Trang này được dịch bởi Cloud Translation API.

Operand

giao diện công cộng

Các lớp con gián tiếp đã biết

Abs <T mở rộng TNumber >, AccumulateN <T mở rộng TType >, AccumulatorNumAccumulated , AccumulatorTakeGradient <T mở rộng TType >, Acos <T mở rộng TType >, Acosh <T mở rộng TType >, Thêm <T mở rộng TType >, AddManySparseToTensorsMap , AddN <T mở rộng TType >, AddSparseToTensorsMap , Điều chỉnh tương phản <T mở rộng TNumber >, Điều chỉnhHue <T mở rộng TNumber >, AdaptSaturation <T mở rộng TNumber >, All , AllReduce <T mở rộng TNumber > và 774 khác.

Abs <T mở rộng TNumber >	Tính giá trị tuyệt đối của tensor.
Tích lũyN <T mở rộng TType >	Trả về tổng theo từng phần tử của một danh sách các tensor.
Tích lũySốTích lũy	Trả về số gradient được tổng hợp trong các bộ tích lũy đã cho.
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.
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`.
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.
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.
AllReduce <T mở rộng TNumber >	Giảm lẫn nhau nhiều tensor có cùng loại và hình dạng.
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.
Bất kì	Tính toán "logic hoặc" của các phần tử theo các kích thước của tensor.
ApplyAdaMax <T mở rộng TType >	Cập nhật '*var' theo thuật toán AdaMax.
ApplyAdadelta <T mở rộng TType >	Cập nhật '*var' theo sơ đồ adadelta.
ApplyAdagrad <T mở rộng TType >	Cập nhật '*var' theo sơ đồ adagrad.
ApplyAdagradDa <T mở rộng TType >	Cập nhật '*var' theo sơ đồ adagrad gần nhất.
ApplyAdagradV2 <T mở rộng TType >	Cập nhật '*var' theo sơ đồ adagrad.
Áp dụngAdam <T mở rộng TType >	Cập nhật '*var' theo thuật toán Adam.
ApplyAddSign <T mở rộng TType >	Cập nhật '*var' theo bản cập nhật AddSign.
ApplyCenteredRmsProp <T mở rộng TType >	Cập nhật '*var' theo thuật toán RMSProp tập trung.
ApplyFtrl <T mở rộng TType >	Cập nhật '*var' theo sơ đồ Ftrl-proximal.
ApplyGradientDescent <T mở rộng TType >	Cập nhật 'var' bằng cách trừ 'alpha' 'delta' khỏi nó.
ApplyMomentum <T mở rộng TType >	Cập nhật '*var' theo sơ đồ động lượng.
ApplyPowerSign <T mở rộng TType >	Cập nhật '*var' theo bản cập nhật AddSign.
ApplyProximalAdagrad <T mở rộng TType >	Cập nhật 'var' và 'accum' theo FOBOS với tỷ lệ học tập Adagrad.
ApplyProximalGradientDescent <T mở rộng TType >	Cập nhật '*var' dưới dạng thuật toán FOBOS với tốc độ học tập cố định.
ApplyRmsProp <T mở rộng TType >	Cập nhật '*var' theo thuật toán RMSProp.
Gần đúng bằng	Trả về giá trị thực của abs(xy) < dung sai theo phần tử.
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.
chuỗi	Chuyển đổi từng mục trong tensor đã cho thành chuỗi.
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
Gán <T mở rộng TType >	Cập nhật 'ref' bằng cách gán 'giá trị' cho nó.
GánAdd <T mở rộng TType >	Cập nhật 'ref' bằng cách thêm 'giá trị' vào nó.
GánSub <T mở rộng TType >	Cập nhật 'ref' bằng cách trừ 'giá trị' khỏi nó.
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.
Âm thanhSpectrogram	Tạo ra hình ảnh trực quan của dữ liệu âm thanh theo thời gian.
Âm thanhTóm tắt	Xuất ra bộ đệm giao thức `Tóm tắt` kèm theo âm thanh.
Bộ dữ liệu AutoShard	Tạo một tập dữ liệu phân chia tập dữ liệu đầu vào.
AvgPool <T mở rộng TNumber >	Thực hiện tổng hợp trung bình trên đầu vào.
AvgPool3d <T mở rộng TNumber >	Thực hiện tổng hợp trung bình 3D trên đầu vào.
AvgPool3dGrad <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc của hàm gộp trung bình.
AvgPoolGrad <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc của hàm gộp trung bình.
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.
BandedTriangularSolve <T mở rộng TType >
rào cản	Xác định một rào cản tồn tại trong các lần thực thi biểu đồ khác nhau.
Rào cảnChưa hoàn thànhKích thước	Tính số phần tử không đầy đủ trong hàng rào đã cho.
Rào chắnSẵn sàngKích thước	Tính số phần tử hoàn chỉnh trong hàng rào đã cho.
BatchCholesky <T mở rộng TNumber >
BatchCholeskyGrad <T mở rộng TNumber >
Bộ dữ liệu hàng loạt	Tạo một tập dữ liệu phân nhóm các phần tử `batch_size` từ `input_dataset`.
hàng loạtFft
LôFft2d
BatchFft3d
hàng loạt
BatchIfft2d
BatchIfft3d
BatchMatMul <T mở rộng TType >	Nhân các lát cắt của hai tensor theo đợt.
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 >
BatchMatrixSetDiag <T mở rộng TType >
BatchMatrixSolve <T mở rộng TNumber >
BatchMatrixSolveLs <T mở rộng TNumber >
BatchMatrixTriangularSolve <T mở rộng TNumber >
BatchNormWithGlobalNormalization <T mở rộng TType >	Chuẩn hóa hàng loạt.
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.
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)\\).
BiasAdd <T mở rộng TType >	Thêm `bias` vào `value`.
BiasAddGrad <T mở rộng TType >	Hoạt động lùi cho "BiasAdd" trên tensor "biasAdd".
Bincount <T mở rộng TNumber >	Đếm số lần xuất hiện của mỗi giá trị trong một mảng số nguyên.
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`.
BoostedCâyTổng hợpSố liệu thống kê	Tổng hợp tóm tắt số liệu thống kê tích lũy cho lô.
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.
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp	Tạo một điều khiển cho BoostedTreesEnsembleResource
BoostedTreesVí dụDebugĐầu ra	Kết quả đầu ra có thể giải thích mô hình/gỡ lỗi cho từng ví dụ.
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.
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp	Tạo một điều khiển cho BoostedTreesQuantileStreamResource.
BroadcastDynamicShape <T mở rộng TNumber >	Trả về hình dạng của s0 op s1 bằng tính năng phát sóng.
BroadcastRecv <T mở rộng TType >	Nhận giá trị tensor được phát từ thiết bị khác.
BroadcastSend <T mở rộng TType >	Truyền giá trị tensor tới một hoặc nhiều thiết bị khác.
BroadcastTo <T mở rộng TType >	Phát một mảng cho hình dạng tương thích.
Xô	Phân loại 'đầu vào' dựa trên 'ranh giới'.
ByteProducedStatsBộ dữ liệu	Ghi lại kích thước byte của từng phần tử của `input_dataset` trong StatsAggregator.
CSRSparseMatrixToDense <T mở rộng TType >	Chuyển đổi CSRSparseMatrix (có thể theo đợt) thành dày đặc.
Bộ dữ liệu CSV
CSVBộ dữ liệuV2
Bộ dữ liệu bộ đệm	Tạo một tập dữ liệu lưu trữ các phần tử từ `input_dataset`.
CacheDatasetV2
Truyền <U mở rộng TType >	Truyền x loại SrcT tới y loại DstT.
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
ClipByValue <T mở rộng TType >	Cắt các giá trị tensor về mức tối thiểu và tối đa được chỉ định.
ClusterOutput <T mở rộng TType >	Toán tử kết nối đầu ra của phép tính XLA với các nút biểu đồ người tiêu dùng khác.
CollectiveGather <T mở rộng TNumber >	Tích lũy lẫn nhau nhiều tensor có cùng loại và hình dạng.
CollectivePermute <T mở rộng TType >	Một giải pháp để hoán vị các tensor trên các phiên bản TPU được sao chép.
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.
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 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`.
Tích lũy có điều kiện	Một bộ tích lũy có điều kiện để tổng hợp các gradient.
Định cấu hìnhTPU phân tán	Thiết lập cấu trúc tập trung cho 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 >	Một toán tử tạo ra một giá trị không đổi.
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.
Chuyển đổi2d <T mở rộng TNumber >	Tính toán tích chập 2-D cho các tensor `đầu vào` và `bộ lọc` 4-D.
Conv2dBackpropFilter <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc tích chập đối với bộ lọc.
Conv2dBackpropInput <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc tích chập đối với đầu vào.
Conv3d <T mở rộng TNumber >	Tính toán tích chập 3-D cho các tensor `đầu vào` và `bộ lọc` 5-D.
Conv3dBackpropFilter <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc của tích chập 3-D đối với bộ lọc.
Conv3dBackpropInput <U mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc của tích chập 3-D đối với đầu vào.
Sao chép <T mở rộng TType >	Sao chép một tenxơ từ CPU sang CPU hoặc GPU sang GPU.
CopyHost <T mở rộng TType >	Sao chép một tensor vào máy chủ.
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.
CountUpTo <T mở rộng TNumber >	Tăng 'ref' cho đến khi đạt đến 'giới hạn'.
Cắt và Thay đổi kích thước	Trích xuất các phần cắt từ tensor hình ảnh đầu vào và thay đổi kích thước chúng.
Cắt và Thay đổi kích thướcGradHộp	Tính toán độ dốc của crop_and_resize khi ghi tenxơ của hộp đầu vào.
CropAndResizeGradImage <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc của crop_and_resize khi ghi tenxơ hình ảnh đầu vào.
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.
CudnnRNNCanonicalToParams <T mở rộng TNumber >	Chuyển đổi các thông số CudnnRNN từ dạng chuẩn sang dạng có thể sử dụng được.
CudnnRnnParamsSize <U mở rộng TNumber >	Tính toán kích thước trọng số có thể được sử dụng bởi mô hình Cudnn RNN.
Cumprod <T mở rộng TType >	Tính tích lũy của tensor `x` dọc theo `trục`.
Cumsum <T mở rộng TType >	Tính tổng tích lũy của tensor `x` dọc theo `trục`.
CumulativeLogsumexp <T mở rộng TNumber >	Tính tích lũy của tensor `x` dọc theo `trục`.
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.
DataFormatVecPermute <T mở rộng TNumber >	Hoán đổi tensor đầu vào từ `src_format` sang `dst_format`.
Dịch vụ dữ liệuBộ dữ liệu
Tập dữ liệuCardinality	Trả về số lượng của `input_dataset`.
Tập dữ liệuTừGraph	Tạo một tập dữ liệu từ `graph_def` đã cho.
Tập dữ liệuToGraph	Trả về một GraphDef được tuần tự hóa đại diện cho `input_dataset`.
Dawsn <T mở rộng TNumber >
DebugGradientIdentity <T mở rộng TType >	Tùy chọn nhận dạng để gỡ lỗi độ dốc.
DebugGradientRefIdentity <T mở rộng TType >	Tùy chọn nhận dạng để gỡ lỗi độ dốc.
DebugIdentity <T mở rộng TType >	Gỡ lỗi nhận dạng V2 Op.
Gỡ lỗiNanĐếm	Gỡ lỗi bộ đếm giá trị NaN Op.
DebugNumericsSummary <U mở rộng TNumber >	Tóm tắt số gỡ lỗi V2 Op.
Giải MãVàCắtJpeg	Giải mã và cắt hình ảnh được mã hóa JPEG thành tenxơ uint8.
Giải mãBase64	Giải mã các chuỗi được mã hóa base64 an toàn trên web.
Giải mãBmp	Giải mã khung hình đầu tiên của hình ảnh được mã hóa BMP thành tenxơ uint8.
Giải mãNén	Giải nén chuỗi.
Giải MãGif	Giải mã (các) khung hình của hình ảnh được mã hóa GIF thành tenxơ uint8.
DecodeImage <T mở rộng TNumber >	Hàm dành cho giải mã_bmp, giải mã_gif, giải mã_jpeg và giải mã_png.
Giải mãJpeg	Giải mã hình ảnh được mã hóa JPEG thành tenxơ uint8.
Giải mãJsonVí dụ	Chuyển đổi các bản ghi ví dụ được mã hóa JSON thành chuỗi đệm giao thức nhị phân.
DecodePaddedRaw <T mở rộng TNumber >	Diễn giải lại các byte của chuỗi dưới dạng vectơ số.
DecodePng <T mở rộng TNumber >	Giải mã hình ảnh được mã hóa PNG thành tenxơ uint8 hoặc uint16.
DecodeRaw <T mở rộng TType >	Diễn giải lại các byte của chuỗi dưới dạng vectơ số.
DeepCopy <T mở rộng TType >	Tạo một bản sao của `x`.
DenseBincount <U mở rộng TNumber >	Đếm số lần xuất hiện của mỗi giá trị trong một mảng số nguyên.
DenseToCSRSparseMatrix	Chuyển đổi một tenxơ dày đặc thành CSRSparseMatrix (có thể theo đợt).
DenseToSparseBatchDataset	Tạo một tập dữ liệu sắp xếp các phần tử đầu vào thành một SparseTensor.
DepthToSpace <T mở rộng TType >	DepthToSpace cho tensor loại T.
DepthwiseConv2dNative <T mở rộng TNumber >	Tính toán tích chập theo chiều sâu 2-D cho các tensor `đầu vào` và `bộ lọc` 4-D.
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc tích chập theo chiều sâu đối với bộ lọc.
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc của tích chập theo chiều sâu đối với đầu vào.
giải mã	Lấy đầu vào uint32 đã đóng gói và giải nén đầu vào thành uint8 để thực hiện Dequantization trên thiết bị.
Phá hủyTemporaryVariable <T mở rộng TType >	Phá hủy biến tạm thời và trả về giá trị cuối cùng của nó.
Det <T mở rộng TType >	Tính định thức của một hoặc nhiều ma trận vuông.
Chỉ mục thiết bị	Trả về chỉ mục của thiết bị mà op chạy.
Digamma <T mở rộng TNumber >	Tính Psi, đạo hàm của Lgamma (log của giá trị tuyệt đối của `Gamma(x)`), theo phần tử.
Dilation2d <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ giãn nở thang độ xám của các tensor `đầu vào` 4-D và `bộ lọc` 3-D.
Dilation2dBackpropFilter <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc của độ giãn nở 2-D hình thái đối với bộ lọc.
Dilation2dBackpropInput <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc của độ giãn nở 2-D hình thái đối với đầu vào.
Tập dữ liệu được chỉ đạoInterleave	Thay thế cho `InterleaveDataset` trên danh sách cố định gồm các bộ dữ liệu `N`.
Div <T mở rộng TType >	Trả về x / y theo phần tử.
DivNoNan <T mở rộng TType >	Trả về 0 nếu mẫu số bằng 0.
Dấu chấm <T mở rộng TType >	Bao bọc toán tử XLA DotGeneral, được ghi lại tại https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#dotgeneral .
DrawBoundingBoxes <T mở rộng TNumber >	Vẽ các hộp giới hạn trên một loạt hình ảnh.
GiảLặpBộ đếm
Bộ nhớ giảBộ nhớ đệm
Máy Phát Điện Giả Seed
DynamicSlice <T mở rộng TType >	Bao bọc toán tử XLA DynamicSlice, được ghi lại tại https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#dynamicslice.
DynamicStitch <T mở rộng TType >	Xen kẽ các giá trị từ tensor `data` thành một tensor duy nhất.
DynamicUpdateSlice <T mở rộng TType >	Bao bọc toán tử XLA DynamicUpdateSlice, được ghi lại tại https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#dynamicupdateslice .
Chỉnh sửa Khoảng cách	Tính toán Khoảng cách chỉnh sửa Levenshtein (có thể được chuẩn hóa).
Einsum <T mở rộng TType >	Một op hỗ trợ op einsum cơ bản với 2 đầu vào và 1 đầu ra.
Elu <T mở rộng TNumber >	Tính tuyến tính hàm mũ: `exp(features) - 1` if < 0, `features` ngược lại.
EluGrad <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc cho hoạt động tuyến tính hàm mũ (Elu).
NhúngKích hoạt	Một cơ hội cho phép phân biệt các vật liệu nhúng TPU.
Trống <T mở rộng TType >	Tạo một tensor có hình dạng nhất định.
Danh sách Tensor trống	Tạo và trả về một danh sách tensor trống.
Bản đồ Tensor trống	Tạo và trả về một bản đồ tensor trống.
Mã hóaBase64	Mã hóa chuỗi thành định dạng base64 an toàn trên web.
Mã hóaJpeg	JPEG-mã hóa một hình ảnh.
Mã hóaJpegBiếnChất lượng	Hình ảnh đầu vào mã hóa JPEG với chất lượng nén được cung cấp.
Mã hóaPng	PNG mã hóa một hình ảnh.
Mã hóaProto	Op tuần tự hóa các thông báo protobuf được cung cấp trong các tensor đầu vào.
Mã hóaWav	Mã hóa dữ liệu âm thanh bằng định dạng tệp WAV.
Đảm bảoShape <T mở rộng TType >	Đảm bảo rằng hình dạng của tensor phù hợp với hình dạng mong đợi.
Nhập <T mở rộng TType >	Tạo hoặc tìm khung con và cung cấp `dữ liệu` cho khung con.
Bình đẳng	Trả về giá trị thực của (x == y) theo phần tử.
Erf <T mở rộng TNumber >	Tính toán hàm lỗi Gauss của phần tử `x`.
Erfc <T mở rộng TNumber >	Tính hàm lỗi bổ sung của `x` theo phần tử.
EuclideanNorm <T mở rộng TType >	Tính toán định mức Euclide của các phần tử theo các chiều của một tenxơ.
Thoát <T mở rộng TType >	Thoát khỏi khung hiện tại về khung chính của nó.
Exp <T mở rộng TType >	Tính số mũ của x theo phần tử.
ExpandDims <T mở rộng TType >	Chèn kích thước 1 vào hình dạng của tenxơ.
Expint <T mở rộng TNumber >
Expm1 <T mở rộng TType >	Tính `exp(x) - 1` theo phần tử.
Trích xuấtNhìn thoáng qua	Trích xuất một cái nhìn thoáng qua từ tensor đầu vào.
ExtractImagePatches <T mở rộng TType >	Trích xuất `bản vá` từ `hình ảnh` và đặt chúng ở kích thước đầu ra "độ sâu".
ExtractJpegShape <T mở rộng TNumber >	Trích xuất thông tin hình dạng của hình ảnh được mã hóa JPEG.
ExtractVolumePatches <T mở rộng TNumber >	Trích xuất `các bản vá` từ `đầu vào` và đặt chúng vào kích thước đầu ra `"độ sâu"`.
Sự thật	Đưa ra một thực tế về giai thừa.
FakeQuantWithMinMaxArgs	Giả định lượng tử tenxơ 'đầu vào', gõ float thành tenxơ 'đầu ra' cùng loại.
FakeQuantWithMinMaxArgsGradient	Tính toán độ dốc cho hoạt động FakeQuantWithMinMaxArgs.
FakeQuantWithMinMaxVars	Định lượng giả tensor 'đầu vào' của kiểu float thông qua các vô hướng float toàn cục Định lượng giả tensor `inputs` của kiểu float thông qua các vô hướng float toàn cục `min` và `max` thành tensor `outputs` có cùng hình dạng với `inputs`.
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel	Định lượng giả tensor 'đầu vào' của loại float thông qua các float trên mỗi kênh Định lượng giả `tenxơ đầu vào` thuộc loại float trên mỗi kênh và một trong các hình dạng: `[d]`, `[b, d]` `[b, h, w, d]` thông qua float trên mỗi kênh ` min` và `max` của hình dạng `[d]` đến tenxơ `đầu ra` có hình dạng giống như `đầu vào`.
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.
hàng đợi fifo	Một hàng đợi tạo ra các phần tử theo thứ tự nhập trước xuất trước.
Điền vào <U mở rộng TType >	Tạo một tensor chứa đầy giá trị vô hướng.
FilterByLastComponentDataset	Tạo một tập dữ liệu chứa các phần tử của thành phần đầu tiên của `input_dataset` có giá trị true ở thành phần cuối cùng.
Dấu vân tay	Tạo ra các giá trị dấu vân tay.
Tập dữ liệu có độ dài cố định
Trình đọc bản ghi có độ dài cố định	Trình đọc xuất ra các bản ghi có độ dài cố định từ một tệp.
Tầng <T mở rộng TNumber >	Trả về số nguyên lớn nhất theo phần tử không lớn hơn x.
FloorDiv <T mở rộng TType >	Trả về x // y theo phần tử.
FloorMod <T mở rộng TNumber >	Trả về phần tử còn lại của phép chia.
FractionalAvgPoolGrad <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc của hàm FractionalAvgPool.
FractionalMaxPoolGrad <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc của hàm FractionalMaxPool.
FresnelCos <T mở rộng TNumber >
FresnelSin <T mở rộng TNumber >
FusedPadConv2d <T mở rộng TNumber >	Thực hiện phần đệm như một phần tiền xử lý trong quá trình tích chập.
FusedResizeAndPadConv2d <T mở rộng TNumber >	Thực hiện thay đổi kích thước và đệm như một bước tiền xử lý trong quá trình tích chập.
Tập hợp <T mở rộng TType >	Bao bọc toán tử XLA Gather được ghi lại tại https://www.tensorflow.org/xla/Operation_semantics#gather
GatherNd <T mở rộng TType >	Tập hợp các lát cắt từ `params` vào một Tensor có hình dạng được chỉ định bởi `chỉ số`.
GatherV2 <T mở rộng TNumber >	Tích lũy lẫn nhau nhiều tensor có cùng loại và hình dạng.
GetSessionHandle	Lưu trữ tensor đầu vào ở trạng thái của phiên hiện tại.
GetSessionTensor <T mở rộng TType >	Lấy giá trị của tensor được chỉ định bởi phần điều khiển của nó.
lớn hơn	Trả về giá trị thực của (x > y) theo phần tử.
lớn hơn bằng	Trả về giá trị thực của (x >= y) theo phần tử.
Đảm bảoConst <T mở rộng TType >	Cung cấp sự đảm bảo cho thời gian chạy TF rằng tensor đầu vào là một hằng số.
Bảng băm	Tạo một bảng băm chưa được khởi tạo.
HistogramFixedWidth <U kéo dài TNumber >	Trả về biểu đồ của các giá trị.
Biểu đồTóm tắt	Xuất ra bộ đệm giao thức `Tóm tắt` kèm theo biểu đồ.
HsvToRgb <T mở rộng TNumber >	Chuyển đổi một hoặc nhiều hình ảnh từ HSV sang RGB.
Danh tính <T mở rộng TType >	Trả về một tensor có cùng hình dạng và nội dung với tensor hoặc giá trị đầu vào.
IdentityReader	Một Trình đọc xuất ra tác phẩm được xếp hàng đợi dưới dạng cả khóa và giá trị.
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 nhanh 3D nghịch đảo.
Igamma <T mở rộng TNumber >	Tính hàm Gamma không đầy đủ chính quy hóa dưới `P(a, x)`.
IgammaGradA <T mở rộng TNumber >	Tính gradient của `igamma(a, x)` wrt `a`.
Igammac <T mở rộng TNumber >	Tính hàm Gamma không đầy đủ chính quy hóa trên `Q(a, x)`.
Bỏ quaLỗiBộ dữ liệu	Tạo một tập dữ liệu chứa các phần tử của `input_dataset` bỏ qua lỗi.
Hình ảnh <U mở rộng TNumber >	Trả về phần ảo của số phức.
ImageProjectiveTransformV2 <T mở rộng TNumber >	Áp dụng phép biến đổi đã cho cho từng hình ảnh.
ImageProjectiveTransformV3 <T mở rộng TNumber >	Áp dụng phép biến đổi đã cho cho từng hình ảnh.
Hình ảnhTóm tắt	Xuất ra bộ đệm giao thức `Tóm tắt` kèm theo hình ảnh.
ImmutableConst <T mở rộng TType >	Trả về tensor bất biến từ vùng bộ nhớ.
trongtopk	Cho biết liệu các mục tiêu có nằm trong dự đoán `K` hàng đầu hay không.
InfeedDequeue <T mở rộng TType >	Một trình giữ chỗ chọn cho một giá trị sẽ được đưa vào tính toán.
InplaceAdd <T mở rộng TType >	Thêm v vào các hàng x được chỉ định.
InplaceSub <T mở rộng TType >	Trừ `v` vào các hàng `x` được chỉ định.
InplaceUpdate <T mở rộng TType >	Cập nhật các hàng được chỉ định 'i' với các giá trị 'v'.
Inv <T mở rộng TType >	Tính nghịch đảo của một hoặc nhiều ma trận vuông nghịch đảo hoặc các ma trận kề của chúng (chuyển vị liên hợp).
InvGrad <T mở rộng TType >	Tính toán độ dốc cho nghịch đảo của `x` ghi đầu vào của nó.
Đảo ngược <T mở rộng TNumber >	Đảo ngược (lật) từng bit của loại được hỗ trợ; ví dụ: gõ `uint8` giá trị 01010101 trở thành 10101010.
Đảo ngược Permutation <T mở rộng TNumber >	Tính hoán vị nghịch đảo của tensor.
Irfft <U mở rộng TNumber >	Phép biến đổi Fourier nhanh có giá trị thực nghịch đảo.
Irfft2d <U mở rộng TNumber >	Biến đổi Fourier nhanh có giá trị thực 2D nghịch đảo.
Irfft3d <U mở rộng TNumber >	Biến đổi Fourier nhanh có giá trị thực 3D nghịch đảo.
IsBoostedTreesEnsembleĐược khởi tạo	Kiểm tra xem một tập hợp cây đã được khởi tạo chưa.
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized	Kiểm tra xem luồng lượng tử đã được khởi tạo chưa.
là hữu hạn	Trả về phần tử nào của x là hữu hạn.
IsInf	Trả về phần tử nào của x là Inf.
IsNan	Trả về phần tử nào của x là NaN.
IsVariableĐược khởi tạo	Kiểm tra xem tensor đã được khởi tạo chưa.
Trình vòng lặp
IteratorFromStringHandle
IteratorGetDevice	Trả về tên của thiết bị mà `resource` đã được đặt trên đó.
IteratorGetNextAsTùy chọn	Nhận đầu ra tiếp theo từ trình vòng lặp đã cho dưới dạng một biến thể Tùy chọn.
IteratorToStringHandle	Chuyển đổi `resource_handle` đã cho đại diện cho một trình vòng lặp thành một chuỗi.
Tham gia	Nối các chuỗi trong danh sách các tensor chuỗi đã cho thành một tensor; bằng dấu phân cách đã cho (mặc định là dấu phân cách trống).
Khởi tạo chuỗi KMC2	Trả về chỉ mục của một điểm dữ liệu cần được thêm vào tập hợp hạt giống.
KmeansPlusPlusKhởi tạo	Chọn num_to_sample hàng đầu vào bằng tiêu chí KMeans++.
KthOrderThống kê	Tính toán thống kê bậc K của một tập dữ liệu.
L2Loss <T mở rộng TNumber >	Mất L2.
Bộ dữ liệu LMDB	Tạo tập dữ liệu phát ra các cặp khóa-giá trị trong một hoặc nhiều tệp LMDB.
Thống kê độ trễBộ dữ liệu	Ghi lại độ trễ của việc tạo các phần tử `input_dataset` trong StatsAggregator.
LeakyRelu <T mở rộng TNumber >	Tính toán tuyến tính đã chỉnh lưu: `max(features,features * alpha)`.
LeakyReluGrad <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc tuyến tính đã chỉnh lưu cho hoạt động LeakyRelu.
LeftShift <T mở rộng TNumber >	Elementwise tính toán độ dịch chuyển trái theo bit của `x` và `y`.
Ít hơn	Trả về giá trị thực của (x < y) theo phần tử.
Ít bằng	Trả về giá trị thực của (x <= y) theo phần tử.
Lgamma <T mở rộng TNumber >	Tính nhật ký của giá trị tuyệt đối của phần tử `Gamma(x)`.
LinSpace <T mở rộng TNumber >	Tạo các giá trị trong một khoảng.
Bộ dữ liệu Lmdb
LmdbReader	Trình đọc xuất bản ghi từ tệp LMDB.
LoadAndRemapMatrix	Tải `Tensor` 2-D (ma trận) có tên `old_tensor_name` từ điểm kiểm tra tại `ckpt_path` và có khả năng sắp xếp lại các hàng và cột của nó bằng cách sử dụng các ánh xạ lại được chỉ định.
LocalResponseNormalization <T mở rộng TNumber >	Chuẩn hóa phản hồi cục bộ.
LocalResponseNormalizationGrad <T mở rộng TNumber >	Độ dốc để chuẩn hóa phản hồi cục bộ.
Nhật ký <T mở rộng TType >	Tính logarit tự nhiên của x theo phần tử.
Log1p <T mở rộng TType >	Tính logarit tự nhiên của (1 + x) theo từng phần tử.
LogSoftmax <T mở rộng TNumber >	Tính toán kích hoạt nhật ký softmax.
Hợp lý và	Trả về giá trị thực của x AND y theo phần tử.
Hợp lýKhông	Trả về giá trị thực của `NOT x` theo phần tử.
Hợp lýHoặc	Trả về giá trị thực của x OR y theo phần tử.
LookupTableFind <U mở rộng TType >	Tra cứu các khóa trong bảng, xuất ra các giá trị tương ứng.
Tra cứuKích thước bảng	Tính số phần tử trong bảng đã cho.
Vòng lặpCond	Chuyển tiếp đầu vào đến đầu ra.
Thấp hơn	Chuyển đổi tất cả các ký tự viết hoa thành các ký tự thay thế chữ thường tương ứng.
LowerBound <U mở rộng TNumber >	Áp dụng low_bound(sorted_search_values, value) dọc theo mỗi hàng.
MakeUnique	Làm cho tất cả các phần tử trong thứ nguyên không theo lô là duy nhất nhưng \"gần\" với giá trị ban đầu của chúng.
Bản đồChưa hoàn thiệnKích thước	Op trả về số phần tử chưa hoàn chỉnh trong vùng chứa bên dưới.
Kích thước bản đồ	Op trả về số phần tử trong vùng chứa bên dưới.
MatMul <T mở rộng TType >	Nhân ma trận "a" với ma trận "b".
Tệp phù hợp	Trả về tập hợp các tệp khớp với một hoặc nhiều mẫu hình cầu.
MatchingFilesDataset
MatrixDiag <T mở rộng TType >	Trả về một tenxơ chéo theo bó với các giá trị đường chéo đã cho theo bó.
MatrixDiagPart <T mở rộng TType >	Trả về phần đường chéo theo đợt của một tenxơ theo đợt.
MatrixDiagPartV3 <T mở rộng TType >	Trả về phần đường chéo theo đợt của một tenxơ theo đợt.
MatrixDiagV3 <T mở rộng TType >	Trả về một tenxơ chéo theo bó với các giá trị đường chéo đã cho theo bó.
MatrixLogarit <T mở rộng TType >	Tính logarit ma trận của một hoặc nhiều ma trận vuông: \\(log(exp(A)) = A\\) Op này chỉ được xác định cho ma trận phức tạp.
MatrixSetDiag <T mở rộng TType >	Trả về một tensor ma trận theo đợt với các giá trị đường chéo theo đợt mới.
MatrixSolveLs <T mở rộng TType >	Giải quyết một hoặc nhiều bài toán bình phương tối thiểu tuyến tính.
Tối đa <T mở rộng TType >	Tính toán số phần tử lớn nhất theo các kích thước của tensor.
MaxIntraOpParallelismBộ dữ liệu	Tạo một tập dữ liệu ghi đè tính song song tối đa trong nội bộ.
MaxPool <T mở rộng TType >	Thực hiện tổng hợp tối đa trên đầu vào.
MaxPool3d <T mở rộng TNumber >	Thực hiện tổng hợp tối đa 3D trên đầu vào.
MaxPool3dGrad <U mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc của hàm gộp tối đa 3D.
MaxPool3dGradGrad <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc bậc hai của hàm maxpooling.
MaxPoolGrad <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc của hàm maxpooling.
MaxPoolGradGrad <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc bậc hai của hàm maxpooling.
MaxPoolGradGradWithArgmax <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc bậc hai của hàm maxpooling.
MaxPoolGradWithArgmax <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc của hàm maxpooling.
Tối đa <T mở rộng TNumber >	Trả về giá trị tối đa của x và y (tức là
Có nghĩa là <T mở rộng TType >	Tính giá trị trung bình của các phần tử theo kích thước của tensor.
Hợp nhấtTóm tắt	Hợp nhất các bản tóm tắt.
mfcc	Chuyển đổi biểu đồ phổ thành dạng hữu ích cho việc nhận dạng giọng nói.
Tối thiểu <T mở rộng TType >	Tính toán số phần tử tối thiểu trên các kích thước của một tensor.
Tối thiểu <T mở rộng TNumber >	Trả về min của x và y (tức là
MirrorPad <T mở rộng TType >	Đệm một tensor với các giá trị được phản ánh.
MirrorPadGrad <T mở rộng TType >	Tùy chọn chuyển màu cho `MirrorPad` tùy chọn.
Mod <T mở rộng TNumber >	Trả về phần tử còn lại của phép chia.
Bộ dữ liệu mô hình	Chuyển đổi nhận dạng mô hình hóa hiệu suất.
Mul <T mở rộng TType >	Trả về x * y theo phần tử.
MulNoNan <T mở rộng TType >	Trả về x * y theo phần tử.
MultiDeviceIterator	Tạo tài nguyên MultiDeviceIterator.
MultiDeviceIteratorFromStringHandle	Tạo tài nguyên MultiDeviceIterator từ chuỗi xử lý được cung cấp.
MultiDeviceIteratorInit	Khởi tạo trình vòng lặp đa thiết bị với tập dữ liệu đã cho.
MultiDeviceIteratorToStringHandle	Tạo một chuỗi điều khiển cho MultiDeviceIterator đã cho.
Đa thức <U mở rộng TNumber >	Lấy mẫu từ phân phối đa thức.
Bảng băm dày đặc có thể thay đổi	Tạo một bảng băm trống sử dụng tensor làm kho dự phòng.
Bảng Hash có thể thay đổi	Tạo một bảng băm trống.
MutableHashTableOfTensor	Tạo một bảng băm trống.
Mutex	Tạo tài nguyên Mutex có thể bị khóa bởi `MutexLock`.
Khóa Mutex	Khóa tài nguyên mutex.
NcclAllReduce <T mở rộng TNumber >	Xuất ra một tensor chứa mức giảm trên tất cả các tensor đầu vào.
NcclBroadcast <T mở rộng TNumber >	Gửi `đầu vào` tới tất cả các thiết bị được kết nối với đầu ra.
NcclReduce <T mở rộng TNumber >	Giảm `đầu vào` từ `num_devices` bằng cách sử dụng `reduction` xuống một thiết bị duy nhất.
Ndtri <T mở rộng TNumber >
Phủ định <T mở rộng TType >	Tính toán giá trị âm theo từng phần tử.
TiếpSau <T mở rộng TNumber >	Trả về giá trị có thể biểu thị tiếp theo của `x1` theo hướng `x2`, theo phần tử.
NextIteration <T mở rộng TType >	Làm cho đầu vào của nó có sẵn cho lần lặp tiếp theo.
NonDeterministicInts <U mở rộng TType >	Không xác định tạo ra một số số nguyên.
NonMaxSuppressionWithOverlaps	Tham lam chọn một tập hợp con các hộp giới hạn theo thứ tự điểm giảm dần, cắt bỏ các hộp có phần chồng chéo cao với các hộp đã chọn trước đó.
Bộ dữ liệu không tuần tự hóa
Không bằng	Trả về giá trị thực của (x != y) theo từng phần tử.
Phần tử thứ <T mở rộng TNumber >	Tìm các giá trị của thống kê thứ tự thứ n` cho thứ nguyên cuối cùng.
OneHot <U mở rộng TType >	Trả về một tenxơ một nóng.
Những cái <T mở rộng TType >	Một toán tử tạo một hằng số được khởi tạo với các hằng số có hình dạng được cung cấp bởi `dims`.
OnesLike <T mở rộng TType >	Trả về một tensor đơn vị có cùng hình dạng và kiểu như x.
Tối ưu hóa bộ dữ liệu	Tạo tập dữ liệu bằng cách áp dụng tối ưu hóa cho `input_dataset`.
OptimizeDatasetV2	Tạo tập dữ liệu bằng cách áp dụng các tối ưu hóa có liên quan cho `input_dataset`.
Tùy chọnFromValue	Xây dựng một biến thể Tùy chọn từ một bộ tensor.
Tùy chọnHasValue	Trả về true khi và chỉ khi biến thể Tùy chọn đã cho có giá trị.
Tùy chọnKhông có	Tạo một biến thể Tùy chọn không có giá trị.
Bản đồ đã đặt hàngChưa hoàn thànhKích thước	Op trả về số phần tử chưa hoàn chỉnh trong vùng chứa bên dưới.
Đã đặt hàngKích thước bản đồ	Op trả về số phần tử trong vùng chứa bên dưới.
Bộ chọn thứ tự	Bộ chọn lõi TPU Op.
OutfeedDequeue <T mở rộng TType >	Truy xuất một tensor đơn từ nguồn cấp dữ liệu tính toán.
OutfeedDequeueV2 <T mở rộng TType >	Truy xuất một tensor đơn từ nguồn cấp dữ liệu tính toán.
Đầu ra <T mở rộng TType >	Một tay cầm tượng trưng cho một tensor được tạo ra bởi một `Operation` .
Pad <T mở rộng TType >	Bao bọc toán tử XLA Pad, được ghi lại tại https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#pad .
Tập dữ liệu đệmBatch	Tạo một tập dữ liệu phân nhóm và đệm các phần tử `batch_size` từ đầu vào.
ĐệmFifoHàng đợi	Một hàng đợi tạo ra các phần tử theo thứ tự nhập trước xuất trước.
ParallelConcat <T mở rộng TType >	Nối một danh sách các tensor `N` dọc theo chiều thứ nhất.
ParallelDynamicStitch <T mở rộng TType >	Xen kẽ các giá trị từ tensor `data` thành một tensor duy nhất.
ParameterizedTruncatedNormal <U mở rộng TNumber >	Xuất ra các giá trị ngẫu nhiên từ phân phối chuẩn.
Phân tích cú phápVí dụBộ dữ liệu	Chuyển đổi `input_dataset` chứa các proto `Example` dưới dạng vectơ của DT_STRING thành tập dữ liệu gồm các đối tượng `Tensor` hoặc `SparseTensor` đại diện cho các tính năng được phân tích cú pháp.
ParseTensor <T mở rộng TType >	Chuyển đổi một tensorflow.TensorProto proto được tuần tự hóa thành một Tensor.
Phân vùng đầu vào <T mở rộng TType >	Một op nhóm một danh sách các đầu vào được phân vùng lại với nhau.
Trình giữ chỗ <T mở rộng TType >	Một trình giữ chỗ chọn cho một giá trị sẽ được đưa vào tính toán.
PlaceholderWithDefault <T mở rộng TType >	Một trình giữ chỗ op đi qua `đầu vào` khi đầu ra của nó không được cung cấp.
Đa giác <T mở rộng TNumber >	Tính hàm đa giác \\(\psi^{(n)}(x)\\).
Dân SốĐếm	Tính toán số lượng dân số theo phần tử (hay còn gọi là
Pow <T mở rộng TType >	Tính toán sức mạnh của một giá trị cho một giá trị khác.
Tìm nạp trước bộ dữ liệu	Tạo một tập dữ liệu tìm nạp trước các phần tử từ `input_dataset` một cách không đồng bộ.
Tuyến tính hóa trước	Một op tuyến tính hóa một giá trị Tensor thành một tensor biến thể mờ đục.
Tuyến tính hóaTuple	Một op tuyến tính hóa nhiều giá trị Tensor thành một tensor biến thể mờ đục.
PreventGradient <T mở rộng TType >	Một hoạt động nhận dạng sẽ gây ra lỗi nếu yêu cầu độ dốc.
Hàng đợi ưu tiên	Hàng đợi tạo ra các phần tử được sắp xếp theo giá trị thành phần đầu tiên.
Riêng tưThreadPoolBộ dữ liệu	Tạo một tập dữ liệu sử dụng nhóm luồng tùy chỉnh để tính toán `input_dataset`.
Sản phẩm <T mở rộng TType >	Tính tích các phần tử theo kích thước của tensor.
QuantizeAndDequantize <T mở rộng TNumber >	Lượng tử hóa sau đó khử lượng tử một tensor.
QuantizeAndDequantizeV3 <T mở rộng TNumber >	Lượng tử hóa sau đó khử lượng tử một tensor.
QuantizeAndDequantizeV4 <T mở rộng TNumber >	Trả về gradient của `quantization.QuantizeAndDequantizeV4`.
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W mở rộng TNumber >
Hàng đợi đã đóng	Trả về true nếu hàng đợi bị đóng.
Kích thước hàng đợi	Tính số phần tử trong hàng đợi đã cho.
RaggedBincount <U mở rộng TNumber >	Đếm số lần xuất hiện của mỗi giá trị trong một mảng số nguyên.
RaggedTensorToTensor <U mở rộng TType >	Tạo một tensor dày đặc từ một tensor rách rưới, có thể làm thay đổi hình dạng của nó.
RaggedTensorToVariant	Mã hóa `RaggedTensor` thành Tensor `variant`.
RaggedTensorToVariantGradient <U mở rộng TType >	Trình trợ giúp được dùng để tính toán độ dốc cho `RaggedTensorToVariant`.
RandomCrop <T mở rộng TNumber >	Cắt ngẫu nhiên `hình ảnh`.
Tập dữ liệu ngẫu nhiên	Tạo Bộ dữ liệu trả về số giả ngẫu nhiên.
RandomGamma <U mở rộng TNumber >	Xuất các giá trị ngẫu nhiên từ (các) phân bố Gamma được mô tả bằng alpha.
RandomGammaGrad <T mở rộng TNumber >	Tính đạo hàm của mẫu ngẫu nhiên Gamma wrt
RandomPoisson <V mở rộng TNumber >	Đưa ra các giá trị ngẫu nhiên từ (các) phân bố Poisson được mô tả theo tỷ lệ.
RandomShuffle <T mở rộng TType >	Ngẫu nhiên xáo trộn một tensor dọc theo chiều đầu tiên của nó.
Ngẫu nhiênXáo trộnHàng đợi	Một hàng đợi ngẫu nhiên hóa thứ tự của các phần tử.
RandomStandardNormal <U mở rộng TNumber >	Xuất ra các giá trị ngẫu nhiên từ phân phối chuẩn.
RandomUniform <U mở rộng TNumber >	Xuất ra các giá trị ngẫu nhiên từ một phân bố đồng đều.
RandomUniformInt <U mở rộng TNumber >	Xuất ra các số nguyên ngẫu nhiên từ một phân bố đồng đều.
Phạm vi <T mở rộng TNumber >	Tạo một dãy số.
Tập dữ liệu phạm vi	Tạo một tập dữ liệu với một loạt các giá trị.
Thứ hạng	Trả về thứ hạng của một tensor.
Đọc tập tin	Đọc và xuất toàn bộ nội dung của tên tệp đầu vào.
ReadVariableOp <T mở rộng TType >	Đọc giá trị của một biến.
ReaderNumRecordsSản xuất	Trả về số lượng bản ghi mà Reader này đã tạo ra.
ReaderNumWorkUnitsĐã hoàn thành	Trả về số đơn vị công việc mà Reader này đã xử lý xong.
ReaderSerializeState	Tạo một tensor chuỗi mã hóa trạng thái của Reader.
Thực <U mở rộng TNumber >	Trả về phần thực của số phức.
RealDiv <T mở rộng TType >	Trả về x/y theo phần tử cho các kiểu thực.
Bộ dữ liệu Rebatch	Tạo một tập dữ liệu thay đổi kích thước lô.
RebatchDatasetV2	Tạo một tập dữ liệu thay đổi kích thước lô.
Đối ứng <T mở rộng TType >	Tính nghịch đảo của x theo phần tử.
ReciprocalGrad <T mở rộng TType >	Tính toán độ dốc cho nghịch đảo của `x` ghi đầu vào của nó.
Bản ghiĐầu vào	Phát ra các bản ghi ngẫu nhiên.
Recv <T mở rộng TType >	Nhận tenxơ được đặt tên từ một phép tính XLA khác.
Giảm <T mở rộng TNumber >	Giảm lẫn nhau nhiều tensor có cùng loại và hình dạng.
Giảm tất cả	Tính toán "logic và" của các phần tử theo các kích thước của tensor.
GiảmBất kỳ	Tính toán "logic hoặc" của các phần tử theo các kích thước của tensor.
GiảmTham gia	Nối một chuỗi Tensor theo các kích thước nhất định.
GiảmMax <T mở rộng TType >	Tính toán số phần tử lớn nhất theo các kích thước của tensor.
GiảmMin <T mở rộng TType >	Tính toán số phần tử tối thiểu trên các kích thước của một tensor.
GiảmProd <T mở rộng TType >	Tính tích các phần tử theo kích thước của tensor.
GiảmSum <T mở rộng TType >	Tính tổng các phần tử theo kích thước của một tensor.
GiảmV2 <T mở rộng Tnumber >	Giảm lẫn nhau nhiều tensor có cùng loại và hình dạng.
RefEnter <T mở rộng TType >	Tạo hoặc tìm khung con và cung cấp `dữ liệu` cho khung con.
RefExit <T mở rộng TType >	Thoát khỏi khung hiện tại về khung chính của nó.
RefIdentity <T mở rộng TType >	Trả về tenxơ tham chiếu giống như tenxơ tham chiếu đầu vào.
RefNextIteration <T mở rộng TType >	Làm cho đầu vào của nó có sẵn cho lần lặp tiếp theo.
RefSelect <T mở rộng TType >	Chuyển tiếp phần tử thứ `chỉ mục của `inputs` sang `output`.
RegexFullMatch	Kiểm tra xem đầu vào có khớp với mẫu biểu thức chính quy không.
RegexThay thế	Thay thế các kết quả khớp của biểu thức chính quy `pattern` trong `input` bằng chuỗi thay thế được cung cấp trong `rewrite`.
Đăng kýDataset	Đăng ký một tập dữ liệu với dịch vụ tf.data.
Relu <T mở rộng TType >	Tính toán tuyến tính đã chỉnh lưu: `max(features, 0)`.
Relu6 <T mở rộng TNumber >	Tính tuyến tính đã chỉnh lưu 6: `min(max(features, 0), 6)`.
Relu6Grad <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc tuyến tính 6 đã được chỉnh lưu cho hoạt động Relu6.
ReluGrad <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc tuyến tính được chỉnh lưu cho hoạt động Relu.
Lặp lại tập dữ liệu	Tạo một tập dữ liệu phát ra kết quả đầu ra của `input_dataset` `count` lần.
Id bản sao	ID bản sao.
ReplicadInput <T mở rộng TType >	Kết nối N đầu vào với tính toán TPU nhân bản N chiều.
Định hình lại <T mở rộng TType >	Định hình lại một tensor.
Thay đổi kích thước khu vực	Thay đổi kích thước `hình ảnh` thành `kích thước` bằng cách sử dụng phép nội suy vùng.
Thay đổi kích thước bicubic	Thay đổi kích thước `hình ảnh` thành `size` bằng cách sử dụng phép nội suy hai khối.
Thay đổi kích thướcBicubicGrad <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc của nội suy hai khối.
Thay đổi kích thướcSong tuyến	Thay đổi kích thước `hình ảnh` thành `size` bằng cách sử dụng phép nội suy song tuyến tính.
Thay đổi kích thướcBiTuyếnGrad <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc của nội suy song tuyến tính.
Thay đổi kích thướcGần nhấtHàng xóm <T mở rộng TNumber >	Thay đổi kích thước `hình ảnh` thành `size` bằng cách sử dụng phép nội suy lân cận gần nhất.
Thay đổi kích thướcNearestNeighborGrad <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc của phép nội suy lân cận gần nhất.
Tài nguyênAccumulatorNumTích lũy	Trả về số gradient được tổng hợp trong các bộ tích lũy đã cho.
ResourceAccumulatorTakeGradient <T mở rộng TType >	Trích xuất độ dốc trung bình trong Bộ tích lũy có điều kiện đã cho.
Tài NguyênCó Điều Kiện Tích Lũy	Một bộ tích lũy có điều kiện để tổng hợp các gradient.
ResourceCountUpTo <T mở rộng TNumber >	Biến tăng dần được trỏ đến bởi 'tài nguyên' cho đến khi đạt đến 'giới hạn'.
ResourceGather <U mở rộng TType >	Tập hợp các lát cắt từ biến được trỏ đến bởi `resource` theo `index`.
ResourceGatherNd <U mở rộng TType >
RestoreSlice <T mở rộng TType >	Khôi phục một tensor từ các tập tin điểm kiểm tra.
Truy xuấtTPUEnhúngStochasticGradientDescentParameters	Truy xuất các tham số nhúng SGD.
Đảo ngược <T mở rộng TType >	Đảo ngược kích thước cụ thể của một tensor.
Trình tự đảo ngược <T mở rộng TType >	Đảo ngược các lát có chiều dài thay đổi.
Rfft <U mở rộng TType >	Biến đổi Fourier nhanh có giá trị thực.
Rfft2d <U mở rộng TType >	Biến đổi Fourier nhanh có giá trị thực 2D.
Rfft3d <U mở rộng TType >	Biến đổi Fourier nhanh có giá trị thực 3D.
RgbToHsv <T mở rộng TNumber >	Chuyển đổi một hoặc nhiều hình ảnh từ RGB sang HSV.
RightShift <T mở rộng TNumber >	Elementwise tính toán dịch chuyển phải theo bit của `x` và `y`.
Rint <T mở rộng TNumber >	Trả về số nguyên theo phần tử gần nhất với x.
RngĐọcvàBỏ qua	Nâng cao bộ đếm của RNG dựa trên bộ đếm.
Cuộn <T mở rộng TType >	Cuộn các phần tử của tensor dọc theo một trục.
Vòng <T mở rộng TType >	Làm tròn các giá trị của tensor đến số nguyên gần nhất theo từng phần tử.
Rpc	Thực hiện hàng loạt yêu cầu RPC.
Rsqrt <T mở rộng TType >	Tính nghịch đảo căn bậc hai của x theo phần tử.
RsqrtGrad <T mở rộng TType >	Tính toán độ dốc cho rsqrt của `x` ghi đầu vào của nó.
Lấy mẫuBộ dữ liệu	Tạo một tập dữ liệu lấy mẫu Bernoulli về nội dung của một tập dữ liệu khác.
vô hướngTóm tắt	Xuất ra bộ đệm giao thức `Tóm tắt` với các giá trị vô hướng.
Chia tỷ lệ và dịch
ScalAndTranslateGrad <T mở rộng TNumber >
ScatterAdd <T mở rộng TType >	Thêm các cập nhật thưa thớt vào một tham chiếu biến.
ScatterDiv <T mở rộng TType >	Chia tham chiếu biến bằng các cập nhật thưa thớt.
ScatterMax <T mở rộng TNumber >	Giảm các cập nhật thưa thớt thành một tham chiếu biến bằng cách sử dụng thao tác `max`.
ScatterMin <T mở rộng TNumber >	Giảm các cập nhật thưa thớt thành một tham chiếu biến bằng thao tác `min`.
ScatterMul <T mở rộng TType >	Nhân các bản cập nhật thưa thớt thành một tham chiếu biến.
ScatterNd <U mở rộng TType >	Phân tán `update` vào một tensor mới theo `chỉ số`.
ScatterNdAdd <T mở rộng TType >	Áp dụng phép cộng thưa cho các giá trị hoặc lát riêng lẻ trong Biến.
ScatterNdMax <T mở rộng TType >	Tính toán mức tối đa theo phần tử.
ScatterNdMin <T mở rộng TType >	Tính toán mức tối thiểu theo phần tử.
ScatterNdNonAliasingAdd <T mở rộng TType >	Áp dụng phép cộng thưa thớt cho `input` bằng cách sử dụng các giá trị hoặc lát cắt riêng lẻ từ `cập nhật` theo chỉ số `chỉ số`.
ScatterNdSub <T mở rộng TType >	Áp dụng phép trừ thưa thớt cho các giá trị hoặc lát riêng lẻ trong Biến.
ScatterNdUpdate <T mở rộng TType >	Áp dụng `cập nhật` thưa thớt cho các giá trị hoặc lát riêng lẻ trong một phạm vi nhất định biến theo `chỉ số`.
ScatterSub <T mở rộng TType >	Trừ các cập nhật thưa thớt cho một tham chiếu biến.
ScatterUpdate <T mở rộng TType >	Áp dụng các cập nhật thưa thớt cho một tham chiếu biến.
SdcaFprint	Tính toán dấu vân tay của chuỗi đầu vào.
SegmentMax <T mở rộng TNumber >	Tính giá trị lớn nhất dọc theo các đoạn của tensor.
SegmentMean <T mở rộng TType >	Tính giá trị trung bình dọc theo các đoạn của tensor.
SegmentMin <T mở rộng TNumber >	Tính giá trị tối thiểu dọc theo các đoạn của tensor.
SegmentProd <T mở rộng TType >	Tính tích theo các đoạn của tensor.
SegmentSum <T mở rộng TType >	Tính tổng dọc theo các đoạn của tensor.
Chọn <T mở rộng TType >
Selu <T mở rộng TNumber >	Tính toán tuyến tính hàm mũ có tỷ lệ: `scale * alpha * (exp(features) - 1)` nếu < 0, `scale * feature` nếu không.
SeluGrad <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc cho phép toán tuyến tính hàm mũ (Selu) có tỷ lệ.
SerializeIterator	Chuyển đổi `resource_handle` đã cho đại diện cho một trình vòng lặp thành một tenxơ biến thể.
SerializeManySparse <U mở rộng TType >	Tuần tự hóa một `N`-minibatch `SparseTensor` thành một đối tượng `[N, 3]` `Tensor`.
SerializeSparse <U mở rộng TType >	Tuần tự hóa một `SparseTensor` thành một đối tượng `[3]` `Tensor`.
Nối tiếp Tensor	Chuyển đổi một Tensor thành một nguyên mẫu TensorProto được tuần tự hóa.
ĐặtKích thước	Số phần tử duy nhất dọc theo chiều cuối cùng của đầu vào `set`.
SetStatsAggregatorBộ dữ liệu
Hình dạng <U mở rộng TNumber >	Trả về hình dạng của tensor.
Tập dữ liệu phân đoạn	Tạo một `Tập dữ liệu` chỉ bao gồm 1/`num_shards` của tập dữ liệu này.
Tên tệp được phân chia	Tạo một tên tập tin được phân chia.
Phân chia tập tinspec	Tạo mẫu toàn cầu khớp với tất cả tên tệp được phân đoạn.
Phân mảnh <T mở rộng TType >	Một op phân chia đầu vào dựa trên thuộc tính phân chia đã cho.
Tập dữ liệu ngẫu nhiên và lặp lại
Xáo trộn bộ dữ liệu
Sigmoid <T mở rộng TType >	Tính sigmoid của `x` theo phần tử.
SigmoidGrad <T mở rộng TType >	Tính toán gradient của sigmoid của `x` ghi đầu vào của nó.
Ký hiệu <T mở rộng TType >	Trả về dấu hiệu theo phần tử của dấu của một số.
Tội lỗi <T mở rộng TType >	Tính sin của x theo phần tử.
Sinh <T mở rộng TType >	Tính sin hyperbol của x theo phần tử.
Kích thước <U mở rộng TNumber >	Trả về kích thước của một tensor.
Bỏ qua bộ dữ liệu	Tạo một tập dữ liệu bỏ qua các phần tử `count` từ `input_dataset`.
Bộ dữ liệu ngủ
Lát <T mở rộng TType >	Trả lại một lát từ 'đầu vào'.
Bộ dữ liệu cửa sổ trượt	Tạo một tập dữ liệu đi qua một cửa sổ trượt qua `input_dataset`.
Ảnh chụp nhanh <T mở rộng TType >	Trả về một bản sao của tenxơ đầu vào.
SobolSample <T mở rộng TNumber >	Tạo điểm từ chuỗi Sobol.
Softmax <T mở rộng TNumber >	Tính toán kích hoạt softmax.
Softplus <T mở rộng TNumber >	Tính toán softplus: `log(exp(features) + 1)`.
SoftplusGrad <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc softplus cho thao tác softplus.
Softsign <T mở rộng TNumber >	Tính toán softsign: `features / (abs(feature) + 1)`.
SoftsignGrad <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc softsign cho thao tác softsign.
Giải quyết <T mở rộng TType >	Giải hệ phương trình tuyến tính.
Sắp xếp <T mở rộng TType >	Bao bọc toán tử Sắp xếp XLA, được ghi lại tại https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#sort.
SpaceToBatch <T mở rộng TType >	SpaceToBatch dành cho tensor 4-D loại T.
SpaceToBatchNd <T mở rộng TType >	SpaceToBatch cho các tensor ND loại T.
SpaceToDepth <T mở rộng TType >	SpaceToDepth cho tensor loại T.
SparseApplyAdadelta <T mở rộng TType >	var: Phải từ một Biến().
SparseApplyAdagrad <T mở rộng TType >	Cập nhật các mục có liên quan trong 'var' và 'accum' theo sơ đồ adagrad.
SparseApplyAdagradDa <T mở rộng TType >	Cập nhật các mục trong 'var' và 'accum' theo sơ đồ adagrad gần nhất.
SparseApplyCenteredRmsProp <T mở rộng TType >	Cập nhật '*var' theo thuật toán RMSProp tập trung.
SparseApplyFtrl <T mở rộng TType >	Cập nhật các mục nhập có liên quan trong '*var' theo sơ đồ gần Ftrl.
SparseApplyMomentum <T mở rộng TType >	Cập nhật các mục nhập có liên quan trong 'var' và 'accum' theo sơ đồ động lượng.
SparseApplyProximalAdagrad <T mở rộng TType >	Các mục cập nhật thưa thớt trong 'var' và 'accum' theo thuật toán FOBOS.
SparseApplyProximalGradientDescent <T mở rộng TType >	Cập nhật thưa thớt '*var' dưới dạng thuật toán FOBOS với tốc độ học tập cố định.
SparseApplyRmsProp <T mở rộng TType >	Cập nhật '*var' theo thuật toán RMSProp.
SparseBincount <U mở rộng TNumber >	Đếm số lần xuất hiện của mỗi giá trị trong một mảng số nguyên.
Tích lũy có điều kiện thưa thớt	Bộ tích lũy có điều kiện để tổng hợp các gradient thưa thớt.
SparseDenseCwiseAdd <T mở rộng TType >	Cộng một SparseTensor và một Tensor dày đặc bằng cách sử dụng các quy tắc đặc biệt sau: (1) phát sóng bên dày đặc có hình dạng giống như phía thưa thớt, nếu đủ điều kiện; .
Sparsedensecwisediv <t mở rộng ttype >	Thành phần khôn ngoan chia một sparsetensor cho một tenxơ dày đặc.
Sparsedensecwisemul <t mở rộng ttype >	Thành phần khôn ngoan nhân một sparsetensor bằng một tenxơ dày đặc.
Sparsematmul	Nhân ma trận "A" với ma trận "B".
Ma trận thưa thớtThêm	Phép cộng thưa thớt của hai ma trận CSR, C = alpha * A + beta * B.
Sparsematrixmatmul <T mở rộng ttype >	Ma trận-nhân một ma trận thưa thớt với một ma trận dày đặc.
Thưa thớtMatrixMul	Phép nhân phần tử của ma trận thưa thớt với tensor dày đặc.
Ma trận thưa thớtNNZ	Trả về số lượng khác 0 của `sparse_matrix`.
Thứ tự ma trận thưa thớtAMD	Tính toán thứ tự Mức độ Tối thiểu Gần đúng (AMD) của `đầu vào`.
Ma trận thưa thớtSoftmax	Tính toán softmax của CSRSparseMatrix.
Ma trận thưa thớtSoftmaxGrad	Tính toán độ dốc của SparseMatrixSoftmax op.
Ma trận thưa thớtCholesky	Tính toán phân tách Cholesky thưa thớt của `input`.
Ma trận thưa thớtMatMul	Ma trận thưa-nhân hai ma trận CSR `a` và `b`.
Ma trận thưa thớtChuyển đổi	Chuyển đổi kích thước bên trong (ma trận) của CSRSparseMatrix.
Ma trận thưa thớtSố không	Tạo CSRSparseMatrix toàn số 0 với hình dạng `dense_shape`.
Sparsereducemax <T mở rộng Tnumber >	Tính toán tối đa của các phần tử qua các kích thước của bộ sparsetensor.
Sparsereducesum <t mở rộng ttype >	Tính tổng các phần tử trên các kích thước của sparsetensor.
Sparsesegmentmean <t mở rộng tnumber >	Tính giá trị trung bình dọc theo các đoạn thưa thớt của một tensor.
Sparsesegmentmeangrad <t mở rộng tnumber >	Tính toán độ dốc cho sparsesegmentmean.
SparsesegmentMeanWithNumSegments <T mở rộng Tnumber >	Tính giá trị trung bình dọc theo các đoạn thưa thớt của một tensor.
Sparsesegmentsqrtn <T mở rộng Tnumber >	Tính tổng dọc theo các đoạn thưa thớt của tensor chia cho sqrt của N.
Sparsesegmentsqrtngrad <T mở rộng Tnumber >	Tính toán độ dốc cho sparsesegmentsqrtn.
SparsesegmentsqrtnwithNumSegments <T mở rộng Tnumber >	Tính tổng dọc theo các đoạn thưa thớt của tensor chia cho sqrt của N.
Sparsesegmentsum <T mở rộng Tnumber >	Tính tổng số dọc theo các phân đoạn thưa thớt của một tenxơ.
SparsesegmentsumWithNumSegments <T mở rộng Tnumber >	Tính tổng số dọc theo các phân đoạn thưa thớt của một tenxơ.
Sparseslicegrad <T mở rộng ttype >	Toán tử gradient cho sparseslice op.
SparsesoftMax <T mở rộng Tnumber >	Áp dụng SoftMax cho một nd `sparsetensor`.
SparSetensEdtenseadd <u mở rộng ttype >	Thêm vào một `sparsetensor` và một` tenxơ 'dày đặc, tạo ra một `tenxơ' dày đặc.
Sparsetensordensematmul <u mở rộng ttype >	Nhân sparsetensor (của cấp 2) "A" bởi ma trận dày đặc "B".
SparSetensorStricedataset	Tạo một bộ dữ liệu phân chia một sparsetensor thành các phần tử khôn ngoan.
SparseTensorToCSRSparseMatrix	Chuyển đổi SparseTensor thành CSRSparseMatrix (có thể theo đợt).
Sparsetodense <u mở rộng ttype >	Chuyển đổi một biểu diễn thưa thớt thành một tensor dày đặc.
Spence <T mở rộng Tnumber >
Sqldataset	Tạo tập dữ liệu thực thi truy vấn SQL và đưa ra các hàng của tập kết quả.
Sqrt <t mở rộng ttype >	Tính toán căn bậc hai của phần tử X khôn ngoan.
Sqrtgrad <t mở rộng ttype >	Tính độ gradient cho sqrt của `x` wrt đầu vào của nó.
Sqrtm <t mở rộng ttype >	Tính toán căn bậc hai Ma trận của một hoặc nhiều ma trận vuông: matmul (sqrtm (a), sqrtm (a)) = a Ma trận đầu vào phải được đảo ngược.
Square <T mở rộng ttype >	Tính bình phương của x theo phần tử.
Bình phương	Trả về phần tử liên kết (x - y) (x - y).
Squeeze <T mở rộng ttype >	Loại bỏ các kích thước có kích thước 1 khỏi hình dạng của tensor.
Stack <T mở rộng ttype >	Đóng gói một danh sách các tenxơ `N` hạng-`R` thành một tenxơ hạng-`(R+1)`.
Kích thước sân khấu	Op trả về số phần tử trong vùng chứa bên dưới.
Statefulrandombinomial <V mở rộng Tnumber >
StatefulstArdardSnormal <u mở rộng ttype >	Xuất ra các giá trị ngẫu nhiên từ phân phối chuẩn.
Trạng thái tự nhiên	Xuất các giá trị ngẫu nhiên từ phân phối chuẩn bị cắt ngắn.
Statefuluniform <u mở rộng ttype >	Xuất ra các giá trị ngẫu nhiên từ một phân bố đồng đều.
StatefulUnformfullint <u mở rộng ttype >	Xuất ra các số nguyên ngẫu nhiên từ một phân bố đồng đều.
StatefulUniformInt <u mở rộng ttype >	Xuất ra các số nguyên ngẫu nhiên từ một phân bố đồng đều.
FquitlessMultinomial <V mở rộng Tnumber >	Vẽ các mẫu từ phân phối đa hình.
StaticlessParameterizedTruncatedNatoral <V mở rộng Tnumber >
Tiểu bangRandombinomial <w mở rộng Tnumber >	Xuất ra các số ngẫu nhiên giả ngẫu nhiên xác định từ phân phối nhị thức.
TIMPLESSrandomgamma <V mở rộng Tnumber >	Xuất ra các số ngẫu nhiên giả ngẫu nhiên xác định từ phân phối gamma.
Tiểu bangRandomntormal <V mở rộng Tnumber >	Xuất ra các giá trị giả ngẫu nhiên xác định từ phân phối chuẩn.
Tiểu bangRandomNormalV2 <u mở rộng Tnumber >	Xuất ra các giá trị giả ngẫu nhiên xác định từ phân phối chuẩn.
Tiểu quốc gia	Xuất ra các số ngẫu nhiên giả ngẫu nhiên xác định từ phân phối Poisson.
Tiểu bangRandomuniform <V mở rộng Tnumber >	Xuất ra các giá trị ngẫu nhiên giả ngẫu nhiên xác định từ phân bố đồng đều.
Tiểu bangRandomunformfullint <V mở rộng Tnumber >	Xuất ra các số nguyên ngẫu nhiên giả ngẫu nhiên xác định từ một phân bố đồng đều.
Tiểu bangRandomunformfulLintV2 <u mở rộng Tnumber >	Xuất ra các số nguyên ngẫu nhiên giả ngẫu nhiên xác định từ một phân bố đồng đều.
Tiểu bangRandomuniformInt <V mở rộng Tnumber >	Xuất ra các số nguyên ngẫu nhiên giả ngẫu nhiên xác định từ một phân bố đồng đều.
Tiểu bangRandomuniformIntv2 <u mở rộng Tnumber >	Xuất ra các số nguyên ngẫu nhiên giả ngẫu nhiên xác định từ một phân bố đồng đều.
Tiểu bangRandomuniformv2 <u mở rộng Tnumber >	Xuất ra các giá trị ngẫu nhiên giả ngẫu nhiên xác định từ phân bố đồng đều.
FquilstruncatedNatormal <v mở rộng Tnumber >	Đưa ra các giá trị giả ngẫu nhiên xác định từ phân phối chuẩn bị cắt cụt.
FquilessTruncatedNormalV2 <u mở rộng tnumber >	Đưa ra các giá trị giả ngẫu nhiên xác định từ phân phối chuẩn bị cắt cụt.
Staticregexfullmatch	Kiểm tra xem đầu vào có khớp với mẫu regex không.
Staticregexreplace	Thay thế phù hợp của mẫu trong đầu vào với viết lại.
StatSaggregatorHandle
StatSaggregatorsummary	Tạo bản tóm tắt về bất kỳ số liệu thống kê nào được ghi lại bởi người quản lý số liệu thống kê nhất định.
Stopgradient <T mở rộng ttype >	Dừng tính toán độ dốc.
StridedSlice <T mở rộng ttype >	Trả về một lát cắt có sải bước từ `input`.
StridedSliceAssign <T mở rộng ttype >	Gán `value` cho tham chiếu giá trị l được cắt lát của `ref`.
StridedSliceGrad <u mở rộng ttype >	Trả về độ dốc của `StridedSlice`.
Chuỗi hình thức	Định dạng một mẫu chuỗi bằng danh sách các tenxơ.
Chuỗi chuỗi	Độ dài chuỗi của `đầu vào`.
dải	Dải hàng đầu và dấu vết trắng từ tenxơ.
Sub <t mở rộng ttype >	Trả về X - Y phần tử khôn ngoan.
chất nền	Trả về các chuỗi con từ `tenor` của chuỗi.
Sum <T mở rộng ttype >	Tính tổng các phần tử theo kích thước của một tensor.
Tóm tắt
TPUBiên dịchKết quả	Trả về kết quả của quá trình biên dịch TPU.
TPUNhúngKích hoạt	Một cơ hội cho phép phân biệt các vật liệu nhúng TPU.
TpureplatedInput <t mở rộng ttype >	Kết nối N đầu vào với tính toán TPU nhân bản N chiều.
Takedataset	Tạo một bộ dữ liệu chứa các phần tử `Count` từ` input_dataset`.
Tan <t mở rộng ttype >	Tính toán làn da của X phần tử khôn ngoan.
Tanh <T mở rộng ttype >	Tính toán tiếp tuyến hyperbol của `x` phần tử khôn ngoan.
Tanhgrad <T mở rộng ttype >	Tính toán độ dốc cho tanh của `x` wrt đầu vào của nó.
Tạm thờivarable <T mở rộng ttype >	Trả về một tensor có thể bị thay đổi nhưng chỉ tồn tại trong một bước duy nhất.
TensorArraygather <T mở rộng ttype >	Tập hợp các phần tử cụ thể từ TensorArray thành `value` đầu ra.
TensorArrayPack <T mở rộng TType >
TensorArrayRead <T mở rộng ttype >	Đọc một phần tử từ TensorArray vào đầu ra `value`.
TensorArrayScatter	Phân tán dữ liệu từ giá trị đầu vào vào các phần tử TensorArray cụ thể.
Kích thước TensorArray	Lấy kích thước hiện tại của TensorArray.
TensorArraySplit	Tách dữ liệu từ giá trị đầu vào thành các phần tử TensorArray.
TensorArrayGiải nén
TensorArrayViết	Đẩy một phần tử vào tensor_array.
TenRdataset	Tạo một bộ dữ liệu phát ra `Thành phần 'như một bộ ten của các tenxơ một lần.
TenRdIAG <T mở rộng ttype >	Trả về một tenxơ đường chéo với một giá trị đường chéo nhất định.
Tensordiagpart <T mở rộng ttype >	Trả về phần chéo của tenxơ.
TensorForestTreeisInitializedop	Kiểm tra xem một cây đã được khởi tạo.
TensorForestTreepredict	Đầu ra các nhật ký cho dữ liệu đầu vào đã cho
TensorForestTreereSourceHandLeop	Tạo tay cầm cho TensorStTreeresource
TensorForestTreeserialize	Tuần tự hóa tay cầm cây thành proto
Tenorforesttreesize	Nhận số lượng nút trong cây
TensorListConcatLists
TensorListelementShape <T mở rộng Tnumber >	Hình dạng của các phần tử trong danh sách đã cho dưới dạng tensor.
Danh sách TensorTừ Tensor	Tạo một TensorList mà khi xếp chồng lên nhau sẽ có giá trị là `tensor`.
Tenorlistgather <T mở rộng ttype >	Tạo một Tensor bằng cách lập chỉ mục vào TensorList.
TensorListGetItem <T mở rộng ttype >
Độ dài danh sách Tensor	Trả về số tensor trong danh sách tensor đầu vào.
Danh sách TensorPushBack	Trả về một danh sách có `Tensor` được truyền vào làm phần tử cuối cùng và các phần tử khác của danh sách đã cho trong `input_handle`.
TensorListPushBackBatch
Danh sách TensorDự trữ	Danh sách kích thước nhất định với các phần tử trống.
Danh sách TensorThay đổi kích thước	Thay đổi kích thước danh sách.
Danh sách TensorPhân tán	Tạo một TensorList bằng cách lập chỉ mục vào một Tensor.
TensorListScatterIntoExistingList	Phân tán tensor tại các chỉ số trong danh sách đầu vào.
TensorListSetItem
Danh sách TensorSplit	Chia một tensor thành một danh sách.
TensorListStack <T mở rộng ttype >	Xếp chồng tất cả các tensor trong danh sách.
Bản đồ TensorXóa	Trả về bản đồ tensor với mục từ khóa đã cho đã bị xóa.
TensorMapHasKey	Trả về liệu khóa đã cho có tồn tại trên bản đồ hay không.
Bản đồ TensorChèn	Trả về bản đồ là 'input_handle' có chèn cặp khóa-giá trị đã cho.
TensorMapLookup <u mở rộng ttype >	Trả về giá trị từ một khóa nhất định trong bản đồ tensor.
Kích thước bản đồ Tensor	Trả về số tensor trong bản đồ tensor đầu vào.
TensorMapStackKeys <T mở rộng ttype >	Trả về một ngăn xếp Tensor gồm tất cả các khóa trong bản đồ tensor.
TensorScatterndadd <T mở rộng ttype >	Thêm `cập nhật` thưa thớt vào một tensor hiện có theo `chỉ số`.
TensorScatterndMax <T mở rộng ttype >
Tenorscatterndmin <t mở rộng ttype >
TensorScatterndsub <T mở rộng ttype >	Trừ `cập nhật` thưa thớt khỏi một tenxơ hiện có theo `chỉ số`.
TensorScatterndupdate <T mở rộng ttype >	Phân tán `cập nhật` vào một tenxơ hiện có theo `chỉ số`.
TensorStricedataset	Tạo một bộ dữ liệu phát ra từng lát Dim-0 của `Thành phần 'một lần.
TenSorStridedSliceUpdate <T mở rộng ttype >	Gán `value` cho tham chiếu giá trị l được cắt lát của `input`.
Tensorsummary	Đầu ra một bộ đệm giao thức `Tóm tắt` với dữ liệu tenxơ và per-plugin.
TextLinedatAset	Tạo một bộ dữ liệu phát ra các dòng của một hoặc nhiều tệp văn bản.
TextLinereader	Một đầu đọc xuất ra các dòng của một tệp được phân định bởi '\ n'.
Tfrecorddataset	Tạo tập dữ liệu phát ra các bản ghi từ một hoặc nhiều tệp TFRecord.
Tfrecordreader	Một người đọc xuất các bản ghi từ tệp TensorFlow Records.
ThreadPoolBộ dữ liệu	Tạo một tập dữ liệu sử dụng nhóm luồng tùy chỉnh để tính toán `input_dataset`.
Chủ ĐềPoolXử Lý	Tạo một tập dữ liệu sử dụng nhóm luồng tùy chỉnh để tính toán `input_dataset`.
Ngói <T mở rộng ttype >	Xây dựng một tenxơ bằng cách xếp một tenxơ nhất định.
TILEGRADY <T mở rộng ttype >	Trả về độ dốc của `Tile`.
Dấu thời gian	Cung cấp thời gian kể từ kỷ nguyên tính bằng giây.
Tobool	Chuyển đổi một tensor thành một vị từ vô hướng.
Tohashbucket	Chuyển đổi từng chuỗi trong Tensor đầu vào thành mod băm của nó theo một số nhóm.
Tohashbucketfast	Chuyển đổi từng chuỗi trong Tensor đầu vào thành mod băm của nó theo một số nhóm.
Tohashbucketstrong	Chuyển đổi từng chuỗi trong Tensor đầu vào thành mod băm của nó theo một số nhóm.
Tonumber <T mở rộng Tnumber >	Chuyển đổi từng chuỗi trong tenxơ đầu vào thành loại số được chỉ định.
Chuyển đổi <T mở rộng ttype >	Kích thước xáo trộn của x theo hoán vị.
Triangularsolve <T mở rộng ttype >	Giải các hệ phương trình tuyến tính với ma trận tam giác trên hoặc dưới bằng cách thay thế ngược.
Tridiagonalmatmul <t mở rộng ttype >	Tính tích bằng ma trận tam giác.
Tridiagonalsolve <t mở rộng ttype >	Giải hệ phương trình tam giác.
Cắt ngắn <t mở rộng ttype >	Trả về phần tử x / y cho các kiểu số nguyên.
Truncatemod <T mở rộng Tnumber >	Trả về phần còn lại của bộ phận.
Cắt cụt normal <u mở rộng tnumber >	Xuất các giá trị ngẫu nhiên từ phân phối chuẩn bị cắt ngắn.
Unbatch <T mở rộng ttype >	Đảo ngược hoạt động của Batch cho một Tensor đầu ra duy nhất.
UnbatchDataSet	Một tập dữ liệu chia các phần tử đầu vào của nó thành nhiều phần tử.
UNBAKSGRADY <T mở rộng ttype >	Gradient of Unbatch.
Mã hóa Unicode	Mã hóa một tensor int thành chuỗi unicode.
Unicodescript	Xác định mã tập lệnh của một tenxor nhất định của các điểm mã số nguyên unicode.
Unicodetranscode	Transcode Văn bản đầu vào từ mã hóa nguồn sang mã hóa đích.
Tập dữ liệu duy nhất	Tạo một tập dữ liệu chứa các phần tử duy nhất của `input_dataset`.
Làm sáng tỏ <t mở rộng Tnumber >	Chuyển đổi một mảng các chỉ số phẳng thành một tuple của các mảng tọa độ.
Phân đoạn chưa được sắp xếpTham gia	Tham gia các phần tử của `đầu vào` dựa trên` segment_ids`.
UntortSegmentMax <T mở rộng Tnumber >	Tính giá trị lớn nhất dọc theo các đoạn của tensor.
UntortSegmentMin <T mở rộng Tnumber >	Tính giá trị tối thiểu dọc theo các đoạn của tensor.
Chưa được phân loại	Tính tích theo các đoạn của tensor.
UntortSegmentsum <T mở rộng ttype >	Tính tổng dọc theo các đoạn của tensor.
Unwrapdatasetvariant
Thượng	Chuyển đổi tất cả các ký tự chữ thường thành các ký tự thay thế chữ hoa tương ứng.
UpperBound <u mở rộng Tnumber >	Áp dụng giới hạn trên (giá_trị_tìm_kiếm_sắp xếp) dọc theo mỗi hàng.
VarHandLeop	Tạo một điều khiển cho một tài nguyên Biến.
VarIsKhởi tạoOp	Kiểm tra xem biến dựa trên xử lý tài nguyên đã được khởi tạo hay chưa.
Biến <T mở rộng ttype >	Giữ trạng thái ở dạng tensor tồn tại qua các bước.
VariaBleshape <T mở rộng Tnumber >	Trả về hình dạng của biến được trỏ bởi `resource`.
Ở đâu	Trả về các vị trí của các giá trị khác / true trong một tenxơ.
WholefileReader	Một đầu đọc xuất ra toàn bộ nội dung của một tệp dưới dạng giá trị.
WindowDataSet	Kết hợp (tổ của) các phần tử đầu vào vào một bộ dữ liệu của (tổ của) cửa sổ.
Công NhânNhịp Tim	Công nhân nhịp tim op.
Wrapdatasetvariant
XDivy <T mở rộng ttype >	Trả về 0 nếu x == 0 và x / y nếu không, phần tử.
Xlarecvfromhost <t mở rộng ttype >	Một lệnh để nhận tensor từ máy chủ.
Xlasetbound	Đặt ràng buộc cho giá trị đầu vào đã cho làm gợi ý cho trình biên dịch XLA, Trả về cùng một giá trị.
Xlaspmdfulltoshardshape <t mở rộng ttype >	OP được sử dụng bởi trình phân vùng SPMD XLA để chuyển từ phân vùng tự động sang phân vùng thủ công.
Xlaspmdshardtofullshape <t mở rộng ttype >	Một OP được sử dụng bởi XLA SPMD Phân vùng để chuyển từ phân vùng thủ công sang Phân vùng tự động.
XLOG1PY <T mở rộng ttype >	Trả về 0 nếu x == 0 và x * log1p(y) nếu không, theo từng phần tử.
XLOGY <T mở rộng ttype >	Trả về 0 nếu x == 0 và x * log(y) nếu không, theo từng phần tử.
Zeros <T mở rộng ttype >	Một toán tử tạo một hằng số được khởi tạo với các số 0 có hình dạng được cung cấp bởi `dims`.
Zeros like <t mở rộng ttype >	Trả về một tenxơ gồm các số 0 có cùng hình dạng và kiểu như x.
Zeta <T mở rộng Tnumber >	Tính chức năng Hurwitz Zeta \\(\zeta(x, q)\\).
Zipdataset	Tạo một bộ dữ liệu kết hợp với nhau `input_datasets`.
Erfinv <T mở rộng Tnumber >

Giao diện được triển khai bởi các toán hạng của hoạt động TensorFlow.

Cách sử dụng ví dụ:

Ops tf = Ops.create();

 // The "decodeJpeg" operation can be used as an operand to the "cast" operation
 Operand<TUint8> decodeJpeg = tf.image.decodeJpeg(...);
 tf.dtypes.cast(decodeJpeg, TFloat32.class);

 // The output "y" of the "unique" operation can be used as an operand to the "cast" operation
 Output<TInt32> y = tf.unique(...).y();
 tf.dtypes.cast(y, TFloat32.class);

 // The "split" operation can be used as operand list to the "concat" operation
 Iterable<? extends Operand<TFloat32>> split = tf.split(...);
 tf.concat(split, tf.constant(0));

Phương pháp công cộng

Đầu ra trừu tượng <T>	asOutput () Trả về tay cầm tượng trưng của tensor.
trừu tượng T	asTensor () Trả về tensor ở toán hạng này.
hình dạng trừu tượng	hình dạng () Trả về hình dạng (có thể đã biết một phần) của tensor được tham chiếu bởi `Output` của toán hạng này.
Lớp trừu tượng<T>	kiểu () Trả về kiểu tensor của toán hạng này

Phương pháp kế thừa

Từ giao diện org.tensorflow.op.Op

môi trường thực thi trừu tượng	env () Trả về môi trường thực thi mà op này được tạo trong đó.
hoạt động trừu tượng	ồ () Trả về đơn vị tính toán này dưới dạng một `Operation` .

Từ giao diện org.tensorflow.ndarray.Shaped

int trừu tượng	thứ hạng ()
hình dạng trừu tượng	hình dạng ()
trừu tượng dài	kích cỡ () Tính toán và trả về tổng kích thước của vùng chứa này, theo số lượng giá trị.

Phương pháp công cộng

tóm tắt công khai Đầu ra <T> asOutput ()

Trả về tay cầm tượng trưng của tensor.

Đầu vào của các hoạt động TensorFlow là đầu ra của một hoạt động TensorFlow khác. Phương pháp này được sử dụng để thu được một thẻ điều khiển mang tính biểu tượng đại diện cho việc tính toán đầu vào.

Xem thêm

addInput(Output)

Công khai Tóm tắt T astensor ()

Trả về tensor ở toán hạng này. Chỉ hoạt động khi chạy trong một thực hiện háo hức

Trả lại

tenxơ

Ném

Bất hợp pháp	Nếu đây là một toán hạng của biểu đồ

hình dạng trừu tượng công khai ()

Trả về hình dạng (có thể đã biết một phần) của tensor được tham chiếu bởi Output của toán hạng này.

Lớp trừu tượng công khai <T> loại ()

Trả về kiểu tensor của toán hạng này