorflow.TypeSpecProto |
TypeSpecProto.Builder | Represents a tf.TypeSpecProtobuf type tensorflow.TypeSpecProto |
TypeSpecProto.TypeSpecClass | Protobuf enum tensorflow.TypeSpecProto.TypeSpecClass |
TypeSpecProtoOrBuilder | |
TypesProtos |
यू
Unbatch <T extends TType > | Reverses the operation of Batch for a single output Tensor. |
Unbatch.Options | Optional attributes for Unbatch |
UnbatchDataset | A dataset that splits the elements of its input into multiple elements. |
UnbatchDataset | A dataset that splits the elements of its input into multiple elements. |
UnbatchGrad <T extends TType > | Gradient of Unbatch. |
UnbatchGrad.Options | Optional attributes for UnbatchGrad |
UncompressElement | Uncompresses a compressed dataset element. |
UnicodeDecode <T extends TNumber > | Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points. |
UnicodeDecode.Options | Optional attributes for UnicodeDecode |
UnicodeDecodeWithOffsets <T extends TNumber > | Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points. |
UnicodeDecodeWithOffsets.Options | Optional attributes for UnicodeDecodeWithOffsets |
UnicodeEncode | Encode a tensor of ints into unicode strings. |
UnicodeEncode.Options | Optional attributes for UnicodeEncode |
UnicodeScript | Determine the script codes of a given tensor of Unicode integer code points. |
UnicodeTranscode | Transcode the input text from a source encoding to a destination encoding. |
UnicodeTranscode.Options | Optional attributes for UnicodeTranscode |
UniformCandidateSampler | Generates labels for candidate sampling with a uniform distribution. |
UniformCandidateSampler.Options | Optional attributes for UniformCandidateSampler |
Unique <T extends TType , V extends TNumber > | Finds unique elements along an axis of a tensor. |
UniqueDataset | Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`. |
UniqueDataset | Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`. |
UniqueWithCounts <T extends TType , V extends TNumber > | Finds unique elements along an axis of a tensor. |
UnitNorm | Constrains the weights to have unit norm. |
UnravelIndex <T extends TNumber > | Converts an array of flat indices into a tuple of coordinate arrays. |
UnsortedSegmentJoin | Joins the elements of `inputs` based on `segment_ids`. |
UnsortedSegmentJoin.Options | Optional attributes for UnsortedSegmentJoin |
UnsortedSegmentMax <T extends TNumber > | Computes the maximum along segments of a tensor. |
UnsortedSegmentMin <T extends TNumber > | Computes the minimum along segments of a tensor. |
UnsortedSegmentProd <T extends TType > | टेंसर के खंडों के साथ उत्पाद की गणना करता है। |
UnsortedSegmentSum <T extends TType > | Computes the sum along segments of a tensor. |
Unstack <T extends TType > | Unpacks a given dimension of a rank-`R` tensor into `num` rank-`(R-1)` tensors. |
Unstack.Options | Optional attributes for Unstack |
Unstage | Op is similar to a lightweight Dequeue. |
Unstage.Options | Optional attributes for Unstage |
UnwrapDatasetVariant | |
अपर | Converts all lowercase characters into their respective uppercase replacements. |
Upper.Options | Optional attributes for Upper |
UpperBound <U extends TNumber > | Applies upper_bound(sorted_search_values, values) along each row. |
वी
सत्यापनकर्ता | |
सत्यापनकर्ता | |
ValuesDef | Protocol buffer representing the values in ControlFlowContext. |
ValuesDef.Builder | Protocol buffer representing the values in ControlFlowContext. |
ValuesDefOrBuilder | |
VarHandleOp | Creates a handle to a Variable resource. |
VarHandleOp.Options | Optional attributes for VarHandleOp |
Variable <T extends TType > | Holds state in the form of a tensor that persists across steps. |
Variable.Options | Optional attributes for Variable |
VariableAggregation | Indicates how a distributed variable will be aggregated. |
VariableDef | Protocol buffer representing a Variable. |
VariableDef.Builder | Protocol buffer representing a Variable. |
VariableDefOrBuilder | |
VariableProtos | |
VariableShape <T extends TNumber > | Returns the shape of the variable pointed to by `resource`. |
VariableSynchronization | Indicates when a distributed variable will be synced. |
VarianceScaling <T extends TFloating > | Initializer capable of adapting its scale to the shape of weights tensors. |
VarianceScaling.Distribution | The random distribution to use when initializing the values. |
VarianceScaling.Mode | The mode to use for calculating the fan values. |
VariantTensorDataProto | Protocol buffer representing the serialization format of DT_VARIANT tensors. |
VariantTensorDataProto.Builder | Protocol buffer representing the serialization format of DT_VARIANT tensors. |
VariantTensorDataProtoOrBuilder | |
VarIsInitializedOp | Checks whether a resource handle-based variable has been initialized. |
VarLenFeatureProto | Protobuf type tensorflow.VarLenFeatureProto |
VarLenFeatureProto.Builder | Protobuf type tensorflow.VarLenFeatureProto |
VarLenFeatureProtoOrBuilder | |
VerifierConfig | The config for graph verifiers. |
VerifierConfig.Builder | The config for graph verifiers. |
VerifierConfig.Toggle | Protobuf enum tensorflow.VerifierConfig.Toggle |
VerifierConfigOrBuilder | |
VerifierConfigProtos | |
VersionDef | Version information for a piece of serialized data There are different types of versions for each type of data (GraphDef, etc.), but they all have the same common shape described here. |
VersionDef.Builder | Version information for a piece of serialized data There are different types of versions for each type of data (GraphDef, etc.), but they all have the same common shape described here. |
VersionDefOrBuilder | |
VersionsProtos |
डब्ल्यू
WatchdogConfig | Protobuf type tensorflow.WatchdogConfig |
WatchdogConfig.Builder | Protobuf type tensorflow.WatchdogConfig |
WatchdogConfigOrBuilder | |
WeakPointerScope | A minimalist pointer scope only keeping weak references to its elements. |
कहाँ | Returns locations of nonzero / true values in a tensor. |
WhileContextDef | Protocol buffer representing a WhileContext object. |
WhileContextDef.Builder | Protocol buffer representing a WhileContext object. |
WhileContextDefOrBuilder | |
WholeFileReader | A Reader that outputs the entire contents of a file as a value. |
WholeFileReader.Options | Optional attributes for WholeFileReader |
WindowDataset | Combines (nests of) input elements into a dataset of (nests of) windows. |
WorkerHealth | Current health status of a worker. |
WorkerHeartbeat | Worker heartbeat op. |
WorkerHeartbeatRequest | Protobuf type tensorflow.WorkerHeartbeatRequest |
WorkerHeartbeatRequest.Builder | Protobuf type tensorflow.WorkerHeartbeatRequest |
WorkerHeartbeatRequestOrBuilder | |
WorkerHeartbeatResponse | Protobuf type tensorflow.WorkerHeartbeatResponse |
WorkerHeartbeatResponse.Builder | Protobuf type tensorflow.WorkerHeartbeatResponse |
WorkerHeartbeatResponseOrBuilder | |
WorkerShutdownMode | Indicates the behavior of the worker when an internal error or shutdown signal is received. |
WrapDatasetVariant | |
WriteAudioSummary | Writes an audio summary. |
WriteAudioSummary.Options | Optional attributes for WriteAudioSummary |
WriteFile | Writes contents to the file at input filename. |
WriteGraphSummary | Writes a graph summary. |
WriteHistogramSummary | Writes a histogram summary. |
WriteImageSummary | Writes an image summary. |
WriteImageSummary.Options | Optional attributes for WriteImageSummary |
WriteRawProtoSummary | Writes a serialized proto summary. |
WriteScalarSummary | Writes a scalar summary. |
WriteSummary | Writes a tensor summary. |
एक्स
Xdivy <T extends TType > | Returns 0 if x == 0, and x / y otherwise, elementwise. |
XEvent | An XEvent is a trace event, optionally annotated with XStats. |
XEvent.Builder | An XEvent is a trace event, optionally annotated with XStats. |
XEvent.DataCase | |
XEventMetadata | Metadata for an XEvent, corresponds to an event type and is shared by all XEvents with the same metadata_id. |
XEventMetadata.Builder | Metadata for an XEvent, corresponds to an event type and is shared by all XEvents with the same metadata_id. |
XEventMetadataOrBuilder | |
XEventOrBuilder | |
XlaRecvFromHost <T extends TType > | An op to receive a tensor from the host. |
XlaSendToHost | An op to send a tensor to the host. |
XlaSetBound | Set a bound for the given input value as a hint to Xla compiler, returns the same value. |
XlaSpmdFullToShardShape <T extends TType > | An op used by XLA SPMD partitioner to switch from automatic partitioning to manual partitioning. |
XlaSpmdShardToFullShape <T extends TType > | An op used by XLA SPMD partitioner to switch from manual partitioning to automatic partitioning. |
XLine | An XLine is a timeline of trace events (XEvents). |
XLine.Builder | An XLine is a timeline of trace events (XEvents). |
XLineOrBuilder | |
Xlog1py <T extends TType > | Returns 0 if x == 0, and x * log1p(y) otherwise, elementwise. |
Xlogy <T extends TType > | Returns 0 if x == 0, and x * log(y) otherwise, elementwise. |
XPlane | An XPlane is a container of parallel timelines (XLines), generated by a profiling source or by post-processing one or more XPlanes. |
XPlane.Builder | An XPlane is a container of parallel timelines (XLines), generated by a profiling source or by post-processing one or more XPlanes. |
XPlaneOrBuilder | |
XPlaneProtos | |
XSpace | A container of parallel XPlanes, generated by one or more profiling sources. |
XSpace.Builder | A container of parallel XPlanes, generated by one or more profiling sources. |
XSpaceOrBuilder | |
XStat | An XStat is a named value associated with an XEvent, e.g., a performance counter value, a metric computed by a formula applied over nested XEvents and XStats. |
XStat.Builder | An XStat is a named value associated with an XEvent, e.g., a performance counter value, a metric computed by a formula applied over nested XEvents and XStats. |
XStat.ValueCase | |
XStatMetadata | Metadata for an XStat, corresponds to a stat type and is shared by all XStats with the same metadata_id. |
XStatMetadata.Builder | Metadata for an XStat, corresponds to a stat type and is shared by all XStats with the same metadata_id. |
XStatMetadataOrBuilder | |
XStatOrBuilder |
जेड
Zeros <T extends TType > | Creates an Initializer that sets all values to zero. |
Zeros <T extends TType > | An operator creating a constant initialized with zeros of the shape given by `dims`. |
ZerosLike <T extends TType > | Returns a tensor of zeros with the same shape and type as x. |
Zeta <T extends TNumber > | Compute the Hurwitz zeta function \\(\zeta(x, q)\\). |
ZipDataset | Creates a dataset that zips together `input_datasets`. |