Abs <T memperluas TNomber > | Menghitung nilai absolut tensor. |
AkumulasiN <T memperluas TType > | Mengembalikan jumlah elemen dari daftar tensor. |
AkumulatorJumlahAkumulasi | Mengembalikan jumlah gradien yang dikumpulkan dalam akumulator tertentu. |
AccumulatorTakeGradient <T memperluas TType > | Mengekstrak gradien rata-rata di Akumulator Bersyarat yang diberikan. |
Acos <T memperluas TType > | Menghitung acos dari x berdasarkan elemen. |
Acosh <T memperluas TType > | Menghitung kosinus hiperbolik terbalik dari elemen x. |
Tambahkan <T memperluas TType > | Mengembalikan x + y berdasarkan elemen. |
TambahkanManySparseToTensorsMap | Tambahkan `N`-minibatch `SparseTensor` ke `SparseTensorsMap`, kembalikan pegangan `N`. |
AddN <T memperluas TType > | Tambahkan semua elemen tensor masukan secara bijaksana. |
TambahkanSparseToTensorsMap | Tambahkan `SparseTensor` ke `SparseTensorsMap` mengembalikan pegangannya. |
Sesuaikan Kontras <T meluas TNomor > | Sesuaikan kontras satu atau lebih gambar. |
SesuaikanHue <T memperluas TNumber > | Sesuaikan rona satu atau lebih gambar. |
AdjustSaturation <T memperluas TNumber > | Sesuaikan saturasi satu atau lebih gambar. |
Semua | Menghitung "logis dan" elemen di seluruh dimensi tensor. |
AllReduce <T memperluas TNumber > | Saling mereduksi beberapa tensor dengan jenis dan bentuk yang identik. |
AllToAll <T memperluas TType > | Operasi untuk bertukar data di seluruh replika TPU. |
Sudut <U memanjangkan Nomor > | Mengembalikan argumen bilangan kompleks. |
Setiap | Menghitung "logis atau" elemen di seluruh dimensi tensor. |
TerapkanAdaMax <T memperluas TType > | Perbarui '*var' sesuai dengan algoritma AdaMax. |
TerapkanAdadelta <T memperluas TType > | Perbarui '*var' sesuai dengan skema adadelta. |
TerapkanAdagrad <T memperluas TType > | Perbarui '*var' sesuai dengan skema adagrad. |
TerapkanAdagradDa <T memperluas TType > | Perbarui '*var' sesuai dengan skema adagrad proksimal. |
TerapkanAdagradV2 <T memperluas TType > | Perbarui '*var' sesuai dengan skema adagrad. |
TerapkanAdam <T memperluas TType > | Perbarui '*var' sesuai dengan algoritma Adam. |
ApplyAddSign <T memperluas TType > | Perbarui '*var' sesuai dengan pembaruan AddSign. |
ApplyCenteredRmsProp <T memperluas TType > | Perbarui '*var' sesuai dengan algoritma RMSProp terpusat. |
ApplyFtrl <T memperluas TType > | Perbarui '*var' sesuai dengan skema Ftrl-proksimal. |
ApplyGradientDescent <T memperluas TType > | Perbarui '*var' dengan mengurangi 'alpha' * 'delta' darinya. |
ApplyMomentum <T memperluas TType > | Perbarui '*var' sesuai dengan skema momentum. |
ApplyPowerSign <T memperluas TType > | Perbarui '*var' sesuai dengan pembaruan AddSign. |
ApplyProximalAdagrad <T memperluas TType > | Perbarui '*var' dan '*accum' menurut FOBOS dengan kecepatan pembelajaran Adagrad. |
ApplyProximalGradientDescent <T memperluas TType > | Perbarui '*var' sebagai algoritma FOBOS dengan kecepatan pembelajaran tetap. |
ApplyRmsProp <T memperluas TType > | Perbarui '*var' sesuai dengan algoritma RMSProp. |
Perkiraan Sama | Mengembalikan nilai kebenaran abs(xy) < elemen toleransi. |
ArgMax <V memperluas TNumber > | Mengembalikan indeks dengan nilai terbesar di seluruh dimensi tensor. |
ArgMin <V memperluas TNumber > | Mengembalikan indeks dengan nilai terkecil di seluruh dimensi tensor. |
SebagaiString | Mengonversi setiap entri dalam tensor tertentu menjadi string. |
Asin <T memperluas TType > | Menghitung sinus invers trignometri dari x berdasarkan elemen. |
Asinh <T memperluas TType > | Menghitung sinus hiperbolik terbalik dari elemen x. |
Tegaskan Kumpulan Data Kardinalitas | |
Tegaskan Kumpulan Data Berikutnya | |
Tetapkan <T memperluas TType > | Perbarui 'ref' dengan menetapkan 'nilai' padanya. |
AssignAdd <T memperluas TType > | Perbarui 'ref' dengan menambahkan 'nilai' ke dalamnya. |
AssignSub <T memperluas TType > | Perbarui 'ref' dengan mengurangi 'nilai' darinya. |
Atan <T memperluas TType > | Menghitung invers tangen trigonometri dari elemen x. |
Atan2 <T memperluas Nomor T > | Menghitung arctangent dari elemen `y/x`, dengan memperhatikan tanda-tanda argumen. |
Atanh <T memperluas TType > | Menghitung kebalikan tangen hiperbolik dari elemen x. |
Spektogram Audio | Menghasilkan visualisasi data audio dari waktu ke waktu. |
Ringkasan Audio | Menghasilkan buffer protokol `Ringkasan` dengan audio. |
Kumpulan Data AutoShard | Membuat himpunan data yang memecah himpunan data masukan. |
AvgPool <T memperluas TNumber > | Melakukan pengumpulan rata-rata pada input. |
AvgPool3d <T memperluas TNumber > | Melakukan pengumpulan rata-rata 3D pada input. |
AvgPool3dGrad <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien fungsi pengumpulan rata-rata. |
AvgPoolGrad <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien fungsi pengumpulan rata-rata. |
BandPart <T memperluas TType > | Salin pengaturan tensor segala sesuatu di luar pita pusat di setiap matriks terdalam ke nol. |
BandedTriangularSolve <T memperluas TType > | |
Penghalang | Mendefinisikan penghalang yang tetap ada di berbagai eksekusi grafik. |
PenghalangUkuran Tidak Lengkap | Menghitung jumlah elemen yang tidak lengkap dalam penghalang tertentu. |
PenghalangSiapUkuran | Menghitung jumlah elemen lengkap dalam penghalang tertentu. |
BatchCholesky <T memperluas TNumber > | |
BatchCholeskyGrad <T memperluas TNumber > | |
Kumpulan Data Batch | Membuat kumpulan data yang mengelompokkan elemen `batch_size` dari `input_dataset`. |
BatchFft | |
BatchFft2d | |
BatchFft3d | |
BatchIfft | |
BatchIfft2d | |
BatchIfft3d | |
BatchMatMul <T memperluas TType > | Mengalikan irisan dua tensor secara berkelompok. |
BatchMatrixBandPart <T memperluas TType > | |
BatchMatrixDeterminant <T memperluas TType > | |
BatchMatrixDiag <T memperluas TType > | |
BatchMatrixDiagPart <T memperluas TType > | |
BatchMatrixInverse <T memperluas TNumber > | |
BatchMatrixSetDiag <T memperluas TType > | |
BatchMatrixSolve <T memperluas TNumber > | |
BatchMatrixSolveLs <T memperluas TNumber > | |
BatchMatrixTriangularSolve <T memperluas TNumber > | |
BatchNormWithGlobalNormalization <T memperluas TType > | Normalisasi batch. |
BatchToSpace <T memperluas TType > | BatchToSpace untuk tensor 4-D tipe T. |
BatchToSpaceNd <T memperluas TType > | BatchToSpace untuk tensor ND tipe T. |
BesselI0 <T memperluas TNomor > | |
BesselI0e <T memperluas TNomor > | |
BesselI1 <T memperluas TNomor > | |
BesselI1e <T memperluas TNomor > | |
BesselJ0 <T memperluas TNomber > | |
BesselJ1 <T memperluas TNomor > | |
BesselK0 <T memperluas TNomor > | |
BesselK0e <T memperluas TNomber > | |
BesselK1 <T memperluas TNomor > | |
BesselK1e <T memperluas TNomber > | |
BesselY0 <T memperluas TNomber > | |
BesselY1 <T memperluas TNomor > | |
Betainc <T memperluas TNomber > | Hitung integral beta tidak lengkap yang diatur \\(I_x(a, b)\\). |
BiasTambahkan <T memperluas TType > | Menambahkan `bias` ke `nilai`. |
BiasAddGrad <T memperluas TType > | Operasi mundur untuk "BiasAdd" pada tensor "bias". |
Bincount <T memperluas TNumber > | Menghitung jumlah kemunculan setiap nilai dalam array bilangan bulat. |
Bitcast <U memperluas TType > | Mem-bitcast tensor dari satu jenis ke jenis lainnya tanpa menyalin data. |
BitwiseAnd <T memperluas TNumber > | Elementwise menghitung bitwise AND dari `x` dan `y`. |
BitwiseAtau <T memperluas TNumber > | Elementwise menghitung OR bitwise dari `x` dan `y`. |
BitwiseXor <T memperluas TNumber > | Elementwise menghitung XOR bitwise dari `x` dan `y`. |
BoostedTreesAggregateStats | Mengumpulkan ringkasan akumulasi statistik untuk batch. |
BoostedTreesCenterBias | Menghitung prior dari data pelatihan (bias) dan mengisi node pertama dengan logit sebelumnya. |
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | Membuat pegangan ke BoostedTreesEnsembleResource |
Output BoostedTreesExampleDebug | Output debug/interpretabilitas model untuk setiap contoh. |
Ringkasan BoostedTreesMakeStats | Membuat ringkasan akumulasi statistik untuk batch. |
BoostedTreesPredict | Menjalankan beberapa prediktor ansambel regresi aditif pada instans masukan dan menghitung logit. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | Membuat pegangan ke BoostedTreesQuantileStreamResource. |
BroadcastDynamicShape <T memperluas TNumber > | Kembalikan bentuk s0 op s1 dengan siaran. |
BroadcastRecv <T memperluas TType > | Menerima siaran nilai tensor dari perangkat lain. |
BroadcastSend <T memperluas TType > | Menyiarkan nilai tensor ke satu atau beberapa perangkat lain. |
BroadcastTo <T memperluas TType > | Siarkan array untuk bentuk yang kompatibel. |
Buat ember | Mengelompokkan 'masukan' berdasarkan 'batas'. |
BytesProductedStatsDataset | Mencatat ukuran byte setiap elemen `input_dataset` di StatsAggregator. |
CSRSparseMatrixToDense <T memperluas TType > | Ubah CSRSparseMatrix (mungkin dalam batch) menjadi padat. |
Kumpulan Data CSV | |
CSVDatasetV2 | |
Kumpulan Data Cache | Membuat kumpulan data yang menyimpan cache elemen dari `input_dataset`. |
CacheDatasetV2 | |
Keluarkan <U memperluas TType > | Keluarkan x dari tipe SrcT ke y dari DstT. |
Ceil <T memperluas TNomber > | Mengembalikan bilangan bulat terkecil berdasarkan elemen tidak kurang dari x. |
CheckNumerics <T memperluas TNumber > | Memeriksa tensor untuk nilai NaN, -Inf, dan +Inf. |
Cholesky <T memperluas TType > | Menghitung dekomposisi Cholesky dari satu atau lebih matriks persegi. |
CholeskyGrad <T memperluas TNomber > | Menghitung gradien propagasi mundur mode terbalik dari algoritma Cholesky. |
Pilih Kumpulan Data Tercepat | |
ClipByValue <T memperluas TType > | Klip nilai tensor ke min dan maks tertentu. |
ClusterOutput <T memperluas TType > | Operator yang menghubungkan output komputasi XLA ke node grafik konsumen lainnya. |
CollectiveGather <T memperluas TNumber > | Saling mengakumulasi beberapa tensor dengan jenis dan bentuk yang identik. |
CollectivePermute <T memperluas TType > | Opsi untuk mengubah posisi tensor di seluruh instance TPU yang direplikasi. |
Bandingkan dan Bitpack | Bandingkan nilai `input` dengan `threshold` dan kemas bit yang dihasilkan ke dalam `uint8`. |
Hasil Kompilasi | Mengembalikan hasil kompilasi TPU. |
Kompleks <U memperluas TType > | Mengonversi dua bilangan real menjadi bilangan kompleks. |
ComplexAbs <U memperluas TNumber > | Menghitung nilai absolut kompleks dari sebuah tensor. |
Elemen Kompres | Mengompresi elemen kumpulan data. |
HitungUkuranBatch | Menghitung ukuran batch statis dari kumpulan data tanpa batch parsial. |
Concat <T memperluas TType > | Menggabungkan tensor sepanjang satu dimensi. |
Kumpulan Data Gabungan | Membuat himpunan data yang menggabungkan `input_dataset` dengan `another_dataset`. |
Akumulator Bersyarat | Akumulator bersyarat untuk menggabungkan gradien. |
KonfigurasikanTPU Terdistribusi | Menyiapkan struktur terpusat untuk sistem TPU terdistribusi. |
Sambungkan <T memperluas TType > | Mengembalikan konjugat kompleks dari bilangan kompleks. |
ConjugateTranspose <T memperluas TType > | Kocok dimensi x menurut permutasi dan konjugasikan hasilnya. |
Konstanta <T memperluas TType > | Operator yang menghasilkan nilai konstan. |
Konv <T memperluas TType > | Membungkus operator XLA ConvGeneralDilated, didokumentasikan di https://www.tensorflow.org/ Performance/xla/operation_semantics#conv_convolution . |
Konv2d <T memperluas TNomber > | Menghitung konvolusi 2-D dengan `input` dan `filter` 4-D. |
Conv2dBackpropFilter <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien konvolusi sehubungan dengan filter. |
Conv2dBackpropInput <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien konvolusi sehubungan dengan input. |
Konv3d <T memperluas TNumber > | Menghitung konvolusi 3-D dengan `input` dan `filter` 5-D. |
Conv3dBackpropFilter <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien konvolusi 3-D sehubungan dengan filter. |
Conv3dBackpropInput <U memperluas TNumber > | Menghitung gradien konvolusi 3-D sehubungan dengan masukan. |
Salin <T extends TType > | Salin tensor dari CPU-ke-CPU atau GPU-ke-GPU. |
CopyHost <T memperluas TType > | Salin tensor ke host. |
Karena <T memperluas TType > | Menghitung cos dari x berdasarkan elemen. |
Cosh <T memperluas TType > | Menghitung kosinus hiperbolik dari elemen x. |
CountUpTo <T memperluas TNumber > | Menambah 'ref' hingga mencapai 'batas'. |
PangkasDan Ubah Ukuran | Mengekstrak potongan dari tensor gambar masukan dan mengubah ukurannya. |
PangkasDanResizeGradBoxes | Menghitung gradien crop_and_resize dengan tensor kotak input. |
CropAndResizeGradImage <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien crop_and_resize dengan tensor gambar masukan. |
Silang <T memperluas Nomor T > | Hitung produk silang berpasangan. |
CrossReplicaSum <T memperluas TNumber > | Opsi untuk menjumlahkan input di seluruh instans TPU yang direplikasi. |
CudnnRNNCanonicalToParams <T memperluas TNumber > | Mengonversi parameter CudnnRNN dari bentuk kanonik ke bentuk yang dapat digunakan. |
CudnnRnnParamsSize <U memperluas TNumber > | Menghitung ukuran bobot yang dapat digunakan oleh model Cudnn RNN. |
Cumprod <T memperluas TType > | Hitung produk kumulatif tensor `x` sepanjang `sumbu`. |
Cumsum <T memperluas TType > | Hitung jumlah kumulatif tensor `x` sepanjang `sumbu`. |
KumulatifLogsumexp <T extends TNumber > | Hitung produk kumulatif tensor `x` sepanjang `sumbu`. |
DataFormatDimMap <T memperluas TNumber > | Mengembalikan indeks dimensi dalam format data tujuan sesuai dengan yang ada di dalamnya format data sumber. |
DataFormatVecPermute <T memperluas TNumber > | Ubah tensor masukan dari `src_format` menjadi `dst_format`. |
DataServiceDataset | |
Kardinalitas Kumpulan Data | Mengembalikan kardinalitas `input_dataset`. |
Kumpulan DataDariGrafik | Membuat kumpulan data dari `graph_def` yang diberikan. |
Kumpulan DataToGraph | Mengembalikan GraphDef serial yang mewakili `input_dataset`. |
Dawsn <T memperluas TNomber > | |
DebugGradientIdentity <T memperluas TType > | Operasi identitas untuk debugging gradien. |
DebugGradientRefIdentity <T memperluas TType > | Operasi identitas untuk debugging gradien. |
DebugIdentity <T memperluas TType > | Debug Identitas V2 Op. |
DebugNanCount | Operasi Penghitung Nilai NaN Debug. |
DebugNumericsSummary <U memperluas TNumber > | Ringkasan Numerik Debug V2 Op. |
DecodeAndCropJpeg | Dekode dan Pangkas gambar berkode JPEG ke tensor uint8. |
DecodeBase64 | Dekode string berenkode base64 yang aman untuk web. |
DekodeBmp | Decode frame pertama gambar yang dikodekan BMP ke tensor uint8. |
DecodeTerkompresi | Dekompresi string. |
DekodeGif | Dekode bingkai gambar berkode GIF ke tensor uint8. |
DecodeImage <T memperluas TNumber > | Berfungsi untuk decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg, dan decode_png. |
DekodeJpeg | Dekode gambar berkode JPEG menjadi tensor uint8. |
DecodeJsonContoh | Konversikan rekaman Contoh yang dikodekan JSON ke string buffer protokol biner. |
DecodePaddedRaw <T memperluas TNumber > | Menafsirkan ulang byte string sebagai vektor angka. |
DecodePng <T memperluas TNumber > | Dekode gambar berkode PNG menjadi tensor uint8 atau uint16. |
DecodeRaw <T memperluas TType > | Menafsirkan ulang byte string sebagai vektor angka. |
DeepCopy <T memperluas TType > | Membuat salinan `x`. |
DenseBincount <U memperluas TNumber > | Menghitung jumlah kemunculan setiap nilai dalam array bilangan bulat. |
PadatToCSRSparseMatrix | Mengonversi tensor padat menjadi CSRSparseMatrix (mungkin dalam batch). |
Kumpulan Data PadatToSparseBatch | Membuat himpunan data yang mengelompokkan elemen masukan ke dalam SparseTensor. |
DepthToSpace <T memperluas TType > | DepthToSpace untuk tensor tipe T. |
DepthwiseConv2dNative <T memperluas TNumber > | Menghitung konvolusi kedalaman 2-D dengan `input` dan `filter` 4-D. |
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien konvolusi mendalam terhadap filter. |
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien konvolusi mendalam sehubungan dengan masukan. |
Dekuantisasi | Mengambil masukan uint32 yang dikemas dan membongkar masukan tersebut ke uint8 untuk dilakukan Dekuantisasi pada perangkat. |
DestroyTemporaryVariable <T memperluas TType > | Menghancurkan variabel sementara dan mengembalikan nilai akhirnya. |
Itu <T memperluas TType > | Menghitung determinan satu atau lebih matriks persegi. |
Indeks Perangkat | Kembalikan indeks perangkat tempat operasi dijalankan. |
Digamma <T memperluas TNumber > | Menghitung Psi, turunan dari Lgamma (log nilai absolut `Gamma(x)`), berdasarkan elemen. |
Pelebaran2d <T memperluas TNomor > | Menghitung dilatasi skala abu-abu dari `input` 4-D dan `filter` 3-D. |
Dilation2dBackpropFilter <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien dilatasi 2-D morfologi terhadap filter. |
Dilation2dBackpropInput <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien dilatasi 2-D morfologi terhadap masukan. |
DirectedInterleaveDataset | Pengganti `InterleaveDataset` pada daftar tetap kumpulan data `N`. |
Div <T memperluas TType > | Mengembalikan x / y berdasarkan elemen. |
DivNoNan <T memperluas TType > | Mengembalikan 0 jika penyebutnya nol. |
Titik <T memperluas TType > | Membungkus operator XLA DotGeneral, didokumentasikan di https://www.tensorflow.org/kinerja/xla/operation_semantics#dotgeneral . |
DrawBoundingBoxes <T memperluas TNumber > | Gambarlah kotak pembatas pada sekumpulan gambar. |
DummyIterationCounter | |
DummyMemoryCache | |
Generator DummySeed | |
DynamicSlice <T memperluas TType > | Membungkus operator XLA DynamicSlice, didokumentasikan di https://www.tensorflow.org/kinerja/xla/operation_semantics#dynamicslice . |
DynamicStitch <T memperluas TType > | Sisipkan nilai dari tensor `data` ke dalam satu tensor. |
DynamicUpdateSlice <T memperluas TType > | Membungkus operator XLA DynamicUpdateSlice, didokumentasikan di https://www.tensorflow.org/kinerja/xla/operation_semantics#dynamicupdateslice . |
Sunting Jarak | Menghitung Jarak Edit Levenshtein (mungkin dinormalisasi). |
Einsum <T memperluas TType > | Sebuah operasi yang mendukung operasi einsum dasar dengan 2 input dan 1 output. |
Elu <T memperluas Nomor T > | Menghitung linear eksponensial: `exp(fitur) - 1` jika < 0, `fitur` sebaliknya. |
EluGrad <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien untuk operasi linier eksponensial (Elu). |
Menanamkan Aktivasi | Sebuah operasi yang memungkinkan diferensiasi Embeddings TPU. |
Kosongkan <T extends TType > | Membuat tensor dengan bentuk tertentu. |
Daftar Tensor Kosong | Membuat dan mengembalikan daftar tensor kosong. |
KosongTensorMap | Membuat dan mengembalikan peta tensor kosong. |
EncodeBase64 | Enkode string ke dalam format base64 yang aman untuk web. |
EnkodeJpeg | JPEG-mengkodekan gambar. |
EncodeJpegVariableQuality | JPEG menyandikan gambar masukan dengan kualitas kompresi yang disediakan. |
EnkodePng | PNG-mengkodekan gambar. |
EnkodeProto | Operasi ini membuat serial pesan protobuf yang disediakan di tensor input. |
EncodeWav | Enkode data audio menggunakan format file WAV. |
Pastikan Bentuk <T memperluas TType > | Memastikan bentuk tensor sesuai dengan bentuk yang diharapkan. |
Masukkan <T memperluas TType > | Membuat atau menemukan bingkai anak, dan membuat `data` tersedia untuk bingkai anak. |
Setara | Mengembalikan nilai kebenaran (x == y) berdasarkan elemen. |
Erf <T memperluas TNomber > | Menghitung fungsi kesalahan Gauss dari elemen `x`. |
Erfc <T memperluas TNumber > | Menghitung fungsi kesalahan komplementer dari elemen `x`. |
EuclideanNorm <T memperluas TType > | Menghitung norma euclidean elemen di seluruh dimensi tensor. |
Keluar <T memperluas TType > | Keluar dari frame saat ini ke frame induknya. |
Exp <T memperluas TType > | Menghitung eksponensial x berdasarkan elemen. |
ExpandDims <T memperluas TType > | Menyisipkan dimensi 1 ke dalam bentuk tensor. |
Ekspansi <T extends TNumber > | |
Expm1 <T memperluas TType > | Menghitung `exp(x) - 1` berdasarkan elemen. |
Ekstrak Sekilas | Mengekstrak sekilas dari tensor masukan. |
ExtractImagePatches <T memperluas TType > | Ekstrak `patch` dari `gambar` dan letakkan di dimensi keluaran "kedalaman". |
ExtractJpegShape <T memperluas TNumber > | Ekstrak informasi bentuk gambar berkode JPEG. |
ExtractVolumePatches <T memperluas TNumber > | Ekstrak `patch` dari `input` dan letakkan di dimensi output `"kedalaman"`. |
Fakta | Keluarkan fakta tentang faktorial. |
FakeQuantWithMinMaxArgs | Kuantisasi palsu tensor 'input', ketik float ke tensor 'output' dengan tipe yang sama. |
FakeQuantWithMinMaxArgsGradien | Hitung gradien untuk operasi FakeQuantWithMinMaxArgs. |
FakeQuantWithMinMaxVars | Mengkuantisasi palsu tensor 'input' bertipe float melalui skalar float global Lakukan kuantisasi palsu tensor `input` dari tipe float melalui skalar float global `min` dan `max` ke tensor `output` dengan bentuk yang sama dengan `inputs`. |
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel | Lakukan kuantisasi palsu pada tensor 'input' dari tipe float melalui float per saluran Kuantisasi palsu tensor `input` dari tipe float per saluran dan salah satu bentuk: `[d]`, `[b, d]` `[b, h, w, d]` melalui float per saluran ` min` dan `max` dari bentuk `[d]` ke tensor `output` dengan bentuk yang sama dengan `input`. |
Fft <T memperluas TType > | Transformasi Fourier Cepat. |
Fft2d <T memperluas TType > | Transformasi Fourier cepat 2D. |
Fft3d <T memperluas TType > | Transformasi Fourier cepat 3D. |
FifoQueue | Antrian yang menghasilkan elemen dengan urutan masuk pertama keluar pertama. |
Isi <U extends TType > | Membuat tensor yang diisi dengan nilai skalar. |
FilterByLastComponentDataset | Membuat kumpulan data yang berisi elemen komponen pertama `input_dataset` yang memiliki nilai true di komponen terakhir. |
Sidik jari | Menghasilkan nilai sidik jari. |
Kumpulan Data Catatan Panjang Tetap | |
Pembaca Catatan Panjang Tetap | Pembaca yang mengeluarkan catatan dengan panjang tetap dari sebuah file. |
Lantai <T memanjang TNomor > | Mengembalikan bilangan bulat terbesar berdasarkan elemen yang tidak lebih besar dari x. |
FloorDiv <T memperluas TType > | Mengembalikan x // y berdasarkan elemen. |
FloorMod <T memperluas TNumber > | Mengembalikan sisa pembagian berdasarkan elemen. |
FractionalAvgPoolGrad <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien fungsi FractionalAvgPool. |
FractionalMaxPoolGrad <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien fungsi FractionalMaxPool. |
FresnelCos <T memperluas TNumber > | |
FresnelSin <T memperluas TNumber > | |
FusedPadConv2d <T memperluas TNumber > | Melakukan padding sebagai praproses selama konvolusi. |
FusedResizeAndPadConv2d <T memperluas TNumber > | Melakukan pengubahan ukuran dan padding sebagai praproses selama konvolusi. |
Kumpulkan <T extends TType > | Membungkus operator XLA Gather yang didokumentasikan di https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#gather |
GatherNd <T memperluas TType > | Kumpulkan irisan dari `params` menjadi Tensor dengan bentuk yang ditentukan oleh `indeks`. |
GatherV2 <T memperluas TNumber > | Saling mengakumulasi beberapa tensor dengan jenis dan bentuk yang identik. |
DapatkanSessionHandle | Simpan tensor masukan dalam keadaan sesi saat ini. |
GetSessionTensor <T memperluas TType > | Dapatkan nilai tensor yang ditentukan oleh pegangannya. |
Lebih besar | Mengembalikan nilai kebenaran (x > y) berdasarkan elemen. |
Lebih Besar Sama | Mengembalikan nilai kebenaran (x >= y) berdasarkan elemen. |
GuaranteeConst <T memperluas TType > | Memberikan jaminan pada runtime TF bahwa tensor masukan adalah konstan. |
Tabel Hash | Membuat tabel hash yang tidak diinisialisasi. |
HistogramFixedWidth <U memperluas TNumber > | Kembalikan histogram nilai. |
Ringkasan Histogram | Menghasilkan buffer protokol `Ringkasan` dengan histogram. |
HsvToRgb <T memperluas TNumber > | Konversi satu atau lebih gambar dari HSV ke RGB. |
Identitas <T memperluas TType > | Mengembalikan tensor dengan bentuk dan konten yang sama dengan tensor atau nilai masukan. |
Pembaca Identitas | Pembaca yang mengeluarkan pekerjaan yang diantrekan sebagai kunci dan nilai. |
Ifft <T memperluas TType > | Transformasi Fourier cepat terbalik. |
Ifft2d <T memperluas TType > | Transformasi Fourier cepat 2D terbalik. |
Ifft3d <T memperluas TType > | Transformasi Fourier cepat 3D terbalik. |
Igamma <T memperluas TNomber > | Hitung fungsi Gamma tidak lengkap terregulasi bawah `P(a, x)`. |
IgammaGradA <T memperluas TNomber > | Menghitung gradien `igamma(a, x)` wrt `a`. |
Igammac <T memperluas TNomber > | Hitung fungsi Gamma tidak lengkap yang diatur atas `Q(a, x)`. |
AbaikanErrorsDataset | Membuat kumpulan data yang berisi elemen `input_dataset` yang mengabaikan kesalahan. |
Gambar <U memperluas Nomor T > | Mengembalikan bagian imajiner dari bilangan kompleks. |
ImageProjectiveTransformV2 <T memperluas TNumber > | Menerapkan transformasi yang diberikan ke setiap gambar. |
ImageProjectiveTransformV3 <T memperluas TNumber > | Menerapkan transformasi yang diberikan ke setiap gambar. |
Ringkasan Gambar | Menghasilkan buffer protokol `Ringkasan` dengan gambar. |
ImmutableConst <T memperluas TType > | Mengembalikan tensor yang tidak dapat diubah dari wilayah memori. |
Di TopK | Mengatakan apakah target berada dalam prediksi `K` teratas. |
InfeedDequeue <T memperluas TType > | Opsi placeholder untuk nilai yang akan dimasukkan ke dalam perhitungan. |
InplaceAdd <T memperluas TType > | Menambahkan v ke dalam baris x tertentu. |
InplaceSub <T memperluas TType > | Kurangi `v` ke dalam baris `x` yang ditentukan. |
InplaceUpdate <T memperluas TType > | Memperbarui baris tertentu 'i' dengan nilai 'v'. |
Inv <T memperluas TType > | Menghitung invers dari satu atau lebih matriks persegi yang dapat dibalik atau adjointnya (transpos konjugasi). |
InvGrad <T memperluas TType > | Menghitung gradien untuk kebalikan dari `x` dengan masukannya. |
Balikkan <T extends TNumber > | Membalikkan (membalik) setiap bit dari tipe yang didukung; misalnya ketik `uint8` nilai 01010101 menjadi 10101010. |
InvertPermutation <T extends TNumber > | Menghitung permutasi terbalik dari tensor. |
Irfft <U memperluas TNomber > | Transformasi Fourier cepat bernilai riil terbalik. |
Irfft2d <U memperluas TNomber > | Transformasi Fourier cepat bernilai nyata 2D terbalik. |
Irfft3d <U memperluas TNomber > | Transformasi Fourier cepat bernilai nyata 3D terbalik. |
IsBoostedTreesEnsembleInisialisasi | Memeriksa apakah ansambel pohon telah diinisialisasi. |
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInisialisasi | Memeriksa apakah aliran kuantil telah diinisialisasi. |
Adalah Terbatas | Mengembalikan elemen x mana yang terbatas. |
AdalahInf | Mengembalikan elemen x mana yang merupakan Inf. |
AdalahNan | Mengembalikan elemen x mana yang merupakan NaN. |
IsVariableInisialisasi | Memeriksa apakah tensor telah diinisialisasi. |
Pengulangan | |
IteratorDariStringHandle | |
IteratorGetDevice | Mengembalikan nama perangkat tempat `sumber daya` ditempatkan. |
IteratorGetNextAsOpsional | Mendapatkan keluaran berikutnya dari iterator yang diberikan sebagai varian Opsional. |
IteratorToStringHandle | Mengonversi `resource_handle` tertentu yang mewakili iterator menjadi string. |
Bergabung | Menggabungkan string dalam daftar tensor string tertentu menjadi satu tensor; dengan pemisah yang diberikan (defaultnya adalah pemisah kosong). |
Inisialisasi KMC2Chain | Mengembalikan indeks titik data yang harus ditambahkan ke kumpulan benih. |
Inisialisasi KmeansPlusPlus | Memilih num_to_sample baris input menggunakan kriteria KMeans++. |
Statistik Pesanan Kth | Menghitung statistik urutan ke-K dari kumpulan data. |
L2Loss <T meluas TNomber > | L2 Kerugian. |
Kumpulan Data LMDB | Membuat himpunan data yang memancarkan pasangan nilai kunci dalam satu atau beberapa file LMDB. |
Kumpulan Data LatencyStats | Merekam latensi produksi elemen `input_dataset` di StatsAggregator. |
LeakyRelu <T memperluas TNomber > | Menghitung linier yang diperbaiki: `maks(fitur, fitur * alfa)`. |
LeakyReluGrad <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien linier yang diperbaiki untuk operasi LeakyRelu. |
LeftShift <T memperluas TNumber > | Elementwise menghitung pergeseran kiri bitwise dari `x` dan `y`. |
Lebih sedikit | Mengembalikan nilai kebenaran (x < y) berdasarkan elemen. |
Kurang Sama | Mengembalikan nilai kebenaran (x <= y) berdasarkan elemen. |
Lgamma <T memperluas TNomber > | Menghitung log nilai absolut `Gamma(x)` berdasarkan elemen. |
LinSpace <T memperluas TNomber > | Menghasilkan nilai dalam suatu interval. |
Kumpulan Data Lmdb | |
Pembaca Lmdb | Pembaca yang mengeluarkan catatan dari file LMDB. |
LoadAndRemapMatrix | Memuat `Tensor` 2-D (matriks) dengan nama `nama_tensor_lama` dari pos pemeriksaan di `ckpt_path` dan berpotensi menyusun ulang baris dan kolomnya menggunakan pemetaan ulang yang ditentukan. |
Normalisasi Respons Lokal <T memperluas Nomor T > | Normalisasi Respon Lokal. |
LocalResponseNormalizationGrad <T memperluas TNumber > | Gradien untuk Normalisasi Respon Lokal. |
Log <T memperluas TType > | Menghitung logaritma natural dari elemen x. |
Log1p <T memperluas TType > | Menghitung logaritma natural (1 + x) berdasarkan elemen. |
LogSoftmax <T memperluas TNumber > | Menghitung aktivasi log softmax. |
LogisDan | Mengembalikan nilai kebenaran x DAN y berdasarkan elemen. |
LogisTidak | Mengembalikan nilai kebenaran dari elemen `NOT x`. |
LogisAtau | Mengembalikan nilai kebenaran x OR y berdasarkan elemen. |
LookupTableFind <U memperluas TType > | Mencari kunci dalam tabel, menampilkan nilai yang sesuai. |
Ukuran Tabel Pencarian | Menghitung jumlah elemen dalam tabel yang diberikan. |
LoopCond | Meneruskan masukan ke keluaran. |
Lebih rendah | Mengonversi semua karakter huruf besar menjadi pengganti huruf kecilnya masing-masing. |
Batas Bawah <U memperluas Nomor T > | Menerapkan batas_bawah (nilai_pencarian_diurutkan, nilai) di sepanjang setiap baris. |
Jadikan Unik | Jadikan semua elemen dalam dimensi non-Batch unik, namun \"dekat\" dengannya nilai awal mereka. |
Ukuran PetaTidak Lengkap | Op mengembalikan jumlah elemen yang tidak lengkap dalam wadah yang mendasarinya. |
Ukuran Peta | Op mengembalikan jumlah elemen dalam wadah yang mendasarinya. |
MatMul <T memperluas TType > | Kalikan matriks "a" dengan matriks "b". |
File yang Cocok | Mengembalikan kumpulan file yang cocok dengan satu atau lebih pola glob. |
Kumpulan Data File Pencocokan | |
MatrixDiag <T memperluas TType > | Mengembalikan tensor diagonal kumpulan dengan nilai diagonal kumpulan tertentu. |
MatrixDiagPart <T memperluas TType > | Mengembalikan bagian diagonal batch dari tensor batch. |
MatrixDiagPartV3 <T memperluas TType > | Mengembalikan bagian diagonal batch dari tensor batch. |
MatrixDiagV3 <T memperluas TType > | Mengembalikan tensor diagonal kumpulan dengan nilai diagonal kumpulan tertentu. |
Logaritma Matriks <T memperluas TType > | Menghitung logaritma matriks dari satu atau lebih matriks persegi: \\(log(exp(A)) = A\\) Operasi ini hanya ditentukan untuk matriks kompleks. |
MatrixSetDiag <T memperluas TType > | Mengembalikan tensor matriks batch dengan nilai diagonal batch baru. |
MatrixSolveLs <T memperluas TType > | Memecahkan satu atau lebih masalah kuadrat terkecil linier. |
Maks <T memperluas TType > | Menghitung jumlah maksimum elemen di seluruh dimensi tensor. |
Kumpulan Data MaxIntraOpParallelism | Membuat kumpulan data yang mengesampingkan paralelisme intra-operasi maksimum. |
MaxPool <T memperluas TType > | Melakukan pengumpulan maksimal pada input. |
MaxPool3d <T memperluas TNumber > | Melakukan pengumpulan maksimal 3D pada input. |
MaxPool3dGrad <U memperluas TNumber > | Menghitung gradien fungsi pengumpulan maksimal 3D. |
MaxPool3dGradGrad <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien orde kedua dari fungsi maxpooling. |
MaxPoolGrad <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien fungsi maxpooling. |
MaxPoolGradGrad <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien orde kedua dari fungsi maxpooling. |
MaxPoolGradGradWithArgmax <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien orde kedua dari fungsi maxpooling. |
MaxPoolGradWithArgmax <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien fungsi maxpooling. |
Maksimum <T memperluas TNomber > | Mengembalikan maksimal x dan y (mis |
Berarti <T memperluas TType > | Menghitung rata-rata elemen di seluruh dimensi tensor. |
Gabungkan Ringkasan | Menggabungkan ringkasan. |
Mfcc | Mengubah spektogram menjadi bentuk yang berguna untuk pengenalan suara. |
Min <T memperluas TType > | Menghitung jumlah minimum elemen di seluruh dimensi tensor. |
Minimum <T memperluas TNomber > | Mengembalikan min dari x dan y (mis |
MirrorPad <T memperluas TType > | Mengisi tensor dengan nilai cermin. |
MirrorPadGrad <T memperluas TType > | Operasi gradien untuk operasi `MirrorPad`. |
Mod <T memperluas TNomber > | Mengembalikan sisa pembagian berdasarkan elemen. |
Kumpulan Data Model | Transformasi identitas yang memodelkan kinerja. |
Mul <T memperluas TType > | Mengembalikan x * y berdasarkan elemen. |
MulNoNan <T memperluas TType > | Mengembalikan x * y berdasarkan elemen. |
MultiDeviceIterator | Membuat sumber daya MultiDeviceIterator. |
MultiDeviceIteratorFromStringHandle | Menghasilkan sumber daya MultiDeviceIterator dari pegangan string yang disediakan. |
MultiDeviceIteratorInit | Menginisialisasi iterator multi perangkat dengan kumpulan data yang diberikan. |
MultiDeviceIteratorToStringHandle | Menghasilkan pegangan string untuk MultiDeviceIterator yang diberikan. |
Multinomial <U memperluas TNumber > | Mengambil sampel dari distribusi multinomial. |
MutableDenseHashTable | Membuat tabel hash kosong yang menggunakan tensor sebagai penyimpanan pendukung. |
TabelHash yang Dapat Diubah | Membuat tabel hash kosong. |
MutableHashTableOfTensor | Membuat tabel hash kosong. |
muteks | Membuat sumber daya Mutex yang dapat dikunci dengan `MutexLock`. |
Kunci Mutex | Mengunci sumber daya mutex. |
NcclAllReduce <T memperluas TNumber > | Menghasilkan tensor yang berisi reduksi di semua tensor masukan. |
NcclBroadcast <T memperluas TNumber > | Mengirim `input` ke semua perangkat yang terhubung ke output. |
NcclReduce <T memperluas TNumber > | Mengurangi `input` dari `num_devices` menggunakan `reduction` ke satu perangkat. |
Ndtri <T memperluas TNomber > | |
Neg <T memperluas TType > | Menghitung nilai negatif numerik berdasarkan elemen. |
BerikutnyaSetelah <T memperluas TNomor > | Mengembalikan nilai `x1` berikutnya yang dapat direpresentasikan ke arah `x2`, berdasarkan elemen. |
Iterasi Berikutnya <T memperluas TType > | Membuat masukannya tersedia untuk iterasi berikutnya. |
NonDeterministicInts <U memperluas TType > | Secara non-deterministik menghasilkan beberapa bilangan bulat. |
NonMaxSuppressionDengan Tumpang Tindih | Dengan rakus memilih subset kotak pembatas dalam urutan skor yang menurun, memangkas kotak-kotak yang memiliki tumpang tindih tinggi dengan kotak-kotak yang dipilih sebelumnya. |
Kumpulan Data yang Tidak Dapat Diserialkan | |
Tidak Sama | Mengembalikan nilai kebenaran (x != y) berdasarkan elemen. |
NthElement <T memperluas TNumber > | Menemukan nilai statistik urutan ke-`n` untuk dimensi terakhir. |
OneHot <U memperluas TType > | Mengembalikan tensor satu-panas. |
Yang <T memperluas TType > | Operator yang membuat konstanta diinisialisasi dengan bentuk yang diberikan oleh `dims`. |
OnesLike <T memperluas TType > | Mengembalikan tensor yang bentuk dan tipenya sama dengan x. |
OptimalkanDataset | Membuat kumpulan data dengan menerapkan pengoptimalan pada `input_dataset`. |
OptimalkanDatasetV2 | Membuat kumpulan data dengan menerapkan pengoptimalan terkait ke `input_dataset`. |
OpsionalDariNilai | Membuat varian Opsional dari tupel tensor. |
OpsionalHasValue | Mengembalikan nilai benar jika dan hanya jika varian Opsional yang diberikan memiliki nilai. |
OpsionalTidak Ada | Membuat varian Opsional tanpa nilai. |
MemesanPetaTidak LengkapUkuran | Op mengembalikan jumlah elemen yang tidak lengkap dalam wadah yang mendasarinya. |
UkuranPeta yang Dipesan | Op mengembalikan jumlah elemen dalam wadah yang mendasarinya. |
Pemilih Ordinal | Operasi pemilih inti TPU. |
OutfeedDequeue <T memperluas TType > | Mengambil satu tensor dari outfeed komputasi. |
OutfeedDequeueV2 <T memperluas TType > | Mengambil satu tensor dari outfeed komputasi. |
Keluaran <T memperluas TType > | Pegangan simbolis pada tensor yang dihasilkan oleh Operation . |
Pad <T memperluas TType > | Membungkus operator XLA Pad, didokumentasikan di https://www.tensorflow.org/kinerja/xla/operation_semantics#pad . |
Kumpulan DataBatch Empuk | Membuat kumpulan data yang mengelompokkan dan memasukkan elemen `batch_size` dari input. |
PaddingFifoQueue | Antrian yang menghasilkan elemen dengan urutan masuk pertama keluar pertama. |
ParallelConcat <T memperluas TType > | Menggabungkan daftar tensor `N` di sepanjang dimensi pertama. |
ParallelDynamicStitch <T memperluas TType > | Sisipkan nilai dari tensor `data` ke dalam satu tensor. |
ParameterizedTruncatedNormal <U extends TNumber > | Menghasilkan nilai acak dari distribusi normal. |
ParseContohDataset | Mengubah `input_dataset` yang berisi proto `Contoh` sebagai vektor DT_STRING menjadi kumpulan data objek `Tensor` atau `SparseTensor` yang mewakili fitur yang diurai. |
ParseTensor <T memperluas TType > | Mengubah proto tensorflow.TensorProto berseri menjadi Tensor. |
PartitionedInput <T memperluas TType > | Sebuah operasi yang mengelompokkan daftar input yang dipartisi menjadi satu. |
Placeholder <T memperluas TType > | Opsi placeholder untuk nilai yang akan dimasukkan ke dalam perhitungan. |
PlaceholderWithDefault <T memperluas TType > | Operasi placeholder yang melewati `input` ketika outputnya tidak diumpankan. |
Poligamma <T memperluas TNomor > | Hitung fungsi poligamma \\(\psi^{(n)}(x)\\). |
Jumlah Populasi | Menghitung jumlah populasi berdasarkan elemen (alias |
Kekuatan <T memperluas TType > | Menghitung kekuatan satu nilai ke nilai lainnya. |
Ambil Dataset terlebih dahulu | Membuat kumpulan data yang mengambil elemen dari `input_dataset` secara asinkron. |
Pralinearisasi | Sebuah operasi yang linierisasi satu nilai Tensor menjadi tensor varian buram. |
PralinearisasiTuple | Sebuah operasi yang linierisasi beberapa nilai Tensor menjadi tensor varian buram. |
CegahGradien <T memperluas TType > | Operasi identitas yang memicu kesalahan jika gradien diminta. |
Antrian Prioritas | Antrian yang menghasilkan elemen yang diurutkan berdasarkan nilai komponen pertama. |
Kumpulan Data PrivateThreadPool | Membuat himpunan data yang menggunakan kumpulan thread khusus untuk menghitung `input_dataset`. |
Prod <T memperluas TType > | Menghitung produk elemen melintasi dimensi tensor. |
QuantizeAndDequantize <T memperluas TNumber > | Mengkuantisasi lalu mendekuantisasi tensor. |
QuantizeAndDequantizeV3 <T memperluas TNumber > | Mengkuantisasi lalu mendekuantisasi tensor. |
QuantizeAndDequantizeV4 <T memperluas TNumber > | Mengembalikan gradien `quantization.QuantizeAndDequantizeV4`. |
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extends TNumber > | |
Antrian Tertutup | Mengembalikan nilai benar jika antrian ditutup. |
Ukuran Antrian | Menghitung jumlah elemen dalam antrian tertentu. |
RaggedBincount <U memperluas TNumber > | Menghitung jumlah kemunculan setiap nilai dalam array bilangan bulat. |
RaggedTensorToTensor <U memperluas TType > | Buat tensor padat dari tensor yang tidak rata, mungkin dengan mengubah bentuknya. |
RaggedTensorToVariant | Mengkodekan `RaggedTensor` menjadi Tensor `varian`. |
RaggedTensorToVariantGradient <U memperluas TType > | Helper yang digunakan untuk menghitung gradien untuk `RaggedTensorToVariant`. |
RandomCrop <T memperluas TNumber > | Pangkas `gambar` secara acak. |
Kumpulan Data Acak | Membuat Kumpulan Data yang mengembalikan nomor pseudorandom. |
RandomGamma <U memperluas TNumber > | Menghasilkan nilai acak dari distribusi Gamma yang dijelaskan oleh alfa. |
RandomGammaGrad <T memperluas TNumber > | Menghitung turunan dari sampel acak Gamma |
RandomPoisson <V memperluas TNumber > | Menghasilkan nilai acak dari distribusi Poisson yang dijelaskan berdasarkan laju. |
RandomShuffle <T memperluas TType > | Mengacak tensor secara acak sepanjang dimensi pertamanya. |
Antrean Acak Acak | Antrian yang mengacak urutan elemen. |
RandomStandardNormal <U memperluas TNumber > | Menghasilkan nilai acak dari distribusi normal. |
RandomUniform <U memperluas TNumber > | Menghasilkan nilai acak dari distribusi seragam. |
RandomUniformInt <U memperluas TNumber > | Menghasilkan bilangan bulat acak dari distribusi seragam. |
Rentang <T meluas TNomor > | Membuat urutan angka. |
Kumpulan Data Rentang | Membuat kumpulan data dengan rentang nilai. |
Pangkat | Mengembalikan peringkat tensor. |
File Baca | Membaca dan menampilkan seluruh isi nama file masukan. |
ReadVariableOp <T memperluas TType > | Membaca nilai suatu variabel. |
ReaderNumRecords Diproduksi | Mengembalikan jumlah catatan yang telah dihasilkan Pembaca ini. |
ReaderNumWorkUnitsSelesai | Mengembalikan jumlah unit kerja yang telah selesai diproses oleh Pembaca ini. |
PembacaSerializeState | Menghasilkan tensor string yang mengkodekan status Pembaca. |
Nyata <U memperluas TNomber > | Mengembalikan bagian real dari bilangan kompleks. |
RealDiv <T memperluas TType > | Mengembalikan elemen x / y untuk tipe nyata. |
Kumpulan Data Batch Ulang | Membuat kumpulan data yang mengubah ukuran batch. |
Batch UlangDatasetV2 | Membuat kumpulan data yang mengubah ukuran batch. |
Timbal balik <T memperluas TType > | Menghitung kebalikan dari elemen x. |
Timbal BalikGrad <T memperluas TType > | Menghitung gradien untuk kebalikan dari `x` dengan masukannya. |
Masukan Rekam | Memancarkan catatan acak. |
Penerimaan <T memperluas TType > | Menerima tensor bernama dari komputasi XLA lain. |
Kurangi <T perpanjang TNumber > | Saling mereduksi beberapa tensor dengan jenis dan bentuk yang identik. |
Kurangi Semua | Menghitung "logis dan" elemen di seluruh dimensi tensor. |
Kurangi Apa Pun | Menghitung "logis atau" elemen di seluruh dimensi tensor. |
Kurangi Gabung | Menggabungkan Tensor string pada dimensi tertentu. |
ReduceMax <T memperluas TType > | Menghitung jumlah maksimum elemen di seluruh dimensi tensor. |
ReduceMin <T memperluas TType > | Menghitung jumlah minimum elemen di seluruh dimensi tensor. |
ReduceProd <T memperluas TType > | Menghitung produk elemen melintasi dimensi tensor. |
ReduceSum <T memperluas TType > | Menghitung jumlah elemen di seluruh dimensi tensor. |
KurangiV2 <T perpanjang TNomor > | Saling mereduksi beberapa tensor dengan jenis dan bentuk yang identik. |
RefEnter <T memperluas TType > | Membuat atau menemukan bingkai anak, dan membuat `data` tersedia untuk bingkai anak. |
RefExit <T memperluas TType > | Keluar dari frame saat ini ke frame induknya. |
RefIdentity <T memperluas TType > | Mengembalikan tensor ref yang sama dengan tensor ref masukan. |
RefNextIteration <T memperluas TType > | Membuat masukannya tersedia untuk iterasi berikutnya. |
RefPilih <T memperluas TType > | Meneruskan elemen ke-`indeks` dari `input` ke `output`. |
RegexFullMatch | Periksa apakah inputnya cocok dengan pola regex. |
Ganti Regex | Menggantikan kecocokan ekspresi reguler `pola` di `input` dengan string pengganti yang disediakan di `rewrite`. |
DaftarDataset | Mendaftarkan kumpulan data dengan layanan tf.data. |
Relu <T memperluas TType > | Menghitung linier yang diperbaiki: `maks(fitur, 0)`. |
Relu6 <T memperluas Nomor T > | Menghitung linier 6 yang diperbaiki: `min(maks(fitur, 0), 6)`. |
Relu6Grad <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien 6 linier yang diperbaiki untuk operasi Relu6. |
ReluGrad <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien linier yang diperbaiki untuk operasi Relu. |
UlangiDataset | Membuat kumpulan data yang mengeluarkan output `input_dataset` `count` kali. |
ReplikaId | ID replika. |
ReplikasiInput <T memperluas TType > | Menghubungkan N input ke komputasi TPU yang direplikasi dengan cara N. |
Bentuk ulang <T extends TType > | Membentuk ulang tensor. |
Ubah UkuranArea | Ubah ukuran `gambar` menjadi `ukuran` menggunakan interpolasi area. |
Ubah ukuranBicubic | Ubah ukuran `gambar` menjadi `ukuran` menggunakan interpolasi bikubik. |
Ubah ukuranBicubicGrad <T extends TNumber > | Menghitung gradien interpolasi bikubik. |
Ubah ukuranBilinear | Ubah ukuran `gambar` menjadi `ukuran` menggunakan interpolasi bilinear. |
Ubah ukuranBilinearGrad <T extends TNumber > | Menghitung gradien interpolasi bilinear. |
Ubah ukuranNearestNeighbor <T extends TNumber > | Ubah ukuran `gambar` menjadi `ukuran` menggunakan interpolasi tetangga terdekat. |
Ubah ukuranNearestNeighborGrad <T extends TNumber > | Menghitung gradien interpolasi tetangga terdekat. |
ResourceAccumulatorNumAccumulated | Mengembalikan jumlah gradien yang dikumpulkan dalam akumulator tertentu. |
ResourceAccumulatorTakeGradient <T memperluas TType > | Mengekstrak gradien rata-rata di Akumulator Bersyarat yang diberikan. |
Akumulator ResourceConditional | Akumulator bersyarat untuk menggabungkan gradien. |
ResourceCountUpTo <T memperluas TNumber > | Menambah variabel yang ditunjuk oleh 'sumber daya' hingga mencapai 'batas'. |
ResourceGather <U memperluas TType > | Kumpulkan potongan dari variabel yang ditunjuk oleh `sumber daya` menurut `indeks`. |
ResourceGatherNd <U memperluas TType > | |
RestoreSlice <T memperluas TType > | Memulihkan tensor dari file pos pemeriksaan. |
AmbilTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Ambil parameter penyematan SGD. |
Terbalik <T memperluas TType > | Membalikkan dimensi spesifik tensor. |
ReverseSequence <T memperluas TType > | Membalikkan irisan dengan panjang variabel. |
Rfft <U memperluas TType > | Transformasi Fourier cepat yang bernilai nyata. |
Rfft2d <U memperluas TType > | Transformasi Fourier cepat bernilai nyata 2D. |
Rfft3d <U memperluas TType > | Transformasi Fourier cepat bernilai nyata 3D. |
RgbToHsv <T memperluas TNomber > | Mengonversi satu atau lebih gambar dari RGB ke HSV. |
Pergeseran Kanan <T memperluas Nomor T > | Elementwise menghitung pergeseran kanan bitwise dari `x` dan `y`. |
Rint <T memperluas TNomber > | Mengembalikan bilangan bulat berdasarkan elemen yang paling dekat dengan x. |
RngBacaDanLewati | Tingkatkan penghitung RNG berbasis penghitung. |
Gulung <T memperluas TType > | Menggulung elemen tensor sepanjang sumbu. |
Putaran <T memperluas TType > | Membulatkan nilai tensor ke bilangan bulat terdekat, berdasarkan elemen. |
Rp | Lakukan kumpulan permintaan RPC. |
Rsqrt <T memperluas TType > | Menghitung kebalikan dari akar kuadrat dari elemen x. |
RsqrtGrad <T memperluas TType > | Menghitung gradien untuk rsqrt dari `x` dengan masukannya. |
Kumpulan Data Pengambilan Sampel | Membuat kumpulan data yang mengambil sampel Bernoulli dari konten kumpulan data lain. |
Ringkasan Skalar | Menghasilkan buffer protokol `Ringkasan` dengan nilai skalar. |
SkalaDanTerjemahkan | |
ScaleAndTranslateGrad <T memperluas TNumber > | |
ScatterAdd <T memperluas TType > | Menambahkan pembaruan jarang ke referensi variabel. |
ScatterDiv <T memperluas TType > | Membagi referensi variabel dengan pembaruan yang jarang. |
ScatterMax <T memperluas TNumber > | Mengurangi pembaruan yang jarang menjadi referensi variabel menggunakan operasi `maks`. |
ScatterMin <T memperluas TNumber > | Mengurangi pembaruan yang jarang menjadi referensi variabel menggunakan operasi `min`. |
ScatterMul <T memperluas TType > | Mengalikan pembaruan yang jarang menjadi referensi variabel. |
ScatterNd <U memperluas TType > | Menyebarkan `pembaruan` ke dalam tensor baru menurut `indeks`. |
ScatterNdAdd <T memperluas TType > | Menerapkan penambahan renggang pada nilai atau irisan individual dalam Variabel. |
ScatterNdMax <T memperluas TType > | Menghitung maksimum berdasarkan elemen. |
ScatterNdMin <T memperluas TType > | Menghitung minimum berdasarkan elemen. |
ScatterNdNonAliasingTambahkan <T memperluas TType > | Menerapkan penambahan sparse ke `input` menggunakan nilai atau irisan individual dari `pembaruan` menurut indeks `indeks`. |
ScatterNdSub <T memperluas TType > | Menerapkan pengurangan renggang pada nilai atau irisan individual dalam Variabel. |
ScatterNdUpdate <T memperluas TType > | Menerapkan `pembaruan` yang jarang pada nilai atau bagian individual dalam suatu nilai tertentu variabel menurut `indeks`. |
ScatterSub <T memperluas TType > | Mengurangi pembaruan yang jarang ke referensi variabel. |
ScatterUpdate <T memperluas TType > | Menerapkan pembaruan yang jarang pada referensi variabel. |
SdcaFprint | Menghitung sidik jari dari string input. |
SegmentMax <T memperluas TNumber > | Menghitung maksimum sepanjang segmen tensor. |
SegmentMean <T memperluas TType > | Menghitung mean sepanjang segmen tensor. |
SegmenMin <T memperluas TNomor > | Menghitung nilai minimum sepanjang segmen tensor. |
SegmenProd <T memperluas TType > | Menghitung produk sepanjang segmen tensor. |
SegmentSum <T memperluas TType > | Menghitung jumlah sepanjang segmen tensor. |
Pilih <T memperluas TType > | |
Selu <T memperluas Nomor T > | Menghitung skala linier eksponensial: `skala * alfa * (exp(fitur) - 1)` jika < 0, `skala * fitur` sebaliknya. |
SeluGrad <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien untuk operasi linear eksponensial berskala (Selu). |
SerialisasiIterator | Mengonversi `resource_handle` tertentu yang mewakili iterator menjadi varian tensor. |
SerializeManySparse <U memperluas TType > | Buat serial `N`-minibatch `SparseTensor` menjadi objek `[N, 3]` `Tensor`. |
SerializeSparse <U memperluas TType > | Buat serial `SparseTensor` menjadi objek `[3]` `Tensor`. |
SerialisasiTensor | Mengubah Tensor menjadi proto TensorProto berseri. |
SetUkuran | Jumlah elemen unik sepanjang dimensi terakhir masukan `set`. |
SetStatsAggregatorDataset | |
Bentuk <U extends TNumber > | Mengembalikan bentuk tensor. |
Kumpulan Data Shard | Membuat `Dataset` yang hanya mencakup 1/`num_shards` dari dataset ini. |
Nama File Sharded | Hasilkan nama file yang dipecah. |
Spesifikasi File Sharded | Hasilkan pola glob yang cocok dengan semua nama file yang dipecah. |
Berbagi <T memperluas TType > | Sebuah operasi yang membagi input berdasarkan atribut sharding yang diberikan. |
AcakDanUlangiDataset | |
Kumpulan Data Acak | |
Sigmoid <T memperluas TType > | Menghitung sigmoid dari elemen `x`. |
SigmoidGrad <T memperluas TType > | Menghitung gradien sigmoid `x` dengan masukannya. |
Tanda tangan <T memperluas TType > | Mengembalikan indikasi tanda bilangan berdasarkan elemen. |
Dosa <T memperluas TType > | Menghitung sinus dari elemen x. |
Sinh <T memperluas TType > | Menghitung sinus hiperbolik dari elemen x. |
Ukuran <U extend TNumber > | Mengembalikan ukuran tensor. |
Lewati Kumpulan Data | Membuat kumpulan data yang melewatkan elemen `count` dari `input_dataset`. |
Kumpulan Data Tidur | |
Iris <T memperluas TType > | Kembalikan sepotong dari 'input'. |
Kumpulan Data Jendela Geser | Membuat kumpulan data yang melewati jendela geser ke `input_dataset`. |
Cuplikan <T memperluas TType > | Mengembalikan salinan tensor masukan. |
SobolSample <T memperluas TNumber > | Menghasilkan poin dari urutan Sobol. |
Softmax <T memperluas TNomber > | Menghitung aktivasi softmax. |
Softplus <T memperluas TNomber > | Menghitung softplus: `log(exp(fitur) + 1)`. |
SoftplusGrad <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien softplus untuk operasi softplus. |
Softsign <T memperluas TNumber > | Menghitung tanda lunak: `fitur / (abs(fitur) + 1)`. |
SoftsignGrad <T memperluas TNumber > | Menghitung gradien softsign untuk operasi softsign. |
Selesaikan <T extends TType > | Memecahkan sistem persamaan linear. |
Urutkan <T extends TType > | Membungkus operator Sortir XLA, didokumentasikan di https://www.tensorflow.org/kinerja/xla/operation_semantics#sort . |
SpaceToBatch <T memperluas TType > | SpaceToBatch untuk tensor 4-D tipe T. |
SpaceToBatchNd <T memperluas TType > | SpaceToBatch untuk tensor ND tipe T. |
SpaceToDepth <T memperluas TType > | SpaceToDepth untuk tensor tipe T. |
SparseApplyAdadelta <T memperluas TType > | var: Harus dari Variabel(). |
SparseApplyAdagrad <T memperluas TType > | Perbarui entri yang relevan di '*var' dan '*accum' sesuai dengan skema adagrad. |
SparseApplyAdagradDa <T memperluas TType > | Perbarui entri di '*var' dan '*accum' sesuai dengan skema adagrad proksimal. |
SparseApplyCenteredRmsProp <T memperluas TType > | Perbarui '*var' sesuai dengan algoritma RMSProp terpusat. |
SparseApplyFtrl <T memperluas TType > | Perbarui entri yang relevan di '*var' sesuai dengan skema Ftrl-proksimal. |
SparseApplyMomentum <T memperluas TType > | Perbarui entri yang relevan di '*var' dan '*accum' sesuai dengan skema momentum. |
SparseApplyProximalAdagrad <T memperluas TType > | Entri pembaruan yang jarang di '*var' dan '*accum' menurut algoritma FOBOS. |
SparseApplyProximalGradientDescent <T memperluas TType > | Pembaruan jarang '*var' sebagai algoritma FOBOS dengan kecepatan pembelajaran tetap. |
SparseApplyRmsProp <T memperluas TType > | Perbarui '*var' sesuai dengan algoritma RMSProp. |
SparseBincount <U memperluas TNumber > | Menghitung jumlah kemunculan setiap nilai dalam array bilangan bulat. |
Akumulator Bersyarat Jarang | Akumulator bersyarat untuk menggabungkan gradien renggang. |
SparseDenseCwiseTambahkan <T memperluas TType > | Menambahkan SparseTensor dan Tensor padat, menggunakan aturan khusus berikut: (1) Menyiarkan sisi padat agar mempunyai bentuk yang sama dengan sisi jarang, jika memenuhi syarat; (2) Kemudian, hanya nilai padat yang ditunjukkan oleh indeks SparseTensor yang berpartisipasi dalam penjumlahan cwise. |
SparseDenseCwiseDiv <T memperluas TType > | Berdasarkan komponen, SparseTensor dibagi dengan Tensor padat. |
SparseDenseCwiseMul <T memperluas TType > | Berdasarkan komponen, SparseTensor dikalikan dengan Tensor padat. |
JarangMatMul | Gandakan matriks "A" dengan matriks "b". |
SparseMatrixTambahkan | Penambahan dua matriks CSR, C = alpha * A + beta * B. |
Sparsematrixmatmul <t memperluas ttype > | Matriks-mengalikan matriks renggang dengan matriks padat. |
SparseMatrixMul | Perkalian berdasarkan elemen dari matriks renggang dengan tensor padat. |
SparseMatrixNNZ | Mengembalikan jumlah bukan nol dari `sparse_matrix`. |
SparseMatrixOrderingAMD | Menghitung urutan Tingkat Minimum Perkiraan (AMD) dari `input`. |
SparseMatrixSoftmax | Menghitung softmax dari CSRSparseMatrix. |
SparseMatrixSoftmaxGrad | Menghitung gradien operasi SparseMatrixSoftmax. |
SparseMatrixSparseCholesky | Menghitung dekomposisi Cholesky yang jarang dari `input`. |
SparseMatrixSparseMatMul | Matriks renggang-mengalikan dua matriks CSR `a` dan `b`. |
SparseMatrixTranspose | Mengubah urutan dimensi dalam (matriks) dari CSRSparseMatrix. |
SparseMatrixZero | Membuat CSRSparseMatrix yang semuanya nol dengan bentuk `dense_shape`. |
SPARSEREDUCEMEMAX <T Extends Tnumber > | Menghitung maks dari elemen di seluruh dimensi sparsetensor. |
SPARSEREDUCESUM <T Extends ttype > | Menghitung jumlah elemen lintas dimensi sparsetensor. |
SPARSESEGMENTMEAN <t extends tnumber > | Menghitung mean sepanjang segmen tensor yang jarang. |
SPARSESEGMENTMEANGRAD <T Extends tnumber > | Menghitung gradien untuk sparsesegmentmean. |
Sparsesegmentmeanwithnumsegments <T Extends tnumber > | Menghitung mean sepanjang segmen tensor yang jarang. |
Sparsesegmentsqrtn <t memperluas tnumber > | Menghitung jumlah di sepanjang segmen jarang dari tensor dibagi dengan SQRT dari N. |
SPARSESEGMENTQRTNGRAD <T Extends tnumber > | Menghitung gradien untuk sparsesegmentsqrtn. |
SPARSESEGMENTSQRTNWithNUMSEGMENTS <T Extends tnumber > | Menghitung jumlah di sepanjang segmen jarang dari tensor dibagi dengan SQRT dari N. |
Sparsesegmentsum <T memperluas tnumber > | Menghitung jumlah sepanjang segmen tensor yang jarang. |
Jarang -jarang dengan sasaran <t memperluas tnumber > | Menghitung jumlah sepanjang segmen tensor yang jarang. |
SPARSESLICEGRAD <T Extends ttype > | Operator gradien untuk operasi SparseSlice. |
Sparsesoftmax <t memperluas tnumber > | Menerapkan softmax ke nd `sparsetensor` batched. |
Sparsetensordenseadd <u memperluas ttype > | Menambahkan `sparsetensor` dan` tensor` padat, menghasilkan `tensor` padat. |
Sparsetensordensematmul <u memperluas ttype > | Gandakan sparsetensor (peringkat 2) "A" dengan matriks padat "B". |
Sparsetensorslicedataet | Membuat dataset yang membagi sparsetensor menjadi elemen dari segi baris. |
SparseTensorToCSRSparseMatrix | Mengonversi SparseTensor menjadi CSRSparseMatrix (mungkin dalam batch). |
Sparsetodense <u memperluas ttype > | Mengubah representasi yang jarang menjadi tensor padat. |
Spence <T memperluas tnumber > | |
Sqldataset | Membuat himpunan data yang menjalankan kueri SQL dan mengeluarkan baris kumpulan hasil. |
SQRT <T Extends ttype > | Menghitung akar kuadrat dari elemen-elemen. |
Sqrtgrad <t memperluas ttype > | Menghitung gradien untuk sqrt `x` wrt inputnya. |
Sqrtm <t memperluas ttype > | Menghitung akar kuadrat matriks dari satu atau lebih matriks persegi: matmul (sqrtm (a), sqrtm (a)) = a Matriks input harus dibalik. |
Square <T Extends ttype > | Menghitung kuadrat dari elemen-elemen. |
SquaredDifference <T memperluas ttype > | Mengembalikan elemen conj (x - y) (x - y). |
Squeeze <T Extends ttype > | Menghapus dimensi ukuran 1 dari bentuk tensor. |
Tumpukan <T Extends TType > | Mengemas daftar tensor `N` rank-`R` menjadi satu tensor rank-`(R+1)`. |
Ukuran Panggung | Op mengembalikan jumlah elemen dalam wadah yang mendasarinya. |
Statefulrandombinomial <v memperluas tnumber > | |
Statefulstandardnormal <u memperluas ttype > | Menghasilkan nilai acak dari distribusi normal. |
StatefultruncatedNormal <u memperluas ttype > | Menghasilkan nilai acak dari distribusi normal terpotong. |
StatefulUnifor <u memperluas ttype > | Menghasilkan nilai acak dari distribusi seragam. |
Statefuliformfullint <u memperluas ttype > | Menghasilkan bilangan bulat acak dari distribusi seragam. |
Statefuliformint <u memperluas ttype > | Menghasilkan bilangan bulat acak dari distribusi seragam. |
Statelessmultinomial <v memperluas tnumber > | Menarik sampel dari distribusi multinomial. |
StatelessparameterizedtruncatedNormal <v memperluas tnumber > | |
Statelessrandombinomial <W memperluas tnumber > | Menghasilkan bilangan acak pseudorandom deterministik dari distribusi binomial. |
Statelessrandomgamma <v memperluas tnumber > | Menghasilkan angka acak pseudorandom deterministik dari distribusi gamma. |
Statelessrandomnormal <v memperluas tnumber > | Menghasilkan nilai pseudorandom deterministik dari distribusi normal. |
Statelessrandomnormalv2 <u memperluas tnumber > | Menghasilkan nilai pseudorandom deterministik dari distribusi normal. |
StatelessRandompoisson <W Extends tnumber > | Menghasilkan bilangan acak pseudorandom deterministik dari distribusi Poisson. |
Statelessrandomuniform <v memperluas tnumber > | Menghasilkan nilai acak pseudorandom deterministik dari distribusi seragam. |
Statelessrandomuniformfullint <v memperluas tnumber > | Menghasilkan bilangan bulat acak pseudorandom deterministik dari distribusi seragam. |
Statelessrandomuniformfullintv2 <u memperluas tnumber > | Menghasilkan bilangan bulat acak pseudorandom deterministik dari distribusi seragam. |
Statelessrandomuniformint <v memperluas tnumber > | Menghasilkan bilangan bulat acak pseudorandom deterministik dari distribusi seragam. |
StatelessrandomuniformIntv2 <u memperluas tnumber > | Menghasilkan bilangan bulat acak pseudorandom deterministik dari distribusi seragam. |
Statelessrandomuniformv2 <u memperluas tnumber > | Menghasilkan nilai acak pseudorandom deterministik dari distribusi seragam. |
StatelesstruncatedNormal <v memperluas tnumber > | Menghasilkan nilai pseudorandom deterministik dari distribusi normal terpotong. |
StatelesstruncatedNormalv2 <u memperluas tnumber > | Menghasilkan nilai pseudorandom deterministik dari distribusi normal terpotong. |
Staticregexfullmatch | Periksa apakah input cocok dengan pola regex. |
Staticregexreplace | Menggantikan kecocokan pola dalam input dengan penulisan ulang. |
StatsaggregatorHandle | |
Statsaggregatorsummary | Menghasilkan ringkasan statistik apa pun yang dicatat oleh manajer statistik tertentu. |
StopGradient <T Extends TType > | Menghentikan perhitungan gradien. |
Stridedslice <T memperluas ttype > | Kembalikan potongan langkah dari `input`. |
STRIDESLICEASSIGN <T Extends ttype > | Tetapkan `nilai` ke referensi nilai-l yang diiris dari `ref`. |
STRIDDSLICEGRAD <u memperluas ttype > | Mengembalikan gradien `StridedSlice`. |
StringFormat | Memformat templat string menggunakan daftar tensor. |
Panjang Tali | Panjang string `input`. |
Mengupas | Strip dan trailing whitespace dari tensor. |
Sub <T memperluas ttype > | Mengembalikan x - y elemen bijaksana. |
Substr | Mengembalikan substring dari `tensor` dari string. |
Sum <T Extends TType > | Menghitung jumlah elemen di seluruh dimensi tensor. |
Ringkasan penulis | |
Hasil Kompilasi TPU | Mengembalikan hasil kompilasi TPU. |
Aktivasi TPUEmbedding | Sebuah operasi yang memungkinkan diferensiasi Embeddings TPU. |
TpureplicatedInput <t memperluas ttype > | Menghubungkan N input ke komputasi TPU yang direplikasi dengan cara N. |
Takedataset | Membuat dataset yang berisi elemen `Count` dari` input_dataset`. |
Tan <T memperluas ttype > | Menghitung Tan of X Element-bijaksana. |
Tanh <T memperluas ttype > | Menghitung garis singgung hiperbolik `X` elemen. |
Tanhgrad <T memperluas ttype > | Menghitung gradien untuk tanh `x` wrt inputnya. |
Sementaravariable <t memperluas ttype > | Mengembalikan tensor yang mungkin bermutasi, namun hanya bertahan dalam satu langkah. |
TensorArrayGather <T Extends ttype > | Kumpulkan elemen tertentu dari TensorArray menjadi `nilai` keluaran. |
TensorArrayPack <T memperluas ttype > | |
TensorArrayRead <T memperluas ttype > | Membaca elemen dari TensorArray menjadi `nilai` keluaran. |
TensorArrayScatter | Menyebarkan data dari nilai input ke dalam elemen TensorArray tertentu. |
Ukuran TensorArray | Dapatkan ukuran TensorArray saat ini. |
TensorArraySplit | Pisahkan data dari nilai input menjadi elemen TensorArray. |
TensorArrayBuka paket | |
TensorArrayWrite | Dorong elemen ke tensor_array. |
TensordataSet | Membuat dataset yang memancarkan `komponen` sebagai tuple tensor sekali. |
Tensordiag <T memperluas ttype > | Mengembalikan tensor diagonal dengan nilai -nilai diagonal yang diberikan. |
Tensordiagpart <T memperluas ttype > | Mengembalikan bagian diagonal tensor. |
TensorForestTreeIsInitializedOp | Memeriksa apakah pohon telah diinisialisasi. |
TensorForestTreePredict | Keluarkan log untuk data masukan yang diberikan |
TensorForestTreeResourceHandleOp | Membuat pegangan ke TensorForestTreeResource |
TensorForestTreeSerialisasi | Membuat serial pegangan pohon menjadi proto |
TensorForestTreeSize | Dapatkan jumlah node di pohon |
TensorListConcatLists | |
TensorListElementShape <T Extends tnumber > | Bentuk elemen daftar yang diberikan, sebagai tensor. |
TensorListFromTensor | Membuat TensorList yang jika ditumpuk, memiliki nilai `tensor`. |
TensorListGather <T memperluas ttype > | Membuat Tensor dengan mengindeks ke TensorList. |
TensorListGetItem <T memperluas ttype > | |
Panjang Daftar Tensor | Mengembalikan jumlah tensor dalam daftar tensor masukan. |
TensorListPushBack | Mengembalikan daftar yang memiliki `Tensor` yang diteruskan sebagai elemen terakhir dan elemen lain dari daftar tertentu di `input_handle`. |
TensorListPushBackBatch | |
Cadangan TensorList | Daftar ukuran tertentu dengan elemen kosong. |
TensorListResize | Mengubah ukuran daftar. |
TensorListScatter | Membuat TensorList dengan mengindeks ke dalam Tensor. |
TensorListScatterIntoExistingList | Menyebarkan tensor pada indeks dalam daftar masukan. |
TensorListSetItem | |
Pemisahan Daftar Tensor | Membagi tensor menjadi daftar. |
TensorListStack <T memperluas ttype > | Menumpuk semua tensor dalam daftar. |
TensorMapErase | Mengembalikan peta tensor dengan item dari kunci tertentu dihapus. |
TensorMapHasKey | Mengembalikan apakah kunci yang diberikan ada di peta. |
TensorMapInsert | Mengembalikan peta yang merupakan 'input_handle' dengan pasangan nilai kunci tertentu disisipkan. |
TensorMapLookup <u memperluas ttype > | Mengembalikan nilai dari kunci tertentu di peta tensor. |
TensorMapSize | Mengembalikan jumlah tensor di peta tensor masukan. |
TensormapStackKeys <T Extends ttype > | Mengembalikan tumpukan Tensor yang berisi semua kunci di peta tensor. |
TensorScatternDadd <T memperluas ttype > | Menambahkan `pembaruan` yang jarang ke tensor yang ada menurut `indeks`. |
TensorScatternDMax <t memperluas ttype > | |
TensorScatternDmin <T memperluas ttype > | |
TensorScatternDSub <T memperluas ttype > | Mengurangi `pembaruan` yang jarang dari tensor yang ada menurut `indeks`. |
TensorScatternDupDate <T memperluas ttype > | Menyebarkan `pembaruan` ke dalam tensor yang ada menurut `indeks`. |
Tensorslicedataset | Membuat dataset yang memancarkan setiap irisan dim-0 komponen `sekali. |
TensorStridedSliceUpdate <T memperluas ttype > | Tetapkan `nilai` ke referensi nilai-l yang diiris dari `input`. |
Tensorsummary | Mengeluarkan buffer protokol `ringkasan` dengan data tensor dan per-plugin. |
TextLinedataSet | Membuat dataset yang memancarkan baris satu atau lebih file teks. |
TextLinereader | Pembaca yang menghasilkan baris file yang dibatasi oleh '\ n'. |
Tfrecorddataset | Membuat himpunan data yang mengeluarkan catatan dari satu atau beberapa file TFRecord. |
Tfrecordreader | Pembaca yang mengeluarkan catatan dari file catatan TensorFlow. |
Kumpulan Data ThreadPool | Membuat himpunan data yang menggunakan kumpulan thread khusus untuk menghitung `input_dataset`. |
ThreadPoolHandle | Membuat himpunan data yang menggunakan kumpulan thread khusus untuk menghitung `input_dataset`. |
Ubin <T memperluas ttype > | Membangun tensor dengan menyusun tensor tertentu. |
Tilegrad <T memperluas ttype > | Mengembalikan gradien `ubin`. |
Stempel waktu | Menyediakan waktu sejak zaman dalam hitungan detik. |
KeBool | Mengonversi tensor menjadi predikat skalar. |
Tohashbucket | Konversi setiap string dalam tensor input ke mod hash -nya dengan sejumlah ember. |
Tohashbucketfast | Konversi setiap string dalam tensor input ke mod hash -nya dengan sejumlah ember. |
Tohashbucketstrong | Konversi setiap string dalam tensor input ke mod hash -nya dengan sejumlah ember. |
Tonumber <T Extends Tnumber > | Mengonversi setiap string di Tensor masukan ke tipe numerik yang ditentukan. |
Transpose <T memperluas ttype > | Dimensi pengocok x sesuai dengan permutasi. |
Triangularsolve <T Extends TType > | Memecahkan sistem persamaan linier dengan matriks segitiga atas atau bawah dengan subsubstitusi. |
Tridiagonalmatmul <t memperluas ttype > | Hitung produk dengan matriks tridiagonal. |
TridiagonalSolve <T Extends tType > | Memecahkan sistem persamaan tridiagonal. |
Truncatediv <ttends ttype > | Mengembalikan elemen x / y untuk tipe integer. |
Truncatemod <t memperluas tnumber > | Mengembalikan sisa pembagian berdasarkan elemen. |
Terpotongnormal <u memperluas tnumber > | Menghasilkan nilai acak dari distribusi normal terpotong. |
Unbatch <t memperluas ttype > | Membalikkan pengoperasian Batch untuk Tensor keluaran tunggal. |
Unbatchdataset | Kumpulan data yang membagi elemen masukannya menjadi beberapa elemen. |
Unbatchgrad <t memperluas ttype > | Gradien dari Unbatch. |
UnicodeEncode | Enkode tensor int menjadi string unicode. |
Unicodescript | Tentukan kode skrip dari tensor poin kode integer unicode. |
Unicodetranscode | Transcode teks input dari pengkodean sumber ke pengkodean tujuan. |
Kumpulan Data Unik | Membuat kumpulan data yang berisi elemen unik `input_dataset`. |
UncavelIndex <T Extends Tnumber > | Mengonversi larik indeks datar menjadi tupel larik koordinat. |
Gabung Segmen Tidak Disortir | Menggabungkan elemen `input` berdasarkan `segment_ids`. |
UnsortedSegmentMax <T Extends Tnumber > | Menghitung maksimum sepanjang segmen tensor. |
UnortedSegmentMin <T memperluas tnumber > | Menghitung nilai minimum sepanjang segmen tensor. |
UnsortedSegmentProd <T memperluas ttype > | Menghitung produk sepanjang segmen tensor. |
Unsortedsegmentsum <T memperluas ttype > | Menghitung jumlah sepanjang segmen tensor. |
Buka bungkusDatasetVariant | |
Atas | Mengonversi semua karakter huruf kecil menjadi pengganti huruf besar masing-masing. |
Upperbound <u memperluas tnumber > | Menerapkan batas_atas(nilai_pencarian_diurutkan, nilai) di sepanjang setiap baris. |
VarHandleOp | Membuat pegangan ke sumber daya Variabel. |
VarIsInitializedOp | Memeriksa apakah variabel berbasis pegangan sumber daya telah diinisialisasi. |
Variabel <t memperluas ttype > | Memegang status dalam bentuk tensor yang bertahan di seluruh langkah. |
VariabelShape <T memperluas tnumber > | Mengembalikan bentuk variabel yang ditunjuk oleh `sumber daya`. |
Di mana | Mengembalikan lokasi nilai bukan nol/benar dalam tensor. |
Wholefilereader | Pembaca yang menghasilkan seluruh isi file sebagai nilai. |
WindowDataset | Menggabungkan (sarang) elemen input ke dalam dataset (sarang) windows. |
Detak Jantung Pekerja | Operasi detak jantung pekerja. |
BungkusDatasetVariant | |
XDIVY <T Extends TType > | Mengembalikan 0 jika x == 0, dan x / y Sebaliknya, elementwise. |
Xlarecvfromhost <t memperluas ttype > | Sebuah operasi untuk menerima tensor dari host. |
Xlasetbound | Tetapkan batas untuk nilai input yang diberikan sebagai petunjuk untuk kompiler XLA, Mengembalikan nilai yang sama. |
XLASPMDFULLTOSHARDSHAPE <T Extends ttype > | OP yang digunakan oleh Partisi XLA SPMD untuk beralih dari partisi otomatis ke Partisi manual. |
XLASPMDSHARDTOFULLSHAPE <T Extends ttype > | OP yang digunakan oleh Partisi XLA SPMD untuk beralih dari partisi manual ke Partisi otomatis. |
Xlog1py <t memperluas ttype > | Mengembalikan 0 jika x == 0, dan x * log1p(y) sebaliknya, berdasarkan elemen. |
XLOGY <T Extends tType > | Mengembalikan 0 jika x == 0, dan x * log(y) sebaliknya, berdasarkan elemen. |
Zeros <T memperluas ttype > | Operator yang membuat konstanta diinisialisasi dengan nol dari bentuk yang diberikan oleh `dims`. |
Nol seperti <t memperluas ttype > | Mengembalikan tensor nol dengan bentuk dan tipe yang sama dengan x. |
Zeta <t memperluas tnumber > | Hitung fungsi Hurwitz Zeta \\(\zeta(x, q)\\). |
Zipdataset | Membuat dataset yang ritsleting `input_datasets`. |
erfinv <t memperluas tnumber > | |