fluxo tensor:: operações

Gere uma exceção para abortar o processo quando chamado.

Calcula o valor absoluto de um tensor.

Retorna a soma elemento a elemento de uma lista de tensores.

Aplica um gradiente a um determinado acumulador.

Retorna o número de gradientes agregados nos acumuladores fornecidos.

Atualiza o acumulador com um novo valor para global_step.

Extrai o gradiente médio no ConditionalAccumulator fornecido.

Calcula acos de x elemento a elemento.

Calcula o cosseno hiperbólico inverso de x elemento a elemento.

Retorna x + y elemento a elemento.

Adicione um N -minibatch SparseTensor a um SparseTensorsMap , retorne N identificadores.

Adicione todos os tensores de entrada elemento a elemento.

Adicione um SparseTensor a um SparseTensorsMap para retornar seu identificador.

Retorna x + y elemento a elemento.

Ajuste o contraste de uma ou mais imagens.

Ajuste o matiz de uma ou mais imagens.

Ajuste a saturação de uma ou mais imagens.

Calcula o "lógico e" dos elementos nas dimensões de um tensor.

Gera rótulos para amostragem de candidatos com uma distribuição de unigramas aprendida.

Retorna o argumento de um número complexo.

Calcula o "ou lógico" dos elementos nas dimensões de um tensor.

Atualize '*var' de acordo com o esquema adadelta.

Atualize '*var' de acordo com o esquema adagrad.

Atualize '*var' de acordo com o esquema proximal do adagrad.

Atualize '*var' de acordo com o algoritmo Adam.

Atualize '*var' de acordo com a atualização do AddSign.

Atualize '*var' de acordo com o algoritmo RMSProp centralizado.

Atualize '*var' de acordo com o esquema Ftrl-proximal.

Atualize '*var' de acordo com o esquema Ftrl-proximal.

Atualize '*var' subtraindo 'alpha' * 'delta' dele.

Atualize '*var' de acordo com o esquema de momentum.

Atualize '*var' de acordo com a atualização do AddSign.

Atualize '*var' e '*accum' de acordo com FOBOS com taxa de aprendizagem Adagrad.

Atualize '*var' como algoritmo FOBOS com taxa de aprendizagem fixa.

Atualize '*var' de acordo com o algoritmo RMSProp.

Retorna o valor verdade de abs(xy) <tolerância elemento a elemento.

Retorna o índice com o maior valor nas dimensões de um tensor.

Retorna o índice com o menor valor nas dimensões de um tensor.

Converte cada entrada no tensor fornecido em strings.

Calcula o seno inverso trignométrico de x elemento a elemento.

Calcula o seno hiperbólico inverso de x elemento a elemento.

Afirma que a condição dada é verdadeira.

Atualize 'ref' atribuindo 'valor' a ele.

Atualize 'ref' adicionando 'valor' a ele.

Atualize 'ref' subtraindo 'valor' dele.

Calcula a tangente inversa trignométrica de x elemento a elemento.

Calcula o arco tangente de y/x elemento a elemento, respeitando os sinais dos argumentos.

Calcula a tangente hiperbólica inversa de x elemento a elemento.

Executa pooling médio na entrada.

Executa pooling médio 3D na entrada.

Calcula gradientes da função de agrupamento médio.

Define uma barreira que persiste em diferentes execuções de gráfico.

Fecha a barreira determinada.

Calcula o número de elementos incompletos na barreira fornecida.

Para cada chave, atribui o respectivo valor ao componente especificado.

Calcula o número de elementos completos na barreira fornecida.

Pega um determinado número de elementos concluídos de uma barreira.

Multiplica fatias de dois tensores em lotes.

Multiplica fatias de dois tensores em lotes.

BatchToSpace para tensores 4-D do tipo T.

BatchToSpace para tensores ND do tipo T.

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

Adiciona bias ao value .

A operação reversa para "BiasAdd" no tensor "bias".

Conta o número de ocorrências de cada valor em uma matriz inteira.

Bitcasta um tensor de um tipo para outro sem copiar dados.

Retorne a forma de s0 op s1 com transmissão.

Transmita uma matriz para uma forma compatível.

Segmenta 'entradas' com base em 'limites'.

Transforme x do tipo SrcT em y de DstT.

Retorna o menor número inteiro elemento a elemento não menor que x.

Verifica um tensor para valores NaN e Inf.

Recorta os valores do tensor para um mínimo e um máximo especificados.

Seleciona avidamente um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação.

Compare os valores de input com threshold e empacote os bits resultantes em um uint8 .

Converte dois números reais em um número complexo.

Calcula o valor absoluto complexo de um tensor.

Calcula os IDs das posições em sampled_candidates que correspondem a true_labels.

Concatena tensores ao longo de uma dimensão.

Um acumulador condicional para agregar gradientes.

Retorna o conjugado complexo de um número complexo.

Embaralhe as dimensões de x de acordo com uma permutação e conjugue o resultado.

Não faz nada.

Calcula uma convolução 2-D dada input 4-D e tensores filter .

Calcula os gradientes de convolução em relação ao filtro.

Calcula os gradientes de convolução em relação à entrada.

Calcula uma convolução 3-D dada input 5-D e tensores filter .

Calcula os gradientes da convolução 3D em relação ao filtro.

Calcula os gradientes da convolução 3D em relação à entrada.

Calcula cos de x elemento a elemento.

Calcula o cosseno hiperbólico de x elemento a elemento.

Incrementa 'ref' até atingir 'limite'.

Extrai recortes do tensor da imagem de entrada e os redimensiona.

Calcula o gradiente da operação crop_and_resize em relação ao tensor das caixas de entrada.

Calcula o gradiente da operação crop_and_resize em relação ao tensor da imagem de entrada.

Calcule o produto vetorial aos pares.

Calcule o produto cumulativo do tensor x ao longo axis .

Calcule a soma cumulativa do tensor x ao longo axis .

Retorna o índice de dimensão no formato de dados de destino fornecido.

Retorna o vetor/tensor permutado no formato de dados de destino fornecido.

Operação de identidade para depuração de gradiente.

Operação de identidade para depuração de gradiente.

Decodifique e corte uma imagem codificada em JPEG para um tensor uint8.

Decodifique strings codificadas em base64 seguras para a web.

Decodifique o primeiro quadro de uma imagem codificada em BMP para um tensor uint8.

Converta registros CSV em tensores.

Descompacte strings.

Decodifique o(s) quadro(s) de uma imagem codificada em GIF para um tensor uint8.

Converta registros de exemplo codificados em JSON em strings de buffer de protocolo binário.

Decodifique uma imagem codificada em JPEG para um tensor uint8.

Reinterprete os bytes de uma string como um vetor de números.

Decodifique uma imagem codificada em PNG para um tensor uint8 ou uint16.

Reinterprete os bytes de uma string como um vetor de números.

Faz uma cópia de x .

Exclua o tensor especificado pelo seu identificador na sessão.

Conta o número de ocorrências de cada valor em uma matriz inteira.

DepthToSpace para tensores do tipo T.

Calcula uma convolução em profundidade 2-D dada input 4-D e tensores filter .

Calcula os gradientes de convolução em profundidade em relação ao filtro.

Calcula os gradientes de convolução em profundidade em relação à entrada.

Desquantize o tensor de 'entrada' em um Tensor float ou bfloat16 .

Desserializar e concatenar SparseTensors de um minilote serializado.

Desserializar objetos SparseTensor .

Destrói a variável temporária e retorna seu valor final.

Retorna um tensor diagonal com determinados valores diagonais.

Retorna a parte diagonal do tensor.

Calcula Psi, a derivada de Lgamma (o logaritmo do valor absoluto de.

Calcula a dilatação da escala de cinza dos tensores input 4-D e filter 3-D.

Calcula o gradiente de dilatação morfológica 2-D em relação ao filtro.

Calcula o gradiente de dilatação morfológica 2-D em relação à entrada.

Retorna x / y elemento a elemento.

Retorna 0 se o denominador for zero.

Desenhe caixas delimitadoras em um lote de imagens.

Desenhe caixas delimitadoras em um lote de imagens.

Particiona data em tensores num_partitions usando índices de partitions .

Intercale os valores dos tensores data em um único tensor.

Calcula a distância de edição de Levenshtein (possivelmente normalizada).

Calcula linear exponencial: exp(features) - 1 se < 0, features caso contrário.

Cria um tensor com a forma fornecida.

Codifique strings em formato base64 seguro para web.

Codifique uma imagem em JPEG.

Imagem de entrada com codificação JPEG com qualidade de compactação fornecida.

Codifique uma imagem em PNG.

Garante que a forma do tensor corresponda à forma esperada.

Retorna o valor verdade de (x == y) elemento a elemento.

Calcula a função de erro de Gauss de x elemento a elemento.

Calcula a função de erro complementar de x elemento a elemento.

TODO: adicionar documento.

Calcula a norma euclidiana de elementos nas dimensões de um tensor.

Calcula exponencial de x elemento a elemento.

Insere uma dimensão de 1 na forma de um tensor.

Calcula exp(x) - 1 elemento por elemento.

Extrai um vislumbre do tensor de entrada.

Extraia patches de images e coloque-os na dimensão de saída "profundidade".

Extraia as informações de forma de uma imagem codificada em JPEG.

Extraia patches da input e coloque-os na dimensão de saída "profundidade".

Uma fila que produz elementos na ordem primeiro a entrar, primeiro a sair.

Produza um fato sobre fatoriais.

Quantize falsamente o tensor de 'entradas', digite float para o tensor de 'saídas' do mesmo tipo.

Calcule gradientes para uma operação FakeQuantWithMinMaxArgs .

Quantize falsamente o tensor de 'entradas' do tipo float por meio de escalares flutuantes globais.

Calcule gradientes para uma operação FakeQuantWithMinMaxVars .

Quantize falsamente o tensor de 'entradas' do tipo float por meio de floats por canal.

Calcule gradientes para uma operação FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel .

Cria um tensor preenchido com um valor escalar.

Gera valores de impressão digital.

Um leitor que gera registros de comprimento fixo de um arquivo.

Gera rótulos para amostragem de candidatos com uma distribuição de unigramas aprendida.

Retorna o maior número inteiro elemento a elemento não maior que x.

Retorna x // y elemento a elemento.

Retorna o restante da divisão elemento a elemento.

Executa o agrupamento médio fracionário na entrada.

Executa pooling máximo fracionário na entrada.

Normalização em lote.

Gradiente para normalização de lote.

Gradiente para normalização de lote.

Gradiente para normalização de lote.

Normalização em lote.

Normalização em lote.

Executa um preenchimento como pré-processo durante uma convolução.

Executa um redimensionamento e preenchimento como pré-processo durante uma convolução.

Reúna fatias de params de acordo com indices .

Reúna fatias de params em um Tensor com forma especificada por indices .

Reúna fatias do axis dos params de acordo com indices .

Armazene o tensor de entrada no estado da sessão atual.

Armazene o tensor de entrada no estado da sessão atual.

Obtenha o valor do tensor especificado pelo seu identificador.

Retorna o valor verdade de (x > y) elemento a elemento.

Retorna o valor verdade de (x >= y) elemento a elemento.

Garante ao tempo de execução do TF que o tensor de entrada é uma constante.

Converta uma ou mais imagens de HSV para RGB.

Histograma de retorno de valores.

Produz um buffer de protocolo Summary com um histograma.

Retorna um tensor com a mesma forma e conteúdo do tensor ou valor de entrada.

Retorna uma lista de tensores com as mesmas formas e conteúdos da entrada.

Um leitor que gera o trabalho na fila como chave e valor.

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

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

Retorna a parte imaginária de um número complexo.

Retorna tensor imutável da região de memória.

Diz se os alvos estão nas K principais previsões.

Diz se os alvos estão nas K principais previsões.

Adiciona v em linhas especificadas de x.

Subtrai v em linhas especificadas de x .

Atualiza as linhas especificadas 'i' com valores 'v'.

Calcula o recíproco de x elemento a elemento.

Calcula a permutação inversa de um tensor.

Retorna quais elementos de x são finitos.

Retorna quais elementos de x são Inf.

Retorna quais elementos de x são NaN.

Verifica se um tensor foi inicializado.

Perda L2.

Um leitor que gera os registros de um arquivo LMDB.

Normalização da resposta local.

Gera rótulos para amostragem de candidatos com uma distribuição de unigramas aprendida.

Retorna o valor verdade de (x <y) elemento a elemento.

Retorna o valor verdade de (x <= y) elemento a elemento.

Calcula o log do valor absoluto de Gamma(x) elemento a elemento.

Calcula o logaritmo natural de x elemento a elemento.

Calcula o logaritmo natural de (1 + x) elemento a elemento.

Calcula o log de ativações do softmax.

Gera rótulos para amostragem de candidatos com uma distribuição logarítmica uniforme.

Retorna o valor verdade de x AND y elemento a elemento.

Retorna o valor verdade de NOT x elemento a elemento.

Retorna o valor verdade de x OR y elemento a elemento.

Encaminha a entrada para a saída.

Op remove todos os elementos do contêiner subjacente.

Op retorna o número de elementos incompletos no contêiner subjacente.

Op espia os valores na chave especificada.

Op retorna o número de elementos no contêiner subjacente.

Estágio (chave, valores) no contêiner subjacente que se comporta como uma tabela hash.

Op remove e retorna os valores associados à chave.

Op remove e retorna um aleatório (chave, valor)

Multiplique a matriz “a” pela matriz “b”.

Retorna o conjunto de arquivos que correspondem a um ou mais padrões glob.

Copie um tensor definindo tudo fora de uma banda central em cada matriz mais interna como zero.

Retorna um tensor diagonal em lote com determinados valores diagonais em lote.

Retorna a parte diagonal em lote de um tensor em lote.

Retorna a parte diagonal em lote de um tensor em lote.

Retorna a parte diagonal em lote de um tensor em lote.

Retorna um tensor diagonal em lote com determinados valores diagonais em lote.

Retorna um tensor diagonal em lote com determinados valores diagonais em lote.

Retorna um tensor de matriz em lote com novos valores diagonais em lote.

Retorna um tensor de matriz em lote com novos valores diagonais em lote.

Retorna um tensor de matriz em lote com novos valores diagonais em lote.

Calcula o máximo de elementos nas dimensões de um tensor.

Executa pooling máximo na entrada.

Executa pooling máximo 3D na entrada.

Calcula gradientes da função de pooling máximo 3D.

Calcula gradientes de segunda ordem da função maxpooling.

Calcula gradientes de segunda ordem da função maxpooling.

Calcula gradientes de segunda ordem da função maxpooling.

Calcula gradientes de segunda ordem da função maxpooling.

Calcula gradientes da função maxpooling.

Executa pooling máximo na entrada.

Executa o pooling máximo na entrada e gera valores máximos e índices.

Retorna o máximo de xey (ou seja,

Calcula a média dos elementos nas dimensões de um tensor.

Encaminha o valor de um tensor disponível de inputs para output .

Mescla resumos.

Específico do formato V2: mescla os arquivos de metadados de pontos de verificação fragmentados.

Calcula o mínimo de elementos nas dimensões de um tensor.

Retorna o mínimo de xey (ou seja,

Preenche um tensor com valores espelhados.

Retorna o restante da divisão elemento a elemento.

Retorna x * y elemento a elemento.

Extrai amostras de uma distribuição multinomial.

Retorna x * y elemento a elemento.

TODO: adicionar documento.

Calcula o valor negativo numérico elemento a elemento.

Retorna o próximo valor representável de x1 na direção de x2 , elemento a elemento.

Disponibiliza sua entrada para a próxima iteração.

Não faz nada.

Seleciona avidamente um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação.

Seleciona avidamente um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação.

Seleciona avidamente um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação.

Seleciona avidamente um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação.

Seleciona avidamente um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação.

Seleciona avidamente um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação.

Retorna o valor verdade de (x! = y) elemento a elemento.

Encontra valores da estatística n ordem para a última dimensão.

Retorna um tensor one-hot.

Retorna um tensor de unidades com a mesma forma e tipo de x.

Op remove todos os elementos do contêiner subjacente.

Op retorna o número de elementos incompletos no contêiner subjacente.

Op espia os valores na chave especificada.

Op retorna o número de elementos no contêiner subjacente.

Estágio (chave, valores) no contêiner subjacente que se comporta como um pedido.

Op remove e retorna os valores associados à chave.

Op remove e retorna o elemento (chave, valor) com o menor.

Preenche um tensor com zeros.

Preenche um tensor.

Uma fila que produz elementos na ordem primeiro a entrar, primeiro a sair.

Concatena uma lista de N tensores ao longo da primeira dimensão.

Intercale os valores dos tensores data em um único tensor.

Produz valores aleatórios de uma distribuição normal.

Transforma um vetor de cérebro.Exemplo de protos (como strings) em tensores digitados.

Transforma um vetor de protos tf.Example (como strings) em tensores digitados.

Transforma um vetor de protos brain.SequenceExample (como strings) em tensores digitados.

Transforma um vetor de protos tf.io.SequenceExample (como strings) em tensores digitados.

Transforma um proto tf.Example (como uma string) em tensores digitados.

Transforma um proto escalar brain.SequenceExample (como strings) em tensores digitados.

Transforma um proto serializado tensorflow.TensorProto em um Tensor .

Uma operação de espaço reservado para um valor que será inserido no cálculo.

Uma operação de espaço reservado que passa pela input quando sua saída não é alimentada.

Calcule a função poligama \(^{(n)}(x)\).

Calcula a potência de um valor para outro.

Uma operação de identidade que dispara um erro se um gradiente for solicitado.

Imprime uma lista de tensores.

Imprime uma string escalar.

Uma fila que produz elementos classificados pelo primeiro valor do componente.

Calcula o produto de elementos nas dimensões de um tensor.

Quantiza e desquantiza um tensor.

Quantiza e desquantiza um tensor.

Converta o tensor de 'entrada' quantizado em uma 'saída' de menor precisão, usando o.

Quantize o tensor de 'entrada' do tipo float para o tensor de 'saída' do tipo 'T'.

Retorna x + y elemento a elemento, trabalhando em buffers quantizados.

Produz o conjunto médio do tensor de entrada para tipos quantizados.

Normalização de lote quantizado.

Adiciona 'viés' do Tensor à 'entrada' do Tensor para tipos quantizados.

Concatena tensores quantizados ao longo de uma dimensão.

Calcula uma convolução 2D dada a entrada 4D quantizada e tensores de filtro.

Normalização de instância quantizada.

Execute uma multiplicação de matriz quantizada de a pela matriz b .

Produz o pool máximo do tensor de entrada para tipos quantizados.

Retorna x * y elemento a elemento, trabalhando em buffers quantizados.

Calcula Linear Retificado Quantizado: max(features, 0)

Calcula Linear Retificado Quantizado 6: min(max(features, 0), 6)

Calcula X Linear Retificado Quantizado: min(max(features, 0), max_value)

Redimensione images quantizadas para size usando interpolação bilinear quantizada.

Fecha a fila determinada.

Remove da fila uma tupla de um ou mais tensores da fila fornecida.

Remove n tuplas da fila de um ou mais tensores da fila fornecida.

Remove n tuplas da fila de um ou mais tensores da fila fornecida.

Enfileira uma tupla de um ou mais tensores na fila determinada.

Enfileira zero ou mais tuplas de um ou mais tensores na fila determinada.

Retorna verdadeiro se a fila estiver fechada.

Retorna verdadeiro se a fila estiver fechada.

Calcula o número de elementos na fila determinada.

Converte uma ou mais imagens de RGB em HSV.

Conta o número de ocorrências de cada valor em uma matriz inteira.

Produz valores aleatórios da(s) distribuição(ões) Gama descrita(s) por alfa.

Produz valores aleatórios de uma distribuição normal.

Produz valores aleatórios da(s) distribuição(ões) de Poisson descrita(s) por taxa.

Embaralha aleatoriamente um tensor ao longo de sua primeira dimensão.

Uma fila que randomiza a ordem dos elementos.

Produz valores aleatórios de uma distribuição uniforme.

Produz números inteiros aleatórios de uma distribuição uniforme.

Cria uma sequência de números.

Lê e gera todo o conteúdo do nome do arquivo de entrada.

Retorna o número de registros que este Leitor produziu.

Retorna o número de unidades de trabalho que este Leitor concluiu o processamento.

Retorna o próximo registro (chave, par de valores) produzido por um Leitor.

Retorna até pares num_records (chave, valor) produzidos por um Leitor.

Restaure um leitor ao seu estado inicial limpo.

Restaure um leitor para um estado salvo anteriormente.

Produza um tensor de string que codifica o estado de um leitor.

Retorna a parte real de um número complexo.

Retorna x/y elemento a elemento para tipos reais.

Calcula o recíproco de x elemento a elemento.

Emite registros aleatórios.

Une um tensor de string nas dimensões fornecidas.

Disponibiliza sua entrada para a próxima iteração.

Encaminha o index do elemento de inputs para output .

Encaminha os data do tensor ref para a porta de saída determinada por pred .

Verifique se a entrada corresponde ao padrão regex.

Substitui correspondências do pattern Expressão regular na input pela sequência de substituição fornecida na rewrite .

Calcula linear retificado: max(features, 0) .

Calcula linear retificado 6: min(max(features, 0), 6) .

Calcula um intervalo que cobre os valores reais presentes em um tensor quantizado.

Converte o tensor input quantizado em uma output de menor precisão.

Redimensione images para size usando a interpolação da área.

Redimensione images para size usando interpolação bicúbica.

Redimensione images para size usando interpolação bilinear.

Redimensione images para size usando a interpolação do vizinho mais próximo.

Update '*var' de acordo com o esquema Adadelta.

Atualizar '*var' de acordo com o esquema do ADAGRAD.

Atualizar '*var' de acordo com o esquema proximal do Adagrad.

Atualizar '*var' de acordo com o algoritmo Adam.

Atualizar '*var' de acordo com o algoritmo Adam.

Atualize '*var' de acordo com a atualização do AddSign.

Update '*var' de acordo com o algoritmo RMSPROP centrado.

Atualize '*var' de acordo com o esquema Ftrl-proximal.

Atualize '*var' de acordo com o esquema Ftrl-proximal.

Atualizar ' * var' subtraindo 'alfa' * 'delta' dele.

Atualizar '*var' de acordo com o esquema de momento.

Atualizar '*var' de acordo com o esquema de momento.

Atualize '*var' de acordo com a atualização do AddSign.

Atualize '*var' e '*accum' de acordo com os FOBOs com a taxa de aprendizado do Adagrad.

Atualize '*var' como algoritmo FOBOS com taxa de aprendizado fixo.

Update '*var' de acordo com o algoritmo RMSPROP.

Incrementos variáveis ​​apontadas pelo 'recurso' até atingir o 'limite'.

Aplica adição escassa a valores ou fatias individuais em uma variável .

TODO: Adicione Doc.

TODO: Adicione Doc.

Aplica subtração escassa a valores ou fatias individuais em uma variável .

Aplica updates escassas a valores ou fatias individuais dentro de um determinado.

var: Deve ser de uma variável().

Atualize entradas relevantes em '*var' e '*accum' de acordo com o esquema do ADAGRAD.

Atualizar entradas em '*var' e '*accum' de acordo com o esquema proximal do Adagrad.

Update '*var' de acordo com o algoritmo RMSPROP centrado.

Atualize as entradas relevantes em '*var' de acordo com o esquema FTRL-Proximal.

Atualize as entradas relevantes em '*var' de acordo com o esquema FTRL-Proximal.

Atualize entradas relevantes em '*var' e '*accum' de acordo com o esquema de momento.

Atualize entradas relevantes em '*var' e '*accum' de acordo com o esquema de momento.

Entradas de atualização esparsa em '*var' e '*accum' de acordo com o algoritmo FOBOS.

Atualização esparsa '*var' como algoritmo FOBOS com taxa de aprendizado fixo.

Update '*var' de acordo com o algoritmo RMSPROP.

Restaura um tensor dos arquivos do ponto de verificação.

Restaura um tensor dos arquivos do ponto de verificação.

Restaura os tensores de um ponto de verificação V2.

Retorna o número inteiro em termos de elemento mais próximo de x.

Arredonda os valores de um tensor para o número inteiro mais próximo, em termos de elemento.

Calcula recíproco da raiz quadrada de x elemento em termos.

Gere uma única caixa delimitadora distorcida aleatoriamente para uma imagem.

Gere uma única caixa delimitadora distorcida aleatoriamente para uma imagem.

Salva os tensores de entrada no disco.

Salva as fatias de tensores de entrada no disco.

Salva os tensores no formato do ponto de verificação V2.

Saia um buffer de protocolo Summary com valores escalares.

TODO: Adicione Doc.

Adiciona atualizações escassas a uma referência variável.

Divide uma referência variável por atualizações esparsas.

Reduz as atualizações escassas em uma referência variável usando a operação max .

Reduz as atualizações escassas em uma referência variável usando a operação min .

Multiplica as atualizações escassas em uma referência variável.

Aplica adição escassa a valores ou fatias individuais em uma variável .

Aplica subtração escassa a valores ou fatias individuais em uma variável .

Aplica updates escassas a valores ou fatias individuais dentro de um determinado.

Subtraia as atualizações escassas para uma referência variável.

Aplica atualizações escassas a uma referência variável.

Calcula o máximo ao longo dos segmentos de um tensor.

Calcula a média ao longo dos segmentos de um tensor.

Calcula o mínimo ao longo dos segmentos de um tensor.

Calcula o produto ao longo de segmentos de um tensor.

Calcula a soma ao longo de segmentos de um tensor.

TODO: Adicione Doc.

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

Serialize um N -minibatch SparseTensor em um objeto [N, 3] Tensor .

Serialize um SparseTensor em um objeto [3] Tensor .

Transforma um tensor em um tensorproto proto serializado.

Calcula a diferença entre duas listas de números ou strings.

Gerar um nome de arquivo sharded.

Gere um padrão global que corresponda a todos os nomes de arquivos Sharded.

Calcula sigmóide de x elemento em termos.

Retorna uma indicação no elemento do sinal de um número.

Calcula seno de X em termos de elemento.

Calcula seno hiperbólico de X em termos de elemento.

Calcula ativações softmax.

Calcula o custo de entropia cruzada do softmax e os gradientes para regressiva.

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

Calcula o SOFTSIGN: features / (abs(features) + 1) .

Aplica um gradiente esparso a um determinado acumulador.

Extrai o gradiente escasso médio em um acumulador de sparsegundicional .

Adiciona dois objetos SparseTensor para produzir outro SparseTensor .

O operador de gradiente para o SparsAdd Op.

var: Deve ser de uma variável().

Atualize entradas relevantes em '*var' e '*accum' de acordo com o esquema do ADAGRAD.

Atualizar entradas em '*var' e '*accum' de acordo com o esquema proximal do Adagrad.

Update '*var' de acordo com o algoritmo RMSPROP centrado.

Atualize as entradas relevantes em '*var' de acordo com o esquema FTRL-Proximal.

Atualize as entradas relevantes em '*var' de acordo com o esquema FTRL-Proximal.

Atualize entradas relevantes em '*var' e '*accum' de acordo com o esquema de momento.

Entradas de atualização esparsa em '*var' e '*accum' de acordo com o algoritmo FOBOS.

Atualização esparsa '*var' como algoritmo FOBOS com taxa de aprendizado fixo.

Update '*var' de acordo com o algoritmo RMSPROP.

Conta o número de ocorrências de cada valor em uma matriz inteira.

Concatena uma lista de SparseTensor ao longo da dimensão especificada.

Um acumulador condicional para agregar gradientes esparsos.

Gera cruz escasso a partir de uma lista de tensores esparsos e densos.

Gera cruz escasso a partir de uma lista de tensores esparsos e densos.

Gera cruz escasso a partir de uma lista de tensores esparsos e densos.

Adiciona um Sparsesetensor e um tensor denso, usando estas regras especiais:

Em termos de componentes, divide um sparsesensor por um tensor denso.

Em termos de componentes, multiplica um sparsesensor por um tensor denso.

Preenche linhas vazias na entrada 2-D SparseTensor com um valor padrão.

O gradiente de SparseFilleptyrows .

Multiplique a matriz "A" por Matrix "B".

Calcula o máximo de elementos entre as dimensões de um sparsesensor.

Calcula o máximo de elementos entre as dimensões de um sparsesensor.

Calcula a soma dos elementos entre as dimensões de um sparsesensor.

Calcula a soma dos elementos entre as dimensões de um sparsesensor.

Reordia um sparsesensor na ordem canônica e gorjeta.

Reformula um sparsesensor para representar valores em uma nova forma densa.

Calcula a média ao longo dos segmentos esparsos de um tensor.

Calcula gradientes para SparsEsegmentMean .

Calcula a média ao longo dos segmentos esparsos de um tensor.

Calcula a soma ao longo de segmentos esparsos de um tensor dividido pelo SQRT de N.

Calcula gradientes para SparSesegmentsqrtn .

Calcula a soma ao longo de segmentos esparsos de um tensor dividido pelo SQRT de N.

Calcula a soma ao longo de segmentos esparsos de um tensor.

Calcula a soma ao longo de segmentos esparsos de um tensor.

Corte um SparseTensor com base no start e size .

O operador de gradiente do Sparslice Op.

Aplica o Softmax a um ND SparseTensor em lotes.

Calcula o custo de entropia cruzada do softmax e os gradientes para regressiva.

Retorna o máximo de dois sparsensors.

Retorna o mínimo de dois elementos de dois Sparsesensors.

Divida um SparseTensor em tensores num_split ao longo de uma dimensão.

Adiciona um SparseTensor e um Tensor denso, produzindo um Tensor denso.

Multiplique o Sparsesetensor (da classificação 2) "A" por Matrix densa "B".

Calcula raiz quadrada de x elemento em termos.

Calcula o quadrado de x elemento em termos.

Retorna (x - y) (x - y) em termos de elemento.

Empacota uma lista de tensores N R em um tensor de classificação (R+1) .

Valores de estágio semelhantes a uma enquadança leve.

OP remove todos os elementos no recipiente subjacente.

OP espia os valores no índice especificado.

OP retorna o número de elementos no contêiner subjacente.

Formato um modelo de string usando uma lista de tensores.

Une as strings na lista fornecida de tensores de string em um tensor;.

Comprimentos de input da string.

Converte todos os caracteres maiúsculos em suas respectivas substituições minúsculas.

Cria ngrams a partir de dados de string irregular.

Elementos divididos de input com base no delimiter em um SparseTensor .

Elementos divididos da source com base no sep em um SparseTensor .

Faixa de tira e de brancos de tira do tensor .

Converte cada sequência no tensor de entrada em seu mod de hash por vários baldes.

Converte cada sequência no tensor de entrada em seu mod de hash por vários baldes.

Converte cada sequência no tensor de entrada em seu mod de hash por vários baldes.

Converte cada sequência no tensor de entrada no tipo numérico especificado.

Converte todos os caracteres minúsculos em suas respectivas substituições de maiúsculas.

Retornar substrings do Tensor de cordas.

Retorna x - y elemento em termos.

Calcula a soma dos elementos entre as dimensões de um tensor.

Encaminhar data para a porta de saída determinada por pred .

Um leitor que gera os registros de um arquivo de registros do TensorFlow.

Converte uma representação esparsa em um tensor denso.

Calcula bronzeado de x elemento em termos.

Calcula a tangente hiperbólica de x em termos de elemento.

Retorna um tensor que pode ser mutado, mas só persiste em uma única etapa.

Uma variedade de tensores de tamanho determinado.

Exclua o TensorArray do seu contêiner de recursos.

Concate os elementos do TensorArray em value de valor.

Reúna elementos específicos do TensorArray no value da saída.

Cria um tensorray para armazenar os gradientes de valores na alça fornecida.

Cria um tensorray para armazenar vários gradientes de valores na alça fornecida.

Leia um elemento do TensorArray no value de saída.

Espalhe os dados do valor de entrada em elementos específicos do tensorray .

Obtenha o tamanho atual do TensorArray .

Divida os dados do valor de entrada em elementos TensorArray .

Empurre um elemento para o tensor_array.

Produz um buffer de protocolo Summary com um tensor.

Exerta um buffer de protocolo Summary com um tensor e dados por plugina.

Um leitor que produz as linhas de um arquivo delimitado por '
'.

Fornece tempo desde a época em segundos.

Encontra valores e índices dos k ​​Maiores elementos para a última dimensão.

Retorna x / y elemento em termos de elementos para tipos inteiros.

Retorna o restante da divisão em termos de elemento.

Saia valores aleatórios de uma distribuição normal truncada.

Determine os códigos de script de um determinado tensor de pontos de código inteiro unicode.

Transcode o texto de entrada de uma codificação de origem para uma codificação de destino.

Gera rótulos para amostragem de candidatos com uma distribuição uniforme.

Junta -se aos elementos das inputs com base em segment_ids .

Calcula o máximo ao longo dos segmentos de um tensor.

Calcula o mínimo ao longo dos segmentos de um tensor.

Calcula o produto ao longo de segmentos de um tensor.

Calcula a soma ao longo de segmentos de um tensor.

OP é semelhante a um dequeue leve.

Mantém o estado na forma de um tensor que persiste nos degraus.

Remopa um tensor quantizado conforme o remodelamento op.

Seleciona elementos de x ou y , dependendo da condition .

Um leitor que produz todo o conteúdo de um arquivo como um valor.

Grava o conteúdo no arquivo no nome de entrada de entrada.

Retorna 0 se x == 0, e x / y, caso contrário, elemento.

Retorna 0 se x == 0 e x * log1p (y) caso contrário, elementwise.

Retorna 0 se x == 0 e x * log (y) caso contrário, elemento.

Retorna um tensor de zeros com a mesma forma e tipo que x.

Calcule a função Hurwitz Zeta \((x, q)\).