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Operand

Operando de interfaz pública

Subclases indirectas conocidas

Todo , AllToAll <T>, Cualquiera , ApplyAdagradV2 <T>, AssertCardinalityDataset , AssertNextDataset , Asignar <T>, AssignAdd <T>, AssignSub <T>, AutoShardDataset , BandedTriangularSolve <T>, Barrera , BarrierIncompleteSize , BarrierReadySize , BatchMatMulV2 <T> y 417 personas más.

Todo	Calcula el "y lógico" de los elementos en las dimensiones de un tensor.
Todos a todos <T>	Una operación para intercambiar datos entre réplicas de TPU.
Cualquier	Calcula el "o lógico" de elementos en las dimensiones de un tensor.
AplicarAdagradV2 <T>	Actualice '*var' según el esquema adagrad.
Afirmar cardinalidadConjunto de datos
Afirmar el siguiente conjunto de datos	Una transformación que afirma qué transformaciones ocurren a continuación.
Asignar <T>	Actualice 'ref' asignándole 'valor'.
AsignarAgregar <T>	Actualice 'ref' agregándole 'valor'.
AsignarSub <T>	Actualice 'ref' restándole 'valor'.
Conjunto de datos AutoShard	Crea un conjunto de datos que fragmenta el conjunto de datos de entrada.
BandedTriangularResolver <T>
Barrera	Define una barrera que persiste en diferentes ejecuciones de gráficos.
BarreraIncompletaTamaño	Calcula el número de elementos incompletos en la barrera dada.
BarreraListoTamaño	Calcula el número de elementos completos en la barrera dada.
LoteMatMulV2 <T>	Multiplica porciones de dos tensores en lotes.
Lote al espacio <T>	BatchToSpace para tensores 4-D de tipo T.
LoteAlEspacioNd <T>	BatchToSpace para tensores ND de tipo T.
BesselI0 <T extiende Número>
BesselI1 <T extiende el número>
BesselJ0 <T extiende Número>
BesselJ1 <T extiende el número>
BesselK0 <T extiende Número>
BesselK0e <T extiende Número>
BesselK1 <T extiende Número>
BesselK1e <T extiende Número>
BesselY0 <T extiende Número>
BesselY1 <T extiende Número>
Bitcast <U>	Transmite un tensor de un tipo a otro sin copiar datos.
Árboles impulsadosEstadísticas agregadas	Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote.
Árboles impulsadosCentroBias	Calcula el prior a partir de los datos de entrenamiento (el sesgo) y completa el primer nodo con el prior de los logits.
ImpulsadoTreesEnsembleResourceHandleOp	Crea un identificador para BoostedTreesEnsembleResource
BoostedTreesEjemploDebugOutputs	Resultados de depuración/interpretabilidad del modelo para cada ejemplo.
BoostedTreesMakeStatsResumen	Realiza el resumen de estadísticas acumuladas del lote.
Árboles impulsadosPredecir	Ejecuta múltiples predictores de conjuntos de regresión aditiva en instancias de entrada y calcula los logits.
ImpulsadoTreesQuantileStreamResourceHandleOp	Crea un identificador para BoostedTreesQuantileStreamResource.
BroadcastDynamicShape <T extiende el número>	Devuelve la forma de s0 op s1 con transmisión.
Difundir a <T>	Transmita una matriz para obtener una forma compatible.
Bucketizar	Divide las 'entradas' en función de los 'límites'.
CSRSparseMatrixToDense <T>	Convierta un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes) en denso.
Conjunto de datos CSV
CSVDatasetV2
CachéDatasetV2
CheckNumericsV2 <T extiende el número>	Comprueba un tensor en busca de valores NaN, -Inf y +Inf.
Elija el conjunto de datos más rápido
ClipPorValor <T>	Recorta los valores del tensor a un mínimo y un máximo especificados.
ColectivoBcastRecvV2 <U>	Recibe un valor tensor transmitido desde otro dispositivo.
ColectivoBcastSendV2 <T>	Transmite un valor de tensor a uno o más dispositivos.
CollectiveGather <T extiende Número>	Acumula mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma.
CollectiveGatherV2 <T extiende el número>	Acumula mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma.
ColectivoPermute <T>	Una operación para permutar tensores entre instancias de TPU replicadas.
CollectiveReduceV2 <T extiende el número>	Reduce mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma.
ComprimirElemento	Comprime un elemento del conjunto de datos.
Calcular tamaño de lote	Calcula el tamaño del lote estático de un conjunto de datos sin lotes parciales.
Concat <T>	Concatena tensores a lo largo de una dimensión.
Configurar TPU distribuido	Configura las estructuras centralizadas para un sistema TPU distribuido.
Constante <T>	Un operador que produce un valor constante.
Copiar <T>	Copie un tensor de CPU a CPU o de GPU a GPU.
Copiar host <T>	Copia un tensor al host.
CountUpTo <T extiende el número>	Incrementa 'ref' hasta que alcanza el 'límite'.
CrossReplicaSum <T extiende el número>	Una operación para sumar entradas entre instancias de TPU replicadas.
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T extiende el número>	Convierte los parámetros de CudnnRNN de forma canónica a forma utilizable.
CumulativeLogsumexp <T extiende el número>	Calcule el producto acumulativo del tensor "x" a lo largo del "eje".
Servicio de datosConjunto de datos	Crea un conjunto de datos que lee datos del servicio tf.data.
Servicio de datosConjunto de datosV2	Crea un conjunto de datos que lee datos del servicio tf.data.
Conjunto de datosCardinalidad	Devuelve la cardinalidad de `input_dataset`.
Conjunto de datos de gráfico	Crea un conjunto de datos a partir del `graph_def` dado.
Conjunto de datos a GraphV2	Devuelve un GraphDef serializado que representa `input_dataset`.
Dawsn <T extiende el número>
DebugGradientIdentidad <T>	Operación de identidad para la depuración de gradientes.
DebugGradientRefIdentidad <T>	Operación de identidad para la depuración de gradientes.
Identidad de depuración <T>	Proporciona un mapeo de identidad del tensor de entrada de tipo no Ref para la depuración.
DepuraciónIdentidadV2 <T>	Identidad de depuración V2 Op.
DepurarNanCount	Depurar operación de contador de valor NaN.
DepuraciónResumen numérico	Resumen numérico de depuración op.
DebugNumericSummaryV2 <U extiende el número>	Resumen numérico de depuración V2 Op.
DecodeImage <T extiende el número>	Función para decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg y decode_png.
DecodePaddedRaw <T extiende el número>	Reinterpretar los bytes de una cadena como un vector de números.
Copia profunda <T>	Hace una copia de `x`.
DenseBincount <U extiende el número>	Cuenta el número de apariciones de cada valor en una matriz de enteros.
DenseToCSRSparseMatrix	Convierte un tensor denso en un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes).
Destruir variable temporal <T>	Destruye la variable temporal y devuelve su valor final.
Índice de dispositivo	Devuelve el índice del dispositivo que ejecuta la operación.
Conjunto de datos de intercalado dirigido	Un sustituto de `InterleaveDataset` en una lista fija de `N` conjuntos de datos.
DrawBoundingBoxesV2 <T extiende el número>	Dibuja cuadros delimitadores en un lote de imágenes.
Contador De Iteraciones Ficticias
caché de memoria ficticia
Generador De Semillas Ficticias
Puntada dinámica <T>	Intercale los valores de los tensores de "datos" en un solo tensor.
Editar distancia	Calcula la distancia de edición de Levenshtein (posiblemente normalizada).
Einsum <T>	Contracción tensorial según la convención de suma de Einstein.
Vacío <T>	Crea un tensor con la forma dada.
Lista de tensores vacía	Crea y devuelve una lista de tensores vacía.
VacíoTensorMap	Crea y devuelve un mapa tensorial vacío.
CodificarProto	La operación serializa los mensajes de protobuf proporcionados en los tensores de entrada.
Asegurar forma <T>	Garantiza que la forma del tensor coincida con la forma esperada.
Introduzca <T>	Crea o encuentra un marco secundario y pone "datos" a disposición del marco secundario.
Erfinv <T extiende Número>
Norma euclidiana <T>	Calcula la norma euclidiana de elementos en las dimensiones de un tensor.
Salir <T>	Sale del marco actual a su marco principal.
ExpandirAtenuaciones <T>	Inserta una dimensión de 1 en la forma de un tensor.
ExperimentalAutoShardDataset	Crea un conjunto de datos que fragmenta el conjunto de datos de entrada.
ExperimentalBytesProducedStatsDataset	Registra el tamaño de bytes de cada elemento de `input_dataset` en un StatsAggregator.
ExperimentalElija el conjunto de datos más rápido
Conjunto de datos experimental Cardinalidad	Devuelve la cardinalidad de `input_dataset`.
ExperimentalDenseToSparseBatchDataset	Crea un conjunto de datos que agrupa elementos de entrada en un SparseTensor.
Conjunto de datos de estadísticas de latencia experimental	Registra la latencia de producir elementos `input_dataset` en un StatsAggregator.
Conjunto de datos experimental MatchingFiles
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset	Crea un conjunto de datos que anula el paralelismo intraoperatorio máximo.
ExperimentalParseExampleDataset	Transforma `input_dataset` que contiene protos `Example` como vectores de DT_STRING en un conjunto de datos de objetos `Tensor` o `SparseTensor` que representan las características analizadas.
ExperimentalPrivateThreadPoolConjunto de datos	Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`.
Conjunto de datos aleatorio experimental	Crea un conjunto de datos que devuelve números pseudoaleatorios.
ExperimentalRebatchDataset	Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote.
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset
Conjunto de datos de ventana deslizante experimental	Crea un conjunto de datos que pasa una ventana deslizante sobre `input_dataset`.
Conjunto de datos SQL experimental	Crea un conjunto de datos que ejecuta una consulta SQL y emite filas del conjunto de resultados.
ExperimentalStatsAggregatorHandle	Crea un recurso de administrador de estadísticas.
ExperimentalStatsAggregatorResumen	Produce un resumen de cualquier estadística registrada por el administrador de estadísticas determinado.
Conjunto de datos experimental sin lotes	Un conjunto de datos que divide los elementos de su entrada en múltiples elementos.
Expint <T extiende Número>
ExtractoGlimpseV2	Extrae un vistazo del tensor de entrada.
ExtractVolumePatches <T extiende el número>	Extraiga los `parches` de la `entrada` y colóquelos en la dimensión de salida `"profundidad"`.
Llenar <U>	Crea un tensor lleno de un valor escalar.
Finalizar conjunto de datos	Crea un conjunto de datos aplicando `tf.data.Options` a `input_dataset`.
Huella dactilar	Genera valores de huellas dactilares.
FresnelCos <T extiende el número>
FresnelSin <T extiende Número>
Reunir <T>	Reúna cortes del eje `params` `axis` según los `índices`.
Reunir <T>	Reúna sectores de "params" en un tensor con la forma especificada por "índices".
Obtener opciones	Devuelve el `tf.data.Options` adjunto a `input_dataset`.
Obtener identificador de sesión	Almacene el tensor de entrada en el estado de la sesión actual.
ObtenerSessionTensor <T>	Obtenga el valor del tensor especificado por su identificador.
GarantíaConst <T>	Da una garantía al tiempo de ejecución de TF de que el tensor de entrada es una constante.
Tabla hash	Crea una tabla hash no inicializada.
HistogramFixedWidth <U extiende el número>	Devuelve histograma de valores.
Identidad <T>	Devuelve un tensor con la misma forma y contenido que el tensor o valor de entrada.
Ignorar errores conjunto de datos	Crea un conjunto de datos que contiene los elementos de `input_dataset` ignorando los errores.
ImageProjectiveTransformV2 <T extiende el número>	Aplica la transformación dada a cada una de las imágenes.
ImageProjectiveTransformV3 <T extiende el número>	Aplica la transformación dada a cada una de las imágenes.
Constante inmutable <T>	Devuelve un tensor inmutable de la región de memoria.
EntradaDecola <T>	Una operación de marcador de posición para un valor que se introducirá en el cálculo.
InplaceAdd <T>	Agrega v a filas especificadas de x.
InplaceSub <T>	Resta `v` en filas especificadas de `x`.
Actualización in situ <T>	Actualiza las filas especificadas 'i' con valores 'v'.
IsBoostedTreesEnsembleInitializado	Comprueba si se ha inicializado un conjunto de árboles.
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitializado	Comprueba si se ha inicializado una secuencia cuantil.
EsVariableIniciada	Comprueba si se ha inicializado un tensor.
IteradorGetDevice	Devuelve el nombre del dispositivo en el que se ha colocado el "recurso".
Inicialización de KMC2Chain	Devuelve el índice de un punto de datos que debe agregarse al conjunto de semillas.
KmeansPlusPlusInicialización	Selecciona num_to_sample filas de entrada utilizando el criterio KMeans++.
KthOrderStatistic	Calcula la estadística de orden K de un conjunto de datos.
LMDBConjunto de datos	Crea un conjunto de datos que emite los pares clave-valor en uno o más archivos LMDB.
LinSpace <T extiende el número>	Genera valores en un intervalo.
BúsquedaTablaBuscar <U>	Busca claves en una tabla y genera los valores correspondientes.
Tamaño de tabla de búsqueda	Calcula el número de elementos en la tabla dada.
Condición de bucle	Reenvía la entrada a la salida.
Límite inferior <U extiende el número>	Aplica lower_bound(sorted_search_values, valores) a lo largo de cada fila.
Hacer único	Haga que todos los elementos en la dimensión que no sea por lotes sean únicos, pero \"cercanos\" a su valor inicial.
MapaIncompletoTamaño	Op devuelve el número de elementos incompletos en el contenedor subyacente.
Tamaño del mapa	Op devuelve el número de elementos en el contenedor subyacente.
MatrixDiagPartV2 <T>	Devuelve la parte diagonal por lotes de un tensor por lotes.
MatrizDiagPartV3 <T>	Devuelve la parte diagonal por lotes de un tensor por lotes.
MatrizDiagV2 <T>	Devuelve un tensor diagonal por lotes con valores diagonales por lotes dados.
MatrizDiagV3 <T>	Devuelve un tensor diagonal por lotes con valores diagonales por lotes dados.
MatrizSetDiagV2 <T>	Devuelve un tensor matricial por lotes con nuevos valores diagonales por lotes.
MatrizSetDiagV3 <T>	Devuelve un tensor matricial por lotes con nuevos valores diagonales por lotes.
Máx <T>	Calcula el máximo de elementos en las dimensiones de un tensor.
Conjunto de datos MaxIntraOpParallelism	Crea un conjunto de datos que anula el paralelismo intraoperatorio máximo.
Mín <T>	Calcula el mínimo de elementos en las dimensiones de un tensor.
Almohadilla espejo <T>	Rellena un tensor con valores reflejados.
MirrorPadGrad <T>	Operación de degradado para la operación `MirrorPad`.
MulNoNan <T>	Devuelve x * y por elementos.
MutableDenseHashTable	Crea una tabla hash vacía que utiliza tensores como almacén de respaldo.
MutableHashTable	Crea una tabla hash vacía.
MutableHashTableOfTensors	Crea una tabla hash vacía.
exclusión mutua	Crea un recurso Mutex que puede bloquearse mediante "MutexLock".
Bloqueo mutuo	Bloquea un recurso mutex.
NcclAllReduce <T extiende el número>	Genera un tensor que contiene la reducción en todos los tensores de entrada.
NcclBroadcast <T extiende el número>	Envía `entrada` a todos los dispositivos que están conectados a la salida.
NcclReduce <T extiende el número>	Reduce la "entrada" de "num_devices" usando "reducción" a un solo dispositivo.
Ndtri <T extiende Número>
SiguienteDespués de <T extiende el número>	Devuelve el siguiente valor representable de `x1` en la dirección de `x2`, por elementos.
SiguienteIteración <T>	Hace que su entrada esté disponible para la siguiente iteración.
Entradas no deterministas <U>	Genera de forma no determinista algunos números enteros.
Conjunto de datos no serializable
Uno caliente <U>	Devuelve un tensor one-hot.
A los que les gusta <T>	Devuelve un tensor de unos con la misma forma y tipo que x.
Optimizar conjunto de datos V2	Crea un conjunto de datos aplicando optimizaciones relacionadas a `input_dataset`.
OpcionesConjunto de datos	Crea un conjunto de datos adjuntando tf.data.Options a `input_dataset`.
Mapa ordenadoTamaño incompleto	Op devuelve el número de elementos incompletos en el contenedor subyacente.
Tamaño del mapa ordenado	Op devuelve el número de elementos en el contenedor subyacente.
Salida de cola <T>	Recupera un único tensor de la salida de cálculo.
SalidaDequeueV2 <T>	Recupera un único tensor de la salida de cálculo.
Salida <T>	Un identificador simbólico para un tensor producido por una `Operation` .
Almohadilla <T>	Rellena un tensor.
Conjunto de datos por lotes paralelos
Concat paralela <T>	Concatena una lista de "N" tensores a lo largo de la primera dimensión.
PuntadaDinámicaParalela <T>	Intercale los valores de los tensores de "datos" en un solo tensor.
AnalizarEjemploDatasetV2	Transforma `input_dataset` que contiene protos `Example` como vectores de DT_STRING en un conjunto de datos de objetos `Tensor` o `SparseTensor` que representan las características analizadas.
Marcador de posición <T>	Una operación de marcador de posición para un valor que se introducirá en el cálculo.
Marcador de posición con valor predeterminado <T>	Una operación de marcador de posición que pasa por la "entrada" cuando su salida no se alimenta.
Prelinealizar	Una operación que linealiza un valor de tensor en una variante opaca del tensor.
Prelinearizar tupla	Una operación que linealiza múltiples valores de tensor en una variante opaca del tensor.
Conjunto de datos de grupo de subprocesos privado	Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`.
Producto <T>	Calcula el producto de elementos entre las dimensiones de un tensor.
QuantizeAndDequantizeV4 <T extiende el número>	Devuelve el gradiente de `QuantizeAndDequantizeV4`.
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extiende el número>
RaggedBincount <U extiende el número>	Cuenta el número de apariciones de cada valor en una matriz de enteros.
RaggedTensorToTensor <U>	Crea un tensor denso a partir de un tensor irregular, posiblemente alterando su forma.
RaggedTensorToVariant	Codifica un "RaggedTensor" en un tensor "variante".
RaggedTensorToVariantGradient <U>	Ayudante utilizado para calcular el gradiente de `RaggedTensorToVariant`.
Rango <T extiende Número>	Crea una secuencia de números.
Rango	Devuelve el rango de un tensor.
LeerVariableOp <T>	Lee el valor de una variable.
RebatchConjunto de datos	Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote.
RebatchDatasetV2	Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote.
Recibimiento <T>	Recibe el tensor nombrado de send_device en recv_device.
Reducir todo	Calcula el "y lógico" de los elementos en las dimensiones de un tensor.
Reducir Cualquiera	Calcula el "o lógico" de elementos en las dimensiones de un tensor.
ReducirMax <T>	Calcula el máximo de elementos en las dimensiones de un tensor.
ReducirMín <T>	Calcula el mínimo de elementos en las dimensiones de un tensor.
ReducirProd <T>	Calcula el producto de elementos entre las dimensiones de un tensor.
ReducirSuma <T>	Calcula la suma de elementos en las dimensiones de un tensor.
RefIntroduzca <T>	Crea o encuentra un marco secundario y pone "datos" a disposición del marco secundario.
RefSalir <T>	Sale del marco actual a su marco principal.
Identidad de referencia <T>	Devuelve el mismo tensor de referencia que el tensor de referencia de entrada.
RefSiguienteIteración <T>	Hace que su entrada esté disponible para la siguiente iteración.
Selección de referencia <T>	Reenvía el elemento "índice" de "entradas" a "salida".
RegistrarseConjunto de datos	Registra un conjunto de datos con el servicio tf.data.
Reformar <T>	Reforma un tensor.
RecursoAcumuladorNumAcumulado	Devuelve el número de gradientes agregados en los acumuladores dados.
Acumulador de recursosTakeGradient <T>	Extrae el gradiente promedio en el ConditionalAccumulator dado.
Acumulador condicional de recursos	Un acumulador condicional para agregar gradientes.
ResourceCountUpTo <T extiende el número>	Incrementa la variable señalada por 'recurso' hasta que alcanza el 'límite'.
Recopilación de recursos <U>	Reúna porciones de la variable a la que apunta el "recurso" de acuerdo con los "índices".
Recopilación de recursos <U>
RecuperarTPUEmbeddingEstocásticoGradientDescentParameters	Recuperar los parámetros de incrustación de SGD.
Invertir <T>	Invierte dimensiones específicas de un tensor.
Secuencia inversa <T>	Invierte cortes de longitud variable.
RiscAbs <T extiende el número>
RiscAdd <T extiende Número>	Devuelve x + y por elementos.
RiscBinaryArithmetic <T extiende el número>
Comparación binaria de Risc
RiscBitcast <U>
RiscBroadcast <T>
RiscCast <U>
RiscCeil <T extiende Número>
RiscCholesky <T extiende el número>
RiesgoConcat <T>
RiscConv <T extiende el número>
RiscCos <T extiende Número>
RiscDiv <T extiende el número>
RiscDot <T extiende el número>
RiscExp <T extiende el número>
RiesgoFft <T>
RiscFloor <T extiende Número>
RiscGather <T>
RiscImage <U extiende Número>
RiscEsFinito
RiscLog <T extiende Número>
RiscLógicoY
RiscLógicoNo
RiscLógicoOr
RiscMax <T extiende Número>	Devuelve max(x, y) por elementos.
RiscMin <T extiende Número>
RiscMul <T extiende Número>
RiscNeg <T extiende el número>
RiscPad <T extiende Número>
RiscPool <T extiende el número>
RiscPow <T extiende el número>
RiscAleatorioUniforme
RiscReal <U extiende Número>
RiscReduce <T extiende el número>
RiscRem <T extiende Número>
RiscReshape <T extiende el número>
RiscReverse <T extiende el número>
RiscScatter <U extiende el número>
RiscShape <U extiende el número>
RiscSign <T extiende el número>
RiscSlice <T extiende el número>
RiscSort <T extiende el número>
RiscSqueeze <T>
RiscSub <T extiende el número>
RiscTransponer <T>
RiscTriangularSolve <T extiende el número>
RiesgoUnario <T extiende Número>
RngReadAndSkip	Avanza el contador de un RNG basado en contadores.
Tira <T>	Rueda los elementos de un tensor a lo largo de un eje.
Conjunto de datos de muestreo	Crea un conjunto de datos que toma una muestra de Bernoulli del contenido de otro conjunto de datos.
Escalar y traducir
ScaleAndTranslateGrad <T extiende el número>
DispersiónAgregar <T>	Agrega actualizaciones dispersas a una referencia variable.
División de dispersión <T>	Divide una referencia de variable por actualizaciones dispersas.
ScatterMax <T extiende el número>	Reduce las actualizaciones escasas a una referencia variable utilizando la operación `max`.
ScatterMin <T extiende el número>	Reduce las actualizaciones escasas a una referencia variable mediante la operación "min".
DispersiónMul <T>	Multiplica las actualizaciones dispersas en una referencia variable.
DispersiónNd <U>	Distribuya las "actualizaciones" en un nuevo tensor según los "índices".
DispersiónNdAgregar <T>	Aplica una suma escasa a valores individuales o sectores en una variable.
DispersiónNdMax <T>	Calcula el máximo por elementos.
DispersiónNdMin <T>	Calcula el mínimo por elementos.
ScatterNdNonAliasingAdd <T>	Aplica una adición escasa a la "entrada" utilizando valores o sectores individuales de `actualizaciones` según índices `índices`.
DispersiónNdSub <T>	Aplica resta dispersa a valores individuales o sectores en una variable.
DispersiónNdActualización <T>	Aplica "actualizaciones" dispersas a valores o sectores individuales dentro de un determinado variable según `índices`.
DispersiónSub <T>	Resta actualizaciones dispersas a una referencia variable.
Actualización de dispersión <T>	Aplica actualizaciones dispersas a una referencia variable.
SeleccionarV2 <T>
Establecer tamaño	Número de elementos únicos a lo largo de la última dimensión del "conjunto" de entrada.
Forma <U extiende el número>	Devuelve la forma de un tensor.
Conjunto de datos de fragmentos	Crea un `Conjunto de datos` que incluye solo 1/`num_shards` de este conjunto de datos.
Mezclar y repetir conjunto de datos V2
ShuffleDatasetV2
ShuffleDatasetV3
Tamaño <U extiende el número>	Devuelve el tamaño de un tensor.
Conjunto de datos de sueño
Sector <T>	Devuelve una porción de la 'entrada'.
Conjunto de datos de ventana deslizante	Crea un conjunto de datos que pasa una ventana deslizante sobre `input_dataset`.
Instantánea <T>	Devuelve una copia del tensor de entrada.
Conjunto de datos instantáneos	Crea un conjunto de datos que escribirá o leerá desde una instantánea.
SobolSample <T extiende Número>	Genera puntos a partir de la secuencia de Sobol.
EspacioABatchNd <T>	SpaceToBatch para tensores ND de tipo T.
SparseApplyAdagradV2 <T>	Actualice las entradas relevantes en 'var' y 'accum' según el esquema adagrad.
SparseBincount <U extiende el número>	Cuenta el número de apariciones de cada valor en una matriz de enteros.
SparseMatrixAgregar	Suma escasa de dos matrices CSR, C = alfa * A + beta * B.
SparseMatrixMatMul <T>	Matriz: multiplica una matriz escasa por una matriz densa.
SparseMatrixMul	Multiplicación por elementos de una matriz dispersa con un tensor denso.
SparseMatrixNNZ	Devuelve el número de valores distintos de ceros de `sparse_matrix`.
SparseMatrixOrderingAMD	Calcula el orden de grado mínimo aproximado (AMD) de la "entrada".
SparseMatrixSoftmax	Calcula el softmax de un CSRSparseMatrix.
SparseMatrixSoftmaxGrad	Calcula el gradiente de la operación SparseMatrixSoftmax.
SparseMatrixSparseCholesky	Calcula la escasa descomposición de Cholesky de la "entrada".
SparseMatrixSparseMatMul	Matriz dispersa: multiplica dos matrices CSR `a` y `b`.
Transposición de matriz dispersa	Transpone las dimensiones internas (matriz) de CSRSparseMatrix.
SparseMatrixZeros	Crea un CSRSparseMatrix de todos ceros con la forma `dense_shape`.
SparseTensorToCSRSparseMatrix	Convierte un SparseTensor en un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes).
Spence <T extiende el número>
Apretar <T>	Elimina dimensiones de tamaño 1 de la forma de un tensor.
Pila <T>	Empaqueta una lista de tensores de rango `N`-`R` en un tensor de rango`(R+1)`.
Tamaño del escenario	Op devuelve el número de elementos en el contenedor subyacente.
StatefulRandomBinomial <V extiende el número>
Con EstadoEstándarNormal <U>	Genera valores aleatorios de una distribución normal.
Con estadoEstándarNormalV2 <U>	Genera valores aleatorios de una distribución normal.
Con estadoTruncadoNormal <U>	Genera valores aleatorios de una distribución normal truncada.
Uniforme con estado <U>	Genera valores aleatorios de una distribución uniforme.
StatefulUniformFullInt <U>	Genera números enteros aleatorios a partir de una distribución uniforme.
StatefulUniformInt <U>	Genera números enteros aleatorios a partir de una distribución uniforme.
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extiende el número>
StatelessRandomBinomial <W extiende el número>	Genera números aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución binomial.
StatelessRandomGammaV2 <V extiende el número>	Genera números aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución gamma.
Sin estadoRandomGetAlg	Elige el mejor algoritmo RNG basado en contadores según el dispositivo.
StatelessRandomNormalV2 <U extiende el número>	Genera valores pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución normal.
StatelessRandomPoisson <W extiende el número>	Genera números aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución de Poisson.
StatelessRandomUniformFullInt <V extiende el número>	Genera números enteros aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución uniforme.
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extiende el número>	Genera números enteros aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución uniforme.
StatelessRandomUniformIntV2 <U extiende el número>	Genera números enteros aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución uniforme.
StatelessRandomUniformV2 <U extiende el número>	Genera valores aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución uniforme.
StatelessTruncatedNormalV2 <U extiende el número>	Genera valores pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución normal truncada.
EstadísticasAggregatorHandleV2
Detener gradiente <T>	Detiene el cálculo del gradiente.
Rebanada zancada <T>	Devuelve un segmento recorrido desde la "entrada".
StridedSliceAssign <T>	Asigne "valor" a la referencia del valor l dividido de "ref".
StridedSliceGrad <U>	Devuelve el gradiente de `StridedSlice`.
CadenaInferior	Convierte todos los caracteres en mayúsculas en sus respectivos reemplazos en minúsculas.
cuerdasuperior	Convierte todos los caracteres en minúscula en sus respectivos reemplazos en mayúscula.
Suma <T>	Calcula la suma de elementos en las dimensiones de un tensor.
Resultado de compilación de TPU	Devuelve el resultado de una compilación de TPU.
Activaciones de incrustación de TPU	Una operación que permite la diferenciación de las incrustaciones de TPU.
TPUOrdinalSelector	Un selector de núcleo de TPU Op.
Entrada particionada de TPU <T>	Una operación que agrupa una lista de entradas particionadas.
Entrada replicada de TPU <T>	Conecta N entradas a un cálculo de TPU replicado de N vías.
Variable temporal <T>	Devuelve un tensor que puede mutarse, pero que solo persiste en un solo paso.
TensorArrayGather <T>	Reúna elementos específicos de TensorArray en el "valor" de salida.
TensorArrayPack <T>
TensorArrayRead <T>	Lea un elemento de TensorArray en el "valor" de salida.
TensorArrayDispersión	Distribuya los datos del valor de entrada en elementos específicos de TensorArray.
TensorArrayTamaño	Obtenga el tamaño actual de TensorArray.
TensorArraySplit	Divida los datos del valor de entrada en elementos TensorArray.
TensorArrayDescomprimir
TensorArrayWrite	Empuje un elemento en tensor_array.
TensorListConcatLists
TensorListElementShape <T extiende el número>	La forma de los elementos de la lista dada, como tensor.
TensorListFromTensor	Crea una TensorList que, cuando se apila, tiene el valor de "tensor".
TensorListRecopilar <T>	Crea un tensor indexando en TensorList.
TensorListGetItem <T>
TensorListLongitud	Devuelve el número de tensores en la lista de tensores de entrada.
TensorListPushBack	Devuelve una lista que tiene el `Tensor` pasado como último elemento y los otros elementos de la lista dada en `input_handle`.
TensorListPushBackBatch
TensorListReserve	Lista del tamaño dado con elementos vacíos.
TensorListResize	Cambia el tamaño de la lista.
TensorListDispersión	Crea una TensorList indexando en un Tensor.
TensorListScatterIntoExistingList	Dispersa el tensor en los índices de una lista de entrada.
TensorListScatterV2	Crea una TensorList indexando en un Tensor.
TensorListSetItem
TensorListSplit	Divide un tensor en una lista.
PilaListaTensor <T>	Apila todos los tensores de la lista.
TensorMapErase	Devuelve un mapa tensorial con el elemento de la clave dada borrado.
TensorMapHasKey	Devuelve si la clave dada existe en el mapa.
TensorMapInsert	Devuelve un mapa que es el 'input_handle' con el par clave-valor dado insertado.
Búsqueda de mapa tensor <U>	Devuelve el valor de una clave determinada en un mapa tensorial.
Tamaño del mapa tensor	Devuelve el número de tensores en el mapa de tensores de entrada.
TensorMapStackKeys <T>	Devuelve una pila tensorial de todas las claves en un mapa tensorial.
TensorScatterAgregar <T>	Agrega "actualizaciones" dispersas a un tensor existente según "índices".
TensorScatterMax <T>
TensorScatterMin <T>
TensorScatterSub <T>	Resta "actualizaciones" dispersas de un tensor existente según "índices".
Actualización de TensorScatter <T>	Distribuya las "actualizaciones" en un tensor existente según los "índices".
Actualización de TensorStridedSlice <T>	Asigne "valor" a la referencia de valor l dividida de "entrada".
Conjunto de datos de grupo de subprocesos	Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`.
ThreadPoolHandle	Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`.
Azulejo <T>	Construye un tensor colocando en mosaico un tensor dado.
Marca de tiempo	Proporciona el tiempo transcurrido desde la época en segundos.
ParaBool	Convierte un tensor en un predicado escalar.
TridiagonalMatMul <T>	Calcular producto con matriz tridiagonal.
Resolución Tridiagonal <T>	Resuelve sistemas tridiagonales de ecuaciones.
Desechar <T>	Invierte la operación de Batch para un tensor de salida única.
UnbatchGrad <T>	Gradiente de desbatch.
UnicodeCodificar	Codifica un tensor de enteros en cadenas Unicode.
Conjunto de datos único	Crea un conjunto de datos que contiene los elementos únicos de `input_dataset`.
UnravelIndex <T extiende el número>	Convierte una matriz de índices planos en una tupla de matrices de coordenadas.
Unión de segmento sin clasificar	Une los elementos de `inputs` basándose en `segment_ids`.
DesenvolverVariante del conjunto de datos
Límite superior <U extiende el número>	Aplica límite_superior (valores_de_búsqueda_ordenados, valores) a lo largo de cada fila.
VarHandleOp	Crea un identificador para un recurso variable.
VarIsInitializedOp	Comprueba si se ha inicializado una variable basada en el identificador de recursos.
Variable <T>	Mantiene el estado en forma de tensor que persiste en todos los pasos.
FormaVariable <T extiende Número>	Devuelve la forma de la variable a la que apunta "recurso".
Dónde	Devuelve ubicaciones de valores distintos de cero/verdaderos en un tensor.
Donde3 <T>	Selecciona elementos de `x` o `y`, dependiendo de la `condición`.
TrabajadorLatido Del Corazón	Latido del corazón del trabajador op.
Variante WrapDataset
XlaRecvFromHost <T>	Una operación para recibir un tensor del anfitrión.
Xlog1py <T>	Devuelve 0 si x == 0, y x * log1p(y) en caso contrario, por elementos.
Ceros <T>	Un operador que crea una constante inicializada con ceros de la forma dada por "dims".
Ceros como <T>	Devuelve un tensor de ceros con la misma forma y tipo que x.

Interfaz implementada por operandos de una operación de TensorFlow.

Uso de ejemplo:

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

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

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

Métodos públicos

Salida abstracta <T>

como salida ()

Devuelve el identificador simbólico de un tensor.

Métodos públicos

Salida abstracta pública <T> asOutput ()

Devuelve el identificador simbólico de un tensor.

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

Ver también

addInput(Output)