Trang này được dịch bởi Cloud Translation API.

PrimitiveOp

lớp trừu tượng công khai PrimitiveOp

Các lớp con trực tiếp đã biết

Hủy bỏ , Tất cả , AllToAll <T>, AnonymousHashTable , AnonymousIteratorV2 , AnonymousIteratorV3 , AnonymousMemoryCache , AnonymousMultiDeviceIterator , AnonymousMultiDeviceIteratorV3 , AnonymousMutableDenseHashTable , AnonymousMutableHashTable , AnonymousMutableHashTableOfTensors , AnonymousRandomSeedGenerator , An onymousSeedGenerator , Any và 745 người khác.

Huỷ bỏ	Đưa ra một ngoại lệ để hủy bỏ quá trình khi được gọi.
Tất cả	Tính toán "logic và" của các phần tử theo các kích thước của tensor.
Tất cảToAll <T>	Một Op để trao đổi dữ liệu trên các bản sao TPU.
Bảng Hash ẩn danh	Tạo một bảng băm ẩn danh chưa được khởi tạo.
Ẩn danhIteratorV2	Một thùng chứa tài nguyên vòng lặp.
Ẩn danhIteratorV3	Một thùng chứa tài nguyên vòng lặp.
Ẩn danhBộ nhớCache
Ẩn danhMultiDeviceIterator	Vùng chứa tài nguyên vòng lặp đa thiết bị.
Ẩn danhMultiDeviceIteratorV3	Vùng chứa tài nguyên vòng lặp đa thiết bị.
AnonymousMutableDenseHashBảng	Tạo một bảng băm có thể thay đổi ẩn danh trống sử dụng tensor làm kho dự phòng.
AnonymousMutableHashTable	Tạo một bảng băm có thể thay đổi ẩn danh trống.
AnonymousMutableHashTableOfTensors	Tạo một bảng băm có thể thay đổi ẩn danh trống của các giá trị vectơ.
AnonymousRandomSeedGenerator
Trình tạo hạt giống ẩn danh
Bất kì	Tính toán "logic hoặc" của các phần tử theo các kích thước của tensor.
Áp dụngAdagradV2 <T>	Cập nhật '*var' theo sơ đồ adagrad.
KhoảngTopK <T mở rộng Số>	Trả về các giá trị k tối thiểu/tối đa và chỉ số của chúng của toán hạng đầu vào một cách gần đúng.
Khẳng địnhCardinalityDataset
Khẳng địnhTiếp theoBộ dữ liệu	Một phép biến đổi xác nhận những phép biến đổi nào xảy ra tiếp theo.
Khẳng địnhTrướcBộ dữ liệu	Một phép biến đổi khẳng định những phép biến đổi nào đã xảy ra trước đó.
Khẳng định điều đó	Khẳng định rằng điều kiện đã cho là đúng.
Chỉ định <T>	Cập nhật 'ref' bằng cách gán 'giá trị' cho nó.
Chỉ địnhThêm <T>	Cập nhật 'ref' bằng cách thêm 'giá trị' vào nó.
GánThêmBiếnOp	Thêm một giá trị vào giá trị hiện tại của một biến.
GánSub <T>	Cập nhật 'ref' bằng cách trừ 'giá trị' khỏi nó.
GánSubBiếnOp	Trừ một giá trị khỏi giá trị hiện tại của một biến.
GánBiếnOp	Gán một giá trị mới cho một biến.
GánBiếnXlaConcatND	Kết hợp tensor đầu vào trên tất cả các chiều.
Bộ dữ liệu AutoShard	Tạo một tập dữ liệu phân chia tập dữ liệu đầu vào.
Dải tam giácGiải <T>
Rào chắn	Xác định một rào cản tồn tại trong các lần thực thi biểu đồ khác nhau.
Rào cảnĐóng	Đóng rào cản nhất định.
Rào cảnChưa hoàn thànhKích thước	Tính số phần tử không đầy đủ trong hàng rào đã cho.
Rào CảnChènNhiều	Đối với mỗi khóa, gán giá trị tương ứng cho thành phần được chỉ định.
Rào chắnSẵn sàngKích thước	Tính số phần tử hoàn chỉnh trong hàng rào đã cho.
Rào CảnLấyNhiều	Lấy số lượng phần tử đã hoàn thành nhất định từ một rào cản.
Lô hàng	Lô tất cả các tensor đầu vào không xác định.
BatchMatMulV2 <T>	Nhân các lát cắt của hai tensor theo đợt.
BatchMatMulV3 <V>	Nhân các lát cắt của hai tensor theo đợt.
BatchToSpace <T>	BatchToSpace dành cho tensor 4-D loại T.
BatchToSpaceNd <T>	BatchToSpace cho các tensor ND loại T.
BesselI0 <T mở rộng Số>
BesselI1 <T mở rộng Số>
BesselJ0 <T mở rộng Số>
BesselJ1 <T mở rộng Số>
BesselK0 <T mở rộng Số>
BesselK0e <T mở rộng Số>
BesselK1 <T mở rộng Số>
BesselK1e <T mở rộng Số>
BesselY0 <T mở rộng Số>
BesselY1 <T mở rộng Số>
Bitcast <U>	Bitcast một tensor từ loại này sang loại khác mà không cần sao chép dữ liệu.
BlockLSTM <T mở rộng số>	Tính toán tốc độ lan truyền tiến của ô LSTM cho tất cả các bước thời gian.
BlockLSTMGrad <T mở rộng Số>	Tính toán sự lan truyền ngược của ô LSTM trong toàn bộ chuỗi thời gian.
BlockLSTMGradV2 <T mở rộng Số>	Tính toán sự lan truyền ngược của ô LSTM trong toàn bộ chuỗi thời gian.
BlockLSTMV2 <T mở rộng Số>	Tính toán tốc độ lan truyền tiến của ô LSTM cho tất cả các bước thời gian.
BoostedCâyTổng hợpSố liệu thống kê	Tổng hợp tóm tắt số liệu thống kê tích lũy cho lô.
Tăng CườngCâyXô	Bucket hóa từng tính năng dựa trên ranh giới của nhóm.
BoostedCâyTính toánTốt nhấtTính năngChia	Tính toán mức tăng cho từng tính năng và trả về thông tin phân chia tốt nhất có thể cho tính năng đó.
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2	Tính toán mức tăng cho từng tính năng và trả về thông tin phân chia tốt nhất có thể cho mỗi nút.
BoostedCâyTính toánTốt nhấtLợi nhuận trên mỗiTính năng	Tính toán mức tăng cho từng tính năng và trả về thông tin phân chia tốt nhất có thể cho tính năng đó.
BoostedTreesCenterBias	Tính toán giá trị ưu tiên từ dữ liệu huấn luyện (độ lệch) và điền vào nút đầu tiên bằng giá trị ưu tiên của nhật ký.
BoostedCâyTạoBộ đồng phục	Tạo một mô hình tập hợp cây và trả về một điều khiển cho nó.
BoostedTreesTạoQuantileStreamTài nguyên	Tạo tài nguyên cho các luồng lượng tử.
BoostedCâyDeserializeBộ đồng phục	Giải tuần tự hóa cấu hình tập hợp cây được tuần tự hóa và thay thế cây hiện tại hòa tấu.
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp	Tạo một điều khiển cho BoostedTreesEnsembleResource
BoostedTreesVí dụDebugĐầu ra	Kết quả đầu ra có thể giải thích mô hình/gỡ lỗi cho từng ví dụ.
BoostedTreesFlushQuantileTóm tắt	Xóa các bản tóm tắt lượng tử từ mỗi tài nguyên luồng lượng tử.
BoostedTreesGetEnsembleStates	Truy xuất mã thông báo tem tài nguyên tổng hợp cây, số lượng cây và số liệu thống kê về số lượng cây đang phát triển.
BoostedTreesMakeQuantileTóm tắt	Tạo bản tóm tắt các lượng tử cho lô.
BoostedTreesMakeStatsTóm tắt	Tạo bản tóm tắt số liệu thống kê tích lũy cho lô.
BoostedCâyDự đoán	Chạy nhiều bộ dự đoán tập hợp hồi quy cộng tính trên các phiên bản đầu vào và tính toán các log.
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries	Thêm các bản tóm tắt lượng tử vào từng tài nguyên luồng lượng tử.
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize	Giải tuần tự hóa các ranh giới vùng lưu trữ và cờ sẵn sàng vào QuantileAccumulator hiện tại.
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush	Xóa các bản tóm tắt cho tài nguyên luồng lượng tử.
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries	Tạo ranh giới nhóm cho từng tính năng dựa trên các bản tóm tắt tích lũy.
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp	Tạo một điều khiển cho BoostedTreesQuantileStreamResource.
BoostedTreesSerializeEnsemble	Sắp xếp chuỗi cây thành một proto.
BoostedTreesSparseAggregateStats	Tổng hợp tóm tắt số liệu thống kê tích lũy cho lô.
BoostedCâythưa thớtTính toánTốt nhấtTính năngSplit	Tính toán mức tăng cho từng tính năng và trả về thông tin phân chia tốt nhất có thể cho tính năng đó.
BoostedCâyĐào tạoDự đoán	Chạy nhiều bộ dự đoán tập hợp hồi quy cộng tính trên các phiên bản đầu vào và tính toán cập nhật cho các bản ghi được lưu trong bộ nhớ đệm.
BoostedTreesUpdateBộ đồng phục	Cập nhật quần thể cây bằng cách thêm một lớp vào cây cuối cùng đang được trồng hoặc bằng cách bắt đầu một cây mới.
BoostedTreesUpdateEnsembleV2	Cập nhật quần thể cây bằng cách thêm một lớp vào cây cuối cùng đang được trồng hoặc bằng cách bắt đầu một cây mới.
BroadcastDynamicShape <T mở rộng Số>	Trả về hình dạng của s0 op s1 bằng tính năng phát sóng.
BroadcastGradientArgs <T mở rộng Số>	Trả về các chỉ số rút gọn để tính gradient của s0 op s1 khi phát sóng.
Phát tới <T>	Phát một mảng cho hình dạng tương thích.
Xô	Phân loại 'đầu vào' dựa trên 'ranh giới'.
CSRSparseMatrixComponents <T>	Đọc các thành phần CSR tại lô `index`.
CSRSparseMatrixToDense <T>	Chuyển đổi CSRSparseMatrix (có thể theo đợt) thành dày đặc.
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T>	Chuyển đổi CSRSparesMatrix (có thể theo đợt) thành SparseTensor.
Bộ dữ liệu CSV
CSVBộ dữ liệuV2
CTCLossV2	Tính toán tổn thất CTC (xác suất nhật ký) cho mỗi mục nhập lô.
CacheDatasetV2
CheckNumericsV2 <T mở rộng Số>	Kiểm tra một tenxơ để tìm các giá trị NaN, -Inf và +Inf.
ChọnBộ dữ liệu nhanh nhất
ClipByValue <T>	Cắt các giá trị tensor về mức tối thiểu và tối đa được chỉ định.
Đối chiếuTPUEnhúngBộ nhớ	Một op hợp nhất các protos cấu hình bộ nhớ được mã hóa chuỗi từ tất cả các máy chủ.
CollectiveAllToAllV2 <T mở rộng Số>	Trao đổi lẫn nhau nhiều tensor có cùng loại và hình dạng.
CollectiveAllToAllV3 <T mở rộng Số>	Trao đổi lẫn nhau nhiều tensor có cùng loại và hình dạng.
Tập thểAssignGroupV2	Gán các khóa nhóm dựa trên sự phân công của nhóm.
Tập thểBcastRecvV2 <U>	Nhận giá trị tensor được phát từ thiết bị khác.
Tập thểBcastSendV2 <T>	Truyền giá trị tensor tới một hoặc nhiều thiết bị khác.
CollectiveGather <T mở rộng Số>	Tích lũy lẫn nhau nhiều tensor có cùng loại và hình dạng.
CollectiveGatherV2 <T mở rộng Số>	Tích lũy lẫn nhau nhiều tensor có cùng loại và hình dạng.
CollectiveInitializeCommunicator	Khởi tạo một nhóm cho các hoạt động tập thể.
Tập thểPermute <T>	Một giải pháp để hoán vị các tensor trên các phiên bản TPU được sao chép.
CollectiveReduceScatterV2 <T mở rộng Số>	Giảm lẫn nhau nhiều tensor có cùng loại và hình dạng và phân tán kết quả.
CollectiveReduceV2 <T mở rộng Số>	Giảm lẫn nhau nhiều tensor có cùng loại và hình dạng.
CollectiveReduceV3 <T mở rộng Số>	Giảm lẫn nhau nhiều tensor có cùng loại và hình dạng.
Kết hợpNonMaxSuppression	Tham lam chọn một tập hợp con các hộp giới hạn theo thứ tự điểm giảm dần, Thao tác này thực hiện non_max_suppression đối với đầu vào mỗi đợt, trên tất cả các lớp.
CompositeTensorVariantFromComponents	Mã hóa một giá trị `ExtensionType` thành Tensor vô hướng `variant`.
CompositeTensorVariantToComponents	Giải mã Tensor vô hướng `variant` thành giá trị `ExtensionType`.
Phần tử nén	Nén một phần tử dữ liệu.
Tính toánKích thước hàng loạt	Tính toán kích thước lô tĩnh của tập dữ liệu không có lô một phần.
Tính toánDedupDataTupleMask	Một op tính toán mặt nạ tuple của dữ liệu chống trùng lặp từ lõi nhúng.
Concat <T>	Nối các tensor dọc theo một chiều.
Cấu hìnhAndInitializeGlobalTPU	Một hoạt động thiết lập các cấu trúc tập trung cho hệ thống TPU phân tán.
Định cấu hìnhTPU phân tán	Thiết lập cấu trúc tập trung cho hệ thống TPU phân tán.
Định cấu hìnhTPUnhúng	Thiết lập TPUEmbedding trong hệ thống TPU phân tán.
Cấu hìnhTPUEembeddingHost	Một op cấu hình phần mềm TPUEmbedding trên máy chủ.
Định cấu hìnhTPUEnhúngBộ nhớ	Một op cấu hình phần mềm TPUEmbedding trên máy chủ.
ConnectTPUEnhúngMáy chủ	Một cơ chế thiết lập giao tiếp giữa các phiên bản phần mềm máy chủ TPUEmbedding sau khi configTPUEmbeddingHost được gọi trên mỗi máy chủ.
Hằng số <T>	Một toán tử tạo ra một giá trị không đổi.
Tiêu thụMutexLock	Hoạt động này sử dụng khóa được tạo bởi `MutexLock`.
Trình kích hoạt điều khiển	Không lam gi cả.
Chuyển đổi <T mở rộng Số>	Tính toán tích chập ND đã cho (N+1+batch_dims)-D `input` và (N+2)-D `filter` tensor.
Conv2DBackpropFilterV2 <T mở rộng Số>	Tính toán độ dốc tích chập đối với bộ lọc.
Conv2DBackpropInputV2 <T mở rộng Số>	Tính toán độ dốc tích chập đối với đầu vào.
Sao chép <T>	Sao chép một tenxơ từ CPU sang CPU hoặc GPU sang GPU.
Sao chép máy chủ <T>	Sao chép một tensor vào máy chủ.
CopyToMesh <T>
CopyToMeshGrad <T>
CountUpTo <T mở rộng Số>	Tăng 'ref' cho đến khi đạt đến 'giới hạn'.
CrossReplicaSum <T mở rộng Số>	Op để tính tổng đầu vào trên các phiên bản TPU được sao chép.
CudnnRNNBackpropV3 <T mở rộng Số>	Bước backprop của CudnnRNNV3.
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T mở rộng Số>	Chuyển đổi các thông số CudnnRNN từ dạng chuẩn sang dạng có thể sử dụng được.
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T mở rộng Số>	Truy xuất thông số CudnnRNN ở dạng chuẩn.
CudnnRNNV3 <T mở rộng Số>	Một RNN được hỗ trợ bởi cuDNN.
CumulativeLogsumexp <T mở rộng Số>	Tính tích lũy của tensor `x` dọc theo `trục`.
DtensorKhôi phụcV2
DTensorSetGlobalTPUArray	Một op thông báo cho một máy chủ id chung của tất cả các TPU trong hệ thống.
Dịch vụ dữ liệuBộ dữ liệu	Tạo tập dữ liệu đọc dữ liệu từ dịch vụ tf.data.
Dịch vụ dữ liệuDatasetV2	Tạo tập dữ liệu đọc dữ liệu từ dịch vụ tf.data.
Tập dữ liệuCardinality	Trả về số lượng của `input_dataset`.
Tập dữ liệuTừGraph	Tạo một tập dữ liệu từ `graph_def` đã cho.
Bộ dữ liệuToGraphV2	Trả về một GraphDef được tuần tự hóa đại diện cho `input_dataset`.
Dawsn <T mở rộng Số>
Gỡ lỗiGradientIdentity <T>	Tùy chọn nhận dạng để gỡ lỗi độ dốc.
Gỡ lỗiGradientRefIdentity <T>	Tùy chọn nhận dạng để gỡ lỗi độ dốc.
Danh tính gỡ lỗi <T>	Cung cấp ánh xạ nhận dạng của tenxơ đầu vào loại không tham chiếu để gỡ lỗi.
DebugIdentityV2 <T>	Gỡ lỗi nhận dạng V2 Op.
DebugIdentityV3 <T>	Cung cấp ánh xạ nhận dạng của tenxơ đầu vào loại không tham chiếu để gỡ lỗi.
Gỡ lỗiNanĐếm	Gỡ lỗi bộ đếm giá trị NaN Op.
Gỡ lỗiSốTóm tắt	Tóm tắt số gỡ lỗi Op.
DebugNumericSummaryV2 <U mở rộng Số>	Tóm tắt số gỡ lỗi V2 Op.
DecodeImage <T mở rộng Số>	Hàm dành cho giải mã_bmp, giải mã_gif, giải mã_jpeg và giải mã_png.
DecodePaddedRaw <T mở rộng Số>	Diễn giải lại các byte của chuỗi dưới dạng vectơ số.
Giải MãProto	Op trích xuất các trường từ thông báo bộ đệm giao thức được tuần tự hóa thành các tensor.
Sao chép sâu <T>	Tạo một bản sao của `x`.
XóaIterator	Một thùng chứa tài nguyên vòng lặp.
XóaBộ nhớCache
XóaMultiDeviceIterator	Một thùng chứa tài nguyên vòng lặp.
XóaRandomSeedGenerator
XóaSeedGenerator
XóaPhiênTensor	Xóa tensor được chỉ định bởi phần điều khiển của nó trong phiên.
DenseBincount <U mở rộng Số>	Đếm số lần xuất hiện của mỗi giá trị trong một mảng số nguyên.
DenseCountSparseOutput <U mở rộng Số>	Thực hiện đếm thùng đầu ra thưa thớt cho đầu vào tf.tensor.
DenseToCSRSparseMatrix	Chuyển đổi một tenxơ dày đặc thành CSRSparseMatrix (có thể theo đợt).
Phá hủy tài nguyênOp	Xóa tài nguyên được chỉ định bởi tay cầm.
Phá hủy Biến tạm thời <T>	Phá hủy biến tạm thời và trả về giá trị cuối cùng của nó.
Chỉ mục thiết bị	Trả về chỉ mục của thiết bị mà op chạy.
Tập dữ liệu được chỉ đạoInterleave	Thay thế cho `InterleaveDataset` trên danh sách cố định gồm các bộ dữ liệu `N`.
Vô hiệu hóaSao chépĐọc	Tắt chế độ sao chép khi đọc.
Phân phốiLưu
DrawBoundingBoxesV2 <T mở rộng Số>	Vẽ các hộp giới hạn trên một loạt hình ảnh.
GiảLặpBộ đếm
Bộ nhớ giảBộ nhớ đệm
Máy Phát Điện Giả Seed
DynamicEnqueueTPUEnhúngTùy ýTensorBatch	Giảm bớt việc chuyển mã sử dụng tf.nn.embedding_lookup_sparse().
DynamicEnqueueTPUEembeddingRaggedTensorBatch
Phân vùng động <T>	Phân vùng `dữ liệu` thành các tenxơ `num_partitions` bằng cách sử dụng các chỉ mục từ `phân vùng`.
DynamicStitch <T>	Xen kẽ các giá trị từ tensor `data` thành một tensor duy nhất.
Chỉnh sửa Khoảng cách	Tính toán Khoảng cách chỉnh sửa Levenshtein (có thể được chuẩn hóa).
Eig <U>	Tính toán phân rã riêng của một hoặc nhiều ma trận vuông.
Einsum <T>	Sự co rút của tenxơ theo quy ước tính tổng của Einstein.
Trống <T>	Tạo một tensor có hình dạng nhất định.
Danh sách Tensor trống	Tạo và trả về một danh sách tensor trống.
Bản đồ Tensor trống	Tạo và trả về một bản đồ tensor trống.
Mã hóaProto	Op tuần tự hóa các thông báo protobuf được cung cấp trong các tensor đầu vào.
EnqueueTPUEnhúngTùy ýTensorBatch	Giảm bớt việc chuyển mã sử dụng tf.nn.embedding_lookup_sparse().
EnqueueTPUEnhúngBatch	Một op sắp xếp danh sách các tensor lô đầu vào vào TPUEmbedding.
EnqueueTPUEnhúngIntegerBatch	Một op sắp xếp danh sách các tensor lô đầu vào vào TPUEmbedding.
EnqueueTPUEembeddingRaggedTensorBatch	Giảm bớt việc chuyển mã sử dụng tf.nn.embedding_lookup().
EnqueueTPUEnhúngSparseBatch	Một hoạt động xếp hàng các chỉ số đầu vào TPUEmbedding từ SparseTensor.
EnqueueTPUEnhúngSparseTensorBatch	Giảm bớt việc chuyển mã sử dụng tf.nn.embedding_lookup_sparse().
Đảm bảoShape <T>	Đảm bảo rằng hình dạng của tensor phù hợp với hình dạng mong đợi.
Nhập <T>	Tạo hoặc tìm khung con và cung cấp `dữ liệu` cho khung con.
Erfinv <T mở rộng Số>
Định mức Euclide <T>	Tính toán định mức Euclide của các phần tử theo các chiều của một tenxơ.
Thực thiTPUEembeddingPartitioner	Một op thực thi trình phân vùng TPUEmbedding trên cấu hình trung tâm thiết bị và tính toán kích thước HBM (tính bằng byte) cần thiết cho hoạt động TPUEmbedding.
Thoát <T>	Thoát khỏi khung hiện tại về khung chính của nó.
Mở rộngDims <T>	Chèn kích thước 1 vào hình dạng của tenxơ.
Thử nghiệmAutoShardBộ dữ liệu	Tạo một tập dữ liệu phân chia tập dữ liệu đầu vào.
ExperimentalBytesProducedStatsBộ dữ liệu	Ghi lại kích thước byte của từng phần tử của `input_dataset` trong StatsAggregator.
Thử nghiệmChọn tập dữ liệu nhanh nhất
Tập dữ liệu thử nghiệmCardinality	Trả về số lượng của `input_dataset`.
Tập dữ liệu thử nghiệmToTFRecord	Ghi tập dữ liệu đã cho vào tệp đã cho bằng định dạng TFRecord.
Thử nghiệmDenseToSparseBatchDataset	Tạo một tập dữ liệu sắp xếp các phần tử đầu vào thành một SparseTensor.
Thử nghiệmSố liệu thống kê độ trễBộ dữ liệu	Ghi lại độ trễ của việc tạo các phần tử `input_dataset` trong StatsAggregator.
Tập tin kết hợp thử nghiệmBộ dữ liệu
Thử nghiệmMaxIntraOpParallelismBộ dữ liệu	Tạo một tập dữ liệu ghi đè tính song song tối đa trong nội bộ.
Thử nghiệmParseVí dụBộ dữ liệu	Chuyển đổi `input_dataset` chứa các proto `Example` dưới dạng vectơ của DT_STRING thành tập dữ liệu gồm các đối tượng `Tensor` hoặc `SparseTensor` biểu thị các tính năng được phân tích cú pháp.
Thử nghiệmPrivateThreadPoolBộ dữ liệu	Tạo một tập dữ liệu sử dụng nhóm luồng tùy chỉnh để tính toán `input_dataset`.
Tập dữ liệu ngẫu nhiên thử nghiệm	Tạo Bộ dữ liệu trả về số giả ngẫu nhiên.
Tập dữ liệu Rebatch thử nghiệm	Tạo một tập dữ liệu thay đổi kích thước lô.
Bộ dữ liệu thử nghiệmStatsAggregatorBộ dữ liệu
Thử nghiệmCửa sổ trượtBộ dữ liệu	Tạo một tập dữ liệu đi qua một cửa sổ trượt qua `input_dataset`.
Tập dữ liệu SQL thử nghiệm	Tạo tập dữ liệu thực thi truy vấn SQL và đưa ra các hàng của tập kết quả.
Thử nghiệmSố liệu thống kê tổng hợpXử lý	Tạo một tài nguyên quản lý thống kê.
Thử nghiệmSố liệu tổng hợpTóm tắt	Tạo bản tóm tắt về bất kỳ số liệu thống kê nào được ghi lại bởi người quản lý số liệu thống kê nhất định.
Tập dữ liệu thử nghiệmUnbatch	Một tập dữ liệu chia các phần tử đầu vào của nó thành nhiều phần tử.
Expint <T mở rộng số>
Trích xuấtGlimpseV2	Trích xuất một cái nhìn thoáng qua từ tensor đầu vào.
ExtractVolumePatches <T mở rộng Số>	Trích xuất `các bản vá` từ `đầu vào` và đặt chúng vào kích thước đầu ra `"độ sâu"`.
FFTND <T>	Biến đổi Fourier nhanh ND.
Cấu hình FileSystemSet	Đặt cấu hình của hệ thống tập tin.
Điền vào <U>	Tạo một tensor chứa đầy giá trị vô hướng.
Hoàn thiện bộ dữ liệu	Tạo một tập dữ liệu bằng cách áp dụng `tf.data.Options` cho `input_dataset`.
Hoàn thiệnTPUEnhúng	Một hoạt động hoàn thiện cấu hình TPUEmbedding.
Dấu vân tay	Tạo ra các giá trị dấu vân tay.
FresnelCos <T mở rộng Số>
FresnelSin <T mở rộng Số>
FusedBatchNormGradV3 <T mở rộng Số, U mở rộng Số>	Độ dốc để chuẩn hóa hàng loạt.
FusedBatchNormV3 <T mở rộng Số, U mở rộng Số>	Chuẩn hóa hàng loạt.
GRUBlockCell <T mở rộng Số>	Tính toán tốc độ lan truyền tiến của ô GRU trong 1 bước thời gian.
GRUBlockCellGrad <T mở rộng Số>	Tính toán tốc độ lan truyền ngược của ô GRU trong 1 bước thời gian.
Tập hợp <T>	Tập hợp các lát cắt từ trục `params` theo `chỉ số`.
Tập hợpNd <T>	Tập hợp các lát cắt từ `params` vào một Tensor có hình dạng được chỉ định bởi `chỉ số`.
TạoBoundingBoxĐề xuất	Hoạt động này tạo ra Vùng sở thích từ các hộp giới hạn (bbox_deltas) đã cho các neo wrt được mã hóa theo eq.2 trong arXiv:1506.01497 Cơ quan điều hành chọn các hộp tính điểm `pre_nms_topn` hàng đầu, giải mã chúng đối với các điểm neo, áp dụng tính năng triệt tiêu không tối đa trên các hộp chồng chéo có giá trị giao nhau (iou) cao hơn `nms_threshold`, loại bỏ các hộp có cạnh ngắn hơn ` kích thước tối thiểu`.
GetElementAtIndex	Lấy phần tử tại chỉ mục đã chỉ định trong tập dữ liệu.
Nhận tùy chọn	Trả về `tf.data.Options` được đính kèm với `input_dataset`.
GetSessionHandle	Lưu trữ tensor đầu vào ở trạng thái của phiên hiện tại.
GetSessionTensor <T>	Lấy giá trị của tensor được chỉ định bởi phần điều khiển của nó.
Đảm bảoConst <T>	Cung cấp sự đảm bảo cho thời gian chạy TF rằng tensor đầu vào là một hằng số.
Bảng băm	Tạo một bảng băm chưa được khởi tạo.
HistogramFixedWidth <U mở rộng Số>	Trả về biểu đồ của các giá trị.
IFFTND <T>	Biến đổi Fourier nhanh nghịch đảo ND.
IRFFTND <U mở rộng Số>	ND nghịch đảo biến đổi Fourier thực nhanh.
Danh tính <T>	Trả về một tensor có cùng hình dạng và nội dung với tensor hoặc giá trị đầu vào.
danh tínhN	Trả về danh sách các tensor có cùng hình dạng và nội dung với đầu vào tensor.
Bỏ quaLỗiBộ dữ liệu	Tạo một tập dữ liệu chứa các phần tử của `input_dataset` bỏ qua lỗi.
ImageProjectiveTransformV2 <T mở rộng Số>	Áp dụng phép biến đổi đã cho cho từng hình ảnh.
ImageProjectiveTransformV3 <T mở rộng Số>	Áp dụng phép biến đổi đã cho cho từng hình ảnh.
Bất biếnConst <T>	Trả về tensor bất biến từ vùng bộ nhớ.
InfeedDequeue <T>	Một trình giữ chỗ chọn cho một giá trị sẽ được đưa vào tính toán.
InfeedDequeueTuple	Tìm nạp nhiều giá trị từ nguồn cấp dữ liệu dưới dạng bộ dữ liệu XLA.
InfeedEnqueue	Một op cung cấp một giá trị Tensor duy nhất vào tính toán.
InfeedEnqueuePrelineizedBuffer	Một phương án sắp xếp bộ đệm đã được tuyến tính hóa trước vào tiến trình TPU.
InfeedEnqueueTuple	Đưa nhiều giá trị Tensor vào tính toán dưới dạng bộ dữ liệu XLA.
Khởi tạo bảng	Trình khởi tạo bảng có hai tensor tương ứng cho khóa và giá trị.
Khởi tạoBảngFromDataset
Khởi tạoBảngFromTextFile	Khởi tạo một bảng từ một tập tin văn bản.
Tại chỗThêm <T>	Thêm v vào các hàng x được chỉ định.
Tại chỗSub <T>	Trừ `v` vào các hàng `x` được chỉ định.
Cập nhật tại chỗ <T>	Cập nhật các hàng được chỉ định 'i' với các giá trị 'v'.
IsBoostedTreesEnsembleĐược khởi tạo	Kiểm tra xem một tập hợp cây đã được khởi tạo chưa.
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized	Kiểm tra xem luồng lượng tử đã được khởi tạo chưa.
IsTPUEnhúngĐã khởi tạo	Việc nhúng TPU có được khởi tạo trong hệ thống TPU phân tán hay không.
IsVariableĐược khởi tạo	Kiểm tra xem tensor đã được khởi tạo chưa.
IsotonicRegression <U mở rộng Số>	Giải quyết một loạt các vấn đề hồi quy đẳng trương.
IteratorGetDevice	Trả về tên của thiết bị mà `resource` đã được đặt trên đó.
Khởi tạo chuỗi KMC2	Trả về chỉ mục của một điểm dữ liệu cần được thêm vào tập hợp hạt giống.
KmeansPlusPlusKhởi tạo	Chọn num_to_sample hàng đầu vào bằng tiêu chí KMeans++.
KthOrderThống kê	Tính toán thống kê bậc K của một tập dữ liệu.
Bộ dữ liệu LMDB	Tạo tập dữ liệu phát ra các cặp khóa-giá trị trong một hoặc nhiều tệp LMDB.
LSTMBlockCell <T mở rộng Số>	Tính toán tốc độ truyền tiến của ô LSTM trong 1 bước thời gian.
LSTMBlockCellGrad <T mở rộng Số>	Tính toán tốc độ lan truyền ngược của ô LSTM trong 1 dấu thời gian.
LinSpace <T mở rộng Số>	Tạo các giá trị trong một khoảng.
Danh sách bộ dữ liệu	Tạo một tập dữ liệu phát ra mỗi `tensor` một lần.
LoadAllTPUEembeddingThông số	Một op tải các tham số tối ưu hóa vào bộ nhớ nhúng.
LoadTPUEnhúngADAMThông số	Tải các tham số nhúng ADAM.
LoadTPUEembeddingAdadeltaThông số	Tải các tham số nhúng Adadelta.
LoadTPUEembeddingAdagradMomentumThông số	Tải các tham số nhúng Adagrad Momentum.
LoadTPUEnhúngAdagradThông số	Tải các tham số nhúng Adagrad.
LoadTPUEembeddingCenteredRMSPropThông số	Tải các tham số nhúng RMSProp ở giữa.
LoadTPUEembeddingFTRLThông số	Tải các tham số nhúng FTRL.
LoadTPUEembeddingTham số ước tính tần số	Tải các tham số nhúng của công cụ ước tính tần số.
LoadTPUEembeddingMDLadagradLightParameters	Tải các tham số nhúng MDL Adagrad Light.
LoadTPUEembeddingMomentumThông số	Tải các tham số nhúng Momentum.
LoadTPUEembeddingProximalAdagradThông số	Tải các tham số nhúng Adagrad gần nhất.
LoadTPUEembeddingProximalYogiThông số
LoadTPUEembeddingRMSPropThông số	Tải các tham số nhúng RMSProp.
LoadTPUEembeddingStochasticGradientDescentParameters	Tải các tham số nhúng SGD.
LookupTableExport <T, U>	Xuất ra tất cả các khóa và giá trị trong bảng.
Bảng tra cứuTìm <U>	Tra cứu các khóa trong bảng, xuất ra các giá trị tương ứng.
Tra cứuBảngNhập khẩu	Thay thế nội dung của bảng bằng các khóa và giá trị được chỉ định.
Tra cứuBảngChèn	Cập nhật bảng để liên kết các khóa với các giá trị.
Tra cứuBảngXóa	Xóa các khóa và các giá trị liên quan của nó khỏi bảng.
Tra cứuKích thước bảng	Tính số phần tử trong bảng đã cho.
Vòng lặpCond	Chuyển tiếp đầu vào đến đầu ra.
LowerBound <U mở rộng Số>	Áp dụng low_bound(sorted_search_values, value) dọc theo mỗi hàng.
Lu <T, U mở rộng Số>	Tính toán phân rã LU của một hoặc nhiều ma trận vuông.
MakeUnique	Làm cho tất cả các phần tử trong thứ nguyên không theo lô là duy nhất nhưng \"gần\" với giá trị ban đầu của chúng.
Bản đồXóa	Op loại bỏ tất cả các phần tử trong vùng chứa bên dưới.
Bản đồChưa hoàn thiệnKích thước	Op trả về số phần tử chưa hoàn chỉnh trong vùng chứa bên dưới.
Bản đồPeek	Op nhìn trộm các giá trị tại khóa được chỉ định.
Kích thước bản đồ	Op trả về số phần tử trong vùng chứa bên dưới.
Bản đồGiai đoạn	Giai đoạn (khóa, giá trị) trong vùng chứa bên dưới hoạt động giống như một bảng băm.
Bản đồUnstage	Op xóa và trả về các giá trị được liên kết với khóa từ thùng chứa bên dưới.
Bản đồUnstageNoKey	Op xóa và trả về ngẫu nhiên (khóa, giá trị) từ thùng chứa bên dưới.
MatrixDiagPartV2 <T>	Trả về phần đường chéo theo đợt của một tenxơ theo đợt.
MatrixDiagPartV3 <T>	Trả về phần đường chéo theo đợt của một tenxơ theo đợt.
MatrixDiagV2 <T>	Trả về một tenxơ chéo theo bó với các giá trị đường chéo đã cho theo bó.
MatrixDiagV3 <T>	Trả về một tenxơ chéo theo bó với các giá trị đường chéo đã cho theo bó.
MatrixSetDiagV2 <T>	Trả về một tensor ma trận theo đợt với các giá trị đường chéo theo đợt mới.
MatrixSetDiagV3 <T>	Trả về một tensor ma trận theo đợt với các giá trị đường chéo theo đợt mới.
Tối đa <T>	Tính toán số phần tử lớn nhất theo các kích thước của tensor.
MaxIntraOpParallelismBộ dữ liệu	Tạo một tập dữ liệu ghi đè tính song song tối đa trong nội bộ.
Hợp nhất <T>	Chuyển tiếp giá trị của một tenxơ có sẵn từ `đầu vào` sang `đầu ra`.
Hợp nhấtDedupDữ liệu	Một op hợp nhất các phần tử của số nguyên và các tensor float thành dữ liệu chống trùng lặp dưới dạng bộ dữ liệu XLA.
Tối thiểu <T>	Tính toán số phần tử tối thiểu trên các kích thước của một tensor.
Tấm Gương <T>	Đệm một tensor với các giá trị được phản ánh.
MirrorPadGrad <T>	Tùy chọn chuyển màu cho `MirrorPad` tùy chọn.
MlirPassthroughOp	Bao bọc một phép tính MLIR tùy ý được biểu thị dưới dạng một mô-đun có hàm main().
MulNoNan <T>	Trả về x * y theo phần tử.
Bảng băm dày đặc có thể thay đổi	Tạo một bảng băm trống sử dụng tensor làm kho dự phòng.
Bảng Hash có thể thay đổi	Tạo một bảng băm trống.
MutableHashTableOfTensor	Tạo một bảng băm trống.
Mutex	Tạo tài nguyên Mutex có thể bị khóa bởi `MutexLock`.
Khóa Mutex	Khóa tài nguyên mutex.
NcclAllReduce <T mở rộng Số>	Xuất ra một tensor chứa mức giảm trên tất cả các tensor đầu vào.
NcclBroadcast <T mở rộng Số>	Gửi `đầu vào` tới tất cả các thiết bị được kết nối với đầu ra.
NcclReduce <T mở rộng Số>	Giảm `đầu vào` từ `num_devices` bằng cách sử dụng `reduction` xuống một thiết bị duy nhất.
Ndtri <T mở rộng Số>
Hàng xóm gần nhất	Chọn k trung tâm gần nhất cho mỗi điểm.
TiếpSau <T mở rộng Số>	Trả về giá trị có thể biểu thị tiếp theo của `x1` theo hướng `x2`, theo phần tử.
Lần lặp tiếp theo <T>	Làm cho đầu vào của nó có sẵn cho lần lặp tiếp theo.
Không ra đâu	Không lam gi cả.
Số liệu không xác định <U>	Không xác định tạo ra một số số nguyên.
NonMaxSuppressionV5 <T mở rộng Số>	Tham lam chọn một tập hợp con các hộp giới hạn theo thứ tự điểm giảm dần, cắt bỏ các hộp có sự chồng chéo cao (IOU) với các hộp đã chọn trước đó.
Bộ dữ liệu không tuần tự hóa
OneHot <U>	Trả về một tenxơ một nóng.
Những người thích <T>	Trả về một tensor đơn vị có cùng hình dạng và kiểu như x.
OptimizeDatasetV2	Tạo tập dữ liệu bằng cách áp dụng các tối ưu hóa có liên quan cho `input_dataset`.
Tùy chọnBộ dữ liệu	Tạo tập dữ liệu bằng cách đính kèm tf.data.Options vào `input_dataset`.
Bản đồ đã đặt hàngXóa	Op loại bỏ tất cả các phần tử trong vùng chứa bên dưới.
Bản đồ đã đặt hàngChưa hoàn thànhKích thước	Op trả về số phần tử chưa hoàn chỉnh trong vùng chứa bên dưới.
Đã đặt hàngBản đồPeek	Op nhìn trộm các giá trị tại khóa được chỉ định.
Đã đặt hàngKích thước bản đồ	Op trả về số phần tử trong vùng chứa bên dưới.
Đặt hàngBản đồGiai đoạn	Giai đoạn (khóa, giá trị) trong vùng chứa bên dưới hoạt động giống như một lệnh thùng chứa kết hợp.
Bản đồ đã đặt hàngUnstage	Op xóa và trả về các giá trị được liên kết với khóa từ thùng chứa bên dưới.
OrderedMapUnstageNoKey	Op loại bỏ và trả về phần tử (khóa, giá trị) có giá trị nhỏ nhất key từ vùng chứa bên dưới.
OutfeedDequeue <T>	Truy xuất một tensor đơn từ nguồn cấp dữ liệu tính toán.
Nguồn cấp dữ liệu ngoàiDequeueTuple	Truy xuất nhiều giá trị từ nguồn cấp dữ liệu tính toán.
Nguồn cấp dữ liệu raDequeueTupleV2	Truy xuất nhiều giá trị từ nguồn cấp dữ liệu tính toán.
OutfeedDequeueV2 <T>	Truy xuất một tensor đơn từ nguồn cấp dữ liệu tính toán.
OutfeedEnqueue	Xếp hàng một Tensor trên nguồn cấp dữ liệu tính toán.
OutfeedEnqueueTuple	Xếp hàng đợi nhiều giá trị Tensor trên nguồn cấp dữ liệu tính toán.
Đệm <T>	Đệm một tensor.
Bộ dữ liệu song song
ParallelConcat <T>	Nối một danh sách các tensor `N` dọc theo chiều thứ nhất.
ParallelDynamicStitch <T>	Xen kẽ các giá trị từ tensor `data` thành một tensor duy nhất.
Phân tích cú phápVí dụDatasetV2	Chuyển đổi `input_dataset` chứa các proto `Example` dưới dạng vectơ của DT_STRING thành tập dữ liệu gồm các đối tượng `Tensor` hoặc `SparseTensor` biểu thị các tính năng được phân tích cú pháp.
Phân tíchVí dụV2	Chuyển đổi một vectơ của các proto tf.Example (dưới dạng chuỗi) thành các tensor đã gõ.
ParseSequenceVí dụV2	Chuyển đổi một vectơ của các proto tf.io.SequenceExample (dưới dạng chuỗi) thành các tensor đã nhập.
Trình giữ chỗ <T>	Một trình giữ chỗ chọn cho một giá trị sẽ được đưa vào tính toán.
Giữ chỗWithDefault <T>	Một trình giữ chỗ op đi qua `đầu vào` khi đầu ra của nó không được cung cấp.
Tuyến tính hóa trước	Một op tuyến tính hóa một giá trị Tensor thành một tensor biến thể mờ đục.
Tuyến tính hóaTuple	Một op tuyến tính hóa nhiều giá trị Tensor thành một tensor biến thể mờ đục.
In	In một chuỗi vô hướng.
Riêng tưThreadPoolBộ dữ liệu	Tạo một tập dữ liệu sử dụng nhóm luồng tùy chỉnh để tính toán `input_dataset`.
Sản phẩm <T>	Tính tích các phần tử theo kích thước của tensor.
QuantizeAndDequantizeV4 <T mở rộng Số>	Lượng tử hóa sau đó khử lượng tử một tensor.
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T mở rộng Số>	Trả về độ dốc của `QuantizeAndDequantizeV4`.
Lượng tử hóaConcat <T>	Nối các tensor lượng tử hóa dọc theo một chiều.
Lượng tử hóaConcatV2 <T>
Lượng tử hóaConv2DAndRelu <V>
Lượng tử hóaConv2DAndReluAndRequantize <V>
Lượng tử hóaConv2DAndRequantize <V>
Lượng tử hóaConv2DPerChannel <V>	Tính toán QuantizedConv2D trên mỗi kênh.
Lượng tử hóaConv2DWithBias <V>
Lượng tử hóaConv2DWithBiasAndRelu <V>
Lượng tử hóaConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W>
Lượng tử hóaConv2DWithBiasAndRequantize <W>
Lượng tử hóaConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X>
Lượng tử hóaConv2DWithBiasSumAndRelu <V>
Lượng tử hóaConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X>
Lượng tử hóaDepthwiseConv2D <V>	Tính toán lượng tử hóa theo chiều sâu Conv2D.
Lượng tử hóaDepthwiseConv2DWithBias <V>	Tính toán lượng tử hóa theo chiều sâu Conv2D với Bias.
Lượng tử hóaDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V>	Tính toán lượng tử hóa theo chiều sâu Conv2D với Bias và Relu.
Lượng tử hóaDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W>	Tính toán lượng tử hóa theo chiều sâu Conv2D với Bias, Relu và Requantize.
Lượng tử hóaMatMulWithBias <W>	Thực hiện phép nhân ma trận lượng tử hóa của `a` với ma trận `b` với phép cộng độ lệch.
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W mở rộng Số>
Lượng tử hóaMatMulWithBiasAndRelu <V>	Thực hiện phép nhân ma trận lượng tử hóa của `a` với ma trận `b` bằng phép cộng độ lệch và phép hợp relu.
Lượng tử hóaMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W>	Thực hiện phép nhân ma trận lượng tử hóa của `a` với ma trận `b` với phép cộng độ lệch và relu và kết hợp lại lượng tử hóa.
Lượng tử hóaMatMulWithBiasAndRequantize <W>
Lượng tử hóaĐịnh hình lại <T>	Định hình lại một tensor lượng tử hóa theo tùy chọn Reshape op.
RFFTND <U>	ND biến đổi Fourier thực nhanh.
RaggedBincount <U mở rộng Số>	Đếm số lần xuất hiện của mỗi giá trị trong một mảng số nguyên.
RaggedCountSparseOutput <U mở rộng Số>	Thực hiện đếm thùng đầu ra thưa thớt cho đầu vào tensor bị rách.
RaggedCross <T, U mở rộng Số>	Tạo một đối tượng chéo từ danh sách các tensor và trả về nó dưới dạng RaggedTensor.
RaggedFillEmptyRows <T>
RaggedFillemptyRowsgrad <T>
Raggedgather <t mở rộng số, u>	Thu thập các lát cắt rách từ trục `params`` 0` theo `chỉ số`.
RaggedRange <u mở rộng số, T mở rộng số>	Trả về một `RaggedTensor` chứa các chuỗi số được chỉ định.
RaggedTensorFromVariant <u mở rộng số, t>	Giải mã một tenxơ `biến thể 'thành một` raggedtensor`.
RaggedTensortosparse <U>	Chuyển đổi một `raggedtensor` thành một` sparsetensor` với cùng một giá trị.
Raggedtensortotensor <u>	Tạo một tenxơ dày đặc từ một tenxơ rách rưới, có thể thay đổi hình dạng của nó.
Raggedtensortovariant	Mã hóa một `RaggedTensor` thành một tenxơ` biến thể`.
RaggedTensortovariantGradient <U>	Người trợ giúp đã từng tính toán độ dốc cho `Raggedtensortovariant`.
RandomDataSetv2	Tạo một bộ dữ liệu trả về số giả và số giả.
RandomIndexShuffle <T mở rộng số>	Đầu ra vị trí của `value` trong một hoán vị của [0, ..., max_index].
Phạm vi <T mở rộng số>	Tạo một chuỗi các số.
Thứ hạng	Trả lại thứ hạng của một tenxơ.
Readvarableop <T>	Đọc giá trị của một biến.
ReadvarableXlasplitnd <t>	Chia tách tenxơ đầu vào biến tài nguyên qua tất cả các kích thước.
Rebatchdataset	Tạo một bộ dữ liệu thay đổi kích thước lô.
RebatchDataSetv2	Tạo một bộ dữ liệu thay đổi kích thước lô.
Recv <t>	Nhận được tenor có tên từ Send_Device trên recv_device.
RecvtpuembeddingActivations	Một OP nhận được kích hoạt nhúng vào TPU.
Giảm	Tính toán "logic và" của các phần tử qua các kích thước của một tenxơ.
Giảm	Tính toán "logic hoặc" của các phần tử qua các kích thước của một tenxơ.
Giảm thiểu <T>	Tính toán tối đa các phần tử qua các kích thước của một tenxơ.
Giảm <T>	Tính toán tối thiểu các phần tử qua các kích thước của một tenxơ.
Giảm <T>	Tính toán sản phẩm của các phần tử qua các kích thước của một tenxơ.
Giảm <T>	Tính tổng của các phần tử trên các kích thước của một tenxơ.
Người giới thiệu <T>	Tạo hoặc tìm một khung con và làm cho `data` có sẵn cho khung con.
Refexit <T>	Thoát khỏi khung hiện tại vào khung cha mẹ của nó.
Tạp chí <T>	Trả về cùng một tenxơ ref như tenxơ đầu vào.
Refmerge <T>	Chuyển tiếp giá trị của một tenxơ có sẵn từ `đầu vào` đến` output`.
Refnextiteration <t>	Làm cho đầu vào của nó có sẵn cho lần lặp tiếp theo.
Refelect <T>	Chuyển tiếp phần tử `index`th của` đầu vào` sang `output`.
Refswitch <t>	Chuyển tiếp tenxơ ref `data` cho cổng đầu ra được xác định bởi` pred`.
Đăng kýDataSet	Đăng ký một bộ dữ liệu với dịch vụ TF.DATA.
Đăng kýDataSetv2	Đăng ký một bộ dữ liệu với dịch vụ TF.DATA.
Relayout <T>
Relayout Like <T>
RequalizationRangeperchannel	Tính toán phạm vi yêu cầu trên mỗi kênh.
Re kiện	Yêu cầu đầu vào với các giá trị tối đa và tối đa được biết đến trên mỗi kênh.
Đổi lại <T>	Định hình lại một tenxơ.
ResourceaccumulatorApplyGradient	Áp dụng một gradient cho một bộ tích lũy nhất định.
Resourceaccumulatornumucum	Trả về số lượng độ dốc được tổng hợp trong các bộ tích lũy đã cho.
Resourceaccumulatorsetglobalstep	Cập nhật bộ tích lũy với giá trị mới cho Global_Step.
ResourceaccumulatortAkeGradient <T>	Chiết xuất gradient trung bình trong bộ tích lũy có điều kiện nhất định.
ResourceApplyAgradv2	Cập nhật '*var' theo sơ đồ Adagrad.
ResourceApplyAmwithamsgrad	Cập nhật '*var' theo thuật toán Adam.
ResourceeApplyKerasmomentum	Cập nhật '*var' theo sơ đồ động lượng.
ResourceCeconditionalCumulator	Một tích lũy có điều kiện cho gradient tổng hợp.
Resourcecountupto <t mở rộng số>	Biến tăng được chỉ ra bởi 'tài nguyên' cho đến khi nó đạt đến 'giới hạn'.
Tài nguyên <U>	Thu thập các lát từ biến được chỉ ra bởi `tài nguyên` theo` chỉ số`.
ResourceGathernd <u>
ResourceScatteradd	Thêm các bản cập nhật thưa thớt vào biến được tham chiếu bởi `tài nguyên`.
Resourcescatterdiv	Chia các bản cập nhật thưa thớt vào biến được tham chiếu bởi `tài nguyên`.
ResourceScattermax	Giảm các bản cập nhật thưa thớt vào biến được tham chiếu bởi `resource` bằng cách sử dụng thao tác` max`.
ResourceScattermin	Giảm các bản cập nhật thưa thớt vào biến được tham chiếu bởi `tài nguyên` bằng cách sử dụng thao tác` min`.
Resourcescattermul	Nhân các bản cập nhật thưa thớt vào biến được tham chiếu bởi `resource`.
ResourceScatterndadd	Áp dụng bổ sung thưa thớt cho các giá trị hoặc lát cắt riêng lẻ trong một biến.
ResourceScatterndMax
ResourceScatterndmin
ResourceScatterndsub	Áp dụng phép trừ thưa thớt cho các giá trị hoặc lát cắt riêng lẻ trong một biến.
ResourceScatterndupdate	Áp dụng thưa thớt `Cập nhật` cho các giá trị hoặc lát cắt riêng lẻ trong một Biến theo `Chỉ số`.
ResourceScattersub	Trừ các bản cập nhật thưa thớt từ biến được tham chiếu bởi `resource`.
ResourceScatterUpdate	Gán các bản cập nhật thưa thớt cho biến được tham chiếu bởi `tài nguyên`.
ResourceSparseApplyAgradv2	Cập nhật các mục liên quan trong 'var' và 'accum' theo sơ đồ Adagrad.
ResourceSparseApplyKerasmomentum	Cập nhật các mục liên quan trong 'var' và 'accum' theo sơ đồ động lượng.
ResourceStridedSliceAssign	Gán `value` cho tham chiếu giá trị l được cắt lát của` ref`.
Truy xuất ALLTPUEMBEDDINGPARAMETERS	Một OP truy xuất các tham số tối ưu hóa từ nhúng vào bộ nhớ máy chủ.
Truy xuất	Truy xuất Adam nhúng các thông số.
Truy xuất	Lấy các tham số nhúng Adadelta.
Truy xuất	Truy xuất các tham số nhúng động lượng adagrad.
Retrievetpuembeddingadagradparameter	Lấy các tham số nhúng adagrad.
Truy xuất	Truy xuất các tham số nhúng rmsprop trung tâm.
Truy xuất	Truy xuất các tham số nhúng ftrl.
RetrievetpueMbeddingFrequencestImatorParameter	Truy xuất công cụ ước tính tần số nhúng tham số.
Retrievetpuembeddingmdladagradlightparameter	Truy xuất các tham số nhúng ánh sáng MDL Adagrad.
Truy xuất	Truy xuất động lượng nhúng tham số.
Truy xuất	Lấy các tham số nhúng adagrad gần.
Retrievetpuembeddingproximalyogiparameter
Truy xuất	Lấy các tham số nhúng rmsProp.
RetrievetpueMbeddingStochasticGradientDescentParameter	Truy xuất các tham số nhúng SGD.
Đảo ngược <t>	Đảo ngược kích thước cụ thể của một tenxơ.
Reversesequence <T>	Đảo ngược các lát cắt có độ dài thay đổi.
Viết lại
RISCABS <T mở rộng số>
Riscadd <t mở rộng số>	Trả về phần tử X + Y-khôn ngoan.
Riscbinaryarithmetic <T mở rộng số>
Riscbinarycomparison
Riscbitcast <u>
Riscbroadcast <T>
Risccast <u>
Riscceil <t mở rộng số>
Risccholesky <t mở rộng số>
Riscconcat <t>
RISCCONV <T mở rộng số>
Risccos <t mở rộng số>
Riscdiv <t mở rộng số>
Riscdot <t mở rộng số>
Riscexp <t mở rộng số>
Riscfft <t>
Riscfloor <T mở rộng số>
Cha mẹ <t>
Riscimag <u mở rộng số>
Riscisfinite
Risclog <t mở rộng số>
Risclogicaland
Risclogicalnot
Risclogicalor
Riscmax <t mở rộng số>	Trả về phần tử tối đa (x, y).
Riscmin <t mở rộng số>
Riscmul <t mở rộng số>
Riscneg <T mở rộng số>
Riscpad <t mở rộng số>
Riscpool <T mở rộng số>
Riscpow <t mở rộng số>
Riscrandomuniform
Riscreal <u mở rộng số>
Riscreduce <t mở rộng số>
Riscrem <t mở rộng số>
Riscreshape <T mở rộng số>
Riscreverse <t mở rộng số>
Riscscatter <u mở rộng số>
Riscshape <u mở rộng số>
Riscsign <t mở rộng số>
Riscslice <t mở rộng số>
Riscsort <t mở rộng số>
Riscsqueeze <T>
Riscsub <t mở rộng số>
Risctranspose <t>
Risctriangularsolve <t mở rộng số>
Riscunary <T mở rộng số>
Rngreadandskip	Tiến lên quầy của RNG dựa trên quầy.
Rngskip	Tiến lên quầy của RNG dựa trên quầy.
Cuộn <T>	Cuộn các yếu tố của một tenxơ dọc theo một trục.
Lấy mẫu	Tạo một bộ dữ liệu lấy mẫu Bernoulli của nội dung của bộ dữ liệu khác.
Scaleandtranslate
ScaleAndTranslateGrad <T mở rộng số>
ScatterAdd <T>	Thêm cập nhật thưa thớt vào một tham chiếu biến.
ScatterDiv <T>	Chia một tham chiếu biến cho các bản cập nhật thưa thớt.
ScatterMax <T mở rộng số>	Giảm các bản cập nhật thưa thớt thành một tham chiếu biến bằng cách sử dụng thao tác `max`.
Scattermin <T mở rộng số>	Giảm các bản cập nhật thưa thớt thành một tham chiếu biến bằng cách sử dụng thao tác `min`.
Scattermul <T>	Nhân các bản cập nhật thưa thớt thành một tham chiếu biến.
Scatternd <u>	Phân tán `Cập nhật` thành một tenor của hình dạng` hình dạng 'theo `Chỉ số`.
Scatterndadd <t>	Áp dụng bổ sung thưa thớt cho các giá trị hoặc lát cắt riêng lẻ trong một biến.
ScatterndMax <T>	Tính toán tối đa phần tử.
Scatterndmin <T>	Tính toán tối thiểu phần tử.
Scatterndnonaliasingadd <T>	Áp dụng bổ sung thưa thớt cho `input` bằng cách sử dụng các giá trị hoặc lát cắt riêng lẻ Từ `Cập nhật` theo các chỉ số` Chỉ số`.
Scatterndsub <T>	Áp dụng phép trừ thưa thớt cho các giá trị hoặc lát cắt riêng lẻ trong một biến.
ScatterNdupdate <T>	Áp dụng thưa thớt `Cập nhật` cho các giá trị hoặc lát cắt riêng lẻ trong một Biến theo `Chỉ số`.
ScatterSub <T>	Nhập các bản cập nhật thưa thớt vào một tham chiếu biến.
Scatterupdate <T>	Áp dụng cập nhật thưa thớt cho một tham chiếu biến.
SegmentMaxv2 <t mở rộng số>	Tính toán tối đa dọc theo các phân đoạn của một tenxơ.
Segmentminv2 <t mở rộng số>	Tính toán tối thiểu dọc theo các phân đoạn của một tenxơ.
SegmentProdv2 <T>	Tính toán sản phẩm dọc theo các phân khúc của một tenxơ.
Segmentsumv2 <t>	Tính tổng số dọc theo các phân đoạn của một tenxơ.
Selectv2 <t>
Gửi	Gửi tenor có tên từ Send_Device đến recv_device.
SendtpueMbeddingGradent	Thực hiện cập nhật gradient của các bảng nhúng.
SetDiff1d <t, u mở rộng số>	Tính toán sự khác biệt giữa hai danh sách các số hoặc chuỗi.
Thiết lập	Số lượng các phần tử duy nhất dọc theo kích thước cuối cùng của đầu vào `set`.
Hình dạng <u mở rộng số>	Trả về hình dạng của một tenxơ.
Shapen <u mở rộng số>	Trả về hình dạng của tenxơ.
Sharddataset	Tạo một `dataset` chỉ bao gồm 1/` num_shards` của bộ dữ liệu này.
ShuffleandredrepeatDataSetv2
Shuffledatasetv2
Shuffledatasetv3
ShutdownDistributingTpu	Tắt một hệ thống TPU phân tán đang chạy.
ShutdownTpusystem	Một OP tắt hệ thống TPU.
Kích thước <u mở rộng số>	Trả về kích thước của một tenxơ.
Bỏ qua	Phân tích một tệp văn bản và tạo một loạt các ví dụ.
Sleepdataset
Cắt lát <T>	Trả lại một lát từ 'đầu vào'.
Slidingwindowdataset	Tạo một bộ dữ liệu vượt qua một cửa sổ trượt trên `input_dataset`.
Ảnh chụp nhanh <T>	Trả về một bản sao của tenxơ đầu vào.
SnapshotChunkDataSet
SnapshotDataset	Tạo một bộ dữ liệu sẽ ghi vào / đọc từ ảnh chụp nhanh.
SnapshotDataSetReader
SnapShotnedDataSetReader
Sobolsample <T mở rộng số>	Tạo điểm từ chuỗi Sobol.
Spacetobatchnd <T>	Spacetobatch cho ND Tensors loại T.
SparseApplyAgradv2 <T>	Cập nhật các mục liên quan trong 'var' và 'accum' theo sơ đồ Adagrad.
Sparsebincount <u mở rộng số>	Đếm số lần xuất hiện của mỗi giá trị trong một mảng số nguyên.
SparsecountSparseOutput <u mở rộng số>	Thực hiện đếm thùng ra đầu ra cho đầu vào tenxơ thưa thớt.
Sparsecrossshashed	Tạo chéo thưa thớt từ một danh sách các tenxơ thưa và dày đặc.
Sparsecrossv2	Tạo chéo thưa thớt từ một danh sách các tenxơ thưa và dày đặc.
Sparsematrixadd	Bổ sung thưa thớt của hai ma trận CSR, c = alpha * a + beta * B.
Sparsematrixmatmul <T>	Ma trận-Multiplies Một ma trận thưa thớt với ma trận dày đặc.
Sparsematrixmul	Sự nhân của phần tử khôn ngoan của một ma trận thưa thớt với một tenxơ dày đặc.
Sparsematrixnnz	Trả về số lượng khác của `Sparse_matrix`.
Sparsematrixorderingamd	Tính toán thứ tự mức độ tối thiểu gần đúng (AMD) của `input`.
Sparsematrixsoftmax	Tính toán softmax của CSRSparSematrix.
SparsematrixsoftMaxgrad	Tính độ dốc của sparsematrixsoftmax op.
Sparsematrixsparsecholesky	Tính toán sự phân hủy cholesky thưa thớt của `đầu vào`.
Sparsematrixsparsematmul	Ma trận-Matrix-Multiplies hai ma trận CSR `A` và` B`.
Sparsematrixtranspose	Chuyển đổi kích thước bên trong (ma trận) của CSRSparSematrix.
Sparsematrixzeros	Tạo một CSRSparsematrix toàn bộ bằng-Zeros với hình dạng `dense_shape`.
Sparsesegmentmeangradv2 <t mở rộng số, u mở rộng số>	Tính toán độ dốc cho sparsesegmentmean.
Sparsesegmentsqrtngradv2 <t mở rộng số, u mở rộng số>	Tính toán độ dốc cho sparsesegmentsqrtn.
Sparsesegmentsumgrad <T mở rộng số>	Tính toán độ dốc cho sparsesegmentsum.
Sparsesegmentsumgradv2 <t mở rộng số, u mở rộng số>	Tính toán độ dốc cho sparsesegmentsum.
SparSetensortocSrsParSematrix	Chuyển đổi một sparsetensor thành một CSRSparsematrix (có thể sử dụng).
Spence <T mở rộng số>
Tách <T>	Chia một tenxơ thành `num_split` kéo theo một chiều.
SplitDedUpdata <T mở rộng số, u mở rộng số>	Một OP chia các dữ liệu trùng lặp đầu vào XLA Tuple vào các tenxơ số nguyên và dấu nổi.
Splitv <T>	Chia một tenxơ thành `num_split` kéo theo một chiều.
Siết <t>	Loại bỏ kích thước kích thước 1 khỏi hình dạng của một tenxơ.
Stack <T>	Gói một danh sách tenxơ `n` n`r`r` thành một thứ hạng-` (r+1) `tenxơ.
Sân khấu	Giá trị giai đoạn tương tự như một enqueue nhẹ.
Giai đoạn rõ ràng	OP loại bỏ tất cả các yếu tố trong thùng chứa bên dưới.
Giai đoạn	OP peek ở các giá trị tại chỉ mục được chỉ định.
Giai đoạn	OP trả về số lượng các phần tử trong thùng chứa bên dưới.
Statefulrandombinomial <V mở rộng số>
StatefulstArdardNatormal <u>	Đầu ra các giá trị ngẫu nhiên từ một phân phối bình thường.
StatefulstArdardArdAralV2 <U>	Đầu ra các giá trị ngẫu nhiên từ một phân phối bình thường.
Trạng thái tự nhiên	Đầu ra các giá trị ngẫu nhiên từ một phân phối bình thường bị cắt ngắn.
StatefulUniform <u>	Đầu ra các giá trị ngẫu nhiên từ một phân phối thống nhất.
Trạng tháifulunformfullint <u>	Đầu ra các số nguyên ngẫu nhiên từ một phân phối thống nhất.
StatefulUniformInt <U>	Đầu ra các số nguyên ngẫu nhiên từ một phân phối thống nhất.
FquilessparameterizedTruncatedNormal <v mở rộng số>
Tiểu bangRandombinomial <w mở rộng số>	Đầu ra giả giả xác định số ngẫu nhiên từ phân phối nhị thức.
Tiểu bangRandomgammav2 <V mở rộng số>	Đầu ra giả giả xác định số ngẫu nhiên từ phân phối gamma.
Fquidrandomgammav3 <u mở rộng số>	Đầu ra giả giả xác định số ngẫu nhiên từ phân phối gamma.
Tiểu bangRandomgetalg	Chọn thuật toán RNG dựa trên bộ đếm tốt nhất dựa trên thiết bị.
Tiểu bangRandomgetKeyCount	Scrambed hạt vào khóa và bộ đếm, sử dụng thuật toán tốt nhất dựa trên thiết bị.
Tiểu bangRandomgetKeyCountal	Chọn thuật toán tốt nhất dựa trên thiết bị và tranh giành hạt giống vào khóa và bộ đếm.
Fquirandomnormalv2 <u mở rộng số>	Đầu ra các giá trị giả giả định từ phân phối bình thường.
Tiểu bangRandompoisson <w mở rộng số>	Đầu ra giả giả xác định số ngẫu nhiên từ phân phối Poisson.
Tiểu bangRandomunformfullint <V mở rộng số>	Đầu ra giả giả định các số nguyên ngẫu nhiên từ phân phối đồng đều.
Tiểu bangRandomuniformfulLintV2 <u mở rộng số>	Đầu ra giả giả định các số nguyên ngẫu nhiên từ phân phối đồng đều.
Tiểu bangRandomuniformIntv2 <u mở rộng số>	Đầu ra giả giả định các số nguyên ngẫu nhiên từ phân phối đồng đều.
Tiểu bangRandomuniformv2 <u mở rộng số>	Đầu ra giả giả giả định giá trị ngẫu nhiên từ phân phối thống nhất.
FishlessSampleDistortedBoundingBox <T mở rộng số>	Tạo một hộp giới hạn bị biến dạng ngẫu nhiên cho một hình ảnh một cách xác định.
FquiessShuffle <T>	Ngẫu nhiên và xác định xáo trộn một tenxơ dọc theo chiều đầu tiên của nó.
Fquiesttruncatednormalv2 <u mở rộng số>	Đầu ra các giá trị giả giả xác định từ một phân phối bình thường bị cắt ngắn.
StatSaggregatorHandleV2
StatSaggregatorsetSetMaryWriter	Đặt Summary_Writer_interface thành ghi lại số liệu thống kê bằng cách sử dụng StatS_aggregator đã cho.
StochasticcastToInt <u mở rộng số>	Stochasty đã đúc một tenxơ nhất định từ phao đến INTS.
Stopgradient <T>	Dừng tính toán gradient.
StridedSlice <T>	Trả về một lát cắt sải từ `input`.
StridedSliceAssign <T>	Gán `value` cho tham chiếu giá trị l được cắt lát của` ref`.
StridedSliceGrad <U>	Trả về độ dốc của `sải chân`.
StringLower	Chuyển đổi tất cả các ký tự chữ hoa thành thay thế chữ thường tương ứng của chúng.
Stringngrams <T mở rộng số>	Tạo ngram từ dữ liệu chuỗi ragged.
Chuỗi	Chuyển đổi tất cả các ký tự viết thường thành thay thế chữ hoa tương ứng của chúng.
SUM <T>	Tính tổng của các phần tử trên các kích thước của một tenxơ.
SwitchCond <T>	Chuyển tiếp `data` đến cổng đầu ra được xác định bởi` pred`.
Đồng bộ hóa	Đồng bộ hóa thiết bị OP này được chạy trên.
Tfrecorddatasetv2	Tạo một bộ dữ liệu phát ra các bản ghi từ một hoặc nhiều tệp tfrecord.
TpuCompilationResult	Trả về kết quả của một bản biên dịch TPU.
Tpucompilesucceedassert	Khẳng định rằng tổng hợp đã thành công.
Tpuembeddingactivations	Một OP cho phép sự khác biệt của các nhúng TPU.
Tpuexecute	OP tải và thực hiện chương trình TPU trên thiết bị TPU.
Tpuexecuteandupdatevariables	OP thực hiện một chương trình với các bản cập nhật biến tại chỗ tùy chọn.
Tpuordinalselector	Một bộ chọn lõi TPU op.
TpupartitionedInput <T>	Một OP nhóm một danh sách các đầu vào được phân vùng lại với nhau.
Tpupartitionedinputv2 <t>	Một OP nhóm một danh sách các đầu vào được phân vùng lại với nhau.
Tpupartitionedoutput <t>	Một OP đã giảm bớt một tenxor được XLA đưa ra để một danh sách các phân vùng được phân vùng đầu ra bên ngoài tính toán XLA.
Tpupartitionedoutputv2 <t>	Một OP đã giảm bớt một tenxor được XLA đưa ra để một danh sách các phân vùng được phân vùng đầu ra bên ngoài tính toán XLA.
Tpureplicatemetadata	Siêu dữ liệu chỉ ra cách tính toán TPU nên được sao chép.
Tpureplatedinput <t>	Kết nối N đầu vào với tính toán TPU được sao chép N-Way.
TpureplicatedOutput <T>	Kết nối n đầu ra từ tính toán TPU sao chép N-Way.
Tpureshardvariables	OP đó sắp xếp lại các biến TPU trên thiết bị cho trạng thái được chỉ định.
Tpuroundrobin	Tải trọng tải tròn cân bằng trên lõi TPU.
Tạm thờivarable <T>	Trả về một tenxơ có thể bị đột biến, nhưng chỉ tồn tại trong một bước duy nhất.
TensorArray	Một mảng các tenxơ có kích thước đã cho.
TensorArrayClose	Xóa tenorarray khỏi container tài nguyên của nó.
TensorArrayConcat <T>	Liên kết các phần tử từ tenorarray thành giá trị `value`.
TensorArraygather <T>	Thu thập các yếu tố cụ thể từ tenorarray thành đầu ra `value`.
TensorArraygrad	Tạo một tenorarray để lưu trữ độ dốc của các giá trị trong tay cầm đã cho.
TensorArrayGradwithshape	Tạo một tenorarray để lưu trữ nhiều gradient của các giá trị trong tay cầm đã cho.
TensorArrayPack <T>
TensorArrayRead <T>	Đọc một phần tử từ tenorarray thành đầu ra `value`.
Tensorarrayscatter	Phân tán dữ liệu từ giá trị đầu vào thành các phần tử tenorarray cụ thể.
Tenorarraysize	Nhận kích thước hiện tại của tenorarray.
Tensorarraysplit	Chia dữ liệu từ giá trị đầu vào thành các phần tử tenorarray.
TensorArrayUnpack
TensorArrayWrite	Đẩy một phần tử lên tenor_array.
TensorListConcat <T>	Bao gồm tất cả các tenxơ trong danh sách dọc theo chiều 0.
TensorlistConcatlist
TensorListConcatv2 <u>	Bao gồm tất cả các tenxơ trong danh sách dọc theo chiều 0.
TensorListelementShape <T mở rộng số>	Hình dạng của các yếu tố của danh sách đã cho, như một tenxơ.
TensorlistFromTensor	Tạo một danh sách tenorlist, khi được xếp chồng lên nhau, có giá trị của `tenor`.
Tensorlistgather <T>	Tạo một tenxơ bằng cách lập chỉ mục vào danh sách Tensorlist.
TensorlistGetItem <T>
TensorListLpm	Trả về số lượng tenxơ trong danh sách tenxơ đầu vào.
TensorListPback <T>	Trả về phần tử cuối cùng của danh sách đầu vào cũng như một danh sách với tất cả trừ phần tử đó.
Tensorlistpushback	Trả về một danh sách có phần tử được thông qua `tenor` là phần tử cuối cùng và các phần tử khác của danh sách đã cho trong` input_handle`.
Tensorlistpushbackbatch
Tensorlistreserve	Danh sách các kích thước đã cho với các yếu tố trống.
Tensorlistresize	Thay đổi kích thước danh sách.
Tensorlistscatter	Tạo một danh sách tenorlist bằng cách lập chỉ mục vào một tenxơ.
TensorlistsCatterintoexistinglist	Phân tán tenxơ tại các chỉ số trong một danh sách đầu vào.
TensorListsCatterv2	Tạo một danh sách tenorlist bằng cách lập chỉ mục vào một tenxơ.
Tensorlistsetitem
Tensorlistsplit	Chia một tenxơ thành một danh sách.
TensorListStack <T>	Stacks tất cả các tenxor trong danh sách.
Tensormaperase	Trả về một bản đồ tenxơ với mục từ khóa đã cho bị xóa.
Tensormaphaskey	Trả về liệu khóa đã cho tồn tại trong bản đồ.
Tensormapinsert	Trả về một bản đồ là 'input_handle' với cặp giá trị khóa đã cho được chèn.
Tensormaplookup <u>	Trả về giá trị từ một khóa đã cho trong bản đồ tenxơ.
Tensormapsize	Trả về số lượng tenxơ trong bản đồ tenxơ đầu vào.
TensorMapStackKeys <T>	Trả về một ngăn xếp tenor của tất cả các phím trong bản đồ tenxơ.
TensorScatteradd <T>	Thêm thưa thớt `Cập nhật` vào một tenxơ hiện có theo` Chỉ số '.
TensorScattermax <T>	Áp dụng một bản cập nhật thưa thớt cho một tenxơ lấy tối đa yếu tố.
TensorScattermin <T>
TensorScattersub <T>	Trở nên thưa thớt `Cập nhật 'từ một tenxơ hiện có theo` Chỉ số'.
TensorScatterupdate <T>	Phân tán `Cập nhật` vào một tenxơ hiện có theo` Chỉ số`.
TensorStridedSliceUpdate <T>	Gán `value` cho tham chiếu giá trị l được cắt lát của` input`.
ThreadPooldataset	Tạo một bộ dữ liệu sử dụng nhóm luồng tùy chỉnh để tính toán `input_dataset`.
ThreadPoolHandle	Tạo một bộ dữ liệu sử dụng nhóm luồng tùy chỉnh để tính toán `input_dataset`.
Ngói <T>	Xây dựng một tenxơ bằng cách ốp lát một tenxơ nhất định.
Dấu thời gian	Cung cấp thời gian kể từ thời đại trong vài giây.
Tobool	Chuyển đổi một tenxơ thành một vị ngữ vô hướng.
Topkunique	Trả về các giá trị duy nhất topk trong mảng theo thứ tự được sắp xếp.
Topkwithunique	Trả về các giá trị topk trong mảng theo thứ tự được sắp xếp.
TpuHandletOprotokey	Chuyển đổi tay cầm UID của XRT thành định dạng đầu vào thân thiện với TensorFlow.
Tridiagonalmatmul <T>	Tính toán sản phẩm với ma trận chéo.
Tridiagonalsolve <T>	Giải quyết các hệ phương trình tridia.
Unbatch <T>	Đảo ngược hoạt động của lô cho một tenxơ đầu ra duy nhất.
UNBAKSGRADY <T>	Gradient of Unbatch.
Không thể hiện ra	Khai thác một phần tử tập dữ liệu nén.
Unicodedecode <t mở rộng số>	Giải mã mỗi chuỗi trong `input` thành một chuỗi các điểm mã unicode.
UnicodeEncode	Mã hóa một tenxơ INTS thành chuỗi unicode.
UniformDequantize <u mở rộng số>	Thực hiện khử mui trên tenxơ lượng tử `input`.
Đồng phục điều kiện	Thực hiện lượng tử hóa trên tenxơ `đầu vào`.
Đồng phụcquantizedadd <T>	Thực hiện thêm lượng tử hóa của tenxơ lượng tử `lhs` và tenxơ lượng tử` rhs` để tạo ra `đầu ra '.
Đồng phụcquantizedclipbyValue <T>	Thực hiện clip theo giá trị trên tenxơ lượng tử `operand`.
Đồng phục điều kiện	Thực hiện tích chập số lượng của tenxơ lượng tử `LHS` và tenxơ lượng tử` rhs`.
Đồng phụcQuantizedConvolutionBrid <V mở rộng số>	Thực hiện tích chập lượng tử hóa của tenxơ float `lhs` và tenxơ lượng tử` rhs`.
Đồng phụcquantizeddot <u>	Thực hiện dấu chấm được lượng tử hóa của tenxơ lượng tử `lhs` và tenxơ lượng tử` rhs` để tạo ra `đầu ra '.
Đồng phụcquantizeddothybrid <V mở rộng số>	Thực hiện dấu chấm lượng tử hóa của tenxơ float `lhs` và tenxơ lượng tử` rhs`.
Đồng phục	Đưa ra tenxơ được định lượng `input`, yêu cầu hóa nó với các tham số lượng tử hóa mới.
Duy nhất <t, v mở rộng số>	Tìm các yếu tố độc đáo dọc theo một trục của một tenxơ.
Uniquedataset	Tạo một bộ dữ liệu chứa các phần tử duy nhất của `input_dataset`.
UniquewithCounts <T, V mở rộng số>	Tìm các yếu tố độc đáo dọc theo một trục của một tenxơ.
UndravelIndex <t mở rộng số>	Chuyển đổi một mảng các chỉ số phẳng thành một tuple của các mảng tọa độ.
Chưa phân loại
Không bị hủy bỏ <T>	Giải nén một kích thước nhất định của tenxơ cấp bậc thành `num` xếp hạng-` (r-1) `tenxơ.
Không ngừng	OP tương tự như một dequeue nhẹ.
Unwrapdatasetvariant
UpperBound <u mở rộng số>	Áp dụng Upper_bound (Sắp xếp_search_values, Giá trị) dọc theo mỗi hàng.
VarHandLeop	Tạo một tay cầm cho một tài nguyên biến.
Varisinitializedop	Kiểm tra xem một biến dựa trên tay cầm tài nguyên đã được khởi tạo.
Biến <T>	Nắm giữ trạng thái dưới dạng một tenxơ vẫn tồn tại trên các bước.
VariaBleshape <T mở rộng số>	Trả về hình dạng của biến được trỏ đến bởi `tài nguyên`.
Ở đâu	Trả về các vị trí của các giá trị khác / true trong một tenxơ.
Trong đó3 <T>	Chọn các phần tử từ `x` hoặc` y`, tùy thuộc vào `điều kiện`.
Cửa sổ
Công nhân	Công nhân nhịp tim op.
Wrapdatasetvariant
Nhà văn	Viết một bản tóm tắt proto nối tiếp.
Xlaconcatnd <T>	Conscats Tensor trên tất cả các kích thước.
Xlarecvfromhost <t>	Một OP để nhận một tenxơ từ máy chủ.
XlarecvtpuembeddingActivations	Một OP nhận được kích hoạt nhúng vào TPU.
Xlarecvtpuembeddingdeduplicationdata	Nhận dữ liệu trùng lặp (chỉ số và trọng số) từ lõi nhúng.
XLASENDTPUEMBEDDINGDING	Một OP thực hiện cập nhật gradient của các bảng nhúng.
Xlasendtohost	Một OP để gửi một tenxơ đến máy chủ.
Xlasplitnd <t>	Tia tenxơ đầu vào trên tất cả các kích thước.
Xlog1py <t>	Trả về 0 nếu x == 0 và x * log1p (y) nếu không, phần tử.
Giống như không <t>	Trả về một tenor của số không có hình dạng và loại như x.

Một lớp cơ sở cho các triển khai Op được hỗ trợ bởi một Operation duy nhất.

Mỗi hoạt động được đăng ký trong lõi tenorflow là nguyên thủy và được cung cấp dưới dạng PrimitiveOp . Các hoạt động tùy chỉnh chỉ làm việc với một nguyên thủy cũng có thể xuất phát từ lớp này.

Phương pháp công khai

Boolean cuối cùng	bằng (Đối tượng obj)
Int cuối cùng	Mã Băm ()
Hoạt động	op () Trả về `Operation` cơ bản
Chuỗi cuối cùng	toString ()

Phương pháp kế thừa

Từ lớp java.lang.Object

boolean	bằng (Đối tượng arg0)
Lớp cuối cùng<?>	getClass ()
int	Mã Băm ()
khoảng trống cuối cùng	thông báo ()
khoảng trống cuối cùng	thông báoTất cả ()
Sợi dây	toString ()
khoảng trống cuối cùng	chờ đã (arg0 dài, int arg1)
khoảng trống cuối cùng	chờ đã (arg0 dài)
khoảng trống cuối cùng	Chờ đợi ()

Phương pháp công khai

Boolean cuối cùng công khai bằng (đối tượng OBJ)

Thông số

vật thể

Công khai Int Hashcode ()

Hoạt động công cộng op ()

Trả về Operation cơ bản

PrimitiveOp

Phương pháp công khai

Phương pháp kế thừa

Phương pháp công khai

Boolean cuối cùng công khai bằng (đối tượng OBJ)

Thông số

Công khai Int Hashcode ()

Hoạt động công cộng op ()

Chuỗi cuối cùng công khai TOSTRING ()