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PrimitiveOp

clase pública abstracta PrimitiveOp

Subclases directas conocidas

Abort , All , AllToAll <T> , AnonymousHashTable , AnonymousIteratorV2 , AnonymousIteratorV3 , AnonymousMemoryCache , AnonymousMultiDeviceIterator , AnonymousMultiDeviceIteratorV3 , AnonymousMutableDenseHashTable , AnonymousMutableHashTable , AnonymousMutableHashTableOfTensors , AnonymousRandomSeed Generator 73 otros , AnonymousRandomSeed 7 y otros.

Abortar	Genera una excepción para abortar el proceso cuando se llama.
Todo	Calcula el "y" lógico de los elementos a través de las dimensiones de un tensor.
De todos a todos <T>	Una opción para intercambiar datos entre réplicas de TPU.
AnónimoHashTable	Crea una tabla hash anónima no inicializada.
AnónimoIteratorV2	Un contenedor para un recurso de iterador.
AnónimoIteratorV3	Un contenedor para un recurso de iterador.
AnónimoMemoryCache
AnónimoMultiDeviceIterator	Un contenedor para un recurso de iterador de varios dispositivos.
AnónimoMultiDeviceIteratorV3	Un contenedor para un recurso de iterador de varios dispositivos.
AnónimoMutableDenseHashTable	Crea una tabla hash mutable anónima vacía que usa 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
AnónimoSeedGenerator
Cualquier	Calcula el "o lógico" de los elementos a través de las dimensiones de un tensor.
AplicarAdagradV2 <T>	Actualice '*var' de acuerdo con el esquema adagrad.
ApproxTopK <T extiende Número>	Devuelve los valores min/max k y sus índices del operando de entrada de forma aproximada.
AssertCardinalityDataset
AssertNextDataset	Una transformación que afirma qué transformaciones suceden a continuación.
AssertPrevDataset	Una transformación que afirma qué transformaciones ocurrieron previamente.
afirmar que	Afirma que la condición dada es verdadera.
Asignar <T>	Actualice 'ref' asignándole 'valor'.
Asignar Agregar <T>	Actualice 'ref' agregándole 'value'.
AsignarAñadirVariableOp	Agrega un valor al valor actual de una variable.
Asignar Sub <T>	Actualice 'ref' restando 'value' de él.
AsignarOpSubVariable	Resta un valor del valor actual de una variable.
AsignarOpVariable	Asigna un nuevo valor a una variable.
AsignarVariableXlaConcatND	Concatena el tensor de entrada en todas las dimensiones.
AutoShardDatasetAutoShardDataset	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 tecla, 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	Distribuye por lotes todos los tensores de entrada de forma no determinista.
BatchMatMulV2 <T>	Multiplica rebanadas de dos tensores en lotes.
BatchMatMulV3 <V>	Multiplica rebanadas de dos tensores en lotes.
LoteAEspacio <T>	BatchToSpace para tensores 4-D de tipo T.
LoteAEspacioNd <T>	BatchToSpace para tensores ND de tipo T.
BesselI0 <T extiende Número>
BesselI1 <T extiende Número>
BesselJ0 <T extiende Número>
BesselJ1 <T extiende 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>
Transmisión de bits <U>	Bitcasts un tensor de un tipo a otro sin copiar datos.
BlockLSTM <T extiende Número>	Calcula la propagación hacia adelante 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 Número>	Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM para toda la secuencia de tiempo.
BlockLSTMV2 <T extiende Número>	Calcula la propagación hacia adelante de la celda LSTM para todos los pasos de tiempo.
BoostedTreesAgregateStats	Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote.
BoostedTreesBucketize	Organice en cubos cada función en función de los límites de los cubos.
ImpulsadoÁrbolesCalcularMejorCaracterísticaDividir	Calcula las ganancias para cada función y devuelve la mejor información de división posible para la función.
ImpulsadoÁrbolesCalcularMejorCaracterísticaDividirV2	Calcula las ganancias para cada función y devuelve la mejor información dividida posible para cada nodo.
ImpulsadoÁrbolesCalcularMejorGananciasPorCaracterística	Calcula las ganancias para cada función y devuelve la mejor información de división posible para la función.
BoostedTreesCenterBias	Calcula el previo a partir de los datos de entrenamiento (el sesgo) y completa el primer nodo con el previo de los logits.
BoostedTreesCreateEnsemble	Crea un modelo de conjunto de árboles y le devuelve un identificador.
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource	Cree el recurso para flujos cuantiles.
BoostedTreesDeserializeEnsemble	Deserializa una configuración de conjunto de árbol serializado y reemplaza el árbol actual conjunto.
ImpulsadoÁrbolesConjuntoRecursoHandleOp	Crea un identificador para un BoostedTreesEnsembleResource
BoostedTreesExampleDebugOutputs	Salidas de interpretabilidad de depuración/modelo para cada ejemplo.
BoostedTreesFlushQuantilResúmenes	Vacíe los resúmenes de cuantiles de cada recurso de flujo de cuantiles.
BoostedTreesGetEnsembleStates	Recupera el token de sello de recursos del conjunto de árboles, el número de árboles y las estadísticas de crecimiento.
BoostedTreesMakeQuantileResúmenes	Hace el resumen de cuantiles para el lote.
BoostedTreesMakeStatsResumen	Hace el resumen de las estadísticas acumuladas para el lote.
BoostedTreesPredict	Ejecuta múltiples predictores de conjunto de regresión aditiva en instancias de entrada y calcula los logits.
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries	Agregue los resúmenes de cuantiles a cada recurso de flujo de cuantiles.
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize	Deserialice los límites del depósito y el indicador listo en el QuantileAccumulator actual.
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush	Vacíe los resúmenes de un recurso de secuencia de cuantiles.
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries	Genere los límites de la cubeta para cada función en función de los resúmenes acumulados.
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp	Crea un identificador para BoostedTreesQuantileStreamResource.
BoostedTreesSerializeEnsemble	Serializa el conjunto de árboles en un proto.
BoostedTreesSparseAgregateStats	Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote.
ImpulsadoÁrbolesEscasoCalcularMejorCaracterísticaDividir	Calcula las ganancias para cada función y devuelve la mejor información de división posible para la función.
ImpulsadoÁrbolesEntrenamientoPredecir	Ejecuta múltiples predictores de conjunto de regresión aditiva en instancias de entrada y calcula la actualización de los registros almacenados en caché.
BoostedTreesUpdateEnsemble	Actualiza el conjunto de árboles agregando una capa al último árbol que se está cultivando o comenzando un nuevo árbol.
BoostedTreesUpdateEnsembleV2	Actualiza el conjunto de árboles agregando una capa al último árbol que se está cultivando o comenzando un nuevo árbol.
BroadcastDynamicShape <T extiende Número>	Devuelve la forma de s0 op s1 con transmisión.
BroadcastGradientArgs <T extiende Número>	Devuelva los índices de reducción para calcular gradientes de s0 op s1 con transmisión.
Difundir a <T>	Transmita una matriz para una forma compatible.
Cubitear	Divide en cubos la 'entrada' en función de los 'límites'.
CSRSparseMatrixComponents <T>	Lee 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.
CSVConjunto de datos
CSVDatasetV2
CTCLossV2	Calcula la pérdida de CTC (probabilidad de registro) para cada entrada de lote.
CacheDatasetV2
CheckNumericsV2 <T extiende Número>	Comprueba un tensor para los valores de NaN, -Inf y +Inf.
Elija el conjunto de datos más rápido
ClipPorValor <T>	Recorta los valores de tensor a un mínimo y máximo especificado.
IntercalarTPUEmbeddingMemory	Una operación que fusiona los prototipos de configuración de memoria codificada en cadena de todos los hosts.
CollectiveAllToAllV2 <T extiende Número>	Intercambia mutuamente múltiples tensores de tipo y forma idénticos.
CollectiveAllToAllV3 <T extiende Número>	Intercambia mutuamente múltiples tensores de tipo y forma idénticos.
CollectiveAssignGroupV2	Asigne teclas de grupo según la asignación de grupo.
CollectiveBcastRecvV2 <U>	Recibe una transmisión de valor de tensor desde otro dispositivo.
CollectiveBcastSendV2 <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 Número>	Acumula mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma.
CollectiveInitializeCommunicator	Inicializa un grupo para operaciones colectivas.
Permutación colectiva <T>	Op para permutar tensores en instancias de TPU replicadas.
CollectiveReduceScatterV2 <T extiende Número>	Reduce mutuamente múltiples tensores de tipo y forma idénticos y dispersa el resultado.
CollectiveReduceV2 <T extiende Número>	Reduce mutuamente múltiples tensores de tipo y forma idénticos.
CollectiveReduceV3 <T extiende Número>	Reduce mutuamente múltiples tensores de tipo y forma idénticos.
Supresión no máx. combinada	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.
CompuestoTensorVariantFromComponents	Codifica un valor `ExtensionType` en un tensor escalar `variant`.
CompositeTensorVariantToComponents	Decodifica un tensor escalar `variant` en un valor `ExtensionType`.
CompressElement	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.
ComputeDedupDataTupleMask	Una operación calcula la máscara de tupla de los datos de deduplicación del núcleo integrado.
Concatenar <T>	Concatena tensores a lo largo de una dimensión.
ConfigureAndInitializeGlobalTPU	Una operación que configura las estructuras centralizadas para un sistema de TPU distribuido.
ConfigureDistributedTPU	Configura las estructuras centralizadas para un sistema de TPU distribuido.
ConfigurarTPUEincrustación	Configura TPUEmbedding en un sistema de TPU distribuido.
ConfigureTPUEmbeddingHost	Una operación que configura el software TPUEmbedding en un host.
ConfigurarTPUEmbeddingMemory	Una operación que configura el software TPUEmbedding en un host.
ConnectTPUEembeddingHosts	Una operación que configura la comunicación entre las instancias de software host de TPUEmbedding después de llamar a ConfigureTPUEmbeddingHost en cada host.
<T> constante	Un operador que produce un valor constante.
ConsumirMutexLock	Esta operación consume un bloqueo creado por `MutexLock`.
Disparador de control	No hace nada.
Conv2DBackpropFilterV2 <T extiende Número>	Calcula los gradientes de convolución con respecto al filtro.
Conv2DBackpropInputV2 <T extiende 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 a host.
Copiar a malla <T>
Copiar a gradiente de malla <T>
CountUpTo <T extiende Número>	Incrementa 'ref' hasta que alcanza el 'límite'.
CrossReplicaSum <T extiende Número>	Op para sumar entradas en instancias de TPU replicadas.
CudnnRNNBackpropV3 <T extiende Número>	Paso de apoyo trasero de CudnnRNNV3.
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T extiende Número>	Convierte parámetros CudnnRNN de forma canónica a forma utilizable.
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T extiende Número>	Recupera parámetros de CudnnRNN en forma canónica.
CudnnRNNV3 <T extiende Número>	Un RNN respaldado por cuDNN.
CumulativeLogsumexp <T extiende Número>	Calcule el producto acumulativo del tensor `x` a lo largo del `eje`.
DTensorRestoreV2
DTensorSetGlobalTPUArray	Una operación que informa a un host de los ID globales de todas las TPU del sistema.
DataServiceDataset	Crea un conjunto de datos que lee datos del servicio tf.data.
DataServiceDatasetV2	Crea un conjunto de datos que lee datos del servicio tf.data.
Conjunto de datosCardinalidad	Devuelve la cardinalidad de `input_dataset`.
DatasetFromGraph	Crea un conjunto de datos a partir del `graph_def` dado.
DatasetToGraphV2	Devuelve un GraphDef serializado que representa `input_dataset`.
Dawsn <T extiende Número>
DebugGradientIdentity <T>	Operación de identidad para la depuración de gradientes.
DebugGradientRefIdentity <T>	Operación de identidad para la depuración de gradientes.
Identidad de depuración <T>	Proporciona una asignación de identidad del tensor de entrada de tipo no Ref para la depuración.
DepurarIdentidadV2 <T>	Op. de depuración de identidad V2.
DebugNanCount	Contador de valor NaN de depuración Op.
DebugNumericSummary	Resumen numérico de depuración Op.
DebugNumericSummaryV2 <U extiende Número>	Resumen numérico de depuración V2 Op.
DecodeImage <T extiende Número>	Función para decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg y decode_png.
DecodePaddedRaw <T extiende Número>	Reinterpreta los bytes de una cadena como un vector de números.
DecodeProto	El op extrae campos de un mensaje de búfer de protocolo serializado en tensores.
Copia profunda <T>	Hace una copia de `x`.
Eliminar iterador	Un contenedor para un recurso de iterador.
EliminarMemoryCache
DeleteMultiDeviceIterator	Un contenedor para un recurso de iterador.
DeleteRandomSeedGenerator
DeleteSeedGenerator
DeleteSessionTensor	Elimina el tensor especificado por su identificador en la sesión.
DenseBincount <U extiende Número>	Cuenta el número de ocurrencias de cada valor en una matriz de enteros.
DenseCountSparseOutput <Número de extensión U>	Realiza el conteo 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.
DirectedInterleaveDataset	Un sustituto de `InterleaveDataset` en una lista fija de conjuntos de datos `N`.
DeshabilitarCopiarEnLectura	Desactiva el modo de copia en lectura.
DistribuidoGuardar
DrawBoundingBoxesV2 <T extiende Número>	Dibuje cuadros delimitadores en un lote de imágenes.
DummyIterationCounter
DummyMemoryCache
DummySeedGenerator
DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch	Facilita la transferencia de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup_sparse().
Partición dinámica <T>	Divide `data` en tensores `num_partitions` utilizando índices de `partitions`.
Puntada Dinámica <T>	Intercala los valores de los tensores `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.
EmptyTensorList	Crea y devuelve una lista de tensores vacía.
VacíoTensorMapa	Crea y devuelve un mapa de tensor vacío.
EncodeProto	La operación serializa los mensajes protobuf proporcionados en los tensores de entrada.
EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch	Facilita la transferencia 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 para TPUEmbedding.
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch	Una operación que pone en cola una lista de tensores por lotes de entrada para TPUEmbedding.
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch	Facilita la transferencia de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup().
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch	Una operación que pone en cola los índices de entrada de TPUEmbedding de un SparseTensor.
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch	Facilita la transferencia 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 hace que los "datos" estén disponibles para el marco secundario.
Erfinv <T extiende Número>
Norma euclidiana <T>	Calcula la norma euclidiana de los elementos a través de las dimensiones de un tensor.
EjecutarTPUEmbeddingPartitioner	Una operación que ejecuta el particionador TPUEmbedding en la configuración central dispositivo y calcula el tamaño HBM (en bytes) necesario para la operación TPUEmbedding.
Salir <T>	Sale del marco actual a su marco principal.
ExpandirDims <T>	Inserta una dimensión de 1 en la forma de un tensor.
ExperimentalAutoShardDatasetExperimentalAutoShardDataset	Crea un conjunto de datos que fragmenta el conjunto de datos de entrada.
ExperimentalBytesProducedStatsDataset	Registra el tamaño en bytes de cada elemento de `input_dataset` en un StatsAggregator.
ExperimentalChooseFastestDataset
ExperimentalDatasetCardinalidad	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.
ExperimentalLatencyStatsDataset	Registra la latencia de producir elementos `input_dataset` en un StatsAggregator.
ExperimentalMatchingFilesDatasetExperimentalMatchingFilesDataset
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset	Crea un conjunto de datos que anula el paralelismo intraoperatorio máximo.
ExperimentalParseExampleDatasetExperimentalParseExampleDataset	Transforma `input_dataset` que contiene prototipos de `Ejemplo` como vectores de DT_STRING en un conjunto de datos de objetos `Tensor` o `SparseTensor` que representan las características analizadas.
ExperimentalPrivateThreadPoolDataset	Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `conjunto_de_datos_de_entrada`.
ExperimentalRandomDataset	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`.
ExperimentalSqlDatasetExperimentalSqlDatasetExperimentalSqlDataset	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.
ExperimentalStatsAgregatorSummary	Produce un resumen de las estadísticas registradas por el administrador de estadísticas dado.
ExperimentalUnbatchDatasetExperimentalUnbatchDataset	Un conjunto de datos que divide los elementos de su entrada en varios elementos.
Expint <T extiende Número>
ExtraerGlimpseV2	Extrae un vistazo del tensor de entrada.
ExtractVolumePatches <T extiende Número>	Extraiga `parches` de `entrada` y colóquelos en la dimensión de salida `"profundidad"`.
FileSystemSetConfigurationFileSystemSetConfiguration	Establecer la configuración del sistema de archivos.
Rellenar <U>	Crea un tensor relleno con un valor escalar.
FinalizeDataset	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 Número>
FresnelSin <T extiende Número>
FusedBatchNormGradV3 <T extiende Número, U extiende Número>	Gradiente para la normalización de lotes.
FusedBatchNormV3 <T extiende el número, U extiende el número>	Normalización de lotes.
GRUBlockCell <T extiende Número>	Calcula la propagación hacia adelante de la celda GRU para 1 paso de tiempo.
GRUBlockCellGrad <T extiende Número>	Calcula la propagación hacia atrás de la celda GRU para 1 paso de tiempo.
Reunir <T>	Reúna cortes del eje `params` `eje` de acuerdo con `índices`.
Reunir y <T>	Reúne segmentos de `params` en un tensor con la forma especificada por `indices`.
GenerarBoundingBoxProposals	Esta operación produce Regiones de interés a partir de cuadros delimitadores dados (bbox_deltas) codificados WRT anclas de acuerdo con eq.2 en arXiv: 1506.01497 El operador selecciona los cuadros de puntuación superiores `pre_nms_topn`, los decodifica con respecto a los anclajes, aplica una supresión no máxima en los cuadros superpuestos con un valor de intersección sobre unión (iou) superior a `nms_threshold` y descarta los cuadros donde el lado más corto es menor que ` min_size`.
ObtenerElementoEnIndice	Obtiene el elemento en el índice especificado en un conjunto de datos.
ObtenerOpciones	Devuelve las `tf.data.Options` adjuntas a `input_dataset`.
ObtenerSessionHandle	Almacene el tensor de entrada en el estado de la sesión actual.
ObtenerTensor de sesión <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 Número>	Devolver 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.
IgnorarErrorsDatasetIgnoreErrorsDataset	Crea un conjunto de datos que contiene los elementos de `input_dataset` ignorando los errores.
ImageProjectiveTransformV2 <T extiende Número>	Aplica la transformación dada a cada una de las imágenes.
ImageProjectiveTransformV3 <T extiende Número>	Aplica la transformación dada a cada una de las imágenes.
Constante inmutable <T>	Devuelve el tensor inmutable de la región de memoria.
InfeedDequeue <T>	Un marcador de posición para un valor que se incluirá en el cálculo.
InfeedDequeueTuple	Obtiene múltiples valores de la entrada como una tupla XLA.
InfeedEnqueue	Una operación que alimenta un solo valor de Tensor en el cálculo.
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer	Una operación que pone en cola el búfer prelinealizado en la entrada de TPU.
InfeedEnqueueTuple	Alimenta varios valores de tensor en el cálculo como una tupla XLA.
InitializeTable	Inicializador de tabla que toma dos tensores para claves y valores respectivamente.
InitializeTableFromDataset
InitializeTableFromTextFile	Inicializa una tabla a partir de un archivo de texto.
InplaceAdd <T>	Agrega v en filas especificadas de x.
InplaceSub <T>	Resta `v` en filas especificadas de `x`.
InplaceUpdate <T>	Actualiza las filas especificadas 'i' con los valores 'v'.
IsBoostedTreesEnsembleInicializado	Comprueba si se ha inicializado un conjunto de árboles.
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized	Comprueba si se ha inicializado un flujo de cuantiles.
IsTPUEmbeddingInicializado	Si TPU Embedding se inicializa en un sistema de TPU distribuido.
EsVariableInicializado	Comprueba si se ha inicializado un tensor.
IsotonicRegression <U extiende Número>	Resuelve un lote de problemas de regresión isotónica.
IteradorObtenerDispositivo	Devuelve el nombre del dispositivo en el que se ha colocado el `recurso`.
KMC2ChainInitialization	Devuelve el índice de un punto de datos que debe agregarse al conjunto semilla.
KmeansPlusPlusInicialización	Selecciona num_to_sample filas de entrada usando el criterio KMeans++.
KthOrderStatistic	Calcula la estadística de orden K de un conjunto de datos.
Conjunto de datos LMDB	Crea un conjunto de datos que emite los pares clave-valor en uno o más archivos LMDB.
LSTMBlockCell <T extiende Número>	Calcula la propagación directa de la celda LSTM para 1 paso de tiempo.
LSTMBlockCellGrad <T extiende Número>	Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM para 1 paso de tiempo.
LinSpace <T extiende Número>	Genera valores en un intervalo.
ListDataset	Crea un conjunto de datos que emite cada uno de los `tensores` una vez.
CargartodoslosTPUEmbeddingParameters	Una operación que carga parámetros de optimización en la memoria integrada.
LoadTPUEmbeddingADAMParameters	Cargue los parámetros de incrustación de ADAM.
CargarTPUEmbeddingAdadeltaParameters	Cargue los parámetros de incrustación de Adadelta.
LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters	Cargue los parámetros de incrustación de Adagrad Momentum.
CargarTPUEmbeddingAdagradParameters	Cargue los parámetros de incrustación de Adagrad.
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters	Parámetros de incrustación de RMSProp centrados en la carga.
CargarTPUEmbeddingFTRLParameters	Cargue los parámetros de incrustación de FTRL.
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters	Parámetros de incrustación del estimador de frecuencia de carga.
CargarTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters	Cargue los parámetros de incrustación de MDL Adagrad Light.
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters	Cargue los parámetros de incrustación de Momentum.
CargarTPUEmbeddingProximalAdagradParameters	Cargue los parámetros de incrustación de Adagrad proximal.
CargarTPUEmbeddingProximalYogiParameters
CargarTPUEmbeddingRMSPropParameters	Cargue los parámetros de incrustación de RMSProp.
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	Cargue los parámetros de incrustación de SGD.
Exportación de tabla de búsqueda <T, U>	Muestra todas las claves y valores de la tabla.
BuscarTablaBuscar <U>	Busca claves en una tabla, genera los valores correspondientes.
LookupTableImport	Reemplaza el contenido de la tabla con las claves y valores especificados.
BuscarTablaInsertar	Actualiza la tabla para asociar claves con valores.
LookupTableRemove	Elimina claves y sus valores asociados de una tabla.
LookupTableSize	Calcula el número de elementos en la tabla dada.
LoopCond	Reenvía la entrada a la salida.
Límite Inferior <U extiende 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 en la dimensión que no sea de lote sean únicos, pero \"cercanos\" a su valor inicial.
MapaLimpiar	Op elimina todos los elementos del contenedor subyacente.
MapIncompleteSize	Op devuelve el número de elementos incompletos en el contenedor subyacente.
MapaPeek	Op mira los valores en la clave especificada.
Tamaño de mapa	Op devuelve el número de elementos en el contenedor subyacente.
MapStage	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.
MapaUnstageNoKey	Op elimina y devuelve un aleatorio (clave, valor) del contenedor subyacente.
MatrixDiagPartV2 <T>	Devuelve la parte diagonal por lotes de un tensor por lotes.
MatrixDiagPartV3 <T>	Devuelve la parte diagonal por lotes de un tensor por lotes.
MatrixDiagV2 <T>	Devuelve un tensor diagonal por lotes con valores diagonales por lotes dados.
MatrixDiagV3 <T>	Devuelve un tensor diagonal por lotes con valores diagonales por lotes dados.
MatrixSetDiagV2 <T>	Devuelve un tensor de matriz por lotes con nuevos valores diagonales por lotes.
MatrixSetDiagV3 <T>	Devuelve un tensor de matriz por lotes con nuevos valores diagonales por lotes.
Máximo <T>	Calcula el máximo de elementos a través de las dimensiones de un tensor.
MaxIntraOpParallelismDataset	Crea un conjunto de datos que anula el paralelismo intraoperatorio máximo.
Combinar <T>	Reenvía el valor de un tensor disponible de `entradas` a `salida`.
MergeDedupData	Una operación combina elementos de tensores enteros y flotantes en datos de deduplicación como tupla XLA.
Min <T>	Calcula el mínimo de elementos a través de las dimensiones de un tensor.
Almohadilla de espejo <T>	Rellena un tensor con valores reflejados.
MirrorPadGrad <T>	Opción de gradiente para op `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 usa 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 ser bloqueado por `MutexLock`.
MutexLock	Bloquea un recurso mutex.
NcclAllReduce <T extiende Número>	Produce un tensor que contiene la reducción en todos los tensores de entrada.
NcclBroadcast <T extiende Número>	Envía `entrada` a todos los dispositivos que están conectados a la salida.
NcclReduce <T extiende Número>	Reduce `input` de `num_devices` usando `reduction` a un solo dispositivo.
Ndtri <T extiende Número>
Vecinos más cercanos	Selecciona los k centros más cercanos para cada punto.
SiguienteDespués de <T extiende Número>	Devuelve el siguiente valor representable de `x1` en la dirección de `x2`, por elementos.
Siguiente iteración <T>	Hace que su entrada esté disponible para la próxima iteración.
NoOp	No hace nada.
Enteros no deterministas <U>	Genera de forma no determinista algunos números enteros.
NonMaxSuppressionV5 <T extiende Número>	Selecciona con avidez un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación, podar las cajas que tienen una gran superposición de intersección sobre unión (IOU) con las cajas previamente seleccionadas.
Conjunto de datos no serializable
UnoCaliente <U>	Devuelve un tensor one-hot.
UnosComo <T>	Devuelve un tensor de unos con la misma forma y tipo que x.
OptimizeDatasetV2	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`.
OrdenadoMapaLimpiar	Op elimina todos los elementos del contenedor subyacente.
OrderedMapIncompleteSize	Op devuelve el número de elementos incompletos en el contenedor subyacente.
OrdenadoMapaPeek	Op mira los valores en la clave especificada.
OrderedMapSize	Op devuelve el número de elementos en el contenedor subyacente.
Etapa de mapa ordenada	Etapa (clave, valores) en el contenedor subyacente que se comporta como un ordenado contenedor asociativo.
OrdenadoMapaUnstage	Op elimina y devuelve los valores asociados con la clave del contenedor subyacente.
OrdenadoMapaUnstageNoKey	Op elimina y devuelve el elemento (clave, valor) con el menor clave del contenedor subyacente.
Desencolado de salida <T>	Recupera un solo tensor de la salida de cálculo.
OutfeedDequeueTuple	Recupere múltiples valores de la salida de cálculo.
SalidaDequeueTupleV2	Recupere múltiples valores de la salida de cálculo.
SalidaDequeueV2 <T>	Recupera un solo tensor de la salida de cálculo.
OutfeedEnqueue	Ponga en cola un tensor en la salida de cálculo.
OutfeedEnqueueTuple	Ponga en cola múltiples valores de tensor en la salida de cálculo.
Almohadilla <T>	Almohadillas un tensor.
ParallelBatchDatasetParallelBatchDataset
ParallelConcat <T>	Concatena una lista de tensores `N` a lo largo de la primera dimensión.
ParallelDynamicStitch <T>	Intercala los valores de los tensores `datos` en un solo tensor.
ParseExampleDatasetV2	Transforma `input_dataset` que contiene prototipos de `Ejemplo` como vectores de DT_STRING en un conjunto de datos de objetos `Tensor` o `SparseTensor` que representan las características analizadas.
ParseExampleV2	Transforma un vector de tf.Example protos (como cadenas) en tensores tipados.
ParseSequenceExampleV2	Transforma un vector de protos tf.io.SequenceExample (como cadenas) en tensores con tipo.
Marcador de posición <T>	Un marcador de posición para un valor que se incluirá en el cálculo.
Marcador de posición con valor predeterminado <T>	Una operación de marcador de posición que pasa a través de `entrada` cuando su salida no se alimenta.
prelinealizar	Una operación que linealiza un valor de Tensor a un tensor variante opaco.
PrelinearizeTuple	Una operación que linealiza múltiples valores de Tensor a un tensor variante opaco.
Imprimir	Imprime un escalar de cadena.
PrivateThreadPoolDatasetPrivateThreadPoolDataset	Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `conjunto_de_datos_de_entrada`.
Prod <T>	Calcula el producto de los elementos a través de las dimensiones de un tensor.
QuantizeAndDequantizeV4 <T extiende Número>	Cuantiza y luego descuantifica un tensor.
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T extiende Número>	Devuelve el gradiente de `QuantizeAndDequantizeV4`.
QuantizedConcat <T>	Concatena tensores cuantizados a lo largo de una dimensión.
QuantizedConcatV2 <T>
QuantizedConv2DAndRelu <V>
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V>
QuantizedConv2DAndRequantize <V>
QuantizedConv2DPerChannel <V>	Calcula QuantizedConv2D por canal.
QuantizedConv2DWithBias <V>
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V>
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W>
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W>
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X>
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V>
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X>
QuantizedDepthwiseConv2D <V>	Calcula Conv2D cuantificado en profundidad.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V>	Calcula Conv2D cuantificado en profundidad con sesgo.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <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 de sesgo.
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extiende el número>
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V>	Realice una multiplicación de matriz cuantificada de `a` por la matriz `b` con adición de sesgo y fusión relu.
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W>	Realice una multiplicación de matriz cuantizada de `a` por la matriz `b` con adición de sesgo y relu y recuantifique la fusión.
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W>
QuantizedReshape <T>	Reforma un tensor cuantizado según la operación Reformar.
RaggedBincount <U extiende Número>	Cuenta el número de ocurrencias de cada valor en una matriz de enteros.
RaggedCountSparseOutput <Número de extensión U>	Realiza el conteo de intervalos de salida dispersa para una entrada de tensor irregular.
RaggedCross <T, U extiende 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 `params` `0` de acuerdo con los `índices`.
RaggedRange <U extiende Número, T extiende Número>	Devuelve un `RaggedTensor` que contiene las secuencias de números especificadas.
RaggedTensorFromVariant <U extiende Número, T>	Decodifica un tensor `variant` en un `RaggedTensor`.
RaggedTensorToSparse <U>	Converts a `RaggedTensor` into a `SparseTensor` with the same values.
RaggedTensorToTensor <U>	Create a dense tensor from a ragged tensor, possibly altering its shape.
RaggedTensorToVariant	Encodes a `RaggedTensor` into a `variant` Tensor.
RaggedTensorToVariantGradient <U>	Helper used to compute the gradient for `RaggedTensorToVariant`.
RandomDatasetV2	Creates a Dataset that returns pseudorandom numbers.
RandomIndexShuffle <T extends Number>	Outputs the position of `value` in a permutation of [0, ..., max_index].
Range <T extends Number>	Creates a sequence of numbers.
Rank	Returns the rank of a tensor.
ReadVariableOp <T>	Reads the value of a variable.
ReadVariableXlaSplitND <T>	Splits resource variable input tensor across all dimensions.
RebatchDataset	Creates a dataset that changes the batch size.
RebatchDatasetV2	Creates a dataset that changes the batch size.
Recv <T>	Receives the named tensor from send_device on recv_device.
RecvTPUEmbeddingActivations	An op that receives embedding activations on the TPU.
ReduceAll	Computes the "logical and" of elements across dimensions of a tensor.
ReduceAny	Computes the "logical or" of elements across dimensions of a tensor.
ReduceMax <T>	Computes the maximum of elements across dimensions of a tensor.
ReduceMin <T>	Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor.
ReduceProd <T>	Computes the product of elements across dimensions of a tensor.
ReduceSum <T>	Computes the sum of elements across dimensions of a tensor.
RefEnter <T>	Creates or finds a child frame, and makes `data` available to the child frame.
RefExit <T>	Exits the current frame to its parent frame.
RefIdentity <T>	Return the same ref tensor as the input ref tensor.
RefMerge <T>	Forwards the value of an available tensor from `inputs` to `output`.
RefNextIteration <T>	Makes its input available to the next iteration.
RefSelect <T>	Forwards the `index`th element of `inputs` to `output`.
RefSwitch <T>	Forwards the ref tensor `data` to the output port determined by `pred`.
RegisterDataset	Registers a dataset with the tf.data service.
RegisterDatasetV2	Registers a dataset with the tf.data service.
Relayout <T>
RelayoutGrad <T>
RequantizationRangePerChannel	Computes requantization range per channel.
RequantizePerChannel <U>	Requantizes input with min and max values known per channel.
Reshape <T>	Reshapes a tensor.
ResourceAccumulatorApplyGradient	Applies a gradient to a given accumulator.
ResourceAccumulatorNumAccumulated	Returns the number of gradients aggregated in the given accumulators.
ResourceAccumulatorSetGlobalStep	Updates the accumulator with a new value for global_step.
ResourceAccumulatorTakeGradient <T>	Extracts the average gradient in the given ConditionalAccumulator.
ResourceApplyAdagradV2	Update '*var' according to the adagrad scheme.
ResourceApplyAdamWithAmsgrad	Update '*var' according to the Adam algorithm.
ResourceApplyKerasMomentum	Update '*var' according to the momentum scheme.
ResourceConditionalAccumulator	A conditional accumulator for aggregating gradients.
ResourceCountUpTo <T extends Number>	Increments variable pointed to by 'resource' until it reaches 'limit'.
ResourceGather <U>	Gather slices from the variable pointed to by `resource` according to `indices`.
ResourceGatherNd <U>
ResourceScatterAdd	Adds sparse updates to the variable referenced by `resource`.
ResourceScatterDiv	Divides sparse updates into the variable referenced by `resource`.
ResourceScatterMax	Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `max` operation.
ResourceScatterMin	Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `min` operation.
ResourceScatterMul	Multiplies sparse updates into the variable referenced by `resource`.
ResourceScatterNdAdd	Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable.
ResourceScatterNdMax
ResourceScatterNdMin
ResourceScatterNdSub	Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable.
ResourceScatterNdUpdate	Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`.
ResourceScatterSub	Subtracts sparse updates from the variable referenced by `resource`.
ResourceScatterUpdate	Assigns sparse updates to the variable referenced by `resource`.
ResourceSparseApplyAdagradV2	Update relevant entries in 'var' and 'accum' according to the adagrad scheme.
ResourceSparseApplyKerasMomentum	Update relevant entries in 'var' and 'accum' according to the momentum scheme.
ResourceStridedSliceAssign	Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`.
RetrieveAllTPUEmbeddingParameters	An op that retrieves optimization parameters from embedding to host memory.
RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters	Retrieve ADAM embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters	Retrieve Adadelta embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters	Retrieve Adagrad Momentum embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters	Retrieve Adagrad embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters	Retrieve centered RMSProp embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters	Retrieve FTRL embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters	Retrieve frequency estimator embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters	Retrieve MDL Adagrad Light embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters	Retrieve Momentum embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters	Retrieve proximal Adagrad embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters	Retrieve RMSProp embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	Retrieve SGD embedding parameters.
Reverse <T>	Reverses specific dimensions of a tensor.
ReverseSequence <T>	Reverses variable length slices.
RewriteDataset
RiscAbs <T extends Number>
RiscAdd <T extends Number>	Returns x + y element-wise.
RiscBinaryArithmetic <T extends Number>
RiscBinaryComparison
RiscBitcast <U>
RiscBroadcast <T>
RiscCast <U>
RiscCeil <T extends Number>
RiscCholesky <T extends Number>
RiscConcat <T>
RiscConv <T extends Number>
RiscCos <T extends Number>
RiscDiv <T extends Number>
RiscDot <T extends Number>
RiscExp <T extends Number>
RiscFft <T>
RiscFloor <T extends Number>
RiscGather <T>
RiscImag <U extends Number>
RiscIsFinite
RiscLog <T extends Number>
RiscLogicalAnd
RiscLogicalNot
RiscLogicalOr
RiscMax <T extends Number>	Returns max(x, y) element-wise.
RiscMin <T extends Number>
RiscMul <T extends Number>
RiscNeg <T extends Number>
RiscPad <T extends Number>
RiscPool <T extends Number>
RiscPow <T extends Number>
RiscRandomUniform
RiscReal <U extends Number>
RiscReduce <T extends Number>
RiscRem <T extends Number>
RiscReshape <T extends Number>
RiscReverse <T extends Number>
RiscScatter <U extends Number>
RiscShape <U extends Number>
RiscSign <T extends Number>
RiscSlice <T extends Number>
RiscSort <T extends Number>
RiscSqueeze <T>
RiscSub <T extends Number>
RiscTranspose <T>
RiscTriangularSolve <T extends Number>
RiscUnary <T extends Number>
RngReadAndSkip	Advance the counter of a counter-based RNG.
RngSkip	Advance the counter of a counter-based RNG.
Roll <T>	Rolls the elements of a tensor along an axis.
SamplingDataset	Creates a dataset that takes a Bernoulli sample of the contents of another dataset.
ScaleAndTranslate
ScaleAndTranslateGrad <T extends Number>
ScatterAdd <T>	Adds sparse updates to a variable reference.
ScatterDiv <T>	Divides a variable reference by sparse updates.
ScatterMax <T extends Number>	Reduces sparse updates into a variable reference using the `max` operation.
ScatterMin <T extends Number>	Reduces sparse updates into a variable reference using the `min` operation.
ScatterMul <T>	Multiplies sparse updates into a variable reference.
ScatterNd <U>	Scatters `updates` into a tensor of shape `shape` according to `indices`.
ScatterNdAdd <T>	Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable.
ScatterNdMax <T>	Computes element-wise maximum.
ScatterNdMin <T>	Computes element-wise minimum.
ScatterNdNonAliasingAdd <T>	Applies sparse addition to `input` using individual values or slices from `updates` according to indices `indices`.
ScatterNdSub <T>	Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable.
ScatterNdUpdate <T>	Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`.
ScatterSub <T>	Subtracts sparse updates to a variable reference.
ScatterUpdate <T>	Applies sparse updates to a variable reference.
SegmentMaxV2 <T extends Number>	Computes the maximum along segments of a tensor.
SegmentMinV2 <T extends Number>	Computes the minimum along segments of a tensor.
SegmentProdV2 <T>	Computes the product along segments of a tensor.
SegmentSumV2 <T>	Computes the sum along segments of a tensor.
SelectV2 <T>
Send	Sends the named tensor from send_device to recv_device.
SendTPUEmbeddingGradients	Performs gradient updates of embedding tables.
SetDiff1d <T, U extends Number>	Computes the difference between two lists of numbers or strings.
SetSize	Number of unique elements along last dimension of input `set`.
Shape <U extends Number>	Returns the shape of a tensor.
ShapeN <U extends Number>	Returns shape of tensors.
ShardDataset	Creates a `Dataset` that includes only 1/`num_shards` of this dataset.
ShuffleAndRepeatDatasetV2
ShuffleDatasetV2
ShuffleDatasetV3
ShutdownDistributedTPU	Shuts down a running distributed TPU system.
ShutdownTPUSystem	An op that shuts down the TPU system.
Size <U extends Number>	Returns the size of a tensor.
Skipgram	Parses a text file and creates a batch of examples.
SleepDataset
Slice <T>	Return a slice from 'input'.
SlidingWindowDataset	Creates a dataset that passes a sliding window over `input_dataset`.
Snapshot <T>	Returns a copy of the input tensor.
SnapshotDataset	Creates a dataset that will write to / read from a snapshot.
SnapshotDatasetReader
SnapshotNestedDatasetReader
SobolSample <T extends Number>	Generates points from the Sobol sequence.
SpaceToBatchNd <T>	SpaceToBatch for ND tensors of type T.
SparseApplyAdagradV2 <T>	Update relevant entries in 'var' and 'accum' according to the adagrad scheme.
SparseBincount <U extends Number>	Counts the number of occurrences of each value in an integer array.
SparseCountSparseOutput <U extends Number>	Performs sparse-output bin counting for a sparse tensor input.
SparseCrossHashed	Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors.
SparseCrossV2	Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors.
SparseMatrixAdd	Sparse addition of two CSR matrices, C = alpha * A + beta * B.
SparseMatrixMatMul <T>	Matrix-multiplies a sparse matrix with a dense matrix.
SparseMatrixMul	Element-wise multiplication of a sparse matrix with a dense tensor.
SparseMatrixNNZ	Returns the number of nonzeroes of `sparse_matrix`.
SparseMatrixOrderingAMD	Computes the Approximate Minimum Degree (AMD) ordering of `input`.
SparseMatrixSoftmax	Calculates the softmax of a CSRSparseMatrix.
SparseMatrixSoftmaxGrad	Calculates the gradient of the SparseMatrixSoftmax op.
SparseMatrixSparseCholesky	Computes the sparse Cholesky decomposition of `input`.
SparseMatrixSparseMatMul	Sparse-matrix-multiplies two CSR matrices `a` and `b`.
SparseMatrixTranspose	Transposes the inner (matrix) dimensions of a CSRSparseMatrix.
SparseMatrixZeros	Creates an all-zeros CSRSparseMatrix with shape `dense_shape`.
SparseSegmentSumGrad <T extends Number>	Computes gradients for SparseSegmentSum.
SparseTensorToCSRSparseMatrix	Converts a SparseTensor to a (possibly batched) CSRSparseMatrix.
Spence <T extends Number>
Split <T>	Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension.
SplitDedupData <T extends Number, U extends Number>	An op splits input deduplication data XLA tuple into integer and floating point tensors.
SplitV <T>	Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension.
Squeeze <T>	Removes dimensions of size 1 from the shape of a tensor.
Stack <T>	Packs a list of `N` rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor.
Stage	Stage values similar to a lightweight Enqueue.
StageClear	Op removes all elements in the underlying container.
StagePeek	Op peeks at the values at the specified index.
StageSize	Op returns the number of elements in the underlying container.
StatefulRandomBinomial <V extends Number>
StatefulStandardNormal <U>	Outputs random values from a normal distribution.
StatefulStandardNormalV2 <U>	Outputs random values from a normal distribution.
StatefulTruncatedNormal <U>	Outputs random values from a truncated normal distribution.
StatefulUniform <U>	Outputs random values from a uniform distribution.
StatefulUniformFullInt <U>	Outputs random integers from a uniform distribution.
StatefulUniformInt <U>	Outputs random integers from a uniform distribution.
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends Number>
StatelessRandomBinomial <W extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a binomial distribution.
StatelessRandomGammaV2 <V extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution.
StatelessRandomGammaV3 <U extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution.
StatelessRandomGetAlg	Picks the best counter-based RNG algorithm based on device.
StatelessRandomGetKeyCounter	Scrambles seed into key and counter, using the best algorithm based on device.
StatelessRandomGetKeyCounterAlg	Picks the best algorithm based on device, and scrambles seed into key and counter.
StatelessRandomNormalV2 <U extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom values from a normal distribution.
StatelessRandomPoisson <W extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a Poisson distribution.
StatelessRandomUniformFullInt <V extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution.
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution.
StatelessRandomUniformIntV2 <U extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution.
StatelessRandomUniformV2 <U extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution.
StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extends Number>	Generate a randomly distorted bounding box for an image deterministically.
StatelessShuffle <T>	Randomly and deterministically shuffles a tensor along its first dimension.
StatelessTruncatedNormalV2 <U extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution.
StatsAggregatorHandleV2
StatsAggregatorSetSummaryWriter	Set a summary_writer_interface to record statistics using given stats_aggregator.
StopGradient <T>	Stops gradient computation.
StridedSlice <T>	Return a strided slice from `input`.
StridedSliceAssign <T>	Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`.
StridedSliceGrad <U>	Returns the gradient of `StridedSlice`.
StringLower	Converts all uppercase characters into their respective lowercase replacements.
StringNGrams <T extends Number>	Creates ngrams from ragged string data.
StringUpper	Converts all lowercase characters into their respective uppercase replacements.
Sum <T>	Computes the sum of elements across dimensions of a tensor.
SwitchCond <T>	Forwards `data` to the output port determined by `pred`.
SyncDevice	Synchronizes the device this op is run on.
TPUCompilationResult	Returns the result of a TPU compilation.
TPUCompileSucceededAssert	Asserts that compilation succeeded.
TPUEmbeddingActivations	An op enabling differentiation of TPU Embeddings.
TPUExecute	Op that loads and executes a TPU program on a TPU device.
TPUExecuteAndUpdateVariables	Op that executes a program with optional in-place variable updates.
TPUOrdinalSelector	A TPU core selector Op.
TPUPartitionedInput <T>	An op that groups a list of partitioned inputs together.
TPUPartitionedInputV2 <T>	An op that groups a list of partitioned inputs together.
TPUPartitionedOutput <T>	An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation.
TPUPartitionedOutputV2 <T>	An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation.
TPUReplicateMetadata	Metadata indicating how the TPU computation should be replicated.
TPUReplicatedInput <T>	Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation.
TPUReplicatedOutput <T>	Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation.
TPUReshardVariables	Op that reshards on-device TPU variables to specified state.
TPURoundRobin	Round-robin load balancing on TPU cores.
TemporaryVariable <T>	Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step.
TensorArray	An array of Tensors of given size.
TensorArrayClose	Delete the TensorArray from its resource container.
TensorArrayConcat <T>	Concat the elements from the TensorArray into value `value`.
TensorArrayGather <T>	Gather specific elements from the TensorArray into output `value`.
TensorArrayGrad	Creates a TensorArray for storing the gradients of values in the given handle.
TensorArrayGradWithShape	Creates a TensorArray for storing multiple gradients of values in the given handle.
TensorArrayPack <T>
TensorArrayRead <T>	Read an element from the TensorArray into output `value`.
TensorArrayScatter	Scatter the data from the input value into specific TensorArray elements.
TensorArraySize	Get the current size of the TensorArray.
TensorArraySplit	Split the data from the input value into TensorArray elements.
TensorArrayUnpack
TensorArrayWrite	Push an element onto the tensor_array.
TensorListConcat <T>	Concats all tensors in the list along the 0th dimension.
TensorListConcatLists
TensorListConcatV2 <U>	Concats all tensors in the list along the 0th dimension.
TensorListElementShape <T extends Number>	The shape of the elements of the given list, as a tensor.
TensorListFromTensor	Creates a TensorList which, when stacked, has the value of `tensor`.
TensorListGather <T>	Creates a Tensor by indexing into the TensorList.
TensorListGetItem <T>
TensorListLength	Returns the number of tensors in the input tensor list.
TensorListPopBack <T>	Returns the last element of the input list as well as a list with all but that element.
TensorListPushBack	Returns a list which has the passed-in `Tensor` as last element and the other elements of the given list in `input_handle`.
TensorListPushBackBatch
TensorListReserve	List of the given size with empty elements.
TensorListResize	Resizes the list.
TensorListScatter	Creates a TensorList by indexing into a Tensor.
TensorListScatterIntoExistingList	Scatters tensor at indices in an input list.
TensorListScatterV2	Creates a TensorList by indexing into a Tensor.
TensorListSetItem
TensorListSplit	Splits a tensor into a list.
TensorListStack <T>	Stacks all tensors in the list.
TensorMapErase	Returns a tensor map with item from given key erased.
TensorMapHasKey	Returns whether the given key exists in the map.
TensorMapInsert	Returns a map that is the 'input_handle' with the given key-value pair inserted.
TensorMapLookup <U>	Returns the value from a given key in a tensor map.
TensorMapSize	Returns the number of tensors in the input tensor map.
TensorMapStackKeys <T>	Returns a Tensor stack of all keys in a tensor map.
TensorScatterAdd <T>	Adds sparse `updates` to an existing tensor according to `indices`.
TensorScatterMax <T>	Apply a sparse update to a tensor taking the element-wise maximum.
TensorScatterMin <T>
TensorScatterSub <T>	Subtracts sparse `updates` from an existing tensor according to `indices`.
TensorScatterUpdate <T>	Scatter `updates` into an existing tensor according to `indices`.
TensorStridedSliceUpdate <T>	Assign `value` to the sliced l-value reference of `input`.
ThreadPoolDataset	Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`.
ThreadPoolHandle	Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`.
Tile <T>	Constructs a tensor by tiling a given tensor.
Timestamp	Provides the time since epoch in seconds.
ToBool	Converts a tensor to a scalar predicate.
TopKUnique	Returns the TopK unique values in the array in sorted order.
TopKWithUnique	Returns the TopK values in the array in sorted order.
TpuHandleToProtoKey	Converts XRT's uid handles to TensorFlow-friendly input format.
TridiagonalMatMul <T>	Calculate product with tridiagonal matrix.
TridiagonalSolve <T>	Solves tridiagonal systems of equations.
Unbatch <T>	Reverses the operation of Batch for a single output Tensor.
UnbatchGrad <T>	Gradient of Unbatch.
UncompressElement	Uncompresses a compressed dataset element.
UnicodeDecode <T extends Number>	Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points.
UnicodeEncode	Encode a tensor of ints into unicode strings.
UniformDequantize <U extends Number>	Perform dequantization on the quantized Tensor `input`.
UniformQuantize <U>	Perform quantization on Tensor `input`.
UniformQuantizedAdd <T>	Perform quantized add of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`.
UniformQuantizedClipByValue <T>	Perform clip by value on the quantized Tensor `operand`.
UniformQuantizedConvolution <U>	Perform quantized convolution of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`.
UniformQuantizedConvolutionHybrid <V extends Number>	Perform hybrid quantized convolution of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`.
UniformQuantizedDot <U>	Perform quantized dot of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`.
UniformQuantizedDotHybrid <V extends Number>	Perform hybrid quantized dot of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`.
UniformRequantize <U>	Given quantized tensor `input`, requantize it with new quantization parameters.
Unique <T, V extends Number>	Finds unique elements along an axis of a tensor.
UniqueDataset	Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`.
UniqueWithCounts <T, V extends Number>	Finds unique elements along an axis of a tensor.
UnravelIndex <T extends Number>	Converts an array of flat indices into a tuple of coordinate arrays.
UnsortedSegmentJoin
Unstack <T>	Unpacks a given dimension of a rank-`R` tensor into `num` rank-`(R-1)` tensors.
Unstage	Op is similar to a lightweight Dequeue.
UnwrapDatasetVariant
UpperBound <U extends Number>	Applies upper_bound(sorted_search_values, values) along each row.
VarHandleOp	Creates a handle to a Variable resource.
VarIsInitializedOp	Checks whether a resource handle-based variable has been initialized.
Variable <T>	Holds state in the form of a tensor that persists across steps.
VariableShape <T extends Number>	Returns the shape of the variable pointed to by `resource`.
Where	Returns locations of nonzero / true values in a tensor.
Where3 <T>	Selects elements from `x` or `y`, depending on `condition`.
WindowOp
WorkerHeartbeat	Worker heartbeat op.
WrapDatasetVariant
WriteRawProtoSummary	Writes a serialized proto summary.
XlaConcatND <T>	Concats input tensor across all dimensions.
XlaRecvFromHost <T>	An op to receive a tensor from the host.
XlaRecvTPUEmbeddingActivations	An op that receives embedding activations on the TPU.
XlaRecvTPUEmbeddingDeduplicationData	Receives deduplication data (indices and weights) from the embedding core.
XlaSendTPUEmbeddingGradients	An op that performs gradient updates of embedding tables.
XlaSendToHost	An op to send a tensor to the host.
XlaSplitND <T>	Splits input tensor across all dimensions.
Xlog1py <T>	Returns 0 if x == 0, and x * log1p(y) otherwise, elementwise.
ZerosLike <T>	Returns a tensor of zeros with the same shape and type as x.

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

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

Public Methods

final boolean	equals (Object obj)
final int	hashCode ()
Operation	op () Returns the underlying `Operation`
final String	toString ()

Inherited Methods

From class java.lang.Object

boolean	equals (Object arg0)
final Class<?>	getClass ()
int	hashCode ()
final void	notify ()
final void	notifyAll ()
Cadena	toString ()
final void	wait (long arg0, int arg1)
final void	wait (long arg0)
final void	wait ()

Public Methods

public final boolean equals (Object obj)

Parameters

obj

public final int hashCode ()

public Operation op ()

Returns the underlying Operation

PrimitiveOp

Public Methods

Inherited Methods

Public Methods

public final boolean equals (Object obj)

Parameters

public final int hashCode ()

public Operation op ()

public final String toString ()