Operazioni flusso dati

Applica un gradiente a un determinato accumulatore.

Restituisce il numero di gradienti aggregati negli accumulatori specificati.

Aggiorna l'accumulatore con un nuovo valore per global_step.

Estrae il gradiente medio nel ConditionalAccumulator specificato.

Definisce una barriera che persiste tra diverse esecuzioni del grafico.

Chiude la barriera data.

Calcola il numero di elementi incompleti nella barriera data.

Per ogni chiave, assegna il rispettivo valore al componente specificato.

Calcola il numero di elementi completi nella barriera data.

Prende il numero indicato di elementi completati da una barriera.

Un accumulatore condizionale per l'aggregazione dei gradienti.

Elimina il tensore specificato dal relativo handle nella sessione.

Partiziona data in tensori num_partitions utilizzando gli indici delle partitions .

Interlaccia i valori dai tensori data in un singolo tensore.

Una coda che produce elementi in ordine first-in-first-out.

Memorizza il tensore di input nello stato della sessione corrente.

Memorizza il tensore di input nello stato della sessione corrente.

Ottieni il valore del tensore specificato dal suo handle.

Op rimuove tutti gli elementi nel contenitore sottostante.

Op restituisce il numero di elementi incompleti nel contenitore sottostante.

Op dà una sbirciatina ai valori nella chiave specificata.

Op restituisce il numero di elementi nel contenitore sottostante.

Fase (chiave, valori) nel contenitore sottostante che si comporta come una tabella hash.

Op rimuove e restituisce i valori associati alla chiave.

Op rimuove e restituisce un valore casuale (chiave, valore)

Op rimuove tutti gli elementi nel contenitore sottostante.

Op restituisce il numero di elementi incompleti nel contenitore sottostante.

Op dà una sbirciatina ai valori nella chiave specificata.

Op restituisce il numero di elementi nel contenitore sottostante.

Fase (chiave, valori) nel contenitore sottostante che si comporta come un ordine.

Op rimuove e restituisce i valori associati alla chiave.

Op rimuove e restituisce l'elemento (chiave, valore) con il più piccolo.

Una coda che produce elementi in ordine first-in-first-out.

Interlaccia i valori dai tensori data in un singolo tensore.

Una coda che produce elementi ordinati in base al valore del primo componente.

Chiude la coda specificata.

Deaccoda una tupla di uno o più tensori dalla coda data.

Deaccoda n tuple di uno o più tensori dalla coda data.

Deaccoda n tuple di uno o più tensori dalla coda data.

Accoda una tupla di uno o più tensori nella coda data.

Accoda zero o più tuple di uno o più tensori nella coda data.

Restituisce vero se la coda è chiusa.

Restituisce vero se la coda è chiusa.

Calcola il numero di elementi nella coda data.

Una coda che randomizza l'ordine degli elementi.

Emette record randomizzati.

Applica un gradiente sparso a un determinato accumulatore.

Estrae il gradiente sparso medio in un SparseConditionalAccumulator .

Un accumulatore condizionale per aggregare gradienti sparsi.

Valori di stage simili a un Enqueue leggero.

Op rimuove tutti gli elementi nel contenitore sottostante.

Op dà una sbirciatina ai valori dell'indice specificato.

Op restituisce il numero di elementi nel contenitore sottostante.

Un array di tensori di data dimensione.

Elimina TensorArray dal relativo contenitore di risorse.

Concatena gli elementi di TensorArray in value value .

Raccogli elementi specifici da TensorArray nel value di output.

Crea un TensorArray per archiviare i gradienti dei valori nell'handle specificato.

Crea un TensorArray per archiviare più gradienti di valori nell'handle specificato.

Leggi un elemento dal TensorArray nel value di output.

Distribuisci i dati dal valore di input in elementi TensorArray specifici.

Ottieni la dimensione corrente di TensorArray .

Dividere i dati dal valore di input in elementi TensorArray .

Spingere un elemento sul tensor_array.

Op è simile a un Dequeue leggero.