Прервать | Вызовите исключение, чтобы прервать процесс при вызове. |
Abs <T расширяет TNumber > | Вычисляет абсолютное значение тензора. |
AccumulateN <T расширяет TType > | Возвращает поэлементную сумму списка тензоров. |
АккумуляторПрименитьГрадиент | Применяет градиент к данному аккумулятору. |
АккумуляторNumAccumulated | Возвращает количество градиентов, агрегированных в данных аккумуляторах. |
АккумуляторSetGlobalStep | Обновляет аккумулятор новым значением global_step. |
AccumulatorTakeGradient <T расширяет TType > | Извлекает средний градиент в данном ConditionalAccumulator. |
Acos <T расширяет TType > | Вычисляет acos x поэлементно. |
Акош <T расширяет TType > | Вычисляет обратный гиперболический косинус x поэлементно. |
Добавьте <T расширяет TType > | Возвращает x + y поэлементно. |
AddManySparseToTensorsMap | Добавьте `N`-мини-пакет `SparseTensor` в `SparseTensorsMap`, верните `N` дескрипторы. |
AddN <T расширяет TType > | Добавьте все входные тензоры поэлементно. |
АддСпарсетоТенсорсмап | Добавьте SparseTensor к SparseTensorsMap и верните его дескриптор. |
AdjustContrast <T расширяет TNumber > | Отрегулируйте контрастность одного или нескольких изображений. |
AdjustHue <T расширяет TNumber > | Отрегулируйте оттенок одного или нескольких изображений. |
AdjustSaturation <T расширяет TNumber > | Отрегулируйте насыщенность одного или нескольких изображений. |
Все | Вычисляет «логическое и» элементов по измерениям тензора. |
ВсеКандидатСэмплер | Создает метки для выборки кандидатов с изученным униграммным распределением. |
AllReduce <T расширяет TNumber > | Взаимно уменьшает несколько тензоров одинакового типа и формы. |
AllToAll <T расширяет TType > | Операция для обмена данными между репликами TPU. |
Угол <U расширяет TNumber > | Возвращает аргумент комплексного числа. |
АнонимныйИтератор | Контейнер для ресурса итератора. |
АнонимныйMemoryCache | |
АнонимныйMultiDeviceIterator | Контейнер для ресурса итератора с несколькими устройствами. |
AnonymousRandomSeedGenerator | |
АнонимныйSeedGenerator | |
Любой | Вычисляет «логическое ИЛИ» элементов по измерениям тензора. |
ApplyAdaMax <T расширяет TType > | Обновите *var в соответствии с алгоритмом AdaMax. |
ApplyAdadelta <T расширяет TType > | Обновите '*var' по схеме adadelta. |
ApplyAdagrad <T расширяет TType > | Обновите *var по схеме adagrad. |
ApplyAdagradDa <T расширяет TType > | Обновите '*var' по схеме проксимальной адаграды. |
ApplyAdagradV2 <T расширяет TType > | Обновите *var по схеме adagrad. |
ApplyAdam <T расширяет TType > | Обновите «*var» в соответствии с алгоритмом Адама. |
ApplyAddSign <T расширяет TType > | Обновите «*var» в соответствии с обновлением AddSign. |
ApplyCenteredRmsProp <T расширяет TType > | Обновите «*var» в соответствии с центрированным алгоритмом RMSProp. |
ApplyFtrl <T расширяет TType > | Обновите '*var' по схеме Ftrl-proximal. |
ApplyGradientDescent <T расширяет TType > | Обновите «*var», вычитая из него «альфа» * «дельта». |
ApplyMomentum <T расширяет TType > | Обновите '*var' в соответствии со схемой импульса. |
ApplyPowerSign <T расширяет TType > | Обновите «*var» в соответствии с обновлением AddSign. |
ApplyProximalAdagrad <T расширяет TType > | Обновите «*var» и «*accum» в соответствии с FOBOS со скоростью обучения Adagrad. |
ApplyProximalGradientDescent <T расширяет TType > | Обновите «*var» как алгоритм FOBOS с фиксированной скоростью обучения. |
ApplyRmsProp <T расширяет TType > | Обновите «*var» в соответствии с алгоритмом RMSProp. |
ПриблизительныйРавный | Возвращает истинное значение abs(xy) < допуска поэлементно. |
ArgMax <V расширяет TNumber > | Возвращает индекс с наибольшим значением по измерениям тензора. |
ArgMin <V расширяет TNumber > | Возвращает индекс с наименьшим значением по измерениям тензора. |
АсСтрока | Преобразует каждую запись в заданном тензоре в строки. |
Асин <T расширяет TType > | Вычисляет тригнометрический обратный синус x поэлементно. |
Асинх <T расширяет TType > | Вычисляет обратный гиперболический синус x поэлементно. |
AssertCardinalityDataset | |
AssertNextDataset | |
УтверждатьЭто | Утверждает, что данное условие истинно. |
Назначьте <T расширяет TType > | Обновите ссылку, присвоив ей значение. |
AssignAdd <T расширяет TType > | Обновите «ref», добавив к нему «value». |
НазначитьДобавитьПеременнуюОп | Добавляет значение к текущему значению переменной. |
AssignSub <T расширяет TType > | Обновите «ref», вычитая из него «value». |
AssignSubVariableOp | Вычитает значение из текущего значения переменной. |
ПрисвоитьПеременнуюОп | Присваивает новое значение переменной. |
Атан <T расширяет TType > | Вычисляет тригнометрический обратный тангенс x поэлементно. |
Atan2 <T расширяет TNumber > | Вычисляет арктангенс `y/x` поэлементно, учитывая знаки аргументов. |
Атан <T расширяет TType > | Вычисляет обратный гиперболический тангенс x поэлементно. |
Аудиоспектрограмма | Производит визуализацию аудиоданных с течением времени. |
АудиоСводка | Выводит буфер протокола «Сводка» со звуком. |
AutoShardDataset | Создает набор данных, который сегментирует входной набор данных. |
AvgPool <T расширяет TNumber > | Выполняет усреднение на входе. |
AvgPool3d <T расширяет TNumber > | Выполняет 3D-усреднение на входе. |
AvgPool3dGrad <T расширяет TNumber > | Вычисляет градиенты средней функции объединения. |
AvgPoolGrad <T расширяет TNumber > | Вычисляет градиенты средней функции объединения. |
BandPart <T расширяет TType > | Скопируйте тензор, установив все за пределами центральной полосы в каждой самой внутренней матрице в ноль. |
BandedTriangularSolve <T расширяет TType > | |
Барьер | Определяет барьер, который сохраняется при различных исполнениях графа. |
БарьерЗакрыть | Закрывает данный барьер. |
БарьерНеполныйРазмер | Вычисляет количество неполных элементов в данном барьере. |
БарьерВставитьМногие | Для каждого ключа присваивается соответствующее значение указанному компоненту. |
БарьерГотовРазмер | Вычисляет количество полных элементов в данном барьере. |
БарьерTakeMany | Берет заданное количество завершенных элементов из барьера. |
Партия | Недетерминированно группирует все входные тензоры. |
BatchCholesky <T расширяет TNumber > | |
BatchCholeskyGrad <T расширяет TNumber > | |
Пакетный набор данных | Создает набор данных, который объединяет элементы `batch_size` из `input_dataset`. |
ПакетныйFft | |
ПакетныйFft2d | |
ПакетныйFft3d | |
ПакетныйИфт | |
БатчИффт2д | |
Пакетныйиффт3d | |
BatchMatMul <T расширяет TType > | Пакетно умножает срезы двух тензоров. |
BatchMatrixBandPart <T расширяет TType > | |
BatchMatrixDeterminant <T расширяет TType > | |
BatchMatrixDiag <T расширяет TType > | |
BatchMatrixDiagPart <T расширяет TType > | |
BatchMatrixInverse <T расширяет TNumber > | |
BatchMatrixSetDiag <T расширяет TType > | |
BatchMatrixSolve <T расширяет TNumber > | |
BatchMatrixSolveLs <T расширяет TNumber > | |
BatchMatrixTriangularSolve <T расширяет TNumber > | |
BatchNormWithGlobalNormalization <T расширяет TType > | Пакетная нормализация. |
BatchNormWithGlobalNormalizationGrad <T расширяет TType > | Градиенты для пакетной нормализации. |
BatchSelfAdjointEig <T расширяет TNumber > | |
BatchSvd <T расширяет TType > | |
BatchToSpace <T расширяет TType > | BatchToSpace для 4-D тензоров типа T. |
BatchToSpaceNd <T расширяет TType > | BatchToSpace для ND-тензоров типа T. |
BesselI0 <T расширяет TNumber > | |
BesselI0e <T расширяет TNumber > | |
BesselI1 <T расширяет TNumber > | |
BesselI1e <T расширяет TNumber > | |
BesselJ0 <T расширяет TNumber > | |
BesselJ1 <T расширяет TNumber > | |
BesselK0 <T расширяет TNumber > | |
BesselK0e <T расширяет TNumber > | |
BesselK1 <T расширяет TNumber > | |
BesselK1e <T расширяет TNumber > | |
BesselY0 <T расширяет TNumber > | |
BesselY1 <T расширяет TNumber > | |
Betainc <T расширяет TNumber > | Вычислить регуляризованный неполный бета-интеграл \\(I_x(a, b)\\). |
BiasAdd <T расширяет TType > | Добавляет «предвзятость» к «ценности». |
BiasAddGrad <T расширяет TType > | Обратная операция для «BiasAdd» на тензоре «смещения». |
Bincount <T расширяет TNumber > | Подсчитывает количество вхождений каждого значения в целочисленный массив. |
Bitcast <U расширяет TType > | Передаёт тензор из одного типа в другой без копирования данных. |
ПобитовоеИ <T расширяет TNumber > | Поэлементно вычисляет побитовое И для `x` и `y`. |
BitwiseOr <T расширяет TNumber > | Поэлементно вычисляет поразрядное ИЛИ для `x` и `y`. |
BitwiseXor <T расширяет TNumber > | Поэлементно вычисляет побитовое исключающее ИЛИ для `x` и `y`. |
BlockLSTM <T расширяет TNumber > | Вычисляет прямое распространение ячейки LSTM для всех временных шагов. |
BlockLSTMGrad <T расширяет TNumber > | Вычисляет обратное распространение ячейки LSTM для всей временной последовательности. |
BoostedTreesAggregateStats | Агрегирует сводку накопленной статистики для пакета. |
УскоренныйДеревьяВедро | Разбивайте каждую функцию по сегментам на основе границ сегмента. |
BoostedДеревьяРассчитатьЛучшийФункцияSplit | Вычисляет выигрыш для каждой функции и возвращает наилучшую возможную информацию о разбиении для этой функции. |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 | Вычисляет выигрыш для каждого объекта и возвращает наилучшую возможную информацию о разбиении для каждого узла. |
BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature | Вычисляет выигрыш для каждой функции и возвращает наилучшую возможную информацию о разбиении для этой функции. |
BoostedДеревьяСмещение центра | Вычисляет априорное значение на основе обучающих данных (смещение) и заполняет первый узел априорными логитами. |
BoostedTreesCreateEnsemble | Создает модель ансамбля дерева и возвращает ее дескриптор. |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | Создайте ресурс для потоков квантилей. |
BoostedTreesDeserializeEnsemble | Десериализует конфигурацию сериализованного ансамбля деревьев и заменяет текущее дерево. ансамбль. |
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | Создает дескриптор BoostedTreesEnsembleResource. |
BoostedTreesExampleDebugOutputs | Результаты отладки/интерпретируемости модели для каждого примера. |
BoostedTreesFlushQuantileСводка | Очистите сводные данные квантилей из каждого ресурса потока квантилей. |
BoostedTreesGetEnsembleStates | Извлекает токен ресурса ансамбля деревьев, количество деревьев и статистику роста. |
BoostedTreesMakeQuantileСводки | Составляет сводку квантилей для партии. |
BoostedTreesMakeStatsСводка | Делает сводку накопленной статистики по пакету. |
BoostedTreesПрогнозировать | Запускает несколько предикторов ансамбля аддитивной регрессии на входных экземплярах и вычисляет логиты. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | Добавьте сводные данные квантилей к каждому ресурсу потока квантилей. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | Десериализовать границы сегмента и флаг готовности в текущий QuantileAccumulator. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | Очистите сводные данные для ресурса потока квантилей. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | Сгенерируйте границы сегмента для каждого объекта на основе накопленных сводок. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | Создает дескриптор BoostedTreesQuantileStreamResource. |
BoostedTreesSerializeEnsemble | Сериализует ансамбль дерева в прототип. |
BoostedTreesSparseAggregateStats | Агрегирует сводку накопленной статистики для пакета. |
BoostedДеревьяРедкийВычислитьЛучшийФункцияSplit | Вычисляет выигрыш для каждой функции и возвращает наилучшую возможную информацию о разбиении для этой функции. |
BoostedTreesTrainingPredict | Запускает несколько предикторов ансамбля аддитивной регрессии на входных экземплярах и вычисляет обновление кэшированных логитов. |
BoostedTreesUpdateEnsemble | Обновляет ансамбль деревьев, добавляя слой к последнему выращенному дереву. или создав новое дерево. |
BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | Обновляет ансамбль деревьев, добавляя слой к последнему выращенному дереву. или создав новое дерево. |
BroadcastDynamicShape <T расширяет TNumber > | Верните форму s0 op s1 с помощью трансляции. |
BroadcastGradientArgs <T расширяет TNumber > | Верните индексы сокращения для вычисления градиентов s0 op s1 с широковещательной передачей. |
BroadcastHelper <T расширяет TType > | Вспомогательный оператор для проведения трансляций в стиле XLA. Транслирует `lhs` и `rhs` в один и тот же ранг, добавляя измерения размера 1 к любому из `lhs` и `rhs`, имеющему более низкий ранг, используя правила трансляции XLA для бинарных операторов. |
BroadcastRecv <T расширяет TType > | Получает широковещательное значение тензора от другого устройства. |
BroadcastSend <T расширяет TType > | Передает значение тензора одному или нескольким другим устройствам. |
BroadcastTo <T расширяет TType > | Передайте массив для совместимой формы. |
Собрать в ведро | Распределяет «входные данные» на основе «границ». |
BytesProducedStatsDataset | Записывает размер в байтах каждого элемента input_dataset в StatsAggregator. |
CSRSparseMatrixComponents <T расширяет TType > | Считывает компоненты CSR по индексу пакета. |
CSRSparseMatrixToDense <T расширяет TType > | Преобразуйте (возможно, пакетный) CSRSparseMatrix в плотный. |
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T расширяет TType > | Преобразует CSRSparesMatrix (возможно, пакетный) в SparseTensor. |
CSVНабор данных | |
CSVDatasetV2 | |
CTCLossV2 | Вычисляет потерю CTC (вероятность журнала) для каждой записи пакета. |
Набор данных кэша | Создает набор данных, который кэширует элементы из input_dataset. |
КэшDatasetV2 | |
Приведение <U расширяет TType > | Приведите x типа SrcT к y типа DstT. |
Ceil <T расширяет TNumber > | Возвращает наименьшее поэлементное целое число не меньше x. |
CheckNumerics <T расширяет TNumber > | Проверяет тензор на наличие значений NaN, -Inf и +Inf. |
Холецкий <T расширяет TType > | Вычисляет разложение Холецкого одной или нескольких квадратных матриц. |
ХолескиГрад <T расширяет TNumber > | Вычисляет градиент обратного распространения в обратном режиме алгоритма Холецкого. |
Выбрать быстрый набор данных | |
ClipByValue <T расширяет TType > | Обрезает значения тензора до заданного минимума и максимума. |
ЗакрытьСводкаПисатель | |
ClusterOutput <T расширяет TType > | Оператор, который соединяет выходные данные вычисления XLA с другими узлами потребительского графа. |
CollectiveGather <T расширяет TNumber > | Взаимно накапливает несколько тензоров одинакового типа и формы. |
CollectivePermute <T расширяет TType > | Операция для перестановки тензоров в реплицируемых экземплярах TPU. |
КомбинированныйNonMaxSuppression | Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания количества очков, Эта операция выполняет non_max_suppression для входных данных каждого пакета во всех классах. |
СравнитьИБитпак | Сравните значения `input` и `threshold` и упакуйте полученные биты в `uint8`. |
Результат Компиляции | Возвращает результат компиляции TPU. |
КомпиляцияУспехАссерт | Утверждает, что компиляция прошла успешно. |
Комплекс <U расширяет TType > | Преобразует два действительных числа в комплексное число. |
ComplexAbs <U расширяет TNumber > | Вычисляет комплексное абсолютное значение тензора. |
СжатьЭлемент | Сжимает элемент набора данных. |
ВычислитьСлучайные попадания | Вычисляет идентификаторы должностей в sampled_candidates, соответствующих true_labels. |
Вычислить размер пакета | Вычисляет статический размер пакета набора данных без частичных пакетов. |
Concat <T расширяет TType > | Объединяет тензоры по одному измерению. |
Объединение набора данных | Создает набор данных, который объединяет input_dataset с another_dataset. |
Условный аккумулятор | Условный аккумулятор для агрегирования градиентов. |
КонфигурераспределенныйТПУ | Устанавливает централизованные структуры для распределенной системы TPU. |
НастройкаTPUEmbedding | Настраивает TPUEmbedding в распределенной системе TPU. |
Conj <T расширяет TType > | Возвращает комплексно-сопряженное число. |
ConjugateTranspose <T расширяет TType > | Перетасуйте размеры x в соответствии с перестановкой и сопрягите результат. |
Константа <T расширяет TType > | Оператор, производящий постоянное значение. |
ПотреблятьMutexLock | Эта операция использует блокировку, созданную MutexLock. |
ControlTrigger | Ничего не делает. |
Conv <T расширяет TType > | Обертывает оператор XLA ConvGeneralDilated, описанный по адресу https://www.tensorflow.org/ Performance/xla/operation_semantics#conv_convolution. |
Conv2d <T расширяет TNumber > | Вычисляет двумерную свертку по четырехмерным «входным» и «фильтрующим» тензорам. |
Conv2dBackpropFilter <T расширяет TNumber > | Вычисляет градиенты свертки относительно фильтра. |
Conv2dBackpropInput <T расширяет TNumber > | Вычисляет градиенты свертки относительно входных данных. |
Conv3d <T расширяет TNumber > | Вычисляет трехмерную свертку по пятимерным «входным» и «фильтрующим» тензорам. |
Conv3dBackpropFilter <T расширяет TNumber > | Вычисляет градиенты трехмерной свертки относительно фильтра. |
Conv3dBackpropInput <U расширяет TNumber > | Вычисляет градиенты трехмерной свертки относительно входных данных. |
Копировать <T расширяет TType > | Скопируйте тензор с процессора на процессор или с графического процессора на графический процессор. |
CopyHost <T расширяет TType > | Скопируйте тензор на хост. |
Cos <T расширяет TType > | Вычисляет cos x поэлементно. |
Cosh <T расширяет TType > | Вычисляет гиперболический косинус x поэлементно. |
CountUpTo <T расширяет TNumber > | Увеличивает «ref», пока не достигнет «предела». |
CreateSummaryDbWriter | |
CreateSummaryFileWriter | |
Обрезать и изменить размер | Извлекает обрезки из тензора входного изображения и изменяет их размер. |
ОбрезатьИИзменитьРазмерГрадБоксы | Вычисляет градиент операции обрезки_and_resize относительно тензора полей ввода. |
CropAndResizeGradImage <T расширяет TNumber > | Вычисляет градиент операции обрезки_and_resize относительно входного тензора изображения. |
Крест <T расширяет TNumber > | Вычислите попарное векторное произведение. |
CrossReplicaSum <T расширяет TNumber > | Операция для суммирования входных данных по реплицируемым экземплярам TPU. |
CtcBeamSearchDecoder <T расширяет TNumber > | Выполняет декодирование поиска луча по логитам, заданным на входе. |
CtcGreedyDecoder <T расширяет TNumber > | Выполняет жадное декодирование логитов, заданных во входных данных. |
CtcLoss <T расширяет TNumber > | Вычисляет потерю CTC (вероятность журнала) для каждой записи пакета. |
CudnnRNN <T расширяет TNumber > | RNN, поддерживаемый cuDNN. |
CudnnRNNBackprop <T расширяет TNumber > | Обратный шаг CudnnRNNV3. |
CudnnRNNCanonicalToParams <T расширяет TNumber > | Преобразует параметры CudnnRNN из канонической формы в удобную форму. |
CudnnRNNParamsToCanonical <T расширяет TNumber > | Извлекает параметры CudnnRNN в канонической форме. |
CudnnRnnParamsSize <U расширяет TNumber > | Вычисляет размер весов, которые могут использоваться моделью Cudnn RNN. |
Cumprod <T расширяет TType > | Вычислите совокупное произведение тензора x вдоль оси. |
Cumsum <T расширяет TType > | Вычислите совокупную сумму тензора x вдоль оси. |
CumulativeLogsumexp <T расширяет TNumber > | Вычислите совокупное произведение тензора x вдоль оси. |
DataFormatDimMap <T расширяет TNumber > | Возвращает индекс измерения в целевом формате данных, указанном в формат исходных данных. |
DataFormatVecPermute <T расширяет TNumber > | Измените входной тензор с `src_format` на `dst_format`. |
DataServiceDataset | |
Набор данныхКардинальность | Возвращает мощность `input_dataset`. |
Набор данных из графика | Создает набор данных из заданного `graph_def`. |
DatasetToGraph | Возвращает сериализованный GraphDef, представляющий `input_dataset`. |
DatasetToSingleElement | Выводит один элемент из заданного набора данных. |
DatasetToTFRecord | Записывает заданный набор данных в заданный файл, используя формат TFRecord. |
DatasetToTfRecord | Записывает заданный набор данных в заданный файл, используя формат TFRecord. |
Dawsn <T расширяет TNumber > | |
DebugGradientIdentity <T расширяет TType > | Identity op для отладки градиента. |
DebugGradientRefIdentity <T расширяет TType > | Identity op для отладки градиента. |
DebugIdentity <T расширяет TType > | Отладка Identity V2 Op. |
DebugNanCount | Отладка счетчика значений NaN, операция. |
DebugNumericsSummary <U расширяет TNumber > | Числовая сводка отладки V2 Op. |
ДекодированиеИОбрезкаJpeg | Декодируйте и обрезайте изображение в кодировке JPEG до тензора uint8. |
ДекодированиеBase64 | Декодирование веб-безопасных строк в кодировке Base64. |
ДекодированиеBmp | Декодируйте первый кадр изображения в кодировке BMP в тензор uint8. |
ДекодированиеСжатый | Распаковать строки. |
ДекодированиеCsv | Преобразуйте записи CSV в тензоры. |
ДекодироватьGif | Декодируйте кадр(ы) изображения в формате GIF в тензор uint8. |
DecodeImage <T расширяет TNumber > | Функция для decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg и decode_png. |
ДекодированиеJpeg | Декодируйте изображение в формате JPEG в тензор uint8. |
ДекодированиеJsonПример | Преобразование записей примеров в формате JSON в строки буфера двоичного протокола. |
DecodePaddedRaw <T расширяет TNumber > | Переинтерпретируйте байты строки как вектор чисел. |
DecodePng <T расширяет TNumber > | Декодируйте изображение в формате PNG в тензор uint8 или uint16. |
ДекодированиеПрото | Операция извлекает поля из сериализованного сообщения буфера протокола в тензоры. |
DecodeRaw <T расширяет TType > | Переинтерпретируйте байты строки как вектор чисел. |
ДекодированиеWav | Декодируйте 16-битный файл PCM WAV в тензор с плавающей запятой. |
DeepCopy <T расширяет TType > | Делает копию `x`. |
Удалитьитератор | Контейнер для ресурса итератора. |
УдалитьMemoryCache | |
Удалитьмултидевицеитератор | Контейнер для ресурса итератора. |
УдалитьRandomSeedGenerator | |
Удалитьсеедгенератор | |
Удалитьсессионтензор | Удалите тензор, указанный его дескриптором в сеансе. |
DenseBincount <U расширяет TNumber > | Подсчитывает количество вхождений каждого значения в целочисленный массив. |
DenseCountSparseOutput <U расширяет TNumber > | Выполняет подсчет интервалов разреженного вывода для входа tf.tensor. |
ПлотнаяToCSRSparseMatrix | Преобразует плотный тензор в CSRSparseMatrix (возможно, пакетный). |
DenseToDenseSetOperation <T расширяет TType > | Применяет операцию набора вдоль последнего измерения двух входов «Тензор». |
DenseToSparseBatchDataset | Создает набор данных, который объединяет входные элементы в SparseTensor. |
DenseToSparseSetOperation <T расширяет TType > | Применяет операцию множества вдоль последнего измерения Tensor и SparseTensor. |
DepthToSpace <T расширяет TType > | DepthToSpace для тензоров типа T. |
DepthwiseConv2dNative <T расширяет TNumber > | Вычисляет двумерную глубинную свертку с учетом четырехмерных «входных» и «фильтрующих» тензоров. |
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T расширяет TNumber > | Вычисляет градиенты глубинной свертки относительно фильтра. |
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T расширяет TNumber > | Вычисляет градиенты глубинной свертки относительно входных данных. |
Деквантовать | Берет упакованный ввод uint32 и распаковывает его в uint8, чтобы сделать Деквантование на устройстве. |
Десериализоватьитератор | Преобразует данный вариантный тензор в итератор и сохраняет его в данном ресурсе. |
DeserializeManySparse <T расширяет TType > | Десериализовать и объединить SparseTensors из сериализованного мини-пакета. |
DeserializeSparse <U расширяет TType > | Десериализовать объекты SparseTensor. |
УничтожитьРесурсОп | Удаляет ресурс, указанный дескриптором. |
DestroyTemporaryVariable <T расширяет TType > | Уничтожает временную переменную и возвращает ее окончательное значение. |
Det <T расширяет TType > | Вычисляет определитель одной или нескольких квадратных матриц. |
Индекс устройства | Возвращает индекс устройства, на котором работает операция. |
Дигамма <T расширяет TNumber > | Вычисляет Psi, производную Lgamma (логарифм абсолютного значения `Gamma(x)`), поэлементно. |
Dilation2d <T расширяет TNumber > | Вычисляет расширение шкалы серого четырехмерных «входных» и трехмерных «фильтрующих» тензоров. |
Dilation2dBackpropFilter <T расширяет TNumber > | Вычисляет градиент морфологического двумерного расширения относительно фильтра. |
Dilation2dBackpropInput <T расширяет TNumber > | Вычисляет градиент морфологического двумерного расширения относительно входных данных. |
НаправленныйИнтерлеавеDataset | Заменитель InterleaveDataset в фиксированном списке из N наборов данных. |
Div <T расширяет TType > | Возвращает x/y поэлементно. |
DivNoNan <T расширяет TType > | Возвращает 0, если знаменатель равен нулю. |
Точка <T расширяет TType > | Обертывает оператор XLA DotGeneral, описанный по адресу https://www.tensorflow.org/ Performance/xla/operation_semantics#dotgeneral. |
DrawBoundingBoxes <T расширяет TNumber > | Нарисуйте ограничивающие рамки на пакете изображений. |
DummyIterationCounter | |
ПустышкаMemoryCache | |
DummySeedГенератор | |
DynamicPartition <T расширяет TType > | Разделяет `данные` на тензоры `num_partitions`, используя индексы из `partitions`. |
DynamicSlice <T расширяет TType > | Обертывает оператор XLA DynamicSlice, описанный по адресу https://www.tensorflow.org/ Performance/xla/operation_semantics#dynamicslice. |
DynamicStitch <T расширяет TType > | Чередуйте значения из тензоров данных в один тензор. |
DynamicUpdateSlice <T расширяет TType > | Обертывает оператор XLA DynamicUpdateSlice, описанный по адресу https://www.tensorflow.org/ Performance/xla/operation_semantics#dynamicupdateslice. |
EditDistance | Вычисляет (возможно, нормализованное) расстояние редактирования Левенштейна. |
Eig <U расширяет TType > | Вычисляет собственное разложение одной или нескольких квадратных матриц. |
Einsum <T расширяет TType > | Операция, поддерживающая базовую операцию einsum с 2 входами и 1 выходом. |
Элу <T расширяет TNumber > | Вычисляет экспоненциально-линейный результат: `exp(features) - 1`, если < 0, `features` в противном случае. |
ЭлуГрад <T расширяет TNumber > | Вычисляет градиенты для экспоненциальной линейной операции (Elu). |
Встраивание Активаций | Операция, позволяющая дифференцировать встраивания TPU. |
Пустой <T расширяет TType > | Создает тензор заданной формы. |
ПустойTensorList | Создает и возвращает пустой тензорный список. |
ПустойTensorMap | Создает и возвращает пустую тензорную карту. |
КодироватьBase64 | Кодируйте строки в безопасный для Интернета формат base64. |
КодироватьJpeg | JPEG-кодирование изображения. |
КодироватьJpegVariableQuality | Входное изображение кодируется в формате JPEG с гарантированным качеством сжатия. |
КодироватьPng | PNG-кодирование изображения. |
КодироватьПрото | Операция сериализует сообщения protobuf, представленные во входных тензорах. |
КодироватьWav | Кодируйте аудиоданные в формате WAV. |
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch | Операция, которая ставит список входных пакетных тензоров в очередь в TPUEmbedding. |
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | Упрощает перенос кода, использующего tf.nn.embedding_lookup(). |
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch | Операция, которая ставит в очередь входные индексы TPUEmbedding из SparseTensor. |
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch | Упрощает перенос кода, использующего tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
ОбеспечитьShape <T расширяет TType > | Гарантирует, что форма тензора соответствует ожидаемой форме. |
Введите <T расширяет TType > | Создает или находит дочерний фрейм и делает доступными для него `данные`. |
Равный | Возвращает истинное значение (x == y) поэлементно. |
Erf <T расширяет TNumber > | Вычисляет функцию ошибки Гаусса для `x` поэлементно. |
Erfc <T расширяет TNumber > | Вычисляет дополнительную функцию ошибок `x` поэлементно. |
EuclideanNorm <T расширяет TType > | Вычисляет евклидову норму элементов по измерениям тензора. |
Выполнять | Операция, которая загружает и выполняет программу TPU на устройстве TPU. |
Выполнение и обновление переменных | Операция, выполняющая программу с необязательными обновлениями переменных на месте. |
Выход <T расширяет TType > | Выход из текущего кадра в родительский кадр. |
Exp <T расширяет TType > | Вычисляет экспоненту от x поэлементно. |
ExpandDims <T расширяет TType > | Вставляет размерность 1 в форму тензора. |
Exint <T расширяет TNumber > | |
Expm1 <T расширяет TType > | Вычисляет `exp(x) - 1` поэлементно. |
ИзвлечьПроблеск | Извлекает проблеск из входного тензора. |
ExtractImagePatches <T расширяет TType > | Извлеките «патчи» из «изображений» и поместите их в выходное измерение «глубина». |
ExtractJpegShape <T расширяет TNumber > | Извлеките информацию о форме изображения в формате JPEG. |
ExtractVolumePatches <T расширяет TNumber > | Извлеките «патчи» из «входа» и поместите их в выходное измерение «глубина». |
Факт | Выведите факт о факториалах. |
FakeQuantWithMinMaxArgs | Поддельное квантование тензора «входов», введите float в тензор «выходов» того же типа. |
FakeQuantWithMinMaxArgsGradient | Вычислите градиенты для операции FakeQuantWithMinMaxArgs. |
FakeQuantWithMinMaxVars | Фальшивое квантование тензора «входов» типа float с помощью глобальных скаляров с плавающей запятой. Поддельное квантование тензора «входов» типа float с помощью глобальных скаляров с плавающей запятой «min» и «max» до тензора «выходов» той же формы, что и «входы». |
FakeQuantWithMinMaxVarsGradient | Вычисление градиентов для операции FakeQuantWithMinMaxVars. |
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel | Фальшивое квантование тензора «входов» типа float с помощью поканальных чисел с плавающей запятой. Поддельное квантование тензора `inputs` типа float для каждого канала и одной из форм: `[d]`, `[b, d]` `[b, h, w, d]` через поканальные числа с плавающей запятой ` min` и `max` формы `[d]` в тензор `выходов` той же формы, что и `входы`. |
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient | Вычисление градиентов для операции FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel. |
Fft <T расширяет TType > | Быстрое преобразование Фурье. |
Fft2d <T расширяет TType > | 2D быстрое преобразование Фурье. |
Fft3d <T расширяет TType > | Быстрое 3D-преобразование Фурье. |
ФифоОчередь | Очередь, которая создает элементы в порядке «первым пришел — первым обслужен». |
Заполните <U расширяет TType > | Создает тензор, заполненный скалярным значением. |
Фильтрбиласткомпонентдатасет | Создает набор данных, содержащий элементы первого компонента `input_dataset`, имеющие true в последнем компоненте. |
Отпечаток пальца | Генерирует значения отпечатков пальцев. |
Фиксированная длинарекорддатасет | |
ФиксированнаяДлинаRecordReader | Reader, который выводит записи фиксированной длины из файла. |
ИсправленоUnigramCandidateSampler | Создает метки для выборки кандидатов с изученным униграммным распределением. |
Этаж <T расширяет TNumber > | Возвращает наибольшее поэлементное целое число, не превышающее x. |
FloorDiv <T расширяет TType > | Возвращает x // y поэлементно. |
FloorMod <T расширяет TNumber > | Возвращает поэлементный остаток от деления. |
FlushСводкаПисатель | |
FractionalAvgPool <T расширяет TNumber > | Выполняет дробное среднее объединение входных данных. |
FractionalAvgPoolGrad <T расширяет TNumber > | Вычисляет градиент функции FractionalAvgPool. |
FractionalMaxPool <T расширяет TNumber > | Выполняет дробное максимальное объединение входных данных. |
FractionalMaxPoolGrad <T расширяет TNumber > | Вычисляет градиент функции FractionalMaxPool. |
FresnelCos <T расширяет TNumber > | |
FresnelSin <T расширяет TNumber > | |
FusedBatchNorm <T расширяет TNumber , U расширяет TNumber > | Пакетная нормализация. |
FusedBatchNormGrad <T расширяет TNumber , U расширяет TNumber > | Градиент для пакетной нормализации. |
FusedPadConv2d <T расширяет TNumber > | Выполняет заполнение в качестве предварительной обработки во время свертки. |
FusedResizeAndPadConv2d <T расширяет TNumber > | Выполняет изменение размера и заполнение в качестве предварительной обработки во время свертки. |
GRUBlockCell <T расширяет TNumber > | Вычисляет прямое распространение ячейки GRU за 1 временной шаг. |
GRUBlockCellGrad <T расширяет TNumber > | Вычисляет обратное распространение ячейки GRU за 1 временной шаг. |
Соберите <T расширяет TType > | Обертывает оператор XLA Gather, описанный по адресу https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#gather |
GatherNd <T расширяет TType > | Соберите фрагменты из «params» в тензор с формой, заданной «index». |
GatherV2 <T расширяет TNumber > | Взаимно накапливает несколько тензоров одинакового типа и формы. |
Создать предложения BoundingBox | Эта операция создает область интересов из заданных ограничивающих рамок (bbox_deltas), закодированных относительно привязок в соответствии с уравнением 2 в arXiv: 1506.01497. Оператор выбирает верхние поля оценки `pre_nms_topn`, декодирует их относительно привязок, применяет немаксимальное подавление к перекрывающимся полям со значением пересечения через объединение (iou) выше `nms_threshold`, отбрасывая поля, где короткая сторона меньше ` min_size`. |
GenerateVocabRemapping | Учитывая путь к новым и старым файлам словаря, возвращает тензор переназначения длина `num_new_vocab`, где `remapping[i]` содержит номер строки в старом словаре, который соответствует строке `i` в новом словаре (начиная со строки `new_vocab_offset` и до объектов `num_new_vocab`), или `- 1`, если записи `i` в новом словаре нет в старом словаре. |
GetSessionHandle | Сохраните входной тензор в состоянии текущего сеанса. |
GetSessionTensor <T расширяет TType > | Получите значение тензора, заданное его дескриптором. |
Большой | Возвращает истинное значение (x > y) поэлементно. |
БольшеРавно | Возвращает истинное значение (x >= y) поэлементно. |
GuaranteeConst <T расширяет TType > | Дает гарантии среде выполнения TF, что входной тензор является константой. |
Хэш-таблица | Создает неинициализированную хеш-таблицу. |
HistogramFixedWidth <U расширяет TNumber > | Возврат гистограммы значений. |
ГистограммаСводка | Выводит буфер протокола «Сводка» с гистограммой. |
HsvToRgb <T расширяет TNumber > | Преобразуйте одно или несколько изображений из HSV в RGB. |
Идентичность <T расширяет TType > | Возвращает тензор с той же формой и содержимым, что и входной тензор или значение. |
ИдентичностьN | Возвращает список тензоров с той же формой и содержимым, что и входные данные. тензоры. |
IdentityReader | Reader, который выводит поставленную в очередь работу как ключ и значение. |
Ifft <T расширяет TType > | Обратное быстрое преобразование Фурье. |
Ifft2d <T расширяет TType > | Обратное двумерное быстрое преобразование Фурье. |
Ifft3d <T расширяет TType > | Обратное трехмерное быстрое преобразование Фурье. |
Игамма <T расширяет TNumber > | Вычислите нижнюю регуляризованную неполную гамма-функцию `P(a, x)`. |
IgammaGradA <T расширяет TNumber > | Вычисляет градиент `igamma(a, x)` относительно `a`. |
Игаммак <T расширяет TNumber > | Вычислите верхнюю регуляризованную неполную гамма-функцию `Q(a, x)`. |
ИгнорироватьErrorsDataset | Создает набор данных, содержащий элементы input_dataset, игнорируя ошибки. |
Imag <U расширяет TNumber > | Возвращает мнимую часть комплексного числа. |
ImageProjectiveTransformV2 <T расширяет TNumber > | Применяет данное преобразование к каждому из изображений. |
ImageProjectiveTransformV3 <T расширяет TNumber > | Применяет данное преобразование к каждому из изображений. |
Сводка изображения | Выводит буфер протокола «Сводка» с изображениями. |
ImmutableConst <T расширяет TType > | Возвращает неизменяемый тензор из области памяти. |
ИмпортСобытие | |
ИнТопК | Сообщает, входят ли цели в топ прогнозов «К». |
InfeedDequeue <T расширяет TType > | Заполнитель для значения, которое будет использоваться в вычислениях. |
InfeedDequeueTuple | Извлекает несколько значений из ввода в виде кортежа XLA. |
InfeedEnqueue | Операция, которая вводит в вычисления одно значение Тензора. |
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer | Операция, которая ставит предварительно линеаризованный буфер в очередь на вход TPU. |
InfeedEnqueueTuple | Подает несколько значений Tensor в вычисления в виде кортежа XLA. |
Инициализировать | |
Инициализироватьтаблицу | Инициализатор таблицы, который принимает два тензора для ключей и значений соответственно. |
Инициализироватьтаблефромдатасет | |
Инициализироватьтаблефромтекстфиле | Инициализирует таблицу из текстового файла. |
InplaceAdd <T расширяет TType > | Добавляет v в указанные строки x. |
InplaceSub <T расширяет TType > | Вычитает `v` из указанных строк `x`. |
InplaceUpdate <T расширяет TType > | Обновляет указанные строки «i» значениями «v». |
Inv <T расширяет TType > | Вычисляет обратную величину одной или нескольких квадратных обратимых матриц или их сопряженных (сопряженных транспозиций). |
InvGrad <T расширяет TType > | Вычисляет градиент для обратного значения `x` относительно его входных данных. |
Инвертировать <T расширяет TNumber > | Инвертировать (перевернуть) каждый бит поддерживаемых типов; например, введите uint8, значение 01010101 станет 10101010. |
InvertPermutation <T расширяет TNumber > | Вычисляет обратную перестановку тензора. |
Irfft <U расширяет TNumber > | Обратное действительное быстрое преобразование Фурье. |
Irfft2d <U расширяет TNumber > | Обратное двумерное быстрое преобразование Фурье с действительным знаком. |
Irfft3d <U расширяет TNumber > | Обратное трехмерное быстрое преобразование Фурье с действительным знаком. |
IsBoostedTreesEnsembleInitialized | Проверяет, был ли инициализирован ансамбль деревьев. |
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized | Проверяет, был ли инициализирован поток квантилей. |
IsFinite | Возвращает, какие элементы x конечны. |
ИсИнф | Возвращает, какие элементы x являются Inf. |
ИсНан | Возвращает, какие элементы x являются NaN. |
ИсVariableInitialized | Проверяет, был ли инициализирован тензор. |
Изотоническая регрессия <U расширяет TNumber > | Решает ряд задач изотонической регрессии. |
Итератор | |
ИтераторFromStringHandle | |
ИтераторGetDevice | Возвращает имя устройства, на котором размещен ресурс. |
ИтераторGetNext | Получает следующий результат от заданного итератора. |
ИтераторGetNextAsНеобязательный | Получает следующий вывод заданного итератора в качестве необязательного варианта. |
ИтераторGetNextSync | Получает следующий результат от заданного итератора. |
ИтераторToStringHandle | Преобразует заданный `resource_handle`, представляющий итератор, в строку. |
Присоединиться | Объединяет строки в заданном списке тензоров строк в один тензор; с заданным разделителем (по умолчанию — пустой разделитель). |
KMC2ChainИнициализация | Возвращает индекс точки данных, которую следует добавить в исходный набор. |
KeyValueSort <T расширяет TNumber , U расширяет TType > | Обертывает оператор сортировки XLA, описанный по адресу https://www.tensorflow.org/ Performance/xla/operation_semantics#sort. |
KmeansPlusPlusИнициализация | Выбирает строки ввода num_to_sample, используя критерий KMeans++. |
KthOrderStatistic | Вычисляет статистику K-го порядка набора данных. |
L2Loss <T расширяет TNumber > | Потеря L2. |
ЛМДБНабор данных | Создает набор данных, который генерирует пары ключ-значение в одном или нескольких файлах LMDB. |
LSTMBlockCell <T расширяет TNumber > | Вычисляет прямое распространение ячейки LSTM за 1 временной шаг. |
LSTMBlockCellGrad <T расширяет TNumber > | Вычисляет обратное распространение ячейки LSTM за 1 временной шаг. |
Набор данных LatencyStatsDataset | Записывает задержку создания элементов input_dataset в StatsAggregator. |
LeakyRelu <T расширяет TNumber > | Вычисляет выпрямленную линейную формулу: `max(features, Features * Alpha)`. |
LeakyReluGrad <T расширяет TNumber > | Вычисляет выпрямленные линейные градиенты для операции LeakyRelu. |
ИзученныйУниграммаКандидатСэмплер | Создает метки для выборки кандидатов с изученным униграммным распределением. |
LeftShift <T расширяет TNumber > | Поэлементно вычисляет побитовый сдвиг влево значений `x` и `y`. |
Меньше | Возвращает истинное значение (x < y) поэлементно. |
МеньшеРавно | Возвращает истинное значение (x <= y) поэлементно. |
Lgamma <T расширяет TNumber > | Вычисляет журнал абсолютного значения `Gamma(x)` поэлементно. |
LinSpace <T расширяет TNumber > | Генерирует значения в интервале. |
Лмдбдатасет | |
Лмдбридер | Reader, который выводит записи из файла LMDB. |
LoadAndRemapMatrix | Загружает двумерный (матричный) «Тензор» с именем «old_tensor_name» из контрольной точки. в `ckpt_path` и потенциально переупорядочивает его строки и столбцы, используя указанные переназначения. |
Загрузить параметры TPUEmbeddingADAMP | Загрузите параметры внедрения ADAM. |
ЗагрузитьTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug | Загрузка параметров внедрения ADAM с поддержкой отладки. |
ЗагрузитьTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Загрузите параметры внедрения Adadelta. |
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug | Загрузка параметров Adadelta с поддержкой отладки. |
ЗагрузитьTPUEmbeddingAdagradParameters | Загрузите параметры внедрения Adagrad. |
LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug | Загрузка параметров внедрения Adagrad с поддержкой отладки. |
Лоадтпуембеддингцентредрсмпроппараметерс | Параметры внедрения RMSProp, ориентированные на нагрузку. |
ЗагрузитьTPUEmbeddingFTRLParameters | Загрузите параметры внедрения FTRL. |
ЗагрузитьTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug | Загрузка параметров внедрения FTRL с поддержкой отладки. |
LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Загрузите параметры встраивания MDL Adagrad Light. |
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters | Загрузите параметры встраивания Momentum. |
LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug | Загрузка параметров внедрения Momentum с поддержкой отладки. |
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Загрузите проксимальные параметры встраивания Adagrad. |
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug | Загрузка проксимальных параметров внедрения Adagrad с поддержкой отладки. |
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug | |
ЗагрузитьTPUEmbeddingRMSPropParameters | Загрузите параметры внедрения RMSProp. |
LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug | Загрузите параметры внедрения RMSProp с поддержкой отладки. |
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Загрузите параметры внедрения SGD. |
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug | Загрузите параметры внедрения SGD. |
LocalResponseNormalization <T расширяет TNumber > | Нормализация локального ответа. |
LocalResponseNormalizationGrad <T расширяет TNumber > | Градиенты для нормализации локального ответа. |
Журнал <T расширяет TType > | Вычисляет натуральный логарифм x поэлементно. |
Log1p <T расширяет TType > | Вычисляет натуральный логарифм числа (1 + x) поэлементно. |
LogMatrixDeterminant <T расширяет TType > | Вычисляет знак и логарифм абсолютного значения определителя одна или несколько квадратных матриц. |
LogSoftmax <T расширяет TNumber > | Вычисляет журнал активаций softmax. |
LogUniformCandidateSampler | Создает метки для выборки кандидатов с логарифмически равномерным распределением. |
ЛогическоеИ | Возвращает истинное значение x AND y поэлементно. |
ЛогическоеНет | Возвращает истинное значение `NOT x` поэлементно. |
ЛогическоеИли | Возвращает истинное значение x OR y поэлементно. |
LookupTableExport <T расширяет TType , U расширяет TType > | Выводит все ключи и значения в таблице. |
LookupTableFind <U расширяет TType > | Ищет ключи в таблице, выводит соответствующие значения. |
LookupTableImport | Заменяет содержимое таблицы указанными ключами и значениями. |
Справочная таблицаВставка | Обновляет таблицу, чтобы связать ключи со значениями. |
Справочная таблицаRemove | Удаляет ключи и связанные с ними значения из таблицы. |
LookupTableSize | Вычисляет количество элементов в данной таблице. |
LoopCond | Перенаправляет вход на выход. |
Ниже | Преобразует все символы верхнего регистра в соответствующие им строчные буквы. |
LowerBound <U расширяет TNumber > | Применяет low_bound(sorted_search_values,values) вдоль каждой строки. |
Lu <T расширяет TType , U расширяет TNumber > | Вычисляет LU-разложение одной или нескольких квадратных матриц. |
MakeIterator | Создает новый итератор из заданного набора данных и сохраняет его в итераторе. |
СделатьУникальным | Сделайте все элементы в непакетном измерении уникальными, но «близкими» к их первоначальная стоимость. |
КартаОчистить | Op удаляет все элементы в базовом контейнере. |
КартаНеполныйРазмер | Op возвращает количество неполных элементов в базовом контейнере. |
КартаPeek | Op просматривает значения по указанному ключу. |
Размер карты | Op возвращает количество элементов в базовом контейнере. |
MapStage | Этап (ключ, значения) в базовом контейнере, который ведет себя как хеш-таблица. |
КартаUnstage | Op удаляет и возвращает значения, связанные с ключом из базового контейнера. |
MapUnstageNoKey | Op удаляет и возвращает случайное значение (ключ, значение) из базового контейнера. |
MatMul <T расширяет TType > | Умножьте матрицу «а» на матрицу «б». |
Соответствующие файлы | Возвращает набор файлов, соответствующих одному или нескольким шаблонам glob. |
Соответствующие файлыDataset | |
MatrixDiag <T расширяет TType > | Возвращает пакетный диагональный тензор с заданными пакетными значениями диагонали. |
MatrixDiagPart <T расширяет TType > | Возвращает пакетную диагональную часть пакетного тензора. |
MatrixDiagPartV3 <T расширяет TType > | Возвращает пакетную диагональную часть пакетного тензора. |
MatrixDiagV3 <T расширяет TType > | Возвращает пакетный диагональный тензор с заданными пакетными значениями диагонали. |
MatrixLogarithm <T расширяет TType > | Вычисляет матричный логарифм одной или нескольких квадратных матриц: \\(log(exp(A)) = A\\) Эта операция определена только для комплексных матриц. |
MatrixSetDiag <T расширяет TType > | Возвращает пакетный матричный тензор с новыми пакетными значениями диагонали. |
MatrixSolveLs <T расширяет TType > | Решает одну или несколько линейных задач наименьших квадратов. |
Макс <T расширяет TType > | Вычисляет максимальное количество элементов по измерениям тензора. |
МаксИнтраОпПараллелизмдатсет | Создает набор данных, который переопределяет максимальный внутриоперационный параллелизм. |
MaxPool <T расширяет TType > | Выполняет максимальное объединение входных данных. |
MaxPool3d <T расширяет TNumber > | Выполняет объединение 3D max на входе. |
MaxPool3dGrad <U расширяет TNumber > | Вычисляет градиенты функции объединения 3D max. |
MaxPool3dGradGrad <T расширяет TNumber > | Вычисляет градиенты второго порядка функции maxpooling. |
MaxPoolGrad <T расширяет TNumber > | Вычисляет градиенты функции maxpooling. |
MaxPoolGradGrad <T расширяет TNumber > | Вычисляет градиенты второго порядка функции maxpooling. |
MaxPoolGradGradWithArgmax <T расширяет TNumber > | Вычисляет градиенты второго порядка функции maxpooling. |
MaxPoolGradWithArgmax <T расширяет TNumber > | Вычисляет градиенты функции maxpooling. |
MaxPoolWithArgmax <T расширяет TNumber , U расширяет TNumber > | Выполняет максимальное объединение входных данных и выводит как максимальные значения, так и индексы. |
Максимум <T расширяет TNumber > | Возвращает максимальное значение x и y (т.е. |
Среднее <T расширяет TType > | Вычисляет среднее значение элементов по измерениям тензора. |
Объединить <T расширяет TType > | Перенаправляет значение доступного тензора из «входов» в «выход». |
СлияниеСводка | Объединяет сводки. |
MergeV2Контрольные точки | Специально для формата V2: объединяет файлы метаданных сегментированных контрольных точек. |
МФЦК | Преобразует спектрограмму в форму, удобную для распознавания речи. |
Мин <T расширяет TType > | Вычисляет минимум элементов по размерам тензора. |
Минимум <T расширяет TNumber > | Возвращает минимальное значение x и y (т.е. |
MirrorPad <T расширяет TType > | Дополняет тензор зеркальными значениями. |
MirrorPadGrad <T расширяет TType > | Градиент для MirrorPad. |
МлирPassthroughOp | Обертывает произвольное вычисление MLIR, выраженное в виде модуля с функцией main(). |
Мод <T расширяет TNumber > | Возвращает поэлементный остаток от деления. |
Набор данных модели | Трансформация идентичности, моделирующая производительность. |
Mul <T расширяет TType > | Возвращает x * y поэлементно. |
MulNoNan <T расширяет TType > | Возвращает x * y поэлементно. |
Мультидевицеитератор | Создает ресурс MultiDeviceIterator. |
MultiDeviceIteratorFromStringHandle | Создает ресурс MultiDeviceIterator на основе предоставленного строкового дескриптора. |
MultiDeviceIteratorGetNextFromShard | Получает следующий элемент для предоставленного номера сегмента. |
Мультидевицеитераторинит | Инициализирует итератор нескольких устройств с заданным набором данных. |
Мультидевицеитератортострингхандле | Создает строковый дескриптор для данного MultiDeviceIterator. |
Полиномиальный <U расширяет TNumber > | Рисует выборки из полиномиального распределения. |
MutableDenseHashTable | Создает пустую хеш-таблицу, которая использует тензоры в качестве резервного хранилища. |
MutableHashTable | Создает пустую хеш-таблицу. |
MutableHashTableOfTensors | Создает пустую хеш-таблицу. |
Мьютекс | Создает ресурс Mutex, который можно заблокировать с помощью MutexLock. |
Мьютекслок | Блокирует ресурс мьютекса. |
NcclAllReduce <T расширяет TNumber > | Выводит тензор, содержащий сокращение всех входных тензоров. |
NcclBroadcast <T расширяет TNumber > | Отправляет вход всем устройствам, подключенным к выходу. |
NcclReduce <T расширяет TNumber > | Уменьшает «вход» из «num_devices», используя «сокращение» до одного устройства. |
Ndtri <T расширяет TNumber > | |
Ближайшие соседи | Выбирает k ближайших центров для каждой точки. |
Neg <T расширяет TType > | Вычисляет числовое отрицательное значение поэлементно. |
НегПоезд | Обучение посредством отрицательной выборки. |
NextAfter <T расширяет TNumber > | Возвращает следующее представимое значение x1 в направлении x2 поэлементно. |
NextIteration <T расширяет TType > | Делает свои входные данные доступными для следующей итерации. |
Нет операции | Ничего не делает. |
NonDeterministicInts <U расширяет TType > | Недетерминированно генерирует некоторые целые числа. |
NonMaxSuppression <T расширяет TNumber > | Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания количества очков, обрезка блоков, которые имеют высокую степень пересечения-объединения (IOU), перекрываются с ранее выбранными блоками. |
NonMaxSuppressionWithOverlaps | Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания количества очков, обрезка полей, которые сильно перекрываются с ранее выбранными полями. |
Несериализуемый набор данных | |
Неравный | Возвращает истинное значение (x != y) поэлементно. |
NthElement <T расширяет TNumber > | Находит значения статистики n-го порядка для последнего измерения. |
OneHot <U расширяет TType > | Возвращает горячий тензор. |
OnesLike <T расширяет TType > | Возвращает тензор единиц той же формы и типа, что и x. |
Оптимизировать набор данных | Создает набор данных, применяя оптимизацию к `input_dataset`. |
ОптимизироватьDatasetV2 | Создает набор данных, применяя соответствующие оптимизации к `input_dataset`. |
Необязательно из значения | Создает необязательный вариант из кортежа тензоров. |
Необязательный GetValue | Возвращает значение, сохраненное в необязательном варианте, или выдает ошибку, если ее не существует. |
НеобязательныйHasValue | Возвращает true тогда и только тогда, когда данный необязательный вариант имеет значение. |
НеобязательноНет | Создает необязательный вариант без значения. |
ЗаказаннаяКартаОчистить | Op удаляет все элементы в базовом контейнере. |
OrderedMapIncompleteSize | Op возвращает количество неполных элементов в базовом контейнере. |
Заказанная картаPeek | Op просматривает значения по указанному ключу. |
OrderedMapSize | Op возвращает количество элементов в базовом контейнере. |
OrderedMapStage | Стадия (ключ, значения) в базовом контейнере, который ведет себя как упорядоченный ассоциативный контейнер. |
OrderedMapUnstage | Op удаляет и возвращает значения, связанные с ключом из базового контейнера. |
OrderedMapUnstageNoKey | Op удаляет и возвращает элемент (ключ, значение) с наименьшим значением. ключ из базового контейнера. |
Порядковый селектор | Селектор ядра ТПУ Op. |
OutfeedDequeue <T расширяет TType > | Извлекает один тензор из исходящих вычислений. |
OutfeedDequeueTuple | Получите несколько значений из исходящего потока вычислений. |
OutfeedDequeueTupleV2 | Получите несколько значений из исходящего потока вычислений. |
OutfeedDequeueV2 <T расширяет TType > | Извлекает один тензор из исходящих вычислений. |
OutfeedEnqueue | Поставьте тензор в очередь на выходе вычислений. |
OutfeedEnqueueTuple | Поставьте в очередь несколько значений Tensor на выходе вычислений. |
Pad <T расширяет TType > | Обертывает оператор XLA Pad, описанный по адресу https://www.tensorflow.org/ Performance/xla/operation_semantics#pad. |
PaddedBatchDataset | Создает набор данных, который объединяет и дополняет элементы `batch_size` из входных данных. |
ЗаполнениеFifoQueue | Очередь, которая создает элементы в порядке «первым пришел — первым обслужен». |
ParallelConcat <T расширяет TType > | Объединяет список тензоров N по первому измерению. |
ParallelDynamicStitch <T расширяет TType > | Чередуйте значения из тензоров данных в один тензор. |
ПараметризованныйTruncatedNormal <U расширяет TNumber > | Выводит случайные значения из нормального распределения. |
Пример анализа | Преобразует вектор протоов tf.Example (в виде строк) в типизированные тензоры. |
ParseExampleDataset | Преобразует `input_dataset`, содержащий прототипы `Example` как векторы DT_STRING, в набор данных объектов `Tensor` или `SparseTensor`, представляющих проанализированные объекты. |
Пример последовательности синтаксического анализа | Преобразует вектор протоов tf.io.SequenceExample (в виде строк) в типизированные тензоры. |
ParseSingleExample | Преобразует прототип tf.Example (как строку) в типизированные тензоры. |
ParseSingleSequenceExample | Преобразует скалярный прототип мозга.SequenceExample (в виде строк) в типизированные тензоры. |
ParseTensor <T расширяет TType > | Преобразует сериализованный прототип tensorflow.TensorProto в Tensor. |
PartitionedInput <T расширяет TType > | Операция, которая группирует список разделенных входных данных. |
PartitionedOutput <T расширяет TType > | Операция, которая демультиплексирует тензор, который будет сегментирован XLA в список секционированных выходные данные вне вычислений XLA. |
Заполнитель <T расширяет TType > | Заполнитель для значения, которое будет использоваться в вычислениях. |
PlaceholderWithDefault <T расширяет TType > | Операция-заполнитель, которая проходит через вход, когда ее выходные данные не подаются. |
Полигамма <T расширяет TNumber > | Вычисление полигамма-функции \\(\psi^{(n)}(x)\\). |
PopulationCount | Вычисляет поэлементный подсчет населения (он же |
Pow <T расширяет TType > | Вычисляет степень одного значения по отношению к другому. |
Предварительная выборка набора данных | Создает набор данных, который асинхронно предварительно выбирает элементы из input_dataset. |
Предварительная линеаризация | Операция, которая линеаризует одно значение тензора в непрозрачный вариант тензора. |
Предварительная линеаризация кортежа | Операция, которая линеаризует несколько значений тензора в непрозрачный вариант тензора. |
PreventGradient <T расширяет TType > | Операция идентификации, которая вызывает ошибку, если запрашивается градиент. |
Распечатать | Печатает строковый скаляр. |
Приоритетная очередь | Очередь, которая создает элементы, отсортированные по значению первого компонента. |
Набор данных PrivateThreadPoolDataset | Создает набор данных, который использует собственный пул потоков для вычисления `input_dataset`. |
Prod <T расширяет TType > | Вычисляет произведение элементов на размеры тензора. |
Qr <T расширяет TType > | Вычисляет QR-разложение одной или нескольких матриц. |
Квантизация <T расширяет TType > | Квантовать «входной» тензор типа float до «выходного» тензора типа «T». |
QuantizeAndDequantize <T расширяет TNumber > | Квантует, а затем деквантует тензор. |
QuantizeAndDequantizeV3 <T расширяет TNumber > | Квантует, а затем деквантует тензор. |
QuantizeAndDequantizeV4 <T расширяет TNumber > | Возвращает градиент `quantization.QuantizeAndDequantizeV4`. |
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T расширяет TNumber > | Возвращает градиент QuantizeAndDequantizeV4. |
QuantizeDownAndShrinkRange <U расширяет TType > | Преобразуйте квантованный «входной» тензор в «выход» с меньшей точностью, используя фактическое распределение значений для максимального использования нижней разрядности и соответствующей настройки выходных минимального и максимального диапазонов. |
QuantizedAdd <V расширяет TType > | Возвращает x + y поэлементно, работая с квантованными буферами. |
QuantizedAvgPool <T расширяет TType > | Создает средний пул входного тензора для квантованных типов. |
QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization <U расширяет TType > | Квантованная пакетная нормализация. |
QuantizedBiasAdd <V расширяет TType > | Добавляет тензорное «смещение» к тензорному «входу» для квантованных типов. |
QuantizedConcat <T расширяет TType > | Объединяет квантованные тензоры по одному измерению. |
QuantizedConv2DAndRelu <V расширяет TType > | |
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V расширяет TType > | |
QuantizedConv2DAndRequantize <V расширяет TType > | |
QuantizedConv2DPerChannel <V расширяет TType > | Вычисляет QuantizedConv2D для каждого канала. |
QuantizedConv2DWithBias <V расширяет TType > | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V расширяет TType > | |
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W расширяет TType > | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W расширяет TType > | |
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X расширяет TType > | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V расширяет TType > | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X расширяет TType > | |
QuantizedConv2d <V расширяет TType > | Вычисляет 2D-свертку с учетом квантованного 4D-входа и тензоров фильтра. |
QuantizedDepthwiseConv2D <V расширяет TType > | Вычисляет квантованный по глубине Conv2D. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V расширяет TType > | Вычисляет квантованный по глубине Conv2D со смещением. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V расширяет TType > | Вычисляет квантованный по глубине Conv2D с помощью Bias и Relu. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W расширяет TType > | Вычисляет глубинное квантование Conv2D с помощью Bias, Relu и Requantize. |
QuantizedInstanceNorm <T расширяет TType > | Нормализация квантованного экземпляра. |
QuantizedMatMul <V расширяет TType > | Выполните квантованное матричное умножение a на матрицу b. |
QuantizedMatMulWithBias <W расширяет TType > | Выполняет квантованное матричное умножение a на матрицу b с добавлением смещения. |
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W расширяет TNumber > | |
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V расширяет TType > | Выполните квантованное матричное умножение «a» на матрицу «b» с добавлением смещения и повторным слиянием. |
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W расширяет TType > | Выполните квантованное матричное умножение `a` на матрицу `b` с добавлением смещения и повторным квантованием и повторным квантованием слияния. |
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W расширяет TType > | |
QuantizedMaxPool <T расширяет TType > | Создает максимальный пул входного тензора для квантованных типов. |
QuantizedMul <V расширяет TType > | Возвращает x * y поэлементно, работая с квантованными буферами. |
QuantizedRelu <U расширяет TType > | Вычисляет квантованную выпрямленную линейную функцию: `max(features, 0)` |
QuantizedRelu6 <U расширяет TType > | Вычисляет квантованное выпрямленное линейное уравнение 6: `min(max(features, 0), 6)` |
QuantizedReluX <U расширяет TType > | Вычисляет квантованное выпрямленное линейное X: `min(max(features, 0), max_value)` |
QuantizedReshape <T расширяет TType > | Изменяет форму квантованного тензора согласно операции Reshape. |
QuantizedResizeBilinear <T расширяет TType > | Измените размер квантованных «изображений» до «размера», используя квантованную билинейную интерполяцию. |
ОчередьЗакрыть | Закрывает данную очередь. |
ОчередьDequeue | Удаляет кортеж из одного или нескольких тензоров из заданной очереди. |
ОчередьDequeueMany | Удаляет из очереди `n` кортежей одного или нескольких тензоров. |
ОчередьDequeueUpTo | Удаляет из очереди n кортежей одного или нескольких тензоров. |
ОчередьОчередь | Ставит кортеж из одного или нескольких тензоров в данную очередь. |
ОчередьОчередьМногие | Ставит в очередь ноль или несколько кортежей одного или нескольких тензоров в данной очереди. |
ОчередьЗакрыта | Возвращает true, если очередь закрыта. |
Размер очереди | Вычисляет количество элементов в данной очереди. |
RaggedBincount <U расширяет TNumber > | Подсчитывает количество вхождений каждого значения в целочисленный массив. |
RaggedCountSparseOutput <U расширяет TNumber > | Выполняет подсчет интервалов разреженного вывода для неровных тензорных входных данных. |
RaggedCross <T расширяет TType , U расширяет TNumber > | Генерирует перекрестный объект из списка тензоров и возвращает его как RaggedTensor. |
RaggedGather <T расширяет TNumber , U расширяет TType > | Соберите неровные фрагменты из оси `0` params` в соответствии с `index`. |
RaggedRange <U расширяет TNumber , T расширяет TNumber > | Возвращает RaggedTensor, содержащий указанные последовательности чисел. |
RaggedTensorFromVariant <U расширяет TNumber , T расширяет TType > | Декодирует `вариантный` Tensor в `RaggedTensor`. |
RaggedTensorToSparse <U расширяет TType > | Преобразует RaggedTensor в SparseTensor с теми же значениями. |
RaggedTensorToTensor <U расширяет TType > | Создайте плотный тензор из рваного тензора, возможно, изменив его форму. |
RaggedTensorToVariant | Кодирует RaggedTensor в вариант Tensor. |
RaggedTensorToVariantGradient <U расширяет TType > | Помощник, используемый для вычисления градиента для RaggedTensorToVariant. |
RandomCrop <T расширяет TNumber > | Случайно обрезать «изображение». |
Случайный набор данных | Создает набор данных, который возвращает псевдослучайные числа. |
RandomGamma <U расширяет TNumber > | Выводит случайные значения из гамма-распределения, описываемого альфа. |
RandomGammaGrad <T расширяет TNumber > | Вычисляет производную гамма-случайной выборки относительно |
RandomPoisson <V расширяет TNumber > | Выводит случайные значения из распределения Пуассона, описываемого скоростью. |
RandomShuffle <T расширяет TType > | Случайным образом перемещает тензор по его первому измерению. |
СлучайныйПеретасовкаОчередь | Очередь, которая меняет порядок элементов случайным образом. |
RandomStandardNormal <U расширяет TNumber > | Выводит случайные значения из нормального распределения. |
RandomUniform <U расширяет TNumber > | Выводит случайные значения из равномерного распределения. |
RandomUniformInt <U расширяет TNumber > | Выводит случайные целые числа из равномерного распределения. |
Диапазон <T расширяет TNumber > | Создает последовательность чисел. |
Набор данных диапазона | Создает набор данных с диапазоном значений. |
Классифицировать | Возвращает ранг тензора. |
ЧтениеФайла | Считывает и выводит все содержимое входного имени файла. |
ReadVariableOp <T расширяет TType > | Считывает значение переменной. |
ReaderNumRecordsProduced | Возвращает количество записей, созданных данным Reader. |
ReaderNumWorkUnitsCompleted | Возвращает количество рабочих единиц, которые завершил обработку данный Reader. |
ЧитательЧитать | Возвращает следующую запись (пара ключ-значение), созданную средством чтения. |
ЧитательReadUpTo | Возвращает до пар `num_records` (ключ, значение), созданных устройством чтения. |
ReaderReset | Восстановите Reader в исходное чистое состояние. |
Ридерресторестате | Восстановите читалку в ранее сохраненное состояние. |
Ридерсериализестате | Создайте строковый тензор, который кодирует состояние Reader. |
Реальный <U расширяет TNumber > | Возвращает действительную часть комплексного числа. |
RealDiv <T расширяет TType > | Возвращает x/y поэлементно для реальных типов. |
Повторный пакетный набор данных | Создает набор данных, который изменяет размер пакета. |
Повторный пакетный набор данныхV2 | Создает набор данных, который изменяет размер пакета. |
Взаимный <T расширяет TType > | Вычисляет обратную величину x поэлементно. |
ReciprocalGrad <T расширяет TType > | Вычисляет градиент для обратного значения `x` относительно его входных данных. |
РекордИнпут | Выдает рандомизированные записи. |
Recv <T расширяет TType > | Получает именованный тензор из другого вычисления XLA. |
RecvTPUEmbeddingActivations | Операция, которая получает активации встраивания в TPU. |
Уменьшить <T расширяет TNumber > | Взаимно уменьшает несколько тензоров одинакового типа и формы. |
Уменьшить все | Вычисляет «логическое и» элементов по измерениям тензора. |
УменьшитьЛюбой | Вычисляет «логическое ИЛИ» элементов по измерениям тензора. |
УменьшитьПрисоединиться | Соединяет строку Tensor по заданным измерениям. |
РедуцМакс <T расширяет TType > | Вычисляет максимальное количество элементов по измерениям тензора. |
Редуцминмин <T расширяет TType > | Вычисляет минимум элементов по размерам тензора. |
РедуцПрод <T расширяет TType > | Вычисляет произведение элементов на размеры тензора. |
УменьшитьSum <T расширяет TType > | Вычисляет сумму элементов по измерениям тензора. |
УменьшитьV2 <T расширяет TNumber > | Взаимно уменьшает несколько тензоров одинакового типа и формы. |
RefEnter <T расширяет TType > | Создает или находит дочерний фрейм и делает доступными для него `данные`. |
RefExit <T расширяет TType > | Выход из текущего кадра в родительский кадр. |
RefIdentity <T расширяет TType > | Возвращает тот же ref-тензор, что и входной ref-тензор. |
RefMerge <T расширяет TType > | Перенаправляет значение доступного тензора из «входов» в «выход». |
RefNextIteration <T расширяет TType > | Делает свои входные данные доступными для следующей итерации. |
RefSelect <T расширяет TType > | Пересылает индексный элемент входных данных на выходной. |
RefSwitch <T расширяет TType > | Перенаправляет «данные» опорного тензора на выходной порт, определенный «pred». |
RegexFullMatch | Проверьте, соответствует ли ввод шаблону регулярного выражения. |
RegexReplace | Заменяет совпадения регулярного выражения `pattern` в `input` строкой замены, указанной в `rewrite`. |
Регистрация набора данных | Регистрирует набор данных в сервисе tf.data. |
Relu <T расширяет TType > | Вычисляет выпрямленное линейное значение: `max(features, 0)`. |
Relu6 <T расширяет TNumber > | Вычисляет выпрямленную линейную 6: `min(max(features, 0), 6)`. |
Relu6Grad <T расширяет TNumber > | Вычисляет выпрямленные линейные 6 градиентов для операции Relu6. |
ReluGrad <T расширяет TNumber > | Вычисляет выпрямленные линейные градиенты для операции Relu. |
RemoteFusedGraphExecute | Выполнить подграф на удаленном процессоре. |
Повторить набор данных | Создает набор данных, который выдает выходные данные `input_dataset` count` раз. |
Репликаид | Идентификатор реплики. |
Реплицировать метаданные | Метаданные, указывающие, как следует реплицировать вычисления TPU. |
РеплицированныйИнпут <T расширяет TType > | Подключает N входов к N-образному реплицированному вычислению TPU. |
ReplicationOutput <T расширяет TType > | Соединяет N выходов N-путевого реплицированного вычисления TPU. |
Диапазон повторного квантования | Вычисляет диапазон, охватывающий фактические значения, присутствующие в квантованном тензоре. |
РеквантизацияRangePerChannel | Вычисляет диапазон повторного квантования для каждого канала. |
Повторное квантование <U расширяет TType > | Преобразует квантованный «входной» тензор в «выход» меньшей точности. |
RequantizePerChannel <U расширяет TType > | Повторно квантовает входные данные, используя минимальные и максимальные значения, известные для каждого канала. |
Изменить форму <T расширяет TType > | Изменяет форму тензора. |
Изменить размер области | Измените размер «изображений» на «размер», используя интерполяцию площади. |
Изменить размерБикубический | Измените размер «изображений» на «размер», используя бикубическую интерполяцию. |
ResizeBicubicGrad <T расширяет TNumber > | Вычисляет градиент бикубической интерполяции. |
Изменение размераБилинейный | Измените размер «изображений» на «размер», используя билинейную интерполяцию. |
ResizeBilinearGrad <T расширяет TNumber > | Вычисляет градиент билинейной интерполяции. |
ResizeNearestNeighbor <T расширяет TNumber > | Измените размер «изображений» на «размер», используя интерполяцию ближайшего соседа. |
ResizeNearestNeighborGrad <T расширяет TNumber > | Вычисляет градиент интерполяции ближайшего соседа. |
РесурсАккумуляторПрименитьГрадиент | Применяет градиент к данному аккумулятору. |
ResourceAccumulatorNumAccumulated | Возвращает количество градиентов, агрегированных в данных аккумуляторах. |
Ресаурцеаккумуляторсетглобалстеп | Обновляет аккумулятор новым значением global_step. |
ResourceAccumulatorTakeGradient <T расширяет TType > | Извлекает средний градиент в данном ConditionalAccumulator. |
РесурсПрименитьAdaMax | Обновите *var в соответствии с алгоритмом AdaMax. |
РесурсПрименитьАдадельта | Обновите '*var' по схеме adadelta. |
РесурсПрименитьАдаград | Обновите *var по схеме adagrad. |
РесурсПрименитьАдаградДа | Обновите '*var' по схеме проксимальной адаграды. |
РесурсПрименитьАдам | Обновите «*var» в соответствии с алгоритмом Адама. |
РесурсApplyAdamWithAmsgrad | Обновите «*var» в соответствии с алгоритмом Адама. |
Ресурсапплиаддсин | Обновите «*var» в соответствии с обновлением AddSign. |
Ресаурсапплицентредрмспроп | Обновите «*var» в соответствии с центрированным алгоритмом RMSProp. |
РесурсАпплиФтрл | Обновите '*var' по схеме Ftrl-proximal. |
Ресурсапплиградиентдесцент | Обновите «*var», вычитая из него «альфа» * «дельта». |
РесурсПрименитьKerasMomentum | Обновите '*var' в соответствии со схемой импульса. |
РесурсПрименитьМоментум | Обновите '*var' в соответствии со схемой импульса. |
РесурсApplyPowerSign | Обновите «*var» в соответствии с обновлением AddSign. |
РесурсПрименитьПроксимальныйАдаград | Обновите «*var» и «*accum» в соответствии с FOBOS со скоростью обучения Adagrad. |
ResourceApplyProximalGradientDescent | Обновите «*var» как алгоритм FOBOS с фиксированной скоростью обучения. |
РесурсапплиРмспроп | Обновите «*var» в соответствии с алгоритмом RMSProp. |
РесурсУсловныйАккумулятор | Условный аккумулятор для агрегирования градиентов. |
ResourceCountUpTo <T расширяет TNumber > | Увеличивает переменную, на которую указывает «ресурс», пока она не достигнет «предела». |
ResourceGather <U расширяет TType > | Соберите фрагменты переменной, на которую указывает ресурс, в соответствии с индексами. |
ResourceGatherNd <U расширяет TType > | |
РесурсСкаттерДобавить | Добавляет редкие обновления в переменную, на которую ссылается ресурс. |
РесурсСкаттерДив | Делит редкие обновления в переменную, на которую ссылается `resource`. |
РесурсСкаттерМакс | Уменьшает редкие обновления в переменной, на которую ссылается `resource`, с помощью операции `max`. |
РесурсСкаттерМин | Сокращает редкие обновления в переменной, на которую ссылается `resource`, с помощью операции `min`. |
РесурсСкаттерМул | Умножает редкие обновления в переменную, на которую ссылается `resource`. |
РесурсСкаттерНдДодд | Применяет разреженное сложение к отдельным значениям или срезам переменной. |
РесурсСкаттерНдМакс | |
РесурсСкаттерНдМин | |
РесурсСкаттерНдСуб | Применяет разреженное вычитание к отдельным значениям или срезам переменной. |
РесурсСкаттерНдОбновление | Применяет разреженные «обновления» к отдельным значениям или срезам в пределах заданного переменная в соответствии с `индексами`. |
РесурсСкаттерСуб | Вычитает редкие обновления из переменной, на которую указывает ресурс. |
РесурсСкаттерОбновление | Назначает редкие обновления переменной, на которую ссылается `resource`. |
ResourceSparseApplyAdadelta | var: Должно быть из переменной(). |
ResourceSparseApplyАдаград | Обновите соответствующие записи в «*var» и «*accum» в соответствии со схемой adagrad. |
ResourceSparseApplyAdagradDa | Обновите записи в '*var' и '*accum' в соответствии с проксимальной адаградной схемой. |
РесурсСпарсеПрименитьАдаградВ2 | Обновите соответствующие записи в «*var» и «*accum» в соответствии со схемой adagrad. |
ResourceSparseApplyCenteredRmsProp | Обновите «*var» в соответствии с центрированным алгоритмом RMSProp. |
ResourceSparseApplyFtrl | Обновите соответствующие записи в '*var' по схеме Ftrl-proximal. |
ResourceSparseApplyKerasMomentum | Обновите соответствующие записи в «*var» и «*accum» в соответствии со схемой импульса. |
ResourceSparseApplyMomentum | Обновите соответствующие записи в «*var» и «*accum» в соответствии со схемой импульса. |
ResourceSparseApplyProximalAdagrad | Разреженные записи обновления в '*var' и '*accum' в соответствии с алгоритмом FOBOS. |
ResourceSparseApplyProximalGradientDescent | Разреженное обновление '*var' как алгоритма FOBOS с фиксированной скоростью обучения. |
ResourceSparseApplyRmsProp | Обновите «*var» в соответствии с алгоритмом RMSProp. |
ResourceStridedSliceAssign | Присвойте `value` срезанной ссылке l-значения `ref`. |
Восстановить | Восстанавливает тензоры из контрольной точки V2. |
RestoreSlice <T расширяет TType > | Восстанавливает тензор из файлов контрольных точек. |
Получение параметров TPUEmbeddingADAMP | Получите параметры внедрения ADAM. |
ПолучитьTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug | Получение параметров внедрения ADAM с поддержкой отладки. |
Получить параметры TPUEmbeddingAdadeltaParameters | Получите параметры внедрения Adadelta. |
ПолучитьTPUEEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug | Получение параметров внедрения Adadelta с поддержкой отладки. |
Получить параметры TPUEmbeddingAdagrad | Получить параметры внедрения Adagrad. |
ПолучитьTPUEembeddingAdagradParametersGradAccumDebug | Получение параметров внедрения Adagrad с поддержкой отладки. |
ПолучитьTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Получите центрированные параметры внедрения RMSProp. |
Получить параметры TPUEmbeddingFTRLParameters | Получите параметры внедрения FTRL. |
ПолучитьTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug | Получение параметров внедрения FTRL с поддержкой отладки. |
Получить параметры TPUEmbeddingMDLAdagradLight | Получить параметры встраивания MDL Adagrad Light. |
Получить параметры TPUEmbeddingMomentum | Получить параметры встраивания Momentum. |
ПолучитьTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug | Получите параметры внедрения Momentum с поддержкой отладки. |
Получить параметры TPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Получите проксимальные параметры встраивания Adagrad. |
ПолучитьTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug | Получение проксимальных параметров внедрения Adagrad с поддержкой отладки. |
ПолучитьTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
ПолучитьTPUEEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug | |
ПолучитьTPUEmbeddingRMSPropParameters | Получите параметры внедрения RMSProp. |
ПолучитьTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug | Получение параметров внедрения RMSProp с поддержкой отладки. |
ПолучитьTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Получите параметры внедрения SGD. |
ПолучитьTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug | Получите параметры внедрения SGD с поддержкой отладки. |
Обратный <T расширяет TType > | Инвертирует определенные размеры тензора. |
ReverseSequence <T расширяет TType > | Инвертирует фрагменты переменной длины. |
Rfft <U расширяет TType > | Действительное быстрое преобразование Фурье. |
Rfft2d <U расширяет TType > | Двумерное действительное быстрое преобразование Фурье. |
Rfft3d <U расширяет TType > | Быстрое преобразование Фурье с действительным трехмерным значением. |
RgbToHsv <T расширяет TNumber > | Преобразует одно или несколько изображений из RGB в HSV. |
RightShift <T расширяет TNumber > | Поэлементно вычисляет побитовый сдвиг вправо значений `x` и `y`. |
Rint <T расширяет TNumber > | Возвращает поэлементное целое число, ближайшее к x. |
RngReadAndSkip | Увеличьте счетчик ГСЧ на основе счетчика. |
RngSkip | Увеличьте счетчик ГСЧ на основе счетчика. |
Roll <T расширяет TType > | Перекатывает элементы тензора вдоль оси. |
Раунд <T расширяет TType > | Округляет значения тензора до ближайшего целого числа поэлементно. |
РПК | Выполнение пакетов запросов RPC. |
Rsqrt <T расширяет TType > | Вычисляет обратную величину квадратного корня из x поэлементно. |
RsqrtGrad <T расширяет TType > | Вычисляет градиент для rsqrt `x` относительно его входных данных. |
SampleDistortedBoundingBox <T расширяет TNumber > | Создайте одну случайно искаженную ограничивающую рамку для изображения. |
Набор данных выборки | Создает набор данных, который использует образец Бернулли содержимого другого набора данных. |
Сохранять | Сохраняет тензоры в формате контрольной точки V2. |
Сохранить фрагменты | Сохраняет фрагменты входных тензоров на диск. |
ScalarСводка | Выводит буфер протокола «Сводка» со скалярными значениями. |
МасштабироватьИПеревести | |
ScaleAndTranslateGrad <T расширяет TNumber > | |
ScatterAdd <T расширяет TType > | Добавляет редкие обновления в ссылку на переменную. |
ScatterDiv <T расширяет TType > | Делит ссылку на переменную на редкие обновления. |
ScatterMax <T расширяет TNumber > | Сокращает редкие обновления до ссылки на переменную с помощью операции max. |
ScatterMin <T расширяет TNumber > | Сокращает редкие обновления до ссылки на переменную с помощью операции min. |
ScatterMul <T расширяет TType > | Умножает редкие обновления на ссылку на переменную. |
ScatterNd <U расширяет TType > | Раскидываем "обновления" в новый тензор по "индексам". |
ScatterNdAdd <T расширяет TType > | Применяет разреженное сложение к отдельным значениям или срезам переменной. |
ScatterNdMax <T расширяет TType > | Вычисляет поэлементный максимум. |
ScatterNdMin <T расширяет TType > | Вычисляет поэлементный минимум. |
ScatterNdNonAliasingAdd <T расширяет TType > | Применяет разреженное дополнение ко входным данным, используя отдельные значения или фрагменты. из `обновлений` по индексам `indexes`. |
ScatterNdSub <T расширяет TType > | Применяет разреженное вычитание к отдельным значениям или срезам переменной. |
ScatterNdUpdate <T расширяет TType > | Применяет разреженные «обновления» к отдельным значениям или срезам в пределах заданного переменная в соответствии с `индексами`. |
ScatterSub <T расширяет TType > | Вычитает редкие обновления ссылки на переменную. |
ScatterUpdate <T расширяет TType > | Применяет редкие обновления к ссылке на переменную. |
SdcaFprint | Вычисляет отпечатки входных строк. |
SdcaOptimizer | Распределенная версия оптимизатора стохастического двойного координатного восхождения (SDCA) для линейные модели с регуляризацией L1+L2. |
SdcaShrinkL1 | Применяет к параметрам шаг сокращения регуляризации L1. |
SegmentMax <T расширяет TNumber > | Вычисляет максимум вдоль сегментов тензора. |
SegmentMean <T расширяет TType > | Вычисляет среднее значение по сегментам тензора. |
SegmentMin <T расширяет TNumber > | Вычисляет минимум вдоль сегментов тензора. |
SegmentProd <T расширяет TType > | Вычисляет произведение по сегментам тензора. |
SegmentSum <T расширяет TType > | Вычисляет сумму по сегментам тензора. |
Выберите <T расширяет TType >. | |
SelfAdjointEig <T расширяет TType > | Вычисляет собственное разложение пакета самосопряженных матриц. (Примечание: поддерживаются только реальные входные данные). |
Селу <T расширяет TNumber > | Вычисляет масштабируемую экспоненциальную линейную зависимость: `шкала * альфа * (exp(features) - 1)` если < 0, в противном случае `масштабировать * функции`. |
SeluGrad <T расширяет TNumber > | Вычисляет градиенты для масштабированной экспоненциальной линейной операции (Selu). |
Отправлять | Отправляет именованный тензор на другое вычисление XLA. |
ОтправитьТПУЭмбеддингГрадиентс | Выполняет градиентное обновление таблиц внедрения. |
Сериализеитератор | Преобразует заданный `resource_handle`, представляющий итератор, в вариант тензора. |
SerializeManySparse <U расширяет TType > | Сериализуйте `N`-мини-пакет `SparseTensor` в объект `[N, 3]` `Tensor`. |
SerializeSparse <U расширяет TType > | Сериализуйте `SparseTensor` в объект `[3]` `Tensor`. |
СериализеТензор | Преобразует Tensor в сериализованный прототип TensorProto. |
SetDiff1d <T расширяет TType , U расширяет TNumber > | Вычисляет разницу между двумя списками чисел или строк. |
SetSize | Количество уникальных элементов в последнем измерении входного набора. |
SetStatsAggregatorDataset | |
Форма <U расширяет TNumber > | Возвращает форму тензора. |
ShapeN <U расширяет TNumber > | Возвращает форму тензоров. |
ShardDataset | Создает `Dataset`, который включает только 1/`num_shards` этого набора данных. |
ШардедИмяФайла | Создайте сегментированное имя файла. |
ShardedFilespec | Создайте шаблон glob, соответствующий всем именам сегментированных файлов. |
Шардинг <T расширяет TType > | Операция, которая сегментирует входные данные на основе заданного атрибута сегментирования. |
Набор данных в случайном порядке и повторения | |
Перемешать набор данных | |
ВыключениеРаспределенныйТПУ | Выключает работающую распределенную систему TPU. |
Сигмоид <T расширяет TType > | Вычисляет сигмоиду `x` поэлементно. |
SigmoidGrad <T расширяет TType > | Вычисляет градиент сигмоиды `x` относительно входных данных. |
Знак <T расширяет TType > | Возвращает поэлементное указание знака числа. |
Sin <T расширяет TType > | Вычисляет синус x поэлементно. |
Синь <T расширяет TType > | Вычисляет гиперболический синус x поэлементно. |
Размер <U расширяет TNumber > | Возвращает размер тензора. |
Пропустить набор данных | Создает набор данных, который пропускает элементы count из input_dataset. |
Скипграмма | Анализирует текстовый файл и создает пакет примеров. |
Набор данных сна | |
Срез <T расширяет TType > | Вернуть фрагмент из «входа». |
Раздвижное окноDataset | Создает набор данных, который передает скользящее окно поверх `input_dataset`. |
Снимок <T расширяет TType > | Возвращает копию входного тензора. |
SobolSample <T расширяет TNumber > | Генерирует точки из последовательности Соболя. |
Softmax <T расширяет TNumber > | Вычисляет активации softmax. |
SoftmaxCrossEntropyWithLogits <T расширяет TNumber > | Вычисляет стоимость перекрестной энтропии softmax и градиенты для обратного распространения ошибки. |
Softplus <T расширяет TNumber > | Вычисляет softplus: `log(exp(features) + 1)`. |
SoftplusGrad <T расширяет TNumber > | Вычисляет градиенты softplus для операции softplus. |
Softsign <T расширяет TNumber > | Вычисляет программный знак: `features / (abs(features) + 1)`. |
SoftsignGrad <T расширяет TNumber > | Вычисляет градиенты softsign для операции softsign. |
Решите <T расширяет TType > | Решает системы линейных уравнений. |
Сортировка <T расширяет TType > | Обертывает оператор сортировки XLA, описанный по адресу https://www.tensorflow.org/ Performance/xla/operation_semantics#sort. |
SpaceToBatch <T расширяет TType > | SpaceToBatch для 4-D тензоров типа T. |
SpaceToBatchNd <T расширяет TType > | SpaceToBatch для ND-тензоров типа T. |
SpaceToDepth <T расширяет TType > | SpaceToDepth для тензоров типа T. |
РазреженныйаккумуляторApplyGradient | Применяет разреженный градиент к данному аккумулятору. |
SparseAccumulatorTakeGradient <T расширяет TType > | Извлекает средний разреженный градиент в SparseConditionalAccumulator. |
SparseAdd <T расширяет TType > | Добавляет два объекта SparseTensor для создания еще одного SparseTensor. |
SparseAddGrad <T расширяет TType > | Оператор градиента для операции SparseAdd. |
SparseApplyAdadelta <T расширяет TType > | var: Должно быть из переменной(). |
SparseApplyAdagrad <T расширяет TType > | Обновите соответствующие записи в «*var» и «*accum» в соответствии со схемой adagrad. |
SparseApplyAdagradDa <T расширяет TType > | Обновите записи в '*var' и '*accum' в соответствии с проксимальной адаградной схемой. |
SparseApplyCenteredRmsProp <T расширяет TType > | Обновите «*var» в соответствии с центрированным алгоритмом RMSProp. |
SparseApplyFtrl <T расширяет TType > | Обновите соответствующие записи в '*var' по схеме Ftrl-proximal. |
SparseApplyMomentum <T расширяет TType > | Обновите соответствующие записи в «*var» и «*accum» в соответствии со схемой импульса. |
SparseApplyProximalAdagrad <T расширяет TType > | Разреженные записи обновления в '*var' и '*accum' в соответствии с алгоритмом FOBOS. |
SparseApplyProximalGradientDescent <T расширяет TType > | Разреженное обновление '*var' как алгоритма FOBOS с фиксированной скоростью обучения. |
SparseApplyRmsProp <T расширяет TType > | Обновите «*var» в соответствии с алгоритмом RMSProp. |
SparseBincount <U расширяет TNumber > | Подсчитывает количество вхождений каждого значения в целочисленный массив. |
SparseConcat <T расширяет TType > | Объединяет список SparseTensor по указанному измерению. |
Разреженный условный аккумулятор | Условный аккумулятор для агрегирования разреженных градиентов. |
SparseCountSparseOutput <U расширяет TNumber > | Выполняет подсчет интервалов разреженного вывода для разреженного тензорного входа. |
РазреженныйКросс | Генерирует разреженный крест из списка разреженных и плотных тензоров. |
РазреженныйКроссХешированный | Генерирует разреженный крест из списка разреженных и плотных тензоров. |
SparseDenseCwiseAdd <T расширяет TType > | Добавляет SparseTensor и плотный Tensor, используя следующие специальные правила: (1) передает плотную сторону так, чтобы она имела ту же форму, что и разреженная сторона, если это соответствует критериям; (2) Тогда в cwise сложении участвуют только плотные значения, на которые указывают индексы SparseTensor. |
SparseDenseCwiseDiv <T расширяет TType > | Покомпонентно делит SparseTensor на плотный Tensor. |
SparseDenseCwiseMul <T расширяет TType > | Покомпонентно умножает SparseTensor на плотный Tensor. |
SparseFillEmptyRows <T расширяет TType > | Заполняет пустые строки во входных 2D SparseTensor значениями по умолчанию. |
SparseFillEmptyRowsGrad <T расширяет TType > | Градиент SparseFillEmptyRows. |
SparseMatMul | Умножьте матрицу «а» на матрицу «б». |
Разреженная матрицаДобавить | Разреженное сложение двух матриц CSR, C = альфа * A + бета * B. |
SparseMatrixMatMul <T расширяет TType > | Матрица — умножает разреженную матрицу на плотную. |
Разреженная матрицаМул | Поэлементное умножение разреженной матрицы на плотный тензор. |
Разреженная матрицаNNZ | Возвращает количество ненулевых значений `sparse_matrix`. |
Разреженная матрицаОрдерингAMD | Вычисляет приблизительную минимальную степень (AMD) порядка входных данных. |
Разреженная матрицаSoftmax | Вычисляет softmax CSRSparseMatrix. |
Разреженная матрицаSoftmaxGrad | Вычисляет градиент операции SparseMatrixSoftmax. |
SparseMatrixSparseCholesky | Вычисляет разреженное разложение Холецкого «входа». |
РазреженнаяМатрицаSparseMatMul | Разреженная матрица умножает две матрицы CSR `a` и `b`. |
Разреженная матрица Транспонировать | Транспонирует внутренние (матричные) измерения CSRSparseMatrix. |
РазреженнаяМатрицаНоли | Создает CSRSparseMatrix со всеми нулями и формой `dense_shape`. |
SparseReduceMax <T расширяет TNumber > | Вычисляет максимальное количество элементов по измерениям SparseTensor. |
SparseReduceMaxSparse <T расширяет TNumber > | Вычисляет максимальное количество элементов по измерениям SparseTensor. |
SparseReduceSum <T расширяет TType > | Вычисляет сумму элементов по измерениям SparseTensor. |
SparseReduceSumSparse <T расширяет TType > | Вычисляет сумму элементов по измерениям SparseTensor. |
SparseReorder <T расширяет TType > | Изменяет порядок SparseTensor в канонический порядок по строкам. |
SparseReshape | Изменяет форму SparseTensor для представления значений в новой плотной форме. |
SparseSegmentMean <T расширяет TNumber > | Вычисляет среднее значение по разреженным сегментам тензора. |
SparseSegmentMeanGrad <T расширяет TNumber > | Вычисляет градиенты для SparseSegmentMean. |
SparseSegmentMeanWithNumSegments <T расширяет TNumber > | Вычисляет среднее значение по разреженным сегментам тензора. |
SparseSegmentSqrtN <T расширяет TNumber > | Вычисляет сумму по редким сегментам тензора, разделенным на sqrt числа N. |
SparseSegmentSqrtNGrad <T расширяет TNumber > | Вычисляет градиенты для SparseSegmentSqrtN. |
SparseSegmentSqrtNWithNumSegments <T расширяет TNumber > | Вычисляет сумму по редким сегментам тензора, разделенным на sqrt числа N. |
SparseSegmentSum <T расширяет TNumber > | Вычисляет сумму по разреженным сегментам тензора. |
SparseSegmentSumWithNumSegments <T расширяет TNumber > | Вычисляет сумму по разреженным сегментам тензора. |
SparseSlice <T расширяет TType > | Разрежьте SparseTensor на основе начала и размера. |
SparseSliceGrad <T расширяет TType > | Оператор градиента для операции SparseSlice. |
SparseSoftmax <T расширяет TNumber > | Применяет softmax к пакетному ND `SparseTensor`. |
SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits <T расширяет TNumber > | Вычисляет стоимость перекрестной энтропии softmax и градиенты для обратного распространения ошибки. |
SparseSparseMaximum <T расширяет TNumber > | Возвращает поэлементное максимальное значение двух SparseTensor. |
SparseSparseMinimum <T расширяет TType > | Возвращает поэлементный минимум двух SparseTensors. |
SparseSplit <T расширяет TType > | Разделите SparseTensor на тензоры num_split по одному измерению. |
SparseTensorDenseAdd <U расширяет TType > | Добавляет SparseTensor и плотный Tensor, создавая плотный Tensor. |
SparseTensorDenseMatMul <U расширяет TType > | Умножьте SparseTensor (ранга 2) «A» на плотную матрицу «B». |
РазреженныйTensorSliceDataset | Создает набор данных, который разбивает SparseTensor на элементы по строкам. |
РазреженныйTensorToCSRSparseMatrix | Преобразует SparseTensor в (возможно, пакетный) CSRSparseMatrix. |
SparseToDense <U расширяет TType > | Преобразует разреженное представление в плотный тензор. |
SparseToSparseSetOperation <T расширяет TType > | Применяет операцию набора вдоль последнего измерения двух входов `SparseTensor`. |
Спенс <T расширяет TNumber > | |
Разделить <T расширяет TType > | Разбивает тензор на тензоры `num_split` по одному измерению. |
SplitV <T расширяет TType > | Разбивает тензор на тензоры `num_split` по одному измерению. |
SqlDataset | Создает набор данных, который выполняет запрос SQL и выдает строки набора результатов. |
Sqrt <T расширяет TType > | Вычисляет квадратный корень из x поэлементно. |
SqrtGrad <T расширяет TType > | Вычисляет градиент для sqrt `x` относительно его входных данных. |
Sqrtm <T расширяет TType > | Вычисляет квадратный корень матрицы из одной или нескольких квадратных матриц: matmul(sqrtm(A), sqrtm(A)) = A Входная матрица должна быть обратимой. |
Квадрат <T расширяет TType > | Вычисляет квадрат x поэлементно. |
SquaredDifference <T расширяет TType > | Возвращает conj(x - y)(x - y) поэлементно. |
Сожмите <T расширяет TType > | Удаляет размеры размера 1 из формы тензора. |
Стек <T расширяет TType > | Упаковывает список тензоров ранга N-R в один тензор ранга (R+1). |
Этап | Значения этапа аналогичны облегченному Enqueue. |
ЭтапОчистить | Op удаляет все элементы в базовом контейнере. |
СтадияПик | Op просматривает значения по указанному индексу. |
Размер сцены | Op возвращает количество элементов в базовом контейнере. |
StatefulRandomBinomial <V расширяет TNumber > | |
StatefulStandardNormal <U расширяет TType > | Выводит случайные значения из нормального распределения. |
StatefulTruncatedNormal <U расширяет TType > | Выводит случайные значения из усеченного нормального распределения. |
StatefulUniform <U расширяет TType > | Выводит случайные значения из равномерного распределения. |
StatefulUniformFullInt <U расширяет TType > | Выводит случайные целые числа из равномерного распределения. |
StatefulUniformInt <U расширяет TType > | Выводит случайные целые числа из равномерного распределения. |
StatelessMultinomial <V расширяет TNumber > | Рисует выборки из полиномиального распределения. |
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V расширяет TNumber > | |
StatelessRandomBinomial <W расширяет TNumber > | Выводит детерминированные псевдослучайные случайные числа из биномиального распределения. |
StatelessRandomGamma <V расширяет TNumber > | Выводит детерминированные псевдослучайные случайные числа из гамма-распределения. |
Без сохранения состоянияRandomGetKeyCounterAlg | Выбирает лучший алгоритм на основе устройства и шифрует начальное значение в ключ и счетчик. |
StatelessRandomNormal <V расширяет TNumber > | Выводит детерминированные псевдослучайные значения из нормального распределения. |
StatelessRandomNormalV2 <U расширяет TNumber > | Выводит детерминированные псевдослучайные значения из нормального распределения. |
StatelessRandomPoisson <W расширяет TNumber > | Выводит детерминированные псевдослучайные случайные числа из распределения Пуассона. |
StatelessRandomUniform <V расширяет TNumber > | Выводит детерминированные псевдослучайные случайные значения из равномерного распределения. |
StatelessRandomUniformFullInt <V расширяет TNumber > | Выводит детерминированные псевдослучайные случайные целые числа из равномерного распределения. |
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U расширяет TNumber > | Выводит детерминированные псевдослучайные случайные целые числа из равномерного распределения. |
StatelessRandomUniformInt <V расширяет TNumber > | Выводит детерминированные псевдослучайные случайные целые числа из равномерного распределения. |
StatelessRandomUniformIntV2 <U расширяет TNumber > | Выводит детерминированные псевдослучайные случайные целые числа из равномерного распределения. |
StatelessRandomUniformV2 <U расширяет TNumber > | Выводит детерминированные псевдослучайные случайные значения из равномерного распределения. |
StatelessSampleDistortedBoundingBox <T расширяет TNumber > | Детерминированно сгенерируйте случайно искаженную ограничивающую рамку для изображения. |
StatelessTruncatedNormal <V расширяет TNumber > | Выводит детерминированные псевдослучайные значения из усеченного нормального распределения. |
StatelessTruncatedNormalV2 <U расширяет TNumber > | Выводит детерминированные псевдослучайные значения из усеченного нормального распределения. |
StaticRegexFullMatch | Проверьте, соответствует ли ввод шаблону регулярного выражения. |
StaticRegexReplace | Заменяет совпадение входного шаблона на перезапись. |
StatsAggregatorHandle | |
StatsAggregatorSetSummaryWriter | Установите summary_writer_interface для записи статистики с использованием данного stats_aggregator. |
Агрегатор статистикиСводка | Создает сводку любой статистики, записанной данным менеджером статистики. |
StopGradient <T расширяет TType > | Останавливает вычисление градиента. |
StridedSlice <T расширяет TType > | Вернуть фрагмент с шагом из `input`. |
StridedSliceAssign <T расширяет TType > | Присвойте `value` срезанной ссылке l-значения `ref`. |
StridedSliceGrad <U расширяет TType > | Возвращает градиент StridedSlice. |
Строковый формат | Форматирует строковый шаблон, используя список тензоров. |
длина строки | Длины строк `input`. |
StringNGrams <T расширяет TNumber > | Создает ngrams из неровных строковых данных. |
StringSplit | Разделить элементы исходного кода на основе sep в SparseTensor. |
Полоска | Удалите начальные и конечные пробелы из тензора. |
Sub <T расширяет TType > | Возвращает x-y поэлементно. |
Подстр. | Возвращает подстроки из `Tensor` строк. |
Сумма <T расширяет TType > | Вычисляет сумму элементов по измерениям тензора. |
Автор резюме | |
Svd <T расширяет TType > | Вычисляет собственное разложение пакета самосопряженных матриц. (Примечание: поддерживаются только реальные входные данные). |
SwitchCond <T расширяет TType > | Перенаправляет `данные` на выходной порт, определенный `pred`. |
ТПУКомпиляцияРезультат | Возвращает результат компиляции TPU. |
TPUEmbeddingActivations | Операция, позволяющая дифференцировать встраивания TPU. |
ТПУРеплицироватьМетаданные | Метаданные, указывающие, как следует реплицировать вычисления TPU. |
TPUReplicationInput <T расширяет TType > | Подключает N входов к N-образному реплицированному вычислению TPU. |
TPUReplicationOutput <T расширяет TType > | Соединяет N выходов N-путевого реплицированного вычисления TPU. |
TakeDataset | Создает набор данных, содержащий элементы count из input_dataset. |
TakeManySparseFromTensorsMap <T расширяет TType > | Считайте SparseTensors из SparseTensorsMap и объедините их. |
Тан <T расширяет TType > | Вычисляет tan от x поэлементно. |
Тан <T расширяет TType > | Вычисляет гиперболический тангенс числа x поэлементно. |
ТанГрад <T расширяет TType > | Вычисляет градиент для tanh `x` относительно его входных данных. |
TemporaryVariable <T расширяет TType > | Возвращает тензор, который может быть изменен, но сохраняется только в течение одного шага. |
Тензорный массив | Массив тензоров заданного размера. |
ТензорМассивЗакрыть | Удалите TensorArray из контейнера ресурсов. |
TensorArrayConcat <T расширяет TType > | Объедините элементы из TensorArray в значение value. |
TensorArrayGather <T расширяет TType > | Соберите определенные элементы из TensorArray в выходное «значение». |
ТензорМассивГрад | Создает TensorArray для хранения градиентов значений в данном дескрипторе. |
TensorArrayGradWithShape | Создает TensorArray для хранения нескольких градиентов значений в данном дескрипторе. |
TensorArrayPack <T расширяет TType > | |
TensorArrayRead <T расширяет TType > | Считайте элемент из TensorArray в выходное значение. |
ТензорМассивScatter | Распределите данные из входного значения по конкретным элементам TensorArray. |
TensorArraySize | Получите текущий размер TensorArray. |
TensorArraySplit | Разделите данные из входного значения на элементы TensorArray. |
TensorArrayРаспаковать | |
ТензорМассивЗапись | Поместите элемент в tensor_array. |
Тензорный набор данных | Создает набор данных, который один раз генерирует `компоненты` в виде кортежа тензоров. |
TensorDiag <T расширяет TType > | Возвращает диагональный тензор с заданными значениями диагонали. |
TensorDiagPart <T расширяет TType > | Возвращает диагональную часть тензора. |
TensorForestCreateTreeVariable | Создает ресурс дерева и возвращает его дескриптор. |
ТензорЛесДеревоДесериализовать | Десериализует прототип в дескриптор дерева |
ТензорЛесДеревоИнициализированоOp | Проверяет, было ли инициализировано дерево. |
ТензорЛесДеревоПрогнозировать | Выведите логиты для заданных входных данных |
TensorForestTreeResourceHandleOp | Создает дескриптор TensorForestTreeResource. |
ТензорЛесДеревоСериализация | Сериализует дескриптор дерева в прототип |
ТензорЛесДеревоРазмер | Получить количество узлов в дереве |
TensorListConcat <U расширяет TType > | Объединяет все тензоры в списке по нулевому измерению. |
TensorListConcatLists | |
TensorListElementShape <T расширяет TNumber > | Форма элементов данного списка, как тензор. |
ТензорЛистФромТензор | Создает TensorList, который при сложении имеет значение «tensor». |
TensorListGather <T расширяет TType > | Создает Tensor путем индексации в TensorList. |
TensorListGetItem <T расширяет TType > | |
ТензорСписокДлина | Возвращает количество тензоров во входном списке тензоров. |
TensorListPopBack <T расширяет TType > | Возвращает последний элемент входного списка, а также список со всеми элементами, кроме этого. |
TensorListPushBack | Возвращает список, в котором последним элементом является переданный Tensor, а в input_handle — другие элементы данного списка. |
TensorListPushBackBatch | |
TensorListReserve | Список заданного размера с пустыми элементами. |
TensorListResize | Изменяет размер списка. |
TensorListScatter | Создает TensorList путем индексации в Tensor. |
TensorListScatterIntoExistingList | Тензор рассеяния по индексам во входном списке. |
Тензорлистсетитем | |
TensorListSplit | Разбивает тензор на список. |
TensorListStack <T расширяет TType > | Складывает все тензоры в списке. |
TensorMapErase | Возвращает тензорную карту со стертым элементом из данного ключа. |
TensorMapHasKey | Возвращает, существует ли данный ключ на карте. |
TensorMapInsert | Возвращает карту, которая является «input_handle» с вставленной данной парой ключ-значение. |
TensorMapLookup <U расширяет TType > | Возвращает значение заданного ключа в тензорной карте. |
Тензормапсизе | Возвращает количество тензоров во входной тензорной карте. |
TensorMapStackKeys <T расширяет TType > | Возвращает тензорный стек всех ключей в тензорной карте. |
TensorScatterNdAdd <T расширяет TType > | Добавляет редкие «обновления» к существующему тензору в соответствии с «индексами». |
TensorScatterNdMax <T расширяет TType > | |
TensorScatterNdMin <T расширяет TType > | |
TensorScatterNdSub <T расширяет TType > | Вычитает редкие «обновления» из существующего тензора в соответствии с «индексами». |
TensorScatterNdUpdate <T расширяет TType > | Разбросайте «обновления» по существующему тензору в соответствии с «индексами». |
TensorSliceDataset | Создает набор данных, который генерирует каждый фрагмент компонентов dim-0 один раз. |
TensorStridedSliceUpdate <T расширяет TType > | Присвойте `value` срезанной ссылке l-значения `input`. |
TensorСводка | Выводит буфер протокола «Сводка» с тензором и данными для каждого плагина. |
Текстлинедатасет | Создает набор данных, который генерирует строки одного или нескольких текстовых файлов. |
TextLineReader | Reader, который выводит строки файла, разделенные символом «\n». |
Тфрекорддатасет | Создает набор данных, который генерирует записи из одного или нескольких файлов TFRecord. |
Тфрекордридер | Reader, который выводит записи из файла TensorFlow Records. |
Набор данных ThreadPoolDataset | Создает набор данных, который использует собственный пул потоков для вычисления `input_dataset`. |
Ручка пула потоков | Создает набор данных, который использует собственный пул потоков для вычисления `input_dataset`. |
Плитка <T расширяет TType > | Создает тензор путем мозаики данного тензора. |
TileGrad <T расширяет TType > | Возвращает градиент «Tile». |
Временная метка | Предоставляет время с начала эпохи в секундах. |
ТоБул | Преобразует тензор в скалярный предикат. |
ToHashBucket | Преобразует каждую строку во входном тензоре в ее хеш-мод по количеству сегментов. |
ToHashBucketFast | Преобразует каждую строку во входном тензоре в ее хеш-мод по количеству сегментов. |
ToHashBucketStrong | Преобразует каждую строку во входном тензоре в ее хеш-мод по количеству сегментов. |
ToNumber <T расширяет TNumber > | Преобразует каждую строку во входном тензоре в указанный числовой тип. |
TopK <T расширяет TNumber > | Находит значения и индексы k крупнейших элементов для последнего измерения. |
ТопKUnique | Возвращает уникальные значения TopK в массиве в отсортированном порядке. |
ТопKWithUnique | Возвращает значения TopK в массиве в отсортированном порядке. |
Транспонировать <T расширяет TType > | Перетасуйте размеры x в соответствии с перестановкой. |
TriangularSolve <T расширяет TType > | Решает системы линейных уравнений с верхними или нижними треугольными матрицами путем обратной подстановки. |
TridiagonalMatMul <T расширяет TType > | Вычислите произведение с трехдиагональной матрицей. |
TridiagonalSolve <T расширяет TType > | Решает трехдиагональные системы уравнений. |
TruncateDiv <T расширяет TType > | Возвращает x/y поэлементно для целочисленных типов. |
TruncateMod <T расширяет TNumber > | Возвращает поэлементный остаток от деления. |
TruncatedNormal <U расширяет TNumber > | Выводит случайные значения из усеченного нормального распределения. |
Попробуйте Rpc | Выполнение пакетов запросов RPC. |
Разблокировать <T расширяет TType > | Отменяет операцию Batch для одного выходного тензора. |
UnbatchDataset | Набор данных, который разбивает входные элементы на несколько элементов. |
UnbatchGrad <T расширяет TType > | Градиент Unbatch. |
РаспаковатьЭлемент | Распаковывает сжатый элемент набора данных. |
UnicodeDecode <T расширяет TNumber > | Декодирует каждую строку в `input` в последовательность кодовых точек Unicode. |
UnicodeDecodeWithOffsets <T расширяет TNumber > | Декодирует каждую строку в `input` в последовательность кодовых точек Unicode. |
ЮникодКодировать | Закодируйте тензор целых чисел в строки Юникода. |
ЮникодСкрипт | Определите коды сценариев данного тензора целочисленных кодовых точек Юникода. |
ЮникодТранскод | Перекодируйте входной текст из исходной кодировки в целевую кодировку. |
УниформаКандидатСэмплер | Создает метки для выборки кандидатов с равномерным распределением. |
Уникальный <T расширяет TType , V расширяет TNumber > | Находит уникальные элементы вдоль оси тензора. |
Уникальный набор данных | Создает набор данных, содержащий уникальные элементы input_dataset. |
UniqueWithCounts <T расширяет TType , V расширяет TNumber > | Находит уникальные элементы вдоль оси тензора. |
UnravelIndex <T расширяет TNumber > | Преобразует массив плоских индексов в кортеж массивов координат. |
UnsortedSegmentJoin | Объединяет элементы входных данных на основе Segment_ids. |
UnsortedSegmentMax <T расширяет TNumber > | Вычисляет максимум вдоль сегментов тензора. |
UnsortedSegmentMin <T расширяет TNumber > | Вычисляет минимум вдоль сегментов тензора. |
UnsortedSegmentProd <T расширяет TType > | Вычисляет произведение по сегментам тензора. |
UnsortedSegmentSum <T расширяет TType > | Вычисляет сумму по сегментам тензора. |
Распаковать <T расширяет TType > | Распаковывает заданное измерение тензора ранга R в тензоры ранга num (R-1). |
Выключить сцену | Op похож на облегченную Dequeue. |
Развернуть вариант набора данных | |
Верхний | Преобразует все символы нижнего регистра в соответствующие им замены в верхнем регистре. |
UpperBound <U расширяет TNumber > | Применяет Upper_bound(sorted_search_values, Values) вдоль каждой строки. |
ВарХандлеОп | Создает дескриптор ресурса Variable. |
Варисинициализедоп | Проверяет, была ли инициализирована переменная на основе дескриптора ресурса. |
Переменная <T расширяет TType > | Сохраняет состояние в виде тензора, который сохраняется на всех этапах. |
VariableShape <T расширяет TNumber > | Возвращает форму переменной, на которую указывает ресурс. |
Где | Возвращает местоположения ненулевых/истинных значений в тензоре. |
ЦелыйФайлРидер | Reader, который выводит все содержимое файла в виде значения. |
Окнодатасет | Объединяет (гнезда) входных элементов в набор данных (гнезд) окон. |
РабочийСердцебиение | Сердцебиение рабочего оп. |
ОберткаDatasetVariant | |
ЗаписьАудиоСводка | Пишет аудио-резюме. |
ЗаписьФайл | Записывает содержимое в файл по входному имени файла. |
НаписатьГрафикСводка | Пишет сводку по графику. |
ЗаписьГистограммаСводка | Записывает сводку гистограммы. |
Запись изображенияСводка | Записывает краткое описание изображения. |
WriteRawProtoСводка | Пишет сериализованное резюме прототипа. |
WriteScalarSummary | Пишет скалярное резюме. |
Написать резюме | Пишет тензорное резюме. |
Xdivy <T расширяет TType > | Возвращает 0, если x == 0, и x/y в противном случае, поэлементно. |
XlaRecvFromHost <T расширяет TType > | Операция по получению тензора от хоста. |
Ксласендтохост | ОП, чтобы отправить тензор на хост. |
XlaSetBound | Установите границу для данного входного значения в качестве подсказки для компилятора Xla, возвращает то же значение. |
XlaSpmdFullToShardShape <T расширяет TType > | Операция, используемая средством разделения XLA SPMD для переключения с автоматического разделения на ручное разделение. |
XlaSpmdShardToFullShape <T расширяет TType > | Операция, используемая средством разделения XLA SPMD для переключения с ручного разделения на автоматическое разделение. |
Xlog1py <T расширяет TType > | Возвращает 0, если x == 0, и x * log1p(y) в противном случае, поэлементно. |
Xlogy <T расширяет TType > | Возвращает 0, если x == 0, и x * log(y) в противном случае, поэлементно. |
ZeroSife <T Extens Ttype > | Возвращает тензор нулей с той же формой и типом, что и x. |
Zeta <t расширяет tnumber > | Вычислить функцию Zeta Hurwitz \\(\zeta(x, q)\\). |
Zipdataset | Создает набор данных, который объединяет `input_datasets`. |
erfinv <t расширяет tnumber > | |