İptal | Çağrıldığında işlemi iptal etmek için bir istisna oluşturun. |
Abs <T TNumber'ı genişletir > | Bir tensörün mutlak değerini hesaplar. |
AccumulateN <T TType'ı genişletir > | Tensör listesinin öğe bazında toplamını döndürür. |
AkümülatörApplyGradient | Belirli bir akümülatöre bir degrade uygular. |
AkümülatörNumBirikmiş | Verilen akümülatörlerde toplanan degradelerin sayısını döndürür. |
AkümülatörSetGlobalStep | Akümülatörü global_step için yeni bir değerle günceller. |
AccumulatorTakeGradient <T TType'ı genişletir > | Verilen ConditionalAccumulator'daki ortalama degradeyi ayıklar. |
Acos <T TType'ı genişletir > | x'in acos'unu öğe bazında hesaplar. |
Acosh <T TType'ı genişletir > | x'in ters hiperbolik kosinüsünü eleman bazında hesaplar. |
Ekle <T TType'ı genişletir > | Öğe bazında x + y'yi döndürür. |
AddManySparseToTensorsMap | Bir 'SparseTensorsMap'e bir 'N'-minibatch 'SparseTensor' ekleyin, 'N' tutamaçlarını döndürün. |
AddN <T TType'ı genişletir > | Tüm giriş tensörlerini akıllıca ekleyin. |
AddSparseToTensorsMap | Bir 'SparseTensorsMap'e bir 'SparseTensor' ekleyin ve tanıtıcısını döndürün. |
AyarlamaKontrast <T TNumber'ı genişletir > | Bir veya daha fazla görüntünün kontrastını ayarlayın. |
Ayar Hue <T TNumber'ı genişletir > | Bir veya daha fazla görüntünün tonunu ayarlayın. |
AyarlaDoygunluk <T TNumber'ı genişletir > | Bir veya daha fazla görüntünün doygunluğunu ayarlayın. |
Tüm | Bir tensörün boyutları boyunca öğelerin "mantıksal ve" değerini hesaplar. |
Tüm Aday Örnekleyici | Öğrenilmiş bir unigram dağılımıyla aday örneklemesi için etiketler oluşturur. |
AllReduce <T TNumber'ı genişletir > | Aynı tür ve şekle sahip birden fazla tensörü karşılıklı olarak azaltır. |
HepsindenTümüne <T TType'ı genişletir > | TPU kopyaları arasında veri alışverişi yapmaya yönelik bir Op. |
Açı <U TNumarasını genişletir > | Karmaşık bir sayının bağımsız değişkenini döndürür. |
AnonimYineleyici | Yineleyici kaynağı için bir kapsayıcı. |
AnonimHafızaÖnbelleği | |
AnonimÇoklu CihazYineleyici | Çok cihazlı yineleyici kaynağı için bir kapsayıcı. |
AnonymousRandomSeedGenerator | |
AnonimSeedJeneratör | |
Herhangi | Bir tensörün boyutları boyunca öğelerin "mantıksal veya" değerini hesaplar. |
ApplyAdaMax <T TType'ı genişletir > | '*var'ı AdaMax algoritmasına göre güncelleyin. |
ApplyAdadelta <T TType'ı genişletir > | '*var'ı adadelta şemasına göre güncelleyin. |
ApplyAdagrad <T TType'ı genişletir > | Adagrad şemasına göre '*var'ı güncelleyin. |
ApplyAdagradDa <T TType'ı genişletir > | '*var'ı proksimal adagrad şemasına göre güncelleyin. |
ApplyAdagradV2 <T TType'ı genişletir > | Adagrad şemasına göre '*var'ı güncelleyin. |
ApplyAdam <T TType'ı genişletir > | '*var'ı Adam algoritmasına göre güncelleyin. |
ApplyAddSign <T, TType'ı genişletir > | AddSign güncellemesine göre '*var'ı güncelleyin. |
ApplyCenteredRmsProp <T TType'ı genişletir > | '*var'ı ortalanmış RMSProp algoritmasına göre güncelleyin. |
ApplyFtrl <T TType'ı genişletir > | '*var'ı Ftrl-proximal şemasına göre güncelleyin. |
ApplyGradientDescent <T TType'ı genişletir > | '*var'ı bundan 'alpha' * 'delta'yı çıkararak güncelleyin. |
ApplyMomentum <T TType'ı genişletir > | Momentum şemasına göre '*var'ı güncelleyin. |
ApplyPowerSign <T TType'ı genişletir > | AddSign güncellemesine göre '*var'ı güncelleyin. |
ApplyProximalAdagrad <T TType'ı genişletir > | '*var' ve '*accum' değerlerini Adagrad öğrenme oranıyla FOBOS'a göre güncelleyin. |
ApplyProximalGradientDescent <T, TType'ı genişletir > | '*var'ı sabit öğrenme oranına sahip FOBOS algoritması olarak güncelleyin. |
ApplyRmsProp <T TType'ı genişletir > | '*var'ı RMSProp algoritmasına göre güncelleyin. |
Yaklaşık Eşit | abs(xy) < tolerans öğesi bazında doğruluk değerini döndürür. |
ArgMax <V TNumber'ı genişletir > | Bir tensörün boyutları genelinde en büyük değere sahip dizini döndürür. |
ArgMin <V TNumber'ı genişletir > | Bir tensörün boyutları genelinde en küçük değere sahip dizini döndürür. |
AsString | Verilen tensördeki her girişi dizelere dönüştürür. |
Asin <T TType'ı genişletir > | X'in trignometrik ters sinüsünü eleman bazında hesaplar. |
Asinh <T TType'ı genişletir > | Ters hiperbolik sinüs x'i öğe bazında hesaplar. |
İddiaKardinallikVeri Kümesi | |
AssertNextVeri Kümesi | |
İddia ediyorum | Verilen koşulun doğru olduğunu iddia eder. |
<T TType'ı genişletir> ata | 'Ref'i ona 'değer' atayarak güncelleyin. |
AssignAdd <T TType'ı genişletir > | 'Ref'i 'değer' ekleyerek güncelleyin. |
AtamaAddVariableOp | Bir değişkenin geçerli değerine bir değer ekler. |
AssignSub <T TType'ı genişletir > | 'Ref'i, 'değer'i çıkararak güncelleyin. |
AssignSubVariableOp | Bir değişkenin geçerli değerinden bir değer çıkarır. |
AtaVariableOp | Bir değişkene yeni bir değer atar. |
Atan <T TType'ı genişletir > | x'in trignometrik ters tanjantını eleman bazında hesaplar. |
Atan2 <T TNumber'ı genişletir > | Bağımsız değişkenlerin işaretlerine saygı göstererek "y/x"in arktanjantını öğe bazında hesaplar. |
Atanh <T TType'ı genişletir > | X'in element bazında ters hiperbolik tanjantını hesaplar. |
Ses Spektrogramı | Zaman içinde ses verilerinin görselleştirilmesini sağlar. |
Ses Özeti | Sesli bir 'Özet' protokol arabelleğinin çıktısını verir. |
AutoShardVeri Kümesi | Giriş veri kümesini parçalayan bir veri kümesi oluşturur. |
AvgPool <T TNumber'ı genişletir > | Girişte ortalama havuzlama gerçekleştirir. |
AvgPool3d <T TNumber'ı genişletir > | Girişte 3 boyutlu ortalama havuzlama gerçekleştirir. |
AvgPool3dGrad <T TNumber'ı genişletir > | Ortalama havuzlama fonksiyonunun gradyanlarını hesaplar. |
AvgPoolGrad <T TNumber'ı genişletir > | Ortalama havuzlama fonksiyonunun gradyanlarını hesaplar. |
BandPart <T TType'ı genişletir > | Her bir en içteki matristeki merkezi bant dışındaki her şeyi sıfıra ayarlayan bir tensör kopyalayın. |
BandedTriangularSolve <T, TType'ı genişletir > | |
Bariyer | Farklı grafik yürütmelerinde devam eden bir engeli tanımlar. |
BariyerKapat | Verilen bariyeri kapatır. |
BariyerEksikBoyut | Verilen bariyerdeki eksik elemanların sayısını hesaplar. |
BariyerEkleBirçok | Her anahtar için ilgili değeri belirtilen bileşene atar. |
Bariyer Hazır Boyut | Verilen bariyerdeki tam elemanların sayısını hesaplar. |
BariyerTakeMany | Verilen sayıda tamamlanmış öğeyi bir bariyerden alır. |
Grup | Tüm giriş tensörlerini belirlenimsiz bir şekilde gruplandırır. |
BatchCholesky <T TNumber'ı genişletir > | |
BatchCholeskyGrad <T, TNumber'ı genişletir > | |
Toplu Veri Kümesi | "input_dataset"ten "batch_size" öğelerini toplayan bir veri kümesi oluşturur. |
Toplu Fft | |
TopluFft2d | |
TopluFft3d | |
Toplu Ifft | |
Toplu Ifft2d | |
Toplu Ifft3d | |
BatchMatMul <T TType'ı genişletir > | İki tensörün dilimlerini gruplar halinde çarpar. |
BatchMatrixBandPart <T TType'ı genişletir > | |
BatchMatrixDeterminant <T TType'ı genişletir > | |
BatchMatrixDiag <T TType'ı genişletir > | |
BatchMatrixDiagPart <T TType'ı genişletir > | |
BatchMatrixInverse <T, TNumber'ı genişletir > | |
BatchMatrixSetDiag <T TType'ı genişletir > | |
BatchMatrixSolve <T TNumber'ı genişletir > | |
BatchMatrixSolveLs <T TNumber'ı genişletir > | |
BatchMatrixTriangularSolve <T, TNumber'ı genişletir > | |
BatchNormWithGlobalNormalization <T, TType'ı genişletir > | Toplu normalleştirme. |
BatchNormWithGlobalNormalizationGrad <T, TType'ı genişletir > | Toplu normalleştirme için gradyanlar. |
BatchSelfAdjointEig <T TNumber'ı genişletir > | |
BatchSvd <T TType'ı genişletir > | |
BatchToSpace <T TType'ı genişletir > | T tipi 4 boyutlu tensörler için BatchToSpace. |
BatchToSpaceNd <T TType'ı genişletir > | T tipi ND tensörleri için BatchToSpace. |
BesselI0 <T TNumber'ı genişletir > | |
BesselI0e <T TNumber'ı genişletir > | |
BesselI1 <T TNumber'ı genişletir > | |
BesselI1e <T TNumber'ı genişletir > | |
BesselJ0 <T TNumarasını genişletir > | |
BesselJ1 <T TNumber'ı genişletir > | |
BesselK0 <T TNumber'ı genişletir > | |
BesselK0e <T TNumarasını genişletir > | |
BesselK1 <T TNumber'ı genişletir > | |
BesselK1e <T TNumber'ı genişletir > | |
BesselY0 <T TNumarasını genişletir > | |
BesselY1 <T TNumber'ı genişletir > | |
Betainc <T TNumber'ı genişletir > | Düzenlenmiş tamamlanmamış beta integralini hesaplayın \\(I_x(a, b)\\). |
BiasAdd <T TType'ı genişletir > | "Değer"e "önyargı"yı ekler. |
BiasAddGrad <T TType'ı genişletir > | "Önyargı" tensöründe "BiasAdd" için geriye doğru işlem. |
Bincount <T TNumber'ı genişletir > | Bir tamsayı dizisindeki her değerin oluşum sayısını sayar. |
Bitcast <U, TType'ı genişletir > | Verileri kopyalamadan bir tensörü bir türden diğerine aktarır. |
BitwiseAnd <T, TNumber'ı genişletir > | Elementwise, 'x' ve 'y'nin bitsel VE'sini hesaplar. |
BitwiseOr <T TNumber'ı genişletir > | Elementwise, "x" ve "y"nin bit düzeyinde VEYA'sını hesaplar. |
BitwiseXor <T TNumber'ı genişletir > | Elementwise, "x" ve "y"nin bit düzeyinde XOR'unu hesaplar. |
BlockLSTM <T TNumber'ı genişletir > | Tüm zaman adımları için LSTM hücresinin ileri yayılımını hesaplar. |
BlockLSTMGrad <T TNumber'ı genişletir > | Tüm zaman dizisi için LSTM hücresinin geriye doğru yayılımını hesaplar. |
BoostedTreesToplamİstatistikler | Grup için birikmiş istatistiklerin özetini toplar. |
BoostedTreesKovalama | Her özelliği paket sınırlarına göre gruplara ayırın. |
BoostedAğaçlarHesaplaEn İyiÖzellikBölme | Her özellik için kazançları hesaplar ve özellik için mümkün olan en iyi bölünmüş bilgiyi döndürür. |
BoostedAğaçlarHesaplaEn İyi ÖzellikSplitV2 | Her özellik için kazanımları hesaplar ve her düğüm için mümkün olan en iyi bölünmüş bilgiyi döndürür. |
BoostedAğaçlarHesaplaÖzellik Başına En İyi Kazanımlar | Her özellik için kazançları hesaplar ve özellik için mümkün olan en iyi bölünmüş bilgiyi döndürür. |
BoostedTreesCenterBias | Eğitim verilerinden (önyargı) önceliği hesaplar ve ilk düğümü logitlerin önceliğiyle doldurur. |
BoostedTreesCreateEnsemble | Bir ağaç topluluğu modeli oluşturur ve ona bir tanıtıcı döndürür. |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | Quantile Streams için Kaynak Oluşturun. |
BoostedTreesDeserializeEnsemble | Serileştirilmiş bir ağaç topluluğu yapılandırmasını seri durumdan çıkarır ve mevcut ağacın yerini alır topluluk. |
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | BoostedTreesEnsembleResource için bir tanıtıcı oluşturur |
BoostedTreesÖrnekHata AyıklamaÇıktıları | Her örnek için hata ayıklama/model yorumlanabilirliği çıktıları. |
BoostedTreesFlushQuantileÖzetler | Her bir niceliksel akış kaynağından niceliksel özetleri temizleyin. |
BoostedTreesGetEnsembleStates | Ağaç topluluğu kaynak damga belirtecini, ağaç sayısını ve büyüme istatistiklerini alır. |
BoostedTreesMakeQuantileÖzetler | Toplu iş için niceliklerin özetini yapar. |
BoostedTreesMakeStatsÖzet | Toplu iş için birikmiş istatistiklerin özetini yapar. |
BoostedTreesTahmini | Giriş örneklerinde birden fazla toplamsal regresyon topluluğu tahmincisi çalıştırır ve logitleri hesaplar. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | Her bir niceliksel akış kaynağına niceliksel özetleri ekleyin. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceSeri durumdan çıkarma | Kova sınırlarını seri durumdan çıkarın ve mevcut QuantileAccumulator'a hazır işareti koyun. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | Bir nicelik akış kaynağı için özetleri temizleyin. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | Birikmiş özetlere dayalı olarak her özellik için paket sınırlarını oluşturun. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | BoostedTreesQuantileStreamResource için bir tanıtıcı oluşturur. |
BoostedTreesSerializeEnsemble | Ağaç topluluğunu bir protokole göre serileştirir. |
BoostedTreesSparseAgregateStats | Grup için birikmiş istatistiklerin özetini toplar. |
BoostedAğaçlarSeyrekHesaplaEn İyiÖzellikBölme | Her özellik için kazançları hesaplar ve özellik için mümkün olan en iyi bölünmüş bilgiyi döndürür. |
BoostedTreesEğitimTahmini | Giriş örneklerinde birden fazla toplamsal regresyon topluluğu tahmincisi çalıştırır ve Önbelleğe alınan logitlerin güncellemesini hesaplar. |
BoostedTreesUpdateEnsemble | Büyütülmekte olan son ağaca bir katman ekleyerek ağaç topluluğunu günceller veya yeni bir ağaç başlatarak. |
BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | Büyütülmekte olan son ağaca bir katman ekleyerek ağaç topluluğunu günceller veya yeni bir ağaç başlatarak. |
BroadcastDynamicShape <T TNumber'ı genişletir > | Yayınla s0 op s1 şeklini döndürün. |
BroadcastGradientArgs <T TNumber'ı genişletir > | Yayınla birlikte s0 op s1'in gradyanlarını hesaplamak için indirgeme indekslerini döndürün. |
BroadcastHelper <T TType'ı genişletir > | XLA tarzı yayınları gerçekleştirmek için yardımcı operatör XLA'nın ikili operatörler için yayın kurallarını kullanarak, "lhs" ve "rhs"den hangisinin daha düşük dereceye sahip olduğuna 1 boyut ekleyerek "lhs" ve "rhs"yi aynı sıralamaya yayınlar. |
BroadcastRecv <T TType'ı genişletir > | Başka bir cihazdan tensör değeri yayını alır. |
BroadcastSend <T TType'ı genişletir > | Tensör değerini bir veya daha fazla başka cihaza yayınlar. |
BroadcastTo <T, TType'ı genişletir > | Uyumlu bir şekil için bir dizi yayınlayın. |
Paketleme | 'Girdiyi' 'sınırlara' göre paketler. |
BytesProducedStatsVeri Kümesi | Bir StatsAggregator'da "input_dataset"in her öğesinin bayt boyutunu kaydeder. |
CSRSparseMatrixComponents <T TType'ı genişletir > | Toplu "indeks"teki CSR bileşenlerini okur. |
CSRSparseMatrixToDense <T, TType'ı genişletir > | (Muhtemelen toplu) bir CSRSparseMatrix'i yoğun hale dönüştürün. |
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T, TType'ı genişletir > | (Muhtemelen toplu) CSRSparesMatrix'i SparseTensor'a dönüştürür. |
CSVVeri Kümesi | |
CSVDatasetV2 | |
CTCLossV2 | Her toplu giriş için CTC Kaybını (günlük olasılığı) hesaplar. |
ÖnbellekVeri Kümesi | 'input_dataset'teki öğeleri önbelleğe alan bir veri kümesi oluşturur. |
ÖnbellekVeri KümesiV2 | |
Yayınla <U TType'ı genişletir > | SrcT tipindeki x'i DstT tipindeki y'ye aktarın. |
Tavan <T TNumber'ı genişletir > | Öğe bazında x'ten küçük olmayan en küçük tamsayıyı döndürür. |
CheckNumerics <T TNumber'ı genişletir > | NaN, -Inf ve +Inf değerleri için tensörü kontrol eder. |
Cholesky <T TType'ı genişletir > | Bir veya daha fazla kare matrisin Cholesky ayrıştırmasını hesaplar. |
CholeskyGrad <T TNumber'ı genişletir > | Cholesky algoritmasının ters modda geriye yayılan gradyanını hesaplar. |
En Hızlı Veri Kümesini Seçin | |
ClipByValue <T TType'ı genişletir > | Tensör değerlerini belirtilen minimum ve maksimum değerlere kırpar. |
KapatÖzetYazar | |
ClusterOutput <T, TType'ı genişletir > | Bir XLA hesaplamasının çıktısını diğer tüketici grafik düğümlerine bağlayan operatör. |
CollectiveGather <T TNumber'ı genişletir > | Aynı tip ve şekle sahip birden fazla tensörü karşılıklı olarak biriktirir. |
CollectivePermute <T TType'ı genişletir > | Çoğaltılmış TPU örneklerinde tensörlerin izinini vermeye yönelik bir Op. |
KombineMaksimum Olmayan Bastırma | Azalan puan sırasına göre sınırlayıcı kutuların bir alt kümesini açgözlülükle seçer, Bu işlem, tüm sınıflarda toplu iş başına girişlerde non_max_suppression işlemini gerçekleştirir. |
KarşılaştırmaVeBitpack | "Giriş" değerlerini "eşik" ile karşılaştırın ve elde edilen bitleri bir "uint8"e paketleyin. |
DerlemeSonucu | TPU derlemesinin sonucunu döndürür. |
Derleme Başarılı Oldu İddiası | Derlemenin başarılı olduğunu iddia eder. |
Karmaşık <U TType'ı genişletir > | İki reel sayıyı karmaşık sayıya çevirir. |
ComplexAbs <U, TNumber'ı genişletir > | Bir tensörün karmaşık mutlak değerini hesaplar. |
Sıkıştırma Öğesi | Bir veri kümesi öğesini sıkıştırır. |
ComputeKazaraHitler | sampled_candidates içindeki true_labels ile eşleşen konumların kimliklerini hesaplar. |
ComputeBatchSize | Kısmi toplu işler hariç bir veri kümesinin statik toplu iş boyutunu hesaplar. |
Concat <T TType'ı genişletir > | Tensörleri bir boyut boyunca birleştirir. |
Veri Kümesini Birleştir | "input_dataset"i "other_dataset" ile birleştiren bir veri kümesi oluşturur. |
Koşullu Akümülatör | Degradeleri toplamak için koşullu bir akümülatör. |
DağıtılmışTPU'yu Yapılandır | Dağıtılmış bir TPU sistemi için merkezi yapıları kurar. |
TPUE yerleştirmeyi yapılandırma | Dağıtılmış bir TPU sisteminde TPUEmbedding'i ayarlar. |
Bağlaç <T TType'ı genişletir > | Karmaşık bir sayının karmaşık eşlenikini döndürür. |
ConjugateTranspose <T, TType'ı genişletir > | X'in boyutlarını bir permütasyona göre karıştırın ve sonucu birleştirin. |
Sabit <T TType'ı genişletir > | Sabit bir değer üreten bir operatör. |
ConsumeMutexLock | Bu işlem 'MutexLock' tarafından oluşturulan bir kilidi kullanır. |
Kontrol Tetikleyici | Hiçbir şey yapmıyor. |
Dönüşüm <T TType'ı genişletir > | adresinde belgelenen XLA ConvGeneralDilated operatörünü sarar. https://www.tensorflow.org/performans/xla/operation_semantics#conv_convolution . |
Conv2d <T TNumber'ı genişletir > | 4 boyutlu 'giriş' ve 'filtre' tensörleri verildiğinde 2 boyutlu bir evrişimi hesaplar. |
Conv2dBackpropFilter <T TNumber'ı genişletir > | Filtreye göre evrişim gradyanlarını hesaplar. |
Conv2dBackpropInput <T, TNumber'ı genişletir > | Girişe göre evrişimin gradyanlarını hesaplar. |
Conv3d <T TNumber'ı genişletir > | 5 boyutlu 'giriş' ve 'filtre' tensörleri verildiğinde 3 boyutlu bir evrişimi hesaplar. |
Conv3dBackpropFilter <T, TNumber'ı genişletir > | Filtreye göre 3 boyutlu evrişimin gradyanlarını hesaplar. |
Conv3dBackpropInput <U TNumber'ı genişletir > | Girişe göre 3 boyutlu evrişimin gradyanlarını hesaplar. |
Kopyala <T TType'ı genişletir > | Bir tensörü CPU'dan CPU'ya veya GPU'dan GPU'ya kopyalayın. |
CopyHost <T TType'ı genişletir > | Bir tensörü ana bilgisayara kopyalayın. |
Çünkü <T, TType'ı genişletir > | Cos of x'i öğe bazında hesaplar. |
Cosh <T TType'ı genişletir > | X'in hiperbolik kosinüsünü öğe bazında hesaplar. |
CountUpTo <T TNumber'ı genişletir > | 'Limit'e ulaşana kadar 'ref' değerini artırır. |
ÖzetDbWriter Oluştur | |
Özet Dosya Yazarı Oluştur | |
Kırp ve Yeniden Boyutlandır | Kırpmaları girdi görüntüsü tensöründen çıkarır ve yeniden boyutlandırır. |
CropAndResizeGradBoxes | Crop_and_resize işleminin giriş kutusu tensörüne göre gradyanını hesaplar. |
CropAndResizeGradImage <T, TNumber'ı genişletir > | Crop_and_resize işleminin giriş görüntüsü tensörüne göre gradyanını hesaplar. |
Çapraz <T TNumber'ı genişletir > | İkili çapraz çarpımı hesaplayın. |
CrossReplicaSum <T TNumber'ı genişletir > | Çoğaltılmış TPU örnekleri genelinde girişleri toplamak için bir Op. |
CtcBeamSearchDecoder <T, TNumber'ı genişletir > | Girişte verilen logitlerde ışın arama kod çözme işlemini gerçekleştirir. |
CtcGreedyDecoder <T TNumber'ı genişletir > | Girişlerde verilen logitlerde açgözlü kod çözme gerçekleştirir. |
CtcLoss <T TNumber'ı genişletir > | Her toplu giriş için CTC Kaybını (günlük olasılığı) hesaplar. |
CudnnRNN <T TNumarasını genişletir > | CuDNN tarafından desteklenen bir RNN. |
CudnnRNNBackprop <T TNumber'ı genişletir > | CudnnRNNV3'ün arka destek adımı. |
CudnnRNNCanonicalToParams <T TNumber'ı genişletir > | CudnnRNN parametrelerini kanonik formdan kullanılabilir forma dönüştürür. |
CudnnRNNParamsToCanonical <T TNumber'ı genişletir > | CudnnRNN parametrelerini kurallı biçimde alır. |
CudnnRnnParamsSize <U, TNumber'ı genişletir > | Cudnn RNN modeli tarafından kullanılabilecek ağırlıkların boyutunu hesaplar. |
Cumprod <T TType'ı genişletir > | Tensör x'in 'eksen' boyunca kümülatif çarpımını hesaplayın. |
Cumsum <T TType'ı genişletir > | Tensör x'in 'eksen' boyunca kümülatif toplamını hesaplayın. |
CumulativeLogsumexp <T TNumber'ı genişletir > | Tensör x'in 'eksen' boyunca kümülatif çarpımını hesaplayın. |
DataFormatDimMap <T TNumber'ı genişletir > | Belirtilen hedef veri formatındaki boyut indeksini döndürür. kaynak veri formatı. |
DataFormatVecPermute <T TNumber'ı genişletir > | Giriş tensörünü "src_format"tan "dst_format"a değiştirin. |
Veri HizmetiVeri Kümesi | |
Veri Kümesi Kardinalitesi | 'Giriş_veri kümesi'nin önem derecesini döndürür. |
Veri KümesiFromGraph | Verilen 'graph_def'ten bir veri kümesi oluşturur. |
DatasetToGraph'a | 'Giriş_veri kümesi'ni temsil eden serileştirilmiş bir GraphDef döndürür. |
DatasetToSingleElement | Verilen veri kümesinden tek öğenin çıktısını alır. |
DatasetToTFRecord | Verilen veri kümesini, TFRecord biçimini kullanarak verilen dosyaya yazar. |
DatasetToTfRecord | Verilen veri kümesini, TFRecord biçimini kullanarak verilen dosyaya yazar. |
Dawsn <T TNumber'ı genişletir > | |
DebugGradientIdentity <T TType'ı genişletir > | Degrade hata ayıklama için kimlik işlemi. |
DebugGradientRefIdentity <T TType'ı genişletir > | Degrade hata ayıklama için kimlik işlemi. |
DebugIdentity <T TType'ı genişletir > | Kimlik V2 İşleminde Hata Ayıklama |
Hata AyıklamaNanCount | NaN Değeri Sayacı İşleminde Hata Ayıklama |
DebugNumericsSummary <U, TNumber'ı genişletir > | Hata Ayıklama Sayısal Özeti V2 Op. |
DecodeAndCropJpeg | JPEG kodlu bir görüntünün kodunu çözün ve uint8 tensörüne kırpın. |
DecodeBase64 | Web uyumlu base64 kodlu dizelerin kodunu çözün. |
Kod ÇözmeBmp | BMP kodlu bir görüntünün ilk karesinin kodunu bir uint8 tensörüne dönüştürün. |
Kod ÇözmeSıkıştırılmış | Dizelerin sıkıştırmasını açın. |
DecodeCsv | CSV kayıtlarını tensörlere dönüştürün. |
DecodeGif | GIF kodlu bir görüntünün çerçevesini/karelerini uint8 tensörüne dönüştürün. |
DecodeImage <T TNumber'ı genişletir > | decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg ve decode_png için işlev. |
DecodeJpeg | JPEG kodlu bir görüntünün kodunu uint8 tensöre dönüştürün. |
DecodeJsonÖrnek | JSON kodlu Örnek kayıtlarını ikili protokol arabellek dizelerine dönüştürün. |
DecodePaddedRaw <T TNumber'ı genişletir > | Bir dizenin baytlarını sayıların vektörü olarak yeniden yorumlayın. |
DecodePng <T TNumber'ı genişletir > | PNG kodlu bir görüntünün kodunu bir uint8 veya uint16 tensörüne dönüştürün. |
Proto Kod Çözme | Operasyon, serileştirilmiş bir protokol tampon mesajındaki alanları tensörlere çıkarır. |
DecodeRaw <T TType'ı genişletir > | Bir dizenin baytlarını sayıların vektörü olarak yeniden yorumlayın. |
DecodeWav | 16 bit PCM WAV dosyasının kodunu kayan tensöre dönüştürün. |
DeepCopy <T TType'ı genişletir > | 'x'in bir kopyasını oluşturur. |
SilYineleyici | Yineleyici kaynağı için bir kapsayıcı. |
Bellek Önbelleğini Sil | |
MultiDeviceIterator'ı Sil | Yineleyici kaynağı için bir kapsayıcı. |
SilRandomSeedGenerator | |
SeedGenerator'ı Sil | |
SilSessionTensor | Oturumdaki tanıtıcısı tarafından belirtilen tensörü silin. |
DenseBincount <U, TNumber'ı genişletir > | Bir tamsayı dizisindeki her değerin oluşum sayısını sayar. |
DenseCountSparseOutput <U, TNumber'ı genişletir > | Bir tf.tensor girişi için seyrek çıkış kutusu sayımı gerçekleştirir. |
DenseToCSRSAyrıştırmaMatrisi | Yoğun bir tensörü (muhtemelen toplu) CSRSparseMatrix'e dönüştürür. |
DenseToDenseSetOperation <T, TType'ı genişletir > | 2 'Tensör' girişinin son boyutu boyunca ayar işlemini uygular. |
DenseToSparseBatchVeri Kümesi | Giriş öğelerini bir SparseTensor'a toplayan bir veri kümesi oluşturur. |
DenseToSparseSetOperation <T, TType'ı genişletir > | 'Tensor' ve 'SparseTensor'un son boyutu boyunca ayarlama işlemini uygular. |
DepthToSpace <T TType'ı genişletir > | T tipi tensörler için DepthToSpace. |
DepthwiseConv2dNative <T TNumber'ı genişletir > | 4 boyutlu 'giriş' ve 'filtre' tensörleri verildiğinde 2 boyutlu derinlemesine evrişimi hesaplar. |
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T, TNumber'ı genişletir > | Filtreye göre derinlemesine evrişimin gradyanlarını hesaplar. |
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T, TNumber'ı genişletir > | Girişe göre derinlemesine evrişimin gradyanlarını hesaplar. |
Dekuantizasyon | Paketlenmiş uint32 girişini alır ve bunu yapmak için girişi uint8'e açar Cihazda dekuantizasyon. |
Seri durumdan çıkarmaYineleyici | Verilen değişken tensörü bir yineleyiciye dönüştürür ve onu verilen kaynakta saklar. |
DeserializeManySparse <T, TType'ı genişletir > | Serileştirilmiş bir mini gruptan "SparseTensors"ı seri durumdan çıkarın ve birleştirin. |
DeserializeSparse <U, TType'ı genişletir > | 'SparseTensor' nesnelerini seri durumdan çıkarın. |
KaynakOp'u Yok Et | Tanıtıcı tarafından belirtilen kaynağı siler. |
DestroyTemporaryVariable <T, TType'ı genişletir > | Geçici değişkeni yok eder ve nihai değerini döndürür. |
Det <T TType'ı genişletir > | Bir veya daha fazla kare matrisin determinantını hesaplar. |
Cihaz Dizini | Operasyonun çalıştığı cihazın dizinini döndürün. |
Digamma <T TNumber'ı genişletir > | Lgamma'nın türevi olan Psi'yi hesaplar (mutlak değerinin log'u) 'Gama(x)'), öğe bazında. |
Dilation2d <T TNumber'ı genişletir > | 4 boyutlu 'giriş' ve 3 boyutlu 'filtre' tensörlerinin gri tonlamalı genişlemesini hesaplar. |
Dilation2dBackpropFilter <T TNumber'ı genişletir > | Filtreye göre morfolojik 2 boyutlu genişlemenin gradyanını hesaplar. |
Dilation2dBackpropInput <T TNumber'ı genişletir > | Girdiye göre morfolojik 2 boyutlu genişlemenin gradyanını hesaplar. |
DirectedInterleaveVeri Kümesi | Sabit bir "N" veri kümesi listesindeki "InterleaveDataset"in yerine geçer. |
Div <T TType'ı genişletir > | x / y öğesini öğe bazında döndürür. |
DivNoNan <T TType'ı genişletir > | Payda sıfır ise 0 değerini döndürür. |
Nokta <T TType'ı genişletir > | adresinde belgelenen XLA DotGeneral operatörünü sarar. https://www.tensorflow.org/performans/xla/operation_semantics#dotgeneral . |
DrawBoundingBoxes <T TNumber'ı genişletir > | Bir grup görüntüye sınırlayıcı kutular çizin. |
KuklaYinelemeSayacı | |
KuklaBellekÖnbelleği | |
DummySeedJeneratörü | |
DynamicPartition <T, TType'ı genişletir > | "Verileri", "bölümlerden" gelen dizinleri kullanarak "sayı_bölüm" tensörlerine ayırır. |
DynamicSlice <T TType'ı genişletir > | adresinde belgelenen XLA DynamicSlice operatörünü sarar. https://www.tensorflow.org/performans/xla/operation_semantics#dynamicslice . |
DynamicStitch <T TType'ı genişletir > | 'Veri' tensörlerinden gelen değerleri tek bir tensöre yerleştirin. |
DynamicUpdateSlice <T TType'ı genişletir > | Şu adreste belgelenen XLA DynamicUpdateSlice operatörünü sarar: https://www.tensorflow.org/performans/xla/operation_semantics#dynamicupdateslice . |
Mesafeyi Düzenle | (Muhtemelen normalleştirilmiş) Levenshtein Düzenleme Mesafesini hesaplar. |
Eig <U TType'ı genişletir > | Bir veya daha fazla kare matrisin öz ayrıştırmasını hesaplar. |
Einsum <T TType'ı genişletir > | 2 giriş ve 1 çıkışla temel einsum operasyonunu destekleyen bir operasyon. |
Elu <T TNumber'ı genişletir > | Üstel doğrusal hesaplar: <0 ise 'exp(features) - 1', aksi halde 'features'. |
EluGrad <T TNumber'ı genişletir > | Üstel doğrusal (Elu) işlem için gradyanları hesaplar. |
Etkinleştirmeleri Yerleştirme | TPU Gömmelerinin farklılaştırılmasını sağlayan bir operasyon. |
Boş <T TType'ı genişletir > | Verilen şekle sahip bir tensör oluşturur. |
BoşTensorListesi | Boş bir tensör listesi oluşturur ve döndürür. |
EmptyTensorMap | Boş bir tensör haritası oluşturur ve döndürür. |
EncodeBase64 | Dizeleri web uyumlu base64 biçiminde kodlayın. |
KodlamaJpeg | Bir görüntüyü JPEG olarak kodlayın. |
KodlamaJpegDeğişkenKalite | Sağlanan sıkıştırma kalitesiyle JPEG kodlu giriş görüntüsü. |
KodlamaPng | Bir görüntüyü PNG olarak kodlayın. |
KodlamaProto | Operasyon, giriş tensörlerinde sağlanan protobuf mesajlarını serileştirir. |
KodlamaWav | WAV dosya formatını kullanarak ses verilerini kodlayın. |
EnqueueTPUEkatıştırmaIntegerBatch | Giriş toplu tensörlerinin bir listesini TPUEmbedding'e sıralayan bir işlem. |
EnqueueTPUEyerleştirmeRaggedTensorBatch | tf.nn.embedding_lookup() yöntemini kullanan kodun taşınmasını kolaylaştırır. |
EnqueueTPUEkatıştırmaSparseBatch | Bir SparseTensor'dan TPUEmbedding giriş endekslerini sıraya koyan bir işlem. |
EnqueueTPUEyerleştirmeSparseTensorBatch | tf.nn.embedding_lookup_sparse() yöntemini kullanan kodun taşınmasını kolaylaştırır. |
ProvidingShape <T, TType'ı genişletir > | Tensörün şeklinin beklenen şekille eşleşmesini sağlar. |
<T, TType'ı genişletir> girin | Bir alt çerçeve oluşturur veya bulur ve 'verileri' alt çerçevenin kullanımına sunar. |
Eşit | (x == y) öğesinin doğruluk değerini öğe bazında döndürür. |
Erf <T TNumarasını genişletir > | 'x'in Gauss hata fonksiyonunu eleman bazında hesaplar. |
Erfc <T TNumarasını genişletir > | 'x'in tamamlayıcı hata fonksiyonunu eleman bazında hesaplar. |
EuclideanNorm <T TType'ı genişletir > | Bir tensörün boyutları boyunca elemanların öklit normunu hesaplar. |
Uygulamak | TPU cihazına bir TPU programını yükleyen ve çalıştıran işlem. |
ExecuteAndUpdateVariables | İsteğe bağlı yerinde değişken güncellemeleriyle bir programı yürüten Op. |
Çıkış <T TType'ı genişletir > | Geçerli kareden ana kareye çıkar. |
Exp <T TType'ı genişletir > | x'in üstel değerini öğe bazında hesaplar. |
ExpandDims <T TType'ı genişletir > | Tensörün şekline 1 boyutunu ekler. |
Expint <T TNumber'ı genişletir > | |
Expm1 <T TType'ı genişletir > | 'exp(x) - 1' öğesini öğe bazında hesaplar. |
ÇıkarmaGlimpse | Giriş tensöründen bir bakış çıkarır. |
ExtractImagePatches <T TType'ı genişletir > | "Görüntüler"den "yamaları" çıkarın ve bunları "derinlik" çıktı boyutuna yerleştirin. |
ExtractJpegShape <T TNumber'ı genişletir > | JPEG kodlu bir görüntünün şekil bilgilerini çıkarın. |
ExtractVolumePatches <T TNumber'ı genişletir > | 'Giriş'ten 'yamaları' çıkarın ve bunları 'derinlik' çıkış boyutuna yerleştirin. |
Hakikat | Faktöriyellerle ilgili bir gerçeğin çıktısını alın. |
FakeQuantWithMinMaxArgs | 'Girişler' tensörünü sahte nicemleyin, aynı türdeki 'çıkışlar' tensörüne float yazın. |
FakeQuantWithMinMaxArgsGradient | FakeQuantWithMinMaxArgs işlemi için degradeleri hesaplayın. |
FakeQuantWithMinMaxVars | Float tipindeki 'girişler' tensörünü global float skalerleri aracılığıyla sahte nicemleme Float tipindeki 'giriş' tensörünü, global float skalerleri 'min' ve 'maks' aracılığıyla 'girdiler' ile aynı şekle sahip 'çıkışlar' tensörüne sahte olarak nicemleyin. |
FakeQuantWithMinMaxVarsGradient | FakeQuantWithMinMaxVars işlemi için degradeleri hesaplayın. |
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel | Float tipindeki 'girişler' tensörünü kanal başına float'lar aracılığıyla sahte nicemleme Kanal başına kayan nokta türündeki "giriş" tensörünü ve kanal başına kayan noktalar aracılığıyla "[d]", "[b, d]" "[b, h, w, d]" şekillerinden birini sahte nicemleyin '[d]' şeklindeki min' ve 'max', 'girişler' ile aynı şekle sahip 'çıkışlar' tensörüne. |
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient | FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel işlemi için degradeleri hesaplayın. |
Fft <T TType'ı genişletir > | Hızlı Fourier dönüşümü. |
Fft2d <T TType'ı genişletir > | 2 boyutlu hızlı Fourier dönüşümü. |
Fft3d <T TType'ı genişletir > | 3 boyutlu hızlı Fourier dönüşümü. |
Fifo Sırası | Öğeleri ilk giren ilk çıkar sırasına göre üreten bir kuyruk. |
Dolgu <U TType'ı genişletir > | Skaler değerle dolu bir tensör oluşturur. |
FilterByLastComponentVeri Kümesine Göre | Son bileşende true değeri bulunan "input_dataset"in ilk bileşeninin öğelerini içeren bir veri kümesi oluşturur. |
Parmak izi | Parmak izi değerleri üretir. |
SabitUzunlukKayıtVeri Kümesi | |
Sabit Uzunlukta Kayıt Okuyucu | Bir dosyadan sabit uzunluklu kayıtların çıktısını alan bir Reader. |
SabitUnigramAdaySampler | Öğrenilmiş bir unigram dağılımıyla aday örneklemesi için etiketler oluşturur. |
Kat <T, TNumarasını genişletir > | Öğe bazında x'ten büyük olmayan en büyük tamsayıyı döndürür. |
FloorDiv <T, TType'ı genişletir > | Öğe bazında x // y değerini döndürür. |
FloorMod <T TNumber'ı genişletir > | Bölmenin öğe bazında kalanını döndürür. |
FlushÖzetYazar | |
FractionalAvgPool <T TNumber'ı genişletir > | Girişte kesirli ortalama havuzlama gerçekleştirir. |
FractionalAvgPoolGrad <T TNumber'ı genişletir > | FractionalAvgPool işlevinin gradyanını hesaplar. |
FractionalMaxPool <T TNumber'ı genişletir > | Girişte kesirli maksimum havuzlama gerçekleştirir. |
FractionalMaxPoolGrad <T TNumber'ı genişletir > | FractionalMaxPool işlevinin eğimini hesaplar. |
FresnelCos <T TNumber'ı genişletir > | |
FresnelSin <T TNumarasını genişletir > | |
FusedBatchNorm <T TNumber'ı genişletir, U TNumber'ı genişletir > | Toplu normalleştirme. |
FusedBatchNormGrad <T TNumber'ı genişletir, U TNumber'ı genişletir > | Toplu normalleştirme için gradyan. |
FusedPadConv2d <T TNumber'ı genişletir > | Evrişim sırasında ön işlem olarak dolgu gerçekleştirir. |
FusedResizeAndPadConv2d <T, TNumber'ı genişletir > | Evrişim sırasında ön işlem olarak yeniden boyutlandırma ve doldurma gerçekleştirir. |
GRUBlockCell <T TNumber'ı genişletir > | 1 zaman adımı için GRU hücresinin ileri yayılımını hesaplar. |
GRUBlockCellGrad <T TNumber'ı genişletir > | 1 zaman adımı için GRU hücresinin geri yayılımını hesaplar. |
Topla <T TType'ı genişletir > | adresinde belgelenen XLA Gather operatörünü sarar. https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#gather |
GatherNd <T TType'ı genişletir > | 'Params'tan dilimleri, şekli 'indeksler' tarafından belirtilen bir Tensöre toplayın. |
V2 Topla <T TNumber'ı genişletir > | Aynı tip ve şekle sahip birden fazla tensörü karşılıklı olarak biriktirir. |
Sınırlayıcı KutuTeklifleri Oluştur | Bu işlem, arXiv:1506.01497'deki denklem 2'ye göre verilen sınırlayıcı kutulardan (bbox_deltas) kodlanmış wrt çapalarından İlgi Alanları üretir. Operasyon, en iyi "pre_nms_topn" puanlama kutularını seçer, bunların kodunu çapalara göre çözer, "nms_threshold" kesişim-over-birleşim (iou) değerinden daha yüksek olan üst üste binen kutulara maksimum olmayan bastırma uygular, kısa kenarın `'den küçük olduğu kutuları atar. min_size`. |
Vocab OluşturYeniden Eşleme | Yeni ve eski kelime dosyalarına giden bir yol verildiğinde, yeniden eşlenen Tensör değerini döndürür uzunluk "num_new_vocab"; burada "remapping[i]", eski sözlükteki yeni sözlükteki "i" satırına karşılık gelen satır numarasını içerir ("new_vocab_offset" satırından başlayarak ve "num_new_vocab" öğelerine kadar) veya `- Yeni sözlükteki 'i' girişi eski sözcük dağarcığında değilse 1`. |
GetSessionHandle | Giriş tensörünü geçerli oturumun durumunda saklayın. |
GetSessionTensor <T TType'ı genişletir > | Tutamacı tarafından belirtilen tensörün değerini alın. |
Büyük | (x > y) öğesinin doğruluk değerini öğe bazında döndürür. |
BüyükEşit | (x >= y) öğesinin doğruluk değerini öğe bazında döndürür. |
GarantiConst <T TType'ı genişletir > | TF çalışma zamanına giriş tensörünün sabit olduğuna dair bir garanti verir. |
Karma Tablo | Başlatılmamış bir karma tablosu oluşturur. |
HistogramFixedWidth <U TNumber'ı genişletir > | Değerlerin histogramını döndürün. |
HistogramÖzet | Histogramlı bir 'Özet' protokol arabelleğinin çıktısını alır. |
HsvToRgb <T TNumber'ı genişletir > | Bir veya daha fazla görüntüyü HSV'den RGB'ye dönüştürün. |
Kimlik <T TType'ı genişletir > | Giriş tensörü veya değeriyle aynı şekle ve içeriğe sahip bir tensör döndürün. |
KimlikN | Girişle aynı şekil ve içeriğe sahip tensörlerin listesini döndürür tensörler. |
Kimlik Okuyucu | Sıraya alınmış çalışmayı hem anahtar hem de değer olarak çıkaran bir Reader. |
Ifft <T TType'ı genişletir > | Ters hızlı Fourier dönüşümü. |
Ifft2d <T TType'ı genişletir > | Ters 2 boyutlu hızlı Fourier dönüşümü. |
Ifft3d <T TType'ı genişletir > | Ters 3 boyutlu hızlı Fourier dönüşümü. |
Igamma <T TNumarasını genişletir > | Alt düzenlileştirilmiş tamamlanmamış Gama fonksiyonu 'P(a, x)'i hesaplayın. |
IGAMMAGRADA <T, tnumber > uzatır | `` İgamma (a, x) `wrt 'a` gradyanını hesaplar. |
IGAMMAC <T, tnumber > | Üst düzenli eksik gama fonksiyonunu `q (a, x)` hesaplayın. |
IgnoreErrorSDataSet | Hataları yok sayma `` input_dataset` öğelerini içeren bir veri kümesi oluşturur. |
Image <u tnumber > | Karmaşık bir sayının hayali kısmını döndürür. |
ImageProjectiveTransFormv2 <t genişler tnumber > | Verilen dönüşümü görüntülerin her birine uygular. |
ImageProjectiveTransFormv3 <t, tnumber > genişletir | Verilen dönüşümü görüntülerin her birine uygular. |
Imagesummary | Görüntülerle `` özet '' protokol arabelleğini çıkarır. |
İmmutableConst <t, ttype > | Bellek bölgesinden değişmez tensörü döndürür. |
İthalat | |
İntopk | Hedeflerin en üstteki k "tahminlerinde olup olmadığını söylüyor. |
İnfeeddequeue <t genişler ttype > | Hesaplamaya beslenecek bir değer için bir yer tutucu OP. |
İnfeeddequeuetuple | XLA Tuple olarak Infeed'den birden fazla değer getirir. |
İnfeedenqueue | Tek bir tensör değerini hesaplamaya besleyen bir OP. |
İnfeedenqueueprelinearizeBuffer | TPU INFEED'e önceden belirlenmiş bir OP. |
İnfeedenqueuetuple | Bir XLA tuple olarak hesaplamaya birden fazla tensör değerini besler. |
İnit | |
Başlatılabilir | Sırasıyla anahtarlar ve değerler için iki tensör alan tablo başlatıcısı. |
İnitializeableFromDataset | |
İnitializeableFromtextFile | Bir metin dosyasından bir tabloyu başlatır. |
İnplaceadd <t, ttype > uzatır | V belirtilen x satırlarına v ekler. |
Intplacesub <t, TTYPE'yi genişletir | `V` belirtilen` x 'satırlarına çıkarır. |
InplaceUpdate <t genişler ttype > | 'I' satırları 'V' ile belirtilen güncellemeler. |
Inv <t, tType > | Bir veya daha fazla kare ters çevrilebilir matrisin veya bitişiklerinin tersini (konjugat transpozları) hesaplar. |
Invgrad <t TType > | Girişinin tersi için gradyanı hesaplar. |
Tersine tnumber > uzatır | Desteklenen her türün bitini tersine çevirin (Flip); Örneğin, `` uint8 'değeri 01010101 değeri 10101010 olur. |
InverPerMution <t, tnumber > uzatır | Bir tensörün ters permütasyonunu hesaplar. |
Irfft <u tnumber > | Ters gerçek değerli Fast Fourier dönüşümü. |
İrfft2d <u tnumber > uzatır | Ters 2D gerçek değerli Fast Fourier dönüşümü. |
İrfft3d <u tnumber > uzatır | Ters 3D gerçek değerli Fast Fourier dönüşümü. |
İsboostedtreesensembleinitialize edilmiş | Bir ağaç topluluğunun başlatılıp başlatılmadığını kontrol eder. |
IsboostedTreeSquantilestreamResourceinitialize | Kantil bir akışın başlatılıp başlatılmadığını kontrol eder. |
Isfinite | X'in öğelerinin sonlu olduğu iadeler. |
ISINF | X'in öğelerinin inf. |
Isnan | X'in öğelerinin nan olduğu iadeler. |
IsvariableInisize | Bir tensörün başlatılıp başlatılmadığını kontrol eder. |
İzotonicregression <u tnumber > | Bir grup izotonik regresyon problemini çözer. |
Yineleyici | |
Yineleyici | |
Yineleme | 'Kaynak' yerleştirildiği cihazın adını döndürür. |
YeeratorgetNext | Verilen yineleyicinin bir sonraki çıktısını alır. |
YeeratorgetNextasOptional | İsteğe bağlı bir varyant olarak verilen yineleyicinin bir sonraki çıktısını alır. |
Yineleme | Verilen yineleyicinin bir sonraki çıktısını alır. |
Yineleme | Bir yineleyiciyi temsil eden verilen `source_handle` bir dizeye dönüştürür. |
Katılmak | Verilen dize tensörler listesindeki dizeleri bir tensöre birleştirir; verilen ayırıcı ile (varsayılan boş bir ayırıcıdır). |
KMC2 zam | Tohum setine eklenmesi gereken bir veri noktasının dizinini döndürür. |
KeyValuesort <T, tnumber , u genişletir ttype > | Belgelenen XLA sıralama operatörünü sarar https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort. |
Kmeansplusplusinityalizasyon | Kmeans ++ kriterini kullanarak Num_to_Sample giriş satırlarını seçer. |
Ktordestatist | Bir veri kümesinin KTH sipariş istatistiğini hesaplar. |
L2loss <t, tnumber > uzatır | L2 Kayıp. |
Lmdbdataset | Bir veya daha fazla LMDB dosyasında anahtar değer çiftlerini yayan bir veri kümesi oluşturur. |
LSTMBlockCell <T, tnumber > uzatır | LSTM hücresi öne yayılmasını 1 zaman aşaması için hesaplar. |
LSTMBlockCellgrad <t, tnumber > uzatır | LSTM hücresini 1 zamanlama için geriye doğru yaymayı hesaplar. |
LatencyStatsDataset | Bir statSaggreator'da `input_dataset` öğeleri üretmenin gecikmesini kaydeder. |
Leakyelu <t tnumber > uzatır | Düzeltilmiş doğrusal hesaplar: `maks (özellikler, özellikler * alfa)`. |
Leakyelugrad <t genişler tnumber > | Leakyrelu işlemi için düzeltilmiş doğrusal gradyanları hesaplar. |
Öğrenilen | Öğrenilmiş bir unigram dağılımı ile aday örnekleme için etiketler üretir. |
SoltShift <T, tnumber > uzatır | Elementwise, `x` ve` y '' nin bitsel sol kaymasını hesaplar. |
Az | (X <y) eleman-gerçek değerini döndürür. |
Daha az yetersiz | (X <= y) eleman-çapında gerçek değerini döndürür. |
Lgamma <t, tnumber > uzatır | `Gama (x)` `element olarak mutlak değerinin günlüğünü hesaplar. |
Linspace <t, tnumber > | Bir aralıkta değerler üretir. |
Lmdbdataset | |
Lmdbreader | Bir LMDB dosyasından kayıtları çıkaran bir okuyucu. |
LoadandRemapMatrix | Kontrol noktasından `` Old_tensor_name '' adlı 2-B (matris) `tensör` ` `CKPT_Path` ve potansiyel olarak belirtilen remapsingleri kullanarak satırlarını ve sütunlarını yeniden desen eder. |
LoadtpuembeddingAmamparameters | Adam gömme parametrelerini yükleyin. |
LoadtpuembeddingAmAmparametersgradAccumdebug | Hata ayıklama desteği ile Adam gömme parametrelerini yükleyin. |
LoadtpuembeddingadAdeltAparameters | Adadelta gömme parametrelerini yükleyin. |
LoadtpuembedddingadAdeltAparametersgradAccumdebug | Hata ayıklama desteği ile Adadelta parametrelerini yükleyin. |
Loadtpuembeddingadagradparametreler | Adagrad gömme parametrelerini yükleyin. |
LoadtpuembeddingadagradparametersgradAccumdebug | Adagrad gömme parametrelerini hata ayıklama desteği ile yükleyin. |
Loadtpuembeddingcenteredrmspropparametreler | Yük merkezli rmsprop gömme parametreleri. |
LoadtpuembeddingftrlParameters | FTRL gömme parametrelerini yükleyin. |
Yük | Hata ayıklama desteğiyle FTRL gömme parametrelerini yükleyin. |
Loadtpuembeddingmdladagradlightparameters | MDL Adagrad Işık Gömme Parametrelerini Yükle. |
LoadtpuembeddingMomentumparameters | Momentum gömme parametrelerini yükleyin. |
LoadtpuembeddingmomentumparametersgradAccumdebug | Hata ayıklama desteği ile yük momentum gömme parametrelerini yükleyin. |
Loadtpuembeddingproxsimaladagradparametreler | Proksimal Adagrad gömme parametrelerini yükleyin. |
LoadtpuembeddingproxsimaladagradparametersgradAccumdebug | Hata ayıklama desteği ile proksimal Adagrad gömme parametrelerini yükleyin. |
Yük | |
LoadtpuembeddingproximalyogiparametersgradAccumdebug | |
Loadtpuembeddingrmspropparameters | Rmsprop gömme parametrelerini yükleyin. |
LoadtpuembeddingrmspropparametersgradAccumdebug | Hata ayıklama desteği ile RMSPRop gömme parametrelerini yükleyin. |
LoadtpuembeddingStochasticradytientDescarameters | SGD gömme parametrelerini yükleyin. |
LoadtpuembeddingStochastictientDestientParametersgradAccumdebug | SGD gömme parametrelerini yükleyin. |
LocalResponSenormalization <t Tnumber > | Yerel yanıt normalizasyonu. |
LocalResponSenormalizatrGrad <t genişler tnumber > | Yerel yanıt normalizasyonu için gradyanlar. |
Log <t, tType > | X element çapında doğal logaritmayı hesaplar. |
Log1p <t, ttype > genişletir | (1 + x) element bazında doğal logaritmayı hesaplar. |
LogMatrixDeterMinant <t, ttype > genişletir | Belirleyicinin mutlak değerinin işaretini ve günlüğünü hesaplar bir veya daha fazla kare matris. |
Logsoftmax <t, tnumber > genişletir | Log softmax aktivasyonlarını hesaplar. |
LoguniformCandidateTateMpler | Log-morm dağıtım ile aday örnekleme için etiketler üretir. |
Mantık | X ve Y element-çapında gerçek değerini döndürür. |
Logicalnot | `` X '' element-bilgisinin gerçeği değerini döndürür. |
Mantıkçı | X veya Y element-çapında gerçek değerini döndürür. |
LookuptableExport <T, TTYPE'yi genişletir, u TType > | Tablodaki tüm anahtarları ve değerleri çıkarır. |
LookptableFind <u tType > | Bir tablodaki anahtarlara bakar, karşılık gelen değerleri çıkarır. |
LookptableImport | Tablonun içeriğini belirtilen anahtarlar ve değerlerle değiştirir. |
LookuptableInsert | Tabloyu anahtarları değerlerle ilişkilendirir. |
LookuptablerMove | Anahtarları ve ilişkili değerleri bir tablodan kaldırır. |
Beeptablesize | Verilen tablodaki öğelerin sayısını hesaplar. |
Döngü | Girişi çıktıya iletir. |
Daha düşük | Tüm büyük harf karakterlerini kendi küçük harf değiştirmelerine dönüştürür. |
LowerBound <u tnumber > | Her satır boyunca Lower_Bound (Sorted_Search_Values, Değerler) uygular. |
Lu <t, ttype'yi uzatır, u tnumber > uzatır | Bir veya daha fazla kare matrisin LU ayrışmasını hesaplar. |
MakeaTerator | Verilen 'veri kümesinden' yeni bir yineleyici yapar ve onu `` iterator '' da saklar. |
Makyaj | Toplu olmayan boyuttaki tüm öğeleri benzersiz hale getirin, ancak \ "Close \" başlangıç değerleri. |
Harita | OP, temel kaptaki tüm öğeleri kaldırır. |
Mapincompletesize | OP, temel kaptaki eksik öğelerin sayısını döndürür. |
Mapek | OP belirtilen anahtardaki değerlere göz atar. |
Haritalamak | OP, temel kaptaki öğelerin sayısını döndürür. |
Harita | Altta yatan kapta bir hashtable gibi davranan aşama (anahtar, değerler). |
Harita | OP, anahtarla ilişkili değerleri kaldırır ve döndürür temel kaptan. |
Mapunstagenokey | OP rastgele bir (anahtar, değer) kaldırır ve döndürür temel kaptan. |
Matmul <t, ttype > | "A" matrisini "B" matrisiyle çarpın. |
Eşleştirme | Bir veya daha fazla küresel desenle eşleşen dosya kümesini döndürür. |
MatchingFilesDataset | |
Matrixdiag <t, tType > | Verilen toplu diyagonal değerlerle toplu bir diyagonal tensör döndürür. |
Matrixdiagpart <t, tType > | Toplu bir tensörün toplu diyagonal kısmını döndürür. |
Matrixdiagpartv3 <t, ttype > genişletir | Toplu bir tensörün toplu diyagonal kısmını döndürür. |
Matrixdiagv3 <t, ttype > genişletir | Verilen toplu diyagonal değerlerle toplu bir diyagonal tensör döndürür. |
Matrixlogaritma <t, tType > | Bir veya daha fazla kare matrisin matris logaritmasını hesaplar: \\(log(exp(A)) = A\\) Bu OP sadece karmaşık matrisler için tanımlanır. |
Matrixsetdiag <t, ttype > genişletir | Yeni toplu diyagonal değerlere sahip toplu bir matris tensörü döndürür. |
MatrixSolvels <T, TType > | Bir veya daha fazla doğrusal en küçük kare problemini çözer. |
Max <t, tType > | Bir tensörün boyutları arasındaki maksimum elemanları hesaplar. |
MaxIntraOpparalLiSmDataSet | Maksimum op paralelliği geçersiz kılan bir veri kümesi oluşturur. |
Maxpool <t, ttype > uzatır | Girişte maksimum havuz yapmayı gerçekleştirir. |
Maxpool3d <t, tnumber > | Girişte 3D Max Havuzu gerçekleştirir. |
Maxpool3drad <u tnumber > uzatır | 3D maksimum havuzlama fonksiyonunun gradyanlarını hesaplar. |
Maxpool3dgradgrad <t genişler tnumber > | Maxpooling fonksiyonunun ikinci dereceden gradyanlarını hesaplar. |
Maxpoolgrad <t genişler tnumber > | Maxpooling fonksiyonunun gradyanlarını hesaplar. |
Maxpoolgradgradgrady <t genişler tnumber > | Maxpooling fonksiyonunun ikinci dereceden gradyanlarını hesaplar. |
Maxpoolgradgradwithargmax <t genişler tnumber > | Maxpooling fonksiyonunun ikinci dereceden gradyanlarını hesaplar. |
Maxpoolgradwithargmax <t genişler tnumber > | Maxpooling fonksiyonunun gradyanlarını hesaplar. |
Maxpoolwithargmax <t tnumber , u uzatır tnumber > | Girişte maksimum havuz yapmayı gerçekleştirir ve hem maksimum değerleri hem de endeksleri çıkarır. |
Maksimum <t, tnumber > genişletir | Maksimum x ve y'yi döndürür (yani |
Ortalama <t, ttype > uzatır | Bir tensörün boyutları arasındaki elemanların ortalamasını hesaplar. |
Birleştirme <t, tType > | Mevcut bir tensörün değerini `` girişler '' den `çıktı '' a iletir. |
Birleşmiş | Özetleri birleştirir. |
Mergev2Checkpoints | V2 Biçim Özel: Kırılmış kontrol noktalarının meta veri dosyalarını birleştirir. |
MFCC | Bir spektrogramı konuşma tanıma için yararlı olan bir forma dönüştürür. |
Min <t, tType > | Bir tensörün boyutları arasındaki minimum elemanları hesaplar. |
Minimum <t, tnumber > genişletir | X ve Y'nin minini döndürür (yani |
Mirrorpad <t genişler ttype > | Yansıtılmış değerlere sahip bir tensörü pedler. |
Mirrorpadgrad <t genişler ttype > | `Mirrorpad 'op için gradyan op. |
Mlirpassthroughop | Main () işlevine sahip bir modül olarak ifade edilen keyfi bir MLIR hesaplamasını sarar. |
Mod <t, tnumber > uzatır | Element bazında bölünmenin geri kalanını döndürür. |
ModelDataset | Performansı modelleyen kimlik dönüşümü. |
MUL <T, TType > | X * y Eleman-Bize döndürür. |
Mulnonan <t genişler ttype > | X * y Eleman-Bize döndürür. |
MultideViceiterator | MultideViceiterator kaynağı oluşturur. |
MultideViceiteratorfromStringHandle | Sağlanan dize tutamakından bir MultideViceiterator kaynağı oluşturur. |
MultideViceiteratorGetNextFromshard | Sağlanan parçalı numara için bir sonraki öğeyi alır. |
MultideViceiteratorinit | Verilen veri kümesiyle çoklu aygıt yineleyicisini başlatır. |
MultideViceiterAtOstoStringHandle | Verilen MultideViceiterator için bir dize kolu üretir. |
Multinomial <u tnumber > uzatır | Çoklu bir dağılımdan örnekler çeker. |
MutableShashtable | Destek mağazası olarak tensörleri kullanan boş bir karma tablosu oluşturur. |
MEŞİTLİ | Boş bir karma tablo oluşturur. |
MutableHashtableTentensors | Boş bir karma tablo oluşturur. |
Muteks | `Mutexlock 'ile kilitlenebilen bir Mutex kaynağı oluşturur. |
Mutexlock | Bir muteks kaynağını kilitler. |
Ncclallreduce <t genişler tnumber > | Tüm giriş tensörlerinde indirgeyi içeren bir tensör çıkışları. |
Ncclbroadcast <t tnumber > | Çıktıya bağlı tüm cihazlara `` giriş '' gönderir. |
Ncclreduce <t tnumber > | `` İnput '' ndan `` indirgeme '' kullanarak tek bir cihaza indirir. |
Ndtri <t tnumber > | |
En yakın teknegbors | Her nokta için en yakın merkezleri seçer. |
Neg <t, ttype > | Sayısal negatif değeri element olarak hesaplar. |
Olumsuzlamak | Negatif örnekleme yoluyla eğitim. |
Nextafter <t, tnumber > | Bir sonraki temsil edilebilir `` x1 '' değerini `` x2 '' yönünde, element olarak döndürür. |
Nextiteration <t TTYPE > | Girişini bir sonraki yinelemeye sunar. |
Noop | Hiçbir şey yapmaz. |
NondeteristicInts <u ttype > genişletir | Determinist olmayan bazı tamsayılar üretir. |
Nonmaxsuprespression <t, tnumber > genişletir | Açgözlülükle bir sınırlayıcı kutu alt kümesini azalan puanla seçer, Yüksek kesişimde sendikaya (IOU) sahip kutuları budama, daha önce seçilmiş kutularla örtüşüyor. |
MaxsuprespressionWithOverLaps | Açgözlülükle bir sınırlayıcı kutu alt kümesini azalan puanla seçer, Daha önce seçilmiş kutularla yüksek üst üste binen kutuları budama. |
SerializableTaset | |
Note | (X! = Y) eleman-gerçek değerini döndürür. |
NthElement <t, tnumber > | Son boyut için `` nin nikat istatistiğinin değerlerini bulur. |
Onehot <u tType > | Tek sıcak bir tensör döndürür. |
TType > | `Dims 'tarafından verilen şekli ile başlatılan bir sabit oluşturan bir operatör. |
<T genişler ttype > | X ile aynı şekle ve tipe sahip olanların bir tensörünü döndürür. |
İşlenen <t, ttype > genişletir | Tensorflow işleminin işlenenleri tarafından uygulanan arayüz. |
OptimizeTaset | `İnput_dataset` için optimizasyonlar uygulayarak bir veri kümesi oluşturur. |
OptimizeTaseTV2 | `İnput_dataset` için ilgili optimizasyonlar uygulayarak bir veri kümesi oluşturur. |
Optionalfromvalue | Bir tensör tuple'den isteğe bağlı bir varyant oluşturur. |
Option recpedgetValue | İsteğe bağlı bir varyantta depolanan değeri döndürür veya hiçbiri yoksa bir hata oluşturur. |
OptionalHasvalue | Yalnızca verilen isteğe bağlı varyantın bir değeri varsa true döndürür. |
Optionalnone | Değeri olmayan isteğe bağlı bir varyant oluşturur. |
Sipariş | OP, temel kaptaki tüm öğeleri kaldırır. |
Sipariş | OP, temel kaptaki eksik öğelerin sayısını döndürür. |
Sipariş | OP belirtilen anahtardaki değerlere göz atar. |
Siparişi Eşzamanlı | OP, temel kaptaki öğelerin sayısını döndürür. |
Sipariş | Altta yatan kapta, sipariş gibi davranan aşama (anahtar, değerler) İlişkisel konteyner. |
Sipariş | OP, anahtarla ilişkili değerleri kaldırır ve döndürür temel kaptan. |
OrderDmapunstagenokey | OP (anahtar, değer) öğesini en küçük ile kaldırır ve döndürür temel kaptan anahtar. |
Ordinalselector | Bir TPU Çekirdek Seçici Op. |
Outfeeddequeue <t, ttype > uzatır | Hesaplamadan tek bir tensörü geri alır. |
Outfeeddequeuetuple | Hesaplamadan çoklu değerleri elde edin. |
Outfeeddequeuetuplev2 | Hesaplamadan çoklu değerleri elde edin. |
Outfeeddequeuev2 <t, ttype > genişletir | Hesaplamadan tek bir tensörü geri alır. |
Outfaedenqueue | Hesaplama üzerinden bir tensöre girin. |
Outfeedenqueuetuple | Hesaplama boşluğunda çoklu tensör değerini enqueue. |
Çıktı <t TType > | Bir Operation tarafından üretilen bir tensöre sembolik bir sap. |
PAD <T, TType > | Belgelenen XLA PAD operatörünü sarar https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#pad. |
Peddedbatchdataset | Girişten toplu ve ped `Batch_size` öğeleri olan bir veri kümesi oluşturur. |
Paddingfifoqueue | İlk çıkış siparişinde öğeler üreten bir kuyruk. |
ParallelConcat <t genişler ttype > | İlk boyut boyunca `n` tensörlerin bir listesini birleştirir. |
Paraleleldynamicstitch <t genişler ttype > | `Data` tensörlerinden değerleri tek bir tensöre dönüştürün. |
ParametreledTruncatedNormal <u tnumber > genişletir | Normal dağılımdan rastgele değerler çıkarır. |
Ayrıştırma örnek | Bir TF vektörünü (dizeler olarak) yazılan tensörlere dönüştürür. |
Parseexampledataset | DT_STRING vektörleri olarak `` örnek '' içeren `input_dataset`, ayrıştırılmış özellikleri temsil eden bir` tensör 'veya' sparsetensor 'nesnelerinin veri kümesine dönüştürür. |
Parsequencexample | Tf.io.exesexample Protos'u (dizeler olarak) yazılan tensörlere dönüştürür. |
Ayrıştırma örnek | Bir TF.Example Proto'yu (dize olarak) yazılı tensörlere dönüştürür. |
Parsesinglesequencexample | Skaler bir beyni dönüştürür. |
Parsetensor <t genişler ttype > | Serileştirilmiş bir tensorflow.tensorproto protounu bir tensöre dönüştürür. |
PartitionEnput <t, tType > | Bir op, bölünmüş girişlerin bir listesini gruplandırır. |
PartitionEdOutput <t, tType > | Xla tarafından parçalanmış bir listeye parçalanması gereken bir tensörün demultipleksli bir op XLA hesaplaması dışındaki çıkışlar. |
Yer tutucu <t, ttype > | Hesaplamaya beslenecek bir değer için bir yer tutucu OP. |
PlaceholderwithDefault <t genişler ttype > | Çıkışı beslenmediğinde `` giriş '' den geçen bir yer tutucu op. |
Çok eşli <t genişler tnumber > | Çok eşli işlevini hesaplayın \\(\psi^{(n)}(x)\\). |
Nüfus | Element bazında nüfus sayısını hesaplar (aka |
Pow <t, ttype > | Bir değerin gücünü diğerine hesaplar. |
Ön fetchdataset | `` İnput_dataset '' den elementleri önceden senkronize eden bir veri kümesi oluşturur. |
Ön plana çıkarmak | Bir opak varyant tensörüne bir tensör değerini doğrusallaştıran bir OP. |
Prelinearizetuple | Bir opak varyant tensörüne çoklu tensör değerini doğrusallaştıran bir OP. |
Önleme <t, ttype > genişletir | Bir gradyan istenirse bir hatayı tetikleyen bir kimlik OP. |
Yazdır | Bir ip skaleri yazdırır. |
Priceityqueue | İlk bileşen değerine göre sıralanan öğeler üreten bir kuyruk. |
PrivateThreadpooldataset | `İnput_dataset` hesaplamak için özel bir iş parçacığı havuzu kullanan bir veri kümesi oluşturur. |
Prod <t, ttype > genişletir | Bir tensörün boyutları arasındaki elemanların ürününü hesaplar. |
Qr <t, ttype > uzatır | Bir veya daha fazla matrisin QR ayrışmalarını hesaplar. |
Nicelize <t, tType > genişletir | 'T' türünün 'çıkış' tensörüne kadar 'giriş' tensörünü 't' tensörünü belirleyin. |
NantizandDequantize <t tnumber > uzatır | Miktarlar daha sonra bir tensörü dequantize eder. |
QuantizandDequantizeV3 <T, tnumber > genişletir | Miktarlar daha sonra bir tensörü dequantize eder. |
QuantizandDequantizeV4 <t genişler tnumber > | `Nicemizasyon. |
QuantizandDequantizeV4rada <t genişler tnumber > | `QuantizandDequantIV4 'gradyanını döndürür. |
NicudiedownAndShRinkRange <u tType > genişletir | Nicelleştirilmiş 'giriş' tensörünü daha düşük hassasiyetli bir 'çıkışa dönüştürerek' Alt bit derinliğinin kullanımını en üst düzeye çıkarmak ve çıkış min ve maksimum aralıkları ayarlamak için değerlerin gerçek dağılımı. |
NiceledAdd <v TType > | Nicelleştirilmiş tamponlar üzerinde çalışarak x + y element çapında döndürür. |
NiceledAvgpool <t genişler ttype > | Kantifize tipler için giriş tensörünün ortalama havuzunu üretir. |
NiceledBatchNormwithGlobalNormalization <u TType > | Nicelleştirilmiş parti normalizasyonu. |
NiceledBiasAdd <v TType > | Nicelleştirilmiş türler için tensör 'tensör' girişine 'ekler. |
NiceledConcat <t genişler ttype > | Bir boyut boyunca nicel tensörleri birleştirir. |
NiceledConv2DandRelu <v TType > | |
NiceledConv2DandReluandRequantize <v tType > genişletir | |
NiceledConv2DrandRequantize <v tType > genişletir | |
NiceledConv2dperChannel <v TTYPE'yi genişletir> | Kanal başına niceledconv2d hesaplar. |
Niceledconv2dwithbias <v ttype > genişletir | |
Nicudiedconv2dwithbiasAndRelu <v ttype > genişletir | |
Niceledconv2dwithbiasAndReluandRequantize <w tType > genişletir | |
NiceledConv2dwithbiasAndRequantize <w tType > genişletir | |
Nicudiedconv2dwithbiassignedSumandReluandRequantize <x tType > genişletir | |
Niceledconv2dwithbiassumandrelu <v ttype > genişletir | |
Niceledconv2dwithbiassumandReluandRequantize <x tType > genişletir | |
NiceledConv2d <v tType > genişletir | Nicelleştirilmiş 4D giriş ve filtre tensörleri verilen bir 2D evrimi hesaplar. |
NiceledDepthwiseconv2d <v TType > | Nicelleştirilmiş derinlemesine conv2d hesaplar. |
NiceledDepthwiseconv2dwithbias <v tType > genişletir | Önyargı ile nicelleştirilmiş derinlemesine conv2d hesaplar. |
NiceledDepthwiseconv2dwithbiasAndRelu <v TType > | Önyargı ve relu ile nicelleştirilmiş derinlemesine conv2d hesaplar. |
NiceledDepthwiseconv2dwithbiasAndReluandRequantize <w genişletir ttype > | Derin kıpır kıpır kıpır kıpır, sapma, relu ile ve gerekli olanı hesaplar. |
NicelizeSstancenorm <t TType > | Nicelenmiş örnek normalizasyonu. |
Niceledmatmul <v tType > genişletir | Matrix `B` tarafından` A` nicelikli bir matris çarpımı gerçekleştirin. |
NiceledMatmulwithbias <w genişler ttype > | Bias eklenmesi ile `b` matrisi tarafından` a` nicelikli bir matris çarpımı gerçekleştirir. |
NiceledMatmulwithbiasAndDequantize <w tnumber > genişletir | |
NiceledMatmulwithbiasAndRelu <v ttype > genişletir | Önyargı ve relu füzyonu ile `b` matrisi tarafından` `a` nicelikli bir matris çarpımı gerçekleştirin. |
NiceledMatmulwithbiasAndReluandRequantize <w genişler ttype > | Önyargı ekleme ve relu ile `b` Matrix` b` tarafından nicel bir matris çarpımı gerçekleştirin ve füzyonu gerektirin. |
NiceledMatmulwithbiasAndRequantize <w genişler ttype > | |
NiceledMaxpool <t, tType > | Nicelleştirilmiş tipler için giriş tensörünün maksimum havuzunu üretir. |
NiceledMul <v TType > | Nicelleştirilmiş tamponlar üzerinde çalışarak x * y element-çapında döndürür. |
NiceledRelu <u tType > uzatır | Nicelleştirilmiş düzeltilmiş doğrusal hesaplar: `maks (özellikler, 0)` |
NiceledRelu6 <u ttype > uzatır | Nicelleştirilmiş düzeltilmiş doğrusal 6: `` min (maks (özellikler, 0), 6) ' |
NiceledRelux <u tType > | Nicelleştirilmiş düzeltilmiş doğrusal x hesaplar: `Min (maks (özellikler, 0), max_value)` |
NiceledReshape <t, tType > | Yeniden şekillendirilmiş bir tensörü yeniden şekillendirir. |
NiceledResizeBilinear <T, TTYPE'yi genişletir. | Nicelleştirilmiş bilinear enterpolasyonu kullanarak nicemize `` görüntüler '' 'ni yeniden boyutlandırın. |
Queueclose | Verilen kuyruğu kapatır. |
Queuedequeue | Verilen kuyruktan bir veya daha fazla tensörden oluşan bir tuple. |
Queuedequeuemany | Dequeues, verilen kuyruktan bir veya daha fazla tensörün N` Tuples. |
Queuedequeuuupto | Dequeues, verilen kuyruktan bir veya daha fazla tensörün N` Tuples. |
Queueenqueue | Verilen kuyrukta bir veya daha fazla tensörden oluşan bir tuple. |
Queueenqueuemany | Verilen kuyrukta bir veya daha fazla tensörün sıfır veya daha fazla tuşunu enqueues. |
Kuyruklu | Kuyruk kapalıysa true döndürür. |
Kuyruklu | Verilen kuyruktaki öğelerin sayısını hesaplar. |
RaggedBincount <u tnumber > | Bir tamsayı dizisindeki her bir değerin oluşum sayısını sayar. |
RaggedCountSparseOutput <u tnumber > uzatır | Düzensiz bir tensör girişi için seyrek çıkış bölmesi sayımı gerçekleştirir. |
Raggedcross <t, TTYPE'yi genişletir, u tnumber > uzatır | Tensörler listesinden bir özellik çapraz oluşturur ve bunu bir raggedtensör olarak döndürür. |
Raggedgather <t, tnumber'i uzatır, u ttype > uzatır | `` İndekslere '' 'params' ekseni `0 '' dan düzensiz dilimler toplayın. |
RaggedRange <u tnumber'i uzatır, t genişler tnumber > | Belirtilen sayı dizisini içeren bir `raggedtensor 'döndürür. |
Raggedtensorfromviaryt <u tnumber'i uzatır, t ttype > | Bir `` varyant 'tensörü bir `` raggedtensör' 'haline getirir. |
Raggedtensortosparse <u ttype > uzatır | Aynı değerlere sahip bir `` raggedtensor '' bir sparsetensor'a dönüştürür. |
Raggedtensortotensor <u tType > uzatır | Düzenli bir tensörden yoğun bir tensör oluşturun, muhtemelen şeklini değiştirin. |
Raggedtensortovaryt | Bir `` varyant 'tensörüne bir `` raggedtensor' 'kodlar. |
Raggedtensortovaryutgradentient <u tType > genişletir | Yardımcı, `` Raggedtensortovaryut '' için gradyanı hesaplamak için kullanılır. |
Randomcrop <t, tnumber > uzatır | Rastgele kırpma `görüntüsü '. |
Randomdataset | Psödorandom numaralarını döndüren bir veri kümesi oluşturur. |
Randomgamma <u tnumber > uzatır | Alfa tarafından tarif edilen gama dağılımından rastgele değerler çıkarır. |
Randomgammagrad <t tnumber > | Bir gama rastgele örnek wrt türevini hesaplar |
Randompoisson <v tnumber > | Oranla tarif edilen Poisson dağılımından rastgele değerler çıkarır. |
Randomshuffle <t, ttype > genişletir | İlk boyutu boyunca bir tensörü rastgele karıştırır. |
Randomshufflequeue | Eleman sırasını rastgele olan bir kuyruk. |
RandomStartNormal <u tnumber > uzatır | Normal dağılımdan rastgele değerler çıkarır. |
Randomiform <u tnumber > uzatır | Tek tip bir dağılımdan rastgele değerler çıkarır. |
RandomififormInt <u tnumber > uzatır | Tek tip bir dağılımdan rastgele tamsayılar çıkarır. |
Aralık <t, tnumber > uzatır | Bir dizi sayı oluşturur. |
Rangedataset | Bir dizi değere sahip bir veri kümesi oluşturur. |
Rütbe | Bir tensör sırasını döndürür. |
Rawop | Tek bir Operation desteklenen Op uygulamaları için bir temel sınıf. |
Okuma | Giriş dosya adının tüm içeriğini okur ve çıkarır. |
ReadVariableop <t, tType > | Bir değişkenin değerini okur. |
ReadernumRecordsproduced | Bu okuyucunun ürettiği kayıt sayısını döndürür. |
ReadernumworkunitsCompleted | Bu okuyucunun işlemeyi bitirdiği iş birimlerinin sayısını döndürür. |
ReaderRead | Bir okuyucu tarafından üretilen bir sonraki kaydı (anahtar, değer çifti) döndürür. |
ReaderReadupto | Bir okuyucu tarafından üretilen `Num_Records` (Anahtar, Değer) çiftlerine döner. |
ReaderRreset | Bir okuyucuyu ilk temiz durumuna geri yükleyin. |
ReaderErestorestate | Bir okuyucuyu daha önce kaydedilmiş bir duruma geri yükleyin. |
ReaderSerializestate | Bir okuyucunun durumunu kodlayan bir dize tensörü üretin. |
Gerçek <u tnumber > uzatır | Karmaşık bir sayının gerçek kısmını döndürür. |
Realdidi . TType > | Gerçek türler için x / y element bazında döndürür. |
RebatchDataSet | Toplu boyutu değiştiren bir veri kümesi oluşturur. |
RebatchDataSetv2 | Toplu boyutu değiştiren bir veri kümesi oluşturur. |
Karşılıklı <t, ttype > | X elemanının karşılıklılığını hesaplar. |
Karşılıklı Grad <t, tType > | Girişinin tersi için gradyanı hesaplar. |
Kayıt | Randomize kayıtlar yayar. |
Recv <t, tType > | Adlandırılmış tensörü başka bir XLA hesaplamasından alır. |
RecvtpuembeddingAvations | TPU'ya gömme aktivasyonları alan bir OP. |
Azaltma <t, tnumber > uzatır | Aynı tip ve şekildeki birden fazla tensörü karşılıklı olarak azaltır. |
Reduducel | Bir tensörün boyutları arasındaki elemanların "mantıksal ve" nı hesaplar. |
Aziz | Bir tensörün boyutları arasındaki elemanların "mantıksal veya" nı hesaplar. |
Azaltmak | Verilen boyutlarda bir dize tensörü birleştirir. |
ReduceMax <t, ttype > genişletir | Bir tensörün boyutları arasındaki maksimum elemanları hesaplar. |
Reducemin <t, ttype > genişletir | Bir tensörün boyutları arasındaki minimum elemanları hesaplar. |
REDRECHPROD <T, TTYPE > | Bir tensörün boyutları arasındaki elemanların ürününü hesaplar. |
İndirgeme <t, ttype > genişletir | Bir tensörün boyutları arasındaki elemanların toplamını hesaplar. |
REDREDV2 <T, tnumber > uzatır | Aynı tip ve şekildeki birden fazla tensörü karşılıklı olarak azaltır. |
Refenter <t TType > | Bir çocuk çerçevesi oluşturur veya bulur ve `` verileri '' alt çerçeve için kullanılabilir hale getirir. |
Refexit <t, tType > | Geçerli çerçeveden ana çerçevesine çıkar. |
Refidentity <t, ttype > genişletir | Giriş ref tensörüyle aynı ref tensörü döndürün. |
Refmerge <T, TType > | Mevcut bir tensörün değerini `` girişler '' den `çıktı '' a iletir. |
RefNextiteration <t, tType > | Girişini bir sonraki yinelemeye sunar. |
Refselect <t, tType > | `` Giriş '' un `` `` çıkış '' ı iletir. |
RefSwitch <t, tType > | REF tensörünü `verileri '' Pred 'tarafından belirlenen çıkış bağlantı noktasına iletir. |
Regoxullmatch | Girişin Regex deseniyle eşleşip eşleşmediğini kontrol edin. |
Regexreplace | `` Giriş '' deki `` desen '' normal ifadesinin eşleşmelerini, 'yeniden yazma' 'da sağlanan yedek dizeyle değiştirir. |
RegisterDataset | TF.Data Servisi ile bir veri kümesi kaydeder. |
Relu <t ttype > | Düzeltilmiş doğrusal hesaplar: `maks (özellikler, 0)`. |
Relu6 <t tnumber > | Düzeltilmiş doğrusal 6: `` min (maks (özellikler, 0), 6) `` hesaplar. |
Relu6grad <t tnumber > | Relu6 işlemi için düzeltilmiş doğrusal 6 gradyanları hesaplar. |
Relugrad <t tnumber > | Bir relu işlemi için düzeltilmiş doğrusal gradyanları hesaplar. |
RemoteFusedgraphexecute | Uzak işlemciye bir alt grafik yürütün. |
Tekrar | `İnput_dataset`` count` times çıktılarını yayan bir veri kümesi oluşturur. |
Replicaid | Çoğaltma Kimliği. |
Replicatemetadata | TPU hesaplamasının nasıl çoğaltılması gerektiğini gösteren meta veriler. |
ReplicatedInput <t TType > | N girişlerini bir N yollu çoğaltılmış TPU hesaplamasına bağlar. |
ReplicatedOutput <t TTYPE > | N çıkışlarını N-yollu çoğaltılmış TPU hesaplamasından bağlar. |
Emir | Nicelleştirilmiş bir tensörde bulunan gerçek değerleri kapsayan bir aralığı hesaplar. |
EquantizationRangePerchannel | Kanal başına gerekli aralığı hesaplar. |
TTYPE > ' i genişletir> | Nicelleştirilmiş `input 'tensörü daha düşük hassasiyetli bir` çıkışa dönüştürür. |
RequantizePerChannel <u tType > | Kanal başına bilinen min ve maksimum değerlerle girişi gerektirir. |
Reshape <t, tType > | Bir tensörü yeniden şekillendirir. |
Resizearea | Alan enterpolasyonunu kullanarak `` görüntüleri '' ile yeniden boyutlandırın. |
Yeniden yerleşen | Bicubik enterpolasyonu kullanarak `` görüntüleri '' ile yeniden boyutlandırın. |
ResizeBicubicgrad <t Tnumber > | Bikubik enterpolasyonun gradyanını hesaplar. |
Yeniden yerleşen | Bilinear enterpolasyonu kullanarak `` görüntüleri '' ile yeniden boyutlandırın. |
Yeniden boyutlandırma <t genişler tnumber > | Bilinear enterpolasyonun gradyanını hesaplar. |
Resizenearestneighbor <t, tnumber > uzatır | En yakın komşu enterpolasyonunu kullanarak `` görüntüleri '' olarak yeniden boyutlandırın. |
Resizenearestneighborgrad <t genişler tnumber > | En yakın komşu enterpolasyonunun gradyanını hesaplar. |
Kaynak | Belirli bir akümülatöre bir gradyan uygular. |
ResourceAccumulatornumaccümaned | Verilen akümülatörlerde toplanan gradyan sayısını döndürür. |
SourceAccumulatorsetGlobalstep | Akümülatörü Global_Step için yeni bir değerle günceller. |
SourceAccumulatorTageTient <t genişler ttype > | Verilen koşullu iletkendeki ortalama gradyanı çıkarır. |
Resourceplaapplyadamax | Adamax algoritmasına göre '*var' güncelleyin. |
Resourcepplyadelta | Adadelta şemasına göre '*var' güncelleme. |
Resourceapplyadagrad | Adagrad şemasına göre '*var' güncelleme. |
Resourceapplyadagradda | Proksimal Adagrad şemasına göre '*var' güncelleyin. |
Kaynak | Adam algoritmasına göre '*var' güncelleyin. |
ResourceapplyAdamwithamsgrad | Adam algoritmasına göre '*var' güncelleyin. |
ResourcepaplyAddSign | AddSign güncellemesine göre '*var' güncelleme. |
ResourceplyCenteredRmsprop | Merkezli RMSProp algoritmasına göre '*var' güncelleme. |
Sourceceapplyftrl | FTRL-Proximal şemasına göre '*var' güncelleyin. |
Kaynak | 'Alpha' * 'Delta'yı ondan çıkararak' * var 'güncelleyin. |
Resourceapplykerasmomentum | Momentum şemasına göre '*var' güncelleme. |
ResourceApplyMomentum | Update '*var' according to the momentum scheme. |
ResourceApplyPowerSign | Update '*var' according to the AddSign update. |
ResourceApplyProximalAdagrad | Update '*var' and '*accum' according to FOBOS with Adagrad learning rate. |
ResourceApplyProximalGradientDescent | Update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate. |
ResourceApplyRmsProp | Update '*var' according to the RMSProp algorithm. |
ResourceConditionalAccumulator | A conditional accumulator for aggregating gradients. |
ResourceCountUpTo <T extends TNumber > | Increments variable pointed to by 'resource' until it reaches 'limit'. |
ResourceGather <U extends TType > | Gather slices from the variable pointed to by `resource` according to `indices`. |
ResourceGatherNd <U extends TType > | |
ResourceScatterAdd | Adds sparse updates to the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterDiv | Divides sparse updates into the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterMax | Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `max` operation. |
ResourceScatterMin | Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `min` operation. |
ResourceScatterMul | Multiplies sparse updates into the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterNdAdd | Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. |
ResourceScatterNdMax | |
ResourceScatterNdMin | |
ResourceScatterNdSub | Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. |
ResourceScatterNdUpdate | Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. |
ResourceScatterSub | Subtracts sparse updates from the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterUpdate | Assigns sparse updates to the variable referenced by `resource`. |
ResourceSparseApplyAdadelta | var: Should be from a Variable(). |
ResourceSparseApplyAdagrad | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. |
ResourceSparseApplyAdagradDa | Update entries in '*var' and '*accum' according to the proximal adagrad scheme. |
ResourceSparseApplyAdagradV2 | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. |
ResourceSparseApplyCenteredRmsProp | Update '*var' according to the centered RMSProp algorithm. |
ResourceSparseApplyFtrl | Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme. |
ResourceSparseApplyKerasMomentum | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme. |
ResourceSparseApplyMomentum | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme. |
ResourceSparseApplyProximalAdagrad | Sparse update entries in '*var' and '*accum' according to FOBOS algorithm. |
ResourceSparseApplyProximalGradientDescent | Sparse update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate. |
ResourceSparseApplyRmsProp | Update '*var' according to the RMSProp algorithm. |
ResourceStridedSliceAssign | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
Eski haline getirmek | Restores tensors from a V2 checkpoint. |
RestoreSlice <T extends TType > | Restores a tensor from checkpoint files. |
RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters | Retrieve ADAM embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug | Retrieve ADAM embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Retrieve Adadelta embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug | Retrieve Adadelta embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters | Retrieve Adagrad embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug | Retrieve Adagrad embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Retrieve centered RMSProp embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters | Retrieve FTRL embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug | Retrieve FTRL embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Retrieve MDL Adagrad Light embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters | Retrieve Momentum embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug | Retrieve Momentum embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Retrieve proximal Adagrad embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug | Retrieve proximal Adagrad embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug | |
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters | Retrieve RMSProp embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug | Retrieve RMSProp embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Retrieve SGD embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug | Retrieve SGD embedding parameters with debug support. |
Reverse <T extends TType > | Reverses specific dimensions of a tensor. |
ReverseSequence <T extends TType > | Reverses variable length slices. |
Rfft <U extends TType > | Real-valued fast Fourier transform. |
Rfft2d <U extends TType > | 2D real-valued fast Fourier transform. |
Rfft3d <U extends TType > | 3D real-valued fast Fourier transform. |
RgbToHsv <T extends TNumber > | Converts one or more images from RGB to HSV. |
RightShift <T extends TNumber > | Elementwise computes the bitwise right-shift of `x` and `y`. |
Rint <T extends TNumber > | Returns element-wise integer closest to x. |
RngReadAndSkip | Advance the counter of a counter-based RNG. |
RngSkip | Advance the counter of a counter-based RNG. |
Roll <T extends TType > | Rolls the elements of a tensor along an axis. |
Round <T extends TType > | Rounds the values of a tensor to the nearest integer, element-wise. |
Rpc | Perform batches of RPC requests. |
Rsqrt <T extends TType > | Computes reciprocal of square root of x element-wise. |
RsqrtGrad <T extends TType > | Computes the gradient for the rsqrt of `x` wrt its input. |
SampleDistortedBoundingBox <T extends TNumber > | Generate a single randomly distorted bounding box for an image. |
SamplingDataset | Creates a dataset that takes a Bernoulli sample of the contents of another dataset. |
Kaydetmek | Saves tensors in V2 checkpoint format. |
SaveSlices | Saves input tensors slices to disk. |
ScalarSummary | Outputs a `Summary` protocol buffer with scalar values. |
ScaleAndTranslate | |
ScaleAndTranslateGrad <T extends TNumber > | |
ScatterAdd <T extends TType > | Adds sparse updates to a variable reference. |
ScatterDiv <T extends TType > | Divides a variable reference by sparse updates. |
ScatterMax <T extends TNumber > | Reduces sparse updates into a variable reference using the `max` operation. |
ScatterMin <T extends TNumber > | Reduces sparse updates into a variable reference using the `min` operation. |
ScatterMul <T extends TType > | Multiplies sparse updates into a variable reference. |
ScatterNd <U extends TType > | Scatter `updates` into a new tensor according to `indices`. |
ScatterNdAdd <T extends TType > | Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. |
ScatterNdMax <T extends TType > | Computes element-wise maximum. |
ScatterNdMin <T extends TType > | Computes element-wise minimum. |
ScatterNdNonAliasingAdd <T extends TType > | Applies sparse addition to `input` using individual values or slices from `updates` according to indices `indices`. |
ScatterNdSub <T extends TType > | Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. |
ScatterNdUpdate <T extends TType > | Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. |
ScatterSub <T extends TType > | Subtracts sparse updates to a variable reference. |
ScatterUpdate <T extends TType > | Applies sparse updates to a variable reference. |
SdcaFprint | Computes fingerprints of the input strings. |
SdcaOptimizer | Distributed version of Stochastic Dual Coordinate Ascent (SDCA) optimizer for linear models with L1 + L2 regularization. |
SdcaShrinkL1 | Applies L1 regularization shrink step on the parameters. |
SegmentMax <T extends TNumber > | Computes the maximum along segments of a tensor. |
SegmentMean <T extends TType > | Computes the mean along segments of a tensor. |
SegmentMin <T extends TNumber > | Computes the minimum along segments of a tensor. |
SegmentProd <T extends TType > | Computes the product along segments of a tensor. |
SegmentSum <T extends TType > | Computes the sum along segments of a tensor. |
Select <T extends TType > | |
SelfAdjointEig <T extends TType > | Computes the eigen decomposition of a batch of self-adjoint matrices (Note: Only real inputs are supported). |
Selu <T extends TNumber > | Computes scaled exponential linear: `scale * alpha * (exp(features) - 1)` if < 0, `scale * features` otherwise. |
SeluGrad <T extends TNumber > | Computes gradients for the scaled exponential linear (Selu) operation. |
Göndermek | Sends the named tensor to another XLA computation. |
SendTPUEmbeddingGradients | Performs gradient updates of embedding tables. |
SerializeIterator | Converts the given `resource_handle` representing an iterator to a variant tensor. |
SerializeManySparse <U extends TType > | Serialize an `N`-minibatch `SparseTensor` into an `[N, 3]` `Tensor` object. |
SerializeSparse <U extends TType > | Serialize a `SparseTensor` into a `[3]` `Tensor` object. |
SerializeTensor | Transforms a Tensor into a serialized TensorProto proto. |
SetDiff1d <T extends TType , U extends TNumber > | Computes the difference between two lists of numbers or strings. |
SetSize | Number of unique elements along last dimension of input `set`. |
SetStatsAggregatorDataset | |
Shape <U extends TNumber > | Returns the shape of a tensor. |
ShapeN <U extends TNumber > | Returns shape of tensors. |
ShardDataset | Creates a `Dataset` that includes only 1/`num_shards` of this dataset. |
ShardedFilename | Generate a sharded filename. |
ShardedFilespec | Generate a glob pattern matching all sharded file names. |
Sharding <T extends TType > | An op which shards the input based on the given sharding attribute. |
ShuffleAndRepeatDataset | |
ShuffleDataset | |
ShutdownDistributedTPU | Shuts down a running distributed TPU system. |
Sigmoid <T extends TType > | Computes sigmoid of `x` element-wise. |
SigmoidGrad <T extends TType > | Computes the gradient of the sigmoid of `x` wrt its input. |
Sign <T extends TType > | Returns an element-wise indication of the sign of a number. |
Sin <T extends TType > | Computes sine of x element-wise. |
Sinh <T extends TType > | Computes hyperbolic sine of x element-wise. |
Size <U extends TNumber > | Returns the size of a tensor. |
SkipDataset | Creates a dataset that skips `count` elements from the `input_dataset`. |
Skipgram | Parses a text file and creates a batch of examples. |
SleepDataset | |
Slice <T extends TType > | Return a slice from 'input'. |
SlidingWindowDataset | Creates a dataset that passes a sliding window over `input_dataset`. |
Snapshot <T extends TType > | Returns a copy of the input tensor. |
SobolSample <T extends TNumber > | Generates points from the Sobol sequence. |
Softmax <T extends TNumber > | Computes softmax activations. |
SoftmaxCrossEntropyWithLogits <T extends TNumber > | Computes softmax cross entropy cost and gradients to backpropagate. |
Softplus <T extends TNumber > | Computes softplus: `log(exp(features) + 1)`. |
SoftplusGrad <T extends TNumber > | Computes softplus gradients for a softplus operation. |
Softsign <T extends TNumber > | Computes softsign: `features / (abs(features) + 1)`. |
SoftsignGrad <T extends TNumber > | Computes softsign gradients for a softsign operation. |
Solve <T extends TType > | Solves systems of linear equations. |
Sort <T extends TType > | Wraps the XLA Sort operator, documented at https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort . |
SpaceToBatch <T extends TType > | SpaceToBatch for 4-D tensors of type T. |
SpaceToBatchNd <T extends TType > | SpaceToBatch for ND tensors of type T. |
SpaceToDepth <T extends TType > | SpaceToDepth for tensors of type T. |
SparseAccumulatorApplyGradient | Applies a sparse gradient to a given accumulator. |
SparseAccumulatorTakeGradient <T extends TType > | Extracts the average sparse gradient in a SparseConditionalAccumulator. |
SparseAdd <T extends TType > | Adds two `SparseTensor` objects to produce another `SparseTensor`. |
SparseAddGrad <T extends TType > | The gradient operator for the SparseAdd op. |
SparseApplyAdadelta <T extends TType > | var: Should be from a Variable(). |
SparseApplyAdagrad <T extends TType > | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. |
SparseApplyAdagradDa <T extends TType > | Update entries in '*var' and '*accum' according to the proximal adagrad scheme. |
SparseApplyCenteredRmsProp <T extends TType > | Update '*var' according to the centered RMSProp algorithm. |
SparseApplyFtrl <T extends TType > | Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme. |
SparseApplyMomentum <T extends TType > | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme. |
SparseApplyProximalAdagrad <T extends TType > | Sparse update entries in '*var' and '*accum' according to FOBOS algorithm. |
SparseApplyProximalGradientDescent <T extends TType > | Sparse update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate. |
SparseApplyRmsProp <T extends TType > | Update '*var' according to the RMSProp algorithm. |
SparseBincount <U extends TNumber > | Counts the number of occurrences of each value in an integer array. |
SparseConcat <T extends TType > | Concatenates a list of `SparseTensor` along the specified dimension. |
SparseConditionalAccumulator | A conditional accumulator for aggregating sparse gradients. |
SparseCountSparseOutput <U extends TNumber > | Performs sparse-output bin counting for a sparse tensor input. |
SparseCross | Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. |
SparseCrossHashed | Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. |
SparseDenseCwiseAdd <T extends TType > | Adds up a SparseTensor and a dense Tensor, using these special rules: (1) Broadcasts the dense side to have the same shape as the sparse side, if eligible; (2) Then, only the dense values pointed to by the indices of the SparseTensor participate in the cwise addition. |
SparseDenseCwiseDiv <T extends TType > | Component-wise divides a SparseTensor by a dense Tensor. |
SparseDenseCwiseMul <T extends TType > | Component-wise multiplies a SparseTensor by a dense Tensor. |
SparseFillEmptyRows <T extends TType > | Fills empty rows in the input 2-D `SparseTensor` with a default value. |
SparseFillEmptyRowsGrad <T extends TType > | The gradient of SparseFillEmptyRows. |
SparseMatMul | Multiply matrix "a" by matrix "b". |
SparseMatrixAdd | Sparse addition of two CSR matrices, C = alpha * A + beta * B. |
SparseMatrixMatMul <T extends TType > | Matrix-multiplies a sparse matrix with a dense matrix. |
SparseMatrixMul | Element-wise multiplication of a sparse matrix with a dense tensor. |
SparseMatrixNNZ | Returns the number of nonzeroes of `sparse_matrix`. |
SparseMatrixOrderingAMD | Computes the Approximate Minimum Degree (AMD) ordering of `input`. |
SparseMatrixSoftmax | Calculates the softmax of a CSRSparseMatrix. |
SparseMatrixSoftmaxGrad | Calculates the gradient of the SparseMatrixSoftmax op. |
SparseMatrixSparseCholesky | Computes the sparse Cholesky decomposition of `input`. |
SparseMatrixSparseMatMul | Sparse-matrix-multiplies two CSR matrices `a` and `b`. |
SparseMatrixTranspose | Transposes the inner (matrix) dimensions of a CSRSparseMatrix. |
SparseMatrixZeros | Creates an all-zeros CSRSparseMatrix with shape `dense_shape`. |
SparseReduceMax <T extends TNumber > | Computes the max of elements across dimensions of a SparseTensor. |
SparseReduceMaxSparse <T extends TNumber > | Computes the max of elements across dimensions of a SparseTensor. |
SparseReduceSum <T extends TType > | Computes the sum of elements across dimensions of a SparseTensor. |
SparseReduceSumSparse <T extends TType > | Computes the sum of elements across dimensions of a SparseTensor. |
SparseReorder <T extends TType > | Reorders a SparseTensor into the canonical, row-major ordering. |
SparseReshape | Reshapes a SparseTensor to represent values in a new dense shape. |
SparseSegmentMean <T extends TNumber > | Computes the mean along sparse segments of a tensor. |
SparseSegmentMeanGrad <T extends TNumber > | Computes gradients for SparseSegmentMean. |
SparseSegmentMeanWithNumSegments <T extends TNumber > | Computes the mean along sparse segments of a tensor. |
SparseSegmentSqrtN <T extends TNumber > | Computes the sum along sparse segments of a tensor divided by the sqrt of N. |
SparseSegmentSqrtNGrad <T extends TNumber > | Computes gradients for SparseSegmentSqrtN. |
SparseSegmentSqrtNWithNumSegments <T extends TNumber > | Computes the sum along sparse segments of a tensor divided by the sqrt of N. |
SparseSegmentSum <T extends TNumber > | Computes the sum along sparse segments of a tensor. |
SparseSegmentSumWithNumSegments <T extends TNumber > | Computes the sum along sparse segments of a tensor. |
SparseSlice <T extends TType > | Slice a `SparseTensor` based on the `start` and `size`. |
SparseSliceGrad <T extends TType > | The gradient operator for the SparseSlice op. |
SparseSoftmax <T extends TNumber > | Applies softmax to a batched ND `SparseTensor`. |
SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits <T extends TNumber > | Computes softmax cross entropy cost and gradients to backpropagate. |
SparseSparseMaximum <T extends TNumber > | Returns the element-wise max of two SparseTensors. |
SparseSparseMinimum <T extends TType > | Returns the element-wise min of two SparseTensors. |
SparseSplit <T extends TType > | Split a `SparseTensor` into `num_split` tensors along one dimension. |
SparseTensorDenseAdd <U extends TType > | Adds up a `SparseTensor` and a dense `Tensor`, producing a dense `Tensor`. |
SparseTensorDenseMatMul <U extends TType > | Multiply SparseTensor (of rank 2) "A" by dense matrix "B". |
SparseTensorSliceDataset | Creates a dataset that splits a SparseTensor into elements row-wise. |
SparseTensorToCSRSparseMatrix | Converts a SparseTensor to a (possibly batched) CSRSparseMatrix. |
SparseToDense <U extends TType > | Converts a sparse representation into a dense tensor. |
SparseToSparseSetOperation <T extends TType > | Applies set operation along last dimension of 2 `SparseTensor` inputs. |
Spence <T extends TNumber > | |
Split <T extends TType > | Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension. |
SplitV <T extends TType > | Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension. |
SqlDataset | Creates a dataset that executes a SQL query and emits rows of the result set. |
Sqrt <T extends TType > | Computes square root of x element-wise. |
SqrtGrad <T extends TType > | Computes the gradient for the sqrt of `x` wrt its input. |
Sqrtm <T extends TType > | Computes the matrix square root of one or more square matrices: matmul(sqrtm(A), sqrtm(A)) = A The input matrix should be invertible. |
Square <T extends TType > | Computes square of x element-wise. |
SquaredDifference <T extends TType > | Returns conj(x - y)(x - y) element-wise. |
Squeeze <T extends TType > | Removes dimensions of size 1 from the shape of a tensor. |
Stack <T extends TType > | Packs a list of `N` rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor. |
Sahne | Stage values similar to a lightweight Enqueue. |
StageClear | Op removes all elements in the underlying container. |
StagePeek | Op peeks at the values at the specified index. |
StageSize | Op returns the number of elements in the underlying container. |
StatefulRandomBinomial <V extends TNumber > | |
StatefulStandardNormal <U extends TType > | Outputs random values from a normal distribution. |
StatefulTruncatedNormal <U extends TType > | Outputs random values from a truncated normal distribution. |
StatefulUniform <U extends TType > | Outputs random values from a uniform distribution. |
StatefulUniformFullInt <U extends TType > | Outputs random integers from a uniform distribution. |
StatefulUniformInt <U extends TType > | Outputs random integers from a uniform distribution. |
StatelessMultinomial <V extends TNumber > | Draws samples from a multinomial distribution. |
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends TNumber > | |
StatelessRandomBinomial <W extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a binomial distribution. |
StatelessRandomGamma <V extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution. |
StatelessRandomGetKeyCounterAlg | Picks the best algorithm based on device, and scrambles seed into key and counter. |
StatelessRandomNormal <V extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom values from a normal distribution. |
StatelessRandomNormalV2 <U extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom values from a normal distribution. |
StatelessRandomPoisson <W extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a Poisson distribution. |
StatelessRandomUniform <V extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformFullInt <V extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformInt <V extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformIntV2 <U extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformV2 <U extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution. |
StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extends TNumber > | Generate a randomly distorted bounding box for an image deterministically. |
StatelessTruncatedNormal <V extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution. |
StatelessTruncatedNormalV2 <U extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution. |
StaticRegexFullMatch | Check if the input matches the regex pattern. |
StaticRegexReplace | Replaces the match of pattern in input with rewrite. |
StatsAggregatorHandle | |
StatsAggregatorSetSummaryWriter | Set a summary_writer_interface to record statistics using given stats_aggregator. |
StatsAggregatorSummary | Produces a summary of any statistics recorded by the given statistics manager. |
StopGradient <T extends TType > | Stops gradient computation. |
StridedSlice <T extends TType > | Return a strided slice from `input`. |
StridedSliceAssign <T extends TType > | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
StridedSliceGrad <U extends TType > | Returns the gradient of `StridedSlice`. |
StringFormat | Formats a string template using a list of tensors. |
StringLength | String lengths of `input`. |
StringNGrams <T extends TNumber > | Creates ngrams from ragged string data. |
StringSplit | Split elements of `source` based on `sep` into a `SparseTensor`. |
Strip | Strip leading and trailing whitespaces from the Tensor. |
Sub <T extends TType > | Returns x - y element-wise. |
Substr | Return substrings from `Tensor` of strings. |
Sum <T extends TType > | Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. |
SummaryWriter | |
Svd <T extends TType > | Computes the eigen decomposition of a batch of self-adjoint matrices (Note: Only real inputs are supported). |
SwitchCond <T extends TType > | Forwards `data` to the output port determined by `pred`. |
TPUCompilationResult | Returns the result of a TPU compilation. |
TPUEmbeddingActivations | An op enabling differentiation of TPU Embeddings. |
TPUReplicateMetadata | Metadata indicating how the TPU computation should be replicated. |
TPUReplicatedInput <T extends TType > | Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation. |
TPUReplicatedOutput <T extends TType > | Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation. |
TakeDataset | Creates a dataset that contains `count` elements from the `input_dataset`. |
TakeManySparseFromTensorsMap <T extends TType > | Read `SparseTensors` from a `SparseTensorsMap` and concatenate them. |
Tan <T extends TType > | Computes tan of x element-wise. |
Tanh <T extends TType > | Computes hyperbolic tangent of `x` element-wise. |
TanhGrad <T extends TType > | Computes the gradient for the tanh of `x` wrt its input. |
TemporaryVariable <T extends TType > | Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step. |
TensorArray | An array of Tensors of given size. |
TensorArrayClose | Delete the TensorArray from its resource container. |
TensorArrayConcat <T extends TType > | Concat the elements from the TensorArray into value `value`. |
TensorArrayGather <T extends TType > | Gather specific elements from the TensorArray into output `value`. |
TensorArrayGrad | Creates a TensorArray for storing the gradients of values in the given handle. |
TensorArrayGradWithShape | Creates a TensorArray for storing multiple gradients of values in the given handle. |
TensorArrayPack <T extends TType > | |
TensorArrayRead <T extends TType > | Read an element from the TensorArray into output `value`. |
TensorArrayScatter | Scatter the data from the input value into specific TensorArray elements. |
TensorArraySize | Get the current size of the TensorArray. |
TensorArraySplit | Split the data from the input value into TensorArray elements. |
TensorArrayUnpack | |
TensorArrayWrite | Push an element onto the tensor_array. |
TensorDataset | Creates a dataset that emits `components` as a tuple of tensors once. |
TensorDiag <T extends TType > | Returns a diagonal tensor with a given diagonal values. |
TensorDiagPart <T extends TType > | Returns the diagonal part of the tensor. |
TensorForestCreateTreeVariable | Creates a tree resource and returns a handle to it. |
TensorForestTreeDeserialize | Deserializes a proto into the tree handle |
TensorForestTreeIsInitializedOp | Checks whether a tree has been initialized. |
TensorForestTreePredict | Output the logits for the given input data |
TensorForestTreeResourceHandleOp | Creates a handle to a TensorForestTreeResource |
TensorForestTreeSerialize | Serializes the tree handle to a proto |
TensorForestTreeSize | Get the number of nodes in a tree |
TensorListConcat <U extends TType > | Concats all tensors in the list along the 0th dimension. |
TensorListConcatLists | |
TensorListElementShape <T extends TNumber > | The shape of the elements of the given list, as a tensor. |
TensorListFromTensor | Creates a TensorList which, when stacked, has the value of `tensor`. |
TensorListGather <T extends TType > | Creates a Tensor by indexing into the TensorList. |
TensorListGetItem <T extends TType > | |
TensorListLength | Returns the number of tensors in the input tensor list. |
TensorListPopBack <T extends TType > | Returns the last element of the input list as well as a list with all but that element. |
TensorListPushBack | Returns a list which has the passed-in `Tensor` as last element and the other elements of the given list in `input_handle`. |
TensorListPushBackBatch | |
TensorListReserve | List of the given size with empty elements. |
TensorListResize | Resizes the list. |
TensorListScatter | Creates a TensorList by indexing into a Tensor. |
TensorListScatterIntoExistingList | Scatters tensor at indices in an input list. |
TensorListSetItem | |
TensorListSplit | Splits a tensor into a list. |
TensorListStack <T extends TType > | Stacks all tensors in the list. |
TensorMapErase | Returns a tensor map with item from given key erased. |
TensorMapHasKey | Returns whether the given key exists in the map. |
TensorMapInsert | Returns a map that is the 'input_handle' with the given key-value pair inserted. |
TensorMapLookup <U extends TType > | Returns the value from a given key in a tensor map. |
TensorMapSize | Returns the number of tensors in the input tensor map. |
TensorMapStackKeys <T extends TType > | Returns a Tensor stack of all keys in a tensor map. |
TensorScatterNdAdd <T extends TType > | Adds sparse `updates` to an existing tensor according to `indices`. |
TensorScatterNdMax <T extends TType > | |
TensorScatterNdMin <T extends TType > | |
TensorScatterNdSub <T extends TType > | Subtracts sparse `updates` from an existing tensor according to `indices`. |
TensorScatterNdUpdate <T extends TType > | Scatter `updates` into an existing tensor according to `indices`. |
TensorSliceDataset | Creates a dataset that emits each dim-0 slice of `components` once. |
TensorStridedSliceUpdate <T extends TType > | Assign `value` to the sliced l-value reference of `input`. |
TensorSummary | Outputs a `Summary` protocol buffer with a tensor and per-plugin data. |
TextLineDataset | Creates a dataset that emits the lines of one or more text files. |
TextLineReader | A Reader that outputs the lines of a file delimited by '\n'. |
TfRecordDataset | Creates a dataset that emits the records from one or more TFRecord files. |
TfRecordReader | A Reader that outputs the records from a TensorFlow Records file. |
ThreadPoolDataset | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
ThreadPoolHandle | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
Tile <T extends TType > | Constructs a tensor by tiling a given tensor. |
TileGrad <T extends TType > | Returns the gradient of `Tile`. |
Timestamp | Provides the time since epoch in seconds. |
ToBool | Converts a tensor to a scalar predicate. |
ToHashBucket | Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets. |
ToHashBucketFast | Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets. |
ToHashBucketStrong | Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets. |
ToNumber <T extends TNumber > | Converts each string in the input Tensor to the specified numeric type. |
TopK <T extends TNumber > | Finds values and indices of the `k` largest elements for the last dimension. |
TopKUnique | Returns the TopK unique values in the array in sorted order. |
TopKWithUnique | Returns the TopK values in the array in sorted order. |
Transpose <T extends TType > | Shuffle dimensions of x according to a permutation. |
TriangularSolve <T extends TType > | Solves systems of linear equations with upper or lower triangular matrices by backsubstitution. |
TridiagonalMatMul <T extends TType > | Calculate product with tridiagonal matrix. |
TridiagonalSolve <T extends TType > | Solves tridiagonal systems of equations. |
TruncateDiv <T extends TType > | Returns x / y element-wise for integer types. |
TruncateMod <T extends TNumber > | Returns element-wise remainder of division. |
TruncatedNormal <U extends TNumber > | Outputs random values from a truncated normal distribution. |
TryRpc | Perform batches of RPC requests. |
Unbatch <T extends TType > | Reverses the operation of Batch for a single output Tensor. |
UnbatchDataset | A dataset that splits the elements of its input into multiple elements. |
UnbatchGrad <T extends TType > | Gradient of Unbatch. |
UncompressElement | Uncompresses a compressed dataset element. |
UnicodeDecode <T extends TNumber > | Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points. |
UnicodeDecodeWithOffsets <T extends TNumber > | Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points. |
UnicodeEncode | Encode a tensor of ints into unicode strings. |
UnicodeScript | Determine the script codes of a given tensor of Unicode integer code points. |
UnicodeTranscode | Transcode the input text from a source encoding to a destination encoding. |
UniformCandidateSampler | Generates labels for candidate sampling with a uniform distribution. |
Unique <T extends TType , V extends TNumber > | Finds unique elements along an axis of a tensor. |
UniqueDataset | Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`. |
UniqueWithCounts <T extends TType , V extends TNumber > | Finds unique elements along an axis of a tensor. |
UnravelIndex <T extends TNumber > | Converts an array of flat indices into a tuple of coordinate arrays. |
UnsortedSegmentJoin | Joins the elements of `inputs` based on `segment_ids`. |
UnsortedSegmentMax <T extends TNumber > | Computes the maximum along segments of a tensor. |
UnsortedSegmentMin <T extends TNumber > | Computes the minimum along segments of a tensor. |
UnsortedSegmentProd <T extends TType > | Computes the product along segments of a tensor. |
UnsortedSegmentSum <T extends TType > | Computes the sum along segments of a tensor. |
Unstack <T extends TType > | Unpacks a given dimension of a rank-`R` tensor into `num` rank-`(R-1)` tensors. |
Unstage | Op is similar to a lightweight Dequeue. |
UnwrapDatasetVariant | |
Üst | Converts all lowercase characters into their respective uppercase replacements. |
UpperBound <U extends TNumber > | Applies upper_bound(sorted_search_values, values) along each row. |
VarHandleOp | Creates a handle to a Variable resource. |
VarIsInitializedOp | Checks whether a resource handle-based variable has been initialized. |
Variable <T extends TType > | Holds state in the form of a tensor that persists across steps. |
VariableShape <T extends TNumber > | Returns the shape of the variable pointed to by `resource`. |
Nerede | Returns locations of nonzero / true values in a tensor. |
WholeFileReader | A Reader that outputs the entire contents of a file as a value. |
WindowDataset | Combines (nests of) input elements into a dataset of (nests of) windows. |
WorkerHeartbeat | Worker heartbeat op. |
WrapDatasetVariant | |
WriteAudioSummary | Writes an audio summary. |
WriteFile | Writes contents to the file at input filename. |
WriteGraphSummary | Writes a graph summary. |
WriteHistogramSummary | Writes a histogram summary. |
WriteImageSummary | Writes an image summary. |
WriteRawProtoSummary | Writes a serialized proto summary. |
WriteScalarSummary | Writes a scalar summary. |
WriteSummary | Writes a tensor summary. |
Xdivy <T extends TType > | Returns 0 if x == 0, and x / y otherwise, elementwise. |
XlaRecvFromHost <T extends TType > | An op to receive a tensor from the host. |
XlaSendToHost | An op to send a tensor to the host. |
XlaSetBound | Set a bound for the given input value as a hint to Xla compiler, returns the same value. |
XlaSpmdFullToShardShape <T extends TType > | An op used by XLA SPMD partitioner to switch from automatic partitioning to manual partitioning. |
XlaSpmdShardToFullShape <T extends TType > | An op used by XLA SPMD partitioner to switch from manual partitioning to automatic partitioning. |
Xlog1py <T extends TType > | Returns 0 if x == 0, and x * log1p(y) otherwise, elementwise. |
Xlogy <T extends TType > | Returns 0 if x == 0, and x * log(y) otherwise, elementwise. |
Zeros <T extends TType > | An operator creating a constant initialized with zeros of the shape given by `dims`. |
ZerosLike <T extends TType > | Returns a tensor of zeros with the same shape and type as x. |
Zeta <T extends TNumber > | Compute the Hurwitz zeta function \\(\zeta(x, q)\\). |
ZipDataset | Creates a dataset that zips together `input_datasets`. |
erfinv <T extends TNumber > | |