דף זה תורגם על ידי Cloud Translation API.

PrimitiveOp

כיתה מופשטת ציבורית PrimitiveOp

תת-מחלקות ישירות ידועות

Abort , All , AllToAll <T>, AnonymousHashTable , AnonymousIteratorV2 , AnonymousIteratorV3 , AnonymousMemoryCache , AnonymousMultiDeviceIterator , AnonymousMultiDeviceIteratorV3 , AnonymousMutableDenseHashMutableTable , AnonymousHashMutable , AnonymousTable Tensors , AnonymousRandomSeedGenerator , AnonymousSeedGenerator , Any , ו -732 אחרים.

לְהַפִּיל	העלה חריגה כדי לבטל את התהליך כאשר נקרא.
את כל	מחשב את ה"לוגי ו" של אלמנטים על פני מימדים של טנזור.
AllToAll <T>	אופציה להחלפת נתונים על פני העתקים של TPU.
AnonymousHashTable	יוצר טבלת hash אנונימית לא מאותחלת.
AnonymousIteratorV2	מיכל עבור משאב איטרטור.
AnonymousIteratorV3	מיכל עבור משאב איטרטור.
AnonymousMemoryCache
AnonymousMultiDeviceIterator	מיכל עבור משאב איטרטור מרובה מכשירים.
AnonymousMultiDeviceIteratorV3	מיכל עבור משאב איטרטור מרובה מכשירים.
AnonymousMutableDenseHashTable	יוצר טבלת hash אנונימית ריקה הניתנת לשינוי המשתמשת בטנזורים בתור חנות הגיבוי.
AnonymousMutableHashTable	יוצר טבלת hash אנונימית ריקה הניתנת לשינוי.
AnonymousMutableHashTableOfTensors	יוצר טבלת hash אנונימית ריקה הניתנת לשינוי של ערכי וקטור.
AnonymousRandomSeedGenerator
AnonymousSeedGerator
כל	מחשב את ה"לוגי או" של אלמנטים על פני ממדים של טנזור.
החל AdagradV2 <T>	עדכן את '*var' בהתאם לתכנית adgrad.
ApproxTopK <T מרחיב מספר>	מחזירה ערכי min/max k והמדדים שלהם של אופרנד הקלט באופן משוער.
AssertCardinalityDataset
AssertNextDataset	טרנספורמציה הקובעת אילו טרנספורמציות מתרחשות לאחר מכן.
AssertPrevDataset	טרנספורמציה הקובעת אילו טרנספורמציות קרו בעבר.
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.
AssignVariableXlaConcatND	קושרת טנזור קלט בכל הממדים.
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.
קבוצה	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.
CollateTPUEmbeddingMemory	אופציה שממזגת את פרוטו תצורת הזיכרון המקודדים במחרוזת מכל המארחים.
CollectiveAllToAllV2 <T מרחיב מספר>	מחליף הדדית מספר טנסורים מסוג וצורה זהים.
CollectiveAllToAllV3 <T מרחיב מספר>	מחליף הדדית מספר טנסורים מסוג וצורה זהים.
CollectiveAssignGroupV2	הקצה מפתחות קבוצתיים על סמך הקצאת הקבוצה.
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.
CollectiveInitializeCommunicator	מאתחל קבוצה לפעולות קולקטיביות.
CollectivePermute <T>	אופציה להחלפת טנזורים במופעי TPU משוכפלים.
CollectiveReduceScatterV2 <T מרחיב את המספר>	מפחית באופן הדדי מספר טנסורים מסוג וצורה זהים ומפזר את התוצאה.
CollectiveReduceV2 <T מרחיב מספר>	מפחית באופן הדדי מספר טנסורים מסוג וצורה זהים.
CollectiveReduceV3 <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.
ComputeDedupDataTupleMask	מסכת ניתוח מחשבת tuple של נתוני מניעת כפילויות מליבת הטבעה.
קונאט <T>	משרשרת טנסורים לאורך מימד אחד.
ConfigureAndInitializeGlobalTPU	אופציה שמגדירה את המבנים הריכוזיים עבור מערכת TPU מבוזרת.
ConfigureDistributedTPU	מגדיר את המבנים הריכוזיים עבור מערכת TPU מבוזרת.
הגדר TPUEmbedding	מגדיר TPUembedding במערכת TPU מבוזרת.
ConfigureTPUEmbeddingHost	הפעלה שמגדירה את תוכנת TPUembedding במארח.
הגדר זיכרון TPUEmbedding	הפעלה שמגדירה את תוכנת TPUembedding במארח.
ConnectTPUEmbeddingHosts	הפעלה שמגדירה תקשורת בין מופעי תוכנה מארח TPUEmbedding לאחר שנקרא ConfigureTPUEmbeddingHost בכל מארח.
קבוע <T>	מפעיל המייצר ערך קבוע.
ConsumeMutexLock	פעולה זו צורכת מנעול שנוצר על ידי `MutexLock`.
ControlTrigger	לא עושה דבר.
Conv2DBackpropFilterV2 <T מרחיב מספר>	מחשב את דרגות הפיתול ביחס למסנן.
Conv2DBackpropInputV2 <T מרחיב מספר>	מחשב את דרגות הקונבולציה ביחס לקלט.
העתק את <T>	העתק טנזור ממעבד למעבד או ממעבד גרפי למעבד גרפי.
CopyHost <T>	העתק טנסור לארח.
CopyToMesh <T>
CopyToMeshGrad <T>
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'.
DTensorRestoreV2
DTensorSetGlobalTPUArray	הפעלה שמודיעה לשורה של המזהים הגלובליים של כל ה-TPUs במערכת.
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.
DisableCopyOnRead	מכבה את מצב העתקה בקריאה.
DistributedSave
DrawBoundingBoxesV2 <T מרחיב מספר>	צייר תיבות תוחמות על קבוצת תמונות.
DummyIterationCounter
DummyMemoryCache
DummySeedGenerator
DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch	מקל על העברה של קוד המשתמש ב-tf.nn.embedding_lookup_sparse().
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.
EnqueueTPUEטבעה שרירותיTensorBatch	מקל על העברה של קוד המשתמש ב-tf.nn.embedding_lookup_sparse().
EnqueueTPUEmbeddingBatch	הפעלה שמעמידה בתור רשימה של טנזורי אצווה קלט ל-TPUEmbedding.
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.
בצע TPUEmbeddingPartitioner	הפעלה שמבצעת את מחיצת ה-TPUEmbedding בתצורה המרכזית התקן ומחשב את גודל HBM (בבתים) הנדרש לפעולת TPUEmbedding.
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'.
מערך נתונים אקראי	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"`.
FileSystemSetConfiguration	הגדר את התצורה של מערכת הקבצים.
מלא את <U>	יוצר טנזור מלא בערך סקלרי.
FinalizeDataset	יוצר מערך נתונים על ידי החלת `tf.data.Options` על `input_dataset`.
סיים את הטמעת TPUE	מבצע שמסיים את תצורת ה-TPUEmbedding.
טביעת אצבע	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 את המספר>	מחשב את ההפצה לאחור של תא GRU עבור שלב אחד.
אספו את <T>	אסוף 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`.
GetElementAtIndex	מקבל את האלמנט באינדקס שצוין במערך נתונים.
GetOptions	מחזיר את ה- `tf.data.Options` המצורפות ל-'input_dataset'.
GetSessionHandle	אחסן את טנסור הקלט במצב ההפעלה הנוכחית.
GetSessionTensor <T>	קבל את הערך של הטנזור שצוין על ידי הידית שלו.
GuaranteeConst <T>	נותן ערובה לזמן הריצה של TF שטנסור הקלט הוא קבוע.
טבלת גיבוב	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.
IsTPUEmbedding אתחול	האם הטבעת TPU מאותחלת במערכת TPU מבוזרת.
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 מספר>	יוצר ערכים במרווח.
ListDataset	יוצר מערך נתונים שפולט כל אחד מ'טנסור' פעם אחת.
LoadAllTPUEmbeddingParameters	הפעלה שטוענת פרמטרי אופטימיזציה לתוך הטבעת זיכרון.
LoadTPUEmbeddingADAMPparameters	טען פרמטרים של הטמעה של ADAM.
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters	טען פרמטרים של הטבעת Adadelta.
LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters	טען פרמטרים של הטבעה של Adagrad Momentum.
LoadTPUEmbeddingAdagradParameters	טען פרמטרים של הטבעה של Adagrad.
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters	טען פרמטרים של הטבעה של RMSProp במרכז.
טעןTPUEmbeddingFTRLParmeters	טען פרמטרים של הטבעת FTRL.
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters	טען פרמטרים של הטמעת תדירות.
טעןTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters	טען פרמטרים של הטבעת MDL Adagrad Light.
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters	טען פרמטרים של הטבעת מומנטום.
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters	טען פרמטרי הטבעה פרוקסימליים של Adagrad.
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters	טען פרמטרים של הטבעה של RMSProp.
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	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 lower_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.
גודל מפה	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'.
MergeDedupData	אופ ממזג אלמנטים של טנזורים שלמים וצפים לנתוני מניעת כפילויות כ-XLA tuple.
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.
מנעול	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 דבר.
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 וריאתי אטום.
הדפס	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>	מכונס ואז מבטל 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.
RaggedFillEmptyRows <T>
RaggedFillEmptyRowsGrad <T>
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`.
RandomDatasetV2	יוצר מערך נתונים שמחזיר מספרים פסאודו אקראיים.
RandomIndexShuffle <T מרחיב מספר>	מוציא את המיקום של 'ערך' בתמורה של [0, ..., max_index].
טווח <T מרחיב מספר>	יוצר רצף של מספרים.
דַרגָה	מחזירה את הדרגה של טנזור.
ReadVariableOp <T>	קורא את הערך של משתנה.
ReadVariableXlaSplitND <T>	מפצל טנזור קלט של משתנה משאב על פני כל הממדים.
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.
RegisterDatasetV2	רושם מערך נתונים בשירות tf.data.
ממסר <T>
RelayoutGrad <T>
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'.
RetrieveAllTPUEmbeddingParameters	אופ שמחזיר את פרמטרי האופטימיזציה מהטמעה לזיכרון המארח.
אחזר TPUEembeddingADAMPparameters	אחזר פרמטרים של הטמעת ADAM.
אחזר TPUEmbeddingAdadeltaParameters	אחזר פרמטרים של הטבעת Adadelta.
אחזר TPUEbeddingAdagradMomentumParameters	אחזר פרמטרים של הטבעה של Adagrad Momentum.
אחזר TPUEmbeddingAdagradParameters	אחזר פרמטרים של הטבעה של Adagrad.
אחזר TPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters	אחזר פרמטרי הטמעה ממורכזים של RMSProp.
אחזר TPUEembeddingFTRLParmeters	אחזר פרמטרים של הטבעת FTRL.
אחזר TPUEembeddingFrequencyEstimatorParameters	אחזר פרמטרים של הטבעה של מעריך תדרים.
אחזר TPUEbeddingMDLAdagradLightParameters	אחזר פרמטרים של הטבעת MDL Adagrad Light.
אחזר TPUEmbeddingMomentumParameters	אחזר פרמטרי הטבעה של מומנטום.
אחזר TPUEmbeddingProximalAdagradParameters	אחזר פרמטרי הטבעה פרוקסימליים של Adagrad.
אחזר TPUEmbeddingProximalYogiParameters
אחזר TPUEmbeddingRMSPropParameters	אחזר פרמטרים של הטבעה של RMSProp.
אחזר TPUEbedringStochasticGradientDescentParameters	אחזר פרמטרים של הטבעת SGD.
הפוך <T>	הופך ממדים ספציפיים של טנזור.
ReverseSequence <T>	הופך פרוסות באורך משתנה.
RewriteDataset
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 את המספר>
RiscReverse <T מרחיב מספר>
RiscScatter <U מרחיב מספר>
RiscShape <U מרחיב מספר>
RiscSign <T מרחיב את המספר>
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>	מפזר `עדכונים` לטנסור של צורה `צורה` 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.
SegmentMaxV2 <T מרחיב מספר>	מחשב את המקסימום לאורך מקטעים של טנזור.
SegmentMinV2 <T מרחיב מספר>	מחשב את המינימום לאורך מקטעים של טנזור.
SegmentProdV2 <T>	מחשב את המוצר לאורך מקטעים של טנזור.
SegmentSumV2 <T>	מחשב את הסכום לאורך מקטעים של טנזור.
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.
כיבוי מערכת TPU	הפעלה שמכבה את מערכת ה-TPU.
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 טנסור לטנזורים `num_split` לאורך מימד אחד.
SplitDedupData <T מרחיב את המספר, U מרחיב את המספר>	הפעלה מפצלת את נתוני ה-XLA של ביטול כפילות קלט לטנסורים שלמים ונקודה צפה.
SplitV <T>	מפצל טנסור 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.
שלב	ערכי שלב דומים ל-Enqueue קל משקל.
במה פנויה	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.
StatelessRandomGammaV3 <U 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 דטרמיניסטיים מהתפלגות נורמלית.
StatelessRandomPoisson <W מרחיב את המספר>	מוציא מספרים אקראיים פסאודו אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות פויסון.
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 דטרמיניסטיים מהתפלגות אחידה.
StatelessSampleDistortedBoundingBox <T מרחיב את המספר>	צור תיבת תוחמת מעוותת באופן אקראי לתמונה באופן דטרמיניסטי.
StatelessShuffle <T>	מערבב באופן אקראי ודטרמיניסטי טנזור לאורך הממד הראשון שלו.
StatelessTruncatedNormalV2 <U מרחיב מספר>	מוציא ערכי פסאודו אקראיים דטרמיניסטיים 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 הגדולות שלהם.
סכום <T>	מחשב את סכום האלמנטים על פני ממדים של טנזור.
SwitchCond <T>	מעביר 'נתונים' ליציאת הפלט שנקבעה על ידי 'pred'.
SyncDevice	מסנכרן את המכשיר שבו פועלת הפעולה הזו.
TPUCompilationResult	מחזירה את התוצאה של קומפילציה של TPU.
TPUCompileSucceededAssert	טוען כי האוסף הצליח.
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>	אופ שמקבץ רשימה של כניסות מחולקות יחד.
TPUpartitionedInputV2 <T>	אופ שמקבץ רשימה של כניסות מחולקות יחד.
TPUpartitionedOutput <T>	אופציה שמפיצה טנזור לריסוק על ידי XLA לרשימה של מחיצות פלטים מחוץ לחישוב XLA.
TPUpartitionedOutputV2 <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.
TPURoundRobin	איזון עומסים עגול על ליבות TPU.
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 ההדרגות של ערכים 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 '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 האלמנט 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>	החל עדכון דל על טנזור עם המקסימום מבחינת האלמנט.
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 עידן בשניות.
ToBool	ממירה טנזור לפרדיקט סקלרי.
TopKUnique	מחזירה את הערכים הייחודיים של TopK במערך בסדר ממוין.
TopKWithUnique	מחזירה את ערכי TopK במערך בסדר ממוין.
TpuHandleToProtoKey	ממיר את ידיות ה-uid של XRT לפורמט קלט ידידותי ל-TensorFlow.
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.
UniformDequantize <U מרחיב מספר>	בצע דה-קוונטיזציה על 'קלט' ה-Tensor המקוונטי.
UniformQuantize <U>	בצע קוונטיזציה על 'קלט' של Tensor.
UniformQuantizedAdd <T>	בצע הוספה כמותית של Tensor `lhs` ו-Tensor `rhs` מכומד כדי ליצור `פלט` כמותי.
UniformQuantizedClipByValue <T>	בצע קליפ לפי ערך על 'אופרנד' ה-Tensor הקוונטי.
UniformQuantizedConvolution <U>	בצע קונבולוציה כמותנית של Tensor 'lhs' ו-Tensor 'rhs' קוונטי.
UniformQuantizedConvolutionHybrid <V מרחיב מספר>	בצע קונבולוציה כמותית היברידית של צף Tensor `lhs` ו-Tensor `rhs` כמותי.
UniformQuantizedDot <U>	בצע נקודה מכוונטית של Tensor `lhs` ו-Tensor `rhs` מכוונטית כדי ליצור `פלט` קוונטי.
UniformQuantizedDotHybrid <V מרחיב מספר>	בצע נקודה מכומדת היברידית של צף Tensor `lhs` ו-Tensor `rhs` כמותי.
UniformRequantize <U>	בהינתן 'קלט' של טנזור מכוונטי, כמת אותו מחדש עם פרמטרי כימות חדשים.
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
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 משאב אותחל.
משתנה <T>	מחזיק במצב בצורה של טנזור שנמשך לאורך שלבים.
VariableShape <T מרחיב מספר>	מחזירה את צורת המשתנה שעליה מצביע `משאב`.
איפה	מחזירה מיקומים של ערכים שאינם אפס / אמת בטנזור.
איפה3 <T>	בוחר אלמנטים מ-'x' או 'y', בהתאם ל-'condition'.
WindowOp
WorkerHeartbeat	פעימות לב של עובד אופ.
WrapDatasetVariant
WriteRawProtoSummary	כותב סיכום פרוטו מסודר.
XlaConcatND <T>	קושרת טנזור קלט בכל הממדים.
XlaRecvFromHost <T>	אופ לקבלת טנזור מהמארח.
XlaRecvTPUEmbeddingActivations	אופ שמקבל הפעלות הטמעה ב-TPU.
XlaRecvTPUEmbeddingDeduplicationData	מקבל נתוני מניעת כפילות (מדדים ומשקלים) מליבת ההטמעה.
XlaSendTPUEmbeddingGradients	אופ המבצע עדכוני הדרגתיות של הטמעת טבלאות.
XlaSendToHost	אופציה לשלוח טנזור למארח.
XlaSplitND <T>	מפצל טנזור קלט על פני כל הממדים.
Xlog1py <T>	מחזירה 0 אם x == 0, ו-x * log1p(y) אחרת, באופן יסודי.
אפסים כמו <T>	מחזירה טנזור של אפסים עם אותה צורה וסוג כמו x.

מחלקה בסיס עבור יישומי Op המגובה Operation אחת.

כל פעולה הרשומה בליבת TensorFlow היא פרימיטיבית ומסופקת כ- PrimitiveOp . גם פעולות מותאמות אישית שעובדות עם פרימיטיבי אחד בלבד עשויות לנבוע ממחלקה זו.

שיטות ציבוריות

בוליאנית סופית	שווה (Object obj)
int סופי	hashcode ()
מבצע	אופ () מחזירה את `Operation` הבסיסית
מחרוזת סופית	toString ()

שיטות בירושה

מכיתה java.lang.Object

בוליאני	שווה (Object arg0)
שיעור אחרון<?>	getClass ()
int	hashcode ()
ריק סופי	להודיע ()
ריק סופי	הודע הכל ()
חוּט	toString ()
ריק סופי	המתן (ארג0 ארוך, int arg1)
ריק סופי	חכה (ארג0 ארוך)
ריק סופי	חכה ()

שיטות ציבוריות

ציבורי סופי בוליאני שווה (Object obj)

פרמטרים

obj

public final int hashCode ()

מבצע ציבורי ()

מחזירה את Operation הבסיסית

PrimitiveOp

שיטות ציבוריות

שיטות בירושה

שיטות ציבוריות

ציבורי סופי בוליאני שווה (Object obj)

פרמטרים

public final int hashCode ()

מבצע ציבורי ()

מחרוזת סופית ציבורית למחרוזת ()