Conozca lo último en aprendizaje automático, IA generativa y más en el Simposio WiML 2023.

Se usó la API de Cloud Translation para traducir esta página.

Operando

operando de interfaz pública

Subclases indirectas conocidas

Todo , AllToAll <T>, Cualquier , ApplyAdagradV2 <T>, AssertCardinalityDataset , AssertNextDataset , Asignar <T>, AssignAdd <T>, AssignSub <T>, AutoShardDataset , BandedTriangularSolve <T>, Barrera , BarrierIncompleteSize , BarrierReadySize , BatchMatMulV2 <T> y otros 368.

Todas	Calcula el "y lógico" de los elementos en las dimensiones de un tensor.
AllToAll <T>	Una opción para intercambiar datos entre réplicas de TPU.
Alguna	Calcula el "o lógico" de los elementos en las dimensiones de un tensor.
AplicarAdagradV2 <T>	Actualice '* var' de acuerdo con el esquema adagrad.
AssertCardinalityDataset
AssertNextDataset	Una transformación que afirma qué transformaciones suceden a continuación.
Asignar <T>	Actualice 'ref' asignándole 'valor'.
AsignarAñadir <T>	Actualice 'ref' agregando 'valor'.
Asignar Sub <T>	Actualice 'ref' restando 'valor' de él.
AutoShardDataset	Crea un conjunto de datos que fragmenta el conjunto de datos de entrada.
BandedTriangularSolve <T>
Barrera	Define una barrera que persiste en diferentes ejecuciones de gráficos.
BarreraIncompleta Tamaño	Calcula el número de elementos incompletos en la barrera dada.
Barrera Listo Tamaño	Calcula el número de elementos completos en la barrera dada.
BatchMatMulV2 <T>	Multiplica porciones de dos tensores en lotes.
BatchToSpace <T>	BatchToSpace para tensores 4-D de tipo T.
BatchToSpaceNd <T>	BatchToSpace para tensores ND de tipo T.
BesselI0 <T extiende Número>
BesselI1 <T extiende Número>
BesselJ0 <T extiende Número>
BesselJ1 <T extiende Número>
BesselK0 <T extiende Número>
BesselK0e <T extiende Número>
BesselK1 <T extiende Número>
BesselK1e <T extiende Número>
BesselY0 <T extiende Número>
BesselY1 <T extiende Número>
Bitcast <U>	Bitcasts un tensor de un tipo a otro sin copiar datos.
BoostedTreesAggregateStats	Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote.
BoostedTreesCenterBias	Calcula la previa a partir de los datos de entrenamiento (el sesgo) y completa el primer nodo con la previa de los logits.
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp	Crea un identificador para un BoostedTreesEnsembleResource
BoostedTreesExampleDebugOutputs	Resultados de depuración / interpretabilidad del modelo para cada ejemplo.
ImpulsadoÁrbolesHacerEstadísticasResumen	Hace el resumen de las estadísticas acumuladas para el lote.
ImpulsadoÁrbolesPredicto	Ejecuta múltiples predictores de conjuntos de regresión aditiva en instancias de entrada y calcula los logits.
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp	Crea un identificador para BoostedTreesQuantileStreamResource.
BroadcastDynamicShape <T extiende Número>	Devuelve la forma de s0 op s1 con broadcast.
Transmitir a <T>	Transmita una matriz para obtener una forma compatible.
Bucketize	Bucketiza la 'entrada' en función de los 'límites'.
CSRSparseMatrixToDense <T>	Convierta un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes) en denso.
CSVDataset
CSVDatasetV2
CacheDatasetV2
CheckNumericsV2 <T extiende el número>	Comprueba un tensor para los valores NaN, -Inf y + Inf.
ChooseFastestDataset
ClipByValue <T>	Recorta los valores del tensor a un mínimo y un máximo especificados.
CollectiveGather <T extiende el número>	Acumula mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma.
CollectiveGatherV2 <T extiende el número>	Acumula mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma.
CollectivePermute <T>	Una operación para permutar tensores en instancias de TPU replicadas.
CollectiveReduceV2 <Número de extensión T>	Reduce mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma.
CompressElement	Comprime un elemento del conjunto de datos.
ComputeBatchSize	Calcula el tamaño de lote estático de un conjunto de datos sin lotes parciales.
Concat <T>	Concatena tensores a lo largo de una dimensión.
Configurar TPU distribuida	Configura las estructuras centralizadas para un sistema de TPU distribuido.
Constante <T>	Un operador que produce un valor constante.
Copiar <T>	Copie un tensor de CPU a CPU o de GPU a GPU.
CopyHost <T>	Copia un tensor al host.
CountUpTo <T extiende Número>	Incrementa 'ref' hasta que alcanza el 'límite'.
CrossReplicaSum <T extiende Número>	Una operación para sumar entradas en instancias de TPU replicadas.
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T extiende Número>	Convierte los parámetros de CudnnRNN de forma canónica a forma utilizable.
CumulativeLogsumexp <T extiende Número>	Calcule el producto acumulativo del tensor `x` a lo largo del` eje`.
DataServiceDataset
DatasetCardinality	Devuelve la cardinalidad de `input_dataset`.
DatasetFromGraph	Crea un conjunto de datos a partir del `graph_def` dado.
DatasetToGraphV2	Devuelve un GraphDef serializado que representa `input_dataset`.
Dawsn <T extiende Número>
DebugGradientIdentity <T>	Opción de identidad para depuración de gradientes.
DebugGradientRefIdentity <T>	Opción de identidad para depuración de gradientes.
DebugIdentity <T>	Proporciona una asignación de identidad del tensor de entrada de tipo no Ref para la depuración.
DebugIdentityV2 <T>	Debug Identity V2 Op.
DebugNanCount	Contador de valores de depuración NaN Op.
DebugNumericSummary	Depurar resumen numérico Op.
DebugNumericSummaryV2 <U extiende el número>	Resumen numérico de depuración V2 Op.
DecodeImage <T extiende Número>	Función para decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg y decode_png.
DecodePaddedRaw <T extiende Número>	Reinterprete los bytes de una cadena como un vector de números.
DeepCopy <T>	Hace una copia de `x`.
DenseBincount <U extiende el número>	Cuenta el número de apariciones de cada valor en una matriz de enteros.
DenseToCSRSparseMatrix	Convierte un tensor denso en un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes).
DestroyTemporaryVariable <T>	Destruye la variable temporal y devuelve su valor final.
DeviceIndex	Devuelve el índice del dispositivo que ejecuta la operación.
DirectedInterleaveDataset	Un sustituto de "InterleaveDataset" en una lista fija de conjuntos de datos "N".
DrawBoundingBoxesV2 <T extiende Número>	Dibuja cuadros delimitadores en un lote de imágenes.
Contador de iteración ficticio
DummyMemoryCache
DummySeedGenerator
DynamicStitch <T>	Intercalar los valores de los tensores de "datos" en un solo tensor.
EditarDistancia	Calcula la distancia de edición de Levenshtein (posiblemente normalizada).
Einsum <T>	Contracción del tensor según la convención de suma de Einstein.
Vacío <T>	Crea un tensor con la forma dada.
EmptyTensorList	Crea y devuelve una lista de tensores vacía.
EmptyTensorMap	Crea y devuelve un mapa tensorial vacío.
CodificarProto	La operación serializa los mensajes protobuf proporcionados en los tensores de entrada.
AsegureShape <T>	Asegura que la forma del tensor coincida con la forma esperada.
Ingrese <T>	Crea o encuentra un marco secundario y hace que los "datos" estén disponibles para el marco secundario.
Erfinv <T extiende Número>
EuclideanNorm <T>	Calcula la norma euclidiana de elementos en las dimensiones de un tensor.
Salir <T>	Sale del marco actual a su marco padre.
ExpandirDims <T>	Inserta una dimensión de 1 en la forma de un tensor.
ExperimentalAutoShardDataset	Crea un conjunto de datos que fragmenta el conjunto de datos de entrada.
ExperimentalBytesProducedStatsDataset	Registra el tamaño de bytes de cada elemento de `input_dataset` en un StatsAggregator.
ExperimentalElegirFastestDataset
ExperimentalDatasetCardinality	Devuelve la cardinalidad de `input_dataset`.
ExperimentalDenseToSparseBatchDataset	Crea un conjunto de datos que agrupa elementos de entrada en un SparseTensor.
ExperimentalLatencyStatsDataset	Registra la latencia de producir elementos `input_dataset` en un StatsAggregator.
ExperimentalMatchingFilesDataset
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset	Crea un conjunto de datos que anula el paralelismo intraoperatorio máximo.
ExperimentalParseExampleDataset	Transforma `input_dataset` que contiene protos` Example` como vectores de DT_STRING en un dataset de objetos `Tensor` o` SparseTensor` que representan las características analizadas.
ExperimentalPrivateThreadPoolDataset	Crea un conjunto de datos que usa un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`.
ExperimentalRandomDataset	Crea un conjunto de datos que devuelve números pseudoaleatorios.
ExperimentalRebatchDataset	Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote.
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset
ExperimentalSlidingWindowDataset	Crea un conjunto de datos que pasa una ventana deslizante sobre `input_dataset`.
ExperimentalSqlDataset	Crea un conjunto de datos que ejecuta una consulta SQL y emite filas del conjunto de resultados.
ExperimentalStatsAggregatorHandle	Crea un recurso de administrador de estadísticas.
ExperimentalStatsAggregatorSummary	Produce un resumen de las estadísticas registradas por el administrador de estadísticas dado.
ExperimentalUnbatchDataset	Un conjunto de datos que divide los elementos de su entrada en varios elementos.
Expint <T extiende el número>
ExtraerGlimpseV2	Extrae un vistazo del tensor de entrada.
ExtractVolumePatches <T extiende el número>	Extraiga `parches` de` entrada` y colóquelos en la dimensión de salida `" profundidad "`.
Rellenar <U>	Crea un tensor relleno con un valor escalar.
Huella dactilar	Genera valores de huellas dactilares.
FresnelCos <T extiende Número>
FresnelSin <T extiende Número>
Reúna <T>	Reúna los cortes del eje `params` axis` según los` índices`.
GatherNd <T>	Reúna segmentos de "params" en un tensor con la forma especificada por "índices".
GetSessionHandle	Almacena el tensor de entrada en el estado de la sesión actual.
GetSessionTensor <T>	Obtiene el valor del tensor especificado por su identificador.
GarantíaConst <T>	Da una garantía al tiempo de ejecución de TF de que el tensor de entrada es una constante.
Tabla de picadillo	Crea una tabla hash no inicializada.
HistogramFixedWidth <U extiende número>	Devuelve el histograma de valores.
Identidad <T>	Devuelve un tensor con la misma forma y contenido que el tensor o valor de entrada.
IgnoreErrorsDataset	Crea un conjunto de datos que contiene los elementos de `input_dataset` ignorando los errores.
ImageProjectiveTransformV2 <T extiende Número>	Aplica la transformación dada a cada una de las imágenes.
ImageProjectiveTransformV3 <T extiende Número>	Aplica la transformación dada a cada una de las imágenes.
ImmutableConst <T>	Devuelve el tensor inmutable de la región de memoria.
InfeedDequeue <T>	Una opción de marcador de posición para un valor que se incluirá en el cálculo.
InplaceAdd <T>	Agrega v en filas específicas de x.
InplaceSub <T>	Resta `v` en filas específicas de` x`.
InplaceUpdate <T>	Actualiza las filas 'i' especificadas con valores 'v'.
IsBoostedTreesEnsembleInitialized	Comprueba si se ha inicializado un conjunto de árbol.
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized	Comprueba si se ha inicializado una secuencia de cuantiles.
IsVariableInitialized	Comprueba si se ha inicializado un tensor.
IteratorGetDevice	Devuelve el nombre del dispositivo en el que se ha colocado el "recurso".
KMC2ChainInitialization	Devuelve el índice de un punto de datos que se debe agregar al conjunto de semillas.
KmeansPlusPlusInitialization	Selecciona num_to_sample filas de entrada utilizando el criterio KMeans ++.
KthOrderStatistic	Calcula la estadística de orden K de un conjunto de datos.
LMDBDataset	Crea un conjunto de datos que emite los pares clave-valor en uno o más archivos LMDB.
LinSpace <T extiende Número>	Genera valores en un intervalo.
LookupTableFind <U>	Busca claves en una tabla, genera los valores correspondientes.
LookupTableSize	Calcula el número de elementos en la tabla dada.
LoopCond	Reenvía la entrada a la salida.
LowerBound <U extiende el número>	Aplica lower_bound (sorted_search_values, valores) a lo largo de cada fila.
MakeUnique	Haga que todos los elementos de la dimensión que no sea Lote sean únicos, pero \ "cerca \" de su valor inicial.
MapIncompleteSize	Op devuelve el número de elementos incompletos en el contenedor subyacente.
Tamaño de mapa	Op devuelve el número de elementos del contenedor subyacente.
MatrixDiagPartV2 <T>	Devuelve la parte diagonal por lotes de un tensor por lotes.
MatrixDiagPartV3 <T>	Devuelve la parte diagonal por lotes de un tensor por lotes.
MatrixDiagV2 <T>	Devuelve un tensor diagonal por lotes con valores diagonales por lotes dados.
MatrixDiagV3 <T>	Devuelve un tensor diagonal por lotes con valores diagonales por lotes dados.
MatrixSetDiagV2 <T>	Devuelve un tensor de matriz por lotes con nuevos valores diagonales por lotes.
MatrixSetDiagV3 <T>	Devuelve un tensor de matriz por lotes con nuevos valores diagonales por lotes.
Max <T>	Calcula el máximo de elementos en las dimensiones de un tensor.
MaxIntraOpParallelismDataset	Crea un conjunto de datos que anula el paralelismo intraoperatorio máximo.
Min <T>	Calcula el mínimo de elementos en las dimensiones de un tensor.
MirrorPad <T>	Rellena un tensor con valores reflejados.
MirrorPadGrad <T>	Op. De degradado para la op. De MirrorPad.
MulNoNan <T>	Devuelve x * y por elementos.
MutableDenseHashTable	Crea una tabla hash vacía que usa tensores como respaldo.
MutableHashTable	Crea una tabla hash vacía.
MutableHashTableOfTensors	Crea una tabla hash vacía.
Mutex	Crea un recurso Mutex que puede ser bloqueado por `MutexLock`.
MutexLock	Bloquea un recurso de exclusión mutua.
NcclAllReduce <T extiende Número>	Genera un tensor que contiene la reducción en todos los tensores de entrada.
NcclBroadcast <T extiende Número>	Envía "entrada" a todos los dispositivos que están conectados a la salida.
NcclReduce <T extiende Número>	Reduce la `entrada` de` num_devices` usando `reducción` a un solo dispositivo.
Ndtri <T extiende Número>
SiguienteDespués de <T extiende Número>	Devuelve el siguiente valor representable de `x1` en la dirección de` x2`, por elementos.
NextIteration <T>	Hace que su entrada esté disponible para la siguiente iteración.
NonDeterministicInts <U>	Genera algunos números enteros de forma no determinista.
NonSerializableDataset
OneHot <U>	Devuelve un tensor one-hot.
OnesLike <T>	Devuelve un tensor de unos con la misma forma y tipo que x.
OptimizeDatasetV2	Crea un conjunto de datos aplicando optimizaciones relacionadas a `input_dataset`.
OrderedMapIncompleteSize	Op devuelve el número de elementos incompletos en el contenedor subyacente.
OrderedMapSize	Op devuelve el número de elementos del contenedor subyacente.
OutfeedDequeue <T>	Recupera un solo tensor de la salida de cálculo.
OutfeedDequeueV2 <T>	Recupera un solo tensor de la salida de cálculo.
Salida <T>	Un identificador simbólico de un tensor producido por una `Operation` .
Pad <T>	Rellena un tensor.
ParallelConcat <T>	Concatena una lista de tensores "N" a lo largo de la primera dimensión.
ParallelDynamicStitch <T>	Intercalar los valores de los tensores de "datos" en un solo tensor.
ParseExampleDatasetV2	Transforma `input_dataset` que contiene protos` Example` como vectores de DT_STRING en un conjunto de datos de objetos `Tensor` o` SparseTensor` que representan las características analizadas.
Marcador de posición <T>	Una opción de marcador de posición para un valor que se incluirá en el cálculo.
PlaceholderWithDefault <T>	Una operación de marcador de posición que pasa por "input" cuando su salida no se alimenta.
Prelinearizar	Una operación que linealiza un valor de Tensor a un tensor variante opaco.
PrelinearizeTuple	Una operación que linealiza múltiples valores de Tensor a un tensor variante opaco.
PrivateThreadPoolDataset	Crea un conjunto de datos que usa un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`.
Prod <T>	Calcula el producto de elementos a través de las dimensiones de un tensor.
QuantizeAndDequantizeV4 <T extiende el número>	Devuelve el gradiente de `QuantizeAndDequantizeV4`.
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extiende el número>
RaggedBincount <U extiende el número>	Cuenta el número de apariciones de cada valor en una matriz de enteros.
RaggedTensorToTensor <U>	Crea un tensor denso a partir de un tensor irregular, posiblemente alterando su forma.
RaggedTensorToVariant	Codifica un "RaggedTensor" en un "variante" Tensor.
RaggedTensorToVariantGradient <U>	Ayudante utilizado para calcular el gradiente de "RaggedTensorToVariant".
Rango <T extiende Número>	Crea una secuencia de números.
Rango	Devuelve el rango de un tensor.
ReadVariableOp <T>	Lee el valor de una variable.
RebatchDataset	Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote.
RebatchDatasetV2	Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote.
Recv <T>	Recibe el tensor con nombre de send_device en recv_device.
Reducir todo	Calcula el "y lógico" de los elementos en las dimensiones de un tensor.
ReducirCualquier	Calcula el "o lógico" de los elementos en las dimensiones de un tensor.
ReduceMax <T>	Calcula el máximo de elementos en las dimensiones de un tensor.
ReducirMin <T>	Calcula el mínimo de elementos en las dimensiones de un tensor.
ReduceProd <T>	Calcula el producto de elementos a través de las dimensiones de un tensor.
Reducir suma <T>	Calcula la suma de elementos en las dimensiones de un tensor.
RefEnter <T>	Crea o encuentra un marco secundario y hace que los "datos" estén disponibles para el marco secundario.
Ref salir <T>	Sale del marco actual a su marco padre.
RefIdentity <T>	Devuelve el mismo tensor de ref que el tensor de ref de entrada.
RefNextIteration <T>	Hace que su entrada esté disponible para la siguiente iteración.
RefSeleccionar <T>	Reenvía el elemento `index`th de` inputs` a `output`.
Registro de datos	Registra un conjunto de datos con el servicio tf.data.
Remodelar <T>	Da nueva forma a un tensor.
ResourceAccumulatorNumAccumulated	Devuelve el número de gradientes agregados en los acumuladores dados.
ResourceAccumulatorTakeGradient <T>	Extrae el gradiente promedio en el ConditionalAccumulator dado.
ResourceConditionalAccumulator	Un acumulador condicional para agregar gradientes.
ResourceCountUpTo <T extiende el número>	Incrementa la variable apuntada por 'recurso' hasta que alcanza el 'límite'.
ResourceGather <U>	Reúna porciones de la variable apuntada por "recurso" de acuerdo con "índices".
ResourceGatherNd <U>
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	Recupere los parámetros de incrustación de SGD.
Invertir <T>	Invierte dimensiones específicas de un tensor.
ReverseSequence <T>	Invierte cortes de longitud variable.
RngReadAndSkip	Avanza el contador de un RNG basado en contador.
Rollo <T>	Rueda los elementos de un tensor a lo largo de un eje.
Rpc	Realice lotes de solicitudes RPC.
SamplingDataset	Crea un conjunto de datos que toma una muestra de Bernoulli del contenido de otro conjunto de datos.
ScaleAndTranslate
ScaleAndTranslateGrad <T extiende Número>
ScatterAdd <T>	Agrega actualizaciones escasas a una referencia de variable.
ScatterDiv <T>	Divide una referencia de variable entre actualizaciones dispersas.
ScatterMax <T extiende Número>	Reduce las actualizaciones escasas en una referencia de variable mediante la operación `max`.
ScatterMin <T extiende Número>	Reduce las actualizaciones dispersas en una referencia de variable usando la operación `min`.
ScatterMul <T>	Multiplica las actualizaciones dispersas en una referencia de variable.
ScatterNd <U>	Dispersión de "actualizaciones" en un nuevo tensor de acuerdo con "índices".
ScatterNdAdd <T>	Aplica una adición dispersa a valores individuales o porciones en una variable.
ScatterNdMax <T>	Calcula el máximo por elementos.
ScatterNdMin <T>	Calcula el mínimo por elementos.
ScatterNdNonAliasingAdd <T>	Aplica una adición escasa a la "entrada" utilizando valores individuales o porciones de "actualizaciones" de acuerdo con los índices "índices".
ScatterNdSub <T>	Aplica una resta dispersa a valores individuales o porciones en una variable.
ScatterNdUpdate <T>	Aplica "actualizaciones" escasas a valores individuales o porciones dentro de un determinado variable según "índices".
ScatterSub <T>	Resta actualizaciones escasas a una referencia de variable.
ScatterUpdate <T>	Aplica actualizaciones dispersas a una referencia de variable.
Seleccione V2 <T>
SetSize	Número de elementos únicos a lo largo de la última dimensión de la entrada "set".
Forma <U extiende Número>	Devuelve la forma de un tensor.
ShardDataset	Crea un `Conjunto de datos` que incluye solo 1 /` num_shards` de este conjunto de datos.
ShuffleAndRepeatDatasetV2
ShuffleDatasetV2
ShuffleDatasetV3
Tamaño <U extiende Número>	Devuelve el tamaño de un tensor.
SleepDataset
Cortar <T>	Devuelve un segmento de 'entrada'.
SlidingWindowDataset	Crea un conjunto de datos que pasa una ventana deslizante sobre `input_dataset`.
Instantánea <T>	Devuelve una copia del tensor de entrada.
SnapshotDataset	Crea un conjunto de datos que escribirá / leerá desde una instantánea.
SobolSample <T extiende Número>	Genera puntos a partir de la secuencia de Sobol.
SpaceToBatchNd <T>	SpaceToBatch para tensores ND de tipo T.
SparseApplyAdagradV2 <T>	Actualice las entradas relevantes en '* var' y '* acumula' de acuerdo con el esquema adagrad.
SparseBincount <U extiende el número>	Cuenta el número de apariciones de cada valor en una matriz de enteros.
SparseMatrixAdd	Adición escasa de dos matrices CSR, C = alfa * A + beta * B.
SparseMatrixMatMul <T>	Matrix-multiplica una matriz dispersa con una matriz densa.
SparseMatrixMul	Multiplicación por elementos de una matriz dispersa con un tensor denso.
SparseMatrixNNZ	Devuelve el número de valores distintos de cero de `sparse_matrix`.
SparseMatrixOrderingAMD	Calcula el orden de grado mínimo aproximado (AMD) de "entrada".
SparseMatrixSoftmax	Calcula el softmax de un CSRSparseMatrix.
SparseMatrixSoftmaxGrad	Calcula el gradiente de SparseMatrixSoftmax op.
SparseMatrixSparseCholesky	Calcula la escasa descomposición de Cholesky de "input".
SparseMatrixSparseMatMul	Sparse-matrix-multiplica dos matrices CSR `a` y` b`.
SparseMatrixTranspose	Transpone las dimensiones internas (matriz) de un CSRSparseMatrix.
SparseMatrixZeros	Crea un CSRSparseMatrix de todos ceros con forma `dense_shape`.
SparseTensorToCSRSparseMatrix	Convierte un SparseTensor en un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes).
Spence <T extiende Número>
Apriete <T>	Elimina las dimensiones de tamaño 1 de la forma de un tensor.
Apilar <T>	Incluye una lista de tensores de rango `N`-`R` en un tensor de rango` (R + 1) `.
StageSize	Op devuelve el número de elementos del contenedor subyacente.
StatefulRandomBinomial <Número de extensión de V>
StatefulStandardNormal <U>	Produce valores aleatorios de una distribución normal.
StatefulStandardNormalV2 <U>	Produce valores aleatorios de una distribución normal.
StatefulTruncatedNormal <U>	Genera valores aleatorios de una distribución normal truncada.
StatefulUniform <U>	Produce valores aleatorios de una distribución uniforme.
StatefulUniformFullInt <U>	Genera números enteros aleatorios de una distribución uniforme.
StatefulUniformInt <U>	Genera números enteros aleatorios de una distribución uniforme.
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extiende número>
StatelessRandomBinomial <W extiende número>	Genera números aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución binomial.
StatelessRandomGammaV2 <Número de extensión V>	Genera números aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución gamma.
StatelessRandomNormalV2 <U extiende número>	Genera valores pseudoaleatorios deterministas de una distribución normal.
StatelessRandomPoisson <W extiende número>	Genera números aleatorios pseudoaleatorios deterministas de una distribución de Poisson.
StatelessRandomUniformFullInt <Número de extensión V>	Genera números enteros aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución uniforme.
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extiende número>	Genera números enteros aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución uniforme.
StatelessRandomUniformIntV2 <U extiende número>	Genera números enteros aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución uniforme.
StatelessRandomUniformV2 <U extiende el número>	Genera valores aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución uniforme.
StatelessTruncatedNormalV2 <U extiende número>	Genera valores pseudoaleatorios deterministas de una distribución normal truncada.
StatsAggregatorHandleV2
StopGradient <T>	Detiene el cálculo de gradientes.
StridedSlice <T>	Devuelve un corte escalonado de "input".
StridedSliceAssign <T>	Asigne "valor" a la referencia del valor l en rodajas de "ref".
StridedSliceGrad <U>	Devuelve el degradado de `StridedSlice`.
StringLower	Convierte todos los caracteres en mayúsculas en sus respectivos reemplazos en minúsculas.
StringUpper	Convierte todos los caracteres en minúsculas en sus respectivos reemplazos de mayúsculas.
Suma <T>	Calcula la suma de elementos en las dimensiones de un tensor.
TPUCompilación Resultado	Devuelve el resultado de una compilación de TPU.
TPUEmbeddingActivations	Una operación que permite diferenciar las incrustaciones de TPU.
TPUOrdinalSelector	Un selector de núcleo de TPU Op.
TPUPartitionedInput <T>	Una operación que agrupa una lista de entradas particionadas.
TPUReplicatedInput <T>	Conecta N entradas a un cálculo de TPU replicado de N vías.
Variable temporal <T>	Devuelve un tensor que puede estar mutado, pero solo persiste en un solo paso.
TensorArrayGather <T>	Reúna elementos específicos de TensorArray en el "valor" de salida.
TensorArrayPack <T>
TensorArrayRead <T>	Leer un elemento de TensorArray en el "valor" de salida.
TensorArrayScatter	Dispersa los datos del valor de entrada en elementos específicos de TensorArray.
TensorArraySize	Obtén el tamaño actual de TensorArray.
TensorArraySplit	Divida los datos del valor de entrada en elementos TensorArray.
TensorArrayUnpack
TensorArrayWrite	Inserta un elemento en tensor_array.
TensorForestTreeIsInitializedOp	Comprueba si se ha inicializado un árbol.
TensorForestTreePredict	Genere los logits para los datos de entrada dados
TensorForestTreeResourceHandleOp	Crea un identificador para un TensorForestTreeResource
TensorForestTreeSerialize	Serializa el mango del árbol a un proto
TensorForestTreeSize	Obtenga la cantidad de nodos en un árbol
TensorListConcatLists
TensorListElementShape <T extiende el número>	La forma de los elementos de la lista dada, como tensor.
TensorListFromTensor	Crea una TensorList que, cuando se apila, tiene el valor de `tensor`.
TensorListGather <T>	Crea un tensor indexando en TensorList.
TensorListGetItem <T>
TensorListLength	Devuelve el número de tensores en la lista de tensores de entrada.
TensorListPushBack	Devuelve una lista que tiene el `Tensor` pasado como último elemento y los otros elementos de la lista dada en` input_handle`.
TensorListPushBackBatch
TensorListReserve	Lista del tamaño dado con elementos vacíos.
TensorListResize	Cambia el tamaño de la lista.
TensorListScatter	Crea una TensorList indexando en un Tensor.
TensorListScatterIntoExistingList	Dispersa el tensor en los índices de una lista de entrada.
TensorListScatterV2	Crea una TensorList indexando en un Tensor.
TensorListSetItem
TensorListSplit	Divide un tensor en una lista.
TensorListStack <T>	Apila todos los tensores de la lista.
TensorMapErase	Devuelve un mapa tensorial con el elemento de la clave dada borrado.
TensorMapHasKey	Devuelve si la clave dada existe en el mapa.
TensorMapInsert	Devuelve un mapa que es el 'input_handle' con el par clave-valor dado insertado.
TensorMapLookup <U>	Devuelve el valor de una clave determinada en un mapa tensorial.
TensorMapSize	Devuelve el número de tensores en el mapa de tensor de entrada.
TensorMapStackKeys <T>	Devuelve una pila de tensor de todas las claves en un mapa de tensor.
TensorScatterAdd <T>	Agrega "actualizaciones" escasas a un tensor existente según los "índices".
TensorScatterMax <T>
TensorScatterMin <T>
TensorScatterSub <T>	Resta "actualizaciones" dispersas de un tensor existente según los "índices".
TensorScatterUpdate <T>	Dispersión de "actualizaciones" en un tensor existente de acuerdo con "índices".
TensorStridedSliceUpdate <T>	Asigne "valor" a la referencia de valor l dividida de "entrada".
ThreadPoolDataset	Crea un conjunto de datos que usa un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`.
HiloPoolHandle	Crea un conjunto de datos que usa un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`.
Mosaico <T>	Construye un tensor colocando en mosaico un tensor dado.
Marca de tiempo	Proporciona el tiempo transcurrido desde la época en segundos.
ToBool	Convierte un tensor en un predicado escalar.
TridiagonalMatMul <T>	Calcule el producto con matriz tridiagonal.
TridiagonalSolve <T>	Resuelve sistemas de ecuaciones tridiagonales.
Desechar <T>	Invierte el funcionamiento de Batch para un tensor de salida única.
UnbatchGrad <T>	Gradiente de Unbatch.
UnicodeEncode	Codifica un tensor de ints en cadenas unicode.
UniqueDataset	Crea un conjunto de datos que contiene los elementos únicos de `input_dataset`.
UnravelIndex <T extiende el número>	Convierte una matriz de índices planos en una tupla de matrices de coordenadas.
Unsegmento sin clasificar	Une los elementos de `input` basados en` segmento_id`.
UnwrapDatasetVariant
UpperBound <U extiende Número>	Aplica upper_bound (sorted_search_values, valores) a lo largo de cada fila.
VarHandleOp	Crea un identificador para un recurso variable.
VarIsInitializedOp	Comprueba si se ha inicializado una variable basada en el identificador de recursos.
Variable <T>	Mantiene el estado en forma de tensor que persiste a lo largo de los pasos.
VariableShape <T extiende Número>	Devuelve la forma de la variable apuntada por "recurso".
Dónde	Devuelve ubicaciones de valores distintos de cero / verdaderos en un tensor.
Donde3 <T>	Selecciona elementos de `x` o` y`, dependiendo de la `condición`.
Trabajador Latido	Latido del trabajador op.
WrapDatasetVariant
XlaRecvFromHost <T>	Una operación para recibir un tensor del anfitrión.
Xlog1py <T>	Devuelve 0 si x == 0, y x * log1p (y) en caso contrario, por elementos.
Ceros <T>	Un operador que crea una constante inicializada con ceros de la forma dada por `dims`.
Ceros como <T>	Devuelve un tensor de ceros con la misma forma y tipo que x.

Interfaz implementada por operandos de una operación de TensorFlow.

Ejemplo de uso:

// The "decodeJpeg" operation can be used as an operand to the "cast" operation
 Operand<UInt8> decodeJpeg = ops.image().decodeJpeg(...);
 ops.math().cast(decodeJpeg, DataType.FLOAT);

 // The output "y" of the "unique" operation can be used as an operand to the "cast" operation
 Output<Integer> y = ops.array().unique(...).y();
 ops.math().cast(y, Float.class);

 // The "split" operation can be used as operand list to the "concat" operation
 Iterable<? extends Operand<Float>> split = ops.array().split(...);
 ops.array().concat(0, split);

Métodos públicos

Salida abstracta <T>

asOutput ()

Devuelve el identificador simbólico de un tensor.

Métodos públicos

Salida abstracta pública <T> asOutput ()

Devuelve el identificador simbólico de un tensor.

Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.

Ver también

addInput(Output)