Hoạt động mảng

bookmark_border Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.

BatchToSpace dành cho tensor 4-D loại T.

BatchToSpace cho các tensor ND loại T.

Bitcast một tensor từ loại này sang loại khác mà không cần sao chép dữ liệu.

Trả về hình dạng của s0 op s1 bằng tính năng phát sóng.

Phát một mảng cho hình dạng tương thích.

Kiểm tra tensor để tìm giá trị NaN và Inf.

Nối các tensor dọc theo một chiều.

Xáo trộn các kích thước của x theo một hoán vị và liên hợp kết quả.

Tùy chọn nhận dạng để gỡ lỗi độ dốc.

Tùy chọn nhận dạng để gỡ lỗi độ dốc.

Tạo một bản sao của x .

DepthToSpace cho tensor loại T.

Giảm lượng tử tensor 'đầu vào' thành một tensor float.

Trả về một tenxơ đường chéo với các giá trị đường chéo cho trước.

Trả về phần đường chéo của tensor.

Tính toán Khoảng cách chỉnh sửa Levenshtein (có thể được chuẩn hóa).

Tạo một tensor có hình dạng nhất định.

Đảm bảo rằng hình dạng của tensor phù hợp với hình dạng mong đợi.

Chèn kích thước 1 vào hình dạng của tenxơ.

Trích xuất patches từ images và đặt chúng ở kích thước đầu ra "độ sâu".

Trích xuất patches từ input và đặt chúng vào chiều đầu ra "độ sâu".

Giả định lượng tử tenxơ 'đầu vào', gõ float thành tenxơ 'đầu ra' cùng loại.

Tính toán độ dốc cho hoạt động FakeQuantWithMinMaxArgs .

Định lượng giả tensor 'đầu vào' của kiểu float thông qua các vô hướng float toàn min

Tính toán độ dốc cho hoạt động FakeQuantWithMinMaxVars .

Định lượng giả tensor 'đầu vào' thuộc loại float và một trong các hình dạng: [d] ,.

Tính toán độ dốc cho hoạt động FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel .

Tạo một tensor chứa đầy giá trị vô hướng.

Tạo ra các giá trị dấu vân tay.

Tập hợp các lát từ params theo indices .

Tập hợp các lát cắt từ params thành một Tensor có hình dạng được chỉ định bởi indices .

Tập hợp các lát cắt từ axis trục params theo indices .

Cung cấp sự đảm bảo cho thời gian chạy TF rằng tensor đầu vào là một hằng số.

Trả về một tensor có cùng hình dạng và nội dung với tensor hoặc giá trị đầu vào.

Trả về danh sách các tensor có cùng hình dạng và nội dung với đầu vào.

Trả về tensor bất biến từ vùng bộ nhớ.

Thêm v vào các hàng x được chỉ định.

Trừ v vào các hàng x được chỉ định.

Cập nhật các hàng được chỉ định với các giá trị trong v .

Tính hoán vị nghịch đảo của tensor.

Sao chép cài đặt tenxơ mọi thứ bên ngoài dải trung tâm trong mỗi ma trận trong cùng.

Trả về một tenxơ chéo theo bó với các giá trị đường chéo theo bó cho trước.

Trả về phần đường chéo theo đợt của một tenxơ theo đợt.

Trả về phần đường chéo theo đợt của một tenxơ theo đợt.

Trả về một tenxơ chéo theo bó với các giá trị đường chéo đã cho theo bó.

Trả về một tensor ma trận theo đợt với các giá trị đường chéo theo đợt mới.

Trả về một tensor ma trận theo đợt với các giá trị đường chéo theo đợt mới.

Đệm một tensor với các giá trị được phản ánh.

Trả về một tenxơ một nóng.

Trả về một tensor đơn vị có cùng hình dạng và kiểu như x.

Đệm một tensor bằng số không.

Đệm một tensor.

Nối một danh sách N tensor dọc theo chiều thứ nhất.

Một trình giữ chỗ chọn cho một giá trị sẽ được đưa vào tính toán.

Một trình giữ chỗ op chuyển qua input khi đầu ra của nó không được cung cấp.

Một hoạt động nhận dạng sẽ gây ra lỗi nếu yêu cầu độ dốc.

Lượng tử hóa sau đó khử lượng tử một tensor.

Lượng tử hóa sau đó khử lượng tử một tensor.

Lượng tử hóa tenxơ 'đầu vào' của loại float thành tenxơ 'đầu ra' của loại 'T'.

Nối các tensor lượng tử hóa dọc theo một chiều.

Chuẩn hóa phiên bản lượng tử hóa.

Tính toán sự khác biệt giữa hai danh sách số hoặc chuỗi.

Gói một danh sách các tenxơ hạng N R thành một tenxơ hạng- (R+1) .

Định hình lại một tensor lượng tử hóa theo tùy chọn Reshape op.

Trả về một tenxơ gồm các số 0 có cùng hình dạng và kiểu như x.