Abs <T는 T번호를 확장합니다. > | 텐서의 절대값을 계산합니다. |
AccumulateN <T는 TType을 확장합니다. > | 텐서 목록의 요소별 합계를 반환합니다. |
누산기Num누적됨 | 지정된 누산기에서 집계된 그래디언트 수를 반환합니다. |
AccumulatorTakeGradient <T는 TType을 확장합니다.> | 주어진 ConditionalAccumulator에서 평균 기울기를 추출합니다. |
Acos <T는 TType을 확장합니다. > | x 요소별로 acos를 계산합니다. |
Acosh <T는 TType을 확장합니다> | x 요소별로 역쌍곡선 코사인을 계산합니다. |
<T 확장 TType > 추가 | x + y 요소를 반환합니다. |
AddManySparseToTensorsMap | `SparseTensorsMap`에 `N` 미니배치 `SparseTensor`를 추가하고 `N` 핸들을 반환합니다. |
AddN <T는 TType을 확장합니다. > | 모든 입력 텐서 요소를 현명하게 추가합니다. |
AddSparseToTensorsMap | 핸들을 반환하는 `SparseTensorsMap`에 `SparseTensor`를 추가하세요. |
adjustContrast <T는 T번호를 확장합니다. > | 하나 이상의 이미지 대비를 조정합니다. |
adjustHue <T는 T번호를 확장합니다.> | 하나 이상의 이미지의 색조를 조정합니다. |
adjustSaturation <T는 T숫자를 확장합니다.> | 하나 이상의 이미지의 채도를 조정합니다. |
모두 | 텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 "논리적 및"를 계산합니다. |
AllReduce <T는 Tnumber를 확장합니다.> | 동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 축소합니다. |
AllToAll <T는 TType을 확장합니다. > | TPU 복제본 간에 데이터를 교환하는 작업입니다. |
각도 <U는 T번호를 확장합니다.> | 복소수의 인수를 반환합니다. |
어느 | 텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 "논리적 or"를 계산합니다. |
ApplyAdaMax <T는 TType을 확장합니다. > | AdaMax 알고리즘에 따라 '*var'를 업데이트합니다. |
ApplyAdadelta <T는 TType을 확장합니다. > | adadelta 체계에 따라 '*var'를 업데이트합니다. |
ApplyAdagrad <T는 TType을 확장합니다> | adagrad 체계에 따라 '*var'를 업데이트합니다. |
ApplyAdagradDa <T는 TType을 확장합니다> | 근위부 adagrad 체계에 따라 '*var'를 업데이트합니다. |
ApplyAdagradV2 <T는 TType을 확장합니다.> | adagrad 체계에 따라 '*var'를 업데이트합니다. |
ApplyAdam <T는 TType을 확장합니다> | Adam 알고리즘에 따라 '*var'를 업데이트합니다. |
ApplyAddSign <T는 TType을 확장합니다. > | AddSign 업데이트에 따라 '*var'를 업데이트합니다. |
ApplyCenteredRmsProp <T는 TType을 확장합니다.> | 중심 RMSProp 알고리즘에 따라 '*var'를 업데이트합니다. |
ApplyFtrl <T는 TType을 확장합니다. > | Ftrl-proximal 체계에 따라 '*var'를 업데이트합니다. |
ApplyGradientDescent <T는 TType을 확장합니다. > | '*var'에서 'alpha' * 'delta'를 빼서 업데이트합니다. |
ApplyMomentum <T는 TType을 확장합니다.> | 모멘텀 체계에 따라 '*var'를 업데이트합니다. |
ApplyPowerSign <T는 TType을 확장합니다. > | AddSign 업데이트에 따라 '*var'를 업데이트합니다. |
ApplyProximalAdagrad <T는 TType을 확장합니다> | Adagrad 학습률을 사용하여 FOBOS에 따라 '*var' 및 '*accum'을 업데이트합니다. |
ApplyProximalGradientDescent <T는 TType을 확장합니다> | 고정 학습률을 사용하는 FOBOS 알고리즘으로 '*var'를 업데이트합니다. |
ApplyRmsProp <T는 TType을 확장합니다. > | RMSProp 알고리즘에 따라 '*var'를 업데이트합니다. |
대략 같음 | abs(xy) < 허용오차 요소별 진리값을 반환합니다. |
ArgMax <V는 TNumber를 확장합니다. > | 텐서의 차원 전체에서 가장 큰 값을 가진 인덱스를 반환합니다. |
ArgMin <V는 T번호를 확장합니다> | 텐서의 차원 전체에서 가장 작은 값을 가진 인덱스를 반환합니다. |
AsString | 주어진 텐서의 각 항목을 문자열로 변환합니다. |
Asin <T는 TType을 확장합니다.> | x 요소별로 삼각법 역사인을 계산합니다. |
Asinh <T는 TType을 확장합니다.> | x 요소별로 역쌍곡사인을 계산합니다. |
Assert카디널리티데이터세트 | |
AssertNextDataset | |
<T 확장 TType > 할당 | 'value'를 할당하여 'ref'를 업데이트합니다. |
AssignAdd <T는 TType을 확장합니다. > | 'value'를 추가하여 'ref'를 업데이트합니다. |
AssignSub <T는 TType을 확장합니다. > | 'value'를 빼서 'ref'를 업데이트합니다. |
Atan <T는 TType을 확장합니다.> | x 요소별로 삼각법 역탄젠트를 계산합니다. |
Atan2 <T는 T번호를 확장합니다. > | 인수의 부호를 고려하여 `y/x`의 아크탄젠트를 요소별로 계산합니다. |
Atanh <T는 TType을 확장합니다.> | x 요소별로 역쌍곡선 탄젠트를 계산합니다. |
오디오스펙트로그램 | 시간 경과에 따른 오디오 데이터의 시각화를 생성합니다. |
오디오요약 | 오디오와 함께 '요약' 프로토콜 버퍼를 출력합니다. |
AutoShard데이터세트 | 입력 데이터 세트를 샤딩하는 데이터 세트를 생성합니다. |
AvgPool <T는 T번호를 확장합니다. > | 입력에 대해 평균 풀링을 수행합니다. |
AvgPool3d <T는 T번호를 확장합니다. > | 입력에 대해 3D 평균 풀링을 수행합니다. |
AvgPool3dGrad <T는 TNumber를 확장합니다. > | 평균 풀링 함수의 기울기를 계산합니다. |
AvgPoolGrad <T는 TNumber를 확장합니다. > | 평균 풀링 함수의 기울기를 계산합니다. |
BandPart <T는 TType을 확장합니다. > | 각 가장 안쪽 행렬의 중앙 밴드 외부에 있는 모든 항목을 0으로 설정하는 텐서를 복사합니다. |
BandedTriangularSolve <T는 TType을 확장합니다.> | |
장벽 | 다양한 그래프 실행에서 지속되는 장벽을 정의합니다. |
장벽불완전한크기 | 주어진 장벽의 불완전한 요소 수를 계산합니다. |
배리어준비크기 | 주어진 장벽의 완전한 요소 수를 계산합니다. |
BatchCholesky <T는 TNumber를 확장합니다> | |
BatchCholeskyGrad <T는 TNumber를 확장합니다. > | |
배치 데이터세트 | `input_dataset`에서 `batch_size` 요소를 일괄 처리하는 데이터세트를 생성합니다. |
일괄 Fft | |
BatchFft2d | |
BatchFft3d | |
BatchIfft | |
BatchIfft2d | |
BatchIfft3d | |
BatchMatMul <T는 TType을 확장합니다> | 두 개의 텐서 조각을 일괄적으로 곱합니다. |
BatchMatrixBandPart <T는 TType을 확장합니다.> | |
BatchMatrixDeterminant <T는 TType을 확장합니다.> | |
BatchMatrixDiag <T는 TType을 확장합니다.> | |
BatchMatrixDiagPart <T는 TType을 확장합니다.> | |
BatchMatrixInverse <T는 TNumber를 확장합니다.> | |
BatchMatrixSetDiag <T는 TType을 확장합니다.> | |
BatchMatrixSolve <T는 TNumber를 확장합니다.> | |
BatchMatrixSolveLs <T는 TNumber를 확장합니다. > | |
BatchMatrixTriangularSolve <T는 TNumber를 확장합니다.> | |
BatchNormWithGlobalNormalization <T는 TType을 확장합니다.> | 일괄 정규화. |
BatchToSpace <T는 TType을 확장합니다. > | T 유형의 4차원 텐서에 대한 BatchToSpace. |
BatchToSpaceNd <T는 TType을 확장합니다. > | T 유형의 ND 텐서에 대한 BatchToSpace. |
BesselI0 <T는 T번호를 확장합니다. > | |
BesselI0e <T는 T번호를 확장합니다. > | |
BesselI1 <T는 Tnumber를 확장합니다. > | |
BesselI1e <T는 Tnumber를 확장합니다. > | |
BesselJ0 <T는 Tnumber를 확장합니다. > | |
BesselJ1 <T는 Tnumber를 확장합니다. > | |
BesselK0 <T는 T번호를 확장합니다. > | |
BesselK0e <T는 T번호를 확장합니다. > | |
BesselK1 <T는 Tnumber를 확장합니다. > | |
BesselK1e <T는 Tnumber를 확장합니다. > | |
BesselY0 <T는 Tnumber를 확장합니다. > | |
BesselY1 <T는 Tnumber를 확장합니다. > | |
Betainc <T는 T번호를 확장합니다> | 정규화된 불완전 베타 적분을 계산합니다 \\(I_x(a, b)\\). |
BiasAdd <T는 TType을 확장합니다. > | '값'에 '편향'을 추가합니다. |
BiasAddGrad <T는 TType을 확장합니다. > | "bias" 텐서의 "BiasAdd"에 대한 역방향 연산입니다. |
Bincount <T는 Tnumber를 확장합니다.> | 정수 배열에서 각 값의 발생 횟수를 셉니다. |
비트캐스트 <U는 TType을 확장합니다.> | 데이터를 복사하지 않고 한 유형에서 다른 유형으로 텐서를 비트캐스트합니다. |
BitwiseAnd <T는 T번호를 확장합니다> | Elementwise는 `x`와 `y`의 비트별 AND를 계산합니다. |
BitwiseOr <T는 T번호를 확장합니다. > | Elementwise는 `x`와 `y`의 비트별 OR을 계산합니다. |
BitwiseXor <T는 Tnumber를 확장합니다.> | Elementwise는 `x`와 `y`의 비트별 XOR을 계산합니다. |
BoostedTreesAggregateStats | 배치에 대해 누적된 통계 요약을 집계합니다. |
BoostedTrees센터바이어스 | 훈련 데이터(편향)에서 사전을 계산하고 첫 번째 노드를 로짓의 사전으로 채웁니다. |
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | BoostedTreesEnsembleResource에 대한 핸들을 생성합니다. |
BoostedTrees예제디버그 출력 | 각 예제에 대한 디버깅/모델 해석 가능성 출력. |
BoostedTreesMakeStats요약 | 배치에 대해 누적된 통계를 요약합니다. |
BoostedTree예측 | 입력 인스턴스에서 여러 가산 회귀 앙상블 예측기를 실행하고 로짓을 계산합니다. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | BoostedTreesQuantileStreamResource에 대한 핸들을 생성합니다. |
BroadcastDynamicShape <T는 TNumber를 확장합니다.> | 브로드캐스트를 사용하여 s0 op s1의 모양을 반환합니다. |
BroadcastRecv <T는 TType을 확장합니다. > | 다른 장치에서 브로드캐스트된 텐서 값을 수신합니다. |
BroadcastSend <T는 TType을 확장합니다. > | 하나 이상의 다른 장치에 텐서 값을 브로드캐스트합니다. |
BroadcastTo <T는 TType을 확장합니다> | 호환 가능한 모양에 대한 배열을 브로드캐스트합니다. |
버킷화 | '경계'를 기준으로 '입력'을 버킷화합니다. |
바이트생산통계데이터세트 | StatsAggregator에 있는 'input_dataset'의 각 요소의 바이트 크기를 기록합니다. |
CSRSparseMatrixToDense <T는 TType을 확장합니다.> | (아마도 일괄 처리된) CSRSparseMatrix를 고밀도로 변환합니다. |
CSV데이터세트 | |
CSV데이터세트V2 | |
캐시데이터세트 | 'input_dataset'에서 요소를 캐시하는 데이터세트를 생성합니다. |
캐시데이터세트V2 | |
캐스트 <U는 TType을 확장합니다> | SrcT 유형의 x를 DstT의 y로 캐스트합니다. |
Ceil <T는 T번호를 확장합니다> | x보다 작지 않은 요소별 가장 작은 정수를 반환합니다. |
CheckNumerics <T는 T번호를 확장합니다. > | NaN, -Inf 및 +Inf 값에 대한 텐서를 확인합니다. |
Cholesky <T는 TType을 확장합니다> | 하나 이상의 정사각 행렬에 대한 Cholesky 분해를 계산합니다. |
CholeskyGrad <T는 TNumber를 확장합니다. > | Cholesky 알고리즘의 역방향 역전파 기울기를 계산합니다. |
가장 빠른 데이터 세트 선택 | |
ClipByValue <T는 TType을 확장합니다. > | 텐서 값을 지정된 최소값과 최대값으로 자릅니다. |
ClusterOutput <T는 TType을 확장합니다. > | XLA 계산의 출력을 다른 소비자 그래프 노드에 연결하는 연산자입니다. |
CollectiveGather <T는 T번호를 확장합니다> | 동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 축적합니다. |
CollectivePermute <T는 TType을 확장합니다. > | 복제된 TPU 인스턴스 전체에서 텐서를 순열하는 작업입니다. |
CompareAndBitpack | 'input' 값을 'threshold'와 비교하고 결과 비트를 'uint8'로 압축합니다. |
편집결과 | TPU 컴파일 결과를 반환합니다. |
복합 <U는 TType을 확장합니다.> | 두 개의 실수를 복소수로 변환합니다. |
ComplexAbs <U는 TNumber를 확장합니다.> | 텐서의 복소 절대값을 계산합니다. |
요소 압축 | 데이터 세트 요소를 압축합니다. |
ComputeBatchSize | 부분 배치가 없는 데이터 세트의 정적 배치 크기를 계산합니다. |
Concat <T는 TType을 확장합니다> | 한 차원을 따라 텐서를 연결합니다. |
데이터세트 연결 | 'input_dataset'을 'another_dataset'와 연결하는 데이터세트를 생성합니다. |
조건부 누산기 | 그라디언트 집계를 위한 조건부 누산기입니다. |
분산TPU 구성 | 분산 TPU 시스템의 중앙 집중식 구조를 설정합니다. |
Conj <T는 TType을 확장합니다. > | 복소수의 켤레 복소수를 반환합니다. |
ConjugateTranspose <T는 TType을 확장합니다. > | 순열에 따라 x의 차원을 섞고 결과를 켤레화합니다. |
상수 <T는 TType을 확장합니다. > | 상수 값을 생성하는 연산자입니다. |
Conv <T는 TType을 확장합니다. > | 다음 문서에 설명된 XLA ConvGeneralDilated 연산자를 래핑합니다. https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#conv_convolution . |
Conv2d <T는 Tnumber를 확장합니다. > | 4차원 '입력' 및 '필터' 텐서를 사용하여 2차원 컨볼루션을 계산합니다. |
Conv2dBackpropFilter <T는 TNumber를 확장합니다.> | 필터에 대한 컨볼루션의 기울기를 계산합니다. |
Conv2dBackpropInput <T는 TNumber를 확장합니다.> | 입력에 대한 컨볼루션의 기울기를 계산합니다. |
Conv3d <T는 Tnumber를 확장합니다. > | 5차원 '입력' 및 '필터' 텐서를 사용하여 3차원 컨볼루션을 계산합니다. |
Conv3dBackpropFilter <T는 TNumber를 확장합니다.> | 필터에 대한 3차원 컨벌루션의 기울기를 계산합니다. |
Conv3dBackpropInput <U는 TNumber를 확장합니다.> | 입력에 대한 3차원 컨벌루션의 기울기를 계산합니다. |
복사 <T는 TType을 확장합니다> | CPU에서 CPU로 또는 GPU에서 GPU로 텐서를 복사합니다. |
CopyHost <T는 TType을 확장합니다. > | 텐서를 호스트에 복사합니다. |
Cos <T는 TType을 확장합니다. > | x 요소별로 cos를 계산합니다. |
Cosh <T는 TType을 확장합니다.> | x 요소의 쌍곡선 코사인을 계산합니다. |
CountUpTo <T는 T번호를 확장합니다. > | 'limit'에 도달할 때까지 'ref'를 증가시킵니다. |
자르기 및 크기 조정 | 입력 이미지 텐서에서 자르기를 추출하고 크기를 조정합니다. |
자르기및크기조정GradBoxes | 입력 상자 텐서에 대한 자르기 및 크기 조정 작업의 기울기를 계산합니다. |
CropAndResizeGradImage <T는 T숫자를 확장함> | 입력 이미지 텐서에 대한 Crop_and_resize 작업의 기울기를 계산합니다. |
교차 <T는 T번호를 확장합니다> | 쌍별 교차곱을 계산합니다. |
CrossReplicaSum <T는 TNumber를 확장합니다.> | 복제된 TPU 인스턴스 전체에서 입력을 합산하는 작업입니다. |
CudnnRNNCanonicalToParams <T는 TNumber를 확장합니다. > | CudnnRNN 매개변수를 표준 형식에서 사용 가능한 형식으로 변환합니다. |
CudnnRnnParamsSize <U는 TNumber를 확장합니다.> | Cudnn RNN 모델에서 사용할 수 있는 가중치의 크기를 계산합니다. |
Cumprod <T는 TType을 확장합니다> | '축'을 따라 텐서 'x'의 누적 곱을 계산합니다. |
Cumsum <T는 TType을 확장합니다.> | `축`을 따라 텐서 `x`의 누적 합계를 계산합니다. |
CumulativeLogsumexp <T는 TNumber를 확장합니다.> | '축'을 따라 텐서 'x'의 누적 곱을 계산합니다. |
DataFormatDimMap <T는 TNumber를 확장합니다. > | 지정된 대상 데이터 형식의 차원 인덱스를 반환합니다. 소스 데이터 형식. |
DataFormatVecPermute <T는 TNumber를 확장합니다.> | 입력 텐서를 `src_format`에서 `dst_format`으로 치환합니다. |
DataService데이터 세트 | |
데이터 세트 카디널리티 | `input_dataset`의 카디널리티를 반환합니다. |
데이터세트FromGraph | 주어진 `graph_def`에서 데이터세트를 생성합니다. |
DatasetToGraph | 'input_dataset'을 나타내는 직렬화된 GraphDef를 반환합니다. |
Dawsn <T는 T번호를 확장합니다> | |
DebugGradientIdentity <T는 TType을 확장합니다. > | 그래디언트 디버깅을 위한 ID 작업입니다. |
DebugGradientRefIdentity <T는 TType을 확장합니다.> | 그래디언트 디버깅을 위한 ID 작업입니다. |
DebugIdentity <T는 TType을 확장합니다. > | 디버그 ID V2 Op. |
DebugNanCount | NaN 값 카운터 Op. 디버그 |
DebugNumericsSummary <U는 TNumber를 확장합니다.> | 디버그 수치 요약 V2 Op. |
DecodeAndCropJpeg | JPEG로 인코딩된 이미지를 uint8 텐서로 디코딩하고 자릅니다. |
DecodeBase64 | 웹에 안전한 base64로 인코딩된 문자열을 디코딩합니다. |
디코드Bmp | BMP로 인코딩된 이미지의 첫 번째 프레임을 uint8 텐서로 디코딩합니다. |
디코드압축됨 | 문자열을 압축 해제합니다. |
디코드Gif | GIF로 인코딩된 이미지의 프레임을 uint8 텐서로 디코딩합니다. |
DecodeImage <T는 T번호를 확장합니다.> | decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg 및 decode_png에 대한 함수입니다. |
디코드Jpeg | JPEG로 인코딩된 이미지를 uint8 텐서로 디코딩합니다. |
DecodeJson예제 | JSON으로 인코딩된 예제 레코드를 바이너리 프로토콜 버퍼 문자열로 변환합니다. |
DecodePendedRaw <T는 TNumber를 확장합니다. > | 문자열의 바이트를 숫자 벡터로 재해석합니다. |
DecodePng <T는 T번호를 확장합니다> | PNG로 인코딩된 이미지를 uint8 또는 uint16 텐서로 디코딩합니다. |
DecodeRaw <T는 TType을 확장합니다. > | 문자열의 바이트를 숫자 벡터로 재해석합니다. |
DeepCopy <T는 TType을 확장합니다> | `x`의 복사본을 만듭니다. |
DenseBincount <U는 TNumber를 확장합니다.> | 정수 배열에서 각 값의 발생 횟수를 셉니다. |
DenseToCSRSparseMatrix | 조밀한 텐서를 (아마도 일괄 처리된) CSRSparseMatrix로 변환합니다. |
DenseToSparseBatchDataset | 입력 요소를 SparseTensor로 일괄 처리하는 데이터세트를 생성합니다. |
DepthToSpace <T는 TType을 확장합니다. > | T 유형의 텐서에 대한 DepthToSpace. |
DepthwiseConv2dNative <T는 TNumber를 확장합니다.> | 4차원 '입력' 및 '필터' 텐서를 사용하여 2차원 깊이별 컨볼루션을 계산합니다. |
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T는 TNumber를 확장합니다.> | 필터에 대한 깊이별 컨벌루션의 기울기를 계산합니다. |
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T는 TNumber를 확장합니다.> | 입력에 대한 깊이별 컨벌루션의 기울기를 계산합니다. |
역양자화 | 압축된 uint32 입력을 가져와서 uint8에 입력을 풀어서 수행합니다. 장치의 역양자화. |
DestroyTemporaryVariable <T는 TType을 확장합니다.> | 임시 변수를 삭제하고 최종 값을 반환합니다. |
Det <T는 TType을 확장합니다.> | 하나 이상의 정사각 행렬의 행렬식을 계산합니다. |
DeviceIndex | 작업이 실행되는 장치의 인덱스를 반환합니다. |
디감마 <T는 T숫자를 확장함> | Lgamma의 도함수인 Psi를 계산합니다(절대값의 로그). `Gamma(x)`), 요소별. |
Dilation2d <T는 Tnumber를 확장합니다. > | 4차원 '입력' 텐서와 3차원 '필터' 텐서의 회색조 팽창을 계산합니다. |
Dilation2dBackpropFilter <T는 TNumber를 확장합니다.> | 필터에 대한 형태학적 2차원 팽창의 기울기를 계산합니다. |
Dilation2dBackpropInput <T는 TNumber를 확장합니다.> | 입력값에 대한 형태학적 2차원 팽창의 기울기를 계산합니다. |
DirectedInterleave데이터세트 | 'N' 데이터 세트의 고정 목록에서 'InterleaveDataset'을 대체합니다. |
Div <T는 TType을 확장합니다. > | x / y 요소별로 반환합니다. |
DivNoNan <T는 TType을 확장합니다. > | 분모가 0이면 0을 반환합니다. |
도트 <T는 TType을 확장합니다. > | 문서화된 XLA DotGeneral 연산자를 래핑합니다. https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#dotgeneral . |
DrawBoundingBoxes <T는 Tnumber를 확장합니다.> | 이미지 배치에 경계 상자를 그립니다. |
더미반복카운터 | |
더미메모리캐시 | |
더미 시드 생성기 | |
DynamicSlice <T는 TType을 확장합니다. > | 문서화된 XLA DynamicSlice 연산자를 래핑합니다. https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#dynamicslice . |
DynamicStitch <T는 TType을 확장합니다> | '데이터' 텐서의 값을 단일 텐서에 인터리브합니다. |
DynamicUpdateSlice <T는 TType을 확장합니다. > | 문서화된 XLA DynamicUpdateSlice 연산자를 래핑합니다. https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#dynamicupdateslice . |
편집거리 | (정규화된) Levenshtein Edit Distance를 계산합니다. |
Einsum <T는 TType을 확장합니다> | 2개의 입력과 1개의 출력으로 기본 einsum 연산을 지원하는 연산입니다. |
엘루 <T는 T번호를 확장합니다> | 지수 선형을 계산합니다. < 0이면 `exp(features) - 1`, 그렇지 않으면 `features`입니다. |
EluGrad <T는 TNumber를 확장합니다> | 지수 선형(Elu) 연산에 대한 기울기를 계산합니다. |
포함활성화 | TPU 임베딩을 차별화할 수 있는 작업입니다. |
비어 있음 <T는 TType을 확장합니다. > | 주어진 모양으로 텐서를 생성합니다. |
비어있는TensorList | 빈 텐서 목록을 생성하고 반환합니다. |
비어있음TensorMap | 빈 텐서 맵을 생성하고 반환합니다. |
EncodeBase64 | 문자열을 웹에 안전한 base64 형식으로 인코딩합니다. |
인코딩Jpeg | 이미지를 JPEG로 인코딩합니다. |
인코딩Jpeg변수품질 | JPEG는 제공된 압축 품질로 입력 이미지를 인코딩합니다. |
인코딩Png | 이미지를 PNG로 인코딩합니다. |
EncodeProto | op는 입력 텐서에 제공된 protobuf 메시지를 직렬화합니다. |
EncodeWav | WAV 파일 형식을 사용하여 오디오 데이터를 인코딩합니다. |
EnacheShape <T는 TType을 확장합니다. > | 텐서의 모양이 예상되는 모양과 일치하는지 확인합니다. |
<T는 TType을 확장합니다>를 입력합니다 . | 하위 프레임을 만들거나 찾고 하위 프레임에서 '데이터'를 사용할 수 있도록 합니다. |
동일한 | (x == y) 요소별 진리값을 반환합니다. |
Erf <T는 T번호를 확장합니다. > | 'x' 요소별 가우스 오류 함수를 계산합니다. |
Erfc <T는 T번호를 확장합니다> | 'x'의 요소별 상보 오류 함수를 계산합니다. |
EuclideanNorm <T는 TType을 확장합니다.> | 텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 유클리드 노름을 계산합니다. |
종료 <T는 TType을 확장합니다> | 현재 프레임을 상위 프레임으로 종료합니다. |
Exp <T는 TType을 확장합니다. > | x 요소별로 지수를 계산합니다. |
ExpandDims <T는 TType을 확장합니다. > | 텐서의 모양에 1차원을 삽입합니다. |
Expint <T는 T번호를 확장합니다. > | |
Expm1 <T는 TType을 확장합니다. > | 요소별로 `exp(x) - 1`을 계산합니다. |
ExtractGlimpse | 입력 텐서에서 엿볼 수 있는 내용을 추출합니다. |
ExtractImagePatches <T는 TType을 확장합니다.> | '이미지'에서 '패치'를 추출하여 '깊이' 출력 차원에 넣습니다. |
ExtractJpegShape <T는 TNumber를 확장합니다.> | JPEG로 인코딩된 이미지의 모양 정보를 추출합니다. |
ExtractVolumePatches <T는 TNumber를 확장합니다.> | `입력`에서 `패치`를 추출하여 `"깊이"` 출력 차원에 넣습니다. |
사실 | 계승에 대한 사실을 출력합니다. |
FakeQuantWithMinMaxArgs | '입력' 텐서를 가짜 양자화하고, 동일한 유형의 '출력' 텐서에 float를 입력합니다. |
FakeQuantWithMinMaxArgsGradient | FakeQuantWithMinMaxArgs 작업에 대한 기울기를 계산합니다. |
FakeQuantWithMinMaxVars | 전역 부동 스칼라를 통해 부동 소수점 유형의 '입력' 텐서를 가짜 양자화합니다. 전역 부동 스칼라 'min' 및 'max'를 통해 float 유형의 '입력' 텐서를 '입력'과 동일한 형태의 '출력' 텐서로 가짜 양자화합니다. |
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel | 채널별 부동 소수점을 통해 부동 소수점 유형의 '입력' 텐서를 가짜 양자화합니다. 채널별 float 유형의 '입력' 텐서와 채널별 부동 소수점을 통해 `[d]`, `[b, d]` `[b, h, w, d]` 모양 중 하나를 가짜 양자화합니다. '[d]' 모양의 min'과 'max'를 '입력'과 같은 모양의 텐서를 '출력'합니다. |
Fft <T는 TType을 확장합니다. > | 고속 푸리에 변환. |
Fft2d <T는 TType을 확장합니다. > | 2D 고속 푸리에 변환. |
Fft3d <T는 TType을 확장합니다. > | 3D 고속 푸리에 변환. |
Fifo 대기열 | 선입 선출 순서로 요소를 생성하는 큐입니다. |
채우기 <U는 TType을 확장합니다.> | 스칼라 값으로 채워진 텐서를 생성합니다. |
FilterByLastComponentDataset | 마지막 구성요소가 true인 'input_dataset'의 첫 번째 구성요소를 포함하는 데이터세트를 생성합니다. |
지문 | 지문 값을 생성합니다. |
고정길이레코드데이터세트 | |
고정길이레코드리더 | 파일에서 고정 길이 레코드를 출력하는 Reader입니다. |
바닥 <T는 T번호를 확장합니다> | x보다 크지 않은 요소별 가장 큰 정수를 반환합니다. |
FloorDiv <T는 TType을 확장합니다. > | x // y 요소별로 반환합니다. |
FloorMod <T는 Tnumber를 확장합니다. > | 요소별 나눗셈의 나머지를 반환합니다. |
FractionalAvgPoolGrad <T는 TNumber를 확장합니다. > | FractionalAvgPool 함수의 기울기를 계산합니다. |
FractionalMaxPoolGrad <T는 TNumber를 확장합니다. > | FractionalMaxPool 함수의 기울기를 계산합니다. |
FresnelCos <T는 T번호를 확장합니다. > | |
FresnelSin <T는 T번호를 확장합니다> | |
FusedPadConv2d <T는 TNumber를 확장합니다> | 컨볼루션 중 전처리로 패딩을 수행합니다. |
FusedResizeAndPadConv2d <T는 TNumber를 확장합니다. > | 컨볼루션 중 전처리로 크기 조정 및 패딩을 수행합니다. |
<T 확장 TType > 수집 | 문서화된 XLA Gather 연산자를 래핑합니다. https://www.tensorflow.org/xla/Operation_semantics#gather |
GatherNd <T는 TType을 확장합니다. > | `params`의 조각을 `indices`로 지정된 모양의 Tensor로 수집합니다. |
GatherV2 <T는 Tnumber를 확장합니다.> | 동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 축적합니다. |
세션 핸들 가져오기 | 입력 텐서를 현재 세션 상태로 저장합니다. |
GetSessionTensor <T는 TType을 확장합니다.> | 핸들로 지정된 텐서의 값을 가져옵니다. |
보다 큰 | (x > y) 요소별 진리값을 반환합니다. |
더 크거나 같음 | (x >= y) 요소별 진리값을 반환합니다. |
GuaranteeConst <T는 TType을 확장합니다. > | 입력 텐서가 상수임을 TF 런타임에 보장합니다. |
해시테이블 | 초기화되지 않은 해시 테이블을 생성합니다. |
HistogramFixedWidth <U는 TNumber를 확장합니다.> | 값의 히스토그램을 반환합니다. |
히스토그램요약 | 히스토그램과 함께 '요약' 프로토콜 버퍼를 출력합니다. |
HsvToRgb <T는 T번호를 확장합니다. > | 하나 이상의 이미지를 HSV에서 RGB로 변환합니다. |
항등식 <T는 TType을 확장합니다. > | 입력 텐서 또는 값과 모양과 내용이 동일한 텐서를 반환합니다. |
아이덴티티리더 | 대기 중인 작업을 키와 값으로 출력하는 리더입니다. |
Ifft <T는 TType을 확장합니다. > | 역 고속 푸리에 변환. |
Ifft2d <T는 TType을 확장합니다. > | 역 2D 고속 푸리에 변환. |
Ifft3d <T는 TType을 확장합니다. > | 역 3D 고속 푸리에 변환. |
Igamma <T는 Tnumber를 확장합니다.> | 더 낮은 정규화 불완전 감마 함수 'P(a, x)'를 계산합니다. |
IgammaGradA <T는 T번호를 확장합니다. > | `igamma(a, x)` wrt `a`의 기울기를 계산합니다. |
Igammac <T는 T번호를 확장합니다> | 상위 정규화 불완전 감마 함수 'Q(a, x)'를 계산합니다. |
오류 무시데이터 세트 | 오류를 무시하고 'input_dataset' 요소가 포함된 데이터세트를 생성합니다. |
이미지 <U는 T번호를 확장합니다> | 복소수의 허수부를 반환합니다. |
ImageProjectiveTransformV2 <T는 T번호를 확장합니다. > | 주어진 변환을 각 이미지에 적용합니다. |
ImageProjectiveTransformV3 <T는 T번호를 확장합니다. > | 주어진 변환을 각 이미지에 적용합니다. |
이미지요약 | 이미지와 함께 '요약' 프로토콜 버퍼를 출력합니다. |
ImmutableConst <T는 TType을 확장합니다. > | 메모리 영역에서 불변 텐서를 반환합니다. |
인탑케이 | 대상이 상위 'K' 예측에 있는지 여부를 나타냅니다. |
InfeedDequeue <T는 TType을 확장합니다.> | 계산에 입력될 값에 대한 자리 표시자 작업입니다. |
InplaceAdd <T는 TType을 확장합니다. > | x의 지정된 행에 v를 추가합니다. |
InplaceSub <T는 TType을 확장합니다. > | 'x'의 지정된 행에서 'v'를 뺍니다. |
InplaceUpdate <T는 TType을 확장합니다. > | 지정된 행 'i'를 값 'v'로 업데이트합니다. |
Inv <T는 TType을 확장합니다. > | 하나 이상의 역정사각형 행렬이나 그 수반(켤레 전치)의 역을 계산합니다. |
InvGrad <T는 TType을 확장합니다. > | 입력에 대한 `x`의 역에 대한 기울기를 계산합니다. |
반전 <T는 T번호를 확장합니다> | 지원되는 유형의 각 비트를 반전(플립)합니다. 예를 들어 'uint8'을 입력하면 값 01010101은 10101010이 됩니다. |
InvertPermutation <T는 TNumber를 확장합니다. > | 텐서의 역순열을 계산합니다. |
Irfft <U는 T번호를 확장합니다.> | 역실수 고속 푸리에 변환. |
Irfft2d <U는 T번호를 확장합니다.> | 역 2D 실수 값 고속 푸리에 변환. |
Irfft3d <U는 T번호를 확장합니다.> | 역 3D 실수 값 고속 푸리에 변환. |
IsBoostedTreesEnsembleInitialized | 트리 앙상블이 초기화되었는지 확인합니다. |
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized | Quantile 스트림이 초기화되었는지 확인합니다. |
유한함 | x의 어느 요소가 유한한지 반환합니다. |
IsInf | x의 어떤 요소가 Inf인지 반환합니다. |
이스난 | x의 어떤 요소가 NaN인지 반환합니다. |
변수가 초기화됨 | 텐서가 초기화되었는지 확인합니다. |
반복자 | |
IteratorFromStringHandle | |
IteratorGetDevice | `리소스`가 배치된 장치의 이름을 반환합니다. |
IteratorGetNextAs선택 사항 | Optional 변형으로 지정된 반복기의 다음 출력을 가져옵니다. |
IteratorToStringHandle | 반복자를 나타내는 주어진 `resource_handle`을 문자열로 변환합니다. |
가입하다 | 주어진 문자열 텐서 목록의 문자열을 하나의 텐서로 결합합니다. 주어진 구분 기호를 사용합니다(기본값은 빈 구분 기호입니다). |
KMC2Chain초기화 | 시드 세트에 추가되어야 하는 데이터 포인트의 인덱스를 반환합니다. |
KmeansPlusPlus초기화 | KMeans++ 기준을 사용하여 num_to_sample개의 입력 행을 선택합니다. |
KthOrder통계 | 데이터 세트의 K차 통계를 계산합니다. |
L2Loss <T는 T번호를 확장합니다. > | L2 손실. |
LMDB데이터세트 | 하나 이상의 LMDB 파일에 키-값 쌍을 내보내는 데이터 세트를 생성합니다. |
지연 시간 통계 데이터 세트 | StatsAggregator에서 'input_dataset' 요소를 생성하는 지연 시간을 기록합니다. |
LeakyRelu <T는 Tnumber를 확장합니다> | 수정된 선형 계산: `max(features,features * alpha)`. |
LeakyReluGrad <T는 TNumber를 확장합니다> | LeakyRelu 작업에 대해 수정된 선형 기울기를 계산합니다. |
LeftShift <T는 T번호를 확장합니다. > | Elementwise는 `x`와 `y`의 비트 왼쪽 시프트를 계산합니다. |
더 적은 | (x < y) 요소의 진리값을 반환합니다. |
덜같음 | (x <= y) 요소별 진리값을 반환합니다. |
Lgamma <T는 Tnumber를 확장합니다. > | `Gamma(x)`의 절대값에 대한 로그를 요소별로 계산합니다. |
LinSpace <T는 Tnumber를 확장합니다. > | 일정 간격으로 값을 생성합니다. |
Lmdb데이터세트 | |
LmdbReader | LMDB 파일의 레코드를 출력하는 리더입니다. |
LoadAndRemapMatrix | 체크포인트에서 이름이 `old_tensor_name`인 2차원(행렬) `Tensor`를 로드합니다. `ckpt_path`에 있으며 잠재적으로 지정된 재매핑을 사용하여 행과 열의 순서를 변경합니다. |
LocalResponseNormalization <T는 Tnumber를 확장합니다.> | 국소 응답 정규화. |
LocalResponseNormalizationGrad <T는 TNumber를 확장합니다. > | 국소 응답 정규화를 위한 기울기. |
로그 <T는 TType을 확장합니다> | x 요소별로 자연 로그를 계산합니다. |
Log1p <T는 TType을 확장합니다. > | (1 + x) 요소별 자연 로그를 계산합니다. |
LogSoftmax <T는 T번호를 확장합니다. > | 로그 소프트맥스 활성화를 계산합니다. |
논리적이고 | x AND y 요소의 진리값을 반환합니다. |
논리적 아님 | 'NOT x'의 진리값을 요소별로 반환합니다. |
논리적 또는 | x OR y 요소의 진리값을 반환합니다. |
LookupTableFind <U는 TType을 확장합니다.> | 테이블에서 키를 조회하고 해당 값을 출력합니다. |
조회테이블 크기 | 주어진 테이블의 요소 수를 계산합니다. |
LoopCond | 입력을 출력으로 전달합니다. |
낮추다 | 모든 대문자를 해당 소문자 대체 문자로 변환합니다. |
LowerBound <U는 T번호를 확장합니다.> | 각 행을 따라 lower_bound(sorted_search_values,values)를 적용합니다. |
고유하게 만들기 | 배치가 아닌 차원의 모든 요소를 고유하게 만드십시오. 단, 다음과 \"가까운\" 초기값. |
지도불완전한 크기 | Op는 기본 컨테이너의 불완전한 요소 수를 반환합니다. |
지도 크기 | Op는 기본 컨테이너의 요소 수를 반환합니다. |
MatMul <T는 TType을 확장합니다> | 행렬 "a"에 행렬 "b"를 곱합니다. |
일치하는 파일 | 하나 이상의 glob 패턴과 일치하는 파일 세트를 반환합니다. |
일치하는 파일 데이터 세트 | |
MatrixDiag <T는 TType을 확장합니다.> | 주어진 배치 대각선 값을 갖는 배치 대각선 텐서를 반환합니다. |
MatrixDiagPart <T는 TType을 확장합니다. > | 배치 텐서의 배치 대각선 부분을 반환합니다. |
MatrixDiagPartV3 <T는 TType을 확장합니다. > | 배치 텐서의 배치 대각선 부분을 반환합니다. |
MatrixDiagV3 <T는 TType을 확장합니다. > | 주어진 배치 대각선 값을 갖는 배치 대각선 텐서를 반환합니다. |
MatrixLogarithm <T는 TType을 확장합니다. > | 하나 이상의 정사각 행렬의 행렬 로그를 계산합니다. \\(log(exp(A)) = A\\) 이 작업은 복잡한 행렬에 대해서만 정의됩니다. |
MatrixSetDiag <T는 TType을 확장합니다. > | 새로운 배치 대각선 값을 갖는 배치 행렬 텐서를 반환합니다. |
MatrixSolveLs <T는 TType을 확장합니다. > | 하나 이상의 선형 최소제곱 문제를 해결합니다. |
최대 <T는 TType을 확장합니다.> | 텐서의 차원 전체에서 요소의 최대값을 계산합니다. |
MaxIntraOpParallelismDataset | 최대 작업 내 병렬 처리를 재정의하는 데이터 세트를 만듭니다. |
MaxPool <T는 TType을 확장합니다. > | 입력에 대해 최대 풀링을 수행합니다. |
MaxPool3d <T는 Tnumber를 확장합니다. > | 입력에 대해 3D 최대 풀링을 수행합니다. |
MaxPool3dGrad <U는 TNumber를 확장합니다.> | 3D 최대 풀링 함수의 기울기를 계산합니다. |
MaxPool3dGradGrad <T는 TNumber를 확장합니다. > | maxpooling 함수의 2차 기울기를 계산합니다. |
MaxPoolGrad <T는 TNumber를 확장합니다. > | maxpooling 함수의 기울기를 계산합니다. |
MaxPoolGradGrad <T는 TNumber를 확장합니다. > | maxpooling 함수의 2차 기울기를 계산합니다. |
MaxPoolGradGradWithArgmax <T는 TNumber를 확장합니다. > | maxpooling 함수의 2차 기울기를 계산합니다. |
MaxPoolGradWithArgmax <T는 TNumber를 확장합니다. > | maxpooling 함수의 기울기를 계산합니다. |
최대 <T는 T번호를 확장합니다.> | x와 y의 최대값을 반환합니다(예: |
<T는 TType을 확장함>을 의미합니다 . | 텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 평균을 계산합니다. |
병합요약 | 요약을 병합합니다. |
Mfcc | 스펙트로그램을 음성 인식에 유용한 형식으로 변환합니다. |
최소 <T는 TType을 확장합니다. > | 텐서의 차원 전체에서 최소 요소를 계산합니다. |
최소 <T는 T번호를 확장합니다.> | x와 y의 최소값을 반환합니다(예: |
MirrorPad <T는 TType을 확장합니다> | 미러링된 값으로 텐서를 채웁니다. |
MirrorPadGrad <T는 TType을 확장합니다> | 'MirrorPad'에 대한 그라데이션 작업입니다. |
Mod <T는 T번호를 확장합니다> | 요소별 나눗셈의 나머지를 반환합니다. |
모델데이터세트 | 성과를 모델링하는 아이덴티티 변환. |
Mul <T는 TType을 확장합니다. > | x * y 요소별로 반환합니다. |
MulNoNan <T는 TType을 확장합니다. > | x * y 요소별로 반환합니다. |
다중 장치 반복자 | MultiDeviceIterator 리소스를 생성합니다. |
MultiDeviceIteratorFromStringHandle | 제공된 문자열 핸들에서 MultiDeviceIterator 리소스를 생성합니다. |
MultiDeviceIteratorInit | 지정된 데이터 세트를 사용하여 다중 장치 반복기를 초기화합니다. |
MultiDeviceIteratorToStringHandle | 지정된 MultiDeviceIterator에 대한 문자열 핸들을 생성합니다. |
다항식 <U는 TNumber를 확장합니다.> | 다항 분포에서 표본을 추출합니다. |
가변밀도해시테이블 | 텐서를 백업 저장소로 사용하는 빈 해시 테이블을 만듭니다. |
가변해시테이블 | 빈 해시 테이블을 생성합니다. |
MutableHashTableOfTensors | 빈 해시 테이블을 생성합니다. |
뮤텍스 | 'MutexLock'으로 잠글 수 있는 Mutex 리소스를 생성합니다. |
MutexLock | 뮤텍스 리소스를 잠급니다. |
NcclAllReduce <T는 TNumber를 확장합니다. > | 모든 입력 텐서에 대한 감소를 포함하는 텐서를 출력합니다. |
NcclBroadcast <T는 T번호를 확장합니다.> | 출력에 연결된 모든 장치에 '입력'을 보냅니다. |
NcclReduce <T는 TNumber를 확장합니다. > | 단일 장치에 대한 `reduction`을 사용하여 `num_devices`에서 `input`을 줄입니다. |
Ndtri <T는 T번호를 확장합니다> | |
부정 <T는 TType을 확장합니다. > | 숫자 음수 값을 요소별로 계산합니다. |
다음 <T가 T번호를 확장한 후> | 요소별로 `x2` 방향으로 표현 가능한 `x1`의 다음 값을 반환합니다. |
NextIteration <T는 TType을 확장합니다.> | 다음 반복에서 해당 입력을 사용할 수 있도록 합니다. |
NonDeterministicInts <U는 TType을 확장합니다.> | 일부 정수를 비결정적으로 생성합니다. |
NonMaxSuppressionWithOverlaps | 점수의 내림차순으로 경계 상자의 하위 집합을 탐욕스럽게 선택합니다. 이전에 선택한 상자와 많이 겹치는 상자를 잘라냅니다. |
직렬화 가능하지 않은 데이터세트 | |
같지 않음 | (x != y) 요소별 진리값을 반환합니다. |
NthElement <T는 Tnumber를 확장합니다. > | 마지막 차원에 대한 'n'차 통계 값을 찾습니다. |
OneHot <U는 TType을 확장합니다.> | 원-핫 텐서를 반환합니다. |
<T는 TType을 확장 합니다 > | `dims`에 의해 주어진 모양 중 하나로 초기화된 상수를 생성하는 연산자입니다. |
OnesLike <T는 TType을 확장합니다.> | x와 모양과 유형이 동일한 텐서를 반환합니다. |
최적화데이터세트 | 'input_dataset'에 최적화를 적용하여 데이터세트를 생성합니다. |
OptimizeDatasetV2 | `input_dataset`에 관련 최적화를 적용하여 데이터 세트를 생성합니다. |
OptionalFromValue | 텐서 튜플에서 Optional 변형을 구성합니다. |
OptionalHasValue | 주어진 Optional 변형에 값이 있는 경우에만 true를 반환합니다. |
선택사항없음 | 값이 없는 Optional 변형을 생성합니다. |
OrderedMap불완전한 크기 | Op는 기본 컨테이너의 불완전한 요소 수를 반환합니다. |
주문된 지도 크기 | Op는 기본 컨테이너의 요소 수를 반환합니다. |
서수선택기 | TPU 코어 선택기 Op. |
OutfeedDequeue <T는 TType을 확장합니다.> | 계산 아웃피드에서 단일 텐서를 검색합니다. |
OutfeedDequeueV2 <T는 TType을 확장합니다. > | 계산 아웃피드에서 단일 텐서를 검색합니다. |
출력 <T는 TType을 확장합니다. > | Operation 에 의해 생성된 텐서에 대한 기호 핸들입니다. |
패드 <T는 TType을 확장합니다> | 문서화된 XLA Pad 연산자를 래핑합니다. https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#pad . |
패딩된 배치 데이터세트 | 입력에서 'batch_size' 요소를 일괄 처리하고 채우는 데이터 세트를 생성합니다. |
패딩Fifo큐 | 선입 선출 순서로 요소를 생성하는 큐입니다. |
ParallelConcat <T는 TType을 확장합니다. > | 첫 번째 차원을 따라 'N' 텐서 목록을 연결합니다. |
ParallelDynamicStitch <T는 TType을 확장합니다.> | '데이터' 텐서의 값을 단일 텐서에 인터리브합니다. |
ParameterizedTruncatedNormal <U는 TNumber를 확장합니다.> | 정규 분포에서 임의의 값을 출력합니다. |
ParseExampleDataset | DT_STRING의 벡터인 'Example' 프로토를 포함하는 'input_dataset'를 구문 분석된 기능을 나타내는 'Tensor' 또는 'SparseTensor' 개체의 데이터세트로 변환합니다. |
ParseTensor <T는 TType을 확장합니다> | 직렬화된 tensorflow.TensorProto proto를 Tensor로 변환합니다. |
PartitionedInput <T는 TType을 확장합니다. > | 분할된 입력 목록을 함께 그룹화하는 작업입니다. |
자리 표시자 <T는 TType을 확장합니다. > | 계산에 입력될 값에 대한 자리 표시자 작업입니다. |
PlaceholderWithDefault <T는 TType을 확장합니다. > | 출력이 제공되지 않을 때 '입력'을 통과하는 자리 표시자 작업입니다. |
폴리감마 <T는 T숫자를 확장함> | 폴리감마 함수 계산 \\(\psi^{(n)}(x)\\). |
인구수 | 요소별 모집단 수를 계산합니다(일명 |
Pow <T는 TType을 확장합니다. > | 한 값의 다른 값에 대한 거듭제곱을 계산합니다. |
프리페치데이터세트 | 'input_dataset'에서 요소를 비동기적으로 프리페치하는 데이터세트를 생성합니다. |
사전선형화 | 하나의 Tensor 값을 불투명한 변형 텐서로 선형화하는 작업입니다. |
사전선형화Tuple | 여러 Tensor 값을 불투명한 변형 텐서로 선형화하는 작업입니다. |
PreventGradient <T는 TType을 확장합니다. > | 그라데이션이 요청되면 오류를 트리거하는 ID 작업입니다. |
우선순위 대기열 | 첫 번째 구성 요소 값을 기준으로 정렬된 요소를 생성하는 대기열입니다. |
PrivateThreadPoolDataset | 'input_dataset'을 계산하기 위해 커스텀 스레드 풀을 사용하는 데이터세트를 생성합니다. |
Prod <T는 TType을 확장합니다. > | 텐서의 차원에 걸쳐 요소의 곱을 계산합니다. |
QuantizeAndDeQuantize <T는 TNumber를 확장합니다. > | 텐서를 양자화한 다음 역양자화합니다. |
QuantizeAndDeQuantizeV3 <T는 TNumber를 확장합니다.> | 텐서를 양자화한 다음 역양자화합니다. |
QuantizeAndDeQuantizeV4 <T는 TNumber를 확장합니다.> | `Quantization.QuantizeAndDeQuantizeV4`의 기울기를 반환합니다. |
QuantizedMatMulWithBiasAndDeQuantize <W는 TNumber를 확장합니다.> | |
대기열이 닫혔습니다. | 대기열이 닫혀 있으면 true를 반환합니다. |
대기열 크기 | 지정된 대기열의 요소 수를 계산합니다. |
RaggedBincount <U는 TNumber를 확장합니다.> | 정수 배열에서 각 값의 발생 횟수를 셉니다. |
RaggedTensorToTensor <U는 TType을 확장합니다.> | 비정형 텐서에서 조밀한 텐서를 생성하여 모양을 변경할 수 있습니다. |
비정형TensorToVariant | 'RaggedTensor'를 'variant' Tensor로 인코딩합니다. |
RaggedTensorToVariantGradient <U는 TType을 확장합니다.> | `RaggedTensorToVariant`에 대한 그래디언트를 계산하는 데 사용되는 도우미입니다. |
RandomCrop <T는 TNumber를 확장합니다. > | '이미지'를 무작위로 자릅니다. |
무작위데이터세트 | 의사 난수를 반환하는 데이터 세트를 만듭니다. |
RandomGamma <U는 TNumber를 확장합니다.> | 알파로 설명된 감마 분포에서 임의의 값을 출력합니다. |
RandomGammaGrad <T는 TNumber를 확장합니다. > | 감마 랜덤 샘플 wrt의 미분을 계산합니다. |
RandomPoisson <V는 TNumber를 확장합니다.> | 비율로 설명되는 포아송 분포에서 임의의 값을 출력합니다. |
RandomShuffle <T는 TType을 확장합니다. > | 첫 번째 차원을 따라 텐서를 무작위로 섞습니다. |
무작위셔플큐 | 요소의 순서를 무작위로 지정하는 대기열입니다. |
RandomStandardNormal <U는 TNumber를 확장합니다.> | 정규 분포에서 임의의 값을 출력합니다. |
RandomUniform <U는 TNumber를 확장합니다.> | 균일 분포에서 임의의 값을 출력합니다. |
RandomUniformInt <U는 TNumber를 확장합니다.> | 균일 분포에서 임의의 정수를 출력합니다. |
범위 <T는 T번호를 확장합니다.> | 일련의 숫자를 생성합니다. |
범위데이터세트 | 다양한 값으로 데이터세트를 만듭니다. |
계급 | 텐서의 순위를 반환합니다. |
파일 읽기 | 입력 파일명의 전체 내용을 읽고 출력합니다. |
ReadVariableOp <T는 TType을 확장합니다. > | 변수의 값을 읽습니다. |
생성된 리더 수 레코드 수 | 이 리더가 생성한 레코드 수를 반환합니다. |
리더 작업 단위 수 완료됨 | 이 리더가 처리를 완료한 작업 단위의 수를 반환합니다. |
리더직렬화상태 | Reader의 상태를 인코딩하는 문자열 텐서를 생성합니다. |
실수 <U는 T번호를 확장합니다.> | 복소수의 실수부를 반환합니다. |
RealDiv <T는 TType을 확장합니다.> | 실수 유형의 경우 x / y 요소를 반환합니다. |
Rebatch데이터세트 | 배치 크기를 변경하는 데이터세트를 만듭니다. |
RebatchDatasetV2 | 배치 크기를 변경하는 데이터세트를 만듭니다. |
역수 <T는 TType을 확장합니다.> | x 요소별로 역수를 계산합니다. |
ReciprocalGrad <T는 TType을 확장합니다. > | 입력에 대한 `x`의 역에 대한 기울기를 계산합니다. |
레코드입력 | 무작위 레코드를 내보냅니다. |
Recv <T는 TType을 확장합니다. > | 다른 XLA 계산에서 명명된 텐서를 받습니다. |
<T는 T번호를 확장합니다>를 줄입니다 . | 동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 축소합니다. |
모두 줄이기 | 텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 "논리적 및"를 계산합니다. |
모두 감소 | 텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 "논리적 or"를 계산합니다. |
감소결합 | 주어진 차원에 걸쳐 문자열 텐서를 결합합니다. |
ReduceMax <T는 TType을 확장합니다. > | 텐서의 차원 전체에서 요소의 최대값을 계산합니다. |
ReduceMin <T는 TType을 확장합니다. > | 텐서의 차원 전체에서 최소 요소를 계산합니다. |
ReduceProd <T는 TType을 확장합니다> | 텐서의 차원에 걸쳐 요소의 곱을 계산합니다. |
ReduceSum <T는 TType을 확장합니다. > | 텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 합을 계산합니다. |
ReduceV2 <T는 T번호를 확장합니다. > | 동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 축소합니다. |
RefEnter <T는 TType을 확장합니다. > | 하위 프레임을 만들거나 찾고 하위 프레임에서 '데이터'를 사용할 수 있도록 합니다. |
RefExit <T는 TType을 확장합니다. > | 현재 프레임을 상위 프레임으로 종료합니다. |
RefIdentity <T는 TType을 확장합니다. > | 입력 참조 텐서와 동일한 참조 텐서를 반환합니다. |
RefNextIteration <T는 TType을 확장합니다. > | 다음 반복에서 해당 입력을 사용할 수 있도록 합니다. |
RefSelect <T는 TType을 확장합니다. > | `inputs`의 `index` 번째 요소를 `output`으로 전달합니다. |
정규식FullMatch | 입력이 정규식 패턴과 일치하는지 확인하세요. |
정규식바꾸기 | `input`의 `pattern` 정규식 일치 항목을 `rewrite`에 제공된 대체 문자열로 바꿉니다. |
데이터세트 등록 | tf.data 서비스에 데이터 세트를 등록합니다. |
Relu <T는 TType을 확장합니다> | 수정된 선형 계산: 'max(features, 0)'. |
Relu6 <T는 T번호를 확장합니다> | 수정된 선형 6을 계산합니다: 'min(max(features, 0), 6)'. |
Relu6Grad <T는 Tnumber를 확장합니다.> | Relu6 작업에 대해 수정된 선형 6 기울기를 계산합니다. |
ReluGrad <T는 Tnumber를 확장합니다> | Relu 연산에 대해 수정된 선형 기울기를 계산합니다. |
반복데이터세트 | 'input_dataset' 'count' 횟수만큼 출력을 내보내는 데이터세트를 생성합니다. |
복제본 ID | 복제본 ID. |
ReplicatedInput <T는 TType을 확장합니다. > | N개의 입력을 N방향 복제 TPU 계산에 연결합니다. |
<T는 TType을 확장> 형태 변경 | 텐서의 형태를 변경합니다. |
크기 조정 영역 | 영역 보간을 사용하여 '이미지'의 크기를 '크기'로 조정합니다. |
크기 조정바이큐빅 | 쌍삼차 보간을 사용하여 '이미지'의 크기를 '크기'로 조정합니다. |
ResizeBicubicGrad <T는 TNumber를 확장합니다. > | 쌍삼차 보간의 기울기를 계산합니다. |
크기 조정쌍선형 | 쌍선형 보간을 사용하여 '이미지'의 크기를 '크기'로 조정합니다. |
ResizeBilinearGrad <T는 TNumber를 확장합니다. > | 이중선형 보간의 기울기를 계산합니다. |
ResizeNearestNeighbor <T는 TNumber를 확장합니다.> | 최근접 이웃 보간법을 사용하여 '이미지'의 크기를 '크기'로 조정합니다. |
ResizeNearestNeighborGrad <T는 TNumber를 확장합니다> | 최근접 이웃 보간의 기울기를 계산합니다. |
ResourceAccumulatorNumAccumulated | 지정된 누산기에서 집계된 그래디언트 수를 반환합니다. |
ResourceAccumulatorTakeGradient <T는 TType을 확장합니다.> | 주어진 ConditionalAccumulator에서 평균 기울기를 추출합니다. |
자원조건부누산기 | 그라디언트 집계를 위한 조건부 누산기입니다. |
ResourceCountUpTo <T는 Tnumber를 확장합니다. > | 'resource'가 가리키는 변수가 'limit'에 도달할 때까지 증가합니다. |
ResourceGather <U는 TType을 확장합니다.> | `indices`에 따라 `resource`가 가리키는 변수에서 조각을 수집합니다. |
ResourceGatherNd <U는 TType을 확장합니다.> | |
RestoreSlice <T는 TType을 확장합니다. > | 체크포인트 파일에서 텐서를 복원합니다. |
TPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters 검색 | SGD 내장 매개변수를 검색합니다. |
역방향 <T는 TType을 확장합니다.> | 텐서의 특정 차원을 반대로 바꿉니다. |
ReverseSequence <T는 TType을 확장합니다. > | 가변 길이 슬라이스를 반전합니다. |
Rfft <U는 TType을 확장합니다. > | 실수 값의 고속 푸리에 변환. |
Rfft2d <U는 TType을 확장합니다. > | 2D 실수 값 고속 푸리에 변환. |
Rfft3d <U는 TType을 확장합니다. > | 3D 실수 값 고속 푸리에 변환. |
RgbToHsv <T는 T번호를 확장합니다. > | 하나 이상의 이미지를 RGB에서 HSV로 변환합니다. |
RightShift <T는 T번호를 확장합니다. > | Elementwise는 'x'와 'y'의 비트 단위 오른쪽 이동을 계산합니다. |
Rint <T는 T번호를 확장합니다> | x에 가장 가까운 요소별 정수를 반환합니다. |
Rng읽기 및 건너뛰기 | 카운터 기반 RNG의 카운터를 향상시킵니다. |
Roll <T는 TType을 확장합니다. > | 축을 따라 텐서의 요소를 굴립니다. |
라운드 <T는 TType을 확장합니다.> | 텐서의 값을 요소별로 가장 가까운 정수로 반올림합니다. |
RPC | RPC 요청 일괄 처리를 수행합니다. |
Rsqrt <T는 TType을 확장합니다. > | x 요소별 제곱근의 역수를 계산합니다. |
RsqrtGrad <T는 TType을 확장합니다. > | 입력에 대한 `x`의 rsqrt에 대한 기울기를 계산합니다. |
샘플링데이터세트 | 다른 데이터세트 콘텐츠의 Bernoulli 샘플을 사용하는 데이터세트를 만듭니다. |
스칼라요약 | 스칼라 값이 포함된 '요약' 프로토콜 버퍼를 출력합니다. |
축척 및 번역 | |
ScaleAndTranslateGrad <T는 TNumber를 확장합니다.> | |
ScatterAdd <T는 TType을 확장합니다. > | 변수 참조에 희소 업데이트를 추가합니다. |
ScatterDiv <T는 TType을 확장합니다. > | 변수 참조를 희소 업데이트로 나눕니다. |
ScatterMax <T는 TNumber를 확장합니다. > | 'max' 작업을 사용하여 희소 업데이트를 변수 참조로 줄입니다. |
ScatterMin <T는 Tnumber를 확장합니다. > | 'min' 작업을 사용하여 희소 업데이트를 변수 참조로 줄입니다. |
ScatterMul <T는 TType을 확장합니다> | 희소 업데이트를 변수 참조에 곱합니다. |
ScatterNd <U는 TType을 확장합니다.> | '인덱스'에 따라 '업데이트'를 새 텐서로 분산시킵니다. |
ScatterNdAdd <T는 TType을 확장합니다. > | 변수의 개별 값이나 조각에 희소 추가를 적용합니다. |
ScatterNdMax <T는 TType을 확장합니다. > | 요소별 최대값을 계산합니다. |
ScatterNdMin <T는 TType을 확장합니다. > | 요소별 최소값을 계산합니다. |
ScatterNdNonAliasingAdd <T는 TType을 확장합니다.> | 개별 값이나 조각을 사용하여 '입력'에 희소 추가를 적용합니다. 인덱스 `인덱스`에 따른 `업데이트`에서. |
ScatterNdSub <T는 TType을 확장합니다. > | 변수의 개별 값이나 조각에 희소 빼기를 적용합니다. |
ScatterNdUpdate <T는 TType을 확장합니다. > | 특정 값 내의 개별 값이나 조각에 희박한 '업데이트'를 적용합니다. '인덱스'에 따라 변수가 달라집니다. |
ScatterSub <T는 TType을 확장합니다. > | 변수 참조에 대한 희소 업데이트를 뺍니다. |
ScatterUpdate <T는 TType을 확장합니다. > | 변수 참조에 스파스 업데이트를 적용합니다. |
SdcaFprint | 입력 문자열의 지문을 계산합니다. |
SegmentMax <T는 TNumber를 확장합니다. > | 텐서의 세그먼트를 따라 최대값을 계산합니다. |
SegmentMean <T는 TType을 확장합니다. > | 텐서의 세그먼트를 따라 평균을 계산합니다. |
SegmentMin <T는 T번호를 확장합니다. > | 텐서의 세그먼트를 따라 최소값을 계산합니다. |
SegmentProd <T는 TType을 확장합니다. > | 텐서의 세그먼트를 따라 곱을 계산합니다. |
SegmentSum <T는 TType을 확장합니다. > | 텐서의 세그먼트를 따라 합계를 계산합니다. |
<T는 TType을 확장합니다>를 선택합니다 . | |
Selu <T는 T번호를 확장합니다> | 스케일링된 지수 선형 계산: `scale * alpha * (exp(features) - 1)` < 0이면 `scale * feature`, 그렇지 않으면 `scale * feature`입니다. |
SeluGrad <T는 TNumber를 확장합니다> | 스케일링된 지수 선형(Selu) 연산에 대한 기울기를 계산합니다. |
직렬화반복자 | 반복자를 나타내는 주어진 `resource_handle`을 변형 텐서로 변환합니다. |
SerializeManySparse <U는 TType을 확장합니다.> | `N` 미니배치 `SparseTensor`를 `[N, 3]` `Tensor` 객체로 직렬화합니다. |
SerializeSparse <U는 TType을 확장합니다.> | `SparseTensor`를 `[3]` `Tensor` 객체로 직렬화합니다. |
직렬화Tensor | Tensor를 직렬화된 TensorProto proto로 변환합니다. |
크기 설정 | 입력 `세트`의 마지막 차원에 따른 고유 요소 수입니다. |
SetStatsAggregator데이터 세트 | |
모양 <U가 T번호를 확장함> | 텐서의 형태를 반환합니다. |
샤드데이터세트 | 이 데이터 세트의 1/`num_shards`만 포함하는 `데이터 세트`를 생성합니다. |
샤딩된 파일 이름 | 샤딩된 파일 이름을 생성합니다. |
샤딩된 파일 사양 | 샤딩된 모든 파일 이름과 일치하는 glob 패턴을 생성합니다. |
샤딩 <T는 TType을 확장합니다> | 주어진 샤딩 속성을 기반으로 입력을 샤딩하는 작업입니다. |
ShuffleAndRepeat데이터 세트 | |
ShuffleDataset | |
시그모이드 <T는 TType을 확장합니다. > | 'x' 요소별로 시그모이드를 계산합니다. |
SigmoidGrad <T는 TType을 확장합니다. > | 입력에 대한 `x`의 시그모이드 기울기를 계산합니다. |
<T는 TType을 확장합니다> 에 서명하세요 . | 숫자의 부호에 대한 요소별 표시를 반환합니다. |
Sin <T는 TType을 확장합니다. > | x 요소별로 사인을 계산합니다. |
Sinh <T는 TType을 확장합니다.> | x 요소의 쌍곡사인을 계산합니다. |
크기 <U는 T번호를 확장합니다.> | 텐서의 크기를 반환합니다. |
SkipDataset | `input_dataset`에서 `count` 요소를 건너뛰는 데이터세트를 생성합니다. |
SleepDataset | |
슬라이스 <T는 TType을 확장합니다. > | 'input'에서 슬라이스를 반환합니다. |
SlidingWindowDataset | `input_dataset`에 대한 슬라이딩 윈도우를 전달하는 데이터세트를 생성합니다. |
스냅샷 <T는 TType을 확장합니다.> | 입력 텐서의 복사본을 반환합니다. |
SobolSample <T는 Tnumber를 확장합니다.> | Sobol 시퀀스에서 포인트를 생성합니다. |
Softmax <T는 Tnumber를 확장합니다.> | 소프트맥스 활성화를 계산합니다. |
소프트플러스 <T는 T번호를 확장합니다> | 소프트플러스 계산: `log(exp(features) + 1)`. |
SoftplusGrad <T는 T번호를 확장합니다> | 소프트플러스 연산에 대한 소프트플러스 기울기를 계산합니다. |
Softsign <T는 T번호를 확장합니다> | 소프트 사인 계산: `features / (abs(features) + 1)`. |
SoftsignGrad <T는 T번호를 확장합니다> | 소프트 사인 작업에 대한 소프트 사인 그라데이션을 계산합니다. |
<T는 TType을 확장합니다> 해결 | 선형 방정식 시스템을 해결합니다. |
정렬 <T는 TType을 확장합니다> | 문서화된 XLA 정렬 연산자를 래핑합니다. https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#sort . |
SpaceToBatch <T는 TType을 확장합니다. > | T 유형의 4차원 텐서용 SpaceToBatch. |
SpaceToBatchNd <T는 TType을 확장합니다. > | T 유형의 ND 텐서에 대한 SpaceToBatch. |
SpaceToDepth <T는 TType을 확장합니다. > | T 유형의 텐서에 대한 SpaceToDepth. |
SparseApplyAdadelta <T는 TType을 확장합니다.> | var: Variable()에서 가져와야 합니다. |
SparseApplyAdagrad <T는 TType을 확장합니다.> | adagrad 체계에 따라 '*var' 및 '*accum'의 관련 항목을 업데이트합니다. |
SparseApplyAdagradDa <T는 TType을 확장합니다.> | 근위부 adagrad 체계에 따라 '*var' 및 '*accum'의 항목을 업데이트합니다. |
SparseApplyCenteredRmsProp <T는 TType을 확장합니다.> | 중심 RMSProp 알고리즘에 따라 '*var'를 업데이트합니다. |
SparseApplyFtrl <T는 TType을 확장합니다. > | Ftrl-proximal 체계에 따라 '*var'의 관련 항목을 업데이트합니다. |
SparseApplyMomentum <T는 TType을 확장합니다.> | 모멘텀 체계에 따라 '*var' 및 '*accum'의 관련 항목을 업데이트합니다. |
SparseApplyProximalAdagrad <T는 TType을 확장합니다.> | FOBOS 알고리즘에 따라 '*var' 및 '*accum'의 희소 업데이트 항목입니다. |
SparseApplyProximalGradientDescent <T는 TType을 확장합니다.> | 학습률이 고정된 FOBOS 알고리즘으로 '*var'를 희소 업데이트합니다. |
SparseApplyRmsProp <T는 TType을 확장합니다.> | RMSProp 알고리즘에 따라 '*var'를 업데이트합니다. |
SparseBincount <U는 TNumber를 확장합니다.> | 정수 배열에서 각 값의 발생 횟수를 셉니다. |
SparseConditionalAccumulator | 희소 기울기를 집계하기 위한 조건부 누산기입니다. |
SparseDenseCwiseAdd <T는 TType을 확장합니다.> | 다음과 같은 특수 규칙을 사용하여 SparseTensor와 Dense Tensor를 합산합니다. (1) 적격한 경우 조밀한 면이 희소한 면과 동일한 모양을 갖도록 브로드캐스팅합니다. (2) 그런 다음 SparseTensor의 인덱스가 가리키는 밀집된 값만 cwise 추가에 참여합니다. |
sprasedensecwisediv <t는 ttype >을 확장합니다 | 구성 요소 측면은 SparSetensor를 조밀 한 텐서로 나눕니다. |
sparsedensecwisemul <t는 ttype >를 확장합니다 | 구성 요소 측면은 Sparsetensor에 조밀 한 텐서를 곱합니다. |
Sparsematmul | 매트릭스 "a"에 의해 매트릭스 "b"를 곱하십시오. |
희소행렬추가 | 두 개의 CSR 행렬의 희소 추가, C = 알파 * A + 베타 * B. |
sparsematrixmatmul <t는 ttype >을 확장합니다 | 희소 행렬과 조밀한 행렬을 행렬 곱합니다. |
SparseMatrixMul | 희소 행렬과 조밀한 텐서의 요소별 곱셈입니다. |
스파스매트릭스NNZ | `sparse_matrix`의 0이 아닌 개수를 반환합니다. |
SparseMatrix주문AMD | '입력'의 AMD(근사 최소 차수) 순서를 계산합니다. |
SparseMatrix소프트맥스 | CSRSparseMatrix의 소프트맥스를 계산합니다. |
SparseMatrixSoftmaxGrad | SparseMatrixSoftmax 연산의 기울기를 계산합니다. |
희소행렬SparseCholesky | '입력'의 희소 Cholesky 분해를 계산합니다. |
SparseMatrixSparseMatMul | 희소 행렬은 두 개의 CSR 행렬 'a'와 'b'를 곱합니다. |
희소행렬전치 | CSRSparseMatrix의 내부(행렬) 차원을 바꿉니다. |
SparseMatrixZeros | 'dense_shape' 형태로 모두 0인 CSRSparseMatrix를 생성합니다. |
Sparsereducemax <t는 tnumber >를 확장합니다 | SparSetensor의 치수에 걸쳐 최대 요소를 계산합니다. |
stresereducesum <t는 ttype >을 확장합니다 | SparSetensor의 치수에 걸쳐 요소의 합을 계산합니다. |
sparsesegmentmean <t는 tnumber >를 확장합니다 | 텐서의 희소 세그먼트를 따라 평균을 계산합니다. |
sparsesegmentmeangrad <t는 tnumber >를 확장합니다 | sparsesegmentmean을위한 그라디언트를 계산합니다. |
sparsesegmentmeanwithnumsegments <t extends tnumber > | 텐서의 희소 세그먼트를 따라 평균을 계산합니다. |
sparsesegmentsqrtn <t extends tnumber > | 텐서의 희소 세그먼트를 따라 N의 SQRT로 나눈 값을 계산합니다. |
sparsesegmentsqrtngrad <t extends tnumber > | SparseSegmentsqrtn에 대한 그라디언트를 계산합니다. |
sparsesegmentsqrtnwithnumsegments <t는 tnumber >를 확장합니다 | 텐서의 희소 세그먼트를 따라 N의 SQRT로 나눈 값을 계산합니다. |
sparsesegmentsum <t는 tnumber >를 확장합니다 | 텐서의 희소 세그먼트를 따라 합계를 계산합니다. |
sparsesegmentsumwithnumsegments <t는 tnumber >를 확장합니다 | 텐서의 희소 세그먼트를 따라 합계를 계산합니다. |
sparseslicegrad <t extends ttype > | Sparseslice op의 그라디언트 연산자. |
sparsesoftmax <t는 tnumber >를 확장합니다 | SoftMax를 배치 된 nd` sparsetensor`에 적용합니다. |
sparsetensordenseadd <u 확장 ttype > | `sparsetensor`와 밀도가 높은‘텐서’를 추가하여 밀도가 높은‘텐서’를 생성합니다. |
sparsetensordensematmul <u는 ttype >을 확장합니다 | SparSetensor (Rank 2) "A"빽빽한 매트릭스 "B"를 곱하십시오. |
sparsetensorslicedataset | SparSetensor를 요소별로 분할하는 데이터 세트를 만듭니다. |
SparseTensorToCSRSparseMatrix | SparseTensor를 (아마도 일괄 처리된) CSRSparseMatrix로 변환합니다. |
sparsetodense <u는 ttype >를 확장합니다 | 드문 드문 표현을 조밀 한 텐서로 변환합니다. |
Spence <t는 tnumber >를 확장합니다 | |
SQLDATASET | SQL 쿼리를 실행하고 결과 집합의 행을 내보내는 데이터 집합을 만듭니다. |
sqrt <t는 ttype >을 확장합니다 | X 요소 단위의 제곱근을 계산합니다. |
sqrtgrad <t extends ttype > | `x` wrt 입력의 SQRT에 대한 그라디언트를 계산합니다. |
sqrtm <t는 ttype >을 확장합니다 | 하나 이상의 사각형 행렬의 매트릭스 제곱근을 계산합니다. matmul (sqrtm (a), sqrtm (a)) = a 입력 행렬은 뒤집을 수 없습니다. |
square <t는 ttype >을 확장합니다 | x 요소별로 제곱을 계산합니다. |
SquaredDifference <t는 ttype >을 확장합니다 | COLL (X -Y) (X -Y) 요소 별을 반환합니다. |
스퀴즈 <t는 ttype >을 연장합니다 | 텐서의 모양에서 크기 1의 차원을 제거합니다. |
스택 <t는 ttype >를 확장합니다 | `N` 순위-`R` 텐서 목록을 하나의 순위-`(R+1)` 텐서로 압축합니다. |
스테이지 크기 | Op는 기본 컨테이너의 요소 수를 반환합니다. |
Statefulrandombinomial <V는 tnumber >를 연장합니다 | |
Statefulardnormal <u는 ttype >을 확장합니다 | 정규 분포에서 임의의 값을 출력합니다. |
State -FultruncatedNormal <u는 ttype >을 확장합니다 | 잘린 정규 분포에서 임의의 값을 출력합니다. |
statefulliform <u는 ttype >을 확장합니다 | 균일 분포에서 임의의 값을 출력합니다. |
statefuluniformullint <u는 ttype >을 확장합니다 | 균일 분포에서 임의의 정수를 출력합니다. |
Statefuliformint <u는 ttype >를 확장합니다 | 균일 분포에서 임의의 정수를 출력합니다. |
무국적 <V는 tnumber >를 연장합니다 | 다국적 분포에서 샘플을 그립니다. |
intationsparameterizedTruncatedNormal <v는 tnumber >를 확장합니다 | |
anstationsrandombinomial <w는 tnumber >를 확장합니다 | 이항 분포에서 결정론적 의사 난수를 출력합니다. |
InstantessrandomGamma <V는 tnumber >를 연장합니다 | 감마 분포에서 결정론적 의사 난수를 출력합니다. |
SANCELESSRANDOMNORMAL <V는 tnumber >를 연장합니다 | 정규 분포에서 결정론적 의사 난수 값을 출력합니다. |
SANTESSRANDOMNORMALV2 <u는 tnumber >를 확장합니다 | 정규 분포에서 결정론적 의사 난수 값을 출력합니다. |
Instantessrandompoisson <w는 tnumber >를 확장합니다 | 포아송 분포에서 결정론적 의사 난수를 출력합니다. |
SANTELESSRANDOMUNIFOR <V는 tnumber >를 확장합니다 | 균일 분포에서 결정적 의사 난수 난수 값을 출력합니다. |
stationsrandomuniformullint <v는 tnumber >를 확장합니다 | 균일 분포에서 결정론적 의사 난수 난수를 출력합니다. |
SANTELESSRANDOMUNIFORFULLINTV2 <u는 tnumber >를 확장합니다 | 균일 분포에서 결정론적 의사 난수 난수를 출력합니다. |
inationsrandomuniformint <v는 tnumber >를 확장합니다 | 균일 분포에서 결정론적 의사 난수 난수를 출력합니다. |
SANTESSRANDOMUNIFORINTV2 <u는 tnumber >를 확장합니다 | 균일 분포에서 결정론적 의사 난수 난수를 출력합니다. |
SANTESSRANDOMUNIFORV2 <u는 tnumber >를 확장합니다 | 균일 분포에서 결정적 의사 난수 난수 값을 출력합니다. |
InstationsTrunctedNormal <V는 tnumber >를 연장합니다 | 잘린 정규 분포에서 결정론적 의사 난수 값을 출력합니다. |
SANTESSTRUCTATEDNORMALV2 <u는 tnumber >를 확장합니다 | 잘린 정규 분포에서 결정론적 의사 난수 값을 출력합니다. |
staticregexfullmatch | 입력이 Regex 패턴과 일치하는지 확인하십시오. |
staticregexreplace | 입력의 패턴 일치를 다시 쓰기로 대체합니다. |
StatsAggregatorHandle | |
Statsaggregatorsummary | 지정된 통계 관리자가 기록한 모든 통계의 요약을 생성합니다. |
stopgradient <t는 ttype >를 확장합니다 | 그라데이션 계산을 중지합니다. |
striddslice <t는 ttype >를 확장합니다 | `input`에서 스트라이드 슬라이스를 반환합니다. |
striddsliceassign <t extends ttype > | 'ref'의 슬라이스된 l-value 참조에 'value'를 할당합니다. |
striddslicegrad <u는 ttype >을 확장합니다 | 'StridedSlice'의 그래디언트를 반환합니다. |
StringFormat | 텐서 목록을 사용하여 문자열 템플릿을 형식화합니다. |
StringLength | '입력'의 문자열 길이. |
조각 | 텐서의 선장 및 후행 공백. |
sub <t는 ttype >을 확장합니다 | x -y 요소 측면을 반환합니다. |
기판 | 문자열의 '텐서'에서 기판을 반환합니다. |
sum <t는 ttype >를 확장합니다 | 텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 합을 계산합니다. |
요약자 | |
TPU컴파일 결과 | TPU 컴파일 결과를 반환합니다. |
TPU임베딩 활성화 | TPU 임베딩을 차별화할 수 있는 작업입니다. |
tpureplicatedInput <t는 ttype >을 확장합니다 | N개의 입력을 N방향 복제 TPU 계산에 연결합니다. |
TakeDataset | 'input_dataset'의 'count'요소가 포함 된 데이터 세트를 만듭니다. |
tan <t는 ttype >를 확장합니다 | x 요소별로 tan을 계산합니다. |
tanh <t는 ttype >를 확장합니다 | `x` emelt-swise의 쌍곡선 접선을 계산합니다. |
tanhgrad <t는 ttype >를 확장합니다 | `x` wrt 입력의 tanh에 대한 그라디언트를 계산합니다. |
TemporaryVariable <t는 ttype >을 확장합니다 | 변경될 수 있지만 단일 단계 내에서만 지속되는 텐서를 반환합니다. |
TensorArraygather <t는 ttype >를 확장합니다 | TensorArray의 특정 요소를 출력 '값'으로 수집합니다. |
TensorArraypack <t는 ttype >을 확장합니다 | |
TensorArrayRead <t extends ttype > | TensorArray의 요소를 읽어 '값'을 출력합니다. |
TensorArrayScatter | 입력 값의 데이터를 특정 TensorArray 요소로 분산시킵니다. |
텐서배열크기 | TensorArray의 현재 크기를 가져옵니다. |
텐서어레이분할 | 입력 값의 데이터를 TensorArray 요소로 분할합니다. |
TensorArrayUnpack | |
텐서어레이쓰기 | tensor_array에 요소를 푸시합니다. |
텐서데이터세트 | ``구성 요소 ''를 텐서의 튜플로 한 번 방출하는 데이터 세트를 만듭니다. |
tensordiag <t는 ttype >을 확장합니다 | 주어진 대각선 값으로 대각선 텐서를 반환합니다. |
Tensordiagpart <t는 ttype >를 확장합니다 | 텐서의 대각선 부분을 반환합니다. |
Tensorforesttreeisinitializedop | 나무가 초기화되었는지 확인합니다. |
TensorforestTreepredict | 주어진 입력 데이터의 로그를 출력합니다 |
TensorforestPreeSourceHandleop | TensorforestFreeResource에 대한 손잡이를 만듭니다 |
Tensorforesttreeserialize | 트리 핸들을 프로토로 직렬화합니다 |
TensorforestTreesize | 트리에서 노드 수를 얻으십시오 |
TensorListConcatLists | |
TensorListElementshape <t는 tnumber >를 확장합니다 | 텐서로서 주어진 목록의 요소 모양입니다. |
TensorListFromTensor | 쌓이면 `tensor` 값을 갖는 TensorList를 생성합니다. |
Tensorlistgather <t는 ttype >을 확장합니다 | TensorList를 인덱싱하여 Tensor를 생성합니다. |
TensorlistgetItem <t는 ttype >을 확장합니다 | |
TensorList길이 | 입력 텐서 목록의 텐서 수를 반환합니다. |
TensorList푸시백 | 전달된 `Tensor`를 마지막 요소로 포함하고 주어진 목록의 다른 요소를 `input_handle`에 포함하는 목록을 반환합니다. |
TensorListPushBackBatch | |
TensorListReserve | 빈 요소가 있는 지정된 크기의 목록입니다. |
TensorList크기 조정 | 목록의 크기를 조정합니다. |
TensorListScatter | Tensor를 인덱싱하여 TensorList를 생성합니다. |
TensorListScatterIntoExistingList | 입력 목록의 인덱스에 텐서를 분산시킵니다. |
TensorListSetItem | |
TensorList분할 | 텐서를 목록으로 분할합니다. |
TensorListStack <t는 ttype >을 확장합니다 | 목록의 모든 텐서를 스택합니다. |
텐서맵 지우기 | 주어진 키의 항목이 지워진 텐서 맵을 반환합니다. |
TensorMapHasKey | 주어진 키가 맵에 존재하는지 여부를 반환합니다. |
텐서맵삽입 | 주어진 키-값 쌍이 삽입된 'input_handle'인 맵을 반환합니다. |
tensormaplookup <u는 ttype >을 확장합니다 | 텐서 맵의 특정 키에서 값을 반환합니다. |
텐서맵 크기 | 입력 텐서 맵의 텐서 수를 반환합니다. |
Tensormapstackkeys <t는 ttype >을 확장합니다 | 텐서 맵에 있는 모든 키의 텐서 스택을 반환합니다. |
Tensorscatterndadd <t extends ttype > | '인덱스'에 따라 기존 텐서에 희박한 '업데이트'를 추가합니다. |
Tensorscatterndmax <t는 ttype >를 확장합니다 | |
Tensorscatterndmin <t는 ttype >를 확장합니다 | |
Tensorscatterndsub <t는 ttype >을 확장합니다 | '인덱스'에 따라 기존 텐서에서 희박한 '업데이트'를 뺍니다. |
Tensorscatterndupdate <t extends ttype > | '인덱스'에 따라 기존 텐서에 '업데이트'를 분산시킵니다. |
TensorSlice데이터세트 | '구성 요소'의 각 DIM-0 조각을 한 번 방출하는 데이터 세트를 만듭니다. |
TensorstridedSliceUpdate <t extends ttype > | 'input'의 분할된 l-value 참조에 'value'를 할당합니다. |
Tensorsummary | 텐서 및 플러그 당 데이터를 사용하여 '요약'프로토콜 버퍼를 출력합니다. |
TextLineDataset | 하나 이상의 텍스트 파일의 줄을 방출하는 데이터 세트를 만듭니다. |
TextLineReader | '\ n'으로 구분 된 파일의 줄을 출력하는 리더. |
tfrecorddataset | 하나 이상의 TFRecord 파일에서 레코드를 내보내는 데이터세트를 생성합니다. |
tfrecordreader | Tensorflow 레코드 파일에서 레코드를 출력하는 독자. |
ThreadPool데이터세트 | 'input_dataset'을 계산하기 위해 커스텀 스레드 풀을 사용하는 데이터세트를 생성합니다. |
ThreadPoolHandle | 'input_dataset'을 계산하기 위해 커스텀 스레드 풀을 사용하는 데이터세트를 생성합니다. |
타일 <t는 ttype >을 연장합니다 | 주어진 텐서를 타일링하여 텐서를 구성합니다. |
Tilegrad <t는 ttype >를 확장합니다 | '타일'의 그라디언트를 반환합니다. |
타임스탬프 | 에포크 이후의 시간을 초 단위로 제공합니다. |
ToBool | 텐서를 스칼라 조건자로 변환합니다. |
Tohashbucket | 입력 텐서의 각 문자열을 여러 버킷으로 해시 모드로 변환합니다. |
Tohashbucketfast | 입력 텐서의 각 문자열을 여러 버킷으로 해시 모드로 변환합니다. |
TohashbucketStrong | 입력 텐서의 각 문자열을 여러 버킷으로 해시 모드로 변환합니다. |
Tonumber <t는 tnumber >를 확장합니다 | 입력 텐서의 각 문자열을 지정된 숫자 유형으로 변환합니다. |
전환 <t extends ttype > | 순열에 따라 X의 셔플 치수. |
triangularsolve <t extends ttype > | 백 스트럭션에 의해 상위 또는 하부 삼각형 매트릭스를 갖는 선형 방정식 시스템을 해결합니다. |
tridiagonalmatmul <t는 ttype >를 확장합니다 | Tridiagonal 매트릭스로 제품을 계산하십시오. |
tridiagonalsolve <t extends ttype > | 방정식의 삼중대각 시스템을 해결합니다. |
truncatediv <t는 ttype >를 확장합니다 | 정수형의 경우 x / y 요소를 반환합니다. |
truncatemod <t는 tnumber >를 확장합니다 | 요소 별 분열을 반환합니다. |
TruncatedNormal <u는 tnumber >를 확장합니다 | 잘린 정규 분포에서 임의의 값을 출력합니다. |
UNDATH <t는 ttype >를 확장합니다 | 단일 출력 Tensor에 대한 Batch 작업을 반대로 합니다. |
Undatchdataset | 입력 요소를 여러 요소로 분할하는 데이터세트입니다. |
UNDATTHGRAD <t는 ttype >을 확장합니다 | Unbatch의 그라데이션. |
유니코드인코드 | int의 텐서를 유니코드 문자열로 인코딩합니다. |
유니 코드 스크립트 | 유니 코드 정수 코드 포인트의 주어진 텐서의 스크립트 코드를 결정하십시오. |
Unicodetranscode | 소스에서 입력 텍스트를 인코딩하여 대상 인코딩으로 트랜스 코딩합니다. |
고유 데이터세트 | 'input_dataset'의 고유 한 요소가 포함 된 데이터 세트를 만듭니다. |
UnsavelIndex <t는 tnumber >를 확장합니다 | 평면 인덱스 배열을 좌표 배열 튜플로 변환합니다. |
정렬되지 않은세그먼트 조인 | `segment_ids '를 기반으로`inputs'의 요소에 합류합니다. |
UnsortedSegmentMax <t는 tnumber >를 확장합니다 | 텐서의 세그먼트를 따라 최대값을 계산합니다. |
UnsortedSegmentmin <t는 tnumber >를 확장합니다 | 텐서의 세그먼트를 따라 최소값을 계산합니다. |
UnsortedSegmentProd <t extends ttype > | 텐서의 세그먼트를 따라 곱을 계산합니다. |
UnsortedSegmentsum <t는 ttype >을 확장합니다 | 텐서의 세그먼트를 따라 합계를 계산합니다. |
UnwrapDatasetVariant | |
높은 | 모든 소문자를 해당 대문자로 변환합니다. |
어퍼 바운드 <u는 tnumber >를 확장합니다 | 각 행을 따라 상류 _bound (sorted_search_values, 값)를 적용합니다. |
VarHandleOp | 가변 자원에 대한 핸들을 만듭니다. |
varisinitialized | 리소스 핸들 기반 변수가 초기화되었는지 확인합니다. |
변수 <t는 ttype >를 확장합니다 | 여러 단계에 걸쳐 지속되는 텐서 형태로 상태를 유지합니다. |
variableShape <t는 tnumber >를 확장합니다 | `resource`가 가리키는 변수의 형태를 반환합니다. |
어디 | 텐서에서 0이 아닌 값/참 값의 위치를 반환합니다. |
wholefilereader | 파일의 전체 내용을 값으로 출력하는 리더. |
Windowdataset | 입력 요소를 (둥지) Windows의 데이터 세트로 결합합니다. |
작업자하트비트 | 작업자의 심장박동 op. |
WrapdatasetVariant | |
xdivy <t는 ttype >를 확장합니다 | x == 0이면 0을 반환하고 그렇지 않으면 x / y는 요소를 반환합니다. |
xlarecvfromhost <t는 ttype >을 확장합니다 | 호스트로부터 텐서를받는 OP. |
xlasetbound | 주어진 입력 값에 대한 경계를 XLA 컴파일러에 대한 힌트로 설정하십시오. 같은 값을 반환합니다. |
xlaspmdfulltoshardshape <t extends ttype > | XLA SPMD 파티션이 자동 파티셔닝에서 수동 파티셔닝. |
xlaspmdshardtofullshape <t extends ttype > | XLA SPMD 파티션이 수동 파티셔닝에서 자동 분할. |
xlog1py <t는 ttype >를 확장합니다 | x == 0이면 0을 반환하고, 그렇지 않으면 요소별로 x * log1p(y)를 반환합니다. |
xlogy <t는 ttype >를 확장합니다 | x == 0이면 0을 반환하고, 그렇지 않으면 요소별로 x * log(y)를 반환합니다. |
Zeros <t는 ttype >를 확장합니다 | `dims`에 의해 주어진 모양의 0으로 초기화된 상수를 생성하는 연산자입니다. |
0은 <t가 ttype >을 확장합니다 | x와 모양과 유형이 동일한 0의 텐서를 반환합니다. |
Zeta <t는 tnumber >를 확장합니다 | Hurwitz Zeta 함수 계산 \\(\zeta(x, q)\\). |
zipdataset | 'input_datasets'를 함께 줄이는 데이터 세트를 만듭니다. |
erfinv <t는 tnumber >를 확장합니다 | |