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PrimitiveOp

classe abstrata pública PrimitiveOp

Subclasses Diretas Conhecidas

Abort , All , AllToAll <T>, AnonymousHashTable , AnonymousIteratorV2 , AnonymousIteratorV3 , AnonymousMemoryCache , AnonymousMultiDeviceIterator , AnonymousMultiDeviceIteratorV3 , AnonymousMutableDenseHashTable , AnonymousMutableHashTable , AnonymousMutableHashTableOfTensors , AnonymousRandomSeedGenerator , AnonymousSeedGenerator , Any , and 732 others.

Abortar	Gere uma exceção para abortar o processo quando chamado.
Todos	Calcula o "e lógico" dos elementos nas dimensões de um tensor.
TodosParaTodos <T>	Uma opção para trocar dados entre réplicas de TPU.
AnonymousHashTable	Cria uma tabela hash anônima não inicializada.
AnonymousIteratorV2	Um contêiner para um recurso iterador.
AnonymousIteratorV3	Um contêiner para um recurso iterador.
AnonymousMemoryCache
AnonymousMultiDeviceIterator	Um contêiner para um recurso iterador de vários dispositivos.
AnonymousMultiDeviceIteratorV3	Um contêiner para um recurso iterador de vários dispositivos.
AnonymousMutableDenseHashTable	Cria uma tabela de hash mutável anônima vazia que usa tensores como armazenamento de apoio.
AnonymousMutableHashTable	Cria uma tabela hash mutável anônima vazia.
AnonymousMutableHashTableOfTensors	Cria uma tabela hash mutável anônima vazia de valores vetoriais.
AnonymousRandomSeedGenerator
AnonymousSeedGenerator
Qualquer	Calcula o "ou lógico" dos elementos nas dimensões de um tensor.
AplicarAdagradV2 <T>	Atualize '*var' de acordo com o esquema adagrad.
ApproxTopK <T estende Número>	Retorna os valores min/max k e seus índices do operando de entrada de forma aproximada.
AssertCardinalityDataset
AssertNextDataset	Uma transformação que afirma quais transformações acontecerão a seguir.
AssertPrevDataset	Uma transformação que afirma quais transformações ocorreram anteriormente.
AssertThat	Afirma que a condição fornecida é verdadeira.
Atribuir <T>	Atualize 'ref' atribuindo 'value' a ele.
Atribuir Adicionar <T>	Atualize 'ref' adicionando 'value' a ele.
AssignAddVariableOp	Adiciona um valor ao valor atual de uma variável.
AssignSub <T>	Atualize 'ref' subtraindo 'value' dele.
AssignSubVariableOp	Subtrai um valor do valor atual de uma variável.
AssignVariableOp	Atribui um novo valor a uma variável.
AtribuirVariávelXlaConcatND	Concatena o tensor de entrada em todas as dimensões.
AutoShardDataset	Cria um conjunto de dados que fragmenta o conjunto de dados de entrada.
BandedTriangularResolve <T>
Barreira	Define uma barreira que persiste em diferentes execuções de gráfico.
Fechar Barreira	Fecha a barreira dada.
Barreira IncompletaTamanho	Calcula o número de elementos incompletos na barreira especificada.
BarreiraInserirMuitos	Para cada chave, atribui o respectivo valor ao componente especificado.
BarrierReadySize	Calcula o número de elementos completos na barreira especificada.
BarreiraTakeMany	Pega o número dado de elementos completos de uma barreira.
Lote	Agrupa todos os tensores de entrada de forma não determinística.
BatchMatMulV2 <T>	Multiplica fatias de dois tensores em lotes.
BatchMatMulV3 <V>	Multiplica fatias de dois tensores em lotes.
BatchToSpace <T>	BatchToSpace para tensores 4-D do tipo T.
BatchToSpaceNd <T>	BatchToSpace para tensores ND do tipo T.
BesselI0 <T estende Número>
BesselI1 <T estende Número>
BesselJ0 <T estende Número>
BesselJ1 <T estende o número>
BesselK0 <T estende Número>
BesselK0e <T estende Número>
BesselK1 <T estende Número>
BesselK1e <T estende Número>
BesselY0 <T estende Número>
BesselY1 <T estende Número>
Bitcast <U>	Bitcasts um tensor de um tipo para outro sem copiar dados.
BlockLSTM <T estende o número>	Calcula a propagação direta da célula LSTM para todas as etapas de tempo.
BlocoLSTMGrad <T estende Número>	Calcula a propagação inversa da célula LSTM para toda a sequência de tempo.
BlockLSTMGradV2 <T extends Number>	Calcula a propagação inversa da célula LSTM para toda a sequência de tempo.
BlocoLSTMV2 <T estende o número>	Calcula a propagação direta da célula LSTM para todas as etapas de tempo.
BoostedTreesAggregateStats	Agrega o resumo das estatísticas acumuladas para o lote.
BoostedTreesBucketize	Organize cada recurso com base nos limites do intervalo.
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit	Calcula os ganhos para cada recurso e retorna as melhores informações de divisão possíveis para o recurso.
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2	Calcula os ganhos para cada recurso e retorna as melhores informações de divisão possíveis para cada nó.
BoostedTreesCalculateBestGainsPer Feature	Calcula os ganhos para cada recurso e retorna as melhores informações de divisão possíveis para o recurso.
BoostedTreesCenterBias	Calcula o prior a partir dos dados de treinamento (o viés) e preenche o primeiro nó com o logits a priori.
BoostedTreesCreateEnsemble	Cria um modelo de conjunto de árvore e retorna um identificador para ele.
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource	Crie o Recurso para Fluxos Quantile.
BoostedTreesDeserializeEnsemble	Desserializa uma configuração de conjunto de árvore serializada e substitui a árvore atual conjunto.
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp	Cria um identificador para um BoostedTreesEnsembleResource
BoostedTreesExampleDebugOutputs	Saídas de interpretabilidade de depuração/modelo para cada exemplo.
BoostedTreesFlushQuantileSummaries	Descarregue os resumos de quantil de cada recurso de fluxo de quantil.
BoostedTreesGetEnsembleStates	Recupera o token de carimbo de recurso do conjunto de árvores, o número de árvores e as estatísticas de crescimento.
BoostedTreesMakeQuantileSummaries	Faz o resumo dos quantis para o lote.
BoostedTreesMakeStatsSummary	Faz o resumo das estatísticas acumuladas para o lote.
BoostedTreesPredict	Executa vários preditores de conjunto de regressão aditiva em instâncias de entrada e calcula os logits.
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries	Adicione os resumos de quantil a cada recurso de fluxo de quantil.
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize	Desserialize os limites do bucket e o sinalizador pronto no QuantileAccumulator atual.
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush	Descarregue os resumos para um recurso de fluxo quantil.
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries	Gere os limites do bucket para cada recurso com base nos resumos acumulados.
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp	Cria um identificador para um BoostedTreesQuantileStreamResource.
BoostedTreesSerializeEnsemble	Serializa o conjunto de árvore para um proto.
BoostedTreesSparseAggregateStats	Agrega o resumo das estatísticas acumuladas para o lote.
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit	Calcula os ganhos para cada recurso e retorna as melhores informações de divisão possíveis para o recurso.
BoostedTreesTrainingPredict	Executa vários preditores de conjunto de regressão aditiva em instâncias de entrada e calcula a atualização para logits em cache.
BoostedTreesUpdateEnsemble	Atualiza o conjunto de árvores adicionando uma camada à última árvore sendo cultivada ou iniciando uma nova árvore.
BoostedTreesUpdateEnsembleV2	Atualiza o conjunto de árvores adicionando uma camada à última árvore que está sendo cultivada ou iniciando uma nova árvore.
BroadcastDynamicShape <T estende o número>	Retorne a forma de s0 op s1 com broadcast.
BroadcastGradientArgs <T extends Number>	Retorne os índices de redução para calcular gradientes de s0 op s1 com transmissão.
TransmitirPara <T>	Transmitir uma matriz para uma forma compatível.
Balde	Faz intervalos de 'entrada' com base em 'limites'.
CSRSparseMatrixComponents <T>	Lê os componentes CSR no lote `index`.
CSRSparseMatrixToDense <T>	Converta um CSRSparseMatrix (possivelmente em lote) em denso.
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T>	Converte um CSRSparesMatrix (possivelmente em lote) em um SparseTensor.
Conjunto de dados CSV
CSVDatasetV2
CTCLossV2	Calcula a perda de CTC (probabilidade de log) para cada entrada de lote.
CacheDatasetV2
CheckNumericsV2 <T estende o número>	Verifica um tensor para valores NaN, -Inf e +Inf.
EscolhaFastestDataset
ClipPorValor <T>	Corta os valores do tensor para um mínimo e máximo especificados.
CollateTPUEmbeddingMemory	Uma operação que mescla os protos de configuração de memória codificados por string de todos os hosts.
CollectiveAllToAllV2 <T extends Number>	Troca mutuamente vários tensores de tipo e forma idênticos.
CollectiveAllToAllV3 <T extends Number>	Troca mutuamente vários tensores de tipo e forma idênticos.
CollectiveAssignGroupV2	Atribua chaves de grupo com base na atribuição de grupo.
CollectiveBcastRecvV2 <U>	Recebe um valor de tensor transmitido de outro dispositivo.
CollectiveBcastSendV2 <T>	Transmite um valor de tensor para um ou mais outros dispositivos.
CollectiveGather <T estende o número>	Acumula mutuamente vários tensores de tipo e forma idênticos.
CollectiveGatherV2 <T extends Number>	Acumula mutuamente vários tensores de tipo e forma idênticos.
CollectiveInitializeCommunicator	Inicializa um grupo para operações coletivas.
ColetivoPermute <T>	Uma opção para permutar tensores em instâncias de TPU replicadas.
CollectiveReduceScatterV2 <T extends Number>	Reduz mutuamente vários tensores de tipo e forma idênticos e espalha o resultado.
CollectiveReduceV2 <T extends Number>	Reduz mutuamente vários tensores de tipo e forma idênticos.
CollectiveReduceV3 <T extends Number>	Reduz mutuamente vários tensores de tipo e forma idênticos.
Supressão Não Máxima Combinada	Seleciona avidamente um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação, Esta operação executa non_max_suppression nas entradas por lote, em todas as classes.
CompositeTensorVariantFromComponents	Codifica um valor `ExtensionType` em um tensor escalar `variant`.
CompositeTensorVariantToComponents	Decodifica um Tensor escalar `variante` em um valor `ExtensionType`.
CompressElement	Compacta um elemento do conjunto de dados.
ComputeBatchSize	Calcula o tamanho do lote estático de um conjunto de dados sem lotes parciais.
ComputeDedupDataTupleMask	Um op calcula a máscara de tupla de dados de desduplicação do núcleo de incorporação.
Concat <T>	Concatena tensores ao longo de uma dimensão.
ConfigureAndInitializeGlobalTPU	Uma operação que configura as estruturas centralizadas para um sistema TPU distribuído.
ConfigurarDistributedTPU	Configura as estruturas centralizadas para um sistema TPU distribuído.
ConfigurarTPUEmbedding	Configura o TPUEmbedding em um sistema TPU distribuído.
ConfigureTPUEmbeddingHost	Uma operação que configura o software TPUEmbedding em um host.
ConfigureTPUEmbeddingMemory	Uma operação que configura o software TPUEmbedding em um host.
ConnectTPUEmbeddingHosts	Uma operação que configura a comunicação entre instâncias de software host TPUEmbedding depois que ConfigureTPUEmbeddingHost foi chamado em cada host.
Constante <T>	Um operador que produz um valor constante.
ConsumirMutexLock	Esta operação consome um bloqueio criado por `MutexLock`.
ControlTrigger	Faz nada.
Conv2DBackpropFilterV2 <T extends Number>	Calcula os gradientes de convolução em relação ao filtro.
Conv2DBackpropInputV2 <T extends Number>	Calcula os gradientes de convolução em relação à entrada.
Copiar <T>	Copie um tensor de CPU para CPU ou GPU para GPU.
CopiarHost <T>	Copie um tensor para hospedar.
CopyToMesh <T>
CopyToMeshGrad <T>
CountUpTo <T estende o número>	Incrementa 'ref' até atingir 'limite'.
CrossReplicaSum <T estende o número>	Uma opção para somar entradas em instâncias de TPU replicadas.
CudnnRNNBackpropV3 <T estende o número>	Etapa de backprop de CudnnRNNV3.
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T extends Number>	Converte os parâmetros CudnnRNN da forma canônica para a forma utilizável.
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T extends Number>	Recupera os parâmetros CudnnRNN na forma canônica.
CudnnRNNV3 <T estende Número>	Um RNN apoiado por cuDNN.
CumulativeLogsumexp <T extends Number>	Calcule o produto cumulativo do tensor `x` ao longo do `axis`.
DTensorRestoreV2
DtensorSetGlobalTPUArray	Uma operação que informa a um host os IDs globais de todas as TPUs no sistema.
DataServiceDataset	Cria um conjunto de dados que lê dados do serviço tf.data.
DataServiceDatasetV2	Cria um conjunto de dados que lê dados do serviço tf.data.
DatasetCardinality	Retorna a cardinalidade de `input_dataset`.
DatasetFromGraph	Cria um conjunto de dados a partir do `graph_def` fornecido.
DatasetToGraphV2	Retorna um GraphDef serializado representando `input_dataset`.
Dawsn <T estende Número>
DebugGradientIdentity <T>	Operação de identidade para depuração de gradiente.
DebugGradientRefIdentity <T>	Operação de identidade para depuração de gradiente.
DebugIdentity <T>	Fornece um mapeamento de identidade do tensor de entrada do tipo não Ref para depuração.
DebugIdentityV2 <T>	Depurar Identidade V2 Op.
DebugNanCount	Depurar NaN Value Counter Op.
DebugNumericSummary	Op. de resumo numérico de depuração
DebugNumericSummaryV2 <U estende o número>	Resumo numérico de depuração V2 Op.
DecodeImage <T extends Number>	Função para decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg e decode_png.
DecodePaddedRaw <T estende o número>	Reinterprete os bytes de uma string como um vetor de números.
DecodeProto	A operação extrai campos de uma mensagem de buffer de protocolo serializado em tensores.
DeepCopy <T>	Faz uma cópia de `x`.
DeleteIterator	Um contêiner para um recurso iterador.
DeleteMemoryCache
DeleteMultiDeviceIterator	Um contêiner para um recurso iterador.
DeleteRandomSeedGenerator
DeleteSeedGenerator
DeleteSessionTensor	Exclua o tensor especificado por seu identificador na sessão.
DenseBincount <U estende o número>	Conta o número de ocorrências de cada valor em uma matriz inteira.
DenseCountSparseOutput <U estende o número>	Executa a contagem de compartimentos de saída esparsa para uma entrada tf.tensor.
DenseToCSRSparseMatrix	Converte um tensor denso em um CSRSparseMatrix (possivelmente agrupado).
DestroyResourceOp	Exclui o recurso especificado pelo identificador.
DestroyTemporaryVariable <T>	Destrói a variável temporária e retorna seu valor final.
DeviceIndex	Retorna o índice do dispositivo que a operação executa.
DirectedInterleaveDataset	Um substituto para `InterleaveDataset` em uma lista fixa de conjuntos de dados `N`.
DisableCopyOnRead	Desativa o modo de cópia na leitura.
DistributedSave
DrawBoundingBoxesV2 <T extends Number>	Desenhe caixas delimitadoras em um lote de imagens.
DummyIterationCounter
DummyMemoryCache
DummySeedGenerator
DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch	Facilita a portabilidade do código que usa tf.nn.embedding_lookup_sparse().
DynamicPartition <T>	Particiona `data` em tensores `num_partitions` usando índices de `partitions`.
Ponto Dinâmico <T>	Intercale os valores dos tensores `data` em um único tensor.
EditarDistancia	Calcula a distância de edição de Levenshtein (possivelmente normalizada).
Eig <u>	Calcula a autodecomposição de uma ou mais matrizes quadradas.
Einsum <T>	Contração do tensor de acordo com a convenção de somatório de Einstein.
Vazio <T>	Cria um tensor com a forma dada.
EmptyTensorList	Cria e retorna uma lista de tensores vazia.
EmptyTensorMap	Cria e retorna um mapa tensor vazio.
EncodeProto	O op serializa as mensagens protobuf fornecidas nos tensores de entrada.
EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch	Facilita a portabilidade do código que usa tf.nn.embedding_lookup_sparse().
EnfileirarTPUEmbeddingBatch	Uma operação que enfileira uma lista de tensores de lote de entrada para TPUEmbedding.
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch	Uma operação que enfileira uma lista de tensores de lote de entrada para TPUEmbedding.
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch	Facilita a portabilidade do código que usa tf.nn.embedding_lookup().
EnfileirarTPUEmbeddingSparseBatch	Uma operação que enfileira índices de entrada TPUEmbedding de um SparseTensor.
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch	Facilita a portabilidade do código que usa tf.nn.embedding_lookup_sparse().
GarantirForma <T>	Garante que a forma do tensor corresponda à forma esperada.
Digite <T>	Cria ou localiza um quadro filho e disponibiliza `dados` para o quadro filho.
Erfinv <T estende Número>
Norma Euclidiana <T>	Calcula a norma euclidiana de elementos nas dimensões de um tensor.
ExecuteTPUEmbeddingPartitioner	Uma operação que executa o particionador TPUEmbedding na configuração central dispositivo e calcula o tamanho do HBM (em bytes) necessário para a operação TPUEmbedding.
Sair <T>	Sai do quadro atual para seu quadro pai.
ExpandDims <T>	Insere uma dimensão de 1 na forma de um tensor.
ExperimentalAutoShardDataset	Cria um conjunto de dados que fragmenta o conjunto de dados de entrada.
ExperimentalBytesProposedStatsDataset	Registra o tamanho de bytes de cada elemento de `input_dataset` em um StatsAggregator.
ExperimentalChooseFastestDataset
ExperimentalDatasetCardinality	Retorna a cardinalidade de `input_dataset`.
ExperimentalDatasetToTFRecord	Grava o conjunto de dados fornecido no arquivo fornecido usando o formato TFRecord.
ExperimentalDenseToSparseBatchDataset	Cria um conjunto de dados que agrupa elementos de entrada em um SparseTensor.
ExperimentalLatencyStatsDataset	Registra a latência de produção de elementos `input_dataset` em um StatsAggregator.
ExperimentalMatchingFilesDataset
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset	Cria um conjunto de dados que substitui o paralelismo intra-operacional máximo.
ExperimentalParseExampleDataset	Transforma `input_dataset` contendo protos `Example` como vetores de DT_STRING em um conjunto de dados de objetos `Tensor` ou `SparseTensor` que representam os recursos analisados.
ExperimentalPrivateThreadPoolDataset	Cria um conjunto de dados que usa um pool de encadeamento personalizado para calcular `input_dataset`.
ExperimentalRandomDataset	Cria um conjunto de dados que retorna números pseudoaleatórios.
ExperimentalRebatchDataset	Cria um conjunto de dados que altera o tamanho do lote.
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset
ExperimentalSlidingWindowDataset	Cria um conjunto de dados que passa uma janela deslizante sobre `input_dataset`.
ExperimentalSqlDataset	Cria um conjunto de dados que executa uma consulta SQL e emite linhas do conjunto de resultados.
ExperimentalStatsAggregatorHandle	Cria um recurso de gerenciador de estatísticas.
ExperimentalStatsAggregatorResumo	Produz um resumo de todas as estatísticas registradas pelo gerenciador de estatísticas fornecido.
ExperimentalUnbatchDataset	Um conjunto de dados que divide os elementos de sua entrada em vários elementos.
Expint <T estende Número>
ExtractGlimpseV2	Extrai um vislumbre do tensor de entrada.
ExtractVolumePatches <T extends Number>	Extraia `patches` de `input` e coloque-os na dimensão de saída `"profundidade"`.
FileSystemSetConfiguration	Defina a configuração do sistema de arquivos.
Preencher <U>	Cria um tensor preenchido com um valor escalar.
FinalizeDataset	Cria um conjunto de dados aplicando `tf.data.Options` a `input_dataset`.
FinalizeTPUEmbedding	Uma operação que finaliza a configuração do TPUEmbedding.
Impressão digital	Gera valores de impressão digital.
FresnelCos <T estende Número>
FresnelSin <T estende o número>
FusedBatchNormGradV3 <T estende o número, U estende o número>	Gradiente para normalização em lote.
FusedBatchNormV3 <T estende o número, U estende o número>	Normalização de lote.
GRUBlockCell <T estende o número>	Calcula a propagação direta da célula GRU para 1 intervalo de tempo.
GRUBlockCellGrad <T estende o número>	Calcula a retropropagação da célula GRU para 1 intervalo de tempo.
Reunir <T>	Reúna as fatias do eixo `params` do `eixo` de acordo com os `índices`.
Reunir Nd <T>	Reúna fatias de `params` em um tensor com forma especificada por `índices`.
Gerar BoundingBoxProposals	Esta operação produz a Região de Interesses de determinadas âncoras wrt codificadas em caixas delimitadoras (bbox_deltas) de acordo com a eq.2 em arXiv:1506.01497 A operação seleciona as principais caixas de pontuação `pre_nms_topn`, decodifica-as em relação às âncoras, aplica supressão não máxima em caixas sobrepostas com valor de interseção sobre união (iou) superior a `nms_threshold`, descartando caixas onde o lado mais curto é menor que ` min_size`.
GetElementAtIndex	Obtém o elemento no índice especificado em um conjunto de dados.
GetOptions	Retorna o `tf.data.Options` anexado a `input_dataset`.
GetSessionHandle	Armazene o tensor de entrada no estado da sessão atual.
GetSessionTensor <T>	Obtenha o valor do tensor especificado por seu identificador.
GarantiaConst <T>	Garante ao tempo de execução do TF que o tensor de entrada é uma constante.
HashTable	Cria uma tabela de hash não inicializada.
HistogramFixedWidth <U estende o número>	Retorna o histograma de valores.
Identidade <T>	Retorna um tensor com a mesma forma e conteúdo do tensor ou valor de entrada.
Identidade N	Retorna uma lista de tensores com as mesmas formas e conteúdos da entrada tensores.
IgnoreErrorsDataset	Cria um conjunto de dados que contém os elementos de `input_dataset` ignorando erros.
ImageProjectiveTransformV2 <T extends Number>	Aplica a transformação fornecida a cada uma das imagens.
ImageProjectiveTransformV3 <T extends Number>	Aplica a transformação fornecida a cada uma das imagens.
ImmutableConst <T>	Retorna o tensor imutável da região da memória.
EntradaDefila <T>	Uma opção de espaço reservado para um valor que será inserido na computação.
InfeedDequeueTuple	Busca vários valores do feed como uma tupla XLA.
EntradaEnfileirar	Uma operação que alimenta um único valor do Tensor na computação.
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer	Uma operação que enfileira o buffer pré-linearizado na alimentação da TPU.
InfeedEnqueueTuple	Alimenta vários valores do Tensor no cálculo como uma tupla XLA.
InitializeTable	Inicializador de tabela que usa dois tensores para chaves e valores, respectivamente.
InitializeTableFromDataset
InitializeTableFromTextFile	Inicializa uma tabela a partir de um arquivo de texto.
InplaceAdd <T>	Adiciona v em linhas especificadas de x.
InplaceSub <T>	Subtrai `v` em linhas especificadas de `x`.
InplaceUpdate <T>	Atualiza as linhas especificadas 'i' com valores 'v'.
IsBoostedTreesEnsembleInitialized	Verifica se um conjunto de árvore foi inicializado.
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized	Verifica se um fluxo de quantil foi inicializado.
IsTPUEmbeddingInitialized	Se a incorporação de TPU foi inicializada em um sistema de TPU distribuído.
ÉVariávelInicializada	Verifica se um tensor foi inicializado.
Regressão Isotônica <U estende o Número>	Resolve um lote de problemas de regressão isotônica.
IteratorGetDevice	Retorna o nome do dispositivo no qual o `recurso` foi colocado.
KMC2ChainInicialization	Retorna o índice de um ponto de dados que deve ser adicionado ao conjunto de sementes.
KmeansPlusPlusInicialization	Seleciona linhas num_to_sample de entrada usando o critério KMeans++.
KthOrderStatistic	Calcula a estatística de ordem K de um conjunto de dados.
Conjunto de dados LMDB	Cria um conjunto de dados que emite os pares chave-valor em um ou mais arquivos LMDB.
LSTMBlockCell <T estende o número>	Calcula a propagação direta da célula LSTM para 1 intervalo de tempo.
LSTMBlockCellGrad <T estende o número>	Calcula a propagação inversa da célula LSTM para 1 intervalo de tempo.
LinSpace <T estende o número>	Gera valores em um intervalo.
ListDataset	Cria um conjunto de dados que emite cada um dos `tensores` uma vez.
LoadAllTPUEmbeddingParameters	Uma operação que carrega parâmetros de otimização na memória incorporada.
LoadTPUEmbeddingADAMParameters	Carregue os parâmetros de incorporação do ADAM.
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters	Carregue os parâmetros de incorporação Adadelta.
LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters	Carregue os parâmetros de incorporação do Adagrad Momentum.
LoadTPUEmbeddingAdagradParameters	Carregue os parâmetros de incorporação do Adagrad.
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters	Carregue os parâmetros de incorporação RMSProp centrados.
LoadTPUEmbeddingFTRLParameters	Carregue os parâmetros de incorporação FTRL.
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters	Parâmetros de incorporação do estimador de frequência de carga.
LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters	Carregue os parâmetros de incorporação MDL Adagrad Light.
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters	Carregar os parâmetros de incorporação do Momentum.
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters	Carregue os parâmetros de incorporação proximais do Adagrad.
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters	Carregue os parâmetros de incorporação RMSProp.
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	Carregar parâmetros de incorporação SGD.
LookupTableExport <T, U>	Gera todas as chaves e valores na tabela.
LookupTableFind <U>	Procura as chaves em uma tabela e gera os valores correspondentes.
LookupTableImport	Substitui o conteúdo da tabela pelas chaves e valores especificados.
LookupTableInsert	Atualiza a tabela para associar chaves a valores.
LookupTableRemove	Remove chaves e seus valores associados de uma tabela.
LookupTableSize	Calcula o número de elementos na tabela fornecida.
LoopCond	Encaminha a entrada para a saída.
LowerBound <U estende o número>	Aplica lower_bound(sorted_search_values, values) ao longo de cada linha.
Lu <T, U estende Número>	Calcula a decomposição LU de uma ou mais matrizes quadradas.
MakeUnique	Torne todos os elementos na dimensão não Lote únicos, mas \"próximos\" seu valor inicial.
MapaLimpar	Op remove todos os elementos no contêiner subjacente.
MapIncompleteSize	Op retorna o número de elementos incompletos no contêiner subjacente.
MapPeek	Op espreita os valores na chave especificada.
Tamanho do mapa	Op retorna o número de elementos no contêiner subjacente.
MapStage	Estágio (chave, valores) no contêiner subjacente que se comporta como uma tabela de hash.
MapUnstage	Op remove e retorna os valores associados à chave do contêiner subjacente.
MapUnstageNoKey	Op remove e retorna um aleatório (chave, valor) do contêiner subjacente.
MatrixDiagPartV2 <T>	Retorna a parte diagonal agrupada de um tensor agrupado.
MatrixDiagPartV3 <T>	Retorna a parte diagonal agrupada de um tensor agrupado.
MatrixDiagV2 <T>	Retorna um tensor diagonal agrupado com valores diagonais agrupados fornecidos.
MatrixDiagV3 <T>	Retorna um tensor diagonal agrupado com valores diagonais agrupados fornecidos.
MatrixSetDiagV2 <T>	Retorna um tensor de matriz em lote com novos valores diagonais em lote.
MatrixSetDiagV3 <T>	Retorna um tensor de matriz em lote com novos valores diagonais em lote.
Máx <T>	Calcula o máximo de elementos nas dimensões de um tensor.
MaxIntraOpParallelismDataset	Cria um conjunto de dados que substitui o paralelismo intra-operacional máximo.
Mesclar <T>	Encaminha o valor de um tensor disponível de `inputs` para `output`.
MergeDedupData	Um op mescla elementos de inteiros e tensores flutuantes em dados de desduplicação como tupla XLA.
Min <T>	Calcula o mínimo de elementos nas dimensões de um tensor.
MirrorPad <T>	Preenche um tensor com valores espelhados.
MirrorPadGrad <T>	Operação de gradiente para operação `MirrorPad`.
MlirPassthroughOp	Envolve uma computação MLIR arbitrária expressa como um módulo com uma função main().
MulNoNan <T>	Retorna x * y elemento a elemento.
MutávelDenseHashTable	Cria uma tabela de hash vazia que usa tensores como armazenamento de apoio.
MutableHashTable	Cria uma tabela de hash vazia.
MutableHashTableOfTensors	Cria uma tabela de hash vazia.
mutex	Cria um recurso Mutex que pode ser bloqueado por `MutexLock`.
MutexLock	Bloqueia um recurso mutex.
NcclAllReduce <T estende o número>	Gera um tensor contendo a redução em todos os tensores de entrada.
NcclBroadcast <T estende o número>	Envia `input` para todos os dispositivos que estão conectados à saída.
NcclReduce <T estende o número>	Reduz `input` de `num_devices` usando `reduction` para um único dispositivo.
Ndtri <T estende Número>
Vizinhos mais próximos	Seleciona os k centros mais próximos para cada ponto.
NextDepois <T estende Número>	Retorna o próximo valor representável de `x1` na direção de `x2`, por elemento.
PróximaIteração <T>	Disponibiliza sua entrada para a próxima iteração.
NoOp	Faz nada.
NãoDeterminísticoInts <U>	Gera alguns inteiros de forma não determinística.
NonMaxSuppressionV5 <T extends Number>	Seleciona avidamente um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação, eliminando as caixas com alta interseção sobre união (IOU) sobrepostas às caixas selecionadas anteriormente.
Conjunto de dados não serializável
OneHot <U>	Retorna um tensor one-hot.
OnesLike <T>	Retorna um tensor de uns com a mesma forma e tipo de x.
OptimizeDatasetV2	Cria um conjunto de dados aplicando otimizações relacionadas a `input_dataset`.
OpçõesConjunto de dados	Cria um conjunto de dados anexando tf.data.Options a `input_dataset`.
OrderedMapClear	Op remove todos os elementos no contêiner subjacente.
OrderedMapIncompleteSize	Op retorna o número de elementos incompletos no contêiner subjacente.
OrderedMapPeek	Op espreita os valores na chave especificada.
OrderedMapSize	Op retorna o número de elementos no contêiner subjacente.
OrderedMapStage	Estágio (chave, valores) no contêiner subjacente que se comporta como um pedido recipiente associativo.
OrderedMapUnstage	Op remove e retorna os valores associados à chave do contêiner subjacente.
OrderedMapUnstageNoKey	Op remove e retorna o elemento (chave, valor) com o menor chave do contêiner subjacente.
OutfeedDequeue <T>	Recupera um único tensor da saída de computação.
OutfeedDequeueTuple	Recupere vários valores da saída de computação.
OutfeedDequeueTupleV2	Recupere vários valores da saída de computação.
OutfeedDequeueV2 <T>	Recupera um único tensor da saída de computação.
SaídaEnfileirar	Enfileirar um Tensor na saída de computação.
OutfeedEnqueueTuple	Enfileirar vários valores do Tensor na saída de computação.
Almofada <T>	Almofadas um tensor.
ParallelBatchDataset
ParallelConcat <T>	Concatena uma lista de `N` tensores ao longo da primeira dimensão.
ParallelDynamicStitch <T>	Intercale os valores dos tensores `data` em um único tensor.
ParseExampleDatasetV2	Transforma `input_dataset` contendo protos `Example` como vetores de DT_STRING em um conjunto de dados de objetos `Tensor` ou `SparseTensor` que representam os recursos analisados.
ParseExampleV2	Transforma um vetor de tf.Example protos (como strings) em tensores digitados.
ParseSequenceExampleV2	Transforma um vetor de tf.io.SequenceExample protos (como strings) em tensores digitados.
Espaço reservado <T>	Uma opção de espaço reservado para um valor que será inserido na computação.
Espaço reservado com padrão <T>	Um op de espaço reservado que passa por `input` quando sua saída não é alimentada.
Pré-linearizar	Uma operação que lineariza um valor do Tensor para um tensor variante opaco.
PrelinearizeTuple	Uma operação que lineariza vários valores de tensor para um tensor variante opaco.
Imprimir	Imprime uma string escalar.
PrivateThreadPoolDataset	Cria um conjunto de dados que usa um pool de encadeamento personalizado para calcular `input_dataset`.
Produto <T>	Calcula o produto dos elementos nas dimensões de um tensor.
QuantizeAndDequantizeV4 <T estende o número>	Quantiza e desquantiza um tensor.
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T estende o número>	Retorna o gradiente de `QuantizeAndDequantizeV4`.
QuantizedConcat <T>	Concatena tensores quantizados ao longo de uma dimensão.
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 quantizado em profundidade.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V>	Calcula Conv2D quantizado em profundidade com Bias.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V>	Calcula Conv2D quantizado em profundidade com Bias e Relu.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W>	Calcula Conv2D quantizado em profundidade com Bias, Relu e Requantize.
QuantizedMatMulWithBias <W>	Executa uma multiplicação de matriz quantizada de `a` pela matriz `b` com adição de viés.
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extends Number>
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V>	Realize uma multiplicação da matriz quantizada de `a` pela matriz `b` com adição de polarização e fusão de relu.
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W>	Realize uma multiplicação da matriz quantizada de `a` pela matriz `b` com adição de polarização e relu e fusão de requantização.
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W>
QuantizedReshape <T>	Remodela um tensor quantizado de acordo com a operação Reshape.
RaggedBincount <U estende o número>	Conta o número de ocorrências de cada valor em uma matriz inteira.
RaggedCountSparseOutput <U estende o número>	Executa a contagem de compartimentos de saída esparsa para uma entrada de tensor irregular.
RaggedCross <T, U estende o número>	Gera um cruzamento de recurso de uma lista de tensores e o retorna como um RaggedTensor.
RaggedFillEmptyRows <T>
RaggedFillEmptyRowsGrad <T>
RaggedGather <T estende Número, U>	Reúna fatias irregulares do eixo `0` dos `params` de acordo com `índices`.
RaggedRange <U estende o número, T estende o número>	Retorna um `RaggedTensor` contendo as sequências de números especificadas.
RaggedTensorFromVariant <U estende Número, T>	Decodifica um tensor `variante` em um `RaggedTensor`.
RaggedTensorToSparse <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 ()
String	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 ()