MỘT
| Hủy bỏ | Đưa ra một ngoại lệ để hủy bỏ quá trình khi được gọi. |
| Hủy bỏ.Options | Thuộc tính tùy chọn cho Abort |
| Abs <T mở rộng TNumber > | Tính giá trị tuyệt đối của tensor. |
| Bộ đệm dữ liệu trừu tượng <T> | |
| Tóm tắtDataBufferWindow <B mở rộng DataBuffer <?>> | |
| Tóm tắtDenseNdArray <T, U mở rộng NdArray <T>> | |
| Tóm tắtNdArray <T, U mở rộng NdArray <T>> | |
| Tóm tắtTF_Buffer | |
| Tóm tắtTF_Graph | |
| Tóm tắtTF_ImportGraphDefOptions | |
| Tóm tắtTF_Session | |
| Tóm tắtTF_SessionOptions | |
| Tóm tắtTF_Trạng thái | |
| Trừu tượngTF_Tensor | |
| Tóm tắtTFE_Context | |
| Tóm tắtTFE_ContextOptions | |
| Tóm tắtTFE_Op | |
| Tóm tắtTFE_TensorHandle | |
| Tích lũyN <T mở rộng TType > | Trả về tổng theo từng phần tử của một danh sách các tensor. |
| Tích lũyÁp dụngGradient | Áp dụng một gradient cho một bộ tích lũy nhất định. |
| Tích lũySốTích lũy | Trả về số gradient được tổng hợp trong các bộ tích lũy đã cho. |
| Bộ tích lũyGlobalStep | Cập nhật bộ tích lũy một giá trị mới cho Global_step. |
| AccumulatorTakeGradient <T mở rộng TType > | Trích xuất độ dốc trung bình trong Bộ tích lũy có điều kiện đã cho. |
| Acos <T mở rộng TType > | Tính acos của x theo phần tử. |
| Acosh <T mở rộng TType > | Tính cosin hyperbol nghịch đảo của x theo phần tử. |
| Kích hoạt <T mở rộng TNumber > | Lớp cơ sở trừu tượng cho Kích hoạt Lưu ý: Thuộc tính |
| AdaDelta | Trình tối ưu hóa thực hiện thuật toán Adadelta. |
| AdaGrad | Trình tối ưu hóa thực hiện thuật toán Adagrad. |
| AdaGradDA | Trình tối ưu hóa triển khai thuật toán Trung bình kép Adagrad. |
| Adam | Trình tối ưu hóa thực hiện thuật toán Adam. |
| Adamax | Trình tối ưu hóa thực hiện thuật toán Adamax. |
| Thêm <T mở rộng TType > | Trả về x + y theo phần tử. |
| AddManySparseToTensorsMap | Thêm `N`-minibatch `SparseTensor` vào `SparseTensorsMap`, trả về các thẻ điều khiển `N`. |
| AddManySparseToTensorsMap.Options | Thuộc tính tùy chọn cho AddManySparseToTensorsMap |
| AddN <T mở rộng TType > | Thêm tất cả phần tử tensor đầu vào một cách khôn ngoan. |
| AddSparseToTensorsMap | Thêm `SparseTensor` vào `SparseTensorsMap` trả về phần xử lý của nó. |
| AddSparseToTensorsMap.Options | Thuộc tính tùy chọn cho AddSparseToTensorsMap |
| Điều chỉnh độ tương phản <T mở rộng TNumber > | Điều chỉnh độ tương phản của một hoặc nhiều hình ảnh. |
| Điều chỉnhHue <T mở rộng TNumber > | Điều chỉnh màu sắc của một hoặc nhiều hình ảnh. |
| Điều chỉnhSaturation <T mở rộng TNumber > | Điều chỉnh độ bão hòa của một hoặc nhiều hình ảnh. |
| Tất cả | Tính toán "logic và" của các phần tử theo các kích thước của tensor. |
| Tất cả.Tùy chọn | Thuộc tính tùy chọn cho All |
| Tất cả ứng viên lấy mẫu | Tạo nhãn để lấy mẫu ứng viên bằng cách phân phối unigram đã học. |
| AllCandidateSampler.Options | Thuộc tính tùy chọn cho AllCandidateSampler |
| Phân bổMô tả | Protobuf loại tensorflow.AllocationDescription |
| Phân bổDescription.Builder | Protobuf loại tensorflow.AllocationDescription |
| Phân bổMô tảOrBuilder | |
| Phân bổMô tảProtos | |
| Bản ghi phân bổ | An allocation/de-allocation operation performed by the allocator. |
| AllocationRecord.Builder | An allocation/de-allocation operation performed by the allocator. |
| Bản ghi phân bổHoặcBuilder | |
| Bộ cấp phátBộ nhớĐã sử dụng | Protobuf loại tensorflow.AllocatorMemoryUsed |
| AllocatorMemoryUsed.Builder | Protobuf loại tensorflow.AllocatorMemoryUsed |
| Bộ cấp phátBộ nhớĐược sử dụngHoặcBuilder | |
| AllReduce <T mở rộng TNumber > | Giảm lẫn nhau nhiều tensor có cùng loại và hình dạng. |
| AllReduce.Options | Thuộc tính tùy chọn cho AllReduce |
| AllToAll <T mở rộng TType > | Một Op để trao đổi dữ liệu trên các bản sao TPU. |
| Góc <U kéo dài TSố > | Trả về đối số của một số phức. |
| Ẩn danhIterator | Một thùng chứa tài nguyên vòng lặp. |
| Ẩn danhBộ nhớCache | |
| Ẩn danhMultiDeviceIterator | Vùng chứa tài nguyên vòng lặp đa thiết bị. |
| AnonymousRandomSeedGenerator | |
| Trình tạo hạt giống ẩn danh | |
| Bất kì | Tính toán "logic hoặc" của các phần tử theo các kích thước của tensor. |
| Bất kỳ.Options | Thuộc tính tùy chọn cho Any |
| 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 loại tensorflow.ApiDef.Arg |
| ApiDef.Arg.Builder | Protobuf loại 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.Visibility | Protobuf enum tensorflow.ApiDef.Visibility |
| ApiDefOrBuilder | |
| ApiDefProtos | |
| ApiDefs | Protobuf loại tensorflow.ApiDefs |
| ApiDefs.Builder | Protobuf loại tensorflow.ApiDefs |
| ApiDefsOrBuilder | |
| ApplyAdadelta <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' theo sơ đồ adadelta. |
| Áp dụngAdadelta.Options | Thuộc tính tùy chọn cho ApplyAdadelta |
| ApplyAdagrad <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' theo sơ đồ adagrad. |
| Áp dụngAdagrad.Options | Thuộc tính tùy chọn cho ApplyAdagrad |
| ApplyAdagradDa <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' theo sơ đồ adagrad gần nhất. |
| Áp dụngAdagradDa.Options | Thuộc tính tùy chọn cho ApplyAdagradDa |
| ApplyAdagradV2 <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' theo sơ đồ adagrad. |
| Áp dụngAdagradV2.Options | Thuộc tính tùy chọn cho ApplyAdagradV2 |
| Áp dụngAdam <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' theo thuật toán Adam. |
| Áp dụngAdam.Options | Thuộc tính tùy chọn cho ApplyAdam |
| ApplyAdaMax <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' theo thuật toán AdaMax. |
| Áp dụngAdaMax.Options | Thuộc tính tùy chọn cho ApplyAdaMax |
| ApplyAddSign <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' theo bản cập nhật AddSign. |
| Áp dụngAddSign.Options | Thuộc tính tùy chọn cho ApplyAddSign |
| ApplyCenteredRmsProp <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' theo thuật toán RMSProp tập trung. |
| ApplyCenteredRmsProp.Options | Thuộc tính tùy chọn cho ApplyCenteredRmsProp |
| ApplyFtrl <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' theo sơ đồ Ftrl-proximal. |
| Áp dụngFtrl.Options | Thuộc tính tùy chọn cho ApplyFtrl |
| ApplyGradientDescent <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' bằng cách trừ 'alpha' * 'delta' khỏi nó. |
| Áp dụngGradientDescent.Options | Các thuộc tính tùy chọn cho ApplyGradientDescent |
| ApplyMomentum <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' theo sơ đồ động lượng. |
| Áp dụngMomentum.Options | Thuộc tính tùy chọn cho ApplyMomentum |
| ApplyPowerSign <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' theo bản cập nhật AddSign. |
| Áp dụngPowerSign.Options | Thuộc tính tùy chọn cho ApplyPowerSign |
| ApplyProximalAdagrad <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' và '*accum' theo FOBOS với tốc độ học tập của Adagrad. |
| Áp dụngProximalAdagrad.Options | Thuộc tính tùy chọn cho ApplyProximalAdagrad |
| ApplyProximalGradientDescent <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' dưới dạng thuật toán FOBOS với tốc độ học tập cố định. |
| Áp dụngProximalGradientDescent.Options | Các thuộc tính tùy chọn cho ApplyProximalGradientDescent |
| ApplyRmsProp <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' theo thuật toán RMSProp. |
| Áp dụngRmsProp.Options | Thuộc tính tùy chọn cho ApplyRmsProp |
| Gần đúng bằng | Trả về giá trị thực của abs(xy) < dung sai theo phần tử. |
| Xấp xỉEqual.Options | Các thuộc tính tùy chọn cho ApproximateEqual |
| ArgMax <V mở rộng TNumber > | Trả về chỉ mục có giá trị lớn nhất trên các kích thước của tensor. |
| ArgMin <V mở rộng TNumber > | Trả về chỉ mục có giá trị nhỏ nhất theo các kích thước của tensor. |
| Asin <T mở rộng TType > | Tính sin nghịch đảo lượng giác của x theo phần tử. |
| Asinh <T mở rộng TType > | Tính sin hyperbol nghịch đảo của x theo phần tử. |
| Khẳng địnhCardinalityDataset | |
| Khẳng địnhTiếp theoBộ dữ liệu | Một phép biến đổi xác nhận những phép biến đổi nào xảy ra tiếp theo. |
| Khẳng địnhTiếp theoBộ dữ liệu | |
| Khẳng định điều đó | Khẳng định rằng điều kiện đã cho là đúng. |
| Khẳng địnhThat.Options | Thuộc tính tùy chọn cho AssertThat |
| 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 | |
| Gán <T mở rộng TType > | Cập nhật 'ref' bằng cách gán 'giá trị' cho nó. |
| Chỉ định.Tùy chọn | Thuộc tính tùy chọn cho Assign |
| GánAdd <T mở rộng TType > | Cập nhật 'ref' bằng cách thêm 'giá trị' vào nó. |
| GánAdd.Options | Thuộc tính tùy chọn cho AssignAdd |
| GánThêmBiếnOp | Thêm một giá trị vào giá trị hiện tại của một biến. |
| GánSub <T mở rộng TType > | Cập nhật 'ref' bằng cách trừ 'giá trị' khỏi nó. |
| GánSub.Options | Thuộc tính tùy chọn cho AssignSub |
| GánSubBiếnOp | Trừ một giá trị khỏi giá trị hiện tại của một biến. |
| GánBiếnOp | Gán một giá trị mới cho một biến. |
| chuỗi | Chuyển đổi từng mục trong tensor đã cho thành chuỗi. |
| AsString.Options | Thuộc tính tùy chọn cho AsString |
| Atan <T mở rộng TType > | Tính tang tuyến lượng giác nghịch đảo của x theo phần tử. |
| Atan2 <T mở rộng TNumber > | Tính arctang của `y/x` theo phần tử, tôn trọng dấu của các đối số. |
| Atanh <T mở rộng TType > | Tính tang hyperbol nghịch đảo của x theo phần tử. |
| Giá trị Attr | 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.IfChangeLoại protobuf tensorflow.AttrValue.ListValue |
| AttrValue.ListValue.Builder | LINT.IfChangeLoại protobuf tensorflow.AttrValue.ListValue |
| AttrValue.ListValueOrBuilder | |
| AttrValue.ValueCase | |
| AttrValueOrBuilder | |
| AttrValueProtos | |
| Âm thanhSpectrogram | Tạo ra hình ảnh trực quan của dữ liệu âm thanh theo thời gian. |
| AudioSpectrogram.Options | Thuộc tính tùy chọn cho AudioSpectrogram |
| Âm thanhTóm tắt | Xuất ra bộ đệm giao thức `Tóm tắt` kèm theo âm thanh. |
| AudioSummary.Options | Thuộc tính tùy chọn cho AudioSummary |
| Tùy chọn song song tự động | Protobuf loại tensorflow.AutoParallelOptions |
| AutoParallelOptions.Builder | Protobuf loại tensorflow.AutoParallelOptions |
| AutoParallelOptionsOrBuilder | |
| Bộ dữ liệu AutoShard | Tạo một tập dữ liệu phân chia tập dữ liệu đầu vào. |
| Bộ dữ liệu AutoShard | Tạo một tập dữ liệu phân chia tập dữ liệu đầu vào. |
| AutoShardDataset.Options | Thuộc tính tùy chọn cho AutoShardDataset |
| AutoShardDataset.Options | Thuộc tính tùy chọn cho AutoShardDataset |
| Thông tin thiết bị có sẵn | Matches DeviceAttributesProtobuf loại tensorflow.AvailableDeviceInfo |
| Có sẵnDeviceInfo.Builder | Matches DeviceAttributesProtobuf loại tensorflow.AvailableDeviceInfo |
| Có sẵnDeviceInfoOrBuilder | |
| AvgPool <T mở rộng TNumber > | Thực hiện tổng hợp trung bình trên đầu vào. |
| AvgPool.Options | Thuộc tính tùy chọn cho AvgPool |
| AvgPool3d <T mở rộng TNumber > | Thực hiện tổng hợp trung bình 3D trên đầu vào. |
| AvgPool3d.Options | Thuộc tính tùy chọn cho AvgPool3d |
| AvgPool3dGrad <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc của hàm gộp trung bình. |
| AvgPool3dGrad.Options | Thuộc tính tùy chọn cho AvgPool3dGrad |
| AvgPoolGrad <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc của hàm gộp trung bình. |
| AvgPoolGrad.Options | Thuộc tính tùy chọn cho AvgPoolGrad |
B
| BandedTriangularSolve <T mở rộng TType > | |
| BandedTriangularSolve.Options | Thuộc tính tùy chọn cho BandedTriangularSolve |
| BandPart <T mở rộng TType > | Sao chép một tenxơ đặt mọi thứ bên ngoài dải trung tâm trong mỗi ma trận trong cùng về 0. |
| rào cản | Xác định một rào cản tồn tại trong các lần thực thi biểu đồ khác nhau. |
| Rào cản.Options | Thuộc tính tùy chọn cho Barrier |
| Rào cảnĐóng | Đóng rào cản nhất định. |
| BarrierClose.Options | Thuộc tính tùy chọn cho BarrierClose |
| Rào cảnChưa hoàn thànhKích thước | Tính số phần tử không đầy đủ trong hàng rào đã cho. |
| Rào CảnChènNhiều | Đối với mỗi khóa, gán giá trị tương ứng cho thành phần được chỉ định. |
| Rào chắnSẵn sàngKích thước | Tính số phần tử hoàn chỉnh trong hàng rào đã cho. |
| Rào CảnLấyNhiều | Lấy số lượng phần tử đã hoàn thành nhất định từ một rào cản. |
| BarrierTakeMany.Options | Thuộc tính tùy chọn cho BarrierTakeMany |
| BaseInitializer <T mở rộng TType > | Lớp cơ sở trừu tượng cho tất cả các Công cụ khởi tạo |
| Lô | Lô tất cả các tensor đầu vào không xác định. |
| Batch.Options | Thuộc tính tùy chọn cho Batch |
| BatchCholesky <T mở rộng TNumber > | |
| BatchCholeskyGrad <T mở rộng TNumber > | |
| Bộ dữ liệu hàng loạt | |
| Bộ dữ liệu hàng loạt | Tạo một tập dữ liệu phân nhóm các phần tử `batch_size` từ `input_dataset`. |
| BatchDataset.Options | Thuộc tính tùy chọn cho BatchDataset |
| Hàng loạtFft | |
| LôFft2d | |
| BatchFft3d | |
| hàng loạt | |
| BatchIfft2d | |
| BatchIfft3d | |
| BatchMatMul <T mở rộng TType > | Nhân các lát cắt của hai tensor theo đợt. |
| BatchMatMul.Options | Thuộc tính tùy chọn cho BatchMatMul |
| BatchMatrixBandPart <T mở rộng TType > | |
| BatchMatrixDeterminant <T mở rộng TType > | |
| BatchMatrixDiag <T mở rộng TType > | |
| BatchMatrixDiagPart <T mở rộng TType > | |
| BatchMatrixInverse <T mở rộng TNumber > | |
| BatchMatrixInverse.Options | Thuộc tính tùy chọn cho BatchMatrixInverse |
| BatchMatrixSetDiag <T mở rộng TType > | |
| BatchMatrixSolve <T mở rộng TNumber > | |
| BatchMatrixSolve.Options | Thuộc tính tùy chọn cho BatchMatrixSolve |
| BatchMatrixSolveLs <T mở rộng TNumber > | |
| BatchMatrixSolveLs.Options | Thuộc tính tùy chọn cho BatchMatrixSolveLs |
| BatchMatrixTriangularSolve <T mở rộng TNumber > | |
| BatchMatrixTriangularSolve.Options | Thuộc tính tùy chọn cho BatchMatrixTriangularSolve |
| BatchNormWithGlobalNormalization <T mở rộng TType > | Chuẩn hóa hàng loạt. |
| BatchNormWithGlobalNormalizationGrad <T mở rộng TType > | Độ dốc để chuẩn hóa hàng loạt. |
| BatchSelfAdjointEig <T mở rộng TNumber > | |
| BatchSelfAdjointEig.Options | Thuộc tính tùy chọn cho BatchSelfAdjointEig |
| BatchSvd <T mở rộng TType > | |
| BatchSvd.Options | Thuộc tính tùy chọn cho BatchSvd |
| BatchToSpace <T mở rộng TType > | BatchToSpace dành cho tensor 4-D loại T. |
| BatchToSpaceNd <T mở rộng TType > | BatchToSpace cho các tensor ND loại T. |
| Điểm chuẩnCác mục nhập | Protobuf loại tensorflow.BenchmarkEntries |
| BenchmarkEntries.Builder | Protobuf loại tensorflow.BenchmarkEntries |
| Điểm chuẩnEntriesOrBuilder | |
| Điểm chuẩnMục nhập | Each unit test or benchmark in a test or benchmark run provides some set of information. |
| Điểm chuẩnEntry.Builder | Each unit test or benchmark in a test or benchmark run provides some set of information. |
| Điểm chuẩnEntryOrBuilder | |
| BesselI0 <T mở rộng TNumber > | |
| BesselI0e <T mở rộng TNumber > | |
| BesselI1 <T mở rộng TNumber > | |
| BesselI1e <T mở rộng TNumber > | |
| BesselJ0 <T mở rộng TNumber > | |
| BesselJ1 <T mở rộng TNumber > | |
| BesselK0 <T mở rộng TNumber > | |
| BesselK0e <T mở rộng TNumber > | |
| BesselK1 <T mở rộng TNumber > | |
| BesselK1e <T mở rộng TNumber > | |
| BesselY0 <T mở rộng Tnumber > | |
| BesselY1 <T mở rộng Tnumber > | |
| Betainc <T mở rộng TNumber > | Tính tích phân beta không đầy đủ chính quy \\(I_x(a, b)\\). |
| BfcMemoryMapProtos | |
| Bfloat16Layout | Bố cục dữ liệu chuyển đổi số float 32 bit từ/thành 16 bit, cắt bớt phần định trị của chúng thành 7 bit nhưng vẫn giữ nguyên số mũ 8 bit có cùng độ lệch. |
| BiasAdd <T mở rộng TType > | Thêm `bias` vào `value`. |
| BiasAdd.Options | Thuộc tính tùy chọn cho BiasAdd |
| BiasAddGrad <T mở rộng TType > | Hoạt động lùi cho "BiasAdd" trên tensor "biasAdd". |
| BiasAddGrad.Options | Thuộc tính tùy chọn cho BiasAddGrad |
| Nhị phân chéo | Tính toán tổn thất entropy chéo giữa các nhãn thực và nhãn được dự đoán. |
| BinaryCrossentropy <T mở rộng TNumber > | Một Số liệu tính toán tổn thất entropy chéo nhị phân giữa các nhãn thực và các nhãn được dự đoán. |
| Bincount <T mở rộng TNumber > | Đếm số lần xuất hiện của mỗi giá trị trong một mảng số nguyên. |
| BinTóm tắt | Protobuf loại tensorflow.BinSummary |
| BinSummary.Builder | Protobuf loại tensorflow.BinSummary |
| BinTóm tắtHoặcBuilder | |
| Bitcast <U mở rộng TType > | Bitcast một tensor từ loại này sang loại khác mà không cần sao chép dữ liệu. |
| BitwiseAnd <T mở rộng TNumber > | Elementwise tính toán AND theo bit của `x` và `y`. |
| BitwiseHoặc <T mở rộng TNumber > | Elementwise tính toán OR theo bit của `x` và `y`. |
| BitwiseXor <T mở rộng TNumber > | Elementwise tính toán XOR theo bit của `x` và `y`. |
| BlockLSTM <T mở rộng TNumber > | Tính toán tốc độ lan truyền tiến của ô LSTM cho tất cả các bước thời gian. |
| BlockLSTM.Options | Thuộc tính tùy chọn cho BlockLSTM |
| BlockLSTMGrad <T mở rộng TNumber > | Tính toán sự lan truyền ngược của ô LSTM trong toàn bộ chuỗi thời gian. |
| Bộ đệm dữ liệu Boolean | Một DataBuffer của booleans. |
| BooleanDataLayout <S mở rộng DataBuffer <?>> | DataLayout chuyển đổi dữ liệu được lưu trữ trong bộ đệm thành boolean. |
| BooleanDenseNdArray | |
| Mặt nạ Boolean | |
| BooleanMask.Options | Thuộc tính tùy chọn cho BooleanMask |
| Mặt nạ BooleanCập nhật | |
| BooleanMaskUpdate.Options | Thuộc tính tùy chọn cho BooleanMaskUpdate |
| BooleanNdArray | Một NdArray của booleans. |
| BoolLayout | Bố cục dữ liệu chuyển đổi boolean từ/sang byte. |
| BoostedCâyTổng hợpSố liệu thống kê | Tổng hợp tóm tắt số liệu thống kê tích lũy cho lô. |
| Tăng CườngCâyXô | Bucket hóa từng tính năng dựa trên ranh giới của nhóm. |
| BoostedCâyTính toánTốt nhấtTính năngChia | Tính toán mức tăng cho từng tính năng và trả về thông tin phân chia tốt nhất có thể cho tính năng đó. |
| BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit.Options | Các thuộc tính tùy chọn cho BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit |
| BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 | Tính toán mức tăng cho từng tính năng và trả về thông tin phân chia tốt nhất có thể cho mỗi nút. |
| BoostedCâyTính toánTốt nhấtLợi nhuận trên mỗiTính năng | Tính toán mức tăng cho từng tính năng và trả về thông tin phân chia tốt nhất có thể cho tính năng đó. |
| BoostedTreesCenterBias | Tính toán giá trị ưu tiên từ dữ liệu huấn luyện (độ lệch) và điền vào nút đầu tiên bằng giá trị ưu tiên của nhật ký. |
| BoostedCâyTạoBộ đồng phục | Tạo một mô hình tập hợp cây và trả về một điều khiển cho nó. |
| BoostedTreesTạoQuantileStreamTài nguyên | Tạo tài nguyên cho các luồng lượng tử. |
| BoostedTreesCreateQuantileStreamResource.Options | Thuộc tính tùy chọn cho BoostedTreesCreateQuantileStreamResource |
| BoostedCâyDeserializeBộ đồng phục | Giải tuần tự hóa cấu hình tập hợp cây được tuần tự hóa và thay thế cây hiện tại hòa tấu. |
| BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | Tạo một điều khiển cho BoostedTreesEnsembleResource |
| BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp.Options | Thuộc tính tùy chọn cho BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp |
| BoostedTreesVí dụDebugĐầu ra | Kết quả đầu ra có thể giải thích mô hình/gỡ lỗi cho từng ví dụ. |
| BoostedTreesFlushQuantileTóm tắt | Xóa các bản tóm tắt lượng tử từ mỗi tài nguyên luồng lượng tử. |
| BoostedTreesGetEnsembleStates | Truy xuất mã thông báo tem tài nguyên tổng hợp cây, số lượng cây và số liệu thống kê về số lượng cây đang phát triển. |
| BoostedTreesMakeQuantileTóm tắt | Tạo bản tóm tắt các lượng tử cho lô. |
| BoostedTreesMakeStatsTóm tắt | Tạo bản tóm tắt số liệu thống kê tích lũy cho lô. |
| BoostedCâyDự đoán | Chạy nhiều bộ dự đoán tập hợp hồi quy cộng tính trên các phiên bản đầu vào và tính toán các log. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | Thêm các bản tóm tắt lượng tử vào từng tài nguyên luồng lượng tử. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | Giải tuần tự hóa các ranh giới vùng lưu trữ và cờ sẵn sàng vào QuantileAccumulator hiện tại. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | Xóa các bản tóm tắt cho tài nguyên luồng lượng tử. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush.Options | Thuộc tính tùy chọn cho BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | Tạo ranh giới nhóm cho từng tính năng dựa trên các bản tóm tắt tích lũy. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | Tạo một điều khiển cho BoostedTreesQuantileStreamResource. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp.Options | Thuộc tính tùy chọn cho BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp |
| BoostedTreesSerializeEnsemble | Sắp xếp chuỗi cây thành một proto. |
| BoostedTreesSparseAggregateStats | Tổng hợp tóm tắt số liệu thống kê tích lũy cho lô. |
| BoostedCâythưa thớtTính toánTốt nhấtTính năngSplit | Tính toán mức tăng cho từng tính năng và trả về thông tin phân chia tốt nhất có thể cho tính năng đó. |
| BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit.Options | Các thuộc tính tùy chọn cho BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit |
| BoostedCâyĐào tạoDự đoán | Chạy nhiều bộ dự đoán tập hợp hồi quy cộng tính trên các phiên bản đầu vào và tính toán cập nhật cho các bản ghi được lưu trong bộ nhớ đệm. |
| BoostedTreesUpdateBộ đồng phục | Cập nhật quần thể cây bằng cách thêm một lớp vào cây cuối cùng đang được trồng hoặc bằng cách bắt đầu một cây mới. |
| BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | Cập nhật quần thể cây bằng cách thêm một lớp vào cây cuối cùng đang được trồng hoặc bằng cách bắt đầu một cây mới. |
| BoostedTreesUpdateEnsembleV2.Options | Thuộc tính tùy chọn cho BoostedTreesUpdateEnsembleV2 |
| Giới hạn TensorSpecProto | A protobuf to represent tf.BoundedTensorSpec. |
| BoundedTensorSpecProto.Builder | A protobuf to represent tf.BoundedTensorSpec. |
| BoundedTensorSpecProtoOrBuilder | |
| BroadcastDynamicShape <T mở rộng TNumber > | Trả về hình dạng của s0 op s1 bằng tính năng phát sóng. |
| BroadcastGradientArgs <T mở rộng TNumber > | Trả về các chỉ số rút gọn để tính gradient của s0 op s1 khi phát sóng. |
| BroadcastHelper <T mở rộng TType > | Toán tử trợ giúp để thực hiện các chương trình phát sóng kiểu XLA Phát sóng `lhs` và `rhs` đến cùng một thứ hạng, bằng cách thêm kích thước 1 vào bất kỳ thứ nguyên nào trong số `lhs` và `rhs` có thứ hạng thấp hơn, sử dụng quy tắc phát sóng của XLA cho toán tử nhị phân. |
| BroadcastRecv <T mở rộng TType > | Nhận giá trị tensor được phát từ thiết bị khác. |
| BroadcastRecv.Options | Thuộc tính tùy chọn cho BroadcastRecv |
| BroadcastSend <T mở rộng TType > | Truyền giá trị tensor tới một hoặc nhiều thiết bị khác. |
| BroadcastSend.Options | Thuộc tính tùy chọn cho BroadcastSend |
| BroadcastTo <T mở rộng TType > | Phát một mảng cho hình dạng tương thích. |
| Xô | Phân loại 'đầu vào' dựa trên 'ranh giới'. |
| Cấu hình xây dựng | Protobuf loại tensorflow.BuildConfiguration |
| BuildConfiguration.Builder | Protobuf loại tensorflow.BuildConfiguration |
| BuildConfigurationOrBuilder | |
| GóiNhậpProto | Describes the metadata related to a checkpointed tensor. |
| BundleEntryProto.Builder | Describes the metadata related to a checkpointed tensor. |
| BundleEntryProtoOrBuilder | |
| GóiTiêu đềProto | 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 | |
| Bộ đệm dữ liệu Byte | DataBuffer byte. |
| ByteDataLayout <S mở rộng DataBuffer <?>> | DataLayout chuyển đổi dữ liệu được lưu trữ trong bộ đệm thành byte. |
| ByteDenseNdArray | |
| ByteNdArray | Một NdArray byte. |
| Nhà cung cấp ByteSequence <T> | Tạo chuỗi byte sẽ được lưu trữ trong ByteSequenceTensorBuffer . |
| ByteSequenceTensorBuffer | Bộ đệm để lưu trữ dữ liệu tensor chuỗi. |
| Danh sách byte | Containers to hold repeated fundamental values. |
| ByteList.Builder | Containers to hold repeated fundamental values. |
| ByteListOrBuilder | |
| ByteProducedStatsBộ dữ liệu | Ghi lại kích thước byte của từng phần tử của `input_dataset` trong StatsAggregator. |
| ByteProducedStatsBộ dữ liệu | Ghi lại kích thước byte của từng phần tử của `input_dataset` trong StatsAggregator. |
C
| Bộ dữ liệu bộ đệm | Tạo một tập dữ liệu lưu trữ các phần tử từ `input_dataset`. |
| CacheDatasetV2 | |
| Tùy chọn có thể gọi được | 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 | |
| Truyền <U mở rộng TType > | Truyền x loại SrcT tới y loại DstT. |
| Cast.Options | Thuộc tính tùy chọn cho Cast |
| Người trợ giúp diễn viên | Một lớp trợ giúp để truyền một toán hạng |
| Phân loạiCrossentropy | Tính toán tổn thất entropy chéo giữa các nhãn và dự đoán. |
| Phân loạiCrossentropy <T mở rộng TNumber > | Một Số liệu tính toán tổn thất entropy chéo phân loại giữa các nhãn thực và các nhãn được dự đoán. |
| Bản lề phân loại | Tính toán tổn thất bản lề phân loại giữa nhãn và dự đoán. |
| Bản lề phân loại <T mở rộng TNumber > | Một Số liệu tính toán số liệu tổn thất bản lề được phân loại giữa các nhãn và dự đoán. |
| Trần nhà <T mở rộng TNumber > | Trả về số nguyên nhỏ nhất theo phần tử không nhỏ hơn x. |
| CheckNumerics <T mở rộng TNumber > | Kiểm tra một tenxơ để tìm các giá trị NaN, -Inf và +Inf. |
| Cholesky <T mở rộng TType > | Tính toán phân rã Cholesky của một hoặc nhiều ma trận vuông. |
| CholeskyGrad <T mở rộng TNumber > | Tính toán gradient lan truyền ngược ở chế độ đảo ngược của thuật toán Cholesky. |
| ChọnBộ dữ liệu nhanh nhất | |
| ChọnBộ dữ liệu nhanh nhất | |
| ClipByValue <T mở rộng TType > | Cắt các giá trị tensor về mức tối thiểu và tối đa được chỉ định. |
| ĐóngTóm tắtNhà văn | |
| ClusterDef | Defines a TensorFlow cluster as a set of jobs. |
| ClusterDef.Builder | Defines a TensorFlow cluster as a set of jobs. |
| ClusterDefOrBuilder | |
| Bộ lọc cụm thiết bị | Defines the device filters for jobs in a cluster. |
| ClusterDeviceFilters.Builder | Defines the device filters for jobs in a cluster. |
| ClusterDeviceFiltersOrBuilder | |
| ClusterOutput <T mở rộng TType > | Toán tử kết nối đầu ra của phép tính XLA với các nút biểu đồ người tiêu dùng khác. |
| CụmProtos | |
| Mã số | The canonical error codes for TensorFlow APIs. |
| MãVị trí | Code location information: A stack trace with host-name information. |
| CodeLocation.Builder | Code location information: A stack trace with host-name information. |
| CodeLocationOrBuilder | |
| Bộ sưu tậpDef | 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 | |
| Bộ sưu tậpDef.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 | |
| Bộ sưu tậpDef.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 | |
| Bộ sưu tậpDef.KindCase | |
| Bộ sưu tậpDef.NodeList | NodeList is used for collecting nodes in graph. |
| CollectionDef.NodeList.Builder | NodeList is used for collecting nodes in graph. |
| CollectionDef.NodeListOrBuilder | |
| Bộ sưu tậpDefOrBuilder | |
| CollectiveGather <T mở rộng TNumber > | Tích lũy lẫn nhau nhiều tensor có cùng loại và hình dạng. |
| CollectiveGather.Options | Thuộc tính tùy chọn cho CollectiveGather |
| CollectivePermute <T mở rộng TType > | Một giải pháp để hoán vị các tensor trên các phiên bản TPU được sao chép. |
| Kết hợpNonMaxSuppression | Tham lam chọn một tập hợp con các hộp giới hạn theo thứ tự điểm giảm dần, Thao tác này thực hiện non_max_suppression đối với đầu vào mỗi đợt, trên tất cả các lớp. |
| Kết hợpNonMaxSuppression.Options | Các thuộc tính tùy chọn cho CombinedNonMaxSuppression |
| Id cam kết | Protobuf loại tensorflow.CommitId |
| CommitId.Builder | Protobuf loại tensorflow.CommitId |
| CommitId.KindCase | |
| CommitIdOrBuilder | |
| So sánhAndBitpack | So sánh các giá trị của `input` với `threshold` và gói các bit kết quả vào một `uint8`. |
| Biên soạnKết quả | Trả về kết quả của quá trình biên dịch TPU. |
| Biên dịch thành côngKhẳng định | Khẳng định rằng quá trình biên dịch đã thành công. |
| Phức hợp <U mở rộng TType > | Chuyển đổi hai số thực thành số phức. |
| ComplexAbs <U mở rộng TNumber > | Tính giá trị tuyệt đối phức của một tensor. |
| Phần tử nén | Nén một phần tử dữ liệu. |
| Tính_func_Pointer_TF_OpKernelContext | |
| Tính toánSố lần truy cập ngẫu nhiên | Tính toán id của các vị trí trong sampled_candidates khớp với true_labels. |
| TínhAccidentalHits.Options | Thuộc tính tùy chọn cho ComputeAccidentalHits |
| Tính toánKích thước hàng loạt | Tính toán kích thước lô tĩnh của tập dữ liệu không có lô một phần. |
| Concat <T mở rộng TType > | Nối các tensor dọc theo một chiều. |
| Ghép dữ liệu | Tạo một tập dữ liệu nối `input_dataset` với `another_dataset`. |
| bê tôngChức năng | Một biểu đồ có thể được gọi dưới dạng một hàm duy nhất, có chữ ký đầu vào và đầu ra. |
| CondContextDef | Protocol buffer representing a CondContext object. |
| CondContextDef.Builder | Protocol buffer representing a CondContext object. |
| CondContextDefOrBuilder | |
| Tích lũy có điều kiện | Một bộ tích lũy có điều kiện để tổng hợp các gradient. |
| Có điều kiệnAccumulator.Options | Các thuộc tính tùy chọn cho ConditionalAccumulator |
| Cấu hìnhProto | Session configuration parameters. |
| Cấu hìnhProto.Builder | Session configuration parameters. |
| ConfigProto.Experimental | 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 | |
| Cấu hình Protos | |
| Định cấu hìnhTPU phân tán | Thiết lập cấu trúc tập trung cho hệ thống TPU phân tán. |
| Cấu hìnhDistributedTPU.Options | Thuộc tính tùy chọn cho ConfigureDistributedTPU |
| Định cấu hìnhTPUnhúng | Thiết lập TPUEmbedding trong hệ thống TPU phân tán. |
| Kết hợp <T mở rộng TType > | Trả về liên hợp phức của một số phức. |
| ConjugateTranspose <T mở rộng TType > | Xáo trộn các kích thước của x theo một hoán vị và liên hợp kết quả. |
| Hằng số <T mở rộng TType > | Trình khởi tạo tạo ra tensor có giá trị không đổi. |
| Hằng số <T mở rộng TType > | Một toán tử tạo ra một giá trị không đổi. |
| ràng buộc | Lớp cơ sở cho các ràng buộc. |
| Tiêu thụMutexLock | Hoạt động này sử dụng khóa được tạo bởi `MutexLock`. |
| ControlFlowContextDef | Container for any kind of control flow context. |
| ControlFlowContextDef.Builder | Container for any kind of control flow context. |
| ControlFlowContextDef.CtxtCase | |
| ControlFlowContextDefOrBuilder | |
| Kiểm soát dòngProtos | |
| Trình kích hoạt điều khiển | Không làm gì cả. |
| Chuyển đổi <T mở rộng TType > | Bao bọc toán tử XLA ConvGeneralDilating, được ghi lại tại https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#conv_convolution. |
| Conv2d <T mở rộng TNumber > | Tính toán tích chập 2-D cho các tensor `đầu vào` và `bộ lọc` 4-D. |
| Conv2d.Options | Thuộc tính tùy chọn cho Conv2d |
| Conv2dBackpropFilter <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc tích chập đối với bộ lọc. |
| Conv2dBackpropFilter.Options | Thuộc tính tùy chọn cho Conv2dBackpropFilter |
| Conv2dBackpropInput <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc tích chập đối với đầu vào. |
| Conv2dBackpropInput.Options | Thuộc tính tùy chọn cho Conv2dBackpropInput |
| Conv3d <T mở rộng TNumber > | Tính toán tích chập 3-D cho các tensor `đầu vào` và `bộ lọc` 5-D. |
| Conv3d.Options | Thuộc tính tùy chọn cho Conv3d |
| Conv3dBackpropFilter <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc của tích chập 3-D đối với bộ lọc. |
| Conv3dBackpropFilter.Options | Thuộc tính tùy chọn cho Conv3dBackpropFilter |
| Conv3dBackpropInput <U mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc của tích chập 3-D đối với đầu vào. |
| Conv3dBackpropInput.Options | Thuộc tính tùy chọn cho Conv3dBackpropInput |
| Sao chép <T mở rộng TType > | Sao chép một tenxơ từ CPU sang CPU hoặc GPU sang GPU. |
| Sao chép.Tùy chọn | Thuộc tính tùy chọn cho Copy |
| CopyHost <T mở rộng TType > | Sao chép một tensor vào máy chủ. |
| CopyHost.Options | Thuộc tính tùy chọn cho CopyHost |
| Cos <T mở rộng TType > | Tính cos của x theo phần tử. |
| Cosh <T mở rộng TType > | Tính cosin hyperbol của x theo phần tử. |
| CosineTương tự | Tính toán độ tương tự cosin giữa nhãn và dự đoán. |
| CosineSimilarity <T mở rộng TNumber > | Một số liệu tính toán số liệu tương tự cosin giữa các nhãn và dự đoán. |
| CostGraphDef | Loại protobuf 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 | Loại protobuf tensorflow.CostGraphDef |
| CostGraphDef.Node | Loại protobuf tensorflow.CostGraphDef.Node |
| CostGraphDef.Node.Builder | Loại protobuf 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 | |
| CostGraphProtos | |
| CountUpTo <T mở rộng TNumber > | Tăng 'ref' cho đến khi đạt đến 'giới hạn'. |
| Thông tin CPU | Protobuf loại tensorflow.CPUInfo |
| CPUInfo.Builder | Protobuf loại tensorflow.CPUInfo |
| CPUInfoOrBuilder | |
| Tạo_func_TF_OpKernelXây dựng | |
| TạoTóm tắtDbWriter | |
| CreateSummaryFileWriter | |
| Cắt và Thay đổi kích thước | Trích xuất các phần cắt từ tensor hình ảnh đầu vào và thay đổi kích thước của chúng. |
| CropAndResize.Options | Thuộc tính tùy chọn cho CropAndResize |
| Cắt và Thay đổi kích thướcGradHộp | Tính toán độ dốc của crop_and_resize khi ghi tenxơ của hộp đầu vào. |
| CropAndResizeGradBoxes.Options | Thuộc tính tùy chọn cho CropAndResizeGradBoxes |
| CropAndResizeGradImage <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc của crop_and_resize khi ghi tenxơ hình ảnh đầu vào. |
| CropAndResizeGradImage.Options | Thuộc tính tùy chọn cho CropAndResizeGradImage |
| Chữ thập <T mở rộng TNumber > | Tính tích chéo theo cặp. |
| CrossReplicaSum <T mở rộng TNumber > | Op để tính tổng đầu vào trên các phiên bản TPU được sao chép. |
| CSRSparseMatrixComponents <T mở rộng TType > | Đọc các thành phần CSR tại lô `index`. |
| CSRSparseMatrixToDense <T mở rộng TType > | Chuyển đổi CSRSparseMatrix (có thể theo đợt) thành dày đặc. |
| CSRSparseMatrixToSparseTensor <T mở rộng TType > | Chuyển đổi CSRSparesMatrix (có thể theo đợt) thành SparseTensor. |
| Bộ dữ liệu CSV | |
| Bộ dữ liệu CSV | |
| CSVDatasetV2 | |
| CtcBeamSearchDecoding <T mở rộng TNumber > | Thực hiện giải mã tìm kiếm chùm tia trên nhật ký được cung cấp ở đầu vào. |
| CtcBeamSearchDecoding.Options | Thuộc tính tùy chọn cho CtcBeamSearchDecoder |
| CtcGreedyDecoding <T mở rộng TNumber > | Thực hiện giải mã tham lam trên nhật ký được cung cấp trong đầu vào. |
| CtcGreedyDecoding.Options | Thuộc tính tùy chọn cho CtcGreedyDecoder |
| CtcLoss <T mở rộng TNumber > | Tính toán tổn thất CTC (xác suất nhật ký) cho mỗi mục nhập lô. |
| CtcLoss.Options | Thuộc tính tùy chọn cho CtcLoss |
| CTCLossV2 | Tính toán tổn thất CTC (xác suất nhật ký) cho mỗi mục nhập lô. |
| CTCLossV2.Options | Thuộc tính tùy chọn cho CTCLossV2 |
| CudnnRNN <T mở rộng TNumber > | Một RNN được hỗ trợ bởi cuDNN. |
| CudnnRNN.Options | Thuộc tính tùy chọn cho CudnnRNN |
| CudnnRNNBackprop <T mở rộng TNumber > | Bước backprop của CudnnRNNV3. |
| CudnnRNNBackprop.Options | Thuộc tính tùy chọn cho CudnnRNNBackprop |
| CudnnRNNCanonicalToParams <T mở rộng TNumber > | Chuyển đổi các thông số CudnnRNN từ dạng chuẩn sang dạng có thể sử dụng được. |
| CudnnRNNCanonicalToParams.Options | Thuộc tính tùy chọn cho CudnnRNNCanonicalToParams |
| CudnnRnnParamsSize <U mở rộng TNumber > | Tính toán kích thước trọng số có thể được sử dụng bởi mô hình Cudnn RNN. |
| CudnnRnnParamsSize.Options | Thuộc tính tùy chọn cho CudnnRnnParamsSize |
| CudnnRNNParamsToCanonical <T mở rộng TNumber > | Truy xuất thông số CudnnRNN ở dạng chuẩn. |
| CudnnRNNParamsToCanonical.Options | Thuộc tính tùy chọn cho CudnnRNNParamsToCanonical |
| Cumprod <T mở rộng TType > | Tính tích lũy của tensor `x` dọc theo `trục`. |
| Cumprod.Options | Thuộc tính tùy chọn cho Cumprod |
| Cumsum <T mở rộng TType > | Tính tổng tích lũy của tensor `x` dọc theo `trục`. |
| Cumsum.Options | Thuộc tính tùy chọn cho Cumsum |
| CumulativeLogsumexp <T mở rộng TNumber > | Tính tích lũy của tensor `x` dọc theo `trục`. |
| Tích lũyLogsumexp.Options | Thuộc tính tùy chọn cho CumulativeLogsumexp |
D
| Bộ đệm dữ liệu <T> | Một thùng chứa dữ liệu của một loại cụ thể. |
| DataBufferAdapterFactory | Nhà máy sản xuất bộ điều hợp bộ đệm dữ liệu. |
| Bộ đệm dữ liệu | Lớp trình trợ giúp để tạo phiên bản DataBuffer . |
| DataBufferWindow <B mở rộng DataBuffer <?>> | Một vùng chứa có thể thay đổi để xem một phần của DataBuffer . |
| Lớp dữ liệu | Protobuf enum tensorflow.DataClass |
| DataFormatDimMap <T mở rộng TNumber > | Trả về chỉ mục thứ nguyên ở định dạng dữ liệu đích được cung cấp trong định dạng dữ liệu nguồn. |
| DataFormatDimMap.Options | Thuộc tính tùy chọn cho DataFormatDimMap |
| DataFormatVecPermute <T mở rộng TNumber > | Hoán đổi tensor đầu vào từ `src_format` sang `dst_format`. |
| DataFormatVecPermute.Options | Các thuộc tính tùy chọn cho DataFormatVecPermute |
| Datalayout <s mở rộng Databuffer <?>, T> | Chuyển đổi dữ liệu được lưu trữ trong một bộ đệm thành một loại nhất định. |
| Datalayouts | Phơi bày các phiên bản DataLayout của các định dạng dữ liệu thường được sử dụng trong tính toán đại số tuyến tính. |
| DataServatedAset | |
| DataServatedAset.Options | Thuộc tính tùy chọn cho DataServiceDataset |
| Tập dữ liệu | Đại diện cho một danh sách lớn các yếu tố độc lập (mẫu) và cho phép lặp lại và biến đổi được thực hiện trên các yếu tố này. |
| DataSetCardInality | Trả về tính chất của `input_dataset`. |
| DataSetCardInality | Trả về tính chất của `input_dataset`. |
| DataSetFromGraph | Tạo một bộ dữ liệu từ `graph_def` đã cho. |
| DataSetIterator | Đại diện cho trạng thái của một lần lặp thông qua một dữ liệu tf.data. |
| DataSetOptional | Một tùy chọn thể hiện kết quả của hoạt động getNext của bộ dữ liệu có thể thất bại, khi kết thúc của bộ dữ liệu đã đạt được. |
| DataSettograph | Trả về một graphdef được nối tiếp đại diện cho `input_dataset`. |
| DataSettograph.Options | Thuộc tính tùy chọn cho DatasetToGraph |
| DataSettosingleEuity | Đầu ra phần tử đơn từ bộ dữ liệu đã cho. |
| DataSettotFrecord | Ghi bộ dữ liệu đã cho vào tệp đã cho bằng định dạng TFRecord. |
| DataSettotFrecord | Ghi bộ dữ liệu đã cho vào tệp đã cho bằng định dạng TFRecord. |
| DataStorageVisitor <R> | Truy cập lưu trữ sao lưu của các trường hợp DataBuffer . |
| Kiểu dữ liệu | (== suppress_warning documentation-presence ==) LINT.IfChangeProtobuf enum tensorflow.DataType |
| Dawsn <T mở rộng Tnumber > | |
| DealLocator_Pulum_Long_Pulum | |
| Debugevent | An Event related to the debugging of a TensorFlow program. |
| Debugevent.Builder | An Event related to the debugging of a TensorFlow program. |
| Debugevent.whatcase | |
| DebugeEventorBuilder | |
| DebugeVentProtos | |
| DebuggedDevice | A device on which ops and/or tensors are instrumented by the debugger. |
| DebuggedDevice.Builder | A device on which ops and/or tensors are instrumented by the debugger. |
| DebuggedDeviceOrBuilder | |
| Gỡ lỗi | A debugger-instrumented graph. |
| DebugGedGraph.Builder | A debugger-instrumented graph. |
| DebuggedGraphorBuilder | |
| DebuggedSourceFile | Protobuf loại tensorflow.DebuggedSourceFile |
| DebuggedSourceFile.Builder | Protobuf loại tensorflow.DebuggedSourceFile |
| DebuggedSourceFileorBuilder | |
| DebuggedSourceFiles | Protobuf loại tensorflow.DebuggedSourceFiles |
| DebuggedSourceFiles.Builder | Protobuf loại tensorflow.DebuggedSourceFiles |
| DebuggedSourceFilesorBuilder | |
| DebugGradientidentity <T mở rộng ttype > | Danh tính op để gỡ lỗi gradient. |
| DebugGradientRefidentity <T mở rộng ttype > | Danh tính op để gỡ lỗi gradient. |
| Debugidentity <T mở rộng ttype > | Debug Danh tính v2 op. |
| Debugidentity.Options | Thuộc tính tùy chọn cho DebugIdentity |
| DebugMetadata | Metadata about the debugger and the debugged TensorFlow program. |
| DebugMetadata.Builder | Metadata about the debugger and the debugged TensorFlow program. |
| DebugMetadataorBuilder | |
| Debugnancount | Gỡ lỗi Nan Value Counter Op. |
| Debugnancount.options | Thuộc tính tùy chọn cho DebugNanCount |
| DebugNumericsSummary <u mở rộng Tnumber > | Gỡ lỗi tóm tắt số v2 op. |
| Debugnumericssummary.options | Các thuộc tính tùy chọn cho DebugNumericsSummary |
| Gỡ lỗi | Options for initializing DebuggerState in TensorFlow Debugger (tfdbg). |
| DebugOptions.Builder | Options for initializing DebuggerState in TensorFlow Debugger (tfdbg). |
| DebugOptionsorBuilder | |
| Debugprotos | |
| DebugTensorWatch | Option for watching a node in TensorFlow Debugger (tfdbg). |
| DebugTensorWatch.Builder | Option for watching a node in TensorFlow Debugger (tfdbg). |
| DebugTensorWatchorBuilder | |
| DECODEANDCROPJPEG | Giải mã và cắt một hình ảnh được mã hóa JPEG thành tenxơ UINT8. |
| DecodeAnDcropJpeg.Options | Thuộc tính tùy chọn cho DecodeAndCropJpeg |
| DecodeBase64 | Giải mã các chuỗi được mã hóa cơ sở an toàn trên web. |
| DECODEBMP | Giải mã khung đầu tiên của hình ảnh được mã hóa BMP thành tenxơ UINT8. |
| DecodeBmp.options | Thuộc tính tùy chọn cho DecodeBmp |
| Giải mã | Chuỗi giải nén. |
| Decodecompress.options | Thuộc tính tùy chọn để DecodeCompressed |
| DECODECSV | Chuyển đổi hồ sơ CSV sang tenxơ. |
| Decodecsv.options | Thuộc tính tùy chọn cho DecodeCsv |
| Decodegif | Giải mã (các) khung hình của hình ảnh được mã hóa GIF thành tenxơ UINT8. |
| DecodeImage <T mở rộng Tnumber > | Chức năng cho decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg và decode_png. |
| DecodeImage.Options | Thuộc tính tùy chọn để DecodeImage |
| DECODEJPEG | Giải mã một hình ảnh được mã hóa JPEG cho một tenxơ UINT8. |
| DECODEJPEG.OPTIDS | Thuộc tính tùy chọn cho DecodeJpeg |
| DecodeJSonExample | Chuyển đổi các bản ghi ví dụ được mã hóa JSON sang chuỗi đệm giao thức nhị phân. |
| DecodepaddedRaw <T mở rộng Tnumber > | Giải thích lại các byte của một chuỗi dưới dạng vectơ số. |
| DECODEPADDEDRAW.OPTIONS | Thuộc tính tùy chọn cho DecodePaddedRaw |
| Decodepng <t mở rộng Tnumber > | Giải mã một hình ảnh được mã hóa PNG cho một tenxơ UINT8 hoặc UINT16. |
| Decodepng.options | Thuộc tính tùy chọn cho DecodePng |
| Decodeproto | Các trường chiết xuất OP từ một thông báo bộ đệm giao thức được nối tiếp thành các tenxơ. |
| Decodeproto.options | Thuộc tính tùy chọn cho DecodeProto |
| Decoderaw <T mở rộng ttype > | Giải thích lại các byte của một chuỗi dưới dạng vectơ số. |
| Decoderaw.Options | Thuộc tính tùy chọn để DecodeRaw |
| Decodewav | Giải mã một tệp PCM WAV 16 bit thành một tenxơ float. |
| Decodewav.Options | Thuộc tính tùy chọn cho DecodeWav |
| DeepCopy <T mở rộng ttype > | Tạo một bản sao của `x`. |
| Delete_func_pulum | |
| Xóa | Một container cho một tài nguyên lặp. |
| DeletEmemoryCache | |
| DeletemultideviceIterator | Một container cho một tài nguyên lặp. |
| DeleterAndomseedgenerator | |
| DeleteseedGenerator | |
| XÓA TUYỆT VỜI | Xóa tenxơ được chỉ định bởi xử lý của nó trong phiên. |
| Lensebincount <u mở rộng Tnumber > | Đếm số lần xuất hiện của mỗi giá trị trong một mảng số nguyên. |
| DenseBinCount.Options | Thuộc tính tùy chọn cho DenseBincount |
| DensecountsParseOutput <u mở rộng Tnumber > | Thực hiện đếm thùng chính xác cho đầu vào tf.tensor. |
| DensecountsParseOutput.options | Các thuộc tính tùy chọn cho DenseCountSparseOutput |
| DensendArray <T> | |
| DENSETOCSRSPARSEMATRIX | Chuyển đổi một tenxơ dày đặc thành CSRSPARSEMATRIX (có thể sử dụng). |
| DENSETODENSETETOPERION <T mở rộng ttype > | Áp dụng thiết lập hoạt động dọc theo kích thước cuối cùng của 2 đầu vào `tenxơ`. |
| DENSETODENSETETOPERION.OPTIONS | Các thuộc tính tùy chọn cho DenseToDenseSetOperation |
| DENSETOSPARSEBATCHDATASET | Tạo một bộ dữ liệu mà các phần tử đầu vào thành một sparsetensor. |
| DENSETOSPARSEBATCHDATASET | Tạo một bộ dữ liệu mà các phần tử đầu vào thành một sparsetensor. |
| DENSETOSPARSESETOPERION <T mở rộng ttype > | Áp dụng thiết lập hoạt động dọc theo kích thước cuối cùng của `tenor` và` sparsetensor`. |
| DENSETOSPARSESETOPERION.OPTIDS | Thuộc tính tùy chọn cho DenseToSparseSetOperation |
| Depthtospace <T mở rộng ttype > | Độ sâu cho các tenxơ loại T. |
| Depthtospace.Options | Thuộc tính tùy chọn cho DepthToSpace |
| Depthwiseconv2Dnative <T mở rộng Tnumber > | Tính toán tích chập độ sâu 2 chiều đã cho các tenxơ 4-d `input` và` filter`. |
| Depthwiseconv2Dnative.options | Thuộc tính tùy chọn cho DepthwiseConv2dNative |
| Depthwiseconv2DnativeBackPropfilter <T mở rộng Tnumber > | Tính toán độ dốc của tích chập độ sâu đối với bộ lọc. |
| DEPTHWISECONV2DNIVEBBACKPROPFILTER.OPTES | Thuộc tính tùy chọn cho DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter |
| Depthwiseconv2DnativeBackPropinput <T mở rộng Tnumber > | Tính toán độ dốc của tích chập độ sâu đối với đầu vào. |
| DEPTHWISECONV2DNIVEBBACKPROPINPUT.OPTES | Các thuộc tính tùy chọn cho DepthwiseConv2dNativeBackpropInput |
| Khử quyền hóa <u mở rộng Tnumber > | Khử thành tenxơ 'đầu vào' thành một tenor float hoặc bfloat16. |
| Khử quyền hóa | Đưa đầu vào UINT32 được đóng gói và giải nén đầu vào cho UINT8 để làm Khử quyền hóa trên thiết bị. |
| Khử quyền lực.Options | Các thuộc tính tùy chọn để Dequantize |
| DeserializeIterator | Chuyển đổi tenxơ biến thể đã cho thành trình lặp và lưu trữ nó trong tài nguyên đã cho. |
| Deserializemanysparse <t mở rộng ttype > | Deserialize và concatenate `sparsetensors 'từ một chiếc xe buýt nhỏ được nối tiếp. |
| Deserializesparse <u mở rộng ttype > | Deserialize `sparsetensor` đối tượng. |
| Phá hủyResourceop | Xóa tài nguyên được chỉ định bởi tay cầm. |
| Phá hủyResourceop.Options | Các thuộc tính tùy chọn để DestroyResourceOp |
| DestTemdyvarable <T mở rộng ttype > | Phá hủy biến tạm thời và trả về giá trị cuối cùng của nó. |
| Det <T mở rộng ttype > | Tính toán yếu tố quyết định của một hoặc nhiều ma trận vuông. |
| DeviceAttributes | Protobuf loại tensorflow.DeviceAttributes |
| Deviceattribut.builder | Protobuf loại tensorflow.DeviceAttributes |
| DeviceAttributionBuilder | |
| DeviceAttributionsprotos | |
| DeviceFiltersProtos | |
| DeviceIndex | Trả về chỉ mục của thiết bị mà OP chạy. |
| Devicelocality | Protobuf loại tensorflow.DeviceLocality |
| Devicelocality.Builder | Protobuf loại tensorflow.DeviceLocality |
| DevicelocalityorBuilder | |
| DeviceProperies | Protobuf loại tensorflow.DeviceProperties |
| DeviceProperIES.Builder | Protobuf loại tensorflow.DeviceProperties |
| DeviceProperIesorBuilder | |
| DeviceProperIESprotos | |
| Thiết bị | Đại diện cho một đặc tả (có thể một phần) cho một thiết bị TensorFlow. |
| DeviceSpec.Builder | Một lớp xây dựng để xây dựng lớp DeviceSpec . |
| DeviceSpec.DeviceType | |
| Devicestepstats | Protobuf loại tensorflow.DeviceStepStats |
| Devicestepstats.builder | Protobuf loại tensorflow.DeviceStepStats |
| Devicestepstatsorbuilder | |
| DictValue | Represents a Python dict keyed by `str`. |
| DictValue.Builder | Represents a Python dict keyed by `str`. |
| DictValueorBuilder | |
| Digamma <T mở rộng Tnumber > | Tính toán psi, đạo hàm của lgamma (nhật ký của giá trị tuyệt đối của `Gamma (x)`), phần tử khôn ngoan. |
| Dilation2d <T mở rộng Tnumber > | Tính toán độ giãn của thang độ xám của các tenxơ 4-D `đầu vào và` 3-d. |
| Dilation2DbackPropFilter <T mở rộng Tnumber > | Tính độ dốc của sự giãn nở 2-D hình thái đối với bộ lọc. |
| Dilation2DbackPropinput <T mở rộng Tnumber > | Tính độ dốc của sự giãn nở 2-D hình thái đối với đầu vào. |
| Kích thước | |
| Không gian kích thước | |
| DirectionInterLeaveDataSet | Một sự thay thế cho `InterleaVedataset` trên một danh sách cố định của các bộ dữ liệu` n`. |
| DirectionInterLeaveDataSet | Một sự thay thế cho `interleavedataset` trên một danh sách cố định của các bộ dữ liệu` n`. |
| Div <t mở rộng ttype > | Trả về phần tử X / Y-khôn ngoan. |
| Divnonan <T mở rộng ttype > | Trả về 0 nếu mẫu số bằng không. |
| Dot <t mở rộng ttype > | Kết thúc toán tử XLA dotgeneral, được ghi lại tại https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dotgeneral. |
| Doubledatabuffer | Một DataBuffer nhân đôi. |
| DoubleDatalayout <S mở rộng Databuffer <? >> | Một DataLayout chuyển đổi dữ liệu được lưu trữ trong bộ đệm thành nhân đôi. |
| DoubledensendArray | |
| DoublendArray | Một NdArray của đôi. |
| DrawBoundingBoxes <T mở rộng Tnumber > | Vẽ các hộp giới hạn trên một lô hình ảnh. |
| Giả | |
| Dummymemorycache | |
| Dummyseedgenerator | |
| DynamicPartition <T mở rộng ttype > | Các phân vùng `Data` thành` num_partitions` tenxơ sử dụng các chỉ số từ `phân vùng`. |
| Dynamicslice <T mở rộng ttype > | Kết thúc toán tử XLA Dynamicslice, được ghi lại tại https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dyicicslice. |
| DynamicStitch <T mở rộng ttype > | Xen kẽ các giá trị từ các tenxơ `data` vào một tenxơ duy nhất. |
| DynamicUpdatesLice <T mở rộng ttype > | Kết thúc toán tử XLA Dynamicupdateslice, được ghi lại tại https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dyicupdateslice. |
E
| Sự tham gia | Một môi trường để thực hiện các hoạt động Tensorflow một cách háo hức. |
| Eagersession.DevicePlocationPolicy | Kiểm soát cách hành động khi chúng tôi cố gắng chạy một thao tác trên một thiết bị nhất định nhưng một số tenxơ đầu vào không có trên thiết bị đó. |
| Eagersession.Options | |
| Editdistance | Tính khoảng cách chỉnh sửa (có thể bình thường hóa) Levenshtein. |
| Editdistance.options | Thuộc tính tùy chọn cho EditDistance |
| Eig <u mở rộng ttype > | Tính toán sự phân hủy eigen của một hoặc nhiều ma trận vuông. |
| Eig.Options | Thuộc tính tùy chọn cho Eig |
| Einsum <T mở rộng ttype > | Sự co thắt tenxơ theo quy ước tổng kết Einstein. |
| Einsum <T mở rộng ttype > | OP hỗ trợ Einsum OP cơ bản với 2 đầu vào và 1 đầu ra. |
| Elu <t mở rộng Tnumber > | Tính toán tuyến tính theo cấp số nhân: `exp (tính năng) - 1` nếu <0,` Các tính năng `nếu không. |
| Elu <t mở rộng tfloating > | Đơn vị tuyến tính theo cấp số nhân. |
| Elugrad <T mở rộng Tnumber > | Tính toán độ dốc cho hoạt động tuyến tính theo cấp số nhân (ELU). |
| Nhúng hoạt động | Một OP cho phép sự khác biệt của các nhúng TPU. |
| Trống <t mở rộng ttype > | Tạo một tenxơ với hình dạng đã cho. |
| Trống | Thuộc tính tùy chọn cho Empty |
| TrốngTensorlist | Tạo và trả về một danh sách tenxơ trống. |
| TrốngTensormap | Tạo và trả về một bản đồ tenxơ trống. |
| EncodeBase64 | Mã hóa chuỗi thành định dạng base64 an toàn trên web. |
| ENCODEBASE64.options | Thuộc tính tùy chọn cho EncodeBase64 |
| EncodeJpeg | JPEG-Recode Một hình ảnh. |
| ENCODEJPEG.OPTIDS | Thuộc tính tùy chọn cho EncodeJpeg |
| EncodeJpegVarablequality | JPEG mã hóa hình ảnh đầu vào với chất lượng nén được cung cấp. |
| Mã hóa | PNG-recode Một hình ảnh. |
| Encodepng.options | Thuộc tính tùy chọn cho EncodePng |
| Encodeproto | OP tuần tự hóa các thông báo protobuf được cung cấp trong các tenxơ đầu vào. |
| Encodeproto.options | Các thuộc tính tùy chọn cho EncodeProto |
| Encodewav | Mã hóa dữ liệu âm thanh bằng định dạng tệp WAV. |
| Điểm cuối | Chú thích được sử dụng để đánh dấu một phương pháp của một lớp được chú thích với @Operator sẽ tạo điểm cuối thành ERROR(Ops/org.tensorflow.op.Ops Ops) hoặc một trong các nhóm của nó. |
| EnqueuetpuembeddingIntegerBatch | Một OP thu hút một danh sách các tenxơ đầu vào để tpuembedding. |
| EnqueuetpuembeddingIntegerBatch.options | Thuộc tính tùy chọn cho EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch |
| Enqueuetpuembeddingraggedtensorbatch | Giảm bớt việc chuyển mã sử dụng tf.nn.embedding_lookup (). |
| EnqueUetPuEmbeddingRaggedTensorBatch.options | Thuộc tính tùy chọn cho EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch |
| EnqueuetpuembeddingsParSebatch | Một OP mà các chỉ số đầu vào của TPUEMBedding từ một sparsetensor. |
| EnqueuetpuembeddingsParseBatch.Options | Thuộc tính tùy chọn cho EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch |
| Enqueuetpuembeddingsparsetensorbatch | Giảm bớt việc chuyển mã sử dụng tf.nn.embedding_lookup_sparse (). |
| EnqueuetpuembeddingsParSetEnsorBatch.Options | Thuộc tính tùy chọn cho EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch |
| Ensureshape <T mở rộng ttype > | Đảm bảo rằng hình dạng của tenxơ phù hợp với hình dạng dự kiến. |
| Enter <T mở rộng ttype > | Tạo hoặc tìm một khung con và làm cho `data` có sẵn cho khung con. |
| Enter.Options | Thuộc tính tùy chọn cho Enter |
| Nhập cảnh | Protobuf loại tensorflow.EntryValue |
| EntryValue.Builder | Protobuf loại tensorflow.EntryValue |
| EntryValue.Kindcase | |
| EntryValueorBuilder | |
| Bình đẳng | Trả về giá trị sự thật của phần tử (x == y) khôn ngoan. |
| Bằng nhau.Options | Thuộc tính tùy chọn cho Equal |
| Erf <t mở rộng Tnumber > | Tính toán hàm lỗi Gauss của phần tử `x`-khôn ngoan. |
| ERFC <T mở rộng Tnumber > | Tính toán hàm lỗi bổ sung của phần tử `X` khôn ngoan. |
| Erfinv <T mở rộng Tnumber > | |
| Mã số lỗi | |
| ErrorCodesProtos | |
| EuclideAnnorm <T mở rộng ttype > | Tính định mức Euclide của các yếu tố qua các kích thước của một tenxơ. |
| EuclideAnnorm.options | Thuộc tính tùy chọn cho EuclideanNorm |
| Sự kiện | Protocol buffer representing an event that happened during the execution of a Brain model. |
| Sự kiện.Builder | Protocol buffer representing an event that happened during the execution of a Brain model. |
| Sự kiện. Whatcase | |
| Người cố gắng | |
| EventProtos | |
| Ví dụ | Protobuf loại tensorflow.Example |
| Ví dụ.Builder | Protobuf loại tensorflow.Example |
| Người tìm kiếm | |
| Ví dụ parpserconfiguration | Loại protobuf tensorflow.ExampleParserConfiguration |
| Ví dụ parpserconfiguration.Builder | Loại protobuf tensorflow.ExampleParserConfiguration |
| Ví dụ parpserconfiguroringBuilder | |
| Ví dụ parpserconfigurationprotos | |
| Ví dụ | |
| Thực hiện | OP tải và thực hiện chương trình TPU trên thiết bị TPU. |
| ExecuteAndupDateVariables | OP thực hiện một chương trình với các bản cập nhật biến tại chỗ tùy chọn. |
| Thi hành | Data relating to the eager execution of an op or a Graph. |
| Thực thi.Builder | Data relating to the eager execution of an op or a Graph. |
| Thực thi môi trường | Xác định một môi trường để tạo và thực hiện Operation TensorFlow s. |
| ExecutenVironment.Types | |
| Người hành quyết | |
| Thoát <T mở rộng ttype > | Thoát khỏi khung hiện tại vào khung cha mẹ của nó. |
| Exp <t mở rộng ttype > | Tính toán hàm mũ của phần tử X khôn ngoan. |
| Expanddims <T mở rộng ttype > | Chèn một kích thước 1 vào hình dạng của một tenxơ. |
| Expint <T mở rộng Tnumber > | |
| Expm1 <t mở rộng ttype > | Tính toán `exp (x) - 1` phần tử khôn ngoan. |
| Theo cấp số nhân <t mở rộng tfloating > | Hàm kích hoạt theo cấp số nhân. |
| Trích xuất | Trích xuất một cái nhìn thoáng qua từ tenxơ đầu vào. |
| Trích xuất | Thuộc tính tùy chọn cho ExtractGlimpse |
| Trích xuấtPatches <T mở rộng ttype > | Trích xuất `các bản vá 'từ` hình ảnh` và đặt chúng vào kích thước đầu ra "độ sâu". |
| Trích xuấtjpegshape <T mở rộng Tnumber > | Trích xuất thông tin hình dạng của một hình ảnh được mã hóa JPEG. |
| ExtractVolumEpatches <T mở rộng Tnumber > | Trích xuất `các bản vá 'từ` input` và đặt chúng vào kích thước đầu ra `" chiều sâu ". |
F
| Sự thật | Đầu ra một thực tế về giai thừa. |
| FakequantwithMinMaxArgs | FAKE-LITIGHTEMISS TENSOR 'INPUTS' TENSOR, Kiểu nổi để 'đầu ra' tenxơ cùng loại. |
| FakequantwithMinMaxArgs.Options | Các thuộc tính tùy chọn cho FakeQuantWithMinMaxArgs |
| FakequantwithMinMaxArgSgradient | Tính toán độ dốc cho hoạt động fakequantwithminmaxargs. |
| FakequantwithMinMaxArgSgradient.options | Thuộc tính tùy chọn cho FakeQuantWithMinMaxArgsGradient |
| FakequantwithMinMaxVars | Giả mạo giả mạo 'đầu vào' của loại phao thông qua vô hướng nổi toàn cầu FAKE-LIGATION hóa các tenor `đầu vào` loại nổi thông qua các vô hướng nổi toàn cầu `min` và` max` để `đầu ra` tenor có hình dạng giống như` inputs`. |
| FakequantwithMinMaxVars.Options | Các thuộc tính tùy chọn cho FakeQuantWithMinMaxVars |
| FakequantwithMinMaxVarsGradient | Tính toán độ dốc cho hoạt động FakequantwithMinMaxVars. |
| FakequantWithMinMaxVarsGradient.options | Các thuộc tính tùy chọn cho FakeQuantWithMinMaxVarsGradient |
| FakequantwithMinMaxVarsPerchannel | Giả mạo máy kéo 'đầu vào' Giả mạo giả mạo `đầu vào` tenx min` và `max` của hình dạng` [d] `để` đầu ra `tenxơ có hình dạng giống như` inputs`. |
| FakequantwithMinMaxVarsPerchannel.Options | Các thuộc tính tùy chọn cho FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel |
| FakequantwithMinMaxVarsPerchannelGradient | Tính toán độ dốc cho hoạt động FakequantwithMinMaxVarsPerchannel. |
| FakequantwithMinMaxVarsPerchannelGradient.options | Các thuộc tính tùy chọn cho FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient |
| Fastelementsingence <t, u mở rộng ndarray <t >> | Trình tự tái chế cùng một trường hợp NdArray khi lặp lại các yếu tố của nó |
| Tính năng | Containers for non-sequential data. |
| Tính năng.builder | Containers for non-sequential data. |
| Tính năng.kindcase | |
| FeatureConfiguration | Loại protobuf tensorflow.FeatureConfiguration |
| FeatureConfiguration.Builder | Loại protobuf tensorflow.FeatureConfiguration |
| FeatureConfiguration.configcase | |
| FeatureConfigurorBuilder | |
| Featurelist | Containers for sequential data. |
| Featurelist.Builder | Containers for sequential data. |
| FeaturelistorBuilder | |
| Những người theo chủ nghĩa thần kinh | Protobuf loại tensorflow.FeatureLists |
| Featurelists.Builder | Protobuf loại tensorflow.FeatureLists |
| FeaturelistsorBuilder | |
| Đặc điểm | |
| Tính năngProtos | |
| Đặc trưng | Protobuf loại tensorflow.Features |
| Tính năng.builder | Protobuf loại tensorflow.Features |
| Đặc điểm | |
| Fft <t mở rộng ttype > | Biến đổi Fourier nhanh. |
| Fft2d <t mở rộng ttype > | Biến đổi Fourier nhanh 2d. |
| FFT3D <T mở rộng ttype > | Biến đổi Fourier nhanh 3D. |
| FIFOQUEUE | Một hàng đợi tạo ra các yếu tố theo thứ tự đầu tiên. |
| FIFOQUEUE.OPTIONS | Thuộc tính tùy chọn cho FifoQueue |
| Điền <u mở rộng ttype > | Tạo một tenxơ chứa đầy giá trị vô hướng. |
| FilterBylastComponentDataSet | Tạo một bộ dữ liệu chứa các phần tử của thành phần đầu tiên của `input_dataset` có đúng trong thành phần cuối cùng. |
| Vân tay | Tạo giá trị dấu vân tay. |
| Cố địnhLenFeatureProto | Protobuf loại tensorflow.FixedLenFeatureProto |
| Cố địnhLenFeatureProto.Builder | Protobuf loại tensorflow.FixedLenFeatureProto |
| Cố địnhLenFeatureProtBuilder | |
| Cố định reptrecorddataset | |
| FixedLpthreCordReader | Một đầu đọc xuất bản ghi có độ dài cố định từ một tệp. |
| FixedLentleCordReader.Options | Thuộc tính tùy chọn cho FixedLengthRecordReader |
| Cố địnhUnigramCandidatesAmpler | Tạo nhãn để lấy mẫu ứng cử viên với phân phối unigram đã học. |
| FixedUnigRamCandidatesAmpler.options | Thuộc tính tùy chọn cho FixedUnigramCandidateSampler |
| Float16layout | Bố cục dữ liệu chuyển đổi phao 32 bit từ/thành 16 bit, theo đó thành đặc điểm kỹ thuật nổi nửa chính xác của IEEE-754. |
| Floatdatabuffer | Một DataBuffer của phao. |
| Floatdatalayout <s mở rộng Databuffer <? >> | Một DataLayout chuyển đổi dữ liệu được lưu trữ trong bộ đệm thành phao. |
| Floatdensendarray | |
| Danh sách floatl | Protobuf loại tensorflow.FloatList |
| Floatlist.builder | Protobuf loại tensorflow.FloatList |
| FloatListorBuilder | |
| Floatndarray | Một NdArray của phao. |
| Tầng <T mở rộng Tnumber > | Trả về nguyên tố theo số nguyên lớn nhất không lớn hơn x. |
| Floordiv <T mở rộng ttype > | Trả về x // Y phần tử khôn ngoan. |
| Floormod <T mở rộng Tnumber > | Trả về phần còn lại của bộ phận. |
| FlushsummaryWriter | |
| Phân sốalavgpool <T mở rộng Tnumber > | Thực hiện gộp trung bình phân số trên đầu vào. |
| Phân sốalavgpool.options | Thuộc tính tùy chọn cho FractionalAvgPool |
| Phân sốalavgpoolgrad <T mở rộng Tnumber > | Tính toán độ dốc của hàm phân số. |
| Phân sốalavgpoolgrad.options | Thuộc tính tùy chọn cho FractionalAvgPoolGrad |
| FractionAlMaxPool <T mở rộng Tnumber > | Thực hiện gộp tối đa phân số trên đầu vào. |
| FractionalMaxPool.options | Thuộc tính tùy chọn cho FractionalMaxPool |
| FractionAlMaxPoolgrad <T mở rộng Tnumber > | Tính toán độ dốc của hàm phân đoạn. |
| FractionAlMaxPoolgrad.Options | Thuộc tính tùy chọn cho FractionalMaxPoolGrad |
| FresnelCos <T mở rộng Tnumber > | |
| Fresnelsin <T mở rộng Tnumber > | |
| Ftrl | Trình tối ưu hóa thực hiện thuật toán FTRL. |
| Chức năng | 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. |
| Chức năngDefl Library | A library is a set of named functions. |
| FunctionDefl Library.Builder | A library is a set of named functions. |
| FunctionDeFl LibraryArbuilder | |
| FunctionDeForBuilder | |
| Chức năng | |
| Chức năng | Represents `FunctionSpec` used in `Function`. |
| Functionpec.Builder | Represents `FunctionSpec` used in `Function`. |
| Functionpec.ExperimentalCompile | Whether the function should be compiled by XLA. |
| Chức năng củaPecorBuilder | |
| Fusesbatchnorm <t mở rộng tnumber , u mở rộng tnumber > | Bình thường hóa hàng loạt. |
| Fusesbatchnorm.options | Thuộc tính tùy chọn cho FusedBatchNorm |
| Fusesbatchnormgrad <t mở rộng tnumber , u mở rộng tnumber > | Gradient cho bình thường hóa hàng loạt. |
| Fusesbatchnormgrad.options | Thuộc tính tùy chọn cho FusedBatchNormGrad |
| Fusespadconv2d <t mở rộng Tnumber > | Thực hiện một phần đệm như một tiền xử lý trong một tích chập. |
| Fusesresizeandpadconv2d <t mở rộng Tnumber > | Thực hiện thay đổi kích thước và đệm như một tiền xử lý trong quá trình chập. |
| Fusesresizeandpadconv2d.options | Thuộc tính tùy chọn cho FusedResizeAndPadConv2d |
G
| Thu thập <T mở rộng Tnumber > | Tích lũy lẫn nhau nhiều tenxor thuộc loại và hình dạng giống hệt nhau. |
| Tập hợp <T mở rộng ttype > | Thu thập các lát từ `params` trục` trục` theo `chỉ số`. |
| Tập hợp <T mở rộng ttype > | Kết thúc toán tử XLA Gather được ghi lại tại https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#gather |
| Tập hợp | Thuộc tính tùy chọn để Gather |
| Tập hợp | Thuộc tính tùy chọn để Gather |
| Gathernd <T mở rộng ttype > | Thu thập các lát từ `params` thành một tenxơ với hình dạng được chỉ định bởi` chỉ số`. |
| Gatherv2 <T mở rộng Tnumber > | Tích lũy lẫn nhau nhiều tenxor thuộc loại và hình dạng giống hệt nhau. |
| Gatherv2.options | Thuộc tính tùy chọn cho GatherV2 |
| Tạo raboundboxproposals | OP này tạo ra vùng lợi ích từ các hộp giới hạn được cho (Bbox_deltas) được mã hóa các neo WRT theo EQ.2 trong ARXIV: 1506.01497 OP chọn các hộp ghi điểm hàng đầu `pre_nms_topn`, giải mã chúng đối với các neo, áp dụng triệt tiêu không tối đa trên các hộp chồng chéo có giá trị giao thoa cao hơn` nms_threshold` min_size`. |
| TạoBoundingBoxProposals.Options | Các thuộc tính tùy chọn để GenerateBoundingBoxProposals |
| Tạo ravocabremapping | Đưa ra một đường dẫn đến các tệp từ vựng mới và cũ, trả về một tenxor làm lại của Chiều dài `num_new_vocab`, trong đó` Remaps [i] `chứa số hàng trong từ vựng cũ tương ứng với hàng` i` trong từ vựng mới (bắt đầu tại dòng `new_vocab_offset` và lên đến` num_new_vocab` 1` nếu mục nhập `Tôi trong từ vựng mới không nằm trong từ vựng cũ. |
| Tạo ravocabremapping.options | Thuộc tính tùy chọn để GenerateVocabRemapping |
| GetSessionHandle | Lưu trữ tenxơ đầu vào trong trạng thái của phiên hiện tại. |
| GetSessionTensor <t mở rộng ttype > | Nhận giá trị của tenxơ được chỉ định bởi tay cầm của nó. |
| Glorot <T mở rộng tfloating > | Bộ khởi tạo Glorot, còn được gọi là Xavier Inference. |
| Gpuinfo | Protobuf loại tensorflow.GPUInfo |
| Gpuinfo.builder | Protobuf loại tensorflow.GPUInfo |
| GPUinfoorBuilder | |
| Gpuoptions | Protobuf loại tensorflow.GPUOptions |
| Gpuoptions.builder | Protobuf loại tensorflow.GPUOptions |
| Gpuoptions.experimental | Protobuf loại tensorflow.GPUOptions.Experimental |
| Gpuoptions.experimental.builder | Protobuf loại tensorflow.GPUOptions.Experimental |
| Gpuoptions.experimental.virtualdevices | Configuration for breaking down a visible GPU into multiple "virtual" devices. |
| Gpuoptions.experimental.virtualdevices.builder | Configuration for breaking down a visible GPU into multiple "virtual" devices. |
| Gpuoptions.experimental.virtualdevicesorbuilder | |
| Gpuoptions.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 | |
| Độ dốc | Bộ tối ưu hóa độ dốc cơ bản Stochastic. |
| Độ dốc | Thêm các hoạt động để tính toán các dẫn xuất một phần của tổng của y s wrt x s, IE, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... Nếu các giá trị |
| Gradient.options | Thuộc tính tùy chọn cho Gradients |
| đồ thị | Một biểu đồ luồng dữ liệu đại diện cho một tính toán tenorflow. |
| Đồ thị.WhilesubgraphBuilder | Được sử dụng để khởi tạo một lớp trừu tượng ghi đè phương pháp buildsubgraph để xây dựng một sơ đồ con có điều kiện hoặc cơ thể trong một vòng lặp. |
| GraphDebugInfo | Protobuf loại tensorflow.GraphDebugInfo |
| GraphDebugInfo.Builder | Protobuf loại 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 | |
| Đồ thị | Represents the graph of operationsProtobuf loại tensorflow.GraphDef |
| GraphDef.Builder | Represents the graph of operationsProtobuf loại tensorflow.GraphDef |
| GraphDeForBuilder | |
| GraphExecutTrace | Data relating to an execution of a Graph (e.g., an eager execution of a FuncGraph). |
| GraphExecutTrace.Builder | Data relating to an execution of a Graph (e.g., an eager execution of a FuncGraph). |
| GraphExecutTraceorBuilder | |
| Đồ họa | The creation of an op in a TensorFlow Graph (e.g., FuncGraph in TF2). |
| GraphopCreation.Builder | The creation of an op in a TensorFlow Graph (e.g., FuncGraph in TF2). |
| GraphopCreationorBuilder | |
| Đồ họa | Thực hiện cho một Operation được thêm vào làm nút cho một Graph . |
| GraphoperationBuilder | Một OperationBuilder để thêm GraphOperation s vào Graph . |
| Đồ họa | Protobuf loại tensorflow.GraphOptions |
| Graphoptions.Builder | Protobuf loại tensorflow.GraphOptions |
| GraphOptionsorBuilder | |
| Đồ họa | |
| GraphTransferConstNodeInfo | Protobuf loại tensorflow.GraphTransferConstNodeInfo |
| GraphTransferConstNodeInfo.Builder | Protobuf loại tensorflow.GraphTransferConstNodeInfo |
| GraphTransferConstNodeInfoorBuilder | |
| GraphTransferGraphInputNodeInfo | Protobuf loại tensorflow.GraphTransferGraphInputNodeInfo |
| GraphTransferGraphInputNodeInfo.Builder | Protobuf loại tensorflow.GraphTransferGraphInputNodeInfo |
| GraphTransferGraphInputNodeInfoorBuilder | |
| GraphTransferGraphOutputNodeInfo | Protobuf loại tensorflow.GraphTransferGraphOutputNodeInfo |
| GraphTransferGraphOutputNodeInfo.Builder | Protobuf loại 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 | Loại protobuf tensorflow.GraphTransferNodeInfo |
| GraphTransferNodeInfo.Builder | Loại protobuf tensorflow.GraphTransferNodeInfo |
| GraphTransferNodeInfoorBuilder | |
| GraphTransferNodeInput | Loại protobuf tensorflow.GraphTransferNodeInput |
| GraphTransferNodeInput.Builder | Loại protobuf tensorflow.GraphTransferNodeInput |
| GraphTransferNodeInputInfo | Protobuf loại tensorflow.GraphTransferNodeInputInfo |
| GraphTransferNodeInputInfo.Builder | Protobuf loại tensorflow.GraphTransferNodeInputInfo |
| GraphTransferNodeInputInfoorBuilder | |
| GraphTransferNodeInputorBuilder | |
| GraphTransferNodeOutputInfo | ProtObuf type tensorflow.GraphTransferNodeOutputInfo |
| GraphTransferNodeOutputInfo.Builder | ProtObuf type tensorflow.GraphTransferNodeOutputInfo |
| GraphTransferNodeOutputInfoorBuilder | |
| lớn hơn | Trả về giá trị sự thật của phần tử (x> y) khôn ngoan. |
| Công bằng hơn | Trả về giá trị sự thật của phần tử (x> = y) khôn ngoan. |
| Grublockcell <T mở rộng Tnumber > | Tính toán tế bào GRU chuyển tiếp chuyển tiếp trong 1 bước thời gian. |
| Grublockcellgrad <T mở rộng Tnumber > | Tính toán sự tiến bộ trở lại của tế bào GRU trong 1 bước thời gian. |
| Đảm bảo <T mở rộng ttype > | Đảm bảo thời gian chạy TF rằng tenxơ đầu vào là một hằng số. |
H
| Hardsigmoid <T mở rộng Tfloating > | Kích hoạt sigmoid cứng. |
| Hashtable | Tạo một bảng băm không khởi đầu. |
| Hashtable.Options | Thuộc tính tùy chọn cho HashTable |
| Anh ấy <t mở rộng tfloating > | Anh ấy khởi tạo. |
| Người trợ giúp | Lớp container cho các phương thức cốt lõi thêm hoặc thực hiện một số hoạt động và trả về một trong số chúng. |
| bản lề | Tính toán tổn thất bản lề giữa các nhãn và dự đoán. |
| Bản lề <T mở rộng Tnumber > | Một số liệu tính toán số liệu tổn thất bản lề giữa các nhãn và dự đoán. |
| Biểu đồ | Trả về biểu đồ của các giá trị. |
| Biểu đồ | Serialization format for histogram module in core/lib/histogram/histogram.hProtobuf loại tensorflow.HistogramProto |
| Biểu đồ | Serialization format for histogram module in core/lib/histogram/histogram.hProtobuf loại tensorflow.HistogramProto |
| Biểu đồ | |
| Biểu đồ | Đầu ra một bộ đệm giao thức `Tóm tắt` với biểu đồ. |
| HSVTORGB <T mở rộng Tnumber > | Chuyển đổi một hoặc nhiều hình ảnh từ HSV sang RGB. |
| Huber | Tính toán tổn thất Huber giữa các nhãn và dự đoán. |
TÔI
| Danh tính <T mở rộng tfloating > | Khởi tạo tạo ra ma trận nhận dạng. |
| Danh tính <T mở rộng ttype > | Trả về một tenxơ với cùng một hình dạng và nội dung như tenxơ đầu vào hoặc giá trị. |
| Bản sắc | Trả về một danh sách các tenxơ có cùng hình dạng và nội dung như đầu vào Tensors. |
| Bản sắc | Một người đọc xuất ra hàng đợi hoạt động như cả khóa và giá trị. |
| IndentityReader.Options | Thuộc tính tùy chọn cho IdentityReader |
| Ifft <t mở rộng ttype > | Biến đổi Fourier nhanh nghịch đảo. |
| Ifft2d <t mở rộng ttype > | Biến đổi Fourier nhanh 2D nghịch đảo. |
| Ifft3d <t mở rộng ttype > | Biến đổi Fourier 3D nghịch đảo. |
| Igamma <T mở rộng Tnumber > | Tính toán hàm gamma không hoàn chỉnh thấp hơn `P (a, x)`. |
| Igammac <T mở rộng Tnumber > | Tính toán hàm gamma không hoàn chỉnh trên `Q (a, x)`. |
| Igammagrada <T mở rộng Tnumber > | Tính độ dốc của `igamma (a, x)` wrt `a`. |
| Ondoreerrorsdataset | Tạo một bộ dữ liệu chứa các phần tử của `input_dataset` bỏ qua các lỗi. |
| Ondoreerrorsdataset | Tạo một bộ dữ liệu chứa các phần tử của `input_dataset` bỏ qua các lỗi. |
| Ignoreerrorsdataset.options | Thuộc tính tùy chọn cho IgnoreErrorsDataset |
| Ignoreerrorsdataset.options | Thuộc tính tùy chọn cho IgnoreErrorsDataset |
| Bất hợp pháp | Ngoại lệ được ném khi một hoạt động không thể được hoàn thành do thứ hạng của mảng được nhắm mục tiêu. |
| Hình ảnh <u mở rộng tnumber > | Trả về phần tưởng tượng của một số phức. |
| ImageProjectiveTransformv2 <T mở rộng Tnumber > | Áp dụng biến đổi đã cho cho mỗi hình ảnh. |
| ImageProjectiveTransformv2.options | Các thuộc tính tùy chọn cho ImageProjectiveTransformV2 |
| ImageProjectiveTransformv3 <T mở rộng Tnumber > | Áp dụng biến đổi đã cho cho mỗi hình ảnh. |
| ImageProjectiveTransformv3.Options | Các thuộc tính tùy chọn cho ImageProjectiveTransformV3 |
| Hình ảnh | Đầu ra một bộ đệm giao thức `Tóm tắt` với hình ảnh. |
| Hình ảnh | Thuộc tính tùy chọn cho ImageSummary |
| Immutableconst <T mở rộng ttype > | Trả về tenxơ bất biến từ vùng bộ nhớ. |
| Nhập khẩu | |
| chỉ mục | Một chỉ số được sử dụng để cắt một chế độ xem ra khỏi một mảng N chiều. |
| IndexEdPocationIterator | |
| IndexEdPocationIterator.CoordSlongConsumer | |
| Chỉ số | Lớp trợ giúp cho các đối tượng Index khởi tạo. |
| InfeedDequeue <T mở rộng ttype > | Một người giữ chỗ cho một giá trị sẽ được đưa vào tính toán. |
| Infeeddequeuetuple | Hấp thụ nhiều giá trị từ reved dưới dạng bộ XLA. |
| Reatedenqueue | Một OP cung cấp một giá trị tenxơ duy nhất vào tính toán. |
| Refeedenqueue.options | Thuộc tính tùy chọn cho InfeedEnqueue |
| Refeedenqueueprelinearizedbuffer | Một OP mà các bộ đệm dự phòng trước khi truyền TPU. |
| RefeedEnqueuePrelinearizedBuffer.Options | Các thuộc tính tùy chọn cho InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer |
| Refeedenqueuetuple | Nguồn cung cấp nhiều giá trị tenxơ vào tính toán dưới dạng Tuple XLA. |
| Refeedenqueuetuple.options | Các thuộc tính tùy chọn cho InfeedEnqueueTuple |
| Init | |
| Khởi tạo <T mở rộng ttype > | Giao diện cho bộ khởi tạo |
| Khởi tạo | Bộ khởi tạo bảng có hai tenxơ cho các khóa và giá trị tương ứng. |
| Khởi tạoFromDatAset | |
| Khởi tạoFromTextFile | Khởi tạo một bảng từ một tệp văn bản. |
| Khởi tạo reaptableFromtextFile.Options | Các thuộc tính tùy chọn cho InitializeTableFromTextFile |
| Inpleadd <T mở rộng ttype > | Thêm v vào các hàng được chỉ định của x. |
| Inplacesub <T mở rộng ttype > | Trừ `V` vào các hàng được chỉ định của` x`. |
| InplaceUpdate <t mở rộng ttype > | Cập nhật các hàng được chỉ định 'I' với các giá trị 'V'. |
| Int64List | Protobuf loại tensorflow.Int64List |
| Int64List.Builder | Protobuf loại tensorflow.Int64List |
| Int64ListorBuilder | |
| Intdatabuffer | Một DataBuffer của INTS. |
| IntDatalayout <S mở rộng Databuffer <? >> | Một DataLayout chuyển đổi dữ liệu được lưu trữ trong bộ đệm thành INTS. |
| IntDensEndArray | |
| ConnectionLink | 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 | |
| Tham gia | 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`. |
| Ít hơn | 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. |
| Sự mất mát | |
| Tổn thất | 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 |
| Thấp hơn | 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 |
| Số liệu | 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 |
| Động lực | 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 | Does nothing. |
| 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 |
ồ
| 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. |
| Op | 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. |
| Hoạt động | Performs computation on Tensors. |
| OperationBuilder | A builder for Operation s. |
| Toán tử | 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 |
| In | 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. |
| Thứ hạng | 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 |
| Sự giảm bớt | 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 |
| Khôi phục | 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. |
| Cứu | 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 |
| phạm vi | 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. |
| Gửi | Sends the named tensor from send_device to recv_device. |
| Gửi | 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. |
| Máy chủ | 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 | |
| Phiên họp | 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 | |
| Hình dạng | The shape of a Tensor or NdArray . |
| Shape <U extends TNumber > | Returns the shape of a tensor. |
| Shape_inference_func_TF_ShapeInferenceContext_TF_Status | |
| hình | Any data container with a given Shape . |
| ShapeN <U extends TNumber > | Returns shape of tensors. |
| Hình dạng | 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. |
| Chữ ký | 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. |
| Ảnh chụp nhanh | 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 | |
| Sân khấu | 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 |
| Strip | 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 |
| Bản tóm tắt | 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. |
| dòng chảy căng thẳng | |
| dòng chảy căng thẳng | |
| 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`. |
| Dấu thời gian | 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 |
bạn
| 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 | |
| Thượng | 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. |
| Ở đâu | 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`. |