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Operand

interface publique Opérande

Sous-classes indirectes connues

All , AllToAll <T>, AnonymousHashTable , AnonymousIteratorV3 , AnonymousMultiDeviceIteratorV3 , AnonymousMutableDenseHashTable , AnonymousMutableHashTable , AnonymousMutableHashTableOfTensors , Any , ApplyAdagradV2 <T>, AssertCardinalityDataset , AssertNextDataset , AssertPrevDataset , Assign <T>, AssignAdd4 <Tensors> et .

Tout	Calcule le "et logique" des éléments à travers les dimensions d'un tenseur.
ToutÀTous <T>	Une opération pour échanger des données entre des répliques de TPU.
Table de hachage anonyme	Crée une table de hachage anonyme non initialisée.
AnonymousIteratorV3	Un conteneur pour une ressource d'itérateur.
AnonymousMultiDeviceIteratorV3	Un conteneur pour une ressource d'itérateur multi-périphérique.
AnonymousMutableDenseHashTable	Crée une table de hachage mutable anonyme vide qui utilise des tenseurs comme magasin de sauvegarde.
AnonymousMutableHashTable	Crée une table de hachage mutable anonyme vide.
AnonymousMutableHashTableOfTensors	Crée une table de hachage mutable anonyme vide de valeurs vectorielles.
N'importe quel	Calcule le "ou logique" des éléments à travers les dimensions d'un tenseur.
AppliquerAdagradV2 <T>	Mettez à jour '*var' selon le schéma adagrad.
AssertCardinalityDataset
AssertNextDataset	Une transformation qui affirme quelles transformations se produisent ensuite.
AssertPrevDataset	Une transformation qui affirme quelles transformations se sont produites précédemment.
Affecter <T>	Mettez à jour 'ref' en lui attribuant 'value'.
AffecterAjouter <T>	Mettez à jour 'ref' en y ajoutant 'value'.
AssignSub <T>	Mettez à jour 'ref' en soustrayant 'value'.
AutoShardDataset	Crée un jeu de données qui fragmente le jeu de données d'entrée.
BandedTriangularSolve <T>
Barrière	Définit une barrière qui persiste à travers différentes exécutions de graphique.
TailleBarrièreIncomplète	Calcule le nombre d'éléments incomplets dans la barrière donnée.
TailleBarrièrePrêt	Calcule le nombre d'éléments complets dans la barrière donnée.
BatchMatMulV2 <T>	Multiplie les tranches de deux tenseurs par lots.
BatchMatMulV3 <V>	Multiplie les tranches de deux tenseurs par lots.
LotVersEspace <T>	BatchToSpace pour les tenseurs 4-D de type T.
LotVersEspaceNd <T>	BatchToSpace pour les tenseurs ND de type T.
BesselI0 <T étend le nombre>
BesselI1 <T prolonge le nombre>
BesselJ0 <T prolonge le nombre>
BesselJ1 <T prolonge le nombre>
BesselK0 <T prolonge le nombre>
BesselK0e <T prolonge le nombre>
BesselK1 <T prolonge le nombre>
BesselK1e <T prolonge le nombre>
BesselY0 <T prolonge le nombre>
BesselY1 <T prolonge le nombre>
Bitcast <U>	Bitcaste un tenseur d'un type à un autre sans copier les données.
BoostedTreesStatistiques agrégées	Regroupe le résumé des statistiques accumulées pour le lot.
BoostedTreesCenterBias	Calcule l'a priori à partir des données d'apprentissage (le biais) et remplit le premier nœud avec l'a priori des logits.
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp	Crée un handle vers un BoostedTreesEnsembleResource
BoostedTreesExampleDebugOutputs	Sorties de débogage/d'interprétabilité du modèle pour chaque exemple.
BoostedTreesMakeStatsSummary	Fait le résumé des statistiques accumulées pour le lot.
BoostedTreesPredict	Exécute plusieurs prédicteurs d'ensemble de régression additive sur les instances d'entrée et calcule les logits.
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp	Crée un handle vers un BoostedTreesQuantileStreamResource.
BroadcastDynamicShape <T étend le nombre>	Renvoie la forme de s0 op s1 avec diffusion.
Diffuser vers <T>	Diffusez un tableau pour une forme compatible.
Regrouper	Regroupe les « entrées » en fonction des « limites ».
CSRSparseMatrixToDense <T>	Convertir un CSRSparseMatrix (éventuellement groupé) en dense.
CSVDataset
CSVDatasetV2
CacheDatasetV2
CheckNumericsV2 <T étend le nombre>	Vérifie un tenseur pour les valeurs NaN, -Inf et +Inf.
Choisir le jeu de données le plus rapide
ClipParValeur <T>	Découpe les valeurs de tenseur à un minimum et un maximum spécifiés.
CollateTPUEmbeddingMemory	Une opération qui fusionne les protos de configuration de la mémoire codés en chaîne de tous les hôtes.
CollectiveAllToAllV3 <T étend le nombre>	Échange mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques.
CollectiveBcastRecvV2 <U>	Reçoit une valeur de tenseur diffusée depuis un autre appareil.
CollectiveBcastSendV2 <T>	Diffuse une valeur de tenseur vers un ou plusieurs autres appareils.
CollectiveGather <T étend le nombre>	Accumule mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques.
CollectiveGatherV2 <T étend le nombre>	Accumule mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques.
CollectiveInitializeCommunicator	Initialise un groupe pour les opérations collectives.
CollectivePermute <T>	Une opération pour permuter les Tensors entre les instances de TPU répliquées.
CollectiveReduceV2 <T étend le nombre>	Réduit mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques.
CollectiveReduceV3 <T étend le nombre>	Réduit mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques.
CompositeTensorVariantFromComponents	Encode une valeur `ExtensionType` dans un Tensor scalaire `variant`.
CompressElement	Compresse un élément de jeu de données.
ComputeBatchSize	Calcule la taille de lot statique d'un ensemble de données sans lots partiels.
Concat <T>	Concatène les tenseurs le long d'une dimension.
ConfigureAndInitializeGlobalTPU	Une opération qui met en place les structures centralisées d'un système TPU distribué.
ConfigureDistributedTPU	Configure les structures centralisées pour un système TPU distribué.
ConfigureTPUEmbeddingHost	Op qui configure le logiciel TPUEmbedding sur un hôte.
ConfigureTPUEmbeddingMemory	Op qui configure le logiciel TPUEmbedding sur un hôte.
Constante <T>	Un opérateur produisant une valeur constante.
Copier <T>	Copiez un tenseur de CPU à CPU ou de GPU à GPU.
CopierHôte <T>	Copiez un tenseur sur l'hôte.
Copier vers maillage <T>
CountUpTo <T étend le nombre>	Incrémente 'ref' jusqu'à ce qu'il atteigne 'limit'.
CrossReplicaSum <T étend le nombre>	Une opération pour additionner les entrées sur les instances de TPU répliquées.
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T étend le nombre>	Convertit les paramètres CudnnRNN de la forme canonique à la forme utilisable.
CumulativeLogsumexp <T étend le nombre>	Calculez le produit cumulé du tenseur "x" le long de "l'axe".
DataServiceDataset	Crée un ensemble de données qui lit les données du service tf.data.
DataServiceDatasetV2	Crée un ensemble de données qui lit les données du service tf.data.
Ensemble de donnéesCardinalité	Renvoie la cardinalité de `input_dataset`.
DatasetFromGraph	Crée un jeu de données à partir du `graph_def` donné.
DatasetToGraphV2	Renvoie un GraphDef sérialisé représentant `input_dataset`.
Dawsn <T prolonge le nombre>
DebugGradientIdentity <T>	Opération d'identité pour le débogage de gradient.
DebugGradientRefIdentity <T>	Opération d'identité pour le débogage de gradient.
DebugIdentity <T>	Fournit un mappage d'identité du tenseur d'entrée de type non Ref pour le débogage.
DebugIdentityV2 <T>	Debug Identity V2 Op.
DebugNanCount	Débogage NaN Valeur Compteur Op.
Résumé numérique de débogage	Op. récapitulatif numérique de débogage.
DebugNumericSummaryV2 <U étend le nombre>	Résumé numérique de débogage V2 Op.
DecodeImage <T étend le nombre>	Fonction pour decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg et decode_png.
DecodePaddedRaw <T étend le nombre>	Réinterprète les octets d'une chaîne comme un vecteur de nombres.
DeepCopy <T>	Crée une copie de `x`.
DenseBincount <U étend le nombre>	Compte le nombre d'occurrences de chaque valeur dans un tableau d'entiers.
DenseToCSRSparseMatrixDenseToCSRSparseMatrix	Convertit un tenseur dense en un CSRSparseMatrix (éventuellement groupé).
DétruireVariableTemporaire <T>	Détruit la variable temporaire et renvoie sa valeur finale.
DeviceIndex	Renvoie l'index du périphérique exécuté par l'opération.
DirectedInterleaveDatasetDirectedInterleaveDatasetDirectedInterleaveDataset	Un substitut à `InterleaveDataset` sur une liste fixe de `N` ensembles de données.
DrawBoundingBoxesV2 <T étend le nombre>	Dessinez des cadres de délimitation sur un lot d'images.
DummyIterationCounter
DummyMemoryCache
DummySeedGenerator
Point Dynamique <T>	Entrelacez les valeurs des tenseurs "data" dans un seul tenseur.
ModifierDistance	Calcule la distance d'édition de Levenshtein (éventuellement normalisée).
Einsum <T>	Contraction du tenseur selon la convention de sommation d'Einstein.
Vide <T>	Crée un tenseur avec la forme donnée.
EmptyTensorList	Crée et renvoie une liste de tenseurs vide.
EmptyTensorMap	Crée et renvoie une carte de tenseurs vide.
EncodeProto	L'op sérialise les messages protobuf fournis dans les tenseurs d'entrée.
AssurerForme <T>	Garantit que la forme du tenseur correspond à la forme attendue.
Entrez <T>	Crée ou trouve un cadre enfant et met les "données" à la disposition du cadre enfant.
Erfinv <T étend le nombre>
Norme euclidienne <T>	Calcule la norme euclidienne des éléments sur les dimensions d'un tenseur.
ExécuterTPUEmbeddingPartitioner	Une opération qui exécute le partitionneur TPUEmbedding sur la configuration centrale périphérique et calcule la taille HBM (en octets) requise pour l'opération TPUEmbedding.
Quitter <T>	Quitte le cadre en cours vers son cadre parent.
DévelopperDims <T>	Insère une dimension de 1 dans la forme d'un tenseur.
ExperimentalAutoShardDatasetExperimentalAutoShardDataset	Crée un jeu de données qui fragmente le jeu de données d'entrée.
ExperimentalBytesProducedStatsDataset	Enregistre la taille en octets de chaque élément de `input_dataset` dans un StatsAggregator.
ExperimentalChooseFastestDataset
Cardinalité expérimentale de l'ensemble de données	Renvoie la cardinalité de `input_dataset`.
ExperimentalDenseToSparseBatchDatasetExperimentalDenseToSparseBatchDataset	Crée un ensemble de données qui regroupe les éléments d'entrée dans un SparseTensor.
ExperimentalLatencyStatsDataset	Enregistre la latence de production des éléments `input_dataset` dans un StatsAggregator.
ExperimentalMatchingFilesDatasetExperimentalMatchingFilesDataset
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset	Crée un jeu de données qui remplace le parallélisme intra-op maximal.
ExperimentalParseExampleDatasetExperimentalParseExampleDatasetExperimentalParseExampleDataset	Transforme `input_dataset` contenant des protos `Example` en tant que vecteurs de DT_STRING en un ensemble de données d'objets `Tensor` ou `SparseTensor` représentant les entités analysées.
ExperimentalPrivateThreadPoolDatasetExperimentalPrivateThreadPoolDataset	Crée un ensemble de données qui utilise un pool de threads personnalisé pour calculer `input_dataset`.
ExperimentalRandomDataset	Crée un ensemble de données qui renvoie des nombres pseudo-aléatoires.
ExperimentalRebatchDatasetExperimentalRebatchDataset	Crée un jeu de données qui modifie la taille du lot.
ExperimentalSetStatsAggregatorDatasetExperimentalSetStatsAggregatorDatasetExperimentalSetStatsAggregatorDataset
ExperimentalSlidingWindowDataset	Crée un ensemble de données qui passe une fenêtre glissante sur `input_dataset`.
ExperimentalSqlDatasetExperimentalSqlDataset	Crée un jeu de données qui exécute une requête SQL et émet des lignes du jeu de résultats.
ExperimentalStatsAggregatorHandleExperimentalStatsAggregatorHandleExperimentalStatsAggregatorHandle	Crée une ressource de gestionnaire de statistiques.
ExperimentalStatsAggregatorSummary	Produit un résumé de toutes les statistiques enregistrées par le gestionnaire de statistiques donné.
ExperimentalUnbatchDatasetExperimentalUnbatchDatasetExperimentalUnbatchDataset	Un ensemble de données qui divise les éléments de son entrée en plusieurs éléments.
Expint <T prolonge le nombre>
ExtraireGlimpseV2	Extrait un aperçu du tenseur d'entrée.
ExtractVolumePatches <T étend le nombre>	Extrayez les `patchs` de `input` et placez-les dans la dimension de sortie `"depth"`.
Remplir <U>	Crée un tenseur rempli d'une valeur scalaire.
Finaliser l'ensemble de données	Crée un ensemble de données en appliquant `tf.data.Options` à `input_dataset`.
Empreinte digitale	Génère des valeurs d'empreintes digitales.
FresnelCos <T étend le nombre>
FresnelSin <T étend le nombre>
Rassemblez <T>	Rassemblez les tranches de l'axe `params` `axis` en fonction des `indices`.
RassemblerNd <T>	Rassemblez les tranches de `params` dans un Tensor avec la forme spécifiée par `indices`.
ObtenirOptions	Renvoie les `tf.data.Options` attachées à `input_dataset`.
GetSessionHandle	Stocke le tenseur d'entrée dans l'état de la session en cours.
GetSessionTensor <T>	Récupère la valeur du tenseur spécifié par son handle.
GarantieConst <T>	Donne une garantie au runtime TF que le tenseur d'entrée est une constante.
Table de hachage	Crée une table de hachage non initialisée.
HistogramFixedWidth <U étend le nombre>	Renvoie l'histogramme des valeurs.
Identité <T>	Renvoie un tenseur avec la même forme et le même contenu que le tenseur ou la valeur d'entrée.
IgnoreErrorsDataset	Crée un ensemble de données qui contient les éléments de `input_dataset` en ignorant les erreurs.
ImageProjectiveTransformV2 <T étend le nombre>	Applique la transformation donnée à chacune des images.
ImageProjectiveTransformV3 <T étend le nombre>	Applique la transformation donnée à chacune des images.
ImmutableConst <T>	Renvoie un tenseur immuable à partir de la région mémoire.
InfeedDequeue <T>	Un espace réservé op pour une valeur qui sera introduite dans le calcul.
EnplaceAjouter <T>	Ajoute v dans les lignes spécifiées de x.
InplaceSub <T>	Soustrait `v` dans les lignes spécifiées de `x`.
InplaceUpdate <T>	Met à jour les lignes spécifiées 'i' avec les valeurs 'v'.
IsBoostedTreesEnsembleInitialized	Vérifie si un ensemble d'arbres a été initialisé.
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized	Vérifie si un flux quantile a été initialisé.
IsTPUEmbeddingInitialized	Indique si l'incorporation de TPU est initialisée dans un système TPU distribué.
IsVariableInitialized	Vérifie si un tenseur a été initialisé.
IteratorGetDevice	Renvoie le nom de l'appareil sur lequel `ressource` a été placé.
KMC2ChainInitialization	Renvoie l'index d'un point de données qui doit être ajouté à l'ensemble de départ.
KmeansPlusPlusInitialization	Sélectionne num_to_sample lignes d'entrée à l'aide du critère KMeans++.
KthOrderStatistic	Calcule la statistique d'ordre K d'un ensemble de données.
Ensemble de données LMDB	Crée un jeu de données qui émet les paires clé-valeur dans un ou plusieurs fichiers LMDB.
LinSpace <T étend le nombre>	Génère des valeurs dans un intervalle.
ListDataset	Crée un ensemble de données qui émet chacun des "tenseurs" une fois.
LookupTableFind <U>	Recherche les clés dans une table, affiche les valeurs correspondantes.
LookupTableSize	Calcule le nombre d'éléments dans la table donnée.
BoucleCond	Transfère l'entrée vers la sortie.
LowerBound <U prolonge le nombre>	Applique lower_bound(sorted_search_values, values) le long de chaque ligne.
MakeUnique	Rendre tous les éléments de la dimension non Batch uniques, mais \"proche\" de leur valeur initiale.
MapIncompleteSize	Op renvoie le nombre d'éléments incomplets dans le conteneur sous-jacent.
Taille de la carte	Op renvoie le nombre d'éléments dans le conteneur sous-jacent.
MatrixDiagPartV2 <T>	Renvoie la partie diagonale par lots d'un tenseur par lots.
MatrixDiagPartV3 <T>	Renvoie la partie diagonale par lots d'un tenseur par lots.
MatrixDiagV2 <T>	Renvoie un tenseur diagonal par lots avec des valeurs diagonales par lots données.
MatrixDiagV3 <T>	Renvoie un tenseur diagonal par lots avec des valeurs diagonales par lots données.
MatrixSetDiagV2 <T>	Renvoie un tenseur matriciel par lots avec de nouvelles valeurs diagonales par lots.
MatrixSetDiagV3 <T>	Renvoie un tenseur matriciel par lots avec de nouvelles valeurs diagonales par lots.
Max <T>	Calcule le maximum d'éléments sur les dimensions d'un tenseur.
MaxIntraOpParallelismDataset	Crée un jeu de données qui remplace le parallélisme intra-op maximal.
Mini <T>	Calcule le minimum d'éléments sur les dimensions d'un tenseur.
MirrorPad <T>	Remplit un tenseur avec des valeurs en miroir.
MirrorPadGrad <T>	Opération de dégradé pour l'opération `MirrorPad`.
MulNoNan <T>	Renvoie x * y élément par élément.
MutableDenseHashTable	Crée une table de hachage vide qui utilise des tenseurs comme magasin de sauvegarde.
MutableHashTable	Crée une table de hachage vide.
MutableHashTableOfTensors	Crée une table de hachage vide.
mutex	Crée une ressource Mutex qui peut être verrouillée par `MutexLock`.
MutexLock	Verrouille une ressource mutex.
NcclAllReduce <T étend le nombre>	Génère un tenseur contenant la réduction sur tous les tenseurs d'entrée.
NcclBroadcast <T étend le nombre>	Envoie `input` à tous les appareils connectés à la sortie.
NcclReduce <T étend le nombre>	Réduit `input` de `num_devices` en utilisant `reduction` à un seul périphérique.
Ndtri <T prolonge le nombre>
NextAfter <T étend le nombre>	Renvoie la prochaine valeur représentable de `x1` dans la direction de `x2`, élément par élément.
Itération suivante <T>	Rend son entrée disponible pour la prochaine itération.
NonDeterministicInts <U>	Génère de manière non déterministe des nombres entiers.
NonSerializableDataset
OneHot <U>	Renvoie un tenseur one-hot.
CeuxComme <T>	Renvoie un tenseur de uns avec la même forme et le même type que x.
OptimizeDatasetV2	Crée un ensemble de données en appliquant les optimisations associées à `input_dataset`.
OptionsDataset	Crée un ensemble de données en attachant tf.data.Options à `input_dataset`.
OrderedMapIncompleteSize	Op renvoie le nombre d'éléments incomplets dans le conteneur sous-jacent.
OrderedMapSize	Op renvoie le nombre d'éléments dans le conteneur sous-jacent.
OutfeedDequeue <T>	Récupère un seul tenseur de la sortie de calcul.
OutfeedDequeueV2 <T>	Récupère un seul tenseur de la sortie de calcul.
Sortie <T>	Descripteur symbolique d'un tenseur produit par une `Operation` .
Tampon <T>	Rembourre un tenseur.
ParallelBatchDatasetParallelBatchDataset
ParallèleConcat <T>	Concatène une liste de tenseurs "N" le long de la première dimension.
ParallèleDynamicStitch <T>	Entrelacez les valeurs des tenseurs "data" dans un seul tenseur.
ParseExampleDatasetV2	Transforme `input_dataset` contenant des protos `Example` en tant que vecteurs de DT_STRING en un ensemble de données d'objets `Tensor` ou `SparseTensor` représentant les entités analysées.
Espace réservé <T>	Un espace réservé op pour une valeur qui sera introduite dans le calcul.
Espace réservéAvecDéfaut <T>	Un espace réservé op qui passe par `input` lorsque sa sortie n'est pas alimentée.
Prélinéariser	Un op qui linéarise une valeur Tensor en un tenseur variant opaque.
PrélinéariserTuple	Une opération qui linéarise plusieurs valeurs de tenseur en un tenseur variant opaque.
PrivateThreadPoolDatasetPrivateThreadPoolDataset	Crée un ensemble de données qui utilise un pool de threads personnalisé pour calculer `input_dataset`.
Produit <T>	Calcule le produit des éléments sur les dimensions d'un tenseur.
QuantizeAndDequantizeV4 <T étend le nombre>	Quantifie puis déquantifie un tenseur.
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W étend le nombre>
RaggedBincount <U étend le nombre>	Compte le nombre d'occurrences de chaque valeur dans un tableau d'entiers.
RaggedTensorToTensor <U>	Créez un tenseur dense à partir d'un tenseur déchiqueté, en modifiant éventuellement sa forme.
RaggedTensorToVariant	Encode un `RaggedTensor` dans un `variant` Tensor.
RaggedTensorToVariantGradient <U>	Helper utilisé pour calculer le gradient pour `RaggedTensorToVariant`.
RandomIndexShuffle <T étend le nombre>	Affiche la position de `value` dans une permutation de [0, ..., max_index].
Plage <T étend le nombre>	Crée une séquence de nombres.
Rang	Renvoie le rang d'un tenseur.
ReadVariableOp <T>	Lit la valeur d'une variable.
RebatchDataset	Crée un jeu de données qui modifie la taille du lot.
RebatchDatasetV2	Crée un jeu de données qui modifie la taille du lot.
Recv <T>	Reçoit le tenseur nommé de send_device sur recv_device.
Réduire tout	Calcule le "et logique" des éléments à travers les dimensions d'un tenseur.
RéduireTout	Calcule le "ou logique" des éléments à travers les dimensions d'un tenseur.
RéduireMax <T>	Calcule le maximum d'éléments sur les dimensions d'un tenseur.
RéduireMin <T>	Calcule le minimum d'éléments sur les dimensions d'un tenseur.
RéduireProd <T>	Calcule le produit des éléments sur les dimensions d'un tenseur.
RéduireSomme <T>	Calcule la somme des éléments sur les dimensions d'un tenseur.
RéfEntrée <T>	Crée ou trouve un cadre enfant et met les "données" à la disposition du cadre enfant.
RéfSortie <T>	Quitte le cadre en cours vers son cadre parent.
RéfIdentité <T>	Renvoie le même tenseur de référence que le tenseur de référence d'entrée.
RefNextIteration <T>	Rend son entrée disponible pour la prochaine itération.
RefSelect <T>	Transfère le `index`ième élément de `inputs` à `output`.
Enregistrer l'ensemble de données	Enregistre un jeu de données auprès du service tf.data.
RegisterDatasetV2	Enregistre un jeu de données auprès du service tf.data.
Sortie relais <T>
Remodeler <T>	Remodèle un tenseur.
ResourceAccumulatorNumAccumulated	Renvoie le nombre de gradients agrégés dans les accumulateurs donnés.
ResourceAccumulatorTakeGradient <T>	Extrait le gradient moyen dans le ConditionalAccumulator donné.
ResourceConditionalAccumulatorResourceConditionalAccumulator	Un accumulateur conditionnel pour agréger les gradients.
ResourceCountUpTo <T étend le nombre>	Incrémente la variable pointée par 'ressource' jusqu'à ce qu'elle atteigne 'limite'.
Collecte de ressources <U>	Rassemblez les tranches de la variable pointée par `ressource` en fonction des `indices`.
ResourceGatherNd <U>
RécupérerTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	Récupérez les paramètres d'intégration SGD.
Inverser <T>	Inverse les dimensions spécifiques d'un tenseur.
InverseSéquence <T>	Inverse des tranches de longueur variable.
Réécrire l'ensemble de données
RiscAbs <T étend Nombre>
RiscAdd <T étend Nombre>	Renvoie x + y élément par élément.
RiscBinaryArithmetic <T étend Nombre>
RiscBinaryComparison
RiscBitcast <U>
RiscBroadcast <T>
RiscCast <U>
RiscCeil <T prolonge Nombre>
RiscCholesky <T étend Nombre>
RiscConcat <T>
RiscConv <T étend le nombre>
RiscCos <T étend Nombre>
RiscDiv <T étend Nombre>
RiscDot <T étend le nombre>
RiscExp <T étend Nombre>
RiscFft <T>
RiscFloor <T étend le nombre>
Rassemblement de risque <T>
RiscImag <U prolonge le nombre>
RiscEstFinite
RiscLog <T étend le nombre>
RiscLogiqueEt
RiscLogicalNot
RiscLogicalOr
RiscMax <T étend le nombre>	Renvoie max(x, y) élément par élément.
RiscMin <T étend le nombre>
RiscMul <T étend Nombre>
RiscNeg <T étend le nombre>
RiscPad <T étend le nombre>
RiscPool <T étend le nombre>
RiscPow <T étend le nombre>
RiscAléatoireUniforme
RiscReal <U prolonge Nombre>
RiscReduce <T étend le nombre>
RiscRem <T étend Nombre>
RiscReshape <T étend le nombre>
RiscReverse <T étend Nombre>
RiscScatter <U étend le nombre>
RiscShape <U étend le nombre>
RiscSign <T prolonge le nombre>
RiscSlice <T étend le nombre>
RiscSort <T étend le nombre>
RiscSqueeze <T>
RiscSub <T étend Nombre>
RiscTranspose <T>
RiscTriangularSolve <T étend Nombre>
RiscUnaire <T étend Nombre>
RngReadAndSkip	Avancez le compteur d'un RNG basé sur le compteur.
Rouler <T>	Fait rouler les éléments d'un tenseur le long d'un axe.
SamplingDataset	Crée un jeu de données qui prend un échantillon de Bernoulli du contenu d'un autre jeu de données.
ScaleAndTranslate
ScaleAndTranslateGrad <T étend Number>
ScatterAjouter <T>	Ajoute des mises à jour éparses à une référence de variable.
ScatterDiv <T>	Divise une référence de variable par des mises à jour éparses.
ScatterMax <T étend le nombre>	Réduit les mises à jour éparses en une référence de variable à l'aide de l'opération "max".
ScatterMin <T étend le nombre>	Réduit les mises à jour éparses en une référence de variable à l'aide de l'opération "min".
ScatterMul <T>	Multiplie les mises à jour fragmentées en une référence de variable.
DispersionNd <U>	Disperse les `mises à jour` dans un tenseur de forme `shape` selon les `indices`.
ScatterNdAdd <T>	Applique une addition clairsemée à des valeurs individuelles ou à des tranches dans une variable.
DispersionNdMax <T>	Calcule le maximum par élément.
DispersionNdMin <T>	Calcule le minimum élément par élément.
ScatterNdNonAliasingAjouter <T>	Applique une addition clairsemée à `input` en utilisant des valeurs individuelles ou des tranches de `mises à jour` selon les indices `indices`.
ScatterNdSub <T>	Applique une soustraction éparse à des valeurs individuelles ou à des tranches dans une Variable.
ScatterNdUpdate <T>	Applique des "mises à jour" éparses à des valeurs individuelles ou à des tranches d'un variable selon les "indices".
ScatterSub <T>	Soustrait les mises à jour éparses à une référence de variable.
ScatterUpdate <T>	Applique des mises à jour fragmentées à une référence de variable.
SélectionnezV2 <T>
Définir la taille	Nombre d'éléments uniques le long de la dernière dimension de l'entrée "set".
Forme <U prolonge Nombre>	Renvoie la forme d'un tenseur.
ShardDataset	Crée un `Dataset` qui inclut seulement 1/`num_shards` de cet ensemble de données.
ShuffleAndRepeatDatasetV2
ShuffleDatasetV2
ShuffleDatasetV3
ShutdownTPUSystem	Une opération qui arrête le système TPU.
Taille <U étend le nombre>	Renvoie la taille d'un tenseur.
Ensemble de données de sommeil
Tranche <T>	Renvoie une tranche de 'input'.
SlidingWindowDataset	Crée un ensemble de données qui passe une fenêtre glissante sur `input_dataset`.
Instantané <T>	Renvoie une copie du tenseur d'entrée.
SnapshotDataset	Crée un ensemble de données qui écrira/lira à partir d'un instantané.
SnapshotDatasetReader
SnapshotNestedDatasetReader
SobolSample <T étend le nombre>	Génère des points à partir de la séquence Sobol.
EspaceVersLotNd <T>	SpaceToBatch pour les tenseurs ND de type T.
SparseApplyAdagradV2 <T>	Mettez à jour les entrées pertinentes dans 'var' et 'accum' selon le schéma adagrad.
SparseBincount <U étend le nombre>	Compte le nombre d'occurrences de chaque valeur dans un tableau d'entiers.
SparseMatrixAdd	Addition parcimonieuse de deux matrices CSR, C = alpha * A + beta * B.
SparseMatrixMatMul <T>	Matrice multiplie une matrice clairsemée par une matrice dense.
SparseMatrixMul	Multiplication élément par élément d'une matrice creuse par un tenseur dense.
Matrice clairseméeNNZ	Renvoie le nombre de non-zéros de `sparse_matrix`.
SparseMatrixOrderingAMD	Calcule l'ordre AMD (Approximate Minimum Degree) de "l'entrée".
SparseMatrixSoftmax	Calcule le softmax d'un CSRSparseMatrix.
SparseMatrixSoftmaxGrad	Calcule le gradient de SparseMatrixSoftmax op.
SparseMatrixSparseCholesky	Calcule la décomposition de Cholesky clairsemée de `input`.
SparseMatrixSparseMatMul	La matrice creuse multiplie deux matrices CSR `a` et `b`.
SparseMatrixTranspose	Transpose les dimensions internes (matrices) d'un CSRSparseMatrix.
SparseMatrixZeros	Crée un CSRSparseMatrix entièrement à zéro avec la forme `dense_shape`.
SparseSegmentSumGrad <T étend le nombre>	Calcule les gradients pour SparseSegmentSum.
SparseTensorToCSRSparseMatrix	Convertit un SparseTensor en un CSRSparseMatrix (éventuellement groupé).
Spence <T prolonge le nombre>
Pressez <T>	Supprime les cotes de taille 1 de la forme d'un tenseur.
Pile <T>	Regroupe une liste de tenseurs `N` rang-`R` dans un tenseur rang-`(R+1)`.
Taille de la scène	Op renvoie le nombre d'éléments dans le conteneur sous-jacent.
StatefulRandomBinomial <V étend le nombre>
StatefulStandardNormal <U>	Génère des valeurs aléatoires à partir d'une distribution normale.
StatefulStandardNormalV2 <U>	Génère des valeurs aléatoires à partir d'une distribution normale.
StatefulTruncatedNormal <U>	Génère des valeurs aléatoires à partir d'une distribution normale tronquée.
StatefulUniform <U>	Génère des valeurs aléatoires à partir d'une distribution uniforme.
StatefulUniformFullInt <U>	Génère des entiers aléatoires à partir d'une distribution uniforme.
StatefulUniformInt <U>	Génère des entiers aléatoires à partir d'une distribution uniforme.
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V étend Number>
StatelessRandomBinomial <W étend le nombre>	Génère des nombres aléatoires pseudo-aléatoires déterministes à partir d'une distribution binomiale.
StatelessRandomGammaV2 <V étend le nombre>	Produit des nombres aléatoires pseudo-aléatoires déterministes à partir d'une distribution gamma.
StatelessRandomGetAlg	Choisit le meilleur algorithme RNG basé sur le compteur en fonction de l'appareil.
StatelessRandomNormalV2 <U étend le nombre>	Génère des valeurs pseudo-aléatoires déterministes à partir d'une distribution normale.
StatelessRandomPoisson <W étend le nombre>	Génère des nombres aléatoires pseudo-aléatoires déterministes à partir d'une distribution de Poisson.
StatelessRandomUniformFullInt <V étend Number>	Produit des nombres entiers aléatoires pseudo-aléatoires déterministes à partir d'une distribution uniforme.
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U étend le nombre>	Produit des nombres entiers aléatoires pseudo-aléatoires déterministes à partir d'une distribution uniforme.
StatelessRandomUniformIntV2 <U étend le nombre>	Produit des nombres entiers aléatoires pseudo-aléatoires déterministes à partir d'une distribution uniforme.
StatelessRandomUniformV2 <U étend le nombre>	Produit des valeurs aléatoires pseudo-aléatoires déterministes à partir d'une distribution uniforme.
Sans étatShuffle <T>	Mélange de manière aléatoire et déterministe un tenseur le long de sa première dimension.
StatelessTruncatedNormalV2 <U étend le nombre>	Génère des valeurs pseudo-aléatoires déterministes à partir d'une distribution normale tronquée.
StatsAggregatorHandleV2
ArrêtDégradé <T>	Arrête le calcul du gradient.
StridedSlice <T>	Renvoie une tranche striée à partir de `input`.
StriedSliceAssign <T>	Attribuez `value` à la référence l-value en tranches de `ref`.
StridedSliceGrad <U>	Renvoie le dégradé de `StridedSlice`.
StringLower	Convertit tous les caractères majuscules en leurs remplacements respectifs en minuscules.
StringUpper	Convertit tous les caractères minuscules en leurs remplacements majuscules respectifs.
Somme <T>	Calcule la somme des éléments sur les dimensions d'un tenseur.
TPUCompilationResult	Renvoie le résultat d'une compilation TPU.
TPUEmbeddingActivations	Une opération permettant de différencier les incorporations de TPU.
TPUOrdinalSelector	Un sélecteur de noyau en TPU Op.
TPUPartitionedInput <T>	Une opération qui regroupe une liste d'entrées partitionnées.
TPUReplicatedInput <T>	Connecte N entrées à un calcul TPU répliqué à N voies.
TPURoundRobin	Équilibrage de charge circulaire sur les cœurs TPU.
VariableTemporaire <T>	Renvoie un tenseur qui peut être muté, mais qui ne persiste qu'au cours d'une seule étape.
TensorArrayGather <T>	Rassemblez des éléments spécifiques du TensorArray dans la sortie "value".
TensorArrayPack <T>
TensorArrayLire <T>	Lit un élément du TensorArray dans la sortie `value`.
TensorArrayScatter	Dispersez les données de la valeur d'entrée dans des éléments TensorArray spécifiques.
TensorArraySize	Obtenez la taille actuelle du TensorArray.
TensorArraySplit	Divisez les données de la valeur d'entrée en éléments TensorArray.
TensorArrayUnpack
TensorArrayWrite	Poussez un élément sur le tensor_array.
TensorListConcatLists
TensorListElementShape <T étend le nombre>	La forme des éléments de la liste donnée, sous forme de tenseur.
TensorListFromTensor	Crée une TensorList qui, lorsqu'elle est empilée, a la valeur de `tensor`.
TensorListGather <T>	Crée un Tensor en indexant dans le TensorList.
TensorListGetItem <T>
TensorListLength	Renvoie le nombre de tenseurs dans la liste de tenseurs d'entrée.
TensorListPushBack	Renvoie une liste qui a le `Tensor` passé comme dernier élément et les autres éléments de la liste donnée dans `input_handle`.
TensorListPushBackBatch
TensorListReserve	Liste de la taille donnée avec des éléments vides.
TensorListResize	Redimensionne la liste.
TensorListScatter	Crée une TensorList en indexant dans un Tensor.
TensorListScatterIntoExistingList	Disperse le tenseur aux indices dans une liste d'entrée.
TensorListScatterV2	Crée une TensorList en indexant dans un Tensor.
TensorListSetItem
TensorListSplit	Divise un tenseur en une liste.
TensorListStack <T>	Empile tous les tenseurs de la liste.
TensorMapErase	Renvoie une carte de tenseurs avec l'élément de la clé donnée effacé.
TensorMapHasKey	Retourne si la clé donnée existe dans la carte.
TensorMapInsert	Renvoie une carte qui est le 'input_handle' avec la paire clé-valeur donnée insérée.
TensorMapLookup <U>	Renvoie la valeur d'une clé donnée dans une carte de tenseurs.
TensorMapSizeTensorMapSize	Renvoie le nombre de tenseurs dans la carte de tenseurs d'entrée.
TensorMapStackKeys <T>	Renvoie une pile Tensor de toutes les clés d'une carte Tensor.
TensorScatterAdd <T>	Ajoute des "mises à jour" clairsemées à un tenseur existant en fonction des "indices".
TensorScatterMax <T>	Appliquez une mise à jour clairsemée à un tenseur en prenant le maximum élément par élément.
TensorScatterMin <T>
TensorScatterSub <T>	Soustrait les "mises à jour" clairsemées d'un tenseur existant en fonction des "indices".
TensorScatterUpdate <T>	Répartissez les "mises à jour" dans un tenseur existant en fonction des "indices".
TensorStridedSliceUpdate <T>	Attribuez `value` à la référence de valeur l en tranches de `input`.
ThreadPoolDataset	Crée un ensemble de données qui utilise un pool de threads personnalisé pour calculer `input_dataset`.
ThreadPoolHandleThreadPoolHandle	Crée un ensemble de données qui utilise un pool de threads personnalisé pour calculer `input_dataset`.
Mosaïque <T>	Construit un tenseur en tuilant un tenseur donné.
Horodatage	Fournit le temps écoulé depuis l'époque en secondes.
ToBool	Convertit un tenseur en prédicat scalaire.
TpuHandleToProtoKey	Convertit les descripteurs uid de XRT au format d'entrée compatible avec TensorFlow.
TridiagonalMatMul <T>	Calculer le produit avec une matrice tridiagonale.
TridiagonalRésoudre <T>	Résout des systèmes tridiagonaux d'équations.
Dégrouper <T>	Inverse le fonctionnement de Batch pour une seule sortie Tensor.
UnbatchGrad <T>	Dégradé de Unbatch.
UnicodeEncode	Encoder un tenseur d'entiers en chaînes unicode.
UniformDequantize <U prolonge le nombre>	Effectuez une déquantification sur l'entrée "Tensor" quantifiée.
Quantification uniforme <U>	Effectuez la quantification sur Tensor `input`.
UniformQuantizedClipByValue <T>	Effectuez un clip par valeur sur l'opérande "Tensor" quantifié.
UniformQuantizedDot <U>	Effectuez un point quantifié de tenseur quantifié 'lhs' et de tenseur quantifié 'rhs' pour créer une 'sortie' quantifiée.
UniformQuantizedDotHybrid <V étend le nombre>	Effectuez un point hybride quantifié du tenseur flottant `lhs` et du tenseur quantifié `rhs`.
UniformRequantize <U>	Compte tenu de l'"entrée" du tenseur quantifié, requantifiez-le avec de nouveaux paramètres de quantification.
Ensemble de données unique	Crée un ensemble de données qui contient les éléments uniques de `input_dataset`.
UnravelIndex <T étend le nombre>	Convertit un tableau d'indices plats en un tuple de tableaux de coordonnées.
Jointure de segment non trié
UnwrapDatasetVariant
UpperBound <U prolonge le nombre>	Applique upper_bound(sorted_search_values, values) le long de chaque ligne.
VarHandleOp	Crée un handle vers une ressource Variable.
VarIsInitializedOp	Vérifie si une variable basée sur un handle de ressource a été initialisée.
Variable <T>	Maintient l'état sous la forme d'un tenseur qui persiste à travers les étapes.
VariableShape <T étend le nombre>	Renvoie la forme de la variable pointée par `ressource`.
Où	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
XlaConcatND <T>	Concats input tensor across all dimensions.
XlaRecvFromHost <T>	An op to receive a tensor from the host.
XlaRecvTPUEmbeddingDeduplicationData	Receives deduplication data (indices and weights) from the embedding core.
Xlog1py <T>	Returns 0 if x == 0, and x * log1p(y) otherwise, elementwise.
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.

Interface implemented by operands of a TensorFlow operation.

Example usage:

// The "decodeJpeg" operation can be used as an operand to the "cast" operation
 Operand&lt;UInt8&gt; decodeJpeg = ops.image().decodeJpeg(...);
 ops.math().cast(decodeJpeg, DataType.FLOAT);

 // The output "y" of the "unique" operation can be used as an operand to the "cast" operation
 Output&lt;Integer&gt; y = ops.array().unique(...).y();
 ops.math().cast(y, Float.class);

 // The "split" operation can be used as operand list to the "concat" operation
 Iterable&lt;? extends Operand&lt;Float&gt;&gt; split = ops.array().split(...);
 ops.array().concat(0, split);

Public Methods

abstract Output <T>

asOutput ()

Returns the symbolic handle of a tensor.

Public Methods

public abstract Output <T> asOutput ()

Returns the symbolic handle of a tensor.

Inputs to TensorFlow operations are outputs of another TensorFlow operation. This method is used to obtain a symbolic handle that represents the computation of the input.

Operand

Public Methods

Public Methods

public abstract Output <T> asOutput ()

See Also