| Hủy bỏ | Đưa ra một ngoại lệ để hủy bỏ quá trình khi được gọi. |
| Abs <T mở rộng TNumber > | Tính giá trị tuyệt đối của tensor. |
| Tích lũyN <T mở rộng TType > | Trả về tổng theo từng phần tử của một danh sách các tensor. |
| Tích lũyÁp dụngGradient | Áp dụng một gradient cho một bộ tích lũy nhất định. |
| Tích lũySốTích lũy | Trả về số gradient được tổng hợp trong các bộ tích lũy đã cho. |
| Bộ tích lũyGlobalStep | Cập nhật bộ tích lũy một giá trị mới cho Global_step. |
| AccumulatorTakeGradient <T mở rộng TType > | Trích xuất độ dốc trung bình trong Bộ tích lũy có điều kiện đã cho. |
| Acos <T mở rộng TType > | Tính acos của x theo phần tử. |
| Acosh <T mở rộng TType > | Tính cosin hyperbol nghịch đảo của x theo phần tử. |
| Thêm <T mở rộng TType > | Trả về x + y theo phần tử. |
| AddManySparseToTensorsMap | Thêm `N`-minibatch `SparseTensor` vào `SparseTensorsMap`, trả về các thẻ điều khiển `N`. |
| AddN <T mở rộng TType > | Thêm tất cả phần tử tensor đầu vào một cách khôn ngoan. |
| AddSparseToTensorsMap | Thêm `SparseTensor` vào `SparseTensorsMap` trả về phần xử lý của nó. |
| Điều chỉnh độ tương phản <T mở rộng TNumber > | Điều chỉnh độ tương phản của một hoặc nhiều hình ảnh. |
| Điều chỉnhHue <T mở rộng TNumber > | Điều chỉnh màu sắc của một hoặc nhiều hình ảnh. |
| Điều chỉnhSaturation <T mở rộng TNumber > | Điều chỉnh độ bão hòa của một hoặc nhiều hình ảnh. |
| Tất cả | Tính toán "logic và" của các phần tử theo chiều của một tenxơ. |
| Tất cả ứng viên lấy mẫu | Tạo nhãn để lấy mẫu ứng viên bằng cách phân phối unigram đã học. |
| AllReduce <T mở rộng TNumber > | Giảm lẫn nhau nhiều tensor có cùng loại và hình dạng. |
| AllToAll <T mở rộng TType > | Một Op để trao đổi dữ liệu trên các bản sao TPU. |
| Góc <U kéo dài TSố > | Trả về đối số của một số phức. |
| Ẩn danhIterator | Một thùng chứa tài nguyên vòng lặp. |
| Ẩn danhBộ nhớCache | |
| Ẩn danhMultiDeviceIterator | Vùng chứa tài nguyên vòng lặp đa thiết bị. |
| AnonymousRandomSeedGenerator | |
| Trình tạo hạt giống ẩn danh | |
| Bất kì | Tính toán "logic hoặc" của các phần tử theo các kích thước của tensor. |
| ApplyAdaMax <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' theo thuật toán AdaMax. |
| ApplyAdadelta <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' theo sơ đồ adadelta. |
| ApplyAdagrad <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' theo sơ đồ adagrad. |
| ApplyAdagradDa <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' theo sơ đồ adagrad gần nhất. |
| ApplyAdagradV2 <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' theo sơ đồ adagrad. |
| Áp dụngAdam <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' theo thuật toán Adam. |
| ApplyAddSign <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' theo bản cập nhật AddSign. |
| ApplyCenteredRmsProp <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' theo thuật toán RMSProp tập trung. |
| ApplyFtrl <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' theo sơ đồ Ftrl-proximal. |
| ApplyGradientDescent <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' bằng cách trừ 'alpha' * 'delta' khỏi nó. |
| ApplyMomentum <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' theo sơ đồ động lượng. |
| ApplyPowerSign <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' theo bản cập nhật AddSign. |
| ApplyProximalAdagrad <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' và '*accum' theo FOBOS với tốc độ học tập của Adagrad. |
| ApplyProximalGradientDescent <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' dưới dạng thuật toán FOBOS với tốc độ học tập cố định. |
| ApplyRmsProp <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' theo thuật toán RMSProp. |
| Gần đúng bằng | Trả về giá trị thực của abs(xy) < dung sai theo phần tử. |
| ArgMax <V mở rộng TNumber > | Trả về chỉ mục có giá trị lớn nhất trên các kích thước của tensor. |
| ArgMin <V mở rộng TNumber > | Trả về chỉ mục có giá trị nhỏ nhất theo các kích thước của tensor. |
| chuỗi | Chuyển đổi từng mục trong tensor đã cho thành chuỗi. |
| Asin <T mở rộng TType > | Tính sin nghịch đảo lượng giác của x theo phần tử. |
| Asinh <T mở rộng TType > | Tính sin hyperbol nghịch đảo của x theo phần tử. |
| Khẳng địnhCardinalityDataset | |
| Khẳng địnhTiếp theoBộ dữ liệu | |
| Khẳng định điều đó | Khẳng định rằng điều kiện đã cho là đúng. |
| Gán <T mở rộng TType > | Cập nhật 'ref' bằng cách gán 'giá trị' cho nó. |
| GánAdd <T mở rộng TType > | Cập nhật 'ref' bằng cách thêm 'giá trị' vào nó. |
| GánThêmBiếnOp | Thêm một giá trị vào giá trị hiện tại của một biến. |
| GánSub <T mở rộng TType > | Cập nhật 'ref' bằng cách trừ 'giá trị' khỏi nó. |
| GánSubBiếnOp | Trừ một giá trị khỏi giá trị hiện tại của một biến. |
| GánBiếnOp | Gán một giá trị mới cho một biến. |
| Atan <T mở rộng TType > | Tính tang tuyến lượng giác nghịch đảo của x theo phần tử. |
| Atan2 <T mở rộng TNumber > | Tính arctang của `y/x` theo phần tử, tôn trọng dấu của các đối số. |
| Atanh <T mở rộng TType > | Tính tang hyperbol nghịch đảo của x theo phần tử. |
| Âm thanhSpectrogram | Tạo ra hình ảnh trực quan của dữ liệu âm thanh theo thời gian. |
| Âm thanhTóm tắt | Xuất ra bộ đệm giao thức `Tóm tắt` kèm theo âm thanh. |
| Bộ dữ liệu AutoShard | Tạo một tập dữ liệu phân chia tập dữ liệu đầu vào. |
| AvgPool <T mở rộng TNumber > | Thực hiện tổng hợp trung bình trên đầu vào. |
| AvgPool3d <T mở rộng TNumber > | Thực hiện tổng hợp trung bình 3D trên đầu vào. |
| AvgPool3dGrad <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc của hàm gộp trung bình. |
| AvgPoolGrad <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc của hàm gộp trung bình. |
| BandPart <T mở rộng TType > | Sao chép một tenxơ đặt mọi thứ bên ngoài dải trung tâm trong mỗi ma trận trong cùng về 0. |
| BandedTriangularSolve <T mở rộng TType > | |
| rào cản | Xác định một rào cản tồn tại trong các lần thực thi biểu đồ khác nhau. |
| Rào cảnĐóng | Đóng rào cản nhất định. |
| Rào cảnChưa hoàn thànhKích thước | Tính số phần tử không đầy đủ trong hàng rào đã cho. |
| Rào CảnChènNhiều | Đối với mỗi khóa, gán giá trị tương ứng cho thành phần được chỉ định. |
| Rào chắnSẵn sàngKích thước | Tính số phần tử hoàn chỉnh trong hàng rào đã cho. |
| Rào CảnLấyNhiều | Lấy số lượng phần tử đã hoàn thành nhất định từ một rào cản. |
| Lô | Lô tất cả các tensor đầu vào không xác định. |
| BatchCholesky <T mở rộng TNumber > | |
| BatchCholeskyGrad <T mở rộng TNumber > | |
| Bộ dữ liệu hàng loạt | Tạo một tập dữ liệu phân nhóm các phần tử `batch_size` từ `input_dataset`. |
| hàng loạtFft | |
| LôFft2d | |
| BatchFft3d | |
| hàng loạt | |
| BatchIfft2d | |
| BatchIfft3d | |
| BatchMatMul <T mở rộng TType > | Nhân các lát cắt của hai tensor theo đợt. |
| BatchMatrixBandPart <T mở rộng TType > | |
| BatchMatrixDeterminant <T mở rộng TType > | |
| BatchMatrixDiag <T mở rộng TType > | |
| BatchMatrixDiagPart <T mở rộng TType > | |
| BatchMatrixInverse <T mở rộng TNumber > | |
| BatchMatrixSetDiag <T mở rộng TType > | |
| BatchMatrixSolve <T mở rộng TNumber > | |
| BatchMatrixSolveLs <T mở rộng TNumber > | |
| BatchMatrixTriangularSolve <T mở rộng TNumber > | |
| BatchNormWithGlobalNormalization <T mở rộng TType > | Chuẩn hóa hàng loạt. |
| BatchNormWithGlobalNormalizationGrad <T mở rộng TType > | Độ dốc để chuẩn hóa hàng loạt. |
| BatchSelfAdjointEig <T mở rộng TNumber > | |
| BatchSvd <T mở rộng TType > | |
| BatchToSpace <T mở rộng TType > | BatchToSpace dành cho tensor 4-D loại T. |
| BatchToSpaceNd <T mở rộng TType > | BatchToSpace cho các tensor ND loại T. |
| BesselI0 <T mở rộng TNumber > | |
| BesselI0e <T mở rộng TNumber > | |
| BesselI1 <T mở rộng TNumber > | |
| BesselI1e <T mở rộng TNumber > | |
| BesselJ0 <T mở rộng TNumber > | |
| BesselJ1 <T mở rộng TNumber > | |
| BesselK0 <T mở rộng TNumber > | |
| BesselK0e <T mở rộng TNumber > | |
| BesselK1 <T mở rộng TNumber > | |
| BesselK1e <T mở rộng TNumber > | |
| BesselY0 <T mở rộng Tnumber > | |
| BesselY1 <T mở rộng Tnumber > | |
| Betainc <T mở rộng TNumber > | Tính tích phân beta không đầy đủ chính quy \\(I_x(a, b)\\). |
| BiasAdd <T mở rộng TType > | Thêm `bias` vào `value`. |
| BiasAddGrad <T mở rộng TType > | Hoạt động lùi cho "BiasAdd" trên tensor "biasAdd". |
| Bincount <T mở rộng TNumber > | Đếm số lần xuất hiện của mỗi giá trị trong một mảng số nguyên. |
| Bitcast <U mở rộng TType > | Bitcast một tensor từ loại này sang loại khác mà không cần sao chép dữ liệu. |
| BitwiseAnd <T mở rộng TNumber > | Elementwise tính toán AND theo bit của `x` và `y`. |
| BitwiseHoặc <T mở rộng TNumber > | Elementwise tính toán OR theo bit của `x` và `y`. |
| BitwiseXor <T mở rộng TNumber > | Elementwise tính toán XOR theo bit của `x` và `y`. |
| BlockLSTM <T mở rộng TNumber > | Tính toán tốc độ lan truyền tiến của ô LSTM cho tất cả các bước thời gian. |
| BlockLSTMGrad <T mở rộng TNumber > | Tính toán sự lan truyền ngược của ô LSTM trong toàn bộ chuỗi thời gian. |
| BoostedCâyTổng hợpSố liệu thống kê | Tổng hợp tóm tắt số liệu thống kê tích lũy cho lô. |
| Tăng CườngCâyXô | Bucket hóa từng tính năng dựa trên ranh giới của nhóm. |
| BoostedCâyTính toánTốt nhấtTính năngChia | Tính toán mức tăng cho từng tính năng và trả về thông tin phân chia tốt nhất có thể cho tính năng đó. |
| BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 | Tính toán mức tăng cho từng tính năng và trả về thông tin phân chia tốt nhất có thể cho mỗi nút. |
| BoostedCâyTính toánTốt nhấtLợi nhuận trên mỗiTính năng | Tính toán mức tăng cho từng tính năng và trả về thông tin phân chia tốt nhất có thể cho tính năng đó. |
| BoostedTreesCenterBias | Tính toán giá trị ưu tiên từ dữ liệu huấn luyện (độ lệch) và điền vào nút đầu tiên bằng giá trị ưu tiên của nhật ký. |
| BoostedCâyTạoBộ đồng phục | Tạo một mô hình tập hợp cây và trả về một điều khiển cho nó. |
| BoostedTreesTạoQuantileStreamTài nguyên | Tạo tài nguyên cho các luồng lượng tử. |
| BoostedCâyDeserializeBộ đồng phục | Giải tuần tự hóa cấu hình tập hợp cây được tuần tự hóa và thay thế cây hiện tại hòa tấu. |
| BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | Tạo một điều khiển cho BoostedTreesEnsembleResource |
| BoostedTreesVí dụDebugĐầu ra | Kết quả đầu ra có thể giải thích mô hình/gỡ lỗi cho từng ví dụ. |
| BoostedTreesFlushQuantileTóm tắt | Xóa các bản tóm tắt lượng tử từ mỗi tài nguyên luồng lượng tử. |
| BoostedTreesGetEnsembleStates | Truy xuất mã thông báo tem tài nguyên tổng hợp cây, số lượng cây và số liệu thống kê về số lượng cây đang phát triển. |
| BoostedTreesMakeQuantileTóm tắt | Tạo bản tóm tắt các lượng tử cho lô. |
| BoostedTreesMakeStatsTóm tắt | Tạo bản tóm tắt số liệu thống kê tích lũy cho lô. |
| BoostedCâyDự đoán | Chạy nhiều bộ dự đoán tập hợp hồi quy cộng tính trên các phiên bản đầu vào và tính toán các log. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | Thêm các bản tóm tắt lượng tử vào từng tài nguyên luồng lượng tử. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | Giải tuần tự hóa các ranh giới vùng lưu trữ và cờ sẵn sàng vào QuantileAccumulator hiện tại. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | Xóa các bản tóm tắt cho tài nguyên luồng lượng tử. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | Tạo ranh giới nhóm cho từng tính năng dựa trên các bản tóm tắt tích lũy. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | Tạo một điều khiển cho BoostedTreesQuantileStreamResource. |
| BoostedTreesSerializeEnsemble | Sắp xếp chuỗi cây thành một proto. |
| BoostedTreesSparseAggregateStats | Tổng hợp tóm tắt số liệu thống kê tích lũy cho lô. |
| BoostedCâythưa thớtTính toánTốt nhấtTính năngSplit | Tính toán mức tăng cho từng tính năng và trả về thông tin phân chia tốt nhất có thể cho tính năng đó. |
| BoostedCâyĐào tạoDự đoán | Chạy nhiều bộ dự đoán tập hợp hồi quy cộng tính trên các phiên bản đầu vào và tính toán cập nhật cho các bản ghi được lưu trong bộ nhớ đệm. |
| BoostedTreesUpdateBộ đồng phục | Cập nhật quần thể cây bằng cách thêm một lớp vào cây cuối cùng đang được trồng hoặc bằng cách bắt đầu một cây mới. |
| BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | Cập nhật quần thể cây bằng cách thêm một lớp vào cây cuối cùng đang được trồng hoặc bằng cách bắt đầu một cây mới. |
| BroadcastDynamicShape <T mở rộng TNumber > | Trả về hình dạng của s0 op s1 bằng tính năng phát sóng. |
| BroadcastGradientArgs <T mở rộng TNumber > | Trả về các chỉ số rút gọn để tính gradient của s0 op s1 khi phát sóng. |
| BroadcastHelper <T mở rộng TType > | Toán tử trợ giúp để thực hiện các chương trình phát sóng kiểu XLA Phát sóng `lhs` và `rhs` đến cùng một thứ hạng, bằng cách thêm kích thước 1 vào bất kỳ thứ nguyên nào trong số `lhs` và `rhs` có thứ hạng thấp hơn, sử dụng quy tắc phát sóng của XLA cho toán tử nhị phân. |
| BroadcastRecv <T mở rộng TType > | Nhận giá trị tensor được phát từ thiết bị khác. |
| BroadcastSend <T mở rộng TType > | Truyền giá trị tensor tới một hoặc nhiều thiết bị khác. |
| BroadcastTo <T mở rộng TType > | Phát một mảng cho hình dạng tương thích. |
| Xô | Phân loại 'đầu vào' dựa trên 'ranh giới'. |
| ByteProducedStatsBộ dữ liệu | Ghi lại kích thước byte của từng phần tử của `input_dataset` trong StatsAggregator. |
| CSRSparseMatrixComponents <T mở rộng TType > | Đọc các thành phần CSR tại lô `index`. |
| CSRSparseMatrixToDense <T mở rộng TType > | Chuyển đổi CSRSparseMatrix (có thể theo đợt) thành dày đặc. |
| CSRSparseMatrixToSparseTensor <T mở rộng TType > | Chuyển đổi CSRSparesMatrix (có thể theo đợt) thành SparseTensor. |
| Bộ dữ liệu CSV | |
| CSVBộ dữ liệuV2 | |
| CTCLossV2 | Tính toán tổn thất CTC (xác suất nhật ký) cho mỗi mục nhập lô. |
| Bộ dữ liệu bộ đệm | Tạo một tập dữ liệu lưu trữ các phần tử từ `input_dataset`. |
| CacheDatasetV2 | |
| Truyền <U mở rộng TType > | Truyền x loại SrcT tới y loại DstT. |
| Trần nhà <T mở rộng TNumber > | Trả về số nguyên nhỏ nhất theo phần tử không nhỏ hơn x. |
| CheckNumerics <T mở rộng TNumber > | Kiểm tra một tenxơ để tìm các giá trị NaN, -Inf và +Inf. |
| Cholesky <T mở rộng TType > | Tính toán phân rã Cholesky của một hoặc nhiều ma trận vuông. |
| CholeskyGrad <T mở rộng TNumber > | Tính toán gradient lan truyền ngược ở chế độ đảo ngược của thuật toán Cholesky. |
| ChọnBộ dữ liệu nhanh nhất | |
| ClipByValue <T mở rộng TType > | Cắt các giá trị tensor về mức tối thiểu và tối đa được chỉ định. |
| ĐóngTóm tắtNhà văn | |
| ClusterOutput <T mở rộng TType > | Toán tử kết nối đầu ra của phép tính XLA với các nút biểu đồ người tiêu dùng khác. |
| CollectiveGather <T mở rộng TNumber > | Tích lũy lẫn nhau nhiều tensor có cùng loại và hình dạng. |
| CollectivePermute <T mở rộng TType > | Một giải pháp để hoán vị các tensor trên các phiên bản TPU được sao chép. |
| Kết hợpNonMaxSuppression | Tham lam chọn một tập hợp con các hộp giới hạn theo thứ tự điểm giảm dần, Thao tác này thực hiện non_max_suppression đối với đầu vào mỗi đợt, trên tất cả các lớp. |
| So sánhAndBitpack | So sánh các giá trị của `input` với `threshold` và gói các bit kết quả vào một `uint8`. |
| Biên soạnKết quả | Trả về kết quả của quá trình biên dịch TPU. |
| Biên dịch thành côngKhẳng định | Khẳng định rằng quá trình biên dịch đã thành công. |
| Phức hợp <U mở rộng TType > | Chuyển đổi hai số thực thành số phức. |
| ComplexAbs <U mở rộng TNumber > | Tính giá trị tuyệt đối phức của một tensor. |
| Phần tử nén | Nén một phần tử dữ liệu. |
| Tính toánSố lần truy cập ngẫu nhiên | Tính toán id của các vị trí trong sampled_candidates khớp với true_labels. |
| Tính toánKích thước hàng loạt | Tính toán kích thước lô tĩnh của tập dữ liệu không có lô một phần. |
| Concat <T mở rộng TType > | Nối các tensor dọc theo một chiều. |
| Ghép dữ liệu | Tạo một tập dữ liệu nối `input_dataset` với `another_dataset`. |
| Tích lũy có điều kiện | Một bộ tích lũy có điều kiện để tổng hợp các gradient. |
| Định cấu hìnhTPU phân tán | Thiết lập cấu trúc tập trung cho hệ thống TPU phân tán. |
| Định cấu hìnhTPUnhúng | Thiết lập TPUEmbedding trong hệ thống TPU phân tán. |
| Kết hợp <T mở rộng TType > | Trả về liên hợp phức của một số phức. |
| ConjugateTranspose <T mở rộng TType > | Xáo trộn các kích thước của x theo một hoán vị và liên hợp kết quả. |
| Hằng số <T mở rộng TType > | Một toán tử tạo ra một giá trị không đổi. |
| Tiêu thụMutexLock | Hoạt động này sử dụng khóa được tạo bởi `MutexLock`. |
| Trình kích hoạt điều khiển | Không làm gì cả. |
| Chuyển đổi <T mở rộng TType > | Bao bọc toán tử XLA ConvGeneralDilating, được ghi lại tại https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#conv_convolution. |
| Chuyển đổi2d <T mở rộng TNumber > | Tính toán tích chập 2-D cho các tensor `đầu vào` và `bộ lọc` 4-D. |
| Conv2dBackpropFilter <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc tích chập đối với bộ lọc. |
| Conv2dBackpropInput <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc tích chập đối với đầu vào. |
| Conv3d <T mở rộng TNumber > | Tính toán tích chập 3-D cho các tensor `đầu vào` và `bộ lọc` 5-D. |
| Conv3dBackpropFilter <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc của tích chập 3-D đối với bộ lọc. |
| Conv3dBackpropInput <U mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc của tích chập 3-D đối với đầu vào. |
| Sao chép <T mở rộng TType > | Sao chép một tenxơ từ CPU sang CPU hoặc GPU sang GPU. |
| CopyHost <T mở rộng TType > | Sao chép một tensor vào máy chủ. |
| Cos <T mở rộng TType > | Tính cos của x theo phần tử. |
| Cosh <T mở rộng TType > | Tính cosin hyperbol của x theo phần tử. |
| CountUpTo <T mở rộng TNumber > | Tăng 'ref' cho đến khi đạt đến 'giới hạn'. |
| TạoTóm tắtDbWriter | |
| CreateSummaryFileWriter | |
| Cắt và Thay đổi kích thước | Trích xuất các phần cắt từ tensor hình ảnh đầu vào và thay đổi kích thước của chúng. |
| Cắt và Thay đổi kích thướcGradHộp | Tính toán độ dốc của crop_and_resize khi ghi tenxơ của hộp đầu vào. |
| CropAndResizeGradImage <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc của crop_and_resize khi ghi tenxơ hình ảnh đầu vào. |
| Chữ thập <T mở rộng TNumber > | Tính tích chéo theo cặp. |
| CrossReplicaSum <T mở rộng TNumber > | Op để tính tổng đầu vào trên các phiên bản TPU được sao chép. |
| CtcBeamSearchDecoding <T mở rộng TNumber > | Thực hiện giải mã tìm kiếm chùm tia trên nhật ký được cung cấp ở đầu vào. |
| CtcGreedyDecoding <T mở rộng TNumber > | Thực hiện giải mã tham lam trên nhật ký được cung cấp trong đầu vào. |
| CtcLoss <T mở rộng TNumber > | Tính toán tổn thất CTC (xác suất nhật ký) cho mỗi mục nhập lô. |
| CudnnRNN <T mở rộng TNumber > | Một RNN được hỗ trợ bởi cuDNN. |
| CudnnRNNBackprop <T mở rộng TNumber > | Bước backprop của CudnnRNNV3. |
| CudnnRNNCanonicalToParams <T mở rộng TNumber > | Chuyển đổi các thông số CudnnRNN từ dạng chuẩn sang dạng có thể sử dụng được. |
| CudnnRNNParamsToCanonical <T mở rộng TNumber > | Truy xuất thông số CudnnRNN ở dạng chuẩn. |
| CudnnRnnParamsSize <U mở rộng TNumber > | Tính toán kích thước trọng số có thể được sử dụng bởi mô hình Cudnn RNN. |
| Cumprod <T mở rộng TType > | Tính tích tích lũy của tenxơ `x` dọc theo `trục`. |
| Cumsum <T mở rộng TType > | Tính tổng tích lũy của tensor `x` dọc theo `trục`. |
| CumulativeLogsumexp <T mở rộng TNumber > | Tính tích lũy của tensor `x` dọc theo `trục`. |
| DataFormatDimMap <T mở rộng TNumber > | Trả về chỉ mục thứ nguyên ở định dạng dữ liệu đích được cung cấp trong định dạng dữ liệu nguồn. |
| DataFormatVecPermute <T mở rộng TNumber > | Hoán đổi tensor đầu vào từ `src_format` sang `dst_format`. |
| Dịch vụ dữ liệuBộ dữ liệu | |
| Tập dữ liệuCardinality | Trả về số lượng của `input_dataset`. |
| Tập dữ liệuTừGraph | Tạo một tập dữ liệu từ `graph_def` đã cho. |
| Tập dữ liệuToGraph | Trả về một GraphDef được tuần tự hóa đại diện cho `input_dataset`. |
| Bộ dữ liệuToSingleElement | Xuất ra phần tử đơn từ tập dữ liệu đã cho. |
| Tập dữ liệuToTFRecord | Ghi tập dữ liệu đã cho vào tệp đã cho bằng định dạng TFRecord. |
| Tập dữ liệuToTfRecord | Ghi tập dữ liệu đã cho vào tệp đã cho bằng định dạng TFRecord. |
| Dawsn <T mở rộng TNumber > | |
| DebugGradientIdentity <T mở rộng TType > | Tùy chọn nhận dạng để gỡ lỗi độ dốc. |
| DebugGradientRefIdentity <T mở rộng TType > | Tùy chọn nhận dạng để gỡ lỗi độ dốc. |
| DebugIdentity <T mở rộng TType > | Gỡ lỗi nhận dạng V2 Op. |
| Gỡ lỗiNanĐếm | Gỡ lỗi bộ đếm giá trị NaN Op. |
| DebugNumericsSummary <U mở rộng TNumber > | Tóm tắt số gỡ lỗi V2 Op. |
| Giải mãAndCropJpeg | Giải mã và cắt hình ảnh được mã hóa JPEG thành tenxơ uint8. |
| Giải mãBase64 | Giải mã các chuỗi được mã hóa base64 an toàn trên web. |
| Giải mãBmp | Giải mã khung hình đầu tiên của hình ảnh được mã hóa BMP thành tenxơ uint8. |
| Giải mãNén | Giải nén chuỗi. |
| Giải mãCsv | Chuyển đổi bản ghi CSV sang tensor. |
| Giải MãGif | Giải mã (các) khung hình của hình ảnh được mã hóa GIF thành tenxơ uint8. |
| DecodeImage <T mở rộng TNumber > | Hàm dành cho giải mã_bmp, giải mã_gif, giải mã_jpeg và giải mã_png. |
| Giải mãJpeg | Giải mã hình ảnh được mã hóa JPEG thành tenxơ uint8. |
| Giải mãJsonVí dụ | Chuyển đổi các bản ghi ví dụ được mã hóa JSON thành chuỗi đệm giao thức nhị phân. |
| DecodePaddedRaw <T mở rộng TNumber > | Diễn giải lại các byte của chuỗi dưới dạng vectơ số. |
| DecodePng <T mở rộng TNumber > | Giải mã hình ảnh được mã hóa PNG thành tenxơ uint8 hoặc uint16. |
| Giải MãProto | Op trích xuất các trường từ thông báo bộ đệm giao thức được tuần tự hóa thành các tensor. |
| DecodeRaw <T mở rộng TType > | Diễn giải lại các byte của chuỗi dưới dạng vectơ số. |
| Giải mãWav | Giải mã tệp WAV PCM 16 bit thành tensor nổi. |
| DeepCopy <T mở rộng TType > | Tạo một bản sao của `x`. |
| XóaIterator | Một thùng chứa tài nguyên vòng lặp. |
| XóaBộ nhớCache | |
| XóaMultiDeviceIterator | Một thùng chứa tài nguyên vòng lặp. |
| XóaRandomSeedGenerator | |
| XóaSeedGenerator | |
| XóaPhiênTensor | Xóa tensor được chỉ định bởi phần điều khiển của nó trong phiên. |
| DenseBincount <U mở rộng TNumber > | Đếm số lần xuất hiện của mỗi giá trị trong một mảng số nguyên. |
| DenseCountSparseOutput <U mở rộng TNumber > | Thực hiện đếm thùng đầu ra thưa thớt cho đầu vào tf.tensor. |
| DenseToCSRSparseMatrix | Chuyển đổi một tenxơ dày đặc thành CSRSparseMatrix (có thể theo đợt). |
| DenseToDenseSetOperation <T mở rộng TType > | Áp dụng thao tác thiết lập dọc theo chiều cuối cùng của 2 đầu vào `Tensor`. |
| DenseToSparseBatchDataset | Tạo một tập dữ liệu sắp xếp các phần tử đầu vào thành một SparseTensor. |
| DenseToSparseSetOperation <T mở rộng TType > | Áp dụng thao tác tập hợp dọc theo chiều cuối cùng của `Tensor` và `SparseTensor`. |
| DepthToSpace <T mở rộng TType > | DepthToSpace cho tensor loại T. |
| DepthwiseConv2dNative <T mở rộng TNumber > | Tính toán tích chập theo chiều sâu 2-D cho các tensor `đầu vào` và `bộ lọc` 4-D. |
| DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc tích chập theo chiều sâu đối với bộ lọc. |
| DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc của tích chập theo chiều sâu đối với đầu vào. |
| giải mã | Lấy đầu vào uint32 đã đóng gói và giải nén đầu vào thành uint8 để thực hiện Dequantization trên thiết bị. |
| DeserializeIterator | Chuyển đổi tensor biến thể đã cho thành một biến thể vòng lặp và lưu trữ nó trong tài nguyên đã cho. |
| DeserializeManySparse <T mở rộng TType > | Giải tuần tự hóa và ghép nối `SparseTensors` từ một minibatch được tuần tự hóa. |
| DeserializeSparse <U mở rộng TType > | Giải tuần tự hóa các đối tượng `SparseTensor`. |
| Phá hủy tài nguyênOp | Xóa tài nguyên được chỉ định bởi tay cầm. |
| Phá hủyTemporaryVariable <T mở rộng TType > | Phá hủy biến tạm thời và trả về giá trị cuối cùng của nó. |
| Det <T mở rộng TType > | Tính định thức của một hoặc nhiều ma trận vuông. |
| Chỉ mục thiết bị | Trả về chỉ mục của thiết bị mà op chạy. |
| Digamma <T mở rộng TNumber > | Tính Psi, đạo hàm của Lgamma (log của giá trị tuyệt đối của `Gamma(x)`), theo phần tử. |
| Dilation2d <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ giãn nở thang độ xám của các tensor `đầu vào` 4-D và `bộ lọc` 3-D. |
| Dilation2dBackpropFilter <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc của độ giãn nở 2-D hình thái đối với bộ lọc. |
| Dilation2dBackpropInput <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc của độ giãn nở 2-D hình thái đối với đầu vào. |
| Tập dữ liệu được chỉ đạoInterleave | Thay thế cho `InterleaveDataset` trên danh sách cố định gồm các bộ dữ liệu `N`. |
| Div <T mở rộng TType > | Trả về x / y theo phần tử. |
| DivNoNan <T mở rộng TType > | Trả về 0 nếu mẫu số bằng 0. |
| Dấu chấm <T mở rộng TType > | Bao bọc toán tử XLA DotGeneral, được ghi lại tại https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#dotgeneral . |
| DrawBoundingBoxes <T mở rộng TNumber > | Vẽ các hộp giới hạn trên một loạt hình ảnh. |
| GiảLặpBộ đếm | |
| Bộ nhớ giảBộ nhớ đệm | |
| Máy Phát Điện Giả Seed | |
| DynamicPartition <T mở rộng TType > | Phân vùng `dữ liệu` thành các tenxơ `num_partitions` bằng cách sử dụng các chỉ mục từ `phân vùng`. |
| DynamicSlice <T mở rộng TType > | Bao bọc toán tử XLA DynamicSlice, được ghi lại tại https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#dynamicslice. |
| DynamicStitch <T mở rộng TType > | Xen kẽ các giá trị từ tensor `data` thành một tensor duy nhất. |
| DynamicUpdateSlice <T mở rộng TType > | Bao bọc toán tử XLA DynamicUpdateSlice, được ghi lại tại https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#dynamicupdateslice . |
| Chỉnh sửa Khoảng cách | Tính toán Khoảng cách chỉnh sửa Levenshtein (có thể được chuẩn hóa). |
| Eig <U mở rộng TType > | Tính toán phân rã riêng của một hoặc nhiều ma trận vuông. |
| Einsum <T mở rộng TType > | Một op hỗ trợ op einsum cơ bản với 2 đầu vào và 1 đầu ra. |
| Elu <T mở rộng TNumber > | Tính tuyến tính hàm mũ: `exp(features) - 1` if < 0, `features` ngược lại. |
| EluGrad <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc cho hoạt động tuyến tính hàm mũ (Elu). |
| NhúngKích hoạt | Một cơ hội cho phép phân biệt các vật liệu nhúng TPU. |
| Trống <T mở rộng TType > | Tạo một tensor có hình dạng nhất định. |
| Danh sách Tensor trống | Tạo và trả về một danh sách tensor trống. |
| Bản đồ Tensor trống | Tạo và trả về một bản đồ tensor trống. |
| Mã hóaBase64 | Mã hóa chuỗi thành định dạng base64 an toàn trên web. |
| Mã hóaJpeg | JPEG-mã hóa một hình ảnh. |
| Mã hóaJpegBiếnChất lượng | Hình ảnh đầu vào mã hóa JPEG với chất lượng nén được cung cấp. |
| Mã hóaPng | PNG mã hóa một hình ảnh. |
| Mã hóaProto | Op tuần tự hóa các thông báo protobuf được cung cấp trong các tensor đầu vào. |
| Mã hóaWav | Mã hóa dữ liệu âm thanh bằng định dạng tệp WAV. |
| EnqueueTPUEnhúngIntegerBatch | Một op sắp xếp danh sách các tensor lô đầu vào vào TPUEmbedding. |
| EnqueueTPUEembeddingRaggedTensorBatch | Giảm bớt việc chuyển mã sử dụng tf.nn.embedding_lookup(). |
| EnqueueTPUEnhúngSparseBatch | Một hoạt động xếp hàng các chỉ số đầu vào TPUEmbedding từ SparseTensor. |
| EnqueueTPUEnhúngSparseTensorBatch | Giảm bớt việc chuyển mã sử dụng tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
| Đảm bảoShape <T mở rộng TType > | Đảm bảo rằng hình dạng của tensor phù hợp với hình dạng mong đợi. |
| Nhập <T mở rộng TType > | Tạo hoặc tìm khung con và cung cấp `dữ liệu` cho khung con. |
| Bình đẳng | Trả về giá trị thực của (x == y) theo phần tử. |
| Erf <T mở rộng TNumber > | Tính toán hàm lỗi Gauss của phần tử `x`. |
| Erfc <T mở rộng TNumber > | Tính hàm lỗi bổ sung của `x` theo phần tử. |
| EuclideanNorm <T mở rộng TType > | Tính toán định mức Euclide của các phần tử theo các chiều của một tenxơ. |
| Thực hiện | Op tải và thực thi chương trình TPU trên thiết bị TPU. |
| Thực thiAndUpdateBiến | Op thực thi một chương trình với các cập nhật biến tại chỗ tùy chọn. |
| Thoát <T mở rộng TType > | Thoát khỏi khung hiện tại về khung chính của nó. |
| Exp <T mở rộng TType > | Tính số mũ của x theo phần tử. |
| ExpandDims <T mở rộng TType > | Chèn kích thước 1 vào hình dạng của tenxơ. |
| Expint <T mở rộng TNumber > | |
| Expm1 <T mở rộng TType > | Tính `exp(x) - 1` theo phần tử. |
| Trích xuấtNhìn thoáng qua | Trích xuất một cái nhìn thoáng qua từ tensor đầu vào. |
| ExtractImagePatches <T mở rộng TType > | Trích xuất `bản vá` từ `hình ảnh` và đặt chúng ở kích thước đầu ra "độ sâu". |
| ExtractJpegShape <T mở rộng TNumber > | Trích xuất thông tin hình dạng của hình ảnh được mã hóa JPEG. |
| ExtractVolumePatches <T mở rộng TNumber > | Trích xuất `các bản vá` từ `đầu vào` và đặt chúng vào kích thước đầu ra `"độ sâu"`. |
| Sự thật | Đưa ra một thực tế về giai thừa. |
| FakeQuantWithMinMaxArgs | Giả định lượng tử tenxơ 'đầu vào', gõ float thành tenxơ 'đầu ra' cùng loại. |
| FakeQuantWithMinMaxArgsGradient | Tính toán độ dốc cho hoạt động FakeQuantWithMinMaxArgs. |
| FakeQuantWithMinMaxVars | Định lượng giả tensor 'đầu vào' của kiểu float thông qua các vô hướng float toàn cục Định lượng giả tensor `inputs` của kiểu float thông qua các vô hướng float toàn cục `min` và `max` thành tensor `outputs` có cùng hình dạng với `inputs`. |
| FakeQuantWithMinMaxVarsGradient | Tính toán độ dốc cho hoạt động FakeQuantWithMinMaxVars. |
| FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel | Định lượng giả tensor 'đầu vào' của loại float thông qua các float trên mỗi kênh Định lượng giả `tenxơ đầu vào` thuộc loại float trên mỗi kênh và một trong các hình dạng: `[d]`, `[b, d]` `[b, h, w, d]` thông qua float trên mỗi kênh ` min` và `max` của hình dạng `[d]` đến tenxơ `đầu ra` có hình dạng giống như `đầu vào`. |
| FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient | Tính toán độ dốc cho hoạt động FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel. |
| Fft <T mở rộng TType > | Biến đổi Fourier nhanh. |
| Fft2d <T mở rộng TType > | Biến đổi Fourier nhanh 2D. |
| Fft3d <T mở rộng TType > | Biến đổi Fourier nhanh 3D. |
| hàng đợi fifo | Một hàng đợi tạo ra các phần tử theo thứ tự nhập trước xuất trước. |
| Điền vào <U mở rộng TType > | Tạo một tensor chứa đầy giá trị vô hướng. |
| FilterByLastComponentDataset | Tạo một tập dữ liệu chứa các phần tử của thành phần đầu tiên của `input_dataset` có giá trị true ở thành phần cuối cùng. |
| Dấu vân tay | Tạo ra các giá trị dấu vân tay. |
| Tập dữ liệu có độ dài cố định | |
| Trình đọc bản ghi có độ dài cố định | Trình đọc xuất bản ghi có độ dài cố định từ một tệp. |
| Đã sửa lỗiUnigramỨng cử viênSampler | Tạo nhãn để lấy mẫu ứng viên bằng cách phân phối unigram đã học. |
| Tầng <T mở rộng TNumber > | Trả về số nguyên lớn nhất theo phần tử không lớn hơn x. |
| FloorDiv <T mở rộng TType > | Trả về x // y theo phần tử. |
| FloorMod <T mở rộng TNumber > | Trả về phần tử còn lại của phép chia. |
| FlushTóm tắtNhà văn | |
| FractionalAvgPool <T mở rộng TNumber > | Thực hiện tổng hợp trung bình phân đoạn trên đầu vào. |
| FractionalAvgPoolGrad <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc của hàm FractionalAvgPool. |
| FractionalMaxPool <T mở rộng TNumber > | Thực hiện tổng hợp tối đa phân đoạn trên đầu vào. |
| FractionalMaxPoolGrad <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc của hàm FractionalMaxPool. |
| FresnelCos <T mở rộng TNumber > | |
| FresnelSin <T mở rộng TNumber > | |
| FusedBatchNorm <T mở rộng TNumber , U mở rộng TNumber > | Chuẩn hóa hàng loạt. |
| FusedBatchNormGrad <T mở rộng TNumber , U mở rộng TNumber > | Độ dốc để chuẩn hóa hàng loạt. |
| FusedPadConv2d <T mở rộng TNumber > | Thực hiện phần đệm như một phần tiền xử lý trong quá trình tích chập. |
| FusedResizeAndPadConv2d <T mở rộng TNumber > | Thực hiện thay đổi kích thước và đệm như một bước tiền xử lý trong quá trình tích chập. |
| GRUBlockCell <T mở rộng TNumber > | Tính toán tốc độ lan truyền tiến của ô GRU trong 1 bước thời gian. |
| GRUBlockCellGrad <T mở rộng TNumber > | Tính toán tốc độ lan truyền ngược của ô GRU trong 1 bước thời gian. |
| Tập hợp <T mở rộng TType > | Bao bọc toán tử XLA Gather được ghi lại tại https://www.tensorflow.org/xla/Operation_semantics#gather |
| GatherNd <T mở rộng TType > | Tập hợp các lát cắt từ `params` vào một Tensor có hình dạng được chỉ định bởi `chỉ số`. |
| GatherV2 <T mở rộng TNumber > | Tích lũy lẫn nhau nhiều tensor có cùng loại và hình dạng. |
| TạoBoundingBoxĐề xuất | Hoạt động này tạo ra Vùng sở thích từ các hộp giới hạn (bbox_deltas) đã cho các neo wrt được mã hóa theo eq.2 trong arXiv:1506.01497 Cơ quan điều hành chọn các hộp tính điểm `pre_nms_topn` hàng đầu, giải mã chúng đối với các điểm neo, áp dụng tính năng triệt tiêu không tối đa trên các hộp chồng chéo có giá trị giao nhau (iou) cao hơn `nms_threshold`, loại bỏ các hộp có cạnh ngắn hơn ` kích thước tối thiểu`. |
| Tạo lại từ vựng | Đưa ra một đường dẫn đến các tệp từ vựng mới và cũ, trả về một Tensor ánh xạ lại của length `num_new_vocab`, trong đó `remapping[i]` chứa số hàng trong từ vựng cũ tương ứng với hàng `i` trong từ vựng mới (bắt đầu từ dòng `new_vocab_offset` và lên đến các thực thể `num_new_vocab`) hoặc `- 1` nếu mục `i` trong từ vựng mới không có trong từ vựng cũ. |
| GetSessionHandle | Lưu trữ tensor đầu vào ở trạng thái của phiên hiện tại. |
| GetSessionTensor <T mở rộng TType > | Lấy giá trị của tensor được chỉ định bởi phần điều khiển của nó. |
| lớn hơn | Trả về giá trị thực của (x > y) theo phần tử. |
| lớn hơn bằng | Trả về giá trị thực của (x >= y) theo phần tử. |
| Đảm bảoConst <T mở rộng TType > | Cung cấp sự đảm bảo cho thời gian chạy TF rằng tensor đầu vào là một hằng số. |
| Bảng băm | Tạo một bảng băm chưa được khởi tạo. |
| HistogramFixedWidth <U kéo dài TNumber > | Trả về biểu đồ của các giá trị. |
| Biểu đồTóm tắt | Xuất ra bộ đệm giao thức `Tóm tắt` kèm theo biểu đồ. |
| HsvToRgb <T mở rộng TNumber > | Chuyển đổi một hoặc nhiều hình ảnh từ HSV sang RGB. |
| Danh tính <T mở rộng TType > | Trả về một tenxơ có cùng hình dạng và nội dung với tenxơ hoặc giá trị đầu vào. |
| danh tínhN | Trả về danh sách các tensor có cùng hình dạng và nội dung với đầu vào tensor. |
| IdentityReader | Một Trình đọc xuất ra tác phẩm được xếp hàng đợi dưới dạng cả khóa và giá trị. |
| Ifft <T mở rộng TType > | Biến đổi Fourier nhanh nghịch đảo. |
| Ifft2d <T mở rộng TType > | Biến đổi Fourier nhanh 2D nghịch đảo. |
| Ifft3d <T mở rộng TType > | Biến đổi Fourier nhanh 3D nghịch đảo. |
| Igamma <T mở rộng TNumber > | Tính hàm Gamma không đầy đủ chính quy hóa dưới `P(a, x)`. |
| Igammagrada <T mở rộng Tnumber > | Tính độ dốc của `igamma (a, x)` wrt `a`. |
| Igammac <T mở rộng Tnumber > | Tính toán hàm gamma không hoàn chỉnh trên `Q (a, x)`. |
| Ondoreerrorsdataset | Tạo một bộ dữ liệu chứa các phần tử của `input_dataset` bỏ qua các lỗi. |
| Hình ảnh <u mở rộng tnumber > | Trả về phần tưởng tượng của một số phức. |
| ImageProjectiveTransformv2 <T mở rộng Tnumber > | Áp dụng biến đổi đã cho cho mỗi hình ảnh. |
| ImageProjectiveTransformv3 <T mở rộng Tnumber > | Áp dụng biến đổi đã cho cho mỗi hình ảnh. |
| Hình ảnh | Đầu ra một bộ đệm giao thức `Tóm tắt` với hình ảnh. |
| Immutableconst <T mở rộng ttype > | Trả về tenxơ bất biến từ vùng bộ nhớ. |
| Nhập khẩu | |
| Intopk | Cho biết liệu các mục tiêu có nằm trong dự đoán hàng đầu `K` hay không. |
| InfeedDequeue <T mở rộng ttype > | Một người giữ chỗ cho một giá trị sẽ được đưa vào tính toán. |
| Infeeddequeuetuple | Hấp thụ nhiều giá trị từ reved dưới dạng bộ XLA. |
| Reatedenqueue | Một OP cung cấp một giá trị tenxơ duy nhất vào tính toán. |
| Refeedenqueueprelinearizedbuffer | Một OP mà các bộ đệm dự phòng trước khi truyền TPU. |
| Refeedenqueuetuple | Nguồn cung cấp nhiều giá trị tenxơ vào tính toán dưới dạng Tuple XLA. |
| Ban đầu | |
| Khởi tạo | Bộ khởi tạo bảng có hai tenxơ cho các khóa và giá trị tương ứng. |
| Khởi tạoFromDatAset | |
| Khởi tạoFromTextFile | Khởi tạo một bảng từ một tệp văn bản. |
| Inpleadd <T mở rộng ttype > | Thêm v vào các hàng được chỉ định của x. |
| Inplacesub <T mở rộng ttype > | Trừ `V` vào các hàng được chỉ định của` x`. |
| InplaceUpdate <t mở rộng ttype > | Cập nhật các hàng được chỉ định 'I' với các giá trị 'V'. |
| Inv <t mở rộng ttype > | Tính nghịch đảo của một hoặc nhiều ma trận đảo ngược hình vuông hoặc các điểm điều chỉnh của chúng (chuyển đổi liên hợp). |
| Invgrad <t mở rộng ttype > | Tính độ gradient cho nghịch đảo của `x` wrt đầu vào của nó. |
| Đảo ngược <T mở rộng Tnumber > | Đảo ngược (lật) mỗi bit của các loại được hỗ trợ; Ví dụ: loại `giá trị UInt8` 01010101 trở thành 10101010. |
| InvertPermuting <T mở rộng Tnumber > | Tính toán hoán vị nghịch đảo của một tenxơ. |
| Irfft <u mở rộng tnumber > | Biến đổi Fourier có giá trị thực nghịch đảo. |
| Irfft2d <u mở rộng tnumber > | Biến đổi Fourier có giá trị thực 2D có giá trị thực. |
| Irfft3d <u mở rộng tnumber > | Biến đổi Fourier có giá trị thực 3D có giá trị thực. |
| IsboostedTreesensembleinitialized | Kiểm tra xem một bộ đồng phục cây đã được khởi tạo. |
| IsboostedTreesquantileStreamResourceItialized | Kiểm tra xem một luồng lượng tử đã được khởi tạo. |
| Isfinite | Trả về các yếu tố của x là hữu hạn. |
| ISINF | Trả về các yếu tố của x là inf. |
| Isnan | Trả về các yếu tố của x là nan. |
| IsvarableInitialized | Kiểm tra xem một tenxơ đã được khởi tạo. |
| IsotonicRegression <u mở rộng tnumber > | Giải quyết một loạt các vấn đề hồi quy đẳng hướng. |
| Trình vòng lặp | |
| IteratorfromflomShandle | |
| IteratorgetDevice | Trả về tên của thiết bị mà `tài nguyên` đã được đặt. |
| IteratorgetNext | Nhận đầu ra tiếp theo từ trình rút đã cho. |
| IteratorgetNextAsoptional | Nhận đầu ra tiếp theo từ trình rút đã cho là một biến thể tùy chọn. |
| IteratorgetNextSync | Nhận đầu ra tiếp theo từ trình rút đã cho. |
| Iteratortostringhandle | Chuyển đổi `resource_handle` đã cho đại diện cho một trình lặp thành một chuỗi. |
| Tham gia | Tham gia các chuỗi trong danh sách các phép kéo chuỗi đã cho thành một tenxơ; với dấu phân cách đã cho (mặc định là một dấu phân cách trống). |
| KMC2chaininitialization | Trả về chỉ số của một điểm dữ liệu nên được thêm vào bộ hạt giống. |
| KeyValuesort <T mở rộng tnumber , u mở rộng ttype > | Kết thúc toán tử XLA Sort, được ghi lại tại https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort. |
| Kmeansplusplusinitialization | Chọn các hàng đầu vào num_to_sample bằng cách sử dụng tiêu chí KMeans ++. |
| Kthorderstatistic | Tính toán thống kê thứ tự thứ k của một tập dữ liệu. |
| L2Loss <T mở rộng Tnumber > | L2 mất. |
| LMDBDATASET | Tạo một bộ dữ liệu phát ra các cặp giá trị khóa trong một hoặc nhiều tệp LMDB. |
| LSTMBLOCKCELL <T mở rộng Tnumber > | Tính toán sự lan truyền chuyển tiếp của tế bào LSTM trong 1 bước thời gian. |
| LSTMBLOCKCELLGRADY <T mở rộng Tnumber > | Tính toán sự lan truyền ngược của tế bào LSTM cho 1 dấu thời gian. |
| Độ trễStatsDataset | Ghi lại độ trễ của việc sản xuất các phần tử `input_dataset` trong một bộ công cụ thống kê. |
| Leakyrelu <T mở rộng Tnumber > | Tính toán tuyến tính được chỉnh lưu: `Max (tính năng, tính năng * alpha)`. |
| Leakyrelugrad <T mở rộng Tnumber > | Tính toán độ dốc tuyến tính được chỉnh lưu cho hoạt động rò rỉ. |
| ElloUnIgamCandidatesAmpler | Tạo nhãn để lấy mẫu ứng cử viên với phân phối unigram đã học. |
| LeftShift <T mở rộng Tnumber > | Elementwise tính toán độ dịch bên trái bitwise của `x` và` y`. |
| Ít hơn | Trả về giá trị sự thật của phần tử (x <y) khôn ngoan. |
| Ống chỉ | Trả về giá trị sự thật của phần tử (x <= y) khôn ngoan. |
| Lgamma <T mở rộng Tnumber > | Tính toán nhật ký của giá trị tuyệt đối của phần tử `gamma (x)` khôn ngoan. |
| Không gian linsp <t mở rộng Tnumber > | Tạo các giá trị trong một khoảng. |
| LMDBDATASET | |
| Lmdbreader | Một người đọc xuất các bản ghi từ tệp LMDB. |
| Loadandremapmatrix | Tải trọng 2-D (ma trận) `tenor` với tên` old_tensor_name` từ điểm kiểm tra Tại `ckpt_path` và có khả năng sắp xếp lại các hàng và cột của nó bằng cách sử dụng các bản phối được chỉ định. |
| LoadtpueMbeddingAdamparameter | Tải các tham số nhúng Adam. |
| LoadTpueMbeddingAdampAmeterGradAccumDebug | Tải Adam nhúng các tham số với hỗ trợ gỡ lỗi. |
| LoadtpueMbeddingAdeltAmarameter | Tải các tham số nhúng Adadelta. |
| LoadtpueMbeddingAdeltAmarameterGradAccumDebug | Tải các tham số Adadelta với hỗ trợ gỡ lỗi. |
| LoadtpueMbeddingAgradParameter | Tải các tham số nhúng adagrad. |
| LoadTpueMbeddingAgradParameterGradAccumDebug | Tải các tham số nhúng adagrad với hỗ trợ gỡ lỗi. |
| LoadtpueMbeddingCenteredRmsPropParameter | Tải các tham số nhúng rmsprop trung tâm. |
| LoadTpueMbeddingFtrlParameter | Tải các tham số nhúng ftrl. |
| LoadTpueMbeddingFtrlParameterGradAccumDebug | Tải các tham số nhúng FTRL với hỗ trợ gỡ lỗi. |
| LoadtpueMbeddingMdladagradlightParameter | Tải các tham số nhúng ánh sáng mdl adagrad. |
| LoadtpueMbeddingMomentAmparameter | Tải các tham số nhúng động lượng. |
| LoadtpueMbeddingMomentAmparAmeterGradAccumDebug | Tải các tham số nhúng động lượng với hỗ trợ gỡ lỗi. |
| LoadtpueMbeddingproximaladagradparameter | Tải các tham số nhúng adagrad gần. |
| LoadTpueMbeddingProximaladagradparametergradAccumDebug | Tải các tham số nhúng adagrad gần với hỗ trợ gỡ lỗi. |
| Loadtpuembeddingproximalyogiparameter | |
| LoadTpueMbeddingProximalyogiparametergradAccumDebug | |
| LoadtpueMbeddingrmspropParameter | Tải các tham số nhúng rmsProp. |
| LoadTpueMbeddingRMSpropParameterGradAccumDebug | Tải các tham số nhúng rmsProp với hỗ trợ gỡ lỗi. |
| LoadTpueMbeddingStochasticGradientDescentParameter | Tải các tham số nhúng SGD. |
| LoadTpueMbeddingStochasticGradientDescentParameterGradAccumDebug | Tải các tham số nhúng SGD. |
| LocalResponsEnmalization <T mở rộng Tnumber > | Bình thường phản ứng cục bộ. |
| LocalResponsenTradizationgrad <T mở rộng Tnumber > | Độ dốc cho chuẩn hóa phản ứng cục bộ. |
| Nhật ký <T mở rộng ttype > | Tính toán logarit tự nhiên của phần tử X khôn ngoan. |
| Log1p <t mở rộng ttype > | Tính toán logarit tự nhiên của phần tử (1 + x) khôn ngoan. |
| Logmatrixdeterminant <t mở rộng ttype > | Tính toán dấu hiệu và nhật ký của giá trị tuyệt đối của yếu tố quyết định của một hoặc nhiều ma trận vuông. |
| LogSoftMax <t mở rộng Tnumber > | Tính toán kích hoạt log softmax. |
| LoguniformCandidatesAmpler | Tạo nhãn để lấy mẫu ứng cử viên với phân phối log-Uniform. |
| Logicand | Trả về giá trị sự thật của phần tử x và y khôn ngoan. |
| Logicnot | Trả về giá trị sự thật của `không phải là yếu tố X`. |
| Logicor | Trả về giá trị sự thật của phần tử x hoặc y khôn ngoan. |
| LookuptableExport <t mở rộng ttype , u mở rộng ttype > | Đầu ra tất cả các khóa và giá trị trong bảng. |
| Lookuptablefind <u mở rộng ttype > | Các phím nhìn lên trong một bảng, xuất ra các giá trị tương ứng. |
| LookupableImport | Thay thế nội dung của bảng bằng các khóa và giá trị được chỉ định. |
| LookupableInsert | Cập nhật bảng cho các khóa liên kết với các giá trị. |
| Lookuptableremove | Xóa các khóa và các giá trị liên quan của nó khỏi một bảng. |
| Tìm kiếm sự thay đổi | Tính toán số lượng các phần tử trong bảng đã cho. |
| Loopcond | Chuyển tiếp đầu vào cho đầu ra. |
| Thấp hơn | Chuyển đổi tất cả các ký tự chữ hoa thành thay thế chữ thường tương ứng của chúng. |
| LowerBound <u mở rộng Tnumber > | Áp dụng Lower_Bound (Sắp xếp_search_values, Giá trị) dọc theo mỗi hàng. |
| Lu <t mở rộng ttype , u mở rộng tnumber > | Tính toán sự phân hủy LU của một hoặc nhiều ma trận vuông. |
| Makeitorator | Làm cho một trình lặp mới từ `dataset` đã cho và lưu trữ nó trong` iterator`. |
| Makeunique | Làm cho tất cả các phần tử trong kích thước không hàng loạt trở nên duy nhất, nhưng \ "Đóng \" thành giá trị ban đầu của họ. |
| MapClear | OP loại bỏ tất cả các yếu tố trong thùng chứa bên dưới. |
| Mapincompletesize | OP trả về số lượng các phần tử không hoàn chỉnh trong thùng chứa bên dưới. |
| MAPPEEK | OP nhìn vào các giá trị tại khóa được chỉ định. |
| Mapsize | OP trả về số lượng các phần tử trong thùng chứa bên dưới. |
| Bản đồ | Giai đoạn (khóa, giá trị) trong thùng chứa cơ bản hoạt động giống như một hashtable. |
| Mapunstage | OP xóa và trả về các giá trị được liên kết với khóa từ các thùng chứa bên dưới. |
| Mapunstagenokey | OP xóa và trả về một ngẫu nhiên (khóa, giá trị) từ các thùng chứa bên dưới. |
| Matmul <t mở rộng ttype > | Nhân ma trận "A" với ma trận "B". |
| MatchingFiles | Trả về tập hợp các tệp khớp với một hoặc nhiều mẫu GLOB. |
| MatchingFilesDataSet | |
| Matrixdiag <t mở rộng ttype > | Trả về một tenxơ đường chéo được sử dụng với các giá trị đường chéo đã cho. |
| Matrixdiagpart <t mở rộng ttype > | Trả về phần đường chéo hàng loạt của một tenxơ. |
| Matrixdiagpartv3 <t mở rộng ttype > | Trả về phần đường chéo hàng loạt của một tenxơ. |
| Matrixdiagv3 <t mở rộng ttype > | Trả về một tenxơ đường chéo được sử dụng với các giá trị đường chéo đã cho. |
| Matrixlogarithm <t mở rộng ttype > | Tính toán logarit ma trận của một hoặc nhiều ma trận vuông: \\(log(exp(A)) = A\\) OP này chỉ được xác định cho các ma trận phức tạp. |
| MatrixsetDiag <T mở rộng ttype > | Trả về một tenxơ ma trận hàng loạt với các giá trị đường chéo mới. |
| Matrixsolvels <T mở rộng ttype > | Giải quyết một hoặc nhiều vấn đề bình phương nhỏ nhất tuyến tính. |
| Tối đa <t mở rộng ttype > | Tính toán tối đa các phần tử qua các kích thước của một tenxơ. |
| MaxIntraopParideMdataset | Tạo một bộ dữ liệu ghi đè lên sự song song nội bộ tối đa. |
| MaxPool <T mở rộng ttype > | Thực hiện gộp tối đa trên đầu vào. |
| MaxPool3d <T mở rộng Tnumber > | Thực hiện gộp tối đa 3D trên đầu vào. |
| MaxPool3Dgrad <u mở rộng Tnumber > | Tính toán độ dốc của chức năng gộp tối đa 3D. |
| MAXPOOL3DGRADGAL <T mở rộng Tnumber > | Tính toán độ dốc bậc hai của hàm MaxPooling. |
| MaxPoolgrad <T mở rộng Tnumber > | Tính toán độ dốc của chức năng MaxPooling. |
| MaxPoolGrad <T mở rộng Tnumber > | Tính toán độ dốc bậc hai của hàm MaxPooling. |
| MaxPoolGradwithArgMax <T mở rộng Tnumber > | Tính toán độ dốc bậc hai của hàm MaxPooling. |
| MaxPoolGradwithArgMax <T mở rộng Tnumber > | Tính toán độ dốc của chức năng MaxPooling. |
| MaxPoolWithArgMax <T mở rộng Tnumber , u mở rộng Tnumber > | Thực hiện gộp tối đa trên đầu vào và đầu ra cả giá trị và chỉ số tối đa. |
| Tối đa <T mở rộng Tnumber > | Trả về tối đa của x và y (tức là |
| Trung bình <t mở rộng ttype > | Tính giá trị trung bình của các phần tử qua các kích thước của một tenxơ. |
| Hợp nhất <T mở rộng ttype > | Chuyển tiếp giá trị của một tenxơ có sẵn từ `đầu vào` đến` output`. |
| Mergesummary | Hợp nhất tóm tắt. |
| MERGEV2CHECKPOINTS | Định dạng V2 Cụ thể: Hợp nhất các tệp siêu dữ liệu của các điểm kiểm tra bị chia cắt. |
| MFCC | Chuyển đổi một phổ thành một biểu mẫu hữu ích để nhận dạng giọng nói. |
| Min <T mở rộng ttype > | Tính toán tối thiểu các phần tử qua các kích thước của một tenxơ. |
| Tối thiểu <T mở rộng Tnumber > | Trả lại tối thiểu của x và y (tức là |
| MirrorPad <T mở rộng ttype > | Pads một tenxơ với các giá trị nhân đôi. |
| MirrorPadgrad <T mở rộng ttype > | Gradient op cho `mirrorpad` op. |
| Mlirpassthroughop | Kết thúc một tính toán MLIR tùy ý được biểu thị dưới dạng mô -đun với hàm main (). |
| Mod <T mở rộng Tnumber > | Trả về phần còn lại của bộ phận. |
| ModelDataset | Chuyển đổi danh tính mà mô hình hiệu suất. |
| Mul <t mở rộng ttype > | Trả về x * y phần tử khôn ngoan. |
| Mulnonan <T mở rộng ttype > | Trả về x * y phần tử khôn ngoan. |
| MultideviceIterator | Tạo ra một tài nguyên đa phương pháp. |
| MultideviceIteratorFromStringHandle | Tạo một tài nguyên MultidEviceIterator từ tay cầm chuỗi được cung cấp. |
| MultidEviceIteratorGetNextFromShard | Nhận phần tử tiếp theo cho số Shard được cung cấp. |
| MultideviceIteratorinit | Khởi tạo trình lặp đa thiết bị với bộ dữ liệu đã cho. |
| MultidEviceIterSatortoStringHandle | Sản xuất một tay cầm chuỗi cho MultideviceIterator đã cho. |
| Đa dạng <u mở rộng Tnumber > | Vẽ các mẫu từ phân phối đa hình. |
| MutablesenseHashTable | Tạo một bảng băm trống sử dụng tenxơ làm cửa hàng hậu vệ. |
| Mutablehashtable | Tạo một bàn băm trống. |
| MutableHashTableoftensors | Tạo một bàn băm trống. |
| Mutex | Tạo một tài nguyên mutex có thể bị khóa bởi `mutexlock`. |
| Mutexlock | Khóa một tài nguyên mutex. |
| Ncclallreduce <t mở rộng Tnumber > | Đầu ra một tenxơ chứa việc giảm trên tất cả các tenxơ đầu vào. |
| Ncclbroadcast <T mở rộng Tnumber > | Gửi `đầu vào` đến tất cả các thiết bị được kết nối với đầu ra. |
| Ncclreduce <T mở rộng Tnumber > | Giảm `input` từ` num_devices` bằng cách sử dụng `crean` thành một thiết bị. |
| Ndtri <t mở rộng Tnumber > | |
| Mới gần | Chọn các trung tâm gần nhất cho mỗi điểm. |
| Neg <t mở rộng ttype > | Tính toán phần tử giá trị âm tính. |
| NEGTRAIN | Đào tạo thông qua lấy mẫu tiêu cực. |
| NextAfter <T mở rộng Tnumber > | Trả về giá trị đại diện tiếp theo của `x1` theo hướng của` x2`, phần tử khôn ngoan. |
| NextIteration <T mở rộng ttype > | Làm cho đầu vào của nó có sẵn cho lần lặp tiếp theo. |
| NOOP | Không làm gì cả. |
| NononderministicInts <u mở rộng ttype > | Không định nghĩa tạo ra một số số nguyên. |
| NonMaxSuppression <T mở rộng Tnumber > | Tham lam chọn một tập hợp con của các hộp giới hạn theo thứ tự giảm dần điểm số, Cắt tỉa các hộp có sự chồng chéo với giao điểm cao (IOU) với các hộp được chọn trước đó. |
| Nonmaxsuppressionionwithoverlaps | Tham lam chọn một tập hợp con của các hộp giới hạn theo thứ tự giảm dần điểm số, Cắt tỉa các hộp có sự chồng chéo cao với các hộp được chọn trước đó. |
| Nonerializablesataset | |
| Không công bằng | Trả về giá trị sự thật của phần tử (x! = Y) khôn ngoan. |
| Nthelement <t mở rộng tnumber > | Tìm các giá trị của thống kê thứ tự `n`-th cho chiều cuối cùng. |
| OneHot <u mở rộng ttype > | Trả về một tenxơ một nóng. |
| Những người <t mở rộng ttype > | Một toán tử tạo ra một hằng số được khởi tạo với hình dạng được đưa ra bởi `dims`. |
| Giống như <t mở rộng ttype > | Trả về một tenxơ của những người có hình dạng và loại giống như x. |
| Toán tử <T mở rộng ttype > | Giao diện được thực hiện bởi các toán hạng của một hoạt động TensorFlow. |
| Tối ưu hóa | Tạo một bộ dữ liệu bằng cách áp dụng tối ưu hóa cho `input_dataset`. |
| Tối ưu hóaAsetv2 | Tạo một bộ dữ liệu bằng cách áp dụng các tối ưu hóa liên quan vào `input_dataset`. |
| Tùy chọn từ giá trị giá trị | Xây dựng một biến thể tùy chọn từ một bộ ba tenors. |
| Tùy chọnAlgetValue | Trả về giá trị được lưu trữ trong một biến thể tùy chọn hoặc gây ra lỗi nếu không tồn tại. |
| Tùy chọn | Trả về true nếu và chỉ khi biến thể tùy chọn đã cho có giá trị. |
| Tùy chọn | Tạo một biến thể tùy chọn không có giá trị. |
| Đặt hàng | OP loại bỏ tất cả các yếu tố trong thùng chứa bên dưới. |
| Đặt hàng | OP trả về số lượng các phần tử không hoàn chỉnh trong thùng chứa bên dưới. |
| Đặt hàng | OP nhìn vào các giá trị tại khóa được chỉ định. |
| Đặt hàng | OP trả về số lượng các phần tử trong thùng chứa bên dưới. |
| Đặt hàng | Giai đoạn (khóa, giá trị) trong thùng chứa cơ bản hoạt động giống như một thứ tự container liên kết. |
| Đặt hàng | OP xóa và trả về các giá trị được liên kết với khóa từ các thùng chứa bên dưới. |
| Đặt hàngMapunstagenokey | OP xóa và trả về phần tử (khóa, giá trị) với phần nhỏ nhất chìa khóa từ thùng chứa bên dưới. |
| Tiểu pháp | Một bộ chọn lõi TPU op. |
| Outfeeddequeue <t mở rộng ttype > | Lấy một tenxơ duy nhất từ trang phục tính toán. |
| Outfeeddequeuetuple | Lấy nhiều giá trị từ trang phục tính toán. |
| OutfeeddequeUetuplv2 | Lấy nhiều giá trị từ trang phục tính toán. |
| Outfeeddequeuev2 <t mở rộng ttype > | Lấy một tenxơ duy nhất từ trang phục tính toán. |
| Outfeedenqueue | Enqueue một tenxơ trên trang phục tính toán. |
| Outfeedenqueuetuple | Enqueue nhiều giá trị tenxơ trên trang phục tính toán. |
| Đầu ra <T mở rộng ttype > | Một tay cầm tượng trưng cho một tenxơ được tạo ra bởi một Operation . |
| Pad <T mở rộng ttype > | Kết thúc toán tử XLA Pad, được ghi lại tại https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#pad. |
| Paddedbatchdataset | Tạo một bộ dữ liệu mà các phần tử `batch_size` từ đầu vào. |
| Paddingfifoqueue | Một hàng đợi tạo ra các yếu tố theo thứ tự đầu tiên. |
| SetalallyConcat <T mở rộng ttype > | Concatenates một danh sách các tenxơ `n` dọc theo chiều đầu tiên. |
| Song songDeDingericStitch <t mở rộng ttype > | Xen kẽ các giá trị từ các tenxơ `data` vào một tenxơ duy nhất. |
| Tham sốTruncatedNormal <u mở rộng Tnumber > | Đầu ra các giá trị ngẫu nhiên từ một phân phối bình thường. |
| Parsexample | Biến một vectơ của các protos TF.example (dưới dạng chuỗi) thành các tenxơ được đánh máy. |
| Parsexampledataset | Biến đổi `input_dataset` chứa` example` protos dưới dạng vectơ của dt_string thành một bộ dữ liệu của các đối tượng `tenor` hoặc` sparsetensor` đại diện cho các tính năng được phân tích cú pháp. |
| ParsesequenceExample | Biến đổi một vectơ của tf.io. |
| ParsesingleExample | Biến đổi một proto TF.Example (dưới dạng chuỗi) thành các tenxơ được đánh máy. |
| ParsesinglesequenceExample | Biến đổi một bộ não vô hướng. |
| Parsetensor <T mở rộng ttype > | Biến đổi một tenorflow được nối tiếp. |
| Phân vùnginput <T mở rộng ttype > | Một OP nhóm một danh sách các đầu vào được phân vùng lại với nhau. |
| Phân vùng đã phân vùng <T mở rộng ttype > | Một OP đã giảm bớt một tenxor được XLA đưa ra để một danh sách các phân vùng được phân vùng đầu ra bên ngoài tính toán XLA. |
| Người giữ chỗ <T mở rộng ttype > | Một người giữ chỗ cho một giá trị sẽ được đưa vào tính toán. |
| PlaceholderWithDefault <T mở rộng ttype > | Một người giữ chỗ OP đi qua `đầu vào` khi đầu ra của nó không được cho ăn. |
| Polygamma <T mở rộng Tnumber > | Tính hàm polygamma \\(\psi^{(n)}(x)\\). |
| Dân số | Tính toán số lượng dân số theo yếu tố (hay còn gọi là |
| POW <T mở rộng ttype > | Tính công suất của giá trị này sang giá trị khác. |
| Prefetchdataset | Tạo một bộ dữ liệu mà không đồng bộ trước các phần tử từ `input_dataset`. |
| Prelinearize | Một OP tuyến tính hóa một giá trị tenxơ thành một tenxơ biến thể mờ. |
| Prelinearizetuple | Một OP tuyến tính hóa nhiều giá trị tenxơ thành một tenxơ biến thể mờ. |
| Ngăn ngừa GRADGRADIENT <T mở rộng ttype > | Một danh tính OP kích hoạt lỗi nếu một gradient được yêu cầu. |
| In | In một chuỗi vô hướng. |
| Ưu tiên | Một hàng đợi tạo ra các yếu tố được sắp xếp theo giá trị thành phần đầu tiên. |
| PrivateThreadPooldataset | Tạo một bộ dữ liệu sử dụng nhóm luồng tùy chỉnh để tính toán `input_dataset`. |
| Prod <t mở rộng ttype > | Tính toán sản phẩm của các phần tử qua các kích thước của một tenxơ. |
| Qr <t mở rộng ttype > | Tính toán phân tách QR của một hoặc nhiều ma trận. |
| Quantize <T mở rộng ttype > | Định lượng lực kéo 'đầu vào' của phao nổi để 'đầu ra' tenxơ loại 't'. |
| QuantizeAnDdequantize <T mở rộng Tnumber > | Quant hóa sau đó phi tiêu hóa hóa một tenxơ. |
| QuantizeAnDdequantizev3 <T mở rộng Tnumber > | Quant hóa sau đó phi tiêu hóa hóa một tenxơ. |
| QuantizeAnDdequantizev4 <T mở rộng Tnumber > | Trả về độ dốc của `Quantization. |
| QuantizeAnDdequantizev4grad <T mở rộng Tnumber > | Trả về độ dốc của `Quantizeanddequantizev4`. |
| Quantizedownandshrinkrange <u mở rộng ttype > | Chuyển đổi tenxơ 'đầu vào' được định lượng thành 'đầu ra' chính xác thấp hơn, sử dụng Phân phối thực tế của các giá trị để tối đa hóa việc sử dụng độ sâu bit thấp hơn và điều chỉnh các phạm vi tối đa và tối đa đầu ra. |
| RATIONADD <V mở rộng ttype > | Trả về phần tử x + y khôn ngoan, hoạt động trên bộ đệm được định lượng. |
| QuantizedAvgPool <T mở rộng ttype > | Sản xuất nhóm trung bình của tenxơ đầu vào cho các loại lượng tử hóa. |
| QuantizedBatchNormwithGlobalNatorization <u mở rộng ttype > | Chuẩn hóa lô lượng tử hóa. |
| QuantizedBiasAdd <V mở rộng ttype > | Thêm tenor 'thiên vị' vào tenxơ 'đầu vào' cho các loại được định lượng. |
| QuantizedConcat <T mở rộng ttype > | Concatenates tenxơ lượng tử dọc theo một chiều. |
| QuantizedConv2Dandrelu <V mở rộng ttype > | |
| QuantizedConv2DandreluandRequantize <V mở rộng ttype > | |
| QuantizedConv2DandRequantize <V mở rộng ttype > | |
| QuantizedConv2DperChannel <V mở rộng ttype > | Tính toán QuantizedConv2D trên mỗi kênh. |
| QuantizedConv2DwithBias <V mở rộng ttype > | |
| QuantizedConv2DwithBiasandrelu <V mở rộng ttype > | |
| QuantizedConv2DwithBiasandReluandRequantize <w mở rộng ttype > | |
| QuantizedConv2DwithBiasandRequantize <w mở rộng ttype > | |
| QuantizedConv2DwithBiasSignSumandReluandRequantize <x mở rộng ttype > | |
| QuantizedConv2DwithBiassumandrelu <V mở rộng ttype > | |
| QuantizedConv2DwithBiassumandreluandRequantize <x mở rộng ttype > | |
| QuantizedConv2d <V mở rộng ttype > | Tính toán tích chập 2D được đưa ra đầu vào 4D được lượng tử hóa và bộ lọc bộ lọc. |
| QuantizedDepthwiseconv2d <V mở rộng ttype > | Tính toán độ sâu được lượng tử hóa Conv2d. |
| QuantizedDepthwiseconv2DwithBias <V mở rộng ttype > | Tính toán độ sâu được lượng tử hóa Conv2d với sai lệch. |
| QuantizedDepthwiseconv2dwithbiasandrelu <V mở rộng ttype > | Tính toán độ sâu được lượng tử hóa Conv2D với độ lệch và relu. |
| QuantizedDepthwiseconv2dwithbiasandreluandrequantize <w mở rộng ttype > | Tính toán độ sâu được lượng tử hóa Conv2D với sự thiên vị, relu và Requalize. |
| QuantizedInstancenorm <T mở rộng ttype > | Chuẩn hóa trường hợp lượng tử hóa. |
| QuantizedMatMul <V mở rộng ttype > | Thực hiện phép nhân ma trận số lượng của `A` bằng ma trận` b`. |
| QuantizedMatMulwithbias <w mở rộng ttype > | Thực hiện phép nhân ma trận lượng tử hóa của `A` bằng ma trận` b` với độ lệch thêm. |
| QuantizedMatMulwithbiasanddequistize <w mở rộng Tnumber > | |
| QuantizedMatMulwithbiasandrelu <V mở rộng ttype > | Thực hiện phép nhân ma trận lượng tử hóa của `A` bằng ma trận` b` với sự bổ sung sai lệch và phản ứng tổng hợp relu. |
| QuantizedMatMulwithbiasandreluandRequantize <w mở rộng ttype > | Thực hiện phép nhân ma trận số lượng của `A` bằng ma trận` B` với sự bổ sung sai lệch và điều khiển và yêu cầu phản ứng tổng hợp. |
| QuantizedMatMulwithBiasandRequantize <w mở rộng ttype > | |
| QuantizedMaxPool <T mở rộng ttype > | Sản xuất nhóm tối đa của tenxơ đầu vào cho các loại lượng tử hóa. |
| QuantizedMul <V mở rộng ttype > | Trả về phần tử x * y khôn ngoan, làm việc trên bộ đệm được định lượng. |
| QuantizedRelu <u mở rộng ttype > | Tính toán tuyến tính được chỉnh lưu lượng tử hóa: `Max (tính năng, 0)` |
| QuantizedRelu6 <u mở rộng ttype > | Tính toán tuyến tính được chỉnh lưu số lượng 6: `min (tối đa (tính năng, 0), 6)` |
| QuantizedRelux <u mở rộng ttype > | Tính toán tuyến tính chính xác được định lượng X: `Min (Max (Tính năng, 0), MAX_VALUE)` |
| QuantizedReshape <T mở rộng ttype > | Định hình lại một tenxơ lượng tử theo định hình lại op. |
| QuantizedResizeBilinear <T mở rộng ttype > | Thay đổi kích thước kích thước `hình ảnh` thành` size` bằng cách sử dụng phép nội suy song tuyến được định lượng. |
| Queueclose | Đóng hàng đợi đã cho. |
| Queuedequeue | Dequeues một tuple của một hoặc nhiều tenxor từ hàng đợi đã cho. |
| Queuedequeuemany | Dequeues `N` Tuples của một hoặc nhiều tenxor từ hàng đợi đã cho. |
| Queuedequeueupto | Dequeues `N` Tuples của một hoặc nhiều tenxor từ hàng đợi đã cho. |
| Queueenqueue | Enqueues một tuple của một hoặc nhiều tenxor trong hàng đợi đã cho. |
| Queueenqueuemany | Enqueues không có hoặc nhiều bộ dữ liệu của một hoặc nhiều tenxor trong hàng đợi đã cho. |
| Queueisclosed | Trả về đúng nếu hàng đợi được đóng lại. |
| Hàng đợi | Tính toán số lượng các phần tử trong hàng đợi đã cho. |
| RaggedBincount <u mở rộng Tnumber > | Đếm số lần xuất hiện của mỗi giá trị trong một mảng số nguyên. |
| RaggedCountsParseOutput <u mở rộng Tnumber > | Thực hiện đếm thùng ra đầu ra cho đầu vào tenxơ rách rưới. |
| RaggedCross <T mở rộng ttype , u mở rộng tnumber > | Tạo một tính năng chéo từ một danh sách các tenxơ và trả lại nó như một raggedtensor. |
| Raggedgather <T mở rộng tnumber , u mở rộng ttype > | Thu thập các lát cắt rách từ trục `params`` 0` theo `chỉ số`. |
| Raggedrange <u mở rộng Tnumber , T mở rộng Tnumber > | Trả về một `RaggedTensor` chứa các chuỗi số được chỉ định. |
| RaggedTensorFromVariant <u mở rộng tnumber , t mở rộng ttype > | Giải mã một tenxơ `biến thể 'thành một` raggedtensor`. |
| RaggedTensortSparse <u mở rộng ttype > | Chuyển đổi một `raggedtensor` thành một` sparsetensor` với cùng một giá trị. |
| RaggedTensortotensor <u mở rộng ttype > | Tạo một tenxơ dày đặc từ một tenxơ rách rưới, có thể thay đổi hình dạng của nó. |
| Raggedtensortovariant | Mã hóa một `RaggedTensor` thành một tenxơ` biến thể`. |
| RaggedTensortovariantGradient <u mở rộng ttype > | Người trợ giúp đã từng tính toán độ dốc cho `Raggedtensortovariant`. |
| RandomCrop <T mở rộng Tnumber > | Ngẫu nhiên cắt `hình ảnh`. |
| RandomDataset | Tạo một bộ dữ liệu trả về số giả và số giả. |
| Randingamma <u mở rộng Tnumber > | Đầu ra các giá trị ngẫu nhiên từ (các) phân phối gamma được mô tả bởi alpha. |
| Randingammagrad <T mở rộng Tnumber > | Tính toán đạo hàm của một mẫu ngẫu nhiên gamma |
| Randompoisson <V mở rộng Tnumber > | Đầu ra các giá trị ngẫu nhiên từ (các) phân phối Poisson được mô tả theo tỷ lệ. |
| RandomShuffle <T mở rộng ttype > | Ngẫu nhiên xáo trộn một tenxơ dọc theo chiều đầu tiên của nó. |
| Randomshufflequeue | Một hàng đợi ngẫu nhiên thứ tự của các yếu tố. |
| RandomstArdardArdormal <u mở rộng Tnumber > | Đầu ra các giá trị ngẫu nhiên từ một phân phối bình thường. |
| RandomUniform <u mở rộng Tnumber > | Đầu ra các giá trị ngẫu nhiên từ một phân phối thống nhất. |
| RandomUniformInt <u mở rộng Tnumber > | Đầu ra các số nguyên ngẫu nhiên từ một phân phối thống nhất. |
| Phạm vi <T mở rộng Tnumber > | Tạo một chuỗi các số. |
| Phạm vi | Tạo một bộ dữ liệu với một loạt các giá trị. |
| Thứ hạng | Trả lại thứ hạng của một tenxơ. |
| RAWOP | Một lớp cơ sở cho các triển khai Op được hỗ trợ bởi một Operation duy nhất. |
| Readfile | Đọc và đầu ra toàn bộ nội dung của tên tệp đầu vào. |
| ReadVarableOp <t mở rộng ttype > | Đọc giá trị của một biến. |
| ReaderNumRecordsproduced | Trả về số lượng hồ sơ mà người đọc này đã tạo ra. |
| ReaderNumWorkUnitsCompleted | Trả về số lượng đơn vị công việc mà người đọc này đã hoàn thành xử lý. |
| Đọc được | Trả về bản ghi tiếp theo (khóa, cặp giá trị) được tạo bởi một người đọc. |
| Readerreadupto | Trả về các cặp `num_records` (khóa, giá trị) được tạo bởi một người đọc. |
| ReaderReset | Khôi phục một người đọc về trạng thái sạch ban đầu của nó. |
| ReaderRestorestate | Khôi phục một người đọc về trạng thái đã lưu trước đó. |
| Độc giả | Tạo ra một tenxơ chuỗi mã hóa trạng thái của người đọc. |
| Real <u mở rộng Tnumber > | Trả về phần thực của một số phức. |
| RealDiv <T mở rộng ttype > | Trả về phần tử X / Y khôn ngoan cho các loại thực. |
| Rebatchdataset | Tạo một bộ dữ liệu thay đổi kích thước lô. |
| RebatchDataSetv2 | Tạo một bộ dữ liệu thay đổi kích thước lô. |
| Đối ứng <t mở rộng ttype > | Tính toán đối ứng của phần tử X khôn ngoan. |
| Reciprocalgrad <T mở rộng ttype > | Tính độ gradient cho nghịch đảo của `x` wrt đầu vào của nó. |
| Ghi lại | Phát ra hồ sơ ngẫu nhiên. |
| Recv <t mở rộng ttype > | Nhận được tenor có tên từ một tính toán XLA khác. |
| RecvtpuembeddingActivations | Một OP nhận được kích hoạt nhúng vào TPU. |
| Giảm <T mở rộng Tnumber > | Cùng nhau làm giảm nhiều tenxor thuộc loại và hình dạng giống hệt nhau. |
| Giảm | Tính toán "logic và" của các phần tử qua các kích thước của một tenxơ. |
| Giảm | Tính toán "logic hoặc" của các phần tử qua các kích thước của một tenxơ. |
| Giảm | Tham gia một dây buộc chuỗi trên các kích thước đã cho. |
| Giảm giảm <t mở rộng ttype > | Tính toán tối đa các phần tử qua các kích thước của một tenxơ. |
| Giảm thiểu <T mở rộng ttype > | Tính toán tối thiểu các phần tử qua các kích thước của một tenxơ. |
| Giảm bớt <t mở rộng ttype > | Tính toán sản phẩm của các phần tử qua các kích thước của một tenxơ. |
| Giảm <T mở rộng ttype > | Tính tổng của các phần tử trên các kích thước của một tenxơ. |
| Giảmv2 <T mở rộng Tnumber > | Cùng nhau làm giảm nhiều tenxor thuộc loại và hình dạng giống hệt nhau. |
| Refenters <T mở rộng ttype > | Tạo hoặc tìm một khung con và làm cho `data` có sẵn cho khung con. |
| Refexit <t mở rộng ttype > | Thoát khỏi khung hiện tại vào khung cha mẹ của nó. |
| Tính năng <T mở rộng ttype > | Trả về cùng một tenxơ ref như tenxơ đầu vào. |
| Refmerge <t mở rộng ttype > | Chuyển tiếp giá trị của một tenxơ có sẵn từ `đầu vào` đến` output`. |
| RefNextIteration <T mở rộng ttype > | Làm cho đầu vào của nó có sẵn cho lần lặp tiếp theo. |
| Refelect <t mở rộng ttype > | Chuyển tiếp phần tử `index`th của` đầu vào` sang `output`. |
| Refswitch <t mở rộng ttype > | Chuyển tiếp tenxơ ref `data` cho cổng đầu ra được xác định bởi` pred`. |
| Regexfullmatch | Kiểm tra xem đầu vào có khớp với mẫu regex không. |
| Regexreplace | Thay thế các khớp của biểu thức chính quy 'mẫu' trong `input` bằng chuỗi thay thế được cung cấp trong` viết lại`. |
| Đăng kýDataSet | Đăng ký một bộ dữ liệu với dịch vụ TF.DATA. |
| Relu <T mở rộng ttype > | Tính toán tuyến tính được chỉnh lưu: `Max (tính năng, 0)`. |
| Relu6 <T mở rộng Tnumber > | Tính toán chính xác tuyến tính 6: `min (tối đa (tính năng, 0), 6)`. |
| Relu6grad <T mở rộng Tnumber > | Tính toán độ dốc 6 tuyến tính được chỉnh lưu cho hoạt động Relu6. |
| Relugrad <t mở rộng Tnumber > | Tính toán độ dốc tuyến tính được chỉnh lưu cho một hoạt động Relu. |
| Từ xafusesgraphexecute | Thực hiện một biểu đồ phụ trên bộ xử lý từ xa. |
| Lặp lại | Tạo một bộ dữ liệu phát ra các đầu ra của `input_dataset`` Count` Times. |
| Bản sao | ID bản sao. |
| Bản sao | Siêu dữ liệu chỉ ra cách tính toán TPU nên được sao chép. |
| ReployInput <t mở rộng ttype > | Kết nối N đầu vào với tính toán TPU được sao chép N-Way. |
| Bản sao được sao chép <T mở rộng ttype > | Kết nối n đầu ra từ tính toán TPU sao chép N-Way. |
| Yêu cầuRange | Tính toán một phạm vi bao gồm các giá trị thực tế có trong một tenxơ được định lượng. |
| RequalizationRangeperchannel | Tính toán phạm vi yêu cầu trên mỗi kênh. |
| Yêu cầu hóa <u mở rộng ttype > | Chuyển đổi tenxơ được định lượng `đầu vào 'thành` đầu ra chính xác thấp hơn. |
| Re kiện | Yêu cầu đầu vào với các giá trị tối đa và tối đa được biết đến trên mỗi kênh. |
| Đổi lại <T mở rộng ttype > | Định hình lại một tenxơ. |
| Resizearea | Thay đổi kích thước `hình ảnh` thành` size` bằng cách sử dụng phép nội suy khu vực. |
| Thay đổi kích thước | Thay đổi kích thước `hình ảnh` thành` size` bằng cách sử dụng phép nội suy bicubic. |
| ResizeBicubicgrad <T mở rộng Tnumber > | Tính toán độ dốc của phép nội suy bicubic. |
| Thay đổi kích thước | Thay đổi kích thước `hình ảnh` thành` size` bằng cách sử dụng phép nội suy song tuyến. |
| ResizeBilineArgrad <T mở rộng Tnumber > | Tính toán độ dốc của nội suy song tuyến. |
| ResizenearestNeighbor <T mở rộng Tnumber > | Thay đổi kích thước `hình ảnh` thành` size` bằng cách sử dụng phép nội suy hàng xóm gần nhất. |
| ResizenearestNeighborgrad <T mở rộng Tnumber > | Tính độ dốc của nội suy hàng xóm gần nhất. |
| ResourceaccumulatorApplyGradient | Áp dụng một gradient cho một bộ tích lũy nhất định. |
| Resourceaccumulatornumucum | Trả về số lượng độ dốc được tổng hợp trong các bộ tích lũy đã cho. |
| Resourceaccumulatorsetglobalstep | Cập nhật bộ tích lũy với giá trị mới cho Global_Step. |
| ResourceaccumulatortAdeGradient <t mở rộng ttype > | Chiết xuất gradient trung bình trong bộ tích lũy có điều kiện nhất định. |
| ResourceApplyAdamax | Cập nhật '*var' theo thuật toán Adamax. |
| ResourceApplyAdelta | Cập nhật '*var' theo sơ đồ Adadelta. |
| ResourceApplyAgrad | Cập nhật '*var' theo sơ đồ Adagrad. |
| ResourceApplyAgradda | Cập nhật '*var' theo sơ đồ Adagrad gần. |
| ResourceApplyAdam | Cập nhật '*var' theo thuật toán Adam. |
| ResourceApplyAmwithamsgrad | Cập nhật '*var' theo thuật toán Adam. |
| ResourceApplyAddsign | Cập nhật '*var' theo bản cập nhật bổ sung. |
| ResourceApplyCenteredRmsProp | Cập nhật '*var' theo thuật toán rmsprop trung tâm. |
| ResourceApplyFtrl | Cập nhật '*var' theo sơ đồ ftrl-proximal. |
| ResourceApplyGradientDescent | Cập nhật ' * var' bằng cách trừ 'alpha' * 'delta' khỏi nó. |
| ResourceeApplyKerasmomentum | Cập nhật '*var' theo sơ đồ động lượng. |
| 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`. |
| Khôi phục | 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. |
| Cứu | 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. |
| Gửi | 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. |
| ĐặtKích thước | 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. |
| Sân khấu | 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`. |
| dải | 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`. |
| Dấu thời gian | 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 | |
| Thượng | 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`. |
| Ở đâu | 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 > | |
