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Op

interface pública Op

Subclasses indiretas conhecidas

Abort , All , AllToAll <T>, AnonymousIteratorV2 , AnonymousMemoryCache , AnonymousMultiDeviceIterator , AnonymousRandomSeedGenerator , AnonymousSeedGenerator , Any , ApplyAdagradV2 <T>, AssertCardinalityDataset , AssertNextDataset , AssertThat , Assign <T>, AssignAdd <T>, 676 outros.

Abortar	Gere uma exceção para abortar o processo quando chamado.
Todos	Calcula o "lógico e" dos elementos nas dimensões de um tensor.
TodosParaTodos <T>	Uma operação 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
Gerador de sementes anônimo
Qualquer	Calcula o "ou lógico" dos elementos nas dimensões de um tensor.
AplicarAdagradV2 <T>	Atualize '*var' de acordo com o esquema adagrad.
AssertCardinalityDataset
AssertNextDataset	Uma transformação que afirma quais transformações acontecerão a seguir.
Afirmar isso	Afirma que a condição dada é verdadeira.
Atribuir <T>	Atualize 'ref' atribuindo 'valor' a ele.
Atribuir Adicionar <T>	Atualize 'ref' adicionando 'valor' a ele.
AtribuirAddVariableOp	Adiciona um valor ao valor atual de uma variável.
AtribuirSub <T>	Atualize 'ref' subtraindo 'valor' dele.
AssignSubVariableOp	Subtrai um valor do valor atual de uma variável.
AtribuirVariableOp	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.
BarreiraFechar	Fecha a barreira dada.
BarreiraIncompletaTamanho	Calcula o número de elementos incompletos na barreira fornecida.
BarreiraInserirMuitos	Para cada chave, atribui o respectivo valor ao componente especificado.
BarreiraReadySize	Calcula o número de elementos completos na barreira fornecida.
BarreiraTakeMany	Pega um determinado número de elementos concluídos de uma barreira.
Lote	Agrupa todos os tensores de entrada de forma não determinística.
BatchMatMulV2 <T>	Multiplica fatias de dois tensores em lotes.
BatchMatMulV3 <V>	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 estende número>
BesselI1 <T estende número>
BesselJ0 <T estende número>
BesselJ1 <T estende número>
BesselK0 <T estende número>
BesselK0e <T estende número>
BesselK1 <T estende número>
BesselK1e <T estende número>
BesselY0 <T estende o número>
BesselY1 <T estende o número>
Bitcast <U>	Bitcasta um tensor de um tipo para outro sem copiar dados.
BlockLSTM <T estende número>	Calcula a propagação direta da célula LSTM para todos os intervalos de tempo.
BlockLSTMGrad <T estende número>	Calcula a propagação retroativa da célula LSTM para toda a sequência de tempo.
BlockLSTMGradV2 <T estende número>	Calcula a propagação retroativa da célula LSTM para toda a sequência de tempo.
BlockLSTMV2 <T estende número>	Calcula a propagação direta da célula LSTM para todos os intervalos de tempo.
BoostedTreesAggregateStats	Agrega o resumo das estatísticas acumuladas do lote.
BoostedTreesBucketize	Divida 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 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 anterior a partir dos dados de treinamento (o viés) e preenche o primeiro nó com o anterior dos logits.
BoostedTreesCreateEnsemble	Cria um modelo de conjunto de árvore e retorna um identificador para ele.
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource	Crie o recurso para fluxos de quantis.
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.
BoostedTreesFlushQuantileResumos	Libere os resumos de quantis de cada recurso de fluxo de quantis.
BoostedTreesGetEnsembleStates	Recupera o token de carimbo de recurso do conjunto de árvores, o número de árvores e as estatísticas crescentes.
BoostedTreesMakeQuantileResumos	Faz o resumo dos quantis do lote.
BoostedTreesMakeStatsResumo	Faz o resumo das estatísticas acumuladas do 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 de 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 de árvores em um proto.
BoostedTreesSparseAggregateStats	Agrega o resumo das estatísticas acumuladas do 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 armazenados em cache.
BoostedTreesUpdateEnsemble	Atualiza o conjunto de árvores adicionando uma camada à última árvore que está sendo cultivada ou começando uma nova árvore.
BoostedTreesUpdateEnsembleV2	Atualiza o conjunto de árvores adicionando uma camada à última árvore que está sendo cultivada ou começando uma nova árvore.
BroadcastDynamicShape <T estende número>	Retorne a forma de s0 op s1 com transmissão.
BroadcastGradientArgs <T estende número>	Retorne os índices de redução para calcular gradientes de s0 op s1 com transmissão.
Transmitir para <T>	Transmita uma matriz para uma forma compatível.
Bucketizar	Segmenta 'entradas' com base em 'limites'.
CSRSparseMatrixComponents <T>	Lê os componentes CSR no lote `index`.
CSRSparseMatrixToDense <T>	Converta um CSRSparseMatrix (possivelmente em lote) em denso.
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T>	Converte um CSRSparesMatrix (possivelmente em lote) em um SparseTensor.
Conjunto de dados CSV
CSVDatasetV2
CTCLossV2	Calcula a perda de CTC (probabilidade logarítmica) para cada entrada de lote.
CacheDatasetV2
CheckNumericsV2 <T estende o número>	Verifica um tensor para valores NaN, -Inf e +Inf.
Escolha o conjunto de dados mais rápido
ClipByValue <T>	Recorta os valores do tensor para um mínimo e um máximo especificados.
ColetivoBcastRecvV2 <U>	Recebe um valor de tensor transmitido de outro dispositivo.
ColetivoBcastSendV2 <T>	Transmite um valor de tensor para um ou mais dispositivos.
CollectiveGather <T estende o número>	Acumula mutuamente vários tensores de tipo e formato idênticos.
CollectiveGatherV2 <T estende número>	Acumula mutuamente vários tensores de tipo e formato idênticos.
ColetivoPermutar <T>	Uma operação para permutar tensores em instâncias de TPU replicadas.
CollectiveReduceV2 <T estende número>	Reduz mutuamente vários tensores de tipo e formato idênticos.
Supressão CombinadaNonMax	Seleciona avidamente um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação, Esta operação executa non_max_suppression nas entradas por lote, em todas as classes.
CompostoTensorVariantFromComponents	Codifica um valor `ExtensionType` em um tensor escalar `variant`.
CompositeTensorVariantToComponents	Decodifica um tensor escalar `variant` em um valor `ExtensionType`.
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.
ConfigurarDistributedTPU	Configura as estruturas centralizadas para um sistema TPU distribuído.
ConfigurarTPUEincorporação	Configura TPUEmbedding em um sistema TPU distribuído.
Constante <T>	Um operador que produz um valor constante.
ConsumirMutexLock	Esta operação consome um bloqueio criado por `MutexLock`.
Gatilho de controle	Não faz nada.
Copiar <T>	Copie um tensor de CPU para CPU ou GPU para GPU.
CopiarHost <T>	Copie um tensor para hospedar.
CountUpTo <T estende o número>	Incrementa 'ref' até atingir 'limite'.
CrossReplicaSum <T estende número>	Uma operação para somar entradas em instâncias de TPU replicadas.
CudnnRNNBackpropV3 <T estende número>	Etapa de backprop de CudnnRNNV3.
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T estende o número>	Converte parâmetros CudnnRNN da forma canônica para a forma utilizável.
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T estende número>	Recupera parâmetros CudnnRNN em forma canônica.
CudnnRNNV3 <T estende número>	Um RNN apoiado por cuDNN.
CumulativeLogsumexp <T estende número>	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.
DatasetCardinalidade	Retorna a cardinalidade de `input_dataset`.
DatasetFromGraph	Cria um conjunto de dados a partir do `graph_def` fornecido.
DatasetToGraphV2	Retorna um GraphDef serializado representando `input_dataset`.
Dawsn <T estende o número>
DepurarGradientIdentity <T>	Operação de identidade para depuração de gradiente.
DebugGradientRefIdentity <T>	Operação 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 operação do contador de valor NaN.
DebugNumericSummary	Opção de resumo numérico de depuração.
DebugNumericSummaryV2 <U estende o número>	Resumo numérico de depuração V2 Op.
DecodeImage <T estende número>	Função para decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg e decode_png.
DecodePaddedRaw <T estende número>	Reinterprete os bytes de uma string como um vetor de números.
DecodificarProto	A operação extrai campos de um protocolo serializado que armazena mensagens em tensores.
Cópia profunda <T>	Faz uma cópia de `x`.
ExcluirIterador	Um contêiner para um recurso iterador.
ExcluirMemoryCache
DeleteMultiDeviceIterator	Um contêiner para um recurso iterador.
ExcluirRandomSeedGenerator
ExcluirSeedGenerator
ExcluirSessionTensor	Exclua o tensor especificado pelo seu identificador na sessão.
DenseBincount <U estende número>	Conta o número de ocorrências de cada valor em uma matriz inteira.
DenseCountSparseOutput <U estende o número>	Executa contagem bin de saída esparsa para uma entrada tf.tensor.
DenseToCSRSparseMatrix	Converte um tensor denso em um CSRSparseMatrix (possivelmente em lote).
DestruirResourceOp	Exclui o recurso especificado pelo identificador.
DestruirTemporaryVariable <T>	Destrói a variável temporária e retorna seu valor final.
Índice de dispositivo	Retorne o índice do dispositivo que a operação executa.
DirectedInterleaveDataset	Um substituto para `InterleaveDataset` em uma lista fixa de `N` conjuntos de dados.
DrawBoundingBoxesV2 <T estende o número>	Desenhe caixas delimitadoras em um lote de imagens.
DummyIterationCounter
DummyMemoryCache
Gerador de Sementes Dummy
Partição Dinâmica <T>	Particiona `data` em tensores `num_partitions` usando índices de `partitions`.
Ponto Dinâmico <T>	Intercale os valores dos tensores `dados` em um único tensor.
Editar Distância	Calcula a distância de edição de Levenshtein (possivelmente normalizada).
Eig <U>	Calcula a decomposição própria de uma ou mais matrizes quadradas.
Einsum <T>	Contração tensorial de acordo com a convenção de soma de Einstein.
Vazio <T>	Cria um tensor com a forma fornecida.
Lista Tensor Vazia	Cria e retorna uma lista de tensores vazia.
Mapa Tensor Vazio	Cria e retorna um mapa tensorial vazio.
EncodeProto	A operação serializa mensagens protobuf fornecidas nos tensores de entrada.
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch	Uma operação que enfileira uma lista de tensores de lote de entrada para TPUEmbedding.
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch	Facilita a portabilidade de código que usa tf.nn.embedding_lookup().
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch	Uma operação que enfileira índices de entrada TPUEmbedding de um SparseTensor.
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch	Facilita a portabilidade de código que usa tf.nn.embedding_lookup_sparse().
GarantirForma <T>	Garante que a forma do tensor corresponda à forma esperada.
Digite <T>	Cria ou encontra um quadro filho e disponibiliza `dados` para o quadro filho.
Erfinv <T estende número>
Norma Euclidiana <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 em bytes de cada elemento de `input_dataset` em um StatsAggregator.
ExperimentalChooseFastestDataset
ExperimentalDatasetCardinalidade	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 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 intraoperacional 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 threads 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 quaisquer estatísticas registradas por determinado gerenciador de estatísticas.
ExperimentalUnbatchDataset	Um conjunto de dados que divide os elementos de sua entrada em vários elementos.
Expint <T estende número>
ExtrairGlimpseV2	Extrai um vislumbre do tensor de entrada.
ExtractVolumePatches <T estende o número>	Extraia `"patches` de `input` e coloque-os na dimensão de saída `"profundidade"`.
Preencha <U>	Cria um tensor preenchido com um valor escalar.
FinalizarDataset	Cria um conjunto de dados aplicando `tf.data.Options` a `input_dataset`.
Impressão digital	Gera valores de impressão digital.
FresnelCos <T estende número>
FresnelSin <T estende número>
FusedBatchNormGradV3 <T estende o número, U estende o número>	Gradiente para normalização de lote.
FusedBatchNormV3 <T estende o número, U estende o número>	Normalização em lote.
GRUBlockCell <T estende número>	Calcula a propagação direta da célula GRU para um intervalo de tempo.
GRUBlockCellGrad <T estende número>	Calcula a retropropagação da célula GRU para um intervalo de tempo.
Reúna <T>	Reúna fatias do eixo `params` `axis` de acordo com `indices`.
ReunirNd <T>	Reúna fatias de `params` em um Tensor com forma especificada por `indices`.
GerarBoundingBoxPropostas	Esta operação produz região de interesse a partir de determinadas caixas delimitadoras (bbox_deltas) codificadas com âncoras wrt de acordo com a equação 2 em arXiv: 1506.01497 A operação seleciona as principais caixas de pontuação `pre_nms_topn`, decodifica-as em relação às âncoras, aplica supressão não máxima em caixas sobrepostas com valor de interseção sobre união (iou) superior a `nms_threshold`, descartando caixas onde o lado mais curto é menor que ` tamanho_mín.`.
Obter opções	Retorna `tf.data.Options` anexado a `input_dataset`.
ObterSessionHandle	Armazene o tensor de entrada no estado da sessão atual.
GetSessionTensor <T>	Obtenha o valor do tensor especificado pelo seu identificador.
Gradientes	Adiciona operações para calcular as derivadas parciais da soma de `y` s em relação `x` s, ou seja, `d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2...` Se os valores de `Options.dx()` forem definidos, eles serão como as derivadas parciais simbólicas iniciais de alguma função de perda `L` wrt
GarantiaConst <T>	Garante ao tempo de execução do TF que o tensor de entrada é uma constante.
Tabela Hash	Cria uma tabela hash não inicializada.
HistogramFixedWidth <U estende o número>	Histograma de retorno de valores.
Identidade <T>	Retorna um tensor com a mesma forma e conteúdo do tensor ou valor de entrada.
IdentidadeN	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 estende número>	Aplica a transformação fornecida a cada uma das imagens.
ImageProjectiveTransformV3 <T estende número>	Aplica a transformação fornecida a cada uma das imagens.
ImutávelConst <T>	Retorna tensor imutável da região de memória.
InfeedDequeue <T>	Uma operação de 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 no cálculo.
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer	Uma operação que enfileira o buffer pré-linearizado na alimentação da TPU.
InfeedEnqueueTuple	Alimenta vários valores de Tensor no cálculo como uma tupla XLA.
InicializarTabela	Inicializador de tabela que usa 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`.
AtualizaçãoInplace <T>	Atualiza as linhas especificadas 'i' com 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.
Regressão Isotônica <U estende Número>	Resolve um lote de problemas de regressão isotônica.
IteradorGetDevice	Retorna o nome do dispositivo no qual o `recurso` foi colocado.
Inicialização KMC2Chain	Retorna o índice de um ponto de dados que deve ser adicionado ao conjunto inicial.
KmeansPlusPlusInicialização	Seleciona num_to_sample linhas de entrada usando o critério KMeans++.
KthOrderEstatística	Calcula a estatística de ordem K de um conjunto de dados.
Conjunto de dados LMDB	Cria um conjunto de dados que emite os pares chave-valor em um ou mais arquivos LMDB.
LSTMBlockCell <T estende número>	Calcula a propagação direta da célula LSTM para 1 intervalo de tempo.
LSTMBlockCellGrad <T estende número>	Calcula a propagação retroativa da célula LSTM para 1 timestep.
LinSpace <T estende número>	Gera valores em um intervalo.
LoadTPUEmbeddingADAMParâmetros	Carregue os parâmetros de incorporação do ADAM.
LoadTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug	Carregue parâmetros de incorporação do ADAM com suporte para depuração.
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters	Carregue os parâmetros de incorporação do Adadelta.
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug	Carregue parâmetros Adadelta com suporte para depuração.
LoadTPUEmbeddingAdagradParameters	Carregue os parâmetros de incorporação do Adagrad.
LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug	Carregue parâmetros de incorporação do Adagrad com suporte para depuração.
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters	Carregar parâmetros de incorporação RMSProp centrados.
CarregarTPUEmbeddingFTRLParâmetros	Carregue os parâmetros de incorporação FTRL.
LoadTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug	Carregue parâmetros de incorporação de FTRL com suporte para depuração.
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParâmetros	Parâmetros de incorporação do estimador de frequência de carga.
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParametersGradAccumDebug	Parâmetros de incorporação do estimador de frequência de carga com suporte para depuração.
LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters	Carregue os parâmetros de incorporação do MDL Adagrad Light.
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters	Carregar parâmetros de incorporação do Momentum.
LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug	Carregue parâmetros de incorporação do Momentum com suporte para depuração.
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters	Carregue os parâmetros de incorporação proximais do Adagrad.
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug	Carregue parâmetros de incorporação proximais do Adagrad com suporte para depuração.
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters	Carregue os parâmetros de incorporação do RMSProp.
LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug	Carregue parâmetros de incorporação RMSProp com suporte para depuração.
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParâmetros	Carregar parâmetros de incorporação SGD.
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug	Carregar parâmetros de incorporação SGD.
LookupTableExport <T, U>	Gera todas as chaves e valores da tabela.
LookupTableFind <U>	Procura chaves em uma tabela e exibe os valores correspondentes.
LookupTableImportar	Substitui o conteúdo da tabela pelas chaves e valores especificados.
LookupTableInserir	Atualiza a tabela para associar chaves a valores.
LookupTableRemover	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 estende o número>	Aplica lower_bound(sorted_search_values,values) ao longo de cada linha.
Lu <T, U estende o número>	Calcula a decomposição LU de uma ou mais matrizes quadradas.
Tornar Único	Torne únicos todos os elementos na dimensão que não seja Lote, mas "feche" para seu valor inicial.
Limpar mapa	Op remove todos os elementos do contêiner subjacente.
MapIncompleteSize	Op retorna o número de elementos incompletos no contêiner subjacente.
MapPeek	Op espia 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 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.
MatrizDiagV2 <T>	Retorna um tensor diagonal em lote com determinados valores diagonais em lote.
MatrizDiagV3 <T>	Retorna um tensor diagonal em lote com determinados valores diagonais em lote.
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.
Máx . <T>	Calcula o máximo de elementos nas dimensões de um tensor.
MaxIntraOpParallelismDataset	Cria um conjunto de dados que substitui o paralelismo intraoperacional máximo.
Mesclar <T>	Encaminha o valor de um tensor disponível de `inputs` para `output`.
Min <T>	Calcula o mínimo de elementos nas dimensões de um tensor.
MirrorPad <T>	Preenche um tensor com valores espelhados.
MirrorPadGrad <T>	Operação gradiente para operação `MirrorPad`.
MlirPassthroughOp	Envolve um cálculo MLIR arbitrário expresso 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.
MutávelHashTable	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 estende o número>	Produz um tensor contendo a redução em todos os tensores de entrada.
NcclBroadcast <T estende número>	Envia `entrada` para todos os dispositivos que estão conectados à saída.
NcclReduce <T estende o número>	Reduz `input` de `num_devices` usando `reduction` para um único dispositivo.
Ndtri <T estende número>
Vizinhos mais próximos	Seleciona os k centros mais próximos para cada ponto.
PróximoDepois <T estende o número>	Retorna o próximo valor representável de `x1` na direção de `x2`, elemento a elemento.
PróximaIteração <T>	Disponibiliza sua entrada para a próxima iteração.
Sem operação	Não faz nada.
NonDeterministicInts <U>	Gera alguns números inteiros de forma não determinística.
NonMaxSuppressionV5 <T estende número>	Seleciona avidamente um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação, podando caixas que tenham alta sobreposição de interseção sobre união (IOU) com caixas previamente selecionadas.
Conjunto de dados não serializável
OneHot <U>	Retorna um tensor one-hot.
OnesLike <T>	Retorna um tensor de unidades com a mesma forma e tipo de x.
OtimizarDatasetV2	Cria um conjunto de dados aplicando otimizações relacionadas a `input_dataset`.
OpçõesConjunto de dados	Cria um conjunto de dados anexando tf.data.Options a `input_dataset`.
OrdenadoMapClear	Op remove todos os elementos do contêiner subjacente.
OrderedMapIncompleteSize	Op retorna o número de elementos incompletos no contêiner subjacente.
PedidoMapPeek	Op espia 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 pedido 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 da saída de computação.
OutfeedDequeueTuple	Recuperar vários valores da saída de computação.
OutfeedDequeueTupleV2	Recuperar vários valores da saída de computação.
OutfeedDequeueV2 <T>	Recupera um único tensor da saída de computação.
OutfeedEnqueue	Enfileirar um tensor na saída de computação.
OutfeedEnqueueTuple	Enfileirar vários valores do Tensor na saída de computação.
Bloco <T>	Preenche um tensor.
ParallelBatchDataset
ParallelConcat <T>	Concatena uma lista de tensores `N` ao longo da primeira dimensão.
Ponto Dinâmico Paralelo <T>	Intercale os valores dos tensores `dados` 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.
AnalisarExemploV2	Transforma um vetor de protos tf.Example (como strings) em tensores digitados.
ParseSequenceExampleV2	Transforma um vetor de protos tf.io.SequenceExample (como strings) em tensores digitados.
Espaço reservado <T>	Uma operação de espaço reservado para um valor que será inserido no cálculo.
Espaço reservadoWithDefault <T>	Uma operação de espaço reservado que passa por `input` quando sua saída não é alimentada.
Pré-linearizar	Uma operação que lineariza um valor do Tensor para um tensor variante opaco.
Pré-linearizarTuple	Uma operação que lineariza vários valores de tensor para um tensor variante opaco.
PrimitivoOp	Uma classe base para implementações `Op` apoiadas por uma única `Operation` .
Imprimir	Imprime uma string escalar.
Conjunto de dados PrivateThreadPool	Cria um conjunto de dados que usa um pool de threads personalizado para calcular `input_dataset`.
Produção <T>	Calcula o produto de elementos nas dimensões de um tensor.
QuantizeAndDequantizeV4 <T estende o número>	Quantiza e desquantiza um tensor.
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T estende o número>	Retorna o gradiente de `QuantizeAndDequantizeV4`.
QuantizadoConcat <T>	Concatena tensores quantizados ao longo de uma dimensão.
QuantizadoConcatV2 <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>
QuantizadoDepthwiseConv2D <V>	Calcula Conv2D quantizado em profundidade.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V>	Calcula Conv2D quantizado em profundidade com Bias.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V>	Calcula Conv2D quantizado em profundidade com Bias e Relu.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W>	Calcula Conv2D quantizado em profundidade com Bias, Relu e Requantize.
QuantizedMatMulWithBias <W>	Executa uma multiplicação de matriz quantizada de `a` pela matriz `b` com adição de polarização.
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W estende o número>
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V>	Execute uma multiplicação de matriz quantizada de `a` pela matriz `b` com adição de polarização e fusão relu.
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W>	Execute uma multiplicação da matriz quantizada de `a` pela matriz `b` com adição de polarização e relu e fusão requantizada.
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W>
QuantizadoReshape <T>	Remodela um tensor quantizado de acordo com a operação Reshape.
RaggedBincount <U estende número>	Conta o número de ocorrências de cada valor em uma matriz inteira.
RaggedCountSparseOutput <U estende o número>	Executa contagem bin de saída esparsa para uma entrada de tensor irregular.
RaggedCross <T, U estende o número>	Gera um cruzamento de recursos a partir de uma lista de tensores e o retorna como um RaggedTensor.
RaggedGather <T estende número, U>	Reúna fatias irregulares do eixo `params` `0` de acordo com os `índices`.
RaggedRange <U estende o número, T estende o número>	Retorna um `RaggedTensor` contendo as sequências de números especificadas.
RaggedTensorFromVariant <U estende número, T>	Decodifica um Tensor `variante` em um `RaggedTensor`.
RaggedTensorToSparse	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 `variante`.
RaggedTensorToVariantGradient <U>	Auxiliar usado para calcular o gradiente para `RaggedTensorToVariant`.
Intervalo <T estende número>	Cria uma sequência de números.
Classificação	Retorna a classificação de um tensor.
ReadVariableOp <T>	Lê o valor de uma variável.
Conjunto de dados de novo lote	Cria um conjunto de dados que altera o tamanho do lote.
RebatchDatasetV2	Cria um conjunto de dados que altera o tamanho do lote.
Recebido <T>	Recebe o tensor nomeado de send_device em recv_device.
RecvTPUEmbeddingActivations	Uma operação que recebe ativações de incorporação na TPU.
Reduzir tudo	Calcula o "lógico e" dos elementos nas dimensões de um tensor.
Reduzir qualquer	Calcula o "ou lógico" dos elementos nas dimensões de um tensor.
ReduzirMax <T>	Calcula o máximo de elementos nas dimensões de um tensor.
ReduzirMín <T>	Calcula o mínimo de elementos nas dimensões de um tensor.
ReduzirProd <T>	Calcula o produto de elementos nas dimensões de um tensor.
ReduzirSoma <T>	Calcula a soma dos elementos nas dimensões de um tensor.
RefEnter <T>	Cria ou encontra um quadro filho e disponibiliza `dados` para o quadro filho.
RefSair <T>	Sai do quadro atual para seu quadro pai.
RefIdentidade <T>	Retorne o mesmo tensor de referência que o tensor de referência de entrada.
RefMerge <T>	Encaminha o valor de um tensor disponível de `inputs` para `output`.
RefNextIteração <T>	Disponibiliza sua entrada para a próxima iteração.
RefSelecionar <T>	Encaminha o elemento `index` de `inputs` para `output`.
RefSwitch <T>	Encaminha o tensor ref `data` para a porta de saída determinada por `pred`.
Registrar conjunto de dados	Registra um conjunto de dados no serviço tf.data.
RequantizaçãoRangePerChannel	Calcula a faixa de requantização por canal.
RequantizePerChannel <U>	Requantiza a entrada com valores mínimo e máximo conhecidos por canal.
Remodelar <T>	Remodela um tensor.
ResourceAccumulatorApplyGradiente	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 Adam.
ResourceApplyKerasMomentum	Atualize '*var' de acordo com o esquema de momentum.
Acumulador Condicional de Recursos	Um acumulador condicional para agregar gradientes.
ResourceCountUpTo <T estende o número>	Incrementa a variável apontada por 'recurso' até atingir o 'limite'.
Coleta de Recursos <U>	Reúna fatias da variável apontada por `recurso` de acordo com `índices`.
ResourceGatherNd <U>
Adicionar recursosScatter	Adiciona atualizações esparsas à variável referenciada por `resource`.
ResourceScatterDiv	Divide atualizações esparsas na variável referenciada por `resource`.
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 `resource`.
Atualização de dispersão de recursos	Atribui atualizações esparsas à variável referenciada por `resource`.
ResourceSparseApplyAdagradV2	Atualize as entradas relevantes em 'var' e 'accum' de acordo com o esquema adagrad.
ResourceSparseApplyKerasMomentum	Atualize as entradas relevantes em 'var' e 'accum' de acordo com o esquema de impulso.
ResourceStridedSliceAssign	Atribua `valor` à referência de valor l fatiado de `ref`.
Recuperar parâmetrosTPUEmbeddingADAM	Recuperar parâmetros de incorporação do ADAM.
RecuperarTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug	Recuperar parâmetros de incorporação do ADAM com suporte para depuração.
Recuperar parâmetrosTPUEmbeddingAdadelta	Recuperar parâmetros de incorporação do Adadelta.
RecuperarTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug	Recuperar parâmetros de incorporação Adadelta com suporte para depuração.
Recuperar parâmetros deTPUEmbeddingAdagrad	Recuperar parâmetros de incorporação do Adagrad.
RecuperarTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug	Recuperar parâmetros de incorporação do Adagrad com suporte para depuração.
Recuperar parâmetrosTPUEmbeddingCenteredRMSProp	Recuperar parâmetros de incorporação RMSProp centralizados.
Recuperar parâmetrosTPUEmbeddingFTRL	Recuperar parâmetros de incorporação FTRL.
RecuperarTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug	Recuperar parâmetros de incorporação de FTRL com suporte para depuração.
Recuperar parâmetros deTPUEmbeddingFrequencyEstimator	Recuperar parâmetros de incorporação do estimador de frequência.
RecuperarTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParametersGradAccumDebug	Recuperar parâmetros de incorporação do estimador de frequência com suporte para depuração.
Recuperar parâmetrosTPUEmbeddingMDLAdagradLight	Recuperar parâmetros de incorporação do MDL Adagrad Light.
Recuperar parâmetrosTPUEmbeddingMomentum	Recuperar parâmetros de incorporação do Momentum.
RecuperarTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug	Recuperar parâmetros de incorporação do Momentum com suporte para depuração.
Recuperar parâmetrosTPUEmbeddingProximalAdagrad	Recuperar parâmetros de incorporação proximal do Adagrad.
RecuperarTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug	Recuperar parâmetros de incorporação proximais do Adagrad com suporte para depuração.
Recuperar parâmetrosTPUEmbeddingProximalYogi
RecuperarTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug
Recuperar parâmetrosTPUEmbeddingRMSProp	Recuperar parâmetros de incorporação RMSProp.
RecuperarTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug	Recuperar parâmetros de incorporação RMSProp com suporte para depuração.
Recuperar parâmetrosTPUEmbeddingStochasticGradientDescent	Recuperar parâmetros de incorporação SGD.
RecuperarTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug	Recuperar parâmetros de incorporação SGD com suporte para depuração.
Inverter <T>	Inverte dimensões específicas de um tensor.
Sequência reversa <T>	Inverte fatias de comprimento variável.
RiscAbs <T estende número>
RiscAdd <T estende o número>	Retorna x + y elemento a elemento.
RiscBinaryArithmetic <T estende o número>
Comparação Binária Risc
RiscBitcast <U>
RiscBroadcast <T>
RiscCast <U>
RiscCeil <T estende número>
RiscCholesky <T estende número>
RiscConcat <T>
RiscConv <T estende número>
RiscCos <T estende número>
RiscDiv <T estende número>
RiscDot <T estende número>
RiscExp <T estende número>
RiscoFft <T>
RiscFloor <T estende número>
RiscGather <T>
RiscImag <U estende número>
RiscIsFinite
RiscLog <T estende número>
RiscLógicoE
RiscLógicoNão
RiscLogicalOr
RiscMax <T estende número>	Retorna max(x, y) elemento a elemento.
RiscMin <T estende número>
RiscMul <T estende número>
RiscNeg <T estende número>
RiscPad <T estende número>
RiscPool <T estende número>
RiscPow <T estende número>
RiscRandomUniform
RiscReal <U estende número>
RiscReduce <T estende número>
RiscRem <T estende número>
RiscReshape <T estende número>
RiscReverse <T estende o número>
RiscScatter <U estende o número>
RiscShape <U estende número>
RiscSign <T estende número>
RiscSlice <T estende número>
RiscSort <T estende número>
RiscSqueeze <T>
RiscSub <T estende número>
RiscTranspor <T>
RiscTriangularSolve <T estende o número>
RiscUnary <T estende o número>
RngReadAndSkip	Avance o contador de um RNG baseado em contador.
RngSkip	Avance o contador de um RNG baseado em contador.
Role <T>	Rola os elementos de um tensor ao longo de um eixo.
Conjunto de dados de amostragem	Cria um conjunto de dados que obtém uma amostra Bernoulli do conteúdo de outro conjunto de dados.
Escala e tradução
ScaleAndTranslateGrad <T estende o número>
DispersãoAdicionar <T>	Adiciona atualizações esparsas a uma referência de variável.
DispersãoDiv <T>	Divide uma referência de variável por atualizações esparsas.
ScatterMax <T estende número>	Reduz atualizações esparsas em uma referência de variável usando a operação `max`.
ScatterMin <T estende número>	Reduz atualizações esparsas em uma referência de variável usando a operação `min`.
ScatterMul <T>	Multiplica atualizações esparsas em uma referência variável.
DispersãoNd <U>	Espalhe `atualizações` em um novo tensor de acordo com `índices`.
DispersãoNdAdd <T>	Aplica adição esparsa a valores individuais ou fatias em uma variável.
DispersãoNdMax <T>	Calcula o máximo elemento a elemento.
DispersãoNdMin <T>	Calcula o mínimo elemento a elemento.
ScatterNdNonAliasingAdd <T>	Aplica adição esparsa a `input` usando valores individuais ou fatias de `atualizações` de acordo com índices `índices`.
DispersãoNdSub <T>	Aplica subtração esparsa a valores individuais ou fatias em uma variável.
ScatterNdUpdate <T>	Aplica `atualizações` esparsas a valores individuais ou fatias dentro de um determinado variável de acordo com `índices`.
ScatterSub <T>	Subtrai atualizações esparsas a uma referência de variável.
Atualização de dispersão <T>	Aplica atualizações esparsas a uma referência de variável.
SelecioneV2 <T>
Enviar	Envia o tensor nomeado de send_device para recv_device.
EnviarTPUEmbeddingGradientes	Executa atualizações de gradiente de tabelas incorporadas.
SetDiff1d <T, U estende o número>	Calcula a diferença entre duas listas de números ou strings.
Definir tamanho	Número de elementos únicos ao longo da última dimensão do `set` de entrada.
Forma <U estende número>	Retorna a forma de um tensor.
ShapeN <U estende o número>	Retorna a forma dos tensores.
Conjunto de dados de fragmentos	Cria um `Dataset` que inclui apenas 1/`num_shards` deste conjunto de dados.
ShuffleAndRepeatDatasetV2
ShuffleDatasetV2
ShuffleDatasetV3
DesligamentoDistribuídoTPU	Desliga um sistema TPU distribuído em execução.
Tamanho <U estende número>	Retorna o tamanho de um tensor.
Skipgrama	Analisa um arquivo de texto e cria um lote de exemplos.
Conjunto de dados do sono
Fatia <T>	Retorne uma fatia de 'entrada'.
Conjunto de dados de janela deslizante	Cria um conjunto de dados que passa uma janela deslizante sobre `input_dataset`.
Instantâneo <T>	Retorna uma cópia do tensor de entrada.
InstantâneoDataset	Cria um conjunto de dados que irá gravar/ler um instantâneo.
SnapshotDatasetReader
SnapshotNestedDatasetReader
SobolSample <T estende número>	Gera pontos da sequência de Sobol.
SpaceToBatchNd <T>	SpaceToBatch para tensores ND do tipo T.
SparseApplyAdagradV2 <T>	Atualize as entradas relevantes em 'var' e 'accum' de acordo com o esquema adagrad.
SparseBincount <U estende número>	Conta o número de ocorrências de cada valor em uma matriz inteira.
SparseCountSparseOutput <U estende o número>	Executa contagem bin de saída esparsa para uma entrada de tensor esparso.
SparseCrossHashed	Gera cruzamentos esparsos a partir de uma lista de tensores esparsos e densos.
SparseCrossV2	Gera cruzamentos esparsos a partir de uma lista de tensores esparsos e densos.
SparseMatrixAdicionar	Adição esparsa de duas matrizes CSR, C = alfa * A + beta * B.
SparseMatrixMatMul <T>	Matriz-multiplica uma matriz esparsa por uma matriz densa.
MatrizEsparadaMul	Multiplicação elemento a elemento de uma matriz esparsa com um tensor denso.
Matriz EsparsaNNZ	Retorna o número de diferentes de zero de `sparse_matrix`.
Ordem de matriz esparsaAMD	Calcula a ordem do Grau Mínimo Aproximado (AMD) da `entrada`.
SparseMatrixSoftmax	Calcula o softmax de um CSRSparseMatrix.
SparseMatrixSoftmaxGrad	Calcula o gradiente da operação SparseMatrixSoftmax.
SparseMatrixSparseCholesky	Calcula a decomposição esparsa de Cholesky de `entrada`.
SparseMatrixSparseMatMul	Matriz esparsa multiplica duas matrizes CSR `a` e `b`.
SparseMatrixTranspor	Transpõe as dimensões internas (matriz) de um CSRSparseMatrix.
MatrizEsparadaZeros	Cria um CSRSparseMatrix totalmente zero com a forma `dense_shape`.
SparseSegmentSumGrad <T estende número>	Calcula gradientes para SparseSegmentSum.
SparseTensorToCSRSparseMatrix	Converte um SparseTensor em um CSRSparseMatrix (possivelmente em lote).
Spence <T estende o número>
Dividir <T>	Divide um tensor em tensores `num_split` ao longo de uma dimensão.
DivisãoV <T>	Divide um tensor em tensores `num_split` ao longo de uma dimensão.
Aperte <T>	Remove dimensões de tamanho 1 da forma de um tensor.
Pilha <T>	Empacota uma lista de tensores `N` rank-`R` em um tensor rank-`(R+1)`.
Estágio	Valores de estágio semelhantes a um Enqueue leve.
Estágio claro	Op remove todos os elementos do contêiner subjacente.
StagePeek	Op espia os valores no índice especificado.
Tamanho do palco	Op retorna o número de elementos no contêiner subjacente.
StatefulRandomBinomial <V estende número>
StatefulPadrãoNormal <U>	Produz valores aleatórios de uma distribuição normal.
StatefulStandardNormalV2 <U>	Produz valores aleatórios de uma distribuição normal.
StatefulTruncatedNormal <U>	Produz valores aleatórios de uma distribuição normal truncada.
StatefulUniform <U>	Produz valores aleatórios de uma distribuição uniforme.
StatefulUniformFullInt	Produz números inteiros aleatórios de uma distribuição uniforme.
StatefulUniformInt	Produz números inteiros aleatórios de uma distribuição uniforme.
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V estende o número>
StatelessRandomBinomial <W estende número>	Produz números aleatórios pseudoaleatórios determinísticos de uma distribuição binomial.
StatelessRandomGammaV2 <V estende o número>	Produz números aleatórios pseudoaleatórios determinísticos de uma distribuição gama.
StatelessRandomGetAlg	Escolhe o melhor algoritmo RNG baseado em contador com base no dispositivo.
StatelessRandomGetKeyCounter	Embaralha a semente em chave e contador, usando o melhor algoritmo baseado no dispositivo.
StatelessRandomGetKeyCounterAlg	Escolhe o melhor algoritmo com base no dispositivo e embaralha a semente na chave e no contador.
StatelessRandomNormalV2 <U estende o número>	Produz valores pseudoaleatórios determinísticos de uma distribuição normal.
StatelessRandomPoisson <W estende número>	Produz números aleatórios pseudoaleatórios determinísticos de uma distribuição de Poisson.
StatelessRandomUniformFullInt <V estende o número>	Produz números inteiros aleatórios pseudoaleatórios determinísticos a partir de uma distribuição uniforme.
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U estende o número>	Produz números inteiros aleatórios pseudoaleatórios determinísticos a partir de uma distribuição uniforme.
StatelessRandomUniformIntV2 <U estende o número>	Produz números inteiros aleatórios pseudoaleatórios determinísticos a partir de uma distribuição uniforme.
StatelessRandomUniformV2 <U estende o número>	Produz valores aleatórios pseudoaleatórios determinísticos a partir de uma distribuição uniforme.
StatelessSampleDistortedBoundingBox <T estende o número>	Gere uma caixa delimitadora distorcida aleatoriamente para uma imagem de forma determinística.
StatelessTruncatedNormalV2 <U estende o número>	Produz valores pseudoaleatórios determinísticos de uma distribuição normal truncada.
StatsAggregatorHandleV2
StatsAggregatorSetSummaryWriter	Defina um summary_writer_interface para registrar estatísticas usando determinado stats_gregator.
PararGradiente <T>	Interrompe o cálculo do gradiente.
StridedSlice <T>	Retorna uma fatia escalonada de `input`.
StridedSliceAssign <T>	Atribua `valor` à referência de valor l fatiado de `ref`.
StridedSliceGrad <U>	Retorna o gradiente de `StridedSlice`.
StringInferior	Converte todos os caracteres maiúsculos em seus respectivos substitutos minúsculos.
StringNGrams <T estende número>	Cria ngrams a partir de dados de string irregulares.
StringUpper	Converte todos os caracteres minúsculos em seus respectivos substitutos maiúsculos.
Soma <T>	Calcula a soma dos elementos nas dimensões de um tensor.
SwitchCond <T>	Encaminha `data` para a porta de saída determinada por `pred`.
Resultado da Compilação TPU	Retorna o resultado de uma compilação TPU.
TPUCompileSucceededAssert	Afirma que a compilação foi bem-sucedida.
Ativações TPUEmbedding	Uma operação que permite a diferenciação de TPU Embeddings.
TPUExecute	Op que carrega e executa um programa TPU em um dispositivo TPU.
TPUExecuteAndUpdateVariables	Op que executa um programa com atualizações opcionais de variáveis no local.
TPUOrdinalSelector	Um seletor de núcleo TPU Op.
TPUPartitionedInput <T>	Uma operação que agrupa uma lista de entradas particionadas.
Saída TPUParticionada <T>	Uma operação que demultiplexa um tensor a ser fragmentado pelo XLA em uma lista de particionados saídas fora do cálculo XLA.
TPUReplicateMetadata	Metadados que indicam como o cálculo da TPU deve ser replicado.
TPUReplicatedInput <T>	Conecta N entradas a uma computação de TPU replicada de N vias.
TPUReplicatedOutput <T>	Conecta N saídas de uma computação TPU replicada de N vias.
Variáveis TPUReshard	Opção que reestrutura variáveis de TPU no dispositivo para um estado especificado.
Variável temporária <T>	Retorna um tensor que pode sofrer mutação, mas persiste apenas em uma única etapa.
TensorArray	Uma matriz de tensores de determinado tamanho.
TensorArrayFechar	Exclua o TensorArray de seu contêiner de recursos.
TensorArrayConcat <T>	Concatene os elementos do TensorArray no valor `value`.
TensorArrayGather	Reúna elementos específicos do TensorArray no `valor` de saída.
TensorArrayGrad	Cria um TensorArray para armazenar os gradientes de valores no identificador fornecido.
TensorArrayGradWithShape	Cria um TensorArray para armazenar vários gradientes de valores no identificador fornecido.
TensorArrayPack <T>
TensorArrayRead <T>	Leia um elemento do TensorArray na saída `value`.
TensorArrayScatter	Espalhe os dados do valor de entrada em elementos específicos do TensorArray.
TensorArraySize	Obtenha o tamanho atual do TensorArray.
TensorArraySplit	Divida os dados do valor de entrada em elementos TensorArray.
TensorArrayUnpack
TensorArrayWrite	Empurre um elemento para o tensor_array.
TensorListConcat <T>	Concatena todos os tensores da lista ao longo da 0ª dimensão.
TensorListConcatLists
TensorListConcatV2	Concatena todos os tensores da lista ao longo da 0ª dimensão.
TensorListElementShape <T estende número>	A forma dos elementos da lista fornecida, como um tensor.
TensorListFromTensor	Cria um TensorList que, quando empilhado, possui o valor de `tensor`.
TensorListGather	Cria um Tensor indexando no TensorList.
TensorListGetItem <T>
TensorListLength	Retorna o número de tensores na lista de tensores de entrada.
TensorListPopBack <T>	Retorna o último elemento da lista de entrada, bem como uma lista com todos, exceto esse elemento.
TensorListPushBack	Retorna uma lista que tem o `Tensor` passado como último elemento e os demais elementos da lista fornecida em `input_handle`.
TensorListPushBackBatch
TensorListReserve	Lista do tamanho fornecido com elementos vazios.
TensorListResize	Redimensiona a lista.
TensorListScatter	Cria um TensorList indexando em um Tensor.
TensorListScatterIntoExistingList	Dispersa o tensor nos índices em uma lista de entrada.
TensorListScatterV2	Cria um TensorList indexando em um Tensor.
TensorListSetItem
TensorListSplit	Divide um tensor em uma lista.
TensorListStack <T>	Empilha todos os tensores da lista.
TensorMapErase	Retorna um mapa tensorial com o item de determinada chave apagado.
TensorMapHasKey	Retorna se a chave fornecida existe no mapa.
TensorMapInserir	Retorna um mapa que é o 'input_handle' com o par chave-valor fornecido inserido.
TensorMapLookup	Retorna o valor de uma determinada chave em um mapa tensorial.
TensorMapSize	Retorna o número de tensores no mapa tensor de entrada.
TensorMapStackKeys	Retorna uma pilha tensor de todas as chaves em um mapa tensorial.
TensorScatterAdd <T>	Adiciona `atualizações` esparsas a um tensor existente de acordo com `índices`.
TensorScatterMax <T>
TensorScatterMin <T>
TensorScatterSub <T>	Subtrai `atualizações` esparsas de um tensor existente de acordo com `índices`.
TensorScatterUpdate <T>	Espalhe `atualizações` em um tensor existente de acordo com `índices`.
TensorStridedSliceUpdate <T>	Atribua `valor` à referência de valor l fatiado de `input`.
ThreadPoolDataset	Cria um conjunto de dados que usa um pool de threads personalizado para calcular `input_dataset`.
ThreadPoolHandle	Cria um conjunto de dados que usa um pool de threads personalizado para calcular `input_dataset`.
Bloco <T>	Constrói um tensor colocando um determinado tensor lado a lado.
Carimbo de data e hora	Fornece o tempo desde a época em segundos.
ToBool	Converte um tensor em um predicado escalar.
TopKÚnico	Retorna os valores exclusivos do TopK na matriz em ordem de classificação.
TopKWithUnique	Retorna os valores TopK na matriz em ordem de classificação.
TridiagonalMatMul <T>	Calcule o produto com matriz tridiagonal.
Solução Tridiagonal <T>	Resolve sistemas tridiagonais de equações.
Desfazer lote <T>	Inverte a operação do Lote para um Tensor de saída única.
DesbatchGrad <T>	Gradiente de Unbatch.
DescompactarElemento	Descompacta um elemento de conjunto de dados compactado.
UnicodeDecode <T estende número>	Decodifica cada string em `input` em uma sequência de pontos de código Unicode.
UnicodeEncode	Codifique um tensor de inteiros em strings Unicode.
Único <T, V estende número>	Encontra elementos únicos ao longo de um eixo de um tensor.
Conjunto de dados único	Cria um conjunto de dados que contém os elementos exclusivos de `input_dataset`.
UniqueWithCounts <T, V estende o número>	Encontra elementos únicos ao longo de um eixo de um tensor.
UnravelIndex <T estende número>	Converte uma matriz de índices planos em uma tupla de matrizes de coordenadas.
UnsortedSegmentJoin	Une os elementos de `inputs` com base em `segment_ids`.
Desempilhar <T>	Descompacta uma determinada dimensão de um tensor rank-`R` em tensores `num` rank-`(R-1)`.
Fora do palco	Op é semelhante a um Dequeue leve.
DesembrulharDatasetVariant
UpperBound <U estende o número>	Aplica upper_bound(sorted_search_values,values) ao longo de cada linha.
VarHandleOp	Cria um identificador para um recurso variável.
VarIsInitializedOp	Verifica se uma variável baseada em identificador de recurso foi inicializada.
Variável <T>	Mantém o estado na forma de um tensor que persiste entre as etapas.
VariableShape <T estende número>	Retorna a forma da variável apontada por `resource`.
Onde	Retorna localizações de valores diferentes de zero/verdadeiros em um tensor.
Onde3 <T>	Seleciona elementos de `x` ou `y`, dependendo da `condição`.
Janela
Batimento cardíaco do trabalhador	Operação de batimento cardíaco do trabalhador.
WrapDatasetVariante
WriteRawProtoResumo	Grava um resumo proto serializado.
XlaRecvFromHost <T>	Uma operação para receber um tensor do host.
XlaSendToHost	Uma operação para enviar um tensor ao host.
Xlog1py <T>	Retorna 0 se x == 0 e x * log1p(y) caso contrário, elemento a elemento.
Zeros <T>	Um operador que cria uma constante inicializada com zeros na forma dada por `dims`.
ZerosLike <T>	Retorna um tensor de zeros com a mesma forma e tipo de x.

Uma interface de marcador para todos os wrappers de operação.

Os wrappers de operação fornecem interfaces fortemente tipadas para construção e execução de operações sem o uso de literais e índices, conforme exigido nas classes principais.

Esta interface permite manter referências a qualquer wrapper de operação usando um tipo comum.

// 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);