A
İptal | Çağrıldığında işlemi iptal etmek için bir istisna oluşturun. |
İptal.Seçenekler | Abort için isteğe bağlı özellikler |
Abs <T TNumber'ı genişletir > | Bir tensörün mutlak değerini hesaplar. |
SoyutVeriTamponu <T> | |
AbstractDataBufferWindow <B DataBuffer'ı genişletir <?>> | |
AbstractDenseNdArray <T, U, NdArray <T>>'yi genişletir | |
AbstractNdArray <T, U, NdArray <T>>'yi genişletir | |
ÖzetTF_Buffer | |
ÖzetTF_Graph | |
ÖzetTF_ImportGraphDefOptions | |
ÖzetTF_Session | |
ÖzetTF_SessionOptions | |
ÖzetTF_Status | |
SoyutTF_Tensor | |
ÖzetTFE_Context | |
ÖzetTFE_ContextOptions | |
ÖzetTFE_Op | |
SoyutTFE_TensorHandle | |
AccumulateN <T TType'ı genişletir > | Tensör listesinin öğe bazında toplamını döndürür. |
AkümülatörApplyGradient | Belirli bir akümülatöre bir degrade uygular. |
AkümülatörNumBirikmiş | Verilen akümülatörlerde toplanan degradelerin sayısını döndürür. |
AkümülatörSetGlobalStep | Akümülatörü global_step için yeni bir değerle günceller. |
AccumulatorTakeGradient <T TType'ı genişletir > | Verilen ConditionalAccumulator'daki ortalama degradeyi çıkarır. |
Acos <T TType'ı genişletir > | x'in acos'unu öğe bazında hesaplar. |
Acosh <T TType'ı genişletir > | x'in ters hiperbolik kosinüsünü eleman bazında hesaplar. |
Etkinleştirme <T TNumber'ı genişletir > | Aktivasyonlar için soyut temel sınıf Not: |
AdaDelta | Adadelta algoritmasını uygulayan optimizer. |
Ada Grad | Adagrad algoritmasını uygulayan optimizer. |
AdaGradDA | Adagrad İkili Ortalama Algoritmasını uygulayan optimizer. |
Adem | Adam algoritmasını uygulayan optimizer. |
Adamaks | Adamax algoritmasını uygulayan optimizer. |
Ekle <T TType'ı genişletir > | Öğe bazında x + y'yi döndürür. |
AddManySparseToTensorsMap | Bir 'SparseTensorsMap'e bir 'N'-minibatch 'SparseTensor' ekleyin, 'N' tutamaçlarını döndürün. |
AddManySparseToTensorsMap.Options | AddManySparseToTensorsMap için isteğe bağlı özellikler |
AddN <T TType'ı genişletir > | Tüm giriş tensörlerini akıllıca ekleyin. |
AddSparseToTensorsMap | Bir 'SparseTensorsMap'e bir 'SparseTensor' ekleyin ve tanıtıcısını döndürün. |
AddSparseToTensorsMap.Options | AddSparseToTensorsMap için isteğe bağlı özellikler |
AyarlamaKontrast <T TNumber'ı genişletir > | Bir veya daha fazla görüntünün kontrastını ayarlayın. |
Ayar Hue <T TNumber'ı genişletir > | Bir veya daha fazla görüntünün tonunu ayarlayın. |
AyarlaDoygunluk <T TNumber'ı genişletir > | Bir veya daha fazla görüntünün doygunluğunu ayarlayın. |
Tüm | Bir tensörün boyutları boyunca öğelerin "mantıksal ve" değerini hesaplar. |
Tüm.Seçenekler | All için isteğe bağlı özellikler |
Tüm Aday Örnekleyici | Öğrenilmiş bir unigram dağılımıyla aday örneklemesi için etiketler oluşturur. |
AllCandidateSampler.Options | AllCandidateSampler için isteğe bağlı özellikler |
Tahsis Açıklaması | Protobuf tipi tensorflow.AllocationDescription |
AllocationDescription.Builder | Protobuf türü tensorflow.AllocationDescription |
TahsisAçıklamasıOrİnşaatçı | |
TahsisAçıklamaProtolar | |
Tahsis Kaydı | An allocation/de-allocation operation performed by the allocator. |
AllocationRecord.Builder | An allocation/de-allocation operation performed by the allocator. |
TahsisKayıtOrİnşaatçı | |
AyırıcıBellekKullanılan | Protobuf türü tensorflow.AllocatorMemoryUsed |
AllocatorMemoryUsed.Builder | Protobuf türü tensorflow.AllocatorMemoryUsed |
AyırıcıBellekKullanılanVeyaOluşturucu | |
AllReduce <T TNumber'ı genişletir > | Aynı tür ve şekle sahip birden fazla tensörü karşılıklı olarak azaltır. |
AllReduce.Options | AllReduce için isteğe bağlı özellikler |
HepsindenTümüne <T TType'ı genişletir > | TPU kopyaları arasında veri alışverişi yapmaya yönelik bir Op. |
Açı <U TNumber'ı genişletir > | Karmaşık bir sayının bağımsız değişkenini döndürür. |
AnonimYineleyici | Yineleyici kaynağı için bir kapsayıcı. |
AnonimHafızaÖnbelleği | |
AnonimÇoklu CihazYineleyici | Çok cihazlı yineleyici kaynağı için bir kapsayıcı. |
AnonymousRandomSeedGenerator | |
AnonimSeedJeneratör | |
Herhangi | Bir tensörün boyutları boyunca öğelerin "mantıksal veya" değerini hesaplar. |
Herhangi Bir Seçenek | Any için isteğe bağlı özellikler |
ApiDef | 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 | Protobuf tipi tensorflow.ApiDef.Arg |
ApiDef.Arg.Builder | Protobuf tipi tensorflow.ApiDef.Arg |
ApiDef.ArgOrBuilder | |
ApiDef.Attr | Description of the graph-construction-time configuration of this Op. |
ApiDef.Attr.Builder | Description of the graph-construction-time configuration of this Op. |
ApiDef.AttrOrBuilder | |
ApiDef.Builder | 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.Builder | If you specify any endpoint, this will replace all of the inherited endpoints. |
ApiDef.EndpointOrBuilder | |
ApiDef.Görünürlük | Protobuf enum tensorflow.ApiDef.Visibility |
ApiDefOrBuilder | |
ApiDefProtos | |
ApiDef'ler | Protobuf türü tensorflow.ApiDefs |
ApiDefs.Builder | Protobuf türü tensorflow.ApiDefs |
ApiDefsOrBuilder | |
ApplyAdadelta <T TType'ı genişletir > | '*var'ı adadelta şemasına göre güncelleyin. |
ApplyAdadelta.Options | ApplyAdadelta için isteğe bağlı özellikler |
ApplyAdagrad <T TType'ı genişletir > | Adagrad şemasına göre '*var'ı güncelleyin. |
ApplyAdagrad.Options | ApplyAdagrad için isteğe bağlı özellikler |
ApplyAdagradDa <T TType'ı genişletir > | '*var'ı proksimal adagrad şemasına göre güncelleyin. |
ApplyAdagradDa.Seçenekler | ApplyAdagradDa için isteğe bağlı özellikler |
ApplyAdagradV2 <T TType'ı genişletir > | Adagrad şemasına göre '*var'ı güncelleyin. |
ApplyAdagradV2.Seçenekler | ApplyAdagradV2 için isteğe bağlı özellikler |
ApplyAdam <T TType'ı genişletir > | '*var'ı Adam algoritmasına göre güncelleyin. |
ApplyAdam.Options | ApplyAdam için isteğe bağlı özellikler |
ApplyAdaMax <T TType'ı genişletir > | '*var'ı AdaMax algoritmasına göre güncelleyin. |
ApplyAdaMax.Options | ApplyAdaMax için isteğe bağlı özellikler |
ApplyAddSign <T, TType'ı genişletir > | AddSign güncellemesine göre '*var'ı güncelleyin. |
ApplyAddSign.Options | ApplyAddSign için isteğe bağlı özellikler |
ApplyCenteredRmsProp <T TType'ı genişletir > | '*var'ı ortalanmış RMSProp algoritmasına göre güncelleyin. |
ApplyCenteredRmsProp.Options | ApplyCenteredRmsProp için isteğe bağlı özellikler |
ApplyFtrl <T TType'ı genişletir > | '*var'ı Ftrl-proximal şemasına göre güncelleyin. |
ApplyFtrl.Options | ApplyFtrl için isteğe bağlı özellikler |
ApplyGradientDescent <T TType'ı genişletir > | '*var'ı bundan 'alpha' * 'delta'yı çıkararak güncelleyin. |
ApplyGradientDescent.Options | ApplyGradientDescent için isteğe bağlı özellikler |
ApplyMomentum <T TType'ı genişletir > | Momentum şemasına göre '*var'ı güncelleyin. |
ApplyMomentum.Options | ApplyMomentum için isteğe bağlı özellikler |
ApplyPowerSign <T TType'ı genişletir > | AddSign güncellemesine göre '*var'ı güncelleyin. |
ApplyPowerSign.Options | ApplyPowerSign için isteğe bağlı özellikler |
ApplyProximalAdagrad <T TType'ı genişletir > | '*var' ve '*accum' değerlerini Adagrad öğrenme oranıyla FOBOS'a göre güncelleyin. |
ApplyProximalAdagrad.Options | ApplyProximalAdagrad için isteğe bağlı özellikler |
ApplyProximalGradientDescent <T, TType'ı genişletir > | '*var'ı sabit öğrenme oranına sahip FOBOS algoritması olarak güncelleyin. |
ApplyProximalGradientDescent.Options | ApplyProximalGradientDescent için isteğe bağlı özellikler |
ApplyRmsProp <T TType'ı genişletir > | '*var'ı RMSProp algoritmasına göre güncelleyin. |
ApplyRmsProp.Options | ApplyRmsProp için isteğe bağlı özellikler |
Yaklaşık Eşit | abs(xy) < tolerans öğesi bazında doğruluk değerini döndürür. |
Yaklaşık Eşit Seçenekler | ApproximateEqual için isteğe bağlı özellikler |
ArgMax <V TNumber'ı genişletir > | Bir tensörün boyutları genelinde en büyük değere sahip dizini döndürür. |
ArgMin <V TNumber'ı genişletir > | Bir tensörün boyutları genelinde en küçük değere sahip dizini döndürür. |
Asin <T TType'ı genişletir > | X'in trignometrik ters sinüsünü eleman bazında hesaplar. |
Asinh <T TType'ı genişletir > | Ters hiperbolik sinüs x'i öğe bazında hesaplar. |
İddiaKardinallikVeri Kümesi | |
AssertNextVeri Kümesi | Daha sonra hangi dönüşümlerin gerçekleşeceğini belirten bir dönüşüm. |
AssertNextVeri Kümesi | |
İddia ediyorum | Verilen koşulun doğru olduğunu iddia eder. |
AssertThat.Options | AssertThat için isteğe bağlı özellikler |
AssetFileDef | An asset file def for a single file or a set of sharded files with the same name. |
AssetFileDef.Builder | An asset file def for a single file or a set of sharded files with the same name. |
AssetFileDefOrBuilder | |
<T TType'ı genişletir> ata | 'Ref'i ona 'değer' atayarak güncelleyin. |
Atama Seçenekleri | Assign için isteğe bağlı özellikler |
AssignAdd <T TType'ı genişletir > | 'Ref'i 'değer' ekleyerek güncelleyin. |
Add.Options Atama | AssignAdd için isteğe bağlı özellikler |
AtamaAddVariableOp | Bir değişkenin geçerli değerine bir değer ekler. |
AssignSub <T TType'ı genişletir > | 'Ref'i, 'değer'i çıkararak güncelleyin. |
AssignSub.Options | AssignSub için isteğe bağlı özellikler |
AssignSubVariableOp | Bir değişkenin geçerli değerinden bir değer çıkarır. |
AtaVariableOp | Bir değişkene yeni bir değer atar. |
AsString | Verilen tensördeki her girişi dizelere dönüştürür. |
AsString.Options | AsString için isteğe bağlı özellikler |
Atan <T TType'ı genişletir > | x'in trignometrik ters tanjantını eleman bazında hesaplar. |
Atan2 <T TNumber'ı genişletir > | Bağımsız değişkenlerin işaretlerine saygı göstererek "y/x"in arktanjantını öğe bazında hesaplar. |
Atanh <T TType'ı genişletir > | X'in element bazında ters hiperbolik tanjantını hesaplar. |
Öznitelik Değeri | Protocol buffer representing the value for an attr used to configure an Op. |
AttrValue.Builder | Protocol buffer representing the value for an attr used to configure an Op. |
AttrValue.ListValue | LINT.IfChangeProtobuf türü tensorflow.AttrValue.ListValue |
AttrValue.ListValue.Builder | LINT.IfChangeProtobuf türü tensorflow.AttrValue.ListValue |
AttrValue.ListValueOrBuilder | |
AttrValue.ValueCase | |
AttrValueOrBuilder | |
Öznitelik Değeri Protokolleri | |
Ses Spektrogramı | Zaman içinde ses verilerinin görselleştirilmesini sağlar. |
AudioSpectrogram.Seçenekler | AudioSpectrogram için isteğe bağlı özellikler |
Ses Özeti | Sesli bir 'Özet' protokol arabelleğinin çıktısını verir. |
AudioSummary.Options | AudioSummary için isteğe bağlı özellikler |
OtomatikParalelSeçenekler | Protobuf türü tensorflow.AutoParallelOptions |
AutoParallelOptions.Builder | Protobuf türü tensorflow.AutoParallelOptions |
AutoParallelOptionsOrBuilder | |
AutoShardVeri Kümesi | Giriş veri kümesini parçalayan bir veri kümesi oluşturur. |
AutoShardVeri Kümesi | Giriş veri kümesini parçalayan bir veri kümesi oluşturur. |
AutoShardDataset.Options | AutoShardDataset için isteğe bağlı özellikler |
AutoShardDataset.Options | AutoShardDataset için isteğe bağlı özellikler |
Kullanılabilir Cihaz Bilgileri | Matches DeviceAttributesProtobuf türü tensorflow.AvailableDeviceInfo |
AvailableDeviceInfo.Builder | Matches DeviceAttributesProtobuf türü tensorflow.AvailableDeviceInfo |
KullanılabilirDeviceInfoOrBuilder | |
AvgPool <T TNumber'ı genişletir > | Girişte ortalama havuzlama gerçekleştirir. |
OrtHavuz.Seçenekler | AvgPool için isteğe bağlı özellikler |
AvgPool3d <T TNumber'ı genişletir > | Girişte 3 boyutlu ortalama havuzlama gerçekleştirir. |
AvgPool3d.Seçenekler | AvgPool3d için isteğe bağlı özellikler |
AvgPool3dGrad <T TNumber'ı genişletir > | Ortalama havuzlama fonksiyonunun gradyanlarını hesaplar. |
AvgPool3dGrad.Options | AvgPool3dGrad için isteğe bağlı özellikler |
AvgPoolGrad <T TNumber'ı genişletir > | Ortalama havuzlama fonksiyonunun gradyanlarını hesaplar. |
AvgPoolGrad.Options | AvgPoolGrad için isteğe bağlı özellikler |
B
BandedTriangularSolve <T, TType'ı genişletir > | |
BantlıTriangularSolve.Options | BandedTriangularSolve için isteğe bağlı özellikler |
BandPart <T TType'ı genişletir > | Her bir en içteki matristeki merkezi bant dışındaki her şeyi sıfıra ayarlayan bir tensör kopyalayın. |
Bariyer | Farklı grafik yürütmelerinde devam eden bir engeli tanımlar. |
Bariyer.Seçenekler | Barrier için isteğe bağlı özellikler |
BariyerKapat | Verilen bariyeri kapatır. |
BariyerKapama.Seçenekler | BarrierClose için isteğe bağlı özellikler |
BariyerEksikBoyut | Verilen bariyerdeki eksik elemanların sayısını hesaplar. |
BariyerEkleBirçok | Her anahtar için ilgili değeri belirtilen bileşene atar. |
Bariyer Hazır Boyut | Verilen bariyerdeki tam elemanların sayısını hesaplar. |
BariyerTakeMany | Verilen sayıda tamamlanmış elemanı bir bariyerden alır. |
BarrierTakeMany.Options | BarrierTakeMany için isteğe bağlı özellikler |
BaseInitializer <T, TType'ı genişletir > | Tüm Başlatıcılar için soyut temel sınıf |
Grup | Tüm giriş tensörlerini belirlenimsiz bir şekilde gruplandırır. |
Toplu Seçenekler | Batch için isteğe bağlı özellikler |
BatchCholesky <T TNumber'ı genişletir > | |
BatchCholeskyGrad <T, TNumber'ı genişletir > | |
Toplu Veri Kümesi | |
Toplu Veri Kümesi | "input_dataset"ten "batch_size" öğelerini toplayan bir veri kümesi oluşturur. |
BatchDataset.Options | BatchDataset için isteğe bağlı özellikler |
TopluFft | |
TopluFft2d | |
TopluFft3d | |
Toplu Ifft | |
Toplu Ifft2d | |
Toplu Ifft3d | |
BatchMatMul <T TType'ı genişletir > | İki tensörün dilimlerini gruplar halinde çarpar. |
BatchMatMul.Options | BatchMatMul için isteğe bağlı özellikler |
BatchMatrixBandPart <T TType'ı genişletir > | |
BatchMatrixDeterminant <T TType'ı genişletir > | |
BatchMatrixDiag <T TType'ı genişletir > | |
BatchMatrixDiagPart <T TType'ı genişletir > | |
BatchMatrixInverse <T, TNumber'ı genişletir > | |
BatchMatrixInverse.Options | BatchMatrixInverse için isteğe bağlı özellikler |
BatchMatrixSetDiag <T TType'ı genişletir > | |
BatchMatrixSolve <T TNumber'ı genişletir > | |
BatchMatrixSolve.Options | BatchMatrixSolve için isteğe bağlı özellikler |
BatchMatrixSolveLs <T TNumber'ı genişletir > | |
BatchMatrixSolveLs.Options | BatchMatrixSolveLs için isteğe bağlı özellikler |
BatchMatrixTriangularSolve <T, TNumber'ı genişletir > | |
BatchMatrixTriangularSolve.Options | BatchMatrixTriangularSolve için isteğe bağlı özellikler |
BatchNormWithGlobalNormalization <T, TType'ı genişletir > | Toplu normalleştirme. |
BatchNormWithGlobalNormalizationGrad <T, TType'ı genişletir > | Toplu normalleştirme için gradyanlar. |
BatchSelfAdjointEig <T, TNumber'ı genişletir > | |
BatchSelfAdjointEig.Options | BatchSelfAdjointEig için isteğe bağlı özellikler |
BatchSvd <T TType'ı genişletir > | |
BatchSvd.Seçenekler | BatchSvd için isteğe bağlı özellikler |
BatchToSpace <T TType'ı genişletir > | T tipi 4 boyutlu tensörler için BatchToSpace. |
BatchToSpaceNd <T TType'ı genişletir > | T tipi ND tensörleri için BatchToSpace. |
Karşılaştırma Girişleri | Protobuf tipi tensorflow.BenchmarkEntries |
BenchmarkEntries.Builder | Protobuf tipi tensorflow.BenchmarkEntries |
BenchmarkEntriesOrBuilder | |
Karşılaştırma Girişi | Each unit test or benchmark in a test or benchmark run provides some set of information. |
BenchmarkEntry.Builder | Each unit test or benchmark in a test or benchmark run provides some set of information. |
BenchmarkEntryOrBuilder | |
BesselI0 <T TNumber'ı genişletir > | |
BesselI0e <T TNumber'ı genişletir > | |
BesselI1 <T TNumarasını genişletir > | |
BesselI1e <T TNumber'ı genişletir > | |
BesselJ0 <T TNumber'ı genişletir > | |
BesselJ1 <T TNumber'ı genişletir > | |
BesselK0 <T TNumber'ı genişletir > | |
BesselK0e <T TNumarasını genişletir > | |
BesselK1 <T TNumber'ı genişletir > | |
BesselK1e <T TNumber'ı genişletir > | |
BesselY0 <T TNumarasını genişletir > | |
BesselY1 <T TNumarasını genişletir > | |
Betainc <T TNumber'ı genişletir > | Düzenlenmiş tamamlanmamış beta integralini hesaplayın \\(I_x(a, b)\\). |
BfcMemoryMapProtos | |
Bfloat16 Düzeni | 32 bitlik kayan noktaları 16 bitten 16 bit'e dönüştüren, mantislerini 7 bit'e kısaltan ancak 8 bitlik üssü aynı önyargıyla koruyan veri düzeni. |
BiasAdd <T TType'ı genişletir > | "Değer"e "önyargı"yı ekler. |
ÖnyargıEklemeSeçenekleri | BiasAdd için isteğe bağlı özellikler |
BiasAddGrad <T TType'ı genişletir > | "Önyargı" tensöründe "BiasAdd" için geriye doğru işlem. |
BiasAddGrad.Options | BiasAddGrad için isteğe bağlı özellikler |
İkili Çapraz Sentropi | Gerçek etiketler ile tahmin edilen etiketler arasındaki çapraz entropi kaybını hesaplar. |
İkili Çapraz Sentropi <T TNumber'ı genişletir > | Gerçek etiketler ve tahmin edilen etiketler arasındaki ikili çapraz entropi kaybını hesaplayan bir Metrik. |
Bincount <T TNumber'ı genişletir > | Bir tamsayı dizisindeki her değerin oluşum sayısını sayar. |
BinÖzet | Protobuf türü tensorflow.BinSummary |
BinSummary.Builder | Protobuf tipi tensorflow.BinSummary |
BinÖzetOrBuilder | |
Bitcast <U, TType'ı genişletir > | Verileri kopyalamadan bir tensörü bir türden diğerine aktarır. |
BitwiseAnd <T, TNumber'ı genişletir > | Elementwise, 'x' ve 'y'nin bitsel VE'sini hesaplar. |
BitwiseOr <T TNumber'ı genişletir > | Elementwise, "x" ve "y"nin bit düzeyinde VEYA'sını hesaplar. |
BitwiseXor <T TNumber'ı genişletir > | Elementwise, "x" ve "y"nin bit düzeyinde XOR'unu hesaplar. |
BlockLSTM <T TNumber'ı genişletir > | Tüm zaman adımları için LSTM hücresinin ileri yayılımını hesaplar. |
BlockLSTM.Seçenekler | BlockLSTM için isteğe bağlı özellikler |
BlockLSTMGrad <T TNumber'ı genişletir > | Tüm zaman dizisi için LSTM hücresinin geriye doğru yayılımını hesaplar. |
BooleanDataBuffer | Boolean'lardan oluşan bir DataBuffer . |
BooleanDataLayout <S DataBuffer'ı genişletir <?>> | Bir arabellekte depolanan verileri booleanlara dönüştüren bir DataLayout . |
BooleanDenseNdArray | |
BooleanMaskesi | |
BooleanMask.Seçenekler | BooleanMask için isteğe bağlı özellikler |
BooleanMask Güncellemesi | |
BooleanMaskUpdate.Options | BooleanMaskUpdate için isteğe bağlı özellikler |
BooleanNdArray | Booleanlardan oluşan bir NdArray . |
Bool Düzeni | Boolean'ları baytlardan/baytlara dönüştüren veri düzeni. |
BoostedTreesToplamİstatistikler | Grup için birikmiş istatistiklerin özetini toplar. |
BoostedTreesKovalama | Her özelliği paket sınırlarına göre gruplara ayırın. |
BoostedAğaçlarHesaplaEn İyiÖzellikBölme | Her özellik için kazançları hesaplar ve özellik için mümkün olan en iyi bölünmüş bilgiyi döndürür. |
BoostedTreesEn İyi Özelliği HesaplaBöl.Seçenekler | BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit için isteğe bağlı özellikler |
BoostedAğaçlarHesaplaEn İyi ÖzellikSplitV2 | Her özellik için kazanımları hesaplar ve her düğüm için mümkün olan en iyi bölünmüş bilgiyi döndürür. |
BoostedAğaçlarHesaplaÖzellik Başına En İyi Kazanımlar | Her özellik için kazançları hesaplar ve özellik için mümkün olan en iyi bölünmüş bilgiyi döndürür. |
BoostedTreesCenterBias | Eğitim verilerinden (önyargı) önceliği hesaplar ve ilk düğümü logitlerin önceliğiyle doldurur. |
BoostedTreesCreateEnsemble | Bir ağaç topluluğu modeli oluşturur ve ona bir tanıtıcı döndürür. |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | Quantile Streams için Kaynak Oluşturun. |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource.Options | BoostedTreesCreateQuantileStreamResource için isteğe bağlı özellikler |
BoostedTreesDeserializeEnsemble | Serileştirilmiş bir ağaç topluluğu yapılandırmasını seri durumdan çıkarır ve mevcut ağacın yerini alır topluluk. |
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | BoostedTreesEnsembleResource için bir tanıtıcı oluşturur |
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp.Options | BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp için isteğe bağlı özellikler |
BoostedTreesÖrnekHata AyıklamaÇıktıları | Her örnek için hata ayıklama/model yorumlanabilirliği çıktıları. |
BoostedTreesFlushQuantileÖzetler | Her bir niceliksel akış kaynağından niceliksel özetleri temizleyin. |
BoostedTreesGetEnsembleStates | Ağaç topluluğu kaynak damga belirtecini, ağaç sayısını ve büyüme istatistiklerini alır. |
BoostedTreesMakeQuantileÖzetler | Toplu iş için niceliklerin özetini yapar. |
BoostedTreesMakeStatsÖzet | Toplu iş için birikmiş istatistiklerin özetini yapar. |
BoostedTreesTahmini | Giriş örneklerinde birden fazla toplamsal regresyon topluluğu tahmincisi çalıştırır ve logitleri hesaplar. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | Her bir niceliksel akış kaynağına niceliksel özetleri ekleyin. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceSeri durumdan çıkarma | Kova sınırlarını seri durumdan çıkarın ve mevcut QuantileAccumulator'a hazır işareti koyun. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | Bir nicelik akış kaynağı için özetleri temizleyin. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush.Options | BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush için isteğe bağlı özellikler |
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | Birikmiş özetlere dayalı olarak her özellik için paket sınırlarını oluşturun. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | BoostedTreesQuantileStreamResource için bir tanıtıcı oluşturur. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp.Options | BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp için isteğe bağlı özellikler |
BoostedTreesSerializeEnsemble | Ağaç topluluğunu bir protokole göre serileştirir. |
BoostedTreesSparseAgregateStats | Grup için birikmiş istatistiklerin özetini toplar. |
BoostedAğaçlarSeyrekHesaplaEn İyiÖzellikBölme | Her özellik için kazançları hesaplar ve özellik için mümkün olan en iyi bölünmüş bilgiyi döndürür. |
BoostedTreesSparseHesaplaEn İyi ÖzellikSplit.Options | BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit için isteğe bağlı özellikler |
BoostedTreesEğitimTahmini | Giriş örneklerinde birden fazla toplamsal regresyon topluluğu tahmincisi çalıştırır ve Önbelleğe alınan logitlerin güncellemesini hesaplar. |
BoostedTreesUpdateEnsemble | Büyütülmekte olan son ağaca bir katman ekleyerek ağaç topluluğunu günceller veya yeni bir ağaç başlatarak. |
BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | Büyütülmekte olan son ağaca bir katman ekleyerek ağaç topluluğunu günceller veya yeni bir ağaç başlatarak. |
BoostedTreesUpdateEnsembleV2.Options | BoostedTreesUpdateEnsembleV2 için isteğe bağlı özellikler |
SınırlıTensorSpecProto | A protobuf to represent tf.BoundedTensorSpec. |
BoundedTensorSpecProto.Builder | A protobuf to represent tf.BoundedTensorSpec. |
SınırlıTensorSpecProtoOrBuilder | |
BroadcastDynamicShape <T TNumber'ı genişletir > | Yayınla s0 op s1 şeklini döndürün. |
BroadcastGradientArgs <T TNumber'ı genişletir > | Yayınla birlikte s0 op s1'in gradyanlarını hesaplamak için indirgeme indekslerini döndürün. |
BroadcastHelper <T TType'ı genişletir > | XLA tarzı yayınları gerçekleştirmek için yardımcı operatör XLA'nın ikili operatörler için yayın kurallarını kullanarak, "lhs" ve "rhs"den hangisinin daha düşük dereceye sahip olduğuna 1 boyut ekleyerek "lhs" ve "rhs"yi aynı sıralamaya yayınlar. |
BroadcastRecv <T TType'ı genişletir > | Başka bir cihazdan tensör değeri yayını alır. |
BroadcastRecv.Seçenekler | BroadcastRecv için isteğe bağlı özellikler |
BroadcastSend <T TType'ı genişletir > | Tensör değerini bir veya daha fazla başka cihaza yayınlar. |
BroadcastSend.Options | BroadcastSend için isteğe bağlı özellikler |
BroadcastTo <T, TType'ı genişletir > | Uyumlu bir şekil için bir dizi yayınlayın. |
Paketleme | 'Girdiyi' 'sınırlara' göre paketler. |
YapıYapılandırması | Protobuf türü tensorflow.BuildConfiguration |
BuildConfiguration.Builder | Protobuf türü tensorflow.BuildConfiguration |
BuildConfigurationOrBuilder | |
Paket Giriş Protokolü | Describes the metadata related to a checkpointed tensor. |
BundleEntryProto.Builder | Describes the metadata related to a checkpointed tensor. |
BundleEntryProtoOrBuilder | |
Paket BaşlığıProto | Special header that is associated with a bundle. |
BundleHeaderProto.Builder | Special header that is associated with a bundle. |
BundleHeaderProto.Endianness | An enum indicating the endianness of the platform that produced this bundle. |
BundleHeaderProtoOrBuilder | |
ByteDataBuffer | Baytlardan oluşan bir DataBuffer . |
ByteDataLayout <S DataBuffer'ı genişletir <?>> | Bir arabellekte depolanan verileri baytlara dönüştüren bir DataLayout . |
ByteDenseNdArray | |
BaytNdArray | Baytlardan oluşan bir NdArray . |
ByteSequenceProvider <T> | ByteSequenceTensorBuffer depolanacak bayt dizisini üretir. |
BaytSırasıTensorBuffer | Dize tensör verilerini depolamak için arabellek. |
Bayt Listesi | Containers to hold repeated fundamental values. |
BytesList.Builder | Containers to hold repeated fundamental values. |
BytesListOrBuilder | |
BytesProducedStatsVeri Kümesi | Bir StatsAggregator'da "input_dataset"in her öğesinin bayt boyutunu kaydeder. |
BytesProducedStatsVeri Kümesi | Bir StatsAggregator'da "input_dataset"in her öğesinin bayt boyutunu kaydeder. |
C
ÖnbellekVeri Kümesi | 'input_dataset'teki öğeleri önbelleğe alan bir veri kümesi oluşturur. |
ÖnbellekVeri KümesiV2 | |
ÇağrılabilirSeçenekler | Defines a subgraph in another `GraphDef` as a set of feed points and nodes to be fetched or executed. |
CallableOptions.Builder | Defines a subgraph in another `GraphDef` as a set of feed points and nodes to be fetched or executed. |
CallableOptionsOrBuilder | |
Yayınla <U TType'ı genişletir > | SrcT tipindeki x'i DstT tipindeki y'ye aktarın. |
Yayınlama Seçenekleri | Cast için isteğe bağlı özellikler |
CastHelper | Bir İşleneni oluşturmak için yardımcı bir sınıf |
KategorikKrossentropi | Etiketler ve tahminler arasındaki çapraz entropi kaybını hesaplar. |
Kategorik Çapraztropi <T TNumber'ı genişletir > | Gerçek etiketler ile tahmin edilen etiketler arasındaki kategorik çapraz entropi kaybını hesaplayan bir Metrik. |
KategorikMenteşe | Etiketler ve tahminler arasındaki kategorik menteşe kaybını hesaplar. |
Kategorik Menteşe <T TNumber'ı genişletir > | Etiketler ve tahminler arasındaki kategorik menteşe kaybı ölçüsünü hesaplayan bir Metrik. |
Tavan <T TNumber'ı genişletir > | Öğe bazında x'ten küçük olmayan en küçük tamsayıyı döndürür. |
CheckNumerics <T TNumber'ı genişletir > | NaN, -Inf ve +Inf değerleri için tensörü kontrol eder. |
Cholesky <T TType'ı genişletir > | Bir veya daha fazla kare matrisin Cholesky ayrıştırmasını hesaplar. |
CholeskyGrad <T TNumber'ı genişletir > | Cholesky algoritmasının ters modda geriye yayılan gradyanını hesaplar. |
En Hızlı Veri Kümesini Seçin | |
En Hızlı Veri Kümesini Seçin | |
ClipByValue <T TType'ı genişletir > | Tensör değerlerini belirtilen minimum ve maksimum değerlere kırpar. |
KapatÖzetYazar | |
KümeDef | Defines a TensorFlow cluster as a set of jobs. |
ClusterDef.Builder | Defines a TensorFlow cluster as a set of jobs. |
ClusterDefOrBuilder | |
KümeCihaz Filtreleri | Defines the device filters for jobs in a cluster. |
ClusterDeviceFilters.Builder | Defines the device filters for jobs in a cluster. |
ClusterDeviceFiltersOrBuilder | |
ClusterOutput <T, TType'ı genişletir > | Bir XLA hesaplamasının çıktısını diğer tüketici grafik düğümlerine bağlayan operatör. |
KümeProtoları | |
Kod | The canonical error codes for TensorFlow APIs. |
Kod Konumu | Code location information: A stack trace with host-name information. |
CodeLocation.Builder | Code location information: A stack trace with host-name information. |
CodeLocationOrBuilder | |
KoleksiyonDef | CollectionDef should cover most collections. |
CollectionDef.AnyList | AnyList is used for collecting Any protos. |
CollectionDef.AnyList.Builder | AnyList is used for collecting Any protos. |
CollectionDef.AnyListOrBuilder | |
KoleksiyonDef.Builder | CollectionDef should cover most collections. |
CollectionDef.BytesList | BytesList is used for collecting strings and serialized protobufs. |
CollectionDef.BytesList.Builder | BytesList is used for collecting strings and serialized protobufs. |
CollectionDef.BytesListOrBuilder | |
CollectionDef.FloatList | FloatList is used for collecting float values. |
CollectionDef.FloatList.Builder | FloatList is used for collecting float values. |
CollectionDef.FloatListOrBuilder | |
CollectionDef.Int64List | Int64List is used for collecting int, int64 and long values. |
CollectionDef.Int64List.Builder | Int64List is used for collecting int, int64 and long values. |
CollectionDef.Int64ListOrBuilder | |
KoleksiyonDef.KindCase | |
CollectionDef.NodeList | NodeList is used for collecting nodes in graph. |
CollectionDef.NodeList.Builder | NodeList is used for collecting nodes in graph. |
CollectionDef.NodeListOrBuilder | |
KoleksiyonDefOrBuilder | |
CollectiveGather <T TNumber'ı genişletir > | Aynı tip ve şekle sahip birden fazla tensörü karşılıklı olarak biriktirir. |
CollectiveGather.Options | CollectiveGather için isteğe bağlı özellikler |
CollectivePermute <T TType'ı genişletir > | Çoğaltılmış TPU örneklerinde tensörlerin izinini vermeye yönelik bir Op. |
KombineMaksimum Olmayan Bastırma | Azalan puan sırasına göre sınırlayıcı kutuların bir alt kümesini açgözlülükle seçer, Bu işlem, tüm sınıflarda toplu iş başına girişlerde non_max_suppression işlemini gerçekleştirir. |
CombinedNonMaxSuppression.Options | CombinedNonMaxSuppression için isteğe bağlı özellikler |
Taahhüt Kimliği | Protobuf türü tensorflow.CommitId |
CommitId.Builder | Protobuf türü tensorflow.CommitId |
CommitId.KindCase | |
CommitIdOrBuilder | |
KarşılaştırmaVeBitpack | "Giriş" değerlerini "eşik" ile karşılaştırın ve elde edilen bitleri bir "uint8"e paketleyin. |
DerlemeSonucu | TPU derlemesinin sonucunu döndürür. |
Derleme Başarılı Oldu İddiası | Derlemenin başarılı olduğunu iddia eder. |
Karmaşık <U TType'ı genişletir > | İki reel sayıyı karmaşık sayıya çevirir. |
ComplexAbs <U, TNumber'ı genişletir > | Bir tensörün karmaşık mutlak değerini hesaplar. |
Sıkıştırma Öğesi | Bir veri kümesi öğesini sıkıştırır. |
Compute_func_Pointer_TF_OpKernelContext | |
ComputeKazaraHitler | sampled_candidates içindeki true_labels ile eşleşen konumların kimliklerini hesaplar. |
ComputeAccidentalHits.Options | ComputeAccidentalHits için isteğe bağlı özellikler |
ComputeBatchSize | Kısmi toplu işler hariç bir veri kümesinin statik toplu iş boyutunu hesaplar. |
Concat <T TType'ı genişletir > | Tensörleri bir boyut boyunca birleştirir. |
Veri Kümesini Birleştir | "input_dataset"i "other_dataset" ile birleştiren bir veri kümesi oluşturur. |
Beton Fonksiyonu | Giriş ve çıkış imzasıyla tek bir işlev olarak çağrılabilen bir grafik. |
CondContextDef | Protocol buffer representing a CondContext object. |
CondContextDef.Builder | Protocol buffer representing a CondContext object. |
CondContextDefOrBuilder | |
Koşullu Akümülatör | Degradeleri toplamak için koşullu bir akümülatör. |
KoşulluBiriktirici.Seçenekler | ConditionalAccumulator için isteğe bağlı özellikler |
Yapılandırma Protokolü | Session configuration parameters. |
ConfigProto.Builder | Session configuration parameters. |
ConfigProto.Deneysel | Everything inside Experimental is subject to change and is not subject to API stability guarantees in https://www.tensorflow.org/guide/version_compat. |
ConfigProto.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. |
ConfigProto.Experimental.MlirBridgeRollout | An enum that describes the state of the MLIR bridge rollout. |
ConfigProto.ExperimentalOrBuilder | |
ConfigProtoOrBuilder | |
YapılandırmaProtoları | |
DağıtılmışTPU'yu Yapılandır | Dağıtılmış bir TPU sistemi için merkezi yapıları kurar. |
DistributedTPU.Options'ı Yapılandır | ConfigureDistributedTPU için isteğe bağlı özellikler |
TPUE yerleştirmeyi yapılandırma | Dağıtılmış bir TPU sisteminde TPUEmbedding'i ayarlar. |
Bağlaç <T TType'ı genişletir > | Karmaşık bir sayının karmaşık eşlenikini döndürür. |
ConjugateTranspose <T, TType'ı genişletir > | X'in boyutlarını bir permütasyona göre karıştırın ve sonucu birleştirin. |
Sabit <T TType'ı genişletir > | Sabit değere sahip tensörler üreten başlatıcı. |
Sabit <T TType'ı genişletir > | Sabit bir değer üreten bir operatör. |
Kısıtlama | Kısıtlamalar için temel sınıf. |
ConsumeMutexLock | Bu işlem 'MutexLock' tarafından oluşturulan bir kilidi kullanır. |
ControlFlowContextDef | Container for any kind of control flow context. |
ControlFlowContextDef.Builder | Container for any kind of control flow context. |
ControlFlowContextDef.CtxtCase | |
ControlFlowContextDefOrBuilder | |
ControlFlowProtos | |
Kontrol Tetikleyici | Hiçbir şey yapmıyor. |
Dönüşüm <T TType'ı genişletir > | adresinde belgelenen XLA ConvGeneralDilated operatörünü sarar. https://www.tensorflow.org/performans/xla/operation_semantics#conv_convolution . |
Conv2d <T TNumber'ı genişletir > | 4 boyutlu 'giriş' ve 'filtre' tensörleri verildiğinde 2 boyutlu bir evrişimi hesaplar. |
Dönüşüm2d.Seçenekleri | Conv2d için isteğe bağlı özellikler |
Conv2dBackpropFilter <T TNumber'ı genişletir > | Filtreye göre evrişim gradyanlarını hesaplar. |
Conv2dBackpropFilter.Options | Conv2dBackpropFilter için isteğe bağlı özellikler |
Conv2dBackpropInput <T, TNumber'ı genişletir > | Girişe göre evrişimin gradyanlarını hesaplar. |
Conv2dBackpropInput.Options | Conv2dBackpropInput için isteğe bağlı özellikler |
Conv3d <T TNumber'ı genişletir > | 5 boyutlu 'giriş' ve 'filtre' tensörleri verildiğinde 3 boyutlu bir evrişimi hesaplar. |
Dönüşüm3d.Seçenekleri | Conv3d için isteğe bağlı özellikler |
Conv3dBackpropFilter <T, TNumber'ı genişletir > | Filtreye göre 3 boyutlu evrişimin gradyanlarını hesaplar. |
Conv3dBackpropFilter.Options | Conv3dBackpropFilter için isteğe bağlı özellikler |
Conv3dBackpropInput <U TNumber'ı genişletir > | Girişe göre 3 boyutlu evrişimin gradyanlarını hesaplar. |
Conv3dBackpropInput.Options | Conv3dBackpropInput için isteğe bağlı özellikler |
Kopyala <T TType'ı genişletir > | Bir tensörü CPU'dan CPU'ya veya GPU'dan GPU'ya kopyalayın. |
Kopyala.Seçenekler | Copy için isteğe bağlı nitelikler |
CopyHost <T TType'ı genişletir > | Bir tensörü ana bilgisayara kopyalayın. |
CopyHost.Options | CopyHost için isteğe bağlı özellikler |
Çünkü <T, TType'ı genişletir > | Cos of x'i öğe bazında hesaplar. |
Cosh <T TType'ı genişletir > | X'in hiperbolik kosinüsünü öğe bazında hesaplar. |
KosinüsBenzerlik | Etiketler ve tahminler arasındaki kosinüs benzerliğini hesaplar. |
Kosinüs Benzerliği <T, TSayısını genişletir > | Etiketler ve tahminler arasındaki kosinüs benzerliği ölçümünü hesaplayan bir ölçüm. |
CostGraphDef | Protobuf türü tensorflow.CostGraphDef |
CostGraphDef.AggregatedCost | Total cost of this graph, typically used for balancing decisions. |
CostGraphDef.AggregatedCost.Builder | Total cost of this graph, typically used for balancing decisions. |
CostGraphDef.AggregatedCostOrBuilder | |
CostGraphDef.Builder | Protobuf türü tensorflow.CostGraphDef |
CostGraphDef.Node | Protobuf türü tensorflow.CostGraphDef.Node |
CostGraphDef.Node.Builder | Protobuf türü tensorflow.CostGraphDef.Node |
CostGraphDef.Node.InputInfo | Inputs of this node. |
CostGraphDef.Node.InputInfo.Builder | Inputs of this node. |
CostGraphDef.Node.InputInfoOrBuilder | |
CostGraphDef.Node.OutputInfo | Outputs of this node. |
CostGraphDef.Node.OutputInfo.Builder | Outputs of this node. |
CostGraphDef.Node.OutputInfoOrBuilder | |
CostGraphDef.NodeOrBuilder | |
CostGraphDefOrBuilder | |
Maliyet GrafiğiProtos | |
CountUpTo <T TNumber'ı genişletir > | 'Limit'e ulaşana kadar 'ref' değerini artırır. |
CPUBilgisi | Protobuf tipi tensorflow.CPUInfo |
CPUInfo.Builder | Protobuf tipi tensorflow.CPUInfo |
CPUInfoOrBuilder | |
Create_func_TF_OpKernelConstruction | |
ÖzetDbWriter Oluştur | |
Özet Dosya Yazarı Oluştur | |
Kırp ve Yeniden Boyutlandır | Kırpmaları girdi görüntüsü tensöründen çıkarır ve yeniden boyutlandırır. |
CropAndResize.Options | CropAndResize için isteğe bağlı özellikler |
CropAndResizeGradBoxes | Crop_and_resize işleminin giriş kutusu tensörüne göre gradyanını hesaplar. |
CropAndResizeGradBoxes.Options | CropAndResizeGradBoxes için isteğe bağlı özellikler |
CropAndResizeGradImage <T, TNumber'ı genişletir > | Crop_and_resize işleminin giriş görüntüsü tensörüne göre gradyanını hesaplar. |
CropAndResizeGradImage.Options | CropAndResizeGradImage için isteğe bağlı özellikler |
Çapraz <T TNumber'ı genişletir > | İkili çapraz çarpımı hesaplayın. |
CrossReplicaSum <T TNumber'ı genişletir > | Çoğaltılmış TPU örnekleri genelinde girişleri toplamak için bir Op. |
CSRSparseMatrixComponents <T TType'ı genişletir > | Toplu "indeks"teki CSR bileşenlerini okur. |
CSRSparseMatrixToDense <T, TType'ı genişletir > | (Muhtemelen toplu) bir CSRSparseMatrix'i yoğun hale dönüştürün. |
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T, TType'ı genişletir > | (Muhtemelen toplu) CSRSparesMatrix'i SparseTensor'a dönüştürür. |
CSVVeri Kümesi | |
CSVVeri Kümesi | |
CSVDatasetV2 | |
CtcBeamSearchDecoder <T, TNumber'ı genişletir > | Girişte verilen logitlerde ışın arama kod çözme işlemini gerçekleştirir. |
CtcBeamSearchDecoder.Options | CtcBeamSearchDecoder için isteğe bağlı özellikler |
CtcGreedyDecoder <T TNumber'ı genişletir > | Girişlerde verilen logitlerde açgözlü kod çözme gerçekleştirir. |
CtcGreedyDecoder.Options | CtcGreedyDecoder için isteğe bağlı özellikler |
CtcLoss <T TNumber'ı genişletir > | Her toplu giriş için CTC Kaybını (günlük olasılığı) hesaplar. |
CtcLoss.Options | CtcLoss için isteğe bağlı özellikler |
CTCLossV2 | Her toplu giriş için CTC Kaybını (günlük olasılığı) hesaplar. |
CTCLossV2.Seçenekler | CTCLossV2 için isteğe bağlı özellikler |
CudnnRNN <T TNumarasını genişletir > | CuDNN tarafından desteklenen bir RNN. |
CudnnRNN.Seçenekler | CudnnRNN için isteğe bağlı özellikler |
CudnnRNNBackprop <T TNumber'ı genişletir > | CudnnRNNV3'ün arka destek adımı. |
CudnnRNNBackprop.Options | CudnnRNNBackprop için isteğe bağlı özellikler |
CudnnRNNCanonicalToParams <T TNumber'ı genişletir > | CudnnRNN parametrelerini kanonik formdan kullanılabilir forma dönüştürür. |
CudnnRNNCanonicalToParams.Options | CudnnRNNCanonicalToParams için isteğe bağlı özellikler |
CudnnRnnParamsSize <U, TNumber'ı genişletir > | Cudnn RNN modeli tarafından kullanılabilecek ağırlıkların boyutunu hesaplar. |
CudnnRnnParamsSize.Options | CudnnRnnParamsSize için isteğe bağlı özellikler |
CudnnRNNParamsToCanonical <T, TNumber'ı genişletir > | CudnnRNN parametrelerini kurallı biçimde alır. |
CudnnRNNParamsToCanonical.Options | CudnnRNNParamsToCanonical için isteğe bağlı özellikler |
Cumprod <T TType'ı genişletir > | Tensör x'in 'eksen' boyunca kümülatif çarpımını hesaplayın. |
Cumprod.Seçenekler | Cumprod için isteğe bağlı özellikler |
Cumsum <T TType'ı genişletir > | Tensör x'in 'eksen' boyunca kümülatif toplamını hesaplayın. |
Cumsum.Seçenekler | Cumsum için isteğe bağlı özellikler |
CumulativeLogsumexp <T TNumber'ı genişletir > | Tensör x'in 'eksen' boyunca kümülatif çarpımını hesaplayın. |
CumulativeLogsumexp.Options | CumulativeLogsumexp için isteğe bağlı özellikler |
D
Veri Tamponu <T> | Belirli bir türdeki verileri içeren bir kapsayıcı. |
DataBufferAdapterFactory | Veri arabellek bağdaştırıcıları fabrikası. |
DataBuffer'lar | DataBuffer örnekleri oluşturmaya yönelik yardımcı sınıf. |
DataBufferWindow <B DataBuffer'ı genişletir <?>> | DataBuffer bir bölümünü görüntülemek için değiştirilebilir bir kapsayıcı. |
Veri Sınıfı | Protobuf enum tensorflow.DataClass |
DataFormatDimMap <T TNumber'ı genişletir > | Belirtilen hedef veri formatındaki boyut indeksini döndürür. kaynak veri formatı. |
DataFormatDimMap.Options | DataFormatDimMap için isteğe bağlı özellikler |
DataFormatVecPermute <T TNumber'ı genişletir > | Giriş tensörünü "src_format"tan "dst_format"a değiştirin. |
DataFormatVecPermute.Options | DataFormatVecPermute için İsteğe Bağlı Öznitelikler |
Datalayout <s veritabuffer <?>, T> genişletir | Tamponda depolanan verileri belirli bir türe dönüştürür. |
Datalayouts | Doğrusal Cebir hesaplamasında sıklıkla kullanılan veri formatlarının DataLayout örneklerini ortaya çıkarır. |
DataServiedataset | |
DataServiedataset.options | DataServiceDataset için İsteğe Bağlı Öznitelikler |
Veri kümesi | Potansiyel olarak büyük bir bağımsız unsur listesini (numuneler) temsil eder ve bu öğeler arasında yineleme ve dönüşümlerin gerçekleştirilmesine izin verir. |
DataSetcardinity | `` İnput_dataset '' nin kardinalitesini döndürür. |
DataSetcardinity | `` İnput_dataset '' nin kardinalitesini döndürür. |
DataSetFromgraph | Verilen `grafik_def '' dan bir veri kümesi oluşturur. |
Datasetiterator | Bir TF.data dat seti aracılığıyla bir yinelemenin durumunu temsil eder. |
DataSetoptional | İsteğe bağlı, veri kümesinin sonuna ulaşıldığında başarısız olabilecek bir veri kümesi GetNext işleminin sonucunu temsil eder. |
Datasettograf | `` İnput_dataset` temsil eden serileştirilmiş bir grafiği döndürür. |
Datasettograph.ptions | DatasetToGraph için İsteğe Bağlı Özellikler |
DataSettOSTOASTLEElemement | Verilen veri kümesinden tek öğeyi çıkarır. |
DataSettotfrecord | Verilen veri kümesini TFRECord formatını kullanarak verilen dosyaya yazar. |
DataSettotfrecord | Verilen veri kümesini TFRECord formatını kullanarak verilen dosyaya yazar. |
DatastorageVisitor <R> | DataBuffer örneklerinin destek depolanmasını ziyaret edin. |
Veri Türü | (== suppress_warning documentation-presence ==) LINT.IfChangeProtobuf enum tensorflow.DataType |
Dawsn <t, tnumber > | |
DealloCator_pointer_long_pointer | |
Mazeret | An Event related to the debugging of a TensorFlow program. |
DebugeVent.Builder | An Event related to the debugging of a TensorFlow program. |
DebugeVenter.Nwase | |
DebugeVentorbuilder | |
DebugeVentprotos | |
Hata ayıklama | A device on which ops and/or tensors are instrumented by the debugger. |
Hata ayıklama | A device on which ops and/or tensors are instrumented by the debugger. |
Hata ayıklama | |
Hata ayıklama | A debugger-instrumented graph. |
Hata ayıklamagraph.builder | A debugger-instrumented graph. |
Hata ayıklama | |
Hata ayıklama | Protobuf tipi tensorflow.DebuggedSourceFile |
Hata ayıklama | Protobuf tipi tensorflow.DebuggedSourceFile |
Hata ayıklama | |
Hata ayıklama | Protobuf tipi tensorflow.DebuggedSourceFiles |
Hata ayıklama | Protobuf tipi tensorflow.DebuggedSourceFiles |
Hata ayıklama | |
Hata ayıklama | Gradyan hata ayıklama için kimlik OP. |
Hata ayıklama | Gradyan hata ayıklama için kimlik OP. |
Debugidentity <t, ttype > | Hata Ayıklama Kimliği V2 op. |
Debugidentity.Eptions | DebugIdentity için isteğe bağlı özellikler |
Debugmetadata | Metadata about the debugger and the debugged TensorFlow program. |
Debugmetadata.builder | Metadata about the debugger and the debugged TensorFlow program. |
Debugmetadataorbuilder | |
Dehugnancount | Hata ayıklama nan değer sayacı op. |
Debugnancount.options | DebugNanCount için isteğe bağlı özellikler |
Debugnumericssummary <u tnumber > genişletir | Hata Ayıklama Numeri Özet V2 Op. |
Debugnumericssummary.options | DebugNumericsSummary için isteğe bağlı özellikler |
Hata ayıklama | Options for initializing DebuggerState in TensorFlow Debugger (tfdbg). |
Debugoptions.builder | Options for initializing DebuggerState in TensorFlow Debugger (tfdbg). |
Debugoptionsorbuilder | |
Ayıklama | |
Debugtensorwatch | Option for watching a node in TensorFlow Debugger (tfdbg). |
Debugtensorwatch.builder | Option for watching a node in TensorFlow Debugger (tfdbg). |
Debugtensorwatchorbuilder | |
DecoDandcropjpeg | Bir UInt8 tensörüne JPEG kodlu bir görüntüyü kodlayın ve kırpın. |
DecoD vedcropjpeg.Options | DecodeAndCropJpeg için İsteğe Bağlı Özellikler |
Decodebase64 | Web-Güvenli Base64 kodlu dizeleri çözün. |
Decodebmp | BMP kodlu bir görüntünün ilk çerçevesini bir UInt8 tensörüne ayırın. |
Decodebmp.options | DecodeBmp için isteğe bağlı özellikler |
Koducomprese edilmiş | Dizeleri açın. |
DecoDecpressed.Options | DecodeCompressed için İsteğe Bağlı Özellikler |
Decodecsv | CSV kayıtlarını tensörlere dönüştürün. |
DecoDecsv.Options | DecodeCsv için isteğe bağlı özellikler |
Korodegif | GIF kodlu bir görüntünün çerçevelerini bir UInt8 tensörüne ayırın. |
DecodeImage <t, tnumber > | Decode_bmp, Decode_Gif, Decode_jpeg ve Decode_png için işlev. |
DecodeImage.Options | DecodeImage için İsteğe Bağlı Özellikler |
Decodejpeg | JPEG kodlu bir görüntüyü bir UInt8 tensörüne ayırın. |
Decodejpeg.Options | DecodeJpeg için isteğe bağlı özellikler |
DecodejSoneExample | JSON kodlu örnek kayıtları ikili protokol arabellek dizelerine dönüştürün. |
DecodePaddedRaw <t, tnumber > uzatır | Bir ipin vektörü olarak bir ipin baytlarını yeniden yorumlayın. |
DecodePaddedRaw.Eptions | DecodePaddedRaw için İsteğe Bağlı Özellikler |
Decodepng <t tnumber > | PNG kodlu bir görüntüyü bir UInt8 veya UInt16 tensörüne ayırın. |
Decodepng.Options | DecodePng için isteğe bağlı özellikler |
DecodeProto | OP, serileştirilmiş bir protokolden gelen alanları tensörlere gönderir. |
DecodeProto.Options | DecodeProto için isteğe bağlı özellikler |
DecoDeraw <t, ttype > | Bir ipin vektörü olarak bir ipin baytlarını yeniden yorumlayın. |
DecoDeraw. Options | DecodeRaw için İsteğe Bağlı Özellikler |
Decodewav | Bir şamandıra tensörüne 16 bit PCM WAV dosyasını kodlayın. |
Decodewav.options | DecodeWav için isteğe bağlı özellikler |
Deepcopy <t, ttype > | `X` '' nin bir kopyasını yapar. |
Delete_func_pointer | |
Siliner | Bir yineleyici kaynağı için bir kap. |
DeleteMemoryCache | |
DeletemultideViceiterator | Bir yineleyici kaynağı için bir kap. |
DeleterAndomSeedGenerator | |
DeleteseedGenerator | |
Silindir | Oturumdaki sapı ile belirtilen tensörü silin. |
Yoğunluk <u tnumber > uzatır | Bir tamsayı dizisindeki her bir değerin oluşum sayısını sayar. |
Yoğunluklar | DenseBincount için isteğe bağlı özellikler |
Densecountsparseoutput <u tnumber > uzatır | TF.tensor girişi için seyrek çıkış bölmesi sayımı gerçekleştirir. |
Densecountsparseoutput.options | DenseCountSparseOutput için isteğe bağlı özellikler |
DensendArray <T> | |
Densetocsrsparsematrix | Yoğun bir tensörü (muhtemelen parti) bir CSRSParSematrix'e dönüştürür. |
DensetoDensesetoPeration <t, ttype > genişletir | 2 `tensör 'girişinin son boyutu boyunca ayarlama işlemini uygular. |
DensetoDensesetoPeration.Eptions | DenseToDenseSetOperation için isteğe bağlı özellikler |
DensetosparseBatchDataset | Giriş öğelerini bir sparsetensöre toplayan bir veri kümesi oluşturur. |
DensetosparseBatchDataset | Giriş öğelerini bir sparsetensöre toplayan bir veri kümesi oluşturur. |
Densetosparsesetoperation <t genişler ttype > | Set işlemini `tensör 've' sparsetensor 'son boyutu boyunca uygular. |
Densetosparsesetouration.options | DenseToSparseSetOperation için isteğe bağlı özellikler |
Depthospace <t, ttype > uzatır | Tip Tipsörler için Deptosepace. |
Depthospace.options | DepthToSpace için isteğe bağlı özellikler |
Depthwiseconv2dnative <t, tnumber > genişletir | 4-D `giriş 've` filtre' tensörleri verilen 2-D derinliğinde bir evrişim hesaplar. |
Depthwiseconv2dnative.options | DepthwiseConv2dNative için isteğe bağlı özellikler |
Depthwiseconv2DnativeBackPropFilter <T, tnumber > uzatır | Filtreye göre derinlemesine konvolüsyonun gradyanlarını hesaplar. |
Depthwiseconv2dnativeBackPropFilter.options | DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter için isteğe bağlı özellikler |
Depthwiseconv2DnativeBackPropInput <T, tnumber > uzatır | Giriş açısından derinlemesine konvolüsyonun gradyanlarını hesaplar. |
Depthwiseconv2dnativeBackPropinput.options | DepthwiseConv2dNativeBackpropInput için isteğe bağlı özellikler |
Dequantize <u tnumber > | 'Giriş' tensörü bir şamandıra veya BFLOAT16 tensörüne ayırın. |
Nezaketsizleştirmek | Paketlenmiş UInt32 girişini alır ve girişi Uint8'e açar Cihazda Dequantizasyon. |
Dequantize. Options | Dequantize için isteğe bağlı özellikler |
Deserializeaterator | Verilen varyant tensörü bir yineleyiciye dönüştürür ve verilen kaynağa saklar. |
DeserializemanySParse <t, ttype > genişletir | Serileştirilmiş bir minibatch'tan `sksetensors'ları 'seansalize edin ve birleştirin. |
Deserializesparse <u ttype > uzatır | `Sparsetensor 'nesnelerini seansalize edin. |
DestroyResourceop | Sapla belirtilen kaynağı siler. |
DestroyResourceop.options | DestroyResourceOp için isteğe bağlı özellikler |
DestroyEmporaryVariable <t TType > | Geçici değişkeni yok eder ve nihai değerini döndürür. |
Det <t TType > | Bir veya daha fazla kare matrisin belirleyicisini hesaplar. |
Deviceattributes | Protobuf tipi tensorflow.DeviceAttributes |
Deviceattributes.builder | Protobuf tipi tensorflow.DeviceAttributes |
Deviceattributesorbuilder | |
Deviceattributesprotos | |
CihazFiltersProtos | |
Cihaz | OP'nin çalıştığı cihaz dizinini döndürün. |
Sapma | Protobuf tipi tensorflow.DeviceLocality |
Deviceelocality.builder | Protobuf tipi tensorflow.DeviceLocality |
Deviceelocalityorbuilder | |
Cihaz | Protobuf tipi tensorflow.DeviceProperties |
CihazProperties.builder | Protobuf tipi tensorflow.DeviceProperties |
CihazPropertiesorBuilder | |
CihazPropertiesprotos | |
Cihazlar | Bir tensorflow cihazı için (muhtemelen kısmi) bir özellikleri temsil eder. |
Pisienespec.builder | Bina DeviceSpec için bir kurucu sınıfı. |
Pisienespec.Devicetype | |
Sapık | Protobuf Tip tensorflow.DeviceStepStats |
DeviceStepstats.builder | Protobuf Tip tensorflow.DeviceStepStats |
Devicestepstatsorbuilder | |
Dictvalue | Represents a Python dict keyed by `str`. |
Dictvalue.builder | Represents a Python dict keyed by `str`. |
Dictvalueorbuilder | |
Digamma <t, tnumber > | LGAMma türevi olan PSI'yı hesaplar (mutlak değerinin günlüğü `Gama (x)`), element olarak. |
Dilation2d <t, tnumber > uzatır | 4-D `giriş` ve 3-B `filtre 'tensörlerinin gri tonlamalı dilatasyonunu hesaplar. |
Dilation2dbackpropFilter <T, tnumber > genişletir | Filtreye göre morfolojik 2-D dilatasyonunun gradyanını hesaplar. |
Dilation2dbackpropinput <T, tnumber > uzatır | Morfolojik 2-D dilatasyonunun gradyanını girişe göre hesaplar. |
Boyut | |
Boyut | |
Yönlendirilmiş InterLeEvEvedataset | Sabit bir `n 'veri kümesi listesinde` `interlevevedataset' 'yerine. |
Yönlendirilmiş InterLeEvEvedataset | Sabit bir `n 'veri kümesi listesinde` `interlevevedataset' 'yerine. |
Div <t, tType > | X / Y Element-Bize döndürür. |
Divnonan <t genişler ttype > | Payor sıfırsa 0 döner. |
DOT <T, TType > | XLA dotgeneral operatörünü sarar, https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dotgeneral. |
İki kat | Çiftlerin bir DataBuffer . |
DoubledAtalayout <S Veritabuffer'ı Genişler <? >> | Bir arabellekte depolanan verileri iki katına dönüştüren bir DataLayout . |
DoubledenSendArray | |
İki kat | Çiftlerin bir NdArray . |
DrawBoundingBoxes <t, tnumber > | Bir grup görüntü üzerine sınırlayıcı kutular çizin. |
DummyiterationCounter | |
Dummymemorycache | |
Dummyseedgenerator | |
DynamicPartition <t, tType > | `Num_partitions` tensörlerine` data` `bölümleri '' indeksleri kullanarak bölümler. |
DynamicsLice <t, tType > | XLA DynamicsLice operatörünü sarar, https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dynamicslice. |
Dynamicstitch <t, ttype > | `Data` tensörlerinden değerleri tek bir tensöre dönüştürün. |
DynamicUpdateslice <t genişler ttype > | XLA DynamicUpdateslice Operatörünü Sarar, https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dynamicupdateslice. |
e
Kargaşa | Tensorflow işlemlerini hevesle yürütmek için bir ortam. |
Eagersession.DevicePlacementPolicy | Belirli bir cihazda bir işlem çalıştırmaya çalıştığımızda nasıl hareket edeceğini kontrol eder, ancak bazı giriş tensörleri o cihazda değildir. |
Eagersession.Eptions | |
Düzenleme | (Muhtemelen normalleştirilmiş) Levenshtein düzenleme mesafesini hesaplar. |
EditDistance.Eptions | EditDistance için isteğe bağlı özellikler |
Eig <u tType > | Bir veya daha fazla kare matrisin öz ayrışmasını hesaplar. |
Eig.options | Eig için isteğe bağlı özellikler |
Einsum <t, ttype > genişletir | Einstein Summation Sözleşmesine göre tensör kasılması. |
Einsum <t, ttype > genişletir | Basic Einsum OP'yi 2 giriş ve 1 çıkışla destekleyen bir OP. |
Elu <t, tnumber > | Üstel doğrusal hesaplar: `exp (özellikler) - 1` ise <0 ise,` özellikler ''. |
Elu <t, tfloating > | Üstel doğrusal ünite. |
Elugrad <t, tnumber > | Üstel doğrusal (ELU) işlemi için gradyanları hesaplar. |
Gömme | TPU eklemelerinin farklılaşmasını sağlayan bir OP. |
Boş <T, TType > | Verilen şekle sahip bir tensör oluşturur. |
Boş. Options | Empty için isteğe bağlı özellikler |
BoşTensorlist | Boş bir tensör listesi oluşturur ve döndürür. |
Boşbu | Boş bir tensör haritası oluşturur ve döndürür. |
EncodeBase64 | Dizeleri Web Güvenli Base64 formatında kodlayın. |
EncodeBase64.options | EncodeBase64 için isteğe bağlı özellikler |
Encodejpeg | JPEG-ENCODE Bir görüntü. |
Encodejpeg.options | EncodeJpeg için isteğe bağlı özellikler |
Encodejpegvariablequality | JPEG, sağlanan sıkıştırma kalitesi ile giriş görüntüsünü kodlar. |
Ending | PNG-ENCOD Bir görüntü. |
Encodepng.options | EncodePng için isteğe bağlı özellikler |
Endodeproto | OP, giriş tensörlerinde sağlanan protobuf mesajlarını sergiler. |
Encodeproto.options | EncodeProto için isteğe bağlı özellikler |
Encodewav | WAV dosya biçimini kullanarak ses verilerini kodlayın. |
Son nokta | Ek açıklama, @Operator ile açıklanmış bir sınıfın ERROR(Ops/org.tensorflow.op.Ops Ops) veya gruplarından biri oluşturması gereken bir sınıf yöntemini işaretlemek için kullanılır. |
EnqueuetpuembeddinginteGerbatch | TPUEmbeding'e giriş toplu tensörlerinin bir listesini oluşturan bir OP. |
EnqueuetpuembeddingIntegerBatch.Eptions | EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch için İsteğe Bağlı Özellikler |
EnqueuetpuembeddingraggedTensorbatch | Tf.nn.embedding_lookup () kullanan kodun taşınmasını kolaylaştırır. |
Enqueuetpuembeddingraggedtensorbatch.options | EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch için İsteğe Bağlı Özellikler |
Enqueuetpuembeddingsparsebatch | Bir sparsetensordan giriş indekslerini tpuembeding thude eden bir op. |
Enqueuetpuembeddingsparsebatch.options | EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch için isteğe bağlı özellikler |
Enqueuetpuembeddingsparsetensorbatch | Tf.nn.embedding_lookup_sparse () kullanan kodun taşınmasını kolaylaştırır. |
Enqueuetpuembeddingsparsetensorbatch.options | EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch için isteğe bağlı özellikler |
Sağlayanlar <t, ttype > genişletir | Tensörün şeklinin beklenen şekle uymasını sağlar. |
< T Giriş TType > | Bir çocuk çerçevesi oluşturur veya bulur ve `` verileri '' alt çerçeve için kullanılabilir hale getirir. |
Enter.options | Enter için isteğe bağlı özellikler |
Giriş değerleri | Protobuf Tip tensorflow.EntryValue |
Entryvalue.builder | Protobuf Tip tensorflow.EntryValue |
Entryvalue.kindcase | |
Entryvalueorbuilder | |
Eşit | (X == y) element olarak gerçek değerini döndürür. |
Eşitlikler | Equal için isteğe bağlı özellikler |
Erf <t tnumber > uzatır | `X` element çapında Gauss hata fonksiyonunu hesaplar. |
Erfc <t tnumber > | `X` element-çapında tamamlayıcı hata fonksiyonunu hesaplar. |
erfinv <t, tnumber > | |
Hatalar Kodları | |
Errorcodesprotos | |
Euclideannorm <t genişler ttype > | Bir tensörün boyutları boyunca elementlerin Öklid normunu hesaplar. |
EuclideanNorm.Eptions | EuclideanNorm için isteğe bağlı özellikler |
Etkinlik | 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.Whase | |
Eventorbuilder | |
EventProtos | |
Örnek | Protobuf tipi tensorflow.Example |
Örnek.Builder | Protobuf tipi tensorflow.Example |
Örnek | |
Örnekparserconfiguration | Protobuf Type tensorflow.ExampleParserConfiguration |
Örneğin | Protobuf Type tensorflow.ExampleParserConfiguration |
ÖrnekParSerconfigurationorBuilder | |
Örnekparserconfigurationprotos | |
Örnek Protos | |
Uygulamak | Bir TPU cihazında bir TPU programı yükleyen ve yürüten OP. |
Yürütme | OP, isteğe bağlı yerinde değişken güncellemeleri olan bir program yürütür. |
Uygulamak | Data relating to the eager execution of an op or a Graph. |
Execution.Builder | Data relating to the eager execution of an op or a Graph. |
Yürütme ortamı | Tensorflow Operation oluşturma ve yürütme ortamı tanımlar s. |
ExecutionEnvironment.types | |
İcracı | |
Çıkış <t TType > | Geçerli çerçeveden ana çerçevesine çıkar. |
Exp <t, ttype > uzatır | X element çapında üstel olarak hesaplanır. |
ExpandDims <t, ttype > genişletir | 1 boyutunu bir tensör şekline ekler. |
İfade <t, tnumber > uzatır | |
Expm1 <t, ttype > genişletir | `Exp (x) - 1` `element olarak hesaplar. |
Üstel <t, tfloating > | Üstel aktivasyon fonksiyonu. |
ExtractGimpse | Giriş tensöründen bir bakış çıkarır. |
ExtractGimpse.options | ExtractGlimpse için isteğe bağlı özellikler |
ExtractImagePatches <t TType > | `` Yamalar '' ı `` görüntülerden '' çıkarın ve bunları "derinlik" çıkış boyutuna koyun. |
ExtractJpegShape <t, tnumber > uzatır | JPEG kodlu bir görüntünün şekil bilgisini çıkarın. |
Extractvolumepatches <t Tnumber > | `` Yamaları '' çıkarın ve bunları `" derinlik "` `çıktı boyutuna koyun. |
F
Hakikat | Faktörler hakkında bir gerçek çıktı. |
Fakequantwithminmaxargs | 'Girişler' tensörünü sahte olarak nitelendirin, aynı tipte 'çıkışlar' tensörüne şamandırayı yazın. |
Fakequantwithminmaxargs.options | FakeQuantWithMinMaxArgs için isteğe bağlı özellikler |
Fakequantwithminmaxargsgradient | Fakequantwithminmaxargs işlemi için gradyanları hesaplayın. |
Fakequantwithminmaxargsgradient.options | FakeQuantWithMinMaxArgsGradient için isteğe bağlı özellikler |
Fakequantwithminmaxvars | Global şamandıra skalerleri aracılığıyla şamandıra türü 'girişleri' tensörünü sahte bir Global şamandıra skalerleri `min 've` maks' ile `` outputs '' ile aynı şekle sahip `` girişler '' ten tensörünü `` inputs 'tensörünü sahte olarak nitelendirin. |
Fakequantwithminmaxvars.options | FakeQuantWithMinMaxVars için isteğe bağlı özellikler |
Sahte | Fakequantwithminmaxvars işlemi için gradyanları hesaplayın. |
Fakequantwithminmaxvarsgradient.options | FakeQuantWithMinMaxVarsGradient için isteğe bağlı özellikler |
Fakequantwithminmaxvarsperchannel | Kanal başına şamandıra yoluyla şamandıra türü 'girişleri' tensörünü sahte bir şekilde. Kanal başına şamandıra ve şekillerden birini `` girişleri 'tensörünü ve kanal başına şamandıra yoluyla [b, d] `[b, h, w, d]` ` Min 've `` [d]' nin `` çıkışları '' ten tensörünün `` girişleri '' ile aynı şekle. |
Fakequantwithminmaxvarsperchannel.options | FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel için isteğe bağlı özellikler |
Fakequantwithminmaxvarsperchannradient | FakequantwithminmaxVarsperChannel işlemi için gradyanları hesaplayın. |
Fakequantwithminmaxvarsperchannelgradient.options | FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient için isteğe bağlı özellikler |
FastElementSequence <t, u ndarray <t>> uzatır | Elemanlarını tekrarlarken aynı NdArray örneğini geri dönüştüren bir dizi |
Özellik | Containers for non-sequential data. |
Özellik.Builder | Containers for non-sequential data. |
Özellik.KindCase | |
FeatureConfiguration | Protobuf Tip tensorflow.FeatureConfiguration |
FeatureConfiguration.builder | Protobuf Tip tensorflow.FeatureConfiguration |
FeatureConfiguration.configCase | |
FeatureConfigurationorBuilder | |
Featureleselist | Containers for sequential data. |
Featurelist.builder | Containers for sequential data. |
Featurelistorbuilder | |
Featurelessistler | Protobuf tipi tensorflow.FeatureLists |
Featurelists.builder | Protobuf tipi tensorflow.FeatureLists |
Featurelistorbuilder | |
Özellik | |
FeatureProtos | |
Özellikler | Protobuf tipi tensorflow.Features |
Özellikler.Builder | Protobuf tipi tensorflow.Features |
Özellikler | |
Fft <t, ttype > uzatır | Hızlı Fourier dönüşümü. |
Fft2d <t genişler ttype > | 2D Fast Fourier dönüşümü. |
Fft3d <t genişler ttype > | 3D Fast Fourier dönüşümü. |
Fifoqueue | İlk çıkış siparişinde öğeler üreten bir kuyruk. |
Fifoqueue.options | FifoQueue için isteğe bağlı özellikler |
Doldur <u tType > | Skaler bir değerle dolu bir tensör oluşturur. |
FilterbylastComponentDataset | Son bileşende doğru olan `input_dataset'in ilk bileşeninin öğelerini içeren bir veri kümesi oluşturur. |
Parmak izi | Parmak izi değerleri üretir. |
SabitlenfeatureProto | Protobuf tipi tensorflow.FixedLenFeatureProto |
SabitlenfeatureProto.builder | Protobuf tipi tensorflow.FixedLenFeatureProto |
SabitlenfeatureProtoorBuilder | |
FILTEMLENTHRECORDDATASET | |
FildLengthrecordReader | Bir dosyadan sabit uzunluktaki kayıtları çıkaran bir okuyucu. |
FILLEDLENTHRECORDREADER. Options | FixedLengthRecordReader için isteğe bağlı özellikler |
Sabit | Öğrenilmiş bir unigram dağılımı ile aday örnekleme için etiketler üretir. |
SabitUnigramCandidatesPler.options | FixedUnigramCandidateSampler için İsteğe Bağlı Özellikler |
Float16Layout | 32 bit şamandırayı IEEE-754 Yarı hassasiyetli kayan nokta spesifikasyonuna dönüştüren 32 bit şamandırayı/16 bit'e dönüştüren veri düzeni. |
Floatdatabuffer | Şamandıraların bir DataBuffer . |
Floatdatalayout <s veritabuffer'ı genişletir <? >> | Bir arabellekte depolanan verileri yüzmeye dönüştüren bir DataLayout . |
FloatDenSendArray | |
Şamandıra listesi | Protobuf tipi tensorflow.FloatList |
Floatlist.builder | Protobuf tipi tensorflow.FloatList |
Floatlistorbuilder | |
Floatndarray | Şamandıra bir NdArray . |
Zemin <t, tnumber > uzatır | Eleman-bazlı en büyük tamsayı x'den daha büyük değildir. |
Floordiv | X // Y Element-Wise döndürür. |
Floormod <t, tnumber > | Element bazında bölünmenin geri kalanını döndürür. |
FlushSummaryWriter | |
Fraksiyonalavgpool <t, tnumber > uzatır | Girdi üzerinde fraksiyonel ortalama bir havuz gerçekleştirir. |
Fraksiyonalavgpool. | FractionalAvgPool için isteğe bağlı özellikler |
Fraksiyonalavgpoolgrad <t tnumber > | Fraksiyonalavgpool fonksiyonunun gradyanını hesaplar. |
Fraksiyonalavgpoolgrad. options | FractionalAvgPoolGrad için isteğe bağlı özellikler |
Fraksiyonalmaxpool <t, tnumber > uzatır | Girişte kesirli maks. |
Fraksiyonalmaxpool. | FractionalMaxPool için isteğe bağlı özellikler |
Fraksiyonalmaxpoolgrad <t tnumber > | Fraksiyonalmaxpool fonksiyonunun gradyanını hesaplar. |
Fraksiyonalmaxpoolgrad. options | FractionalMaxPoolGrad için isteğe bağlı özellikler |
Fresnelcos <t, tnumber > | |
Fresnelsin <t genişler tnumber > | |
Ftrl | FTRL algoritmasını uygulayan optimize edici. |
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. |
İşlev | A library is a set of named functions. |
Functiondefribrary.builder | A library is a set of named functions. |
Functiondefribraryorbuilder | |
FunctionDeforBuilder | |
FunctionProtos | |
FunctionSpec | Represents `FunctionSpec` used in `Function`. |
Functionsspec.builder | Represents `FunctionSpec` used in `Function`. |
Functionsspec.experimentalcompile | Whether the function should be compiled by XLA. |
FunctionSpecorbuilder | |
FusedBatchNorm <t tnumber , u uzatır tnumber > | Toplu normalizasyon. |
FusedBatchNorm.Options | FusedBatchNorm için İsteğe Bağlı Özellikler |
FusedBatchNormgrad <t tnumber , u uzatır tnumber > | Toplu normalizasyon için gradyan. |
FusedBatchNormgrad. Options | FusedBatchNormGrad için İsteğe Bağlı Özellikler |
Fusedpadconv2d <t genişler tnumber > | Bir evrişim sırasında bir ön işlem olarak bir dolgu gerçekleştirir. |
FusedResIndPadconv2d <t genişler tnumber > | Bir evrişim sırasında bir ön işlem olarak yeniden boyutlandırma ve dolgu gerçekleştirir. |
Fusedresizandpadconv2d.options | FusedResizeAndPadConv2d için isteğe bağlı özellikler |
G
Topla tnumber > uzatır | Karşılıklı olarak aynı tip ve şekli birden fazla tensör biriktirir. |
TTYPE > | `` İndekslere '' 'params' ekseni 'ekseninden dilimler toplayın. |
TTYPE > | Belgelenen XLA toplama operatörünü sarar https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#gather |
Gature. Options | Gather için isteğe bağlı özellikler |
Gature. Options | Gather için isteğe bağlı özellikler |
Gathernd <t genişler ttype > | `` Params '' den `` endeksler '' tarafından belirtilen şekli olan bir tensöre dilimlerini toplayın. |
Gatherv2 <t tnumber > uzatır | Karşılıklı olarak aynı tip ve şekli birden fazla tensör biriktirir. |
Gatherv2.Options | GatherV2 için isteğe bağlı özellikler |
GenerateBoundingBoxProposals | Bu OP, verilen sınırlayıcı kutulardan (Bbox_Deltas) kodlanmış WRT ankrajlarından ARXIV'teki EQ.2'ye göre ilgi alanları üretir: 1506.01497 OP, `pre_nms_topn` skorlama kutularını seçer, ankrajlara göre kod çözer,` nms_heshold 'kavşak-sendika (iou) değerine sahip örtüşen kutulara maksimal olmayan baskılama uygular, daha kısa tarafın daha az olduğu yerlerde atma kutuları atar, min_size`. |
GenerateBoundingBoxProposals.Eptions | GenerateBoundingBoxProposals için İsteğe Bağlı Özellikler |
GenerateVocabremapping | Yeni ve eski kelime dosyalarına bir yol verildiğinde, `Num_new_vocab` uzunluğu, burada` remapping [i] ', eski kelime dağarcığında yeni kelime dağarcığında (no new_vocab_offset` ve `num_new_vocab` varlıklarından başlayarak) satır numarasını içerir, veya'- '- 1 `` Giriş 'i' yeni kelime dağarcığında eski kelime dağarcığında değil. |
Genervocabremapping.options | GenerateVocabRemapping için İsteğe Bağlı Özellikler |
GetsessionHandle | Giriş tensörünü geçerli oturumun durumunda saklayın. |
Getsessiontensor <t genişler ttype > | Sapı tarafından belirtilen tensörün değerini alın. |
Glorot <t, tfloating > | Xavier başlatıcı olarak da adlandırılan Glorot başlatıcısı. |
Gpuinfo | Protobuf tipi tensorflow.GPUInfo |
Gpuinfo.builder | Protobuf tipi tensorflow.GPUInfo |
Gpuinfoorbuilder | |
Gpuoptions | Protobuf tipi tensorflow.GPUOptions |
Gpuoptions.builder | Protobuf tipi tensorflow.GPUOptions |
GPUOPTION. | Protobuf Tip tensorflow.GPUOptions.Experimental |
Gpuoptions.xperimental.builder | Protobuf Tip 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.xperimental.VirtualDeviceSorbuilder | |
Gpuoptions.Experimentalorbuilder | |
Gpuoptionsorbuilder | |
GradientDef | GradientDef defines the gradient function of a function defined in a function library. |
Gradientdef.builder | GradientDef defines the gradient function of a function defined in a function library. |
Gradientdeforbuilder | |
Gradientdescent | Temel Stokastik Gradyan İniş Optimizer. |
Gradyanlar | y S WRT x S, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... |
Gradenents.Eptions | Gradients için isteğe bağlı özellikler |
Grafik | Tensorflow hesaplamasını temsil eden bir veri akışı grafiği. |
Graph.whilesubgraphBuilder | Bir süre döngüsü için bir koşullu veya vücut alt grafiği oluşturmak için BuildSubgraph yöntemini geçersiz kılan soyut bir sınıfı somutlaştırmak için kullanılır. |
Graphdebuginfo | Protobuf tipi tensorflow.GraphDebugInfo |
Graphdebuginfo.builder | Protobuf tipi 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 | |
Graphdebuginfoorbuilder | |
Graphdebuginfoprotos | |
Grafik | Represents the graph of operationsProtobuf tipi tensorflow.GraphDef |
Graphdef.builder | Represents the graph of operationsProtobuf tipi tensorflow.GraphDef |
Graphdeforbuilder | |
GraphExecutionTrace | Data relating to an execution of a Graph (e.g., an eager execution of a FuncGraph). |
GrafexecutionTrace.builder | Data relating to an execution of a Graph (e.g., an eager execution of a FuncGraph). |
GraphexecutionTraceorBuilder | |
Grafopcreation | The creation of an op in a TensorFlow Graph (e.g., FuncGraph in TF2). |
Grafopcreation.builder | The creation of an op in a TensorFlow Graph (e.g., FuncGraph in TF2). |
GraphopcreationorBuilder | |
Grafoperasyon | Bir Graph düğüm olarak eklenen bir Operation için uygulama. |
GrafoperationBuilder | GraphOperation S'yi bir Graph eklemek için bir OperationBuilder . |
Grafoptions | Protobuf tipi tensorflow.GraphOptions |
Grafoptions.builder | Protobuf tipi tensorflow.GraphOptions |
Grafoptionsorbuilder | |
Grafik | |
GraphtransferconstNodeInfo | Protobuf Tip tensorflow.GraphTransferConstNodeInfo |
GraphtransferconstNodeinfo.builder | Protobuf Tip tensorflow.GraphTransferConstNodeInfo |
GraphtransferconstNodeInfoorBuilder | |
GraphtransfergraphinputNodeInfo | Protobuf tipi tensorflow.GraphTransferGraphInputNodeInfo |
GraphtransfergraphinputNodeinfo.builder | Protobuf tipi tensorflow.GraphTransferGraphInputNodeInfo |
GraphtransfergraphinputNodeInfoorBuilder | |
GraphtransfergraphoutputNodeInfo | Protobuf Tip tensorflow.GraphTransferGraphOutputNodeInfo |
GraphtransfergraphoutputNodeinfo.builder | Protobuf Tip tensorflow.GraphTransferGraphOutputNodeInfo |
GraphtransfergraphoutputNodeInfoorBuilder | |
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 |
Graphtransferinfoorbuilder | |
Graphtransferinfoproto | |
GraphtransferNodeInfo | Protobuf tipi tensorflow.GraphTransferNodeInfo |
GraphtransferNodeinfo.builder | Protobuf tipi tensorflow.GraphTransferNodeInfo |
GraphtransferNodeInfoorBuilder | |
GraphtransferNodeInput | Protobuf Tip tensorflow.GraphTransferNodeInput |
GraphtransferNodeInput.Builder | Protobuf Tip tensorflow.GraphTransferNodeInput |
GraphtransferNodeInputInfo | Protobuf tipi tensorflow.GraphTransferNodeInputInfo |
GraphtransferNodeInputInfo.builder | Protobuf tipi tensorflow.GraphTransferNodeInputInfo |
GraphtransferNodeInputInfoorBuilder | |
GraphtransferNodeInputorBuilder | |
GraphtransferNodeOutputInfo | Protobuf Tip tensorflow.GraphTransferNodeOutputInfo |
GraphtransferNodeOutputInfo.builder | Protobuf Tip tensorflow.GraphTransferNodeOutputInfo |
GraphtransferNodeOutputInfoorBuilder | |
Daha büyük | (X> y) eleman-gerçek değerini döndürür. |
Daha fazla | (X> = y) element olarak gerçek değerini döndürür. |
Grublockcell <t, tnumber > | GRU hücre ileri yayılmasını 1 zamanlı adım için hesaplar. |
Grublockcellgrad <t genişler tnumber > | GRU hücre geri yansımasını 1 zamanlı adım için hesaplar. |
Guaranteconst <t, tType > | TF çalışma zamanına giriş tensörünün sabit olduğunu garanti eder. |
H
Hardsigmoid <T, tfloating > | Sert sigmoid aktivasyonu. |
Haşhable | İnitselleştirilmemiş bir karma tablo oluşturur. |
Hashtable.Options | HashTable için isteğe bağlı özellikler |
Tfloing > uzatır | Başlatıcı. |
Yardımcılar | Birkaç işlem ekleyen veya gerçekleştiren ve bunlardan birini döndüren temel yöntemler için konteyner sınıfı. |
Menteşe | Etiketler ve tahminler arasındaki menteşe kaybını hesaplar. |
Menteşe <t, tnumber > uzatır | Etiketler ve tahminler arasındaki menteşe kaybı metriğini hesaplayan bir metrik. |
HistogramFixedWidth <u tnumber > uzatır | Değerlerin histogramını döndür. |
Histogramproto | Serialization format for histogram module in core/lib/histogram/histogram.hProtobuf tipi tensorflow.HistogramProto |
Histogramproto.builder | Serialization format for histogram module in core/lib/histogram/histogram.hProtobuf tipi tensorflow.HistogramProto |
Histogramprotoorbuilder | |
Histogram | Histogram ile bir `` özet '' protokol tamponu çıkarır. |
Hsvtorgb <t tnumber > | HSV'den RGB'ye bir veya daha fazla görüntüyü dönüştürün. |
Huber | Etiketler ve tahminler arasındaki Huber kaybını hesaplar. |
BEN
Kimlik <t Tfloating > | Kimlik matrisini oluşturan başlatıcı. |
Kimlik <t ttype > | Giriş tensörü veya değeriyle aynı şekle ve içeriğe sahip bir tensör döndürün. |
Kimlik | Giriş ile aynı şekil ve içeriğe sahip bir tensör listesi döndürür tensörler. |
IdentityReader | Kuyruklu çalışmayı hem anahtar hem de değer olarak çıkaran bir okuyucu. |
IdentityReader.Options | IdentityReader için isteğe bağlı özellikler |
Ifft <t, ttype > uzatır | Ters Fast Fourier dönüşümü. |
İfft2d <t, ttype > genişletir | Ters 2D Fast Fourier dönüşümü. |
İfft3d <t, ttype > genişletir | Ters 3D Fast Fourier dönüşümü. |
Igamma <t, tnumber > | Daha düşük düzenli eksik gama fonksiyonunu `p (a, x)` hesaplayın. |
IGAMMAC <T, tnumber > | Üst düzenli eksik gama fonksiyonunu `q (a, x)` hesaplayın. |
IGAMMAGRADA <T, tnumber > uzatır | `` İgamma (a, x) `wrt 'a` gradyanını hesaplar. |
IgnoreErrorSDataSet | Hataları yok sayma `` input_dataset` öğelerini içeren bir veri kümesi oluşturur. |
IgnoreErrorSDataSet | Hataları yok sayma `` input_dataset` öğelerini içeren bir veri kümesi oluşturur. |
IgnoreErrorsDataset.options | IgnoreErrorsDataset için İsteğe Bağlı Özellikler |
IgnoreErrorsDataset.options | IgnoreErrorsDataset için İsteğe Bağlı Özellikler |
Yasadışı | Hedeflenen dizinin rütbesi nedeniyle bir işlem tamamlanamadığında istisna atılır. |
Image <u tnumber > | Karmaşık bir sayının hayali kısmını döndürür. |
ImageProjectiveTransFormv2 <t genişler tnumber > | Verilen dönüşümü görüntülerin her birine uygular. |
ImageProjectiveTransformv2.Options | ImageProjectiveTransformV2 için İsteğe Bağlı Öznitelikler |
ImageProjectiveTransFormv3 <t, tnumber > genişletir | Verilen dönüşümü görüntülerin her birine uygular. |
ImageProjectiveTransformv3.Options | ImageProjectiveTransformV3 için İsteğe Bağlı Öznitelikler |
Imagesummary | Görüntülerle `` özet '' protokol arabelleğini çıkarır. |
Imagesummary.Options | ImageSummary için İsteğe Bağlı Özellikler |
İmmutableConst <t, ttype > | Bellek bölgesinden değişmez tensörü döndürür. |
İthalat | |
Dizin | N-Boyutlu Dizisi'nden bir görünüm dilimlemek için kullanılan bir dizin. |
İndexedpositioniterator | |
İndexedpositioniterat.coordslongconsumer | |
Endeksler | Index nesnelerini somutlaştırmak için yardımcı sınıf. |
İnfeeddequeue <t genişler ttype > | Hesaplamaya beslenecek bir değer için bir yer tutucu OP. |
İnfeeddequeuetuple | XLA Tuple olarak Infeed'den birden fazla değer getirir. |
İnfeedenqueue | Tek bir tensör değerini hesaplamaya besleyen bir OP. |
İnfeedenqueue.options | InfeedEnqueue için isteğe bağlı özellikler |
İnfeedenqueueprelinearizeBuffer | TPU INFEED'e önceden belirlenmiş bir OP. |
İnfeedenqueueprelinearizebuffer.options | InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer için İsteğe Bağlı Öznitelikler |
İnfeedenqueuetuple | Bir XLA tuple olarak hesaplamaya birden fazla tensör değerini besler. |
İnfeedenqueuetuple.options | InfeedEnqueueTuple için isteğe bağlı özellikler |
İnit | |
Başlatıcı <t, tType > | Başlatıcılar için bir arayüz |
Başlatılabilir | Sırasıyla anahtarlar ve değerler için iki tensör alan tablo başlatıcısı. |
İnitializeableFromDataset | |
İnitializeableFromtextFile | Bir metin dosyasından bir tabloyu başlatır. |
İnitializeableFromtextFile.options | InitializeTableFromTextFile için isteğe bağlı özellikler |
İnplaceadd <t, ttype > uzatır | V belirtilen x satırlarına v ekler. |
Intplacesub <t, TTYPE'yi genişletir | `V` belirtilen` x 'satırlarına çıkarır. |
InplaceUpdate <t genişler ttype > | 'I' satırları 'V' ile belirtilen güncellemeler. |
Int64List | Protobuf Tip tensorflow.Int64List |
İnt64list.builder | Protobuf Tip tensorflow.Int64List |
Int64ListorBuilder | |
İntdatabuffer | DataBuffer veritaban. |
IntDatalayout <S Veritabuffer'ı Genişler <? >> | Bir arabellekte depolanan verileri INTS'ye dönüştüren bir DataLayout . |
İntdenendArray | |
İnterconnectlink | Protobuf type tensorflow.InterconnectLink |
InterconnectLink.Builder | Protobuf type 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. |
Iterator | |
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. |
J
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 | |
Katılmak | 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 |
k
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. |
L
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`. |
Az | 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. |
Kayıp | |
Losses | 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 |
Daha düşük | 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. |
M
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 |
Metrics | 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 |
ivme | 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 |
Mutex | Creates a Mutex resource that can be locked by `MutexLock`. |
Mutex.Options | Optional attributes for Mutex |
MutexLock | Locks a mutex resource. |
N
Nadam | 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 | Hiçbir şey yapmıyor. |
NotBroadcastableException | Exception that indicates that static shapes are not able to broadcast among each other during arithmetic operations. |
NotEqual | 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 |
O
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. |
Operasyon | 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. |
Operands | Utilities for manipulating operand related types and lists. |
Operasyon | Performs computation on Tensors. |
OperationBuilder | A builder for Operation s. |
Operatör | 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 |
Optimizer | 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 | |
Optimizers | 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 . |
P
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 | |
Poisson | 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 |
Yazdır | Prints a string scalar. |
Print.Options | Optional attributes for Print |
PriorityQueue | 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 |
Q
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. |
R
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. |
Rütbe | 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 |
Kesinti | 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 |
Eski haline getirmek | 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 |
S
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. |
Kaydetmek | 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 |
Kapsam | 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 > | Computes the product along segments of a tensor. |
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. |
Göndermek | Sends the named tensor from send_device to recv_device. |
Göndermek | 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. |
Sunucu | 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 | |
Oturum | 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 | |
Şekil | The shape of a Tensor or NdArray . |
Shape <U extends TNumber > | Returns the shape of a tensor. |
Shape_inference_func_TF_ShapeInferenceContext_TF_Status | |
Shaped | Any data container with a given Shape . |
ShapeN <U extends TNumber > | Returns shape of tensors. |
Shapes | 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. |
İmza | 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 . |
SourceFile | 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 | |
Sahne | Stage values similar to a lightweight Enqueue. |
Stage.Options | Optional attributes for Stage |
StageClear | 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. |
StringLength | 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 |
Şerit | 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. |
Substr | 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 |
Özet | 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`. |
T
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 |
Tensor | A statically typed multi-dimensional array. |
Tensor | |
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. |
TensorFlow | Static utility methods describing the TensorFlow runtime. |
tensor akışı | |
tensor akışı | |
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 | |
TestResults | 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`. |
Timestamp | 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. |
TNumber | 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. |
TType | 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 |
sen
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 > | Computes the product along segments of a tensor. |
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 | |
Üst | 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. |
V
Validator | |
Validator | |
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 |
W
WatchdogConfig | Protobuf type tensorflow.WatchdogConfig |
WatchdogConfig.Builder | Protobuf type tensorflow.WatchdogConfig |
WatchdogConfigOrBuilder | |
WeakPointerScope | A minimalist pointer scope only keeping weak references to its elements. |
Nerede | 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. |
X
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 |
Z
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`. |