flujo tensor:: operaciones

Lanza una excepción para cancelar el proceso cuando se llama.

Calcula el valor absoluto de un tensor.

Devuelve la suma por elementos de una lista de tensores.

Aplica un gradiente a un acumulador determinado.

Devuelve el número de gradientes agregados en los acumuladores dados.

Actualiza el acumulador con un nuevo valor para global_step.

Extrae el gradiente promedio en el ConditionalAccumulator dado.

Calcula acos de x por elementos.

Calcula el coseno hiperbólico inverso de x por elementos.

Devuelve x + y por elementos.

Agregue un SparseTensor N -minibatch a un SparseTensorsMap y devuelva N identificadores.

Agregue todos los elementos tensores de entrada.

Agregue un SparseTensor a un SparseTensorsMap y devuelva su identificador.

Devuelve x + y por elementos.

Ajusta el contraste de una o más imágenes.

Ajusta el tono de una o más imágenes.

Ajusta la saturación de una o más imágenes.

Calcula el "y lógico" de los elementos en las dimensiones de un tensor.

Genera etiquetas para el muestreo de candidatos con una distribución de unigramas aprendida.

Devuelve el argumento de un número complejo.

Calcula el "o lógico" de elementos en las dimensiones de un tensor.

Actualice '*var' según el esquema adadelta.

Actualice '*var' según el esquema adagrad.

Actualice '*var' según el esquema de adagrad proximal.

Actualice '*var' según el algoritmo de Adam.

Actualice '*var' según la actualización de AddSign.

Actualice '*var' según el algoritmo RMSProp centrado.

Actualice '*var' según el esquema Ftrl-proximal.

Actualice '*var' según el esquema Ftrl-proximal.

Actualice '*var' restándole 'alfa' * 'delta'.

Actualice '*var' según el esquema de impulso.

Actualice '*var' según la actualización de AddSign.

Actualice '*var' y '*accum' según FOBOS con la tasa de aprendizaje de Adagrad.

Actualice '*var' como algoritmo FOBOS con tasa de aprendizaje fija.

Actualice '*var' según el algoritmo RMSProp.

Devuelve el valor de verdad de abs(xy) <tolerancia por elementos.

Devuelve el índice con el valor más grande en todas las dimensiones de un tensor.

Devuelve el índice con el valor más pequeño entre las dimensiones de un tensor.

Convierte cada entrada del tensor dado en cadenas.

Calcula el seno inverso trigonométrico de x por elementos.

Calcula el seno hiperbólico inverso de x por elementos.

Afirma que la condición dada es verdadera.

Actualice 'ref' asignándole 'valor'.

Actualice 'ref' agregándole 'valor'.

Actualice 'ref' restándole 'valor'.

Calcula la tangente inversa trigonométrica de x por elementos.

Calcula la arcotangente de y/x por elementos, respetando los signos de los argumentos.

Calcula la tangente hiperbólica inversa de x por elementos.

Realiza una agrupación promedio en la entrada.

Realiza una agrupación promedio 3D en la entrada.

Calcula los gradientes de la función de agrupación promedio.

Define una barrera que persiste en diferentes ejecuciones de gráficos.

Cierra la barrera dada.

Calcula el número de elementos incompletos en la barrera dada.

Para cada clave, asigna el valor respectivo al componente especificado.

Calcula el número de elementos completos en la barrera dada.

Toma el número dado de elementos completos de una barrera.

Multiplica porciones de dos tensores en lotes.

Multiplica porciones de dos tensores en lotes.

BatchToSpace para tensores 4-D de tipo T.

BatchToSpace para tensores ND de tipo T.

Calcula la función Bessel i0e de x por elementos.

Calcula la función Bessel i1e de x por elementos.

Calcular la integral beta incompleta regularizada \(I_x(a, b)\).

Añade bias al value .

La operación hacia atrás para "BiasAdd" en el tensor de "sesgo".

Cuenta el número de apariciones de cada valor en una matriz de números enteros.

Transmite un tensor de un tipo a otro sin copiar datos.

Devuelve la forma de s0 op s1 con transmisión.

Transmita una matriz para obtener una forma compatible.

Divide las 'entradas' en función de los 'límites'.

Transfiera x de tipo SrcT a y de DstT.

Devuelve el entero más pequeño por elementos no menor que x.

Comprueba un tensor en busca de valores NaN e Inf.

Recorta los valores del tensor a un mínimo y un máximo especificados.

Selecciona con avidez un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación.

Compare los valores de input con threshold y empaquete los bits resultantes en un uint8 .

Convierte dos números reales en un número complejo.

Calcula el valor absoluto complejo de un tensor.

Calcula los identificadores de las posiciones en sampled_candidates que coinciden con true_labels.

Concatena tensores a lo largo de una dimensión.

Un acumulador condicional para agregar gradientes.

Devuelve el conjugado complejo de un número complejo.

Mezcla las dimensiones de x según una permutación y conjuga el resultado.

No hace nada.

Calcula una convolución 2D dada input 4D y los tensores filter .

Calcula los gradientes de convolución con respecto al filtro.

Calcula los gradientes de convolución con respecto a la entrada.

Calcula una convolución 3D dada input 5D y los tensores filter .

Calcula los gradientes de convolución 3-D con respecto al filtro.

Calcula los gradientes de convolución 3-D con respecto a la entrada.

Calcula el cos de x por elementos.

Calcula el coseno hiperbólico de x por elementos.

Incrementa 'ref' hasta que alcanza el 'límite'.

Extrae cultivos del tensor de imagen de entrada y les cambia el tamaño.

Calcula el gradiente de crop_and_resize op con el tensor de cuadros de entrada.

Calcula el gradiente de la operación crop_and_resize con el tensor de la imagen de entrada.

Calcule el producto cruzado por pares.

Calcula el producto acumulativo del tensor x a lo largo del axis .

Calcula la suma acumulada del tensor x a lo largo del axis .

Devuelve el índice de dimensión en el formato de datos de destino dado en.

Devuelve el vector/tensor permutado en el formato de datos de destino dado.

Operación de identidad para la depuración de gradientes.

Operación de identidad para la depuración de gradientes.

Decodifica y recorta una imagen codificada en JPEG en un tensor uint8.

Decodifica cadenas codificadas en base64 seguras para la web.

Decodifica el primer fotograma de una imagen codificada en BMP en un tensor uint8.

Convierte registros CSV a tensores.

Descomprimir cadenas.

Decodifica los fotogramas de una imagen codificada en GIF en un tensor uint8.

Convierta registros de ejemplo codificados en JSON en cadenas de búfer de protocolo binario.

Decodifica una imagen codificada en JPEG en un tensor uint8.

Reinterpretar los bytes de una cadena como un vector de números.

Decodifica una imagen codificada en PNG en un tensor uint8 o uint16.

Reinterpretar los bytes de una cadena como un vector de números.

Hace una copia de x .

Elimina el tensor especificado por su identificador en la sesión.

DepthToSpace para tensores de tipo T.

Calcula una convolución profunda 2D dada input 4D y los tensores filter .

Calcula los gradientes de convolución en profundidad con respecto al filtro.

Calcula los gradientes de convolución en profundidad con respecto a la entrada.

Descuantifique el tensor de 'entrada' en un tensor flotante.

Deserializar y concatenar SparseTensors desde un minibatch serializado.

Deserializar objetos SparseTensor .

Destruye la variable temporal y devuelve su valor final.

Devuelve un tensor diagonal con valores diagonales dados.

Devuelve la parte diagonal del tensor.

Calcula Psi, la derivada de Lgamma (el logaritmo del valor absoluto de.

Calcula la dilatación en escala de grises de los tensores input 4D y filter 3D.

Calcula el gradiente de dilatación morfológica 2-D con respecto al filtro.

Calcula el gradiente de dilatación morfológica 2-D con respecto a la entrada.

Devuelve x/y por elementos.

Devuelve 0 si el denominador es cero.

Dibuja cuadros delimitadores en un lote de imágenes.

Dibuja cuadros delimitadores en un lote de imágenes.

Particiona data en tensores num_partitions utilizando índices de partitions .

Intercale los valores de los tensores data en un solo tensor.

Calcula la distancia de edición de Levenshtein (posiblemente normalizada).

Calcula lineal exponencial: exp(features) - 1 si <0, features en caso contrario.

Crea un tensor con la forma dada.

Codifique cadenas en formato base64 seguro para la web.

Codifica una imagen en formato JPEG.

JPEG codifica la imagen de entrada con la calidad de compresión proporcionada.

Codifica una imagen en formato PNG.

Garantiza que la forma del tensor coincida con la forma esperada.

Devuelve el valor de verdad de (x == y) por elementos.

Calcula la función de error de Gauss de x elemento.

Calcula la función de error complementaria de x elemento.

TODO: agregar documento.

Calcula la norma euclidiana de elementos en las dimensiones de un tensor.

Calcula el exponencial de x por elementos.

Inserta una dimensión de 1 en la forma de un tensor.

Calcula exp(x) - 1 elemento.

Extrae un vistazo del tensor de entrada.

Extraiga patches de images y colóquelos en la dimensión de salida de "profundidad".

Extraiga la información de forma de una imagen codificada en JPEG.

Extraiga patches de input y colóquelos en la dimensión de salida de "profundidad".

Una cola que produce elementos en orden de primero en entrar, primero en salir.

Genera un hecho sobre factoriales.

Cuantifique falsamente el tensor de 'entradas', escriba float en el tensor de 'salidas' del mismo tipo.

Calcule gradientes para una operación FakeQuantWithMinMaxArgs .

Cuantifique falsamente el tensor de 'entradas' de tipo float mediante escalares flotantes globales min

Calcule gradientes para una operación FakeQuantWithMinMaxVars .

Cuantifique falsamente el tensor de 'entradas' de tipo float y una de las formas: [d] ,.

Calcule gradientes para una operación FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel .

Crea un tensor lleno de un valor escalar.

Genera valores de huellas dactilares.

Un lector que genera registros de longitud fija desde un archivo.

Genera etiquetas para el muestreo de candidatos con una distribución de unigramas aprendida.

Devuelve el entero más grande por elementos no mayor que x.

Devuelve x // y por elementos.

Devuelve el resto de la división por elementos.

Realiza una agrupación promedio fraccionaria en la entrada.

Realiza una agrupación máxima fraccionaria en la entrada.

Normalización por lotes.

Gradiente para normalización por lotes.

Gradiente para normalización por lotes.

Gradiente para normalización por lotes.

Normalización por lotes.

Normalización por lotes.

Realiza un relleno como preproceso durante una convolución.

Realiza un cambio de tamaño y relleno como preproceso durante una convolución.

Reúna porciones de params según los indices .

Reúna sectores de params en un tensor con forma especificada por indices .

Reúna cortes del axis de params según los indices .

Almacene el tensor de entrada en el estado de la sesión actual.

Almacene el tensor de entrada en el estado de la sesión actual.

Obtenga el valor del tensor especificado por su identificador.

Devuelve el valor de verdad de (x > y) por elementos.

Devuelve el valor de verdad de (x >= y) por elementos.

Da una garantía al tiempo de ejecución de TF de que el tensor de entrada es una constante.

Convierta una o más imágenes de HSV a RGB.

Devuelve histograma de valores.

Genera un búfer de protocolo Summary con un histograma.

Devuelve un tensor con la misma forma y contenido que el tensor o valor de entrada.

Devuelve una lista de tensores con las mismas formas y contenidos que la entrada.

Un lector que genera el trabajo en cola como clave y valor.

Calcule la función Gamma incompleta regularizada inferior P(a, x) .

Calcule la función Gamma incompleta regularizada superior Q(a, x) .

Devuelve la parte imaginaria de un número complejo.

Devuelve un tensor inmutable de la región de memoria.

Dice si los objetivos están entre las K predicciones principales.

Dice si los objetivos están entre las K predicciones principales.

Agrega v a filas especificadas de x.

Resta v en filas especificadas de x .

Actualiza filas especificadas con valores en v .

Calcula el recíproco de x por elementos.

Calcula la permutación inversa de un tensor.

Devuelve qué elementos de x son finitos.

Devuelve qué elementos de x son Inf.

Devuelve qué elementos de x son NaN.

Comprueba si se ha inicializado un tensor.

Pérdida L2.

Un lector que genera los registros de un archivo LMDB.

Normalización de la respuesta local.

Genera etiquetas para el muestreo de candidatos con una distribución de unigramas aprendida.

Devuelve el valor de verdad de (x < y) por elementos.

Devuelve el valor de verdad de (x <= y) por elementos.

Calcula el registro del valor absoluto de Gamma(x) por elementos.

Genera valores en un intervalo.

Calcula el logaritmo natural de x por elementos.

Calcula el logaritmo natural de (1 + x) por elementos.

Calcula las activaciones de registro de softmax.

Genera etiquetas para el muestreo de candidatos con una distribución logarítmica uniforme.

Devuelve el valor de verdad de x AND y por elementos.

Devuelve el valor de verdad de NOT x por elementos.

Devuelve el valor de verdad de x OR y por elementos.

Reenvía la entrada a la salida.

Op elimina todos los elementos del contenedor subyacente.

Op devuelve el número de elementos incompletos en el contenedor subyacente.

Op echa un vistazo a los valores en la clave especificada.

Op devuelve el número de elementos en el contenedor subyacente.

Etapa (clave, valores) en el contenedor subyacente que se comporta como una tabla hash.

Op elimina y devuelve los valores asociados con la clave.

Op elimina y devuelve un valor aleatorio (clave, valor)

Multiplica la matriz "a" por la matriz "b".

Devuelve el conjunto de archivos que coinciden con uno o más patrones globales.

Copie un tensor colocando todo fuera de una banda central en cada matriz más interna.

Devuelve un tensor diagonal por lotes con valores diagonales por lotes determinados.

Devuelve la parte diagonal por lotes de un tensor por lotes.

Devuelve la parte diagonal por lotes de un tensor por lotes.

Devuelve un tensor diagonal por lotes con valores diagonales por lotes dados.

Devuelve un tensor matricial por lotes con nuevos valores diagonales por lotes.

Devuelve un tensor matricial por lotes con nuevos valores diagonales por lotes.

Calcula el máximo de elementos en las dimensiones de un tensor.

Realiza una agrupación máxima en la entrada.

Realiza una agrupación máxima 3D en la entrada.

Calcula los gradientes de la función de agrupación máxima.

Calcula gradientes de segundo orden de la función maxpooling.

Calcula gradientes de segundo orden de la función maxpooling.

Calcula gradientes de segundo orden de la función maxpooling.

Calcula gradientes de segundo orden de la función maxpooling.

Calcula los gradientes de la función maxpooling.

Realiza una agrupación máxima en la entrada.

Realiza una agrupación máxima en la entrada y genera valores e índices máximos.

Devuelve el máximo de x e y (es decir

Calcula la media de elementos en las dimensiones de un tensor.

Reenvía el valor de un tensor disponible desde inputs a output .

Fusiona resúmenes.

Específico del formato V2: fusiona los archivos de metadatos de los puntos de control fragmentados.

Calcula el mínimo de elementos en las dimensiones de un tensor.

Devuelve el mínimo de x e y (es decir

Rellena un tensor con valores reflejados.

Devuelve el resto de la división por elementos.

Devuelve x * y por elementos.

Extrae muestras de una distribución multinomial.

Devuelve x * y por elementos.

TODO: agregar documento.

Calcula el valor numérico negativo por elementos.

Devuelve el siguiente valor representable de x1 en la dirección de x2 , por elementos.

Hace que su entrada esté disponible para la siguiente iteración.

No hace nada.

Selecciona con avidez un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación.

Selecciona con avidez un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación.

Selecciona con avidez un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación.

Selecciona con avidez un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación.

Selecciona con avidez un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación.

Selecciona con avidez un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación.

Devuelve el valor de verdad de (x! = y) por elementos.

Encuentra valores del estadístico de orden n para la última dimensión.

Devuelve un tensor one-hot.

Devuelve un tensor de unos con la misma forma y tipo que x.

Op elimina todos los elementos del contenedor subyacente.

Op devuelve el número de elementos incompletos en el contenedor subyacente.

Op echa un vistazo a los valores en la clave especificada.

Op devuelve el número de elementos en el contenedor subyacente.

Etapa (clave, valores) en el contenedor subyacente que se comporta como un pedido.

Op elimina y devuelve los valores asociados con la clave.

Op elimina y devuelve el elemento (clave, valor) con el más pequeño.

Rellena un tensor con ceros.

Rellena un tensor.

Una cola que produce elementos en orden de primero en entrar, primero en salir.

Concatena una lista de N tensores a lo largo de la primera dimensión.

Intercale los valores de los tensores data en un solo tensor.

Genera valores aleatorios de una distribución normal.

Transforma un vector de cerebro. Protos de ejemplo (como cadenas) en tensores escritos.

Transforma un vector de protos tf.Example (como cadenas) en tensores escritos.

Transforma un vector de protos Brain.SequenceExample (como cadenas) en tensores escritos.

Transforma un vector de protos tf.io.SequenceExample (como cadenas) en tensores escritos.

Transforma un proto tf.Example (como una cadena) en tensores escritos.

Transforma un cerebro escalar. SequenceExample proto (como cadenas) en tensores escritos.

Transforma un proto tensorflow.TensorProto serializado en un Tensor .

Una operación de marcador de posición para un valor que se introducirá en el cálculo.

Una operación de marcador de posición que pasa a través de input cuando su salida no se alimenta.

Calcular la función poligamma \(^{(n)}(x)\).

Calcula la potencia de un valor respecto de otro.

Una operación de identidad que desencadena un error si se solicita un gradiente.

Imprime una lista de tensores.

Imprime una cadena escalar.

Una cola que produce elementos ordenados por el valor del primer componente.

Calcula el producto de elementos entre las dimensiones de un tensor.

Cuantiza y luego descuantifica un tensor.

Cuantiza y luego descuantifica un tensor.

Convierta el tensor de 'entrada' cuantificado en una 'salida' de menor precisión, utilizando.

Cuantice el tensor de 'entrada' de tipo flotante al tensor de 'salida' de tipo 'T'.

Devuelve x + y por elementos, trabajando en buffers cuantificados.

Produce el conjunto promedio del tensor de entrada para tipos cuantificados.

Normalización de lotes cuantificados.

Agrega 'sesgo' de tensor a la 'entrada' de tensor para tipos cuantificados.

Concatena tensores cuantificados a lo largo de una dimensión.

Calcula una convolución 2D dada la entrada 4D cuantificada y los tensores de filtro.

Normalización de instancias cuantificadas.

Realice una multiplicación matricial cuantificada de a por la matriz b .

Produce el grupo máximo del tensor de entrada para tipos cuantificados.

Devuelve x * y por elementos, trabajando en buffers cuantificados.

Calcula lineal rectificado cuantificado: max(features, 0)

Calcula lineal rectificado cuantificado 6: min(max(features, 0), 6)

Calcula X lineal rectificado cuantificado: min(max(features, 0), max_value)

Cambie el tamaño images cuantificadas al size mediante interpolación bilineal cuantificada.

Cierra la cola dada.

Saca de la cola una tupla de uno o más tensores de la cola dada.

Saca de la cola n tuplas de uno o más tensores de la cola dada.

Saca de la cola n tuplas de uno o más tensores de la cola dada.

Pone en cola una tupla de uno o más tensores en la cola dada.

Pone en cola cero o más tuplas de uno o más tensores en la cola dada.

Devuelve verdadero si la cola está cerrada.

Devuelve verdadero si la cola está cerrada.

Calcula el número de elementos en la cola dada.

Convierte una o más imágenes de RGB a HSV.

Genera valores aleatorios de las distribuciones Gamma descritas por alfa.

Genera valores aleatorios de una distribución normal.

Genera valores aleatorios de las distribuciones de Poisson descritas por tasa.

Mezcla aleatoriamente un tensor a lo largo de su primera dimensión.

Una cola que aleatoriza el orden de los elementos.

Genera valores aleatorios de una distribución uniforme.

Genera números enteros aleatorios a partir de una distribución uniforme.

Crea una secuencia de números.

Lee y genera todo el contenido del nombre del archivo de entrada.

Devuelve el número de registros que ha producido este lector.

Devuelve el número de unidades de trabajo que este Lector ha terminado de procesar.

Devuelve el siguiente registro (par clave, valor) producido por un lector.

Devuelve hasta num_records (clave, valor) pares producidos por un lector.

Restaurar un lector a su estado limpio inicial.

Restaurar un lector a un estado previamente guardado.

Produzca un tensor de cadena que codifique el estado de un lector.

Devuelve la parte real de un número complejo.

Devuelve x/y por elementos para tipos reales.

Calcula el recíproco de x por elementos.

Emite registros aleatorios.

Une un tensor de cadena a través de las dimensiones dadas.

Hace que su entrada esté disponible para la siguiente iteración.

Reenvía el elemento index de inputs a output .

Reenvía los data del tensor de referencia al puerto de salida determinado por pred .

Compruebe si la entrada coincide con el patrón regex.

Reemplaza las coincidencias de la expresión regular del pattern en la input con la cadena de reemplazo proporcionada en rewrite .

Calcula rectificado lineal: max(features, 0) .

Calcula rectificado lineal 6: min(max(features, 0), 6) .

Calcula un rango que cubre los valores reales presentes en un tensor cuantificado.

Convierte el tensor input cuantificado en una output de menor precisión.

Cambie el tamaño images al size utilizando la interpolación de área.

Cambiar images size con la interpolación bicúbica.

Cambiar images al size de la interpolación bilineal.

Cambiar images al size de la interpolación vecina más cercana.

Actualizar '*var' según el esquema Adadelta.

Actualizar '*var' según el esquema de Adagrad.

Actualizar '*var' de acuerdo con el esquema proximal de Adagrad.

Actualizar '*var' según el algoritmo Adam.

Actualizar '*var' según el algoritmo Adam.

Actualizar '*var' según la actualización addSign.

Actualizar '*var' según el algoritmo RMSPROP centrado.

Actualizar '*var' según el esquema FTRL-Proximal.

Actualizar '*var' según el esquema FTRL-Proximal.

Actualizar ' * var' restando 'alfa' * 'delta' de él.

Actualizar '*var' según el esquema de impulso.

Actualizar '*var' según el esquema de impulso.

Actualizar '*var' según la actualización addSign.

Actualizar '*var' y '*acum' según Fobos con tasa de aprendizaje de Adagrad.

Actualizar '*var' como algoritmo Fobos con tasa de aprendizaje fija.

Actualizar '*var' según el algoritmo RMSPROP.

Incrementos variables apuntadas por 'recurso' hasta que alcanza el 'límite'.

Aplica una adición dispersa a valores o cortes individuales en una variable .

Aplica una sustracción escasa a los valores o cortes individuales en una variable .

Aplica updates escasas a valores o cortes individuales dentro de un dado.

Var: debe ser de una variable ().

Actualice las entradas relevantes en '*var' y '*acum' de acuerdo con el esquema de Adagrad.

Actualice las entradas en '*var' y '*acum' de acuerdo con el esquema proximal de adagrad.

Actualizar '*var' según el algoritmo RMSPROP centrado.

Actualice las entradas relevantes en '*var' de acuerdo con el esquema FTRL-Proximal.

Actualice las entradas relevantes en '*var' de acuerdo con el esquema FTRL-Proximal.

Actualice las entradas relevantes en '*var' y '*acum' de acuerdo con el esquema de impulso.

Actualice las entradas relevantes en '*var' y '*acum' de acuerdo con el esquema de impulso.

Entradas de actualización escasa en '*var' y '*acum' según el algoritmo FOBOS.

Actualización escasa '*var' como algoritmo Fobos con tasa de aprendizaje fija.

Actualizar '*var' según el algoritmo RMSPROP.

Restaura un tensor de los archivos de punto de control.

Restaura un tensor de los archivos de punto de control.

Restaura los tensores desde un punto de control V2.

Devuelve el número entero de elemento más cercano a x.

Redonde los valores de un tensor al entero más cercano, en cuanto al elemento.

Calcula recíproco de la raíz cuadrada de x elemento en cuanto al elemento.

Genere un solo cuadro delimitador distorsionado al azar para una imagen.

Genere un solo cuadro delimitador distorsionado al azar para una imagen.

Guarda los tensores de entrada al disco.

Guarda las rodajas de tensores de entrada al disco.

Guarda tensores en formato de punto de control V2.

Emite un tampón de protocolo Summary con valores escalares.

TODO: Agregar Doc.

Agrega actualizaciones escasas a una referencia variable.

Divide una referencia variable por actualizaciones dispersas.

Reduce actualizaciones escasas en una referencia variable utilizando la operación max .

Reduce actualizaciones escasas en una referencia variable utilizando la operación min .

Multiplica actualizaciones escasas en una referencia variable.

Aplica una adición dispersa a valores o cortes individuales en una variable .

Aplica una sustracción escasa a los valores o cortes individuales en una variable .

Aplica updates escasas a valores o cortes individuales dentro de un dado.

Resta actualizaciones escasas a una referencia variable.

Aplica actualizaciones escasas a una referencia variable.

Calcula el máximo a lo largo de los segmentos de un tensor.

Calcula la media a lo largo de los segmentos de un tensor.

Calcula los segmentos mínimos a lo largo de un tensor.

Calcula el producto a lo largo de segmentos de un tensor.

Calcula la suma a lo largo de los segmentos de un tensor.

TODO: Agregar Doc.

Calcula escala lineal exponencial: scale * alpha * (exp(features) - 1)

Serializa un SparseTensor N -Minibatch en un objeto Tensor [N, 3] .

Serializa un SparseTensor en un objeto Tensor [3] .

Transforma un tensor en un proto de tensorproto serializado.

Calcula la diferencia entre dos listas de números o cadenas.

Generar un nombre de archivo fragmentado.

Genere un patrón global que coincida con todos los nombres de archivos fragmentados.

Calcula sigmoide de x elemento en cuanto a elementos.

Devuelve una indicación de elemento del signo de un número.

Calcula el seno de x elemento en cuanto a elemento.

Calcula el seno hiperbólico de x elemento en cuanto a elementos.

Calcula las activaciones de Softmax.

Calcula el costo y los gradientes de la entropía cruzada Softmax para retroceso.

Calcula SoftPlus: log(exp(features) + 1) .

Calcula Softsign: features / (abs(features) + 1) .

Aplica un gradiente escaso a un acumulador dado.

Extrae el gradiente disperso promedio en un SparseconditionalCumulator .

Agrega dos objetos SparseTensor para producir otro SparseTensor .

El operador de gradiente para el Sparseadd Op.

Var: debe ser de una variable ().

Actualice las entradas relevantes en '*var' y '*acum' de acuerdo con el esquema de Adagrad.

Actualice las entradas en '*var' y '*acum' de acuerdo con el esquema proximal de adagrad.

Actualizar '*var' según el algoritmo RMSPROP centrado.

Actualice las entradas relevantes en '*var' de acuerdo con el esquema FTRL-Proximal.

Actualice las entradas relevantes en '*var' de acuerdo con el esquema FTRL-Proximal.

Actualice las entradas relevantes en '*var' y '*acum' de acuerdo con el esquema de impulso.

Entradas de actualización escasa en '*var' y '*acum' según el algoritmo FOBOS.

Actualización escasa '*var' como algoritmo Fobos con tasa de aprendizaje fija.

Actualizar '*var' según el algoritmo RMSPROP.

Concatena una lista de SparseTensor a lo largo de la dimensión especificada.

Un acumulador condicional para agregar gradientes dispersos.

Genera una cruz escasa de una lista de tensores escasos y densos.

Se suma un Sparsetensor y un tensor denso, utilizando estas reglas especiales:

En cuanto a los componentes, divide un sparsetensor por un tensor denso.

En cuanto a los componentes, multiplica un sparsetensor por un tensor denso.

Llena filas vacías en la entrada 2-D SparseTensor con un valor predeterminado.

El gradiente de SPARSEFILLEMPTYROWS .

Multiplicar la matriz "A" de Matrix "B".

Calcula el máximo de elementos a través de las dimensiones de un sparsetensor.

Calcula el máximo de elementos a través de las dimensiones de un sparsetensor.

Calcula la suma de elementos a través de las dimensiones de un Sparsetensor.

Calcula la suma de elementos a través de las dimensiones de un Sparsetensor.

Reordres un SPARSetensor en el orden canónico, fila-mayor.

Reorganiza un sparsetensor para representar valores en una nueva forma densa.

Calcula la media a lo largo de los segmentos dispersos de un tensor.

Calcula los gradientes para SparsesegmentMean .

Calcula la media a lo largo de los segmentos dispersos de un tensor.

Calcula la suma a lo largo de segmentos dispersos de un tensor dividido por el SQRT de N.

Calcula los gradientes para Sparsesegmentsqrtn .

Calcula la suma a lo largo de segmentos dispersos de un tensor dividido por el SQRT de N.

Calcula la suma a lo largo de segmentos dispersos de un tensor.

Calcula la suma a lo largo de segmentos dispersos de un tensor.

Corte un SparseTensor basado en el start y size .

El operador de gradiente para el Sparseslice Op.

Aplica Softmax a un SparseTensor ND BACTADO.

Calcula el costo y los gradientes de la entropía cruzada Softmax para retroceso.

Devuelve el máximo de elementos de dos sparsetensors.

Devuelve el minuto de elemento de dos sparsetensors.

Divida un SparseTensor en tensores num_split a lo largo de una dimensión.

Se suma un SparseTensor y un Tensor denso, produciendo un Tensor denso.

Multiplique SPARSetensor (del rango 2) "A" por la densa matriz "B".

Calcula la raíz cuadrada de x elemento en cuanto a elementos.

Calcula el cuadrado de X elementos en cuanto a elementos.

Devuelve (x - y) (x - y) elemento en cuanto al elemento.

Empaca una lista de tensores R N rango en un tensor de rango (R+1) .

Valores de etapa similares a una enqueue liviana.

OP elimina todos los elementos en el contenedor subyacente.

OP se asoma a los valores en el índice especificado.

OP devuelve el número de elementos en el contenedor subyacente.

Formatea una plantilla de cadena utilizando una lista de tensores.

Se une a las cadenas en la lista dada de tensores de cadena en un tensor;

Longitud de la cadena de input .

TODO: Agregar Doc.

Crea ngrams a partir de datos de cadena tragada.

Los elementos divididos de input basados ​​en delimiter en un SparseTensor .

Elementos divididos de source basados ​​en sep en un SparseTensor .

Fuera dirigida y posterior a los espacios en blanco del tensor .

Convierte cada cadena en el tensor de entrada a su mod hash por varios cubos.

Convierte cada cadena en el tensor de entrada a su mod hash por varios cubos.

Convierte cada cadena en el tensor de entrada a su mod hash por varios cubos.

Convierte cada cadena en el tensor de entrada al tipo numérico especificado.

TODO: Agregar Doc.

Subcandres de devolución del Tensor de cuerdas.

Devuelve X - Y Elemento en cuanto a elemento.

Calcula la suma de elementos a través de las dimensiones de un tensor.

Reenvía data al puerto de salida determinado por pred .

Un lector que genera los registros de un archivo de registros TensorFlow.

Convierte una representación escasa en un tensor denso.

Calcula el tostado de x elemento en cuanto a elementos.

Calcula la tangente hiperbólica de x elemento en cuanto a elementos.

Devuelve un tensor que puede ser mutado, pero solo persiste dentro de un solo paso.

Una variedad de tensores de tamaño dado.

Elimine el TensorArray de su contenedor de recursos.

Concatan los elementos del tensorArray en value de valor.

Reúna elementos específicos del TensorArray en el value de salida.

Crea un TensorArray para almacenar los gradientes de valores en el mango dado.

Crea un TensorArray para almacenar múltiples gradientes de valores en el mango dado.

Lea un elemento del tensorArray en el value de salida.

Dispersan los datos del valor de entrada en elementos tensorArray específicos.

Obtenga el tamaño actual del TensorArray .

Divida los datos del valor de entrada en elementos TensorArray .

Empuje un elemento sobre el tensor_array.

Emite un tampón de protocolo Summary con un tensor.

Emite un búfer de protocolo Summary con datos de tensor y per-Plugin.

Un lector que genera las líneas de un archivo delimitado por '
'.

Proporciona el tiempo desde la época en segundos.

Encuentra valores e índices de k más grandes elementos para la última dimensión.

Devuelve el elemento X / Y para los tipos enteros.

Devuelve el resto de la división.

Emite valores aleatorios de una distribución normal truncada.

Determine los códigos de script de un tensor dado de los puntos de código entero Unicode.

Transcode el texto de entrada de una fuente de codificación a una codificación de destino.

Genera etiquetas para el muestreo candidato con una distribución uniforme.

Se une a los elementos de inputs basados ​​en segment_ids .

Calcula el máximo a lo largo de los segmentos de un tensor.

Calcula los segmentos mínimos a lo largo de un tensor.

Calcula el producto a lo largo de segmentos de un tensor.

Calcula la suma a lo largo de los segmentos de un tensor.

OP es similar a una dequista liviana.

Tiene estado en forma de un tensor que persiste en los pasos.

Reestructura un tensor cuantificado según la remodelación op.

Selecciona elementos de x o y , dependiendo de condition .

Un lector que genera todo el contenido de un archivo como un valor.

Escribe contenido en el archivo en el nombre de archivo de entrada.

Devuelve 0 si x == 0, y x / y de lo contrario, elementwise.

Devuelve 0 si x == 0 y x * log (y) de lo contrario, elementwise.

Devuelve un tensor de ceros con la misma forma y tipo que x.

Calcule la función Hurwitz Zeta \((x, q)\).