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Class Index

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A

Abortar	Lanza una excepción para cancelar el proceso cuando se llama.
Opciones de cancelación	Atributos opcionales para `Abort`
Todo	Calcula el "y lógico" de los elementos en las dimensiones de un tensor.
Todas las opciones	Atributos opcionales para `All`
Todos a todos <T>	Una operación para intercambiar datos entre réplicas de TPU.
AnónimoHashTable	Crea una tabla hash anónima no inicializada.
AnónimoIteratorV2	Un contenedor para un recurso iterador.
AnónimoIteradorV3	Un contenedor para un recurso iterador.
AnónimoMemoriaCaché
AnónimoMultiDeviceIterator	Un contenedor para un recurso iterador multidispositivo.
AnónimoMultiDeviceIteratorV3	Un contenedor para un recurso iterador multidispositivo.
AnónimoMutableDensoHashTable	Crea una tabla hash mutable anónima vacía que utiliza tensores como almacén de respaldo.
AnónimoMutableDenseHashTable.Options	Atributos opcionales para `AnonymousMutableDenseHashTable`
AnónimoMutableHashTable	Crea una tabla hash mutable anónima vacía.
AnónimoMutableHashTableOfTensors	Crea una tabla hash mutable anónima vacía de valores vectoriales.
AnónimoMutableHashTableOfTensors.Options	Atributos opcionales para `AnonymousMutableHashTableOfTensors`
AnónimoRandomSeedGenerator
Generador de semillas anónimo
Cualquier	Calcula el "o lógico" de elementos en las dimensiones de un tensor.
Cualquier.Opciones	Atributos opcionales para `Any`
AplicarAdagradV2 <T>	Actualice '*var' según el esquema adagrad.
AplicarAdagradV2.Opciones	Atributos opcionales para `ApplyAdagradV2`
AproxTopK <T extiende el número>	Devuelve los valores min/max k y sus índices del operando de entrada de forma aproximada.
Opciones de AproxTopK	Atributos opcionales para `ApproxTopK`
Afirmar cardinalidadConjunto de datos
Afirmar el siguiente conjunto de datos	Una transformación que afirma qué transformaciones ocurren a continuación.
Afirmar conjunto de datos anterior	Una transformación que afirma qué transformaciones ocurrieron anteriormente.
Afirmar que	Afirma que la condición dada es verdadera.
Afirmar eso. Opciones	Atributos opcionales para `AssertThat`
Asignar <T>	Actualice 'ref' asignándole 'valor'.
Asignar opciones	Atributos opcionales para `Assign`
AsignarAgregar <T>	Actualice 'ref' agregándole 'valor'.
Asignar opciones adicionales	Atributos opcionales para `AssignAdd`
AsignarAgregarVariableOp	Agrega un valor al valor actual de una variable.
AsignarSub <T>	Actualice 'ref' restándole 'valor'.
AsignarSub.Opciones	Atributos opcionales para `AssignSub`
AsignarSubVariableOp	Resta un valor del valor actual de una variable.
AsignarVariableOp	Asigna un nuevo valor a una variable.
Asignar opciones de operación variable	Atributos opcionales para `AssignVariableOp`
AsignarVariableXlaConcatND	Tensor de entrada concats en todas las dimensiones.
AsignarVariableXlaConcatND.Options	Atributos opcionales para `AssignVariableXlaConcatND`
Conjunto de datos AutoShard	Crea un conjunto de datos que fragmenta el conjunto de datos de entrada.
AutoShardDataset.Opciones	Atributos opcionales para `AutoShardDataset`

B

BandedTriangularResolver <T>
Opciones de solución triangular con bandas	Atributos opcionales para `BandedTriangularSolve`
Barrera	Define una barrera que persiste en diferentes ejecuciones de gráficos.
Barrera.Opciones	Atributos opcionales para `Barrier`
BarreraCerrar	Cierra la barrera dada.
BarreraCerrar.Opciones	Atributos opcionales para `BarrierClose`
BarreraIncompletaTamaño	Calcula el número de elementos incompletos en la barrera dada.
BarreraInsertarMuchos	Para cada clave, asigna el valor respectivo al componente especificado.
BarreraListoTamaño	Calcula el número de elementos completos en la barrera dada.
barreratomarmuchos	Toma el número dado de elementos completos de una barrera.
BarreraTomaMuchas.Opciones	Atributos opcionales para `BarrierTakeMany`
Lote	Agrupa todos los tensores de entrada por lotes de forma no determinista.
Opciones.de.lote	Atributos opcionales para `Batch`
LoteMatMulV2 <T>	Multiplica porciones de dos tensores en lotes.
BatchMatMulV2.Opciones	Atributos opcionales para `BatchMatMulV2`
LoteMatMulV3 <V>	Multiplica porciones de dos tensores en lotes.
BatchMatMulV3.Opciones	Atributos opcionales para `BatchMatMulV3`
Lote al espacio <T>	BatchToSpace para tensores 4-D de tipo T.
LoteAlEspacioNd <T>	BatchToSpace para tensores ND de tipo T.
BesselI0 <T extiende Número>
BesselI1 <T extiende el número>
BesselJ0 <T extiende Número>
BesselJ1 <T extiende el número>
BesselK0 <T extiende Número>
BesselK0e <T extiende Número>
BesselK1 <T extiende Número>
BesselK1e <T extiende Número>
BesselY0 <T extiende Número>
BesselY1 <T extiende Número>
Bitcast <U>	Transmite un tensor de un tipo a otro sin copiar datos.
BlockLSTM <T extiende el número>	Calcula la propagación directa de la celda LSTM para todos los pasos de tiempo.
BlockLSTM.Opciones	Atributos opcionales para `BlockLSTM`
BlockLSTMGrad <T extiende Número>	Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM para toda la secuencia de tiempo.
BlockLSTMGradV2 <T extiende el número>	Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM para toda la secuencia de tiempo.
BlockLSTMV2 <T extiende el número>	Calcula la propagación directa de la celda LSTM para todos los pasos de tiempo.
BloquearLSTMV2.Opciones	Atributos opcionales para `BlockLSTMV2`
Árboles impulsadosEstadísticas agregadas	Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote.
ImpulsadoárbolesBucketize	Divida cada característica en grupos según los límites del grupo.
ImpulsadoÁrbolesCalcularMejorCaracterísticaDividir	Calcula las ganancias de cada función y devuelve la mejor información dividida posible para la función.
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit.Options	Atributos opcionales para `BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit`
ImpulsadoÁrbolesCalcularMejorCaracterísticaSplitV2	Calcula las ganancias para cada característica y devuelve la mejor información dividida posible para cada nodo.
Árboles impulsadosCalcularmejoresgananciasporcaracterística	Calcula las ganancias de cada función y devuelve la mejor información dividida posible para la función.
Árboles impulsadosCentroBias	Calcula el prior a partir de los datos de entrenamiento (el sesgo) y completa el primer nodo con el prior de los logits.
Árboles impulsadosCrear conjunto	Crea un modelo de conjunto de árboles y le devuelve un identificador.
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource	Cree el recurso para secuencias cuantiles.
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource.Options	Atributos opcionales para `BoostedTreesCreateQuantileStreamResource`
Árboles impulsadosDeserializeEnsemble	Deserializa una configuración de conjunto de árbol serializado y reemplaza el árbol actual conjunto.
ImpulsadoTreesEnsembleResourceHandleOp	Crea un identificador para BoostedTreesEnsembleResource
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp.Options	Atributos opcionales para `BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp`
BoostedTreesEjemploDebugOutputs	Resultados de depuración/interpretabilidad del modelo para cada ejemplo.
ImpulsadoÁrbolesFlushCuantilResúmenes	Elimine los resúmenes cuantiles de cada recurso de flujo cuantil.
Árboles impulsadosGetEnsembleStates	Recupera el token de sello de recursos del conjunto de árboles, la cantidad de árboles y las estadísticas de crecimiento.
ImpulsadoTreesMakeQuantileResúmenes	Realiza el resumen de cuantiles del lote.
BoostedTreesMakeStatsResumen	Realiza el resumen de estadísticas acumuladas del lote.
Árboles impulsadosPredecir	Ejecuta múltiples predictores de conjuntos de regresión aditiva en instancias de entrada y calcula los logits.
BoostedTreesQuantileStreamResourceAgregarResúmenes	Agregue los resúmenes cuantiles a cada recurso de flujo cuantil.
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize	Deserialice los límites del depósito y el indicador listo en el QuantileAccumulator actual.
ImpulsadoTreesQuantileStreamResourceFlush	Vacíe los resúmenes de un recurso de flujo cuantil.
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush.Options	Atributos opcionales para `BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush`
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries	Genere los límites del depósito para cada característica en función de los resúmenes acumulados.
ImpulsadoTreesQuantileStreamResourceHandleOp	Crea un identificador para BoostedTreesQuantileStreamResource.
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp.Options	Atributos opcionales para `BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp`
ImpulsadoTreesSerializeEnsemble	Serializa el conjunto de árboles en un proto.
BoostedTreesSparseAggregateStats	Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote.
ImpulsadoÁrbolesEscasoCalcularMejorCaracterísticaDividir	Calcula las ganancias de cada función y devuelve la mejor información dividida posible para la función.
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit.Options	Atributos opcionales para `BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit`
ImpulsadoÁrbolesEntrenamientoPredecir	Ejecuta múltiples predictores de conjuntos de regresión aditiva en instancias de entrada y calcula la actualización de los logits almacenados en caché.
Conjunto de actualización de árboles impulsados	Actualiza el conjunto de árboles agregando una capa al último árbol que se está cultivando o iniciando un nuevo árbol.
ImpulsadoTreesUpdateEnsembleV2	Actualiza el conjunto de árboles agregando una capa al último árbol que se está cultivando. o iniciando un nuevo árbol.
BoostedTreesUpdateEnsembleV2.Opciones	Atributos opcionales para `BoostedTreesUpdateEnsembleV2`
BroadcastDynamicShape <T extiende el número>	Devuelve la forma de s0 op s1 con transmisión.
BroadcastGradientArgs <T extiende el número>	Devuelve los índices de reducción para calcular gradientes de s0 op s1 con transmisión.
Difundir a <T>	Transmita una matriz para obtener una forma compatible.
Bucketizar	Divide las 'entradas' en función de los 'límites'.

C

CachéDatasetV2
CacheDatasetV2.Opciones	Atributos opcionales para `CacheDatasetV2`
CheckNumericsV2 <T extiende el número>	Comprueba un tensor en busca de valores NaN, -Inf y +Inf.
Elija el conjunto de datos más rápido
ClipPorValor <T>	Recorta los valores del tensor a un mínimo y un máximo especificados.
IntercalarTPUEmbeddingMemoria	Una operación que fusiona los protos de configuración de memoria codificados en cadenas de todos los hosts.
CollectiveAllToAllV2 <T extiende el número>	Intercambia mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma.
ColectivoAllToAllV2.Options	Atributos opcionales para `CollectiveAllToAllV2`
CollectiveAllToAllV3 <T extiende el número>	Intercambia mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma.
ColectivoAllToAllV3.Options	Atributos opcionales para `CollectiveAllToAllV3`
ColectivoAssignGroupV2	Asigne claves de grupo según la asignación de grupo.
ColectivoBcastRecvV2 <U>	Recibe un valor tensor transmitido desde otro dispositivo.
ColectivoBcastRecvV2.Opciones	Atributos opcionales para `CollectiveBcastRecvV2`
ColectivoBcastSendV2 <T>	Transmite un valor de tensor a uno o más dispositivos.
ColectivoBcastSendV2.Opciones	Atributos opcionales para `CollectiveBcastSendV2`
CollectiveGather <T extiende Número>	Acumula mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma.
Opciones de recopilación colectiva	Atributos opcionales para `CollectiveGather`
CollectiveGatherV2 <T extiende el número>	Acumula mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma.
CollectiveGatherV2.Opciones	Atributos opcionales para `CollectiveGatherV2`
ColectivoInitializeCommunicator	Inicializa un grupo para operaciones colectivas.
CollectiveInitializeCommunicator.Opciones	Atributos opcionales para `CollectiveInitializeCommunicator`
Permutación colectiva <T>	Una operación para permutar tensores entre instancias de TPU replicadas.
CollectiveReduceScatterV2 <T extiende el número>	Reduce mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma y dispersa el resultado.
CollectiveReduceScatterV2.Opciones	Atributos opcionales para `CollectiveReduceScatterV2`
CollectiveReduceV2 <T extiende el número>	Reduce mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma.
CollectiveReduceV2.Opciones	Atributos opcionales para `CollectiveReduceV2`
CollectiveReduceV3 <T extiende el número>	Reduce mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma.
CollectiveReduceV3.Opciones	Atributos opcionales para `CollectiveReduceV3`
Supresión combinada no máxima	Selecciona con avidez un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación, Esta operación realiza non_max_suppression en las entradas por lote, en todas las clases.
Opciones combinadas de NonMaxSuppression	Atributos opcionales para `CombinedNonMaxSuppression`
CompositeTensorVariantFromComponents	Codifica un valor `ExtensionType` en un tensor escalar `variante`.
CompositeTensorVariantToComponents	Decodifica un tensor escalar `variante` en un valor `ExtensionType`.
ComprimirElemento	Comprime un elemento del conjunto de datos.
Calcular tamaño de lote	Calcula el tamaño de lote estático de un conjunto de datos sin lotes parciales.
ComputeDedupDataSize	Una operación calcula el tamaño de los datos de deduplicación del núcleo integrado y devuelve la configuración actualizada.
ComputeDedupDataTupleMáscara	Una operación calcula la máscara de tupla de datos de deduplicación del núcleo integrado.
Concat <T>	Concatena tensores a lo largo de una dimensión.
Configurar e inicializar TPU global	Una operación que establece las estructuras centralizadas para un sistema TPU distribuido.
ConfigureAndInitializeGlobalTPU.Options	Atributos opcionales para `ConfigureAndInitializeGlobalTPU`
Configurar TPU distribuido	Configura las estructuras centralizadas para un sistema TPU distribuido.
Configurar opciones de TPU distribuidas	Atributos opcionales para `ConfigureDistributedTPU`
ConfigurarTPUEmbedding	Configura TPUEmbedding en un sistema TPU distribuido.
ConfigurarTPUEmbeddingHost	Una operación que configura el software TPUEmbedding en un host.
ConfigurarTPUEmbeddingMemory	Una operación que configura el software TPUEmbedding en un host.
ConnectTPUEmbeddingHosts	Una operación que configura la comunicación entre instancias del software host TPUEmbedding después de que se haya llamado a ConfigureTPUEmbeddingHost en cada host.
Constante <T>	Un operador que produce un valor constante.
ConsumirMutexBloquear	Esta operación consume un bloqueo creado por "MutexLock".
ControlDisparador	No hace nada.
Conv <T extiende Número>	Calcula una convolución ND dados los tensores (N+1+batch_dims)-D `input` y (N+2)-D `filter`.
Opciones de conversión	Atributos opcionales para `Conv`
Conv2DBackpropFilterV2 <T extiende el número>	Calcula los gradientes de convolución con respecto al filtro.
Conv2DBackpropFilterV2.Opciones	Atributos opcionales para `Conv2DBackpropFilterV2`
Conv2DBackpropInputV2 <T extiende el número>	Calcula los gradientes de convolución con respecto a la entrada.
Conv2DBackpropInputV2.Opciones	Atributos opcionales para `Conv2DBackpropInputV2`
ConvertirACooTensor
Copiar <T>	Copie un tensor de CPU a CPU o de GPU a GPU.
Copiar.Opciones	Atributos opcionales para `Copy`
Copiar host <T>	Copia un tensor al host.
Opciones de CopyHost	Atributos opcionales para `CopyHost`
Copiar a malla <T>
CopiarAMeshGrad <T>
CountUpTo <T extiende el número>	Incrementa 'ref' hasta que alcanza el 'límite'.
CrossReplicaSum <T extiende el número>	Una operación para sumar entradas entre instancias de TPU replicadas.
CSRSparseMatrixComponentes <T>	Lee en voz alta los componentes de CSR en el "índice" del lote.
CSRSparseMatrixToDense <T>	Convierta un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes) en denso.
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T>	Convierte un CSRSparesMatrix (posiblemente por lotes) en un SparseTensor.
Conjunto de datos CSV
CSVDatasetV2
CTCLossV2	Calcula la pérdida de CTC (probabilidad logarítmica) para cada entrada de lote.
CTCLossV2.Opciones	Atributos opcionales para `CTCLossV2`
CudnnRNNBackpropV3 <T extiende el número>	Paso de respaldo de CudnnRNNV3.
CudnnRNNBackpropV3.Opciones	Atributos opcionales para `CudnnRNNBackpropV3`
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T extiende el número>	Convierte los parámetros CudnnRNN de forma canónica a forma utilizable.
CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Options	Atributos opcionales para `CudnnRNNCanonicalToParamsV2`
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T extiende el número>	Recupera los parámetros de CudnnRNN en forma canónica.
CudnnRNNParamsToCanonicalV2.Options	Atributos opcionales para `CudnnRNNParamsToCanonicalV2`
CudnnRNNV3 <T extiende el número>	Un RNN respaldado por cuDNN.
CudnnRNNV3.Opciones	Atributos opcionales para `CudnnRNNV3`
CumulativeLogsumexp <T extiende el número>	Calcule el producto acumulativo del tensor "x" a lo largo del "eje".
Opciones acumulativas de Logsumexp.	Atributos opcionales para `CumulativeLogsumexp`

D

Servicio de datosConjunto de datos	Crea un conjunto de datos que lee datos del servicio tf.data.
DataServiceDataset.Opciones	Atributos opcionales para `DataServiceDataset`
Servicio de datosConjunto de datosV2	Crea un conjunto de datos que lee datos del servicio tf.data.
DataServiceDatasetV2.Opciones	Atributos opcionales para `DataServiceDatasetV2`
Conjunto de datosCardinalidad	Devuelve la cardinalidad de `input_dataset`.
Conjunto de datosCardinalidad.Opciones	Atributos opcionales para `DatasetCardinality`
Conjunto de datos de gráfico	Crea un conjunto de datos a partir del `graph_def` dado.
Conjunto de datos a GraphV2	Devuelve un GraphDef serializado que representa `input_dataset`.
DatasetToGraphV2.Opciones	Atributos opcionales para `DatasetToGraphV2`
Tipo de datos	Representa el tipo de elementos en un `Tensor` como una enumeración.
Dawsn <T extiende el número>
DebugGradientIdentidad <T>	Operación de identidad para la depuración de gradientes.
DebugGradientRefIdentidad <T>	Operación de identidad para la depuración de gradientes.
Identidad de depuración <T>	Proporciona un mapeo de identidad del tensor de entrada de tipo no Ref para la depuración.
DebugIdentity.Opciones	Atributos opcionales para `DebugIdentity`
DepuraciónIdentidadV2 <T>	Identidad de depuración V2 Op.
DebugIdentityV2.Opciones	Atributos opcionales para `DebugIdentityV2`
DepuraciónIdentidadV3 <T>	Proporciona un mapeo de identidad del tensor de entrada de tipo no Ref para la depuración.
DebugIdentityV3.Opciones	Atributos opcionales para `DebugIdentityV3`
DepurarNanCount	Depurar operación de contador de valor NaN.
DebugNanCount.Opciones	Atributos opcionales para `DebugNanCount`
DepuraciónResumen numérico	Resumen numérico de depuración op.
DebugNumericSummary.Opciones	Atributos opcionales para `DebugNumericSummary`
DebugNumericSummaryV2 <U extiende el número>	Resumen numérico de depuración V2 Op.
DebugNumericSummaryV2.Opciones	Atributos opcionales para `DebugNumericSummaryV2`
DecodeImage <T extiende el número>	Función para decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg y decode_png.
DecodeImage.Opciones	Atributos opcionales para `DecodeImage`
DecodePaddedRaw <T extiende el número>	Reinterpretar los bytes de una cadena como un vector de números.
DecodePaddedRaw.Opciones	Atributos opcionales para `DecodePaddedRaw`
DecodificarProto	La operación extrae campos de un mensaje de buffer de protocolo serializado en tensores.
DecodeProto.Opciones	Atributos opcionales para `DecodeProto`
Copia profunda <T>	Hace una copia de `x`.
EliminarIterador	Un contenedor para un recurso iterador.
Eliminar memoria caché
Eliminar MultiDeviceIterator	Un contenedor para un recurso iterador.
EliminarRandomSeedGenerator
Eliminar generador de semillas
EliminarSessionTensor	Elimina el tensor especificado por su identificador en la sesión.
DenseBincount <U extiende el número>	Cuenta el número de apariciones de cada valor en una matriz de números enteros.
DenseBincount.Opciones	Atributos opcionales para `DenseBincount`
DenseCountSparseOutput <U extiende el número>	Realiza un recuento de contenedores de salida dispersa para una entrada tf.tensor.
DenseCountSparseOutput.Opciones	Atributos opcionales para `DenseCountSparseOutput`
DenseToCSRSparseMatrix	Convierte un tensor denso en un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes).
DestruirRecursoOp	Elimina el recurso especificado por el identificador.
DestruirResourceOp.Options	Atributos opcionales para `DestroyResourceOp`
Destruir variable temporal <T>	Destruye la variable temporal y devuelve su valor final.
Índice de dispositivo	Devuelve el índice del dispositivo que ejecuta la operación.
Conjunto de datos de intercalado dirigido	Un sustituto de `InterleaveDataset` en una lista fija de `N` conjuntos de datos.
DirectedInterleaveDataset.Opciones	Atributos opcionales para `DirectedInterleaveDataset`
Desactivar copia al leer	Desactiva el modo de copia en lectura.
DistribuidoGuardar
Opciones de guardado distribuido	Atributos opcionales para `DistributedSave`
DrawBoundingBoxesV2 <T extiende el número>	Dibuja cuadros delimitadores en un lote de imágenes.
DTensorRestoreV2
DTensorSetGlobalTPUArray	Una operación que informa una gran cantidad de identificadores globales de todas las TPU en el sistema.
Contador De Iteraciones Ficticias
caché de memoria ficticia
Generador De Semillas Ficticias
DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch	Facilita la portabilidad de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup_sparse().
DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbiraryTensorBatch.Options	Atributos opcionales para `DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch`
DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch
DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch.Options	Atributos opcionales para `DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch`
Partición dinámica <T>	Divide los "datos" en tensores "num_partitions" usando índices de "particiones".
Puntada dinámica <T>	Intercale los valores de los tensores de "datos" en un solo tensor.

mi

Sesión ansiosa	Un entorno para ejecutar operaciones de TensorFlow con entusiasmo.
EagerSession.DevicePlacementPolicy	Controla cómo actuar cuando intentamos ejecutar una operación en un dispositivo determinado pero algunos tensores de entrada no están en ese dispositivo.
Opciones de sesión ansiosa
EagerSession.ResourceCleanupStrategy	Controla cómo se limpian los recursos de TensorFlow cuando ya no son necesarios.
Editar distancia	Calcula la distancia de edición de Levenshtein (posiblemente normalizada).
EditarDistancia.Opciones	Atributos opcionales para `EditDistance`
Eig <U>	Calcula la descomposición propia de una o más matrices cuadradas.
Opciones Eig	Atributos opcionales para `Eig`
Einsum <T>	Contracción tensorial según la convención de suma de Einstein.
Vacío <T>	Crea un tensor con la forma dada.
Opciones.vacías	Atributos opcionales para `Empty`
Lista de tensores vacía	Crea y devuelve una lista de tensores vacía.
VacíoTensorMap	Crea y devuelve un mapa tensorial vacío.
CodificarProto	La operación serializa los mensajes de protobuf proporcionados en los tensores de entrada.
EncodeProto.Opciones	Atributos opcionales para `EncodeProto`
EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch	Facilita la portabilidad de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup_sparse().
Poner en colaTPUEmbeddingArbiraryTensorBatch.Options	Atributos opcionales para `EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch`
Poner en colaTPUEmbeddingBatch	Una operación que pone en cola una lista de tensores por lotes de entrada en TPUEmbedding.
Poner en colaTPUEmbeddingBatch.Options	Atributos opcionales para `EnqueueTPUEmbeddingBatch`
Poner en colaTPUEmbeddingIntegerBatch	Una operación que pone en cola una lista de tensores por lotes de entrada en TPUEmbedding.
Poner en colaTPUEmbeddingIntegerBatch.Options	Atributos opcionales para `EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch`
Poner en colaTPUEmbeddingRaggedTensorBatch	Facilita la portabilidad de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup().
Poner en colaTPUEmbeddingRaggedTensorBatch.Options	Atributos opcionales para `EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch`
Poner en colaTPUEmbeddingSparseBatch	Una operación que pone en cola los índices de entrada de TPUEmbedding desde un SparseTensor.
Poner en colaTPUEmbeddingSparseBatch.Options	Atributos opcionales para `EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch`
Poner en colaTPUEmbeddingSparseTensorBatch	Facilita la portabilidad de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup_sparse().
Poner en colaTPUEmbeddingSparseTensorBatch.Options	Atributos opcionales para `EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch`
Asegurar forma <T>	Garantiza que la forma del tensor coincida con la forma esperada.
Introduzca <T>	Crea o encuentra un marco secundario y pone "datos" a disposición del marco secundario.
Ingresar.Opciones	Atributos opcionales para `Enter`
Erfinv <T extiende Número>
Norma euclidiana <T>	Calcula la norma euclidiana de elementos en las dimensiones de un tensor.
Opciones de norma euclidiana	Atributos opcionales para `EuclideanNorm`
EjecutarTPUEmbeddingPartitioner	Una operación que ejecuta el particionador TPUEmbedding en la configuración central dispositivo y calcula el tamaño de HBM (en bytes) necesario para la operación TPUEmbedding.
Entorno de ejecución	Define un entorno para crear y ejecutar `Operation` de TensorFlow.
Salir <T>	Sale del marco actual a su marco principal.
ExpandirAtenuaciones <T>	Inserta una dimensión de 1 en la forma de un tensor.
ExperimentalAutoShardDataset	Crea un conjunto de datos que fragmenta el conjunto de datos de entrada.
Opciones experimentales de AutoShardDataset.	Atributos opcionales para `ExperimentalAutoShardDataset`
ExperimentalBytesProducedStatsDataset	Registra el tamaño de bytes de cada elemento de `input_dataset` en un StatsAggregator.
ExperimentalElija el conjunto de datos más rápido
Conjunto de datos experimental Cardinalidad	Devuelve la cardinalidad de `input_dataset`.
ExperimentalDatasetToTFRecord	Escribe el conjunto de datos dado en el archivo dado usando el formato TFRecord.
ExperimentalDenseToSparseBatchDataset	Crea un conjunto de datos que agrupa elementos de entrada en un SparseTensor.
Conjunto de datos de estadísticas de latencia experimental	Registra la latencia de producir elementos `input_dataset` en un StatsAggregator.
Conjunto de datos experimental MatchingFiles
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset	Crea un conjunto de datos que anula el paralelismo intraoperatorio máximo.
ExperimentalParseExampleDataset	Transforma `input_dataset` que contiene protos `Example` como vectores de DT_STRING en un conjunto de datos de objetos `Tensor` o `SparseTensor` que representan las características analizadas.
ExperimentalParseExampleDataset.Options	Atributos opcionales para `ExperimentalParseExampleDataset`
ExperimentalPrivateThreadPoolConjunto de datos	Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`.
Conjunto de datos aleatorio experimental	Crea un conjunto de datos que devuelve números pseudoaleatorios.
ExperimentalRebatchDataset	Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote.
ExperimentalRebatchDataset.Opciones	Atributos opcionales para `ExperimentalRebatchDataset`
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset
Conjunto de datos de ventana deslizante experimental	Crea un conjunto de datos que pasa una ventana deslizante sobre `input_dataset`.
Conjunto de datos SQL experimental	Crea un conjunto de datos que ejecuta una consulta SQL y emite filas del conjunto de resultados.
ExperimentalStatsAggregatorHandle	Crea un recurso de administrador de estadísticas.
ExperimentalStatsAggregatorHandle.Options	Atributos opcionales para `ExperimentalStatsAggregatorHandle`
ExperimentalStatsAggregatorResumen	Produce un resumen de cualquier estadística registrada por el administrador de estadísticas determinado.
Conjunto de datos experimental sin lotes	Un conjunto de datos que divide los elementos de su entrada en múltiples elementos.
Expint <T extiende Número>
ExtractoGlimpseV2	Extrae un vistazo del tensor de entrada.
ExtractGlimpseV2.Opciones	Atributos opcionales para `ExtractGlimpseV2`
ExtractVolumePatches <T extiende el número>	Extraiga los `parches` de la `entrada` y colóquelos en la dimensión de salida `"profundidad"`.

F

FFTND <T>	Transformada rápida de Fourier ND.
Configuración del sistema de archivos	Establecer la configuración del sistema de archivos.
Llenar <U>	Crea un tensor lleno de un valor escalar.
Finalizar conjunto de datos	Crea un conjunto de datos aplicando `tf.data.Options` a `input_dataset`.
Finalizar conjunto de datos. Opciones	Atributos opcionales para `FinalizeDataset`
FinalizarTPUEmbedding	Una operación que finaliza la configuración de TPUEmbedding.
Huella dactilar	Genera valores de huellas dactilares.
FresnelCos <T extiende el número>
FresnelSin <T extiende Número>
FusedBatchNormGradV3 <T extiende el número, U extiende el número>	Gradiente para normalización por lotes.
FusionadoBatchNormGradV3.Options	Atributos opcionales para `FusedBatchNormGradV3`
FusedBatchNormV3 <T extiende el número, U extiende el número>	Normalización por lotes.
Opciones de FusedBatchNormV3	Atributos opcionales para `FusedBatchNormV3`

GRAMO

Reunir <T>	Reúna cortes del eje `params` `axis` según los `índices`.
Reunir.Opciones	Atributos opcionales para `Gather`
Reunir <T>	Reúna sectores de "params" en un tensor con la forma especificada por "índices".
Generar propuestas de cuadro delimitador	Esta operación produce una región de intereses a partir de cuadros delimitadores dados (bbox_deltas) codificados con anclajes wrt de acuerdo con la ecuación 2 en arXiv:1506.01497 La operación selecciona los cuadros de puntuación superiores `pre_nms_topn`, los decodifica con respecto a los anclajes, aplica supresión no máxima en cuadros superpuestos con un valor de intersección sobre unión (iou) superior a `nms_threshold`, descartando cuadros donde el lado más corto es menor que ` tamaño_mínimo`.
GenerarBoundingBoxProposals.Options	Atributos opcionales para `GenerateBoundingBoxProposals`
ObtenerElementoEnIndex	Obtiene el elemento en el índice especificado en un conjunto de datos.
GetMinibatchesInCsrWithPhysicalReplica
ObtenerMinibatchSplitsWithPhysicalReplica
Obtener opciones	Devuelve el `tf.data.Options` adjunto a `input_dataset`.
Obtener identificador de sesión	Almacene el tensor de entrada en el estado de la sesión actual.
ObtenerSessionTensor <T>	Obtenga el valor del tensor especificado por su identificador.
IdIterIterGlobal
Degradados	Agrega operaciones para calcular las derivadas parciales de la suma de `y` s wrt `x` s, es decir, `d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2...` Si se establecen los valores `Options.dx()` , son las derivadas parciales simbólicas iniciales de alguna función de pérdida `L` wrt
Degradados.Opciones	Atributos opcionales para `Gradients`
Grafico	Un gráfico de flujo de datos que representa un cálculo de TensorFlow.
Graph.WhileSubgraphBuilder	Se utiliza para crear una instancia de una clase abstracta que anula el método buildSubgraph para crear un subgrafo condicional o de cuerpo para un bucle while.
Operación gráfica	Implementación de una `Operation` agregada como nodo a un `Graph` .
GraphOperationBuilder	Un `OperationBuilder` para agregar `GraphOperation` s a `Graph` .
GRUBlockCell <T extiende Número>	Calcula la propagación directa de la celda GRU durante 1 paso de tiempo.
GRUBlockCellGrad <T extiende Número>	Calcula la retropropagación de la celda GRU durante 1 paso de tiempo.
GarantíaConst <T>	Da una garantía al tiempo de ejecución de TF de que el tensor de entrada es una constante.

h

Tabla de picadillo	Crea una tabla hash no inicializada.
HashTable.Opciones	Atributos opcionales para `HashTable`
HistogramFixedWidth <U extiende el número>	Devuelve histograma de valores.

I

Identidad <T>	Devuelve un tensor con la misma forma y contenido que el tensor o valor de entrada.
IdentidadN	Devuelve una lista de tensores con las mismas formas y contenidos que la entrada. tensores.
IFFTND <T>	ND transformada rápida inversa de Fourier.
Ignorar errores conjunto de datos	Crea un conjunto de datos que contiene los elementos de `input_dataset` ignorando los errores.
IgnoreErrorsDataset.Options	Atributos opcionales para `IgnoreErrorsDataset`
ImageProjectiveTransformV2 <T extiende el número>	Aplica la transformación dada a cada una de las imágenes.
ImageProjectiveTransformV2.Opciones	Atributos opcionales para `ImageProjectiveTransformV2`
ImageProjectiveTransformV3 <T extiende el número>	Aplica la transformación dada a cada una de las imágenes.
ImageProjectiveTransformV3.Opciones	Atributos opcionales para `ImageProjectiveTransformV3`
Constante inmutable <T>	Devuelve un tensor inmutable de la región de memoria.
EntradaDecola <T>	Una operación de marcador de posición para un valor que se introducirá en el cálculo.
AlimentaciónDecolaTupla	Obtiene múltiples valores de la alimentación como una tupla XLA.
AlimentaciónEn cola	Una operación que introduce un único valor de tensor en el cálculo.
InfeedEnqueue.Opciones	Atributos opcionales para `InfeedEnqueue`
InfeedEnqueueBuffer prelinealizado	Una operación que pone en cola el búfer prelinealizado en la alimentación de TPU.
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer.Opciones	Atributos opcionales para `InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer`
AlimentaciónEncolaTupla	Introduce múltiples valores de tensor en el cálculo como una tupla XLA.
InfeedEnqueueTuple.Opciones	Atributos opcionales para `InfeedEnqueueTuple`
Inicializar tabla	Inicializador de tabla que toma dos tensores para claves y valores respectivamente.
Inicializar tabla desde conjunto de datos
Inicializar tabla desde archivo de texto	Inicializa una tabla a partir de un archivo de texto.
InicializarTableFromTextFile.Options	Atributos opcionales para `InitializeTableFromTextFile`
InplaceAdd <T>	Agrega v a filas especificadas de x.
InplaceSub <T>	Resta `v` en filas especificadas de `x`.
Actualización in situ <T>	Actualiza las filas especificadas 'i' con valores 'v'.
IRFFTND <U extiende el número>	ND transformada inversa de Fourier muy rápida.
IsBoostedTreesEnsembleInitializado	Comprueba si se ha inicializado un conjunto de árboles.
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitializado	Comprueba si se ha inicializado una secuencia cuantil.
Regresión isotónica <U extiende el número>	Resuelve un lote de problemas de regresión isotónica.
IsTPUEmbeddingInitialized	Si TPU Embedding se inicializa en un sistema TPU distribuido.
IsTPUEmbeddingInitialized.Opciones	Atributos opcionales para `IsTPUEmbeddingInitialized`
EsVariableIniciada	Comprueba si se ha inicializado un tensor.
IteradorGetDevice	Devuelve el nombre del dispositivo en el que se ha colocado el "recurso".

k

Inicialización de KMC2Chain	Devuelve el índice de un punto de datos que debe agregarse al conjunto de semillas.
KmeansPlusPlusInicialización	Selecciona num_to_sample filas de entrada utilizando el criterio KMeans++.
KthOrderStatistic	Calcula la estadística de orden K de un conjunto de datos.

l

EtiquetaImagen	Ejemplo de uso de la API Java de TensorFlow para etiquetar imágenes utilizando un modelo previamente entrenado.
LinSpace <T extiende el número>	Genera valores en un intervalo.
Lista de conjunto de datos	Crea un conjunto de datos que emite cada uno de los "tensores" una vez.
ListDataset.Opciones	Atributos opcionales para `ListDataset`
ListSnapshotChunksConjunto de datos
LMDBConjunto de datos	Crea un conjunto de datos que emite los pares clave-valor en uno o más archivos LMDB.
Cargar todos los parámetros de integración de TPUUE	Una operación que carga parámetros de optimización en la memoria integrada.
CargarTPUEmbeddingAdadeltaParameters	Cargue los parámetros de incrustación de Adadelta.
CargarTPUEmbeddingAdadeltaParameters.Options	Atributos opcionales para `LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters`
CargarTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters	Cargue los parámetros de incrustación de Adagrad Momentum.
CargarTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters.Options	Atributos opcionales para `LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters`
CargarTPUEmbeddingAdagradParameters	Cargue los parámetros de incrustación de Adagrad.
CargarTPUEmbeddingAdagradParameters.Options	Atributos opcionales para `LoadTPUEmbeddingAdagradParameters`
CargarTPUEmbeddingADAMParameters	Cargue los parámetros de incrustación de ADAM.
LoadTpUbbeddingDadamparameters.options	Atributos opcionales para `LoadTPUEmbeddingADAMParameters`
LoadtpUbbeddingcenteredrmspropparameters	Parámetros de incrustación RMSPRP centrados en la carga.
LoadTpUbbeddingcenteredrmspropparameters.options	Atributos opcionales para `LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters`
LoadtpUbbeddingFrequencyEdimatorParameters	Parámetros de incrustación de estimador de frecuencia de carga.
LoadTpUbbeddingFrequencyestimatorParameters.options	Atributos opcionales para `LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters`
LoadtpUbbeddingftrlParameters	Carga de parámetros de incrustación FTRL.
LoadTpUbbeddingftrlParameters.options	Atributos opcionales para `LoadTPUEmbeddingFTRLParameters`
LoadtpUbbeddingmdladagradlightParameters	Cargue los parámetros de incrustación de luz MDL Adagrad.
LoadtpUmbeddingmdladagradlightParameters.options	Atributos opcionales para `LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters`
LoadtpUbbeddingMomentumarameters	Carga de parámetros de incrustación de impulso.
LoadTpUbbeddingMomentumarameters.options	Atributos opcionales para `LoadTPUEmbeddingMomentumParameters`
LoadtpUbbeddingproximaladagradparameters	Carga de parámetros de incrustación proximal de Adagrad.
LoadtpUmbeddingproximaladagradparameters.options	Atributos opcionales para `LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters`
LoadtpUbbeddingproximalyogiparameters
Loadtpuembeddingproximalyogiparameters.options	Atributos opcionales para `LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters`
LoadtpUmbeddingrmspropparameters	Cargar parámetros de incrustación RMSProp.
LoadtpUmbeddingrmspropparameters.options	Atributos opcionales para `LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters`
LoadtpUbbeddingstoCasticgradientDescentParameters	Carga de parámetros de incrustación SGD.
LoadtpUbbeddingstoCasticgradientDescentParameters.options	Atributos opcionales para `LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters`
LookUptableExport <t, u>	Emite todas las claves y valores en la tabla.
LookUptablefind <u>	Busca claves en una tabla, genera los valores correspondientes.
LoveUptableImport	Reemplaza el contenido de la tabla con las teclas y valores especificados.
Lookuptableinsert	Actualiza la tabla para asociar las claves con valores.
LookUptableRemove	Elimina las claves y sus valores asociados de una tabla.
LookUptablesize	Calcula el número de elementos en la tabla dada.
Bucle	Reenvía la entrada a la salida.
Lowerbound <u extiende el número>	Aplica Lower_Bound (Sorted_Search_Values, valores) a lo largo de cada fila.
LSTMBLOCKCELL <t extiende el número>	Calcula la propagación de avance de la célula LSTM durante 1 paso de tiempo.
Lstmblockcell.options	Atributos opcionales para `LSTMBlockCell`
LSTMBLOCKCELLGRAD <t extiende el número>	Calcula la propagación hacia atrás de la célula LSTM para 1 tiempo de tiempo.
Lu <t, u extiende el número>	Calcula la descomposición de Lu de una o más matrices cuadradas.

METRO

Makeunique	Haga que todos los elementos en la dimensión no por lotes sean únicos, pero \ "Cerrar \" a su valor inicial.
Mapa	OP elimina todos los elementos en el contenedor subyacente.
MAPCLEAR.OPTIONES	Atributos opcionales para `MapClear`
Mapincompletesize	OP devuelve el número de elementos incompletos en el contenedor subyacente.
Mapincompletesize.options	Atributos opcionales para `MapIncompleteSize`
Mapa	OP se asoma a los valores en la clave especificada.
Mappeek.options	Atributos opcionales para `MapPeek`
Tamaño de mapa	OP devuelve el número de elementos en el contenedor subyacente.
Mapsize.options	Atributos opcionales para `MapSize`
Escenario de mapas	Etapa (clave, valores) en el contenedor subyacente que se comporta como un hashtable.
Mapstage.options	Atributos opcionales para `MapStage`
Mapunstage	OP elimina y devuelve los valores asociados con la clave del contenedor subyacente.
Mapunstage.options	Atributos opcionales para `MapUnstage`
Mapunstagenokey	OP elimina y devuelve un aleatorio (clave, valor) del contenedor subyacente.
Mapunstagenokey.options	Atributos opcionales para `MapUnstageNoKey`
MatrixdiaGPartv2 <T>	Devuelve la parte diagonal de un tensor por lotes.
MatrixdiaGPartv3 <T>	Devuelve la parte diagonal de un tensor por lotes.
MatrixdiagPartv3.options	Atributos opcionales para `MatrixDiagPartV3`
MatrixdiaGv2 <t>	Devuelve un tensor diagonal lotado con valores diagonales lotes dados.
MatrixdiaGv3 <t>	Devuelve un tensor diagonal lotado con valores diagonales lotes dados.
Matrixdiagv3.options	Atributos opcionales para `MatrixDiagV3`
MatrixSetDiaGv2 <T>	Devuelve un tensor de matriz por parte con nuevos valores diagonales lotes.
MatrixSetDiaGv3 <T>	Devuelve un tensor de matriz por parte con nuevos valores diagonales lotes.
Matrixsetdiagv3.options	Atributos opcionales para `MatrixSetDiagV3`
Max <t>	Calcula el máximo de elementos a través de las dimensiones de un tensor.
Max.options	Atributos opcionales para `Max`
MaxintraopParallelismdataSet	Crea un conjunto de datos que anula el paralelismo máximo intraopp.
Fusionar <t>	Reenvía el valor de un tensor disponible de `entradas 'a` salida'.
Fusionedupdata	Un OP fusiona elementos de tensores enteros y flotantes en datos de deduplicación como Tuple XLA.
Fusionedupdata.options	Atributos opcionales para `MergeDedupData`
Min <t>	Calcula el mínimo de elementos a través de las dimensiones de un tensor.
Min.Opciones	Atributos opcionales para `Min`
Mirrorpad <t>	Pads un tensor con valores reflejados.
Mirrorpadgrad <t>	Gradiente OP para `Mirrorpad` op.
Mlirpassthroughop	Envuelve un cálculo MLIR arbitrario expresado como un módulo con una función main ().
Mulnonan <T>	Devuelve x * y elemento en cuanto al elemento.
MutableSeShashtable	Crea una mesa de hash vacía que usa tensores como la tienda de respaldo.
MutableSeShashtable.options	Atributos opcionales para `MutableDenseHashTable`
Machacable	Crea una mesa de hash vacía.
Mutablehashtable.options	Atributos opcionales para `MutableHashTable`
Mutablehashtableftensors	Crea una mesa de hash vacía.
MutableHashTableFoftensors.options	Atributos opcionales para `MutableHashTableOfTensors`
exclusión mutua	Crea un recurso mutex que puede ser bloqueado por 'mutexlock'.
Mutex.options	Atributos opcionales para `Mutex`
Mutexlock	Bloquea un recurso mutex.

norte

Ncclalleduce <t extiende el número>	Emite un tensor que contiene la reducción en todos los tensores de entrada.
Ncclbroadcast <t extiende el número>	Envía `entrada` a todos los dispositivos que están conectados a la salida.
Nccleduce <t extiende el número>	Reduce `Entrada` de` num_devices` usando `reducción 'a un solo dispositivo.
Ndtri <t extiende el número>
Neweighbors más cercanos	Selecciona los centros K más cercanos para cada punto.
NextAfter <t extiende el número>	Devuelve el siguiente valor representable de `x1` en la dirección de` x2`, elemento.
Nextiteration <T>	Hace que su aporte esté disponible para la próxima iteración.
No deterministas <u>	No determinan los enteros no deterministas.
No maxsupressionv5 <t extiende el número>	Selecciona con codicia un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntaje, podando las cajas que tienen una alta intersección-sobre unión (IOU) se superponen con cajas previamente seleccionadas.
No MaxsupresionV5.options	Atributos opcionales para `NonMaxSuppressionV5`
NoerializedAdataSet
NoOp	No hace nada.

oh

Onehot <u>	Devuelve un tensor único.
Onehot.options	Atributos opcionales para `OneHot`
Onos como <t>	Devuelve un tensor de los que tiene la misma forma y tipo que x.
Op.	Una interfaz marcadora para todos los envoltorios de operación.
Operando <t>	Interfaz implementada por operandos de una operación de flujo tensor.
Operandos	Utilidades para manipular tipos y listas relacionadas con operando.
Operación	Realiza cálculo en tensores.
OperationBuilder	Un constructor para `Operation` s.
Operador	Anotación utilizada por las clases para hacer que las operaciones de flujo de tensor sean convenientemente accesibles a través de `org.tensorflow.op.Ops` .
OptimizedAtAsetv2	Crea un conjunto de datos aplicando optimizaciones relacionadas a `input_dataset`.
OptimizedAtAsetv2.Options	Atributos opcionales para `OptimizeDatasetV2`
Optionsdataset	Crea un conjunto de datos al conectar tf.data.options a `input_dataset`.
OptionsDataSet.Options	Atributos opcionales para `OptionsDataset`
Ordenado	OP elimina todos los elementos en el contenedor subyacente.
Ordenadomapclar.options	Atributos opcionales para `OrderedMapClear`
Ordenado mapinompletesize	OP devuelve el número de elementos incompletos en el contenedor subyacente.
Ordenadomapinpletesize.options	Atributos opcionales para `OrderedMapIncompleteSize`
Ordenadomappeek	OP se asoma a los valores en la clave especificada.
Ordenedmappeek.options	Atributos opcionales para `OrderedMapPeek`
Mapas ordenado	OP devuelve el número de elementos en el contenedor subyacente.
Ordenedmapsize.options	Atributos opcionales para `OrderedMapSize`
Mapa de orden ordenado	Etapa (clave, valores) en el contenedor subyacente que se comporta como un ordenado Contenedor asociativo.
Ordenedmapstage.options	Atributos opcionales para `OrderedMapStage`
Ordenado mapu	OP elimina y devuelve los valores asociados con la clave del contenedor subyacente.
Ordenedmapunstage.options	Atributos opcionales para `OrderedMapUnstage`
Ordenadomapunstagenokey	OP elimina y devuelve el elemento (clave, valor) con el más pequeño Clave del contenedor subyacente.
Ordenadomapunstagenokey.options	Atributos opcionales para `OrderedMapUnstageNoKey`
Outfeeddequeue <t>	Recupera un solo tensor de la salida de cálculo.
Outfeeddequeue.options	Atributos opcionales para `OutfeedDequeue`
OutfeeddequeUetuple	Recupere múltiples valores de la salida de cálculo.
OutFeeddequeUetuple.options	Atributos opcionales para `OutfeedDequeueTuple`
OutFeeddequeUetuplev2	Recupere múltiples valores de la salida de cálculo.
Outfeeddequeuev2 <t>	Recupera un solo tensor de la salida de cálculo.
Outfeedenqueue	Enoue un tensor en la salida de cálculo.
OutfeedenqueUetuple	Enoue múltiples valores de tensor en la salida de cálculo.
Salida <T>	Un mango simbólico para un tensor producido por una `Operation` .

PAG

Almohadilla <t>	Se alta un tensor.
Parallelbatchdataset
ParallelbatchDataSet.options	Atributos opcionales para `ParallelBatchDataset`
Paralelo concat <t>	Concatena una lista de tensores `n` a lo largo de la primera dimensión.
ParalleldynamicStitch <t>	Interleve los valores de los tensores `data` en un solo tensor.
ParseexampledataSetv2	Transforma `input_dataset` que contiene` ejemplo` Protos como vectores de dt_string en un conjunto de datos de objetos `tensor` o` sparsetensor` que representan las características analizadas.
ParseexampledataSetv2.options	Atributos opcionales para `ParseExampleDatasetV2`
ParseExamplev2	Transforma un vector de TF.Enmample Protos (como cadenas) en tensores tipados.
ParseSequenceExamplev2	Transforma un vector de tf.io.SequenceExample Protos (como cadenas) en tensores tipados.
ParseSequenceExamplev2.options	Atributos opcionales para `ParseSequenceExampleV2`
Marcador de posición <T>	Un marcador de posición OP por un valor que se alimentará en el cálculo.
Marcador de posición.options	Atributos opcionales para `Placeholder`
Marcador de posiciónWithDefault <T>	Un marcador de posición OP que pasa a través de `entrada` cuando su salida no se alimenta.
Prelinealarizar	Un OP que linealiza un valor de tensor a un tensor de variante opaca.
Prelinealizar.options	Atributos opcionales para `Prelinearize`
Prelinealetuple	Un OP que linealiza múltiples valores de tensor a un tensor de variante opaca.
Prelinealetuple.options	Atributos opcionales para `PrelinearizeTuple`
PrimitivoOp	Una clase base para implementaciones `Op` respaldadas por una sola `Operation` .
Imprimir	Imprime una cadena escalar.
Impresión.options	Atributos opcionales para `Print`
PrivatethreadpooldataSet	Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`.
Prod <T>	Calcula el producto de elementos a través de las dimensiones de un tensor.
Prod.options	Atributos opcionales para `Prod`

q

CuantizeNEndDequantizeV4 <t extiende el número>	Cuantiza luego desquantado un tensor.
CuantizeandDequantizeV4.options	Atributos opcionales para `QuantizeAndDequantizeV4`
CuantizeNEndDequantizeV4grad <t extiende el número>	Devuelve el gradiente de `cuantizeandDequantizeV4`.
CuantizeandDequantizeV4grad.options	Atributos opcionales para `QuantizeAndDequantizeV4Grad`
CONCACAT CUANTIZADO <T>	Concatena tensores cuantizados a lo largo de una dimensión.
CuantizedConcatv2 <t>
CuantizedConv2Dandrelu <v>
CuantizedConv2Dandrelu.options	Atributos opcionales para `QuantizedConv2DAndRelu`
CuantizedConv2DandreluandRequantize <V>
CuantizedConv2DandreluandRequantize.options	Atributos opcionales para `QuantizedConv2DAndReluAndRequantize`
CuantizedConv2DandRequantize <V>
CuantizedConv2DandRequantize.options	Atributos opcionales para `QuantizedConv2DAndRequantize`
CuantizedConv2DperChannel <v>	Calcula cuantizedConv2d por canal.
CuantizedConv2DperChannel.options	Atributos opcionales para `QuantizedConv2DPerChannel`
CuantizedConv2dwithbias <v>
CuantizedConv2dWithBias.options	Atributos opcionales para `QuantizedConv2DWithBias`
CuantizedConv2dwithbiasandrelu <v>
CuantizedConv2dwithbiasandrelu.options	Atributos opcionales para `QuantizedConv2DWithBiasAndRelu`
CuantizedConv2dwithbiasandreluandRequantize <w>
CuantizedConv2dwithbiasandreluandRequantize.options	Atributos opcionales para `QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize`
CuantizedConv2dwithbiasyRquantize <w>
CuantizedConv2dWithbiasandRequantize.options	Atributos opcionales para `QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize`
CuantizedConv2dwithbiassignedSumandreluandRequantize <x>
CuantizedConv2dwithbiassignedSumandreluandRequantize.options	Atributos opcionales para `QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize`
CuantizedConv2dwithbiassumandrelu <v>
CuantizedConv2dwithbiassumandrelu.options	Atributos opcionales para `QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu`
CuantizedConv2dwithbiassumandreluandRequantize <x>
CuantizedConv2dwithbiassumandreluandRequantize.options	Atributos opcionales para `QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize`
CuantizedDepthwiseConv2d <v>	Calcula cuantificada profundamente conv2d.
CuantizedDepthwiseConv2d.options	Atributos opcionales para `QuantizedDepthwiseConv2D`
CuantizedDepthwiseConv2dwithbias <v>	Calcula cuantificada profundamente conv2d con sesgo.
CuantizedDepthwiseConv2dwithbias.options	Atributos opcionales para `QuantizedDepthwiseConv2DWithBias`
CuantizedDepthwiseConv2dwithbiasandrelu <v>	Calcula cuantificada profundamente conv2d con sesgo y relu.
CuantizedDepthwiseConv2dwithbiasandrelu.options	Atributos opcionales para `QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu`
CuantizedDepthwiseConv2dwithbiasandreluandRequantize <w>	Calcula cuantificada con mayor conv2d con sesgo, relu y requerido.
CuantizedDepthwiseConv2dwithbiasandreluandRequantize.options	Atributos opcionales para `QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize`
Cuantizedmatmulwithbias <w>	Realiza una multiplicación de matriz cuantificada de `A` por la matriz` B` con BIAS ADD.
Cuantizedmatmulwithbias.options	Atributos opcionales para `QuantizedMatMulWithBias`
CuantizedMatmulwithbias yDequantize <w extiende el número>
Cuantizadamatmulwithbias y se -quantizan. Opciones	Atributos opcionales para `QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize`
Cuantizedmatmulwithbiasandrelu <v>	Realice una multiplicación de matriz cuantificada de `a` por la matriz` b` con sesgo add y relu fusion.
Cuantizedmatmulwithbiasandrelu.options	Atributos opcionales para `QuantizedMatMulWithBiasAndRelu`
CuantizadomatmulwithbiasandreluandRequantize <w>	Realice una multiplicación de matriz cuantificada de `a` por la matriz` b` con sesgo agregar y relu y requerir fusión.
CuantizadomatmulwithbiasandreluandRequantize.options	Atributos opcionales para `QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize`
Cuantizadomatmulwithbias y requisito <w>
CuantizadomatmulwithbiasyRquantize.options	Atributos opcionales para `QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize`
CuantizedReshape <t>	Reestructura un tensor cuantificado según la remodelación op.

R

RaggedBinDount <u extiende el número>	Cuenta el número de ocurrencias de cada valor en una matriz entera.
Raggedbincount.options	Atributos opcionales para `RaggedBincount`
RaggedCountSparseOutput <u extiende el número>	Realiza un contado de basura de salida escasa para una entrada de tensor irregular.
RaggedCountsParseOutput.OPTIONS	Atributos opcionales para `RaggedCountSparseOutput`
Raggedcross <t, u extiende el número>	Genera una característica de una lista de tensores y la devuelve como un tensor tragado.
RaggedFillemptyrows <T>
Raggedfillemptyrowsgrad <t>
Raggedgather <t extiende el número, u>	Recopile rebanadas irregulares del eje `params`` 0` de acuerdo con 'índices'.
RaggedRange <u extiende el número, t extiende el número>	Devuelve un `RaggedTensor` que contiene las secuencias especificadas de números.
RaggedTensorFromVariant <u extiende el número, t>	Decodifica un tensor `variante` en un` raggedtensor`.
Raggedtensortosparse <u>	Convierte un `RaggedTensor` en un` sparsetensor` con los mismos valores.
Raggedtensortotensor <u>	Cree un tensor denso a partir de un tensor irregular, posiblemente alterando su forma.
Desagüe	Codifica un `RaggedTensor` en un tensor` variante`.
Raggedtensortovariantgradient <u>	Helper solía calcular el gradiente de 'RaggedTensortovariant`.
RandomDataSetv2	Crea un conjunto de datos que devuelve números pseudorandom.
RandomDataSetv2.options	Atributos opcionales para `RandomDatasetV2`
RandomIndexshuffle <t extiende el número>	Emite la posición de `valor` en una permutación de [0, ..., max_index].
RandomIndexshuffle.options	Atributos opcionales para `RandomIndexShuffle`
Rango <t extiende el número>	Crea una secuencia de números.
Rango	Devuelve el rango de un tensor.
Readvariablep <t>	Lee el valor de una variable.
ReadVariablexLasplitnd <t>	Divide el tensor de entrada variable de recursos en todas las dimensiones.
ReadVariablexLasplitnd.options	Atributos opcionales para `ReadVariableXlaSplitND`
Rebatchdataset	Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote.
Rebatchdataset.options	Atributos opcionales para `RebatchDataset`
RebatchDataSetv2	Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote.
Recv <T>	Recibe el tensor nombrado de send_device en recv_device.
Recv.options	Atributos opcionales para `Recv`
RecvtpUbbeddingactivations	Un OP que recibe activaciones de incrustación en la TPU.
Reducido	Calcula el "lógico y" de los elementos a través de las dimensiones de un tensor.
Reduceall.options	Atributos opcionales para `ReduceAll`
Reductora	Calcula el "lógico o" de los elementos a través de las dimensiones de un tensor.
ReductEany.options	Atributos opcionales para `ReduceAny`
Reducemax <T>	Calcula el máximo de elementos a través de las dimensiones de un tensor.
Reducemax.options	Atributos opcionales para `ReduceMax`
Reducemina <t>	Calcula el mínimo de elementos a través de las dimensiones de un tensor.
Reducemina.options	Atributos opcionales para `ReduceMin`
Reducir <t>	Calcula el producto de elementos a través de las dimensiones de un tensor.
Reduce. Opciones	Atributos opcionales para `ReduceProd`
ReduceSum <T>	Calcula la suma de elementos a través de las dimensiones de un tensor.
ReduceSum.options	Atributos opcionales para `ReduceSum`
Refentador <T>	Crea o encuentra un marco infantil, y pone a 'datos' a disposición del marco infantil.
Refinter.options	Atributos opcionales para `RefEnter`
Refexit <t>	Sale del marco actual a su marco principal.
Refidentidad <T>	Devuelva el mismo tensor de referencia que el tensor de referencia de entrada.
Refmerge <t>	Reenvía el valor de un tensor disponible de `entradas 'a` salida'.
RefNextiteration <T>	Hace que su aporte esté disponible para la próxima iteración.
Refeleccionar <T>	Reenvía el elemento `índice`th de` entradas 'a `salida'.
Refswitch <t>	Reenvía el tensor de referencia `datos` al puerto de salida determinado por` pred`.
RegistroDataSet	Registra un conjunto de datos con el servicio TF.Data.
RegisterDataSet.options	Atributos opcionales para `RegisterDataset`
RegisterDataSetv2	Registra un conjunto de datos con el servicio TF.Data.
RegisterDataSetv2.options	Atributos opcionales para `RegisterDatasetV2`
Relayout <t>
Relayoutlike <T>
RequantizationRangeperchannel	Calcula el rango de requisitos por canal.
Requantizeperchannel <u>	Requerir la entrada con valores MIN y MAX conocidos por canal.
Remodelar <t>	Remodelan un tensor.
ResourceAcCumulatorApplygradient	Aplica un gradiente a un acumulador dado.
Resoaccumulatornumacumulado	Devuelve el número de gradientes agregados en los acumuladores dados.
ResourceAcCumulatorSetGlobalstep	Actualiza el acumulador con un nuevo valor para global_step.
ResourceAcCumulatortAkeGradient <T>	Extrae el gradiente promedio en el condicionalacumulador dado.
ResourceApplyAdagradv2	Actualizar '*var' según el esquema de Adagrad.
ResourcePlyAdagradv2.options	Atributos opcionales para `ResourceApplyAdagradV2`
ResourceApplyAdamWithamSgrad	Actualizar '*var' según el algoritmo Adam.
ResourceApplyAdamWithamSgrad.options	Atributos opcionales para `ResourceApplyAdamWithAmsgrad`
Resontageplykeramomentum	Actualizar '*var' según el esquema de impulso.
ResourcePplykeramomentum.options	Atributos opcionales para `ResourceApplyKerasMomentum`
ResourCecondicionalCumulator	Un acumulador condicional para agregar gradientes.
ResourCeCondicionalCumulator.options	Atributos opcionales para `ResourceConditionalAccumulator`
ResourCecountupto <t extiende el número>	Incrementos variables apuntadas por 'recurso' hasta que alcanza el 'límite'.
ResourceGather <u>	Recoja rebanadas de la variable señalada por `Resource` de acuerdo con 'índices'.
Recursos	Atributos opcionales para `ResourceGather`
ResourceGathernd <u>
Recursos	Agrega actualizaciones escasas a la variable a la que se hace referencia 'Resource`.
Recursos	Divide actualizaciones escasas en la variable a la que se hace referencia `Resource`.
RecursosCatterMax	Reduce actualizaciones escasas en la variable a la referencia por `recursos` utilizando la operación 'Max`.
Recursos de recursos	Reduce actualizaciones escasas en la variable referenciada por `Resource` utilizando la operación 'Min`.
Recursos	Multiplica actualizaciones escasas en la variable a la que se hace referencia 'Resource`.
Recursos	Aplica una adición dispersa a valores o cortes individuales en una variable.
RecursosCatternDadd.options	Atributos opcionales para `ResourceScatterNdAdd`
RecursosCatterndmax
RecursosCatterndmax.options	Atributos opcionales para `ResourceScatterNdMax`
Recursos
RecursosCatterndmin.options	Atributos opcionales para `ResourceScatterNdMin`
Recursos	Aplica una sustracción escasa a los valores o cortes individuales en una variable.
RecursosCatterndSub.OPTIONS	Atributos opcionales para `ResourceScatterNdSub`
Recursos	Aplica `actualizaciones 'escasas a valores o cortes individuales dentro de un determinado variable según 'índices'.
RecursosCatternDupdate.Options	Atributos opcionales para `ResourceScatterNdUpdate`
Recursos	Resta actualizaciones dispersas de la variable a la que se hace referencia 'Resource`.
Recursos de recursos	Asigna actualizaciones escasas a la variable referenciada por `Resource`.
Recursosparsapplyadagradv2	Actualice las entradas relevantes en 'var' y 'acum' de acuerdo con el esquema de Adagrad.
RecursosParseApplyAdAgradv2.options	Atributos opcionales para `ResourceSparseApplyAdagradV2`
Recursosparsepplykeramomentum	Actualice las entradas relevantes en 'var' y 'acum' de acuerdo con el esquema de impulso.
Recursosparsepplykeramomentum.options	Atributos opcionales para `ResourceSparseApplyKerasMomentum`
ResourcestrideSicEassign	Asigne `valor` a la referencia de valor L en rodajas de` Ref`.
ResourcestridedSicEassign.OPTIONS	Atributos opcionales para `ResourceStridedSliceAssign`
Recuperación	Un OP que recupera los parámetros de optimización de la incrustación a la memoria del host.
RETRIVETPUBEDDINGADADELTAPARAMETERS	Recupere los parámetros de incrustación de Adadelta.
RETRIVETPUBBEDDINGADADELTAPARAMETERS.OPTIONES	Atributos opcionales para `RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters`
RETRIVETPUBEDINGDADAGRADMOMENTUMPARAMETERS	Recupere los parámetros de incrustación de impulso de Adagrad.
RETRIVETPUBBEDINGDADAGRADMOMENTUMPARAMETERS.OPTIONES	Atributos opcionales para `RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters`
RETRIVETPUBBEDDINGAGRADPARAMETERS	Recupere los parámetros de incrustación de Adagrad.
RETRIVETPUBBEDINGDAGAGRADPARAMETERS.OPTIONES	Atributos opcionales para `RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters`
RETRIVETPUBEDDINGAPARAmeters	Recupere los parámetros de incrustación de Adam.
RETRIVETPUBBEDDINGADAPARAMETERS.OPTIONES	Atributos opcionales para `RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters`
RECONTRIETPUBBEDINGCENDEREDRMSPOPPARAMETERS	Recupere los parámetros de incrustación de RMSProp centrados.
RETRIVETPUBBEDDINGCENDEREDRMSPROPPARAMETERS.OPTIONES	Atributos opcionales para `RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters`
RECONTRIETPUBEDINGFRECHENCYESTIMATERPARAMETERS	Recupere los parámetros de incrustación del estimador de frecuencia.
RECONTRIETPUBBEDINGFRECHENDIMATERPARAMETERS.OPTIONES	Atributos opcionales para `RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters`
RETRIVETPUBBEDINGFTRLPARAMETERS	Recupere los parámetros de incrustación FTRL.
RETRIVETPUBBEDDINGFTRLPARAMETERS.OPTIONES	Atributos opcionales para `RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters`
RETRIVETPUBBEDDINGMDLADAGRADLIGHPARAMETERS	Recupere los parámetros de incrustación de luz MDL Adagrad.
RETRIVETPUBBEDDINGMDLADAGRADLIGHLEPARAMETERS.OPTIONES	Atributos opcionales para `RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters`
RETRIVETPUBBEDINGMOMENTUMPARAMETERS	Recupere los parámetros de incrustación de impulso.
RETRIVETPUBBEDINGMOMENTUMPARAMETERS.OPTIONES	Atributos opcionales para `RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters`
RETRIVETPUBBEDDINGPROXIMALADAGRADPARAMETERS	Recupere los parámetros de incrustación proximal de Adagrad.
RETRIVETPUBBEDDINGPROXIMALADAGRADPARAMETERS.OPTIONES	Atributos opcionales para `RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters`
RecuperadorPuBeddingProximalyogiparameters
RETRIVETPUBBEDDINGPROXIMALYOGIPARAMETERS.OPTIONES	Atributos opcionales para `RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters`
RETRIVETPUBEDDINGRMSPOPPARAMETERS	Recupere los parámetros de incrustación RMSProp.
RETRIVETPUBBEDDINGRMSPOPPARAMETERS.OPTIONES	Atributos opcionales para `RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters`
RECONTRIETPUBBEDINGTOCASTASTASGRADIENTESCENTPARMETERS	Recupere los parámetros de incrustación SGD.
RECONTRIETPUBBEDINGTSTOCASTASTASTRADIENTESCENTPAREMETERS.OPTIONES	Atributos opcionales para `RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters`
Reverse <t>	Reversa a las dimensiones específicas de un tensor.
Reversequence <T>	Reversa a las rebanadas de longitud variable.
Reversescuencia.options	Atributos opcionales para `ReverseSequence`
RewritedataSet
Rfftnd <u>	ND Fast Real Fourier Transform.
Riscabs <t extiende el número>
Riscadd <t extiende el número>	Devuelve X + Y Elemento en cuanto al elemento.
RiscBinaryarithmetic <t extiende el número>
RiscbinaryComparison
Riscitcast <u>
RiscBroadcast <T>
Risccast <u>
Riscceil <t extiende el número>
Risccholesky <t extiende el número>
Riscconcat <T>
Riscconv <t extiende el número>
Riscconv.options	Atributos opcionales para `RiscConv`
Risccos <t extiende el número>
Riscdiv <t extiende el número>
RiscDot <t extiende el número>
Riscdot.options	Atributos opcionales para `RiscDot`
Riscexp <t extiende el número>
Riscfft <t>
Riscfloor <t extiende el número>
Riscgather <T>
Riscgather.options	Atributos opcionales para `RiscGather`
Riscimag <u extiende el número>
Riscisfinita
RisClog <t extiende el número>
Risclógico y
Risclógico
Rislógico
RiscMax <t extiende el número>	Devuelve Max (x, y) elemento en cuanto al elemento.
Riscmin <t extiende el número>
Riscmul <t extiende el número>
Riscneg <t extiende el número>
Riscpad <t extiende el número>
Riscpool <t extiende el número>
Riscpool.options	Atributos opcionales para `RiscPool`
RiscPow <t extiende el número>
Riscrandomuniforme
Riscrandomuniform.options	Atributos opcionales para `RiscRandomUniform`
Riscreal <u extiende el número>
RISCREDUCE <t extiende el número>
Riscrem <t extiende el número>
RISCRESHAPE <t extiende el número>
Riscreverse <t extiende el número>
RisCscatter <u extiende el número>
Riscshape <u extiende el número>
Riscsign <t extiende el número>
Riscslice <t extiende el número>
Riscsort <t extiende el número>
Riscsqueeze <t>
Riscsqueeze.options	Atributos opcionales para `RiscSqueeze`
Riscsub <t extiende el número>
Risctranspose <t>
RisctriangularSolve <t extiende el número>
RisctriangularSolve.options	Atributos opcionales para `RiscTriangularSolve`
Riscunary <t extiende el número>
Rngreadandskip	Avance el contador de un RNG basado en contracumbres.
Rngskip	Avance el contador de un RNG basado en contracumbres.
Rollo <T>	Rolla los elementos de un tensor a lo largo de un eje.

S

Samplingdataset	Crea un conjunto de datos que toma una muestra de Bernoulli del contenido de otro conjunto de datos.
SavedModelbundle	SavedModelBundle representa un modelo cargado desde el almacenamiento.
SavedModelBundle.Loader	Opciones para cargar un Modelo Saved.
Escalar
Scaleandtranslate.options	Atributos opcionales para `ScaleAndTranslate`
ScaleAsEndTranslateGrad <t extiende el número>
Scaleandtranslategrad.options	Atributos opcionales para `ScaleAndTranslateGrad`
ScatterAdd <t>	Agrega actualizaciones escasas a una referencia variable.
ScatterAdd.options	Atributos opcionales para `ScatterAdd`
Scatterdiv <t>	Divide una referencia variable por actualizaciones dispersas.
Scatterdiv.options	Atributos opcionales para `ScatterDiv`
Scattermax <t extiende el número>	Reduce actualizaciones escasas en una referencia variable utilizando la operación `max`.
Scattermax.options	Atributos opcionales para `ScatterMax`
Scattermine <t extiende el número>	Reduce las actualizaciones escasas en una referencia variable utilizando la operación `min`.
Dispersión.options	Atributos opcionales para `ScatterMin`
Scattermul <t>	Multiplica actualizaciones escasas en una referencia variable.
Scattermul.options	Atributos opcionales para `ScatterMul`
Disperso <u>	Dispersas `actualizaciones` en un tensor de forma 'forma' según 'índices'.
Scatterndadd <t>	Aplica una adición dispersa a valores o cortes individuales en una variable.
Scatterndadd.options	Atributos opcionales para `ScatterNdAdd`
Scatterndmax <t>	Calcula el máximo de elementos.
Scatterndmax.options	Atributos opcionales para `ScatterNdMax`
Disperso <t>	Calcula el elemento mínimo.
Scatterndmin.options	Atributos opcionales para `ScatterNdMin`
ScatterndnonaliasingAdd <t>	Se aplica una adición escasa a la 'entrada' usando valores o cortes individuales De `actualizaciones` según los índices 'índices'.
Scatterndsub <t>	Aplica una sustracción escasa a los valores o cortes individuales en una variable.
Scatterndsub.options	Atributos opcionales para `ScatterNdSub`
Scatterndupdate <t>	Aplica `actualizaciones 'escasas a valores o cortes individuales dentro de un determinado variable según 'índices'.
Scatterndupdate.options	Atributos opcionales para `ScatterNdUpdate`
ScatterSub <T>	Resta actualizaciones escasas a una referencia variable.
ScatterSub.options	Atributos opcionales para `ScatterSub`
ScatterUpdate <t>	Aplica actualizaciones escasas a una referencia variable.
ScatterUpdate.options	Atributos opcionales para `ScatterUpdate`
Alcance	Administra grupos de propiedades relacionadas al crear operaciones de flujo de tensor, como un prefijo de nombre común.
Segmentmaxv2 <t extiende el número>	Calcula el máximo a lo largo de los segmentos de un tensor.
Segmentminv2 <t extiende el número>	Calcula los segmentos mínimos a lo largo de un tensor.
SegmentProdv2 <T>	Calcula el producto a lo largo de segmentos de un tensor.
Segmentsumv2 <t>	Calcula la suma a lo largo de los segmentos de un tensor.
Selectv2 <t>
Enviar	Envía el tensor nombrado de send_device a recv_device.
Send.options	Atributos opcionales para `Send`
SendTpUbbeddingGradients	Realiza actualizaciones de gradiente de tablas de incrustación.
Servidor	Un servidor TensorFlow en proceso, para su uso en capacitación distribuida.
Sesión	Controlador para la ejecución `Graph` .
Sesión.	Los tensores de salida y los metadatos obtenidos al ejecutar una sesión.
Session.runner	Ejecutar `Operation` S y evaluar `Tensors` .
Setdiff1d <t, u extiende el número>	Calcula la diferencia entre dos listas de números o cadenas.
Establecer tamaño	Número de elementos únicos a lo largo de la última dimensión de entrada `set`.
SetSize.options	Atributos opcionales para `SetSize`
Forma	La forma posiblemente parcialmente conocida de un tensor producido por una operación.
Forma <u extiende el número>	Devuelve la forma de un tensor.
Shapen <u extiende el número>	Devuelve la forma de tensores.
Sharddataset	Crea un `DataSet` que incluye solo 1/` num_shards` de este conjunto de datos.
Sharddataset.options	Atributos opcionales para `ShardDataset`
ShuffleandRepeatDataSetv2
ShuffleanDrepeatDataSetv2.options	Atributos opcionales para `ShuffleAndRepeatDatasetV2`
ShuffledataSetv2
ShuffledataSetv2.options	Atributos opcionales para `ShuffleDatasetV2`
ShuffledataSetv3
ShuffledataSetv3.options	Atributos opcionales para `ShuffleDatasetV3`
ShutdownDistributedTpu	Apaga un sistema TPU distribuido en ejecución.
Shutdowntpusystem	Un OP que apaga el sistema TPU.
Tamaño <u extiende el número>	Devuelve el tamaño de un tensor.
saltargrama	Analiza un archivo de texto y crea un lote de ejemplos.
Skipgram.options	Atributos opcionales para `Skipgram`
Duraje
Cortar <t>	Devuelve una porción de 'entrada'.
Slidingwindowdataset	Crea un conjunto de datos que pasa una ventana deslizante sobre `input_dataset`.
SlidingwindowdataSet.options	Atributos opcionales para `SlidingWindowDataset`
Instantánea <t>	Devuelve una copia del tensor de entrada.
Snaptotchunkdataset
SnapshotchunkdataSet.options	Atributos opcionales para `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`
Escenario	Stage values similar to a lightweight Enqueue.
Stage.Options	Optional attributes for `Stage`
Escenario despejado	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>	Detiene el cálculo del gradiente.
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.

t

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.
Tensores	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>	Construye un tensor colocando en mosaico un tensor dado.
Marca de tiempo	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	Op that copies host tensor to device with dynamic shape support.
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`

Ud.

UInt8	Representa un entero sin signo de 8 bits.
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`
fuera del escenario	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.

V

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.

W.

Dónde	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

XlaConcatND <T>	Concats input tensor across all dimensions.
XlaConcatND.Options	Optional attributes for `XlaConcatND`
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.
XlaSendToHost	An op to send a tensor to the host.
XlaSendTPUEmbeddingGradients	An op that performs gradient updates of embedding tables.
XlaSparseCoreAdagrad
XlaSparseCoreAdagradMomentum
XlaSparseCoreAdam
XlaSparseCoreFtrl
XlaSparseCoreSgd
XlaSparseDenseMatmul
XlaSparseDenseMatmulGradWithAdagradAndCsrInput
XlaSparseDenseMatmulGradWithAdagradAndCsrInput.Options	Optional attributes for `XlaSparseDenseMatmulGradWithAdagradAndCsrInput`
XlaSparseDenseMatmulGradWithAdagradMomentumAndCsrInput
XlaSparseDenseMatmulGradWithAdagradMomentumAndCsrInput.Options	Optional attributes for `XlaSparseDenseMatmulGradWithAdagradMomentumAndCsrInput`
XlaSparseDenseMatmulGradWithAdamAndCsrInput
XlaSparseDenseMatmulGradWithAdamAndCsrInput.Options	Atributos opcionales para `XlaSparseDenseMatmulGradWithAdamAndCsrInput`
XlaSparseDenseMatmulGradWithFtrlAndCsrInput
XlaSparseDenseMatmulGradWithFtrlAndCsrInput.Options	Optional attributes for `XlaSparseDenseMatmulGradWithFtrlAndCsrInput`
XlaSparseDenseMatmulGradWithSgdAndCsrInput
XlaSparseDenseMatmulGradWithSgdAndCsrInput.Options	Optional attributes for `XlaSparseDenseMatmulGradWithSgdAndCsrInput`
XlaSparseDenseMatmulWithCsrInput
XlaSplitND <T>	Splits input tensor across all dimensions.
XlaSplitND.Options	Optional attributes for `XlaSplitND`
Xlog1py <T>	Returns 0 if x == 0, and x * log1p(y) otherwise, elementwise.

z

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.

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