Abortar | Lanza una excepción para cancelar el proceso cuando se llama. |
Abs <T extiende TNumber > | Calcula el valor absoluto de un tensor. |
AcumularN <T extiende TType > | Devuelve la suma por elementos de una lista de tensores. |
AcumuladorAplicarGradiente | Aplica un gradiente a un acumulador determinado. |
AcumuladorNumAcumulado | Devuelve el número de gradientes agregados en los acumuladores dados. |
AcumuladorSetGlobalStep | Actualiza el acumulador con un nuevo valor para global_step. |
AccumulatorTakeGradient <T extiende TType > | Extrae el gradiente promedio en el ConditionalAccumulator dado. |
Acos <T extiende TType > | Calcula acos de x por elementos. |
Acosh <T extiende TType > | Calcula el coseno hiperbólico inverso de x por elementos. |
Añadir <T extiende TType > | Devuelve x + y por elementos. |
AgregarManySparseToTensorsMap | Agregue un `N`-minibatch `SparseTensor` a un `SparseTensorsMap`, devuelva `N` identificadores. |
AgregarN <T extiende TType > | Agregue todos los elementos tensores de entrada. |
Agregar mapa disperso a tensores | Agregue un `SparseTensor` a un `SparseTensorsMap` y devuelva su identificador. |
AjustarContraste <T extiende TNumber > | Ajusta el contraste de una o más imágenes. |
AjustarHue <T extiende TNumber > | Ajusta el tono de una o más imágenes. |
AjustarSaturación <T extiende TNumber > | Ajusta la saturación de una o más imágenes. |
Todo | Calcula el "y lógico" de los elementos en las dimensiones de un tensor. |
Todos los candidatosSampler | Genera etiquetas para el muestreo de candidatos con una distribución de unigramas aprendida. |
AllReduce <T extiende TNumber > | Reduce mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. |
AllToAll <T extiende TType > | Una operación para intercambiar datos entre réplicas de TPU. |
Ángulo <U extiende TNumber > | Devuelve el argumento de un número complejo. |
Iterador anónimo | Un contenedor para un recurso iterador. |
AnónimoMemoriaCaché | |
AnónimoMultiDeviceIterator | Un contenedor para un recurso iterador multidispositivo. |
AnónimoRandomSeedGenerator | |
Generador de semillas anónimo | |
Cualquier | Calcula el "o lógico" de elementos en las dimensiones de un tensor. |
ApplyAdaMax <T extiende TType > | Actualice '*var' según el algoritmo AdamMax. |
ApplyAdadelta <T extiende TType > | Actualice '*var' según el esquema adadelta. |
ApplyAdagrad <T extiende TType > | Actualice '*var' según el esquema adagrad. |
ApplyAdagradDa <T extiende TType > | Actualice '*var' según el esquema de adagrad proximal. |
ApplyAdagradV2 <T extiende TType > | Actualice '*var' según el esquema adagrad. |
ApplyAdam <T extiende TType > | Actualice '*var' según el algoritmo de Adam. |
ApplyAddSign <T extiende TType > | Actualice '*var' según la actualización de AddSign. |
ApplyCenteredRmsProp <T extiende TType > | Actualice '*var' según el algoritmo RMSProp centrado. |
ApplyFtrl <T extiende TType > | Actualice '*var' según el esquema Ftrl-proximal. |
ApplyGradientDescent <T extiende TType > | Actualice '*var' restándole 'alfa' * 'delta'. |
ApplyMomentum <T extiende TType > | Actualice '*var' según el esquema de impulso. |
ApplyPowerSign <T extiende TType > | Actualice '*var' según la actualización de AddSign. |
ApplyProximalAdagrad <T extiende TType > | Actualice '*var' y '*accum' según FOBOS con la tasa de aprendizaje de Adagrad. |
ApplyProximalGradientDescent <T extiende TType > | Actualice '*var' como algoritmo FOBOS con tasa de aprendizaje fija. |
ApplyRmsProp <T extiende TType > | Actualice '*var' según el algoritmo RMSProp. |
AproximadamenteIgual | Devuelve el valor de verdad de abs(xy) <tolerancia por elementos. |
ArgMax <V extiende TNumber > | Devuelve el índice con el valor más grande en todas las dimensiones de un tensor. |
ArgMin <V extiende TNumber > | Devuelve el índice con el valor más pequeño entre las dimensiones de un tensor. |
Como cadena | Convierte cada entrada del tensor dado en cadenas. |
Asin <T extiende TType > | Calcula el seno inverso trigonométrico de x por elementos. |
Asinh <T extiende TType > | Calcula el seno hiperbólico inverso de x por elementos. |
Afirmar cardinalidadConjunto de datos | |
Afirmar el siguiente conjunto de datos | |
Afirmar que | Afirma que la condición dada es verdadera. |
Asignar <T extiende TType > | Actualice 'ref' asignándole 'valor'. |
AsignarAgregar <T extiende TType > | Actualice 'ref' agregándole 'valor'. |
AsignarAgregarVariableOp | Agrega un valor al valor actual de una variable. |
AssignSub <T extiende TType > | Actualice 'ref' restándole 'valor'. |
AsignarSubVariableOp | Resta un valor del valor actual de una variable. |
AsignarVariableOp | Asigna un nuevo valor a una variable. |
Atan <T extiende TType > | Calcula la tangente inversa trigonométrica de x por elementos. |
Atan2 <T extiende TNumber > | Calcula la arcotangente de `y/x` por elementos, respetando los signos de los argumentos. |
Atanh <T extiende TType > | Calcula la tangente hiperbólica inversa de x por elementos. |
Audioespectrograma | Produce una visualización de datos de audio a lo largo del tiempo. |
AudioResumen | Genera un búfer de protocolo "Resumen" con audio. |
Conjunto de datos AutoShard | Crea un conjunto de datos que fragmenta el conjunto de datos de entrada. |
AvgPool <T extiende TNumber > | Realiza una agrupación promedio en la entrada. |
AvgPool3d <T extiende TNumber > | Realiza una agrupación promedio 3D en la entrada. |
AvgPool3dGrad <T extiende TNumber > | Calcula los gradientes de la función de agrupación promedio. |
AvgPoolGrad <T extiende TNumber > | Calcula los gradientes de la función de agrupación promedio. |
BandPart <T extiende TType > | Copie un tensor poniendo a cero todo lo que está fuera de una banda central en cada matriz más interna. |
BandedTriangularSolve <T extiende TType > | |
Barrera | Define una barrera que persiste en diferentes ejecuciones de gráficos. |
BarreraCerrar | Cierra la barrera dada. |
BarreraIncompletaTamaño | Calcula el número de elementos incompletos en la barrera dada. |
BarreraInsertarMuchos | Para cada clave, asigna el valor respectivo al componente especificado. |
BarreraListoTamaño | Calcula el número de elementos completos en la barrera dada. |
barreratomarmuchos | Toma el número dado de elementos completos de una barrera. |
Lote | Agrupa todos los tensores de entrada por lotes de forma no determinista. |
BatchCholesky <T extiende TNumber > | |
BatchCholeskyGrad <T extiende TNumber > | |
Conjunto de datos por lotes | Crea un conjunto de datos que agrupa elementos `batch_size` desde `input_dataset`. |
LoteFft | |
LoteFft2d | |
LoteFft3d | |
loteIfft | |
loteIfft2d | |
loteIfft3d | |
BatchMatMul <T extiende TType > | Multiplica porciones de dos tensores en lotes. |
BatchMatrixBandPart <T extiende TType > | |
BatchMatrixDeterminant <T extiende TType > | |
BatchMatrixDiag <T extiende TType > | |
BatchMatrixDiagPart <T extiende TType > | |
BatchMatrixInverse <T extiende TNumber > | |
BatchMatrixSetDiag <T extiende TType > | |
BatchMatrixSolve <T extiende TNumber > | |
BatchMatrixSolveLs <T extiende TNumber > | |
BatchMatrixTriangularSolve <T extiende TNumber > | |
BatchNormWithGlobalNormalization <T extiende TType > | Normalización por lotes. |
BatchNormWithGlobalNormalizationGrad <T extiende TType > | Gradientes para normalización por lotes. |
BatchSelfAdjointEig <T extiende TNumber > | |
BatchSvd <T extiende TType > | |
BatchToSpace <T extiende TType > | BatchToSpace para tensores 4-D de tipo T. |
BatchToSpaceNd <T extiende TType > | BatchToSpace para tensores ND de tipo T. |
BesselI0 <T extiende TNumber > | |
BesselI0e <T extiende TNumber > | |
BesselI1 <T extiende TNumber > | |
BesselI1e <T extiende TNumber > | |
BesselJ0 <T extiende TNumber > | |
BesselJ1 <T extiende TNumber > | |
BesselK0 <T extiende TNumber > | |
BesselK0e <T extiende TNumber > | |
BesselK1 <T extiende TNumber > | |
BesselK1e <T extiende TNumber > | |
BesselY0 <T extiende TNumber > | |
BesselY1 <T extiende TNumber > | |
Betainc <T extiende TNumber > | Calcular la integral beta incompleta regularizada \\(I_x(a, b)\\). |
BiasAdd <T extiende TType > | Agrega "sesgo" al "valor". |
BiasAddGrad <T extiende TType > | La operación hacia atrás para "BiasAdd" en el tensor de "sesgo". |
Bincount <T extiende TNumber > | Cuenta el número de apariciones de cada valor en una matriz de números enteros. |
Bitcast <U extiende TType > | Transmite un tensor de un tipo a otro sin copiar datos. |
Bit a bitY <T extiende TNumber > | Elementwise calcula el AND bit a bit de `x` e `y`. |
Bit a bitO <T extiende TNumber > | Elementwise calcula el OR bit a bit de `x` e `y`. |
BitwiseXor <T extiende TNumber > | Elementwise calcula el XOR bit a bit de `x` e `y`. |
BlockLSTM <T extiende TNumber > | Calcula la propagación directa de la celda LSTM para todos los pasos de tiempo. |
BlockLSTMGrad <T extiende TNumber > | Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM para toda la secuencia de tiempo. |
Árboles impulsadosEstadísticas agregadas | Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote. |
ImpulsadoárbolesBucketize | Divida cada característica en grupos según los límites del grupo. |
ImpulsadoÁrbolesCalcularMejorCaracterísticaDividir | Calcula las ganancias de cada función y devuelve la mejor información dividida posible para la función. |
ImpulsadoÁrbolesCalcularMejorCaracterísticaSplitV2 | Calcula las ganancias para cada característica y devuelve la mejor información dividida posible para cada nodo. |
Árboles impulsadosCalcularmejoresgananciasporcaracterística | Calcula las ganancias de cada función y devuelve la mejor información dividida posible para la función. |
Árboles impulsadosCentroBias | Calcula el prior a partir de los datos de entrenamiento (el sesgo) y completa el primer nodo con el prior de los logits. |
Árboles impulsadosCrear conjunto | Crea un modelo de conjunto de árboles y le devuelve un identificador. |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | Cree el recurso para secuencias cuantiles. |
Árboles impulsadosDeserializeEnsemble | Deserializa una configuración de conjunto de árbol serializado y reemplaza el árbol actual conjunto. |
ImpulsadoTreesEnsembleResourceHandleOp | Crea un identificador para BoostedTreesEnsembleResource |
BoostedTreesEjemploDebugOutputs | Resultados de depuración/interpretabilidad del modelo para cada ejemplo. |
ImpulsadoÁrbolesFlushCuantilResúmenes | Elimine los resúmenes cuantiles de cada recurso de flujo cuantil. |
Árboles impulsadosGetEnsembleStates | Recupera el token de sello de recursos del conjunto de árboles, la cantidad de árboles y las estadísticas de crecimiento. |
ImpulsadoTreesMakeQuantileResúmenes | Realiza el resumen de cuantiles del lote. |
BoostedTreesMakeStatsResumen | Realiza el resumen de estadísticas acumuladas del lote. |
Árboles impulsadosPredecir | Ejecuta múltiples predictores de conjuntos de regresión aditiva en instancias de entrada y calcula los logits. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceAgregarResúmenes | Agregue los resúmenes cuantiles a cada recurso de flujo cuantil. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | Deserialice los límites del depósito y el indicador listo en el QuantileAccumulator actual. |
ImpulsadoTreesQuantileStreamResourceFlush | Vacíe los resúmenes de un recurso de flujo cuantil. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | Genere los límites del depósito para cada característica en función de los resúmenes acumulados. |
ImpulsadoTreesQuantileStreamResourceHandleOp | Crea un identificador para BoostedTreesQuantileStreamResource. |
ImpulsadoTreesSerializeEnsemble | Serializa el conjunto de árboles en un proto. |
BoostedTreesSparseAggregateStats | Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote. |
ImpulsadoÁrbolesEscasoCalcularMejorCaracterísticaDividir | Calcula las ganancias de cada función y devuelve la mejor información dividida posible para la función. |
ImpulsadoÁrbolesEntrenamientoPredecir | Ejecuta múltiples predictores de conjuntos de regresión aditiva en instancias de entrada y calcula la actualización de los logits almacenados en caché. |
Conjunto de actualización de árboles impulsados | Actualiza el conjunto de árboles agregando una capa al último árbol que se está cultivando o iniciando un nuevo árbol. |
ImpulsadoTreesUpdateEnsembleV2 | Actualiza el conjunto de árboles agregando una capa al último árbol que se está cultivando. o iniciando un nuevo árbol. |
BroadcastDynamicShape <T extiende TNumber > | Devuelve la forma de s0 op s1 con transmisión. |
BroadcastGradientArgs <T extiende TNumber > | Devuelve los índices de reducción para calcular gradientes de s0 op s1 con transmisión. |
BroadcastHelper <T extiende TType > | Operador auxiliar para realizar transmisiones estilo XLA Transmite `lhs` y `rhs` con el mismo rango, agregando dimensiones de tamaño 1 a cualquiera de los `lhs` y `rhs` que tenga el rango inferior, utilizando las reglas de transmisión de XLA para operadores binarios. |
BroadcastRecv <T extiende TType > | Recibe un valor tensor transmitido desde otro dispositivo. |
BroadcastSend <T extiende TType > | Transmite un valor de tensor a uno o más dispositivos. |
BroadcastTo <T extiende TType > | Transmita una matriz para obtener una forma compatible. |
Bucketizar | Divide las 'entradas' en función de los 'límites'. |
BytesProducidoEstadísticasConjunto de datos | Registra el tamaño de bytes de cada elemento de `input_dataset` en un StatsAggregator. |
CSRSparseMatrixComponents <T extiende TType > | Lee en voz alta los componentes de CSR en el "índice" del lote. |
CSRSparseMatrixToDense <T extiende TType > | Convierta un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes) en denso. |
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T extiende TType > | Convierte un CSRSparesMatrix (posiblemente por lotes) en un SparseTensor. |
Conjunto de datos CSV | |
CSVDatasetV2 | |
CTCLossV2 | Calcula la pérdida de CTC (probabilidad logarítmica) para cada entrada de lote. |
Conjunto de datos de caché | Crea un conjunto de datos que almacena en caché elementos de `input_dataset`. |
CachéDatasetV2 | |
Cast <U extiende TType > | Transfiera x de tipo SrcT a y de DstT. |
Ceil <T extiende TNumber > | Devuelve el entero más pequeño por elementos no menor que x. |
CheckNumerics <T extiende TNumber > | Comprueba un tensor en busca de valores NaN, -Inf y +Inf. |
Cholesky <T extiende TType > | Calcula la descomposición de Cholesky de una o más matrices cuadradas. |
CholeskyGrad <T extiende TNumber > | Calcula el gradiente retropropagado en modo inverso del algoritmo de Cholesky. |
Elija el conjunto de datos más rápido | |
ClipByValue <T extiende TType > | Recorta los valores del tensor a un mínimo y un máximo especificados. |
CerrarResumenEscritor | |
Salida de clúster <T extiende TType > | Operador que conecta la salida de un cálculo XLA a otros nodos del gráfico de consumo. |
CollectiveGather <T extiende TNumber > | Acumula mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. |
CollectivePermute <T extiende TType > | Una operación para permutar tensores entre instancias de TPU replicadas. |
Supresión combinada no máxima | Selecciona con avidez un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación, Esta operación realiza non_max_suppression en las entradas por lote, en todas las clases. |
Comparar y Bitpack | Compare los valores de "entrada" con el "umbral" y empaquete los bits resultantes en un "uint8". |
Resultado de compilación | Devuelve el resultado de una compilación de TPU. |
CompileSucceededAssert | Afirma que la compilación fue exitosa. |
Complejo <U extiende TType > | Convierte dos números reales en un número complejo. |
ComplexAbs <U extiende TNumber > | Calcula el valor absoluto complejo de un tensor. |
ComprimirElemento | Comprime un elemento del conjunto de datos. |
ComputarGolpes Accidentales | Calcula los identificadores de las posiciones en sampled_candidates que coinciden con true_labels. |
Calcular tamaño de lote | Calcula el tamaño de lote estático de un conjunto de datos sin lotes parciales. |
Concat <T extiende TType > | Concatena tensores a lo largo de una dimensión. |
Concatenar conjunto de datos | Crea un conjunto de datos que concatena `input_dataset` con `another_dataset`. |
Acumulador condicional | Un acumulador condicional para agregar gradientes. |
Configurar TPU distribuido | Configura las estructuras centralizadas para un sistema TPU distribuido. |
ConfigurarTPUEmbedding | Configura TPUEmbedding en un sistema TPU distribuido. |
Conj <T extiende TType > | Devuelve el conjugado complejo de un número complejo. |
ConjugateTranspose <T extiende TType > | Mezcla las dimensiones de x según una permutación y conjuga el resultado. |
Constante <T extiende TType > | Un operador que produce un valor constante. |
ConsumirMutexBloquear | Esta operación consume un bloqueo creado por "MutexLock". |
ControlDisparador | No hace nada. |
Conv <T extiende TType > | Envuelve el operador XLA ConvGeneralDilated, documentado en https://www.tensorflow.org/rendimiento/xla/operación_semantics#conv_convolution. |
Conv2d <T extiende TNumber > | Calcula una convolución 2-D dados los tensores de "entrada" y "filtro" 4-D. |
Conv2dBackpropFilter <T extiende TNumber > | Calcula los gradientes de convolución con respecto al filtro. |
Conv2dBackpropInput <T extiende TNumber > | Calcula los gradientes de convolución con respecto a la entrada. |
Conv3d <T extiende TNumber > | Calcula una convolución 3D dados los tensores de "entrada" y "filtro" 5D. |
Conv3dBackpropFilter <T extiende TNumber > | Calcula los gradientes de convolución 3-D con respecto al filtro. |
Conv3dBackpropInput <U extiende TNumber > | Calcula los gradientes de convolución 3-D con respecto a la entrada. |
Copiar <T extiende TType > | Copie un tensor de CPU a CPU o de GPU a GPU. |
CopyHost <T extiende TType > | Copia un tensor al host. |
Porque <T extiende TType > | Calcula el cos de x por elementos. |
Cosh <T extiende TType > | Calcula el coseno hiperbólico de x por elementos. |
CountUpTo <T extiende TNumber > | Incrementa 'ref' hasta que alcanza el 'límite'. |
CrearResumenDbWriter | |
CrearResumenFileWriter | |
Recortar y cambiar tamaño | Extrae cultivos del tensor de imagen de entrada y les cambia el tamaño. |
CropAndResizeGradBoxes | Calcula el gradiente de crop_and_resize op con el tensor de cuadros de entrada. |
CropAndResizeGradImage <T extiende TNumber > | Calcula el gradiente de la operación crop_and_resize con el tensor de la imagen de entrada. |
Cruz <T extiende TNumber > | Calcule el producto cruzado por pares. |
CrossReplicaSum <T extiende TNumber > | Una operación para sumar entradas entre instancias de TPU replicadas. |
CtcBeamSearchDecoder <T extiende TNumber > | Realiza decodificación de búsqueda de haz en los logits dados en la entrada. |
CtcGreedyDecoder <T extiende TNumber > | Realiza una decodificación codiciosa en los logits dados en las entradas. |
CtcLoss <T extiende TNumber > | Calcula la pérdida de CTC (probabilidad logarítmica) para cada entrada de lote. |
CudnnRNN <T extiende TNumber > | Un RNN respaldado por cuDNN. |
CudnnRNNBackprop <T extiende TNumber > | Paso de respaldo de CudnnRNNV3. |
CudnnRNNCanonicalToParams <T extiende TNumber > | Convierte los parámetros CudnnRNN de forma canónica a forma utilizable. |
CudnnRNNParamsToCanonical <T extiende TNumber > | Recupera los parámetros de CudnnRNN en forma canónica. |
CudnnRnnParamsSize <U extiende TNumber > | Calcula el tamaño de los pesos que puede utilizar un modelo Cudnn RNN. |
Cumprod <T extiende TType > | Calcule el producto acumulativo del tensor "x" a lo largo del "eje". |
Cumsum <T extiende TType > | Calcule la suma acumulada del tensor "x" a lo largo del "eje". |
CumulativeLogsumexp <T extiende TNumber > | Calcule el producto acumulativo del tensor "x" a lo largo del "eje". |
DataFormatDimMap <T extiende TNumber > | Devuelve el índice de dimensión en el formato de datos de destino dado el de el formato de datos de origen. |
DataFormatVecPermute <T extiende TNumber > | Permuta el tensor de entrada de `src_format` a `dst_format`. |
Servicio de datosConjunto de datos | |
Conjunto de datosCardinalidad | Devuelve la cardinalidad de `input_dataset`. |
Conjunto de datos de gráfico | Crea un conjunto de datos a partir del `graph_def` dado. |
Conjunto de datos a gráfico | Devuelve un GraphDef serializado que representa `input_dataset`. |
Conjunto de datos a elemento único | Genera el elemento único del conjunto de datos dado. |
Conjunto de datosToTFRecord | Escribe el conjunto de datos dado en el archivo dado usando el formato TFRecord. |
Conjunto de datos a TfRecord | Escribe el conjunto de datos dado en el archivo dado usando el formato TFRecord. |
Dawsn <T extiende TNumber > | |
DebugGradientIdentity <T extiende TType > | Operación de identidad para la depuración de gradientes. |
DebugGradientRefIdentity <T extiende TType > | Operación de identidad para la depuración de gradientes. |
DebugIdentity <T extiende TType > | Identidad de depuración V2 Op. |
DepurarNanCount | Depurar operación de contador de valor NaN. |
DebugNumericsSummary <U extiende TNumber > | Resumen numérico de depuración V2 Op. |
Decodificar y recortar Jpeg | Decodifica y recorta una imagen codificada en JPEG en un tensor uint8. |
DecodificarBase64 | Decodifica cadenas codificadas en base64 seguras para la web. |
DecodificarBmp | Decodifica el primer fotograma de una imagen codificada en BMP en un tensor uint8. |
DecodificarComprimido | Descomprimir cadenas. |
DecodificarCsv | Convierte registros CSV a tensores. |
DecodificarGif | Decodifica los fotogramas de una imagen codificada en GIF en un tensor uint8. |
DecodeImage <T extiende TNumber > | Función para decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg y decode_png. |
DecodificarJpeg | Decodifica una imagen codificada en JPEG en un tensor uint8. |
DecodeJsonEjemplo | Convierta registros de ejemplo codificados en JSON en cadenas de búfer de protocolo binario. |
DecodePaddedRaw <T extiende TNumber > | Reinterpretar los bytes de una cadena como un vector de números. |
DecodePng <T extiende TNumber > | Decodifica una imagen codificada en PNG en un tensor uint8 o uint16. |
DecodificarProto | La operación extrae campos de un mensaje de buffer de protocolo serializado en tensores. |
DecodeRaw <T extiende TType > | Reinterpretar los bytes de una cadena como un vector de números. |
DecodificarWav | Decodifica un archivo PCM WAV de 16 bits en un tensor flotante. |
DeepCopy <T extiende TType > | Hace una copia de `x`. |
EliminarIterador | Un contenedor para un recurso iterador. |
Eliminar memoria caché | |
Eliminar MultiDeviceIterator | Un contenedor para un recurso iterador. |
EliminarRandomSeedGenerator | |
Eliminar generador de semillas | |
EliminarSessionTensor | Elimina el tensor especificado por su identificador en la sesión. |
DenseBincount <U extiende TNumber > | Cuenta el número de apariciones de cada valor en una matriz de números enteros. |
DenseCountSparseOutput <U extiende TNumber > | Realiza un recuento de contenedores de salida dispersa para una entrada tf.tensor. |
DenseToCSRSparseMatrix | Convierte un tensor denso en un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes). |
DenseToDenseSetOperation <T extiende TType > | Aplica la operación de conjunto a lo largo de la última dimensión de 2 entradas "Tensor". |
Conjunto de datos DenseToSparseBatch | Crea un conjunto de datos que agrupa elementos de entrada en un SparseTensor. |
DenseToSparseSetOperation <T extiende TType > | Aplica la operación de conjunto a lo largo de la última dimensión de "Tensor" y "SparseTensor". |
DepthToSpace <T extiende TType > | DepthToSpace para tensores de tipo T. |
DepthwiseConv2dNative <T extiende TNumber > | Calcula una convolución en profundidad 2-D dados los tensores de "entrada" y "filtro" 4-D. |
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T extiende TNumber > | Calcula los gradientes de convolución en profundidad con respecto al filtro. |
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T extiende TNumber > | Calcula los gradientes de convolución en profundidad con respecto a la entrada. |
Descuantificar | Toma la entrada uint32 empaquetada y la descomprime en uint8 para realizar Descuantificación en el dispositivo. |
DeserializarIterador | Convierte el tensor variante dado en un iterador y lo almacena en el recurso dado. |
DeserializeManySparse <T extiende TType > | Deserializar y concatenar `SparseTensors` desde un minibatch serializado. |
DeserializeSparse <U extiende TType > | Deserializar objetos `SparseTensor`. |
DestruirRecursoOp | Elimina el recurso especificado por el identificador. |
DestroyTemporaryVariable <T extiende TType > | Destruye la variable temporal y devuelve su valor final. |
Det <T extiende TType > | Calcula el determinante de una o más matrices cuadradas. |
Índice de dispositivo | Devuelve el índice del dispositivo que ejecuta la operación. |
Digamma <T extiende TNumber > | Calcula Psi, la derivada de Lgamma (el logaritmo del valor absoluto de `Gamma(x)`), por elementos. |
Dilatación2d <T extiende TNumber > | Calcula la dilatación en escala de grises de los tensores de "entrada" 4-D y de "filtro" 3-D. |
Dilation2dBackpropFilter <T extiende TNumber > | Calcula el gradiente de dilatación morfológica 2-D con respecto al filtro. |
Dilation2dBackpropInput <T extiende TNumber > | Calcula el gradiente de dilatación morfológica 2-D con respecto a la entrada. |
Conjunto de datos de intercalado dirigido | Un sustituto de `InterleaveDataset` en una lista fija de `N` conjuntos de datos. |
Div <T extiende TType > | Devuelve x/y por elementos. |
DivNoNan <T extiende TType > | Devuelve 0 si el denominador es cero. |
Punto <T extiende TType > | Envuelve el operador XLA DotGeneral, documentado en https://www.tensorflow.org/rendimiento/xla/operación_semantics#dotgeneral. |
DrawBoundingBoxes <T extiende TNumber > | Dibuja cuadros delimitadores en un lote de imágenes. |
Contador De Iteraciones Ficticias | |
caché de memoria ficticia | |
Generador De Semillas Ficticias | |
Partición dinámica <T extiende TType > | Divide los "datos" en tensores "num_partitions" usando índices de "particiones". |
DynamicSlice <T extiende TType > | Envuelve el operador XLA DynamicSlice, documentado en https://www.tensorflow.org/rendimiento/xla/operación_semantics#dynamicslice. |
DynamicStitch <T extiende TType > | Intercale los valores de los tensores de "datos" en un solo tensor. |
DynamicUpdateSlice <T extiende TType > | Envuelve el operador XLA DynamicUpdateSlice, documentado en https://www.tensorflow.org/rendimiento/xla/operación_semantics#dynamicupdateslice. |
Editar distancia | Calcula la distancia de edición de Levenshtein (posiblemente normalizada). |
Eig <U extiende TType > | Calcula la descomposición propia de una o más matrices cuadradas. |
Einsum <T extiende TType > | Una operación que admite operaciones básicas einsum con 2 entradas y 1 salida. |
Elu <T extiende TNumber > | Calcula lineal exponencial: `exp(características) - 1` si < 0, `características` en caso contrario. |
EluGrad <T extiende TNumber > | Calcula gradientes para la operación lineal exponencial (Elu). |
IncrustarActivaciones | Una operación que permite la diferenciación de las incrustaciones de TPU. |
Vacío <T extiende TType > | Crea un tensor con la forma dada. |
Lista de tensores vacía | Crea y devuelve una lista de tensores vacía. |
VacíoTensorMap | Crea y devuelve un mapa tensorial vacío. |
CodificarBase64 | Codifique cadenas en formato base64 seguro para la web. |
CodificarJpeg | Codifica una imagen en formato JPEG. |
CodificarJpegCalidadVariable | JPEG codifica la imagen de entrada con la calidad de compresión proporcionada. |
CodificarPng | Codifica una imagen en formato PNG. |
codificarproto | La operación serializa los mensajes de protobuf proporcionados en los tensores de entrada. |
codificarWav | Codifique datos de audio utilizando el formato de archivo WAV. |
Poner en colaTPUEmbeddingIntegerBatch | Una operación que pone en cola una lista de tensores por lotes de entrada en TPUEmbedding. |
Poner en colaTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | Facilita la portabilidad de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup(). |
Poner en colaTPUEmbeddingSparseBatch | Una operación que pone en cola los índices de entrada de TPUEmbedding desde un SparseTensor. |
Poner en colaTPUEmbeddingSparseTensorBatch | Facilita la portabilidad de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
GarantizarShape <T extiende TType > | Garantiza que la forma del tensor coincida con la forma esperada. |
Ingrese <T extiende TType > | Crea o encuentra un marco secundario y pone "datos" a disposición del marco secundario. |
Igual | Devuelve el valor de verdad de (x == y) por elementos. |
Erf <T extiende TNumber > | Calcula la función de error de Gauss de `x` por elementos. |
Erfc <T extiende TNumber > | Calcula la función de error complementaria de `x` por elementos. |
Norma Euclidiana <T extiende TType > | Calcula la norma euclidiana de elementos en las dimensiones de un tensor. |
Ejecutar | Op que carga y ejecuta un programa TPU en un dispositivo TPU. |
Ejecutar y actualizar variables | Op que ejecuta un programa con actualizaciones de variables locales opcionales. |
Salir <T extiende TType > | Sale del marco actual a su marco principal. |
Exp <T extiende TType > | Calcula el exponencial de x por elementos. |
ExpandDims <T extiende TType > | Inserta una dimensión de 1 en la forma de un tensor. |
Expint <T extiende TNumber > | |
Expm1 <T extiende TType > | Calcula `exp(x) - 1` por elementos. |
Extraer vislumbre | Extrae un vistazo del tensor de entrada. |
ExtractImagePatches <T extiende TType > | Extraiga "parches" de "imágenes" y colóquelos en la dimensión de salida de "profundidad". |
ExtractJpegShape <T extiende TNumber > | Extraiga la información de forma de una imagen codificada en JPEG. |
ExtractVolumePatches <T extiende TNumber > | Extraiga los `parches` de la `entrada` y colóquelos en la dimensión de salida `"profundidad"`. |
Hecho | Genera un hecho sobre factoriales. |
FakeQuantWithMinMaxArgs | Cuantifique falsamente el tensor de 'entradas', escriba float en el tensor de 'salidas' del mismo tipo. |
FakeQuantWithMinMaxArgsGradient | Calcule gradientes para una operación FakeQuantWithMinMaxArgs. |
FakeQuantWithMinMaxVars | Cuantifique falsamente el tensor de 'entradas' de tipo float mediante escalares flotantes globales Cuantifique falsamente el tensor de "entradas" de tipo flotante mediante los escalares flotantes globales "min" y "max" al tensor de "salidas" de la misma forma que las "entradas". |
FakeQuantWithMinMaxVarsGradient | Calcule gradientes para una operación FakeQuantWithMinMaxVars. |
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel | Cuantifique falsamente el tensor de 'entradas' de tipo flotante mediante flotadores por canal Cuantifique falsamente el tensor de `entradas` de tipo flotante por canal y una de las formas: `[d]`, `[b, d]` `[b, h, w, d]` mediante flotantes por canal ` min` y `max` de forma `[d]` al tensor de `outputs` de la misma forma que `inputs`. |
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient | Calcule gradientes para una operación FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel. |
Fft <T extiende TType > | Transformada rápida de Fourier. |
Fft2d <T extiende TType > | Transformada rápida de Fourier 2D. |
Fft3d <T extiende TType > | Transformada rápida de Fourier 3D. |
FifoQueue | Una cola que produce elementos en orden de primero en entrar, primero en salir. |
Rellenar <U extiende TType > | Crea un tensor lleno de un valor escalar. |
Filtrar por último componente conjunto de datos | Crea un conjunto de datos que contiene elementos del primer componente de `input_dataset` que tienen verdadero en el último componente. |
Huella dactilar | Genera valores de huellas dactilares. |
Conjunto de datos de registro de longitud fija | |
Lector de registros de longitud fija | Un lector que genera registros de longitud fija desde un archivo. |
FijoUnigramCandidateSampler | Genera etiquetas para el muestreo de candidatos con una distribución de unigramas aprendida. |
Piso <T extiende TNumber > | Devuelve el entero más grande por elementos no mayor que x. |
FloorDiv <T extiende TType > | Devuelve x // y por elementos. |
FloorMod <T extiende TNumber > | Devuelve el resto de la división por elementos. |
FlushResumenEscritor | |
FractionalAvgPool <T extiende TNumber > | Realiza una agrupación promedio fraccionaria en la entrada. |
FractionalAvgPoolGrad <T extiende TNumber > | Calcula el gradiente de la función FractionalAvgPool. |
FractionalMaxPool <T extiende TNumber > | Realiza una agrupación máxima fraccionaria en la entrada. |
FractionalMaxPoolGrad <T extiende TNumber > | Calcula el gradiente de la función FractionalMaxPool. |
FresnelCos <T extiende TNumber > | |
FresnelSin <T extiende TNumber > | |
FusedBatchNorm <T extiende TNumber , U extiende TNumber > | Normalización por lotes. |
FusedBatchNormGrad <T extiende TNumber , U extiende TNumber > | Gradiente para normalización por lotes. |
FusedPadConv2d <T extiende TNumber > | Realiza un relleno como preproceso durante una convolución. |
FusedResizeAndPadConv2d <T extiende TNumber > | Realiza un cambio de tamaño y relleno como preproceso durante una convolución. |
GRUBlockCell <T extiende TNumber > | Calcula la propagación directa de la celda GRU durante 1 paso de tiempo. |
GRUBlockCellGrad <T extiende TNumber > | Calcula la retropropagación de la celda GRU durante 1 paso de tiempo. |
Reunir <T extiende TType > | Envuelve el operador XLA Gather documentado en https://www.tensorflow.org/xla/ Operation_semantics#gather |
GatherNd <T extiende TType > | Reúna sectores de "params" en un tensor con la forma especificada por "índices". |
GatherV2 <T extiende TNumber > | Acumula mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. |
Generar propuestas de cuadro delimitador | Esta operación produce una región de intereses a partir de cuadros delimitadores dados (bbox_deltas) codificados con anclajes wrt de acuerdo con la ecuación 2 en arXiv:1506.01497 La operación selecciona los cuadros de puntuación superiores `pre_nms_topn`, los decodifica con respecto a los anclajes, aplica supresión no máxima en cuadros superpuestos con un valor de intersección sobre unión (iou) superior a `nms_threshold`, descartando cuadros donde el lado más corto es menor que ` tamaño_mínimo`. |
GenerarVocabRemapping | Dada una ruta a archivos de vocabulario nuevos y antiguos, devuelve un tensor de reasignación de longitud `num_new_vocab`, donde `remapping[i]` contiene el número de fila en el vocabulario antiguo que corresponde a la fila `i` en el nuevo vocabulario (comenzando en la línea `new_vocab_offset` y hasta las entidades `num_new_vocab`), o `- 1` si la entrada `i` en el vocabulario nuevo no está en el vocabulario antiguo. |
Obtener identificador de sesión | Almacene el tensor de entrada en el estado de la sesión actual. |
GetSessionTensor <T extiende TType > | Obtenga el valor del tensor especificado por su identificador. |
Mayor que | Devuelve el valor de verdad de (x > y) por elementos. |
MayorIgual | Devuelve el valor de verdad de (x >= y) por elementos. |
GuaranteeConst <T extiende TType > | Da una garantía al tiempo de ejecución de TF de que el tensor de entrada es una constante. |
Tabla hash | Crea una tabla hash no inicializada. |
HistogramFixedWidth <U extiende TNumber > | Devuelve histograma de valores. |
HistogramaResumen | Genera un búfer de protocolo "Resumen" con un histograma. |
HsvToRgb <T extiende TNumber > | Convierta una o más imágenes de HSV a RGB. |
Identidad <T extiende TType > | Devuelve un tensor con la misma forma y contenido que el tensor o valor de entrada. |
IdentidadN | Devuelve una lista de tensores con las mismas formas y contenidos que la entrada. tensores. |
Lector de identidad | Un lector que genera el trabajo en cola como clave y valor. |
Ifft <T extiende TType > | Transformada rápida inversa de Fourier. |
Ifft2d <T extiende TType > | Transformada rápida de Fourier inversa 2D. |
Ifft3d <T extiende TType > | Transformada rápida de Fourier 3D inversa. |
Igamma <T extiende TNumber > | Calcule la función Gamma incompleta regularizada inferior `P (a, x)`. |
IgammaGradA <T extiende TNumber > | Calcula el gradiente de `igamma (a, x)` wrt `a`. |
Igammac <t extiende tNumber > | Calcule la función gamma incompleta superior regularizada `Q (A, X)`. |
Ignorrorsdataset | Crea un conjunto de datos que contiene los elementos de `input_dataset` ignorando los errores. |
Imag <u extiende tnumber > | Devuelve la parte imaginaria de un número complejo. |
ImageProjectIVetransformv2 <t extiende tNumber > | Aplica la transformación dada a cada una de las imágenes. |
ImageProjectIVetransformv3 <t extiende tNumber > | Aplica la transformación dada a cada una de las imágenes. |
Imagesummary | Emite un búfer de protocolo `summary` con imágenes. |
ImmutableConst <t extiende ttype > | Devuelve el tensor inmutable de la región de la memoria. |
Importación | |
Intopk | Dice si los objetivos están en las principales predicciones `K`. |
Infeeddequeue <t extiende ttype > | Un marcador de posición OP por un valor que se alimentará en el cálculo. |
Confeeddequeuetuple | Obtiene múltiples valores de FEED como una tupla XLA. |
Infreedenqueue | Un OP que alimenta un solo valor tensor en el cálculo. |
InfeedenqueuePrelinealizedBuffer | Un OP que enqueuza el tampón prelinealizar en la TPU Feed. |
Infreedenqueuetuple | Alimenta múltiples valores de tensor en el cálculo como una tupla XLA. |
inicio | |
Inicializable | Inicializador de tabla que toma dos tensores para claves y valores respectivamente. |
Inicializetable de una dataSet | |
InicializetableFromTextFile | Inicializa una tabla de un archivo de texto. |
Inplaceadd <t extiende ttype > | Agrega V a las filas especificadas de x. |
Inplacesub <t extiende ttype > | Resta `v` en filas especificadas de` x`. |
InplaceUpdate <t extiende ttype > | Actualizaciones de filas especificadas 'i' con valores 'v'. |
Inv <t extiende ttype > | Calcula el inverso de una o más matrices invertibles cuadradas o sus adjuntos (transposiciones conjugadas). |
Invgrad <t extiende ttype > | Calcula el gradiente para el inverso de `x` wrt su entrada. |
Invertir <t extiende tnumber > | Invertir (flip) cada bit de tipos compatibles; Por ejemplo, el valor de tipo `Uint8` 01010101 se convierte en 10101010. |
Invertpermutation <t extiende tNumber > | Calcula la permutación inversa de un tensor. |
Irfft <u extiende tnumber > | Transformación rápida de Fourier de valor real inversa. |
Irfft2d <u extiende tnumber > | Transformación rápida de Fourier rápida de valor real en 2D. |
Irfft3d <u extiende tnumber > | Transformación rápida de Fourier de valor real en 3D inversa. |
Isboostedtreesensembleinitialized | Comprueba si se ha inicializado un conjunto de árbol. |
IsBOOSTREDTREESQUANTIREMESTRESECRESCEINITICIDADO | Comprueba si se ha inicializado una transmisión cuantil. |
Esfinito | Devoluciones qué elementos de X son finitos. |
Esinf | Devoluciones que elementos de x son inf. |
Isnan | Devoluciones qué elementos de X son nan. |
Isvariableinitializado | Comprueba si se ha inicializado un tensor. |
IsotonicRegression <u extiende tnumber > | Resuelve un lote de problemas de regresión isotónica. |
Iterador | |
IteratorFromStringHandle | |
IteratorgetDevice | Devuelve el nombre del dispositivo en el que se ha colocado 'Resource'. |
IteratorgetNext | Obtiene la siguiente salida del iterador dado. |
IteratorgetNextAsoptional | Obtiene la siguiente salida del iterador dado como una variante opcional. |
IteratorgetNextSync | Obtiene la siguiente salida del iterador dado. |
IteratortoStringHandle | Convierte el `recurse_handle" dado que representa un iterador en una cadena. |
Unirse | Se une a las cadenas en la lista dada de tensores de cadena en un tensor; con el separador dado (el valor predeterminado es un separador vacío). |
KMC2ChainInitalización | Devuelve el índice de un punto de datos que debe agregarse al conjunto de semillas. |
KeyValuesort <t extiende tnumber , u extiende ttype > | Envuelve el operador de clasificación XLA, documentado en https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort. |
Kmeansplusplusinitialización | Selecciona filas de entrada num_to_sample usando el criterio KMeans ++. |
Kthorderstatistic | Calcula la estadística de orden KTH de un conjunto de datos. |
L2loss <t extiende tNumber > | L2 Pérdida. |
Lmdbdataset | Crea un conjunto de datos que emite los pares de valor clave en uno o más archivos LMDB. |
LSTMBLOCKCELL <t extiende tNumber > | Calcula la propagación de avance de la célula LSTM durante 1 paso de tiempo. |
LSTMBLOCKCELLGRAD <t extiende tnumber > | Calcula la propagación hacia atrás de la célula LSTM para 1 tiempo de tiempo. |
LatencyStatsdataset | Registra la latencia de producir elementos `input_dataset` en un statsaggregator. |
LeakyRelu <t extiende tNumber > | Calcula rectificado lineal: `max (características, características * alfa)`. |
LeakyRelugrad <t extiende tnumber > | Calcula los gradientes lineales rectificados para una operación LeakyRelu. |
Learnunigramcandidatesampler | Genera etiquetas para el muestreo de candidatos con una distribución unigram aprendida. |
El desplazamiento de izquierda <t extiende tnumber > | Elementwise calcula el cambio de izquierda bit a bit de `x` y` y`. |
Menos | Devuelve el valor de verdad del elemento (x <y). |
Menos igual | Devuelve el valor de verdad del elemento (x <= y) en cuanto al elemento. |
Lgamma <t extiende tnumber > | Calcula el registro del valor absoluto de `gamma (x)` elemento en cuanto a elemento. |
Linspace <t extiende tNumber > | Genera valores en un intervalo. |
Lmdbdataset | |
LMDBRADER | Un lector que genera los registros de un archivo LMDB. |
Loadandremapmatrix | Carga un 2-D (matriz) `tensor` con el nombre` old_tensor_name` desde el punto de control en `ckpt_path` y potencialmente reordenan sus filas y columnas utilizando los remappes especificados. |
LoadtpUbbeddingadamparameters | Cargar los parámetros de incrustación de Adam. |
LoadtpUbbeddingadamparametersgradaccumdebug | Cargue los parámetros de incrustación de Adam con soporte de depuración. |
LoadtpUbbeddingadadeltaparameters | Cargar los parámetros de incrustación de adadelta. |
LoadtpUmbeddingadadeltaparametersgradaccumdebug | Cargue los parámetros de Adadelta con soporte de depuración. |
LoadtpUbbeddingdadagradparameters | Cargar los parámetros de incrustación de Adagrad. |
LoadtpUbbeddingdadagradparametersgradaccumdebug | Cargue los parámetros de incrustación de Adagrad con soporte de depuración. |
LoadtpUbbeddingcenteredrmspropparameters | Parámetros de incrustación RMSPRP centrados en la carga. |
LoadtpUbbeddingftrlParameters | Carga de parámetros de incrustación FTRL. |
LoadtpUmbeddingftrlParametersgradaccumdebug | Cargar los parámetros de incrustación FTRL con soporte de depuración. |
LoadtpUbbeddingmdladagradlightParameters | Cargue los parámetros de incrustación de luz MDL Adagrad. |
LoadtpUbbeddingMomentumarameters | Carga de parámetros de incrustación de impulso. |
LoadtpUmbeddingMomentumMetersgradaccumdebug | Cargue los parámetros de incrustación de impulso con soporte de depuración. |
LoadtpUbbeddingproximaladagradparameters | Carga de parámetros de incrustación proximal de Adagrad. |
LoadtpUbbeddingproximaladagradparametersgradaccumdebug | Cargue los parámetros de incrustación proximal de Adagrad con soporte de depuración. |
LoadtpUbbeddingproximalyogiparameters | |
LoadtpUmbeddingproximalyogiparametersgradaccumdebug | |
LoadtpUmbeddingrmspropparameters | Cargar parámetros de incrustación RMSProp. |
LoadtpUmbeddingrmspropparametersgradaccumdebug | Cargar los parámetros de incrustación RMSProp con soporte de depuración. |
LoadtpUbbeddingstoCasticgradientDescentParameters | Carga de parámetros de incrustación SGD. |
LoadtpUbbeddingstoCasticgradientDescentParametersgradaccumdebug | Carga de parámetros de incrustación SGD. |
LocalResponsenormalización <t extiende tnumber > | Normalización de la respuesta local. |
LocalResponsenormalizationGrad <t extiende tnumber > | Gradientes para la normalización de la respuesta local. |
Log <t extiende ttype > | Calcula el logaritmo natural de X Elemento. |
Log1p <t extiende ttype > | Calcula el logaritmo natural del elemento (1 + x) en cuanto al elemento. |
LogMatrixDeterminant <t extiende ttype > | Calcula el signo y el registro del valor absoluto del determinante de una o más matrices cuadradas. |
Logsoftmax <t extiende tnumber > | Calcula las activaciones de registro de Softmax. |
Loguniformcandidatesampler | Genera etiquetas para el muestreo candidato con una distribución uniforme log. |
Lógico y | Devuelve el valor de verdad de X e Y Elemento. |
Nota lógica | Devuelve el valor de verdad de `no x` elemento en cuanto a elemento. |
Lógico | Devuelve el valor de verdad de X o Y Elemento. |
LookUptableExport <t extiende ttype , u extiende ttype > | Emite todas las claves y valores en la tabla. |
Lookuptablefind <u extiende ttype > | Busca claves en una tabla, genera los valores correspondientes. |
LoveUptableImport | Reemplaza el contenido de la tabla con las teclas y valores especificados. |
Lookuptableinsert | Actualiza la tabla para asociar las claves con valores. |
LookUptableRemove | Elimina las claves y sus valores asociados de una tabla. |
LookUptablesize | Calcula el número de elementos en la tabla dada. |
Bucle | Reenvía la entrada a la salida. |
Más bajo | Convierte todos los caracteres mayúsculas en sus respectivos reemplazos en minúsculas. |
Lowerbound <u extiende tnumber > | Aplica Lower_Bound (Sorted_Search_Values, valores) a lo largo de cada fila. |
Lu <t extiende ttype , u extiende tnumber > | Calcula la descomposición de Lu de una o más matrices cuadradas. |
Makiterator | Hace un nuevo iterador del 'DataSet' dado y lo almacena en 'Iterator`. |
Makeunique | Haga que todos los elementos en la dimensión no por lotes sean únicos, pero \ "Cerrar \" a su valor inicial. |
Mapa | OP elimina todos los elementos en el contenedor subyacente. |
Mapincompletesize | OP devuelve el número de elementos incompletos en el contenedor subyacente. |
Mapa | OP se asoma a los valores en la clave especificada. |
Mapsizar | OP devuelve el número de elementos en el contenedor subyacente. |
Escenario de mapas | Etapa (clave, valores) en el contenedor subyacente que se comporta como un hashtable. |
Mapunstage | OP elimina y devuelve los valores asociados con la clave del contenedor subyacente. |
Mapunstagenokey | OP elimina y devuelve un aleatorio (clave, valor) del contenedor subyacente. |
Matmul <t extiende ttype > | Multiplique la matriz "A" por la matriz "B". |
Perfiles | Devuelve el conjunto de archivos que coinciden con uno o más patrones de globas. |
Matchingfilesdataset | |
Matrixdiag <t extiende ttype > | Devuelve un tensor diagonal lotado con valores diagonales lotes dados. |
MatrixdiaGPart <t extiende ttype > | Devuelve la parte diagonal de un tensor por lotes. |
MatrixdiaGPartv3 <t extiende ttype > | Devuelve la parte diagonal de un tensor por lotes. |
MatrixdiaGv3 <t extiende ttype > | Devuelve un tensor diagonal lotado con valores diagonales lotes dados. |
Matrixlogarithm <t extiende ttype > | Calcula el logaritmo de matriz de una o más matrices cuadradas: \\(log(exp(A)) = A\\) Este OP solo se define para matrices complejas. |
Matrixsetdiag <t extiende ttype > | Devuelve un tensor de matriz por parte con nuevos valores diagonales lotes. |
MatrixSOlvels <t extiende ttype > | Resuelve uno o más problemas de mínimos cuadrados lineales. |
Max <t extiende ttype > | Calcula el máximo de elementos a través de las dimensiones de un tensor. |
MaxintraopParallelismdataSet | Crea un conjunto de datos que anula el paralelismo máximo intraopp. |
Maxpool <t extiende ttype > | Realiza una agrupación máxima en la entrada. |
Maxpool3d <t extiende tNumber > | Realiza una agrupación máxima 3D en la entrada. |
Maxpool3dgrad <u extiende tnumber > | Calcula los gradientes de la función de agrupación MAX 3D. |
Maxpool3dgradgrad <t extiende tNumber > | Calcula los gradientes de segundo orden de la función MaxPooling. |
Maxpoolgrad <t extiende tNumber > | Calcula los gradientes de la función maxpooling. |
Maxpoolgradgrad <t extiende tnumber > | Calcula los gradientes de segundo orden de la función MaxPooling. |
Maxpoolgradgradwithargmax <t extiende tnumber > | Calcula los gradientes de segundo orden de la función MaxPooling. |
Maxpoolgradwithargmax <t extiende tNumber > | Calcula los gradientes de la función maxpooling. |
Maxpoolwithargmax <t extiende tnumber , u extiende tnumber > | Realiza una acumulación máxima en la entrada y emite valores máximos e índices. |
Máximo <t extiende tNumber > | Devuelve el máximo de x e y (es decir |
Media <t extiende ttype > | Calcula la media de los elementos a través de las dimensiones de un tensor. |
Fusionar <t extiende ttype > | Reenvía el valor de un tensor disponible de `entradas 'a` salida'. |
Fusionero | Fusiona resúmenes. |
Mergev2checkpoints | Formato V2 específico: fusiona los archivos de metadatos de puntos de control fragmentados. |
MFCC | Transforma un espectrograma en una forma útil para el reconocimiento de voz. |
Min <t extiende ttype > | Calcula el mínimo de elementos a través de las dimensiones de un tensor. |
Mínimo <t extiende tNumber > | Devuelve el min de x e y (es decir |
Mirrorpad <t extiende ttype > | Pads un tensor con valores reflejados. |
Mirrorpadgrad <t extiende ttype > | Gradiente OP para `Mirrorpad` op. |
Mlirpassthroughop | Envuelve un cálculo MLIR arbitrario expresado como un módulo con una función main (). |
Mod <t extiende tnumber > | Devuelve el resto de la división. |
Modelo | Transformación de identidad que modela el rendimiento. |
Mul <t extiende ttype > | Devuelve x * y elemento en cuanto al elemento. |
Mulnonan <t extiende ttype > | Devuelve x * y elemento en cuanto al elemento. |
Multideviciterator | Crea un recurso multideviceiterator. |
MultideviceIterator de mano | Genera un recurso multideviceiterator a partir de su mango de cadena provisto. |
MultideviceiteratorgetNextFromShard | Obtiene el siguiente elemento para el número de fragmentos provisto. |
MultideviceIteratorInit | Inicializa el iterador de dispositivo múltiple con el conjunto de datos dado. |
MultideviceiteratortoStringHandle | Produce un mango de cadena para el multideviceiterator dado. |
Multinomial <u extiende tnumber > | Dibuja muestras de una distribución multinomial. |
MutableSeShashtable | Crea una mesa de hash vacía que usa tensores como la tienda de respaldo. |
Machacable | Crea una mesa de hash vacía. |
Mutablehashtableftensors | Crea una mesa de hash vacía. |
Mutex | Crea un recurso mutex que puede ser bloqueado por 'mutexlock'. |
Mutexlock | Bloquea un recurso mutex. |
Ncclalleduce <t extiende tNumber > | Emite un tensor que contiene la reducción en todos los tensores de entrada. |
Ncclbroadcast <t extiende tnumber > | Envía `entrada` a todos los dispositivos que están conectados a la salida. |
Nccleduce <t extiende tnumber > | Reduce `Entrada` de` num_devices` usando `reducción 'a un solo dispositivo. |
Ndtri <t extiende tnumber > | |
Neweighbors más cercanos | Selecciona los centros K más cercanos para cada punto. |
Neg <t extiende ttype > | Calcula el valor negativo numérico en cuanto al elemento. |
Negra | Entrenamiento a través de muestreo negativo. |
NextAfter <t extiende tnumber > | Devuelve el siguiente valor representable de `x1` en la dirección de` x2`, elemento. |
NextIteration <t extiende ttype > | Hace que su aporte esté disponible para la próxima iteración. |
Noop | No hace nada. |
No deterministas <u extiende ttype > | No determinan los enteros no deterministas. |
No maxsupresión <t extiende tNumber > | Selecciona con codicia un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntaje, podando las cajas que tienen una alta intersección-sobre unión (IOU) se superponen con cajas previamente seleccionadas. |
No MaxsupresionWithoverLaps | Selecciona con codicia un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntaje, podando cajas que tienen superposiciones altas con cajas previamente seleccionadas. |
NoerializedAdataSet | |
Nota | Devuelve el valor de verdad del elemento (x! = Y). |
NthElement <t extiende tNumber > | Encuentra valores de la estadística de `` n`-th orden para la última dimensión. |
Onehot <u extiende ttype > | Devuelve un tensor único. |
Onely <t extiende ttype > | Devuelve un tensor de los que tiene la misma forma y tipo que x. |
OptimizedataSet | Crea un conjunto de datos aplicando optimizaciones a `input_dataset`. |
OptimizedAtAsetv2 | Crea un conjunto de datos aplicando optimizaciones relacionadas a `input_dataset`. |
Opcional a partir de | Construye una variante opcional a partir de una tupla de tensores. |
OpcionalgetValue | Devuelve el valor almacenado en una variante opcional o plantea un error si no existe ninguno. |
Opcionalhasvalue | Devuelve verdadero si y solo si la variante opcional dada tiene un valor. |
Opcionalnone | Crea una variante opcional sin valor. |
Ordenado | OP elimina todos los elementos en el contenedor subyacente. |
Ordenado mapinompletesize | OP devuelve el número de elementos incompletos en el contenedor subyacente. |
Ordenadomappeek | OP se asoma a los valores en la clave especificada. |
Mapas ordenado | OP devuelve el número de elementos en el contenedor subyacente. |
Mapa de orden ordenado | Etapa (clave, valores) en el contenedor subyacente que se comporta como un ordenado Contenedor asociativo. |
Ordenado mapu | OP elimina y devuelve los valores asociados con la clave del contenedor subyacente. |
Ordenadomapunstagenokey | OP elimina y devuelve el elemento (clave, valor) con el más pequeño Clave del contenedor subyacente. |
Ordinalselector | Un selector de núcleo de TPU op. |
Outfeeddequeue <t extiende ttype > | Recupera un solo tensor de la salida de cálculo. |
OutfeeddequeUetuple | Recupere múltiples valores de la salida de cálculo. |
OutFeeddequeUetuplev2 | Recupere múltiples valores de la salida de cálculo. |
Outfeeddequeuev2 <t extiende ttype > | Recupera un solo tensor de la salida de cálculo. |
Outfeedenqueue | Enoue un tensor en la salida de cálculo. |
OutfeedenqueUetuple | Enoue múltiples valores de tensor en la salida de cálculo. |
Pad <t extiende ttype > | Envuelve el operador de la almohadilla XLA, documentado en https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#pad. |
Paddedbatchdataset | Crea un conjunto de datos que por lotes y los elementos `batch_size` de la entrada. |
Relleno | Una cola que produce elementos en el primer orden de primera salida. |
Paraleloconcat <t extiende ttype > | Concatena una lista de tensores `n` a lo largo de la primera dimensión. |
ParallelDynamicStitch <t extiende ttype > | Interleve los valores de los tensores `data` en un solo tensor. |
ParameterizedTruncatedNormal <u extiende tNumber > | Emite valores aleatorios de una distribución normal. |
Parsexample | Transforma un vector de TF.Enmample Protos (como cadenas) en tensores tipados. |
ParseexampledataSet | Transforma `input_dataSet` que contiene` Ejemplo` Protos como vectores de dt_string en un conjunto de datos de objetos `tensor` o` sparsetensor` que representan las características analizadas. |
ParsesequenceExample | Transforma un vector de tf.io.SequenceExample Protos (como cadenas) en tensores tipados. |
ParsesingleyExample | Transforma un proto -EXample (como una cadena) en tensores tipados. |
ParsesingleseQuencexample | Transforma un cerebro escalar. SECHENCEEXAMHEPRO (como cadenas) en tensores tipados. |
Parsetensor <t extiende ttype > | Transforma un tensorflow serializado. TensorProto Proto en un tensor. |
PartitionedInput <t extiende ttype > | Un OP que agrupa una lista de entradas divididas juntas. |
ParticionedOutput <t extiende ttype > | Un OP que demultiplexa un tensor para ser fisionado por XLA a una lista de divididos Salidas fuera del cálculo XLA. |
El marcador de posición <t extiende ttype > | Un marcador de posición OP por un valor que se alimentará en el cálculo. |
Deforzador de posiciónWithDefault <t extiende ttype > | Un marcador de posición OP que pasa a través de `entrada` cuando su salida no se alimenta. |
Polygamma <t extiende tnumber > | Calcule la función Polygamma \\(\psi^{(n)}(x)\\). |
Cuenta de la población | Calcula el recuento de población en cuanto a elementos (también conocido como |
POW <t extiende ttype > | Calcula la potencia de un valor a otro. |
Prefetchdataset | Crea un conjunto de datos que prefetea asincrónicamente elementos de `input_dataset`. |
Prelinealarizar | Un OP que linealiza un valor de tensor a un tensor de variante opaca. |
Prelinealetuple | Un OP que linealiza múltiples valores de tensor a un tensor de variante opaca. |
Preventgradient <t extiende ttype > | Una identidad OP que desencadena un error si se solicita un gradiente. |
Imprimir | Imprime una cadena escalar. |
Cola de prioridad | Una cola que produce elementos ordenados por el valor del primer componente. |
PrivatethreadpooldataSet | Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`. |
Prod <t extiende ttype > | Calcula el producto de elementos a través de las dimensiones de un tensor. |
Qr <t extiende ttype > | Calcula las descomposiciones QR de una o más matrices. |
Cuantizar <t extiende ttype > | Cuantite el tensor de 'entrada' de tipo flotante al tensor de 'salida' del tipo 't'. |
CuantizeSandDequantize <t extiende tnumber > | Cuantiza luego desquantado un tensor. |
CuantizeSandDequantizeV3 <t extiende tnumber > | Cuantiza luego desquantado un tensor. |
CuantizeSandDequantizeV4 <t extiende tNumber > | Devuelve el gradiente de `cuantización.quantizeandDequantizeV4`. |
CuantizeSandDequantizeV4grad <t extiende tnumber > | Devuelve el gradiente de `cuantizeandDequantizeV4`. |
QuantizeDownandshrinkRange <u extiende ttype > | Convierta el tensor de 'entrada' cuantificado en una 'salida' de menor precisión ', utilizando el Distribución real de los valores para maximizar el uso de la profundidad de broca inferior y ajustar el mínimo de salida y los rangos máximos en consecuencia. |
CuantizedAdd <v extiende ttype > | Devuelve el elemento X + Y, trabajando en buffers cuantificados. |
Cuantizedavgpool <t extiende ttype > | Produce el grupo promedio del tensor de entrada para tipos cuantificados. |
CuantizedBatchNormwithGlobalNormalization <u extiende ttype > | Normalización de lotes cuantificados. |
Cuantizedbiasadd <v extiende ttype > | Agrega 'sesgo' tensor al tensor 'entrada' para tipos cuantificados. |
CuantizedConcat <t extiende ttype > | Concatena tensores cuantizados a lo largo de una dimensión. |
CuantizedConv2Dandrelu <V extiende ttype > | |
CuantizedConv2DandreluandRequantize <V extiende ttype > | |
CuantizedConv2DandRequantize <V extiende ttype > | |
CuantizedConv2DperChannel <v extiende ttype > | Calcula cuantizedConv2d por canal. |
CuantizedConv2dwithbias <v extiende ttype > | |
CuantizedConv2dwithbiasandrelu <v extiende ttype > | |
CuantizedConv2dwithbiasandreluandRequantize <w extiende ttype > | |
CuantizedConv2dWithbiasandRequantize <w extiende ttype > | |
CuantizedConv2dwithbiassignedSumandreluandRequantize <x extiende ttype > | |
CuantizedConv2dwithbiassumandrelu <v extiende ttype > | |
CuantizedConv2dwithbiassumandreluandRequantize <x extiende ttype > | |
CuantizedConv2d <v extiende ttype > | Calcula una convolución 2D dada la entrada 4D cuantificada y los tensores de filtro. |
CuantizedDepthwiseConv2d <v extiende ttype > | Calcula cuantificada profundamente conv2d. |
CuantizedDepthwiseConv2dwithbias <v extiende ttype > | Calcula cuantificada profundamente conv2d con sesgo. |
CuantizedDepthwiseConv2dwithbiasandrelu <v extiende ttype > | Calcula cuantificada profundamente conv2d con sesgo y relu. |
CuantizedDepthwiseConv2dwithbiasandreluandRequantize <w extiende ttype > | Calcula cuantificada con mayor conv2d con sesgo, relu y requerido. |
Cuantizedinstancenorm <t extiende ttype > | Normalización de instancia cuantificada. |
CuantizedMatmul <V extiende ttype > | Realice una multiplicación de matriz cuantificada de `a` por la matriz` b`. |
CuantizedMatmulwithbias <w extiende ttype > | Realiza una multiplicación de matriz cuantificada de `A` por la matriz` B` con BIAS ADD. |
CuantizedMatmulwithbias yDequantize <w extiende tnumber > | |
CuantizedMatmulwithbiasandrelu <V extiende ttype > | Realice una multiplicación de matriz cuantificada de `a` por la matriz` b` con sesgo add y relu fusion. |
CuantizadomatmulwithbiasandreluandRequantize <w extiende ttype > | Realice una multiplicación de matriz cuantificada de `a` por la matriz` b` con sesgo agregar y relu y requerir fusión. |
CuantizadomatmulwithbiasyRquantize <w extiende ttype > | |
Cuantizedmaxpool <t extiende ttype > | Produce el grupo máximo del tensor de entrada para tipos cuantificados. |
Cuantizedmul <v extiende ttype > | Devuelve X * Y Elemento, trabajando en buffers cuantificados. |
Cuantizedrelu <u extiende ttype > | Calcula lineal rectificado cuantificado: `max (características, 0)` |
Cuantizedrelu6 <u extiende ttype > | Calcula cuantificada rectificado lineal 6: `min (max (características, 0), 6)` |
Cuantizedrelux <u extiende ttype > | Calcula el lineal rectificado cuantificado: `min (max (características, 0), max_value)` |
CuantizedReshape <t extiende ttype > | Reestructura un tensor cuantificado según la remodelación op. |
CuantizedResizeBilineal <t extiende ttype > | Redice las `imágenes 'cuantiadas a` size' utilizando interpolación bilineal cuantificada. |
Reza | Cierra la cola dada. |
Cola | Dequea una tupla de uno o más tensores de la cola dada. |
Cola | Dequeues `n` tuplas de uno o más tensores de la cola dada. |
Queuedequeueupto | Dequeues `n` tuplas de uno o más tensores de la cola dada. |
Réplica | Enqueues una tupla de uno o más tensores en la cola dada. |
Queueenqueuemany | Enqueues cero o más tuplas de uno o más tensores en la cola dada. |
Cola | Devuelve verdadero si la cola está cerrada. |
Cola | Calcula el número de elementos en la cola dada. |
RaggedBinDount <u extiende tnumber > | Cuenta el número de ocurrencias de cada valor en una matriz entera. |
RaggedCountSparseOutput <u extiende tnumber > | Realiza un contado de basura de salida escasa para una entrada de tensor irregular. |
RaggedCross <t extiende ttype , u extiende tnumber > | Genera una característica de una lista de tensores y la devuelve como un tensor tragado. |
Raggedgather <t extiende tnumber , u extiende ttype > | Recopile rebanadas irregulares del eje `params`` 0` de acuerdo con 'índices'. |
RaggedRange <u extiende tNumber , t extiende tNumber > | Devuelve un `RaggedTensor` que contiene las secuencias especificadas de números. |
RaggedTensorFromVariant <u extiende tnumber , t extiende ttype > | Decodifica un tensor `variante` en un` raggedtensor`. |
RaggedTensortoSparse <u extiende ttype > | Convierte un `RaggedTensor` en un` sparsetensor` con los mismos valores. |
Raggedtensortotensor <u extiende ttype > | Cree un tensor denso a partir de un tensor irregular, posiblemente alterando su forma. |
Desagüe | Codifica un `RaggedTensor` en un tensor` variante`. |
Raggedtensortovariantgradient <u extiende ttype > | Helper solía calcular el gradiente de 'RaggedTensortovariant`. |
RandomCrop <t extiende tNumber > | Corte al azar 'Imagen`. |
DataSet Random | Crea un conjunto de datos que devuelve números pseudorandom. |
RandomGamma <u extiende tnumber > | Emite valores aleatorios de la distribución (s) gamma descritas por alfa. |
RandomGammaGrad <t extiende tNumber > | Calcula la derivada de una muestra aleatoria gamma WRT |
Randompoisson <v extiende tnumber > | Emite valores aleatorios de la distribución (s) de Poisson descritas por tasa. |
RandomShuffle <t extiende ttype > | Baraja aleatoriamente un tensor a lo largo de su primera dimensión. |
Random shufflequeue | Una cola que aleatoriza el orden de los elementos. |
Random standardnormal <u extiende tnumber > | Emite valores aleatorios de una distribución normal. |
Randomuniform <u extiende tnumber > | Emite valores aleatorios de una distribución uniforme. |
Randomuniformint <u extiende tnumber > | Emite enteros aleatorios de una distribución uniforme. |
Rango <t extiende tnumber > | Crea una secuencia de números. |
RangedataSet | Crea un conjunto de datos con un rango de valores. |
Rango | Devuelve el rango de un tensor. |
Archivo de lectura | Lee y emite todo el contenido del nombre de archivo de entrada. |
ReadVariableP <t extiende ttype > | Lee el valor de una variable. |
ReadernumRecordSproduced | Devuelve el número de registros que este lector ha producido. |
ReadernumworkUnitsCompleted | Devuelve el número de unidades de trabajo que este lector ha terminado de procesar. |
Readerread | Devuelve el siguiente registro (clave, par de valor) producido por un lector. |
Readerreadupto | Devuelve los pares de `num_records` (clave, valor) producidos por un lector. |
ReaderReset | Restaurar a un lector a su estado limpio inicial. |
ReadErRestorestate | Restaurar a un lector a un estado previamente guardado. |
LecterserializeState | Producir un tensor de cadena que codifique el estado de un lector. |
Real <u extiende tnumber > | Devuelve la parte real de un número complejo. |
RealDiv <t extiende ttype > | Devuelve el elemento X / Y para tipos reales. |
Rebatchdataset | Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote. |
RebatchDataSetv2 | Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote. |
Reciprocal <t extiende ttype > | Calcula el recíproco de x elemento en cuanto a elemento. |
Reciprocalgrad <t extiende ttype > | Calcula el gradiente para el inverso de `x` wrt su entrada. |
Grabación de grabación | Emite registros aleatorios. |
Recv <t extiende ttype > | Recibe el tensor nombrado de otro cálculo XLA. |
RecvtpUbbeddingactivations | Un OP que recibe activaciones de incrustación en la TPU. |
Reducir <t extiende tnumber > | Reduce mutuamente múltiples tensores de tipo y forma idénticos. |
Reducido | Calcula el "lógico y" de los elementos a través de las dimensiones de un tensor. |
Reductora | Calcula el "lógico o" de los elementos a través de las dimensiones de un tensor. |
Reducejo | Se une a un tensor de cuerda a través de las dimensiones dadas. |
ReduceMax <t extiende ttype > | Calcula el máximo de elementos a través de las dimensiones de un tensor. |
Reducemin <t extiende ttype > | Calcula el mínimo de elementos a través de las dimensiones de un tensor. |
Reduce <t extiende ttype > | Calcula el producto de elementos a través de las dimensiones de un tensor. |
ReduceSum <t extiende ttype > | Calcula la suma de elementos a través de las dimensiones de un tensor. |
Reducev2 <t extiende tNumber > | Reduce mutuamente múltiples tensores de tipo y forma idénticos. |
Refentador <t extiende ttype > | Crea o encuentra un marco infantil, y pone a 'datos' a disposición del marco infantil. |
Refexit <t extiende ttype > | Sale del marco actual a su marco principal. |
Refidentidad <t extiende ttype > | Devuelva el mismo tensor de referencia que el tensor de referencia de entrada. |
Refmerge <t extiende ttype > | Reenvía el valor de un tensor disponible de `entradas 'a` salida'. |
RefNextiteration <t extiende ttype > | Hace que su aporte esté disponible para la próxima iteración. |
Refselect <t extiende ttype > | Reenvía el elemento `índice`th de` entradas 'a `salida'. |
Refswitch <t extiende ttype > | Reenvía el tensor de referencia `datos` al puerto de salida determinado por` pred`. |
Regexfullmatch | Compruebe si la entrada coincide con el patrón regex. |
Regla | Reemplaza las coincidencias de la expresión regular `Pattern` en` Entrada` con la cadena de reemplazo proporcionada en 'Rewrite`. |
RegistroDataSet | Registra un conjunto de datos con el servicio TF.Data. |
Relu <t extiende ttype > | Calcula rectificado lineal: `max (características, 0)`. |
Relu6 <t extiende tnumber > | Calcula lineal rectificado 6: `min (max (características, 0), 6)`. |
Relu6grad <t extiende tnumber > | Calcula los gradientes lineales rectificados para una operación RELU6. |
Relugrad <t extiende tnumber > | Calcula los gradientes lineales rectificados para una operación RELU. |
RemotefusedGraphexecute | Ejecutar un subgráfico en un procesador remoto. |
Repetirdataset | Crea un conjunto de datos que emite las salidas de tiempos `input_dataset`` Count`. |
Réplica | ID de réplica. |
ReplicateMetadata | Metadatos que indican cómo se debe replicar el cálculo de TPU. |
ReplicatedInput <t extiende ttype > | Conecta N entradas a un cálculo de TPU replicado por N-Way. |
ReplicatedOutput <t extiende ttype > | Conecta N salidas de un cálculo de TPU replicado por N-Way. |
Ranización de rango | Calcula un rango que cubre los valores reales presentes en un tensor cuantificado. |
RequantizationRangeperchannel | Calcula el rango de requisitos por canal. |
Requerir <u extiende ttype > | Convierte el tensor de `Entrada` cuantificada en una` `salida '' de menor precisión. |
Requantizeperchannel <u extiende ttype > | Requerir la entrada con valores MIN y MAX conocidos por canal. |
Remodelar <t extiende ttype > | Remodelan un tensor. |
Resizearea | Redice las `imágenes` a` size 'utilizando la interpolación del área. |
Ensicebicúcico | Redice las `imágenes` a` size 'usando interpolación bicúbica. |
Alicebicubicgrad <t extiende tnumber > | Calcula el gradiente de interpolación bicúbica. |
Cambiar el tamaño | Redice las `imágenes` a` size` usando interpolación bilineal. |
RESEDBILINEArGRAD <t extiende tNumber > | Calcula el gradiente de interpolación bilineal. |
Resizenearestneighbor <t extiende tnumber > | Redice las `imágenes 'a` size' usando la interpolación vecina más cercana. |
Resizenearestneighborgrad <t extiende tnumber > | Calcula el gradiente de la interpolación vecina más cercana. |
ResourceAcCumulatorApplygradient | Aplica un gradiente a un acumulador dado. |
Resoaccumulatornumacumulado | Devuelve el número de gradientes agregados en los acumuladores dados. |
ResourceAcCumulatorSetGlobalstep | Actualiza el acumulador con un nuevo valor para global_step. |
ResourceAcCumulatortAkeGradient <t extiende ttype > | Extrae el gradiente promedio en el condicionalacumulador dado. |
ResourceApplyAdamax | Actualizar '*var' según el algoritmo Adamax. |
ResourceApplyadadelta | Actualizar '*var' según el esquema Adadelta. |
ResourceApplyadagrad | Actualizar '*var' según el esquema de Adagrad. |
ResourceApplyadagradda | Actualizar '*var' de acuerdo con el esquema proximal de Adagrad. |
ResourceApplyAdam | Actualizar '*var' según el algoritmo Adam. |
ResourceApplyAdamWithamSgrad | Actualizar '*var' según el algoritmo Adam. |
ResourceApplyaddsign | Actualizar '*var' según la actualización addSign. |
Recursclepplycenteredrmsprop | Actualizar '*var' según el algoritmo RMSPROP centrado. |
ResourceApplyftrl | Actualizar '*var' según el esquema FTRL-Proximal. |
Recursos de recursos | Actualizar ' * var' restando 'alfa' * 'delta' de él. |
Resontageplykeramomentum | Actualizar '*var' según el esquema de impulso. |
Resonta | Actualizar '*var' según el esquema de impulso. |
Recurso de recursos | Actualizar '*var' según la actualización addSign. |
ResourceApplyProximaladaGrad | Actualizar '*var' y '*acum' según Fobos con tasa de aprendizaje de Adagrad. |
ResontajepplyproximalgradientDescente | Actualizar '*var' como algoritmo Fobos con tasa de aprendizaje fija. |
ResourceApplyrmspop | Actualizar '*var' según el algoritmo RMSPROP. |
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`. |
Restaurar | 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. |
Ahorrar | 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. |
Enviar | Sends the named tensor to another XLA computation. |
SendTPUEmbeddingGradients | Performs gradient updates of embedding tables. |
SerializeIterator | Converts the given `resource_handle` representing an iterator to a variant tensor. |
SerializeManySparse <U extends TType > | Serialize an `N`-minibatch `SparseTensor` into an `[N, 3]` `Tensor` object. |
SerializeSparse <U extends TType > | Serialize a `SparseTensor` into a `[3]` `Tensor` object. |
SerializeTensor | Transforms a Tensor into a serialized TensorProto proto. |
SetDiff1d <T extends TType , U extends TNumber > | Computes the difference between two lists of numbers or strings. |
SetSize | Number of unique elements along last dimension of input `set`. |
SetStatsAggregatorDataset | |
Shape <U extends TNumber > | Returns the shape of a tensor. |
ShapeN <U extends TNumber > | Returns shape of tensors. |
ShardDataset | Creates a `Dataset` that includes only 1/`num_shards` of this dataset. |
ShardedFilename | Generate a sharded filename. |
ShardedFilespec | Generate a glob pattern matching all sharded file names. |
Sharding <T extends TType > | An op which shards the input based on the given sharding attribute. |
ShuffleAndRepeatDataset | |
ShuffleDataset | |
ShutdownDistributedTPU | Shuts down a running distributed TPU system. |
Sigmoid <T extends TType > | Computes sigmoid of `x` element-wise. |
SigmoidGrad <T extends TType > | Computes the gradient of the sigmoid of `x` wrt its input. |
Sign <T extends TType > | Returns an element-wise indication of the sign of a number. |
Sin <T extends TType > | Computes sine of x element-wise. |
Sinh <T extends TType > | Computes hyperbolic sine of x element-wise. |
Size <U extends TNumber > | Returns the size of a tensor. |
SkipDataset | Creates a dataset that skips `count` elements from the `input_dataset`. |
Skipgram | Parses a text file and creates a batch of examples. |
SleepDataset | |
Slice <T extends TType > | Return a slice from 'input'. |
SlidingWindowDataset | Creates a dataset that passes a sliding window over `input_dataset`. |
Snapshot <T extends TType > | Returns a copy of the input tensor. |
SobolSample <T extends TNumber > | Generates points from the Sobol sequence. |
Softmax <T extends TNumber > | Computes softmax activations. |
SoftmaxCrossEntropyWithLogits <T extends TNumber > | Computes softmax cross entropy cost and gradients to backpropagate. |
Softplus <T extends TNumber > | Computes softplus: `log(exp(features) + 1)`. |
SoftplusGrad <T extends TNumber > | Computes softplus gradients for a softplus operation. |
Softsign <T extends TNumber > | Computes softsign: `features / (abs(features) + 1)`. |
SoftsignGrad <T extends TNumber > | Computes softsign gradients for a softsign operation. |
Solve <T extends TType > | Solves systems of linear equations. |
Sort <T extends TType > | Wraps the XLA Sort operator, documented at https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort . |
SpaceToBatch <T extends TType > | SpaceToBatch for 4-D tensors of type T. |
SpaceToBatchNd <T extends TType > | SpaceToBatch for ND tensors of type T. |
SpaceToDepth <T extends TType > | SpaceToDepth for tensors of type T. |
SparseAccumulatorApplyGradient | Applies a sparse gradient to a given accumulator. |
SparseAccumulatorTakeGradient <T extends TType > | Extracts the average sparse gradient in a SparseConditionalAccumulator. |
SparseAdd <T extends TType > | Adds two `SparseTensor` objects to produce another `SparseTensor`. |
SparseAddGrad <T extends TType > | The gradient operator for the SparseAdd op. |
SparseApplyAdadelta <T extends TType > | var: Should be from a Variable(). |
SparseApplyAdagrad <T extends TType > | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. |
SparseApplyAdagradDa <T extends TType > | Update entries in '*var' and '*accum' according to the proximal adagrad scheme. |
SparseApplyCenteredRmsProp <T extends TType > | Update '*var' according to the centered RMSProp algorithm. |
SparseApplyFtrl <T extends TType > | Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme. |
SparseApplyMomentum <T extends TType > | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme. |
SparseApplyProximalAdagrad <T extends TType > | Sparse update entries in '*var' and '*accum' according to FOBOS algorithm. |
SparseApplyProximalGradientDescent <T extends TType > | Sparse update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate. |
SparseApplyRmsProp <T extends TType > | Update '*var' according to the RMSProp algorithm. |
SparseBincount <U extends TNumber > | Counts the number of occurrences of each value in an integer array. |
SparseConcat <T extends TType > | Concatenates a list of `SparseTensor` along the specified dimension. |
SparseConditionalAccumulator | A conditional accumulator for aggregating sparse gradients. |
SparseCountSparseOutput <U extends TNumber > | Performs sparse-output bin counting for a sparse tensor input. |
SparseCross | Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. |
SparseCrossHashed | Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. |
SparseDenseCwiseAdd <T extends TType > | Adds up a SparseTensor and a dense Tensor, using these special rules: (1) Broadcasts the dense side to have the same shape as the sparse side, if eligible; (2) Then, only the dense values pointed to by the indices of the SparseTensor participate in the cwise addition. |
SparseDenseCwiseDiv <T extends TType > | Component-wise divides a SparseTensor by a dense Tensor. |
SparseDenseCwiseMul <T extends TType > | Component-wise multiplies a SparseTensor by a dense Tensor. |
SparseFillEmptyRows <T extends TType > | Fills empty rows in the input 2-D `SparseTensor` with a default value. |
SparseFillEmptyRowsGrad <T extends TType > | The gradient of SparseFillEmptyRows. |
SparseMatMul | Multiply matrix "a" by matrix "b". |
SparseMatrixAdd | Sparse addition of two CSR matrices, C = alpha * A + beta * B. |
SparseMatrixMatMul <T extends TType > | Matrix-multiplies a sparse matrix with a dense matrix. |
SparseMatrixMul | Element-wise multiplication of a sparse matrix with a dense tensor. |
SparseMatrixNNZ | Returns the number of nonzeroes of `sparse_matrix`. |
SparseMatrixOrderingAMD | Computes the Approximate Minimum Degree (AMD) ordering of `input`. |
SparseMatrixSoftmax | Calculates the softmax of a CSRSparseMatrix. |
SparseMatrixSoftmaxGrad | Calculates the gradient of the SparseMatrixSoftmax op. |
SparseMatrixSparseCholesky | Computes the sparse Cholesky decomposition of `input`. |
SparseMatrixSparseMatMul | Sparse-matrix-multiplies two CSR matrices `a` and `b`. |
SparseMatrixTranspose | Transposes the inner (matrix) dimensions of a CSRSparseMatrix. |
SparseMatrixZeros | Creates an all-zeros CSRSparseMatrix with shape `dense_shape`. |
SparseReduceMax <T extends TNumber > | Computes the max of elements across dimensions of a SparseTensor. |
SparseReduceMaxSparse <T extends TNumber > | Computes the max of elements across dimensions of a SparseTensor. |
SparseReduceSum <T extends TType > | Computes the sum of elements across dimensions of a SparseTensor. |
SparseReduceSumSparse <T extends TType > | Computes the sum of elements across dimensions of a SparseTensor. |
SparseReorder <T extends TType > | Reorders a SparseTensor into the canonical, row-major ordering. |
SparseReshape | Reshapes a SparseTensor to represent values in a new dense shape. |
SparseSegmentMean <T extends TNumber > | Computes the mean along sparse segments of a tensor. |
SparseSegmentMeanGrad <T extends TNumber > | Computes gradients for SparseSegmentMean. |
SparseSegmentMeanWithNumSegments <T extends TNumber > | Computes the mean along sparse segments of a tensor. |
SparseSegmentSqrtN <T extends TNumber > | Computes the sum along sparse segments of a tensor divided by the sqrt of N. |
SparseSegmentSqrtNGrad <T extends TNumber > | Computes gradients for SparseSegmentSqrtN. |
SparseSegmentSqrtNWithNumSegments <T extends TNumber > | Computes the sum along sparse segments of a tensor divided by the sqrt of N. |
SparseSegmentSum <T extends TNumber > | Computes the sum along sparse segments of a tensor. |
SparseSegmentSumWithNumSegments <T extends TNumber > | Computes the sum along sparse segments of a tensor. |
SparseSlice <T extends TType > | Slice a `SparseTensor` based on the `start` and `size`. |
SparseSliceGrad <T extends TType > | The gradient operator for the SparseSlice op. |
SparseSoftmax <T extends TNumber > | Applies softmax to a batched ND `SparseTensor`. |
SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits <T extends TNumber > | Computes softmax cross entropy cost and gradients to backpropagate. |
SparseSparseMaximum <T extends TNumber > | Returns the element-wise max of two SparseTensors. |
SparseSparseMinimum <T extends TType > | Returns the element-wise min of two SparseTensors. |
SparseSplit <T extends TType > | Split a `SparseTensor` into `num_split` tensors along one dimension. |
SparseTensorDenseAdd <U extends TType > | Adds up a `SparseTensor` and a dense `Tensor`, producing a dense `Tensor`. |
SparseTensorDenseMatMul <U extends TType > | Multiply SparseTensor (of rank 2) "A" by dense matrix "B". |
SparseTensorSliceDataset | Creates a dataset that splits a SparseTensor into elements row-wise. |
SparseTensorToCSRSparseMatrix | Converts a SparseTensor to a (possibly batched) CSRSparseMatrix. |
SparseToDense <U extends TType > | Converts a sparse representation into a dense tensor. |
SparseToSparseSetOperation <T extends TType > | Applies set operation along last dimension of 2 `SparseTensor` inputs. |
Spence <T extends TNumber > | |
Split <T extends TType > | Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension. |
SplitV <T extends TType > | Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension. |
SqlDataset | Creates a dataset that executes a SQL query and emits rows of the result set. |
Sqrt <T extends TType > | Computes square root of x element-wise. |
SqrtGrad <T extends TType > | Computes the gradient for the sqrt of `x` wrt its input. |
Sqrtm <T extends TType > | Computes the matrix square root of one or more square matrices: matmul(sqrtm(A), sqrtm(A)) = A The input matrix should be invertible. |
Square <T extends TType > | Computes square of x element-wise. |
SquaredDifference <T extends TType > | Returns conj(x - y)(x - y) element-wise. |
Squeeze <T extends TType > | Removes dimensions of size 1 from the shape of a tensor. |
Stack <T extends TType > | Packs a list of `N` rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor. |
Escenario | 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`. |
Banda | 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`. |
Marca de tiempo | 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. |
fuera del escenario | Op is similar to a lightweight Dequeue. |
UnwrapDatasetVariant | |
Superior | 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`. |
Dónde | 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. |
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 > | |