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
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 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.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 .
Print 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

QuantizeAndDequantizeV4 <T extends Number> Quantizes then dequantizes a tensor.
QuantizeAndDequantizeV4.Options Optional attributes for QuantizeAndDequantizeV4
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T extends Number> Returns the gradient of `QuantizeAndDequantizeV4`.
QuantizeAndDequantizeV4Grad.Options Optional attributes for QuantizeAndDequantizeV4Grad
QuantizedConcat <T> Concatenates quantized tensors along one dimension.
QuantizedConcatV2 <T>
QuantizedConv2DAndRelu <V>
QuantizedConv2DAndRelu.Options Optional attributes for QuantizedConv2DAndRelu
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V>
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize.Options Optional attributes for QuantizedConv2DAndReluAndRequantize
QuantizedConv2DAndRequantize <V>
QuantizedConv2DAndRequantize.Options Optional attributes for QuantizedConv2DAndRequantize
QuantizedConv2DPerChannel <V> Computes QuantizedConv2D per channel.
QuantizedConv2DPerChannel.Options Optional attributes for QuantizedConv2DPerChannel
QuantizedConv2DWithBias <V>
QuantizedConv2DWithBias.Options Optional attributes for QuantizedConv2DWithBias
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V>
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu.Options Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasAndRelu
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W>
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W>
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize.Options Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X>
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize.Options Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V>
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu.Options Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X>
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize.Options Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize
QuantizedDepthwiseConv2D <V> Computes quantized depthwise Conv2D.
QuantizedDepthwiseConv2D.Options Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2D
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V> Computes quantized depthwise Conv2D with Bias.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias.Options Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2DWithBias
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> Computes quantized depthwise Conv2D with Bias and Relu.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu.Options Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> Computes quantized depthwise Conv2D with Bias, Relu and Requantize.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize
QuantizedMatMulWithBias <W> Performs a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b` with bias add.
QuantizedMatMulWithBias.Options Optional attributes for QuantizedMatMulWithBias
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extends Number>
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize.Options Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> Perform a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b` with bias add and relu fusion.
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndRelu
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> Perform a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b` with bias add and relu and requantize fusion.
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W>
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize.Options Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize
QuantizedReshape <T> Reshapes a quantized tensor as per the Reshape op.

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.