org.tensorflow.op.xla

클래스

BroadcastHelper <T는 TType을 확장합니다> XLA 스타일 브로드캐스트 수행을 위한 도우미 연산자

이항 연산자에 대한 XLA의 브로드캐스팅 규칙을 사용하여 `lhs` 및 `rhs` 중 더 낮은 순위를 갖는 크기 1 차원을 추가하여 `lhs` 및 `rhs`를 동일한 순위로 브로드캐스트합니다.

ClusterOutput <T는 TType을 확장합니다. > XLA 계산의 출력을 다른 소비자 그래프 노드에 연결하는 연산자입니다.
Conv <T는 TType을 확장합니다. > 다음 문서에 설명된 XLA ConvGeneralDilated 연산자를 래핑합니다.

https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#conv_convolution .

역양자화 압축된 uint32 입력을 가져와서 uint8에 입력을 풀어서 수행합니다.

장치의 역양자화.

도트 <T는 TType을 확장합니다. > 문서화된 XLA DotGeneral 연산자를 래핑합니다.

https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#dotgeneral .

DynamicSlice <T는 TType을 확장합니다. > 문서화된 XLA DynamicSlice 연산자를 래핑합니다.

https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#dynamicslice .

DynamicUpdateSlice <T는 TType을 확장합니다. > 문서화된 XLA DynamicUpdateSlice 연산자를 래핑합니다.

https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#dynamicupdateslice .

Einsum <T는 TType을 확장합니다> 2개의 입력과 1개의 출력으로 기본 einsum 연산을 지원하는 연산입니다.
<T 확장 TType > 수집 문서화된 XLA Gather 연산자를 래핑합니다.

https://www.tensorflow.org/xla/Operation_semantics#gather

KeyValueSort <T는 TNumber를 확장하고 U는 TType을 확장합니다. > 문서화된 XLA 정렬 연산자를 래핑합니다.

https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#sort .

패드 <T는 TType을 확장합니다> 문서화된 XLA Pad 연산자를 래핑합니다.

https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#pad .

Recv <T는 TType을 확장합니다. > 다른 XLA 계산에서 명명된 텐서를 받습니다.
복제본 ID 복제본 ID.
SelfAdjointEig <T는 TType을 확장합니다.> 자기 수반 행렬 배치의 고유 분해를 계산합니다.

(참고: 실제 입력만 지원됩니다.)

보내다 명명된 텐서를 다른 XLA 계산으로 보냅니다.
샤딩 <T는 TType을 확장합니다> 주어진 샤딩 속성을 기반으로 입력을 샤딩하는 작업입니다.
정렬 <T는 TType을 확장합니다> 문서화된 XLA 정렬 연산자를 래핑합니다.

https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#sort .

Svd <T는 TType을 확장합니다. > 자기 수반 행렬 배치의 고유 분해를 계산합니다.

(참고: 실제 입력만 지원됩니다.)

XlaRecvFromHost <T는 TType을 확장합니다.> 호스트로부터 텐서를 수신하는 연산입니다.
Xla호스트에게 보내기 텐서를 호스트에 보내는 작업입니다.
XlaSetBound 주어진 입력 값에 대한 경계를 Xla 컴파일러에 대한 힌트로 설정합니다.

동일한 값을 반환합니다.