тензорный поток:: ОП

Вызовите исключение, чтобы прервать процесс при вызове.

Вычисляет абсолютное значение тензора.

Возвращает поэлементную сумму списка тензоров.

Применяет градиент к данному аккумулятору.

Возвращает количество градиентов, агрегированных в данных аккумуляторах.

Обновляет аккумулятор новым значением global_step.

Извлекает средний градиент в заданном ConditionalAccumulator .

Вычисляет acos x поэлементно.

Вычисляет обратный гиперболический косинус x поэлементно.

Возвращает x + y поэлементно.

Добавьте N -minibatch SparseTensor в SparseTensorsMap и верните N дескрипторов.

Добавьте все входные тензоры поэлементно.

Добавьте SparseTensor к SparseTensorsMap и верните его дескриптор.

Возвращает x + y поэлементно.

Отрегулируйте контрастность одного или нескольких изображений.

Отрегулируйте оттенок одного или нескольких изображений.

Отрегулируйте насыщенность одного или нескольких изображений.

Вычисляет «логическое и» элементов по измерениям тензора.

Создает метки для выборки кандидатов с изученным униграммным распределением.

Возвращает аргумент комплексного числа.

Вычисляет «логическое ИЛИ» элементов по измерениям тензора.

Обновите '*var' по схеме adadelta.

Обновите *var по схеме adagrad.

Обновите '*var' по схеме проксимальной адаграды.

Обновите «*var» в соответствии с алгоритмом Адама.

Обновите «*var» в соответствии с обновлением AddSign.

Обновите «*var» в соответствии с центрированным алгоритмом RMSProp.

Обновите '*var' по схеме Ftrl-proximal.

Обновите '*var' по схеме Ftrl-proximal.

Обновите «*var», вычитая из него «альфа» * «дельта».

Обновите '*var' в соответствии со схемой импульса.

Обновите «*var» в соответствии с обновлением AddSign.

Обновите «*var» и «*accum» в соответствии с FOBOS со скоростью обучения Adagrad.

Обновите «*var» как алгоритм FOBOS с фиксированной скоростью обучения.

Обновите «*var» в соответствии с алгоритмом RMSProp.

Возвращает истинное значение abs(xy) < допуска поэлементно.

Возвращает индекс с наибольшим значением по измерениям тензора.

Возвращает индекс с наименьшим значением по измерениям тензора.

Преобразует каждую запись в заданном тензоре в строки.

Вычисляет тригнометрический обратный синус x поэлементно.

Вычисляет обратный гиперболический синус x поэлементно.

Утверждает, что данное условие истинно.

Обновите ссылку, присвоив ей значение.

Обновите «ref», добавив к нему «value».

Обновите «ref», вычитая из него «value».

Вычисляет тригнометрический обратный тангенс x поэлементно.

Вычисляет арктангенс y/x поэлементно, учитывая знаки аргументов.

Вычисляет обратный гиперболический тангенс x поэлементно.

Выполняет усреднение на входе.

Выполняет 3D-усреднение на входе.

Вычисляет градиенты средней функции объединения.

Определяет барьер, который сохраняется при различных исполнениях графа.

Закрывает данный барьер.

Вычисляет количество неполных элементов в данном барьере.

Для каждого ключа присваивается соответствующее значение указанному компоненту.

Вычисляет количество полных элементов в данном барьере.

Берет заданное количество завершенных элементов из барьера.

Пакетно умножает срезы двух тензоров.

Пакетно умножает срезы двух тензоров.

BatchToSpace для 4-D тензоров типа T.

BatchToSpace для ND-тензоров типа T.

Вычислите регуляризованный неполный бета-интеграл \(I_x(a, b)\).

Добавляет bias к value .

Обратная операция для «BiasAdd» на тензоре «смещения».

Подсчитывает количество вхождений каждого значения в целочисленный массив.

Передаёт тензор из одного типа в другой без копирования данных.

Верните форму s0 op s1 с помощью трансляции.

Передайте массив для совместимой формы.

Распределяет «входные данные» на основе «границ».

Приведите x типа SrcT к y DstT.

Возвращает наименьшее поэлементное целое число не меньше x.

Проверяет тензор на наличие значений NaN и Inf.

Обрезает значения тензора до заданного минимума и максимума.

Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания количества очков.

Сравните значения input с threshold и упакуйте результирующие биты в uint8 .

Преобразует два действительных числа в комплексное число.

Вычисляет комплексное абсолютное значение тензора.

Вычисляет идентификаторы должностей в sampled_candidates, соответствующих true_labels.

Объединяет тензоры по одному измерению.

Условный аккумулятор для агрегирования градиентов.

Возвращает комплексно-сопряженное число.

Перетасуйте размеры x в соответствии с перестановкой и сопрягите результат.

Ничего не делает.

Вычисляет двумерную свертку с учетом четырехмерных input и тензоров filter .

Вычисляет градиенты свертки относительно фильтра.

Вычисляет градиенты свертки относительно входных данных.

Вычисляет трехмерную свертку с учетом пятимерных input и тензоров filter .

Вычисляет градиенты трехмерной свертки относительно фильтра.

Вычисляет градиенты трехмерной свертки относительно входных данных.

Вычисляет cos x поэлементно.

Вычисляет гиперболический косинус x поэлементно.

Увеличивает «ref», пока не достигнет «предела».

Извлекает обрезки из тензора входного изображения и изменяет их размер.

Вычисляет градиент операции обрезки_and_resize относительно тензора полей ввода.

Вычисляет градиент операции обрезки_and_resize относительно входного тензора изображения.

Вычислите попарное векторное произведение.

Вычислите совокупное произведение тензора x вдоль axis .

Вычислите совокупную сумму тензора x вдоль axis .

Возвращает индекс измерения в целевом формате данных, указанном в нем.

Возвращает перестановочный вектор/тензор в формате данных назначения с учетом.

Identity op для отладки градиента.

Identity op для отладки градиента.

Декодируйте и обрезайте изображение в кодировке JPEG до тензора uint8.

Декодирование веб-безопасных строк в кодировке Base64.

Декодируйте первый кадр изображения в формате BMP в тензор uint8.

Преобразуйте записи CSV в тензоры.

Распаковать строки.

Декодируйте кадр(ы) изображения в формате GIF в тензор uint8.

Преобразование записей примеров в формате JSON в строки буфера двоичного протокола.

Декодируйте изображение в формате JPEG в тензор uint8.

Переинтерпретируйте байты строки как вектор чисел.

Декодируйте изображение в формате PNG в тензор uint8 или uint16.

Переинтерпретируйте байты строки как вектор чисел.

Делает копию x .

Удалите тензор, указанный его дескриптором в сеансе.

Подсчитывает количество вхождений каждого значения в целочисленный массив.

DepthToSpace для тензоров типа T.

Вычисляет двумерную глубинную свертку с учетом четырехмерных input и тензоров filter .

Вычисляет градиенты глубинной свертки относительно фильтра.

Вычисляет градиенты глубинной свертки относительно входных данных.

Деквантуйте «входной» тензор в число с плавающей запятой или в bfloat16 Tensor .

Десериализовать и объединить SparseTensors из сериализованного мини-пакета.

Десериализовать объекты SparseTensor .

Уничтожает временную переменную и возвращает ее окончательное значение.

Возвращает диагональный тензор с заданными значениями диагонали.

Возвращает диагональную часть тензора.

Вычисляет Psi, производную Lgamma (логарифм абсолютного значения.

Вычисляет расширение шкалы серого четырехмерных input и трехмерных тензоров filter .

Вычисляет градиент морфологического двумерного расширения относительно фильтра.

Вычисляет градиент морфологического двумерного расширения относительно входных данных.

Возвращает x/y поэлементно.

Возвращает 0, если знаменатель равен нулю.

Нарисуйте ограничивающие рамки на пакете изображений.

Нарисуйте ограничивающие рамки на пакете изображений.

Разделяет data на тензоры num_partitions , используя индексы из partitions .

Чередуйте значения из тензоров data в один тензор.

Вычисляет (возможно, нормализованное) расстояние редактирования Левенштейна.

Вычисляет экспоненциально-линейную функцию: exp(features) - 1 если < 0, в противном случае features .

Создает тензор заданной формы.

Кодируйте строки в безопасный для Интернета формат base64.

JPEG-кодирование изображения.

Входное изображение кодируется в формате JPEG с гарантированным качеством сжатия.

PNG-кодирование изображения.

Гарантирует, что форма тензора соответствует ожидаемой форме.

Возвращает истинное значение (x == y) поэлементно.

Вычисляет функцию ошибок Гаусса по элементу x .

Вычисляет дополнительную функцию ошибок x поэлементно.

ЗАДАЧА: добавить документ.

Вычисляет евклидову норму элементов по измерениям тензора.

Вычисляет экспоненту от x поэлементно.

Вставляет размерность 1 в форму тензора.

Вычисляет exp(x) - 1 поэлементно.

Извлекает проблеск из входного тензора.

Извлеките patches из images и поместите их в выходное измерение «глубина».

Извлеките информацию о форме изображения в формате JPEG.

Извлеките patches из input и поместите их в выходное измерение «глубина».

Очередь, которая создает элементы в порядке «первым пришел — первым обслужен».

Выведите факт о факториалах.

Поддельное квантование тензора «входов», введите float в тензор «выходов» того же типа.

Вычислите градиенты для операции FakeQuantWithMinMaxArgs .

Фальшивое квантование входного тензора типа float с помощью глобальных скаляров с плавающей запятой.

Вычисление градиентов для операции FakeQuantWithMinMaxVars .

Фальшивое квантование тензора «входов» типа float с помощью поканальных чисел с плавающей запятой.

Вычисление градиентов для операции FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel .

Создает тензор, заполненный скалярным значением.

Генерирует значения отпечатков пальцев.

Reader, который выводит из файла записи фиксированной длины.

Создает метки для выборки кандидатов с изученным униграммным распределением.

Возвращает наибольшее поэлементное целое число, не превышающее x.

Возвращает x // y поэлементно.

Возвращает поэлементный остаток от деления.

Выполняет дробное среднее объединение входных данных.

Выполняет дробное максимальное объединение входных данных.

Пакетная нормализация.

Градиент для пакетной нормализации.

Градиент для пакетной нормализации.

Градиент для пакетной нормализации.

Пакетная нормализация.

Пакетная нормализация.

Выполняет заполнение в качестве предварительной обработки во время свертки.

Выполняет изменение размера и заполнение в качестве предварительной обработки во время свертки.

Соберите фрагменты из params в соответствии с indices .

Соберите фрагменты из params в тензор с формой, заданной indices .

Соберите срезы из axis params в соответствии с indices .

Сохраните входной тензор в состоянии текущего сеанса.

Сохраните входной тензор в состоянии текущего сеанса.

Получите значение тензора, заданное его дескриптором.

Возвращает истинное значение (x > y) поэлементно.

Возвращает истинное значение (x >= y) поэлементно.

Дает гарантии среде выполнения TF, что входной тензор является константой.

Преобразуйте одно или несколько изображений из HSV в RGB.

Возврат гистограммы значений.

Выводит буфер протокола Summary с гистограммой.

Возвращает тензор с той же формой и содержимым, что и входной тензор или значение.

Возвращает список тензоров с той же формой и содержимым, что и входные данные.

Reader, который выводит поставленную в очередь работу как ключ и значение.

Вычислите нижнюю регуляризованную неполную гамма-функцию P(a, x) .

Вычислите верхнюю регуляризованную неполную гамма-функцию Q(a, x) .

Возвращает мнимую часть комплексного числа.

Возвращает неизменяемый тензор из области памяти.

Сообщает, входят ли цели в топ K прогнозов.

Сообщает, входят ли цели в топ K прогнозов.

Добавляет v в указанные строки x.

Вычитает v в указанные строки x .

Обновляет указанные строки «i» значениями «v».

Вычисляет обратную величину x поэлементно.

Вычисляет обратную перестановку тензора.

Возвращает, какие элементы x конечны.

Возвращает, какие элементы x являются Inf.

Возвращает, какие элементы x являются NaN.

Проверяет, был ли инициализирован тензор.

Потеря L2.

Reader, который выводит записи из файла LMDB.

Нормализация локального ответа.

Создает метки для выборки кандидатов с изученным униграммным распределением.

Возвращает истинное значение (x < y) поэлементно.

Возвращает истинное значение (x <= y) поэлементно.

Вычисляет журнал абсолютного значения Gamma(x) поэлементно.

Вычисляет натуральный логарифм x поэлементно.

Вычисляет натуральный логарифм числа (1 + x) поэлементно.

Вычисляет журнал активаций softmax.

Создает метки для выборки кандидатов с логарифмически равномерным распределением.

Возвращает истинное значение x AND y поэлементно.

Возвращает истинное значение NOT x поэлементно.

Возвращает истинное значение x OR y поэлементно.

Перенаправляет вход на выход.

Op удаляет все элементы в базовом контейнере.

Op возвращает количество неполных элементов в базовом контейнере.

Op просматривает значения по указанному ключу.

Op возвращает количество элементов в базовом контейнере.

Этап (ключ, значения) в базовом контейнере, который ведет себя как хеш-таблица.

Op удаляет и возвращает значения, связанные с ключом.

Op удаляет и возвращает случайное значение (ключ, значение)

Умножьте матрицу «а» на матрицу «б».

Возвращает набор файлов, соответствующих одному или нескольким шаблонам glob.

Скопируйте тензор, установив все за пределами центральной полосы в каждой самой внутренней матрице в ноль.

Возвращает пакетный диагональный тензор с заданными пакетными значениями диагонали.

Возвращает пакетную диагональную часть пакетного тензора.

Возвращает пакетную диагональную часть пакетного тензора.

Возвращает пакетную диагональную часть пакетного тензора.

Возвращает пакетный диагональный тензор с заданными пакетными значениями диагонали.

Возвращает пакетный диагональный тензор с заданными пакетными значениями диагонали.

Возвращает пакетный матричный тензор с новыми пакетными значениями диагонали.

Возвращает пакетный матричный тензор с новыми пакетными значениями диагонали.

Возвращает пакетный матричный тензор с новыми пакетными значениями диагонали.

Вычисляет максимальное количество элементов по измерениям тензора.

Выполняет максимальное объединение входных данных.

Выполняет объединение 3D max на входе.

Вычисляет градиенты функции объединения 3D max.

Вычисляет градиенты второго порядка функции maxpooling.

Вычисляет градиенты второго порядка функции maxpooling.

Вычисляет градиенты второго порядка функции maxpooling.

Вычисляет градиенты второго порядка функции maxpooling.

Вычисляет градиенты функции maxpooling.

Выполняет максимальное объединение входных данных.

Выполняет максимальное объединение входных данных и выводит как максимальные значения, так и индексы.

Возвращает максимальное значение x и y (т.е.

Вычисляет среднее значение элементов по измерениям тензора.

Пересылает значение доступного тензора со inputs на output .

Объединяет сводки.

Специально для формата V2: объединяет файлы метаданных сегментированных контрольных точек.

Вычисляет минимум элементов по размерам тензора.

Возвращает минимальное значение x и y (т.е.

Дополняет тензор зеркальными значениями.

Возвращает поэлементный остаток от деления.

Возвращает x * y поэлементно.

Рисует выборки из полиномиального распределения.

Возвращает x * y поэлементно.

ЗАДАЧА: добавить документ.

Вычисляет числовое отрицательное значение поэлементно.

Возвращает следующее представимое значение x1 в направлении x2 поэлементно.

Делает свои входные данные доступными для следующей итерации.

Ничего не делает.

Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания количества очков.

Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания количества очков.

Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания количества очков.

Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания количества очков.

Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания количества очков.

Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания количества очков.

Возвращает истинное значение (x != y) поэлементно.

Находит значения статистики n -го порядка для последнего измерения.

Возвращает горячий тензор.

Возвращает тензор единиц той же формы и типа, что и x.

Op удаляет все элементы в базовом контейнере.

Op возвращает количество неполных элементов в базовом контейнере.

Op просматривает значения по указанному ключу.

Op возвращает количество элементов в базовом контейнере.

Этап (ключ, значения) в базовом контейнере, который ведет себя как упорядоченный.

Op удаляет и возвращает значения, связанные с ключом.

Op удаляет и возвращает элемент (ключ, значение) с наименьшим значением.

Дополняет тензор нулями.

Накладывает тензор.

Очередь, которая создает элементы в порядке «первым пришел — первым обслужен».

Объединяет список N тензоров по первому измерению.

Чередуйте значения из тензоров data в один тензор.

Выводит случайные значения из нормального распределения.

Преобразует вектор мозга. Пример прото (в виде строк) в типизированные тензоры.

Преобразует вектор протоов tf.Example (в виде строк) в типизированные тензоры.

Преобразует вектор прототипов Brain.SequenceExample (в виде строк) в типизированные тензоры.

Преобразует вектор протоов tf.io.SequenceExample (в виде строк) в типизированные тензоры.

Преобразует прототип tf.Example (как строку) в типизированные тензоры.

Преобразует скалярный прототип мозга.SequenceExample (в виде строк) в типизированные тензоры.

Преобразует сериализованный прототип tensorflow.TensorProto в Tensor .

Заполнитель для значения, которое будет использоваться в вычислениях.

Операция-заполнитель, которая проходит через input , когда ее выходные данные не подаются.

Вычислите функцию полигаммы \(^{(n)}(x)\).

Вычисляет степень одного значения по отношению к другому.

Операция идентификации, которая вызывает ошибку, если запрашивается градиент.

Печатает список тензоров.

Печатает строковый скаляр.

Очередь, которая создает элементы, отсортированные по значению первого компонента.

Вычисляет произведение элементов на размеры тензора.

Квантует, а затем деквантует тензор.

Квантует, а затем деквантует тензор.

Преобразуйте квантованный «входной» тензор в «выходной» тензор с меньшей точностью, используя метод .

Квантовать «входной» тензор типа float до «выходного» тензора типа «T».

Возвращает x + y поэлементно, работая с квантованными буферами.

Создает средний пул входного тензора для квантованных типов.

Квантованная пакетная нормализация.

Добавляет тензорное «смещение» к тензорному «входу» для квантованных типов.

Объединяет квантованные тензоры по одному измерению.

Вычисляет 2D-свертку с учетом квантованного 4D-входа и тензоров фильтра.

Нормализация квантованного экземпляра.

Выполните квантованное матричное умножение a на матрицу b .

Создает максимальный пул входного тензора для квантованных типов.

Возвращает x * y поэлементно, работая с квантованными буферами.

Вычисляет квантованное выпрямленное линейное: max(features, 0)

Вычисляет квантованную выпрямленную линейную 6: min(max(features, 0), 6)

Вычисляет квантованное выпрямленное линейное X: min(max(features, 0), max_value)

Измените размер квантованных images до size с помощью квантованной билинейной интерполяции.

Закрывает данную очередь.

Удаляет кортеж из одного или нескольких тензоров из заданной очереди.

Удаляет из очереди n кортежей одного или нескольких тензоров.

Удаляет из очереди n кортежей одного или нескольких тензоров.

Ставит кортеж из одного или нескольких тензоров в данную очередь.

Ставит в очередь ноль или несколько кортежей одного или нескольких тензоров в данной очереди.

Возвращает true, если очередь закрыта.

Возвращает true, если очередь закрыта.

Вычисляет количество элементов в данной очереди.

Преобразует одно или несколько изображений из RGB в HSV.

Подсчитывает количество вхождений каждого значения в целочисленный массив.

Выводит случайные значения из гамма-распределения, описываемого альфа.

Выводит случайные значения из нормального распределения.

Выводит случайные значения из распределения Пуассона, описываемого скоростью.

Случайным образом перемещает тензор по его первому измерению.

Очередь, которая меняет порядок элементов случайным образом.

Выводит случайные значения из равномерного распределения.

Выводит случайные целые числа из равномерного распределения.

Создает последовательность чисел.

Считывает и выводит все содержимое входного имени файла.

Возвращает количество записей, созданных данным Reader.

Возвращает количество рабочих единиц, которые завершил обработку данный Reader.

Возвращает следующую запись (пара ключ-значение), созданную средством чтения.

Возвращает до num_records (ключ, значение) пар, созданных Reader.

Восстановите Reader в исходное чистое состояние.

Восстановите читалку в ранее сохраненное состояние.

Создайте строковый тензор, который кодирует состояние Reader.

Возвращает действительную часть комплексного числа.

Возвращает x/y поэлементно для реальных типов.

Вычисляет обратную величину x поэлементно.

Выдает рандомизированные записи.

Соединяет строку Tensor по заданным измерениям.

Делает свои входные данные доступными для следующей итерации.

Пересылает index элемент inputs на output .

Пересылает data ref-тензора на выходной порт, определенный pred .

Проверьте, соответствует ли ввод шаблону регулярного выражения.

Заменяет совпадения регулярного выражения pattern во input данных строкой замены, предоставленной в rewrite .

Вычисляет выпрямленное линейное значение: max(features, 0) .

Вычисляет выпрямленное линейное 6: min(max(features, 0), 6) .

Вычисляет диапазон, охватывающий фактические значения, присутствующие в квантованном тензоре.

Преобразует квантованный input тензор в output более низкой точности.

Измените размер images до size , используя интерполяцию области.

Измените размер images до size с помощью бикубической интерполяции.

Измените размер images до size с помощью билинейной интерполяции.

Измените размер images до size , используя интерполяцию ближайшего соседа.

Обновите '*var' по схеме adadelta.

Обновите *var по схеме adagrad.

Обновите '*var' по схеме проксимальной адаграды.

Обновите «*var» в соответствии с алгоритмом Адама.

Обновите «*var» в соответствии с алгоритмом Адама.

Обновите «*var» в соответствии с обновлением AddSign.

Обновите «*var» в соответствии с центрированным алгоритмом RMSProp.

Обновите '*var' по схеме Ftrl-proximal.

Обновите '*var' по схеме Ftrl-proximal.

Обновите «*var», вычитая из него «альфа» * «дельта».

Обновите '*var' в соответствии со схемой импульса.

Обновите '*var' в соответствии со схемой импульса.

Обновите «*var» в соответствии с обновлением AddSign.

Обновите «*var» и «*accum» в соответствии с FOBOS со скоростью обучения Adagrad.

Обновите «*var» как алгоритм FOBOS с фиксированной скоростью обучения.

Обновите «*var» в соответствии с алгоритмом RMSProp.

Увеличивает переменную, на которую указывает «ресурс», пока она не достигнет «предела».

Применяет разреженное сложение к отдельным значениям или срезам в переменной .

ЗАДАЧА: добавить документ.

ЗАДАЧА: добавить документ.

Применяет разреженное вычитание к отдельным значениям или срезам в переменной Variable .

Применяет разреженные updates к отдельным значениям или срезам внутри заданного значения.

var: Должно быть из переменной().

Обновите соответствующие записи в «*var» и «*accum» в соответствии со схемой adagrad.

Обновите записи в '*var' и '*accum' в соответствии с проксимальной адаградной схемой.

Обновите «*var» в соответствии с центрированным алгоритмом RMSProp.

Обновите соответствующие записи в '*var' по схеме Ftrl-proximal.

Обновите соответствующие записи в '*var' по схеме Ftrl-proximal.

Обновите соответствующие записи в «*var» и «*accum» в соответствии со схемой импульса.

Обновите соответствующие записи в «*var» и «*accum» в соответствии со схемой импульса.

Разреженные записи обновления в '*var' и '*accum' в соответствии с алгоритмом FOBOS.

Разреженное обновление '*var' как алгоритма FOBOS с фиксированной скоростью обучения.

Обновите *var в соответствии с алгоритмом RMSProp.

Восстанавливает тензор из файлов контрольных точек.

Восстанавливает тензор из файлов контрольных точек.

Восстанавливает тензоры из контрольной точки V2.

Возвращает поэлементное целое число, ближайшее к x.

Округляет значения тензора до ближайшего целого числа поэлементно.

Вычисляет обратную величину квадратного корня из x поэлементно.

Создайте одну случайно искаженную ограничивающую рамку для изображения.

Создайте одну случайно искаженную ограничивающую рамку для изображения.

Сохраняет входные тензоры на диск.

Сохраняет фрагменты входных тензоров на диск.

Сохраняет тензоры в формате контрольной точки V2.

Выводит буфер протокола Summary со скалярными значениями.

Тодо: Добавить Док.

Добавляет редкие обновления в ссылку на переменную.

Делит ссылку на переменную на редкие обновления.

Уменьшает разреженные обновления в ссылку на переменную, используя max работу.

Сокращает редкие обновления до ссылки на переменную с помощью операции min .

Умножает редкие обновления на ссылку на переменную.

Применяет разреженное дополнение к отдельным значениям или срезам в переменной .

Применяет разреженное вычитание к отдельным значениям или срезам в переменной .

Применяет редкие updates к отдельным значениям или ломтикам в данном случае.

Вычитает редкие обновления из ссылки на переменную.

Применяет редкие обновления к ссылке на переменную.

Вычисляет максимум вдоль сегментов тензора.

Вычисляет среднее значение по сегментам тензора.

Вычисляет минимум вдоль сегментов тензора.

Вычисляет произведение по сегментам тензора.

Вычисляет сумму по сегментам тензора.

Тодо: Добавить Док.

Вычислительные масштабируемые экспоненциальные линейные: scale * alpha * (exp(features) - 1)

Сериализуйте N -minibatch SparseTensor в Tensor объект [N, 3] .

Сериализуйте SparseTensor в [3] Tensor объект.

Преобразует тензор в сериализованную TensorProto Proto.

Вычисляет разницу между двумя списками чисел или строк.

Создайте осколок файла.

Создайте шаблон глобуса, соответствующий всем именам файлов Sharded.

Вычисляет Sigmoid из x элементы.

Возвращает элементное указание знака числа.

Вычисляет синус из x элементы.

Вычисляет гиперболический синус из x элементами.

Вычисляет активации Softmax.

Вычисляет стоимость поперечной энтропии Softmax и градиенты для BackPropagate.

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

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

Применяет редкий градиент к данному аккумулятору.

Извлекает средний редкий градиент в Sparseconditionalaccumulator .

Добавляет два объекта SparseTensor , чтобы произвести еще один SparseTensor .

Оператор градиента для Sparseadd Op.

var: Должно быть из переменной().

Обновите соответствующие записи в «*var» и «*accum» в соответствии со схемой adagrad.

Обновите записи в '*var' и '*accum' в соответствии с проксимальной схемой Адаграда.

Обновление '*var' в соответствии с центром RMSProp -алгоритмом.

Обновите соответствующие записи в '*var' в соответствии с схемой Ftrl-Proximal.

Обновите соответствующие записи в '*var' в соответствии с схемой Ftrl-Proximal.

Обновите соответствующие записи в '*var' и '*accum' в соответствии с схемой импульса.

Разрусные записи обновления в «*var» и «accum» в соответствии с алгоритмом Fobos.

Sparse Update '*var' как алгоритм Fobos с фиксированной скоростью обучения.

Обновление '*var' в соответствии с алгоритмом RMSProp.

Подсчитывает количество вхождений каждого значения в целочисленный массив.

Объединяет список SparseTensor вдоль указанного измерения.

Условный аккумулятор для агрегирования разреженных градиентов.

Генерирует разреженный крест из списка разреженных и плотных тензоров.

Генерирует разреженный крест из списка разреженных и плотных тензоров.

Генерирует разреженный крест из списка разреженных и плотных тензоров.

Складывает спарсетенсор и плотный тензор , используя эти специальные правила:

Компонентный с точки зрения разделивает спарсетенсор на плотный тензор .

Компонентный размножает спарсетенсор на плотный тензор .

Заполняет пустые строки во входном 2-D SparseTensor со значением по умолчанию.

Градиент SparseFilleMptyRows .

Умножьте матрицу "A" от матрицы "B".

Вычисляет максимум элементов по размерам спарсетенсора.

Вычисляет максимум элементов по размерам спарсетенсора.

Вычисляет сумму элементов по размерам спарсетенсора.

Вычисляет сумму элементов по размерам спарсетенсора.

Постановляет Sparsetensor в каноническое, рядно-маждорское упорядочение.

Решает спарсетенсор, чтобы представлять значения в новой плотной форме.

Вычисляет среднее значение по редким сегментам тензора.

Компьютерные градиенты для SparseSegmentmean .

Вычисляет среднее значение по редким сегментам тензора.

Вычисляет сумму вдоль редких сегментов тензора, разделенного на SQRT N.

Комплекты градиентов для sparseegmentsqrtn .

Вычисляет сумму вдоль редких сегментов тензора, разделенного на SQRT N.

Вычисляет сумму вдоль редких сегментов тензора.

Вычисляет сумму вдоль редких сегментов тензора.

Нарежьте SparseTensor на основе start и size .

Градиентный оператор для Sparseslice Op.

Применяет Softmax к пакетному ND SparseTensor .

Вычисляет стоимость поперечной энтропии Softmax и градиенты для BackPropagate.

Возвращает элемент максимума из двух спарсетенсоров.

Возвращает элемент в минуту двух Sparsetensors.

Разделите SparseTensor на тензоры num_split вдоль одного измерения.

Складывает SparseTensor и плотный Tensor , производя плотный Tensor .

Умножьте Sparsetensor (из Rank 2) «A» от плотной матрицы «B».

Вычисляет квадратный корень из x по элементу.

Вычисляет квадрат X элементы.

Возвращает (x - y) (x - y) по элементу.

Вмешает список N - R tensors в один ранг (R+1) тензор.

Стадии значения аналогичны легкой энкеуэ.

OP удаляет все элементы в базовом контейнере.

ОП заглядывает в значения в указанном индексе.

Op возвращает количество элементов в базовом контейнере.

Форматирует шаблон строки, используя список тензоров.

Соединяет струны в данном списке строковых тензоров в один тензор;.

Длины input строк.

Преобразует все символы верхнего регистра в соответствующие им строчные буквы.

Создает NGRAM из рваных строковых данных.

Разделенные элементы input на основе delimiter в SparseTensor .

Разделительные элементы source , основанные на sep в SparseTensor .

Ведущие полосы и следы от тензора .

Преобразует каждую строку в входном тензоре в свой хэш -мод по ряду ведер.

Преобразует каждую строку в входном тензоре в свой хэш -мод по ряду ведер.

Преобразует каждую строку в входном тензоре в свой хэш -мод по ряду ведер.

Преобразует каждую строку в входном тензоре в указанный числовой тип.

Преобразует все символы нижнего регистра в соответствующие им замены в верхнем регистре.

Возврат подстроки из Tensor струн.

Возвращает x - y element.

Вычисляет сумму элементов по измерениям тензора.

Перестает data в выходной порт, определяемый pred .

Читатель, который выводит записи из файла записей TensorFlow.

Преобразует редкое представление в плотный тензор.

Вычисляет загар x элементы.

Вычисляет гиперболическую касательную к x элементу.

Возвращает тензор, который может быть изменен, но сохраняется только в течение одного шага.

Множество тензоров заданного размера.

Удалить Tensorarray из контейнера для ресурсов.

Соблюдайте элементы из Tensorarray в value .

Соберите конкретные элементы из Tensorarray в выходное value .

Создает тензораррей для хранения градиентов значений в данной ручке.

Создает тензораррей для хранения нескольких градиентов значений в заданной ручке.

Прочитайте элемент из Tensorarray в выходное value .

Распределите данные из входного значения по конкретным элементам TensorArray .

Получите текущий размер Tensorarray .

Разделите данные из входного значения на элементы TensorArray .

Поместите элемент в tensor_array.

Выводит Summary буфер протокола с тензором.

Выводит Summary буфер протокола с данными тензора и на плугин.

Читатель, который выводит строки файла, разграниченного '
'.

Предоставляет время с начала эпохи в секундах.

Находит значения и индексы k самых больших элементов для последнего измерения.

Возвращает x/y поэлементно для целочисленных типов.

Возвращает элементные остатки дивизии.

Выводит случайные значения из усеченного нормального распределения.

Определите коды сценариев заданного тензора точек целочисленного кода Unicode.

Транскод входной текст из исходного кодирования в кодирование пункта назначения.

Создает метки для выборки кандидатов с равномерным распределением.

Объединяет элементы inputs на основе segment_ids .

Вычисляет максимум вдоль сегментов тензора.

Вычисляет минимум вдоль сегментов тензора.

Вычисляет произведение по сегментам тензора.

Вычисляет сумму по сегментам тензора.

OP похож на легкий Dequeue.

Сохраняет состояние в виде тензора, который сохраняется на всех этапах.

Решает квантованный тензор в соответствии с RESHAPE OP.

Выбирает элементы из x или y , в зависимости от condition .

Читатель, который выводит все содержимое файла в качестве значения.

Записывает содержимое файла в имени входного файла.

Возвращает 0, если x == 0 и x / y в противном случае, Elementwise.

Возвращает 0, если x == 0, и x * log1p(y) в противном случае, поэлементно.

Возвращает 0, если x == 0 и x * log (y) в противном случае, Elementwise.

Возвращает тензор нулей той же формы и типа, что и x.

Вычислите дзета-функцию Гурвица \((x, q)\).