Abortar | Gere uma exceção para abortar o processo quando chamado. |
Abs <T estende TNumber > | Calcula o valor absoluto de um tensor. |
AccumulateN <T estende TType > | Retorna a soma elemento a elemento de uma lista de tensores. |
AcumuladorAplicarGradiente | Aplica um gradiente a um determinado acumulador. |
AcumuladorNumAcumulado | Retorna o número de gradientes agregados nos acumuladores fornecidos. |
AccumulatorSetGlobalStep | Atualiza o acumulador com um novo valor para global_step. |
AccumulatorTakeGradient <T estende TType > | Extrai o gradiente médio no ConditionalAccumulator fornecido. |
Acos <T estende TType > | Calcula acos de x elemento a elemento. |
Acosh <T estende TType > | Calcula o cosseno hiperbólico inverso de x elemento a elemento. |
Adicionar <T estende TType > | Retorna x + y elemento a elemento. |
AddManySparseToTensorsMap | Adicione um `N`-minibatch `SparseTensor` a um `SparseTensorsMap`, retorne `N` identificadores. |
AddN <T estende TType > | Adicione todos os tensores de entrada elemento a elemento. |
AddSparseToTensorsMap | Adicione um `SparseTensor` a um `SparseTensorsMap` e retorne seu identificador. |
AdjustContrast <T estende TNumber > | Ajuste o contraste de uma ou mais imagens. |
AdjustHue <T estende TNumber > | Ajuste o matiz de uma ou mais imagens. |
AdjustSaturation <T estende TNumber > | Ajuste a saturação de uma ou mais imagens. |
Todos | Calcula o "lógico e" dos elementos nas dimensões de um tensor. |
Amostrador de todos os candidatos | Gera rótulos para amostragem de candidatos com uma distribuição de unigramas aprendida. |
AllReduce <T estende TNumber > | Reduz mutuamente vários tensores de tipo e formato idênticos. |
AllToAll <T estende TType > | Uma operação para trocar dados entre réplicas de TPU. |
Ângulo <U estende TNumber > | Retorna o argumento de um número complexo. |
Iterador anônimo | Um contêiner para um recurso iterador. |
AnonymousMemoryCache | |
AnonymousMultiDeviceIterator | Um contêiner para um recurso iterador de vários dispositivos. |
AnônimoRandomSeedGenerator | |
Gerador de sementes anônimo | |
Qualquer | Calcula o "ou lógico" dos elementos nas dimensões de um tensor. |
ApplyAdaMax <T estende TType > | Atualize '*var' de acordo com o algoritmo AdaMax. |
ApplyAdadelta <T estende TType > | Atualize '*var' de acordo com o esquema adadelta. |
ApplyAdagrad <T estende TType > | Atualize '*var' de acordo com o esquema adagrad. |
ApplyAdagradDa <T estende TType > | Atualize '*var' de acordo com o esquema proximal do adagrad. |
ApplyAdagradV2 <T estende TType > | Atualize '*var' de acordo com o esquema adagrad. |
ApplyAdam <T estende TType > | Atualize '*var' de acordo com o algoritmo Adam. |
ApplyAddSign <T estende TType > | Atualize '*var' de acordo com a atualização do AddSign. |
ApplyCenteredRmsProp <T estende TType > | Atualize '*var' de acordo com o algoritmo RMSProp centralizado. |
ApplyFtrl <T estende TType > | Atualize '*var' de acordo com o esquema Ftrl-proximal. |
ApplyGradientDescent <T estende TType > | Atualize '*var' subtraindo 'alpha' * 'delta' dele. |
ApplyMomentum <T estende TType > | Atualize '*var' de acordo com o esquema de momentum. |
ApplyPowerSign <T estende TType > | Atualize '*var' de acordo com a atualização do AddSign. |
ApplyProximalAdagrad <T estende TType > | Atualize '*var' e '*accum' de acordo com FOBOS com taxa de aprendizagem Adagrad. |
ApplyProximalGradientDescent <T estende TType > | Atualize '*var' como algoritmo FOBOS com taxa de aprendizagem fixa. |
ApplyRmsProp <T estende TType > | Atualize '*var' de acordo com o algoritmo RMSProp. |
AproximadoIgual | Retorna o valor verdade de abs(xy) <tolerância elemento a elemento. |
ArgMax <V estende TNumber > | Retorna o índice com o maior valor nas dimensões de um tensor. |
ArgMin <V estende TNumber > | Retorna o índice com o menor valor nas dimensões de um tensor. |
AsString | Converte cada entrada no tensor fornecido em strings. |
Asin <T estende TType > | Calcula o seno inverso trignométrico de x elemento a elemento. |
Asinh <T estende TType > | Calcula o seno hiperbólico inverso de x elemento a elemento. |
AssertCardinalityDataset | |
AssertNextDataset | |
Afirmar isso | Afirma que a condição dada é verdadeira. |
Atribuir <T estende TType > | Atualize 'ref' atribuindo 'valor' a ele. |
AssignAdd <T estende TType > | Atualize 'ref' adicionando 'valor' a ele. |
AtribuirAddVariableOp | Adiciona um valor ao valor atual de uma variável. |
AssignSub <T estende TType > | Atualize 'ref' subtraindo 'valor' dele. |
AssignSubVariableOp | Subtrai um valor do valor atual de uma variável. |
AtribuirVariableOp | Atribui um novo valor a uma variável. |
Atan <T estende TType > | Calcula a tangente inversa trignométrica de x elemento a elemento. |
Atan2 <T estende TNumber > | Calcula o arco tangente de `y/x` elemento a elemento, respeitando os sinais dos argumentos. |
Atanh <T estende TType > | Calcula a tangente hiperbólica inversa de x elemento a elemento. |
Espectrograma de áudio | Produz uma visualização de dados de áudio ao longo do tempo. |
Resumo de áudio | Produz um buffer de protocolo `Summary` com áudio. |
AutoShardDataset | Cria um conjunto de dados que fragmenta o conjunto de dados de entrada. |
AvgPool <T estende TNumber > | Executa pooling médio na entrada. |
AvgPool3d <T estende TNumber > | Executa pooling médio 3D na entrada. |
AvgPool3dGrad <T estende TNumber > | Calcula gradientes da função de agrupamento médio. |
AvgPoolGrad <T estende TNumber > | Calcula gradientes da função de agrupamento médio. |
BandPart <T estende TType > | Copie um tensor definindo tudo fora de uma banda central em cada matriz mais interna como zero. |
BandedTriangularSolve <T estende TType > | |
Barreira | Define uma barreira que persiste em diferentes execuções de gráfico. |
BarreiraFechar | Fecha a barreira dada. |
BarreiraIncompletaTamanho | Calcula o número de elementos incompletos na barreira fornecida. |
BarreiraInserirMuitos | Para cada chave, atribui o respectivo valor ao componente especificado. |
BarreiraReadySize | Calcula o número de elementos completos na barreira fornecida. |
BarreiraTakeMany | Pega um determinado número de elementos concluídos de uma barreira. |
Lote | Agrupa todos os tensores de entrada de forma não determinística. |
BatchCholesky <T estende TNumber > | |
BatchCholeskyGrad <T estende TNumber > | |
Conjunto de dados em lote | Cria um conjunto de dados que agrupa elementos `batch_size` de `input_dataset`. |
LoteFft | |
LoteFft2d | |
LoteFft3d | |
BatchIfft | |
LoteIfft2d | |
LoteIfft3d | |
BatchMatMul <T estende TType > | Multiplica fatias de dois tensores em lotes. |
BatchMatrixBandPart <T estende TType > | |
BatchMatrixDeterminant <T estende TType > | |
BatchMatrixDiag <T estende TType > | |
BatchMatrixDiagPart <T estende TType > | |
BatchMatrixInverse <T estende TNumber > | |
BatchMatrixSetDiag <T estende TType > | |
BatchMatrixSolve <T estende TNumber > | |
BatchMatrixSolveLs <T estende TNumber > | |
BatchMatrixTriangularSolve <T estende TNumber > | |
BatchNormWithGlobalNormalization <T estende TType > | Normalização em lote. |
BatchNormWithGlobalNormalizationGrad <T estende TType > | Gradientes para normalização de lote. |
BatchSelfAdjointEig <T estende TNumber > | |
BatchSvd <T estende TType > | |
BatchToSpace <T estende TType > | BatchToSpace para tensores 4-D do tipo T. |
BatchToSpaceNd <T estende TType > | BatchToSpace para tensores ND do tipo T. |
BesselI0 <T estende TNumber > | |
BesselI0e <T estende TNumber > | |
BesselI1 <T estende TNumber > | |
BesselI1e <T estende TNumber > | |
BesselJ0 <T estende TNumber > | |
BesselJ1 <T estende TNumber > | |
BesselK0 <T estende TNumber > | |
BesselK0e <T estende TNumber > | |
BesselK1 <T estende TNumber > | |
BesselK1e <T estende TNumber > | |
BesselY0 <T estende TNumber > | |
BesselY1 <T estende TNumber > | |
Betainc <T estende TNumber > | Calcule a integral beta incompleta regularizada \\(I_x(a, b)\\). |
BiasAdd <T estende TType > | Adiciona `viés` ao `valor`. |
BiasAddGrad <T estende TType > | A operação reversa para "BiasAdd" no tensor "bias". |
Bincount <T estende TNumber > | Conta o número de ocorrências de cada valor em uma matriz inteira. |
Bitcast <U estende TType > | Bitcasta um tensor de um tipo para outro sem copiar dados. |
BitwiseAnd <T estende TNumber > | Elementwise calcula o AND bit a bit de `x` e `y`. |
BitwiseOr <T estende TNumber > | Elementwise calcula o OR bit a bit de `x` e `y`. |
BitwiseXor <T estende TNumber > | Elementwise calcula o XOR bit a bit de `x` e `y`. |
BlockLSTM <T estende TNumber > | Calcula a propagação direta da célula LSTM para todos os intervalos de tempo. |
BlockLSTMGrad <T estende TNumber > | Calcula a propagação retroativa da célula LSTM para toda a sequência de tempo. |
BoostedTreesAggregateStats | Agrega o resumo das estatísticas acumuladas do lote. |
BoostedTreesBucketize | Divida cada recurso com base nos limites do intervalo. |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit | Calcula os ganhos para cada recurso e retorna as melhores informações de divisão possíveis para o recurso. |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 | Calcula ganhos para cada recurso e retorna as melhores informações de divisão possíveis para cada nó. |
BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature | Calcula os ganhos para cada recurso e retorna as melhores informações de divisão possíveis para o recurso. |
BoostedTreesCenterBias | Calcula o anterior a partir dos dados de treinamento (o viés) e preenche o primeiro nó com o anterior dos logits. |
BoostedTreesCreateEnsemble | Cria um modelo de conjunto de árvore e retorna um identificador para ele. |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | Crie o recurso para fluxos de quantis. |
BoostedTreesDeserializeEnsemble | Desserializa uma configuração de conjunto de árvore serializada e substitui a árvore atual conjunto. |
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | Cria um identificador para um BoostedTreesEnsembleResource |
BoostedTreesExampleDebugOutputs | Saídas de depuração/interpretabilidade do modelo para cada exemplo. |
BoostedTreesFlushQuantileResumos | Libere os resumos de quantis de cada recurso de fluxo de quantis. |
BoostedTreesGetEnsembleStates | Recupera o token de carimbo de recurso do conjunto de árvores, o número de árvores e as estatísticas crescentes. |
BoostedTreesMakeQuantileResumos | Faz o resumo dos quantis do lote. |
BoostedTreesMakeStatsResumo | Faz o resumo das estatísticas acumuladas do lote. |
BoostedTreesPredict | Executa vários preditores de conjunto de regressão aditiva em instâncias de entrada e calcula os logits. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | Adicione os resumos de quantis a cada recurso de fluxo de quantis. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | Desserialize os limites do bucket e o sinalizador pronto no QuantileAccumulator atual. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | Libere os resumos de um recurso de fluxo de quantil. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | Gere os limites do intervalo para cada recurso com base nos resumos acumulados. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | Cria um identificador para um BoostedTreesQuantileStreamResource. |
BoostedTreesSerializeEnsemble | Serializa o conjunto de árvores em um proto. |
BoostedTreesSparseAggregateStats | Agrega o resumo das estatísticas acumuladas do lote. |
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit | Calcula os ganhos para cada recurso e retorna as melhores informações de divisão possíveis para o recurso. |
BoostedTreesTrainingPredict | Executa vários preditores de conjunto de regressão aditiva em instâncias de entrada e calcula a atualização para logits armazenados em cache. |
BoostedTreesUpdateEnsemble | Atualiza o conjunto de árvores adicionando uma camada à última árvore que está sendo cultivada ou começando uma nova árvore. |
BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | Atualiza o conjunto de árvores adicionando uma camada à última árvore que está sendo cultivada ou começando uma nova árvore. |
BroadcastDynamicShape <T estende TNumber > | Retorne a forma de s0 op s1 com transmissão. |
BroadcastGradientArgs <T estende TNumber > | Retorne os índices de redução para calcular gradientes de s0 op s1 com transmissão. |
BroadcastHelper <T estende TType > | Operador auxiliar para realizar transmissões no estilo XLA Transmite `lhs` e `rhs` para a mesma classificação, adicionando dimensões de tamanho 1 a qualquer uma das `lhs` e `rhs` que tenha a classificação mais baixa, usando as regras de transmissão do XLA para operadores binários. |
BroadcastRecv <T estende TType > | Recebe um valor de tensor transmitido de outro dispositivo. |
BroadcastSend <T estende TType > | Transmite um valor de tensor para um ou mais dispositivos. |
BroadcastTo <T estende TType > | Transmita uma matriz para uma forma compatível. |
Bucketizar | Segmenta 'entradas' com base em 'limites'. |
BytesProduzidoStatsDataset | Registra o tamanho em bytes de cada elemento de `input_dataset` em um StatsAggregator. |
CSRSparseMatrixComponents <T estende TType > | Lê os componentes CSR no lote `index`. |
CSRSparseMatrixToDense <T estende TType > | Converta um CSRSparseMatrix (possivelmente em lote) em denso. |
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T estende TType > | Converte um CSRSparesMatrix (possivelmente em lote) em um SparseTensor. |
Conjunto de dados CSV | |
CSVDatasetV2 | |
CTCLossV2 | Calcula a perda de CTC (probabilidade logarítmica) para cada entrada de lote. |
Conjunto de dados de cache | Cria um conjunto de dados que armazena em cache elementos de `input_dataset`. |
CacheDatasetV2 | |
Elenco <U estende TType > | Transforme x do tipo SrcT em y de DstT. |
Ceil <T estende TNumber > | Retorna o menor número inteiro elemento a elemento não menor que x. |
CheckNumerics <T estende TNumber > | Verifica um tensor para valores NaN, -Inf e +Inf. |
Cholesky <T estende TType > | Calcula a decomposição de Cholesky de uma ou mais matrizes quadradas. |
CholeskyGrad <T estende TNumber > | Calcula o gradiente retropropagado do modo reverso do algoritmo de Cholesky. |
Escolha o conjunto de dados mais rápido | |
ClipByValue <T estende TType > | Recorta os valores do tensor para um mínimo e um máximo especificados. |
FecharSummaryWriter | |
ClusterOutput <T estende TType > | Operador que conecta a saída de uma computação XLA a outros nós gráficos consumidores. |
CollectiveGather <T estende TNumber > | Acumula mutuamente vários tensores de tipo e formato idênticos. |
CollectivePermute <T estende TType > | Uma operação para permutar tensores em instâncias de TPU replicadas. |
Supressão CombinadaNonMax | Seleciona avidamente um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação, Esta operação executa non_max_suppression nas entradas por lote, em todas as classes. |
CompareAndBitpack | Compare os valores de `input` com `threshold` e empacote os bits resultantes em um `uint8`. |
Resultado da Compilação | Retorna o resultado de uma compilação TPU. |
CompileSucceededAssert | Afirma que a compilação foi bem-sucedida. |
Complexo <U estende TType > | Converte dois números reais em um número complexo. |
ComplexAbs <U estende TNumber > | Calcula o valor absoluto complexo de um tensor. |
CompressElement | Compacta um elemento do conjunto de dados. |
ComputeAccidentalHits | Calcula os IDs das posições em sampled_candidates que correspondem a true_labels. |
ComputeBatchSize | Calcula o tamanho do lote estático de um conjunto de dados sem lotes parciais. |
Concat <T estende TType > | Concatena tensores ao longo de uma dimensão. |
ConcatenarDataset | Cria um conjunto de dados que concatena `input_dataset` com `another_dataset`. |
Acumulador Condicional | Um acumulador condicional para agregar gradientes. |
ConfigurarDistributedTPU | Configura as estruturas centralizadas para um sistema TPU distribuído. |
ConfigurarTPUEincorporação | Configura TPUEmbedding em um sistema TPU distribuído. |
Conj <T estende TType > | Retorna o conjugado complexo de um número complexo. |
ConjugateTranspose <T estende TType > | Embaralhe as dimensões de x de acordo com uma permutação e conjugue o resultado. |
Constante <T estende TType > | Um operador que produz um valor constante. |
ConsumirMutexLock | Esta operação consome um bloqueio criado por `MutexLock`. |
Gatilho de controle | Não faz nada. |
Conv <T estende TType > | Envolve o operador XLA ConvGeneralDilated, documentado em https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#conv_convolution . |
Conv2d <T estende TNumber > | Calcula uma convolução 2-D com base em tensores de `entrada` e `filtro` 4-D. |
Conv2dBackpropFilter <T estende TNumber > | Calcula os gradientes de convolução em relação ao filtro. |
Conv2dBackpropInput <T estende TNumber > | Calcula os gradientes de convolução em relação à entrada. |
Conv3d <T estende TNumber > | Calcula uma convolução 3-D com base em tensores de `entrada` e `filtro` 5-D. |
Conv3dBackpropFilter <T estende TNumber > | Calcula os gradientes da convolução 3D em relação ao filtro. |
Conv3dBackpropInput <U estende TNumber > | Calcula os gradientes da convolução 3D em relação à entrada. |
Copiar <T estende TType > | Copie um tensor de CPU para CPU ou GPU para GPU. |
CopyHost <T estende TType > | Copie um tensor para hospedar. |
Porque <T estende TType > | Calcula cos de x elemento a elemento. |
Cosh <T estende TType > | Calcula o cosseno hiperbólico de x elemento a elemento. |
CountUpTo <T estende TNumber > | Incrementa 'ref' até atingir 'limite'. |
CriarSummaryDbWriter | |
CriarSummaryFileWriter | |
Cortar e redimensionar | Extrai recortes do tensor da imagem de entrada e os redimensiona. |
CropAndResizeGradBoxes | Calcula o gradiente da operação crop_and_resize em relação ao tensor das caixas de entrada. |
CropAndResizeGradImage <T estende TNumber > | Calcula o gradiente da operação crop_and_resize em relação ao tensor da imagem de entrada. |
Cruzar <T estende TNumber > | Calcule o produto vetorial aos pares. |
CrossReplicaSum <T estende TNumber > | Uma operação para somar entradas em instâncias de TPU replicadas. |
CtcBeamSearchDecoder <T estende TNumber > | Executa a decodificação de pesquisa de feixe nos logits fornecidos na entrada. |
CtcGreedyDecoder <T estende TNumber > | Executa decodificação gananciosa nos logits fornecidos nas entradas. |
CtcLoss <T estende TNumber > | Calcula a perda de CTC (probabilidade logarítmica) para cada entrada de lote. |
CudnnRNN <T estende TNumber > | Um RNN apoiado por cuDNN. |
CudnnRNNBackprop <T estende TNumber > | Etapa de backprop de CudnnRNNV3. |
CudnnRNNCanonicalToParams <T estende TNumber > | Converte parâmetros CudnnRNN da forma canônica para a forma utilizável. |
CudnnRNNParamsToCanonical <T estende TNumber > | Recupera parâmetros CudnnRNN em forma canônica. |
CudnnRnnParamsSize <U estende TNumber > | Calcula o tamanho dos pesos que podem ser usados por um modelo Cudnn RNN. |
Cumprod <T estende TType > | Calcule o produto cumulativo do tensor `x` ao longo do `eixo`. |
Cumsum <T estende TType > | Calcule a soma cumulativa do tensor `x` ao longo do `eixo`. |
CumulativeLogsumexp <T estende TNumber > | Calcule o produto cumulativo do tensor `x` ao longo do `eixo`. |
DataFormatDimMap <T estende TNumber > | Retorna o índice de dimensão no formato de dados de destino dado aquele em o formato dos dados de origem. |
DataFormatVecPermute <T estende TNumber > | Permute o tensor de entrada de `src_format` para `dst_format`. |
DataServiceDataset | |
DatasetCardinalidade | Retorna a cardinalidade de `input_dataset`. |
DatasetFromGraph | Cria um conjunto de dados a partir do `graph_def` fornecido. |
DatasetToGraph | Retorna um GraphDef serializado representando `input_dataset`. |
DatasetToSingleElement | Produz o único elemento do conjunto de dados fornecido. |
DatasetToTFRecord | Grava o conjunto de dados fornecido no arquivo fornecido usando o formato TFRecord. |
DatasetToTfRecord | Grava o conjunto de dados fornecido no arquivo fornecido usando o formato TFRecord. |
Dawsn <T estende TNumber > | |
DebugGradientIdentity <T estende TType > | Operação de identidade para depuração de gradiente. |
DebugGradientRefIdentity <T estende TType > | Operação de identidade para depuração de gradiente. |
DebugIdentity <T estende TType > | Depurar identidade V2 Op. |
DebugNanCount | Depurar operação do contador de valor NaN. |
DebugNumericsSummary <U estende TNumber > | Resumo numérico de depuração V2 Op. |
DecodeAndCropJpeg | Decodifique e corte uma imagem codificada em JPEG para um tensor uint8. |
DecodificarBase64 | Decodifique strings codificadas em base64 seguras para a web. |
DecodificarBmp | Decodifique o primeiro quadro de uma imagem codificada em BMP para um tensor uint8. |
DecodificarComprimido | Descompacte strings. |
DecodificarCsv | Converta registros CSV em tensores. |
DecodificarGif | Decodifique o(s) quadro(s) de uma imagem codificada em GIF para um tensor uint8. |
DecodeImage <T estende TNumber > | Função para decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg e decode_png. |
DecodificarJpeg | Decodifique uma imagem codificada em JPEG para um tensor uint8. |
DecodificarJsonExemplo | Converta registros de exemplo codificados em JSON em strings de buffer de protocolo binário. |
DecodePaddedRaw <T estende TNumber > | Reinterprete os bytes de uma string como um vetor de números. |
DecodePng <T estende TNumber > | Decodifique uma imagem codificada em PNG para um tensor uint8 ou uint16. |
DecodificarProto | A operação extrai campos de um protocolo serializado que armazena mensagens em tensores. |
DecodeRaw <T estende TType > | Reinterprete os bytes de uma string como um vetor de números. |
DecodificarWav | Decodifique um arquivo WAV PCM de 16 bits em um tensor flutuante. |
DeepCopy <T estende TType > | Faz uma cópia de `x`. |
ExcluirIterador | Um contêiner para um recurso iterador. |
ExcluirMemoryCache | |
DeleteMultiDeviceIterator | Um contêiner para um recurso iterador. |
ExcluirRandomSeedGenerator | |
ExcluirSeedGenerator | |
ExcluirSessionTensor | Exclua o tensor especificado pelo seu identificador na sessão. |
DenseBincount <U estende TNumber > | Conta o número de ocorrências de cada valor em uma matriz inteira. |
DenseCountSparseOutput <U estende TNumber > | Executa contagem bin de saída esparsa para uma entrada tf.tensor. |
DenseToCSRSparseMatrix | Converte um tensor denso em um CSRSparseMatrix (possivelmente em lote). |
DenseToDenseSetOperation <T estende TType > | Aplica operação definida ao longo da última dimensão de 2 entradas `Tensor`. |
DenseToSparseBatchDataset | Cria um conjunto de dados que agrupa elementos de entrada em um SparseTensor. |
DenseToSparseSetOperation <T estende TType > | Aplica a operação definida ao longo da última dimensão de `Tensor` e `SparseTensor`. |
DepthToSpace <T estende TType > | DepthToSpace para tensores do tipo T. |
DepthwiseConv2dNative <T estende TNumber > | Calcula uma convolução 2-D em profundidade, dados os tensores 4-D de `entrada` e `filtro`. |
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T estende TNumber > | Calcula os gradientes de convolução em profundidade em relação ao filtro. |
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T estende TNumber > | Calcula os gradientes de convolução em profundidade em relação à entrada. |
Desquantizar | Pega a entrada uint32 compactada e descompacta a entrada para uint8 para fazer Desquantização no dispositivo. |
DesserializeIterator | Converte o tensor variante fornecido em um iterador e o armazena no recurso fornecido. |
DeserializeManySparse <T estende TType > | Desserializar e concatenar `SparseTensors` de um minilote serializado. |
DeserializeSparse <U estende TType > | Desserialize objetos `SparseTensor`. |
DestruirResourceOp | Exclui o recurso especificado pelo identificador. |
DestroyTemporaryVariable <T estende TType > | Destrói a variável temporária e retorna seu valor final. |
Det <T estende TType > | Calcula o determinante de uma ou mais matrizes quadradas. |
Índice de dispositivos | Retorne o índice do dispositivo que a operação executa. |
Digamma <T estende TNumber > | Calcula Psi, a derivada de Lgamma (o logaritmo do valor absoluto de `Gamma(x)`), elemento a elemento. |
Dilation2d <T estende TNumber > | Calcula a dilatação da escala de cinza dos tensores de `entrada` 4-D e de `filtro` 3-D. |
Dilation2dBackpropFilter <T estende TNumber > | Calcula o gradiente de dilatação morfológica 2-D em relação ao filtro. |
Dilation2dBackpropInput <T estende TNumber > | Calcula o gradiente de dilatação morfológica 2-D em relação à entrada. |
DirectedInterleaveDataset | Um substituto para `InterleaveDataset` em uma lista fixa de `N` conjuntos de dados. |
Div <T estende TType > | Retorna x / y elemento a elemento. |
DivNoNan <T estende TType > | Retorna 0 se o denominador for zero. |
Ponto <T estende TType > | Envolve o operador XLA DotGeneral, documentado em https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dotgeneral . |
DrawBoundingBoxes <T estende TNumber > | Desenhe caixas delimitadoras em um lote de imagens. |
DummyIterationCounter | |
DummyMemoryCache | |
Gerador de Sementes Dummy | |
DynamicPartition <T estende TType > | Particiona `data` em tensores `num_partitions` usando índices de `partitions`. |
DynamicSlice <T estende TType > | Envolve o operador XLA DynamicSlice, documentado em https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dynamicslice . |
DynamicStitch <T estende TType > | Intercale os valores dos tensores `dados` em um único tensor. |
DynamicUpdateSlice <T estende TType > | Envolve o operador XLA DynamicUpdateSlice, documentado em https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dynamicupdateslice . |
Editar Distância | Calcula a distância de edição de Levenshtein (possivelmente normalizada). |
Eig <U estende TType > | Calcula a decomposição própria de uma ou mais matrizes quadradas. |
Einsum <T estende TType > | Uma operação que suporta operação einsum básica com 2 entradas e 1 saída. |
Elu <T estende TNumber > | Calcula linear exponencial: `exp(features) - 1` se < 0, `features` caso contrário. |
EluGrad <T estende TNumber > | Calcula gradientes para a operação linear exponencial (Elu). |
Incorporação de ativações | Uma operação que permite a diferenciação de TPU Embeddings. |
Vazio <T estende TType > | Cria um tensor com a forma fornecida. |
Lista Tensor Vazia | Cria e retorna uma lista de tensores vazia. |
Mapa Tensor Vazio | Cria e retorna um mapa tensorial vazio. |
EncodeBase64 | Codifique strings em formato base64 seguro para web. |
CodificarJpeg | Codifique uma imagem em JPEG. |
CodificarJpegVariableQuality | Imagem de entrada com codificação JPEG com qualidade de compactação fornecida. |
EncodePng | Codifique uma imagem em PNG. |
EncodeProto | A operação serializa mensagens protobuf fornecidas nos tensores de entrada. |
EncodeWav | Codifique dados de áudio usando o formato de arquivo WAV. |
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch | Uma operação que enfileira uma lista de tensores de lote de entrada para TPUEmbedding. |
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | Facilita a portabilidade de código que usa tf.nn.embedding_lookup(). |
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch | Uma operação que enfileira índices de entrada TPUEmbedding de um SparseTensor. |
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch | Facilita a portabilidade de código que usa tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
GarantirShape <T estende TType > | Garante que a forma do tensor corresponda à forma esperada. |
Insira <T estende TType > | Cria ou encontra um quadro filho e disponibiliza `dados` para o quadro filho. |
Igual | Retorna o valor verdade de (x == y) elemento a elemento. |
Erf <T estende TNumber > | Calcula a função de erro de Gauss de `x` elemento a elemento. |
Erfc <T estende TNumber > | Calcula a função de erro complementar de `x` elemento a elemento. |
EuclideanNorm <T estende TType > | Calcula a norma euclidiana de elementos nas dimensões de um tensor. |
Executar | Op que carrega e executa um programa TPU em um dispositivo TPU. |
ExecuteAndUpdateVariáveis | Op que executa um programa com atualizações opcionais de variáveis no local. |
Sair <T estende TType > | Sai do quadro atual para seu quadro pai. |
Exp <T estende TType > | Calcula exponencial de x elemento a elemento. |
ExpandDims <T estende TType > | Insere uma dimensão de 1 na forma de um tensor. |
Expint <T estende TNumber > | |
Expm1 <T estende TType > | Calcula `exp(x) - 1` elemento a elemento. |
ExtrairGlimpse | Extrai um vislumbre do tensor de entrada. |
ExtractImagePatches <T estende TType > | Extraia `patches` de `images` e coloque-os na dimensão de saída "profundidade". |
ExtractJpegShape <T estende TNumber > | Extraia as informações de forma de uma imagem codificada em JPEG. |
ExtractVolumePatches <T estende TNumber > | Extraia `"patches` de `input` e coloque-os na dimensão de saída `"profundidade"`. |
Fato | Produza um fato sobre fatoriais. |
FakeQuantWithMinMaxArgs | Quantize falsamente o tensor de 'entradas', digite float para o tensor de 'saídas' do mesmo tipo. |
FakeQuantWithMinMaxArgsGradiente | Calcule gradientes para uma operação FakeQuantWithMinMaxArgs. |
FakeQuantWithMinMaxVars | Quantize falsamente o tensor de 'entradas' do tipo float por meio de escalares flutuantes globais Falsifique a quantização do tensor `inputs` do tipo float por meio dos escalares flutuantes globais `min` e `max` para o tensor `outputs` da mesma forma que `inputs`. |
FakeQuantWithMinMaxVarsGradiente | Calcule gradientes para uma operação FakeQuantWithMinMaxVars. |
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel | Quantize falsamente o tensor de 'entradas' do tipo float por meio de floats por canal Quantize falsamente o tensor de `entradas` do tipo float por canal e uma das formas: `[d]`, `[b, d]` `[b, h, w, d]` via floats por canal ` min` e `max` da forma `[d]` para o tensor `outputs` da mesma forma que `inputs`. |
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient | Calcule gradientes para uma operação FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel. |
Fft <T estende TType > | Transformada rápida de Fourier. |
Fft2d <T estende TType > | Transformada rápida de Fourier 2D. |
Fft3d <T estende TType > | Transformada rápida de Fourier 3D. |
FifoQueue | Uma fila que produz elementos na ordem primeiro a entrar, primeiro a sair. |
Preencha <U estende TType > | Cria um tensor preenchido com um valor escalar. |
FilterByLastComponentDataset | Cria um conjunto de dados contendo elementos do primeiro componente de `input_dataset` sendo verdadeiros no último componente. |
Impressão digital | Gera valores de impressão digital. |
Conjunto de dados de registro de comprimento fixo | |
Leitor de registro de comprimento fixo | Um leitor que gera registros de comprimento fixo de um arquivo. |
FixoUnigramCandidateSampler | Gera rótulos para amostragem de candidatos com uma distribuição de unigramas aprendida. |
Andar <T estende TNumber > | Retorna o maior número inteiro elemento a elemento não maior que x. |
FloorDiv <T estende TType > | Retorna x // y elemento a elemento. |
FloorMod <T estende TNumber > | Retorna o restante da divisão elemento a elemento. |
FlushSummaryWriter | |
FractionalAvgPool <T estende TNumber > | Executa o agrupamento médio fracionário na entrada. |
FractionalAvgPoolGrad <T estende TNumber > | Calcula o gradiente da função FractionalAvgPool. |
FractionalMaxPool <T estende TNumber > | Executa pooling máximo fracionário na entrada. |
FractionalMaxPoolGrad <T estende TNumber > | Calcula o gradiente da função FractionalMaxPool. |
FresnelCos <T estende TNumber > | |
FresnelSin <T estende TNumber > | |
FusedBatchNorm <T estende TNumber , U estende TNumber > | Normalização em lote. |
FusedBatchNormGrad <T estende TNumber , U estende TNumber > | Gradiente para normalização de lote. |
FusedPadConv2d <T estende TNumber > | Executa um preenchimento como pré-processo durante uma convolução. |
FusedResizeAndPadConv2d <T estende TNumber > | Executa um redimensionamento e preenchimento como pré-processo durante uma convolução. |
GRUBlockCell <T estende TNumber > | Calcula a propagação direta da célula GRU para 1 intervalo de tempo. |
GRUBlockCellGrad <T estende TNumber > | Calcula a retropropagação da célula GRU para um intervalo de tempo. |
Reunir <T estende TType > | Envolve o operador XLA Gather documentado em https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#gather |
GatherNd <T estende TType > | Reúna fatias de `params` em um Tensor com forma especificada por `indices`. |
GatherV2 <T estende TNumber > | Acumula mutuamente vários tensores de tipo e formato idênticos. |
GerarBoundingBoxPropostas | Esta operação produz região de interesse a partir de determinadas caixas delimitadoras (bbox_deltas) codificadas com âncoras wrt de acordo com a equação 2 em arXiv: 1506.01497 A operação seleciona as principais caixas de pontuação `pre_nms_topn`, decodifica-as em relação às âncoras, aplica supressão não máxima em caixas sobrepostas com valor de interseção sobre união (iou) superior a `nms_threshold`, descartando caixas onde o lado mais curto é menor que ` tamanho_mín.`. |
Gerar VocabRemapeamento | Dado um caminho para arquivos de vocabulário novos e antigos, retorna um Tensor de remapeamento de comprimento `num_new_vocab`, onde `remapping[i]` contém o número da linha no vocabulário antigo que corresponde à linha `i` no novo vocabulário (começando na linha `new_vocab_offset` e até entidades `num_new_vocab`), ou `- 1` se a entrada `i` no novo vocabulário não estiver no vocabulário antigo. |
ObterSessionHandle | Armazene o tensor de entrada no estado da sessão atual. |
GetSessionTensor <T estende TType > | Obtenha o valor do tensor especificado pelo seu identificador. |
Maior | Retorna o valor verdade de (x > y) elemento a elemento. |
MaiorIgualdade | Retorna o valor verdade de (x >= y) elemento a elemento. |
GarantiaConst <T estende TType > | Garante ao tempo de execução do TF que o tensor de entrada é uma constante. |
Tabela Hash | Cria uma tabela hash não inicializada. |
HistogramFixedWidth <U estende TNumber > | Histograma de retorno de valores. |
Resumo do histograma | Produz um buffer de protocolo `Summary` com um histograma. |
HsvToRgb <T estende TNumber > | Converta uma ou mais imagens de HSV para RGB. |
Identidade <T estende TType > | Retorna um tensor com a mesma forma e conteúdo do tensor ou valor de entrada. |
IdentidadeN | Retorna uma lista de tensores com as mesmas formas e conteúdos da entrada tensores. |
Leitor de Identidade | Um leitor que gera o trabalho na fila como chave e valor. |
Ifft <T estende TType > | Transformada rápida inversa de Fourier. |
Ifft2d <T estende TType > | Transformada rápida inversa de Fourier 2D. |
Ifft3d <T estende TType > | Transformada rápida inversa de Fourier 3D. |
Igamma <T estende TNumber > | Calcule a função Gamma incompleta regularizada inferior `P (a, x)`. |
IgammaGradA <T estende TNumber > | Calcula o gradiente de `igamma (a, x)` wrt `a`. |
Igamac <t estende tnumber > | Calcule a função gama incompleta regularizada superior `q (a, x)`. |
IgnoreerrorrorsDataset | Cria um conjunto de dados que contém os elementos de `input_dataset` ignorando erros. |
Imag <u estende tnumber > | Retorna a parte imaginária de um número complexo. |
ImageProjectiveTransformv2 <t estende tnumber > | Aplica a transformação fornecida a cada uma das imagens. |
ImageProjectiveTransformv3 <t estende TNUMBER > | Aplica a transformação fornecida a cada uma das imagens. |
Imagens | Exerta um buffer de protocolo `sumário` com imagens. |
ImutableConst <t estende ttype > | Retorna o tensor imutável da região da memória. |
Importação | |
Intopk | Diz se as metas estão nas principais previsões `k '. |
Infeeddequeue <t estende ttype > | Um espaço reservado para um valor que será alimentado no cálculo. |
Infeeddequeuetuple | Busca vários valores da infeeds como uma tupla xla. |
Infeedenqueue | Um OP que alimenta um único valor tensor no cálculo. |
Infeedenqueueuselinearizedbuffer | Um OP que enquitam o buffer prelinearizado na infecção por TPU. |
Infeedenqueuetuple | Alimenta vários valores de tensor na computação como uma tupla XLA. |
Init | |
Inicializetable | Inicializador da tabela que leva dois tensores para chaves e valores, respectivamente. |
InitializeTableFromDataSet | |
InitializeTableFromTextFile | Inicializa uma tabela de um arquivo de texto. |
Inplaceadd <t estende ttype > | Adiciona V em linhas especificadas de x. |
Placesub <t estende ttype > | Subtrai `v` em linhas especificadas de` x`. |
InplaceUpdate <t estende ttype > | Atualizações linhas especificadas 'i' com valores 'v'. |
Inv <t estende ttype > | Calcula o inverso de uma ou mais matrizes invertíveis quadradas ou seus adjuntos (transpostos conjugados). |
InvGrad <t estende ttype > | Calcula o gradiente para o inverso do `x` wrt sua entrada. |
Inverter <t estende TNUMBER > | Inverter (flip) cada bit de tipos suportados; Por exemplo, o valor do tipo `uint8` 01010101 se torna 10101010. |
Invertpermutação <t estende tnumber > | Calcula a permutação inversa de um tensor. |
Irfft <u estende tnumber > | Transformação rápida de Fourier de valor real inverso. |
Irfft2d <u estende tnumber > | Transformação rápida de Fourier de valor real 2D inverso. |
Irfft3d <u estende tnumber > | Transformação rápida de Fourier de valor real em 3D inverso. |
IsBoostEdtreeSensembleInitialized | Verifica se um conjunto de árvores foi inicializado. |
IsBoostEdtreesquantilestreamResourceinitialized | Verifica se um fluxo quantil foi inicializado. |
Isfinita | Retorna quais elementos de x são finitos. |
Isinf | Retorna quais elementos de x são inf. |
Isnan | Retorna quais elementos de x são nan. |
IsVariableInitialized | Verifica se um tensor foi inicializado. |
IsotonicRegression <u estende tnumber > | Resolve um lote de problemas de regressão isotônica. |
Iterador | |
IteratorFromStringHandle | |
IteratorGetDevice | Retorna o nome do dispositivo no qual o `recurso` foi colocado. |
IteratorGetNext | Obtém a próxima saída do iterador fornecido. |
IteratorGetNexTasOptional | Obtém a próxima saída do iterador fornecido como uma variante opcional. |
IteratorGetNextSync | Obtém a próxima saída do iterador fornecido. |
Iteratortortostringhandle | Converte o `Resource_handle` dado representando um iterador em uma string. |
Juntar | Junta -se às cordas da lista dada de tensores de cordas em um tensor; com o separador fornecido (o padrão é um separador vazio). |
KMC2Chaininitialização | Retorna o índice de um ponto de dados que deve ser adicionado ao conjunto de sementes. |
KeyValuesort <t estende o número , u estende ttype > | Envolve o operador de classificação XLA, documentado em https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_seMantics#sort. |
Kmeansplusplusinitialização | Seleciona NUM_TO_Sample linhas de entrada usando o critério Kmeans ++. |
Kthorderstatistic | Calcula a estatística Kth Order de um conjunto de dados. |
L2loss <t estende TNUMBER > | L2 Perda. |
Lmdbdataset | Cria um conjunto de dados que emite os pares de valor-chave em um ou mais arquivos LMDB. |
Lstmblockcell <t estende tnumber > | Calcula a propagação de avanço da célula LSTM por 1 etapa de tempo. |
LSTBlockCellGrad <T estende TNUMBER > | Calcula a propagação para trás da célula LSTM para 1 timestep. |
Latystatsdataset | Registra a latência da produção de elementos `input_dataset` em um estatal. |
LeakyRelu <t estende TNUMBER > | Calcula linear retificado: `max (recursos, recursos * alfa)`. |
LeakyReluRad <t estende TNUMBER > | Calcula gradientes lineares retificados para uma operação de vazamento. |
LearnInigramCandEdatesAmpler | Gera rótulos para amostragem de candidatos com uma distribuição aprendida de Unigram. |
Deslocamento esquerdo <t estende tnumber > | A Elementwise calcula o deslocamento à esquerda bit-shift de `x` e` y`. |
Menos | Retorna o valor da verdade de (x <y) em termos de elemento. |
Menos adequado | Retorna o valor da verdade de (x <= y) em termos de elemento. |
Lgamma <t estende tnumber > | Calcula o log do valor absoluto de `gamma (x)` elemento em termos de elemento. |
Linspace <t estende tnumber > | Gera valores em um intervalo. |
Lmdbdataset | |
Lmdbreader | Um leitor que gera os registros de um arquivo LMDB. |
LoadAndRemapMatrix | Carrega um 2-D (Matrix) `Tensor` com nome` Old_tensor_Name` do ponto de verificação em `ckpt_path` e potencialmente reordenam suas linhas e colunas usando as revancetas especificadas. |
LoadtpuembeddingAdamparameters | Carregue os parâmetros de incorporação do ADAM. |
LoadtpuembeddingAdamparametersgradAccumdebug | Carregue os parâmetros de incorporação do ADAM com suporte de depuração. |
LoadtpuembeddingAdadelTaparameters | Carregue os parâmetros de incorporação do ADADELTA. |
LoadtpuembeddingdadadelTaparametersgradaccumdebug | Carregue os parâmetros Adadelta com suporte de depuração. |
LoadtpuembeddingAgadParameters | Carregue os parâmetros de incorporação do ADAGRAD. |
LoadtpuembeddingAgadParametersgradAccumdebug | Carregue os parâmetros de incorporação do ADAGRAD com suporte de depuração. |
LoadtpuembeddingCenterDRMSPropParameters | Parâmetros de incorporação RMSPROP centrados em carga. |
LoadtpuembeddingftrlParameters | Carregue os parâmetros de incorporação de FTRL. |
LoadtpuembeddingftrlParametersgradAccumdebug | Carregue os parâmetros de incorporação de FTRL com suporte de depuração. |
LoadtpuembeddingMdladagRAllightParameters | Carregue os parâmetros de incorporação de incorporação da luz do ADAGRAD MDL. |
LoadtpuembeddingMomEntumParameters | Carregar o momento de incorporação de parâmetros. |
LoadtpuembeddingMomEntumParametersgradAccumdebug | Carregue o momento de incorporação de parâmetros com suporte de depuração. |
LoadtpuembeddingproximalAdArtAdParameters | Carregue os parâmetros de incorporação do Adagrad proximal. |
LoadtpuembeddingproximaladagRAdParametersgradAccumdebug | Carregue os parâmetros de incorporação do Adagrad proximal com suporte de depuração. |
LoadTpuembeddingProximalyogiparameters | |
LoadtpuembeddingproximalyogiparametersgradAccumdebug | |
LoadtpuembeddingrmsPropParameters | Carregue os parâmetros de incorporação RMSPROP. |
LoadtpuembeddingrmsPropParametersgradAccumdebug | Carregue os parâmetros de incorporação RMSPROP com suporte de depuração. |
LoadtpuembeddingdstocasticGentientDescentParameters | Carregar parâmetros de incorporação SGD. |
LoadtpuembeddingStochasticGentientDescentParametersgradAccumdebug | Carregar parâmetros de incorporação SGD. |
LocalResponsEnormalization <t estende tnumber > | Normalização da resposta local. |
LocalResponsEnMalizationGrad <T estende TNUMBER > | Gradientes para normalização da resposta local. |
Log <t estende ttype > | Calcula o logaritmo natural de x elemento. |
Log1p <t estende ttype > | Calcula o logaritmo natural de (1 + x) em termos de elemento. |
LogMatrixDeterminant <t estende ttype > | Calcula o sinal e o log do valor absoluto do determinante de uma ou mais matrizes quadradas. |
LogSoftMax <t estende TNUMBER > | Calcula as ativações de logs da Softmax. |
LogUniformCandidatesampler | Gera rótulos para amostragem de candidatos com uma distribuição uniforme de log. |
Logical e | Retorna o valor da verdade dos elementos x e y. |
LogicalNot | Retorna o valor da verdade de `não x` elemento em termos de elemento. |
Logicalor | Retorna o valor da verdade de x ou y elemento em termos. |
LookUptableExport <t estende ttype , u estende ttype > | Produz todas as teclas e valores na tabela. |
LookppableFind <u estende ttype > | Procura as teclas em uma tabela, produz os valores correspondentes. |
LookppableImport | Substitui o conteúdo da tabela pelas chaves e valores especificados. |
LookppableInsert | Atualiza a tabela para associar as teclas com valores. |
LookUptableRemove | Remove as teclas e seus valores associados de uma tabela. |
Lookppablesize | Calcula o número de elementos na tabela fornecida. |
Loopcond | Encaminha a entrada para a saída. |
Mais baixo | Converte todos os caracteres maiúsculos em suas respectivas substituições minúsculas. |
LowerBound <u estende tnumber > | Aplica -se Lower_bound (classificado_search_values, valores) ao longo de cada linha. |
Lu <t estende ttype , você estende tnumber > | Calcula a decomposição da LU de uma ou mais matrizes quadradas. |
MakeIterator | Faz um novo iterador do `conjunto de dados 'dado e o armazena em` iterator`. |
MakeUnique | Tornar todos os elementos na dimensão não-lotes únicos, mas \ "fechar \" para seu valor inicial. |
MapClear | OP remove todos os elementos no recipiente subjacente. |
MapincompleteSize | OP retorna o número de elementos incompletos no contêiner subjacente. |
Mappek | OP espia os valores na tecla especificada. |
Mapsize | OP retorna o número de elementos no contêiner subjacente. |
MapStage | Estágio (chave, valores) no recipiente subjacente que se comporta como uma hashtable. |
MapUNSTAGE | OP remove e retorna os valores associados à chave do recipiente subjacente. |
Mapunstagenokey | OP remove e retorna um aleatório (chave, valor) do recipiente subjacente. |
Matmul <t estende ttype > | Multiplique a matriz "A" pela matriz "B". |
Matchingfiles | Retorna o conjunto de arquivos que correspondem a um ou mais padrões globais. |
MatchingFilesDataset | |
Matrixdiag <t estende ttype > | Retorna um tensor diagonal em lotes com determinados valores diagonais em lotes. |
MatrixdiagPart <t estende ttype > | Retorna a parte diagonal em lotes de um tensor em lotes. |
MatrixDiaGPartv3 <t estende ttype > | Retorna a parte diagonal em lotes de um tensor em lotes. |
Matrixdiagv3 <t estende ttype > | Retorna um tensor diagonal em lotes com determinados valores diagonais em lotes. |
Matrixlogarithm <t estende ttype > | Calcula o logaritmo da matriz de uma ou mais matrizes quadradas: \\(log(exp(A)) = A\\) Este OP é definido apenas para matrizes complexas. |
MatrixsetDiag <t estende ttype > | Retorna um tensor de matriz em lotes com novos valores diagonais em lotes. |
Matrixsolvels <t estende ttype > | Resolve um ou mais problemas lineares de mínimos quadrados. |
Max <t estende ttype > | Calcula o máximo de elementos entre as dimensões de um tensor. |
MaxintraopparallelismDataSet | Cria um conjunto de dados que substitui o paralelismo máximo intra-operatório. |
Maxpool <t estende ttype > | Executa o pool máximo na entrada. |
Maxpool3d <t estende TNUMBER > | Executa o pool 3D máximo na entrada. |
Maxpool3dgrad <u estende TNUMBER > | Calcula gradientes da função de poolamento máximo 3D. |
Maxpool3dgradgrad <t estende TNUMBER > | Calcula gradientes de segunda ordem da função Maxpooling. |
Maxpoolgrad <t estende tnumber > | Calcula gradientes da função Maxpooling. |
Maxpoolgradgradg <t estende TNUMBER > | Calcula gradientes de segunda ordem da função Maxpooling. |
Maxpoolgradgradgradwithargmax <t estende TNUMBER > | Calcula gradientes de segunda ordem da função Maxpooling. |
Maxpoolgradwithargmax <t estende TNUMBER > | Calcula gradientes da função Maxpooling. |
Maxpoolwithargmax <t estende tnumber , u estende tnumber > | Executa o pool máximo na entrada e sai os valores e índices máximos. |
Máximo <t estende TNUMBER > | Retorna o máximo de x e y (ou seja, |
Média <t estende ttype > | Calcula a média dos elementos entre as dimensões de um tensor. |
Mesclar <t estende ttype > | Encaminha o valor de um tensor disponível de `inputs` para` output`. |
Mescumentos | Mescla resumos. |
Mergev2Checkpoints | Formato V2 Específico: mescla os arquivos de metadados dos pontos de verificação Sharded. |
MFCC | Transforma um espectrograma em um formulário útil para o reconhecimento de fala. |
Min <t estende ttype > | Calcula o mínimo de elementos entre as dimensões de um tensor. |
Mínimo <t estende tnumber > | Retorna o min de x e y (ou seja, |
Mirorpad <t estende ttype > | Pads um tensor com valores espelhados. |
MirRorPadgrad <t estende ttype > | Gradiente Op para `Mirorpad 'op. |
Mlirpasshroghop | Envolve uma computação arbitrária de MLIR expressa como um módulo com uma função principal (). |
Mod <t estende tnumber > | Retorna o restante da divisão em termos de elemento. |
ModelDataSet | Transformação de identidade que modela o desempenho. |
Mul <t estende ttype > | Retorna x * y em termos de elemento. |
Mulnonan <t estende ttype > | Retorna x * y em termos de elemento. |
MultideviceIterator | Cria um recurso multideviceIterator. |
MultideviceIteratorFromStringHandle | Gera um recurso multideviceIterator a partir do identificador de string fornecido. |
MultideviceIteratorGetNextFromShard | Recebe o próximo elemento para o número do shard fornecido. |
MultideviceIteratorinit | Inicializa o iterador de vários dispositivos com o conjunto de dados fornecido. |
MultideviceiteratortostringHandle | Produz uma alça de corda para o multideviceIterador fornecido. |
Multinomial <u estende TNUMBER > | Desenha amostras de uma distribuição multinomial. |
MutableDenseHashTable | Cria uma tabela de hash vazia que usa tensores como a loja de apoio. |
MutableHashTable | Cria uma tabela de hash vazia. |
MutableHashTableOftensors | Cria uma tabela de hash vazia. |
Mutex | Cria um recurso mutex que pode ser bloqueado por `mutexlock`. |
Mutexlock | Bloqueia um recurso mutex. |
Ncclallreduce <t estende tnumber > | Produz um tensor que contém a redução em todos os tensores de entrada. |
Ncclbroadcast <t estende TNUMBER > | Envia `input` para todos os dispositivos conectados à saída. |
NcCLRECUCE <t estende tnumber > | Reduz a `input` de` num_devices` usando `redução 'para um único dispositivo. |
Ndtri <t estende TNUMBER > | |
Mais próximo | Seleciona os centros mais próximos para cada ponto. |
Neg <t estende ttype > | Calcula em termos de elemento de valor negativo numérico. |
Negtrain | Treinamento via amostragem negativa. |
NextAfter <t estende TNUMBER > | Retorna o próximo valor representável de `x1` na direção de` x2`, elemento-elemento. |
Próximo | Disponibiliza sua entrada para a próxima iteração. |
Noop | Não faz nada. |
INDETERMINISISTICINTS <u estende ttype > | Gerta de maneira não determinista alguns números inteiros. |
Não -maxsupressão <t estende TNUMBER > | Seleciona avidamente um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação, As caixas de remoção de que possuem alto cruzamento de interseção (IOU) se sobrepõem às caixas selecionadas anteriormente. |
Não -maxSuPressionwitHoverlaps | Seleciona avidamente um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação, As caixas de poda que têm altas sobreposições com caixas selecionadas anteriormente. |
Não -semerializabledataSet | |
Notéquico | Retorna o valor da verdade de (x! = Y) em termos de elemento. |
Nthelement <t estende tnumber > | Encontra valores da estatística `n`-th Ordem para a última dimensão. |
Onehot <u estende ttype > | Retorna um tensor de um hot. |
< T estende ttype > | Um operador criando uma constante inicializada com a forma dada por `dims`. |
Ones LIGH <T estende ttype > | Retorna um tensor de aqueles com a mesma forma e tipo que x. |
Operando <t estende ttype > | Interface implementada por operando de uma operação de tensorflow. |
Otimizedataset | Cria um conjunto de dados aplicando otimizações ao `input_dataset`. |
Otimizedatasetv2 | Cria um conjunto de dados aplicando otimizações relacionadas ao `input_dataset`. |
Opcional deValue | Construa uma variante opcional a partir de uma tupla de tensores. |
OpcionalGetValue | Retorna o valor armazenado em uma variante opcional ou levanta um erro se não existir. |
OptionAlHasValue | Retorna true se e somente se a variante opcional dada tiver um valor. |
Opcionalnone | Cria uma variante opcional sem valor. |
OrdenMapClear | OP remove todos os elementos no recipiente subjacente. |
OrdenMapincompleteSee | OP retorna o número de elementos incompletos no contêiner subjacente. |
OrdedMappeek | OP espia os valores na tecla especificada. |
OrdedMapMize | OP retorna o número de elementos no contêiner subjacente. |
OrdenMapStage | Estágio (chave, valores) no recipiente subjacente que se comporta como um ordenado Contêiner associativo. |
OrdenMapUnStage | OP remove e retorna os valores associados à chave do recipiente subjacente. |
OrdedMapunStagenokey | OP remove e retorna o elemento (chave, valor) com o menor chave do contêiner subjacente. |
OrdinalsElector | Um seletor de núcleo TPU op. |
OutfeedDequeue <t estende ttype > | Recupera um único tensor da saída de computação. |
OutfeedDequeuetuple | Recuperar vários valores da saída de computação. |
OutfeedDequeuetuplev2 | Recuperar vários valores da saída de computação. |
OutfeedDequeuev2 <t estende ttype > | Recupera um único tensor da saída de computação. |
Outfeedenqueue | Pneite um tensor na saída de computação. |
Outfeedenqueuetuple | Pneite vários valores de tensor na computação que a saída. |
Saída <t estende ttype > | Uma alça simbólica para um tensor produzido por uma Operation . |
Pad <t estende ttype > | Envolve o operador XLA PAD, documentado em https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_seMantics#pad. |
SCADDDBATCHDATASET | Cria um conjunto de dados que lotam e pads `batch_size` elementos da entrada. |
Paddingfifoqueue | Uma fila que produz elementos na primeira ordem de primeira linha. |
Parallelconcat <t estende ttype > | Concatena uma lista de `n` tensores ao longo da primeira dimensão. |
Paralleldynamicstitch <t estende ttype > | Interceme os valores dos tensores `Data` em um único tensor. |
ParametizedtruncadoNormal <u estende TNUMBER > | Produz valores aleatórios de uma distribuição normal. |
Parseexample | Transforma um vetor de protos tf.exemplo (como cordas) em tensores digitados. |
Parseexampledataset | Transforma `input_dataSet` contendo` Explet` Protos como vetores de dt_string em um conjunto de dados de objetos `tensor` ou` sparsesensor` representando os recursos analisados. |
ParsesequenceExemplo | Transforma um vetor de tf.io.sequenceexemplo Protos (como cordas) em tensores digitados. |
ParesesingleExample | Transforma um proto tf.example (como uma string) em tensores digitados. |
ParsesinglesequenceExemplo | Transforma um cérebro escalar.SevenceExemplo Proto (como cordas) em tensores digitados. |
Parsesensor <t estende ttype > | Transforma um proto serializado tensorflow.tensorproto em um tensor. |
PartionEdInput <t estende ttype > | Um OP que agrupa uma lista de entradas particionadas. |
PartiçãoedOutput <t estende ttype > | Um OP que desmultiplex um tensor a ser empurrado por XLA para uma lista de participações particionadas Saídas fora da computação XLA. |
Espaço reservado <t estende ttype > | Um espaço reservado para um valor que será alimentado no cálculo. |
PlaceholderWithDefault <t estende Ttype > | Um espaço reservado que passa por `input` quando sua saída não é alimentada. |
PolyGamma <t estende TNUMBER > | Calcule a função poligamma \\(\psi^{(n)}(x)\\). |
PopulationCount | Calcula a contagem de população em termos de elemento (também conhecida como |
Pow <t estende ttype > | Calcula o poder de um valor para outro. |
Pré -buscchDataSet | Cria um conjunto de dados que preenche de maneira assíncrona elementos de `input_dataset`. |
Prelinearize | Um OP que lineariza um valor tensor para uma tensor de variante opaca. |
Preliearizetuple | Um OP que lineariza vários valores de tensor para uma tensor de variante opaca. |
Prevenir gradiente <t estende ttype > | Uma identidade OP que desencadeia um erro se um gradiente for solicitado. |
Imprimir | Imprime um escalar de sequência. |
PriorityQueue | Uma fila que produz elementos classificados pelo primeiro valor do componente. |
PrivateThreadpooldataset | Cria um conjunto de dados que usa um pool de threads personalizado para calcular `input_dataset`. |
Prod <t estende ttype > | Calcula o produto de elementos entre as dimensões de um tensor. |
Qr <t estende ttype > | Calcula as decomposições de QR de uma ou mais matrizes. |
Quantizar <t estende ttype > | Quantize o tensor 'de entrada' do tipo de float para 'saída' tensor do tipo 't'. |
QuantizendDequantize <t estende tnumber > | Quantize então desquantiza um tensor. |
QuantizendDequantizev3 <t estende TNUMBER > | Quantize então desquantiza um tensor. |
QuantizendDequantizev4 <t estende TNUMBER > | Retorna o gradiente de `quantização.quantizendDequantizev4`. |
QuantizendDequantizev4grad <t estende TNUMBER > | Retorna o gradiente de `quantizeandDequantizev4`. |
QuantizedOwNandShrinkRange <u estende ttype > | Converter o tensor de 'entrada' quantizado em uma 'saída' de baixa precisão, usando o Distribuição real dos valores para maximizar o uso da profundidade de bit mais baixa e ajustar a saída Min e o máximo de variações de acordo. |
QuantizedAdd <v estende ttype > | Retorna X + Y em termos de elemento, trabalhando em buffers quantizados. |
Quantizedavgpool <t estende ttype > | Produz o pool médio do tensor de entrada para tipos quantizados. |
QuantizedBatchNormWithGlobalNormalização <u estende ttype > | Normalização quantizada em lote. |
Quantizedbiasadd <v estende ttype > | Adiciona 'preconceito' ao tensor à entrada 'de tensor' para tipos quantizados. |
QuantizedConcat <t estende ttype > | Concatenados quantizaram tensores ao longo de uma dimensão. |
QuantizedConv2DandrelU <V estende ttype > | |
QuantizedConv2DandReluAndRequantize <V estende ttype > | |
QuantizedConv2DandRequantize <V estende ttype > | |
QuantizedConv2DPerChannel <v estende ttype > | Computes QuantizedConv2D por canal. |
QuantizedConv2dwithbias <v estende ttype > | |
QuantizedConv2dwithbiasandrelu <v estende ttype > | |
QuantizedConv2dWithBiasAndReluAndRequantize <w estende Ttype > | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <w estende Ttype > | |
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X estende Ttype > | |
QuantizedConv2dwithbiassumandrelu <v estende ttype > | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <x estende Ttype > | |
QuantizedConv2d <v estende ttype > | Calcula uma convolução 2D dada a entrada 4D quantizada e os tensores de filtro. |
QuantizedDepthWisECONV2D <v estende ttype > | Computação quantizada em profundidade conv2d. |
QuantizedDePTHWISECONV2DWITHBIAS <V Estende ttype > | Computação Quantized Conv2d em profundidade com viés. |
QuantizedDePTHWISECONV2DWITHBIASANDRELU <V Estende ttype > | Computação quantizada em profundidade Conv2d com viés e relu. |
QuantizedDePThWISECONV2DWithBiasAndReluAndRequantize <w estende Ttype > | Os calculares quantizaram o CONV2D de profundidade com viés, Relu e Requantize. |
QuantizedInstancenorm <t estende ttype > | Normalização quantizada da instância. |
QuantizedMatmul <v estende ttype > | Execute uma multiplicação de matriz quantizada de `a` pela matriz` b`. |
QuantizedMatMulwithbias <w estende ttype > | Executa uma multiplicação de matriz quantizada de `a` pela matriz` b` com acrescenta de viés. |
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <w estende -se tnumber > | |
QuantizedMatmulwithbiasandrelu <v estende ttype > | Execute uma multiplicação de matriz quantizada de `a` pela matriz` b` com add e relutas de viés. |
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <w estende ttype > | Execute uma multiplicação de matriz quantizada de `a` pela matriz` b` com adição de viés e relu e requantize a fusão. |
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <w estende Ttype > | |
QuantizedMaxpool <t estende ttype > | Produz o pool máximo do tensor de entrada para tipos quantizados. |
QuantizedMul <v estende ttype > | Retorna x * y em termos de elemento, trabalhando em buffers quantizados. |
QuantizedRelu <u estende ttype > | Computação Quantized retificada linear: `max (recursos, 0)` |
QuantizedRelu6 <u estende ttype > | Calcula quantizada retificada linear 6: `min (max (recursos, 0), 6)` |
QuantizedRelux <u estende ttype > | Calcula quantizada retificada linear x: `min (max (recursos, 0), max_value)` |
QuantizedReshape <t estende ttype > | Remopa um tensor quantizado conforme o remodelamento op. |
QuantizedResizeBilinear <T estende ttype > | REDIMEIRA quantizada `imagens` para` size` usando interpolação bilinear quantizada. |
Queueclose | Fecha a fila dada. |
Queuedequeue | Dequees uma tupla de um ou mais tensores da fila dada. |
Queuedequeuemany | Dequeues `n` Tuplas de um ou mais tensores da fila dada. |
Queuedequeueupto | Dequeues `n` Tuplas de um ou mais tensores da fila dada. |
Queueenqueue | Enquita uma tupla de um ou mais tensores na fila dada. |
Queueenqueuemany | Enquita zero ou mais tuplas de um ou mais tensores na fila dada. |
FileueIclosed | Retorna true se a fila estiver fechada. |
Filaize | Calcula o número de elementos na fila fornecida. |
Raggedbincount <u estende tnumber > | Conta o número de ocorrências de cada valor em uma matriz inteira. |
RaggedCountSparseOutput <u estende tnumber > | Executa o compartimento de saída esparse de saída para uma entrada de tensor irregular. |
Raggedcross <t estende ttype , u estende tnumber > | Gera um cruzamento de recurso de uma lista de tensores e o retorna como um tensor ragged. |
Raggedgather <t estende o número , você estende ttype > | Reúna as fatias irregulares do `params` eixo` 0` de acordo com `índices '. |
Range Range <u estende o número , t estende tnumber > | Retorna um `raggedEnsor` contendo as sequências especificadas de números. |
RaggedtensorfromVariant <u estende tnumber , t estende ttype > | Decodifica um tensor `variant` em um` raggedtensor`. |
RaggedEnsortossparse <u estende ttype > | Converte um `raggedEnsor` em um` sparsesetensor` com os mesmos valores. |
RaggedEnsortensor <u estende ttype > | Crie um tensor denso a partir de um tensor irregular, possivelmente alterando sua forma. |
Raggedtensortovariant | Codifica um `raggedtensor` em um tensor` variant`. |
RaggedEnsortovariandgradiente <u estende ttype > | Helper costumava calcular o gradiente para `raggedtensorvariant '. |
Randomcrop <t estende tnumber > | Crop aleatoriamente `imagem`. |
RandomDataset | Cria um conjunto de dados que retorna números de pseudorandom. |
Randomgamma <u estende TNUMBER > | Saça valores aleatórios da (s) distribuição (s) gama (s) descrita por alfa. |
RandomGammagrad <t estende tnumber > | Calcula a derivada de uma amostra aleatória gama wrt |
Randompoisson <v estende tnumber > | Os valores aleatórios da distribuição (s) de Poisson (s) descritos por taxa. |
RandomShuffle <t estende ttype > | Alega aleatoriamente um tensor ao longo de sua primeira dimensão. |
RandomfuffleQueue | Uma fila que randomiza a ordem dos elementos. |
RandomstandardNormal <u estende tnumber > | Produz valores aleatórios de uma distribuição normal. |
Randomuniform <u estende tnumber > | Produz valores aleatórios de uma distribuição uniforme. |
RandomuniformInt <u estende tnumber > | Saídas números inteiros aleatórios de uma distribuição uniforme. |
Range <t estende tnumber > | Cria uma sequência de números. |
Rangedataset | Cria um conjunto de dados com uma variedade de valores. |
Classificação | Retorna a classificação de um tensor. |
Rawop | Uma classe base para implementações Op que são apoiadas por uma única Operation . |
ReadFile | Lê e produz todo o conteúdo do nome do arquivo de entrada. |
ReadVariableOP <t estende ttype > | Lê o valor de uma variável. |
ReadNumRecordsproduzido | Retorna o número de registros que este leitor produziu. |
ReadernumWorkUnitsCompleto | Retorna o número de unidades de trabalho que este leitor terminou o processamento. |
Readerread | Retorna o próximo registro (chave, par de valores) produzido por um leitor. |
ReaderreadUpto | Retorna para os pares `num_records` (chave, valor) produzidos por um leitor. |
ReadErreset | Restaure um leitor ao seu estado limpo inicial. |
ReadErestorestate | Restaure um leitor a um estado salvo anteriormente. |
ReaderSerializestate | Produza um tensor de cordas que codifica o estado de um leitor. |
Real <u estende tnumber > | Retorna a parte real de um número complexo. |
RealDiv <t estende ttype > | Retorna X / Y em termos de elemento para tipos reais. |
RevatchDataSet | Cria um conjunto de dados que altera o tamanho do lote. |
RECATCHDATASETV2 | Cria um conjunto de dados que altera o tamanho do lote. |
Recíproco <t estende ttype > | Calcula o recíproco de x elemento em termos. |
Reciprocalgrad <t estende ttype > | Calcula o gradiente para o inverso do `x` wrt sua entrada. |
RecordInput | Emite registros randomizados. |
Recv <t estende ttype > | Recebe o tensor nomeado de outra computação XLA. |
RecvtpuembedDingingActivations | Um OP que recebe ativações de incorporação na TPU. |
Reduza <t estende tnumber > | Reduz mutuamente vários tensores de tipo e forma idênticos. |
Reduceall | Calcula o "lógico e" elementos entre as dimensões de um tensor. |
Reduceania | Calcula o "lógico ou" elementos entre as dimensões de um tensor. |
ReduceJoin | Junta -se a um tensor de cordas nas dimensões dadas. |
Reducemax <t estende ttype > | Calcula o máximo de elementos entre as dimensões de um tensor. |
Reducemina <t estende ttype > | Calcula o mínimo de elementos entre as dimensões de um tensor. |
ReducedProd <t estende ttype > | Calcula o produto de elementos entre as dimensões de um tensor. |
Reducesum <t estende ttype > | Calcula a soma dos elementos entre as dimensões de um tensor. |
ReduceV2 <t estende TNUMBER > | Reduz mutuamente vários tensores de tipo e forma idênticos. |
Refenter <t estende ttype > | Cria ou encontra um quadro filho e disponibiliza `dados` para o quadro filho. |
Refexit <t estende ttype > | Santa o quadro atual para o quadro pai. |
Refidentity <t estende ttype > | Retorne o mesmo tensor de referência que o tensor de entrada. |
Refmerge <t estende ttype > | Encaminha o valor de um tensor disponível de `inputs` para` output`. |
Refnextiteration <t estende ttype > | Disponibiliza sua entrada para a próxima iteração. |
RefSelect <t estende ttype > | Encaminha o elemento `index`th de` inputs` para `output`. |
Refswitch <t estende ttype > | Encaminhe o tensor Ref `Data` para a porta de saída determinada por` pred`. |
RegexfullMatch | Verifique se a entrada corresponde ao padrão regex. |
Regexreplace | Substitui correspondências da expressão regular `Pattern 'em` input` pela sequência de substituição fornecida em `rewrite`. |
RegisterDataSet | Registre um conjunto de dados no serviço tf.data. |
Relu <t estende ttype > | Calcula linear retificado: `max (recursos, 0)`. |
Relu6 <t estende TNUMBER > | Calcula lineares retificados 6: `min (max (recursos, 0), 6)`. |
Relu6grad <t estende TNUMBER > | Calcula gradientes lineares retificados 6 para uma operação Relu6. |
REGRAD <t estende TNUMBER > | Calcula gradientes lineares retificados para uma operação RelU. |
RemoteFusedGraphexecute | Execute um sub -gráfico em um processador remoto. |
RepetdataSet | Cria um conjunto de dados que emite as saídas de `input_dataset`` count` times. |
REPLICAID | Réplica ID. |
Replicatemetadata | Metadados indicando como a computação da TPU deve ser replicada. |
ReplicadoInput <t estende ttype > | Conecta as entradas N a uma computação de TPU replicada na N-Way. |
OUTPUT REPLICADO <t estende ttype > | Conecta N Saídas de uma computação de TPU replicada na N-Way. |
Requisização Range | Calcula um intervalo que cobre os valores reais presentes em um tensor quantizado. |
Requisização RangeperChannel | Calcula o intervalo de requantização por canal. |
Requantize <u estende ttype > | Converte o tensor de `input` quantizado em uma saída de menor precisão` output. |
RequantizePerChannel <u estende ttype > | Requantiza a entrada com os valores MIN e Max conhecidos por canal. |
Remodape <t estende ttype > | Reformula um tensor. |
Reszearea | Redimensione `imagens` para` size` usando interpolação de área. |
REDIMEDBICUBIC | Redimensione `imagens` para` size` usando interpolação bicúica. |
REDIMENTEBICUBICGLGRATA <t estende TNUMBER > | Calcula o gradiente da interpolação bicúica. |
Redimensionarbilinear | Redimensione `imagens` para` size` usando interpolação bilinear. |
REDIMEDBILEBILINEGRAD GRADE | Calcula o gradiente da interpolação bilinear. |
Resrizenearestneighbor <t estende tnumber > | Redimensione `imagens` para` size` usando a interpolação do vizinho mais próximo. |
Resrizenearestneighborgrad <t estende TNUMBER > | Calcula o gradiente da interpolação do vizinho mais próximo. |
ResourceAcCumulatorAppladient | Aplica um gradiente a um determinado acumulador. |
ResourceAccumulArnumAcumulated | Retorna o número de gradientes agregados nos acumuladores dados. |
ResourceAccumulatorsetglobalStep | Atualiza o acumulador com um novo valor para global_step. |
ResourceAccumulatatoTakeGradient <t estende ttype > | Extrai o gradiente médio no acacumulador condicional fornecido. |
ResourceApplyadamax | Atualizar '*var' de acordo com o algoritmo Adamax. |
ResourceApplyadadelta | Update '*var' de acordo com o esquema Adadelta. |
ResourceApplyAdraGRAD | Atualizar '*var' de acordo com o esquema do ADAGRAD. |
ResourceApplyAdraGRADDA | Atualizar '*var' de acordo com o esquema proximal do Adagrad. |
ResourceApplyadam | Atualizar '*var' de acordo com o algoritmo Adam. |
ResourceApplyAdamWithamsGrad | Atualizar '*var' de acordo com o algoritmo Adam. |
ResourceApplyAddsign | Update '*var' de acordo com a atualização AddSign. |
ResourceApplyCenterRMSProp | Update '*var' de acordo com o algoritmo RMSPROP centrado. |
ResourceApplyFtrl | Update '*var' de acordo com o esquema FTRL-Proximal. |
ResourceApplyGradientDescent | Atualizar ' * var' subtraindo 'alfa' * 'delta' dele. |
ResourceApplyKerasMomentum | Atualizar '*var' de acordo com o esquema de momento. |
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`. |
Restaurar | 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. |
Salvar | 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. |
Enviar | 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. |
Estágio | 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`. |
Tira | 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 | |
Superior | 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`. |
Onde | 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 > | |