أ
| إحباط | رفع استثناء لإجهاض العملية عند استدعائها. |
| إحباط.خيارات | السمات الاختيارية Abort |
| الجميع | يحسب "المنطقي و" للعناصر عبر أبعاد الموتر. |
| الكل.الخيارات | سمات اختيارية All |
| الكل للكل <T> | عملية لتبادل البيانات عبر نسخ TPU المتماثلة. |
| AnonymousHashTable | إنشاء جدول تجزئة مجهول غير مهيأ. |
| AnonymousIteratorV2 | حاوية لمورد مكرر. |
| AnonymousIteratorV3 | حاوية لمورد مكرر. |
| AnonymousMemoryCache | |
| AnonymousMultiDeviceIterator | حاوية لمورد مكرر متعدد الأجهزة. |
| AnonymousMultiDeviceIteratorV3 | حاوية لمورد مكرر متعدد الأجهزة. |
| AnonymousMutableDenseHashTable | يقوم بإنشاء جدول تجزئة مجهول وقابل للتغيير يستخدم الموترات كمخزن دعم. |
| AnonymousMutableDenseHashTable.Options | سمات اختيارية لـ AnonymousMutableDenseHashTable |
| AnonymousMutableHashTable | يقوم بإنشاء جدول تجزئة مجهول قابل للتغيير. |
| AnonymousMutableHashTableOfTensors | ينشئ جدول تجزئة مجهول وقابل للتغيير لقيم المتجهات. |
| AnonymousMutableHashTableOfTensors.Options | سمات اختيارية لـ AnonymousMutableHashTableOfTensors |
| AnonymousRandomSeedGenerator | |
| AnonymousSeedGenerator | |
| أي | يحسب "المنطقي أو" للعناصر عبر أبعاد الموتر. |
| أي.خيارات | السمات الاختيارية Any |
| تطبيقAdagradV2 <T> | قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط adagrad. |
| ApplyAdagradV2.Options | السمات الاختيارية لـ ApplyAdagradV2 |
| ApproxTopK <T يمتد الرقم> | تُرجع قيم min/max k ومؤشراتها لمعامل الإدخال بطريقة تقريبية. |
| ApproxTopK.Options | السمات الاختيارية لـ ApproxTopK |
| AssertCardinalityDataset | |
| AssertNextDataset | التحول الذي يؤكد التحولات التي تحدث بعد ذلك. |
| AssertPrevDataset | التحول الذي يؤكد التحولات التي حدثت من قبل. |
| تأكيد ذلك | يؤكد أن الشرط المحدد صحيح. |
| AssertThat.Options | السمات الاختيارية لـ AssertThat |
| تعيين <T> | قم بتحديث "المرجع" عن طريق تعيين "قيمة" له. |
| تعيين.خيارات | السمات الاختيارية Assign |
| تعيين إضافة <T> | قم بتحديث "المرجع" بإضافة "قيمة" إليه. |
| تعيين Add.Options | السمات الاختيارية لـ AssignAdd |
| AssignAddVariableOp | يضيف قيمة إلى القيمة الحالية للمتغير. |
| إسينسوب <T> | قم بتحديث "المرجع" بطرح "القيمة" منه. |
| AssignSub.Options | السمات الاختيارية لـ AssignSub |
| AssignSubVariableOp | يطرح قيمة من القيمة الحالية للمتغير. |
| AssignVariableOp | يعين قيمة جديدة لمتغير. |
| AssignVariableOp.Options | السمات الاختيارية لـ AssignVariableOp |
| AssignVariableXlaConcatND | Concats موتر الإدخال عبر جميع الأبعاد. |
| AssignVariableXlaConcatND.Options | السمات الاختيارية لـ AssignVariableXlaConcatND |
| AutoShardDataset | ينشئ مجموعة بيانات تقسم مجموعة بيانات الإدخال. |
| AutoShardDataset.Options | السمات الاختيارية لـ AutoShardDataset |
ب
| BandedTriangularSolve <T> | |
| BandedTriangularSolve.Options | السمات الاختيارية لـ BandedTriangularSolve |
| حاجز | يحدد حاجزًا يستمر عبر عمليات تنفيذ الرسم البياني المختلفة. |
| الحاجز. الخيارات | السمات الاختيارية Barrier |
| إغلاق الحاجز | يغلق الحاجز المحدد. |
| BarrierClose.Options | السمات الاختيارية لـ BarrierClose |
| حجم الحاجز غير مكتمل | يحسب عدد العناصر غير المكتملة في الحاجز المحدد. |
| BarrierInsertMany | لكل مفتاح، يعين القيمة المعنية للمكون المحدد. |
| حجم الحاجز الجاهز | يحسب عدد العناصر الكاملة في الحاجز المحدد. |
| BarrierTakeMany | يأخذ العدد المحدد من العناصر المكتملة من الحاجز. |
| BarrierTakeMany.Options | السمات الاختيارية لـ BarrierTakeMany |
| حزمة | دفعات جميع موترات الإدخال بشكل غير محدد. |
| دفعة.خيارات | سمات اختيارية Batch |
| باتش ماتمولV2 <T> | ضرب شرائح اثنين من الموتدين على دفعات. |
| BatchMatMulV2.Options | السمات الاختيارية لـ BatchMatMulV2 |
| باتش ماتمولV3 <V> | ضرب شرائح اثنين من الموتدين على دفعات. |
| BatchMatMulV3.Options | السمات الاختيارية لـ BatchMatMulV3 |
| باتش تو سبيس <T> | BatchToSpace للموترات رباعية الأبعاد من النوع T. |
| باتش تو سبيسند <T> | BatchToSpace لموترات ND من النوع T. |
| BesselI0 <T يمتد الرقم> | |
| BesselI1 <T يمتد الرقم> | |
| BesselJ0 <T يمتد الرقم> | |
| BesselJ1 <T يمتد الرقم> | |
| BesselK0 <T يمتد الرقم> | |
| BesselK0e <T يمتد الرقم> | |
| BesselK1 <T يمتد الرقم> | |
| BesselK1e <T يمتد الرقم> | |
| BesselY0 <T يمتد الرقم> | |
| BesselY1 <T يمتد الرقم> | |
| البث الثنائي <U> | يقوم ببث موتر من نوع إلى آخر دون نسخ البيانات. |
| BlockLSTM <T يمتد الرقم> | يحسب الانتشار الأمامي لخلية LSTM لجميع الخطوات الزمنية. |
| BlockLSTM.Options | السمات الاختيارية لـ BlockLSTM |
| BlockLSTMGrad <T يمتد الرقم> | يحسب الانتشار الخلفي لخلية LSTM للتسلسل الزمني بأكمله. |
| BlockLSTMGradV2 <T يمتد الرقم> | يحسب الانتشار الخلفي لخلية LSTM للتسلسل الزمني بأكمله. |
| BlockLSTMV2 <T يمتد الرقم> | يحسب الانتشار الأمامي لخلية LSTM لجميع الخطوات الزمنية. |
| BlockLSTMV2.Options | السمات الاختيارية لـ BlockLSTMV2 |
| BoostedTreesAggregateStats | تجميع ملخص الإحصائيات المتراكمة للدفعة. |
| BoostedTreesBucketize | قم بتوزيع كل ميزة على أساس حدود المجموعة. |
| BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit | حساب المكاسب لكل ميزة وإرجاع أفضل معلومات تقسيم ممكنة للميزة. |
| BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit.Options | السمات الاختيارية لـ BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit |
| BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 | حساب المكاسب لكل ميزة وإرجاع أفضل معلومات التقسيم الممكنة لكل عقدة. |
| الأشجار المعززة تحسب أفضل المكاسب لكل ميزة | حساب المكاسب لكل ميزة وإرجاع أفضل معلومات تقسيم ممكنة للميزة. |
| BoostedTreesCenterBias | يحسب السابقة من بيانات التدريب (التحيز) ويملأ العقدة الأولى بالسجلات السابقة. |
| BoostedTreesCreateEnsemble | ينشئ نموذج مجموعة شجرة ويعيد مؤشرًا إليه. |
| BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | إنشاء المورد للتدفقات الكمية. |
| BoostedTreesCreateQuantileStreamResource.Options | السمات الاختيارية لـ BoostedTreesCreateQuantileStreamResource |
| BoostedTreesDeserializeEnsemble | إلغاء تسلسل تكوين مجموعة الشجرة المتسلسلة واستبدال الشجرة الحالية فرقة. |
| BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | ينشئ مؤشرًا إلى BoostedTreesEnsembleResource |
| BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp.Options | السمات الاختيارية لـ BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp |
| BoostedTreesExampleDebugOutputs | تصحيح الأخطاء/مخرجات تفسير النموذج لكل مثال. |
| ملخصات BoostedTreesFlushQuantile | مسح الملخصات الكمية من كل مورد تيار الكمية. |
| BoostedTreesGetEnsembleStates | يسترد رمز ختم موارد مجموعة الأشجار وعدد الأشجار والإحصائيات المتزايدة. |
| BoostedTreesMakeQuantileSummaries | يجعل ملخص الكميات للدفعة. |
| ملخص BoostedTreesMakeStats | يقدم ملخصًا للإحصائيات المتراكمة للدفعة. |
| BoostedTreesPredict | يقوم بتشغيل تنبؤات مجموعة الانحدار الإضافي المتعددة على مثيلات الإدخال و يحسب السجل. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | أضف الملخصات الكمية إلى كل مورد تيار كمي. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | قم بإلغاء تسلسل حدود الجرافة ووضع علامة جاهزة في QuantileAccumulator الحالي. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | مسح الملخصات لمورد التدفق الكمي. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush.Options | السمات الاختيارية لـ BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | قم بإنشاء حدود المجموعة لكل ميزة بناءً على الملخصات المتراكمة. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | ينشئ مؤشرًا إلى BoostedTreesQuantileStreamResource. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp.Options | السمات الاختيارية لـ BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp |
| BoostedTreesSerializeEnsemble | إجراء تسلسل لمجموعة الشجرة إلى نموذج أولي. |
| BoostedTreesSparseAggregateStats | تجميع ملخص الإحصائيات المتراكمة للدفعة. |
| BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit | حساب المكاسب لكل ميزة وإرجاع أفضل معلومات تقسيم ممكنة للميزة. |
| BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit.Options | السمات الاختيارية لـ BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit |
| BoostedTreesTrainingPredict | يقوم بتشغيل تنبؤات مجموعة الانحدار الإضافي المتعددة على مثيلات الإدخال و يحسب التحديث إلى السجلات المخزنة مؤقتا. |
| BoostedTreesUpdateEnsemble | يقوم بتحديث مجموعة الأشجار إما بإضافة طبقة إلى آخر شجرة يتم زراعتها أو عن طريق بدء شجرة جديدة. |
| BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | يقوم بتحديث مجموعة الأشجار عن طريق إضافة طبقة إلى آخر شجرة يتم زراعتها أو عن طريق بدء شجرة جديدة. |
| BoostedTreesUpdateEnsembleV2.Options | السمات الاختيارية لـ BoostedTreesUpdateEnsembleV2 |
| BroadcastDynamicShape <T يمتد الرقم> | إرجاع شكل s0 op s1 مع البث. |
| BroadcastGradientArgs <T يمتد الرقم> | قم بإرجاع مؤشرات التخفيض لتدرجات الحوسبة لـ s0 op s1 مع البث. |
| البث إلى <T> | بث مصفوفة للحصول على شكل متوافق. |
| دلو | يقوم بتجميع "المدخلات" بناءً على "الحدود". |
ج
| CacheDatasetV2 | |
| CacheDatasetV2.Options | السمات الاختيارية لـ CacheDatasetV2 |
| CheckNumericsV2 <T يمتد الرقم> | يتحقق الموتر من قيم NaN و-Inf و+Inf. |
| اختر أسرع مجموعة بيانات | |
| ClipByValue <T> | يقطع قيم الموتر إلى الحد الأدنى والحد الأقصى المحددين. |
| CollateTPUEmbeddingMemory | عملية تقوم بدمج نماذج تكوين الذاكرة المشفرة بالسلسلة من كافة الأجهزة المضيفة. |
| CollectiveAllToAllV2 <T يمتد الرقم> | يتبادل بشكل متبادل عدة موترات من نفس النوع والشكل. |
| CollectiveAllToAllV2.Options | السمات الاختيارية لـ CollectiveAllToAllV2 |
| CollectiveAllToAllV3 <T يمتد الرقم> | يتبادل بشكل متبادل عدة موترات من نفس النوع والشكل. |
| CollectiveAllToAllV3.Options | السمات الاختيارية لـ CollectiveAllToAllV3 |
| CollectiveAssignGroupV2 | قم بتعيين مفاتيح المجموعة بناءً على مهمة المجموعة. |
| كوليكتيفيبكاستريكف 2 <U> | يستقبل بث قيمة موتر من جهاز آخر. |
| CollectiveBcastRecvV2.Options | السمات الاختيارية لـ CollectiveBcastRecvV2 |
| كوليكتيفيبكاستسيندV2 <T> | يبث قيمة موتر إلى جهاز واحد أو أكثر. |
| CollectiveBcastSendV2.Options | السمات الاختيارية لـ CollectiveBcastSendV2 |
| CollectiveGather <T يمتد الرقم> | يتراكم بشكل متبادل عدة موترات من نفس النوع والشكل. |
| CollectiveGather.Options | السمات الاختيارية لـ CollectiveGather |
| CollectiveGatherV2 <T يمتد الرقم> | يتراكم بشكل متبادل عدة موترات من نفس النوع والشكل. |
| CollectiveGatherV2.Options | السمات الاختيارية لـ CollectiveGatherV2 |
| CollectiveInitializeCommunicator | تهيئة مجموعة للعمليات الجماعية. |
| CollectiveInitializeCommunicator.Options | السمات الاختيارية لـ CollectiveInitializeCommunicator |
| التجميع الجماعي <T> | عملية لتبديل الموترات عبر مثيلات TPU المكررة. |
| CollectiveReduceScatterV2 <T يمتد الرقم> | يقلل بشكل متبادل الموترات المتعددة من النوع والشكل المتماثلين وينثر النتيجة. |
| CollectiveReduceScatterV2.Options | السمات الاختيارية لـ CollectiveReduceScatterV2 |
| CollectiveReduceV2 <T يمتد الرقم> | يقلل بشكل متبادل موترات متعددة من نفس النوع والشكل. |
| CollectiveReduceV2.Options | السمات الاختيارية لـ CollectiveReduceV2 |
| CollectiveReduceV3 <T يمتد الرقم> | يقلل بشكل متبادل موترات متعددة من نفس النوع والشكل. |
| CollectiveReduceV3.Options | السمات الاختيارية لـ CollectiveReduceV3 |
| CombinedNonMaxSuppression | يختار بجشع مجموعة فرعية من المربعات المحيطة بترتيب تنازلي للنتيجة، تنفذ هذه العملية قمعًا غير أقصى على المدخلات لكل دفعة، عبر جميع الفئات. |
| CombinedNonMaxSuppression.Options | السمات الاختيارية لـ CombinedNonMaxSuppression |
| مركب TensorVariantFromComponents | يشفر قيمة "ExtensionType" في موتر عددي "متغير". |
| مركب TensorVariantToComponents | يقوم بفك ترميز الموتر العددي "المتغير" إلى قيمة "ExtensionType". |
| CompressElement | يضغط عنصر مجموعة البيانات. |
| ComputeBatchSize | يحسب حجم الدفعة الثابتة لمجموعة البيانات بدون دفعات جزئية. |
| ComputeDedupDataSize | تقوم العملية بحساب حجم بيانات إلغاء البيانات المكررة من التضمين الأساسي وإرجاع التكوين المحدث. |
| ComputeDedupDataTupleMask | يحسب المرجع قناعًا كاملاً لبيانات إلغاء البيانات المكررة من قلب التضمين. |
| كونكات <T> | يسلسل الموترات على طول بعد واحد. |
| تكوين وتهيئةGlobalTPU | عملية تقوم بإعداد الهياكل المركزية لنظام TPU الموزع. |
| ConfigureAndInitializeGlobalTPU.Options | السمات الاختيارية لـ ConfigureAndInitializeGlobalTPU |
| تكوين الموزعةTPU | يقوم بإعداد الهياكل المركزية لنظام TPU الموزع. |
| تكوين DistributedTPU.Options | السمات الاختيارية لـ ConfigureDistributedTPU |
| تكوينTPUEmbedding | يقوم بإعداد TPUEmbedding في نظام TPU الموزع. |
| تكوينTPUEmbeddingHost | عملية تقوم بتكوين برنامج TPUEmbedding على المضيف. |
| تكوينTPUEmbeddingMemory | عملية تقوم بتكوين برنامج TPUEmbedding على المضيف. |
| ConnectTPUEmbeddingHosts | عملية تقوم بإعداد الاتصال بين مثيلات برنامج مضيف TPUEmbedding بعد استدعاء ConfigureTPUEmbeddingHost على كل مضيف. |
| ثابت <T> | عامل ينتج قيمة ثابتة. |
| يستهلكMutexLock | تستهلك هذه العملية قفلًا تم إنشاؤه بواسطة "MutexLock". |
| ControlTrigger | لا يفعل شيئا. |
| التحويل <T يمتد الرقم> | يحسب التفاف ND المعطى (N+1+batch_dims)-D `input` و(N+2)-D `filter`. |
| خيارات التحويل | السمات الاختيارية Conv |
| Conv2DBackpropFilterV2 <T يمتد الرقم> | يحسب تدرجات الالتواء فيما يتعلق بالمرشح. |
| Conv2DBackpropFilterV2.Options | السمات الاختيارية لـ Conv2DBackpropFilterV2 |
| Conv2DBackpropInputV2 <T يمتد الرقم> | يحسب تدرجات الإلتواء فيما يتعلق بالإدخال. |
| Conv2DBackpropInputV2.Options | السمات الاختيارية لـ Conv2DBackpropInputV2 |
| ConvertToCooTensor | |
| انسخ <T> | انسخ الموتر من وحدة المعالجة المركزية (CPU) إلى وحدة المعالجة المركزية (CPU) أو وحدة معالجة الرسومات (GPU) إلى وحدة معالجة الرسومات (GPU). |
| نسخ.خيارات | السمات الاختيارية Copy |
| كوبي هوست <T> | انسخ الموتر إلى المضيف. |
| CopyHost.Options | السمات الاختيارية لـ CopyHost |
| كوبيتومش <T> | |
| كوبيتوميشغراد <T> | |
| CountUpTo <T يمتد الرقم> | يزيد "المرجع" حتى يصل إلى "الحد". |
| CrossReplicaSum <T يمتد الرقم> | عملية لجمع المدخلات عبر مثيلات TPU المكررة. |
| CSRSparseMatrixComponents <T> | يقرأ مكونات المسؤولية الاجتماعية للشركات على دفعات "الفهرس". |
| CSRSparseMatrixToDense <T> | قم بتحويل CSRSparseMatrix (ربما على دفعات) إلى كثيف. |
| CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> | تحويل CSRSparesMatrix (ربما على دفعات) إلى SparseTensor. |
| CSVDataset | |
| CSVDatasetV2 | |
| CTCLosV2 | حساب خسارة CTC (احتمال السجل) لكل إدخال دفعة. |
| CTCLossV2.Options | السمات الاختيارية لـ CTCLossV2 |
| CudnnRNNBackpropV3 <T يمتد الرقم> | خطوة Backprop لـ CudnnRNNV3. |
| CudnnRNNBackpropV3.Options | السمات الاختيارية لـ CudnnRNNBackpropV3 |
| CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T يمتد الرقم> | يحول معلمات CudnnRNN من النموذج الأساسي إلى النموذج القابل للاستخدام. |
| CudnnRNNConicalToParamsV2.Options | السمات الاختيارية لـ CudnnRNNCanonicalToParamsV2 |
| CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T يمتد الرقم> | يسترد معلمات CudnnRNN في شكل أساسي. |
| CudnnRNNParamsToCanonicalV2.Options | السمات الاختيارية لـ CudnnRNNParamsToCanonicalV2 |
| CudnnRNNV3 <T يمتد الرقم> | شبكة RNN مدعومة بـ cuDNN. |
| CudnnRNNV3.Options | السمات الاختيارية لـ CudnnRNNV3 |
| CumulativeLogsumexp <T يمتد الرقم> | حساب المنتج التراكمي للموتر `x` على طول `المحور`. |
| التراكميةLogsumexp.Options | السمات الاختيارية لـ CumulativeLogsumexp |
د
| DataServiceDataset | إنشاء مجموعة بيانات تقرأ البيانات من خدمة tf.data. |
| DataServiceDataset.Options | السمات الاختيارية لـ DataServiceDataset |
| DataServiceDatasetV2 | إنشاء مجموعة بيانات تقرأ البيانات من خدمة tf.data. |
| DataServiceDatasetV2.Options | السمات الاختيارية لـ DataServiceDatasetV2 |
| DatasetCardinality | تُرجع العلاقة الأساسية لـ "input_dataset". |
| DatasetCardinality.Options | السمات الاختيارية لـ DatasetCardinality |
| DatasetFromGraph | ينشئ مجموعة بيانات من `graph_def` المحدد. |
| DatasetToGraphV2 | إرجاع GraphDef متسلسل يمثل "input_dataset". |
| DatasetToGraphV2.Options | السمات الاختيارية لـ DatasetToGraphV2 |
| نوع البيانات | يمثل نوع العناصر في Tensor على شكل تعداد. |
| داوسن <T يمتد الرقم> | |
| ديبوغجرادينتيدينتيتي <T> | الهوية المرجعية لتصحيح التدرج. |
| ديبوغجرادينتريفيدينتيتي <T> | الهوية المرجعية لتصحيح التدرج. |
| معرف التصحيح <T> | يوفر تعيين هوية لموتر الإدخال من النوع غير المرجعي لتصحيح الأخطاء. |
| DebugIdentity.Options | السمات الاختيارية لـ DebugIdentity |
| DebugIdentityV2 <T> | تصحيح أخطاء الهوية V2 Op. |
| DebugIdentityV2.Options | السمات الاختيارية لـ DebugIdentityV2 |
| DebugIdentityV3 <T> | يوفر تعيين هوية لموتر الإدخال من النوع غير المرجعي لتصحيح الأخطاء. |
| DebugIdentityV3.Options | السمات الاختيارية لـ DebugIdentityV3 |
| DebugNanCount | تصحيح أخطاء NaN Value Counter Op. |
| DebugNanCount.Options | السمات الاختيارية لـ DebugNanCount |
| DebugNumericSummary | تصحيح الملخص الرقمي Op. |
| DebugNumericSummary.Options | السمات الاختيارية لـ DebugNumericSummary |
| DebugNumericSummaryV2 <U يمتد الرقم> | تصحيح ملخص رقمي V2 Op. |
| DebugNumericSummaryV2.Options | السمات الاختيارية لـ DebugNumericSummaryV2 |
| DecodeImage <T يمتد الرقم> | وظيفة decode_bmp وdecode_gif وdecode_jpeg وdecode_png. |
| DecodeImage.Options | السمات الاختيارية لـ DecodeImage |
| DecodePaddedRaw <T يمتد الرقم> | إعادة تفسير بايتات السلسلة كمتجه للأرقام. |
| DecodePaddedRaw.Options | السمات الاختيارية لـ DecodePaddedRaw |
| DecodeProto | يقوم المرجع باستخراج الحقول من رسالة مؤقتة للبروتوكول المتسلسل إلى موترات. |
| DecodeProto.Options | السمات الاختيارية لـ DecodeProto |
| نسخة عميقة <T> | إنشاء نسخة من `x`. |
| حذفIterator | حاوية لمورد مكرر. |
| حذف ذاكرة التخزين المؤقت | |
| حذف MultiDeviceIterator | حاوية لمورد مكرر. |
| حذف RandomSeedGenerator | |
| حذف SeedGenerator | |
| DeleteSessionTensor | احذف الموتر المحدد بمقبضه في الجلسة. |
| DenseBincount <U يمتد الرقم> | حساب عدد مرات ظهور كل قيمة في مصفوفة أعداد صحيحة. |
| DenseBincount.Options | السمات الاختيارية لـ DenseBincount |
| DenseCountSparseOutput <U يمتد الرقم> | يقوم بإجراء عد صناديق الإخراج المتفرق لإدخال tf.tensor. |
| DenseCountSparseOutput.Options | السمات الاختيارية لـ DenseCountSparseOutput |
| DenseToCSRSparseMatrix | يحول موترًا كثيفًا إلى CSRSparseMatrix (ربما على دفعات). |
| تدمير المواردOp | يحذف المورد المحدد بواسطة المقبض. |
| DestroyResourceOp.Options | السمات الاختيارية لـ DestroyResourceOp |
| تدمير المتغير المؤقت <T> | يدمر المتغير المؤقت ويعيد قيمته النهائية. |
| مؤشر الجهاز | قم بإرجاع فهرس الجهاز الذي يتم تشغيله. |
| DirectedInterleaveDataset | بديل لـ "InterleaveDataset" في قائمة ثابتة من مجموعات البيانات "N". |
| DirectedInterleaveDataset.Options | السمات الاختيارية لـ DirectedInterleaveDataset |
| ديسابليكوبيونريد | يقوم بإيقاف تشغيل وضع النسخ عند القراءة. |
| حفظ الموزعة | |
| DistributedSave.Options | السمات الاختيارية لـ DistributedSave |
| DrawBoundingBoxesV2 <T يمتد الرقم> | ارسم مربعات محيطة على مجموعة من الصور. |
| DtensorRestoreV2 | |
| DtensorSetGlobalTPUArray | عملية تُعلم مجموعة من المعرفات العالمية لجميع وحدات TPU الموجودة في النظام. |
| DummyIterationCounter | |
| DummyMemoryCache | |
| DummySeedGenerator | |
| DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | يسهل عملية نقل التعليمات البرمجية التي تستخدم tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
| DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options | السمات الاختيارية لـ DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch |
| DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | |
| DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch.Options | السمات الاختيارية لـ DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch |
| القسم الديناميكي <T> | تقسيم "البيانات" إلى موترات "num_partitions" باستخدام مؤشرات من "الأقسام". |
| الغرزة الديناميكية <T> | قم بتشذير القيم من موترات "البيانات" في موتر واحد. |
ه
| جلسة إيجر | بيئة لتنفيذ عمليات TensorFlow بفارغ الصبر. |
| EagerSession.DevicePlacementPolicy | يتحكم في كيفية التصرف عندما نحاول تشغيل عملية على جهاز معين ولكن بعض موترات الإدخال غير موجودة على هذا الجهاز. |
| EagerSession.Options | |
| EagerSession.ResourceCleanupStrategy | يتحكم في كيفية تنظيف موارد TensorFlow عندما لا تكون هناك حاجة إليها. |
| مسافة التحرير | يحسب (ربما تطبيع) مسافة التحرير Levenshtein. |
| تحرير المسافة. الخيارات | السمات الاختيارية لـ EditDistance |
| إيج <U> | يحسب التحلل الذاتي لمصفوفة مربعة واحدة أو أكثر. |
| Eig.Options | السمات الاختيارية لـ Eig |
| عينسوم <T> | انكماش الموتر وفقا لاتفاقية الجمع لأينشتاين. |
| فارغة <T> | إنشاء موتر بالشكل المحدد. |
| خيارات فارغة | السمات الاختيارية Empty |
| قائمة TensorList فارغة | إنشاء وإرجاع قائمة موتر فارغة. |
| خريطة TensorMap فارغة | إنشاء وإرجاع خريطة موتر فارغة. |
| EncodeProto | يقوم المرجع بتسلسل رسائل protobuf المتوفرة في موترات الإدخال. |
| EncodeProto.Options | سمات اختيارية لـ EncodeProto |
| EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | يسهل عملية نقل التعليمات البرمجية التي تستخدم tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
| EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options | سمات اختيارية لـ EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch |
| EnqueueTPUEmbeddingBatch | عملية تقوم بإدراج قائمة بموترات دفعة الإدخال في TPUEmbedding. |
| EnqueueTPUEmbeddingBatch.Options | السمات الاختيارية لـ EnqueueTPUEmbeddingBatch |
| EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch | عملية تقوم بإدراج قائمة بموترات دفعة الإدخال في TPUEmbedding. |
| EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch.Options | السمات الاختيارية لـ EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch |
| EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | يسهل عملية نقل التعليمات البرمجية التي تستخدم tf.nn.embedding_lookup(). |
| EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch.Options | السمات الاختيارية لـ EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch |
| EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch | عملية تقوم بإدراج مؤشرات إدخال TPUEmbedding من SparseTensor. |
| EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options | سمات اختيارية لـ EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch |
| EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch | يسهل عملية نقل التعليمات البرمجية التي تستخدم tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
| EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch.Options | سمات اختيارية لـ EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch |
| ضمان الشكل <T> | التأكد من مطابقة شكل الموتر للشكل المتوقع. |
| أدخل <T> | ينشئ إطارًا فرعيًا أو يجده، ويجعل "البيانات" متاحة للإطار الفرعي. |
| أدخل.خيارات | السمات الاختيارية Enter |
| Erfinv <T يمتد الرقم> | |
| المعيار الإقليدي <T> | يحسب القاعدة الإقليدية للعناصر عبر أبعاد الموتر. |
| EuclideanNorm.Options | السمات الاختيارية لـ EuclideanNorm |
| تنفيذTPUEmbeddingPartitioner | عملية تنفذ مقسم TPUEmbedding على التكوين المركزي الجهاز ويحسب حجم HBM (بالبايت) المطلوب لعملية TPUEmbedding. |
| بيئة التنفيذ | يحدد بيئة لإنشاء وتنفيذ Operation TensorFlow. |
| خروج <T> | يخرج الإطار الحالي إلى الإطار الأصلي الخاص به. |
| توسيع Dims <T> | يقوم بإدراج بُعد 1 في شكل الموتر. |
| مجموعة البيانات التجريبية AutoShard | ينشئ مجموعة بيانات تقسم مجموعة بيانات الإدخال. |
| التجريبيةAutoShardDataset.Options | السمات الاختيارية لمجموعة ExperimentalAutoShardDataset |
| ExperimentalBytesProducedStatsDataset | يسجل حجم البايتات لكل عنصر من عناصر "input_dataset" في StatsAggregator. |
| تجريبي اختر أسرع مجموعة بيانات | |
| مجموعة البيانات التجريبية | تُرجع العلاقة الأساسية لـ "input_dataset". |
| تجريبيةDatasetToTFRecord | يكتب مجموعة البيانات المحددة إلى الملف المحدد باستخدام تنسيق TFRecord. |
| التجريبيةDenseToSparseBatchDataset | ينشئ مجموعة بيانات تجمع عناصر الإدخال في SparseTensor. |
| مجموعة بيانات احصائيات الكمون التجريبية | يسجل زمن الوصول لإنتاج عناصر "input_dataset" في StatsAggregator. |
| مجموعة البيانات التجريبية لملفات المطابقة | |
| ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset | ينشئ مجموعة بيانات تتجاوز الحد الأقصى للتوازي أثناء العملية. |
| مجموعة بيانات التحليل التجريبي | يحول `input_dataset` التي تحتوي على نماذج `Example` كمتجهات لـ DT_STRING إلى مجموعة بيانات مكونة من كائنات `Tensor` أو `SparseTensor` التي تمثل الميزات التي تم تحليلها. |
| ExperimentalParseExampleDataset.Options | سمات اختيارية لـ ExperimentalParseExampleDataset |
| التجريبية الخاصةThreadPoolDataset | ينشئ مجموعة بيانات تستخدم تجمع مؤشرات ترابط مخصصًا لحساب "input_dataset". |
| مجموعة البيانات العشوائية التجريبية | إنشاء مجموعة بيانات تُرجع أرقامًا عشوائية زائفة. |
| مجموعة البيانات التجريبية | ينشئ مجموعة بيانات تغير حجم الدفعة. |
| ExperimentalRebatchDataset.Options | السمات الاختيارية لمجموعة ExperimentalRebatchDataset |
| التجريبيةSetStatsAggregatorDataset | |
| مجموعة بيانات النافذة المنزلقة التجريبية | ينشئ مجموعة بيانات تمرر نافذة منزلقة فوق "input_dataset". |
| مجموعة بيانات تجريبية | إنشاء مجموعة بيانات تنفذ استعلام SQL وتصدر صفوفًا من مجموعة النتائج. |
| مقبض مجمع الإحصائيات التجريبية | إنشاء مورد مدير الإحصائيات. |
| تجريبيةStatsAggregatorHandle.Options | السمات الاختيارية لـ ExperimentalStatsAggregatorHandle |
| ملخص مجمع الإحصائيات التجريبية | يُنتج ملخصًا لأي إحصائيات مسجلة بواسطة مدير الإحصائيات المحدد. |
| تجريبية UnbatchDataset | مجموعة بيانات تقسم عناصر مدخلاتها إلى عناصر متعددة. |
| Expint <T يمتد الرقم> | |
| ExtractGlimpseV2 | يستخرج لمحة من موتر الإدخال. |
| ExtractGlimpseV2.Options | السمات الاختيارية لـ ExtractGlimpseV2 |
| ExtractVolumePatches <T يمتد الرقم> | استخرج "التصحيحات" من "الإدخال" وضعها في بُعد الإخراج ""العمق"." |
F
| فتند <T> | ND تحويل فورييه السريع. |
| FileSystemSetConfiguration | ضبط تكوين نظام الملفات. |
| املأ <U> | ينشئ موترًا مملوءًا بقيمة عددية. |
| FinalizeDataset | ينشئ مجموعة بيانات عن طريق تطبيق tf.data.Options على `input_dataset`. |
| FinalizeDataset.Options | السمات الاختيارية لـ FinalizeDataset |
| وضع اللمسات النهائية علىTPUEmbedding | عملية تنهي تكوين TPUEmbedding. |
| بصمة | يولد قيم بصمات الأصابع. |
| FresnelCos <T يمتد الرقم> | |
| فريسنلسين <T يمتد الرقم> | |
| FusedBatchNormGradV3 <T يمتد الرقم، U يمتد الرقم> | التدرج لتطبيع الدفعة. |
| FusedBatchNormGradV3.Options | السمات الاختيارية لـ FusedBatchNormGradV3 |
| FusedBatchNormV3 <T يمتد الرقم، U يمتد الرقم> | التطبيع دفعة. |
| FusedBatchNormV3.Options | السمات الاختيارية لـ FusedBatchNormV3 |
ز
| اجمع <T> | اجمع الشرائح من محور "المعلمات" وفقًا لـ "المؤشرات". |
| جمع.خيارات | السمات الاختيارية Gather |
| اجمع <T> | اجمع الشرائح من "المعلمات" في موتر ذي شكل محدد بواسطة "المؤشرات". |
| إنشاء BoundingBoxProposals | تنتج هذه العملية منطقة الاهتمامات من المربعات المحيطة المحددة (bbox_deltas) المرساة المشفرة وفقًا للمعادلة 2 في arXiv:1506.01497 تحدد العملية أعلى مربعات التسجيل `pre_nms_topn`، وتفك تشفيرها فيما يتعلق بالمثبتات، وتطبق الحد الأقصى من القمع على المربعات المتداخلة ذات قيمة التقاطع فوق الاتحاد (iou) الأعلى من `nms_threshold`، وتتجاهل المربعات التي يكون الجانب الأقصر فيها أقل من ` الحد الأدنى للحجم`. |
| GenerateBoundingBoxProposals.Options | السمات الاختيارية لـ GenerateBoundingBoxProposals |
| GetElementAtIndex | الحصول على العنصر في الفهرس المحدد في مجموعة بيانات. |
| GetMinibatchesInCsrWithPhysicalReplica | |
| احصل على MinibatchSplitsWith PhysicalReplica | |
| GetOptions | تُرجع tf.data.Options المرفقة بـ "input_dataset". |
| GetSessionHandle | قم بتخزين موتر الإدخال في حالة الجلسة الحالية. |
| GetSessionTensor <T> | احصل على قيمة الموتر المحدد بمقبضه. |
| GlobalIterId | |
| التدرجات | يضيف عمليات لحساب المشتقات الجزئية لمجموع y s wrt x s، على سبيل المثال، d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... إذا تم تعيين قيم |
| Gradients.Options | سمات اختيارية Gradients |
| رسم بياني | رسم بياني لتدفق البيانات يمثل حساب TensorFlow. |
| Graph.WhileSubgraphBuilder | يُستخدم لإنشاء مثيل لفئة مجردة تتجاوز طريقة buildSubgraph لإنشاء رسم بياني فرعي شرطي أو نصي لحلقة while. |
| GraphOperation | تنفيذ Operation تمت إضافتها كعقدة إلى Graph . |
| GraphOperationBuilder | OperationBuilder لإضافة GraphOperation s إلى Graph . |
| GRUblockCell <T يمتد الرقم> | يحسب الانتشار الأمامي لخلية GRU لخطوة زمنية واحدة. |
| GRUBlockCellGrad <T يمتد الرقم> | يحسب الانتشار الخلفي لخلية GRU لخطوة زمنية واحدة. |
| ضمانة <T> | يعطي ضمانًا لوقت تشغيل TF بأن موتر الإدخال ثابت. |
ح
| HashTable | إنشاء جدول تجزئة غير مهيأ. |
| HashTable.Options | السمات الاختيارية لـ HashTable |
| HistogramFixedWidth <U يمتد الرقم> | إرجاع الرسم البياني للقيم. |
أنا
| الهوية <T> | قم بإرجاع موتر بنفس الشكل والمحتويات مثل موتر الإدخال أو القيمة. |
| الهوية ن | تقوم بإرجاع قائمة من الموترات بنفس الأشكال والمحتويات مثل الإدخال الموترات. |
| إيفتند <T> | ND معكوس تحويل فورييه السريع. |
| IgnoreErrorsDataset | ينشئ مجموعة بيانات تحتوي على عناصر `input_dataset` مع تجاهل الأخطاء. |
| IgnoreErrorsDataset.Options | السمات الاختيارية لـ IgnoreErrorsDataset |
| ImageProjectiveTransformV2 <T يمتد الرقم> | يطبق التحويل المحدد على كل صورة من الصور. |
| ImageProjectiveTransformV2.Options | السمات الاختيارية لـ ImageProjectiveTransformV2 |
| ImageProjectiveTransformV3 <T يمتد الرقم> | يطبق التحويل المحدد على كل صورة من الصور. |
| ImageProjectiveTransformV3.Options | السمات الاختيارية لـ ImageProjectiveTransformV3 |
| إيموتابلكونست <T> | إرجاع موتر غير قابل للتغيير من منطقة الذاكرة. |
| InfeedDequeue <T> | عنصر نائب للقيمة التي سيتم إدخالها في الحساب. |
| InfeedDequeueTuple | جلب قيم متعددة من التغذية كصف XLA. |
| InfeedEnqueue | عملية تغذي قيمة Tensor واحدة في الحساب. |
| InfeedEnqueue.Options | السمات الاختيارية لـ InfeedEnqueue |
| InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer | عملية تقوم بإدراج المخزن المؤقت الخطي في تغذية TPU. |
| InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer.Options | السمات الاختيارية لـ InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer |
| InfeedEnqueueTuple | يغذي قيم Tensor متعددة في الحساب كصف XLA. |
| InfeedEnqueueTuple.Options | السمات الاختيارية لـ InfeedEnqueueTuple |
| تهيئة الجدول | مُهيئ الجدول الذي يأخذ موترين للمفاتيح والقيم على التوالي. |
| تهيئة الجدول من البيانات | |
| تهيئة الجدول من النص | تهيئة جدول من ملف نصي. |
| تهيئةالجدولمنTextFile.Options | سمات اختيارية لـ InitializeTableFromTextFile |
| إضافة <T> | يضيف v إلى صفوف محددة من x. |
| إنبلايسوب <T> | يطرح `v` في صفوف محددة من `x`. |
| إنبلايسوبدايت <T> | يقوم بتحديث الصفوف المحددة 'i' بالقيم 'v'. |
| IRFFTND <U يمتد الرقم> | ND معكوس تحويل فورييه السريع الحقيقي. |
| IsBoostedTreesEnsembleInitialized | التحقق مما إذا كان قد تم تهيئة مجموعة الشجرة. |
| IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized | يتحقق مما إذا كان قد تم تهيئة الدفق الكمي. |
| IsotonicRegression <U يمتد الرقم> | يحل مجموعة من مشاكل الانحدار متساوي التوتر. |
| IsTPUEmbeddingInitialized | ما إذا كان قد تم تهيئة TPU Embedding في نظام TPU الموزع. |
| IsTPUEmbeddingInitialized.Options | السمات الاختيارية لـ IsTPUEmbeddingInitialized |
| IsVariableInitialized | يتحقق مما إذا كان قد تم تهيئة الموتر. |
| IteratorGetDevice | يُرجع اسم الجهاز الذي تم وضع "المورد" عليه. |
ك
| KMC2ChainInitialization | إرجاع فهرس نقطة البيانات التي يجب إضافتها إلى المجموعة الأولية. |
| KmeansPlusPlusInitialization | يحدد num_to_sample من صفوف الإدخال باستخدام معيار KMeans++. |
| KthOrderStatistic | يحسب إحصائية ترتيب Kth لمجموعة البيانات. |
ل
م
| صانعي | اجعل جميع العناصر في البعد غير المدفوع فريدًا ، ولكن \ "أغلق \" قيمتها الأولية. |
| MapClear | OP يزيل جميع العناصر في الحاوية الأساسية. |
| mapClear.options | سمات اختيارية لـ MapClear |
| MapIncompletesize | يعيد OP عدد العناصر غير المكتملة في الحاوية الأساسية. |
| mapincompletesize.options | سمات اختيارية لـ MapIncompleteSize |
| مل | OP PEEKS في القيم في المفتاح المحدد. |
| mappeek.options | سمات اختيارية لـ MapPeek |
| حجم الخريطة | يعيد OP عدد العناصر في الحاوية الأساسية. |
| خرائط | سمات اختيارية MapSize |
| MapStage | المرحلة (المفتاح ، القيم) في الحاوية الأساسية التي تتصرف مثل علامة التجزئة. |
| mapstage.options | سمات اختيارية لـ MapStage |
| MapUnstage | OP يزيل ويعيد القيم المرتبطة بالمفتاح من الحاوية الأساسية. |
| mapunstage.options | سمات اختيارية لـ MapUnstage |
| Mapunstagenokey | OP يزيل ويعيد عشوائيًا (مفتاح ، قيمة) من الحاوية الأساسية. |
| mapunstagenokey.options | سمات اختيارية لـ MapUnstageNoKey |
| Matrixdiagpartv2 <T> | يعود الجزء المائل المدمن من موتر مزمن. |
| Matrixdiagpartv3 <T> | يعود الجزء المائل المدمن من موتر مزمن. |
| matrixdiagpartv3.options | سمات اختيارية لـ MatrixDiagPartV3 |
| Matrixdiagv2 <T> | إرجاع موتر قطري مزجد مع قيم قطرية مزودة. |
| Matrixdiagv3 <T> | إرجاع موتر قطري مزجد مع قيم قطرية مزودة. |
| Matrixdiagv3.Options | سمات اختيارية لـ MatrixDiagV3 |
| MatrixsetDiagv2 <T> | إرجاع موتر مصفوفة مزدوج مع قيم قطرية جديدة. |
| MatrixsetDiagv3 <T> | إرجاع موتر مصفوفة مزدوج مع قيم قطرية جديدة. |
| MatrixsetDiagv3.Options | سمات اختيارية لـ MatrixSetDiagV3 |
| ماكس <T> | يحسب الحد الأقصى للعناصر عبر أبعاد الموتر. |
| max.options | سمات اختيارية لأحد Max |
| MaxintraOpParalisalismDataset | ينشئ مجموعة بيانات تتجاوز الحد الأقصى للتوازي داخل OP. |
| دمج <T> | إعادة توجيه قيمة الموتر المتاح من "المدخلات" إلى "الإخراج". |
| تم دمجها | يقوم OP بدمج عناصر من عدد صحيح وتطفو على بيانات إلغاء على بيانات Decla كـ XLA. |
| Mergedupdata.options | سمات اختيارية لـ MergeDedupData |
| مين <T> | يحسب الحد الأدنى للعناصر عبر أبعاد الموتر. |
| min.options | سمات اختيارية Min |
| mirrorpad <T> | وسادات موتر مع القيم المتطابقة. |
| mirrorrorpadgrad <T> | التدرج OP لـ `mirrorpad` op. |
| mlirpassthroughop | يلف حساب MLIR التعسفي المعبر عنه كوحدة مع وظيفة رئيسية (). |
| مولنونان <T> | إرجاع x * y العنصر. |
| MutableDensehashtable | ينشئ جدول التجزئة الفارغ الذي يستخدم Tensors كمتجر دعم. |
| mutabledensehashtable.options | سمات اختيارية لـ MutableDenseHashTable |
| قابلة للتفاضح | يخلق جدول تجزئة فارغ. |
| ageablehashtable.options | سمات اختيارية لـ MutableHashTable |
| ageablehashtableoftensors | يخلق جدول تجزئة فارغ. |
| ageablehashtableoftensors.options | سمات اختيارية لـ MutableHashTableOfTensors |
| موتيكس | يخلق مورد Mutex الذي يمكن قفله بواسطة "mutexlock". |
| mutex.options | سمات اختيارية لـ Mutex |
| mutexlock | يغلق مورد Mutex. |
ن
| ncclallreduce <t يمتد الرقم> | يخرج موتر يحتوي على التخفيض عبر جميع موترات الإدخال. |
| ncclbroadcast <t يمتد الرقم> | يرسل "إدخال" إلى جميع الأجهزة المتصلة بالإخراج. |
| ncclreduce <t يمتد الرقم> | يقلل من "الإدخال" من "num_devices" باستخدام "التخفيض" إلى جهاز واحد. |
| ndtri <t يمتد الرقم> | |
| الأقرب | يختار أقرب مراكز K لكل نقطة. |
| NextAfter <t يمتد الرقم> | إرجاع القيمة التمثيلية التالية لـ `x1` في اتجاه` x2` ، العنصر. |
| NextIteration <T> | يجعل مدخلاتها متاحة للتكرار التالي. |
| nondeterministicists <u> | غير محدد يولد بعض الأعداد الصحيحة. |
| NonmaxSupbressionV5 <T يمتد الرقم> | يختار جشع مجموعة فرعية من الصناديق المحيطة بترتيب تنازلي للنتيجة ، تتداخل الصناديق التي تتمتع بالاتفاقية العالية (IOU) مع الصناديق التي تم تحديدها مسبقًا. |
| nonmaxsupbressionv5.Options | سمات اختيارية ل NonMaxSuppressionV5 |
| nonserializabledataset | |
| noop | لا يفعل شيئا. |
يا
| Onehot <u> | إرجاع موتر واحد. |
| onehot.options | سمات اختيارية OneHot |
| مثل <T> | إرجاع موتر من نفس الشكل ونوع x. |
| مرجع سابق | واجهة علامة لجميع أغلفة العملية. |
| المعامل <T> | الواجهة التي تنفذها معاملات عملية تنسورفيلو. |
| المعاملات | الأدوات المساعدة لمعالجة الأنواع والقوائم ذات الصلة المعامل. |
| عملية | يؤدي الحساب على التوتر. |
| OperationBuilder | منشئ Operation . |
| المشغل أو العامل | التعليقات التوضيحية التي تستخدمها الفئات لجعل عمليات تنسورفلو يمكن الوصول إليها بسهولة عبر org.tensorflow.op.Ops . |
| OptimizedAtAsetv2 | ينشئ مجموعة بيانات عن طريق تطبيق التحسينات ذات الصلة على "input_dataset`. |
| OptimizedAtasetv2.Options | سمات اختيارية لـ OptimizeDatasetV2 |
| OptionsDataset | ينشئ مجموعة بيانات عن طريق إرفاق tf.data.options إلى `input_dataset`. |
| OptionsDataset.options | سمات اختيارية لـ OptionsDataset |
| ordermapclear | OP يزيل جميع العناصر في الحاوية الأساسية. |
| ordermapclear.options | سمات اختيارية لـ OrderedMapClear |
| OrderMapIncompletesize | يعيد OP عدد العناصر غير المكتملة في الحاوية الأساسية. |
| ordermapincompletesize.options | سمات اختيارية لـ OrderedMapIncompleteSize |
| ordermappeek | OP PEEKS في القيم في المفتاح المحدد. |
| ordermappeek.options | سمات اختيارية لـ OrderedMapPeek |
| OrderMapSize | يعيد OP عدد العناصر في الحاوية الأساسية. |
| ordermapsize.options | سمات اختيارية لـ OrderedMapSize |
| OrderMapStage | المرحلة (المفتاح ، القيم) في الحاوية الأساسية التي تتصرف مثل الطلب حاوية تربية. |
| ordermapstage.options | سمات اختيارية لـ OrderedMapStage |
| ordermapunstage | OP يزيل ويعيد القيم المرتبطة بالمفتاح من الحاوية الأساسية. |
| ordermapunstage.options | سمات اختيارية لـ OrderedMapUnstage |
| ordermapunstagenokey | يقوم OP بإزالة العنصر (المفتاح ، القيمة) مع الأصغر مفتاح من الحاوية الأساسية. |
| ordermapunstagenokey.options | سمات اختيارية لـ OrderedMapUnstageNoKey |
| outfeeddequeue <T> | يسترجع موتر واحد من الحساب. |
| outfeeddequeue.options | سمات اختيارية لـ OutfeedDequeue |
| outfeeddequeuetuple | استرجاع قيم متعددة من الحساب outfeed. |
| outfeeddequeuetuple.options | سمات اختيارية لـ OutfeedDequeueTuple |
| outfeeddequeuetuplev2 | استرجاع قيم متعددة من الحساب outfeed. |
| outfeeddequeuev2 <T> | يسترجع موتر واحد من الحساب. |
| outfeedenqueue | enqueue موتر على الحساب outfeed. |
| outfeedenqueuetuple | enqueue enqueue stensor stensor على outfeed حساب. |
| الإخراج <T> | مقبض رمزي إلى توتر تنتجه Operation . |
ص
| لوحة <T> | وسادات موتر. |
| ParallelBatchDataset | |
| parallectbatchdataset.options | سمات اختيارية لـ ParallelBatchDataset |
| ParallelConcat <T> | يسلط قائمة من `n` tensors على طول البعد الأول. |
| ParalleldynamicStitch <T> | interleave القيم من `data` engesors في موتر واحد. |
| ParseExampleDatAsetv2 | يحول `input_dataset` الذي يحتوي على "مثال" كقواعد DT_STRING إلى مجموعة بيانات من كائنات "Tensor" أو "sparsetensor" التي تمثل الميزات المحلية. |
| ParseExampleDatasetv2.Options | سمات اختيارية لـ ParseExampleDatasetV2 |
| ParseExamplev2 | يحول متجه TF.example protos (كأوامر) إلى موتر مكتوبة. |
| parsesequenceexamplev2 | يحول ناقل TF.io.Sexerexample protos (كقواسل) إلى موتر مكتوبة. |
| parsesequencexamplev2.options | سمات اختيارية لـ ParseSequenceExampleV2 |
| العنصر النائب <T> | OP العنصر النائب لقيمة سيتم تغذية في الحساب. |
| النائب | سمات اختيارية للعنصر Placeholder |
| النائب | OP العنصر النائب الذي يمر عبر "المدخلات" عندما لا يتم تغذية ناتجه. |
| مسبق | OP الذي يرسم قيمة موتر واحد إلى موتر متغير غير شفاف. |
| مسبق | سمات اختيارية Prelinearize |
| مسبق | OP الذي يرسم قيم الموتر المتعددة إلى موتر متغير غير شفاف. |
| prelinearizetuple.options | سمات اختيارية لـ PrelinearizeTuple |
| البدائية | فئة أساسية لتطبيقات Op مدعومة Operation واحدة. |
| مطبعة | يطبع عداد السلسلة. |
| print.options | سمات اختيارية Print |
| privateThreadPooldataset | يقوم بإنشاء مجموعة بيانات تستخدم تجمع مؤشرات ترابط مخصص لحساب `input_dataset`. |
| prod <t> | يحسب منتج العناصر عبر أبعاد الموتر. |
| prod.options | سمات اختيارية لـ Prod |
س
ر
| RaggedBincount <U يمتد الرقم> | يحسب عدد حوادث كل قيمة في مجموعة عدد صحيح. |
| RaggedBincount.options | سمات اختيارية لـ RaggedBincount |
| RaggedCountsParseoutput <U يمتد الرقم> | يؤدي عد صندوق الإخراج المتفوق على مدخلات الموتر الخشن. |
| RaggedCountsParseoutput.options | سمات اختيارية لـ RaggedCountSparseOutput |
| RaggedCross <T ، U يمتد الرقم> | يولد ميزة تقاطع من قائمة من التوتر ، ويعيدها كصاحب خشن. |
| RaggedFileMemptyRows <T> | |
| RaggedFileMemptyRowsgrad <T> | |
| RaggedGather <t يمتد الرقم ، u> | جمع شرائح خشنة من محور "params" `0` وفقًا لـ" المؤشرات ". |
| RaggedRange <u يمتد الرقم ، t يمتد الرقم> | إرجاع "RaggedTensor" يحتوي على تسلسلات الأرقام المحددة. |
| RaggedTensorFromVariant <U يمتد الرقم ، t> | تدلل توتر "البديل" في "RaggedTensor". |
| raggedtensortosparse <u> | يحول "RaggedTensor" إلى "sparsetensor" بنفس القيم. |
| RaggedTensortEnsor <u> | قم بإنشاء موتر كثيف من موتر خشن ، وربما يغير شكله. |
| RaggedTensortovariant | يشفر "RaggedTensor" إلى موتر "متغير". |
| RaggedTensortovariantgradient <u> | يستخدم Helper لحساب التدرج لـ "RaggedTensortovariant". |
| RandomDatAsetv2 | ينشئ مجموعة بيانات تُرجع أرقام الكاذبة. |
| randomdatasetv2.options | سمات اختيارية لـ RandomDatasetV2 |
| RandomIndexshuffle <t يمتد الرقم> | يخرج موضع "القيمة" في التقليب [0 ، ... ، max_index]. |
| RandomIndexshuffle.Options | سمات اختيارية لـ RandomIndexShuffle |
| النطاق <t يمتد الرقم> | يخلق سلسلة من الأرقام. |
| رتبة | يعيد رتبة موتر. |
| ReadVariableOp <T> | يقرأ قيمة المتغير. |
| readVariableXlAsplitnd <T> | تقسيم متغير الموارد متغير الإدخال عبر جميع الأبعاد. |
| readVariableXlAsplitnd.options | سمات اختيارية لـ ReadVariableXlaSplitND |
| Rebatchdataset | ينشئ مجموعة بيانات تغير حجم الدُفعة. |
| Rebatchdataset.options | سمات اختيارية لـ RebatchDataset |
| RebatchDatasetv2 | ينشئ مجموعة بيانات تغير حجم الدُفعة. |
| recv <t> | يتلقى الموتر المسماة من send_device على recv_device. |
| recv.options | سمات اختيارية لـ Recv |
| recvtpuembeddingActivations | OP الذي يتلقى تضمين تنشيط على TPU. |
| LEMOCEALL | يحسب "المنطق و" العناصر عبر أبعاد الموتر. |
| LEMOCEALL.OPTIONS | سمات اختيارية لـ ReduceAll |
| LEMENT | يحسب "المنطق أو" للعناصر عبر أبعاد التوتر. |
| LEMENTINY.OPTIONS | سمات اختيارية ReduceAny |
| LEMEMAX <T> | يحسب الحد الأقصى للعناصر عبر أبعاد الموتر. |
| LEMEMAX.OPTIONS | سمات اختيارية لـ ReduceMax |
| LEMEMIN <T> | يحسب الحد الأدنى للعناصر عبر أبعاد الموتر. |
| remucemin.options | سمات اختيارية ReduceMin |
| تقليل <T> | يحسب منتج العناصر عبر أبعاد الموتر. |
| تقليل | سمات اختيارية ReduceProd |
| يقلل <T> | يحسب مجموع العناصر عبر أبعاد الموتر. |
| يقلل | سمات اختيارية ReduceSum |
| المراجع <T> | يخلق أو يجد إطارًا طفلًا ، ويجعل "بيانات" متاحًا لإطار الطفل. |
| المراجع | سمات اختيارية RefEnter |
| Refexit <T> | يخرج الإطار الحالي إلى إطاره الأم. |
| الإرجاع <T> | إرجاع نفس موتر المرجع مثل موتر الإدخال المرجع. |
| تدحرج <T> | إعادة توجيه قيمة الموتر المتاح من "المدخلات" إلى "الإخراج". |
| refnextiteration <T> | يجعل مدخلاتها متاحة للتكرار التالي. |
| refselect <t> | إعادة توجيه العنصر "الفهرس" من "المدخلات" إلى "الإخراج". |
| refswitch <T> | إعادة توجيه موتر المرجع "البيانات" إلى منفذ الإخراج الذي يحدده "pred`. |
| registerDataset | يسجل مجموعة بيانات مع خدمة TF.Data. |
| registerDataset.options | سمات اختيارية لـ RegisterDataset |
| registerDatAsetv2 | يسجل مجموعة بيانات مع خدمة TF.Data. |
| registerDatasetv2.Options | سمات اختيارية لـ RegisterDatasetV2 |
| Relayout <T> | |
| شبيهة <T> | |
| المطلب RangePerchannel | يحسب مدى المطلب لكل قناة. |
| المطلب المطلوب <u> | يطلب الإدخال مع قيم Min و Max المعروفة لكل قناة. |
| إعادة تشكيل <T> | يعيد تشكيل موتر. |
| ResourceAccumulatorApplyGradient | يطبق التدرج على تراكم معين. |
| ResourceAccumulatornumAccumulated | إرجاع عدد التدرجات التي تم تجميعها في المتراكم المحدد. |
| ResourceAccumulatorsetglobalstep | يقوم بتحديث المتراكم بقيمة جديدة لـ Global_Step. |
| ResourceAccumulatortakegradient <T> | يستخلص متوسط التدرج في مشروطة مشروط معينة. |
| ResourceApplyadagradv2 | تحديث "*var" وفقًا لمخطط Adagrad. |
| ResourceApplyadagradv2.options | سمات اختيارية ResourceApplyAdagradV2 |
| ResourceApplyadamwithamsgrad | تحديث "*var" وفقًا لخوارزمية آدم. |
| ResourceApplyadamwithamsgrad.options | سمات اختيارية ResourceApplyAdamWithAmsgrad |
| ResourceApplykerasmomentum | تحديث "*var" وفقًا لمخطط الزخم. |
| ResourceApplykerasmomentum.options | سمات اختيارية ResourceApplyKerasMomentum |
| ResourceCountionalAccumulator | تراكم مشروط لتجميع التدرجات. |
| ResourceCountionalAccumulator.options | سمات اختيارية لـ ResourceConditionalAccumulator |
| ResourceCountupto <t يمتد الرقم> | زيادات المتغير التي أشار إليها "مورد" حتى يصل إلى "الحد". |
| مجهر الموارد <u> | جمع شرائح من المتغير الذي أشار إليه "الموارد" وفقًا لـ "المؤشرات". |
| ResourceGather.options | سمات اختيارية لـ ResourceGather |
| ResourceGathernd <u> | |
| ResourcesCatteradd | يضيف التحديثات المتفرقة إلى المتغير المشار إليه بواسطة "المورد". |
| ResourcesCatterdiv | يقسم التحديثات المتفرقة إلى المتغير المشار إليه بواسطة "Resource". |
| ResourcesCatterMax | يقلل التحديثات المتفرقة إلى المتغير المشار إليه من قبل "الموارد" باستخدام "عملية". |
| ResourcesCattermin | يقلل التحديثات المتفرقة إلى المتغير المشار إليه من قبل "المورد" باستخدام عملية "دقيقة". |
| ResourcesCattermul | يضاعف التحديثات المتفرقة في المتغير المشار إليه بواسطة "المورد". |
| ResourcesCatterndadd | يطبق الإضافة المتفرقة على القيم الفردية أو الشرائح في متغير. |
| ResourcesCatterndadd.options | سمات اختيارية ResourceScatterNdAdd |
| ResourcesCatterndMax | |
| ResourcesCatterndMax.options | سمات اختيارية ResourceScatterNdMax |
| ResourcesCatterndmin | |
| ResourcesCatterndmin.options | سمات اختيارية ResourceScatterNdMin |
| ResourcesCatterndsub | يطبق الطرح المتفرق على القيم أو الشرائح الفردية في متغير. |
| ResourcesCatterndsub.Options | سمات اختيارية ResourceScatterNdSub |
| ResourcesCatterndupdate | يطبق "التحديثات" المتفرقة على القيم أو الشرائح الفردية داخل أحد متغير وفقًا لـ "المؤشرات". |
| ResourcesCatterndupDate.options | سمات اختيارية ResourceScatterNdUpdate |
| الموارد | يطرح التحديثات المتفرقة من المتغير المشار إليه بواسطة "المورد". |
| الموارد | يعين التحديثات المتفرقة للمتغير المشار إليه بواسطة "Resource". |
| ResourcesParseapplyadagradv2 | قم بتحديث الإدخالات ذات الصلة في "*var" و "*accum" وفقًا لمخطط Adagrad. |
| ResourcesParseapplyadagradv2.options | سمات اختيارية للموارد ResourceSparseApplyAdagradV2 |
| ResourcesParsaapplykerasmomentum | قم بتحديث الإدخالات ذات الصلة في "*var" و "*accum" وفقًا لمخطط الزخم. |
| ResourcesParsaapplykerasmomentum.options | سمات اختيارية للموارد ResourceSparseApplyKerasMomentum |
| ResourceSrideSliceasisign | قم بتعيين "القيمة" إلى مرجع L-Value المقطوع لـ "المرجع". |
| ResourceSrideSliceassign.options | سمات اختيارية لـ ResourceStridedSliceAssign |
| RetrieveAltPuembeddingParameters | OP الذي يسترجع معلمات التحسين من التضمين على استضافة الذاكرة. |
| retrievetpuembeddingadadeltaparameters | استرداد معلمات تضمين Adadelta. |
| RetrievetPuemBeddingAdaDeltaparameters.Options | سمات اختيارية RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters |
| RetrievetPueMbeddingAdagradMomentumparameters | استرداد معلمات تضمين زخم adagrad. |
| RetrievetPueMbeddingAdagradMomentumparameters.Options | سمات اختيارية RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters |
| RetrievetPueMbeddingAdagradParameters | استرداد معلمات تضمين Adagrad. |
| RetrievetPuemBeddingAdagradParameters.Options | سمات اختيارية RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters |
| retrievetpuembeddingadamparameters | استرداد آدم تضمين المعلمات. |
| RetrievetPuembeddingAdamparameters.options | سمات اختيارية RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters |
| RetrievetPuemBeddingCenterdRmspropParameters | استرداد معلمات التضمين RMSPROP المتمركزة. |
| RetrievetPueMbeddingCenterdRmspropParameters.Options | سمات اختيارية لـ RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters |
| RetrievetPueMbeddingFrequencyestimatorParameters | استرداد المعلمات التضمين التكرار. |
| RetrievetPueMbeddingFrequencyestimatorParameters.options | سمات اختيارية لـ RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters |
| RetrievetPueMbeddingFtrlParameters | استرداد معلمات تضمين FTRL. |
| RetrievetPuemBeddingFtrlParameters.options | سمات اختيارية لـ RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters |
| RetrievetPuemBedDingMdladagradlightparameters | استرداد معلمات تضمين ضوء MDL Adagrad. |
| RetrievetPuemBedDingMdladagradlightParameters.options | سمات اختيارية لـ RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters |
| retrievetpuembeddingmomentumparameters | استرداد المعلمات تضمين الزخم. |
| RetrievetPueMbedDingMomentumparameters.options | سمات اختيارية RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters |
| RetrievetPuemBedDingProximaladagradParameters | استرداد معلمات تضمين adagrad القريبة. |
| RetrievetPuemBedDingProximaladagradParameters.options | سمات اختيارية لـ RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters |
| RetrievetPuemBedDingProximalyogiparameters | |
| RetrievetPuemBedDingProximalyogiparameters.options | سمات اختيارية لـ RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters |
| retrievetpuembeddingrmspropparameters | استرداد معلمات التضمين RMSPROP. |
| RetrievetPuemBedDingRmsPropParameters.Options | سمات اختيارية لـ RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters |
| RetrievetPuemBedDingStoChasticDriientDescentdarameters | استرداد معلمات تضمين SGD. |
| RetrievetPueMbeddingStoChasticDgradientDescentdarameters.Options | سمات اختيارية لـ RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters |
| عكس <T> | يعكس أبعاد محددة من الموتر. |
| ReverseSequence <T> | يعكس شرائح الطول المتغيرة. |
| Reversesequence.options | سمات اختيارية ل ReverseSequence |
| إعادة كتابة | |
| rfftnd <u> | و FAST REAL FOREIR TRANSPLE. |
| Riscabs <t يمتد الرقم> | |
| Riscadd <t يمتد الرقم> | إرجاع x + y العنصر. |
| Riscbinarinarithmetic <t يمتد الرقم> | |
| riscbinarycomparison | |
| riscbitcast <u> | |
| Riscbroadcast <T> | |
| risccast <u> | |
| Riscceil <t يمتد الرقم> | |
| RiscCholesky <t يمتد الرقم> | |
| RiscConcat <T> | |
| RiscConv <t يمتد الرقم> | |
| riscconv.options | سمات اختيارية لـ RiscConv |
| Risccos <t يمتد الرقم> | |
| riscdiv <t يمتد الرقم> | |
| riscdot <t يمتد الرقم> | |
| riscdot.options | سمات اختيارية لـ RiscDot |
| RISCEXP <T يمتد الرقم> | |
| riscfft <t> | |
| Riscfloor <t يمتد الرقم> | |
| riscgather <T> | |
| riscgather.options | سمات اختيارية لـ RiscGather |
| Riscimag <U يمتد الرقم> | |
| Riscisfinite | |
| Risclog <t يمتد الرقم> | |
| Risclogicaland | |
| RisclogicalNot | |
| Risclogicalor | |
| Riscmax <T يمتد الرقم> | إرجاع Max (x ، y) العنصر. |
| Riscmin <t يمتد الرقم> | |
| Riscmul <T يمتد الرقم> | |
| Riscneg <t يمتد الرقم> | |
| Riscpad <T يمتد الرقم> | |
| riscpool <t يمتد الرقم> | |
| riscpool.options | سمات اختيارية لـ RiscPool |
| riscpow <t يمتد الرقم> | |
| Riscrandomuniform | |
| riscrandomuniform.options | سمات اختيارية لـ RiscRandomUniform |
| RISCREL <U يمتد الرقم> | |
| RISCREDUCE <T يمتد الرقم> | |
| RISCREM <T يمتد الرقم> | |
| Riscreshape <t يمتد الرقم> | |
| Riscreverse <t يمتد الرقم> | |
| RiscScatter <U يمتد الرقم> | |
| Riscshape <U يمتد الرقم> | |
| RiscSign <t يمتد الرقم> | |
| Riscslice <t يمتد الرقم> | |
| riscsort <t يمتد الرقم> | |
| riscsqueze <T> | |
| riscsqueze.options | سمات اختيارية لـ RiscSqueeze |
| Riscsub <t يمتد الرقم> | |
| risctranspose <T> | |
| Risctriangularsolve <T يمتد الرقم> | |
| risctriangularsolve.options | سمات اختيارية لـ RiscTriangularSolve |
| Riscunary <t يمتد الرقم> | |
| rngreadandskip | تقدم عداد RNG القائم على القائم. |
| rngskip | تقدم عداد RNG القائم على القائم. |
| لفة <T> | لفات عناصر الموتر على طول محور. |
س
| أخذ العينات | ينشئ مجموعة بيانات تأخذ عينة من Bernoulli من محتويات مجموعة بيانات أخرى. |
| SaveModelBundle | يمثل SaveModelBundle نموذجًا محملاً من التخزين. |
| SaveModelBundle.Loader | خيارات لتحميل النموذج المحفوظ. |
| ScaleAndtranslate | |
| ScaleAndtranslate.options | سمات اختيارية لـ ScaleAndTranslate |
| ScaleAndTransLategradgrad <T يمتد الرقم> | |
| ScaleAndtranslategrad.options | سمات اختيارية لـ ScaleAndTranslateGrad |
| Scatteradd <t> | يضيف التحديثات المتفرقة إلى مرجع متغير. |
| scatteradd.options | سمات اختيارية ل ScatterAdd |
| scatterdiv <T> | يقسم مرجع متغير بواسطة التحديثات المتفرقة. |
| scatterdiv.options | سمات اختيارية ل ScatterDiv |
| scattermax <t يمتد الرقم> | يقلل التحديثات المتفرقة إلى مرجع متغير باستخدام عملية "الحد الأقصى". |
| scattermax.options | سمات اختيارية ل ScatterMax |
| scattermin <t يمتد الرقم> | يقلل التحديثات المتفرقة إلى مرجع متغير باستخدام عملية "دقيقة". |
| scattermin.options | سمات اختيارية ScatterMin |
| scattermul <t> | يضاعف التحديثات المتفرقة في مرجع متغير. |
| scattermul.options | سمات اختيارية ScatterMul |
| ScineDnd <u> | نثر "التحديثات" في موتر الشكل "الشكل" وفقًا لـ "المؤشرات". |
| scatterndadd <T> | يطبق الإضافة المتفرقة على القيم الفردية أو الشرائح في متغير. |
| scatterndadd.options | سمات اختيارية ل ScatterNdAdd |
| scatterndmax <T> | يحسب الحد الأقصى لعنصر. |
| scatterndmax.options | سمات اختيارية لـ ScatterNdMax |
| scatterndmin <T> | يحسب الحد الأدنى العناصر. |
| scatterndmin.options | سمات اختيارية ل ScatterNdMin |
| scatterndnonaliasingadd <t> | يطبق الإضافة المتفرقة على "الإدخال" باستخدام القيم أو الشرائح الفردية من "التحديثات" وفقًا للمؤشرات "المؤشرات". |
| sitterndsub <t> | يطبق الطرح المتفرق على القيم أو الشرائح الفردية في متغير. |
| sitterndsub.options | سمات اختيارية ل ScatterNdSub |
| scatterndupdate <T> | يطبق "التحديثات" المتفرقة على القيم أو الشرائح الفردية داخل أحد متغير وفقًا لـ "المؤشرات". |
| scatterndupdate.options | سمات اختيارية ل ScatterNdUpdate |
| Scattersub <T> | يطرح التحديثات المتفرقة إلى مرجع متغير. |
| scattersub.options | سمات اختيارية ل ScatterSub |
| scatterupdate <T> | يطبق التحديثات المتفرقة على مرجع متغير. |
| scatterupdate.options | سمات اختيارية ل ScatterUpdate |
| نِطَاق | يدير مجموعات من الخصائص ذات الصلة عند إنشاء عمليات TensorFlow ، مثل بادئة الاسم الشائعة. |
| يمتد SegmentMaxv2 <t الرقم> | يحسب الحد الأقصى على طول شرائح الموتر. |
| SegmentMinv2 <T يمتد الرقم> | يحسب الحد الأدنى على طول شرائح الموتر. |
| SPISTINPRODV2 <T> | يحسب المنتج على طول شرائح الموتر. |
| Secresumv2 <T> | يحسب المبلغ على طول شرائح الموتر. |
| SELECTV2 <T> | |
| يرسل | يرسل tensor المسماة من Send_device إلى Recv_device. |
| send.options | سمات اختيارية Send |
| sendtpuembeddinggradients | يؤدي تحديثات التدرج لجداول التضمين. |
| الخادم | خادم TensorFlow في العملية ، لاستخدامه في التدريب الموزع. |
| حصة | برنامج تشغيل لتنفيذ Graph . |
| Session.Run | إخراج الموترات والبيانات الوصفية التي تم الحصول عليها عند تنفيذ جلسة. |
| Session.Runner | تشغيل Operation وتقييم Tensors . |
| setDiff1d <T ، U يمتد الرقم> | يحسب الفرق بين قائمتين من الأرقام أو السلاسل. |
| SetSize | عدد العناصر الفريدة على طول البعد الأخير من الإدخال `set`. |
| setSize.options | سمات اختيارية SetSize |
| شكل | الشكل المعروف جزئيا من الموتر التي تنتجها العملية. |
| الشكل <U يمتد الرقم> | إرجاع شكل موتر. |
| Shapen <U يمتد الرقم> | إرجاع شكل التوتر. |
| Sharddataset | يقوم بإنشاء "مجموعة بيانات" تتضمن فقط 1/`num_shards" من مجموعة البيانات هذه. |
| Sharddataset.options | سمات اختيارية ل ShardDataset |
| ShuffleAndrepeatdatasetv2 | |
| ShuffleAndrepeatdatasetv2.options | سمات اختيارية لـ ShuffleAndRepeatDatasetV2 |
| Shuffledatasetv2 | |
| Shuffledatasetv2.options | سمات اختيارية لـ ShuffleDatasetV2 |
| Shuffledatasetv3 | |
| Shuffledatasetv3.Options | سمات اختيارية لـ ShuffleDatasetV3 |
| إيقاف التشغيل | يغلق نظام TPU الموزع قيد التشغيل. |
| StowddownTpusystem | OP الذي يغلق نظام TPU. |
| الحجم <U يمتد الرقم> | إرجاع حجم الموتر. |
| Skipgram | توفي ملف نصي ويقوم بإنشاء مجموعة من الأمثلة. |
| skipgram.options | سمات اختيارية لـ Skipgram |
| SleepDataset | |
| شريحة <T> | إرجاع شريحة من "المدخلات". |
| SlidingWindowDataset | ينشئ مجموعة بيانات تمرر نافذة منزلق فوق `input_dataset`. |
| slidingwindowdataset.options | Optional attributes for SlidingWindowDataset |
| Snapshot <T> | Returns a copy of the input tensor. |
| SnapshotChunkDataset | |
| SnapshotChunkDataset.Options | Optional attributes for SnapshotChunkDataset |
| SnapshotDataset | Creates a dataset that will write to / read from a snapshot. |
| SnapshotDataset.Options | Optional attributes for SnapshotDataset |
| SnapshotDatasetReader | |
| SnapshotDatasetReader.Options | Optional attributes for 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. |
| SparseApplyAdagradV2.Options | Optional attributes for SparseApplyAdagradV2 |
| SparseBincount <U extends Number> | Counts the number of occurrences of each value in an integer array. |
| SparseBincount.Options | Optional attributes for SparseBincount |
| SparseCountSparseOutput <U extends Number> | Performs sparse-output bin counting for a sparse tensor input. |
| SparseCountSparseOutput.Options | Optional attributes for SparseCountSparseOutput |
| 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. |
| SparseMatrixMatMul.Options | Optional attributes for SparseMatrixMatMul |
| 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`. |
| SparseMatrixSparseMatMul.Options | Optional attributes for SparseMatrixSparseMatMul |
| SparseMatrixTranspose | Transposes the inner (matrix) dimensions of a CSRSparseMatrix. |
| SparseMatrixTranspose.Options | Optional attributes for SparseMatrixTranspose |
| SparseMatrixZeros | Creates an all-zeros CSRSparseMatrix with shape `dense_shape`. |
| SparseSegmentMeanGradV2 <T extends Number, U extends Number> | Computes gradients for SparseSegmentMean. |
| SparseSegmentSqrtNGradV2 <T extends Number, U extends Number> | Computes gradients for SparseSegmentSqrtN. |
| SparseSegmentSumGrad <T extends Number> | Computes gradients for SparseSegmentSum. |
| SparseSegmentSumGradV2 <T extends Number, U 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. |
| SplitDedupData.Options | Optional attributes for SplitDedupData |
| 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. |
| Squeeze.Options | Optional attributes for Squeeze |
| Stack <T> | Packs a list of `N` rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor. |
| Stack.Options | Optional attributes for Stack |
| منصة | Stage values similar to a lightweight Enqueue. |
| Stage.Options | Optional attributes for Stage |
| StageClear | Op removes all elements in the underlying container. |
| StageClear.Options | Optional attributes for StageClear |
| StagePeek | Op peeks at the values at the specified index. |
| StagePeek.Options | Optional attributes for StagePeek |
| StageSize | Op returns the number of elements in the underlying container. |
| StageSize.Options | Optional attributes for StageSize |
| 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. |
| StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options | Optional attributes for StatelessSampleDistortedBoundingBox |
| 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 | |
| StatsAggregatorHandleV2.Options | Optional attributes for StatsAggregatorHandleV2 |
| StatsAggregatorSetSummaryWriter | Set a summary_writer_interface to record statistics using given stats_aggregator. |
| StochasticCastToInt <U extends Number> | Stochastically cast a given tensor from floats to ints. |
| StopGradient <T> | Stops gradient computation. |
| StoreMinibatchStatisticsInFdo | |
| StridedSlice <T> | Return a strided slice from `input`. |
| StridedSlice.Options | Optional attributes for StridedSlice |
| StridedSliceAssign <T> | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
| StridedSliceAssign.Options | Optional attributes for StridedSliceAssign |
| StridedSliceGrad <U> | Returns the gradient of `StridedSlice`. |
| StridedSliceGrad.Options | Optional attributes for StridedSliceGrad |
| StringLower | Converts all uppercase characters into their respective lowercase replacements. |
| StringLower.Options | Optional attributes for StringLower |
| StringNGrams <T extends Number> | Creates ngrams from ragged string data. |
| StringUpper | Converts all lowercase characters into their respective uppercase replacements. |
| StringUpper.Options | Optional attributes for StringUpper |
| Sum <T> | Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. |
| Sum.Options | Optional attributes for Sum |
| SwitchCond <T> | Forwards `data` to the output port determined by `pred`. |
| SyncDevice | Synchronizes the device this op is run on. |
ت
| TemporaryVariable <T> | Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step. |
| TemporaryVariable.Options | Optional attributes for TemporaryVariable |
| Tensor <T> | A statically typed multi-dimensional array whose elements are of a type described by T. |
| TensorArray | An array of Tensors of given size. |
| TensorArray.Options | Optional attributes for TensorArray |
| TensorArrayClose | Delete the TensorArray from its resource container. |
| TensorArrayConcat <T> | Concat the elements from the TensorArray into value `value`. |
| TensorArrayConcat.Options | Optional attributes for TensorArrayConcat |
| TensorArrayGather <T> | Gather specific elements from the TensorArray into output `value`. |
| TensorArrayGather.Options | Optional attributes for TensorArrayGather |
| 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> | |
| TensorArrayPack.Options | Optional attributes for TensorArrayPack |
| 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. |
| TensorFlow | Static utility methods describing the TensorFlow runtime. |
| TensorFlowException | Unchecked exception thrown when executing TensorFlow Graphs. |
| TensorListConcat <T> | Concats all tensors in the list along the 0th dimension. |
| TensorListConcat.Options | Optional attributes for TensorListConcat |
| 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 | |
| TensorListSetItem.Options | Optional attributes for TensorListSetItem |
| TensorListSplit | Splits a tensor into a list. |
| TensorListStack <T> | Stacks all tensors in the list. |
| TensorListStack.Options | Optional attributes for TensorListStack |
| 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. |
| الموترات | Type-safe factory methods for creating Tensor objects. |
| 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`. |
| TensorStridedSliceUpdate.Options | Optional attributes for TensorStridedSliceUpdate |
| TFRecordDatasetV2 | Creates a dataset that emits the records from one or more TFRecord files. |
| TFRecordDatasetV2.Options | Optional attributes for TFRecordDatasetV2 |
| 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`. |
| ThreadPoolHandle.Options | Optional attributes for ThreadPoolHandle |
| Tile <T> | يبني موترًا عن طريق تبليط موتر معين. |
| الطابع الزمني | 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. |
| TPUAnnotateTensorsWithDynamicShape | |
| TPUCompilationResult | Returns the result of a TPU compilation. |
| TPUCompileSucceededAssert | Asserts that compilation succeeded. |
| TPUCopyWithDynamicShape | العملية التي تنسخ موتر المضيف إلى الجهاز مع دعم الشكل الديناميكي. |
| 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. |
| TpuHandleToProtoKey | Converts XRT's uid handles to TensorFlow-friendly input format. |
| TPUOrdinalSelector | A TPU core selector Op. |
| TPUPartitionedInput <T> | An op that groups a list of partitioned inputs together. |
| TPUPartitionedInput.Options | Optional attributes for TPUPartitionedInput |
| TPUPartitionedInputV2 <T> | An op that groups a list of partitioned inputs together. |
| TPUPartitionedInputV2.Options | Optional attributes for TPUPartitionedInputV2 |
| TPUPartitionedOutput <T> | An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation. |
| TPUPartitionedOutput.Options | Optional attributes for TPUPartitionedOutput |
| TPUPartitionedOutputV2 <T> | An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation. |
| TPUReplicatedInput <T> | Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation. |
| TPUReplicatedInput.Options | Optional attributes for TPUReplicatedInput |
| TPUReplicatedOutput <T> | Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation. |
| TPUReplicateMetadata | Metadata indicating how the TPU computation should be replicated. |
| TPUReplicateMetadata.Options | Optional attributes for TPUReplicateMetadata |
| TPUReshardVariables | Op that reshards on-device TPU variables to specified state. |
| TPURoundRobin | Round-robin load balancing on TPU cores. |
| TridiagonalMatMul <T> | Calculate product with tridiagonal matrix. |
| TridiagonalSolve <T> | Solves tridiagonal systems of equations. |
| TridiagonalSolve.Options | Optional attributes for TridiagonalSolve |
ش
| UInt8 | Represents an 8-bit unsigned integer. |
| Unbatch <T> | Reverses the operation of Batch for a single output Tensor. |
| Unbatch.Options | Optional attributes for Unbatch |
| UnbatchGrad <T> | Gradient of Unbatch. |
| UnbatchGrad.Options | Optional attributes for UnbatchGrad |
| UncompressElement | Uncompresses a compressed dataset element. |
| UnicodeDecode <T extends Number> | Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points. |
| UnicodeDecode.Options | Optional attributes for UnicodeDecode |
| UnicodeEncode | Encode a tensor of ints into unicode strings. |
| UnicodeEncode.Options | Optional attributes for UnicodeEncode |
| UniformDequantize <U extends Number> | Perform dequantization on the quantized Tensor `input`. |
| UniformDequantize.Options | Optional attributes for UniformDequantize |
| UniformQuantize <U> | Perform quantization on Tensor `input`. |
| UniformQuantize.Options | Optional attributes for UniformQuantize |
| UniformQuantizedAdd <T> | Perform quantized add of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`. |
| UniformQuantizedAdd.Options | Optional attributes for UniformQuantizedAdd |
| UniformQuantizedClipByValue <T> | Perform clip by value on the quantized Tensor `operand`. |
| UniformQuantizedClipByValue.Options | Optional attributes for UniformQuantizedClipByValue |
| UniformQuantizedConvolution <U> | Perform quantized convolution of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
| UniformQuantizedConvolution.Options | Optional attributes for UniformQuantizedConvolution |
| UniformQuantizedConvolutionHybrid <V extends Number> | Perform hybrid quantized convolution of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
| UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | Optional attributes for UniformQuantizedConvolutionHybrid |
| UniformQuantizedDot <U> | Perform quantized dot of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`. |
| UniformQuantizedDot.Options | Optional attributes for UniformQuantizedDot |
| UniformQuantizedDotHybrid <V extends Number> | Perform hybrid quantized dot of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
| UniformQuantizedDotHybrid.Options | Optional attributes for UniformQuantizedDotHybrid |
| UniformRequantize <U> | Given quantized tensor `input`, requantize it with new quantization parameters. |
| UniformRequantize.Options | Optional attributes for UniformRequantize |
| 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`. |
| UniqueDataset.Options | Optional attributes for UniqueDataset |
| 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 | |
| UnsortedSegmentJoin.Options | Optional attributes for UnsortedSegmentJoin |
| Unstack <T> | Unpacks a given dimension of a rank-`R` tensor into `num` rank-`(R-1)` tensors. |
| Unstack.Options | Optional attributes for Unstack |
| Unstage | Op is similar to a lightweight Dequeue. |
| Unstage.Options | Optional attributes for Unstage |
| UnwrapDatasetVariant | |
| UpperBound <U extends Number> | Applies upper_bound(sorted_search_values, values) along each row. |
الخامس
| VarHandleOp | Creates a handle to a Variable resource. |
| VarHandleOp.Options | Optional attributes for VarHandleOp |
| Variable <T> | Holds state in the form of a tensor that persists across steps. |
| Variable.Options | Optional attributes for Variable |
| VariableShape <T extends Number> | Returns the shape of the variable pointed to by `resource`. |
| VarIsInitializedOp | Checks whether a resource handle-based variable has been initialized. |
دبليو
| أين | 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. |
X
ز
| Zeros <T> | An operator creating a constant initialized with zeros of the shape given by `dims`. |
| ZerosLike <T> | Returns a tensor of zeros with the same shape and type as x. |