| Abortar | Lanza una excepción para cancelar el proceso cuando se llama. |
| Todo | Calcula el "y lógico" de los elementos en las dimensiones de un tensor. |
| Todos a todos <T> | Una operación para intercambiar datos entre réplicas de TPU. |
| AnónimoHashTable | Crea una tabla hash anónima no inicializada. |
| AnónimoIteratorV2 | Un contenedor para un recurso iterador. |
| AnónimoIteradorV3 | Un contenedor para un recurso iterador. |
| AnónimoMemoriaCaché | |
| AnónimoMultiDeviceIterator | Un contenedor para un recurso iterador multidispositivo. |
| AnónimoMultiDeviceIteratorV3 | Un contenedor para un recurso iterador multidispositivo. |
| AnónimoMutableDensoHashTable | Crea una tabla hash mutable anónima vacía que utiliza tensores como almacén de respaldo. |
| AnónimoMutableHashTable | Crea una tabla hash mutable anónima vacía. |
| AnónimoMutableHashTableOfTensors | Crea una tabla hash mutable anónima vacía de valores vectoriales. |
| AnónimoRandomSeedGenerator | |
| Generador de semillas anónimo | |
| Cualquier | Calcula el "o lógico" de elementos en las dimensiones de un tensor. |
| AplicarAdagradV2 <T> | Actualice '*var' según el esquema adagrad. |
| AproxTopK <T extiende el número> | Devuelve los valores min/max k y sus índices del operando de entrada de forma aproximada. |
| Afirmar cardinalidadConjunto de datos | |
| Afirmar el siguiente conjunto de datos | Una transformación que afirma qué transformaciones ocurren a continuación. |
| Afirmar conjunto de datos anterior | Una transformación que afirma qué transformaciones ocurrieron anteriormente. |
| Afirmar que | Afirma que la condición dada es verdadera. |
| Asignar <T> | Actualice 'ref' asignándole 'valor'. |
| AsignarAgregar <T> | Actualice 'ref' agregándole 'valor'. |
| AsignarAgregarVariableOp | Agrega un valor al valor actual de una variable. |
| AsignarSub <T> | Actualice 'ref' restándole 'valor'. |
| AsignarSubVariableOp | Resta un valor del valor actual de una variable. |
| AsignarVariableOp | Asigna un nuevo valor a una variable. |
| AsignarVariableXlaConcatND | Tensor de entrada concats en todas las dimensiones. |
| Conjunto de datos AutoShard | Crea un conjunto de datos que fragmenta el conjunto de datos de entrada. |
| BandedTriangularResolver <T> | |
| Barrera | Define una barrera que persiste en diferentes ejecuciones de gráficos. |
| BarreraCerrar | Cierra la barrera dada. |
| BarreraIncompletaTamaño | Calcula el número de elementos incompletos en la barrera dada. |
| BarreraInsertarMuchos | Para cada clave, asigna el valor respectivo al componente especificado. |
| BarreraListoTamaño | Calcula el número de elementos completos en la barrera dada. |
| barreratomarmuchos | Toma el número dado de elementos completos de una barrera. |
| Lote | Agrupa todos los tensores de entrada por lotes de forma no determinista. |
| LoteMatMulV2 <T> | Multiplica porciones de dos tensores en lotes. |
| LoteMatMulV3 <V> | Multiplica porciones de dos tensores en lotes. |
| Lote al espacio <T> | BatchToSpace para tensores 4-D de tipo T. |
| LoteAlEspacioNd <T> | BatchToSpace para tensores ND de tipo T. |
| BesselI0 <T extiende Número> | |
| BesselI1 <T extiende el número> | |
| BesselJ0 <T extiende Número> | |
| BesselJ1 <T extiende el número> | |
| BesselK0 <T extiende Número> | |
| BesselK0e <T extiende Número> | |
| BesselK1 <T extiende Número> | |
| BesselK1e <T extiende Número> | |
| BesselY0 <T extiende Número> | |
| BesselY1 <T extiende Número> | |
| Bitcast <U> | Transmite un tensor de un tipo a otro sin copiar datos. |
| BlockLSTM <T extiende el número> | Calcula la propagación directa de la celda LSTM para todos los pasos de tiempo. |
| BlockLSTMGrad <T extiende Número> | Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM para toda la secuencia de tiempo. |
| BlockLSTMGradV2 <T extiende el número> | Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM para toda la secuencia de tiempo. |
| BlockLSTMV2 <T extiende el número> | Calcula la propagación directa de la celda LSTM para todos los pasos de tiempo. |
| Árboles impulsadosEstadísticas agregadas | Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote. |
| ImpulsadoárbolesBucketize | Divida cada característica en grupos según los límites del grupo. |
| ImpulsadoÁrbolesCalcularMejorCaracterísticaDividir | Calcula las ganancias de cada función y devuelve la mejor información dividida posible para la función. |
| ImpulsadoÁrbolesCalcularMejorCaracterísticaSplitV2 | Calcula las ganancias para cada característica y devuelve la mejor información dividida posible para cada nodo. |
| Árboles impulsadosCalcularmejoresgananciasporcaracterística | Calcula las ganancias de cada función y devuelve la mejor información dividida posible para la función. |
| Árboles impulsadosCentroBias | Calcula el prior a partir de los datos de entrenamiento (el sesgo) y completa el primer nodo con el prior de los logits. |
| Árboles impulsadosCrear conjunto | Crea un modelo de conjunto de árboles y le devuelve un identificador. |
| BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | Cree el recurso para secuencias cuantiles. |
| Árboles impulsadosDeserializeEnsemble | Deserializa una configuración de conjunto de árbol serializado y reemplaza el árbol actual conjunto. |
| ImpulsadoTreesEnsembleResourceHandleOp | Crea un identificador para BoostedTreesEnsembleResource |
| BoostedTreesEjemploDebugOutputs | Resultados de depuración/interpretabilidad del modelo para cada ejemplo. |
| ImpulsadoÁrbolesFlushCuantilResúmenes | Elimine los resúmenes cuantiles de cada recurso de flujo cuantil. |
| Árboles impulsadosGetEnsembleStates | Recupera el token de sello de recursos del conjunto de árboles, la cantidad de árboles y las estadísticas de crecimiento. |
| ImpulsadoTreesMakeQuantileResúmenes | Realiza el resumen de cuantiles del lote. |
| BoostedTreesMakeStatsResumen | Realiza el resumen de estadísticas acumuladas del lote. |
| Árboles impulsadosPredecir | Ejecuta múltiples predictores de conjuntos de regresión aditiva en instancias de entrada y calcula los logits. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceAgregarResúmenes | Agregue los resúmenes cuantiles a cada recurso de flujo cuantil. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | Deserialice los límites del depósito y el indicador listo en el QuantileAccumulator actual. |
| ImpulsadoTreesQuantileStreamResourceFlush | Vacíe los resúmenes de un recurso de flujo cuantil. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | Genere los límites del depósito para cada característica en función de los resúmenes acumulados. |
| ImpulsadoTreesQuantileStreamResourceHandleOp | Crea un identificador para BoostedTreesQuantileStreamResource. |
| ImpulsadoTreesSerializeEnsemble | Serializa el conjunto de árboles en un proto. |
| BoostedTreesSparseAggregateStats | Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote. |
| ImpulsadoÁrbolesEscasoCalcularMejorCaracterísticaDividir | Calcula las ganancias de cada función y devuelve la mejor información dividida posible para la función. |
| ImpulsadoÁrbolesEntrenamientoPredecir | Ejecuta múltiples predictores de conjuntos de regresión aditiva en instancias de entrada y calcula la actualización de los logits almacenados en caché. |
| Conjunto de actualización de árboles impulsados | Actualiza el conjunto de árboles agregando una capa al último árbol que se está cultivando o iniciando un nuevo árbol. |
| ImpulsadoTreesUpdateEnsembleV2 | Actualiza el conjunto de árboles agregando una capa al último árbol que se está cultivando. o iniciando un nuevo árbol. |
| BroadcastDynamicShape <T extiende el número> | Devuelve la forma de s0 op s1 con transmisión. |
| BroadcastGradientArgs <T extiende el número> | Devuelve los índices de reducción para calcular gradientes de s0 op s1 con transmisión. |
| Difundir a <T> | Transmita una matriz para obtener una forma compatible. |
| Bucketizar | Divide las 'entradas' en función de los 'límites'. |
| CSRSparseMatrixComponentes <T> | Lee en voz alta los componentes de CSR en el "índice" del lote. |
| CSRSparseMatrixToDense <T> | Convierta un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes) en denso. |
| CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> | Convierte un CSRSparesMatrix (posiblemente por lotes) en un SparseTensor. |
| Conjunto de datos CSV | |
| CSVDatasetV2 | |
| CTCLossV2 | Calcula la pérdida de CTC (probabilidad logarítmica) para cada entrada de lote. |
| CachéDatasetV2 | |
| CheckNumericsV2 <T extiende el número> | Comprueba un tensor en busca de valores NaN, -Inf y +Inf. |
| Elija el conjunto de datos más rápido | |
| ClipPorValor <T> | Recorta los valores del tensor a un mínimo y un máximo especificados. |
| IntercalarTPUEmbeddingMemoria | Una operación que fusiona los protos de configuración de memoria codificados en cadenas de todos los hosts. |
| CollectiveAllToAllV2 <T extiende el número> | Intercambia mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. |
| CollectiveAllToAllV3 <T extiende el número> | Intercambia mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. |
| ColectivoAssignGroupV2 | Asigne claves de grupo según la asignación de grupo. |
| ColectivoBcastRecvV2 <U> | Recibe un valor tensor transmitido desde otro dispositivo. |
| ColectivoBcastSendV2 <T> | Transmite un valor de tensor a uno o más dispositivos. |
| CollectiveGather <T extiende Número> | Acumula mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. |
| CollectiveGatherV2 <T extiende el número> | Acumula mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. |
| ColectivoInitializeCommunicator | Inicializa un grupo para operaciones colectivas. |
| ColectivoPermute <T> | Una operación para permutar tensores entre instancias de TPU replicadas. |
| CollectiveReduceScatterV2 <T extiende el número> | Reduce mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma y dispersa el resultado. |
| CollectiveReduceV2 <T extiende el número> | Reduce mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. |
| CollectiveReduceV3 <T extiende el número> | Reduce mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma. |
| Supresión combinada no máxima | Selecciona con avidez un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación, Esta operación realiza non_max_suppression en las entradas por lote, en todas las clases. |
| CompositeTensorVariantFromComponents | Codifica un valor `ExtensionType` en un tensor escalar `variante`. |
| CompositeTensorVariantToComponents | Decodifica un tensor escalar `variante` en un valor `ExtensionType`. |
| ComprimirElemento | Comprime un elemento del conjunto de datos. |
| Calcular tamaño de lote | Calcula el tamaño de lote estático de un conjunto de datos sin lotes parciales. |
| ComputeDedupDataTupleMáscara | Una operación calcula la máscara de tupla de datos de deduplicación del núcleo integrado. |
| Concat <T> | Concatena tensores a lo largo de una dimensión. |
| Configurar e inicializar TPU global | Una operación que establece las estructuras centralizadas para un sistema TPU distribuido. |
| Configurar TPU distribuido | Configura las estructuras centralizadas para un sistema TPU distribuido. |
| ConfigurarTPUEmbedding | Configura TPUEmbedding en un sistema TPU distribuido. |
| ConfigurarTPUEmbeddingHost | Una operación que configura el software TPUEmbedding en un host. |
| ConfigurarTPUEmbeddingMemory | Una operación que configura el software TPUEmbedding en un host. |
| ConnectTPUEmbeddingHosts | Una operación que configura la comunicación entre instancias del software host TPUEmbedding después de que se haya llamado a ConfigureTPUEmbeddingHost en cada host. |
| Constante <T> | Un operador que produce un valor constante. |
| ConsumirMutexBloquear | Esta operación consume un bloqueo creado por "MutexLock". |
| ControlDisparador | No hace nada. |
| Conv2DBackpropFilterV2 <T extiende el número> | Calcula los gradientes de convolución con respecto al filtro. |
| Conv2DBackpropInputV2 <T extiende el número> | Calcula los gradientes de convolución con respecto a la entrada. |
| Copiar <T> | Copie un tensor de CPU a CPU o de GPU a GPU. |
| Copiar host <T> | Copia un tensor al host. |
| Copiar a malla <T> | |
| CopiarAMeshGrad <T> | |
| CountUpTo <T extiende el número> | Incrementa 'ref' hasta que alcanza el 'límite'. |
| CrossReplicaSum <T extiende el número> | Una operación para sumar entradas entre instancias de TPU replicadas. |
| CudnnRNNBackpropV3 <T extiende el número> | Paso de respaldo de CudnnRNNV3. |
| CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T extiende el número> | Convierte los parámetros CudnnRNN de forma canónica a forma utilizable. |
| CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T extiende el número> | Recupera los parámetros de CudnnRNN en forma canónica. |
| CudnnRNNV3 <T extiende el número> | Un RNN respaldado por cuDNN. |
| CumulativeLogsumexp <T extiende el número> | Calcule el producto acumulativo del tensor "x" a lo largo del "eje". |
| DTensorRestoreV2 | |
| DTensorSetGlobalTPUArray | Una operación que informa una gran cantidad de identificadores globales de todas las TPU en el sistema. |
| Servicio de datosConjunto de datos | Crea un conjunto de datos que lee datos del servicio tf.data. |
| Servicio de datosConjunto de datosV2 | Crea un conjunto de datos que lee datos del servicio tf.data. |
| Conjunto de datosCardinalidad | Devuelve la cardinalidad de `input_dataset`. |
| Conjunto de datos de gráfico | Crea un conjunto de datos a partir del `graph_def` dado. |
| Conjunto de datos a GraphV2 | Devuelve un GraphDef serializado que representa `input_dataset`. |
| Dawsn <T extiende el número> | |
| DebugGradientIdentidad <T> | Operación de identidad para la depuración de gradientes. |
| DebugGradientRefIdentidad <T> | Operación de identidad para la depuración de gradientes. |
| Identidad de depuración <T> | Proporciona un mapeo de identidad del tensor de entrada de tipo no Ref para la depuración. |
| DepuraciónIdentidadV2 <T> | Identidad de depuración V2 Op. |
| DepurarNanCount | Depurar operación de contador de valor NaN. |
| DepuraciónResumen numérico | Resumen numérico de depuración op. |
| DebugNumericSummaryV2 <U extiende el número> | Resumen numérico de depuración V2 Op. |
| DecodeImage <T extiende el número> | Función para decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg y decode_png. |
| DecodePaddedRaw <T extiende el número> | Reinterpretar los bytes de una cadena como un vector de números. |
| DecodificarProto | La operación extrae campos de un mensaje de buffer de protocolo serializado en tensores. |
| Copia profunda <T> | Hace una copia de `x`. |
| EliminarIterador | Un contenedor para un recurso iterador. |
| Eliminar memoria caché | |
| Eliminar MultiDeviceIterator | Un contenedor para un recurso iterador. |
| EliminarRandomSeedGenerator | |
| Eliminar generador de semillas | |
| EliminarSessionTensor | Elimina el tensor especificado por su identificador en la sesión. |
| DenseBincount <U extiende el número> | Cuenta el número de apariciones de cada valor en una matriz de números enteros. |
| DenseCountSparseOutput <U extiende el número> | Realiza un recuento de contenedores de salida dispersa para una entrada tf.tensor. |
| DenseToCSRSparseMatrix | Convierte un tensor denso en un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes). |
| DestruirRecursoOp | Elimina el recurso especificado por el identificador. |
| Destruir variable temporal <T> | Destruye la variable temporal y devuelve su valor final. |
| Índice de dispositivo | Devuelve el índice del dispositivo que ejecuta la operación. |
| Conjunto de datos de intercalado dirigido | Un sustituto de `InterleaveDataset` en una lista fija de `N` conjuntos de datos. |
| Desactivar copia al leer | Desactiva el modo de copia en lectura. |
| DistribuidoGuardar | |
| DrawBoundingBoxesV2 <T extiende el número> | Dibuja cuadros delimitadores en un lote de imágenes. |
| Contador De Iteraciones Ficticias | |
| caché de memoria ficticia | |
| Generador De Semillas Ficticias | |
| DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | Facilita la portabilidad de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
| Partición dinámica <T> | Divide los "datos" en tensores "num_partitions" usando índices de "particiones". |
| Puntada dinámica <T> | Intercale los valores de los tensores de "datos" en un solo tensor. |
| Editar distancia | Calcula la distancia de edición de Levenshtein (posiblemente normalizada). |
| Eig <U> | Calcula la descomposición propia de una o más matrices cuadradas. |
| Einsum <T> | Contracción tensorial según la convención de suma de Einstein. |
| Vacío <T> | Crea un tensor con la forma dada. |
| Lista de tensores vacía | Crea y devuelve una lista de tensores vacía. |
| VacíoTensorMap | Crea y devuelve un mapa tensorial vacío. |
| CodificarProto | La operación serializa los mensajes de protobuf proporcionados en los tensores de entrada. |
| EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | Facilita la portabilidad de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
| Poner en colaTPUEmbeddingBatch | Una operación que pone en cola una lista de tensores por lotes de entrada en TPUEmbedding. |
| Poner en colaTPUEmbeddingIntegerBatch | Una operación que pone en cola una lista de tensores por lotes de entrada en TPUEmbedding. |
| Poner en colaTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | Facilita la portabilidad de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup(). |
| Poner en colaTPUEmbeddingSparseBatch | Una operación que pone en cola los índices de entrada de TPUEmbedding desde un SparseTensor. |
| Poner en colaTPUEmbeddingSparseTensorBatch | Facilita la portabilidad de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
| Asegurar forma <T> | Garantiza que la forma del tensor coincida con la forma esperada. |
| Introduzca <T> | Crea o encuentra un marco secundario y pone "datos" a disposición del marco secundario. |
| Erfinv <T extiende Número> | |
| Norma euclidiana <T> | Calcula la norma euclidiana de elementos en las dimensiones de un tensor. |
| EjecutarTPUEmbeddingPartitioner | Una operación que ejecuta el particionador TPUEmbedding en la configuración central dispositivo y calcula el tamaño de HBM (en bytes) necesario para la operación TPUEmbedding. |
| Salir <T> | Sale del marco actual a su marco principal. |
| ExpandirAtenuaciones <T> | Inserta una dimensión de 1 en la forma de un tensor. |
| ExperimentalAutoShardDataset | Crea un conjunto de datos que fragmenta el conjunto de datos de entrada. |
| ExperimentalBytesProducedStatsDataset | Registra el tamaño de bytes de cada elemento de `input_dataset` en un StatsAggregator. |
| ExperimentalElija el conjunto de datos más rápido | |
| Conjunto de datos experimental Cardinalidad | Devuelve la cardinalidad de `input_dataset`. |
| ExperimentalDatasetToTFRecord | Escribe el conjunto de datos dado en el archivo dado usando el formato TFRecord. |
| ExperimentalDenseToSparseBatchDataset | Crea un conjunto de datos que agrupa elementos de entrada en un SparseTensor. |
| Conjunto de datos de estadísticas de latencia experimental | Registra la latencia de producir elementos `input_dataset` en un StatsAggregator. |
| Conjunto de datos experimental MatchingFiles | |
| ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset | Crea un conjunto de datos que anula el paralelismo intraoperatorio máximo. |
| ExperimentalParseExampleDataset | Transforma `input_dataset` que contiene protos `Example` como vectores de DT_STRING en un conjunto de datos de objetos `Tensor` o `SparseTensor` que representan las características analizadas. |
| ExperimentalPrivateThreadPoolConjunto de datos | Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`. |
| Conjunto de datos aleatorio experimental | Crea un conjunto de datos que devuelve números pseudoaleatorios. |
| ExperimentalRebatchDataset | Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote. |
| ExperimentalSetStatsAggregatorDataset | |
| Conjunto de datos de ventana deslizante experimental | Crea un conjunto de datos que pasa una ventana deslizante sobre `input_dataset`. |
| Conjunto de datos SQL experimental | Crea un conjunto de datos que ejecuta una consulta SQL y emite filas del conjunto de resultados. |
| ExperimentalStatsAggregatorHandle | Crea un recurso de administrador de estadísticas. |
| ExperimentalStatsAggregatorResumen | Produce un resumen de cualquier estadística registrada por el administrador de estadísticas determinado. |
| Conjunto de datos experimental sin lotes | Un conjunto de datos que divide los elementos de su entrada en múltiples elementos. |
| Expint <T extiende Número> | |
| ExtractoGlimpseV2 | Extrae un vistazo del tensor de entrada. |
| ExtractVolumePatches <T extiende el número> | Extraiga los `parches` de la `entrada` y colóquelos en la dimensión de salida `"profundidad"`. |
| Configuración del sistema de archivos | Establecer la configuración del sistema de archivos. |
| Llenar <U> | Crea un tensor lleno de un valor escalar. |
| Finalizar conjunto de datos | Crea un conjunto de datos aplicando tf.data.Options a `input_dataset`. |
| FinalizarTPUEmbedding | Una operación que finaliza la configuración de TPUEmbedding. |
| Huella dactilar | Genera valores de huellas dactilares. |
| FresnelCos <T extiende el número> | |
| FresnelSin <T extiende Número> | |
| FusedBatchNormGradV3 <T extiende el número, U extiende el número> | Gradiente para normalización por lotes. |
| FusedBatchNormV3 <T extiende el número, U extiende el número> | Normalización por lotes. |
| GRUBlockCell <T extiende Número> | Calcula la propagación directa de la celda GRU durante 1 paso de tiempo. |
| GRUBlockCellGrad <T extiende Número> | Calcula la retropropagación de la celda GRU durante 1 paso de tiempo. |
| Reunir <T> | Reúna cortes del eje `params` `axis` según los `índices`. |
| Reunir <T> | Reúna sectores de "params" en un tensor con la forma especificada por "índices". |
| Generar propuestas de cuadro delimitador | Esta operación produce una región de intereses a partir de cuadros delimitadores dados (bbox_deltas) codificados con anclajes wrt de acuerdo con la ecuación 2 en arXiv:1506.01497 La operación selecciona los cuadros de puntuación superiores `pre_nms_topn`, los decodifica con respecto a los anclajes, aplica supresión no máxima en cuadros superpuestos con un valor de intersección sobre unión (iou) superior a `nms_threshold`, descartando cuadros donde el lado más corto es menor que ` tamaño_mínimo`. |
| ObtenerElementoEnIndex | Obtiene el elemento en el índice especificado en un conjunto de datos. |
| Obtener opciones | Devuelve el tf.data.Options adjunto a `input_dataset`. |
| Obtener identificador de sesión | Almacene el tensor de entrada en el estado de la sesión actual. |
| ObtenerSessionTensor <T> | Obtenga el valor del tensor especificado por su identificador. |
| GarantíaConst <T> | Da una garantía al tiempo de ejecución de TF de que el tensor de entrada es una constante. |
| Tabla de picadillo | Crea una tabla hash no inicializada. |
| HistogramFixedWidth <U extiende el número> | Devuelve histograma de valores. |
| Identidad <T> | Devuelve un tensor con la misma forma y contenido que el tensor o valor de entrada. |
| IdentidadN | Devuelve una lista de tensores con las mismas formas y contenidos que la entrada. tensores. |
| Ignorar errores conjunto de datos | Crea un conjunto de datos que contiene los elementos de `input_dataset` ignorando los errores. |
| ImageProjectiveTransformV2 <T extiende el número> | Aplica la transformación dada a cada una de las imágenes. |
| ImageProjectiveTransformV3 <T extiende el número> | Aplica la transformación dada a cada una de las imágenes. |
| Constante inmutable <T> | Devuelve un tensor inmutable de la región de memoria. |
| EntradaDecola <T> | Una operación de marcador de posición para un valor que se introducirá en el cálculo. |
| AlimentaciónDecolaTupla | Obtiene múltiples valores de la alimentación como una tupla XLA. |
| AlimentaciónEn cola | Una operación que introduce un único valor de tensor en el cálculo. |
| InfeedEnqueueBuffer prelinealizado | Una operación que pone en cola el búfer prelinealizado en la alimentación de TPU. |
| AlimentaciónEncolaTupla | Introduce múltiples valores de tensor en el cálculo como una tupla XLA. |
| Inicializar tabla | Inicializador de tabla que toma dos tensores para claves y valores respectivamente. |
| Inicializar tabla desde conjunto de datos | |
| Inicializar tabla desde archivo de texto | Inicializa una tabla a partir de un archivo de texto. |
| InplaceAdd <T> | Agrega v a filas especificadas de x. |
| InplaceSub <T> | Resta `v` en filas especificadas de `x`. |
| Actualización in situ <T> | Actualiza las filas especificadas 'i' con valores 'v'. |
| IsBoostedTreesEnsembleInitializado | Comprueba si se ha inicializado un conjunto de árboles. |
| IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitializado | Comprueba si se ha inicializado una secuencia cuantil. |
| IsTPUEmbeddingInitialized | Si TPU Embedding se inicializa en un sistema TPU distribuido. |
| EsVariableIniciada | Comprueba si se ha inicializado un tensor. |
| Regresión isotónica <U extiende el número> | Resuelve un lote de problemas de regresión isotónica. |
| IteradorGetDevice | Devuelve el nombre del dispositivo en el que se ha colocado el "recurso". |
| Inicialización de KMC2Chain | Devuelve el índice de un punto de datos que debe agregarse al conjunto de semillas. |
| KmeansPlusPlusInicialización | Selecciona num_to_sample filas de entrada utilizando el criterio KMeans++. |
| KthOrderStatistic | Calcula la estadística de orden K de un conjunto de datos. |
| LMDBConjunto de datos | Crea un conjunto de datos que emite los pares clave-valor en uno o más archivos LMDB. |
| LSTMBlockCell <T extiende el número> | Calcula la propagación hacia adelante de la celda LSTM durante 1 paso de tiempo. |
| LSTMBlockCellGrad <T extiende el número> | Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM durante 1 paso de tiempo. |
| LinSpace <T extiende el número> | Genera valores en un intervalo. |
| Lista de conjunto de datos | Crea un conjunto de datos que emite cada uno de los "tensores" una vez. |
| Cargar todos los parámetros de integración de TPUUE | Una operación que carga parámetros de optimización en la memoria integrada. |
| CargarTPUEmbeddingADAMParameters | Cargue los parámetros de incrustación de ADAM. |
| CargarTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Cargue los parámetros de incrustación de Adadelta. |
| CargarTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters | Cargue los parámetros de incrustación de Adagrad Momentum. |
| CargarTPUEmbeddingAdagradParameters | Cargue los parámetros de incrustación de Adagrad. |
| CargarTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Cargue los parámetros de incrustación de RMSProp centrados. |
| CargarTPUEmbeddingFTRLParameters | Cargue los parámetros de incrustación FTRL. |
| LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | Cargar parámetros de incorporación del estimador de frecuencia. |
| CargarTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Cargue los parámetros de incrustación de MDL Adagrad Light. |
| CargarTPUEmbeddingMomentumParameters | Cargue los parámetros de incrustación de Momentum. |
| CargarTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Cargue los parámetros de incrustación proximales de Adagrad. |
| CargarTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
| CargarTPUEmbeddingRMSPropParameters | Cargue los parámetros de incrustación de RMSProp. |
| LoadTPUEmbeddingEstocásticoGradientDescentParameters | Cargue los parámetros de incrustación de SGD. |
| Exportación de tabla de búsqueda <T, U> | Genera todas las claves y valores de la tabla. |
| BúsquedaTablaBuscar <U> | Busca claves en una tabla y genera los valores correspondientes. |
| Importación de tabla de búsqueda | Reemplaza el contenido de la tabla con las claves y valores especificados. |
| Insertar tabla de búsqueda | Actualiza la tabla para asociar claves con valores. |
| Tabla de búsquedaEliminar | Elimina claves y sus valores asociados de una tabla. |
| Tamaño de tabla de búsqueda | Calcula el número de elementos en la tabla dada. |
| Condición de bucle | Reenvía la entrada a la salida. |
| Límite inferior <U extiende el número> | Aplica lower_bound(sorted_search_values, valores) a lo largo de cada fila. |
| Lu <T, U extiende Número> | Calcula la descomposición LU de una o más matrices cuadradas. |
| Hacer único | Haga que todos los elementos de la dimensión que no sea por lotes sean únicos, pero \"cercanos\" a su valor inicial. |
| MapaBorrar | Op elimina todos los elementos del contenedor subyacente. |
| MapaIncompletoTamaño | Op devuelve el número de elementos incompletos en el contenedor subyacente. |
| MapaPeek | Op echa un vistazo a los valores en la clave especificada. |
| Tamaño de mapa | Op devuelve el número de elementos en el contenedor subyacente. |
| MapaEtapa | Etapa (clave, valores) en el contenedor subyacente que se comporta como una tabla hash. |
| MapaUnstage | Op elimina y devuelve los valores asociados con la clave. del contenedor subyacente. |
| MapaUnstageNoClave | Op elimina y devuelve un valor aleatorio (clave, valor) del contenedor subyacente. |
| MatrixDiagPartV2 <T> | Devuelve la parte diagonal por lotes de un tensor por lotes. |
| MatrizDiagPartV3 <T> | Devuelve la parte diagonal por lotes de un tensor por lotes. |
| MatrizDiagV2 <T> | Devuelve un tensor diagonal por lotes con valores diagonales por lotes dados. |
| MatrizDiagV3 <T> | Devuelve un tensor diagonal por lotes con valores diagonales por lotes dados. |
| MatrizSetDiagV2 <T> | Devuelve un tensor matricial por lotes con nuevos valores diagonales por lotes. |
| MatrizSetDiagV3 <T> | Devuelve un tensor matricial por lotes con nuevos valores diagonales por lotes. |
| Máx <T> | Calcula el máximo de elementos en las dimensiones de un tensor. |
| Conjunto de datos MaxIntraOpParallelism | Crea un conjunto de datos que anula el paralelismo intraoperatorio máximo. |
| Fusionar <T> | Reenvía el valor de un tensor disponible de "entradas" a "salida". |
| FusionarDedupData | Una operación fusiona elementos de tensores enteros y flotantes en datos de deduplicación como tupla XLA. |
| Mín <T> | Calcula el mínimo de elementos en las dimensiones de un tensor. |
| Almohadilla espejo <T> | Rellena un tensor con valores reflejados. |
| MirrorPadGrad <T> | Operación de degradado para la operación `MirrorPad`. |
| MlirPassthroughOp | Envuelve un cálculo MLIR arbitrario expresado como un módulo con una función main(). |
| MulNoNan <T> | Devuelve x * y por elementos. |
| MutableDenseHashTable | Crea una tabla hash vacía que utiliza tensores como almacén de respaldo. |
| MutableHashTable | Crea una tabla hash vacía. |
| MutableHashTableOfTensors | Crea una tabla hash vacía. |
| exclusión mutua | Crea un recurso Mutex que puede bloquearse mediante "MutexLock". |
| Bloqueo mutuo | Bloquea un recurso mutex. |
| NcclAllReduce <T extiende el número> | Genera un tensor que contiene la reducción en todos los tensores de entrada. |
| NcclBroadcast <T extiende el número> | Envía `entrada` a todos los dispositivos que están conectados a la salida. |
| NcclReduce <T extiende el número> | Reduce la "entrada" de "num_devices" usando "reducción" a un solo dispositivo. |
| Ndtri <T extiende Número> | |
| Vecinos más cercanos | Selecciona los k centros más cercanos para cada punto. |
| SiguienteDespués de <T extiende el número> | Devuelve el siguiente valor representable de `x1` en la dirección de `x2`, por elementos. |
| SiguienteIteración <T> | Hace que su entrada esté disponible para la siguiente iteración. |
| NoOp | No hace nada. |
| Ints no deterministas <U> | Genera de forma no determinista algunos números enteros. |
| NonMaxSuppressionV5 <T extiende el número> | Selecciona con avidez un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación, eliminar las cajas que tienen una alta superposición de intersección sobre unión (IOU) con las cajas seleccionadas previamente. |
| Conjunto de datos no serializable | |
| Uno caliente <U> | Devuelve un tensor one-hot. |
| A los que les gusta <T> | Devuelve un tensor de unos con la misma forma y tipo que x. |
| Optimizar conjunto de datos V2 | Crea un conjunto de datos aplicando optimizaciones relacionadas a `input_dataset`. |
| OpcionesConjunto de datos | Crea un conjunto de datos adjuntando tf.data.Options a `input_dataset`. |
| OrdenadoMapaBorrar | Op elimina todos los elementos del contenedor subyacente. |
| Mapa ordenadoTamaño incompleto | Op devuelve el número de elementos incompletos en el contenedor subyacente. |
| OrdenadoMapPeek | Op echa un vistazo a los valores en la clave especificada. |
| Tamaño del mapa ordenado | Op devuelve el número de elementos en el contenedor subyacente. |
| Etapa de mapa ordenado | Etapa (clave, valores) en el contenedor subyacente que se comporta como un ordenado contenedor asociativo. |
| Mapa ordenadoUnstage | Op elimina y devuelve los valores asociados con la clave. del contenedor subyacente. |
| OrderedMapUnstageNoKey | Op elimina y devuelve el elemento (clave, valor) con el más pequeño clave del contenedor subyacente. |
| Salida de cola <T> | Recupera un único tensor de la salida de cálculo. |
| SalidaDecolaTupla | Recupera múltiples valores de la salida de cálculo. |
| SalidaDecolaTuplaV2 | Recupera múltiples valores de la salida de cálculo. |
| SalidaDequeueV2 <T> | Recupera un único tensor de la salida de cálculo. |
| SalidaEn cola | Ponga en cola un tensor en la salida de cálculo. |
| SalidaEncolaTupla | Ponga en cola varios valores de tensor en la salida de cálculo. |
| Almohadilla <T> | Rellena un tensor. |
| Conjunto de datos por lotes paralelos | |
| Concat paralela <T> | Concatena una lista de "N" tensores a lo largo de la primera dimensión. |
| PuntadaDinámicaParalela <T> | Intercale los valores de los tensores de "datos" en un solo tensor. |
| AnalizarEjemploDatasetV2 | Transforma `input_dataset` que contiene protos `Example` como vectores de DT_STRING en un conjunto de datos de objetos `Tensor` o `SparseTensor` que representan las características analizadas. |
| AnalizarEjemploV2 | Transforma un vector de protos tf.Example (como cadenas) en tensores escritos. |
| ParseSequenceEjemploV2 | Transforma un vector de protos tf.io.SequenceExample (como cadenas) en tensores escritos. |
| Marcador de posición <T> | Una operación de marcador de posición para un valor que se introducirá en el cálculo. |
| Marcador de posición con valor predeterminado <T> | Una operación de marcador de posición que pasa por la "entrada" cuando su salida no se alimenta. |
| Prelinealizar | Una operación que linealiza un valor de tensor en una variante opaca del tensor. |
| Prelinearizar tupla | Una operación que linealiza múltiples valores de tensor en una variante opaca del tensor. |
| Imprimir | Imprime una cadena escalar. |
| Conjunto de datos de grupo de subprocesos privado | Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`. |
| Producto <T> | Calcula el producto de elementos entre las dimensiones de un tensor. |
| QuantizeAndDequantizeV4 <T extiende el número> | Cuantiza y luego descuantifica un tensor. |
| QuantizeAndDequantizeV4Grad <T extiende el número> | Devuelve el gradiente de `QuantizeAndDequantizeV4`. |
| Concat cuantificada <T> | Concatena tensores cuantificados a lo largo de una dimensión. |
| CuantizadoConcatV2 <T> | |
| CuantizadoConv2DAndRelu <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> | |
| CuantizadoDepthwiseConv2D <V> | Calcula Conv2D cuantificado en profundidad. |
| CuantizadoDepthwiseConv2DWithBias <V> | Calcula Conv2D cuantificado en profundidad con Bias. |
| CuantizadoDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> | Calcula Conv2D cuantificado en profundidad con Bias y Relu. |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Calcula Conv2D cuantificado en profundidad con Bias, Relu y Requantize. |
| QuantizedMatMulWithBias <W> | Realiza una multiplicación de matriz cuantificada de `a` por la matriz `b` con suma sesgada. |
| QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extiende el número> | |
| CuantizadoMatMulWithBiasAndRelu <V> | Realice una multiplicación de matriz cuantificada de `a` por la matriz `b` con suma sesgada y fusión relu. |
| CuantizadoMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Realice una multiplicación de matriz cuantificada de `a` por la matriz `b` con suma sesgada y fusión relu y recuantificación. |
| CuantizadoMatMulWithBiasAndRequantize <W> | |
| Reforma cuantificada <T> | Cambia la forma de un tensor cuantificado según la operación Reformar. |
| RaggedBincount <U extiende el número> | Cuenta el número de apariciones de cada valor en una matriz de números enteros. |
| RaggedCountSparseOutput <U extiende el número> | Realiza un conteo de contenedores de salida escasa para una entrada de tensor irregular. |
| RaggedCross <T, U extiende el número> | Genera un cruce de características a partir de una lista de tensores y lo devuelve como RaggedTensor. |
| RaggedFillEmptyRows <T> | |
| RaggedFillEmptyRowsGrad <T> | |
| RaggedGather <T extiende Número, U> | Reúna cortes irregulares del eje `0` de `params` de acuerdo con los `índices`. |
| RaggedRange <U extiende el número, T extiende el número> | Devuelve un `RaggedTensor` que contiene las secuencias de números especificadas. |
| RaggedTensorFromVariant <U extiende el número, T> | Decodifica un tensor "variante" en un "RaggedTensor". |
| RaggedTensorToSparse <U> | Convierte un `RaggedTensor` en un `SparseTensor` con los mismos valores. |
| RaggedTensorToTensor <U> | Crea un tensor denso a partir de un tensor irregular, posiblemente alterando su forma. |
| RaggedTensorToVariant | Codifica un `RaggedTensor` en un tensor `variante`. |
| RaggedTensorToVariantGradient <U> | Ayudante utilizado para calcular el gradiente de `RaggedTensorToVariant`. |
| Conjunto de datos aleatorio V2 | Crea un conjunto de datos que devuelve números pseudoaleatorios. |
| RandomIndexShuffle <T extiende el número> | Genera la posición de "valor" en una permutación de [0, ..., max_index]. |
| Rango <T extiende Número> | Crea una secuencia de números. |
| Rango | Devuelve el rango de un tensor. |
| LeerVariableOp <T> | Lee el valor de una variable. |
| LeerVariableXlaSplitND <T> | Divide el tensor de entrada de variable de recurso en todas las dimensiones. |
| RebatchConjunto de datos | Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote. |
| RebatchDatasetV2 | Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote. |
| Recibimiento <T> | Recibe el tensor nombrado de send_device en recv_device. |
| RecvTPUEmbeddingActivaciones | Una operación que recibe activaciones integradas en la TPU. |
| Reducir todo | Calcula el "y lógico" de los elementos en las dimensiones de un tensor. |
| Reducir Cualquiera | Calcula el "o lógico" de elementos en las dimensiones de un tensor. |
| ReducirMax <T> | Calcula el máximo de elementos en las dimensiones de un tensor. |
| ReducirMín <T> | Calcula el mínimo de elementos en las dimensiones de un tensor. |
| ReducirProd <T> | Calcula el producto de elementos entre las dimensiones de un tensor. |
| ReducirSuma <T> | Calcula la suma de elementos en las dimensiones de un tensor. |
| RefIntroduzca <T> | Crea o encuentra un marco secundario y pone "datos" a disposición del marco secundario. |
| RefSalir <T> | Sale del marco actual a su marco principal. |
| Identidad de referencia <T> | Devuelve el mismo tensor de referencia que el tensor de referencia de entrada. |
| Fusión de referencia <T> | Reenvía el valor de un tensor disponible de "entradas" a "salida". |
| RefSiguienteIteración <T> | Hace que su entrada esté disponible para la siguiente iteración. |
| Selección de referencia <T> | Reenvía el elemento "índice" de "entradas" a "salida". |
| Cambio de referencia <T> | Reenvía el tensor de referencia "datos" al puerto de salida determinado por "pred". |
| RegistrarseConjunto de datos | Registra un conjunto de datos con el servicio tf.data. |
| RegistrarseDatasetV2 | Registra un conjunto de datos con el servicio tf.data. |
| Retransmisión <T> | |
| Graduado de retransmisión <T> | |
| Rango de recuantización por canal | Calcula el rango de recuantización por canal. |
| RecuantizarPorCanal <U> | Recuantifica la entrada con valores mínimos y máximos conocidos por canal. |
| Reformar <T> | Reforma un tensor. |
| Acumulador de recursosAplicarGradiente | Aplica un gradiente a un acumulador determinado. |
| RecursoAcumuladorNumAcumulado | Devuelve el número de gradientes agregados en los acumuladores dados. |
| ResourceAccumulatorSetGlobalStep | Actualiza el acumulador con un nuevo valor para global_step. |
| Acumulador de recursosTakeGradient <T> | Extrae el gradiente promedio en el ConditionalAccumulator dado. |
| RecursoAplicarAdagradV2 | Actualice '*var' según el esquema adagrad. |
| RecursoAplicarAdamConAmsgrad | Actualice '*var' según el algoritmo de Adam. |
| RecursoAplicarKerasMomentum | Actualice '*var' según el esquema de impulso. |
| Acumulador condicional de recursos | Un acumulador condicional para agregar gradientes. |
| ResourceCountUpTo <T extiende el número> | Incrementa la variable señalada por 'recurso' hasta que alcanza el 'límite'. |
| Recopilación de recursos <U> | Reúna porciones de la variable a la que apunta el "recurso" de acuerdo con los "índices". |
| Recopilación de recursos <U> | |
| Dispersión de recursosAgregar | Agrega actualizaciones dispersas a la variable a la que hace referencia "recurso". |
| Dispersión de recursosDiv | Divide las actualizaciones escasas en la variable a la que hace referencia "recurso". |
| Dispersión de recursosMax | Reduce las actualizaciones dispersas en la variable a la que hace referencia "recurso" utilizando la operación "max". |
| Dispersión de recursosMin | Reduce las actualizaciones escasas en la variable a la que hace referencia "recurso" mediante la operación "min". |
| Dispersión de recursosMul | Multiplica las actualizaciones dispersas en la variable a la que hace referencia "recurso". |
| Dispersión de recursosNdAgregar | Aplica una suma escasa a valores individuales o sectores en una variable. |
| Dispersión de recursosNdMax | |
| Dispersión de recursosNdMin | |
| Dispersión de recursosNdSub | Aplica resta dispersa a valores individuales o sectores en una variable. |
| ResourceScatterNdActualización | Aplica "actualizaciones" dispersas a valores o sectores individuales dentro de un determinado variable según `índices`. |
| Dispersión de recursosSub | Resta actualizaciones dispersas de la variable a la que hace referencia "recurso". |
| Actualización de dispersión de recursos | Asigna actualizaciones dispersas a la variable a la que hace referencia "recurso". |
| ResourceSparseApplyAdagradV2 | Actualice las entradas relevantes en '*var' y '*accum' según el esquema adagrad. |
| ResourceSparseApplyKerasMomentum | Actualice las entradas relevantes en '*var' y '*accum' según el esquema de impulso. |
| ResourceStridedSliceAssign | Asigne "valor" a la referencia del valor l dividido de "ref". |
| Recuperar todos los parámetros de inserción de TPUUE | Una operación que recupera parámetros de optimización al incrustarlos en la memoria del host. |
| RecuperarTPUEmbeddingADAMParameters | Recuperar los parámetros de incrustación de ADAM. |
| RecuperarTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Recuperar los parámetros de incrustación de Adadelta. |
| RecuperarTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters | Recuperar los parámetros de incrustación de Adagrad Momentum. |
| RecuperarTPUEmbeddingAdagradParameters | Recuperar los parámetros de incrustación de Adagrad. |
| RecuperarTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Recuperar parámetros de incrustación de RMSProp centrados. |
| RecuperarTPUEmbeddingFTRLParameters | Recuperar parámetros de incrustación FTRL. |
| Recuperar parámetros de estimador de frecuencia de incrustación de TPU | Recuperar los parámetros de incorporación del estimador de frecuencia. |
| RecuperarTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Recuperar los parámetros de incrustación de MDL Adagrad Light. |
| RecuperarTPUEmbeddingMomentumParameters | Recuperar los parámetros de incrustación de Momentum. |
| RecuperarTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Recupere los parámetros de incrustación proximales de Adagrad. |
| RecuperarTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
| RecuperarTPUEmbeddingRMSPropParameters | Recuperar los parámetros de incrustación de RMSProp. |
| RecuperarTPUEmbeddingEstocásticoGradientDescentParameters | Recuperar los parámetros de incrustación de SGD. |
| Invertir <T> | Invierte dimensiones específicas de un tensor. |
| Secuencia inversa <T> | Invierte cortes de longitud variable. |
| Reescribir conjunto de datos | |
| RiscAbs <T extiende el número> | |
| RiscAdd <T extiende Número> | Devuelve x + y por elementos. |
| RiscBinaryArithmetic <T extiende el número> | |
| Comparación binaria de Risc | |
| RiscBitcast <U> | |
| RiscBroadcast <T> | |
| RiscCast <U> | |
| RiscCeil <T extiende Número> | |
| RiscCholesky <T extiende el número> | |
| RiesgoConcat <T> | |
| RiscConv <T extiende el número> | |
| RiscCos <T extiende Número> | |
| RiscDiv <T extiende el número> | |
| RiscDot <T extiende el número> | |
| RiscExp <T extiende el número> | |
| RiesgoFft <T> | |
| RiscFloor <T extiende Número> | |
| RiscGather <T> | |
| RiscImage <U extiende Número> | |
| RiscEsFinito | |
| RiscLog <T extiende Número> | |
| RiscLógicoY | |
| RiscLógicoNo | |
| RiscLógicoOr | |
| RiscMax <T extiende Número> | Devuelve max(x, y) por elementos. |
| RiscMin <T extiende Número> | |
| RiscMul <T extiende Número> | |
| RiscNeg <T extiende Número> | |
| RiscPad <T extiende Número> | |
| RiscPool <T extiende el número> | |
| RiscPow <T extiende el número> | |
| RiscAleatorioUniforme | |
| RiscReal <U extiende Número> | |
| RiscReduce <T extiende el número> | |
| RiscRem <T extiende Número> | |
| RiscReshape <T extiende el número> | |
| RiscReverse <T extiende el número> | |
| RiscScatter <U extiende el número> | |
| RiscShape <U extiende el número> | |
| RiscSign <T extiende el número> | |
| RiscSlice <T extiende el número> | |
| RiscSort <T extiende el número> | |
| RiscSqueeze <T> | |
| RiscSub <T extiende el número> | |
| RiscTransponer <T> | |
| RiscTriangularSolve <T extiende el número> | |
| RiesgoUnario <T extiende Número> | |
| RngReadAndSkip | Avanza el contador de un RNG basado en contadores. |
| RngSaltar | Avanza el contador de un RNG basado en contadores. |
| Tira <T> | Rueda los elementos de un tensor a lo largo de un eje. |
| Conjunto de datos de muestreo | Crea un conjunto de datos que toma una muestra de Bernoulli del contenido de otro conjunto de datos. |
| Escalar y traducir | |
| ScaleAndTranslateGrad <T extiende el número> | |
| DispersiónAgregar <T> | Agrega actualizaciones dispersas a una referencia variable. |
| División de dispersión <T> | Divide una referencia de variable por actualizaciones dispersas. |
| ScatterMax <T extiende el número> | Reduce las actualizaciones escasas a una referencia variable utilizando la operación `max`. |
| ScatterMin <T extiende el número> | Reduce las actualizaciones escasas a una referencia variable mediante la operación "min". |
| DispersiónMul <T> | Multiplica las actualizaciones dispersas en una referencia variable. |
| DispersiónNd <U> | Dispersa las "actualizaciones" en un tensor de forma "forma" según los "índices". |
| DispersiónNdAgregar <T> | Aplica una suma escasa a valores individuales o sectores en una variable. |
| DispersiónNdMax <T> | Calcula el máximo por elementos. |
| DispersiónNdMin <T> | Calcula el mínimo por elementos. |
| ScatterNdNonAliasingAdd <T> | Aplica una adición escasa a la "entrada" utilizando valores o sectores individuales de `actualizaciones` según índices `índices`. |
| DispersiónNdSub <T> | Aplica resta dispersa a valores individuales o sectores en una variable. |
| DispersiónNdActualización <T> | Aplica "actualizaciones" dispersas a valores o sectores individuales dentro de un determinado variable según `índices`. |
| DispersiónSub <T> | Resta actualizaciones dispersas a una referencia variable. |
| Actualización de dispersión <T> | Aplica actualizaciones dispersas a una referencia variable. |
| SegmentMaxV2 <T extiende el número> | Calcula el máximo a lo largo de segmentos de un tensor. |
| SegmentMinV2 <T extiende el número> | Calcula el mínimo a lo largo de segmentos de un tensor. |
| SegmentProdV2 <T> | Calcula el producto a lo largo de segmentos de un tensor. |
| SegmentSumV2 <T> | Calcula la suma a lo largo de segmentos de un tensor. |
| SeleccionarV2 <T> | |
| Enviar | Envía el tensor nombrado desde send_device a recv_device. |
| EnviarTPUEmbeddingGradients | Realiza actualizaciones de gradiente de tablas de incrustación. |
| SetDiff1d <T, U extiende Número> | Calcula la diferencia entre dos listas de números o cadenas. |
| Establecer tamaño | Número de elementos únicos a lo largo de la última dimensión del "conjunto" de entrada. |
| Forma <U extiende el número> | Devuelve la forma de un tensor. |
| FormaN <U extiende el número> | Devuelve la forma de los tensores. |
| Conjunto de datos de fragmentos | Crea un `Conjunto de datos` que incluye solo 1/`num_shards` de este conjunto de datos. |
| Mezclar y repetir conjunto de datos V2 | |
| ShuffleDatasetV2 | |
| ShuffleDatasetV3 | |
| ApagadoDistribuidoTPU | Apaga un sistema TPU distribuido en ejecución. |
| ApagarTPUSistema | Una operación que apaga el sistema TPU. |
| Tamaño <U extiende el número> | Devuelve el tamaño de un tensor. |
| saltargrama | Analiza un archivo de texto y crea un lote de ejemplos. |
| Conjunto de datos de sueño | |
| Sector <T> | Devuelve una porción de la 'entrada'. |
| Conjunto de datos de ventana deslizante | Crea un conjunto de datos que pasa una ventana deslizante sobre `input_dataset`. |
| Instantánea <T> | Devuelve una copia del tensor de entrada. |
| Conjunto de datos instantáneos | Crea un conjunto de datos que escribirá o leerá desde una instantánea. |
| Lector de conjuntos de datos de instantáneas | |
| Lector de conjuntos de datos anidados de instantáneas | |
| SobolSample <T extiende Número> | Genera puntos a partir de la secuencia de Sobol. |
| EspacioABatchNd <T> | SpaceToBatch para tensores ND de tipo T. |
| SparseApplyAdagradV2 <T> | Actualice las entradas relevantes en '*var' y '*accum' según el esquema adagrad. |
| SparseBincount <U extiende el número> | Cuenta el número de apariciones de cada valor en una matriz de números enteros. |
| SparseCountSparseOutput <U extiende el número> | Realiza un recuento de contenedores de salida dispersa para una entrada de tensor dispersa. |
| SparseCrossHashed | Genera un cruce disperso a partir de una lista de tensores densos y dispersos. |
| SparseCrossV2 | Genera un cruce disperso a partir de una lista de tensores densos y dispersos. |
| SparseMatrixAgregar | Suma escasa de dos matrices CSR, C = alfa * A + beta * B. |
| SparseMatrixMatMul <T> | Matriz: multiplica una matriz escasa por una matriz densa. |
| SparseMatrixMul | Multiplicación por elementos de una matriz dispersa con un tensor denso. |
| SparseMatrixNNZ | Devuelve el número de valores distintos de ceros de `sparse_matrix`. |
| SparseMatrixOrderingAMD | Calcula el orden de grado mínimo aproximado (AMD) de la "entrada". |
| SparseMatrixSoftmax | Calcula el softmax de un CSRSparseMatrix. |
| SparseMatrixSoftmaxGrad | Calcula el gradiente de la operación SparseMatrixSoftmax. |
| SparseMatrixSparseCholesky | Calcula la escasa descomposición de Cholesky de la "entrada". |
| SparseMatrixSparseMatMul | Matriz dispersa: multiplica dos matrices CSR `a` y `b`. |
| Transposición de matriz dispersa | Transpone las dimensiones internas (matriz) de CSRSparseMatrix. |
| SparseMatrixZeros | Crea un CSRSparseMatrix de todos ceros con la forma `dense_shape`. |
| SparseSegmentSumGrad <T extiende el número> | Calcula gradientes para SparseSegmentSum. |
| SparseTensorToCSRSparseMatrix | Convierte un SparseTensor en un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes). |
| Spence <T extiende el número> | |
| Dividir <T> | Divide un tensor en tensores `num_split` a lo largo de una dimensión. |
| SplitDedupData <T extiende el número, U extiende el número> | Una operación divide la tupla XLA de datos de deduplicación de entrada en tensores de punto flotante y enteros. |
| DividirV <T> | Divide un tensor en tensores `num_split` a lo largo de una dimensión. |
| Apretar <T> | Elimina dimensiones de tamaño 1 de la forma de un tensor. |
| Pila <T> | Empaqueta una lista de tensores de rango `N`-`R` en un tensor de rango`(R+1)`. |
| Escenario | Valores de etapa similares a un Enqueue ligero. |
| Escenario despejado | Op elimina todos los elementos del contenedor subyacente. |
| EscenarioPeek | Op echa un vistazo a los valores en el índice especificado. |
| Tamaño del escenario | Op devuelve el número de elementos en el contenedor subyacente. |
| StatefulRandomBinomial <V extiende el número> | |
| Con EstadoEstándarNormal <U> | Genera valores aleatorios de una distribución normal. |
| Con estadoEstándarNormalV2 <U> | Genera valores aleatorios de una distribución normal. |
| Con estadoTruncadoNormal <U> | Genera valores aleatorios de una distribución normal truncada. |
| Uniforme con estado <U> | Genera valores aleatorios de una distribución uniforme. |
| StatefulUniformFullInt <U> | Genera números enteros aleatorios a partir de una distribución uniforme. |
| StatefulUniformInt <U> | Genera números enteros aleatorios a partir de una distribución uniforme. |
| StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extiende el número> | |
| StatelessRandomBinomial <W extiende el número> | Genera números aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución binomial. |
| StatelessRandomGammaV2 <V extiende el número> | Genera números aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución gamma. |
| StatelessRandomGammaV3 <U extiende el número> | Genera números aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución gamma. |
| Sin estadoRandomGetAlg | Elige el mejor algoritmo RNG basado en contadores según el dispositivo. |
| StatelessRandomGetKeyCounter | Mezcla la semilla en clave y contador, utilizando el mejor algoritmo basado en el dispositivo. |
| StatelessRandomGetKeyCounterAlg | Elige el mejor algoritmo según el dispositivo y codifica la semilla en clave y contador. |
| StatelessRandomNormalV2 <U extiende el número> | Genera valores pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución normal. |
| StatelessRandomPoisson <W extiende el número> | Genera números aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución de Poisson. |
| StatelessRandomUniformFullInt <V extiende el número> | Genera números enteros aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución uniforme. |
| StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extiende el número> | Genera números enteros aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución uniforme. |
| StatelessRandomUniformIntV2 <U extiende el número> | Genera números enteros aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución uniforme. |
| StatelessRandomUniformV2 <U extiende el número> | Genera valores aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución uniforme. |
| StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extiende el número> | Genere un cuadro delimitador distorsionado aleatoriamente para una imagen de forma determinista. |
| Sin estadoShuffle <T> | Mezcla aleatoria y determinista un tensor a lo largo de su primera dimensión. |
| StatelessTruncatedNormalV2 <U extiende el número> | Genera valores pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución normal truncada. |
| EstadísticasAggregatorHandleV2 | |
| StatsAggregatorSetSummaryWriter | Establezca una interfaz de resumen_escritor para registrar estadísticas utilizando el agregador de estadísticas dado. |
| Detener gradiente <T> | Detiene el cálculo del gradiente. |
| Rebanada zancada <T> | Devuelve un segmento recorrido desde la "entrada". |
| StridedSliceAssign <T> | Asigne "valor" a la referencia del valor l dividido de "ref". |
| StridedSliceGrad <U> | Devuelve el gradiente de `StridedSlice`. |
| CadenaInferior | Convierte todos los caracteres en mayúsculas en sus respectivos reemplazos en minúsculas. |
| StringNGrams <T extiende el número> | Crea ngramas a partir de datos de cadenas irregulares. |
| cuerdasuperior | Convierte todos los caracteres en minúscula en sus respectivos reemplazos en mayúscula. |
| Suma <T> | Calcula la suma de elementos en las dimensiones de un tensor. |
| Conmutador <T> | Reenvía "datos" al puerto de salida determinado por "pred". |
| Dispositivo de sincronización | Sincroniza el dispositivo en el que se ejecuta esta operación. |
| Resultado de compilación de TPU | Devuelve el resultado de una compilación de TPU. |
| TPUCompileSucceededAssert | Afirma que la compilación fue exitosa. |
| Activaciones de incrustación de TPU | Una operación que permite la diferenciación de las incrustaciones de TPU. |
| TPUEjecutar | Op que carga y ejecuta un programa TPU en un dispositivo TPU. |
| Variables de ejecución y actualización de TPU | Op que ejecuta un programa con actualizaciones de variables locales opcionales. |
| TPUOrdinalSelector | Un selector de núcleo de TPU Op. |
| Entrada particionada de TPU <T> | Una operación que agrupa una lista de entradas particionadas. |
| TPUParticionadoEntradaV2 <T> | Una operación que agrupa una lista de entradas particionadas. |
| Salida particionada de TPU <T> | Una operación que demultiplexa un tensor para que XLA lo fragmente en una lista de particiones salidas fuera del cálculo XLA. |
| TPUParticionadoSalidaV2 <T> | Una operación que demultiplexa un tensor para que XLA lo fragmente en una lista de particiones salidas fuera del cálculo XLA. |
| TPUReplicarMetadatos | Metadatos que indican cómo se debe replicar el cálculo de TPU. |
| Entrada replicada de TPU <T> | Conecta N entradas a un cálculo de TPU replicado de N vías. |
| Salida replicada de TPU <T> | Conecta N salidas de un cálculo de TPU replicado de N vías. |
| TPUReshardVariables | Opción que vuelve a fragmentar las variables de TPU en el dispositivo al estado especificado. |
| TPURoundRobin | Equilibrio de carga por turnos en núcleos de TPU. |
| Variable temporal <T> | Devuelve un tensor que puede mutarse, pero que solo persiste en un solo paso. |
| TensorArray | Una matriz de tensores de un tamaño determinado. |
| TensorArrayCerrar | Elimine TensorArray de su contenedor de recursos. |
| TensorArrayConcat <T> | Concatene los elementos de TensorArray en el valor "valor". |
| TensorArrayGather <T> | Reúna elementos específicos de TensorArray en el "valor" de salida. |
| TensorArrayGrad | Crea un TensorArray para almacenar los gradientes de valores en el identificador dado. |
| TensorArrayGradWithShape | Crea un TensorArray para almacenar múltiples gradientes de valores en el identificador dado. |
| TensorArrayPack <T> | |
| TensorArrayRead <T> | Lea un elemento de TensorArray en el "valor" de salida. |
| TensorArrayDispersión | Distribuya los datos del valor de entrada en elementos específicos de TensorArray. |
| TensorArrayTamaño | Obtenga el tamaño actual de TensorArray. |
| TensorArraySplit | Divida los datos del valor de entrada en elementos TensorArray. |
| TensorArrayDescomprimir | |
| TensorArrayWrite | Empuje un elemento en tensor_array. |
| ListaTensorConcat <T> | Concatena todos los tensores de la lista a lo largo de la dimensión 0. |
| TensorListConcatLists | |
| TensorListConcatV2 <U> | Concatena todos los tensores de la lista a lo largo de la dimensión 0. |
| TensorListElementShape <T extiende el número> | La forma de los elementos de la lista dada, como tensor. |
| TensorListFromTensor | Crea una TensorList que, cuando se apila, tiene el valor de "tensor". |
| TensorListRecopilar <T> | Crea un tensor indexando en TensorList. |
| TensorListGetItem <T> | |
| TensorListLongitud | Devuelve el número de tensores en la lista de tensores de entrada. |
| TensorListPopBack <T> | Devuelve el último elemento de la lista de entrada, así como una lista con todos los elementos excepto ese. |
| TensorListPushBack | Devuelve una lista que tiene el `Tensor` pasado como último elemento y los otros elementos de la lista dada en `input_handle`. |
| TensorListPushBackBatch | |
| TensorListReserve | Lista del tamaño dado con elementos vacíos. |
| TensorListResize | Cambia el tamaño de la lista. |
| TensorListDispersión | Crea una TensorList indexando en un Tensor. |
| TensorListScatterIntoExistingList | Dispersa el tensor en los índices de una lista de entrada. |
| TensorListScatterV2 | Crea una TensorList indexando en un Tensor. |
| TensorListSetItem | |
| TensorListSplit | Divide un tensor en una lista. |
| PilaListaTensor <T> | Apila todos los tensores de la lista. |
| TensorMapErase | Devuelve un mapa tensorial con el elemento de la clave dada borrado. |
| TensorMapHasKey | Devuelve si la clave dada existe en el mapa. |
| TensorMapInsert | Devuelve un mapa que es el 'input_handle' con el par clave-valor dado insertado. |
| Búsqueda de mapa tensor <U> | Devuelve el valor de una clave determinada en un mapa tensorial. |
| Tamaño del mapa tensor | Devuelve el número de tensores en el mapa de tensores de entrada. |
| TensorMapStackKeys <T> | Devuelve una pila tensorial de todas las claves en un mapa tensorial. |
| TensorScatterAgregar <T> | Agrega "actualizaciones" dispersas a un tensor existente según "índices". |
| TensorScatterMax <T> | Aplique una actualización escasa a un tensor tomando el máximo de elementos. |
| TensorScatterMin <T> | |
| TensorScatterSub <T> | Resta "actualizaciones" dispersas de un tensor existente según "índices". |
| Actualización de TensorScatter <T> | Distribuya las "actualizaciones" en un tensor existente según los "índices". |
| Actualización de TensorStridedSlice <T> | Asigne "valor" a la referencia de valor l dividida de "entrada". |
| Conjunto de datos de grupo de subprocesos | Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`. |
| ThreadPoolHandle | Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`. |
| Azulejo <T> | Construye un tensor colocando en mosaico un tensor dado. |
| Marca de tiempo | Proporciona el tiempo transcurrido desde la época en segundos. |
| ParaBool | Convierte un tensor en un predicado escalar. |
| TopKUnique | Devuelve los valores únicos de TopK en la matriz en orden. |
| TopKWithUnique | Devuelve los valores TopK de la matriz en orden. |
| TpuHandleToProtoKey | Convierte los identificadores de uid de XRT a un formato de entrada compatible con TensorFlow. |
| TridiagonalMatMul <T> | Calcular producto con matriz tridiagonal. |
| Resolución Tridiagonal <T> | Resuelve sistemas tridiagonales de ecuaciones. |
| Desechar <T> | Invierte la operación de Batch para un tensor de salida única. |
| UnbatchGrad <T> | Gradiente de desbatch. |
| DescomprimirElemento | Descomprime un elemento del conjunto de datos comprimido. |
| UnicodeDecode <T extiende Número> | Decodifica cada cadena en "entrada" en una secuencia de puntos de código Unicode. |
| UnicodeCodificación | Codifica un tensor de enteros en cadenas Unicode. |
| UniformDequantize <U extiende el número> | Realice la descuantización en la "entrada" del tensor cuantificado. |
| Cuantización uniforme <U> | Realice la cuantización en la "entrada" del tensor. |
| UniformQuantizedAdd <T> | Realice una adición cuantificada del tensor cuantificado "lhs" y del tensor cuantificado "rhs" para generar una "salida" cuantificada. |
| UniformQuantizedClipByValue <T> | Realice un clip por valor en el "operando" del tensor cuantificado. |
| Convolución cuantizada uniforme <U> | Realice una convolución cuantificada del tensor cuantificado `lhs` y del tensor cuantificado `rhs`. |
| UniformQuantizedConvolutionHybrid <V extiende el número> | Realice una convolución cuantificada híbrida del tensor flotante `lhs` y el tensor cuantificado `rhs`. |
| Puntocuantizadouniforme <U> | Realice un punto cuantificado del tensor cuantificado "lhs" y el tensor cuantificado "rhs" para generar una "salida" cuantificada. |
| UniformQuantizedDotHybrid <V extiende el número> | Realice un punto cuantificado híbrido del tensor flotante `lhs` y el tensor cuantificado `rhs`. |
| Recuantificación uniforme <U> | Dada la "entrada" del tensor cuantificado, recuantícelo con nuevos parámetros de cuantificación. |
| Único <T, V extiende Número> | Encuentra elementos únicos a lo largo de un eje de un tensor. |
| Conjunto de datos único | Crea un conjunto de datos que contiene los elementos únicos de `input_dataset`. |
| UniqueWithCounts <T, V extiende el número> | Encuentra elementos únicos a lo largo de un eje de un tensor. |
| UnravelIndex <T extiende el número> | Convierte una matriz de índices planos en una tupla de matrices de coordenadas. |
| Unión de segmento sin clasificar | |
| Desapilar <T> | Desempaqueta una dimensión dada de un tensor de rango `R` en tensores de rango `num``(R-1)`. |
| fuera del escenario | Op es similar a una retirada de cola ligera. |
| DesenvolverVariante del conjunto de datos | |
| Límite superior <U extiende el número> | Aplica límite_superior (valores_de_búsqueda_ordenados, valores) a lo largo de cada fila. |
| VarHandleOp | Crea un identificador para un recurso variable. |
| VarIsInitializedOp | Comprueba si se ha inicializado una variable basada en el identificador de recursos. |
| Variable <T> | Mantiene el estado en forma de tensor que persiste en todos los pasos. |
| FormaVariable <T extiende Número> | Devuelve la forma de la variable a la que apunta "recurso". |
| Dónde | Devuelve ubicaciones de valores distintos de cero/verdaderos en un tensor. |
| Donde3 <T> | Selecciona elementos de `x` o `y`, dependiendo de la `condición`. |
| VentanaOp | |
| TrabajadorLatido Del Corazón | Latido del corazón del trabajador op. |
| Variante WrapDataset | |
| EscribirRawProtoSummary | Escribe un protoresumen serializado. |
| XlaConcatND <T> | Tensor de entrada concats en todas las dimensiones. |
| XlaRecvFromHost <T> | Una operación para recibir un tensor del anfitrión. |
| XlaRecvTPUEmbeddingActivaciones | Una operación que recibe activaciones integradas en la TPU. |
| XlaRecvTPUEmbeddingDeduplicationData | Recibe datos de deduplicación (índices y ponderaciones) del núcleo de incorporación. |
| XlaSendTPUEmbeddingGradients | Una operación que realiza actualizaciones de gradiente de tablas de incrustación. |
| XlaEnviarAlHost | Una operación para enviar un tensor al host. |
| XlaSplitND <T> | Divide el tensor de entrada en todas las dimensiones. |
| Xlog1py <T> | Devuelve 0 si x == 0, y x * log1p(y) en caso contrario, por elementos. |
| Ceros como <T> | Devuelve un tensor de ceros con la misma forma y tipo que x. |
