Esta página se ha traducido con Cloud Translation API.

Op.

interfaz pública operativa

Subclases indirectas conocidas

Abortar , Todo , AllToAll <T>, AnonymousIteratorV2 , AnonymousMemoryCache , AnonymousMultiDeviceIterator , AnonymousRandomSeedGenerator , AnonymousSeedGenerator , Cualquiera , ApplyAdagradV2 <T>, AssertCardinalityDataset , AssertNextDataset , AssertThat , Asignar <T>, AsignarAgregar <T>, y 617 personas más.

Abortar	Lanza una excepción para cancelar el proceso cuando se llama.
Todo	Calcula el "y lógico" de los elementos en las dimensiones de un tensor.
Todos a todos <T>	Una operación para intercambiar datos entre réplicas de TPU.
AnónimoIteratorV2	Un contenedor para un recurso iterador.
AnónimoMemoriaCaché
AnónimoMultiDeviceIterator	Un contenedor para un recurso iterador multidispositivo.
AnónimoRandomSeedGenerator
Generador de semillas anónimo
Cualquier	Calcula el "o lógico" de elementos en las dimensiones de un tensor.
AplicarAdagradV2 <T>	Actualice '*var' según el esquema adagrad.
Afirmar cardinalidadConjunto de datos
Afirmar el siguiente conjunto de datos	Una transformación que afirma qué transformaciones ocurren a continuación.
Afirmar que	Afirma que la condición dada es verdadera.
Asignar <T>	Actualice 'ref' asignándole 'valor'.
AsignarAgregar <T>	Actualice 'ref' agregándole 'valor'.
AsignarAgregarVariableOp	Agrega un valor al valor actual de una variable.
AsignarSub <T>	Actualice 'ref' restándole 'valor'.
AsignarSubVariableOp	Resta un valor del valor actual de una variable.
AsignarVariableOp	Asigna un nuevo valor a una variable.
Conjunto de datos AutoShard	Crea un conjunto de datos que fragmenta el conjunto de datos de entrada.
BandedTriangularResolver <T>
Barrera	Define una barrera que persiste en diferentes ejecuciones de gráficos.
BarreraCerrar	Cierra la barrera dada.
BarreraIncompletaTamaño	Calcula el número de elementos incompletos en la barrera dada.
BarreraInsertarMuchos	Para cada clave, asigna el valor respectivo al componente especificado.
BarreraListoTamaño	Calcula el número de elementos completos en la barrera dada.
barreratomarmuchos	Toma el número dado de elementos completos de una barrera.
Lote	Agrupa todos los tensores de entrada por lotes de forma no determinista.
LoteMatMulV2 <T>	Multiplica porciones de dos tensores en lotes.
Lote al espacio <T>	BatchToSpace para tensores 4-D de tipo T.
LoteAlEspacioNd <T>	BatchToSpace para tensores ND de tipo T.
BesselI0 <T extiende Número>
BesselI1 <T extiende el número>
BesselJ0 <T extiende Número>
BesselJ1 <T extiende el 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>	Transmite un tensor de un tipo a otro sin copiar datos.
BlockLSTM <T extiende el número>	Calcula la propagación directa de la celda LSTM para todos los pasos de tiempo.
BlockLSTMGrad <T extiende Número>	Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM para toda la secuencia de tiempo.
BlockLSTMGradV2 <T extiende el número>	Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM para toda la secuencia de tiempo.
BlockLSTMV2 <T extiende el número>	Calcula la propagación directa de la celda LSTM para todos los pasos de tiempo.
Árboles impulsadosEstadísticas agregadas	Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote.
ImpulsadoárbolesBucketize	Divida cada característica en grupos según los límites del grupo.
ImpulsadoÁrbolesCalcularMejorCaracterísticaDividir	Calcula las ganancias de cada función y devuelve la mejor información dividida posible para la función.
ImpulsadoÁrbolesCalcularMejorCaracterísticaSplitV2	Calcula las ganancias para cada característica y devuelve la mejor información dividida posible para cada nodo.
Árboles impulsadosCalcularmejoresgananciasporcaracterística	Calcula las ganancias de cada función y devuelve la mejor información dividida posible para la función.
Árboles impulsadosCentroBias	Calcula el prior a partir de los datos de entrenamiento (el sesgo) y completa el primer nodo con el prior de los logits.
Árboles impulsadosCrear conjunto	Crea un modelo de conjunto de árboles y le devuelve un identificador.
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource	Cree el recurso para secuencias cuantiles.
Árboles impulsadosDeserializeEnsemble	Deserializa una configuración de conjunto de árbol serializado y reemplaza el árbol actual conjunto.
ImpulsadoTreesEnsembleResourceHandleOp	Crea un identificador para BoostedTreesEnsembleResource
BoostedTreesEjemploDebugOutputs	Resultados de depuración/interpretabilidad del modelo para cada ejemplo.
ImpulsadoÁrbolesFlushCuantilResúmenes	Elimine los resúmenes cuantiles de cada recurso de flujo cuantil.
Árboles impulsadosGetEnsembleStates	Recupera el token de sello de recursos del conjunto de árboles, la cantidad de árboles y las estadísticas de crecimiento.
ImpulsadoTreesMakeQuantileResúmenes	Realiza el resumen de cuantiles del lote.
BoostedTreesMakeStatsResumen	Realiza el resumen de estadísticas acumuladas del lote.
Árboles impulsadosPredecir	Ejecuta múltiples predictores de conjuntos de regresión aditiva en instancias de entrada y calcula los logits.
BoostedTreesQuantileStreamResourceAgregarResúmenes	Agregue los resúmenes cuantiles a cada recurso de flujo cuantil.
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize	Deserialice los límites del depósito y el indicador listo en el QuantileAccumulator actual.
ImpulsadoTreesQuantileStreamResourceFlush	Vacíe los resúmenes de un recurso de flujo cuantil.
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries	Genere los límites del depósito para cada característica en función de los resúmenes acumulados.
ImpulsadoTreesQuantileStreamResourceHandleOp	Crea un identificador para BoostedTreesQuantileStreamResource.
ImpulsadoTreesSerializeEnsemble	Serializa el conjunto de árboles en un proto.
BoostedTreesSparseAggregateStats	Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote.
ImpulsadoÁrbolesEscasoCalcularMejorCaracterísticaDividir	Calcula las ganancias de cada función y devuelve la mejor información dividida posible para la función.
ImpulsadoÁrbolesEntrenamientoPredecir	Ejecuta múltiples predictores de conjuntos de regresión aditiva en instancias de entrada y calcula la actualización de los logits almacenados en caché.
Conjunto de actualización de árboles impulsados	Actualiza el conjunto de árboles agregando una capa al último árbol que se está cultivando o iniciando un nuevo árbol.
ImpulsadoTreesUpdateEnsembleV2	Actualiza el conjunto de árboles agregando una capa al último árbol que se está cultivando. o iniciando un nuevo árbol.
BroadcastDynamicShape <T extiende el número>	Devuelve la forma de s0 op s1 con transmisión.
BroadcastGradientArgs <T extiende el número>	Devuelve los índices de reducción para calcular gradientes de s0 op s1 con transmisión.
Difundir a <T>	Transmita una matriz para obtener una forma compatible.
Bucketizar	Divide las 'entradas' en función de los 'límites'.
CSRSparseMatrixComponentes <T>	Lee en voz alta los componentes de CSR en el "índice" del lote.
CSRSparseMatrixToDense <T>	Convierta un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes) en denso.
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T>	Convierte un CSRSparesMatrix (posiblemente por lotes) en un SparseTensor.
Conjunto de datos CSV
CSVDatasetV2
CTCLossV2	Calcula la pérdida de CTC (probabilidad logarítmica) para cada entrada de lote.
CachéDatasetV2
CheckNumericsV2 <T extiende el número>	Comprueba un tensor en busca de valores NaN, -Inf y +Inf.
Elija el conjunto de datos más rápido
ClipPorValor <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.
ColectivoPermute <T>	Una operación para permutar tensores entre instancias de TPU replicadas.
CollectiveReduceV2 <T extiende el número>	Reduce mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma.
Supresión combinada no máxima	Selecciona con avidez un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación, Esta operación realiza non_max_suppression en las entradas por lote, en todas las clases.
ComprimirElemento	Comprime un elemento del conjunto de datos.
Calcular tamaño de lote	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 distribuido	Configura las estructuras centralizadas para un sistema TPU distribuido.
ConfigurarTPUEmbedding	Configura TPUEmbedding en un sistema TPU distribuido.
Constante <T>	Un operador que produce un valor constante.
ConsumirMutexBloquear	Esta operación consume un bloqueo creado por "MutexLock".
ControlDisparador	No hace nada.
Copiar <T>	Copie un tensor de CPU a CPU o de GPU a GPU.
Copiar host <T>	Copia un tensor al host.
CountUpTo <T extiende el número>	Incrementa 'ref' hasta que alcanza el 'límite'.
CrossReplicaSum <T extiende el número>	Una operación para sumar entradas entre instancias de TPU replicadas.
CudnnRNNBackpropV3 <T extiende el número>	Paso de respaldo de CudnnRNNV3.
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T extiende el número>	Convierte los parámetros CudnnRNN de forma canónica a forma utilizable.
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T extiende el número>	Recupera los parámetros de CudnnRNN en forma canónica.
CudnnRNNV3 <T extiende el número>	Un RNN respaldado por cuDNN.
CumulativeLogsumexp <T extiende el número>	Calcule el producto acumulativo del tensor "x" a lo largo del "eje".
Servicio de datosConjunto de datos
Conjunto de datosCardinalidad	Devuelve la cardinalidad de `input_dataset`.
Conjunto de datos de gráfico	Crea un conjunto de datos a partir del `graph_def` dado.
Conjunto de datos a GraphV2	Devuelve un GraphDef serializado que representa `input_dataset`.
Dawsn <T extiende el número>
DebugGradientIdentidad <T>	Operación de identidad para la depuración de gradientes.
DebugGradientRefIdentidad <T>	Operación de identidad para la depuración de gradientes.
Identidad de depuración <T>	Proporciona un mapeo de identidad del tensor de entrada de tipo no Ref para la depuración.
DepuraciónIdentidadV2 <T>	Identidad de depuración V2 Op.
DepurarNanCount	Depurar operación de contador de valor NaN.
DepuraciónResumen numérico	Resumen numérico de depuración op.
DebugNumericSummaryV2 <U extiende el número>	Resumen numérico de depuración V2 Op.
DecodeImage <T extiende el número>	Función para decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg y decode_png.
DecodePaddedRaw <T extiende el número>	Reinterpretar los bytes de una cadena como un vector de números.
DecodificarProto	La operación extrae campos de un mensaje de buffer de protocolo serializado en tensores.
Copia profunda <T>	Hace una copia de `x`.
EliminarIterador	Un contenedor para un recurso iterador.
Eliminar memoria caché
Eliminar MultiDeviceIterator	Un contenedor para un recurso iterador.
EliminarRandomSeedGenerator
Eliminar generador de semillas
EliminarSessionTensor	Elimina el tensor especificado por su identificador en la sesión.
DenseBincount <U extiende el número>	Cuenta el número de apariciones de cada valor en una matriz de números enteros.
DenseCountSparseOutput <U extiende el número>	Realiza un recuento de contenedores de salida dispersa para una entrada tf.tensor.
DenseToCSRSparseMatrix	Convierte un tensor denso en un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes).
DestruirRecursoOp	Elimina el recurso especificado por el identificador.
Destruir variable temporal <T>	Destruye la variable temporal y devuelve su valor final.
Índice de dispositivo	Devuelve el índice del dispositivo que ejecuta la operación.
Conjunto de datos de intercalado dirigido	Un sustituto de `InterleaveDataset` en una lista fija de `N` conjuntos de datos.
DrawBoundingBoxesV2 <T extiende el número>	Dibuja cuadros delimitadores en un lote de imágenes.
Contador De Iteraciones Ficticias
caché de memoria ficticia
Generador De Semillas Ficticias
Partición dinámica <T>	Divide los "datos" en tensores "num_partitions" usando índices de "particiones".
Puntada dinámica <T>	Intercale los valores de los tensores de "datos" en un solo tensor.
Editar distancia	Calcula la distancia de edición de Levenshtein (posiblemente normalizada).
Eig <U>	Calcula la descomposición propia de una o más matrices cuadradas.
Einsum <T>	Contracción tensorial según la convención de suma de Einstein.
Vacío <T>	Crea un tensor con la forma dada.
Lista de tensores vacía	Crea y devuelve una lista de tensores vacía.
VacíoTensorMap	Crea y devuelve un mapa tensorial vacío.
CodificarProto	La operación serializa los mensajes de protobuf proporcionados en los tensores de entrada.
Poner en colaTPUEmbeddingIntegerBatch	Una operación que pone en cola una lista de tensores por lotes de entrada en TPUEmbedding.
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch	Facilita la portabilidad de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup().
Poner en colaTPUEmbeddingSparseBatch	Una operación que pone en cola los índices de entrada de TPUEmbedding desde un SparseTensor.
Poner en colaTPUEmbeddingSparseTensorBatch	Facilita la portabilidad de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup_sparse().
Asegurar forma <T>	Garantiza que la forma del tensor coincida con la forma esperada.
Introduzca <T>	Crea o encuentra un marco secundario y pone "datos" a disposición del marco secundario.
Erfinv <T extiende Número>
Norma euclidiana <T>	Calcula la norma euclidiana de elementos en las dimensiones de un tensor.
Salir <T>	Sale del marco actual a su marco principal.
ExpandirAtenuaciones <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.
ExperimentalElija el conjunto de datos más rápido
Conjunto de datos experimental Cardinalidad	Devuelve la cardinalidad de `input_dataset`.
ExperimentalDatasetToTFRecord	Escribe el conjunto de datos dado en el archivo dado usando el formato TFRecord.
ExperimentalDenseToSparseBatchDataset	Crea un conjunto de datos que agrupa elementos de entrada en un SparseTensor.
Conjunto de datos de estadísticas de latencia experimental	Registra la latencia de producir elementos `input_dataset` en un StatsAggregator.
Conjunto de datos experimental MatchingFiles
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 conjunto de datos de objetos `Tensor` o `SparseTensor` que representan las características analizadas.
ExperimentalPrivateThreadPoolConjunto de datos	Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`.
Conjunto de datos aleatorio experimental	Crea un conjunto de datos que devuelve números pseudoaleatorios.
ExperimentalRebatchDataset	Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote.
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset
Conjunto de datos de ventana deslizante experimental	Crea un conjunto de datos que pasa una ventana deslizante sobre `input_dataset`.
Conjunto de datos SQL experimental	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.
ExperimentalStatsAggregatorResumen	Produce un resumen de cualquier estadística registrada por el administrador de estadísticas determinado.
Conjunto de datos experimental sin lotes	Un conjunto de datos que divide los elementos de su entrada en múltiples elementos.
Expint <T extiende Número>
ExtractoGlimpseV2	Extrae un vistazo del tensor de entrada.
ExtractVolumePatches <T extiende el número>	Extraiga los `parches` de la `entrada` y colóquelos en la dimensión de salida `"profundidad"`.
Llenar <U>	Crea un tensor lleno de un valor escalar.
Huella dactilar	Genera valores de huellas dactilares.
FresnelCos <T extiende el número>
FresnelSin <T extiende Número>
FusedBatchNormGradV3 <T extiende el número, U extiende el número>	Gradiente para normalización por lotes.
FusedBatchNormV3 <T extiende el número, U extiende el número>	Normalización por lotes.
GRUBlockCell <T extiende Número>	Calcula la propagación directa de la celda GRU durante 1 paso de tiempo.
GRUBlockCellGrad <T extiende Número>	Calcula la retropropagación de la celda GRU durante 1 paso de tiempo.
Reunir <T>	Reúna sectores del eje `params` `axis` según los `índices`.
Reunir <T>	Reúna sectores de "params" en un tensor con la forma especificada por "índices".
Generar propuestas de cuadro delimitador	Esta operación produce una región de intereses a partir de cuadros delimitadores dados (bbox_deltas) codificados con anclajes wrt de acuerdo con la ecuación 2 en arXiv:1506.01497 La operación selecciona los cuadros de puntuación superiores `pre_nms_topn`, los decodifica con respecto a los anclajes, aplica supresión no máxima en cuadros superpuestos con un valor de intersección sobre unión (iou) superior a `nms_threshold`, descartando cuadros donde el lado más corto es menor que ` tamaño_mínimo`.
Obtener identificador de sesión	Almacene el tensor de entrada en el estado de la sesión actual.
ObtenerSessionTensor <T>	Obtenga el valor del tensor especificado por su identificador.
Degradados	Agrega operaciones para calcular las derivadas parciales de la suma de `y` s wrt `x` s, es decir, `d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2...` Si se establecen los valores `Options.dx()` , son las derivadas parciales simbólicas iniciales de alguna función de pérdida `L` wrt
GarantíaConst <T>	Da una garantía al tiempo de ejecución de TF de que el tensor de entrada es una constante.
Tabla hash	Crea una tabla hash no inicializada.
HistogramFixedWidth <U extiende el número>	Devuelve histograma de valores.
Identidad <T>	Devuelve un tensor con la misma forma y contenido que el tensor o valor de entrada.
IdentidadN	Devuelve una lista de tensores con las mismas formas y contenidos que la entrada. tensores.
Ignorar errores conjunto de datos	Crea un conjunto de datos que contiene los elementos de `input_dataset` ignorando los errores.
ImageProjectiveTransformV2 <T extiende el número>	Aplica la transformación dada a cada una de las imágenes.
ImageProjectiveTransformV3 <T extiende el número>	Aplica la transformación dada a cada una de las imágenes.
Constante inmutable <T>	Devuelve un tensor inmutable de la región de memoria.
EntradaDecola <T>	Una operación de marcador de posición para un valor que se introducirá en el cálculo.
EntradaDecolaTupla	Obtiene múltiples valores de la alimentación como una tupla XLA.
AlimentaciónEn cola	Una operación que introduce un único valor de tensor en el cálculo.
InfeedEnqueueBuffer prelinealizado	Una operación que pone en cola el búfer prelinealizado en la alimentación de TPU.
AlimentaciónEncolaTupla	Introduce múltiples valores de tensor en el cálculo como una tupla XLA.
Inicializar tabla	Inicializador de tabla que toma dos tensores para claves y valores respectivamente.
Inicializar tabla desde conjunto de datos
Inicializar tabla desde archivo de texto	Inicializa una tabla a partir de un archivo de texto.
InplaceAdd <T>	Agrega v a filas especificadas de x.
InplaceSub <T>	Resta `v` en filas especificadas de `x`.
Actualización in situ <T>	Actualiza las filas especificadas 'i' con valores 'v'.
IsBoostedTreesEnsembleInitializado	Comprueba si se ha inicializado un conjunto de árboles.
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitializado	Comprueba si se ha inicializado una secuencia cuantil.
EsVariableIniciada	Comprueba si se ha inicializado un tensor.
Regresión isotónica <U extiende el número>	Resuelve un lote de problemas de regresión isotónica.
IteradorGetDevice	Devuelve el nombre del dispositivo en el que se ha colocado el "recurso".
Inicialización de KMC2Chain	Devuelve el índice de un punto de datos que debe agregarse al conjunto de semillas.
KmeansPlusPlusInicialización	Selecciona num_to_sample filas de entrada utilizando el criterio KMeans++.
KthOrderStatistic	Calcula la estadística de orden K de un conjunto de datos.
LMDBConjunto de datos	Crea un conjunto de datos que emite los pares clave-valor en uno o más archivos LMDB.
LSTMBlockCell <T extiende el número>	Calcula la propagación hacia adelante de la celda LSTM durante 1 paso de tiempo.
LSTMBlockCellGrad <T extiende el número>	Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM durante 1 paso de tiempo.
LinSpace <T extiende el número>	Genera valores en un intervalo.
CargarTPUEmbeddingADAMParameters	Cargue los parámetros de incrustación de ADAM.
CargarTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug	Cargue los parámetros de incorporación de ADAM con soporte de depuración.
CargarTPUEmbeddingAdadeltaParameters	Cargue los parámetros de incrustación de Adadelta.
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug	Cargue parámetros de Adadelta con soporte de depuración.
CargarTPUEmbeddingAdagradParameters	Cargue los parámetros de incrustación de Adagrad.
CargarTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug	Cargue los parámetros de incrustación de Adagrad con soporte de depuración.
CargarTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters	Cargue los parámetros de incrustación de RMSProp centrados.
CargarTPUEmbeddingFTRLParameters	Cargue los parámetros de incrustación de FTRL.
CargarTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug	Cargue parámetros de incrustación FTRL con soporte de depuración.
CargarTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters	Cargue los parámetros de incrustación de MDL Adagrad Light.
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters	Cargue los parámetros de incrustación de Momentum.
LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug	Cargue los parámetros de incorporación de Momentum con soporte de depuración.
CargarTPUEmbeddingProximalAdagradParameters	Cargue los parámetros de incrustación proximales de Adagrad.
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug	Cargue los parámetros de incrustación proximales de Adagrad con soporte de depuración.
CargarTPUEmbeddingProximalYogiParameters
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug
CargarTPUEmbeddingRMSPropParameters	Cargue los parámetros de incrustación de RMSProp.
LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug	Cargue los parámetros de incrustación de RMSProp con soporte de depuración.
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	Cargue los parámetros de incrustación de SGD.
LoadTPUEmbeddingEstocásticoGradientDescentParametersGradAccumDebug	Cargue los parámetros de incrustación de SGD.
Exportación de tabla de búsqueda <T, U>	Genera todas las claves y valores de la tabla.
BúsquedaTablaBuscar <U>	Busca claves en una tabla y genera los valores correspondientes.
Importación de tabla de búsqueda	Reemplaza el contenido de la tabla con las claves y valores especificados.
Insertar tabla de búsqueda	Actualiza la tabla para asociar claves con valores.
Tabla de búsquedaEliminar	Elimina claves y sus valores asociados de una tabla.
Tamaño de tabla de búsqueda	Calcula el número de elementos en la tabla dada.
Condición de bucle	Reenvía la entrada a la salida.
Límite inferior <U extiende el número>	Aplica lower_bound(sorted_search_values, valores) a lo largo de cada fila.
Lu <T, U extiende Número>	Calcula la descomposición LU de una o más matrices cuadradas.
Hacer único	Haga que todos los elementos en la dimensión que no sea por lotes sean únicos, pero \"cercanos\" a su valor inicial.
MapaBorrar	Op elimina todos los elementos del contenedor subyacente.
MapaIncompletoTamaño	Op devuelve el número de elementos incompletos en el contenedor subyacente.
MapaPeek	Op echa un vistazo a los valores en la clave especificada.
Tamaño del mapa	Op devuelve el número de elementos en el contenedor subyacente.
MapaEtapa	Etapa (clave, valores) en el contenedor subyacente que se comporta como una tabla hash.
MapaUnstage	Op elimina y devuelve los valores asociados con la clave. del contenedor subyacente.
MapaUnstageNoClave	Op elimina y devuelve un valor aleatorio (clave, valor) del contenedor subyacente.
MatrixDiagPartV2 <T>	Devuelve la parte diagonal por lotes de un tensor por lotes.
MatrizDiagPartV3 <T>	Devuelve la parte diagonal por lotes de un tensor por lotes.
MatrizDiagV2 <T>	Devuelve un tensor diagonal por lotes con valores diagonales por lotes dados.
MatrizDiagV3 <T>	Devuelve un tensor diagonal por lotes con valores diagonales por lotes dados.
MatrizSetDiagV2 <T>	Devuelve un tensor matricial por lotes con nuevos valores diagonales por lotes.
MatrizSetDiagV3 <T>	Devuelve un tensor matricial por lotes con nuevos valores diagonales por lotes.
Máx <T>	Calcula el máximo de elementos en las dimensiones de un tensor.
Conjunto de datos MaxIntraOpParallelism	Crea un conjunto de datos que anula el paralelismo intraoperatorio máximo.
Fusionar <T>	Reenvía el valor de un tensor disponible de "entradas" a "salida".
Mín <T>	Calcula el mínimo de elementos en las dimensiones de un tensor.
Almohadilla espejo <T>	Rellena un tensor con valores reflejados.
MirrorPadGrad <T>	Operación de degradado para la operación `MirrorPad`.
MlirPassthroughOp	Envuelve un cálculo MLIR arbitrario expresado como un módulo con una función main().
MulNoNan <T>	Devuelve x * y por elementos.
MutableDenseHashTable	Crea una tabla hash vacía que utiliza tensores como almacén de respaldo.
MutableHashTable	Crea una tabla hash vacía.
MutableHashTableOfTensors	Crea una tabla hash vacía.
exclusión mutua	Crea un recurso Mutex que puede bloquearse mediante "MutexLock".
Bloqueo mutuo	Bloquea un recurso mutex.
NcclAllReduce <T extiende el número>	Genera un tensor que contiene la reducción en todos los tensores de entrada.
NcclBroadcast <T extiende el número>	Envía `entrada` a todos los dispositivos que están conectados a la salida.
NcclReduce <T extiende el número>	Reduce la "entrada" de "num_devices" usando "reducción" a un solo dispositivo.
Ndtri <T extiende Número>
Vecinos más cercanos	Selecciona los k centros más cercanos para cada punto.
SiguienteDespués de <T extiende el número>	Devuelve el siguiente valor representable de `x1` en la dirección de `x2`, por elementos.
SiguienteIteración <T>	Hace que su entrada esté disponible para la siguiente iteración.
NoOp	No hace nada.
Ints no deterministas <U>	Genera de forma no determinista algunos números enteros.
NonMaxSuppressionV5 <T extiende el número>	Selecciona con avidez un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación, eliminar las cajas que tienen una alta superposición de intersección sobre unión (IOU) con las cajas seleccionadas previamente.
Conjunto de datos no serializable
Uno caliente <U>	Devuelve un tensor one-hot.
A los que les gusta <T>	Devuelve un tensor de unos con la misma forma y tipo que x.
Optimizar conjunto de datos V2	Crea un conjunto de datos aplicando optimizaciones relacionadas a `input_dataset`.
OrdenadoMapaBorrar	Op elimina todos los elementos del contenedor subyacente.
Mapa ordenadoTamaño incompleto	Op devuelve el número de elementos incompletos en el contenedor subyacente.
OrdenadoMapaPeek	Op echa un vistazo a los valores en la clave especificada.
Tamaño del mapa ordenado	Op devuelve el número de elementos en el contenedor subyacente.
Etapa de mapa ordenado	Etapa (clave, valores) en el contenedor subyacente que se comporta como un ordenado contenedor asociativo.
Mapa ordenadoUnstage	Op elimina y devuelve los valores asociados con la clave. del contenedor subyacente.
OrderedMapUnstageNoKey	Op elimina y devuelve el elemento (clave, valor) con el más pequeño clave del contenedor subyacente.
Salida de cola <T>	Recupera un único tensor de la salida de cálculo.
SalidaDecolaTupla	Recupera múltiples valores de la salida de cálculo.
SalidaDecolaTuplaV2	Recupera múltiples valores de la salida de cálculo.
SalidaDequeueV2 <T>	Recupera un único tensor de la salida de cálculo.
SalidaEn cola	Ponga en cola un tensor en la salida de cálculo.
SalidaEncolaTupla	Ponga en cola varios valores de tensor en la salida de cálculo.
Almohadilla <T>	Rellena un tensor.
ParaleloConcat <T>	Concatena una lista de `N` tensores a lo largo de la primera dimensión.
PuntadaDinámicaParalela <T>	Intercale los valores de los tensores de "datos" en un solo tensor.
AnalizarEjemploDatasetV2	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.
AnalizarEjemploV2	Transforma un vector de tf.Example protos (como cadenas) en tensores escritos.
ParseSequenceEjemploV2	Transforma un vector de protos tf.io.SequenceExample (como cadenas) en tensores escritos.
Marcador de posición <T>	Una operación de marcador de posición para un valor que se introducirá en el cálculo.
Marcador de posición con valor predeterminado <T>	Una operación de marcador de posición que pasa por la "entrada" cuando su salida no se alimenta.
Prelinealizar	Una operación que linealiza un valor de tensor en una variante opaca del tensor.
Prelinearizar tupla	Una operación que linealiza múltiples valores de tensor en una variante opaca del tensor.
PrimitivoOp	Una clase base para implementaciones `Op` que están respaldadas por una única `Operation` .
Imprimir	Imprime una cadena escalar.
Conjunto de datos de grupo de subprocesos privado	Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`.
Producto <T>	Calcula el producto de elementos entre las dimensiones de un tensor.
QuantizeAndDequantizeV4 <T extiende el número>	Devuelve el gradiente de `QuantizeAndDequantizeV4`.
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T extiende el número>	Devuelve el gradiente de `QuantizeAndDequantizeV4`.
Concat cuantificada <T>	Concatena tensores cuantificados a lo largo de una dimensión.
CuantizadoConv2DAndRelu <V>
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V>
QuantizedConv2DAndRequantize <V>
QuantizedConv2DPerChannel <V>	Calcula QuantizedConv2D por canal.
QuantizedConv2DWithBias <V>
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V>
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W>
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W>
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X>
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V>
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X>
CuantizadoDepthwiseConv2D <V>	Calcula Conv2D cuantificado en profundidad.
CuantizadoDepthwiseConv2DWithBias <V>	Calcula Conv2D cuantificado en profundidad con Bias.
CuantizadoDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V>	Calcula Conv2D cuantificado en profundidad con Bias y Relu.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W>	Calcula Conv2D cuantificado en profundidad con Bias, Relu y Requantize.
QuantizedMatMulWithBias <W>	Realiza una multiplicación de matriz cuantificada de `a` por la matriz `b` con suma sesgada.
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extiende el número>
CuantizadoMatMulWithBiasAndRelu <V>	Realice una multiplicación de matriz cuantificada de `a` por la matriz `b` con suma sesgada y fusión relu.
CuantizadoMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W>	Realice una multiplicación de matriz cuantificada de `a` por la matriz `b` con suma sesgada y fusión relu y recuantificación.
CuantizadoMatMulWithBiasAndRequantize <W>
Reforma cuantificada <T>	Cambia la forma de un tensor cuantificado según la operación Reformar.
RaggedBincount <U extiende el número>	Cuenta el número de apariciones de cada valor en una matriz de números enteros.
RaggedCountSparseOutput <U extiende el número>	Realiza un conteo de contenedores de salida escasa para una entrada de tensor irregular.
RaggedCross <T, U extiende el número>	Genera un cruce de características a partir de una lista de tensores y lo devuelve como RaggedTensor.
RaggedGather <T extiende Número, U>	Reúna cortes irregulares del eje `0` de `params` de acuerdo con los `índices`.
RaggedRange <U extiende el número, T extiende el número>	Devuelve un `RaggedTensor` que contiene las secuencias de números especificadas.
RaggedTensorFromVariant <U extiende el número, T>	Decodifica un tensor "variante" en un "RaggedTensor".
RaggedTensorToSparse <U>	Convierte un `RaggedTensor` en un `SparseTensor` con los mismos valores.
RaggedTensorToTensor <U>	Crea un tensor denso a partir de un tensor irregular, posiblemente alterando su forma.
RaggedTensorToVariant	Codifica un `RaggedTensor` en un tensor `variante`.
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.
LeerVariableOp <T>	Lee el valor de una variable.
RebatchConjunto de datos	Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote.
RebatchDatasetV2	Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote.
Recibimiento <T>	Recibe el tensor nombrado de send_device en recv_device.
RecvTPUEmbeddingActivaciones	Una operación que recibe activaciones integradas en la TPU.
Reducir todo	Calcula el "y lógico" de los elementos en las dimensiones de un tensor.
Reducir Cualquiera	Calcula el "o lógico" de elementos en las dimensiones de un tensor.
ReducirMax <T>	Calcula el máximo de elementos en las dimensiones de un tensor.
ReducirMín <T>	Calcula el mínimo de elementos en las dimensiones de un tensor.
ReducirProd <T>	Calcula el producto de elementos entre las dimensiones de un tensor.
ReducirSuma <T>	Calcula la suma de elementos en las dimensiones de un tensor.
RefIntroduzca <T>	Crea o encuentra un marco secundario y pone "datos" a disposición del marco secundario.
RefSalir <T>	Sale del marco actual a su marco principal.
Identidad de referencia <T>	Devuelve el mismo tensor de referencia que el tensor de referencia de entrada.
Fusión de referencia <T>	Reenvía el valor de un tensor disponible de "entradas" a "salida".
RefSiguienteIteración <T>	Hace que su entrada esté disponible para la siguiente iteración.
Selección de referencia <T>	Reenvía el elemento "índice" de "entradas" a "salida".
Cambio de referencia <T>	Reenvía el tensor de referencia "datos" al puerto de salida determinado por "pred".
RegistrarseConjunto de datos	Registra un conjunto de datos con el servicio tf.data.
RemotoFusedGraphEjecutar	Ejecutar un subgráfico en un procesador remoto.
Rango de recuantización por canal	Calcula el rango de recuantización por canal.
RecuantizarPorCanal <U>	Recuantiza la entrada con valores mínimos y máximos conocidos por canal.
Reformar <T>	Reforma un tensor.
Acumulador de recursosAplicarGradiente	Aplica un gradiente a un acumulador determinado.
RecursoAcumuladorNumAcumulado	Devuelve el número de gradientes agregados en los acumuladores dados.
ResourceAccumulatorSetGlobalStep	Actualiza el acumulador con un nuevo valor para global_step.
Acumulador de recursosTakeGradient <T>	Extrae el gradiente promedio en el ConditionalAccumulator dado.
RecursoAplicarAdagradV2	Actualice '*var' según el esquema adagrad.
RecursoAplicarAdamConAmsgrad	Actualiza '*var' según el algoritmo de Adam.
RecursoAplicarKerasMomentum	Actualice '*var' según el esquema de impulso.
Acumulador condicional de recursos	Un acumulador condicional para agregar gradientes.
ResourceCountUpTo <T extiende el número>	Incrementa la variable señalada por 'recurso' hasta que alcanza el 'límite'.
Recopilación de recursos <U>	Reúna porciones de la variable a la que apunta el "recurso" de acuerdo con los "índices".
Recopilación de recursos <U>
Dispersión de recursosAgregar	Agrega actualizaciones dispersas a la variable a la que hace referencia "recurso".
Dispersión de recursosDiv	Divide las actualizaciones dispersas en la variable a la que hace referencia "recurso".
Dispersión de recursosMax	Reduce las actualizaciones dispersas en la variable a la que hace referencia "recurso" utilizando la operación "max".
Dispersión de recursosMin	Reduce las actualizaciones escasas en la variable a la que hace referencia "recurso" mediante la operación "min".
Dispersión de recursosMul	Multiplica las actualizaciones dispersas en la variable a la que hace referencia "recurso".
Dispersión de recursosNdAgregar	Aplica una adición dispersa a valores o cortes individuales en una variable.
RecursosCatterndmax
Recursos
Recursos	Aplica una sustracción escasa a los valores o cortes individuales en una variable.
Recursos	Aplica `actualizaciones 'escasas a valores o cortes individuales dentro de un determinado variable según 'índices'.
Recursos	Resta actualizaciones dispersas de la variable a la que se hace referencia 'Resource`.
Recursos de recursos	Asigna actualizaciones escasas a la variable referenciada por `Resource`.
Recursosparsapplyadagradv2	Actualice las entradas relevantes en 'var' y 'acum' de acuerdo con el esquema de Adagrad.
Recursosparsepplykeramomentum	Actualice las entradas relevantes en 'var' y 'acum' de acuerdo con el esquema de impulso.
ResourcestrideSicEassign	Asigne `valor` a la referencia de valor L en rodajas de` Ref`.
RETRIVETPUBEDDINGAPARAmeters	Recupere los parámetros de incrustación de Adam.
RECREVETPUBBEDDINGACARAMETERSGRADACMDEBUG	Recupere los parámetros de incrustación de Adam con soporte de depuración.
RETRIVETPUBEDDINGADADELTAPARAMETERS	Recupere los parámetros de incrustación de Adadelta.
RECONTRIETPUBBEDDADAdeltaparametersgradaccumdebug	Recupere los parámetros de incrustación de Adadelta con soporte de depuración.
RETRIVETPUBBEDDINGAGRADPARAMETERS	Recupere los parámetros de incrustación de Adagrad.
RECREVETPUBBEDINGADAGRADPARAMETERSGRADACMDEBUG	Recupere los parámetros de incrustación de Adagrad con soporte de depuración.
RECONTRIETPUBBEDINGCENDEREDRMSPOPPARAMETERS	Recupere los parámetros de incrustación de RMSProp centrados.
RETRIVETPUBBEDINGFTRLPARAMETERS	Recupere los parámetros de incrustación FTRL.
RETRIVETPUBBEDDINGFTRLPARAMETERSGRADACMDEBUG	Recupere los parámetros de incrustación FTRL con soporte de depuración.
RETRIVETPUBBEDDINGMDLADAGRADLIGHPARAMETERS	Recupere los parámetros de incrustación de luz MDL Adagrad.
RETRIVETPUBBEDINGMOMENTUMPARAMETERS	Recupere los parámetros de incrustación de impulso.
RECREVETPUBBEDINGMOMENTUMPARAMETERSGRADACMDEBUG	Recupere los parámetros de incrustación de impulso con soporte de depuración.
RETRIVETPUBBEDDINGPROXIMALADAGRADPARAMETERS	Recupere los parámetros de incrustación proximal de Adagrad.
RECREVETPUBBEDINGPROXIMALADAGRADPARAMETERSGRADACMDEBUG	Recupere los parámetros de incrustación proximal de Adagrad con soporte de depuración.
RecuperadorPuBeddingProximalyogiparameters
RECREVETPUBBEDINGPROXIMALYOGIPARAMETERSGRADACMDEBUG
RETRIVETPUBEDDINGRMSPOPPARAMETERS	Recupere los parámetros de incrustación RMSProp.
RETRIVETPUBBEDDINGRMSPOPPARAMETERSGRADACMDEBUG	Recupere los parámetros de incrustación RMSProp con soporte de depuración.
RECONTRIETPUBBEDINGTOCASTASTASGRADIENTESCENTPARMETERS	Recupere los parámetros de incrustación SGD.
RECREVETPUBBEDINGSTOCASTASTASTICMADIENTEDESCENTPARAMETERSGRADACMDEBUG	Recupere los parámetros de incrustación SGD con soporte de depuración.
Reverse <t>	Reversa a las dimensiones específicas de un tensor.
Reversequence <T>	Reversa a las rebanadas de longitud variable.
Rngreadandskip	Avance el contador de un RNG basado en contracumbres.
Rngskip	Avance el contador de un RNG basado en contracumbres.
Rollo <T>	Rolla 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.
Escalar
ScaleAsEndTranslateGrad <t extiende el número>
ScatterAdd <t>	Agrega actualizaciones escasas a una referencia variable.
Scatterdiv <t>	Divide una referencia variable por actualizaciones dispersas.
Scattermax <t extiende el número>	Reduce actualizaciones escasas en una referencia variable utilizando la operación `max`.
Scattermine <t extiende el número>	Reduce las actualizaciones escasas en una referencia variable utilizando la operación `min`.
Scattermul <t>	Multiplica actualizaciones escasas en una referencia variable.
Disperso <u>	Dispertar `actualizaciones 'en un nuevo tensor según' índices '.
Scatterndadd <t>	Aplica una adición dispersa a valores o cortes individuales en una variable.
Scatterndmax <t>	Calcula el máximo de elementos.
Disperso <t>	Calcula el elemento mínimo.
ScatterndnonaliasingAdd <t>	Aplica una adición escasa a la "entrada" utilizando valores o sectores individuales de `actualizaciones` según índices `índices`.
Scatterndsub <t>	Aplica una sustracción escasa a los valores o cortes individuales en una variable.
Scatterndupdate <t>	Aplica `actualizaciones 'escasas a valores o cortes individuales dentro de un determinado variable según 'índices'.
ScatterSub <T>	Resta actualizaciones escasas a una referencia variable.
ScatterUpdate <t>	Aplica actualizaciones escasas a una referencia variable.
Selectv2 <t>
Enviar	Envía el tensor nombrado de send_device a recv_device.
SendTpUbbeddingGradients	Realiza actualizaciones de gradiente de tablas de incrustación.
Setdiff1d <t, u extiende el número>	Calcula la diferencia entre dos listas de números o cadenas.
Setsize	Número de elementos únicos a lo largo de la última dimensión de entrada `set`.
Forma <u extiende el número>	Devuelve la forma de un tensor.
Shapen <u extiende el número>	Devuelve la forma de tensores.
Sharddataset	Crea un `DataSet` que incluye solo 1/` num_shards` de este conjunto de datos.
ShuffleandRepeatDataSetv2
ShuffledataSetv2
ShuffledataSetv3
ShutdownDistributedTpu	Apaga un sistema TPU distribuido en ejecución.
Tamaño <u extiende el número>	Devuelve el tamaño de un tensor.
Skipgram	Analiza un archivo de texto y crea un lote de ejemplos.
Duraje
Cortar <t>	Devuelve una porción 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.
Instantánea	Crea un conjunto de datos que escribirá / leerá desde una instantánea.
Sobolsample <t extiende el número>	Genera puntos a partir de la secuencia de Sobol.
Spacetobatchnd <t>	Spacetobatch para tensores ND de tipo T.
SparsApplyAdAgradv2 <T>	Actualice las entradas relevantes en 'var' y 'acum' de acuerdo con el esquema de Adagrad.
SPARSEBINENTOUNT <u extiende el número>	Cuenta el número de ocurrencias de cada valor en una matriz entera.
SPARSECOUNTSPARSEOUTPUT <u extiende el número>	Realiza un contador de besos de salida escasa para una entrada de tensor escaso.
Spares	Genera una cruz escasa de una lista de tensores escasos y densos.
Sparsecrossv2	Genera una cruz escasa de una lista de tensores escasos y densos.
Sparsematrixadd	Adición escasa de dos matrices de CSR, c = alfa * a + beta * B.
Sparsematrixmatmul <t>	Matriz-Multiplica una matriz escasa con una matriz densa.
Sparsematrixmul	Multiplicación en cuanto a elemento de una matriz escasa con un tensor denso.
Sparsematrixnnz	Devuelve el número de distintos de ceroes de `sparse_matrix`.
Sparsematrixorderingamd	Calcula el orden de grado mínimo (AMD) aproximado de 'Entrada'.
Sparsematrixsoftmax	Calcula el Softmax de una CSRSPARSEMATRIX.
SPARSEMATRIXSOFTMAXGRAD	Calcula el gradiente del SparsematrixSoftMax Op.
Sparsematrixsparsecholes	Calcula la escasa descomposición de Cholesky de 'Entrada'.
Sparsematrixsparsematmul	Matrices de matriz dispersa dos matrices de CSR `a` y` b`.
SparsematrixTranspose	Transpone las dimensiones internas (matriz) de una CSRSPARSEMATRIX.
Sparsematrixzeros	Crea una CSRSEMATRIX CSRSPARS de All-Zeros con forma `dense_shape`.
Sparsetensortocsrsparsematrix	Convierte un Sparsetensor en una (posiblemente llagada) CSRSPARSEMATRIX.
Spence <t extiende el número>
Dividir <t>	Divide un tensor en tensores `num_split` a lo largo de una dimensión.
Splitv <t>	Divide un tensor en tensores `num_split` a lo largo de una dimensión.
Sobreir <t>	Elimina las dimensiones del tamaño 1 de la forma de un tensor.
Pila <t>	Empaca una lista de tensores `n` rank-`r` en un tensor de rango-` (r+1) `.
Escenario	Valores de etapa similares a una enqueue liviana.
Escenario	OP elimina todos los elementos en el contenedor subyacente.
Escenario	OP se asoma a los valores en el índice especificado.
Escandalizar	OP devuelve el número de elementos en el contenedor subyacente.
StateFulRandombinomial <V extiende el número>
StatefulStandardNormal <u>	Emite valores aleatorios de una distribución normal.
StatefulStandardNormalv2 <u>	Emite valores aleatorios de una distribución normal.
Estadotruncado Normal <u>	Emite valores aleatorios de una distribución normal truncada.
Statefuluniform <u>	Emite valores aleatorios de una distribución uniforme.
StatefuluniformfulfulLint <Us>	Emite enteros aleatorios de una distribución uniforme.
StatefuleNiformint <U>	Emite enteros aleatorios de una distribución uniforme.
Entensas, TtruncedNormal , Normal, extiende el número>
StatelessRandombinomial <W extiende el número>	Salida Números aleatorios pseudorandom deterministas de una distribución binomial.
StatelessRandomGammav2 <V extiende el número>	Salida Números aleatorios pseudorandom deterministas de una distribución gamma.
Apátraste	Elige el mejor algoritmo basado en el dispositivo y revuelve la semilla en la llave y el mostrador.
StatelessrandomNormalv2 <U extiende el número>	Emite valores pseudorandom deterministas de una distribución normal.
Stitelessrandompoisson <w extiende el número>	Salida Números aleatorios pseudorandom deterministas de una distribución de Poisson.
StatelessrandomuniformfulFlint <v extiende el número>	Emite enteros aleatorios pseudorandom deterministas de una distribución uniforme.
StatelessrandomuniformfulLIntv2 <u extiende el número>	Emite enteros aleatorios pseudorandom deterministas de una distribución uniforme.
StatelessrandomuniformIntIntv2 <U extiende el número>	Emite enteros aleatorios pseudorandom deterministas de una distribución uniforme.
Statelessrandomuniformv2 <U extiende el número>	Salida valores aleatorios pseudorandom deterministas de una distribución uniforme.
StatelesssampleNistortedBoundingBox <t extiende el número>	Genere un cuadro delimitador distorsionado al azar para una imagen determinista.
StatelessTruncatedNormalv2 <U extiende el número>	Sale valores pseudorandom deterministas de una distribución normal truncada.
StatsAggregatorHandlev2
StatSaggregatorSetMaryWriter	Establezca un resumen_writer_interface para registrar estadísticas utilizando stats_aggregator dada.
Stopgradient <t>	Detiene el cálculo del gradiente.
Strididslice <T>	Devuelve una porción estriada de `Entrada`.
Strididsiceassign <t>	Asigne `valor` a la referencia de valor L en rodajas de` Ref`.
Strididslicegrad <u>	Devuelve el gradiente de `Stridedslice`.
Stringlower	Convierte todos los caracteres mayúsculas en sus respectivos reemplazos en minúsculas.
Stringngrams <t extiende el número>	Crea ngrams a partir de datos de cadena tragada.
Stringupper	Convierte todos los personajes en minúsculas en sus respectivos reemplazos de mayúsculas.
Suma <t>	Calcula la suma de elementos a través de las dimensiones de un tensor.
SwitchCond <T>	Reenvía `datos` al puerto de salida determinado por` pred`.
Tpucompilación	Devuelve el resultado de una compilación TPU.
TpucompileaucededAssert	Afirma que la compilación tuvo éxito.
Tpuembeddingactivations	Una OP que permite la diferenciación de los incrustaciones de TPU.
Tpuexecute	OP que carga y ejecuta un programa TPU en un dispositivo TPU.
Tpuexecuteeandupdatevariables	OP que ejecuta un programa con actualizaciones de variables en el lugar opcionales.
Tpuordinalselector	Un selector de núcleo de TPU op.
TPUPARTITIONEDInput <T>	Un OP que agrupa una lista de entradas divididas juntas.
TPUPARTITIONEDOUTPUT <T>	Un OP que demultiplexa un tensor para ser fisionado por XLA a una lista de divididos Salidas fuera del cálculo XLA.
TpureplicateMetadata	Metadatos que indican cómo se debe replicar el cálculo de TPU.
TpureplicatedInput <T>	Conecta N entradas a un cálculo de TPU replicado por N-Way.
TpureplicateOutput <T>	Conecta N salidas de un cálculo de TPU replicado por N-Way.
Temporal Variable <T>	Devuelve un tensor que puede ser mutado, pero solo persiste dentro de un solo paso.
TensorArray	Una variedad de tensores de tamaño dado.
TensorArrayClose	Elimine el TensorArray de su contenedor de recursos.
TensorArrayConcat <T>	Concatan los elementos del tensorArray en valor `valor`.
TensorArrayGather <T>	Reúna elementos específicos del TensorArray en la salida `valor`.
TensorArraygrad	Crea un TensorArray para almacenar los gradientes de valores en el mango dado.
TensorArraygradWithShape	Crea un TensorArray para almacenar múltiples gradientes de valores en el mango dado.
TensorArrayPack <T>
TensorArrayread <T>	Lea un elemento del tensorArray en la salida `valor`.
TensorArrayscatter	Dispersan los datos del valor de entrada en elementos tensorArray específicos.
TensorRraysize	Obtenga el tamaño actual del TensorArray.
TensorArrayPlit	Divida los datos del valor de entrada en elementos TensorArray.
TensorArrayunpack
TensorArrayWrite	Empuje un elemento sobre el tensor_array.
TensorForestCreateTreeVariable	Crea un recurso de árbol y le devuelve un mango.
TensorforestReedeserialize	Deserializa un proto en el mango del árbol
Tensorforesttreeisinitializedop	Comprueba si se ha inicializado un árbol.
TensorForestTreeRredict	Emitir los registros de los datos de entrada dados
TensorforesttreeReurceHandleop	Crea un mango para un tensorforestTreeReSource
TensorForestTreeSerialize	Serializa el mango del árbol a un proto
TensorForestTreeSize	Obtenga la cantidad de nodos en un árbol
TensorListConcat <T>	Concats todos los tensores en la lista a lo largo de la dimensión 0.
Tensorlistconcatlists
TensorListConcatv2 <U>	Concats todos los tensores en la lista a lo largo de la dimensión 0.
TensorListelementShape <t extiende el número>	La forma de los elementos de la lista dada, como tensor.
TensorListFromTensor	Crea un tensorlist que, cuando se apiló, tiene el valor de 'tensor`.
TensorListGather <T>	Crea un tensor al indexar en el tensorlist.
TensorListGetItem <t>
Tensorlistlength	Devuelve el número de tensores en la lista de tensor de entrada.
TensorListPopback <t>	Devuelve el último elemento de la lista de entrada, así como una lista con todos menos ese elemento.
Tensorlistpushback	Devuelve una lista que tiene el `tensor` aprobado como último elemento y los otros elementos de la lista dada en 'input_handle`.
TensorListPuscbackBatch
Tensorlistreserve	Lista del tamaño dado con elementos vacíos.
Tensorlistresizar	Cambia de tamaño de la lista.
TensorListscatter	Crea un tensorlist indexando en un tensor.
TensorListsCatterToExistingList	Dispersas tensor en los índices en una lista de entradas.
TensorListsCatterv2	Crea un tensorlist indexando en un tensor.
TensorListsetitem
TensorListsplit	Divide un tensor en una lista.
TensorListStack <t>	Apila todos los tensores en la lista.
Tensormaperasa	Devuelve un mapa de tensor con el elemento de la tecla dada borrada.
Tensormaphaskey	Devuelve si la clave dada existe en el mapa.
Tensormapinsert	Devuelve un mapa que es el 'input_handle' con el par de valor clave dado insertado.
TensorMaplookup <u>	Devuelve el valor de una clave dada en un mapa tensor.
Tensormapsize	Devuelve el número de tensores en el mapa de tensor de entrada.
TensormapstackKeys <t>	Devuelve una pila de tensor de todas las teclas en un mapa de tensor.
TensorScatterAdd <t>	Agrega escasas `actualizaciones` a un tensor existente de acuerdo con 'índices'.
TensorScatterMax <t>
TensorScattermin <t>
TensorScatterSub <t>	Resta el escaso `actualizaciones` de un tensor existente de acuerdo con 'índices'.
TensorScatterUpdate <t>	Dispertar `actualizaciones 'en un tensor existente de acuerdo con' índices '.
TensorStridedSliceUpdate <t>	Asigne `valor` a la referencia de valor L en rodajas de` Entrada`.
ThreadpooldataSet	Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`.
Threadpoolhandle	Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`.
Mosaico <t>	Construye un tensor manchando un tensor dado.
Marca de tiempo	Proporciona el tiempo desde la época en segundos.
Topool	Convierte un tensor en un predicado escalar.
Topkunique	Devuelve los valores únicos de TOPK en la matriz en orden ordenado.
Topkwithunique	Devuelve los valores TOPK en la matriz en orden ordenado.
Tridiagonalmatmul <t>	Calcule el producto con matriz tridiagonal.
Tridiagonalsolve <t>	Resuelve sistemas tridiagonales de ecuaciones.
Tryrpc	Realice lotes de solicitudes RPC.
Desbloquear <t>	Invierte el funcionamiento de lote para un tensor de salida único.
Sinbatchgrad <t>	Gradiente de Descabal.
Descompresión	Uncompresas un elemento de conjunto de datos comprimido.
Unicodedecode <t extiende el número>	Decodifica cada cadena en `input` en una secuencia de puntos de código Unicode.
UnicodeEncode	Codifique un tensor de INTS en cadenas Unicode.
Único <t, v extiende el número>	Encuentra elementos únicos a lo largo de un eje de un tensor.
SingiquedataSet	Crea un conjunto de datos que contiene los elementos únicos de `input_dataset`.
UniquewithCounts <t, v extiende el número>	Encuentra elementos únicos a lo largo de un eje de un tensor.
UnlavelIndex <t extiende el número>	Convierte una variedad de índices planos en una tupla de matrices de coordenadas.
Unsortedsegmentjoin	Se une a los elementos de `entradas` basadas en` segment_ids`.
Unchack <t>	Desempacada una dimensión dada de un tensor de rango-`r` en tensores `num` rank-` (R-1) `.
Desaprobar	OP es similar a una dequista liviana.
NowrapdataSetvariant
El número superior <u extiende el número>	Se aplica a Upper_Bound (Sorted_Search_Values, valores) a lo largo de cada fila.
Varhandleop	Crea un mango para un recurso variable.
Varisinicializedop	Comprueba si se ha inicializado una variable basada en el mango de recursos.
Variable <t>	Tiene estado en forma de un tensor que persiste en los pasos.
Variashape <t extiende el número>	Devuelve la forma de la variable apunta por `Resource`.
Dónde	Devuelve ubicaciones de valores distantes de cero / verdaderos en un tensor.
Donde3 <t>	Selecciona elementos de `x` o` y`, dependiendo de `condición '.
Trabajadorheartbeat	Worker Heartbeat op.
WrapdataSetvariant
Escritorwprotosummary	Escribe un resumen de Proto serializado.
Xlarecvfromhost <t>	Un OP para recibir un tensor del anfitrión.
Xlasendtohost	Un OP para enviar un tensor al anfitrión.
Xlog1py <t>	Devuelve 0 si x == 0 y x * log1p (y) de lo contrario, elementwise.
Ceros <t>	Un operador que crea una constante inicializada con ceros de la forma dada por `dims`.
Cerosike <t>	Devuelve un tensor de ceros con la misma forma y tipo que x.

Una interfaz marcadora para todos los envoltorios de operación.

Los envoltorios de operación proporcionan interfaces fuertemente tipadas para las operaciones de construcción y ejecución sin el uso de literales e índices, como se requiere en las clases centrales.

Esta interfaz permite mantener referencias a cualquier envoltorio de operación utilizando un tipo común.

 // All values returned by an Ops call can be referred as a Op
 Op split = ops.array().split(...);
 Op shape = ops.array().shape(...);

 // All operations could be added to an Op collection
 Collection<Op> allOps = Arrays.asList(split, shape);

interfaz pública OP

Subclases indirectos conocidos

Abortar , todos , todo , <t>, AnonyMousIteratorv2 , AnonyMousMemoryCache , AnonyMousMultIdeviceIterator , AnonyMoUrRandomseedGenerator , AnonyMousseedGenerator , Any , ApplyAgraDv2 <T>, ASSERTCARDINALIDADDATASET , ASSERTNEXTDATASET , ASSERTTHAT , asignada <T>, asignada <T>, y 6171

Abortar	Plantear una excepción para abortar el proceso cuando se le llame.
Todo	Calcula el "lógico y" de los elementos a través de las dimensiones de un tensor.
Todo a todo <t>	Una OP para intercambiar datos a través de réplicas de TPU.
AnonyMousIteratorv2	Un contenedor para un recurso iterador.
AnónimoMemoryCache
AnónimoMultideviceiteriterator	Un contenedor para un recurso iterador de múltiples dispositivos.
Anónimo
Anónimo degenerador
Cualquier	Calcula el "lógico o" de los elementos a través de las dimensiones de un tensor.
Aplicar Aplicadagradv2 <T>	Actualizar '*var' según el esquema de Adagrad.
Afirmarcardinalitydataset
ASDINTNEXTDATASET	Una transformación que afirma qué transformaciones ocurren a continuación.
Afirmar que	Afirma que la condición dada es verdadera.
Asignar <T>	Actualice 'Ref' asignando 'valor' a él.
Asignar <t>	Actualice 'Ref' agregando 'valor'.
Asignación de rótula	Agrega un valor al valor actual de una variable.
Asignación <t>	Actualice 'ref' restando 'valor' de él.
Asignación de asignación	Resta un valor del valor actual de una variable.
Asignar VariableP	Asigna un nuevo valor a una variable.
Autosharddataset	Crea un conjunto de datos que figura el conjunto de datos de entrada.
BandedTriangularSolve <T>
Barrera	Define una barrera que persiste en diferentes ejecuciones de gráficos.
Barrera	Cierra la barrera dada.
BarreraNcompletesize	Calcula el número de elementos incompletos en la barrera dada.
Barrera	Para cada clave, asigna el valor respectivo al componente especificado.
Barrera	Calcula el número de elementos completos en la barrera dada.
Barriertakemany	Toma el número dado de elementos completos de una barrera.
Lote	Lotes de todos los tensores de entrada de forma no determinada.
Batchmatmulv2 <t>	Multiplica rebanadas 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 el número>
Besseli1 <t extiende el número>
Besselj0 <t extiende el número>
Besselj1 <t extiende el número>
Besselk0 <t extiende el número>
Besselk0e <t extiende el número>
Besselk1 <t extiende el número>
Besselk1e <t extiende el número>
Bessely0 <t extiende el número>
Bessely1 <t extiende el número>
Bitcast <u>	Bit está un tensor de un tipo a otro sin copiar datos.
Blocklstm <t extiende el número>	Calcula la propagación del avance de la célula LSTM para todos los pasos de tiempo.
Blocklstmgrad <t extiende el número>	Calcula la propagación hacia atrás de la célula LSTM durante toda la secuencia de tiempo.
Blocklstmgradv2 <t extiende el número>	Calcula la propagación hacia atrás de la célula LSTM durante toda la secuencia de tiempo.
Blocklstmv2 <t extiende el número>	Calcula la propagación del avance de la célula LSTM para todos los pasos de tiempo.
BOOSTEDTREESAGGREGRETESTATES	Agregue el resumen de las estadísticas acumuladas para el lote.
BoostEdtreeSbucketize	Coloque cada característica basada en límites de cubo.
BoostEdtreeScalculateBestFeaturesplit	Calcula las ganancias para cada característica y devuelve la mejor información dividida posible para la función.
BOOSTEdTreeScalCuleBestFeaturesPlitv2	Calcula las ganancias para cada característica y devuelve la mejor información dividida posible para cada nodo.
BOOSTEDTREESCALCULECLEBESTGAINSPERFUAR	Calcula las ganancias para cada característica y devuelve la mejor información dividida posible para la función.
BoostEdtreescenterbias	Calcula el anterior a partir de los datos de capacitación (el sesgo) y llena el primer nodo con los logits 'Prior.
BOOSTEDTREESCREATESEMBLE	Crea un modelo de conjunto de árbol y le devuelve un mango.
BOOSTEDTREESSCREATEQUANTIRSERMREURE	Crea el recurso para transmisiones cuantiles.
BoostEdtreeSdeserializeSemble	Deserializa una configuración de conjunto de árbol serializada y reemplaza el árbol actual conjunto.
BOOSTEDTREESENSEMBLERSOURCEHANDLEOP	Crea un mango para un bultoDtreesSenSemBerSource
BOOSTEDTREEESEXEmpledEbuGoutputs	DESPUGACIÓN/MODELO DE INTERPORTIZACIÓN SOTICIONES PARA CADA EJEMPLO.
BOOSTEDTREESSFLUSHQUANTISTILESMARIOS	Ajuste los resúmenes cuantiles de cada recurso de la corriente de cuantil.
BoostEdtreeSgetenSemblestates	Recupera el token de sello de recursos del conjunto de árboles, el número de árboles y las estadísticas de crecimiento.
BOOSTEDTREEESMAKEQUANDILESMARIOS	Hace el resumen de los cuantiles para el lote.
BoostedtreeSmakestatssummary	Hace el resumen de las estadísticas acumuladas para el lote.
BoostEdtreeSpredict	Ejecuta múltiples predictores de conjuntos de regresión aditivos en instancias de entrada y Calcula los logits.
BOOSTEDTREESQUANTIRSERMERSOURCEADDSURSMARIOS	Agregue los resúmenes de cuantil a cada recurso de transmisión cuantil.
BOOSTEDTREESQUANTIRSERMERESURCEDESerialize	Deserialice los límites del cubo y el indicador listo en cuantileaccumulator actual.
BOOSTEDTREESQUANTIRSERMERESOURCEFLUSH	Enjuague los resúmenes de un recurso de transmisión cuantil.
BOOSTEDTREESQUANTIREMINEMBRECEGEGETBUCKETBOUNDARS	Genere los límites del cubo para cada característica basada en resúmenes acumulados.
BoostEdtreesQuantilEnstreamResourceHandleop	Crea un mango para un bultoDtreeScantilEnstreamResource.
BoostEdtreesserializeSemble	Serializa el conjunto del árbol a un proto.
BOOSTEDTREESSPARSEGGREGATESTATES	Agregue el resumen de las estadísticas acumuladas para el lote.
BOOSTEDTREESSPARSECALCLECLETFeaturesPlit	Calcula las ganancias para cada característica y devuelve la mejor información dividida posible para la función.
BOOSTEDTRETRINGRINGPREDICT	Ejecuta múltiples predictores de conjuntos de regresión aditivos en instancias de entrada y Calcula la actualización a los logits en caché.
BOOSTEDTREESUPDATEENSEMBLE	Actualiza el conjunto del árbol agregando una capa al último árbol que se está cultivando o comenzando un nuevo árbol.
BOOSTEDTREESUPDATEENSEMBLEV2	Actualiza el conjunto de árbol agregando una capa al último árbol que se está cultivando o comenzando un nuevo árbol.
BroadcastDynamicShape <t extiende el número>	Devuelva la forma de S0 OP S1 con transmisión.
BroadcastGradientargs <t extiende el número>	Devuelva los índices de reducción para calcular los gradientes de S0 OP S1 con transmisión.
Transmitir a <t>	Transmitir una matriz para una forma compatible.
Reclutar	Bucketize 'Entrada' basada en 'límites'.
CSRSPARSEMATRIXCOMPONENTES <T>	Lee los componentes de CSR en el lote `índice`.
CSRSPARSEMATREXTODENSE <T>	Convierta un (posiblemente listado) CSRSPARSEMATRIX en denso.
CSRSPARSEMATRESTESTOSPARSETENSOR <T>	Convierte una (posiblemente llagada) CSRSParesmatrix a un Sparsetensor.
Csvdataset
Csvdatasetv2
Ctclossv2	Calcula la pérdida de CTC (probabilidad de registro) para cada entrada de lotes.
CachedataSetv2
CheckNumericsv2 <t extiende el número>	Verifica un tensor para los valores NAN, -Inf y +INF.
Elija FastestDataSet
ClipByValue <T>	Clips valores del tensor a un min y máx.
ColectiveGather <t extiende el número>	Acumula mutuamente múltiples tensores de tipo y forma idénticos.
ColectiveGatherv2 <t extiende el número>	Acumula mutuamente múltiples tensores de tipo y forma idénticos.
CollectivePermute <T>	Una OP para permutar tensores a través de instancias de TPU replicadas.
ColeccionadoreDuceV2 <t extiende el número>	Reduce mutuamente múltiples tensores de tipo y forma idénticos.
CombinedNonmaxSupresion	Selecciona con codicia un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntaje, Esta operación realiza Non_Max_Supresion en las entradas por lote, en todas las clases.
Compresión	Comprime un elemento de conjunto de datos.
ComputeBatchSize	Calcula el tamaño de lote estático de un conjunto de datos sin lotes parciales.
Concat <t>	Concatene tensores a lo largo de una dimensión.
Configurado distributedtpu	Establece las estructuras centralizadas para un sistema TPU distribuido.
Configuración	Establece TPUembedding en un sistema TPU distribuido.
Constante <t>	Un operador que produce un valor constante.
Consumo	Este OP consume un bloqueo creado por `mutexlock '.
Controlador de control	No hace nada.
Copiar <T>	Copie un tensor de CPU a CPU o GPU a GPU.
CopyHost <T>	Copie un tensor al host.
Countupto <t extiende el número>	Incrementos 'Ref' hasta que alcance el 'límite'.
CrossReplicAsum <t extiende el número>	Un OP para sumar entradas a través de instancias de TPU replicadas.
CudnnrnnbackPropv3 <t extiende el número>	Paso backprop de Cudnnrnnv3.
CUDNNRNNCANONICALTOPARAMSV2 <t extiende el número>	Convierte los parámetros de Cudnnrnn de forma canónica a forma utilizable.
CUDNNRNNNPARAMSTOCANONICALV2 <t extiende el número>	Recupera los parámetros de Cudnnrnn en forma canónica.
CUDNNRNNV3 <t extiende el número>	Un RNN respaldado por Cudnn.
CumulativeLOgSumExP <t extiende el número>	Calcule el producto acumulativo del tensor `x` a lo largo de` eje`.
Servicio de datos
DataSetCardinality	Devuelve la cardinalidad de `input_dataset`.
DataSetFromGraph	Crea un conjunto de datos del `gráfico_def` dado.
DataSetHographv2	Devuelve un GraphDef serializado que representa `input_dataset`.
Dawsn <t extiende el número>
DEBUGGRADIENTIONITY <T>	Identidad OP para la depuración de gradiente.
DEBUGGRADIENTREFIDENTY <T>	Identidad OP para la depuración de gradiente.
Deburidentidad <t>	Proporciona un mapeo de identidad del tensor de entrada de tipo no REF para la depuración.
Debugididentityv2 <t>	Identidad de depuración v2 op.
Depurador	Depurar nan valor contador op.
Debugnumericsummary	Resumen numérico de depuración op.
Debugnumericsummaryv2 <u extiende el número>	Resumen numérico de depuración v2 op.
DecodeImage <t extiende el número>	Función para decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg y decode_png.
Decodepaddedraw <t extiende el número>	Reinterpreten los bytes de una cadena como un vector de números.
Decodeproto	El OP extrae campos de un mensaje de protocolo serializado en tensores.
Deepcopy <t>	Hace una copia de `X`.
Eliminador	Un contenedor para un recurso iterador.
DeletememoryCache
Deletemultideviciterator	Un contenedor para un recurso iterador.
Dalleandomseedgenerator
Generador de Delesedes
DeleteSessionTensor	Elimine el tensor especificado por su manejo en la sesión.
DenseBinCount <u extiende el número>	Cuenta el número de ocurrencias de cada valor en una matriz entera.
DensecountsParseOutput <u extiende el número>	Realiza un contado de bin de salida escasa para una entrada tf.tensor.
Densetocsrsparsematrix	Convierte un tensor denso en una (posiblemente llagada) CSRSPARSEMATRIX.
DestroyResourceop	Elimina el recurso especificado por el mango.
DestroyTemporaryVariable <T>	Destruye la variable temporal y devuelve su valor final.
Dispositivo ININDEX	Devuelva el índice del dispositivo que ejecuta el OP.
Dirigido InterlevageAtAset	Un sustituto de `InterleaveedAtAset` en una lista fija de conjuntos de datos` n`.
DrawboundingBoxesv2 <t extiende el número>	Dibuja cajas delimitadoras en un lote de imágenes.
DummyiterationCounter
Dummymemorycache
Dummyseedgenerator
DynamicPartition <T>	Partitions `Data` en tensores` num_partitions` utilizando índices de 'Partitions`.
DynamicStitch <t>	Interleve los valores de los tensores `data` en un solo tensor.
Edición	Calcula la distancia de edición de Levenshtein (posiblemente normalizada).
Eig <U>	Calcula la descomposición del propio tiempo de una o más matrices cuadradas.
Einsum <T>	Contracción del tensor según la Convención de suma de Einstein.
Vacío <T>	Crea un tensor con la forma dada.
VacíaTensorList	Crea y devuelve una lista de tensor vacía.
VacacTensormap	Crea y devuelve un mapa de tensor vacío.
Codeeproto	El OP esenializa los mensajes ProtoBuf proporcionados en los tensores de entrada.
Enqueuetpubbeddingintegerbatch	Un OP que enqueala una lista de tensores de lotes de entrada para tpuembedding.
Enqueuetpubbeddingraggedtensorbatch	Facilita la portada del código que usa tf.nn.embedding_lookup ().
Enqueuetpuembeddingsparsebatch	Un OP que enqueora los índices de entrada de tpuembring de un sparsetensor.
Enqueuetpuembeddingsparsetensorbatch	Facilita la portada del código que usa tf.nn.embedding_lookup_sparse ().
Asegura a los <t>	Asegura que la forma del tensor coincida con la forma esperada.
Ingrese <T>	Crea o encuentra un marco infantil, y pone a 'datos' a disposición del marco infantil.
Erfinv <t extiende el número>
Euclideannorm <t>	Calcula la norma euclidiana de elementos a través de las dimensiones de un tensor.
Salir <T>	Sale del marco actual a su marco principal.
Expanddims <t>	Inserta una dimensión de 1 en la forma de un tensor.
Experimental AUTOSHARDDATASET	Crea un conjunto de datos que figura el conjunto de datos de entrada.
Experimental ByTes Producedstatsdataset	Registra el tamaño de bytes de cada elemento de `input_dataset` en un statsaggregator.
Experimentalchoosefastestdataset
Experimental DataSetCardinality	Devuelve la cardinalidad de `input_dataset`.
ExperimentalDatasettotfrecord	Escribe el conjunto de datos dado en el archivo dado utilizando el formato TFRecord.
ExperimentalDensetosparsebatchdataset	Crea un conjunto de datos que llena los elementos de entrada en un SparSetensor.
Experimentallatencystatsdataset	Registra la latencia de producir elementos `input_dataset` en un statsaggregator.
Experimental MatchingFilesDataset
ExperimentalMaxintraopParallelismdataset	Crea un conjunto de datos que anula el paralelismo máximo intraopp.
ExperimentalParse ExcelledataSet	Transforma `input_dataset` que contiene` ejemplo` Protos como vectores de dt_string en un conjunto de datos de objetos `tensor` o` sparsetensor` que representan las características analizadas.
ExperimentalprivatethreadpooldataSet	Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`.
Experimentalrandomdataset	Crea un conjunto de datos que devuelve números pseudorandom.
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 gerente de estadísticas.
ExperimentalStatsaggregatorsummary	Produce un resumen de cualquier estadística registrada por el gerente de estadísticas determinado.
Experimentalunbatchdataset	Un conjunto de datos que divide los elementos de su entrada en múltiples elementos.
Extint <t extiende el número>
ExtractGlimpsev2	Extrae un vistazo del tensor de entrada.
ExtractVolumePatches <t extiende el número>	Extraiga `parches` de` input` y póngalos en la dimensión de salida `" profundidad "`.
Llenar <u>	Crea un tensor lleno de un valor escalar.
Huella dactilar	Genera valores de huellas digitales.
Fresnelcos <t extiende el número>
Fresnelsin <t extiende el número>
FusedBatchNormGradv3 <t extiende el número, U extiende el número>	Gradiente para la normalización por lotes.
FusedBatchNormv3 <t extiende el número, U extiende el número>	Normalización por lotes.
GrublockCell <t extiende el número>	Computes the GRU cell forward propagation for 1 time step.
GRUBlockCellGrad <T extends Number>	Computes the GRU cell back-propagation for 1 time step.
Gather <T>	Gather slices from `params` axis `axis` according to `indices`.
GatherNd <T>	Gather slices from `params` into a Tensor with shape specified by `indices`.
GenerateBoundingBoxProposals	This op produces Region of Interests from given bounding boxes(bbox_deltas) encoded wrt anchors according to eq.2 in arXiv:1506.01497 The op selects top `pre_nms_topn` scoring boxes, decodes them with respect to anchors, applies non-maximal suppression on overlapping boxes with higher than `nms_threshold` intersection-over-union (iou) value, discarding boxes where shorter side is less than `min_size`.
GetSessionHandle	Store the input tensor in the state of the current session.
GetSessionTensor <T>	Get the value of the tensor specified by its handle.
Degradados	Adds operations to compute the partial derivatives of sum of `y` s wrt `x` s, ie, `d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2...` If `Options.dx()` values are set, they are as the initial symbolic partial derivatives of some loss function `L` wrt
GuaranteeConst <T>	Gives a guarantee to the TF runtime that the input tensor is a constant.
HashTable	Creates a non-initialized hash table.
HistogramFixedWidth <U extends Number>	Return histogram of values.
Identity <T>	Return a tensor with the same shape and contents as the input tensor or value.
IdentityN	Returns a list of tensors with the same shapes and contents as the input tensors.
IgnoreErrorsDataset	Creates a dataset that contains the elements of `input_dataset` ignoring errors.
ImageProjectiveTransformV2 <T extends Number>	Applies the given transform to each of the images.
ImageProjectiveTransformV3 <T extends Number>	Applies the given transform to each of the images.
ImmutableConst <T>	Returns immutable tensor from memory region.
InfeedDequeue <T>	A placeholder op for a value that will be fed into the computation.
InfeedDequeueTuple	Fetches multiple values from infeed as an XLA tuple.
InfeedEnqueue	An op which feeds a single Tensor value into the computation.
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer	An op which enqueues prelinearized buffer into TPU infeed.
InfeedEnqueueTuple	Feeds multiple Tensor values into the computation as an XLA tuple.
InitializeTable	Table initializer that takes two tensors for keys and values respectively.
InitializeTableFromDataset
InitializeTableFromTextFile	Initializes a table from a text file.
InplaceAdd <T>	Adds v into specified rows of x.
InplaceSub <T>	Subtracts `v` into specified rows of `x`.
InplaceUpdate <T>	Updates specified rows 'i' with values 'v'.
IsBoostedTreesEnsembleInitialized	Checks whether a tree ensemble has been initialized.
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized	Checks whether a quantile stream has been initialized.
IsVariableInitialized	Checks whether a tensor has been initialized.
IsotonicRegression <U extends Number>	Solves a batch of isotonic regression problems.
IteratorGetDevice	Returns the name of the device on which `resource` has been placed.
KMC2ChainInitialization	Returns the index of a data point that should be added to the seed set.
KmeansPlusPlusInitialization	Selects num_to_sample rows of input using the KMeans++ criterion.
KthOrderStatistic	Computes the Kth order statistic of a data set.
LMDBDataset	Creates a dataset that emits the key-value pairs in one or more LMDB files.
LSTMBlockCell <T extends Number>	Computes the LSTM cell forward propagation for 1 time step.
LSTMBlockCellGrad <T extends Number>	Computes the LSTM cell backward propagation for 1 timestep.
LinSpace <T extends Number>	Generates values in an interval.
LoadTPUEmbeddingADAMParameters	Load ADAM embedding parameters.
LoadTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug	Load ADAM embedding parameters with debug support.
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters	Load Adadelta embedding parameters.
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug	Load Adadelta parameters with debug support.
LoadTPUEmbeddingAdagradParameters	Load Adagrad embedding parameters.
LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug	Load Adagrad embedding parameters with debug support.
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters	Load centered RMSProp embedding parameters.
LoadTPUEmbeddingFTRLParameters	Load FTRL embedding parameters.
LoadTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug	Load FTRL embedding parameters with debug support.
LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters	Load MDL Adagrad Light embedding parameters.
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters	Load Momentum embedding parameters.
LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug	Load Momentum embedding parameters with debug support.
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters	Load proximal Adagrad embedding parameters.
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug	Load proximal Adagrad embedding parameters with debug support.
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters	Load RMSProp embedding parameters.
LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug	Load RMSProp embedding parameters with debug support.
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	Load SGD embedding parameters.
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug	Load SGD embedding parameters.
LookupTableExport <T, U>	Outputs all keys and values in the table.
LookupTableFind <U>	Looks up keys in a table, outputs the corresponding values.
LookupTableImport	Replaces the contents of the table with the specified keys and values.
LookupTableInsert	Updates the table to associates keys with values.
LookupTableRemove	Removes keys and its associated values from a table.
LookupTableSize	Computes the number of elements in the given table.
LoopCond	Forwards the input to the output.
LowerBound <U extends Number>	Applies lower_bound(sorted_search_values, values) along each row.
Lu <T, U extends Number>	Computes the LU decomposition of one or more square matrices.
MakeUnique	Make all elements in the non-Batch dimension unique, but \"close\" to their initial value.
MapClear	Op removes all elements in the underlying container.
MapIncompleteSize	Op returns the number of incomplete elements in the underlying container.
MapPeek	Op peeks at the values at the specified key.
MapSize	Op returns the number of elements in the underlying container.
MapStage	Stage (key, values) in the underlying container which behaves like a hashtable.
MapUnstage	Op removes and returns the values associated with the key from the underlying container.
MapUnstageNoKey	Op removes and returns a random (key, value) from the underlying container.
MatrixDiagPartV2 <T>	Returns the batched diagonal part of a batched tensor.
MatrixDiagPartV3 <T>	Returns the batched diagonal part of a batched tensor.
MatrixDiagV2 <T>	Returns a batched diagonal tensor with given batched diagonal values.
MatrixDiagV3 <T>	Returns a batched diagonal tensor with given batched diagonal values.
MatrixSetDiagV2 <T>	Returns a batched matrix tensor with new batched diagonal values.
MatrixSetDiagV3 <T>	Returns a batched matrix tensor with new batched diagonal values.
Max <T>	Computes the maximum of elements across dimensions of a tensor.
MaxIntraOpParallelismDataset	Creates a dataset that overrides the maximum intra-op parallelism.
Merge <T>	Forwards the value of an available tensor from `inputs` to `output`.
Min <T>	Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor.
MirrorPad <T>	Pads a tensor with mirrored values.
MirrorPadGrad <T>	Gradient op for `MirrorPad` op.
MlirPassthroughOp	Wraps an arbitrary MLIR computation expressed as a module with a main() function.
MulNoNan <T>	Returns x * y element-wise.
MutableDenseHashTable	Creates an empty hash table that uses tensors as the backing store.
MutableHashTable	Creates an empty hash table.
MutableHashTableOfTensors	Creates an empty hash table.
Mutex	Creates a Mutex resource that can be locked by `MutexLock`.
MutexLock	Locks a mutex resource.
NcclAllReduce <T extends Number>	Outputs a tensor containing the reduction across all input tensors.
NcclBroadcast <T extends Number>	Sends `input` to all devices that are connected to the output.
NcclReduce <T extends Number>	Reduces `input` from `num_devices` using `reduction` to a single device.
Ndtri <T extends Number>
NearestNeighbors	Selects the k nearest centers for each point.
NextAfter <T extends Number>	Returns the next representable value of `x1` in the direction of `x2`, element-wise.
NextIteration <T>	Makes its input available to the next iteration.
NoOp	Does nothing.
NonDeterministicInts <U>	Non-deterministically generates some integers.
NonMaxSuppressionV5 <T extends Number>	Greedily selects a subset of bounding boxes in descending order of score, pruning away boxes that have high intersection-over-union (IOU) overlap with previously selected boxes.
NonSerializableDataset
OneHot <U>	Returns a one-hot tensor.
OnesLike <T>	Returns a tensor of ones with the same shape and type as x.
OptimizeDatasetV2	Creates a dataset by applying related optimizations to `input_dataset`.
OrderedMapClear	Op removes all elements in the underlying container.
OrderedMapIncompleteSize	Op returns the number of incomplete elements in the underlying container.
OrderedMapPeek	Op peeks at the values at the specified key.
OrderedMapSize	Op returns the number of elements in the underlying container.
OrderedMapStage	Stage (key, values) in the underlying container which behaves like a ordered associative container.
OrderedMapUnstage	Op removes and returns the values associated with the key from the underlying container.
OrderedMapUnstageNoKey	Op removes and returns the (key, value) element with the smallest key from the underlying container.
OutfeedDequeue <T>	Retrieves a single tensor from the computation outfeed.
OutfeedDequeueTuple	Retrieve multiple values from the computation outfeed.
OutfeedDequeueTupleV2	Retrieve multiple values from the computation outfeed.
OutfeedDequeueV2 <T>	Retrieves a single tensor from the computation outfeed.
OutfeedEnqueue	Enqueue a Tensor on the computation outfeed.
OutfeedEnqueueTuple	Enqueue multiple Tensor values on the computation outfeed.
Pad <T>	Pads a tensor.
ParallelConcat <T>	Concatenates a list of `N` tensors along the first dimension.
ParallelDynamicStitch <T>	Interleave the values from the `data` tensors into a single tensor.
ParseExampleDatasetV2	Transforms `input_dataset` containing `Example` protos as vectors of DT_STRING into a dataset of `Tensor` or `SparseTensor` objects representing the parsed features.
ParseExampleV2	Transforms a vector of tf.Example protos (as strings) into typed tensors.
ParseSequenceExampleV2	Transforms a vector of tf.io.SequenceExample protos (as strings) into typed tensors.
Placeholder <T>	A placeholder op for a value that will be fed into the computation.
PlaceholderWithDefault <T>	A placeholder op that passes through `input` when its output is not fed.
Prelinearize	An op which linearizes one Tensor value to an opaque variant tensor.
PrelinearizeTuple	An op which linearizes multiple Tensor values to an opaque variant tensor.
PrimitiveOp	A base class for `Op` implementations that are backed by a single `Operation` .
Imprimir	Prints a string scalar.
PrivateThreadPoolDataset	Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`.
Prod <T>	Computes the product of elements across dimensions of a tensor.
QuantizeAndDequantizeV4 <T extends Number>	Returns the gradient of `QuantizeAndDequantizeV4`.
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T extends Number>	Returns the gradient of `QuantizeAndDequantizeV4`.
QuantizedConcat <T>	Concatenates quantized tensors along one dimension.
QuantizedConv2DAndRelu <V>
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V>
QuantizedConv2DAndRequantize <V>
QuantizedConv2DPerChannel <V>	Computes QuantizedConv2D per channel.
QuantizedConv2DWithBias <V>
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V>
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W>
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W>
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X>
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V>
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X>
QuantizedDepthwiseConv2D <V>	Computes quantized depthwise Conv2D.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V>	Computes quantized depthwise Conv2D with Bias.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V>	Computes quantized depthwise Conv2D with Bias and Relu.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W>	Computes quantized depthwise Conv2D with Bias, Relu and Requantize.
QuantizedMatMulWithBias <W>	Performs a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b` with bias add.
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extends Number>
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V>	Perform a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b` with bias add and relu fusion.
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W>	Perform a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b` with bias add and relu and requantize fusion.
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W>
QuantizedReshape <T>	Reshapes a quantized tensor as per the Reshape op.
RaggedBincount <U extends Number>	Counts the number of occurrences of each value in an integer array.
RaggedCountSparseOutput <U extends Number>	Performs sparse-output bin counting for a ragged tensor input.
RaggedCross <T, U extends Number>	Generates a feature cross from a list of tensors, and returns it as a RaggedTensor.
RaggedGather <T extends Number, U>	Gather ragged slices from `params` axis `0` according to `indices`.
RaggedRange <U extends Number, T extends Number>	Returns a `RaggedTensor` containing the specified sequences of numbers.
RaggedTensorFromVariant <U extends Number, T>	Decodes a `variant` Tensor into a `RaggedTensor`.
RaggedTensorToSparse <U>	Converts a `RaggedTensor` into a `SparseTensor` with the same values.
RaggedTensorToTensor <U>	Create a dense tensor from a ragged tensor, possibly altering its shape.
RaggedTensorToVariant	Encodes a `RaggedTensor` into a `variant` Tensor.
RaggedTensorToVariantGradient <U>	Helper used to compute the gradient for `RaggedTensorToVariant`.
Range <T extends Number>	Creates a sequence of numbers.
Rango	Returns the rank of a tensor.
ReadVariableOp <T>	Reads the value of a variable.
RebatchDataset	Creates a dataset that changes the batch size.
RebatchDatasetV2	Creates a dataset that changes the batch size.
Recv <T>	Receives the named tensor from send_device on recv_device.
RecvTPUEmbeddingActivations	An op that receives embedding activations on the TPU.
ReduceAll	Computes the "logical and" of elements across dimensions of a tensor.
ReduceAny	Computes the "logical or" of elements across dimensions of a tensor.
ReduceMax <T>	Computes the maximum of elements across dimensions of a tensor.
ReduceMin <T>	Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor.
ReduceProd <T>	Computes the product of elements across dimensions of a tensor.
ReduceSum <T>	Computes the sum of elements across dimensions of a tensor.
RefEnter <T>	Creates or finds a child frame, and makes `data` available to the child frame.
RefExit <T>	Exits the current frame to its parent frame.
RefIdentity <T>	Return the same ref tensor as the input ref tensor.
RefMerge <T>	Forwards the value of an available tensor from `inputs` to `output`.
RefNextIteration <T>	Makes its input available to the next iteration.
RefSelect <T>	Forwards the `index`th element of `inputs` to `output`.
RefSwitch <T>	Forwards the ref tensor `data` to the output port determined by `pred`.
RegisterDataset	Registers a dataset with the tf.data service.
RemoteFusedGraphExecute	Execute a sub graph on a remote processor.
RequantizationRangePerChannel	Computes requantization range per channel.
RequantizePerChannel <U>	Requantizes input with min and max values known per channel.
Reshape <T>	Reshapes a tensor.
ResourceAccumulatorApplyGradient	Applies a gradient to a given accumulator.
ResourceAccumulatorNumAccumulated	Returns the number of gradients aggregated in the given accumulators.
ResourceAccumulatorSetGlobalStep	Updates the accumulator with a new value for global_step.
ResourceAccumulatorTakeGradient <T>	Extracts the average gradient in the given ConditionalAccumulator.
ResourceApplyAdagradV2	Update '*var' according to the adagrad scheme.
ResourceApplyAdamWithAmsgrad	Update '*var' according to the Adam algorithm.
ResourceApplyKerasMomentum	Update '*var' according to the momentum scheme.
ResourceConditionalAccumulator	A conditional accumulator for aggregating gradients.
ResourceCountUpTo <T extends Number>	Increments variable pointed to by 'resource' until it reaches 'limit'.
ResourceGather <U>	Gather slices from the variable pointed to by `resource` according to `indices`.
ResourceGatherNd <U>
ResourceScatterAdd	Adds sparse updates to the variable referenced by `resource`.
ResourceScatterDiv	Divides sparse updates into the variable referenced by `resource`.
ResourceScatterMax	Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `max` operation.
ResourceScatterMin	Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `min` operation.
ResourceScatterMul	Multiplies sparse updates into the variable referenced by `resource`.
ResourceScatterNdAdd	Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable.
ResourceScatterNdMax
ResourceScatterNdMin
ResourceScatterNdSub	Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable.
ResourceScatterNdUpdate	Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`.
ResourceScatterSub	Subtracts sparse updates from the variable referenced by `resource`.
ResourceScatterUpdate	Assigns sparse updates to the variable referenced by `resource`.
ResourceSparseApplyAdagradV2	Update relevant entries in 'var' and 'accum' according to the adagrad scheme.
ResourceSparseApplyKerasMomentum	Update relevant entries in 'var' and 'accum' according to the momentum scheme.
ResourceStridedSliceAssign	Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`.
RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters	Retrieve ADAM embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug	Retrieve ADAM embedding parameters with debug support.
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters	Retrieve Adadelta embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug	Retrieve Adadelta embedding parameters with debug support.
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters	Retrieve Adagrad embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug	Retrieve Adagrad embedding parameters with debug support.
RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters	Retrieve centered RMSProp embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters	Retrieve FTRL embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug	Retrieve FTRL embedding parameters with debug support.
RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters	Retrieve MDL Adagrad Light embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters	Retrieve Momentum embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug	Retrieve Momentum embedding parameters with debug support.
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters	Retrieve proximal Adagrad embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug	Retrieve proximal Adagrad embedding parameters with debug support.
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters	Retrieve RMSProp embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug	Retrieve RMSProp embedding parameters with debug support.
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	Retrieve SGD embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug	Retrieve SGD embedding parameters with debug support.
Reverse <T>	Reverses specific dimensions of a tensor.
ReverseSequence <T>	Reverses variable length slices.
RngReadAndSkip	Advance the counter of a counter-based RNG.
RngSkip	Advance the counter of a counter-based RNG.
Roll <T>	Rolls the elements of a tensor along an axis.
Rpc	Perform batches of RPC requests.
SamplingDataset	Creates a dataset that takes a Bernoulli sample of the contents of another dataset.
ScaleAndTranslate
ScaleAndTranslateGrad <T extends Number>
ScatterAdd <T>	Adds sparse updates to a variable reference.
ScatterDiv <T>	Divides a variable reference by sparse updates.
ScatterMax <T extends Number>	Reduces sparse updates into a variable reference using the `max` operation.
ScatterMin <T extends Number>	Reduces sparse updates into a variable reference using the `min` operation.
ScatterMul <T>	Multiplies sparse updates into a variable reference.
ScatterNd <U>	Scatter `updates` into a new tensor according to `indices`.
ScatterNdAdd <T>	Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable.
ScatterNdMax <T>	Computes element-wise maximum.
ScatterNdMin <T>	Computes element-wise minimum.
ScatterNdNonAliasingAdd <T>	Aplica una adición escasa a la "entrada" utilizando valores o sectores individuales de `actualizaciones` según índices `índices`.
ScatterNdSub <T>	Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable.
ScatterNdUpdate <T>	Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`.
ScatterSub <T>	Subtracts sparse updates to a variable reference.
ScatterUpdate <T>	Applies sparse updates to a variable reference.
SelectV2 <T>
Enviar	Sends the named tensor from send_device to recv_device.
SendTPUEmbeddingGradients	Performs gradient updates of embedding tables.
SetDiff1d <T, U extends Number>	Computes the difference between two lists of numbers or strings.
SetSize	Number of unique elements along last dimension of input `set`.
Shape <U extends Number>	Returns the shape of a tensor.
ShapeN <U extends Number>	Returns shape of tensors.
ShardDataset	Creates a `Dataset` that includes only 1/`num_shards` of this dataset.
ShuffleAndRepeatDatasetV2
ShuffleDatasetV2
ShuffleDatasetV3
ShutdownDistributedTPU	Shuts down a running distributed TPU system.
Size <U extends Number>	Returns the size of a tensor.
Skipgram	Parses a text file and creates a batch of examples.
SleepDataset
Slice <T>	Return a slice from 'input'.
SlidingWindowDataset	Creates a dataset that passes a sliding window over `input_dataset`.
Snapshot <T>	Returns a copy of the input tensor.
SnapshotDataset	Creates a dataset that will write to / read from a snapshot.
SobolSample <T extends Number>	Generates points from the Sobol sequence.
SpaceToBatchNd <T>	SpaceToBatch for ND tensors of type T.
SparseApplyAdagradV2 <T>	Update relevant entries in 'var' and 'accum' according to the adagrad scheme.
SparseBincount <U extends Number>	Counts the number of occurrences of each value in an integer array.
SparseCountSparseOutput <U extends Number>	Performs sparse-output bin counting for a sparse tensor input.
SparseCrossHashed	Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors.
SparseCrossV2	Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors.
SparseMatrixAdd	Sparse addition of two CSR matrices, C = alpha * A + beta * B.
SparseMatrixMatMul <T>	Matrix-multiplies a sparse matrix with a dense matrix.
SparseMatrixMul	Element-wise multiplication of a sparse matrix with a dense tensor.
SparseMatrixNNZ	Returns the number of nonzeroes of `sparse_matrix`.
SparseMatrixOrderingAMD	Computes the Approximate Minimum Degree (AMD) ordering of `input`.
SparseMatrixSoftmax	Calculates the softmax of a CSRSparseMatrix.
SparseMatrixSoftmaxGrad	Calculates the gradient of the SparseMatrixSoftmax op.
SparseMatrixSparseCholesky	Computes the sparse Cholesky decomposition of `input`.
SparseMatrixSparseMatMul	Sparse-matrix-multiplies two CSR matrices `a` and `b`.
SparseMatrixTranspose	Transposes the inner (matrix) dimensions of a CSRSparseMatrix.
SparseMatrixZeros	Creates an all-zeros CSRSparseMatrix with shape `dense_shape`.
SparseTensorToCSRSparseMatrix	Converts a SparseTensor to a (possibly batched) CSRSparseMatrix.
Spence <T extends Number>
Split <T>	Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension.
SplitV <T>	Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension.
Squeeze <T>	Removes dimensions of size 1 from the shape of a tensor.
Stack <T>	Packs a list of `N` rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor.
Escenario	Stage values similar to a lightweight Enqueue.
StageClear	Op removes all elements in the underlying container.
StagePeek	Op peeks at the values at the specified index.
StageSize	Op returns the number of elements in the underlying container.
StatefulRandomBinomial <V extends Number>
StatefulStandardNormal <U>	Outputs random values from a normal distribution.
StatefulStandardNormalV2 <U>	Outputs random values from a normal distribution.
StatefulTruncatedNormal <U>	Outputs random values from a truncated normal distribution.
StatefulUniform <U>	Outputs random values from a uniform distribution.
StatefulUniformFullInt <U>	Outputs random integers from a uniform distribution.
StatefulUniformInt <U>	Outputs random integers from a uniform distribution.
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends Number>
StatelessRandomBinomial <W extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a binomial distribution.
StatelessRandomGammaV2 <V extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution.
StatelessRandomGetKeyCounterAlg	Picks the best algorithm based on device, and scrambles seed into key and counter.
StatelessRandomNormalV2 <U extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom values from a normal distribution.
StatelessRandomPoisson <W extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a Poisson distribution.
StatelessRandomUniformFullInt <V extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution.
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution.
StatelessRandomUniformIntV2 <U extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution.
StatelessRandomUniformV2 <U extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution.
StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extends Number>	Generate a randomly distorted bounding box for an image deterministically.
StatelessTruncatedNormalV2 <U extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution.
StatsAggregatorHandleV2
StatsAggregatorSetSummaryWriter	Set a summary_writer_interface to record statistics using given stats_aggregator.
StopGradient <T>	Stops gradient computation.
StridedSlice <T>	Return a strided slice from `input`.
StridedSliceAssign <T>	Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`.
StridedSliceGrad <U>	Returns the gradient of `StridedSlice`.
StringLower	Converts all uppercase characters into their respective lowercase replacements.
StringNGrams <T extends Number>	Creates ngrams from ragged string data.
StringUpper	Converts all lowercase characters into their respective uppercase replacements.
Sum <T>	Computes the sum of elements across dimensions of a tensor.
SwitchCond <T>	Forwards `data` to the output port determined by `pred`.
TPUCompilationResult	Returns the result of a TPU compilation.
TPUCompileSucceededAssert	Asserts that compilation succeeded.
TPUEmbeddingActivations	An op enabling differentiation of TPU Embeddings.
TPUExecute	Op that loads and executes a TPU program on a TPU device.
TPUExecuteAndUpdateVariables	Op that executes a program with optional in-place variable updates.
TPUOrdinalSelector	A TPU core selector Op.
TPUPartitionedInput <T>	An op that groups a list of partitioned inputs together.
TPUPartitionedOutput <T>	An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation.
TPUReplicateMetadata	Metadata indicating how the TPU computation should be replicated.
TPUReplicatedInput <T>	Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation.
TPUReplicatedOutput <T>	Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation.
TemporaryVariable <T>	Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step.
TensorArray	An array of Tensors of given size.
TensorArrayClose	Delete the TensorArray from its resource container.
TensorArrayConcat <T>	Concat the elements from the TensorArray into value `value`.
TensorArrayGather <T>	Gather specific elements from the TensorArray into output `value`.
TensorArrayGrad	Creates a TensorArray for storing the gradients of values in the given handle.
TensorArrayGradWithShape	Creates a TensorArray for storing multiple gradients of values in the given handle.
TensorArrayPack <T>
TensorArrayRead <T>	Read an element from the TensorArray into output `value`.
TensorArrayScatter	Scatter the data from the input value into specific TensorArray elements.
TensorArraySize	Get the current size of the TensorArray.
TensorArraySplit	Split the data from the input value into TensorArray elements.
TensorArrayUnpack
TensorArrayWrite	Push an element onto the tensor_array.
TensorForestCreateTreeVariable	Creates a tree resource and returns a handle to it.
TensorForestTreeDeserialize	Deserializes a proto into the tree handle
TensorForestTreeIsInitializedOp	Checks whether a tree has been initialized.
TensorForestTreePredict	Output the logits for the given input data
TensorForestTreeResourceHandleOp	Creates a handle to a TensorForestTreeResource
TensorForestTreeSerialize	Serializes the tree handle to a proto
TensorForestTreeSize	Get the number of nodes in a tree
TensorListConcat <T>	Concats all tensors in the list along the 0th dimension.
TensorListConcatLists
TensorListConcatV2 <U>	Concats all tensors in the list along the 0th dimension.
TensorListElementShape <T extends Number>	The shape of the elements of the given list, as a tensor.
TensorListFromTensor	Creates a TensorList which, when stacked, has the value of `tensor`.
TensorListGather <T>	Creates a Tensor by indexing into the TensorList.
TensorListGetItem <T>
TensorListLength	Returns the number of tensors in the input tensor list.
TensorListPopBack <T>	Returns the last element of the input list as well as a list with all but that element.
TensorListPushBack	Returns a list which has the passed-in `Tensor` as last element and the other elements of the given list in `input_handle`.
TensorListPushBackBatch
TensorListReserve	List of the given size with empty elements.
TensorListResize	Resizes the list.
TensorListScatter	Creates a TensorList by indexing into a Tensor.
TensorListScatterIntoExistingList	Scatters tensor at indices in an input list.
TensorListScatterV2	Creates a TensorList by indexing into a Tensor.
TensorListSetItem
TensorListSplit	Splits a tensor into a list.
TensorListStack <T>	Stacks all tensors in the list.
TensorMapErase	Returns a tensor map with item from given key erased.
TensorMapHasKey	Returns whether the given key exists in the map.
TensorMapInsert	Returns a map that is the 'input_handle' with the given key-value pair inserted.
TensorMapLookup <U>	Returns the value from a given key in a tensor map.
TensorMapSize	Returns the number of tensors in the input tensor map.
TensorMapStackKeys <T>	Returns a Tensor stack of all keys in a tensor map.
TensorScatterAdd <T>	Adds sparse `updates` to an existing tensor according to `indices`.
TensorScatterMax <T>
TensorScatterMin <T>
TensorScatterSub <T>	Subtracts sparse `updates` from an existing tensor according to `indices`.
TensorScatterUpdate <T>	Scatter `updates` into an existing tensor according to `indices`.
TensorStridedSliceUpdate <T>	Assign `value` to the sliced l-value reference of `input`.
ThreadPoolDataset	Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`.
ThreadPoolHandle	Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`.
Tile <T>	Constructs a tensor by tiling a given tensor.
Timestamp	Provides the time since epoch in seconds.
ToBool	Converts a tensor to a scalar predicate.
TopKUnique	Returns the TopK unique values in the array in sorted order.
TopKWithUnique	Returns the TopK values in the array in sorted order.
TridiagonalMatMul <T>	Calculate product with tridiagonal matrix.
TridiagonalSolve <T>	Solves tridiagonal systems of equations.
TryRpc	Perform batches of RPC requests.
Unbatch <T>	Reverses the operation of Batch for a single output Tensor.
UnbatchGrad <T>	Gradient of Unbatch.
UncompressElement	Uncompresses a compressed dataset element.
UnicodeDecode <T extends Number>	Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points.
UnicodeEncode	Encode a tensor of ints into unicode strings.
Unique <T, V extends Number>	Finds unique elements along an axis of a tensor.
UniqueDataset	Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`.
UniqueWithCounts <T, V extends Number>	Finds unique elements along an axis of a tensor.
UnravelIndex <T extends Number>	Converts an array of flat indices into a tuple of coordinate arrays.
UnsortedSegmentJoin	Joins the elements of `inputs` based on `segment_ids`.
Unstack <T>	Unpacks a given dimension of a rank-`R` tensor into `num` rank-`(R-1)` tensors.
Unstage	Op is similar to a lightweight Dequeue.
UnwrapDatasetVariant
UpperBound <U extends Number>	Applies upper_bound(sorted_search_values, values) along each row.
VarHandleOp	Creates a handle to a Variable resource.
VarIsInitializedOp	Checks whether a resource handle-based variable has been initialized.
Variable <T>	Holds state in the form of a tensor that persists across steps.
VariableShape <T extends Number>	Returns the shape of the variable pointed to by `resource`.
Dónde	Returns locations of nonzero / true values in a tensor.
Where3 <T>	Selects elements from `x` or `y`, depending on `condition`.
WorkerHeartbeat	Worker heartbeat op.
WrapDatasetVariant
WriteRawProtoSummary	Writes a serialized proto summary.
XlaRecvFromHost <T>	An op to receive a tensor from the host.
XlaSendToHost	An op to send a tensor to the host.
Xlog1py <T>	Returns 0 if x == 0, and x * log1p(y) otherwise, elementwise.
Zeros <T>	An operator creating a constant initialized with zeros of the shape given by `dims`.
ZerosLike <T>	Returns a tensor of zeros with the same shape and type as x.

A marker interface for all operation wrappers.

Operation wrappers provide strongly typed interfaces for building and execution operations without the use of literals and indexes, as required in the core classes.

This interface allows keeping references to any operation wrapper using a common type.

 // All values returned by an Ops call can be referred as a Op
 Op split = ops.array().split(...);
 Op shape = ops.array().shape(...);

 // All operations could be added to an Op collection
 Collection<Op> allOps = Arrays.asList(split, shape);