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 |
| ColectivoPermute <T> | Una operación para permutar tensores entre instancias de TPU replicadas. |
| CollectiveReduceScatterV2 <T extiende el número> | Reduce mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma y dispersa el resultado. |
| 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. |
| 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 |
| 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 de 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. |
| 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. |
| 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 |
| 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.Options | 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 |
| 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. |
| CargarTPUEmbeddingADAMParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingADAMParameters |
| LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Load centered RMSProp embedding parameters. |
| LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters |
| LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | Load frequency estimator embedding parameters. |
| LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters |
| LoadTPUEmbeddingFTRLParameters | Load FTRL embedding parameters. |
| LoadTPUEmbeddingFTRLParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingFTRLParameters |
| LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Load MDL Adagrad Light embedding parameters. |
| LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters |
| LoadTPUEmbeddingMomentumParameters | Load Momentum embedding parameters. |
| LoadTPUEmbeddingMomentumParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingMomentumParameters |
| LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Load proximal Adagrad embedding parameters. |
| LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters |
| LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
| LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters |
| LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters | Load RMSProp embedding parameters. |
| LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters |
| LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Load SGD embedding parameters. |
| LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters |
| LookupTableExport <T, U> | Outputs all keys and values in the table. |
| LookupTableFind <U> | Looks up keys in a table, outputs the corresponding values. |
| LookupTableImport | Replaces the contents of the table with the specified keys and values. |
| LookupTableInsert | Updates the table to associates keys with values. |
| LookupTableRemove | Removes keys and its associated values from a table. |
| LookupTableSize | Computes the number of elements in the given table. |
| LoopCond | Forwards the input to the output. |
| LowerBound <U extends Number> | Applies lower_bound(sorted_search_values, values) along each row. |
| LSTMBlockCell <T extends Number> | Computes the LSTM cell forward propagation for 1 time step. |
| LSTMBlockCell.Options | Optional attributes for LSTMBlockCell |
| LSTMBlockCellGrad <T extends Number> | Computes the LSTM cell backward propagation for 1 timestep. |
| Lu <T, U extends Number> | Computes the LU decomposition of one or more square matrices. |
METRO
| MakeUnique | Make all elements in the non-Batch dimension unique, but \"close\" to their initial value. |
| MapClear | Op removes all elements in the underlying container. |
| MapClear.Options | Optional attributes for MapClear |
| MapIncompleteSize | Op returns the number of incomplete elements in the underlying container. |
| MapIncompleteSize.Options | Optional attributes for MapIncompleteSize |
| MapPeek | Op peeks at the values at the specified key. |
| MapPeek.Options | Optional attributes for MapPeek |
| MapSize | Op returns the number of elements in the underlying container. |
| MapSize.Options | Optional attributes for MapSize |
| MapStage | Stage (key, values) in the underlying container which behaves like a hashtable. |
| MapStage.Options | Optional attributes for MapStage |
| MapUnstage | Op removes and returns the values associated with the key from the underlying container. |
| MapUnstage.Options | Optional attributes for MapUnstage |
| MapUnstageNoKey | Op removes and returns a random (key, value) from the underlying container. |
| MapUnstageNoKey.Options | Optional attributes for MapUnstageNoKey |
| MatrixDiagPartV2 <T> | Returns the batched diagonal part of a batched tensor. |
| MatrixDiagPartV3 <T> | Returns the batched diagonal part of a batched tensor. |
| MatrixDiagPartV3.Options | Optional attributes for MatrixDiagPartV3 |
| MatrixDiagV2 <T> | Returns a batched diagonal tensor with given batched diagonal values. |
| MatrixDiagV3 <T> | Returns a batched diagonal tensor with given batched diagonal values. |
| MatrixDiagV3.Options | Optional attributes for MatrixDiagV3 |
| MatrixSetDiagV2 <T> | Returns a batched matrix tensor with new batched diagonal values. |
| MatrixSetDiagV3 <T> | Returns a batched matrix tensor with new batched diagonal values. |
| MatrixSetDiagV3.Options | Optional attributes for MatrixSetDiagV3 |
| Max <T> | Computes the maximum of elements across dimensions of a tensor. |
| Max.Options | Optional attributes for Max |
| MaxIntraOpParallelismDataset | Creates a dataset that overrides the maximum intra-op parallelism. |
| Merge <T> | Forwards the value of an available tensor from `inputs` to `output`. |
| MergeDedupData | An op merges elements of integer and float tensors into deduplication data as XLA tuple. |
| MergeDedupData.Options | Optional attributes for MergeDedupData |
| Min <T> | Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor. |
| Min.Options | Optional attributes for Min |
| MirrorPad <T> | Pads a tensor with mirrored values. |
| MirrorPadGrad <T> | Gradient op for `MirrorPad` op. |
| MlirPassthroughOp | Wraps an arbitrary MLIR computation expressed as a module with a main() function. |
| MulNoNan <T> | Returns x * y element-wise. |
| MutableDenseHashTable | Creates an empty hash table that uses tensors as the backing store. |
| MutableDenseHashTable.Options | Optional attributes for MutableDenseHashTable |
| MutableHashTable | Creates an empty hash table. |
| MutableHashTable.Options | Optional attributes for MutableHashTable |
| MutableHashTableOfTensors | Creates an empty hash table. |
| MutableHashTableOfTensors.Options | Optional attributes for MutableHashTableOfTensors |
| Mutex | Creates a Mutex resource that can be locked by `MutexLock`. |
| Mutex.Options | Optional attributes for Mutex |
| MutexLock | Locks a mutex resource. |
N
| NcclAllReduce <T extends Number> | Outputs a tensor containing the reduction across all input tensors. |
| NcclBroadcast <T extends Number> | Sends `input` to all devices that are connected to the output. |
| NcclReduce <T extends Number> | Reduces `input` from `num_devices` using `reduction` to a single device. |
| Ndtri <T extends Number> | |
| NearestNeighbors | Selects the k nearest centers for each point. |
| NextAfter <T extends Number> | Returns the next representable value of `x1` in the direction of `x2`, element-wise. |
| NextIteration <T> | Makes its input available to the next iteration. |
| NonDeterministicInts <U> | Non-deterministically generates some integers. |
| NonMaxSuppressionV5 <T extends Number> | Greedily selects a subset of bounding boxes in descending order of score, pruning away boxes that have high intersection-over-union (IOU) overlap with previously selected boxes. |
| NonMaxSuppressionV5.Options | Optional attributes for NonMaxSuppressionV5 |
| NonSerializableDataset | |
| NoOp | Does nothing. |
oh
| OneHot <U> | Returns a one-hot tensor. |
| OneHot.Options | Optional attributes for OneHot |
| OnesLike <T> | Returns a tensor of ones with the same shape and type as x. |
| Op | A marker interface for all operation wrappers. |
| Operand <T> | Interface implemented by operands of a TensorFlow operation. |
| Operands | Utilities for manipulating operand related types and lists. |
| Operation | Performs computation on Tensors. |
| OperationBuilder | A builder for Operation s. |
| Operator | Annotation used by classes to make TensorFlow operations conveniently accessible via org.tensorflow.op.Ops . |
| OptimizeDatasetV2 | Creates a dataset by applying related optimizations to `input_dataset`. |
| OptimizeDatasetV2.Options | Optional attributes for OptimizeDatasetV2 |
| OptionsDataset | Creates a dataset by attaching tf.data.Options to `input_dataset`. |
| OptionsDataset.Options | Optional attributes for OptionsDataset |
| OrderedMapClear | Op removes all elements in the underlying container. |
| OrderedMapClear.Options | Optional attributes for OrderedMapClear |
| OrderedMapIncompleteSize | Op returns the number of incomplete elements in the underlying container. |
| OrderedMapIncompleteSize.Options | Optional attributes for OrderedMapIncompleteSize |
| OrderedMapPeek | Op peeks at the values at the specified key. |
| OrderedMapPeek.Options | Optional attributes for OrderedMapPeek |
| OrderedMapSize | Op returns the number of elements in the underlying container. |
| OrderedMapSize.Options | Optional attributes for OrderedMapSize |
| OrderedMapStage | Stage (key, values) in the underlying container which behaves like a ordered associative container. |
| OrderedMapStage.Options | Optional attributes for OrderedMapStage |
| OrderedMapUnstage | Op removes and returns the values associated with the key from the underlying container. |
| OrderedMapUnstage.Options | Optional attributes for OrderedMapUnstage |
| OrderedMapUnstageNoKey | Op removes and returns the (key, value) element with the smallest key from the underlying container. |
| OrderedMapUnstageNoKey.Options | Optional attributes for OrderedMapUnstageNoKey |
| OutfeedDequeue <T> | Retrieves a single tensor from the computation outfeed. |
| OutfeedDequeue.Options | Optional attributes for OutfeedDequeue |
| OutfeedDequeueTuple | Retrieve multiple values from the computation outfeed. |
| OutfeedDequeueTuple.Options | Optional attributes for OutfeedDequeueTuple |
| OutfeedDequeueTupleV2 | Retrieve multiple values from the computation outfeed. |
| OutfeedDequeueV2 <T> | Retrieves a single tensor from the computation outfeed. |
| OutfeedEnqueue | Enqueue a Tensor on the computation outfeed. |
| OutfeedEnqueueTuple | Enqueue multiple Tensor values on the computation outfeed. |
| Output <T> | A symbolic handle to a tensor produced by an Operation . |
P
| Pad <T> | Pads a tensor. |
| ParallelBatchDataset | |
| ParallelBatchDataset.Options | Optional attributes for ParallelBatchDataset |
| ParallelConcat <T> | Concatenates a list of `N` tensors along the first dimension. |
| ParallelDynamicStitch <T> | Interleave the values from the `data` tensors into a single tensor. |
| ParseExampleDatasetV2 | Transforms `input_dataset` containing `Example` protos as vectors of DT_STRING into a dataset of `Tensor` or `SparseTensor` objects representing the parsed features. |
| ParseExampleDatasetV2.Options | Optional attributes for ParseExampleDatasetV2 |
| ParseExampleV2 | Transforms a vector of tf.Example protos (as strings) into typed tensors. |
| ParseSequenceExampleV2 | Transforms a vector of tf.io.SequenceExample protos (as strings) into typed tensors. |
| ParseSequenceExampleV2.Options | Optional attributes for ParseSequenceExampleV2 |
| Placeholder <T> | A placeholder op for a value that will be fed into the computation. |
| Placeholder.Options | Optional attributes for Placeholder |
| PlaceholderWithDefault <T> | A placeholder op that passes through `input` when its output is not fed. |
| Prelinearize | An op which linearizes one Tensor value to an opaque variant tensor. |
| Prelinearize.Options | Optional attributes for Prelinearize |
| PrelinearizeTuple | An op which linearizes multiple Tensor values to an opaque variant tensor. |
| PrelinearizeTuple.Options | Optional attributes for PrelinearizeTuple |
| PrimitiveOp | A base class for Op implementations that are backed by a single Operation . |
| Prints a string scalar. | |
| Print.Options | Optional attributes for Print |
| PrivateThreadPoolDataset | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
| Prod <T> | Computes the product of elements across dimensions of a tensor. |
| Prod.Options | Optional attributes for Prod |
Q
R
| RaggedBincount <U extends Number> | Counts the number of occurrences of each value in an integer array. |
| RaggedBincount.Options | Optional attributes for RaggedBincount |
| RaggedCountSparseOutput <U extends Number> | Performs sparse-output bin counting for a ragged tensor input. |
| RaggedCountSparseOutput.Options | Optional attributes for RaggedCountSparseOutput |
| RaggedCross <T, U extends Number> | Generates a feature cross from a list of tensors, and returns it as a RaggedTensor. |
| RaggedFillEmptyRows <T> | |
| RaggedFillEmptyRowsGrad <T> | |
| RaggedGather <T extends Number, U> | Gather ragged slices from `params` axis `0` according to `indices`. |
| RaggedRange <U extends Number, T extends Number> | Returns a `RaggedTensor` containing the specified sequences of numbers. |
| RaggedTensorFromVariant <U extends Number, T> | Decodes a `variant` Tensor into a `RaggedTensor`. |
| RaggedTensorToSparse <U> | Converts a `RaggedTensor` into a `SparseTensor` with the same values. |
| RaggedTensorToTensor <U> | Create a dense tensor from a ragged tensor, possibly altering its shape. |
| RaggedTensorToVariant | Encodes a `RaggedTensor` into a `variant` Tensor. |
| RaggedTensorToVariantGradient <U> | Helper used to compute the gradient for `RaggedTensorToVariant`. |
| RandomDatasetV2 | Creates a Dataset that returns pseudorandom numbers. |
| RandomDatasetV2.Options | Optional attributes for RandomDatasetV2 |
| RandomIndexShuffle <T extends Number> | Outputs the position of `value` in a permutation of [0, ..., max_index]. |
| RandomIndexShuffle.Options | Optional attributes for RandomIndexShuffle |
| Range <T extends Number> | Creates a sequence of numbers. |
| Rank | Returns the rank of a tensor. |
| ReadVariableOp <T> | Reads the value of a variable. |
| ReadVariableXlaSplitND <T> | Splits resource variable input tensor across all dimensions. |
| ReadVariableXlaSplitND.Options | Optional attributes for ReadVariableXlaSplitND |
| RebatchDataset | Creates a dataset that changes the batch size. |
| RebatchDataset.Options | Optional attributes for RebatchDataset |
| RebatchDatasetV2 | Creates a dataset that changes the batch size. |
| Recv <T> | Receives the named tensor from send_device on recv_device. |
| Recv.Options | Optional attributes for Recv |
| RecvTPUEmbeddingActivations | An op that receives embedding activations on the TPU. |
| ReduceAll | Computes the "logical and" of elements across dimensions of a tensor. |
| ReduceAll.Options | Optional attributes for ReduceAll |
| ReduceAny | Computes the "logical or" of elements across dimensions of a tensor. |
| ReduceAny.Options | Optional attributes for ReduceAny |
| ReduceMax <T> | Computes the maximum of elements across dimensions of a tensor. |
| ReduceMax.Options | Optional attributes for ReduceMax |
| ReduceMin <T> | Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor. |
| ReduceMin.Options | Optional attributes for ReduceMin |
| ReduceProd <T> | Computes the product of elements across dimensions of a tensor. |
| ReduceProd.Options | Optional attributes for ReduceProd |
| ReduceSum <T> | Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. |
| ReduceSum.Options | Optional attributes for ReduceSum |
| RefEnter <T> | Creates or finds a child frame, and makes `data` available to the child frame. |
| RefEnter.Options | Optional attributes for RefEnter |
| RefExit <T> | Exits the current frame to its parent frame. |
| RefIdentity <T> | Return the same ref tensor as the input ref tensor. |
| RefMerge <T> | Forwards the value of an available tensor from `inputs` to `output`. |
| RefNextIteration <T> | Makes its input available to the next iteration. |
| RefSelect <T> | Forwards the `index`th element of `inputs` to `output`. |
| RefSwitch <T> | Forwards the ref tensor `data` to the output port determined by `pred`. |
| RegisterDataset | Registers a dataset with the tf.data service. |
| RegisterDataset.Options | Optional attributes for RegisterDataset |
| RegisterDatasetV2 | Registers a dataset with the tf.data service. |
| RegisterDatasetV2.Options | Optional attributes for RegisterDatasetV2 |
| Relayout <T> | |
| RelayoutLike <T> | |
| RequantizationRangePerChannel | Computes requantization range per channel. |
| RequantizePerChannel <U> | Requantizes input with min and max values known per channel. |
| Reshape <T> | Reshapes a tensor. |
| ResourceAccumulatorApplyGradient | Applies a gradient to a given accumulator. |
| ResourceAccumulatorNumAccumulated | Returns the number of gradients aggregated in the given accumulators. |
| ResourceAccumulatorSetGlobalStep | Updates the accumulator with a new value for global_step. |
| ResourceAccumulatorTakeGradient <T> | Extracts the average gradient in the given ConditionalAccumulator. |
| ResourceApplyAdagradV2 | Update '*var' according to the adagrad scheme. |
| ResourceApplyAdagradV2.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdagradV2 |
| ResourceApplyAdamWithAmsgrad | Update '*var' according to the Adam algorithm. |
| ResourceApplyAdamWithAmsgrad.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdamWithAmsgrad |
| ResourceApplyKerasMomentum | Update '*var' according to the momentum scheme. |
| ResourceApplyKerasMomentum.Options | Optional attributes for ResourceApplyKerasMomentum |
| ResourceConditionalAccumulator | A conditional accumulator for aggregating gradients. |
| ResourceConditionalAccumulator.Options | Optional attributes for ResourceConditionalAccumulator |
| ResourceCountUpTo <T extends Number> | Increments variable pointed to by 'resource' until it reaches 'limit'. |
| ResourceGather <U> | Gather slices from the variable pointed to by `resource` according to `indices`. |
| ResourceGather.Options | Optional attributes for ResourceGather |
| ResourceGatherNd <U> | |
| ResourceScatterAdd | Adds sparse updates to the variable referenced by `resource`. |
| ResourceScatterDiv | Divides sparse updates into the variable referenced by `resource`. |
| ResourceScatterMax | Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `max` operation. |
| ResourceScatterMin | Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `min` operation. |
| ResourceScatterMul | Multiplies sparse updates into the variable referenced by `resource`. |
| ResourceScatterNdAdd | Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. |
| ResourceScatterNdAdd.Options | Optional attributes for ResourceScatterNdAdd |
| ResourceScatterNdMax | |
| ResourceScatterNdMax.Options | Optional attributes for ResourceScatterNdMax |
| ResourceScatterNdMin | |
| ResourceScatterNdMin.Options | Optional attributes for ResourceScatterNdMin |
| ResourceScatterNdSub | Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. |
| ResourceScatterNdSub.Options | Optional attributes for ResourceScatterNdSub |
| ResourceScatterNdUpdate | Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. |
| ResourceScatterNdUpdate.Options | Optional attributes for ResourceScatterNdUpdate |
| ResourceScatterSub | Subtracts sparse updates from the variable referenced by `resource`. |
| ResourceScatterUpdate | Assigns sparse updates to the variable referenced by `resource`. |
| ResourceSparseApplyAdagradV2 | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. |
| ResourceSparseApplyAdagradV2.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyAdagradV2 |
| ResourceSparseApplyKerasMomentum | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme. |
| ResourceSparseApplyKerasMomentum.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyKerasMomentum |
| ResourceStridedSliceAssign | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
| ResourceStridedSliceAssign.Options | Optional attributes for ResourceStridedSliceAssign |
| RetrieveAllTPUEmbeddingParameters | An op that retrieves optimization parameters from embedding to host memory. |
| RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Retrieve Adadelta embedding parameters. |
| RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters | Retrieve Adagrad Momentum embedding parameters. |
| RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters | Retrieve Adagrad embedding parameters. |
| RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters | Retrieve ADAM embedding parameters. |
| RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Retrieve centered RMSProp embedding parameters. |
| RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | Retrieve frequency estimator embedding parameters. |
| RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters | Retrieve FTRL embedding parameters. |
| RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Retrieve MDL Adagrad Light embedding parameters. |
| RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters | Retrieve Momentum embedding parameters. |
| RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Retrieve proximal Adagrad embedding parameters. |
| RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
| RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters | Retrieve RMSProp embedding parameters. |
| RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Retrieve SGD embedding parameters. |
| RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters |
| Reverse <T> | Reverses specific dimensions of a tensor. |
| ReverseSequence <T> | Reverses variable length slices. |
| ReverseSequence.Options | Optional attributes for ReverseSequence |
| RewriteDataset | |
| RFFTND <U> | ND fast real Fourier transform. |
| RiscAbs <T extends Number> | |
| RiscAdd <T extends Number> | Returns x + y element-wise. |
| RiscBinaryArithmetic <T extends Number> | |
| RiscBinaryComparison | |
| RiscBitcast <U> | |
| RiscBroadcast <T> | |
| RiscCast <U> | |
| RiscCeil <T extends Number> | |
| RiscCholesky <T extends Number> | |
| RiscConcat <T> | |
| RiscConv <T extends Number> | |
| RiscConv.Options | Optional attributes for RiscConv |
| RiscCos <T extends Number> | |
| RiscDiv <T extends Number> | |
| RiscDot <T extends Number> | |
| RiscDot.Options | Optional attributes for RiscDot |
| RiscExp <T extends Number> | |
| RiscFft <T> | |
| RiscFloor <T extends Number> | |
| RiscGather <T> | |
| RiscGather.Options | Optional attributes for RiscGather |
| RiscImag <U extends Number> | |
| RiscIsFinite | |
| RiscLog <T extends Number> | |
| RiscLogicalAnd | |
| RiscLogicalNot | |
| RiscLogicalOr | |
| RiscMax <T extends Number> | Returns max(x, y) element-wise. |
| RiscMin <T extends Number> | |
| RiscMul <T extends Number> | |
| RiscNeg <T extends Number> | |
| RiscPad <T extends Number> | |
| RiscPool <T extends Number> | |
| RiscPool.Options | Optional attributes for RiscPool |
| RiscPow <T extends Number> | |
| RiscRandomUniform | |
| RiscRandomUniform.Options | Optional attributes for RiscRandomUniform |
| RiscReal <U extends Number> | |
| RiscReduce <T extends Number> | |
| RiscRem <T extends Number> | |
| RiscReshape <T extends Number> | |
| RiscReverse <T extends Number> | |
| RiscScatter <U extends Number> | |
| RiscShape <U extends Number> | |
| RiscSign <T extends Number> | |
| RiscSlice <T extends Number> | |
| RiscSort <T extends Number> | |
| RiscSqueeze <T> | |
| RiscSqueeze.Options | Optional attributes for RiscSqueeze |
| RiscSub <T extends Number> | |
| RiscTranspose <T> | |
| RiscTriangularSolve <T extends Number> | |
| RiscTriangularSolve.Options | Optional attributes for RiscTriangularSolve |
| RiscUnary <T extends Number> | |
| RngReadAndSkip | Advance the counter of a counter-based RNG. |
| RngSkip | Advance the counter of a counter-based RNG. |
| Roll <T> | Rolls the elements of a tensor along an axis. |
S
| SamplingDataset | Creates a dataset that takes a Bernoulli sample of the contents of another dataset. |
| SavedModelBundle | SavedModelBundle represents a model loaded from storage. |
| SavedModelBundle.Loader | Options for loading a SavedModel. |
| ScaleAndTranslate | |
| ScaleAndTranslate.Options | Optional attributes for ScaleAndTranslate |
| ScaleAndTranslateGrad <T extends Number> | |
| ScaleAndTranslateGrad.Options | Optional attributes for ScaleAndTranslateGrad |
| ScatterAdd <T> | Adds sparse updates to a variable reference. |
| ScatterAdd.Options | Optional attributes for ScatterAdd |
| ScatterDiv <T> | Divides a variable reference by sparse updates. |
| ScatterDiv.Options | Optional attributes for ScatterDiv |
| ScatterMax <T extends Number> | Reduces sparse updates into a variable reference using the `max` operation. |
| ScatterMax.Options | Optional attributes for ScatterMax |
| ScatterMin <T extends Number> | Reduces sparse updates into a variable reference using the `min` operation. |
| ScatterMin.Options | Optional attributes for ScatterMin |
| ScatterMul <T> | Multiplies sparse updates into a variable reference. |
| ScatterMul.Options | Optional attributes for ScatterMul |
| ScatterNd <U> | Scatters `updates` into a tensor of shape `shape` according to `indices`. |
| ScatterNdAdd <T> | Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. |
| ScatterNdAdd.Options | Optional attributes for ScatterNdAdd |
| ScatterNdMax <T> | Computes element-wise maximum. |
| ScatterNdMax.Options | Optional attributes for ScatterNdMax |
| ScatterNdMin <T> | Computes element-wise minimum. |
| ScatterNdMin.Options | Optional attributes for ScatterNdMin |
| ScatterNdNonAliasingAdd <T> | Applies sparse addition to `input` using individual values or slices from `updates` according to indices `indices`. |
| ScatterNdSub <T> | Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. |
| ScatterNdSub.Options | Optional attributes for ScatterNdSub |
| ScatterNdUpdate <T> | Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. |
| ScatterNdUpdate.Options | Optional attributes for ScatterNdUpdate |
| ScatterSub <T> | Subtracts sparse updates to a variable reference. |
| ScatterSub.Options | Optional attributes for ScatterSub |
| ScatterUpdate <T> | Applies sparse updates to a variable reference. |
| ScatterUpdate.Options | Optional attributes for ScatterUpdate |
| Scope | Manages groups of related properties when creating Tensorflow Operations, such as a common name prefix. |
| SegmentMaxV2 <T extends Number> | Computes the maximum along segments of a tensor. |
| SegmentMinV2 <T extends Number> | Computes the minimum along segments of a tensor. |
| SegmentProdV2 <T> | Computes the product along segments of a tensor. |
| SegmentSumV2 <T> | Computes the sum along segments of a tensor. |
| SelectV2 <T> | |
| Send | Sends the named tensor from send_device to recv_device. |
| Send.Options | Optional attributes for Send |
| SendTPUEmbeddingGradients | Performs gradient updates of embedding tables. |
| Server | An in-process TensorFlow server, for use in distributed training. |
| Session | Driver for Graph execution. |
| Session.Run | Output tensors and metadata obtained when executing a session. |
| Session.Runner | Run Operation s and evaluate Tensors . |
| SetDiff1d <T, U extends Number> | Computes the difference between two lists of numbers or strings. |
| SetSize | Number of unique elements along last dimension of input `set`. |
| SetSize.Options | Optional attributes for SetSize |
| Shape | The possibly partially known shape of a tensor produced by an operation. |
| Shape <U extends Number> | Returns the shape of a tensor. |
| ShapeN <U extends Number> | Returns shape of tensors. |
| ShardDataset | Creates a `Dataset` that includes only 1/`num_shards` of this dataset. |
| ShardDataset.Options | Optional attributes for ShardDataset |
| ShuffleAndRepeatDatasetV2 | |
| ShuffleAndRepeatDatasetV2.Options | Optional attributes for ShuffleAndRepeatDatasetV2 |
| ShuffleDatasetV2 | |
| ShuffleDatasetV2.Options | Optional attributes for ShuffleDatasetV2 |
| ShuffleDatasetV3 | |
| ShuffleDatasetV3.Options | Optional attributes for ShuffleDatasetV3 |
| ShutdownDistributedTPU | Shuts down a running distributed TPU system. |
| ShutdownTPUSystem | An op that shuts down the TPU system. |
| Size <U extends Number> | Returns the size of a tensor. |
| Skipgram | Parses a text file and creates a batch of examples. |
| Skipgram.Options | Optional attributes for Skipgram |
| SleepDataset | |
| Slice <T> | Return a slice from 'input'. |
| SlidingWindowDataset | Creates a dataset that passes a sliding window over `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 |
| Stage | 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. |
| 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. |
| Tensors | 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> | Constructs a tensor by tiling a given tensor. |
| Timestamp | Provides the time since epoch in seconds. |
| ToBool | Converts a tensor to a scalar predicate. |
| TopKUnique | Returns the TopK unique values in the array in sorted order. |
| TopKWithUnique | Returns the TopK values in the array in sorted order. |
| TPUCompilationResult | Returns the result of a TPU compilation. |
| TPUCompileSucceededAssert | Asserts that compilation succeeded. |
| TPUEmbeddingActivations | An op enabling differentiation of TPU Embeddings. |
| TPUExecute | Op that loads and executes a TPU program on a TPU device. |
| TPUExecuteAndUpdateVariables | Op that executes a program with optional in-place variable updates. |
| 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 |
U
| 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. |
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
| Where | Returns locations of nonzero / true values in a tensor. |
| Where3 <T> | Selects elements from `x` or `y`, depending on `condition`. |
| WindowOp | |
| WorkerHeartbeat | Worker heartbeat op. |
| WrapDatasetVariant | |
| WriteRawProtoSummary | Writes a serialized proto summary. |
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. |
| 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. |