Questa pagina è stata tradotta dall'API Cloud Translation.

PrimitivoOp

classe astratta pubblica PrimitiveOp

Sottoclassi dirette conosciute

Interrompi , All , AllToAll <T>, AnonymousIteratorV2 , AnonymousMemoryCache , AnonymousMultiDeviceIterator , AnonymousRandomSeedGenerator , AnonymousSeedGenerator , Any , ApplyAdagradV2 <T>, AssertCardinalityDataset , AssertNextDataset , AssertThat , Assign <T>, AssignAdd <T> e 61 altri 4.

Interrompere	Solleva un'eccezione per interrompere il processo quando viene chiamato.
Tutto	Calcola la "logica e" degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore.
TuttiToTutti <T>	Un'operazione per scambiare dati tra repliche TPU.
AnonymousIteratorV2	Un contenitore per una risorsa iteratore.
AnonymousMemoryCache
AnonimoMultiDeviceIterator	Un contenitore per una risorsa iteratore multidispositivo.
Generatore di semi casuali anonimo
Generatore di semi anonimo
Qualunque	Calcola l'"or logico" degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore.
ApplicaAdagradV2 <T>	Aggiorna '*var' secondo lo schema adagrad.
AssertCardinalityDataset
AssertNextDataset	Una trasformazione che stabilisce quali trasformazioni avverranno dopo.
Afferma questo	Afferma che la condizione data è vera.
Assegna <T>	Aggiorna "ref" assegnandogli "valore".
AssegnaAggiungi <T>	Aggiorna "ref" aggiungendovi "valore".
AssegnaAggiungiVariabileOp	Aggiunge un valore al valore corrente di una variabile.
AssegnaSub <T>	Aggiorna "ref" sottraendo "value" da esso.
AssegnaSubVariableOp	Sottrae un valore dal valore corrente di una variabile.
AssegnaVariabileOp	Assegna un nuovo valore a una variabile.
Set di dati AutoShard	Crea un set di dati che suddivide in partizioni il set di dati di input.
BandedTriangularSolve <T>
Barriera	Definisce una barriera che persiste tra diverse esecuzioni del grafico.
BarrieraChiudi	Chiude la barriera data.
BarrieraIncompletaDimensione	Calcola il numero di elementi incompleti nella barriera data.
BarrieraInserisciMolti	Per ogni chiave, assegna il rispettivo valore al componente specificato.
BarrierReadySize	Calcola il numero di elementi completi nella barriera data.
BarrieraPrendiMolti	Prende il numero indicato di elementi completati da una barriera.
Lotto	Raggruppa tutti i tensori di input in modo non deterministico.
BatchMatMulV2 <T>	Moltiplica le fette di due tensori in batch.
BatchToSpace <T>	BatchToSpace per tensori 4-D di tipo T.
BatchToSpaceNd <T>	BatchToSpace per tensori ND di tipo T.
BesselI0 <T estende il numero>
BesselI1 <T estende il numero>
BesselJ0 <T estende il numero>
BesselJ1 <T estende il numero>
BesselK0 <T estende il numero>
BesselK0e <T estende il numero>
BesselK1 <T estende il numero>
BesselK1e <T estende il numero>
BesselY0 <T estende il numero>
BesselY1 <T estende il numero>
Bitcast <U>	Bitcast un tensore da un tipo a un altro senza copiare i dati.
BlockLSTM <T estende il numero>	Calcola la propagazione in avanti della cella LSTM per tutti i passaggi temporali.
BlockLSTMGrad <T estende Numero>	Calcola la propagazione all'indietro della cella LSTM per l'intera sequenza temporale.
BlockLSTMGradV2 <T estende il numero>	Calcola la propagazione all'indietro della cella LSTM per l'intera sequenza temporale.
BlockLSTMV2 <T estende il numero>	Calcola la propagazione in avanti della cella LSTM per tutti i passaggi temporali.
BoostedTreesAggregateStats	Aggrega il riepilogo delle statistiche accumulate per il batch.
BoostedTreesBucketize	Classifica ciascuna funzionalità in un bucket in base ai limiti del bucket.
BoostedTreesCalcolaBestFeatureDividi	Calcola i guadagni per ciascuna funzionalità e restituisce le migliori informazioni di suddivisione possibili per la funzionalità.
BoostedTreesCalcolaBestFeatureDividiV2	Calcola i guadagni per ciascuna funzionalità e restituisce le migliori informazioni di suddivisione possibili per ciascun nodo.
Alberi potenziatiCalcola i migliori guadagni per funzione	Calcola i guadagni per ciascuna funzionalità e restituisce le migliori informazioni di suddivisione possibili per la funzionalità.
BoostedTreesCenterBias	Calcola il prior dai dati di training (il bias) e riempie il primo nodo con il prior dei logit.
BoostedTreesCreateEnsemble	Crea un modello di insieme di alberi e restituisce un handle.
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource	Creare la risorsa per i flussi quantili.
BoostedTreesDeserializeEnsemble	Deserializza una configurazione di insieme di alberi serializzati e sostituisce l'albero corrente insieme.
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp	Crea un handle per un BoostedTreesEnsembleResource
BoostedTreesEsempioDebugOutputs	Output di debug/interpretabilità del modello per ogni esempio.
BoostedTreesFlushQuantileSummaries	Svuota i riepiloghi dei quantili da ciascuna risorsa del flusso quantile.
BoostedTreesGetEnsembleStates	Recupera il token del timbro della risorsa dell'insieme di alberi, il numero di alberi e le statistiche di crescita.
BoostedTreesCrea riepiloghi quantili	Crea il riepilogo dei quantili per il batch.
BoostedTreesMakeStatsSummary	Crea il riepilogo delle statistiche accumulate per il batch.
BoostedTreesPredict	Esegue più predittori di ensemble di regressione additiva su istanze di input e calcola i logit.
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries	Aggiungere i riepiloghi dei quantili a ciascuna risorsa del flusso quantile.
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize	Deserializza i limiti del bucket e prepara il flag nell'attuale QuantileAccumulator.
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush	Svuota i riepiloghi per una risorsa flusso quantile.
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries	Genera i limiti del bucket per ciascuna funzionalità in base ai riepiloghi accumulati.
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp	Crea un handle per BoostedTreesQuantileStreamResource.
BoostedTreesSerializeEnsemble	Serializza l'insieme dell'albero in un proto.
BoostedTreesSparseAggregateStats	Aggrega il riepilogo delle statistiche accumulate per il batch.
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureDividi	Calcola i guadagni per ciascuna funzionalità e restituisce le migliori informazioni di suddivisione possibili per la funzionalità.
BoostedTreesTrainingPredict	Esegue più predittori di ensemble di regressione additiva su istanze di input e calcola l'aggiornamento ai logit memorizzati nella cache.
BoostedTreesUpdateEnsemble	Aggiorna l'insieme degli alberi aggiungendo un livello all'ultimo albero in crescita o iniziando un nuovo albero.
BoostedTreesUpdateEnsembleV2	Aggiorna l'insieme degli alberi aggiungendo un livello all'ultimo albero in crescita o iniziando un nuovo albero.
BroadcastDynamicShape <T estende il numero>	Restituisce la forma di s0 op s1 con broadcast.
BroadcastGradientArgs <T estende il numero>	Restituisce gli indici di riduzione per il calcolo dei gradienti di s0 op s1 con broadcast.
Trasmetti a <T>	Trasmetti un array per una forma compatibile.
Mettere in ordine	Classifica gli "input" in base ai "confini".
CSRSparseMatrixComponents <T>	Legge i componenti CSR nell'indice batch.
CSRSparseMatrixToDense <T>	Convertire un CSRSparseMatrix (possibilmente in batch) in denso.
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T>	Converte un CSRSparesMatrix (possibilmente in batch) in uno SparseTensor.
CSVDataset
CSVDatasetV2
CTLossV2	Calcola la perdita CTC (probabilità logaritmica) per ciascuna voce batch.
CacheDatasetV2
CheckNumericsV2 <T estende il numero>	Controlla un tensore per i valori NaN, -Inf e +Inf.
Scegli il set di dati più veloce
ClipPerValore <T>	Ritaglia i valori del tensore su un minimo e un massimo specificati.
CollectiveGather <T estende il numero>	Accumula reciprocamente più tensori di identico tipo e forma.
CollectiveGatherV2 <T estende il numero>	Accumula reciprocamente più tensori di identico tipo e forma.
CollectivePermute <T>	Un'operazione per permutare i tensori tra le istanze TPU replicate.
CollectiveReduceV2 <T estende il numero>	Riduce reciprocamente più tensori di identico tipo e forma.
Soppressione combinata NonMax	Seleziona avidamente un sottoinsieme di riquadri di delimitazione in ordine decrescente di punteggio, Questa operazione esegue non_max_suppression sugli input per batch, in tutte le classi.
Elemento compresso	Comprime un elemento del set di dati.
Calcola dimensione batch	Calcola la dimensione batch statica di un set di dati senza batch parziali.
Concat <T>	Concatena i tensori lungo una dimensione.
ConfiguraTPU distribuito	Configura le strutture centralizzate per un sistema TPU distribuito.
Configura l'incorporamentoTPUE	Configura TPUEmbedding in un sistema TPU distribuito.
Costante <T>	Un operatore che produce un valore costante.
ConsumaMutexLock	Questa operazione utilizza un blocco creato da "MutexLock".
ControlTrigger	Non fa nulla.
Copia <T>	Copia un tensore da CPU a CPU o da GPU a GPU.
CopiaHost <T>	Copia un tensore su host.
CountUpTo <T estende il numero>	Incrementa 'ref' fino a raggiungere 'limit'.
CrossReplicaSum <T estende Numero>	Un'operazione per sommare gli input tra le istanze TPU replicate.
CudnnRNNBackpropV3 <T estende il numero>	Passaggio di backprop di CudnnRNNV3.
CudnnRNNCanonalToParamsV2 <T estende il numero>	Converte i parametri CudnnRNN dalla forma canonica alla forma utilizzabile.
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T estende il numero>	Recupera i parametri CudnnRNN in forma canonica.
CudnnRNNV3 <T estende il numero>	Una RNN supportata da cuDNN.
CumulativeLogsumexp <T estende il numero>	Calcola il prodotto cumulativo del tensore "x" lungo l'asse.
DataServiceDataset
Set di datiCardinalità	Restituisce la cardinalità di "input_dataset".
Set di dati da grafico	Crea un set di dati dal dato `graph_def`.
DatasetToGraphV2	Restituisce un GraphDef serializzato che rappresenta "input_dataset".
Dawns <T estende Numero>
DebugGradientIdentity <T>	Operazione identità per il debug del gradiente.
DebugGradientRefIdentity <T>	Operazione identità per il debug del gradiente.
DebugIdentity <T>	Fornisce una mappatura dell'identità del tensore di input di tipo non Ref per il debug.
DebugIdentityV2 <T>	Debug identità V2 op.
DebugNanCount	Debug contatore valori NaN Op.
DebugNumericSummary	Riepilogo numerico debug Op.
DebugNumericSummaryV2 <U estende il numero>	Debug Riepilogo Numerico V2 Op.
DecodeImage <T estende il numero>	Funzione per decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg e decode_png.
DecodePaddedRaw <T estende il numero>	Reinterpretare i byte di una stringa come un vettore di numeri.
DecodeProto	L'operazione estrae i campi da un protocollo serializzato memorizzando il messaggio in tensori.
Copia profonda <T>	Crea una copia di "x".
EliminaIteratore	Un contenitore per una risorsa iteratore.
EliminaMemoryCache
EliminaMultiDeviceIterator	Un contenitore per una risorsa iteratore.
EliminaGeneratoreSeme Casuale
EliminaSeedGenerator
EliminaSessionTensor	Elimina il tensore specificato dal relativo handle nella sessione.
DenseBincount <U estende il numero>	Conta il numero di occorrenze di ciascun valore in una matrice di numeri interi.
DenseCountSparseOutput <U estende il numero>	Esegue il conteggio dei contenitori di output sparsi per un input tf.tensor.
DenseToCSRSparseMatrix	Converte un tensore denso in un CSRSparseMatrix (possibilmente batch).
Distruggi risorsaOp	Elimina la risorsa specificata dall'handle.
Distruggi la variabile temporanea <T>	Distrugge la variabile temporanea e restituisce il suo valore finale.
DispositivoIndice	Restituisce l'indice del dispositivo eseguito dall'operazione.
Set di dati interleave diretto	Un sostituto di "InterleaveDataset" in un elenco fisso di set di dati "N".
DrawBoundingBoxesV2 <T estende il numero>	Disegna riquadri di delimitazione su una serie di immagini.
DummyIterationCounter
DummyMemoryCache
Generatore di semi fittizi
Partizione dinamica <T>	Partiziona i "dati" in tensori "num_partizioni" utilizzando gli indici di "partizioni".
Punto dinamico <T>	Interlaccia i valori dai tensori "dati" in un singolo tensore.
ModificaDistanza	Calcola la distanza di modifica Levenshtein (eventualmente normalizzata).
Eig <U>	Calcola la scomposizione automatica di una o più matrici quadrate.
Einsum <T>	Contrazione del tensore secondo la convenzione di Einstein sulla sommatoria.
<T> vuoto	Crea un tensore con la forma data.
Elenco Tensori Vuoti	Crea e restituisce un elenco di tensori vuoto.
VuotoTensorMap	Crea e restituisce una mappa tensore vuota.
EncodeProto	L'operazione serializza i messaggi protobuf forniti nei tensori di input.
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch	Un'operazione che accoda un elenco di tensori batch di input a TPUEmbedding.
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch	Facilita il porting del codice che utilizza tf.nn.embedding_lookup().
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch	Un'operazione che accoda TPUEmbedding indici di input da uno SparseTensor.
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch	Facilita il porting del codice che utilizza tf.nn.embedding_lookup_sparse().
GuaranteeShape <T>	Assicura che la forma del tensore corrisponda alla forma prevista.
Immettere <T>	Crea o trova un frame figlio e rende disponibili i "dati" al frame figlio.
Erfinv <T estende Numero>
Norma euclidea <T>	Calcola la norma euclidea degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore.
Esci da <T>	Esce dal frame corrente al frame principale.
EspandiDim <T>	Inserisce una dimensione pari a 1 nella forma di un tensore.
Set di dati AutoShard sperimentale	Crea un set di dati che suddivide in partizioni il set di dati di input.
ExperimentalBytesProducedStatsDataset	Registra la dimensione in byte di ciascun elemento di "input_dataset" in uno StatsAggregator.
Sperimentale Scegli il set di dati più veloce
Set di dati sperimentaliCardinalità	Restituisce la cardinalità di "input_dataset".
Set di dati sperimentali su TFRecord	Scrive il set di dati specificato nel file specificato utilizzando il formato TFRecord.
Set di dati sperimentaleDenseToSparseBatch	Crea un set di dati che raggruppa gli elementi di input in uno SparseTensor.
Set di dati sperimentaleLatencyStats	Registra la latenza della produzione di elementi `input_dataset` in uno StatsAggregator.
Set di dati ExperimentalMatchingFiles
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset	Crea un set di dati che sovrascrive il parallelismo intra-operatorio massimo.
ExperimentalParseExampleDataset	Trasforma "input_dataset" contenente i prototipi "Example" come vettori di DT_STRING in un set di dati di oggetti "Tensor" o "SparseTensor" che rappresentano le funzionalità analizzate.
Set di dati del pool di thread privati sperimentali	Crea un set di dati che utilizza un pool di thread personalizzato per calcolare "input_dataset".
Set di dati casuali sperimentali	Crea un set di dati che restituisce numeri pseudocasuali.
Set di dati sperimentaleRebatch	Crea un set di dati che modifica la dimensione del batch.
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset
Set di dati ExperimentalSlidingWindow	Crea un set di dati che passa una finestra scorrevole su "input_dataset".
Set di dati SQL sperimentale	Crea un set di dati che esegue una query SQL e genera righe del set di risultati.
ExperimentalStatsAggregatorHandle	Crea una risorsa di gestione delle statistiche.
ExperimentalStatsAggregatorSummary	Produce un riepilogo di tutte le statistiche registrate dal gestore delle statistiche specificato.
Set di dati sperimentaleUnbatch	Un set di dati che divide gli elementi del suo input in più elementi.
Esprime <T estende Numero>
EstrattoGlimpseV2	Estrae uno scorcio dal tensore di input.
ExtractVolumePatches <T estende il numero>	Estrai le `patch` da `input` e inseriscile nella dimensione di output `"profondità"`.
Compila <U>	Crea un tensore riempito con un valore scalare.
impronta digitale	Genera valori di impronte digitali.
FresnelCos <T estende il numero>
FresnelSin <T estende il numero>
FusedBatchNormGradV3 <T estende il numero, U estende il numero>	Gradiente per la normalizzazione batch.
FusedBatchNormV3 <T estende il numero, U estende il numero>	Normalizzazione batch.
GRUBlockCell <T estende il numero>	Calcola la propagazione in avanti della cella GRU per 1 passaggio temporale.
GRUBlockCellGrad <T estende il numero>	Calcola la propagazione all'indietro delle celle GRU per 1 passaggio temporale.
Raccogli <T>	Raccogli le sezioni dall'asse `params` `axis` in base a `indices`.
Raccogli <T>	Raccogli le sezioni da "params" in un tensore con la forma specificata da "indices".
Genera proposte BoundingBox	Questa operazione produce la regione di interesse da determinati riquadri di delimitazione (bbox_deltas) codificati rispetto agli ancoraggi secondo l'eq.2 in arXiv:1506.01497 L'operazione seleziona le prime caselle di punteggio "pre_nms_topn", le decodifica rispetto alle ancore, applica la soppressione non massimale su caselle sovrapposte con un valore di intersezione su unione (iou) superiore a "nms_threshold", scartando le caselle in cui il lato più corto è inferiore a " dimensione_min`.
GetSessionHandle	Memorizza il tensore di input nello stato della sessione corrente.
GetSessionTensor <T>	Ottieni il valore del tensore specificato dal suo handle.
GaranziaConst <T>	Fornisce una garanzia al runtime TF che il tensore di input è una costante.
HashTable	Crea una tabella hash non inizializzata.
HistogramFixedWidth <U estende il numero>	Restituisce l'istogramma dei valori.
Identità <T>	Restituisce un tensore con la stessa forma e contenuto del tensore o del valore di input.
IdentitàN	Restituisce un elenco di tensori con le stesse forme e contenuti dell'input tensori.
IgnoreErrorsDataset	Crea un set di dati che contiene gli elementi di "input_dataset" ignorando gli errori.
ImageProjectiveTransformV2 <T estende il numero>	Applica la trasformazione data a ciascuna delle immagini.
ImageProjectiveTransformV3 <T estende il numero>	Applica la trasformazione data a ciascuna delle immagini.
ImmutableConst <T>	Restituisce il tensore immutabile dalla regione della memoria.
AlimentazioneDequeue <T>	Un'operazione segnaposto per un valore che verrà inserito nel calcolo.
InfeedDequeueTuple	Recupera più valori dall'alimentazione come tupla XLA.
InfeedEnqueue	Un'operazione che inserisce un singolo valore tensore nel calcolo.
Buffer prelinearizzato InfeedEnqueue	Un'operazione che accoda il buffer prelinearizzato nell'alimentazione TPU.
InfeedEnqueueTuple	Inserisce più valori tensoriali nel calcolo come una tupla XLA.
Inizializza tabella	Inizializzatore di tabella che accetta due tensori rispettivamente per chiavi e valori.
InizializzaTableFromDataset
InizializzaTableFromTextFile	Inizializza una tabella da un file di testo.
InserisciAggiungi <T>	Aggiunge v nelle righe specificate di x.
InplaceSub <T>	Sottrae "v" nelle righe specificate di "x".
InplaceUpdate <T>	Aggiorna le righe specificate "i" con i valori "v".
IsBoostedTreesEnsembleInitialized	Controlla se un insieme di alberi è stato inizializzato.
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized	Controlla se un flusso quantile è stato inizializzato.
IsVariableInitialized	Controlla se un tensore è stato inizializzato.
Regressione isotonica <U estende il numero>	Risolve una serie di problemi di regressione isotonica.
IteratorGetDevice	Restituisce il nome del dispositivo su cui è stata posizionata la "risorsa".
Inizializzazione KMC2Chain	Restituisce l'indice di un punto dati che deve essere aggiunto al set di semi.
KmeansPlusPlusInitialization	Seleziona num_to_sample righe di input utilizzando il criterio KMeans++.
KthOrderStatistic	Calcola la statistica dell'ordine K-esimo di un set di dati.
Set di dati LMDB	Crea un set di dati che genera le coppie chiave-valore in uno o più file LMDB.
LSTMBlockCell <T estende il numero>	Calcola la propagazione in avanti della cella LSTM per 1 passo temporale.
LSTMBlockCellGrad <T estende il numero>	Calcola la propagazione all'indietro della cella LSTM per 1 passo temporale.
LinSpace <T estende Numero>	Genera valori in un intervallo.
CaricaTPUEmbeddingADAMParametri	Carica i parametri di incorporamento di ADAM.
LoadTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug	Carica i parametri di incorporamento di ADAM con il supporto per il debug.
CaricaTPUEmbeddingAdadeltaParameters	Carica i parametri di incorporamento di Adadelta.
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug	Carica i parametri Adadelta con il supporto per il debug.
CaricaTPUEmbeddingAdagradParameters	Carica i parametri di incorporamento di Adagrad.
LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug	Carica i parametri di incorporamento di Adagrad con il supporto per il debug.
CaricaTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters	Carica i parametri di incorporamento RMSProp centrati.
CaricaTPUEmbeddingFTRLParametri	Carica i parametri di incorporamento FTRL.
LoadTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug	Carica i parametri di incorporamento FTRL con supporto per il debug.
CaricaTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters	Carica i parametri di incorporamento di MDL Adagrad Light.
CaricaTPUEmbeddingMomentumParametri	Carica i parametri di incorporamento di Momentum.
LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug	Carica i parametri di incorporamento di Momentum con il supporto per il debug.
CaricaTPUEmbeddingProximalAdagradParametri	Caricare i parametri di incorporamento Adagrad prossimali.
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug	Carica i parametri di incorporamento Adagrad prossimali con il supporto per il debug.
CaricaTPUEmbeddingProximalYogiParameters
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug
CaricaTPUEmbeddingRMSPropParametri	Carica i parametri di incorporamento di RMSProp.
LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug	Carica i parametri di incorporamento di RMSProp con il supporto per il debug.
CaricaTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	Carica i parametri di incorporamento SGD.
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug	Carica i parametri di incorporamento SGD.
LookupTableExport <T, U>	Restituisce tutte le chiavi e i valori nella tabella.
RicercaTabellaTrova <U>	Cerca le chiavi in una tabella e restituisce i valori corrispondenti.
LookupTableImport	Sostituisce il contenuto della tabella con le chiavi e i valori specificati.
Inserimento tabella di ricerca	Aggiorna la tabella per associare le chiavi ai valori.
Ricerca tabellaRimuovi	Rimuove le chiavi e i valori associati da una tabella.
Dimensione tabella di ricerca	Calcola il numero di elementi nella tabella data.
LoopCond	Inoltra l'input all'output.
LowerBound <U estende il numero>	Applica lower_bound(sorted_search_values,values) lungo ogni riga.
Lu <T, U estende Numero>	Calcola la scomposizione LU di una o più matrici quadrate.
RendiUnico	Rendi unici tutti gli elementi nella dimensione non batch, ma \"vicini\". il loro valore iniziale.
MappaCancella	Op rimuove tutti gli elementi nel contenitore sottostante.
MappaIncompleteSize	Op restituisce il numero di elementi incompleti nel contenitore sottostante.
MapPeek	Op dà una sbirciatina ai valori nella chiave specificata.
Dimensione mappa	Op restituisce il numero di elementi nel contenitore sottostante.
MappaStage	Fase (chiave, valori) nel contenitore sottostante che si comporta come una tabella hash.
MappaUnstage	Op rimuove e restituisce i valori associati alla chiave dal contenitore sottostante.
MappaUnstageNoKey	Op rimuove e restituisce un valore casuale (chiave, valore) dal contenitore sottostante.
MatrixDiagPartV2 <T>	Restituisce la parte diagonale in batch di un tensore in batch.
MatrixDiagPartV3 <T>	Restituisce la parte diagonale in batch di un tensore in batch.
MatrixDiagV2 <T>	Restituisce un tensore diagonale raggruppato con determinati valori diagonali raggruppati.
MatrixDiagV3 <T>	Restituisce un tensore diagonale raggruppato con determinati valori diagonali raggruppati.
MatrixSetDiagV2 <T>	Restituisce un tensore di matrice in batch con nuovi valori diagonali in batch.
MatrixSetDiagV3 <T>	Restituisce un tensore di matrice in batch con nuovi valori diagonali in batch.
Massimo <T>	Calcola il massimo degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore.
MaxIntraOpParallelismDataset	Crea un set di dati che sovrascrive il parallelismo intra-operatorio massimo.
Unisci <T>	Inoltra il valore di un tensore disponibile da "inputs" a "output".
Min <T>	Calcola il minimo degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore.
MirrorPad <T>	Riempie un tensore con valori specchiati.
Grado MirrorPad <T>	Opzione gradiente per "MirrorPad" op.
MlirPassthroughOp	Racchiude un calcolo MLIR arbitrario espresso come modulo con una funzione main().
MulNoNan <T>	Restituisce x * y per elemento.
MutableDenseHashTable	Crea una tabella hash vuota che utilizza i tensori come archivio di backup.
MutableHashTable	Crea una tabella hash vuota.
MutableHashTableOfTensors	Crea una tabella hash vuota.
Mutex	Crea una risorsa Mutex che può essere bloccata da "MutexLock".
Blocco mutex	Blocca una risorsa mutex.
NcclAllReduce <T estende il numero>	Restituisce un tensore contenente la riduzione su tutti i tensori di input.
NcclBroadcast <T estende il numero>	Invia "input" a tutti i dispositivi collegati all'output.
NcclReduce <T estende il numero>	Riduce "input" da "num_devices" utilizzando "reduction" a un singolo dispositivo.
Ndtri <T estende il Numero>
Vicini più vicini	Seleziona i k centri più vicini per ciascun punto.
NextAfter <T estende Numero>	Restituisce il successivo valore rappresentabile di "x1" nella direzione di "x2", a livello di elemento.
SuccessivaIterazione <T>	Rende il suo input disponibile alla successiva iterazione.
NoOp	Non fa nulla.
Int non deterministici <U>	Genera in modo non deterministico alcuni numeri interi.
NonMaxSuppressionV5 <T estende il numero>	Seleziona avidamente un sottoinsieme di riquadri di delimitazione in ordine decrescente di punteggio, eliminando le caselle che hanno un'elevata sovrapposizione di intersezione su unione (IOU) con le caselle precedentemente selezionate.
Set di dati non serializzabili
OneHot <U>	Restituisce un tensore one-hot.
A quelli piace <T>	Restituisce un tensore di uno con la stessa forma e tipo di x.
OptimizeDatasetV2	Crea un set di dati applicando le ottimizzazioni correlate a "input_dataset".
OrdinatoMapClear	Op rimuove tutti gli elementi nel contenitore sottostante.
Dimensione ordinata della mappa incompleta	Op restituisce il numero di elementi incompleti nel contenitore sottostante.
OrderedMapPeek	Op dà una sbirciatina ai valori nella chiave specificata.
Dimensione mappa ordinata	Op restituisce il numero di elementi nel contenitore sottostante.
OrderedMapStage	Fase (chiave, valori) nel contenitore sottostante che si comporta come un ordine contenitore associativo.
OrderedMapUnstage	Op rimuove e restituisce i valori associati alla chiave dal contenitore sottostante.
OrderedMapUnstageNoKey	Op rimuove e restituisce l'elemento (chiave, valore) con il più piccolo chiave dal contenitore sottostante.
OutfeedDequeue <T>	Recupera un singolo tensore dall'output di calcolo.
OutfeedDequeueTuple	Recupera più valori dall'output di calcolo.
OutfeedDequeueTupleV2	Recupera più valori dall'output di calcolo.
OutfeedDequeueV2 <T>	Recupera un singolo tensore dall'output di calcolo.
Coda di uscita	Accodare un tensore all'uscita del calcolo.
OutfeedEnqueueTuple	Accodare più valori Tensor sull'output di calcolo.
Blocco <T>	Riempie un tensore.
ParallelConcat <T>	Concatena un elenco di tensori "N" lungo la prima dimensione.
Punto dinamico parallelo <T>	Interlaccia i valori dai tensori "dati" in un singolo tensore.
ParseExampleDatasetV2	Trasforma "input_dataset" contenente i prototipi "Example" come vettori di DT_STRING in un set di dati di oggetti "Tensor" o "SparseTensor" che rappresentano le funzionalità analizzate.
ParseEsempioV2	Trasforma un vettore di prototipi tf.Example (come stringhe) in tensori tipizzati.
ParseSequenceEsempioV2	Trasforma un vettore di prototipi tf.io.SequenceExample (come stringhe) in tensori tipizzati.
Segnaposto <T>	Un'operazione segnaposto per un valore che verrà inserito nel calcolo.
SegnapostoWithDefault <T>	Un'operazione segnaposto che passa attraverso "input" quando il suo output non viene alimentato.
Prelinearizzare	Un'operazione che linearizza un valore tensore in un tensore variante opaco.
PrelinearizeTuple	Un'operazione che linearizza più valori di tensore in un tensore variante opaco.
Stampa	Stampa una stringa scalare.
Set di dati del pool di thread privati	Crea un set di dati che utilizza un pool di thread personalizzato per calcolare "input_dataset".
Prodotto <T>	Calcola il prodotto degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore.
QuantizeAndDequantizeV4 <T estende il numero>	Restituisce il gradiente di "QuantizeAndDequantizeV4".
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T estende il numero>	Restituisce il gradiente di "QuantizeAndDequantizeV4".
Concat quantizzato <T>	Concatena tensori quantizzati lungo una dimensione.
QuantizedConv2DAndRelu <V>
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V>
QuantizedConv2DAndRequantize <V>
QuantizedConv2DPerChannel <V>	Calcola QuantizedConv2D per canale.
QuantizedConv2DWithBias <V>
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V>
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W>
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W>
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X>
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V>
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X>
QuantizedDepthwiseConv2D <V>	Calcola Conv2D quantizzato in profondità.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V>	Calcola Conv2D quantizzato in profondità con Bias.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V>	Calcola Conv2D quantizzato in profondità con Bias e Relu.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W>	Calcola Conv2D quantizzato in profondità con Bias, Relu e Requantize.
QuantizedMatMulWithBias <W>	Esegue una moltiplicazione della matrice quantizzata di "a" per la matrice "b" con aggiunta bias.
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W estende il numero>
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V>	Esegui una moltiplicazione della matrice quantizzata di "a" per la matrice "b" con aggiunta bias e fusione relu.
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W>	Esegui una moltiplicazione della matrice quantizzata di "a" per la matrice "b" con aggiunta bias, relu e riquantizzazione della fusione.
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W>
Risagoma quantizzata <T>	Riforma un tensore quantizzato secondo l'operazione Reshape op.
RaggedBincount <U estende il numero>	Conta il numero di occorrenze di ciascun valore in una matrice di numeri interi.
RaggedCountSparseOutput <U estende il numero>	Esegue il conteggio dei contenitori di output sparsi per un input tensore irregolare.
RaggedCross <T, U estende Numero>	Genera una croce di funzionalità da un elenco di tensori e la restituisce come RaggedTensor.
RaggedGather <T estende Numero, U>	Raccogli le sezioni irregolari dall'asse "params" "0" in base agli "indici".
RaggedRange <U estende il numero, T estende il numero>	Restituisce un "RaggedTensor" contenente le sequenze di numeri specificate.
RaggedTensorFromVariant <U estende Number, T>	Decodifica un tensore "variante" in un "RaggedTensor".
RaggedTensorToSparse <U>	Converte un `RaggedTensor` in uno `SparseTensor` con gli stessi valori.
RaggedTensorToTensor <U>	Crea un tensore denso da un tensore irregolare, possibilmente alterandone la forma.
RaggedTensorToVariant	Codifica un `RaggedTensor` in un tensore `variante`.
RaggedTensorToVariantGradient <U>	Helper utilizzato per calcolare il gradiente per "RaggedTensorToVariant".
Intervallo <T estende il numero>	Crea una sequenza di numeri.
Rango	Restituisce il rango di un tensore.
LeggiVariableOp <T>	Legge il valore di una variabile.
RibatchDataset	Crea un set di dati che modifica la dimensione del batch.
RibatchDatasetV2	Crea un set di dati che modifica la dimensione del batch.
Ricev <T>	Riceve il tensore denominato da send_device su recv_device.
RecvTPUEmbeddingActivations	Un'operazione che riceve attivazioni di incorporamento sulla TPU.
Riduci tutto	Calcola la "logica e" degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore.
RiduciQualsiasi	Calcola l'"or logico" degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore.
RiduciMax <T>	Calcola il massimo degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore.
RiduciMin <T>	Calcola il minimo degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore.
RiduciProd <T>	Calcola il prodotto degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore.
Riduci somma <T>	Calcola la somma degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore.
RifInserisci <T>	Crea o trova un frame figlio e rende disponibili i "dati" al frame figlio.
RifEsci <T>	Esce dal frame corrente al frame principale.
IdentitàRif <T>	Restituisce lo stesso tensore di riferimento del tensore di riferimento in input.
RifUnisci <T>	Inoltra il valore di un tensore disponibile da "inputs" a "output".
RefNextIterazione <T>	Rende il suo input disponibile alla successiva iterazione.
RifSeleziona <T>	Inoltra l'elemento "index" di "inputs" a "output".
RifInterruttore <T>	Inoltra il tensore di riferimento "data" alla porta di output determinata da "pred".
RegisterDataset	Registra un set di dati con il servizio tf.data.
RemoteFusedGraphExecute	Eseguire un sottografo su un processore remoto.
Intervallo di riquantizzazione per canale	Calcola l'intervallo di riquantizzazione per canale.
RiquantizzaPerCanale <U>	Riquantizza l'input con i valori minimo e massimo noti per canale.
Rimodella <T>	Rimodella un tensore.
ResourceAccumulatorApplyGradient	Applica un gradiente a un determinato accumulatore.
ResourceAccumulatorNumAccumulato	Restituisce il numero di gradienti aggregati negli accumulatori specificati.
ResourceAccumulatorSetGlobalStep	Aggiorna l'accumulatore con un nuovo valore per global_step.
ResourceAccumulatorTakeGradient <T>	Estrae il gradiente medio nel ConditionalAccumulatore specificato.
ResourceApplyAdagradV2	Aggiorna '*var' secondo lo schema adagrad.
ResourceApplyAdamWithAmsgrad	Aggiorna '*var' secondo l'algoritmo di Adam.
ResourceApplyKerasMomentum	Aggiorna '*var' secondo lo schema del momentum.
ResourceConditionalAccumulatore	Un accumulatore condizionale per l'aggregazione dei gradienti.
ResourceCountUpTo <T estende il numero>	Incrementa la variabile puntata da "risorsa" fino a raggiungere il "limite".
ResourceGather <U>	Raccogli sezioni dalla variabile puntata da "risorsa" in base agli "indici".
ResourceGatherNd <U>
ResourceScatterAdd	Aggiunge aggiornamenti sparsi alla variabile a cui fa riferimento "risorsa".
ResourceScatterDiv	Divide gli aggiornamenti sparsi nella variabile a cui fa riferimento "resource".
ResourceScatterMax	Riduce gli aggiornamenti sparsi nella variabile a cui fa riferimento "resource" utilizzando l'operazione "max".
Min. dispersione risorse	Riduce gli aggiornamenti sparsi nella variabile a cui fa riferimento "resource" utilizzando l'operazione "min".
ResourceScatterMul	Moltiplica gli aggiornamenti sparsi nella variabile a cui fa riferimento "risorsa".
ResourceScatterNdAdd	Applica un'addizione sparsa a singoli valori o sezioni in una variabile.
ResourceScatterNdMax
ResourceScatterNdMin
ResourceScatterNdSub	Applica la sottrazione sparsa a singoli valori o sezioni in una variabile.
ResourceScatterNdUpdate	Applica "aggiornamenti" sparsi a singoli valori o sezioni all'interno di un dato variabile secondo "indici".
ResourceScatterSub	Sottrae gli aggiornamenti sparsi dalla variabile a cui fa riferimento "risorsa".
ResourceScatterUpdate	Assegna aggiornamenti sparsi alla variabile a cui fa riferimento "resource".
ResourceSparseApplyAdagradV2	Aggiorna le voci rilevanti in 'var' e 'accum' secondo lo schema adagrad.
ResourceSparseApplyKerasMomentum	Aggiorna le voci rilevanti in 'var' e 'accum' secondo lo schema del momentum.
ResourceStridedSliceAssign	Assegna "value" al riferimento del valore l suddiviso di "ref".
RecuperaTPUEmbeddingADAMParametri	Recuperare i parametri di incorporamento di ADAM.
RecuperaTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug	Recupera i parametri di incorporamento di ADAM con il supporto per il debug.
RecuperaTPUEmbeddingAdadeltaParameters	Recupera i parametri di incorporamento di Adadelta.
RecuperaTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug	Recupera i parametri di incorporamento di Adadelta con il supporto per il debug.
RecuperaTPUEmbeddingAdagradParameters	Recupera i parametri di incorporamento di Adagrad.
RecuperaTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug	Recupera i parametri di incorporamento di Adagrad con il supporto per il debug.
RecuperaTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters	Recupera i parametri di incorporamento RMSProp centrati.
RecuperaTPUEmbeddingFTRLParametri	Recupera i parametri di incorporamento FTRL.
RecuperaTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug	Recupera i parametri di incorporamento FTRL con supporto per il debug.
RecuperaTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters	Recupera i parametri di incorporamento di MDL Adagrad Light.
RecuperaTPUEmbeddingMomentumParameters	Recupera i parametri di incorporamento di Momentum.
RecuperaTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug	Recupera i parametri di incorporamento di Momentum con il supporto per il debug.
RecuperaTPUEmbeddingProximalAdagradParameters	Recuperare i parametri di incorporamento Adagrad prossimali.
RecuperaTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug	Recupera i parametri di incorporamento Adagrad prossimali con il supporto per il debug.
RecuperaTPUEmbeddingProximalYogiParameters
RecuperaTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug
RecuperaTPUEmbeddingRMSPropParameters	Recupera i parametri di incorporamento di RMSProp.
RecuperaTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug	Recupera i parametri di incorporamento di RMSProp con il supporto per il debug.
RecuperaTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	Recupera i parametri di incorporamento SGD.
RecuperaTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug	Recupera i parametri di incorporamento SGD con il supporto per il debug.
<T> inversa	Inverte le dimensioni specifiche di un tensore.
Sequenza inversa <T>	Inverte le fette di lunghezza variabile.
RngReadAndSkip	Avanza il contatore di un RNG basato sul contatore.
RngSalta	Avanza il contatore di un RNG basato sul contatore.
Tira <T>	Fa rotolare gli elementi di un tensore lungo un asse.
Rpc	Esegui batch di richieste RPC.
Set di dati di campionamento	Crea un set di dati che prende un campione Bernoulli del contenuto di un altro set di dati.
ScaleAndTranslate
ScaleAndTranslateGrad <T estende il numero>
ScatterAdd <T>	Aggiunge aggiornamenti sparsi a un riferimento variabile.
ScatterDiv <T>	Divide un riferimento variabile per aggiornamenti sparsi.
ScatterMax <T estende il numero>	Riduce gli aggiornamenti sparsi in un riferimento variabile utilizzando l'operazione "max".
ScatterMin <T estende il numero>	Riduce gli aggiornamenti sparsi in un riferimento variabile utilizzando l'operazione "min".
ScatterMul <T>	Moltiplica gli aggiornamenti sparsi in un riferimento variabile.
ScatterNd <U>	Distribuisci gli "aggiornamenti" in un nuovo tensore in base agli "indici".
ScatterNdAdd <T>	Applica un'addizione sparsa a singoli valori o sezioni in una variabile.
ScatterNdMax <T>	Calcola il massimo per elemento.
ScatterNdMin <T>	Calcola il minimo per elemento.
ScatterNdNonAliasingAdd <T>	Applica un'addizione sparsa all'"input" utilizzando valori o sezioni individuali da `aggiornamenti` secondo gli indici `indices`.
ScatterNdSub <T>	Applica la sottrazione sparsa a singoli valori o sezioni in una variabile.
ScatterNdUpdate <T>	Applica "aggiornamenti" sparsi a singoli valori o sezioni all'interno di un dato variabile secondo "indici".
ScatterSub <T>	Sottrae gli aggiornamenti sparsi a un riferimento variabile.
ScatterUpdate <T>	Applica aggiornamenti sparsi a un riferimento variabile.
Selezionare V2 <T>
Inviare	Invia il tensore denominato da send_device a recv_device.
InviaTPUEmbeddingGradients	Esegue aggiornamenti gradienti delle tabelle di incorporamento.
SetDiff1d <T, U estende Numero>	Calcola la differenza tra due elenchi di numeri o stringhe.
Imposta dimensione	Numero di elementi univoci lungo l'ultima dimensione dell'input "set".
Forma <U estende Numero>	Restituisce la forma di un tensore.
ShapeN <U estende Numero>	Restituisce la forma dei tensori.
ShardDataset	Crea un `Dataset` che include solo 1/`num_shards` di questo dataset.
ShuffleAndRepeatDatasetV2
ShuffleDatasetV2
ShuffleDatasetV3
ShutdownDistributedTPU	Arresta un sistema TPU distribuito in esecuzione.
Dimensioni <U estende il numero>	Restituisce la dimensione di un tensore.
Skipgram	Analizza un file di testo e crea una serie di esempi.
SleepDataset
Fetta <T>	Restituisce una porzione da "input".
Set di dati SlidingWindow	Crea un set di dati che passa una finestra scorrevole su "input_dataset".
Istantanea <T>	Restituisce una copia del tensore di input.
Set di dati di istantanea	Crea un set di dati che scriverà/leggerà da uno snapshot.
SobolSample <T estende il numero>	Genera punti dalla sequenza Sobol.
SpazioToBatchNd <T>	SpaceToBatch per tensori ND di tipo T.
SparseApplyAdagradV2 <T>	Aggiorna le voci rilevanti in 'var' e 'accum' secondo lo schema adagrad.
SparseBincount <U estende il numero>	Conta il numero di occorrenze di ciascun valore in una matrice di numeri interi.
SparseCountSparseOutput <U estende il numero>	Esegue il conteggio dei contenitori di output sparse per un input tensore sparse.
SparseCrossHashed	Genera una croce sparsa da un elenco di tensori sparsi e densi.
SparseCrossV2	Genera una croce sparsa da un elenco di tensori sparsi e densi.
SparseMatrixAdd	Addizione sparsa di due matrici CSR, C = alfa * A + beta * B.
SparseMatrixMatMul <T>	Matrix: moltiplica una matrice sparsa per una matrice densa.
SparseMatrixMul	Moltiplicazione per elementi di una matrice sparsa con un tensore denso.
SparseMatrixNNZ	Restituisce il numero di valori diversi da zero di "sparse_matrix".
SparseMatrixOrderingAMD	Calcola l'ordine del grado minimo approssimativo (AMD) di "input".
SparseMatrixSoftmax	Calcola il softmax di un CSRSparseMatrix.
SparseMatrixSoftmaxGrad	Calcola il gradiente dello SparseMatrixSoftmax op.
SparseMatrixSparseCholesky	Calcola la scomposizione sparsa di Cholesky di "input".
SparseMatrixSparseMatMul	La matrice sparsa moltiplica due matrici CSR "a" e "b".
SparseMatrixTranspose	Traspone le dimensioni interne (matrice) di un CSRSparseMatrix.
SparseMatrixZeros	Crea un CSRSparseMatrix composto da tutti zeri con forma "dense_shape".
SparseTensorToCSRSparseMatrix	Converte un SparseTensor in un CSRSparseMatrix (possibilmente in batch).
Spence <T estende Numero>
Dividi <T>	Divide un tensore in tensori `num_split` lungo una dimensione.
Divisione V <T>	Divide un tensore in tensori `num_split` lungo una dimensione.
Premi <T>	Rimuove le dimensioni di dimensione 1 dalla forma di un tensore.
Impila <T>	Comprime un elenco di tensori di rango "N" - "R" in un tensore di rango "(R+1)".
Palcoscenico	Valori di stage simili a un Enqueue leggero.
StageClear	Op rimuove tutti gli elementi nel contenitore sottostante.
StagePeek	Op dà una sbirciatina ai valori dell'indice specificato.
StageSize	Op restituisce il numero di elementi nel contenitore sottostante.
StatefulRandomBinomial <V estende il numero>
StatefulStandardNormal <U>	Restituisce valori casuali da una distribuzione normale.
StatefulStandardNormalV2 <U>	Restituisce valori casuali da una distribuzione normale.
StatefulTruncatedNormal <U>	Restituisce valori casuali da una distribuzione normale troncata.
StatefulUniform <U>	Restituisce valori casuali da una distribuzione uniforme.
StatefulUniformFullInt <U>	Restituisce numeri interi casuali da una distribuzione uniforme.
StatefulUniformInt <U>	Restituisce numeri interi casuali da una distribuzione uniforme.
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V estende il numero>
StatelessRandomBinomial <W estende il numero>	Restituisce numeri casuali pseudocasuali deterministici da una distribuzione binomiale.
StatelessRandomGammaV2 <V estende il numero>	Restituisce numeri casuali pseudocasuali deterministici da una distribuzione gamma.
StatelessRandomGetKeyCounterAlg	Sceglie l'algoritmo migliore in base al dispositivo e inserisce il seed nella chiave e nel contatore.
StatelessRandomNormalV2 <U estende il numero>	Restituisce valori pseudocasuali deterministici da una distribuzione normale.
StatelessRandomPoisson <W estende il numero>	Restituisce numeri casuali pseudocasuali deterministici da una distribuzione di Poisson.
StatelessRandomUniformFullInt <V estende il numero>	Restituisce numeri interi casuali pseudocasuali deterministici da una distribuzione uniforme.
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U estende il numero>	Restituisce numeri interi casuali pseudocasuali deterministici da una distribuzione uniforme.
StatelessRandomUniformIntV2 <U estende il numero>	Restituisce numeri interi casuali pseudocasuali deterministici da una distribuzione uniforme.
StatelessRandomUniformV2 <U estende il numero>	Restituisce valori casuali pseudocasuali deterministici da una distribuzione uniforme.
StatelessSampleDistortedBoundingBox <T estende il numero>	Genera in modo deterministico un riquadro di delimitazione distorto in modo casuale per un'immagine.
StatelessTruncatedNormalV2 <U estende il numero>	Restituisce valori pseudocasuali deterministici da una distribuzione normale troncata.
StatsAggregatorHandleV2
StatsAggregatorSetSummaryWriter	Imposta un summary_writer_interface per registrare le statistiche utilizzando il dato stats_aggregator.
ArrestaGradiente <T>	Interrompe il calcolo del gradiente.
StridedSlice <T>	Restituisce una sezione striata da "input".
StridedSliceAssegna <T>	Assegna "value" al riferimento del valore l suddiviso di "ref".
StridedSliceGrad <U>	Restituisce il gradiente di "StridedSlice".
StringLower	Converte tutti i caratteri maiuscoli nelle rispettive sostituzioni minuscole.
StringNGrams <T estende Numero>	Crea ngrammi da dati di stringhe irregolari.
StringUpper	Converte tutti i caratteri minuscoli nelle rispettive sostituzioni maiuscole.
Somma <T>	Calcola la somma degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore.
CommutaCond <T>	Inoltra i "dati" alla porta di output determinata da "pred".
Risultato della compilazione TPU	Restituisce il risultato di una compilazione TPU.
TPUCompileSucceededAssert	Afferma che la compilazione è riuscita.
Attivazioni di incorporamento TPU	Un'operazione che consente la differenziazione degli incorporamenti TPU.
TPUEsegui	Op che carica ed esegue un programma TPU su un dispositivo TPU.
TPUExecuteAndUpdateVariables	Op che esegue un programma con aggiornamenti variabili sul posto opzionali.
TPUOrdinalSelector	Un selettore del nucleo TPU Op.
TPUPartitionedInput <T>	Un'operazione che raggruppa insieme un elenco di input partizionati.
TPUPartitionedOutput <T>	Un'operazione che demultiplexa un tensore affinché venga suddiviso da XLA in un elenco di partizioni output al di fuori del calcolo XLA.
TPUReplicateMetadata	Metadati che indicano come replicare il calcolo della TPU.
TPUReplicatedInput <T>	Connette N input a un calcolo TPU replicato a N vie.
TPUReplicatedOutput <T>	Connette N output da un calcolo TPU replicato a N vie.
Variabile Temporanea <T>	Restituisce un tensore che può essere modificato, ma persiste solo all'interno di un singolo passaggio.
TensorArray	Un array di tensori di data dimensione.
TensorArrayClose	Elimina TensorArray dal relativo contenitore di risorse.
TensorArrayConcat <T>	Concatena gli elementi di TensorArray nel valore "value".
TensorArrayGather <T>	Raccogli elementi specifici da TensorArray nell'output "value".
TensorArrayGrad	Crea un TensorArray per archiviare i gradienti dei valori nell'handle specificato.
TensorArrayGradWithShape	Crea un TensorArray per archiviare più gradienti di valori nell'handle specificato.
TensorArrayPack <T>
TensorArrayLeggi <T>	Leggi un elemento da TensorArray nell'output "value".
TensorArrayScatter	Distribuisci i dati dal valore di input in elementi TensorArray specifici.
TensorArraySize	Ottieni la dimensione corrente di TensorArray.
TensorArraySplit	Dividere i dati dal valore di input in elementi TensorArray.
TensorArrayUnpack
TensorArrayWrite	Spingere un elemento sul tensor_array.
TensorForestCreateTreeVariable	Crea una risorsa albero e ne restituisce un handle.
TensorForestTreeDeserialize	Deserializza un prototipo nell'handle dell'albero
TensorForestTreeIsInitializedOp	Controlla se un albero è stato inizializzato.
TensorForestTreePredict	Genera i log per i dati di input specificati
TensorForestTreeResourceHandleOp	Crea un handle per un TensorForestTreeResource
TensorForestTreeSerialize	Serializza l'handle dell'albero in un proto
TensorForestTreeSize	Ottieni il numero di nodi in un albero
TensorListConcat <T>	Concatena tutti i tensori nell'elenco lungo la dimensione 0.
TensorListConcatLists
TensorListConcatV2 <U>	Concatena tutti i tensori nell'elenco lungo la dimensione 0.
TensorListElementShape <T estende il numero>	La forma degli elementi della lista data, come un tensore.
TensorListFromTensor	Crea un TensorList che, se impilato, ha il valore di "tensore".
TensorListGather <T>	Crea un tensore indicizzandolo in TensorList.
TensorListGetItem <T>
TensorListLength	Restituisce il numero di tensori nell'elenco dei tensori di input.
TensorListPopBack <T>	Restituisce l'ultimo elemento dell'elenco di input nonché un elenco con tutti gli elementi tranne quell'elemento.
TensorListPushBack	Restituisce una lista che ha il "Tensore" passato come ultimo elemento e gli altri elementi della lista data in "input_handle".
TensorListPushBackBatch
TensorListReserve	Elenco della dimensione specificata con elementi vuoti.
TensorListResize	Ridimensiona l'elenco.
TensorListScatter	Crea un TensorList indicizzando in un Tensor.
TensorListScatterIntoExistingList	Tensore di dispersione sugli indici in un elenco di input.
TensorListScatterV2	Crea un TensorList indicizzando in un Tensor.
TensorListSetItem
TensorListSplit	Divide un tensore in una lista.
TensorListStack <T>	Impila tutti i tensori nell'elenco.
TensorMapErase	Restituisce una mappa tensore con l'elemento della chiave specificata cancellato.
TensorMapHasKey	Restituisce se la chiave specificata esiste nella mappa.
TensorMapInsert	Restituisce una mappa che è "input_handle" con la coppia chiave-valore inserita.
TensorMapLookup <U>	Restituisce il valore da una determinata chiave in una mappa tensore.
TensorMapSize	Restituisce il numero di tensori nella mappa tensore di input.
TensorMapStackKeys <T>	Restituisce uno stack tensore di tutte le chiavi in una mappa tensore.
TensorScatterAdd <T>	Aggiunge "aggiornamenti" sparsi a un tensore esistente in base agli "indici".
TensorScatterMax <T>
TensorScatterMin <T>
TensorScatterSub <T>	Sottrae gli "aggiornamenti" sparsi da un tensore esistente in base agli "indici".
TensorScatterUpdate <T>	Distribuisci gli "aggiornamenti" in un tensore esistente in base agli "indici".
TensorStridedSliceUpdate <T>	Assegna "value" al riferimento del valore l suddiviso di "input".
ThreadPoolDataset	Crea un set di dati che utilizza un pool di thread personalizzato per calcolare "input_dataset".
ThreadPoolHandle	Crea un set di dati che utilizza un pool di thread personalizzato per calcolare "input_dataset".
Affianca <T>	Costruisce un tensore affiancando un dato tensore.
Timestamp	Fornisce il tempo trascorso dall'epoca in secondi.
ToBool	Converte un tensore in un predicato scalare.
TopKUnique	Restituisce i valori univoci TopK nell'array in ordine ordinato.
TopKWithUnique	Restituisce i valori TopK nell'array in ordine ordinato.
TridiagonaleMatMul <T>	Calcolare il prodotto con matrice tridiagonale.
TridiagonaleRisolvi <T>	Risolve sistemi di equazioni tridiagonali.
ProvaRpc	Esegui batch di richieste RPC.
Annulla batch <T>	Inverte il funzionamento di Batch per un singolo tensore di uscita.
UnbatchGrad <T>	Gradiente di Unbatch.
UncompressElement	Decomprime un elemento del set di dati compresso.
UnicodeDecode <T estende il numero>	Decodifica ogni stringa in "input" in una sequenza di punti di codice Unicode.
Codice Unicode	Codifica un tensore di int in stringhe Unicode.
Univoco <T, V estende Numero>	Trova elementi unici lungo un asse di un tensore.
Set di dati univoci	Crea un set di dati che contiene gli elementi univoci di "input_dataset".
UniqueWithCounts <T, V estende Number>	Trova elementi unici lungo un asse di un tensore.
UnravelIndex <T estende il numero>	Converte una matrice di indici semplici in una tupla di matrici di coordinate.
UnsortedSegmentJoin	Unisce gli elementi di "inputs" in base a "segment_ids".
Scollega <T>	Decomprime una determinata dimensione di un tensore di rango "R" nei tensori di rango "num" (R-1)".
Senza scena	Op è simile a un Dequeue leggero.
UnwrapDatasetVariant
Limite superiore <U estende il numero>	Applica upper_bound(sorted_search_values,values) lungo ogni riga.
VarHandleOp	Crea un handle per una risorsa variabile.
VarIsInitializedOp	Controlla se una variabile basata sull'handle della risorsa è stata inizializzata.
Variabile <T>	Mantiene lo stato sotto forma di un tensore che persiste attraverso i passaggi.
VariableShape <T estende il numero>	Restituisce la forma della variabile puntata da "risorsa".
Dove	Restituisce posizioni di valori diversi da zero/veri in un tensore.
Dove3 <T>	Seleziona gli elementi da "x" o "y", a seconda della "condizione".
Battito cardiaco dell'operaio	Battito cardiaco operaio op.
WrapDatasetVariante
ScriviRawProtoSummary	Scrive un riepilogo del prototipo serializzato.
XlaRecvFromHost <T>	Un'operazione per ricevere un tensore dall'host.
XlaSendToHost	Un'operazione per inviare un tensore all'host.
Xlog1py <T>	Restituisce 0 se x == 0 e x * log1p(y) altrimenti, per elementi.
ZeriMi piace <T>	Restituisce un tensore di zeri con la stessa forma e tipo di x.

Una classe base per le implementazioni Op supportate da una singola Operation .

Ogni operazione registrata nel core TensorFlow è una primitiva e viene fornita come PrimitiveOp . Da questa classe possono derivare anche operazioni personalizzate che funzionano con una sola primitiva.

Metodi pubblici

booleano finale	è uguale a (Oggetto oggetto)
finale int	codice hash ()
Operazione	operazione () Restituisce l' `Operation` sottostante
stringa finale	accordare ()

Metodi ereditati

Dalla classe java.lang.Object

booleano	è uguale a (Oggetto arg0)
Classe finale<?>	getClass ()
int	codice hash ()
vuoto finale	notificare ()
vuoto finale	notificaTutti ()
Corda	accordare ()
vuoto finale	attendere (lungo arg0, int arg1)
vuoto finale	aspetta (lungo arg0)
vuoto finale	Aspettare ()

Metodi pubblici

booleano finale pubblico è uguale a (Oggetto obj)

public final int hashCode ()

Operazione pubblica op ()

Restituisce l' Operation sottostante

PrimitivoOp

Metodi pubblici

Metodi ereditati

Metodi pubblici

booleano finale pubblico è uguale a (Oggetto obj)

public final int hashCode ()

Operazione pubblica op ()

public final String toString ()