ยกเลิก | ยกข้อยกเว้นเพื่อยกเลิกกระบวนการเมื่อถูกเรียก |
Abs <T ขยาย TNumber > | คำนวณค่าสัมบูรณ์ของเทนเซอร์ |
สะสม N <T ขยาย TType > | ส่งกลับผลรวมตามองค์ประกอบของรายการเทนเซอร์ |
Accumulatorใช้ไล่ระดับ | ใช้การไล่ระดับสีกับตัวสะสมที่กำหนด |
ตัวสะสมจำนวนสะสม | ส่งกลับจำนวนการไล่ระดับสีที่รวมอยู่ในตัวสะสมที่กำหนด |
AccumulatorSetGlobalขั้นตอน | อัพเดตตัวสะสมด้วยค่าใหม่สำหรับ global_step |
AccumulatorTakeGradient <T ขยาย TType > | แยกการไล่ระดับสีเฉลี่ยใน ConditionalAccumulator ที่กำหนด |
Acos <T ขยาย TType > | คำนวณ acos ขององค์ประกอบ x อย่างชาญฉลาด |
Acosh <T ขยาย TType > | คำนวณโคไซน์ไฮเปอร์โบลิกผกผันขององค์ประกอบ x |
เพิ่ม <T ขยาย TType > | ส่งกลับองค์ประกอบ x + y |
เพิ่ม ManySparseToTensorsMap | เพิ่ม `N`-minibatch `SparseTensor` ให้กับ `SparseTensorsMap` และส่งคืนแฮนเดิล `N` |
AddN <T ขยาย TType > | เพิ่มองค์ประกอบเทนเซอร์อินพุตทั้งหมดอย่างชาญฉลาด |
เพิ่ม SparseToTensorsMap | เพิ่ม `SparseTensor` ให้กับ `SparseTensorsMap` เพื่อส่งคืนหมายเลขอ้างอิง |
AdjustContrast <T ขยาย TNumber > | ปรับความคมชัดของภาพตั้งแต่หนึ่งภาพขึ้นไป |
AdjustHue <T ขยาย TNumber > | ปรับเฉดสีของรูปภาพหนึ่งภาพขึ้นไป |
ปรับความอิ่มตัว <T ขยาย TNumber > | ปรับความอิ่มตัวของภาพตั้งแต่หนึ่งภาพขึ้นไป |
ทั้งหมด | คำนวณ "ตรรกะและ" ขององค์ประกอบในมิติต่างๆ ของเทนเซอร์ |
ทั้งหมดCandidateSampler | สร้างป้ายกำกับสำหรับการสุ่มตัวอย่างผู้สมัครด้วยการแจกแจงแบบยูนิแกรมที่เรียนรู้ |
AllReduce <T ขยาย TNumber > | ลดเทนเซอร์หลายตัวที่มีประเภทและรูปร่างเหมือนกันร่วมกัน |
AllToAll <T ขยาย TType > | Op เพื่อแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างแบบจำลอง TPU |
มุม <U ขยาย TNumber > | ส่งกลับอาร์กิวเมนต์ของจำนวนเชิงซ้อน |
ผู้ไม่ระบุตัวตนIterator | คอนเทนเนอร์สำหรับทรัพยากรตัววนซ้ำ |
หน่วยความจำแคชที่ไม่ระบุชื่อ | |
AnonymousMultiDeviceIterator | คอนเทนเนอร์สำหรับทรัพยากรตัววนซ้ำหลายอุปกรณ์ |
เครื่องกำเนิดเมล็ดพันธุ์แบบสุ่มที่ไม่เปิดเผยตัวตน | |
เครื่องกำเนิดเมล็ดพันธุ์ที่ไม่เปิดเผยตัวตน | |
ใดๆ | คำนวณ "ตรรกะหรือ" ขององค์ประกอบในมิติต่างๆ ของเทนเซอร์ |
ApplyAdaMax <T ขยาย TType > | อัปเดต '*var' ตามอัลกอริทึม AdaMax |
ApplyAdadelta <T ขยาย TType > | อัปเดต '*var' ตามรูปแบบ adadelta |
ApplyAdagrad <T ขยาย TType > | อัปเดต '*var' ตามรูปแบบ adagrad |
ApplyAdagradDa <T ขยาย TType > | อัปเดต '*var' ตามรูปแบบ adagrad ที่ใกล้เคียง |
ApplyAdagradV2 <T ขยาย TType > | อัปเดต '*var' ตามรูปแบบ adagrad |
ApplyAdam <T ขยาย TType > | อัปเดต '*var' ตามอัลกอริทึมของ Adam |
ApplyAddSign <T ขยาย TType > | อัปเดต '*var' ตามการอัปเดต AddSign |
ApplyCenteredRmsProp <T ขยาย TType > | อัปเดต '*var' ตามอัลกอริทึม RMSProp ที่อยู่กึ่งกลาง |
ApplyFtrl <T ขยาย TType > | อัปเดต '*var' ตามรูปแบบ Ftrl-proximal |
ApplyGradientDescent <T ขยาย TType > | อัปเดต '*var' โดยลบ 'alpha' * 'delta' ออกจากมัน |
ใช้โมเมนตัม <T ขยาย TType > | อัปเดต '*var' ตามรูปแบบโมเมนตัม |
ApplyPowerSign <T ขยาย TType > | อัปเดต '*var' ตามการอัปเดต AddSign |
ApplyProximalAdagrad <T ขยาย TType > | อัปเดต '*var' และ '*accum' ตาม FOBOS ด้วยอัตราการเรียนรู้ของ Adagrad |
ApplyProximalGradientDescent <T ขยาย TType > | อัปเดต '*var' เป็นอัลกอริทึม FOBOS ด้วยอัตราการเรียนรู้คงที่ |
ApplyRmsProp <T ขยาย TType > | อัปเดต '*var' ตามอัลกอริทึม RMSProp |
โดยประมาณเท่ากัน | ส่งกลับค่าความจริงของ abs(xy) < องค์ประกอบความอดทน |
ArgMax <V ขยาย TNumber > | ส่งกลับดัชนีที่มีค่ามากที่สุดในมิติต่างๆ ของเทนเซอร์ |
ArgMin <V ขยาย TNumber > | ส่งกลับดัชนีที่มีค่าน้อยที่สุดในมิติต่างๆ ของเทนเซอร์ |
AsString | แปลงแต่ละรายการในเทนเซอร์ที่กำหนดให้เป็นสตริง |
Asin <T ขยาย TType > | คำนวณไซน์ผกผันตรีโกณมิติขององค์ประกอบ x |
Asinh <T ขยาย TType > | คำนวณไซน์ไฮเปอร์โบลิกผกผันขององค์ประกอบ x |
AssertCardinalityชุดข้อมูล | |
AssertNextชุดข้อมูล | |
ยืนยันสิ่งนั้น | ยืนยันว่าเงื่อนไขที่กำหนดเป็นจริง |
กำหนด <T ขยาย TType > | อัปเดต 'ref' โดยกำหนด 'value' ให้กับมัน |
AssignAdd <T ขยาย TType > | อัปเดต 'ref' โดยเพิ่ม 'value' เข้าไป |
AssignAddVariableOp | เพิ่มค่าให้กับค่าปัจจุบันของตัวแปร |
AssignSub <T ขยาย TType > | อัปเดต 'ref' โดยลบ 'value' ออกจากมัน |
กำหนด SubVariableOp | ลบค่าออกจากค่าปัจจุบันของตัวแปร |
กำหนดตัวแปรOp | กำหนดค่าใหม่ให้กับตัวแปร |
Atan <T ขยาย TType > | คำนวณแทนเจนต์ผกผันตรีโกณมิติขององค์ประกอบ x |
Atan2 <T ขยาย TNumber > | คำนวณอาร์กแทนเจนต์ขององค์ประกอบ "y/x" โดยคำนึงถึงสัญญาณของการโต้แย้ง |
Atanh <T ขยาย TType > | คำนวณแทนเจนต์ไฮเปอร์โบลิกผกผันขององค์ประกอบ x |
สเปกตรัมเสียง | สร้างการแสดงภาพข้อมูลเสียงเมื่อเวลาผ่านไป |
สรุปเสียง | ส่งออกบัฟเฟอร์โปรโตคอล 'สรุป' พร้อมเสียง |
ชุดข้อมูล AutoShard | สร้างชุดข้อมูลที่แบ่งส่วนชุดข้อมูลอินพุต |
AvgPool <T ขยาย TNumber > | ดำเนินการรวมค่าเฉลี่ยกับอินพุต |
AvgPool3d <T ขยาย TNumber > | ดำเนินการรวมค่าเฉลี่ย 3D กับอินพุต |
AvgPool3dGrad <T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของฟังก์ชันการรวมค่าเฉลี่ย |
AvgPoolGrad <T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของฟังก์ชันการรวมค่าเฉลี่ย |
BandPart <T ขยาย TType > | คัดลอกเทนเซอร์โดยตั้งค่าทุกอย่างที่อยู่นอกแถบกลางในแต่ละเมทริกซ์ด้านในสุดให้เป็นศูนย์ |
BandedTriangleSolve <T ขยาย TType > | |
สิ่งกีดขวาง | กำหนดอุปสรรคที่ยังคงมีอยู่ในการประมวลผลกราฟต่างๆ |
สิ่งกีดขวางปิด | ปิดสิ่งกีดขวางที่กำหนด |
สิ่งกีดขวางขนาดไม่สมบูรณ์ | คำนวณจำนวนองค์ประกอบที่ไม่สมบูรณ์ในแผงกั้นที่กำหนด |
สิ่งกีดขวางแทรกมากมาย | สำหรับแต่ละคีย์ ให้กำหนดค่าตามลำดับให้กับส่วนประกอบที่ระบุ |
Barrier ReadySize | คำนวณจำนวนองค์ประกอบที่สมบูรณ์ในแผงกั้นที่กำหนด |
BarrierTakeMany | นำองค์ประกอบที่เสร็จสมบูรณ์ตามจำนวนที่กำหนดจากสิ่งกีดขวาง |
แบทช์ | แบทช์เทนเซอร์อินพุตทั้งหมดโดยไม่กำหนดไว้ |
BatchCholesky <T ขยาย TNumber > | |
BatchCholeskyGrad <T ขยาย TNumber > | |
ชุดข้อมูลชุด | สร้างชุดข้อมูลที่จัดกลุ่มองค์ประกอบ "batch_size" จาก "input_dataset" |
BatchFft | |
BatchFft2d | |
BatchFft3d | |
BatchIfft | |
BatchIfft2d | |
BatchIfft3d | |
BatchMatMul <T ขยาย TType > | คูณเทนเซอร์สองตัวเป็นชุด |
BatchMatrixBandPart <T ขยาย TType > | |
BatchMatrixDeterminant <T ขยาย TType > | |
BatchMatrixDiag <T ขยาย TType > | |
BatchMatrixDiagPart <T ขยาย TType > | |
BatchMatrixInverse <T ขยาย TNumber > | |
BatchMatrixSetDiag <T ขยาย TType > | |
BatchMatrixSolve <T ขยาย TNumber > | |
BatchMatrixSolveLs <T ขยาย TNumber > | |
BatchMatrixTriangleSolve <T ขยาย TNumber > | |
BatchNormWithGlobalNormalization <T ขยาย TType > | การทำให้เป็นมาตรฐานแบบแบตช์ |
BatchNormWithGlobalNormalizationGrad <T ขยาย TType > | การไล่ระดับสีสำหรับการทำให้เป็นมาตรฐานแบบแบทช์ |
BatchSelfAdjointEig <T ขยาย TNumber > | |
BatchSvd <T ขยาย TType > | |
BatchToSpace <T ขยาย TType > | BatchToSpace สำหรับเทนเซอร์ 4 มิติประเภท T |
BatchToSpaceNd <T ขยาย TType > | BatchToSpace สำหรับเทนเซอร์ ND ประเภท T |
BesselI0 <T ขยาย TNumber > | |
BesselI0e <T ขยาย TNumber > | |
BesselI1 <T ขยาย TNumber > | |
BesselI1e <T ขยาย TNumber > | |
BesselJ0 <T ขยาย TNumber > | |
BesselJ1 <T ขยาย TNumber > | |
BesselK0 <T ขยาย TNumber > | |
BesselK0e <T ขยาย TNumber > | |
BesselK1 <T ขยาย TNumber > | |
BesselK1e <T ขยาย TNumber > | |
BesselY0 <T ขยาย TNumber > | |
BesselY1 <T ขยาย TNumber > | |
Betainc <T ขยาย TNumber > | คำนวณอินทิกรัลเบต้าที่ไม่สมบูรณ์ \\(I_x(a, b)\\)ไม่สมบูรณ์ |
BiasAdd <T ขยาย TType > | เพิ่ม "อคติ" ให้กับ "คุณค่า" |
BiasAddGrad <T ขยาย TType > | การดำเนินการย้อนกลับสำหรับ "BiasAdd" บนเทนเซอร์ "bias" |
Bincount <T ขยาย TNumber > | นับจำนวนครั้งของแต่ละค่าในอาร์เรย์จำนวนเต็ม |
Bitcast <U ขยาย TType > | Bitcasts เทนเซอร์จากประเภทหนึ่งไปยังอีกประเภทหนึ่งโดยไม่ต้องคัดลอกข้อมูล |
BitwiseAnd <T ขยาย TNumber > | Elementwise คำนวณค่าบิต AND ของ `x` และ `y` |
BitwiseOr <T ขยาย TNumber > | Elementwise คำนวณระดับบิตหรือของ `x` และ `y` |
BitwiseXor <T ขยาย TNumber > | Elementwise คำนวณ XOR ระดับบิตของ `x` และ `y` |
BlockLSTM <T ขยาย TNumber > | คำนวณการแพร่กระจายเซลล์ไปข้างหน้าของ LSTM สำหรับขั้นตอนเวลาทั้งหมด |
BlockLSTMGrad <T ขยาย TNumber > | คำนวณการแพร่กระจายเซลล์ LSTM ย้อนหลังสำหรับลำดับเวลาทั้งหมด |
BoostedTreesAggregateStats | รวมสรุปสถิติสะสมสำหรับแบตช์ |
BoostedTreesBucketize | เก็บข้อมูลแต่ละฟีเจอร์ตามขอบเขตของบัคเก็ต |
BoostedTreesคำนวณคุณสมบัติที่ดีที่สุดแยก | คำนวณกำไรสำหรับแต่ละคุณสมบัติและส่งกลับข้อมูลการแยกที่ดีที่สุดเท่าที่เป็นไปได้สำหรับคุณสมบัตินั้น |
BoostedTreesคำนวณคุณสมบัติที่ดีที่สุดSplitV2 | คำนวณกำไรสำหรับแต่ละคุณสมบัติและส่งกลับข้อมูลการแยกที่ดีที่สุดที่เป็นไปได้สำหรับแต่ละโหนด |
BoostedTrees คำนวณสิ่งที่ดีที่สุดกำไรต่อคุณสมบัติ | คำนวณกำไรสำหรับแต่ละคุณสมบัติและส่งกลับข้อมูลการแยกที่ดีที่สุดเท่าที่เป็นไปได้สำหรับคุณสมบัตินั้น |
BoostedTreesCenterBias | คำนวณค่าก่อนหน้าจากข้อมูลการฝึก (อคติ) และเติมค่าก่อนหน้าของการบันทึกในโหนดแรก |
BoostedTreesCreateEnsemble | สร้างแบบจำลองทั้งมวลของแผนภูมิและส่งกลับหมายเลขอ้างอิง |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | สร้างทรัพยากรสำหรับสตรีม Quantile |
BoostedTreesDeserializeEnsemble | ดีซีเรียลไลซ์การกำหนดค่า Tree Ensemble ที่เป็นอนุกรมและแทนที่แผนผังปัจจุบัน ทั้งมวล |
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | สร้างหมายเลขอ้างอิงให้กับ BoostedTreesEnsembleResource |
BoostedTreesExampleDebugOutputs | เอาต์พุตการตีความการดีบัก/โมเดลสำหรับแต่ละตัวอย่าง |
BoostedTreesFlushQuantileสรุป | ล้างข้อมูลสรุปควอนไทล์จากทรัพยากรสตรีมควอนไทล์แต่ละรายการ |
BoostedTreesGetEnsembleStates | เรียกข้อมูลโทเค็นการประทับทรัพยากรชุดต้นไม้ จำนวนต้นไม้ และสถิติการเติบโต |
BoostedTreesMakeQuantileSummaries | จัดทำข้อมูลสรุปของปริมาณสำหรับแบทช์ |
BoostedTreesMakeStatsSummary | ทำการสรุปสถิติสะสมสำหรับแบตช์ |
BoostedTreesทำนาย | รันตัวทำนายชุดการถดถอยแบบบวกหลายตัวบนอินสแตนซ์อินพุตและ คำนวณบันทึก |
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummary | เพิ่มข้อมูลสรุปควอนไทล์ให้กับทรัพยากรสตรีมควอนไทล์แต่ละรายการ |
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | ดีซีเรียลไลซ์ขอบเขตบัคเก็ตและตั้งค่าสถานะพร้อมลงใน QuantileAccumulator ปัจจุบัน |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | ล้างข้อมูลสรุปสำหรับทรัพยากรสตรีมแบบควอนไทล์ |
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | สร้างขอบเขตบัคเก็ตสำหรับแต่ละฟีเจอร์ตามข้อมูลสรุปที่สะสม |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | สร้างหมายเลขอ้างอิงให้กับ BoostedTreesQuantileStreamResource |
BoostedTreesSerializeEnsemble | ทำให้ชุดต้นไม้เป็นอนุกรมเป็นโปรโต |
BoostedTreesSparseAggregateStats | รวมสรุปสถิติสะสมสำหรับแบตช์ |
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit | คำนวณกำไรสำหรับแต่ละคุณสมบัติและส่งกลับข้อมูลการแยกที่ดีที่สุดเท่าที่เป็นไปได้สำหรับคุณสมบัตินั้น |
BoostedTreesTrainingทำนาย | รันตัวทำนายชุดการถดถอยแบบบวกหลายตัวบนอินสแตนซ์อินพุตและ คำนวณการอัปเดตเป็นบันทึกที่แคชไว้ |
BoostedTreesUpdateEnsemble | อัปเดตชุดต้นไม้โดยการเพิ่มเลเยอร์ให้กับต้นไม้ต้นสุดท้ายที่กำลังเติบโต หรือโดยการเริ่มต้นไม้ใหม่ |
BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | อัปเดตชุดต้นไม้โดยการเพิ่มเลเยอร์ให้กับต้นไม้ต้นสุดท้ายที่กำลังเติบโต หรือโดยการเริ่มต้นไม้ใหม่ |
BroadcastDynamicShape <T ขยาย TNumber > | คืนรูปร่างของ s0 op s1 พร้อมการออกอากาศ |
BroadcastGradientArgs <T ขยาย TNumber > | ส่งกลับดัชนีการลดสำหรับการคำนวณการไล่ระดับสีของ s0 op s1 พร้อมการออกอากาศ |
BroadcastHelper <T ขยาย TType > | ตัวช่วยดำเนินการออกอากาศแบบ XLA ออกอากาศ `lhs` และ `rhs` ไปยังอันดับเดียวกัน โดยเพิ่มขนาด 1 มิติให้กับ `lhs` และ `rhs` ใดก็ตามที่มีอันดับต่ำกว่า โดยใช้กฎการออกอากาศของ XLA สำหรับตัวดำเนินการไบนารี |
BroadcastRecv <T ขยาย TType > | รับค่าเทนเซอร์ที่ถ่ายทอดจากอุปกรณ์อื่น |
BroadcastSend <T ขยาย TType > | ออกอากาศค่าเทนเซอร์ไปยังอุปกรณ์อื่นอย่างน้อยหนึ่งเครื่อง |
BroadcastTo <T ขยาย TType > | ออกอากาศอาร์เรย์สำหรับรูปร่างที่เข้ากันได้ |
ถัง | Bucketizes 'อินพุต' ตาม 'ขอบเขต' |
ชุดข้อมูล BytesProducedStats | บันทึกขนาดไบต์ของแต่ละองค์ประกอบของ `input_dataset` ใน StatsAggregator |
CSRSparseMatrixComponents <T ขยาย TType > | อ่านส่วนประกอบ CSR ที่แบทช์ `ดัชนี` |
CSRSparseMatrixToDense <T ขยาย TType > | แปลง CSRSparseMatrix (อาจเป็นแบตช์) เป็นหนาแน่น |
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T ขยาย TType > | แปลง CSRSparesMatrix (อาจเป็นชุด) เป็น SparseTensor |
ชุดข้อมูล CSV | |
CSVDatasetV2 | |
CTCLossV2 | คำนวณการสูญเสีย CTC (ความน่าจะเป็นของบันทึก) สำหรับรายการแบตช์แต่ละรายการ |
ชุดข้อมูลแคช | สร้างชุดข้อมูลที่แคชองค์ประกอบจาก `input_dataset` |
ชุดข้อมูลแคชV2 | |
ส่ง <U ขยาย TType > | ส่ง x ประเภท SrcT ถึง y ของ DstT |
Ceil <T ขยาย TNumber > | ส่งกลับจำนวนเต็มที่น้อยที่สุดตามองค์ประกอบไม่น้อยกว่า x |
CheckNumerics <T ขยาย TNumber > | ตรวจสอบเทนเซอร์สำหรับค่า NaN, -Inf และ +Inf |
Cholesky <T ขยาย TType > | คำนวณการสลายตัวของ Cholesky ของเมทริกซ์จตุรัสตั้งแต่หนึ่งเมทริกซ์ขึ้นไป |
CholeskyGrad <T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีแบบ backpropagated ในโหมดย้อนกลับของอัลกอริทึม Cholesky |
เลือกชุดข้อมูลที่เร็วที่สุด | |
ClipByValue <T ขยาย TType > | ตัดค่าเทนเซอร์ให้เป็นค่าต่ำสุดและสูงสุดที่ระบุ |
ปิดสรุปผู้เขียน | |
ClusterOutput <T ขยาย TType > | ตัวดำเนินการที่เชื่อมต่อเอาต์พุตของการคำนวณ XLA กับโหนดกราฟผู้บริโภคอื่น ๆ |
CollectiveGather <T ขยาย TNumber > | สะสมเทนเซอร์หลายตัวที่มีประเภทและรูปร่างเหมือนกันร่วมกัน |
CollectivePermute <T ขยาย TType > | Op เพื่อเปลี่ยนเทนเซอร์ข้ามอินสแตนซ์ TPU ที่จำลองแบบ |
รวม NonMaxSuppression | เลือกชุดย่อยของกรอบขอบเขตอย่างตะกละตะกลามโดยเรียงลำดับคะแนนจากมากไปหาน้อย การดำเนินการนี้ดำเนินการ non_max_suppression บนอินพุตต่อแบตช์ ในทุกคลาส |
เปรียบเทียบและ Bitpack | เปรียบเทียบค่าของ "อินพุต" กับ "เกณฑ์" และรวมบิตผลลัพธ์ไว้ใน "uint8" |
ผลการรวบรวม | ส่งกลับผลลัพธ์ของการคอมไพล์ TPU |
คอมไพล์สำเร็จยืนยัน | ยืนยันว่าการรวบรวมสำเร็จ |
คอมเพล็กซ์ <U ขยาย TType > | แปลงจำนวนจริงสองตัวให้เป็นจำนวนเชิงซ้อน |
ComplexAbs <U ขยาย TNumber > | คำนวณค่าสัมบูรณ์เชิงซ้อนของเทนเซอร์ |
บีบอัดองค์ประกอบ | บีบอัดองค์ประกอบชุดข้อมูล |
คำนวณอุบัติเหตุ Hits | คำนวณรหัสของตำแหน่งใน Sampled_candidates ที่ตรงกับ true_labels |
ComputeBatchSize | คำนวณขนาดแบตช์แบบคงที่ของชุดข้อมูลโดยไม่ใช้แบตช์บางส่วน |
Concat <T ขยาย TType > | เชื่อมต่อเทนเซอร์ตามมิติเดียว |
เชื่อมต่อชุดข้อมูล | สร้างชุดข้อมูลที่เชื่อมโยง `input_dataset` กับ `another_dataset` |
ตัวสะสมแบบมีเงื่อนไข | ตัวสะสมแบบมีเงื่อนไขสำหรับการรวมการไล่ระดับสี |
กำหนดค่า DistributedTPU | ตั้งค่าโครงสร้างแบบรวมศูนย์สำหรับระบบ TPU แบบกระจาย |
กำหนดค่าการฝัง TPU | ตั้งค่า TPUEmbedding ในระบบ TPU แบบกระจาย |
Conj <T ขยาย TType > | ส่งกลับสังยุคเชิงซ้อนของจำนวนเชิงซ้อน |
ConjugateTranspose <T ขยาย TType > | สุ่มมิติของ x ตามการเรียงสับเปลี่ยนและผันผลลัพธ์ |
ค่าคงที่ <T ขยาย TType > | ตัวดำเนินการที่สร้างค่าคงที่ |
ใช้ MutexLock | การดำเนินการนี้ใช้การล็อกที่สร้างโดย `MutexLock` |
ทริกเกอร์ควบคุม | ไม่ทำอะไรเลย |
Conv <T ขยาย TType > | ล้อมตัวดำเนินการ XLA ConvGeneralDilated จัดทำเอกสารไว้ที่ https://www.tensorflow.org/Performance/xla/operation_semantics#conv_convolution |
Conv2d <T ขยาย TNumber > | คำนวณการบิดแบบ 2 มิติโดยกำหนดเทนเซอร์ 'อินพุต' และ 'ตัวกรอง' แบบ 4 มิติ |
Conv2dBackpropFilter <T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของการบิดโดยคำนึงถึงตัวกรอง |
Conv2dBackpropInput <T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของการบิดโดยคำนึงถึงอินพุต |
Conv3d <T ขยาย TNumber > | คำนวณการบิดแบบ 3 มิติโดยใช้เทนเซอร์ 'อินพุต' และ 'ตัวกรอง' แบบ 5 มิติ |
Conv3dBackpropFilter <T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของการบิดสามมิติโดยคำนึงถึงตัวกรอง |
Conv3dBackpropInput <U ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของการบิดสามมิติโดยสัมพันธ์กับอินพุต |
คัดลอก <T ขยาย TType > | คัดลอกเทนเซอร์จาก CPU-to-CPU หรือ GPU-to-GPU |
CopyHost <T ขยาย TType > | คัดลอกเทนเซอร์ไปยังโฮสต์ |
เพราะ <T ขยาย TType > | คำนวณ cos ขององค์ประกอบ x ตามลำดับ |
Cosh <T ขยาย TType > | คำนวณโคไซน์ไฮเปอร์โบลิกขององค์ประกอบ x |
CountUpTo <T ขยาย TNumber > | เพิ่ม 'การอ้างอิง' จนกว่าจะถึง 'ขีดจำกัด' |
สร้างสรุปDbWriter | |
สร้างSummaryFileWriter | |
ครอบตัดและปรับขนาด | แยกพืชผลจากเทนเซอร์รูปภาพอินพุตและปรับขนาด |
CropAndResizeGradBoxes | คำนวณการไล่ระดับสีของ crop_and_resize op โดยใช้เทนเซอร์กล่องอินพุต |
CropAndResizeGradImage <T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของ crop_and_resize op โดยใช้เทนเซอร์รูปภาพอินพุต |
ข้าม <T ขยาย TNumber > | คำนวณผลคูณไขว้แบบคู่. |
CrossReplicaSum <T ขยาย TNumber > | อินพุต Op to sum ในอินสแตนซ์ TPU ที่จำลองแบบ |
CtcBeamSearchDecoder <T ขยาย TNumber > | ดำเนินการถอดรหัสการค้นหาลำแสงในบันทึกที่กำหนดในอินพุต |
CtcGreedyDecoder <T ขยาย TNumber > | ทำการถอดรหัสโลภในบันทึกที่กำหนดในอินพุต |
CtcLoss <T ขยาย TNumber > | คำนวณการสูญเสีย CTC (ความน่าจะเป็นของบันทึก) สำหรับรายการแบตช์แต่ละรายการ |
CudnnRNN <T ขยาย TNumber > | RNN ที่สนับสนุนโดย cuDNN |
CudnnRNNBackprop <T ขยาย TNumber > | ขั้นบันไดหลัง CudnnRNNV3. |
CudnnRNNCanonicalToParams <T ขยาย TNumber > | แปลงพารามิเตอร์ CudnnRNN จากรูปแบบมาตรฐานเป็นรูปแบบที่ใช้งานได้ |
CudnnRNNParamsToCanonical <T ขยาย TNumber > | ดึงข้อมูลพารามิเตอร์ CudnnRNN ในรูปแบบมาตรฐาน |
CudnnRnnParamsSize <U ขยาย TNumber > | คำนวณขนาดของน้ำหนักที่โมเดล Cudnn RNN สามารถใช้ได้ |
Cumprod <T ขยาย TType > | คำนวณผลคูณสะสมของเทนเซอร์ `x` ตามแนว 'แกน' |
Cumsum <T ขยาย TType > | คำนวณผลรวมสะสมของเทนเซอร์ `x` ตามแนว 'แกน' |
CumulativeLogsumexp <T ขยาย TNumber > | คำนวณผลคูณสะสมของเทนเซอร์ `x` ตามแนว 'แกน' |
DataFormatDimMap <T ขยาย TNumber > | ส่งกลับดัชนีมิติในรูปแบบข้อมูลปลายทางที่กำหนดรูปแบบไว้ รูปแบบข้อมูลต้นฉบับ |
DataFormatVecPermute <T ขยาย TNumber > | เปลี่ยนเทนเซอร์อินพุตจาก `src_format` เป็น `dst_format` |
DataServiceชุดข้อมูล | |
ชุดข้อมูลCardinality | ส่งกลับจำนวนสมาชิกของ `input_dataset` |
ชุดข้อมูลFromGraph | สร้างชุดข้อมูลจาก `graph_def` ที่กำหนด |
DatasetToGraph | ส่งกลับ GraphDef ที่เป็นอนุกรมซึ่งเป็นตัวแทนของ `input_dataset` |
DatasetToSingleElement | ส่งออกองค์ประกอบเดียวจากชุดข้อมูลที่กำหนด |
ชุดข้อมูลToTFRecord | เขียนชุดข้อมูลที่กำหนดลงในไฟล์ที่กำหนดโดยใช้รูปแบบ TFRecord |
DatasetToTfRecord | เขียนชุดข้อมูลที่กำหนดลงในไฟล์ที่กำหนดโดยใช้รูปแบบ TFRecord |
Dawsn <T ขยาย TNumber > | |
DebugGradientIdentity <T ขยาย TType > | การระบุตัวตนสำหรับการดีบักการไล่ระดับสี |
DebugGradientRefIdentity <T ขยาย TType > | การระบุตัวตนสำหรับการดีบักการไล่ระดับสี |
DebugIdentity <T ขยาย TType > | การแก้ไขข้อบกพร่อง Identity V2 Op. |
ดีบักNanCount | ดีบักตัวนับค่า NaN Op. |
DebugNumericsSummary <U ขยาย TNumber > | ดีบักสรุปตัวเลข V2 Op. |
ถอดรหัส AndCropJpeg | ถอดรหัสและครอบตัดรูปภาพที่เข้ารหัส JPEG เป็นเทนเซอร์ uint8 |
ถอดรหัส Base64 | ถอดรหัสสตริงที่เข้ารหัส base64 ที่ปลอดภัยบนเว็บ |
ถอดรหัสBmp | ถอดรหัสเฟรมแรกของรูปภาพที่เข้ารหัส BMP เป็นเทนเซอร์ uint8 |
ถอดรหัสบีบอัด | คลายการบีบอัดสตริง |
ถอดรหัสCsv | แปลงบันทึก CSV เป็นเทนเซอร์ |
DecodeGif | ถอดรหัสเฟรมของภาพที่เข้ารหัส GIF เป็นเทนเซอร์ uint8 |
DecodeImage <T ขยาย TNumber > | ฟังก์ชันสำหรับ decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg และ decode_png |
ถอดรหัสJpeg | ถอดรหัสภาพที่เข้ารหัส JPEG เป็นเทนเซอร์ uint8 |
ตัวอย่างการถอดรหัส Json | แปลงบันทึกตัวอย่างที่เข้ารหัส JSON เป็นสตริงบัฟเฟอร์โปรโตคอลไบนารี |
DecodePaddedRaw <T ขยาย TNumber > | ตีความไบต์ของสตริงใหม่เป็นเวกเตอร์ของตัวเลข |
DecodePng <T ขยาย TNumber > | ถอดรหัสภาพที่เข้ารหัส PNG เป็น uint8 หรือ uint16 เทนเซอร์ |
ถอดรหัสโปรโต | สหกรณ์แยกฟิลด์จากข้อความบัฟเฟอร์โปรโตคอลแบบซีเรียลไลซ์เป็นเทนเซอร์ |
DecodeRaw <T ขยาย TType > | ตีความไบต์ของสตริงใหม่เป็นเวกเตอร์ของตัวเลข |
ถอดรหัสWav | ถอดรหัสไฟล์ PCM WAV 16 บิตเป็นโฟลตเทนเซอร์ |
DeepCopy <T ขยาย TType > | สร้างสำเนาของ `x` |
ลบIterator | คอนเทนเนอร์สำหรับทรัพยากรตัววนซ้ำ |
ลบ MemoryCache | |
ลบ MultiDeviceIterator | คอนเทนเนอร์สำหรับทรัพยากรตัววนซ้ำ |
ลบ RandomSeedGenerator | |
ลบSeedGenerator | |
ลบเซสชัน Tensor | ลบเทนเซอร์ที่ระบุโดยตัวจัดการในเซสชัน |
DenseBincount <U ขยาย TNumber > | นับจำนวนครั้งของแต่ละค่าในอาร์เรย์จำนวนเต็ม |
DenseCountSparseOutput <U ขยาย TNumber > | ดำเนินการนับถังเอาท์พุตแบบกระจัดกระจายสำหรับอินพุต tf.tensor |
DenseToCSRSparseMatrix | แปลงเทนเซอร์หนาแน่นเป็น CSRSparseMatrix (อาจเป็นแบตช์) |
DenseToDenseSetOperation <T ขยาย TType > | ใช้การดำเนินการที่ตั้งค่าไว้ตามมิติสุดท้ายของอินพุต 'เทนเซอร์' 2 ตัว |
ชุดข้อมูล DenseToSparseBatchData | สร้างชุดข้อมูลที่จัดกลุ่มองค์ประกอบอินพุตลงใน SparseTensor |
DenseToSparseSetOperation <T ขยาย TType > | ใช้การดำเนินการที่ตั้งค่าตามมิติสุดท้ายของ `Tensor` และ `SparseTensor` |
DepthToSpace <T ขยาย TType > | DepthToSpace สำหรับเทนเซอร์ประเภท T |
DepthwiseConv2dNative <T ขยาย TNumber > | คำนวณการบิดเชิงลึกแบบ 2 มิติโดยกำหนดเทนเซอร์ 'อินพุต' และ 'ตัวกรอง' แบบ 4 มิติ |
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของการบิดเชิงลึกโดยคำนึงถึงตัวกรอง |
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput < T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของการบิดเชิงลึกโดยคำนึงถึงอินพุต |
ลดปริมาณ | รับอินพุต uint32 ที่แพ็กแล้วคลายแพ็กอินพุตไปที่ uint8 เพื่อทำ การลดปริมาณบนอุปกรณ์ |
ดีซีเรียลไลซ์Iterator | แปลงเทนเซอร์ตัวแปรที่กำหนดเป็นตัววนซ้ำและจัดเก็บไว้ในทรัพยากรที่กำหนด |
DeserializeManySparse <T ขยาย TType > | ดีซีเรียลไลซ์และต่อ `SparseTensors` จากมินิแบทช์แบบอนุกรม |
DeserializeSparse <U ขยาย TType > | ดีซีเรียลไลซ์วัตถุ 'SparseTensor' |
ทำลายทรัพยากรOp | ลบทรัพยากรที่ระบุโดยหมายเลขอ้างอิง |
DestroyTemporaryVariable <T ขยาย TType > | ทำลายตัวแปรชั่วคราวและส่งกลับค่าสุดท้าย |
เดช <T ขยาย TType > | คำนวณดีเทอร์มิแนนต์ของเมทริกซ์จตุรัสตั้งแต่ 1 ตัวขึ้นไป |
ดัชนีอุปกรณ์ | ส่งคืนดัชนีของอุปกรณ์ที่ op ทำงาน |
Digamma <T ขยาย TNumber > | คำนวณ Psi ซึ่งเป็นอนุพันธ์ของ Lgamma (บันทึกของค่าสัมบูรณ์ของ `แกมมา(x)`) ตามองค์ประกอบ |
Dilator2d <T ขยาย TNumber > | คำนวณการขยายระดับสีเทาของเทนเซอร์ `อินพุต` 4 มิติ และ `ฟิลเตอร์ 3 มิติ |
Dilation2dBackpropFilter <T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของการขยายทางสัณฐานวิทยา 2 มิติโดยสัมพันธ์กับตัวกรอง |
Dilation2dBackpropInput <T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของการขยายทางสัณฐานวิทยา 2 มิติโดยคำนึงถึงอินพุต |
ชุดข้อมูล DirectedInterleave | ใช้แทน `InterleaveDataset` ในรายการชุดข้อมูล `N` ที่คงที่ |
div <T ขยาย TType > | คืนค่าองค์ประกอบ x / y |
DivNoNan <T ขยาย TType > | ส่งกลับ 0 ถ้าตัวส่วนเป็นศูนย์ |
จุด <T ขยาย TType > | ล้อมตัวดำเนินการ XLA DotGeneral จัดทำเอกสารไว้ที่ https://www.tensorflow.org/Performance/xla/operation_semantics#dotgeneral |
DrawBoundingBoxes <T ขยาย TNumber > | วาดกรอบขอบบนชุดรูปภาพ |
DummyIterationCounter | |
DummyMemoryCache | |
เครื่องกำเนิด DummySeed | |
DynamicPartition <T ขยาย TType > | แบ่งพาร์ติชัน `data` เป็นเทนเซอร์ `num_partitions` โดยใช้ดัชนีจาก `partitions` |
DynamicSlice <T ขยาย TType > | ล้อมตัวดำเนินการ XLA DynamicSlice จัดทำเอกสารไว้ที่ https://www.tensorflow.org/Performance/xla/operation_semantics#dynamicslice |
DynamicStitch <T ขยาย TType > | แทรกค่าจากเทนเซอร์ "ข้อมูล" ลงในเทนเซอร์ตัวเดียว |
DynamicUpdateSlice <T ขยาย TType > | ล้อมตัวดำเนินการ XLA DynamicUpdateSlice จัดทำเอกสารไว้ที่ https://www.tensorflow.org/Performance/xla/operation_semantics#dynamicupdateslice |
แก้ไขระยะทาง | คำนวณระยะทางแก้ไขของ Levenshtein (อาจเป็นมาตรฐาน) |
Eig <U ขยาย TType > | คำนวณการสลายตัวแบบลักษณะเฉพาะของเมทริกซ์จตุรัสตั้งแต่หนึ่งเมทริกซ์ขึ้นไป |
Einsum <T ขยาย TType > | op ที่รองรับ einsum op พื้นฐานพร้อม 2 อินพุตและ 1 เอาต์พุต |
Elu <T ขยาย TNumber > | คำนวณเชิงเส้นแบบเอ็กซ์โปเนนเชียล: `exp(features) - 1` ถ้า < 0, `features` มิฉะนั้น |
EluGrad <T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีสำหรับการดำเนินการเชิงเส้นแบบเอ็กซ์โปเนนเชียล (Elu) |
การฝังการเปิดใช้งาน | การดำเนินการที่ทำให้เกิดความแตกต่างของ TPU Embeddings |
ว่างเปล่า <T ขยาย TType > | สร้างเทนเซอร์ตามรูปร่างที่กำหนด |
ว่างเปล่า TensorList | สร้างและส่งกลับรายการเทนเซอร์ที่ว่างเปล่า |
แผนที่ Tensor ว่างเปล่า | สร้างและส่งกลับแผนที่เทนเซอร์ว่างเปล่า |
EncodeBase64 | เข้ารหัสสตริงเป็นรูปแบบ base64 ที่ปลอดภัยบนเว็บ |
เข้ารหัสJpeg | JPEG เข้ารหัสรูปภาพ |
เข้ารหัสคุณภาพตัวแปร JPEG | ภาพอินพุตเข้ารหัส JPEG พร้อมคุณภาพการบีบอัดที่ให้มา |
เข้ารหัสPng | PNG เข้ารหัสรูปภาพ |
เข้ารหัสโปรโต | op ทำให้ข้อความ protobuf อยู่ในเทนเซอร์อินพุต |
เข้ารหัสWav | เข้ารหัสข้อมูลเสียงโดยใช้รูปแบบไฟล์ WAV |
เข้าคิว TPUembedingIntegerBatch | การดำเนินการที่จัดคิวรายการเทนเซอร์แบทช์อินพุตเป็น TPUEmbedding |
เข้าคิว TPUembedRaggedTensorBatch | ทำให้การย้ายโค้ดที่ใช้ tf.nn.embedding_lookup() ง่ายขึ้น |
เข้าคิวTPUmbeddingSparseBatch | การดำเนินการที่จัดคิวดัชนีอินพุต TPUEmbedding จาก SparseTensor |
จัดคิว TPUembedSparseTensorBatch | ทำให้การย้ายโค้ดที่ใช้ tf.nn.embedding_lookup_sparse() ง่ายขึ้น |
SureShape <T ขยาย TType > | ตรวจสอบให้แน่ใจว่ารูปร่างของเทนเซอร์ตรงกับรูปร่างที่คาดหวัง |
ป้อน <T ขยาย TType > | สร้างหรือค้นหาเฟรมย่อย และทำให้ 'ข้อมูล' พร้อมใช้งานสำหรับเฟรมย่อย |
เท่ากัน | ส่งกลับค่าความจริงของ (x == y) ตามองค์ประกอบ |
Erf <T ขยาย TNumber > | คำนวณฟังก์ชันข้อผิดพลาดของ Gauss ขององค์ประกอบ "x" |
Erfc <T ขยาย TNumber > | คำนวณฟังก์ชันข้อผิดพลาดเสริมขององค์ประกอบ "x" |
EuclideanNorm <T ขยาย TType > | คำนวณบรรทัดฐานยุคคลิดขององค์ประกอบในมิติของเมตริกซ์ |
ดำเนินการ | Op ที่โหลดและรันโปรแกรม TPU บนอุปกรณ์ TPU |
ExecuteAndUpdateVariables | Op ที่รันโปรแกรมด้วยการอัพเดตตัวแปรแบบแทนที่ซึ่งเป็นตัวเลือก |
ออกจาก <T ขยาย TType > | ออกจากเฟรมปัจจุบันไปยังเฟรมหลัก |
ประสบการณ์ <T ขยาย TType > | คำนวณเลขยกกำลังขององค์ประกอบ x ตามลำดับ |
ExpandDims <T ขยาย TType > | แทรกมิติ 1 ลงในรูปร่างของเทนเซอร์ |
Expint <T ขยาย TNumber > | |
Expm1 <T ขยาย TType > | คำนวณองค์ประกอบ `exp(x) - 1` |
สารสกัดGlimpse | แยกข้อมูลเหลือบจากเทนเซอร์อินพุต |
ExtractImagePatches <T ขยาย TType > | แยก "แพตช์" ออกจาก "รูปภาพ" และวางไว้ในมิติเอาต์พุต "เชิงลึก" |
ExtractJpegShape <T ขยาย TNumber > | แยกข้อมูลรูปร่างของรูปภาพที่เข้ารหัส JPEG |
ExtractVolumePatches <T ขยาย TNumber > | แยก "แพตช์" ออกจาก "อินพุต" และวางไว้ในมิติเอาต์พุต "ความลึก" |
ข้อเท็จจริง | นำเสนอข้อเท็จจริงเกี่ยวกับแฟกทอเรียล |
FakeQuantWithMinMaxArgs | วัดปริมาณปลอมของเทนเซอร์ 'อินพุต' พิมพ์ float เป็นเทนเซอร์ 'เอาท์พุต' ที่เป็นประเภทเดียวกัน |
FakeQuantWithMinMaxArgsGradient | คำนวณการไล่ระดับสีสำหรับการดำเนินการ FakeQuantWithMinMaxArgs |
FakeQuantWithMinMaxVars | ปลอมปริมาณเทนเซอร์ 'อินพุต' ประเภทลอยผ่านสเกลาร์โฟลตทั่วโลก วัดปริมาณปลอมของเทนเซอร์ "อินพุต" ประเภทลอยผ่านสเกลาร์โฟลตทั่วโลก "นาที" และ "สูงสุด" ถึงเทนเซอร์ "เอาต์พุต" ที่มีรูปร่างเดียวกันกับ "อินพุต" |
FakeQuantWithMinMaxVarsGradient | คำนวณการไล่ระดับสีสำหรับการดำเนินการ FakeQuantWithMinMaxVars |
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel | ปลอมปริมาณเทนเซอร์ 'อินพุต' ประเภทลอยผ่านการลอยตัวต่อช่อง ปริมาณปลอมของเทนเซอร์ `อินพุต` ประเภท float ต่อแชนเนลและหนึ่งในรูปร่าง: `[d]`, `[b, d]` `[b, h, w, d]` ผ่านทางโฟลตต่อแชนเนล ` ขั้นต่ำและ 'สูงสุด' ของรูปร่าง `[d]` ถึง 'เอาท์พุต' เทนเซอร์ที่มีรูปร่างเดียวกันกับ 'อินพุต' |
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient | คำนวณการไล่ระดับสีสำหรับการดำเนินการ FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel |
Fft <T ขยาย TType > | การแปลงฟูเรียร์แบบเร็ว |
Fft2d <T ขยาย TType > | การแปลงฟูเรียร์เร็วแบบ 2 มิติ |
Fft3d <T ขยาย TType > | การแปลงฟูริเยร์อย่างรวดเร็ว 3 มิติ |
FifoQueue | คิวที่สร้างองค์ประกอบตามลำดับเข้าก่อนออกก่อน |
เติม <U ขยาย TType > | สร้างเมตริกซ์ที่เต็มไปด้วยค่าสเกลาร์ |
ชุดข้อมูล FilterByLastComponentDataset | สร้างชุดข้อมูลที่มีองค์ประกอบขององค์ประกอบแรกของ `input_dataset` ที่เป็นจริงในองค์ประกอบสุดท้าย |
ลายนิ้วมือ | สร้างค่าลายนิ้วมือ |
ชุดข้อมูลบันทึกความยาวคงที่ | |
โปรแกรมอ่านบันทึกความยาวคงที่ | เครื่องอ่านที่ส่งออกบันทึกที่มีความยาวคงที่จากไฟล์ |
แก้ไข UnigramCandidateSampler | สร้างป้ายกำกับสำหรับการสุ่มตัวอย่างผู้สมัครด้วยการแจกแจงแบบยูนิแกรมที่เรียนรู้ |
ชั้น <T ขยาย TNumber > | ส่งกลับจำนวนเต็มที่ใหญ่ที่สุดตามองค์ประกอบซึ่งไม่เกิน x |
FloorDiv <T ขยาย TType > | ส่งคืน x // y องค์ประกอบที่ชาญฉลาด |
FloorMod <T ขยาย TNumber > | ส่งกลับส่วนที่เหลือของการหารตามองค์ประกอบ |
FlushSummaryWriter | |
FractionalAvgPool <T ขยาย TNumber > | ดำเนินการรวมค่าเฉลี่ยเศษส่วนกับอินพุต |
FractionalAvgPoolGrad <T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของฟังก์ชัน FractionalAvgPool |
FractionalMaxPool <T ขยาย TNumber > | ดำเนินการรวมเศษส่วนสูงสุดกับอินพุต |
FractionalMaxPoolGrad <T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของฟังก์ชัน FractionalMaxPool |
FresnelCos <T ขยาย TNumber > | |
FresnelSin <T ขยาย TNumber > | |
FusedBatchNorm <T ขยาย TNumber , U ขยาย TNumber > | การทำให้เป็นมาตรฐานแบบแบตช์ |
FusedBatchNormGrad <T ขยาย TNumber , U ขยาย TNumber > | การไล่ระดับสีสำหรับการทำให้เป็นมาตรฐานแบบแบทช์ |
FusedPadConv2d <T ขยาย TNumber > | ดำเนินการเติมเป็นกระบวนการล่วงหน้าระหว่างการบิด |
FusedResizeAndPadConv2d <T ขยาย TNumber > | ดำเนินการปรับขนาดและขยายเป็นกระบวนการล่วงหน้าระหว่างการบิด |
GRUBlockCell <T ขยาย TNumber > | คำนวณการแพร่กระจายไปข้างหน้าของเซลล์ GRU เป็นเวลา 1 ขั้นตอน |
GRUBlockCellGrad <T ขยาย TNumber > | คำนวณการแพร่กระจายกลับของเซลล์ GRU เป็นเวลา 1 ขั้นตอน |
รวบรวม <T ขยาย TType > | ล้อมตัวดำเนินการ XLA Gather ที่บันทึกไว้ที่ https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#gather |
GatherNd <T ขยาย TType > | รวบรวมชิ้นส่วนจาก 'params' ลงในเทนเซอร์ที่มีรูปร่างที่ระบุโดย 'ดัชนี' |
GatherV2 <T ขยาย TNumber > | สะสมเทนเซอร์หลายตัวที่มีประเภทและรูปร่างเหมือนกันร่วมกัน |
สร้าง BoundingBoxProposals | การดำเนินการนี้สร้างภูมิภาคที่สนใจจากกล่องขอบเขตที่กำหนด (bbox_deltas) พุก wrt ที่เข้ารหัสตาม eq.2 ใน arXiv:1506.01497 op เลือกกล่องให้คะแนน `pre_nms_topn` อันดับต้นๆ ถอดรหัสด้วยความเคารพต่อจุดยึด ใช้การปราบปรามที่ไม่ใช่สูงสุดบนกล่องที่ทับซ้อนกันที่มีค่ามากกว่า `nms_threshold` ค่าทางแยก-over-union (iou) ทิ้งกล่องที่ด้านสั้นกว่าน้อยกว่า ` ขั้นต่ำ_ขนาด`. |
สร้าง VocabRemapping | กำหนดเส้นทางไปยังไฟล์คำศัพท์ทั้งเก่าและใหม่ ส่งคืน Tensor ของการแมปใหม่ ความยาว `num_new_vocab` โดยที่ `remapping[i]` มีหมายเลขแถวในคำศัพท์เก่าที่สอดคล้องกับแถว `i` ในคำศัพท์ใหม่ (เริ่มต้นที่บรรทัด `new_vocab_offset` และไปจนถึงเอนทิตี `num_new_vocab`) หรือ `- 1` ถ้ารายการ `i` ในคำศัพท์ใหม่ไม่ได้อยู่ในคำศัพท์เก่า |
รับ SessionHandle | เก็บเทนเซอร์อินพุตไว้ในสถานะของเซสชันปัจจุบัน |
GetSessionTensor <T ขยาย TType > | รับค่าของเทนเซอร์ที่ระบุโดยที่จับ |
มากขึ้น | ส่งกลับค่าความจริงของ (x > y) ตามองค์ประกอบ |
เท่าเทียมกันมากขึ้น | ส่งกลับค่าความจริงของ (x >= y) ตามองค์ประกอบ |
WarrantyConst <T ขยาย TType > | รับประกันรันไทม์ TF ว่าเทนเซอร์อินพุตมีค่าคงที่ |
แฮชเทเบิล | สร้างตารางแฮชที่ไม่ได้เตรียมใช้งาน |
HistogramFixedWidth <U ขยาย TNumber > | ส่งกลับฮิสโตแกรมของค่า |
สรุปฮิสโตแกรม | ส่งออกบัฟเฟอร์โปรโตคอล 'สรุป' พร้อมฮิสโตแกรม |
HsvToRgb <T ขยาย TNumber > | แปลงรูปภาพหนึ่งภาพขึ้นไปจาก HSV เป็น RGB |
ข้อมูลประจำตัว <T ขยาย TType > | ส่งกลับเทนเซอร์ที่มีรูปร่างและเนื้อหาเหมือนกับเทนเซอร์หรือค่าอินพุต |
อัตลักษณ์N | ส่งคืนรายการเทนเซอร์ที่มีรูปร่างและเนื้อหาเหมือนกับอินพุต เทนเซอร์ |
IdentityReader | เครื่องอ่านที่ส่งออกงานที่อยู่ในคิวเป็นทั้งคีย์และค่า |
Ifft <T ขยาย TType > | การแปลงฟูเรียร์เร็วผกผัน |
Ifft2d <T ขยาย TType > | การแปลงฟูเรียร์เร็วแบบผกผัน 2D |
Ifft3d <T ขยาย TType > | การแปลงฟูเรียร์เร็วแบบผกผัน 3D |
อิแกมมา <T ขยาย TNumber > | คำนวณฟังก์ชันแกมม่าที่ไม่สมบูรณ์และทำให้เป็นมาตรฐานต่ำกว่า `P(a, x)` |
IgammaGradA <T ขยาย TNumber > | คำนวณความชันของ `igamma(a, x)` wrt `a` |
อิแกมแมค <T ขยาย TNumber > | คำนวณฟังก์ชันแกมมาที่ไม่สมบูรณ์และทำให้เป็นมาตรฐานด้านบน `Q(a, x)` |
ละเว้นชุดข้อมูลข้อผิดพลาด | สร้างชุดข้อมูลที่มีองค์ประกอบของ `input_dataset` โดยไม่สนใจข้อผิดพลาด |
Imag <U ขยาย TNumber > | ส่งกลับส่วนจินตภาพของจำนวนเชิงซ้อน |
ImageProjectiveTransformV2 <T ขยาย TNumber > | ใช้การแปลงที่กำหนดกับแต่ละภาพ |
ImageProjectiveTransformV3 <T ขยาย TNumber > | ใช้การแปลงที่กำหนดกับแต่ละภาพ |
ภาพโดยย่อ | ส่งออกบัฟเฟอร์โปรโตคอล 'สรุป' พร้อมรูปภาพ |
ImmutableConst <T ขยาย TType > | ส่งกลับเทนเซอร์ที่ไม่เปลี่ยนรูปจากขอบเขตหน่วยความจำ |
กิจกรรมนำเข้า | |
อินท็อปเค | บอกว่าเป้าหมายอยู่ในการทำนาย `K` อันดับต้น ๆ หรือไม่ |
InfeedDequeue <T ขยาย TType > | ตัวยึดตำแหน่งใช้สำหรับค่าที่จะป้อนเข้าสู่การคำนวณ |
InfeedDequeueTuple | ดึงค่าหลายค่าจากการป้อนเข้าเป็นทูเพิล XLA |
ป้อนเข้าคิว | op ที่ป้อนค่า Tensor เดียวในการคำนวณ |
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer | การดำเนินการที่จัดคิวบัฟเฟอร์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าลงในอินพุต TPU |
InfeedEnqueueTuple | ฟีดค่าเทนเซอร์หลายค่าลงในการคำนวณเป็นทูเพิล XLA |
ในนั้น | |
เตรียมใช้งานตาราง | เครื่องมือเริ่มต้นตารางที่รับเทนเซอร์สองตัวสำหรับคีย์และค่าตามลำดับ |
เตรียมใช้งานTableFromDataset | |
เตรียมใช้งาน TableFromTextFile | เตรียมข้อมูลเบื้องต้นให้กับตารางจากไฟล์ข้อความ |
InplaceAdd <T ขยาย TType > | เพิ่ม v ลงในแถวที่ระบุของ x |
InplaceSub <T ขยาย TType > | ลบ `v` ลงในแถวที่ระบุของ `x` |
InplaceUpdate <T ขยาย TType > | อัพเดตแถวที่ระบุ 'i' ด้วยค่า 'v' |
Inv <T ขยาย TType > | คำนวณค่าผกผันของเมทริกซ์แบบกลับด้านสี่เหลี่ยมจตุรัสหนึ่งหรือหลายเมทริกซ์หรือเมทริกซ์ที่อยู่ติดกัน (คอนจูเกตทรานสโพส) |
InvGrad <T ขยาย TType > | คำนวณการไล่ระดับสีสำหรับค่าผกผันของ `x` ด้วยอินพุต |
สลับ <T ขยาย TNumber > | สลับ (พลิก) แต่ละบิตของประเภทที่รองรับ เช่น พิมพ์ค่า `uint8` 01010101 กลายเป็น 10101010 |
InvertPermutation <T ขยาย TNumber > | คำนวณการเรียงสับเปลี่ยนผกผันของเทนเซอร์ |
Irfft <U ขยาย TNumber > | การแปลงฟูเรียร์เร็วมูลค่าจริงผกผัน |
Irfft2d <U ขยาย TNumber > | การแปลงฟูเรียร์เร็วมูลค่าจริงแบบผกผัน 2D |
Irfft3d <U ขยาย TNumber > | การแปลงฟูเรียร์ที่รวดเร็วมูลค่าจริงแบบผกผัน 3 มิติ |
IsBoostedTreesEnsemble เริ่มต้นแล้ว | ตรวจสอบว่า Tree Ensemble ได้รับการเตรียมใช้งานแล้วหรือไม่ |
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceเริ่มต้นแล้ว | ตรวจสอบว่าสตรีมควอนไทล์ได้รับการเริ่มต้นแล้วหรือไม่ |
มีจำกัด | ส่งคืนองค์ประกอบใดของ x ที่มีขอบเขตจำกัด |
IsInf | คืนค่าองค์ประกอบของ x ที่เป็น Inf |
อิสแนน | ส่งคืนองค์ประกอบใดของ x ที่เป็น NaN |
เป็นตัวแปรเริ่มต้น | ตรวจสอบว่าได้เตรียมใช้งานเทนเซอร์แล้วหรือไม่ |
IsotonicRegression <U ขยาย TNumber > | แก้ปัญหาการถดถอยไอโซโทนิกชุดหนึ่ง |
ตัววนซ้ำ | |
IteratorFromStringHandle | |
IteratorGetDevice | ส่งกลับชื่อของอุปกรณ์ที่ได้วาง "ทรัพยากร" ไว้ |
IteratorGetNext | รับเอาต์พุตถัดไปจากตัววนซ้ำที่กำหนด |
IteratorGetNextAsOptional | รับเอาต์พุตถัดไปจากตัววนซ้ำที่กำหนดเป็นตัวแปรเสริม |
IteratorGetNextSync | รับเอาต์พุตถัดไปจากตัววนซ้ำที่กำหนด |
IteratorToStringHandle | แปลง `resource_handle` ที่กำหนดซึ่งเป็นตัวแทนของตัววนซ้ำเป็นสตริง |
เข้าร่วม | รวมสตริงในรายการเทนเซอร์สตริงที่กำหนดให้เป็นเทนเซอร์ตัวเดียว ด้วยตัวคั่นที่กำหนด (ค่าเริ่มต้นคือตัวคั่นว่าง) |
การเริ่มต้น KMC2Chain | ส่งกลับดัชนีของจุดข้อมูลที่ควรเพิ่มลงในชุดเริ่มต้น |
KeyValueSort <T ขยาย TNumber , U ขยาย TType > | ล้อมตัวดำเนินการ XLA Sort จัดทำเอกสารไว้ที่ https://www.tensorflow.org/Performance/xla/operation_semantics#sort |
การเริ่มต้น KmeansPlusPlus | เลือกแถวอินพุต num_to_sample โดยใช้เกณฑ์ KMeans++ |
KthOrderStatistic | คำนวณสถิติลำดับ K ของชุดข้อมูล |
L2Loss <T ขยาย TNumber > | การสูญเสีย L2 |
ชุดข้อมูล LMDB | สร้างชุดข้อมูลที่ปล่อยคู่คีย์-ค่าในไฟล์ LMDB อย่างน้อย 1 ไฟล์ |
LSTMBlockCell <T ขยาย TNumber > | คำนวณการแพร่กระจายเซลล์ไปข้างหน้า LSTM สำหรับขั้นตอน 1 ครั้ง |
LSTMBlockCellGrad <T ขยาย TNumber > | คำนวณการแพร่กระจายเซลล์ LSTM ย้อนหลังเป็นเวลา 1 ครั้ง |
ชุดข้อมูล LatencyStats | บันทึกเวลาแฝงของการสร้างองค์ประกอบ `input_dataset` ใน StatsAggregator |
LeakyRelu <T ขยาย TNumber > | คำนวณเชิงเส้นที่แก้ไขแล้ว: `สูงสุด (ฟีเจอร์, คุณสมบัติ * อัลฟา)` |
LeakyReluGrad <T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีเชิงเส้นที่แก้ไขแล้วสำหรับการดำเนินการ LeakyRelu |
LearnedUnigramCandidateSampler | สร้างป้ายกำกับสำหรับการสุ่มตัวอย่างผู้สมัครด้วยการแจกแจงแบบยูนิแกรมที่เรียนรู้ |
LeftShift <T ขยาย TNumber > | Elementwise คำนวณการเลื่อนไปทางซ้ายระดับบิตของ `x` และ `y` |
น้อย | ส่งกลับค่าความจริงของ (x < y) ตามองค์ประกอบ |
เท่าเทียมกันน้อยลง | ส่งกลับค่าความจริงของ (x <= y) ตามองค์ประกอบ |
แกมม่า <T ขยาย TNumber > | คำนวณบันทึกของค่าสัมบูรณ์ขององค์ประกอบ `Gamma(x)` |
LinSpace <T ขยาย TNumber > | สร้างค่าในช่วงเวลา |
ชุดข้อมูล Lmdb | |
LmdbReader | เครื่องอ่านที่ส่งออกบันทึกจากไฟล์ LMDB |
LoadAndRemapMatrix | โหลด `Tensor` 2-D (เมทริกซ์) ที่มีชื่อ `old_tensor_name` จากจุดตรวจสอบ ที่ `ckpt_path` และอาจจัดลำดับแถวและคอลัมน์ใหม่โดยใช้การแมปที่ระบุ |
โหลดTPUEmbeddingADAMพารามิเตอร์ | โหลดพารามิเตอร์การฝัง ADAM |
โหลด TPU การฝัง ADAMP พารามิเตอร์ GradAccum Debug | โหลดพารามิเตอร์การฝัง ADAM พร้อมการสนับสนุนการแก้ไขข้อบกพร่อง |
โหลดTPUEmbeddingAdadeltaParameters | โหลดพารามิเตอร์การฝัง Adadelta |
โหลด TPU การฝัง AdadeltaParametersGradAccumDebug | โหลดพารามิเตอร์ Adadelta พร้อมการสนับสนุนการดีบัก |
โหลดTPUEmbeddingAdagradParameters | โหลดพารามิเตอร์การฝัง Adagrad |
โหลด TPU การฝัง AdagradParametersGradAccumDebug | โหลดพารามิเตอร์การฝัง Adagrad ด้วยการสนับสนุนการแก้ไขข้อบกพร่อง |
โหลดTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | โหลดพารามิเตอร์การฝัง RMSProp ที่กึ่งกลาง |
โหลดTPUEmbeddingFTRLParameters | โหลดพารามิเตอร์การฝัง FTRL |
โหลด TPU การฝัง FTRLParametersGradAccumDebug | โหลดพารามิเตอร์การฝัง FTRL พร้อมการสนับสนุนการแก้ไขข้อบกพร่อง |
โหลดTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | โหลดพารามิเตอร์การฝัง MDL Adagrad Light |
โหลดพารามิเตอร์ TPU การฝังโมเมนตัม | โหลดพารามิเตอร์การฝังโมเมนตัม |
โหลด TPU การฝังโมเมนตัมพารามิเตอร์ GradAccum Debug | โหลดพารามิเตอร์การฝังโมเมนตัมพร้อมการสนับสนุนการแก้ไขข้อบกพร่อง |
โหลดTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | โหลดพารามิเตอร์การฝัง Adagrad ใกล้เคียง |
โหลด TPUmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug | โหลดพารามิเตอร์การฝัง Adagrad ใกล้เคียงพร้อมการสนับสนุนการแก้ไขข้อบกพร่อง |
โหลดพารามิเตอร์ TPUUEmbeddingProximalYogi | |
โหลดTPUEการฝังProximalYogiParametersGradAccumDebug | |
โหลดTPUEmbeddingRMSPropParameters | โหลดพารามิเตอร์การฝัง RMSProp |
โหลดTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug | โหลดพารามิเตอร์การฝัง RMSProp ด้วยการสนับสนุนการดีบัก |
โหลดTPUEการฝังพารามิเตอร์ StochasticGradientDescent | โหลดพารามิเตอร์การฝัง SGD |
โหลดTPUการฝังStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug | โหลดพารามิเตอร์การฝัง SGD |
LocalResponseNormalization <T ขยาย TNumber > | การทำให้เป็นมาตรฐานการตอบสนองในท้องถิ่น |
LocalResponseNormalizationGrad <T ขยาย TNumber > | การไล่ระดับสีสำหรับการปรับมาตรฐานการตอบสนองในท้องถิ่น |
บันทึก <T ขยาย TType > | คำนวณลอการิทึมธรรมชาติขององค์ประกอบ x |
Log1p <T ขยาย TType > | คำนวณลอการิทึมธรรมชาติขององค์ประกอบ (1 + x) |
LogMatrixDeterminant <T ขยาย TType > | คำนวณเครื่องหมายและบันทึกของค่าสัมบูรณ์ของดีเทอร์มิแนนต์ เมทริกซ์จตุรัสหนึ่งหรือหลายเมทริกซ์ |
LogSoftmax <T ขยาย TNumber > | คำนวณการเปิดใช้งานบันทึก softmax |
LogUniformCandidateSampler | สร้างป้ายกำกับสำหรับการสุ่มตัวอย่างพร้อมการกระจายแบบบันทึก |
ตรรกะและ | ส่งกลับค่าความจริงขององค์ประกอบ x AND y |
ตรรกะไม่ | ส่งคืนค่าความจริงขององค์ประกอบ "NOT x" |
ตรรกะหรือ | ส่งกลับค่าความจริงของ x หรือ y ตามองค์ประกอบ |
LookupTableExport <T ขยาย TType , U ขยาย TType > | ส่งออกคีย์และค่าทั้งหมดในตาราง |
LookupTableFind <U ขยาย TType > | ค้นหาคีย์ในตาราง ส่งออกค่าที่เกี่ยวข้อง |
LookupTableนำเข้า | แทนที่เนื้อหาของตารางด้วยคีย์และค่าที่ระบุ |
LookupTableInsert | อัพเดตตารางเพื่อเชื่อมโยงคีย์กับค่า |
LookupTable ลบ | ลบคีย์และค่าที่เกี่ยวข้องออกจากตาราง |
LookupTableSize | คำนวณจำนวนองค์ประกอบในตารางที่กำหนด |
ห่วงCond | ส่งต่ออินพุตไปยังเอาต์พุต |
ต่ำกว่า | แปลงอักขระตัวพิมพ์ใหญ่ทั้งหมดเป็นการแทนที่ตัวพิมพ์เล็กตามลำดับ |
LowerBound <U ขยาย TNumber > | ใช้ lower_bound(sorted_search_values, ค่า) ในแต่ละแถว |
Lu <T ขยาย TType , U ขยาย TNumber > | คำนวณการสลายตัวของ LU ของเมทริกซ์จตุรัสตั้งแต่หนึ่งเมทริกซ์ขึ้นไป |
MakeIterator | สร้างตัววนซ้ำใหม่จาก "ชุดข้อมูล" ที่กำหนดและจัดเก็บไว้ใน "ตัววนซ้ำ" |
ทำให้ไม่ซ้ำใคร | ทำให้องค์ประกอบทั้งหมดในมิติที่ไม่ใช่แบทช์ไม่ซ้ำกัน แต่ \"ปิด\" ค่าเริ่มต้นของพวกเขา |
แผนที่เคลียร์ | Op จะลบองค์ประกอบทั้งหมดในคอนเทนเนอร์ที่อยู่ด้านล่าง |
แผนที่ขนาดไม่สมบูรณ์ | Op ส่งคืนจำนวนองค์ประกอบที่ไม่สมบูรณ์ในคอนเทนเนอร์ต้นแบบ |
MapPeek | Op ดูค่าที่คีย์ที่ระบุ |
ขนาดแผนที่ | Op ส่งคืนจำนวนองค์ประกอบในคอนเทนเนอร์ต้นแบบ |
แผนที่Stage | สเตจ (คีย์, ค่า) ในคอนเทนเนอร์ที่ซ่อนอยู่ซึ่งทำงานเหมือนกับแฮชเทเบิล |
แผนที่Unstage | Op ลบและส่งกลับค่าที่เกี่ยวข้องกับคีย์ จากภาชนะที่อยู่ด้านล่าง |
แผนที่UnstageNoKey | Op ลบและส่งกลับการสุ่ม (คีย์, ค่า) จากภาชนะที่อยู่ด้านล่าง |
MatMul <T ขยาย TType > | คูณเมทริกซ์ "a" ด้วยเมทริกซ์ "b" |
MatchingFiles | ส่งกลับชุดของไฟล์ที่ตรงกับรูปแบบ glob หนึ่งรูปแบบขึ้นไป |
ชุดข้อมูล MatchingFiles | |
MatrixDiag <T ขยาย TType > | ส่งคืนเทนเซอร์ในแนวทแยงที่มีค่าเส้นทแยงมุมที่กำหนด |
matrixdiagpart <t ขยาย ttype > | ส่งคืนส่วนแนวทแยงมุมของเทนเซอร์แบตช์ |
matrixdiagpartv3 <t ขยาย ttype > | ส่งคืนส่วนแนวทแยงมุมของเทนเซอร์แบตช์ |
matrixdiagv3 <t ขยาย ttype > | ส่งคืนเทนเซอร์ในแนวทแยงที่มีค่าเส้นทแยงมุมที่กำหนด |
matrixlogarithm <t ขยาย ttype > | คำนวณลอการิทึมเมทริกซ์ของเมทริกซ์สี่เหลี่ยมหนึ่งตัวขึ้นไป: \\(log(exp(A)) = A\\) OP นี้ถูกกำหนดไว้สำหรับเมทริกซ์ที่ซับซ้อนเท่านั้น |
matrixsetDiag <t ขยาย ttype > | ส่งคืนเทนเซอร์เมทริกซ์แบบแบตช์พร้อมค่าเส้นทแยงมุมแบบแบตช์ใหม่ |
matrixSolvels <t ขยาย ttype > | แก้ปัญหาสองกำลังสองน้อยลงอย่างน้อยหนึ่งปัญหา |
สูงสุด <T ขยาย TType > | คำนวณองค์ประกอบสูงสุดในมิติต่างๆ ของเทนเซอร์ |
MaxintraopparallelismDataset | สร้างชุดข้อมูลที่แทนที่ความขนานภายในปฏิบัติการสูงสุด |
MaxPool <t ขยาย ttype > | ดำเนินการรวมสูงสุดในอินพุต |
maxpool3d <t ขยาย tnumber > | ดำเนินการรวมสูงสุด 3D บนอินพุต |
maxpool3dgrad <u ขยาย tnumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของฟังก์ชั่นการรวมสูงสุด 3D |
maxpool3dgradgrad <t ขยาย tnumber > | คำนวณการไล่ระดับสีลำดับที่สองของฟังก์ชั่น maxpooling |
maxpoolgrad <t ขยาย tnumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของฟังก์ชั่น maxpooling |
maxpoolgradgrad <t ขยาย tnumber > | คำนวณการไล่ระดับสีลำดับที่สองของฟังก์ชั่น maxpooling |
maxpoolgradgradwithargmax <t ขยาย tnumber > | คำนวณการไล่ระดับสีลำดับที่สองของฟังก์ชั่น maxpooling |
maxpoolgradwithargmax <t ขยาย tnumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของฟังก์ชั่น maxpooling |
maxpoolwithargmax <t ขยาย tnumber , u ขยาย tnumber > | ดำเนินการรวมสูงสุดในอินพุตและเอาต์พุตทั้งค่าสูงสุดและดัชนี |
สูงสุด <t ขยาย tnumber > | ส่งคืนสูงสุดของ x และ y (เช่น |
หมายถึง <t ขยาย ttype > | คำนวณค่าเฉลี่ยขององค์ประกอบในมิติของเทนเซอร์ |
ผสาน <T ขยาย TType > | ส่งต่อค่าของเทนเซอร์ที่มีอยู่จาก "อินพุต" ไปยัง "เอาต์พุต" |
Mergesummamary | รวมสรุป |
mergev2checkpoints | รูปแบบ V2 เฉพาะ: ผสานไฟล์ข้อมูลเมตาของจุดตรวจสอบ |
MFCC | แปลงสเปกโตรแกรมเป็นรูปแบบที่มีประโยชน์สำหรับการจดจำคำพูด |
ขั้นต่ำ <T ขยาย TType > | คำนวณองค์ประกอบขั้นต่ำในมิติของเทนเซอร์ |
ขั้นต่ำ <t ขยาย tnumber > | ส่งคืน min of x และ y (เช่น |
MirrorPad <T ขยาย TType > | แพดเทนเซอร์ด้วยค่าที่มิเรอร์ |
MirrorPadGrad <T ขยาย TType > | การไล่ระดับสีสำหรับ `MirrorPad` op |
MlirPassthroughOp | ล้อมการคำนวณ MLIR ตามอำเภอใจที่แสดงเป็นโมดูลด้วยฟังก์ชัน main() |
mod <t ขยาย tnumber > | ส่งคืนองค์ประกอบที่เหลืออยู่ในการแบ่ง |
ModelDataset | การแปลงตัวตนที่จำลองประสิทธิภาพ |
mul <t ขยาย ttype > | ส่งคืน x * y องค์ประกอบที่ชาญฉลาด |
Mulnonan <t ขยาย ttype > | ส่งคืน x * y องค์ประกอบที่ชาญฉลาด |
Multideviceiterator | สร้างทรัพยากร MultiDeviceIterator |
MultideViceIteratorFromStringHandle | สร้างทรัพยากร MultideViceIterator จากที่จับสตริงที่ให้ไว้ |
MultideViceIteratorGetNextFromshard | ได้รับองค์ประกอบถัดไปสำหรับหมายเลข Shard ที่ให้ไว้ |
multideviceiterinit | เริ่มต้นตัววนซ้ำอุปกรณ์หลายตัวด้วยชุดข้อมูลที่กำหนด |
MultideviceiteratortoStringHandle | ผลิตที่จับสตริงสำหรับ multideviceiterator ที่กำหนด |
Multinomial <U ขยาย tnumber > | วาดตัวอย่างจากการกระจายแบบพหุนาม |
ตาราง DenseHashTable ที่เปลี่ยนแปลงได้ | สร้างตารางแฮชว่างที่ใช้เทนเซอร์เป็นที่เก็บสำรอง |
ตารางแฮชที่ไม่แน่นอน | สร้างตารางแฮชที่ว่างเปล่า |
ตารางแฮชที่ผันแปรได้ของเทนเซอร์ | สร้างตารางแฮชที่ว่างเปล่า |
มูเท็กซ์ | สร้างทรัพยากร Mutex ที่สามารถล็อกได้โดย `MutexLock` |
MutexLock | ล็อกทรัพยากร mutex |
NcclAllReduce <T ขยาย TNumber > | เอาท์พุตเทนเซอร์ที่มีการลดลงในเทนเซอร์อินพุตทั้งหมด |
NcclBroadcast <T ขยาย TNumber > | ส่ง 'อินพุต' ไปยังอุปกรณ์ทั้งหมดที่เชื่อมต่อกับเอาต์พุต |
NcclReduce <T ขยาย TNumber > | ลด "อินพุต" จาก "num_devices" โดยใช้ "การลด" ลงในอุปกรณ์เครื่องเดียว |
ndtri <t ขยาย tnumber > | |
ที่ใกล้ที่สุด | เลือกศูนย์ K ที่ใกล้ที่สุดสำหรับแต่ละจุด |
neg <t ขยาย ttype > | คำนวณองค์ประกอบค่าลบเชิงตัวเลขที่ชาญฉลาด |
การลบล้าง | การฝึกอบรมผ่านการสุ่มตัวอย่างเชิงลบ |
nextfter <t ขยาย tnumber > | ส่งคืนค่าที่เป็นตัวแทนถัดไปของ `x1` ในทิศทางของ 'x2`, องค์ประกอบที่ชาญฉลาด |
NextIteration <T ขยาย TType > | ทำให้อินพุตพร้อมใช้งานในการวนซ้ำครั้งถัดไป |
ไม่อป | ไม่ทำอะไรเลย |
NondeterministicInts <U ขยาย ttype > | ไม่ได้สร้างจำนวนเต็มบางส่วน |
nonmaxsuppression <t ขยาย tnumber > | อย่างโลภเลือกชุดย่อยของกล่องขอบเขตตามลำดับจากมากไปน้อย การตัดแต่งกล่องออกไปที่มีจุดตัดสูง-UNUNION (IOU) ซ้อนทับกับกล่องที่เลือกไว้ก่อนหน้านี้ |
nonmaxsuppressionwithOverlaps | อย่างโลภเลือกชุดย่อยของกล่องขอบเขตตามลำดับจากมากไปน้อย การตัดแต่งกล่องออกไปที่มีการทับซ้อนกันสูงพร้อมกล่องที่เลือกไว้ก่อนหน้านี้ |
Nonserializabledataset | |
ไม่เท่ากับ | ส่งคืนค่าความจริงของ (x! = y) องค์ประกอบที่ชาญฉลาด |
nthelement <t ขยาย tnumber > | ค้นหาค่าของสถิติการสั่งซื้อ `n`-th สำหรับมิติสุดท้าย |
OneHot <U ขยาย TType > | ส่งกลับเทนเซอร์แบบร้อนเดียว |
อัน <T ขยาย TType > | ตัวดำเนินการสร้างค่าคงที่ที่เริ่มต้นด้วยรูปร่างที่กำหนดโดย 'dims' |
OnesLike <T ขยาย TType > | ส่งกลับเทนเซอร์ของวัตถุที่มีรูปร่างและประเภทเดียวกันกับ x |
ตัวถูกดำเนินการ <t ขยาย ttype > | อินเทอร์เฟซที่ใช้งานโดยตัวถูกดำเนินการของการดำเนินการ TensorFlow |
OptimizedAset | สร้างชุดข้อมูลโดยใช้การปรับให้เหมาะสมกับ `input_dataset` |
OptimizedAsetv2 | สร้างชุดข้อมูลโดยใช้การเพิ่มประสิทธิภาพที่เกี่ยวข้องกับ `input_dataset` |
ตัวเลือกจากค่า | สร้างตัวแปรเสริมจาก Tuple of Tensors |
ตัวเลือก GetGetValue | ส่งคืนค่าที่เก็บไว้ในตัวแปรเสริมหรือทำให้เกิดข้อผิดพลาดหากไม่มีอยู่ |
ตัวเลือก | ส่งคืนจริงถ้าและเฉพาะในกรณีที่ตัวแปรทางเลือกที่กำหนดมีค่า |
ตัวเลือก | สร้างตัวแปรเสริมที่ไม่มีค่า |
สั่งซื้อMapClear | Op จะลบองค์ประกอบทั้งหมดในคอนเทนเนอร์ที่อยู่ด้านล่าง |
สั่งซื้อแผนที่ขนาดไม่สมบูรณ์ | Op ส่งคืนจำนวนองค์ประกอบที่ไม่สมบูรณ์ในคอนเทนเนอร์ต้นแบบ |
สั่งซื้อMapPeek | Op ดูค่าที่คีย์ที่ระบุ |
สั่งซื้อMapSize | Op ส่งคืนจำนวนองค์ประกอบในคอนเทนเนอร์ต้นแบบ |
สั่งซื้อMapStage | สเตจ (คีย์, ค่า) ในคอนเทนเนอร์ที่ซ่อนอยู่ซึ่งทำงานเหมือนได้รับคำสั่ง คอนเทนเนอร์ที่เกี่ยวข้อง |
สั่งซื้อแผนที่Unstage | Op ลบและส่งกลับค่าที่เกี่ยวข้องกับคีย์ จากภาชนะที่อยู่ด้านล่าง |
สั่งซื้อMapUnstageNoKey | Op ลบและส่งกลับองค์ประกอบ (key, value) ที่มีขนาดเล็กที่สุด คีย์จากคอนเทนเนอร์ที่ซ่อนอยู่ |
ordinalselector | ตัวเลือกหลักของ TPU |
outfeeddequeue <t ขยาย ttype > | ดึงเทนเซอร์เดี่ยวจากการคำนวณ outfeed |
outfeeddequeuetuple | ดึงค่าหลายค่าจากการคำนวณ outfeed |
outfeeddequeuetuplev2 | ดึงค่าหลายค่าจากการคำนวณ outfeed |
outfeeddequeuev2 <t ขยาย ttype > | ดึงเทนเซอร์เดี่ยวจากการคำนวณ outfeed |
outfeedenqueue | enqueue เทนเซอร์ในการคำนวณ outfeed |
outfeedenqueuetuple | enqueue ค่าเทนเซอร์หลายค่าในการคำนวณ outfeed |
เอาต์พุต <t ขยาย ttype > | ที่จับสัญลักษณ์สำหรับเทนเซอร์ที่ผลิตโดย Operation |
แพด <T ขยาย TType > | ห่อผู้ให้บริการ XLA Pad ซึ่งบันทึกไว้ที่ https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#pad |
PaddedbatchDataset | สร้างชุดข้อมูลที่แบทช์และแผ่นรอง `batch_size 'องค์ประกอบจากอินพุต |
Paddingfoqueue | คิวที่สร้างองค์ประกอบในลำดับแรกออก |
ParallelConcat <T ขยาย TType > | เชื่อมต่อรายการเทนเซอร์ `N` เข้ากับมิติแรก |
ParallelDynamicStitch <T ขยาย TType > | แทรกค่าจากเทนเซอร์ "ข้อมูล" ลงในเทนเซอร์ตัวเดียว |
ParameterizedTruncatedNormal <U ขยาย tnumber > | เอาต์พุตค่าสุ่มจากการแจกแจงปกติ |
Parseexample | แปลงเวกเตอร์ของ tf.example protos (เป็นสตริง) เป็นเทนเซอร์ที่พิมพ์ |
Parseexampledataset | แปลง `input_dataset` ที่มี` ตัวอย่าง 'protos เป็นเวกเตอร์ของ dt_string ลงในชุดข้อมูลของวัตถุ' tensor 'หรือ `sparsetensor' ที่แสดงถึงคุณสมบัติที่แยกวิเคราะห์ |
parsesequencexample | แปลงเวกเตอร์ของ tf.io.equenceExample protos (เป็น strings) เป็นเทนเซอร์ที่พิมพ์ |
ParsingleExample | แปลง tf.example proto (เป็นสตริง) เป็นเทนเซอร์ที่พิมพ์ |
Parsesinglesequencexample | แปลงสมองสเกลาร์ Scalar.exexence ตัวอย่างโปรโต (เป็นสตริง) เป็นเทนเซอร์ที่พิมพ์ |
parsetensor <t ขยาย ttype > | แปลง tensorflow แบบอนุกรม Tensorproto โปรโตเป็นเทนเซอร์ |
PartitionEdInput <t ขยาย ttype > | OP ที่จัดกลุ่มรายการอินพุตที่แบ่งพาร์ติชันเข้าด้วยกัน |
PartitionEdOutput <t ขยาย ttype > | op ที่ demultiplexes เทนเซอร์ที่จะถูกทำลายโดย XLA ไปยังรายการของการแบ่งพาร์ติชัน เอาต์พุตนอกการคำนวณ XLA |
ตัวยึดตำแหน่ง <T ขยาย TType > | ตัวยึดตำแหน่งใช้สำหรับค่าที่จะป้อนเข้าสู่การคำนวณ |
PlaceholderWithDefault <T ขยาย TType > | ตัวยึดตำแหน่งที่ส่งผ่าน "อินพุต" เมื่อไม่ได้ป้อนเอาต์พุต |
Polygamma <t ขยาย tnumber > | คำนวณฟังก์ชัน polygamma \\(\psi^{(n)}(x)\\) |
ประชากรจำนวนมาก | คำนวณจำนวนประชากรที่ชาญฉลาด (aka |
pow <t ขยาย ttype > | คำนวณพลังของค่าหนึ่งไปยังอีก |
PrefetchDataset | สร้างชุดข้อมูลที่ asynchronously prefettes องค์ประกอบจาก `input_dataset` |
ทำให้มีการกำหนดค่าล่วงหน้า | OP ซึ่งเป็นเส้นตรงหนึ่งค่าเทนเซอร์ไปยังเทนเซอร์ตัวแปรทึบแสง |
Prelinearizetuple | OP ซึ่งเป็นเส้นตรงค่าเทนเซอร์หลายค่าไปยังเทนเซอร์ตัวแปรทึบแสง |
preventgradient <t ขยาย ttype > | ตัวตน OP ที่ก่อให้เกิดข้อผิดพลาดหากมีการร้องขอการไล่ระดับสี |
พิมพ์ | พิมพ์สเกลาร์สตริง |
PriorityQueue | คิวที่สร้างองค์ประกอบที่จัดเรียงตามค่าองค์ประกอบแรก |
PrivatetHreadPooldAtaset | สร้างชุดข้อมูลที่ใช้พูลเธรดที่กำหนดเองเพื่อคำนวณ `input_dataset` |
ผลิตภัณฑ์ <T ขยาย TType > | คำนวณผลคูณขององค์ประกอบตามมิติของเทนเซอร์ |
qr <t ขยาย ttype > | คำนวณการสลายตัวของ QR ของเมทริกซ์อย่างน้อยหนึ่งรายการ |
หาปริมาณ <T ขยาย TType > | หาปริมาณเทนเซอร์ 'อินพุต' ประเภทลอยเป็นเทนเซอร์ 'เอาท์พุต' ประเภท 'T' |
QuantizeAndDequantize <T ขยาย TNumber > | การหาปริมาณแล้วจึงแยกเทนเซอร์ออก |
QuantizeAndDequantizeV3 <T ขยาย TNumber > | การหาปริมาณแล้วจึงแยกเทนเซอร์ออก |
QuantizeAndDequantizeV4 <T ขยาย TNumber > | ส่งกลับค่าการไล่ระดับสีของ `quantization.QuantizeAndDequantizeV4` |
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T ขยาย TNumber > | ส่งกลับค่าการไล่ระดับสีของ `QuantizeAndDequantizeV4` |
QuantizeDownAndShrinkRange <U ขยาย TType > | แปลงเทนเซอร์ 'อินพุต' เชิงปริมาณให้เป็น 'เอาต์พุต' ที่มีความแม่นยำต่ำกว่า โดยใช้ การกระจายค่าตามจริงเพื่อเพิ่มการใช้งานความลึกบิตล่างให้สูงสุด และปรับช่วงต่ำสุดและสูงสุดเอาต์พุตตามลำดับ |
QuantizedAdd <v ขยาย ttype > | ส่งคืนองค์ประกอบ x + y ที่ชาญฉลาดทำงานกับบัฟเฟอร์เชิงปริมาณ |
quantizedavgpool <t ขยาย ttype > | ผลิตพูลเฉลี่ยของเทนเซอร์อินพุตสำหรับประเภทปริมาณ |
QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization <U ขยาย ttype > | การทำให้เป็นมาตรฐานเป็นชุดเชิงปริมาณ |
QuantizedBiasadd <V ขยาย ttype > | เพิ่ม 'อคติ' ของเทนเซอร์ลงในเทนเซอร์ 'อินพุต' สำหรับประเภทปริมาณ |
QuantizedConcat <T ขยาย TType > | เชื่อมต่อเทนเซอร์เชิงปริมาณเข้าด้วยกันในมิติเดียว |
QuantizedConv2dandrelu <v ขยาย ttype > | |
QuantizedConv2dandreluandrequantize <v ขยาย ttype > | |
QuantizedConv2DandRequantize <V ขยาย ttype > | |
QuantizedConv2dperChannel <V ขยาย ttype > | คำนวณ QuantizedConv2d ต่อช่อง |
QuantizedConv2dwithBias <v ขยาย ttype > | |
QuantizedConv2dwithBiasandrelu <v ขยาย ttype > | |
QuantizedConv2dwithBiasandReluandRequantize <W ขยาย ttype > | |
QuantizedConv2dwithBiasandRequantize <W ขยาย ttype > | |
QuantizedConv2dwithBiassignedSumandreluandrequantize <x ขยาย ttype > | |
QuantizedConv2dwithBiassumandrelu <v ขยาย ttype > | |
QuantizedConv2dwithBiassumandReluandRequantize <x ขยาย ttype > | |
QuantizedConv2d <v ขยาย ttype > | คำนวณการควบคุมแบบ 2D ที่ได้รับอินพุต 4D เชิงปริมาณและเทนเซอร์ตัวกรอง |
QuantizedDepthWiseconv2d <v ขยาย ttype > | คำนวณปริมาณเชิงลึกเชิงลึก conv2d |
QuantizedDepthWiseconv2dwithBias <v ขยาย ttype > | คำนวณปริมาณเชิงลึกเชิงลึกที่มีอคติ |
QuantizedDepthWiseconv2dwithBiasandrelu <v ขยาย ttype > | คำนวณปริมาณเชิงลึกเชิงลึกที่มีอคติและ relu |
QuantizedDepthWiseconv2dwithBiasandReluandrequantize <W ขยาย ttype > | คำนวณเชิงลึกเชิงลึก conv2d ด้วยอคติ relu และขอ |
QuantizedInstancenorm <t ขยาย ttype > | การทำให้เป็นมาตรฐานอินสแตนซ์เชิงปริมาณ |
QuantizedMatmul <V ขยาย ttype > | ทำการคูณเมทริกซ์เชิงปริมาณของ `A` โดยเมทริกซ์` b` |
QuantizedMatMulwithBias <W ขยาย ttype > | ทำการคูณเมทริกซ์เชิงปริมาณของ `A` โดยเมทริกซ์` b` ด้วยการเพิ่มอคติ |
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize < W ขยาย TNumber > | |
QuantizedMatMulwithBiasandrelu <v ขยาย ttype > | ทำการคูณเมทริกซ์เชิงปริมาณของ `A` โดยเมทริกซ์` b` ด้วยการเพิ่มอคติและการฟิวชั่น relu |
quantizedMatMulwithBiasAndRelUandRequantize <W ขยาย ttype > | ทำการคูณเมทริกซ์เชิงปริมาณของ `A` โดยเมทริกซ์` b` ด้วยการเพิ่มอคติและ relu และการใช้ฟิวชั่น |
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W ขยาย TType > | |
QuantizedMaxPool <t ขยาย ttype > | ผลิตพูลสูงสุดของเทนเซอร์อินพุตสำหรับประเภทปริมาณ |
QuantizedMul <v ขยาย ttype > | ส่งคืนองค์ประกอบ x * y ทำงานกับบัฟเฟอร์เชิงปริมาณ |
QuantizedRelu <U ขยาย ttype > | คำนวณเชิงเส้นที่แก้ไขเชิงปริมาณ: `สูงสุด (คุณสมบัติ, 0)` |
QuantizedRelu6 <U ขยาย ttype > | คำนวณเชิงเส้นที่แก้ไขเชิงปริมาณ 6: `min (สูงสุด (คุณสมบัติ, 0), 6)` |
QuantizedRelux <U ขยาย ttype > | คำนวณเชิงเส้นที่แก้ไขเชิงปริมาณ X: `min (สูงสุด (คุณสมบัติ, 0), max_value)` |
QuantizedReshape <T ขยาย TType > | ปรับรูปร่างเทนเซอร์เชิงปริมาณตามตัวเลือก Reshape |
quantizedResizeBilinear <t ขยาย ttype > | ปรับขนาด `images 'เป็น` size` โดยใช้การแก้ไข bilinear เชิงปริมาณ |
queueclose | ปิดคิวที่กำหนด |
คิว | dequeues tuple ของหนึ่งหรือมากกว่านั้นจากคิวที่กำหนด |
คิว | dequeues `n` tuples ของหนึ่งหรือมากกว่านั้นจากคิวที่กำหนด |
queuedequeueUpto | dequeues `n` tuples ของหนึ่งหรือมากกว่านั้นจากคิวที่กำหนด |
คิว | enqueues tuple ของหนึ่งหรือมากกว่าหนึ่งเทนเซอร์ในคิวที่กำหนด |
คิว | enqueues เป็นศูนย์หรือมากกว่า tuples ของหนึ่งหรือมากกว่าหนึ่งเทนเซอร์ในคิวที่กำหนด |
คิว | ส่งคืนจริงถ้าคิวถูกปิด |
ขนาดคิว | คำนวณจำนวนองค์ประกอบในคิวที่กำหนด |
raggedbincount <u ขยาย tnumber > | นับจำนวนครั้งของแต่ละค่าในอาร์เรย์จำนวนเต็ม |
raggedCountSparseOutput <u ขยาย tnumber > | ดำเนินการนับถังขยะที่กระจัดกระจายสำหรับอินพุตเทนเซอร์ที่มอมแมม |
raggedcross <t ขยาย ttype , u ขยาย tnumber > | สร้างคุณลักษณะที่ตัดกันจากรายการเทนเซอร์ และส่งกลับเป็น RaggedTensor |
raggedgather <t ขยาย tnumber , u ขยาย ttype > | รวบรวมชิ้นส่วนที่ขรุขระจากแกน `params` แกน` 0` ตาม 'ดัชนี' |
raggedRange <u ขยาย tnumber , t ขยาย tnumber > | ส่งคืน `raggedtensor` ที่มีลำดับตัวเลขที่ระบุ |
raggedtensorfromvariant <u ขยาย tnumber , t ขยาย ttype > | ถอดรหัสเทนเซอร์ `ตัวแปร 'เป็น` raggedtensor' |
raggedtensortosparse <u ขยาย ttype > | แปลง `raggedtensor` เป็น 'sparsetensor' ด้วยค่าเดียวกัน |
raggedtensortotensor <u ขยาย ttype > | สร้างเทนเซอร์ที่หนาแน่นจากเทนเซอร์ที่มอมแมมอาจเปลี่ยนรูปร่าง |
Raggedtensortovariant | เข้ารหัส `raggedtensor` เป็นเทนเซอร์` ตัวแปร ' |
raggedtensortovariantgradient <u ขยาย ttype > | ตัวช่วยใช้ในการคำนวณการไล่ระดับสีสำหรับ `RaggedTensorToVariant` |
Randomcrop <t ขยาย tnumber > | การครอบตัดแบบสุ่ม `image ' |
สุ่ม | สร้างชุดข้อมูลที่ส่งคืนตัวเลขสุ่มเทียม |
Randomgamma <u ขยาย tnumber > | เอาต์พุตค่าสุ่มจากการแจกแจงแกมม่าที่อธิบายโดยอัลฟ่า |
RandomGammagrad <t ขยาย tnumber > | คำนวณอนุพันธ์ของตัวอย่างสุ่มแกมมา WRT |
Randompoisson <v ขยาย tnumber > | เอาต์พุตค่าสุ่มจากการแจกแจงปัวซองที่อธิบายโดยอัตรา |
RandomShuffle <t ขยาย ttype > | สุ่มสับเทนเซอร์ตามมิติแรก |
สุ่ม | คิวที่สุ่มลำดับขององค์ประกอบ |
RandomStandardNormal <U ขยาย tnumber > | เอาต์พุตค่าสุ่มจากการแจกแจงปกติ |
RandomUniform <U ขยาย tnumber > | เอาต์พุตค่าสุ่มจากการแจกแจงแบบสม่ำเสมอ |
RandomUniformint <U ขยาย tnumber > | เอาต์พุตจำนวนเต็มสุ่มจากการแจกแจงแบบสม่ำเสมอ |
ช่วง <T ขยาย TNumber > | สร้างลำดับของตัวเลข |
rangedataset | สร้างชุดข้อมูลที่มีช่วงของค่า |
อันดับ | ส่งกลับอันดับของเทนเซอร์ |
RawOp | คลาสพื้นฐานสำหรับการใช้งาน Op ที่ได้รับการสนับสนุนโดย Operation เดียว |
อ่านไฟล์ | อ่านและส่งออกเนื้อหาทั้งหมดของชื่อไฟล์อินพุต |
ReadVariableOp <T ขยาย TType > | อ่านค่าของตัวแปร |
ReaderNumRecordsProduced | ส่งคืนจำนวนระเบียนที่ผู้อ่านนี้ผลิตขึ้น |
ReaderNumworkunitscompleted | ส่งคืนจำนวนหน่วยงานที่ผู้อ่านนี้ได้ประมวลผลเสร็จแล้ว |
readerRead | ส่งคืนระเบียนถัดไป (คีย์คู่ค่า) ที่ผลิตโดยผู้อ่าน |
readerReadupto | ส่งคืนคู่ `num_records` (คีย์, ค่า) คู่ที่ผลิตโดยผู้อ่าน |
ReaderReset | คืนค่าผู้อ่านให้อยู่ในสภาพที่สะอาดเริ่มต้น |
readerRestorestate | คืนค่าผู้อ่านให้อยู่ในสถานะที่บันทึกไว้ก่อนหน้านี้ |
ผู้อ่าน | ผลิตเทนเซอร์สตริงที่เข้ารหัสสถานะของผู้อ่าน |
จริง <u ขยาย tnumber > | ส่งคืนส่วนที่แท้จริงของหมายเลขที่ซับซ้อน |
realdiv <t ขยาย ttype > | ส่งคืนองค์ประกอบ X / Y ที่ชาญฉลาดสำหรับประเภทจริง |
rebatchDataset | สร้างชุดข้อมูลที่เปลี่ยนขนาดแบทช์ |
rebatchDatasetv2 | สร้างชุดข้อมูลที่เปลี่ยนขนาดแบทช์ |
ซึ่งกันและกัน <t ขยาย ttype > | คำนวณส่วนกลับขององค์ประกอบ x |
ซึ่งกันและกัน <t ขยาย ttype > | คำนวณการไล่ระดับสีสำหรับการผกผันของ `x` wrt อินพุตของมัน |
recordInput | ปล่อยบันทึกแบบสุ่ม |
รับ <T ขยาย TType > | รับเทนเซอร์ที่มีชื่อจากการคำนวณ XLA อื่น |
recvtpuembeddingactive | ปฏิบัติการที่ได้รับการเปิดใช้งานการฝังบน TPU |
ลด <t ขยาย tnumber > | ลดหลายเทนเซอร์หลายประเภทและรูปร่างที่เหมือนกัน |
ลดทั้งหมด | คำนวณ "ตรรกะและ" ขององค์ประกอบในมิติต่างๆ ของเทนเซอร์ |
ลดใดๆ | คำนวณ "ตรรกะหรือ" ขององค์ประกอบในมิติต่างๆ ของเทนเซอร์ |
ลดลง | เข้าร่วมเทนเซอร์สตริงในมิติที่กำหนด |
ลดสูงสุด <T ขยาย TType > | คำนวณองค์ประกอบสูงสุดในมิติต่างๆ ของเทนเซอร์ |
ลดขั้นต่ำ <T ขยาย TType > | คำนวณองค์ประกอบขั้นต่ำในมิติของเทนเซอร์ |
ลด Prod <T ขยาย TType > | คำนวณผลคูณขององค์ประกอบตามมิติของเทนเซอร์ |
ลดผลรวม <T ขยาย TType > | คำนวณผลรวมขององค์ประกอบในมิติของเทนเซอร์ |
REDUCEV2 <t ขยาย tnumber > | ลดหลายเทนเซอร์หลายประเภทและรูปร่างที่เหมือนกัน |
RefEnter <T ขยาย TType > | สร้างหรือค้นหาเฟรมย่อย และทำให้ 'ข้อมูล' พร้อมใช้งานสำหรับเฟรมย่อย |
RefExit <T ขยาย TType > | ออกจากเฟรมปัจจุบันไปยังเฟรมหลัก |
RefIdentity <T ขยาย TType > | ส่งคืนค่าเทนเซอร์อ้างอิงเดียวกันกับเทนเซอร์อ้างอิงอินพุต |
RefMerge <T ขยาย TType > | ส่งต่อค่าของเทนเซอร์ที่มีอยู่จาก "อินพุต" ไปยัง "เอาต์พุต" |
RefNextIteration <T ขยาย TType > | ทำให้อินพุตพร้อมใช้งานในการวนซ้ำครั้งถัดไป |
RefSelect <T ขยาย TType > | ส่งต่อ "องค์ประกอบดัชนี" ของ "อินพุต" ไปยัง "เอาต์พุต" |
RefSwitch <T ขยาย TType > | ส่งต่อเทนเซอร์อ้างอิง `data` ไปยังพอร์ตเอาต์พุตที่กำหนดโดย `pred` |
regexfullmatch | ตรวจสอบว่าอินพุตตรงกับรูปแบบ regex หรือไม่ |
regexreplace | แทนที่การจับคู่ของนิพจน์ปกติ `รูปแบบ 'ใน` อินพุต' ด้วยสตริงการแทนที่ที่มีให้ใน `rewrite ' |
การลงทะเบียน | ลงทะเบียนชุดข้อมูลด้วยบริการ TF.Data |
relu <t ขยาย ttype > | คำนวณเชิงเส้นที่แก้ไขแล้ว: `สูงสุด (คุณสมบัติ, 0)` |
relu6 <t ขยาย tnumber > | คำนวณเชิงเส้นที่แก้ไขแล้ว 6: `min (สูงสุด (คุณสมบัติ, 0), 6)` |
relu6grad <t ขยาย tnumber > | คำนวณการไล่ระดับสีเชิงเส้นที่แก้ไขแล้วสำหรับการดำเนินการ RELU6 |
relugrad <t ขยาย tnumber > | คำนวณการไล่ระดับสีเชิงเส้นที่แก้ไขสำหรับการดำเนินการ RELU |
RemoteFusedGraphExecute | ดำเนินการกราฟย่อยบนโปรเซสเซอร์ระยะไกล |
ทำซ้ำ DATASET | สร้างชุดข้อมูลที่ปล่อยเอาต์พุตของ `input_dataset`` count` คูณ |
ทำซ้ำ | รหัสจำลอง |
แบบจำลอง | ข้อมูลเมตาที่ระบุว่าควรจำลองการคำนวณ TPU อย่างไร |
ReplicatedInput <t ขยาย ttype > | เชื่อมต่ออินพุต N กับการคำนวณ TPU ที่ทำซ้ำ N-Way |
ReplicatedOutput <t ขยาย ttype > | เชื่อมต่อเอาต์พุต N จากการคำนวณ TPU ที่ทำซ้ำ N-way |
RequantizationRange | คำนวณช่วงที่ครอบคลุมค่าจริงที่มีอยู่ในเมตริกซ์เชิงปริมาณ |
regedizationRangePerchannel | คำนวณช่วงที่ต้องการต่อช่องสัญญาณ |
จัดปริมาณใหม่ <U ขยาย TType > | แปลงเทนเซอร์ "อินพุต" เชิงปริมาณให้เป็น "เอาต์พุต" ที่มีความแม่นยำต่ำกว่า |
requantizeperchannel <u ขยาย ttype > | ต้องการอินพุตด้วยค่าขั้นต่ำและสูงสุดที่รู้จักต่อช่องทาง |
ปรับรูปร่างใหม่ <T ขยาย TType > | เปลี่ยนรูปร่างเทนเซอร์ |
resizearea | ปรับขนาด `images` เป็น` size 'โดยใช้การแก้ไขพื้นที่ |
resizebicubic | ปรับขนาด `images` เป็น` size 'โดยใช้การแก้ไขแบบไบบิก |
ResizeBicubicGrad <t ขยาย tnumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของการแก้ไข bicubic |
resizebilinear | ปรับขนาด `images` เป็น` size 'โดยใช้การแก้ไข bilinear |
ResizeBilinearGrad <t ขยาย tnumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของการแก้ไข bilinear |
resizenearestneighbor <t ขยาย tnumber > | ปรับขนาด `images` เป็น` size 'โดยใช้การแก้ไขเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด |
Resizenearestneighborgrad <t ขยาย tnumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของการแก้ไขเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด |
ResourceAccumulatorApplyGradient | ใช้การไล่ระดับสีกับตัวสะสมที่กำหนด |
ResourceAccumulatornumcumulated | ส่งคืนจำนวนการไล่ระดับสีที่รวมอยู่ในตัวสะสมที่กำหนด |
ResourceAccumulatorsetGlobalstep | อัปเดตตัวสะสมด้วยค่าใหม่สำหรับ global_step |
ResourceAccumulatortakeGradient <t ขยาย ttype > | สกัดการไล่ระดับสีเฉลี่ยใน ConditionalAccumulator ที่กำหนด |
Resourceapplyadamax | อัปเดต '*var' ตามอัลกอริทึม Adamax |
Resourceapplyadadelta | อัปเดต '*var' ตามโครงการ Adadelta |
Resourceapplyadagrad | อัปเดต '*var' ตามรูปแบบ Adagrad |
Resourceapplyadagradda | อัปเดต '*var' ตามรูปแบบ Adagrad ใกล้เคียง |
Resourceapplyadam | อัปเดต '*var' ตามอัลกอริทึม ADAM |
Resourceapplyadamwithamsgrad | อัปเดต '*var' ตามอัลกอริทึม ADAM |
ResourceapplyAddsign | อัปเดต '*var' ตามการอัปเดต AddSign |
ResourceapplyCenteredRmsprop | อัปเดต '*var' ตามอัลกอริทึม RMSPROP ที่เป็นศูนย์กลาง |
Resourceapplyftrl | อัปเดต '*var' ตามโครงการ FTRL-Proximal |
ResourceApplyGradientDescent | อัปเดต ' * var' โดยการลบ 'alpha' * 'delta' จากมัน |
Resourceapplykerasmomentum | อัปเดต '*var' ตามรูปแบบโมเมนตัม |
Resourceapplymomentum | อัปเดต '*var' ตามรูปแบบโมเมนตัม |
ResourceapplyPowersign | อัปเดต '*var' ตามการอัปเดต AddSign |
ResourceapplyProximaladagrad | อัปเดต '*var' และ '*accum' ตาม fobos ด้วยอัตราการเรียนรู้ adagrad |
ResourceapplyProximalGradientSescent | อัปเดต '*var' เป็นอัลกอริทึม fobos พร้อมอัตราการเรียนรู้ที่แน่นอน |
ResourceApplyRMSPROP | อัปเดต '*var' ตามอัลกอริทึม RMSPROP |
ResourceConditionalAccumulator | ตัวสะสมแบบมีเงื่อนไขสำหรับการรวมการไล่ระดับสี |
ResourceCountUpTo <T ขยาย TNumber > | เพิ่มตัวแปรที่ชี้ตาม 'ทรัพยากร' จนกว่าจะถึง 'ขีดจำกัด' |
ResourceGather <U ขยาย TType > | รวบรวมชิ้นส่วนจากตัวแปรที่ชี้ไปตาม 'ทรัพยากร' ตาม 'ดัชนี' |
ResourceGatherNd <U ขยาย TType > | |
ResourceScatterAdd | เพิ่มการอัปเดตแบบกระจัดกระจายให้กับตัวแปรที่อ้างอิงโดย "ทรัพยากร" |
ResourceScatterDiv | แบ่งการอัปเดตแบบกระจัดกระจายออกเป็นตัวแปรที่อ้างอิงโดย "ทรัพยากร" |
ResourceScatterMax | ลดการอัปเดตแบบกระจัดกระจายลงในตัวแปรที่อ้างอิงโดย "ทรัพยากร" โดยใช้การดำเนินการ "สูงสุด" |
ResourceScatterMin | ลดการอัปเดตแบบกระจัดกระจายลงในตัวแปรที่อ้างอิงโดย "ทรัพยากร" โดยใช้การดำเนินการ "ขั้นต่ำ" |
ResourceScatterMul | คูณการอัปเดตแบบกระจัดกระจายลงในตัวแปรที่อ้างอิงโดย "ทรัพยากร" |
ResourceScatterNdAdd | ใช้การเพิ่มเติมแบบกระจายกับแต่ละค่าหรือส่วนต่างๆ ในตัวแปร |
ResourceScatterNdMax | |
ResourceScatterNdMin | |
ResourceScatterNdSub | ใช้การลบแบบกระจายกับแต่ละค่าหรือส่วนต่างๆ ในตัวแปร |
ResourceScatterNdอัปเดต | ใช้ "การอัปเดต" แบบกระจัดกระจายกับแต่ละค่าหรือส่วนต่างๆ ภายในที่กำหนด แปรผันตาม 'ดัชนี' |
ResourceScatterย่อย | ลบการอัปเดตแบบกระจัดกระจายออกจากตัวแปรที่อ้างอิงโดย "ทรัพยากร" |
ResourceScatterอัปเดต | กำหนดการอัปเดตแบบกระจัดกระจายให้กับตัวแปรที่อ้างอิงโดย "ทรัพยากร" |
Resourcesparseapplyadadelta | VAR: ควรมาจากตัวแปร () |
ResourcespareAsapplyAdagrad | อัปเดตรายการที่เกี่ยวข้องใน '*var' และ '*accum' ตามรูปแบบ Adagrad |
Resourcesparseapplyadagradda | อัปเดตรายการใน '*var' และ '*accum' ตามรูปแบบ adagrad ใกล้เคียง |
Resourcesparseapplyadagradv2 | อัปเดตรายการที่เกี่ยวข้องใน '*var' และ '*accum' ตามรูปแบบ Adagrad |
ResourcespareapplyCenteredRmsprop | อัปเดต '*var' ตามอัลกอริทึม RMSPROP ที่เป็นศูนย์กลาง |
ResourCespareEpplyFtrl | อัปเดตรายการที่เกี่ยวข้องใน '*var' ตามโครงการ FTRL-Proximal |
Resourcespareapplykerasmomentum | อัปเดตรายการที่เกี่ยวข้องใน '*var' และ '*accum' ตามรูปแบบโมเมนตัม |
Resourcespareeapplymomentum | อัปเดตรายการที่เกี่ยวข้องใน '*var' และ '*accum' ตามรูปแบบโมเมนตัม |
ResourceSeSePplyProximalAdagrad | รายการอัพเดตแบบเบาบางใน '*var' และ '*accum' ตามอัลกอริทึม FOBOS |
ResourceSeSepplyProximalGradientDescent | การอัพเดทแบบกระจัดกระจาย '*var' เป็นอัลกอริทึม fobos ที่มีอัตราการเรียนรู้คงที่ |
ResourcesparseapplyRmsprop | อัปเดต '*var' ตามอัลกอริทึม RMSPROP |
ResourceStridedSliceAssign | กำหนด `value` ให้กับการอ้างอิงค่า l ที่แบ่งส่วนของ `ref` |
คืนค่า | คืนค่าเทนเซอร์จากจุดตรวจ V2 |
Restoreslice <t ขยาย ttype > | คืนค่าเทนเซอร์จากไฟล์จุดตรวจ |
RetrievetPuembeddingAdamparameters | ดึงพารามิเตอร์การฝังอดัม |
RetrievetPuembeddingadamparametersgradaccumdebug | ดึงพารามิเตอร์การฝังอดัมด้วยการสนับสนุนการดีบัก |
RetrievetPuembeddingadadeltaparameters | ดึงพารามิเตอร์การฝัง Adadelta |
RetrievetPuembeddingadadeltaparametersgradaccumdebug | ดึงพารามิเตอร์การฝัง Adadelta ด้วยการสนับสนุนการดีบัก |
RetrievetPuembeddingadadagradparameters | ดึงพารามิเตอร์การฝัง Adagrad |
RetrievetPuembeddingadadagradparametersgradaccumdebug | ดึงพารามิเตอร์การฝัง Adagrad ด้วยการสนับสนุนการดีบัก |
RetrievetPuembeddingCenteredrmspropparameters | ดึงพารามิเตอร์การฝัง RMSPROP เป็นศูนย์กลาง |
RetrievetPuembeddingftrlParameters | ดึงพารามิเตอร์การฝัง FTRL |
RetrievetPuembeddingftrlparametersgradaccumdebug | ดึงพารามิเตอร์การฝัง FTRL ด้วยการสนับสนุนการดีบัก |
RetrievetPuembeddingMdladagradlightParameters | ดึงพารามิเตอร์การฝังแสง Adagrad MDL |
RetrievetPuembeddingmomentumparameters | ดึงพารามิเตอร์การฝังโมเมนตัม |
RetrievetPuembeddingmomentumparametersgradaccumdebug | ดึงพารามิเตอร์การฝังโมเมนตัมด้วยการสนับสนุนการดีบัก |
RetrievetPuembeddingdingdingdingdingdingdingdingDagradParameters | ดึงพารามิเตอร์การฝัง adagrad proximal |
RetrieveetPuembeddingdingdingdingdingdingdingdingdingdingDagradParametersgradaccumdebug | ดึงพารามิเตอร์การฝัง Adagrad ใกล้เคียงพร้อมการสนับสนุนการแก้ไขจุดบกพร่อง |
RetrievetPuembeddingDdingProximalyogiparameters | |
RetrieveetPuembeddingdingdingdingdingdingdingdingderingaLyogiparametersgradaccumdebug | |
RetrievetPuembeddingrmspropparameters | ดึงพารามิเตอร์การฝัง RMSPROP |
RetrievetPuembeddingrmspropparametersgradaccumdebug | ดึงพารามิเตอร์การฝัง RMSPROP ด้วยการสนับสนุนการดีบัก |
RetrievetPuembeddingStochasticGradientDescentParameters | ดึงพารามิเตอร์การฝัง SGD |
RetrievetPuembeddingStochasticGradientDescentParametersgradaccumdebug | ดึงพารามิเตอร์การฝัง SGD ด้วยการสนับสนุนการดีบัก |
ย้อนกลับ <T ขยาย TType > | กลับมิติเฉพาะของเทนเซอร์ |
ReverseSequence <T ขยาย TType > | ย้อนกลับส่วนที่มีความยาวผันแปรได้ |
rfft <u ขยาย ttype > | การแปลงฟูริเยร์ที่มีค่าอย่างแท้จริง |
rfft2d <u ขยาย ttype > | การแปลงฟูริเยร์ที่มีค่า 2 มิติ |
rfft3d <u ขยาย ttype > | 3D การแปลงฟูริเยร์ที่มีค่าอย่างรวดเร็ว |
rgbtohsv <t ขยาย tnumber > | แปลงภาพหนึ่งภาพขึ้นไปจาก RGB เป็น HSV |
Rightshift <t ขยาย tnumber > | Elementwise คำนวณการเปลี่ยน bitwise ขวาของ `x` และ` y` |
Rint <t ขยาย tnumber > | ส่งกลับจำนวนเต็มตามองค์ประกอบที่ใกล้กับ x มากที่สุด |
rngreadandskip | เลื่อนเคาน์เตอร์ของ RNG ที่ใช้เคาน์เตอร์ |
rngskip | เลื่อนเคาน์เตอร์ของ RNG ที่ใช้เคาน์เตอร์ |
ม้วน <T ขยาย TType > | ม้วนองค์ประกอบของเทนเซอร์ไปตามแกน |
Round <t ขยาย ttype > | ปัดเศษค่าของเทนเซอร์เป็นจำนวนเต็มที่ใกล้ที่สุดองค์ประกอบที่ชาญฉลาด |
รปภ | ดำเนินการคำขอ RPC เป็นชุด |
rsqrt <t ขยาย ttype > | คำนวณซึ่งกันและกันของสแควร์รูทของ x องค์ประกอบที่ชาญฉลาด |
rsqrtgrad <t ขยาย ttype > | คำนวณการไล่ระดับสีสำหรับ rsqrt ของ `x` wrt อินพุต |
SampleDistortedboundingbox <t ขยาย tnumber > | สร้างกล่องขอบเขตที่บิดเบี้ยวแบบสุ่มเดี่ยวสำหรับภาพ |
SamplingDataset | สร้างชุดข้อมูลที่ใช้ตัวอย่าง Bernoulli ของเนื้อหาของชุดข้อมูลอื่น |
บันทึก | บันทึกเทนเซอร์ในรูปแบบจุดตรวจ V2 |
บันทึก | บันทึกชิ้นเทนเซอร์อินพุตลงในดิสก์ |
Scalarsummary | เอาต์พุตบัฟเฟอร์โปรโตคอล summary` ที่มีค่าสเกลาร์ |
scaleandtranslate | |
scaleandtranslategrad <t ขยาย tnumber > | |
ScatterAdd <T ขยาย TType > | เพิ่มการอัพเดตแบบกระจัดกระจายให้กับการอ้างอิงตัวแปร |
ScatterDiv <T ขยาย TType > | แบ่งการอ้างอิงตัวแปรด้วยการอัพเดตแบบกระจัดกระจาย |
ScatterMax <T ขยาย TNumber > | ลดการอัปเดตแบบกระจัดกระจายลงในการอ้างอิงตัวแปรโดยใช้การดำเนินการ "สูงสุด" |
ScatterMin <T ขยาย TNumber > | ลดการอัปเดตแบบกระจัดกระจายในการอ้างอิงตัวแปรโดยใช้การดำเนินการ "min" |
ScatterMul <T ขยาย TType > | คูณการอัพเดตแบบกระจัดกระจายเป็นการอ้างอิงตัวแปร |
ScatterNd <U ขยาย TType > | กระจาย 'อัปเดต' เป็นเทนเซอร์ใหม่ตาม 'ดัชนี' |
ScatterNdAdd <T ขยาย TType > | ใช้การเพิ่มเติมแบบกระจายกับแต่ละค่าหรือส่วนต่างๆ ในตัวแปร |
ScatterNdMax <T ขยาย TType > | คำนวณค่าสูงสุดตามองค์ประกอบ |
ScatterNdMin <T ขยาย TType > | คำนวณขั้นต่ำตามองค์ประกอบ |
ScatterNdNonAliasingAdd <T ขยาย TType > | ใช้การเพิ่มเติมแบบกระจายกับ "อินพุต" โดยใช้ค่าเดี่ยวๆ หรือการแบ่งส่วน จาก `อัปเดต` ตามดัชนี `ดัชนี` |
ScatterNdSub <T ขยาย TType > | ใช้การลบแบบกระจายกับแต่ละค่าหรือส่วนต่างๆ ในตัวแปร |
ScatterNdUpdate <T ขยาย TType > | ใช้ "การอัปเดต" แบบกระจัดกระจายกับแต่ละค่าหรือส่วนต่างๆ ภายในที่กำหนด แปรผันตาม 'ดัชนี' |
ScatterSub <T ขยาย TType > | ลบการอัพเดตแบบกระจัดกระจายไปยังการอ้างอิงตัวแปร |
ScatterUpdate <T ขยาย TType > | ใช้การอัพเดตแบบกระจัดกระจายกับการอ้างอิงตัวแปร |
sdcafprint | คำนวณลายนิ้วมือของสตริงอินพุต |
sdcaoptimizer | เวอร์ชันกระจายของ Optimizer Stochasti แบบจำลองเชิงเส้นที่มีการทำให้เป็นมาตรฐาน L1 + L2 |
sdcashrinkl1 | ใช้การทำให้เป็นมาตรฐาน L1 ลดขั้นตอนบนพารามิเตอร์ |
segmentmax <t ขยาย tnumber > | คำนวณสูงสุดตามส่วนของเทนเซอร์ |
segmentmean <t ขยาย ttype > | คำนวณค่าเฉลี่ยตามส่วนของเทนเซอร์ |
segmentmin <t ขยาย tnumber > | คำนวณขั้นต่ำตามส่วนของเทนเซอร์ |
segmentProd <t ขยาย ttype > | คำนวณผลิตภัณฑ์ตามส่วนของเทนเซอร์ |
Segmentsum <t ขยาย ttype > | คำนวณผลรวมตามส่วนของเทนเซอร์ |
เลือก <T ขยาย TType > | |
selfadjointeig <t ขยาย ttype > | คำนวณการสลายตัวของไอเกนของชุดเมทริกซ์การปรับตัวเอง (หมายเหตุ: รองรับอินพุตจริงเท่านั้น) |
selu <t ขยาย tnumber > | คำนวณเชิงเส้นเลขชี้กำลังที่ปรับขนาด: `สเกล * อัลฟ่า * (exp (คุณสมบัติ) - 1)` ถ้า <0, `scale * feature 'เป็นอย่างอื่น |
Selugrad <t ขยาย tnumber > | คำนวณการไล่ระดับสีสำหรับการดำเนินการเชิงเส้นแบบเอ็กซ์โปเนนเชียลที่ปรับขนาด (SELU) |
ส่ง | ส่งเทนเซอร์ที่มีชื่อไปยังการคำนวณ XLA อื่น |
sendtpuembeddinggradients | ทำการอัปเดตการไล่ระดับสีของตารางการฝัง |
serializeiterator | แปลง `resource_handle` ที่กำหนดเป็นตัวแทนของตัววนซ้ำเป็นเทนเซอร์ตัวแปร |
serializemanysparse <u ขยาย ttype > | ทำให้เป็นอนุกรม `n`-minibatch` sparsetensor` ลงในวัตถุ `[n, 3]` `tensor ' |
serializesparse <u ขยาย ttype > | ทำให้เป็นอนุกรม `sparsetensor` เป็นวัตถุ` [3] `` tensor ' |
serializetensor | แปลงเทนเซอร์เป็นโปรโตโปรโตที่เป็นอนุกรม |
SetDiff1d <T ขยาย TType , U ขยาย TNumber > | คำนวณความแตกต่างระหว่างสองรายการตัวเลขหรือสตริง |
กำหนดขนาด | จำนวนองค์ประกอบที่ไม่ซ้ำกันในมิติสุดท้ายของอินพุต `set` |
setstatsaggregatordataset | |
รูปร่าง <U ขยาย TNumber > | ส่งกลับรูปร่างของเทนเซอร์ |
ShapeN <U ขยาย TNumber > | ส่งกลับรูปร่างของเทนเซอร์ |
ชาร์ดดาสเซต | สร้าง "ชุดข้อมูล" ที่รวมเพียง 1/`num_shards` ของชุดข้อมูลนี้ |
Shardedfilename | สร้างชื่อไฟล์ที่มีแผ่นเสียง |
ShardedFileSpec | สร้างรูปแบบ GLOB ที่ตรงกับชื่อไฟล์ที่มีการตัดทั้งหมด |
Sharding <t ขยาย ttype > | OP ที่ให้ข้อมูลกับอินพุตตามแอตทริบิวต์การให้ข้อมูลที่กำหนด |
ShuffleAnDrepeatDataset | |
shuffledataset | |
shutdowndistributedtpu | ปิดระบบ TPU แบบกระจายที่ทำงานอยู่ |
sigmoid <t ขยาย ttype > | คำนวณ sigmoid ของ `x` องค์ประกอบที่ชาญฉลาด |
sigmoidgrad <t ขยาย ttype > | คำนวณการไล่ระดับสีของ sigmoid ของ `x` wrt อินพุต |
Sign <t ขยาย ttype > | ส่งคืนตัวบ่งชี้องค์ประกอบที่ชาญฉลาดของสัญลักษณ์ของตัวเลข |
sin <t ขยาย ttype > | คำนวณไซน์ของ X Element-wise |
Sinh <t ขยาย ttype > | คำนวณไซน์ไฮเพอร์โบลิกของ X Element-wise |
ขนาด <U ขยาย TNumber > | ส่งกลับขนาดของเทนเซอร์ |
skipdataset | สร้างชุดข้อมูลที่ข้ามองค์ประกอบ count` จาก `input_dataset ' |
ข้ามแกรม | แยกวิเคราะห์ไฟล์ข้อความและสร้างชุดตัวอย่าง |
การนอนหลับ | |
ชิ้น <T ขยาย TType > | กลับชิ้นจาก 'อินพุต' |
SlidingWindowDataset | สร้างชุดข้อมูลที่ส่งผ่านหน้าต่างแบบเลื่อนเหนือ `input_dataset` |
สแนปชอต <T ขยาย TType > | ส่งกลับสำเนาของเทนเซอร์อินพุต |
SOBOLSAMPLE <t ขยาย tNUMBER > | สร้างคะแนนจากลำดับ SOBOL |
Softmax <t ขยาย tnumber > | คำนวณการเปิดใช้งาน SoftMax |
softmaxcrossentropywithlogits <t ขยาย tnumber > | คำนวณค่าใช้จ่ายเอนโทรปีของ Softmax Cross และการไล่ระดับสีเพื่อ backpropagate |
SoftPlus <t ขยาย tnumber > | คำนวณ SoftPlus: `log (exp (คุณสมบัติ) + 1)` |
SoftPlusGrad <t ขยาย tnumber > | คำนวณการไล่ระดับสี softPlus สำหรับการทำงานของ SoftPlus |
softsign <t ขยาย tnumber > | คำนวณ SoftSign: `feature / (ABS (คุณสมบัติ) + 1)` |
softsigngrad <t ขยาย tnumber > | คำนวณการไล่ระดับสีอ่อนนุ่มสำหรับการดำเนินการ softsign |
แก้ปัญหา <t ขยาย ttype > | แก้ระบบสมการเชิงเส้น |
เรียงลำดับ <t ขยาย ttype > | ห่อโอเปอเรเตอร์เรียงลำดับ XLA ซึ่งบันทึกไว้ที่ https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort |
Spacetobatch <t ขยาย ttype > | Spacetobatch สำหรับเทนเซอร์ 4-D ของ Type T. |
SpaceToBatchNd <T ขยาย TType > | SpaceToBatch สำหรับเทนเซอร์ ND ประเภท T |
Spacetodepth <t ขยาย ttype > | Spacetodepth สำหรับเทนเซอร์ของ Type T. |
SparseAccumulatorapplyGradient | ใช้การไล่ระดับสีกระจัดกระจายกับตัวสะสมที่กำหนด |
SparseAccumulatortakeGradient <t ขยาย ttype > | สกัดการไล่ระดับสีเบาบางโดยเฉลี่ยใน sparseconditionalaccumulator |
sparseadd <t ขยาย ttype > | เพิ่มวัตถุ `sparsetensor 'สองวัตถุเพื่อสร้าง` sparsetensor' อีกตัว |
sparseaddgrad <t ขยาย ttype > | ตัวดำเนินการไล่ระดับสีสำหรับ sparseadd op |
sparseapplyadadelta <t ขยาย ttype > | VAR: ควรมาจากตัวแปร () |
SparseApplyAdAgrad <T ขยาย ttype > | อัปเดตรายการที่เกี่ยวข้องใน '*var' และ '*accum' ตามรูปแบบ Adagrad |
sparseapplyadagradda <t ขยาย ttype > | อัปเดตรายการใน '*var' และ '*accum' ตามรูปแบบ adagrad ใกล้เคียง |
SparseapplyCenteredrmsprop <t ขยาย ttype > | อัปเดต '*var' ตามอัลกอริทึม RMSPROP ที่เป็นศูนย์กลาง |
sparseapplyftrl <t ขยาย ttype > | อัปเดตรายการที่เกี่ยวข้องใน '*var' ตามโครงการ FTRL-Proximal |
sparseapplymomentum <t ขยาย ttype > | อัปเดตรายการที่เกี่ยวข้องใน '*var' และ '*accum' ตามรูปแบบโมเมนตัม |
sparseapplyproximaladagrad <t ขยาย ttype > | รายการอัพเดตแบบเบาบางใน '*var' และ '*accum' ตามอัลกอริทึม FOBOS |
sparseapplyproximalgradientdescent <t ขยาย ttype > | การอัพเดทแบบกระจัดกระจาย '*var' เป็นอัลกอริทึม fobos ที่มีอัตราการเรียนรู้คงที่ |
SparseApplyRmsprop <t ขยาย ttype > | อัปเดต '*var' ตามอัลกอริทึม RMSPROP |
FinseBincount <U ขยาย tnumber > | นับจำนวนครั้งของแต่ละค่าในอาร์เรย์จำนวนเต็ม |
sparseconcat <t ขยาย ttype > | เชื่อมต่อรายการของ `sparsetensor` ตามมิติที่ระบุ |
สะสมแบบมีเงื่อนไขเบาบาง | ตัวสะสมแบบมีเงื่อนไขสำหรับการรวมการไล่ระดับสีกระจัดกระจาย |
sparsecountsparseOutput <u ขยาย tnumber > | ดำเนินการนับถังขยะที่กระจัดกระจายสำหรับอินพุตเทนเซอร์เบาบาง |
การหมุนรอบ | สร้างการข้ามกระจัดกระจายจากรายการของเทนเซอร์ที่กระจัดกระจายและหนาแน่น |
sparsecrosshashashed | สร้างการข้ามกระจัดกระจายจากรายการของเทนเซอร์ที่กระจัดกระจายและหนาแน่น |
sparsedensecwiseadd <t ขยาย ttype > | เพิ่ม sparsetensor และ tensor หนาแน่นโดยใช้กฎพิเศษเหล่านี้: (1) ออกอากาศด้านหนาแน่นเพื่อให้มีรูปร่างเหมือนกับด้านเบาบางหากมีสิทธิ์; (2) จากนั้นเฉพาะค่าที่หนาแน่นชี้ไปที่ดัชนีของ sparsetensor เท่านั้นที่มีส่วนร่วมในการเพิ่ม cwise |
sparsedensecwisediv <t ขยาย ttype > | องค์ประกอบที่ชาญฉลาดแบ่ง sparsetensor โดยเทนเซอร์หนาแน่น |
sparsedensecwisemul <t ขยาย ttype > | ส่วนประกอบที่ชาญฉลาดทวีคูณเป็น sparsetensor โดยเทนเซอร์หนาแน่น |
sparse -fillempyrows <t ขยาย ttype > | เติมแถวที่ว่างเปล่าในอินพุต 2-D `sparsetensor` ด้วยค่าเริ่มต้น |
sparsefillempyRowsGrad <t ขยาย ttype > | การไล่ระดับสีของเบาบาง |
SparseMatmul | เมทริกซ์ทวีคูณ "A" โดยเมทริกซ์ "B" |
Sparsematrixadd | การเพิ่มเมทริกซ์ CSR สองตัวที่กระจัดกระจาย c = alpha * a + beta * B. |
sparsematrixmatmul <t ขยาย ttype > | เมทริกซ์-มัลติเพลี่เมทริกซ์เบาบางพร้อมเมทริกซ์หนาแน่น |
Sparsematrixmul | การคูณองค์ประกอบที่ชาญฉลาดของเมทริกซ์เบาบางที่มีเทนเซอร์หนาแน่น |
sparsematrixnnz | ส่งคืนจำนวน nonzeroes ของ `sparse_matrix` |
sparsematrixorderingamd | คำนวณการสั่งซื้อระดับต่ำสุดโดยประมาณ (AMD) ของ `อินพุต ' |
SparseMatrixSoftMax | คำนวณ softmax ของ csrsparsematrix |
SparsematrixsoftMaxGrad | คำนวณการไล่ระดับสีของ sparsematrixsoftmax op |
SparseMatrixsparsecholesky | คำนวณการสลายตัวของ cholesky เบาบางของ `อินพุต ' |
Sparsematrixsparsematmul | เมทริกซ์ CSR สองเมทริกซ์ขนาดเล็กเมทริกซ์ `a` และ` b` |
Sparsematrixtranspose | เปลี่ยนมิติภายใน (เมทริกซ์) ของ csrsparsematrix |
Sparsematrixzeros | สร้าง All-Zeros Csrsparsematrix ด้วยรูปร่าง `Dense_shape` |
Sparsereducemax <t ขยาย tnumber > | คำนวณสูงสุดขององค์ประกอบในมิติของ sparsetensor |
Sparsereducemaxsparse <t ขยาย tnumber > | คำนวณสูงสุดขององค์ประกอบในมิติของ sparsetensor |
sparsereducesum <t ขยาย ttype > | คำนวณผลรวมขององค์ประกอบในมิติของ sparsetensor |
sparsereducesumsparse <t ขยาย ttype > | คำนวณผลรวมขององค์ประกอบในมิติของ sparsetensor |
sparsereorder <t ขยาย ttype > | reorders เครื่องราง sparsetensor ลงในการสั่งซื้อแบบ canonical, row-major |
การขนนก | ปรับเปลี่ยน sparsetensor เพื่อแสดงค่าในรูปแบบหนาแน่นใหม่ |
sparsesegmentmean <t ขยาย tnumber > | คำนวณค่าเฉลี่ยตามส่วนที่กระจัดกระจายของเทนเซอร์ |
sparsesegentmeangrad <t ขยาย tnumber > | คำนวณการไล่ระดับสีสำหรับ sparsesegentmean |
sparsesegentMeanwithnumsegments <t ขยาย tnumber > | คำนวณค่าเฉลี่ยตามส่วนที่กระจัดกระจายของเทนเซอร์ |
sparsesegmentsqrtn <t ขยาย tnumber > | คำนวณผลรวมตามส่วนที่กระจัดกระจายของเทนเซอร์หารด้วย SQRT ของ N |
sparsesegmentsqrtngrad <t ขยาย tnumber > | คำนวณการไล่ระดับสีสำหรับ sparsesegmentsqrtn |
sparsesegmentsqrtnwithnumsegments <t ขยาย tnumber > | คำนวณผลรวมตามส่วนที่กระจัดกระจายของเทนเซอร์หารด้วย SQRT ของ N |
sparsesegmentsum <t ขยาย tnumber > | คำนวณผลรวมตามส่วนที่กระจัดกระจายของเทนเซอร์ |
sparsesegmentsumwithnumsegments <t ขยาย tnumber > | คำนวณผลรวมตามส่วนที่กระจัดกระจายของเทนเซอร์ |
Sparseslice <t ขยาย ttype > | หั่น `sparsetensor` ขึ้นอยู่กับ` start 'และขนาด' |
sparseslicegrad <t ขยาย ttype > | ตัวดำเนินการไล่ระดับสีสำหรับ Sparseslice op |
sparsesoftmax <t ขยาย tnumber > | ใช้ softmax กับ nd `sparsetensor ' |
sparsesoftmaxcrossentropywithlogits <t ขยาย tnumber > | คำนวณค่าใช้จ่ายเอนโทรปีของ Softmax Cross และการไล่ระดับสีเพื่อ backpropagate |
sparsesparsemaximum <t ขยาย tnumber > | ส่งคืนองค์ประกอบสูงสุดที่ชาญฉลาดของสอง sparsetensors |
sparsesparseminimum <t ขยาย ttype > | ส่งคืนค่าต่ำสุดที่ชาญฉลาดของสอง sparsetensors |
sparsesplit <t ขยาย ttype > | แยก `sparsetensor` เป็น` num_split` เทนเซอร์ในหนึ่งมิติ |
sparsetensordenseadd <u ขยาย ttype > | เพิ่ม `sparsetensor 'และความหนาแน่น` เทนเซอร์' ทำให้เกิดความหนาแน่น `เทนเซอร์ ' |
sparsetensordensematmul <u ขยาย ttype > | ทวีคูณ sparsetensor (จากอันดับ 2) "A" โดยเมทริกซ์หนาแน่น "B" |
sparsetensorslicedataSet | สร้างชุดข้อมูลที่แยก sparsetensor ออกเป็นองค์ประกอบที่ชาญฉลาด |
sparsetensortocsrsparsematrix | แปลง sparsetensor เป็น (อาจเป็นชุด) csrsparsematrix |
sparsetodense <u ขยาย ttype > | แปลงการเป็นตัวแทนกระจัดกระจายเป็นเทนเซอร์ที่หนาแน่น |
sparsetosparsesetoperation <t ขยาย ttype > | ใช้การดำเนินการตั้งค่าตามมิติสุดท้ายของอินพุต 2 `Sparsetensor` |
Spence <t ขยาย tnumber > | |
แยก <T ขยาย TType > | แยกเทนเซอร์ออกเป็นเทนเซอร์ "num_split" ตามมิติเดียว |
SplitV <T ขยาย TType > | แยกเทนเซอร์ออกเป็นเทนเซอร์ "num_split" ตามมิติเดียว |
sqldataset | สร้างชุดข้อมูลที่ดำเนินการสืบค้น SQL และปล่อยแถวของชุดผลลัพธ์ |
sqrt <t ขยาย ttype > | คำนวณสแควร์รูทขององค์ประกอบ x ที่ชาญฉลาด |
sqrtgrad <t ขยาย ttype > | คำนวณการไล่ระดับสีสำหรับ SQRT ของ `x` WRT อินพุต |
sqrtm <t ขยาย ttype > | คำนวณรูทเมทริกซ์สแควร์ของเมทริกซ์สี่เหลี่ยมหนึ่งตัวหรือมากกว่า: matmul (sqrtm (a), sqrtm (a)) = a เมทริกซ์อินพุตควรกลับด้าน |
Square <t ขยาย ttype > | คำนวณสแควร์ขององค์ประกอบ X ที่ชาญฉลาด |
SquaredDifference <t ขยาย ttype > | returns conj (x - y) (x - y) องค์ประกอบที่ชาญฉลาด |
บีบ <T ขยาย TType > | ลบขนาดขนาด 1 ออกจากรูปทรงของเทนเซอร์ |
สแต็ค <T ขยาย TType > | รวบรวมรายการเทนเซอร์ "อันดับ N" - "R" ไว้ในเทนเซอร์ระดับเดียว - "(R+1)" |
เวที | ค่าสเตจคล้ายกับ Enqueue แบบไลท์เวท |
สเตจเคลียร์ | Op จะลบองค์ประกอบทั้งหมดในคอนเทนเนอร์ที่อยู่ด้านล่าง |
StagePeek | Op ดูค่าที่ดัชนีที่ระบุ |
ขนาดเวที | Op ส่งคืนจำนวนองค์ประกอบในคอนเทนเนอร์ต้นแบบ |
Statefulrandombinomial <v ขยาย tnumber > | |
statefulstandardnormal <u ขยาย ttype > | เอาต์พุตค่าสุ่มจากการแจกแจงปกติ |
statefultruncatednormal <u ขยาย ttype > | ส่งออกค่าสุ่มจากการแจกแจงแบบปกติที่ถูกตัดทอน |
statefuluniform <u ขยาย ttype > | เอาต์พุตค่าสุ่มจากการแจกแจงแบบสม่ำเสมอ |
statefuluniformfullint <u ขยาย ttype > | เอาต์พุตจำนวนเต็มสุ่มจากการแจกแจงแบบสม่ำเสมอ |
statefuluniformint <u ขยาย ttype > | เอาต์พุตจำนวนเต็มสุ่มจากการแจกแจงแบบสม่ำเสมอ |
StatelessMultinomial <V ขยาย tnumber > | วาดตัวอย่างจากการกระจายแบบพหุนาม |
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V ขยาย tnumber > | |
StatelessRandombinomial <W ขยาย 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 | สร้างข้อมูลสรุปของสถิติใดๆ ที่บันทึกโดยผู้จัดการสถิติที่กำหนด |
StopGradient <T ขยาย TType > | หยุดการคำนวณการไล่ระดับสี |
StridedSlice <T ขยาย TType > | ส่งกลับส่วนที่เป็นลายเส้นจาก "อินพุต" |
StridedSliceAssign <T ขยาย TType > | กำหนด `value` ให้กับการอ้างอิงค่า l ที่แบ่งส่วนของ `ref` |
StridedSliceGrad <U ขยาย TType > | ส่งกลับค่าการไล่ระดับสีของ "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`. |
เปลื้องผ้า | Strip leading and trailing whitespaces from the Tensor. |
Sub <T extends TType > | Returns x - y element-wise. |
Substr | Return substrings from `Tensor` of strings. |
ผลรวม <T ขยาย TType > | คำนวณผลรวมขององค์ประกอบในมิติของเทนเซอร์ |
SummaryWriter | |
Svd <T extends TType > | Computes the eigen decomposition of a batch of self-adjoint matrices (Note: Only real inputs are supported). |
SwitchCond <T ขยาย TType > | ส่งต่อ 'data' ไปยังพอร์ตเอาต์พุตที่กำหนดโดย 'pred' |
TPUCompilationResult | Returns the result of a TPU compilation. |
TPUEmbeddingActivations | An op enabling differentiation of TPU Embeddings. |
TPUReplicateMetadata | ข้อมูลเมตาที่ระบุว่าควรจำลองการคำนวณ TPU อย่างไร |
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. |
ตัวแปรชั่วคราว <T ขยาย TType > | ส่งกลับเทนเซอร์ที่อาจกลายพันธุ์ แต่คงอยู่ในขั้นตอนเดียวเท่านั้น |
TensorArray | อาร์เรย์ของเทนเซอร์ที่มีขนาดที่กำหนด |
TensorArrayปิด | ลบ TensorArray ออกจากที่เก็บทรัพยากร |
TensorArrayConcat <T ขยาย TType > | เชื่อมต่อองค์ประกอบจาก TensorArray ให้เป็นค่า `value` |
TensorArrayGather <T ขยาย TType > | รวบรวมองค์ประกอบเฉพาะจาก TensorArray ลงในเอาต์พุต `value` |
TensorArrayGrad | สร้าง TensorArray สำหรับจัดเก็บการไล่ระดับสีของค่าในแฮนเดิลที่กำหนด |
TensorArrayGradWithShape | สร้าง TensorArray สำหรับจัดเก็บค่าการไล่ระดับสีหลายค่าในแฮนเดิลที่กำหนด |
TensorArrayPack <T ขยาย TType > | |
TensorArrayRead <T ขยาย TType > | อ่านองค์ประกอบจาก TensorArray ลงในเอาต์พุต `value` |
TensorArrayScatter | กระจายข้อมูลจากค่าอินพุตไปยังองค์ประกอบ TensorArray ที่เฉพาะเจาะจง |
ขนาดเทนเซอร์อาร์เรย์ | รับขนาดปัจจุบันของ TensorArray |
เทนเซอร์อาร์เรย์แยก | แยกข้อมูลจากค่าอินพุตออกเป็นองค์ประกอบ TensorArray |
TensorArrayแกะออก | |
TensorArrayWrite | ผลักองค์ประกอบไปที่ 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 | สร้างทรัพยากรแบบต้นไม้และส่งกลับหมายเลขอ้างอิง |
TensorForestTreeดีซีเรียลไลซ์ | ดีซีเรียลไลซ์โปรโตเข้าไปในจุดจับแผนผัง |
TensorForestTreeIsInitializedOp | ตรวจสอบว่าต้นไม้ได้รับการเตรียมใช้งานหรือไม่ |
เทนเซอร์ป่าต้นไม้ทำนาย | ส่งออกบันทึกสำหรับข้อมูลอินพุตที่กำหนด |
TensorForestTreeResourceHandleOp | สร้างหมายเลขอ้างอิงให้กับ TensorForestTreeResource |
เทนเซอร์ป่าต้นไม้ทำให้เป็นอนุกรม | ทำให้หมายเลขอ้างอิงทรีเป็นอนุกรมเป็นโปรโต |
เทนเซอร์ป่าต้นไม้ขนาด | รับจำนวนโหนดในแผนผัง |
TensorListConcat <U ขยาย TType > | เชื่อมต่อเทนเซอร์ทั้งหมดในรายการตามมิติที่ 0 |
TensorListConcatLists | |
TensorListElementShape <T ขยาย TNumber > | รูปร่างขององค์ประกอบของรายการที่ระบุเป็นเทนเซอร์ |
TensorListFromTensor | สร้าง TensorList ซึ่งเมื่อซ้อนกันแล้วจะมีค่าเป็น "tensor" |
TensorListGather <T ขยาย TType > | สร้าง Tensor โดยการจัดทำดัชนีลงใน TensorList |
TensorListGetItem <T ขยาย TType > | |
TensorListLength | ส่งกลับจำนวนเทนเซอร์ในรายการเทนเซอร์อินพุต |
TensorListPopBack <T ขยาย TType > | ส่งคืนองค์ประกอบสุดท้ายของรายการอินพุตและรายการที่มีทั้งหมดยกเว้นองค์ประกอบนั้น |
TensorListPushBack | ส่งคืนรายการที่มีการส่งผ่าน "Tensor" เป็นองค์ประกอบสุดท้ายและองค์ประกอบอื่นๆ ของรายการที่กำหนดใน "input_handle" |
TensorListPushBackBatch | |
TensorListReserve | รายการขนาดที่กำหนดซึ่งมีองค์ประกอบว่าง |
TensorListResize | ปรับขนาดรายการ |
TensorListScatter | สร้าง TensorList โดยการจัดทำดัชนีลงใน Tensor |
TensorListScatter เข้าสู่รายการที่มีอยู่ | กระจายเมตริกซ์ที่ดัชนีในรายการอินพุต |
TensorListSetItem | |
TensorListSplit | แยกเมตริกซ์ออกเป็นรายการ |
TensorListStack <T ขยาย TType > | ซ้อนเทนเซอร์ทั้งหมดในรายการ |
TensorMapErase | ส่งคืนแผนที่เทนเซอร์โดยลบรายการจากคีย์ที่กำหนด |
TensorMapHasKey | ส่งคืนว่ามีรหัสที่กำหนดอยู่ในแผนที่หรือไม่ |
เทนเซอร์แมปแทรก | ส่งกลับแผนที่ที่เป็น 'input_handle' โดยใส่คู่คีย์-ค่าที่กำหนด |
TensorMapLookup <U ขยาย TType > | ส่งกลับค่าจากคีย์ที่กำหนดในแผนที่เทนเซอร์ |
TensorMapSize | ส่งกลับจำนวนเทนเซอร์ในแผนที่เทนเซอร์อินพุต |
TensorMapStackKeys <T ขยาย TType > | ส่งกลับสแต็กเทนเซอร์ของคีย์ทั้งหมดในแมปเทนเซอร์ |
TensorScatterNdAdd <T ขยาย TType > | เพิ่ม "การอัปเดต" แบบกระจัดกระจายให้กับเทนเซอร์ที่มีอยู่ตาม "ดัชนี" |
TensorScatterNdMax <T ขยาย TType > | |
TensorScatterNdMin <T ขยาย TType > | |
TensorScatterNdSub <T ขยาย TType > | ลบ "การอัปเดต" แบบกระจายออกจากเทนเซอร์ที่มีอยู่ตาม "ดัชนี" |
TensorScatterNdUpdate <T ขยาย TType > | กระจาย 'อัปเดต' ไปยังเทนเซอร์ที่มีอยู่ตาม 'ดัชนี' |
TensorSliceDataset | Creates a dataset that emits each dim-0 slice of `components` once. |
TensorStridedSliceUpdate <T ขยาย TType > | กำหนด "value" ให้กับการอ้างอิงค่า l ที่แบ่งส่วนของ "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`. |
ไทล์ <T ขยาย TType > | สร้างเทนเซอร์โดยการปูกระเบื้องเทนเซอร์ที่กำหนด |
TileGrad <T extends TType > | Returns the gradient of `Tile`. |
การประทับเวลา | ระบุเวลาตั้งแต่ยุคในหน่วยวินาที |
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 | ส่งกลับค่าที่ไม่ซ้ำกัน TopK ในอาร์เรย์ตามลำดับที่จัดเรียง |
TopKWithUnique | ส่งกลับค่า TopK ในอาร์เรย์ตามลำดับที่จัดเรียง |
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 > | ส่งออกค่าสุ่มจากการแจกแจงแบบปกติที่ถูกตัดทอน |
ลองRpc | ดำเนินการคำขอ RPC เป็นชุด |
เลิกแบทช์ <T ขยาย TType > | ย้อนกลับการทำงานของ Batch สำหรับเทนเซอร์เอาต์พุตเดี่ยว |
UnbatchDataset | A dataset that splits the elements of its input into multiple elements. |
UnbatchGrad <T ขยาย TType > | การไล่ระดับสีของ 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. |
เฉพาะ <T ขยาย TType , V ขยาย TNumber > | ค้นหาองค์ประกอบที่ไม่ซ้ำกันตามแกนของเทนเซอร์ |
UniqueDataset | Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`. |
UniqueWithCounts <T ขยาย TType , V ขยาย TNumber > | ค้นหาองค์ประกอบที่ไม่ซ้ำกันตามแกนของเทนเซอร์ |
UnravelIndex <T ขยาย TNumber > | แปลงอาร์เรย์ของดัชนีแบบแบนให้เป็นทูเพิลของอาร์เรย์พิกัด |
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. |
คลายสแต็ค <T ขยาย TType > | คลายมิติที่กำหนดของเทนเซอร์อันดับ-`R` ออกเป็นเทนเซอร์อันดับ `num`-`(R-1)` |
ไม่อยู่บนเวที | Op คล้ายกับ Dequeue ที่มีน้ำหนักเบา |
UnwrapDatasetVariant | |
บน | แปลงอักขระตัวพิมพ์เล็กทั้งหมดเป็นการแทนที่ตัวพิมพ์ใหญ่ตามลำดับ |
UpperBound <U ขยาย TNumber > | ใช้ upper_bound(sorted_search_values, ค่า) ในแต่ละแถว |
VarHandleOp | สร้างหมายเลขอ้างอิงให้กับทรัพยากรตัวแปร |
VarIsInitializedOp | ตรวจสอบว่ามีการเตรียมใช้งานตัวแปรตามตัวจัดการทรัพยากรหรือไม่ |
ตัวแปร <T ขยาย TType > | คงสถานะไว้ในรูปแบบของเทนเซอร์ที่คงอยู่ข้ามขั้นตอน |
VariableShape <T ขยาย TNumber > | ส่งกลับรูปร่างของตัวแปรที่ชี้ไปตาม "ทรัพยากร" |
ที่ไหน | ส่งกลับตำแหน่งของค่าที่ไม่ใช่ศูนย์ / ค่าจริงในเทนเซอร์ |
โปรแกรมอ่านไฟล์ทั้งหมด | 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 | เขียนสรุปกราฟ |
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 ขยาย TType > | op ที่ใช้โดยตัวแบ่งพาร์ติชัน XLA SPMD เพื่อเปลี่ยนจากการแบ่งพาร์ติชันอัตโนมัติเป็น การแบ่งพาร์ติชันด้วยตนเอง |
XlaSpmdShardToFullShape <T ขยาย TType > | op ที่ใช้โดยตัวแบ่งพาร์ติชัน XLA SPMD เพื่อเปลี่ยนจากการแบ่งพาร์ติชันด้วยตนเองเป็น การแบ่งพาร์ติชันอัตโนมัติ |
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. |
ศูนย์ <T ขยาย TType > | ตัวดำเนินการสร้างค่าคงที่ที่เริ่มต้นด้วยค่าศูนย์ของรูปร่างที่กำหนดโดย "สลัว" |
ZerosLike <T ขยาย TType > | ส่งกลับเทนเซอร์ของศูนย์ที่มีรูปร่างและประเภทเดียวกันกับ 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 > | |