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Op

interfaccia pubblica op

Sottoclassi indirette conosciute

Abort , Abs <T estende TNumber >, AccumulateN <T estende TType >, AccumulatorApplyGradient , AccumulatorNumAccumulated , AccumulatorSetGlobalStep , AccumulatorTakeGradient <T estende TType >, Acos <T estende TType >, Acosh <T estende TType >, Aggiungi <T estende TType >, AddManySparseToTensorsMap , AddN <T extends TType >, AddSparseToTensorsMap , AdjustmentContrast <T extends TNumber >, AdjustmentHue <T extends TNumber > e altri 1157.

Interrompere	Solleva un'eccezione per interrompere il processo quando viene chiamato.
Abs <T estende TNumero >	Calcola il valore assoluto di un tensore.
AccumulaN <T estende TType >	Restituisce la somma degli elementi di una lista di tensori.
AccumulatoreApplicaGradiente	Applica un gradiente a un determinato accumulatore.
AccumulatoreNumAccumulato	Restituisce il numero di gradienti aggregati negli accumulatori specificati.
AccumulatoreImpostaGlobalStep	Aggiorna l'accumulatore con un nuovo valore per global_step.
AccumulatorTakeGradient <T estende TType >	Estrae il gradiente medio nel ConditionalAccumulatore specificato.
Acos <T estende TType >	Calcola acos di x a livello di elemento.
Acosh <T estende TType >	Calcola il coseno iperbolico inverso di x rispetto agli elementi.
Aggiungi <T estende TType >	Restituisce x + y per elemento.
AggiungiManySparseToTensorsMap	Aggiungi un `N`-minibatch `SparseTensor` a un `SparseTensorsMap`, restituisci `N` handle.
AddN <T estende TType >	Aggiungi tutti i tensori di input in termini di elementi.
AggiungiSparseToTensorsMap	Aggiungi uno `SparseTensor` a uno `SparseTensorsMap` che restituisce il suo handle.
RegolaContrasto <T estende TNumero >	Regola il contrasto di una o più immagini.
RegolaHue <T estende TNumero >	Regola la tonalità di una o più immagini.
RegolaSaturazione <T estende TNumero >	Regola la saturazione di una o più immagini.
Tutto	Calcola la "logica e" degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore.
AllCandidateSampler	Genera etichette per il campionamento dei candidati con una distribuzione unigramma appresa.
AllReduce <T estende TNumero >	Riduce reciprocamente più tensori di identico tipo e forma.
AllToAll <T estende TType >	Un'operazione per scambiare dati tra repliche TPU.
Angolo <U estende TNumero >	Restituisce l'argomento di un numero complesso.
AnonymousIterator	Un contenitore per una risorsa iteratore.
AnonymousMemoryCache
AnonimoMultiDeviceIterator	Un contenitore per una risorsa iteratore multidispositivo.
Generatore di semi casuali anonimo
Generatore di semi anonimo
Qualunque	Calcola l'"or logico" degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore.
ApplyAdaMax <T estende TType >	Aggiorna '*var' secondo l'algoritmo AdaMax.
ApplyAdadelta <T estende TType >	Aggiorna '*var' secondo lo schema adadelta.
ApplyAdagrad <T estende TType >	Aggiorna '*var' secondo lo schema adagrad.
ApplyAdagradDa <T estende TType >	Aggiorna '*var' secondo lo schema adagrad prossimale.
ApplyAdagradV2 <T estende TType >	Aggiorna '*var' secondo lo schema adagrad.
ApplyAdam <T estende TType >	Aggiorna '*var' secondo l'algoritmo di Adam.
ApplyAddSign <T estende TType >	Aggiorna '*var' in base all'aggiornamento AddSign.
ApplyCenteredRmsProp <T estende TType >	Aggiorna '*var' in base all'algoritmo RMSProp centrato.
ApplyFtrl <T estende TType >	Aggiorna '*var' secondo lo schema Ftrl-prossimale.
ApplyGradientDescent <T estende TType >	Aggiorna 'var' sottraendo da esso 'alpha' 'delta'.
ApplyMomentum <T estende TType >	Aggiorna '*var' secondo lo schema del momentum.
ApplyPowerSign <T estende TType >	Aggiorna '*var' in base all'aggiornamento AddSign.
ApplyProximalAdagrad <T estende TType >	Aggiorna 'var' e 'accum' secondo FOBOS con il tasso di apprendimento di Adagrad.
ApplyProximalGradientDescent <T estende TType >	Aggiorna '*var' come algoritmo FOBOS con velocità di apprendimento fissa.
ApplyRmsProp <T estende TType >	Aggiorna '*var' in base all'algoritmo RMSProp.
Approssimativo Uguale	Restituisce il valore di verità di abs(xy) < tolleranza per elemento.
ArgMax <V estende TNumero >	Restituisce l'indice con il valore maggiore tra le dimensioni di un tensore.
ArgMin <V estende TNumero >	Restituisce l'indice con il valore più piccolo tra le dimensioni di un tensore.
AsString	Converte ogni voce nel tensore specificato in stringhe.
Asin <T estende TType >	Calcola il seno inverso trignometrico di x rispetto agli elementi.
Asinh <T estende TType >	Calcola il seno iperbolico inverso di x rispetto agli elementi.
AssertCardinalityDataset
AssertNextDataset
Afferma questo	Afferma che la condizione data è vera.
Assegna <T estende TType >	Aggiorna "ref" assegnandogli "valore".
AssignAdd <T estende TType >	Aggiorna "ref" aggiungendovi "valore".
AssegnaAggiungiVariabileOp	Aggiunge un valore al valore corrente di una variabile.
AssignSub <T estende TType >	Aggiorna "ref" sottraendo "value" da esso.
AssegnaSubVariableOp	Sottrae un valore dal valore corrente di una variabile.
AssegnaVariabileOp	Assegna un nuovo valore a una variabile.
Atan <T estende TType >	Calcola la tangente inversa trignometrica di x rispetto agli elementi.
Atan2 <T estende TNumero >	Calcola l'arcotangente di `y/x` in termini di elemento, rispettando i segni degli argomenti.
Atanh <T estende TType >	Calcola la tangente iperbolica inversa di x rispetto agli elementi.
Audiospettrogramma	Produce una visualizzazione dei dati audio nel tempo.
Riepilogo audio	Emette un buffer di protocollo "Riepilogo" con audio.
Set di dati AutoShard	Crea un set di dati che suddivide in partizioni il set di dati di input.
AvgPool <T estende TNumber >	Esegue il pooling medio sull'input.
AvgPool3d <T estende TNumero >	Esegue il pooling medio 3D sull'input.
AvgPool3dGrad <T estende TNumero >	Calcola i gradienti della funzione di pooling media.
AvgPoolGrad <T estende TNumero >	Calcola i gradienti della funzione di pooling media.
BandPart <T estende TType >	Copia un tensore impostando a zero tutto ciò che è al di fuori di una banda centrale in ciascuna matrice più interna.
BandedTriangularSolve <T estende TType >
Barriera	Definisce una barriera che persiste tra diverse esecuzioni del grafico.
BarrieraChiudi	Chiude la barriera data.
BarrieraIncompletaDimensione	Calcola il numero di elementi incompleti nella barriera data.
BarrieraInserisciMolti	Per ogni chiave, assegna il rispettivo valore al componente specificato.
BarrierReadySize	Calcola il numero di elementi completi nella barriera data.
BarrieraPrendiMolti	Prende il numero indicato di elementi completati da una barriera.
Lotto	Raggruppa tutti i tensori di input in modo non deterministico.
BatchCholesky <T estende TNumero >
BatchCholeskyGrad <T estende TNumero >
Set di dati batch	Crea un set di dati che raggruppa gli elementi "batch_size" da "input_dataset".
BatchFft
BatchFft2d
BatchFft3d
BatchIft
BatchIft2d
BatchIfft3d
BatchMatMul <T estende TType >	Moltiplica le fette di due tensori in batch.
BatchMatrixBandPart <T estende TType >
BatchMatrixDeterminant <T estende TType >
BatchMatrixDiag <T estende TType >
BatchMatrixDiagPart <T estende TType >
BatchMatrixInverse <T estende TNumero >
BatchMatrixSetDiag <T estende TType >
BatchMatrixSolve <T estende TNumero >
BatchMatrixSolveLs <T estende TNumero >
BatchMatrixTriangularSolve <T estende TNumero >
BatchNormWithGlobalNormalization <T estende TType >	Normalizzazione batch.
BatchNormWithGlobalNormalizationGrad <T estende TType >	Gradienti per la normalizzazione batch.
BatchSelfAdjointEig <T estende TNumero >
BatchSvd <T estende TType >
BatchToSpace <T estende TType >	BatchToSpace per tensori 4-D di tipo T.
BatchToSpaceNd <T estende TType >	BatchToSpace per tensori ND di tipo T.
BesselI0 <T estende TNumero >
BesselI0e <T estende TNumero >
BesselI1 <T estende TNumero >
BesselI1e <T estende TNumero >
BesselJ0 <T estende TNumero >
BesselJ1 <T estende TNumero >
BesselK0 <T estende TNumero >
BesselK0e <T estende TNumero >
BesselK1 <T estende TNumero >
BesselK1e <T estende TNumero >
BesselY0 <T estende TNumero >
BesselY1 <T estende TNumero >
Betainc <T estende TNumero >	Calcolare l'integrale beta incompleto regolarizzato \\(I_x(a, b)\\).
BiasAdd <T estende TType >	Aggiunge "bias" a "valore".
BiasAddGrad <T estende TType >	L'operazione all'indietro per "BiasAdd" sul tensore "bias".
Bincount <T estende TNumero >	Conta il numero di occorrenze di ciascun valore in una matrice di numeri interi.
Bitcast <U estende TType >	Bitcast un tensore da un tipo a un altro senza copiare i dati.
BitwiseAnd <T estende TNumero >	Elementwise calcola l'AND bit per bit di "x" e "y".
BitwiseOr <T estende TNumero >	Elementwise calcola l'OR bit per bit di "x" e "y".
BitwiseXor <T estende TNumero >	Elementwise calcola lo XOR bit a bit di "x" e "y".
BlockLSTM <T estende TNumero >	Calcola la propagazione in avanti della cella LSTM per tutti i passaggi temporali.
BlockLSTMGrad <T estende TNumero >	Calcola la propagazione all'indietro della cella LSTM per l'intera sequenza temporale.
BoostedTreesAggregateStats	Aggrega il riepilogo delle statistiche accumulate per il batch.
BoostedTreesBucketize	Classifica ciascuna funzionalità in un bucket in base ai limiti del bucket.
BoostedTreesCalcolaBestFeatureDividi	Calcola i guadagni per ciascuna funzionalità e restituisce le migliori informazioni di suddivisione possibili per la funzionalità.
BoostedTreesCalcolaBestFeatureDividiV2	Calcola i guadagni per ciascuna funzionalità e restituisce le migliori informazioni di suddivisione possibili per ciascun nodo.
Alberi potenziatiCalcola i migliori guadagni per funzione	Calcola i guadagni per ciascuna funzionalità e restituisce le migliori informazioni di suddivisione possibili per la funzionalità.
BoostedTreesCenterBias	Calcola il prior dai dati di training (il bias) e riempie il primo nodo con il prior dei logit.
BoostedTreesCreateEnsemble	Crea un modello di insieme di alberi e restituisce un handle.
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource	Creare la risorsa per i flussi quantili.
BoostedTreesDeserializeEnsemble	Deserializza una configurazione di insieme di alberi serializzati e sostituisce l'albero corrente insieme.
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp	Crea un handle per un BoostedTreesEnsembleResource
BoostedTreesEsempioDebugOutputs	Output di debug/interpretabilità del modello per ogni esempio.
BoostedTreesFlushQuantileSummaries	Svuota i riepiloghi dei quantili da ciascuna risorsa del flusso quantile.
BoostedTreesGetEnsembleStates	Recupera il token del timbro della risorsa dell'insieme di alberi, il numero di alberi e le statistiche di crescita.
BoostedTreesCrea riepiloghi quantili	Crea il riepilogo dei quantili per il batch.
BoostedTreesMakeStatsSummary	Crea il riepilogo delle statistiche accumulate per il batch.
BoostedTreesPredict	Esegue più predittori di ensemble di regressione additiva su istanze di input e calcola i logit.
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries	Aggiungere i riepiloghi dei quantili a ciascuna risorsa del flusso quantile.
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize	Deserializza i limiti del bucket e prepara il flag nell'attuale QuantileAccumulator.
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush	Svuota i riepiloghi per una risorsa flusso quantile.
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries	Genera i limiti del bucket per ciascuna funzionalità in base ai riepiloghi accumulati.
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp	Crea un handle per BoostedTreesQuantileStreamResource.
BoostedTreesSerializeEnsemble	Serializza l'insieme dell'albero in un proto.
BoostedTreesSparseAggregateStats	Aggrega il riepilogo delle statistiche accumulate per il batch.
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureDividi	Calcola i guadagni per ciascuna funzionalità e restituisce le migliori informazioni di suddivisione possibili per la funzionalità.
BoostedTreesTrainingPredict	Esegue più predittori di ensemble di regressione additiva su istanze di input e calcola l'aggiornamento ai logit memorizzati nella cache.
BoostedTreesUpdateEnsemble	Aggiorna l'insieme degli alberi aggiungendo un livello all'ultimo albero in crescita o iniziando un nuovo albero.
BoostedTreesUpdateEnsembleV2	Aggiorna l'insieme degli alberi aggiungendo un livello all'ultimo albero in crescita o iniziando un nuovo albero.
BroadcastDynamicShape <T estende TNumero >	Restituisce la forma di s0 op s1 con broadcast.
BroadcastGradientArgs <T estende TNumber >	Restituisce gli indici di riduzione per il calcolo dei gradienti di s0 op s1 con broadcast.
BroadcastHelper <T estende TType >	Operatore di supporto per l'esecuzione di trasmissioni in stile XLA Trasmette "lhs" e "rhs" allo stesso rango, aggiungendo dimensioni di dimensione 1 a quello tra "lhs" e "rhs" che ha il rango inferiore, utilizzando le regole di trasmissione XLA per gli operatori binari.
BroadcastRecv <T estende TType >	Riceve un valore tensore trasmesso da un altro dispositivo.
BroadcastSend <T estende TType >	Trasmette un valore tensore a uno o più altri dispositivi.
BroadcastTo <T estende TType >	Trasmetti un array per una forma compatibile.
Mettere in ordine	Classifica gli "input" in base ai "confini".
BytesProducedStatsDataset	Registra la dimensione in byte di ciascun elemento di "input_dataset" in uno StatsAggregator.
CSRSparseMatrixComponents <T estende TType >	Legge i componenti CSR nell'indice batch.
CSRSparseMatrixToDense <T estende TType >	Convertire un CSRSparseMatrix (possibilmente in batch) in denso.
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T estende TType >	Converte un CSRSparesMatrix (possibilmente in batch) in uno SparseTensor.
CSVDataset
CSVDatasetV2
CTLossV2	Calcola la perdita CTC (probabilità logaritmica) per ciascuna voce batch.
CacheDataset	Crea un set di dati che memorizza nella cache gli elementi da "input_dataset".
CacheDatasetV2
Cast <U estende TType >	Cast x di tipo SrcT in y di DstT.
Ceil <T estende TNumero >	Restituisce il numero intero più piccolo in termini di elemento non inferiore a x.
CheckNumerics <T estende TNumers >	Controlla un tensore per i valori NaN, -Inf e +Inf.
Cholesky <T estende TType >	Calcola la scomposizione di Cholesky di una o più matrici quadrate.
CholeskyGrad <T estende TNumero >	Calcola il gradiente retropropagato in modalità inversa dell'algoritmo di Cholesky.
Scegli il set di dati più veloce
ClipByValue <T estende TType >	Ritaglia i valori del tensore su un minimo e un massimo specificati.
ChiudiSummaryWriter
ClusterOutput <T estende TType >	Operatore che collega l'output di un calcolo XLA ad altri nodi del grafico consumer.
CollectiveGather <T estende TNumber >	Accumula reciprocamente più tensori di identico tipo e forma.
CollectivePermute <T estende TType >	Un'operazione per permutare i tensori tra le istanze TPU replicate.
Soppressione combinata NonMax	Seleziona avidamente un sottoinsieme di riquadri di delimitazione in ordine decrescente di punteggio, Questa operazione esegue non_max_suppression sugli input per batch, in tutte le classi.
ConfrontaAndBitpack	Confronta i valori di "input" con "threshold" e comprime i bit risultanti in un "uint8".
Risultato compilazione	Restituisce il risultato di una compilazione TPU.
CompileSucceededAssert	Afferma che la compilazione è riuscita.
Il complesso <U estende TType >	Converte due numeri reali in un numero complesso.
ComplexAbs <U estende TNumero >	Calcola il valore assoluto complesso di un tensore.
Elemento compresso	Comprime un elemento del set di dati.
Calcola colpi accidentali	Calcola gli ID delle posizioni in sampled_candidates che corrispondono a true_labels.
Calcola dimensione batch	Calcola la dimensione batch statica di un set di dati senza batch parziali.
Concat <T estende TType >	Concatena i tensori lungo una dimensione.
ConcatenateDataset	Crea un set di dati che concatena "input_dataset" con "another_dataset".
Accumulatore condizionale	Un accumulatore condizionale per l'aggregazione dei gradienti.
ConfiguraTPU distribuito	Configura le strutture centralizzate per un sistema TPU distribuito.
Configura l'incorporamentoTPUE	Configura TPUEmbedding in un sistema TPU distribuito.
Conj <T estende TType >	Restituisce il complesso coniugato di un numero complesso.
ConjugateTranspose <T estende TType >	Mescola le dimensioni di x secondo una permutazione e coniuga il risultato.
Costante <T estende TType >	Un operatore che produce un valore costante.
ConsumaMutexLock	Questa operazione utilizza un blocco creato da "MutexLock".
ControlTrigger	Non fa nulla.
Conv <T estende TType >	Avvolge l'operatore XLA ConvGeneralDilated, documentato in https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#conv_convolution.
Conv2d <T estende TNumero >	Calcola una convoluzione 2-D dati i tensori "input" e "filtro" 4-D.
Conv2dBackpropFilter <T estende TNumero >	Calcola i gradienti di convoluzione rispetto al filtro.
Conv2dBackpropInput <T estende TNumber >	Calcola i gradienti di convoluzione rispetto all'input.
Conv3d <T estende TNumero >	Calcola una convoluzione 3-D dati i tensori "input" e "filtro" 5-D.
Conv3dBackpropFilter <T estende TNumero >	Calcola i gradienti della convoluzione 3D rispetto al filtro.
Conv3dBackpropInput <U estende TNumber >	Calcola i gradienti della convoluzione 3D rispetto all'input.
Copia <T estende TType >	Copia un tensore da CPU a CPU o da GPU a GPU.
CopyHost <T estende TType >	Copia un tensore su host.
Cos <T estende TType >	Calcola il cos di x in termini di elemento.
Cosh <T estende TType >	Calcola il coseno iperbolico di x rispetto agli elementi.
CountUpTo <T estende TNumero >	Incrementa 'ref' fino a raggiungere 'limit'.
CreateSummaryDbWriter
CreateSummaryFileWriter
Ritaglia e ridimensiona	Estrae i ritagli dal tensore dell'immagine di input e li ridimensiona.
CropAndResizeGradBoxes	Calcola il gradiente dell'operazione crop_and_resize rispetto al tensore delle caselle di input.
CropAndResizeGradImage <T estende TNumero >	Calcola il gradiente dell'operazione crop_and_resize rispetto al tensore dell'immagine in input.
Croce <T estende TNumero >	Calcola il prodotto incrociato a coppie.
CrossReplicaSum <T estende TNumber >	Un'operazione per sommare gli input tra le istanze TPU replicate.
CtcBeamSearchDecoder <T estende TNumber >	Esegue la decodifica della ricerca del fascio sui logit forniti in input.
CtcGreedyDecoder <T estende TNumero >	Esegue la decodifica greedy sui logit forniti negli input.
CtcLoss <T estende TNumber >	Calcola la perdita CTC (probabilità logaritmica) per ciascuna voce batch.
CudnnRNN <T estende TNumero >	Una RNN supportata da cuDNN.
CudnnRNNBackprop <T estende TNumero >	Passaggio di backprop di CudnnRNNV3.
CudnnRNNCanonalToParams <T estende TNumber >	Converte i parametri CudnnRNN dalla forma canonica alla forma utilizzabile.
CudnnRNNParamsToCanonical <T estende TNumber >	Recupera i parametri CudnnRNN in forma canonica.
CudnnRnnParamsSize <U estende TNumber >	Calcola la dimensione dei pesi che possono essere utilizzati da un modello Cudnn RNN.
Cumprod <T estende TType >	Calcola il prodotto cumulativo del tensore "x" lungo l'asse.
Somma cumulata <T estende TType >	Calcola la somma cumulativa del tensore "x" lungo l'asse.
CumulativeLogsumexp <T estende TNumber >	Calcola il prodotto cumulativo del tensore "x" lungo l'asse.
DataFormatDimMap <T estende TNumber >	Restituisce l'indice della dimensione nel formato dati di destinazione dato quello in il formato dei dati di origine.
DataFormatVecPermute <T estende TNumber >	Permuta il tensore di input da `src_format` a `dst_format`.
DataServiceDataset
Set di datiCardinalità	Restituisce la cardinalità di "input_dataset".
Set di dati da grafico	Crea un set di dati dal dato `graph_def`.
DatasetToGraph	Restituisce un GraphDef serializzato che rappresenta "input_dataset".
Set di dati a elemento singolo	Restituisce il singolo elemento dal set di dati specificato.
Set di dati nel record TF	Scrive il set di dati specificato nel file specificato utilizzando il formato TFRecord.
Set di dati in TfRecord	Scrive il set di dati specificato nel file specificato utilizzando il formato TFRecord.
Dawsn <T estende TNumero >
DebugGradientIdentity <T estende TType >	Operazione identità per il debug del gradiente.
DebugGradientRefIdentity <T estende TType >	Operazione identità per il debug del gradiente.
DebugIdentity <T estende TType >	Debug identità V2 op.
DebugNanCount	Debug contatore valori NaN Op.
DebugNumericsSummary <U estende TNumber >	Debug Riepilogo Numerico V2 Op.
DecodeAndCropJpeg	Decodifica e ritaglia un'immagine codificata JPEG in un tensore uint8.
DecodeBase64	Decodifica stringhe con codifica Base64 sicure per il Web.
DecodificaBmp	Decodifica il primo fotogramma di un'immagine codificata BMP in un tensore uint8.
DecodificaCompressed	Decomprimere le stringhe.
DecodificaCsv	Converti record CSV in tensori.
DecodeGif	Decodifica i fotogrammi di un'immagine con codifica GIF in un tensore uint8.
DecodeImage <T estende TNumero >	Funzione per decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg e decode_png.
DecodificaJpeg	Decodifica un'immagine con codifica JPEG in un tensore uint8.
DecodeJsonExample	Converti record di esempio con codifica JSON in stringhe buffer di protocollo binario.
DecodePaddedRaw <T estende TNumber >	Reinterpretare i byte di una stringa come un vettore di numeri.
DecodePng <T estende TNumero >	Decodifica un'immagine con codifica PNG in un tensore uint8 o uint16.
DecodeProto	L'operazione estrae i campi da un protocollo serializzato memorizzando il messaggio in tensori.
DecodeRaw <T estende TType >	Reinterpretare i byte di una stringa come un vettore di numeri.
DecodeWav	Decodifica un file WAV PCM a 16 bit in un tensore float.
DeepCopy <T estende TType >	Crea una copia di "x".
EliminaIteratore	Un contenitore per una risorsa iteratore.
EliminaMemoryCache
EliminaMultiDeviceIterator	Un contenitore per una risorsa iteratore.
EliminaGeneratoreSeme Casuale
EliminaSeedGenerator
EliminaSessionTensor	Elimina il tensore specificato dal relativo handle nella sessione.
DenseBincount <U estende TNumero >	Conta il numero di occorrenze di ciascun valore in una matrice di numeri interi.
DenseCountSparseOutput <U estende TNumber >	Esegue il conteggio dei contenitori di output sparsi per un input tf.tensor.
DenseToCSRSparseMatrix	Converte un tensore denso in un CSRSparseMatrix (possibilmente batch).
DenseToDenseSetOperation <T estende TType >	Applica l'operazione di impostazione lungo l'ultima dimensione di 2 ingressi "Tensor".
DenseToSparseBatchDataset	Crea un set di dati che raggruppa gli elementi di input in uno SparseTensor.
DenseToSparseSetOperation <T estende TType >	Applica l'operazione di insieme lungo l'ultima dimensione di "Tensor" e "SparseTensor".
DepthToSpace <T estende TType >	DepthToSpace per tensori di tipo T.
DepthwiseConv2dNative <T estende TNumber >	Calcola una convoluzione in profondità 2-D dati i tensori "input" e "filtro" 4-D.
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T estende TNumero >	Calcola i gradienti della convoluzione in profondità rispetto al filtro.
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T estende TNumero >	Calcola i gradienti della convoluzione in profondità rispetto all'input.
Dequantizzare	Prende l'input uint32 compresso e decomprime l'input in uint8 per farlo Dequantizzazione sul dispositivo.
DeserializeIterator	Converte il tensore variante specificato in un iteratore e lo memorizza nella risorsa specificata.
DeserializeManySparse <T estende TType >	Deserializza e concatena `SparseTensors` da un minibatch serializzato.
DeserializeSparse <U estende TType >	Deserializza oggetti `SparseTensor`.
Distruggi risorsaOp	Elimina la risorsa specificata dall'handle.
DestroyTemporaryVariable <T estende TType >	Distrugge la variabile temporanea e restituisce il suo valore finale.
Det <T estende TType >	Calcola il determinante di una o più matrici quadrate.
DispositivoIndice	Restituisce l'indice del dispositivo eseguito dall'operazione.
Digamma <T estende TNumero >	Calcola Psi, la derivata di Lgamma (il logaritmo del valore assoluto di "Gamma(x)"), a livello di elemento.
Dilation2d <T estende TNumero >	Calcola la dilatazione in scala di grigi dei tensori "input" 4-D e "filtro" 3-D.
Dilation2dBackpropFilter <T estende TNumero >	Calcola il gradiente di dilatazione morfologica 2-D rispetto al filtro.
Dilation2dBackpropInput <T estende TNumero >	Calcola il gradiente della dilatazione morfologica 2-D rispetto all'input.
Set di dati interleave diretto	Un sostituto di "InterleaveDataset" in un elenco fisso di set di dati "N".
Div <T estende TType >	Restituisce x / y per elemento.
DivNoNan <T estende TType >	Restituisce 0 se il denominatore è zero.
Punto <T estende TType >	Avvolge l'operatore XLA DotGeneral, documentato in https://www.tensorflow.org/performance/xla/operazione_semantics#dotgeneral .
DrawBoundingBoxes <T estende TNumero >	Disegna riquadri di delimitazione su una serie di immagini.
DummyIterationCounter
DummyMemoryCache
Generatore di semi fittizi
DynamicPartition <T estende TType >	Partiziona i "dati" in tensori "num_partizioni" utilizzando gli indici di "partizioni".
DynamicSlice <T estende TType >	Avvolge l'operatore XLA DynamicSlice, documentato in https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#dynamicslice.
DynamicStitch <T estende TType >	Interlaccia i valori dai tensori "dati" in un singolo tensore.
DynamicUpdateSlice <T estende TType >	Avvolge l'operatore XLA DynamicUpdateSlice, documentato in https://www.tensorflow.org/performance/xla/operazione_semantics#dynamicupdateslice.
ModificaDistanza	Calcola la distanza di modifica Levenshtein (eventualmente normalizzata).
Eig <U estende TType >	Calcola la scomposizione automatica di una o più matrici quadrate.
Einsum <T estende TType >	Un'operazione che supporta l'operazione einsum di base con 2 ingressi e 1 uscita.
Elu <T estende TNumero >	Calcola lineare esponenziale: `exp(features) - 1` se < 0, `features` altrimenti.
EluGrad <T estende TNumero >	Calcola i gradienti per l'operazione lineare esponenziale (Elu).
Attivazioni di incorporamento	Un'operazione che consente la differenziazione degli incorporamenti TPU.
Vuoto <T estende TType >	Crea un tensore con la forma data.
Elenco Tensori Vuoti	Crea e restituisce un elenco di tensori vuoto.
VuotoTensorMap	Crea e restituisce una mappa tensore vuota.
CodificaBase64	Codifica le stringhe in un formato Base64 sicuro per il Web.
CodificaJpeg	Codifica JPEG di un'immagine.
CodificaJpegVariableQuality	JPEG codifica l'immagine in ingresso con la qualità di compressione fornita.
CodificaPng	Codifica PNG un'immagine.
EncodeProto	L'operazione serializza i messaggi protobuf forniti nei tensori di input.
CodificaWav	Codificare i dati audio utilizzando il formato file WAV.
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch	Un'operazione che accoda un elenco di tensori batch di input a TPUEmbedding.
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch	Facilita il porting del codice che utilizza tf.nn.embedding_lookup().
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch	Un'operazione che accoda TPUEmbedding indici di input da uno SparseTensor.
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch	Facilita il porting del codice che utilizza tf.nn.embedding_lookup_sparse().
GuaranteeShape <T estende TType >	Assicura che la forma del tensore corrisponda alla forma prevista.
Immettere <T estende TType >	Crea o trova un frame figlio e rende disponibili i "dati" al frame figlio.
Pari	Restituisce il valore di verità di (x == y) per elemento.
Erf <T estende TNumero >	Calcola la funzione di errore di Gauss di "x" a livello di elemento.
Erfc <T estende TNumero >	Calcola la funzione di errore complementare di "x" a livello di elemento.
Norma Euclidea <T estende TType >	Calcola la norma euclidea degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore.
Eseguire	Op che carica ed esegue un programma TPU su un dispositivo TPU.
ExecuteAndUpdateVariables	Op che esegue un programma con aggiornamenti variabili sul posto opzionali.
Esci da <T estende TType >	Esce dal frame corrente al frame principale.
Exp <T estende TType >	Calcola l'esponenziale di x in termini di elemento.
ExpandDims <T estende TType >	Inserisce una dimensione pari a 1 nella forma di un tensore.
Expint <T estende TNumber >
Expm1 <T estende TType >	Calcola `exp(x) - 1` in termini di elemento.
EstrattoGlimpse	Estrae uno scorcio dal tensore di input.
ExtractImagePatches <T estende TType >	Estrai le "patch" dalle "immagini" e inseriscile nella dimensione di output "profondità".
ExtractJpegShape <T estende TNumero >	Estrai le informazioni sulla forma di un'immagine con codifica JPEG.
ExtractVolumePatches <T estende TNumero >	Estrai le `patch` da `input` e inseriscile nella dimensione di output `"profondità"`.
Fatto	Produrre un fatto sui fattoriali.
FakeQuantWithMinMaxArgs	Quantizzare in modo falso il tensore 'input', digitare float nel tensore 'output' dello stesso tipo.
FakeQuantWithMinMaxArgsGradient	Calcola i gradienti per un'operazione FakeQuantWithMinMaxArgs.
FakeQuantWithMinMaxVars	Quantizzare in modo falso il tensore degli "input" di tipo float tramite scalari float globali Quantizza in modo falso il tensore "inputs" di tipo float tramite gli scalari float globali "min" e "max" nel tensore "outputs" della stessa forma di "inputs".
FakeQuantWithMinMaxVarsGradiente	Calcola i gradienti per un'operazione FakeQuantWithMinMaxVars.
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel	Quantizzare in modo falso il tensore degli "input" di tipo float tramite float per canale Quantizza falsamente il tensore degli `input` di tipo float per canale e una delle forme: `[d]`, `[b, d]` `[b, h, w, d]` tramite float per canale ` min" e "max" di forma "[d]" al tensore "outputs" della stessa forma di "inputs".
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient	Calcola i gradienti per un'operazione FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel.
Fft <T estende TType >	Trasformata veloce di Fourier.
Fft2d <T estende TType >	Trasformata veloce di Fourier 2D.
Fft3d <T estende TType >	Trasformata veloce di Fourier 3D.
FifoQueue	Una coda che produce elementi in ordine first-in-first-out.
Riempi <U estende TType >	Crea un tensore riempito con un valore scalare.
FilterByLastComponentDataset	Crea un set di dati contenente elementi del primo componente di "input_dataset" che hanno true nell'ultimo componente.
Impronta digitale	Genera valori di impronte digitali.
Set di dati record di lunghezza fissa
Lettore di record a lunghezza fissa	Un lettore che genera record di lunghezza fissa da un file.
Risolto il problema con UnigramCandidateSampler	Genera etichette per il campionamento dei candidati con una distribuzione unigramma appresa.
Piano <T estende TNumero >	Restituisce il numero intero più grande a livello di elemento non maggiore di x.
FloorDiv <T estende TType >	Restituisce x // y per elemento.
FloorMod <T estende TNumero >	Restituisce il resto della divisione per elemento.
FlushSummaryWriter
FractionalAvgPool <T estende TNumber >	Esegue il pooling medio frazionario sull'input.
FractionalAvgPoolGrad <T estende TNumber >	Calcola il gradiente della funzione FractionalAvgPool.
FractionalMaxPool <T estende TNumero >	Esegue il pooling massimo frazionario sull'input.
FractionalMaxPoolGrad <T estende TNumero >	Calcola il gradiente della funzione FractionalMaxPool.
FresnelCos <T estende TNumero >
FresnelSin <T estende TNumero >
FusedBatchNorm <T estende TNumber , U estende TNumber >	Normalizzazione batch.
FusedBatchNormGrad <T estende TNumber , U estende TNumber >	Gradiente per la normalizzazione batch.
FusedPadConv2d <T estende TNumber >	Esegue un riempimento come preelaborazione durante una convoluzione.
FusedResizeAndPadConv2d <T estende TNumero >	Esegue il ridimensionamento e il riempimento come preelaborazione durante una convoluzione.
GRUBlockCell <T estende TNumero >	Calcola la propagazione in avanti della cella GRU per 1 passaggio temporale.
GRUBlockCellGrad <T estende TNumero >	Calcola la propagazione all'indietro delle celle GRU per 1 passaggio temporale.
Raccogli <T estende TType >	Avvolge l'operatore XLA Gather documentato in https://www.tensorflow.org/xla/Operation_semantics#gather
GatherNd <T estende TType >	Raccogli le sezioni da "params" in un tensore con la forma specificata da "indices".
GatherV2 <T estende TNumero >	Accumula reciprocamente più tensori di identico tipo e forma.
Genera proposte BoundingBox	Questa operazione produce la regione di interesse da determinati riquadri di delimitazione (bbox_deltas) codificati rispetto agli ancoraggi secondo l'eq.2 in arXiv:1506.01497 L'operazione seleziona le prime caselle di punteggio `pre_nms_topn`, le decodifica rispetto alle ancore, applica la soppressione non massimale su caselle sovrapposte con valore di intersezione su unione (iou) superiore a "nms_threshold", scartando le caselle in cui il lato più corto è inferiore a " dimensione_min`.
Genera rimappatura vocab	Dato un percorso ai file di vocabolario nuovi e vecchi, restituisce un tensore di rimappatura di lunghezza `num_new_vocab`, dove `remapping[i]` contiene il numero di riga nel vecchio vocabolario che corrisponde alla riga `i` nel nuovo vocabolario (a partire dalla riga `new_vocab_offset` e fino a `num_new_vocab` entità), o `- 1` se la voce "i" nel nuovo vocabolario non è nel vecchio vocabolario.
GetSessionHandle	Memorizza il tensore di input nello stato della sessione corrente.
GetSessionTensor <T estende TType >	Ottieni il valore del tensore specificato dal suo handle.
Maggiore	Restituisce il valore di verità di (x > y) per elemento.
MaggioreUguale	Restituisce il valore di verità di (x >= y) per elemento.
GuaranteeConst <T estende TType >	Fornisce una garanzia al runtime TF che il tensore di input è una costante.
HashTable	Crea una tabella hash non inizializzata.
HistogramFixedWidth <U estende TNumber >	Restituisce l'istogramma dei valori.
Riepilogo dell'istogramma	Genera un buffer di protocollo "Summary" con un istogramma.
HsvToRgb <T estende TNumber >	Converti una o più immagini da HSV a RGB.
Identità <T estende TType >	Restituisce un tensore con la stessa forma e contenuto del tensore o del valore di input.
IdentitàN	Restituisce un elenco di tensori con le stesse forme e contenuti dell'input tensori.
IdentityReader	Un lettore che restituisce il lavoro in coda sia come chiave che come valore.
Ifft <T estende TType >	Trasformata veloce inversa di Fourier.
Ifft2d <T estende TType >	Trasformata veloce di Fourier 2D inversa.
Ifft3d <T estende TType >	Trasformata veloce di Fourier 3D inversa.
Igamma <T estende TNumero >	Calcolare la funzione Gamma incompleta regolarizzata inferiore `P(a, x)`.
IgammaGradA <T estende TNumero >	Calcola il gradiente di `igamma(a, x)` rispetto a `a`.
Igammac <T estende TNumero >	Calcolare la funzione Gamma incompleta regolarizzata superiore `Q(a, x)`.
IgnoreErrorsDataset	Crea un set di dati che contiene gli elementi di "input_dataset" ignorando gli errori.
Imag <U estende TNumero >	Restituisce la parte immaginaria di un numero complesso.
ImageProjectiveTransformV2 <T estende TNumero >	Applica la trasformazione data a ciascuna delle immagini.
ImageProjectiveTransformV3 <T estende TNumero >	Applica la trasformazione data a ciascuna delle immagini.
Riepilogo immagini	Genera un buffer di protocollo "Summary" con immagini.
ImmutableConst <T estende TType >	Restituisce il tensore immutabile dalla regione della memoria.
ImportEvent
InTopK	Indica se gli obiettivi si trovano nelle prime previsioni "K".
InfeedDequeue <T estende TType >	Un'operazione segnaposto per un valore che verrà inserito nel calcolo.
InfeedDequeueTuple	Recupera più valori dall'alimentazione come tupla XLA.
InfeedEnqueue	Un'operazione che inserisce un singolo valore tensore nel calcolo.
Buffer prelinearizzato InfeedEnqueue	Un'operazione che accoda il buffer prelinearizzato nell'alimentazione TPU.
InfeedEnqueueTuple	Inserisce più valori tensoriali nel calcolo come una tupla XLA.
Inizial
Inizializza tabella	Inizializzatore di tabella che accetta due tensori rispettivamente per chiavi e valori.
InizializzaTableFromDataset
InizializzaTableFromTextFile	Inizializza una tabella da un file di testo.
InplaceAdd <T estende TType >	Aggiunge v nelle righe specificate di x.
InplaceSub <T estende TType >	Sottrae "v" nelle righe specificate di "x".
InplaceUpdate <T estende TType >	Aggiorna le righe specificate "i" con i valori "v".
Inv <T estende TType >	Calcola l'inversa di una o più matrici quadrate invertibili o dei loro aggiunti (trasposte coniugate).
InvGrad <T estende TType >	Calcola il gradiente per l'inverso di "x" rispetto al suo input.
Inverti <T estende TNumero >	Inverti (capovolgi) ogni bit dei tipi supportati; ad esempio, digita "uint8" il valore 01010101 diventa 10101010.
InvertPermutation <T estende TNumero >	Calcola la permutazione inversa di un tensore.
Irfft <U estende TNumero >	Trasformata veloce di Fourier inversa a valori reali.
Irfft2d <U estende TNumero >	Trasformata di Fourier veloce 2D inversa a valori reali.
Irfft3d <U estende TNumero >	Trasformata veloce di Fourier 3D inversa a valori reali.
IsBoostedTreesEnsembleInitialized	Controlla se un insieme di alberi è stato inizializzato.
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized	Controlla se un flusso quantile è stato inizializzato.
È finito	Restituisce quali elementi di x sono finiti.
IsInf	Restituisce quali elementi di x sono Inf.
IsNan	Restituisce quali elementi di x sono NaN.
IsVariableInitialized	Controlla se un tensore è stato inizializzato.
IsotonicRegression <U estende TNumero >	Risolve una serie di problemi di regressione isotonica.
Iteratore
IteratorFromStringHandle
IteratorGetDevice	Restituisce il nome del dispositivo su cui è stata posizionata la "risorsa".
IteratorGetNext	Ottiene l'output successivo dall'iteratore specificato.
IteratorGetNextAsOptional	Ottiene l'output successivo dall'iteratore specificato come variante facoltativa.
IteratorGetNextSync	Ottiene l'output successivo dall'iteratore specificato.
IteratorToStringHandle	Converte il `resource_handle` specificato che rappresenta un iteratore in una stringa.
Giuntura	Unisce le stringhe nell'elenco fornito di tensori di stringa in un tensore; con il separatore specificato (il separatore predefinito è vuoto).
Inizializzazione KMC2Chain	Restituisce l'indice di un punto dati che deve essere aggiunto al set di semi.
KeyValueSort <T estende TNumber , U estende TType >	Avvolge l'operatore XLA Sort, documentato in https://www.tensorflow.org/performance/xla/operazione_semantica#sort.
KmeansPlusPlusInitialization	Seleziona num_to_sample righe di input utilizzando il criterio KMeans++.
KthOrderStatistic	Calcola la statistica dell'ordine K-esimo di un set di dati.
Perdita L2 <T estende TNumero >	Perdita L2.
Set di dati LMDB	Crea un set di dati che genera le coppie chiave-valore in uno o più file LMDB.
LSTMBlockCell <T estende TNumero >	Calcola la propagazione in avanti della cella LSTM per 1 passo temporale.
LSTMBlockCellGrad <T estende TNumber >	Calcola la propagazione all'indietro della cella LSTM per 1 passo temporale.
LatencyStatsDataset	Registra la latenza della produzione di elementi `input_dataset` in uno StatsAggregator.
LeakyRelu <T estende TNumber >	Calcola il lineare rettificato: `max(caratteristiche, caratteristiche * alfa)`.
LeakyReluGrad <T estende TNumber >	Calcola i gradienti lineari rettificati per un'operazione LeakyRelu.
LearnedUnigramCandidateSampler	Genera etichette per il campionamento dei candidati con una distribuzione unigramma appresa.
LeftShift <T estende TNumero >	Elementwise calcola lo spostamento a sinistra bit per bit di "x" e "y".
Meno	Restituisce il valore di verità di (x < y) per elemento.
Meno Uguale	Restituisce il valore di verità di (x <= y) per elemento.
Lgamma <T estende TNumero >	Calcola il logaritmo del valore assoluto di "Gamma(x)" in termini di elementi.
LinSpace <T estende TNumero >	Genera valori in un intervallo.
LmdbDataset
LmdbReader	Un lettore che emette i record da un file LMDB.
LoadAndRemapMatrix	Carica un `Tensor` 2-D (matrice) con il nome `old_tensor_name` dal checkpoint in "ckpt_path" e potenzialmente riordina le sue righe e colonne utilizzando le rimappature specificate.
CaricaTPUEmbeddingADAMParametri	Carica i parametri di incorporamento di ADAM.
LoadTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug	Carica i parametri di incorporamento di ADAM con il supporto per il debug.
CaricaTPUEmbeddingAdadeltaParameters	Carica i parametri di incorporamento di Adadelta.
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug	Carica i parametri Adadelta con il supporto per il debug.
CaricaTPUEmbeddingAdagradParameters	Carica i parametri di incorporamento di Adagrad.
LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug	Carica i parametri di incorporamento di Adagrad con il supporto per il debug.
CaricaTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters	Carica i parametri di incorporamento RMSProp centrati.
CaricaTPUEmbeddingFTRLParametri	Carica i parametri di incorporamento FTRL.
LoadTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug	Carica i parametri di incorporamento FTRL con supporto per il debug.
CaricaTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters	Carica i parametri di incorporamento di MDL Adagrad Light.
CaricaTPUEmbeddingMomentumParametri	Carica i parametri di incorporamento di Momentum.
LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug	Carica i parametri di incorporamento di Momentum con il supporto per il debug.
CaricaTPUEmbeddingProximalAdagradParametri	Caricare i parametri di incorporamento Adagrad prossimali.
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug	Carica i parametri di incorporamento Adagrad prossimali con il supporto per il debug.
CaricaTPUEmbeddingProximalYogiParameters
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug
CaricaTPUEmbeddingRMSPropParametri	Carica i parametri di incorporamento di RMSProp.
LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug	Carica i parametri di incorporamento di RMSProp con il supporto per il debug.
CaricaTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	Carica i parametri di incorporamento SGD.
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug	Carica i parametri di incorporamento SGD.
LocalResponseNormalization <T estende TNumber >	Normalizzazione della risposta locale.
LocalResponseNormalizationGrad <T estende TNumber >	Gradienti per la normalizzazione della risposta locale.
Log <T estende TType >	Calcola il logaritmo naturale di x in termini di elementi.
Log1p <T estende TType >	Calcola il logaritmo naturale di (1 + x) in termini di elementi.
LogMatrixDeterminant <T estende TType >	Calcola il segno e il logaritmo del valore assoluto del determinante di una o più matrici quadrate.
LogSoftmax <T estende TNumero >	Calcola le attivazioni softmax del registro.
LogUniformCandidateSampler	Genera etichette per il campionamento dei candidati con una distribuzione log-uniforme.
LogicoE	Restituisce il valore di verità di x AND y per elemento.
LogicoNo	Restituisce il valore di verità di "NOT x" a livello di elemento.
LogicoOr	Restituisce il valore di verità di x OR y per elemento.
LookupTableExport <T estende TType , U estende TType >	Restituisce tutte le chiavi e i valori nella tabella.
LookupTableFind <U estende TType >	Cerca le chiavi in una tabella e restituisce i valori corrispondenti.
LookupTableImport	Sostituisce il contenuto della tabella con le chiavi e i valori specificati.
Inserimento tabella di ricerca	Aggiorna la tabella per associare le chiavi ai valori.
Ricerca tabellaRimuovi	Rimuove le chiavi e i valori associati da una tabella.
Dimensione tabella di ricerca	Calcola il numero di elementi nella tabella data.
LoopCond	Inoltra l'input all'output.
Inferiore	Converte tutti i caratteri maiuscoli nelle rispettive sostituzioni minuscole.
LowerBound <U estende TNumero >	Applica lower_bound(sorted_search_values,values) lungo ogni riga.
Lu <T estende TType , U estende TNumero >	Calcola la scomposizione LU di una o più matrici quadrate.
MakeIterator	Crea un nuovo iteratore dal "set di dati" specificato e lo memorizza in "iteratore".
RendiUnico	Rendi unici tutti gli elementi nella dimensione non batch, ma \"vicini\". il loro valore iniziale.
MappaCancella	Op rimuove tutti gli elementi nel contenitore sottostante.
MappaIncompleteSize	Op restituisce il numero di elementi incompleti nel contenitore sottostante.
MapPeek	Op dà una sbirciatina ai valori della chiave specificata.
Dimensione mappa	Op restituisce il numero di elementi nel contenitore sottostante.
MappaStage	Fase (chiave, valori) nel contenitore sottostante che si comporta come una tabella hash.
MappaUnstage	Op rimuove e restituisce i valori associati alla chiave dal contenitore sottostante.
MappaUnstageNoKey	Op rimuove e restituisce un valore casuale (chiave, valore) dal contenitore sottostante.
MatMul <T estende TType >	Moltiplicare la matrice "a" per la matrice "b".
File corrispondenti	Restituisce l'insieme di file che corrispondono a uno o più modelli glob.
Set di dati dei file corrispondenti
MatrixDiag <T estende TType >	Restituisce un tensore diagonale raggruppato con determinati valori diagonali raggruppati.
MatrixDiagPart <T estende TType >	Restituisce la parte diagonale in batch di un tensore in batch.
MatrixDiagPartV3 <T estende TType >	Restituisce la parte diagonale in batch di un tensore in batch.
MatrixDiagV3 <T estende TType >	Restituisce un tensore diagonale raggruppato con determinati valori diagonali raggruppati.
MatrixLogaritmo <T estende TType >	Calcola il logaritmo della matrice di una o più matrici quadrate: \\(log(exp(A)) = A\\) Questa operazione è definita solo per matrici complesse.
MatrixSetDiag <T estende TType >	Restituisce un tensore di matrice in batch con nuovi valori diagonali in batch.
MatrixSolveLs <T estende TType >	Risolve uno o più problemi lineari ai minimi quadrati.
Max <T estende TType >	Calcola il massimo degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore.
MaxIntraOpParallelismDataset	Crea un set di dati che sovrascrive il parallelismo intra-operatorio massimo.
MaxPool <T estende TType >	Esegue il pooling massimo sull'input.
MaxPool3d <T estende TNumero >	Esegue il pooling massimo 3D sull'input.
MaxPool3dGrad <U estende TNumero >	Calcola i gradienti della funzione di pooling 3D max.
MaxPool3dGradGrad <T estende TNumero >	Calcola i gradienti del secondo ordine della funzione maxpooling.
MaxPoolGrad <T estende TNumero >	Calcola i gradienti della funzione maxpooling.
MaxPoolGradGrad <T estende TNumero >	Calcola i gradienti del secondo ordine della funzione maxpooling.
MaxPoolGradGradWithArgmax <T estende TNumero >	Calcola i gradienti del secondo ordine della funzione maxpooling.
MaxPoolGradWithArgmax <T estende TNumber >	Calcola i gradienti della funzione maxpooling.
MaxPoolWithArgmax <T estende TNumber , U estende TNumber >	Esegue il pooling massimo sull'input e restituisce sia i valori massimi che gli indici.
Massimo <T estende TNumero >	Restituisce il massimo di x e y (es
Media <T estende TType >	Calcola la media degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore.
Unisci <T estende TType >	Inoltra il valore di un tensore disponibile da "inputs" a "output".
Unisci riepilogo	Unisce i riepiloghi.
Unisci punti di controllo V2	Specifico per il formato V2: unisce i file di metadati dei checkpoint frammentati.
Mfcc	Trasforma uno spettrogramma in una forma utile per il riconoscimento vocale.
Min <T estende TType >	Calcola il minimo degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore.
Minimo <T estende TNumero >	Restituisce il minimo di x e y (es
MirrorPad <T estende TType >	Riempie un tensore con valori specchiati.
MirrorPadGrad <T estende TType >	Opzione gradiente per "MirrorPad" op.
MlirPassthroughOp	Racchiude un calcolo MLIR arbitrario espresso come modulo con una funzione main().
Mod <T estende TNumero >	Restituisce il resto della divisione per elemento.
ModelloDataset	Trasformazione dell'identità che modella le prestazioni.
Mul <T estende TType >	Restituisce x * y per elemento.
MulNoNan <T estende TType >	Restituisce x * y per elemento.
MultiDeviceIterator	Crea una risorsa MultiDeviceIterator.
MultiDeviceIteratorFromStringHandle	Genera una risorsa MultiDeviceIterator dall'handle di stringa fornito.
MultiDeviceIteratorGetNextFromShard	Ottiene l'elemento successivo per il numero di shard fornito.
MultiDeviceIteratorInit	Inizializza l'iteratore multi-dispositivo con il set di dati specificato.
MultiDeviceIteratorToStringHandle	Produce un handle di stringa per il MultiDeviceIterator specificato.
Multinomiale <U estende TNumero >	Disegna campioni da una distribuzione multinomiale.
MutableDenseHashTable	Crea una tabella hash vuota che utilizza i tensori come archivio di backup.
MutableHashTable	Crea una tabella hash vuota.
MutableHashTableOfTensors	Crea una tabella hash vuota.
Mutex	Crea una risorsa Mutex che può essere bloccata da "MutexLock".
Blocco mutex	Blocca una risorsa mutex.
NcclAllReduce <T estende TNumber >	Restituisce un tensore contenente la riduzione su tutti i tensori di input.
NcclBroadcast <T estende TNumber >	Invia "input" a tutti i dispositivi collegati all'output.
NcclReduce <T estende TNumero >	Riduce "input" da "num_devices" utilizzando "reduction" a un singolo dispositivo.
Ndtri <T estende TNumero >
Vicini più vicini	Seleziona i k centri più vicini per ciascun punto.
Neg <T estende TType >	Calcola il valore numerico negativo in base agli elementi.
NegTrain	Addestramento tramite campionamento negativo.
NextAfter <T estende TNumero >	Restituisce il successivo valore rappresentabile di "x1" nella direzione di "x2", a livello di elemento.
NextIteration <T estende TType >	Rende il suo input disponibile alla successiva iterazione.
No Op	Non fa nulla.
NonDeterministicInts <U estende TType >	Genera in modo non deterministico alcuni numeri interi.
NonMaxSuppression <T estende TNumber >	Seleziona avidamente un sottoinsieme di riquadri di delimitazione in ordine decrescente di punteggio, eliminando le caselle che hanno un'elevata sovrapposizione di intersezione su unione (IOU) con le caselle precedentemente selezionate.
Soppressione non massima con sovrapposizioni	Seleziona avidamente un sottoinsieme di riquadri di delimitazione in ordine decrescente di punteggio, eliminando le scatole che presentano elevate sovrapposizioni con scatole precedentemente selezionate.
Set di dati non serializzabili
Non Uguale	Restituisce il valore di verità di (x != y) per elemento.
NthElement <T estende TNumero >	Trova i valori della statistica dell'ordine `n`-esimo per l'ultima dimensione.
OneHot <U estende TType >	Restituisce un tensore one-hot.
Quelli <T estende TType >	Un operatore che crea una costante inizializzata con quelle della forma data da "dims".
OnesLike <T estende TType >	Restituisce un tensore di uno con la stessa forma e tipo di x.
L'operando <T estende TType >	Interfaccia implementata dagli operandi di un'operazione TensorFlow.
OptimizeDataset	Crea un set di dati applicando ottimizzazioni a "input_dataset".
OptimizeDatasetV2	Crea un set di dati applicando le ottimizzazioni correlate a "input_dataset".
FacoltativoDaValore	Costruisce una variante opzionale da una tupla di tensori.
GetValue facoltativo	Restituisce il valore memorizzato in una variante opzionale o genera un errore se non ne esiste nessuno.
FacoltativoHasValue	Restituisce vero se e solo se la variante opzionale specificata ha un valore.
FacoltativoNessuno	Crea una variante opzionale senza valore.
OrdinatoMapClear	Op rimuove tutti gli elementi nel contenitore sottostante.
Dimensione ordinata della mappa incompleta	Op restituisce il numero di elementi incompleti nel contenitore sottostante.
OrderedMapPeek	Op dà una sbirciatina ai valori della chiave specificata.
Dimensione mappa ordinata	Op restituisce il numero di elementi nel contenitore sottostante.
OrderedMapStage	Fase (chiave, valori) nel contenitore sottostante che si comporta come un ordine contenitore associativo.
OrderedMapUnstage	Op rimuove e restituisce i valori associati alla chiave dal contenitore sottostante.
OrderedMapUnstageNoKey	Op rimuove e restituisce l'elemento (chiave, valore) con il più piccolo chiave dal contenitore sottostante.
OrdinalSelector	Un selettore del nucleo TPU Op.
OutfeedDequeue <T estende TType >	Recupera un singolo tensore dall'output di calcolo.
OutfeedDequeueTuple	Recupera più valori dall'output di calcolo.
OutfeedDequeueTupleV2	Recupera più valori dall'output di calcolo.
OutfeedDequeueV2 <T estende TType >	Recupera un singolo tensore dall'output di calcolo.
Coda di uscita	Accodare un tensore all'uscita del calcolo.
OutfeedEnqueueTuple	Accodare più valori Tensor sull'output di calcolo.
L'output <T estende TType >	Un handle simbolico per un tensore prodotto da un `Operation` .
Pad <T estende TType >	Avvolge l'operatore XLA Pad, documentato a https://www.tensorflow.org/performance/xla/operazione_semantica#pad.
PaddedBatchDataset	Crea un set di dati che raggruppa e completa gli elementi "batch_size" dall'input.
PaddingFifoQueue	Una coda che produce elementi in ordine first-in-first-out.
ParallelConcat <T estende TType >	Concatena un elenco di tensori "N" lungo la prima dimensione.
ParallelDynamicStitch <T estende TType >	Interlaccia i valori dai tensori "dati" in un singolo tensore.
ParametrizzatoTruncatedNormal <U estende TNumber >	Restituisce valori casuali da una distribuzione normale.
ParseExample	Trasforma un vettore di prototipi tf.Example (come stringhe) in tensori tipizzati.
ParseExampleDataset	Trasforma "input_dataset" contenente i prototipi "Example" come vettori di DT_STRING in un set di dati di oggetti "Tensor" o "SparseTensor" che rappresentano le funzionalità analizzate.
ParseSequenceEsempio	Trasforma un vettore di prototipi tf.io.SequenceExample (come stringhe) in tensori tipizzati.
ParseSingleEsempio	Trasforma un proto tf.Example (come una stringa) in tensori tipizzati.
ParseSingleSequenceEsempio	Trasforma un cervello scalare.SequenceExample proto (come stringhe) in tensori tipizzati.
ParseTensor <T estende TType >	Trasforma un proto tensorflow.TensorProto serializzato in un Tensor.
PartitionedInput <T estende TType >	Un'operazione che raggruppa insieme un elenco di input partizionati.
PartitionedOutput <T estende TType >	Un'operazione che demultiplexa un tensore affinché venga suddiviso da XLA in un elenco di partizioni output al di fuori del calcolo XLA.
Segnaposto <T estende TType >	Un'operazione segnaposto per un valore che verrà inserito nel calcolo.
PlaceholderWithDefault <T estende TType >	Un'operazione segnaposto che passa attraverso "input" quando il suo output non viene alimentato.
Poligamma <T estende TNumero >	Calcola la funzione poligamma \\(\psi^{(n)}(x)\\).
Conteggiopopolazione	Calcola il conteggio della popolazione per elemento (aka
Pow <T estende TType >	Calcola la potenza di un valore rispetto a un altro.
Prelettura set di dati	Crea un set di dati che precarica in modo asincrono gli elementi da "input_dataset".
Prelinearizzare	Un'operazione che linearizza un valore tensore in un tensore variante opaco.
PrelinearizeTuple	Un'operazione che linearizza più valori di tensore in un tensore variante opaco.
PreventGradient <T estende TType >	Un'operazione di identità che attiva un errore se viene richiesto un gradiente.
Stampa	Stampa una stringa scalare.
PriorityQueue	Una coda che produce elementi ordinati in base al valore del primo componente.
Set di dati del pool di thread privati	Crea un set di dati che utilizza un pool di thread personalizzato per calcolare "input_dataset".
Prod <T estende TType >	Calcola il prodotto degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore.
Qr <T estende TType >	Calcola le scomposizioni QR di una o più matrici.
Quantizza <T estende TType >	Quantizza il tensore 'input' di tipo float nel tensore 'output' di tipo 'T'.
QuantizeAndDequantize <T estende TNumero >	Quantizza quindi dequantizza un tensore.
QuantizeAndDequantizeV3 <T estende TNumero >	Quantizza quindi dequantizza un tensore.
QuantizeAndDequantizeV4 <T estende TNumero >	Restituisce il gradiente di "quantization.QuantizeAndDequantizeV4".
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T estende TNumero >	Restituisce il gradiente di "QuantizeAndDequantizeV4".
QuantizeDownAndShrinkRange <U estende TType >	Converti il tensore di "input" quantizzato in un "output" di precisione inferiore, utilizzando il metodo distribuzione effettiva dei valori per massimizzare l'utilizzo della profondità di bit inferiore e regolare di conseguenza gli intervalli minimo e massimo di output.
QuantizedAdd <V estende TType >	Restituisce x + y per elemento, lavorando su buffer quantizzati.
QuantizedAvgPool <T estende TType >	Produce il pool medio del tensore di input per i tipi quantizzati.
QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization <U estende TType >	Normalizzazione batch quantizzata.
QuantizedBiasAdd <V estende TType >	Aggiunge il "bias" del tensore all'"input" del tensore per i tipi quantizzati.
QuantizedConcat <T estende TType >	Concatena tensori quantizzati lungo una dimensione.
QuantizedConv2DAndRelu <V estende TType >
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V estende TType >
QuantizedConv2DAndRequantize <V estende TType >
QuantizedConv2DPerChannel <V estende TType >	Calcola QuantizedConv2D per canale.
QuantizedConv2DWithBias <V estende TType >
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V estende TType >
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W estende TType >
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W estende TType >
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X estende TType >
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V estende TType >
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X estende TType >
QuantizedConv2d <V estende TType >	Calcola una convoluzione 2D dato un input 4D quantizzato e tensori di filtro.
QuantizedDepthwiseConv2D <V estende TType >	Calcola Conv2D quantizzato in profondità.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V estende TType >	Calcola Conv2D quantizzato in profondità con Bias.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V estende TType >	Calcola Conv2D quantizzato in profondità con Bias e Relu.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W estende TType >	Calcola Conv2D quantizzato in profondità con Bias, Relu e Requantize.
QuantizedInstanceNorm <T estende TType >	Normalizzazione dell'istanza quantizzata.
QuantizedMatMul <V estende TType >	Esegui una moltiplicazione della matrice quantizzata di "a" per la matrice "b".
QuantizedMatMulWithBias <W estende TType >	Esegue una moltiplicazione della matrice quantizzata di "a" per la matrice "b" con aggiunta bias.
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W estende TNumber >
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V estende TType >	Esegui una moltiplicazione della matrice quantizzata di "a" per la matrice "b" con aggiunta bias e fusione relu.
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W estende TType >	Esegui una moltiplicazione della matrice quantizzata di "a" per la matrice "b" con aggiunta bias, relu e riquantizzazione della fusione.
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W estende TType >
QuantizedMaxPool <T estende TType >	Produce il pool massimo del tensore di input per i tipi quantizzati.
QuantizedMul <V estende TType >	Restituisce x * y per elemento, lavorando su buffer quantizzati.
QuantizedRelu <U estende TType >	Calcola il lineare rettificato quantizzato: `max(caratteristiche, 0)`
QuantizedRelu6 <U estende TType >	Calcola il lineare rettificato quantizzato 6: `min(max(caratteristiche, 0), 6)`
QuantizedReluX <U estende TType >	Calcola la X lineare rettificata quantizzata: `min(max(features, 0), max_value)`
QuantizedReshape <T estende TType >	Riforma un tensore quantizzato secondo l'operazione Reshape op.
QuantizedResizeBilinear <T estende TType >	Ridimensiona le "immagini" quantizzate in "dimensioni" utilizzando l'interpolazione bilineare quantizzata.
CodaChiudi	Chiude la coda specificata.
QueueDequeue	Deaccoda una tupla di uno o più tensori dalla coda data.
QueueDequeueMany	Dequea "n" tuple di uno o più tensori dalla coda data.
QueueDequeueUpTo	Dequea "n" tuple di uno o più tensori dalla coda data.
QueueEnqueue	Accoda una tupla di uno o più tensori nella coda data.
QueueEnqueueMany	Accoda zero o più tuple di uno o più tensori nella coda data.
La coda è chiusa	Restituisce vero se la coda è chiusa.
QueueSize	Calcola il numero di elementi nella coda data.
RaggedBincount <U estende TNumber >	Conta il numero di occorrenze di ciascun valore in una matrice di numeri interi.
RaggedCountSparseOutput <U estende TNumber >	Esegue il conteggio dei contenitori di output sparsi per un input tensore irregolare.
RaggedCross <T estende TType , U estende TNumero >	Genera una croce di funzionalità da un elenco di tensori e la restituisce come RaggedTensor.
RaggedGather <T estende TNumber , U estende TType >	Raccogli le sezioni irregolari dall'asse "params" "0" in base agli "indici".
RaggedRange <U estende TNumber , T estende TNumber >	Restituisce un "RaggedTensor" contenente le sequenze di numeri specificate.
RaggedTensorFromVariant <U estende TNumber , T estende TType >	Decodifica un tensore "variante" in un "RaggedTensor".
RaggedTensorToSparse <U estende TType >	Converte un `RaggedTensor` in uno `SparseTensor` con gli stessi valori.
RaggedTensorToTensor <U estende TType >	Crea un tensore denso da un tensore irregolare, possibilmente alterandone la forma.
RaggedTensorToVariant	Codifica un `RaggedTensor` in un tensore `variante`.
RaggedTensorToVariantGradient <U estende TType >	Helper utilizzato per calcolare il gradiente per "RaggedTensorToVariant".
RandomCrop <T estende TNumero >	Ritaglia l'immagine in modo casuale.
Set di dati casuali	Crea un set di dati che restituisce numeri pseudocasuali.
RandomGamma <U estende TNumero >	Restituisce valori casuali dalle distribuzioni Gamma descritte da alfa.
RandomGammaGrad <T estende TNumero >	Calcola la derivata di un campione casuale Gamma rispetto a
RandomPoisson <V estende TNumero >	Restituisce valori casuali dalle distribuzioni di Poisson descritte dalla velocità.
RandomShuffle <T estende TType >	Sposta casualmente un tensore lungo la sua prima dimensione.
RandomShuffleQueue	Una coda che randomizza l'ordine degli elementi.
RandomStandardNormal <U estende TNumber >	Restituisce valori casuali da una distribuzione normale.
RandomUniform <U estende TNumero >	Restituisce valori casuali da una distribuzione uniforme.
RandomUniformInt <U estende TNumber >	Restituisce numeri interi casuali da una distribuzione uniforme.
L'intervallo <T estende TNumero >	Crea una sequenza di numeri.
RangeDataset	Crea un set di dati con un intervallo di valori.
Rango	Restituisce il rango di un tensore.
Raw Op	Una classe base per le implementazioni `Op` supportate da una singola `Operation` .
LeggiFile	Legge e restituisce l'intero contenuto del nome file di input.
ReadVariableOp <T estende TType >	Legge il valore di una variabile.
ReaderNumRecordsProdotti	Restituisce il numero di record prodotti da questo Reader.
ReaderNumWorkUnitsCompleted	Restituisce il numero di unità di lavoro che questo Reader ha terminato l'elaborazione.
LettoreLeggi	Restituisce il record successivo (chiave, coppia valore) prodotto da un Reader.
ReaderReadUpTo	Restituisce fino a "num_records" (chiave, valore) coppie prodotte da un Reader.
LettoreReimposta	Ripristina un Reader al suo stato pulito iniziale.
ReaderRestoreState	Ripristina un lettore a uno stato precedentemente salvato.
ReaderSerializeState	Produrre un tensore di stringa che codifica lo stato di un Reader.
Reale <U estende TNumero >	Restituisce la parte reale di un numero complesso.
RealDiv <T estende TType >	Restituisce x/y per elemento per i tipi reali.
RibatchDataset	Crea un set di dati che modifica la dimensione del batch.
RibatchDatasetV2	Crea un set di dati che modifica la dimensione del batch.
Il reciproco <T estende TType >	Calcola il reciproco di x in termini di elementi.
ReciprocalGrad <T estende TType >	Calcola il gradiente per l'inverso di "x" rispetto al suo input.
Registra Ingresso	Emette record randomizzati.
Recv <T estende TType >	Riceve il tensore denominato da un altro calcolo XLA.
RecvTPUEmbeddingActivations	Un'operazione che riceve attivazioni di incorporamento sulla TPU.
Riduci <T estende TNumero >	Riduce reciprocamente più tensori di identico tipo e forma.
Riduci tutto	Calcola la "logica e" degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore.
RiduciQualsiasi	Calcola l'"or logico" degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore.
RiduciUnisciti	Unisce un tensore di stringa attraverso le dimensioni indicate.
ReduceMax <T estende TType >	Calcola il massimo degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore.
ReduceMin <T estende TType >	Calcola il minimo degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore.
ReduceProd <T estende TType >	Calcola il prodotto degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore.
ReduceSum <T estende TType >	Calcola la somma degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore.
RiduciV2 <T estende TNumero >	Riduce reciprocamente più tensori di identico tipo e forma.
RefEnter <T estende TType >	Crea o trova un frame figlio e rende disponibili i "dati" al frame figlio.
RefExit <T estende TType >	Esce dal frame corrente al frame principale.
RefIdentity <T estende TType >	Restituisce lo stesso tensore di riferimento del tensore di riferimento in input.
RefMerge <T estende TType >	Inoltra il valore di un tensore disponibile da "inputs" a "output".
RefNextIteration <T estende TType >	Rende il suo input disponibile alla successiva iterazione.
RefSelect <T estende TType >	Inoltra l'elemento "index" di "inputs" a "output".
RefSwitch <T estende TType >	Inoltra il tensore di riferimento "data" alla porta di output determinata da "pred".
RegexFullMatch	Controlla se l'input corrisponde al modello regex.
RegexReplace	Sostituisce le corrispondenze dell'espressione regolare "pattern" in "input" con la stringa sostitutiva fornita in "rewrite".
RegisterDataset	Registra un set di dati con il servizio tf.data.
Relu <T estende TType >	Calcola il lineare rettificato: `max(features, 0)`.
Relu6 <T estende TNumero >	Calcola il 6 lineare rettificato: `min(max(features, 0), 6)`.
Relu6Grad <T estende TNumero >	Calcola i gradienti lineari 6 rettificati per un'operazione Relu6.
ReluGrad <T estende TNumero >	Calcola i gradienti lineari rettificati per un'operazione Relu.
RemoteFusedGraphExecute	Eseguire un sottografo su un processore remoto.
Ripeti set di dati	Crea un set di dati che emette gli output di "input_dataset" "count" volte.
ID replica	Identificazione della replica.
ReplicateMetadata	Metadati che indicano come replicare il calcolo della TPU.
ReplicatedInput <T estende TType >	Connette N input a un calcolo TPU replicato a N vie.
ReplicatedOutput <T estende TType >	Connette N output da un calcolo TPU replicato a N vie.
Intervallo di riquantizzazione	Calcola un intervallo che copre i valori effettivi presenti in un tensore quantizzato.
Intervallo di riquantizzazione per canale	Calcola l'intervallo di riquantizzazione per canale.
Riquantizza <U estende TType >	Converte il tensore di "input" quantizzato in un "output" di precisione inferiore.
RequantizePerChannel <U estende TType >	Riquantizza l'input con i valori minimo e massimo noti per canale.
Rimodella <T estende TType >	Rimodella un tensore.
ResizeArea	Ridimensiona le "immagini" a "dimensione" utilizzando l'interpolazione dell'area.
RidimensionaBicubico	Ridimensiona le "immagini" in "dimensioni" utilizzando l'interpolazione bicubica.
RidimensionaGradoBicubico <T estende TNumero >	Calcola il gradiente dell'interpolazione bicubica.
RidimensionareBilineare	Ridimensiona le "immagini" in "dimensioni" utilizzando l'interpolazione bilineare.
RidimensionaGradoBilineare <T estende TNumero >	Calcola il gradiente dell'interpolazione bilineare.
ResizeNearestNeighbor <T estende TNumber >	Ridimensiona le "immagini" a "dimensione" utilizzando l'interpolazione del vicino più vicino.
ResizeNearestNeighborGrad <T estende TNumero >	Calcola il gradiente dell'interpolazione del vicino più vicino.
ResourceAccumulatorApplyGradient	Applica un gradiente a un determinato accumulatore.
ResourceAccumulatorNumAccumulato	Restituisce il numero di gradienti aggregati negli accumulatori specificati.
ResourceAccumulatorSetGlobalStep	Aggiorna l'accumulatore con un nuovo valore per global_step.
ResourceAccumulatorTakeGradient <T estende TType >	Estrae il gradiente medio nel ConditionalAccumulatore specificato.
ResourceApplyAdaMax	Aggiorna '*var' secondo l'algoritmo AdaMax.
ResourceApplyAdadelta	Aggiorna '*var' secondo lo schema adadelta.
ResourceApplyAdagrad	Aggiorna '*var' secondo lo schema adagrad.
ResourceApplyAdagradDa	Aggiorna '*var' secondo lo schema adagrad prossimale.
ResourceApplyAdam	Aggiorna '*var' secondo l'algoritmo di Adam.
ResourceApplyAdamWithAmsgrad	Aggiorna '*var' secondo l'algoritmo di Adam.
ResourceApplyAddSign	Aggiorna '*var' in base all'aggiornamento AddSign.
ResourceApplyCenteredRmsProp	Aggiorna '*var' in base all'algoritmo RMSProp centrato.
ResourceApplyFtrl	Aggiorna '*var' secondo lo schema Ftrl-prossimale.
ResourceApplyGradientDescent	Aggiorna 'var' sottraendo da esso 'alpha' 'delta'.
ResourceApplyKerasMomentum	Aggiorna '*var' secondo lo schema del momentum.
ResourceApplyMomentum	Aggiorna '*var' secondo lo schema del momentum.
ResourceApplyPowerSign	Aggiorna '*var' in base all'aggiornamento AddSign.
ResourceApplyProximalAdagrad	Aggiorna 'var' e 'accum' secondo FOBOS con il tasso di apprendimento di Adagrad.
ResourceApplyProximalGradientDescent	Aggiorna '*var' come algoritmo FOBOS con velocità di apprendimento fissa.
ResourceApplyRmsProp	Aggiorna '*var' in base all'algoritmo RMSProp.
ResourceConditionalAccumulatore	Un accumulatore condizionale per l'aggregazione dei gradienti.
ResourceCountUpTo <T estende TNumber >	Incrementa la variabile puntata da "risorsa" fino a raggiungere il "limite".
ResourceGather <U estende TType >	Raccogli sezioni dalla variabile puntata da "risorsa" in base agli "indici".
ResourceGatherNd <U estende TType >
ResourceScatterAdd	Aggiunge aggiornamenti sparsi alla variabile a cui fa riferimento "risorsa".
ResourceScatterDiv	Divide gli aggiornamenti sparsi nella variabile a cui fa riferimento "resource".
ResourceScatterMax	Riduce gli aggiornamenti sparsi nella variabile a cui fa riferimento "resource" utilizzando l'operazione "max".
Min. dispersione risorse	Riduce gli aggiornamenti sparsi nella variabile a cui fa riferimento "resource" utilizzando l'operazione "min".
ResourceScatterMul	Moltiplica gli aggiornamenti sparsi nella variabile a cui fa riferimento "risorsa".
ResourceScatterNdAdd	Applica un'addizione sparsa a singoli valori o sezioni in una variabile.
ResourceScatterNdMax
ResourceScatterNdMin
ResourceScatterNdSub	Applica la sottrazione sparsa a singoli valori o sezioni in una variabile.
ResourceScatterNdUpdate	Applica "aggiornamenti" sparsi a singoli valori o sezioni all'interno di un dato variabile secondo "indici".
ResourceScatterSub	Sottrae gli aggiornamenti sparsi dalla variabile a cui fa riferimento "risorsa".
ResourceScatterUpdate	Assegna aggiornamenti sparsi alla variabile a cui fa riferimento "risorsa".
ResourceSparseApplyAdadelta	var: dovrebbe provenire da una variabile().
ResourceSparseApplyAdagrad	Aggiorna le voci rilevanti in 'var' e 'accum' secondo lo schema adagrad.
ResourceSparseApplyAdagradDa	Aggiorna le voci in 'var' e 'accum' secondo lo schema adagrad prossimale.
ResourceSparseApplyAdagradV2	Aggiorna le voci rilevanti in 'var' e 'accum' secondo lo schema adagrad.
ResourceSparseApplyCenteredRmsProp	Aggiorna '*var' in base all'algoritmo RMSProp centrato.
ResourceSparseApplyFtrl	Aggiorna le voci rilevanti in '*var' secondo lo schema Ftrl-prossimale.
ResourceSparseApplyKerasMomentum	Aggiorna le voci rilevanti in 'var' e 'accum' secondo lo schema del momentum.
ResourceSparseApplyMomentum	Aggiorna le voci rilevanti in 'var' e 'accum' secondo lo schema del momentum.
ResourceSparseApplyProximalAdagrad	Voci di aggiornamento sparse in 'var' e 'accum' secondo l'algoritmo FOBOS.
ResourceSparseApplyProximalGradientDescent	Aggiornamento sparse '*var' come algoritmo FOBOS con velocità di apprendimento fissa.
ResourceSparseApplyRmsProp	Aggiorna '*var' in base all'algoritmo RMSProp.
ResourceStridedSliceAssign	Assegna "value" al riferimento del valore l suddiviso di "ref".
Ripristinare	Ripristina i tensori da un checkpoint V2.
RestoreSlice <T estende TType >	Ripristina un tensore dai file checkpoint.
RecuperaTPUEmbeddingADAMParametri	Recuperare i parametri di incorporamento di ADAM.
RecuperaTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug	Recupera i parametri di incorporamento di ADAM con il supporto per il debug.
RecuperaTPUEmbeddingAdadeltaParameters	Recupera i parametri di incorporamento di Adadelta.
RecuperaTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug	Recupera i parametri di incorporamento di Adadelta con il supporto per il debug.
RecuperaTPUEmbeddingAdagradParameters	Recupera i parametri di incorporamento di Adagrad.
RecuperaTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug	Recupera i parametri di incorporamento di Adagrad con il supporto per il debug.
RecuperaTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters	Recupera i parametri di incorporamento RMSProp centrati.
RecuperaTPUEmbeddingFTRLParametri	Recupera i parametri di incorporamento FTRL.
RecuperaTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug	Recupera i parametri di incorporamento FTRL con supporto per il debug.
RecuperaTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters	Recupera i parametri di incorporamento di MDL Adagrad Light.
RecuperaTPUEmbeddingMomentumParameters	Recupera i parametri di incorporamento di Momentum.
RecuperaTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug	Recupera i parametri di incorporamento di Momentum con il supporto per il debug.
RecuperaTPUEmbeddingProximalAdagradParameters	Recuperare i parametri di incorporamento Adagrad prossimali.
RecuperaTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug	Recupera i parametri di incorporamento Adagrad prossimali con il supporto per il debug.
RecuperaTPUEmbeddingProximalYogiParameters
RecuperaTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug
RecuperaTPUEmbeddingRMSPropParameters	Recupera i parametri di incorporamento di RMSProp.
RecuperaTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug	Recupera i parametri di incorporamento di RMSProp con il supporto per il debug.
RecuperaTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	Recupera i parametri di incorporamento SGD.
RecuperaTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug	Recupera i parametri di incorporamento SGD con il supporto per il debug.
Inverti <T estende TType >	Inverte le dimensioni specifiche di un tensore.
ReverseSequence <T estende TType >	Inverte le fette di lunghezza variabile.
Rfft <U estende TType >	Trasformata veloce di Fourier a valori reali.
Rfft2d <U estende TType >	Trasformata di Fourier veloce 2D a valori reali.
Rfft3d <U estende TType >	Trasformata di Fourier veloce a valori reali 3D.
RgbToHsv <T estende TNumero >	Converte una o più immagini da RGB a HSV.
RightShift <T estende TNumero >	Elementwise calcola lo spostamento a destra bit a bit di "x" e "y".
Rint <T estende TNumero >	Restituisce il numero intero per elemento più vicino a x.
RngReadAndSkip	Avanza il contatore di un RNG basato sul contatore.
RngSalta	Avanza il contatore di un RNG basato sul contatore.
Tira <T estende TType >	Fa rotolare gli elementi di un tensore lungo un asse.
Arrotondato <T estende TType >	Arrotonda i valori di un tensore all'intero più vicino, in base agli elementi.
Rpc	Esegui batch di richieste RPC.
Rsqrt <T estende TType >	Calcola il reciproco della radice quadrata di x rispetto agli elementi.
RsqrtGrad <T estende TType >	Calcola il gradiente per l'rsqrt di `x` rispetto al suo input.
SampleDistortedBoundingBox <T estende TNumber >	Genera un singolo riquadro di delimitazione distorto in modo casuale per un'immagine.
Set di dati di campionamento	Crea un set di dati che prende un campione Bernoulli del contenuto di un altro set di dati.
Salva	Salva i tensori nel formato checkpoint V2.
SalvaSlice	Salva le sezioni dei tensori di input su disco.
ScalarSummary	Restituisce un buffer di protocollo "Summary" con valori scalari.
ScaleAndTranslate
ScaleAndTranslateGrad <T estende TNumero >
ScatterAdd <T estende TType >	Aggiunge aggiornamenti sparsi a un riferimento variabile.
ScatterDiv <T estende TType >	Divide un riferimento variabile per aggiornamenti sparsi.
ScatterMax <T estende TNumero >	Riduce gli aggiornamenti sparsi in un riferimento variabile utilizzando l'operazione "max".
ScatterMin <T estende TNumero >	Riduce gli aggiornamenti sparsi in un riferimento variabile utilizzando l'operazione "min".
ScatterMul <T estende TType >	Moltiplica gli aggiornamenti sparsi in un riferimento variabile.
ScatterNd <U estende TType >	Distribuisci gli "aggiornamenti" in un nuovo tensore in base agli "indici".
ScatterNdAdd <T estende TType >	Applica un'addizione sparsa a singoli valori o sezioni in una variabile.
ScatterNdMax <T estende TType >	Calcola il massimo per elemento.
ScatterNdMin <T estende TType >	Calcola il minimo per elemento.
ScatterNdNonAliasingAdd <T estende TType >	Applica un'addizione sparsa all'"input" utilizzando valori o sezioni individuali da `aggiornamenti` secondo gli indici `indices`.
ScatterNdSub <T estende TType >	Applica la sottrazione sparsa a singoli valori o sezioni in una variabile.
ScatterNdUpdate <T estende TType >	Applica "aggiornamenti" sparsi a singoli valori o sezioni all'interno di un dato variabile secondo "indici".
ScatterSub <T estende TType >	Sottrae gli aggiornamenti sparsi a un riferimento variabile.
ScatterUpdate <T estende TType >	Applica aggiornamenti sparsi a un riferimento variabile.
SdcaFprint	Calcola le impronte digitali delle stringhe di input.
SdcaOptimizer	Versione distribuita dell'ottimizzatore Stochastic Dual Coordinate Ascent (SDCA) per modelli lineari con regolarizzazione L1 + L2.
SdcaShrinkL1	Applica la fase di riduzione della regolarizzazione L1 ai parametri.
SegmentMax <T estende TNumero >	Calcola il massimo lungo i segmenti di un tensore.
SegmentMean <T estende TType >	Calcola la media lungo i segmenti di un tensore.
SegmentMin <T estende TNumero >	Calcola il minimo lungo i segmenti di un tensore.
SegmentProd <T estende TType >	Calcola il prodotto lungo i segmenti di un tensore.
SegmentSum <T estende TType >	Calcola la somma lungo i segmenti di un tensore.
Selezionare <T estende TType >
SelfAdjointEig <T estende TType >	Calcola la scomposizione automatica di un lotto di matrici autoaggiunte (Nota: sono supportati solo input reali).
Selu <T estende TNumero >	Calcola il lineare esponenziale scalato: `scale * alpha * (exp(features) - 1)` se < 0, `scala * caratteristiche` altrimenti.
SeluGrad <T estende TNumero >	Calcola i gradienti per l'operazione lineare esponenziale scalata (Selu).
Inviare	Invia il tensore denominato a un altro calcolo XLA.
InviaTPUEmbeddingGradients	Esegue aggiornamenti gradienti delle tabelle di incorporamento.
SerializeIterator	Converte il `resource_handle` specificato che rappresenta un iteratore in un tensore variante.
SerializeManySparse <U estende TType >	Serializza un `N`-minibatch `SparseTensor` in un oggetto `[N, 3]` `Tensor`.
SerializeSparse <U estende TType >	Serializza uno `SparseTensor` in un oggetto `[3]` `Tensor`.
SerializeTensor	Trasforma un Tensor in un proto TensorProto serializzato.
SetDiff1d <T estende TType , U estende TNumero >	Calcola la differenza tra due elenchi di numeri o stringhe.
Imposta dimensione	Numero di elementi univoci lungo l'ultima dimensione dell'input "set".
SetStatsAggregatorDataset
La forma <U estende TNumero >	Restituisce la forma di un tensore.
ShapeN <U estende TNumero >	Restituisce la forma dei tensori.
ShardDataset	Crea un `Dataset` che include solo 1/`num_shards` di questo dataset.
Nome file frammentato	Genera un nome file suddiviso in partizioni.
ShardedFilespec	Genera un modello glob corrispondente a tutti i nomi di file partizionati.
Sharding <T estende TType >	Un'operazione che suddivide l'input in base all'attributo di sharding specificato.
ShuffleAndRepeatDataset
ShuffleDataset
ShutdownDistributedTPU	Arresta un sistema TPU distribuito in esecuzione.
Sigmoide <T estende TType >	Calcola il sigmoide di "x" in termini di elementi.
SigmoidGrad <T estende TType >	Calcola il gradiente del sigma di "x" rispetto al suo input.
Segno <T estende TType >	Restituisce un'indicazione per elemento del segno di un numero.
Sin <T estende TType >	Calcola il seno di x in termini di elemento.
Sinh <T estende TType >	Calcola il seno iperbolico di x rispetto agli elementi.
La dimensione <U estende TNumero >	Restituisce la dimensione di un tensore.
Salta set di dati	Crea un set di dati che salta gli elementi "count" da "input_dataset".
Skipgram	Analizza un file di testo e crea una serie di esempi.
SleepDataset
Slice <T estende TType >	Restituisce una porzione da "input".
Set di dati SlidingWindow	Crea un set di dati che passa una finestra scorrevole su "input_dataset".
Istantanea <T estende TType >	Restituisce una copia del tensore di input.
SobolSample <T estende TNumero >	Genera punti dalla sequenza Sobol.
Softmax <T estende TNumero >	Calcola le attivazioni softmax.
SoftmaxCrossEntropyWithLogits <T estende TNumero >	Calcola il costo dell'entropia incrociata softmax e i gradienti per la propagazione all'indietro.
Softplus <T estende TNumero >	Calcola softplus: `log(exp(features) + 1)`.
SoftplusGrad <T estende TNumero >	Calcola i gradienti softplus per un'operazione softplus.
Softsign <T estende TNumero >	Calcola il softsign: `features / (abs(features) + 1)`.
SoftsignGrad <T estende TNumero >	Calcola i gradienti di softsign per un'operazione di softsign.
Risolvi <T estende TType >	Risolve sistemi di equazioni lineari.
Ordina <T estende TType >	Avvolge l'operatore XLA Sort, documentato in https://www.tensorflow.org/performance/xla/operazione_semantica#sort.
SpaceToBatch <T estende TType >	SpaceToBatch per tensori 4-D di tipo T.
SpaceToBatchNd <T estende TType >	SpaceToBatch per tensori ND di tipo T.
SpaceToDepth <T estende TType >	SpaceToDepth per tensori di tipo T.
SparseAccumulatoreApplicaGradiente	Applica un gradiente sparso a un determinato accumulatore.
SparseAccumulatorTakeGradient <T estende TType >	Estrae il gradiente sparso medio in un SparseConditionalAccumulator.
SparseAdd <T estende TType >	Aggiunge due oggetti `SparseTensor` per produrre un altro `SparseTensor`.
SparseAddGrad <T estende TType >	L'operatore gradiente per SparseAdd op.
SparseApplyAdadelta <T estende TType >	var: dovrebbe provenire da una variabile().
SparseApplyAdagrad <T estende TType >	Aggiorna le voci rilevanti in 'var' e 'accum' secondo lo schema adagrad.
SparseApplyAdagradDa <T estende TType >	Aggiorna le voci in 'var' e 'accum' secondo lo schema adagrad prossimale.
SparseApplyCenteredRmsProp <T estende TType >	Aggiorna '*var' in base all'algoritmo RMSProp centrato.
SparseApplyFtrl <T estende TType >	Aggiorna le voci rilevanti in '*var' secondo lo schema Ftrl-prossimale.
SparseApplyMomentum <T estende TType >	Aggiorna le voci rilevanti in 'var' e 'accum' secondo lo schema del momentum.
SparseApplyProximalAdagrad <T estende TType >	Voci di aggiornamento sparse in 'var' e 'accum' secondo l'algoritmo FOBOS.
SparseApplyProximalGradientDescent <T estende TType >	Aggiornamento sparse '*var' come algoritmo FOBOS con velocità di apprendimento fissa.
SparseApplyRmsProp <T estende TType >	Aggiorna '*var' in base all'algoritmo RMSProp.
SparseBincount <U estende TNumero >	Conta il numero di occorrenze di ciascun valore in una matrice di numeri interi.
SparseConcat <T estende TType >	Concatena un elenco di "SparseTensor" lungo la dimensione specificata.
SparseConditionalAccumulatore	Un accumulatore condizionale per aggregare gradienti sparsi.
SparseCountSparseOutput <U estende TNumber >	Esegue il conteggio dei contenitori di output sparse per un input tensore sparse.
Croce sparsa	Genera una croce sparsa da un elenco di tensori sparsi e densi.
SparseCrossHashed	Genera una croce sparsa da un elenco di tensori sparsi e densi.
SparseDenseCwiseAdd <T estende TType >	Somma uno SparseTensor e un Tensore denso, utilizzando queste regole speciali: (1) Trasmette il lato denso in modo che abbia la stessa forma del lato sparso, se idoneo; (2) Allora, solo i valori densi indicati dagli indici dello SparseTensor partecipano all'addizione cwise.
SparseDenseCwiseDiv <T estende TType >	Dal punto di vista dei componenti divide uno SparseTensor per un tensore denso.
SparseDenseCwiseMul <T estende TType >	Dal punto di vista dei componenti moltiplica uno SparseTensor per un tensore denso.
SparseFillEmptyRows <T estende TType >	Riempie le righe vuote nell'input 2-D `SparseTensor` con un valore predefinito.
SparseFillEmptyRowsGrad <T estende TType >	Il gradiente di SparseFillEmptyRows.
SparseMatMul	Moltiplicare la matrice "a" per la matrice "b".
SparseMatrixAdd	Addizione sparsa di due matrici CSR, C = alfa * A + beta * B.
SparseMatrixMatMul <T estende TType >	Matrix: moltiplica una matrice sparsa per una matrice densa.
SparseMatrixMul	Moltiplicazione per elementi di una matrice sparsa con un tensore denso.
SparseMatrixNNZ	Restituisce il numero di valori diversi da zero di "sparse_matrix".
SparseMatrixOrderingAMD	Calcola l'ordine del grado minimo approssimativo (AMD) di "input".
SparseMatrixSoftmax	Calcola il softmax di un CSRSparseMatrix.
SparseMatrixSoftmaxGrad	Calcola il gradiente dello SparseMatrixSoftmax op.
SparseMatrixSparseCholesky	Calcola la scomposizione sparsa di Cholesky di "input".
SparseMatrixSparseMatMul	La matrice sparsa moltiplica due matrici CSR "a" e "b".
SparseMatrixTranspose	Traspone le dimensioni interne (matrice) di un CSRSparseMatrix.
SparseMatrixZeros	Crea un CSRSparseMatrix composto da tutti zeri con forma "dense_shape".
SparseReduceMax <T estende TNumero >	Calcola il numero massimo di elementi attraverso le dimensioni di uno SparseTensor.
SparseReduceMaxSparse <T estende TNumero >	Calcola il numero massimo di elementi attraverso le dimensioni di uno SparseTensor.
SparseReduceSum <T estende TType >	Calcola la somma degli elementi attraverso le dimensioni di uno SparseTensor.
SparseReduceSumSparse <T estende TType >	Calcola la somma degli elementi attraverso le dimensioni di uno SparseTensor.
SparseReorder <T estende TType >	Riordina un SparseTensor nell'ordinamento canonico, riga maggiore.
SparseReshape	Rimodella uno SparseTensor per rappresentare i valori in una nuova forma densa.
SparseSegmentMean <T estende TNumero >	Calcola la media lungo segmenti sparsi di un tensore.
SparseSegmentMeanGrad <T estende TNumero >	Calcola i gradienti per SparseSegmentMean.
SparseSegmentMeanWithNumSegments <T estende TNumero >	Calcola la media lungo segmenti sparsi di un tensore.
SparseSegmentSqrtN <T estende TNumero >	Calcola la somma lungo segmenti sparsi di un tensore diviso per il quadrato di N.
SparseSegmentSqrtNGrad <T estende TNumero >	Calcola i gradienti per SparseSegmentSqrtN.
SparseSegmentSqrtNWithNumSegments <T estende TNumero >	Calcola la somma lungo segmenti sparsi di un tensore diviso per il quadrato di N.
SparseSegmentSum <T estende TNumber >	Calcola la somma lungo segmenti sparsi di un tensore.
SparseSegmentSumWithNumSegments <T estende TNumero >	Calcola la somma lungo segmenti sparsi di un tensore.
SparseSlice <T estende TType >	Taglia uno `SparseTensor` in base a `inizio` e `dimensione`.
SparseSliceGrad <T estende TType >	L'operatore gradiente per SparseSlice op.
SparseSoftmax <T estende TNumero >	Applica softmax a un ND "SparseTensor" in batch.
SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits <T estende TNumero >	Calcola il costo dell'entropia incrociata softmax e i gradienti per la propagazione all'indietro.
SparseSparseMaximum <T estende TNumero >	Restituisce il massimo per elemento di due SparseTensor.
SparseSparseMinimum <T estende TType >	Restituisce il minimo elemento di due SparseTensor.
SparseSplit <T estende TType >	Dividi uno `SparseTensor` in tensori `num_split` lungo una dimensione.
SparseTensorDenseAdd <U estende TType >	Somma uno `Tensore` sparso e un `Tensore` denso, producendo un `Tensore` denso.
SparseTensorDenseMatMul <U estende TType >	Moltiplicare SparseTensor (di rango 2) "A" per la matrice densa "B".
SparseTensorSliceDataset	Crea un set di dati che divide un SparseTensor in elementi per riga.
SparseTensorToCSRSparseMatrix	Converte un SparseTensor in un CSRSparseMatrix (possibilmente in batch).
SparseToDense <U estende TType >	Converte una rappresentazione sparsa in un tensore denso.
SparseToSparseSetOperation <T estende TType >	Applica l'operazione di impostazione lungo l'ultima dimensione di 2 ingressi `SparseTensor`.
Spence <T estende TNumero >
Dividi <T estende TType >	Divide un tensore in tensori `num_split` lungo una dimensione.
SplitV <T estende TType >	Divide un tensore in tensori `num_split` lungo una dimensione.
SqlDataset	Crea un set di dati che esegue una query SQL e genera righe del set di risultati.
Sqrt <T estende TType >	Calcola la radice quadrata di x in termini di elemento.
SqrtGrad <T estende TType >	Calcola il gradiente per il quadrato di "x" rispetto al suo input.
Sqrtm <T estende TType >	Calcola la radice quadrata della matrice di una o più matrici quadrate: matmul(sqrtm(A), sqrtm(A)) = A La matrice di input dovrebbe essere invertibile.
Quadrato <T estende TType >	Calcola il quadrato di x in termini di elemento.
Differenzaquadrata <T estende TType >	Restituisce conj(x - y)(x - y) per elemento.
Premi <T estende TType >	Rimuove le dimensioni di dimensione 1 dalla forma di un tensore.
Stack <T estende TType >	Comprime un elenco di tensori di rango "N" - "R" in un tensore di rango "(R+1)".
Palcoscenico	Valori di stage simili a un Enqueue leggero.
StageClear	Op rimuove tutti gli elementi nel contenitore sottostante.
StagePeek	Op dà una sbirciatina ai valori dell'indice specificato.
StageSize	Op restituisce il numero di elementi nel contenitore sottostante.
StatefulRandomBinomial <V estende TNumber >
StatefulStandardNormal <U estende TType >	Restituisce valori casuali da una distribuzione normale.
StatefulTruncatedNormal <U estende TType >	Restituisce valori casuali da una distribuzione normale troncata.
StatefulUniform <U estende TType >	Restituisce valori casuali da una distribuzione uniforme.
StatefulUniformFullInt <U estende TType >	Restituisce numeri interi casuali da una distribuzione uniforme.
StatefulUniformInt <U estende TType >	Restituisce numeri interi casuali da una distribuzione uniforme.
Multinomiale senza stato <V estende TNumero >	Disegna campioni da una distribuzione multinomiale.
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V estende TNumber >
StatelessRandomBinomial <W estende TNumber >	Restituisce numeri casuali pseudocasuali deterministici da una distribuzione binomiale.
StatelessRandomGamma <V estende TNumber >	Restituisce numeri casuali pseudocasuali deterministici da una distribuzione gamma.
StatelessRandomGetKeyCounterAlg	Sceglie l'algoritmo migliore in base al dispositivo e inserisce il seed nella chiave e nel contatore.
StatelessRandomNormal <V estende TNumber >	Restituisce valori pseudocasuali deterministici da una distribuzione normale.
StatelessRandomNormalV2 <U estende TNumber >	Restituisce valori pseudocasuali deterministici da una distribuzione normale.
StatelessRandomPoisson <W estende TNumber >	Restituisce numeri casuali pseudocasuali deterministici da una distribuzione di Poisson.
StatelessRandomUniform <V estende TNumber >	Restituisce valori casuali pseudocasuali deterministici da una distribuzione uniforme.
StatelessRandomUniformFullInt <V estende TNumber >	Restituisce numeri interi casuali pseudocasuali deterministici da una distribuzione uniforme.
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U estende TNumber >	Restituisce numeri interi casuali pseudocasuali deterministici da una distribuzione uniforme.
StatelessRandomUniformInt <V estende TNumber >	Restituisce numeri interi casuali pseudocasuali deterministici da una distribuzione uniforme.
StatelessRandomUniformIntV2 <U estende TNumber >	Restituisce numeri interi casuali pseudocasuali deterministici da una distribuzione uniforme.
StatelessRandomUniformV2 <U estende TNumber >	Restituisce valori casuali pseudocasuali deterministici da una distribuzione uniforme.
StatelessSampleDistortedBoundingBox <T estende TNumber >	Genera in modo deterministico un riquadro di delimitazione distorto in modo casuale per un'immagine.
StatelessTruncatedNormal <V estende TNumber >	Restituisce valori pseudocasuali deterministici da una distribuzione normale troncata.
StatelessTruncatedNormalV2 <U estende TNumber >	Restituisce valori pseudocasuali deterministici da una distribuzione normale troncata.
StaticRegexFullMatch	Controlla se l'input corrisponde al modello regex.
StaticRegexReplace	Sostituisce la corrispondenza del modello in input con riscrittura.
StatsAggregatorHandle
StatsAggregatorSetSummaryWriter	Imposta un summary_writer_interface per registrare le statistiche utilizzando il dato stats_aggregator.
StatsAggregatorSummary	Produce un riepilogo di tutte le statistiche registrate dal gestore delle statistiche specificato.
StopGradient <T estende TType >	Interrompe il calcolo del gradiente.
StridedSlice <T estende TType >	Restituisce una sezione striata da "input".
StridedSliceAssign <T estende TType >	Assegna "value" al riferimento del valore l suddiviso di "ref".
StridedSliceGrad <U estende TType >	Restituisce il gradiente di "StridedSlice".
StringFormat	Formatta un modello di stringa utilizzando un elenco di tensori.
StringLength	Lunghezze delle stringhe di "input".
StringNGrams <T estende TNumero >	Crea ngrammi da dati di stringhe irregolari.
StringSplit	Dividere gli elementi di "source" in base a "sep" in uno "SparseTensor".
Striscia	Rimuovi gli spazi bianchi iniziali e finali dal Tensore.
Sub <T estende TType >	Restituisce x - y per elemento.
Sottostr	Restituisce sottostringhe da "Tensore" di stringhe.
Somma <T estende TType >	Calcola la somma degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore.
Riepilogo Writer
Svd <T estende TType >	Calcola la scomposizione automatica di un lotto di matrici autoaggiunte (Nota: sono supportati solo input reali).
SwitchCond <T estende TType >	Inoltra i "dati" alla porta di output determinata da "pred".
Risultato della compilazione TPU	Restituisce il risultato di una compilazione TPU.
Attivazioni di incorporamento TPU	Un'operazione che consente la differenziazione degli incorporamenti TPU.
TPUReplicateMetadata	Metadati che indicano come replicare il calcolo della TPU.
TPUReplicatedInput <T estende TType >	Connette N input a un calcolo TPU replicato a N vie.
TPUReplicatedOutput <T estende TType >	Connette N output da un calcolo TPU replicato a N vie.
TakeDataset	Crea un set di dati che contiene elementi "count" da "input_dataset".
TakeManySparseFromTensorsMap <T estende TType >	Leggi `SparseTensors` da una `SparseTensorsMap` e concatenali.
Tan <T estende TType >	Calcola l'abbronzatura di x in termini di elemento.
Tanh <T estende TType >	Calcola la tangente iperbolica di "x" in termini di elementi.
TanhGrad <T estende TType >	Calcola il gradiente per la tangenza di "x" rispetto al suo input.
VariabileTemporanea <T estende TType >	Restituisce un tensore che può essere modificato, ma persiste solo all'interno di un singolo passaggio.
TensorArray	Un array di tensori di data dimensione.
TensorArrayClose	Elimina TensorArray dal relativo contenitore di risorse.
TensorArrayConcat <T estende TType >	Concatena gli elementi di TensorArray nel valore "value".
TensorArrayGather <T estende TType >	Raccogli elementi specifici da TensorArray nell'output "value".
TensorArrayGrad	Crea un TensorArray per archiviare i gradienti dei valori nell'handle specificato.
TensorArrayGradWithShape	Crea un TensorArray per archiviare più gradienti di valori nell'handle specificato.
TensorArrayPack <T estende TType >
TensorArrayRead <T estende TType >	Leggi un elemento da TensorArray nell'output "value".
TensorArrayScatter	Distribuisci i dati dal valore di input in elementi TensorArray specifici.
TensorArraySize	Ottieni la dimensione corrente di TensorArray.
TensorArraySplit	Dividere i dati dal valore di input in elementi TensorArray.
TensorArrayUnpack
TensorArrayWrite	Spingere un elemento su tensor_array.
TensorDataset	Crea un set di dati che emette "componenti" come una tupla di tensori una volta.
TensorDiag <T estende TType >	Restituisce un tensore diagonale con determinati valori diagonali.
TensorDiagPart <T estende TType >	Restituisce la parte diagonale del tensore.
TensorForestCreateTreeVariable	Crea una risorsa albero e ne restituisce un handle.
TensorForestTreeDeserialize	Deserializza un prototipo nell'handle dell'albero
TensorForestTreeIsInitializedOp	Controlla se un albero è stato inizializzato.
TensorForestTreePredict	Genera i log per i dati di input specificati
TensorForestTreeResourceHandleOp	Crea un handle per un TensorForestTreeResource
TensorForestTreeSerialize	Serializza l'handle dell'albero in un proto
TensorForestTreeSize	Ottieni il numero di nodi in un albero
TensorListConcat <U estende TType >	Concatena tutti i tensori nell'elenco lungo la dimensione 0.
TensorListConcatLists
TensorListElementShape <T estende TNumero >	La forma degli elementi della lista data, come un tensore.
TensorListFromTensor	Crea un TensorList che, se impilato, ha il valore di "tensore".
TensorListGather <T estende TType >	Crea un tensore indicizzandolo in TensorList.
TensorListGetItem <T estende TType >
TensorListLength	Restituisce il numero di tensori nell'elenco dei tensori di input.
TensorListPopBack <T estende TType >	Restituisce l'ultimo elemento dell'elenco di input nonché un elenco con tutti gli elementi tranne quell'elemento.
TensorListPushBack	Restituisce una lista che ha il "Tensore" passato come ultimo elemento e gli altri elementi della lista data in "input_handle".
TensorListPushBackBatch
TensorListReserve	Elenco della dimensione specificata con elementi vuoti.
TensorListResize	Ridimensiona l'elenco.
TensorListScatter	Crea un TensorList indicizzando in un Tensor.
TensorListScatterIntoExistingList	Tensore di dispersione sugli indici in un elenco di input.
TensorListSetItem
TensorListSplit	Divide un tensore in una lista.
TensorListStack <T estende TType >	Impila tutti i tensori nell'elenco.
TensorMapErase	Restituisce una mappa tensore con l'elemento della chiave specificata cancellato.
TensorMapHasKey	Restituisce se la chiave specificata esiste nella mappa.
TensorMapInsert	Restituisce una mappa che è "input_handle" con la coppia chiave-valore inserita.
TensorMapLookup <U estende TType >	Restituisce il valore da una determinata chiave in una mappa tensore.
TensorMapSize	Restituisce il numero di tensori nella mappa tensore di input.
TensorMapStackKeys <T estende TType >	Restituisce uno stack tensore di tutte le chiavi in una mappa tensore.
TensorScatterNdAdd <T estende TType >	Aggiunge "aggiornamenti" sparsi a un tensore esistente in base agli "indici".
TensorScatterNdMax <T estende TType >
TensorScatterNdMin <T estende TType >
TensorScatterNdSub <T estende TType >	Sottrae gli "aggiornamenti" sparsi da un tensore esistente in base agli "indici".
TensorScatterNdUpdate <T estende TType >	Distribuisci gli "aggiornamenti" in un tensore esistente in base agli "indici".
TensorSliceDataset	Crea un set di dati che emette ogni porzione dim-0 di "componenti" una volta.
TensorStridedSliceUpdate <T estende TType >	Assegna "value" al riferimento del valore l suddiviso di "input".
TensorSummary	Genera un buffer di protocollo "Summary" con un tensore e dati per plug-in.
TextLineDataset	Crea un set di dati che emette le righe di uno o più file di testo.
TextLineReader	Un lettore che restituisce le righe di un file delimitato da "\n".
TfRecordDataset	Crea un set di dati che emette i record da uno o più file TFRecord.
TfRecordReader	Un lettore che restituisce i record da un file TensorFlow Records.
ThreadPoolDataset	Crea un set di dati che utilizza un pool di thread personalizzato per calcolare "input_dataset".
ThreadPoolHandle	Crea un set di dati che utilizza un pool di thread personalizzato per calcolare "input_dataset".
Affianca <T estende TType >	Costruisce un tensore affiancando un dato tensore.
TileGrad <T estende TType >	Restituisce il gradiente di "Tile".
Timestamp	Fornisce il tempo trascorso dall'epoca in secondi.
ToBool	Converte un tensore in un predicato scalare.
ToHashBucket	Converte ogni stringa nel tensore di input nel relativo mod hash mediante un numero di bucket.
ToHashBucketFast	Converte ogni stringa nel tensore di input nel relativo mod hash mediante un numero di bucket.
ToHashBucketStrong	Converte ogni stringa nel tensore di input nel relativo mod hash mediante un numero di bucket.
ToNumber <T estende TNumero >	Converte ogni stringa nell'input Tensor nel tipo numerico specificato.
TopK <T estende TNumero >	Trova valori e indici degli elementi più grandi `k` per l'ultima dimensione.
TopKUnique	Restituisce i valori univoci TopK nell'array in ordine ordinato.
TopKWithUnique	Restituisce i valori TopK nell'array in ordine ordinato.
Trasponi <T estende TType >	Mescola le dimensioni di x secondo una permutazione.
TriangularSolve <T estende TType >	Risolve sistemi di equazioni lineari con matrici triangolari superiori o inferiori mediante sostituzione all'indietro.
TridiagonalMatMul <T estende TType >	Calcolare il prodotto con matrice tridiagonale.
TridiagonalSolve <T estende TType >	Risolve sistemi di equazioni tridiagonali.
TruncateDiv <T estende TType >	Restituisce x / y a livello di elemento per i tipi interi.
TruncateMod <T estende TNumber >	Restituisce il resto della divisione per elemento.
TroncatoNormale <U estende TNumero >	Restituisce valori casuali da una distribuzione normale troncata.
ProvaRpc	Esegui batch di richieste RPC.
Unbatch <T estende TType >	Inverte il funzionamento di Batch per un singolo tensore di uscita.
UnbatchDataset	Un set di dati che divide gli elementi del suo input in più elementi.
UnbatchGrad <T estende TType >	Gradiente di Unbatch.
UncompressElement	Decomprime un elemento del set di dati compresso.
UnicodeDecode <T estende TNumero >	Decodifica ogni stringa in "input" in una sequenza di punti di codice Unicode.
UnicodeDecodeWithOffsets <T estende TNumber >	Decodifica ogni stringa in "input" in una sequenza di punti di codice Unicode.
Codice Unicode	Codifica un tensore di int in stringhe Unicode.
UnicodeScript	Determinare i codici di script di un dato tensore di punti di codice interi Unicode.
UnicodeTranscode	Transcodifica il testo di input da una codifica di origine a una codifica di destinazione.
UniformCandidateSampler	Genera etichette per il campionamento dei candidati con una distribuzione uniforme.
Univoco <T estende TType , V estende TNumber >	Trova elementi unici lungo un asse di un tensore.
Set di dati univoci	Crea un set di dati che contiene gli elementi univoci di "input_dataset".
UniqueWithCounts <T estende TType , V estende TNumero >	Trova elementi unici lungo un asse di un tensore.
UnravelIndex <T estende TNumber >	Converte una matrice di indici semplici in una tupla di matrici di coordinate.
UnsortedSegmentJoin	Unisce gli elementi di "inputs" in base a "segment_ids".
UnsortedSegmentMax <T estende TNumber >	Calcola il massimo lungo i segmenti di un tensore.
UnsortedSegmentMin <T estende TNumber >	Calcola il minimo lungo i segmenti di un tensore.
UnsortedSegmentProd <T estende TType >	Calcola il prodotto lungo i segmenti di un tensore.
UnsortedSegmentSum <T estende TType >	Calcola la somma lungo i segmenti di un tensore.
Disimpila <T estende TType >	Decomprime una determinata dimensione di un tensore di rango "R" nei tensori di rango "num" (R-1)".
Senza scena	Op è simile a un Dequeue leggero.
UnwrapDatasetVariant
Superiore	Converte tutti i caratteri minuscoli nelle rispettive sostituzioni maiuscole.
Limite superiore <U estende TNumero >	Applica upper_bound(sorted_search_values,values) lungo ogni riga.
VarHandleOp	Crea un handle per una risorsa variabile.
VarIsInitializedOp	Controlla se una variabile basata sull'handle della risorsa è stata inizializzata.
La variabile <T estende TType >	Mantiene lo stato sotto forma di un tensore che persiste attraverso i passaggi.
VariableShape <T estende TNumero >	Restituisce la forma della variabile puntata da "risorsa".
Dove	Restituisce posizioni di valori diversi da zero/veri in un tensore.
Lettore di file intero	Un lettore che restituisce l'intero contenuto di un file come valore.
WindowDataset	Combina (nidi di) elementi di input in un set di dati di (nidi di) finestre.
Battito cardiaco dell'operaio	Battito cardiaco operaio op.
WrapDatasetVariante
WriteAudioSummary	Scrive un riepilogo audio.
WriteFile	Scrive il contenuto nel file in input filename.
WriteGraphSummary	Scrive un riepilogo grafico.
Scrivi il riepilogo dell'istogramma	Scrive un riepilogo dell'istogramma.
WriteImageSummary	Scrive un riepilogo dell'immagine.
ScriviRawProtoSummary	Scrive un riepilogo del prototipo serializzato.
ScriviScalarSummary	Scrive un riassunto scalare.
Writesummary	Scrive un riassunto del tensore.
Xdivy <T estende TType >	Restituisce 0 se x == 0 e x / y altrimenti, per elementi.
XlaRecvFromHost <T estende TType >	Un'operazione per ricevere un tensore dall'host.
XLASENDTOHOST	Un OP per inviare un tensore all'host.
XlaSetBound	Imposta un limite per il valore di input fornito come suggerimento per il compilatore Xla, restituisce lo stesso valore.
XlaSpmdFullToShardShape <T estende TType >	Un'operazione utilizzata dal partizionatore XLA SPMD per passare dal partizionamento automatico a partizionamento manuale.
XlaSpmdShardToFullShape <T estende TType >	Un'operazione utilizzata dal partizionatore XLA SPMD per passare dal partizionamento manuale a partizionamento automatico.
Xlog1py <T estende TType >	Restituisce 0 se x == 0 e x * log1p(y) altrimenti, per elementi.
Xlogy <T estende TType >	Restituisce 0 se x == 0 e x * log (y) altrimenti, elemento.
ZEROS <t estende TType >	Un operatore che crea una costante inizializzata con zeri della forma data da `dims`.
ZEROSSILE <T estende TType >	Restituisce un tensore di zeri con la stessa forma e digita x.
Zeta <t estende tnumber >	Calcola la funzione Hurwitz Zeta \\(\zeta(x, q)\\).
Zipdataset	Crea un set di dati che zip insieme `input_datasets`.
erfinv <t estende tnumber >

Un'unità logica di calcolo.

Le implementazioni Op forniscono un'API fortemente tipizzata per la costruzione e l'esecuzione delle operazioni senza l'uso di letterali e indici, come richiesto in classi interne come Operation .

Le operazioni possono essere classificate in due categorie:

OPS Raw Target Un'unica operazione Tensorflow e nella maggior parte dei casi sono generati automaticamente dalle definizioni di proto OpDef esposte dalla libreria di runtime di Tensorflow.
Ops composite eseguono una serie di altri OP per svolgere un'attività logicamente presentata come una singola unità di calcolo.

Metodi pubblici

Abstract Execution Avironment	env () Restituisce l'ambiente di esecuzione in questo OP è stato creato.
Operazione astratta	op () Restituisci questa unità di calcolo come singola `Operation` .

Metodi pubblici

Public Abstract ExecutionEnvironment Env ()

Restituisce l'ambiente di esecuzione in questo OP è stato creato.

Operazione astratta pubblica OP ()

Restituisci questa unità di calcolo come singola Operation .

Per un OP raw , il valore restituito corrisponde all'operazione Tensorflow avvolta da questo OP.

Per un OP composito, il valore restituito di solito corrisponde all'ultima operazione invocata in una catena o a un NoOp che raggruppa una o più operazioni come una singola unità di calcolo.

Ritorni

Operation