Trang này được dịch bởi Cloud Translation API.

Shaped

giao diện công cộng

Các lớp con gián tiếp đã biết

Abs <T mở rộng TNumber >, Tóm tắtDenseNdArray <T, U mở rộng NdArray <T>>, Tóm tắtNdArray <T, U mở rộng NdArray <T>>, AccumulateN <T mở rộng TType >, AccumulatorNumAccumulated , AccumulatorTakeGradient <T mở rộng TType >, Acos <T mở rộng TType >, Acosh <T mở rộng TType >, Thêm <T mở rộng TType >, AddManySparseToTensorsMap , AddN <T mở rộng TType >, AddSparseToTensorsMap , AdaptContrast <T mở rộng TNumber >, Điều chỉnhHue <T mở rộng TNumber >, Điều chỉnhSaturation <T mở rộng TNumber >, và 808 người khác.

Abs <T mở rộng TNumber >	Tính giá trị tuyệt đối của tensor.
Tóm tắtDenseNdArray <T, U mở rộng NdArray <T>>
Tóm tắtNdArray <T, U mở rộng NdArray <T>>
Tích lũyN <T mở rộng TType >	Trả về tổng theo từng phần tử của một danh sách các tensor.
Tích lũySốTích lũy	Trả về số gradient được tổng hợp trong các bộ tích lũy đã cho.
AccumulatorTakeGradient <T mở rộng TType >	Trích xuất độ dốc trung bình trong Bộ tích lũy có điều kiện đã cho.
Acos <T mở rộng TType >	Tính acos của x theo phần tử.
Acosh <T mở rộng TType >	Tính cosin hyperbol nghịch đảo của x theo phần tử.
Thêm <T mở rộng TType >	Trả về x + y theo phần tử.
AddManySparseToTensorsMap	Thêm `N`-minibatch `SparseTensor` vào `SparseTensorsMap`, trả về các thẻ điều khiển `N`.
AddN <T mở rộng TType >	Thêm tất cả phần tử tensor đầu vào một cách khôn ngoan.
AddSparseToTensorsMap	Thêm `SparseTensor` vào `SparseTensorsMap` trả về phần xử lý của nó.
Điều chỉnh độ tương phản <T mở rộng TNumber >	Điều chỉnh độ tương phản của một hoặc nhiều hình ảnh.
Điều chỉnhHue <T mở rộng TNumber >	Điều chỉnh màu sắc của một hoặc nhiều hình ảnh.
Điều chỉnhSaturation <T mở rộng TNumber >	Điều chỉnh độ bão hòa của một hoặc nhiều hình ảnh.
Tất cả	Tính toán "logic và" của các phần tử theo chiều của một tenxơ.
AllReduce <T mở rộng TNumber >	Giảm lẫn nhau nhiều tensor có cùng loại và hình dạng.
AllToAll <T mở rộng TType >	Một Op để trao đổi dữ liệu trên các bản sao TPU.
Góc <U kéo dài TSố >	Trả về đối số của một số phức.
Bất kì	Tính toán "logic hoặc" của các phần tử theo các kích thước của tensor.
ApplyAdaMax <T mở rộng TType >	Cập nhật '*var' theo thuật toán AdaMax.
ApplyAdadelta <T mở rộng TType >	Cập nhật '*var' theo sơ đồ adadelta.
ApplyAdagrad <T mở rộng TType >	Cập nhật '*var' theo sơ đồ adagrad.
ApplyAdagradDa <T mở rộng TType >	Cập nhật '*var' theo sơ đồ adagrad gần nhất.
ApplyAdagradV2 <T mở rộng TType >	Cập nhật '*var' theo sơ đồ adagrad.
Áp dụngAdam <T mở rộng TType >	Cập nhật '*var' theo thuật toán Adam.
ApplyAddSign <T mở rộng TType >	Cập nhật '*var' theo bản cập nhật AddSign.
ApplyCenteredRmsProp <T mở rộng TType >	Cập nhật '*var' theo thuật toán RMSProp tập trung.
ApplyFtrl <T mở rộng TType >	Cập nhật '*var' theo sơ đồ Ftrl-proximal.
ApplyGradientDescent <T mở rộng TType >	Cập nhật 'var' bằng cách trừ 'alpha' 'delta' khỏi nó.
ApplyMomentum <T mở rộng TType >	Cập nhật '*var' theo sơ đồ động lượng.
ApplyPowerSign <T mở rộng TType >	Cập nhật '*var' theo bản cập nhật AddSign.
ApplyProximalAdagrad <T mở rộng TType >	Cập nhật 'var' và 'accum' theo FOBOS với tốc độ học tập của Adagrad.
ApplyProximalGradientDescent <T mở rộng TType >	Cập nhật '*var' dưới dạng thuật toán FOBOS với tốc độ học tập cố định.
ApplyRmsProp <T mở rộng TType >	Cập nhật '*var' theo thuật toán RMSProp.
Gần đúng bằng	Trả về giá trị thực của abs(xy) < dung sai theo phần tử.
ArgMax <V mở rộng TNumber >	Trả về chỉ mục có giá trị lớn nhất trên các kích thước của tensor.
ArgMin <V mở rộng TNumber >	Trả về chỉ mục có giá trị nhỏ nhất theo các kích thước của tensor.
chuỗi	Chuyển đổi từng mục trong tensor đã cho thành chuỗi.
Asin <T mở rộng TType >	Tính sin nghịch đảo lượng giác của x theo phần tử.
Asinh <T mở rộng TType >	Tính sin hyperbol nghịch đảo của x theo phần tử.
Khẳng địnhCardinalityDataset
Khẳng địnhTiếp theoBộ dữ liệu
Gán <T mở rộng TType >	Cập nhật 'ref' bằng cách gán 'giá trị' cho nó.
GánAdd <T mở rộng TType >	Cập nhật 'ref' bằng cách thêm 'giá trị' vào nó.
GánSub <T mở rộng TType >	Cập nhật 'ref' bằng cách trừ 'giá trị' khỏi nó.
Atan <T mở rộng TType >	Tính tang tuyến lượng giác nghịch đảo của x theo phần tử.
Atan2 <T mở rộng TNumber >	Tính arctang của `y/x` theo phần tử, tôn trọng dấu của các đối số.
Atanh <T mở rộng TType >	Tính tang hyperbol nghịch đảo của x theo phần tử.
Âm thanhSpectrogram	Tạo ra hình ảnh trực quan của dữ liệu âm thanh theo thời gian.
Âm thanhTóm tắt	Xuất ra bộ đệm giao thức `Tóm tắt` kèm theo âm thanh.
Bộ dữ liệu AutoShard	Tạo một tập dữ liệu phân chia tập dữ liệu đầu vào.
AvgPool <T mở rộng TNumber >	Thực hiện tổng hợp trung bình trên đầu vào.
AvgPool3d <T mở rộng TNumber >	Thực hiện tổng hợp trung bình 3D trên đầu vào.
AvgPool3dGrad <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc của hàm gộp trung bình.
AvgPoolGrad <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc của hàm gộp trung bình.
BandPart <T mở rộng TType >	Sao chép một tenxơ đặt mọi thứ bên ngoài dải trung tâm trong mỗi ma trận trong cùng về 0.
BandedTriangularSolve <T mở rộng TType >
rào cản	Xác định một rào cản tồn tại trong các lần thực thi biểu đồ khác nhau.
Rào cảnChưa hoàn thànhKích thước	Tính số phần tử không đầy đủ trong hàng rào đã cho.
Rào chắnSẵn sàngKích thước	Tính số phần tử hoàn chỉnh trong hàng rào đã cho.
BatchCholesky <T mở rộng TNumber >
BatchCholeskyGrad <T mở rộng TNumber >
Bộ dữ liệu hàng loạt	Tạo một tập dữ liệu phân nhóm các phần tử `batch_size` từ `input_dataset`.
hàng loạtFft
LôFft2d
BatchFft3d
hàng loạt
BatchIfft2d
BatchIfft3d
BatchMatMul <T mở rộng TType >	Nhân các lát cắt của hai tensor theo đợt.
BatchMatrixBandPart <T mở rộng TType >
BatchMatrixDeterminant <T mở rộng TType >
BatchMatrixDiag <T mở rộng TType >
BatchMatrixDiagPart <T mở rộng TType >
BatchMatrixInverse <T mở rộng TNumber >
BatchMatrixSetDiag <T mở rộng TType >
BatchMatrixSolve <T mở rộng TNumber >
BatchMatrixSolveLs <T mở rộng TNumber >
BatchMatrixTriangularSolve <T mở rộng TNumber >
BatchNormWithGlobalNormalization <T mở rộng TType >	Chuẩn hóa hàng loạt.
BatchToSpace <T mở rộng TType >	BatchToSpace dành cho tensor 4-D loại T.
BatchToSpaceNd <T mở rộng TType >	BatchToSpace cho các tensor ND loại T.
BesselI0 <T mở rộng TNumber >
BesselI0e <T mở rộng TNumber >
BesselI1 <T mở rộng TNumber >
BesselI1e <T mở rộng TNumber >
BesselJ0 <T mở rộng TNumber >
BesselJ1 <T mở rộng TNumber >
BesselK0 <T mở rộng TNumber >
BesselK0e <T mở rộng TNumber >
BesselK1 <T mở rộng TNumber >
BesselK1e <T mở rộng TNumber >
BesselY0 <T mở rộng Tnumber >
BesselY1 <T mở rộng Tnumber >
Betainc <T mở rộng TNumber >	Tính tích phân beta không đầy đủ chính quy \\(I_x(a, b)\\).
BiasAdd <T mở rộng TType >	Thêm `bias` vào `value`.
BiasAddGrad <T mở rộng TType >	Hoạt động lùi cho "BiasAdd" trên tensor "biasAdd".
Bincount <T mở rộng TNumber >	Đếm số lần xuất hiện của mỗi giá trị trong một mảng số nguyên.
Bitcast <U mở rộng TType >	Bitcast một tensor từ loại này sang loại khác mà không cần sao chép dữ liệu.
BitwiseAnd <T mở rộng TNumber >	Elementwise tính toán AND theo bit của `x` và `y`.
BitwiseHoặc <T mở rộng TNumber >	Elementwise tính toán OR theo bit của `x` và `y`.
BitwiseXor <T mở rộng TNumber >	Elementwise tính toán XOR theo bit của `x` và `y`.
BooleanDenseNdArray
BooleanNdArray	Một `NdArray` của booleans.
BoostedCâyTổng hợpSố liệu thống kê	Tổng hợp tóm tắt số liệu thống kê tích lũy cho lô.
BoostedTreesCenterBias	Tính toán giá trị ưu tiên từ dữ liệu huấn luyện (độ lệch) và điền vào nút đầu tiên bằng giá trị ưu tiên của nhật ký.
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp	Tạo một điều khiển cho BoostedTreesEnsembleResource
BoostedTreesVí dụDebugĐầu ra	Kết quả đầu ra có thể giải thích mô hình/gỡ lỗi cho từng ví dụ.
BoostedTreesMakeStatsTóm tắt	Tạo bản tóm tắt số liệu thống kê tích lũy cho lô.
BoostedCâyDự đoán	Chạy nhiều bộ dự đoán tập hợp hồi quy cộng tính trên các phiên bản đầu vào và tính toán các log.
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp	Tạo một điều khiển cho BoostedTreesQuantileStreamResource.
BroadcastDynamicShape <T mở rộng TNumber >	Trả về hình dạng của s0 op s1 bằng tính năng phát sóng.
BroadcastRecv <T mở rộng TType >	Nhận giá trị tensor được phát từ thiết bị khác.
BroadcastSend <T mở rộng TType >	Truyền giá trị tensor tới một hoặc nhiều thiết bị khác.
BroadcastTo <T mở rộng TType >	Phát một mảng cho hình dạng tương thích.
Xô	Phân loại 'đầu vào' dựa trên 'ranh giới'.
ByteDenseNdArray
ByteNdArray	Một `NdArray` byte.
ByteProducedStatsBộ dữ liệu	Ghi lại kích thước byte của từng phần tử của `input_dataset` trong StatsAggregator.
CSRSparseMatrixToDense <T mở rộng TType >	Chuyển đổi CSRSparseMatrix (có thể theo đợt) thành dày đặc.
Bộ dữ liệu CSV
CSVBộ dữ liệuV2
Bộ dữ liệu bộ đệm	Tạo một tập dữ liệu lưu trữ các phần tử từ `input_dataset`.
CacheDatasetV2
Truyền <U mở rộng TType >	Truyền x loại SrcT tới y loại DstT.
Trần nhà <T mở rộng TNumber >	Trả về số nguyên nhỏ nhất theo phần tử không nhỏ hơn x.
CheckNumerics <T mở rộng TNumber >	Kiểm tra một tenxơ để tìm các giá trị NaN, -Inf và +Inf.
Cholesky <T mở rộng TType >	Tính toán phân rã Cholesky của một hoặc nhiều ma trận vuông.
CholeskyGrad <T mở rộng TNumber >	Tính toán gradient lan truyền ngược ở chế độ đảo ngược của thuật toán Cholesky.
ChọnBộ dữ liệu nhanh nhất
ClipByValue <T mở rộng TType >	Cắt các giá trị tensor về mức tối thiểu và tối đa được chỉ định.
ClusterOutput <T mở rộng TType >	Toán tử kết nối đầu ra của phép tính XLA với các nút biểu đồ người tiêu dùng khác.
CollectiveGather <T mở rộng TNumber >	Tích lũy lẫn nhau nhiều tensor có cùng loại và hình dạng.
CollectivePermute <T mở rộng TType >	Một giải pháp để hoán vị các tensor trên các phiên bản TPU được sao chép.
So sánhAndBitpack	So sánh các giá trị của `input` với `threshold` và gói các bit kết quả vào một `uint8`.
Biên soạnKết quả	Trả về kết quả của quá trình biên dịch TPU.
Phức hợp <U mở rộng TType >	Chuyển đổi hai số thực thành số phức.
ComplexAbs <U mở rộng TNumber >	Tính giá trị tuyệt đối phức của một tensor.
Phần tử nén	Nén một phần tử dữ liệu.
Tính toánKích thước hàng loạt	Tính toán kích thước lô tĩnh của tập dữ liệu không có lô một phần.
Concat <T mở rộng TType >	Nối các tensor dọc theo một chiều.
Ghép dữ liệu	Tạo một tập dữ liệu nối `input_dataset` với `another_dataset`.
Tích lũy có điều kiện	Một bộ tích lũy có điều kiện để tổng hợp các gradient.
Định cấu hìnhTPU phân tán	Thiết lập cấu trúc tập trung cho hệ thống TPU phân tán.
Kết hợp <T mở rộng TType >	Trả về liên hợp phức của một số phức.
ConjugateTranspose <T mở rộng TType >	Xáo trộn các kích thước của x theo một hoán vị và liên hợp kết quả.
Hằng số <T mở rộng TType >	Một toán tử tạo ra một giá trị không đổi.
Chuyển đổi <T mở rộng TType >	Bao bọc toán tử XLA ConvGeneralDilating, được ghi lại tại https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#conv_convolution.
Chuyển đổi2d <T mở rộng TNumber >	Tính toán tích chập 2-D cho các tensor `đầu vào` và `bộ lọc` 4-D.
Conv2dBackpropFilter <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc tích chập đối với bộ lọc.
Conv2dBackpropInput <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc tích chập đối với đầu vào.
Conv3d <T mở rộng TNumber >	Tính toán tích chập 3-D cho các tensor `đầu vào` và `bộ lọc` 5-D.
Conv3dBackpropFilter <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc của tích chập 3-D đối với bộ lọc.
Conv3dBackpropInput <U mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc của tích chập 3-D đối với đầu vào.
Sao chép <T mở rộng TType >	Sao chép một tenxơ từ CPU sang CPU hoặc GPU sang GPU.
CopyHost <T mở rộng TType >	Sao chép một tensor vào máy chủ.
Cos <T mở rộng TType >	Tính cos của x theo phần tử.
Cosh <T mở rộng TType >	Tính cosin hyperbol của x theo phần tử.
CountUpTo <T mở rộng TNumber >	Tăng 'ref' cho đến khi đạt đến 'giới hạn'.
Cắt và Thay đổi kích thước	Trích xuất các phần cắt từ tensor hình ảnh đầu vào và thay đổi kích thước của chúng.
Cắt và Thay đổi kích thướcGradHộp	Tính toán độ dốc của crop_and_resize khi ghi tenxơ của hộp đầu vào.
CropAndResizeGradImage <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc của crop_and_resize khi ghi tenxơ hình ảnh đầu vào.
Chữ thập <T mở rộng TNumber >	Tính tích chéo theo cặp.
CrossReplicaSum <T mở rộng TNumber >	Op để tính tổng đầu vào trên các phiên bản TPU được sao chép.
CudnnRNNCanonicalToParams <T mở rộng TNumber >	Chuyển đổi các thông số CudnnRNN từ dạng chuẩn sang dạng có thể sử dụng được.
CudnnRnnParamsSize <U mở rộng TNumber >	Tính toán kích thước trọng số có thể được sử dụng bởi mô hình Cudnn RNN.
Cumprod <T mở rộng TType >	Tính tích lũy của tensor `x` dọc theo `trục`.
Cumsum <T mở rộng TType >	Tính tổng tích lũy của tensor `x` dọc theo `trục`.
CumulativeLogsumexp <T mở rộng TNumber >	Tính tích lũy của tensor `x` dọc theo `trục`.
DataFormatDimMap <T mở rộng TNumber >	Trả về chỉ mục thứ nguyên ở định dạng dữ liệu đích được cung cấp trong định dạng dữ liệu nguồn.
DataFormatVecPermute <T mở rộng TNumber >	Hoán đổi tensor đầu vào từ `src_format` sang `dst_format`.
Dịch vụ dữ liệuBộ dữ liệu
Tập dữ liệuCardinality	Trả về số lượng của `input_dataset`.
Tập dữ liệuTừGraph	Tạo một tập dữ liệu từ `graph_def` đã cho.
Tập dữ liệuToGraph	Trả về một GraphDef được tuần tự hóa đại diện cho `input_dataset`.
Dawsn <T mở rộng TNumber >
DebugGradientIdentity <T mở rộng TType >	Tùy chọn nhận dạng để gỡ lỗi độ dốc.
DebugGradientRefIdentity <T mở rộng TType >	Tùy chọn nhận dạng để gỡ lỗi độ dốc.
DebugIdentity <T mở rộng TType >	Gỡ lỗi nhận dạng V2 Op.
Gỡ lỗiNanĐếm	Gỡ lỗi bộ đếm giá trị NaN Op.
DebugNumericsSummary <U mở rộng TNumber >	Tóm tắt số gỡ lỗi V2 Op.
Giải MãVàCắtJpeg	Giải mã và cắt hình ảnh được mã hóa JPEG thành tenxơ uint8.
Giải mãBase64	Giải mã các chuỗi được mã hóa base64 an toàn trên web.
Giải mãBmp	Giải mã khung hình đầu tiên của hình ảnh được mã hóa BMP thành tensor uint8.
Giải mãNén	Giải nén chuỗi.
Giải MãGif	Giải mã (các) khung hình của hình ảnh được mã hóa GIF thành tenxơ uint8.
DecodeImage <T mở rộng TNumber >	Hàm dành cho giải mã_bmp, giải mã_gif, giải mã_jpeg và giải mã_png.
Giải mãJpeg	Giải mã hình ảnh được mã hóa JPEG thành tenxơ uint8.
Giải mãJsonVí dụ	Chuyển đổi các bản ghi ví dụ được mã hóa JSON thành chuỗi đệm giao thức nhị phân.
DecodePaddedRaw <T mở rộng TNumber >	Diễn giải lại các byte của chuỗi dưới dạng vectơ số.
DecodePng <T mở rộng TNumber >	Giải mã hình ảnh được mã hóa PNG thành tenxơ uint8 hoặc uint16.
DecodeRaw <T mở rộng TType >	Diễn giải lại các byte của chuỗi dưới dạng vectơ số.
DeepCopy <T mở rộng TType >	Tạo một bản sao của `x`.
DenseBincount <U mở rộng TNumber >	Đếm số lần xuất hiện của mỗi giá trị trong một mảng số nguyên.
Mảng dày đặc <T>
DenseToCSRSparseMatrix	Chuyển đổi một tenxơ dày đặc thành CSRSparseMatrix (có thể theo đợt).
DenseToSparseBatchDataset	Tạo một tập dữ liệu sắp xếp các phần tử đầu vào thành một SparseTensor.
DepthToSpace <T mở rộng TType >	DepthToSpace cho tensor loại T.
DepthwiseConv2dNative <T mở rộng TNumber >	Tính toán tích chập theo chiều sâu 2-D cho các tensor `đầu vào` và `bộ lọc` 4-D.
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc tích chập theo chiều sâu đối với bộ lọc.
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc của tích chập theo chiều sâu đối với đầu vào.
giải mã	Lấy đầu vào uint32 đã đóng gói và giải nén đầu vào thành uint8 để thực hiện Dequantization trên thiết bị.
Phá hủyTemporaryVariable <T mở rộng TType >	Phá hủy biến tạm thời và trả về giá trị cuối cùng của nó.
Det <T mở rộng TType >	Tính định thức của một hoặc nhiều ma trận vuông.
Chỉ mục thiết bị	Trả về chỉ mục của thiết bị mà op chạy.
Digamma <T mở rộng TNumber >	Tính Psi, đạo hàm của Lgamma (log của giá trị tuyệt đối của `Gamma(x)`), theo phần tử.
Dilation2d <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ giãn nở thang độ xám của các tensor `đầu vào` 4-D và `bộ lọc` 3-D.
Dilation2dBackpropFilter <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc của độ giãn nở 2-D hình thái đối với bộ lọc.
Dilation2dBackpropInput <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc của độ giãn nở 2-D hình thái đối với đầu vào.
Tập dữ liệu được chỉ đạoInterleave	Thay thế cho `InterleaveDataset` trên danh sách cố định gồm các bộ dữ liệu `N`.
Div <T mở rộng TType >	Trả về x / y theo phần tử.
DivNoNan <T mở rộng TType >	Trả về 0 nếu mẫu số bằng 0.
Dấu chấm <T mở rộng TType >	Bao bọc toán tử XLA DotGeneral, được ghi lại tại https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#dotgeneral .
ĐôiDenseNdArray
DoubleNdArray	Một `NdArray` nhân đôi.
DrawBoundingBoxes <T mở rộng TNumber >	Vẽ các hộp giới hạn trên một loạt hình ảnh.
GiảLặpBộ đếm
Bộ nhớ giảBộ nhớ đệm
Máy Phát Điện Giả Seed
DynamicSlice <T mở rộng TType >	Bao bọc toán tử XLA DynamicSlice, được ghi lại tại https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#dynamicslice.
DynamicStitch <T mở rộng TType >	Xen kẽ các giá trị từ tensor `data` thành một tensor duy nhất.
DynamicUpdateSlice <T mở rộng TType >	Bao bọc toán tử XLA DynamicUpdateSlice, được ghi lại tại https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#dynamicupdateslice .
Chỉnh sửa Khoảng cách	Tính toán Khoảng cách chỉnh sửa Levenshtein (có thể được chuẩn hóa).
Einsum <T mở rộng TType >	Một op hỗ trợ op einsum cơ bản với 2 đầu vào và 1 đầu ra.
Elu <T mở rộng TNumber >	Tính tuyến tính hàm mũ: `exp(features) - 1` if < 0, `features` ngược lại.
EluGrad <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc cho hoạt động tuyến tính hàm mũ (Elu).
NhúngKích hoạt	Một cơ hội cho phép phân biệt các vật liệu nhúng TPU.
Trống <T mở rộng TType >	Tạo một tensor có hình dạng nhất định.
Danh sách Tensor trống	Tạo và trả về một danh sách tensor trống.
Bản đồ Tensor trống	Tạo và trả về một bản đồ tensor trống.
Mã hóaBase64	Mã hóa chuỗi thành định dạng base64 an toàn trên web.
Mã hóaJpeg	JPEG-mã hóa một hình ảnh.
Mã hóaJpegBiếnChất lượng	Hình ảnh đầu vào mã hóa JPEG với chất lượng nén được cung cấp.
Mã hóaPng	PNG mã hóa một hình ảnh.
Mã hóaProto	Op tuần tự hóa các thông báo protobuf được cung cấp trong các tensor đầu vào.
Mã hóaWav	Mã hóa dữ liệu âm thanh bằng định dạng tệp WAV.
Đảm bảoShape <T mở rộng TType >	Đảm bảo rằng hình dạng của tensor phù hợp với hình dạng mong đợi.
Nhập <T mở rộng TType >	Tạo hoặc tìm khung con và cung cấp `dữ liệu` cho khung con.
Bình đẳng	Trả về giá trị thực của (x == y) theo phần tử.
Erf <T mở rộng TNumber >	Tính toán hàm lỗi Gauss của phần tử `x`.
Erfc <T mở rộng TNumber >	Tính hàm lỗi bổ sung của `x` theo phần tử.
EuclideanNorm <T mở rộng TType >	Tính toán định mức Euclide của các phần tử theo các chiều của một tenxơ.
Thoát <T mở rộng TType >	Thoát khỏi khung hiện tại về khung chính của nó.
Exp <T mở rộng TType >	Tính số mũ của x theo phần tử.
ExpandDims <T mở rộng TType >	Chèn kích thước 1 vào hình dạng của tenxơ.
Expint <T mở rộng TNumber >
Expm1 <T mở rộng TType >	Tính `exp(x) - 1` theo phần tử.
Trích xuấtNhìn thoáng qua	Trích xuất một cái nhìn thoáng qua từ tensor đầu vào.
ExtractImagePatches <T mở rộng TType >	Trích xuất `bản vá` từ `hình ảnh` và đặt chúng ở kích thước đầu ra "độ sâu".
ExtractJpegShape <T mở rộng TNumber >	Trích xuất thông tin hình dạng của hình ảnh được mã hóa JPEG.
ExtractVolumePatches <T mở rộng TNumber >	Trích xuất `các bản vá` từ `đầu vào` và đặt chúng vào kích thước đầu ra `"độ sâu"`.
Sự thật	Đưa ra một thực tế về giai thừa.
FakeQuantWithMinMaxArgs	Giả định lượng tử tenxơ 'đầu vào', gõ float thành tenxơ 'đầu ra' cùng loại.
FakeQuantWithMinMaxArgsGradient	Tính toán độ dốc cho hoạt động FakeQuantWithMinMaxArgs.
FakeQuantWithMinMaxVars	Định lượng giả tensor 'đầu vào' của kiểu float thông qua các vô hướng float toàn cục Định lượng giả tensor `inputs` của kiểu float thông qua các vô hướng float toàn cục `min` và `max` thành tensor `outputs` có cùng hình dạng với `inputs`.
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel	Định lượng giả tensor 'đầu vào' của loại float thông qua các float trên mỗi kênh Định lượng giả `tenxơ đầu vào` thuộc loại float trên mỗi kênh và một trong các hình dạng: `[d]`, `[b, d]` `[b, h, w, d]` thông qua float trên mỗi kênh ` min` và `max` của hình dạng `[d]` đến tenxơ `đầu ra` có hình dạng giống như `đầu vào`.
Fft <T mở rộng TType >	Biến đổi Fourier nhanh.
Fft2d <T mở rộng TType >	Biến đổi Fourier nhanh 2D.
Fft3d <T mở rộng TType >	Biến đổi Fourier nhanh 3D.
hàng đợi fifo	Một hàng đợi tạo ra các phần tử theo thứ tự nhập trước xuất trước.
Điền vào <U mở rộng TType >	Tạo một tensor chứa đầy giá trị vô hướng.
FilterByLastComponentDataset	Tạo một tập dữ liệu chứa các phần tử của thành phần đầu tiên của `input_dataset` có giá trị true ở thành phần cuối cùng.
Dấu vân tay	Tạo ra các giá trị dấu vân tay.
Tập dữ liệu có độ dài cố định
Trình đọc bản ghi có độ dài cố định	Trình đọc xuất bản ghi có độ dài cố định từ một tệp.
FloatDenseNdArray
FloatNdArray	Một `NdArray` của số float.
Tầng <T mở rộng TNumber >	Trả về số nguyên lớn nhất theo phần tử không lớn hơn x.
FloorDiv <T mở rộng TType >	Trả về x // y theo phần tử.
FloorMod <T mở rộng TNumber >	Trả về phần tử còn lại của phép chia.
FractionalAvgPoolGrad <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc của hàm FractionalAvgPool.
FractionalMaxPoolGrad <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc của hàm FractionalMaxPool.
FresnelCos <T mở rộng TNumber >
FresnelSin <T mở rộng TNumber >
FusedPadConv2d <T mở rộng TNumber >	Thực hiện phần đệm như một phần tiền xử lý trong quá trình tích chập.
FusedResizeAndPadConv2d <T mở rộng TNumber >	Thực hiện thay đổi kích thước và đệm như một bước tiền xử lý trong quá trình tích chập.
Tập hợp <T mở rộng TType >	Bao bọc toán tử XLA Gather được ghi lại tại https://www.tensorflow.org/xla/Operation_semantics#gather
GatherNd <T mở rộng TType >	Tập hợp các lát cắt từ `params` vào một Tensor có hình dạng được chỉ định bởi `chỉ số`.
GatherV2 <T mở rộng TNumber >	Tích lũy lẫn nhau nhiều tensor có cùng loại và hình dạng.
GetSessionHandle	Lưu trữ tensor đầu vào ở trạng thái của phiên hiện tại.
GetSessionTensor <T mở rộng TType >	Lấy giá trị của tensor được chỉ định bởi phần điều khiển của nó.
lớn hơn	Trả về giá trị thực của (x > y) theo phần tử.
lớn hơn bằng	Trả về giá trị thực của (x >= y) theo phần tử.
Đảm bảoConst <T mở rộng TType >	Cung cấp sự đảm bảo cho thời gian chạy TF rằng tensor đầu vào là một hằng số.
Bảng băm	Tạo một bảng băm chưa được khởi tạo.
HistogramFixedWidth <U kéo dài TNumber >	Trả về biểu đồ của các giá trị.
Biểu đồTóm tắt	Xuất ra bộ đệm giao thức `Tóm tắt` kèm theo biểu đồ.
HsvToRgb <T mở rộng TNumber >	Chuyển đổi một hoặc nhiều hình ảnh từ HSV sang RGB.
Danh tính <T mở rộng TType >	Trả về một tensor có cùng hình dạng và nội dung với tensor hoặc giá trị đầu vào.
IdentityReader	Một Trình đọc xuất ra tác phẩm được xếp hàng đợi dưới dạng cả khóa và giá trị.
Ifft <T mở rộng TType >	Biến đổi Fourier nhanh nghịch đảo.
Ifft2d <T mở rộng TType >	Biến đổi Fourier nhanh 2D nghịch đảo.
Ifft3d <T mở rộng TType >	Biến đổi Fourier nhanh 3D nghịch đảo.
Igamma <T mở rộng TNumber >	Tính hàm Gamma không đầy đủ chính quy hóa dưới `P(a, x)`.
IgammaGradA <T mở rộng TNumber >	Tính gradient của `igamma(a, x)` wrt `a`.
Igammac <T mở rộng TNumber >	Tính hàm Gamma không đầy đủ chính quy hóa trên `Q(a, x)`.
Bỏ quaLỗiBộ dữ liệu	Tạo một tập dữ liệu chứa các phần tử của `input_dataset` bỏ qua lỗi.
Hình ảnh <U mở rộng TNumber >	Trả về phần ảo của số phức.
ImageProjectiveTransformV2 <T mở rộng TNumber >	Áp dụng phép biến đổi đã cho cho từng hình ảnh.
ImageProjectiveTransformV3 <T mở rộng TNumber >	Áp dụng phép biến đổi đã cho cho từng hình ảnh.
Hình ảnhTóm tắt	Xuất ra bộ đệm giao thức `Tóm tắt` kèm theo hình ảnh.
ImmutableConst <T mở rộng TType >	Trả về tensor bất biến từ vùng bộ nhớ.
trongtopk	Cho biết liệu các mục tiêu có nằm trong dự đoán `K` hàng đầu hay không.
InfeedDequeue <T mở rộng TType >	Một trình giữ chỗ chọn cho một giá trị sẽ được đưa vào tính toán.
InplaceAdd <T mở rộng TType >	Thêm v vào các hàng x được chỉ định.
InplaceSub <T mở rộng TType >	Trừ `v` vào các hàng `x` được chỉ định.
InplaceUpdate <T mở rộng TType >	Cập nhật các hàng được chỉ định 'i' với các giá trị 'v'.
IntDenseNdArray
IntNdArray	Một `NdArray` số nguyên.
Inv <T mở rộng TType >	Tính nghịch đảo của một hoặc nhiều ma trận vuông nghịch đảo hoặc các ma trận kề của chúng (chuyển vị liên hợp).
InvGrad <T mở rộng TType >	Tính toán độ dốc cho nghịch đảo của `x` ghi đầu vào của nó.
Đảo ngược <T mở rộng TNumber >	Đảo ngược (lật) từng bit của loại được hỗ trợ; ví dụ: gõ `uint8` giá trị 01010101 trở thành 10101010.
Đảo ngược Permutation <T mở rộng TNumber >	Tính hoán vị nghịch đảo của tensor.
Irfft <U mở rộng TNumber >	Biến đổi Fourier nhanh có giá trị thực nghịch đảo.
Irfft2d <U mở rộng TNumber >	Biến đổi Fourier nhanh có giá trị thực 2D nghịch đảo.
Irfft3d <U mở rộng TNumber >	Biến đổi Fourier nhanh có giá trị thực 3D nghịch đảo.
IsBoostedTreesEnsembleĐược khởi tạo	Kiểm tra xem một tập hợp cây đã được khởi tạo chưa.
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized	Kiểm tra xem luồng lượng tử đã được khởi tạo chưa.
là hữu hạn	Trả về phần tử nào của x là hữu hạn.
IsInf	Trả về phần tử nào của x là Inf.
IsNan	Trả về phần tử nào của x là NaN.
IsVariableĐược khởi tạo	Kiểm tra xem tensor đã được khởi tạo chưa.
Trình vòng lặp
IteratorFromStringHandle
IteratorGetDevice	Trả về tên của thiết bị mà `resource` đã được đặt trên đó.
IteratorGetNextAsTùy chọn	Nhận đầu ra tiếp theo từ trình vòng lặp đã cho dưới dạng một biến thể Tùy chọn.
IteratorToStringHandle	Chuyển đổi `resource_handle` đã cho đại diện cho một trình vòng lặp thành một chuỗi.
Tham gia	Nối các chuỗi trong danh sách các tensor chuỗi đã cho thành một tensor; bằng dấu phân cách đã cho (mặc định là dấu phân cách trống).
Khởi tạo chuỗi KMC2	Trả về chỉ mục của một điểm dữ liệu cần được thêm vào tập hợp hạt giống.
KmeansPlusPlusKhởi tạo	Chọn num_to_sample hàng đầu vào bằng tiêu chí KMeans++.
KthOrderThống kê	Tính toán thống kê bậc K của một tập dữ liệu.
L2Loss <T mở rộng TNumber >	Mất L2.
Bộ dữ liệu LMDB	Tạo tập dữ liệu phát ra các cặp khóa-giá trị trong một hoặc nhiều tệp LMDB.
Thống kê độ trễBộ dữ liệu	Ghi lại độ trễ của việc tạo các phần tử `input_dataset` trong StatsAggregator.
LeakyRelu <T mở rộng TNumber >	Tính toán tuyến tính đã chỉnh lưu: `max(features,features * alpha)`.
LeakyReluGrad <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc tuyến tính đã chỉnh lưu cho hoạt động LeakyRelu.
LeftShift <T mở rộng TNumber >	Elementwise tính toán độ dịch chuyển trái theo bit của `x` và `y`.
Ít hơn	Trả về giá trị thực của (x < y) theo phần tử.
Ít bằng	Trả về giá trị thực của (x <= y) theo phần tử.
Lgamma <T mở rộng TNumber >	Tính nhật ký của giá trị tuyệt đối của phần tử `Gamma(x)`.
LinSpace <T mở rộng TNumber >	Tạo các giá trị trong một khoảng.
Bộ dữ liệu Lmdb
LmdbReader	Trình đọc xuất bản ghi từ tệp LMDB.
LoadAndRemapMatrix	Tải `Tensor` 2-D (ma trận) có tên `old_tensor_name` từ điểm kiểm tra tại `ckpt_path` và có khả năng sắp xếp lại các hàng và cột của nó bằng cách sử dụng các ánh xạ lại được chỉ định.
LocalResponseNormalization <T mở rộng TNumber >	Chuẩn hóa phản hồi cục bộ.
LocalResponseNormalizationGrad <T mở rộng TNumber >	Độ dốc để chuẩn hóa phản hồi cục bộ.
Nhật ký <T mở rộng TType >	Tính logarit tự nhiên của x theo phần tử.
Log1p <T mở rộng TType >	Tính logarit tự nhiên của (1 + x) theo từng phần tử.
LogSoftmax <T mở rộng TNumber >	Tính toán kích hoạt nhật ký softmax.
Hợp lý và	Trả về giá trị thực của x AND y theo phần tử.
Hợp lýKhông	Trả về giá trị thực của `NOT x` theo phần tử.
Hợp lýHoặc	Trả về giá trị thực của x OR y theo phần tử.
DàiDày ĐặcNdMảng
Mảng dàiNd	Một `NdArray` dài.
LookupTableFind <U mở rộng TType >	Tra cứu các khóa trong bảng, xuất ra các giá trị tương ứng.
Tra cứuKích thước bảng	Tính số phần tử trong bảng đã cho.
Vòng lặpCond	Chuyển tiếp đầu vào đến đầu ra.
Thấp hơn	Chuyển đổi tất cả các ký tự viết hoa thành các ký tự thay thế chữ thường tương ứng.
LowerBound <U mở rộng TNumber >	Áp dụng low_bound(sorted_search_values, value) dọc theo mỗi hàng.
MakeUnique	Làm cho tất cả các phần tử trong thứ nguyên không theo lô là duy nhất nhưng \"gần\" với giá trị ban đầu của chúng.
Bản đồChưa hoàn thiệnKích thước	Op trả về số phần tử chưa hoàn chỉnh trong vùng chứa bên dưới.
Kích thước bản đồ	Op trả về số phần tử trong vùng chứa bên dưới.
MatMul <T mở rộng TType >	Nhân ma trận "a" với ma trận "b".
Tệp phù hợp	Trả về tập hợp các tệp khớp với một hoặc nhiều mẫu hình cầu.
MatchingFilesDataset
MatrixDiag <T mở rộng TType >	Trả về một tenxơ chéo theo bó với các giá trị đường chéo đã cho theo bó.
MatrixDiagPart <T mở rộng TType >	Trả về phần đường chéo theo đợt của một tenxơ theo đợt.
MatrixDiagPartV3 <T mở rộng TType >	Trả về phần đường chéo theo đợt của một tenxơ theo đợt.
MatrixDiagV3 <T mở rộng TType >	Trả về một tenxơ chéo theo bó với các giá trị đường chéo đã cho theo bó.
MatrixLogarit <T mở rộng TType >	Tính logarit ma trận của một hoặc nhiều ma trận vuông: \\(log(exp(A)) = A\\) Op này chỉ được xác định cho ma trận phức tạp.
MatrixSetDiag <T mở rộng TType >	Trả về một tensor ma trận theo đợt với các giá trị đường chéo theo đợt mới.
MatrixSolveLs <T mở rộng TType >	Giải quyết một hoặc nhiều bài toán bình phương tối thiểu tuyến tính.
Tối đa <T mở rộng TType >	Tính toán số phần tử lớn nhất theo các kích thước của tensor.
MaxIntraOpParallelismBộ dữ liệu	Tạo một tập dữ liệu ghi đè tính song song tối đa trong nội bộ.
MaxPool <T mở rộng TType >	Thực hiện tổng hợp tối đa trên đầu vào.
MaxPool3d <T mở rộng TNumber >	Thực hiện tổng hợp tối đa 3D trên đầu vào.
MaxPool3dGrad <U mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc của hàm gộp tối đa 3D.
MaxPool3dGradGrad <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc bậc hai của hàm maxpooling.
MaxPoolGrad <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc của hàm maxpooling.
MaxPoolGradGrad <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc bậc hai của hàm maxpooling.
MaxPoolGradGradWithArgmax <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc bậc hai của hàm maxpooling.
MaxPoolGradWithArgmax <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc của hàm maxpooling.
Tối đa <T mở rộng TNumber >	Trả về giá trị tối đa của x và y (tức là
Có nghĩa là <T mở rộng TType >	Tính giá trị trung bình của các phần tử theo kích thước của tensor.
Hợp nhấtTóm tắt	Hợp nhất các bản tóm tắt.
mfcc	Chuyển đổi biểu đồ phổ thành dạng hữu ích cho việc nhận dạng giọng nói.
Tối thiểu <T mở rộng TType >	Tính toán số phần tử tối thiểu trên các kích thước của một tensor.
Tối thiểu <T mở rộng TNumber >	Trả về min của x và y (tức là
MirrorPad <T mở rộng TType >	Đệm một tensor với các giá trị được phản ánh.
MirrorPadGrad <T mở rộng TType >	Tùy chọn chuyển màu cho `MirrorPad` tùy chọn.
Mod <T mở rộng TNumber >	Trả về phần tử còn lại của phép chia.
Bộ dữ liệu mô hình	Chuyển đổi nhận dạng mô hình hóa hiệu suất.
Mul <T mở rộng TType >	Trả về x * y theo phần tử.
MulNoNan <T mở rộng TType >	Trả về x * y theo phần tử.
MultiDeviceIterator	Tạo tài nguyên MultiDeviceIterator.
MultiDeviceIteratorFromStringHandle	Tạo tài nguyên MultiDeviceIterator từ chuỗi xử lý được cung cấp.
MultiDeviceIteratorInit	Khởi tạo trình vòng lặp đa thiết bị với tập dữ liệu đã cho.
MultiDeviceIteratorToStringHandle	Tạo một chuỗi điều khiển cho MultiDeviceIterator đã cho.
Đa thức <U mở rộng TNumber >	Lấy mẫu từ phân phối đa thức.
Bảng băm dày đặc có thể thay đổi	Tạo một bảng băm trống sử dụng tensor làm kho dự phòng.
Bảng Hash có thể thay đổi	Tạo một bảng băm trống.
MutableHashTableOfTensor	Tạo một bảng băm trống.
Mutex	Tạo tài nguyên Mutex có thể bị khóa bởi `MutexLock`.
Khóa Mutex	Khóa tài nguyên mutex.
NcclAllReduce <T mở rộng TNumber >	Xuất ra một tensor chứa mức giảm trên tất cả các tensor đầu vào.
NcclBroadcast <T mở rộng TNumber >	Gửi `đầu vào` tới tất cả các thiết bị được kết nối với đầu ra.
NcclReduce <T mở rộng TNumber >	Giảm `đầu vào` từ `num_devices` bằng cách sử dụng `reduction` xuống một thiết bị duy nhất.
NdArray <T>	Cấu trúc dữ liệu có kích thước N.
Ndtri <T mở rộng TNumber >
Phủ định <T mở rộng TType >	Tính toán giá trị âm theo từng phần tử.
TiếpSau <T mở rộng TNumber >	Trả về giá trị đại diện tiếp theo của `x1` theo hướng của` x2`, phần tử khôn ngoan.
NextIteration <T mở rộng ttype >	Làm cho đầu vào của nó có sẵn cho lần lặp tiếp theo.
NononderministicInts <u mở rộng ttype >	Không định nghĩa tạo ra một số số nguyên.
Nonmaxsuppressionionwithoverlaps	Tham lam chọn một tập hợp con của các hộp giới hạn theo thứ tự giảm dần điểm số, Cắt tỉa các hộp có sự chồng chéo cao với các hộp được chọn trước đó.
Nonerializablesataset
Không công bằng	Trả về giá trị sự thật của phần tử (x! = Y) khôn ngoan.
Nthelement <t mở rộng tnumber >	Tìm các giá trị của thống kê thứ tự `n`-th cho chiều cuối cùng.
OneHot <u mở rộng ttype >	Trả về một tenxơ một nóng.
Những người <t mở rộng ttype >	Một toán tử tạo ra một hằng số được khởi tạo với hình dạng được đưa ra bởi `dims`.
Giống như <t mở rộng ttype >	Trả về một tenxơ của những người có hình dạng và loại giống như x.
Toán tử <T mở rộng ttype >	Giao diện được thực hiện bởi các toán hạng của một hoạt động TensorFlow.
Tối ưu hóa	Tạo một bộ dữ liệu bằng cách áp dụng tối ưu hóa cho `input_dataset`.
Tối ưu hóaAsetv2	Tạo một bộ dữ liệu bằng cách áp dụng các tối ưu hóa liên quan vào `input_dataset`.
Tùy chọn từ giá trị giá trị	Xây dựng một biến thể tùy chọn từ một bộ ba tenors.
Tùy chọn	Trả về true nếu và chỉ khi biến thể tùy chọn đã cho có giá trị.
Tùy chọn	Tạo một biến thể tùy chọn không có giá trị.
Đặt hàng	OP trả về số lượng các phần tử không hoàn chỉnh trong thùng chứa bên dưới.
Đặt hàng	OP trả về số lượng các phần tử trong thùng chứa bên dưới.
Tiểu pháp	Một bộ chọn lõi TPU op.
Outfeeddequeue <t mở rộng ttype >	Lấy một tenxơ duy nhất từ trang phục tính toán.
Outfeeddequeuev2 <t mở rộng ttype >	Lấy một tenxơ duy nhất từ trang phục tính toán.
Đầu ra <T mở rộng ttype >	Một tay cầm tượng trưng cho một tenxơ được tạo ra bởi một `Operation` .
Pad <T mở rộng ttype >	Kết thúc toán tử XLA Pad, được ghi lại tại https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#pad.
Paddedbatchdataset	Tạo một bộ dữ liệu mà các phần tử `batch_size` từ đầu vào.
Paddingfifoqueue	Một hàng đợi tạo ra các yếu tố theo thứ tự đầu tiên.
SetalallyConcat <T mở rộng ttype >	Concatenates một danh sách các tenxơ `n` dọc theo chiều đầu tiên.
Song songDeDingericStitch <t mở rộng ttype >	Xen kẽ các giá trị từ các tenxơ `data` vào một tenxơ duy nhất.
Tham sốTruncatedNormal <u mở rộng Tnumber >	Đầu ra các giá trị ngẫu nhiên từ một phân phối bình thường.
Parsexampledataset	Biến đổi `input_dataset` chứa` example` protos dưới dạng vectơ của dt_string thành một bộ dữ liệu của các đối tượng `tenor` hoặc` sparsetensor` đại diện cho các tính năng được phân tích cú pháp.
Parsetensor <T mở rộng ttype >	Biến đổi một tenorflow được nối tiếp.
Phân vùnginput <T mở rộng ttype >	Một OP nhóm một danh sách các đầu vào được phân vùng lại với nhau.
Người giữ chỗ <T mở rộng ttype >	Một người giữ chỗ cho một giá trị sẽ được đưa vào tính toán.
PlaceholderWithDefault <T mở rộng ttype >	Một người giữ chỗ OP đi qua `đầu vào` khi đầu ra của nó không được cho ăn.
Polygamma <T mở rộng Tnumber >	Tính hàm polygamma \\(\psi^{(n)}(x)\\).
Dân số	Tính toán số lượng dân số theo yếu tố (hay còn gọi là
POW <T mở rộng ttype >	Tính công suất của giá trị này sang giá trị khác.
Prefetchdataset	Tạo một bộ dữ liệu mà không đồng bộ trước các phần tử từ `input_dataset`.
Prelinearize	Một OP tuyến tính hóa một giá trị tenxơ thành một tenxơ biến thể mờ.
Prelinearizetuple	Một OP tuyến tính hóa nhiều giá trị tenxơ thành một tenxơ biến thể mờ.
Ngăn ngừa GRADGRADIENT <T mở rộng ttype >	Một danh tính OP kích hoạt lỗi nếu một gradient được yêu cầu.
Ưu tiên	Một hàng đợi tạo ra các yếu tố được sắp xếp theo giá trị thành phần đầu tiên.
PrivateThreadPooldataset	Tạo một bộ dữ liệu sử dụng nhóm luồng tùy chỉnh để tính toán `input_dataset`.
Prod <t mở rộng ttype >	Tính toán sản phẩm của các phần tử qua các kích thước của một tenxơ.
QuantizeAnDdequantize <T mở rộng Tnumber >	Quant hóa sau đó phi tiêu hóa hóa một tenxơ.
QuantizeAnDdequantizev3 <T mở rộng Tnumber >	Quant hóa sau đó phi tiêu hóa hóa một tenxơ.
QuantizeAnDdequantizev4 <T mở rộng Tnumber >	Trả về độ dốc của `Quantization.
QuantizedMatMulwithbiasanddequistize <w mở rộng Tnumber >
Queueisclosed	Trả về đúng nếu hàng đợi được đóng lại.
Hàng đợi	Tính toán số lượng các phần tử trong hàng đợi đã cho.
RaggedBincount <u mở rộng Tnumber >	Đếm số lần xuất hiện của mỗi giá trị trong một mảng số nguyên.
RaggedTensortotensor <u mở rộng ttype >	Tạo một tenxơ dày đặc từ một tenxơ rách rưới, có thể thay đổi hình dạng của nó.
Raggedtensortovariant	Mã hóa một `RaggedTensor` thành một tenxơ` biến thể`.
RaggedTensortovariantGradient <u mở rộng ttype >	Người trợ giúp đã từng tính toán độ dốc cho `Raggedtensortovariant`.
RandomCrop <T mở rộng Tnumber >	Ngẫu nhiên cắt `hình ảnh`.
RandomDataset	Tạo một bộ dữ liệu trả về số giả và số giả.
Randingamma <u mở rộng Tnumber >	Đầu ra các giá trị ngẫu nhiên từ (các) phân phối gamma được mô tả bởi alpha.
Randingammagrad <T mở rộng Tnumber >	Tính toán đạo hàm của một mẫu ngẫu nhiên gamma
Randompoisson <V mở rộng Tnumber >	Đầu ra các giá trị ngẫu nhiên từ (các) phân phối Poisson được mô tả theo tỷ lệ.
RandomShuffle <T mở rộng ttype >	Ngẫu nhiên xáo trộn một tenxơ dọc theo chiều đầu tiên của nó.
Randomshufflequeue	Một hàng đợi ngẫu nhiên thứ tự của các yếu tố.
RandomstArdardArdormal <u mở rộng Tnumber >	Đầu ra các giá trị ngẫu nhiên từ một phân phối bình thường.
RandomUniform <u mở rộng Tnumber >	Đầu ra các giá trị ngẫu nhiên từ một phân phối thống nhất.
RandomUniformInt <u mở rộng Tnumber >	Đầu ra các số nguyên ngẫu nhiên từ một phân phối thống nhất.
Phạm vi <T mở rộng Tnumber >	Tạo một chuỗi các số.
Phạm vi	Tạo một bộ dữ liệu với một loạt các giá trị.
Thứ hạng	Trả lại thứ hạng của một tenxơ.
Rawtensor	Một tenxơ mà bộ nhớ chưa được ánh xạ tới một không gian dữ liệu có thể truy cập trực tiếp từ JVM.
Readfile	Đọc và đầu ra toàn bộ nội dung của tên tệp đầu vào.
ReadVarableOp <t mở rộng ttype >	Đọc giá trị của một biến.
ReaderNumRecordsproduced	Trả về số lượng hồ sơ mà người đọc này đã tạo ra.
ReaderNumWorkUnitsCompleted	Trả về số lượng đơn vị công việc mà người đọc này đã hoàn thành xử lý.
Độc giả	Tạo ra một tenxơ chuỗi mã hóa trạng thái của người đọc.
Real <u mở rộng Tnumber >	Trả về phần thực của một số phức.
RealDiv <T mở rộng ttype >	Trả về phần tử X / Y khôn ngoan cho các loại thực.
Rebatchdataset	Tạo một bộ dữ liệu thay đổi kích thước lô.
RebatchDataSetv2	Tạo một bộ dữ liệu thay đổi kích thước lô.
Đối ứng <t mở rộng ttype >	Tính toán đối ứng của phần tử X khôn ngoan.
Reciprocalgrad <T mở rộng ttype >	Tính độ gradient cho nghịch đảo của `x` wrt đầu vào của nó.
Ghi lại	Phát ra hồ sơ ngẫu nhiên.
Recv <t mở rộng ttype >	Nhận được tenor có tên từ một tính toán XLA khác.
Giảm <T mở rộng Tnumber >	Cùng nhau làm giảm nhiều tenxor thuộc loại và hình dạng giống hệt nhau.
Giảm	Tính toán "logic và" của các phần tử qua các kích thước của một tenxơ.
Giảm	Tính toán "logic hoặc" của các phần tử qua các kích thước của một tenxơ.
Giảm	Tham gia một dây buộc chuỗi trên các kích thước đã cho.
Giảm giảm <t mở rộng ttype >	Tính toán tối đa các phần tử qua các kích thước của một tenxơ.
Giảm thiểu <T mở rộng ttype >	Tính toán tối thiểu các phần tử qua các kích thước của một tenxơ.
Giảm bớt <t mở rộng ttype >	Tính toán sản phẩm của các phần tử qua các kích thước của một tenxơ.
Giảm <T mở rộng ttype >	Tính tổng của các phần tử trên các kích thước của một tenxơ.
Giảmv2 <T mở rộng Tnumber >	Cùng nhau làm giảm nhiều tenxor thuộc loại và hình dạng giống hệt nhau.
Refenters <T mở rộng ttype >	Tạo hoặc tìm một khung con và làm cho `data` có sẵn cho khung con.
Refexit <t mở rộng ttype >	Thoát khỏi khung hiện tại vào khung cha mẹ của nó.
Tính năng <T mở rộng ttype >	Trả về cùng một tenxơ ref như tenxơ đầu vào.
RefNextIteration <T mở rộng ttype >	Làm cho đầu vào của nó có sẵn cho lần lặp tiếp theo.
Refelect <t mở rộng ttype >	Chuyển tiếp phần tử `index`th của` đầu vào` sang `output`.
Regexfullmatch	Kiểm tra xem đầu vào có khớp với mẫu regex không.
Regexreplace	Thay thế các khớp của biểu thức chính quy 'mẫu' trong `input` bằng chuỗi thay thế được cung cấp trong` viết lại`.
Đăng kýDataSet	Đăng ký một bộ dữ liệu với dịch vụ TF.DATA.
Relu <T mở rộng ttype >	Tính toán tuyến tính được chỉnh lưu: `Max (tính năng, 0)`.
Relu6 <T mở rộng Tnumber >	Tính toán chính xác tuyến tính 6: `min (tối đa (tính năng, 0), 6)`.
Relu6grad <T mở rộng Tnumber >	Tính toán độ dốc 6 tuyến tính được chỉnh lưu cho hoạt động Relu6.
Relugrad <t mở rộng Tnumber >	Tính toán độ dốc tuyến tính được chỉnh lưu cho một hoạt động Relu.
Lặp lại	Tạo một bộ dữ liệu phát ra các đầu ra của `input_dataset`` Count` Times.
Bản sao	ID bản sao.
ReployInput <t mở rộng ttype >	Kết nối N đầu vào với tính toán TPU được sao chép N-Way.
Đổi lại <T mở rộng ttype >	Định hình lại một tenxơ.
Resizearea	Thay đổi kích thước `hình ảnh` thành` size` bằng cách sử dụng phép nội suy khu vực.
Thay đổi kích thước	Thay đổi kích thước `hình ảnh` thành` size` bằng cách sử dụng phép nội suy bicubic.
ResizeBicubicgrad <T mở rộng Tnumber >	Tính toán độ dốc của phép nội suy bicubic.
Thay đổi kích thước	Thay đổi kích thước `hình ảnh` thành` size` bằng cách sử dụng phép nội suy song tuyến.
ResizeBilineArgrad <T mở rộng Tnumber >	Tính toán độ dốc của nội suy song tuyến.
ResizenearestNeighbor <T mở rộng Tnumber >	Thay đổi kích thước `hình ảnh` thành` size` bằng cách sử dụng phép nội suy hàng xóm gần nhất.
ResizenearestNeighborgrad <T mở rộng Tnumber >	Tính độ dốc của nội suy hàng xóm gần nhất.
Resourceaccumulatornumucum	Trả về số lượng độ dốc được tổng hợp trong các bộ tích lũy đã cho.
ResourceaccumulatortAdeGradient <t mở rộng ttype >	Chiết xuất gradient trung bình trong bộ tích lũy có điều kiện nhất định.
ResourceCeconditionalCumulator	Một tích lũy có điều kiện cho gradient tổng hợp.
Resourcecountupto <t mở rộng Tnumber >	Biến tăng được chỉ ra bởi 'tài nguyên' cho đến khi nó đạt đến 'giới hạn'.
Tài nguyên <u mở rộng ttype >	Thu thập các lát từ biến được chỉ ra bởi `tài nguyên` theo` chỉ số`.
ResourceGathernd <u mở rộng ttype >
Phục hồi LỰA CHỌN <T mở rộng ttype >	Khôi phục một tenxơ từ các tệp điểm kiểm tra.
RetrievetpueMbeddingStochasticGradientDescentParameter	Truy xuất các tham số nhúng SGD.
Đảo ngược <T mở rộng ttype >	Đảo ngược kích thước cụ thể của một tenxơ.
Reversesequence <T mở rộng ttype >	Đảo ngược các lát cắt có độ dài thay đổi.
Rfft <u mở rộng ttype >	Biến đổi Fourier nhanh có giá trị thực.
Rfft2d <u mở rộng ttype >	Biến đổi Fourier nhanh có giá trị thực 2D.
Rfft3d <u mở rộng ttype >	3D biến đổi Fourier nhanh có giá trị thực.
RGBTOHSV <T mở rộng Tnumber >	Chuyển đổi một hoặc nhiều hình ảnh từ RGB thành HSV.
RightShift <T mở rộng Tnumber >	Elementwise tính toán độ dịch bên phải bitwise của `x` và` y`.
Rint <T mở rộng Tnumber >	Trả về nguyên tố theo số nguyên gần nhất với x.
Rngreadandskip	Tiến lên quầy của RNG dựa trên quầy.
Cuộn <T mở rộng ttype >	Cuộn các yếu tố của một tenxơ dọc theo một trục.
Vòng <T mở rộng ttype >	Làm tròn các giá trị của một tenxơ đến số nguyên gần nhất, phần tử khôn ngoan.
RPC	Thực hiện các lô yêu cầu RPC.
Rsqrt <t mở rộng ttype >	Tính toán đối ứng của căn bậc hai của phần tử X khôn ngoan.
Rsqrtgrad <t mở rộng ttype >	Tính độ dốc cho rsqrt của `x` wrt đầu vào của nó.
Lấy mẫu	Tạo một bộ dữ liệu lấy mẫu Bernoulli của nội dung của bộ dữ liệu khác.
Scalarsummary	Đầu ra một bộ đệm giao thức `Tóm tắt` với các giá trị vô hướng.
Scaleandtranslate
ScaleAndTranslateGrad <T mở rộng Tnumber >
ScatterAdd <T mở rộng ttype >	Thêm cập nhật thưa thớt vào một tham chiếu biến.
ScatterDiv <T mở rộng ttype >	Chia một tham chiếu biến cho các bản cập nhật thưa thớt.
ScatterMax <T mở rộng Tnumber >	Giảm các bản cập nhật thưa thớt thành một tham chiếu biến bằng cách sử dụng thao tác `max`.
Scattermin <T mở rộng Tnumber >	Giảm các bản cập nhật thưa thớt thành một tham chiếu biến bằng cách sử dụng thao tác `min`.
Scattermul <T mở rộng ttype >	Nhân các bản cập nhật thưa thớt thành một tham chiếu biến.
Scatternd <u mở rộng ttype >	Phân tán `Cập nhật` vào một tenxơ mới theo` Chỉ số`.
Scatterndadd <t mở rộng ttype >	Áp dụng bổ sung thưa thớt cho các giá trị hoặc lát cắt riêng lẻ trong một biến.
Scatterndmax <t mở rộng ttype >	Tính toán tối đa phần tử.
Scatterndmin <t mở rộng ttype >	Tính toán tối thiểu phần tử.
Scatterndnonaliasingadd <T mở rộng ttype >	Áp dụng bổ sung thưa thớt cho `input` bằng cách sử dụng các giá trị hoặc lát cắt riêng lẻ Từ `Cập nhật` theo các chỉ số` Chỉ số`.
Scatterndsub <T mở rộng ttype >	Áp dụng phép trừ thưa thớt cho các giá trị hoặc lát cắt riêng lẻ trong một biến.
ScatterNdupDate <T mở rộng ttype >	Áp dụng thưa thớt `Cập nhật` cho các giá trị hoặc lát cắt riêng lẻ trong một Biến theo `Chỉ số`.
ScatterSub <T mở rộng ttype >	Nhập các bản cập nhật thưa thớt vào một tham chiếu biến.
ScatterUpdate <T mở rộng ttype >	Áp dụng cập nhật thưa thớt cho một tham chiếu biến.
Sdcafprint	Tính toán dấu vân tay của các chuỗi đầu vào.
SegmentMax <T mở rộng Tnumber >	Tính toán tối đa dọc theo các phân đoạn của một tenxơ.
SegmentMean <T mở rộng ttype >	Tính giá trị trung bình dọc theo các phân đoạn của một tenxơ.
SegmentMin <T mở rộng Tnumber >	Tính toán tối thiểu dọc theo các phân đoạn của một tenxơ.
SegmentProd <T mở rộng ttype >	Tính toán sản phẩm dọc theo các phân khúc của một tenxơ.
Segmentsum <T mở rộng ttype >	Tính tổng số dọc theo các phân đoạn của một tenxơ.
Chọn <T mở rộng ttype >
Selu <t mở rộng Tnumber >	Tính toán tuyến tính theo tỷ lệ theo tỷ lệ: `tỷ lệ * alpha * (exp (tính năng) - 1)` Nếu <0, `tỷ lệ * tính năng` nếu không.
Selugrad <T mở rộng Tnumber >	Tính toán độ dốc cho hoạt động tuyến tính theo cấp số nhân (SELU).
Serializeiterator	Chuyển đổi `resource_handle` đã cho đại diện cho một trình lặp thành một tenxơ biến thể.
Serializemanysparse <u mở rộng ttype >	Tuần tự hóa một `n`-minibatch` sparsetensor` thành một đối tượng `[n, 3]` `tenxơ`.
Serializesparse <u mở rộng ttype >	Tuần tự hóa một `sparsetensor` thành một đối tượng` [3] `` tenxơ`.
Serializetensor	Biến đổi một tenxơ thành một proto tenorproto nối tiếp.
Thiết lập	Số lượng các phần tử duy nhất dọc theo kích thước cuối cùng của đầu vào `set`.
Setstatsaggregatordataset
Hình dạng <u mở rộng Tnumber >	Trả về hình dạng của một tenxơ.
Sharddataset	Tạo một `dataset` chỉ bao gồm 1/` num_shards` của bộ dữ liệu này.
Shardedfilename	Tạo tên tệp bị thu hẹp.
Shardedfilespec	Tạo một mẫu GLOB khớp với tất cả các tên tệp bị thu hẹp.
Sharding <T mở rộng ttype >	Một OP thu hẹp đầu vào dựa trên thuộc tính Sharding đã cho.
ShortDensEndArray
Shortndarray	Một `NdArray` của quần short.
Shuffleandredrepeatdataset
Shuffledataset
SigMoid <T mở rộng ttype >	Tính toán sigmoid của phần tử `X`-khôn ngoan.
Sigmoidgrad <t mở rộng ttype >	Tính độ dốc của sigmoid của `x` wrt đầu vào của nó.
Ký tên <T mở rộng ttype >	Trả về một dấu hiệu yếu tố khôn ngoan về dấu hiệu của một số.
Tội lỗi <t mở rộng ttype >	Tính sin của X phần tử khôn ngoan.
Sinh <t mở rộng ttype >	Tính toán sin hyperbolic của phần tử X khôn ngoan.
Kích thước <u mở rộng Tnumber >	Trả về kích thước của một tenxơ.
SkipDataSet	Tạo một bộ dữ liệu bỏ qua các phần tử `Count` từ` input_dataset`.
Sleepdataset
Lát <T mở rộng ttype >	Trả lại một lát từ 'đầu vào'.
Slidingwindowdataset	Tạo một bộ dữ liệu vượt qua một cửa sổ trượt trên `input_dataset`.
Snapshot <T mở rộng ttype >	Trả về một bản sao của tenxơ đầu vào.
Sobolsample <T mở rộng Tnumber >	Tạo điểm từ chuỗi Sobol.
SoftMax <T mở rộng Tnumber >	Tính toán kích hoạt SoftMax.
SoftPlus <T mở rộng Tnumber >	Tính toán softplus: `log (exp (tính năng) + 1)`.
SoftPlusgrad <T mở rộng Tnumber >	Tính toán độ dốc softplus cho một hoạt động softplus.
Softsign <t mở rộng Tnumber >	Tính toán softsign: `Các tính năng / (ABS (tính năng) + 1)`.
Softsigngrad <t mở rộng tnumber >	Tính toán độ dốc softsign cho một hoạt động softsign.
Giải quyết <T mở rộng ttype >	Giải quyết các hệ phương trình tuyến tính.
Sắp xếp <T mở rộng ttype >	Kết thúc toán tử XLA Sort, được ghi lại tại https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort.
Spacetobatch <T mở rộng ttype >	Spacetobatch cho cường độ 4-D của Type T.
Spacetobatchnd <T mở rộng ttype >	Spacetobatch cho ND Tensors loại T.
Spacetodepth <T mở rộng ttype >	Spacetodepth cho các tenxơ loại T.
SparseApplyAdelta <T mở rộng ttype >	var: nên từ một biến ().
SparseApplyAgrad <T mở rộng ttype >	Cập nhật các mục liên quan trong 'var' và 'accum' theo sơ đồ Adagrad.
SparseApplyAdagradda <T mở rộng ttype >	Cập nhật các mục trong 'var' và 'accum' theo sơ đồ adagrad gần.
SparseAppleCenterederedRmsProp <T mở rộng ttype >	Cập nhật '*var' theo thuật toán rmsprop trung tâm.
SparseApplyFtrl <T mở rộng ttype >	Cập nhật các mục liên quan trong '*var' theo sơ đồ ftrl-proximal.
SparseApplyMomentum <T mở rộng ttype >	Cập nhật các mục liên quan trong 'var' và 'accum' theo sơ đồ động lượng.
SparseApplyProximaladagrad <T mở rộng ttype >	Các mục cập nhật thưa thớt trong 'var' và 'accum' theo thuật toán Fobos.
SparseApplyProximalGradientDescent <T mở rộng ttype >	Cập nhật thưa thớt '*var' như thuật toán fobos với tỷ lệ học tập cố định.
SparseApplyRmsProp <T mở rộng ttype >	Cập nhật '*var' theo thuật toán RMSProp.
Sparsebincount <u mở rộng Tnumber >	Đếm số lần xuất hiện của mỗi giá trị trong một mảng số nguyên.
SPARSECONDIRATIONALICULATOR	Một tích lũy có điều kiện để tổng hợp độ dốc thưa thớt.
Sparsedensecwiseadd <t mở rộng ttype >	Thêm một sparsetensor và một tenxơ dày đặc, sử dụng các quy tắc đặc biệt này: (1) phát sóng bên dày đặc có hình dạng giống như phía thưa thớt, nếu đủ điều kiện; .
Sparsedensecwisediv <t mở rộng ttype >	Thành phần khôn ngoan chia một sparsetensor cho một tenxơ dày đặc.
Sparsedensecwisemul <t mở rộng ttype >	Thành phần khôn ngoan nhân một sparsetensor bằng một tenxơ dày đặc.
Sparsematmul	Nhân ma trận "A" với ma trận "B".
Sparsematrixadd	Bổ sung thưa thớt của hai ma trận CSR, c = alpha * a + beta * B.
Sparsematrixmatmul <T mở rộng ttype >	Ma trận-Multiplies Một ma trận thưa thớt với ma trận dày đặc.
Sparsematrixmul	Sự nhân của phần tử khôn ngoan của một ma trận thưa thớt với một tenxơ dày đặc.
Sparsematrixnnz	Trả về số lượng khác của `Sparse_matrix`.
Sparsematrixorderingamd	Tính toán thứ tự mức độ tối thiểu gần đúng (AMD) của `input`.
Sparsematrixsoftmax	Tính toán softmax của CSRSparSematrix.
SparsematrixsoftMaxgrad	Tính độ dốc của sparsematrixsoftmax op.
Sparsematrixsparsecholesky	Tính toán sự phân hủy cholesky thưa thớt của `đầu vào`.
Sparsematrixsparsematmul	Ma trận-Matrix-Multiplies hai ma trận CSR `A` và` B`.
Sparsematrixtranspose	Chuyển đổi kích thước bên trong (ma trận) của CSRSparSematrix.
Sparsematrixzeros	Tạo một CSRSparsematrix toàn bộ bằng-Zeros với hình dạng `dense_shape`.
Sparsereducemax <T mở rộng Tnumber >	Tính toán tối đa của các phần tử qua các kích thước của bộ sparsetensor.
Sparsereducesum <t mở rộng ttype >	Tính tổng các phần tử trên các kích thước của sparsetensor.
Sparsesegmentmean <t mở rộng tnumber >	Tính giá trị trung bình dọc theo các phân đoạn thưa thớt của một tenxơ.
Sparsesegmentmeangrad <t mở rộng tnumber >	Tính toán độ dốc cho sparsesegmentmean.
SparsesegmentMeanWithNumSegments <T mở rộng Tnumber >	Tính giá trị trung bình dọc theo các phân đoạn thưa thớt của một tenxơ.
Sparsesegmentsqrtn <T mở rộng Tnumber >	Tính tổng số dọc theo các phân đoạn thưa thớt của một tenxơ chia cho sqrt của N.
Sparsesegmentsqrtngrad <T mở rộng Tnumber >	Tính toán độ dốc cho sparsesegmentsqrtn.
SparsesegmentsqrtnwithNumSegments <T mở rộng Tnumber >	Tính tổng số dọc theo các phân đoạn thưa thớt của một tenxơ chia cho sqrt của N.
Sparsesegmentsum <T mở rộng Tnumber >	Tính tổng số dọc theo các phân đoạn thưa thớt của một tenxơ.
SparsesegmentsumWithNumSegments <T mở rộng Tnumber >	Tính tổng số dọc theo các phân đoạn thưa thớt của một tenxơ.
Sparseslicegrad <T mở rộng ttype >	Toán tử gradient cho sparseslice op.
SparsesoftMax <T mở rộng Tnumber >	Áp dụng SoftMax cho một nd `sparsetensor`.
SparSetensEdtenseadd <u mở rộng ttype >	Thêm vào một `sparsetensor` và một` tenxơ 'dày đặc, tạo ra một `tenxơ' dày đặc.
Sparsetensordensematmul <u mở rộng ttype >	Nhân sparsetensor (của cấp 2) "A" bởi ma trận dày đặc "B".
SparSetensorStricedataset	Tạo một bộ dữ liệu phân chia một sparsetensor thành các phần tử khôn ngoan.
SparSetensortocSrsParSematrix	Chuyển đổi một sparsetensor thành một CSRSparsematrix (có thể sử dụng).
Sparsetodense <u mở rộng ttype >	Chuyển đổi một đại diện thưa thớt thành một tenxơ dày đặc.
Spence <T mở rộng Tnumber >
Sqldataset	Tạo một bộ dữ liệu thực thi truy vấn SQL và phát ra các hàng của tập kết quả.
Sqrt <t mở rộng ttype >	Tính toán căn bậc hai của phần tử X khôn ngoan.
Sqrtgrad <t mở rộng ttype >	Tính độ gradient cho sqrt của `x` wrt đầu vào của nó.
Sqrtm <t mở rộng ttype >	Tính toán căn bậc hai Ma trận của một hoặc nhiều ma trận vuông: matmul (sqrtm (a), sqrtm (a)) = a Ma trận đầu vào phải được đảo ngược.
Square <T mở rộng ttype >	Tính toán bình phương của phần tử X khôn ngoan.
Bình phương	Trả về phần tử liên kết (x - y) (x - y).
Squeeze <T mở rộng ttype >	Loại bỏ kích thước kích thước 1 khỏi hình dạng của một tenxơ.
Stack <T mở rộng ttype >	Gói một danh sách tenxơ `n` n`r`r` thành một thứ hạng-` (r+1) `tenxơ.
Giai đoạn	OP trả về số lượng các phần tử trong thùng chứa bên dưới.
Statefulrandombinomial <V mở rộng Tnumber >
StatefulstArdardSnormal <u mở rộng ttype >	Đầu ra các giá trị ngẫu nhiên từ một phân phối bình thường.
Trạng thái tự nhiên	Đầu ra các giá trị ngẫu nhiên từ một phân phối bình thường bị cắt ngắn.
Statefuluniform <u mở rộng ttype >	Đầu ra các giá trị ngẫu nhiên từ một phân phối thống nhất.
StatefulUnformfullint <u mở rộng ttype >	Đầu ra các số nguyên ngẫu nhiên từ một phân phối thống nhất.
StatefulUniformInt <u mở rộng ttype >	Đầu ra các số nguyên ngẫu nhiên từ một phân phối thống nhất.
FquitlessMultinomial <V mở rộng Tnumber >	Vẽ các mẫu từ phân phối đa hình.
StaticlessParameterizedTruncatedNatoral <V mở rộng Tnumber >
Tiểu bangRandombinomial <w mở rộng Tnumber >	Đầu ra giả giả xác định số ngẫu nhiên từ phân phối nhị thức.
TIMPLESSrandomgamma <V mở rộng Tnumber >	Đầu ra giả giả xác định số ngẫu nhiên từ phân phối gamma.
Tiểu bangRandomntormal <V mở rộng Tnumber >	Đầu ra các giá trị giả giả định từ phân phối bình thường.
Tiểu bangRandomNormalV2 <u mở rộng Tnumber >	Đầu ra các giá trị giả giả định từ phân phối bình thường.
Tiểu quốc gia	Đầu ra giả giả xác định số ngẫu nhiên từ phân phối Poisson.
Tiểu bangRandomuniform <V mở rộng Tnumber >	Đầu ra giả giả giả định giá trị ngẫu nhiên từ phân phối thống nhất.
Tiểu bangRandomunformfullint <V mở rộng Tnumber >	Đầu ra giả giả định các số nguyên ngẫu nhiên từ phân phối đồng đều.
Tiểu bangRandomunformfulLintV2 <u mở rộng Tnumber >	Đầu ra giả giả định các số nguyên ngẫu nhiên từ phân phối đồng đều.
Tiểu bangRandomuniformInt <V mở rộng Tnumber >	Đầu ra giả giả định các số nguyên ngẫu nhiên từ phân phối đồng đều.
Tiểu bangRandomuniformIntv2 <u mở rộng Tnumber >	Đầu ra giả giả định các số nguyên ngẫu nhiên từ phân phối đồng đều.
Tiểu bangRandomuniformv2 <u mở rộng Tnumber >	Đầu ra giả giả giả định giá trị ngẫu nhiên từ phân phối thống nhất.
FquilstruncatedNatormal <v mở rộng Tnumber >	Đầu ra các giá trị giả giả xác định từ một phân phối bình thường bị cắt ngắn.
FquilessTruncatedNormalV2 <u mở rộng tnumber >	Đầu ra các giá trị giả giả xác định từ một phân phối bình thường bị cắt ngắn.
Staticregexfullmatch	Kiểm tra xem đầu vào có khớp với mẫu regex không.
Staticregexreplace	Thay thế phù hợp của mẫu trong đầu vào với viết lại.
StatSaggregatorHandle
StatSaggregatorsummary	Tạo một bản tóm tắt của bất kỳ thống kê nào được ghi lại bởi người quản lý thống kê đã cho.
Stopgradient <T mở rộng ttype >	Dừng tính toán gradient.
StridedSlice <T mở rộng ttype >	Trả về một lát cắt sải từ `input`.
StridedSliceAssign <T mở rộng ttype >	Gán `value` cho tham chiếu giá trị l được cắt lát của` ref`.
StridedSliceGrad <u mở rộng ttype >	Trả về độ dốc của `sải chân`.
Chuỗi hình thức	Định dạng một mẫu chuỗi bằng danh sách các tenxơ.
Chuỗi chuỗi	Độ dài chuỗi của `đầu vào`.
Dải	Dải hàng đầu và dấu vết trắng từ tenxơ.
Sub <t mở rộng ttype >	Trả về X - Y phần tử khôn ngoan.
Chất nền	Trả về các chuỗi con từ `tenor` của chuỗi.
Sum <T mở rộng ttype >	Tính tổng của các phần tử trên các kích thước của một tenxơ.
Tóm tắt
TBFLOAT16	Não 16 bit Float Tensor loại.
Tbool	Loại tenxơ Boolean.
Tfloat16	Loại tenxơ tenor nổi 16 bit của IEEE-754.
TFLOAT32	Loại tenxơ tenor nổi 32-bit chính xác đơn IEEE-754.
TFLOAT64	Loại tenxơ tenor nổi 64 bit của IEEE-754.
Tfloating	Giao diện phổ biến cho tất cả các tenxơ điểm nổi.
TINT32	Loại tenxơ số nguyên có chữ ký 32 bit.
Tint64	Loại tenxơ số nguyên đã ký 64 bit.
Tint	Giao diện phổ biến cho tất cả các tencor số tích phân.
Tnumber	Giao diện phổ biến cho tất cả các tenxơ số.
TpuCompilationResult	Trả về kết quả của một bản biên dịch TPU.
Tpuembeddingactivations	Một OP cho phép sự khác biệt của các nhúng TPU.
TpureplatedInput <t mở rộng ttype >	Kết nối N đầu vào với tính toán TPU được sao chép N-Way.
TSTRING	Loại chuỗi.
Ttype	Giao diện phổ biến cho tất cả các tenxơ gõ.
TUINT8	Loại tenxơ số nguyên không dấu 8-bit.
Takedataset	Tạo một bộ dữ liệu chứa các phần tử `Count` từ` input_dataset`.
Tan <t mở rộng ttype >	Tính toán làn da của X phần tử khôn ngoan.
Tanh <T mở rộng ttype >	Tính toán tiếp tuyến hyperbol của `x` phần tử khôn ngoan.
Tanhgrad <T mở rộng ttype >	Tính toán độ dốc cho tanh của `x` wrt đầu vào của nó.
Tạm thờivarable <T mở rộng ttype >	Trả về một tenxơ có thể bị đột biến, nhưng chỉ tồn tại trong một bước duy nhất.
Tenxơ	Một mảng đa chiều được đánh máy tĩnh.
TensorArraygather <T mở rộng ttype >	Thu thập các yếu tố cụ thể từ tenorarray thành đầu ra `value`.
TensorArrayPack <T mở rộng TType >
TensorArrayRead <T mở rộng ttype >	Đọc một phần tử từ tenorarray thành đầu ra `value`.
Tensorarrayscatter	Phân tán dữ liệu từ giá trị đầu vào thành các phần tử tenorarray cụ thể.
Tenorarraysize	Nhận kích thước hiện tại của tenorarray.
Tensorarraysplit	Chia dữ liệu từ giá trị đầu vào thành các phần tử tenorarray.
TensorArrayUnpack
TensorArrayWrite	Đẩy một phần tử lên tenor_array.
TenRdataset	Tạo một bộ dữ liệu phát ra `Thành phần 'như một bộ ten của các tenxơ một lần.
TenRdIAG <T mở rộng ttype >	Trả về một tenxơ đường chéo với một giá trị đường chéo nhất định.
Tensordiagpart <T mở rộng ttype >	Trả về phần chéo của tenxơ.
TensorForestTreeisInitializedop	Kiểm tra xem một cây đã được khởi tạo.
TensorForestTreepredict	Đầu ra các nhật ký cho dữ liệu đầu vào đã cho
TensorForestTreereSourceHandLeop	Tạo tay cầm cho TensorStTreeresource
TensorForestTreeserialize	Tuần tự hóa tay cầm cây thành proto
Tenorforesttreesize	Nhận số lượng nút trong cây
TensorlistConcatlist
TensorListelementShape <T mở rộng Tnumber >	Hình dạng của các yếu tố của danh sách đã cho, như một tenxơ.
TensorlistFromTensor	Tạo một danh sách tenorlist, khi được xếp chồng lên nhau, có giá trị của `tenor`.
Tenorlistgather <T mở rộng ttype >	Tạo một tenxơ bằng cách lập chỉ mục vào danh sách Tensorlist.
TensorListGetItem <T mở rộng ttype >
TensorListLpm	Trả về số lượng tenxơ trong danh sách tenxơ đầu vào.
Tensorlistpushback	Trả về một danh sách có phần tử được thông qua `tenor` là phần tử cuối cùng và các phần tử khác của danh sách đã cho trong` input_handle`.
Tensorlistpushbackbatch
Tensorlistreserve	Danh sách các kích thước đã cho với các yếu tố trống.
Tensorlistresize	Thay đổi kích thước danh sách.
Tensorlistscatter	Tạo một danh sách tenorlist bằng cách lập chỉ mục vào một tenxơ.
TensorlistsCatterintoexistinglist	Phân tán tenxơ tại các chỉ số trong một danh sách đầu vào.
Tensorlistsetitem
Tensorlistsplit	Chia một tenxơ thành một danh sách.
TensorListStack <T mở rộng ttype >	Stacks tất cả các tenxor trong danh sách.
Tensormaperase	Trả về một bản đồ tenxơ với mục từ khóa đã cho bị xóa.
Tensormaphaskey	Trả về liệu khóa đã cho tồn tại trong bản đồ.
Tensormapinsert	Trả về một bản đồ là 'input_handle' với cặp giá trị khóa đã cho được chèn.
TensorMapLookup <u mở rộng ttype >	Trả về giá trị từ một khóa đã cho trong bản đồ tenxơ.
Tensormapsize	Trả về số lượng tenxơ trong bản đồ tenxơ đầu vào.
TensorMapStackKeys <T mở rộng ttype >	Trả về một ngăn xếp tenor của tất cả các phím trong bản đồ tenxơ.
TensorScatterndadd <T mở rộng ttype >	Thêm thưa thớt `Cập nhật` vào một tenxơ hiện có theo` Chỉ số '.
TensorScatterndMax <T mở rộng ttype >
Tenorscatterndmin <t mở rộng ttype >
TensorScatterndsub <T mở rộng ttype >	Trở nên thưa thớt `Cập nhật 'từ một tenxơ hiện có theo` Chỉ số'.
TensorScatterndupdate <T mở rộng ttype >	Phân tán `Cập nhật` vào một tenxơ hiện có theo` Chỉ số`.
TensorStricedataset	Tạo một bộ dữ liệu phát ra từng lát Dim-0 của `Thành phần 'một lần.
TenSorStridedSliceUpdate <T mở rộng ttype >	Gán `value` cho tham chiếu giá trị l được cắt lát của` input`.
Tensorsummary	Đầu ra một bộ đệm giao thức `Tóm tắt` với dữ liệu tenxơ và per-plugin.
TextLinedatAset	Tạo một bộ dữ liệu phát ra các dòng của một hoặc nhiều tệp văn bản.
TextLinereader	Một đầu đọc xuất ra các dòng của một tệp được phân định bởi '\ n'.
Tfrecorddataset	Tạo một bộ dữ liệu phát ra các bản ghi từ một hoặc nhiều tệp tfrecord.
Tfrecordreader	Một người đọc xuất các bản ghi từ tệp TensorFlow Records.
ThreadPooldataset	Tạo một bộ dữ liệu sử dụng nhóm luồng tùy chỉnh để tính toán `input_dataset`.
ThreadPoolHandle	Tạo một bộ dữ liệu sử dụng nhóm luồng tùy chỉnh để tính toán `input_dataset`.
Ngói <T mở rộng ttype >	Xây dựng một tenxơ bằng cách ốp lát một tenxơ nhất định.
TILEGRADY <T mở rộng ttype >	Trả về độ dốc của `Tile`.
Dấu thời gian	Cung cấp thời gian kể từ thời đại trong vài giây.
Tobool	Chuyển đổi một tenxơ thành một vị ngữ vô hướng.
Tohashbucket	Chuyển đổi từng chuỗi trong tenxơ đầu vào thành mod băm của nó bằng một số nhóm.
Tohashbucketfast	Chuyển đổi từng chuỗi trong tenxơ đầu vào thành mod băm của nó bằng một số nhóm.
Tohashbucketstrong	Chuyển đổi từng chuỗi trong tenxơ đầu vào thành mod băm của nó bằng một số nhóm.
Tonumber <T mở rộng Tnumber >	Chuyển đổi từng chuỗi trong tenxơ đầu vào thành loại số được chỉ định.
Chuyển đổi <T mở rộng ttype >	Kích thước xáo trộn của x theo hoán vị.
Triangularsolve <T mở rộng ttype >	Giải quyết các hệ phương trình tuyến tính với ma trận hình tam giác trên hoặc dưới bằng cách hỗ trợ.
Tridiagonalmatmul <t mở rộng ttype >	Tính toán sản phẩm với ma trận chéo.
Tridiagonalsolve <t mở rộng ttype >	Giải quyết các hệ phương trình tridia.
Cắt ngắn <t mở rộng ttype >	Trả về phần tử X / Y khôn ngoan cho các loại số nguyên.
Truncatemod <T mở rộng Tnumber >	Trả về phần còn lại của bộ phận.
Cắt cụt normal <u mở rộng tnumber >	Đầu ra các giá trị ngẫu nhiên từ một phân phối bình thường bị cắt ngắn.
Unbatch <T mở rộng ttype >	Đảo ngược hoạt động của lô cho một tenxơ đầu ra duy nhất.
UnbatchDataSet	Một bộ dữ liệu chia các phần tử của đầu vào của nó thành nhiều yếu tố.
UNBAKSGRADY <T mở rộng ttype >	Gradient of Unbatch.
UnicodeEncode	Mã hóa một tenxơ INTS thành chuỗi unicode.
Unicodescript	Xác định mã tập lệnh của một tenxor nhất định của các điểm mã số nguyên unicode.
Unicodetranscode	Transcode Văn bản đầu vào từ mã hóa nguồn sang mã hóa đích.
Uniquedataset	Tạo một bộ dữ liệu chứa các phần tử duy nhất của `input_dataset`.
Làm sáng tỏ <t mở rộng Tnumber >	Chuyển đổi một mảng các chỉ số phẳng thành một tuple của các mảng tọa độ.
Chưa phân loại	Tham gia các phần tử của `đầu vào` dựa trên` segment_ids`.
UntortSegmentMax <T mở rộng Tnumber >	Tính toán tối đa dọc theo các phân đoạn của một tenxơ.
UntortSegmentMin <T mở rộng Tnumber >	Tính toán tối thiểu dọc theo các phân đoạn của một tenxơ.
Chưa được phân loại	Computes the product along segments of a tensor.
UnsortedSegmentSum <T extends TType >	Computes the sum along segments of a tensor.
UnwrapDatasetVariant
Thượng	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`.
Ở đâu	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	thứ hạng ()
abstract Shape	hình dạng ()
abstract long	kích cỡ () Computes and returns the total size of this container, in number of values.

Public Methods

public abstract int rank ()

Trả lại

the rank of this container

public abstract Shape shape ()

Trả lại

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.

Trả lại

number of values in this element