Прервать | Вызовите исключение, чтобы прервать процесс при вызове. |
Abs <T расширяет TNumber > | Вычисляет абсолютное значение тензора. |
AccumulateN <T расширяет TType > | Возвращает поэлементную сумму списка тензоров. |
АккумуляторПрименитьГрадиент | Применяет градиент к данному аккумулятору. |
АккумуляторNumAccumulated | Возвращает количество градиентов, агрегированных в данных аккумуляторах. |
АккумуляторSetGlobalStep | Обновляет аккумулятор новым значением global_step. |
AccumulatorTakeGradient <T расширяет TType > | Извлекает средний градиент в данном ConditionalAccumulator. |
Acos <T расширяет TType > | Вычисляет acos x поэлементно. |
Акош <T расширяет TType > | Вычисляет обратный гиперболический косинус x поэлементно. |
Добавьте <T расширяет TType > | Возвращает x + y поэлементно. |
AddManySparseToTensorsMap | Добавьте `N`-мини-пакет `SparseTensor` в `SparseTensorsMap`, верните `N` дескрипторы. |
AddN <T расширяет TType > | Добавьте все входные тензоры поэлементно. |
АддСпарсетоТенсорсмап | Добавьте SparseTensor к SparseTensorsMap и верните его дескриптор. |
AdjustContrast <T расширяет TNumber > | Отрегулируйте контрастность одного или нескольких изображений. |
AdjustHue <T расширяет TNumber > | Отрегулируйте оттенок одного или нескольких изображений. |
AdjustSaturation <T расширяет TNumber > | Отрегулируйте насыщенность одного или нескольких изображений. |
Все | Вычисляет «логическое и» элементов по измерениям тензора. |
ВсеКандидатСэмплер | Создает метки для выборки кандидатов с изученным униграммным распределением. |
AllReduce <T расширяет TNumber > | Взаимно уменьшает несколько тензоров одинакового типа и формы. |
AllToAll <T расширяет TType > | Операция для обмена данными между репликами TPU. |
Угол <U расширяет TNumber > | Возвращает аргумент комплексного числа. |
АнонимныйИтератор | Контейнер для ресурса итератора. |
АнонимныйMemoryCache | |
АнонимныйMultiDeviceIterator | Контейнер для ресурса итератора с несколькими устройствами. |
AnonymousRandomSeedGenerator | |
АнонимныйSeedGenerator | |
Любой | Вычисляет «логическое ИЛИ» элементов по измерениям тензора. |
ApplyAdaMax <T расширяет TType > | Обновите *var в соответствии с алгоритмом AdaMax. |
ApplyAdadelta <T расширяет TType > | Обновите '*var' по схеме adadelta. |
ApplyAdagrad <T расширяет TType > | Обновите *var по схеме adagrad. |
ApplyAdagradDa <T расширяет TType > | Обновите '*var' по схеме проксимальной адаграды. |
ApplyAdagradV2 <T расширяет TType > | Обновите *var по схеме adagrad. |
ApplyAdam <T расширяет TType > | Обновите «*var» в соответствии с алгоритмом Адама. |
ApplyAddSign <T расширяет TType > | Обновите «*var» в соответствии с обновлением AddSign. |
ApplyCenteredRmsProp <T расширяет TType > | Обновите «*var» в соответствии с центрированным алгоритмом RMSProp. |
ApplyFtrl <T расширяет TType > | Обновите '*var' по схеме Ftrl-proximal. |
ApplyGradientDescent <T расширяет TType > | Обновите «*var», вычитая из него «альфа» * «дельта». |
ApplyMomentum <T расширяет TType > | Обновите '*var' в соответствии со схемой импульса. |
ApplyPowerSign <T расширяет TType > | Обновите «*var» в соответствии с обновлением AddSign. |
ApplyProximalAdagrad <T расширяет TType > | Обновите «*var» и «*accum» в соответствии с FOBOS со скоростью обучения Adagrad. |
ApplyProximalGradientDescent <T расширяет TType > | Обновите «*var» как алгоритм FOBOS с фиксированной скоростью обучения. |
ApplyRmsProp <T расширяет TType > | Обновите *var в соответствии с алгоритмом RMSProp. |
ПриблизительныйРавный | Возвращает истинное значение abs(xy) < допуска поэлементно. |
ArgMax <V расширяет TNumber > | Возвращает индекс с наибольшим значением по измерениям тензора. |
ArgMin <V расширяет TNumber > | Возвращает индекс с наименьшим значением по измерениям тензора. |
АсСтрока | Преобразует каждую запись в заданном тензоре в строки. |
Асин <T расширяет TType > | Вычисляет тригнометрический обратный синус x поэлементно. |
Асинх <T расширяет TType > | Вычисляет обратный гиперболический синус x поэлементно. |
AssertCardinalityDataset | |
AssertNextDataset | |
УтверждатьЭто | Утверждает, что данное условие истинно. |
Назначьте <T расширяет TType > | Обновите ссылку, присвоив ей значение. |
AssignAdd <T расширяет TType > | Обновите «ref», добавив к нему «value». |
НазначитьДобавитьПеременнуюОп | Добавляет значение к текущему значению переменной. |
AssignSub <T расширяет TType > | Обновите «ref», вычитая из него «value». |
AssignSubVariableOp | Вычитает значение из текущего значения переменной. |
ПрисвоитьПеременнуюОп | Присваивает новое значение переменной. |
Атан <T расширяет TType > | Вычисляет тригнометрический обратный тангенс x поэлементно. |
Atan2 <T расширяет TNumber > | Вычисляет арктангенс `y/x` поэлементно, учитывая знаки аргументов. |
Атан <T расширяет TType > | Вычисляет обратный гиперболический тангенс x поэлементно. |
Аудиоспектрограмма | Производит визуализацию аудиоданных с течением времени. |
АудиоСводка | Выводит буфер протокола «Сводка» со звуком. |
AutoShardDataset | Создает набор данных, который сегментирует входной набор данных. |
AvgPool <T расширяет TNumber > | Выполняет усреднение на входе. |
AvgPool3d <T расширяет TNumber > | Выполняет 3D-усреднение на входе. |
AvgPool3dGrad <T расширяет TNumber > | Вычисляет градиенты средней функции объединения. |
AvgPoolGrad <T расширяет TNumber > | Вычисляет градиенты средней функции объединения. |
BandPart <T расширяет TType > | Скопируйте тензор, установив все за пределами центральной полосы в каждой самой внутренней матрице в ноль. |
BandedTriangularSolve <T расширяет TType > | |
Барьер | Определяет барьер, который сохраняется при различных исполнениях графа. |
БарьерЗакрыть | Закрывает данный барьер. |
БарьерНеполныйРазмер | Вычисляет количество неполных элементов в данном барьере. |
БарьерВставитьМногие | Для каждого ключа присваивается соответствующее значение указанному компоненту. |
БарьерГотовРазмер | Вычисляет количество полных элементов в данном барьере. |
БарьерTakeMany | Берет заданное количество завершенных элементов из барьера. |
Партия | Недетерминированно группирует все входные тензоры. |
BatchCholesky <T расширяет TNumber > | |
BatchCholeskyGrad <T расширяет TNumber > | |
Пакетный набор данных | Создает набор данных, который объединяет элементы `batch_size` из `input_dataset`. |
ПакетныйFft | |
ПакетныйFft2d | |
ПакетныйFft3d | |
ПакетныйИфт | |
БатчИффт2д | |
Пакетныйиффт3d | |
BatchMatMul <T расширяет TType > | Пакетно умножает срезы двух тензоров. |
BatchMatrixBandPart <T расширяет TType > | |
BatchMatrixDeterminant <T расширяет TType > | |
BatchMatrixDiag <T расширяет TType > | |
BatchMatrixDiagPart <T расширяет TType > | |
BatchMatrixInverse <T расширяет TNumber > | |
BatchMatrixSetDiag <T расширяет TType > | |
BatchMatrixSolve <T расширяет TNumber > | |
BatchMatrixSolveLs <T расширяет TNumber > | |
BatchMatrixTriangularSolve <T расширяет TNumber > | |
BatchNormWithGlobalNormalization <T расширяет TType > | Пакетная нормализация. |
BatchNormWithGlobalNormalizationGrad <T расширяет TType > | Градиенты для пакетной нормализации. |
BatchSelfAdjointEig <T расширяет TNumber > | |
BatchSvd <T расширяет TType > | |
BatchToSpace <T расширяет TType > | BatchToSpace для 4-D тензоров типа T. |
BatchToSpaceNd <T расширяет TType > | BatchToSpace для ND-тензоров типа T. |
BesselI0 <T расширяет TNumber > | |
BesselI0e <T расширяет TNumber > | |
BesselI1 <T расширяет TNumber > | |
BesselI1e <T расширяет TNumber > | |
BesselJ0 <T расширяет TNumber > | |
BesselJ1 <T расширяет TNumber > | |
BesselK0 <T расширяет TNumber > | |
BesselK0e <T расширяет TNumber > | |
BesselK1 <T расширяет TNumber > | |
BesselK1e <T расширяет TNumber > | |
BesselY0 <T расширяет TNumber > | |
BesselY1 <T расширяет TNumber > | |
Betainc <T расширяет TNumber > | Вычислить регуляризованный неполный бета-интеграл \\(I_x(a, b)\\). |
BiasAdd <T расширяет TType > | Добавляет «предвзятость» к «ценности». |
BiasAddGrad <T расширяет TType > | Обратная операция для «BiasAdd» на тензоре «смещения». |
Bincount <T расширяет TNumber > | Подсчитывает количество вхождений каждого значения в целочисленный массив. |
Bitcast <U расширяет TType > | Передаёт тензор из одного типа в другой без копирования данных. |
ПобитовоеИ <T расширяет TNumber > | Поэлементно вычисляет побитовое И для `x` и `y`. |
BitwiseOr <T расширяет TNumber > | Поэлементно вычисляет поразрядное ИЛИ для `x` и `y`. |
BitwiseXor <T расширяет TNumber > | Поэлементно вычисляет побитовое исключающее ИЛИ для `x` и `y`. |
BlockLSTM <T расширяет TNumber > | Вычисляет прямое распространение ячейки LSTM для всех временных шагов. |
BlockLSTMGrad <T расширяет TNumber > | Вычисляет обратное распространение ячейки LSTM для всей временной последовательности. |
BoostedTreesAggregateStats | Агрегирует сводку накопленной статистики для пакета. |
УскоренныйДеревьяВедро | Разбивайте каждую функцию по сегментам на основе границ сегмента. |
BoostedДеревьяРассчитатьЛучшийФункцияSplit | Вычисляет выигрыш для каждой функции и возвращает наилучшую возможную информацию о разбиении для этой функции. |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 | Вычисляет выигрыш для каждого объекта и возвращает наилучшую возможную информацию о разбиении для каждого узла. |
BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature | Вычисляет выигрыш для каждой функции и возвращает наилучшую возможную информацию о разбиении для этой функции. |
BoostedДеревьяСмещение центра | Вычисляет априорное значение на основе обучающих данных (смещение) и заполняет первый узел априорными логитами. |
BoostedTreesCreateEnsemble | Создает модель ансамбля дерева и возвращает ее дескриптор. |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | Создайте ресурс для потоков квантилей. |
BoostedTreesDeserializeEnsemble | Десериализует конфигурацию сериализованного ансамбля деревьев и заменяет текущее дерево. ансамбль. |
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | Создает дескриптор BoostedTreesEnsembleResource. |
BoostedTreesExampleDebugOutputs | Результаты отладки/интерпретируемости модели для каждого примера. |
BoostedTreesFlushQuantileСводка | Очистите сводные данные квантилей из каждого ресурса потока квантилей. |
BoostedTreesGetEnsembleStates | Извлекает токен ресурса ансамбля деревьев, количество деревьев и статистику роста. |
BoostedTreesMakeQuantileСводки | Составляет сводку квантилей для партии. |
BoostedTreesMakeStatsСводка | Делает сводку накопленной статистики по пакету. |
BoostedTreesПрогнозировать | Запускает несколько предикторов ансамбля аддитивной регрессии на входных экземплярах и вычисляет логиты. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | Добавьте сводные данные квантилей к каждому ресурсу потока квантилей. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | Десериализовать границы сегмента и флаг готовности в текущий QuantileAccumulator. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | Очистите сводные данные для ресурса потока квантилей. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | Сгенерируйте границы сегмента для каждого объекта на основе накопленных сводок. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | Создает дескриптор BoostedTreesQuantileStreamResource. |
BoostedTreesSerializeEnsemble | Сериализует ансамбль дерева в прототип. |
BoostedTreesSparseAggregateStats | Агрегирует сводку накопленной статистики для пакета. |
BoostedДеревьяРедкийВычислитьЛучшийФункцияSplit | Вычисляет выигрыш для каждой функции и возвращает наилучшую возможную информацию о разбиении для этой функции. |
BoostedTreesTrainingPredict | Запускает несколько предикторов ансамбля аддитивной регрессии на входных экземплярах и вычисляет обновление кэшированных логитов. |
BoostedTreesUpdateEnsemble | Обновляет ансамбль деревьев, добавляя слой к последнему выращенному дереву. или создав новое дерево. |
BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | Обновляет ансамбль деревьев, добавляя слой к последнему выращенному дереву. или создав новое дерево. |
BroadcastDynamicShape <T расширяет TNumber > | Верните форму s0 op s1 с помощью трансляции. |
BroadcastGradientArgs <T расширяет TNumber > | Верните индексы сокращения для вычисления градиентов s0 op s1 с широковещательной передачей. |
BroadcastHelper <T расширяет TType > | Вспомогательный оператор для проведения трансляций в стиле XLA. Транслирует `lhs` и `rhs` с одинаковым рангом, добавляя измерения размера 1 к любому из `lhs` и `rhs`, имеющему более низкий ранг, используя правила трансляции XLA для бинарных операторов. |
BroadcastRecv <T расширяет TType > | Получает широковещательное значение тензора от другого устройства. |
BroadcastSend <T расширяет TType > | Передает значение тензора одному или нескольким другим устройствам. |
BroadcastTo <T расширяет TType > | Передайте массив для совместимой формы. |
Собрать ведра | Распределяет «входные данные» на основе «границ». |
BytesProducedStatsDataset | Записывает размер в байтах каждого элемента input_dataset в StatsAggregator. |
CSRSparseMatrixComponents <T расширяет TType > | Считывает компоненты CSR по индексу пакета. |
CSRSparseMatrixToDense <T расширяет TType > | Преобразуйте (возможно, пакетный) CSRSparseMatrix в плотный. |
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T расширяет TType > | Преобразует CSRSparesMatrix (возможно, пакетный) в SparseTensor. |
CSVНабор данных | |
CSVDatasetV2 | |
CTCLossV2 | Вычисляет потерю CTC (вероятность журнала) для каждой записи пакета. |
Набор данных кэша | Создает набор данных, который кэширует элементы из input_dataset. |
КэшDatasetV2 | |
Приведение <U расширяет TType > | Приведите x типа SrcT к y типа DstT. |
Ceil <T расширяет TNumber > | Возвращает наименьшее поэлементное целое число не меньше x. |
CheckNumerics <T расширяет TNumber > | Проверяет тензор на наличие значений NaN, -Inf и +Inf. |
Холецкий <T расширяет TType > | Вычисляет разложение Холецкого одной или нескольких квадратных матриц. |
ХолескиГрад <T расширяет TNumber > | Вычисляет градиент обратного распространения в обратном режиме алгоритма Холецкого. |
Выберите быстрый набор данных | |
ClipByValue <T расширяет TType > | Обрезает значения тензора до заданного минимума и максимума. |
ЗакрытьСводкаПисатель | |
ClusterOutput <T расширяет TType > | Оператор, который соединяет выходные данные вычисления XLA с другими узлами потребительского графа. |
CollectiveGather <T расширяет TNumber > | Взаимно накапливает несколько тензоров одинакового типа и формы. |
CollectivePermute <T расширяет TType > | Операция для перестановки тензоров в реплицируемых экземплярах TPU. |
КомбинированныйNonMaxSuppression | Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания количества очков, Эта операция выполняет non_max_suppression для входных данных каждого пакета во всех классах. |
СравнитьИБитпак | Сравните значения `input` и `threshold` и упакуйте полученные биты в `uint8`. |
Результат Компиляции | Возвращает результат компиляции TPU. |
КомпиляцияУспехАссерт | Утверждает, что компиляция прошла успешно. |
Комплекс <U расширяет TType > | Преобразует два действительных числа в комплексное число. |
ComplexAbs <U расширяет TNumber > | Вычисляет комплексное абсолютное значение тензора. |
СжатьЭлемент | Сжимает элемент набора данных. |
ВычислитьСлучайные попадания | Вычисляет идентификаторы должностей в sampled_candidates, соответствующих true_labels. |
Вычислить размер пакета | Вычисляет статический размер пакета набора данных без частичных пакетов. |
Concat <T расширяет TType > | Объединяет тензоры по одному измерению. |
Объединение набора данных | Создает набор данных, который объединяет input_dataset с another_dataset. |
Условный аккумулятор | Условный аккумулятор для агрегирования градиентов. |
КонфигурераспределенныйТПУ | Устанавливает централизованные структуры для распределенной системы TPU. |
НастройкаTPUEmbedding | Настраивает TPUEmbedding в распределенной системе TPU. |
Conj <T расширяет TType > | Возвращает комплексно-сопряженное число. |
ConjugateTranspose <T расширяет TType > | Перетасуйте размеры x в соответствии с перестановкой и сопрягите результат. |
Константа <T расширяет TType > | Оператор, производящий постоянное значение. |
ПотреблятьMutexLock | Эта операция использует блокировку, созданную MutexLock. |
ControlTrigger | Ничего не делает. |
Conv <T расширяет TType > | Обертывает оператор XLA ConvGeneralDilated, описанный по адресу https://www.tensorflow.org/ Performance/xla/operation_semantics#conv_convolution. |
Conv2d <T расширяет TNumber > | Вычисляет двумерную свертку по четырехмерным «входным» и «фильтрующим» тензорам. |
Conv2dBackpropFilter <T расширяет TNumber > | Вычисляет градиенты свертки относительно фильтра. |
Conv2dBackpropInput <T расширяет TNumber > | Вычисляет градиенты свертки относительно входных данных. |
Conv3d <T расширяет TNumber > | Вычисляет трехмерную свертку по пятимерным «входным» и «фильтрующим» тензорам. |
Conv3dBackpropFilter <T расширяет TNumber > | Вычисляет градиенты трехмерной свертки относительно фильтра. |
Conv3dBackpropInput <U расширяет TNumber > | Вычисляет градиенты трехмерной свертки относительно входных данных. |
Копировать <T расширяет TType > | Скопируйте тензор с процессора на процессор или с графического процессора на графический процессор. |
CopyHost <T расширяет TType > | Скопируйте тензор на хост. |
Cos <T расширяет TType > | Вычисляет cos x поэлементно. |
Cosh <T расширяет TType > | Вычисляет гиперболический косинус x поэлементно. |
CountUpTo <T расширяет TNumber > | Увеличивает «ref», пока не достигнет «предела». |
CreateSummaryDbWriter | |
CreateSummaryFileWriter | |
Обрезать и изменить размер | Извлекает обрезки из тензора входного изображения и изменяет их размер. |
ОбрезатьИИзменитьРазмерГрадБоксы | Вычисляет градиент операции обрезки_and_resize относительно тензора полей ввода. |
CropAndResizeGradImage <T расширяет TNumber > | Вычисляет градиент операции обрезки_and_resize относительно входного тензора изображения. |
Крест <T расширяет TNumber > | Вычислите попарное векторное произведение. |
CrossReplicaSum <T расширяет TNumber > | Операция для суммирования входных данных по реплицируемым экземплярам TPU. |
CtcBeamSearchDecoder <T расширяет TNumber > | Выполняет декодирование поиска луча по логитам, заданным на входе. |
CtcGreedyDecoder <T расширяет TNumber > | Выполняет жадное декодирование логитов, заданных во входных данных. |
CtcLoss <T расширяет TNumber > | Вычисляет потерю CTC (вероятность журнала) для каждой записи пакета. |
CudnnRNN <T расширяет TNumber > | RNN, поддерживаемый cuDNN. |
CudnnRNNBackprop <T расширяет TNumber > | Обратный шаг CudnnRNNV3. |
CudnnRNNCanonicalToParams <T расширяет TNumber > | Преобразует параметры CudnnRNN из канонической формы в пригодную для использования форму. |
CudnnRNNParamsToCanonical <T расширяет TNumber > | Извлекает параметры CudnnRNN в канонической форме. |
CudnnRnnParamsSize <U расширяет TNumber > | Вычисляет размер весов, которые могут использоваться моделью Cudnn RNN. |
Cumprod <T расширяет TType > | Вычислите совокупное произведение тензора x вдоль оси. |
Cumsum <T расширяет TType > | Вычислите совокупную сумму тензора x вдоль оси. |
CumulativeLogsumexp <T расширяет TNumber > | Вычислите совокупное произведение тензора x вдоль оси. |
DataFormatDimMap <T расширяет TNumber > | Возвращает индекс измерения в целевом формате данных, указанном в формат исходных данных. |
DataFormatVecPermute <T расширяет TNumber > | Измените входной тензор с `src_format` на `dst_format`. |
DataServiceDataset | |
Набор данныхКардинальность | Возвращает мощность `input_dataset`. |
Набор данных из графика | Создает набор данных из заданного `graph_def`. |
DatasetToGraph | Возвращает сериализованный GraphDef, представляющий `input_dataset`. |
DatasetToSingleElement | Выводит один элемент из заданного набора данных. |
DatasetToTFRecord | Записывает заданный набор данных в заданный файл, используя формат TFRecord. |
DatasetToTfRecord | Записывает заданный набор данных в заданный файл, используя формат TFRecord. |
Dawsn <T расширяет TNumber > | |
DebugGradientIdentity <T расширяет TType > | Identity op для отладки градиента. |
DebugGradientRefIdentity <T расширяет TType > | Identity op для отладки градиента. |
DebugIdentity <T расширяет TType > | Отладка Identity V2 Op. |
DebugNanCount | Отладка счетчика значений NaN, операция. |
DebugNumericsSummary <U расширяет TNumber > | Числовая сводка отладки V2 Op. |
ДекодированиеИОбрезкаJpeg | Декодируйте и обрезайте изображение в кодировке JPEG до тензора uint8. |
ДекодированиеBase64 | Декодирование веб-безопасных строк в кодировке Base64. |
ДекодированиеBmp | Декодируйте первый кадр изображения в формате BMP в тензор uint8. |
ДекодированиеСжатый | Распаковать строки. |
ДекодированиеCsv | Преобразуйте записи CSV в тензоры. |
ДекодироватьGif | Декодируйте кадр(ы) изображения в формате GIF в тензор uint8. |
DecodeImage <T расширяет TNumber > | Функция для decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg и decode_png. |
ДекодированиеJpeg | Декодируйте изображение в формате JPEG в тензор uint8. |
ДекодированиеJsonПример | Преобразование записей примеров в формате JSON в строки буфера двоичного протокола. |
DecodePaddedRaw <T расширяет TNumber > | Переинтерпретируйте байты строки как вектор чисел. |
DecodePng <T расширяет TNumber > | Декодируйте изображение в формате PNG в тензор uint8 или uint16. |
ДекодированиеПрото | Операция извлекает поля из сериализованного сообщения буфера протокола в тензоры. |
DecodeRaw <T расширяет TType > | Переинтерпретируйте байты строки как вектор чисел. |
ДекодированиеWav | Декодируйте 16-битный файл PCM WAV в тензор с плавающей запятой. |
DeepCopy <T расширяет TType > | Делает копию `x`. |
Удалитьитератор | Контейнер для ресурса итератора. |
УдалитьMemoryCache | |
Удалитьмултидевицеитератор | Контейнер для ресурса итератора. |
УдалитьRandomSeedGenerator | |
Удалитьсеедгенератор | |
Удалитьсессионтензор | Удалите тензор, указанный его дескриптором в сеансе. |
DenseBincount <U расширяет TNumber > | Подсчитывает количество вхождений каждого значения в целочисленный массив. |
DenseCountSparseOutput <U расширяет TNumber > | Выполняет подсчет интервалов разреженного вывода для входа tf.tensor. |
ПлотнаяToCSRSparseMatrix | Преобразует плотный тензор в CSRSparseMatrix (возможно, пакетный). |
DenseToDenseSetOperation <T расширяет TType > | Применяет операцию набора вдоль последнего измерения двух входов «Тензор». |
DenseToSparseBatchDataset | Создает набор данных, который объединяет входные элементы в SparseTensor. |
DenseToSparseSetOperation <T расширяет TType > | Применяет операцию множества вдоль последнего измерения Tensor и SparseTensor. |
DepthToSpace <T расширяет TType > | DepthToSpace для тензоров типа T. |
DepthwiseConv2dNative <T расширяет TNumber > | Вычисляет двумерную глубинную свертку с учетом четырехмерных «входных» и «фильтрующих» тензоров. |
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T расширяет TNumber > | Вычисляет градиенты глубинной свертки относительно фильтра. |
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T расширяет TNumber > | Вычисляет градиенты глубинной свертки относительно входных данных. |
Деквантовать | Берет упакованный ввод uint32 и распаковывает его в uint8, чтобы сделать Деквантование на устройстве. |
Десериализоватьитератор | Преобразует данный вариантный тензор в итератор и сохраняет его в данном ресурсе. |
DeserializeManySparse <T расширяет TType > | Десериализовать и объединить SparseTensors из сериализованного мини-пакета. |
DeserializeSparse <U расширяет TType > | Десериализовать объекты SparseTensor. |
УничтожитьРесурсОп | Удаляет ресурс, указанный дескриптором. |
DestroyTemporaryVariable <T расширяет TType > | Уничтожает временную переменную и возвращает ее окончательное значение. |
Det <T расширяет TType > | Вычисляет определитель одной или нескольких квадратных матриц. |
Индекс устройства | Возвращает индекс устройства, на котором работает операция. |
Дигамма <T расширяет TNumber > | Вычисляет Psi, производную Lgamma (логарифм абсолютного значения `Gamma(x)`), поэлементно. |
Dilation2d <T расширяет TNumber > | Вычисляет расширение шкалы серого четырехмерных «входных» и трехмерных «фильтрующих» тензоров. |
Dilation2dBackpropFilter <T расширяет TNumber > | Вычисляет градиент морфологического двумерного расширения относительно фильтра. |
Dilation2dBackpropInput <T расширяет TNumber > | Вычисляет градиент морфологического двумерного расширения относительно входных данных. |
НаправленныйИнтерлеавеDataset | Заменитель InterleaveDataset в фиксированном списке из N наборов данных. |
Div <T расширяет TType > | Возвращает x/y поэлементно. |
DivNoNan <T расширяет TType > | Возвращает 0, если знаменатель равен нулю. |
Точка <T расширяет TType > | Обертывает оператор XLA DotGeneral, описанный по адресу https://www.tensorflow.org/ Performance/xla/operation_semantics#dotgeneral. |
DrawBoundingBoxes <T расширяет TNumber > | Нарисуйте ограничивающие рамки на пакете изображений. |
DummyIterationCounter | |
ПустышкаMemoryCache | |
DummySeedГенератор | |
DynamicPartition <T расширяет TType > | Разделяет `данные` на тензоры `num_partitions`, используя индексы из `partitions`. |
DynamicSlice <T расширяет TType > | Обертывает оператор XLA DynamicSlice, описанный по адресу https://www.tensorflow.org/ Performance/xla/operation_semantics#dynamicslice. |
DynamicStitch <T расширяет TType > | Чередуйте значения из тензоров данных в один тензор. |
DynamicUpdateSlice <T расширяет TType > | Обертывает оператор XLA DynamicUpdateSlice, описанный по адресу https://www.tensorflow.org/ Performance/xla/operation_semantics#dynamicupdateslice. |
EditDistance | Вычисляет (возможно, нормализованное) расстояние редактирования Левенштейна. |
Eig <U расширяет TType > | Вычисляет собственное разложение одной или нескольких квадратных матриц. |
Einsum <T расширяет TType > | Операция, поддерживающая базовую операцию einsum с 2 входами и 1 выходом. |
Элу <T расширяет TNumber > | Вычисляет экспоненциально-линейный результат: `exp(features) - 1`, если < 0, `features` в противном случае. |
ЭлуГрад <T расширяет TNumber > | Вычисляет градиенты для экспоненциальной линейной операции (Elu). |
Встраивание Активаций | Операция, позволяющая дифференцировать встраивания TPU. |
Пустой <T расширяет TType > | Создает тензор заданной формы. |
ПустойTensorList | Создает и возвращает пустой тензорный список. |
ПустойTensorMap | Создает и возвращает пустую тензорную карту. |
КодироватьBase64 | Кодируйте строки в безопасный для Интернета формат base64. |
КодироватьJpeg | JPEG-кодирование изображения. |
КодироватьJpegVariableQuality | Входное изображение кодируется в формате JPEG с гарантированным качеством сжатия. |
КодироватьPng | PNG-кодирование изображения. |
КодироватьПрото | Операция сериализует сообщения protobuf, представленные во входных тензорах. |
КодироватьWav | Кодируйте аудиоданные в формате WAV. |
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch | Операция, которая ставит список входных пакетных тензоров в очередь в TPUEmbedding. |
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | Упрощает перенос кода, использующего tf.nn.embedding_lookup(). |
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch | Операция, которая ставит в очередь входные индексы TPUEmbedding из SparseTensor. |
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch | Упрощает перенос кода, использующего tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
ОбеспечитьShape <T расширяет TType > | Гарантирует, что форма тензора соответствует ожидаемой форме. |
Введите <T расширяет TType > | Создает или находит дочерний фрейм и делает доступными для него `данные`. |
Равный | Возвращает истинное значение (x == y) поэлементно. |
Erf <T расширяет TNumber > | Вычисляет функцию ошибки Гаусса для `x` поэлементно. |
Erfc <T расширяет TNumber > | Вычисляет дополнительную функцию ошибок `x` поэлементно. |
EuclideanNorm <T расширяет TType > | Вычисляет евклидову норму элементов по измерениям тензора. |
Выполнять | Операция, которая загружает и выполняет программу TPU на устройстве TPU. |
ВыполнитеИОбновитьПеременные | Операция, выполняющая программу с дополнительными обновлениями переменных на месте. |
Выход <T расширяет TType > | Выход из текущего кадра в родительский кадр. |
Exp <T расширяет TType > | Вычисляет экспоненту от x поэлементно. |
ExpandDims <T расширяет TType > | Вставляет размерность 1 в форму тензора. |
Exint <T расширяет TNumber > | |
Expm1 <T расширяет TType > | Вычисляет `exp(x) - 1` поэлементно. |
ИзвлечьПроблеск | Извлекает проблеск из входного тензора. |
ExtractImagePatches <T расширяет TType > | Извлеките «патчи» из «изображений» и поместите их в выходное измерение «глубина». |
ExtractJpegShape <T расширяет TNumber > | Извлеките информацию о форме изображения в формате JPEG. |
ExtractVolumePatches <T расширяет TNumber > | Извлеките «патчи» из «входа» и поместите их в выходное измерение «глубина». |
Факт | Выведите факт о факториалах. |
FakeQuantWithMinMaxArgs | Поддельное квантование тензора «входов», введите float в тензор «выходов» того же типа. |
FakeQuantWithMinMaxArgsGradient | Вычисление градиентов для операции FakeQuantWithMinMaxArgs. |
FakeQuantWithMinMaxVars | Фальшивое квантование тензора «входов» типа float с помощью глобальных скаляров с плавающей запятой. Поддельное квантование тензора «входов» типа float с помощью глобальных скаляров с плавающей запятой «min» и «max» до тензора «выходов» той же формы, что и «входы». |
FakeQuantWithMinMaxVarsGradient | Вычисление градиентов для операции FakeQuantWithMinMaxVars. |
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel | Фальшивое квантование тензора «входов» типа float с помощью поканальных чисел с плавающей запятой. Поддельное квантование тензора `inputs` типа float для каждого канала и одной из форм: `[d]`, `[b, d]` `[b, h, w, d]` через поканальные числа с плавающей запятой ` min` и `max` формы `[d]` в тензор `выходов` той же формы, что и `входы`. |
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient | Вычисление градиентов для операции FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel. |
Fft <T расширяет TType > | Быстрое преобразование Фурье. |
Fft2d <T расширяет TType > | 2D быстрое преобразование Фурье. |
Fft3d <T расширяет TType > | Быстрое 3D-преобразование Фурье. |
ФифоОчередь | Очередь, которая создает элементы в порядке «первым пришел — первым обслужен». |
Заполните <U расширяет TType > | Создает тензор, заполненный скалярным значением. |
Фильтроватьполасткомпонентдатасет | Создает набор данных, содержащий элементы первого компонента `input_dataset`, имеющие true в последнем компоненте. |
Отпечаток пальца | Генерирует значения отпечатков пальцев. |
Фиксированная длинарекорддатасет | |
ФиксированнаяДлинаRecordReader | Reader, который выводит из файла записи фиксированной длины. |
ИсправленоUnigramCandidateSampler | Создает метки для выборки кандидатов с изученным униграммным распределением. |
Этаж <T расширяет TNumber > | Возвращает наибольшее поэлементное целое число, не превышающее x. |
FloorDiv <T расширяет TType > | Возвращает x // y поэлементно. |
FloorMod <T расширяет TNumber > | Возвращает поэлементный остаток от деления. |
FlushСводкаПисатель | |
FractionalAvgPool <T расширяет TNumber > | Выполняет дробное среднее объединение входных данных. |
FractionalAvgPoolGrad <T расширяет TNumber > | Вычисляет градиент функции FractionalAvgPool. |
FractionalMaxPool <T расширяет TNumber > | Выполняет дробное максимальное объединение входных данных. |
FractionalMaxPoolGrad <T расширяет TNumber > | Вычисляет градиент функции FractionalMaxPool. |
FresnelCos <T расширяет TNumber > | |
FresnelSin <T расширяет TNumber > | |
FusedBatchNorm <T расширяет TNumber , U расширяет TNumber > | Пакетная нормализация. |
FusedBatchNormGrad <T расширяет TNumber , U расширяет TNumber > | Градиент для пакетной нормализации. |
FusedPadConv2d <T расширяет TNumber > | Выполняет заполнение в качестве предварительной обработки во время свертки. |
FusedResizeAndPadConv2d <T расширяет TNumber > | Выполняет изменение размера и заполнение в качестве предварительной обработки во время свертки. |
GRUBlockCell <T расширяет TNumber > | Вычисляет прямое распространение ячейки GRU за 1 временной шаг. |
GRUBlockCellGrad <T расширяет TNumber > | Вычисляет обратное распространение ячейки GRU за 1 временной шаг. |
Соберите <T расширяет TType > | Обертывает оператор XLA Gather, описанный по адресу https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#gather |
GatherNd <T расширяет TType > | Соберите фрагменты из «параметров» в тензор с формой, заданной «индексами». |
GatherV2 <T расширяет TNumber > | Взаимно накапливает несколько тензоров одинакового типа и формы. |
Создать предложения BoundingBox | Эта операция создает область интересов из заданных ограничивающих рамок (bbox_deltas), закодированных относительно привязок в соответствии с уравнением 2 в arXiv: 1506.01497. Оператор выбирает верхние поля оценки `pre_nms_topn`, декодирует их относительно привязок, применяет немаксимальное подавление к перекрывающимся полям со значением пересечения через объединение (iou) выше `nms_threshold`, отбрасывая поля, где короткая сторона меньше ` min_size`. |
GenerateVocabRemapping | Учитывая путь к новым и старым файлам словаря, возвращает тензор переназначения длина `num_new_vocab`, где `remapping[i]` содержит номер строки в старом словаре, который соответствует строке `i` в новом словаре (начиная со строки `new_vocab_offset` и до объектов `num_new_vocab`), или `- 1`, если записи `i` в новом словаре нет в старом словаре. |
GetSessionHandle | Сохраните входной тензор в состоянии текущего сеанса. |
GetSessionTensor <T расширяет TType > | Получите значение тензора, заданное его дескриптором. |
Большой | Возвращает истинное значение (x > y) поэлементно. |
БольшеРавно | Возвращает истинное значение (x >= y) поэлементно. |
GuaranteeConst <T расширяет TType > | Дает гарантии среде выполнения TF, что входной тензор является константой. |
Хэш-таблица | Создает неинициализированную хеш-таблицу. |
HistogramFixedWidth <U расширяет TNumber > | Возврат гистограммы значений. |
ГистограммаСводка | Выводит буфер протокола «Сводка» с гистограммой. |
HsvToRgb <T расширяет TNumber > | Преобразуйте одно или несколько изображений из HSV в RGB. |
Идентичность <T расширяет TType > | Возвращает тензор с той же формой и содержимым, что и входной тензор или значение. |
ИдентичностьN | Возвращает список тензоров с той же формой и содержимым, что и входные данные. тензоры. |
IdentityReader | Reader, который выводит поставленную в очередь работу как ключ и значение. |
Ifft <T расширяет TType > | Обратное быстрое преобразование Фурье. |
Ifft2d <T расширяет TType > | Обратное двумерное быстрое преобразование Фурье. |
Ifft3d <T расширяет TType > | Обратное трехмерное быстрое преобразование Фурье. |
Игамма <T расширяет TNumber > | Вычислите нижнюю регуляризованную неполную гамма-функцию `P(a, x)`. |
IgammaGradA <T расширяет TNumber > | Вычисляет градиент `igamma (a, x)` wrt `a`. |
Igammac <t расширяет tnumber > | Вычислить верхнюю регуляризованную неполную гамма -функцию `Q (a, x)`. |
Игнорировать ирорсдатасет | Создает набор данных, который содержит элементы `input_dataset`, игнорирующие ошибки. |
Imag <u расширяет tnumber > | Возвращает воображаемую часть сложного числа. |
ImageProjectivEtransformv2 <T Extens Tnumber > | Применяет заданное преобразование к каждому из изображений. |
ImageProjectivEtransformv3 <T Extens Tnumber > | Применяет заданное преобразование к каждому из изображений. |
Imagesummary | Выводит буфер протокола «Сводка» с изображениями. |
ImmutableConst <T Extens Ttype > | Возвращает неизменную тензор из области памяти. |
Импорт | |
Intopk | Говорит, находятся ли цели в верхних `k` предсказаниях. |
Infeeddequeue <t расширяет ttype > | Заполнитель OP для значения, которое будет подано в вычисление. |
Infeeddequeuetuple | Получает несколько значений из inpeed в качестве кортежа XLA. |
Infeedenqueue | ОП, который подает одно тензорное значение в вычисление. |
Infeedenqueueprelinearizedbuffer | ОП, который предварительно предварительно энтузировал буфер в TPU. |
Infeedqueuetuple | Поправляет несколько тензоров в вычисление как кортеж XLA. |
Инициализировать | |
Инициализируемый | Таблица инициализатор, который занимает два тензора для ключей и значений соответственно. |
Инициализируемый отдатасет | |
Инициализируемый fromTextFile | Инициализирует таблицу из текстового файла. |
Inplaceadd <t расширяет ttype > | Добавляет V в указанные ряды x. |
Inplacesub <t Extens ttype > | Вычитает `v` в указанные ряды` x`. |
InplaceUpdate <T Extens Ttype > | Обновления указали строки «i» с значениями 'v'. |
Inv <T Extens Ttype > | Вычисляет обратное из одного или нескольких квадратных инвертируемых матриц или их прилеганий (конъюгатные транспони). |
Invgrad <T Extens Ttype > | Вычисляет градиент для обратного `x` wrt его вход. |
Invert <T Extens Tnumber > | Инвертировать (FLIP) каждый бит поддерживаемых типов; Например, введите значение `uint8` 01010101 становится 10101010. |
InvertPermutation <T расширяет Tnumber > | Вычисляет обратную перестановку тензора. |
Irfft <u расширяет tnumber > | Обратное реальное преобразование Фурье. |
Irfft2d <u расширяет tnumber > | Обратно 2D реальное быстрое преобразование Фурье. |
Irfft3d <u расширяет tnumber > | Обратное 3D реальное преобразование Фурье. |
IsboostedTreesEsembleinitialized | Проверяет, был ли инициализирован ансамбль дерева. |
Isboostedtreesquantilestreamresourceinitialized | Проверяет, был ли квантильный поток инициализирован. |
Isfinite | Возвращает, какие элементы x являются конечными. |
ISINF | Возвращает, какие элементы X являются инф. |
Иснан | Возвращает, какие элементы x являются NAN. |
IsvariableInitialized | Проверяет, был ли тензор инициализирован. |
Isotonicregression <u расширяет tnumber > | Решает партию проблем изотонической регрессии. |
Итератор | |
Итератор от постройки | |
Iteratorgetdevice | Возвращает имя устройства, на котором был размещен «ресурс». |
Iteratorgetnext | Получает следующий вывод от данного итератора. |
Iteratorgetnextasoptional | Получает следующий выход из данного итератора в качестве дополнительного варианта. |
Iteratorgetnextsync | Получает следующий вывод от данного итератора. |
IeratorToStringHandle | Преобразует заданный `resource_handle`, представляющий итератор в строку. |
Присоединиться | Соединяет струны в данном списке строковых тензоров в один тензор; с данным сепаратором (по умолчанию пустой сепаратор). |
KMC2CHAININITAICE | Возвращает индекс точки данных, которая должна быть добавлена в набор семян. |
KeyValueSort <T Extens Tnumber , u расширяет ttype > | Окупает оператор сортировки XLA, задокументированный на https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort. |
Kmeansplusplusinitialization | Выбирает строки num_to_sample ввода, используя критерий Kmeans ++. |
Kthorderstatistic | Вычисляет статистику порядка KTH о наборе данных. |
L2loss <t расширяет tnumber > | L2 потеря. |
Lmdbdataset | Создает набор данных, который издает пары клавиш в одном или нескольких файлах LMDB. |
Lstmblockcell <t расширяет tnumber > | Вычисляет прямое распространение ячейки LSTM для 1 временного шага. |
Lstmblockcellgradr <t Extens tnumber > | Вычисляет ячейку LSTM назад для 1 времени. |
LatencyStatsDataset | Записывает задержку создания элементов input_dataset` в статизаггрегаторе. |
Chene -inemyrelu < t Extens> | Вычисляет выпрямленный линейный: `max (функции, функции * альфа)`. |
Cheaclegrelugrad <t расширяет tnumber > | Вычисляет выпрямленные линейные градиенты для операции Leakyreelu. |
Учился UnigramCandidatesAmpler | Генерирует метки для отбора проб кандидата с научным распределением Unigram. |
Лефтшифт <t расширяет tnumber > | ElementWise вычисляет кусочек левого сдвига `x` и` y`. |
Меньше | Возвращает истинную ценность (x <y) по элементу. |
Снижение | Возвращает значение истины (x <= y) по элементу. |
Lgamma <t расширяет tnumber > | Вычисляет журнал абсолютного значения `gamma (x)` element. |
Linspace <T расширяет tnumber > | Генерирует значения в интервале. |
Lmdbdataset | |
Lmdbreader | Читатель, который выводит записи из файла LMDB. |
LoadandRemapMatrix | Загружает 2-D (Matrix) `tensor` с именем` old_tensor_name` с контрольной точки в `CKPT_PATH` и потенциально переказывает его ряды и столбцы, используя указанные ремонты. |
LoadtPuembeddingAdamparameters | Загрузите параметры встраивания ADAM. |
LoadtPuembeddingAdamparametersgradaccumdebug | Загрузите параметры встраивания ADAM с поддержкой отладки. |
LoadtPuembeddingAdadeltAparameters | Загрузка параметров ададельта. |
LoadtPuembeddingAdadeltAparametersGradaccumDebug | Загрузите параметры Adadelta с поддержкой отладки. |
LoadtPuembeddingAdagradParameters | Загрузите параметры встраивания Adagrad. |
LoadtPuembeddingAdagradParametersGradaccumdebug | Загрузите параметры встраивания Adagrad с поддержкой отладки. |
LoadtPuembeddingEderedRmsPropParameters | Нагрузка центрированного RMSPROP Параметры встраивания. |
LoadtPuembeddingFtrlParameters | Загрузка FTRL встроена параметры. |
LoadtPueMbeddingFtrlParameterSgradaccumdebug | Загрузить FTRL встроить параметры с поддержкой отладки. |
LoadtPuembeddingMdladagradlightParameters | Загрузите MDL Adagrad Light Parameters. |
LoadtPuembeddingMomentumparameters | Нагрузка импульса встроена параметры. |
LoadtPuembeddingMomentumparametersGradaccumDebug | Загрузка импульса встроена параметры с поддержкой отладки. |
LoadtPuembeddingProximalAgradagramparameters | Загрузите проксимальные параметры встраивания Адаграда. |
LoadtPuembeddingProximalAgradarAmetersgradaccumdebug | Загрузите Proximal Adagrad встраивать параметры с поддержкой отладки. |
LoadtPuembeddingProximalyogiparameters | |
LoadtPuembeddingProximalyogiparametersgradaccumdebug | |
LoadtPuembeddingRmsPropParameters | Загрузка RMSPROP Встроения параметров. |
LoadtPuembeddingRmsPropParametersGradaccumDebug | Загрузка RMSPROP встроена параметры с поддержкой отладки. |
LoadtPuembeddingStochasticGradientDescentParameters | Загрузить параметры встраивания SGD. |
LoadtPuembeddingStoChasticGradientDescentParameterSgradaccumdebug | Загрузить параметры встраивания SGD. |
Локальная перестройка <T расширяет tnumber > | Локальная нормализация ответа. |
LocalResponsEnormalizationGradGr <T Extens Tnumber > | Градиенты для локальной нормализации ответа. |
Log <T Extens ttype > | Вычисляет естественный логарифм X элементов. |
Log1p <t Extends ttype > | Вычисляет естественный логарифм (1 + x). |
Logmatrixdeterminant <t Extends ttype > | Вычисляет знак и журнал абсолютного значения определяющих факторов одна или несколько квадратных матриц. |
Logsoftmax <t расширяет tnumber > | Вычисляет активации журнала SoftMax. |
LogUniformCandidatesAmpler | Генерирует метки для отбора проб кандидата с логарифмическим распределением. |
Логикально и | Возвращает истинную ценность x и y элементами. |
Логично | Возвращает истинную ценность `не X |
Логичный | Возвращает истинную ценность x или y элементами. |
SUREPupableExport <T Extens Ttype , U Extends ttype > | Выводит все ключи и значения в таблице. |
SUREPupableFind <u расширяет ttype > | Взгляните клавиши в таблице, выводит соответствующие значения. |
Поиск | Заменяет содержимое таблицы указанными клавишами и значениями. |
SOUREPUTABLEINSERT | Обновляет таблицу, чтобы связать ключи со значениями. |
LookuptableRemove | Удаляет ключи и связанные с ним значения из таблицы. |
SUREPUTEBLIZE | Вычисляет количество элементов в данной таблице. |
Loopcond | Перестает вход в выход. |
Ниже | Преобразует все символы в верхнем регистре в их соответствующие замены нижних регистра. |
Lowerbound <u расширяет tnumber > | Применяется lower_bound (sorted_search_values, значения) вдоль каждой строки. |
Lu <t расширяет ttype , u расширяет tnumber > | Вычисляет декомпозицию LU одного или нескольких квадратных матриц. |
Makeiterator | Делает новый итератор из данного набора данных и хранит его в «итераторе». |
Макияж | Сделайте все элементы в нечеловеческом измерении уникальным, но \ "close \" их первоначальное значение. |
MapClear | OP удаляет все элементы в базовом контейнере. |
MapincOpletEsize | OP возвращает количество неполных элементов в базовом контейнере. |
Маппек | OP заглядывает в значения на указанном ключе. |
Карт | OP возвращает количество элементов в базовом контейнере. |
Карта | Стадия (ключ, значения) в базовом контейнере, который ведет себя как хэштата. |
Mapunstage | OP удаляет и возвращает значения, связанные с ключом из базового контейнера. |
Mapunstagenokey | OP удаляет и возвращает случайный (ключ, значение) из базового контейнера. |
Matmul <T расширяет ttype > | Умножьте матрицу "A" на матрицу "B". |
Соответствующие файлы | Возвращает набор файлов, соответствующих одному или нескольким шаблонам глобуса. |
MatchingFilesdataset | |
Matrixdiag <t Extens ttype > | Возвращает пакетный диагональный тензор с данными пакетными диагональными значениями. |
Matrixdiagpart <t Extends ttype > | Возвращает пакетную диагональную часть пакетного тензора. |
Matrixdiagpartv3 <t расширяет ttype > | Возвращает пакетную диагональную часть пакетного тензора. |
Matrixdiagv3 <t Extends ttype > | Возвращает пакетный диагональный тензор с данными пакетными диагональными значениями. |
Matrixlogarithm <t Extends ttype > | Вычисляет матрицу логарифм одной или нескольких квадратных матриц: \\(log(exp(A)) = A\\) Этот OP определяется только для сложных матриц. |
MatrixSetDiag <T Extens Ttype > | Возвращает пакетный тензор матрицы с новыми пакетными диагональными значениями. |
MatrixSolvels <T Extens Ttype > | Решает одну или несколько линейных проблем с наименьшими квадратами. |
Max <t Extens ttype > | Вычисляет максимум элементов по размерам тензора. |
Maxintraopparallelismdataset | Создает набор данных, который переопределяет максимальный внутриоперационный параллелизм. |
Maxpool <t расширяет ttype > | Выполняет максимальное объединение на входе. |
Maxpool3d <t расширяет tnumber > | Выполняет 3D Max Pooling на входе. |
MAXPOOL3DGRAD <U Extens Tnumber > | Вычисляет градиенты 3D MAX MAX FUNCTION. |
Maxpool3dgradgradgr <t Extens tnumber > | Вычисляет градиенты второго порядка функции максимума. |
Maxpoolgradr <t расширяет tnumber > | Вычисляет градиенты функции максимума. |
Maxpoolgradgradgrad <t расширяет tnumber > | Вычисляет градиенты второго порядка функции максимума. |
Maxpoolgradgradwithargmax <t расширяет tnumber > | Вычисляет градиенты второго порядка функции максимума. |
Maxpoolgradwithargmax <t расширяет tnumber > | Вычисляет градиенты функции максимума. |
Maxpoolwithargmax <t Extens Tnumber , u расширяет tnumber > | Выполняет максимальное объединение на входе и выводит как максимальные значения, так и индексы. |
Максимум <t расширяет tnumber > | Возвращает макс x и y (т.е. |
Среднее <t расширяет ttype > | Вычисляет среднее значение элементов по размерам тензора. |
Merge <T Extens Ttype > | Пытает значение доступного тензора от `inputs` до` output '. |
Слияние | Сочетает резюме. |
MERGEV2CHECKPOINTS | V2 Формат Специфический: объединяет файлы метаданных на контрольно -пропускных пунктах Sharded. |
MFCC | Преобразует спектрограмму в форму, которая полезна для распознавания речи. |
Min <t расширяет ttype > | Вычисляет минимум элементов по размерам тензора. |
Минимальный <t расширяет tnumber > | Возвращает мин X и Y (т.е. |
Mirrorpad <t Extens ttype > | Подушки тензора с зеркальными значениями. |
Mirrorpadgradgr <t Extens ttype > | Градиент OP для `mirrorpad` op. |
Mlirpassthroughop | Обнаружает произвольное вычисление MLIR, выраженное как модуль с функцией Main (). |
MOD <T Extens Tnumber > | Возвращает элементные остатки дивизии. |
ModelDataset | Преобразование идентификации, которая моделирует производительность. |
Mul <T Extens ttype > | Возвращает x * y элемент по элементу. |
Mulnonan <T расширяет ttype > | Возвращает x * y элемент по элементу. |
Multideviceiterator | Создает ресурс MultiDeviceiterator. |
MultideviceiteratorfromStringHandle | Генерирует ресурс MultiDeviceiterator из его предоставленной строки. |
MultideviceiteratorgetNextFromShard | Получает следующий элемент для предоставленного номера осколков. |
MultiDeviceiteratorInit | Инициализирует итератор с несколькими устройствами с данным набором данных. |
MultideviceiteratorStringHandle | Создает рукоятку для данного Multideviceiterator. |
Multinomial <u расширяет tnumber > | Рисует образцы из многономиального распределения. |
Mutabledensehashtable | Создает пустую хэш -таблицу, которая использует тензоры в качестве магазина поддержки. |
MintableHashtable | Создает пустой хэш -таблицу. |
Mitablehashtableoftensors | Создает пустой хэш -таблицу. |
Мутекс | Создает ресурс Mutex, который может быть заблокирован `mutexlock '. |
Мутекслок | Заблокирует ресурс Mutex. |
Ncclallreduce <t расширяет tnumber > | Выводит тензор, содержащий сокращение всех входных тензоров. |
Ncclbroadcast <t расширяет tnumber > | Отправляет `input` на все устройства, которые подключены к выходу. |
Ncclreduce <t расширяет tnumber > | Снижает `input` от` num_devices` с использованием `redcution` до одного устройства. |
Ndtri <t расширяет tnumber > | |
Ближайшие ноги | Выбирает K ближайшие центры для каждой точки. |
Neg <t расширяет ttype > | Вычисляет численное отрицательное значение по элементу. |
Негайн | Обучение с помощью отрицательной выборки. |
NextAfter <T расширяет tnumber > | Возвращает следующее представительное значение `x1` в направлении` x2`, элементный. |
Nextiteration <T расширяет ttype > | Делает его вход доступным для следующей итерации. |
Новая | Ничего не делает. |
Nondeterministicints <U Extens Ttype > | Несотегинично генерирует некоторые целые числа. |
Несоответствие | Жадно выбирает подмножество ограничивающих ящиков в порядке убывания, Обрезка ящиков с высоким перекрестком-сопряжение (IOU) перекрывается с ранее выбранными коробками. |
Несоответствующее | Жадно выбирает подмножество ограничивающих ящиков в порядке убывания, Обрезка ящиков, которые имеют высокие перекрытия с ранее выбранными коробками. |
Nonserializedataset | |
Примечание | Возвращает истинную ценность (x! = Y) элементом. |
NtheLement <T расширяет tnumber > | Находит значения статистики `n`-й порядка для последнего измерения. |
OneHot <u расширяет ttype > | Возвращает одножелачный тензор. |
Производит ttype > | Оператор, создающий постоянный инициализирован с той формой, заданной «DIMS». |
Одеждаемые <T расширяет ttype > | Возвращает тензор из тех с той же формой и типом, что и x. |
Операнд <T Extens Ttype > | Интерфейс реализован операциями операции TensorFlow. |
Оптимизированный | Создает набор данных, применяя оптимизации к `input_dataset`. |
Оптимизированная nataSetv2 | Создает набор данных, применяя связанные оптимизации к `input_dataset`. |
Опционера | Создает необязательный вариант из кортежа тензоров. |
Опционел | Возвращает значение, хранящееся в необязательном варианте, или вызывает ошибку, если ее нет. |
Опционел | Возвращает true, если и только тогда, когда данный необязательный вариант имеет значение. |
Опционел | Создает необязательный вариант без значения. |
Заказанный маплер | OP удаляет все элементы в базовом контейнере. |
Заказан, что | OP возвращает количество неполных элементов в базовом контейнере. |
Заказан | OP заглядывает в значения на указанном ключе. |
Заказано | OP возвращает количество элементов в базовом контейнере. |
Заказано | Этап (ключ, значения) в базовом контейнере, который ведет себя как упорядоченный Ассоциативный контейнер. |
Заказано | OP удаляет и возвращает значения, связанные с ключом из базового контейнера. |
Заказалмапунстагеноки | OP удаляет и возвращает элемент (ключ, значение) с наименьшим Ключ из базового контейнера. |
Ordinalselector | TPU CORE SELECTER OP. |
OutfeedDequeue <T Extens Ttype > | Получает один тензор из вычислений. |
Outfeeddequeuetuple | Получить несколько значений из вычислений. |
Outfeeddequeuetuplev2 | Получить несколько значений из вычислений. |
Outfeeddequeuev2 <t Extens ttype > | Получает один тензор из вычислений. |
Outfeedenqueue | Включите тензор на вычислении. |
OutfeedenqueUtuple | Enqueue множественные тенисорные значения в вычислении. |
Вывод <T Extens Ttype > | Символическая ручка к тензору, произведению Operation . |
Pad <T Extens Ttype > | Окупает оператор xla Pad, задокументированный на https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#pad. |
PaddedBatchDataset | Создает набор данных, который партии и прокладки `batch_size` elements с ввода. |
Paddingfifoqueue | Очередь, которая производит элементы в первом порядке. |
ParallelConcat <T Extens Ttype > | Объединяет список тензоров `n` вдоль первого измерения. |
ParalleleLDynamicStitch <T Extens Ttype > | Пересекайте значения из тензоров «data» в один тензор. |
Параметризованный | Выходы случайных значений из нормального распределения. |
ParseExample | Преобразует вектор TF. Пример Protos (в качестве строк) в типизированные тензоры. |
Parseexampledataset | Преобразует `input_dataset`, содержащий` Пример 'протоо как векторы DT_STRING в набор данных `tensor` или` sparsetensor' объектов, представляющих функции, проповеденные. |
ParsesequenceExample | Преобразует вектор tf.io.sequenceExample protos (как строки) в типизированные тензоры. |
Parsessingleexample | Преобразует прото (в качестве строки) в типированные тензоры. |
ParsesingLesequenceExample | Преобразует скалярную мозг. Прото -последовательность (в качестве строк) в типизированные тензоры. |
Parsetensor <T Extens Ttype > | Преобразует сериализованный Tensorflow.tensorProto Proto в тензор. |
PartitionedInput <T Extens Ttype > | ОП, который объединяет список разделенных входов вместе. |
DefitionedOutput <T Extens Ttype > | Op, который демольтиплексный тензор, который будет откроется XLA, в список разделенных Выходы вне вычисления XLA. |
Заполнитель <T расширяет ttype > | Заполнитель OP для значения, которое будет подано в вычисление. |
PlaceholderWithDefault <T Extends ttype > | Заполнитель, который проходит через `input`, когда его вывод не питается. |
Polygamma <t расширяет tnumber > | Вычислить функцию полигаммы \\(\psi^{(n)}(x)\\). |
Население | Комплект численности численности вычислений (он же |
POW <T расширяет TTYPE > | Вычисляет мощность одного значения другому. |
PrefetchDataset | Создает набор данных, который асинхронно предварительно предварительно выфетчатся элементы из `input_dataset`. |
Предварительноаризуйте | OP, который линеаризует одно тензорное значение для непрозрачного тензора. |
Prelinearizetuple | ОП, который линейнотизирует множественные тензоры значений в непрозрачный тензор. |
Предотвращение gradgradient <t Extens Ttype > | Identity OP, которая запускает ошибку, если запрашивается градиент. |
Распечатать | Отпечатает строку скаляр. |
Приоритет | Очередь, которая создает элементы, отсортированные по первым значениям компонента. |
PrivateThreadPOLDATASET | Создает набор данных, который использует пользовательский пул потоков для вычисления `input_dataset`. |
Prod <T расширяет ttype > | Вычисляет продукт элементов по размерам тензора. |
QR <T Extens Ttype > | Вычисляет QR -разложения одной или нескольких матриц. |
Квантовать <T Extens Ttype > | Квантовать тензор типа «вход» типа, чтобы «выходить» тензор типа 't'. |
QuantizeandDequantize <T Extens Tnumber > | Затем определяет девантат тензора. |
QuantizeandDequantizeV3 <T Extens Tnumber > | Затем определяет девантат тензора. |
QuantizeandDequantizev4 <t Extens Tnumber > | Возвращает градиент `Quantization.quantizeandDequantizev4`. |
QuantizeandDequantizeV4Grad <T расширяет tnumber > | Возвращает градиент `QuantizeandDequantizev4`. |
QuantizedAwnandShrinkrange <u Extends ttype > | Преобразование квантового «входного» тензора в «выход» с более низкой рецепцией, используя Фактическое распределение значений, чтобы максимизировать использование глубины нижней бита и соответствующим образом регулировка выходного монета и максимального диапазона. |
QuantizedAdd <V расширяет ttype > | Возвращает x + y в элементах, работая над квантованными буферами. |
QuantizedAvgpool <T Extens Ttype > | Создает средний пул тензора входного тензора для квантовых типов. |
QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization <u расширяет ttype > | Квантовая нормализация партии. |
QuantizedBiasAdd <V расширяет ttype > | Добавляет тензор «смещения» к тензору «ввода» для квантованных типов. |
QuantizedConcat <T Extens Ttype > | Конкатенаты квантованных тензоров вдоль одного измерения. |
QuantizedConv2dandRelu <V расширяет ttype > | |
QuantizedConv2dandReLuAndRequantize <v Extends Ttype > | |
QuantizedConv2dandRequantize <v Extends Ttype > | |
Quantizedconv2dperChannel <V Extends Ttype > | Вычисляет квантовые conconv2d на канал. |
Quantizedconv2dwithbias <V расширяет ttype > | |
QuantizedConv2dwithbiasAndrelu <V расширяет ttype > | |
QuantizedConv2dWithBiasAndReLuAndRequantize <W Extends Ttype > | |
Quantizedconv2dwithbiasAndRequantize <W Extends ttype > | |
QuantizedConv2dWithBiasSignedSumandReLuAndRequantize <x Extends ttype > | |
QuantizedConv2dwithbiassumandRelu <V расширяет ttype > | |
Quantizedconv2dwithbiassumandReLuAndRequantize <x Extends ttype > | |
QuantizedConv2d <V расширяет ttype > | Вычисляет 2D -свертку, заданную квантованным 4D входом и тензорами фильтра. |
QuantizedDepThWiseConv2d <V расширяет ttype > | Вычисляет квантованную глубину conv2d. |
QuantizedDepThWiseConv2dWithBias <V расширяет ttype > | Вычисляет квантованную глубину Conv2d с смещением. |
QuantizedDepThWiseConv2dWithBiasAndRelu <V расширяет ttype > | Вычисляет квантованную глубину Conv2d с смещением и Relu. |
QuantizedDepThWiseConv2dWithBiasAndReLuAndRequantize <W Extends ttype > | Вычисляет квантованную глубину conv2d с смещением, Relu и Requantize. |
QuantizedInStanCenorm <T расширяет ttype > | Квантовая нормализация экземпляра. |
Quantizedmatmul <V расширяет ttype > | Выполните квантованную матрицу умножение `a` на матрицу` b`. |
Quantizedmatmulwithbias <w расширяет ttype > | Выполняет квантовое умножение матрицы `a` на матрицу` b` с смещением добавить. |
QuantizedmatmulwithbiasAndDequantize <W Extens Tnumber > | |
QuantizedmatmulwithbiasAndrelu <V расширяет ttype > | Выполните квантованную матрицу умножение `a` на матрицу` b` с смещением добавить и слияние. |
QuantizedmatmulwithbiasAndReLuAndRequantize <W Extends ttype > | Выполните квантованную матрицу Умножение `a` на матрицу` b` с смещением добавить и обезвредить и зарегистрировать Fusion. |
QuantizedmatmulwithbiasAndRequantize <W Extends Ttype > | |
QuantizedMaxPool <T Extens Ttype > | Производит максимальный пул входного тензора для квантованных типов. |
Quantizedmul <V расширяет ttype > | Возвращает x * y в элементе, работая над квантованными буферами. |
QuantizedRelu <u расширяет ttype > | Вычисляет квантованный выпрямленный линейный: `max (функции, 0)` |
QuantizedRelu6 <u расширяет ttype > | Вычисляет квантованный выпрямленный линейный 6: `min (max (функции, 0), 6)` |
QuantizedRelux <u расширяет ttype > | Вычисляет квантованный выпрямленный линейный x: `min (max (функции, 0), max_value)` |
QuantizedReshape <T Extens Ttype > | Решает квантованный тензор в соответствии с RESHAPE OP. |
QuantizedResizeBilinear <T Extens Ttype > | Изменить размер квантовой «изображения» до «размер» с использованием квантовой билинейной интерполяции. |
Queueclose | Закрывает данную очередь. |
Queuedequeue | Декеуз кучу из одного или нескольких тензоров из заданной очереди. |
Queuequeuemany | Dequeues `n` кортеж из одного или нескольких тензоров из данной очереди. |
Queuedequeueupto | Dequeues `n` кортеж из одного или нескольких тензоров из данной очереди. |
Queueenqueue | Энкеулы с рукой из одного или нескольких тензоров в данной очереди. |
Queueenqueuemany | Enqueues Zero или несколько кортежей одного или нескольких тензоров в данной очереди. |
В очереди | Возвращает True, если очередь закрыта. |
Очередь | Вычисляет количество элементов в данной очереди. |
RaggedBincount <u расширяет tnumber > | Подсчитывает количество случаев каждого значения в целочисленном массиве. |
RaggedCountsParseOutput <u расширяет tnumber > | Выполняет разреженно-выходы, подсчитывая для входного ввода с рваным тензором. |
RaggedCross <T Extens Ttype , U расширяет tnumber > | Генерирует крест из списка тензоров и возвращает его как рваный стензор. |
Raggedgather <T Extens Tnumber , U расширяет ttype > | Соберите рваные срезы из `params` Axis` 0` в соответствии с `indicse's. |
RaggedRange <u расширяет tnumber , t Extens tnumber > | Возвращает `RaggedTensor`, содержащий указанные последовательности чисел. |
RaggedTensorFromVariant <U Extens Tnumber , t Extens Ttype > | Декодирует тензор `wariant 'в` raggedtensor'. |
RaggedTensortoSparse <u расширяет ttype > | Преобразует «RaggedTensor» в «sparsetensor» с одинаковыми значениями. |
RaggedTensortOtensor <u расширяет ttype > | Создайте плотный тензор из рваного тензора, возможно, изменяя его форму. |
Raggedtensortovariant | Кодирует `raggedtensor 'в тензоре« вариант ». |
Raggedtensortovariantient <u расширяет ttype > | Помощник использовал для вычисления градиента для `Raggedtensortovariant`. |
Randomcrop <t расширяет tnumber > | Случайно обрезка `Image '. |
RandomDataset | Создает набор данных, который возвращает номера псевдорядома. |
Randomgamma <u расширяет tnumber > | Выходы случайных значений из гамма -распределения, описанного альфа. |
Randomgammagrad <t расширяет tnumber > | Вычисляет производную гамма -случайной выборки WRT |
Randompoisson <V расширяет tnumber > | Выходы случайных значений из распределения (и) Пуассона, описанного по скорости. |
Randomshuffle <T расширяет ttype > | Случайно перетасовывает тензор вдоль своего первого измерения. |
Randomshufflequeue | Очередь, которая рандомизирует порядок элементов. |
Randomstandardnormal <u расширяет tnumber > | Выходы случайных значений из нормального распределения. |
Случайный <u расширяет tnumber > | Выходы случайных значений из равномерного распределения. |
Randomuniformint <u расширяет tnumber > | Выходы случайных целых чисел из равномерного распределения. |
Диапазон <T расширяет tnumber > | Создает последовательность чисел. |
DENGEDATASET | Создает набор данных с диапазоном значений. |
Классифицировать | Возвращает звание тензора. |
Рюкл | Базовый класс для реализаций Op , который поддерживается одной Operation . |
Readfile | Считывает и выводит все содержимое входного имени файла. |
Readvariableop <t Extens ttype > | Читает значение переменной. |
ReadernumRecordsprodeced | Возвращает количество записей, которые создал этот читатель. |
ReadernumUnitscompleted | Возвращает количество рабочих единиц, которые читатель завершил обработку. |
Readerread | Возвращает следующую запись (ключ, пара значений), созданная читателем. |
ReaderReadUpto | Возвращает до `num_records` (ключ, значение) пары, созданные читателем. |
Читать | Восстановите читателя в его первоначальном чистом состоянии. |
Читать ирресторестат | Восстановите читателя в ранее спасенное состояние. |
Readerserializestate | Создайте строковый тензор, который кодирует состояние читателя. |
Real <u расширяет tnumber > | Возвращает реальную часть сложного числа. |
Realdiv <t расширяет ttype > | Возвращает x / y-элементы для реальных типов. |
Rebatchdataset | Создает набор данных, который меняет размер партии. |
Rebatchdatasetv2 | Создает набор данных, который меняет размер партии. |
Взаимный <T расширяет ttype > | Вычисляет взаимный из x элементы. |
Взаимное время расширяет ttype > | Вычисляет градиент для обратного `x` wrt его вход. |
RecordInput | Излучает рандомизированные записи. |
Recv <T Extens ttype > | Получает названный тензор от другого вычисления XLA. |
RecvtpuembeddingActivations | ОП, который получает встраивающие активации в ТПУ. |
Уменьшить <T расширяет Tnumber > | Взаимно уменьшает несколько тензоров идентичного типа и формы. |
Редукл | Вычисляет «логические и» элементы по размерам тензора. |
Восстановление | Вычисляет «логические или» элементы по размерам тензора. |
Уменьшите младший | Соединяет тензор строки по данным измерениям. |
REDUCEMAX <T расширяет TTYPE > | Вычисляет максимум элементов по размерам тензора. |
Reducemin <T расширяет ttype > | Вычисляет минимум элементов по размерам тензора. |
CreadProd <T расширяет ttype > | Вычисляет продукт элементов по размерам тензора. |
REDUCESUM <T расширяет TTYPE > | Вычисляет сумму элементов по размерам тензора. |
Уменьшить vv2 <t расширяет tnumber > | Взаимно уменьшает несколько тензоров идентичного типа и формы. |
Refenter <T расширяет ttype > | Создает или находит дочернюю кадр и делает «Data» доступными для дочернего кадра. |
RefExit <T расширяет ttype > | Выходит из текущего кадра в свой родительский кадр. |
Рефинионность <T расширяет ttype > | Верните тот же резиновый тензор, что и входной реф. |
Refmerge <T Extens Ttype > | Пытает значение доступного тензора от `inputs` до` output '. |
RefNextitureTeation <T Extens Ttype > | Делает его вход доступным для следующей итерации. |
Refselect <T Extens Ttype > | Пытает `index` ye Element of` inputs` на `output '. |
Refswitch <t расширяет ttype > | Пытает рефлектор `data` на выходной порт, определяемый` pred`. |
Regexfullmatch | Проверьте, соответствует ли ввод рисунку регулярной эксплуатации. |
Regexreplace | Заменяет совпадения соответствия регулярного выражения `pattern` в` input` с заменой строки, предоставленной в `rewrite '. |
RegisterDataset | Регистрирует набор данных с помощью службы TF.Data. |
Relu <T Extens ttype > | Вычисляет исправленную линейную: `max (функции, 0)`. |
RELU6 <T расширяет tnumber > | Вычисляет исправленную линейную 6: `min (max (функции, 0), 6)`. |
RELU6Grad <T расширяет Tnumber > | Вычисляет исправленные линейные 6 градиентов для операции RELU6. |
Relugrad <T расширяет tnumber > | Вычисляет исправленные линейные градиенты для операции RELU. |
RemoteFusedGraphExecute | Выполните суб -график на удаленном процессоре. |
RepeatDataset | Создает набор данных, который издает выходы `input_dataset`` count` times. |
Репликат | Реплика идентификатор. |
Replicatemetadata | Метаданные, указывающие, как следует воспроизвести вычисление TPU. |
ReplicatedInput <T Extens Ttype > | Подключает n входов к вычислению TPU N-Way. |
ReplicatedOutput <T Extens Ttype > | Подключает N выходов из N-Way Replicated TPU вычисления. |
RequantizationRange | Вычисляет диапазон, который охватывает фактические значения, присутствующие в квантовом тензоре. |
RequantizationRangePerChannel | Вычисляет диапазон регистрации на канал. |
Requantize <u расширяет ttype > | Преобразует квантованный тензор «входного» в более низкий характер `woutput '. |
RequantizeperChannel <u Extends ttype > | Регистрирует ввод с значениями MIN и MAX, известными на канал. |
RESHAPE <T расширяет TTYPE > | Решает тензор. |
Поехать | Изменить размер `Images` до` size` с использованием интерполяции площади. |
RESIZEBICUBIC | Измените размер `Images` до` size` с использованием бикубической интерполяции. |
RESIZEBICUBICGRAD <T Extens Tnumber > | Вычисляет градиент бикубической интерполяции. |
RESIZEBILINEAR | Изменить размер `Images` до` size` с использованием билинейной интерполяции. |
RESIZEBILINEARGRADG <T Extens Tnumber > | Вычисляет градиент билинейной интерполяции. |
Relesizenearestneighbor <t расширяет tnumber > | Изменить размер `Images` до` size` с использованием ближайшей интерполяции соседей. |
Relesizenearestneighborgradgr <T Extens Tnumber > | Вычисляет градиент ближайшей интерполяции соседей. |
ResourceaccumulatorApplyGradient | Применяет градиент к данному аккумулятору. |
Resourceaccumulatornumaccumanulation | Возвращает количество градиентов, агрегированных в данных аккумуляторах. |
ResourceaccumulatorsetGlobalStep | Обновляет аккумулятор с новым значением для Global_step. |
Resourceaccumulatortakegradient <t Extens Ttype > | Извлекает средний градиент в данном Condityalaccumulator. |
ResourceApplyAdamax | Обновление '*var' в соответствии с алгоритмом Adamax. |
ResourceApplyAdadelta | Обновление '*var' в соответствии со схемой Adadelta. |
ResourceApplyAdagrad | Обновление '*var' в соответствии со схемой Адаграда. |
ResourceApplyAdagradda | Обновление '*var' в соответствии с проксимальной схемой Адаграда. |
Resourceapplyadam | Обновление '*var' в соответствии с алгоритмом ADAM. |
Resourceapplyadamwithamsgrad | Обновление '*var' в соответствии с алгоритмом ADAM. |
ResourceApplyAddsign | Обновление '*var' в соответствии с обновлением AddSign. |
ResourceApplycenteredRmsProp | Обновление '*var' в соответствии с центром RMSProp -алгоритмом. |
ResourceApplyftrl | Обновление '*var' в соответствии с схемой Ftrl-Proximal. |
ResourceApplyGradientDescent | Обновите « * var», вычитая «Альфа» * 'Delta' из нее. |
ResourceApplykerasmomentum | Обновление '*var' в соответствии с схемой импульса. |
ResourceApplyMomentum | Update '*var' according to the momentum scheme. |
ResourceApplyPowerSign | Update '*var' according to the AddSign update. |
ResourceApplyProximalAdagrad | Update '*var' and '*accum' according to FOBOS with Adagrad learning rate. |
ResourceApplyProximalGradientDescent | Update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate. |
ResourceApplyRmsProp | Update '*var' according to the RMSProp algorithm. |
ResourceConditionalAccumulator | A conditional accumulator for aggregating gradients. |
ResourceCountUpTo <T extends TNumber > | Increments variable pointed to by 'resource' until it reaches 'limit'. |
ResourceGather <U extends TType > | Gather slices from the variable pointed to by `resource` according to `indices`. |
ResourceGatherNd <U extends TType > | |
ResourceScatterAdd | Adds sparse updates to the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterDiv | Divides sparse updates into the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterMax | Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `max` operation. |
ResourceScatterMin | Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `min` operation. |
ResourceScatterMul | Multiplies sparse updates into the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterNdAdd | Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. |
ResourceScatterNdMax | |
ResourceScatterNdMin | |
ResourceScatterNdSub | Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. |
ResourceScatterNdUpdate | Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. |
ResourceScatterSub | Subtracts sparse updates from the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterUpdate | Assigns sparse updates to the variable referenced by `resource`. |
ResourceSparseApplyAdadelta | var: Should be from a Variable(). |
ResourceSparseApplyAdagrad | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. |
ResourceSparseApplyAdagradDa | Update entries in '*var' and '*accum' according to the proximal adagrad scheme. |
ResourceSparseApplyAdagradV2 | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. |
ResourceSparseApplyCenteredRmsProp | Update '*var' according to the centered RMSProp algorithm. |
ResourceSparseApplyFtrl | Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme. |
ResourceSparseApplyKerasMomentum | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme. |
ResourceSparseApplyMomentum | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme. |
ResourceSparseApplyProximalAdagrad | Sparse update entries in '*var' and '*accum' according to FOBOS algorithm. |
ResourceSparseApplyProximalGradientDescent | Sparse update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate. |
ResourceSparseApplyRmsProp | Update '*var' according to the RMSProp algorithm. |
ResourceStridedSliceAssign | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
Восстановить | Restores tensors from a V2 checkpoint. |
RestoreSlice <T extends TType > | Restores a tensor from checkpoint files. |
RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters | Retrieve ADAM embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug | Retrieve ADAM embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Retrieve Adadelta embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug | Retrieve Adadelta embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters | Retrieve Adagrad embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug | Retrieve Adagrad embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Retrieve centered RMSProp embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters | Retrieve FTRL embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug | Retrieve FTRL embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Retrieve MDL Adagrad Light embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters | Retrieve Momentum embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug | Retrieve Momentum embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Retrieve proximal Adagrad embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug | Retrieve proximal Adagrad embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug | |
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters | Retrieve RMSProp embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug | Retrieve RMSProp embedding parameters with debug support. |
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Retrieve SGD embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug | Retrieve SGD embedding parameters with debug support. |
Reverse <T extends TType > | Reverses specific dimensions of a tensor. |
ReverseSequence <T extends TType > | Reverses variable length slices. |
Rfft <U extends TType > | Real-valued fast Fourier transform. |
Rfft2d <U extends TType > | 2D real-valued fast Fourier transform. |
Rfft3d <U extends TType > | 3D real-valued fast Fourier transform. |
RgbToHsv <T extends TNumber > | Converts one or more images from RGB to HSV. |
RightShift <T extends TNumber > | Elementwise computes the bitwise right-shift of `x` and `y`. |
Rint <T extends TNumber > | Returns element-wise integer closest to x. |
RngReadAndSkip | Advance the counter of a counter-based RNG. |
RngSkip | Advance the counter of a counter-based RNG. |
Roll <T extends TType > | Rolls the elements of a tensor along an axis. |
Round <T extends TType > | Rounds the values of a tensor to the nearest integer, element-wise. |
Rpc | Perform batches of RPC requests. |
Rsqrt <T extends TType > | Computes reciprocal of square root of x element-wise. |
RsqrtGrad <T extends TType > | Computes the gradient for the rsqrt of `x` wrt its input. |
SampleDistortedBoundingBox <T extends TNumber > | Generate a single randomly distorted bounding box for an image. |
SamplingDataset | Creates a dataset that takes a Bernoulli sample of the contents of another dataset. |
Сохранять | Saves tensors in V2 checkpoint format. |
SaveSlices | Saves input tensors slices to disk. |
ScalarSummary | Outputs a `Summary` protocol buffer with scalar values. |
ScaleAndTranslate | |
ScaleAndTranslateGrad <T extends TNumber > | |
ScatterAdd <T extends TType > | Adds sparse updates to a variable reference. |
ScatterDiv <T extends TType > | Divides a variable reference by sparse updates. |
ScatterMax <T extends TNumber > | Reduces sparse updates into a variable reference using the `max` operation. |
ScatterMin <T extends TNumber > | Reduces sparse updates into a variable reference using the `min` operation. |
ScatterMul <T extends TType > | Multiplies sparse updates into a variable reference. |
ScatterNd <U extends TType > | Scatter `updates` into a new tensor according to `indices`. |
ScatterNdAdd <T extends TType > | Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. |
ScatterNdMax <T extends TType > | Computes element-wise maximum. |
ScatterNdMin <T extends TType > | Computes element-wise minimum. |
ScatterNdNonAliasingAdd <T extends TType > | Applies sparse addition to `input` using individual values or slices from `updates` according to indices `indices`. |
ScatterNdSub <T extends TType > | Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. |
ScatterNdUpdate <T extends TType > | Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. |
ScatterSub <T extends TType > | Subtracts sparse updates to a variable reference. |
ScatterUpdate <T extends TType > | Applies sparse updates to a variable reference. |
SdcaFprint | Computes fingerprints of the input strings. |
SdcaOptimizer | Distributed version of Stochastic Dual Coordinate Ascent (SDCA) optimizer for linear models with L1 + L2 regularization. |
SdcaShrinkL1 | Applies L1 regularization shrink step on the parameters. |
SegmentMax <T extends TNumber > | Computes the maximum along segments of a tensor. |
SegmentMean <T extends TType > | Computes the mean along segments of a tensor. |
SegmentMin <T extends TNumber > | Computes the minimum along segments of a tensor. |
SegmentProd <T extends TType > | Computes the product along segments of a tensor. |
SegmentSum <T extends TType > | Computes the sum along segments of a tensor. |
Select <T extends TType > | |
SelfAdjointEig <T extends TType > | Computes the eigen decomposition of a batch of self-adjoint matrices (Note: Only real inputs are supported). |
Selu <T extends TNumber > | Computes scaled exponential linear: `scale * alpha * (exp(features) - 1)` if < 0, `scale * features` otherwise. |
SeluGrad <T extends TNumber > | Computes gradients for the scaled exponential linear (Selu) operation. |
Отправлять | Sends the named tensor to another XLA computation. |
SendTPUEmbeddingGradients | Performs gradient updates of embedding tables. |
SerializeIterator | Converts the given `resource_handle` representing an iterator to a variant tensor. |
SerializeManySparse <U extends TType > | Serialize an `N`-minibatch `SparseTensor` into an `[N, 3]` `Tensor` object. |
SerializeSparse <U extends TType > | Serialize a `SparseTensor` into a `[3]` `Tensor` object. |
SerializeTensor | Transforms a Tensor into a serialized TensorProto proto. |
SetDiff1d <T extends TType , U extends TNumber > | Computes the difference between two lists of numbers or strings. |
SetSize | Number of unique elements along last dimension of input `set`. |
SetStatsAggregatorDataset | |
Shape <U extends TNumber > | Returns the shape of a tensor. |
ShapeN <U extends TNumber > | Returns shape of tensors. |
ShardDataset | Creates a `Dataset` that includes only 1/`num_shards` of this dataset. |
ShardedFilename | Generate a sharded filename. |
ShardedFilespec | Generate a glob pattern matching all sharded file names. |
Sharding <T extends TType > | An op which shards the input based on the given sharding attribute. |
ShuffleAndRepeatDataset | |
ShuffleDataset | |
ShutdownDistributedTPU | Shuts down a running distributed TPU system. |
Sigmoid <T extends TType > | Computes sigmoid of `x` element-wise. |
SigmoidGrad <T extends TType > | Computes the gradient of the sigmoid of `x` wrt its input. |
Sign <T extends TType > | Returns an element-wise indication of the sign of a number. |
Sin <T extends TType > | Computes sine of x element-wise. |
Sinh <T extends TType > | Computes hyperbolic sine of x element-wise. |
Size <U extends TNumber > | Returns the size of a tensor. |
SkipDataset | Creates a dataset that skips `count` elements from the `input_dataset`. |
Skipgram | Parses a text file and creates a batch of examples. |
SleepDataset | |
Slice <T extends TType > | Return a slice from 'input'. |
SlidingWindowDataset | Creates a dataset that passes a sliding window over `input_dataset`. |
Snapshot <T extends TType > | Returns a copy of the input tensor. |
SobolSample <T extends TNumber > | Generates points from the Sobol sequence. |
Softmax <T extends TNumber > | Computes softmax activations. |
SoftmaxCrossEntropyWithLogits <T extends TNumber > | Computes softmax cross entropy cost and gradients to backpropagate. |
Softplus <T extends TNumber > | Computes softplus: `log(exp(features) + 1)`. |
SoftplusGrad <T extends TNumber > | Computes softplus gradients for a softplus operation. |
Softsign <T extends TNumber > | Computes softsign: `features / (abs(features) + 1)`. |
SoftsignGrad <T extends TNumber > | Computes softsign gradients for a softsign operation. |
Solve <T extends TType > | Solves systems of linear equations. |
Sort <T extends TType > | Wraps the XLA Sort operator, documented at https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort . |
SpaceToBatch <T extends TType > | SpaceToBatch for 4-D tensors of type T. |
SpaceToBatchNd <T extends TType > | SpaceToBatch for ND tensors of type T. |
SpaceToDepth <T extends TType > | SpaceToDepth for tensors of type T. |
SparseAccumulatorApplyGradient | Applies a sparse gradient to a given accumulator. |
SparseAccumulatorTakeGradient <T extends TType > | Extracts the average sparse gradient in a SparseConditionalAccumulator. |
SparseAdd <T extends TType > | Adds two `SparseTensor` objects to produce another `SparseTensor`. |
SparseAddGrad <T extends TType > | The gradient operator for the SparseAdd op. |
SparseApplyAdadelta <T extends TType > | var: Should be from a Variable(). |
SparseApplyAdagrad <T extends TType > | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. |
SparseApplyAdagradDa <T extends TType > | Update entries in '*var' and '*accum' according to the proximal adagrad scheme. |
SparseApplyCenteredRmsProp <T extends TType > | Update '*var' according to the centered RMSProp algorithm. |
SparseApplyFtrl <T extends TType > | Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme. |
SparseApplyMomentum <T extends TType > | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme. |
SparseApplyProximalAdagrad <T extends TType > | Sparse update entries in '*var' and '*accum' according to FOBOS algorithm. |
SparseApplyProximalGradientDescent <T extends TType > | Sparse update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate. |
SparseApplyRmsProp <T extends TType > | Update '*var' according to the RMSProp algorithm. |
SparseBincount <U extends TNumber > | Counts the number of occurrences of each value in an integer array. |
SparseConcat <T extends TType > | Concatenates a list of `SparseTensor` along the specified dimension. |
SparseConditionalAccumulator | A conditional accumulator for aggregating sparse gradients. |
SparseCountSparseOutput <U extends TNumber > | Performs sparse-output bin counting for a sparse tensor input. |
SparseCross | Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. |
SparseCrossHashed | Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. |
SparseDenseCwiseAdd <T extends TType > | Adds up a SparseTensor and a dense Tensor, using these special rules: (1) Broadcasts the dense side to have the same shape as the sparse side, if eligible; (2) Then, only the dense values pointed to by the indices of the SparseTensor participate in the cwise addition. |
SparseDenseCwiseDiv <T extends TType > | Component-wise divides a SparseTensor by a dense Tensor. |
SparseDenseCwiseMul <T extends TType > | Component-wise multiplies a SparseTensor by a dense Tensor. |
SparseFillEmptyRows <T extends TType > | Fills empty rows in the input 2-D `SparseTensor` with a default value. |
SparseFillEmptyRowsGrad <T extends TType > | The gradient of SparseFillEmptyRows. |
SparseMatMul | Multiply matrix "a" by matrix "b". |
SparseMatrixAdd | Sparse addition of two CSR matrices, C = alpha * A + beta * B. |
SparseMatrixMatMul <T extends TType > | Matrix-multiplies a sparse matrix with a dense matrix. |
SparseMatrixMul | Element-wise multiplication of a sparse matrix with a dense tensor. |
SparseMatrixNNZ | Returns the number of nonzeroes of `sparse_matrix`. |
SparseMatrixOrderingAMD | Computes the Approximate Minimum Degree (AMD) ordering of `input`. |
SparseMatrixSoftmax | Calculates the softmax of a CSRSparseMatrix. |
SparseMatrixSoftmaxGrad | Calculates the gradient of the SparseMatrixSoftmax op. |
SparseMatrixSparseCholesky | Computes the sparse Cholesky decomposition of `input`. |
SparseMatrixSparseMatMul | Sparse-matrix-multiplies two CSR matrices `a` and `b`. |
SparseMatrixTranspose | Transposes the inner (matrix) dimensions of a CSRSparseMatrix. |
SparseMatrixZeros | Creates an all-zeros CSRSparseMatrix with shape `dense_shape`. |
SparseReduceMax <T extends TNumber > | Computes the max of elements across dimensions of a SparseTensor. |
SparseReduceMaxSparse <T extends TNumber > | Computes the max of elements across dimensions of a SparseTensor. |
SparseReduceSum <T extends TType > | Computes the sum of elements across dimensions of a SparseTensor. |
SparseReduceSumSparse <T extends TType > | Computes the sum of elements across dimensions of a SparseTensor. |
SparseReorder <T extends TType > | Reorders a SparseTensor into the canonical, row-major ordering. |
SparseReshape | Reshapes a SparseTensor to represent values in a new dense shape. |
SparseSegmentMean <T extends TNumber > | Computes the mean along sparse segments of a tensor. |
SparseSegmentMeanGrad <T extends TNumber > | Computes gradients for SparseSegmentMean. |
SparseSegmentMeanWithNumSegments <T extends TNumber > | Computes the mean along sparse segments of a tensor. |
SparseSegmentSqrtN <T extends TNumber > | Computes the sum along sparse segments of a tensor divided by the sqrt of N. |
SparseSegmentSqrtNGrad <T extends TNumber > | Computes gradients for SparseSegmentSqrtN. |
SparseSegmentSqrtNWithNumSegments <T extends TNumber > | Computes the sum along sparse segments of a tensor divided by the sqrt of N. |
SparseSegmentSum <T extends TNumber > | Computes the sum along sparse segments of a tensor. |
SparseSegmentSumWithNumSegments <T extends TNumber > | Computes the sum along sparse segments of a tensor. |
SparseSlice <T extends TType > | Slice a `SparseTensor` based on the `start` and `size`. |
SparseSliceGrad <T extends TType > | The gradient operator for the SparseSlice op. |
SparseSoftmax <T extends TNumber > | Applies softmax to a batched ND `SparseTensor`. |
SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits <T extends TNumber > | Computes softmax cross entropy cost and gradients to backpropagate. |
SparseSparseMaximum <T extends TNumber > | Returns the element-wise max of two SparseTensors. |
SparseSparseMinimum <T extends TType > | Returns the element-wise min of two SparseTensors. |
SparseSplit <T extends TType > | Split a `SparseTensor` into `num_split` tensors along one dimension. |
SparseTensorDenseAdd <U extends TType > | Adds up a `SparseTensor` and a dense `Tensor`, producing a dense `Tensor`. |
SparseTensorDenseMatMul <U extends TType > | Multiply SparseTensor (of rank 2) "A" by dense matrix "B". |
SparseTensorSliceDataset | Creates a dataset that splits a SparseTensor into elements row-wise. |
SparseTensorToCSRSparseMatrix | Converts a SparseTensor to a (possibly batched) CSRSparseMatrix. |
SparseToDense <U extends TType > | Converts a sparse representation into a dense tensor. |
SparseToSparseSetOperation <T extends TType > | Applies set operation along last dimension of 2 `SparseTensor` inputs. |
Spence <T extends TNumber > | |
Split <T extends TType > | Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension. |
SplitV <T extends TType > | Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension. |
SqlDataset | Creates a dataset that executes a SQL query and emits rows of the result set. |
Sqrt <T extends TType > | Computes square root of x element-wise. |
SqrtGrad <T extends TType > | Computes the gradient for the sqrt of `x` wrt its input. |
Sqrtm <T extends TType > | Computes the matrix square root of one or more square matrices: matmul(sqrtm(A), sqrtm(A)) = A The input matrix should be invertible. |
Square <T extends TType > | Computes square of x element-wise. |
SquaredDifference <T extends TType > | Returns conj(x - y)(x - y) element-wise. |
Squeeze <T extends TType > | Removes dimensions of size 1 from the shape of a tensor. |
Stack <T extends TType > | Packs a list of `N` rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor. |
Этап | Stage values similar to a lightweight Enqueue. |
StageClear | Op removes all elements in the underlying container. |
StagePeek | Op peeks at the values at the specified index. |
StageSize | Op returns the number of elements in the underlying container. |
StatefulRandomBinomial <V extends TNumber > | |
StatefulStandardNormal <U extends TType > | Outputs random values from a normal distribution. |
StatefulTruncatedNormal <U extends TType > | Outputs random values from a truncated normal distribution. |
StatefulUniform <U extends TType > | Outputs random values from a uniform distribution. |
StatefulUniformFullInt <U extends TType > | Outputs random integers from a uniform distribution. |
StatefulUniformInt <U extends TType > | Outputs random integers from a uniform distribution. |
StatelessMultinomial <V extends TNumber > | Draws samples from a multinomial distribution. |
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends TNumber > | |
StatelessRandomBinomial <W extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a binomial distribution. |
StatelessRandomGamma <V extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution. |
StatelessRandomGetKeyCounterAlg | Picks the best algorithm based on device, and scrambles seed into key and counter. |
StatelessRandomNormal <V extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom values from a normal distribution. |
StatelessRandomNormalV2 <U extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom values from a normal distribution. |
StatelessRandomPoisson <W extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a Poisson distribution. |
StatelessRandomUniform <V extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformFullInt <V extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformInt <V extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformIntV2 <U extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformV2 <U extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution. |
StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extends TNumber > | Generate a randomly distorted bounding box for an image deterministically. |
StatelessTruncatedNormal <V extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution. |
StatelessTruncatedNormalV2 <U extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution. |
StaticRegexFullMatch | Check if the input matches the regex pattern. |
StaticRegexReplace | Replaces the match of pattern in input with rewrite. |
StatsAggregatorHandle | |
StatsAggregatorSetSummaryWriter | Set a summary_writer_interface to record statistics using given stats_aggregator. |
StatsAggregatorSummary | Produces a summary of any statistics recorded by the given statistics manager. |
StopGradient <T extends TType > | Stops gradient computation. |
StridedSlice <T extends TType > | Return a strided slice from `input`. |
StridedSliceAssign <T extends TType > | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
StridedSliceGrad <U extends TType > | Returns the gradient of `StridedSlice`. |
StringFormat | Formats a string template using a list of tensors. |
StringLength | String lengths of `input`. |
StringNGrams <T extends TNumber > | Creates ngrams from ragged string data. |
StringSplit | Split elements of `source` based on `sep` into a `SparseTensor`. |
Полоска | Strip leading and trailing whitespaces from the Tensor. |
Sub <T extends TType > | Returns x - y element-wise. |
Substr | Return substrings from `Tensor` of strings. |
Sum <T extends TType > | Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. |
SummaryWriter | |
Svd <T extends TType > | Computes the eigen decomposition of a batch of self-adjoint matrices (Note: Only real inputs are supported). |
SwitchCond <T extends TType > | Forwards `data` to the output port determined by `pred`. |
TPUCompilationResult | Returns the result of a TPU compilation. |
TPUEmbeddingActivations | An op enabling differentiation of TPU Embeddings. |
TPUReplicateMetadata | Metadata indicating how the TPU computation should be replicated. |
TPUReplicatedInput <T extends TType > | Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation. |
TPUReplicatedOutput <T extends TType > | Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation. |
TakeDataset | Creates a dataset that contains `count` elements from the `input_dataset`. |
TakeManySparseFromTensorsMap <T extends TType > | Read `SparseTensors` from a `SparseTensorsMap` and concatenate them. |
Tan <T extends TType > | Computes tan of x element-wise. |
Tanh <T extends TType > | Computes hyperbolic tangent of `x` element-wise. |
TanhGrad <T extends TType > | Computes the gradient for the tanh of `x` wrt its input. |
TemporaryVariable <T extends TType > | Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step. |
TensorArray | An array of Tensors of given size. |
TensorArrayClose | Delete the TensorArray from its resource container. |
TensorArrayConcat <T extends TType > | Concat the elements from the TensorArray into value `value`. |
TensorArrayGather <T extends TType > | Gather specific elements from the TensorArray into output `value`. |
TensorArrayGrad | Creates a TensorArray for storing the gradients of values in the given handle. |
TensorArrayGradWithShape | Creates a TensorArray for storing multiple gradients of values in the given handle. |
TensorArrayPack <T extends TType > | |
TensorArrayRead <T extends TType > | Read an element from the TensorArray into output `value`. |
TensorArrayScatter | Scatter the data from the input value into specific TensorArray elements. |
TensorArraySize | Get the current size of the TensorArray. |
TensorArraySplit | Split the data from the input value into TensorArray elements. |
TensorArrayUnpack | |
TensorArrayWrite | Push an element onto the tensor_array. |
TensorDataset | Creates a dataset that emits `components` as a tuple of tensors once. |
TensorDiag <T extends TType > | Returns a diagonal tensor with a given diagonal values. |
TensorDiagPart <T extends TType > | Returns the diagonal part of the tensor. |
TensorForestCreateTreeVariable | Creates a tree resource and returns a handle to it. |
TensorForestTreeDeserialize | Deserializes a proto into the tree handle |
TensorForestTreeIsInitializedOp | Checks whether a tree has been initialized. |
TensorForestTreePredict | Output the logits for the given input data |
TensorForestTreeResourceHandleOp | Creates a handle to a TensorForestTreeResource |
TensorForestTreeSerialize | Serializes the tree handle to a proto |
TensorForestTreeSize | Get the number of nodes in a tree |
TensorListConcat <U extends TType > | Concats all tensors in the list along the 0th dimension. |
TensorListConcatLists | |
TensorListElementShape <T extends TNumber > | The shape of the elements of the given list, as a tensor. |
TensorListFromTensor | Creates a TensorList which, when stacked, has the value of `tensor`. |
TensorListGather <T extends TType > | Creates a Tensor by indexing into the TensorList. |
TensorListGetItem <T extends TType > | |
TensorListLength | Returns the number of tensors in the input tensor list. |
TensorListPopBack <T extends TType > | Returns the last element of the input list as well as a list with all but that element. |
TensorListPushBack | Returns a list which has the passed-in `Tensor` as last element and the other elements of the given list in `input_handle`. |
TensorListPushBackBatch | |
TensorListReserve | List of the given size with empty elements. |
TensorListResize | Resizes the list. |
TensorListScatter | Creates a TensorList by indexing into a Tensor. |
TensorListScatterIntoExistingList | Scatters tensor at indices in an input list. |
TensorListSetItem | |
TensorListSplit | Splits a tensor into a list. |
TensorListStack <T extends TType > | Stacks all tensors in the list. |
TensorMapErase | Returns a tensor map with item from given key erased. |
TensorMapHasKey | Returns whether the given key exists in the map. |
TensorMapInsert | Returns a map that is the 'input_handle' with the given key-value pair inserted. |
TensorMapLookup <U extends TType > | Returns the value from a given key in a tensor map. |
TensorMapSize | Returns the number of tensors in the input tensor map. |
TensorMapStackKeys <T extends TType > | Returns a Tensor stack of all keys in a tensor map. |
TensorScatterNdAdd <T extends TType > | Adds sparse `updates` to an existing tensor according to `indices`. |
TensorScatterNdMax <T extends TType > | |
TensorScatterNdMin <T extends TType > | |
TensorScatterNdSub <T extends TType > | Subtracts sparse `updates` from an existing tensor according to `indices`. |
TensorScatterNdUpdate <T extends TType > | Scatter `updates` into an existing tensor according to `indices`. |
TensorSliceDataset | Creates a dataset that emits each dim-0 slice of `components` once. |
TensorStridedSliceUpdate <T extends TType > | Assign `value` to the sliced l-value reference of `input`. |
TensorSummary | Outputs a `Summary` protocol buffer with a tensor and per-plugin data. |
TextLineDataset | Creates a dataset that emits the lines of one or more text files. |
TextLineReader | A Reader that outputs the lines of a file delimited by '\n'. |
TfRecordDataset | Creates a dataset that emits the records from one or more TFRecord files. |
TfRecordReader | A Reader that outputs the records from a TensorFlow Records file. |
ThreadPoolDataset | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
ThreadPoolHandle | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
Tile <T extends TType > | Constructs a tensor by tiling a given tensor. |
TileGrad <T extends TType > | Returns the gradient of `Tile`. |
Временная метка | Provides the time since epoch in seconds. |
ToBool | Converts a tensor to a scalar predicate. |
ToHashBucket | Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets. |
ToHashBucketFast | Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets. |
ToHashBucketStrong | Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets. |
ToNumber <T extends TNumber > | Converts each string in the input Tensor to the specified numeric type. |
TopK <T extends TNumber > | Finds values and indices of the `k` largest elements for the last dimension. |
TopKUnique | Returns the TopK unique values in the array in sorted order. |
TopKWithUnique | Returns the TopK values in the array in sorted order. |
Transpose <T extends TType > | Shuffle dimensions of x according to a permutation. |
TriangularSolve <T extends TType > | Solves systems of linear equations with upper or lower triangular matrices by backsubstitution. |
TridiagonalMatMul <T extends TType > | Calculate product with tridiagonal matrix. |
TridiagonalSolve <T extends TType > | Solves tridiagonal systems of equations. |
TruncateDiv <T extends TType > | Returns x / y element-wise for integer types. |
TruncateMod <T extends TNumber > | Returns element-wise remainder of division. |
TruncatedNormal <U extends TNumber > | Outputs random values from a truncated normal distribution. |
TryRpc | Perform batches of RPC requests. |
Unbatch <T extends TType > | Reverses the operation of Batch for a single output Tensor. |
UnbatchDataset | A dataset that splits the elements of its input into multiple elements. |
UnbatchGrad <T extends TType > | Gradient of Unbatch. |
UncompressElement | Uncompresses a compressed dataset element. |
UnicodeDecode <T extends TNumber > | Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points. |
UnicodeDecodeWithOffsets <T extends TNumber > | Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points. |
UnicodeEncode | Encode a tensor of ints into unicode strings. |
UnicodeScript | Determine the script codes of a given tensor of Unicode integer code points. |
UnicodeTranscode | Transcode the input text from a source encoding to a destination encoding. |
UniformCandidateSampler | Generates labels for candidate sampling with a uniform distribution. |
Unique <T extends TType , V extends TNumber > | Finds unique elements along an axis of a tensor. |
UniqueDataset | Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`. |
UniqueWithCounts <T extends TType , V extends TNumber > | Finds unique elements along an axis of a tensor. |
UnravelIndex <T extends TNumber > | Converts an array of flat indices into a tuple of coordinate arrays. |
UnsortedSegmentJoin | Joins the elements of `inputs` based on `segment_ids`. |
UnsortedSegmentMax <T extends TNumber > | Computes the maximum along segments of a tensor. |
UnsortedSegmentMin <T extends TNumber > | Computes the minimum along segments of a tensor. |
UnsortedSegmentProd <T extends TType > | Computes the product along segments of a tensor. |
UnsortedSegmentSum <T extends TType > | Computes the sum along segments of a tensor. |
Unstack <T extends TType > | Unpacks a given dimension of a rank-`R` tensor into `num` rank-`(R-1)` tensors. |
Unstage | Op is similar to a lightweight Dequeue. |
UnwrapDatasetVariant | |
Верхний | Converts all lowercase characters into their respective uppercase replacements. |
UpperBound <U extends TNumber > | Applies upper_bound(sorted_search_values, values) along each row. |
VarHandleOp | Creates a handle to a Variable resource. |
VarIsInitializedOp | Checks whether a resource handle-based variable has been initialized. |
Variable <T extends TType > | Holds state in the form of a tensor that persists across steps. |
VariableShape <T extends TNumber > | Returns the shape of the variable pointed to by `resource`. |
Где | Returns locations of nonzero / true values in a tensor. |
WholeFileReader | A Reader that outputs the entire contents of a file as a value. |
WindowDataset | Combines (nests of) input elements into a dataset of (nests of) windows. |
WorkerHeartbeat | Worker heartbeat op. |
WrapDatasetVariant | |
WriteAudioSummary | Writes an audio summary. |
WriteFile | Writes contents to the file at input filename. |
WriteGraphSummary | Writes a graph summary. |
WriteHistogramSummary | Writes a histogram summary. |
WriteImageSummary | Writes an image summary. |
WriteRawProtoSummary | Writes a serialized proto summary. |
WriteScalarSummary | Writes a scalar summary. |
WriteSummary | Writes a tensor summary. |
Xdivy <T extends TType > | Returns 0 if x == 0, and x / y otherwise, elementwise. |
XlaRecvFromHost <T extends TType > | An op to receive a tensor from the host. |
XlaSendToHost | An op to send a tensor to the host. |
XlaSetBound | Set a bound for the given input value as a hint to Xla compiler, returns the same value. |
XlaSpmdFullToShardShape <T extends TType > | An op used by XLA SPMD partitioner to switch from automatic partitioning to manual partitioning. |
XlaSpmdShardToFullShape <T extends TType > | An op used by XLA SPMD partitioner to switch from manual partitioning to automatic partitioning. |
Xlog1py <T extends TType > | Returns 0 if x == 0, and x * log1p(y) otherwise, elementwise. |
Xlogy <T extends TType > | Returns 0 if x == 0, and x * log(y) otherwise, elementwise. |
Zeros <T extends TType > | An operator creating a constant initialized with zeros of the shape given by `dims`. |
ZerosLike <T extends TType > | Returns a tensor of zeros with the same shape and type as x. |
Zeta <T extends TNumber > | Compute the Hurwitz zeta function \\(\zeta(x, q)\\). |
ZipDataset | Creates a dataset that zips together `input_datasets`. |
erfinv <T extends TNumber > | |