לְהַפִּיל | העלה חריגה כדי לבטל את התהליך כאשר נקרא. |
Abs <T מרחיב את TNummer > | מחשב את הערך המוחלט של טנזור. |
AccumulateN <T מרחיב את TType > | מחזירה את הסכום מבחינת האלמנט של רשימת טנסורים. |
AccumulatorApplyGradient | מחיל שיפוע על מצבר נתון. |
AccumulatorNumAccumulated | מחזירה את מספר ההדרגות המצטברות במצטברים הנתונים. |
AccumulatorSetGlobalStep | מעדכן את המצבר עם ערך חדש עבור global_step. |
AccumulatorTakeGradient <T מרחיב את TType > | מחלץ את השיפוע הממוצע ב-ConditionalAccumulator הנתון. |
Acos <T מרחיב את TType > | מחשבת acos של x מבחינת אלמנטים. |
Acosh <T מרחיב את TType > | מחשב קוסינוס היפרבולי הפוך של x מבחינת אלמנט. |
הוסף <T מרחיב את TType > | מחזירה x + y מבחינת אלמנט. |
AddManySparseToTensorsMap | הוסף `N`-minibatch `SparseTensor` ל`SparseTensorsMap`, החזר `N` ידיות. |
AddN <T מרחיב את TType > | הוסף את כל טנסור הקלט מבחינת אלמנט. |
AddSparseToTensorsMap | הוסף `SparseTensor` ל`SparseTensorsMap` החזר את הידית שלו. |
AdjustContrast <T מרחיב את TNummer > | התאם את הניגודיות של תמונה אחת או יותר. |
AdjustHue <T מרחיב את TNummer > | התאם את הגוון של תמונה אחת או יותר. |
AdjustSaturation <T מרחיב את TNummer > | התאם את הרוויה של תמונה אחת או יותר. |
את כל | מחשב את ה"לוגי ו" של אלמנטים על פני מימדים של טנזור. |
AllCandidateSampler | יוצר תוויות לדגימת מועמדים עם התפלגות אוניגרמה נלמדת. |
AllReduce <T מרחיב את TNummer > | מפחית באופן הדדי מספר טנסורים מסוג וצורה זהים. |
AllToAll <T מרחיב את TType > | אופ להחלפת נתונים על פני העתקים של TPU. |
זווית <U מרחיבה את TNummer > | מחזירה את הארגומנט של מספר מרוכב. |
איטרטור אנונימי | מיכל עבור משאב איטרטור. |
AnonymousMemoryCache | |
AnonymousMultiDeviceIterator | מיכל עבור משאב איטרטור מרובה מכשירים. |
AnonymousRandomSeedGenerator | |
AnonymousSeedGerator | |
כל | מחשב את ה"לוגי או" של אלמנטים על פני ממדים של טנזור. |
ApplyAdaMax <T מרחיב את TType > | עדכן את '*var' לפי אלגוריתם AdaMax. |
ApplyAdadelta <T מרחיב את TType > | עדכן את '*var' בהתאם לתוכנית adadelta. |
ApplyAdagrad <T מרחיב את TType > | עדכן את '*var' בהתאם לתכנית adgrad. |
ApplyAdagradDa <T מרחיב את TType > | עדכן את '*var' בהתאם לתוכנית adgrad הפרוקסימלית. |
ApplyAdagradV2 <T מרחיב את TType > | עדכן את '*var' בהתאם לתכנית adgrad. |
ApplyAdam <T מרחיב את TType > | עדכן את '*var' לפי אלגוריתם Adam. |
ApplyAddSign <T מרחיב את TType > | עדכן את '*var' בהתאם לעדכון AddSign. |
ApplyCenteredRmsProp <T מרחיב את TType > | עדכן את '*var' לפי אלגוריתם RMSProp הממורכז. |
ApplyFtrl <T מרחיב את TType > | עדכן את '*var' לפי סכימת Ftrl-proximal. |
ApplyGradientDescent <T מרחיב את TType > | עדכן את '*var' על ידי הפחתת 'alpha' * 'delta' ממנו. |
ApplyMomentum <T מרחיב את TType > | עדכן את '*var' לפי סכימת המומנטום. |
ApplyPowerSign <T מרחיב את TType > | עדכן את '*var' בהתאם לעדכון AddSign. |
ApplyProximalAdagrad <T מרחיב את TType > | עדכן את '*var' ו-'*accum' לפי FOBOS עם קצב הלמידה של Adagrad. |
ApplyProximalGradientDescent <T מרחיב את TType > | עדכן את '*var' בתור אלגוריתם FOBOS עם קצב למידה קבוע. |
ApplyRmsProp <T מרחיב את TType > | עדכן את '*var' לפי אלגוריתם RMSProp. |
שווה בקירוב | מחזירה את ערך האמת של abs(xy) < סובלנות מבחינת אלמנט. |
ArgMax <V מרחיב את TNummer > | מחזירה את האינדקס עם הערך הגדול ביותר על פני מימדים של טנזור. |
ArgMin <V מרחיב את TNummer > | מחזירה את האינדקס עם הערך הקטן ביותר על פני מימדים של טנזור. |
AsString | ממירה כל ערך בטנזור הנתון למחרוזות. |
Asin <T מרחיב את TType > | מחשב את הסינוס ההיפוך הטרינומטרי של x מבחינת אלמנט. |
Asinh <T מרחיב את TType > | מחשב סינוס היפרבולי הפוך של x מבחינת אלמנט. |
AssertCardinalityDataset | |
AssertNextDataset | |
טען כי | טוען שהתנאי הנתון נכון. |
הקצה <T מרחיב את TType > | עדכן את 'ref' על ידי הקצאת 'ערך' לו. |
AssignAdd <T מרחיב את TType > | עדכן את 'ref' על ידי הוספת 'ערך' אליו. |
AssignAddVariableOp | מוסיף ערך לערך הנוכחי של משתנה. |
AssignSub <T מרחיב את TType > | עדכן את 'ref' על ידי הפחתת 'ערך' ממנו. |
AssignSubVariableOp | מוריד ערך מהערך הנוכחי של משתנה. |
AssignVariableOp | מקצה ערך חדש למשתנה. |
Atan <T מרחיב את TType > | מחשב את הטנגנס ההופכי הטרינומטרי של x מבחינת אלמנט. |
Atan2 <T מרחיב את TNummer > | מחשבת arctangent של 'y/x' מבחינה אלמנט, תוך כיבוד סימני הטיעונים. |
Atanh <T מרחיב את TType > | מחשב טנגנס היפרבולי הפוך של x מבחינת אלמנט. |
אודיוספקטרוגרם | מייצר הדמיה של נתוני אודיו לאורך זמן. |
סיכום אודיו | מוציא מאגר פרוטוקול 'סיכום' עם אודיו. |
AutoShardDataset | יוצר מערך נתונים שמרסק את מערך הנתונים של הקלט. |
AvgPool <T מרחיב את TNummer > | מבצע איגום ממוצע על הקלט. |
AvgPool3d <T מרחיב את TNummer > | מבצע איגום ממוצע בתלת מימד על הקלט. |
AvgPool3dGrad <T מרחיב את TNummer > | מחשב שיפועים של פונקציית איגום ממוצעת. |
AvgPoolGrad <T מרחיב את TNummer > | מחשב גרדיאנטים של פונקציית האיגום הממוצעת. |
BandPart <T מרחיב את TType > | העתק טנזור שמגדיר הכל מחוץ לרצועה מרכזית בכל מטריצה הפנימית ביותר לאפס. |
BandedTriangularSolve <T מרחיב את TType > | |
מַחסוֹם | מגדיר מחסום שנמשך על פני ביצועי גרפים שונים. |
מחסום סגור | סוגר את המחסום הנתון. |
BarrierIncompleteSize | מחשב את מספר האלמנטים הלא שלמים במחסום הנתון. |
BarrierInsertMany | עבור כל מקש, מקצה את הערך המתאים לרכיב שצוין. |
BarrierReadySize | מחשב את מספר האלמנטים השלמים במחסום הנתון. |
BarrierTakeMany | לוקח את המספר הנתון של אלמנטים שהושלמו ממחסום. |
קבוצה | מקבץ את כל טנסור הקלט בצורה לא דטרמיניסטית. |
BatchCholesky <T מרחיב את TNummer > | |
BatchCholeskyGrad <T מרחיב את TNummer > | |
BatchDataset | יוצר מערך נתונים שמקבץ רכיבי `batch_size` מתוך `input_dataset`. |
BatchFft | |
BatchFft2d | |
BatchFft3d | |
BatchIfft | |
BatchIfft2d | |
BatchIfft3d | |
BatchMatMul <T מרחיב את TType > | מכפיל פרוסות של שני טנסורים בקבוצות. |
BatchMatrixBandPart <T מרחיב את TType > | |
BatchMatrixDeterminant <T מרחיב את TType > | |
BatchMatrixDiag <T מרחיב את TType > | |
BatchMatrixDiagPart <T מרחיב את TType > | |
BatchMatrixInverse <T מרחיב את TNummer > | |
BatchMatrixSetDiag <T מרחיב את TType > | |
BatchMatrixSolve <T מרחיב את TNummer > | |
BatchMatrixSolveLs <T מרחיב את TNummer > | |
BatchMatrixTriangularSolve <T מרחיב את TNummer > | |
BatchNormWithGlobalNormalization <T מרחיב את TType > | נורמליזציה של אצווה. |
BatchNormWithGlobalNormalizationGrad <T מרחיב את TType > | הדרגות לנורמליזציה של אצווה. |
BatchSelfAdjointEig <T מרחיב את TNummer > | |
BatchSvd <T מרחיב את TType > | |
BatchToSpace <T מרחיב את TType > | BatchToSpace עבור טנסור 4-D מסוג T. |
BatchToSpaceNd <T מרחיב את TType > | BatchToSpace עבור טנסור ND מסוג T. |
BesselI0 <T מרחיב את TNummer > | |
BesselI0e <T מרחיב את TNummer > | |
BesselI1 <T מרחיב את TNummer > | |
BesselI1e <T מרחיב את TNummer > | |
BesselJ0 <T מרחיב את TNummer > | |
BesselJ1 <T מרחיב את TNummer > | |
BesselK0 <T מרחיב את TNummer > | |
BesselK0e <T מרחיב את TNummer > | |
BesselK1 <T מרחיב את TNummer > | |
BesselK1e <T מרחיב את TNummer > | |
BesselY0 <T מרחיב את TNummer > | |
BesselY1 <T מרחיב את TNummer > | |
Betainc <T מרחיב את TNummer > | חשב את אינטגרל הבטא הבלתי שלם המוסדר \\(I_x(a, b)\\). |
BiasAdd <T מרחיב את TType > | מוסיף 'הטיה' ל'ערך'. |
BiasAddGrad <T מרחיב את TType > | הפעולה לאחור עבור "BiasAdd" בטנזור "הטיה". |
Bincount <T מרחיב את TNummer > | סופר את מספר המופעים של כל ערך במערך שלמים. |
Bitcast <U מרחיב את TType > | מעביר טנזור מסוג אחד לאחר מבלי להעתיק נתונים. |
BitwiseAnd <T מרחיב את TNummer > | Elementwise מחשב את ה-AND של "x" ו-"y". |
BitwiseOr <T מרחיב את TNummer > | Elementwise מחשב את ה-OR של 'x' ו-'y' בכיוון הסיביות. |
BitwiseXor <T מרחיב את TNomber > | Elementwise מחשב את ה-XOR של 'x' ו-'y' בצורה סיבית. |
BlockLSTM <T מרחיב את TNummer > | מחשב את התפשטות תא LSTM קדימה עבור כל שלבי הזמן. |
BlockLSTMGrad <T מרחיב את TNummer > | מחשב את התפשטות תא LSTM לאחור במשך כל רצף הזמן. |
BoostedTreesAggregateStats | מקבץ את סיכום הנתונים הסטטיסטיים המצטברים עבור האצווה. |
BoostedTreesBucketize | סמן כל תכונה על סמך גבולות הדלי. |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit | מחשב רווחים עבור כל תכונה ומחזיר את המידע המפוצל הטוב ביותר עבור התכונה. |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 | מחשב רווחים עבור כל תכונה ומחזיר את המידע המפוצל הטוב ביותר עבור כל צומת. |
BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature | מחשב רווחים עבור כל תכונה ומחזיר את המידע המפוצל הטוב ביותר עבור התכונה. |
BoostedTreesCenterBias | מחשב את הקודמת מנתוני האימון (ההטיה) וממלא את הצומת הראשון עם הקודקוד של הלוגיטים. |
BoostedTreesCreateEnsemble | יוצר דגם של אנסמבל עץ ומחזיר לו ידית. |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | צור את המשאב עבור זרמים קוונטילים. |
BoostedTreesDeserializeEnsemble | ביטול סדרה של תצורת אנסמבל עץ מסודרת ומחליף את העץ הנוכחי מִכלוֹל. |
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | יוצר נקודת אחיזה ל-BostedTreesEnsembleResource |
BoostedTreesExampleDebugOutputs | איתור באגים/פלטי פרשנות של מודל עבור כל דוגמה. |
BoostedTreesFlushQuantileSummaries | רוק את סיכומי הכמות מכל משאב זרם כמותי. |
BoostedTreesGetEnsembleStates | מאחזר את אסימון חותמת המשאב של אנסמבל העץ, מספר העצים וסטטיסטיקות גידול. |
BoostedTreesMakeQuantileSummaries | עושה את סיכום הקוונטילים עבור האצווה. |
BoostedTreesMakeStatsSummary | עושה את סיכום הנתונים הסטטיסטיים המצטברים עבור האצווה. |
BoostedTreesPredict | מפעיל מספר מנבאים של אנסמבל רגרסיה מוסף על מופעי קלט ו מחשב את הלוגיטים. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummary | הוסף את סיכומי הכמות לכל משאב זרם קוונטילי. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | הסר את גבולות הדלי ודגל מוכן לתוך QuantileAccumulator הנוכחי. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | בטל את הסיכומים עבור משאב זרם כמותי. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | צור את גבולות הדלי עבור כל תכונה בהתבסס על סיכומים מצטברים. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | יוצר נקודת אחיזה ל-BostedTreesQuantileStreamResource. |
BoostedTreesSerializeEnsemble | מסדרת את אנסמבל העץ לפרוטו. |
BoostedTreesSparseAggregateStats | מקבץ את סיכום הנתונים הסטטיסטיים המצטברים עבור האצווה. |
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit | מחשב רווחים עבור כל תכונה ומחזיר את המידע המפוצל הטוב ביותר עבור התכונה. |
BoostedTreesTrainingPredict | מפעיל מספר מנבאים של אנסמבל רגרסיה מוסף על מופעי קלט ו מחשב את העדכון ללוגיטים שמורים במטמון. |
BoostedTreesUpdateEnsemble | מעדכן את מכלול העץ על ידי הוספת שכבה לעץ האחרון שגדל או על ידי פתיחת עץ חדש. |
BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | מעדכן את מכלול העץ על ידי הוספת שכבה לעץ האחרון שגדל או על ידי פתיחת עץ חדש. |
BroadcastDynamicShape <T מרחיב את TNummer > | החזר את הצורה של s0 op s1 עם שידור. |
BroadcastGradientArgs <T מרחיב את TNummer > | החזר את מדדי ההפחתה עבור מעברי מחשוב של s0 op s1 עם שידור. |
BroadcastHelper <T מרחיב את TType > | מפעיל עוזר לביצוע שידורים בסגנון XLA משדר `lhs` ו-`rhs` לאותה דרגה, על-ידי הוספת ממדים בגודל 1 למי מבין `lhs` ו-`rhs` בעל הדרגה הנמוכה יותר, באמצעות כללי השידור של XLA עבור אופרטורים בינאריים. |
BroadcastRecv <T מרחיב את TType > | מקבל שידור ערך טנזור ממכשיר אחר. |
BroadcastSend <T מרחיב את TType > | משדר ערך טנזור למכשיר אחד או יותר. |
BroadcastTo <T מרחיב את TType > | שדר מערך לקבלת צורה תואמת. |
דליית | מרכזת 'קלט' בהתבסס על 'גבולות'. |
BytesProducedStatsDataset | מתעד את גודל הבתים של כל רכיב של 'input_dataset' ב-StatsAggregator. |
CSRSparseMatrixComponents <T מרחיב את TType > | קורא את רכיבי ה-CSR באצווה `אינדקס`. |
CSRSparseMatrixToDense <T מרחיב את TType > | המר CSRSparseMatrix (אולי באצווה) ל-dense. |
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T מרחיב את TType > | ממיר CSRSparesMatrix (אולי באצווה) ל-SparseTensor. |
CSVDataset | |
CSVDatasetV2 | |
CTCllossV2 | מחשב את הפסד CTC (הסתברות ביומן) עבור כל ערך אצווה. |
CacheDataset | יוצר מערך נתונים ששומר רכיבים מתוך `input_dataset`. |
CacheDatasetV2 | |
Cast <U מרחיב את TType > | העבר x מסוג SrcT ל-y של DstT. |
תקרה <T מרחיב את המספר > | מחזירה את המספר השלם הקטן ביותר מבחינת אלמנט לא פחות מ-x. |
CheckNumerics <T מרחיב את TNummer > | בודק טנזור עבור ערכי NaN, -Inf ו-+Inf. |
Cholesky <T מרחיב את TType > | מחשב את הפירוק Cholesky של מטריצה ריבועית אחת או יותר. |
CholeskyGrad <T מרחיב את TNummer > | מחשב את הגרדיאנט המופץ לאחור של מצב הפוך של אלגוריתם Cholesky. |
בחר FastestDataset | |
ClipByValue <T מרחיב את TType > | חותך ערכי טנסור למינימום ומקסימום שצוינו. |
CloseSummaryWriter | |
ClusterOutput <T מרחיב את TType > | מפעיל המחבר את הפלט של חישוב XLA לצמתי גרף צרכנים אחרים. |
CollectiveGather <T מרחיב את TNummer > | צובר הדדית מספר טנסורים מסוג וצורה זהים. |
CollectivePermute <T מרחיב את TType > | אופציה להחלפת טנזורים במופעי TPU משוכפלים. |
CombinedNonMaxSuppression | בוחר בתאוותנות קבוצת משנה של תיבות תוחמות בסדר יורד של הניקוד, פעולה זו מבצעת non_max_suppression בכניסות לכל אצווה, בכל המחלקות. |
CompareAndBitpack | השווה ערכים של 'input' ל-'threshold' וארוז את הביטים המתקבלים לתוך 'uint8'. |
תוצאה של קומפילציה | מחזירה את התוצאה של קומפילציה של TPU. |
CompileSucceededAssert | טוען כי האוסף הצליח. |
מורכב <U מרחיב את TType > | ממירה שני מספרים ממשיים למספר מרוכב. |
ComplexAbs <U מרחיב את TNummer > | מחשב את הערך המוחלט המורכב של טנזור. |
CompressElement | דוחס רכיב מערך נתונים. |
ComputeAccidentalHits | מחשב את המזהים של המיקומים ב- sampled_candidates התואמים ל-true_labels. |
ComputeBatchSize | מחשב את גודל האצווה הסטטי של מערך נתונים ללא אצווה חלקית. |
Concat <T מרחיב את TType > | משרשרת טנסורים לאורך מימד אחד. |
שרשרת נתונים | יוצר מערך נתונים שמשרשר את 'מערך_נתונים_קלט' עם 'ערכת נתונים_אחרת'. |
מצבר מותנה | מצבר מותנה לצבירה של שיפועים. |
ConfigureDistributedTPU | מגדיר את המבנים הריכוזיים עבור מערכת TPU מבוזרת. |
הגדר TPUEmbedding | מגדיר TPUembedding במערכת TPU מבוזרת. |
Conj <T מרחיב את TType > | מחזירה את הצימוד המרוכב של מספר מרוכב. |
ConjugateTranspose <T מרחיב את TType > | ערבבו מידות של x לפי תמורה וצמידו את התוצאה. |
קבוע <T מרחיב את TType > | מפעיל המייצר ערך קבוע. |
ConsumeMutexLock | פעולה זו צורכת מנעול שנוצר על ידי `MutexLock`. |
ControlTrigger | לא עושה דבר. |
Conv <T מרחיב את TType > | עוטף את האופרטור XLA ConvGeneralDilated, מתועד ב https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#conv_convolution . |
Conv2d <T מרחיב את TNummer > | מחשב קונבולוציה דו-ממדית בהינתן טנסור 'קלט' ו-'פילטר' 4-D. |
Conv2dBackpropFilter <T מרחיב את TNummer > | מחשב את דרגות הפיתול ביחס למסנן. |
Conv2dBackpropInput <T מרחיב את TNummer > | מחשב את דרגות הקונבולציה ביחס לקלט. |
Conv3d <T מרחיב את TNummer > | מחשב קונבולוציה תלת-ממדית בהינתן טנסור 5-D `קלט` ו`פילטר`. |
Conv3dBackpropFilter <T מרחיב את TNummer > | מחשב את הגרדיאנטים של פיתול תלת מימדי ביחס למסנן. |
Conv3dBackpropInput <U מרחיב את TNummer > | מחשב את ההדרגות של קונבולולוציה תלת-ממדית ביחס לקלט. |
העתק <T מרחיב את TType > | העתק טנזור ממעבד למעבד או ממעבד גרפי למעבד גרפי. |
CopyHost <T מרחיב את TType > | העתק טנסור לארח. |
כי <T מרחיב את TType > | מחשבת cos של x מבחינה אלמנט. |
Cosh <T מרחיב את TType > | מחשב קוסינוס היפרבולי של x מבחינת אלמנט. |
CountUpTo <T מרחיב את TNummer > | מגדיל את 'ref' עד שהוא מגיע ל-'limit'. |
CreateSummaryDbWriter | |
CreateSummaryFileWriter | |
CropAndResize | מחלץ חיתולים מטנסור תמונת הקלט ומשנה את גודלם. |
CropAndResizeGradBoxes | מחשב את השיפוע של ההפעלה crop_and_resize מול טנסור תיבות הקלט. |
CropAndResizeGradImage <T מרחיב את TNummer > | מחשב את השיפוע של האופציה crop_and_resize מול טנסור תמונת הקלט. |
צלב <T מרחיב את TNummer > | חשב את תוצר הצלב הזוגי. |
CrossReplicaSum <T מרחיב את TNummer > | אופ לסיכום תשומות על פני מופעי TPU משוכפלים. |
CtcBeamSearchDecoder <T מרחיב את TNummer > | מבצע פענוח חיפוש קרן בלוגיטים שניתנו בקלט. |
CtcGreedyDecoder <T מרחיב את TNummer > | מבצע פענוח חמדני בלוגיטים שניתנו בקלטים. |
CtcLoss <T מרחיב את TNummer > | מחשב את הפסד CTC (הסתברות ביומן) עבור כל ערך אצווה. |
CudnnRNN <T מרחיב את TNummer > | RNN מגובה על ידי cuDNN. |
CudnnRNNBackprop <T מרחיב את TNummer > | צעד אחורי של CudnnRNNV3. |
CudnnRNNCanonicalToParams <T מרחיב את TNummer > | ממיר פרמטרים של CudnnRNN מצורה קנונית לצורה שמישה. |
CudnnRNNParamsToCanonical <T מרחיב את TNummer > | מאחזר פרמטרים של CudnnRNN בצורה קנונית. |
CudnnRnnParamsSize <U מרחיב את TNummer > | מחשב את גודל המשקולות שניתן להשתמש בהן על ידי דגם Cudnn RNN. |
Cumprod <T מרחיב את TType > | חשב את המכפלה המצטברת של הטנסור 'x' לאורך 'ציר'. |
Cumsum <T מרחיב את TType > | חשב את הסכום המצטבר של הטנסור 'x' לאורך 'ציר'. |
CumulativeLogsumexp <T מרחיב את TNummer > | חשב את המכפלה המצטברת של הטנסור 'x' לאורך 'ציר'. |
DataFormatDimMap <T מרחיב את TNummer > | מחזירה את אינדקס הממדים בפורמט נתוני היעד בהינתן זה ב פורמט נתוני המקור. |
DataFormatVecPermute <T מרחיב את TNummer > | החלף טנסור קלט מ-'src_format' ל-'dst_format'. |
DataServiceDataset | |
קרדינליות ערכת נתונים | מחזירה את הקרדינליות של `input_dataset`. |
ערכת נתוניםFromGraph | יוצר מערך נתונים מ-'graph_def' הנתון. |
DatasetToGraph | מחזירה GraphDef בסידרה המייצגת 'מערך_נתונים_קלט'. |
DatasetToSingleElement | מוציא את הרכיב הבודד ממערך הנתונים הנתון. |
DatasetToTFRecord | כותב את מערך הנתונים הנתון לקובץ הנתון באמצעות פורמט TFRecord. |
DatasetToTfRecord | כותב את מערך הנתונים הנתון לקובץ הנתון באמצעות פורמט TFRecord. |
Dawsn <T מרחיב את TNomber > | |
DebugGradientIdentity <T מרחיב את TType > | אופציה של זהות עבור ניפוי שגיאות שיפוע. |
DebugGradientRefIdentity <T מרחיב את TType > | אופציה של זהות עבור ניפוי שגיאות שיפוע. |
DebugIdentity <T מרחיב את TType > | Debug Identity V2 Op. |
DebugNanCount | Debug NaN Value Counter Op. |
DebugNumericsSummary <U מרחיב את TNummer > | איתור באגים סיכום מספרי V2 Op. |
DecodeAndCropJpeg | פענוח וחיתוך תמונה מקודדת JPEG לטנזור uint8. |
DecodeBase64 | פענוח מחרוזות מקודדות base64 בטוחות באינטרנט. |
DecodeBmp | פענח את המסגרת הראשונה של תמונה מקודדת BMP לטנזור uint8. |
DecodeCompressed | דחוס מחרוזות. |
DecodeCsv | המרת רשומות CSV לטנזורים. |
DecodeGif | פענח את המסגרת/ים של תמונה מקודדת GIF לטנזור uint8. |
DecodeImage <T מרחיב את TNomber > | פונקציה עבור decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg ו-decode_png. |
DecodeJpeg | פענוח תמונה מקודדת JPEG לטנזור uint8. |
DecodeJsonExample | המר רשומות דוגמה מקודדות JSON למחרוזות חיץ של פרוטוקול בינארי. |
DecodePaddedRaw <T מרחיב את TNummer > | פרש מחדש את הבתים של מחרוזת כווקטור של מספרים. |
DecodePng <T מרחיב את TNummer > | פענוח תמונה מקודדת PNG לטנזור uint8 או uint16. |
DecodeProto | ה-op מחלץ שדות מפרוטוקול מסודר מאחסן הודעה לטנזורים. |
DecodeRaw <T מרחיב את TType > | פרש מחדש את הבתים של מחרוזת כווקטור של מספרים. |
DecodeWav | פענוח קובץ WAV PCM של 16 סיביות לטנזור צף. |
DeepCopy <T מרחיב את TType > | יוצר עותק של 'x'. |
מחק איטרטור | מיכל עבור משאב איטרטור. |
מחקMemoryCache | |
מחק MultiDeviceIterator | מיכל עבור משאב איטרטור. |
DeleteRandomSeedGenerator | |
DeleteSeedGenerator | |
DeleteSessionTensor | מחק את הטנזור שצוין על ידי הידית שלו בסשן. |
DenseBincount <U מרחיב את TNummer > | סופר את מספר המופעים של כל ערך במערך שלמים. |
DenseCountSparseOutput <U מרחיב את TNummer > | מבצע ספירת סל פלט דל עבור קלט tf.tensor. |
DenseToCSRSparseMatrix | ממיר טנזור צפוף ל-CSRSparseMatrix (אולי באצווה). |
DenseToDenseSetOperation <T מרחיב את TType > | מחיל פעולת סט לאורך הממד האחרון של 2 כניסות 'טנזור'. |
DenseToSparseBatchDataset | יוצר מערך נתונים שמקבץ רכיבי קלט לתוך SparseTensor. |
DenseToSparseSetOperation <T מרחיב את TType > | מחיל פעולת סט לאורך הממד האחרון של 'טנסור' ו-'SparseTensor'. |
DepthToSpace <T מרחיב את TType > | DepthToSpace עבור טנסורים מסוג T. |
DepthwiseConv2dNative <T מרחיב את TNummer > | מחשב קונבולוציית עומק דו-ממדית בהינתן טנסור 4-D `קלט` ו`פילטר`. |
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T מרחיב את TNummer > | מחשב את הגרדיאנטים של פיתול עומק ביחס למסנן. |
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T מרחיב את TNummer > | מחשב את הגרדיאנטים של פיתול עומק ביחס לקלט. |
דהקוונטיזציה | לוקח את קלט uint32 ארוז ומפרק את הקלט ל-uint8 לעשות דקוונטיזציה במכשיר. |
DeserializeIterator | ממירה את טנזור הווריאציה הנתון לאיטרטור ומאחסנת אותו במשאב הנתון. |
DeserializeManySparse <T מרחיב את TType > | הסר ושרשר 'SparseTensors' ממיני-אצט מסודר. |
DeserializeSparse <U מרחיב את TType > | הסר אובייקטים של 'SparseTensor'. |
DestroyResourceOp | מוחק את המשאב שצוין על ידי הידית. |
DestroyTemporaryVariable <T מרחיב את TType > | הורס את המשתנה הזמני ומחזיר את הערך הסופי שלו. |
Det <T מרחיב את TType > | מחשב את הקובע של מטריצה ריבועית אחת או יותר. |
DeviceIndex | החזר את האינדקס של המכשיר שהאופ רץ. |
Digamma <T מרחיב את TNummer > | מחשב את Psi, הנגזרת של Lgamma (לוג הערך המוחלט של `Gamma(x)`), מבחינת אלמנט. |
Dilation2d <T מרחיב את TNummer > | מחשב את הרחבת גווני האפור של טנסור 'קלט' 4-D ו-3-D 'מסנן'. |
Dilation2dBackpropFilter <T מרחיב את TNummer > | מחשב את השיפוע של התרחבות דו-ממדית מורפולוגית ביחס למסנן. |
Dilation2dBackpropInput <T מרחיב את TNummer > | מחשב את השיפוע של הרחבה דו-ממדית מורפולוגית ביחס לקלט. |
בימויInterleaveDataset | תחליף ל-'InterleaveDataset' ברשימה קבועה של 'N' מערכי נתונים. |
Div <T מרחיב את TType > | מחזירה x / y מבחינת אלמנט. |
DivNoNan <T מרחיב את TType > | מחזירה 0 אם המכנה הוא אפס. |
Dot <T מרחיב את TType > | עוטף את המפעיל XLA DotGeneral, מתועד ב https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dotgeneral . |
DrawBoundingBoxes <T מרחיב את TNummer > | צייר תיבות תוחמות על קבוצת תמונות. |
DummyIterationCounter | |
DummyMemoryCache | |
DummySeedGenerator | |
DynamicPartition <T מרחיב את TType > | מחלקים `נתונים` לטנזורים `num_partitions` באמצעות אינדקסים מ`מחיצות`. |
DynamicSlice <T מרחיב את TType > | עוטף את המפעיל XLA DynamicSlice, מתועד ב https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dynamicslice . |
DynamicStitch <T מרחיב את TType > | שזר את הערכים מהטנסורים של 'נתונים' לטנזור בודד. |
DynamicUpdateSlice <T מרחיב את TType > | עוטף את האופרטור XLA DynamicUpdateSlice, מתועד ב https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dynamicupdateslice . |
ערוך מרחק | מחשב את מרחק העריכה של Levenshtein (אולי מנורמל). |
Eig <U מרחיב את TType > | מחשב את הפירוק העצמי של מטריצה ריבועית אחת או יותר. |
Einsum <T מרחיב את TType > | הפעלה שתומכת ב- einsum op בסיסית עם 2 כניסות ופלט 1. |
אלו <T מרחיב Tnumber > | מחשב ליניארי מעריכי: `exp(features) - 1` אם < 0, `features` אחרת. |
EluGrad <T מרחיב Tnumber > | מחשב גרדיאנטים עבור הפעולה הליניארית המעריכית (Elu). |
EmbeddingActivations | אופציה המאפשרת בידול של הטבעות TPU. |
ריק <T מרחיב את TType > | יוצר טנזור עם הצורה הנתונה. |
EmptyTensorList | יוצר ומחזיר רשימת טנזורים ריקה. |
EmptyTensorMap | יוצר ומחזיר מפת טנסור ריקה. |
EncodeBase64 | מקודד מחרוזות לפורמט base64 בטוח באינטרנט. |
EncodeJpeg | JPEG-קודד תמונה. |
EncodeJpegVariableQuality | תמונת קלט מקודד JPEG עם איכות דחיסה מסופקת. |
EncodePng | PNG-קודד תמונה. |
EncodeProto | ה-op מסדרת הודעות protobuf המסופקות בטנסור הקלט. |
EncodeWav | קידוד נתוני אודיו באמצעות פורמט קובץ WAV. |
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch | הפעלה שמעמידה בתור רשימה של טנזורי אצווה קלט ל-TPUEmbedding. |
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | מקל על העברה של קוד המשתמש ב-tf.nn.embedding_lookup(). |
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch | הפעלה שמעמידה בתור TPUEmbedding מדדי קלט מ-SparseTensor. |
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch | מקל על העברה של קוד המשתמש ב-tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
EnsureShape <T מרחיב את TType > | מבטיח שצורת הטנזור תואמת את הצורה הצפויה. |
הזן <T מרחיב את TType > | יוצר או מוצא מסגרת צאצא, והופכת 'נתונים' לזמינים למסגרת הצאצא. |
שווה | מחזירה את ערך האמת של (x == y) מבחינה אלמנט. |
Erf <T מרחיב TNummer > | מחשב את פונקציית השגיאה גאוס של 'x' מבחינה אלמנטית. |
Erfc <T מרחיב את TNummer > | מחשב את פונקציית השגיאה המשלימה של 'x' מבחינה אלמנטית. |
EuclideanNorm <T מרחיב את TType > | מחשב את הנורמה האוקלידית של אלמנטים על פני מימדים של טנזור. |
לבצע | אופ שטוענת ומבצעת תוכנית TPU במכשיר TPU. |
ExecuteAndUpdateVariables | אופ שמפעיל תוכנית עם עדכוני משתנים אופציונליים במקום. |
יציאה <T מרחיב את TType > | יוצא מהמסגרת הנוכחית למסגרת האב שלה. |
Exp <T מרחיב את TType > | מחשב אקספוננציאלי של x מבחינת אלמנט. |
ExpandDims <T מרחיב את TType > | מכניס ממד של 1 לצורת טנזור. |
Expint <T מרחיב את TNummer > | |
Expm1 <T מרחיב את TType > | מחשב 'exp(x) - 1' לפי אלמנט. |
ExtractGlimpse | מחלץ הצצה מטנסור הקלט. |
ExtractImagePatches <T מרחיב את TType > | חלץ `טלאים` מ`תמונות` ושם אותם בממד הפלט "עומק". |
ExtractJpegShape <T מרחיב את TNummer > | חלץ את מידע הצורה של תמונה מקודדת JPEG. |
ExtractVolumePatches <T מרחיב את TNummer > | חלץ `טלאים` מ`קלט` ושם אותם בממד הפלט `"עומק"`. |
עוּבדָה | פלט עובדה על פקטוריאלים. |
FakeQuantWithMinMaxArgs | בצע התאמה מזויפת של טנסור 'כניסות', הקלד צף לטנסור 'פלטים' מאותו סוג. |
FakeQuantWithMinMaxArgsGradient | חישוב מעברי צבע עבור פעולת FakeQuantWithMinMaxArgs. |
FakeQuantWithMinMaxVars | בצע כימות מזויפות של טנסור ה'קלט' מסוג צף באמצעות סקלרים גלובליים של ציפה בצע התאמה מזויפת של טנסור ה-'inputs' מסוג float באמצעות סקלרים גלובליים של float 'min' ו-'max' לטנסור 'פלטים' באותו צורה כמו 'inputs'. |
FakeQuantWithMinMaxVarsGradient | חישוב מעברי צבע עבור פעולת FakeQuantWithMinMaxVars. |
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel | בצע כימות מזויפות של טנסור ה'כניסות' מסוג צף באמצעות צפים לכל ערוץ בצע התאמה מזויפת של טנסור ה-'inputs' מסוג float per channel ואחת הצורות: `[d]`, `[b,d]` `[b,h,w,d]` via per-channel floats ` min' ו-'max' של צורה '[d]' ל-'outputs' טנסור באותו צורה כמו 'inputs'. |
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient | חישוב מעברי צבע עבור פעולת FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel. |
Fft <T מרחיב את TType > | התמרת פורייה מהירה. |
Fft2d <T מרחיב את TType > | טרנספורמציה מהירה של פורייה דו מימדית. |
Fft3d <T מרחיב את TType > | טרנספורמציה מהירה של פורייה תלת מימדית. |
FifoQueue | תור שמייצר אלמנטים בסדר ראשון נכנס ראשון יוצא. |
מילוי <U מרחיב את TType > | יוצר טנזור מלא בערך סקלרי. |
FilterByLastComponentDataset | יוצר מערך נתונים המכיל רכיבים של הרכיב הראשון של `input_dataset` עם true ברכיב האחרון. |
טביעת אצבע | מייצר ערכי טביעת אצבע. |
FixedLengthRecordDataset | |
FixedLengthRecordReader | קורא שמוציא רשומות באורך קבוע מקובץ. |
FixedUnigramCandidateSampler | יוצר תוויות לדגימת מועמדים עם התפלגות אוניגרמה נלמדת. |
קומה <T מרחיבה TNummer > | מחזירה את המספר השלם הגדול ביותר מבחינת האלמנט שאינו גדול מ-x. |
FloorDiv <T מרחיב את TType > | מחזירה x // y מבחינה אלמנט. |
FloorMod <T מרחיב את TNumber > | מחזירה את שארית החלוקה מבחינת הרכיב. |
FlushSummaryWriter | |
FractionalAvgPool <T מרחיב את TNummer > | מבצע איגום ממוצע חלקי על הקלט. |
FractionalAvgPoolGrad <T מרחיב את TNummer > | מחשב שיפוע של הפונקציה FractionalAvgPool. |
FractionalMaxPool <T מרחיב את TNummer > | מבצע איגום מקסימלי חלקי על הקלט. |
FractionalMaxPoolGrad <T מרחיב את TNummer > | מחשב שיפוע של הפונקציה FractionalMaxPool. |
FresnelCos <T מרחיב את TNummer > | |
FresnelSin <T מרחיב את TNummer > | |
FusedBatchNorm <T מרחיב את TNumber , U מרחיב את TNumber > | נורמליזציה של אצווה. |
FusedBatchNormGrad <T מרחיב את TNumber , U מרחיב את TNumber > | שיפוע לנורמליזציה של אצווה. |
FusedPadConv2d <T מרחיב את TNummer > | מבצע ריפוד כתהליך מקדים במהלך פיתול. |
FusedResizeAndPadConv2d <T מרחיב את TNummer > | מבצע שינוי גודל וריפוד כתהליך מקדים במהלך פיתול. |
GRUBlockCell <T מרחיב את TNummer > | מחשב את התפשטות תא GRU קדימה עבור שלב זמן אחד. |
GRUBlockCellGrad <T מרחיב את TNummer > | מחשב את ההפצה לאחור של תא GRU עבור שלב אחד. |
אסוף <T מרחיב את TType > | עוטף את מפעיל XLA Gather שתועד ב https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#gather |
GatherNd <T מרחיב את TType > | אסוף פרוסות מ-'params' לתוך Tensor עם הצורה המצוינת על-ידי 'מדדים'. |
GatherV2 <T מרחיב את TNummer > | צובר הדדית מספר טנסורים מסוג וצורה זהים. |
GenerateBoundingBoxProposals | אופציה זו מייצרת אזור של אינטרסים מתיבות תוחמות נתונות (bbox_deltas) מקודדות wrt לפי eq.2 ב-arXiv:1506.01497 ה-Op בוחר תיבות ניקוד מובילות של 'pre_nms_topn', מפענח אותן ביחס לעוגנים, מחיל דיכוי לא מקסימלי על תיבות חופפות בעלות ערך צומת-על-איחוד (iou) גבוה מ-'nms_threshold', מבטל תיבות שבהן הצד הקצר יותר קטן מ-' min_size`. |
GenerateVocabRemapping | ניתן נתיב לקבצי אוצר מילים חדשים וישנים, מחזיר טנסור מיפוי מחדש של אורך `num_new_vocab`, כאשר `remapping[i]` מכיל את מספר השורה באוצר המילים הישן התואם לשורה `i` באוצר המילים החדש (החל משורה `new_vocab_offset` ועד ישויות `num_new_vocab`), או `- 1` אם הערך `i` באוצר המילים החדש אינו נמצא באוצר המילים הישן. |
GetSessionHandle | אחסן את טנסור הקלט במצב ההפעלה הנוכחית. |
GetSessionTensor <T מרחיב את TType > | קבל את הערך של הטנזור שצוין על ידי הידית שלו. |
גדול יותר | מחזירה את ערך האמת של (x > y) מבחינה אלמנט. |
GreaterEqual | מחזירה את ערך האמת של (x >= y) מבחינה אלמנט. |
GuaranteeConst <T מרחיב את TType > | נותן ערובה לזמן הריצה של TF שטנסור הקלט הוא קבוע. |
טבלת גיבוב | יוצר טבלת hash לא מאותחלת. |
HistogramFixedWidth <U מרחיב את TNummer > | החזר היסטוגרמה של ערכים. |
סיכום היסטוגרמה | מוציא מאגר פרוטוקול 'סיכום' עם היסטוגרמה. |
HsvToRgb <T מרחיב את TNummer > | המר תמונה אחת או יותר מ-HSV ל-RGB. |
זהות <T מרחיבה את TType > | החזר טנזור עם אותה צורה ותוכן כמו טנזור הקלט או הערך. |
זהותN | מחזירה רשימה של טנסורים עם אותם צורות ותוכן כמו הקלט טנסורים. |
IdentityReader | קורא שמוציא את העבודה בתור הן כמפתח והן כערך. |
Ifft <T מרחיב את TType > | טרנספורמציה פורייה מהירה הפוכה. |
Ifft2d <T מרחיב את TType > | טרנספורמציה פורייה מהירה דו-ממדית הפוכה. |
Ifft3d <T מרחיב את TType > | טרנספורמציה מהירה של פורייה תלת מימדית הפוכה. |
Igamma <T מרחיב את TNummer > | חשב את פונקציית הגמא הבלתי-שלמה המוסדרת הנמוכה 'P(a, x)'. |
IgammaGradA <T מרחיב את TNummer > | מחשב את השיפוע של `igamma(a, x)` בכיוון `a`. |
Igammac <T מרחיב את TNummer > | חשב את פונקציית הגמא הבלתי-שלמה העליונה 'Q(a, x)'. |
IgnoreErrorsDataset | יוצר מערך נתונים המכיל את הרכיבים של `input_dataset` תוך התעלמות משגיאות. |
תמונה <U מרחיבה את TNummer > | מחזירה את החלק הדמיוני של מספר מרוכב. |
ImageProjectiveTransformV2 <T מרחיב את TNummer > | מחיל את ההמרה הנתונה על כל אחת מהתמונות. |
ImageProjectiveTransformV3 <T מרחיב את TNummer > | מחיל את ההמרה הנתונה על כל אחת מהתמונות. |
סיכום תמונה | מוציא מאגר פרוטוקול 'סיכום' עם תמונות. |
ImmutableConst <T מרחיב את TType > | מחזירה טנזור בלתי משתנה מאזור הזיכרון. |
ImportEvent | |
InTopK | אומר אם המטרות נמצאות בתחזיות 'K' העליונות. |
InfeedDequeue <T מרחיב את TType > | מציין מיקום עבור ערך שיוזן לחישוב. |
InfeedDequeueTuple | שואב ערכים מרובים מהזנה כ-XLA tuple. |
InfeedEnqueue | פעולה שמזינה ערך טנסור בודד לחישוב. |
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer | אופציה שמעמידה בתור מאגר מאופיין בהזנת TPU. |
InfeedEnqueueTuple | מזין ערכי Tensor מרובים לחישוב כ-XLA tuple. |
איניט | |
אתחול טבלה | אתחול טבלה שלוקח שני טנסורים עבור מפתחות וערכים בהתאמה. |
אתחול טבלה מאת מערך נתונים | |
InitializeTableFromTextFile | מאתחל טבלה מקובץ טקסט. |
InplaceAdd <T מרחיב את TType > | מוסיף v לשורות שצוינו של x. |
InplaceSub <T מרחיב את TType > | מוריד 'v' לשורות שצוינו של 'x'. |
InplaceUpdate <T מרחיב את TType > | מעדכן את השורות 'i' שצוינו עם הערכים 'v'. |
Inv <T מרחיב את TType > | מחשב את היפוך של מטריצה מרובעת אחת או יותר הניתנות להפיכה או החיבורים שלהן (העברה מצומדת). |
InvGrad <T מרחיב את TType > | מחשב את השיפוע עבור היפוך של 'x' לפי הקלט שלו. |
הפוך <T מרחיב את TNummer > | הפוך (הפוך) כל סיביות של סוגים נתמכים; לדוגמה, הקלד 'uint8' ערך 01010101 הופך ל-10101010. |
InvertPermutation <T מרחיב את TNummer > | מחשב את התמורה ההפוכה של טנזור. |
Irfft <U מרחיב את TNummer > | טרנספורמציה מהירה של פורייה בעלת ערך אמיתי הפוכה. |
Irfft2d <U מרחיב את TNummer > | טרנספורמציה פורייה מהירה דו-ממדית הפוכה. |
Irfft3d <U מרחיב את TNummer > | טרנספורמציה פורייה מהירה בתלת-ממד הפוכה. |
IsBoostedTreesEnsembleInitialized | בודק אם אנסמבל עצים אותחל. |
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized | בודק אם זרם קוונטילי אותחל. |
IsFinite | מחזירה אילו אלמנטים של x הם סופיים. |
IsInf | מחזירה אילו רכיבים של x הם Inf. |
IsNan | מחזירה אילו אלמנטים של x הם NaN. |
IsVariableInitialized | בודק אם טנזור אותחל. |
רגרסיה איזוטונית <U מרחיבה את TNummer > | פותר קבוצה של בעיות רגרסיה איזוטונית. |
איטרטור | |
IteratorFromStringHandle | |
IteratorGetDevice | מחזירה את שם המכשיר שעליו הוצב `משאב`. |
IteratorGetNext | מקבל את הפלט הבא מהאיטרטור הנתון. |
IteratorGetNextAsאופציונלי | מקבל את הפלט הבא מהאיטרטור הנתון כגרסה אופציונלית. |
IteratorGetNextSync | מקבל את הפלט הבא מהאיטרטור הנתון. |
IteratorToStringHandle | ממירה את ה-'resource_handle' הנתון המייצג איטרטור למחרוזת. |
לְהִצְטַרֵף | מצרף את המיתרים ברשימה הנתונה של טנסור המיתר לטנזור אחד; עם המפריד הנתון (ברירת המחדל היא מפריד ריק). |
אתחול KMC2Chain | מחזירה את האינדקס של נקודת נתונים שיש להוסיף לערכת ה-Seed. |
KeyValueSort <T מרחיב את TNumber , U מרחיב את TType > | עוטף את מפעיל XLA Sort, מתועד ב https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort . |
אתחול KmeansPlusPlus | בוחר num_to_sample שורות של קלט באמצעות הקריטריון KMeans++. |
KthOrderStatistic | מחשב את סטטיסטיקת הסדר ה-K של מערך נתונים. |
L2Loss <T מרחיב את TNummer > | הפסד L2. |
LMDBDataset | יוצר מערך נתונים שפולט את צמדי המפתח-ערך בקובץ LMDB אחד או יותר. |
LSTMBlockCell <T מרחיב את TNummer > | מחשב את התפשטות תא LSTM קדימה עבור שלב אחד. |
LSTMBlockCellGrad <T מרחיב את TNummer > | מחשב את התפשטות תא LSTM לאחור עבור שלב זמן אחד. |
LatencyStatsDataset | מתעד את ההשהיה של הפקת רכיבי 'input_dataset' ב-StatsAggregator. |
LeakyRelu <T מרחיב את TNummer > | מחשב ליניארי מתוקשר: 'מקסימום(תכונות, תכונות *אלפא)'. |
LeakyReluGrad <T מרחיב את TNummer > | מחשב גרדיאנטים ליניאריים מתוקנים עבור פעולת LeakyRelu. |
LearnedUnigramCandidateSampler | יוצר תוויות לדגימת מועמדים עם התפלגות אוניגרמה נלמדת. |
LeftShift <T מרחיב את TNummer > | Elementwise מחשב את ההזזה שמאלה בסיביות של 'x' ו-'y'. |
פָּחוֹת | מחזירה את ערך האמת של (x < y) מבחינה אלמנט. |
פחות שווה | מחזירה את ערך האמת של (x <= y) מבחינה אלמנט. |
Lgamma <T מרחיב את TNummer > | מחשב את היומן של הערך המוחלט של `Gamma(x)` לפי אלמנט. |
LinSpace <T מרחיב את TNummer > | יוצר ערכים במרווח. |
LmdbDataset | |
LmdbReader | קורא שמוציא את הרשומות מקובץ LMDB. |
LoadAndRemapMatrix | טוען 'טנזור' דו-ממדי (מטריצה) עם השם 'שם_ישן_טנסור' מהמחסום ב- `ckpt_path` וייתכן שמסדר מחדש את השורות והעמודות שלו באמצעות ההיתופים מחדש שצוינו. |
LoadTPUEmbeddingADAMPparameters | טען פרמטרים של הטמעה של ADAM. |
טען TPUebeddingADAMPparametersGradAccumDebug | טען פרמטרים של הטמעת ADAM עם תמיכה באגים. |
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters | טען פרמטרים של הטבעת Adadelta. |
LoadTPUEbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug | טען פרמטרים של Adadelta עם תמיכה באגים. |
LoadTPUEmbeddingAdagradParameters | טען פרמטרים של הטבעה של Adagrad. |
LoadTPUEbeddingAdagradParametersGradAccumDebug | טען פרמטרים של הטבעת Adagrad עם תמיכה באגים. |
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | טען פרמטרים של הטבעה של RMSProp במרכז. |
טעןTPUEmbeddingFTRLParmeters | טען פרמטרים של הטבעת FTRL. |
טען TPUebeddingFTRLParmetersGradAccumDebug | טען פרמטרים של הטבעת FTRL עם תמיכה באגים. |
טעןTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | טען פרמטרים של הטבעת MDL Adagrad Light. |
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters | טען פרמטרים של הטבעת מומנטום. |
LoadTPUEbedmingMomentumParametersGradAccumDebug | טען פרמטרים של הטבעת Momentum עם תמיכה באגים. |
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | טען פרמטרי הטבעה פרוקסימליים של Adagrad. |
LoadTPUEbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug | טען פרמטרי הטבעה פרוקסימליים של Adagrad עם תמיכה באגים. |
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
LoadTPUEbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug | |
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters | טען פרמטרים של הטבעה של RMSProp. |
LoadTPUEbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug | טען פרמטרים של הטבעה של RMSProp עם תמיכה באגים. |
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | טען פרמטרים של הטבעת SGD. |
טעןTPUEהטבעהStochasticGradient DescentParametersGradAccumDebug | טען פרמטרים של הטבעת SGD. |
LocalResponseNormalization <T מרחיב את TNummer > | נורמליזציה של תגובה מקומית. |
LocalResponseNormalizationGrad <T מרחיב את TNummer > | הדרגות לנורמליזציה של תגובה מקומית. |
יומן <T מרחיב את TType > | מחשב לוגריתם טבעי של x מבחינת אלמנטים. |
Log1p <T מרחיב את TType > | מחשב לוגריתם טבעי של (1 + x) מבחינת אלמנט. |
LogMatrixDeterminant <T מרחיב את TType > | מחשב את הסימן והלוג של הערך המוחלט של הקובע של מטריצה מרובעת אחת או יותר. |
LogSoftmax <T מרחיב את TNummer > | מחשב הפעלת יומן softmax. |
LogUniformCandidateSampler | יוצר תוויות לדגימת מועמדים עם התפלגות אחידה ביומן. |
LogicalAnd | מחזירה את ערך האמת של x ו-y מבחינה אלמנט. |
לוגי לא | מחזירה את ערך האמת של 'NOT x' מבחינת אלמנט. |
לוגי או | מחזירה את ערך האמת של x או y מבחינה אלמנט. |
LookupTableExport <T מרחיב את TType , U מרחיב את TType > | מוציא את כל המפתחות והערכים בטבלה. |
LookupTableFind <U מרחיב את TType > | מחפש מפתחות בטבלה, מוציא את הערכים המתאימים. |
LookupTableImport | מחליף את תוכן הטבלה במפתחות ובערכים שצוינו. |
LookupTableInsert | מעדכן את הטבלה כדי לשייך מפתחות לערכים. |
LookupTableRemove | מסיר מפתחות והערכים המשויכים להם מטבלה. |
LookupTableSize | מחשב את מספר האלמנטים בטבלה הנתונה. |
LoopCond | מעביר את הקלט לפלט. |
נמוך יותר | ממיר את כל התווים האותיים להחלפות האותיות הקטנות שלהם. |
LowerBound <U מרחיב את TNummer > | מחיל lower_bound(sorted_search_values, values) לאורך כל שורה. |
Lu <T מרחיב את TType , U מרחיב את TNummer > | מחשב את פירוק ה-LU של מטריצה מרובעת אחת או יותר. |
MakeIterator | יוצר איטרטור חדש ממערך הנתונים הנתון ומאחסן אותו ב-'iterator'. |
MakeUnique | הפוך את כל הרכיבים בממד שאינו אצווה לייחודי, אך \"קרוב\" אליו הערך ההתחלתי שלהם. |
MapClear | Op מסיר את כל האלמנטים במיכל הבסיסי. |
MapIncompleteSize | Op מחזירה את מספר האלמנטים הלא שלמים במיכל הבסיסי. |
MapPeek | אופ מציץ בערכים במפתח שצוין. |
גודל מפה | Op מחזירה את מספר האלמנטים במיכל הבסיסי. |
MapStage | שלב (מפתח, ערכים) במיכל הבסיסי שמתנהג כמו טבל hashable. |
MapUnstage | Op מסיר ומחזיר את הערכים המשויכים למפתח מהמיכל הבסיסי. |
MapUnstageNoKey | Op מסיר ומחזיר אקראי (מפתח, ערך) מהמיכל הבסיסי. |
MatMul <T מרחיב את TType > | הכפל את המטריצה "a" במטריצה "b". |
התאמת קבצים | מחזירה את קבוצת הקבצים התואמים לדפוס גלוב אחד או יותר. |
MatchingFilesDataset | |
MatrixDiag <T מרחיב את TType > | מחזירה טנזור אלכסוני אצווה עם ערכי אלכסון אצווה נתונים. |
MatrixDiagPart <T מרחיב את TType > | מחזירה את החלק האלכסוני המצטבר של טנזור אצווה. |
MatrixDiagPartV3 <T מרחיב את TType > | מחזירה את החלק האלכסוני המצטבר של טנזור אצווה. |
MatrixDiagV3 <T מרחיב את TType > | מחזירה טנזור אלכסוני אצווה עם ערכי אלכסון אצווה נתונים. |
MatrixLogarithm <T מרחיב את TType > | מחשב את הלוגריתם המטריצת של מטריצה ריבועית אחת או יותר: \\(log(exp(A)) = A\\) אופציה זו מוגדרת רק עבור מטריצות מורכבות. |
MatrixSetDiag <T מרחיב את TType > | מחזירה טנזור מטריצה אצווה עם ערכי אלכסון אצווה חדשים. |
MatrixSolveLs <T מרחיב את TType > | פותר בעיה אחת או יותר של ריבועים קטנים ליניאריים. |
מקסימום <T מרחיב את TType > | מחשב את המקסימום של אלמנטים על פני ממדים של טנזור. |
MaxIntraOpParallelismDataset | יוצר מערך נתונים שעוקף את ההקבלה המקסימלית תוך-אופית. |
MaxPool <T מרחיב את TType > | מבצע איגוד מקסימלי בקלט. |
MaxPool3d <T מרחיב את TNummer > | מבצע 3D max pooling על הקלט. |
MaxPool3dGrad <U מרחיב את TNummer > | מחשב גרדיאנטים של פונקציית 3D max pooling. |
MaxPool3dGradGrad <T מרחיב את TNummer > | מחשב גרדיאנטים מסדר שני של פונקציית maxpooling. |
MaxPoolGrad <T מרחיב את TNummer > | מחשב גרדיאנטים של פונקציית maxpooling. |
MaxPoolGradGrad <T מרחיב את TNummer > | מחשב גרדיאנטים מסדר שני של פונקציית maxpooling. |
MaxPoolGradGradWithArgmax <T מרחיב את TNummer > | מחשב גרדיאנטים מסדר שני של פונקציית maxpooling. |
MaxPoolGradWithArgmax <T מרחיב את TNummer > | מחשב גרדיאנטים של פונקציית maxpooling. |
MaxPoolWithArgmax <T מרחיב את TNummer , U מרחיב את TNummer > | מבצע איגוד מקסימלי על הקלט ומוציא גם ערכי מקסימום וגם מדדים. |
מקסימום <T מרחיב את TNummer > | מחזירה את המקסימום של x ו-y (כלומר |
ממוצע <T מרחיב את TType > | מחשב את הממוצע של אלמנטים על פני ממדים של טנזור. |
מיזוג <T מרחיב את TType > | מעביר את הערך של טנסור זמין מ'כניסות' ל'פלט'. |
מיזוג סיכום | ממזג סיכומים. |
MergeV2Checkpoints | פורמט V2 ספציפי: ממזג את קובצי המטא נתונים של נקודות ביקורת מרוסקות. |
Mfcc | הופך ספקטרוגרמה לצורה שימושית לזיהוי דיבור. |
Min <T מרחיב את TType > | מחשב את המינימום של אלמנטים על פני מימדים של טנזור. |
מינימום <T מרחיב את TNummer > | מחזירה את המינימום של x ו-y (כלומר |
MirrorPad <T מרחיב את TType > | מרפד טנזור עם ערכי שיקוף. |
MirrorPadGrad <T מרחיב את TType > | אופציה של שיפוע עבור 'MirrorPad' אופ. |
MlirPassthroughOp | עוטף חישוב MLIR שרירותי המתבטא כמודול עם פונקציה main() . |
Mod <T מרחיב את TNummer > | מחזירה את שארית החלוקה מבחינת הרכיב. |
ModelDataset | שינוי זהות המדגים ביצועים. |
Mul <T מרחיב את TType > | מחזירה x * y מבחינת אלמנט. |
MulNoNan <T מרחיב את TType > | מחזירה x * y מבחינת אלמנט. |
MultiDeviceIterator | יוצר משאב MultiDeviceIterator. |
MultiDeviceIteratorFromStringHandle | יוצר משאב MultiDeviceIterator מאחיית המחרוזת שסופקה לו. |
MultiDeviceIteratorGetNextFromShard | מקבל את הרכיב הבא עבור מספר הרסיס שסופק. |
MultiDeviceIteratorInit | מאתחל את איטרטור ריבוי המכשירים עם מערך הנתונים הנתון. |
MultiDeviceIteratorToStringHandle | מייצר ידית מיתר עבור MultiDeviceIterator הנתון. |
Multinomial <U מרחיב TNummer > | שואב דוגמאות מהתפלגות רב-נומית. |
MutableDenseHashTable | יוצר טבלת גיבוב ריקה המשתמשת בטנזורים כמאגר הגיבוי. |
MutableHashTable | יוצר טבלת גיבוב ריקה. |
MutableHashTableOfTensors | יוצר טבלת גיבוב ריקה. |
מנעול | יוצר משאב Mutex שניתן לנעול על ידי `MutexLock`. |
MutexLock | נועל משאב mutex. |
NcclAllReduce <T מרחיב את TNummer > | מוציא טנזור המכיל את ההפחתה על פני כל טנסור הקלט. |
NcclBroadcast <T מרחיב את TNummer > | שולח 'קלט' לכל המכשירים שמחוברים ליציאה. |
NcclReduce <T מרחיב את TNummer > | מפחית 'קלט' מ-'num_devices' באמצעות 'reduction' למכשיר בודד. |
Ndtri <T מרחיב את TNummer > | |
השכנים הקרובים ביותר | בוחר את k המרכזים הקרובים ביותר עבור כל נקודה. |
Neg <T מרחיב את TType > | מחשב ערך שלילי מספרי לפי אלמנט. |
NegTrain | אימון באמצעות דגימה שלילית. |
NextAfter <T מרחיב את TNummer > | מחזירה את הערך המיוצג הבא של `x1` בכיוון של `x2`, מבחינת אלמנט. |
NextIteration <T מרחיב את TType > | הופך את הקלט שלו לזמין לאיטרציה הבאה. |
NoOp | לא עושה דבר. |
NonDeterministicInts <U מרחיב את TType > | יוצר באופן לא דטרמיניסטי כמה מספרים שלמים. |
NonMaxSuppression <T מרחיב את TNummer > | בוחר בתאוותנות קבוצת משנה של תיבות תוחמות בסדר יורד של הניקוד, גיזום תיבות בעלות חפיפה גבוהה של צומת-על-איחוד (IOU) עם תיבות שנבחרו בעבר. |
NonMaxSuppressionWithOverlaps | בוחר בתאוותנות קבוצת משנה של תיבות תוחמות בסדר יורד של הניקוד, גיזום קופסאות בעלות חפיפה גבוהה עם קופסאות שנבחרו בעבר. |
NonSerializableDataset | |
לא שווה | מחזירה את ערך האמת של (x != y) מבחינת אלמנט. |
NthElement <T מרחיב את TNummer > | מוצא ערכים של סטטיסטיקת הסדר 'n' עבור הממד האחרון. |
OneHot <U מרחיב את TType > | מחזיר טנסור חם אחד. |
Ones <T מרחיב את TType > | אופרטור יוצר קבוע מאותחל עם אלה מהצורה שניתנה על ידי 'עמומים'. |
OnesLike <T מרחיב את TType > | מחזירה טנסור של אלה עם אותה צורה וסוג כמו x. |
אופרנד <T מרחיב את TType > | ממשק מיושם על ידי אופרנדים של פעולת TensorFlow. |
OptimizeDataset | יוצר מערך נתונים על ידי החלת אופטימיזציות על `input_dataset`. |
OptimizeDatasetV2 | יוצר מערך נתונים על ידי החלת אופטימיזציות קשורות ל-'input_dataset'. |
OptionalFromValue | בונה גרסה אופציונלית מקבוצת טנזורים. |
OptionalGetValue | מחזירה את הערך המאוחסן בגרסה אופציונלית או מעלה שגיאה אם לא קיימת. |
OptionalHasValue | מחזירה true אם ורק אם לגרסה האופציונלית הנתונה יש ערך. |
אופציונליללא | יוצר גרסה אופציונלית ללא ערך. |
הוזמן מפה קלה | Op מסיר את כל האלמנטים במיכל הבסיסי. |
OrderedMapIncompleteSize | Op מחזירה את מספר האלמנטים הלא שלמים במיכל הבסיסי. |
OrderedMapPeek | אופ מציץ בערכים במפתח שצוין. |
OrderedMapSize | Op מחזירה את מספר האלמנטים במיכל הבסיסי. |
OrderedMapStage | שלב (מפתח, ערכים) במיכל הבסיסי שמתנהג כמו הזמנה מיכל אסוציאטיבי. |
OrderedMapUnstage | Op מסיר ומחזיר את הערכים המשויכים למפתח מהמיכל הבסיסי. |
OrderedMapUnstageNoKey | Op מסיר ומחזיר את האלמנט (מפתח, ערך) עם הקטן ביותר מפתח מהמיכל הבסיסי. |
OrdinalSelector | בורר ליבות TPU Op. |
OutfeedDequeue <T מרחיב את TType > | מאחזר טנזור בודד מהזנת החישוב. |
OutfeedDequeueTuple | אחזר ערכים מרובים מהזנת החישוב. |
OutfeedDequeueTupleV2 | אחזר ערכים מרובים מהזנת החישוב. |
OutfeedDequeueV2 <T מרחיב את TType > | מאחזר טנזור בודד מהזנת החישוב. |
OutfeedEnqueue | הציבו טנסור בהזנת החישוב. |
OutfeedEnqueueTuple | הציבו ערכי Tensor מרובים בהזנת החישוב. |
פלט <T מרחיב את TType > | ידית סמלית לטנזור שהופק על ידי Operation . |
Pad <T מרחיב את TType > | עוטף את מפעיל XLA Pad, מתועד ב https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#pad . |
PaddedBatchDataset | יוצר מערך נתונים שמקבץ ומרפד רכיבי `batch_size` מהקלט. |
PaddingFifoQueue | תור שמייצר אלמנטים בסדר ראשון נכנס ראשון יוצא. |
ParallelConcat <T מרחיב את TType > | משרשרת רשימה של 'N' טנסורים לאורך הממד הראשון. |
ParallelDynamicStitch <T מרחיב את TType > | שזר את הערכים מהטנסורים של 'נתונים' לטנזור בודד. |
ParameterizedTruncatedNormal <U מרחיב את TNummer > | מוציא ערכים אקראיים מהתפלגות נורמלית. |
ניתוח דוגמה | הופך וקטור של פרוטו tf.Example (כמחרוזות) לטנזורים מוקלדים. |
ParseExampleDataset | הופך את `input_dataset` המכיל פרוטו של `Example` בתור וקטורים של DT_STRING למערך נתונים של אובייקטים `Tensor` או `SparseTensor` המייצגים את התכונות המנתחות. |
ParseSequenceExample | הופך וקטור של פרוטו tf.io.SequenceExample (כמחרוזות) לטנזורים מוקלדים. |
ניתוח יחיד דוגמה | הופך פרוטו tf.Example (כמחרוזת) לטנזורים מוקלדים. |
ParseSingleSequenceExample | הופך מוח סקלרי. פרוטו לדוגמה (כמחרוזות) לטנזורים מוקלדים. |
ParseTensor <T מרחיב את TType > | הופך פרוטו של tensorflow.TensorProto מסודר ל- Tensor. |
PartitionedInput <T מרחיב את TType > | אופ שמקבץ רשימה של כניסות מחולקות יחד. |
PartitionedOutput <T מרחיב את TType > | אופציה שמפיצה טנזור לריסוק על ידי XLA לרשימה של מחיצות פלטים מחוץ לחישוב XLA. |
מציין מיקום <T מרחיב את TType > | מציין מיקום עבור ערך שיוזן לחישוב. |
PlaceholderWithDefault <T מרחיב את TType > | מציין מיקום שעובר דרך 'קלט' כאשר הפלט שלו לא מוזן. |
Polygamma <T מרחיב את TNummer > | חשב את פונקציית הפוליגמה \\(\psi^{(n)}(x)\\). |
ספירת אוכלוסייה | מחשבת ספירת אוכלוסיה לפי יסודות (aka |
Pow <T מרחיב את TType > | מחשב את העוצמה של ערך אחד למשנהו. |
PrefetchDataset | יוצר מערך נתונים המשחזר באופן אסינכרוני אלמנטים מ-'input_dataset'. |
הפוך לליניאריזציה מראש | אופ שמייצר ערך טנסור אחד לטנזור אטום. |
PrelinearizeTuple | אופ שמייצר ערכי טנסור מרובים לטנזור וריאתי אטום. |
PreventGradient <T מרחיב את TType > | הפעלת זהות שמפעילה שגיאה אם מתבקש שיפוע. |
הדפס | מדפיס מחרוזת סקלרית. |
PriorityQueue | תור שמייצר אלמנטים ממוינים לפי ערך הרכיב הראשון. |
PrivateThreadPoolDataset | יוצר מערך נתונים המשתמש במאגר שרשורים מותאם אישית כדי לחשב את 'input_dataset'. |
Prod <T מרחיב את TType > | מחשב את המכפלה של אלמנטים על פני ממדים של טנזור. |
Qr <T מרחיב את TType > | מחשב את פירוק ה-QR של מטריצה אחת או יותר. |
Quantize <T מרחיב את TType > | כוונט את טנסור ה"קלט" מסוג float לטנסור "פלט" מסוג "T". |
QuantizeAndDequantize <T מרחיב את TNummer > | מכונס ואז מבטל טנזור. |
QuantizeAndDequantizeV3 <T מרחיב את TNummer > | מכונס ואז מבטל טנזור. |
QuantizeAndDequantizeV4 <T מרחיב את TNummer > | מחזירה את השיפוע של `quantization.QuantizeAndDequantizeV4`. |
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T מרחיב את TNummer > | מחזירה את השיפוע של `QuantizeAndDequantizeV4`. |
QuantizeDownAndShrinkRange <U מרחיב את TType > | המר את טנסור ה-'קלט' המכומתי ל'פלט' בעל דיוק נמוך יותר, באמצעות ה- הפצה בפועל של הערכים כדי למקסם את השימוש בעומק הסיביות התחתון והתאמת טווחי המינימום והמקסימום של הפלט בהתאם. |
QuantizedAdd <V מרחיב את TType > | מחזירה x + y מבחינת אלמנטים, עובדת על מאגרים כמותיים. |
QuantizedAvgPool <T מרחיב את TType > | מייצר את המאגר הממוצע של טנזור הקלט עבור טיפוסים כמותיים. |
QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization <U מרחיב את TType > | נורמליזציה של אצווה כמותית. |
QuantizedBiasAdd <V מרחיב את TType > | מוסיף 'הטיה' של Tensor ל'קלט' של Tensor עבור סוגים קוונטיים. |
QuantizedConcat <T מרחיב את TType > | משרשרת טנזורים כמותיים לאורך מימד אחד. |
QuantizedConv2DAndRelu <V מרחיב את TType > | |
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V מרחיב את TType > | |
QuantizedConv2DAndRequantize <V מרחיב את TType > | |
QuantizedConv2DPerChannel <V מרחיב את TType > | מחשב QuantizedConv2D לכל ערוץ. |
QuantizedConv2DWithBias <V מרחיב את TType > | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V מרחיב את TType > | |
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W מרחיב את TType > | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W מרחיב את TType > | |
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X מרחיב את TType > | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V מרחיב את TType > | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X מרחיב את TType > | |
QuantizedConv2d <V מרחיב את TType > | מחשב קונבולולוציה דו-ממדית בהינתן טנסורי קלט 4-ממדים ופילטרים. |
QuantizedDepthwiseConv2D <V מרחיב את TType > | מחשב Conv2D בכמות עומק. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V מרחיב את TType > | מחשב Conv2D בכמות עומק עם Bias. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V מרחיב את TType > | מחשב Conv2D ממוחשב בעומק עם Bias ו-Relu. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W מרחיב את TType > | מחשב Conv2D quantized depthwise עם Bias, Relu ו-Requantize. |
QuantizedInstanceNorm <T מרחיב את TType > | נורמליזציה של מופע כמותי. |
QuantizedMatMul <V מרחיב את TType > | בצע כפל מטריצה כמותית של 'a' במטריצה 'b'. |
QuantizedMatMulWithBias <W מרחיב את TType > | מבצע כפל מטריצה כמותית של 'a' במטריצה 'b' עם הטיה add. |
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W מרחיב את TNummer > | |
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V מרחיב את TType > | בצע כפל מטריצה כמותית של 'a' במטריצה 'b' עם הטיה add ו-relu fusion. |
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W מרחיב את TType > | בצע כפל מטריצה כמותית של 'a' במטריצה 'b' עם הטיה add ו-relu ו-requantize fusion. |
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W מרחיב את TType > | |
QuantizedMaxPool <T מרחיב את TType > | מייצר את המאגר המקסימלי של טנזור הקלט עבור סוגים כמותיים. |
QuantizedMul <V מרחיב את TType > | מחזירה x * y מבחינת אלמנטים, עובדת על מאגרים כמותיים. |
QuantizedRelu <U מרחיב את TType > | מחשב Quantized Rectified Linear: `max(features, 0)` |
QuantizedRelu6 <U מרחיב את TType > | מחשב Quantized Rectified Linear 6: `min(max(features, 0), 6)` |
QuantizedReluX <U מרחיב את TType > | מחשב X Quantized Rectified Linear: `min(max(features, 0), max_value)` |
QuantizedReshape <T מרחיב את TType > | מעצב מחדש טנזור כמותי לפי האופציה של Reshape. |
QuantizedResizeBilinear <T מרחיב את TType > | שנה את הגודל של 'תמונות' כמותיות ל'גודל' באמצעות אינטרפולציה בילינארית כמותית. |
תור סגור | סוגר את התור הנתון. |
QueueDequeue | מוציא תור של טנסור אחד או יותר מהתור הנתון. |
QueueDequeueMany | תווים 'n' tuples של טנסור אחד או יותר מהתור הנתון. |
QueueDequeueUpTo | תווים 'n' tuples של טנסור אחד או יותר מהתור הנתון. |
QueueEnqueue | מעמיד בתור טופלה של טנסור אחד או יותר בתור הנתון. |
QueueEnqueueMany | מעמיד בתור אפס או יותר tuples של טנסור אחד או יותר בתור הנתון. |
תור נסגר | מחזירה true אם התור נסגר. |
גודל תור | מחשב את מספר האלמנטים בתור הנתון. |
RaggedBincount <U מרחיב את TNummer > | סופר את מספר המופעים של כל ערך במערך שלמים. |
RaggedCountSparseOutput <U מרחיב את TNummer > | מבצע ספירת פחי פלט דלילה עבור קלט טנזור מרופט. |
RaggedCross <T מרחיב את TType , U מרחיב את TNummer > | יוצר צלב תכונה מתוך רשימה של טנזורים, ומחזיר אותו כ-RaggedTensor. |
RaggedGather <T מרחיב את TNumber , U מרחיב את TType > | אסוף פרוסות מרופטות מציר '0' של 'פארמס' לפי 'מדדים'. |
RaggedRange <U מרחיב את TNummer , T מרחיב את TNummer > | מחזירה 'RaggedTensor' המכיל את רצפי המספרים שצוינו. |
RaggedTensorFromVariant <U מרחיב את TNummer , T מרחיב את ה-TType > | מפענח 'וריאנט' טנסור ל-'RaggedTensor'. |
RaggedTensorToSparse <U מרחיב את TType > | ממיר `RaggedTensor` ל`SparseTensor` עם אותם ערכים. |
RaggedTensorToTensor <U מרחיב את TType > | צור טנזור צפוף מטנזור מרופט, אולי משנה את צורתו. |
RaggedTensorToVariant | מקודד 'RaggedTensor' לטנזור 'וריאנט'. |
RaggedTensorToVariantGradient <U מרחיב את TType > | עוזר המשמש לחישוב השיפוע עבור `RaggedTensorToVariant`. |
RandomCrop <T מרחיב את TNummer > | חתוך 'תמונה' באופן אקראי. |
RandomDataset | יוצר מערך נתונים שמחזיר מספרים פסאודו אקראיים. |
RandomGamma <U מרחיב את TNummer > | מוציא ערכים אקראיים מהתפלגות גמא המתוארות על ידי אלפא. |
RandomGammaGrad <T מרחיב את TNummer > | מחשב את הנגזרת של מדגם אקראי Gamma wrt |
RandomPoisson <V מרחיב את TNummer > | מוציא ערכים אקראיים מהתפלגות ה-Poisson המתוארות לפי קצב. |
RandomShuffle <T מרחיב את TType > | מערבב באופן אקראי טנזור לאורך הממד הראשון שלו. |
RandomShuffleQueue | תור שהופך את סדר האלמנטים באקראי. |
RandomStandardNormal <U מרחיב את TNummer > | מוציא ערכים אקראיים מהתפלגות נורמלית. |
RandomUniform <U מרחיב את TNummer > | מוציא ערכים אקראיים מהתפלגות אחידה. |
RandomUniformInt <U מרחיב את TNummer > | מוציא מספרים שלמים אקראיים מהתפלגות אחידה. |
טווח <T מרחיב את TNummer > | יוצר רצף של מספרים. |
RangeDataset | יוצר מערך נתונים עם טווח של ערכים. |
דַרגָה | מחזירה את הדרגה של טנזור. |
RawOp | מחלקה בסיס עבור יישומי Op המגובה Operation אחת. |
ReadFile | קורא ומוציא את כל התוכן של שם קובץ הקלט. |
ReadVariableOp <T מרחיב את TType > | קורא את הערך של משתנה. |
ReaderNumRecordsProduced | מחזירה את מספר הרשומות שהקורא הזה הפיק. |
ReaderNumWorkUnitsCompleted | מחזירה את מספר יחידות העבודה שהקורא הזה סיים לעבד. |
ReaderRead | מחזירה את הרשומה הבאה (מפתח, צמד ערכים) שהופק על ידי Reader. |
ReaderReadUpTo | מחזירה עד זוגות של `num_records` (מפתח, ערך) שהופקו על ידי Reader. |
ReaderReset | שחזר קורא למצב הניקיון הראשוני שלו. |
ReaderRestoreState | שחזר קורא למצב שנשמר קודם לכן. |
ReaderSerializeState | הפק טנזור מיתר המקודד את המצב של Reader. |
Real <U מרחיב את TNummer > | מחזירה את החלק האמיתי של מספר מרוכב. |
RealDiv <T מרחיב את TType > | מחזירה x / y מבחינת אלמנטים עבור טיפוסים אמיתיים. |
RebatchDataset | יוצר מערך נתונים שמשנה את גודל האצווה. |
RebatchDatasetV2 | יוצר מערך נתונים שמשנה את גודל האצווה. |
הדדי <T מרחיב את TType > | מחשב את ההדדיות של x מבחינה אלמנט. |
ReciprocalGrad <T מרחיב את TType > | מחשב את השיפוע עבור היפוך של 'x' לפי הקלט שלו. |
RecordInput | פולט רשומות אקראיות. |
Recv <T מרחיב את TType > | מקבל את הטנזור הנקרא מחישוב XLA אחר. |
RecvTPUEmbeddingActivations | אופ שמקבל הפעלות הטמעה ב-TPU. |
הפחת <T מרחיב את TNummer > | מפחית באופן הדדי מספר טנסורים מסוג וצורה זהים. |
צמצם הכל | מחשב את ה"לוגי ו" של אלמנטים על פני מימדים של טנזור. |
ReduceAny | מחשב את ה"לוגי או" של אלמנטים על פני ממדים של טנזור. |
ReduceJoin | מצטרף למחרוזת Tensor על פני המידות הנתונות. |
ReduceMax <T מרחיב את TType > | מחשב את המקסימום של אלמנטים על פני ממדים של טנזור. |
ReduceMin <T מרחיב את TType > | מחשב את המינימום של אלמנטים על פני מימדים של טנזור. |
ReduceProd <T מרחיב את TType > | מחשב את המכפלה של אלמנטים על פני ממדים של טנזור. |
ReduceSum <T מרחיב את TType > | מחשב את סכום האלמנטים על פני ממדים של טנזור. |
ReduceV2 <T מרחיב את TNummer > | מפחית באופן הדדי מספר טנסורים מסוג וצורה זהים. |
RefEnter <T מרחיב את TType > | יוצר או מוצא מסגרת צאצא, והופכת 'נתונים' לזמינים למסגרת הצאצא. |
RefExit <T מרחיב את TType > | יוצא מהמסגרת הנוכחית למסגרת האב שלה. |
RefIdentity <T מרחיב את TType > | החזר את אותו טנסור רפ כמו טנסור ה-Ref הקלט. |
RefMerge <T מרחיב את TType > | מעביר את הערך של טנסור זמין מ'כניסות' ל'פלט'. |
RefNextIteration <T מרחיב את TType > | הופך את הקלט שלו לזמין לאיטרציה הבאה. |
RefSelect <T מרחיב את TType > | מעביר את האלמנט 'אינדקס' של 'קלט' ל'פלט'. |
RefSwitch <T מרחיב את TType > | מעביר את 'נתוני' ה-Ref tensor ליציאת הפלט שנקבעה על ידי 'pred'. |
RegexFullMatch | בדוק אם הקלט תואם את תבנית הביטוי הרגולרי. |
RegexReplace | מחליף התאמות של הביטוי הרגולרי `pattern` ב-`input` במחרוזת ההחלפה שסופקה ב-'rewrite'. |
RegisterDataset | רושם מערך נתונים בשירות tf.data. |
Relu <T מרחיב את TType > | מחשב ליניארי מתוקשר: 'max(features, 0)'. |
Relu6 <T מרחיב את TNummer > | מחשב ליניארי מתוקשר 6: `min(max(features, 0), 6)`. |
Relu6Grad <T מרחיב את TNummer > | מחשב שיפועים ליניאריים מתוקנים 6 עבור פעולת Relu6. |
ReluGrad <T מרחיב את TNummer > | מחשב גרדיאנטים ליניאריים מתוקנים עבור פעולת Relu. |
RemoteFusedGraphExecute | בצע גרף משנה על מעבד מרוחק. |
RepeatDataset | יוצר מערך נתונים שפולט את הפלטים של 'input_dataset' פעמים 'ספירה'. |
ReplicaId | זיהוי העתק. |
ReplicateMetadata | מטא נתונים המציינים כיצד יש לשכפל את חישוב ה-TPU. |
ReplicatedInput <T מרחיב את TType > | מחבר N כניסות לחישוב TPU משוכפל N-way. |
ReplicatedOutput <T מרחיב את TType > | מחבר N יציאות מחישוב TPU משוכפל ב-N-way. |
RequantizationRange | מחשב טווח המכסה את הערכים בפועל הקיימים בטנזור כמותי. |
RequantizationRangePerChannel | מחשב טווח כיול מחדש לכל ערוץ. |
Requantize <U מרחיב את TType > | ממירה את טנסור ה-'קלט' המקוונטי ל'פלט' בעל דיוק נמוך יותר. |
RequantizePerChannel <U מרחיב את TType > | משחזר קלט עם ערכי מינימום ומקסימום ידועים לכל ערוץ. |
צורה מחדש <T מרחיבה את TType > | מעצב מחדש טנזור. |
ResizeArea | שנה את גודל ה'תמונות' ל'גודל' באמצעות אינטרפולציה של אזור. |
שינוי גודלBicubic | שנה את גודל ה'תמונות' ל'גודל' באמצעות אינטרפולציה דו-קובית. |
ResizeBicubicGrad <T מרחיב את TNummer > | מחשב את הגרדיאנט של אינטרפולציה דו-קובית. |
שינוי גודלBilinear | שנה את הגודל של 'תמונות' ל'גודל' באמצעות אינטרפולציה בילינארית. |
ResizeBilinearGrad <T מרחיב את TNummer > | מחשב את שיפוע האינטרפולציה הבילינארית. |
ResizeNearestNeighbor <T מרחיב את TNummer > | שנה את הגודל של 'תמונות' ל'גודל' באמצעות אינטרפולציה של השכן הקרוב ביותר. |
שינוי גודלNearestNeighborGrad <T מרחיב את TNummer > | מחשב את שיפוע האינטרפולציה של השכן הקרוב ביותר. |
ResourceAccumulatorApplyGradient | מחיל שיפוע על מצבר נתון. |
ResourceAccumulatorNumAccumulated | מחזירה את מספר ההדרגות המצטברות במצטברים הנתונים. |
ResourceAccumulatorSetGlobalStep | מעדכן את המצבר עם ערך חדש עבור global_step. |
ResourceAccumulatorTakeGradient <T מרחיב את TType > | מחלץ את השיפוע הממוצע ב-ConditionalAccumulator הנתון. |
ResourceApplyAdaMax | עדכן את '*var' לפי אלגוריתם AdaMax. |
ResourceApplyAdadelta | עדכן את '*var' בהתאם לתוכנית adadelta. |
ResourceApplyAdagrad | עדכן את '*var' בהתאם לתכנית adgrad. |
ResourceApplyAdagradDa | עדכן את '*var' בהתאם לתוכנית adgrad הפרוקסימלית. |
ResourceApplyAdam | עדכן את '*var' לפי אלגוריתם Adam. |
ResourceApplyAdamWithAmsgrad | עדכן את '*var' לפי אלגוריתם Adam. |
ResourceApplyAddSign | עדכן את '*var' בהתאם לעדכון AddSign. |
ResourceApplyCenteredRmsProp | עדכן את '*var' לפי אלגוריתם RMSProp הממורכז. |
ResourceApplyFtrl | עדכן את '*var' לפי סכימת Ftrl-proximal. |
ResourceApplyGradientDescent | עדכן את '*var' על ידי הפחתת 'alpha' * 'delta' ממנו. |
ResourceApplyKerasMomentum | עדכן את '*var' לפי סכימת המומנטום. |
ResourceApplyMomentum | עדכן את '*var' לפי סכימת המומנטום. |
ResourceApplyPowerSign | עדכן את '*var' בהתאם לעדכון AddSign. |
ResourceApplyProximalAdagrad | עדכן את '*var' ו-'*accum' לפי FOBOS עם קצב הלמידה של Adagrad. |
ResourceApplyProximalGradientDescent | עדכן את '*var' בתור אלגוריתם FOBOS עם קצב למידה קבוע. |
ResourceApplyRmsProp | עדכן את '*var' לפי אלגוריתם RMSProp. |
ResourceConditionalAccumulator | מצבר מותנה לצבירה של שיפועים. |
ResourceCountUpTo <T מרחיב את TNummer > | מגדיל את המשתנה שמצביע עליו 'משאב' עד שהוא מגיע ל'מגבלה'. |
ResourceGather <U מרחיב את TType > | אסוף פרוסות מהמשתנה שעליו הצביע `משאב` לפי `מדדים`. |
ResourceGatherNd <U מרחיב את TType > | |
ResourceScatterAdd | מוסיף עדכונים דלילים למשתנה שאליו מתייחס `משאב`. |
ResourceScatterDiv | מחלק עדכונים דלילים למשתנה שאליו מתייחס `משאב`. |
ResourceScatterMax | מפחית עדכונים דלילים למשתנה שאליו מתייחס `משאב` באמצעות פעולת `מקסימום`. |
ResourceScatterMin | מפחית עדכונים דלילים למשתנה שאליו מתייחס `משאב` באמצעות פעולת `min`. |
ResourceScatterMul | מכפיל עדכונים דלילים לתוך המשתנה שאליו מתייחס `משאב`. |
ResourceScatterNdAdd | מחיל תוספת דלילה על ערכים בודדים או פרוסות במשתנה. |
ResourceScatterNdMax | |
ResourceScatterNdMin | |
ResourceScatterNdSub | מחיל חיסור דליל על ערכים בודדים או פרוסות במשתנה. |
ResourceScatterNdUpdate | מחיל 'עדכונים' דלילים על ערכים או פרוסות בודדות בתוך נתון משתנה לפי `מדדים`. |
ResourceScatterSub | מפחית עדכונים דלילים מהמשתנה שאליו מתייחס `משאב`. |
ResourceScatterUpdate | מקצה עדכונים דלילים למשתנה שאליו מתייחס `משאב`. |
ResourceSparseApplyAdadelta | var: צריך להיות מ-Variable(). |
ResourceSparseApplyAdagrad | עדכן את הערכים הרלוונטיים ב-'*var' ו-'*accum' בהתאם לתכנית adgrad. |
ResourceSparseApplyAdagradDa | עדכן ערכים ב-'*var' ו-'*accum' בהתאם לתכנית ה-adagrad הפרוקסימלית. |
ResourceSparseApplyAdagradV2 | עדכן את הערכים הרלוונטיים ב-'*var' ו-'*accum' בהתאם לתכנית adgrad. |
ResourceSparseApplyCenteredRmsProp | עדכן את '*var' לפי אלגוריתם RMSProp הממורכז. |
ResourceSparseApplyFtrl | עדכן את הערכים הרלוונטיים ב-'*var' בהתאם לתוכנית ה-Ftrl-proximal. |
ResourceSparseApplyKerasMomentum | עדכן ערכים רלוונטיים ב-'*var' ו-'*accum' בהתאם לתכנית המומנטום. |
ResourceSparseApplyMomentum | עדכן ערכים רלוונטיים ב-'*var' ו-'*accum' בהתאם לתכנית המומנטום. |
ResourceSparseApplyProximalAdagrad | ערכי עדכון דלילים ב-'*var' ו-'*accum' לפי אלגוריתם FOBOS. |
ResourceSparseApplyProximalGradientDescent | עדכון דל '*var' כאלגוריתם FOBOS עם קצב למידה קבוע. |
ResourceSparseApplyRmsProp | עדכן את '*var' לפי אלגוריתם RMSProp. |
ResourceStridedSliceAssign | הקצה 'ערך' להפניה של ערך l של 'ref'. |
לשחזר | משחזר טנזורים ממחסום V2. |
RestoreSlice <T מרחיב את TType > | משחזר טנזור מקבצי נקודת ביקורת. |
אחזר TPUEembeddingADAMPparameters | אחזר פרמטרים של הטמעת ADAM. |
אחזר TPUebedding ADAMPparametersGradAccumDebug | אחזר פרמטרי הטמעה של ADAM עם תמיכה באגים. |
אחזר TPUEmbeddingAdadeltaParameters | אחזר פרמטרים של הטבעת Adadelta. |
אחזר TPUEהטבעהAddadeltaParametersGradAccumDebug | אחזר פרמטרי הטבעה של Adadelta עם תמיכה באגים. |
אחזר TPUEmbeddingAdagradParameters | אחזר פרמטרים של הטבעה של Adagrad. |
אחזר TPUEbeddingAdagradParametersGradAccumDebug | אחזר פרמטרים של הטבעה של Adagrad עם תמיכה באגים. |
אחזר TPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | אחזר פרמטרי הטמעה ממורכזים של RMSProp. |
אחזר TPUEembeddingFTRLParmeters | אחזר פרמטרים של הטבעת FTRL. |
אחזר TPUebeddingFTRLParmetersGradAccumDebug | אחזר פרמטרים של הטבעת FTRL עם תמיכה באגים. |
אחזר TPUEbeddingMDLAdagradLightParameters | אחזר פרמטרים של הטבעת MDL Adagrad Light. |
אחזר TPUEmbeddingMomentumParameters | אחזר פרמטרי הטבעה של מומנטום. |
אחזר TPUebeddingMomentumParametersGradAccumDebug | אחזר פרמטרי הטבעה של Momentum עם תמיכה באגים. |
אחזר TPUEmbeddingProximalAdagradParameters | אחזר פרמטרי הטבעה פרוקסימליים של Adagrad. |
אחזר TPUEembeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug | אחזר פרמטרי הטבעה פרוקסימליים של Adagrad עם תמיכה באגים. |
אחזר TPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
חזור | |
אחזר TPUEmbeddingRMSPropParameters | אחזר פרמטרים של הטבעה של RMSProp. |
אחזר TPUEbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug | אחזר פרמטרי הטבעה של RMSProp עם תמיכה באגים. |
אחזר TPUEbedringStochasticGradientDescentParameters | אחזר פרמטרים של הטבעת SGD. |
חזור | אחזר פרמטרים של הטבעת SGD עם תמיכה באגים. |
הפוך <T מרחיב את TType > | הופך ממדים ספציפיים של טנזור. |
ReverseSequence <T מרחיב את TType > | הופך פרוסות באורך משתנה. |
Rfft <U מרחיב את TType > | טרנספורמציה פורייה מהירה בעלת ערך אמיתי. |
Rfft2d <U מרחיב את TType > | טרנספורמציה מהירה של פורייה בעלת ערך אמיתי דו-ממדי. |
Rfft3d <U מרחיב את TType > | טרנספורמציה מהירה של פורייה בעלת ערך אמיתי בתלת מימד. |
RgbToHsv <T מרחיב את TNummer > | ממיר תמונה אחת או יותר מ-RGB ל-HSV. |
RightShift <T מרחיב את TNummer > | Elementwise מחשב את ההזזה ימינה בסיביות של 'x' ו-'y'. |
Rint <T מרחיב את TNummer > | מחזירה מספר שלם מבחינת אלמנט הקרוב ביותר ל-x. |
RngReadAndSkip | הקדם את המונה של RNG מבוסס נגד. |
RngSkip | הקדם את המונה של RNG מבוסס נגד. |
רול <T מרחיב את TType > | מגלגל את האלמנטים של טנזור לאורך ציר. |
עגול <T מרחיב את TType > | עיגול ערכי טנזור למספר השלם הקרוב ביותר, מבחינת אלמנט. |
Rpc | בצע קבוצות של בקשות RPC. |
Rsqrt <T מרחיב את TType > | מחשבת ההדדיות של השורש הריבועי של x מבחינה אלמנט. |
RsqrtGrad <T מרחיב את TType > | מחשב את השיפוע עבור rsqrt של 'x' לפי הקלט שלו. |
SampleDistortedBoundingBox <T מרחיב את TNummer > | צור תיבת תוחמת אחת מעוותת באופן אקראי עבור תמונה. |
SamplingDataset | יוצר מערך נתונים שלוקח דגימת ברנולי של התוכן של מערך נתונים אחר. |
להציל | חוסך טנזורים בפורמט נקודת ביקורת V2. |
SaveSlices | שומר פרוסות טנסור קלט בדיסק. |
ScalarSummary | מוציא מאגר פרוטוקול 'סיכום' עם ערכים סקלרים. |
ScaleAndTranslate | |
ScaleAndTranslateGrad <T מרחיב את TNummer > | |
ScatterAdd <T מרחיב את TType > | מוסיף עדכונים דלילים להפניה למשתנה. |
ScatterDiv <T מרחיב את TType > | מחלק התייחסות משתנה לפי עדכונים דלילים. |
ScatterMax <T מרחיב את TNummer > | מפחית עדכונים דלילים להפניה למשתנה באמצעות פעולת 'מקסימום'. |
ScatterMin <T מרחיב את TNummer > | מפחית עדכונים דלילים להפניה למשתנה באמצעות פעולת 'min'. |
ScatterMul <T מרחיב את TType > | מכפיל עדכונים דלילים להפניה משתנה. |
ScatterNd <U מרחיב את TType > | פזרו `עדכונים` לטנזור חדש לפי `מדדים`. |
ScatterNdAdd <T מרחיב את TType > | מחיל תוספת דלילה על ערכים בודדים או פרוסות במשתנה. |
ScatterNdMax <T מרחיב את TType > | מחשב את המקסימום מבחינת אלמנט. |
ScatterNdMin <T מרחיב את TType > | מחשב את המינימום מבחינת אלמנט. |
ScatterNdNonAliasingAdd <T מרחיב את TType > | מחיל תוספת דלילה על 'קלט' באמצעות ערכים בודדים או פרוסות מתוך `עדכונים` לפי מדדי `מדדים`. |
ScatterNdSub <T מרחיב את TType > | מחיל חיסור דליל על ערכים בודדים או פרוסות במשתנה. |
ScatterNdUpdate <T מרחיב את TType > | מחיל 'עדכונים' דלילים על ערכים או פרוסות בודדות בתוך נתון משתנה לפי `מדדים`. |
ScatterSub <T מרחיב את TType > | מפחית עדכונים דלילים להפניה למשתנה. |
ScatterUpdate <T מרחיב את TType > | מחיל עדכונים דלילים על הפניה למשתנה. |
SdcaFprint | מחשב טביעות אצבע של מחרוזות הקלט. |
SdcaOptimizer | גרסה מבוזרת של האופטימיזציה של Stochastic Dual Coordinate Ascent (SDCA) עבור מודלים ליניאריים עם רגולציה L1 + L2. |
SdcaShrinkL1 | מיישמת שלב התקנת הסדר L1 על הפרמטרים. |
SegmentMax <T מרחיב את TNummer > | מחשב את המקסימום לאורך מקטעים של טנזור. |
SegmentMean <T מרחיב את TType > | מחשב את הממוצע לאורך מקטעים של טנזור. |
SegmentMin <T מרחיב את TNummer > | מחשב את המינימום לאורך מקטעים של טנזור. |
SegmentProd <T מרחיב את TType > | מחשב את המוצר לאורך מקטעים של טנזור. |
SegmentSum <T מרחיב את TType > | מחשב את הסכום לאורך מקטעים של טנזור. |
בחר <T מרחיב TType > | |
SelfAdjointEig <T מרחיב את TType > | מחשב את הפירוק העצמי של אצווה של מטריצות צמודות עצמיות (הערה: רק קלט אמיתי נתמך). |
Selu <T מרחיב TNummer > | מחשב ליניארי מעריכי בקנה מידה: `scale * alpha * (exp(features) - 1)` אם < 0, 'סולם * תכונות' אחרת. |
SeluGrad <T מרחיב את TNummer > | מחשב שיפועים עבור הפעולה הליניארית המעריכית בקנה מידה (Selu). |
לִשְׁלוֹחַ | שולח את הטנזור בעל השם לחישוב XLA אחר. |
SendTPUEbeddingGradients | מבצע עדכוני שיפוע של טבלאות הטבעה. |
SerializeIterator | ממירה את ה-'resource_handle' הנתון המייצג איטרטור לטנזור וריאנט. |
SerializeManySparse <U מרחיב את TType > | עשה בסידרה 'N'-minibatch 'SparseTensor' לאובייקט '[N, 3]' 'Tensor'. |
SerializeSparse <U מרחיב את TType > | הפוך 'SparseTensor' בסידרה לאובייקט '[3]' 'Tensor'. |
SerializeTensor | הופך Tensor לפרוטו TensorProto בסידורי. |
SetDiff1d <T מרחיב את TType , U מרחיב את TNummer > | מחשב את ההבדל בין שתי רשימות של מספרים או מחרוזות. |
SetSize | מספר האלמנטים הייחודיים לאורך הממד האחרון של הקלט 'סט'. |
SetStatsAggregatorDataset | |
צורה <U מרחיבה את TNummer > | מחזירה צורה של טנזור. |
ShapeN <U מרחיב את TNummer > | מחזיר צורה של טנסורים. |
ShardDataset | יוצר 'מערך נתונים' הכולל רק 1/'num_shards' מתוך מערך הנתונים הזה. |
ShardedFilename | צור שם קובץ מפוצל. |
ShardedFilespec | צור תבנית גלוב התואמת לכל שמות הקבצים המרוסקים. |
Sharding <T מרחיב את TType > | פעולה שמרסקת את הקלט בהתבסס על תכונת הרסיס הנתונה. |
ShuffleAndRepeatDataset | |
ShuffleDataset | |
ShutdownDistributedTPU | מכבה מערכת TPU מבוזרת פועלת. |
Sigmoid <T מרחיב את TType > | מחשב סיגמואיד של 'x' מבחינת אלמנט. |
SigmoidGrad <T מרחיב את TType > | מחשב את הגרדיאנט של הסיגמואיד של 'x' לפי הקלט שלו. |
סימן <T מרחיב את TType > | מחזירה אינדיקציה מבחינה אלמנטית של הסימן של מספר. |
Sin <T מרחיב את TType > | מחשב את הסינוס של x מבחינה אלמנט. |
Sinh <T מרחיב את TType > | מחשב סינוס היפרבולי של x מבחינת אלמנט. |
גודל <U מרחיב את TNummer > | מחזירה גודל של טנזור. |
SkipDataset | יוצר מערך נתונים שמדלג על אלמנטים של `count` מתוך `input_dataset`. |
סקיפגרם | מנתח קובץ טקסט ויוצר אצווה של דוגמאות. |
SleepDataset | |
Slice <T מרחיב את TType > | החזר פרוסה מ'קלט'. |
SlidingWindowDataset | יוצר מערך נתונים שמעביר חלון הזזה על 'ערכת נתונים_קלט'. |
תמונת מצב <T מרחיבה את TType > | מחזיר עותק של טנסור הקלט. |
SobolSample <T מרחיב את TNummer > | מייצר נקודות מרצף סובול. |
Softmax <T מרחיב את TNummer > | מחשב הפעלת softmax. |
SoftmaxCrossEntropyWithLogits <T מרחיב את TNummer > | מחשבת עלות אנטרופיה צולבת של Softmax ושיפועים כדי להתפשט לאחור. |
Softplus <T מרחיב את TNummer > | מחשב את softplus: `log(exp(features) + 1)`. |
SoftplusGrad <T מרחיב את TNummer > | מחשב מעברי softplus עבור פעולת softplus. |
Softsign <T מרחיב את TNummer > | מחשב softsign: `features / (abs(features) + 1)`. |
SoftsignGrad <T מרחיב את TNomber > | מחשב מעברי softsign עבור פעולת softsign. |
Solve <T מרחיב את TType > | פותר מערכות של משוואות ליניאריות. |
מיון <T מרחיב את TType > | עוטף את מפעיל XLA Sort, מתועד ב https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort . |
SpaceToBatch <T מרחיב את TType > | SpaceToBatch עבור טנזורים 4-D מסוג T. |
SpaceToBatchNd <T מרחיב את TType > | SpaceToBatch עבור טנסור ND מסוג T. |
SpaceToDepth <T מרחיב את TType > | SpaceToDepth עבור טנסורים מסוג T. |
SparseAccumulatorApplyGradient | מחיל שיפוע דליל על מצבר נתון. |
SparseAccumulatorTakeGradient <T מרחיב את TType > | מחלץ את השיפוע הדל הממוצע ב- SparseConditionalAccumulator. |
SparseAdd <T מרחיב את TType > | מוסיף שני אובייקטים `SparseTensor` כדי לייצר `SparseTensor` אחר. |
SparseAddGrad <T מרחיב את TType > | אופרטור השיפוע עבור האופציה SparseAdd. |
SparseApplyAdadelta <T מרחיב את TType > | var: צריך להיות מ-Variable(). |
SparseApplyAdagrad <T מרחיב את TType > | עדכן את הערכים הרלוונטיים ב-'*var' ו-'*accum' בהתאם לתכנית adgrad. |
SparseApplyAdagradDa <T מרחיב את TType > | עדכן ערכים ב-'*var' ו-'*accum' בהתאם לתכנית ה-adagrad הפרוקסימלית. |
SparseApplyCenteredRmsProp <T מרחיב את TType > | עדכן את '*var' לפי אלגוריתם RMSProp הממורכז. |
SparseApplyFtrl <T מרחיב את TType > | עדכן את הערכים הרלוונטיים ב-'*var' בהתאם לתוכנית ה-Ftrl-proximal. |
SparseApplyMomentum <T מרחיב את TType > | עדכן ערכים רלוונטיים ב-'*var' ו-'*accum' בהתאם לתכנית המומנטום. |
SparseApplyProximalAdagrad <T מרחיב את TType > | ערכי עדכון דלילים ב-'*var' ו-'*accum' לפי אלגוריתם FOBOS. |
SparseApplyProximalGradientDescent <T מרחיב את TType > | עדכון דל '*var' כאלגוריתם FOBOS עם קצב למידה קבוע. |
SparseApplyRmsProp <T מרחיב את TType > | עדכן את '*var' לפי אלגוריתם RMSProp. |
SparseBincount <U מרחיב את TNummer > | סופר את מספר המופעים של כל ערך במערך שלמים. |
SparseConcat <T מרחיב את TType > | משרשרת רשימה של 'SparseTensor' לאורך הממד שצוין. |
מצבר תנאי דל | מצבר מותנה לצבירה של שיפועים דלילים. |
SparseCountSparseOutput <U מרחיב את TNummer > | מבצע ספירת סל פלט דליל עבור קלט טנזור דליל. |
SparseCross | יוצר צלב דליל מתוך רשימה של טנסורים דלים וצפופים. |
SparseCrossHashed | יוצר צלב דליל מתוך רשימה של טנסורים דלים וצפופים. |
SparseDenseCwiseAdd <T מרחיב את TType > | חיבור SparseTensor ו- Tensor צפוף, תוך שימוש בכללים המיוחדים הבאים: (1) משדר את הצד הצפוף שיהיה זהה לצורה של הצד הדליל, אם מתאים; (2) לאחר מכן, רק הערכים הצפופים שעליהם הצביעו המדדים של ה-SparseTensor משתתפים בתוספת cwise. |
SparseDenseCwiseDiv <T מרחיב את TType > | מבחינה רכיבית מחלק SparseTensor בטנסור צפוף. |
SparseDenseCwiseMul <T מרחיב את TType > | מבחינת רכיב מכפיל SparseTensor בטנסור צפוף. |
SparseFillEmptyRows <T מרחיב את TType > | ממלא שורות ריקות בקלט הדו-ממדי `SparseTensor` בערך ברירת מחדל. |
SparseFillEmptyRowsGrad <T מרחיב את TType > | השיפוע של SparseFillEmptyRows. |
SparseMatMul | הכפל את המטריצה "a" במטריצה "b". |
SparseMatrixAdd | תוספת דלילה של שתי מטריצות CSR, C = alpha * A + beta * B. |
SparseMatrixMatMul <T מרחיב את TType > | מטריקס-מכפיל מטריצה דלילה עם מטריצה צפופה. |
SparseMatrixMul | כפל אלמנטים של מטריצה דלילה עם טנזור צפוף. |
SparseMatrixNNZ | מחזירה את מספר הלא-אפסים של 'מטריצה_דלה'. |
SparseMatrixOrderingAMD | מחשב את סדר התואר המינימלי (AMD) של 'קלט'. |
SparseMatrixSoftmax | מחשב את ה-softmax של CSRSparseMatrix. |
SparseMatrixSoftmaxGrad | מחשב את השיפוע של SparseMatrixSoftmax op. |
SparseMatrixSparseCholesky | מחשב את הפירוק הדליל של 'קלט'. |
SparseMatrixSparseMatMul | מטריצה דלילה-מכפילה שתי מטריצות CSR 'a' ו-'b'. |
SparseMatrixTranspose | מעביר את הממדים הפנימיים (מטריצה) של CSRSparseMatrix. |
SparseMatrixZeros | יוצר CSRSparseMatrix שכולו אפסים עם צורה 'צורה_צפופה'. |
SparseReduceMax <T מרחיב את TNummer > | מחשב את המקסימום של אלמנטים על פני ממדים של SparseTensor. |
SparseReduceMaxSparse <T מרחיב את TNummer > | מחשב את המקסימום של אלמנטים על פני ממדים של SparseTensor. |
SparseReduceSum <T מרחיב את TType > | מחשב את סכום האלמנטים על פני ממדים של SparseTensor. |
SparseReduceSumSparse <T מרחיב את TType > | מחשב את סכום האלמנטים על פני ממדים של SparseTensor. |
SparseReorder <T מרחיב את TType > | מסדר מחדש SparseTensor לסדר הקנוני, השורה הראשית. |
SparseReshape | מעצב מחדש SparseTensor כדי לייצג ערכים בצורה צפופה חדשה. |
SparseSegmentMean <T מרחיב את TNummer > | מחשב את הממוצע לאורך מקטעים דלילים של טנזור. |
SparseSegmentMeanGrad <T מרחיב את TNummer > | מחשב גרדיאנטים עבור SparseSegmentMean. |
SparseSegmentMeanWithNumSegments <T מרחיב את TNummer > | מחשב את הממוצע לאורך מקטעים דלילים של טנזור. |
SparseSegmentSqrtN <T מרחיב את TNummer > | מחשב את הסכום לאורך מקטעים דלילים של טנזור חלקי sqrt של N. |
SparseSegmentSqrtNGrad <T מרחיב את TNummer > | מחשב גרדיאנטים עבור SparseSegmentSqrtN. |
SparseSegmentSqrtNWithNumSegments <T מרחיב את TNummer > | מחשב את הסכום לאורך מקטעים דלילים של טנזור חלקי sqrt של N. |
SparseSegmentSum <T מרחיב את TNummer > | מחשב את הסכום לאורך מקטעים דלילים של טנזור. |
SparseSegmentSumWithNumSegments <T מרחיב את TNummer > | מחשב את הסכום לאורך מקטעים דלילים של טנזור. |
SparseSlice <T מרחיב את TType > | חתך 'SparseTensor' לפי ה-'התחלה' וה-'גודל'. |
SparseSliceGrad <T מרחיב את TType > | אופרטור השיפוע עבור SparseSlice op. |
SparseSoftmax <T מרחיב את TNummer > | מחיל softmax על ND `SparseTensor` באצווה. |
SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits <T מרחיב את TNummer > | מחשבת עלות אנטרופיה צולבת של Softmax ושיפועים כדי להתפשט לאחור. |
SparseSparseMaximum <T מרחיב את TNummer > | מחזירה את המקסימום מבחינת האלמנט של שני SparseTensors. |
SparseSparseMinimum <T מרחיב את TType > | מחזירה את הדקה מבחינת האלמנט של שני SparseTensors. |
SparseSplit <T מרחיב את TType > | פיצול `SparseTensor` לטנזורים `num_split` לאורך מימד אחד. |
SparseTensorDenseAdd <U מרחיב את TType > | מוסיף `SparseTensor` ו`Tensor` צפוף, ומייצר `Tensor` צפוף. |
SparseTensorDenseMatMul <U מרחיב את TType > | הכפל SparseTensor (מדרגה 2) "A" במטריצה צפופה "B". |
SparseTensorSliceDataset | יוצר מערך נתונים שמפצל SparseTensor לאלמנטים לפי שורה. |
SparseTensorToCSRSparseMatrix | ממיר SparseTensor ל-CSRSparseMatrix (אולי באצווה). |
SparseToDense <U מרחיב את TType > | ממיר ייצוג דליל לטנזור צפוף. |
SparseToSparseSetOperation <T מרחיב את TType > | מחיל פעולת סט לאורך הממד האחרון של 2 כניסות 'SparseTensor'. |
ספנס <T מרחיב את TNumber > | |
פיצול <T מרחיב את TType > | מפצל טנסור לטנזורים `num_split` לאורך מימד אחד. |
SplitV <T מרחיב את TType > | מפצל טנסור לטנזורים `num_split` לאורך מימד אחד. |
SqlDataset | יוצר מערך נתונים שמבצע שאילתת SQL ופולט שורות של ערכת התוצאות. |
Sqrt <T מרחיב את TType > | מחשב שורש ריבועי של x מבחינה אלמנט. |
SqrtGrad <T מרחיב את TType > | מחשב את השיפוע עבור ה-sqrt של 'x' לפי הקלט שלו. |
Sqrtm <T מרחיב את TType > | מחשב את השורש הריבועי של המטריצה של מטריצה ריבועית אחת או יותר: matmul(sqrtm(A), sqrtm(A)) = A מטריצת הקלט צריכה להיות הפיכה. |
ריבוע <T מרחיב את TType > | מחשב ריבוע של x מבחינת אלמנט. |
SquaredDifference <T מרחיב את TType > | מחזירה conj(x - y)(x - y) מבחינת אלמנט. |
לחיצה <T מרחיבה את TType > | מסיר ממדים בגודל 1 מצורת טנזור. |
מחסנית <T מרחיבה את TType > | אורזת רשימה של טנסור 'N' rank-'R' לתוך טנסור rank-'(R+1)' אחד. |
שלב | ערכי שלב דומים ל-Enqueue קל משקל. |
במה פנויה | Op מסיר את כל האלמנטים במיכל הבסיסי. |
StagePeek | אופ מציץ בערכים באינדקס שצוין. |
StageSize | Op מחזירה את מספר האלמנטים במיכל הבסיסי. |
StatefulRandomBinomial <V מרחיב את TNummer > | |
StatefulStandardNormal <U מרחיב את TType > | מוציא ערכים אקראיים מהתפלגות נורמלית. |
StatefulTruncatedNormal <U מרחיב את TType > | מוציא ערכים אקראיים מהתפלגות נורמלית קטועה. |
StatefulUniform <U מרחיב את TType > | מוציא ערכים אקראיים מהתפלגות אחידה. |
StatefulUniformFullInt <U מרחיב את TType > | מוציא מספרים שלמים אקראיים מהתפלגות אחידה. |
StatefulUniformInt <U מרחיב את TType > | מוציא מספרים שלמים אקראיים מהתפלגות אחידה. |
StatelessMultinomial <V מרחיב את TNummer > | שואב דוגמאות מהתפלגות רב-נומית. |
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V מרחיב את TNummer > | |
StatelessRandomBinomial <W מרחיב את TNummer > | מוציא מספרים אקראיים פסאודו אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות בינומית. |
StatelessRandomGamma <V מרחיב את TNummer > | מוציא מספרים אקראיים פסאודו אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות גמא. |
StatelessRandomGetKeyCounterAlg | בוחר את האלגוריתם הטוב ביותר בהתבסס על מכשיר, ומערבל סיד לתוך מפתח ומונה. |
StatelessRandomNormal <V מרחיב את TNummer > | מוציא ערכי פסאודו אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות נורמלית. |
StatelessRandomNormalV2 <U מרחיב את TNummer > | מוציא ערכי פסאודו אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות נורמלית. |
StatelessRandomPoisson <W מרחיב את TNummer > | מוציא מספרים אקראיים פסאודו אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות פויסון. |
StatelessRandomUniform <V מרחיב את TNummer > | מוציא ערכים אקראיים פסאודו אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות אחידה. |
StatelessRandomUniformFullInt <V מרחיב את TNummer > | מוציא מספרים שלמים אקראיים פסאודו-אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות אחידה. |
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U מרחיב את TNummer > | מוציא מספרים שלמים אקראיים פסאודו-אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות אחידה. |
StatelessRandomUniformInt <V מרחיב את TNummer > | מוציא מספרים שלמים אקראיים פסאודו-אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות אחידה. |
StatelessRandomUniformIntV2 <U מרחיב את TNummer > | מוציא מספרים שלמים אקראיים פסאודו-אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות אחידה. |
StatelessRandomUniformV2 <U מרחיב את TNummer > | מוציא ערכים אקראיים פסאודו אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות אחידה. |
StatelessSampleDistortedBoundingBox <T מרחיב את TNummer > | צור תיבת תוחמת מעוותת באופן אקראי לתמונה באופן דטרמיניסטי. |
StatelessTruncatedNormal <V מרחיב את TNummer > | מוציא ערכי פסאודו אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות נורמלית קטומה. |
StatelessTruncatedNormalV2 <U מרחיב את TNummer > | מוציא ערכי פסאודו אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות נורמלית קטומה. |
StaticRegexFullMatch | בדוק אם הקלט תואם את תבנית הביטוי הרגולרי. |
StaticRegexReplace | מחליף את התאמת הדפוס בקלט בשכתוב. |
StatsAggregator Handle | |
StatsAggregatorSetSummaryWriter | הגדר summary_writer_interface כדי להקליט נתונים סטטיסטיים באמצעות stats_aggregator נתון. |
StatsAggregatorSummary | מייצר סיכום של כל סטטיסטיקה שנרשמה על ידי מנהל הסטטיסטיקה הנתון. |
StopGradient <T מרחיב את TType > | מפסיק את חישוב השיפוע. |
StridedSlice <T מרחיב את TType > | החזר פרוסה פסיעה מ'קלט'. |
StridedSliceAssign <T מרחיב את TType > | הקצה 'ערך' להפניה של ערך l של 'ref'. |
StridedSliceGrad <U מרחיב את TType > | מחזירה את השיפוע של `StridedSlice`. |
StringFormat | עיצוב תבנית מחרוזת באמצעות רשימה של טנסורים. |
אורך המחרוזת | אורכי מחרוזת של 'קלט'. |
StringNGrams <T מרחיב את TNummer > | יוצר ngrams מנתוני מחרוזת מרופטים. |
StringSplit | פיצול אלמנטים של 'מקור' בהתבסס על 'sep' לתוך 'SparseTensor'. |
לְהִתְפַּשֵׁט | הסר רווחים מובילים ונגררים מהטנזור. |
תת <T מרחיב את TType > | מחזירה x - y מבחינת אלמנט. |
Substr | החזר מחרוזות משנה מ'טנזור' של מחרוזות. |
סכום <T מרחיב את TType > | מחשב את סכום האלמנטים על פני ממדים של טנזור. |
כותב סיכום | |
Svd <T מרחיב את TType > | מחשב את הפירוק העצמי של אצווה של מטריצות צמודות עצמיות (הערה: רק קלט אמיתי נתמך). |
SwitchCond <T מרחיב את TType > | מעביר 'נתונים' ליציאת הפלט שנקבעה על ידי 'pred'. |
TPUCompilationResult | מחזירה את התוצאה של קומפילציה של TPU. |
TPUEmbeddingActivations | אופציה המאפשרת בידול של הטבעות TPU. |
TPUReplicateMetadata | מטא נתונים המציינים כיצד יש לשכפל את חישוב ה-TPU. |
TPUReplicatedInput <T מרחיב את TType > | מחבר N כניסות לחישוב TPU משוכפל N-way. |
TPUReplicatedOutput <T מרחיב את TType > | מחבר N יציאות מחישוב TPU משוכפל ב-N-way. |
TakeDataset | יוצר מערך נתונים המכיל אלמנטים של `count` מתוך `input_dataset`. |
TakeManySparseFromTensorsMap <T מרחיב את TType > | קרא את `SparseTensors` מתוך `SparseTensorsMap` ושרשר אותם. |
Tan <T מרחיב את TType > | מחשב שיזוף של x מבחינת אלמנט. |
Tanh <T מרחיב את TType > | מחשב טנגנס היפרבולי של 'x' מבחינת אלמנט. |
TanhGrad <T מרחיב את TType > | מחשב את השיפוע עבור ה-tanh של 'x' לפי הקלט שלו. |
TemporaryVariable <T מרחיב את TType > | מחזירה טנזור שעשוי לעבור מוטציה, אך נמשך רק בשלב אחד. |
TensorArray | מערך של טנסורים בגודל נתון. |
TensorArrayClose | מחק את TensorArray ממיכל המשאבים שלו. |
TensorArrayConcat <T מרחיב את TType > | חבר את האלמנטים מה-TensorArray לערך `value`. |
TensorArrayGather <T מרחיב את TType > | אסוף אלמנטים ספציפיים מה-TensorArray לתוך 'ערך' פלט. |
TensorArrayGrad | יוצר TensorArray לאחסון ההדרגות של ערכים בנקודת האחיזה הנתונה. |
TensorArrayGradWithShape | יוצר TensorArray לאחסון שיפועים מרובים של ערכים בנקודת האחיזה הנתונה. |
TensorArrayPack <T מרחיב את TType > | |
TensorArrayRead <T מרחיב את TType > | קרא אלמנט מה-TensorArray לתוך 'ערך' פלט. |
TensorArrayScatter | פזר את הנתונים מערך הקלט לאלמנטים ספציפיים של TensorArray. |
TensorArraySize | קבל את הגודל הנוכחי של TensorArray. |
TensorArraySplit | פצל את הנתונים מערך הקלט לרכיבי TensorArray. |
TensorArrayUnpack | |
TensorArrayWrite | דחוף אלמנט על tensor_array. |
TensorDataset | יוצר מערך נתונים שפולט 'רכיבים' כקבוצה של טנסורים פעם אחת. |
TensorDiag <T מרחיב את TType > | מחזירה טנזור אלכסוני עם ערכי אלכסון נתונים. |
TensorDiagPart <T מרחיב את TType > | מחזירה את החלק האלכסוני של הטנזור. |
TensorForestCreateTreeVariable | יוצר משאב עץ ומחזיר אליו ידית אחיזה. |
TensorForestTreeDeserialize | מסיר פרוטו לידית העץ |
TensorForestTreeIninitializedOp | בודק אם עץ אותחל. |
TensorForestTreePredict | פלט את הלוגיטים עבור נתוני הקלט הנתונים |
TensorForestTreeResourceHandleOp | יוצר נקודת אחיזה ל- TensorForestTreeResource |
TensorForestTreeSerialize | מסדרת את ידית העץ לפרוטו |
TensorForestTreeSize | קבל את מספר הצמתים בעץ |
TensorListConcat <U מרחיב את TType > | מחבר את כל הטנזורים ברשימה לאורך הממד ה-0. |
TensorListConcatLists | |
TensorListElementShape <T מרחיב את TNummer > | צורת האלמנטים של הרשימה הנתונה, כטנזור. |
TensorListFromTensor | יוצר TensorList שכאשר היא מוערמת, יש לה את הערך 'tensor'. |
TensorListGather <T מרחיב את TType > | יוצר Tensor על ידי אינדקס לתוך TensorList. |
TensorListGetItem <T מרחיב את TType > | |
TensorListLength | מחזירה את מספר הטנזורים ברשימת טנזורי הקלט. |
TensorListPopBack <T מרחיב את TType > | מחזירה את הרכיב האחרון של רשימת הקלט וכן רשימה עם הכל מלבד האלמנט הזה. |
TensorListPushBack | מחזירה רשימה עם ה-'Tensor' המועבר בתור האלמנט האחרון ואת הרכיבים האחרים של הרשימה הנתונה ב-'input_handle'. |
TensorListPushBackBatch | |
TensorListReserve | רשימה של הגודל הנתון עם אלמנטים ריקים. |
TensorListResize | משנה את גודל הרשימה. |
TensorListScatter | יוצר TensorList על ידי אינדקס לתוך Tensor. |
TensorListScatterIntoExistingList | מפזר טנזור במדדים ברשימת קלט. |
TensorListSetItem | |
TensorListSplit | מפצל טנזור לרשימה. |
TensorListStack <T מרחיב את TType > | מערם את כל הטנזורים ברשימה. |
TensorMapErase | מחזירה מפת טנסור עם פריט מהמפתח הנתון נמחק. |
TensorMapHasKey | מחזירה אם המפתח הנתון קיים במפה. |
TensorMapInsert | מחזירה מפה שהיא 'input_handle' עם צמד המפתח-ערך הנתון שהוכנס. |
TensorMapLookup <U מרחיב את TType > | מחזירה את הערך ממפתח נתון במפת טנסור. |
TensorMapSize | מחזירה את מספר הטנזורים במפת הטנזור הקלט. |
TensorMapStackKeys <T מרחיב את TType > | מחזירה ערימת טנסור של כל המפתחות במפת טנסור. |
TensorScatterNdAdd <T מרחיב את TType > | מוסיף `עדכונים` דלילים לטנזור קיים לפי `מדדים`. |
TensorScatterNdMax <T מרחיב את TType > | |
TensorScatterNdMin <T מרחיב את TType > | |
TensorScatterNdSub <T מרחיב את TType > | מוריד `עדכונים` דלילים מטנזור קיים לפי `מדדים`. |
TensorScatterNdUpdate <T מרחיב את TType > | פזרו `עדכונים` לטנזור קיים לפי `מדדים`. |
TensorSliceDataset | יוצר מערך נתונים שפולט כל פרוסה עמום-0 של 'רכיבים' פעם אחת. |
TensorStridedSliceUpdate <T מרחיב את TType > | הקצה 'ערך' להפניה של ערך l של 'קלט'. |
TensorSummary | מוציא מאגר פרוטוקול 'סיכום' עם טנזור ונתונים לכל תוסף. |
TextLineDataset | יוצר מערך נתונים שפולט שורות של קובץ טקסט אחד או יותר. |
TextLineReader | קורא שמוציא את השורות של קובץ המופרד על ידי '\n'. |
TfRecordDataset | יוצר מערך נתונים שפולט את הרשומות מקובץ TFRecord אחד או יותר. |
TfRecordReader | קורא שמוציא את הרשומות מקובץ TensorFlow Records. |
ThreadPoolDataset | יוצר מערך נתונים המשתמש במאגר שרשורים מותאם אישית כדי לחשב את 'input_dataset'. |
ידית בריכת חוטים | יוצר מערך נתונים המשתמש במאגר שרשורים מותאם אישית כדי לחשב את 'input_dataset'. |
אריח <T מרחיב את TType > | בונה טנזור על ידי ריצוף טנזור נתון. |
TileGrad <T מרחיב את TType > | מחזירה את השיפוע של 'אריח'. |
חותמת זמן | מספק את הזמן מאז התקופה בשניות. |
ToBool | ממירה טנזור לפרדיקט סקלרי. |
ToHashBucket | ממירה כל מחרוזת ב-Tensor הקלט למוד ה-hash שלה במספר דליים. |
ToHashBucketFast | ממירה כל מחרוזת ב-Tensor הקלט למוד ה-hash שלה במספר דליים. |
ToHashBucketStrong | ממירה כל מחרוזת ב-Tensor הקלט למוד ה-hash שלה במספר דליים. |
ToNumber <T מרחיב את TNummer > | ממירה כל מחרוזת ב-Tensor הקלט לסוג המספרי שצוין. |
TopK <T מרחיב את TNummer > | מוצא ערכים ואינדקסים של הרכיבים 'k' הגדולים ביותר עבור הממד האחרון. |
TopKUnique | מחזירה את הערכים הייחודיים של TopK במערך בסדר ממוין. |
TopKWithUnique | מחזירה את ערכי TopK במערך בסדר ממוין. |
Transpose <T מרחיב את TType > | ערבב מידות של x לפי תמורה. |
TriangularSolve <T מרחיב את TType > | פותר מערכות של משוואות ליניאריות עם מטריצות משולשות עליונות או תחתונות על ידי החלפה לאחור. |
TridiagonalMatMul <T מרחיב את TType > | חשב מוצר עם מטריצה תלת אלכסונית. |
TridiagonalSolve <T מרחיב את TType > | פותר מערכות משוואות תלת אלכסוניות. |
TruncateDiv <T מרחיב את TType > | מחזירה x / y מבחינת אלמנטים עבור סוגי מספרים שלמים. |
TruncateMod <T מרחיב את TNomber > | מחזירה את שארית החלוקה מבחינת הרכיב. |
TruncatedNormal <U מרחיב את TNummer > | מוציא ערכים אקראיים מהתפלגות נורמלית קטועה. |
TryRpc | בצע קבוצות של בקשות RPC. |
Unbatch <T מרחיב את TType > | הופך את הפעולה של Batch עבור Tensor פלט יחיד. |
UnbatchDataset | מערך נתונים שמפצל את רכיבי הקלט שלו למספר אלמנטים. |
UnbatchGrad <T מרחיב את TType > | שיפוע של Unbatch. |
UncompressElement | מבטל דחיסה של רכיב מערך נתונים דחוס. |
UnicodeDecode <T מרחיב את TNomber > | מפענח כל מחרוזת ב'קלט' לרצף של נקודות קוד Unicode. |
UnicodeDecodeWithOffsets <T מרחיב את TNummer > | מפענח כל מחרוזת ב'קלט' לרצף של נקודות קוד Unicode. |
UnicodeEncode | מקודד טנסור של אינטס למחרוזות Unicode. |
UnicodeScript | קבע את קודי הסקריפט של טנסור נתון של נקודות קוד שלמות של Unicode. |
UnicodeTranscode | המרת טקסט הקלט מקידוד מקור לקידוד יעד. |
UniformCandidateSampler | יוצר תוויות לדגימת מועמדים בהתפלגות אחידה. |
ייחודי <T מרחיב את TType , V מרחיב את TNummer > | מוצא אלמנטים ייחודיים לאורך ציר של טנזור. |
UniqueDataset | יוצר מערך נתונים המכיל את האלמנטים הייחודיים של `input_dataset`. |
UniqueWithCounts <T מרחיב את TType , V מרחיב את TNummer > | מוצא אלמנטים ייחודיים לאורך ציר של טנזור. |
UnravelIndex <T מרחיב את TNummer > | ממירה מערך של מדדים שטוחים לתופל של מערכי קואורדינטות. |
UnsortedSegmentJoin | מצטרף לאלמנטים של 'תשומות' המבוססות על 'מזדי_מקטעים'. |
UnsortedSegmentMax <T מרחיב את TNummer > | מחשב את המקסימום לאורך מקטעים של טנזור. |
UnsortedSegmentMin <T מרחיב את TNummer > | מחשב את המינימום לאורך מקטעים של טנזור. |
UnsortedSegmentProd <T מרחיב את TType > | מחשב את המוצר לאורך מקטעים של טנזור. |
UnsortedSegmentSum <T מרחיב את TType > | מחשב את הסכום לאורך מקטעים של טנזור. |
Unstack <T מרחיב את TType > | מפרק מימד נתון של טנסור דרגה-`R` לטנזורים `num` rank-`(R-1)`. |
בטל במה | אופ דומה ל-Dequeue קל משקל. |
UnwrapDatasetVariant | |
עֶלִיוֹן | ממיר את כל התווים הקטנים להחלפות האותיות הגדולות שלהם. |
UpperBound <U מרחיב את TNummer > | מחיל upper_bound(sorted_search_values, values) לאורך כל שורה. |
VarHandleOp | יוצר נקודת אחיזה למשאב משתנה. |
VariIsInitializedOp | בודק אם משתנה המבוסס על ידית משאב אותחל. |
משתנה <T מרחיב את TType > | מחזיק במצב בצורה של טנזור שנמשך לאורך שלבים. |
VariableShape <T מרחיב את TNummer > | מחזירה את צורת המשתנה שעליה מצביע `משאב`. |
איפה | מחזירה מיקומים של ערכים שאינם אפס / אמת בטנזור. |
WholeFileReader | קורא שמוציא את כל התוכן של קובץ כערך. |
Windows Dataset | משלב (קנים של) רכיבי קלט לתוך מערך נתונים של (קנים של) חלונות. |
WorkerHeartbeat | פעימות לב של עובד אופ. |
WrapDatasetVariant | |
כתוב סיכום אודיו | כותב תקציר קולי. |
WriteFile | כותב תוכן לקובץ בשם הקובץ הקלט. |
WriteGraphSummary | כותב סיכום גרף. |
WriteHistogramSummary | כותב סיכום היסטוגרמה. |
WriteImageSummary | כותב תקציר תמונה. |
WriteRawProtoSummary | כותב סיכום פרוטו מסודר. |
WriteScalarSummary | כותב סיכום סקלרי. |
כתוב סיכום | כותב תקציר טנזור. |
Xdivy <T מרחיב את TType > | מחזירה 0 אם x == 0, ו-x / y אחרת, באופן יסודי. |
XlaRecvFromHost <T מרחיב את TType > | אופ לקבלת טנזור מהמארח. |
XlaSendToHost | אופציה לשלוח טנזור למארח. |
XlaSetBound | הגדר גבול לערך הקלט הנתון כרמז למהדר Xla, מחזיר את אותו הערך. |
XlaSpmdFullToShardShape <T מרחיב את TType > | אופציה המשמשת את מחיצת XLA SPMD למעבר מחלוקה אוטומטית ל חלוקה ידנית. |
XlaSpmdShardToFullShape <T מרחיב את TType > | אופציה המשמשת את מחיצת XLA SPMD למעבר מחלוקה ידנית ל חלוקה אוטומטית. |
Xlog1py <T מרחיב את TType > | מחזירה 0 אם x == 0, ו-x * log1p(y) אחרת, באופן יסודי. |
Xlogy <T מרחיב את TType > | מחזירה 0 אם x == 0, ו-x * log(y) אחרת, באופן יסודי. |
אפסים <T מרחיב את TType > | אופרטור יוצר קבוע מאותחל באפסים של הצורה שניתנה על ידי 'עמומים'. |
ZerosLike <T מרחיב את TType > | מחזירה טנזור של אפסים עם אותה צורה וסוג כמו x. |
Zeta <T מרחיב את TNummer > | חשב את פונקציית הזטה של Hurwitz \\(\zeta(x, q)\\). |
ZipDataset | יוצר מערך נתונים שמכווץ יחד 'מערכי נתונים_קלט'. |
erfinv <T מרחיב את TNummer > | |