ก
| ยกเลิก | ยกข้อยกเว้นเพื่อยกเลิกกระบวนการเมื่อถูกเรียก |
| ยกเลิกตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ Abort |
| ทั้งหมด | คำนวณ "ตรรกะและ" ขององค์ประกอบในมิติต่างๆ ของเทนเซอร์ |
| ทั้งหมด.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ All |
| ออลทูออล <T> | Op เพื่อแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างแบบจำลอง TPU |
| HashTable ที่ไม่เปิดเผยตัวตน | สร้างตารางแฮชที่ไม่ระบุชื่อที่ไม่ได้เตรียมใช้งาน |
| AnonymousIteratorV2 | คอนเทนเนอร์สำหรับทรัพยากรตัววนซ้ำ |
| AnonymousIteratorV3 | คอนเทนเนอร์สำหรับทรัพยากรตัววนซ้ำ |
| หน่วยความจำแคชที่ไม่ระบุชื่อ | |
| AnonymousMultiDeviceIterator | คอนเทนเนอร์สำหรับทรัพยากรตัววนซ้ำหลายอุปกรณ์ |
| ไม่ระบุชื่อ MultiDeviceIteratorV3 | คอนเทนเนอร์สำหรับทรัพยากรตัววนซ้ำหลายอุปกรณ์ |
| ไม่ระบุชื่อผันแปรDenseHashTable | สร้างตารางแฮชที่ไม่ระบุชื่อที่ว่างเปล่าซึ่งใช้เทนเซอร์เป็นที่เก็บสำรอง |
| AnonymousMutableDenseHashTable.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ AnonymousMutableDenseHashTable |
| ไม่ระบุชื่อMutableHashTable | สร้างตารางแฮชที่ไม่ระบุชื่อที่ไม่ระบุชื่อที่ว่างเปล่า |
| ไม่ระบุชื่อ MutableHashTableOfTensors | สร้างตารางแฮชที่ไม่ระบุชื่อที่ว่างเปล่าของค่าเวกเตอร์ |
| AnonymousMutableHashTableOfTensors.Options | คุณลักษณะทางเลือกสำหรับ AnonymousMutableHashTableOfTensors |
| เครื่องกำเนิดเมล็ดพันธุ์แบบสุ่มที่ไม่เปิดเผยตัวตน | |
| เครื่องกำเนิดเมล็ดพันธุ์ที่ไม่เปิดเผยตัวตน | |
| ใดๆ | คำนวณ "ตรรกะหรือ" ขององค์ประกอบในมิติต่างๆ ของเทนเซอร์ |
| ใดก็ได้ ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ Any |
| ApplyAdagradV2 <T> | อัปเดต '*var' ตามรูปแบบ adagrad |
| ApplyAdagradV2.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ ApplyAdagradV2 |
| ApproxTopK <T ขยายหมายเลข> | ส่งกลับค่า k ต่ำสุด/สูงสุด และดัชนีของตัวถูกดำเนินการอินพุตในลักษณะโดยประมาณ |
| ApproxTopK.ตัวเลือก | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ ApproxTopK |
| AssertCardinalityชุดข้อมูล | |
| AssertNextชุดข้อมูล | การเปลี่ยนแปลงที่ยืนยันว่าการเปลี่ยนแปลงใดจะเกิดขึ้นต่อไป |
| AssertPrevชุดข้อมูล | การเปลี่ยนแปลงที่ยืนยันว่าการเปลี่ยนแปลงใดเกิดขึ้นก่อนหน้านี้ |
| ยืนยันสิ่งนั้น | ยืนยันว่าเงื่อนไขที่กำหนดเป็นจริง |
| AssertThat.Options | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ AssertThat |
| กำหนด <T> | อัปเดต 'ref' โดยกำหนด 'value' ให้กับมัน |
| มอบหมายตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ Assign |
| มอบหมายเพิ่ม <T> | อัปเดต 'ref' โดยเพิ่ม 'value' เข้าไป |
| AssignAdd.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ AssignAdd |
| AssignAddVariableOp | เพิ่มค่าให้กับค่าปัจจุบันของตัวแปร |
| มอบหมายย่อย <T> | อัปเดต 'ref' โดยลบ 'value' ออกจากมัน |
| AssignSub.Options | แอตทริบิวต์เพิ่มเติมสำหรับ AssignSub |
| กำหนด SubVariableOp | ลบค่าออกจากค่าปัจจุบันของตัวแปร |
| กำหนดตัวแปรOp | กำหนดค่าใหม่ให้กับตัวแปร |
| AssignVariableOp.Options | แอตทริบิวต์เพิ่มเติมสำหรับ AssignVariableOp |
| กำหนดตัวแปรXlaConcatND | เชื่อมต่อเทนเซอร์อินพุตเข้ากับทุกมิติ |
| AssignVariableXlaConcatND.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ AssignVariableXlaConcatND |
| ชุดข้อมูล AutoShard | สร้างชุดข้อมูลที่แบ่งส่วนชุดข้อมูลอินพุต |
| AutoShardDataset ตัวเลือก | แอตทริบิวต์เพิ่มเติมสำหรับ AutoShardDataset |
บี
| BandedTriangleSolve <T> | |
| BandedTriangleSolve.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ BandedTriangularSolve |
| สิ่งกีดขวาง | กำหนดอุปสรรคที่ยังคงมีอยู่ในการประมวลผลกราฟต่างๆ |
| สิ่งกีดขวางตัวเลือก | คุณสมบัติเสริมสำหรับ Barrier |
| สิ่งกีดขวางปิด | ปิดสิ่งกีดขวางที่กำหนด |
| BarrierClose.ตัวเลือก | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ BarrierClose |
| สิ่งกีดขวางขนาดไม่สมบูรณ์ | คำนวณจำนวนองค์ประกอบที่ไม่สมบูรณ์ในแผงกั้นที่กำหนด |
| สิ่งกีดขวางแทรกมากมาย | สำหรับแต่ละคีย์ ให้กำหนดค่าตามลำดับให้กับส่วนประกอบที่ระบุ |
| Barrier ReadySize | คำนวณจำนวนองค์ประกอบที่สมบูรณ์ในแผงกั้นที่กำหนด |
| BarrierTakeMany | นำองค์ประกอบที่เสร็จสมบูรณ์ตามจำนวนที่กำหนดจากสิ่งกีดขวาง |
| BarrierTakeMany.ตัวเลือก | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ BarrierTakeMany |
| แบทช์ | แบทช์เทนเซอร์อินพุตทั้งหมดโดยไม่กำหนดไว้ |
| ชุดตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ Batch |
| BatchMatMulV2 <T> | คูณเทนเซอร์สองตัวเป็นชุด |
| BatchMatMulV2.ตัวเลือก | คุณลักษณะทางเลือกสำหรับ BatchMatMulV2 |
| BatchMatMulV3 <V> | คูณเทนเซอร์สองตัวเป็นชุด |
| BatchMatMulV3.ตัวเลือก | คุณลักษณะทางเลือกสำหรับ BatchMatMulV3 |
| แบทช์ทูสเปซ <T> | BatchToSpace สำหรับเทนเซอร์ 4 มิติประเภท T |
| BatchToSpaceNd <T> | BatchToSpace สำหรับเทนเซอร์ ND ประเภท T |
| BesselI0 <T ขยายหมายเลข> | |
| BesselI1 <T ขยายจำนวน> | |
| BesselJ0 <T ขยายจำนวน> | |
| BesselJ1 <T ขยายจำนวน> | |
| BesselK0 <T ขยายหมายเลข> | |
| BesselK0e <T ขยายหมายเลข> | |
| BesselK1 <T ขยายหมายเลข> | |
| BesselK1e <T ขยายหมายเลข> | |
| BesselY0 <T ขยายจำนวน> | |
| BesselY1 <T ขยายจำนวน> | |
| บิตคาสต์ <U> | Bitcasts เทนเซอร์จากประเภทหนึ่งไปยังอีกประเภทหนึ่งโดยไม่ต้องคัดลอกข้อมูล |
| BlockLSTM <T ขยายหมายเลข> | คำนวณการแพร่กระจายเซลล์ไปข้างหน้าของ LSTM สำหรับขั้นตอนเวลาทั้งหมด |
| BlockLSTM.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ BlockLSTM |
| BlockLSTMGrad <T ขยายหมายเลข> | คำนวณการแพร่กระจายเซลล์ LSTM ย้อนหลังสำหรับลำดับเวลาทั้งหมด |
| BlockLSTMGradV2 <T ขยายหมายเลข> | คำนวณการแพร่กระจายเซลล์ LSTM ย้อนหลังสำหรับลำดับเวลาทั้งหมด |
| BlockLSTMV2 <T ขยายหมายเลข> | คำนวณการแพร่กระจายเซลล์ไปข้างหน้าของ LSTM สำหรับขั้นตอนเวลาทั้งหมด |
| BlockLSTMV2.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ BlockLSTMV2 |
| BoostedTreesAggregateStats | รวมสรุปสถิติสะสมสำหรับแบตช์ |
| BoostedTreesBucketize | เก็บข้อมูลแต่ละฟีเจอร์ตามขอบเขตของบัคเก็ต |
| BoostedTreesคำนวณคุณสมบัติที่ดีที่สุดแยก | คำนวณกำไรสำหรับแต่ละคุณสมบัติและส่งกลับข้อมูลการแยกที่ดีที่สุดเท่าที่เป็นไปได้สำหรับคุณสมบัตินั้น |
| BoostedTreesคำนวณBestFeatureSplit.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit |
| BoostedTreesคำนวณคุณสมบัติที่ดีที่สุดSplitV2 | คำนวณกำไรสำหรับแต่ละคุณสมบัติและส่งกลับข้อมูลการแยกที่ดีที่สุดที่เป็นไปได้สำหรับแต่ละโหนด |
| BoostedTrees คำนวณสิ่งที่ดีที่สุดกำไรต่อคุณสมบัติ | คำนวณกำไรสำหรับแต่ละคุณสมบัติและส่งกลับข้อมูลการแยกที่ดีที่สุดเท่าที่เป็นไปได้สำหรับคุณสมบัตินั้น |
| BoostedTreesCenterBias | คำนวณค่าก่อนหน้าจากข้อมูลการฝึก (อคติ) และเติมค่าก่อนหน้าของการบันทึกในโหนดแรก |
| BoostedTreesCreateEnsemble | สร้างแบบจำลองทั้งมวลของแผนภูมิและส่งกลับหมายเลขอ้างอิง |
| BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | สร้างทรัพยากรสำหรับสตรีม Quantile |
| BoostedTreesCreateQuantileStreamResource.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ BoostedTreesCreateQuantileStreamResource |
| BoostedTreesDeserializeEnsemble | ดีซีเรียลไลซ์การกำหนดค่า Tree Ensemble ที่เป็นอนุกรมและแทนที่แผนผังปัจจุบัน ทั้งมวล |
| BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | สร้างหมายเลขอ้างอิงให้กับ BoostedTreesEnsembleResource |
| BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp |
| BoostedTreesExampleDebugOutputs | เอาต์พุตการตีความการดีบัก/โมเดลสำหรับแต่ละตัวอย่าง |
| BoostedTreesFlushQuantileสรุป | ล้างข้อมูลสรุปควอนไทล์จากทรัพยากรสตรีมควอนไทล์แต่ละรายการ |
| BoostedTreesGetEnsembleStates | เรียกข้อมูลโทเค็นการประทับทรัพยากรชุดต้นไม้ จำนวนต้นไม้ และสถิติการเติบโต |
| BoostedTreesMakeQuantileSummaries | จัดทำข้อมูลสรุปของปริมาณสำหรับแบทช์ |
| BoostedTreesMakeStatsSummary | ทำการสรุปสถิติสะสมสำหรับแบตช์ |
| BoostedTreesทำนาย | รันตัวทำนายชุดการถดถอยแบบบวกหลายตัวบนอินสแตนซ์อินพุตและ คำนวณบันทึก |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummary | เพิ่มข้อมูลสรุปควอนไทล์ให้กับทรัพยากรสตรีมควอนไทล์แต่ละรายการ |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | ดีซีเรียลไลซ์ขอบเขตบัคเก็ตและตั้งค่าสถานะพร้อมลงใน QuantileAccumulator ปัจจุบัน |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | ล้างข้อมูลสรุปสำหรับทรัพยากรสตรีมแบบควอนไทล์ |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | สร้างขอบเขตบัคเก็ตสำหรับแต่ละฟีเจอร์ตามข้อมูลสรุปที่สะสม |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | สร้างหมายเลขอ้างอิงให้กับ BoostedTreesQuantileStreamResource |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp |
| BoostedTreesSerializeEnsemble | ทำให้ชุดต้นไม้เป็นอนุกรมเป็นโปรโต |
| BoostedTreesSparseAggregateStats | รวมสรุปสถิติสะสมสำหรับแบตช์ |
| BoostedTreesกระจัดกระจายคำนวณคุณสมบัติที่ดีที่สุดแยก | คำนวณกำไรสำหรับแต่ละคุณสมบัติและส่งกลับข้อมูลการแยกที่ดีที่สุดเท่าที่เป็นไปได้สำหรับคุณสมบัตินั้น |
| BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit |
| BoostedTreesTrainingทำนาย | รันตัวทำนายชุดการถดถอยแบบบวกหลายตัวบนอินสแตนซ์อินพุตและ คำนวณการอัปเดตเป็นบันทึกที่แคชไว้ |
| BoostedTreesUpdateEnsemble | อัปเดตชุดต้นไม้โดยการเพิ่มเลเยอร์ให้กับต้นไม้ต้นสุดท้ายที่กำลังปลูก หรือโดยการเริ่มต้นไม้ใหม่ |
| BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | อัปเดตชุดต้นไม้โดยการเพิ่มเลเยอร์ให้กับต้นไม้ต้นสุดท้ายที่กำลังเติบโต หรือโดยการเริ่มต้นไม้ใหม่ |
| BoostedTreesUpdateEnsembleV2.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ BoostedTreesUpdateEnsembleV2 |
| BroadcastDynamicShape <T ขยายหมายเลข> | คืนรูปร่างของ s0 op s1 พร้อมการออกอากาศ |
| BroadcastGradientArgs <T ขยายหมายเลข> | ส่งกลับดัชนีการลดสำหรับการคำนวณการไล่ระดับสีของ s0 op s1 พร้อมการออกอากาศ |
| ออกอากาศถึง <T> | ออกอากาศอาร์เรย์สำหรับรูปร่างที่เข้ากันได้ |
| ถัง | Bucketizes 'อินพุต' ตาม 'ขอบเขต' |
ค
| ชุดข้อมูลแคชV2 | |
| CacheDatasetV2.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ CacheDatasetV2 |
| CheckNumericsV2 <T ขยายหมายเลข> | ตรวจสอบเทนเซอร์สำหรับค่า NaN, -Inf และ +Inf |
| เลือกชุดข้อมูลที่เร็วที่สุด | |
| ClipByValue <T> | ตัดค่าเทนเซอร์ให้เป็นค่าต่ำสุดและสูงสุดที่ระบุ |
| จัดเรียงTPUembedingMemory | op ที่รวมโปรโตคอลการกำหนดค่าหน่วยความจำที่เข้ารหัสด้วยสตริงจากโฮสต์ทั้งหมด |
| CollectiveAllToAllV2 <T ขยายหมายเลข> | แลกเปลี่ยนเทนเซอร์หลายตัวที่มีประเภทและรูปร่างเหมือนกันร่วมกัน |
| CollectiveAllToAllV2.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ CollectiveAllToAllV2 |
| CollectiveAllToAllV3 <T ขยายหมายเลข> | แลกเปลี่ยนเทนเซอร์หลายตัวที่มีประเภทและรูปร่างเหมือนกันร่วมกัน |
| CollectiveAllToAllV3.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ CollectiveAllToAllV3 |
| CollectiveAssignGroupV2 | กำหนดคีย์กลุ่มตามการกำหนดกลุ่ม |
| CollectiveBcastRecvV2 <U> | รับค่าเทนเซอร์ที่ถ่ายทอดจากอุปกรณ์อื่น |
| CollectiveBcastRecvV2.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ CollectiveBcastRecvV2 |
| CollectiveBcastSendV2 <T> | ออกอากาศค่าเทนเซอร์ไปยังอุปกรณ์อื่นอย่างน้อยหนึ่งเครื่อง |
| CollectiveBcastSendV2.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ CollectiveBcastSendV2 |
| CollectiveGather <T ขยายหมายเลข> | สะสมเทนเซอร์หลายตัวที่มีประเภทและรูปร่างเหมือนกันร่วมกัน |
| CollectiveGather.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ CollectiveGather |
| CollectiveGatherV2 <T ขยายหมายเลข> | สะสมเทนเซอร์หลายตัวที่มีประเภทและรูปร่างเหมือนกันร่วมกัน |
| CollectiveGatherV2.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ CollectiveGatherV2 |
| CollectiveInitializeCommunicator | เตรียมข้อมูลเบื้องต้นกลุ่มสำหรับการดำเนินการโดยรวม |
| CollectiveInitializeCommunicator.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ CollectiveInitializeCommunicator |
| CollectivePermute <T> | Op เพื่อเปลี่ยนเทนเซอร์ข้ามอินสแตนซ์ TPU ที่จำลองแบบ |
| CollectiveReduceScatterV2 <T ขยายหมายเลข> | ลดเทนเซอร์หลายตัวที่มีประเภทและรูปร่างเหมือนกันร่วมกัน และกระจายผลลัพธ์ |
| CollectiveReduceScatterV2.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ CollectiveReduceScatterV2 |
| CollectiveReduceV2 <T ขยายหมายเลข> | ลดเทนเซอร์หลายตัวที่มีประเภทและรูปร่างเหมือนกันร่วมกัน |
| CollectiveReduceV2.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ CollectiveReduceV2 |
| CollectiveReduceV3 <T ขยายหมายเลข> | ลดเทนเซอร์หลายตัวที่มีประเภทและรูปร่างเหมือนกันร่วมกัน |
| CollectiveReduceV3.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ CollectiveReduceV3 |
| รวม NonMaxSuppression | เลือกชุดย่อยของกรอบขอบเขตอย่างตะกละตะกลามโดยเรียงลำดับคะแนนจากมากไปหาน้อย การดำเนินการนี้ดำเนินการ non_max_suppression บนอินพุตต่อแบตช์ ในทุกคลาส |
| CombinedNonMaxSuppression.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ CombinedNonMaxSuppression |
| คอมโพสิตเทนเซอร์ตัวแปรจากส่วนประกอบ | เข้ารหัสค่า "ExtensionType" เป็นสเกลาร์เทนเซอร์ "ตัวแปร" |
| คอมโพสิต TensorVariantToComponents | ถอดรหัสเทนเซอร์สเกลาร์ "ตัวแปร" ให้เป็นค่า "ExtensionType" |
| บีบอัดองค์ประกอบ | บีบอัดองค์ประกอบชุดข้อมูล |
| ComputeBatchSize | คำนวณขนาดแบตช์แบบคงที่ของชุดข้อมูลโดยไม่ใช้แบตช์บางส่วน |
| ComputeDedupDataSize | op จะคำนวณขนาดของข้อมูลการขจัดความซ้ำซ้อนจากคอร์ที่ฝังอยู่และส่งคืนการกำหนดค่าที่อัปเดต |
| ComputeDedupDataTupleMask | op คำนวณ tuple mask ของข้อมูลการขจัดข้อมูลซ้ำซ้อนจากคอร์ที่ฝัง |
| เชื่อมต่อ <T> | เชื่อมต่อเทนเซอร์ตามมิติเดียว |
| กำหนดค่าและเริ่มต้นGlobalTPU | ปฏิบัติการที่ตั้งค่าโครงสร้างแบบรวมศูนย์สำหรับระบบ TPU แบบกระจาย |
| กำหนดค่าและเริ่มต้นGlobalTPU.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ ConfigureAndInitializeGlobalTPU |
| กำหนดค่า DistributedTPU | ตั้งค่าโครงสร้างแบบรวมศูนย์สำหรับระบบ TPU แบบกระจาย |
| กำหนดค่า DistributedTPU.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ ConfigureDistributedTPU |
| กำหนดค่าการฝัง TPU | ตั้งค่า TPUEmbedding ในระบบ TPU แบบกระจาย |
| กำหนดค่า TPUmbeddingHost | การดำเนินการที่กำหนดค่าซอฟต์แวร์ TPUEmbedding บนโฮสต์ |
| กำหนดค่า TPUEmbeddingMemory | การดำเนินการที่กำหนดค่าซอฟต์แวร์ TPUEmbedding บนโฮสต์ |
| เชื่อมต่อ TPUembeddingHosts | ปฏิบัติการที่ตั้งค่าการสื่อสารระหว่างอินสแตนซ์ซอฟต์แวร์โฮสต์ TPUEmbedding หลังจากที่ ConfigureTPUmbeddingHost ถูกเรียกในแต่ละโฮสต์แล้ว |
| ค่าคงที่ <T> | ตัวดำเนินการที่สร้างค่าคงที่ |
| ใช้ MutexLock | การดำเนินการนี้ใช้การล็อกที่สร้างโดย `MutexLock` |
| ทริกเกอร์ควบคุม | ไม่ทำอะไรเลย |
| Conv <T ขยายจำนวน> | คำนวณการบิด ND ที่กำหนด (N+1+batch_dims)-D `input` และ (N+2)-D `filter` เทนเซอร์ |
| ตัวเลือก Conv | แอตทริบิวต์เพิ่มเติมสำหรับ Conv |
| Conv2DBackpropFilterV2 <T ขยายหมายเลข> | คำนวณการไล่ระดับสีของการบิดโดยคำนึงถึงตัวกรอง |
| Conv2DBackpropFilterV2.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ Conv2DBackpropFilterV2 |
| Conv2DBackpropInputV2 <T ขยายหมายเลข> | คำนวณการไล่ระดับสีของการบิดโดยคำนึงถึงอินพุต |
| Conv2DBackpropInputV2.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ Conv2DBackpropInputV2 |
| แปลงToCooTensor | |
| คัดลอก <ท> | คัดลอกเทนเซอร์จาก CPU-to-CPU หรือ GPU-to-GPU |
| คัดลอกตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ Copy |
| คัดลอกโฮสต์ <T> | คัดลอกเทนเซอร์ไปยังโฮสต์ |
| CopyHost.Options | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ CopyHost |
| CopyToMesh <T> | |
| CopyToMeshGrad <T> | |
| CountUpTo <T ขยายหมายเลข> | เพิ่ม 'การอ้างอิง' จนกว่าจะถึง 'ขีดจำกัด' |
| CrossReplicaSum <T ขยายหมายเลข> | อินพุต Op to sum ในอินสแตนซ์ TPU ที่จำลองแบบ |
| CSRSparseMatrixComponents <T> | อ่านส่วนประกอบ CSR ที่แบทช์ `ดัชนี` |
| CSRSparseMatrixToDense <T> | แปลง CSRSparseMatrix (อาจเป็นแบตช์) เป็นหนาแน่น |
| CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> | แปลง CSRSparesMatrix (อาจเป็นชุด) เป็น SparseTensor |
| ชุดข้อมูล CSV | |
| CSVDatasetV2 | |
| CTCLossV2 | คำนวณการสูญเสีย CTC (ความน่าจะเป็นของบันทึก) สำหรับรายการแบตช์แต่ละรายการ |
| CTCLossV2.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ CTCLossV2 |
| CudnnRNNBackpropV3 <T ขยายหมายเลข> | ขั้นบันไดหลัง CudnnRNNV3. |
| CudnnRNNBackpropV3.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ CudnnRNNBackpropV3 |
| CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T ขยายหมายเลข> | แปลงพารามิเตอร์ CudnnRNN จากรูปแบบมาตรฐานเป็นรูปแบบที่ใช้งานได้ |
| CudnnRNNCanonicalToParamsV2.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ CudnnRNNCanonicalToParamsV2 |
| CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T ขยายหมายเลข> | ดึงข้อมูลพารามิเตอร์ CudnnRNN ในรูปแบบมาตรฐาน |
| CudnnRNNParamsToCanonicalV2.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ CudnnRNNParamsToCanonicalV2 |
| CudnnRNNV3 <T ขยายหมายเลข> | RNN ที่สนับสนุนโดย cuDNN |
| CudnnRNNV3.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ CudnnRNNV3 |
| CumulativeLogsumexp <T ขยายหมายเลข> | คำนวณผลคูณสะสมของเทนเซอร์ `x` ตามแนว 'แกน' |
| CumulativeLogsumexp.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ CumulativeLogsumexp |
ดี
| DataServiceชุดข้อมูล | สร้างชุดข้อมูลที่อ่านข้อมูลจากบริการ tf.data |
| DataServiceDataset.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ DataServiceDataset |
| DataServiceDatasetV2 | สร้างชุดข้อมูลที่อ่านข้อมูลจากบริการ tf.data |
| DataServiceDatasetV2.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ DataServiceDatasetV2 |
| ชุดข้อมูลCardinality | ส่งกลับจำนวนสมาชิกของ `input_dataset` |
| DatasetCardinality.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ DatasetCardinality |
| ชุดข้อมูลFromGraph | สร้างชุดข้อมูลจาก `graph_def` ที่กำหนด |
| ชุดข้อมูล ToGraphV2 | ส่งกลับ GraphDef ที่เป็นอนุกรมซึ่งเป็นตัวแทนของ `input_dataset` |
| DatasetToGraphV2.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ DatasetToGraphV2 |
| ประเภทข้อมูล | แสดงถึงประเภทขององค์ประกอบใน Tensor เป็นแจงนับ |
| Dawsn <T ขยายจำนวน> | |
| DebugGradientIdentity <T> | การระบุตัวตนสำหรับการดีบักการไล่ระดับสี |
| DebugGradientRefIdentity <T> | การระบุตัวตนสำหรับการดีบักการไล่ระดับสี |
| ตรวจแก้จุดบกพร่อง <T> | จัดเตรียมการแมปข้อมูลประจำตัวของเทนเซอร์อินพุตประเภทที่ไม่ใช่การอ้างอิงสำหรับการดีบัก |
| DebugIdentity ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ DebugIdentity |
| DebugIdentityV2 <T> | การแก้ไขข้อบกพร่อง Identity V2 Op. |
| DebugIdentityV2.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ DebugIdentityV2 |
| DebugIdentityV3 <T> | จัดเตรียมการแมปข้อมูลประจำตัวของเทนเซอร์อินพุตประเภทที่ไม่ใช่การอ้างอิงสำหรับการดีบัก |
| DebugIdentityV3.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ DebugIdentityV3 |
| ดีบักNanCount | ดีบักตัวนับค่า NaN Op. |
| DebugNanCount ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ DebugNanCount |
| ดีบักสรุปตัวเลข | การแก้ปัญหาสรุปตัวเลข |
| DebugNumericSummary.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ DebugNumericSummary |
| DebugNumericSummaryV2 <U ขยายหมายเลข> | ดีบักสรุปตัวเลข V2 Op. |
| DebugNumericSummaryV2.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ DebugNumericSummaryV2 |
| DecodeImage <T ขยายหมายเลข> | ฟังก์ชันสำหรับ decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg และ decode_png |
| DecodeImage.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ DecodeImage |
| DecodePaddedRaw <T ขยายหมายเลข> | ตีความไบต์ของสตริงใหม่เป็นเวกเตอร์ของตัวเลข |
| DecodePaddedRaw.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ DecodePaddedRaw |
| ถอดรหัสโปรโต | สหกรณ์แยกฟิลด์จากข้อความบัฟเฟอร์โปรโตคอลแบบซีเรียลไลซ์เป็นเทนเซอร์ |
| ถอดรหัส Proto.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ DecodeProto |
| ดีพคัดลอก <T> | สร้างสำเนาของ `x` |
| ลบIterator | คอนเทนเนอร์สำหรับทรัพยากรตัววนซ้ำ |
| ลบ MemoryCache | |
| ลบ MultiDeviceIterator | คอนเทนเนอร์สำหรับทรัพยากรตัววนซ้ำ |
| ลบ RandomSeedGenerator | |
| ลบSeedGenerator | |
| ลบเซสชันเทนเซอร์ | ลบเทนเซอร์ที่ระบุโดยตัวจัดการในเซสชัน |
| DenseBincount <U ขยายหมายเลข> | นับจำนวนครั้งของแต่ละค่าในอาร์เรย์จำนวนเต็ม |
| DenseBincount.ตัวเลือก | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ DenseBincount |
| DenseCountSparseOutput <U ขยายหมายเลข> | ดำเนินการนับถังเอาท์พุตแบบกระจัดกระจายสำหรับอินพุต tf.tensor |
| DenseCountSparseOutput.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ DenseCountSparseOutput |
| DenseToCSRSparseMatrix | แปลงเทนเซอร์หนาแน่นเป็น CSRSparseMatrix (อาจเป็นแบตช์) |
| ทำลายทรัพยากรOp | ลบทรัพยากรที่ระบุโดยหมายเลขอ้างอิง |
| DestroyResourceOp.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ DestroyResourceOp |
| ทำลายตัวแปรชั่วคราว <T> | ทำลายตัวแปรชั่วคราวและส่งกลับค่าสุดท้าย |
| ดัชนีอุปกรณ์ | ส่งคืนดัชนีของอุปกรณ์ที่ op ทำงาน |
| ชุดข้อมูล DirectedInterleave | ใช้แทน `InterleaveDataset` ในรายการชุดข้อมูล `N` ที่คงที่ |
| DirectedInterleaveDataset.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ DirectedInterleaveDataset |
| ปิดการใช้งาน CopyOnRead | ปิดโหมดคัดลอกเมื่ออ่าน |
| กระจายบันทึก | |
| DistributedSave.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ DistributedSave |
| DrawBoundingBoxesV2 <T ขยายหมายเลข> | วาดกรอบขอบบนชุดรูปภาพ |
| DTensorRestoreV2 | |
| DTensorSetGlobalTPUArray | การดำเนินการที่แจ้งโฮสต์ของรหัสส่วนกลางของ TPU ทั้งหมดในระบบ |
| DummyIterationCounter | |
| DummyMemoryCache | |
| เครื่องกำเนิด DummySeed | |
| DynamicEnqueueTPU การฝัง ArbitraryTensorBatch | ทำให้การย้ายโค้ดที่ใช้ tf.nn.embedding_lookup_sparse() ง่ายขึ้น |
| DynamicEnqueueTPUmbeddingArbitraryTensorBatch.Options | แอตทริบิวต์เพิ่มเติมสำหรับ DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch |
| DynamicEnqueueTPUmbeddingRaggedTensorBatch | |
| DynamicEnqueueTPUmbeddingRaggedTensorBatch.Options | แอตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch |
| พาร์ติชันไดนามิก <T> | แบ่งพาร์ติชัน `data` เป็นเทนเซอร์ `num_partitions` โดยใช้ดัชนีจาก `partitions` |
| ไดนามิกสติทช์ <T> | แทรกค่าจากเทนเซอร์ "ข้อมูล" ลงในเทนเซอร์ตัวเดียว |
อี
| EagerSession | สภาพแวดล้อมสำหรับการดำเนินการ TensorFlow อย่างกระตือรือร้น |
| EagerSession.DevicePlacementPolicy | ควบคุมวิธีดำเนินการเมื่อเราพยายามเรียกใช้การดำเนินการบนอุปกรณ์ที่กำหนด แต่ไม่มีเทนเซอร์อินพุตบางตัวอยู่ในอุปกรณ์นั้น |
| EagerSession.ตัวเลือก | |
| EagerSession.ResourceCleanupกลยุทธ์ | ควบคุมวิธีการล้างทรัพยากร TensorFlow เมื่อไม่จำเป็นต้องใช้อีกต่อไป |
| แก้ไขระยะทาง | คำนวณระยะทางแก้ไขของ Levenshtein (อาจเป็นมาตรฐาน) |
| แก้ไขระยะทาง ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ EditDistance |
| อิ๊ก <U> | คำนวณการสลายตัวแบบลักษณะเฉพาะของเมทริกซ์จตุรัสตั้งแต่หนึ่งเมทริกซ์ขึ้นไป |
| Eig.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ Eig |
| ไอน์ซุม <T> | การหดตัวของเทนเซอร์ตามแบบแผนการรวมของไอน์สไตน์ |
| ว่างเปล่า <T> | สร้างเทนเซอร์ตามรูปร่างที่กำหนด |
| ว่างเปล่า.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ Empty |
| ว่างเปล่า TensorList | สร้างและส่งกลับรายการเทนเซอร์ที่ว่างเปล่า |
| แผนที่ Tensor ว่างเปล่า | สร้างและส่งกลับแผนที่เทนเซอร์ว่างเปล่า |
| เข้ารหัสโปรโต | op ทำให้ข้อความ protobuf อยู่ในเทนเซอร์อินพุต |
| EncodeProto.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ EncodeProto |
| เข้าคิว TPU การฝัง ArbitraryTensorBatch | ทำให้การย้ายโค้ดที่ใช้ tf.nn.embedding_lookup_sparse() ง่ายขึ้น |
| เข้าคิว TPUembedArbitraryTensorBatch.Options | แอตทริบิวต์เพิ่มเติมสำหรับ EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch |
| เข้าคิวTPUmbeddingBatch | การดำเนินการที่จัดคิวรายการเทนเซอร์แบทช์อินพุตเป็น TPUEmbedding |
| เข้าคิวTPUmbeddingBatch.Options | แอตทริบิวต์เพิ่มเติมสำหรับ EnqueueTPUEmbeddingBatch |
| เข้าคิว TPUembedingIntegerBatch | การดำเนินการที่จัดคิวรายการเทนเซอร์แบทช์อินพุตเป็น TPUEmbedding |
| เข้าคิว TPUmbeddingIntegerBatch.Options | แอตทริบิวต์เพิ่มเติมสำหรับ EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch |
| เข้าคิว TPUembedRaggedTensorBatch | ทำให้การย้ายโค้ดที่ใช้ tf.nn.embedding_lookup() ง่ายขึ้น |
| เข้าคิว TPUmbeddingRaggedTensorBatch.Options | แอตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch |
| เข้าคิวTPUmbeddingSparseBatch | การดำเนินการที่จัดคิวดัชนีอินพุต TPUEmbedding จาก SparseTensor |
| จัดคิวTPUmbeddingSparseBatch.Options | แอตทริบิวต์เพิ่มเติมสำหรับ EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch |
| จัดคิว TPUembedSparseTensorBatch | ทำให้การย้ายโค้ดที่ใช้ tf.nn.embedding_lookup_sparse() ง่ายขึ้น |
| จัดคิวTPUmbeddingSparseTensorBatch.Options | แอตทริบิวต์เพิ่มเติมสำหรับ EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch |
| ตรวจสอบรูปร่าง <T> | ตรวจสอบให้แน่ใจว่ารูปร่างของเทนเซอร์ตรงกับรูปร่างที่คาดหวัง |
| ป้อน <T> | สร้างหรือค้นหาเฟรมย่อย และทำให้ 'ข้อมูล' พร้อมใช้งานสำหรับเฟรมย่อย |
| เข้าสู่ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ Enter |
| Erfinv <T ขยายหมายเลข> | |
| ยูคลิดนอร์ม <T> | คำนวณบรรทัดฐานยุคคลิดขององค์ประกอบในมิติของเมตริกซ์ |
| ยูคลิดนอร์ม.ตัวเลือก | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ EuclideanNorm |
| ดำเนินการ TPUembeddingPartitioner | การดำเนินการที่เรียกใช้งานพาร์ติชัน TPUEmbedding บนการกำหนดค่าส่วนกลาง อุปกรณ์และคำนวณขนาด HBM (เป็นไบต์) ที่จำเป็นสำหรับการดำเนินการ TPUEmbedding |
| สภาพแวดล้อมการดำเนินการ | กำหนดสภาพแวดล้อมสำหรับการสร้างและดำเนินการ TensorFlow Operation |
| ออกจาก <T> | ออกจากเฟรมปัจจุบันไปยังเฟรมหลัก |
| ขยาย Dims <T> | แทรกมิติ 1 ลงในรูปร่างของเทนเซอร์ |
| ชุดข้อมูล AutoShard แบบทดลอง | สร้างชุดข้อมูลที่แบ่งส่วนชุดข้อมูลอินพุต |
| ExperimentalAutoShardDataset.Options | แอตทริบิวต์เพิ่มเติมสำหรับ ExperimentalAutoShardDataset |
| ชุดข้อมูล ExperimentalBytesProducedStats | บันทึกขนาดไบต์ของแต่ละองค์ประกอบของ `input_dataset` ใน StatsAggregator |
| ชุดข้อมูลแบบทดลองเลือกเร็วที่สุด | |
| ชุดข้อมูลเชิงทดลอง Cardinality | ส่งกลับจำนวนสมาชิกของ `input_dataset` |
| ชุดข้อมูลทดลองToTFRecord | เขียนชุดข้อมูลที่กำหนดลงในไฟล์ที่กำหนดโดยใช้รูปแบบ TFRecord |
| ชุดข้อมูล DenseToSparseBatch แบบทดลอง | สร้างชุดข้อมูลที่จัดกลุ่มองค์ประกอบอินพุตลงใน SparseTensor |
| ชุดข้อมูล LatencyStats แบบทดลอง | บันทึกเวลาแฝงของการสร้างองค์ประกอบ `input_dataset` ใน StatsAggregator |
| ชุดข้อมูลการจับคู่ไฟล์แบบทดลอง | |
| ชุดข้อมูลการทดลองMaxIntraOpParallelism | สร้างชุดข้อมูลที่แทนที่ความขนานภายในปฏิบัติการสูงสุด |
| ชุดข้อมูลตัวอย่างแยกวิเคราะห์เชิงทดลอง | แปลง `input_dataset` ที่มีโปรโต 'ตัวอย่าง' เป็นเวกเตอร์ของ DT_STRING เป็นชุดข้อมูลของวัตถุ 'Tensor' หรือ 'SparseTensor' ที่แสดงถึงคุณลักษณะที่แยกวิเคราะห์ |
| ExperimentalParseExampleDataset.Options | คุณลักษณะทางเลือกสำหรับ ExperimentalParseExampleDataset |
| ชุดข้อมูล PrivateThreadPool แบบทดลอง | สร้างชุดข้อมูลที่ใช้พูลเธรดที่กำหนดเองเพื่อคำนวณ `input_dataset` |
| ชุดข้อมูลสุ่มทดลอง | สร้างชุดข้อมูลที่ส่งคืนตัวเลขสุ่มเทียม |
| ชุดข้อมูลรีแบทช์แบบทดลอง | สร้างชุดข้อมูลที่เปลี่ยนขนาดแบตช์ |
| ExperimentalRebatchDataset.Options | แอตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ ExperimentalRebatchDataset |
| ชุดข้อมูล ExperimentalSetStatsAggregator | |
| ชุดข้อมูลหน้าต่างเลื่อนแบบทดลอง | สร้างชุดข้อมูลที่ส่งผ่านหน้าต่างแบบเลื่อนเหนือ `input_dataset` |
| ชุดข้อมูล ExperimentalSql | สร้างชุดข้อมูลที่ดำเนินการแบบสอบถาม SQL และส่งเสียงแถวของชุดผลลัพธ์ |
| ExperimentalStatsAggregatorHandle | สร้างทรัพยากรตัวจัดการสถิติ |
| ExperimentalStatsAggregatorHandle.Options | แอตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ ExperimentalStatsAggregatorHandle |
| ExperimentalStatsAggregatorสรุป | สร้างข้อมูลสรุปของสถิติใดๆ ที่บันทึกโดยผู้จัดการสถิติที่กำหนด |
| ชุดข้อมูล Unbatch แบบทดลอง | ชุดข้อมูลที่แบ่งองค์ประกอบของอินพุตออกเป็นหลายองค์ประกอบ |
| Expint <T ขยายหมายเลข> | |
| แยกGlimpseV2 | แยกข้อมูลเหลือบจากเทนเซอร์อินพุต |
| แยก GlimpseV2.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ ExtractGlimpseV2 |
| ExtractVolumePatches <T ขยายหมายเลข> | แยก "แพตช์" ออกจาก "อินพุต" และวางไว้ในมิติเอาต์พุต "ความลึก" |
เอฟ
| FFTND <T> | ND การแปลงฟูริเยร์ที่รวดเร็ว |
| FileSystemSetConfiguration | ตั้งค่าคอนฟิกของระบบไฟล์ |
| เติม <U> | สร้างเมตริกซ์ที่เต็มไปด้วยค่าสเกลาร์ |
| สรุปชุดข้อมูล | สร้างชุดข้อมูลโดยใช้ tf.data.Options กับ `input_dataset` |
| สรุป Dataset.Options | คุณลักษณะทางเลือกสำหรับ FinalizeDataset |
| เสร็จสิ้นการฝัง TPU | การดำเนินการที่สรุปการกำหนดค่า TPUEmbedding |
| ลายนิ้วมือ | สร้างค่าลายนิ้วมือ |
| FresnelCos <T ขยายหมายเลข> | |
| FresnelSin <T ขยายหมายเลข> | |
| FusedBatchNormGradV3 <T ขยายหมายเลข U ขยายหมายเลข> | การไล่ระดับสีสำหรับการทำให้เป็นมาตรฐานแบบแบทช์ |
| FusedBatchNormGradV3.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ FusedBatchNormGradV3 |
| FusedBatchNormV3 <T ขยายหมายเลข U ขยายหมายเลข> | การทำให้เป็นมาตรฐานแบบแบตช์ |
| FusedBatchNormV3.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ FusedBatchNormV3 |
ช
| รวบรวม <T> | รวบรวมชิ้นส่วนจากแกน 'params' 'axis' ตาม 'ดัชนี' |
| รวบรวมตัวเลือก | คุณลักษณะทางเลือกสำหรับ Gather |
| รวบรวม <T> | รวบรวมชิ้นส่วนจาก 'params' ลงในเทนเซอร์ที่มีรูปร่างที่ระบุโดย 'ดัชนี' |
| สร้าง BoundingBoxProposals | การดำเนินการนี้สร้างภูมิภาคที่สนใจจากกล่องขอบเขตที่กำหนด (bbox_deltas) พุก wrt ที่เข้ารหัสตาม eq.2 ใน arXiv:1506.01497 op เลือกกล่องให้คะแนน `pre_nms_topn` อันดับต้นๆ ถอดรหัสด้วยความเคารพต่อจุดยึด ใช้การปราบปรามที่ไม่ใช่สูงสุดบนกล่องที่ทับซ้อนกันที่มีค่ามากกว่า `nms_threshold` ค่าทางแยก-over-union (iou) ทิ้งกล่องที่ด้านสั้นกว่าน้อยกว่า ` ขั้นต่ำ_ขนาด`. |
| GenerateBoundingBoxProposals.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ GenerateBoundingBoxProposals |
| รับ ElementAtIndex | รับองค์ประกอบที่ดัชนีที่ระบุในชุดข้อมูล |
| รับ MinibatchesInCsrWithPhysicalReplica | |
| รับ MinibatchSplits ด้วย PhysicalReplica | |
| รับตัวเลือก | ส่งคืน tf.data.Options ที่แนบมากับ `input_dataset` |
| รับ SessionHandle | เก็บเทนเซอร์อินพุตไว้ในสถานะของเซสชันปัจจุบัน |
| GetSessionTensor <T> | รับค่าของเทนเซอร์ที่ระบุโดยที่จับ |
| GlobalIterId | |
| การไล่ระดับสี | เพิ่มการดำเนินการเพื่อคำนวณอนุพันธ์บางส่วนของผลรวมของ y s wrt x s เช่น d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... หากมีการตั้งค่า |
| การไล่ระดับสีตัวเลือก | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ Gradients |
| กราฟ | กราฟการไหลของข้อมูลที่แสดงถึงการคำนวณ TensorFlow |
| Graph.WhileSubgraphBuilder | ใช้เพื่อสร้างอินสแตนซ์คลาสนามธรรมซึ่งแทนที่เมธอด buildSubgraph เพื่อสร้างกราฟย่อยแบบมีเงื่อนไขหรือเนื้อหาสำหรับลูป while |
| กราฟการดำเนินงาน | การใช้งานสำหรับ Operation ที่เพิ่มเป็นโหนดใน Graph |
| GraphOperationBuilder | OperationBuilder สำหรับการเพิ่ม GraphOperation s ให้กับ Graph |
| GRUBlockCell <T ขยายหมายเลข> | คำนวณการแพร่กระจายไปข้างหน้าของเซลล์ GRU เป็นเวลา 1 ขั้นตอน |
| GRUBlockCellGrad <T ขยายหมายเลข> | คำนวณการแพร่กระจายกลับของเซลล์ GRU เป็นเวลา 1 ขั้นตอน |
| รับประกันConst <T> | รับประกันรันไทม์ TF ว่าเทนเซอร์อินพุตมีค่าคงที่ |
ชม
| แฮชเทเบิล | สร้างตารางแฮชที่ไม่ได้เตรียมใช้งาน |
| HashTable.ตัวเลือก | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ HashTable |
| HistogramFixedWidth <U ขยายตัวเลข> | ส่งกลับฮิสโตแกรมของค่า |
ฉัน
| ตัวตน <T> | ส่งกลับเทนเซอร์ที่มีรูปร่างและเนื้อหาเหมือนกับเทนเซอร์หรือค่าอินพุต |
| อัตลักษณ์N | ส่งคืนรายการเทนเซอร์ที่มีรูปร่างและเนื้อหาเหมือนกับอินพุต เทนเซอร์ |
| IFFTND <T> | ND การแปลงฟูเรียร์เร็วแบบผกผัน |
| ละเว้นชุดข้อมูลข้อผิดพลาด | สร้างชุดข้อมูลที่มีองค์ประกอบของ `input_dataset` โดยไม่สนใจข้อผิดพลาด |
| IgnoreErrorsDataset.Options | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ IgnoreErrorsDataset |
| ImageProjectiveTransformV2 <T ขยายหมายเลข> | ใช้การแปลงที่กำหนดกับแต่ละภาพ |
| ImageProjectiveTransformV2.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ ImageProjectiveTransformV2 |
| ImageProjectiveTransformV3 <T ขยายจำนวน> | ใช้การแปลงที่กำหนดกับแต่ละภาพ |
| ImageProjectiveTransformV3.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ ImageProjectiveTransformV3 |
| Const ที่ไม่เปลี่ยนรูป <T> | ส่งกลับเทนเซอร์ที่ไม่เปลี่ยนรูปจากขอบเขตหน่วยความจำ |
| InfeedDequeue <T> | ตัวยึดตำแหน่งใช้สำหรับค่าที่จะป้อนเข้าสู่การคำนวณ |
| InfeedDequeueTuple | ดึงค่าหลายค่าจากการป้อนเข้าเป็นทูเพิล XLA |
| ป้อนเข้าคิว | op ที่ป้อนค่า Tensor เดียวในการคำนวณ |
| InfeedEnqueue.ตัวเลือก | แอตทริบิวต์เพิ่มเติมสำหรับ InfeedEnqueue |
| InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer | การดำเนินการที่จัดคิวบัฟเฟอร์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าลงในอินพุต TPU |
| InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer |
| InfeedEnqueueTuple | ฟีดค่าเทนเซอร์หลายค่าลงในการคำนวณเป็นทูเพิล XLA |
| InfeedEnqueueTuple.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ InfeedEnqueueTuple |
| เตรียมใช้งานตาราง | เครื่องมือเริ่มต้นตารางที่รับเทนเซอร์สองตัวสำหรับคีย์และค่าตามลำดับ |
| เตรียมใช้งานTableFromDataset | |
| เตรียมใช้งาน TableFromTextFile | เตรียมข้อมูลเบื้องต้นให้กับตารางจากไฟล์ข้อความ |
| InitializeTableFromTextFile.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ InitializeTableFromTextFile |
| แทนที่เพิ่ม <T> | เพิ่ม v ลงในแถวที่ระบุของ x |
| InplaceSub <T> | ลบ `v` ลงในแถวที่ระบุของ `x` |
| แทนที่การอัปเดต <T> | อัพเดตแถวที่ระบุ 'i' ด้วยค่า 'v' |
| IRFFTND <U ขยายหมายเลข> | ND การแปลงฟูริเยร์ที่รวดเร็วจริงผกผัน |
| IsBoostedTreesEnsemble เริ่มต้นแล้ว | ตรวจสอบว่า Tree Ensemble ได้รับการเตรียมใช้งานแล้วหรือไม่ |
| IsBoostedTreesQuantileStreamResourceเริ่มต้นแล้ว | ตรวจสอบว่าสตรีมควอนไทล์ได้รับการเริ่มต้นแล้วหรือไม่ |
| IsotonicRegression <U ขยายจำนวน> | แก้ปัญหาการถดถอยไอโซโทนิกชุดหนึ่ง |
| คือTPUembedInitialized | มีการเริ่มต้นการฝัง TPU ในระบบ TPU แบบกระจายหรือไม่ |
| IsTPUmbeddingInitialized.Options | แอตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ IsTPUEmbeddingInitialized |
| เป็นตัวแปรเริ่มต้น | ตรวจสอบว่าได้เตรียมใช้งานเทนเซอร์แล้วหรือไม่ |
| IteratorGetDevice | ส่งกลับชื่อของอุปกรณ์ที่ได้วาง "ทรัพยากร" ไว้ |
เค
| การเริ่มต้น KMC2Chain | ส่งกลับดัชนีของจุดข้อมูลที่ควรเพิ่มลงในชุดเริ่มต้น |
| การเริ่มต้น KmeansPlusPlus | เลือกแถวอินพุต num_to_sample โดยใช้เกณฑ์ KMeans++ |
| KthOrderStatistic | คำนวณสถิติลำดับ K ของชุดข้อมูล |
ล
ม
| makeunique | ทำให้องค์ประกอบทั้งหมดในมิติที่ไม่ใช่แบทช์ไม่ซ้ำกัน แต่ \ "ปิด \" ค่าเริ่มต้นของพวกเขา |
| MapClear | OP ลบองค์ประกอบทั้งหมดในคอนเทนเนอร์พื้นฐาน |
| mapclear.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ MapClear |
| MapinComentesize | OP ส่งคืนจำนวนองค์ประกอบที่ไม่สมบูรณ์ในคอนเทนเนอร์พื้นฐาน |
| mapincomcompletesize.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ MapIncompleteSize |
| การนัดพบ | OP Peeks ที่ค่าที่คีย์ที่ระบุ |
| mappeek.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ MapPeek |
| ทำแผนที่ | OP ส่งคืนจำนวนองค์ประกอบในคอนเทนเนอร์พื้นฐาน |
| mapsize.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ MapSize |
| เวทีแผนที่ | ขั้นตอน (คีย์, ค่า) ในคอนเทนเนอร์พื้นฐานซึ่งทำงานเหมือนแฮชต์ |
| mapstage.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ MapStage |
| Mapunstage | OP ลบและส่งคืนค่าที่เกี่ยวข้องกับคีย์ จากคอนเทนเนอร์พื้นฐาน |
| mapunstage.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ MapUnstage |
| Mapunstagenokey | OP ลบและส่งคืนแบบสุ่ม (คีย์ค่า) จากคอนเทนเนอร์พื้นฐาน |
| mapunstagenokey.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ MapUnstageNoKey |
| matrixdiagpartv2 <t> | ส่งคืนส่วนแนวทแยงมุมของเทนเซอร์แบตช์ |
| matrixdiagpartv3 <t> | ส่งคืนส่วนแนวทแยงมุมของเทนเซอร์แบตช์ |
| matrixdiagpartv3.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ MatrixDiagPartV3 |
| matrixdiagv2 <T> | ส่งคืนเทนเซอร์ในแนวทแยงที่มีค่าเส้นทแยงมุมที่กำหนด |
| matrixdiagv3 <T> | ส่งคืนเทนเซอร์ในแนวทแยงที่มีค่าเส้นทแยงมุมที่กำหนด |
| matrixdiagv3.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ MatrixDiagV3 |
| MatrixSetDiagv2 <T> | ส่งคืนเทนเซอร์เมทริกซ์แบบแบตช์พร้อมค่าเส้นทแยงมุมแบบแบตช์ใหม่ |
| MatrixSetDiagv3 <T> | ส่งคืนเทนเซอร์เมทริกซ์แบบแบตช์พร้อมค่าเส้นทแยงมุมแบบแบตช์ใหม่ |
| matrixsetDiagv3.Options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ MatrixSetDiagV3 |
| สูงสุด <t> | คำนวณองค์ประกอบสูงสุดในมิติของเทนเซอร์ |
| max.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ Max |
| MaxintraopparallelismDataset | สร้างชุดข้อมูลที่แทนที่การขนานภายในภายในสูงสุด |
| ผสาน <t> | ส่งต่อค่าของเทนเซอร์ที่มีอยู่จาก `อินพุต 'ถึง' เอาต์พุต ' |
| MANGEDEDUPDATA | OP รวมองค์ประกอบของจำนวนเต็มและเทนเซอร์ลอยเข้ากับข้อมูลการขจัดข้อมูลซ้ำซ้อนเป็น XLA Tuple |
| MergededUpData.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ MergeDedupData |
| ขั้นต่ำ <t> | คำนวณองค์ประกอบขั้นต่ำในมิติของเทนเซอร์ |
| min.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ Min |
| Mirrorpad <T> | แผ่นเทนเซอร์ที่มีค่ามิเรอร์ |
| Mirrorpadgrad <T> | การไล่ระดับสี op สำหรับ `mirrorpad` op |
| mlirpassthroughop | ห่อการคำนวณ MLIR โดยพลการซึ่งแสดงเป็นโมดูลที่มีฟังก์ชั่นหลัก () |
| Mulnonan <T> | ส่งคืน x * y องค์ประกอบที่ชาญฉลาด |
| Mutabledensehashtable | สร้างตารางแฮชที่ว่างเปล่าที่ใช้เทนเซอร์เป็นร้านค้าสำรอง |
| Mutabledensehashtable.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ MutableDenseHashTable |
| ไม่แน่นอน | สร้างตารางแฮชที่ว่างเปล่า |
| Mutablehashtable.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ MutableHashTable |
| MutableHashtableOftensors | สร้างตารางแฮชที่ว่างเปล่า |
| MutableHashtableOftensors.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ MutableHashTableOfTensors |
| mutex | สร้างทรัพยากร mutex ที่สามารถล็อคโดย `mutexlock` |
| mutex.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ Mutex |
| Mutexlock | ล็อคทรัพยากร mutex |
เอ็น
| ncclallreduce <t ขยายหมายเลข> | เอาต์พุตเทนเซอร์ที่มีการลดลงของเทนเซอร์อินพุตทั้งหมด |
| ncclbroadcast <t ขยายหมายเลข> | ส่ง `อินพุต 'ไปยังอุปกรณ์ทั้งหมดที่เชื่อมต่อกับเอาต์พุต |
| ncclreduce <t ขยายหมายเลข> | ลด `อินพุต 'จาก` num_devices` โดยใช้ `ลด' ไปยังอุปกรณ์เดียว |
| ndtri <t ขยายหมายเลข> | |
| ที่ใกล้ที่สุด | เลือกศูนย์ K ที่ใกล้ที่สุดสำหรับแต่ละจุด |
| nextfter <t ขยายหมายเลข> | ส่งคืนค่าที่เป็นตัวแทนถัดไปของ `x1` ในทิศทางของ 'x2`, องค์ประกอบที่ชาญฉลาด |
| Nextiteration <t> | ทำให้อินพุตพร้อมใช้งานการทำซ้ำครั้งต่อไป |
| NondeterministicInts <u> | ไม่ได้สร้างจำนวนเต็มบางส่วน |
| nonmaxsuppressionv5 <t ขยายหมายเลข> | อย่างโลภเลือกชุดย่อยของกล่องขอบเขตตามลำดับจากมากไปน้อย การตัดแต่งกล่องออกไปที่มีจุดตัดสูง-UNUNION (IOU) ซ้อนทับกับกล่องที่เลือกไว้ก่อนหน้านี้ |
| nonmaxsuppressionv5.Options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ NonMaxSuppressionV5 |
| Nonserializabledataset | |
| บุต | ไม่ทำอะไรเลย |
โอ
| Onehot <u> | ส่งคืนเทนเซอร์ร้อนหนึ่งตัว |
| onehot.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ OneHot |
| เหมือนคน <t> | ส่งคืนเทนเซอร์ของคนที่มีรูปร่างและพิมพ์เท่ากับ x |
| ปฏิบัติการ | อินเทอร์เฟซเครื่องหมายสำหรับ wrappers การทำงานทั้งหมด |
| ตัวถูกดำเนินการ <t> | อินเทอร์เฟซดำเนินการโดยตัวดำเนินการของการดำเนินการ tensorflow |
| ตัวดำเนินการ | ยูทิลิตี้สำหรับการจัดการประเภทและรายการที่เกี่ยวข้อง |
| การดำเนินการ | ทำการคำนวณบนเทนเซอร์ |
| OperationBuilder | ผู้สร้างสำหรับ Operation |
| ผู้ดำเนินการ | คำอธิบายประกอบที่ใช้โดยชั้นเรียนเพื่อให้การดำเนินการ tensorflow สามารถเข้าถึงได้อย่างสะดวกผ่าน org.tensorflow.op.Ops |
| OptimizedAsetv2 | สร้างชุดข้อมูลโดยใช้การเพิ่มประสิทธิภาพที่เกี่ยวข้องกับ `input_dataset` |
| OptimizedAsetv2.Options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ OptimizeDatasetV2 |
| ตัวเลือก dataset | สร้างชุดข้อมูลโดยการแนบ tf.data.options กับ `input_dataset` |
| OptionsDataset.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ OptionsDataset |
| orderedmapclear | OP ลบองค์ประกอบทั้งหมดในคอนเทนเนอร์พื้นฐาน |
| orderedmapclear.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ OrderedMapClear |
| orderedmapincompletesize | OP ส่งคืนจำนวนองค์ประกอบที่ไม่สมบูรณ์ในคอนเทนเนอร์พื้นฐาน |
| orderedmapincomintesize.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ OrderedMapIncompleteSize |
| orderedmappeek | OP Peeks ที่ค่าที่คีย์ที่ระบุ |
| orderedmappeek.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ OrderedMapPeek |
| orderedmapsize | OP ส่งคืนจำนวนองค์ประกอบในคอนเทนเนอร์พื้นฐาน |
| orderedmapsize.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ OrderedMapSize |
| orderedmapstage | ขั้นตอน (คีย์, ค่า) ในคอนเทนเนอร์พื้นฐานซึ่งทำงานเหมือนคำสั่งซื้อ คอนเทนเนอร์เชื่อมโยง |
| orderedmapstage.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ OrderedMapStage |
| orderedmapunstage | OP ลบและส่งคืนค่าที่เกี่ยวข้องกับคีย์ จากคอนเทนเนอร์พื้นฐาน |
| orderedmapunstage.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ OrderedMapUnstage |
| orderedmapunstagenokey | OP ลบและส่งคืนองค์ประกอบ (คีย์, ค่า) ที่เล็กที่สุด กุญแจจากคอนเทนเนอร์พื้นฐาน |
| orderedmapunstagenokey.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ OrderedMapUnstageNoKey |
| outfeeddequeue <t> | ดึงเทนเซอร์เดี่ยวจากการคำนวณ outfeed |
| outfeeddequeue.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ OutfeedDequeue |
| outfeeddequeuetuple | ดึงค่าหลายค่าจากการคำนวณ outfeed |
| outfeeddequeuetuple.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ OutfeedDequeueTuple |
| outfeeddequeuetuplev2 | ดึงค่าหลายค่าจากการคำนวณ outfeed |
| outfeeddequeuev2 <t> | ดึงเทนเซอร์เดี่ยวจากการคำนวณ outfeed |
| outfeedenqueue | enqueue เทนเซอร์ในการคำนวณ outfeed |
| outfeedenqueuetuple | enqueue ค่าเทนเซอร์หลายค่าในการคำนวณ outfeed |
| เอาต์พุต <t> | ด้ามสัญลักษณ์ของเทนเซอร์ที่ผลิตโดย Operation |
ป
| Pad <t> | แผ่นเทนเซอร์ |
| ขนาน | |
| ParallelbatchDataset.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ ParallelBatchDataset |
| ParallelConcat <T> | เชื่อมต่อรายการของ `n` tensors ตามมิติแรก |
| Parleldynamicstitch <T> | ผสมค่าจากเทนเซอร์ `data 'ลงในเทนเซอร์เดียว |
| Parseexampledatasetv2 | แปลง `input_dataset` ที่มี` ตัวอย่าง 'protos เป็นเวกเตอร์ของ dt_string ลงในชุดข้อมูลของวัตถุ' tensor 'หรือ `sparsetensor' ที่แสดงถึงคุณสมบัติที่แยกวิเคราะห์ |
| Parseexampledatasetv2.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ ParseExampleDatasetV2 |
| Parseexamplev2 | แปลงเวกเตอร์ของ tf.example protos (เป็นสตริง) เป็นเทนเซอร์ที่พิมพ์ |
| parsesequenceexamplev2 | แปลงเวกเตอร์ของ tf.io.equenceExample protos (เป็น strings) เป็นเทนเซอร์ที่พิมพ์ |
| parsesequenceexamplev2.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ ParseSequenceExampleV2 |
| ตัวยึด <t> | ตัวยึดตำแหน่งสำหรับค่าที่จะถูกป้อนเข้าสู่การคำนวณ |
| ตัวยึดตำแหน่ง | คุณลักษณะเสริมสำหรับ Placeholder |
| PlaceHolderWithDefault <T> | ตัวยึดตำแหน่งที่ผ่าน `อินพุต` เมื่อไม่ได้รับเอาต์พุต |
| ทำให้มีการกำหนดค่าล่วงหน้า | OP ซึ่งเป็นเส้นตรงหนึ่งค่าเทนเซอร์ไปยังเทนเซอร์ตัวแปรทึบแสง |
| Prelinearize.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ Prelinearize |
| Prelinearizetuple | OP ซึ่งเป็นเส้นตรงค่าเทนเซอร์หลายค่าไปยังเทนเซอร์ตัวแปรทึบแสง |
| Prelinearizetuple.Options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ PrelinearizeTuple |
| PrimitiveOp | คลาสพื้นฐานสำหรับการใช้งาน Op ที่ได้รับการสนับสนุนโดย Operation เดียว |
| พิมพ์ | พิมพ์สเกลาร์สตริง |
| print.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ Print |
| PrivatetHreadPooldAtaset | สร้างชุดข้อมูลที่ใช้พูลเธรดที่กำหนดเองเพื่อคำนวณ `input_dataset` |
| Prod <t> | คำนวณผลิตภัณฑ์ขององค์ประกอบในมิติของเทนเซอร์ |
| prod.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ Prod |
ถาม
ร
| raggedbincount <u ขยายจำนวน> | นับจำนวนการเกิดขึ้นของแต่ละค่าในอาร์เรย์จำนวนเต็ม |
| raggedbincount.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ RaggedBincount |
| raggedCountSparseOutput <U ขยายหมายเลข> | ดำเนินการนับถังขยะที่กระจัดกระจายสำหรับอินพุตเทนเซอร์ที่มอมแมม |
| raggedcountsparseoutput.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ RaggedCountSparseOutput |
| raggedcross <t, u ขยายจำนวน> | สร้างคุณสมบัติข้ามจากรายการเทนเซอร์และส่งคืนเป็น raggedtensor |
| raggedfillempyrows <t> | |
| RaggedFillempyRowsGrad <T> | |
| raggedgather <t ขยายหมายเลข u> | รวบรวมชิ้นส่วนที่ขรุขระจากแกน `params` แกน` 0` ตาม 'ดัชนี' |
| raggedRange <u ขยายจำนวน, ขยายจำนวน> | ส่งคืน `raggedtensor` ที่มีลำดับตัวเลขที่ระบุ |
| raggedtensorFromVariant <u ขยายหมายเลข t> | ถอดรหัสเทนเซอร์ `ตัวแปร 'เป็น` raggedtensor' |
| Raggedtensortosparse <u> | แปลง `raggedtensor` เป็น 'sparsetensor' ด้วยค่าเดียวกัน |
| raggedtensortotensor <u> | สร้างเทนเซอร์ที่หนาแน่นจากเทนเซอร์ที่มอมแมมอาจเปลี่ยนรูปร่าง |
| Raggedtensortovariant | เข้ารหัส `raggedtensor` เป็นเทนเซอร์` ตัวแปร ' |
| raggedtensortovariantgradient <u> | ผู้ช่วยใช้ในการคำนวณการไล่ระดับสีสำหรับ `raggedtensortovariant` |
| RandomDatasetv2 | สร้างชุดข้อมูลที่ส่งคืนหมายเลขเทียม |
| RandomDatasetv2.Options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ RandomDatasetV2 |
| RandomIndexShuffle <t ขยายหมายเลข> | เอาท์พุทตำแหน่งของ `value` ในการเปลี่ยนแปลงของ [0, ... , max_index] |
| RandomIndexshuffle.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ RandomIndexShuffle |
| ช่วง <t ขยายหมายเลข> | สร้างลำดับตัวเลข |
| อันดับ | ส่งคืนอันดับของเทนเซอร์ |
| ReadVariableOp <t> | อ่านค่าของตัวแปร |
| ReadVariablexlAsplitnd <T> | แยกเทนเซอร์อินพุตตัวแปรทรัพยากรในทุกมิติ |
| readVariablexlasplitnd.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ ReadVariableXlaSplitND |
| rebatchDataset | สร้างชุดข้อมูลที่เปลี่ยนขนาดแบทช์ |
| rebatchDataset.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ RebatchDataset |
| rebatchDatasetv2 | สร้างชุดข้อมูลที่เปลี่ยนขนาดแบทช์ |
| recv <t> | รับเทนเซอร์ที่มีชื่อจาก send_device บน recv_device |
| recv.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ Recv |
| recvtpuembeddingactive | OP ที่ได้รับการเปิดใช้งานการฝัง TPU |
| การลดทอน | คำนวณ "ตรรกะและ" ขององค์ประกอบในมิติของเทนเซอร์ |
| REDUCEALL.OPTIONS | คุณลักษณะเสริมสำหรับ ReduceAll |
| การลดลง | คำนวณ "ตรรกะหรือ" ขององค์ประกอบในมิติของเทนเซอร์ |
| reduceany.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ ReduceAny |
| REDUCEMAX <T> | คำนวณองค์ประกอบสูงสุดในมิติของเทนเซอร์ |
| REDUCEMAX.OPTIONS | คุณลักษณะเสริมสำหรับ ReduceMax |
| REDUCEMIN <t> | คำนวณองค์ประกอบขั้นต่ำในมิติของเทนเซอร์ |
| REDUCEMIN.OPTIONS | คุณลักษณะเสริมสำหรับ ReduceMin |
| ลดลง <t> | คำนวณผลิตภัณฑ์ขององค์ประกอบในมิติของเทนเซอร์ |
| ลด prod.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ ReduceProd |
| ลด <t> | คำนวณผลรวมขององค์ประกอบในมิติของเทนเซอร์ |
| ลดความผิดพลาด | คุณลักษณะเสริมสำหรับ ReduceSum |
| Refenter <T> | สร้างหรือค้นหากรอบเด็กและทำให้ `data 'พร้อมใช้งานกับกรอบเด็ก |
| Refenter.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ RefEnter |
| refexit <t> | ออกจากเฟรมปัจจุบันไปยังเฟรมหลัก |
| การลงโทษ <t> | ส่งคืน Tensor Ref เดียวกับ Tensor Ref Input |
| refmerge <t> | ส่งต่อค่าของเทนเซอร์ที่มีอยู่จาก `อินพุต 'ถึง' เอาต์พุต ' |
| Refnextiteration <T> | ทำให้อินพุตพร้อมใช้งานการทำซ้ำครั้งต่อไป |
| refselect <t> | ส่งต่อองค์ประกอบ `ดัชนี 'ของ` อินพุต' ไปยัง `output ' |
| refswitch <t> | ส่งต่อ Tensor ref tensor `data 'ไปยังพอร์ตเอาต์พุตที่กำหนดโดย` pred` |
| การลงทะเบียน | ลงทะเบียนชุดข้อมูลด้วยบริการ TF.Data |
| registerDataset.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ RegisterDataset |
| registerDatasetv2 | ลงทะเบียนชุดข้อมูลด้วยบริการ TF.Data |
| registerdatasetv2.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ RegisterDatasetV2 |
| Relayout <T> | |
| Relayoutlike <t> | |
| regedizationRangePerchannel | คำนวณช่วงที่ต้องการต่อช่องสัญญาณ |
| regedizeperchannel <u> | ต้องการอินพุตด้วยค่าขั้นต่ำและสูงสุดที่รู้จักต่อช่องทาง |
| เปลี่ยนรูปร่าง <T> | เปลี่ยนเทนเซอร์ |
| ResourceAccumulatorApplyGradient | ใช้การไล่ระดับสีกับตัวสะสมที่กำหนด |
| ResourceAccumulatornumcumulated | ส่งคืนจำนวนการไล่ระดับสีที่รวมอยู่ในตัวสะสมที่กำหนด |
| ResourceAccumulatorsetGlobalstep | อัปเดตตัวสะสมด้วยค่าใหม่สำหรับ global_step |
| ResourceAccumulatortakeGradient <T> | สกัดการไล่ระดับสีเฉลี่ยใน ConditionalAccumulator ที่กำหนด |
| ResourceApplyAdAgradv2 | อัปเดต '*var' ตามรูปแบบ Adagrad |
| ResourceApplyAdAgradv2.Options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ ResourceApplyAdagradV2 |
| Resourceapplyadamwithamsgrad | อัปเดต '*var' ตามอัลกอริทึม ADAM |
| Resourceapplyadamwithamsgrad.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ ResourceApplyAdamWithAmsgrad |
| Resourceapplykerasmomentum | อัปเดต '*var' ตามรูปแบบโมเมนตัม |
| Resourceapplykerasmomentum.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ ResourceApplyKerasMomentum |
| ResourceConditionalAccumulator | ตัวสะสมแบบมีเงื่อนไขสำหรับการรวมการไล่ระดับสี |
| ResourceConditionalAccumulator.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ ResourceConditionalAccumulator |
| ResourCecountupto <t ขยายหมายเลข> | ตัวแปรเพิ่มขึ้นชี้ไปที่ 'ทรัพยากร' จนกว่าจะถึง 'ขีด จำกัด ' |
| ResourceGather <U> | รวบรวมชิ้นจากตัวแปรที่ชี้ไปที่ `ทรัพยากร 'ตาม' ดัชนี ' |
| ResourceGather.Options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ ResourceGather |
| ResourceGathernd <U> | |
| Resourcescatteradd | เพิ่มการอัปเดตแบบเบาบางลงในตัวแปรอ้างอิงโดย `Resource ' |
| Resourcescatterdiv | แบ่งการอัปเดตแบบเบาบางลงในตัวแปรอ้างอิงโดย `ทรัพยากร ' |
| Resourcescattermax | ลดการอัปเดตแบบเบาบางลงในตัวแปรอ้างอิงโดย `ทรัพยากร 'โดยใช้การดำเนินการ` max` |
| Resourcescattermin | ลดการอัปเดตที่กระจัดกระจายลงในตัวแปรที่อ้างอิงโดย `ทรัพยากร 'โดยใช้การดำเนินการ` min` |
| Resourcescattermul | ทวีคูณการอัพเดทอย่างกระจัดกระจายลงในตัวแปรที่อ้างอิงโดย `ทรัพยากร ' |
| Resourcescatterndadd | ใช้การเพิ่มอย่างกระจัดกระจายกับค่าแต่ละค่าหรือชิ้นในตัวแปร |
| Resourcescatterndadd.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ ResourceScatterNdAdd |
| Resourcescatterndmax | |
| Resourcescatterndmax.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ ResourceScatterNdMax |
| Resourcescatterndmin | |
| Resourcescatterndmin.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ ResourceScatterNdMin |
| Resourcescatterndsub | ใช้การลบแบบเบาบางกับค่าแต่ละค่าหรือชิ้นในตัวแปร |
| Resourcescatterndsub.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ ResourceScatterNdSub |
| Resourcescatterndupdate | ใช้เบาบาง `การอัปเดต 'กับค่าแต่ละค่าหรือชิ้นภายในที่กำหนด ตัวแปรตาม `ดัชนี ' |
| Resourcescatterndupdate.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ ResourceScatterNdUpdate |
| ResourceScattersub | ลบการอัปเดตที่กระจัดกระจายจากตัวแปรอ้างอิงโดย `ทรัพยากร ' |
| ResourcescatterUpdate | กำหนดการอัปเดตแบบเบาบางให้กับตัวแปรที่อ้างอิงโดย `Resource ' |
| Resourcesparseapplyadagradv2 | อัปเดตรายการที่เกี่ยวข้องใน '*var' และ '*accum' ตามรูปแบบ Adagrad |
| ResourceSeSePplyAdAgradv2.Options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ ResourceSparseApplyAdagradV2 |
| Resourcespareapplykerasmomentum | อัปเดตรายการที่เกี่ยวข้องใน '*var' และ '*accum' ตามรูปแบบโมเมนตัม |
| Resourcesparseapplykerasmomentum.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ ResourceSparseApplyKerasMomentum |
| Resourcestridedsliceassign | กำหนด `value` ให้กับการอ้างอิง l-value ที่หั่นบาง ๆ ของ` ref` |
| ResourceStridedsliceassign.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ ResourceStridedSliceAssign |
| RetrieveAlltpuembeddingparameters | OP ที่ดึงพารามิเตอร์การเพิ่มประสิทธิภาพจากการฝังเป็นหน่วยความจำโฮสต์ |
| RetrievetPuembeddingadadeltaparameters | ดึงพารามิเตอร์การฝัง Adadelta |
| RetrievetPuembeddingadadeltaparameters.options | คุณลักษณะทางเลือกสำหรับ RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters |
| RetrievetPuembeddingAdagradmomentumparameters | ดึงพารามิเตอร์การฝัง Adagrad โมเมนตัม |
| RetrievetPuembeddingadAgradmomentumparameters.options | คุณลักษณะทางเลือกสำหรับ RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters |
| RetrievetPuembeddingadadagradparameters | ดึงพารามิเตอร์การฝัง Adagrad |
| RetrievetPuembeddingadadagradParameters.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters |
| RetrievetPuembeddingAdamparameters | ดึงพารามิเตอร์การฝังอดัม |
| RetrievetPuembeddingadamparameters.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters |
| RetrievetPuembeddingCenteredrmspropparameters | ดึงพารามิเตอร์การฝัง RMSPROP เป็นศูนย์กลาง |
| RetrievetPuembeddingCenteredrmspropparameters.options | คุณลักษณะทางเลือกสำหรับ RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters |
| RetrievetPuembeddingFrequencyestimatorParameters | ดึงพารามิเตอร์การฝังความถี่ |
| RetrievetPuembeddingFrequencyestimatorParameters.options | คุณลักษณะทางเลือกสำหรับ RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters |
| RetrievetPuembeddingftrlParameters | ดึงพารามิเตอร์การฝัง FTRL |
| RetrievetPuembeddingftrlParameters.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters |
| RetrievetPuembeddingMdladagradlightParameters | ดึงพารามิเตอร์การฝังแสง Adagrad MDL |
| RetrievetPuembeddingMdladagradlightParameters.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters |
| RetrievetPuembeddingmomentumparameters | ดึงพารามิเตอร์การฝังโมเมนตัม |
| RetrievetPuembeddingmomentumparameters.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters |
| RetrievetPuembeddingdingdingdingdingdingdingdingDagradParameters | ดึงพารามิเตอร์การฝัง adagrad proximal |
| RetrievetPuembeddingdingDingDingDingDagradParameters.Options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters |
| RetrievetPuembeddingDdingProximalyogiparameters | |
| RetrievetPuembeddingDingDingDingDingAlyogiparameters.Options | คุณลักษณะทางเลือกสำหรับ RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters |
| RetrievetPuembeddingrmspropparameters | ดึงพารามิเตอร์การฝัง RMSPROP |
| RetrievetPuembeddingrmspropparameters.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters |
| RetrievetPuembeddingStochasticGradientDescentParameters | ดึงพารามิเตอร์การฝัง SGD |
| RetrievetPuembeddingStochasticGradientDescentParameters.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters |
| ย้อนกลับ <t> | ย้อนกลับมิติที่เฉพาะเจาะจงของเทนเซอร์ |
| Reversesequence <T> | ย้อนกลับชิ้นความยาวตัวแปร |
| reversesequence.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ ReverseSequence |
| เขียนใหม่ | |
| rfftnd <u> | และการแปลงฟูริเยร์ที่แท้จริงอย่างรวดเร็ว |
| Riscabs <t ขยายจำนวน> | |
| riscadd <t ขยายจำนวน> | ส่งคืนองค์ประกอบ x + y ที่ชาญฉลาด |
| riscbinaryarithmetic <t ขยายจำนวน> | |
| RiscbinaryComparison | |
| Riscbitcast <u> | |
| Riscbroadcast <T> | |
| Risccast <u> | |
| riscceil <t ขยายจำนวน> | |
| Risccholesky <t ขยายจำนวน> | |
| RISCCONCAT <T> | |
| RISCCONV <T ขยายจำนวน> | |
| riscconv.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ RiscConv |
| RISCCOS <T ขยายจำนวน> | |
| riscdiv <t ขยายจำนวน> | |
| riscdot <t ขยายจำนวน> | |
| riscdot.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ RiscDot |
| riscexp <t ขยายจำนวน> | |
| riscfft <t> | |
| Riscfloor <t ขยายจำนวน> | |
| Riscgather <T> | |
| riscgather.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ RiscGather |
| riscimag <u ขยายจำนวน> | |
| riscisfinite | |
| RISCLOG <T ขยายจำนวน> | |
| Risclogical และ | |
| Risclogicalnot | |
| ผู้ประกอบการ | |
| riscmax <t ขยายจำนวน> | ส่งคืนองค์ประกอบสูงสุด (x, y) |
| riscmin <t ขยายจำนวน> | |
| riscmul <t ขยายจำนวน> | |
| riscneg <t ขยายจำนวน> | |
| riscpad <t ขยายจำนวน> | |
| riscpool <t ขยายจำนวน> | |
| riscpool.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ RiscPool |
| riscpow <t ขยายจำนวน> | |
| Riscrandomuniform | |
| riscrandomuniform.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ RiscRandomUniform |
| Riscreal <u ขยายจำนวน> | |
| Riscreduce <t ขยายจำนวน> | |
| Riscrem <t ขยายจำนวน> | |
| Riscreshape <t ขยายจำนวน> | |
| Riscreverse <t ขยายจำนวน> | |
| riscscatter <u ขยายจำนวน> | |
| riscshape <u ขยายจำนวน> | |
| RISCSIGN <t ขยายจำนวน> | |
| riscslice <t ขยายจำนวน> | |
| riscsort <t ขยายจำนวน> | |
| riscsqueeze <t> | |
| riscsqueeze.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ RiscSqueeze |
| RISCSUB <T ขยายจำนวน> | |
| Risctranspose <T> | |
| risctriangularsolve <t ขยายจำนวน> | |
| risctriangularsolve.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ RiscTriangularSolve |
| Riscunary <t ขยายจำนวน> | |
| rngreadandskip | เลื่อนเคาน์เตอร์ของ RNG ที่ใช้เคาน์เตอร์ |
| rngskip | เลื่อนเคาน์เตอร์ของ RNG ที่ใช้เคาน์เตอร์ |
| ม้วน <t> | ม้วนองค์ประกอบของเทนเซอร์ตามแกน |
ส
| SamplingDataset | สร้างชุดข้อมูลที่ใช้ตัวอย่าง Bernoulli ของเนื้อหาของชุดข้อมูลอื่น |
| SavedModelBundle | SavedModelBundle แสดงถึงรุ่นที่โหลดจากที่เก็บข้อมูล |
| SavedModelBundle.loader | ตัวเลือกสำหรับการโหลด SavedModel |
| scaleandtranslate | |
| scaleandtranslate.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ ScaleAndTranslate |
| scaleandtranslategrad <t ขยายหมายเลข> | |
| scaleandtranslategrad.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ ScaleAndTranslateGrad |
| scatteradd <t> | เพิ่มการอัปเดตแบบเบาบางลงในการอ้างอิงตัวแปร |
| scatteradd.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ ScatterAdd |
| scatterdiv <t> | แบ่งการอ้างอิงตัวแปรโดยการอัปเดตแบบกระจัดกระจาย |
| scatterdiv.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ ScatterDiv |
| scattermax <t ขยายจำนวน> | ลดการอัปเดตแบบเบาบางลงในการอ้างอิงตัวแปรโดยใช้การดำเนินการ `max` |
| scattermax.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ ScatterMax |
| scattermin <t ขยายจำนวน> | ลดการอัปเดตแบบเบาบางลงในการอ้างอิงตัวแปรโดยใช้การดำเนินการ `min` |
| scattermin.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ ScatterMin |
| scattermul <t> | ทวีคูณการอัพเดทกระจัดกระจายเป็นข้อมูลอ้างอิงตัวแปร |
| scattermul.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ ScatterMul |
| scatternd <u> | Scatters `update 'เป็นเทนเซอร์ของรูปร่าง` รูปร่าง' ตาม 'ดัชนี' |
| scatterndadd <t> | ใช้การเพิ่มอย่างกระจัดกระจายกับค่าแต่ละค่าหรือชิ้นในตัวแปร |
| scatterndadd.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ ScatterNdAdd |
| scatterndmax <t> | คำนวณค่าสูงสุดองค์ประกอบที่ชาญฉลาด |
| scatterndmax.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ ScatterNdMax |
| scatterndmin <t> | คำนวณขั้นต่ำองค์ประกอบที่ชาญฉลาด |
| scatterndmin.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ ScatterNdMin |
| scatterndnonaliasingadd <t> | ใช้การเพิ่มอย่างกระจัดกระจายกับ `อินพุต 'โดยใช้ค่าแต่ละค่าหรือชิ้นส่วน จาก `update 'ตามดัชนี` ดัชนี' |
| scatterndsub <t> | ใช้การลบแบบเบาบางกับค่าแต่ละค่าหรือชิ้นในตัวแปร |
| scatterndsub.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ ScatterNdSub |
| scatterndupdate <t> | ใช้เบาบาง `การอัปเดต 'กับค่าแต่ละค่าหรือชิ้นภายในที่กำหนด ตัวแปรตาม `ดัชนี ' |
| scatterndupdate.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ ScatterNdUpdate |
| Scattersub <T> | ลบการอัพเดทอย่างกระจัดกระจายเป็นข้อมูลอ้างอิงตัวแปร |
| Scattersub.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ ScatterSub |
| scatterupdate <t> | ใช้การอัพเดทแบบเบาบางกับการอ้างอิงตัวแปร |
| scatterupdate.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ ScatterUpdate |
| ขอบเขต | จัดการกลุ่มของคุณสมบัติที่เกี่ยวข้องเมื่อสร้างการดำเนินการ tensorflow เช่นคำนำหน้าชื่อสามัญ |
| segmentMaxv2 <t ขยายหมายเลข> | คำนวณสูงสุดตามส่วนของเทนเซอร์ |
| segmentMinv2 <t ขยายหมายเลข> | คำนวณขั้นต่ำตามส่วนของเทนเซอร์ |
| segmentProdv2 <T> | คำนวณผลิตภัณฑ์ตามส่วนของเทนเซอร์ |
| SegmentsUmv2 <T> | คำนวณผลรวมตามส่วนของเทนเซอร์ |
| Selectv2 <t> | |
| ส่ง | ส่งเทนเซอร์ชื่อจาก send_device ไปยัง recv_device |
| send.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ Send |
| sendtpuembeddinggradients | ทำการอัปเดตการไล่ระดับสีของตารางการฝัง |
| เซิร์ฟเวอร์ | เซิร์ฟเวอร์ tensorflow ในกระบวนการสำหรับใช้ในการฝึกอบรมแบบกระจาย |
| การประชุม | ไดรเวอร์สำหรับการดำเนินการ Graph |
| เซสชันรัน | เอาท์พุทเทนเซอร์และข้อมูลเมตาที่ได้รับเมื่อดำเนินการเซสชัน |
| session.runner | เรียกใช้ Operation S และประเมิน Tensors |
| setdiff1d <t, u ขยายหมายเลข> | คำนวณความแตกต่างระหว่างสองรายการของตัวเลขหรือสตริง |
| การตั้งค่า | จำนวนองค์ประกอบที่ไม่ซ้ำกันตามมิติสุดท้ายของอินพุต `set ' |
| setsize.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ SetSize |
| รูปร่าง | รูปร่างที่เป็นที่รู้จักบางส่วนของเทนเซอร์ที่เกิดจากการดำเนินการ |
| รูปร่าง <u ขยายจำนวน> | ส่งคืนรูปร่างของเทนเซอร์ |
| shapen <u ขยายจำนวน> | ส่งคืนรูปร่างของเทนเซอร์ |
| ชาร์ดดาสเซต | สร้างชุดข้อมูล `` ที่มีเพียง 1/`num_shards 'ของชุดข้อมูลนี้ |
| Sharddataset.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ ShardDataset |
| ShuffleAnDrepeatDatasetv2 | |
| ShuffleAnDrepeatDatasetv2.Options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ ShuffleAndRepeatDatasetV2 |
| shuffledatasetv2 | |
| shuffledatasetv2.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ ShuffleDatasetV2 |
| shuffledatasetv3 | |
| shuffledatasetv3.Options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ ShuffleDatasetV3 |
| shutdowndistributedtpu | ปิดระบบ TPU แบบกระจายที่ทำงานอยู่ |
| shutdowntpusystem | OP ที่ปิดระบบ TPU |
| ขนาด <u ขยายจำนวน> | ส่งคืนขนาดของเทนเซอร์ |
| Skipgram | แยกวิเคราะห์ไฟล์ข้อความและสร้างชุดตัวอย่าง |
| skipgram.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ Skipgram |
| การนอนหลับ | |
| Slice <T> | ส่งคืนชิ้นจาก 'อินพุต' |
| SlidingWindowDataset | สร้างชุดข้อมูลที่ผ่านหน้าต่างเลื่อนผ่าน `input_dataset` |
| SlidingWindowDataSet.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ SlidingWindowDataset |
| Snapshot <T> | ส่งคืนสำเนาของเทนเซอร์อินพุต |
| 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 |
| เวที | Stage values similar to a lightweight Enqueue. |
| Stage.Options | Optional attributes for Stage |
| StageClear | Op removes all elements in the underlying container. |
| StageClear.Options | Optional attributes for StageClear |
| StagePeek | Op peeks at the values at the specified index. |
| StagePeek.Options | Optional attributes for StagePeek |
| StageSize | Op returns the number of elements in the underlying container. |
| StageSize.Options | Optional attributes for StageSize |
| StatefulRandomBinomial <V extends Number> | |
| StatefulStandardNormal <U> | Outputs random values from a normal distribution. |
| StatefulStandardNormalV2 <U> | Outputs random values from a normal distribution. |
| StatefulTruncatedNormal <U> | Outputs random values from a truncated normal distribution. |
| StatefulUniform <U> | Outputs random values from a uniform distribution. |
| StatefulUniformFullInt <U> | Outputs random integers from a uniform distribution. |
| StatefulUniformInt <U> | Outputs random integers from a uniform distribution. |
| StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends Number> | |
| StatelessRandomBinomial <W extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a binomial distribution. |
| StatelessRandomGammaV2 <V extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution. |
| StatelessRandomGammaV3 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution. |
| StatelessRandomGetAlg | Picks the best counter-based RNG algorithm based on device. |
| StatelessRandomGetKeyCounter | Scrambles seed into key and counter, using the best algorithm based on device. |
| StatelessRandomGetKeyCounterAlg | Picks the best algorithm based on device, and scrambles seed into key and counter. |
| StatelessRandomNormalV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom values from a normal distribution. |
| StatelessRandomPoisson <W extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a Poisson distribution. |
| StatelessRandomUniformFullInt <V extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
| StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
| StatelessRandomUniformIntV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
| StatelessRandomUniformV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution. |
| StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extends Number> | Generate a randomly distorted bounding box for an image deterministically. |
| StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options | Optional attributes for StatelessSampleDistortedBoundingBox |
| StatelessShuffle <T> | Randomly and deterministically shuffles a tensor along its first dimension. |
| StatelessTruncatedNormalV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution. |
| StatsAggregatorHandleV2 | |
| StatsAggregatorHandleV2.Options | Optional attributes for StatsAggregatorHandleV2 |
| StatsAggregatorSetSummaryWriter | Set a summary_writer_interface to record statistics using given stats_aggregator. |
| StochasticCastToInt <U extends Number> | Stochastically cast a given tensor from floats to ints. |
| StopGradient <T> | Stops gradient computation. |
| StoreMinibatchStatisticsInFdo | |
| StridedSlice <T> | Return a strided slice from `input`. |
| StridedSlice.Options | Optional attributes for StridedSlice |
| StridedSliceAssign <T> | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
| StridedSliceAssign.Options | Optional attributes for StridedSliceAssign |
| StridedSliceGrad <U> | Returns the gradient of `StridedSlice`. |
| StridedSliceGrad.Options | Optional attributes for StridedSliceGrad |
| StringLower | Converts all uppercase characters into their respective lowercase replacements. |
| StringLower.Options | Optional attributes for StringLower |
| StringNGrams <T extends Number> | Creates ngrams from ragged string data. |
| StringUpper | Converts all lowercase characters into their respective uppercase replacements. |
| StringUpper.Options | Optional attributes for StringUpper |
| Sum <T> | Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. |
| Sum.Options | Optional attributes for Sum |
| SwitchCond <T> | Forwards `data` to the output port determined by `pred`. |
| SyncDevice | Synchronizes the device this op is run on. |
ต
| 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. |
| TPUAnnotateTensorsWithDynamicShape | |
| TPUCompilationResult | Returns the result of a TPU compilation. |
| TPUCompileSucceededAssert | Asserts that compilation succeeded. |
| TPUCopyWithDynamicShape | Op that copies host tensor to device with dynamic shape support. |
| TPUEmbeddingActivations | An op enabling differentiation of TPU Embeddings. |
| TPUExecute | Op that loads and executes a TPU program on a TPU device. |
| TPUExecuteAndUpdateVariables | Op that executes a program with optional in-place variable updates. |
| TpuHandleToProtoKey | Converts XRT's uid handles to TensorFlow-friendly input format. |
| TPUOrdinalSelector | A TPU core selector Op. |
| TPUPartitionedInput <T> | An op that groups a list of partitioned inputs together. |
| TPUPartitionedInput.Options | Optional attributes for TPUPartitionedInput |
| TPUPartitionedInputV2 <T> | An op that groups a list of partitioned inputs together. |
| TPUPartitionedInputV2.Options | Optional attributes for TPUPartitionedInputV2 |
| TPUPartitionedOutput <T> | An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation. |
| TPUPartitionedOutput.Options | Optional attributes for TPUPartitionedOutput |
| TPUPartitionedOutputV2 <T> | An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation. |
| TPUReplicatedInput <T> | Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation. |
| TPUReplicatedInput.Options | Optional attributes for TPUReplicatedInput |
| TPUReplicatedOutput <T> | Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation. |
| TPUReplicateMetadata | Metadata indicating how the TPU computation should be replicated. |
| TPUReplicateMetadata.Options | Optional attributes for TPUReplicateMetadata |
| TPUReshardVariables | Op that reshards on-device TPU variables to specified state. |
| TPURoundRobin | Round-robin load balancing on TPU cores. |
| TridiagonalMatMul <T> | Calculate product with tridiagonal matrix. |
| TridiagonalSolve <T> | Solves tridiagonal systems of equations. |
| TridiagonalSolve.Options | Optional attributes for TridiagonalSolve |
ยู
| 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. |
วี
| 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. |
ว
| ที่ไหน | 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. |
เอ็กซ์
ซี
| 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. |