דף זה תורגם על ידי Cloud Translation API.

Shaped

ממשק ציבורי בצורת

תת-מחלקות עקיפות ידועות

Abs <T מרחיב את Tnumber >, AbstractDenseNdArray <T, U מרחיב את NdArray <T>>, AbstractNdArray <T, U מרחיב את NdArray <T>>, AccumulateN <T מרחיב את TType >, AccumulatorNumAccumulated , AccumulatorTakeGradient <T>, מרחיב מרחיב את TType >, Acosh <T מרחיב את TType >, Add <T מרחיב את TType >, AddManySparseToTensorsMap , AddN <T מרחיב את TType >, AddSparseToTensorsMap , AdjustContrast <T מרחיב את TNummer > , AdjustHue <T > < > מרחיב את TNumber , ועוד 808.

Abs <T מרחיב את TNummer >	מחשב את הערך המוחלט של טנזור.
AbstractDenseNdArray <T, U מרחיב את NdArray <T>>
AbstractNdArray <T, U מרחיב את NdArray <T>>
AccumulateN <T מרחיב את TType >	מחזירה את הסכום מבחינת האלמנט של רשימת טנסורים.
AccumulatorNumAccumulated	מחזירה את מספר ההדרגות המצטברות במצטברים הנתונים.
AccumulatorTakeGradient <T מרחיב את TType >	מחלץ את השיפוע הממוצע ב-ConditionalAccumulator הנתון.
Acos <T מרחיב את TType >	מחשבת acos של x מבחינת אלמנטים.
Acosh <T מרחיב את TType >	מחשב קוסינוס היפרבולי הפוך של x מבחינת אלמנט.
הוסף <T מרחיב את TType >	מחזירה x + y מבחינת אלמנט.
AddManySparseToTensorsMap	הוסף `N`-minibatch `SparseTensor` ל`SparseTensorsMap`, החזר `N` ידיות.
AddN <T מרחיב את TType >	הוסף את כל טנסור הקלט מבחינת אלמנט.
AddSparseToTensorsMap	הוסף `SparseTensor` ל`SparseTensorsMap` החזר את הידית שלו.
AdjustContrast <T מרחיב את TNummer >	התאם את הניגודיות של תמונה אחת או יותר.
AdjustHue <T מרחיב את TNummer >	התאם את הגוון של תמונה אחת או יותר.
AdjustSaturation <T מרחיב את TNummer >	התאם את הרוויה של תמונה אחת או יותר.
כֹּל	מחשב את ה"לוגי ו" של אלמנטים על פני מימדים של טנזור.
AllReduce <T מרחיב את TNummer >	מפחית באופן הדדי מספר טנסורים מסוג וצורה זהים.
AllToAll <T מרחיב את TType >	אופ להחלפת נתונים על פני העתקים של TPU.
זווית <U מרחיבה את TNummer >	מחזירה את הארגומנט של מספר מרוכב.
כֹּל	מחשב את ה"לוגי או" של אלמנטים על פני ממדים של טנזור.
ApplyAdaMax <T מרחיב את TType >	עדכן את '*var' לפי אלגוריתם AdaMax.
ApplyAdadelta <T מרחיב את TType >	עדכן את '*var' בהתאם לתוכנית adadelta.
ApplyAdagrad <T מרחיב את TType >	עדכן את '*var' בהתאם לתכנית adgrad.
ApplyAdagradDa <T מרחיב את TType >	עדכן את '*var' בהתאם לתוכנית adgrad הפרוקסימלית.
ApplyAdagradV2 <T מרחיב את TType >	עדכן את '*var' בהתאם לתכנית adgrad.
ApplyAdam <T מרחיב את TType >	עדכן את '*var' לפי אלגוריתם Adam.
ApplyAddSign <T מרחיב את TType >	עדכן את '*var' בהתאם לעדכון AddSign.
ApplyCenteredRmsProp <T מרחיב את TType >	עדכן את '*var' לפי אלגוריתם RMSProp הממורכז.
ApplyFtrl <T מרחיב את TType >	עדכן את '*var' לפי סכימת Ftrl-proximal.
ApplyGradientDescent <T מרחיב את TType >	עדכן את 'var' על ידי הפחתת 'alpha' 'delta' ממנו.
ApplyMomentum <T מרחיב את TType >	עדכן את '*var' לפי סכימת המומנטום.
ApplyPowerSign <T מרחיב את TType >	עדכן את '*var' בהתאם לעדכון AddSign.
ApplyProximalAdagrad <T מרחיב את TType >	עדכן את 'var' ו-'accum' לפי FOBOS עם קצב הלמידה של Adagrad.
ApplyProximalGradientDescent <T מרחיב את TType >	עדכן את '*var' בתור אלגוריתם FOBOS עם קצב למידה קבוע.
ApplyRmsProp <T מרחיב את TType >	עדכן את '*var' לפי אלגוריתם RMSProp.
שווה בקירוב	מחזירה את ערך האמת של abs(xy) < סובלנות מבחינת אלמנט.
ArgMax <V מרחיב את TNummer >	מחזירה את האינדקס עם הערך הגדול ביותר על פני מימדים של טנזור.
ArgMin <V מרחיב את TNummer >	מחזירה את האינדקס עם הערך הקטן ביותר על פני מימדים של טנזור.
AsString	ממירה כל ערך בטנזור הנתון למחרוזות.
Asin <T מרחיב את TType >	מחשב את הסינוס ההיפוך הטרינומטרי של x מבחינת אלמנט.
Asinh <T מרחיב את TType >	מחשב סינוס היפרבולי הפוך של x מבחינת אלמנט.
AssertCardinalityDataset
AssertNextDataset
הקצה <T מרחיב את TType >	עדכן את 'ref' על ידי הקצאת 'ערך' לו.
AssignAdd <T מרחיב את TType >	עדכן את 'ref' על ידי הוספת 'ערך' אליו.
AssignSub <T מרחיב את TType >	עדכן את 'ref' על ידי הפחתת 'ערך' ממנו.
Atan <T מרחיב את TType >	מחשב את הטנגנס ההופכי הטרינומטרי של x מבחינת אלמנט.
Atan2 <T מרחיב את TNummer >	מחשבת arctangent של 'y/x' מבחינה אלמנט, תוך כיבוד סימני הטיעונים.
Atanh <T מרחיב את TType >	מחשב טנגנס היפרבולי הפוך של x מבחינת אלמנט.
אודיוספקטרוגרם	מייצר הדמיה של נתוני אודיו לאורך זמן.
סיכום אודיו	מוציא מאגר פרוטוקול 'סיכום' עם אודיו.
AutoShardDataset	יוצר מערך נתונים שמרסק את מערך הנתונים של הקלט.
AvgPool <T מרחיב את TNummer >	מבצע איגום ממוצע על הקלט.
AvgPool3d <T מרחיב את TNummer >	מבצע איגום ממוצע בתלת מימד על הקלט.
AvgPool3dGrad <T מרחיב את TNummer >	מחשב שיפועים של פונקציית איגום ממוצעת.
AvgPoolGrad <T מרחיב את TNummer >	מחשב גרדיאנטים של פונקציית האיגום הממוצעת.
BandPart <T מרחיב את TType >	העתק טנזור שמגדיר הכל מחוץ לרצועה מרכזית בכל מטריצה הפנימית ביותר לאפס.
BandedTriangularSolve <T מרחיב את TType >
מַחסוֹם	מגדיר מחסום שנמשך על פני ביצועי גרפים שונים.
BarrierIncompleteSize	מחשב את מספר האלמנטים הלא שלמים במחסום הנתון.
BarrierReadySize	מחשב את מספר האלמנטים השלמים במחסום הנתון.
BatchCholesky <T מרחיב את TNummer >
BatchCholeskyGrad <T מרחיב את TNummer >
BatchDataset	יוצר מערך נתונים שמקבץ רכיבי `batch_size` מתוך `input_dataset`.
BatchFft
BatchFft2d
BatchFft3d
BatchIfft
BatchIfft2d
BatchIfft3d
BatchMatMul <T מרחיב את TType >	מכפיל פרוסות של שני טנסורים בקבוצות.
BatchMatrixBandPart <T מרחיב את TType >
BatchMatrixDeterminant <T מרחיב את TType >
BatchMatrixDiag <T מרחיב את TType >
BatchMatrixDiagPart <T מרחיב את TType >
BatchMatrixInverse <T מרחיב את TNummer >
BatchMatrixSetDiag <T מרחיב את TType >
BatchMatrixSolve <T מרחיב את TNummer >
BatchMatrixSolveLs <T מרחיב את TNummer >
BatchMatrixTriangularSolve <T מרחיב את TNummer >
BatchNormWithGlobalNormalization <T מרחיב את TType >	נורמליזציה של אצווה.
BatchToSpace <T מרחיב את TType >	BatchToSpace עבור טנסור 4-D מסוג T.
BatchToSpaceNd <T מרחיב את TType >	BatchToSpace עבור טנסור ND מסוג T.
BesselI0 <T מרחיב את TNummer >
BesselI0e <T מרחיב את TNummer >
BesselI1 <T מרחיב את TNummer >
BesselI1e <T מרחיב את TNummer >
BesselJ0 <T מרחיב את TNummer >
BesselJ1 <T מרחיב את TNummer >
BesselK0 <T מרחיב את TNummer >
BesselK0e <T מרחיב את TNummer >
BesselK1 <T מרחיב את TNummer >
BesselK1e <T מרחיב את TNummer >
BesselY0 <T מרחיב את TNummer >
BesselY1 <T מרחיב את TNummer >
Betainc <T מרחיב את TNummer >	חשב את אינטגרל הבטא הבלתי שלם המוסדר \\(I_x(a, b)\\).
BiasAdd <T מרחיב את TType >	מוסיף 'הטיה' ל'ערך'.
BiasAddGrad <T מרחיב את TType >	הפעולה לאחור עבור "BiasAdd" בטנזור "הטיה".
Bincount <T מרחיב את TNummer >	סופר את מספר המופעים של כל ערך במערך שלמים.
Bitcast <U מרחיב את TType >	מעביר טנזור מסוג אחד לאחר מבלי להעתיק נתונים.
BitwiseAnd <T מרחיב את TNummer >	Elementwise מחשב את ה-AND של "x" ו-"y".
BitwiseOr <T מרחיב את TNummer >	Elementwise מחשב את ה-OR של 'x' ו-'y' בכיוון הסיביות.
BitwiseXor <T מרחיב את TNomber >	Elementwise מחשב את ה-XOR של 'x' ו-'y' בצורה סיבית.
BooleanDenseNdArray
BooleanNdArray	`NdArray` של בוליאנים.
BoostedTreesAggregateStats	מקבץ את סיכום הנתונים הסטטיסטיים המצטברים עבור האצווה.
BoostedTreesCenterBias	מחשב את הקודמת מנתוני האימון (ההטיה) וממלא את הצומת הראשון עם הקודקוד של הלוגיטים.
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp	יוצר נקודת אחיזה ל-BostedTreesEnsembleResource
BoostedTreesExampleDebugOutputs	איתור באגים/פלטי פרשנות של מודל עבור כל דוגמה.
BoostedTreesMakeStatsSummary	עושה את סיכום הנתונים הסטטיסטיים המצטברים עבור האצווה.
BoostedTreesPredict	מפעיל מספר מנבאים של אנסמבל רגרסיה מוסף על מופעי קלט ו מחשב את הלוגיטים.
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp	יוצר נקודת אחיזה ל-BostedTreesQuantileStreamResource.
BroadcastDynamicShape <T מרחיב את TNummer >	החזר את הצורה של s0 op s1 עם שידור.
BroadcastRecv <T מרחיב את TType >	מקבל שידור ערך טנזור ממכשיר אחר.
BroadcastSend <T מרחיב את TType >	משדר ערך טנזור למכשיר אחד או יותר.
BroadcastTo <T מרחיב את TType >	שדר מערך לקבלת צורה תואמת.
דליית	מרכזת 'קלט' בהתבסס על 'גבולות'.
ByteDenseNdArray
ByteNdArray	`NdArray` של בתים.
BytesProducedStatsDataset	מתעד את גודל הבתים של כל רכיב של 'input_dataset' ב-StatsAggregator.
CSRSparseMatrixToDense <T מרחיב את TType >	המר CSRSparseMatrix (אולי באצווה) ל-dense.
CSVDataset
CSVDatasetV2
CacheDataset	יוצר מערך נתונים ששומר רכיבים מתוך `input_dataset`.
CacheDatasetV2
Cast <U מרחיב את TType >	העבר x מסוג SrcT ל-y של DstT.
תקרה <T מרחיב את המספר >	מחזירה את המספר השלם הקטן ביותר מבחינת אלמנט לא פחות מ-x.
CheckNumerics <T מרחיב את TNummer >	בודק טנזור עבור ערכי NaN, -Inf ו-+Inf.
Cholesky <T מרחיב את TType >	מחשב את הפירוק Cholesky של מטריצה ריבועית אחת או יותר.
CholeskyGrad <T מרחיב את TNummer >	מחשב את הגרדיאנט המופץ לאחור של מצב הפוך של אלגוריתם Cholesky.
בחר FastestDataset
ClipByValue <T מרחיב את TType >	חותך ערכי טנסור למינימום ומקסימום שצוינו.
ClusterOutput <T מרחיב את TType >	מפעיל המחבר את הפלט של חישוב XLA לצמתי גרף צרכנים אחרים.
CollectiveGather <T מרחיב את TNummer >	צובר הדדית מספר טנסורים מסוג וצורה זהים.
CollectivePermute <T מרחיב את TType >	אופציה להחלפת טנזורים במופעי TPU משוכפלים.
CompareAndBitpack	השווה ערכים של 'input' ל-'threshold' וארוז את הביטים המתקבלים לתוך 'uint8'.
תוצאה של קומפילציה	מחזירה את התוצאה של קומפילציה של TPU.
מורכב <U מרחיב את TType >	ממירה שני מספרים ממשיים למספר מרוכב.
ComplexAbs <U מרחיב את TNummer >	מחשב את הערך המוחלט המורכב של טנזור.
CompressElement	דוחס רכיב מערך נתונים.
ComputeBatchSize	מחשב את גודל האצווה הסטטי של מערך נתונים ללא אצווה חלקית.
Concat <T מרחיב את TType >	משרשרת טנסורים לאורך מימד אחד.
שרשרת נתונים	יוצר מערך נתונים שמשרשר את 'מערך_נתונים_קלט' עם 'ערכת נתונים_אחרת'.
מצבר מותנה	מצבר מותנה לצבירה של שיפועים.
ConfigureDistributedTPU	מגדיר את המבנים הריכוזיים עבור מערכת TPU מבוזרת.
Conj <T מרחיב את TType >	מחזירה את הצימוד המרוכב של מספר מרוכב.
ConjugateTranspose <T מרחיב את TType >	ערבבו מידות של x לפי תמורה וצמידו את התוצאה.
קבוע <T מרחיב את TType >	מפעיל המייצר ערך קבוע.
Conv <T מרחיב את TType >	עוטף את האופרטור XLA ConvGeneralDilated, מתועד ב https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#conv_convolution .
Conv2d <T מרחיב את TNummer >	מחשב קונבולוציה דו-ממדית בהינתן טנסור 'קלט' ו-'פילטר' 4-D.
Conv2dBackpropFilter <T מרחיב את TNummer >	מחשב את דרגות הפיתול ביחס למסנן.
Conv2dBackpropInput <T מרחיב את TNummer >	מחשב את דרגות הקונבולציה ביחס לקלט.
Conv3d <T מרחיב את TNummer >	מחשב קונבולוציה תלת-ממדית בהינתן טנסור 5-D `קלט` ו`פילטר`.
Conv3dBackpropFilter <T מרחיב את TNummer >	מחשב את ההדרגות של קונבולולוציה תלת-ממדית ביחס למסנן.
Conv3dBackpropInput <U מרחיב את TNummer >	מחשב את ההדרגות של קונבולולוציה תלת-ממדית ביחס לקלט.
העתק <T מרחיב את TType >	העתק טנזור ממעבד למעבד או ממעבד גרפי למעבד גרפי.
CopyHost <T מרחיב את TType >	העתק טנסור למארח.
כי <T מרחיב את TType >	מחשבת cos של x מבחינה אלמנט.
Cosh <T מרחיב את TType >	מחשב קוסינוס היפרבולי של x מבחינת אלמנט.
CountUpTo <T מרחיב את TNummer >	מגדיל את 'ref' עד שהוא מגיע ל-'limit'.
CropAndResize	מחלץ חיתולים מטנסור תמונת הקלט ומשנה את גודלם.
CropAndResizeGradBoxes	מחשב את השיפוע של ההפעלה crop_and_resize מול טנסור תיבות הקלט.
CropAndResizeGradImage <T מרחיב את TNummer >	מחשב את השיפוע של האופציה crop_and_resize מול טנסור תמונת הקלט.
צלב <T מרחיב את TNummer >	חשב את תוצר הצלב הזוגי.
CrossReplicaSum <T מרחיב את TNummer >	אופ לסיכום תשומות על פני מופעי TPU משוכפלים.
CudnnRNNCanonicalToParams <T מרחיב את TNummer >	ממיר פרמטרים של CudnnRNN מצורה קנונית לצורה שמישה.
CudnnRnnParamsSize <U מרחיב את TNummer >	מחשב את גודל המשקולות שניתן להשתמש בהן על ידי דגם Cudnn RNN.
Cumprod <T מרחיב את TType >	חשב את המכפלה המצטברת של הטנסור 'x' לאורך 'ציר'.
Cumsum <T מרחיב את TType >	חשב את הסכום המצטבר של הטנסור 'x' לאורך 'ציר'.
CumulativeLogsumexp <T מרחיב את TNummer >	חשב את המכפלה המצטברת של הטנסור 'x' לאורך 'ציר'.
DataFormatDimMap <T מרחיב את TNummer >	מחזירה את אינדקס הממדים בפורמט נתוני היעד בהינתן זה ב פורמט נתוני המקור.
DataFormatVecPermute <T מרחיב את TNummer >	החלף טנסור קלט מ-'src_format' ל-'dst_format'.
DataServiceDataset
קרדינליות ערכת נתונים	מחזירה את הקרדינליות של `input_dataset`.
ערכת נתוניםFromGraph	יוצר מערך נתונים מ-'graph_def' הנתון.
DatasetToGraph	מחזירה GraphDef בסידרה המייצגת 'מערך_נתונים_קלט'.
Dawsn <T מרחיב את TNomber >
DebugGradientIdentity <T מרחיב את TType >	אופציה של זהות עבור ניפוי שגיאות שיפוע.
DebugGradientRefIdentity <T מרחיב את TType >	אופציה של זהות עבור ניפוי שגיאות שיפוע.
DebugIdentity <T מרחיב את TType >	Debug Identity V2 Op.
DebugNanCount	Debug NaN Value Counter Op.
DebugNumericsSummary <U מרחיב את TNummer >	איתור באגים סיכום מספרי V2 Op.
DecodeAndCropJpeg	פענוח וחיתוך תמונה מקודדת JPEG לטנזור uint8.
DecodeBase64	פענוח מחרוזות מקודדות base64 בטוחות באינטרנט.
DecodeBmp	פענח את המסגרת הראשונה של תמונה מקודדת BMP לטנזור uint8.
DecodeCompressed	דחוס מחרוזות.
DecodeGif	פענח את המסגרת/ים של תמונה מקודדת GIF לטנזור uint8.
DecodeImage <T מרחיב את TNummer >	פונקציה עבור decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg ו-decode_png.
DecodeJpeg	פענוח תמונה מקודדת JPEG לטנזור uint8.
DecodeJsonExample	המר רשומות דוגמה מקודדות JSON למחרוזות חיץ של פרוטוקול בינארי.
DecodePaddedRaw <T מרחיב את TNummer >	פרש מחדש את הבתים של מחרוזת כווקטור של מספרים.
DecodePng <T מרחיב את TNummer >	פענוח תמונה מקודדת PNG לטנזור uint8 או uint16.
DecodeRaw <T מרחיב את TType >	פרש מחדש את הבתים של מחרוזת כווקטור של מספרים.
DeepCopy <T מרחיב את TType >	יוצר עותק של 'x'.
DenseBincount <U מרחיב את TNummer >	סופר את מספר המופעים של כל ערך במערך שלמים.
DenseNdArray <T>
DenseToCSRSparseMatrix	ממיר טנסור צפוף ל-CSRSparseMatrix (אולי באצווה).
DenseToSparseBatchDataset	יוצר מערך נתונים שמקבץ רכיבי קלט לתוך SparseTensor.
DepthToSpace <T מרחיב את TType >	DepthToSpace עבור טנסורים מסוג T.
DepthwiseConv2dNative <T מרחיב את TNummer >	מחשב קונבולוציית עומק דו-ממדית בהינתן טנסור 4-D `קלט` ו`פילטר`.
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T מרחיב את TNummer >	מחשב את הגרדיאנטים של פיתול עומק ביחס למסנן.
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T מרחיב את TNummer >	מחשב את הגרדיאנטים של פיתול עומק ביחס לקלט.
דהקוונטיזציה	לוקח את קלט uint32 ארוז ומפרק את הקלט ל-uint8 לעשות דקוונטיזציה במכשיר.
DestroyTemporaryVariable <T מרחיב את TType >	הורס את המשתנה הזמני ומחזיר את הערך הסופי שלו.
Det <T מרחיב את TType >	מחשב את הקובע של מטריצה ריבועית אחת או יותר.
DeviceIndex	החזר את האינדקס של המכשיר שהאופ רץ.
Digamma <T מרחיב את TNummer >	מחשב את Psi, הנגזרת של Lgamma (לוג הערך המוחלט של `Gamma(x)`), מבחינת אלמנט.
Dilation2d <T מרחיב את TNummer >	מחשב את הרחבת גווני האפור של טנסור 'קלט' 4-D ו-3-D 'מסנן'.
Dilation2dBackpropFilter <T מרחיב את TNummer >	מחשב את השיפוע של התרחבות דו-ממדית מורפולוגית ביחס למסנן.
Dilation2dBackpropInput <T מרחיב את TNummer >	מחשב את השיפוע של התרחבות דו-ממדית מורפולוגית ביחס לקלט.
בימויInterleaveDataset	תחליף ל-'InterleaveDataset' ברשימה קבועה של 'N' מערכי נתונים.
Div <T מרחיב את TType >	מחזירה x / y מבחינת אלמנט.
DivNoNan <T מרחיב את TType >	מחזירה 0 אם המכנה הוא אפס.
Dot <T מרחיב את TType >	עוטף את המפעיל XLA DotGeneral, מתועד ב https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dotgeneral .
DoubleDenseNdArray
DoubleNdArray	`NdArray` של כפילים.
DrawBoundingBoxes <T מרחיב את TNummer >	צייר תיבות תוחמות על קבוצת תמונות.
DummyIterationCounter
DummyMemoryCache
DummySeedGenerator
DynamicSlice <T מרחיב את TType >	עוטף את המפעיל XLA DynamicSlice, מתועד ב https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dynamicslice .
DynamicStitch <T מרחיב את TType >	שזר את הערכים מהטנסורים של 'נתונים' לטנזור בודד.
DynamicUpdateSlice <T מרחיב את TType >	עוטף את האופרטור XLA DynamicUpdateSlice, מתועד ב https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dynamicupdateslice .
ערוך מרחק	מחשב את מרחק העריכה של Levenshtein (אולי מנורמל).
Einsum <T מרחיב את TType >	הפעלה שתומכת ב- einsum op בסיסית עם 2 כניסות ופלט 1.
אלו <T מרחיב Tnumber >	מחשב ליניארי מעריכי: `exp(features) - 1` אם < 0, `features` אחרת.
EluGrad <T מרחיב Tnumber >	מחשב גרדיאנטים עבור הפעולה הליניארית המעריכית (Elu).
EmbeddingActivations	אופציה המאפשרת בידול של הטבעות TPU.
ריק <T מרחיב את TType >	יוצר טנזור עם הצורה הנתונה.
EmptyTensorList	יוצר ומחזיר רשימת טנזורים ריקה.
EmptyTensorMap	יוצר ומחזיר מפת טנסור ריקה.
EncodeBase64	מקודד מחרוזות לפורמט base64 בטוח באינטרנט.
EncodeJpeg	JPEG-קודד תמונה.
EncodeJpegVariableQuality	תמונת קלט מקודד JPEG עם איכות דחיסה מסופקת.
EncodePng	PNG-קודד תמונה.
EncodeProto	ה-op מסדרת הודעות protobuf המסופקות בטנסור הקלט.
EncodeWav	קידוד נתוני אודיו באמצעות פורמט קובץ WAV.
EnsureShape <T מרחיב את TType >	מבטיח שצורת הטנזור תואמת את הצורה הצפויה.
הזן <T מרחיב את TType >	יוצר או מוצא מסגרת צאצא, והופכת 'נתונים' לזמינים למסגרת הצאצא.
לְהִשְׁתַווֹת	מחזירה את ערך האמת של (x == y) מבחינה אלמנט.
Erf <T מרחיב TNummer >	מחשב את פונקציית השגיאה גאוס של 'x' מבחינה אלמנטית.
Erfc <T מרחיב את TNummer >	מחשב את פונקציית השגיאה המשלימה של 'x' מבחינה אלמנטית.
EuclideanNorm <T מרחיב את TType >	מחשב את הנורמה האוקלידית של אלמנטים על פני מימדים של טנזור.
יציאה <T מרחיב את TType >	יוצא מהמסגרת הנוכחית למסגרת האב שלה.
Exp <T מרחיב את TType >	מחשב אקספוננציאלי של x מבחינת אלמנט.
ExpandDims <T מרחיב את TType >	מכניס ממד של 1 לצורת טנזור.
Expint <T מרחיב את TNummer >
Expm1 <T מרחיב את TType >	מחשב 'exp(x) - 1' לפי אלמנט.
ExtractGlimpse	מחלץ הצצה מטנסור הקלט.
ExtractImagePatches <T מרחיב את TType >	חלץ `טלאים` מ`תמונות` ושם אותם בממד הפלט "עומק".
ExtractJpegShape <T מרחיב את TNummer >	חלץ את מידע הצורה של תמונה מקודדת JPEG.
ExtractVolumePatches <T מרחיב את TNummer >	חלץ `טלאים` מ`קלט` ושם אותם בממד הפלט `"עומק"`.
עוּבדָה	פלט עובדה על פקטוריאלים.
FakeQuantWithMinMaxArgs	בצע התאמה מזויפת של טנסור 'כניסות', הקלד צף לטנסור 'פלטים' מאותו סוג.
FakeQuantWithMinMaxArgsGradient	חישוב מעברי צבע עבור פעולת FakeQuantWithMinMaxArgs.
FakeQuantWithMinMaxVars	בצע כימות מזויפות של טנסור ה'קלט' מסוג צף באמצעות סקלרים גלובליים של ציפה בצע התאמה מזויפת של טנסור ה-'inputs' מסוג float באמצעות סקלרים גלובליים של float 'min' ו-'max' לטנסור 'פלטים' באותו צורה כמו 'inputs'.
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel	בצע כימות מזויפות של טנסור ה'כניסות' מסוג צף באמצעות צפים לכל ערוץ בצע התאמה מזויפת של טנסור ה-'inputs' מסוג float per channel ואחת הצורות: `[d]`, `[b,d]` `[b,h,w,d]` via per-channel floats ` min' ו-'max' של צורה '[d]' ל-'outputs' טנסור באותו צורה כמו 'inputs'.
Fft <T מרחיב את TType >	התמרת פורייה מהירה.
Fft2d <T מרחיב את TType >	טרנספורמציה מהירה של פורייה דו מימדית.
Fft3d <T מרחיב את TType >	טרנספורמציה מהירה של פורייה תלת מימדית.
FifoQueue	תור שמייצר אלמנטים בסדר ראשון נכנס ראשון יוצא.
מילוי <U מרחיב את TType >	יוצר טנזור מלא בערך סקלרי.
FilterByLastComponentDataset	יוצר מערך נתונים המכיל רכיבים של הרכיב הראשון של `input_dataset` עם true ברכיב האחרון.
טְבִיעַת אֶצבָּעוֹת	מייצר ערכי טביעת אצבע.
FixedLengthRecordDataset
FixedLengthRecordReader	קורא שמוציא רשומות באורך קבוע מקובץ.
FloatDenseNdArray
FloatNdArray	`NdArray` של מצופים.
קומה <T מרחיבה TNummer >	מחזירה את המספר השלם הגדול ביותר מבחינת האלמנט שאינו גדול מ-x.
FloorDiv <T מרחיב את TType >	מחזירה x // y מבחינה אלמנט.
FloorMod <T מרחיב את TNumber >	מחזירה את שארית החלוקה מבחינת הרכיב.
FractionalAvgPoolGrad <T מרחיב את TNummer >	מחשב שיפוע של הפונקציה FractionalAvgPool.
FractionalMaxPoolGrad <T מרחיב את TNummer >	מחשב שיפוע של הפונקציה FractionalMaxPool.
FresnelCos <T מרחיב את TNummer >
FresnelSin <T מרחיב את TNummer >
FusedPadConv2d <T מרחיב את TNummer >	מבצע ריפוד כתהליך מקדים במהלך פיתול.
FusedResizeAndPadConv2d <T מרחיב את TNummer >	מבצע שינוי גודל וריפוד כתהליך מקדים במהלך פיתול.
אסוף <T מרחיב את TType >	עוטף את מפעיל XLA Gather שתועד ב https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#gather
GatherNd <T מרחיב את TType >	אסוף פרוסות מ-'params' לתוך Tensor עם הצורה המצוינת על-ידי 'מדדים'.
GatherV2 <T מרחיב את TNummer >	צובר הדדית מספר טנסורים מסוג וצורה זהים.
GetSessionHandle	אחסן את טנסור הקלט במצב ההפעלה הנוכחית.
GetSessionTensor <T מרחיב את TType >	קבל את הערך של הטנזור שצוין על ידי הידית שלו.
גדול יותר	מחזירה את ערך האמת של (x > y) מבחינה אלמנט.
GreaterEqual	מחזירה את ערך האמת של (x >= y) מבחינה אלמנט.
GuaranteeConst <T מרחיב את TType >	נותן ערובה לזמן הריצה של TF שטנסור הקלט הוא קבוע.
HashTable	יוצר טבלת hash לא מאותחלת.
HistogramFixedWidth <U מרחיב את TNummer >	החזר היסטוגרמה של ערכים.
סיכום היסטוגרמה	מוציא מאגר פרוטוקול 'סיכום' עם היסטוגרמה.
HsvToRgb <T מרחיב את TNummer >	המר תמונה אחת או יותר מ-HSV ל-RGB.
זהות <T מרחיבה את TType >	החזר טנזור עם אותה צורה ותוכן כמו טנזור הקלט או הערך.
IdentityReader	קורא שמוציא את העבודה בתור הן כמפתח והן כערך.
Ifft <T מרחיב את TType >	טרנספורמציה פורייה מהירה הפוכה.
Ifft2d <T מרחיב את TType >	טרנספורמציה פורייה מהירה דו-ממדית הפוכה.
Ifft3d <T מרחיב את TType >	טרנספורמציה מהירה של פורייה תלת מימדית הפוכה.
Igamma <T מרחיב את TNummer >	חשב את פונקציית הגמא הבלתי-שלמה המוסדרת הנמוכה 'P(a, x)'.
IgammaGradA <T מרחיב את TNummer >	מחשב את השיפוע של `igamma(a, x)` בכיוון `a`.
Igammac <T מרחיב את TNummer >	חשב את פונקציית הגמא הבלתי-שלמה העליונה 'Q(a, x)'.
IgnoreErrorsDataset	יוצר מערך נתונים המכיל את הרכיבים של `input_dataset` תוך התעלמות משגיאות.
תמונה <U מרחיבה את TNummer >	מחזירה את החלק הדמיוני של מספר מרוכב.
ImageProjectiveTransformV2 <T מרחיב את TNummer >	מחיל את ההמרה הנתונה על כל אחת מהתמונות.
ImageProjectiveTransformV3 <T מרחיב את TNummer >	מחיל את ההמרה הנתונה על כל אחת מהתמונות.
סיכום תמונה	מוציא מאגר פרוטוקול 'סיכום' עם תמונות.
ImmutableConst <T מרחיב את TType >	מחזירה טנזור בלתי משתנה מאזור הזיכרון.
InTopK	אומר אם המטרות נמצאות בתחזיות 'K' העליונות.
InfeedDequeue <T מרחיב את TType >	מציין מיקום עבור ערך שיוזן לחישוב.
InplaceAdd <T מרחיב את TType >	מוסיף v לשורות שצוינו של x.
InplaceSub <T מרחיב את TType >	מוריד 'v' לשורות שצוינו של 'x'.
InplaceUpdate <T מרחיב את TType >	מעדכן את השורות 'i' שצוינו עם הערכים 'v'.
IntDenseNdArray
IntNdArray	`NdArray` של מספרים שלמים.
Inv <T מרחיב את TType >	מחשב את היפוך של מטריצה מרובעת אחת או יותר הניתנות להפיכה או החיבורים שלהן (העברה מצומדת).
InvGrad <T מרחיב את TType >	מחשב את השיפוע עבור היפוך של 'x' לפי הקלט שלו.
הפוך <T מרחיב את TNummer >	הפוך (הפוך) כל סיביות של סוגים נתמכים; לדוגמה, הקלד 'uint8' ערך 01010101 הופך ל-10101010.
InvertPermutation <T מרחיב את TNummer >	מחשב את התמורה ההפוכה של טנזור.
Irfft <U מרחיב את TNummer >	טרנספורמציה מהירה של פורייה בעלת ערך אמיתי הפוכה.
Irfft2d <U מרחיב את TNummer >	טרנספורמציה פורייה מהירה דו-ממדית הפוכה.
Irfft3d <U מרחיב את TNummer >	טרנספורמציה פורייה מהירה בתלת-ממד הפוכה.
IsBoostedTreesEnsembleInitialized	בודק אם אנסמבל עצים אותחל.
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized	בודק אם זרם קוונטילי אותחל.
IsFinite	מחזירה אילו אלמנטים של x הם סופיים.
IsInf	מחזירה אילו רכיבים של x הם Inf.
IsNan	מחזירה אילו אלמנטים של x הם NaN.
IsVariableInitialized	בודק אם טנזור אותחל.
איטרטור
IteratorFromStringHandle
IteratorGetDevice	מחזירה את שם המכשיר שעליו הוצב `משאב`.
IteratorGetNextAsאופציונלי	מקבל את הפלט הבא מהאיטרטור הנתון כגרסה אופציונלית.
IteratorToStringHandle	ממירה את ה-'resource_handle' הנתון המייצג איטרטור למחרוזת.
לְהִצְטַרֵף	מצרף את המיתרים ברשימה הנתונה של טנסור המיתר לטנזור אחד; עם המפריד הנתון (ברירת המחדל היא מפריד ריק).
אתחול KMC2Chain	מחזירה את האינדקס של נקודת נתונים שיש להוסיף לערכת ה-Seed.
אתחול KmeansPlusPlus	בוחר num_to_sample שורות של קלט באמצעות הקריטריון KMeans++.
KthOrderStatistic	מחשב את סטטיסטיקת הסדר ה-K של מערך נתונים.
L2Loss <T מרחיב את TNummer >	הפסד L2.
LMDBDataset	יוצר מערך נתונים שפולט את צמדי המפתח-ערך בקובץ LMDB אחד או יותר.
LatencyStatsDataset	מתעד את ההשהיה של הפקת רכיבי 'input_dataset' ב-StatsAggregator.
LeakyRelu <T מרחיב את TNummer >	מחשב ליניארי מתוקשר: 'מקסימום(תכונות, תכונות *אלפא)'.
LeakyReluGrad <T מרחיב את TNummer >	מחשב גרדיאנטים ליניאריים מתוקנים עבור פעולת LeakyRelu.
LeftShift <T מרחיב את TNummer >	Elementwise מחשב את ההזזה שמאלה בסיביות של 'x' ו-'y'.
פָּחוֹת	מחזירה את ערך האמת של (x < y) מבחינה אלמנט.
פחות שווה	מחזירה את ערך האמת של (x <= y) מבחינה אלמנט.
Lgamma <T מרחיב את TNummer >	מחשב את היומן של הערך המוחלט של `Gamma(x)` מבחינת אלמנט.
LinSpace <T מרחיב את TNummer >	יוצר ערכים במרווח.
LmdbDataset
LmdbReader	קורא שמוציא את הרשומות מקובץ LMDB.
LoadAndRemapMatrix	טוען 'טנזור' דו-ממדי (מטריצה) עם השם 'שם_ישן_טנסור' מהמחסום ב- `ckpt_path` וייתכן שמסדר מחדש את השורות והעמודות שלו באמצעות ההקפות מחדש שצוינו.
LocalResponseNormalization <T מרחיב את TNummer >	נורמליזציה של תגובה מקומית.
LocalResponseNormalizationGrad <T מרחיב את TNummer >	הדרגות לנורמליזציה של תגובה מקומית.
יומן <T מרחיב את TType >	מחשב לוגריתם טבעי של x מבחינת אלמנטים.
Log1p <T מרחיב את TType >	מחשב לוגריתם טבעי של (1 + x) מבחינת אלמנט.
LogSoftmax <T מרחיב את TNummer >	מחשב הפעלת יומן softmax.
LogicalAnd	מחזירה את ערך האמת של x ו-y מבחינה אלמנט.
לוגי לא	מחזירה את ערך האמת של 'NOT x' מבחינת אלמנט.
לוגי או	מחזירה את ערך האמת של x או y מבחינה אלמנט.
LongDenseNdArray
LongNdArray	`NdArray` של לונגים.
LookupTableFind <U מרחיב את TType >	מחפש מפתחות בטבלה, מוציא את הערכים המתאימים.
LookupTableSize	מחשב את מספר האלמנטים בטבלה הנתונה.
LoopCond	מעביר את הקלט לפלט.
לְהוֹרִיד	ממיר את כל התווים האותיים להחלפות האותיות הקטנות שלהם.
LowerBound <U מרחיב את TNummer >	מחיל lower_bound(sorted_search_values, values) לאורך כל שורה.
MakeUnique	הפוך את כל הרכיבים בממד שאינו אצווה לייחודי, אך \"קרוב\" אליו הערך ההתחלתי שלהם.
MapIncompleteSize	Op מחזירה את מספר האלמנטים הלא שלמים במיכל הבסיסי.
MapSize	Op מחזירה את מספר האלמנטים במיכל הבסיסי.
MatMul <T מרחיב את TType >	הכפל את המטריצה "a" במטריצה "b".
התאמת קבצים	מחזירה את קבוצת הקבצים התואמים לדפוס גלוב אחד או יותר.
MatchingFilesDataset
MatrixDiag <T מרחיב את TType >	מחזירה טנזור אלכסוני אצווה עם ערכי אלכסון אצווה נתונים.
MatrixDiagPart <T מרחיב את TType >	מחזירה את החלק האלכסוני המצטבר של טנזור אצווה.
MatrixDiagPartV3 <T מרחיב את TType >	מחזירה את החלק האלכסוני המצטבר של טנזור אצווה.
MatrixDiagV3 <T מרחיב את TType >	מחזירה טנזור אלכסוני אצווה עם ערכי אלכסון אצווה נתונים.
MatrixLogarithm <T מרחיב את TType >	מחשב את הלוגריתם המטריצת של מטריצה ריבועית אחת או יותר: \\(log(exp(A)) = A\\) אופציה זו מוגדרת רק עבור מטריצות מורכבות.
MatrixSetDiag <T מרחיב את TType >	מחזירה טנזור מטריצה אצווה עם ערכי אלכסון אצווה חדשים.
MatrixSolveLs <T מרחיב את TType >	פותר בעיה אחת או יותר של ריבועים קטנים ליניאריים.
מקסימום <T מרחיב את TType >	מחשב את המקסימום של אלמנטים על פני ממדים של טנזור.
MaxIntraOpParallelismDataset	יוצר מערך נתונים שעוקף את ההקבלה המקסימלית תוך-אופית.
MaxPool <T מרחיב את TType >	מבצע איגוד מקסימלי בקלט.
MaxPool3d <T מרחיב את TNummer >	מבצע 3D max pooling על הקלט.
MaxPool3dGrad <U מרחיב את TNummer >	מחשב גרדיאנטים של פונקציית 3D max pooling.
MaxPool3dGradGrad <T מרחיב את TNummer >	מחשב גרדיאנטים מסדר שני של פונקציית maxpooling.
MaxPoolGrad <T מרחיב את TNummer >	מחשב גרדיאנטים של פונקציית maxpooling.
MaxPoolGradGrad <T מרחיב את TNummer >	מחשב גרדיאנטים מסדר שני של פונקציית maxpooling.
MaxPoolGradGradWithArgmax <T מרחיב את TNummer >	מחשב גרדיאנטים מסדר שני של פונקציית maxpooling.
MaxPoolGradWithArgmax <T מרחיב את TNummer >	מחשב גרדיאנטים של פונקציית maxpooling.
מקסימום <T מרחיב את TNummer >	מחזירה את המקסימום של x ו-y (כלומר
ממוצע <T מרחיב את TType >	מחשב את הממוצע של אלמנטים על פני ממדים של טנזור.
מיזוג סיכום	ממזג סיכומים.
Mfcc	הופך ספקטרוגרמה לצורה שימושית לזיהוי דיבור.
Min <T מרחיב את TType >	מחשב את המינימום של אלמנטים על פני מימדים של טנזור.
מינימום <T מרחיב את TNummer >	מחזירה את המינימום של x ו-y (כלומר
MirrorPad <T מרחיב את TType >	מרפד טנזור עם ערכי שיקוף.
MirrorPadGrad <T מרחיב את TType >	אופציה של שיפוע עבור 'MirrorPad' אופ.
Mod <T מרחיב את TNummer >	מחזירה את שארית החלוקה מבחינת הרכיב.
ModelDataset	שינוי זהות המדגים ביצועים.
Mul <T מרחיב את TType >	מחזירה x * y מבחינת אלמנט.
MulNoNan <T מרחיב את TType >	מחזירה x * y מבחינת אלמנט.
MultiDeviceIterator	יוצר משאב MultiDeviceIterator.
MultiDeviceIteratorFromStringHandle	יוצר משאב MultiDeviceIterator מאחיית המחרוזת שסופקה לו.
MultiDeviceIteratorInit	מאתחל את איטרטור ריבוי המכשירים עם מערך הנתונים הנתון.
MultiDeviceIteratorToStringHandle	מייצר ידית מיתר עבור MultiDeviceIterator הנתון.
Multinomial <U מרחיב TNummer >	שואב דוגמאות מהתפלגות רב-נומית.
MutableDenseHashTable	יוצר טבלת גיבוב ריקה המשתמשת בטנזורים כמאגר הגיבוי.
MutableHashTable	יוצר טבלת גיבוב ריקה.
MutableHashTableOfTensors	יוצר טבלת גיבוב ריקה.
Mutex	יוצר משאב Mutex שניתן לנעול על ידי `MutexLock`.
MutexLock	נועל משאב mutex.
NcclAllReduce <T מרחיב את TNummer >	מוציא טנזור המכיל את ההפחתה על פני כל טנסור הקלט.
NcclBroadcast <T מרחיב את TNummer >	שולח 'קלט' לכל המכשירים שמחוברים ליציאה.
NcclReduce <T מרחיב את TNummer >	מפחית 'קלט' מ-'num_devices' באמצעות 'reduction' למכשיר בודד.
NdArray <T>	מבנה נתונים של N-מימדים.
Ndtri <T מרחיב את TNummer >
Neg <T מרחיב את TType >	מחשב ערך שלילי מספרי לפי אלמנט.
NextAfter <T מרחיב את TNummer >	מחזיר את הערך הבא הניתן לייצוג של 'x1' בכיוון של 'x2', אלמנט-חכמה.
הבא	הופך את הקלט שלה לזמין לאיטרציה הבאה.
Nondeterministicints <u מרחיב ttype >	לא-דטרמיניסטית מייצרת כמה מספרים שלמים.
NonmaxSuppressionWithoverlaps	בוחר בחמדנות תת קבוצה של תיבות גבול בסדר יורד של ציון, גיזום קופסאות עם חפיפה גבוהה עם קופסאות שנבחרו בעבר.
NonserializableDataSet
לא שוויוני	מחזיר את ערך האמת של (x! = Y) מבחינת אלמנט.
Nthelement <t מרחיב את Tnumber >	מוצא ערכים של נתון הסדר "N" לממד האחרון.
Onehot <u מרחיב ttype >	מחזיר טנזור חם אחד.
אלה <t מרחיב ttype >	מפעיל יוצר קבוע מאתחול עם אלה בצורת הניתנת על ידי 'Dims'.
כאלה כמו <t מרחיב ttype >	מחזיר טנזור של אלה עם אותה צורה וסוג כמו x.
אופרנד <t מרחיב את Ttype >	ממשק מיושם על ידי אופרנדים של פעולת זרימת טנסור.
OptimizedAtaset	יוצר מערך נתונים על ידי יישום אופטימיזציות על 'input_dataset'.
OptimiatedAtaseTv2	יוצר מערך נתונים על ידי יישום אופטימיזציות קשורות ל'- input_dataset '.
אופציונלי ממצב	בונה גרסה אופציונלית מטופל של טנזורים.
אופציונל	מחזיר נכון אם ורק אם לגרסה האופציונלית הנתונה יש ערך.
אופציונל	יוצר גרסה אופציונלית ללא ערך.
הורה ל- Mapincomementesize	OP מחזירה את מספר האלמנטים הלא שלמים במיכל הבסיסי.
הוסדר למזויף	OP מחזירה את מספר האלמנטים במכולה הבסיסית.
OrdinalSelector	בורר ליבה TPU OP.
הזנות מזנה <t מרחיב את Ttype >	מאחזר טנזור יחיד מהזנת החישוב.
הזנה DequeUev2 <t מרחיבה ttype >	מאחזר טנזור יחיד מהזנת החישוב.
פלט <t מרחיב ttype >	ידית סימבולית למתחם המיוצר על ידי `Operation` .
PAD <T מרחיב את TTYPE >	עוטף את מפעיל ה- XLA כרית, שתועד ב https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#pad.
PaddedBatchDataset	יוצר מערך נתונים שאצוות ורפידות 'Batch_size' אלמנטים מהקלט.
PaddingFifoqueue	תור המייצר אלמנטים בסדר ראשון ראשונה.
ParallyConcat <t מרחיב ttype >	משרשר רשימה של טנזורים 'n' לאורך הממד הראשון.
Parallydynamicstitch <t מרחיב את Ttype >	השיתנו בין הערכים מהטנזרים של 'נתונים' למתחם יחיד.
Parameterizedtruncatednormal <u מרחיב את Tnumber >	מוציא ערכים אקראיים מהפצה רגילה.
Parseexampledataset	טרנספורמציה של `input_dataset` המכילה` דוגמה` פרוטוס כקטורים של dt_string למערך נתונים של אובייקטים של 'טנזור' או 'sparsetensor' המייצגים את התכונות המנותקות.
Parsetensor <t מרחיב ttype >	הופך TensorFlow.tensorProto פרוטו למתחם.
PartitioneDinput <t מרחיב ttype >	OP המקבץ רשימה של תשומות מחולקות יחד.
מציין מקום <T מרחיב את TTYPE >	מציין מקום לערך שיוזן לחישוב.
מציין מקום WithDefault <t מרחיב את Ttype >	מציין מקום שעובר דרך 'קלט' כאשר התפוקה שלו לא מוזנת.
פוליגמה <t מרחיב את Tnumber >	חישוב פונקציית הפוליגמה \\(\psi^{(n)}(x)\\).
מספר אוכלוסייה	מחשב את ספירת האוכלוסייה בחינת האלמנטים (aka
POW <T מרחיב את TTYPE >	מחשב את הכוח של ערך אחד למשנהו.
Prefetchdataset	יוצר מערך נתונים המוקדם באופן אסינכרוני אלמנטים מ- 'input_dataset'.
מראש	OP שמסביר את ערך טנזור אחד למתחם וריאנט אטום.
Prelinearizetuple	OP שמספר את ערכי טנזור מרובים למתחם גרסה אטום.
המניעה גרעינה <t מרחיבה ttype >	זהות שמפעילה שגיאה אם מתבקש שיפוע.
עדיפות	תור המייצר אלמנטים הממוינים לפי ערך הרכיב הראשון.
PrivateThreadPooldataset	יוצר מערך נתונים המשתמש בבריכת חוטים מותאמת אישית כדי לחשב 'input_dataset'.
Prod <t מרחיב ttype >	מחשב את התוצר של אלמנטים על פני מידות של טנזור.
QuantizeAndaintize <t מרחיב את Tnumber >	מכמת ואז מפיל טנזור.
כמות	מכמת ואז מפיל טנזור.
QuantizeAndAntantizev4 <t מרחיב את Tnumber >	מחזיר את שיפוע 'כימות. QuantizeAndadaNtizev4`.
QuantistenMatmulwithBiasandDaintize <W מרחיב את Tnumber >
QueueIsclosed	חוזר נכון אם התור סגור.
תור	מחשב את מספר האלמנטים בתור הנתון.
RaggedBincount <u מרחיב את Tnumber >	מונה את מספר המופעים של כל ערך במערך שלם.
RaggedTensortOtensor <u מרחיב את Ttype >	צור טנזור צפוף מטנור סמרטוט, ואולי משנה את צורתו.
RaggedTensortoVariant	מקודד 'סמרטוטים' למתחם 'וריאנט'.
RaggedTensortoVariantGradient <u מרחיב את Ttype >	עוזר נהג לחשב את השיפוע עבור 'סמרטוטים'.
RandomCrop <t מרחיב את Tnumber >	יבול באופן אקראי 'תמונה'.
RandomDataset	יוצר מערך נתונים שמחזיר מספרי pseudorandom.
RandomGamma <U מרחיב את Tnumber >	מוציא ערכים אקראיים מהפצת הגמא (ים) המתוארים על ידי אלפא.
RandomGammagrad <t מרחיב את Tnumber >	מחשב את הנגזרת של מדגם אקראי של גמא
Randompoisson <v מרחיב את Tnumber >	מוציא ערכים אקראיים מהפצת הפויסון (ים) המתוארים לפי קצב.
RandomShuffle <T מרחיב את TTYPE >	מדשדש באופן אקראי טנזור לאורך הממד הראשון שלו.
RandomShufflequeue	תור שמאפשר אקראי את סדר האלמנטים.
RandomStandardNormal <u מרחיב את Tnumber >	מוציא ערכים אקראיים מהפצה רגילה.
RandomUniform <U מרחיב את Tnumber >	מוציא ערכים אקראיים מהפצה אחידה.
RandomUniformint <U מרחיב את Tnumber >	מוציא מספרים שלמים אקראיים מהפצה אחידה.
טווח <t מרחיב את Tnumber >	יוצר רצף של מספרים.
Rangedataset	יוצר מערך נתונים עם מגוון ערכים.
דַרגָה	מחזיר את דרגת טנזור.
Rawtensor	טנזור אשר זיכרון לא ממופה לחלל נתונים נגיש ישירות מ- JVM.
ReadFile	קורא ומוצא את כל תוכן שם הקובץ.
ReadVariableOp <t מרחיב את TTYPE >	קורא את הערך של משתנה.
ReadernumRecordsprodsprodud	מחזיר את מספר הרשומות שהקורא הזה הפיק.
Readernumworkunitsompeted	מחזיר את מספר יחידות העבודה שקורא זה סיים את העיבוד.
Readererializestate	הפק טנזור מחרוזת המקודד את מצבו של קורא.
אמיתי <u מרחיב את Tnumber >	מחזיר את החלק האמיתי של מספר מורכב.
Realdiv <t מרחיב ttype >	מחזיר את ה- X / Y-Element-Element עבור סוגים אמיתיים.
Rebatchdataset	יוצר מערך נתונים שמשנה את גודל האצווה.
Rebatchdatasetv2	יוצר מערך נתונים שמשנה את גודל האצווה.
הדדי <t מרחיב את Ttype >	מחשב את ההדדיות של X-Element-Element.
Defrocalgrad <t מרחיב ttype >	מחשב את השיפוע להיפוך של 'X' WRT את הקלט שלו.
RecordInput	פולט רשומות אקראיות.
Recv <t מרחיב ttype >	מקבל את הטנזור הנקרא מחישוב XLA אחר.
צמצם <t מרחיב את Tnumber >	מפחית הדדית טנסורים מרובים מסוג זהה וצורה זהים.
צמצום	מחשב את "ההגיוני וה" של האלמנטים על פני מידות של טנזור.
צמצום	מחשב את "ההגיוני או" של האלמנטים על פני מידות של טנזור.
להפחית את הצו	מצטרף לטנסור מיתר על פני הממדים הנתונים.
Reducemax <t מרחיב ttype >	מחשב את מקסימום האלמנטים על פני מידות של טנזור.
Reducemin <t מרחיב ttype >	מחשב את המינימום של האלמנטים על פני מידות של טנזור.
LardleProd <t מרחיב ttype >	מחשב את התוצר של אלמנטים על פני מידות של טנזור.
צמצום <t מרחיב ttype >	מחשב את סכום האלמנטים על פני מידות של טנזור.
Reducev2 <t מרחיב את Tnumber >	מפחית הדדית טנסורים מרובים מסוג זהה וצורה זהים.
הפריך <t מרחיב את Ttype >	יוצר או מוצא מסגרת ילד, והופך את 'נתונים' לזמינים למסגרת הילד.
Refecetit <t מרחיב ttype >	יוצא מהמסגרת הנוכחית למסגרת ההורה שלה.
שניה <t מרחיב את Ttype >	החזירו את אותו טנזור שופט כמו טנזור הקלט.
Remonextiteration <t מרחיב ttype >	הופך את הקלט שלה לזמין לאיטרציה הבאה.
Refselect <t מרחיב את Ttype >	מעביר את האלמנט 'אינדקס' של 'כניסות' ל'פלט '.
Regexfullmatch	בדוק אם הקלט תואם את דפוס regex.
Regexreplace	מחליף התאמות של הביטוי הרגיל של 'דפוס' ב'קלט 'עם המחרוזת החלופית המסופקת ב'שכתב'.
RegisterDataset	רושם מערך נתונים עם שירות TF.Data.
Relu <t מרחיב ttype >	מחשב לינארי מתוקן: `מקסימום (תכונות, 0)`.
Relu6 <t מרחיב את Tnumber >	מחשב לינארי 6: `דקות (מקסימום (תכונות, 0), 6)`.
Relu6grad <t מרחיב את Tnumber >	מחשב 6 שיפועים לינאריים לינאריים למבצע RELU6.
Relugrad <t מרחיב את Tnumber >	מחשב שיפועים לינאריים מתוקנים לפעולה RELU.
RecatedDataSet	יוצר מערך נתונים הפולט את היציאות של זמני 'input_dataset' 'ספירת'.
משכפל	מזהה העתק.
משוכפל קלט <t מרחיב ttype >	מחבר כניסות N לחישוב TPU משוכפל N-כיווני.
עיצוב מחדש <T מרחיב את TTYPE >	מעצב מחדש טנזור.
Resizearea	שינוי גודל 'תמונות' לגודל 'באמצעות אינטרפולציה של אזור.
ResizeBicubic	שינוי גודל 'תמונות' ל"גודל "באמצעות אינטרפולציה דו -קובית.
Resizebicubicgrad <t מרחיב את Tnumber >	מחשב את שיפוע האינטרפולציה הדו -קובית.
Redisebilinear	שינוי גודל 'תמונות' עד 'גודל' באמצעות אינטרפולציה דו -צדדית.
Residebilineargrad <t מרחיב את Tnumber >	מחשב את שיפוע האינטרפולציה הדו -צדדית.
RESEDENEARESTNEIGHBOR <T מרחיב את TNUMBER >	שינוי גודל 'תמונות' עד 'גודל' באמצעות אינטרפולציה של השכנים הקרובה ביותר.
RESEDENEARESTNEIGHBORGRAD <T מרחיב את TNUMBER >	מחשב את שיפוע האינטרפולציה הקרובה ביותר לשכנים.
ResourceAccumulatornumAccumumated	מחזיר את מספר השיפועים המצטברים במצברים הנתונים.
Resourceaccumulatortakegradient <t מרחיב את Ttype >	מחלץ את השיפוע הממוצע במתן התנאי הנתון.
ResourconditionalAccumulator	מצבר מותנה להדרגת צבירה.
ResourceCountupto <t מרחיב את Tnumber >	מרחבים משתנים שהצביעו על ידי 'משאב' עד שהוא מגיע 'גבול'.
Resourcegather <U מרחיב את Ttype >	אסוף פרוסות מהמשתנה שהצביע על ידי 'משאב' לפי מדדים.
Resourcegathernd <u מרחיב את Ttype >
Orderslice <t מרחיב את Ttype >	משחזר טנזור מקבצי מחסום.
ChatrievetpueMbeddingStochasticgradientDescenceParameters	אחזור פרמטרים להטמעת SGD.
הפוך <t מרחיב ttype >	הופך ממדים ספציפיים של טנזור.
Reversesequency <t מרחיב את Ttype >	הופך פרוסות באורך משתנה.
Rfft <u מרחיב ttype >	טרנספורמציה מהירה של פורייה מהירה.
Rfft2d <u מרחיב ttype >	טרנספורמציה מהירה של פורייה מהירה 2D.
Rfft3d <u מרחיב ttype >	טרנספורמציה מהירה של פורייה מהירה בתלת מימד.
RgbtoHsv <t מרחיב את Tnumber >	ממיר תמונה אחת או יותר מ- RGB ל- HSV.
משמרת ימינה <t מרחיב את Tnumber >	Elementwise מחשבת את המשמרת הימנית של bit גם של 'x' ו- `y '.
RINT <T מרחיב את TNUMBER >	מחזיר מספר שלם שלם אלמנט הקרוב ביותר ל- x.
Rngreadandskip	לקדם את הדלפק של RNG מבוסס-נגד.
Roll <t מרחיב ttype >	מגלגל את האלמנטים של טנזור לאורך ציר.
סיבוב <t מרחיב ttype >	מסובב את ערכיו של טנזור למספר שלם הקרוב ביותר, מבחינת אלמנט.
RPC	בצע קבוצות של בקשות RPC.
Rsqrt <t מרחיב ttype >	מחשבת הדדיות של שורש מרובע של X-Element-for Element.
Rsqrtgrad <t מרחיב ttype >	מחשב את שיפוע ה- RSQRT של 'X' WRT את הקלט שלו.
SamplingDataSet	יוצר מערך נתונים שלוקח מדגם ברנולי של תוכן מערך נתונים אחר.
Scalarsummary	מוציא מאגר פרוטוקול 'סיכום' עם ערכי סקלר.
Scaleandtranslate
Scaleandtranslategrad <t מרחיב את Tnumber >
פיזור <t מרחיב את Ttype >	מוסיף עדכונים דלילים להפניה משתנה.
Scatterdiv <t מרחיב את Ttype >	מחלקים הפניה משתנה על ידי עדכונים דלילים.
Scattermax <t מרחיב את Tnumber >	מפחית עדכונים דלילים להתייחסות משתנה באמצעות פעולת 'מקסימום'.
פיזור <t מרחיב את Tnumber >	מצמצם עדכונים דלילים להפניה משתנה באמצעות פעולת 'דקות'.
Scattermul <t מרחיב את Ttype >	מכפיל עדכונים דלילים להתייחסות משתנה.
Scatternd <u מרחיב את Ttype >	פיזור 'עדכונים' למתחם חדש לפי 'מדדים'.
Scatterndadd <t מרחיב את Ttype >	מיישם תוספת דלילה על ערכים או פרוסות בודדות במשתנה.
Scatterndmax <t מרחיב את Ttype >	מחושב מקסימום חכם אלמנט.
Scatterndmin <t מרחיב את Ttype >	מחשב מינימום אלמנט.
Scatterndnonaliasingadd <t מרחיב את Ttype >	מיישם תוספת דלילה על 'קלט' באמצעות ערכים או פרוסות בודדות מתוך 'עדכונים' לפי מדדים 'מדדים'.
Scatterndsub <t מרחיב את Ttype >	מיישם חיסור דליל על ערכים או פרוסות בודדות במשתנה.
Scatterndupdate <t מרחיב את Ttype >	מיישם 'עדכונים דלילים' על ערכים או פרוסות בודדות בתוך נתון משתנה בהתאם ל'מדדים '.
Scattersub <t מרחיב את Ttype >	מחסור עדכונים דלילים להפניה משתנה.
ScatterUpdate <t מרחיב את Ttype >	מיישם עדכונים דלילים על הפניה משתנה.
SDCAFPRINT	מחשב טביעות אצבעות של מיתרי הקלט.
SegmentMax <t מרחיב את Tnumber >	מחשב את המקסימום לאורך קטעים של טנזור.
Sectemmean <t מרחיב ttype >	מחשב את הממוצע לאורך קטעי טנזור.
קטע <t מרחיב את Tnumber >	מחשב את המינימום לאורך קטעי טנזור.
PECTEMPOD <T מרחיב את TTYPE >	מחשב את המוצר לאורך קטעים של טנזור.
Selecetsum <t מרחיב ttype >	מחשב את הסכום לאורך קטעי טנזור.
בחר <t מרחיב ttype >
Selu <t מרחיב את Tnumber >	מחשב ליניארי אקספוננציאלי בקנה מידה: `סולם * אלפא * (exp (תכונות) - 1)` אם <0, 'סולם * תכונות' אחרת.
Selugrad <T מרחיב את Tnumber >	מחשב שיפועים להפעלת אקספוננציאל ליניארית (SELU).
SerialiteRatorator	ממיר את 'Resource_handle' הנתון המייצג איטרטור למתחם גרסה.
Serializamenysparse <u מרחיב את Ttype >	יש ליישב את הסדרה `n`-minibatch` sparsetensor` לאובייקט [n, 3] `` tensor`.
Serializesparse <u מרחיב את Ttype >	יש ליישב את 'Sparsetensor' לאובייקט `[3]` `tensor`.
Serializetensor	הופך טנזור לפרוטו TensorProto בהמשכים.
SetSize	מספר האלמנטים הייחודיים לאורך הממד האחרון של הקלט 'סט'.
SetstasggregatordataSet
צורה <u מרחיב את Tnumber >	מחזיר את צורתו של טנזור.
Sharddataset	יוצר 'מערך נתונים' הכולל רק 1/'num_shards' של מערך נתונים זה.
ShardedFileName	ליצור שם קובץ מסורבל.
ShardedFileSpec	צור תבנית גלובית המתאימה לכל שמות הקבצים המנוסחים.
Sharding <t מרחיב ttype >	OP שמגרד את הקלט על סמך תכונת הגלידה הנתונה.
ShortDensendArray
Shortndray	`NdArray` של מכנסיים קצרים.
Shuffleandrepeatdataset
Shuffledataset
Sigmoid <t מרחיב ttype >	מחשב סיגמואיד של 'x' מבחינת אלמנט.
Sigmoidgrad <t מרחיב ttype >	מחשב את שיפוע הסיגמואיד של 'x' WRT את הקלט שלו.
שלט <t מרחיב ttype >	מחזירה אינדיקציה מבצעת אלמנט לסימן למספר.
חטא <t מרחיב ttype >	מחשב סינוס של X-Element-Element.
Sinh <t מרחיב את Ttype >	מחשב סינוס היפרבולי של X-Element-Element.
גודל <u מרחיב את Tnumber >	מחזיר את גודל הטנזור.
SkipDataset	יוצר מערך נתונים שמדלג על אלמנטים של 'ספירה' מ- 'input_dataset'.
SleepDataset
פרוסה <t מרחיב את Ttype >	להחזיר פרוסה מ'קלט '.
SlideWindowDataset	יוצר מערך נתונים המעביר חלון הזזה מעל 'input_dataset'.
תמונת מצב <t מרחיבה ttype >	מחזיר עותק של טנזור הקלט.
Sobolsample <t מרחיב את Tnumber >	מייצר נקודות מרצף הסובול.
Softmax <t מרחיב את Tnumber >	מחשב הפעלות SOFTMAX.
Softplus <t מרחיב את Tnumber >	מחשבות את Softplus: `יומן (exp (תכונות) + 1)`.
Softplusgrad <t מרחיב את Tnumber >	מחשב שיפועים של Softplus להפעלת Softplus.
Softsign <t מרחיב את Tnumber >	מחשב SoftSign: `תכונות / (ABS (תכונות) + 1)`.
Softsigngrad <t מרחיב את Tnumber >	מחשב שיפוע SoftSign לפעולת SoftSign.
לפתור <t מרחיב ttype >	פותר מערכות של משוואות לינאריות.
מיון <t מרחיב ttype >	עוטף את מפעיל הסוג של XLA, שתועד ב https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort.
Spacetobatch <t מרחיב ttype >	SpacetObatch עבור טנזורים 4-D מסוג T.
Spacetobatchnd <t מרחיב ttype >	Spacetobatch עבור טנסורים ND מסוג T.
Spacetodepth <t מרחיב ttype >	Spacetodepth עבור טנסורים מסוג T.
Sparseapplyadadelta <t מרחיב את Ttype >	var: צריך להיות ממשתנה ().
Sparseapplyadagrad <t מרחיב ttype >	עדכן רשומות רלוונטיות ב- 'var' ו- 'Quect' על פי תוכנית Adagrad.
Sparseapplyadagraddada <t מרחיב ttype >	עדכן רשומות ב- 'var' ו- 'quet' על פי סכמת ה- Adagrad הפרוקסימלית.
Sparseapplycenterrmsprop <t מרחיב את Ttype >	עדכן '*var' בהתאם לאלגוריתם ה- RMSProp המרוכז.
Sparseapplyftrl <t מרחיב ttype >	עדכן רשומות רלוונטיות ב- '*var' בהתאם לתכנית FTRL-proximal.
Sparseapplymomentum <t מרחיב ttype >	עדכן רשומות רלוונטיות ב- 'var' ו- 'Quect' על פי תוכנית המומנטום.
Sparseapplyproximaladagrad <t מרחיב ttype >	ערכי עדכון דלילים ב'var 'ו-'Quect 'על פי אלגוריתם FOBOS.
Sparseapplyproximalgradientdescenesce <t מרחיב ttype >	עדכון דליל '*var' כאלגוריתם FOBOS עם קצב למידה קבוע.
Sparseapplyrmsprop <t מרחיב ttype >	עדכן '*var' בהתאם לאלגוריתם RMSPROP.
SparseBincount <u מרחיב את Tnumber >	מונה את מספר המופעים של כל ערך במערך שלם.
Sparseconditionalaccumulator	מצבר מותנה לצבירת שיפועים דלילים.
Sparsedensecwiseadd <t מרחיב ttype >	מוסיף SparSetensor ומתחם צפוף, תוך שימוש בכללים מיוחדים אלה: (1) משדר את הצד הצפוף כדי שיהיה לו צורה זהה לצד הדליל, אם הוא זכאי; (2) אם כן, רק הערכים הצפופים שהצביעו על ידי המדדים של ה- SparSetensor משתתפים בתוספת Cwise.
SparsEdensecwisediv <t מרחיב ttype >	מבחינה רכיב מחלקת מחלקה על ידי טנזור צפוף.
Sparsedensecwisemul <t מרחיב ttype >	מבחינה רכיב מכפיל את SparSetensor על ידי טנזור צפוף.
Sparsematmul	הכפל מטריקס "A" על ידי מטריקס "B".
Sparsematrixadd	תוספת דלילה של שני מטריצות CSR, C = Alpha * A + Beta * B.
Sparsematrixmatmul <t מרחיב ttype >	מטריקס-מרביות מטריצה דלילה עם מטריצה צפופה.
Sparsematrixmul	כפל אלמנט של מטריצה דלילה עם טנזור צפוף.
Sparsematrixnnz	מחזיר את מספר הלא -נזלים של 'Sparse_Matrix'.
Sparsematrixorderingamd	מחשב את תואר המינימום המשוער (AMD) הזמנת 'קלט'.
Sparsematrixsoftmax	מחשבת את ה- SoftMax של CSRSPARSEMATRIX.
SparsematrixsoftMaxgrad	מחשבת את שיפוע ה- SparsematrixsoftMax OP.
Sparsematrixsparsecholesky	מחשבת את הפירוק של צ'ולסקי הדליל של 'קלט'.
Sparsematrixsparsematmul	Multiplies דליל-מטריקס שני מטריצות CSR `A` ו- `B`.
Sparsematrixtranspose	מעביר את הממדים הפנימיים (המטריצה) של CSRSPARSEMATRIX.
Sparsematrixzeros	יוצר csrsparsematrix עם כל אפס עם צורה 'dens_shape'.
Sparseducemax <t מרחיב את Tnumber >	מחשב את המקסימום של האלמנטים על פני מידות של Sparsetensor.
Sparsereducesum <t מרחיב ttype >	מחשב את סכום האלמנטים על פני מידות של Sparsetensor.
Sparsegmentmean <t מרחיב את Tnumber >	מחשב את הממוצע לאורך קטעים דלילים של טנזור.
SparseSegmentMeanGrad <t מרחיב את Tnumber >	מחשב שיפועים עבור SparseSegmentmean.
Sparsegmentmeanwithnumsegments <t מרחיב את Tnumber >	מחשב את הממוצע לאורך קטעים דלילים של טנזור.
Sparsegmentsqrtn <t מרחיב את Tnumber >	מחשב את הסכום לאורך קטעים דלילים של טנזור מחולק על ידי ה- SQRT של נ.
Sparsegmentsqrtngrad <t מרחיב את Tnumber >	מחשב שיפועים עבור SparSesegmentsQrtn.
Sparsesegmentsqrtnwithnumsegments <t מרחיב את Tnumber >	מחשב את הסכום לאורך קטעים דלילים של טנזור מחולק על ידי ה- SQRT של נ.
SparseSegmentsum <t מרחיב את Tnumber >	מחשב את הסכום לאורך קטעים דלילים של טנזור.
SparseSegmentSumwithnumSegments <t מרחיב את Tnumber >	מחשב את הסכום לאורך קטעים דלילים של טנזור.
Sparseslicegrad <t מרחיב את Ttype >	מפעיל השיפוע של Sparseslice OP.
Sparsesoftmax <t מרחיב את Tnumber >	מחיל SoftMax על Nd 'Sparsetensor' מקובל.
Sparsetensordenseadd <u מרחיב ttype >	מוסיף 'Sparsetensor' ו"טנזור "צפוף, ומייצר" טנזור "צפוף.
Sparsetensordensematmul <u מרחיב ttype >	הכפל SparSetensor (של דרגה 2) "A" על ידי מטריצה צפופה "B".
Sparsetensorslatedataset	יוצר מערך נתונים המפצל חומר SPARSESTENSOR לאלמנטים בצורה שורה.
Sparsetensortocsrsparsematrix	ממיר SparSetensor ל- CSRSPARSEMATRIX (אולי מקוצץ).
Sparsetodense <u מרחיב ttype >	ממיר ייצוג דליל למתחם צפוף.
Spence <T מרחיב את Tnumber >
SQLDATASET	יוצר מערך נתונים שמבצע שאילתת SQL ופולט שורות של מערך התוצאות.
Sqrt <t מרחיב ttype >	מחשב שורש מרובע של X-Element-Element.
Sqrtgrad <t מרחיב ttype >	מחשב את שיפוע ה- SQRT של 'X' WRT את הקלט שלו.
Sqrtm <t מרחיב ttype >	מחשב את שורש המטריצה המרובע של מטריצות מרובעות אחת או יותר: matmul (sqrtm (a), sqrtm (a)) = a מטריצת הקלט צריכה להיות בלתי ניתנת לפירעון.
כיכר <t מרחיב את Ttype >	מחושב ריבוע של X-Element-Element.
SquaredDifference <t מרחיב את Ttype >	מחזיר את Cong (x - y) (x - y) מבחינת אלמנט.
סחיטה <t מרחיבה ttype >	מסיר מידות בגודל 1 מצורת טנזור.
ערימה <t מרחיבה ttype >	אורז רשימה של טנזורים של 'n' Rank-'RANGER לדרגה אחת (R+1) `טנזור.
גודל שלב	OP מחזירה את מספר האלמנטים במכולה הבסיסית.
StatefulRandombinomial <v מרחיב את Tnumber >
StatefulStandardNormal <u מרחיב ttype >	מוציא ערכים אקראיים מהפצה רגילה.
StatefulTrundatedNormal <u מרחיב ttype >	מוציא ערכים אקראיים מהפצה נורמלית קטועה.
Statefuluniform <u מרחיב ttype >	מוציא ערכים אקראיים מהפצה אחידה.
Statefuluniformfullint <u מרחיב את Ttype >	מוציא מספרים שלמים אקראיים מהפצה אחידה.
Statefuluniformint <u מרחיב ttype >	מוציא מספרים שלמים אקראיים מהפצה אחידה.
StateLessMultinomial <v מרחיב את Tnumber >	שואב דגימות מהפצה רב -לאומית.
SateLessparameterizedTrundatedNormal <v מרחיב את Tnumber >
StateLessRandombinomial <W מרחיב את Tnumber >	מוצא מספרים אקראיים דטרמיניסטיים פסאודורנדום מהפצה בינומית.
StateLessRandomgamma <v מרחיב את Tnumber >	מוציא מספרים אקראיים דטרמיניסטיים פסאודורנדום מפני התפלגות גמא.
StateLessRandomNormal <v מרחיב את Tnumber >	פלטים ערכי פסאודורנדום דטרמיניסטיים מהפצה נורמלית.
StateLessRandomNormalv2 <u מרחיב את Tnumber >	פלטים ערכי פסאודורנדום דטרמיניסטיים מהפצה נורמלית.
StateLessRandompoisson <W מרחיב את Tnumber >	תפוקות מספרים אקראיים דטרמיניסטיים דטרמיניסטיים מפני התפלגות פויסון.
StateLessRandomUniform <V מרחיב את Tnumber >	פלטות פסאודורנדום אקראיות דטרמיניסטיות מתפלגות אחידה.
StateLessRandomuniformfullint <v מרחיב את Tnumber >	מוציא מספרים אקראיים דטרמיניסטיים פסאודורנדום מתפוצה אחידה.
StateLessRandomuniformfullintv2 <u מרחיב את Tnumber >	מוציא מספרים אקראיים דטרמיניסטיים פסאודורנדום מתפוצה אחידה.
STATELESSRANDOMUNIFIORNINT <V מרחיב את TNUMBER >	מוציא מספרים אקראיים דטרמיניסטיים פסאודורנדום מתפוצה אחידה.
StateLessRandomuniformIntv2 <U מרחיב את Tnumber >	מוציא מספרים אקראיים דטרמיניסטיים פסאודורנדום מתפוצה אחידה.
StateLessRandomuniformv2 <U מרחיב את Tnumber >	פלטות פסאודורנדום אקראיות דטרמיניסטיות מתפלגות אחידה.
StateslessTrunkatedNormal <v מרחיב את Tnumber >	פלטים ערכי פסאודורנדום דטרמיניסטיים מהתפלגות נורמלית קטועה.
StateslessTruncatedNormalv2 <u מרחיב את Tnumber >	פלטים ערכי פסאודורנדום דטרמיניסטיים מהתפלגות נורמלית קטועה.
StaticRegexfullMatch	בדוק אם הקלט תואם את דפוס regex.
StaticregexReplace	מחליף את התאמת התבנית בכניסה עם שכתוב מחדש.
StatsagGregatorHandle
Statsaggregatorsummary	מייצר סיכום של כל נתונים סטטיסטיים שנרשמו על ידי מנהל הסטטיסטיקה הנתון.
STOPGGRADIENIENT <T מרחיב את TTYPE >	מפסיק חישוב שיפוע.
StridedSlice <t מרחיב את Ttype >	החזיר פרוסה חותכת מ- 'קלט'.
StridedSliceAssign <t מרחיב ttype >	הקצה 'ערך' להתייחסות הערך L הפרוס של 'ref'.
StridedSliceGrad <U מרחיב את TTYPE >	מחזיר את השיפוע של 'Strideslice'.
Stringformat	פורמט תבנית מחרוזת באמצעות רשימת טנזורים.
אורך מחרוזת	אורכי מחרוזת של 'קלט'.
לְהִתְפַּשֵׁט	רצועה מובילה ונגררת מרחב לבן מהטנזור.
SUB <T מרחיב את TTYPE >	מחזיר x - y אלמנט -חכמה.
Substr	החזרת מצעים מ"טנזור "של מיתרים.
סכום <t מרחיב ttype >	מחשב את סכום האלמנטים על פני מידות של טנזור.
סיכום כותב
Tbfloat16	סוג טנזור צף של 16 סיביות.
Tbool	סוג טנזור בוליאני.
Tfloat16	IEEE-754 דיוק חצי דיוק 16 סיביות צף סוג טנסור.
Tfloat32	IEEE-754 דיוק חד-דיוק אחד מסוג טנזור צף 32 סיביות.
Tfloat64	IEEE-754 דיוק כפול דיוק 64 סיביות צף סוג טנזור.
Tfloating	ממשק נפוץ לכל טנסורי הנקודות הצפים.
גוון 32	סוג טנזור שלם שלם 32 סיביות חתום.
גוון 64	סוג טנזור שלם שלם 64 סיביות חתום.
גוון	ממשק נפוץ לכל הטנזורים המספריים האינטגרליים.
Tnumber	ממשק נפוץ לכל הטנזורים המספריים.
TpucompulationResult	מחזיר את התוצאה של אוסף TPU.
Tpuembedingativations	OP המאפשר בידול של הטמעת TPU.
Tpureplicationinput <t מרחיב את Ttype >	מחבר כניסות N לחישוב TPU משוכפל N-כיווני.
TString	סוג מחרוזת.
Ttype	ממשק נפוץ לכל הטנזורים המוקדשים.
TUINT8	סוג טנזור שלם שלם 8 סיביות לא חתום.
Takedataset	יוצר מערך נתונים המכיל אלמנטים 'ספירת' מה- `input_dataset`.
שיזוף <t מרחיב את Ttype >	מחשב שיזוף של X-Element-Element.
טנה <T מרחיב את Ttype >	מחשבת משיק היפרבולית של 'x' מבחינת אלמנטים.
Tanhgrad <T מרחיב את Ttype >	מחשב את השיפוע לטאנה של 'X' WRT את הקלט שלו.
TemperaryVariable <t מרחיב ttype >	מחזיר טנזור שעשוי להיות מוטציה, אך נמשך רק בשלב אחד.
מוֹתֵחַ	מערך רב-ממדי שהוקלד באופן סטטי.
Tensorarraygather <t מרחיב את Ttype >	אסוף אלמנטים ספציפיים מה- TensorArray לפלט 'ערך'.
Tensorarraypack <t מרחיב את Ttype >
Tensorarrayread <t מרחיב את Ttype >	קרא אלמנט מה- TensorArray לפלט 'ערך'.
TensorArrayScatter	מפזרים את הנתונים מערך הקלט לרכיבי TensorArray ספציפיים.
Tensorarraysize	קבל את הגודל הנוכחי של TensorArray.
TensorArraySplit	פצל את הנתונים מערך הקלט לרכיבי TensorArray.
Tensorarrayunpack
TensorArrayWrite	דחף אלמנט אל Tensor_array.
Tensordataset	יוצר מערך נתונים הפולט 'רכיבים' כטופל של טנזורים פעם אחת.
Tensordiag <t מרחיב את Ttype >	מחזיר טנזור אלכסוני עם ערכים אלכסוניים נתונים.
Tensordiagpart <t מרחיב ttype >	מחזיר את החלק האלכסוני של הטנזור.
TensorforeSttreeisinitializedOp	בודק אם עץ אתחל.
TensorforeSttreepredict	פלט את היחידים לנתוני הקלט הנתונים
TensorForeSttreeResourceHandleOp	יוצר ידית ל- TensorForesttreeResource
TensorForesttreeserialize	מסמל את ידית העץ לפרוטו
TensorForestTreesize	קבל את מספר הצמתים בעץ
TensorlistConcatlists
TensorListElementShape <t מרחיב את Tnumber >	צורת האלמנטים של הרשימה הנתונה, כמתזונה.
Tensorlistfromtensor	יוצר טנסורליסט שכאשר הוא מוערם יש את הערך של 'טנזור'.
TensorlistGather <T מרחיב את Ttype >	יוצר טנזור על ידי אינדקס לתוך הטנזורליסט.
TensorlistGetItem <t מרחיב את Ttype >
אורך טנסורליסט	מחזיר את מספר הטנזורים ברשימת טנזור הקלט.
TensorlistPushback	מחזירה רשימה שיש לה את 'Tensor' שהועברה כאלמנט אחרון ושאר האלמנטים ברשימה הנתונה ב'- input_handle '.
TensorlistPushbackbatch
Tensorlisterserve	רשימת הגודל הנתון עם אלמנטים ריקים.
Tensorlistresize	שינוי גודל הרשימה.
Tensorlistscatter	יוצר טנסורליסט על ידי אינדקס למתחם.
Tensorlistscatterintoexistinglist	מפזרים טנזור במדדים ברשימת קלט.
TensorlistSetitem
Tensorlistsplit	מפצל טנזור לרשימה.
TensorlistStack <t מרחיב את Ttype >	ערימה את כל הטנזורים ברשימה.
Tensormaperase	מחזירה מפת טנזור עם פריט ממפתח נתון שנמחק.
Tensormaphaskey	מחזיר אם המפתח הנתון קיים במפה.
Tensormapinsert	מחזירה מפה שהיא 'input_handle' עם צמד ערך המפתח הנתון שהוכנס.
Tensormaplookup <u מרחיב ttype >	מחזיר את הערך ממפתח נתון במפת טנזור.
Tensormapsize	מחזיר את מספר הטנזורים במפת טנזור הקלט.
Tensormapstackkeys <t מרחיב ttype >	מחזירה ערימת טנזור של כל המפתחות במפת טנזור.
Tensorscatterndadd <t מרחיב ttype >	מוסיף "עדכונים" דלילים למתחם קיים על פי מדדים.
Tensorscatterndmax <t מרחיב ttype >
Tensorscatterndmin <t מרחיב ttype >
Tensorscatterndsub <t מרחיב ttype >	מחסור "עדכונים" דלילים ממתחם קיים על פי מדדים.
Tensorscatterndupdate <t מרחיב ttype >	פיזור 'עדכונים' למתחם קיים לפי 'מדדים'.
Tensorslatedataset	יוצר מערך נתונים הפולט פעם אחת פרוסת DIM-0 של 'רכיבים'.
Tensorstridedsliceupdate <t מרחיב ttype >	הקצה 'ערך' להתייחסות הערך L הפרוס של 'קלט'.
Tensorsummary	מוציא מאגר פרוטוקול 'סיכום' עם נתוני טנזור ונתוני פלוגין.
TextLinedAtaSet	יוצר מערך נתונים הפולט בשורה של קבצי טקסט אחד או יותר.
TextLinerEader	קורא שמוצא את שורות הקובץ שתוחם על ידי '\ n'.
Tfrecorddataset	יוצר מערך נתונים הפולט את הרשומות מקבץ TFRECORD אחד או יותר.
TFRECORDREADER	קורא שמוצא את הרשומות מקובץ רשומות TensorFlow.
ThreadPooldatAset	יוצר מערך נתונים המשתמש בבריכת חוטים מותאמת אישית כדי לחשב 'input_dataset'.
ThreadPoolHandle	יוצר מערך נתונים המשתמש בבריכת חוטים מותאמת אישית כדי לחשב 'input_dataset'.
אריח <t מרחיב את Ttype >	בונה טנזור על ידי ריצוף טנזור נתון.
Tilegrad <T מרחיב את Ttype >	מחזיר את שיפוע האריח.
חותמת זמן	מספק את הזמן מאז התקופה בשניות.
טובול	ממיר טנזור לקודם סקלרי.
Tohashbucket	ממיר כל מחרוזת בטנזור הקלט למוד החשיפה שלה על ידי מספר דליים.
Tohashbucketstrast	ממיר כל מחרוזת בטנזור הקלט למוד החשיפה שלה על ידי מספר דליים.
Tohashbucketstrong	ממיר כל מחרוזת בטנזור הקלט למוד החשיפה שלה על ידי מספר דליים.
Tonumber <t מרחיב את Tnumber >	ממיר כל מחרוזת בטנזור הקלט לסוג המספרי שצוין.
Transpose <T מרחיב את TTYPE >	מידות דשדוש של X לפי פרמוטציה.
Triangularsolve <t מרחיב את Ttype >	פותר מערכות של משוואות לינאריות עם מטריצות משולשות עליונות או תחתונות על ידי התבוננות.
Tridiagonalmatmul <t מרחיב ttype >	חישוב מוצר עם מטריצה טרידיגונלית.
Tridiagonalsolve <t מרחיב את Ttype >	פותר מערכות משוואות טרידיגונליות.
Truncatediv <t מרחיב ttype >	מחזיר את ה- X / Y-Element-Element עבור סוגים שלמים.
Truncatemod <t מרחיב את Tnumber >	מחזיר את שארית החלוקה החכמה.
TructatedNormal <u מרחיב את Tnumber >	מוציא ערכים אקראיים מהפצה נורמלית קטועה.
פתיחה <t מרחיב את Ttype >	הופך את פעולת האצווה עבור טנזור פלט יחיד.
Unbatchdataset	מערך נתונים המפצל את אלמנטים של הקלט שלו לאלמנטים מרובים.
Unbatchgrad <t מרחיב את Ttype >	שיפוע של פתיחה.
UnicodeEncode	קידוד טנזור של INTs למיתרי Unicode.
UnicoDescript	קבע את קודי הסקריפט של טנזור נתון של נקודות קוד שלם של unicode.
Unicodetranscode	מעבר לקוד את טקסט הקלט ממקור המקודד לקידוד יעד.
Uniquedataset	יוצר מערך נתונים המכיל את האלמנטים הייחודיים של 'input_dataset'.
Urnavelindex <t מרחיב את Tnumber >	ממיר מערך של מדדים שטוחים לתוך מערכי קואורדינטות.
UnsortedSegmentJoin	מצטרף לאלמנטים של 'תשומות' על סמך 'sectem_ids'.
UnsortedSegmentMax <t מרחיב את Tnumber >	מחשב את המקסימום לאורך קטעים של טנזור.
UnsortedSegmentMin <t מרחיב את Tnumber >	מחשב את המינימום לאורך קטעי טנזור.
UnsortedSegmentProd <t מרחיב ttype >	Computes the product along segments of a tensor.
UnsortedSegmentSum <T extends TType >	Computes the sum along segments of a tensor.
UnwrapDatasetVariant
עֶלִיוֹן	Converts all lowercase characters into their respective uppercase replacements.
UpperBound <U extends TNumber >	Applies upper_bound(sorted_search_values, values) along each row.
VarHandleOp	Creates a handle to a Variable resource.
VarIsInitializedOp	Checks whether a resource handle-based variable has been initialized.
Variable <T extends TType >	Holds state in the form of a tensor that persists across steps.
VariableShape <T extends TNumber >	Returns the shape of the variable pointed to by `resource`.
אֵיפֹה	Returns locations of nonzero / true values in a tensor.
WholeFileReader	A Reader that outputs the entire contents of a file as a value.
WindowDataset	Combines (nests of) input elements into a dataset of (nests of) windows.
WorkerHeartbeat	Worker heartbeat op.
WrapDatasetVariant
Xdivy <T extends TType >	Returns 0 if x == 0, and x / y otherwise, elementwise.
XlaRecvFromHost <T extends TType >	An op to receive a tensor from the host.
XlaSetBound	Set a bound for the given input value as a hint to Xla compiler, returns the same value.
XlaSpmdFullToShardShape <T extends TType >	An op used by XLA SPMD partitioner to switch from automatic partitioning to manual partitioning.
XlaSpmdShardToFullShape <T extends TType >	An op used by XLA SPMD partitioner to switch from manual partitioning to automatic partitioning.
Xlog1py <T extends TType >	Returns 0 if x == 0, and x * log1p(y) otherwise, elementwise.
Xlogy <T extends TType >	Returns 0 if x == 0, and x * log(y) otherwise, elementwise.
Zeros <T extends TType >	An operator creating a constant initialized with zeros of the shape given by `dims`.
ZerosLike <T extends TType >	Returns a tensor of zeros with the same shape and type as x.
Zeta <T extends TNumber >	Compute the Hurwitz zeta function \\(\zeta(x, q)\\).
ZipDataset	Creates a dataset that zips together `input_datasets`.
erfinv <T extends TNumber >

Any data container with a given Shape .

Public Methods

abstract int	rank ()
abstract Shape	shape ()
abstract long	size () Computes and returns the total size of this container, in number of values.

Public Methods

public abstract int rank ()

מחזיר

the rank of this container

public abstract Shape shape ()

מחזיר

the shape of this container

public abstract long size ()

Computes and returns the total size of this container, in number of values.

For example, given a 3x3x2 matrix, the return value will be 18.

מחזיר

number of values in this element