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RawOp

classe abstraite publique RawOp

Sous-classes directes connues

Abandonner , Abs <T étend TNumber >, AccumulateN <T étend TType >, AccumulatorApplyGradient , AccumulatorNumAccumulated , AccumulatorSetGlobalStep , AccumulatorTakeGradient <T étend TType >, Acos <T étend TType >, Acosh <T étend TType >, Ajouter <T étend TType >, AddManySparseToTensorsMap , AddN <T extends TType >, AddSparseToTensorsMap , AdjustContrast <T extends TNumber >, AdjustHue <T extends TNumber > et 1 152 autres.

Avorter	Déclenchez une exception pour abandonner le processus lorsqu'il est appelé.
Abs <T étend TNumber >	Calcule la valeur absolue d'un tenseur.
AccumulateN <T étend TType >	Renvoie la somme par éléments d'une liste de tenseurs.
AccumulateurApplyGradient	Applique un dégradé à un accumulateur donné.
AccumulateurNumAccumulé	Renvoie le nombre de gradients agrégés dans les accumulateurs donnés.
AccumulatorSetGlobalStep	Met à jour l'accumulateur avec une nouvelle valeur pour global_step.
AccumulatorTakeGradient <T étend TType >	Extrait le gradient moyen dans le ConditionalAccumulator donné.
Acos <T étend TType >	Calcule l'acos de x par élément.
Acosh <T étend TType >	Calcule le cosinus hyperbolique inverse de x par élément.
Ajouter <T étend TType >	Renvoie x + y par élément.
AddManySparseToTensorsMap	Ajoutez un `N`-minibatch `SparseTensor` à un `SparseTensorsMap`, renvoyez les handles `N`.
AddN <T étend TType >	Ajoutez tous les tenseurs d'entrée par élément.
AddSparseToTensorsMap	Ajoutez un `SparseTensor` à un `SparseTensorsMap` et renvoyez son handle.
AjusterContrast <T étend TNumber >	Ajustez le contraste d’une ou plusieurs images.
AjusterHue <T étend TNumber >	Ajustez la teinte d’une ou plusieurs images.
AjusterSaturation <T étend TNumber >	Ajustez la saturation d’une ou plusieurs images.
Tous	Calcule le « et logique » des éléments sur les dimensions d'un tenseur.
Tous les candidats	Génère des étiquettes pour l'échantillonnage des candidats avec une distribution d'unigramme apprise.
AllReduce <T étend TNumber >	Réduit mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques.
AllToAll <T étend TType >	Une opération pour échanger des données entre les répliques TPU.
Angle <U étend TNombre >	Renvoie l'argument d'un nombre complexe.
AnonymeItérateur	Un conteneur pour une ressource itérateur.
AnonymeMemoryCache
AnonymousMultiDeviceIterator	Un conteneur pour une ressource itérateur multi-périphérique.
Générateur de graines aléatoires anonymes
Générateur de graines anonyme
N'importe lequel	Calcule le « ou logique » des éléments sur les dimensions d'un tenseur.
ApplyAdaMax <T étend TType >	Mettez à jour '*var' selon l'algorithme AdaMax.
ApplyAdadelta <T étend TType >	Mettez à jour '*var' selon le schéma adadelta.
ApplyAdagrad <T étend TType >	Mettez à jour '*var' selon le schéma adagrad.
ApplyAdagradDa <T étend TType >	Mettez à jour '*var' selon le schéma adagrad proximal.
ApplyAdagradV2 <T étend TType >	Mettez à jour '*var' selon le schéma adagrad.
ApplyAdam <T étend TType >	Mettez à jour '*var' selon l'algorithme d'Adam.
ApplyAddSign <T étend TType >	Mettez à jour '*var' selon la mise à jour AddSign.
ApplyCenteredRmsProp <T étend TType >	Mettez à jour '*var' selon l'algorithme RMSProp centré.
ApplyFtrl <T étend TType >	Mettez à jour '*var' selon le schéma Ftrl-proximal.
ApplyGradientDescent <T étend TType >	Mettez à jour 'var' en soustrayant 'alpha' 'delta'.
ApplyMomentum <T étend TType >	Mettez à jour '*var' selon le schéma momentum.
ApplyPowerSign <T étend TType >	Mettez à jour '*var' selon la mise à jour AddSign.
ApplyProximalAdagrad <T étend TType >	Mettez à jour 'var' et 'accum' selon FOBOS avec le taux d'apprentissage d'Adagrad.
ApplyProximalGradientDescent <T étend TType >	Mettez à jour '*var' en tant qu'algorithme FOBOS avec un taux d'apprentissage fixe.
ApplyRmsProp <T étend TType >	Mettez à jour '*var' selon l'algorithme RMSProp.
Égal approximatif	Renvoie la valeur de vérité de abs(xy) < tolérance par élément.
ArgMax <V étend TNumber >	Renvoie l'index avec la plus grande valeur sur toutes les dimensions d'un tenseur.
ArgMin <V étend TNumber >	Renvoie l'index avec la plus petite valeur sur les dimensions d'un tenseur.
CommeChaîne	Convertit chaque entrée du tenseur donné en chaînes.
Asin <T étend TType >	Calcule le sinus inverse trignométrique de x par élément.
Asinh <T étend TType >	Calcule le sinus hyperbolique inverse de x par élément.
AssertCardinalityDataset
AssertNextDataset
Affirmer que	Affirme que la condition donnée est vraie.
Attribuer <T étend TType >	Mettez à jour « ref » en lui attribuant une « valeur ».
AssignAdd <T étend TType >	Mettez à jour 'ref' en y ajoutant 'value'.
AssignAddVariableOp	Ajoute une valeur à la valeur actuelle d'une variable.
AssignSub <T étend TType >	Mettez à jour « ref » en soustrayant « valeur ».
AssignSubVariableOp	Soustrait une valeur de la valeur actuelle d'une variable.
AssignVariableOp	Attribue une nouvelle valeur à une variable.
Atan <T étend TType >	Calcule la tangente inverse trignométrique de x par élément.
Atan2 <T étend TNumber >	Calcule l'arctangente de `y/x` par élément, en respectant les signes des arguments.
Atanh <T étend TType >	Calcule la tangente hyperbolique inverse de x par élément.
AudioSpectrogramme	Produit une visualisation des données audio au fil du temps.
Résumé audio	Produit un tampon de protocole « Résumé » avec audio.
Ensemble de données AutoShard	Crée un ensemble de données qui fragmente l'ensemble de données d'entrée.
AvgPool <T étend TNumber >	Effectue un pooling moyen sur l’entrée.
AvgPool3d <T étend TNumber >	Effectue un pooling moyen 3D sur l’entrée.
AvgPool3dGrad <T étend TNumber >	Calcule les gradients de la fonction de pooling moyenne.
AvgPoolGrad <T étend TNumber >	Calcule les gradients de la fonction de pooling moyenne.
BandPart <T étend TType >	Copiez un tenseur mettant à zéro tout ce qui se trouve en dehors d'une bande centrale dans chaque matrice la plus interne.
BandedTriangularSolve <T étend TType >
Barrière	Définit une barrière qui persiste dans différentes exécutions de graphiques.
BarrièreFermer	Ferme la barrière donnée.
BarrièreIncompleteSize	Calcule le nombre d'éléments incomplets dans la barrière donnée.
BarrièreInsérerBeaucoup	Pour chaque clé, attribue la valeur respective au composant spécifié.
TailleBarrièrePrêt	Calcule le nombre d'éléments complets dans la barrière donnée.
BarrièrePrendreBeaucoup	Prend le nombre donné d'éléments terminés d'une barrière.
Lot	Regroupe tous les tenseurs d'entrée de manière non déterministe.
BatchCholesky <T étend TNumber >
BatchCholeskyGrad <T étend TNumber >
Ensemble de données par lots	Crée un ensemble de données qui regroupe les éléments `batch_size` à partir de `input_dataset`.
BatchFft
LotFft2d
LotFft3d
BatchIfft
BatchIfft2d
BatchIfft3d
BatchMatMul <T étend TType >	Multiplie les tranches de deux tenseurs par lots.
BatchMatrixBandPart <T étend TType >
BatchMatrixDeterminant <T étend TType >
BatchMatrixDiag <T étend TType >
BatchMatrixDiagPart <T étend TType >
BatchMatrixInverse <T étend TNumber >
BatchMatrixSetDiag <T étend TType >
BatchMatrixSolve <T étend TNumber >
BatchMatrixSolveLs <T étend TNumber >
BatchMatrixTriangularSolve <T étend TNumber >
BatchNormWithGlobalNormalization <T étend TType >	Normalisation des lots.
BatchNormWithGlobalNormalizationGrad <T étend TType >	Dégradés pour la normalisation par lots.
BatchSelfAdjointEig <T étend TNumber >
BatchSvd <T étend TType >
BatchToSpace <T étend TType >	BatchToSpace pour les tenseurs 4-D de type T.
BatchToSpaceNd <T étend TType >	BatchToSpace pour les tenseurs ND de type T.
BesselI0 <T étend TNumber >
BesselI0e <T étend TNumber >
BesselI1 <T étend TNumber >
BesselI1e <T étend TNumber >
BesselJ0 <T étend TNumber >
BesselJ1 <T étend TNumber >
BesselK0 <T étend TNumber >
BesselK0e <T étend TNumber >
BesselK1 <T étend TNumber >
BesselK1e <T étend TNumber >
BesselY0 <T étend TNumber >
BesselY1 <T étend TNumber >
Betainc <T étend TNumber >	Calculer l’intégrale bêta incomplète régularisée \\(I_x(a, b)\\).
BiasAdd <T étend TType >	Ajoute un « biais » à une « valeur ».
BiasAddGrad <T étend TType >	L'opération inverse pour "BiasAdd" sur le tenseur "bias".
Bincount <T étend TNumber >	Compte le nombre d'occurrences de chaque valeur dans un tableau d'entiers.
Bitcast <U étend TType >	Bitcaste un tenseur d'un type à un autre sans copier les données.
BitwiseAnd <T étend TNumber >	Elementwise calcule le ET au niveau du bit de « x » et « y ».
BitwiseOr <T étend TNumber >	Elementwise calcule le OU au niveau du bit de « x » et « y ».
BitwiseXor <T étend TNumber >	Elementwise calcule le XOR au niveau du bit de « x » et « y ».
BlockLSTM <T étend TNumber >	Calcule la propagation des cellules LSTM pour tous les pas de temps.
BlockLSTMGrad <T étend TNumber >	Calcule la propagation vers l'arrière de la cellule LSTM pour toute la séquence temporelle.
BoostedTreesAggregateStats	Agrége le résumé des statistiques accumulées pour le lot.
BoostedTreesBucketiser	Répartir chaque fonctionnalité en compartiments en fonction des limites du compartiment.
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit	Calcule les gains pour chaque fonctionnalité et renvoie les meilleures informations de répartition possibles pour la fonctionnalité.
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2	Calcule les gains pour chaque fonctionnalité et renvoie les meilleures informations de répartition possibles pour chaque nœud.
Arbres boostésCalculer les meilleurs gains par fonctionnalité	Calcule les gains pour chaque fonctionnalité et renvoie les meilleures informations de répartition possibles pour la fonctionnalité.
BoostedTreesCenterBias	Calcule le prior à partir des données d'entraînement (le biais) et remplit le premier nœud avec le prior des logits.
BoostedTreesCreateEnsemble	Crée un modèle d'ensemble d'arbres et lui renvoie un handle.
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource	Créez la ressource pour les flux quantiles.
BoostedTreesDeserializeEnsemble	Désérialise une configuration d'ensemble d'arbres sérialisés et remplace l'arborescence actuelle ensemble.
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp	Crée un handle vers un BoostedTreesEnsembleResource
BoostedTreesExampleDebugOutputs	Sorties de débogage/interprétabilité du modèle pour chaque exemple.
BoostedTreesFlushQuantileRésumés	Videz les résumés de quantile de chaque ressource de flux de quantile.
BoostedTreesGetEnsembleStates	Récupère le jeton de tampon de ressource de l’ensemble d’arbres, le nombre d’arbres et les statistiques de croissance.
BoostedTreesMakeQuantileSummaries	Fait le résumé des quantiles pour le lot.
BoostedTreesMakeStatsRésumé	Fait le résumé des statistiques accumulées pour le lot.
BoostedTreesPredict	Exécute plusieurs prédicteurs d'ensemble de régression additive sur les instances d'entrée et calcule les logits.
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries	Ajoutez les résumés de quantile à chaque ressource de flux quantile.
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize	Désérialisez les limites du bucket et signalez-le dans le QuantileAccumulator actuel.
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush	Videz les résumés d’une ressource de flux quantile.
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries	Générez les limites du compartiment pour chaque fonctionnalité en fonction des résumés accumulés.
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp	Crée un handle vers un BoostedTreesQuantileStreamResource.
BoostedTreesSerializeEnsemble	Sérialise l'ensemble d'arbres en un proto.
BoostedTreesSparseAggregateStats	Agrége le résumé des statistiques accumulées pour le lot.
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit	Calcule les gains pour chaque fonctionnalité et renvoie les meilleures informations de répartition possibles pour la fonctionnalité.
BoostedTreesTrainingPredict	Exécute plusieurs prédicteurs d'ensemble de régression additive sur les instances d'entrée et calcule la mise à jour des logits mis en cache.
BoostedTreesUpdateEnsemble	Met à jour l'ensemble d'arbres en ajoutant une couche au dernier arbre en croissance ou en démarrant un nouvel arbre.
BoostedTreesUpdateEnsembleV2	Met à jour l'ensemble d'arbres en ajoutant une couche au dernier arbre en croissance ou en démarrant un nouvel arbre.
BroadcastDynamicShape <T étend TNumber >	Renvoie la forme de s0 op s1 avec diffusion.
BroadcastGradientArgs <T étend TNumber >	Renvoie les indices de réduction pour le calcul des gradients de s0 op s1 avec diffusion.
BroadcastHelper <T étend TType >	Opérateur assistant pour effectuer des diffusions de style XLA Diffuse `lhs` et `rhs` au même rang, en ajoutant des dimensions de taille 1 à celui de `lhs` et `rhs` ayant le rang inférieur, en utilisant les règles de diffusion de XLA pour les opérateurs binaires.
BroadcastRecv <T étend TType >	Reçoit une valeur tensorielle diffusée depuis un autre appareil.
BroadcastSend <T étend TType >	Diffuse une valeur tensorielle à un ou plusieurs autres appareils.
BroadcastTo <T étend TType >	Diffusez un tableau pour une forme compatible.
Bucketiser	Bucketise les « entrées » en fonction des « limites ».
BytesProducedStatsDataset	Enregistre la taille en octets de chaque élément de `input_dataset` dans un StatsAggregator.
CSRSparseMatrixComponents <T étend TType >	Lit les composants CSR au lot `index`.
CSRSparseMatrixToDense <T étend TType >	Convertissez un CSRSparseMatrix (éventuellement par lots) en dense.
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T étend TType >	Convertit un CSRSparesMatrix (éventuellement par lots) en SparseTensor.
Ensemble de données CSV
CSVDatasetV2
CTCPerteV2	Calcule la perte CTC (probabilité logarithmique) pour chaque entrée de lot.
CacheDataset	Crée un ensemble de données qui met en cache les éléments de « input_dataset ».
CacheDatasetV2
Cast <U étend TType >	Convertissez x de type SrcT en y de DstT.
Ceil <T étend TNumber >	Renvoie le plus petit entier élément par élément non inférieur à x.
CheckNumerics <T étend TNumber >	Vérifie un tenseur pour les valeurs NaN, -Inf et +Inf.
Cholesky <T étend TType >	Calcule la décomposition de Cholesky d'une ou plusieurs matrices carrées.
CholeskyGrad <T étend TNumber >	Calcule le gradient rétropropagé en mode inverse de l'algorithme de Cholesky.
ChoisirFastestDataset
ClipByValue <T étend TType >	Coupe les valeurs du tenseur à un min et un max spécifiés.
FermerRédacteur de résumé
ClusterOutput <T étend TType >	Opérateur qui connecte la sortie d'un calcul XLA à d'autres nœuds de graphe consommateur.
CollectiveGather <T étend TNumber >	Accumule mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques.
CollectivePermute <T étend TType >	Une opération pour permuter les tenseurs sur les instances TPU répliquées.
CombinedNonMaxSuppression	Sélectionne goulûment un sous-ensemble de boîtes englobantes par ordre décroissant de score, Cette opération effectue non_max_suppression sur les entrées par lot, dans toutes les classes.
ComparerEtBitpack	Comparez les valeurs de « input » à « threshold » et regroupez les bits résultants dans un « uint8 ».
Résultat de la compilation	Renvoie le résultat d'une compilation TPU.
CompileSucceededAssert	Affirme que la compilation a réussi.
Complexe <U étend TType >	Convertit deux nombres réels en un nombre complexe.
ComplexAbs <U étend TNumber >	Calcule la valeur absolue complexe d'un tenseur.
CompressElement	Compresse un élément d'ensemble de données.
CalculerAccès Accidentels	Calcule les identifiants des postes dans sampled_candidates qui correspondent à true_labels.
Taille du lot de calcul	Calcule la taille de lot statique d'un ensemble de données sans lots partiels.
Concat <T étend TType >	Concatène les tenseurs selon une dimension.
Concaténer un ensemble de données	Crée un ensemble de données qui concatène « input_dataset » avec « another_dataset ».
Accumulateur conditionnel	Un accumulateur conditionnel pour agréger les gradients.
ConfigurerDistributedTPU	Configure les structures centralisées pour un système TPU distribué.
ConfigurerTPUEmbedding	Configure TPUEmbedding dans un système TPU distribué.
Conj <T étend TType >	Renvoie le conjugué complexe d'un nombre complexe.
ConjugateTranspose <T étend TType >	Mélangez les dimensions de x selon une permutation et conjuguez le résultat.
Constante <T étend TType >	Un opérateur produisant une valeur constante.
ConsommerMutexLock	Cette opération consomme un verrou créé par `MutexLock`.
Déclencheur de contrôle	Ne fait rien.
Conv <T étend TType >	Encapsule l'opérateur XLA ConvGeneralDilated, documenté dans https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#conv_convolution .
Conv2d <T étend TNumber >	Calcule une convolution 2D à partir des tenseurs 4-D « entrée » et « filtre ».
Conv2dBackpropFilter <T étend TNumber >	Calcule les gradients de convolution par rapport au filtre.
Conv2dBackpropInput <T étend TNumber >	Calcule les gradients de convolution par rapport à l'entrée.
Conv3d <T étend TNumber >	Calcule une convolution 3D à partir des tenseurs « entrée » et « filtre » 5-D.
Conv3dBackpropFilter <T étend TNumber >	Calcule les gradients de convolution 3D par rapport au filtre.
Conv3dBackpropInput <U étend TNumber >	Calcule les gradients de convolution 3D par rapport à l'entrée.
Copier <T étend TType >	Copiez un tenseur de CPU à CPU ou de GPU à GPU.
CopyHost <T étend TType >	Copiez un tenseur sur l'hôte.
Cos <T étend TType >	Calcule le cos de x par élément.
Cosh <T étend TType >	Calcule le cosinus hyperbolique de x par élément.
CountUpTo <T étend TNumber >	Incrémente « ref » jusqu'à ce qu'il atteigne « limite ».
CreateSummaryDbWriter
CreateSummaryFileWriter
RecadrerEtRedimensionner	Extrait les recadrages du tenseur de l'image d'entrée et les redimensionne.
CropAndResizeGradBoxes	Calcule le dégradé de l'opération crop_and_resize par rapport au tenseur des zones de saisie.
CropAndResizeGradImage <T étend TNumber >	Calcule le dégradé de l'opération crop_and_resize par rapport au tenseur de l'image d'entrée.
Croix <T étend TNumber >	Calculez le produit croisé par paire.
CrossReplicaSum <T étend TNumber >	Une opération pour additionner les entrées sur les instances TPU répliquées.
CtcBeamSearchDecoder <T étend TNumber >	Effectue le décodage de la recherche de faisceau sur les logits donnés en entrée.
CtcGreedyDecoder <T étend TNumber >	Effectue un décodage gourmand sur les logits donnés en entrées.
CtcLoss <T étend TNumber >	Calcule la perte CTC (probabilité logarithmique) pour chaque entrée de lot.
CudnnRNN <T étend TNumber >	Un RNN soutenu par cuDNN.
CudnnRNNBackprop <T étend TNumber >	Étape de backprop de CudnnRNNV3.
CudnnRNNCanonicalToParams <T étend TNumber >	Convertit les paramètres CudnnRNN de la forme canonique en forme utilisable.
CudnnRNNParamsToCanonical <T étend TNumber >	Récupère les paramètres CudnnRNN sous forme canonique.
CudnnRnnParamsSize <U étend TNumber >	Calcule la taille des poids qui peuvent être utilisés par un modèle Cudnn RNN.
Cumprod <T étend TType >	Calculez le produit cumulé du tenseur « x » le long de « l'axe ».
Cumsum <T étend TType >	Calculez la somme cumulée du tenseur « x » le long de « l'axe ».
CumulativeLogsumexp <T étend TNumber >	Calculez le produit cumulé du tenseur « x » le long de « l'axe ».
DataFormatDimMap <T étend TNumber >	Renvoie l'index de dimension dans le format de données de destination étant donné celui de le format des données sources.
DataFormatVecPermute <T étend TNumber >	Permutez le tenseur d'entrée de `src_format` à `dst_format`.
DataServiceDataset
Ensemble de donnéesCardinalité	Renvoie la cardinalité de `input_dataset`.
Ensemble de donnéesFromGraph	Crée un ensemble de données à partir du `graph_def` donné.
Ensemble de données vers graphique	Renvoie un GraphDef sérialisé représentant `input_dataset`.
Ensemble de données vers un élément unique	Génère l’élément unique de l’ensemble de données donné.
Ensemble de données vers TFRecord	Écrit l'ensemble de données donné dans le fichier donné en utilisant le format TFRecord.
Ensemble de données vers TfRecord	Écrit l'ensemble de données donné dans le fichier donné en utilisant le format TFRecord.
Dawsn <T étend TNumber >
DebugGradientIdentity <T étend TType >	Opération d'identité pour le débogage du dégradé.
DebugGradientRefIdentity <T étend TType >	Opération d'identité pour le débogage du dégradé.
DebugIdentity <T étend TType >	Déboguer l'identité V2 Op.
DéboguerNanCount	Déboguer le compteur de valeur NaN Op.
DebugNumericsSummary <U étend TNumber >	Résumé numérique de débogage V2 Op.
DécoderEtCropJpeg	Décodez et recadrez une image codée en JPEG en un tenseur uint8.
DécodeBase64	Décodez les chaînes codées en base64 sécurisées pour le Web.
DécoderBmp	Décodez la première image d'une image codée en BMP en un tenseur uint8.
DécoderCompressé	Décompressez les chaînes.
DécoderCsv	Convertissez les enregistrements CSV en tenseurs.
DécoderGif	Décodez la ou les images d'une image codée en GIF en un tenseur uint8.
DecodeImage <T étend TNumber >	Fonction pour decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg et decode_png.
DécoderJpeg	Décodez une image codée en JPEG en un tenseur uint8.
DecodeJsonExample	Convertissez les exemples d'enregistrements codés JSON en chaînes de tampon de protocole binaire.
DecodePaddedRaw <T étend TNumber >	Réinterprètez les octets d'une chaîne comme un vecteur de nombres.
DecodePng <T étend TNumber >	Décodez une image codée en PNG en un tenseur uint8 ou uint16.
DécoderProto	L'opération extrait les champs d'un message de tampon de protocole sérialisé dans des tenseurs.
DecodeRaw <T étend TType >	Réinterprètez les octets d'une chaîne comme un vecteur de nombres.
DécoderWav	Décodez un fichier PCM WAV 16 bits en un tenseur flottant.
DeepCopy <T étend TType >	Fait une copie de « x ».
SupprimerItérateur	Un conteneur pour une ressource itérateur.
Supprimer le cache mémoire
SupprimerMultiDeviceIterator	Un conteneur pour une ressource itérateur.
SupprimerRandomSeedGenerator
SupprimerSeedGenerator
SupprimerSessionTensor	Supprimez le tenseur spécifié par son handle dans la session.
DenseBincount <U étend TNumber >	Compte le nombre d'occurrences de chaque valeur dans un tableau d'entiers.
DenseCountSparseOutput <U étend TNumber >	Effectue un comptage de bacs à sortie clairsemée pour une entrée tf.tensor.
DenseToCSRSparseMatrix	Convertit un tenseur dense en un CSRSparseMatrix (éventuellement par lots).
DenseToDenseSetOperation <T étend TType >	Applique l'opération d'ensemble le long de la dernière dimension de 2 entrées « Tensor ».
DenseToSparseBatchDataset	Crée un ensemble de données qui regroupe les éléments d'entrée dans un SparseTensor.
DenseToSparseSetOperation <T étend TType >	Applique l'opération d'ensemble le long de la dernière dimension de `Tensor` et `SparseTensor`.
DepthToSpace <T étend TType >	DepthToSpace pour les tenseurs de type T.
DepthwiseConv2dNative <T étend TNumber >	Calcule une convolution en profondeur 2D à partir des tenseurs « entrée » et « filtre » 4-D.
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T étend TNumber >	Calcule les gradients de convolution en profondeur par rapport au filtre.
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T étend TNumber >	Calcule les gradients de convolution en profondeur par rapport à l'entrée.
Déquantifier	Prend l'entrée uint32 compressée et décompresse l'entrée dans uint8 pour le faire Déquantification sur l'appareil.
DésérialiserItérateur	Convertit le tenseur de variantes donné en itérateur et le stocke dans la ressource donnée.
DeserializeManySparse <T étend TType >	Désérialisez et concaténez les « SparseTensors » à partir d'un mini-lot sérialisé.
DeserializeSparse <U étend TType >	Désérialisez les objets `SparseTensor`.
DétruireResourceOp	Supprime la ressource spécifiée par le handle.
DestroyTemporaryVariable <T étend TType >	Détruit la variable temporaire et renvoie sa valeur finale.
Det <T étend TType >	Calcule le déterminant d'une ou plusieurs matrices carrées.
Index des appareils	Renvoie l'index du périphérique exécuté par l'opération.
Digamma <T étend TNumber >	Calcule Psi, la dérivée de Lgamma (le log de la valeur absolue de `Gamma(x)`), élément par élément.
Dilation2d <T étend TNumber >	Calcule la dilatation des niveaux de gris des tenseurs « d'entrée » 4-D et « filtre » 3D.
Dilation2dBackpropFilter <T étend TNumber >	Calcule le gradient de dilatation morphologique 2D par rapport au filtre.
Dilation2dBackpropInput <T étend TNumber >	Calcule le gradient de dilatation morphologique 2D par rapport à l'entrée.
DirectedInterleaveDataset	Un substitut à `InterleaveDataset` sur une liste fixe de `N` ensembles de données.
Div <T étend TType >	Renvoie x / y par élément.
DivNoNan <T étend TType >	Renvoie 0 si le dénominateur est zéro.
Point <T étend TType >	Encapsule l'opérateur XLA DotGeneral, documenté sur https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dotgeneral .
DrawBoundingBoxes <T étend TNumber >	Dessinez des cadres de délimitation sur un lot d'images.
Compteur d'itérations factices
Cache mémoire factice
Générateur de graines factices
DynamicPartition <T étend TType >	Partitionne les « données » en tenseurs « num_partitions » en utilisant les indices des « partitions ».
DynamicSlice <T étend TType >	Encapsule l'opérateur XLA DynamicSlice, documenté sur https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dynamicslice .
DynamicStitch <T étend TType >	Entrelacez les valeurs des tenseurs « données » en un seul tenseur.
DynamicUpdateSlice <T étend TType >	Encapsule l'opérateur XLA DynamicUpdateSlice, documenté sur https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dynamicupdateslice .
ModifierDistance	Calcule la distance d'édition de Levenshtein (éventuellement normalisée).
Eig <U étend TType >	Calcule la décomposition propre d'une ou plusieurs matrices carrées.
Einsum <T étend TType >	Une opération qui prend en charge une opération de base avec 2 entrées et 1 sortie.
Elu <T étend TNumber >	Calcule une exponentielle linéaire : `exp(features) - 1` si < 0, `features` sinon.
EluGrad <T étend TNumber >	Calcule les gradients pour l'opération linéaire exponentielle (Elu).
IncorporationActivations	Une opération permettant de différencier les TPU Embeddings.
Vide <T étend TType >	Crée un tenseur avec la forme donnée.
ListeTensorVide	Crée et renvoie une liste de tenseurs vide.
VideTensorMap	Crée et renvoie une carte tensorielle vide.
EncodeBase64	Encodez les chaînes au format base64 sécurisé pour le Web.
EncoderJpeg	Encodez une image en JPEG.
EncodeJpegVariableQuality	Image d'entrée encodée JPEG avec la qualité de compression fournie.
EncodePng	PNG-encode une image.
EncodeProto	L'opération sérialise les messages protobuf fournis dans les tenseurs d'entrée.
EncodeWav	Encodez les données audio en utilisant le format de fichier WAV.
Mettre en file d'attenteTPUEmbeddingIntegerBatch	Une opération qui met en file d'attente une liste de tenseurs de lots d'entrée dans TPUEmbedding.
Mettre en file d'attenteTPUEmbeddingRaggedTensorBatch	Facilite le portage du code qui utilise tf.nn.embedding_lookup().
Mettre en file d'attenteTPUEmbeddingSparseBatch	Une opération qui met en file d'attente les indices d'entrée TPUEmbedding à partir d'un SparseTensor.
Mettre en file d'attenteTPUEmbeddingSparseTensorBatch	Facilite le portage du code qui utilise tf.nn.embedding_lookup_sparse().
EnsureShape <T étend TType >	Garantit que la forme du tenseur correspond à la forme attendue.
Entrez <T étend TType >	Crée ou trouve un cadre enfant et met les « données » à la disposition du cadre enfant.
Égal	Renvoie la valeur de vérité de (x == y) élément par élément.
Erf <T étend TNumber >	Calcule la fonction d'erreur de Gauss de « x » par élément.
Erfc <T étend TNumber >	Calcule la fonction d'erreur complémentaire de « x » par élément.
EuclideanNorm <T étend TType >	Calcule la norme euclidienne des éléments sur les dimensions d'un tenseur.
Exécuter	Op qui charge et exécute un programme TPU sur un périphérique TPU.
Exécuter et mettre à jour les variables	Op qui exécute un programme avec des mises à jour facultatives de variables sur place.
Quitter <T étend TType >	Quitte l’image actuelle vers son image parent.
Exp <T étend TType >	Calcule l'exponentielle de x par élément.
ExpandDims <T étend TType >	Insère une dimension de 1 dans la forme d'un tenseur.
Expint <T étend TNumber >
Expm1 <T étend TType >	Calcule `exp(x) - 1` par élément.
ExtraireAperçu	Extrait un aperçu du tenseur d'entrée.
ExtractImagePatches <T étend TType >	Extrayez les « patchs » des « images » et placez-les dans la dimension de sortie « profondeur ».
ExtractJpegShape <T étend TNumber >	Extrayez les informations de forme d’une image codée en JPEG.
ExtractVolumePatches <T étend TNumber >	Extrayez les « patches » de « input » et placez-les dans la dimension de sortie « profondeur ».
Fait	Générez un fait sur les factorielles.
FakeQuantWithMinMaxArgs	Fausse quantifier le tenseur « entrées », tapez float au tenseur « sorties » du même type.
FakeQuantWithMinMaxArgsGradient	Calculez les dégradés pour une opération FakeQuantWithMinMaxArgs.
FakeQuantWithMinMaxVars	Fausse quantifier le tenseur des « entrées » de type float via des scalaires float globaux Fausse quantifier le tenseur « entrées » de type float via les scalaires flottants globaux « min » et « max » en tenseur « sorties » de même forme que « entrées ».
FakeQuantWithMinMaxVarsGradient	Calculez les dégradés pour une opération FakeQuantWithMinMaxVars.
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel	Fausse quantifier le tenseur des « entrées » de type float via des flotteurs par canal Fausse quantifier le tenseur des « entrées » de type float par canal et l'une des formes : `[d]`, `[b, d]` `[b, h, w, d]` via des float par canal ` min` et `max` de forme `[d]` en tenseur `outputs` de même forme que `inputs`.
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient	Calculez les dégradés pour une opération FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel.
Fft <T étend TType >	Transformée de Fourier rapide.
Fft2d <T étend TType >	Transformation de Fourier rapide 2D.
Fft3d <T étend TType >	Transformation de Fourier rapide 3D.
FifoQueue	Une file d'attente qui produit les éléments dans l'ordre premier entré, premier sorti.
Remplir <U étend TType >	Crée un tenseur rempli d'une valeur scalaire.
FiltreByLastComponentDataset	Crée un ensemble de données contenant les éléments du premier composant de `input_dataset` ayant true dans le dernier composant.
Empreinte digitale	Génère des valeurs d'empreinte digitale.
Ensemble de données d'enregistrement de longueur fixe
Lecteur d'enregistrement de longueur fixe	Un lecteur qui génère des enregistrements de longueur fixe à partir d'un fichier.
FixeUnigramCandidateSampler	Génère des étiquettes pour l'échantillonnage des candidats avec une distribution d'unigramme apprise.
Étage <T étend TNumber >	Renvoie le plus grand entier par élément non supérieur à x.
FloorDiv <T étend TType >	Renvoie x // y élément par élément.
FloorMod <T étend TNumber >	Renvoie le reste de la division par élément.
FlushSummaryWriter
FractionalAvgPool <T étend TNumber >	Effectue un pooling moyen fractionnaire sur l’entrée.
FractionalAvgPoolGrad <T étend TNumber >	Calcule le gradient de la fonction FractionalAvgPool.
FractionalMaxPool <T étend TNumber >	Effectue un pooling maximum fractionnaire sur l’entrée.
FractionalMaxPoolGrad <T étend TNumber >	Calcule le gradient de la fonction FractionalMaxPool.
FresnelCos <T étend TNumber >
FresnelSin <T étend TNumber >
FusedBatchNorm <T étend TNumber , U étend TNumber >	Normalisation des lots.
FusedBatchNormGrad <T étend TNumber , U étend TNumber >	Dégradé pour la normalisation des lots.
FusedPadConv2d <T étend TNumber >	Effectue un remplissage comme prétraitement lors d'une convolution.
FusedResizeAndPadConv2d <T étend TNumber >	Effectue un redimensionnement et un remplissage en guise de prétraitement lors d'une convolution.
GRUBlockCell <T étend TNumber >	Calcule la propagation avant de la cellule GRU pour 1 pas de temps.
GRUBlockCellGrad <T étend TNumber >	Calcule la rétro-propagation des cellules GRU pour 1 pas de temps.
Rassembler <T étend TType >	Encapsule l'opérateur XLA Gather documenté dans https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#gather
GatherNd <T étend TType >	Rassemblez les tranches de « params » dans un Tensor avec une forme spécifiée par « indices ».
GatherV2 <T étend TNumber >	Accumule mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques.
Générer des propositions de boîtes de limites	Cette opération produit une région d'intérêts à partir de cadres de délimitation donnés (bbox_deltas) codés par rapport aux ancres selon l'équation 2 dans arXiv : 1506.01497. L'opération sélectionne les boîtes de notation `pre_nms_topn` supérieures, les décode par rapport aux ancres, applique une suppression non maximale sur les boîtes qui se chevauchent avec une valeur d'intersection sur union (iou) supérieure à `nms_threshold`, rejetant les boîtes dont le côté le plus court est inférieur à ` min_size`.
Générer un remapping vocal	Étant donné un chemin vers les nouveaux et anciens fichiers de vocabulaire, renvoie un tenseur de remappage de longueur `num_new_vocab`, où `remapping[i]` contient le numéro de ligne de l'ancien vocabulaire qui correspond à la ligne `i` dans le nouveau vocabulaire (en commençant à la ligne `new_vocab_offset` et jusqu'à `num_new_vocab` entités), ou `- 1` si l'entrée `i` dans le nouveau vocabulaire n'est pas dans l'ancien vocabulaire.
ObtenirSessionHandle	Stocke le tenseur d'entrée dans l'état de la session en cours.
GetSessionTensor <T étend TType >	Obtenez la valeur du tenseur spécifié par son handle.
Plus grand	Renvoie la valeur de vérité de (x > y) élément par élément.
Plus grandÉgalité	Renvoie la valeur de vérité de (x >= y) élément par élément.
GarantieConst <T étend TType >	Donne une garantie au runtime TF que le tenseur d’entrée est une constante.
Table de hachage	Crée une table de hachage non initialisée.
HistogramFixedWidth <U étend TNumber >	Renvoie l'histogramme des valeurs.
HistogrammeRésumé	Produit un tampon de protocole « Résumé » avec un histogramme.
HsvToRgb <T étend TNumber >	Convertissez une ou plusieurs images HSV en RVB.
Identité <T étend TType >	Renvoie un tenseur avec la même forme et le même contenu que le tenseur ou la valeur d'entrée.
IdentitéN	Renvoie une liste de tenseurs avec les mêmes formes et contenus que l'entrée tenseurs.
Lecteur d'identité	Un lecteur qui génère le travail en file d'attente à la fois sous forme de clé et de valeur.
Ifft <T étend TType >	Transformée de Fourier rapide inverse.
Ifft2d <T étend TType >	Transformation de Fourier rapide 2D inverse.
Ifft3d <T étend TType >	Transformation de Fourier rapide 3D inverse.
Igamma <T étend TNumber >	Calculez la fonction Gamma incomplète régularisée inférieure `P(a, x)`.
IgammaGradA <T étend TNumber >	Calcule le gradient de `igamma(a, x)` par rapport à `a`.
Igammac <T étend TNumber >	Calculez la fonction Gamma incomplète régularisée supérieure `Q(a, x)`.
IgnoreErrorsDataset	Crée un ensemble de données qui contient les éléments de « input_dataset » en ignorant les erreurs.
Imag <U étend TNumber >	Renvoie la partie imaginaire d'un nombre complexe.
ImageProjectiveTransformV2 <T étend TNumber >	Applique la transformation donnée à chacune des images.
ImageProjectiveTransformV3 <T étend TNumber >	Applique la transformation donnée à chacune des images.
Résumé de l'image	Produit un tampon de protocole « Résumé » avec des images.
ImmutableConst <T étend TType >	Renvoie le tenseur immuable de la région mémoire.
Importer un événement
DansTopK	Indique si les cibles figurent dans les premières prédictions « K ».
InfeedDequeue <T étend TType >	Une opération d'espace réservé pour une valeur qui sera introduite dans le calcul.
InfeedDequeueTuple	Récupère plusieurs valeurs de l’alimentation sous forme de tuple XLA.
EntréeEnqueue	Une opération qui alimente une seule valeur Tensor dans le calcul.
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer	Une opération qui met en file d'attente le tampon prélinéarisé dans l'alimentation TPU.
InfeedEnqueueTuple	Introduire plusieurs valeurs Tensor dans le calcul sous forme de tuple XLA.
Initialisation
InitialiserTable	Initialiseur de table qui prend respectivement deux tenseurs pour les clés et les valeurs.
InitializeTableFromDataset
InitializeTableFromTextFile	Initialise un tableau à partir d'un fichier texte.
InplaceAdd <T étend TType >	Ajoute v dans les lignes spécifiées de x.
InplaceSub <T étend TType >	Soustrait « v » dans les lignes spécifiées de « x ».
InplaceUpdate <T étend TType >	Met à jour les lignes spécifiées « i » avec les valeurs « v ».
Inv <T étend TType >	Calcule l'inverse d'une ou plusieurs matrices carrées inversibles ou de leurs adjoints (transpositions conjuguées).
InvGrad <T étend TType >	Calcule le gradient pour l'inverse de « x » par rapport à son entrée.
Inverser <T étend TNumber >	Inverser (retourner) chaque bit des types pris en charge ; par exemple, tapez « uint8 », la valeur 01010101 devient 10101010.
InvertPermutation <T étend TNumber >	Calcule la permutation inverse d'un tenseur.
Irfft <U étend TNumber >	Transformée de Fourier rapide inverse à valeur réelle.
Irfft2d <U étend TNumber >	Transformée de Fourier rapide inverse en 2D à valeur réelle.
Irfft3d <U étend TNumber >	Transformation de Fourier rapide à valeur réelle inverse en 3D.
IsBoostedTreesEnsembleInitialisé	Vérifie si un ensemble d'arbres a été initialisé.
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized	Vérifie si un flux quantile a été initialisé.
Est Fini	Renvoie quels éléments de x sont finis.
EstInf	Renvoie quels éléments de x sont Inf.
EstNan	Renvoie quels éléments de x sont NaN.
EstVariableInitialisé	Vérifie si un tenseur a été initialisé.
IsotonicRegression <U étend TNumber >	Résout un lot de problèmes de régression isotonique.
Itérateur
ItérateurFromStringHandle
ItérateurGetDevice	Renvoie le nom du périphérique sur lequel la « ressource » a été placée.
ItérateurGetNext	Obtient la sortie suivante de l'itérateur donné.
ItérateurGetNextAsOptional	Obtient la sortie suivante de l'itérateur donné en tant que variante facultative.
ItérateurGetNextSync	Obtient la sortie suivante de l'itérateur donné.
ItérateurVersStringHandle	Convertit le `resource_handle` donné représentant un itérateur en chaîne.
Rejoindre	Joint les chaînes de la liste donnée de tenseurs de chaînes en un seul tenseur ; avec le séparateur donné (la valeur par défaut est un séparateur vide).
KMC2ChainInitialisation	Renvoie l'index d'un point de données qui doit être ajouté à l'ensemble de départ.
KeyValueSort <T étend TNumber , U étend TType >	Encapsule l'opérateur XLA Sort, documenté dans https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort .
KmeansPlusPlusInitialisation	Sélectionne num_to_sample lignes d'entrée à l'aide du critère KMeans++.
KthOrderStatistique	Calcule la statistique d'ordre K d'un ensemble de données.
L2Loss <T étend TNumber >	Perte L2.
Ensemble de données LMDB	Crée un ensemble de données qui émet les paires clé-valeur dans un ou plusieurs fichiers LMDB.
LSTMBlockCell <T étend TNumber >	Calcule la propagation avant de la cellule LSTM pour 1 pas de temps.
LSTMBlockCellGrad <T étend TNumber >	Calcule la propagation vers l'arrière de la cellule LSTM pour 1 pas de temps.
LatencyStatsDataset	Enregistre la latence de production des éléments `input_dataset` dans un StatsAggregator.
LeakyRelu <T étend TNumber >	Calcule le linéaire rectifié : `max(features,features * alpha)`.
LeakyReluGrad <T étend TNumber >	Calcule les gradients linéaires rectifiés pour une opération LeakyRelu.
ApprisUnigramCandidateSampler	Génère des étiquettes pour l'échantillonnage des candidats avec une distribution d'unigramme apprise.
LeftShift <T étend TNumber >	Elementwise calcule le décalage vers la gauche au niveau du bit de « x » et « y ».
Moins	Renvoie la valeur de vérité de (x < y) élément par élément.
MoinsÉgal	Renvoie la valeur de vérité de (x <= y) élément par élément.
Lgamma <T étend TNumber >	Calcule le journal de la valeur absolue de « Gamma(x) » par élément.
LinSpace <T étend TNumber >	Génère des valeurs dans un intervalle.
LmdbDataset
LmdbReader	Un lecteur qui génère les enregistrements d'un fichier LMDB.
LoadAndRemapMatrix	Charge un « Tensor » 2D (matrice) avec le nom « old_tensor_name » à partir du point de contrôle à `ckpt_path` et réorganise potentiellement ses lignes et colonnes en utilisant les remappages spécifiés.
LoadTPUEmbeddingADAMParameters	Chargez les paramètres d’intégration ADAM.
LoadTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug	Chargez les paramètres d’intégration ADAM avec prise en charge du débogage.
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters	Chargez les paramètres d’intégration d’Adadelta.
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug	Chargez les paramètres Adadelta avec prise en charge du débogage.
LoadTPUEmbeddingAdagradParameters	Chargez les paramètres d’intégration d’Adagrad.
LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug	Chargez les paramètres d'intégration d'Adagrad avec la prise en charge du débogage.
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters	Paramètres d’intégration RMSProp centrés sur la charge.
LoadTPUEmbeddingFTRLParameters	Chargez les paramètres d’intégration FTRL.
LoadTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug	Chargez les paramètres d’intégration FTRL avec prise en charge du débogage.
LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters	Chargez les paramètres d’intégration de MDL Adagrad Light.
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters	Chargez les paramètres d’intégration de Momentum.
LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug	Chargez les paramètres d’intégration de Momentum avec prise en charge du débogage.
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters	Chargez les paramètres d’intégration proximaux d’Adagrad.
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug	Chargez les paramètres d’intégration proximaux d’Adagrad avec prise en charge du débogage.
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters	Chargez les paramètres d’intégration RMSProp.
LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug	Chargez les paramètres d’intégration RMSProp avec prise en charge du débogage.
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	Chargez les paramètres d'intégration SGD.
LoadTPUEIncorporationStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug	Chargez les paramètres d'intégration SGD.
LocalResponseNormalization <T étend TNumber >	Normalisation de la réponse locale.
LocalResponseNormalizationGrad <T étend TNumber >	Gradients pour la normalisation de la réponse locale.
Journal <T étend TType >	Calcule le logarithme népérien de x par élément.
Log1p <T étend TType >	Calcule le logarithme népérien de (1 + x) élément par élément.
LogMatrixDeterminant <T étend TType >	Calcule le signe et le log de la valeur absolue du déterminant de une ou plusieurs matrices carrées.
LogSoftmax <T étend TNumber >	Calcule le journal des activations softmax.
LogUniformCandidateSampler	Génère des étiquettes pour l’échantillonnage des candidats avec une distribution log-uniforme.
LogiqueEt	Renvoie la valeur de vérité de x ET y par élément.
LogiquePas	Renvoie la valeur de vérité de « NOT x » par élément.
LogiqueOu	Renvoie la valeur de vérité de x OU y par élément.
LookupTableExport <T étend TType , U étend TType >	Affiche toutes les clés et valeurs du tableau.
LookupTableFind <U étend TType >	Recherche les clés dans un tableau, affiche les valeurs correspondantes.
LookupTableImport	Remplace le contenu de la table par les clés et valeurs spécifiées.
LookupTableInsérer	Met à jour le tableau pour associer les clés aux valeurs.
LookupTableSupprimer	Supprime les clés et leurs valeurs associées d'une table.
Taille de la table de recherche	Calcule le nombre d'éléments dans la table donnée.
BoucleCond	Transfère l’entrée vers la sortie.
Inférieur	Convertit tous les caractères majuscules en leurs remplacements minuscules respectifs.
LowerBound <U étend TNumber >	Applique lower_bound(sorted_search_values, valeurs) le long de chaque ligne.
Lu <T étend TType , U étend TNumber >	Calcule la décomposition LU d'une ou plusieurs matrices carrées.
MarqueItérateur	Crée un nouvel itérateur à partir du « ensemble de données » donné et le stocke dans « iterator ».
RendreUnique	Rendre tous les éléments de la dimension non-Batch uniques, mais "proches" de leur valeur initiale.
CarteEffacer	Op supprime tous les éléments du conteneur sous-jacent.
MapIncompleteSize	Op renvoie le nombre d'éléments incomplets dans le conteneur sous-jacent.
CartePeek	Op jette un coup d'œil aux valeurs à la clé spécifiée.
Taille de la carte	Op renvoie le nombre d'éléments dans le conteneur sous-jacent.
CarteStage	Étape (clé, valeurs) dans le conteneur sous-jacent qui se comporte comme une table de hachage.
CarteUnstage	Op supprime et renvoie les valeurs associées à la clé du conteneur sous-jacent.
MapUnstageNoKey	Op supprime et renvoie un élément aléatoire (clé, valeur) du conteneur sous-jacent.
MatMul <T étend TType >	Multipliez la matrice "a" par la matrice "b".
Fichiers correspondants	Renvoie l'ensemble de fichiers correspondant à un ou plusieurs modèles globaux.
MatchingFilesDataset
MatrixDiag <T étend TType >	Renvoie un tenseur diagonal par lots avec des valeurs diagonales par lots données.
MatrixDiagPart <T étend TType >	Renvoie la partie diagonale groupée d'un tenseur groupé.
MatrixDiagPartV3 <T étend TType >	Renvoie la partie diagonale groupée d'un tenseur groupé.
MatrixDiagV3 <T étend TType >	Renvoie un tenseur diagonal par lots avec des valeurs diagonales par lots données.
MatrixLogarithm <T étend TType >	Calcule le logarithme matriciel d'une ou plusieurs matrices carrées : \\(log(exp(A)) = A\\) Cette opération n'est définie que pour les matrices complexes.
MatrixSetDiag <T étend TType >	Renvoie un tenseur matriciel par lots avec de nouvelles valeurs diagonales par lots.
MatrixSolveLs <T étend TType >	Résout un ou plusieurs problèmes de moindres carrés linéaires.
Max <T étend TType >	Calcule le maximum d'éléments sur les dimensions d'un tenseur.
MaxIntraOpParallelismDataset	Crée un ensemble de données qui remplace le parallélisme intra-opération maximal.
MaxPool <T étend TType >	Effectue un pooling maximum sur l’entrée.
MaxPool3d <T étend TNumber >	Effectue un pooling 3D max sur l'entrée.
MaxPool3dGrad <U étend TNumber >	Calcule les gradients de la fonction de pooling 3D max.
MaxPool3dGradGrad <T étend TNumber >	Calcule les gradients de second ordre de la fonction maxpooling.
MaxPoolGrad <T étend TNumber >	Calcule les gradients de la fonction maxpooling.
MaxPoolGradGrad <T étend TNumber >	Calcule les gradients de second ordre de la fonction maxpooling.
MaxPoolGradGradWithArgmax <T étend TNumber >	Calcule les gradients de second ordre de la fonction maxpooling.
MaxPoolGradWithArgmax <T étend TNumber >	Calcule les gradients de la fonction maxpooling.
MaxPoolWithArgmax <T étend TNumber , U étend TNumber >	Effectue un pooling maximum sur l'entrée et génère à la fois les valeurs maximales et les indices.
Maximum <T étend TNumber >	Renvoie le maximum de x et y (c'est-à-dire
Moyenne <T étend TType >	Calcule la moyenne des éléments sur les dimensions d'un tenseur.
Fusionner <T étend TType >	Transfère la valeur d'un tenseur disponible des « entrées » vers la « sortie ».
Fusionner le résumé	Fusionne les résumés.
Fusionner les points de contrôle V2	Spécifique au format V2 : fusionne les fichiers de métadonnées des points de contrôle fragmentés.
MFC	Transforme un spectrogramme en une forme utile pour la reconnaissance vocale.
Min <T étend TType >	Calcule le minimum d'éléments sur les dimensions d'un tenseur.
Minimum <T étend TNumber >	Renvoie le min de x et y (c'est-à-dire
MirrorPad <T étend TType >	Remplit un tenseur avec des valeurs en miroir.
MirrorPadGrad <T étend TType >	Opération dégradé pour l'opération `MirrorPad`.
MlirPassthroughOp	Encapsule un calcul MLIR arbitraire exprimé sous forme de module avec une fonction main().
Mod <T étend TNumber >	Renvoie le reste de la division par élément.
ModèleDataset	Transformation d'identité qui modélise la performance.
Mul <T étend TType >	Renvoie x * y par élément.
MulNoNan <T étend TType >	Renvoie x * y par élément.
MultiDeviceItérateur	Crée une ressource MultiDeviceIterator.
MultiDeviceIteratorFromStringHandle	Génère une ressource MultiDeviceIterator à partir de son handle de chaîne fourni.
MultiDeviceIteratorGetNextFromShard	Obtient l'élément suivant pour le numéro de partition fourni.
MultiDeviceIteratorInit	Initialise l'itérateur multi-périphérique avec l'ensemble de données donné.
MultiDeviceIteratorToStringHandle	Produit un handle de chaîne pour le MultiDeviceIterator donné.
Multinomial <U étend TNumber >	Tire des échantillons à partir d’une distribution multinomiale.
MutableDenseHashTable	Crée une table de hachage vide qui utilise des tenseurs comme magasin de sauvegarde.
Table de hachage mutable	Crée une table de hachage vide.
MutableHashTableOfTensors	Crée une table de hachage vide.
Mutex	Crée une ressource Mutex qui peut être verrouillée par `MutexLock`.
Verrouillage mutex	Verrouille une ressource mutex.
NcclAllReduce <T étend TNumber >	Génère un tenseur contenant la réduction sur tous les tenseurs d'entrée.
NcclBroadcast <T étend TNumber >	Envoie « entrée » à tous les appareils connectés à la sortie.
NcclReduce <T étend TNumber >	Réduit `input` de `num_devices` en utilisant `reduction` à un seul périphérique.
Ndtri <T étend TNumber >
Voisins les plus proches	Sélectionne les k centres les plus proches pour chaque point.
Neg <T étend TType >	Calcule la valeur numérique négative par élément.
NégTrain	Formation par échantillonnage négatif.
SuivantAprès <T étend TNumber >	Renvoie la prochaine valeur représentable de « x1 » dans la direction de « x2 », élément par élément.
NextIteration <T étend TType >	Rend son entrée disponible pour l’itération suivante.
NonOp	Ne fait rien.
NonDeterministicInts <U étend TType >	Génère de manière non déterministe des entiers.
NonMaxSuppression <T étend TNumber >	Sélectionne goulûment un sous-ensemble de boîtes englobantes par ordre décroissant de score, élaguer les cases qui ont un chevauchement élevé d'intersection sur union (IOU) avec les cases précédemment sélectionnées.
NonMaxSuppressionWithOverlaps	Sélectionne goulûment un sous-ensemble de boîtes englobantes par ordre décroissant de score, élaguer les cases qui présentent des chevauchements importants avec les cases précédemment sélectionnées.
Ensemble de données non sérialisable
Pas égal	Renvoie la valeur de vérité de (x != y) élément par élément.
NthElement <T étend TNumber >	Recherche les valeurs de la statistique d'ordre "n" pour la dernière dimension.
OneHot <U étend TType >	Renvoie un tenseur one-hot.
OnesLike <T étend TType >	Renvoie un tenseur de uns avec la même forme et le même type que x.
Optimiser l'ensemble de données	Crée un ensemble de données en appliquant des optimisations à « input_dataset ».
OptimiserDatasetV2	Crée un ensemble de données en appliquant les optimisations associées à « input_dataset ».
FacultatifFromValue	Construit une variante facultative à partir d'un tuple de tenseurs.
FacultatifGetValue	Renvoie la valeur stockée dans une variante facultative ou génère une erreur s'il n'en existe pas.
FacultatifHasValue	Renvoie vrai si et seulement si la variante facultative donnée a une valeur.
FacultatifAucun	Crée une variante facultative sans valeur.
CarteOrdonnéEffacer	Op supprime tous les éléments du conteneur sous-jacent.
OrderedMapIncompleteSize	Op renvoie le nombre d'éléments incomplets dans le conteneur sous-jacent.
CommandéMapPeek	Op jette un coup d'œil aux valeurs à la clé spécifiée.
Taille de la carte commandée	Op renvoie le nombre d'éléments dans le conteneur sous-jacent.
OrderedMapStage	Étape (clé, valeurs) dans le conteneur sous-jacent qui se comporte comme un objet ordonné conteneur associatif.
OrderedMapUnstage	Op supprime et renvoie les valeurs associées à la clé du conteneur sous-jacent.
OrderedMapUnstageNoKey	Op supprime et renvoie l'élément (clé, valeur) avec le plus petit clé du conteneur sous-jacent.
Sélecteur ordinal	Un sélecteur de noyau TPU Op.
OutfeedDequeue <T étend TType >	Récupère un seul tenseur de la sortie de calcul.
OutfeedDequeueTuple	Récupérez plusieurs valeurs de la sortie de calcul.
SortieDequeueTupleV2	Récupérez plusieurs valeurs de la sortie de calcul.
OutfeedDequeueV2 <T étend TType >	Récupère un seul tenseur de la sortie de calcul.
SortieEnqueue	Mettez en file d'attente un Tensor sur la sortie de calcul.
OutfeedEnqueueTuple	Mettez en file d'attente plusieurs valeurs Tensor sur la sortie de calcul.
Pad <T étend TType >	Enveloppe l'opérateur XLA Pad, documenté sur https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#pad .
Ensemble de données de lots rembourrés	Crée un ensemble de données qui regroupe et complète les éléments « batch_size » à partir de l'entrée.
RemplissageFifoQueue	Une file d'attente qui produit les éléments dans l'ordre premier entré, premier sorti.
ParallelConcat <T étend TType >	Concatène une liste de tenseurs « N » le long de la première dimension.
ParallelDynamicStitch <T étend TType >	Entrelacez les valeurs des tenseurs « données » en un seul tenseur.
ParameterizedTruncatedNormal <U étend TNumber >	Produit des valeurs aléatoires à partir d’une distribution normale.
Exemple d'analyse	Transforme un vecteur de protos tf.Example (sous forme de chaînes) en tenseurs typés.
ParseExampleDataset	Transforme `input_dataset` contenant les protos `Example` en tant que vecteurs de DT_STRING en un ensemble de données d'objets `Tensor` ou `SparseTensor` représentant les fonctionnalités analysées.
ParseSequenceExemple	Transforme un vecteur de protos tf.io.SequenceExample (sous forme de chaînes) en tenseurs typés.
ParseSingleExample	Transforme un proto tf.Example (sous forme de chaîne) en tenseurs typés.
ParseSingleSequenceExample	Transforme un proto brain.SequenceExample scalaire (sous forme de chaînes) en tenseurs typés.
ParseTensor <T étend TType >	Transforme un proto tensorflow.TensorProto sérialisé en Tensor.
PartitionedInput <T étend TType >	Une opération qui regroupe une liste d’entrées partitionnées.
PartitionedOutput <T étend TType >	Une opération qui démultiplexe un tenseur à partitionner par XLA en une liste de partitionnés sorties en dehors du calcul XLA.
Espace réservé <T étend TType >	Une opération d'espace réservé pour une valeur qui sera introduite dans le calcul.
PlaceholderWithDefault <T étend TType >	Une opération d'espace réservé qui passe par « input » lorsque sa sortie n'est pas alimentée.
Polygamma <T étend TNumber >	Calculer la fonction polygamma \\(\psi^{(n)}(x)\\).
PopulationCount	Calcule le décompte de la population par élément (alias
Pow <T étend TType >	Calcule la puissance d'une valeur par rapport à une autre.
PrefetchDataset	Crée un ensemble de données qui préextrait de manière asynchrone les éléments de « input_dataset ».
Prélinéariser	Une opération qui linéarise une valeur de Tensor en un tenseur variant opaque.
PrélinéariserTuple	Une opération qui linéarise plusieurs valeurs de Tensor en un tenseur variant opaque.
PreventGradient <T étend TType >	Une opération d'identité qui déclenche une erreur si un dégradé est demandé.
Imprimer	Imprime une chaîne scalaire.
File d'attente prioritaire	Une file d'attente qui produit des éléments triés par la première valeur du composant.
PrivateThreadPoolDataset	Crée un ensemble de données qui utilise un pool de threads personnalisé pour calculer « input_dataset ».
Prod <T étend TType >	Calcule le produit des éléments sur les dimensions d'un tenseur.
Qr <T étend TType >	Calcule les décompositions QR d'une ou plusieurs matrices.
Quantifier <T étend TType >	Quantifiez le tenseur « d'entrée » de type float en tenseur « de sortie » de type « T ».
QuantizeAndDequantize <T étend TNumber >	Quantise puis déquantifie un tenseur.
QuantizeAndDequantizeV3 <T étend TNumber >	Quantise puis déquantifie un tenseur.
QuantizeAndDequantizeV4 <T étend TNumber >	Renvoie le gradient de « quantization.QuantizeAndDequantizeV4 ».
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T étend TNumber >	Renvoie le dégradé de `QuantizeAndDequantizeV4`.
QuantizeDownAndShrinkRange <U étend TType >	Convertissez le tenseur « d'entrée » quantifié en une « sortie » de moindre précision, en utilisant le distribution réelle des valeurs pour maximiser l'utilisation de la profondeur de bits inférieure et ajuster les plages min et max de sortie en conséquence.
QuantizedAdd <V étend TType >	Renvoie x + y élément par élément, en travaillant sur des tampons quantifiés.
QuantizedAvgPool <T étend TType >	Produit le pool moyen du tenseur d'entrée pour les types quantifiés.
QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization <U étend TType >	Normalisation par lots quantifiés.
QuantizedBiasAdd <V étend TType >	Ajoute le « biais » du Tensor à « l’entrée » du Tensor pour les types quantifiés.
QuantizedConcat <T étend TType >	Concatène les tenseurs quantifiés le long d'une dimension.
QuantizedConv2DAndRelu <V étend TType >
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V étend TType >
QuantizedConv2DAndRequantize <V étend TType >
QuantizedConv2DPerChannel <V étend TType >	Calcule QuantizedConv2D par canal.
QuantizedConv2DWithBias <V étend TType >
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V étend TType >
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W étend TType >
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W étend TType >
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X étend TType >
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V étend TType >
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X étend TType >
QuantizedConv2d <V étend TType >	Calcule une convolution 2D à partir des tenseurs d'entrée et de filtre 4D quantifiés.
QuantizedDepthwiseConv2D <V étend TType >	Calcule le Conv2D quantifié en profondeur.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V étend TType >	Calcule le Conv2D quantifié en profondeur avec biais.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V étend TType >	Calcule Conv2D quantifié en profondeur avec Bias et Relu.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W étend TType >	Calcule Conv2D quantifié en profondeur avec Bias, Relu et Requantize.
QuantizedInstanceNorm <T étend TType >	Normalisation d'instance quantifiée.
QuantizedMatMul <V étend TType >	Effectuez une multiplication matricielle quantifiée de « a » par la matrice « b ».
QuantizedMatMulWithBias <W étend TType >	Effectue une multiplication matricielle quantifiée de « a » par la matrice « b » avec ajout de biais.
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W étend TNumber >
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V étend TType >	Effectuez une multiplication matricielle quantifiée de « a » par la matrice « b » avec ajout de biais et fusion relu.
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W étend TType >	Effectuez une multiplication matricielle quantifiée de « a » par la matrice « b » avec ajout de biais et fusion relu et requantification.
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W étend TType >
QuantizedMaxPool <T étend TType >	Produit le pool maximum du tenseur d'entrée pour les types quantifiés.
QuantizedMul <V étend TType >	Renvoie x * y élément par élément, en travaillant sur des tampons quantifiés.
QuantizedRelu <U étend TType >	Calcule le linéaire rectifié quantifié : `max(features, 0)`
QuantizedRelu6 <U étend TType >	Calcule le linéaire 6 rectifié quantifié : `min(max(features, 0), 6)`
QuantizedReluX <U étend TType >	Calcule X linéaire rectifié quantifié : `min(max(features, 0), max_value)`
QuantizedReshape <T étend TType >	Remodèle un tenseur quantifié selon l'opération Reshape.
QuantizedResizeBilinear <T étend TType >	Redimensionnez les « images » quantifiées à la « taille » à l'aide de l'interpolation bilinéaire quantifiée.
File d'attenteFermer	Ferme la file d'attente donnée.
File d'attenteDequeue	Supprime un tuple d'un ou plusieurs tenseurs de la file d'attente donnée.
QueueDequeueMany	Supprime `n` tuples d'un ou plusieurs tenseurs de la file d'attente donnée.
QueueDequeueUpTo	Supprime `n` tuples d'un ou plusieurs tenseurs de la file d'attente donnée.
File d'attenteEnqueue	Met en file d'attente un tuple d'un ou plusieurs tenseurs dans la file d'attente donnée.
File d'attenteEnqueueMany	Met en file d'attente zéro ou plusieurs tuples d'un ou plusieurs tenseurs dans la file d'attente donnée.
La file d'attente est fermée	Renvoie vrai si la file d'attente est fermée.
Taille de la file d'attente	Calcule le nombre d'éléments dans la file d'attente donnée.
RaggedBincount <U étend TNumber >	Compte le nombre d'occurrences de chaque valeur dans un tableau d'entiers.
RaggedCountSparseOutput <U étend TNumber >	Effectue un comptage de cases à sortie clairsemée pour une entrée de tenseur irrégulier.
RaggedCross <T étend TType , U étend TNumber >	Génère un croisement de fonctionnalités à partir d'une liste de tenseurs et le renvoie sous la forme d'un RaggedTensor.
RaggedGather <T étend TNumber , U étend TType >	Rassemblez des tranches irrégulières de l'axe `params` `0` en fonction des `indices`.
RaggedRange <U étend TNumber , T étend TNumber >	Renvoie un `RaggedTensor` contenant les séquences de nombres spécifiées.
RaggedTensorFromVariant <U étend TNumber , T étend TType >	Décode un Tensor « variante » en un « RaggedTensor ».
RaggedTensorToSparse <U étend TType >	Convertit un `RaggedTensor` en un `SparseTensor` avec les mêmes valeurs.
RaggedTensorToTensor <U étend TType >	Créez un tenseur dense à partir d'un tenseur irrégulier, en modifiant éventuellement sa forme.
RaggedTensorToVariant	Encode un `RaggedTensor` dans un Tensor `variant`.
RaggedTensorToVariantGradient <U étend TType >	Helper utilisé pour calculer le dégradé pour `RaggedTensorToVariant`.
RandomCrop <T étend TNumber >	Recadrez «l'image» de manière aléatoire.
Ensemble de données aléatoires	Crée un ensemble de données qui renvoie des nombres pseudo-aléatoires.
RandomGamma <U étend TNumber >	Génère des valeurs aléatoires à partir de la ou des distributions Gamma décrites par alpha.
RandomGammaGrad <T étend TNumber >	Calcule la dérivée d'un échantillon aléatoire Gamma par rapport à
RandomPoisson <V étend TNumber >	Génère des valeurs aléatoires à partir de la ou des distributions de Poisson décrites par taux.
RandomShuffle <T étend TType >	Mélange aléatoirement un tenseur le long de sa première dimension.
RandomShuffleQueue	Une file d'attente qui randomise l'ordre des éléments.
RandomStandardNormal <U étend TNumber >	Produit des valeurs aléatoires à partir d’une distribution normale.
RandomUniform <U étend TNumber >	Génère des valeurs aléatoires à partir d’une distribution uniforme.
RandomUniformInt <U étend TNumber >	Produit des entiers aléatoires à partir d’une distribution uniforme.
La plage <T étend TNumber >	Crée une séquence de nombres.
RangeDataset	Crée un ensemble de données avec une plage de valeurs.
Rang	Renvoie le rang d'un tenseur.
Lire le fichier	Lit et affiche l'intégralité du contenu du nom de fichier d'entrée.
ReadVariableOp <T étend TType >	Lit la valeur d'une variable.
ReaderNumRecordsProduced	Renvoie le nombre d'enregistrements produits par ce Reader.
ReaderNumWorkUnitsCompleted	Renvoie le nombre d'unités de travail que ce Reader a fini de traiter.
LecteurLire	Renvoie l'enregistrement suivant (clé, paire de valeurs) produit par un Reader.
LecteurLireJusà	Renvoie jusqu'à `num_records` (clé, valeur) paires produites par un Reader.
LecteurRéinitialiser	Restaurez un lecteur à son état de propreté initial.
LecteurRestoreState	Restaurez un lecteur à un état précédemment enregistré.
ReaderSerializeState	Produisez un tenseur de chaîne qui code l'état d'un lecteur.
Réel <U étend TNumber >	Renvoie la partie réelle d'un nombre complexe.
RealDiv <T étend TType >	Renvoie x / y par élément pour les types réels.
RebatchDataset	Crée un ensemble de données qui modifie la taille du lot.
RebatchDatasetV2	Crée un ensemble de données qui modifie la taille du lot.
Réciproque <T étend TType >	Calcule l'inverse de x par élément.
ReciprocalGrad <T étend TType >	Calcule le gradient pour l'inverse de « x » par rapport à son entrée.
EntréeEnregistrement	Émet des enregistrements aléatoires.
Recv <T étend TType >	Reçoit le tenseur nommé d'un autre calcul XLA.
RecvTPUEmbeddingActivations	Une opération qui reçoit les activations d’intégration sur le TPU.
Réduire <T étend TNumber >	Réduit mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques.
RéduireTout	Calcule le « et logique » des éléments sur les dimensions d'un tenseur.
RéduireTout	Calcule le « ou logique » des éléments sur les dimensions d'un tenseur.
RéduireRejoindre	Joint un Tensor de chaîne sur les dimensions données.
RéduireMax <T étend TType >	Calcule le maximum d'éléments sur les dimensions d'un tenseur.
RéduireMin <T étend TType >	Calcule le minimum d'éléments sur les dimensions d'un tenseur.
RéduireProd <T étend TType >	Calcule le produit des éléments sur les dimensions d'un tenseur.
RéduireSum <T étend TType >	Calcule la somme des éléments sur les dimensions d'un tenseur.
RéduireV2 <T étend TNumber >	Réduit mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques.
RefEnter <T étend TType >	Crée ou trouve un cadre enfant et met les « données » à la disposition du cadre enfant.
RefExit <T étend TType >	Quitte l’image actuelle vers son image parent.
RefIdentity <T étend TType >	Renvoie le même tenseur de référence que le tenseur de référence d'entrée.
RefMerge <T étend TType >	Transfère la valeur d'un tenseur disponible des « entrées » vers la « sortie ».
RefNextIteration <T étend TType >	Rend son entrée disponible pour l’itération suivante.
RefSelect <T étend TType >	Transmet le `index`ème élément de `inputs` vers `output`.
RefSwitch <T étend TType >	Transmet le tenseur de référence « data » au port de sortie déterminé par « pred ».
RegexFullMatch	Vérifiez si l'entrée correspond au modèle regex.
RegexRemplacer	Remplace les correspondances de l'expression régulière `pattern` dans `input` par la chaîne de remplacement fournie dans `rewrite`.
RegisterDataset	Enregistre un ensemble de données auprès du service tf.data.
Relu <T étend TType >	Calcule le linéaire rectifié : `max(features, 0)`.
Relu6 <T étend TNumber >	Calcule le linéaire rectifié 6 : `min(max(features, 0), 6)`.
Relu6Grad <T étend TNumber >	Calcule 6 gradients linéaires rectifiés pour une opération Relu6.
ReluGrad <T étend TNumber >	Calcule les gradients linéaires rectifiés pour une opération Relu.
RemoteFusedGraphExecute	Exécutez un sous-graphique sur un processeur distant.
Répéter l'ensemble de données	Crée un ensemble de données qui émet les sorties de `input_dataset` `count` fois.
ID de réplica	ID de réplique.
Répliquer les métadonnées	Métadonnées indiquant comment le calcul TPU doit être répliqué.
ReplicatedInput <T étend TType >	Connecte N entrées à un calcul TPU répliqué à N voies.
ReplicatedOutput <T étend TType >	Connecte N sorties d’un calcul TPU répliqué à N voies.
Plage de requantification	Calcule une plage qui couvre les valeurs réelles présentes dans un tenseur quantifié.
RequantificationRangePerChannel	Calcule la plage de requantification par canal.
Requantifier <U étend TType >	Convertit le tenseur « d'entrée » quantifié en une « sortie » de moindre précision.
RequantizePerChannel <U étend TType >	Requantise l'entrée avec les valeurs min et max connues par canal.
Remodeler <T étend TType >	Remodèle un tenseur.
Redimensionner la zone	Redimensionnez les « images » à la « taille » en utilisant l'interpolation de zone.
RedimensionnerBicubique	Redimensionnez les « images » à la « taille » en utilisant l'interpolation bicubique.
ResizeBicubicGrad <T étend TNumber >	Calcule le gradient d'interpolation bicubique.
RedimensionnerBilinéaire	Redimensionnez les « images » à la « taille » en utilisant l'interpolation bilinéaire.
ResizeBilinearGrad <T étend TNumber >	Calcule le gradient d'interpolation bilinéaire.
ResizeNearestNeighbor <T étend TNumber >	Redimensionnez les « images » à la « taille » en utilisant l'interpolation du voisin le plus proche.
ResizeNearestNeighborGrad <T étend TNumber >	Calcule le gradient de l'interpolation du voisin le plus proche.
ResourceAccumulatorApplyGradient	Applique un dégradé à un accumulateur donné.
ResourceAccumulatorNumAccumulé	Renvoie le nombre de gradients agrégés dans les accumulateurs donnés.
ResourceAccumulatorSetGlobalStep	Met à jour l'accumulateur avec une nouvelle valeur pour global_step.
ResourceAccumulatorTakeGradient <T étend TType >	Extrait le gradient moyen dans le ConditionalAccumulator donné.
RessourceAppliquerAdaMax	Mettez à jour '*var' selon l'algorithme AdaMax.
RessourceAppliquerAdadelta	Mettez à jour '*var' selon le schéma adadelta.
RessourceAppliquerAdagrad	Mettez à jour '*var' selon le schéma adagrad.
RessourceAppliquerAdagradDa	Mettez à jour '*var' selon le schéma adagrad proximal.
RessourceAppliquerAdam	Mettez à jour '*var' selon l'algorithme d'Adam.
RessourceAppliquerAdamAvecAmsgrad	Mettez à jour '*var' selon l'algorithme d'Adam.
ResourceApplyAddSign	Mettez à jour '*var' selon la mise à jour AddSign.
ResourceApplyCenteredRmsProp	Mettez à jour '*var' selon l'algorithme RMSProp centré.
ResourceApplyFtrl	Mettez à jour '*var' selon le schéma Ftrl-proximal.
ResourceApplyGradientDescent	Mettez à jour 'var' en soustrayant 'alpha' 'delta'.
RessourceAppliquerKerasMomentum	Mettez à jour '*var' selon le schéma momentum.
RessourceAppliquerMomentum	Mettez à jour '*var' selon le schéma momentum.
ResourceApplyPowerSign	Mettez à jour '*var' selon la mise à jour AddSign.
ResourceApplyProximalAdagrad	Mettez à jour 'var' et 'accum' selon FOBOS avec le taux d'apprentissage d'Adagrad.
ResourceApplyProximalGradientDescent	Mettez à jour '*var' en tant qu'algorithme FOBOS avec un taux d'apprentissage fixe.
ResourceApplyRmsProp	Mettez à jour '*var' selon l'algorithme RMSProp.
ResourceConditionalAccumulator	Un accumulateur conditionnel pour agréger les gradients.
ResourceCountUpTo <T étend TNumber >	Incrémente la variable pointée par « ressource » jusqu'à ce qu'elle atteigne « limite ».
ResourceGather <U étend TType >	Rassemblez des tranches de la variable pointée par « ressource » selon les « indices ».
ResourceGatherNd <U étend TType >
ResourceScatterAdd	Ajoute des mises à jour éparses à la variable référencée par « ressource ».
ResourceScatterDiv	Divise les mises à jour éparses dans la variable référencée par « ressource ».
ResourceScatterMax	Réduit les mises à jour éparses dans la variable référencée par « ressource » à l'aide de l'opération « max ».
ResourceScatterMin	Réduit les mises à jour éparses dans la variable référencée par « ressource » à l'aide de l'opération « min ».
RessourceScatterMul	Multiplie les mises à jour éparses dans la variable référencée par « ressource ».
ResourceScatterNdAdd	Applique une addition clairsemée à des valeurs individuelles ou à des tranches dans une variable.
ResourceScatterNdMax
ResourceScatterNdMin
ResourceScatterNdSub	Applique une soustraction clairsemée à des valeurs ou tranches individuelles dans une variable.
ResourcesCatterNdupdate	Applique des «mises à jour» clairsemées aux valeurs ou tranches individuelles dans une donnée variable en fonction des «indices».
RessourcesCatterSub	Soustrait les mises à jour rares de la variable référencée par «ressource».
ResourcesCatterUpdate	Attribue des mises à jour rares à la variable référencée par «ressource».
RessourcesParseApplyADADELTA	var: devrait provenir d'une variable ().
RessourcesParseApplyAdagrad	Mettez à jour les entrées pertinentes dans «* var» et «accum» selon le schéma Adagrad.
RessourcesParseApplyAdagradda	Mettre à jour les entrées dans «* var» et «accum» selon le schéma proximal Adagrad.
RESSOURCEAUSEAPLYADAGRADV2	Mettez à jour les entrées pertinentes dans «* var» et «accum» selon le schéma Adagrad.
ResourcesPaSeApplyCenteredRmsprop	Mettez à jour '*var' selon l'algorithme RMSProp centré.
RessourcesParseApplyftrl	Mettez à jour les entrées pertinentes dans «* var» en fonction du schéma FTRL-proximal.
Ressourcesparseapplykerasmomentum	Mettez à jour les entrées pertinentes dans «* var» et «accum» selon le schéma de momentum.
Ressources PARSAPLYMOMENTUM	Mettez à jour les entrées pertinentes dans «* var» et «accum» selon le schéma de momentum.
ResourcesParseApplyproximalAdagrad	Entrées de mise à jour clairsemées dans «* var» et «accum» selon l'algorithme FOBOS.
ResourcesParseApplyProximalgradIentDescent	Update clairsemée '* var' comme algorithme FOBOS avec un taux d'apprentissage fixe.
ResourcesParseApplyRmsprop	Mettez à jour '*var' selon l'algorithme RMSProp.
ResourceStridedSleassign	Attribuez une valeur «Valeur» à la référence en L-Value en tranches de «Ref».
Restaurer	Restaure les tenseurs d'un point de contrôle V2.
Restoreslice <T étend Ttype >	Restaure un tenseur à partir des fichiers de point de contrôle.
RetrovetPuembeddingAmparameters	Récupérez les paramètres d'intégration d'ADAM.
RetrieVetPueMeddingAmparametersgradAccumDebug	Récupérez les paramètres d'intégration d'Adam avec le support de débogage.
RetrievetpuembeddingAdAltaparameters	Récupérez les paramètres d'intégration d'Adadelta.
RetrievetPueMbeddingAdAltaparametersgradAccumdebug	Récupérez les paramètres d'intégration d'Adadelta avec le support de débogage.
RetrievetpuembeddingadagradParameters	Récupérez les paramètres d'intégration d'Adagrad.
RetrievetPuembeddingadagradParametersgradAccumdebug	Récupérez les paramètres d'intégration d'Adagrad avec le support de débogage.
RetrievetPueMeddingCenteredRmspropParameters	Récupérez les paramètres d'intégration RMSPROP centrés.
Retrievetpuembeddingftrlparameters	Récupérez les paramètres d'incorporation FTRL.
RetrievetPueMeddingFtrlParametersgradAccumDebug	Récupérez les paramètres d'intégration FTRL avec le support de débogage.
RetrievetpuembeddingmdladagradlightParameters	Récupérez les paramètres d'intégration de la lumière Adagrad MDL.
RattrapagepuembeddingMomentumparameters	Récupérez les paramètres d'intégration de momentum.
RetrievetPuembeddingMomentumparametersgradAccumdebug	Récupérez les paramètres d'intégration de Momentum avec le support de débogage.
RetournetpuembeddingProximalAdagradParameters	Récupérez les paramètres d'intégration proximale d'Adagrad.
RetrievetPuembeddingProximaladagradParametersgradAccumdebug	Récupérez les paramètres de l'intégration d'Adagrad proximal avec le support de débogage.
RetournetpuembeddingProximalyogiparameters
RetrievetpuembeddingProximalyogiparametersgradAccumdebug
RetroveTpuembeddingrmspropParameters	Récupérez les paramètres d'intégration RMSPROP.
RetrieVetPueMeddingrmspropParametersgradAccumDebug	Récupérez les paramètres d'intégration RMSPROP avec le support de débogage.
RetrievetpuembeddingStochasticgradientDescentParameters	Récupérer les paramètres d'incorporation SGD.
RetrieTpueMeddingStochasticgradientDescentParametersgradAccumdebug	Récupérez les paramètres d'intégration de SGD avec le support de débogage.
Inversé <T étend Ttype >	Inverse les dimensions spécifiques d'un tenseur.
Reversesequence <T étend Ttype >	Inverse les tranches de longueur variable.
Rfft <u étend ttype >	Transformée de Fourier rapide à valeur réelle.
Rfft2d <u étend ttype >	Transformée de Fourier rapide à valeur réelle 2D.
Rfft3d <u étend ttype >	Transformée de Fourier rapide à valeur réelle 3D.
Rgbtohsv <t étend tNumber >	Convertit une ou plusieurs images de RVB à HSV.
Righthift <T étend tNumber >	Elementwise calcule le décalage droit sur le sens bit de «X» et «Y».
Rint <T étend Tnumber >	Renvoie un entier d'élément le plus proche de x.
Rngreadandskip	Avancez le compteur d'un RNG à base de comptoir.
Rngskip	Avancez le compteur d'un RNG à base de comptoir.
Roll <T étend Ttype >	Roule les éléments d'un tenseur le long d'un axe.
Round <T étend Ttype >	Arrond les valeurs d'un tenseur à l'entier le plus proche, en termes d'élément.
RPC	Effectuez des lots de demandes RPC.
Rsqrt <t étend Ttype >	Calcule réciproque de la racine carrée de x élément par élément.
Rsqrtgrad <t étend Ttype >	Calcule le gradient du RSQRT de `x` wrt son entrée.
SampledIstortedboundingbox <T étend Tnumber >	Générez une seule boîte de délimitation déformée au hasard pour une image.
Échantillonnage	Crée un ensemble de données qui prélève un échantillon de Bernoulli du contenu d'un autre ensemble de données.
Sauvegarder	Enregistre les tenseurs au format de point de contrôle V2.
Sauvegarde	Enregistre les tranches de tenseurs d'entrée sur le disque.
Scalarsummary	Sorte un tampon de protocole «Résumé» avec des valeurs scalaires.
Scalndranslater
ScalAndtranslategrad <T étend Tnumber >
DiscatAdd <T étend Ttype >	Ajoute des mises à jour rares à une référence variable.
ScatterDiv <T étend Ttype >	Divise une référence variable par des mises à jour clairsemées.
ScatterMax <T étend tNumber >	Réduit les mises à jour clairsemées dans une référence variable à l'aide de l'opération «Max».
Scattermin <T étend Tnumber >	Réduit les mises à jour clairsemées dans une référence variable à l'aide de l'opération «min».
ScatterMul <T étend Ttype >	Multiplie les mises à jour clairsemées dans une référence variable.
Dissatnd <u étend ttype >	Disperson «Mises à jour» dans un nouveau tenseur selon «Indices».
Scatterndadd <T étend Ttype >	Applique un ajout clairsemé aux valeurs ou tranches individuelles dans une variable.
Dissatndmax <t étend Ttype >	Calcule le maximum au niveau des éléments.
Scatterndmin <T étend Ttype >	Calcule le minimum au niveau des éléments.
ScatterndNonaliasingAdd <T étend Ttype >	Applique un ajout clairse à partir des «mises à jour» en fonction des indices «indices».
ScatterNDSUB <T étend Ttype >	Applique une soustraction clairsemée aux valeurs ou tranches individuelles dans une variable.
ScatterNdupdate <T étend Ttype >	Applique des «mises à jour» clairsemées aux valeurs ou tranches individuelles dans une donnée variable en fonction des «indices».
Dispersub <t étend ttype >	Soustrade les mises à jour clairsemées d'une référence variable.
Dispersupdate <t étend Ttype >	Applique des mises à jour rares à une référence variable.
Sdcafprint	Calcule les empreintes digitales des chaînes d'entrée.
Sdcaoptimizer	Version distribuée de l'optimiseur stochastique de l'ascension à double coordonnée (SDCA) pour Modèles linéaires avec régularisation L1 + L2.
Sdcashrinkl1	Applique une étape de rétrécissement de la régularisation L1 sur les paramètres.
SegmentMax <T étend tNumber >	Calcule le maximum le long des segments d'un tenseur.
SegmentMean <T étend Ttype >	Calcule la moyenne le long des segments d'un tenseur.
Segmentmin <t étend tNumber >	Calcule le minimum le long des segments d'un tenseur.
SegmentProd <t étend Ttype >	Calcule le produit le long des segments d'un tenseur.
Segmentsmum <T étend Ttype >	Calcule la somme le long des segments d'un tenseur.
Sélectionner <T étend Ttype >
Selfadjointeig <t étend ttype >	Calcule la décomposition propre d'un lot de matrices d'auto-adjoint (Remarque: seules les entrées réelles sont prises en charge).
Selu <t étend tNumber >	Calculs Linear exponentiel à l'échelle: `Scale * Alpha * (EXP (fonctionnalités) - 1)` Si <0, «échelle * fonctionnalités» sinon.
Selugrad <T étend tNumber >	Calcule les gradients de l'opération linéaire exponentielle (SELU) à l'échelle.
Envoyer	Envoie le tenseur nommé à un autre calcul XLA.
Sendtpuembeddinggradies	Effectue des mises à jour de gradient des tables d'intégration.
SerializeIterator	Convertit le `ressource_handle» donné représentant un itérateur en un tenseur variant.
SerializeManysParse <u étend Ttype >	Sérialisez un `n`-minibatch` sparsetentensor »dans un objet` [n, 3] `` tensor '.
SerializSparse <u étend ttype >	Sérialisez un `Sparsetentensor 'dans un objet` [3] `` Tensor'.
Sérialiseur	Transforme un tenseur en un Tensorproto proto sérialisé.
SetDiff1d <T étend Ttype , U étend tNumber >	Calcule la différence entre deux listes de nombres ou de chaînes.
Se débarrasser de	Nombre d'éléments uniques le long de la dernière dimension de l'entrée «set».
SetStatsaggregatordataset
Forme <u étend tNumber >	Renvoie la forme d'un tenseur.
Shapmen <u étend tnumber >	Renvoie la forme des tenseurs.
Sharddataset	Crée un «ensemble de données» qui ne comprend que 1 / «num_shards» de cet ensemble de données.
ShardedFilename	Générer un nom de fichier fragné.
SHARDEDFILESPEP	Générez un modèle GLOB correspondant à tous les noms de fichiers fragnés.
Sharding <T étend Ttype >	Un OP qui éclaire l'entrée en fonction de l'attribut de rayonnage donné.
Shuffleandrepeatdataset
Shuffledataset
ShutdownDistributedTpu	Arrête un système TPU distribué en cours d'exécution.
Sigmoïd <T étend Ttype >	Calcule sigmoïde de l'élément `` x '.
Sigmoïdgrad <T étend Ttype >	Calcule le gradient du sigmoïde de «x» wrt son entrée.
Le signe <t étend Ttype >	Renvoie une indication d'élément du signe d'un nombre.
Sin <t étend ttype >	Calcule le sinus de x élément.
Sinh <t étend ttype >	Calcule le sinus hyperbolique de x élément.
Taille <u étend tNumber >	Renvoie la taille d'un tenseur.
Skipdataset	Crée un ensemble de données qui saute des éléments de «comptage» à partir du `input_dataset».
Skipgram	Analyse un fichier texte et crée un lot d'exemples.
Somnataset
Slice <T étend Ttype >	Renvoyez une tranche de «entrée».
SlidingwindowDataset	Crée un ensemble de données qui passe une fenêtre coulissante sur `input_dataset`.
Instantané <T étend Ttype >	Renvoie une copie du tenseur d'entrée.
SobolSample <T étend tNumber >	Génère des points à partir de la séquence SOBOL.
Softmax <t étend tNumber >	Calcule les activations SoftMax.
SoftMaxCroseSentropyWithLogits <T étend Tnumber >	Calcule le coût de l'entropie croisée de Softmax et les gradients pour faire du rétropropagate.
Softplus <T étend Tnumber >	Calcule Softplus: `log (exp (fonctionnalités) + 1)`.
SoftPlusgrad <T étend Tnumber >	Calcule les gradients Softplus pour une opération Softplus.
SofTsign <t étend tNumber >	Calcule SofTsign: `Fonctionnalités / (ABS (fonctionnalités) + 1)`.
Softssigngrad <t étend tNumber >	Calcule des gradients SofTsign pour une opération SofTsign.
Solve <T étend Ttype >	Résout des systèmes d'équations linéaires.
Trier <T étend Ttype >	Enveloppe l'opérateur de tri XLA, documenté à https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort.
SpaceTobatch <T étend Ttype >	Spacetobatch pour les tenseurs 4D de type T.
SpacetObatchnd <T étend Ttype >	Spacetobatch pour les tenseurs et tenseurs de type T.
SpaceTodepth <T étend Ttype >	Spacetodepth pour les tenseurs de type T.
SparsEAccumulaterApplygradient	Applique un gradient clairsemé à un accumulateur donné.
SparsEAccumUlArtArtakegradient <T étend Ttype >	Extrait le gradient moyen clairsemé dans un accumulateur sparsonconditionnel.
SparsEadd <T étend Ttype >	Ajoute deux objets `SPARSETENSENSOR 'pour produire un autre« Sparsettensor ».
SparsEadddgrad <T étend Ttype >	L'opérateur de gradient pour le Sparseadd OP.
SparsEApplyAdelta <T étend Ttype >	var: devrait provenir d'une variable ().
SparsEApplyAdagrad <T étend Ttype >	Mettez à jour les entrées pertinentes dans «* var» et «accum» selon le schéma Adagrad.
Sparseapplyadagradda <T étend Ttype >	Mettre à jour les entrées dans «* var» et «accum» selon le schéma proximal Adagrad.
SparsEApplyCenteredRmsprop <T étend Ttype >	Mettez à jour '*var' selon l'algorithme RMSProp centré.
SparseApplyftrl <t étend Ttype >	Mettez à jour les entrées pertinentes dans «* var» en fonction du schéma FTRL-proximal.
SparsEApplyMomentum <T étend Ttype >	Mettez à jour les entrées pertinentes dans «* var» et «accum» selon le schéma de momentum.
SparsEApplyproximalAdagrad <T étend Ttype >	Entrées de mise à jour clairsemées dans «* var» et «accum» selon l'algorithme FOBOS.
SparsEApplyproximalgradIentDescent <T étend Ttype >	Update clairsemée '* var' comme algorithme FOBOS avec un taux d'apprentissage fixe.
SparsEApplyRmsprop <T étend Ttype >	Mettez à jour '*var' selon l'algorithme RMSProp.
SPARSEBINCOUNT <u étend tNumber >	Compte le nombre d'occurrences de chaque valeur dans un tableau d'entiers.
SparsEConcat <T étend Ttype >	COMPATENNE UNE LISTE DE «SPARSETENSEUR» le long de la dimension spécifiée.
SparsEconditionalAccumulateur	Un accumulateur conditionnel pour agréger les gradients clairsemés.
SPARSECOUNTSPARSEOutput <U étend Tnumber >	Effectue un comptage de bacs clairsemé pour une entrée de tenseur clairsemé.
Sparsecross	Génère une croix clairsemée à partir d'une liste de tenseurs clairsemés et denses.
Sparsecrosshashed	Génère une croix clairsemée à partir d'une liste de tenseurs clairsemés et denses.
Sparsedensecwiseadd <T étend Ttype >	Ajoute un sparsetentenseur et un tenseur dense, en utilisant ces règles spéciales: (1) diffuse le côté dense pour avoir la même forme que le côté clairsemé, s'il est éligible; (2) Ensuite, seules les valeurs denses pointées par les indices du SparSettenseur participent à l'ajout de CWise.
Sparsedensecwisediv <T étend Ttype >	Conside dans le composant divise un Sparsetentenseur par un tenseur dense.
SparsedensecwiseMul <T étend Ttype >	Multiplie un SPARSETENSEUR par composant par un tenseur dense.
SPARSEFILLEMPTYROWS <T étend Ttype >	Remplit les lignes vides dans l'entrée 2-D `Sparsetentensor` avec une valeur par défaut.
SparseFillempTyRowsgrad <T étend Ttype >	Le gradient de clairseries.
Sparsematmul	Multipliez la matrice "A" par matrice "B".
SPARSEMATRIXADD	Ajout clairsemé de deux matrices CSR, C = alpha * A + Beta * B.
SPARSEMATRIXMATMUL <T étend Ttype >	Matrix multiplies une matrice clairsemée avec une matrice dense.
Sparsematrixmul	Multiplication par élément d'une matrice clairsemée avec un tenseur dense.
SparsEmatrixnnz	Renvoie le nombre de non-zestes de «SPARSE_MATRIX».
SPARSEMATRIXORDINGAMD	Calcule l'ordre de degré minimum (AMD) approximatif de «entrée».
SPARSEMATRIXSOFTMAX	Calcule le softmax d'un CSRSParsematrix.
Sparsematrixsoftmaxgrad	Calcule le gradient du SparsEmatrixSoftMax OP.
SPARSEMATRIXSPARSECHOLESKY	Calcule la décomposition clairsemée de Cholesky de «entrée».
SparsEmatrixSparsematmul	Matrice clairsemée multiplies deux matrices CSR `A` et` B '.
SparsEmatrixTransspose	Transpose les dimensions intérieures (matrice) d'un CSRSParsematrix.
Sparsematrixzeros	Crée un CSRSPARSEMatrix All-Berosos avec une forme `dense_shape`.
SparsereduceMax <T étend Tnumber >	Calcule le maximum des éléments à travers les dimensions d'un sparsetensor.
SparsereduceMaxSparse <T étend Tnumber >	Calcule le maximum des éléments à travers les dimensions d'un sparsetensor.
Sparsereducesum <T étend Ttype >	Calcule la somme des éléments à travers les dimensions d'un Sparsetentenseur.
SparsEreducesumSparse <T étend Ttype >	Calcule la somme des éléments à travers les dimensions d'un Sparsetentenseur.
SparsereOrder <T étend Ttype >	Renorque un SparSettensor dans l'ordre canonique et en ligne du MAJOR.
Sparsereshape	Réshappe un Sparsetentenseur pour représenter les valeurs sous une nouvelle forme dense.
SparsesegmentMean <T étend tNumber >	Calcule la moyenne le long des segments clairsemés d'un tenseur.
SPARSESINGLEMANDGRAD <T étend Tnumber >	Calcule les gradients de SparsesegmentMean.
SPARSESINGLMEAnwithnumSegments <T étend Tnumber >	Calcule la moyenne le long des segments clairsemés d'un tenseur.
Sparsesegmentsqrtn <T étend tNumber >	Calcule la somme le long des segments clairsemés d'un tenseur divisé par le SQRT de N.
Sparsesegmentsqrtngrad <T étend Tnumber >	Calcule les gradients pour Sparsesegmentsqrtn.
SparsesegmentsqrtnwithnumSegments <T étend tnumber >	Calcule la somme le long des segments clairsemés d'un tenseur divisé par le SQRT de N.
Sparsesegmentsum <t étend tNumber >	Calcule la somme le long des segments clairsemés d'un tenseur.
SparsesegmentsumwithnumSegments <T étend tNumber >	Calcule la somme le long des segments clairsemés d'un tenseur.
Sparseslice <T étend Ttype >	Tranchez un «Sparsetentensor» en fonction du `` Start 'et de la taille ».
Sparseslicegrad <T étend Ttype >	L'opérateur de gradient de la Sparseslice OP.
SparsesoftMax <T étend tNumber >	Applique Softmax à un nd «Sparsetentensor» par lots.
SparsesoftMaxCroseSentropyWithLogits <T étend Tnumber >	Calcule le coût de l'entropie croisée de Softmax et les gradients pour faire du rétropropagate.
Sparsesparsemaximum <t étend tNumber >	Renvoie le maximum d'élément de deux sparsetenseurs.
Sparsesparseminimum <T étend Ttype >	Renvoie l'élément min de deux sparsetenseurs.
Sparsesplit <T étend Ttype >	Divisez un `sparsetentensor 'en tenseurs« num_split »le long d'une seule dimension.
SparsetenSordensEadd <u étend Ttype >	Ajoute un «SpareSettensor» et un «tenseur» dense, produisant un «tenseur» dense.
SPARSETENSEDENDENSEMATMUL <U étend Ttype >	Multipliez Sparsetentensor (du rang 2) "A" par matrice dense "B".
SparsetenSorslicedataset	Crée un ensemble de données qui divise un SparsetenSor en éléments en termes de ligne.
SPARSETENSERTOCSRSPARSEMATRIX	Convertit un sparsetenSor en un CSRSParsematrix (éventuellement lot).
SPARSETODENDE <u étend Ttype >	Convertit une représentation clairsemée en tenseur dense.
SPARSETOSPARSESETOPERATION <T étend Ttype >	Applique le fonctionnement de la dernière dimension de la dernière dimension de 2 entrées «Sparsetentensor».
Spence <T étend Tnumber >
Split <T étend Ttype >	Fruit un tenseur dans les tenseurs «num_split» le long d'une seule dimension.
Splitv <T étend Ttype >	Fruit un tenseur dans les tenseurs «num_split» le long d'une seule dimension.
Sqldataset	Crée un ensemble de données qui exécute une requête SQL et émet des lignes de l'ensemble de résultats.
Sqrt <T étend Ttype >	Calcule la racine carrée de x élément par élément.
Sqrtgrad <t étend ttype >	Calcule le gradient du SQRT de `x` wrt son entrée.
Sqrtm <T étend Ttype >	Calcule la racine carrée matricielle d'une ou plusieurs matrices carrées: matmul (sqrtm (a), sqrtm (a)) = a La matrice d'entrée doit être inversible.
Carré <t étend Ttype >	Calcule carré de x élément.
SquaredDifférence <T étend Ttype >	Renvoie conj (x - y) (x - y) sur le plan des éléments.
Squeeze <T étend Ttype >	Supprime les dimensions de la taille 1 de la forme d'un tenseur.
Pile <t étend ttype >	Emporte une liste de tenseurs «n` rank-« »dans un tenseur de rang - R + 1).
Scène	Valeurs d'étape similaires à une file d'attente légère.
Stagetar	OP supprime tous les éléments du conteneur sous-jacent.
Scénario	OP jette les valeurs à l'indice spécifié.
Étapes	Op renvoie le nombre d'éléments dans le conteneur sous-jacent.
Étatlaternombinomial <V étend Tnumber >
StatefulstandardNormal <u étend Ttype >	Sorte des valeurs aléatoires à partir d'une distribution normale.
État de l'état de la normale <u étend Ttype >	Sorte les valeurs aléatoires d'une distribution normale tronquée.
StatefulUniformes <u étend ttype >	Sorte des valeurs aléatoires à partir d'une distribution uniforme.
StatefulUnifordFullint <U étend Ttype >	Sorte des entiers aléatoires à partir d'une distribution uniforme.
StatefulUnifornt <u étend Ttype >	Sorte des entiers aléatoires à partir d'une distribution uniforme.
STATEAUXMultinomial <V étend Tnumber >	Tire des échantillons à partir d’une distribution multinomiale.
StateSPARAMETERISETTRONNCEDNORMAL <V étend Tnumber >
Statelessrandombinomial <W étend Tnumber >	Sorte des nombres aléatoires pseudorandom déterministes à partir d'une distribution binomiale.
Statelessrandomgamma <V étend Tnumber >	Sorte des nombres aléatoires pseudorandom déterministes d'une distribution gamma.
StateRandomgetkeyCounteralg	Choisissez le meilleur algorithme basé sur l'appareil et brouille les graines dans la clé et le compteur.
Statelessrandomnormal <V étend Tnumber >	Sorte les valeurs pseudorandomiques déterministes à partir d'une distribution normale.
Statelessrandomnormalv2 <u étend tNumber >	Sorte les valeurs pseudorandomiques déterministes à partir d'une distribution normale.
Statelessrandompoisson <W étend tNumber >	Sorte des nombres aléatoires pseudorandom déterministes à partir d'une distribution de Poisson.
StatelessrandomUniformes <V étend Tnumber >	Sortie des valeurs aléatoires pseudorandom déterministes d'une distribution uniforme.
Statelessrandomuniforfullint <V étend Tnumber >	Sorte des entiers aléatoires pseudorandom déterministes à partir d'une distribution uniforme.
Statelessrandomuniforfullintv2 <u étend tNumber >	Sorte des entiers aléatoires pseudorandom déterministes à partir d'une distribution uniforme.
StatelessrandomUniformint <V étend Tnumber >	Sorte des entiers aléatoires pseudorandom déterministes à partir d'une distribution uniforme.
StatelessrandomUniformIntv2 <u étend Tnumber >	Sorte des entiers aléatoires pseudorandom déterministes à partir d'une distribution uniforme.
Statelessrandomuniforv2 <u étend tNumber >	Sortie des valeurs aléatoires pseudorandom déterministes d'une distribution uniforme.
StatelessSampledisTortedBoundingbox <T étend Tnumber >	Générez une boîte de délimitation déformée aléatoire pour une image de manière déterministe.
StatelesstruncatedNormal <V étend Tnumber >	Sorte les valeurs pseudorandomiques déterministes d'une distribution normale tronquée.
StatelesstruncatedNormalv2 <u étend tNumber >	Sorte les valeurs pseudorandomiques déterministes d'une distribution normale tronquée.
Staticregexfullmatch	Vérifiez si l'entrée correspond au modèle Regex.
Staticregexreplace	Remplace la correspondance du motif en entrée par réécriture.
StatSagregatorHandle
StattsagregatorsetsUmmaryWriter	Définissez un résumé_writer_interface pour enregistrer des statistiques à l'aide de statistiques données_agrégateur.
Stattsagregators	Produit un résumé de toute statistique enregistrée par le gestionnaire de statistiques donné.
Stopgradient <T étend Ttype >	Arrête le calcul du gradient.
STRIDEDSLICE <T étend Ttype >	Renvoyez une tranche frappée de «entrée».
STRIDEDSLICEASSIGN <T étend Ttype >	Attribuez une valeur «Valeur» à la référence en L-Value en tranches de «Ref».
STRIDEDSLICEGRAD <u étend Ttype >	Renvoie le gradient de «STRIDEDSLICE».
Stringformat	Formats un modèle de chaîne à l'aide d'une liste de tenseurs.
StringLength	Longueurs de chaîne de «entrée».
StringNgrams <T étend tNumber >	Crée des NGRAM à partir de données de chaîne en lambeaux.
Stringsplit	Diviser les éléments de «source» basés sur «Sep» en un «sparsetentensor».
Bande	Strip menant et traîner des espaces blancs du tenseur.
Sub <t étend ttype >	Renvoie x - y élément par élément.
Sous-titre	Sous-lames de retour de «tenseur» de chaînes.
Sum <t étend ttype >	Calcule la somme des éléments à travers les dimensions d'un tenseur.
Rédacteur
SVD <T étend Ttype >	Calcule la décomposition propre d'un lot de matrices d'auto-adjoint (Remarque: seules les entrées réelles sont prises en charge).
SwitchCond <T étend Ttype >	Transmet les «données» au port de sortie déterminé par «Pred».
Tpucompilationresult	Renvoie le résultat d'une compilation TPU.
TpuembeddingActivations	Une opération permettant de différencier les TPU Embeddings.
Tpureplicatemetadata	Métadonnées indiquant comment le calcul TPU doit être reproduit.
TpureplicatedInput <T étend Ttype >	Connecte N entrées à un calcul TPU répliqué à N-Way.
Tpureplicatedoutput <t étend ttype >	Connecte N sortis d'un calcul TPU répliqué N-Way.
Takedataset	Crée un ensemble de données qui contient des éléments de «Count» à partir du `input_dataset».
TakemanysparsefromtenSorsmap <T étend Ttype >	Lisez «Sparsettenseurs» à partir d'un «sparsetenSorsmap» et les concaténer.
Tan <t étend ttype >	Calcule le bronzage de x élément.
Tanh <t étend ttype >	Calcule la tangente hyperbolique de l'élément `x` par élément.
Tanhrad <T étend Ttype >	Calcule le gradient du tanh de `x` wrt son entrée.
Temporaryvariable <T étend Ttype >	Renvoie un tenseur qui peut être muté, mais ne persiste qu'en une seule étape.
Tensorray	Un tableau de tenseurs de taille donnée.
Tensorarrayclose	Supprimez le TensorArray de son conteneur de ressources.
TensorArrayConcat <T étend Ttype >	Concat les éléments du TensorArray dans la valeur «Valeur».
TensorArraygather <T étend Ttype >	Rassemblez des éléments spécifiques du TensorArray dans la sortie «Valeur».
TensorArraygrad	Crée une tensorarray pour stocker les gradients des valeurs dans la poignée donnée.
TensorArraygrad withhape	Crée un tensorarray pour stocker plusieurs gradients de valeurs dans la poignée donnée.
TensorArrayPack <T étend Ttype >
TensorArrayRead <T étend Ttype >	Lisez un élément du TensorArray dans la sortie «Valeur».
TensorArrayscatter	Diffuser les données de la valeur d'entrée dans des éléments de tensorray spécifiques.
Tensorarray size	Obtenez la taille actuelle du Tensorarray.
Tensorarraysplit	Divisez les données de la valeur d'entrée en éléments TensorArray.
Tensorarrayunpack
Tensorarraywrite	Poussez un élément sur le tensor_array.
Tensordataset	Crée un ensemble de données qui émet des «composants» comme un tuple de tenseurs une fois.
Tensordiag <T étend Ttype >	Renvoie un tenseur diagonal avec une valeur diagonale donnée.
TensordiagPart <T étend Ttype >	Renvoie la partie diagonale du tenseur.
TensorForestCreateEtrevariable	Crée une ressource d'arbre et y retourne une poignée.
Tensorforestreedeserialize	Désérialise un proto dans la poignée de l'arbre
TensorforestreeisinitializedOp	Vérifie si un arbre a été initialisé.
Tensorforesttreepredit	Sortir les logits pour les données d'entrée données
TensorforestrereSourceHandleop	Crée une poignée à un tensorstrerereSource
Tensorforestresererialize	Sérialise la poignée de l'arbre à un proto
Tensorforesttreesize	Obtenez le nombre de nœuds dans un arbre
TensorListConcat <u étend Ttype >	Concat tous les tenseurs de la liste le long de la 0e dimension.
TensorlistCatlists
TensorListElementShape <T étend Tnumber >	La forme des éléments de la liste donnée, comme tenseur.
Tensorlistfromtenseur	Crée une tensorlist qui, une fois empilée, a la valeur de «tenseur».
Tensorlistgather <T étend Ttype >	Crée un tenseur en indexant sur la tensorlist.
TensorListGetItem <T étend Ttype >
TensorlistLength	Renvoie le nombre de tenseurs dans la liste des tenseurs d'entrée.
TensorListPopback <T étend Ttype >	Renvoie le dernier élément de la liste des entrées ainsi qu'une liste avec tous sauf cet élément.
TensorlistPushback	Renvoie une liste qui a le «tenseur» passant en tant que dernier élément et les autres éléments de la liste donnée dans `input_handle».
TensorListpushbackBatch
Tensorlistreserve	Liste de la taille donnée avec des éléments vides.
Tensorlistresize	Redimensionne la liste.
Étalage de Tensorlists	Crée une tensorlist en indexant un tenseur.
Tensorlistscatterintoexistinglist	Disperse le tenseur aux indices dans une liste d'entrée.
Tensorlistsetem
Tensorlistplit	Divise un tenseur dans une liste.
TensorListStack <T étend Ttype >	Empile tous les tenseurs de la liste.
Tensormaperase	Renvoie une carte du tenseur avec l'élément de la clé donnée effacée.
Tensormaphaskey	Renvoie si la clé donnée existe sur la carte.
Tensormapinsert	Renvoie une carte qui est la 'Input_handle' avec la paire de valeurs de clé donnée insérée.
Tensormaplookup <u étend Ttype >	Renvoie la valeur d'une clé donnée dans une carte du tenseur.
Tendre	Renvoie le nombre de tenseurs dans la carte du tenseur d'entrée.
Tensormapstackkeys <T étend Ttype >	Renvoie une pile de tenseur de toutes les clés dans une carte du tenseur.
Tensorscatterndadd <T étend Ttype >	Ajoute des «mises à jour» clairsemées à un tenseur existant en fonction des «indices».
Tensorscatterndmax <T étend Ttype >
TensorsCatterndmin <T étend Ttype >
TensorscatterNDSUB <T étend Ttype >	Soustrait les «mises à jour» clairsemées d'un tenseur existant en fonction des «indices».
TensorsCatterNdupdate <T étend Ttype >	Disperser les «mises à jour» dans un tenseur existant en fonction des «indices».
Tensinedataset	Crée un ensemble de données qui émet chaque tranche DIM-0 de «composants» une fois.
TENSORDTRIDEDSLICEUPDATE <T étend Ttype >	Attribuez une valeur «Valeur» à la référence en L-Value en tranches de «Input».
Tensorsummary	Sorte un tampon de protocole «Résumé» avec des données de tenseur et de plugine.
Textlinedataset	Crée un ensemble de données qui émet les lignes d'un ou plusieurs fichiers texte.
TextlineReader	Un lecteur qui publie les lignes d'un fichier délimité par «\ n».
TfrecordDataset	Crée un ensemble de données qui émet les enregistrements à partir d'un ou plusieurs fichiers tfrecord.
Tfrecorder	Un lecteur qui publie les enregistrements d'un fichier d'enregistrements TensorFlow.
Threadpoolataset	Crée un ensemble de données qui utilise un pool de thread personnalisé pour calculer `input_dataset`.
Thelpoolhandle	Crée un ensemble de données qui utilise un pool de thread personnalisé pour calculer `input_dataset`.
Tile <T étend Ttype >	Construit un tenseur en carrelant un tenseur donné.
Tilegrad <T étend Ttype >	Renvoie le gradient de «carreau».
Horodatage	Fournit le temps depuis l'époque en quelques secondes.
Tobol	Convertit un tenseur en un prédicat scalaire.
Tohashbucket	Convertit chaque chaîne dans le tenseur d'entrée en son mod de hachage par un certain nombre de seaux.
Tohashbucketfast	Convertit chaque chaîne dans le tenseur d'entrée en son mod de hachage par un certain nombre de seaux.
Tohashbucketsstrong	Convertit chaque chaîne dans le tenseur d'entrée en son mod de hachage par un certain nombre de seaux.
Tonumber <T étend Tnumber >	Convertit chaque chaîne dans le tenseur d'entrée en type numérique spécifié.
Topk <T étend Tnumber >	Trouve des valeurs et des indices des «K» les plus grands éléments pour la dernière dimension.
Topkuninique	Renvoie les valeurs uniques TopK dans le tableau dans l'ordre trié.
Topkwithunique	Renvoie les valeurs topk dans le tableau dans l'ordre trié.
Transpose <T étend Ttype >	TRANSCEMENT DES DIAMENTS DE X Selon une permutation.
TriangularSolve <T étend Ttype >	Résout des systèmes d'équations linéaires avec des matrices triangulaires supérieures ou inférieures par backsubstitution.
Tridiagonalmatmul <t étend ttype >	Calculez le produit avec matrice tridiagonale.
TridiagonalSolve <T étend Ttype >	Résout les systèmes tridiagonaux des équations.
Truncivev <t étend ttype >	Renvoie x / y sur les types entiers.
TruncateMod <t étend tNumber >	Renvoie le reste de la division par élément.
Tronquénormal <u étend tNumber >	Sorte les valeurs aléatoires d'une distribution normale tronquée.
Tryrpc	Effectuez des lots de demandes RPC.
Infratch <T étend Ttype >	Inverse le fonctionnement du lot pour un tenseur de sortie unique.
Inconnue	Un ensemble de données qui divise les éléments de son entrée dans plusieurs éléments.
Infratchrad <T étend Ttype >	Gradient de l'infraction.
Non-répression	Débarrasse un élément de jeu de données compressé.
UnicodeDecode <T étend Tnumber >	Décode chaque chaîne dans `entrée» dans une séquence de points de code Unicode.
UnicodeDecodewithOffSets <T étend Tnumber >	Décode chaque chaîne dans `entrée» dans une séquence de points de code Unicode.
Unicodeencode	Encoder un tenseur d'INTS dans les chaînes Unicode.
Unicodescriptif	Déterminez les codes de script d'un tenseur donné de points de code entier Unicode.
Uncodétranscode	Transcode le texte d'entrée d'un codage source à un codage de destination.
UniformcanDideraSampler	Génère des étiquettes pour l'échantillonnage des candidats avec une distribution uniforme.
Unique <T étend Ttype , V étend Tnumber >	Trouve des éléments uniques le long d'un axe d'un tenseur.
Uniquedataset	Crée un ensemble de données qui contient les éléments uniques de «Input_dataset».
UniquewithCounts <T étend Ttype , V étend Tnumber >	Trouve des éléments uniques le long d'un axe d'un tenseur.
UnraveLindex <T étend tNumber >	Convertit un tableau d'indices plats en un tuple de réseaux de coordonnées.
Unsortedsegmentjoin	Rejoint les éléments des «entrées» en fonction de `segment_ids».
Non sortedSegmentMax <T étend tNumber >	Calcule le maximum le long des segments d'un tenseur.
UnsedsedSegmentmin <T étend tNumber >	Calcule le minimum le long des segments d'un tenseur.
UnsedsedSegmentProd <t étend Ttype >	Calcule le produit le long des segments d'un tenseur.
UNSORTEDSEGMENTSUM <T étend Ttype >	Calcule la somme le long des segments d'un tenseur.
Unstack <T étend Ttype >	Déborque une dimension donnée d'un tenseur de rang-«dans les tenseurs« num »(R-1)».
Déconcerter	L'OP est similaire à une déshabitation légère.
Détruire
Supérieur	Convertit tous les caractères minuscules en leurs remplacements en majuscules respectifs.
Upperbound <u étend tNumber >	S'applique Upper_Bound (trid_search_values, valeurs) le long de chaque ligne.
Varhandleop	Crée une poignée à une ressource variable.
Varitialisation de varitialité	Vérifie si une variable basée sur la poignée de ressources a été initialisée.
Variable <T étend Ttype >	Tient l'état sous la forme d'un tenseur qui persiste à travers les étapes.
Variablerie <t étend tNumber >	Renvoie la forme de la variable pointée par «ressource».
Où	Renvoie les emplacements des valeurs non nulles / vraies dans un tenseur.
Entier	Un lecteur qui publie l'intégralité du contenu d'un fichier en valeur.
Fenêtre	Combine (nids de) des éléments d'entrée dans un ensemble de données de (nids de) fenêtres.
WorkerheartBeat	Rbeat du travailleur OP.
Wrapdatasetvariant
Écrivain	Écrit un résumé audio.
Écriture	Écrit le contenu dans le fichier au nom de fichier d'entrée.
Écriture de l'écriture	Écrit un résumé de graphique.
WriteHistogramsummary	Écrit un résumé d'histogramme.
WriteImagesUmmary	Écrit un résumé d'image.
Écrivainprotosummary	Écrit un résumé de proto sérialisé.
Écrit	Écrit un résumé scalaire.
Écriture	Écrit un résumé du tenseur.
Xdivy <t étend Ttype >	Renvoie 0 si x == 0 et x / y sinon, élément.
Xlarecvfromhost <T étend Ttype >	Un PO pour recevoir un tenseur de l'hôte.
Xlasendtohost	Un OP pour envoyer un tenseur à l'hôte.
XLASETBOUND	Définissez un lien pour la valeur d'entrée donnée comme indice sur le compilateur XLA, Renvoie la même valeur.
Xlaspmdfulltoshardshape <t étend ttype >	Un OP utilisé par XLA SPMD Partioner pour passer du partitionnement automatique à partitionnement manuel.
XLASPMDSHARDTOFULLSHAPE <T étend Ttype >	Un OP utilisé par XLA SPMD Partioner pour passer de la partition manuelle à partitionnement automatique.
Xlog1py <t étend ttype >	Renvoie 0 si x == 0 et x * log1p (y) sinon, élément.
Xlogy <t étend Ttype >	Renvoie 0 si x == 0 et x * log (y) sinon, élément.
Zeroslike <T étend Ttype >	Renvoie un tenseur de zéros avec la même forme et le même type que x.
Zeta <t étend tNumber >	Calculez la fonction Hurwitz Zeta \\(\zeta(x, q)\\).
Zipdataset	Crée un ensemble de données qui zips ensemble `input_datasets`.
Erfinv <T étend tNumber >

Une classe de base pour les implémentations Op qui sont soutenues par une seule Operation .

Chaque opération enregistrée dans le noyau TensorFlow est fournie sous forme de RawOp . Les opérations personnalisées travaillant avec une seule opération peuvent également dériver de cette classe.

Méthodes publiques

final booléen	égaux (objet obj)
Final Int	hashcode ()
Opération	op () Renvoyez cette unité de calcul en une seule `Operation` .
chaîne finale	toString ()

Méthodes héritées

De la classe java.lang.object

booléen	égaux (objet arg0)
Classe finale <?>	getClass ()
int	hashcode ()
vide final	notify ()
vide final	notifyall ()
Chaîne	toString ()
vide final	Attendez (Long Arg0, int arg1)
vide final	Attendez (long arg0)
vide final	attendez ()

À partir de l'interface org.tensorflow.op.op

Exécution abstraite	Env () Renvoie l'environnement d'exécution dans lequel OP a été créé.
opération abstraite	op () Renvoyez cette unité de calcul en une seule `Operation` .

Méthodes publiques

booléen final public égal (objet obj)

public final int hashcode ()

Opération publique OP ()

Renvoyez cette unité de calcul en une seule Operation .

Pour un OP raw , la valeur retournée correspond à l'opération TensorFlow enveloppée par cet OP.

Pour un OP composite, la valeur retournée correspond généralement à la dernière opération invoquée dans une chaîne ou à un groupe NoOp une ou plusieurs opérations en tant qu'unité de calcul.

Retours

une Operation

Public Final String ToString ()

classe abstraite du public Rawop

Sous-classes directes connues

About , ABS <T étend tNumber > , acculalaten <T étend Ttype > , accumulateurApplygradient , AcculalaTornumAccumuled , AcculalateraSetGlobalstep , AccumulaTortaRakedient <T étend Ttype >, ACO AddManysParsetotenSorsMap , Addn <T étend Ttype >, AddSparSetOtensorsMap , ajustement Contrast <T étend TNumber >, AdjustHue <T étend TNumber > et 1152 autres.

Avorter	Lever une exception pour interrompre le processus lorsqu'il est appelé.
Abs <T étend TNumber >	Calcule la valeur absolue d'un tenseur.
AccumulateN <T étend TType >	Renvoie la somme par éléments d'une liste de tenseurs.
Accumulateur Applygradient	Applique un gradient à un accumulateur donné.
AccumulateurNumAccumulé	Renvoie le nombre de gradients agrégés dans les accumulateurs donnés.
Accumulationtglobalstep	Met à jour l'accumulateur avec une nouvelle valeur pour Global_step.
AccumulatorTakeGradient <T étend TType >	Extrait le gradient moyen dans le ConditionalAccumulator donné.
Acos <T étend TType >	Calcule l'acos de x par élément.
Acosh <T étend TType >	Calcule le cosinus hyperbolique inverse de x par élément.
Ajouter <T étend TType >	Renvoie x + y par élément.
AddManySparseToTensorsMap	Ajoutez un `N`-minibatch `SparseTensor` à un `SparseTensorsMap`, renvoyez les handles `N`.
AddN <T étend TType >	Ajoutez tous les tenseurs d'entrée par élément.
AddSparseToTensorsMap	Ajoutez un `SparseTensor` à un `SparseTensorsMap` et renvoyez son handle.
AjusterContrast <T étend TNumber >	Ajustez le contraste d’une ou plusieurs images.
AjusterHue <T étend TNumber >	Ajustez la teinte d’une ou plusieurs images.
AjusterSaturation <T étend TNumber >	Ajustez la saturation d’une ou plusieurs images.
Tous	Calcule le « et logique » des éléments sur les dimensions d'un tenseur.
Allcandidatesampler	Génère des étiquettes pour l'échantillonnage des candidats avec une distribution d'apprentissage en unigramme.
AllReduce <T étend TNumber >	Réduit mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques.
AllToAll <T étend TType >	Une opération pour échanger des données entre les répliques TPU.
Angle <U étend TNombre >	Renvoie l'argument d'un nombre complexe.
Anonymmousiterator	Un conteneur pour une ressource itérateur.
Anonymousmemorycache
Anonymousmultideviceiterator	Un conteneur pour une ressource itératrice multi-périphériques.
Anonymousrandomseedenerator
AnonymeseedGenerator
N'importe lequel	Calcule le « ou logique » des éléments sur les dimensions d'un tenseur.
ApplyAdaMax <T étend TType >	Mettez à jour '*var' selon l'algorithme AdaMax.
ApplyAdadelta <T étend TType >	Mettez à jour '*var' selon le schéma adadelta.
ApplyAdagrad <T étend TType >	Mettez à jour '*var' selon le schéma adagrad.
ApplyAdagradDa <T étend TType >	Mettez à jour '*var' selon le schéma adagrad proximal.
ApplyAdagradV2 <T étend TType >	Mettez à jour '*var' selon le schéma adagrad.
ApplyAdam <T étend TType >	Mettez à jour '*var' selon l'algorithme d'Adam.
ApplyAddSign <T étend TType >	Mettez à jour '*var' selon la mise à jour AddSign.
ApplyCenteredRmsProp <T étend TType >	Mettez à jour '*var' selon l'algorithme RMSProp centré.
ApplyFtrl <T étend TType >	Mettez à jour '*var' selon le schéma Ftrl-proximal.
ApplyGradientDescent <T étend TType >	Mettez à jour 'var' en soustrayant 'alpha' 'delta'.
ApplyMomentum <T étend TType >	Mettez à jour '*var' selon le schéma momentum.
ApplyPowerSign <T étend TType >	Mettez à jour '*var' selon la mise à jour AddSign.
ApplyProximalAdagrad <T étend TType >	Mettez à jour 'var' et 'accum' selon FOBOS avec le taux d'apprentissage d'Adagrad.
ApplyProximalGradientDescent <T étend TType >	Mettez à jour '*var' en tant qu'algorithme FOBOS avec un taux d'apprentissage fixe.
ApplyRmsProp <T étend TType >	Mettez à jour '*var' selon l'algorithme RMSProp.
Égal approximatif	Renvoie la valeur de vérité de abs(xy) < tolérance par élément.
ArgMax <V étend TNumber >	Renvoie l'index avec la plus grande valeur sur toutes les dimensions d'un tenseur.
ArgMin <V étend TNumber >	Renvoie l'index avec la plus petite valeur sur les dimensions d'un tenseur.
CommeChaîne	Convertit chaque entrée du tenseur donné en chaînes.
Asin <T étend TType >	Calcule le sinus inverse trignométrique de x par élément.
Asinh <T étend TType >	Calcule le sinus hyperbolique inverse de x par élément.
AssertCardinalityDataset
AssertNextDataset
Affirmer	Affirme que la condition donnée est vraie.
Attribuer <T étend TType >	Mettez à jour « ref » en lui attribuant une « valeur ».
AssignAdd <T étend TType >	Mettez à jour 'ref' en y ajoutant 'value'.
Assignaddvariable	Ajoute une valeur à la valeur actuelle d'une variable.
AssignSub <T étend TType >	Mettez à jour « ref » en soustrayant « valeur ».
AssignSubvariableop	Soustrait une valeur de la valeur actuelle d'une variable.
AssignVariableop	Attribue une nouvelle valeur à une variable.
Atan <T étend TType >	Calcule la tangente inverse trignométrique de x par élément.
Atan2 <T étend TNumber >	Calcule l'arctangente de `y/x` par élément, en respectant les signes des arguments.
Atanh <T étend TType >	Calcule la tangente hyperbolique inverse de x par élément.
AudioSpectrogramme	Produit une visualisation des données audio au fil du temps.
Résumé audio	Produit un tampon de protocole « Résumé » avec audio.
Ensemble de données AutoShard	Crée un ensemble de données qui fragmente l'ensemble de données d'entrée.
AvgPool <T étend TNumber >	Effectue un pooling moyen sur l’entrée.
AvgPool3d <T étend TNumber >	Effectue un pooling moyen 3D sur l’entrée.
AvgPool3dGrad <T étend TNumber >	Calcule les gradients de la fonction de pooling moyenne.
AvgPoolGrad <T étend TNumber >	Calcule les gradients de la fonction de pooling moyenne.
BandPart <T étend TType >	Copiez un tenseur mettant à zéro tout ce qui se trouve en dehors d'une bande centrale dans chaque matrice la plus interne.
BandedTriangularSolve <T étend TType >
Barrière	Définit une barrière qui persiste dans différentes exécutions de graphiques.
Barrier	Ferme la barrière donnée.
BarrièreIncompleteSize	Calcule le nombre d'éléments incomplets dans la barrière donnée.
Barrierinersertmany	Pour chaque touche, attribue la valeur respective au composant spécifié.
TailleBarrièrePrêt	Calcule le nombre d'éléments complets dans la barrière donnée.
Barriertakemany	Prend le nombre donné d'éléments terminés d'une barrière.
Lot	Lot tous les tenseurs d'entrée de manière non déterministe.
BatchCholesky <T étend TNumber >
BatchCholeskyGrad <T étend TNumber >
Ensemble de données par lots	Crée un ensemble de données qui regroupe les éléments `batch_size` à partir de `input_dataset`.
BatchFft
LotFft2d
LotFft3d
BatchIfft
BatchIfft2d
BatchIfft3d
BatchMatMul <T étend TType >	Multiplie les tranches de deux tenseurs par lots.
BatchMatrixBandPart <T étend TType >
BatchMatrixDeterminant <T étend TType >
BatchMatrixDiag <T étend TType >
BatchMatrixDiagPart <T étend TType >
BatchMatrixInverse <T étend TNumber >
BatchMatrixSetDiag <T étend TType >
BatchMatrixSolve <T étend TNumber >
BatchMatrixSolveLs <T étend TNumber >
BatchMatrixTriangularSolve <T étend TNumber >
BatchNormWithGlobalNormalization <T étend TType >	Normalisation des lots.
BatchNormwithGlobalNormalizationgrad <T étend Ttype >	Gradients pour la normalisation par lots.
Batchgelfadjointeig <t étend tNumber >
Batchsvd <T étend Ttype >
BatchToSpace <T étend TType >	BatchToSpace pour les tenseurs 4-D de type T.
BatchToSpaceNd <T étend TType >	BatchToSpace pour les tenseurs ND de type T.
BesselI0 <T étend TNumber >
BesselI0e <T étend TNumber >
BesselI1 <T étend TNumber >
BesselI1e <T étend TNumber >
BesselJ0 <T étend TNumber >
BesselJ1 <T étend TNumber >
BesselK0 <T étend TNumber >
BesselK0e <T étend TNumber >
BesselK1 <T étend TNumber >
BesselK1e <T étend TNumber >
BesselY0 <T étend TNumber >
BesselY1 <T étend TNumber >
Betainc <T étend TNumber >	Calculer l’intégrale bêta incomplète régularisée \\(I_x(a, b)\\).
BiasAdd <T étend TType >	Ajoute un « biais » à une « valeur ».
BiasAddGrad <T étend TType >	L'opération inverse pour "BiasAdd" sur le tenseur "bias".
Bincount <T étend TNumber >	Compte le nombre d'occurrences de chaque valeur dans un tableau d'entiers.
Bitcast <U étend TType >	Bitcaste un tenseur d'un type à un autre sans copier les données.
BitwiseAnd <T étend TNumber >	Elementwise calcule le ET au niveau du bit de « x » et « y ».
BitwiseOr <T étend TNumber >	Elementwise calcule le OU au niveau du bit de « x » et « y ».
BitwiseXor <T étend TNumber >	Elementwise calcule le XOR au niveau du bit de « x » et « y ».
Blocklstm <T étend Tnumber >	Calcule la propagation de transfert des cellules LSTM pour toutes les pas de temps.
Blocklstmgrad <T étend Tnumber >	Calcule la propagation vers l'arrière de la cellule LSTM pour la séquence de temps tout.
BoostedTreesAggregateStats	Agrége le résumé des statistiques accumulées pour le lot.
BoostedTreesBucketise	Se bousiller chaque fonction en fonction des limites du seau.
BoostTreesCalculateBestFeaturesplit	Calcule les gains pour chaque fonctionnalité et renvoie les meilleures informations partagées possibles pour la fonctionnalité.
BoostTreesCalculateBestFeaturesplitv2	Calcule les gains pour chaque fonctionnalité et renvoie les meilleures informations partagées possibles pour chaque nœud.
BoostTreesCalculateBestGainsPerfeature	Calcule les gains pour chaque fonctionnalité et renvoie les meilleures informations partagées possibles pour la fonctionnalité.
BoostedTreesCenterBias	Calcule le prior à partir des données d'entraînement (le biais) et remplit le premier nœud avec le prior des logits.
BoostEtreesCreateEnsemble	Crée un modèle d'ensemble d'arbre et y retourne une poignée.
BoostTreesCreatEquantilestreamresource	Créez la ressource pour les flux quantiles.
BoostTreesdeserializeEnsemble	Désérialise une configuration d'ensemble d'arborescence sérialisée et remplace l'arbre actuel ensemble.
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp	Crée un handle vers un BoostedTreesEnsembleResource
BoostedTreesExampleDebugOutputs	Sorties de débogage/interprétabilité du modèle pour chaque exemple.
Boosttreesflushquantilesummaries	Rincer les résumés quantiles de chaque ressource de flux quantile.
BoostedRetsgetenSelestates	Récupère le jeton de timbres de ressources d'ensemble d'arbre, le nombre d'arbres et les statistiques croissantes.
BoostTreesMakeQuantilesummaries	Fait le résumé des quantiles pour le lot.
BoostedTreesMakeStatsRésumé	Fait le résumé des statistiques accumulées pour le lot.
BoostedTreesPredict	Exécute plusieurs prédicteurs d'ensemble de régression additive sur les instances d'entrée et calcule les logits.
BoostedtreeSquantilestreamresourceaddsummaries	Ajoutez les résumés quantiles à chaque ressource de flux quantile.
BoosedTreesquantilestrameResourcedeserialize	Désérialiser les limites du godet et drapeau prêt dans le quantileAccumulateur actuel.
BoostedtreeSquantilestreamresourceflush	Vernir les résumés pour une ressource de flux quantile.
BoostedtreeSquantilestreamresourcegetBucketBoundaries	Générez les limites du seau pour chaque fonctionnalité en fonction des résumés accumulés.
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp	Crée un handle vers un BoostedTreesQuantileStreamResource.
Boosttreesserializeensemble	Sérialise l'ensemble des arbres en proto.
Boosttreessparsagggatestats	Agrége le résumé des statistiques accumulées pour le lot.
BoosttreessparsecalculateBestFeaturesplit	Calcule les gains pour chaque fonctionnalité et renvoie les meilleures informations partagées possibles pour la fonctionnalité.
BoostTrestaining Predict	Exécute plusieurs prédicteurs d'ensemble de régression additive sur les instances d'entrée et calcule la mise à jour des logits mis en cache.
BoostedTreesupdateenSemble	Met à jour l'ensemble d'arbre en ajoutant un calque au dernier arbre cultivé ou en démarrant un nouvel arbre.
Boosttreesupdateensemblev2	Met à jour l'ensemble d'arbre en ajoutant un calque au dernier arbre cultivé ou en démarrant un nouvel arbre.
BroadcastDynamicShape <T étend TNumber >	Renvoie la forme de s0 op s1 avec diffusion.
BroadCastgradIentArgs <T étend Tnumber >	Renvoyez les indices de réduction des gradients informatiques de S0 OP S1 avec diffusion.
Broadcasthelper <T étend Ttype >	Opérateur d'aide pour effectuer des diffusions de style XLA Les émissions «LHS» et «RHS» au même rang, en ajoutant des dimensions de taille 1 à ce que «LHS» et «RHS» aient le rang inférieur, en utilisant les règles de radiodiffusion de XLA pour les opérateurs binaires.
BroadcastRecv <T étend TType >	Reçoit une valeur tensorielle diffusée depuis un autre appareil.
BroadcastSend <T étend TType >	Diffuse une valeur tensorielle à un ou plusieurs autres appareils.
BroadcastTo <T étend TType >	Diffusez un tableau pour une forme compatible.
Bucketiser	Bucketise les « entrées » en fonction des « limites ».
BytesProducedStatsDataset	Enregistre la taille en octets de chaque élément de `input_dataset` dans un StatsAggregator.
CSRSPARSEMATRIXCOMPONENTS <T étend Ttype >	Lit sur les composants CSR à Batch `INDEX`.
CSRSparseMatrixToDense <T étend TType >	Convertissez un CSRSparseMatrix (éventuellement par lots) en dense.
CSRSPARSEMATRIXTOSPARSETENSER <T étend Ttype >	Convertit un CSRSParesMatrix (éventuellement lot) en un SparSettensor.
Ensemble de données CSV
CSVDatasetV2
Ctclossv2	Calcule la perte CTC (probabilité du log) pour chaque entrée par lots.
CacheDataset	Crée un ensemble de données qui met en cache les éléments de « input_dataset ».
CacheDatasetV2
Cast <U étend TType >	Convertissez x de type SrcT en y de DstT.
Ceil <T étend TNumber >	Renvoie le plus petit entier élément par élément non inférieur à x.
CheckNumerics <T étend TNumber >	Vérifie un tenseur pour les valeurs NaN, -Inf et +Inf.
Cholesky <T étend TType >	Calcule la décomposition de Cholesky d'une ou plusieurs matrices carrées.
CholeskyGrad <T étend TNumber >	Calcule le gradient rétropropagé en mode inverse de l'algorithme de Cholesky.
ChoisirFastestDataset
ClipByValue <T étend TType >	Coupe les valeurs du tenseur à un min et un max spécifiés.
Closesummarywriter
ClusterOutput <T étend TType >	Opérateur qui connecte la sortie d'un calcul XLA à d'autres nœuds de graphe consommateur.
CollectiveGather <T étend TNumber >	Accumule mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques.
CollectivePermute <T étend TType >	Une opération pour permuter les tenseurs sur les instances TPU répliquées.
Combinée	Sélectionne avidement un sous-ensemble de boîtes de délimitation dans l'ordre décroissant du score, Cette opération effectue non_max_suppression sur les entrées par lot, dans toutes les classes.
ComparerEtBitpack	Comparez les valeurs de « input » à « threshold » et regroupez les bits résultants dans un « uint8 ».
Résultat de la compilation	Renvoie le résultat d'une compilation TPU.
CompilacedEdAssert	Affirme que la compilation a réussi.
Complexe <U étend TType >	Convertit deux nombres réels en un nombre complexe.
ComplexAbs <U étend TNumber >	Calcule la valeur absolue complexe d'un tenseur.
CompressElement	Compresse un élément d'ensemble de données.
ComposeAcidentalhits	Calcule les ID des positions dans Sampled_candidates qui correspondent à True_Labels.
Taille du lot de calcul	Calcule la taille de lot statique d'un ensemble de données sans lots partiels.
Concat <T étend TType >	Concatène les tenseurs selon une dimension.
Concaténer un ensemble de données	Crée un ensemble de données qui concatène « input_dataset » avec « another_dataset ».
Accumulateur conditionnel	Un accumulateur conditionnel pour agréger les gradients.
ConfigurerDistributedTPU	Configure les structures centralisées pour un système TPU distribué.
Configuretpuembedding	Configure TPueMedding dans un système TPU distribué.
Conj <T étend TType >	Renvoie le conjugué complexe d'un nombre complexe.
ConjugateTranspose <T étend TType >	Mélangez les dimensions de x selon une permutation et conjuguez le résultat.
Constante <T étend TType >	Un opérateur produisant une valeur constante.
ConsumeMutexlock	Cet OP consomme une serrure créée par «Mutexlock».
Contrôle	Ne fait rien.
Conv <T étend TType >	Encapsule l'opérateur XLA ConvGeneralDilated, documenté dans https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#conv_convolution .
Conv2d <T étend TNumber >	Calcule une convolution 2D à partir des tenseurs 4-D « entrée » et « filtre ».
Conv2dBackpropFilter <T étend TNumber >	Calcule les gradients de convolution par rapport au filtre.
Conv2dBackpropInput <T étend TNumber >	Calcule les gradients de convolution par rapport à l'entrée.
Conv3d <T étend TNumber >	Calcule une convolution 3D à partir des tenseurs « entrée » et « filtre » 5-D.
Conv3dBackpropFilter <T étend TNumber >	Calcule les gradients de convolution 3D par rapport au filtre.
Conv3dBackpropInput <U étend TNumber >	Calcule les gradients de convolution 3D par rapport à l'entrée.
Copier <T étend TType >	Copiez un tenseur de CPU à CPU ou de GPU à GPU.
CopyHost <T étend TType >	Copiez un tenseur sur l'hôte.
Cos <T étend TType >	Calcule le cos de x par élément.
Cosh <T étend TType >	Calcule le cosinus hyperbolique de x par élément.
CountUpTo <T étend TNumber >	Incrémente « ref » jusqu'à ce qu'il atteigne « limite ».
Createsummarydbwriter
CreateSummaryFilewriter
RecadrerEtRedimensionner	Extrait les recadrages du tenseur de l'image d'entrée et les redimensionne.
CropAndResizeGradBoxes	Calcule le dégradé de l'opération crop_and_resize par rapport au tenseur des zones de saisie.
CropAndResizeGradImage <T étend TNumber >	Calcule le dégradé de l'opération crop_and_resize par rapport au tenseur de l'image d'entrée.
Croix <T étend TNumber >	Calculez le produit croisé par paire.
CrossReplicaSum <T étend TNumber >	Une opération pour additionner les entrées sur les instances TPU répliquées.
CTCBEAMSEARCHDECODER <T étend Tnumber >	Effectue un décodage de recherche de faisceau sur les logits donnés dans l'entrée.
Ctcgreedydecoder <t étend tNumber >	Effectue un décodage gourmand sur les logits donnés dans les entrées.
Ctcloss <t étend tNumber >	Calcule la perte CTC (probabilité du log) pour chaque entrée par lots.
Cudnnrnn <t étend tNumber >	Un RNN soutenu par Cudnn.
Cudnnrnnbackprop <t étend tnumber >	Étape de rétroproppe de Cudnnrnnv3.
CudnnRNNCanonicalToParams <T étend TNumber >	Convertit les paramètres CudnnRNN de la forme canonique en forme utilisable.
CudnnrnnParamStocanonical <T étend Tnumber >	Récupère les paramètres Cudnnrnn sous forme canonique.
CudnnRnnParamsSize <U étend TNumber >	Calcule la taille des poids qui peuvent être utilisés par un modèle Cudnn RNN.
Cumprod <T étend TType >	Calculez le produit cumulé du tenseur « x » le long de « l'axe ».
Cumsum <T étend TType >	Calculez la somme cumulée du tenseur « x » le long de « l'axe ».
CumulativeLogsumexp <T étend TNumber >	Calculez le produit cumulé du tenseur « x » le long de « l'axe ».
DataFormatDimMap <T étend TNumber >	Renvoie l'index de dimension dans le format de données de destination étant donné celui de le format des données sources.
DataFormatVecPermute <T étend TNumber >	Permutez le tenseur d'entrée de `src_format` à `dst_format`.
DataServiceDataset
Ensemble de donnéesCardinalité	Renvoie la cardinalité de `input_dataset`.
Ensemble de donnéesFromGraph	Crée un ensemble de données à partir du `graph_def` donné.
Ensemble de données vers graphique	Renvoie un GraphDef sérialisé représentant `input_dataset`.
DataSettosingLeElement	Sorte l'élément unique de l'ensemble de données donné.
DataSettotfrecord	Écrit l'ensemble de données donné au fichier donné à l'aide du format tfrecord.
DataSettotfrecord	Écrit l'ensemble de données donné au fichier donné à l'aide du format tfrecord.
Dawsn <T étend TNumber >
DebugGradientIdentity <T étend TType >	Opération d'identité pour le débogage du dégradé.
DebugGradientRefIdentity <T étend TType >	Opération d'identité pour le débogage du dégradé.
DebugIdentity <T étend TType >	Déboguer l'identité V2 Op.
DéboguerNanCount	Déboguer le compteur de valeur NaN Op.
DebugNumericsSummary <U étend TNumber >	Résumé numérique de débogage V2 Op.
DécoderEtCropJpeg	Décodez et recadrez une image codée en JPEG en un tenseur uint8.
DécodeBase64	Décodez les chaînes codées en base64 sécurisées pour le Web.
DécoderBmp	Décodez la première image d'une image codée en BMP en un tenseur uint8.
DécoderCompressé	Décompressez les chaînes.
Decodecsv	Convertir les enregistrements CSV en tenseurs.
DécoderGif	Décodez la ou les images d'une image codée en GIF en un tenseur uint8.
DecodeImage <T étend TNumber >	Fonction pour decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg et decode_png.
DécoderJpeg	Décodez une image codée en JPEG en un tenseur uint8.
DecodeJsonExample	Convertissez les exemples d'enregistrements codés JSON en chaînes de tampon de protocole binaire.
DecodePaddedRaw <T étend TNumber >	Réinterprètez les octets d'une chaîne comme un vecteur de nombres.
DecodePng <T étend TNumber >	Décodez une image codée en PNG en un tenseur uint8 ou uint16.
Décodeproto	L'OP extrait les champs d'un message de protocole sérialisé le message dans les tenseurs.
DecodeRaw <T étend TType >	Réinterprètez les octets d'une chaîne comme un vecteur de nombres.
Decodewav	Décodez un fichier WAV PCM 16 bits dans un tenseur de flotteur.
DeepCopy <T étend TType >	Fait une copie de « x ».
Deleteiterator	Un conteneur pour une ressource itérateur.
DeletememoryCache
DeleteMultideviceiterator	Un conteneur pour une ressource itérateur.
Délai
Deleteeseenerator
DeleteSessiontenSor	Supprimez le tenseur spécifié par sa poignée dans la session.
DenseBincount <U étend TNumber >	Compte le nombre d'occurrences de chaque valeur dans un tableau d'entiers.
DenseCountsParseOutput <u étend tNumber >	Effectue un comptage de bacs à sortie clairsemée pour une entrée tf.tensor.
DenseToCSRSparseMatrix	Convertit un tenseur dense en un CSRSparseMatrix (éventuellement par lots).
DensetodensensetOperation <T étend Ttype >	Applique un fonctionnement de réglage le long de la dernière dimension de 2 entrées «tensor».
DenseToSparseBatchDataset	Crée un ensemble de données qui regroupe les éléments d'entrée dans un SparseTensor.
DensetOsParsesetOperation <T étend Ttype >	Applique le fonctionnement de la dernière dimension de la dernière dimension de «Tensor» et «Sparsetentensor».
DepthToSpace <T étend TType >	DepthToSpace pour les tenseurs de type T.
DepthwiseConv2dNative <T étend TNumber >	Calcule une convolution en profondeur 2D à partir des tenseurs « entrée » et « filtre » 4-D.
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T étend TNumber >	Calcule les gradients de convolution en profondeur par rapport au filtre.
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T étend TNumber >	Calcule les gradients de convolution en profondeur par rapport à l'entrée.
Déquantifier	Prend l'entrée uint32 compressée et décompresse l'entrée dans uint8 pour le faire Déquantification sur l'appareil.
Désérialiser	Convertit le tenseur variant donné en un itérateur et le stocke dans la ressource donnée.
Deserialisemanysparse <T étend Ttype >	Désérialiser et concaténer des «sparsettenseurs» d'un minibatch sérialisé.
Désérializsparse <u étend ttype >	Désérialiser les objets «sparsetentensor».
Détruire	Supprime la ressource spécifiée par la poignée.
DestroyTemporaryVariable <T étend TType >	Détruit la variable temporaire et renvoie sa valeur finale.
Det <T étend TType >	Calcule le déterminant d'une ou plusieurs matrices carrées.
Index des appareils	Renvoie l'index du périphérique exécuté par l'opération.
Digamma <T étend TNumber >	Calcule Psi, la dérivée de Lgamma (le log de la valeur absolue de `Gamma(x)`), élément par élément.
Dilation2d <T étend TNumber >	Calcule la dilatation des niveaux de gris des tenseurs « d'entrée » 4-D et « filtre » 3D.
Dilation2dBackpropFilter <T étend TNumber >	Calcule le gradient de dilatation morphologique 2D par rapport au filtre.
Dilation2dBackpropInput <T étend TNumber >	Calcule le gradient de dilatation morphologique 2D par rapport à l'entrée.
DirectedInterleaveDataset	Un substitut à `InterleaveDataset` sur une liste fixe de `N` ensembles de données.
Div <T étend TType >	Renvoie x / y par élément.
DivNoNan <T étend TType >	Renvoie 0 si le dénominateur est zéro.
Point <T étend TType >	Encapsule l'opérateur XLA DotGeneral, documenté sur https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dotgeneral .
DrawBoundingBoxes <T étend TNumber >	Dessinez des cadres de délimitation sur un lot d'images.
Compteur d'itérations factices
Cache mémoire factice
Générateur de graines factices
DynamicPartition <T étend Ttype >	Partitions «Données» dans les tenseurs «num_partitions» utilisant des indices de «partitions».
DynamicSlice <T étend TType >	Encapsule l'opérateur XLA DynamicSlice, documenté sur https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dynamicslice .
DynamicStitch <T étend TType >	Entrelacez les valeurs des tenseurs « données » en un seul tenseur.
DynamicUpdateSlice <T étend TType >	Encapsule l'opérateur XLA DynamicUpdateSlice, documenté sur https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dynamicupdateslice .
ModifierDistance	Calcule la distance d'édition de Levenshtein (éventuellement normalisée).
Eig <u étend ttype >	Calcule la décomposition propre d'une ou plusieurs matrices carrées.
Einsum <T étend TType >	Une opération qui prend en charge une opération de base avec 2 entrées et 1 sortie.
Elu <T étend TNumber >	Calcule une exponentielle linéaire : `exp(features) - 1` si < 0, `features` sinon.
EluGrad <T étend TNumber >	Calcule les gradients pour l'opération linéaire exponentielle (Elu).
IncorporationActivations	Une opération permettant de différencier les TPU Embeddings.
Vide <T étend TType >	Crée un tenseur avec la forme donnée.
ListeTensorVide	Crée et renvoie une liste de tenseurs vide.
VideTensorMap	Crée et renvoie une carte tensorielle vide.
EncodeBase64	Encodez les chaînes au format base64 sécurisé pour le Web.
EncoderJpeg	Encodez une image en JPEG.
EncodeJpegVariableQuality	Image d'entrée encodée JPEG avec la qualité de compression fournie.
EncodePng	PNG-encode une image.
EncodeProto	L'opération sérialise les messages protobuf fournis dans les tenseurs d'entrée.
EncodeWav	Encodez les données audio en utilisant le format de fichier WAV.
EnqueUetpueMeddingIntegerBatch	Un OP qui entend une liste de tenseurs de lot d'entrée à tpuembedding.
EnqueUetpueMeddingraggedtenSorbatch	Soutient le portage du code qui utilise tf.nn.embedding_lookup ().
EnqueUetPuembeddingSparsebatch	Un OP qui en file les indices d'entrée tpuembedding d'un sparsetensor.
EnqueUetpueMeddingsPaSetenSorbatch	Soutient le portage du code qui utilise tf.nn.embedding_lookup_sparse ().
EnsureShape <T étend TType >	Garantit que la forme du tenseur correspond à la forme attendue.
Entrez <T étend TType >	Crée ou trouve un cadre enfant et met les « données » à la disposition du cadre enfant.
Égal	Renvoie la valeur de vérité de (x == y) élément par élément.
Erf <T étend TNumber >	Calcule la fonction d'erreur de Gauss de « x » par élément.
Erfc <T étend TNumber >	Calcule la fonction d'erreur complémentaire de « x » par élément.
EuclideanNorm <T étend TType >	Calcule la norme euclidienne des éléments sur les dimensions d'un tenseur.
Exécuter	OP qui charge et exécute un programme TPU sur un périphérique TPU.
Exécution	OP qui exécute un programme avec des mises à jour de variables en place facultatives.
Quitter <T étend TType >	Quitte l’image actuelle vers son image parent.
Exp <T étend TType >	Calcule l'exponentielle de x par élément.
ExpandDims <T étend TType >	Insère une dimension de 1 dans la forme d'un tenseur.
Expint <T étend TNumber >
Expm1 <T étend TType >	Calcule `exp(x) - 1` par élément.
ExtraireAperçu	Extrait un aperçu du tenseur d'entrée.
ExtractImagePatches <T étend TType >	Extrayez les « patchs » des « images » et placez-les dans la dimension de sortie « profondeur ».
ExtractJpegShape <T étend TNumber >	Extrayez les informations de forme d’une image codée en JPEG.
ExtractVolumePatches <T étend TNumber >	Extrayez les « patches » de « input » et placez-les dans la dimension de sortie « profondeur ».
Fait	Générez un fait sur les factorielles.
FakeQuantWithMinMaxArgs	Fausse quantifier le tenseur « entrées », tapez float au tenseur « sorties » du même type.
FakeQuantWithMinMaxArgsGradient	Calculez les dégradés pour une opération FakeQuantWithMinMaxArgs.
FakeQuantWithMinMaxVars	Fausse quantifier le tenseur des « entrées » de type float via des scalaires float globaux Fausse quantifier le tenseur « entrées » de type float via les scalaires flottants globaux « min » et « max » en tenseur « sorties » de même forme que « entrées ».
FakeQuant avec	Calculez les gradients pour un faux fonctionnement avec l'opération de maxvars.
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel	Fausse quantifier le tenseur des « entrées » de type float via des flotteurs par canal Fausse quantifier le tenseur des « entrées » de type float par canal et l'une des formes : `[d]`, `[b, d]` `[b, h, w, d]` via des float par canal ` min` et `max` de forme `[d]` en tenseur `outputs` de même forme que `inputs`.
FakeQuant withinMaxvarsperChannelgradient	Calculez les gradients pour un faux point de surface en fonction de l'opération.
Fft <T étend TType >	Transformée de Fourier rapide.
Fft2d <T étend TType >	Transformation de Fourier rapide 2D.
Fft3d <T étend TType >	Transformation de Fourier rapide 3D.
FifoQueue	Une file d'attente qui produit les éléments dans l'ordre premier entré, premier sorti.
Remplir <U étend TType >	Crée un tenseur rempli d'une valeur scalaire.
FiltreByLastComponentDataset	Crée un ensemble de données contenant les éléments du premier composant de `input_dataset` ayant true dans le dernier composant.
Empreinte digitale	Génère des valeurs d'empreinte digitale.
Ensemble de données d'enregistrement de longueur fixe
Lecteur d'enregistrement de longueur fixe	Un lecteur qui génère des enregistrements de longueur fixe à partir d'un fichier.
FixenigramcanDidatesampler	Génère des étiquettes pour l'échantillonnage des candidats avec une distribution d'apprentissage en unigramme.
Étage <T étend TNumber >	Renvoie le plus grand entier par élément non supérieur à x.
FloorDiv <T étend TType >	Renvoie x // y élément par élément.
FloorMod <T étend TNumber >	Renvoie le reste de la division par élément.
Rédacteur
FractionalaVgpool <t étend tNumber >	Effectue un regroupement moyen fractionnaire sur l'entrée.
FractionalAvgPoolGrad <T étend TNumber >	Calcule le gradient de la fonction FractionalAvgPool.
Fractionalmaxpool <t étend tNumber >	Effectue une regroupement max fractionnaire sur l'entrée.
FractionalMaxPoolGrad <T étend TNumber >	Calcule le gradient de la fonction FractionalMaxPool.
FresnelCos <T étend TNumber >
FresnelSin <T étend TNumber >
FusedBatchNorm <T étend tNumber , u étend tNumber >	Normalisation des lots.
FusedBatchNormgrad <T étend tNumber , u étend tNumber >	Gradient pour la normalisation par lots.
FusedPadConv2d <T étend TNumber >	Effectue un remplissage comme prétraitement lors d'une convolution.
FusedResizeAndPadConv2d <T étend TNumber >	Effectue un redimensionnement et un remplissage en guise de prétraitement lors d'une convolution.
Grubockcell <T étend tNumber >	Calcule la propagation vers l'avant de la cellule GRU pendant un pas de temps.
GrublockCellgrad <t étend tNumber >	Calculez le rétro-propagation de la cellule GRU pendant un pas de temps.
Rassembler <T étend TType >	Encapsule l'opérateur XLA Gather documenté dans https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#gather
GatherNd <T étend TType >	Rassemblez les tranches de « params » dans un Tensor avec une forme spécifiée par « indices ».
GatherV2 <T étend TNumber >	Accumule mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques.
Générer desProposals debound	Cet OP produit une région d'intérêts à partir d'ancrages WRT codés en codés en codés conformes à l'eq.2 dans ArXIV: 1506.01497. L'OP sélectionne les boîtes de notation `pre_nms_topn` les décode par rapport aux ancres, applique la suppression non maximale sur les boîtes de chevauchement avec des boîtes d'intersection plus élevées que` NMS_THRESHOLD` min_size`.
Générer unvocabremapping	Étant donné un chemin vers des fichiers de vocabulaire nouveaux et anciens, renvoie un tenseur de remappage de longueur `num_new_vocab`, où` remappage [i] `contient le numéro de ligne dans l'ancien vocabulaire qui correspond à la ligne` i` dans le nouveau vocabulaire (commençant à la ligne `new_vocab_offset` et jusqu'à` num_new_vocab` entités), ou `- et jusqu'à` num_new_vocab` entités), ou `- 1 'Si l'entrée «Je» dans le nouveau vocabulaire n'est pas dans l'ancien vocabulaire.
ObtenirSessionHandle	Stocke le tenseur d'entrée dans l'état de la session en cours.
GetSessionTensor <T étend TType >	Obtenez la valeur du tenseur spécifié par son handle.
Plus grand	Renvoie la valeur de vérité de (x > y) élément par élément.
Plus grandÉgalité	Renvoie la valeur de vérité de (x >= y) élément par élément.
GarantieConst <T étend TType >	Donne une garantie au runtime TF que le tenseur d’entrée est une constante.
Table de hachage	Crée une table de hachage non initialisée.
HistogramFixedWidth <U étend TNumber >	Renvoie l'histogramme des valeurs.
HistogrammeRésumé	Produit un tampon de protocole « Résumé » avec un histogramme.
HsvToRgb <T étend TNumber >	Convertissez une ou plusieurs images HSV en RVB.
Identité <T étend TType >	Renvoie un tenseur avec la même forme et le même contenu que le tenseur ou la valeur d'entrée.
Identité	Renvoie une liste de tenseurs avec les mêmes formes et contenus que l'entrée tenseurs.
Lecteur d'identité	Un lecteur qui génère le travail en file d'attente à la fois sous forme de clé et de valeur.
Ifft <T étend TType >	Transformée de Fourier rapide inverse.
Ifft2d <T étend TType >	Transformation de Fourier rapide 2D inverse.
Ifft3d <T étend TType >	Transformation de Fourier rapide 3D inverse.
Igamma <T étend TNumber >	Calculez la fonction Gamma incomplète régularisée inférieure `P(a, x)`.
IgammaGradA <T étend TNumber >	Calcule le gradient de `igamma(a, x)` par rapport à `a`.
Igammac <T étend TNumber >	Calculez la fonction Gamma incomplète régularisée supérieure `Q(a, x)`.
IgnoreErrorsDataset	Crée un ensemble de données qui contient les éléments de « input_dataset » en ignorant les erreurs.
Imag <U étend TNumber >	Renvoie la partie imaginaire d'un nombre complexe.
ImageProjectiveTransformV2 <T étend TNumber >	Applique la transformation donnée à chacune des images.
ImageProjectiveTransformV3 <T étend TNumber >	Applique la transformation donnée à chacune des images.
Résumé de l'image	Produit un tampon de protocole « Résumé » avec des images.
ImmutableConst <T étend TType >	Renvoie le tenseur immuable de la région mémoire.
Importation
DansTopK	Indique si les cibles figurent dans les premières prédictions « K ».
InfeedDequeue <T étend TType >	Une opération d'espace réservé pour une valeur qui sera introduite dans le calcul.
Feeddequeuetuple	Répondance à plusieurs valeurs de l'infeed comme un tuple XLA.
Infeeddenqueue	Un OP qui alimente une seule valeur de tenseur dans le calcul.
Infeedenqueueprelinearisonbuffer	Un OP qui en file des tampons prélinéarisés dans une infeed TPU.
Infeedenqueuetuple	Alimente plusieurs valeurs de tenseur dans le calcul sous forme de tuple XLA.
Initialisation
Initialable	Tableau initialiseur qui prend respectivement deux tenseurs pour les clés et les valeurs.
Initializetable à partir de
Initialisetablefromtextfile	Initialise une table à partir d'un fichier texte.
InplaceAdd <T étend TType >	Ajoute v dans les lignes spécifiées de x.
InplaceSub <T étend TType >	Soustrait « v » dans les lignes spécifiées de « x ».
InplaceUpdate <T étend TType >	Met à jour les lignes spécifiées « i » avec les valeurs « v ».
Inv <T étend TType >	Calcule l'inverse d'une ou plusieurs matrices carrées inversibles ou de leurs adjoints (transpositions conjuguées).
InvGrad <T étend TType >	Calcule le gradient pour l'inverse de « x » par rapport à son entrée.
Inverser <T étend TNumber >	Inverser (retourner) chaque bit des types pris en charge ; par exemple, tapez « uint8 », la valeur 01010101 devient 10101010.
InvertPermutation <T étend TNumber >	Calcule la permutation inverse d'un tenseur.
Irfft <U étend TNumber >	Transformée de Fourier rapide inverse à valeur réelle.
Irfft2d <U étend TNumber >	Transformée de Fourier rapide inverse en 2D à valeur réelle.
Irfft3d <U étend TNumber >	Transformation de Fourier rapide à valeur réelle inverse en 3D.
IsBoostedTreesEnsembleInitialisé	Vérifie si un ensemble d'arbres a été initialisé.
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized	Vérifie si un flux quantile a été initialisé.
Est Fini	Renvoie quels éléments de x sont finis.
EstInf	Renvoie quels éléments de x sont Inf.
EstNan	Renvoie quels éléments de x sont NaN.
EstVariableInitialisé	Vérifie si un tenseur a été initialisé.
IsotonicRegression <u étend tNumber >	Résout un lot de problèmes de régression isotonique.
Itérateur
ItérateurFromStringHandle
ItérateurGetDevice	Renvoie le nom du périphérique sur lequel la « ressource » a été placée.
IteratorgetNext	Obtient la sortie suivante de l'itérateur donné.
ItérateurGetNextAsOptional	Obtient la sortie suivante de l'itérateur donné en tant que variante facultative.
Iteratorgetnextync	Obtient la sortie suivante de l'itérateur donné.
ItérateurVersStringHandle	Convertit le `resource_handle` donné représentant un itérateur en chaîne.
Rejoindre	Joint les chaînes de la liste donnée de tenseurs de chaînes en un seul tenseur ; avec le séparateur donné (la valeur par défaut est un séparateur vide).
KMC2ChainInitialisation	Renvoie l'index d'un point de données qui doit être ajouté à l'ensemble de départ.
KeyValuesort <T étend tNumber , u étend ttype >	Enveloppe l'opérateur de tri XLA, documenté à https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort.
KmeansPlusPlusInitialisation	Sélectionne num_to_sample lignes d'entrée à l'aide du critère KMeans++.
KthOrderStatistique	Calcule la statistique d'ordre K d'un ensemble de données.
L2Loss <T étend TNumber >	Perte L2.
Ensemble de données LMDB	Crée un ensemble de données qui émet les paires clé-valeur dans un ou plusieurs fichiers LMDB.
LstMBlockCell <t étend tNumber >	Calcule la propagation de la transfert des cellules LSTM pour un pas de temps.
LstMBlockCellgrad <t étend tNumber >	Calcule la propagation vers l'arrière de la cellule LSTM pour 1 étalon.
LatencyStatsDataset	Enregistre la latence de production des éléments `input_dataset` dans un StatsAggregator.
LeakyRelu <T étend TNumber >	Calcule le linéaire rectifié : `max(features,features * alpha)`.
LeakyReluGrad <T étend TNumber >	Calcule les gradients linéaires rectifiés pour une opération LeakyRelu.
Apprentissage	Génère des étiquettes pour l'échantillonnage des candidats avec une distribution d'apprentissage en unigramme.
LeftShift <T étend TNumber >	Elementwise calcule le décalage vers la gauche au niveau du bit de « x » et « y ».
Moins	Renvoie la valeur de vérité de (x < y) élément par élément.
MoinsÉgal	Renvoie la valeur de vérité de (x <= y) élément par élément.
Lgamma <T étend TNumber >	Calcule le journal de la valeur absolue de « Gamma(x) » par élément.
LinSpace <T étend TNumber >	Génère des valeurs dans un intervalle.
LmdbDataset
LmdbReader	Un lecteur qui génère les enregistrements d'un fichier LMDB.
LoadAndRemapMatrix	Charge un « Tensor » 2D (matrice) avec le nom « old_tensor_name » à partir du point de contrôle à `ckpt_path` et réorganise potentiellement ses lignes et colonnes en utilisant les remappages spécifiés.
Loytpuembeddingadamparameters	Chargez des paramètres d'intégration d'Adam.
LoadTpueMeddingAmparametersgradAccumDebug	Chargez des paramètres d'intégration Adam avec support de débogage.
Loytpuembeddingadadeltaparameters	Chargez des paramètres d'intégration d'Adadelta.
LoadTpueMeddingAdadeltaparametersgradAccumDebug	Chargez les paramètres Adadelta avec support de débogage.
LoytpuembeddingadagradParameters	Chargez des paramètres d'intégration d'Adagrad.
LoadtpuembeddingadagradParametersgradAccumdebug	Chargez des paramètres d'intégration d'Adagrad avec le support de débogage.
LoadTpueMeddingCenteredRmspropParameters	Paramètres d'intégration RMSPROP centrés sur charge.
Loadtpuembeddingftrlparameters	Charge des paramètres d'incorporation FTRL.
Loadtpuembeddingftrlparametersgradaccumdebug	Chargez des paramètres d'intégration FTRL avec support de débogage.
LoadtpuembddingmdladagradlightParameters	Chargez les paramètres d'intégration de la lumière Adagrad MDL.
LoytpuembeddingMomentumparameters	Paramètres d'intégration de la dynamique de charge.
LoadTpuembeddingMomentumparametersgradAccumdebug	Les paramètres d'intégration de la dynamique de chargement avec support de débogage.
LoadtpuembddingproximaladagradParameters	Charge des paramètres d'intégration d'Adagrad proximaux.
LoadtpuembeddingproximaladagradParametersgradAccumdebug	Chargez des paramètres d'intégration d'Adagrad proximaux avec support de débogage.
Loadtpuembeddingproximalyogiparameters
Loadtpuembeddingproximalyogiparametersgradaccumdebug
LoadtpuembeddingrmspropParameters	Chargez des paramètres d'intégration RMSPROP.
LoadTpueMeddingrmsPropParametersgradAccumDebug	Chargez des paramètres d'intégration RMSPROP avec support de débogage.
LoadtpuembeddingStochasticgradientDescentParameters	Chargez des paramètres d'intégration de SGD.
LoadTpueMeddingStochasticgradIentDescentParametersgradAccumdebug	Chargez des paramètres d'intégration de SGD.
LocalResponseNormalization <T étend TNumber >	Normalisation de la réponse locale.
LocalResponseNormalizationGrad <T étend TNumber >	Gradients pour la normalisation de la réponse locale.
Journal <T étend TType >	Calcule le logarithme népérien de x par élément.
Log1p <T étend TType >	Calcule le logarithme népérien de (1 + x) élément par élément.
LogMatrixDeterminant <T étend Ttype >	Calcule le signe et le journal de la valeur absolue du déterminant de une ou plusieurs matrices carrées.
LogSoftmax <T étend TNumber >	Calcule le journal des activations softmax.
LoguniforCandidatesampler	Génère des étiquettes pour l'échantillonnage des candidats avec une distribution log-uniforme.
LogiqueEt	Renvoie la valeur de vérité de x ET y par élément.
LogiquePas	Renvoie la valeur de vérité de « NOT x » par élément.
LogiqueOu	Renvoie la valeur de vérité de x OU y par élément.
LookUptableExport <T étend Ttype , u étend Ttype >	Sorte toutes les touches et valeurs du tableau.
LookupTableFind <U étend TType >	Recherche les clés dans un tableau, affiche les valeurs correspondantes.
LookUptableImport	Remplace le contenu du tableau par les clés et valeurs spécifiées.
LookUptableInsert	Met à jour le tableau pour associer les clés aux valeurs.
LookUptipableRemove	Supprime les clés et ses valeurs associées d'une table.
Taille de la table de recherche	Calcule le nombre d'éléments dans la table donnée.
BoucleCond	Transfère l’entrée vers la sortie.
Inférieur	Convertit tous les caractères majuscules en leurs remplacements minuscules respectifs.
LowerBound <U étend TNumber >	Applique lower_bound(sorted_search_values, valeurs) le long de chaque ligne.
Lu <T étend Ttype , u étend tNumber >	Calcule la décomposition LU d'une ou plusieurs matrices carrées.
Makeiterator	Fait un nouvel itérateur à partir du «jeu de données» donné et le stocke dans «Iterator».
RendreUnique	Rendre tous les éléments de la dimension non-Batch uniques, mais "proches" de leur valeur initiale.
Mapclear	OP supprime tous les éléments du conteneur sous-jacent.
MapIncompleteSize	Op renvoie le nombre d'éléments incomplets dans le conteneur sous-jacent.
Mappouk	OP jette un œil aux valeurs de la touche spécifiée.
Taille de la carte	Op renvoie le nombre d'éléments dans le conteneur sous-jacent.
Mappel	Étape (clé, valeurs) dans le conteneur sous-jacent qui se comporte comme un hashtable.
Mapunstage	OP supprime et renvoie les valeurs associées à la clé du conteneur sous-jacent.
Mapunstagenokey	OP supprime et renvoie un aléatoire (clé, valeur) du conteneur sous-jacent.
MatMul <T étend TType >	Multipliez la matrice "a" par la matrice "b".
Fichiers correspondants	Renvoie l'ensemble de fichiers correspondant à un ou plusieurs modèles globaux.
MatchingFilesDataset
MatrixDiag <T étend TType >	Renvoie un tenseur diagonal par lots avec des valeurs diagonales par lots données.
MatrixDiagPart <T étend TType >	Renvoie la partie diagonale groupée d'un tenseur groupé.
MatrixDiagPartV3 <T étend TType >	Renvoie la partie diagonale groupée d'un tenseur groupé.
MatrixDiagV3 <T étend TType >	Renvoie un tenseur diagonal par lots avec des valeurs diagonales par lots données.
MatrixLogarithm <T étend TType >	Calcule le logarithme matriciel d'une ou plusieurs matrices carrées : \\(log(exp(A)) = A\\) Cette opération n'est définie que pour les matrices complexes.
MatrixSetDiag <T étend TType >	Renvoie un tenseur matriciel par lots avec de nouvelles valeurs diagonales par lots.
MatrixSolveLs <T étend TType >	Résout un ou plusieurs problèmes de moindres carrés linéaires.
Max <T étend TType >	Calcule le maximum d'éléments sur les dimensions d'un tenseur.
MaxIntraOpParallelismDataset	Crée un ensemble de données qui remplace le parallélisme intra-opération maximal.
MaxPool <T étend TType >	Effectue un pooling maximum sur l’entrée.
MaxPool3d <T étend TNumber >	Effectue un pooling 3D max sur l'entrée.
MaxPool3dGrad <U étend TNumber >	Calcule les gradients de la fonction de pooling 3D max.
MaxPool3dGradGrad <T étend TNumber >	Calcule les gradients de second ordre de la fonction maxpooling.
MaxPoolGrad <T étend TNumber >	Calcule les gradients de la fonction maxpooling.
MaxPoolGradGrad <T étend TNumber >	Calcule les gradients de second ordre de la fonction maxpooling.
MaxPoolGradGradWithArgmax <T étend TNumber >	Calcule les gradients de second ordre de la fonction maxpooling.
MaxPoolGradWithArgmax <T étend TNumber >	Calcule les gradients de la fonction maxpooling.
Maxpoolwithargmax <t étend tNumber , u étend tNumber >	Effectue un regroupement maximum sur l'entrée et sort à la fois les valeurs et les indices max.
Maximum <T étend TNumber >	Renvoie le maximum de x et y (c'est-à-dire
Moyenne <T étend TType >	Calcule la moyenne des éléments sur les dimensions d'un tenseur.
Merge <T étend Ttype >	Transmet la valeur d'un tenseur disponible des «entrées» à «sortie».
Fusionner le résumé	Fusionne les résumés.
Mergev2checkpoint	Format V2 Spécifique: fusionne les fichiers de métadonnées des points de contrôle fragnés.
MFC	Transforme un spectrogramme en une forme utile pour la reconnaissance vocale.
Min <T étend TType >	Calcule le minimum d'éléments sur les dimensions d'un tenseur.
Minimum <T étend TNumber >	Renvoie le min de x et y (c'est-à-dire
MirrorPad <T étend TType >	Remplit un tenseur avec des valeurs en miroir.
MirrorPadGrad <T étend TType >	Opération dégradé pour l'opération `MirrorPad`.
Mlirpassthroughop	Enveloppe un calcul Mlir arbitraire exprimé en module avec une fonction principale ().
Mod <T étend TNumber >	Renvoie le reste de la division par élément.
ModèleDataset	Transformation d'identité qui modélise la performance.
Mul <T étend TType >	Renvoie x * y par élément.
MulNoNan <T étend TType >	Renvoie x * y par élément.
MultiDeviceItérateur	Crée une ressource MultiDeviceIterator.
MultiDeviceIteratorFromStringHandle	Génère une ressource MultiDeviceIterator à partir de son handle de chaîne fourni.
MultideviceiteratorGetNextfromshard	Obtient le prochain élément pour le numéro de fragment fourni.
MultiDeviceIteratorInit	Initialise l'itérateur multi-périphérique avec l'ensemble de données donné.
MultiDeviceIteratorToStringHandle	Produit un handle de chaîne pour le MultiDeviceIterator donné.
Multinomial <U étend TNumber >	Tire des échantillons à partir d’une distribution multinomiale.
MutableDenseHashTable	Crée une table de hachage vide qui utilise des tenseurs comme magasin de sauvegarde.
Table de hachage mutable	Crée une table de hachage vide.
MutableHashTableOfTensors	Crée une table de hachage vide.
Mutex	Crée une ressource Mutex qui peut être verrouillée par `MutexLock`.
Verrouillage mutex	Verrouille une ressource mutex.
NcclAllReduce <T étend TNumber >	Génère un tenseur contenant la réduction sur tous les tenseurs d'entrée.
NcclBroadcast <T étend TNumber >	Envoie « entrée » à tous les appareils connectés à la sortie.
NcclReduce <T étend TNumber >	Réduit `input` de `num_devices` en utilisant `reduction` à un seul périphérique.
Ndtri <T étend TNumber >
Les plus les plus proches	Sélectionne les K centres les plus proches pour chaque point.
Neg <T étend TType >	Calcule la valeur numérique négative par élément.
Négroce	Formation via un échantillonnage négatif.
SuivantAprès <T étend TNumber >	Renvoie la valeur représentable suivante de «x1» dans la direction de `x2», en termes d'élément.
NEXTIDERATION <T étend Ttype >	Rend son entrée à la disposition de la prochaine itération.
Noop	Ne fait rien.
Les non-déterministes <u étend Ttype >	Génère non déterministe certains entiers.
Non maxsuppression <t étend tNumber >	Sélectionne avidement un sous-ensemble de boîtes de délimitation dans l'ordre décroissant du score, Les boîtes à élagage qui ont une intersection élevée sur un syndicat (IOU) se chevauchent avec des boîtes précédemment sélectionnées.
Non maxasuppressionwithoverlaps	Sélectionne avidement un sous-ensemble de boîtes de délimitation dans l'ordre décroissant du score, élagage des boîtes qui ont des chevauchements élevés avec des boîtes précédemment sélectionnées.
Non-serializeabledataset
Note	Renvoie la valeur de vérité de (x! = Y) Élément.
Nthelement <T étend tNumber >	Trouve des valeurs de la statistique de l'ordre `` n '-th pour la dernière dimension.
Onehot <u étend ttype >	Renvoie un tenseur à un hot.
Ceux-là <T étend Ttype >	Renvoie un tenseur de ceux avec la même forme et le même type que x.
Optimizedataset	Crée un ensemble de données en appliquant des optimisations à «input_dataset».
Optimizedatasetv2	Crée un ensemble de données en appliquant des optimisations connexes à `input_dataset`.
Facultatif de la valeur	Construit une variante facultative à partir d'un tuple de tenseurs.
FacultativealGetValue	Renvoie la valeur stockée dans une variante facultative ou soulève une erreur si aucune n'existe.
Facultatifhasvalue	Renvoie True si et seulement si la variante facultative donnée a une valeur.
Facultatif	Crée une variante facultative sans valeur.
Ordonnémaplear	OP supprime tous les éléments du conteneur sous-jacent.
Ordonnant à compléter	Op renvoie le nombre d'éléments incomplets dans le conteneur sous-jacent.
Ordonnémappeek	OP jette un œil aux valeurs de la touche spécifiée.
Ordonnémapsize	Op renvoie le nombre d'éléments dans le conteneur sous-jacent.
Ordonnance	Étape (clé, valeurs) dans le conteneur sous-jacent qui se comporte comme un ordre conteneur associatif.
Ordonnémapunstage	OP supprime et renvoie les valeurs associées à la clé du conteneur sous-jacent.
Ordonné mapunstagenokey	OP supprime et renvoie l'élément (clé, valeur) avec le plus petit clé du conteneur sous-jacent.
Ordinalsector	Un sélecteur de noyau TPU op.
OutFeedDequeue <T étend Ttype >	Récupère un seul tenseur de la sortie de calcul.
Outfeeddequeuetuple	Récupérez plusieurs valeurs à partir de la sortie de calcul.
OutFeeddequeueTutuplev2	Récupérez plusieurs valeurs à partir de la sortie de calcul.
OutFeedDequeuev2 <T étend Ttype >	Récupère un seul tenseur de la sortie de calcul.
Outfeedenqueue	ENQUÊTE UN TENSEUR SUR LA VOIE DE CULTATATION.
Outfeedenqueuetuple	ENQUÊTEUR plusieurs valeurs de tenseur sur la sortie de calcul.
Pad <t étend Ttype >	Enveloppe l'opérateur XLA Pad, documenté à https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#pad.
Rembourré	Crée un ensemble de données qui lance les éléments «Batch_Size» de l'entrée.
Paddingfifoqueue	Une file d'attente qui produit les éléments dans l'ordre premier entré, premier sorti.
ParallelConcat <T étend Ttype >	COMPATENNE UNE LISTE DES TENSEURS «N» le long de la première dimension.
ParalleldynamicSttitch <t étend Ttype >	Entrelacez les valeurs des tenseurs « données » en un seul tenseur.
Paramétré-tronçon de normal <u étend tNumber >	Sorte des valeurs aléatoires à partir d'une distribution normale.
Parseexample	Transforme un vecteur de protos TF.example (comme des chaînes) en tenseurs dactylographiés.
Parseexampledataset	Transforme `input_dataset` contenant des protos« Exemple »en tant que vecteurs de DT_String en un ensemble de données d'objets« Tensor »ou« Sparsetentensor »représentant les fonctionnalités analysées.
Parsesenceexample	Transforme un vecteur de protos tf.io.SenceExample (comme des chaînes) en tenseurs typés.
Parsesingleexample	Transforme un proto TF.example (en tant que chaîne) en tenseurs typés.
Parsesinglesequenceexample	Transforme un cerveau scalaire. SequenceExample Proto (comme des cordes) en tenseurs dactylographiés.
Parttenseur <T étend Ttype >	Transforme un TensorFlow sérialisé.
PartitionedInput <T étend Ttype >	Un OP qui regroupe une liste des entrées partitionnées ensemble.
PartitionEdoutput <T étend Ttype >	Un OP qui démultiplexes un tenseur à étaler par Xla à une liste de partitionned sorties en dehors du calcul XLA.
Planification <T étend Ttype >	Une opération d'espace réservé pour une valeur qui sera introduite dans le calcul.
PayholderwithDefault <T étend Ttype >	Un Payholder OP qui passe par «entrée» lorsque sa sortie n'est pas alimentée.
Polygamma <T étend Tnumber >	Calculez la fonction Polygamma \\(\psi^{(n)}(x)\\).
Point de population	Calcule le nombre de populations sur les éléments (aka
POW <T étend Ttype >	Calcule la puissance d'une valeur à une autre.
PrefetchDataset	Crée un ensemble de données qui préfère de manière asynchrone des éléments de `input_dataset`.
Préliner	Un OP qui linéarise une valeur de tenseur à un tenseur variant opaque.
Prélinéarise	Un OP qui linéarise plusieurs valeurs de tenseur à un tenseur variant opaque.
Empêcher le cycle <T étend Ttype >	Un OP d'identité qui déclenche une erreur si un gradient est demandé.
Imprimer	Imprime un scalaire de chaîne.
PriorityQueue	Une file d'attente qui produit des éléments triés par la première valeur composante.
Privatethreadpoolataset	Crée un ensemble de données qui utilise un pool de thread personnalisé pour calculer `input_dataset`.
Prod <t étend ttype >	Calcule le produit d'éléments à travers les dimensions d'un tenseur.
QR <T étend Ttype >	Calcule les décompositions QR d'une ou plusieurs matrices.
La quantification <T étend Ttype >	Quantisez le tenseur «d'entrée» de type float sur le tenseur de «sortie» de type «t».
QuantizEAndDequantize <T étend tNumber >	Quantifie ensuite la désagréation d'un tenseur.
QuantizEAndDequantizev3 <T étend Tnumber >	Quantifie ensuite la désagréation d'un tenseur.
QuantizEAndDequantizev4 <T étend Tnumber >	Renvoie le gradient de `Quantification.quantiseAndDequantizev4».
QuantizEAndDequantizev4grad <T étend Tnumber >	Renvoie le gradient de «QuantizEAndDequantizev4».
QuantizedownandshrinkRange <u étend Ttype >	Convertir le tenseur «d'entrée» quantifié en une «sortie» de précision inférieure, en utilisant le Distribution réelle des valeurs pour maximiser l'utilisation de la profondeur de bit inférieure et ajuster les plages de sortie MIN et MAX en conséquence.
QuantizedAdd <V étend Ttype >	Renvoie x + y élément, travaillant sur des tampons quantifiés.
Qualtizedavgpool <T étend Ttype >	Produit le pool moyen du tenseur d'entrée pour les types quantifiés.
QuantizedBatchNormwithGlobalNormalisation <U étend Ttype >	Normalisation de lots quantifiée.
Quantizedbiasadd <v étend Ttype >	Ajoute le «biais» du tenseur à l'entrée du tenseur pour les types quantifiés.
QuantizedConcat <T étend Ttype >	Concaténe les tenseurs quantifiés le long d'une seule dimension.
QuantizedConv2DandRelu <V étend Ttype >
QuantizedConv2DandReLuAndrequantize <V étend Ttype >
QuantizedConv2DanDrequantize <V étend Ttype >
QuantizedConv2DperChannel <V étend Ttype >	Calculs QuantizedConv2d par canal.
QuantizedConv2dWithbias <V étend Ttype >
QuantizedConv2dWithbiasandRelu <V étend Ttype >
QuantizedConv2dWithbiasAndReLuAndrequantize <W étend Ttype >
QuantizedConv2dWithbiasAndRequantize <W étend Ttype >
QuantizedConv2dWithbiassignedSumAndReluAndrequantiser <x étend Ttype >
QuantizedConv2dWithbiasSumandRelu <V étend Ttype >
QuantizedConv2dWithbiasSumAndReLUAnDrequantiser <x étend Ttype >
QuantizedConv2d <V étend Ttype >	Calcule une convolution 2D donnée des tenseurs d'entrée et de filtre 4D quantifiés.
QuantisedDepthwiseConv2d <V étend Ttype >	Calculs quantifiés en profondeur Conv2d.
QuantizedDepthwiSeConv2dWithbias <V étend Ttype >	Calcula les calculs quantifiés de la profondeur avec biais.
QuantisedDepthwiSeConv2dwithbiasandrelu <V étend Ttype >	Calcula les calculs quantifiés de la profondeur avec biais et relu.
QuantizedDepthwiSeConv2dWithbiasAndReLuAndrequantize <W étend Ttype >	Calcula les calculs quantifiés de la profondeur avec biais, relu et requantiser.
QuantizedInstanceNorm <T étend Ttype >	Normalisation d'instance quantifiée.
Quantisématmul <v étend Ttype >	Effectuez une multiplication matricielle quantifiée de «A» par la matrice `B».
Quantisématmulwithbias <w étend ttype >	Effectue une multiplication matricielle quantifiée de «A» par la matrice «B» avec un biais ADD.
QuantisématmulwithbiasandDequantize <w étend tnumber >
Quantisématmulwithbiasandrelu <v étend Ttype >	Effectuez une multiplication matricielle quantifiée de «A» par la matrice «B» avec le biais Add et Relu Fusion.
Quantisématmulwithbiasandreluandrequantize <w étend ttype >	Effectuez une multiplication matricielle quantifiée de «A» par la matrice `B» avec le biais Add et Relu et Requantiser la fusion.
QuantisématmulwithbiasAndrequantiser <w étend Ttype >
QuantizedMaxpool <T étend Ttype >	Produit le pool maximum du tenseur d'entrée pour les types quantifiés.
Quantisémul <v étend Ttype >	Renvoie x * y élément, travaillant sur des tampons quantifiés.
QuantizedRelu <u étend Ttype >	Calculations Linear Rectifiée quantifiée: `Max (fonctionnalités, 0)`
QuantizedRelu6 <u étend Ttype >	Calculations Linear Rectifiée quantifiée 6: `min (Max (fonctionnalités, 0), 6)`
QuantizedRelux <u étend Ttype >	Calculs Rectifié Rectifié X: `min (Max (fonctionnalités, 0), max_value)`
QuantizedReshape <T étend Ttype >	Remhapes un tenseur quantifié selon le Reshape Op.
QuantizedResizeBilinear <T étend Ttype >	Redimensionner les `` images '' quantifiées à la «taille» en utilisant une interpolation bilinéaire quantifiée.
Queueclose	Ferme la file d'attente donnée.
Queuedequeue	DÉQUENUES Un tuple d'un ou plusieurs tenseurs de la file d'attente donnée.
Queuedequeuemany	DÉQUÊTEURS `N` Les tuples d'un ou plusieurs tenseurs de la file d'attente donnée.
Queuedequeueupto	DÉQUÊTEURS `N` Les tuples d'un ou plusieurs tenseurs de la file d'attente donnée.
Queueenqueue	Enqueues a tuple of one or more tensors in the given queue.
QueueEnqueueMany	Enqueues zero or more tuples of one or more tensors in the given queue.
File d'attente	Renvoie True si la file d'attente est fermée.
File d'attente	Calcule le nombre d'éléments dans la file d'attente donnée.
RaggedBincount <u étend tNumber >	Compte le nombre d'occurrences de chaque valeur dans un tableau d'entiers.
RaggedCountSparseOutput <U extends TNumber >	Performs sparse-output bin counting for a ragged tensor input.
RaggedCross <T extends TType , U extends TNumber >	Generates a feature cross from a list of tensors, and returns it as a RaggedTensor.
RaggedGather <T extends TNumber , U extends TType >	Gather ragged slices from `params` axis `0` according to `indices`.
RaggedRange <U extends TNumber , T extends TNumber >	Returns a `RaggedTensor` containing the specified sequences of numbers.
RaggedTensorFromVariant <U extends TNumber , T extends TType >	Decodes a `variant` Tensor into a `RaggedTensor`.
RaggedTensorToSparse <U extends TType >	Converts a `RaggedTensor` into a `SparseTensor` with the same values.
RaggedtenStorTotensor <u étend Ttype >	Créez un tenseur dense à partir d'un tenseur en lambeaux, modifiant éventuellement sa forme.
En lambeaux en lambeaux	Encode un `` RaggedtenSor 'dans un tenseur de «variante».
RaggedtenStoroVariantgradient <u étend Ttype >	Helper était utilisé pour calculer le gradient pour «RaggedtenStorovariant».
RandomCrop <T étend Tnumber >	Crave `` Image ''.
Randomdataset	Crée un ensemble de données qui renvoie les numéros de pseudorandom.
Randomgamma <u étend tNumber >	Sorte les valeurs aléatoires de la ou des distributions gamma décrites par Alpha.
RandomGammagrad <T étend tNumber >	Calcule la dérivée d'un échantillon aléatoire gamma wrt
Randompoisson <V étend tNumber >	Sorte les valeurs aléatoires de la ou des distributions de Poisson décrites par le taux.
Randomshuffle <T étend Ttype >	Mélange au hasard un tenseur le long de sa première dimension.
Randomshufflequeue	Une file d'attente qui randomise l'ordre des éléments.
RandomStandardNormal <u étend tNumber >	Sorte des valeurs aléatoires à partir d'une distribution normale.
Randomuniforme <u étend tNumber >	Sorte des valeurs aléatoires à partir d'une distribution uniforme.
Randomunifornt <u étend TNumber >	Sorte des entiers aléatoires à partir d'une distribution uniforme.
Range <T étend tNumber >	Crée une séquence de nombres.
Rangedataset	Crée un ensemble de données avec une gamme de valeurs.
Rang	Renvoie le rang de tenseur.
Lecture	Lit et sort tout le contenu du nom de fichier d'entrée.
Readvariableop <t étend ttype >	Lit la valeur d'une variable.
En lecture	Renvoie le nombre d'enregistrements que ce lecteur a produit.
Lecturenumworkunitscompleted	Renvoie le nombre d'unités de travail que ce lecteur a terminé le traitement.
ReaderRead	Returns the next record (key, value pair) produced by a Reader.
ReaderReadUpTo	Returns up to `num_records` (key, value) pairs produced by a Reader.
ReaderReset	Restore a Reader to its initial clean state.
ReaderRestoreState	Restore a reader to a previously saved state.
Readerserializestate	Produisez un tenseur de chaîne qui code pour l'état d'un lecteur.
Réel <u étend tNumber >	Renvoie la partie réelle d'un nombre complexe.
RealDiv <T étend Ttype >	Renvoie X / Y sur le plan des éléments pour les types réels.
RepatchDataset	Crée un ensemble de données qui modifie la taille du lot.
RepatchDatasetv2	Crée un ensemble de données qui modifie la taille du lot.
Réciproque <T étend Ttype >	Calcule le réciproque de x élément.
Réciproque <T étend Ttype >	Calcule le gradient pour l'inverse de « x » par rapport à son entrée.
Enregistrer	Émet des enregistrements randomisés.
Recv <t étend ttype >	Reçoit le tenseur nommé d'un autre calcul XLA.
RecvTPUEmbeddingActivations	An op that receives embedding activations on the TPU.
Réduire <T étend tNumber >	Réduit mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques.
Réduceal	Calcule le « et logique » des éléments sur les dimensions d'un tenseur.
Réduceany	Calcule le « ou logique » des éléments sur les dimensions d'un tenseur.
Réduire	Rejoint un tenseur de chaîne à travers les dimensions données.
ReduceMax <T étend Ttype >	Calcule le maximum d'éléments sur les dimensions d'un tenseur.
Réducemin <T étend Ttype >	Calcule le minimum d'éléments sur les dimensions d'un tenseur.
Réductionprod <t étend Ttype >	Calcule le produit d'éléments à travers les dimensions d'un tenseur.
Réducteur <T étend Ttype >	Calcule la somme des éléments à travers les dimensions d'un tenseur.
Reducev2 <T étend Tnumber >	Réduit mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques.
Réfroit <T étend Ttype >	Crée ou trouve un cadre enfant et met les « données » à la disposition du cadre enfant.
Refexit <T étend Ttype >	Quitte l’image actuelle vers son image parent.
Handicapé <T étend Ttype >	Renvoyez le même tenseur ref que le tenseur de référence d'entrée.
RefMerge <T extends TType >	Forwards the value of an available tensor from `inputs` to `output`.
RefNextideration <T étend Ttype >	Rend son entrée à la disposition de la prochaine itération.
RefSelect <T étend Ttype >	Transfère le `index`th élément de« entrées »vers« sortie ».
RefSwitch <T extends TType >	Forwards the ref tensor `data` to the output port determined by `pred`.
Regexfullmatch	Vérifiez si l'entrée correspond au modèle Regex.
Regexreplace	Remplace les correspondances de l'expression régulière «motif» dans «entrée» avec la chaîne de remplacement fournie dans «réécriture».
Registredataset	Enregistre un ensemble de données avec le service tf.data.
Relu <t étend ttype >	Calculs Rectifié linéaire: `Max (fonctionnalités, 0)`.
Relu6 <t étend tNumber >	Calculs Rectifié Linear 6: `min (Max (fonctionnalités, 0), 6)`.
Relu6grad <t étend tNumber >	Calcule les gradients linéaires 6 linéaires pour une opération RELU6.
Relugrad <T étend Tnumber >	Calcule des gradients linéaires rectifiés pour une opération RELU.
RemoteFusedGraphExecute	Execute a sub graph on a remote processor.
Dataset répétitif	Crée un ensemble de données qui émet les sorties de `input_dataset`` count`.
Repliaid	Réplique d'identification.
ReplicateMetadata	Metadata indicating how the TPU computation should be replicated.
ReproduitInput <T étend Ttype >	Connecte N entrées à un calcul TPU répliqué à N-Way.
ReplicatedOutput <T extends TType >	Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation.
RequantizationRange	Computes a range that covers the actual values present in a quantized tensor.
RequantizationRangePerChannel	Computes requantization range per channel.
Requantize <U extends TType >	Converts the quantized `input` tensor into a lower-precision `output`.
RequantizePerChannel <U extends TType >	Requantizes input with min and max values known per channel.
Reshape <T étend Ttype >	Remodeler un tenseur.
Resisearea	Redimensionner les `` images '' à la «taille» en utilisant l'interpolation de la zone.
Redimensibicicu	Redimensionner les `` images '' à la «taille» en utilisant une interpolation bicubique.
ResizeBIcucuCgrad <T étend Tnumber >	Calcule le gradient de l'interpolation bicubique.
Redimensinear	Redimensionner les `` images '' à la «taille» à l'aide d'une interpolation bilinéaire.
Redimensibilineargrad <t étend tNumber >	Calcule le gradient de l'interpolation bilinéaire.
Resizenearestneighbor <t étend tNumber >	Redimensionner les «images» à «taille» en utilisant l'interpolation du voisin le plus proche.
Resizenearestneighborgragrad <t étend tNumber >	Calcule le gradient de l'interpolation du plus proche voisin.
ResourceAccumulatorApplyGradient	Applies a gradient to a given accumulator.
RessourcecumulatornumAccumuled	Renvoie le nombre de gradients agrégés dans les accumulateurs donnés.
ResourceAccumulatorSetGlobalStep	Updates the accumulator with a new value for global_step.
ResourceAccumUlArtaTakegradient <T étend Ttype >	Extrait le gradient moyen dans le ConditionalAccumulator donné.
ResourceApplyAdaMax	Mettez à jour '*var' selon l'algorithme AdaMax.
ResourceApplyAdadelta	Mettez à jour '*var' selon le schéma adadelta.
ResourceApplyAdagrad	Mettez à jour '*var' selon le schéma adagrad.
ResourceApplyAdagradDa	Mettez à jour '*var' selon le schéma adagrad proximal.
ResourceApplyAdam	Mettez à jour '*var' selon l'algorithme d'Adam.
ResourceApplyAdamWithAmsgrad	Mettez à jour '*var' selon l'algorithme d'Adam.
ResourceApplyAddSign	Mettez à jour '*var' selon la mise à jour AddSign.
ResourceApplyCenteredRmsProp	Mettez à jour '*var' selon l'algorithme RMSProp centré.
ResourceApplyFtrl	Mettez à jour '*var' selon le schéma Ftrl-proximal.
ResourceApplyGradientDescent	Mettez à jour 'var' en soustrayant 'alpha' 'delta'.
ResourceApplyKerasMomentum	Mettez à jour '*var' selon le schéma momentum.
ResourceApplyMomentum	Mettez à jour '*var' selon le schéma momentum.
ResourceApplyPowerSign	Mettez à jour '*var' selon la mise à jour AddSign.
ResourceApplyProximalAdagrad	Mettez à jour 'var' et 'accum' selon FOBOS avec le taux d'apprentissage d'Adagrad.
ResourceApplyProximalGradientDescent	Mettez à jour '*var' en tant qu'algorithme FOBOS avec un taux d'apprentissage fixe.
ResourceApplyRmsProp	Mettez à jour '*var' selon l'algorithme RMSProp.
RessourceconditionalAccumulator	Un accumulateur conditionnel pour agréger les gradients.
ResourceCountUpto <T étend tNumber >	Incréments variable indiqués par «ressource» jusqu'à ce qu'il atteigne la «limite».
ResourceGather <u étend Ttype >	Rassemblez des tranches de la variable indiquée par la «ressource» selon les «indices».
ResourceGathernd <u étend Ttype >
ResourceScatterAdd	Adds sparse updates to the variable referenced by `resource`.
ResourceScatterDiv	Divides sparse updates into the variable referenced by `resource`.
ResourceScatterMax	Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `max` operation.
ResourceScatterMin	Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `min` operation.
ResourceScatterMul	Multiplies sparse updates into the variable referenced by `resource`.
ResourceScatterNdAdd	Applique un ajout clairsemé aux valeurs ou tranches individuelles dans une variable.
ResourceScatterNdMax
ResourceScatterNdMin
ResourceScatterNdSub	Applique une soustraction clairsemée aux valeurs ou tranches individuelles dans une variable.
ResourceScatterNdUpdate	Applique des «mises à jour» clairsemées aux valeurs ou tranches individuelles dans une donnée variable en fonction des «indices».
ResourceScatterSub	Subtracts sparse updates from the variable referenced by `resource`.
ResourceScatterUpdate	Assigns sparse updates to the variable referenced by `resource`.
ResourceSparseApplyAdadelta	var: devrait provenir d'une variable ().
ResourceSparseApplyAdagrad	Mettez à jour les entrées pertinentes dans «* var» et «accum» selon le schéma Adagrad.
ResourceSparseApplyAdagradDa	Mettre à jour les entrées dans «* var» et «accum» selon le schéma proximal Adagrad.
ResourceSparseApplyAdagradV2	Mettez à jour les entrées pertinentes dans «* var» et «accum» selon le schéma Adagrad.
ResourceSparseApplyCenteredRmsProp	Mettez à jour '*var' selon l'algorithme RMSProp centré.
ResourceSparseApplyFtrl	Mettez à jour les entrées pertinentes dans «* var» en fonction du schéma FTRL-proximal.
ResourceSparseApplyKerasMomentum	Mettez à jour les entrées pertinentes dans «* var» et «accum» selon le schéma de momentum.
ResourceSparseApplyMomentum	Mettez à jour les entrées pertinentes dans «* var» et «accum» selon le schéma de momentum.
ResourceSparseApplyProximalAdagrad	Entrées de mise à jour clairsemées dans «* var» et «accum» selon l'algorithme FOBOS.
ResourceSparseApplyProximalGradientDescent	Update clairsemée '* var' comme algorithme FOBOS avec un taux d'apprentissage fixe.
ResourceSparseApplyRmsProp	Mettez à jour '*var' selon l'algorithme RMSProp.
ResourceStridedSliceAssign	Attribuez une valeur «Valeur» à la référence en L-Value en tranches de «Ref».
Restaurer	Restores tensors from a V2 checkpoint.
Restoreslice <T étend Ttype >	Restaure un tenseur à partir des fichiers de point de contrôle.
RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters	Retrieve ADAM embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug	Retrieve ADAM embedding parameters with debug support.
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters	Retrieve Adadelta embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug	Retrieve Adadelta embedding parameters with debug support.
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters	Retrieve Adagrad embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug	Retrieve Adagrad embedding parameters with debug support.
RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters	Retrieve centered RMSProp embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters	Retrieve FTRL embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug	Retrieve FTRL embedding parameters with debug support.
RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters	Retrieve MDL Adagrad Light embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters	Retrieve Momentum embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug	Retrieve Momentum embedding parameters with debug support.
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters	Retrieve proximal Adagrad embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug	Retrieve proximal Adagrad embedding parameters with debug support.
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters	Retrieve RMSProp embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug	Retrieve RMSProp embedding parameters with debug support.
RetrievetpuembeddingStochasticgradientDescentParameters	Récupérer les paramètres d'incorporation SGD.
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug	Retrieve SGD embedding parameters with debug support.
Inversé <T étend Ttype >	Inverse les dimensions spécifiques d'un tenseur.
Reversesequence <T étend Ttype >	Inverse les tranches de longueur variable.
Rfft <u étend ttype >	Transformée de Fourier rapide à valeur réelle.
Rfft2d <u étend ttype >	Transformée de Fourier rapide à valeur réelle 2D.
Rfft3d <u étend ttype >	Transformée de Fourier rapide à valeur réelle 3D.
Rgbtohsv <t étend tNumber >	Convertit une ou plusieurs images de RVB à HSV.
Righthift <T étend tNumber >	Elementwise calcule le décalage droit sur le sens bit de «X» et «Y».
Rint <T étend Tnumber >	Renvoie un entier d'élément le plus proche de x.
Rngreadandskip	Avancez le compteur d'un RNG à base de comptoir.
RngSkip	Avancez le compteur d'un RNG à base de comptoir.
Roll <T étend Ttype >	Roule les éléments d'un tenseur le long d'un axe.
Round <T étend Ttype >	Arrond les valeurs d'un tenseur à l'entier le plus proche, en termes d'élément.
RPC	Effectuez des lots de demandes RPC.
Rsqrt <t étend Ttype >	Calcule réciproque de la racine carrée de x élément par élément.
Rsqrtgrad <t étend Ttype >	Calcule le gradient du RSQRT de `x` wrt son entrée.
SampleDistortedBoundingBox <T extends TNumber >	Generate a single randomly distorted bounding box for an image.
Échantillonnage	Crée un ensemble de données qui prélève un échantillon de Bernoulli du contenu d'un autre ensemble de données.
Sauvegarder	Saves tensors in V2 checkpoint format.
SaveSlices	Saves input tensors slices to disk.
Scalarsummary	Sorte un tampon de protocole «Résumé» avec des valeurs scalaires.
Scalndranslater
ScalAndtranslategrad <T étend Tnumber >
DiscatAdd <T étend Ttype >	Ajoute des mises à jour rares à une référence variable.
ScatterDiv <T étend Ttype >	Divise une référence variable par des mises à jour clairsemées.
ScatterMax <T étend tNumber >	Réduit les mises à jour clairsemées dans une référence variable à l'aide de l'opération «Max».
Scattermin <T étend Tnumber >	Réduit les mises à jour clairsemées dans une référence variable à l'aide de l'opération «min».
ScatterMul <T étend Ttype >	Multiplie les mises à jour clairsemées dans une référence variable.
Dissatnd <u étend ttype >	Disperson «Mises à jour» dans un nouveau tenseur selon «Indices».
Scatterndadd <T étend Ttype >	Applique un ajout clairsemé aux valeurs ou tranches individuelles dans une variable.
Dissatndmax <t étend Ttype >	Calcule le maximum au niveau des éléments.
Scatterndmin <T étend Ttype >	Calcule le minimum au niveau des éléments.
ScatterndNonaliasingAdd <T étend Ttype >	Applique un ajout clairse à partir des «mises à jour» en fonction des indices «indices».
ScatterNDSUB <T étend Ttype >	Applique une soustraction clairsemée aux valeurs ou tranches individuelles dans une variable.
ScatterNdupdate <T étend Ttype >	Applique des «mises à jour» clairsemées aux valeurs ou tranches individuelles dans une donnée variable en fonction des «indices».
Dispersub <t étend ttype >	Soustrade les mises à jour clairsemées d'une référence variable.
Dispersupdate <t étend Ttype >	Applique des mises à jour rares à une référence variable.
Sdcafprint	Calcule les empreintes digitales des chaînes d'entrée.
SdcaOptimizer	Distributed version of Stochastic Dual Coordinate Ascent (SDCA) optimizer for linear models with L1 + L2 regularization.
SdcaShrinkL1	Applies L1 regularization shrink step on the parameters.
SegmentMax <T étend tNumber >	Calcule le maximum le long des segments d'un tenseur.
SegmentMean <T étend Ttype >	Calcule la moyenne le long des segments d'un tenseur.
Segmentmin <t étend tNumber >	Calcule le minimum le long des segments d'un tenseur.
SegmentProd <t étend Ttype >	Calcule le produit le long des segments d'un tenseur.
Segmentsmum <T étend Ttype >	Calcule la somme le long des segments d'un tenseur.
Sélectionner <T étend Ttype >
SelfAdjointEig <T extends TType >	Computes the eigen decomposition of a batch of self-adjoint matrices (Note: Only real inputs are supported).
Selu <t étend tNumber >	Calculs Linear exponentiel à l'échelle: `Scale * Alpha * (EXP (fonctionnalités) - 1)` Si <0, «échelle * fonctionnalités» sinon.
Selugrad <T étend tNumber >	Calcule les gradients de l'opération linéaire exponentielle (SELU) à l'échelle.
Envoyer	Sends the named tensor to another XLA computation.
SendTPUEmbeddingGradients	Performs gradient updates of embedding tables.
SerializeIterator	Convertit le `ressource_handle» donné représentant un itérateur en un tenseur variant.
SerializeManysParse <u étend Ttype >	Sérialisez un `n`-minibatch` sparsetentensor »dans un objet` [n, 3] `` tensor '.
SerializSparse <u étend ttype >	Sérialisez un `Sparsetentensor 'dans un objet` [3] `` Tensor'.
Sérialiseur	Transforme un tenseur en un Tensorproto proto sérialisé.
SetDiff1d <T extends TType , U extends TNumber >	Computes the difference between two lists of numbers or strings.
Se débarrasser de	Nombre d'éléments uniques le long de la dernière dimension de l'entrée «set».
SetStatsaggregatordataset
Forme <u étend tNumber >	Renvoie la forme d'un tenseur.
ShapeN <U extends TNumber >	Returns shape of tensors.
Sharddataset	Crée un «ensemble de données» qui ne comprend que 1 / «num_shards» de cet ensemble de données.
ShardedFilename	Générer un nom de fichier fragné.
SHARDEDFILESPEP	Générez un modèle GLOB correspondant à tous les noms de fichiers fragnés.
Sharding <T étend Ttype >	Un OP qui éclaire l'entrée en fonction de l'attribut de rayonnage donné.
Shuffleandrepeatdataset
Shuffledataset
ShutdownDistributedTPU	Shuts down a running distributed TPU system.
Sigmoïd <T étend Ttype >	Calcule sigmoïde de l'élément `` x '.
Sigmoïdgrad <T étend Ttype >	Calcule le gradient du sigmoïde de «x» wrt son entrée.
Le signe <t étend Ttype >	Renvoie une indication d'élément du signe d'un nombre.
Sin <t étend ttype >	Calcule le sinus de x élément.
Sinh <t étend ttype >	Calcule le sinus hyperbolique de x élément.
Taille <u étend tNumber >	Renvoie la taille d'un tenseur.
Skipdataset	Crée un ensemble de données qui saute des éléments de «comptage» à partir du `input_dataset».
Skipgram	Parses a text file and creates a batch of examples.
Somnataset
Slice <T étend Ttype >	Renvoyez une tranche de «entrée».
SlidingwindowDataset	Crée un ensemble de données qui passe une fenêtre coulissante sur `input_dataset`.
Instantané <T étend Ttype >	Renvoie une copie du tenseur d'entrée.
SobolSample <T étend tNumber >	Génère des points à partir de la séquence SOBOL.
Softmax <t étend tNumber >	Calcule les activations SoftMax.
SoftmaxCrossEntropyWithLogits <T extends TNumber >	Computes softmax cross entropy cost and gradients to backpropagate.
Softplus <T étend Tnumber >	Calcule Softplus: `log (exp (fonctionnalités) + 1)`.
SoftPlusgrad <T étend Tnumber >	Calcule les gradients Softplus pour une opération Softplus.
SofTsign <t étend tNumber >	Calcule SofTsign: `Fonctionnalités / (ABS (fonctionnalités) + 1)`.
Softssigngrad <t étend tNumber >	Calcule des gradients SofTsign pour une opération SofTsign.
Solve <T étend Ttype >	Résout des systèmes d'équations linéaires.
Trier <T étend Ttype >	Enveloppe l'opérateur de tri XLA, documenté à https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort.
SpaceTobatch <T étend Ttype >	Spacetobatch pour les tenseurs 4D de type T.
SpacetObatchnd <T étend Ttype >	Spacetobatch pour les tenseurs et tenseurs de type T.
SpaceTodepth <T étend Ttype >	Spacetodepth pour les tenseurs de type T.
SparseAccumulatorApplyGradient	Applies a sparse gradient to a given accumulator.
SparseAccumulatorTakeGradient <T extends TType >	Extracts the average sparse gradient in a SparseConditionalAccumulator.
SparseAdd <T extends TType >	Adds two `SparseTensor` objects to produce another `SparseTensor`.
SparseAddGrad <T extends TType >	The gradient operator for the SparseAdd op.
SparsEApplyAdelta <T étend Ttype >	var: devrait provenir d'une variable ().
SparsEApplyAdagrad <T étend Ttype >	Mettez à jour les entrées pertinentes dans «* var» et «accum» selon le schéma Adagrad.
Sparseapplyadagradda <T étend Ttype >	Mettre à jour les entrées dans «* var» et «accum» selon le schéma proximal Adagrad.
SparsEApplyCenteredRmsprop <T étend Ttype >	Mettez à jour '*var' selon l'algorithme RMSProp centré.
SparseApplyftrl <t étend Ttype >	Mettez à jour les entrées pertinentes dans «* var» en fonction du schéma FTRL-proximal.
SparsEApplyMomentum <T étend Ttype >	Mettez à jour les entrées pertinentes dans «* var» et «accum» selon le schéma de momentum.
SparsEApplyproximalAdagrad <T étend Ttype >	Entrées de mise à jour clairsemées dans «* var» et «accum» selon l'algorithme FOBOS.
SparsEApplyproximalgradIentDescent <T étend Ttype >	Update clairsemée '* var' comme algorithme FOBOS avec un taux d'apprentissage fixe.
SparsEApplyRmsprop <T étend Ttype >	Mettez à jour '*var' selon l'algorithme RMSProp.
SPARSEBINCOUNT <u étend tNumber >	Compte le nombre d'occurrences de chaque valeur dans un tableau d'entiers.
SparseConcat <T extends TType >	Concatenates a list of `SparseTensor` along the specified dimension.
SparsEconditionalAccumulateur	Un accumulateur conditionnel pour agréger les gradients clairsemés.
SparseCountSparseOutput <U extends TNumber >	Performs sparse-output bin counting for a sparse tensor input.
SparseCross	Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors.
SparseCrossHashed	Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors.
Sparsedensecwiseadd <T étend Ttype >	Ajoute un sparsetentenseur et un tenseur dense, en utilisant ces règles spéciales: (1) diffuse le côté dense pour avoir la même forme que le côté clairsemé, s'il est éligible; (2) Ensuite, seules les valeurs denses pointées par les indices du SparSettenseur participent à l'ajout de CWise.
Sparsedensecwisediv <T étend Ttype >	Conside dans le composant divise un Sparsetentenseur par un tenseur dense.
SparsedensecwiseMul <T étend Ttype >	Multiplie un SPARSETENSEUR par composant par un tenseur dense.
SparseFillEmptyRows <T extends TType >	Fills empty rows in the input 2-D `SparseTensor` with a default value.
SparseFillEmptyRowsGrad <T extends TType >	The gradient of SparseFillEmptyRows.
Sparsematmul	Multipliez la matrice "A" par matrice "B".
SPARSEMATRIXADD	Ajout clairsemé de deux matrices CSR, C = alpha * A + Beta * B.
SPARSEMATRIXMATMUL <T étend Ttype >	Matrix multiplies une matrice clairsemée avec une matrice dense.
Sparsematrixmul	Multiplication par élément d'une matrice clairsemée avec un tenseur dense.
SparsEmatrixnnz	Renvoie le nombre de non-zestes de «SPARSE_MATRIX».
SPARSEMATRIXORDINGAMD	Calcule l'ordre de degré minimum (AMD) approximatif de «entrée».
SPARSEMATRIXSOFTMAX	Calcule le softmax d'un CSRSParsematrix.
Sparsematrixsoftmaxgrad	Calcule le gradient du SparsEmatrixSoftMax OP.
SPARSEMATRIXSPARSECHOLESKY	Calcule la décomposition clairsemée de Cholesky de «entrée».
SparsEmatrixSparsematmul	Matrice clairsemée multiplies deux matrices CSR `A` et` B '.
SparsEmatrixTransspose	Transpose les dimensions intérieures (matrice) d'un CSRSParsematrix.
Sparsematrixzeros	Crée un CSRSPARSEMatrix All-Berosos avec une forme `dense_shape`.
SparsereduceMax <T étend Tnumber >	Calcule le maximum des éléments à travers les dimensions d'un sparsetensor.
SparseReduceMaxSparse <T extends TNumber >	Calcule le maximum des éléments à travers les dimensions d'un sparsetensor.
Sparsereducesum <T étend Ttype >	Calcule la somme des éléments à travers les dimensions d'un Sparsetentenseur.
SparseReduceSumSparse <T extends TType >	Calcule la somme des éléments à travers les dimensions d'un Sparsetentenseur.
SparseReorder <T extends TType >	Reorders a SparseTensor into the canonical, row-major ordering.
SparseReshape	Reshapes a SparseTensor to represent values in a new dense shape.
SparsesegmentMean <T étend tNumber >	Calcule la moyenne le long des segments clairsemés d'un tenseur.
SPARSESINGLEMANDGRAD <T étend Tnumber >	Calcule les gradients de SparsesegmentMean.
SPARSESINGLMEAnwithnumSegments <T étend Tnumber >	Calcule la moyenne le long des segments clairsemés d'un tenseur.
Sparsesegmentsqrtn <T étend tNumber >	Calcule la somme le long des segments clairsemés d'un tenseur divisé par le SQRT de N.
Sparsesegmentsqrtngrad <T étend Tnumber >	Calcule les gradients pour Sparsesegmentsqrtn.
SparsesegmentsqrtnwithnumSegments <T étend tnumber >	Calcule la somme le long des segments clairsemés d'un tenseur divisé par le SQRT de N.
Sparsesegmentsum <t étend tNumber >	Calcule la somme le long des segments clairsemés d'un tenseur.
SparsesegmentsumwithnumSegments <T étend tNumber >	Calcule la somme le long des segments clairsemés d'un tenseur.
SparseSlice <T extends TType >	Slice a `SparseTensor` based on the `start` and `size`.
Sparseslicegrad <T étend Ttype >	L'opérateur de gradient de la Sparseslice OP.
SparsesoftMax <T étend tNumber >	Applique Softmax à un nd «Sparsetentensor» par lots.
SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits <T extends TNumber >	Computes softmax cross entropy cost and gradients to backpropagate.
SparseSparseMaximum <T extends TNumber >	Returns the element-wise max of two SparseTensors.
SparseSparseMinimum <T extends TType >	Returns the element-wise min of two SparseTensors.
SparseSplit <T extends TType >	Split a `SparseTensor` into `num_split` tensors along one dimension.
SparsetenSordensEadd <u étend Ttype >	Ajoute un «SpareSettensor» et un «tenseur» dense, produisant un «tenseur» dense.
SPARSETENSEDENDENSEMATMUL <U étend Ttype >	Multipliez Sparsetentensor (du rang 2) "A" par matrice dense "B".
SparsetenSorslicedataset	Crée un ensemble de données qui divise un SparsetenSor en éléments en termes de ligne.
SPARSETENSERTOCSRSPARSEMATRIX	Convertit un sparsetenSor en un CSRSParsematrix (éventuellement lot).
SPARSETODENDE <u étend Ttype >	Convertit une représentation clairsemée en tenseur dense.
SparseToSparseSetOperation <T extends TType >	Applies set operation along last dimension of 2 `SparseTensor` inputs.
Spence <T étend Tnumber >
Split <T extends TType >	Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension.
SplitV <T extends TType >	Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension.
Sqldataset	Crée un ensemble de données qui exécute une requête SQL et émet des lignes de l'ensemble de résultats.
Sqrt <T étend Ttype >	Calcule la racine carrée de x élément par élément.
Sqrtgrad <t étend ttype >	Calcule le gradient du SQRT de `x` wrt son entrée.
Sqrtm <T étend Ttype >	Calcule la racine carrée matricielle d'une ou plusieurs matrices carrées: matmul (sqrtm (a), sqrtm (a)) = a La matrice d'entrée doit être inversible.
Carré <t étend Ttype >	Calcule carré de x élément.
SquaredDifférence <T étend Ttype >	Renvoie conj (x - y) (x - y) sur le plan des éléments.
Squeeze <T étend Ttype >	Supprime les dimensions de la taille 1 de la forme d'un tenseur.
Pile <t étend ttype >	Emporte une liste de tenseurs «n` rank-« »dans un tenseur de rang - R + 1).
Scène	Stage values similar to a lightweight Enqueue.
StageClear	Op removes all elements in the underlying container.
StagePeek	Op peeks at the values at the specified index.
Étapes	Op renvoie le nombre d'éléments dans le conteneur sous-jacent.
Étatlaternombinomial <V étend Tnumber >
StatefulstandardNormal <u étend Ttype >	Sorte des valeurs aléatoires à partir d'une distribution normale.
État de l'état de la normale <u étend Ttype >	Sorte les valeurs aléatoires d'une distribution normale tronquée.
StatefulUniformes <u étend ttype >	Sorte des valeurs aléatoires à partir d'une distribution uniforme.
StatefulUnifordFullint <U étend Ttype >	Sorte des entiers aléatoires à partir d'une distribution uniforme.
StatefulUnifornt <u étend Ttype >	Sorte des entiers aléatoires à partir d'une distribution uniforme.
STATEAUXMultinomial <V étend Tnumber >	Tire des échantillons à partir d’une distribution multinomiale.
StateSPARAMETERISETTRONNCEDNORMAL <V étend Tnumber >
Statelessrandombinomial <W étend Tnumber >	Sorte des nombres aléatoires pseudorandom déterministes à partir d'une distribution binomiale.
Statelessrandomgamma <V étend Tnumber >	Sorte des nombres aléatoires pseudorandom déterministes d'une distribution gamma.
StatelessRandomGetKeyCounterAlg	Picks the best algorithm based on device, and scrambles seed into key and counter.
Statelessrandomnormal <V étend Tnumber >	Sorte les valeurs pseudorandomiques déterministes à partir d'une distribution normale.
Statelessrandomnormalv2 <u étend tNumber >	Sorte les valeurs pseudorandomiques déterministes à partir d'une distribution normale.
Statelessrandompoisson <W étend tNumber >	Sorte des nombres aléatoires pseudorandom déterministes à partir d'une distribution de Poisson.
StatelessrandomUniformes <V étend Tnumber >	Sortie des valeurs aléatoires pseudorandom déterministes d'une distribution uniforme.
Statelessrandomuniforfullint <V étend Tnumber >	Sorte des entiers aléatoires pseudorandom déterministes à partir d'une distribution uniforme.
Statelessrandomuniforfullintv2 <u étend tNumber >	Sorte des entiers aléatoires pseudorandom déterministes à partir d'une distribution uniforme.
StatelessrandomUniformint <V étend Tnumber >	Sorte des entiers aléatoires pseudorandom déterministes à partir d'une distribution uniforme.
StatelessrandomUniformIntv2 <u étend Tnumber >	Sorte des entiers aléatoires pseudorandom déterministes à partir d'une distribution uniforme.
Statelessrandomuniforv2 <u étend tNumber >	Sortie des valeurs aléatoires pseudorandom déterministes d'une distribution uniforme.
StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extends TNumber >	Generate a randomly distorted bounding box for an image deterministically.
StatelesstruncatedNormal <V étend Tnumber >	Sorte les valeurs pseudorandomiques déterministes d'une distribution normale tronquée.
StatelesstruncatedNormalv2 <u étend tNumber >	Sorte les valeurs pseudorandomiques déterministes d'une distribution normale tronquée.
Staticregexfullmatch	Vérifiez si l'entrée correspond au modèle Regex.
Staticregexreplace	Remplace la correspondance du motif en entrée par réécriture.
StatSagregatorHandle
StatsAggregatorSetSummaryWriter	Set a summary_writer_interface to record statistics using given stats_aggregator.
Stattsagregators	Produit un résumé de toute statistique enregistrée par le gestionnaire de statistiques donné.
Stopgradient <T étend Ttype >	Arrête le calcul du gradient.
STRIDEDSLICE <T étend Ttype >	Renvoyez une tranche frappée de «entrée».
STRIDEDSLICEASSIGN <T étend Ttype >	Attribuez une valeur «Valeur» à la référence en L-Value en tranches de «Ref».
STRIDEDSLICEGRAD <u étend Ttype >	Renvoie le gradient de «STRIDEDSLICE».
Stringformat	Formats un modèle de chaîne à l'aide d'une liste de tenseurs.
StringLength	Longueurs de chaîne de «entrée».
StringNGrams <T extends TNumber >	Creates ngrams from ragged string data.
StringSplit	Split elements of `source` based on `sep` into a `SparseTensor`.
Bande	Strip menant et traîner des espaces blancs du tenseur.
Sub <t étend ttype >	Renvoie x - y élément par élément.
Sous-titre	Sous-lames de retour de «tenseur» de chaînes.
Sum <t étend ttype >	Calcule la somme des éléments à travers les dimensions d'un tenseur.
Rédacteur
Svd <T extends TType >	Computes the eigen decomposition of a batch of self-adjoint matrices (Note: Only real inputs are supported).
SwitchCond <T extends TType >	Forwards `data` to the output port determined by `pred`.
Tpucompilationresult	Renvoie le résultat d'une compilation TPU.
TpuembeddingActivations	Une opération permettant de différencier les TPU Embeddings.
TPUReplicateMetadata	Metadata indicating how the TPU computation should be replicated.
TpureplicatedInput <T étend Ttype >	Connecte N entrées à un calcul TPU répliqué à N-Way.
TPUReplicatedOutput <T extends TType >	Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation.
Takedataset	Crée un ensemble de données qui contient des éléments de «Count» à partir du `input_dataset».
TakeManySparseFromTensorsMap <T extends TType >	Read `SparseTensors` from a `SparseTensorsMap` and concatenate them.
Tan <t étend ttype >	Calcule le bronzage de x élément.
Tanh <t étend ttype >	Calcule la tangente hyperbolique de l'élément `x` par élément.
Tanhrad <T étend Ttype >	Calcule le gradient du tanh de `x` wrt son entrée.
Temporaryvariable <T étend Ttype >	Renvoie un tenseur qui peut être muté, mais ne persiste qu'en une seule étape.
TensorArray	An array of Tensors of given size.
TensorArrayClose	Delete the TensorArray from its resource container.
TensorArrayConcat <T extends TType >	Concat the elements from the TensorArray into value `value`.
TensorArraygather <T étend Ttype >	Rassemblez des éléments spécifiques du TensorArray dans la sortie «Valeur».
TensorArrayGrad	Creates a TensorArray for storing the gradients of values in the given handle.
TensorArrayGradWithShape	Creates a TensorArray for storing multiple gradients of values in the given handle.
TensorArrayPack <T étend Ttype >
TensorArrayRead <T étend Ttype >	Lisez un élément du TensorArray dans la sortie «Valeur».
TensorArrayscatter	Diffuser les données de la valeur d'entrée dans des éléments de tensorray spécifiques.
Tensorarray size	Obtenez la taille actuelle du Tensorarray.
Tensorarraysplit	Divisez les données de la valeur d'entrée en éléments TensorArray.
Tensorarrayunpack
Tensorarraywrite	Poussez un élément sur le tensor_array.
Tensordataset	Crée un ensemble de données qui émet des «composants» comme un tuple de tenseurs une fois.
Tensordiag <T étend Ttype >	Renvoie un tenseur diagonal avec une valeur diagonale donnée.
TensordiagPart <T étend Ttype >	Renvoie la partie diagonale du tenseur.
TensorForestCreateTreeVariable	Creates a tree resource and returns a handle to it.
TensorForestTreeDeserialize	Deserializes a proto into the tree handle
TensorforestreeisinitializedOp	Vérifie si un arbre a été initialisé.
Tensorforesttreepredit	Sortir les logits pour les données d'entrée données
TensorforestrereSourceHandleop	Crée une poignée à un tensorstrerereSource
Tensorforestresererialize	Sérialise la poignée de l'arbre à un proto
Tensorforesttreesize	Obtenez le nombre de nœuds dans un arbre
TensorListConcat <U extends TType >	Concats all tensors in the list along the 0th dimension.
TensorlistCatlists
TensorListElementShape <T étend Tnumber >	La forme des éléments de la liste donnée, comme tenseur.
Tensorlistfromtenseur	Crée une tensorlist qui, une fois empilée, a la valeur de «tenseur».
Tensorlistgather <T étend Ttype >	Crée un tenseur en indexant sur la tensorlist.
TensorListGetItem <T étend Ttype >
TensorlistLength	Renvoie le nombre de tenseurs dans la liste des tenseurs d'entrée.
TensorListPopBack <T extends TType >	Returns the last element of the input list as well as a list with all but that element.
TensorlistPushback	Renvoie une liste qui a le «tenseur» passant en tant que dernier élément et les autres éléments de la liste donnée dans `input_handle».
TensorListpushbackBatch
Tensorlistreserve	Liste de la taille donnée avec des éléments vides.
Tensorlistresize	Redimensionne la liste.
Étalage de Tensorlists	Crée une tensorlist en indexant un tenseur.
Tensorlistscatterintoexistinglist	Disperse le tenseur aux indices dans une liste d'entrée.
Tensorlistsetem
Tensorlistplit	Divise un tenseur dans une liste.
TensorListStack <T étend Ttype >	Empile tous les tenseurs de la liste.
Tensormaperase	Renvoie une carte du tenseur avec l'élément de la clé donnée effacée.
Tensormaphaskey	Renvoie si la clé donnée existe sur la carte.
Tensormapinsert	Renvoie une carte qui est la 'Input_handle' avec la paire de valeurs de clé donnée insérée.
Tensormaplookup <u étend Ttype >	Renvoie la valeur d'une clé donnée dans une carte du tenseur.
Tendre	Renvoie le nombre de tenseurs dans la carte du tenseur d'entrée.
Tensormapstackkeys <T étend Ttype >	Renvoie une pile de tenseur de toutes les clés dans une carte du tenseur.
Tensorscatterndadd <T étend Ttype >	Ajoute des «mises à jour» clairsemées à un tenseur existant en fonction des «indices».
Tensorscatterndmax <T étend Ttype >
TensorsCatterndmin <T étend Ttype >
TensorscatterNDSUB <T étend Ttype >	Soustrait les «mises à jour» clairsemées d'un tenseur existant en fonction des «indices».
TensorsCatterNdupdate <T étend Ttype >	Disperser les «mises à jour» dans un tenseur existant en fonction des «indices».
Tensinedataset	Crée un ensemble de données qui émet chaque tranche DIM-0 de «composants» une fois.
TENSORDTRIDEDSLICEUPDATE <T étend Ttype >	Attribuez une valeur «Valeur» à la référence en L-Value en tranches de «Input».
Tensorsummary	Sorte un tampon de protocole «Résumé» avec des données de tenseur et de plugine.
Textlinedataset	Crée un ensemble de données qui émet les lignes d'un ou plusieurs fichiers texte.
TextlineReader	Un lecteur qui publie les lignes d'un fichier délimité par «\ n».
TfrecordDataset	Crée un ensemble de données qui émet les enregistrements à partir d'un ou plusieurs fichiers tfrecord.
Tfrecorder	Un lecteur qui publie les enregistrements d'un fichier d'enregistrements TensorFlow.
Threadpoolataset	Crée un ensemble de données qui utilise un pool de thread personnalisé pour calculer `input_dataset`.
Thelpoolhandle	Crée un ensemble de données qui utilise un pool de thread personnalisé pour calculer `input_dataset`.
Tile <T étend Ttype >	Construit un tenseur en carrelant un tenseur donné.
Tilegrad <T étend Ttype >	Renvoie le gradient de «carreau».
Horodatage	Fournit le temps depuis l'époque en quelques secondes.
Tobol	Convertit un tenseur en un prédicat scalaire.
Tohashbucket	Convertit chaque chaîne dans le tenseur d'entrée en son mod de hachage par un certain nombre de seaux.
Tohashbucketfast	Convertit chaque chaîne dans le tenseur d'entrée en son mod de hachage par un certain nombre de seaux.
Tohashbucketsstrong	Convertit chaque chaîne dans le tenseur d'entrée en son mod de hachage par un certain nombre de seaux.
Tonumber <T étend Tnumber >	Convertit chaque chaîne dans le tenseur d'entrée en type numérique spécifié.
TopK <T extends TNumber >	Finds values and indices of the `k` largest elements for the last dimension.
TopKUnique	Returns the TopK unique values in the array in sorted order.
TopKWithUnique	Returns the TopK values in the array in sorted order.
Transpose <T étend Ttype >	TRANSCEMENT DES DIAMENTS DE X Selon une permutation.
TriangularSolve <T étend Ttype >	Résout des systèmes d'équations linéaires avec des matrices triangulaires supérieures ou inférieures par backsubstitution.
Tridiagonalmatmul <t étend ttype >	Calculez le produit avec matrice tridiagonale.
TridiagonalSolve <T étend Ttype >	Résout les systèmes tridiagonaux des équations.
Truncivev <t étend ttype >	Renvoie x / y sur les types entiers.
TruncateMod <t étend tNumber >	Renvoie le reste de la division par élément.
Tronquénormal <u étend tNumber >	Sorte les valeurs aléatoires d'une distribution normale tronquée.
TryRpc	Effectuez des lots de demandes RPC.
Infratch <T étend Ttype >	Inverse le fonctionnement du lot pour un tenseur de sortie unique.
Inconnue	Un ensemble de données qui divise les éléments de son entrée dans plusieurs éléments.
Infratchrad <T étend Ttype >	Gradient de l'infraction.
UncompressElement	Uncompresses a compressed dataset element.
UnicodeDecode <T extends TNumber >	Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points.
UnicodeDecodeWithOffsets <T extends TNumber >	Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points.
Unicodeencode	Encoder un tenseur d'INTS dans les chaînes Unicode.
Unicodescriptif	Déterminez les codes de script d'un tenseur donné de points de code entier Unicode.
Uncodétranscode	Transcode le texte d'entrée d'un codage source à un codage de destination.
UniformCandidateSampler	Generates labels for candidate sampling with a uniform distribution.
Unique <T extends TType , V extends TNumber >	Finds unique elements along an axis of a tensor.
Uniquedataset	Crée un ensemble de données qui contient les éléments uniques de «Input_dataset».
UniqueWithCounts <T extends TType , V extends TNumber >	Finds unique elements along an axis of a tensor.
UnraveLindex <T étend tNumber >	Convertit un tableau d'indices plats en un tuple de réseaux de coordonnées.
Unsortedsegmentjoin	Rejoint les éléments des «entrées» en fonction de `segment_ids».
Non sortedSegmentMax <T étend tNumber >	Calcule le maximum le long des segments d'un tenseur.
UnsedsedSegmentmin <T étend tNumber >	Calcule le minimum le long des segments d'un tenseur.
UnsedsedSegmentProd <t étend Ttype >	Calcule le produit le long des segments d'un tenseur.
UnsortedSegmentSum <T extends TType >	Calcule la somme le long des segments d'un tenseur.
Unstack <T extends TType >	Unpacks a given dimension of a rank-`R` tensor into `num` rank-`(R-1)` tensors.
Unstage	Op is similar to a lightweight Dequeue.
UnwrapDatasetVariant
Supérieur	Converts all lowercase characters into their respective uppercase replacements.
UpperBound <U extends TNumber >	Applies upper_bound(sorted_search_values, values) along each row.
VarHandleOp	Creates a handle to a Variable resource.
VarIsInitializedOp	Checks whether a resource handle-based variable has been initialized.
Variable <T extends TType >	Holds state in the form of a tensor that persists across steps.
VariableShape <T extends TNumber >	Returns the shape of the variable pointed to by `resource`.
Où	Returns locations of nonzero / true values in a tensor.
WholeFileReader	A Reader that outputs the entire contents of a file as a value.
WindowDataset	Combines (nests of) input elements into a dataset of (nests of) windows.
WorkerHeartbeat	Worker heartbeat op.
WrapDatasetVariant
WriteAudioSummary	Writes an audio summary.
WriteFile	Writes contents to the file at input filename.
WriteGraphSummary	Writes a graph summary.
WriteHistogramSummary	Writes a histogram summary.
WriteImageSummary	Writes an image summary.
WriteRawProtoSummary	Writes a serialized proto summary.
WriteScalarSummary	Writes a scalar summary.
WriteSummary	Writes a tensor summary.
Xdivy <T extends TType >	Returns 0 if x == 0, and x / y otherwise, elementwise.
XlaRecvFromHost <T extends TType >	An op to receive a tensor from the host.
XlaSendToHost	An op to send a tensor to the host.
XlaSetBound	Set a bound for the given input value as a hint to Xla compiler, returns the same value.
XlaSpmdFullToShardShape <T extends TType >	An op used by XLA SPMD partitioner to switch from automatic partitioning to manual partitioning.
XlaSpmdShardToFullShape <T extends TType >	An op used by XLA SPMD partitioner to switch from manual partitioning to automatic partitioning.
Xlog1py <T extends TType >	Returns 0 if x == 0, and x * log1p(y) otherwise, elementwise.
Xlogy <T extends TType >	Returns 0 if x == 0, and x * log(y) otherwise, elementwise.
ZerosLike <T extends TType >	Returns a tensor of zeros with the same shape and type as x.
Zeta <T extends TNumber >	Compute the Hurwitz zeta function \\(\zeta(x, q)\\).
ZipDataset	Creates a dataset that zips together `input_datasets`.
erfinv <T extends TNumber >

A base class for Op implementations that are backed by a single Operation .

Each operation registered in the TensorFlow core is provided as a RawOp . Custom operations working with only a single operation may also derive from this class.

Public Methods

final boolean	equals (Object obj)
final int	hashCode ()
Opération	op () Return this unit of computation as a single `Operation` .
final String	toString ()

Inherited Methods

From class java.lang.Object

booléen	equals (Object arg0)
final Class<?>	getClass ()
int	hashCode ()
final void	notify ()
final void	notifyAll ()
Chaîne	toString ()
final void	wait (long arg0, int arg1)
final void	wait (long arg0)
final void	attendez ()

From interface org.tensorflow.op.Op

abstract ExecutionEnvironment	env () Return the execution environment this op was created in.
abstract Operation	op () Return this unit of computation as a single `Operation` .

Public Methods

public final boolean equals (Object obj)

public final int hashCode ()

public Operation op ()

Return this unit of computation as a single Operation .

For a raw op, the returned value correspond to the TensorFlow operation wrapped by this op.

For a composite op, the returned value usually correspond to the last operation invoked in a chain or to a NoOp grouping one or more operations as a single unit of computation.

Retours

an Operation

RawOp

Méthodes publiques

Méthodes héritées

Méthodes publiques

booléen final public égal (objet obj)

public final int hashcode ()

Opération publique OP ()

Retours

Public Final String ToString ()

Public Methods

Inherited Methods

Public Methods

public final boolean equals (Object obj)

public final int hashCode ()

public Operation op ()

Retours

public final String toString ()