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PrimitiveOp

public abstract class PrimitiveOp

Subclasses diretas conhecidas

Abortar , All , AllToAll <T>, AnonymousIteratorV2 , AnonymousMemoryCache , AnonymousMultiDeviceIterator , AnonymousRandomSeedGenerator , AnonymousSeedGenerator , Any , ApplyAdagradV2 <T>, AssertCardinalityDataset , AssertNextDataset , AssertThat , Assign > 66 , outros.

Abortar	Levante uma exceção para abortar o processo quando chamado.
Tudo	Calcula o "e" lógico dos elementos nas dimensões de um tensor.
AllToAll <T>	Uma op para trocar dados entre réplicas de TPU.
AnonymousIteratorV2	Um contêiner para um recurso iterador.
AnonymousMemoryCache
AnonymousMultiDeviceIterator	Um contêiner para um recurso iterador de vários dispositivos.
AnonymousRandomSeedGenerator
AnonymousSeedGenerator
Algum	Calcula o "or lógico" dos elementos nas dimensões de um tensor.
ApplyAdagradV2 <T>	Atualize '* var' de acordo com o esquema adagrad.
AssertCardinalityDataset
AssertNextDataset	Uma transformação que afirma quais transformações acontecem a seguir.
AssertThat	Afirma que a condição fornecida é verdadeira.
Atribuir <T>	Atualize 'ref' atribuindo 'valor' a ele.
AssignAdd <T>	Atualize 'ref' adicionando 'valor' a ele.
AssignAddVariableOp	Adiciona um valor ao valor atual de uma variável.
AssignSub <T>	Atualize 'ref' subtraindo 'valor' dele.
AssignSubVariableOp	Subtrai um valor do valor atual de uma variável.
AssignVariableOp	Atribui um novo valor a uma variável.
AutoShardDataset	Cria um conjunto de dados que fragmenta o conjunto de dados de entrada.
BandedTriangularSolve <T>
Barreira	Define uma barreira que persiste em diferentes execuções de gráfico.
BarrierClose	Fecha a barreira fornecida.
BarrierIncompleteSize	Calcula o número de elementos incompletos na barreira fornecida.
BarrierInsertMany	Para cada chave, atribui o respectivo valor ao componente especificado.
BarrierReadySize	Calcula o número de elementos completos na barreira fornecida.
BarrierTakeMany	Pega um determinado número de elementos concluídos de uma barreira.
Lote	Coloca em lote todos os tensores de entrada de forma não determinística.
BatchMatMulV2 <T>	Multiplica fatias de dois tensores em lotes.
BatchToSpace <T>	BatchToSpace para tensores 4-D do tipo T.
BatchToSpaceNd <T>	BatchToSpace para tensores ND do tipo T.
BesselI0 <T extends Number>
BesselI1 <T extends Number>
BesselJ0 <T extends Number>
BesselJ1 <T extends Number>
BesselK0 <T extends Number>
BesselK0e <T extends Number>
BesselK1 <T extends Number>
BesselK1e <T extends Number>
BesselY0 <T extends Number>
BesselY1 <T extends Number>
Bitcast <U>	Bitcasts um tensor de um tipo para outro sem copiar dados.
BlockLSTM <T extends Number>	Calcula a propagação direta da célula LSTM para todas as etapas de tempo.
BlockLSTMGrad <T extends Number>	Calcula a propagação regressiva da célula LSTM para toda a sequência de tempo.
BlockLSTMGradV2 <T extends Number>	Calcula a propagação regressiva da célula LSTM para toda a sequência de tempo.
BlockLSTMV2 <T extends Number>	Calcula a propagação direta da célula LSTM para todas as etapas de tempo.
BoostedTreesAggregateStats	Agrega o resumo das estatísticas acumuladas para o lote.
BoostedTreesBucketize	Bucketize cada recurso com base nos limites do intervalo.
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit	Calcula os ganhos para cada recurso e retorna as melhores informações de divisão possíveis para o recurso.
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2	Calcula os ganhos para cada recurso e retorna as melhores informações de divisão possíveis para cada nó.
BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature	Calcula os ganhos para cada recurso e retorna as melhores informações de divisão possíveis para o recurso.
BoostedTreesCenterBias	Calcula o prior a partir dos dados de treinamento (o bias) e preenche o primeiro nó com o prior dos logits.
BoostedTreesCreateEnsemble	Cria um modelo de conjunto de árvore e retorna um identificador para ele.
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource	Crie o recurso para Quantile Streams.
BoostedTreesDeserializeEnsemble	Desserializa uma configuração de conjunto de árvore serializada e substitui a árvore atual conjunto.
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp	Cria um identificador para um BoostedTreesEnsembleResource
BoostedTreesExampleDebugOutputs	Saídas de depuração / interpretabilidade do modelo para cada exemplo.
BoostedTreesFlushQuantileSummaries	Libere os resumos de quantis de cada recurso de fluxo de quantis.
BoostedTreesGetEnsembleStates	Recupera o token de carimbo de recurso de conjunto de árvore, número de árvores e estatísticas de crescimento.
BoostedTreesMakeQuantileSummaries	Faz o resumo dos quantis do lote.
BoostedTreesMakeStatsSummary	Faz o resumo das estatísticas acumuladas para o lote.
BoostedTreesPredict	Executa vários preditores de conjunto de regressão aditiva em instâncias de entrada e calcula os logits.
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries	Adicione os resumos de quantis a cada recurso de fluxo de quantis.
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize	Desserialize os limites do bucket e o sinalizador pronto no QuantileAccumulator atual.
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush	Libere os resumos para um recurso de fluxo de quantil.
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries	Gere os limites do intervalo para cada recurso com base nos resumos acumulados.
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp	Cria um identificador para um BoostedTreesQuantileStreamResource.
BoostedTreesSerializeEnsemble	Serializa o conjunto da árvore em um proto.
BoostedTreesSparseAggregateStats	Agrega o resumo das estatísticas acumuladas para o lote.
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit	Calcula os ganhos para cada recurso e retorna as melhores informações de divisão possíveis para o recurso.
BoostedTreesTrainingPredict	Executa vários preditores de conjunto de regressão aditiva em instâncias de entrada e calcula a atualização para logits em cache.
BoostedTreesUpdateEnsemble	Atualiza o conjunto de árvores adicionando uma camada à última árvore que está crescendo ou iniciando uma nova árvore.
BoostedTreesUpdateEnsembleV2	Atualiza o conjunto de árvores adicionando uma camada à última árvore que está crescendo ou iniciando uma nova árvore.
BroadcastDynamicShape <T extends Number>	Retorne a forma de s0 op s1 com broadcast.
BroadcastGradientArgs <T extends Number>	Retorne os índices de redução para computar gradientes de s0 op s1 com transmissão.
BroadcastTo <T>	Transmita uma matriz para uma forma compatível.
Bucketize	Agrupa a 'entrada' com base em 'limites'.
CSRSparseMatrixComponents <T>	Lê os componentes CSR no `índice` do lote.
CSRSparseMatrixToDense <T>	Converta um CSRSparseMatrix (possivelmente em lote) em denso.
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T>	Converte um CSRSparesMatrix (possivelmente em lote) em um SparseTensor.
CSVDataset
CSVDatasetV2
CTCLossV2	Calcula a perda de CTC (probabilidade de log) para cada entrada de lote.
CacheDatasetV2
CheckNumericsV2 <T extends Number>	Verifica um tensor para valores NaN, -Inf e + Inf.
ChooseFastestDataset
ClipByValue <T>	Clipes os valores do tensor para um mínimo e máximo especificados.
CollectiveBcastRecvV2 <U>	Recebe um valor de tensor transmitido de outro dispositivo.
CollectiveBcastSendV2 <T>	Transmite um valor tensor para um ou mais outros dispositivos.
CollectiveGather <T extends Number>	Acumula mutuamente vários tensores de tipo e forma idênticos.
CollectiveGatherV2 <T extends Number>	Acumula mutuamente vários tensores de tipo e forma idênticos.
CollectivePermute <T>	Um Op para permutar tensores em instâncias replicadas de TPU.
CollectiveReduceV2 <T extends Number>	Reduz mutuamente vários tensores de tipo e forma idênticos.
CombinedNonMaxSuppression	Avidamente seleciona um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação, Esta operação executa non_max_suppression nas entradas por lote, em todas as classes.
CompressElement	Compacta um elemento do conjunto de dados.
ComputeBatchSize	Calcula o tamanho do lote estático de um conjunto de dados sem lotes parciais.
Concat <T>	Concatena tensores ao longo de uma dimensão.
ConfigureDistributedTPU	Configura as estruturas centralizadas para um sistema TPU distribuído.
ConfigureTPUEmbedding	Configura o TPUEmbedding em um sistema TPU distribuído.
Constante <T>	Um operador que produz um valor constante.
ConsumeMutexLock	Este op consome um bloqueio criado por `MutexLock`.
ControlTrigger	Faz nada.
Copiar <T>	Copie um tensor de CPU para CPU ou GPU para GPU.
CopyHost <T>	Copie um tensor para o host.
CountUpTo <T extends Number>	Incrementa 'ref' até atingir o 'limite'.
CrossReplicaSum <T extends Number>	Um Op para somar entradas em instâncias de TPU replicadas.
CudnnRNNBackpropV3 <T extends Number>	Etapa Backprop de CudnnRNNV3.
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T extends Number>	Converte parâmetros CudnnRNN da forma canônica para a forma utilizável.
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T extends Number>	Recupera parâmetros CudnnRNN na forma canônica.
CudnnRNNV3 <T extends Number>	Um RNN apoiado por cuDNN.
CumulativeLogsumexp <T extends Number>	Calcule o produto cumulativo do tensor `x` ao longo do` eixo`.
DataServiceDataset	Cria um conjunto de dados que lê dados do serviço tf.data.
DataServiceDatasetV2	Cria um conjunto de dados que lê dados do serviço tf.data.
DatasetCardinality	Retorna a cardinalidade de `input_dataset`.
DatasetFromGraph	Cria um conjunto de dados a partir do `graph_def` fornecido.
DatasetToGraphV2	Retorna um GraphDef serializado que representa `input_dataset`.
Dawsn <T extends Number>
DebugGradientIdentity <T>	Op de identidade para depuração de gradiente.
DebugGradientRefIdentity <T>	Op de identidade para depuração de gradiente.
DebugIdentity <T>	Fornece um mapeamento de identidade do tensor de entrada do tipo não Ref para depuração.
DebugIdentityV2 <T>	Depurar Identidade V2 Op.
DebugNanCount	Depurar Op. Do contador de valor NaN
DebugNumericSummary	Depurar resumo numérico op.
DebugNumericSummaryV2 <U extends Number>	Depurar Resumo Numérico V2 Op.
DecodeImage <T extends Number>	Função para decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg e decode_png.
DecodePaddedRaw <T extends Number>	Reinterprete os bytes de uma string como um vetor de números.
DecodeProto	O op extrai campos de uma mensagem de buffers de protocolo serializada em tensores.
DeepCopy <T>	Faz uma cópia de `x`.
DeleteIterator	Um contêiner para um recurso iterador.
DeleteMemoryCache
DeleteMultiDeviceIterator	Um contêiner para um recurso iterador.
DeleteRandomSeedGenerator
DeleteSeedGenerator
DeleteSessionTensor	Exclua o tensor especificado por seu identificador na sessão.
DenseBincount <U extends Number>	Conta o número de ocorrências de cada valor em uma matriz de inteiros.
DenseCountSparseOutput <U extends Number>	Executa a contagem de bin de saída esparsa para uma entrada tf.tensor.
DenseToCSRSparseMatrix	Converte um tensor denso em um CSRSparseMatrix (possivelmente em lote).
DestroyResourceOp	Exclui o recurso especificado pelo identificador.
DestroyTemporaryVariable <T>	Destrói a variável temporária e retorna seu valor final.
DeviceIndex	Retorne o índice do dispositivo que a operação executa.
DirectedInterleaveDataset	Um substituto para `InterleaveDataset` em uma lista fixa de conjuntos de dados` N`.
DrawBoundingBoxesV2 <T extends Number>	Desenhe caixas delimitadoras em um lote de imagens.
DummyIterationCounter
DummyMemoryCache
DummySeedGenerator
DynamicPartition <T>	Particiona `dados` em tensores` num_partitions` usando índices de `partições`.
DynamicStitch <T>	Intercalar os valores dos tensores `data` em um único tensor.
EditDistance	Calcula a distância de edição de Levenshtein (possivelmente normalizada).
Eig <U>	Calcula a decomposição própria de uma ou mais matrizes quadradas.
Einsum <T>	Contração do tensor de acordo com a convenção de soma de Einstein.
Vazio <T>	Cria um tensor com a forma fornecida.
EmptyTensorList	Cria e retorna uma lista de tensores vazia.
EmptyTensorMap	Cria e retorna um mapa tensorial vazio.
EncodeProto	O op serializa mensagens protobuf fornecidas nos tensores de entrada.
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch	Um op que enfileira uma lista de tensores de lote de entrada para TPUEmbedding.
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch	Facilita a transferência de código que usa tf.nn.embedding_lookup ().
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch	Um op que enfileira índices de entrada TPUEmbedding de um SparseTensor.
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch	Facilita a transferência de código que usa tf.nn.embedding_lookup_sparse ().
VerifyShape <T>	Garante que a forma do tensor corresponda à forma esperada.
Digite <T>	Cria ou encontra um frame filho e disponibiliza `dados` para o frame filho.
Erfinv <T extends Number>
EuclideanNorm <T>	Calcula a norma euclidiana de elementos nas dimensões de um tensor.
Sair <T>	Sai do quadro atual para seu quadro pai.
ExpandDims <T>	Insere uma dimensão de 1 na forma de um tensor.
ExperimentalAutoShardDataset	Cria um conjunto de dados que fragmenta o conjunto de dados de entrada.
ExperimentalBytesProducedStatsDataset	Registra o tamanho dos bytes de cada elemento de `input_dataset` em um StatsAggregator.
ExperimentalChooseFastestDataset
ExperimentalDatasetCardinality	Retorna a cardinalidade de `input_dataset`.
ExperimentalDatasetToTFRecord	Grava o conjunto de dados fornecido no arquivo fornecido usando o formato TFRecord.
ExperimentalDenseToSparseBatchDataset	Cria um conjunto de dados que agrupa os elementos de entrada em um SparseTensor.
ExperimentalLatencyStatsDataset	Registra a latência de produção de elementos `input_dataset` em um StatsAggregator.
ExperimentalMatchingFilesDataset
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset	Cria um conjunto de dados que substitui o paralelismo intraoperatório máximo.
ExperimentalParseExampleDataset	Transforma `input_dataset` contendo protos` Example` como vetores de DT_STRING em um conjunto de dados de objetos `Tensor` ou` SparseTensor` representando os recursos analisados.
ExperimentalPrivateThreadPoolDataset	Cria um conjunto de dados que usa um pool de thread personalizado para calcular `input_dataset`.
ExperimentalRandomDataset	Cria um conjunto de dados que retorna números pseudoaleatórios.
ExperimentalRebatchDataset	Cria um conjunto de dados que altera o tamanho do lote.
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset
ExperimentalSlidingWindowDataset	Cria um conjunto de dados que passa uma janela deslizante sobre `input_dataset`.
ExperimentalSqlDataset	Cria um conjunto de dados que executa uma consulta SQL e emite linhas do conjunto de resultados.
ExperimentalStatsAggregatorHandle	Cria um recurso de gerenciador de estatísticas.
ExperimentalStatsAggregatorSummary	Produz um resumo de todas as estatísticas registradas pelo gerenciador de estatísticas fornecido.
ExperimentalUnbatchDataset	Um conjunto de dados que divide os elementos de sua entrada em vários elementos.
Expint <T extends Number>
ExtractGlimpseV2	Extrai um vislumbre do tensor de entrada.
ExtractVolumePatches <T extends Number>	Extraia `patches` de` entrada` e coloque-os na dimensão de saída `" profundidade "`.
Preencher <U>	Cria um tensor preenchido com um valor escalar.
FinalizeDataset	Cria um conjunto de dados aplicando `tf.data.Options` a` input_dataset`.
Impressão digital	Gera valores de impressão digital.
FresnelCos <T extends Number>
FresnelSin <T extends Number>
FusedBatchNormGradV3 <T estende Número, U estende Número>	Gradiente para normalização de lote.
FusedBatchNormV3 <T estende Número, U estende Número>	Normalização em lote.
GRUBlockCell <T extends Number>	Calcula a propagação direta da célula GRU para um intervalo de tempo.
GRUBlockCellGrad <T extends Number>	Calcula a retropropagação da célula GRU para um intervalo de tempo.
Reúna <T>	Reúna fatias do eixo `params` e` eixo` de acordo com os `índices`.
GatherNd <T>	Reúna fatias de `params` em um tensor com forma especificada por` índices`.
GenerateBoundingBoxProposals	Esta operação produz a Região de Interesses a partir de determinadas caixas delimitadoras (bbox_deltas), âncoras escritas codificadas de acordo com a eq.2 em arXiv: 1506.01497 O op seleciona as caixas de pontuação `pre_nms_topn` superiores, decodifica-as em relação às âncoras, aplica supressão não máxima em caixas sobrepostas com valor de intersecção sobre união (iou) superior a` nms_threshold`, descartando as caixas onde o lado mais curto é menor que ` min_size`.
GetOptions	Retorna o `tf.data.Options` anexado ao` input_dataset`.
GetSessionHandle	Armazene o tensor de entrada no estado da sessão atual.
GetSessionTensor <T>	Obtenha o valor do tensor especificado por seu identificador.
GuaranteeConst <T>	Dá uma garantia ao tempo de execução do TF de que o tensor de entrada é uma constante.
HashTable	Cria uma tabela hash não inicializada.
HistogramFixedWidth <U extends Number>	Retorna histograma de valores.
Identidade <T>	Retorne um tensor com a mesma forma e conteúdo do tensor ou valor de entrada.
IdentityN	Retorna uma lista de tensores com as mesmas formas e conteúdos da entrada tensores.
IgnoreErrorsDataset	Cria um conjunto de dados que contém os elementos de `input_dataset` ignorando erros.
ImageProjectiveTransformV2 <T extends Number>	Aplica a transformação fornecida a cada uma das imagens.
ImageProjectiveTransformV3 <T extends Number>	Aplica a transformação fornecida a cada uma das imagens.
ImmutableConst <T>	Retorna o tensor imutável da região da memória.
InfeedDequeue <T>	Um espaço reservado para um valor que será inserido no cálculo.
InfeedDequeueTuple	Busca vários valores de alimentação como uma tupla XLA.
InfeedEnqueue	Uma operação que alimenta um único valor do tensor na computação.
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer	Um op que enfileira o buffer pré-linearizado na alimentação de TPU.
InfeedEnqueueTuple	Alimenta vários valores do Tensor no cálculo como uma tupla XLA.
InitializeTable	Inicializador de tabela que leva dois tensores para chaves e valores, respectivamente.
InitializeTableFromDataset
InitializeTableFromTextFile	Inicializa uma tabela a partir de um arquivo de texto.
InplaceAdd <T>	Adiciona v em linhas especificadas de x.
InplaceSub <T>	Subtrai `v` em linhas especificadas de` x`.
InplaceUpdate <T>	Atualiza as linhas especificadas 'i' com os valores 'v'.
IsBoostedTreesEnsembleInitialized	Verifica se um conjunto de árvores foi inicializado.
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized	Verifica se um fluxo de quantil foi inicializado.
IsVariableInitialized	Verifica se um tensor foi inicializado.
IsotonicRegression <U extends Number>	Resolve uma série de problemas de regressão isotônica.
IteratorGetDevice	Retorna o nome do dispositivo no qual o `recurso` foi colocado.
KMC2ChainInitialization	Retorna o índice de um ponto de dados que deve ser adicionado ao conjunto de sementes.
KmeansPlusPlusInitialization	Seleciona num_to_sample linhas de entrada usando o critério KMeans ++.
KthOrderStatistic	Calcula a estatística de ordem K de um conjunto de dados.
LMDBDataset	Cria um conjunto de dados que emite os pares de valores-chave em um ou mais arquivos LMDB.
LSTMBlockCell <T extends Number>	Calcula a propagação direta da célula LSTM para um intervalo de tempo.
LSTMBlockCellGrad <T extends Number>	Calcula a propagação regressiva da célula LSTM por 1 passo de tempo.
LinSpace <T extends Number>	Gera valores em um intervalo.
LoadTPUEmbeddingADAMParameters	Carregue os parâmetros de incorporação do ADAM.
LoadTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug	Carregue os parâmetros de incorporação do ADAM com suporte para depuração.
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters	Carregue os parâmetros de incorporação do Adadelta.
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug	Carregue os parâmetros do Adadelta com suporte para depuração.
LoadTPUEmbeddingAdagradParameters	Carregue os parâmetros de incorporação do Adagrad.
LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug	Carregue os parâmetros de incorporação do Adagrad com suporte para depuração.
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters	Carregar parâmetros de incorporação RMSProp centralizados.
LoadTPUEmbeddingFTRLParameters	Carregue os parâmetros de incorporação FTRL.
LoadTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug	Carregar parâmetros de incorporação FTRL com suporte a depuração.
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters	Parâmetros de incorporação do estimador de frequência de carga.
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParametersGradAccumDebug	Parâmetros de incorporação do estimador de frequência de carga com suporte para depuração.
LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters	Carregar parâmetros de incorporação MDL Adagrad Light.
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters	Carregue os parâmetros de incorporação do Momentum.
LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug	Carregue os parâmetros de incorporação do Momentum com suporte para depuração.
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters	Carregue os parâmetros de incorporação Adagrad proximais.
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug	Carregue parâmetros de incorporação Adagrad proximais com suporte a depuração.
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters	Carregue os parâmetros de incorporação RMSProp.
LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug	Carregar parâmetros de incorporação RMSProp com suporte de depuração.
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	Carregue os parâmetros de incorporação SGD.
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug	Carregue os parâmetros de incorporação SGD.
LookupTableExport <T, U>	Produz todas as chaves e valores da tabela.
LookupTableFind <U>	Procura as chaves em uma tabela e produz os valores correspondentes.
LookupTableImport	Substitui o conteúdo da tabela pelas chaves e valores especificados.
LookupTableInsert	Atualiza a tabela para associar chaves a valores.
LookupTableRemove	Remove chaves e seus valores associados de uma tabela.
LookupTableSize	Calcula o número de elementos na tabela fornecida.
LoopCond	Encaminha a entrada para a saída.
LowerBound <U extends Number>	Aplica lower_bound (Sort_search_values, values) ao longo de cada linha.
Lu <T, U extende Número>	Calcula a decomposição LU de uma ou mais matrizes quadradas.
MakeUnique	Torne todos os elementos na dimensão não Lote únicos, mas \ "perto \" de seu valor inicial.
MapClear	Op remove todos os elementos do contêiner subjacente.
MapIncompleteSize	Op retorna o número de elementos incompletos no contêiner subjacente.
MapPeek	Op espreita os valores na chave especificada.
Tamanho do mapa	Op retorna o número de elementos no contêiner subjacente.
MapStage	Estágio (chave, valores) no contêiner subjacente que se comporta como uma tabela de hash.
MapUnstage	Op remove e retorna os valores associados à chave do contêiner subjacente.
MapUnstageNoKey	Op remove e retorna um aleatório (chave, valor) do contêiner subjacente.
MatrixDiagPartV2 <T>	Retorna a parte diagonal em lote de um tensor em lote.
MatrixDiagPartV3 <T>	Retorna a parte diagonal em lote de um tensor em lote.
MatrixDiagV2 <T>	Retorna um tensor diagonal em lote com os valores diagonais em lote fornecidos.
MatrixDiagV3 <T>	Retorna um tensor diagonal em lote com os valores diagonais em lote fornecidos.
MatrixSetDiagV2 <T>	Retorna um tensor de matriz em lote com novos valores diagonais em lote.
MatrixSetDiagV3 <T>	Retorna um tensor de matriz em lote com novos valores diagonais em lote.
Max <T>	Calcula o máximo de elementos nas dimensões de um tensor.
MaxIntraOpParallelismDataset	Cria um conjunto de dados que substitui o paralelismo intra-operatório máximo.
Unir <T>	Encaminha o valor de um tensor disponível de `entradas` para` saída`.
Min <T>	Calcula o mínimo de elementos nas dimensões de um tensor.
MirrorPad <T>	Preenche um tensor com valores espelhados.
MirrorPadGrad <T>	Op de gradiente para op. `MirrorPad`
MlirPassthroughOp	Envolve uma computação MLIR arbitrária expressa como um módulo com uma função main ().
MulNoNan <T>	Retorna x * y elemento a elemento.
MutableDenseHashTable	Cria uma tabela hash vazia que usa tensores como armazenamento de apoio.
MutableHashTable	Cria uma tabela hash vazia.
MutableHashTableOfTensors	Cria uma tabela hash vazia.
Mutex	Cria um recurso Mutex que pode ser bloqueado por `MutexLock`.
MutexLock	Bloqueia um recurso mutex.
NcclAllReduce <T extends Number>	Produz um tensor contendo a redução em todos os tensores de entrada.
NcclBroadcast <T extends Number>	Envia `entrada` para todos os dispositivos que estão conectados à saída.
NcclReduce <T extends Number>	Reduz a `entrada` de` num_devices` usando `redução` para um único dispositivo.
Ndtri <T extends Number>
Vizinhos mais próximos	Seleciona os k centros mais próximos para cada ponto.
NextAfter <T extends Number>	Retorna o próximo valor representável de `x1` na direção de` x2`, elemento a elemento.
NextIteration <T>	Torna sua entrada disponível para a próxima iteração.
NoOp	Faz nada.
NonDeterministicInts <U>	Gera não deterministicamente alguns inteiros.
NonMaxSuppressionV5 <T extends Number>	Avidamente seleciona um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação, podar caixas que têm alta sobreposição de intersecção sobre união (IOU) com as caixas previamente selecionadas.
NonSerializableDataset
OneHot <U>	Retorna um tensor one-hot.
OnesLike <T>	Retorna um tensor de uns com a mesma forma e tipo de x.
OptimizeDatasetV2	Cria um conjunto de dados aplicando otimizações relacionadas a `input_dataset`.
OptionsDataset	Cria um conjunto de dados anexando tf.data.Options a `input_dataset`.
OrderedMapClear	Op remove todos os elementos do contêiner subjacente.
OrderedMapIncompleteSize	Op retorna o número de elementos incompletos no contêiner subjacente.
OrderedMapPeek	Op espreita os valores na chave especificada.
OrderedMapSize	Op retorna o número de elementos no contêiner subjacente.
OrderedMapStage	Estágio (chave, valores) no contêiner subjacente que se comporta como um recipiente associativo.
OrderedMapUnstage	Op remove e retorna os valores associados à chave do contêiner subjacente.
OrderedMapUnstageNoKey	Op remove e retorna o elemento (chave, valor) com o menor chave do contêiner subjacente.
OutfeedDequeue <T>	Recupera um único tensor do outfeed de computação.
OutfeedDequeueTuple	Recupere vários valores do outfeed de computação.
OutfeedDequeueTupleV2	Recupere vários valores do outfeed de computação.
OutfeedDequeueV2 <T>	Recupera um único tensor do outfeed de computação.
OutfeedEnqueue	Coloque um tensor na fila de saída de computação.
OutfeedEnqueueTuple	Enfileire vários valores do Tensor no outfeed de computação.
Pad <T>	Acolchoa um tensor.
ParallelBatchDataset
ParallelConcat <T>	Concatena uma lista de tensores `N` ao longo da primeira dimensão.
ParallelDynamicStitch <T>	Intercalar os valores dos tensores `data` em um único tensor.
ParseExampleDatasetV2	Transforma `input_dataset` contendo protos` Example` como vetores de DT_STRING em um conjunto de dados de objetos `Tensor` ou` SparseTensor` representando os recursos analisados.
ParseExampleV2	Transforma um vetor de tf.Example protos (como strings) em tensores tipados.
ParseSequenceExampleV2	Transforma um vetor de protos tf.io.SequenceExample (como strings) em tensores tipados.
Espaço reservado <T>	Um espaço reservado para um valor que será inserido no cálculo.
PlaceholderWithDefault <T>	Um placeholder op que passa por `input` quando sua saída não é alimentada.
Prelinearizar	Um op que lineariza um valor do Tensor para um tensor variante opaco.
PrelinearizeTuple	Um op que lineariza vários valores do tensor em um tensor variante opaco.
Impressão	Imprime um escalar de string.
PrivateThreadPoolDataset	Cria um conjunto de dados que usa um pool de threads customizado para calcular `input_dataset`.
Prod <T>	Calcula o produto dos elementos nas dimensões de um tensor.
QuantizeAndDequantizeV4 <T extends Number>	Retorna o gradiente de `QuantizeAndDequantizeV4`.
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T extends Number>	Retorna o gradiente de `QuantizeAndDequantizeV4`.
QuantizedConcat <T>	Concatena tensores quantizados ao longo de uma dimensão.
QuantizedConcatV2 <T>
QuantizedConv2DAndRelu <V>
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V>
QuantizedConv2DAndRequantize <V>
QuantizedConv2DPerChannel <V>	Calcula QuantizedConv2D por canal.
QuantizedConv2DWithBias <V>
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V>
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W>
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W>
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X>
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V>
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X>
QuantizedDepthwiseConv2D <V>	Calcula Conv2D de profundidade quantizada.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V>	Calcula Conv2D de profundidade quantizada com Bias.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V>	Calcula Conv2D em profundidade quantizada com Bias e Relu.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W>	Calcula Conv2D em profundidade quantizada com Bias, Relu e Requantize.
QuantizedMatMulWithBias <W>	Executa uma multiplicação de matriz quantizada de `a` pela matriz` b` com adição de polarização.
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extends Number>
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V>	Realize uma multiplicação de matriz quantizada de `a` pela matriz` b` com adição de polarização e fusão relu.
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W>	Realize uma multiplicação de matriz quantizada de `a` pela matriz` b` com adição de polarização e fusão de relu e requantização.
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W>
QuantizedReshape <T>	Remodela um tensor quantizado de acordo com a op. Reshape.
RaggedBincount <U extends Number>	Conta o número de ocorrências de cada valor em uma matriz de inteiros.
RaggedCountSparseOutput <U extends Number>	Executa a contagem de bin de saída esparsa para uma entrada de tensor irregular.
RaggedCross <T, U extends Number>	Gera um cruzamento de recurso de uma lista de tensores e o retorna como um RaggedTensor.
RaggedGather <T extends Number, U>	Reúna fatias irregulares do eixo `params`` 0` de acordo com os `índices`.
RaggedRange <U estende Número, T estende Número>	Retorna um `RaggedTensor` contendo as sequências de números especificadas.
RaggedTensorFromVariant <U extends Number, T>	Decodifica um Tensor `variant` em um` RaggedTensor`.
RaggedTensorToSparse <U>	Converte um `RaggedTensor` em um` SparseTensor` com os mesmos valores.
RaggedTensorToTensor <U>	Crie um tensor denso a partir de um tensor irregular, possivelmente alterando sua forma.
RaggedTensorToVariant	Codifica um `RaggedTensor` em um tensor` variant`.
RaggedTensorToVariantGradient <U>	Helper usado para calcular o gradiente para `RaggedTensorToVariant`.
Intervalo <T extends Number>	Cria uma sequência de números.
Classificação	Retorna a classificação de um tensor.
ReadVariableOp <T>	Lê o valor de uma variável.
RebatchDataset	Cria um conjunto de dados que altera o tamanho do lote.
RebatchDatasetV2	Cria um conjunto de dados que altera o tamanho do lote.
Recv <T>	Recebe o tensor nomeado de send_device em recv_device.
RecvTPUEmbeddingActivations	Uma operação que recebe ativações de incorporação na TPU.
ReduceAll	Calcula o "e" lógico dos elementos nas dimensões de um tensor.
ReduceAny	Calcula o "or lógico" dos elementos nas dimensões de um tensor.
ReduceMax <T>	Calcula o máximo de elementos nas dimensões de um tensor.
ReduceMin <T>	Calcula o mínimo de elementos nas dimensões de um tensor.
ReduceProd <T>	Calcula o produto dos elementos nas dimensões de um tensor.
ReduceSum <T>	Calcula a soma dos elementos nas dimensões de um tensor.
RefEnter <T>	Cria ou encontra um frame filho e disponibiliza `dados` para o frame filho.
RefExit <T>	Sai do quadro atual para seu quadro pai.
RefIdentity <T>	Retorne o mesmo tensor ref do tensor ref de entrada.
RefMerge <T>	Encaminha o valor de um tensor disponível de `entradas` para` saída`.
RefNextIteration <T>	Torna sua entrada disponível para a próxima iteração.
RefSelect <T>	Encaminha o elemento `índice` de` entradas` para `saída`.
RefSwitch <T>	Encaminha os `dados` do tensor ref para a porta de saída determinada por` pred`.
RegisterDataset	Registra um conjunto de dados com o serviço tf.data.
RequantizationRangePerChannel	Calcula o intervalo de requantização por canal.
RequantizePerChannel <U>	Requantiza a entrada com valores mínimo e máximo conhecidos por canal.
Remodelar <T>	Remodela um tensor.
ResourceAccumulatorApplyGradient	Aplica um gradiente a um determinado acumulador.
ResourceAccumulatorNumAccumulated	Retorna o número de gradientes agregados nos acumuladores fornecidos.
ResourceAccumulatorSetGlobalStep	Atualiza o acumulador com um novo valor para global_step.
ResourceAccumulatorTakeGradient <T>	Extrai o gradiente médio no ConditionalAccumulator fornecido.
ResourceApplyAdagradV2	Atualize '* var' de acordo com o esquema adagrad.
ResourceApplyAdamWithAmsgrad	Atualize '* var' de acordo com o algoritmo de Adam.
ResourceApplyKerasMomentum	Atualize '* var' de acordo com o esquema de momentum.
ResourceConditionalAccumulator	Um acumulador condicional para agregar gradientes.
ResourceCountUpTo <T extends Number>	Aumenta a variável apontada por 'recurso' até atingir o 'limite'.
ResourceGather <U>	Reúna fatias da variável apontada por `recurso` de acordo com` índices`.
ResourceGatherNd <U>
ResourceScatterAdd	Adiciona atualizações esparsas à variável referenciada por `resource`.
ResourceScatterDiv	Divide atualizações esparsas na variável referenciada por `recurso`.
ResourceScatterMax	Reduz atualizações esparsas na variável referenciada por `resource` usando a operação` max`.
ResourceScatterMin	Reduz atualizações esparsas na variável referenciada por `resource` usando a operação` min`.
ResourceScatterMul	Multiplica atualizações esparsas na variável referenciada por `resource`.
ResourceScatterNdAdd	Aplica adição esparsa a valores individuais ou fatias em uma variável.
ResourceScatterNdMax
ResourceScatterNdMin
ResourceScatterNdSub	Aplica subtração esparsa a valores individuais ou fatias em uma variável.
ResourceScatterNdUpdate	Aplica `atualizações` esparsas a valores individuais ou fatias dentro de um determinado variável de acordo com `índices`.
ResourceScatterSub	Subtrai atualizações esparsas da variável referenciada por `recurso`.
ResourceScatterUpdate	Atribui atualizações esparsas à variável referenciada por `recurso`.
ResourceSparseApplyAdagradV2	Atualize as entradas relevantes em '* var' e '* acum' de acordo com o esquema adagrad.
ResourceSparseApplyKerasMomentum	Atualize as entradas relevantes em '* var' e '* acum' de acordo com o esquema de momentum.
ResourceStridedSliceAssign	Atribua `valor` para a referência de valor L fatiado de` ref`.
RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters	Recupere os parâmetros de incorporação do ADAM.
RetrieveTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug	Recupere os parâmetros de incorporação do ADAM com suporte para depuração.
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters	Recupere os parâmetros de incorporação do Adadelta.
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug	Recupere os parâmetros de incorporação do Adadelta com suporte para depuração.
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters	Recupere os parâmetros de incorporação do Adagrad.
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug	Recupere parâmetros de incorporação Adagrad com suporte a depuração.
RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters	Recupere parâmetros de incorporação RMSProp centralizados.
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters	Recupere os parâmetros de incorporação FTRL.
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug	Recupere parâmetros de incorporação FTRL com suporte para depuração.
RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters	Retrieve frequency estimator embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParametersGradAccumDebug	Retrieve frequency estimator 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.
RiscAbs <T extends Number>
RiscAdd <T extends Number>	Returns x + y element-wise.
RiscBinaryArithmetic <T extends Number>
RiscBinaryComparison
RiscBitcast <U>
RiscBroadcast <T>
RiscCast <U>
RiscCeil <T extends Number>
RiscCholesky <T extends Number>
RiscConcat <T>
RiscConv <T extends Number>
RiscCos <T extends Number>
RiscDiv <T extends Number>
RiscDot <T extends Number>
RiscExp <T extends Number>
RiscFft <T>
RiscFloor <T extends Number>
RiscGather <T>
RiscImag <U extends Number>
RiscIsFinite
RiscLog <T extends Number>
RiscLogicalAnd
RiscLogicalNot
RiscLogicalOr
RiscMax <T extends Number>	Returns max(x, y) element-wise.
RiscMin <T extends Number>
RiscMul <T extends Number>
RiscNeg <T extends Number>
RiscPad <T extends Number>
RiscPool <T extends Number>
RiscPow <T extends Number>
RiscRandomUniform
RiscReal <U extends Number>
RiscReduce <T extends Number>
RiscRem <T extends Number>
RiscReshape <T extends Number>
RiscReverse <T extends Number>
RiscScatter <U extends Number>
RiscShape <U extends Number>
RiscSign <T extends Number>
RiscSlice <T extends Number>
RiscSort <T extends Number>
RiscSqueeze <T>
RiscSub <T extends Number>
RiscTranspose <T>
RiscTriangularSolve <T extends Number>
RiscUnary <T extends Number>
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.
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>	Applies sparse addition to `input` using individual values or slices from `updates` according to indices `indices`.
ScatterNdSub <T>	Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable.
ScatterNdUpdate <T>	Aplica `atualizações` esparsas a valores individuais ou fatias dentro de um determinado variável de acordo com `índices`.
ScatterSub <T>	Subtracts sparse updates to a variable reference.
ScatterUpdate <T>	Applies sparse updates to a variable reference.
SelectV2 <T>
Send	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	Cria um CSRSparseMatrix totalmente zeros com a forma `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.
Stage	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.
StatelessRandomGetAlg	Picks the best counter-based RNG algorithm based on device.
StatelessRandomGetKeyCounter	Scrambles seed into key and counter, using the best algorithm based on device.
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>	Produz números inteiros aleatórios pseudo-aleatórios determinísticos de uma distribuição uniforme.
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extends Number>	Produz números inteiros aleatórios pseudo-aleatórios determinísticos de uma distribuição uniforme.
StatelessRandomUniformIntV2 <U extends Number>	Produz números inteiros aleatórios pseudo-aleatórios determinísticos de uma distribuição uniforme.
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>	Encaminha `dados` para a porta de saída determinada por` 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>	Uma operação que demultiplexa um tensor a ser fragmentado por XLA em uma lista de particionados saídas fora da computação XLA.
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.
TPUReshardVariables	Op that reshards on-device TPU variables to specified state.
TemporaryVariable <T>	Retorna um tensor que pode sofrer mutação, mas persiste apenas em uma única etapa.
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	Cria um TensorArray para armazenar os gradientes de valores no identificador fornecido.
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.
TensorListConcat <T>	Concats all tensors in the list along the 0th dimension.
TensorListConcatLists
TensorListConcatV2 <U>	Concats all tensors in the list along the 0th dimension.
TensorListElementShape <T extends Number>	The shape of the elements of the given list, as a tensor.
TensorListFromTensor	Creates a TensorList which, when stacked, has the value of `tensor`.
TensorListGather <T>	Creates a Tensor by indexing into the TensorList.
TensorListGetItem <T>
TensorListLength	Returns the number of tensors in the input tensor list.
TensorListPopBack <T>	Returns the last element of the input list as well as a list with all but that element.
TensorListPushBack	Returns a list which has the passed-in `Tensor` as last element and the other elements of the given list in `input_handle`.
TensorListPushBackBatch
TensorListReserve	List of the given size with empty elements.
TensorListResize	Resizes the list.
TensorListScatter	Creates a TensorList by indexing into a Tensor.
TensorListScatterIntoExistingList	Scatters tensor at indices in an input list.
TensorListScatterV2	Creates a TensorList by indexing into a Tensor.
TensorListSetItem
TensorListSplit	Splits a tensor into a list.
TensorListStack <T>	Stacks all tensors in the list.
TensorMapErase	Returns a tensor map with item from given key erased.
TensorMapHasKey	Returns whether the given key exists in the map.
TensorMapInsert	Returns a map that is the 'input_handle' with the given key-value pair inserted.
TensorMapLookup <U>	Returns the value from a given key in a tensor map.
TensorMapSize	Returns the number of tensors in the input tensor map.
TensorMapStackKeys <T>	Returns a Tensor stack of all keys in a tensor map.
TensorScatterAdd <T>	Adds sparse `updates` to an existing tensor according to `indices`.
TensorScatterMax <T>
TensorScatterMin <T>
TensorScatterSub <T>	Subtracts sparse `updates` from an existing tensor according to `indices`.
TensorScatterUpdate <T>	Scatter `updates` into an existing tensor according to `indices`.
TensorStridedSliceUpdate <T>	Assign `value` to the sliced l-value reference of `input`.
ThreadPoolDataset	Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`.
ThreadPoolHandle	Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`.
Tile <T>	Constructs a tensor by tiling a given tensor.
Timestamp	Provides the time since epoch in seconds.
ToBool	Converts a tensor to a scalar predicate.
TopKUnique	Returns the TopK unique values in the array in sorted order.
TopKWithUnique	Returns the TopK values in the array in sorted order.
TridiagonalMatMul <T>	Calculate product with tridiagonal matrix.
TridiagonalSolve <T>	Solves tridiagonal systems of equations.
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>	Encontra elementos únicos ao longo de um eixo de um tensor.
UniqueDataset	Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`.
UniqueWithCounts <T, V extends Number>	Encontra elementos únicos ao longo de um eixo de um 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`.
Where	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.
ZerosLike <T>	Returns a tensor of zeros with the same shape and type as x.

A base class for Op implementations that are backed by a single Operation .

Each operation registered in the TensorFlow core is a primitive and is provided as a PrimitiveOp . Custom operations working with only one primitive may also derive from this class.

Métodos Públicos

final booleano	igual a (objeto obj)
final int	hashCode ()
Operação	op () Retorna a `Operation` subjacente
corda final	toString ()

Métodos herdados

Da classe java.lang.Object

boleano	igual a (objeto arg0)
aula final <?>	getClass ()
int	hashCode ()
vazio final	notificar ()
vazio final	notificar tudo ()
Fragmento	toString ()
vazio final	espera (long arg0, int arg1)
vazio final	espera (long arg0)
vazio final	espera ()

Métodos Públicos

public final boolean equals (Object obj)

public final int hashCode ()

public Operation op ()

Retorna a Operation subjacente

PrimitiveOp

Métodos Públicos

Métodos herdados

Métodos Públicos

public final boolean equals (Object obj)

public final int hashCode ()

public Operation op ()

public final String toString ()