إحباط | رفع استثناء لإجهاض العملية عند استدعائها. |
القيمة المطلقة <T تمتد TNumber > | يحسب القيمة المطلقة للموتر. |
تراكم N <T يمتد TType > | إرجاع مجموع عناصر قائمة الموترات. |
تراكمتطبيقالتدرج | يطبق التدرج على تراكم معين. |
التراكمي العدد المتراكم | إرجاع عدد التدرجات المجمعة في المجمعات المحددة. |
تراكمSetGlobalStep | يقوم بتحديث المجمع بقيمة جديدة لـ global_step. |
AccumulatorTakeGradient <T يمتد TType > | يستخرج متوسط التدرج في ConditionalAccumulator المحدد. |
Acos <T يمتد TType > | يحسب acos للعنصر x. |
أكوش <T يمتد TType > | يحسب جيب التمام الزائدي العكسي للعنصر x. |
أضف <T يمتد TType > | يُرجع عنصر x + y. |
AddManySparseToTensorsMap | أضف `N`-minibatch `SparseTensor` إلى `SparseTensorsMap`، وأعد مقابض `N`. |
AddN <T يمتد TType > | أضف جميع عناصر موتر الإدخال الحكيمة. |
AddSparseToTensorsMap | قم بإضافة `SparseTensor` إلى `SparseTensorsMap` لإرجاع المقبض الخاص به. |
ضبط التباين <T يمتد TNumber > | ضبط تباين صورة واحدة أو أكثر. |
AdjustHue <T يمتد TNumber > | ضبط لون صورة واحدة أو أكثر. |
ضبط التشبع <T يمتد TNumber > | ضبط تشبع صورة واحدة أو أكثر. |
الجميع | يحسب "المنطقي و" للعناصر عبر أبعاد الموتر. |
AllCandidateSampler | يُنشئ تسميات لأخذ العينات المرشحة باستخدام توزيع أحادي جرام مكتسب. |
AllReduce <T يمتد TNumber > | يقلل بشكل متبادل موترات متعددة من نفس النوع والشكل. |
AllToAll <T يمتد TType > | عملية لتبادل البيانات عبر نسخ TPU المتماثلة. |
الزاوية <U تمتد رقم TN > | إرجاع وسيطة رقم مركب. |
AnonymousIterator | حاوية لمورد مكرر. |
AnonymousMemoryCache | |
AnonymousMultiDeviceIterator | حاوية لمورد مكرر متعدد الأجهزة. |
AnonymousRandomSeedGenerator | |
AnonymousSeedGenerator | |
أي | يحسب "المنطقي أو" للعناصر عبر أبعاد الموتر. |
ApplyAdaMax <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لخوارزمية AdaMax. |
ApplyAdadelta <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط adadelta. |
ApplyAdagrad <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط adagrad. |
ApplyAdagradDa <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط adagrad القريب. |
ApplyAdagradV2 <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط adagrad. |
ApplyAdam <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لخوارزمية Adam. |
ApplyAddSign <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لتحديث AddSign. |
ApplyCenteredRmsProp <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لخوارزمية RMSProp المركزية. |
ApplyFtrl <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط Ftrl-proximal. |
ApplyGradientDescent <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' بطرح 'alpha' * 'delta' منه. |
ApplyMomentum <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط الزخم. |
ApplyPowerSign <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لتحديث AddSign. |
ApplyProximalAdagrad <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' و'*accum' وفقًا لـ FOBOS بمعدل تعلم Adagrad. |
ApplyProximalGradientDescent <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' كخوارزمية FOBOS بمعدل تعلم ثابت. |
ApplyRmsProp <T يمتد TType > | قم بتحديث '*var' وفقًا لخوارزمية RMSProp. |
تقريبي | تُرجع القيمة الحقيقية لـ abs(xy) <عنصر التسامح. |
ArgMax <V يمتد TNumber > | إرجاع الفهرس بأكبر قيمة عبر أبعاد الموتر. |
ArgMin <V يمتد TNumber > | تُرجع الفهرس بأصغر قيمة عبر أبعاد الموتر. |
سلسلة | يحول كل إدخال في الموتر المحدد إلى سلاسل. |
Asin <T يمتد TType > | يحسب الجيب المثلثي العكسي للعنصر x. |
Asinh <T يمتد TType > | يحسب الجيب الزائدي العكسي للعنصر x. |
AssertCardinalityDataset | |
AssertNextDataset | |
تأكيد ذلك | يؤكد أن الشرط المحدد صحيح. |
تعيين <T يمتد TType > | قم بتحديث "المرجع" عن طريق تعيين "قيمة" له. |
AssignAdd <T يمتد TType > | قم بتحديث "المرجع" بإضافة "قيمة" إليه. |
AssignAddVariableOp | يضيف قيمة إلى القيمة الحالية للمتغير. |
AssignSub <T يمتد TType > | قم بتحديث "المرجع" بطرح "القيمة" منه. |
AssignSubVariableOp | يطرح قيمة من القيمة الحالية للمتغير. |
AssignVariableOp | يعين قيمة جديدة لمتغير. |
أتان <T يمتد TType > | يحسب الظل المثلثي العكسي للعنصر x. |
Atan2 <T يمتد TNumber > | يحسب قوس الزاوية للعنصر `y/x`، مع احترام علامات الوسائط. |
اتانه <T يمتد TType > | يحسب الظل الزائدي العكسي للعنصر x. |
مخطط الطيف الصوتي | ينتج تصورا للبيانات الصوتية مع مرور الوقت. |
ملخص صوتي | يقوم بإخراج مخزن مؤقت لبروتوكول "الملخص" مع الصوت. |
AutoShardDataset | ينشئ مجموعة بيانات تقسم مجموعة بيانات الإدخال. |
AvgPool <T يمتد TNumber > | ينفذ تجميع متوسط على المدخلات. |
AvgPool3d <T يمتد TNumber > | ينفذ تجميع متوسط ثلاثي الأبعاد على الإدخال. |
AvgPool3dGrad <T يمتد TNumber > | يحسب التدرجات لوظيفة التجميع المتوسطة. |
AvgPoolGrad <T يمتد TNumber > | يحسب التدرجات لوظيفة التجميع المتوسطة. |
BandPart <T يمتد TType > | انسخ موترًا يضبط كل شيء خارج النطاق المركزي في كل مصفوفة داخلية على الصفر. |
BandedTriangularSolve <T يمتد TType > | |
حاجز | يحدد حاجزًا يستمر عبر عمليات تنفيذ الرسم البياني المختلفة. |
إغلاق الحاجز | يغلق الحاجز المحدد. |
حجم الحاجز غير مكتمل | يحسب عدد العناصر غير المكتملة في الحاجز المحدد. |
BarrierInsertMany | لكل مفتاح، يعين القيمة المعنية للمكون المحدد. |
حجم الحاجز الجاهز | يحسب عدد العناصر الكاملة في الحاجز المحدد. |
BarrierTakeMany | يأخذ العدد المحدد من العناصر المكتملة من الحاجز. |
حزمة | دفعات جميع موترات الإدخال بشكل غير محدد. |
BatchCholesky <T يمتد TNumber > | |
BatchCholeskyGrad <T يمتد TNumber > | |
BatchDataset | ينشئ مجموعة بيانات تجمع عناصر `batch_size` من `input_dataset`. |
BatchFft | |
BatchFft2d | |
BatchFft3d | |
BatchIfft | |
BatchIfft2d | |
BatchIfft3d | |
BatchMatMul <T يمتد TType > | ضرب شرائح اثنين من الموتدين على دفعات. |
BatchMatrixBandPart <T يمتد TType > | |
BatchMatrixDeterminant <T يمتد TType > | |
BatchMatrixDiag <T يمتد TType > | |
BatchMatrixDiagPart <T يمتد TType > | |
BatchMatrixInverse <T يمتد TNumber > | |
BatchMatrixSetDiag <T يمتد TType > | |
BatchMatrixSolve <T يمتد TNumber > | |
BatchMatrixSolveLs <T يمتد TNumber > | |
BatchMatrixTriangularSolve <T يمتد TNumber > | |
BatchNormWithGlobalNormalization <T يمتد TType > | التطبيع دفعة. |
BatchNormWithGlobalNormalizationGrad <T يمتد TType > | التدرجات لتطبيع الدفعة. |
BatchSelfAdjointEig <T يمتد TNumber > | |
BatchSvd <T يمتد TType > | |
BatchToSpace <T يمتد TType > | BatchToSpace للموترات رباعية الأبعاد من النوع T. |
BatchToSpaceNd <T يمتد TType > | BatchToSpace لموترات ND من النوع T. |
BesselI0 <T يمتد TNumber > | |
BesselI0e <T يمتد TNumber > | |
BesselI1 <T يمتد TNumber > | |
BesselI1e <T يمتد TNumber > | |
BesselJ0 <T يمتد TNumber > | |
BesselJ1 <T يمتد TNumber > | |
BesselK0 <T يمتد TNumber > | |
BesselK0e <T يمتد TNumber > | |
BesselK1 <T يمتد TNumber > | |
BesselK1e <T يمتد TNumber > | |
BesselY0 <T يمتد TNumber > | |
BesselY1 <T يمتد TNumber > | |
Betainc <T يمتد TNumber > | حساب تكامل بيتا غير المكتمل المنتظم \\(I_x(a, b)\\). |
BiasAdd <T يمتد TType > | يضيف "التحيز" إلى "القيمة". |
BiasAddGrad <T يمتد TType > | العملية الخلفية لـ "BiasAdd" على موتر "bias". |
Bincount <T يمتد TNumber > | حساب عدد مرات ظهور كل قيمة في مصفوفة أعداد صحيحة. |
البث الثنائي <U يمتد TType > | يقوم ببث موتر من نوع إلى آخر دون نسخ البيانات. |
BitwiseAnd <T يمتد TNumber > | يحسب Elementwise معامل البت AND لـ `x` و`y`. |
BitwiseOr <T يمتد TNumber > | يحسب Elementwise معامل البت OR لـ `x` و`y`. |
BitwiseXor <T يمتد TNumber > | يحسب Elementwise XOR للبت لـ `x` و`y`. |
BlockLSTM <T يمتد TNumber > | يحسب الانتشار الأمامي لخلية LSTM لجميع الخطوات الزمنية. |
BlockLSTMGrad <T يمتد TNumber > | يحسب الانتشار الخلفي لخلية LSTM للتسلسل الزمني بأكمله. |
BoostedTreesAggregateStats | تجميع ملخص الإحصائيات المتراكمة للدفعة. |
BoostedTreesBucketize | قم بتوزيع كل ميزة على أساس حدود المجموعة. |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit | حساب المكاسب لكل ميزة وإرجاع أفضل معلومات تقسيم ممكنة للميزة. |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 | حساب المكاسب لكل ميزة وإرجاع أفضل معلومات التقسيم الممكنة لكل عقدة. |
الأشجار المعززة تحسب أفضل المكاسب لكل ميزة | حساب المكاسب لكل ميزة وإرجاع أفضل معلومات تقسيم ممكنة للميزة. |
BoostedTreesCenterBias | يحسب السابقة من بيانات التدريب (التحيز) ويملأ العقدة الأولى بالسجلات السابقة. |
BoostedTreesCreateEnsemble | ينشئ نموذج مجموعة شجرة ويعيد مؤشرًا إليه. |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | إنشاء المورد للتدفقات الكمية. |
BoostedTreesDeserializeEnsemble | إلغاء تسلسل تكوين مجموعة الشجرة المتسلسلة واستبدال الشجرة الحالية فرقة. |
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | ينشئ مؤشرًا إلى BoostedTreesEnsembleResource |
BoostedTreesExampleDebugOutputs | تصحيح الأخطاء/مخرجات تفسير النموذج لكل مثال. |
ملخصات BoostedTreesFlushQuantile | مسح الملخصات الكمية من كل مورد تيار الكمية. |
BoostedTreesGetEnsembleStates | يسترد رمز ختم موارد مجموعة الأشجار وعدد الأشجار والإحصائيات المتزايدة. |
BoostedTreesMakeQuantileSummaries | يجعل ملخص الكميات للدفعة. |
ملخص BoostedTreesMakeStats | يقدم ملخصًا للإحصائيات المتراكمة للدفعة. |
BoostedTreesPredict | يقوم بتشغيل تنبؤات مجموعة الانحدار الإضافي المتعددة على مثيلات الإدخال و يحسب السجل. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | أضف الملخصات الكمية إلى كل مورد تيار كمي. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | قم بإلغاء تسلسل حدود الجرافة ووضع علامة جاهزة في QuantileAccumulator الحالي. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | مسح الملخصات لمورد التدفق الكمي. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | قم بإنشاء حدود المجموعة لكل ميزة بناءً على الملخصات المتراكمة. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | ينشئ مؤشرًا إلى BoostedTreesQuantileStreamResource. |
BoostedTreesSerializeEnsemble | إجراء تسلسل لمجموعة الشجرة إلى نموذج أولي. |
BoostedTreesSparseAggregateStats | تجميع ملخص الإحصائيات المتراكمة للدفعة. |
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit | حساب المكاسب لكل ميزة وإرجاع أفضل معلومات تقسيم ممكنة للميزة. |
BoostedTreesTrainingPredict | يقوم بتشغيل تنبؤات مجموعة الانحدار الإضافي المتعددة على مثيلات الإدخال و يحسب التحديث إلى السجلات المخزنة مؤقتا. |
BoostedTreesUpdateEnsemble | يقوم بتحديث مجموعة الأشجار إما بإضافة طبقة إلى آخر شجرة يتم زراعتها أو عن طريق بدء شجرة جديدة. |
BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | يقوم بتحديث مجموعة الأشجار عن طريق إضافة طبقة إلى آخر شجرة يتم زراعتها أو عن طريق بدء شجرة جديدة. |
BroadcastDynamicShape <T يمتد TNumber > | إرجاع شكل s0 op s1 مع البث. |
BroadcastGradientArgs <T يمتد TNumber > | قم بإرجاع مؤشرات التخفيض لتدرجات الحوسبة لـ s0 op s1 مع البث. |
BroadcastHelper <T يمتد TType > | مشغل مساعد لإجراء عمليات البث بنمط XLA يتم بث `lhs` و`rhs` إلى نفس الترتيب، عن طريق إضافة أبعاد الحجم 1 إلى أي من `lhs` و`rhs` له رتبة أقل، باستخدام قواعد البث الخاصة بـ XLA للمشغلين الثنائيين. |
BroadcastRecv <T يمتد TType > | يستقبل بث قيمة موتر من جهاز آخر. |
BroadcastSend <T يمتد TType > | يبث قيمة موتر إلى جهاز واحد أو أكثر. |
BroadcastTo <T يمتد TType > | بث مصفوفة للحصول على شكل متوافق. |
دلو | يقوم بتجميع "المدخلات" بناءً على "الحدود". |
BytesProducedStatsDataset | يسجل حجم البايتات لكل عنصر من عناصر "input_dataset" في StatsAggregator. |
CSRSparseMatrixComponents <T يمتد TType > | يقرأ مكونات المسؤولية الاجتماعية للشركات على دفعات "الفهرس". |
CSRSparseMatrixToDense <T يمتد TType > | قم بتحويل CSRSparseMatrix (ربما على دفعات) إلى كثيف. |
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T يمتد TType > | تحويل CSRSparesMatrix (ربما على دفعات) إلى SparseTensor. |
CSVDataset | |
CSVDatasetV2 | |
CTCLosV2 | حساب خسارة CTC (احتمال السجل) لكل إدخال دفعة. |
CacheDataset | ينشئ مجموعة بيانات تخزن العناصر مؤقتًا من `input_dataset`. |
CacheDatasetV2 | |
Cast <U يمتد TType > | تحويل x من النوع SrcT إلى y من DstT. |
السقف <T يمتد TNumber > | يُرجع أصغر عدد صحيح من حيث العنصر لا يقل عن x. |
CheckNumerics <T يمتد TNumber > | يتحقق الموتر من قيم NaN و-Inf و+Inf. |
تشوليسكي <T يمتد TType > | يحسب تحليل تشوليسكي لمصفوفة مربعة واحدة أو أكثر. |
CholeskyGrad <T يمتد TNumber > | يحسب التدرج العكسي للوضع العكسي لخوارزمية Cholesky. |
اختر أسرع مجموعة بيانات | |
ClipByValue <T يمتد TType > | يقطع قيم الموتر إلى الحد الأدنى والحد الأقصى المحددين. |
إغلاق الملخص الكاتب | |
ClusterOutput <T يمتد TType > | عامل التشغيل الذي يربط مخرجات حساب XLA بعقد الرسم البياني للمستهلك الأخرى. |
CollectiveGather <T يمتد TNumber > | يتراكم بشكل متبادل عدة موترات من نفس النوع والشكل. |
CollectivePermute <T يمتد TType > | عملية لتبديل الموترات عبر مثيلات TPU المكررة. |
CombinedNonMaxSuppression | يختار بجشع مجموعة فرعية من المربعات المحيطة بترتيب تنازلي للنتيجة، تنفذ هذه العملية قمعًا غير أقصى على المدخلات لكل دفعة، عبر جميع الفئات. |
قارن وBitpack | قارن قيم "الإدخال" بـ "العتبة" واجمع البتات الناتجة في "uint8". |
نتيجة التجميع | إرجاع نتيجة تجميع TPU. |
ترجمة نجاحالتأكيد | يؤكد أن التجميع نجح. |
مجمع <U يمتد TType > | تحويل رقمين حقيقيين إلى عدد مركب. |
ComplexAbs <U يمتد TNumber > | يحسب القيمة المطلقة المعقدة للموتر. |
CompressElement | يضغط عنصر مجموعة البيانات. |
حساب عدد الزيارات العرضية | يحسب معرفات المواضع في Sampled_candidates التي تطابق true_labels. |
ComputeBatchSize | يحسب حجم الدفعة الثابتة لمجموعة البيانات بدون دفعات جزئية. |
كونكات <T يمتد TType > | يسلسل الموترات على طول بعد واحد. |
سلسلة البيانات | ينشئ مجموعة بيانات تربط `input_dataset` مع `another_dataset`. |
المتراكمة الشرطية | تراكم مشروط لتجميع التدرجات. |
تكوين الموزعةTPU | يقوم بإعداد الهياكل المركزية لنظام TPU الموزع. |
تكوينTPUEmbedding | يقوم بإعداد TPUEmbedding في نظام TPU الموزع. |
Conj <T يمتد TType > | إرجاع المرافق المركب لعدد مركب. |
ConjugateTranspose <T يمتد TType > | خلط أبعاد x وفقًا للتبديل وربط النتيجة. |
ثابت <T يمتد TType > | عامل ينتج قيمة ثابتة. |
يستهلكMutexLock | تستهلك هذه العملية قفلًا تم إنشاؤه بواسطة "MutexLock". |
ControlTrigger | لا يفعل شيئا. |
التحويل <T يمتد نوع TT > | يلتف عامل التشغيل XLA ConvgeneralDilated، الموثق في https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#conv_convolution . |
Conv2d <T يمتد TNumber > | يحسب التواء ثنائي الأبعاد مع موترات "الإدخال" و"التصفية" رباعية الأبعاد. |
Conv2dBackpropFilter <T يمتد TNumber > | يحسب تدرجات الالتواء فيما يتعلق بالمرشح. |
Conv2dBackpropInput <T يمتد TNumber > | يحسب تدرجات الإلتواء فيما يتعلق بالإدخال. |
Conv3d <T يمتد TNumber > | يحسب التلافيف ثلاثي الأبعاد مع موترات "الإدخال" و"التصفية" خماسية الأبعاد. |
Conv3dBackpropFilter <T يمتد TNumber > | يحسب تدرجات الالتواء ثلاثي الأبعاد بالنسبة للمرشح. |
Conv3dBackpropInput <U يمتد TNumber > | يحسب تدرجات الالتواء ثلاثي الأبعاد فيما يتعلق بالإدخال. |
انسخ <T يمتد TType > | انسخ الموتر من وحدة المعالجة المركزية (CPU) إلى وحدة المعالجة المركزية (CPU) أو وحدة معالجة الرسومات (GPU) إلى وحدة معالجة الرسومات (GPU). |
CopyHost <T يمتد TType > | انسخ الموتر إلى المضيف. |
كوس <T يمتد TType > | يحسب جتا x من حيث العناصر. |
كوش <T يمتد TType > | يحسب جيب التمام الزائدي للعنصر x. |
CountUpTo <T يمتد TNumber > | يزيد "المرجع" حتى يصل إلى "الحد". |
إنشاء ملخصDbWriter | |
إنشاء ملخص ملف الكاتب | |
CropAndResize | يستخرج المحاصيل من موتر الصورة المدخلة ويغير حجمها. |
CropAndResizeGradBoxes | يحسب التدرج في Crop_and_resize Op WRT موتر مربعات الإدخال. |
CropAndResizeGradImage <T يمتد TNumber > | يحسب التدرج في Crop_and_resize المرجع الذي يكتب موتر الصورة المدخلة. |
تقاطع <T يمتد TNumber > | حساب المنتج الاتجاهي الزوجي. |
CrossReplicaSum <T يمتد TNumber > | عملية لجمع المدخلات عبر مثيلات TPU المكررة. |
CtcBeamSearchDecoder <T يمتد TNumber > | ينفذ فك تشفير بحث الشعاع على السجلات الواردة في الإدخال. |
CtcGreedyDecoder <T يمتد TNumber > | ينفذ فك التشفير الجشع على السجلات الواردة في المدخلات. |
CtcLoss <T يمتد TNumber > | حساب خسارة CTC (احتمال السجل) لكل إدخال دفعة. |
CudnnRNN <T يمتد TNumber > | شبكة RNN مدعومة بـ cuDNN. |
CudnnRNNBackprop <T يمتد TNumber > | خطوة Backprop لـ CudnnRNNV3. |
CudnnRNNCanonicalToParams <T يمتد TNumber > | يحول معلمات CudnnRNN من النموذج الأساسي إلى النموذج القابل للاستخدام. |
CudnnRNNParamsToCanonical <T يمتد TNumber > | يسترد معلمات CudnnRNN في شكل أساسي. |
CudnnRnnParamsSize <U يمتد TNumber > | حساب حجم الأوزان التي يمكن استخدامها بواسطة نموذج Cudnn RNN. |
Cumprod <T يمتد TType > | حساب المنتج التراكمي للموتر `x` على طول `المحور`. |
كومسوم <T يمتد TType > | احسب المجموع التراكمي للموتر `x` على طول `المحور`. |
CumulativeLogsumexp <T يمتد TNumber > | حساب المنتج التراكمي للموتر `x` على طول `المحور`. |
DataFormatDimMap <T يمتد TNumber > | إرجاع فهرس البعد بتنسيق بيانات الوجهة المعطى للرقم الموجود تنسيق البيانات المصدر. |
DataFormatVecPermute <T يمتد TNumber > | تبديل موتر الإدخال من "src_format" إلى "dst_format". |
DataServiceDataset | |
DatasetCardinality | تُرجع العلاقة الأساسية لـ "input_dataset". |
DatasetFromGraph | ينشئ مجموعة بيانات من `graph_def` المحدد. |
DatasetToGraph | إرجاع GraphDef متسلسل يمثل "input_dataset". |
DatasetToSingleElement | إخراج العنصر الفردي من مجموعة البيانات المحددة. |
DatasetToTFRecord | يكتب مجموعة البيانات المحددة إلى الملف المحدد باستخدام تنسيق TFRecord. |
DatasetToTfRecord | يكتب مجموعة البيانات المحددة إلى الملف المحدد باستخدام تنسيق TFRecord. |
داوسن <T يمتد TNumber > | |
DebugGradientIdentity <T يمتد TType > | الهوية المرجعية لتصحيح التدرج. |
DebugGradientRefIdentity <T يمتد TType > | الهوية المرجعية لتصحيح التدرج. |
DebugIdentity <T يمتد TType > | تصحيح أخطاء الهوية V2 Op. |
DebugNanCount | تصحيح أخطاء NaN Value Counter Op. |
DebugNumericsSummary <U يمتد TNumber > | تصحيح ملخص رقمي V2 Op. |
فك التشفير والمحاصيلJpeg | قم بفك تشفير الصورة المشفرة بـ JPEG واقتصاصها إلى موتر uint8. |
DecodeBase64 | فك تشفير السلاسل المشفرة باستخدام Base64 الآمنة على الويب. |
فك تشفيرBmp | قم بفك تشفير الإطار الأول من الصورة المشفرة بـ BMP إلى موتر uint8. |
فك التشفير | فك ضغط السلاسل. |
DecodeCsv | تحويل سجلات CSV إلى موترات. |
DecodeGif | قم بفك تشفير إطار (إطارات) الصورة المشفرة بـ GIF إلى موتر uint8. |
DecodeImage <T يمتد TNumber > | وظيفة decode_bmp وdecode_gif وdecode_jpeg وdecode_png. |
DecodeJpeg | قم بفك تشفير الصورة المشفرة بـ JPEG إلى موتر uint8. |
DecodeJsonExample | تحويل سجلات الأمثلة المشفرة بـ JSON إلى سلاسل مخزن مؤقت للبروتوكول الثنائي. |
DecodePaddedRaw <T يمتد TNumber > | إعادة تفسير بايتات السلسلة كمتجه للأرقام. |
DecodePng <T يمتد TNumber > | قم بفك تشفير الصورة المشفرة بـ PNG إلى موتر uint8 أو uint16. |
DecodeProto | يقوم المرجع باستخراج الحقول من رسالة مؤقتة للبروتوكول المتسلسل إلى موتر. |
DecodeRaw <T يمتد TType > | إعادة تفسير بايتات السلسلة كمتجه للأرقام. |
DecodeWav | فك تشفير ملف PCM WAV 16 بت إلى موتر عائم. |
DeepCopy <T يمتد TType > | إنشاء نسخة من `x`. |
حذفIterator | حاوية لمورد مكرر. |
حذف ذاكرة التخزين المؤقت | |
حذف MultiDeviceIterator | حاوية لمورد مكرر. |
حذف RandomSeedGenerator | |
حذف SeedGenerator | |
DeleteSessionTensor | احذف الموتر المحدد بمقبضه في الجلسة. |
DenseBincount <U يمتد TNumber > | حساب عدد مرات ظهور كل قيمة في مصفوفة أعداد صحيحة. |
DenseCountSparseOutput <U يمتد TNumber > | يقوم بإجراء عد صناديق الإخراج المتفرق لإدخال tf.tensor. |
DenseToCSRSparseMatrix | يحول موترًا كثيفًا إلى CSRSparseMatrix (ربما على دفعات). |
DenseToDenseSetOperation <T يمتد TType > | يتم تطبيق العملية المحددة على طول البعد الأخير لمدخلين "Tensor". |
DenseToSparseBatchDataset | ينشئ مجموعة بيانات تجمع عناصر الإدخال في SparseTensor. |
DenseToSparseSetOperation <T يمتد TType > | يتم تطبيق عملية المجموعة على البعد الأخير لـ "Tensor" و"SparseTensor". |
DepthToSpace <T يمتد TType > | DepthToSpace للموترات من النوع T. |
DepthwiseConv2dNative <T يمتد TNumber > | يحسب التفافًا عميقًا ثنائي الأبعاد باستخدام موترات "الإدخال" و"التصفية" رباعية الأبعاد. |
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T يمتد TNumber > | يحسب تدرجات الالتواء العميق فيما يتعلق بالمرشح. |
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T يمتد TNumber > | يحسب تدرجات الالتواء العميق فيما يتعلق بالإدخال. |
تخلص من الكمية | يأخذ إدخال uint32 المعبأ ويفك ضغط الإدخال إلى uint8 للقيام به الإزالة على الجهاز. |
إلغاء تسلسل التكرار | يحول الموتر المتغير المحدد إلى مكرر ويخزنه في المورد المحدد. |
DeserializeManySparse <T يمتد TType > | قم بإلغاء تسلسل وتسلسل "SparseTensors" من دفعة صغيرة متسلسلة. |
إلغاء التسلسل <U يمتد TType > | إلغاء تسلسل كائنات `SparseTensor`. |
تدمير المواردOp | يحذف المورد المحدد بواسطة المقبض. |
DestroyTemporaryVariable <T يمتد TType > | يدمر المتغير المؤقت ويعيد قيمته النهائية. |
Det <T يمتد TType > | يحسب محدد واحد أو أكثر من المصفوفات المربعة. |
مؤشر الجهاز | قم بإرجاع فهرس الجهاز الذي يتم تشغيله. |
Digamma <T يمتد TNumber > | يحسب Psi، مشتق Lgamma (سجل القيمة المطلقة لـ `جاما(x)`)، من حيث العناصر. |
Dilation2d <T يمتد TNumber > | يحسب تمدد التدرج الرمادي لموترات "الإدخال" رباعية الأبعاد و"المرشح" ثلاثي الأبعاد. |
Dilation2dBackpropFilter <T يمتد TNumber > | يحسب تدرج التمدد المورفولوجي ثنائي الأبعاد بالنسبة للمرشح. |
Dilation2dBackpropInput <T يمتد TNumber > | يحسب تدرج التمدد المورفولوجي ثنائي الأبعاد فيما يتعلق بالمدخلات. |
DirectedInterleaveDataset | بديل لـ "InterleaveDataset" في قائمة ثابتة من مجموعات البيانات "N". |
Div <T يمتد TType > | يُرجع عنصر x / y. |
DivNoNan <T يمتد TType > | يُرجع 0 إذا كان المقام صفرًا. |
النقطة <T تمتد TType > | يلتف مشغل XLA Dotgener، الموثق في https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dotgeneral . |
DrawBoundingBoxes <T يمتد TNumber > | ارسم مربعات محيطة على مجموعة من الصور. |
DummyIterationCounter | |
DummyMemoryCache | |
DummySeedGenerator | |
القسم الديناميكي <T يمتد TType > | تقسيم "البيانات" إلى موترات "num_partitions" باستخدام مؤشرات من "الأقسام". |
DynamicSlice <T يمتد TType > | يلتف مشغل XLA DynamicSlice، الموثق في https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dynamicslice . |
DynamicStitch <T يمتد TType > | قم بتشذير القيم من موترات "البيانات" في موتر واحد. |
DynamicUpdateSlice <T يمتد TType > | يلتف مشغل XLA DynamicUpdateSlice، الموثق في https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dynamicupdateslice . |
مسافة التحرير | يحسب (ربما تطبيع) مسافة التحرير Levenshtein. |
Eig <U يمتد TType > | يحسب التحلل الذاتي لمصفوفة مربعة واحدة أو أكثر. |
اينسوم <T يمتد TType > | عملية تدعم عملية einsum الأساسية بمدخلين ومخرج واحد. |
Elu <T يمتد TNumber > | يحسب الخطي الأسي: `exp(features) - 1` إذا كان <0، و`features` بخلاف ذلك. |
EluGrad <T يمتد TNumber > | يحسب التدرجات للعملية الخطية الأسية (Elu). |
عمليات التضمين | عملية تتيح التمييز بين زخارف TPU. |
فارغ <T يمتد TType > | إنشاء موتر بالشكل المحدد. |
قائمة TensorList فارغة | إنشاء وإرجاع قائمة موتر فارغة. |
خريطة TensorMap فارغة | إنشاء وإرجاع خريطة موتر فارغة. |
EncodeBase64 | تشفير السلاسل إلى تنسيق base64 الآمن على الويب. |
EncodeJpeg | JPEG-ترميز الصورة. |
EncodeJpegVariableQuality | يقوم JPEG بتشفير صورة الإدخال بجودة الضغط المتوفرة. |
ترميزPng | PNG - ترميز الصورة. |
EncodeProto | يقوم المرجع بتسلسل رسائل protobuf المتوفرة في موترات الإدخال. |
EncodeWav | تشفير البيانات الصوتية باستخدام تنسيق ملف WAV. |
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch | عملية تقوم بإدراج قائمة بموترات دفعة الإدخال في TPUEmbedding. |
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | يسهل عملية نقل التعليمات البرمجية التي تستخدم tf.nn.embedding_lookup(). |
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch | عملية تقوم بإدراج مؤشرات إدخال TPUEmbedding من SparseTensor. |
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch | يسهل عملية نقل التعليمات البرمجية التي تستخدم tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
ضمان الشكل <T يمتد TType > | التأكد من مطابقة شكل الموتر للشكل المتوقع. |
أدخل <T يمتد TType > | ينشئ إطارًا فرعيًا أو يجده، ويجعل "البيانات" متاحة للإطار الفرعي. |
متساوي | تُرجع القيمة الحقيقية للعنصر (x == y). |
Erf <T يمتد TNumber > | يحسب دالة خطأ Gauss للعنصر `x`. |
Erfc <T يمتد TNumber > | يحسب دالة الخطأ التكميلية للعنصر `x`. |
EuclideanNorm <T يمتد TType > | يحسب القاعدة الإقليدية للعناصر عبر أبعاد الموتر. |
ينفذ | العملية التي تقوم بتحميل وتنفيذ برنامج TPU على جهاز TPU. |
تنفيذ وتحديث المتغيرات | Op الذي ينفذ برنامجًا يتضمن تحديثات اختيارية متغيرة موضعية. |
قم بالخروج من <T يمتد TType > | يخرج الإطار الحالي إلى الإطار الأصلي الخاص به. |
إكسب <T يمتد TType > | يحسب الأسي للعنصر x. |
توسيع Dims <T يمتد TType > | يقوم بإدراج بُعد 1 في شكل الموتر. |
Expint <T يمتد TNumber > | |
Expm1 <T يمتد TType > | يحسب `exp(x) - 1` من حيث العناصر. |
استخراج لمحة | يستخرج لمحة من موتر الإدخال. |
ExtractImagePatches <T يمتد TType > | قم باستخراج "التصحيحات" من "الصور" ووضعها في بُعد الإخراج "العمق". |
ExtractJpegShape <T يمتد TNumber > | قم باستخراج معلومات الشكل الخاصة بالصورة المشفرة بصيغة JPEG. |
ExtractVolumePatches <T يمتد TNumber > | استخرج "التصحيحات" من "الإدخال" وضعها في بُعد الإخراج ""العمق"." |
حقيقة | إخراج حقيقة حول المضروب. |
FakeQuantWithMinMaxArgs | قم بقياس موتر "المدخلات" بشكل مزيف، واكتب موتر "المخرجات" من نفس النوع. |
FakeQuantWithMinMaxArgsGradient | حساب التدرجات لعملية FakeQuantWithMinMaxArgs. |
FakeQuantWithMinMaxVars | قم بتكميم موتر "المدخلات" من النوع float عبر الكميات المعيارية العالمية قم بتكميم موتر "المدخلات" من النوع العائم عبر الكميات القياسية العائمة العالمية "min" و"max" إلى موتر "المخرجات" بنفس شكل "المدخلات". |
FakeQuantWithMinMaxVarsGradient | حساب التدرجات لعملية FakeQuantWithMinMaxVars. |
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel | قم بقياس موتر "المدخلات" من النوع العائم عبر العوامات لكل قناة قم بتكميم موتر "المدخلات" من النوع العائم لكل قناة وأحد الأشكال: `[d]`، `[b، d]` `[b، h، w، d]` عبر العوامات لكل قناة ` min و max للشكل `[d]` إلى موتر المخرجات بنفس شكل `المدخلات`. |
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient | حساب التدرجات لعملية FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel. |
Fft <T يمتد TType > | تحويل فورييه السريع. |
Fft2d <T يمتد TType > | تحويل فورييه السريع ثنائي الأبعاد. |
Fft3d <T يمتد TType > | تحويل فورييه السريع ثلاثي الأبعاد. |
FifoQueue | قائمة انتظار تنتج العناصر بترتيب الوارد أولاً يخرج أولاً. |
ملء <U يمتد TType > | ينشئ موترًا مملوءًا بقيمة عددية. |
FilterByLastComponentDataset | ينشئ مجموعة بيانات تحتوي على عناصر المكون الأول من "input_dataset" والتي تكون صحيحة في المكون الأخير. |
بصمة | يولد قيم بصمات الأصابع. |
FixedLengthRecordDataset | |
FixedLengthRecordReader | قارئ يقوم بإخراج سجلات ذات طول ثابت من ملف. |
تم إصلاح UnigramCandidateSampler | يُنشئ تسميات لأخذ العينات المرشحة باستخدام توزيع أحادي جرام مكتسب. |
الطابق <T يمتد رقم TN > | إرجاع أكبر عدد صحيح من حيث العنصر لا يزيد عن x. |
FloorDiv <T يمتد TType > | يُرجع x // y من حيث العناصر. |
FloorMod <T يمتد TNumber > | إرجاع باقي القسمة حسب العناصر. |
FlushSummaryWriter | |
FractionalAvgPool <T يمتد TNumber > | ينفذ تجميع متوسط كسري على المدخلات. |
FractionalAvgPoolGrad <T يمتد TNumber > | حساب تدرج الدالة FractionalAvgPool. |
FractionalMaxPool <T يمتد TNumber > | ينفذ تجميعًا كسريًا كحد أقصى على الإدخال. |
FractionalMaxPoolGrad <T يمتد TNumber > | يحسب التدرج من وظيفة FractionalMaxPool. |
FresnelCos <T يمتد TNumber > | |
فريسنلسين <T يمتد TNumber > | |
FusedBatchNorm <T يمتد TNumber ، U يمتد TNumber > | التطبيع دفعة. |
FusedBatchNormGrad <T يمتد TNumber ، U يمتد TNumber > | التدرج لتطبيع الدفعة. |
FusedPadConv2d <T يمتد TNumber > | ينفذ الحشو كعملية مسبقة أثناء الالتفاف. |
FusedResizeAndPadConv2d <T يمتد TNumber > | ينفذ تغيير الحجم والحشو كعملية مسبقة أثناء الالتفاف. |
GRUBlockCell <T يمتد TNumber > | يحسب الانتشار الأمامي لخلية GRU لخطوة زمنية واحدة. |
GRUBlockCellGrad <T يمتد TNumber > | يحسب الانتشار الخلفي لخلية GRU لخطوة زمنية واحدة. |
جمع <T يمتد TType > | يلتف مشغل XLA Gather الموثق في https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#gather |
GatherNd <T يمتد TType > | اجمع الشرائح من "المعلمات" في موتر ذي شكل محدد بواسطة "المؤشرات". |
GatherV2 <T يمتد TNumber > | يتراكم بشكل متبادل عدة موترات من نفس النوع والشكل. |
إنشاء BoundingBoxProposals | تنتج هذه العملية منطقة الاهتمامات من المربعات المحيطة المحددة (bbox_deltas) المرساة المشفرة وفقًا للمعادلة 2 في arXiv:1506.01497 تحدد العملية أعلى مربعات التسجيل `pre_nms_topn`، وتفك تشفيرها فيما يتعلق بالمثبتات، وتطبق القمع غير الأقصى على المربعات المتداخلة ذات قيمة التقاطع فوق الاتحاد (iou) الأعلى من `nms_threshold`، وتتجاهل المربعات التي يكون الجانب الأقصر فيها أقل من ` الحد الأدنى للحجم`. |
إنشاء VocabRemapping | نظرًا لوجود مسار لملفات المفردات الجديدة والقديمة، يتم إرجاع Tensor لإعادة رسم خرائطه الطول `num_new_vocab`، حيث يحتوي `remapping[i]` على رقم الصف في المفردات القديمة الذي يتوافق مع الصف `i` في المفردات الجديدة (بدءًا من السطر `new_vocab_offset` وحتى `num_new_vocab` الكيانات)، أو `- 1` إذا كان الإدخال "i" في المفردات الجديدة ليس في المفردات القديمة. |
GetSessionHandle | قم بتخزين موتر الإدخال في حالة الجلسة الحالية. |
GetSessionTensor <T يمتد TType > | احصل على قيمة الموتر المحدد بمقبضه. |
أكبر | تُرجع القيمة الحقيقية للعنصر (x > y). |
أكبرالمساواة | تُرجع القيمة الحقيقية للعنصر (x >= y). |
ضمانةConst <T تمتد TType > | يعطي ضمانًا لوقت تشغيل TF بأن موتر الإدخال ثابت. |
HashTable | إنشاء جدول تجزئة غير مهيأ. |
HistogramFixedWidth <U يمتد TNumber > | إرجاع الرسم البياني للقيم. |
ملخص الرسم البياني | يقوم بإخراج مخزن مؤقت لبروتوكول "الملخص" مع رسم بياني. |
HsvToRgb <T يمتد TNumber > | تحويل صورة واحدة أو أكثر من HSV إلى RGB. |
الهوية <T تمتد TType > | قم بإرجاع موتر بنفس الشكل والمحتويات مثل موتر الإدخال أو القيمة. |
الهوية ن | تقوم بإرجاع قائمة من الموترات بنفس الأشكال والمحتويات مثل الإدخال الموترات. |
قارئ الهوية | قارئ يقوم بإخراج العمل الموجود في قائمة الانتظار كمفتاح وقيمة. |
Ifft <T يمتد TType > | معكوس تحويل فورييه السريع. |
Ifft2d <T يمتد TType > | معكوس تحويل فورييه السريع ثنائي الأبعاد. |
Ifft3d <T يمتد TType > | معكوس 3D تحويل فورييه السريع. |
إيغاما <T يمتد TNumber > | حساب دالة جاما غير المكتملة المنتظمة السفلية `P(a, x)`. |
IgammaGradA <T يمتد TNumber > | يحسب التدرج من `igamma (a ، x)` wrt `a`. |
igammac <t يمتد tnumber > | قم بحساب وظيفة جاما غير المكتملة العليا غير المكتملة `q (a ، x)`. |
تجاهل | ينشئ مجموعة بيانات تحتوي على عناصر "input_dataset` تجاهل الأخطاء. |
Imag <U يمتد tnumber > | إرجاع الجزء الخيالي من الرقم المعقد. |
ImageProjectivetRansformv2 <t يمتد tnumber > | يطبق التحويل المحدد على كل صورة من الصور. |
ImageProjectivetRansformv3 <t يمتد tnumber > | يطبق التحويل المحدد على كل صورة من الصور. |
صور | يخرج مخزن بروتوكول "ملخص" مع الصور. |
ImmutableConst <t يمتد ttype > | إرجاع الموتر غير القابل للتغيير من منطقة الذاكرة. |
استيراد | |
intopk | يقول ما إذا كانت الأهداف في الأعلى تنبؤات k`. |
infeeddequeue <t يمتد ttype > | OP العنصر النائب لقيمة سيتم تغذية في الحساب. |
infeeddequeuetuple | يجلب قيم متعددة من infeed باعتباره tuple XLA. |
infeedenqueue | OP الذي يغذي قيمة موتر واحد في الحساب. |
infeedenqueueprelinearizedbuffer | OP الذي enqueues عازلة مسبقا في tpu infeed. |
infeedenqueuetuple | يغذي قيم موتر متعددة في الحساب باعتباره tuple XLA. |
init | |
initializetable | تهيئة الجدول التي تأخذ اثنين من الموترات للمفاتيح والقيم على التوالي. |
initializetablefromdataset | |
initializetableFromTextFile | تهيئة جدول من ملف نصي. |
inplaceadd <t يمتد ttype > | يضيف V إلى صفوف محددة من x. |
inplacesub <t يمتد ttype > | يطرح `v` في صفوف محددة من` x`. |
في placeupdate <t يمتد ttype > | التحديثات المحددة صفوف "أنا" مع القيم "V". |
inv <t يمتد ttype > | يحسب عكس المصفوفات المربعة المربعة أو أكثر من المصفوفات أو المجاورة لها (النقل المترافق). |
invgrady <t يمتد ttype > | يحسب التدرج لعكس `x` wrt مدخلاتها. |
انقلاب <t يمتد tnumber > | عكس (قلب) كل جزء من الأنواع المدعومة ؛ على سبيل المثال ، اكتب `uint8` قيمة 01010101 تصبح 10101010. |
invertpermittry <t يمتد tnumber > | يحسب التقليب العكسي للمتر. |
irfft <U يمتد tnumber > | عكسي تحويل سريع فورييه التحويل السريع. |
irfft2d <U يمتد tnumber > | عكسي 2D القيم الحقيقية تحويل فورييه تحويل. |
irfft3d <U يمتد tnumber > | عكسي 3D صامت القيمة السريعة ذات القيمة الحقيقية. |
isBoostedTreesensEmbleInitialized | يتحقق ما إذا كانت مجموعة الشجرة قد تمت تهيئة. |
isBoostedTreeSquantIlesterAmresourceinitialized | يتحقق ما إذا كان قد تمت تهيئة دفق كمي. |
isfinite | إرجاع أي عناصر X محدودة. |
ISINF | إرجاع أي عناصر x هي inf. |
إينان | إرجاع أي عناصر X نان. |
isvariableInitialized | يتحقق ما إذا كان قد تمت تهيئة الموتر. |
isotonicregression <U يمتد tnumber > | يحل مجموعة من مشاكل الانحدار متساوي التوتر. |
المتكرر | |
iteratorFromStringHandle | |
iteratorgetDevice | إرجاع اسم الجهاز الذي تم وضع "المورد". |
iteratorgetNext | يحصل على الإخراج التالي من المتكرر المحدد. |
iteratorgetNextAsoptional | يحصل على الإخراج التالي من التكرار المحدد كبديل اختياري. |
iteratorgetNextsync | يحصل على الإخراج التالي من المتكرر المحدد. |
iteratortostringhandle | يحول "Resource_handle" المعطى الذي يمثل مؤلفًا إلى سلسلة. |
ينضم | ينضم إلى الأوتار في القائمة المحددة من الموترات السلسلة إلى موتر واحد ؛ مع فاصل معين (الافتراضي هو فاصل فارغ). |
KMC2CHAININITIALIGY | إرجاع فهرس نقطة البيانات التي يجب إضافتها إلى مجموعة البذور. |
keyvaluesort <t يمتد tnumber ، u يمتد ttype > | يلف مشغل فرز XLA ، موثق في https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort. |
kmeansplusplusinitialization | يحدد صفوف num_to_sample من الإدخال باستخدام معيار Kmeans ++. |
kthorderstatistic | يحسب إحصاء ترتيب KTH لمجموعة البيانات. |
l2loss <t يمتد tnumber > | L2 فقدان. |
LMDBDATASET | ينشئ مجموعة بيانات تنبعث منها أزواج القيمة الرئيسية في ملف LMDB واحد أو أكثر. |
lstmblockcell <t يمتد tnumber > | يحسب انتشار خلية LSTM للأمام لخطوة زمنية واحدة. |
lstmblockcellgradgrad <t يمتد tnumber > | يحسب الانتشار الخلوي LSTM للخلية ل 1 Timestep. |
PROTENGERSTATSDATASET | يسجل زمن انتقال إنتاج `input_dataset` في statsaggregator. |
Leakyrelu <t يمتد tnumber > | يحسب الخطي المصحح: `max (الميزات ، الميزات * alpha)`. |
Leakyrelugrad <t يمتد tnumber > | يحسب التدرجات الخطية المصححة لعملية Leakyrelu. |
تعلمت UnderunigramCandidatesAmpler | يولد ملصقات لأخذ عينات من المرشحين مع توزيع Unigram المستفاد. |
اليسار <t يمتد tnumber > | يحسب Elementwise التحول اليسرى في اتجاهين لـ "X` و" Y ". |
أقل | إرجاع قيمة الحقيقة للعنصر (x <y). |
أقل | إرجاع قيمة الحقيقة (x <= y) العنصر. |
lgamma <t يمتد tnumber > | يحسب سجل القيمة المطلقة لـ `gamma (x)` element-wise. |
linspace <t يمتد tnumber > | يولد القيم في فاصل. |
LMDBDATASET | |
LMDBreader | القارئ الذي يخرج السجلات من ملف LMDB. |
loadandremapmatrix | يقوم بتحميل ثنائي الأبعاد (مصفوفة) `tensor` باسم` old_tensor_name` من نقطة التفتيش في `ckpt_path` وربما يعيد تسهيل صفوفها وأعمدةها باستخدام الأغطية المحددة. |
loadtpuembeddingAdamparameters | تحميل آدم تضمين المعلمات. |
loadtpuembeddingadAmparametersgradAccumDebug | تحميل آدم تضمين المعلمات مع دعم التصحيح. |
loadtpuembeddingadadeltaparameters | تحميل معلمات تضمين Adadelta. |
loadtpuembedddingadadeltaparametersgradaccumdebug | تحميل معلمات Adadelta مع دعم التصحيح. |
loadtpuembeddingadagradparameters | تحميل adagrad التضمين المعلمات. |
loadtpuembeddingadagradparametersgradaccumdebug | تحميل معلمات تضمين adagrad مع دعم التصحيح. |
loadtpuembeddingCenterdRmspropParameters | تحميل معلمات التضمين RMSPROP. |
loadtpuembeddingftrlparameters | تحميل معلمات تضمين FTRL. |
loadtpuembeddingftrlparametersgradaccumdebug | تحميل معلمات تضمين FTRL مع دعم التصحيح. |
loadtpuembeddingmdladagradlightparameters | تحميل معلمات تضمين ضوء adagrad MDL. |
loadtpuembeddingMomentUmparameters | تحميل المعلمات تضمين الزخم. |
loadtpuembeddingMomentumparametersgradAccumDebug | تحميل معلمات تضمين الزخم مع دعم التصحيح. |
loadtpuembeddingproximaladagradparameters | تحميل معلمات تضمين adagrad القريبة. |
loadtpuembeddingproximaladagradparametersgradiCCumdebug | تحميل معلمات تضمين adagrad القريبة مع دعم التصحيح. |
loadtpuembeddingproximalyogiparameters | |
loadtpuembeddingproximalyogiparametersgradaCmdebug | |
loadtpuembeddingrmspropparameters | تحميل معلمات تضمين RMSPROP. |
loadtpuembeddingrmspropparametersgradaccumdebug | تحميل معلمات تضمين RMSPROP مع دعم التصحيح. |
loadtpuembeddingstoChasticDgradientDescentdersers | تحميل معلمات تضمين SGD. |
loadtpuembeddingstochasticgradientdescentdarametersgradaCtumDebug | تحميل معلمات تضمين SGD. |
LocalResponsenormization <t يمتد tnumber > | تطبيع الاستجابة المحلية. |
LocalResponsenormization <T يمتد tnumber > | تدرجات لتطبيع الاستجابة المحلية. |
السجل <t يمتد ttype > | يحسب اللوغاريتم الطبيعي لعنصر x. |
log1p <t يمتد ttype > | يحسب اللوغاريتم الطبيعي (1 + x) العنصر. |
logmatrixDeterMinant <t يمتد ttype > | يحسب العلامة وسجل القيمة المطلقة للمحدد مصفوفات مربعة واحدة أو أكثر. |
logsoftmax <t يمتد tnumber > | يحسب تسجيل تنشيطات softmax. |
loguniformCandidatesAmpler | يولد ملصقات لأخذ عينات من المرشحين مع توزيع سجل غير موحد. |
منطقية | إرجاع قيمة الحقيقة لـ X و Y element. |
logicalNot | إرجاع قيمة الحقيقة لـ "ليس X". |
المنطقي | إرجاع قيمة الحقيقة لـ x أو y element. |
lookuptable Export <t يمتد ttype ، u يمتد ttype > | يخرج جميع المفاتيح والقيم في الجدول. |
lookuptablefind <u يمتد ttype > | تبحث عن مفاتيح في الجدول ، ويخرج القيم المقابلة. |
lookuptableImport | يحل محل محتويات الجدول بالمفاتيح والقيم المحددة. |
lookuptableInsert | يقوم بتحديث الجدول لربط المفاتيح بالقيم. |
lookuptableremove | يزيل المفاتيح والقيم المرتبطة بها من جدول. |
lookuptablesize | يحسب عدد العناصر في الجدول المحدد. |
loopcond | إعادة توجيه المدخلات إلى الإخراج. |
أدنى | يحول جميع الأحرف الكبيرة إلى بدائل صغيرة لكل منها. |
LowerBound <U يمتد tnumber > | يطبق LOMER_BOUND (sorted_search_values ، القيم) على طول كل صف. |
Lu <t يمتد ttype ، u يمتد tnumber > | يحسب التحلل لو واحد أو أكثر من المصفوفات المربعة. |
Makeiterator | يصنع جهازًا جديدًا من مجموعة البيانات "المعطى" ويخزنها في "Iterator". |
صانعي | اجعل جميع العناصر في البعد غير المدفوع فريدًا ، ولكن \ "أغلق \" قيمتها الأولية. |
MapClear | OP يزيل جميع العناصر في الحاوية الأساسية. |
MapIncompletesize | يعيد OP عدد العناصر غير المكتملة في الحاوية الأساسية. |
مل | OP PEEKS في القيم في المفتاح المحدد. |
خرائط | يعيد OP عدد العناصر في الحاوية الأساسية. |
MapStage | المرحلة (المفتاح ، القيم) في الحاوية الأساسية التي تتصرف مثل علامة التجزئة. |
MapUnstage | OP يزيل ويعيد القيم المرتبطة بالمفتاح من الحاوية الأساسية. |
Mapunstagenokey | OP يزيل ويعيد عشوائيًا (مفتاح ، قيمة) من الحاوية الأساسية. |
matmul <t يمتد ttype > | اضرب المصفوفة "A" بواسطة المصفوفة "B". |
المطابقة | إرجاع مجموعة الملفات التي تتطابق مع أنماط الكرة الأرضية أو أكثر. |
MatchingFilesDataset | |
Matrixdiag <t يمتد ttype > | إرجاع موتر قطري مزجد مع قيم قطرية مزودة. |
Matrixdiagpart <t يمتد ttype > | يعود الجزء المائل المدمن من موتر مزمن. |
Matrixdiagpartv3 <t يمتد ttype > | يعود الجزء المائل المدمن من موتر مزمن. |
Matrixdiagv3 <t يمتد ttype > | إرجاع موتر قطري مزجد مع قيم قطرية مزودة. |
Matrixlogarithm <t يمتد ttype > | يحسب لوغاريتم مصفوفة واحد أو أكثر من المصفوفات المربعة: \\(log(exp(A)) = A\\) يتم تعريف هذا OP فقط للمصفوفات المعقدة. |
MatrixsetDiag <t يمتد ttype > | إرجاع موتر مصفوفة مزدوج مع قيم قطرية جديدة. |
Matrixsolvels <t يمتد ttype > | يحل واحدة أو أكثر من مشاكل المربعات الصغرى الخطية. |
ماكس <t يمتد ttype > | يحسب الحد الأقصى للعناصر عبر أبعاد الموتر. |
MaxintraOpParalisalismDataset | ينشئ مجموعة بيانات تتجاوز الحد الأقصى للتوازي داخل OP. |
maxpool <t يمتد ttype > | يؤدي الحد الأقصى للتجميع على المدخلات. |
maxpool3d <t يمتد tnumber > | يؤدي تجميع 3D Max على المدخلات. |
MaxPool3Dgrad <U يمتد tnumber > | يحسب التدرجات من وظيفة التجميع ثلاثية الأبعاد. |
maxpool3dgradgradgradgrad <t يمتد tnumber > | يحسب التدرجات من الدرجة الثانية من وظيفة maxpooling. |
maxpoolgrad <t يمتد tnumber > | يحسب التدرجات من وظيفة maxpooling. |
MaxPoolgradgradgrader <t يمتد tnumber > | يحسب التدرجات من الدرجة الثانية من وظيفة maxpooling. |
MaxPoolgradgradgradwithargMax <t يمتد tnumber > | يحسب التدرجات من الدرجة الثانية من وظيفة maxpooling. |
maxpoolgradwithargmax <t يمتد tnumber > | يحسب التدرجات من وظيفة maxpooling. |
maxpoolwithargmax <t يمتد tnumber ، U يمتد tnumber > | يؤدي Max تجميع على المدخلات ويخرج كلا من القيم والمؤشرات الأقصى. |
الحد الأقصى <t يمتد tnumber > | يعيد الحد الأقصى من X و Y (أي |
يعني <t يمتد ttype > | يحسب متوسط العناصر عبر أبعاد الموتر. |
دمج <t يمتد ttype > | إعادة توجيه قيمة الموتر المتاح من "المدخلات" إلى "الإخراج". |
دمج | يدمج الملخصات. |
mergev2checkpoints | تنسيق V2 محدد: يدمج ملفات البيانات الوصفية لنقاط التفتيش المتساقطة. |
MFCC | يحول المطياف إلى شكل مفيد للتعرف على الكلام. |
min <t يمتد ttype > | يحسب الحد الأدنى للعناصر عبر أبعاد الموتر. |
الحد الأدنى <t يمتد tnumber > | يعيد دقيقة x و y (أي |
mirrorpad <t يمتد ttype > | وسادات موتر مع القيم المتطابقة. |
Mirrorrorpadgrader <t يمتد ttype > | التدرج OP لـ `mirrorpad` op. |
mlirpassthroughop | يلف حساب MLIR التعسفي المعبر عنه كوحدة مع وظيفة رئيسية (). |
mod <t يمتد tnumber > | إرجاع العنصر المتبقي من التقسيم. |
ModelDataset | تحويل الهوية الذي يزيح الأداء. |
mul <t يمتد ttype > | إرجاع x * y العنصر. |
Mulnonan <t يمتد ttype > | إرجاع x * y العنصر. |
MultiDeViceIrator | يخلق مورد MultiDeViceIrator. |
multiDeViceiteratoratorFromStringHandle | يولد مورد MultiDeViceIrator من مقبض السلسلة المقدم. |
multiDeViceIratoratorGetNextFromShard | يحصل على العنصر التالي لرقم Shard المقدم. |
multiDeViceIratorInit | تهيئة ITerator متعدد الجهاز مع مجموعة البيانات المحددة. |
multiDeViceIratorTortringHandle | ينتج مقبض سلسلة ل multiDeViceiterator المعطى. |
متعدد الحدود <U يمتد tnumber > | يرسم عينات من توزيع متعدد الحدود. |
MutableDensehashtable | ينشئ جدول التجزئة الفارغ الذي يستخدم Tensors كمتجر دعم. |
قابلة للتفاضح | يخلق جدول تجزئة فارغ. |
ageablehashtableoftensors | يخلق جدول تجزئة فارغ. |
موتيكس | يخلق مورد Mutex الذي يمكن قفله بواسطة "mutexlock". |
mutexlock | يغلق مورد Mutex. |
ncclallreduce <t يمتد tnumber > | يخرج موتر يحتوي على التخفيض عبر جميع موترات الإدخال. |
ncclbroadcast <t يمتد tnumber > | يرسل "إدخال" إلى جميع الأجهزة المتصلة بالإخراج. |
ncclreduce <t يمتد tnumber > | يقلل من "الإدخال" من "num_devices" باستخدام "التخفيض" إلى جهاز واحد. |
ndtri <t يمتد tnumber > | |
الأقرب | يختار أقرب مراكز K لكل نقطة. |
neg <t يمتد ttype > | يحسب عنصر القيمة السلبية العددية. |
نيغراون | التدريب عن طريق أخذ العينات السلبية. |
NextAfter <t يمتد tnumber > | إرجاع القيمة التمثيلية التالية لـ `x1` في اتجاه` x2` ، العنصر. |
NextIteration <t يمتد ttype > | يجعل مدخلاتها متاحة للتكرار التالي. |
noop | لا يفعل شيئا. |
nondeterministicists <U يمتد ttype > | غير محدد يولد بعض الأعداد الصحيحة. |
nonmaxsupression <t يمتد tnumber > | يختار جشع مجموعة فرعية من الصناديق المحيطة بترتيب تنازلي للنتيجة ، تتداخل الصناديق التي تتمتع بالاتفاقية العالية (IOU) مع الصناديق التي تم تحديدها مسبقًا. |
Nonmaxsupressionwithoverlaps | يختار جشع مجموعة فرعية من الصناديق المحيطة بترتيب تنازلي للنتيجة ، تشذيب الصناديق التي لها تداخلات عالية مع الصناديق المحددة مسبقا. |
nonserializabledataset | |
Notqual | إرجاع قيمة الحقيقة (x! = y) العنصر. |
nthelement <t يمتد tnumber > | يجد قيم إحصاء "الترتيب" للبعد الأخير. |
OneHot <U يمتد ttype > | إرجاع موتر واحد. |
منها <t يمتد ttype > | المشغل ينشئ ثابتًا تهيئته مع تلك التي قدمها "Dims". |
مثل <t يمتد ttype > | إرجاع موتر من نفس الشكل ونوع x. |
المعامل <t يمتد ttype > | الواجهة التي تنفذها معاملات عملية تنسورفيلو. |
OptimizedAtaset | ينشئ مجموعة بيانات عن طريق تطبيق التحسينات على "input_dataset`. |
OptimizedAtAsetv2 | ينشئ مجموعة بيانات عن طريق تطبيق التحسينات ذات الصلة على "input_dataset`. |
اختياري من القيمة | يبني متغير اختياري من tuple من tensors. |
اختياري GetSvalue | إرجاع القيمة المخزنة في متغير اختياري أو يرفع خطأ في حالة عدم وجود أي شيء. |
اختياري | إرجاع صحيح إذا وفقط إذا كان المتغير الاختياري المعطى لديه قيمة. |
اختياري | يخلق متغير اختياري بدون قيمة. |
ordermapclear | OP يزيل جميع العناصر في الحاوية الأساسية. |
OrderMapIncompletesize | يعيد OP عدد العناصر غير المكتملة في الحاوية الأساسية. |
ordermappeek | OP PEEKS في القيم في المفتاح المحدد. |
OrderMapSize | يعيد OP عدد العناصر في الحاوية الأساسية. |
OrderMapStage | المرحلة (المفتاح ، القيم) في الحاوية الأساسية التي تتصرف مثل الطلب حاوية تربية. |
ordermapunstage | OP يزيل ويعيد القيم المرتبطة بالمفتاح من الحاوية الأساسية. |
ordermapunstagenokey | يقوم OP بإزالة العنصر (المفتاح ، القيمة) مع الأصغر مفتاح من الحاوية الأساسية. |
Ordinalselector | محدد TPU Core Op. |
outfeeddequeue <t يمتد ttype > | يسترجع موتر واحد من الحساب. |
outfeeddequeuetuple | استرجاع قيم متعددة من الحساب outfeed. |
outfeeddequeuetuplev2 | استرجاع قيم متعددة من الحساب outfeed. |
outfeeddequeuev2 <t يمتد ttype > | يسترجع موتر واحد من الحساب. |
outfeedenqueue | enqueue موتر على الحساب outfeed. |
outfeedenqueuetuple | enqueue enqueue stensor stensor على outfeed حساب. |
الإخراج <t يمتد ttype > | مقبض رمزي إلى توتر تنتجه Operation . |
pad <t يمتد ttype > | يلف مشغل PAD XLA ، موثق في https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#pad. |
paddedbatchdataset | يقوم بإنشاء مجموعة بيانات تقوم بإعدادات ووسادات `batch_size` من الإدخال. |
Paddingfifoqueue | قائمة انتظار تنتج عناصر في أول ترتيب أول. |
الموازي [t يمتد ttype > | يسلط قائمة من `n` tensors على طول البعد الأول. |
الموازي dynamicstitch <t يمتد ttype > | interleave القيم من `data` engesors في موتر واحد. |
المعلمة المعلمة truncatednormal <U يمتد tnumber > | يخرج القيم العشوائية من التوزيع الطبيعي. |
ParseExample | يحول متجه TF.example protos (كأوامر) إلى موتر مكتوبة. |
ParseExampleDataset | يحول `input_dataset` الذي يحتوي على "مثال" كقواعد من DT_STRING إلى مجموعة بيانات من كائنات "Tensor" أو "sparsetensor" التي تمثل الميزات المحلية. |
Parsesequence example | يحول ناقل TF.io.Sexerexample protos (كقواسل) إلى موتر مكتوبة. |
parsesingleexample | يقوم بتحويل tf.example proto (كسلسلة) إلى موترات مطبوعة. |
parseSinglesequence Assegle | يحول الدماغ القياسي. |
parsetensor <t يمتد ttype > | يحوّل tensorflow.tensorproto proto إلى موتر. |
PartitionedInput <t يمتد ttype > | OP التي تجمع قائمة بالمدخلات المقسمة معًا. |
PartitionedOutput <t يمتد ttype > | OP الذي يزيل الإعدادات الموتر التي يتعرض لها XLA إلى قائمة مقسمة مقسمة مخرجات خارج حساب XLA. |
العنصر النائب <t يمتد ttype > | OP العنصر النائب لقيمة سيتم تغذية في الحساب. |
النحاس | OP العنصر النائب الذي يمر عبر "المدخلات" عندما لا يتم تغذية ناتجه. |
تعدد الزوجات <t يمتد tnumber > | حساب وظيفة تعدد الزوجات \\(\psi^{(n)}(x)\\). |
السكان | يحسب عدد السكان الحكيمة للعناصر (ويعرف أيضًا باسم |
pow <t يمتد ttype > | يحسب قوة قيمة لآخر. |
prefechdataset | ينشئ مجموعة بيانات تسبق العناصر غير المتزامنة من `input_dataset`. |
مسبق | OP الذي يرسم قيمة موتر واحد إلى موتر متغير غير شفاف. |
مسبق | OP الذي يرسم قيم الموتر المتعددة إلى موتر متغير غير شفاف. |
PreventGradient <t يمتد ttype > | OP الهوية التي تؤدي إلى خطأ إذا تم طلب التدرج. |
مطبعة | يطبع عداد السلسلة. |
الأولوية | قائمة انتظار تنتج عناصر تم فرزها حسب قيمة المكون الأول. |
privateThreadPooldataset | يقوم بإنشاء مجموعة بيانات تستخدم تجمع مؤشرات ترابط مخصص لحساب `input_dataset`. |
prod <t يمتد ttype > | يحسب منتج العناصر عبر أبعاد الموتر. |
QR <t يمتد ttype > | يحسب تحلل QR لواحد أو أكثر من المصفوفات. |
كمية <t يمتد ttype > | كمية "الإدخال" الموتر من النوع تعويم إلى "إخراج" موتر من النوع "T". |
QuantizeAnddequantize <t يمتد tnumber > | كميا ثم يخلص من الموتر. |
QuantizeAnddequantizeV3 <t يمتد tnumber > | كميا ثم يخلص من الموتر. |
QuateizeAnddequantizeV4 <t يمتد tnumber > | يعيد التدرج من `Quantize.quantizeAndDequantizeV4`. |
QuateizeAnddequantizeV4grad <t يمتد tnumber > | يعيد التدرج من "QualitizeAnddequantizeV4`. |
QuantyOnandShrinkRange <U يمتد ttype > | قم بتحويل موتر "الإدخال" الكمي إلى "إخراج" أقل ، باستخدام التوزيع الفعلي للقيم لزيادة استخدام عمق البت السفلي وضبط Min و Max Min و Max وفقًا لذلك. |
QuantivizedAdd <v يمتد ttype > | إرجاع x + y العنصر ، العمل على المخازن المؤقتة الكمية. |
QuantivizedAvgPool <t يمتد ttype > | ينتج متوسط مجموعة من موتر الإدخال لأنواع كمية. |
QuantivizedBatchNorMwithGlobalNormization <U يمتد ttype > | تطبيع دفعة كمية. |
QuantivizedBiasAdd <v يمتد ttype > | يضيف Tensor "التحيز" إلى Tensor "إدخال" للأنواع الكمية. |
QuantivizedConcat <t يمتد ttype > | تسلسل الموترات الكمية على طول بعد واحد. |
QuantivizedConv2Dandrelu <v يمتد ttype > | |
QuantivizedConv2DandreluandRequantize <v يمتد ttype > | |
QuantivizedConv2DandRequantize <v يمتد ttype > | |
QuantivizedConv2DperChannel <v يمتد ttype > | يحسب QuantivizedConv2d لكل قناة. |
QuantivizedConv2dwithBias <v يمتد ttype > | |
QuantivizedConv2dwithBiasandrelu <v يمتد ttype > | |
QuantivizedConv2dwithBiasandReluandRequantize <w يمتد ttype > | |
QuantivizedConv2dwithBiasandRequantize <w يمتد ttype > | |
QuantivizedConv2dwithBiasSignedSumandReluandRequantize <x يمتد ttype > | |
QuantivizedConv2dwithBiassumandrelu <v يمتد ttype > | |
QuantivizedConv2dwithBiassumandReluandRequantize <x يمتد ttype > | |
QuantivizedConv2d <v يمتد ttype > | يحسب إيلاء ثنائي الأبعاد يمنح إدخال 4D الكمي ومرشحات المرشح. |
QuantivizedDepthWiseConv2d <v يمتد ttype > | يحسب كمية depthwise conv2d. |
QuantivizedDepthWiseConv2dwithBias <v يمتد ttype > | يحسب كميا كميا conv2d مع التحيز. |
QuantivizedDepthWiseConv2dwithBiasandrelu <v يمتد ttype > | يحسب كميا كميا conv2d مع التحيز و relu. |
QuantivizedDepthWiseConv2dwithBiasandReluandRequantize <w يمتد ttype > | يحسب كميا كميا مقنع 2 مع التحيز ، المتسالح وطلب. |
QuantizationInstancenorm <t يمتد ttype > | تطبيع مثيل كمي. |
QuantivizedMatmul <v يمتد ttype > | قم بإجراء مضاعفة مصفوفة كمية لـ "A` بواسطة المصفوفة" B`. |
QuantivizedMatmulwithBias <w يمتد ttype > | يؤدي تكاثر المصفوفة الكمي لـ "A` بواسطة المصفوفة" B` مع إضافة التحيز. |
QuantizedMatmulwithBiasandDequantize <w يمتد tnumber > | |
QuantivizedMatmulwithBiasandrelu <v يمتد ttype > | قم بإجراء مضاعفة مصفوفة كمية لـ "A` بواسطة المصفوفة" B` مع ADD BIAS ADD و RELU. |
QuantivizedMatmulwithBiasandReluandRequantize <w يمتد ttype > | قم بإجراء مضاعفة مصفوفة كمية لـ "A` بواسطة المصفوفة" B` مع التحيز إضافة وتتخيل وتتطلب الانصهار. |
QuantizedMatmulwithBiasandRequantize <w يمتد ttype > | |
QuantivizedMaxPool <t يمتد ttype > | ينتج مجموعة أقصى من موتر الإدخال لأنواع كمية. |
QuantivizedMul <v يمتد ttype > | إرجاع x * y العنصر ، العمل على المخازن المؤقتة الكمية. |
QuantizedRelu <U يمتد ttype > | يحسب الخطي المصحح كمياً: `max (الميزات ، 0)` |
QuantivisionRelu6 <U يمتد ttype > | يحسب كمياً خطيًا مصححًا 6: `min (max (الميزات ، 0) ، 6)` |
QuantizedRelux <U يمتد ttype > | يحسب كمياً خطيًا مصححًا x: `min (max (الميزات ، 0) ، max_value)` ` |
QuantizedReshape <t يمتد ttype > | يعيد تشكيل موتر كمي حسب إعادة تشكيل OP. |
QuantizedResizeBilinear <t يمتد ttype > | تغيير حجم "الصور" إلى "الحجم" باستخدام الاستيفاء الثنائي الكمي. |
QueUeclose | يغلق قائمة الانتظار المحددة. |
Queuedequeue | يزيل انخراط واحد أو أكثر من الموترات من قائمة الانتظار المحددة. |
Queuedequeuemany | dequeues `n` tuples من واحد أو أكثر من stensors من قائمة الانتظار المحددة. |
Queuedequeueupto | dequeues `n` tuples من واحد أو أكثر من stensors من قائمة الانتظار المحددة. |
Queueenqueue | enqueues tuple من واحد أو أكثر من الموترات في قائمة الانتظار المحددة. |
Queueenqueuemany | enqueues صفر أو أكثر من واحد أو أكثر من التوتر في قائمة الانتظار المحددة. |
قائمة الانتظار | إرجاع صحيح إذا تم إغلاق قائمة الانتظار. |
قوائم الانتظار | يحسب عدد العناصر في قائمة الانتظار المحددة. |
RaggedBincount <U يمتد tnumber > | يحسب عدد حوادث كل قيمة في مجموعة عدد صحيح. |
RaggedCountsParseoutput <U يمتد tnumber > | يؤدي عد صندوق الإخراج المتفوق على مدخلات الموتر الخشن. |
RaggedCross <t يمتد ttype ، U يمتد tnumber > | يولد ميزة تقاطع من قائمة من التوتر ، ويعيدها كصاحب خشن. |
RaggedGather <t يمتد tnumber ، u يمتد ttype > | جمع شرائح خشنة من محور "params" `0` وفقًا لـ" المؤشرات ". |
RaggedRange <U يمتد tnumber ، t يمتد tnumber > | إرجاع "RaggedTensor" يحتوي على تسلسلات الأرقام المحددة. |
RaggedTensorFromVariant <U يمتد tnumber ، t يمتد ttype > | تدلل توتر "البديل" في "RaggedTensor". |
raggedtensortosparse <U يمتد ttype > | يحول "RaggedTensor" إلى "sparsetensor" بنفس القيم. |
RaggedTensorTensor <U يمتد ttype > | قم بإنشاء موتر كثيف من موتر خشن ، وربما يغير شكله. |
RaggedTensortovariant | يشفر "RaggedTensor" إلى موتر "متغير". |
RaggedTensortovariantgradient <U يمتد ttype > | يستخدم Helper لحساب التدرج لـ "RaggedTensortovariant". |
Randomcrop <t يمتد tnumber > | محصول عشوائي "الصورة". |
RandomDataset | ينشئ مجموعة بيانات تُرجع أرقام الكاذبة. |
Randomgamma <U يمتد tnumber > | يخرج القيم العشوائية من توزيع Gamma (S) الموصوف بواسطة Alpha. |
RandomGammagrad <t يمتد tnumber > | يحسب مشتق عينة عشوائية غاما |
Randompoisson <v يمتد tnumber > | يخرج القيم العشوائية من توزيع (توزيع) Poisson الموصوفة حسب المعدل. |
Randomshuffle <t يمتد ttype > | بشكل عشوائي يخلط موتر على طول البعد الأول. |
RandomShufflequeue | قائمة الانتظار التي تعرض عشوائيًا ترتيب العناصر. |
عشوائي standardNormal <U يمتد tnumber > | يخرج القيم العشوائية من التوزيع الطبيعي. |
Randomuniform <u يمتد tnumber > | يخرج القيم العشوائية من توزيع موحد. |
randomuniformint <U يمتد tnumber > | يخرج أعداد صحيحة عشوائية من توزيع موحد. |
المدى <t يمتد tnumber > | يخلق سلسلة من الأرقام. |
Rangedataset | ينشئ مجموعة بيانات مع مجموعة من القيم. |
رتبة | يعيد رتبة موتر. |
Rawop | فئة أساسية لتطبيقات Op مدعومة Operation واحدة. |
Readfile | يقرأ ويخرج محتويات ملف الإدخال بالكامل. |
readvariable <t يمتد ttype > | يقرأ قيمة المتغير. |
readernumrecordsproduced | إرجاع عدد السجلات التي أنتجها هذا القارئ. |
readerNumWorkUnitsCompleted | إرجاع عدد وحدات العمل التي انتهى هذا القارئ من المعالجة. |
ReadEredread | إرجاع السجل التالي (المفتاح ، زوج القيمة) الذي ينتجه القارئ. |
ReaderReadupto | إرجاع ما يصل إلى "num_records` (مفتاح ، قيمة) أزواج أنتجها القارئ. |
Readerreset | استعادة القارئ إلى حالته النظيفة الأولية. |
ReaderRestorestate | استعادة القارئ إلى حالة تم حفظها مسبقًا. |
readerserializestate | تنتج موتر سلسلة ترميز حالة القارئ. |
حقيقي <u يمتد tnumber > | إرجاع الجزء الحقيقي من الرقم المعقد. |
Realdiv <t يمتد ttype > | إرجاع x / y العنصر من أجل الأنواع الحقيقية. |
Rebatchdataset | ينشئ مجموعة بيانات تغير حجم الدُفعة. |
RebatchDatasetv2 | ينشئ مجموعة بيانات تغير حجم الدُفعة. |
المتبادل <t يمتد ttype > | يحسب المتبادل لعنصر X. |
المتبادل <t يمتد ttype > | يحسب التدرج لعكس `x` wrt مدخلاتها. |
سجل | تنبعث من السجلات العشوائية. |
recv <t يمتد ttype > | يتلقى الموتر المسمى من حساب XLA آخر. |
recvtpuembeddingActivations | OP الذي يتلقى تضمين تنشيط على TPU. |
تقليل <t يمتد tnumber > | يقلل المتبادل بين الموترات المتعددة من النوع المتطابق والشكل. |
LEMOCEALL | يحسب "المنطق و" العناصر عبر أبعاد الموتر. |
LEMENT | يحسب "المنطق أو" للعناصر عبر أبعاد التوتر. |
تقليل الانضمام | ينضم إلى موتر سلسلة عبر الأبعاد المعطاة. |
LEMEMAX <T يمتد ttype > | يحسب الحد الأقصى للعناصر عبر أبعاد الموتر. |
LEMERUCEMIN <T يمتد ttype > | يحسب الحد الأدنى للعناصر عبر أبعاد الموتر. |
تقليل prod <t يمتد ttype > | يحسب منتج العناصر عبر أبعاد الموتر. |
يقلل <t يمتد ttype > | يحسب مجموع العناصر عبر أبعاد الموتر. |
يمتد تخفيض V2 <T tnumber > | يقلل المتبادل بين الموترات المتعددة من النوع المتطابق والشكل. |
المراجع <t يمتد ttype > | يخلق أو يجد إطارًا طفلًا ، ويجعل "بيانات" متاحًا لإطار الطفل. |
Refexit <t يمتد ttype > | يخرج الإطار الحالي إلى إطاره الأم. |
الإرجاع <t يمتد ttype > | إرجاع نفس موتر المرجع مثل موتر الإدخال المرجع. |
تدحرج <t يمتد ttype > | إعادة توجيه قيمة الموتر المتاح من "المدخلات" إلى "الإخراج". |
refnextiteration <t يمتد ttype > | يجعل مدخلاتها متاحة للتكرار التالي. |
refselect <t يمتد ttype > | إعادة توجيه العنصر "الفهرس" من "المدخلات" إلى "الإخراج". |
refswitch <t يمتد ttype > | إعادة توجيه موتر المرجع "البيانات" إلى منفذ الإخراج الذي يحدده "pred`. |
regexfullmatch | تحقق مما إذا كان الإدخال يطابق نمط regex. |
regexreplace | يستبدل تطابقات التعبير العادي لـ "النمط" في "الإدخال" مع سلسلة الاستبدال المقدمة في "إعادة الكتابة". |
registerDataset | يسجل مجموعة بيانات مع خدمة TF.Data. |
relu <t يمتد ttype > | يحسب الخطي المصحح: `max (الميزات ، 0)`. |
RELU6 <T يمتد tnumber > | يحسب الخطي المصحح 6: `دقيقة (الحد الأقصى (الميزات ، 0) ، 6)`. |
RELU6GRARD <T يمتد tnumber > | يحسب تصحيح التدرجات الخطي 6 لعملية RELU6. |
relugrad <t يمتد tnumber > | يحسب التدرجات الخطية المصححة لعملية RELU. |
RemoteFusedGraphexecute | قم بتنفيذ رسم بياني فرعي على معالج بعيد. |
REPERATASET | ينشئ مجموعة بيانات تنبعث من مخرجات `input_dataset`` العد ". |
النسخ المتماثل | معرف النسخ المتماثلة. |
REPLICATEMETADATA | البيانات الوصفية التي تشير إلى كيفية تكرار حساب TPU. |
ReplickedInput <t يمتد ttype > | يربط مدخلات N بحساب TPU المتكرر N-way. |
ReplikatedOutput <t يمتد ttype > | يربط مخرجات N من حساب TPU المتكرر N-way. |
المطلب | يحسب النطاق الذي يغطي القيم الفعلية الموجودة في موتر كمي. |
المطلب RangePerchannel | يحسب مدى المطلب لكل قناة. |
يطلب <u تمديد ttype > | يحول الموتر الكمي `المدخلات" إلى درجة حرارة أقل. |
المطلب المطلوب | يطلب الإدخال مع قيم Min و Max المعروفة لكل قناة. |
إعادة تشكيل <t يمتد ttype > | يعيد تشكيل موتر. |
Resizearea | تغيير حجم "الصور" إلى "الحجم" باستخدام استيفاء المنطقة. |
تغيير حجمها | تغيير حجم "الصور" إلى "الحجم" باستخدام الاستيفاء الحيوي. |
ResizeBicubicGradg <T يمتد tnumber > | يحسب التدرج من الاستيفاء الحيوي. |
تغيير حجمها | تغيير حجم "الصور" إلى "الحجم" باستخدام الاستيفاء الثنائي. |
ResizeBilineargrad <T يمتد tnumber > | يحسب التدرج من الاستيفاء الثنائي. |
RESIZENEARESTNEIGHOR <T يمتد tnumber > | تغيير حجم "الصور" إلى "الحجم" باستخدام أقرب الاستيفاء الجار. |
RESIZENEARESTNEIGHBORGRAGR <T يمتد tnumber > | يحسب التدرج من أقرب جيران الاستيفاء. |
ResourceAccumulatorApplyGradient | يطبق التدرج على تراكم معين. |
ResourceAccumulatornumAccumulated | إرجاع عدد التدرجات التي تم تجميعها في المتراكم المحدد. |
ResourceAccumulatorsetglobalstep | يقوم بتحديث المتراكم بقيمة جديدة لـ Global_Step. |
ResourceAccumulatortakegradient <t يمتد ttype > | يستخلص متوسط التدرج في مشروطة مشروط معينة. |
ResourceApplyadamax | تحديث "*var" وفقًا لخوارزمية Adamax. |
ResourceApplyAdelta | تحديث "*var" وفقًا لمخطط Adadelta. |
ResourceApplyadagrad | تحديث "*var" وفقًا لمخطط Adagrad. |
ResourceApplyadagradda | تحديث "*var" وفقًا لمخطط adagrad القريب. |
ResourceApplyadam | تحديث "*var" وفقًا لخوارزمية آدم. |
ResourceApplyadamwithamsgrad | تحديث "*var" وفقًا لخوارزمية آدم. |
ResourceApplyaddsign | تحديث "*var" وفقًا لتحديث AddSign. |
ResourceApplyCenterdRmsprop | تحديث "*var" وفقًا لخوارزمية RMSPROP المتمركزة. |
ResourceApplyftrl | تحديث "*var" وفقًا لمخطط Ftrl-Proxyal. |
ResourceApplygradientdescent | تحديث " * var" عن طريق طرح "Alpha" * "Delta" منه. |
ResourceApplykerasmomentum | تحديث "*var" وفقًا لمخطط الزخم. |
ResourceApplyMomentum | Update '*var' according to the momentum scheme. |
ResourceApplyPowerSign | Update '*var' according to the AddSign update. |
ResourceApplyProximalAdagrad | Update '*var' and '*accum' according to FOBOS with Adagrad learning rate. |
ResourceApplyProximalGradientDescent | Update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate. |
ResourceApplyRmsProp | Update '*var' according to the RMSProp algorithm. |
ResourceConditionalAccumulator | A conditional accumulator for aggregating gradients. |
ResourceCountUpTo <T extends TNumber > | Increments variable pointed to by 'resource' until it reaches 'limit'. |
ResourceGather <U extends TType > | Gather slices from the variable pointed to by `resource` according to `indices`. |
ResourceGatherNd <U extends TType > | |
ResourceScatterAdd | Adds sparse updates to the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterDiv | Divides sparse updates into the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterMax | Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `max` operation. |
ResourceScatterMin | Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `min` operation. |
ResourceScatterMul | Multiplies sparse updates into the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterNdAdd | Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. |
ResourceScatterNdMax | |
ResourceScatterNdMin | |
ResourceScatterNdSub | Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. |
ResourceScatterNdUpdate | Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. |
ResourceScatterSub | Subtracts sparse updates from the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterUpdate | Assigns sparse updates to the variable referenced by `resource`. |
ResourceSparseApplyAdadelta | var: Should be from a Variable(). |
ResourceSparseApplyAdagrad | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. |
ResourceSparseApplyAdagradDa | Update entries in '*var' and '*accum' according to the proximal adagrad scheme. |
ResourceSparseApplyAdagradV2 | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. |
ResourceSparseApplyCenteredRmsProp | Update '*var' according to the centered RMSProp algorithm. |
ResourceSparseApplyFtrl | Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme. |
ResourceSparseApplyKerasMomentum | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme. |
ResourceSparseApplyMomentum | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme. |
ResourceSparseApplyProximalAdagrad | Sparse update entries in '*var' and '*accum' according to FOBOS algorithm. |
ResourceSparseApplyProximalGradientDescent | Sparse update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate. |
ResourceSparseApplyRmsProp | Update '*var' according to the RMSProp algorithm. |
ResourceStridedSliceAssign | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
يعيد | Restores tensors from a V2 checkpoint. |
RestoreSlice <T extends TType > | Restores a tensor from checkpoint files. |
RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters | Retrieve ADAM embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug | Retrieve ADAM embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Retrieve Adadelta embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug | Retrieve Adadelta embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters | Retrieve Adagrad embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug | Retrieve Adagrad embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Retrieve centered RMSProp embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters | Retrieve FTRL embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug | Retrieve FTRL embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Retrieve MDL Adagrad Light embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters | Retrieve Momentum embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug | Retrieve Momentum embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Retrieve proximal Adagrad embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug | Retrieve proximal Adagrad embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug | |
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters | Retrieve RMSProp embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug | Retrieve RMSProp embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Retrieve SGD embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug | Retrieve SGD embedding parameters with debug support. |
Reverse <T extends TType > | Reverses specific dimensions of a tensor. |
ReverseSequence <T extends TType > | Reverses variable length slices. |
Rfft <U extends TType > | Real-valued fast Fourier transform. |
Rfft2d <U extends TType > | 2D real-valued fast Fourier transform. |
Rfft3d <U extends TType > | 3D real-valued fast Fourier transform. |
RgbToHsv <T extends TNumber > | Converts one or more images from RGB to HSV. |
RightShift <T extends TNumber > | Elementwise computes the bitwise right-shift of `x` and `y`. |
Rint <T extends TNumber > | Returns element-wise integer closest to x. |
RngReadAndSkip | Advance the counter of a counter-based RNG. |
RngSkip | Advance the counter of a counter-based RNG. |
Roll <T extends TType > | Rolls the elements of a tensor along an axis. |
Round <T extends TType > | Rounds the values of a tensor to the nearest integer, element-wise. |
Rpc | Perform batches of RPC requests. |
Rsqrt <T extends TType > | Computes reciprocal of square root of x element-wise. |
RsqrtGrad <T extends TType > | Computes the gradient for the rsqrt of `x` wrt its input. |
SampleDistortedBoundingBox <T extends TNumber > | Generate a single randomly distorted bounding box for an image. |
SamplingDataset | Creates a dataset that takes a Bernoulli sample of the contents of another dataset. |
يحفظ | Saves tensors in V2 checkpoint format. |
SaveSlices | Saves input tensors slices to disk. |
ScalarSummary | Outputs a `Summary` protocol buffer with scalar values. |
ScaleAndTranslate | |
ScaleAndTranslateGrad <T extends TNumber > | |
ScatterAdd <T extends TType > | Adds sparse updates to a variable reference. |
ScatterDiv <T extends TType > | Divides a variable reference by sparse updates. |
ScatterMax <T extends TNumber > | Reduces sparse updates into a variable reference using the `max` operation. |
ScatterMin <T extends TNumber > | Reduces sparse updates into a variable reference using the `min` operation. |
ScatterMul <T extends TType > | Multiplies sparse updates into a variable reference. |
ScatterNd <U extends TType > | Scatter `updates` into a new tensor according to `indices`. |
ScatterNdAdd <T extends TType > | Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. |
ScatterNdMax <T extends TType > | Computes element-wise maximum. |
ScatterNdMin <T extends TType > | Computes element-wise minimum. |
ScatterNdNonAliasingAdd <T extends TType > | Applies sparse addition to `input` using individual values or slices from `updates` according to indices `indices`. |
ScatterNdSub <T extends TType > | Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. |
ScatterNdUpdate <T extends TType > | Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. |
ScatterSub <T extends TType > | Subtracts sparse updates to a variable reference. |
ScatterUpdate <T extends TType > | Applies sparse updates to a variable reference. |
SdcaFprint | Computes fingerprints of the input strings. |
SdcaOptimizer | Distributed version of Stochastic Dual Coordinate Ascent (SDCA) optimizer for linear models with L1 + L2 regularization. |
SdcaShrinkL1 | Applies L1 regularization shrink step on the parameters. |
SegmentMax <T extends TNumber > | Computes the maximum along segments of a tensor. |
SegmentMean <T extends TType > | Computes the mean along segments of a tensor. |
SegmentMin <T extends TNumber > | Computes the minimum along segments of a tensor. |
SegmentProd <T extends TType > | Computes the product along segments of a tensor. |
SegmentSum <T extends TType > | Computes the sum along segments of a tensor. |
Select <T extends TType > | |
SelfAdjointEig <T extends TType > | Computes the eigen decomposition of a batch of self-adjoint matrices (Note: Only real inputs are supported). |
Selu <T extends TNumber > | Computes scaled exponential linear: `scale * alpha * (exp(features) - 1)` if < 0, `scale * features` otherwise. |
SeluGrad <T extends TNumber > | Computes gradients for the scaled exponential linear (Selu) operation. |
يرسل | Sends the named tensor to another XLA computation. |
SendTPUEmbeddingGradients | Performs gradient updates of embedding tables. |
SerializeIterator | Converts the given `resource_handle` representing an iterator to a variant tensor. |
SerializeManySparse <U extends TType > | Serialize an `N`-minibatch `SparseTensor` into an `[N, 3]` `Tensor` object. |
SerializeSparse <U extends TType > | Serialize a `SparseTensor` into a `[3]` `Tensor` object. |
SerializeTensor | Transforms a Tensor into a serialized TensorProto proto. |
SetDiff1d <T extends TType , U extends TNumber > | Computes the difference between two lists of numbers or strings. |
SetSize | Number of unique elements along last dimension of input `set`. |
SetStatsAggregatorDataset | |
Shape <U extends TNumber > | Returns the shape of a tensor. |
ShapeN <U extends TNumber > | Returns shape of tensors. |
ShardDataset | Creates a `Dataset` that includes only 1/`num_shards` of this dataset. |
ShardedFilename | Generate a sharded filename. |
ShardedFilespec | Generate a glob pattern matching all sharded file names. |
Sharding <T extends TType > | An op which shards the input based on the given sharding attribute. |
ShuffleAndRepeatDataset | |
ShuffleDataset | |
ShutdownDistributedTPU | Shuts down a running distributed TPU system. |
Sigmoid <T extends TType > | Computes sigmoid of `x` element-wise. |
SigmoidGrad <T extends TType > | Computes the gradient of the sigmoid of `x` wrt its input. |
Sign <T extends TType > | Returns an element-wise indication of the sign of a number. |
Sin <T extends TType > | Computes sine of x element-wise. |
Sinh <T extends TType > | Computes hyperbolic sine of x element-wise. |
Size <U extends TNumber > | Returns the size of a tensor. |
SkipDataset | Creates a dataset that skips `count` elements from the `input_dataset`. |
Skipgram | Parses a text file and creates a batch of examples. |
SleepDataset | |
Slice <T extends TType > | Return a slice from 'input'. |
SlidingWindowDataset | Creates a dataset that passes a sliding window over `input_dataset`. |
Snapshot <T extends TType > | Returns a copy of the input tensor. |
SobolSample <T extends TNumber > | Generates points from the Sobol sequence. |
Softmax <T extends TNumber > | Computes softmax activations. |
SoftmaxCrossEntropyWithLogits <T extends TNumber > | Computes softmax cross entropy cost and gradients to backpropagate. |
Softplus <T extends TNumber > | Computes softplus: `log(exp(features) + 1)`. |
SoftplusGrad <T extends TNumber > | Computes softplus gradients for a softplus operation. |
Softsign <T extends TNumber > | Computes softsign: `features / (abs(features) + 1)`. |
SoftsignGrad <T extends TNumber > | Computes softsign gradients for a softsign operation. |
Solve <T extends TType > | Solves systems of linear equations. |
Sort <T extends TType > | Wraps the XLA Sort operator, documented at https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort . |
SpaceToBatch <T extends TType > | SpaceToBatch for 4-D tensors of type T. |
SpaceToBatchNd <T extends TType > | SpaceToBatch for ND tensors of type T. |
SpaceToDepth <T extends TType > | SpaceToDepth for tensors of type T. |
SparseAccumulatorApplyGradient | Applies a sparse gradient to a given accumulator. |
SparseAccumulatorTakeGradient <T extends TType > | Extracts the average sparse gradient in a SparseConditionalAccumulator. |
SparseAdd <T extends TType > | Adds two `SparseTensor` objects to produce another `SparseTensor`. |
SparseAddGrad <T extends TType > | The gradient operator for the SparseAdd op. |
SparseApplyAdadelta <T extends TType > | var: Should be from a Variable(). |
SparseApplyAdagrad <T extends TType > | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. |
SparseApplyAdagradDa <T extends TType > | Update entries in '*var' and '*accum' according to the proximal adagrad scheme. |
SparseApplyCenteredRmsProp <T extends TType > | Update '*var' according to the centered RMSProp algorithm. |
SparseApplyFtrl <T extends TType > | Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme. |
SparseApplyMomentum <T extends TType > | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme. |
SparseApplyProximalAdagrad <T extends TType > | Sparse update entries in '*var' and '*accum' according to FOBOS algorithm. |
SparseApplyProximalGradientDescent <T extends TType > | Sparse update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate. |
SparseApplyRmsProp <T extends TType > | Update '*var' according to the RMSProp algorithm. |
SparseBincount <U extends TNumber > | Counts the number of occurrences of each value in an integer array. |
SparseConcat <T extends TType > | Concatenates a list of `SparseTensor` along the specified dimension. |
SparseConditionalAccumulator | A conditional accumulator for aggregating sparse gradients. |
SparseCountSparseOutput <U extends TNumber > | Performs sparse-output bin counting for a sparse tensor input. |
SparseCross | Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. |
SparseCrossHashed | Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. |
SparseDenseCwiseAdd <T extends TType > | Adds up a SparseTensor and a dense Tensor, using these special rules: (1) Broadcasts the dense side to have the same shape as the sparse side, if eligible; (2) Then, only the dense values pointed to by the indices of the SparseTensor participate in the cwise addition. |
SparseDenseCwiseDiv <T extends TType > | Component-wise divides a SparseTensor by a dense Tensor. |
SparseDenseCwiseMul <T extends TType > | Component-wise multiplies a SparseTensor by a dense Tensor. |
SparseFillEmptyRows <T extends TType > | Fills empty rows in the input 2-D `SparseTensor` with a default value. |
SparseFillEmptyRowsGrad <T extends TType > | The gradient of SparseFillEmptyRows. |
SparseMatMul | Multiply matrix "a" by matrix "b". |
SparseMatrixAdd | Sparse addition of two CSR matrices, C = alpha * A + beta * B. |
SparseMatrixMatMul <T extends TType > | Matrix-multiplies a sparse matrix with a dense matrix. |
SparseMatrixMul | Element-wise multiplication of a sparse matrix with a dense tensor. |
SparseMatrixNNZ | Returns the number of nonzeroes of `sparse_matrix`. |
SparseMatrixOrderingAMD | Computes the Approximate Minimum Degree (AMD) ordering of `input`. |
SparseMatrixSoftmax | Calculates the softmax of a CSRSparseMatrix. |
SparseMatrixSoftmaxGrad | Calculates the gradient of the SparseMatrixSoftmax op. |
SparseMatrixSparseCholesky | Computes the sparse Cholesky decomposition of `input`. |
SparseMatrixSparseMatMul | Sparse-matrix-multiplies two CSR matrices `a` and `b`. |
SparseMatrixTranspose | Transposes the inner (matrix) dimensions of a CSRSparseMatrix. |
SparseMatrixZeros | Creates an all-zeros CSRSparseMatrix with shape `dense_shape`. |
SparseReduceMax <T extends TNumber > | Computes the max of elements across dimensions of a SparseTensor. |
SparseReduceMaxSparse <T extends TNumber > | Computes the max of elements across dimensions of a SparseTensor. |
SparseReduceSum <T extends TType > | Computes the sum of elements across dimensions of a SparseTensor. |
SparseReduceSumSparse <T extends TType > | Computes the sum of elements across dimensions of a SparseTensor. |
SparseReorder <T extends TType > | Reorders a SparseTensor into the canonical, row-major ordering. |
SparseReshape | Reshapes a SparseTensor to represent values in a new dense shape. |
SparseSegmentMean <T extends TNumber > | Computes the mean along sparse segments of a tensor. |
SparseSegmentMeanGrad <T extends TNumber > | Computes gradients for SparseSegmentMean. |
SparseSegmentMeanWithNumSegments <T extends TNumber > | Computes the mean along sparse segments of a tensor. |
SparseSegmentSqrtN <T extends TNumber > | Computes the sum along sparse segments of a tensor divided by the sqrt of N. |
SparseSegmentSqrtNGrad <T extends TNumber > | Computes gradients for SparseSegmentSqrtN. |
SparseSegmentSqrtNWithNumSegments <T extends TNumber > | Computes the sum along sparse segments of a tensor divided by the sqrt of N. |
SparseSegmentSum <T extends TNumber > | Computes the sum along sparse segments of a tensor. |
SparseSegmentSumWithNumSegments <T extends TNumber > | Computes the sum along sparse segments of a tensor. |
SparseSlice <T extends TType > | Slice a `SparseTensor` based on the `start` and `size`. |
SparseSliceGrad <T extends TType > | The gradient operator for the SparseSlice op. |
SparseSoftmax <T extends TNumber > | Applies softmax to a batched ND `SparseTensor`. |
SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits <T extends TNumber > | Computes softmax cross entropy cost and gradients to backpropagate. |
SparseSparseMaximum <T extends TNumber > | Returns the element-wise max of two SparseTensors. |
SparseSparseMinimum <T extends TType > | Returns the element-wise min of two SparseTensors. |
SparseSplit <T extends TType > | Split a `SparseTensor` into `num_split` tensors along one dimension. |
SparseTensorDenseAdd <U extends TType > | Adds up a `SparseTensor` and a dense `Tensor`, producing a dense `Tensor`. |
SparseTensorDenseMatMul <U extends TType > | Multiply SparseTensor (of rank 2) "A" by dense matrix "B". |
SparseTensorSliceDataset | Creates a dataset that splits a SparseTensor into elements row-wise. |
SparseTensorToCSRSparseMatrix | Converts a SparseTensor to a (possibly batched) CSRSparseMatrix. |
SparseToDense <U extends TType > | Converts a sparse representation into a dense tensor. |
SparseToSparseSetOperation <T extends TType > | Applies set operation along last dimension of 2 `SparseTensor` inputs. |
Spence <T extends TNumber > | |
Split <T extends TType > | Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension. |
SplitV <T extends TType > | Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension. |
SqlDataset | Creates a dataset that executes a SQL query and emits rows of the result set. |
Sqrt <T extends TType > | Computes square root of x element-wise. |
SqrtGrad <T extends TType > | Computes the gradient for the sqrt of `x` wrt its input. |
Sqrtm <T extends TType > | Computes the matrix square root of one or more square matrices: matmul(sqrtm(A), sqrtm(A)) = A The input matrix should be invertible. |
Square <T extends TType > | Computes square of x element-wise. |
SquaredDifference <T extends TType > | Returns conj(x - y)(x - y) element-wise. |
Squeeze <T extends TType > | Removes dimensions of size 1 from the shape of a tensor. |
Stack <T extends TType > | Packs a list of `N` rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor. |
منصة | Stage values similar to a lightweight Enqueue. |
StageClear | Op removes all elements in the underlying container. |
StagePeek | Op peeks at the values at the specified index. |
StageSize | Op returns the number of elements in the underlying container. |
StatefulRandomBinomial <V extends TNumber > | |
StatefulStandardNormal <U extends TType > | Outputs random values from a normal distribution. |
StatefulTruncatedNormal <U extends TType > | Outputs random values from a truncated normal distribution. |
StatefulUniform <U extends TType > | Outputs random values from a uniform distribution. |
StatefulUniformFullInt <U extends TType > | Outputs random integers from a uniform distribution. |
StatefulUniformInt <U extends TType > | Outputs random integers from a uniform distribution. |
StatelessMultinomial <V extends TNumber > | Draws samples from a multinomial distribution. |
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends TNumber > | |
StatelessRandomBinomial <W extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a binomial distribution. |
StatelessRandomGamma <V extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution. |
StatelessRandomGetKeyCounterAlg | Picks the best algorithm based on device, and scrambles seed into key and counter. |
StatelessRandomNormal <V extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom values from a normal distribution. |
StatelessRandomNormalV2 <U extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom values from a normal distribution. |
StatelessRandomPoisson <W extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a Poisson distribution. |
StatelessRandomUniform <V extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformFullInt <V extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformInt <V extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformIntV2 <U extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformV2 <U extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution. |
StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extends TNumber > | Generate a randomly distorted bounding box for an image deterministically. |
StatelessTruncatedNormal <V extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution. |
StatelessTruncatedNormalV2 <U extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution. |
StaticRegexFullMatch | Check if the input matches the regex pattern. |
StaticRegexReplace | Replaces the match of pattern in input with rewrite. |
StatsAggregatorHandle | |
StatsAggregatorSetSummaryWriter | Set a summary_writer_interface to record statistics using given stats_aggregator. |
StatsAggregatorSummary | Produces a summary of any statistics recorded by the given statistics manager. |
StopGradient <T extends TType > | Stops gradient computation. |
StridedSlice <T extends TType > | Return a strided slice from `input`. |
StridedSliceAssign <T extends TType > | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
StridedSliceGrad <U extends TType > | Returns the gradient of `StridedSlice`. |
StringFormat | Formats a string template using a list of tensors. |
StringLength | String lengths of `input`. |
StringNGrams <T extends TNumber > | Creates ngrams from ragged string data. |
StringSplit | Split elements of `source` based on `sep` into a `SparseTensor`. |
يجرد | Strip leading and trailing whitespaces from the Tensor. |
Sub <T extends TType > | Returns x - y element-wise. |
Substr | Return substrings from `Tensor` of strings. |
Sum <T extends TType > | Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. |
SummaryWriter | |
Svd <T extends TType > | Computes the eigen decomposition of a batch of self-adjoint matrices (Note: Only real inputs are supported). |
SwitchCond <T extends TType > | Forwards `data` to the output port determined by `pred`. |
TPUCompilationResult | Returns the result of a TPU compilation. |
TPUEmbeddingActivations | An op enabling differentiation of TPU Embeddings. |
TPUReplicateMetadata | Metadata indicating how the TPU computation should be replicated. |
TPUReplicatedInput <T extends TType > | Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation. |
TPUReplicatedOutput <T extends TType > | Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation. |
TakeDataset | Creates a dataset that contains `count` elements from the `input_dataset`. |
TakeManySparseFromTensorsMap <T extends TType > | Read `SparseTensors` from a `SparseTensorsMap` and concatenate them. |
Tan <T extends TType > | Computes tan of x element-wise. |
Tanh <T extends TType > | Computes hyperbolic tangent of `x` element-wise. |
TanhGrad <T extends TType > | Computes the gradient for the tanh of `x` wrt its input. |
TemporaryVariable <T extends TType > | Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step. |
TensorArray | An array of Tensors of given size. |
TensorArrayClose | Delete the TensorArray from its resource container. |
TensorArrayConcat <T extends TType > | Concat the elements from the TensorArray into value `value`. |
TensorArrayGather <T extends TType > | Gather specific elements from the TensorArray into output `value`. |
TensorArrayGrad | Creates a TensorArray for storing the gradients of values in the given handle. |
TensorArrayGradWithShape | Creates a TensorArray for storing multiple gradients of values in the given handle. |
TensorArrayPack <T extends TType > | |
TensorArrayRead <T extends TType > | Read an element from the TensorArray into output `value`. |
TensorArrayScatter | Scatter the data from the input value into specific TensorArray elements. |
TensorArraySize | Get the current size of the TensorArray. |
TensorArraySplit | Split the data from the input value into TensorArray elements. |
TensorArrayUnpack | |
TensorArrayWrite | Push an element onto the tensor_array. |
TensorDataset | Creates a dataset that emits `components` as a tuple of tensors once. |
TensorDiag <T extends TType > | Returns a diagonal tensor with a given diagonal values. |
TensorDiagPart <T extends TType > | Returns the diagonal part of the tensor. |
TensorForestCreateTreeVariable | Creates a tree resource and returns a handle to it. |
TensorForestTreeDeserialize | Deserializes a proto into the tree handle |
TensorForestTreeIsInitializedOp | Checks whether a tree has been initialized. |
TensorForestTreePredict | Output the logits for the given input data |
TensorForestTreeResourceHandleOp | Creates a handle to a TensorForestTreeResource |
TensorForestTreeSerialize | Serializes the tree handle to a proto |
TensorForestTreeSize | Get the number of nodes in a tree |
TensorListConcat <U extends TType > | Concats all tensors in the list along the 0th dimension. |
TensorListConcatLists | |
TensorListElementShape <T extends TNumber > | The shape of the elements of the given list, as a tensor. |
TensorListFromTensor | Creates a TensorList which, when stacked, has the value of `tensor`. |
TensorListGather <T extends TType > | Creates a Tensor by indexing into the TensorList. |
TensorListGetItem <T extends TType > | |
TensorListLength | Returns the number of tensors in the input tensor list. |
TensorListPopBack <T extends TType > | Returns the last element of the input list as well as a list with all but that element. |
TensorListPushBack | Returns a list which has the passed-in `Tensor` as last element and the other elements of the given list in `input_handle`. |
TensorListPushBackBatch | |
TensorListReserve | List of the given size with empty elements. |
TensorListResize | Resizes the list. |
TensorListScatter | Creates a TensorList by indexing into a Tensor. |
TensorListScatterIntoExistingList | Scatters tensor at indices in an input list. |
TensorListSetItem | |
TensorListSplit | Splits a tensor into a list. |
TensorListStack <T extends TType > | Stacks all tensors in the list. |
TensorMapErase | Returns a tensor map with item from given key erased. |
TensorMapHasKey | Returns whether the given key exists in the map. |
TensorMapInsert | Returns a map that is the 'input_handle' with the given key-value pair inserted. |
TensorMapLookup <U extends TType > | Returns the value from a given key in a tensor map. |
TensorMapSize | Returns the number of tensors in the input tensor map. |
TensorMapStackKeys <T extends TType > | Returns a Tensor stack of all keys in a tensor map. |
TensorScatterNdAdd <T extends TType > | Adds sparse `updates` to an existing tensor according to `indices`. |
TensorScatterNdMax <T extends TType > | |
TensorScatterNdMin <T extends TType > | |
TensorScatterNdSub <T extends TType > | Subtracts sparse `updates` from an existing tensor according to `indices`. |
TensorScatterNdUpdate <T extends TType > | Scatter `updates` into an existing tensor according to `indices`. |
TensorSliceDataset | Creates a dataset that emits each dim-0 slice of `components` once. |
TensorStridedSliceUpdate <T extends TType > | Assign `value` to the sliced l-value reference of `input`. |
TensorSummary | Outputs a `Summary` protocol buffer with a tensor and per-plugin data. |
TextLineDataset | Creates a dataset that emits the lines of one or more text files. |
TextLineReader | A Reader that outputs the lines of a file delimited by '\n'. |
TfRecordDataset | Creates a dataset that emits the records from one or more TFRecord files. |
TfRecordReader | A Reader that outputs the records from a TensorFlow Records file. |
ThreadPoolDataset | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
ThreadPoolHandle | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
Tile <T extends TType > | Constructs a tensor by tiling a given tensor. |
TileGrad <T extends TType > | Returns the gradient of `Tile`. |
Timestamp | Provides the time since epoch in seconds. |
ToBool | Converts a tensor to a scalar predicate. |
ToHashBucket | Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets. |
ToHashBucketFast | Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets. |
ToHashBucketStrong | Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets. |
ToNumber <T extends TNumber > | Converts each string in the input Tensor to the specified numeric type. |
TopK <T extends TNumber > | Finds values and indices of the `k` largest elements for the last dimension. |
TopKUnique | Returns the TopK unique values in the array in sorted order. |
TopKWithUnique | Returns the TopK values in the array in sorted order. |
Transpose <T extends TType > | Shuffle dimensions of x according to a permutation. |
TriangularSolve <T extends TType > | Solves systems of linear equations with upper or lower triangular matrices by backsubstitution. |
TridiagonalMatMul <T extends TType > | Calculate product with tridiagonal matrix. |
TridiagonalSolve <T extends TType > | Solves tridiagonal systems of equations. |
TruncateDiv <T extends TType > | Returns x / y element-wise for integer types. |
TruncateMod <T extends TNumber > | Returns element-wise remainder of division. |
TruncatedNormal <U extends TNumber > | Outputs random values from a truncated normal distribution. |
TryRpc | Perform batches of RPC requests. |
Unbatch <T extends TType > | Reverses the operation of Batch for a single output Tensor. |
UnbatchDataset | A dataset that splits the elements of its input into multiple elements. |
UnbatchGrad <T extends TType > | Gradient of Unbatch. |
UncompressElement | Uncompresses a compressed dataset element. |
UnicodeDecode <T extends TNumber > | Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points. |
UnicodeDecodeWithOffsets <T extends TNumber > | Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points. |
UnicodeEncode | Encode a tensor of ints into unicode strings. |
UnicodeScript | Determine the script codes of a given tensor of Unicode integer code points. |
UnicodeTranscode | Transcode the input text from a source encoding to a destination encoding. |
UniformCandidateSampler | Generates labels for candidate sampling with a uniform distribution. |
Unique <T extends TType , V extends TNumber > | Finds unique elements along an axis of a tensor. |
UniqueDataset | Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`. |
UniqueWithCounts <T extends TType , V extends TNumber > | Finds unique elements along an axis of a tensor. |
UnravelIndex <T extends TNumber > | Converts an array of flat indices into a tuple of coordinate arrays. |
UnsortedSegmentJoin | Joins the elements of `inputs` based on `segment_ids`. |
UnsortedSegmentMax <T extends TNumber > | Computes the maximum along segments of a tensor. |
UnsortedSegmentMin <T extends TNumber > | Computes the minimum along segments of a tensor. |
UnsortedSegmentProd <T extends TType > | Computes the product along segments of a tensor. |
UnsortedSegmentSum <T extends TType > | Computes the sum along segments of a tensor. |
Unstack <T extends TType > | Unpacks a given dimension of a rank-`R` tensor into `num` rank-`(R-1)` tensors. |
Unstage | Op is similar to a lightweight Dequeue. |
UnwrapDatasetVariant | |
العلوي | 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`. |
أين | 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 | |
WriteAudioSummary | Writes an audio summary. |
WriteFile | Writes contents to the file at input filename. |
WriteGraphSummary | Writes a graph summary. |
WriteHistogramSummary | Writes a histogram summary. |
WriteImageSummary | Writes an image summary. |
WriteRawProtoSummary | Writes a serialized proto summary. |
WriteScalarSummary | Writes a scalar summary. |
WriteSummary | Writes a tensor summary. |
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. |
XlaSendToHost | An op to send a tensor to 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 > | |