Hủy bỏ | Đưa ra một ngoại lệ để hủy bỏ quá trình khi được gọi. |
Abs <T mở rộng TNumber > | Tính giá trị tuyệt đối của tensor. |
Tích lũyN <T mở rộng TType > | Trả về tổng theo từng phần tử của một danh sách các tensor. |
Tích lũyÁp dụngGradient | Áp dụng một gradient cho một bộ tích lũy nhất định. |
Tích lũySốTích lũy | Trả về số gradient được tổng hợp trong các bộ tích lũy đã cho. |
Bộ tích lũyGlobalStep | Cập nhật bộ tích lũy một giá trị mới cho Global_step. |
AccumulatorTakeGradient <T mở rộng TType > | Trích xuất độ dốc trung bình trong Bộ tích lũy có điều kiện đã cho. |
Acos <T mở rộng TType > | Tính acos của x theo phần tử. |
Acosh <T mở rộng TType > | Tính cosin hyperbol nghịch đảo của x theo phần tử. |
Thêm <T mở rộng TType > | Trả về x + y theo phần tử. |
AddManySparseToTensorsMap | Thêm `N`-minibatch `SparseTensor` vào `SparseTensorsMap`, trả về các thẻ điều khiển `N`. |
AddN <T mở rộng TType > | Thêm tất cả phần tử tensor đầu vào một cách khôn ngoan. |
AddSparseToTensorsMap | Thêm `SparseTensor` vào `SparseTensorsMap` trả về phần xử lý của nó. |
Điều chỉnh độ tương phản <T mở rộng TNumber > | Điều chỉnh độ tương phản của một hoặc nhiều hình ảnh. |
Điều chỉnhHue <T mở rộng TNumber > | Điều chỉnh màu sắc của một hoặc nhiều hình ảnh. |
Điều chỉnhSaturation <T mở rộng TNumber > | Điều chỉnh độ bão hòa của một hoặc nhiều hình ảnh. |
Tất cả | Tính toán "logic và" của các phần tử theo chiều của một tenxơ. |
Tất cả ứng viên lấy mẫu | Tạo nhãn để lấy mẫu ứng viên bằng cách phân phối unigram đã học. |
AllReduce <T mở rộng TNumber > | Giảm lẫn nhau nhiều tensor có cùng loại và hình dạng. |
AllToAll <T mở rộng TType > | Một Op để trao đổi dữ liệu trên các bản sao TPU. |
Góc <U kéo dài TSố > | Trả về đối số của một số phức. |
Ẩn danhIterator | Một thùng chứa tài nguyên vòng lặp. |
Ẩn danhBộ nhớCache | |
Ẩn danhMultiDeviceIterator | Vùng chứa tài nguyên vòng lặp đa thiết bị. |
AnonymousRandomSeedGenerator | |
Trình tạo hạt giống ẩn danh | |
Bất kì | Tính toán "logic hoặc" của các phần tử theo các kích thước của tensor. |
ApplyAdaMax <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' theo thuật toán AdaMax. |
ApplyAdadelta <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' theo sơ đồ adadelta. |
ApplyAdagrad <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' theo sơ đồ adagrad. |
ApplyAdagradDa <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' theo sơ đồ adagrad gần nhất. |
ApplyAdagradV2 <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' theo sơ đồ adagrad. |
Áp dụngAdam <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' theo thuật toán Adam. |
ApplyAddSign <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' theo bản cập nhật AddSign. |
ApplyCenteredRmsProp <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' theo thuật toán RMSProp tập trung. |
ApplyFtrl <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' theo sơ đồ Ftrl-proximal. |
ApplyGradientDescent <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' bằng cách trừ 'alpha' * 'delta' khỏi nó. |
ApplyMomentum <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' theo sơ đồ động lượng. |
ApplyPowerSign <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' theo bản cập nhật AddSign. |
ApplyProximalAdagrad <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' và '*accum' theo FOBOS với tốc độ học tập của Adagrad. |
ApplyProximalGradientDescent <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' dưới dạng thuật toán FOBOS với tốc độ học tập cố định. |
ApplyRmsProp <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' theo thuật toán RMSProp. |
Gần đúng bằng | Trả về giá trị thực của abs(xy) < dung sai theo phần tử. |
ArgMax <V mở rộng TNumber > | Trả về chỉ mục có giá trị lớn nhất trên các kích thước của tensor. |
ArgMin <V mở rộng TNumber > | Trả về chỉ mục có giá trị nhỏ nhất theo các kích thước của tensor. |
chuỗi | Chuyển đổi từng mục trong tensor đã cho thành chuỗi. |
Asin <T mở rộng TType > | Tính sin nghịch đảo lượng giác của x theo phần tử. |
Asinh <T mở rộng TType > | Tính sin hyperbol nghịch đảo của x theo phần tử. |
Khẳng địnhCardinalityDataset | |
Khẳng địnhTiếp theoBộ dữ liệu | |
Khẳng định điều đó | Khẳng định rằng điều kiện đã cho là đúng. |
Gán <T mở rộng TType > | Cập nhật 'ref' bằng cách gán 'giá trị' cho nó. |
GánAdd <T mở rộng TType > | Cập nhật 'ref' bằng cách thêm 'giá trị' vào nó. |
GánThêmBiếnOp | Thêm một giá trị vào giá trị hiện tại của một biến. |
GánSub <T mở rộng TType > | Cập nhật 'ref' bằng cách trừ 'giá trị' khỏi nó. |
GánSubBiếnOp | Trừ một giá trị khỏi giá trị hiện tại của một biến. |
GánBiếnOp | Gán một giá trị mới cho một biến. |
Atan <T mở rộng TType > | Tính tang tuyến lượng giác nghịch đảo của x theo phần tử. |
Atan2 <T mở rộng TNumber > | Tính arctang của `y/x` theo phần tử, tôn trọng dấu của các đối số. |
Atanh <T mở rộng TType > | Tính tang hyperbol nghịch đảo của x theo phần tử. |
Âm thanhSpectrogram | Tạo ra hình ảnh trực quan của dữ liệu âm thanh theo thời gian. |
Âm thanhTóm tắt | Xuất ra bộ đệm giao thức `Tóm tắt` kèm theo âm thanh. |
Bộ dữ liệu AutoShard | Tạo một tập dữ liệu phân chia tập dữ liệu đầu vào. |
AvgPool <T mở rộng TNumber > | Thực hiện tổng hợp trung bình trên đầu vào. |
AvgPool3d <T mở rộng TNumber > | Thực hiện tổng hợp trung bình 3D trên đầu vào. |
AvgPool3dGrad <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc của hàm gộp trung bình. |
AvgPoolGrad <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc của hàm gộp trung bình. |
BandPart <T mở rộng TType > | Sao chép một tenxơ đặt mọi thứ bên ngoài dải trung tâm trong mỗi ma trận trong cùng về 0. |
BandedTriangularSolve <T mở rộng TType > | |
rào cản | Xác định một rào cản tồn tại trong các lần thực thi biểu đồ khác nhau. |
Rào cảnĐóng | Đóng rào cản nhất định. |
Rào cảnChưa hoàn thànhKích thước | Tính số phần tử không đầy đủ trong hàng rào đã cho. |
Rào CảnChènNhiều | Đối với mỗi khóa, gán giá trị tương ứng cho thành phần được chỉ định. |
Rào chắnSẵn sàngKích thước | Tính số phần tử hoàn chỉnh trong hàng rào đã cho. |
Rào CảnLấyNhiều | Lấy số lượng phần tử đã hoàn thành nhất định từ một rào cản. |
Lô | Lô tất cả các tensor đầu vào không xác định. |
BatchCholesky <T mở rộng TNumber > | |
BatchCholeskyGrad <T mở rộng TNumber > | |
Bộ dữ liệu hàng loạt | Tạo một tập dữ liệu phân nhóm các phần tử `batch_size` từ `input_dataset`. |
hàng loạtFft | |
LôFft2d | |
BatchFft3d | |
hàng loạt | |
BatchIfft2d | |
BatchIfft3d | |
BatchMatMul <T mở rộng TType > | Nhân các lát cắt của hai tensor theo đợt. |
BatchMatrixBandPart <T mở rộng TType > | |
BatchMatrixDeterminant <T mở rộng TType > | |
BatchMatrixDiag <T mở rộng TType > | |
BatchMatrixDiagPart <T mở rộng TType > | |
BatchMatrixInverse <T mở rộng TNumber > | |
BatchMatrixSetDiag <T mở rộng TType > | |
BatchMatrixSolve <T mở rộng TNumber > | |
BatchMatrixSolveLs <T mở rộng TNumber > | |
BatchMatrixTriangularSolve <T mở rộng TNumber > | |
BatchNormWithGlobalNormalization <T mở rộng TType > | Chuẩn hóa hàng loạt. |
BatchNormWithGlobalNormalizationGrad <T mở rộng TType > | Độ dốc để chuẩn hóa hàng loạt. |
BatchSelfAdjointEig <T mở rộng TNumber > | |
BatchSvd <T mở rộng TType > | |
BatchToSpace <T mở rộng TType > | BatchToSpace dành cho tensor 4-D loại T. |
BatchToSpaceNd <T mở rộng TType > | BatchToSpace cho các tensor ND loại T. |
BesselI0 <T mở rộng TNumber > | |
BesselI0e <T mở rộng TNumber > | |
BesselI1 <T mở rộng TNumber > | |
BesselI1e <T mở rộng TNumber > | |
BesselJ0 <T mở rộng TNumber > | |
BesselJ1 <T mở rộng TNumber > | |
BesselK0 <T mở rộng TNumber > | |
BesselK0e <T mở rộng TNumber > | |
BesselK1 <T mở rộng TNumber > | |
BesselK1e <T mở rộng TNumber > | |
BesselY0 <T mở rộng Tnumber > | |
BesselY1 <T mở rộng Tnumber > | |
Betainc <T mở rộng TNumber > | Tính tích phân beta không đầy đủ chính quy \\(I_x(a, b)\\). |
BiasAdd <T mở rộng TType > | Thêm `bias` vào `value`. |
BiasAddGrad <T mở rộng TType > | Hoạt động lùi cho "BiasAdd" trên tensor "biasAdd". |
Bincount <T mở rộng TNumber > | Đếm số lần xuất hiện của mỗi giá trị trong một mảng số nguyên. |
Bitcast <U mở rộng TType > | Bitcast một tensor từ loại này sang loại khác mà không cần sao chép dữ liệu. |
BitwiseAnd <T mở rộng TNumber > | Elementwise tính toán AND theo bit của `x` và `y`. |
BitwiseHoặc <T mở rộng TNumber > | Elementwise tính toán OR theo bit của `x` và `y`. |
BitwiseXor <T mở rộng TNumber > | Elementwise tính toán XOR theo bit của `x` và `y`. |
BlockLSTM <T mở rộng TNumber > | Tính toán tốc độ lan truyền tiến của ô LSTM cho tất cả các bước thời gian. |
BlockLSTMGrad <T mở rộng TNumber > | Tính toán sự lan truyền ngược của ô LSTM trong toàn bộ chuỗi thời gian. |
BoostedCâyTổng hợpSố liệu thống kê | Tổng hợp tóm tắt số liệu thống kê tích lũy cho lô. |
Tăng CườngCâyXô | Bucket hóa từng tính năng dựa trên ranh giới của nhóm. |
BoostedCâyTính toánTốt nhấtTính năngChia | Tính toán mức tăng cho từng tính năng và trả về thông tin phân chia tốt nhất có thể cho tính năng đó. |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 | Tính toán mức tăng cho từng tính năng và trả về thông tin phân chia tốt nhất có thể cho mỗi nút. |
BoostedCâyTính toánTốt nhấtLợi nhuận trên mỗiTính năng | Tính toán mức tăng cho từng tính năng và trả về thông tin phân chia tốt nhất có thể cho tính năng đó. |
BoostedTreesCenterBias | Tính toán giá trị ưu tiên từ dữ liệu huấn luyện (độ lệch) và điền vào nút đầu tiên bằng giá trị ưu tiên của nhật ký. |
BoostedCâyTạoBộ đồng phục | Tạo một mô hình tập hợp cây và trả về một điều khiển cho nó. |
BoostedTreesTạoQuantileStreamTài nguyên | Tạo tài nguyên cho các luồng lượng tử. |
BoostedCâyDeserializeBộ đồng phục | Giải tuần tự hóa cấu hình tập hợp cây được tuần tự hóa và thay thế cây hiện tại hòa tấu. |
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | Tạo một điều khiển cho BoostedTreesEnsembleResource |
BoostedTreesVí dụDebugĐầu ra | Kết quả đầu ra có thể giải thích mô hình/gỡ lỗi cho từng ví dụ. |
BoostedTreesFlushQuantileTóm tắt | Xóa các bản tóm tắt lượng tử từ mỗi tài nguyên luồng lượng tử. |
BoostedTreesGetEnsembleStates | Truy xuất mã thông báo tem tài nguyên tổng hợp cây, số lượng cây và số liệu thống kê về số lượng cây đang phát triển. |
BoostedTreesMakeQuantileTóm tắt | Tạo bản tóm tắt các lượng tử cho lô. |
BoostedTreesMakeStatsTóm tắt | Tạo bản tóm tắt số liệu thống kê tích lũy cho lô. |
BoostedCâyDự đoán | Chạy nhiều bộ dự đoán tập hợp hồi quy cộng tính trên các phiên bản đầu vào và tính toán các log. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | Thêm các bản tóm tắt lượng tử vào từng tài nguyên luồng lượng tử. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | Giải tuần tự hóa các ranh giới vùng lưu trữ và cờ sẵn sàng vào QuantileAccumulator hiện tại. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | Xóa các bản tóm tắt cho tài nguyên luồng lượng tử. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | Tạo ranh giới nhóm cho từng tính năng dựa trên các bản tóm tắt tích lũy. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | Tạo một điều khiển cho BoostedTreesQuantileStreamResource. |
BoostedTreesSerializeEnsemble | Sắp xếp chuỗi cây thành một proto. |
BoostedTreesSparseAggregateStats | Tổng hợp tóm tắt số liệu thống kê tích lũy cho lô. |
BoostedCâythưa thớtTính toánTốt nhấtTính năngSplit | Tính toán mức tăng cho từng tính năng và trả về thông tin phân chia tốt nhất có thể cho tính năng đó. |
BoostedCâyĐào tạoDự đoán | Chạy nhiều bộ dự đoán tập hợp hồi quy cộng tính trên các phiên bản đầu vào và tính toán cập nhật cho các bản ghi được lưu trong bộ nhớ đệm. |
BoostedTreesUpdateBộ đồng phục | Cập nhật quần thể cây bằng cách thêm một lớp vào cây cuối cùng đang được trồng hoặc bằng cách bắt đầu một cây mới. |
BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | Cập nhật quần thể cây bằng cách thêm một lớp vào cây cuối cùng đang được trồng hoặc bằng cách bắt đầu một cây mới. |
BroadcastDynamicShape <T mở rộng TNumber > | Trả về hình dạng của s0 op s1 bằng tính năng phát sóng. |
BroadcastGradientArgs <T mở rộng TNumber > | Trả về các chỉ số rút gọn để tính gradient của s0 op s1 khi phát sóng. |
BroadcastHelper <T mở rộng TType > | Toán tử trợ giúp để thực hiện các chương trình phát sóng kiểu XLA Phát sóng `lhs` và `rhs` đến cùng một thứ hạng, bằng cách thêm kích thước 1 vào bất kỳ thứ nguyên nào trong số `lhs` và `rhs` có thứ hạng thấp hơn, sử dụng quy tắc phát sóng của XLA cho toán tử nhị phân. |
BroadcastRecv <T mở rộng TType > | Nhận giá trị tensor được phát từ thiết bị khác. |
BroadcastSend <T mở rộng TType > | Truyền giá trị tensor tới một hoặc nhiều thiết bị khác. |
BroadcastTo <T mở rộng TType > | Phát một mảng cho hình dạng tương thích. |
Xô | Phân loại 'đầu vào' dựa trên 'ranh giới'. |
ByteProducedStatsBộ dữ liệu | Ghi lại kích thước byte của từng phần tử của `input_dataset` trong StatsAggregator. |
CSRSparseMatrixComponents <T mở rộng TType > | Đọc các thành phần CSR tại lô `index`. |
CSRSparseMatrixToDense <T mở rộng TType > | Chuyển đổi CSRSparseMatrix (có thể theo đợt) thành dày đặc. |
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T mở rộng TType > | Chuyển đổi CSRSparesMatrix (có thể theo đợt) thành SparseTensor. |
Bộ dữ liệu CSV | |
CSVBộ dữ liệuV2 | |
CTCLossV2 | Tính toán tổn thất CTC (xác suất nhật ký) cho mỗi mục nhập lô. |
Bộ dữ liệu bộ đệm | Tạo một tập dữ liệu lưu trữ các phần tử từ `input_dataset`. |
CacheDatasetV2 | |
Truyền <U mở rộng TType > | Truyền x loại SrcT tới y loại DstT. |
Trần nhà <T mở rộng TNumber > | Trả về số nguyên nhỏ nhất theo phần tử không nhỏ hơn x. |
CheckNumerics <T mở rộng TNumber > | Kiểm tra một tenxơ để tìm các giá trị NaN, -Inf và +Inf. |
Cholesky <T mở rộng TType > | Tính toán phân rã Cholesky của một hoặc nhiều ma trận vuông. |
CholeskyGrad <T mở rộng TNumber > | Tính toán gradient lan truyền ngược ở chế độ đảo ngược của thuật toán Cholesky. |
ChọnBộ dữ liệu nhanh nhất | |
ClipByValue <T mở rộng TType > | Cắt các giá trị tensor về mức tối thiểu và tối đa được chỉ định. |
ĐóngTóm tắtNhà văn | |
ClusterOutput <T mở rộng TType > | Toán tử kết nối đầu ra của phép tính XLA với các nút biểu đồ người tiêu dùng khác. |
CollectiveGather <T mở rộng TNumber > | Tích lũy lẫn nhau nhiều tensor có cùng loại và hình dạng. |
CollectivePermute <T mở rộng TType > | Một giải pháp để hoán vị các tensor trên các phiên bản TPU được sao chép. |
Kết hợpNonMaxSuppression | Tham lam chọn một tập hợp con các hộp giới hạn theo thứ tự điểm giảm dần, Thao tác này thực hiện non_max_suppression đối với đầu vào mỗi đợt, trên tất cả các lớp. |
So sánhAndBitpack | So sánh các giá trị của `input` với `threshold` và gói các bit kết quả vào một `uint8`. |
Biên soạnKết quả | Trả về kết quả của quá trình biên dịch TPU. |
Biên dịch thành côngKhẳng định | Khẳng định rằng quá trình biên dịch đã thành công. |
Phức hợp <U mở rộng TType > | Chuyển đổi hai số thực thành số phức. |
ComplexAbs <U mở rộng TNumber > | Tính giá trị tuyệt đối phức của một tensor. |
Phần tử nén | Nén một phần tử dữ liệu. |
Tính toánSố lần truy cập ngẫu nhiên | Tính toán id của các vị trí trong sampled_candidates khớp với true_labels. |
Tính toánKích thước hàng loạt | Tính toán kích thước lô tĩnh của tập dữ liệu không có lô một phần. |
Concat <T mở rộng TType > | Nối các tensor dọc theo một chiều. |
Ghép dữ liệu | Tạo một tập dữ liệu nối `input_dataset` với `another_dataset`. |
Tích lũy có điều kiện | Một bộ tích lũy có điều kiện để tổng hợp các gradient. |
Định cấu hìnhTPU phân tán | Thiết lập cấu trúc tập trung cho hệ thống TPU phân tán. |
Định cấu hìnhTPUnhúng | Thiết lập TPUEmbedding trong hệ thống TPU phân tán. |
Kết hợp <T mở rộng TType > | Trả về liên hợp phức của một số phức. |
ConjugateTranspose <T mở rộng TType > | Xáo trộn các kích thước của x theo một hoán vị và liên hợp kết quả. |
Hằng số <T mở rộng TType > | Một toán tử tạo ra một giá trị không đổi. |
Tiêu thụMutexLock | Hoạt động này sử dụng khóa được tạo bởi `MutexLock`. |
Trình kích hoạt điều khiển | Không làm gì cả. |
Chuyển đổi <T mở rộng TType > | Bao bọc toán tử XLA ConvGeneralDilating, được ghi lại tại https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#conv_convolution. |
Chuyển đổi2d <T mở rộng TNumber > | Tính toán tích chập 2-D cho các tensor `đầu vào` và `bộ lọc` 4-D. |
Conv2dBackpropFilter <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc tích chập đối với bộ lọc. |
Conv2dBackpropInput <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc tích chập đối với đầu vào. |
Conv3d <T mở rộng TNumber > | Tính toán tích chập 3-D cho các tensor `đầu vào` và `bộ lọc` 5-D. |
Conv3dBackpropFilter <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc của tích chập 3-D đối với bộ lọc. |
Conv3dBackpropInput <U mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc của tích chập 3-D đối với đầu vào. |
Sao chép <T mở rộng TType > | Sao chép một tenxơ từ CPU sang CPU hoặc GPU sang GPU. |
CopyHost <T mở rộng TType > | Sao chép một tensor vào máy chủ. |
Cos <T mở rộng TType > | Tính cos của x theo phần tử. |
Cosh <T mở rộng TType > | Tính cosin hyperbol của x theo phần tử. |
CountUpTo <T mở rộng TNumber > | Tăng 'ref' cho đến khi đạt đến 'giới hạn'. |
TạoTóm tắtDbWriter | |
CreateSummaryFileWriter | |
Cắt và Thay đổi kích thước | Trích xuất các phần cắt từ tensor hình ảnh đầu vào và thay đổi kích thước của chúng. |
Cắt và Thay đổi kích thướcGradHộp | Tính toán độ dốc của crop_and_resize khi ghi tenxơ của hộp đầu vào. |
CropAndResizeGradImage <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc của crop_and_resize khi ghi tenxơ hình ảnh đầu vào. |
Chữ thập <T mở rộng TNumber > | Tính tích chéo theo cặp. |
CrossReplicaSum <T mở rộng TNumber > | Op để tính tổng đầu vào trên các phiên bản TPU được sao chép. |
CtcBeamSearchDecoding <T mở rộng TNumber > | Thực hiện giải mã tìm kiếm chùm tia trên nhật ký được cung cấp ở đầu vào. |
CtcGreedyDecoding <T mở rộng TNumber > | Thực hiện giải mã tham lam trên nhật ký được cung cấp trong đầu vào. |
CtcLoss <T mở rộng TNumber > | Tính toán tổn thất CTC (xác suất nhật ký) cho mỗi mục nhập lô. |
CudnnRNN <T mở rộng TNumber > | Một RNN được hỗ trợ bởi cuDNN. |
CudnnRNNBackprop <T mở rộng TNumber > | Bước backprop của CudnnRNNV3. |
CudnnRNNCanonicalToParams <T mở rộng TNumber > | Chuyển đổi các thông số CudnnRNN từ dạng chuẩn sang dạng có thể sử dụng được. |
CudnnRNNParamsToCanonical <T mở rộng TNumber > | Truy xuất thông số CudnnRNN ở dạng chuẩn. |
CudnnRnnParamsSize <U mở rộng TNumber > | Tính toán kích thước trọng số có thể được sử dụng bởi mô hình Cudnn RNN. |
Cumprod <T mở rộng TType > | Tính tích lũy của tensor `x` dọc theo `trục`. |
Cumsum <T mở rộng TType > | Tính tổng tích lũy của tensor `x` dọc theo `trục`. |
CumulativeLogsumexp <T mở rộng TNumber > | Tính tích lũy của tensor `x` dọc theo `trục`. |
DataFormatDimMap <T mở rộng TNumber > | Trả về chỉ mục thứ nguyên ở định dạng dữ liệu đích được cung cấp trong định dạng dữ liệu nguồn. |
DataFormatVecPermute <T mở rộng TNumber > | Hoán đổi tensor đầu vào từ `src_format` sang `dst_format`. |
Dịch vụ dữ liệuBộ dữ liệu | |
Tập dữ liệuCardinality | Trả về số lượng của `input_dataset`. |
Tập dữ liệuTừGraph | Tạo một tập dữ liệu từ `graph_def` đã cho. |
Tập dữ liệuToGraph | Trả về một GraphDef được tuần tự hóa đại diện cho `input_dataset`. |
Bộ dữ liệuToSingleElement | Xuất phần tử đơn từ tập dữ liệu đã cho. |
Tập dữ liệuToTFRecord | Ghi tập dữ liệu đã cho vào tệp đã cho bằng định dạng TFRecord. |
Tập dữ liệuToTfRecord | Ghi tập dữ liệu đã cho vào tệp đã cho bằng định dạng TFRecord. |
Dawsn <T mở rộng TNumber > | |
DebugGradientIdentity <T mở rộng TType > | Tùy chọn nhận dạng để gỡ lỗi độ dốc. |
DebugGradientRefIdentity <T mở rộng TType > | Tùy chọn nhận dạng để gỡ lỗi độ dốc. |
DebugIdentity <T mở rộng TType > | Gỡ lỗi nhận dạng V2 Op. |
Gỡ lỗiNanĐếm | Gỡ lỗi bộ đếm giá trị NaN Op. |
DebugNumericsSummary <U mở rộng TNumber > | Tóm tắt số gỡ lỗi V2 Op. |
Giải MãVàCắtJpeg | Giải mã và cắt hình ảnh được mã hóa JPEG thành tenxơ uint8. |
Giải mãBase64 | Giải mã các chuỗi được mã hóa base64 an toàn trên web. |
Giải mãBmp | Giải mã khung hình đầu tiên của hình ảnh được mã hóa BMP thành tensor uint8. |
Giải mãNén | Giải nén chuỗi. |
Giải mãCsv | Chuyển đổi bản ghi CSV sang tensor. |
Giải MãGif | Giải mã (các) khung hình của hình ảnh được mã hóa GIF thành tenxơ uint8. |
DecodeImage <T mở rộng TNumber > | Hàm dành cho giải mã_bmp, giải mã_gif, giải mã_jpeg và giải mã_png. |
Giải mãJpeg | Giải mã hình ảnh được mã hóa JPEG thành tenxơ uint8. |
Giải mãJsonVí dụ | Chuyển đổi các bản ghi ví dụ được mã hóa JSON thành chuỗi đệm giao thức nhị phân. |
DecodePaddedRaw <T mở rộng TNumber > | Diễn giải lại các byte của chuỗi dưới dạng vectơ số. |
DecodePng <T mở rộng TNumber > | Giải mã hình ảnh được mã hóa PNG thành tenxơ uint8 hoặc uint16. |
Giải MãProto | Op trích xuất các trường từ thông báo bộ đệm giao thức được tuần tự hóa thành các tensor. |
DecodeRaw <T mở rộng TType > | Diễn giải lại các byte của chuỗi dưới dạng vectơ số. |
Giải mãWav | Giải mã tệp WAV PCM 16 bit thành tensor nổi. |
DeepCopy <T mở rộng TType > | Tạo một bản sao của `x`. |
XóaIterator | Một thùng chứa tài nguyên vòng lặp. |
XóaBộ nhớCache | |
XóaMultiDeviceIterator | Một thùng chứa tài nguyên vòng lặp. |
XóaRandomSeedGenerator | |
XóaSeedGenerator | |
XóaPhiênTensor | Xóa tensor được chỉ định bởi phần điều khiển của nó trong phiên. |
DenseBincount <U mở rộng TNumber > | Đếm số lần xuất hiện của mỗi giá trị trong một mảng số nguyên. |
DenseCountSparseOutput <U mở rộng TNumber > | Thực hiện đếm thùng đầu ra thưa thớt cho đầu vào tf.tensor. |
DenseToCSRSparseMatrix | Chuyển đổi một tenxơ dày đặc thành CSRSparseMatrix (có thể theo đợt). |
DenseToDenseSetOperation <T mở rộng TType > | Áp dụng thao tác thiết lập dọc theo chiều cuối cùng của 2 đầu vào `Tensor`. |
DenseToSparseBatchDataset | Tạo một tập dữ liệu sắp xếp các phần tử đầu vào thành một SparseTensor. |
DenseToSparseSetOperation <T mở rộng TType > | Áp dụng thao tác tập hợp dọc theo chiều cuối cùng của `Tensor` và `SparseTensor`. |
DepthToSpace <T mở rộng TType > | DepthToSpace cho tensor loại T. |
DepthwiseConv2dNative <T mở rộng TNumber > | Tính toán tích chập theo chiều sâu 2-D cho các tensor `đầu vào` và `bộ lọc` 4-D. |
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc tích chập theo chiều sâu đối với bộ lọc. |
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc của tích chập theo chiều sâu đối với đầu vào. |
giải mã | Lấy đầu vào uint32 đã đóng gói và giải nén đầu vào thành uint8 để thực hiện Dequantization trên thiết bị. |
DeserializeIterator | Chuyển đổi tensor biến thể đã cho thành một biến thể vòng lặp và lưu trữ nó trong tài nguyên đã cho. |
DeserializeManySparse <T mở rộng TType > | Giải tuần tự hóa và ghép nối `SparseTensors` từ một minibatch được tuần tự hóa. |
DeserializeSparse <U mở rộng TType > | Giải tuần tự hóa các đối tượng `SparseTensor`. |
Phá hủy tài nguyênOp | Xóa tài nguyên được chỉ định bởi tay cầm. |
Phá hủyTemporaryVariable <T mở rộng TType > | Phá hủy biến tạm thời và trả về giá trị cuối cùng của nó. |
Det <T mở rộng TType > | Tính định thức của một hoặc nhiều ma trận vuông. |
Chỉ mục thiết bị | Trả về chỉ mục của thiết bị mà op chạy. |
Digamma <T mở rộng TNumber > | Tính Psi, đạo hàm của Lgamma (log của giá trị tuyệt đối của `Gamma(x)`), theo phần tử. |
Dilation2d <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ giãn nở thang độ xám của các tensor `đầu vào` 4-D và `bộ lọc` 3-D. |
Dilation2dBackpropFilter <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc của độ giãn nở 2-D hình thái đối với bộ lọc. |
Dilation2dBackpropInput <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc của độ giãn nở 2-D hình thái đối với đầu vào. |
Tập dữ liệu được chỉ đạoInterleave | Thay thế cho `InterleaveDataset` trên danh sách cố định gồm các bộ dữ liệu `N`. |
Div <T mở rộng TType > | Trả về x / y theo phần tử. |
DivNoNan <T mở rộng TType > | Trả về 0 nếu mẫu số bằng 0. |
Dấu chấm <T mở rộng TType > | Bao bọc toán tử XLA DotGeneral, được ghi lại tại https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#dotgeneral . |
DrawBoundingBoxes <T mở rộng TNumber > | Vẽ các hộp giới hạn trên một loạt hình ảnh. |
GiảLặpBộ đếm | |
Bộ nhớ giảBộ nhớ đệm | |
Máy Phát Điện Giả Seed | |
DynamicPartition <T mở rộng TType > | Phân vùng `dữ liệu` thành các tenxơ `num_partitions` bằng cách sử dụng các chỉ mục từ `phân vùng`. |
DynamicSlice <T mở rộng TType > | Bao bọc toán tử XLA DynamicSlice, được ghi lại tại https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#dynamicslice. |
DynamicStitch <T mở rộng TType > | Xen kẽ các giá trị từ tensor `data` thành một tensor duy nhất. |
DynamicUpdateSlice <T mở rộng TType > | Bao bọc toán tử XLA DynamicUpdateSlice, được ghi lại tại https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#dynamicupdateslice . |
Chỉnh sửa Khoảng cách | Tính toán Khoảng cách chỉnh sửa Levenshtein (có thể được chuẩn hóa). |
Eig <U mở rộng TType > | Tính toán phân rã riêng của một hoặc nhiều ma trận vuông. |
Einsum <T mở rộng TType > | Một op hỗ trợ op einsum cơ bản với 2 đầu vào và 1 đầu ra. |
Elu <T mở rộng TNumber > | Tính tuyến tính hàm mũ: `exp(features) - 1` if < 0, `features` ngược lại. |
EluGrad <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc cho hoạt động tuyến tính hàm mũ (Elu). |
NhúngKích hoạt | Một cơ hội cho phép phân biệt các vật liệu nhúng TPU. |
Trống <T mở rộng TType > | Tạo một tensor có hình dạng nhất định. |
Danh sách Tensor trống | Tạo và trả về một danh sách tensor trống. |
Bản đồ Tensor trống | Tạo và trả về một bản đồ tensor trống. |
Mã hóaBase64 | Mã hóa chuỗi thành định dạng base64 an toàn trên web. |
Mã hóaJpeg | JPEG-mã hóa một hình ảnh. |
Mã hóaJpegBiếnChất lượng | Hình ảnh đầu vào mã hóa JPEG với chất lượng nén được cung cấp. |
Mã hóaPng | PNG mã hóa một hình ảnh. |
Mã hóaProto | Op tuần tự hóa các thông báo protobuf được cung cấp trong các tensor đầu vào. |
Mã hóaWav | Mã hóa dữ liệu âm thanh bằng định dạng tệp WAV. |
EnqueueTPUEnhúngIntegerBatch | Một op sắp xếp danh sách các tensor lô đầu vào vào TPUEmbedding. |
EnqueueTPUEembeddingRaggedTensorBatch | Giảm bớt việc chuyển mã sử dụng tf.nn.embedding_lookup(). |
EnqueueTPUEnhúngSparseBatch | Một hoạt động xếp hàng các chỉ số đầu vào TPUEmbedding từ SparseTensor. |
EnqueueTPUEnhúngSparseTensorBatch | Giảm bớt việc chuyển mã sử dụng tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
Đảm bảoShape <T mở rộng TType > | Đảm bảo rằng hình dạng của tensor phù hợp với hình dạng mong đợi. |
Nhập <T mở rộng TType > | Tạo hoặc tìm khung con và cung cấp `dữ liệu` cho khung con. |
Bình đẳng | Trả về giá trị thực của (x == y) theo phần tử. |
Erf <T mở rộng TNumber > | Tính toán hàm lỗi Gauss của phần tử `x`. |
Erfc <T mở rộng TNumber > | Tính hàm lỗi bổ sung của `x` theo phần tử. |
EuclideanNorm <T mở rộng TType > | Tính toán định mức Euclide của các phần tử theo các chiều của một tenxơ. |
Thực hiện | Op tải và thực thi chương trình TPU trên thiết bị TPU. |
Thực thiAndUpdateBiến | Op thực thi một chương trình với các cập nhật biến tại chỗ tùy chọn. |
Thoát <T mở rộng TType > | Thoát khỏi khung hiện tại về khung chính của nó. |
Exp <T mở rộng TType > | Tính số mũ của x theo phần tử. |
ExpandDims <T mở rộng TType > | Chèn kích thước 1 vào hình dạng của tenxơ. |
Expint <T mở rộng TNumber > | |
Expm1 <T mở rộng TType > | Tính `exp(x) - 1` theo phần tử. |
Trích xuấtNhìn thoáng qua | Trích xuất một cái nhìn thoáng qua từ tensor đầu vào. |
ExtractImagePatches <T mở rộng TType > | Trích xuất `bản vá` từ `hình ảnh` và đặt chúng ở kích thước đầu ra "độ sâu". |
ExtractJpegShape <T mở rộng TNumber > | Trích xuất thông tin hình dạng của hình ảnh được mã hóa JPEG. |
ExtractVolumePatches <T mở rộng TNumber > | Trích xuất `các bản vá` từ `đầu vào` và đặt chúng vào kích thước đầu ra `"độ sâu"`. |
Sự thật | Đưa ra một thực tế về giai thừa. |
FakeQuantWithMinMaxArgs | Giả định lượng tử tenxơ 'đầu vào', gõ float thành tenxơ 'đầu ra' cùng loại. |
FakeQuantWithMinMaxArgsGradient | Tính toán độ dốc cho hoạt động FakeQuantWithMinMaxArgs. |
FakeQuantWithMinMaxVars | Định lượng giả tensor 'đầu vào' của kiểu float thông qua các vô hướng float toàn cục Định lượng giả tensor `inputs` của kiểu float thông qua các vô hướng float toàn cục `min` và `max` thành tensor `outputs` có cùng hình dạng với `inputs`. |
FakeQuantWithMinMaxVarsGradient | Tính toán độ dốc cho hoạt động FakeQuantWithMinMaxVars. |
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel | Định lượng giả tensor 'đầu vào' của loại float thông qua các float trên mỗi kênh Định lượng giả `tenxơ đầu vào` thuộc loại float trên mỗi kênh và một trong các hình dạng: `[d]`, `[b, d]` `[b, h, w, d]` thông qua float trên mỗi kênh ` min` và `max` của hình dạng `[d]` đến tenxơ `đầu ra` có hình dạng giống như `đầu vào`. |
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient | Tính toán độ dốc cho hoạt động FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel. |
Fft <T mở rộng TType > | Biến đổi Fourier nhanh. |
Fft2d <T mở rộng TType > | Biến đổi Fourier nhanh 2D. |
Fft3d <T mở rộng TType > | Biến đổi Fourier nhanh 3D. |
hàng đợi fifo | Một hàng đợi tạo ra các phần tử theo thứ tự nhập trước xuất trước. |
Điền vào <U mở rộng TType > | Tạo một tensor chứa đầy giá trị vô hướng. |
FilterByLastComponentDataset | Tạo một tập dữ liệu chứa các phần tử của thành phần đầu tiên của `input_dataset` có giá trị true ở thành phần cuối cùng. |
Dấu vân tay | Tạo ra các giá trị dấu vân tay. |
Tập dữ liệu có độ dài cố định | |
Trình đọc bản ghi có độ dài cố định | Trình đọc xuất bản ghi có độ dài cố định từ một tệp. |
Đã sửa lỗiUnigramỨng cử viênSampler | Tạo nhãn để lấy mẫu ứng viên bằng cách phân phối unigram đã học. |
Tầng <T mở rộng TNumber > | Trả về số nguyên lớn nhất theo phần tử không lớn hơn x. |
FloorDiv <T mở rộng TType > | Trả về x // y theo phần tử. |
FloorMod <T mở rộng TNumber > | Trả về phần tử còn lại của phép chia. |
FlushTóm tắtNhà văn | |
FractionalAvgPool <T mở rộng TNumber > | Thực hiện tổng hợp trung bình phân đoạn trên đầu vào. |
FractionalAvgPoolGrad <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc của hàm FractionalAvgPool. |
FractionalMaxPool <T mở rộng TNumber > | Thực hiện tổng hợp tối đa phân đoạn trên đầu vào. |
FractionalMaxPoolGrad <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc của hàm FractionalMaxPool. |
FresnelCos <T mở rộng TNumber > | |
FresnelSin <T mở rộng TNumber > | |
FusedBatchNorm <T mở rộng TNumber , U mở rộng TNumber > | Chuẩn hóa hàng loạt. |
FusedBatchNormGrad <T mở rộng TNumber , U mở rộng TNumber > | Độ dốc để chuẩn hóa hàng loạt. |
FusedPadConv2d <T mở rộng TNumber > | Thực hiện phần đệm như một phần tiền xử lý trong quá trình tích chập. |
FusedResizeAndPadConv2d <T mở rộng TNumber > | Thực hiện thay đổi kích thước và đệm như một bước tiền xử lý trong quá trình tích chập. |
GRUBlockCell <T mở rộng TNumber > | Tính toán tốc độ lan truyền tiến của ô GRU trong 1 bước thời gian. |
GRUBlockCellGrad <T mở rộng TNumber > | Tính toán tốc độ lan truyền ngược của ô GRU trong 1 bước thời gian. |
Tập hợp <T mở rộng TType > | Bao bọc toán tử XLA Gather được ghi lại tại https://www.tensorflow.org/xla/Operation_semantics#gather |
GatherNd <T mở rộng TType > | Tập hợp các lát cắt từ `params` vào một Tensor có hình dạng được chỉ định bởi `chỉ số`. |
GatherV2 <T mở rộng TNumber > | Tích lũy lẫn nhau nhiều tensor có cùng loại và hình dạng. |
TạoBoundingBoxĐề xuất | Hoạt động này tạo ra Vùng sở thích từ các hộp giới hạn (bbox_deltas) đã cho các neo wrt được mã hóa theo eq.2 trong arXiv:1506.01497 Cơ quan điều hành chọn các hộp tính điểm `pre_nms_topn` hàng đầu, giải mã chúng đối với các điểm neo, áp dụng tính năng triệt tiêu không tối đa trên các hộp chồng chéo có giá trị giao nhau (iou) cao hơn `nms_threshold`, loại bỏ các hộp có cạnh ngắn hơn ` kích thước tối thiểu`. |
Tạo lại từ vựng | Đưa ra một đường dẫn đến các tệp từ vựng mới và cũ, trả về một Tensor ánh xạ lại của length `num_new_vocab`, trong đó `remapping[i]` chứa số hàng trong từ vựng cũ tương ứng với hàng `i` trong từ vựng mới (bắt đầu từ dòng `new_vocab_offset` và lên đến các thực thể `num_new_vocab`) hoặc `- 1` nếu mục `i` trong từ vựng mới không có trong từ vựng cũ. |
GetSessionHandle | Lưu trữ tensor đầu vào ở trạng thái của phiên hiện tại. |
GetSessionTensor <T mở rộng TType > | Lấy giá trị của tensor được chỉ định bởi phần điều khiển của nó. |
lớn hơn | Trả về giá trị thực của (x > y) theo phần tử. |
lớn hơn bằng | Trả về giá trị thực của (x >= y) theo phần tử. |
Đảm bảoConst <T mở rộng TType > | Cung cấp sự đảm bảo cho thời gian chạy TF rằng tensor đầu vào là một hằng số. |
Bảng băm | Tạo một bảng băm chưa được khởi tạo. |
HistogramFixedWidth <U kéo dài TNumber > | Trả về biểu đồ của các giá trị. |
Biểu đồTóm tắt | Xuất ra bộ đệm giao thức `Tóm tắt` kèm theo biểu đồ. |
HsvToRgb <T mở rộng TNumber > | Chuyển đổi một hoặc nhiều hình ảnh từ HSV sang RGB. |
Danh tính <T mở rộng TType > | Trả về một tensor có cùng hình dạng và nội dung với tensor hoặc giá trị đầu vào. |
danh tínhN | Trả về danh sách các tensor có cùng hình dạng và nội dung với đầu vào tensor. |
IdentityReader | Một Trình đọc xuất ra tác phẩm được xếp hàng đợi dưới dạng cả khóa và giá trị. |
Ifft <T mở rộng TType > | Biến đổi Fourier nhanh nghịch đảo. |
Ifft2d <T mở rộng TType > | Biến đổi Fourier nhanh 2D nghịch đảo. |
Ifft3d <T mở rộng TType > | Biến đổi Fourier nhanh 3D nghịch đảo. |
Igamma <T mở rộng TNumber > | Tính hàm Gamma không đầy đủ chính quy hóa dưới `P(a, x)`. |
IgammaGradA <T mở rộng TNumber > | Tính gradient của `igamma(a, x)` wrt `a`. |
Igammac <T mở rộng TNumber > | Tính hàm Gamma không đầy đủ chính quy hóa trên `Q(a, x)`. |
Bỏ quaLỗiBộ dữ liệu | Tạo một tập dữ liệu chứa các phần tử của `input_dataset` bỏ qua lỗi. |
Hình ảnh <U mở rộng TNumber > | Trả về phần ảo của số phức. |
ImageProjectiveTransformV2 <T mở rộng TNumber > | Áp dụng phép biến đổi đã cho cho từng hình ảnh. |
ImageProjectiveTransformV3 <T mở rộng TNumber > | Áp dụng phép biến đổi đã cho cho từng hình ảnh. |
Hình ảnhTóm tắt | Xuất ra bộ đệm giao thức `Tóm tắt` kèm theo hình ảnh. |
ImmutableConst <T mở rộng TType > | Trả về tensor bất biến từ vùng bộ nhớ. |
Nhậpsự kiện | |
trongtopk | Cho biết liệu các mục tiêu có nằm trong dự đoán `K` hàng đầu hay không. |
InfeedDequeue <T mở rộng TType > | Một trình giữ chỗ chọn cho một giá trị sẽ được đưa vào tính toán. |
InfeedDequeueTuple | Tìm nạp nhiều giá trị từ nguồn cấp dữ liệu dưới dạng bộ dữ liệu XLA. |
InfeedEnqueue | Một op cung cấp một giá trị Tensor duy nhất vào tính toán. |
InfeedEnqueuePrelineizedBuffer | Một phương án sắp xếp bộ đệm đã được tuyến tính hóa trước vào tiến trình TPU. |
InfeedEnqueueTuple | Đưa nhiều giá trị Tensor vào tính toán dưới dạng bộ dữ liệu XLA. |
Ban đầu | |
Khởi tạo bảng | Trình khởi tạo bảng có hai tensor tương ứng cho khóa và giá trị. |
Khởi tạoBảngFromDataset | |
Khởi tạoBảngFromTextFile | Khởi tạo một bảng từ một tập tin văn bản. |
InplaceAdd <T mở rộng TType > | Thêm v vào các hàng x được chỉ định. |
InplaceSub <T mở rộng TType > | Trừ `v` vào các hàng `x` được chỉ định. |
InplaceUpdate <T mở rộng TType > | Cập nhật các hàng được chỉ định 'i' với các giá trị 'v'. |
Inv <T mở rộng TType > | Tính nghịch đảo của một hoặc nhiều ma trận vuông nghịch đảo hoặc các ma trận kề của chúng (chuyển vị liên hợp). |
InvGrad <T mở rộng TType > | Tính toán độ dốc cho nghịch đảo của `x` ghi đầu vào của nó. |
Đảo ngược <T mở rộng TNumber > | Đảo ngược (lật) từng bit của loại được hỗ trợ; ví dụ: gõ `uint8` giá trị 01010101 trở thành 10101010. |
Đảo ngược Permutation <T mở rộng TNumber > | Tính hoán vị nghịch đảo của tensor. |
Irfft <U mở rộng TNumber > | Biến đổi Fourier nhanh có giá trị thực nghịch đảo. |
Irfft2d <U mở rộng TNumber > | Biến đổi Fourier nhanh có giá trị thực 2D nghịch đảo. |
Irfft3d <U mở rộng TNumber > | Biến đổi Fourier nhanh có giá trị thực 3D nghịch đảo. |
IsBoostedTreesEnsembleĐược khởi tạo | Kiểm tra xem một tập hợp cây đã được khởi tạo chưa. |
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized | Kiểm tra xem luồng lượng tử đã được khởi tạo chưa. |
là hữu hạn | Trả về phần tử nào của x là hữu hạn. |
IsInf | Trả về phần tử nào của x là Inf. |
IsNan | Trả về phần tử nào của x là NaN. |
IsVariableĐược khởi tạo | Kiểm tra xem tensor đã được khởi tạo chưa. |
IsotonicRegression <U mở rộng TNumber > | Giải quyết một loạt các vấn đề hồi quy đẳng trương. |
Trình vòng lặp | |
IteratorFromStringHandle | |
IteratorGetDevice | Trả về tên của thiết bị mà `resource` đã được đặt trên đó. |
IteratorGetNext | Nhận đầu ra tiếp theo từ iterator đã cho. |
IteratorGetNextAsTùy chọn | Nhận đầu ra tiếp theo từ trình vòng lặp đã cho dưới dạng một biến thể Tùy chọn. |
IteratorGetNextSync | Nhận đầu ra tiếp theo từ iterator đã cho. |
IteratorToStringHandle | Chuyển đổi `resource_handle` đã cho đại diện cho một trình vòng lặp thành một chuỗi. |
Tham gia | Nối các chuỗi trong danh sách các tensor chuỗi đã cho thành một tensor; bằng dấu phân cách đã cho (mặc định là dấu phân cách trống). |
Khởi tạo chuỗi KMC2 | Trả về chỉ mục của một điểm dữ liệu cần được thêm vào tập hợp hạt giống. |
KeyValueSort <T mở rộng TNumber , U mở rộng TType > | Bao bọc toán tử Sắp xếp XLA, được ghi lại tại https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#sort. |
KmeansPlusPlusKhởi tạo | Chọn num_to_sample hàng đầu vào bằng tiêu chí KMeans++. |
KthOrderThống kê | Tính toán thống kê bậc K của một tập dữ liệu. |
L2Loss <T mở rộng TNumber > | Mất L2. |
Bộ dữ liệu LMDB | Tạo tập dữ liệu phát ra các cặp khóa-giá trị trong một hoặc nhiều tệp LMDB. |
LSTMBlockCell <T mở rộng TNumber > | Tính toán tốc độ truyền tiến của ô LSTM trong 1 bước thời gian. |
LSTMBlockCellGrad <T mở rộng TNumber > | Tính toán tốc độ lan truyền ngược của ô LSTM trong 1 dấu thời gian. |
Thống kê độ trễBộ dữ liệu | Ghi lại độ trễ của việc tạo các phần tử `input_dataset` trong StatsAggregator. |
LeakyRelu <T mở rộng TNumber > | Tính toán tuyến tính đã chỉnh lưu: `max(features,features * alpha)`. |
LeakyReluGrad <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc tuyến tính đã chỉnh lưu cho hoạt động LeakyRelu. |
Đã họcUnigramỨng viênSampler | Tạo nhãn để lấy mẫu ứng viên bằng cách phân phối unigram đã học. |
LeftShift <T mở rộng TNumber > | Elementwise tính toán độ dịch chuyển trái theo bit của `x` và `y`. |
Ít hơn | Trả về giá trị thực của (x < y) theo phần tử. |
Ít bằng | Trả về giá trị thực của (x <= y) theo phần tử. |
Lgamma <T mở rộng TNumber > | Tính nhật ký của giá trị tuyệt đối của phần tử `Gamma(x)`. |
LinSpace <T mở rộng TNumber > | Tạo các giá trị trong một khoảng. |
Bộ dữ liệu Lmdb | |
LmdbReader | Trình đọc xuất bản ghi từ tệp LMDB. |
LoadAndRemapMatrix | Tải `Tensor` 2-D (ma trận) có tên `old_tensor_name` từ điểm kiểm tra tại `ckpt_path` và có khả năng sắp xếp lại các hàng và cột của nó bằng cách sử dụng các ánh xạ lại được chỉ định. |
LoadTPUEnhúngADAMThông số | Tải các tham số nhúng ADAM. |
LoadTPUEnhúngADAMThông sốGradAccumDebug | Tải các tham số nhúng ADAM có hỗ trợ gỡ lỗi. |
LoadTPUEembeddingAdadeltaThông số | Tải các tham số nhúng Adadelta. |
LoadTPUEembeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug | Tải các tham số Adadelta có hỗ trợ gỡ lỗi. |
LoadTPUEnhúngAdagradThông số | Tải các tham số nhúng Adagrad. |
LoadTPUEnhúngAdagradParametersGradAccumDebug | Tải các tham số nhúng Adagrad có hỗ trợ gỡ lỗi. |
LoadTPUEembeddingCenteredRMSPropThông số | Tải các tham số nhúng RMSProp ở giữa. |
LoadTPUEembeddingFTRLThông số | Tải các tham số nhúng FTRL. |
LoadTPUEembeddingFTRLThông sốGradAccumDebug | Tải các tham số nhúng FTRL có hỗ trợ gỡ lỗi. |
LoadTPUEembeddingMDLadagradLightParameters | Tải các tham số nhúng MDL Adagrad Light. |
LoadTPUEembeddingMomentumThông số | Tải các tham số nhúng Momentum. |
LoadTPUEembeddingMomentumParametersGradAccumDebug | Tải các tham số nhúng Momentum có hỗ trợ gỡ lỗi. |
LoadTPUEembeddingProximalAdagradThông số | Tải các tham số nhúng Adagrad gần nhất. |
LoadTPUEembeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug | Tải các tham số nhúng Adagrad gần nhất với hỗ trợ gỡ lỗi. |
LoadTPUEembeddingProximalYogiThông số | |
LoadTPUEembeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug | |
LoadTPUEembeddingRMSPropThông số | Tải các tham số nhúng RMSProp. |
LoadTPUEembeddingRMSPropParametersGradAccumDebug | Tải các tham số nhúng RMSProp có hỗ trợ gỡ lỗi. |
LoadTPUEembeddingStochasticGradientDescentParameters | Tải các tham số nhúng SGD. |
LoadTPUEembeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug | Tải các tham số nhúng SGD. |
LocalResponseNormalization <T mở rộng TNumber > | Chuẩn hóa phản hồi cục bộ. |
LocalResponseNormalizationGrad <T mở rộng TNumber > | Độ dốc để chuẩn hóa phản hồi cục bộ. |
Nhật ký <T mở rộng TType > | Tính logarit tự nhiên của x theo phần tử. |
Log1p <T mở rộng TType > | Tính logarit tự nhiên của (1 + x) theo từng phần tử. |
LogMatrixDeterminant <T mở rộng TType > | Tính dấu và log của giá trị tuyệt đối của định thức của một hoặc nhiều ma trận vuông. |
LogSoftmax <T mở rộng TNumber > | Tính toán kích hoạt nhật ký softmax. |
LogUniformỨng viênSamplerSampler | Tạo nhãn để lấy mẫu ứng viên với phân phối thống nhất log. |
Hợp lý và | Trả về giá trị thực của x AND y theo phần tử. |
Hợp lýKhông | Trả về giá trị thực của `NOT x` theo phần tử. |
Hợp lýHoặc | Trả về giá trị thực của x OR y theo phần tử. |
LookupTableExport <T mở rộng TType , U mở rộng TType > | Xuất ra tất cả các khóa và giá trị trong bảng. |
LookupTableFind <U mở rộng TType > | Tra cứu các khóa trong bảng, xuất ra các giá trị tương ứng. |
Tra cứuBảngNhập khẩu | Thay thế nội dung của bảng bằng các khóa và giá trị được chỉ định. |
Tra cứuBảngChèn | Cập nhật bảng để liên kết các khóa với các giá trị. |
Tra cứuBảngXóa | Xóa các khóa và các giá trị liên quan của nó khỏi bảng. |
Tra cứuKích thước bảng | Tính số phần tử trong bảng đã cho. |
Vòng lặpCond | Chuyển tiếp đầu vào đến đầu ra. |
Thấp hơn | Chuyển đổi tất cả các ký tự viết hoa thành các ký tự thay thế chữ thường tương ứng. |
LowerBound <U mở rộng TNumber > | Áp dụng low_bound(sorted_search_values, value) dọc theo mỗi hàng. |
Lu <T mở rộng TType , U mở rộng TNumber > | Tính toán phân rã LU của một hoặc nhiều ma trận vuông. |
MakeIterator | Tạo một trình lặp mới từ `tập dữ liệu` đã cho và lưu trữ nó trong `iterator`. |
MakeUnique | Làm cho tất cả các phần tử trong thứ nguyên không theo lô là duy nhất nhưng \"gần\" với giá trị ban đầu của chúng. |
Bản đồXóa | Op loại bỏ tất cả các phần tử trong vùng chứa bên dưới. |
Bản đồChưa hoàn thiệnKích thước | Op trả về số phần tử chưa hoàn chỉnh trong vùng chứa bên dưới. |
Bản đồPeek | Op nhìn trộm các giá trị tại khóa được chỉ định. |
Kích thước bản đồ | Op trả về số phần tử trong vùng chứa bên dưới. |
Bản đồGiai đoạn | Giai đoạn (khóa, giá trị) trong vùng chứa bên dưới hoạt động giống như một bảng băm. |
Bản đồUnstage | Op xóa và trả về các giá trị được liên kết với khóa từ thùng chứa bên dưới. |
Bản đồUnstageNoKey | Op xóa và trả về ngẫu nhiên (khóa, giá trị) từ thùng chứa bên dưới. |
MatMul <T mở rộng TType > | Nhân ma trận "a" với ma trận "b". |
Tệp phù hợp | Trả về tập hợp các tệp khớp với một hoặc nhiều mẫu hình cầu. |
MatchingFilesDataset | |
MatrixDiag <T mở rộng TType > | Trả về một tenxơ chéo theo bó với các giá trị đường chéo đã cho theo bó. |
MatrixDiagPart <T mở rộng TType > | Trả về phần đường chéo theo đợt của một tenxơ theo đợt. |
MatrixDiagPartV3 <T mở rộng TType > | Trả về phần đường chéo theo đợt của một tenxơ theo đợt. |
MatrixDiagV3 <T mở rộng TType > | Trả về một tenxơ chéo theo bó với các giá trị đường chéo đã cho theo bó. |
MatrixLogarit <T mở rộng TType > | Tính logarit ma trận của một hoặc nhiều ma trận vuông: \\(log(exp(A)) = A\\) Op này chỉ được xác định cho ma trận phức tạp. |
MatrixSetDiag <T mở rộng TType > | Trả về một tensor ma trận theo đợt với các giá trị đường chéo theo đợt mới. |
MatrixSolveLs <T mở rộng TType > | Giải quyết một hoặc nhiều bài toán bình phương tối thiểu tuyến tính. |
Tối đa <T mở rộng TType > | Tính toán số phần tử lớn nhất theo các kích thước của tensor. |
MaxIntraOpParallelismBộ dữ liệu | Tạo một tập dữ liệu ghi đè tính song song tối đa trong nội bộ. |
MaxPool <T mở rộng TType > | Thực hiện tổng hợp tối đa trên đầu vào. |
MaxPool3d <T mở rộng TNumber > | Thực hiện tổng hợp tối đa 3D trên đầu vào. |
MaxPool3dGrad <U mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc của hàm gộp tối đa 3D. |
MaxPool3dGradGrad <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc bậc hai của hàm maxpooling. |
MaxPoolGrad <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc của hàm maxpooling. |
MaxPoolGradGrad <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc bậc hai của hàm maxpooling. |
MaxPoolGradGradWithArgmax <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc bậc hai của hàm maxpooling. |
MaxPoolGradWithArgmax <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc của hàm maxpooling. |
MaxPoolWithArgmax <T mở rộng TNumber , U mở rộng TNumber > | Thực hiện gộp tối đa trên đầu vào và đầu ra cả giá trị và chỉ số tối đa. |
Tối đa <T mở rộng TNumber > | Trả về giá trị tối đa của x và y (tức là |
Có nghĩa là <T mở rộng TType > | Tính giá trị trung bình của các phần tử theo kích thước của tensor. |
Hợp nhất <T mở rộng TType > | Chuyển tiếp giá trị của một tenxơ có sẵn từ `đầu vào` sang `đầu ra`. |
Hợp nhấtTóm tắt | Hợp nhất các bản tóm tắt. |
Hợp nhất các điểm kiểm traV2 | Định dạng V2 cụ thể: hợp nhất các tệp siêu dữ liệu của các điểm kiểm tra được phân chia. |
mfcc | Chuyển đổi biểu đồ phổ thành dạng hữu ích cho việc nhận dạng giọng nói. |
Tối thiểu <T mở rộng TType > | Tính toán số phần tử tối thiểu trên các kích thước của một tensor. |
Tối thiểu <T mở rộng TNumber > | Trả về min của x và y (tức là |
MirrorPad <T mở rộng TType > | Đệm một tensor với các giá trị được phản ánh. |
MirrorPadGrad <T mở rộng TType > | Tùy chọn chuyển màu cho `MirrorPad` tùy chọn. |
MlirPassthroughOp | Bao bọc một phép tính MLIR tùy ý được biểu thị dưới dạng một mô-đun có hàm main(). |
Mod <T mở rộng TNumber > | Trả về phần tử còn lại của phép chia. |
Bộ dữ liệu mô hình | Chuyển đổi nhận dạng mô hình hóa hiệu suất. |
Mul <T mở rộng TType > | Trả về x * y theo phần tử. |
MulNoNan <T mở rộng TType > | Trả về x * y theo phần tử. |
MultiDeviceIterator | Tạo tài nguyên MultiDeviceIterator. |
MultiDeviceIteratorFromStringHandle | Tạo tài nguyên MultiDeviceIterator từ chuỗi xử lý được cung cấp. |
MultiDeviceIteratorGetNextFromShard | Lấy phần tử tiếp theo cho số phân đoạn được cung cấp. |
MultiDeviceIteratorInit | Khởi tạo trình vòng lặp đa thiết bị với tập dữ liệu đã cho. |
MultiDeviceIteratorToStringHandle | Tạo một chuỗi điều khiển cho MultiDeviceIterator đã cho. |
Đa thức <U mở rộng TNumber > | Lấy mẫu từ phân phối đa thức. |
Bảng băm dày đặc có thể thay đổi | Tạo một bảng băm trống sử dụng tensor làm kho dự phòng. |
Bảng Hash có thể thay đổi | Tạo một bảng băm trống. |
MutableHashTableOfTensor | Tạo một bảng băm trống. |
Mutex | Tạo tài nguyên Mutex có thể bị khóa bởi `MutexLock`. |
Khóa Mutex | Khóa tài nguyên mutex. |
NcclAllReduce <T mở rộng TNumber > | Xuất ra một tensor chứa mức giảm trên tất cả các tensor đầu vào. |
NcclBroadcast <T mở rộng TNumber > | Gửi `đầu vào` tới tất cả các thiết bị được kết nối với đầu ra. |
NcclReduce <T mở rộng TNumber > | Giảm `đầu vào` từ `num_devices` bằng cách sử dụng `reduction` xuống một thiết bị duy nhất. |
Ndtri <T mở rộng TNumber > | |
Hàng xóm gần nhất | Chọn k trung tâm gần nhất cho mỗi điểm. |
Phủ định <T mở rộng TType > | Tính toán giá trị âm theo từng phần tử. |
tiêu cựcTàu | Đào tạo thông qua lấy mẫu âm tính. |
TiếpSau <T mở rộng TNumber > | Trả về giá trị có thể biểu thị tiếp theo của `x1` theo hướng `x2`, theo phần tử. |
NextIteration <T mở rộng TType > | Làm cho đầu vào của nó có sẵn cho lần lặp tiếp theo. |
Không | Không làm gì cả. |
NonDeterministicInts <U mở rộng TType > | Không xác định tạo ra một số số nguyên. |
NonMaxSuppression <T mở rộng TNumber > | Tham lam chọn một tập hợp con các hộp giới hạn theo thứ tự điểm giảm dần, cắt bỏ các hộp có sự chồng chéo cao (IOU) với các hộp đã chọn trước đó. |
NonMaxSuppressionWithOverlaps | Tham lam chọn một tập hợp con các hộp giới hạn theo thứ tự điểm giảm dần, cắt bỏ các hộp có phần chồng chéo cao với các hộp đã chọn trước đó. |
Bộ dữ liệu không tuần tự hóa | |
Không bằng | Trả về giá trị thực của (x != y) theo từng phần tử. |
Phần tử thứ <T mở rộng TNumber > | Tìm các giá trị của thống kê thứ tự thứ n` cho thứ nguyên cuối cùng. |
OneHot <U mở rộng TType > | Trả về một tenxơ một nóng. |
OnesLike <T mở rộng TType > | Trả về một tensor đơn vị có cùng hình dạng và kiểu như x. |
Tối ưu hóa bộ dữ liệu | Tạo tập dữ liệu bằng cách áp dụng tối ưu hóa cho `input_dataset`. |
OptimizeDatasetV2 | Tạo tập dữ liệu bằng cách áp dụng các tối ưu hóa có liên quan cho `input_dataset`. |
Tùy chọnFromValue | Xây dựng một biến thể Tùy chọn từ một bộ tensor. |
Tùy chọnGetValue | Trả về giá trị được lưu trữ trong một biến thể Tùy chọn hoặc báo lỗi nếu không tồn tại. |
Tùy chọnHasValue | Trả về true khi và chỉ khi biến thể Tùy chọn đã cho có giá trị. |
Tùy chọnKhông có | Tạo một biến thể Tùy chọn không có giá trị. |
Bản đồ đã đặt hàngXóa | Op loại bỏ tất cả các phần tử trong vùng chứa bên dưới. |
Bản đồ đã đặt hàngChưa hoàn thànhKích thước | Op trả về số phần tử chưa hoàn chỉnh trong vùng chứa bên dưới. |
Đã đặt hàngBản đồPeek | Op nhìn trộm các giá trị tại khóa được chỉ định. |
Đã đặt hàngKích thước bản đồ | Op trả về số phần tử trong vùng chứa bên dưới. |
Đặt hàngBản đồGiai đoạn | Giai đoạn (khóa, giá trị) trong vùng chứa bên dưới hoạt động giống như một lệnh thùng chứa kết hợp. |
Bản đồ đã đặt hàngUnstage | Op xóa và trả về các giá trị được liên kết với khóa từ thùng chứa bên dưới. |
OrderedMapUnstageNoKey | Op loại bỏ và trả về phần tử (khóa, giá trị) có giá trị nhỏ nhất key từ vùng chứa bên dưới. |
Bộ chọn thứ tự | Bộ chọn lõi TPU Op. |
OutfeedDequeue <T mở rộng TType > | Truy xuất một tensor đơn từ nguồn cấp dữ liệu tính toán. |
Nguồn cấp dữ liệu ngoàiDequeueTuple | Truy xuất nhiều giá trị từ nguồn cấp dữ liệu tính toán. |
Nguồn cấp dữ liệu raDequeueTupleV2 | Truy xuất nhiều giá trị từ nguồn cấp dữ liệu tính toán. |
OutfeedDequeueV2 <T mở rộng TType > | Truy xuất một tensor đơn từ nguồn cấp dữ liệu tính toán. |
OutfeedEnqueue | Xếp hàng một Tensor trên nguồn cấp dữ liệu tính toán. |
OutfeedEnqueueTuple | Xếp hàng đợi nhiều giá trị Tensor trên nguồn cấp dữ liệu tính toán. |
Pad <T mở rộng TType > | Bao bọc toán tử XLA Pad, được ghi lại tại https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#pad . |
Tập dữ liệu đệmBatch | Tạo một tập dữ liệu phân nhóm và đệm các phần tử `batch_size` từ đầu vào. |
ĐệmFifoHàng đợi | Một hàng đợi tạo ra các phần tử theo thứ tự nhập trước xuất trước. |
ParallelConcat <T mở rộng TType > | Nối một danh sách các tensor `N` dọc theo chiều thứ nhất. |
ParallelDynamicStitch <T mở rộng TType > | Xen kẽ các giá trị từ tensor `data` thành một tensor duy nhất. |
ParameterizedTruncatedNormal <U mở rộng TNumber > | Xuất ra các giá trị ngẫu nhiên từ phân phối chuẩn. |
Phân tích cú phápVí dụ | Chuyển đổi một vectơ của các proto tf.Example (dưới dạng chuỗi) thành các tensor đã gõ. |
Phân tích cú phápVí dụBộ dữ liệu | Chuyển đổi `input_dataset` chứa các proto `Example` dưới dạng vectơ của DT_STRING thành tập dữ liệu gồm các đối tượng `Tensor` hoặc `SparseTensor` biểu thị các tính năng được phân tích cú pháp. |
Trình tự phân tích cú phápVí dụ | Chuyển đổi một vectơ của các proto tf.io.SequenceExample (dưới dạng chuỗi) thành các tensor đã nhập. |
Phân tích cú pháp đơnVí dụ | Chuyển đổi một proto tf.Example (dưới dạng một chuỗi) thành các tensor đã gõ. |
Phân tích cú phápSingleSequenceVí dụ | Chuyển đổi một bộ não vô hướng.SequenceExample proto (dưới dạng chuỗi) thành các tensor được gõ. |
ParseTensor <T mở rộng TType > | Chuyển đổi một tensorflow.TensorProto proto được tuần tự hóa thành một Tensor. |
Phân vùng đầu vào <T mở rộng TType > | Một op nhóm một danh sách các đầu vào được phân vùng lại với nhau. |
Đầu ra phân vùng <T mở rộng TType > | Một op phân tách một tensor được XLA phân chia thành một danh sách được phân vùng đầu ra bên ngoài tính toán XLA. |
Trình giữ chỗ <T mở rộng TType > | Một trình giữ chỗ chọn cho một giá trị sẽ được đưa vào tính toán. |
PlaceholderWithDefault <T mở rộng TType > | Một trình giữ chỗ op đi qua `đầu vào` khi đầu ra của nó không được cung cấp. |
Đa giác <T mở rộng TNumber > | Tính hàm đa giác \\(\psi^{(n)}(x)\\). |
Dân SốĐếm | Tính toán số lượng dân số theo phần tử (hay còn gọi là |
Pow <T mở rộng TType > | Tính toán sức mạnh của một giá trị cho một giá trị khác. |
Tìm nạp trước bộ dữ liệu | Tạo một tập dữ liệu tìm nạp trước các phần tử từ `input_dataset` một cách không đồng bộ. |
Tuyến tính hóa trước | Một op tuyến tính hóa một giá trị Tensor thành một tensor biến thể mờ đục. |
Tuyến tính hóaTuple | Một op tuyến tính hóa nhiều giá trị Tensor thành một tensor biến thể mờ đục. |
PreventGradient <T mở rộng TType > | Một hoạt động nhận dạng sẽ gây ra lỗi nếu yêu cầu độ dốc. |
In | In một chuỗi vô hướng. |
Hàng đợi ưu tiên | Hàng đợi tạo ra các phần tử được sắp xếp theo giá trị thành phần đầu tiên. |
Riêng tưThreadPoolBộ dữ liệu | Tạo một tập dữ liệu sử dụng nhóm luồng tùy chỉnh để tính toán `input_dataset`. |
Sản phẩm <T mở rộng TType > | Tính tích các phần tử theo kích thước của tensor. |
Qr <T mở rộng TType > | Tính toán phân tách QR của một hoặc nhiều ma trận. |
Lượng tử hóa <T mở rộng TType > | Lượng tử hóa tenxơ 'đầu vào' của loại float thành tenxơ 'đầu ra' của loại 'T'. |
QuantizeAndDequantize <T mở rộng TNumber > | Lượng tử hóa sau đó khử lượng tử một tensor. |
QuantizeAndDequantizeV3 <T mở rộng TNumber > | Lượng tử hóa sau đó khử lượng tử một tensor. |
QuantizeAndDequantizeV4 <T mở rộng TNumber > | Trả về gradient của `quantization.QuantizeAndDequantizeV4`. |
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T mở rộng TNumber > | Trả về độ dốc của `QuantizeAndDequantizeV4`. |
QuantizeDownAndShrinkRange <U mở rộng TType > | Chuyển đổi tensor 'đầu vào' được lượng tử hóa thành 'đầu ra' có độ chính xác thấp hơn, bằng cách sử dụng phân phối thực tế của các giá trị để tối đa hóa việc sử dụng độ sâu bit thấp hơn và điều chỉnh phạm vi tối thiểu và tối đa đầu ra tương ứng. |
QuantizedAdd <V mở rộng TType > | Trả về x + y theo phần tử, làm việc trên bộ đệm được lượng tử hóa. |
QuantizedAvgPool <T mở rộng TType > | Tạo nhóm trung bình của tensor đầu vào cho các loại lượng tử hóa. |
QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization <U mở rộng TType > | Chuẩn hóa hàng loạt lượng tử hóa. |
QuantizedBiasAdd <V mở rộng TType > | Thêm 'độ lệch' của Tensor vào 'đầu vào' của Tensor cho các loại Lượng tử hóa. |
QuantizedConcat <T mở rộng TType > | Nối các tensor lượng tử hóa dọc theo một chiều. |
QuantizedConv2DAndRelu <V mở rộng TType > | |
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V mở rộng TType > | |
QuantizedConv2DAndRequantize <V mở rộng TType > | |
QuantizedConv2DPerChannel <V mở rộng TType > | Tính toán QuantizedConv2D trên mỗi kênh. |
QuantizedConv2DWithBias <V mở rộng TType > | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V mở rộng TType > | |
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W mở rộng TType > | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W mở rộng TType > | |
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X mở rộng TType > | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V mở rộng TType > | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X mở rộng TType > | |
QuantizedConv2d <V mở rộng TType > | Tính toán tích chập 2D cho đầu vào 4D được lượng tử hóa và bộ lọc tensor. |
QuantizedDepthwiseConv2D <V mở rộng TType > | Tính toán lượng tử hóa theo chiều sâu Conv2D. |
Lượng tử hóaDepthwiseConv2DWithBias <V mở rộng TType > | Tính toán lượng tử hóa theo chiều sâu Conv2D với Bias. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V mở rộng TType > | Tính toán lượng tử hóa theo chiều sâu Conv2D với Bias và Relu. |
Lượng tử hóaDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W mở rộng TType > | Tính toán lượng tử hóa theo chiều sâu Conv2D với Bias, Relu và Requantize. |
QuantizedInstanceNorm <T mở rộng TType > | Chuẩn hóa phiên bản lượng tử hóa. |
QuantizedMatMul <V mở rộng TType > | Thực hiện phép nhân ma trận lượng tử hóa của `a` với ma trận `b`. |
QuantizedMatMulWithBias <W mở rộng TType > | Thực hiện phép nhân ma trận lượng tử hóa của `a` với ma trận `b` với phép cộng độ lệch. |
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W kéo dài TNumber > | |
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V mở rộng TType > | Thực hiện phép nhân ma trận lượng tử hóa của `a` với ma trận `b` bằng phép cộng độ lệch và phép hợp relu. |
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W mở rộng TType > | Thực hiện phép nhân ma trận lượng tử hóa của `a` với ma trận `b` với phép cộng độ lệch và relu và kết hợp lại lượng tử hóa. |
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W mở rộng TType > | |
QuantizedMaxPool <T mở rộng TType > | Tạo nhóm tối đa của tenxơ đầu vào cho các loại lượng tử hóa. |
QuantizedMul <V mở rộng TType > | Trả về x * y theo phần tử, làm việc trên các bộ đệm được lượng tử hóa. |
QuantizedRelu <U mở rộng TType > | Tính toán tuyến tính chỉnh lưu lượng tử hóa: `max(features, 0)` |
QuantizedRelu6 <U mở rộng TType > | Tính toán tuyến tính chỉnh lưu lượng tử hóa 6: `min(max(features, 0), 6)` |
QuantizedReluX <U mở rộng TType > | Tính tuyến tính chỉnh lưu lượng tử hóa X: `min(max(features, 0), max_value)` |
QuantizedReshape <T mở rộng TType > | Định hình lại một tensor lượng tử hóa theo tùy chọn Reshape op. |
QuantizedResizeBiTuy tuyến tính <T mở rộng TType > | Thay đổi kích thước `hình ảnh` được lượng tử hóa thành `kích thước` bằng cách sử dụng phép nội suy song tuyến tính được lượng tử hóa. |
Hàng đợiĐóng | Đóng hàng đợi đã cho. |
Hàng đợiDequeue | Loại bỏ một bộ gồm một hoặc nhiều tensor từ hàng đợi đã cho. |
Hàng đợiDequeueNhiều | Dequeues `n` bộ dữ liệu của một hoặc nhiều tensor từ hàng đợi đã cho. |
Hàng đợiDequeueUpTo | Dequeues `n` bộ dữ liệu của một hoặc nhiều tensor từ hàng đợi đã cho. |
Hàng đợiEnqueue | Xếp hàng đợi một bộ gồm một hoặc nhiều tensor trong hàng đợi đã cho. |
Hàng đợiEnqueueNhiều | Xếp hàng 0 hoặc nhiều bộ dữ liệu của một hoặc nhiều tensor trong hàng đợi đã cho. |
Hàng đợi đã đóng | Trả về true nếu hàng đợi bị đóng. |
Kích thước hàng đợi | Tính số phần tử trong hàng đợi đã cho. |
RaggedBincount <U mở rộng TNumber > | Đếm số lần xuất hiện của mỗi giá trị trong một mảng số nguyên. |
RaggedCountSparseOutput <U mở rộng TNumber > | Thực hiện đếm thùng đầu ra thưa thớt cho đầu vào tensor bị rách. |
RaggedCross <T mở rộng TType , U mở rộng TNumber > | Tạo một đối tượng chéo từ danh sách các tensor và trả về nó dưới dạng RaggedTensor. |
RaggedGather <T mở rộng TNumber , U mở rộng TType > | Tập hợp các lát cắt rời rạc từ trục `params` `0` theo `chỉ số`. |
RaggedRange <U mở rộng TNumber , T mở rộng TNumber > | Trả về một `RaggedTensor` chứa các chuỗi số đã chỉ định. |
RaggedTensorFromVariant <U mở rộng TNumber , T mở rộng TType > | Giải mã một Tensor `biến thể` thành một `RaggedTensor`. |
RaggedTensorToSparse <U mở rộng TType > | Chuyển đổi `RaggedTensor` thành `SparseTensor` có cùng giá trị. |
RaggedTensorToTensor <U mở rộng TType > | Tạo một tensor dày đặc từ một tensor rách rưới, có thể làm thay đổi hình dạng của nó. |
RaggedTensorToVariant | Mã hóa `RaggedTensor` thành Tensor `variant`. |
RaggedTensorToVariantGradient <U mở rộng TType > | Trình trợ giúp được dùng để tính toán độ dốc cho `RaggedTensorToVariant`. |
RandomCrop <T mở rộng TNumber > | Cắt ngẫu nhiên `hình ảnh`. |
Tập dữ liệu ngẫu nhiên | Tạo Bộ dữ liệu trả về số giả ngẫu nhiên. |
RandomGamma <U mở rộng TNumber > | Xuất các giá trị ngẫu nhiên từ (các) phân bố Gamma được mô tả bằng alpha. |
RandomGammaGrad <T mở rộng TNumber > | Tính đạo hàm của mẫu ngẫu nhiên Gamma wrt |
RandomPoisson <V mở rộng TNumber > | Đưa ra các giá trị ngẫu nhiên từ (các) phân bố Poisson được mô tả theo tỷ lệ. |
RandomShuffle <T mở rộng TType > | Ngẫu nhiên xáo trộn một tensor dọc theo chiều đầu tiên của nó. |
Ngẫu nhiênXáo trộnHàng đợi | Một hàng đợi ngẫu nhiên hóa thứ tự của các phần tử. |
RandomStandardNormal <U mở rộng TNumber > | Xuất ra các giá trị ngẫu nhiên từ phân phối chuẩn. |
RandomUniform <U mở rộng TNumber > | Xuất ra các giá trị ngẫu nhiên từ một phân bố đồng đều. |
RandomUniformInt <U mở rộng TNumber > | Xuất ra các số nguyên ngẫu nhiên từ một phân bố đồng đều. |
Phạm vi <T mở rộng TNumber > | Tạo một dãy số. |
Tập dữ liệu phạm vi | Tạo một tập dữ liệu với một loạt các giá trị. |
Thứ hạng | Trả về thứ hạng của một tensor. |
Đọc tập tin | Đọc và xuất toàn bộ nội dung của tên tệp đầu vào. |
ReadVariableOp <T mở rộng TType > | Đọc giá trị của một biến. |
ReaderNumRecordsSản xuất | Trả về số lượng bản ghi mà Reader này đã tạo ra. |
ReaderNumWorkUnitsĐã hoàn thành | Trả về số đơn vị công việc mà Reader này đã xử lý xong. |
Đầu ĐọcĐọc | Trả về bản ghi tiếp theo (cặp khóa, giá trị) do Reader tạo ra. |
Người đọcĐọcLên | Trả về tối đa cặp `num_records` (khóa, giá trị) do Reader tạo ra. |
Đầu đọcĐặt lại | Khôi phục Reader về trạng thái sạch ban đầu. |
ReaderKhôi phụcTrạng thái | Khôi phục đầu đọc về trạng thái đã lưu trước đó. |
ReaderSerializeState | Tạo một tensor chuỗi mã hóa trạng thái của Reader. |
Thực <U mở rộng TNumber > | Trả về phần thực của số phức. |
RealDiv <T mở rộng TType > | Trả về x/y theo phần tử cho các kiểu thực. |
Bộ dữ liệu Rebatch | Tạo một tập dữ liệu thay đổi kích thước lô. |
RebatchDatasetV2 | Tạo một tập dữ liệu thay đổi kích thước lô. |
Đối ứng <T mở rộng TType > | Tính nghịch đảo của x theo phần tử. |
ReciprocalGrad <T mở rộng TType > | Tính toán độ dốc cho nghịch đảo của `x` ghi đầu vào của nó. |
Bản ghiĐầu vào | Phát ra các bản ghi ngẫu nhiên. |
Recv <T mở rộng TType > | Nhận tenxơ được đặt tên từ một phép tính XLA khác. |
RecvTPUEnhúngKích hoạt | Một op nhận kích hoạt nhúng trên TPU. |
Giảm <T mở rộng TNumber > | Giảm lẫn nhau nhiều tensor có cùng loại và hình dạng. |
Giảm tất cả | Tính toán "logic và" của các phần tử theo chiều của một tenxơ. |
GiảmBất kỳ | Tính toán "logic hoặc" của các phần tử theo các kích thước của tensor. |
GiảmTham gia | Nối một chuỗi Tensor theo các kích thước nhất định. |
GiảmMax <T mở rộng TType > | Tính toán số phần tử lớn nhất theo các kích thước của tensor. |
GiảmMin <T mở rộng TType > | Tính toán số phần tử tối thiểu trên các kích thước của một tensor. |
GiảmProd <T mở rộng TType > | Tính tích các phần tử theo kích thước của tensor. |
GiảmSum <T mở rộng TType > | Tính tổng các phần tử theo kích thước của một tensor. |
GiảmV2 <T mở rộng Tnumber > | Giảm lẫn nhau nhiều tensor có cùng loại và hình dạng. |
RefEnter <T mở rộng TType > | Tạo hoặc tìm khung con và cung cấp `dữ liệu` cho khung con. |
RefExit <T mở rộng TType > | Thoát khỏi khung hiện tại về khung chính của nó. |
RefIdentity <T mở rộng TType > | Trả về tenxơ tham chiếu giống như tenxơ tham chiếu đầu vào. |
RefMerge <T mở rộng TType > | Chuyển tiếp giá trị của một tenxơ có sẵn từ `đầu vào` sang `đầu ra`. |
RefNextIteration <T mở rộng TType > | Làm cho đầu vào của nó có sẵn cho lần lặp tiếp theo. |
RefSelect <T mở rộng TType > | Chuyển tiếp phần tử thứ `chỉ mục của `inputs` sang `output`. |
RefSwitch <T mở rộng TType > | Chuyển tiếp tensor tham chiếu `data` tới cổng đầu ra được xác định bởi `pred`. |
RegexFullMatch | Kiểm tra xem đầu vào có khớp với mẫu biểu thức chính quy không. |
RegexThay thế | Thay thế các kết quả khớp của biểu thức chính quy `pattern` trong `input` bằng chuỗi thay thế được cung cấp trong `rewrite`. |
Đăng kýDataset | Đăng ký một tập dữ liệu với dịch vụ tf.data. |
Relu <T mở rộng TType > | Tính toán tuyến tính đã chỉnh lưu: `max(features, 0)`. |
Relu6 <T mở rộng TNumber > | Tính tuyến tính đã chỉnh lưu 6: `min(max(features, 0), 6)`. |
Relu6Grad <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc tuyến tính 6 đã được chỉnh lưu cho hoạt động Relu6. |
ReluGrad <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc tuyến tính được chỉnh lưu cho hoạt động Relu. |
RemoteFusedGraphThực thi | Thực hiện biểu đồ phụ trên bộ xử lý từ xa. |
Lặp lại tập dữ liệu | Tạo một tập dữ liệu phát ra kết quả đầu ra của `input_dataset` `count` lần. |
Id bản sao | ID bản sao. |
Sao chép siêu dữ liệu | Siêu dữ liệu cho biết cách tính toán TPU nên được sao chép. |
ReplicadInput <T mở rộng TType > | Kết nối N đầu vào với tính toán TPU nhân bản N chiều. |
ReplicadOutput <T mở rộng TType > | Kết nối N đầu ra từ phép tính TPU nhân bản N chiều. |
Phạm vi lượng tử hóa | Tính toán một phạm vi bao gồm các giá trị thực tế có trong một tensor lượng tử hóa. |
RequantizationRangePerChannel | Tính toán phạm vi lượng tử hóa lại trên mỗi kênh. |
Định lượng lại <U mở rộng TType > | Chuyển đổi tenxơ `đầu vào` được lượng tử hóa thành `đầu ra` có độ chính xác thấp hơn. |
RequantizePerChannel <U mở rộng TType > | Định lượng lại đầu vào với các giá trị tối thiểu và tối đa được biết trên mỗi kênh. |
Định hình lại <T mở rộng TType > | Định hình lại một tensor. |
Thay đổi kích thước khu vực | Thay đổi kích thước `hình ảnh` thành `kích thước` bằng cách sử dụng phép nội suy vùng. |
Thay đổi kích thước bicubic | Thay đổi kích thước `hình ảnh` thành `size` bằng cách sử dụng phép nội suy hai khối. |
Thay đổi kích thướcBicubicGrad <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc của nội suy hai khối. |
Thay đổi kích thướcSong tuyến | Thay đổi kích thước `hình ảnh` thành `size` bằng cách sử dụng phép nội suy song tuyến tính. |
Thay đổi kích thướcBiTuyếnGrad <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc của nội suy song tuyến tính. |
Thay đổi kích thướcGần nhấtHàng xóm <T mở rộng TNumber > | Thay đổi kích thước `hình ảnh` thành `size` bằng cách sử dụng phép nội suy lân cận gần nhất. |
Thay đổi kích thướcNearestNeighborGrad <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc của phép nội suy lân cận gần nhất. |
Tài nguyênTích lũyÁp dụngGradient | Áp dụng một gradient cho một bộ tích lũy nhất định. |
Tài nguyênAccumulatorNumTích lũy | Trả về số gradient được tổng hợp trong các bộ tích lũy đã cho. |
ResourceAccumulatorSetGlobalStep | Cập nhật bộ tích lũy một giá trị mới cho Global_step. |
ResourceAccumulatorTakeGradient <T mở rộng TType > | Trích xuất độ dốc trung bình trong Bộ tích lũy có điều kiện đã cho. |
Tài nguyênÁp dụngAdaMax | Cập nhật '*var' theo thuật toán AdaMax. |
Tài nguyênÁp dụngAdadelta | Cập nhật '*var' theo sơ đồ adadelta. |
Tài nguyênÁp dụngAdagrad | Cập nhật '*var' theo sơ đồ adagrad. |
Tài nguyênÁp dụngAdagradDa | Cập nhật '*var' theo sơ đồ adagrad gần nhất. |
Tài nguyênÁp dụngAdam | Cập nhật '*var' theo thuật toán Adam. |
Tài nguyênÁp dụngAdamWithAmsgrad | Cập nhật '*var' theo thuật toán Adam. |
Tài nguyênÁp dụngThêmDấu hiệu | Cập nhật '*var' theo bản cập nhật AddSign. |
ResourceApplyCenteredRmsProp | Cập nhật '*var' theo thuật toán RMSProp tập trung. |
Tài nguyênÁp dụngFtrl | Cập nhật '*var' theo sơ đồ Ftrl-proximal. |
Tài nguyênÁp dụngGradientDescent | Cập nhật '*var' bằng cách trừ 'alpha' * 'delta' khỏi nó. |
Tài nguyênÁp dụngKerasĐộng lượng | Cập nhật '*var' theo sơ đồ động lượng. |
Tài nguyênÁp dụngĐộng lực | Cập nhật '*var' theo sơ đồ động lượng. |
Tài nguyênÁp dụngPowerSign | Cập nhật '*var' theo bản cập nhật AddSign. |
Tài nguyênÁp dụngProximalAdagrad | Cập nhật '*var' và '*accum' theo FOBOS với tốc độ học tập của Adagrad. |
Tài nguyênÁp dụngProximalGradientDescent | Cập nhật '*var' dưới dạng thuật toán FOBOS với tốc độ học tập cố định. |
Tài nguyênÁp dụngRmsProp | Cập nhật '*var' theo thuật toán RMSProp. |
Tài NguyênCó Điều Kiện Tích Lũy | Một bộ tích lũy có điều kiện để tổng hợp các gradient. |
ResourceCountUpTo <T mở rộng TNumber > | Biến tăng dần được trỏ đến bởi 'tài nguyên' cho đến khi đạt đến 'giới hạn'. |
ResourceGather <U mở rộng TType > | Tập hợp các lát cắt từ biến được trỏ đến bởi `resource` theo `index`. |
ResourceGatherNd <U mở rộng TType > | |
Tài nguyênPhân tánThêm | Thêm các cập nhật thưa thớt vào biến được tham chiếu bởi `resource`. |
Tài NguyênPhân TánDiv | Chia các bản cập nhật thưa thớt thành biến được tham chiếu bởi `resource`. |
Tài nguyênScatterMax | Giảm các cập nhật thưa thớt vào biến được tham chiếu bởi `resource` bằng cách sử dụng thao tác `max`. |
Tài nguyênScatterMin | Giảm các cập nhật thưa thớt vào biến được tham chiếu bởi `resource` bằng cách sử dụng thao tác `min`. |
Tài NguyênPhân TánMul | Nhân các bản cập nhật thưa thớt vào biến được tham chiếu bởi `resource`. |
Tài NguyênPhân TánNdThêm | Áp dụng phép cộng thưa cho các giá trị hoặc lát riêng lẻ trong Biến. |
Tài nguyênScatterNdMax | |
Tài NguyênPhân TánNdMin | |
Tài NguyênPhân TánNdSub | Áp dụng phép trừ thưa thớt cho các giá trị hoặc lát riêng lẻ trong Biến. |
Tài nguyênScatterNdUpdate | Áp dụng `cập nhật` thưa thớt cho các giá trị hoặc lát riêng lẻ trong một phạm vi nhất định biến theo `chỉ số`. |
Tài nguyênScatterSub | Trừ các cập nhật thưa thớt khỏi biến được tham chiếu bởi `resource`. |
Tài nguyênScatterCập nhật | Chỉ định các bản cập nhật thưa thớt cho biến được tham chiếu bởi `resource`. |
Tài nguyênThưa thớtÁp dụngAdadelta | var: Phải từ một Biến(). |
Tài nguyênThưa thớtÁp dụngAdagrad | Cập nhật các mục có liên quan trong '*var' và '*accum' theo sơ đồ adagrad. |
Tài nguyênThưa thớtÁp dụngAdagradDa | Cập nhật các mục trong '*var' và '*accum' theo sơ đồ adagrad gần nhất. |
Tài nguyênThưa thớtÁp dụngAdagradV2 | Cập nhật các mục có liên quan trong '*var' và '*accum' theo sơ đồ adagrad. |
ResourceSparseApplyCenteredRmsProp | Cập nhật '*var' theo thuật toán RMSProp tập trung. |
Tài nguyênThưa thớtÁp dụngFtrl | Cập nhật các mục nhập có liên quan trong '*var' theo sơ đồ gần Ftrl. |
Tài nguyênThưa thớtÁp dụngKerasĐộng lực | Cập nhật các mục nhập có liên quan trong '*var' và '*accum' theo sơ đồ động lượng. |
Tài nguyênThưa thớtÁp dụngĐộng lực | Cập nhật các mục nhập có liên quan trong '*var' và '*accum' theo sơ đồ động lượng. |
Tài nguyênThưa thớtÁp dụngProximalAdagrad | Các mục cập nhật thưa thớt trong '*var' và '*accum' theo thuật toán FOBOS. |
Tài nguyênThưa thớtÁp dụngProximalGradientDescent | Cập nhật thưa thớt '*var' dưới dạng thuật toán FOBOS với tốc độ học tập cố định. |
Tài nguyênSparseApplyRmsProp | Cập nhật '*var' theo thuật toán RMSProp. |
Tài nguyênStridedSliceAssign | Gán `value` cho tham chiếu giá trị l được cắt lát của `ref`. |
Khôi phục | Khôi phục các tensor từ điểm kiểm tra V2. |
RestoreSlice <T mở rộng TType > | Khôi phục một tensor từ các tập tin điểm kiểm tra. |
Truy xuấtTPUEnhúngADAMThông số | Truy xuất các tham số nhúng ADAM. |
Truy xuấtTPUEnhúngADAMThông sốGradAccumDebug | Truy xuất các tham số nhúng ADAM có hỗ trợ gỡ lỗi. |
Truy xuấtTPUEnhúngAdadeltaThông số | Truy xuất các tham số nhúng Adadelta. |
Truy xuấtTPUEnhúngAdadeltaThông sốGradAccumDebug | Truy xuất các tham số nhúng Adadelta có hỗ trợ gỡ lỗi. |
Truy xuấtTPUEnhúngAdagradThông số | Truy xuất các tham số nhúng Adagrad. |
Truy xuấtTPUEnhúngAdagradParametersGradAccumDebug | Truy xuất các tham số nhúng Adagrad có hỗ trợ gỡ lỗi. |
RetrieveTPUEembeddingCenteredRMSPropThông số | Truy xuất các tham số nhúng RMSProp ở giữa. |
Truy xuấtTPUEnhúngFTRLThông số | Truy xuất các tham số nhúng FTRL. |
Truy xuấtTPUEnhúngFTRLThông sốGradAccumDebug | Truy xuất các tham số nhúng FTRL có hỗ trợ gỡ lỗi. |
Truy xuấtTPUEnhúngMDLAdagradLightParameters | Truy xuất các tham số nhúng MDL Adagrad Light. |
Truy xuấtTPUEembeddingMomentumThông số | Truy xuất các tham số nhúng Động lượng. |
Truy xuấtTPUEnhúngĐộng lượngThông sốGradAccumDebug | Truy xuất các tham số nhúng Momentum với hỗ trợ gỡ lỗi. |
Truy xuấtTPUEnhúngProximalAdagradThông số | Truy xuất các tham số nhúng Adagrad gần nhất. |
Truy xuấtTPUEnhúngProximalAdagradThông sốGradAccumDebug | Truy xuất các tham số nhúng Adagrad gần nhất với hỗ trợ gỡ lỗi. |
Truy xuấtTPUEnhúngProximalYogiThông số | |
Truy xuấtTPUEnhúngProximalYogiTham sốGradAccumDebug | |
Truy xuấtTPUEnhúngRMSPropThông số | Truy xuất các tham số nhúng RMSProp. |
Truy xuấtTPUEnhúngRMSPropParametersGradAccumDebug | Truy xuất các tham số nhúng RMSProp có hỗ trợ gỡ lỗi. |
Truy xuấtTPUEnhúngStochasticGradientDescentParameters | Truy xuất các tham số nhúng SGD. |
Truy xuấtTPUEnhúngStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug | Truy xuất các tham số nhúng SGD có hỗ trợ gỡ lỗi. |
Đảo ngược <T mở rộng TType > | Đảo ngược kích thước cụ thể của một tensor. |
Trình tự đảo ngược <T mở rộng TType > | Đảo ngược các lát có chiều dài thay đổi. |
Rfft <U mở rộng TType > | Biến đổi Fourier nhanh có giá trị thực. |
Rfft2d <U mở rộng TType > | Biến đổi Fourier nhanh có giá trị thực 2D. |
Rfft3d <U mở rộng TType > | Biến đổi Fourier nhanh có giá trị thực 3D. |
RgbToHsv <T mở rộng TNumber > | Chuyển đổi một hoặc nhiều hình ảnh từ RGB sang HSV. |
RightShift <T mở rộng TNumber > | Elementwise tính toán dịch chuyển phải theo bit của `x` và `y`. |
Rint <T mở rộng TNumber > | Trả về số nguyên theo phần tử gần nhất với x. |
RngĐọcvàBỏ qua | Nâng cao bộ đếm của RNG dựa trên bộ đếm. |
RngSkip | Nâng cao bộ đếm của RNG dựa trên bộ đếm. |
Cuộn <T mở rộng TType > | Cuộn các phần tử của tensor dọc theo một trục. |
Vòng <T mở rộng TType > | Làm tròn các giá trị của tensor đến số nguyên gần nhất theo từng phần tử. |
Rpc | Thực hiện hàng loạt yêu cầu RPC. |
Rsqrt <T mở rộng TType > | Tính nghịch đảo căn bậc hai của x theo phần tử. |
RsqrtGrad <T mở rộng TType > | Tính toán độ dốc cho rsqrt của `x` ghi đầu vào của nó. |
SampleDistortedBoundingBox <T mở rộng TNumber > | Tạo một khung giới hạn bị biến dạng ngẫu nhiên cho một hình ảnh. |
Lấy mẫuBộ dữ liệu | Tạo một tập dữ liệu lấy mẫu Bernoulli về nội dung của một tập dữ liệu khác. |
Cứu | Lưu tensor ở định dạng điểm kiểm tra V2. |
LưuLát | Lưu các lát tensor đầu vào vào đĩa. |
vô hướngTóm tắt | Xuất ra bộ đệm giao thức `Tóm tắt` với các giá trị vô hướng. |
Chia tỷ lệ và dịch | |
ScalAndTranslateGrad <T mở rộng TNumber > | |
ScatterAdd <T mở rộng TType > | Thêm các cập nhật thưa thớt vào một tham chiếu biến. |
ScatterDiv <T mở rộng TType > | Chia tham chiếu biến bằng các cập nhật thưa thớt. |
ScatterMax <T mở rộng TNumber > | Giảm các cập nhật thưa thớt thành một tham chiếu biến bằng cách sử dụng thao tác `max`. |
ScatterMin <T mở rộng TNumber > | Giảm các cập nhật thưa thớt thành một tham chiếu biến bằng thao tác `min`. |
ScatterMul <T mở rộng TType > | Nhân các bản cập nhật thưa thớt thành một tham chiếu biến. |
ScatterNd <U mở rộng TType > | Phân tán `update` vào một tensor mới theo `chỉ số`. |
ScatterNdAdd <T mở rộng TType > | Áp dụng phép cộng thưa cho các giá trị hoặc lát riêng lẻ trong Biến. |
ScatterNdMax <T mở rộng TType > | Tính toán mức tối đa theo phần tử. |
ScatterNdMin <T mở rộng TType > | Tính toán mức tối thiểu theo phần tử. |
ScatterNdNonAliasingAdd <T mở rộng TType > | Áp dụng phép cộng thưa thớt cho `input` bằng cách sử dụng các giá trị hoặc lát cắt riêng lẻ từ `cập nhật` theo chỉ số `chỉ số`. |
ScatterNdSub <T mở rộng TType > | Áp dụng phép trừ thưa thớt cho các giá trị hoặc lát riêng lẻ trong Biến. |
ScatterNdUpdate <T mở rộng TType > | Áp dụng `cập nhật` thưa thớt cho các giá trị hoặc lát riêng lẻ trong một phạm vi nhất định biến theo `chỉ số`. |
ScatterSub <T mở rộng TType > | Trừ các cập nhật thưa thớt cho một tham chiếu biến. |
ScatterUpdate <T mở rộng TType > | Áp dụng các cập nhật thưa thớt cho một tham chiếu biến. |
SdcaFprint | Tính toán dấu vân tay của chuỗi đầu vào. |
Trình tối ưu hóa Sdca | Phiên bản phân phối của trình tối ưu hóa Stochastic Dual Tọa độ tăng dần (SDCA) dành cho mô hình tuyến tính với chính quy hóa L1 + L2. |
SdcaShrinkL1 | Áp dụng bước thu nhỏ chính quy hóa L1 trên các tham số. |
SegmentMax <T mở rộng TNumber > | Tính giá trị lớn nhất dọc theo các đoạn của tensor. |
SegmentMean <T mở rộng TType > | Tính giá trị trung bình dọc theo các đoạn của tensor. |
SegmentMin <T mở rộng TNumber > | Tính giá trị nhỏ nhất dọc theo các đoạn của tensor. |
SegmentProd <T mở rộng TType > | Tính tích theo các đoạn của tensor. |
SegmentSum <T mở rộng TType > | Tính tổng dọc theo các đoạn của tensor. |
Chọn <T mở rộng TType > | |
SelfAdjointEig <T mở rộng TType > | Tính toán phân rã riêng của một loạt ma trận tự liên kết (Lưu ý: Chỉ hỗ trợ đầu vào thực). |
Selu <T mở rộng TNumber > | Tính toán tuyến tính hàm mũ có tỷ lệ: `scale * alpha * (exp(features) - 1)` nếu < 0, `scale * feature` nếu không. |
SeluGrad <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc cho phép toán tuyến tính hàm mũ (Selu) có tỷ lệ. |
Gửi | Gửi tenxơ được đặt tên tới một tính toán XLA khác. |
GửiTPUnhúngGradients | Thực hiện cập nhật độ dốc của các bảng nhúng. |
SerializeIterator | Chuyển đổi `resource_handle` đã cho đại diện cho một trình vòng lặp thành một tenxơ biến thể. |
SerializeManySparse <U mở rộng TType > | Tuần tự hóa một `N`-minibatch `SparseTensor` thành một đối tượng `[N, 3]` `Tensor`. |
SerializeSparse <U mở rộng TType > | Tuần tự hóa một `SparseTensor` thành một đối tượng `[3]` `Tensor`. |
Nối tiếp Tensor | Chuyển đổi một Tensor thành một nguyên mẫu TensorProto được tuần tự hóa. |
SetDiff1d <T mở rộng TType , U mở rộng TNumber > | Tính toán sự khác biệt giữa hai danh sách số hoặc chuỗi. |
ĐặtKích thước | Số phần tử duy nhất dọc theo chiều cuối cùng của đầu vào `set`. |
SetStatsAggregatorBộ dữ liệu | |
Hình dạng <U mở rộng TNumber > | Trả về hình dạng của tensor. |
ShapeN <U mở rộng TNumber > | Trả về hình dạng của tensor. |
Tập dữ liệu phân đoạn | Tạo một `Tập dữ liệu` chỉ bao gồm 1/`num_shards` của tập dữ liệu này. |
Tên tệp được phân chia | Tạo tên tệp được phân đoạn. |
Phân chia tập tinspec | Tạo mẫu toàn cầu khớp với tất cả tên tệp được phân đoạn. |
Phân mảnh <T mở rộng TType > | Một op phân chia đầu vào dựa trên thuộc tính phân chia đã cho. |
Tập dữ liệu ngẫu nhiên và lặp lại | |
Xáo trộn bộ dữ liệu | |
Tắt máyTPU phân tán | Tắt hệ thống TPU phân tán đang chạy. |
Sigmoid <T mở rộng TType > | Tính sigmoid của `x` theo phần tử. |
SigmoidGrad <T mở rộng TType > | Tính toán gradient của sigmoid của `x` ghi đầu vào của nó. |
Ký hiệu <T mở rộng TType > | Trả về dấu hiệu theo phần tử của dấu của một số. |
Tội lỗi <T mở rộng TType > | Tính sin của x theo phần tử. |
Sinh <T mở rộng TType > | Tính sin hyperbol của x theo phần tử. |
Kích thước <U mở rộng TNumber > | Trả về kích thước của một tensor. |
Bỏ qua bộ dữ liệu | Tạo một tập dữ liệu bỏ qua các phần tử `count` từ `input_dataset`. |
Bỏ qua chương trình | Phân tích một tệp văn bản và tạo ra một loạt ví dụ. |
Bộ dữ liệu ngủ | |
Lát <T mở rộng TType > | Trả lại một lát từ 'đầu vào'. |
Bộ dữ liệu cửa sổ trượt | Tạo một tập dữ liệu đi qua một cửa sổ trượt qua `input_dataset`. |
Ảnh chụp nhanh <T mở rộng TType > | Trả về một bản sao của tenxơ đầu vào. |
SobolSample <T mở rộng TNumber > | Tạo điểm từ chuỗi Sobol. |
Softmax <T mở rộng TNumber > | Tính toán kích hoạt softmax. |
SoftmaxCrossEntropyWithLogits <T mở rộng TNumber > | Tính toán chi phí entropy chéo softmax và độ dốc để truyền ngược. |
Softplus <T mở rộng TNumber > | Tính toán softplus: `log(exp(features) + 1)`. |
SoftplusGrad <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc softplus cho thao tác softplus. |
Softsign <T mở rộng TNumber > | Tính toán softsign: `features / (abs(feature) + 1)`. |
SoftsignGrad <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc softsign cho thao tác softsign. |
Giải quyết <T mở rộng TType > | Giải hệ phương trình tuyến tính. |
Sắp xếp <T mở rộng TType > | Bao bọc toán tử Sắp xếp XLA, được ghi lại tại https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#sort. |
SpaceToBatch <T mở rộng TType > | SpaceToBatch dành cho tensor 4-D loại T. |
SpaceToBatchNd <T mở rộng TType > | SpaceToBatch cho các tensor ND loại T. |
SpaceToDepth <T mở rộng TType > | SpaceToDepth cho tensor loại T. |
thưa thớtAccumulatorÁp dụngGradient | Áp dụng một gradient thưa thớt cho một bộ tích lũy nhất định. |
SparseAccumulatorTakeGradient <T mở rộng TType > | Trích xuất độ dốc thưa thớt trung bình trong Bộ tích lũy có điều kiện thưa thớt. |
SparseAdd <T mở rộng TType > | Thêm hai đối tượng `SparseTensor` để tạo ra một `SparseTensor` khác. |
SparseAddGrad <T mở rộng TType > | Toán tử gradient cho tùy chọn SparseAdd. |
SparseApplyAdadelta <T mở rộng TType > | var: Phải từ một Biến(). |
SparseApplyAdagrad <T mở rộng TType > | Cập nhật các mục có liên quan trong '*var' và '*accum' theo sơ đồ adagrad. |
SparseApplyAdagradDa <T mở rộng TType > | Cập nhật các mục trong '*var' và '*accum' theo sơ đồ adagrad gần nhất. |
SparseApplyCenteredRmsProp <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' theo thuật toán RMSProp tập trung. |
SparseApplyFtrl <T mở rộng TType > | Cập nhật các mục nhập có liên quan trong '*var' theo sơ đồ gần Ftrl. |
SparseApplyMomentum <T mở rộng TType > | Cập nhật các mục nhập có liên quan trong '*var' và '*accum' theo sơ đồ động lượng. |
SparseApplyProximalAdagrad <T mở rộng TType > | Các mục cập nhật thưa thớt trong '*var' và '*accum' theo thuật toán FOBOS. |
SparseApplyProximalGradientDescent <T mở rộng TType > | Cập nhật thưa thớt '*var' dưới dạng thuật toán FOBOS với tốc độ học tập cố định. |
SparseApplyRmsProp <T mở rộng TType > | Cập nhật '*var' theo thuật toán RMSProp. |
SparseBincount <U mở rộng TNumber > | Đếm số lần xuất hiện của mỗi giá trị trong một mảng số nguyên. |
SparseConcat <T mở rộng TType > | Ghép nối một danh sách `SparseTensor` dọc theo kích thước đã chỉ định. |
Tích lũy có điều kiện thưa thớt | Bộ tích lũy có điều kiện để tổng hợp các gradient thưa thớt. |
SparseCountSparseOutput <U mở rộng TNumber > | Thực hiện đếm thùng đầu ra thưa thớt cho đầu vào tensor thưa thớt. |
thưa thớt chéo | Tạo ra giao thoa thưa thớt từ danh sách các tensor thưa thớt và dày đặc. |
Thưa thớtChéoBăm | Tạo ra giao thoa thưa thớt từ danh sách các tensor thưa thớt và dày đặc. |
SparseDenseCwiseAdd <T mở rộng TType > | Cộng một SparseTensor và một Tensor dày đặc bằng cách sử dụng các quy tắc đặc biệt sau: (1) Phát sóng phía dày đặc có hình dạng giống với phía thưa thớt, nếu đủ điều kiện; (2) Sau đó, chỉ các giá trị dày đặc được chỉ ra bởi các chỉ số của SparseTensor mới tham gia vào phép cộng cwise. |
SparseDenseCwiseDiv <T mở rộng TType > | Về mặt thành phần, hãy chia SparseTensor cho một Tensor dày đặc. |
SparseDenseCwiseMul <T mở rộng TType > | Về mặt thành phần, nhân một SparseTensor với một Tensor dày đặc. |
SparseFillEmptyRows <T mở rộng TType > | Điền vào các hàng trống trong `SparseTensor` đầu vào 2-D bằng một giá trị mặc định. |
SparseFillEmptyRowsGrad <T mở rộng TType > | Độ dốc của SparseFillEmptyRows. |
thưa thớtMatMul | Nhân ma trận “a” với ma trận “b”. |
Ma trận thưa thớtThêm | Phép cộng thưa thớt của hai ma trận CSR, C = alpha * A + beta * B. |
SparseMatrixMatMul <T mở rộng TType > | Ma trận-nhân một ma trận thưa thớt với một ma trận dày đặc. |
Thưa thớtMatrixMul | Phép nhân phần tử của ma trận thưa thớt với tensor dày đặc. |
Ma trận thưa thớtNNZ | Trả về số lượng khác 0 của `sparse_matrix`. |
Thứ tự ma trận thưa thớtAMD | Tính toán thứ tự Mức độ Tối thiểu Gần đúng (AMD) của `đầu vào`. |
Ma trận thưa thớtSoftmax | Tính toán softmax của CSRSparseMatrix. |
Ma trận thưa thớtSoftmaxGrad | Tính toán độ dốc của SparseMatrixSoftmax op. |
Ma trận thưa thớtCholesky | Tính toán phân tách Cholesky thưa thớt của `input`. |
Ma trận thưa thớtMatMul | Ma trận thưa-nhân hai ma trận CSR `a` và `b`. |
Ma trận thưa thớtChuyển đổi | Chuyển đổi kích thước bên trong (ma trận) của CSRSparseMatrix. |
Ma trận thưa thớtSố không | Tạo CSRSparseMatrix toàn số 0 với hình dạng `dense_shape`. |
SparseReduceMax <T mở rộng TNumber > | Tính toán tối đa các phần tử trên các kích thước của SparseTensor. |
SparseReduceMaxSparse <T mở rộng TNumber > | Tính toán tối đa các phần tử trên các kích thước của SparseTensor. |
SparseReduceSum <T mở rộng TType > | Tính tổng các phần tử theo các kích thước của SparseTensor. |
SparseReduceSumSumSparse <T mở rộng TType > | Tính tổng các phần tử theo các kích thước của SparseTensor. |
SparseReorder <T mở rộng TType > | Sắp xếp lại một SparseTensor theo thứ tự chính tắc, hàng chính. |
Định hình lại thưa thớt | Định hình lại SparseTensor để thể hiện các giá trị ở dạng dày đặc mới. |
SparseSegmentMean <T mở rộng TNumber > | Tính giá trị trung bình dọc theo các đoạn thưa thớt của một tensor. |
SparseSegmentMeanGrad <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc cho SparseSegmentMean. |
SparseSegmentMeanWithNumSegments <T mở rộng TNumber > | Tính giá trị trung bình dọc theo các đoạn thưa thớt của một tensor. |
SparseSegmentSqrtN <T mở rộng TNumber > | Tính tổng dọc theo các đoạn thưa thớt của tensor chia cho sqrt của N. |
SparseSegmentSqrtNGrad <T mở rộng TNumber > | Tính toán độ dốc cho SparseSegmentSqrtN. |
SparseSegmentSqrtNWithNumSegments <T mở rộng TNumber > | Tính tổng dọc theo các đoạn thưa thớt của tensor chia cho sqrt của N. |
SparseSegmentSum <T mở rộng TNumber > | Tính tổng dọc theo các đoạn thưa thớt của một tensor. |
SparseSegmentSumWithNumSegments <T mở rộng TNumber > | Tính tổng dọc theo các đoạn thưa thớt của một tensor. |
SparseSlice <T mở rộng TType > | Cắt một `SparseTensor` dựa trên `start` và `size`. |
SparseSliceGrad <T mở rộng TType > | Toán tử gradient cho SparseSlice op. |
SparseSoftmax <T mở rộng TNumber > | Áp dụng softmax cho ND `SparseTensor` theo lô. |
SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits <T mở rộng TNumber > | Tính toán chi phí entropy chéo softmax và độ dốc để truyền ngược. |
SparseSparseMaximum <T mở rộng TNumber > | Trả về giá trị tối đa theo phần tử của hai SparseTensors. |
SparseSparseMinimum <T mở rộng TType > | Trả về giá trị tối thiểu theo phần tử của hai SparseTensor. |
SparseSplit <T mở rộng TType > | Tách `SparseTensor` thành `num_split` tensor dọc theo một chiều. |
SparseTensorDenseAdd <U mở rộng TType > | Cộng một `Tensor` thưa thớt` và một `Tensor` dày đặc, tạo ra một `Tensor` dày đặc. |
SparseTensorDenseMatMul <U mở rộng TType > | Nhân SparseTensor (hạng 2) "A" với ma trận dày đặc "B". |
Tập dữ liệu thưa thớtTensorSlice | Tạo một tập dữ liệu phân chia SparseTensor thành các phần tử theo hàng. |
SparseTensorToCSRSparseMatrix | Chuyển đổi SparseTensor thành CSRSparseMatrix (có thể theo đợt). |
SparseToDense <U mở rộng TType > | Chuyển đổi một biểu diễn thưa thớt thành một tensor dày đặc. |
SparseToSparseSetOperation <T mở rộng TType > | Áp dụng thao tác thiết lập dọc theo chiều cuối cùng của 2 đầu vào `SparseTensor`. |
Spence <T mở rộng TNumber > | |
Tách <T mở rộng TType > | Tách một tensor thành các tensor `num_split` dọc theo một chiều. |
SplitV <T mở rộng TType > | Chia một tensor thành các tensor `num_split` dọc theo một chiều. |
Bộ dữ liệu Sql | Tạo tập dữ liệu thực thi truy vấn SQL và đưa ra các hàng của tập kết quả. |
Sqrt <T mở rộng TType > | Tính căn bậc hai của x theo phần tử. |
SqrtGrad <T mở rộng TType > | Tính toán độ dốc cho sqrt của `x` ghi đầu vào của nó. |
Sqrtm <T mở rộng TType > | Tính căn bậc hai của ma trận của một hoặc nhiều ma trận vuông: matmul(sqrtm(A), sqrtm(A)) = A Ma trận đầu vào phải đảo ngược được. |
Hình vuông <T mở rộng TType > | Tính bình phương của x theo phần tử. |
SquaredDifference <T mở rộng TType > | Trả về conj(x - y)(x - y) theo phần tử. |
Bóp <T mở rộng TType > | Loại bỏ các kích thước có kích thước 1 khỏi hình dạng của tensor. |
Ngăn xếp <T mở rộng TType > | Đóng gói một danh sách các tenxơ `N` hạng-`R` thành một tenxơ hạng-`(R+1)`. |
Sân khấu | Giá trị giai đoạn tương tự như Enqueue nhẹ. |
Giai đoạnXóa | Op loại bỏ tất cả các phần tử trong vùng chứa bên dưới. |
Giai đoạnPeek | Op xem qua các giá trị tại chỉ mục được chỉ định. |
Kích thước sân khấu | Op trả về số phần tử trong vùng chứa bên dưới. |
StatefulRandomBinomial <V mở rộng TNumber > | |
StatefulStandardNormal <U mở rộng TType > | Xuất ra các giá trị ngẫu nhiên từ phân phối chuẩn. |
StatefulTruncatedNormal <U mở rộng TType > | Xuất các giá trị ngẫu nhiên từ phân phối chuẩn bị cắt ngắn. |
StatefulUniform <U mở rộng TType > | Xuất ra các giá trị ngẫu nhiên từ một phân bố đồng đều. |
StatefulUniformFullInt <U mở rộng TType > | Xuất ra các số nguyên ngẫu nhiên từ một phân bố đồng đều. |
StatefulUniformInt <U mở rộng TType > | Xuất ra các số nguyên ngẫu nhiên từ một phân bố đồng đều. |
StatelessMultinomial <V mở rộng TNumber > | Lấy mẫu từ phân phối đa thức. |
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V mở rộng TNumber > | |
StatelessRandomBinomial <W mở rộng TNumber > | Xuất ra các số ngẫu nhiên giả ngẫu nhiên xác định từ phân phối nhị thức. |
StatelessRandomGamma <V mở rộng TNumber > | Xuất ra các số ngẫu nhiên giả ngẫu nhiên xác định từ phân phối gamma. |
Không quốc tịchRandomGetKeyCounterAlg | Chọn thuật toán tốt nhất dựa trên thiết bị và xáo trộn hạt giống vào khóa và bộ đếm. |
StatelessRandomNormal <V mở rộng TNumber > | Xuất ra các giá trị giả ngẫu nhiên xác định từ phân phối chuẩn. |
StatelessRandomNormalV2 <U mở rộng TNumber > | Xuất ra các giá trị giả ngẫu nhiên xác định từ phân phối chuẩn. |
StatelessRandomPoisson <W mở rộng TNumber > | Xuất ra các số ngẫu nhiên giả ngẫu nhiên xác định từ phân phối Poisson. |
StatelessRandomUniform <V mở rộng TNumber > | Xuất ra các giá trị ngẫu nhiên giả ngẫu nhiên xác định từ phân bố đồng đều. |
StatelessRandomUniformFullInt <V mở rộng TNumber > | Xuất ra các số nguyên ngẫu nhiên giả ngẫu nhiên xác định từ một phân bố đồng đều. |
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U mở rộng TNumber > | Xuất ra các số nguyên ngẫu nhiên giả ngẫu nhiên xác định từ một phân bố đồng đều. |
StatelessRandomUniformInt <V mở rộng TNumber > | Xuất ra các số nguyên ngẫu nhiên giả ngẫu nhiên xác định từ một phân bố đồng đều. |
StatelessRandomUniformIntV2 <U mở rộng TNumber > | Xuất ra các số nguyên ngẫu nhiên giả ngẫu nhiên xác định từ một phân bố đồng đều. |
StatelessRandomUniformV2 <U mở rộng TNumber > | Xuất ra các giá trị ngẫu nhiên giả ngẫu nhiên xác định từ phân bố đồng đều. |
StatelessSampleDistortedBoundingBox <T mở rộng TNumber > | Tạo hộp giới hạn bị biến dạng ngẫu nhiên cho hình ảnh một cách xác định. |
Không trạng tháiTruncatedNormal <V mở rộng TNumber > | Đưa ra các giá trị giả ngẫu nhiên xác định từ phân phối chuẩn bị cắt cụt. |
StatelessTruncatedNormalV2 <U mở rộng TNumber > | Đưa ra các giá trị giả ngẫu nhiên xác định từ phân phối chuẩn bị cắt cụt. |
TĩnhRegexFullMatch | Kiểm tra xem đầu vào có khớp với mẫu biểu thức chính quy không. |
TĩnhRegexThay thế | Thay thế sự trùng khớp của mẫu trong đầu vào bằng cách viết lại. |
Thống kê tổng hợpXử lý | |
StatsAggregatorSetTóm tắtNgười viết | Đặt một summary_writer_interface để ghi lại số liệu thống kê bằng cách sử dụng stats_aggregator đã cho. |
Thống kê tổng hợpTóm tắt | Tạo bản tóm tắt về bất kỳ số liệu thống kê nào được ghi lại bởi người quản lý số liệu thống kê nhất định. |
StopGradient <T mở rộng TType > | Dừng tính toán độ dốc. |
StridedSlice <T mở rộng TType > | Trả về một lát cắt có sải bước từ `input`. |
StridedSliceAssign <T mở rộng TType > | Gán `value` cho tham chiếu giá trị l được cắt lát của `ref`. |
StridedSliceGrad <U mở rộng TType > | Trả về độ dốc của `StridedSlice`. |
Định dạng chuỗi | Định dạng mẫu chuỗi bằng danh sách các tensor. |
Độ dài chuỗi | Độ dài chuỗi của `đầu vào`. |
StringNGrams <T mở rộng TNumber > | Tạo ngram từ dữ liệu chuỗi rời rạc. |
Tách chuỗi | Tách các phần tử của `source` dựa trên `sep` thành `SparseTensor`. |
dải | Loại bỏ các khoảng trắng ở đầu và cuối khỏi Tensor. |
Phụ <T mở rộng TType > | Trả về x - y theo phần tử. |
chất nền | Trả về chuỗi con từ `Tensor` của chuỗi. |
Tổng <T mở rộng TType > | Tính tổng các phần tử theo kích thước của một tensor. |
Tóm tắtNhà văn | |
Svd <T mở rộng TType > | Tính toán phân rã riêng của một loạt ma trận tự liên kết (Lưu ý: Chỉ hỗ trợ đầu vào thực). |
SwitchCond <T mở rộng TType > | Chuyển tiếp `dữ liệu` tới cổng đầu ra được xác định bởi `pred`. |
TPUBiên dịchKết quả | Trả về kết quả của quá trình biên dịch TPU. |
TPUNhúngKích hoạt | Một cơ hội cho phép phân biệt các vật liệu nhúng TPU. |
TPUSao chépSiêu dữ liệu | Siêu dữ liệu cho biết cách tính toán TPU nên được sao chép. |
TPUReplicatedInput <T mở rộng TType > | Kết nối N đầu vào với tính toán TPU nhân bản N chiều. |
TPUReplicatedOutput <T mở rộng TType > | Kết nối N đầu ra từ phép tính TPU nhân bản N chiều. |
Lấy bộ dữ liệu | Tạo một tập dữ liệu chứa các phần tử `count` từ `input_dataset`. |
TakeManySparseFromTensorsMap <T mở rộng TType > | Đọc `SparseTensors` từ `SparseTensorsMap` và nối chúng lại. |
Tân <T mở rộng TType > | Tính tan của x theo phần tử. |
Tính <T mở rộng TType > | Tính tang hyperbol của `x` theo phần tử. |
TanhGrad <T mở rộng TType > | Tính toán độ dốc cho tanh của `x` ghi đầu vào của nó. |
Biến tạm thời <T mở rộng TType > | Trả về một tensor có thể bị thay đổi nhưng chỉ tồn tại trong một bước duy nhất. |
TensorArray | Một mảng Tensors có kích thước nhất định. |
TensorArrayĐóng | Xóa TensorArray khỏi vùng chứa tài nguyên của nó. |
TensorArrayConcat <T mở rộng TType > | Ghép các phần tử từ TensorArray thành giá trị `value`. |
TensorArrayGather <T mở rộng TType > | Tập hợp các phần tử cụ thể từ TensorArray thành `value` đầu ra. |
TensorArrayGrad | Tạo một TensorArray để lưu trữ gradient của các giá trị trong ô điều khiển đã cho. |
TensorArrayGradWithShape | Tạo một TensorArray để lưu trữ nhiều gradient giá trị trong bộ điều khiển đã cho. |
TensorArrayPack <T mở rộng TType > | |
TensorArrayRead <T mở rộng TType > | Đọc một phần tử từ TensorArray vào đầu ra `value`. |
TensorArrayScatter | Phân tán dữ liệu từ giá trị đầu vào vào các phần tử TensorArray cụ thể. |
Kích thước TensorArray | Lấy kích thước hiện tại của TensorArray. |
TensorArraySplit | Tách dữ liệu từ giá trị đầu vào thành các phần tử TensorArray. |
TensorArrayGiải nén | |
TensorArrayViết | Đẩy một phần tử vào tensor_array. |
Bộ dữ liệu Tensor | Tạo một tập dữ liệu phát ra `thành phần` dưới dạng một bộ tensor một lần. |
TensorDiag <T mở rộng TType > | Trả về một tenxơ đường chéo với các giá trị đường chéo cho trước. |
TensorDiagPart <T mở rộng TType > | Trả về phần đường chéo của tensor. |
TensorForestCreateTreeBiến | Tạo một tài nguyên cây và trả về một điều khiển cho nó. |
TensorRừngCâyDeserialize | Giải tuần tự hóa một proto vào tay cầm cây |
TensorForestTreeIsInitializedOp | Kiểm tra xem cây đã được khởi tạo chưa. |
TensorRừngCâyDự đoán | Xuất nhật ký cho dữ liệu đầu vào đã cho |
TensorRừngCâyTài nguyênXử lýOp | Tạo một điều khiển cho TensorForestTreeResource |
TensorForestTreeNối tiếp hóa | Nối tiếp phần xử lý cây thành một proto |
TensorRừngCâyKích thước | Lấy số nút trong cây |
TensorListConcat <U mở rộng TType > | Kết hợp tất cả các tensor trong danh sách dọc theo chiều thứ 0. |
TensorListConcatLists | |
TensorListElementShape <T mở rộng TNumber > | Hình dạng của các phần tử trong danh sách đã cho dưới dạng tensor. |
Danh sách TensorTừ Tensor | Tạo một TensorList mà khi được xếp chồng lên nhau sẽ có giá trị là `tensor`. |
TensorListGather <T mở rộng TType > | Tạo một Tensor bằng cách lập chỉ mục vào TensorList. |
TensorListGetItem <T mở rộng TType > | |
Độ dài danh sách Tensor | Trả về số tensor trong danh sách tensor đầu vào. |
TensorListPopBack <T mở rộng TType > | Trả về phần tử cuối cùng của danh sách đầu vào cũng như danh sách có tất cả trừ phần tử đó. |
Danh sách TensorPushBack | Trả về một danh sách có `Tensor` được truyền vào làm phần tử cuối cùng và các phần tử khác của danh sách đã cho trong `input_handle`. |
TensorListPushBackBatch | |
Danh sách TensorDự trữ | Danh sách kích thước nhất định với các phần tử trống. |
Danh sách TensorThay đổi kích thước | Thay đổi kích thước danh sách. |
Danh sách TensorPhân tán | Tạo một TensorList bằng cách lập chỉ mục vào một Tensor. |
TensorListScatterIntoExistingList | Phân tán tensor tại các chỉ số trong danh sách đầu vào. |
TensorListSetItem | |
Danh sách TensorSplit | Chia một tensor thành một danh sách. |
TensorListStack <T mở rộng TType > | Xếp chồng tất cả các tensor trong danh sách. |
Bản đồ TensorXóa | Trả về bản đồ tensor với mục từ khóa đã cho đã bị xóa. |
TensorMapHasKey | Trả về liệu khóa đã cho có tồn tại trên bản đồ hay không. |
Bản đồ TensorChèn | Trả về bản đồ là 'input_handle' có chèn cặp khóa-giá trị đã cho. |
TensorMapLookup <U mở rộng TType > | Trả về giá trị từ một khóa nhất định trong bản đồ tensor. |
Kích thước bản đồ Tensor | Trả về số tensor trong bản đồ tensor đầu vào. |
TensorMapStackKeys <T mở rộng TType > | Trả về một ngăn xếp Tensor gồm tất cả các khóa trong bản đồ tensor. |
TensorScatterNdAdd <T mở rộng TType > | Thêm `cập nhật` thưa thớt vào một tensor hiện có theo `chỉ số`. |
TensorScatterNdMax <T mở rộng TType > | |
TensorScatterNdMin <T mở rộng TType > | |
TensorScatterNdSub <T mở rộng TType > | Trừ `cập nhật` thưa thớt khỏi một tenxơ hiện có theo `chỉ số`. |
TensorScatterNdUpdate <T mở rộng TType > | Phân tán `update` vào một tenxơ hiện có theo `chỉ số`. |
TensorSliceBộ dữ liệu | Tạo một tập dữ liệu phát ra từng lát `thành phần` dim-0 một lần. |
TensorStridedSliceUpdate <T mở rộng TType > | Gán `value` cho tham chiếu giá trị l được cắt lát của `input`. |
TensorTóm tắt | Xuất ra bộ đệm giao thức `Tóm tắt` với dữ liệu tensor và mỗi plugin. |
Tập dữ liệu dòng văn bản | Tạo tập dữ liệu phát ra các dòng của một hoặc nhiều tệp văn bản. |
Trình đọc dòng văn bản | Trình đọc xuất ra các dòng của tệp được phân cách bằng '\n'. |
TfRecordBộ dữ liệu | Tạo tập dữ liệu phát ra các bản ghi từ một hoặc nhiều tệp TFRecord. |
TfRecordReader | Trình đọc xuất bản ghi từ tệp Bản ghi TensorFlow. |
ThreadPoolBộ dữ liệu | Tạo một tập dữ liệu sử dụng nhóm luồng tùy chỉnh để tính toán `input_dataset`. |
Chủ ĐềPoolXử Lý | Tạo một tập dữ liệu sử dụng nhóm luồng tùy chỉnh để tính toán `input_dataset`. |
Ngói <T mở rộng TType > | Xây dựng một tenxơ bằng cách xếp một tenxơ nhất định. |
TileGrad <T mở rộng TType > | Trả về độ dốc của `Ngói`. |
Dấu thời gian | Cung cấp thời gian kể từ kỷ nguyên tính bằng giây. |
ToBool | Chuyển đổi một tensor thành một vị từ vô hướng. |
ToHashNhóm | Chuyển đổi từng chuỗi trong Tensor đầu vào thành mod băm của nó theo một số nhóm. |
ToHashXôNhanh | Chuyển đổi từng chuỗi trong Tensor đầu vào thành mod băm của nó theo một số nhóm. |
ToHashXôMạnh | Chuyển đổi từng chuỗi trong Tensor đầu vào thành mod băm của nó theo một số nhóm. |
ToNumber <T mở rộng TNumber > | Chuyển đổi từng chuỗi trong Tensor đầu vào thành kiểu số được chỉ định. |
TopK <T mở rộng TNumber > | Tìm các giá trị và chỉ số của phần tử lớn nhất `k` cho chiều cuối cùng. |
TopKUnique | Trả về các giá trị duy nhất TopK trong mảng theo thứ tự được sắp xếp. |
TopKWithUnique | Trả về các giá trị TopK trong mảng theo thứ tự được sắp xếp. |
Chuyển đổi <T mở rộng TType > | Xáo trộn các kích thước của x theo một hoán vị. |
TriangleSolve <T mở rộng TType > | Giải các hệ phương trình tuyến tính với ma trận tam giác trên hoặc dưới bằng cách thay thế ngược. |
TridiagonalMatMul <T mở rộng TType > | Tính tích bằng ma trận tam giác. |
TridiagonalSolve <T mở rộng TType > | Giải hệ phương trình tam giác. |
TruncateDiv <T mở rộng TType > | Trả về phần tử x / y cho các kiểu số nguyên. |
TruncateMod <T mở rộng TNumber > | Trả về phần tử còn lại của phép chia. |
TruncatedNormal <U mở rộng TNumber > | Xuất các giá trị ngẫu nhiên từ phân phối chuẩn bị cắt ngắn. |
Thử Rpc | Thực hiện hàng loạt yêu cầu RPC. |
Hủy ghép <T mở rộng TType > | Đảo ngược hoạt động của Batch cho một Tensor đầu ra duy nhất. |
Bỏ tập dữ liệu | Một tập dữ liệu chia các phần tử đầu vào của nó thành nhiều phần tử. |
UnbatchGrad <T mở rộng TType > | Độ dốc của Unbatch. |
Giải nén phần tử | Giải nén một phần tử tập dữ liệu đã nén. |
UnicodeDecode <T mở rộng TNumber > | Giải mã từng chuỗi trong `input` thành một chuỗi các điểm mã Unicode. |
UnicodeDecodeWithOffsets <T mở rộng TNumber > | Giải mã từng chuỗi trong `input` thành một chuỗi các điểm mã Unicode. |
Mã hóa Unicode | Mã hóa một tensor int thành chuỗi unicode. |
UnicodeScript | Xác định mã script của một tenxơ nhất định của các điểm mã số nguyên Unicode. |
Chuyển mã Unicode | Chuyển mã văn bản đầu vào từ mã hóa nguồn sang mã hóa đích. |
Người lấy mẫu đồng phục | Tạo nhãn để lấy mẫu ứng viên với sự phân bố đồng đều. |
Duy nhất <T mở rộng TType , V mở rộng TNumber > | Tìm các phần tử duy nhất dọc theo trục của tensor. |
Tập dữ liệu duy nhất | Tạo một tập dữ liệu chứa các phần tử duy nhất của `input_dataset`. |
UniqueWithCounts <T mở rộng TType , V mở rộng TNumber > | Tìm các phần tử duy nhất dọc theo trục của tensor. |
UnravelIndex <T mở rộng TNumber > | Chuyển đổi một mảng các chỉ số phẳng thành một bộ mảng tọa độ. |
Phân đoạn chưa được sắp xếpTham gia | Kết hợp các phần tử của `inputs` dựa trên `segment_ids`. |
UnsortedSegmentMax <T mở rộng TNumber > | Tính giá trị lớn nhất dọc theo các đoạn của tensor. |
UnsortedSegmentMin <T mở rộng TNumber > | Tính giá trị nhỏ nhất dọc theo các đoạn của tensor. |
UnsortedSegmentProd <T mở rộng TType > | Tính tích theo các đoạn của tensor. |
UnsortedSegmentSum <T mở rộng TType > | Tính tổng dọc theo các đoạn của tensor. |
Giải nén <T mở rộng TType > | Giải nén một chiều nhất định của một tenxơ hạng`R` thành các tenxơ `num` hạng-`(R-1)`. |
Unstage | Op tương tự như Dequeue nhẹ. |
UnwrapDatasetBiến thể | |
Thượng | Chuyển đổi tất cả các ký tự chữ thường thành các ký tự thay thế chữ hoa tương ứng. |
UpperBound <U mở rộng TNumber > | Áp dụng giới hạn trên (giá trị_tìm kiếm được sắp xếp, giá trị) dọc theo mỗi hàng. |
VarXử lýOp | Tạo một điều khiển cho một tài nguyên Biến. |
VarIsKhởi tạoOp | Kiểm tra xem biến dựa trên xử lý tài nguyên đã được khởi tạo hay chưa. |
Biến <T mở rộng TType > | Giữ trạng thái ở dạng tensor tồn tại qua các bước. |
VariableShape <T mở rộng TNumber > | Trả về hình dạng của biến được trỏ bởi `resource`. |
Ở đâu | Trả về vị trí của các giá trị khác 0/đúng trong một tenxơ. |
WholeFileReader | Trình đọc xuất toàn bộ nội dung của tệp dưới dạng giá trị. |
Bộ dữ liệu cửa sổ | Kết hợp (tổ) các phần tử đầu vào thành tập dữ liệu gồm (tổ) cửa sổ. |
Công NhânNhịp Tim | Nhịp tim công nhân op. |
WrapDatasetBiến thể | |
ViếtÂm thanhTóm tắt | Viết một bản tóm tắt âm thanh. |
Viết tập tin | Ghi nội dung vào tập tin ở tên tập tin đầu vào. |
ViếtĐồ ThịTóm Tắt | Viết một bản tóm tắt đồ thị. |
ViếtBiểu đồTóm tắt | Viết một bản tóm tắt biểu đồ. |
ViếtHình ảnhTóm tắt | Viết một bản tóm tắt hình ảnh. |
ViếtRawProtoTóm tắt | Viết một bản tóm tắt proto nối tiếp. |
Viếtvô hướngTóm tắt | Viết một bản tóm tắt vô hướng. |
ViếtTóm tắt | Viết một bản tóm tắt tensor. |
Xdivy <T mở rộng TType > | Trả về 0 nếu x == 0 và x / y nếu không, theo từng phần tử. |
XlaRecvFromHost <T mở rộng TType > | Một lệnh để nhận tensor từ máy chủ. |
Xlasendtohost | Một OP để gửi một tenxơ đến máy chủ. |
XlaSetBound | Đặt giới hạn cho giá trị đầu vào đã cho làm gợi ý cho trình biên dịch Xla, trả về cùng một giá trị. |
XlaSpmdFullToShardShape <T mở rộng TType > | Một op được sử dụng bởi trình phân vùng XLA SPMD để chuyển từ phân vùng tự động sang phân vùng thủ công. |
XlaSpmdShardToFullShape <T mở rộng TType > | Một op được sử dụng bởi trình phân vùng XLA SPMD để chuyển từ phân vùng thủ công sang phân vùng tự động. |
Xlog1py <T mở rộng TType > | Trả về 0 nếu x == 0 và x * log1p(y) nếu không, theo từng phần tử. |
Xlogy <T mở rộng TType > | Trả về 0 nếu x == 0 và x * log (y) nếu không, phần tử. |
Zeros like <t mở rộng ttype > | Trả về một tenor của số không có hình dạng và loại như x. |
Zeta <T mở rộng Tnumber > | Tính chức năng Hurwitz Zeta \\(\zeta(x, q)\\). |
Zipdataset | Tạo một bộ dữ liệu kết hợp với nhau `input_datasets`. |
Erfinv <T mở rộng Tnumber > | |