سقط | هنگام فراخوانی، یک استثنا برای لغو فرآیند ایجاد کنید. |
Abs <T TNumber > را گسترش می دهد | قدر مطلق یک تانسور را محاسبه می کند. |
AccumulateN <T TType را گسترش می دهد > | جمع عنصر فهرستی از تانسورها را برمیگرداند. |
AccumulatorApplyGradient | یک گرادیان را به یک انباشتگر معین اعمال می کند. |
AccumulatorNumAccumulated | تعداد گرادیان های جمع شده در انباشته های داده شده را برمی گرداند. |
AccumulatorSetGlobalStep | Acumulator را با یک مقدار جدید برای global_step به روز می کند. |
AccumulatorTakeGradient <T TType را گسترش می دهد > | گرادیان متوسط را در ConditionalAccumulator داده شده استخراج می کند. |
Acos <T TType > را گسترش می دهد | aco از x را از نظر عنصر محاسبه می کند. |
Acosh <T TType > را گسترش می دهد | محاسبه کسینوس هذلولی معکوس x از نظر عنصر. |
<T extensions TType > را اضافه کنید | از نظر عنصر x + y را برمیگرداند. |
AddManySparseToTensorsMap | یک «SparseTensor» کوچک «N» را به «SparseTensorsMap» اضافه کنید، دستههای «N» را برگردانید. |
AddN <T TType > را گسترش می دهد | همه عناصر تانسور ورودی را از نظر عاقلانه اضافه کنید. |
AddSparseToTensorsMap | یک «SparseTensor» به یک «SparseTensorsMap» دسته آن اضافه کنید. |
AdjustContrast <T TNumber > را گسترش می دهد | کنتراست یک یا چند تصویر را تنظیم کنید. |
AdjustHue <T TNumber را گسترش می دهد > | رنگ یک یا چند تصویر را تنظیم کنید. |
AdjustSaturation <T TNumber را گسترش می دهد > | اشباع یک یا چند تصویر را تنظیم کنید. |
همه | "منطقی و" عناصر را در ابعاد یک تانسور محاسبه می کند. |
AllCandidateSampler | برچسبهایی را برای نمونهگیری کاندید با توزیع یکگرم آموختهشده تولید میکند. |
AllReduce <T Extracts TNumber > | به طور متقابل تانسورهای متعدد از نوع و شکل یکسان را کاهش می دهد. |
AllToAll <T TType > را گسترش می دهد | یک عملیات برای تبادل داده در بین کپی های TPU. |
زاویه <U TNumber > را گسترش می دهد | آرگومان یک عدد مختلط را برمی گرداند. |
ناشناس تکرار کننده | ظرفی برای یک منبع تکرارکننده. |
AnonymousMemoryCache | |
AnonymousMultiDeviceIterator | ظرفی برای منبع تکرارکننده چند دستگاهی. |
ناشناس RandomSeed Generator | |
Anonymous SeedGenerator | |
هر | "منطقی یا" عناصر را در ابعاد یک تانسور محاسبه می کند. |
ApplyAdaMax <T TType را گسترش می دهد > | "*var" را طبق الگوریتم AdaMax به روز کنید. |
ApplyAdadelta <T گسترش TType > | "*var" را طبق طرح adadelta به روز کنید. |
ApplyAdagrad <T گسترش TType > | "*var" را طبق طرح adagrad به روز کنید. |
ApplyAdagradDa <T TType را گسترش می دهد > | "*var" را طبق طرح آداگراد پروگزیمال به روز کنید. |
ApplyAdagradV2 <T TType را گسترش می دهد > | "*var" را طبق طرح adagrad به روز کنید. |
ApplyAdam <T گسترش TType > | "*var" را طبق الگوریتم Adam به روز کنید. |
ApplyAddSign <T گسترش TType > | "*var" را مطابق به روز رسانی AddSign به روز کنید. |
ApplyCenteredRmsProp <T TType > را گسترش می دهد | "*var" را مطابق با الگوریتم RMSProp متمرکز به روز کنید. |
ApplyFtrl <T TType را گسترش می دهد > | "*var" را طبق طرح Ftrl-proximal به روز کنید. |
ApplyGradientDescent <T TType را گسترش می دهد > | «*var» را با کم کردن «alpha» * «delta» از آن بهروزرسانی کنید. |
ApplyMomentum <T TType را گسترش می دهد > | "*var" را مطابق طرح حرکت به روز کنید. |
ApplyPowerSign <T TType را گسترش می دهد > | "*var" را مطابق به روز رسانی AddSign به روز کنید. |
ApplyProximalAdagrad <T گسترش TType > | «*var» و «*accum» را مطابق با FOBOS با نرخ یادگیری Adagrad بهروزرسانی کنید. |
ApplyProximalGradientDescent <T TType را گسترش می دهد | "*var" را به عنوان الگوریتم FOBOS با نرخ یادگیری ثابت به روز کنید. |
ApplyRmsProp <T TType > را گسترش می دهد | "*var" را طبق الگوریتم RMSProp به روز کنید. |
تقریبی برابر | مقدار حقیقت abs(xy) < تحمل عنصر را برمیگرداند. |
ArgMax <V TNumber را گسترش می دهد | شاخصی را با بیشترین مقدار در ابعاد یک تانسور برمیگرداند. |
ArgMin <V TNumber را گسترش می دهد | شاخصی را با کمترین مقدار در ابعاد یک تانسور برمیگرداند. |
AsString | هر ورودی در تانسور داده شده را به رشته تبدیل می کند. |
Asin <T TType > را گسترش می دهد | سینوس معکوس مثلثاتی x را از نظر عنصر محاسبه می کند. |
Asinh <T TType > را گسترش می دهد | سینوس هذلولی معکوس x را از نظر عنصر محاسبه می کند. |
AssertCardinalityDataset | |
AssertNextDataset | |
ادعا کن | ادعا می کند که شرط داده شده درست است. |
<T extends TType > را اختصاص دهید | "ref" را با اختصاص دادن "value" به آن به روز کنید. |
AssignAdd <T extends TType > | "ref" را با افزودن "value" به آن به روز کنید. |
AssignAddVariableOp | یک مقدار به مقدار فعلی یک متغیر اضافه می کند. |
AssignSub <T گسترش TType > | "ref" را با کم کردن "value" از آن به روز کنید. |
AssignSubVariableOp | مقداری را از مقدار فعلی یک متغیر کم می کند. |
AssignVariableOp | مقدار جدیدی را به یک متغیر اختصاص می دهد. |
آتان <T TType > را گسترش می دهد | مماس معکوس مثلثاتی x را از نظر عنصر محاسبه می کند. |
Atan2 <T TNumber را گسترش می دهد > | با رعایت نشانههای آرگومانها، مماس «y/x» را از نظر عنصر محاسبه میکند. |
Atanh <T گسترش TType > | مماس هذلولی معکوس x را از نظر عنصر محاسبه می کند. |
طیف صوتی | تصویری از داده های صوتی را در طول زمان تولید می کند. |
خلاصه صوتی | بافر پروتکل «Summary» را همراه با صدا خروجی میدهد. |
AutoShardDataset | مجموعه داده ای ایجاد می کند که مجموعه داده ورودی را خرد می کند. |
AvgPool <T TNumber را گسترش می دهد | ادغام متوسط را روی ورودی انجام می دهد. |
AvgPool3d <T TNumber را گسترش می دهد > | ادغام میانگین سه بعدی را روی ورودی انجام می دهد. |
AvgPool3dGrad <T TNumber را گسترش می دهد | گرادیان تابع ادغام متوسط را محاسبه می کند. |
AvgPoolGrad <T TNumber را گسترش می دهد | گرادیان تابع ادغام متوسط را محاسبه می کند. |
BandPart <T TType > را گسترش می دهد | یک تانسور را کپی کنید که همه چیز خارج از باند مرکزی را در درونی ترین ماتریس صفر تنظیم می کند. |
BandedTriangularSolve <T TType را گسترش می دهد | |
مانع | مانعی را تعریف می کند که در اجرای گراف های مختلف وجود دارد. |
BarrierClose | سد داده شده را می بندد. |
BarrierIncompleteSize | تعداد عناصر ناقص را در مانع داده شده محاسبه می کند. |
BarrierInsertMany | برای هر کلید، مقدار مربوطه را به جزء مشخص شده اختصاص می دهد. |
BarrierReadySize | تعداد عناصر کامل را در مانع داده شده محاسبه می کند. |
BarrierTakeMany | تعداد داده شده عناصر تکمیل شده را از یک مانع می گیرد. |
دسته ای | همه تانسورهای ورودی را به صورت غیر قطعی دسته بندی می کند. |
BatchCholesky <T TNumber را گسترش می دهد | |
BatchCholeskyGrad <T TNumber را گسترش می دهد | |
BatchDataset | مجموعه دادهای ایجاد میکند که عناصر «بچ_اندازه» را از «مجموعه دادههای ورودی» دستهبندی میکند. |
BatchFft | |
BatchFft2d | |
BatchFft3d | |
BatchIfft | |
BatchIfft2d | |
BatchIfft3d | |
BatchMatMul <T TType > را گسترش می دهد | برش های دو تانسور را به صورت دسته ای ضرب می کند. |
BatchMatrixBandPart <T TType > را گسترش می دهد | |
BatchMatrixDeterminant <T TType > را گسترش می دهد | |
BatchMatrixDiag <T TType > را گسترش می دهد | |
BatchMatrixDiagPart <T TType > را گسترش می دهد | |
BatchMatrixInverse <T TNumber > را گسترش می دهد | |
BatchMatrixSetDiag <T TType > را گسترش می دهد | |
BatchMatrixSolve <T TNumber را گسترش می دهد | |
BatchMatrixSolveLs <T TNumber را گسترش می دهد | |
BatchMatrixTriangularSolve <T تعداد TNumber را گسترش می دهد | |
BatchNormWithGlobalNormalization <T TType > را گسترش می دهد | نرمال سازی دسته ای |
BatchNormWithGlobalNormalizationGrad <T TType > را گسترش می دهد | گرادیان برای نرمال سازی دسته ای. |
BatchSelfAdjointEig <T TNumber > را گسترش می دهد | |
BatchSvd <T TType را گسترش می دهد > | |
BatchToSpace <T TType > را گسترش می دهد | BatchToSpace برای تانسورهای 4 بعدی از نوع T. |
BatchToSpaceNd <T TType > را گسترش می دهد | BatchToSpace برای تانسورهای ND از نوع T. |
BesselI0 <T TNumber > را گسترش می دهد | |
BesselI0e <T TNumber را گسترش می دهد > | |
BesselI1 <T TNumber > را گسترش می دهد | |
BesselI1e <T TNumber را گسترش می دهد > | |
BesselJ0 <T TNumber > را گسترش می دهد | |
BesselJ1 <T TNumber > را گسترش می دهد | |
BesselK0 <T TNumber > را گسترش می دهد | |
BesselK0e <T TNumber را گسترش می دهد > | |
BesselK1 <T TNumber > را گسترش می دهد | |
BesselK1e <T TNumber را گسترش می دهد > | |
BesselY0 <T TNumber > را گسترش می دهد | |
BesselY1 <T TNumber > را گسترش می دهد | |
Betainc <T تعداد TNumber را گسترش می دهد | انتگرال بتای ناقص منظم \\(I_x(a, b)\\)را محاسبه کنید. |
BiasAdd <T گسترش TType > | "سوگیری" را به "ارزش" اضافه می کند. |
BiasAddGrad <T گسترش TType > | عملیات معکوس برای "BiasAdd" روی تانسور "bias". |
Bincount <T TNumber را گسترش می دهد > | تعداد دفعات هر مقدار را در یک آرایه عدد صحیح می شمارد. |
Bitcast <U TType را گسترش می دهد > | یک تانسور را از یک نوع به نوع دیگر بدون کپی کردن داده ارسال می کند. |
BitwiseAnd <T TNumber > را گسترش می دهد | Elementwise AND بیتی «x» و «y» را محاسبه می کند. |
BitwiseOr <T TNumber > را گسترش می دهد | Elementwise OR بیتی «x» و «y» را محاسبه می کند. |
BitwiseXor <T TNumber > را گسترش می دهد | Elementwise XOR بیتی «x» و «y» را محاسبه می کند. |
BlockLSTM <T تعداد TNumber را گسترش می دهد | انتشار سلول LSTM به جلو را برای تمام مراحل زمانی محاسبه می کند. |
BlockLSTMGrad <T TNumber را گسترش می دهد > | انتشار سلول LSTM به عقب را برای کل توالی زمانی محاسبه می کند. |
BoostedTreesAggregateStats | خلاصه آمار انباشته شده را برای دسته جمع آوری می کند. |
BoostedTreesBucketize | هر ویژگی را بر اساس مرزهای سطل سطل کنید. |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit | سود هر ویژگی را محاسبه می کند و بهترین اطلاعات تقسیم ممکن را برای ویژگی برمی گرداند. |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 | سود هر ویژگی را محاسبه می کند و بهترین اطلاعات تقسیم ممکن را برای هر گره برمی گرداند. |
BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature | سود هر ویژگی را محاسبه می کند و بهترین اطلاعات تقسیم ممکن را برای ویژگی برمی گرداند. |
BoostedTreesCenterBias | پیشین را از داده های آموزشی محاسبه می کند (بایاس) و اولین گره را با پیشین logits پر می کند. |
BoostedTreesCreateEnsemble | یک مدل مجموعه درختی ایجاد می کند و یک دسته را به آن برمی گرداند. |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | منبع برای Quantile Streams ایجاد کنید. |
BoostedTreesDeserializeEnsemble | پیکربندی مجموعه درختی سریالی را از حالت سریال خارج می کند و درخت فعلی را جایگزین می کند گروه |
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | یک دسته برای یک BoostedTreesEnsembleResource ایجاد می کند |
BoostedTreesExampleDebugOutputs | اشکال زدایی/خروجی های تفسیرپذیری مدل برای هر مثال. |
BoostedTreesFlushQuantileSummaries | خلاصههای چندک را از هر منبع جریان چندک بشویید. |
BoostedTreesGetEnsembleStates | نشانه تمبر منابع مجموعه درختی، تعداد درختان و آمار رشد را بازیابی می کند. |
BoostedTreesMakeQuantileSummaries | خلاصه چندک ها را برای دسته تهیه می کند. |
BoostedTreesMakeStatsSummary | خلاصه ای از آمار انباشته شده را برای دسته ایجاد می کند. |
BoostedTreesPredict | پیشبینیکنندههای گروه رگرسیون افزایشی چندگانه را روی نمونههای ورودی و لاجیت ها را محاسبه می کند. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | خلاصههای کمیت را به هر منبع جریان چندک اضافه کنید. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | مرزهای سطل را از حالت سریال خارج کنید و پرچم آماده را در QuantileAccumulator فعلی علامت گذاری کنید. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | خلاصهها را برای یک منبع جریان چندگانه شستشو دهید. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | بر اساس خلاصه های انباشته شده، مرزهای سطل را برای هر ویژگی ایجاد کنید. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | یک دسته برای BoostedTreesQuantileStreamResource ایجاد می کند. |
BoostedTreesSerializeEnsemble | مجموعه درخت را به یک پروتو سریال می کند. |
BoostedTreesSparseAggregateStats | خلاصه آمار انباشته شده را برای دسته جمع آوری می کند. |
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit | سود هر ویژگی را محاسبه می کند و بهترین اطلاعات تقسیم ممکن را برای ویژگی برمی گرداند. |
BoostedTreesTrainingPredict | پیشبینیکنندههای گروه رگرسیون افزایشی چندگانه را روی نمونههای ورودی و به روز رسانی را به لاجیت های کش محاسبه می کند. |
BoostedTreesUpdateEnsemble | با افزودن یک لایه به آخرین درخت در حال رشد، مجموعه درختی را به روز می کند یا با شروع یک درخت جدید. |
BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | با افزودن یک لایه به آخرین درخت در حال رشد، مجموعه درختی را به روز می کند یا با شروع یک درخت جدید. |
BroadcastDynamicShape <T TNumber > را گسترش می دهد | شکل s0 op s1 را با پخش برگردانید. |
BroadcastGradientArgs <T TNumber را گسترش می دهد | شاخص های کاهش را برای محاسبه گرادیان های s0 op s1 با پخش برگردانید. |
BroadcastHelper <T TType را گسترش می دهد > | اپراتور کمکی برای انجام پخش به سبک XLA با استفاده از قوانین پخش XLA برای اپراتورهای باینری، «lhs» و «rhs» را با افزودن ابعاد 1 به هر یک از «lhs» و «rhs» که رتبههای پایینتری دارند، در یک رتبه پخش میکند. |
BroadcastRecv <T TType را گسترش می دهد > | یک مقدار تانسور را از دستگاه دیگری دریافت می کند. |
BroadcastSend <T گسترش TType > | یک مقدار تانسور را به یک یا چند دستگاه دیگر پخش می کند. |
BroadcastTo <T TType > را گسترش می دهد | پخش یک آرایه برای یک شکل سازگار. |
سطل کردن | "ورودی" را بر اساس "مرزها" سطل می کند. |
BytesProducedStatsDataset | اندازه بایت هر عنصر «مجموعه_دادههای ورودی» را در یک StatsAggregator ثبت میکند. |
CSRSparseMatrixComponents <T گسترش TType > | مؤلفههای CSR را در «شاخص» دستهای میخواند. |
CSRSparseMatrixToDense <T TType > را گسترش می دهد | یک CSRSparseMatrix (احتمالا دسته ای) را به متراکم تبدیل کنید. |
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T TType > را گسترش می دهد | یک CSRSparesMatrix (احتمالا دستهای) را به SparseTensor تبدیل میکند. |
CSVDataset | |
CSVDatasetV2 | |
CTCLossV2 | CTC Loss (احتمال ورود به سیستم) را برای هر ورودی دسته محاسبه می کند. |
CacheDataset | مجموعه دادهای ایجاد میکند که عناصر را از «مجموعه دادههای ورودی» ذخیره میکند. |
CacheDatasetV2 | |
Cast <U گسترش TType > | x از نوع SrcT را به y از DstT بریزید. |
Ceil <T TNumber > را گسترش می دهد | کوچکترین عدد صحیح را از نظر عنصر که کمتر از x نباشد برمی گرداند. |
CheckNumerics <T TNumber را گسترش می دهد > | یک تانسور را برای مقادیر NaN، -Inf و +Inf بررسی می کند. |
Cholesky <T گسترش TType > | تجزیه Cholesky یک یا چند ماتریس مربع را محاسبه می کند. |
CholeskyGrad <T TNumber را گسترش می دهد > | گرادیان پس انتشار حالت معکوس الگوریتم Cholesky را محاسبه می کند. |
FastestDataset را انتخاب کنید | |
ClipByValue <T TType را گسترش می دهد > | مقادیر تانسور را به حداقل و حداکثر مشخص می کند. |
CloseSummaryWriter | |
ClusterOutput <T TType > را گسترش می دهد | اپراتوری که خروجی یک محاسبات XLA را به گره های گراف مصرف کننده دیگر متصل می کند. |
CollectiveGather <T TNumber را گسترش می دهد | متقابل تانسورهای متعدد از نوع و شکل یکسان را جمع می کند. |
CollectivePermute <T TType را گسترش می دهد > | عملیاتی برای جابجایی تانسورها در نمونه های تکرار شده TPU. |
CombinedNonMaxSuppression | حریصانه زیرمجموعه ای از جعبه های مرزی را به ترتیب امتیاز نزولی انتخاب می کند، این عملیات non_max_suppression را روی ورودیهای هر دسته، در همه کلاسها انجام میدهد. |
CompareAndBitpack | مقادیر «ورودی» را با «آستانه» مقایسه کنید و بیت های حاصل را در «uint8» بسته بندی کنید. |
نتیجه گردآوری | نتیجه یک کامپایل TPU را برمیگرداند. |
CompileSucceededAssert | ادعا می کند که گردآوری موفق بوده است. |
مجتمع <U TType را گسترش می دهد > | دو عدد واقعی را به عدد مختلط تبدیل می کند. |
ComplexAbs <U TNumber را گسترش می دهد > | قدر مطلق مختلط یک تانسور را محاسبه می کند. |
CompressElement | یک عنصر مجموعه داده را فشرده می کند. |
ComputeAccidentalHits | شناسه موقعیتها را در sampled_candidates که با true_labelها مطابقت دارند محاسبه میکند. |
ComputeBatchSize | اندازه دسته ایستا یک مجموعه داده بدون دسته های جزئی را محاسبه می کند. |
Concat <T TType > را گسترش می دهد | تانسورها را در یک بعد به هم متصل می کند. |
ConcatenateDataset | مجموعه دادهای ایجاد میکند که «مجموعه دادههای ورودی» را با «مجموعه_داده دیگری» پیوند میدهد. |
Conditional Accumulator | یک انباشته شرطی برای تجمیع گرادیان ها. |
ConfigureDistributedTPU | ساختارهای متمرکز را برای یک سیستم TPU توزیع شده تنظیم می کند. |
پیکربندی TPUEmbedding | TPUEmbedding را در یک سیستم TPU توزیع شده تنظیم می کند. |
Conj <T TType > را گسترش می دهد | مزدوج مختلط یک عدد مختلط را برمیگرداند. |
ConjugateTranspose <T گسترش TType > | ابعاد x را بر اساس یک جایگشت مخلوط کنید و نتیجه را مزدوج کنید. |
ثابت <T TType > را گسترش می دهد | عملگر که مقدار ثابتی را تولید می کند. |
ConsumeMutexLock | این عملیات یک قفل ایجاد شده توسط "MutexLock" را مصرف می کند. |
ControlTrigger | هیچ کاری نمی کند. |
تبدیل <T TType > را گسترش می دهد | اپراتور XLA ConvGeneralDilated را که در مستند شده است، می پیچد https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#conv_convolution. |
Conv2d <T TNumber > را گسترش می دهد | یک پیچیدگی دوبعدی را با تانسورهای 4 بعدی «ورودی» و «فیلتر» محاسبه میکند. |
Conv2dBackpropFilter <T TNumber > را گسترش می دهد | گرادیان کانولوشن را با توجه به فیلتر محاسبه می کند. |
Conv2dBackpropInput <T TNumber > را گسترش می دهد | شیب کانولوشن را با توجه به ورودی محاسبه می کند. |
Conv3d <T TNumber > را گسترش می دهد | یک پیچیدگی سه بعدی را با تانسورهای 5 بعدی «ورودی» و «فیلتر» محاسبه میکند. |
Conv3dBackpropFilter <T TNumber > را گسترش می دهد | گرادیان های پیچش سه بعدی را با توجه به فیلتر محاسبه می کند. |
Conv3dBackpropInput <U TNumber > را گسترش می دهد | گرادیان های کانولوشن سه بعدی را با توجه به ورودی محاسبه می کند. |
<T extensions TType > را کپی کنید | یک تانسور را از CPU به CPU یا GPU به GPU کپی کنید. |
CopyHost <T TType را گسترش می دهد | یک تانسور را در میزبان کپی کنید. |
Cos <T TType > را گسترش می دهد | cos x را از نظر عنصر محاسبه می کند. |
Cosh <T TType را گسترش می دهد > | کسینوس هذلولی x از نظر عنصر را محاسبه می کند. |
CountUpTo <T TNumber > را گسترش می دهد | "ref" را تا رسیدن به "حد" افزایش می دهد. |
CreateSummaryDbWriter | |
CreateSummaryFileWriter | |
CropAndResize | برش ها را از تانسور تصویر ورودی استخراج می کند و اندازه آنها را تغییر می دهد. |
CropAndResizeGradboxes | گرادیان crop_and_resize را در تانسور جعبه های ورودی محاسبه می کند. |
CropAndResizeGradImage <T TNumber > را گسترش می دهد | گرادیان crop_and_resize را در تانسور تصویر ورودی محاسبه می کند. |
Cross <T TNumber > را گسترش می دهد | حاصل ضرب زوجی را محاسبه کنید. |
CrossReplicaSum <T TNumber > را گسترش می دهد | یک عملیات جمعآوری ورودیها در نمونههای تکراری TPU. |
CtcBeamSearchDecoder <T TNumber > را گسترش می دهد | رمزگشایی جستجوی پرتو را بر روی لاجیت های داده شده در ورودی انجام می دهد. |
CtcGreedyDecoder <T TNumber > را گسترش می دهد | رمزگشایی حریصانه را بر روی لاجیت های داده شده در ورودی ها انجام می دهد. |
CtcLoss <T TNumber > را گسترش می دهد | CTC Loss (احتمال ورود به سیستم) را برای هر ورودی دسته محاسبه می کند. |
CudnnRNN <T TNumber > را گسترش می دهد | یک RNN با پشتیبانی cuDNN. |
CudnnRNNBackprop <T TNumber > را گسترش می دهد | مرحله پشتیبان CudnnRNNV3. |
CudnnRNNCcanonicalToParams <T TNumber > را گسترش می دهد | پارامترهای CudnnRNN را از فرم متعارف به فرم قابل استفاده تبدیل می کند. |
CudnnRNNParamsToCanonical <T TNumber > را گسترش می دهد | پارامترهای CudnnRNN را به شکل متعارف بازیابی می کند. |
CudnnRnnParamsSize <U گسترش TNumber > | اندازه وزن هایی را محاسبه می کند که می تواند توسط یک مدل Cudnn RNN استفاده شود. |
Cumprod <T TType > را گسترش می دهد | حاصلضرب تجمعی تانسور x را در امتداد «محور» محاسبه کنید. |
Cumsum <T TType > را گسترش می دهد | مجموع تجمعی تانسور "x" را در امتداد "محور" محاسبه کنید. |
CumulativeLogsumexp <T TNumber > را گسترش می دهد | حاصلضرب تجمعی تانسور x را در امتداد «محور» محاسبه کنید. |
DataFormatDimMap <T TNumber > را گسترش می دهد | شاخص ابعاد را در قالب داده مقصد با توجه به یک in برمیگرداند فرمت داده منبع |
DataFormatVecPermute <T TNumber > را گسترش می دهد | تانسور ورودی را از "src_format" به "dst_format" تغییر دهید. |
DataServiceDataset | |
DatasetCardinality | اصلی بودن «مجموعه_دادههای ورودی» را برمیگرداند. |
DatasetFromGraph | یک مجموعه داده از «graph_def» داده شده ایجاد می کند. |
DatasetToGraph | یک GraphDef سریالی را که «مجموعه دادههای ورودی» را نشان میدهد، برمیگرداند. |
DatasetToSingleElement | خروجی عنصر واحد از مجموعه داده داده شده. |
DatasetToTFRecord | مجموعه داده داده شده را با استفاده از فرمت TFRecord در فایل داده شده می نویسد. |
DatasetToTfRecord | مجموعه داده داده شده را با استفاده از فرمت TFRecord در فایل داده شده می نویسد. |
Dawsn <T TNumber > را گسترش می دهد | |
DebugGradientIdentity <T TType را گسترش می دهد > | قابلیت شناسایی برای اشکال زدایی گرادیان. |
DebugGradientRefIdentity <T TType را گسترش می دهد | قابلیت شناسایی برای اشکال زدایی گرادیان. |
DebugIdentity <T TType را گسترش می دهد > | Debug Identity V2 Op. |
DebugNanCount | Debug NaN Value Counter Op. |
DebugNumericsSummary <U گسترش TNumber > | اشکال زدایی خلاصه عددی V2 Op. |
DecodeAndCropJpeg | رمزگشایی و برش یک تصویر با کد JPEG به تانسور uint8. |
DecodeBase64 | رشته های کدگذاری شده مبتنی بر وب ایمن را رمزگشایی کنید. |
رمزگشایی Bmp | اولین فریم یک تصویر رمزگذاری شده با BMP را به یک تانسور uint8 رمزگشایی کنید. |
رمزگشایی فشرده | رشته ها را از حالت فشرده خارج کنید. |
رمزگشاییCsv | رکوردهای CSV را به تانسور تبدیل کنید. |
DecodeGif | فریم(های) یک تصویر رمزگذاری شده با GIF را به یک تانسور uint8 رمزگشایی کنید. |
DecodeImage <T TNumber را گسترش می دهد > | تابعی برای decode_bmp، decode_gif، decode_jpeg و decode_png. |
رمزگشایی Jpeg | یک تصویر کد شده با JPEG را به یک تانسور uint8 رمزگشایی کنید. |
DecodeJsonExample | رکوردهای نمونه کدگذاری شده با JSON را به رشته های بافر پروتکل باینری تبدیل کنید. |
DecodePaddedRaw <T TNumber > را گسترش می دهد | بایت های یک رشته را مجدداً به عنوان بردار اعداد تفسیر کنید. |
DecodePng <T TNumber > را گسترش می دهد | یک تصویر رمزگذاری شده با PNG را به تانسور uint8 یا uint16 رمزگشایی کنید. |
رمزگشایی پروتو | عملیات، فیلدها را از یک پروتکل سریالی، پیام را به تانسورها استخراج می کند. |
DecodeRaw <T TType > را گسترش می دهد | بایت های یک رشته را مجدداً به عنوان بردار اعداد تفسیر کنید. |
DecodeWav | یک فایل 16 بیتی PCM WAV را به یک تانسور شناور رمزگشایی کنید. |
DeepCopy <T TType را گسترش می دهد > | یک کپی از `x` ایجاد می کند. |
DeleteIterator | ظرفی برای یک منبع تکرارکننده. |
حذف MemoryCache | |
حذف MultiDeviceIterator | ظرفی برای یک منبع تکرارکننده. |
حذف RandomSeedGenerator | |
حذف SeedGenerator | |
DeleteSessionTensor | تانسور مشخص شده توسط دسته آن در جلسه را حذف کنید. |
DenseBincount <U گسترش TNumber > | تعداد دفعات هر مقدار را در یک آرایه عدد صحیح می شمارد. |
DenseCountSparseOutput <U گسترش TNumber > | شمارش سطل خروجی پراکنده را برای ورودی tf.tensor انجام می دهد. |
DenseToCSRSparseMatrix | یک تانسور متراکم را به یک CSRSparseMatrix (احتمالا دستهای) تبدیل میکند. |
DenseToDenseSetOperation <T TType را گسترش می دهد | عملیات مجموعه را در امتداد آخرین بعد 2 ورودی «تنسور» اعمال می کند. |
DenseToSparseBatchDataset | مجموعه داده ای ایجاد می کند که عناصر ورودی را در یک SparseTensor دسته بندی می کند. |
DenseToSparseSetOperation <T TType > را گسترش می دهد | عملیات مجموعه را در امتداد آخرین بعد "Tensor" و "SparseTensor" اعمال می کند. |
DepthToSpace <T TType > را گسترش می دهد | DepthToSpace برای تانسورهای نوع T. |
DepthwiseConv2dNative <T TNumber > را گسترش می دهد | یک انحراف عمقی دو بعدی را با توجه به تانسورهای 4 بعدی «ورودی» و «فیلتر» محاسبه میکند. |
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T TNumber را گسترش می دهد > | شیب پیچش عمقی را با توجه به فیلتر محاسبه می کند. |
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T TNumber > را گسترش می دهد | شیب پیچش عمقی را با توجه به ورودی محاسبه می کند. |
کوانتیزه کردن | ورودی uint32 بسته بندی شده را می گیرد و ورودی را در uint8 باز می کند تا انجام دهد کوانتیزاسیون روی دستگاه |
DeserializeIterator | تانسور متغیر داده شده را به یک تکرار کننده تبدیل می کند و آن را در منبع داده شده ذخیره می کند. |
DeserializeManySparse <T گسترش TType > | «SparseTensors» را از یک مینیبچ سریالی غیرمستقیم و الحاق کنید. |
DeserializeSparse <U extensions TType > | اشیاء «SparseTensor» را از حالت سریال خارج کنید. |
DestroyResourceOp | منبع مشخص شده توسط دسته را حذف می کند. |
DestroyTemporaryVariable <T TType > را گسترش می دهد | متغیر موقت را از بین می برد و مقدار نهایی آن را برمی گرداند. |
Det <T TType > را گسترش می دهد | تعیین کننده یک یا چند ماتریس مربع را محاسبه می کند. |
DeviceIndex | فهرست دستگاهی را که عملیات اجرا می کند برگردانید. |
Digamma <T TNumber > را گسترش می دهد | Psi را محاسبه می کند، مشتق Lgamma (log قدر مطلق «گاما(x)»، از نظر عنصر. |
Dilation2d <T TNumber را گسترش می دهد > | اتساع مقیاس خاکستری تانسورهای «ورودی» 4 بعدی و «فیلتر» سه بعدی را محاسبه می کند. |
Dilation2dBackpropFilter <T TNumber > را گسترش می دهد | گرادیان اتساع مورفولوژیکی 2 بعدی را با توجه به فیلتر محاسبه می کند. |
Dilation2dBackpropInput <T TNumber > را گسترش می دهد | گرادیان اتساع مورفولوژیکی 2 بعدی را با توجه به ورودی محاسبه می کند. |
DirectedInterleaveDataset | جایگزینی برای «InterleaveDataset» در یک لیست ثابت از مجموعه داده «N». |
Div <T TType > را گسترش می دهد | x/y را بر حسب عنصر برمیگرداند. |
DivNoNan <T TType > را گسترش می دهد | اگر مخرج صفر باشد 0 را برمی گرداند. |
نقطه <T TType > را گسترش می دهد | اپراتور XLA DotGeneral را میپیچد، مستند در https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dotgeneral. |
DrawBoundingBoxes <T TNumber را گسترش می دهد > | بر روی دسته ای از تصاویر، کادرهای مرزی را رسم کنید. |
DummyIterationCounter | |
DummyMemoryCache | |
DummySeedGenerator | |
DynamicPartition <T TType را گسترش می دهد | "داده" را با استفاده از شاخص های "پارتیشن" به تانسورهای "تعداد_پارتیشن" تقسیم می کند. |
DynamicSlice <T TType > را گسترش می دهد | عملگر XLA DynamicSlice را میپیچد، مستند در https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dynamicslice. |
DynamicStitch <T TType را گسترش می دهد | مقادیر تانسورهای «داده» را در یک تانسور واحد قرار دهید. |
DynamicUpdateSlice <T TType را گسترش می دهد | عملگر XLA DynamicUpdateSlice را که در مستند شده است، می پیچد https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dynamicupdateslice. |
Edit Distance | فاصله ویرایش لوونشتاین (احتمالاً نرمال شده) را محاسبه می کند. |
Eig <U TType > را گسترش می دهد | تجزیه ویژه یک یا چند ماتریس مربع را محاسبه می کند. |
Einsum <T TType > را گسترش می دهد | عملیاتی که از einsum op اولیه با 2 ورودی و 1 خروجی پشتیبانی می کند. |
Elu <T TNumber > را گسترش می دهد | خطی نمایی را محاسبه می کند: «exp(ویژگی ها) - 1» اگر < 0 باشد، «ویژگی ها» در غیر این صورت. |
EluGrad <T شماره T را گسترش می دهد > | گرادیان ها را برای عملیات خطی نمایی (Elu) محاسبه می کند. |
EmbeddingActivations | تمایز تعبیههای TPU را قادر میسازد. |
خالی <T گسترش TType > | با شکل داده شده یک تانسور ایجاد می کند. |
EmptyTensorList | یک لیست تانسور خالی ایجاد و برمی گرداند. |
EmptyTensorMap | یک نقشه تانسور خالی ایجاد و برمی گرداند. |
EncodeBase64 | رشته ها را در قالب وب ایمن base64 رمزگذاری کنید. |
EncodeJpeg | JPEG یک تصویر را رمزگذاری کنید. |
EncodeJpegVariableQuality | تصویر ورودی کد JPEG با کیفیت فشرده سازی ارائه شده. |
EncodePng | PNG یک تصویر را رمزگذاری کنید. |
EncodeProto | عملیات، پیام های پروتوباف ارائه شده در تانسورهای ورودی را سریال می کند. |
EncodeWav | کدگذاری داده های صوتی با استفاده از فرمت فایل WAV. |
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch | عملیاتی که لیستی از تانسورهای دسته ای ورودی را در TPUEmbedding قرار می دهد. |
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | انتقال کدهایی را که از () tf.nn.embedding_lookup استفاده می کند، آسان می کند. |
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch | عملیاتی که شاخص های ورودی TPUEmbedding را از SparseTensor در صف قرار می دهد. |
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch | انتقال کدهایی را که از ()tf.nn.embedding_lookup_sparse استفاده می کند، آسان می کند. |
EnsureShape <T TType را گسترش می دهد > | اطمینان حاصل می کند که شکل تانسور با شکل مورد انتظار مطابقت دارد. |
<T extends TType > را وارد کنید | یک فریم فرزند ایجاد یا پیدا میکند و «دادهها» را در اختیار فریم فرزند قرار میدهد. |
برابر | مقدار صدق (x == y) را از نظر عنصر برمیگرداند. |
Erf <T TNumber > را گسترش می دهد | تابع خطای گاوس "x" را از نظر عنصر محاسبه می کند. |
Erfc <T TNumber > را گسترش می دهد | تابع خطای مکمل «x» را از نظر عنصر محاسبه میکند. |
EuclideanNorm <T TType > را گسترش می دهد | هنجار اقلیدسی عناصر را در ابعاد یک تانسور محاسبه می کند. |
اجرا کردن | عملیاتی که یک برنامه TPU را روی دستگاه TPU بارگیری و اجرا می کند. |
ExecuteAndUpdateVariables | عملیاتی که برنامه ای را با به روز رسانی های متغیر در محل اختیاری اجرا می کند. |
خروج از <T extensions TType > | از فریم فعلی به فریم اصلی خود خارج می شود. |
Exp <T TType > را گسترش می دهد | نمایی x را از نظر عنصر محاسبه می کند. |
ExpandDims <T گسترش TType > | بعد 1 را به شکل تانسور وارد می کند. |
Expint <T TNumber > را گسترش می دهد | |
Expm1 <T TType را گسترش می دهد > | "exp(x) - 1" را از نظر عنصر محاسبه می کند. |
ExtractGlimpse | یک نگاه اجمالی از تانسور ورودی استخراج می کند. |
ExtractImagePatches <T گسترش TType > | «وصلهها» را از «تصاویر» استخراج کنید و آنها را در بعد خروجی «عمق» قرار دهید. |
ExtractJpegShape <T TNumber را گسترش می دهد | اطلاعات شکل یک تصویر با کد JPEG را استخراج کنید. |
ExtractVolumePatches <T extensions TNumber > | «وصلهها» را از «ورودی» استخراج کرده و در بعد خروجی «عمق» قرار دهید. |
حقیقت | خروجی یک واقعیت در مورد فاکتوریل. |
FakeQuantWithMinMaxArgs | تانسور «ورودیها» را جعلی کوانتیزه کنید، تانسور float را به «خروجیها» از همان نوع تایپ کنید. |
FakeQuantWithMinMaxArgsGradient | گرادیان ها را برای عملیات FakeQuantWithMinMaxArgs محاسبه کنید. |
FakeQuantWithMinMaxVars | کوانتیزه ساختگی تانسور ورودی از نوع شناور از طریق اسکالرهای شناور جهانی تانسور «ورودیها» از نوع شناور را از طریق اسکالرهای شناور سراسری «min» و «حداکثر» به تانسور «خروجیها» که همان شکل «ورودیها» است، کوانتیزه کنید. |
FakeQuantWithMinMaxVarsGradient | گرادیان ها را برای عملیات FakeQuantWithMinMaxVars محاسبه کنید. |
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel | کوانتیزه ساختگی تانسور ورودی از نوع شناور از طریق شناورهای هر کانال تانسور «ورودیها» از نوع شناور در هر کانال و یکی از اشکال: «[d]»، «[b، d]» «[b، h، w، d]» را از طریق شناورهای هر کانال، کوانتیزه کنید. min» و «max» شکل «[d]» تا تانسور «خروجی» همان شکل «ورودیها». |
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient | گرادیان ها را برای عملیات FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel محاسبه کنید. |
Fft <T TType > را گسترش می دهد | تبدیل فوریه سریع |
Fft2d <T TType را گسترش می دهد > | تبدیل فوریه دو بعدی سریع |
Fft3d <T TType را گسترش می دهد > | تبدیل فوریه سریع سه بعدی. |
FifoQueue | صفی که عناصر را به ترتیب اول به اول بیرون تولید می کند. |
پر کردن <U extends TType > | یک تانسور پر از یک مقدار اسکالر ایجاد می کند. |
FilterByLastComponentDataset | یک مجموعه داده حاوی عناصر اولین مؤلفه «مجموعه داده_ورودی» ایجاد میکند که در آخرین مؤلفه درست است. |
اثر انگشت | مقادیر اثر انگشت را ایجاد می کند. |
FixedLengthRecordDataset | |
FixedLengthRecordReader | خواننده ای که رکوردهای با طول ثابت را از یک فایل خروجی می دهد. |
FixedUnigramCandidateSampler | برچسبهایی را برای نمونهگیری کاندید با توزیع یکگرم آموختهشده تولید میکند. |
طبقه <T تعداد TNumber را گسترش می دهد | بزرگترین عدد صحیح از نظر عنصر را که بزرگتر از x نباشد برمی گرداند. |
FloorDiv <T TType را گسترش می دهد > | از نظر عنصر x // y را برمیگرداند. |
FloorMod <T TNumber را گسترش می دهد | باقیمانده تقسیم را از نظر عنصر برمیگرداند. |
FlushSummaryWriter | |
FractionalAvgPool <T TNumber > را گسترش می دهد | ادغام میانگین کسری را روی ورودی انجام می دهد. |
FractionalAvgPoolGrad <T TNumber > را گسترش می دهد | گرادیان تابع FractionalAvgPool را محاسبه می کند. |
FractionalMaxPool <T TNumber > را گسترش می دهد | ادغام حداکثر کسری را روی ورودی انجام می دهد. |
FractionalMaxPoolGrad <T TNumber > را گسترش می دهد | گرادیان تابع FractionalMaxPool را محاسبه می کند. |
FresnelCos <T TNumber را گسترش می دهد | |
FresnelSin <T TNumber > را گسترش می دهد | |
FusedBatchNorm <T TNumber را گسترش می دهد، U TNumber را گسترش می دهد > | نرمال سازی دسته ای |
FusedBatchNormGrad <T TNumber را گسترش می دهد، U TNumber را گسترش می دهد > | گرادیان برای عادی سازی دسته ای. |
FusedPadConv2d <T TNumber > را گسترش می دهد | بالشتک را به عنوان یک پیش پردازش در طول یک کانولوشن انجام می دهد. |
FusedResizeAndPadConv2d <T TNumber > را گسترش می دهد | تغییر اندازه و padding را به عنوان یک پیش پردازش در طول یک کانولوشن انجام می دهد. |
GRUBlockCell <T TNumber > را گسترش می دهد | انتشار سلول GRU را برای 1 مرحله زمانی محاسبه می کند. |
GRUBlockCellGrad <T TNumber > را گسترش می دهد | انتشار مجدد سلول GRU را برای 1 مرحله زمانی محاسبه می کند. |
جمع آوری <T extensions TType > | اپراتور XLA Gather مستند شده در را می پیچد https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#gather |
GatherNd <T گسترش TType > | برشها را از «پارامها» در یک تانسور با شکل مشخص شده با «شاخصها» جمعآوری کنید. |
GatherV2 <T TNumber > را گسترش می دهد | متقابل تانسورهای متعدد از نوع و شکل یکسان را جمع می کند. |
GenerateBoundingBoxProposals | این عملیات منطقه علایق را از جعبههای مرزبندی داده شده (bbox_deltas) لنگرهای wrt کدگذاری شده مطابق معادله 2 در arXiv:1506.01497 تولید میکند. این عملیات، جعبههای امتیازدهی برتر «pre_nms_topn» را انتخاب میکند، آنها را با توجه به لنگرها رمزگشایی میکند، در جعبههای همپوشانی با مقدار تقاطع بیش از «nms_threshold» بالاتر از «nms_threshold»، جعبههایی را که ضلع کوتاهتر از «» کمتر است، اعمال میکند. min_size`. |
GenerateVocabRemapping | با دادن مسیری به فایلهای واژگان جدید و قدیمی، یک Remapping Tensor از را برمیگرداند طول «num_new_vocab»، جایی که «remapping[i]» حاوی شماره ردیف در واژگان قدیمی است که مربوط به ردیف «i» در واژگان جدید است (شروع از خط «new_vocab_offset» و تا «num_new_vocab» موجودیتها)، یا «- 1` اگر ورودی «i» در واژگان جدید در واژگان قدیمی نباشد. |
GetSessionHandle | تانسور ورودی را در وضعیت جلسه جاری ذخیره کنید. |
GetSessionTensor <T TType را گسترش می دهد > | مقدار تانسور مشخص شده توسط دسته آن را بدست آورید. |
بزرگتر | مقدار حقیقت (x > y) را از نظر عنصر برمیگرداند. |
بزرگتر برابر | مقدار حقیقت (x >= y) را از نظر عنصر برمیگرداند. |
GuaranteeConst <T گسترش TType > | به زمان اجرای TF تضمین می دهد که تانسور ورودی ثابت است. |
جدول هش | یک جدول هش غیر اولیه ایجاد می کند. |
HistogramFixedWidth <U گسترش TNumber > | هیستوگرام مقادیر را برگردانید. |
خلاصه هیستوگرام | یک بافر پروتکل «Summary» را با یک هیستوگرام خروجی میدهد. |
HsvToRgb <T TNumber > را گسترش می دهد | یک یا چند تصویر را از HSV به RGB تبدیل کنید. |
هویت <T گسترش TType > | یک تانسور با شکل و محتویات مشابه تانسور یا مقدار ورودی را برگردانید. |
IdentityN | فهرستی از تانسورها را با اشکال و محتویات مشابه ورودی برمیگرداند تانسورها |
IdentityReader | خواننده ای که کار در صف را به عنوان کلید و مقدار خروجی می دهد. |
Ifft <T TType > را گسترش می دهد | تبدیل فوریه سریع معکوس |
Ifft2d <T TType را گسترش می دهد > | تبدیل فوریه سریع دو بعدی معکوس. |
Ifft3d <T TType > را گسترش می دهد | تبدیل فوریه سریع سه بعدی معکوس. |
Igamma <T TNumber > را گسترش می دهد | تابع گامای ناقص منظم پایین تر «P(a, x)» را محاسبه کنید. |
IgammaGradA <T TNumber را گسترش می دهد | گرادیان `igamma(a, x)` wrt `a` را محاسبه می کند. |
Igammac <T TNumber > را گسترش می دهد | تابع گامای ناقص منظم شده بالای Q(a, x) را محاسبه کنید. |
IgnoreErrorsDataset | مجموعه دادهای ایجاد میکند که حاوی عناصر «مجموعه دادههای ورودی» است و خطاها را نادیده میگیرد. |
تصویر <U TNumber > را گسترش می دهد | قسمت خیالی یک عدد مختلط را برمی گرداند. |
ImageProjectiveTransformV2 <T TNumber > را گسترش می دهد | تبدیل داده شده را برای هر یک از تصاویر اعمال می کند. |
ImageProjectiveTransformV3 <T TNumber > را گسترش می دهد | تبدیل داده شده را برای هر یک از تصاویر اعمال می کند. |
خلاصه تصویر | بافر پروتکل «Summary» را با تصاویر خروجی میدهد. |
ImmutableConst <T TType > را گسترش می دهد | تانسور تغییرناپذیر را از ناحیه حافظه برمیگرداند. |
ImportEvent | |
InTopK | می گوید که آیا اهداف در پیش بینی های «K» برتر هستند یا خیر. |
InfeedDequeue <T TType را گسترش می دهد > | یک گزینه نگهدارنده برای مقداری که به محاسبات وارد می شود. |
InfeedDequeueTuple | چندین مقدار را از فید به عنوان یک تاپل XLA واکشی می کند. |
InfeedEnqueue | عملیاتی که یک مقدار Tensor را وارد محاسبات می کند. |
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer | عملیاتی که بافر از پیش خطی شده را در ورودی TPU قرار می دهد. |
InfeedEnqueueTuple | چندین مقدار Tensor را به عنوان یک تاپل XLA وارد محاسبات می کند. |
شروع کنید | |
InitializeTable | آغازگر جدول که به ترتیب دو تانسور برای کلیدها و مقادیر می گیرد. |
InitializeTableFromDataset | |
InitializeTableFromTextFile | یک جدول را از یک فایل متنی مقداردهی اولیه می کند. |
InplaceAdd <T گسترش TType > | v را به ردیف های مشخص شده x اضافه می کند. |
InplaceSub <T TType > را گسترش می دهد | "v" را به ردیف های مشخص شده "x" تفریق می کند. |
InplaceUpdate <T TType را گسترش می دهد > | سطرهای مشخص شده "i" را با مقادیر "v" به روز می کند. |
Inv <T TType > را گسترش می دهد | معکوس یک یا چند ماتریس معکوس مربعی یا پیوندهای الحاقی آنها (جابهجایی مزدوج) را محاسبه میکند. |
InvGrad <T TType را گسترش می دهد > | گرادیان را برای معکوس «x» با ورودی آن محاسبه می کند. |
معکوس کردن <T گسترش TNumber > | معکوس کردن (برگرداندن) هر بیت از انواع پشتیبانی شده. به عنوان مثال، مقدار "uint8" 01010101 را تایپ کنید، به 10101010 تبدیل می شود. |
InvertPermutation <T TNumber > را گسترش می دهد | جایگشت معکوس یک تانسور را محاسبه می کند. |
Irfft <U TNumber را گسترش می دهد > | تبدیل سریع فوریه با ارزش واقعی واقعی. |
irfft2d <u tnumber > | معکوس 2D واقعی تبدیل سریع فوریه. |
irfft3d <u tnumber > | تبدیل سریع فوریه با ارزش واقعی سه بعدی. |
isboostedtreesensembleinitialized | بررسی می کند که آیا یک گروه درختی اولیه شده است یا خیر. |
isboostedtreesquantilestreamresourceinitialiated | بررسی می کند که آیا یک جریان کمی تنظیم شده است یا خیر. |
غیرقانونی | بازده کدام عناصر x محدود هستند. |
isinf | بازده که عناصر X inf است. |
ایسنان | بازده که عناصر X NAN هستند. |
insvarableInitialized | بررسی می کند که آیا تانسور اولیه شده است یا خیر. |
isotonicregression <u گسترش می دهد> | یک دسته از مشکلات رگرسیون ایزوتونیک را حل می کند. |
اشاره گر | |
iteratorfromstringhandle | |
iteratorgetdevice | نام دستگاهی را که "منبع" در آن قرار داده است ، برمی گرداند. |
iteratorgetnext | خروجی بعدی را از تکرار داده شده دریافت می کند. |
iteratorgetnextasoptional | خروجی بعدی را از تکرار داده شده به عنوان یک نوع اختیاری دریافت می کند. |
iteratorgetnextsync | خروجی بعدی را از تکرار داده شده دریافت می کند. |
iteratortostringhandle | `` `« source_handle »را نشان می دهد که یک تکرار کننده را به یک رشته نشان می دهد. |
پیوستن | رشته های موجود در لیست داده شده از تانسورهای رشته را به یک تانسور متصل می کند. با جداکننده داده شده (پیش فرض یک جداکننده خالی است). |
KMC2ChainInitialization | شاخص یک نقطه داده را که باید به مجموعه بذر اضافه شود ، برمی گرداند. |
keyValueuuesort <t tnumber را گسترش می دهد ، u ttype > | اپراتور مرتب سازی XLA ، مستند در https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort. |
kmeansplusplusinitialization | با استفاده از معیار KMEANS ++ ، ردیف های Num_to_sample از ورودی را انتخاب می کند. |
وابسته به | آمار سفارش KTH از یک مجموعه داده را محاسبه می کند. |
l2loss < t گسترش می دهد> | ضرر L2 |
LMDBDataset | مجموعه داده ای ایجاد می کند که جفت های کلید-مقدار را در یک یا چند فایل LMDB منتشر می کند. |
lstmblockcell <t گسترش TNumber > | انتشار سلول LSTM به جلو را برای 1 مرحله زمانی محاسبه می کند. |
lstmblockcellgrad <t گسترش TNumber > | تکثیر سلول LSTM را برای 1 TimeStep محاسبه می کند. |
LatencyStatsDataset | تأخیر تولید عناصر `input_dataset" را در یک statsaggregator ثبت می کند. |
Leakyrelu <t گسترش TNumber > | محاسبات خطی اصلاح شده: `حداکثر (ویژگی ها ، ویژگی ها * آلفا)`. |
Leakyrelugrad <t گسترش TNumber > | شیب های خطی اصلاح شده را برای یک عملیات Leakyrelu محاسبه می کند. |
LearningUnigramcandidatesAmpler | برچسب هایی را برای نمونه گیری نامزد با توزیع Unigram آموخته شده تولید می کند. |
Leftshift <t گسترش TNumber > | Elementwise تغییر سمت چپ بیت از `x` و` y` را محاسبه می کند. |
کمتر | مقدار حقیقت (x <y) عناصر را برمی گرداند. |
کم نظیر | مقدار حقیقت (x <= y) عناصر عاقلانه را برمی گرداند. |
lgamma <t گسترش TNumber > | ورود به مقدار مطلق `گاما (x)` عناصر را محاسبه می کند. |
Linspace <T گسترش TNumber > | مقادیر را در یک بازه تولید می کند. |
LMDBDataset | |
LMDBreader | خواننده ای که سوابق را از یک فایل LMDB خارج می کند. |
رفیق | یک Tensor "2-D (ماتریس) را با نام` old_tensor_name 'از ایست بازرسی بار می کند در `ckpt_path` و به طور بالقوه با استفاده از بازسازی های مشخص شده ، ردیف ها و ستون های خود را دوباره تغییر می دهد. |
رفیق | پارامترهای جاسازی آدم را بارگیری کنید. |
loadtpuembeddingadamparametersgradecumdebug | پارامترهای تعبیه شده آدم را با پشتیبانی اشکال زدایی بارگذاری کنید. |
رفیق | بارگذاری پارامترهای جاسازی Adadelta. |
لات | پارامترهای adadelta را با پشتیبانی اشکال زدایی بارگذاری کنید. |
رفیق | پارامترهای جاسازی Adagrad را بارگیری کنید. |
loadtpuembeddingadagradparametersgradecumdebug | پارامترهای جاسازی Adagrad را با پشتیبانی اشکال زدایی بارگذاری کنید. |
لات | پارامترهای تعبیه شده RMSProp با محوریت بار. |
بار | بارگذاری پارامترهای جاسازی FTRL. |
loadtpuembeddingftrlparametersgradecumdebug | پارامترهای تعبیه شده FTRL را با پشتیبانی اشکال زدایی بارگذاری کنید. |
popuembeddingmdladagradlightparameters | بار پارامترهای تعبیه شده نور MDL ADAGRAD. |
kine | پارامترهای تعبیه کننده حرکت بار. |
loadtpuembeddingmomentummentamparametersgradecumdebug | بارگذاری پارامترهای جاسازی Momentum با پشتیبانی از اشکال زدایی. |
ledtpuembeddingproximaladagradparameter | بار پارامترهای جاسازی Adagrad پروگزیمال. |
loadtpuembeddingproximaladagradparametersgradactercumdebug | بار پارامترهای جاسازی Adagrad پروگزیمال را با پشتیبانی اشکال زدایی بارگذاری کنید. |
بار | |
loadtpuembeddingproximalogiparametersgradecumdebug | |
platepuembeddingrmspropparameters | پارامترهای تعبیه شده RMSProp. |
loadtpuembeddingrmspropparametersgradecumdebug | بار پارامترهای تعبیه شده RMSProp با پشتیبانی اشکال زدایی. |
ppuembeddingstochasticgressionientdescentsparameters | بار پارامترهای جاسازی SGD. |
LoadTpuembeddingStoChasticAngrationientDescentsParametersGressAccumdebug | بار پارامترهای جاسازی SGD. |
LocalResponseNormalization <t گسترش TNumber > | عادی سازی پاسخ محلی. |
LocalResponseNormalizationgrad <t گسترش TNumber > | شیب برای عادی سازی پاسخ محلی. |
log <t گسترش ttype > | لگاریتم طبیعی X عنصر را محاسبه می کند. |
log1p <t گسترش ttype > | لگاریتم طبیعی (1 + x) عناصر عاقلانه را محاسبه می کند. |
logmatrixdeterminner <t گسترش ttype > | علامت و ورود به مقدار مطلق تعیین کننده را محاسبه می کند یک یا چند ماتریس مربع. |
logsoftmax <t گسترش TNumber > | فعال سازی های log softmax را محاسبه می کند. |
loguniformcandidatesampler | برچسب هایی را برای نمونه گیری نامزد با توزیع یکنواخت ورود به سیستم تولید می کند. |
منطقی | مقدار حقیقت x و y عنصر را برمی گرداند. |
منطقی | ارزش حقیقت `نه x 'را به صورت عاقلانه برمی گرداند. |
منطقی | مقدار حقیقت x یا y عنصر را برمی گرداند. |
LookuptableExport <t ttype را گسترش می دهد ، u ttype > | تمام کلیدها و مقادیر موجود در جدول را خروجی می کند. |
LookuptableFind <u ttype > | کلیدها را در یک جدول جستجو می کند ، مقادیر مربوطه را خروجی می کند. |
LookuptableImport | محتویات جدول را با کلیدها و مقادیر مشخص شده جایگزین می کند. |
به نظر می رسد | جدول را به عنوان کلیدها با مقادیر به روز می کند. |
Lookuptableremove | کلیدها و مقادیر مرتبط با آن را از یک جدول حذف می کند. |
به نظر می رسد | تعداد عناصر موجود در جدول داده شده را محاسبه می کند. |
حلقه | ورودی را به خروجی فوروارد می کند. |
پایین تر | تمام شخصیت های بزرگ را به تعویض های کوچک مربوطه تبدیل می کند. |
LowerBound <u tnumber > | در طول هر ردیف پایین_بید (sorted_search_values ، مقادیر) را اعمال می کند. |
lu <t ttype را گسترش می دهد ، شما tnumber > | تجزیه LU یک یا چند ماتریس مربع را محاسبه می کند. |
سازنده | یک تکرار جدید از مجموعه داده های داده شده ایجاد می کند و آن را در `iterator" ذخیره می کند. |
کله | تمام عناصر موجود در بعد غیر دسته ای را منحصر به فرد کنید ، اما "نزدیک" به مقدار اولیه آنها |
دارای نقشه نقشه | OP تمام عناصر موجود در ظرف زیرین را از بین می برد. |
نقشه برداری | OP تعداد عناصر ناقص را در ظرف زیرین برمی گرداند. |
ماپک | OP در مقادیر موجود در کلید مشخص شده است. |
اندازه ی نقشه | Op تعداد عناصر موجود در ظرف زیرین را برمی گرداند. |
نقشه | مرحله (کلید ، مقادیر) در ظرف زیرین که مانند یک هشتگت رفتار می کند. |
غرفه | OP مقادیر مرتبط با کلید را حذف و برمی گرداند از ظرف زیرین. |
مگسونستاگنوکی | OP یک تصادفی (کلید ، مقدار) را حذف و برمی گرداند از ظرف زیرین. |
Matmul <t گسترش TTYPE > | ماتریس "A" توسط ماتریس "B" را ضرب کنید. |
تطبیق | مجموعه ای از پرونده ها را با یک یا چند الگوی کره زمین باز می گرداند. |
تطبیق | |
MatrixDiag <t گسترش TTYPE > | یک تانسور مورب با مقادیر مورب با هم داده شده را برمی گرداند. |
MatrixDiagpart <t گسترش TTYPE > | قسمت مورب پخته شده از یک تانسور محکم را برمی گرداند. |
MatrixDiagPartv3 <T گسترش TTYPE > | قسمت مورب پخته شده از یک تانسور محکم را برمی گرداند. |
MatrixDiagv3 <T گسترش TTYPE > | یک تانسور مورب با مقادیر مورب با هم داده شده را برمی گرداند. |
ماتریسلوگاریتم <t گسترش ttype > | لگاریتم ماتریس یک یا چند ماتریس مربع را محاسبه می کند: \\(log(exp(A)) = A\\) این OP فقط برای ماتریس های پیچیده تعریف شده است. |
MatrixSetDiag <T گسترش TTYPE > | یک تانسور ماتریس دسته دار را با مقادیر مورب جدید جمع شده برمی گرداند. |
MatrixSolvels <t گسترش TTYPE > | یک یا چند مشکل حداقل مربعات خطی را حل می کند. |
حداکثر TTYPE > | حداکثر عناصر را در ابعاد یک تانسور محاسبه می کند. |
maxintraopparalalismdataset | یک مجموعه داده ایجاد می کند که بر حداکثر موازی بودن داخل عمل غلبه می کند. |
MaxPool <t گسترش TTYPE > | حداکثر استخر را روی ورودی انجام می دهد. |
maxpool3d <t گسترش TNumber > | استخر حداکثر سه بعدی را روی ورودی انجام می دهد. |
maxpool3dgrad <u tnumber > | شیب عملکرد 3D حداکثر استخر را محاسبه می کند. |
maxpool3dgradgrad <t گسترش TNumber > | شیب مرتبه دوم عملکرد MaxPooling را محاسبه می کند. |
MaxPoolgrad <t گسترش TNumber > | شیب عملکرد MaxPooling را محاسبه می کند. |
maxpoolgradgrad <t گسترش tnumber > | شیب مرتبه دوم عملکرد MaxPooling را محاسبه می کند. |
maxpoolgradgradwithargmax <t گسترش tnumber > | شیب مرتبه دوم عملکرد MaxPooling را محاسبه می کند. |
maxpoolgradwithargmax <t tnumber > | شیب عملکرد MaxPooling را محاسبه می کند. |
maxpoolwithargmax <t tnumber را گسترش می دهد ، شما tnumber > | حداکثر استخر را روی ورودی انجام می دهد و هم حداکثر مقادیر و شاخص ها را خروجی می کند. |
حداکثر <t tnumber > | حداکثر x و y را برمی گرداند (یعنی |
میانگین <t ttype > | میانگین عناصر را در ابعاد یک تانسور محاسبه می کند. |
ادغام <t ttype > | مقدار یک تانسور موجود را از "ورودی" به "خروجی" منتقل می کند. |
عیاشی | خلاصه ها را ادغام می کند. |
mergev2checkpoints | فرمت V2 خاص: پرونده های ابرداده از پاسگاه های باز شده را ادغام می کند. |
MFCC | طیف سنجی را به شکلی تبدیل می کند که برای تشخیص گفتار مفید است. |
min <t ttype > | حداقل عناصر را در ابعاد یک تانسور محاسبه می کند. |
حداقل <t tnumber > | حداقل مینی x و y را برمی گرداند (یعنی |
Mirrorpad <t گسترش TTYPE > | لنت یک تانسور با مقادیر آینه دار. |
Mirrorpadgrad <t گسترش TTYPE > | OP شیب برای `mirrorpad` op. |
مروارید | محاسبه MLIR دلخواه را به عنوان یک ماژول با یک عملکرد اصلی () بیان می کند. |
mod <t tnumber > | باقی مانده عنصر بخش تقسیم را برمی گرداند. |
مدل | تغییر هویت که عملکرد را مدل می کند. |
mul <t گسترش ttype > | X * y Element Wise را برمی گرداند. |
Mulnonan <t گسترش TTYPE > | X * y Element Wise را برمی گرداند. |
چند دستگاه | یک منبع چند منظوره ایجاد می کند. |
multideviceiteratorfromstringhandle | از دسته رشته ارائه شده خود یک منبع چند منظوره سازنده تولید می کند. |
multideviceitorgetnextnextrshard | عنصر بعدی برای شماره Shard ارائه شده است. |
چند منظوره چند منظوره | تکرار سازنده چند دستگاه را با مجموعه داده داده شده آغاز می کند. |
multideviceiteratortostringhandle | یک دسته رشته ای را برای multiDeviceTerator داده شده تولید می کند. |
Multinomial <u tnumber > | نمونه هایی را از توزیع چندمجمی ترسیم می کند. |
جهش یافته | یک جدول هش خالی ایجاد می کند که از تانسورها به عنوان ذخیره پشتیبان استفاده می کند. |
قابل تغییر | یک میز هش خالی ایجاد می کند. |
mutablehashtableoftensors | یک میز هش خالی ایجاد می کند. |
موتکس | یک منبع mutex ایجاد می کند که می تواند توسط "mutexlock" قفل شود. |
مودب | یک منبع mutex را قفل می کند. |
ncclallReduce <t tnumber > | یک تانسور حاوی کاهش در تمام تنسورهای ورودی است. |
ncclbroadcast <t گسترش TNumber > | "ورودی" را به کلیه دستگاههای متصل به خروجی ارسال می کند. |
ncclreduce <t tnumber > | با استفاده از "کاهش" به یک دستگاه واحد ، "ورودی" را از "num_devices" کاهش می دهد. |
ndtri <t tnumber > | |
نزدیکترین ها | نزدیکترین مراکز K را برای هر نقطه انتخاب می کند. |
neg <t گسترش ttype > | عنصر ارزش منفی عددی را محاسبه می کند. |
نردبان | آموزش از طریق نمونه گیری منفی. |
Nextafter <t گسترش TNumber > | مقدار نماینده بعدی `x1` را در جهت` x2` ، عناصر عاقلانه برمی گرداند. |
NextIteration <t گسترش ttype > | ورودی خود را برای تکرار بعدی در دسترس قرار می دهد. |
چیز | هیچ کاری نمی کند. |
nondeterministicints <u ttype > | غیر قطعی برخی از اعداد صحیح را تولید می کند. |
سرکوب غیرقانونی <t گسترش TNumber > | حریصانه زیرمجموعه ای از جعبه های مرزی را به ترتیب امتیاز نزولی انتخاب می کند، جعبه های هرس دور که دارای تقاطع بالایی بیش از اتحادیه (IOU) با جعبه های انتخاب شده قبلی هستند. |
سرکوب غیرقانونی withoverlaps | حریصانه زیرمجموعه ای از جعبه های مرزی را به ترتیب امتیاز نزولی انتخاب می کند، جعبه های هرس که با جعبه های انتخاب شده قبلاً همپوشانی بالایی دارند. |
nonserializabledataset | |
نا برابر | مقدار حقیقت (x! = y) عناصر عاقلانه را برمی گرداند. |
nthelement <t tnumber > | مقادیر آماری مرتبه «n» را برای آخرین بعد پیدا می کند. |
Onehot <u ttype > | یک تانسور یک داغ را برمیگرداند. |
OneSike <t گسترش TTYPE > | یک تانسور از آنهایی که با همان شکل و نوع X را برمی گرداند. |
بهینه سازی شده | با استفاده از بهینه سازی در «input_dataset» یک مجموعه داده ایجاد می کند. |
Optimizedatasetv2 | با استفاده از بهینه سازی های مرتبط با «input_dataset» یک مجموعه داده ایجاد می کند. |
از نظر اختیاری | یک نوع اختیاری را از یک تنش از تانسور ایجاد می کند. |
اختیاری | مقدار ذخیره شده در یک نوع اختیاری را برمی گرداند یا در صورت وجود هیچ خطایی ایجاد می کند. |
اختیاری | اگر و فقط در صورتی که نوع اختیاری داده شده دارای یک مقدار باشد ، درست باز می گردد. |
اختیاری | یک نوع اختیاری و بدون ارزش ایجاد می کند. |
ماپل | OP تمام عناصر موجود در ظرف زیرین را از بین می برد. |
orderedmapincompletesize | OP تعداد عناصر ناقص را در ظرف زیرین برمی گرداند. |
orderedmappeek | OP در مقادیر موجود در کلید مشخص شده است. |
سفارش | Op تعداد عناصر موجود در ظرف زیرین را برمی گرداند. |
ترتیب | مرحله (کلید ، مقادیر) در ظرف زیرین که مانند یک دستور داده شده رفتار می کند ظرف انجمنی. |
ترتیب | OP مقادیر مرتبط با کلید را حذف و برمی گرداند از ظرف زیرین. |
orderedmapunstagenokey | OP عنصر (کلید ، مقدار) را با کوچکترین حذف و برمی گرداند کلید از ظرف زیرین. |
ترتیب دهنده | انتخابگر هسته TPU Op. |
outeeddequeue <t گسترش ttype > | یک تانسور واحد را از محاسبات بازیابی می کند. |
outeeddequeuetuple | چندین مقدار را از فید محاسباتی بازیابی کنید. |
outeeddequeuetuplev2 | چندین مقدار را از فید محاسباتی بازیابی کنید. |
outeeddequeuev2 <t گسترش ttype > | یک تانسور واحد را از محاسبات بازیابی می کند. |
دلهره | یک تانسور را در محاسبات خارج کنید. |
Offeedenqueuetuple | مقادیر تانسور چندگانه را در محاسبات مورد استفاده قرار دهید. |
پد <t گسترش TTYPE > | اپراتور پد XLA را که در آن ثبت شده است ، می بندد https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#pad. |
یدک | یک مجموعه داده ایجاد می کند که عناصر Batch_Size را از ورودی دسته و لنت ها قرار می دهد. |
PaddingFifoqueue | صفی که عناصر را در مرتبه اول اول تولید می کند. |
موازی CONCONCAT TTYPE > | لیستی از تنش های "n" را در طول بعد اول جمع می کند. |
ParalleldynamicStitch <t گسترش TTYPE > | مقادیر را از تانسرهای "داده" به یک تانسور واحد واگذار کنید. |
ParameterizedTruncatedNormal <u tnumber > | مقادیر تصادفی را از یک توزیع نرمال خروجی می دهد. |
نمونه | یک بردار از Protos tf.example (به عنوان رشته) را به تنسورهای تایپ شده تبدیل می کند. |
رفیق | `input_dataset` حاوی" مثال "به عنوان بردارهای dt_string را به یک مجموعه داده از اشیاء" tensor "یا` sparsetensor "که نمایانگر ویژگی های تجزیه شده هستند ، تبدیل می کنند. |
ParsesequenceExample | یک بردار از tf.io. protos (به عنوان رشته ها) را به تانسرهای تایپ شده تبدیل می کند. |
parsesingleexample | یک TF.Example Proto (به عنوان یک رشته) را به تانسرهای تایپ شده تبدیل می کند. |
نمونه | یک مغز مقیاس را تبدیل می کند. |
parsetensor <t ttype > | یک tensorflow. tensorproto proto را به یک تانسور تبدیل می کند. |
partitionedinput <t گسترش TTYPE > | OP که لیستی از ورودی های تقسیم شده را با هم گروه بندی می کند. |
partitionedoutput <t گسترش TTYPE > | OP که یک تانسور را که توسط XLA به لیستی از تقسیم شده تبدیل می شود خروجی های خارج از محاسبه XLA. |
مکان نگهدارنده <t ttype > | یک مکان یابی برای مقداری که در محاسبه تغذیه می شود. |
placeholderwithdefault <t گسترش ttype > | یک مکان یابی که از "ورودی" عبور می کند ، هنگامی که خروجی آن تغذیه نشود. |
polygamma < t گسترش می دهد> | محاسبه عملکرد Polygamma \\(\psi^{(n)}(x)\\). |
جمعیت | شمارش جمعیت عاقلانه را محاسبه می کند (با نام مستعار |
POW <T گسترش TTYPE > | قدرت یک مقدار را به مقدار دیگر محاسبه می کند. |
پیش فرض | یک مجموعه داده ایجاد می کند که به طور غیر همزمان عناصر را از `input_dataset" ترجیح می دهد. |
از پیش خطی کردن | OP که یک مقدار تانسور را به یک تانسور نوع مات خطی می کند. |
پیش خطی | OP که مقادیر تانسور متعدد را به یک تانسور نوع مات خطی می کند. |
پیشگیری از ttype > | در صورت درخواست شیب ، یک هویت OP که باعث ایجاد خطایی می شود. |
چاپ | یک مقیاس رشته را چاپ می کند. |
اولویت | صفی که عناصر طبقه بندی شده بر اساس اولین مقدار مؤلفه را تولید می کند. |
PrivateThreadPooldataset | یک مجموعه داده ایجاد می کند که از یک استخر موضوع سفارشی برای محاسبه "input_dataset" استفاده می کند. |
prod <t گسترش ttype > | محصول عناصر را در ابعاد یک تانسور محاسبه می کند. |
qr <t ttype > | تجزیه QR یک یا چند ماتریس را محاسبه می کند. |
Quantize <t ttype > | تانسور "ورودی" از نوع شناور را به "خروجی" تانسور نوع "t" کمی کنید. |
QuantizeAndDequantize <t گسترش TNumber > | و سپس یک تانسور را کم می کند. |
QuantizeAndDequantizev3 <t گسترش TNumber > | و سپس یک تانسور را کم می کند. |
QuantizeAndDequantizev4 <t گسترش TNumber > | گرادیان `Quantization.QuantizeAndDequantizev4` را برمی گرداند. |
QuantizeAndDequantizev4grad <t گسترش TNumber > | شیب `QuantizeAndDequantizev4` را برمی گرداند. |
QuantizedOwnandShrinkRange <u گسترش ttype > | تانسور "ورودی" کمی را به یک خروجی با دقت پایین تبدیل کنید ، با استفاده از توزیع واقعی مقادیر برای به حداکثر رساندن استفاده از عمق بیت پایین و تنظیم بازده حداقل و حداکثر بر این اساس. |
Quantizedadd <V گسترش TTYPE > | x + y عنصر عاقلانه را برمی گرداند و روی بافرهای کمتری کار می کند. |
QuantizedAvgpool <t گسترش ttype > | استخر متوسط تانسور ورودی را برای انواع کمیت تولید می کند. |
QuantizedBatchNormwithGlobalNormalization <u گسترش TTYPE > | عادی سازی دسته ای کم. |
QuantizedBiasadd <V گسترش ttype > | برای انواع کمیت ، "تعصب" tensor را به Tensor "ورودی" اضافه می کند. |
QuantizedConcat <t گسترش ttype > | تانسور های کمیت شده را در طول یک بعد جمع می کند. |
QuantizedConv2Dandrelu <V گسترش ttype > | |
QuantizedConv2DandreluandRequantize <V گسترش TTYPE > | |
QuantizedConv2DandRequantize <V گسترش ttype > | |
QuantizedConv2DperChannel <V گسترش ttype > | محاسبه QuantizedConv2D در هر کانال. |
QuantizedConv2dwithBias <V گسترش TTYPE > | |
QuantizedConv2dwithBiasAndrelu <V گسترش ttype > | |
QuantizedConv2dwithBiasAndReluandRequantize <w گسترش ttype > | |
QuantizedConv2dwithBiasandRequantize <w گسترش TTYPE > | |
QuantizedConv2DwithBiasSignedSumandReluandRequantize <x گسترش TTYPE > | |
QuantizedConv2DwithBiasSumandRelu <V گسترش TTYPE > | |
QuantizedConv2dwithBiasSumandReluandRequantize <x گسترش TTYPE > | |
QuantizedConv2d <V گسترش ttype > | با توجه به ورودی 4D و تانسور فیلتر 4D ، یک اتصال 2D را محاسبه می کند. |
QuantizedDepthWiseconv2d <V گسترش TTYPE > | محاسبه عمق کمتری را محاسبه می کند. |
QuantizedDepthWiseconv2DwithBias <V گسترش TTYPE > | محاسبه شده با عمق و عمق Conv2d را با تعصب محاسبه می کند. |
QuantizedDepthWiseconv2DwithBiasAndRelu <V گسترش TTYPE > | محاسبات اندازه گیری عمق را با تعصب و RELU محاسبه می کند. |
QuantizedDepthWiseconv2DwithBiasAndReluandRequantize <w گسترش TTYPE > | محاسبه شده با عمق و عمق Conv2d را با تعصب ، RELU و مورد نیاز محاسبه می کند. |
QuantizedInstanCenorm <t گسترش TTYPE > | عادی سازی نمونه کم. |
QuantizedMatmul <V گسترش ttype > | ضرب ماتریس کمیت شده از `a` توسط ماتریس` b` را انجام دهید. |
Quantizedmatmulwithbias <w گسترش ttype > | ضرب ماتریس کمیت شده از `a` توسط ماتریس` b` با اضافه کردن تعصب را انجام می دهد. |
QuantizedMulwithBiasandDequantize <w گسترش TNumber > | |
QuantizedMulwithBiasAndrelu <V گسترش TTYPE > | ضرب ماتریس کمیت شده از `a` توسط ماتریس` b` را با افزودن تعصب و همجوشی انجام دهید. |
Quantizedmatmulwithbiasandreluandrequantize <w گسترش TTYPE > | ضرب ماتریس کمیت شده از `a` توسط ماتریس` b` را با اضافه کردن تعصب و relu و نیاز به فیوژن انجام دهید. |
QuantizedMulwithBiasandRequantize <w گسترش TTYPE > | |
QuantizedMaxpool <t گسترش TTYPE > | حداکثر استخر تانسور ورودی را برای انواع کمتری تولید می کند. |
QuantizedMul <V گسترش ttype > | x * y عنصر عاقلانه ، کار بر روی بافرهای کمکی را برمی گرداند. |
QuantizedRelu <u ttype > | خطی اصلاح شده کمی را محاسبه می کند: `حداکثر (ویژگی ها ، 0)` |
QuantizedRelu6 <u ttype > | محاسبه شده خطی اصلاح شده 6: `min (حداکثر (ویژگی ها ، 0) ، 6)` |
QuantizedRelux <u ttype > | خطی اصلاح شده خطی X: `min (حداکثر (ویژگی ها ، 0) ، max_value) را محاسبه می کند. |
QuantizedReshape <t ttype > | مطابق با تغییر شکل ، یک تانسور کمیت را تغییر شکل می دهد. |
QuantizedResizeBilinear <t گسترش ttype > | با استفاده از درون یابی دوتایی کمکی ، "تصاویر" را به اندازه "اندازه" تغییر دهید. |
خط | صف داده شده را می بندد. |
صف | از یک صف داده شده یک یا چند تنش را از بین می برد. |
صف | dequeues `n 'tuples از یک یا چند تنش از صف داده شده. |
صف | dequeues `n 'tuples از یک یا چند تنش از صف داده شده. |
صف | در صف داده شده ، یک یا چند تانسور را در آن قرار می دهد. |
صف | در صف داده شده صفر یا بیشتر از یک یا چند تنشور را در خود جای می دهد. |
در صف | اگر صف بسته باشد ، درست برمی گردد. |
در صف قرار دادن | تعداد عناصر موجود در صف داده شده را محاسبه می کند. |
RaggedBincount <u tnumber > | تعداد وقایع هر مقدار را در یک آرایه عدد صحیح شمارش می کند. |
RaggedCountSparseOutput <u tnumber > | شمارش سطل خروجی پراکنده را برای ورودی تانسور ناهموار انجام می دهد. |
RaggedCross <t ttype را گسترش می دهد ، شما tnumber > | یک متقاطع ویژگی از لیستی از تانسورها ایجاد می کند و آن را به عنوان RaggedTensor برمی گرداند. |
RaggedGather <T TNUMBER را گسترش می دهد ، شما TTYPE را گسترش می دهد> | برش های خاردار را از محور "پارامس" با توجه به "شاخص" جمع کنید. |
RaggedRange <u tnumber ، t tnumber > گسترش می دهد> | یک "RaggedTensor" حاوی توالی های مشخص از اعداد را برمی گرداند. |
RaggedTensorFromVariart <u tnumber ، t ttype > گسترش می یابد | یک تانسور "نوع" را به یک "raggedtensor" تبدیل می کند. |
raggedtensortosparse <u ttype > | یک 'RaggedTensor' را به 'SparseTensor' با مقادیر یکسان تبدیل می کند. |
raggedtensortotensor <u ttype > | یک تانسور متراکم از یک تانسور خزنده ایجاد کنید ، احتمالاً شکل آن را تغییر می دهد. |
خنجر | یک «raggedTensor» را در یک تانسور "Variant" رمزگذاری می کند. |
raggedtensortovariantgradient <u ttype > | یاور برای محاسبه شیب برای "raggedtensortovariant" استفاده می شد. |
RandomCrop <t TNUMBER > | به طور تصادفی محصول "تصویر". |
تصادفی | یک مجموعه داده ایجاد می کند که شماره های شبه ورد را برمی گرداند. |
RandomGamma <u tnumber > | مقادیر تصادفی از توزیع گاما (های) شرح داده شده توسط آلفا را خروجی می کند. |
RandomGammagrad <t گسترش TNumber > | مشتق یک نمونه تصادفی گاما را محاسبه می کند |
Randompoisson <V گسترش TNumber > | مقادیر تصادفی از توزیع پواسون (های) شرح داده شده توسط نرخ را خروجی می کند. |
RandomShuffle <T گسترش TTYPE > | به طور تصادفی یک تانسور را در بعد اول خود تغییر می دهد. |
شبه تصادفی | صفی که ترتیب عناصر را تصادفی می کند. |
تصادفی تصادفی <u tnumber > | مقادیر تصادفی را از یک توزیع نرمال خروجی می دهد. |
RandomInform <u tnumber > | مقادیر تصادفی را از توزیع یکنواخت خارج می کند. |
RandomInformint <u tnumber > | عدد صحیح تصادفی را از توزیع یکنواخت خارج می کند. |
دامنه <t tnumber > | دنباله ای از اعداد را ایجاد می کند. |
دامنه | یک مجموعه داده با طیف وسیعی از مقادیر ایجاد می کند. |
رتبه | رتبه یک تانسور را برمی گرداند. |
فیلی | کل محتوای نام پرونده ورودی را می خواند و خروجی می کند. |
readVarableOp <t ttype > | مقدار یک متغیر را می خواند. |
readernumrecordsproduced | تعداد سوابق این خواننده را تولید کرده است. |
readernumworkunitscompleded | تعداد واحدهای کاری را که این خواننده پردازش به پایان رسانده است ، برمی گرداند. |
سرپرست | رکورد بعدی (کلید ، جفت مقدار) تولید شده توسط یک خواننده را برمی گرداند. |
readeReadupto | به جفت های NUM_RECORDS '(کلید ، مقدار) تولید شده توسط یک خواننده باز می گردد. |
خواننده | خواننده را به حالت تمیز اولیه خود بازگردانید. |
خوانده شده | یک خواننده را به حالت قبلاً ذخیره شده بازگردانید. |
خوانندگان | یک تانسور رشته ای تولید کنید که وضعیت خواننده را رمزگذاری می کند. |
واقعی <u tnumber > | قسمت واقعی یک شماره پیچیده را برمی گرداند. |
RealDiv <t گسترش TTYPE > | عنصر x / y را برای انواع واقعی برمی گرداند. |
rebatchdataset | یک مجموعه داده ایجاد می کند که اندازه دسته را تغییر می دهد. |
RebatchDatasetv2 | یک مجموعه داده ایجاد می کند که اندازه دسته را تغییر می دهد. |
متقابل <t ttype > | محاسبه متقابل عنصر X را محاسبه می کند. |
متقابل <t ttype > | شیب را برای معکوس از `x` WRT ورودی خود محاسبه می کند. |
ضبط | سوابق تصادفی را منتشر می کند. |
recv <t گسترش ttype > | Tensor نامگذاری شده را از یک محاسبه XLA دیگر دریافت می کند. |
recvtpuembeddingactivations | OP که فعالیت های جاسازی شده در TPU را دریافت می کند. |
<T را گسترش می دهد TNumber > را کاهش دهید | به طور متقابل چندین تنش از نوع و شکل یکسان را کاهش می دهد. |
کاهش | عناصر "منطقی و" را در ابعاد تانسور محاسبه می کند. |
کاهش | عناصر "منطقی یا" را در ابعاد تانسور محاسبه می کند. |
کاهش Join | به یک تانسور رشته ای در ابعاد داده شده می پیوندد. |
کاهش TTYPE > | حداکثر عناصر را در ابعاد یک تانسور محاسبه می کند. |
کاهش ttype > | حداقل عناصر را در ابعاد یک تانسور محاسبه می کند. |
کاهش TType > | محصول عناصر را در ابعاد یک تانسور محاسبه می کند. |
کاهش TType > | جمع عناصر را در ابعاد یک تانسور محاسبه می کند. |
کاهش TNumber > | به طور متقابل چندین تنش از نوع و شکل یکسان را کاهش می دهد. |
Refenter <t گسترش TTYPE > | یک فریم فرزند ایجاد یا پیدا میکند و «دادهها» را در اختیار فریم فرزند قرار میدهد. |
Refexit <t گسترش TTYPE > | از قاب فعلی به قاب والدین خود خارج می شود. |
refitientity <t ttype > | همان تانسور Ref Tensor را به عنوان Tensor Ref Ref برگردانید. |
Refmerge <t گسترش TTYPE > | مقدار یک تانسور موجود را از "ورودی" به "خروجی" منتقل می کند. |
refnextiteration <t ttype > | ورودی خود را برای تکرار بعدی در دسترس قرار می دهد. |
refselect <t ttype > | عنصر "Index" ورودی "ورودی" را به "خروجی" منتقل می کند. |
Refswitch <t گسترش TTYPE > | Tensor ref را به پورت خروجی که توسط "Pred" تعیین می شود ، ارسال می کند. |
regexfullmatch | بررسی کنید که آیا ورودی با الگوی Regex مطابقت دارد یا خیر. |
regexreplace | جایگزین مسابقات "الگوی" معمولی در "ورودی" با رشته جایگزینی ارائه شده در "بازنویسی" می شود. |
RegisterDataset | یک مجموعه داده را با سرویس tf.data ثبت می کند. |
Relu <T گسترش TTYPE > | محاسبات خطی اصلاح شده: `حداکثر (ویژگی ها ، 0). |
RELU6 <T گسترش TNumber > | محاسبات خطی اصلاح شده 6: `min (حداکثر (ویژگی ها ، 0) ، 6). |
Relu6grad <T گسترش TNumber > | 6 شیب خطی اصلاح شده را برای یک عمل Relu6 محاسبه می کند. |
Relugrad <t گسترش TNumber > | شیب های خطی اصلاح شده را برای یک عملیات RELU محاسبه می کند. |
از راه دور | یک نمودار فرعی را روی یک پردازنده از راه دور اجرا کنید. |
تکرار داتاس | یک مجموعه داده ایجاد می کند که خروجی بارهای `input_dataset` را منتشر می کند. |
مافن | شناسه ماکت |
مجدداً | فراداده نشان می دهد که چگونه محاسبات TPU باید تکرار شود. |
ReplicatedInput <T گسترش TTYPE > | ورودی های N را به محاسبات TPU تکرار شده N متصل می کند. |
ReplicatedOutput <t گسترش ttype > | خروجی های N را از محاسبه TPU تکرار شده N- واژگون می کند. |
رفیق | محدوده ای را محاسبه می کند که مقادیر واقعی موجود در یک تانسور کوانتیزه را پوشش می دهد. |
LovelantizationRangePerchannel | محدوده لازم را در هر کانال محاسبه می کند. |
مورد نیاز <u ttype > | تانسور "ورودی" کمیت را به یک خروجی با دقت پایین تبدیل می کند. |
lovalantizeperchannel <u ttype > | ورودی را با مقادیر حداقل و حداکثر شناخته شده در هر کانال مورد نیاز قرار می دهد. |
تغییر شکل <t ttype > | یک تانسور را تغییر شکل می دهد. |
رفیق | با استفاده از درون یابی منطقه ، "تصاویر" را به "اندازه" تغییر دهید. |
دارای تغییر شکل | با استفاده از درون یابی بیگوبیک ، `تصاویر را به اندازه" اندازه "تغییر دهید. |
rizeBicubicgrad <t گسترش TNumber > | شیب درون یابی دوتایی را محاسبه می کند. |
بین خطی | با استفاده از درون یابی دو طرفه ، "تصاویر" را به "اندازه" تغییر دهید. |
rizebilineargrad <t گسترش TNumber > | شیب درون یابی دو طرفه را محاسبه می کند. |
resizenearestneighbor <t گسترش TNumber > | با استفاده از نزدیکترین درون یابی همسایه ، "تصاویر" را به اندازه "اندازه" تغییر دهید. |
resizenearestneighborgrad <t گسترش tnumber > | شیب نزدیکترین همسایه را محاسبه می کند. |
منبع | یک شیب را برای یک باتری معین اعمال می کند. |
منبع | تعداد شیب های جمع شده در باتری های داده شده را برمی گرداند. |
منابع | باتری را با مقدار جدیدی برای Global_Step به روز می کند. |
ResourceAccumulatortakeGradient <t گسترش TTYPE > | شیب متوسط را در شرط بندی شده ConditionActratulation استخراج می کند. |
منبع | "*var" را مطابق با الگوریتم Adamax به روز کنید. |
منبع | مطابق طرح Adadelta '*var' را به روز کنید. |
منبع | مطابق طرح ADAGRAD "*var" را به روز کنید. |
منبع | "*var" را با توجه به طرح Adagrad پروگزیمال به روز کنید. |
منبع | "*var" را طبق الگوریتم Adam به روز کنید. |
منابع | "*var" را طبق الگوریتم Adam به روز کنید. |
منبع | "*var" را با توجه به بروزرسانی AddSign به روز کنید. |
منبع | با توجه به الگوریتم RMSProp محور "*var" را به روز کنید. |
منبع | "*var" را با توجه به طرح ftrl-proximal به روز کنید. |
منبع | " * var" را با تفریق "آلفا" * "دلتا" از آن به روز کنید. |
منبع | "*var" را با توجه به طرح حرکت به روز کنید. |
منبع | "*var" را با توجه به طرح حرکت به روز کنید. |
منبع | "*var" را با توجه به بروزرسانی AddSign به روز کنید. |
منبع | "*var" و "*Accum" را با توجه به FOBOS با نرخ یادگیری ADAGRAD به روز کنید. |
منبع | "*var" را به عنوان الگوریتم FOBOS با نرخ یادگیری ثابت به روز کنید. |
منبع | "*var" را با توجه به الگوریتم RMSProp به روز کنید. |
دارایی | یک باتری مشروط برای شیب های تجمیع. |
Resourcountupto <t گسترش TNumber > | متغیر افزایش به "منبع" اشاره می شود تا زمانی که به "حد" برسد. |
ResourceGather <u ttype > | برش هایی را از متغیر اشاره شده توسط «منابع» مطابق با «شاخص» جمع کنید. |
ResourceGathernd <u ttype > | |
رفیق | به روزرسانی های پراکنده را به متغیر ارجاع شده توسط "منبع" اضافه می کند. |
منبع | به روزرسانی های پراکنده را به متغیر ارجاع شده توسط "منبع" تقسیم می کند. |
منبع | به روزرسانی های پراکنده را در متغیر ارجاع شده توسط "منبع" با استفاده از عملکرد "Max" کاهش می دهد. |
ممتاز | به روزرسانی های پراکنده در متغیر ارجاع شده توسط "منبع" با استفاده از عملیات "min" کاهش می یابد. |
منبع | به روزرسانی های پراکنده را در متغیر ارجاع شده توسط "منبع" ضرب می کند. |
رفیق | علاوه بر پراکنده مقادیر یا برش های فردی در یک متغیر اعمال می شود. |
رفیق | |
ممتاز | |
رفیق | تفریق پراکنده را برای مقادیر یا برش های فردی در یک متغیر اعمال می کند. |
با استفاده از منابع | به روزرسانی های پراکنده را برای مقادیر یا برش های فردی در یک داده شده اعمال می کند متغیر با توجه به "شاخص". |
منبع | به روزرسانی های پراکنده از متغیر ارجاع شده توسط "منبع" را تفریق می کند. |
منبع | به روزرسانی های پراکنده را به متغیر ارجاع شده توسط "منبع" اختصاص می دهد. |
منابع | VAR: باید از یک متغیر باشد (). |
ResourceseApplyAdagrad | با توجه به طرح ADAGRAD ، ورودی های مربوطه را در "*var" و "*Accum" به روز کنید. |
منابع | ورودی ها را در "*var" و "*Accum" مطابق با طرح Adagrad پروگزیمال به روز کنید. |
ResourceseParseApplyAdagradv2 | با توجه به طرح ADAGRAD ، ورودی های مربوطه را در "*var" و "*Accum" به روز کنید. |
ResourceseApplyCenteredRmsProp | با توجه به الگوریتم RMSProp محور "*var" را به روز کنید. |
منابع | ورودی های مربوطه را با توجه به طرح FTRL-proximal در '*var' به روز کنید. |
ResourceseApplyKerasmentum | با توجه به طرح حرکت ، ورودی های مربوطه را در "*var" و "*Accum" به روز کنید. |
رفیق | با توجه به طرح حرکت ، ورودی های مربوطه را در "*var" و "*Accum" به روز کنید. |
ResourceseApplyProximalAdagrad | ورودی های به روزرسانی پراکنده در "*var" و "*Accum" مطابق با الگوریتم FOBOS. |
منابع | به روزرسانی پراکنده '*var' به عنوان الگوریتم FOBOS با نرخ یادگیری ثابت. |
ResourcesParseApplyrmsProp | "*var" را با توجه به الگوریتم RMSProp به روز کنید. |
رفیق | "مقدار" را به مرجع مقدار l-مقدار "Ref" اختصاص دهید. |
بازگرداندن | تانسور را از یک پاسگاه V2 بازیابی می کند. |
بازگرداندن ttype > | یک تانسور را از پرونده های بازرسی بازیابی می کند. |
بازیابی | بازیابی پارامترهای تعبیه شده آدم. |
بازیابی | پارامترهای تعبیه شده آدم را با پشتیبانی اشکال زدایی بازیابی کنید. |
بازیابی | بازیابی پارامترهای تعبیه شده adadelta. |
بازیابی | بازیابی پارامترهای جاسازی Adadelta با پشتیبانی اشکال زدایی. |
بازیابی | بازیابی پارامترهای تعبیه شده ADAGRAD. |
بازیابی | بازیابی پارامترهای تعبیه شده ADAGRAD با پشتیبانی اشکال زدایی. |
بازیابی puembeddingcenteredrmspropparameters | بازیابی پارامترهای تعبیه شده RMSProp. |
بازیابی | پارامترهای تعبیه شده FTRL را بازیابی کنید. |
بازیابی | بازیابی پارامترهای تعبیه شده FTRL با پشتیبانی اشکال زدایی. |
بازیابی | بازیابی پارامترهای تعبیه شده نور MDL ADAGRAD. |
بازیابی | پارامترهای تعبیه کننده حرکت را بازیابی کنید. |
بازیابی | بازیابی پارامترهای تعبیه شده با پشتیبانی اشکال زدایی. |
بازیابی PuembeddingProximalAdagradParameters | بازیابی پارامترهای تعبیه شده adagrad پروگزیمال. |
بازیابی puembeddingproximaladagradgarametersgradactrgradecumdebug | بازیابی پارامترهای تعبیه شده پروگزیمال با پشتیبانی اشکال زدایی. |
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug | |
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters | پارامترهای جاسازی RMSProp را بازیابی کنید. |
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 > | برش های طول متغیر را معکوس می کند. |
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. |
صرفه جویی | 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 > | یک مرجع متغیر را بر بهروزرسانیهای پراکنده تقسیم میکند. |
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. |
ارسال | Sends the named tensor to another XLA computation. |
SendTPUEmbeddingGradients | به روز رسانی گرادیان جداول جاسازی شده را انجام می دهد. |
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 | مجموعه داده ای ایجاد می کند که یک پنجره کشویی را روی «مجموعه داده های ورودی» عبور می دهد. |
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 برای تانسورهای 4 بعدی از نوع T. |
SpaceToBatchNd <T extends TType > | SpaceToBatch for ND tensors of type T. |
SpaceToDepth <T extends TType > | SpaceToDepth برای تانسورهای نوع 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 > | یک تانسور را در امتداد یک بعد به تانسورهای «num_split» تقسیم میکند. |
SplitV <T extends TType > | یک تانسور را در امتداد یک بعد به تانسورهای «num_split» تقسیم میکند. |
SqlDataset | مجموعه داده ای ایجاد می کند که یک پرس و جوی SQL را اجرا می کند و ردیف هایی از مجموعه نتایج را منتشر می کند. |
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. |
صحنه | 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 تعداد عناصر موجود در ظرف زیرین را برمی گرداند. |
StatefulRandomBinomial <V extends TNumber > | |
StatefulStandardNormal <U extends TType > | مقادیر تصادفی را از یک توزیع نرمال خروجی می دهد. |
StatefulTruncatedNormal <U extends TType > | مقادیر تصادفی را از یک توزیع نرمال کوتاه شده به دست می آورد. |
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 | خلاصه ای از هر آمار ثبت شده توسط مدیر آمار داده شده را تولید می کند. |
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`. |
نوار | فضاهای سفید پیشرو و انتهایی را از تنسور جدا کنید. |
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 | فراداده نشان می دهد که چگونه محاسبات TPU باید تکرار شود. |
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 | یک عنصر را روی آرایه tensor_ فشار دهید. |
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 | یک منبع درختی ایجاد می کند و یک دسته را به آن برمی گرداند. |
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 > | با ایندکس کردن در TensorList یک Tensor ایجاد می کند. |
TensorListGetItem <T extends TType > | |
TensorListLength | Returns the number of tensors in the input tensor list. |
TensorListPopBack <T extends TType > | آخرین عنصر لیست ورودی و همچنین لیستی را با همه عناصر به جز آن عنصر برمی گرداند. |
TensorListPushBack | فهرستی را برمیگرداند که «Tensor» را به عنوان آخرین عنصر و سایر عناصر فهرست داده شده را در «input_handle» دارد. |
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 > | مقدار یک کلید داده شده را در نقشه تانسور برمی گرداند. |
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 > | "مقدار" را به مرجع l-value برش داده شده "ورودی" اختصاص دهید. |
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 | مجموعه داده ای ایجاد می کند که رکوردهای یک یا چند فایل TFRecord را منتشر می کند. |
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`. |
مهر زمان | 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 > | مقادیر تصادفی را از یک توزیع نرمال کوتاه شده به دست می آورد. |
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 > | یک بعد معین از یک تانسور رتبه-`R` را به تانسورهای`num` rank-`(R-1)` باز می کند. |
Unstage | Op is similar to a lightweight Dequeue. |
UnwrapDatasetVariant | |
بالا | همه کاراکترهای کوچک را به جانشینی با حروف بزرگ تبدیل می کند. |
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`. |
جایی که | 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 > | |