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.

Actualiza '*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 float o bfloat16.

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 fraccional 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 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 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.

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 tf.Example protos (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 descuantiza un tensor.

Cuantiza y luego descuantiza 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 de expresiones regulares.

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

Calcula lineal rectificado: max(features, 0) .

Calcula el lineal rectificado 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 mediante interpolación de área.

Cambie size images mediante interpolación bicúbica.

Cambie el tamaño images al size mediante interpolación bilineal.

Cambie el size images utilizando la interpolación del vecino más cercano.

Actualice '*var' según el esquema adadelta.

Actualice '*var' según el esquema adagrad.

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

Actualiza '*var' según el algoritmo de Adam.

Actualiza '*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 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.

Incrementa la variable señalada por 'recurso' hasta que alcanza el 'límite'.

Aplica una suma escasa a valores individuales o sectores en una Variable .

Aplica resta escasa a valores individuales o sectores en una Variable .

Aplica updates dispersas a valores individuales o sectores dentro de un determinado.

var: Debe ser de una Variable().

Actualice las entradas relevantes en '*var' y '*accum' según el esquema adagrad.

Actualice las entradas en '*var' y '*accum' según el esquema adagrad proximal.

Actualice '*var' según el algoritmo RMSProp centrado.

Actualice las entradas relevantes en '*var' según el esquema Ftrl-proximal.

Actualice las entradas relevantes en '*var' según el esquema Ftrl-proximal.

Actualice las entradas relevantes en '*var' y '*accum' según el esquema de impulso.

Actualice las entradas relevantes en '*var' y '*accum' según el esquema de impulso.

Entradas de actualización escasas en '*var' y '*accum' según el algoritmo FOBOS.

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

Actualice '*var' según el algoritmo RMSProp.

Restaura un tensor a partir de archivos de puntos de control.

Restaura un tensor a partir de archivos de puntos de control.

Restaura tensores desde un punto de control V2.

Devuelve el número entero por elementos más cercano a x.

Redondea los valores de un tensor al entero más cercano, por elementos.

Calcula el recíproco de la raíz cuadrada de x por elementos.

Genere un único cuadro delimitador distorsionado aleatoriamente para una imagen.

Genere un único cuadro delimitador distorsionado aleatoriamente para una imagen.

Guarda los tensores de entrada en el disco.

Guarda los cortes de tensores de entrada en el disco.

Guarda tensores en formato de punto de control V2.

Genera un búfer de protocolo Summary con valores escalares.

TODO: agregar documento.

Agrega actualizaciones dispersas a una referencia variable.

Divide una referencia de variable por actualizaciones dispersas.

Reduce las actualizaciones escasas a una referencia variable utilizando la operación max .

Reduce las actualizaciones escasas a una referencia variable mediante la operación min .

Multiplica las actualizaciones dispersas en una referencia variable.

Aplica una suma escasa a valores individuales o sectores en una Variable .

Aplica resta escasa a valores individuales o sectores en una Variable .

Aplica updates dispersas a valores individuales o sectores dentro de un determinado.

Resta actualizaciones dispersas a una referencia variable.

Aplica actualizaciones dispersas a una referencia de variable.

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

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

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

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

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

TODO: agregar documento.

Calcula lineal exponencial escalado: 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 TensorProto serializado.

Calcula la diferencia entre dos listas de números o cadenas.

Genere un nombre de archivo fragmentado.

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

Calcula el sigmoide de x por elementos.

Devuelve una indicación por elementos del signo de un número.

Calcula el seno de x por elementos.

Calcula el seno hiperbólico de x por elementos.

Calcula las activaciones de softmax.

Calcula el costo de entropía cruzada de softmax y los gradientes para propagar hacia atrás.

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

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

Aplica un gradiente escaso a un acumulador determinado.

Extrae el gradiente disperso promedio en un SparseConditionalAccumulator .

Agrega dos objetos SparseTensor para producir otro SparseTensor .

El operador de gradiente para la operación SparseAdd .

var: Debe ser de una Variable().

Actualice las entradas relevantes en '*var' y '*accum' según el esquema adagrad.

Actualice las entradas en '*var' y '*accum' según el esquema adagrad proximal.

Actualice '*var' según el algoritmo RMSProp centrado.

Actualice las entradas relevantes en '*var' según el esquema Ftrl-proximal.

Actualice las entradas relevantes en '*var' según el esquema Ftrl-proximal.

Actualice las entradas relevantes en '*var' y '*accum' según el esquema de impulso.

Entradas de actualización escasas en '*var' y '*accum' según el algoritmo FOBOS.

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

Actualice '*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 un cruce disperso a partir de una lista de tensores densos y dispersos.

Suma un Tensor Sparse y un Tensor denso, usando estas reglas especiales:

Por componentes divide un SparseTensor por un tensor denso.

Multiplica por componentes un SparseTensor por un Tensor denso.

Rellena filas vacías en el SparseTensor 2-D de entrada con un valor predeterminado.

El gradiente de SparseFillEmptyRows .

Multiplicar la matriz "a" por la matriz "b".

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

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

Calcula la suma de elementos en las dimensiones de un SparseTensor.

Calcula la suma de elementos en las dimensiones de un SparseTensor.

Reordena un SparseTensor en el orden canónico de fila principal.

Cambia la forma de un SparseTensor para representar valores en una nueva forma densa.

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

Calcula gradientes para SparseSegmentMean .

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

Calcula la suma a lo largo de segmentos dispersos de un tensor dividido por la raíz cuadrada de N.

Calcula gradientes para SparseSegmentSqrtN .

Calcula la suma a lo largo de segmentos dispersos de un tensor dividido por la raíz cuadrada 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.

Corta un SparseTensor según el start y size .

El operador de gradiente para la operación SparseSlice .

Aplica softmax a un ND SparseTensor por lotes.

Calcula el costo de entropía cruzada de softmax y los gradientes para propagar hacia atrás.

Devuelve el máximo por elementos de dos SparseTensors.

Devuelve el mínimo de elementos de dos SparseTensors.

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

Suma un SparseTensor y un Tensor denso, produciendo un Tensor denso.

Multiplica SparseTensor (de rango 2) "A" por la matriz densa "B".

Calcula la raíz cuadrada de x por elementos.

Calcula el cuadrado de x por elementos.

Devuelve (x - y)(x - y) por elementos.

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

Valores de etapa similares a un Enqueue ligero.

Op elimina todos los elementos del contenedor subyacente.

Op echa un vistazo a los valores en el índice especificado.

Op devuelve el número de elementos en el contenedor subyacente.

Da formato a una plantilla de cadena usando una lista de tensores.

Une las cadenas de la lista dada de tensores de cuerdas en un solo tensor.

Longitudes de cadena de input .

Convierte todos los caracteres en mayúsculas en sus respectivos reemplazos en minúsculas.

Crea ngramas a partir de datos de cadenas irregulares.

Divida los elementos de input según delimiter en un SparseTensor .

Divida los elementos de source según sep en un SparseTensor .

Elimina los espacios en blanco iniciales y finales del tensor .

Convierte cada cadena en el tensor de entrada a su mod hash en una cantidad de depósitos.

Convierte cada cadena en el tensor de entrada a su mod hash en una cantidad de depósitos.

Convierte cada cadena en el tensor de entrada a su mod hash en una cantidad de depósitos.

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

Convierte todos los caracteres en minúscula en sus respectivos reemplazos en mayúscula.

Devuelve subcadenas del Tensor de cadenas.

Devuelve x - y por elementos.

Calcula la suma de elementos en 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 de TensorFlow.

Convierte una representación escasa en un tensor denso.

Calcula la tan de x por elementos.

Calcula la tangente hiperbólica de x por elementos.

Devuelve un tensor que puede mutarse, pero que solo persiste en un solo paso.

Una matriz de tensores de un tamaño determinado.

Elimine TensorArray de su contenedor de recursos.

Concatena los elementos de TensorArray en value value .

Reúna elementos específicos de TensorArray en un value de salida.

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

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

Lea un elemento de TensorArray en el value de salida.

Distribuya los datos del valor de entrada en elementos específicos de TensorArray .

Obtenga el tamaño actual de TensorArray .

Divida los datos del valor de entrada en elementos TensorArray .

Empuje un elemento en tensor_array.

Genera un búfer de protocolo Summary con un tensor.

Genera un búfer de protocolo Summary con un tensor y datos por complemento.

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

Proporciona el tiempo transcurrido desde la época en segundos.

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

Devuelve x/y por elementos para tipos enteros.

Devuelve el resto de la división por elementos.

Genera valores aleatorios de una distribución normal truncada.

Determine los códigos de secuencia de comandos de un tensor determinado de puntos de código entero Unicode.

Transcodifique el texto de entrada de una codificación de origen a una codificación de destino.

Genera etiquetas para muestreo de candidatos con una distribución uniforme.

Une los elementos de inputs basados ​​en segment_ids .

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

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

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

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

Op es similar a una retirada de cola ligera.

Mantiene el estado en forma de tensor que persiste en todos los pasos.

Cambia la forma de un tensor cuantificado según la operación Reformar.

Selecciona elementos de x o y , dependiendo de condition .

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

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

Devuelve 0 si x == 0, y x/y en caso contrario, por elementos.

Devuelve 0 si x == 0, y x * log1p(y) en caso contrario, por elementos.

Devuelve 0 si x == 0, y x * log(y) en caso contrario, por elementos.

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

Calcular la función zeta de Hurwitz \((x, q)\).