Hủy bỏ | Nâng cao một ngoại lệ để hủy bỏ quá trình khi được gọi. |
Tất cả | Tính toán "logic và" của các phần tử qua các kích thước của một tenxơ. |
Alltoall <t> | OP để trao đổi dữ liệu trên các bản sao TPU. |
AnonymousIteratorv2 | Một container cho một tài nguyên lặp. |
AnonymousMemoryCache | |
AnonymousmultideviceIterator | Một container cho tài nguyên lặp đa thiết bị. |
Anonymousrandomseedgenerator | |
Anonymousseedgenerator | |
Bất kì | Tính toán "logic hoặc" của các phần tử qua các kích thước của một tenxơ. |
Áp dụngAgradv2 <T> | Cập nhật '*var' theo sơ đồ Adagrad. |
AssertCardinalityDataset | |
AssertNextDatAset | Một sự biến đổi khẳng định những biến đổi nào xảy ra tiếp theo. |
Khẳng định | Khẳng định rằng điều kiện đã cho là đúng. |
Gán <t> | Cập nhật 'ref' bằng cách gán 'giá trị' cho nó. |
GhementAdd <T> | Cập nhật 'ref' bằng cách thêm 'giá trị' vào nó. |
Gh diện | Thêm một giá trị vào giá trị hiện tại của một biến. |
GánSub <t> | Cập nhật 'ref' bằng cách trừ 'giá trị' từ nó. |
GánSubVarableOp | Trừ một giá trị từ giá trị hiện tại của một biến. |
Gh diện | Gán một giá trị mới cho một biến. |
Autosharddataset | Tạo một bộ dữ liệu thu thập dữ liệu đầu vào. |
Bandedtriangorsolve <T> | |
rào cản | Xác định một rào cản tồn tại trên các thực thi biểu đồ khác nhau. |
Barrierclose | Đóng các rào cản đã cho. |
Barrierincompletesize | Tính toán số lượng các phần tử không hoàn chỉnh trong rào cản đã cho. |
BarrierinsertMany | Đối với mỗi khóa, gán giá trị tương ứng cho thành phần được chỉ định. |
Barrierreadysize | Tính toán số lượng các yếu tố hoàn chỉnh trong hàng rào đã cho. |
Barriertakemany | Lấy số lượng các yếu tố đã hoàn thành từ một rào cản. |
Lô | Các lô tất cả các tenxơ đầu vào một cách không đồng nhất. |
BatchMatMulv2 <T> | Nhân các lát của hai tenxor theo lô. |
Batchtospace <T> | Batchtospace cho các cường độ 4-D của Type T. |
Batchtospacend <T> | Batchtospace cho ND Tensors loại T. |
Besseli0 <T mở rộng số> | |
Besseli1 <T mở rộng số> | |
Besselj0 <T mở rộng số> | |
Besselj1 <T mở rộng số> | |
Besselk0 <T mở rộng số> | |
Besselk0e <T mở rộng số> | |
Besselk1 <T mở rộng số> | |
Besselk1e <T mở rộng số> | |
Bessely0 <T mở rộng số> | |
Bessely1 <T mở rộng số> | |
Bitcast <u> | Bitcasts một tenxơ từ loại này sang loại khác mà không cần sao chép dữ liệu. |
Blocklstm <t mở rộng số> | Tính toán sự lan truyền chuyển tiếp của tế bào LSTM cho tất cả các bước thời gian. |
Blocklstmgrad <t mở rộng số> | Tính toán sự lan truyền ngược của tế bào LSTM trong toàn bộ chuỗi thời gian. |
Blocklstmgradv2 <t mở rộng số> | Tính toán sự lan truyền ngược của tế bào LSTM trong toàn bộ chuỗi thời gian. |
Blocklstmv2 <t mở rộng số> | Tính toán sự lan truyền chuyển tiếp của tế bào LSTM cho tất cả các bước thời gian. |
BoostedTreesaggregatestats | Tổng hợp tóm tắt các số liệu thống kê tích lũy cho lô. |
BoostedTreesbucketize | Xô hàng từng tính năng dựa trên ranh giới xô. |
BoostedTreScalCulateBestFeaturesplit | Tính toán lợi nhuận cho từng tính năng và trả về thông tin phân chia tốt nhất có thể cho tính năng này. |
BoostedTreeScalCulationBestFeaturesPlitV2 | Tính toán lợi nhuận cho từng tính năng và trả về thông tin phân chia tốt nhất có thể cho mỗi nút. |
BoostedTreescalculatingBestgainSperFeat | Tính toán lợi nhuận cho từng tính năng và trả về thông tin phân chia tốt nhất có thể cho tính năng này. |
BoostedTreescenterBias | Tính toán trước từ dữ liệu đào tạo (độ lệch) và điền vào nút đầu tiên với các nhật ký trước đó. |
BoostedTreesCreateensemble | Tạo một mô hình đồng bộ cây và trả về một tay cầm cho nó. |
BoostedTreesCreatequantileStreamResource | Tạo tài nguyên cho các luồng lượng tử. |
BoostedTreesDeserializeEnsemble | Hủy hóa một cấu hình của cây được nối tiếp và thay thế cây hiện tại hòa tấu. |
BoostedTreesEnsemBleresourceHandLeop | Tạo tay cầm cho một |
BoostedTreesExampledebugoutputs | Debugging/Model Insplitability đầu ra cho mỗi ví dụ. |
BoostedTreesFlushquantilesummaries | Xóa các bản tóm tắt lượng tử từ mỗi tài nguyên luồng lượng tử. |
BoostedTreeSgetEnsemblestates | Truy cập mã thông báo TEKE tài nguyên của Cây, số lượng cây và số liệu thống kê đang phát triển. |
BoostedTreesMakequantilesummaries | Làm cho tóm tắt các lượng tử cho lô. |
BoostedTreesMakestatsSummary | Làm cho tóm tắt các số liệu thống kê tích lũy cho lô. |
BoostedTreespredict | Chạy nhiều yếu tố dự đoán hồi quy phụ gia trên các phiên bản đầu vào và Tính toán nhật ký. |
BoostedTreeSquantileStreamResourCeaddsummies | Thêm tóm tắt lượng tử vào mỗi tài nguyên luồng lượng tử. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceSerialize | Deserialize Ranh giới xô và cờ sẵn sàng vào QuantileAccumulator hiện tại. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | Xóa các bản tóm tắt cho một tài nguyên luồng lượng tử. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | Tạo ranh giới xô cho mỗi tính năng dựa trên các bản tóm tắt tích lũy. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandLeop | Tạo một tay cầm cho một BoostedTreesQuantileStreamResource. |
BoostedTreesserializeEnsemble | Tuần tự hóa cây đồng phục thành một proto. |
BoostedTreessParseAggregatestats | Tổng hợp tóm tắt các số liệu thống kê tích lũy cho lô. |
BoostedTreessParSecalCulationBestFeaturesplit | Tính toán lợi nhuận cho từng tính năng và trả về thông tin phân chia tốt nhất có thể cho tính năng này. |
BoostedTreestrainingpredict | Chạy nhiều yếu tố dự đoán hồi quy phụ gia trên các phiên bản đầu vào và Tính toán bản cập nhật cho nhật ký được lưu trong bộ nhớ cache. |
BoostedTreesUpdateEnsemble | Cập nhật bộ đồng phục cây bằng cách thêm một lớp vào cây cuối cùng được trồng hoặc bằng cách bắt đầu một cây mới. |
BoostedTreesUpdateensemblev2 | Cập nhật bộ đồng phục cây bằng cách thêm một lớp vào cây cuối cùng được trồng hoặc bằng cách bắt đầu một cây mới. |
BroadcastDodyicShape <T mở rộng số> | Trả lại hình dạng của S0 OP S1 với phát sóng. |
BroadcastGradientArss <T mở rộng số> | Trả về các chỉ số giảm cho độ dốc tính toán của S0 OP S1 với chương trình phát sóng. |
Phát sóng <T> | Phát một mảng cho một hình dạng tương thích. |
Xô | Xô 'đầu vào' dựa trên 'ranh giới'. |
CSRSparSematrixComponents <T> | Đọc ra các thành phần CSR tại lô `index`. |
CSRSPARSEMATRIXTODENSE <T> | Chuyển đổi một CSRSparSematrix (có thể được sử dụng) thành |
CSRSPARSEMATRIXTOSPARSETENSOR <T> | Chuyển đổi một CSRSParesMatrix (có thể sử dụng) thành một sparsetensor. |
CSVDATASET | |
CSVDATASETV2 | |
CTCLOSSV2 | Tính toán tổn thất CTC (xác suất nhật ký) cho mỗi mục nhập. |
Bộ nhớ cacheatasetv2 | |
CheckNumericsv2 <T mở rộng số> | Kiểm tra một tenxơ cho các giá trị NAN, -inf và +Inf. |
Selectfastestdataset | |
ClipbyValue <T> | Clip giá trị tenxơ đến một tối thiểu và tối đa được chỉ định. |
Cha tập thể <T mở rộng số> | Tích lũy lẫn nhau nhiều tenxor thuộc loại và hình dạng giống hệt nhau. |
CollectiveGatherv2 <T mở rộng số> | Tích lũy lẫn nhau nhiều tenxor thuộc loại và hình dạng giống hệt nhau. |
CollectivePermute <T> | Một OP để hoán vị các tenxơ trên các phiên bản TPU được sao chép. |
Thu thập số lượng <t mở rộng số> | Cùng nhau làm giảm nhiều tenxor thuộc loại và hình dạng giống hệt nhau. |
Kết hợpNonmaxsuppression | Tham lam chọn một tập hợp con của các hộp giới hạn theo thứ tự giảm dần điểm số, Hoạt động này thực hiện Non_Max_Suppression trên các đầu vào mỗi lô, trên tất cả các lớp. |
Nén | Nén một phần tử tập dữ liệu. |
ComputeBatchSize | Tính toán kích thước lô tĩnh của một bộ dữ liệu sans một phần. |
Concat <T> | Concatenates tenxơ dọc theo một chiều. |
Cấu hình Phân phốitpu | Thiết lập các cấu trúc tập trung cho một hệ thống TPU phân tán. |
Configuretpuembedding | Thiết lập tpuembedding trong một hệ thống TPU phân tán. |
Hằng số <t> | Một toán tử tạo ra một giá trị không đổi. |
Tiêu thụ | OP này tiêu thụ một khóa được tạo bởi `mutexlock`. |
ControlTrigger | Không làm gì cả. |
Sao chép <t> | Sao chép một tenxơ từ CPU-TO-CPU hoặc GPU-to GPU. |
Copyhost <t> | Sao chép một tenxơ để lưu trữ. |
Countupto <T mở rộng số> | Gia tăng 'ref' cho đến khi nó đạt đến 'giới hạn'. |
CrossReplicasum <T mở rộng số> | Một đầu vào OP để tổng kết trên các phiên bản TPU được sao chép. |
CudnnrnnBackPropv3 <T mở rộng số> | Bước backprop của Cudnnrnnv3. |
Cudnnrnncanonicaltoparamsv2 <T mở rộng số> | Chuyển đổi các thông số Cudnnrnn từ dạng chính tắc thành dạng có thể sử dụng. |
Cudnnrnnpamstocanonicalv2 <T mở rộng số> | Lấy Cudnnrnn tham số ở dạng chính tắc. |
Cudnnrnnv3 <T mở rộng số> | Một RNN được hỗ trợ bởi Cudnn. |
CumulativeLogSumExp <t mở rộng số> | Tính toán sản phẩm tích lũy của tenxơ `x` dọc theo` trục`. |
DataServatedAset | |
DataSetCardInality | Trả về tính chất của `input_dataset`. |
DataSetFromGraph | Tạo một bộ dữ liệu từ `graph_def` đã cho. |
DataSettographv2 | Trả về một graphdef được nối tiếp đại diện cho `input_dataset`. |
Dawsn <T mở rộng số> | |
DebugGradientidentity <T> | Danh tính op để gỡ lỗi gradient. |
Debuggradientrefidentity <T> | Danh tính op để gỡ lỗi gradient. |
Gỡ lỗi <T> | Cung cấp ánh xạ danh tính của tenxơ đầu vào không phải là REF để gỡ lỗi. |
Debugidentityv2 <T> | Debug Danh tính v2 op. |
Debugnancount | Gỡ lỗi Nan Value Counter Op. |
Debugnumericsummary | Gỡ lỗi tóm tắt số op. |
DebugNumericSummaryV2 <u mở rộng số> | Gỡ lỗi tóm tắt số v2 op. |
DecodeImage <T mở rộng số> | Chức năng cho decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg và decode_png. |
DecodepaddedRaw <t mở rộng số> | Giải thích lại các byte của một chuỗi dưới dạng vectơ số. |
Decodeproto | Các trường chiết xuất OP từ một thông báo bộ đệm giao thức được nối tiếp thành các tenxơ. |
DeepCopy <T> | Tạo một bản sao của `x`. |
Xóa | Một container cho một tài nguyên lặp. |
DeletEmemoryCache | |
DeletemultideviceIterator | Một container cho một tài nguyên lặp. |
DeleterAndomseedgenerator | |
DeleteseedGenerator | |
XÓA TUYỆT VỜI | Xóa tenxơ được chỉ định bởi xử lý của nó trong phiên. |
Greobincount <u mở rộng số> | Đếm số lần xuất hiện của mỗi giá trị trong một mảng số nguyên. |
DensecountsParseOutput <u mở rộng số> | Thực hiện đếm thùng chính xác cho đầu vào tf.tensor. |
DENSETOCSRSPARSEMATRIX | Chuyển đổi một tenxơ dày đặc thành CSRSPARSEMATRIX (có thể sử dụng). |
Phá hủyResourceop | Xóa tài nguyên được chỉ định bởi tay cầm. |
DESTTEMDERVARIABLE <T> | Phá hủy biến tạm thời và trả về giá trị cuối cùng của nó. |
DeviceIndex | Trả về chỉ mục của thiết bị mà OP chạy. |
DirectionInterLeaveDataSet | Một sự thay thế cho `InterleaVedataset` trên một danh sách cố định của các bộ dữ liệu` n`. |
DrawBoundBoxesV2 <T mở rộng số> | Vẽ các hộp giới hạn trên một lô hình ảnh. |
Giả | |
Dummymemorycache | |
Dummyseedgenerator | |
DynamicPartition <T> | Các phân vùng `Data` thành` num_partitions` tenxơ sử dụng các chỉ số từ `phân vùng`. |
DynamicStitch <T> | Xen kẽ các giá trị từ các tenxơ `data` vào một tenxơ duy nhất. |
Editdistance | Tính khoảng cách chỉnh sửa (có thể bình thường hóa) Levenshtein. |
EIG <u> | Tính toán sự phân hủy eigen của một hoặc nhiều ma trận vuông. |
Einsum <T> | Sự co thắt tenxơ theo quy ước tổng kết Einstein. |
Trống <t> | Tạo một tenxơ với hình dạng đã cho. |
TrốngTensorlist | Tạo và trả về một danh sách tenxơ trống. |
TrốngTensormap | Tạo và trả về một bản đồ tenxơ trống. |
Encodeproto | OP tuần tự hóa các thông báo protobuf được cung cấp trong các tenxơ đầu vào. |
EnqueuetpuembeddingIntegerBatch | Một OP thu hút một danh sách các tenxơ đầu vào để tpuembedding. |
Enqueuetpuembeddingraggedtensorbatch | Giảm bớt việc chuyển mã sử dụng tf.nn.embedding_lookup (). |
EnqueuetpuembeddingsParSebatch | Một OP mà các chỉ số đầu vào của TPUEMBedding từ một sparsetensor. |
Enqueuetpuembeddingsparsetensorbatch | Giảm bớt việc chuyển mã sử dụng tf.nn.embedding_lookup_sparse (). |
Ensureshape <T> | Đảm bảo rằng hình dạng của tenxơ phù hợp với hình dạng dự kiến. |
Nhập <t> | Tạo hoặc tìm một khung con và làm cho `data` có sẵn cho khung con. |
Erfinv <t mở rộng số> | |
EuclideAnnorm <T> | Tính định mức Euclide của các yếu tố qua các kích thước của một tenxơ. |
Thoát <T> | Thoát khỏi khung hiện tại vào khung cha mẹ của nó. |
Mở rộng <T> | Chèn một kích thước 1 vào hình dạng của một tenxơ. |
Thử nghiệmAutosharddataset | Tạo một bộ dữ liệu thu thập dữ liệu đầu vào. |
Thử nghiệmBytesProducedStatsDataSet | Ghi lại kích thước byte của mỗi phần tử của `input_dataset` trong một trình thống kê. |
Thử nghiệmChooseFastDataSet | |
Thử nghiệmDataSetCardinality | Trả về tính chất của `input_dataset`. |
Thử nghiệmDataSettotFrecord | Ghi bộ dữ liệu đã cho vào tệp đã cho bằng định dạng TFRecord. |
Thử nghiệmDensetosparsebatchDataSet | Tạo một bộ dữ liệu mà các phần tử đầu vào thành một sparsetensor. |
Experimentallatencystatsdataset | Ghi lại độ trễ của việc sản xuất các phần tử `input_dataset` trong một bộ công cụ thống kê. |
Thử nghiệmMatchingFilesDataSet | |
Thử nghiệmMaxIntraopparideMasmdataset | Tạo một bộ dữ liệu ghi đè lên sự song song nội bộ tối đa. |
Thử nghiệmParseExampledataset | Biến đổi `input_dataset` chứa` example` protos dưới dạng vectơ của dt_string thành một bộ dữ liệu của các đối tượng `tensor` hoặc` sparsetensor` đại diện cho các tính năng được phân tích cú pháp. |
Thử nghiệmPrivateThreadPooldataset | Tạo một bộ dữ liệu sử dụng nhóm luồng tùy chỉnh để tính toán `input_dataset`. |
Thử nghiệmRandomdataset | Tạo một bộ dữ liệu trả về số giả và số giả. |
Thử nghiệmRebatchDataSet | Tạo một bộ dữ liệu thay đổi kích thước lô. |
Thí nghiệmSetstatsaggregatordataset | |
Thí nghiệmLidingWindowDataSet | Tạo một bộ dữ liệu vượt qua một cửa sổ trượt trên `input_dataset`. |
Thử nghiệmQLDATASET | Tạo một bộ dữ liệu thực thi truy vấn SQL và phát ra các hàng của tập kết quả. |
Thử nghiệmStatsaggregatorHandle | Tạo tài nguyên Trình quản lý thống kê. |
Thử nghiệmStatsaggregatorsummary | Tạo một bản tóm tắt của bất kỳ thống kê nào được ghi lại bởi người quản lý thống kê đã cho. |
Thử nghiệmunbatchdataset | Một bộ dữ liệu chia các phần tử của đầu vào của nó thành nhiều yếu tố. |
Expint <t mở rộng số> | |
Trích dẫnglimpsev2 | Trích xuất một cái nhìn thoáng qua từ tenxơ đầu vào. |
ExtractVolumEpatches <T mở rộng số> | Trích xuất `các bản vá 'từ` input` và đặt chúng vào kích thước đầu ra `" chiều sâu ". |
Điền vào <u> | Tạo một tenxơ chứa đầy giá trị vô hướng. |
Dấu vân tay | Tạo giá trị dấu vân tay. |
FresnelCos <T mở rộng số> | |
Fresnelsin <T mở rộng số> | |
Fusesbatchnormgradv3 <t mở rộng số, u mở rộng số> | Gradient cho bình thường hóa hàng loạt. |
Fusesbatchnormv3 <t mở rộng số, u mở rộng số> | Bình thường hóa hàng loạt. |
Grublockcell <T mở rộng số> | Tính toán tế bào GRU chuyển tiếp chuyển tiếp trong 1 bước thời gian. |
Grublockcellgrad <t mở rộng số> | Tính toán sự tiến bộ trở lại của tế bào GRU trong 1 bước thời gian. |
Thu thập <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. |
Độ dốc | 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 tensor. |
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. |
Kích thước bản đồ | 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 | Không làm gì cả. |
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 . |
In | 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. |
Thứ hạng | 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 | Cập nhật '*var' theo thuật toán Adam. |
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> | Áp dụng phép cộng thưa thớt cho `input` bằng cách sử dụng các giá trị hoặc lát cắt riêng lẻ từ `cập nhật` theo chỉ số `chỉ số`. |
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> | |
Gửi | 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. |
Sân khấu | 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. |
Dấu thời gian | 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`. |
Ở đâu | 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. |