דף זה תורגם על ידי Cloud Translation API.

Op

ממשק ציבורי אופ

תת-מחלקות עקיפות ידועות

Abort , All , AllToAll <T>, AnonymousIteratorV2 , AnonymousMemoryCache , AnonymousMultiDeviceIterator , AnonymousRandomSeedGenerator , AnonymousSeedGenerator , Any , ApplyAdagradV2 <T>, AssertCardinalityDataset , AssignDataset , Assign d <T>, ועוד 676.

לְהַפִּיל	העלה חריגה כדי לבטל את התהליך כאשר נקרא.
כֹּל	מחשב את ה"לוגי ו" של אלמנטים על פני מימדים של טנזור.
AllToAll <T>	אופ להחלפת נתונים על פני העתקים של TPU.
AnonymousIteratorV2	מיכל עבור משאב איטרטור.
AnonymousMemoryCache
AnonymousMultiDeviceIterator	מיכל עבור משאב איטרטור מרובה מכשירים.
AnonymousRandomSeedGenerator
AnonymousSeedGerator
כֹּל	מחשב את ה"לוגי או" של אלמנטים על פני ממדים של טנזור.
החל AdagradV2 <T>	עדכן את '*var' בהתאם לתכנית adgrad.
AssertCardinalityDataset
AssertNextDataset	טרנספורמציה הקובעת אילו טרנספורמציות מתרחשות לאחר מכן.
טען כי	טוען שהתנאי הנתון נכון.
הקצה <T>	עדכן את 'ref' על ידי הקצאת 'ערך' לו.
הקצה הוסף <T>	עדכן את 'ref' על ידי הוספת 'ערך' אליו.
AssignAddVariableOp	מוסיף ערך לערך הנוכחי של משתנה.
AssignSub <T>	עדכן את 'ref' על ידי הפחתת 'ערך' ממנו.
AssignSubVariableOp	מוריד ערך מהערך הנוכחי של משתנה.
AssignVariableOp	מקצה ערך חדש למשתנה.
AutoShardDataset	יוצר מערך נתונים שמרסק את מערך הנתונים של הקלט.
BandedTriangularSolve <T>
מַחסוֹם	מגדיר מחסום שנמשך על פני ביצועי גרפים שונים.
מחסום סגור	סוגר את המחסום הנתון.
BarrierIncompleteSize	מחשב את מספר האלמנטים הלא שלמים במחסום הנתון.
BarrierInsertMany	עבור כל מקש, מקצה את הערך המתאים לרכיב שצוין.
BarrierReadySize	מחשב את מספר האלמנטים השלמים במחסום הנתון.
BarrierTakeMany	לוקח את המספר הנתון של אלמנטים שהושלמו ממחסום.
קְבוּצָה	מקבץ את כל טנסור הקלט בצורה לא דטרמיניסטית.
BatchMatMulV2 <T>	מכפיל פרוסות של שני טנסורים בקבוצות.
BatchMatMulV3 <V>	מכפיל פרוסות של שני טנסורים בקבוצות.
BatchToSpace <T>	BatchToSpace עבור טנסור 4-D מסוג T.
BatchToSpaceNd <T>	BatchToSpace עבור טנסור ND מסוג T.
BesselI0 <T מרחיב מספר>
BesselI1 <T מרחיב מספר>
BesselJ0 <T מרחיב מספר>
BesselJ1 <T מרחיב מספר>
BesselK0 <T מרחיב מספר>
BesselK0e <T מרחיב מספר>
BesselK1 <T מרחיב מספר>
BesselK1e <T מרחיב מספר>
BesselY0 <T מרחיב מספר>
BesselY1 <T מרחיב מספר>
Bitcast <U>	מעביר טנזור מסוג אחד לאחר מבלי להעתיק נתונים.
BlockLSTM <T מרחיב מספר>	מחשב את התפשטות תא LSTM קדימה עבור כל שלבי הזמן.
BlockLSTMGrad <T מרחיב מספר>	מחשב את התפשטות תא LSTM לאחור במשך כל רצף הזמן.
BlockLSTMGradV2 <T מרחיב מספר>	מחשב את התפשטות תא LSTM לאחור במשך כל רצף הזמן.
BlockLSTMV2 <T מרחיב מספר>	מחשב את התפשטות תא LSTM קדימה עבור כל שלבי הזמן.
BoostedTreesAggregateStats	מקבץ את סיכום הנתונים הסטטיסטיים המצטברים עבור האצווה.
BoostedTreesBucketize	סמן כל תכונה על סמך גבולות הדלי.
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit	מחשב רווחים עבור כל תכונה ומחזיר את המידע המפוצל הטוב ביותר עבור התכונה.
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2	מחשב רווחים עבור כל תכונה ומחזיר את המידע המפוצל הטוב ביותר עבור כל צומת.
BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature	מחשב רווחים עבור כל תכונה ומחזיר את המידע המפוצל הטוב ביותר עבור התכונה.
BoostedTreesCenterBias	מחשב את הקודמת מנתוני האימון (ההטיה) וממלא את הצומת הראשון עם הקודקוד של הלוגיטים.
BoostedTreesCreateEnsemble	יוצר דגם של אנסמבל עץ ומחזיר לו ידית.
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource	צור את המשאב עבור זרמים קוונטילים.
BoostedTreesDeserializeEnsemble	ביטול סדרה של תצורת אנסמבל עץ מסודרת ומחליף את העץ הנוכחי מִכלוֹל.
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp	יוצר נקודת אחיזה ל-BostedTreesEnsembleResource
BoostedTreesExampleDebugOutputs	איתור באגים/פלטי פרשנות של מודל עבור כל דוגמה.
BoostedTreesFlushQuantileSummaries	רוק את סיכומי הכמות מכל משאב זרם כמותי.
BoostedTreesGetEnsembleStates	מאחזר את אסימון חותמת המשאב של אנסמבל העץ, מספר העצים וסטטיסטיקות גידול.
BoostedTreesMakeQuantileSummaries	עושה את סיכום הקוונטילים עבור האצווה.
BoostedTreesMakeStatsSummary	עושה את סיכום הנתונים הסטטיסטיים המצטברים עבור האצווה.
BoostedTreesPredict	מפעיל מספר מנבאים של אנסמבל רגרסיה מוסף על מופעי קלט ו מחשב את הלוגיטים.
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummary	הוסף את סיכומי הכמות לכל משאב זרם קוונטילי.
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize	הסר את גבולות הדלי ודגל מוכן לתוך QuantileAccumulator הנוכחי.
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush	בטל את הסיכומים עבור משאב זרם כמותי.
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries	צור את גבולות הדלי עבור כל תכונה בהתבסס על סיכומים מצטברים.
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp	יוצר נקודת אחיזה ל-BostedTreesQuantileStreamResource.
BoostedTreesSerializeEnsemble	מסדרת את אנסמבל העץ לפרוטו.
BoostedTreesSparseAggregateStats	מקבץ את סיכום הנתונים הסטטיסטיים המצטברים עבור האצווה.
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit	מחשב רווחים עבור כל תכונה ומחזיר את המידע המפוצל הטוב ביותר עבור התכונה.
BoostedTreesTrainingPredict	מפעיל מספר מנבאים של אנסמבל רגרסיה מוסף על מופעי קלט ו מחשב את העדכון ללוגיטים שמורים במטמון.
BoostedTreesUpdateEnsemble	מעדכן את מכלול העץ על ידי הוספת שכבה לעץ האחרון שגדל או על ידי פתיחת עץ חדש.
BoostedTreesUpdateEnsembleV2	מעדכן את מכלול העץ על ידי הוספת שכבה לעץ האחרון שגדל או על ידי פתיחת עץ חדש.
BroadcastDynamicShape <T מרחיב מספר>	החזר את הצורה של s0 op s1 עם שידור.
BroadcastGradientArgs <T מרחיב מספר>	החזר את מדדי ההפחתה עבור מעברי מחשוב של s0 op s1 עם שידור.
שידור ל <T>	שדר מערך לקבלת צורה תואמת.
דליית	מרכזת 'קלט' בהתבסס על 'גבולות'.
CSRSparseMatrixComponents <T>	קורא את רכיבי ה-CSR באצווה `אינדקס`.
CSRSparseMatrixToDense <T>	המר CSRSparseMatrix (אולי באצווה) ל-dense.
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T>	ממיר CSRSparesMatrix (אולי באצווה) ל-SparseTensor.
CSVDataset
CSVDatasetV2
CTCllossV2	מחשב את הפסד CTC (הסתברות ביומן) עבור כל ערך אצווה.
CacheDatasetV2
CheckNumericsV2 <T מרחיב את המספר>	בודק טנזור עבור ערכי NaN, -Inf ו-+Inf.
בחר FastestDataset
ClipByValue <T>	חותך ערכי טנסור למינימום ומקסימום שצוינו.
CollectiveBcastRecvV2 <U>	מקבל שידור ערך טנזור ממכשיר אחר.
CollectiveBcastSendV2 <T>	משדר ערך טנזור למכשיר אחד או יותר.
CollectiveGather <T מרחיב מספר>	צובר הדדית מספר טנסורים מסוג וצורה זהים.
CollectiveGatherV2 <T מרחיב את המספר>	צובר הדדית מספר טנסורים מסוג וצורה זהים.
CollectivePermute <T>	אופציה להחלפת טנזורים במופעי TPU משוכפלים.
CollectiveReduceV2 <T מרחיב את המספר>	מפחית באופן הדדי מספר טנסורים מסוג וצורה זהים.
CombinedNonMaxSuppression	בוחר בתאוותנות קבוצת משנה של תיבות תוחמות בסדר יורד של הניקוד, פעולה זו מבצעת non_max_suppression בכניסות לכל אצווה, בכל המחלקות.
CompositeTensorVariantFromComponents	מקודד ערך 'ExtensionType' לטנזור סקלרי 'וריאנט'.
CompositeTensorVariantToComponents	מפענח טנסור סקלרי 'וריאנט' לערך 'ExtensionType'.
CompressElement	דוחס רכיב מערך נתונים.
ComputeBatchSize	מחשב את גודל האצווה הסטטי של מערך נתונים ללא אצווה חלקית.
קונאט <T>	משרשרת טנסורים לאורך מימד אחד.
ConfigureDistributedTPU	מגדיר את המבנים הריכוזיים עבור מערכת TPU מבוזרת.
הגדר TPUEmbedding	מגדיר TPUembedding במערכת TPU מבוזרת.
קבוע <T>	מפעיל המייצר ערך קבוע.
ConsumeMutexLock	פעולה זו צורכת מנעול שנוצר על ידי `MutexLock`.
ControlTrigger	לא עושה כלום.
העתק את <T>	העתק טנזור ממעבד למעבד או ממעבד גרפי למעבד גרפי.
CopyHost <T>	העתק טנסור לארח.
CountUpTo <T מרחיב מספר>	מגדיל את 'ref' עד שהוא מגיע ל-'limit'.
CrossReplicaSum <T מרחיב מספר>	אופ לסיכום תשומות על פני מופעי TPU משוכפלים.
CudnnRNNBackpropV3 <T מרחיב מספר>	צעד אחורי של CudnnRNNV3.
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T מרחיב את המספר>	ממיר פרמטרים של CudnnRNN מצורה קנונית לצורה שמישה.
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T מרחיב את המספר>	מאחזר פרמטרים של CudnnRNN בצורה קנונית.
CudnnRNNV3 <T מרחיב מספר>	RNN מגובה על ידי cuDNN.
CumulativeLogsumexp <T מרחיב את המספר>	חשב את המכפלה המצטברת של הטנסור 'x' לאורך 'ציר'.
DataServiceDataset	יוצר מערך נתונים שקורא נתונים משירות tf.data.
DataServiceDatasetV2	יוצר מערך נתונים שקורא נתונים משירות tf.data.
קרדינליות ערכת נתונים	מחזירה את הקרדינליות של `input_dataset`.
ערכת נתוניםFromGraph	יוצר מערך נתונים מ-'graph_def' הנתון.
DatasetToGraphV2	מחזירה GraphDef בסידרה המייצגת 'מערך_נתונים_קלט'.
Dawsn <T מרחיב מספר>
DebugGradientIdentity <T>	אופציה של זהות עבור ניפוי שגיאות שיפוע.
DebugGradientRefIdentity <T>	אופציה של זהות עבור ניפוי שגיאות שיפוע.
DebugIdentity <T>	מספק מיפוי זהות של טנזור הקלט שאינו מסוג Ref לצורך ניפוי באגים.
DebugIdentityV2 <T>	Debug Identity V2 Op.
DebugNanCount	Debug NaN Value Counter Op.
DebugNumericSummary	ניפוי באגים סיכום מספרי אופ.
DebugNumericSummaryV2 <U מרחיב מספר>	איתור באגים סיכום מספרי V2 Op.
DecodeImage <T מרחיב מספר>	פונקציה עבור decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg ו-decode_png.
DecodePaddedRaw <T מרחיב מספר>	פרש מחדש את הבתים של מחרוזת כווקטור של מספרים.
DecodeProto	ה-op מחלץ שדות מפרוטוקול מסודר מאחסן הודעה לטנזורים.
DeepCopy <T>	יוצר עותק של 'x'.
מחק איטרטור	מיכל עבור משאב איטרטור.
מחקMemoryCache
מחק MultiDeviceIterator	מיכל עבור משאב איטרטור.
DeleteRandomSeedGenerator
DeleteSeedGenerator
DeleteSessionTensor	מחק את הטנזור שצוין על ידי הידית שלו בסשן.
DenseBincount <U מרחיב מספר>	סופר את מספר המופעים של כל ערך במערך שלמים.
DenseCountSparseOutput <U מרחיב מספר>	מבצע ספירת סל פלט דל עבור קלט tf.tensor.
DenseToCSRSparseMatrix	ממיר טנזור צפוף ל-CSRSparseMatrix (אולי באצווה).
DestroyResourceOp	מוחק את המשאב שצוין על ידי הידית.
DestroyTemporaryVariable <T>	הורס את המשתנה הזמני ומחזיר את הערך הסופי שלו.
DeviceIndex	החזר את האינדקס של המכשיר שהאופ רץ.
בימויInterleaveDataset	תחליף ל-'InterleaveDataset' ברשימה קבועה של 'N' מערכי נתונים.
DrawBoundingBoxesV2 <T מרחיב מספר>	צייר תיבות תוחמות על קבוצת תמונות.
DummyIterationCounter
DummyMemoryCache
DummySeedGenerator
DynamicPartition <T>	מחלקים `נתונים` לטנזורים `num_partitions` באמצעות אינדקסים מ`מחיצות`.
DynamicStitch <T>	שזר את הערכים מהטנסורים של 'נתונים' לטנזור בודד.
ערוך מרחק	מחשב את מרחק העריכה של Levenshtein (אולי מנורמל).
אייג <U>	מחשב את הפירוק העצמי של מטריצה ריבועית אחת או יותר.
איינסום <T>	התכווצות טנזור על פי מוסכמת סיכום איינשטיין.
ריק <T>	יוצר טנזור עם הצורה הנתונה.
EmptyTensorList	יוצר ומחזיר רשימת טנזורים ריקה.
EmptyTensorMap	יוצר ומחזיר מפת טנסור ריקה.
EncodeProto	ה-op מסדרת הודעות protobuf המסופקות בטנסור הקלט.
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch	הפעלה שמעמידה בתור רשימה של טנזורי אצווה קלט ל-TPUEmbedding.
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch	מקל על העברה של קוד המשתמש ב-tf.nn.embedding_lookup().
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch	הפעלה שמעמידה בתור TPUEmbedding מדדי קלט מ-SparseTensor.
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch	מקל על העברה של קוד המשתמש ב-tf.nn.embedding_lookup_sparse().
EnsureShape <T>	מבטיח שצורת הטנזור תואמת את הצורה הצפויה.
הזן <T>	יוצר או מוצא מסגרת צאצא, והופכת 'נתונים' לזמינים למסגרת הצאצא.
Erfinv <T מרחיב מספר>
נורמה אוקלידית <T>	מחשב את הנורמה האוקלידית של אלמנטים על פני מימדים של טנזור.
צא מ- <T>	יוצא מהמסגרת הנוכחית למסגרת האב שלה.
ExpandDims <T>	מכניס ממד של 1 לצורת טנזור.
ניסיוני AutoShardDataset	יוצר מערך נתונים שמרסק את מערך הנתונים של הקלט.
ExperimentalBytesProducedStatsDataset	מתעד את גודל הבתים של כל רכיב של 'input_dataset' ב-StatsAggregator.
ExperimentalChooseFastestDataset
קרדינליות של ערכת נתונים ניסויית	מחזירה את הקרדינליות של `input_dataset`.
ExperimentalDatasetToTFRecord	כותב את מערך הנתונים הנתון לקובץ הנתון באמצעות פורמט TFRecord.
ExperimentalDenseToSparseBatchDataset	יוצר מערך נתונים שמקבץ רכיבי קלט לתוך SparseTensor.
ערכת נתונים של חביון נתונים ניסיוני	מתעד את ההשהיה של הפקת רכיבי 'input_dataset' ב-StatsAggregator.
ExperimentalMatchingFilesDataset
ניסוי מקסימום IntraOpParallelism מערך נתונים	יוצר מערך נתונים שעוקף את ההקבלה המקסימלית תוך-אופית.
ExperimentalParseExampleDataset	הופך את `input_dataset` המכיל פרוטו של `Example` בתור וקטורים של DT_STRING למערך נתונים של אובייקטים `Tensor` או `SparseTensor` המייצגים את התכונות המנתחות.
ערכת נתונים ניסיונייםPrivateThreadPool	יוצר מערך נתונים המשתמש במאגר שרשורים מותאם אישית כדי לחשב את 'input_dataset'.
ערכת נתונים אקראית	יוצר מערך נתונים שמחזיר מספרים פסאודו אקראיים.
ניסיוניRebatchDataset	יוצר מערך נתונים שמשנה את גודל האצווה.
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset
ערכת נתונים של חלון הזזה ניסיוני	יוצר מערך נתונים שמעביר חלון הזזה על 'ערכת נתונים_קלט'.
ExperimentalSqlDataset	יוצר מערך נתונים שמבצע שאילתת SQL ופולט שורות של ערכת התוצאות.
Handle Stats Aggregator Experimental	יוצר משאב למנהל סטטיסטיקה.
סיכום נתונים סטטיסטיים ניסויים	מייצר סיכום של כל סטטיסטיקה שנרשמה על ידי מנהל הסטטיסטיקה הנתון.
ExperimentalUnbatchDataset	מערך נתונים שמפצל את רכיבי הקלט שלו למספר אלמנטים.
Expint <T מרחיב מספר>
ExtractGlimpseV2	מחלץ הצצה מטנסור הקלט.
ExtractVolumePatches <T מרחיב מספר>	חלץ `טלאים` מ`קלט` ושם אותם בממד הפלט `"עומק"`.
מלא את <U>	יוצר טנזור מלא בערך סקלרי.
FinalizeDataset	יוצר מערך נתונים על ידי החלת `tf.data.Options` על `input_dataset`.
טְבִיעַת אֶצבָּעוֹת	מייצר ערכי טביעת אצבע.
FresnelCos <T מרחיב מספר>
FresnelSin <T מרחיב מספר>
FusedBatchNormGradV3 <T מרחיב את המספר, U מרחיב את המספר>	שיפוע לנורמליזציה של אצווה.
FusedBatchNormV3 <T מרחיב את המספר, U מרחיב את המספר>	נורמליזציה של אצווה.
GRUBlockCell <T מרחיב מספר>	מחשב את התפשטות תא GRU קדימה עבור שלב זמן אחד.
GRUBlockCellGrad <T מרחיב מספר>	מחשב את ההפצה לאחור של תא GRU עבור שלב אחד.
אספו את <T>	אספו פרוסות מציר `פרמס` לפי `מדדים`.
GatherNd <T>	אסוף פרוסות מ-'params' לתוך Tensor עם הצורה המצוינת על-ידי 'מדדים'.
GenerateBoundingBoxProposals	אופציה זו מייצרת אזור של אינטרסים מתיבות תוחמות נתונות (bbox_deltas) מקודדות wrt לפי eq.2 ב-arXiv:1506.01497 ה-Op בוחר תיבות ניקוד מובילות של 'pre_nms_topn', מפענח אותן ביחס לעוגנים, מחיל דיכוי לא מקסימלי על תיבות חופפות בעלות ערך צומת-על-איחוד (iou) גבוה מ-'nms_threshold', מבטל תיבות שבהן הצד הקצר יותר קטן מ-' min_size`.
GetOptions	מחזירה את 'tf.data.Options' המצורפת ל-'input_dataset'.
GetSessionHandle	אחסן את טנסור הקלט במצב ההפעלה הנוכחית.
GetSessionTensor <T>	קבל את הערך של הטנזור שצוין על ידי הידית שלו.
מעברי צבע	מוסיף פעולות לחישוב הנגזרות החלקיות של סכום `y` s wrt `x` s, כלומר, `d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2...` אם ערכי `Options.dx()` מוגדרים, הם כנגזרות חלקיות סמליות ראשוניות של פונקציית הפסד כלשהי `L` wrt
GuaranteeConst <T>	נותן ערובה לזמן הריצה של TF שטנסור הקלט הוא קבוע.
HashTable	יוצר טבלת hash לא מאותחלת.
HistogramFixedWidth <U מרחיב מספר>	החזר היסטוגרמה של ערכים.
זהות <T>	החזר טנזור עם אותה צורה ותוכן כמו טנזור הקלט או הערך.
זהותN	מחזירה רשימה של טנסורים עם אותם צורות ותוכן כמו הקלט טנסורים.
IgnoreErrorsDataset	יוצר מערך נתונים המכיל את הרכיבים של `input_dataset` תוך התעלמות משגיאות.
ImageProjectiveTransformV2 <T מרחיב מספר>	מחיל את ההמרה הנתונה על כל אחת מהתמונות.
ImageProjectiveTransformV3 <T מרחיב מספר>	מחיל את ההמרה הנתונה על כל אחת מהתמונות.
ImmutableConst <T>	מחזירה טנזור בלתי משתנה מאזור הזיכרון.
InfeedDequeue <T>	מציין מיקום עבור ערך שיוזן לחישוב.
InfeedDequeueTuple	שואב ערכים מרובים מהזנה כ-XLA tuple.
InfeedEnqueue	פעולה שמזינה ערך טנסור בודד לחישוב.
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer	אופציה שמעמידה בתור מאגר מאופיין בהזנת TPU.
InfeedEnqueueTuple	מזין ערכי Tensor מרובים לחישוב כ-XLA tuple.
אתחול טבלה	אתחול טבלה שלוקח שני טנסורים עבור מפתחות וערכים בהתאמה.
אתחול טבלה מאת מערך נתונים
InitializeTableFromTextFile	מאתחל טבלה מקובץ טקסט.
InplaceAdd <T>	מוסיף v לשורות שצוינו של x.
InplaceSub <T>	מוריד 'v' לשורות שצוינו של 'x'.
InplaceUpdate <T>	מעדכן את השורות 'i' שצוינו עם הערכים 'v'.
IsBoostedTreesEnsembleInitialized	בודק אם אנסמבל עצים אותחל.
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized	בודק אם זרם קוונטילי אותחל.
IsVariableInitialized	בודק אם טנזור אותחל.
רגרסיה איזוטונית <U מרחיב את המספר>	פותר קבוצה של בעיות רגרסיה איזוטונית.
IteratorGetDevice	מחזירה את שם המכשיר שעליו הוצב `משאב`.
אתחול KMC2Chain	מחזירה את האינדקס של נקודת נתונים שיש להוסיף לערכת ה-Seed.
אתחול KmeansPlusPlus	בוחר num_to_sample שורות של קלט באמצעות הקריטריון KMeans++.
KthOrderStatistic	מחשב את סטטיסטיקת הסדר ה-K של מערך נתונים.
LMDBDataset	יוצר מערך נתונים שפולט את צמדי המפתח-ערך בקובץ LMDB אחד או יותר.
LSTMBlockCell <T מרחיב מספר>	מחשב את התפשטות תא LSTM קדימה עבור שלב אחד.
LSTMBlockCellGrad <T מרחיב מספר>	מחשב את התפשטות תא LSTM לאחור עבור שלב זמן אחד.
LinSpace <T מרחיב את המספר>	יוצר ערכים במרווח.
LoadTPUEmbeddingADAMPparameters	טען פרמטרים של הטמעת ADAM.
טען TPUebeddingADAMPparametersGradAccumDebug	טען פרמטרים של הטמעת ADAM עם תמיכה באגים.
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters	טען פרמטרים של הטבעת Adadelta.
LoadTPUEbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug	טען פרמטרים של Adadelta עם תמיכה באגים.
LoadTPUEmbeddingAdagradParameters	טען פרמטרים של הטבעה של Adagrad.
LoadTPUEbeddingAdagradParametersGradAccumDebug	טען פרמטרים של הטבעת Adagrad עם תמיכה באגים.
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters	טען פרמטרים של הטבעת RMSProp מרוכזים.
טעןTPUEmbeddingFTRLParmeters	טען פרמטרים של הטבעת FTRL.
טען TPUebeddingFTRLParmetersGradAccumDebug	טען פרמטרים של הטבעת FTRL עם תמיכה באגים.
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters	טען פרמטרים של הטמעת תדירות.
LoadTPUEbeddingFrequencyEstimatorParametersGradAccumDebug	טען פרמטרים של הטבעה של מעריך תדרים עם תמיכה באגים.
טעןTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters	טען פרמטרים של הטבעת MDL Adagrad Light.
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters	טען פרמטרים של הטבעת מומנטום.
LoadTPUEbedmingMomentumParametersGradAccumDebug	טען פרמטרים של הטבעת Momentum עם תמיכה באגים.
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters	טען פרמטרי הטבעה פרוקסימליים של Adagrad.
LoadTPUEbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug	טען פרמטרי הטבעה פרוקסימליים של Adagrad עם תמיכה באגים.
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters
LoadTPUEbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters	טען פרמטרים של הטבעה של RMSProp.
LoadTPUEbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug	טען פרמטרים של הטבעה של RMSProp עם תמיכה באגים.
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	טען פרמטרים של הטבעת SGD.
טעןTPUEהטבעהStochasticGradient DescentParametersGradAccumDebug	טען פרמטרים של הטבעת SGD.
LookupTableExport <T, U>	מוציא את כל המפתחות והערכים בטבלה.
LookupTableFind <U>	מחפש מפתחות בטבלה, מוציא את הערכים המתאימים.
LookupTableImport	מחליף את תוכן הטבלה במפתחות ובערכים שצוינו.
LookupTableInsert	מעדכן את הטבלה כדי לשייך מפתחות לערכים.
LookupTableRemove	מסיר מפתחות והערכים המשויכים להם מטבלה.
LookupTableSize	מחשב את מספר האלמנטים בטבלה הנתונה.
LoopCond	מעביר את הקלט לפלט.
LowerBound <U מרחיב מספר>	מחיל bottom_bound(sorted_search_values, values) לאורך כל שורה.
Lu <T, U מרחיב מספר>	מחשב את פירוק ה-LU של מטריצה מרובעת אחת או יותר.
MakeUnique	הפוך את כל הרכיבים בממד שאינו אצווה לייחודי, אך \"קרוב\" אליו הערך ההתחלתי שלהם.
MapClear	Op מסיר את כל האלמנטים במיכל הבסיסי.
MapIncompleteSize	Op מחזירה את מספר האלמנטים הלא שלמים במיכל הבסיסי.
MapPeek	אופ מציץ בערכים במפתח שצוין.
MapSize	Op מחזירה את מספר האלמנטים במיכל הבסיסי.
MapStage	שלב (מפתח, ערכים) במיכל הבסיסי שמתנהג כמו טבל hashable.
MapUnstage	Op מסיר ומחזיר את הערכים המשויכים למפתח מהמיכל הבסיסי.
MapUnstageNoKey	Op מסיר ומחזיר אקראי (מפתח, ערך) מהמיכל הבסיסי.
MatrixDiagPartV2 <T>	מחזירה את החלק האלכסוני המצטבר של טנזור אצווה.
MatrixDiagPartV3 <T>	מחזירה את החלק האלכסוני המצטבר של טנזור אצווה.
MatrixDiagV2 <T>	מחזירה טנזור אלכסוני אצווה עם ערכי אלכסון אצווה נתונים.
MatrixDiagV3 <T>	מחזירה טנזור אלכסוני אצווה עם ערכי אלכסון אצווה נתונים.
MatrixSetDiagV2 <T>	מחזירה טנזור מטריצה אצווה עם ערכי אלכסון אצווה חדשים.
MatrixSetDiagV3 <T>	מחזירה טנזור מטריצה אצווה עם ערכי אלכסון אצווה חדשים.
מקסימום <T>	מחשב את המקסימום של אלמנטים על פני ממדים של טנזור.
MaxIntraOpParallelismDataset	יוצר מערך נתונים שעוקף את ההקבלה המקסימלית תוך-אופית.
מיזוג <T>	מעביר את הערך של טנסור זמין מ'כניסות' ל'פלט'.
מינימום <T>	מחשב את המינימום של אלמנטים על פני מימדים של טנזור.
MirrorPad <T>	מרפד טנזור עם ערכי שיקוף.
MirrorPadGrad <T>	אופציה של שיפוע עבור 'MirrorPad' אופ.
MlirPassthroughOp	עוטף חישוב MLIR שרירותי המתבטא כמודול עם פונקציה main() .
MulNoNan <T>	מחזירה x * y מבחינת אלמנט.
MutableDenseHashTable	יוצר טבלת גיבוב ריקה המשתמשת בטנזורים כמאגר הגיבוי.
MutableHashTable	יוצר טבלת גיבוב ריקה.
MutableHashTableOfTensors	יוצר טבלת גיבוב ריקה.
Mutex	יוצר משאב Mutex שניתן לנעול על ידי `MutexLock`.
MutexLock	נועל משאב mutex.
NcclAllReduce <T מרחיב מספר>	מוציא טנזור המכיל את ההפחתה על פני כל טנסור הקלט.
NcclBroadcast <T מרחיב מספר>	שולח 'קלט' לכל המכשירים שמחוברים ליציאה.
NcclReduce <T מרחיב מספר>	מפחית 'קלט' מ-'num_devices' באמצעות 'reduction' למכשיר בודד.
Ndtri <T מרחיב מספר>
השכנים הקרובים ביותר	בוחר את k המרכזים הקרובים ביותר עבור כל נקודה.
NextAfter <T מרחיב מספר>	מחזירה את הערך המיוצג הבא של `x1` בכיוון של `x2`, מבחינת אלמנט.
NextIteration <T>	הופך את הקלט שלו לזמין לאיטרציה הבאה.
NoOp	לא עושה כלום.
NonDeterministicInts <U>	יוצר באופן לא דטרמיניסטי כמה מספרים שלמים.
NonMaxSuppressionV5 <T מרחיב מספר>	בוחר בתאוותנות קבוצת משנה של תיבות תוחמות בסדר יורד של הניקוד, גיזום תיבות בעלות חפיפה גבוהה של צומת-על-איחוד (IOU) עם תיבות שנבחרו בעבר.
NonSerializableDataset
OneHot <U>	מחזיר טנסור חם אחד.
OnesLike <T>	מחזירה טנסור של אלה עם אותה צורה וסוג כמו x.
OptimizeDatasetV2	יוצר מערך נתונים על ידי החלת אופטימיזציות קשורות ל-'input_dataset'.
אפשרויות מערך נתונים	יוצר מערך נתונים על ידי צירוף tf.data.Options ל-'input_dataset'.
הוזמן מפה קלה	Op מסיר את כל האלמנטים במיכל הבסיסי.
OrderedMapIncompleteSize	Op מחזירה את מספר האלמנטים הלא שלמים במיכל הבסיסי.
OrderedMapPeek	אופ מציץ בערכים במפתח שצוין.
OrderedMapSize	Op מחזירה את מספר האלמנטים במיכל הבסיסי.
OrderedMapStage	שלב (מפתח, ערכים) במיכל הבסיסי שמתנהג כמו הזמנה מיכל אסוציאטיבי.
OrderedMapUnstage	Op מסיר ומחזיר את הערכים המשויכים למפתח מהמיכל הבסיסי.
OrderedMapUnstageNoKey	Op מסיר ומחזיר את האלמנט (מפתח, ערך) עם הקטן ביותר מפתח מהמיכל הבסיסי.
OutfeedDequeue <T>	מאחזר טנזור בודד מהזנת החישוב.
OutfeedDequeueTuple	אחזר ערכים מרובים מהזנת החישוב.
OutfeedDequeueTupleV2	אחזר ערכים מרובים מהזנת החישוב.
OutfeedDequeueV2 <T>	מאחזר טנזור בודד מהזנת החישוב.
OutfeedEnqueue	הציבו טנסור בהזנת החישוב.
OutfeedEnqueueTuple	הציבו ערכי Tensor מרובים בהזנת החישוב.
פד <T>	מרפד טנזור.
ParallelBatchDataset
ParallelConcat <T>	משרשרת רשימה של 'N' טנסורים לאורך הממד הראשון.
ParallelDynamicStitch <T>	שזר את הערכים מהטנסורים של 'נתונים' לטנזור בודד.
ParseExampleDatasetV2	הופך את `input_dataset` המכיל פרוטו של `Example` בתור וקטורים של DT_STRING למערך נתונים של אובייקטים `Tensor` או `SparseTensor` המייצגים את התכונות המנתחות.
ParseExampleV2	הופך וקטור של פרוטו tf.Example (כמחרוזות) לטנזורים מוקלדים.
ParseSequenceExampleV2	הופך וקטור של פרוטו tf.io.SequenceExample (כמחרוזות) לטנזורים מוקלדים.
מציין מיקום <T>	מציין מיקום עבור ערך שיוזן לחישוב.
PlaceholderWithDefault <T>	מציין מיקום שעובר דרך 'קלט' כאשר הפלט שלו לא מוזן.
הפוך לליניאריזציה מראש	אופ שמייצר ערך טנסור אחד לטנזור אטום.
PrelinearizeTuple	אופ שמייצר ערכי טנסור מרובים לטנזור אטום.
פרימיטיבי אופ	מחלקה בסיס עבור יישומי `Op` המגובה `Operation` אחת.
הֶדפֵּס	מדפיס מחרוזת סקלרית.
PrivateThreadPoolDataset	יוצר מערך נתונים המשתמש במאגר שרשורים מותאם אישית כדי לחשב את 'input_dataset'.
פרוד <T>	מחשב את המכפלה של אלמנטים על פני ממדים של טנזור.
QuantizeAndDequantizeV4 <T מרחיב מספר>	קוונט ואז מנטרל טנזור.
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T מרחיב מספר>	מחזירה את השיפוע של `QuantizeAndDequantizeV4`.
QuantizedConcat <T>	משרשרת טנזורים כמותיים לאורך מימד אחד.
QuantizedConcatV2 <T>
QuantizedConv2DAndRelu <V>
QuantizedConv2DAandReluAndRequantize <V>
QuantizedConv2DAandRequantize <V>
QuantizedConv2DPerChannel <V>	מחשב QuantizedConv2D לכל ערוץ.
QuantizedConv2DWithBias <V>
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V>
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W>
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W>
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X>
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V>
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X>
QuantizedDepthwiseConv2D <V>	מחשב Conv2D בכמות עומק.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V>	מחשב Conv2D בכמות עומק עם Bias.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V>	מחשב Conv2D ממוחשב בעומק עם Bias ו-Relu.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W>	מחשב Conv2D quantized depthwise עם Bias, Relu ו-Requantize.
QuantizedMatMulWithBias <W>	מבצע כפל מטריצה כמותית של 'a' במטריצה 'b' עם הטיה add.
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W מרחיב את המספר>
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V>	בצע כפל מטריצה כמותית של 'a' במטריצה 'b' עם הטיה add ו-relu fusion.
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W>	בצע כפל מטריצה כמותית של 'a' במטריצה 'b' עם הטיה add ו-relu ו-requantize fusion.
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W>
QuantizedReshape <T>	מעצב מחדש טנזור כמותי לפי האופציה של Reshape.
RaggedBincount <U מרחיב מספר>	סופר את מספר המופעים של כל ערך במערך שלמים.
RaggedCountSparseOutput <U מרחיב מספר>	מבצע ספירת פחי פלט דלילה עבור קלט טנזור מרופט.
RaggedCross <T, U מרחיב מספר>	יוצר צלב תכונה מתוך רשימה של טנזורים, ומחזיר אותו כ-RaggedTensor.
RaggedGather <T מרחיב את מספר, U>	אסוף פרוסות מרופטות מציר '0' של 'פארמס' לפי 'מדדים'.
RaggedRange <U מרחיב את המספר, T מרחיב את המספר>	מחזירה 'RaggedTensor' המכיל את רצפי המספרים שצוינו.
RaggedTensorFromVariant <U מרחיב מספר, T>	מפענח 'וריאנט' טנסור ל-'RaggedTensor'.
RaggedTensorToSparse <U>	ממיר `RaggedTensor` ל`SparseTensor` עם אותם ערכים.
RaggedTensorToTensor <U>	צור טנזור צפוף מטנזור מרופט, אולי משנה את צורתו.
RaggedTensorToVariant	מקודד 'RaggedTensor' לטנזור 'וריאנט'.
RaggedTensorToVariantGradient <U>	עוזר המשמש לחישוב השיפוע עבור `RaggedTensorToVariant`.
טווח <T מרחיב מספר>	יוצר רצף של מספרים.
דַרגָה	מחזירה את הדרגה של טנזור.
ReadVariableOp <T>	קורא את הערך של משתנה.
RebatchDataset	יוצר מערך נתונים שמשנה את גודל האצווה.
RebatchDatasetV2	יוצר מערך נתונים שמשנה את גודל האצווה.
Recv <T>	מקבל את הטנסור הנקרא מ- send_device ב- recv_device.
RecvTPUEmbeddingActivations	אופ שמקבל הפעלות הטמעה ב-TPU.
צמצם הכל	מחשב את ה"לוגי ו" של אלמנטים על פני מימדים של טנזור.
ReduceAny	מחשב את ה"לוגי או" של אלמנטים על פני ממדים של טנזור.
ReduceMax <T>	מחשב את המקסימום של אלמנטים על פני ממדים של טנזור.
ReduceMin <T>	מחשב את המינימום של אלמנטים על פני מימדים של טנזור.
ReduceProd <T>	מחשב את המכפלה של אלמנטים על פני ממדים של טנזור.
ReduceSum <T>	מחשב את סכום האלמנטים על פני ממדים של טנזור.
RefEnter <T>	יוצר או מוצא מסגרת צאצא, והופכת 'נתונים' לזמינים למסגרת הצאצא.
RefExit <T>	יוצא מהמסגרת הנוכחית למסגרת האב שלה.
RefIdentity <T>	החזר את אותו טנסור רפ כמו טנסור ה-Ref הקלט.
RefMerge <T>	מעביר את הערך של טנסור זמין מ'כניסות' ל'פלט'.
RefNextIteration <T>	הופך את הקלט שלו לזמין לאיטרציה הבאה.
RefSelect <T>	מעביר את האלמנט 'אינדקס' של 'קלט' ל'פלט'.
RefSwitch <T>	מעביר את 'נתוני' ה-Ref tensor ליציאת הפלט שנקבעה על ידי 'pred'.
RegisterDataset	רושם מערך נתונים בשירות tf.data.
RequantizationRangePerChannel	מחשב טווח כיול מחדש לכל ערוץ.
RequantizePerChannel <U>	משחזר קלט עם ערכי מינימום ומקסימום ידועים לכל ערוץ.
עצב מחדש את <T>	מעצב מחדש טנזור.
ResourceAccumulatorApplyGradient	מחיל שיפוע על מצבר נתון.
ResourceAccumulatorNumAccumulated	מחזירה את מספר ההדרגות המצטברות במצטברים הנתונים.
ResourceAccumulatorSetGlobalStep	מעדכן את המצבר עם ערך חדש עבור global_step.
ResourceAccumulatorTakeGradient <T>	מחלץ את השיפוע הממוצע ב-ConditionalAccumulator הנתון.
ResourceApplyAdagradV2	עדכן את '*var' בהתאם לתכנית adgrad.
ResourceApplyAdamWithAmsgrad	עדכן את '*var' לפי אלגוריתם Adam.
ResourceApplyKerasMomentum	עדכן את '*var' לפי סכימת המומנטום.
ResourceConditionalAccumulator	מצבר מותנה לצבירה של שיפועים.
ResourceCountUpTo <T מרחיב מספר>	מגדיל את המשתנה שמצביע עליו 'משאב' עד שהוא מגיע ל'מגבלה'.
ResourceGather <U>	אסוף פרוסות מהמשתנה שעליו הצביע `משאב` לפי `מדדים`.
ResourceGatherNd <U>
ResourceScatterAdd	מוסיף עדכונים דלילים למשתנה שאליו מתייחס `משאב`.
ResourceScatterDiv	מחלק עדכונים דלילים למשתנה שאליו מתייחס `משאב`.
ResourceScatterMax	מפחית עדכונים דלילים למשתנה שאליו מתייחס `משאב` באמצעות פעולת `מקסימום`.
ResourceScatterMin	מפחית עדכונים דלילים למשתנה שאליו מתייחס `משאב` באמצעות פעולת `min`.
ResourceScatterMul	מכפיל עדכונים דלילים לתוך המשתנה שאליו מתייחס `משאב`.
ResourceScatterNdAdd	מחיל תוספת דלילה על ערכים בודדים או פרוסות במשתנה.
ResourceScatterNdMax
ResourceScatterNdMin
ResourceScatterNdSub	מחיל חיסור דליל על ערכים בודדים או פרוסות במשתנה.
ResourceScatterNdUpdate	מחיל 'עדכונים' דלילים על ערכים או פרוסות בודדות בתוך נתון משתנה לפי `מדדים`.
ResourceScatterSub	מפחית עדכונים דלילים מהמשתנה שאליו מתייחס `משאב`.
ResourceScatterUpdate	מקצה עדכונים דלילים למשתנה שאליו מתייחס `משאב`.
ResourceSparseApplyAdagradV2	עדכן את הערכים הרלוונטיים ב-'var' ו-'accum' בהתאם לתכנית adgrad.
ResourceSparseApplyKerasMomentum	עדכן ערכים רלוונטיים ב-'var' ו-'accum' בהתאם לתכנית המומנטום.
ResourceStridedSliceAssign	הקצה 'ערך' להפניה של ערך l של 'ref'.
אחזר TPUEembeddingADAMPparameters	אחזר פרמטרים של הטמעת ADAM.
אחזר TPUebedding ADAMPparametersGradAccumDebug	אחזר פרמטרי הטמעה של ADAM עם תמיכה באגים.
אחזר TPUEmbeddingAdadeltaParameters	אחזר פרמטרים של הטבעת Adadelta.
אחזר TPUEהטבעהAdadeltaParametersGradAccumDebug	אחזר פרמטרי הטבעה של Adadelta עם תמיכה באגים.
אחזר TPUEmbeddingAdagradParameters	אחזר פרמטרים של הטבעה של Adagrad.
אחזר TPUEbeddingAdagradParametersGradAccumDebug	אחזר פרמטרים של הטבעה של Adagrad עם תמיכה באגים.
אחזר TPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters	אחזר פרמטרי הטמעה ממורכזים של RMSProp.
אחזר TPUEembeddingFTRLParmeters	אחזר פרמטרים של הטבעת FTRL.
אחזר TPUebeddingFTRLParmetersGradAccumDebug	אחזר פרמטרים של הטבעת FTRL עם תמיכה באגים.
אחזר TPUEembeddingFrequencyEstimatorParameters	אחזר פרמטרים של הטבעה של מעריך תדרים.
חזור	אחזר פרמטרים של הטמעת מעריך תדרים עם תמיכה באגים.
אחזר TPUEbeddingMDLAdagradLightParameters	אחזר פרמטרים של הטבעת MDL Adagrad Light.
אחזר TPUEmbeddingMomentumParameters	אחזר פרמטרי הטבעה של מומנטום.
אחזר TPUebeddingMomentumParametersGradAccumDebug	אחזר פרמטרי הטבעה של Momentum עם תמיכה באגים.
אחזר TPUEmbeddingProximalAdagradParameters	אחזר פרמטרי הטבעה פרוקסימליים של Adagrad.
אחזר TPUEembeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug	אחזר פרמטרי הטבעה פרוקסימליים של Adagrad עם תמיכה באגים.
אחזר TPUEmbeddingProximalYogiParameters
חזור
אחזר TPUEmbeddingRMSPropParameters	אחזר פרמטרים של הטבעה של RMSProp.
אחזר TPUEbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug	אחזר פרמטרי הטבעה של RMSProp עם תמיכה באגים.
אחזר TPUEbedringStochasticGradientDescentParameters	אחזר פרמטרים של הטבעת SGD.
חזור	אחזר פרמטרים של הטבעת SGD עם תמיכה באגים.
הפוך <T>	הופך ממדים ספציפיים של טנזור.
ReverseSequence <T>	הופך פרוסות באורך משתנה.
RiscAbs <T מרחיב מספר>
RiscAdd <T מרחיב מספר>	מחזירה x + y מבחינת אלמנט.
RiscBinaryArithmetic <T מרחיב מספר>
RiscBinaryComparison
RiscBitcast <U>
RiscBroadcast <T>
RiscCast <U>
RiscCeil <T מרחיב מספר>
RiscCholesky <T מרחיב מספר>
RiscConcat <T>
RiscConv <T מרחיב מספר>
RiscCos <T מרחיב מספר>
RiscDiv <T מרחיב מספר>
RiscDot <T מרחיב את המספר>
RiscExp <T מרחיב מספר>
RiscFft <T>
RiscFloor <T מרחיב מספר>
RiscGather <T>
RiscImag <U מרחיב מספר>
RiscIsFinite
RiscLog <T מרחיב את המספר>
RiscLogicalAnd
RiscLogicalNo
RiscLogicalOr
RiscMax <T מרחיב מספר>	מחזירה max(x, y) מבחינת אלמנט.
RiscMin <T מרחיב מספר>
RiscMul <T מרחיב מספר>
RiscNeg <T מרחיב מספר>
RiscPad <T מרחיב מספר>
RiscPool <T מרחיב מספר>
RiscPow <T מרחיב מספר>
RiskRandomUniform
RiscReal <U מרחיב מספר>
RiscReduce <T מרחיב מספר>
RiscRem <T מרחיב מספר>
RiscReshape <T מרחיב מספר>
RiscReverse <T מרחיב מספר>
RiscScatter <U מרחיב מספר>
RiscShape <U מרחיב מספר>
RiscSign <T מרחיב מספר>
RiscSlice <T מרחיב מספר>
RiscSort <T מרחיב מספר>
RiscSqueeze <T>
RiscSub <T מרחיב מספר>
RiscTranspose <T>
RiscTriangularSolve <T מרחיב את המספר>
RiscUnary <T מרחיב מספר>
RngReadAndSkip	הקדם את המונה של RNG מבוסס נגד.
RngSkip	הקדם את המונה של RNG מבוסס נגד.
רול <T>	מגלגל את האלמנטים של טנזור לאורך ציר.
SamplingDataset	יוצר מערך נתונים שלוקח דגימת ברנולי של התוכן של מערך נתונים אחר.
ScaleAndTranslate
ScaleAndTranslateGrad <T מרחיב מספר>
פיזור הוסף <T>	מוסיף עדכונים דלילים להפניה למשתנה.
ScatterDiv <T>	מחלק התייחסות משתנה לפי עדכונים דלילים.
ScatterMax <T מרחיב מספר>	מפחית עדכונים דלילים להפניה למשתנה באמצעות פעולת 'מקסימום'.
ScatterMin <T מרחיב מספר>	מפחית עדכונים דלילים להפניה למשתנה באמצעות פעולת 'min'.
ScatterMul <T>	מכפיל עדכונים דלילים להפניה משתנה.
ScatterNd <U>	פזרו `עדכונים` לטנזור חדש לפי `מדדים`.
ScatterNdAdd <T>	מחיל תוספת דלילה על ערכים בודדים או פרוסות במשתנה.
ScatterNdMax <T>	מחשב את המקסימום מבחינת אלמנט.
ScatterNdMin <T>	מחשב את המינימום מבחינת אלמנט.
ScatterNdNonAliasingAdd <T>	מחיל תוספת דלילה על 'קלט' באמצעות ערכים בודדים או פרוסות מתוך `עדכונים` לפי מדדי `מדדים`.
ScatterNdSub <T>	מחיל חיסור דליל על ערכים בודדים או פרוסות במשתנה.
ScatterNdUpdate <T>	מחיל 'עדכונים' דלילים על ערכים או פרוסות בודדות בתוך נתון משתנה לפי `מדדים`.
ScatterSub <T>	מפחית עדכונים דלילים להפניה למשתנה.
פיזור עדכון <T>	מחיל עדכונים דלילים על הפניה למשתנה.
בחר V2 <T>
לִשְׁלוֹחַ	שולח את הטנסור בעל השם מ- send_device ל- recv_device.
SendTPUEbeddingGradients	מבצע עדכוני שיפוע של טבלאות הטבעה.
SetDiff1d <T, U מרחיב מספר>	מחשב את ההבדל בין שתי רשימות של מספרים או מחרוזות.
SetSize	מספר האלמנטים הייחודיים לאורך הממד האחרון של הקלט 'סט'.
צורה <U מרחיב מספר>	מחזירה צורה של טנזור.
ShapeN <U מרחיב מספר>	מחזיר צורה של טנסורים.
ShardDataset	יוצר 'מערך נתונים' הכולל רק 1/'num_shards' מתוך מערך הנתונים הזה.
ShuffleAndRepeatDatasetV2
ShuffleDatasetV2
ShuffleDatasetV3
ShutdownDistributedTPU	מכבה מערכת TPU מבוזרת פועלת.
גודל <U מרחיב את המספר>	מחזירה גודל של טנזור.
סקיפגרם	מנתח קובץ טקסט ויוצר אצווה של דוגמאות.
SleepDataset
פרוסה <T>	החזר פרוסה מ'קלט'.
SlidingWindowDataset	יוצר מערך נתונים שמעביר חלון הזזה על 'ערכת נתונים_קלט'.
תמונת מצב <T>	מחזיר עותק של טנסור הקלט.
SnapshotDataset	יוצר מערך נתונים שיכתוב / יקרא מתמונת מצב.
SnapshotDatasetReader
SnapshotNestedDatasetReader
SobolSample <T מרחיב מספר>	מייצר נקודות מרצף סובול.
SpaceToBatchNd <T>	SpaceToBatch עבור טנסור ND מסוג T.
SparseApplyAdagradV2 <T>	עדכן את הערכים הרלוונטיים ב-'var' ו-'accum' בהתאם לתכנית adgrad.
SparseBincount <U מרחיב מספר>	סופר את מספר המופעים של כל ערך במערך שלמים.
SparseCountSparseOutput <U מרחיב מספר>	מבצע ספירת סל פלט דליל עבור קלט טנזור דליל.
SparseCrossHashed	יוצר צלב דליל מתוך רשימה של טנסורים דלים וצפופים.
SparseCrossV2	יוצר צלב דליל מתוך רשימה של טנסורים דלים וצפופים.
SparseMatrixAdd	תוספת דלילה של שתי מטריצות CSR, C = alpha * A + beta * B.
SparseMatrixMatMul <T>	מטריקס-מכפיל מטריצה דלילה עם מטריצה צפופה.
SparseMatrixMul	כפל אלמנטים של מטריצה דלילה עם טנזור צפוף.
SparseMatrixNNZ	מחזירה את מספר הלא-אפסים של 'מטריצה_דלה'.
SparseMatrixOrderingAMD	מחשב את סדר התואר המינימלי (AMD) של 'קלט'.
SparseMatrixSoftmax	מחשב את ה-softmax של CSRSparseMatrix.
SparseMatrixSoftmaxGrad	מחשב את השיפוע של SparseMatrixSoftmax op.
SparseMatrixSparseCholesky	מחשב את הפירוק הדליל של 'קלט'.
SparseMatrixSparseMatMul	מטריצה דלילה-מכפילה שתי מטריצות CSR 'a' ו-'b'.
SparseMatrixTranspose	מעביר את הממדים הפנימיים (מטריצה) של CSRSparseMatrix.
SparseMatrixZeros	יוצר CSRSparseMatrix שכולו אפסים עם צורה 'צורה_צפופה'.
SparseSegmentSumGrad <T מרחיב מספר>	מחשב גרדיאנטים עבור SparseSegmentSum.
SparseTensorToCSRSparseMatrix	ממיר SparseTensor ל-CSRSparseMatrix (אולי באצווה).
ספנס <T מרחיב מספר>
פיצול <T>	מפצל טנזור לטנזורים `num_split` לאורך מימד אחד.
SplitV <T>	מפצל טנזור לטנזורים `num_split` לאורך מימד אחד.
לחץ על <T>	מסיר ממדים בגודל 1 מצורת טנזור.
מחסנית <T>	אורזת רשימה של טנסור 'N' rank-'R' לתוך טנסור rank-'(R+1)' אחד.
שָׁלָב	ערכי שלב דומים ל-Enqueue קל משקל.
StageClear	Op מסיר את כל האלמנטים במיכל הבסיסי.
StagePeek	אופ מציץ בערכים באינדקס שצוין.
StageSize	Op מחזירה את מספר האלמנטים במיכל הבסיסי.
StatefulRandomBinomial <V מרחיב מספר>
StatefulStandardNormal <U>	מוציא ערכים אקראיים מהתפלגות נורמלית.
StatefulStandardNormalV2 <U>	מוציא ערכים אקראיים מהתפלגות נורמלית.
StatefulTruncatedNormal <U>	מוציא ערכים אקראיים מהתפלגות נורמלית קטועה.
StatefulUniform <U>	מוציא ערכים אקראיים מהתפלגות אחידה.
StatefulUniformFullInt <U>	מוציא מספרים שלמים אקראיים מהתפלגות אחידה.
StatefulUniformInt <U>	מוציא מספרים שלמים אקראיים מהתפלגות אחידה.
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V מרחיב מספר>
StatelessRandomBinomial <W מרחיב את המספר>	מוציא מספרים אקראיים פסאודו אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות בינומית.
StatelessRandomGammaV2 <V מרחיב מספר>	מוציא מספרים אקראיים פסאודו אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות גמא.
StatelessRandomGetAlg	בוחר את אלגוריתם RNG מבוסס-נגד הטוב ביותר על בסיס מכשיר.
StatelessRandomGetKeyCounter	מערבל זרע לתוך מפתח ומונה, תוך שימוש באלגוריתם הטוב ביותר המבוסס על מכשיר.
StatelessRandomGetKeyCounterAlg	בוחר את האלגוריתם הטוב ביותר בהתבסס על מכשיר, ומערבל סיד לתוך מפתח ומונה.
StatelessRandomNormalV2 <U מרחיב מספר>	מוציא ערכי פסאודו אקראיים דטרמיניסטים מהתפלגות נורמלית.
StatelessRandomPoisson <W מרחיב את המספר>	מוציא מספרים אקראיים פסאודו אקראיים דטרמיניסטים מהתפלגות Poisson.
StatelessRandomUniformFullInt <V מרחיב את המספר>	מוציא מספרים שלמים אקראיים פסאודו אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות אחידה.
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U מרחיב את המספר>	מוציא מספרים שלמים אקראיים פסאודו אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות אחידה.
StatelessRandomUniformIntV2 <U מרחיב מספר>	מוציא מספרים שלמים אקראיים פסאודו אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות אחידה.
StatelessRandomUniformV2 <U מרחיב מספר>	מוציא ערכים אקראיים פסאודו אקראיים דטרמיניסטים מהתפלגות אחידה.
StatelessSampleDistortedBoundingBox <T מרחיב את המספר>	צור תיבת תוחמת מעוותת באופן אקראי לתמונה באופן דטרמיניסטי.
StatelessTruncatedNormalV2 <U מרחיב מספר>	מוציא ערכי פסאודו אקראיים דטרמיניסטים מהתפלגות נורמלית קטומה.
StatsAggregatorHandleV2
StatsAggregatorSetSummaryWriter	הגדר summary_writer_interface כדי להקליט נתונים סטטיסטיים באמצעות stats_aggregator נתון.
StopGradient <T>	מפסיק את חישוב השיפוע.
StridedSlice <T>	החזר פרוסה פסיעה מ'קלט'.
StridedSliceAssign <T>	הקצה 'ערך' להפניה של ערך l של 'ref'.
StridedSliceGrad <U>	מחזירה את השיפוע של `StridedSlice`.
StringLower	ממיר את כל התווים האותיים להחלפות האותיות הקטנות שלהם.
StringNGrams <T מרחיב מספר>	יוצר ngrams מנתוני מחרוזת מרופטים.
StringUpper	ממיר את כל התווים הקטנים להחלפות האותיות הקטנות שלהם.
סכום <T>	מחשב את סכום האלמנטים על פני ממדים של טנזור.
SwitchCond <T>	מעביר 'נתונים' ליציאת הפלט שנקבעה על ידי 'pred'.
TPUCompilationResult	מחזירה את התוצאה של קומפילציה של TPU.
TPUCompileSucceededAssert	טוען שהקומפילציה הצליחה.
TPUEmbeddingActivations	אופציה המאפשרת בידול של הטבעות TPU.
TPUExecute	אופ שטוענת ומבצעת תוכנית TPU במכשיר TPU.
TPUExecuteAndUpdateVariables	אופ שמפעיל תוכנית עם עדכוני משתנים אופציונליים במקום.
TPUOrdinalSelector	בורר ליבות TPU Op.
TPUpartitionedInput <T>	אופציה שמקבצת יחד רשימה של כניסות מחולקות.
TPUpartitionedOutput <T>	אופציה שמפיצה טנזור לריסוק על ידי XLA לרשימה של מחיצות פלטים מחוץ לחישוב XLA.
TPUReplicateMetadata	מטא נתונים המציינים כיצד יש לשכפל את חישוב ה-TPU.
TPUReplicatedInput <T>	מחבר N כניסות לחישוב TPU משוכפל N-way.
TPUReplicatedOutput <T>	מחבר N יציאות מחישוב TPU משוכפל ב-N-way.
TPUReshardVariables	אופ שמחלק מחדש משתני TPU במכשיר למצב שצוין.
TemporaryVariable <T>	מחזירה טנזור שעשוי לעבור מוטציה, אך נמשך רק בשלב אחד.
TensorArray	מערך של טנסורים בגודל נתון.
TensorArrayClose	מחק את TensorArray ממיכל המשאבים שלו.
TensorArrayConcat <T>	חבר את האלמנטים מה-TensorArray לערך `value`.
TensorArrayGather <T>	אסוף אלמנטים ספציפיים מה-TensorArray לתוך 'ערך' פלט.
TensorArrayGrad	יוצר TensorArray לאחסון מעברי הערכים בנקודת האחיזה הנתונה.
TensorArrayGradWithShape	יוצר TensorArray לאחסון שיפועים מרובים של ערכים בנקודת האחיזה הנתונה.
TensorArrayPack <T>
TensorArrayRead <T>	קרא אלמנט מה-TensorArray לתוך 'ערך' פלט.
TensorArrayScatter	פזר את הנתונים מערך הקלט לאלמנטים ספציפיים של TensorArray.
TensorArraySize	קבל את הגודל הנוכחי של TensorArray.
TensorArraySplit	פצל את הנתונים מערך הקלט לרכיבי TensorArray.
TensorArrayUnpack
TensorArrayWrite	דחף אלמנט על tensor_array.
TensorListConcat <T>	מחבר את כל הטנזורים ברשימה לאורך הממד ה-0.
TensorListConcatLists
TensorListConcatV2 <U>	מחבר את כל הטנזורים ברשימה לאורך הממד ה-0.
TensorListElementShape <T מרחיב מספר>	צורת האלמנטים של הרשימה הנתונה, כטנזור.
TensorListFromTensor	יוצר TensorList שכאשר היא מוערמת, יש לה את הערך של `tensor`.
TensorListGather <T>	יוצר Tensor על ידי אינדקס לתוך TensorList.
TensorListGetItem <T>
TensorListLength	מחזירה את מספר הטנזורים ברשימת טנזורי הקלט.
TensorListPopBack <T>	מחזירה את הרכיב האחרון של רשימת הקלט וכן רשימה עם הכל מלבד הרכיב הזה.
TensorListPushBack	מחזירה רשימה עם ה-'Tensor' המועבר בתור האלמנט האחרון ואת הרכיבים האחרים של הרשימה הנתונה ב-'input_handle'.
TensorListPushBackBatch
TensorListReserve	רשימה של הגודל הנתון עם אלמנטים ריקים.
TensorListResize	משנה את גודל הרשימה.
TensorListScatter	יוצר TensorList על ידי אינדקס לתוך Tensor.
TensorListScatterIntoExistingList	מפזר טנזור במדדים ברשימת קלט.
TensorListScatterV2	יוצר TensorList על ידי אינדקס לתוך Tensor.
TensorListSetItem
TensorListSplit	מפצל טנזור לרשימה.
TensorListStack <T>	מערם את כל הטנזורים ברשימה.
TensorMapErase	מחזירה מפת טנסור עם פריט מהמפתח הנתון נמחק.
TensorMapHasKey	מחזירה אם המפתח הנתון קיים במפה.
TensorMapInsert	מחזירה מפה שהיא 'input_handle' עם צמד המפתח-ערך הנתון שהוכנס.
TensorMapLookup <U>	מחזירה את הערך ממפתח נתון במפת טנסור.
TensorMapSize	מחזירה את מספר הטנזורים במפת הטנזור הקלט.
TensorMapStackKeys <T>	מחזירה ערימת טנסור של כל המפתחות במפת טנסור.
TensorScatterAdd <T>	מוסיף `עדכונים` דלילים לטנזור קיים לפי `מדדים`.
TensorScatterMax <T>
TensorScatterMin <T>
TensorScatterSub <T>	מוריד `עדכונים` דלילים מטנזור קיים לפי `מדדים`.
TensorScatterUpdate <T>	פזרו `עדכונים` לטנזור קיים לפי `מדדים`.
TensorStridedSliceUpdate <T>	הקצה 'ערך' להפניה של ערך l של 'קלט'.
ThreadPoolDataset	יוצר מערך נתונים המשתמש במאגר שרשורים מותאם אישית כדי לחשב את 'input_dataset'.
ידית בריכת חוטים	יוצר מערך נתונים המשתמש במאגר שרשורים מותאם אישית כדי לחשב את 'input_dataset'.
אריח <T>	בונה טנזור על ידי ריצוף טנזור נתון.
חותמת זמן	מספק את הזמן מאז התקופה בשניות.
ToBool	ממירה טנזור לפרדיקט סקלרי.
TopKUnique	מחזירה את הערכים הייחודיים של TopK במערך בסדר ממוין.
TopKWithUnique	מחזירה את ערכי TopK במערך בסדר ממוין.
TridiagonalMatMul <T>	חשב מוצר עם מטריצה תלת אלכסונית.
TridiagonalSolve <T>	פותר מערכות משוואות תלת אלכסוניות.
בטל אצווה <T>	הופך את הפעולה של Batch עבור Tensor פלט יחיד.
UnbatchGrad <T>	שיפוע של Unbatch.
UncompressElement	מבטל דחיסה של רכיב מערך נתונים דחוס.
UnicodeDecode <T מרחיב מספר>	מפענח כל מחרוזת ב'קלט' לרצף של נקודות קוד Unicode.
UnicodeEncode	מקודד טנסור של אינטס למחרוזות Unicode.
ייחודי <T, V מרחיב מספר>	מוצא אלמנטים ייחודיים לאורך ציר של טנזור.
UniqueDataset	יוצר מערך נתונים המכיל את האלמנטים הייחודיים של `input_dataset`.
UniqueWithCounts <T, V מרחיב מספר>	מוצא אלמנטים ייחודיים לאורך ציר של טנזור.
UnravelIndex <T מרחיב מספר>	ממירה מערך של מדדים שטוחים לתופל של מערכי קואורדינטות.
UnsortedSegmentJoin	מצטרף לרכיבים של 'תשומות' המבוססות על 'מזדי_מקטעים'.
בטל את הערימה <T>	מפרק מימד נתון של טנסור דרגה-`R` לטנזורים `num` rank-`(R-1)`.
בטל במה	אופ דומה ל-Dequeue קל משקל.
UnwrapDatasetVariant
UpperBound <U מרחיב מספר>	מחיל upper_bound(sorted_search_values, values) לאורך כל שורה.
VarHandleOp	יוצר נקודת אחיזה למשאב משתנה.
VariIsInitializedOp	בודק אם משתנה המבוסס על ידית משאבים אותחל.
משתנה <T>	מחזיק במצב בצורה של טנזור שנמשך לאורך שלבים.
VariableShape <T מרחיב מספר>	מחזירה את צורת המשתנה שעליה מצביע `משאב`.
אֵיפֹה	מחזירה מיקומים של ערכים שאינם אפס / אמת בטנזור.
איפה3 <T>	בוחר אלמנטים מ-'x' או 'y', בהתאם ל-'condition'.
חַלוֹן
WorkerHeartbeat	פעימות לב של עובד אופ.
WrapDatasetVariant
WriteRawProtoSummary	כותב סיכום פרוטו מסודר.
XlaRecvFromHost <T>	אופ לקבלת טנזור מהמארח.
XlaSendToHost	אופציה לשלוח טנזור למארח.
Xlog1py <T>	מחזירה 0 אם x == 0, ו-x * log1p(y) אחרת, באופן יסודי.
אפסים <T>	אופרטור יוצר קבוע מאותחל באפסים של הצורה שניתנה על ידי 'עמומים'.
אפסים כמו <T>	מחזירה טנזור של אפסים עם אותה צורה וסוג כמו x.

ממשק סימון לכל עטיפות הפעולה.

עטיפות פעולות מספקות ממשקים מודפסים היטב לפעולות בנייה וביצוע ללא שימוש במילולי ואינדקסים, כנדרש במחלקות הליבה.

ממשק זה מאפשר לשמור הפניות לכל מעטפת פעולה באמצעות סוג נפוץ.

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

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