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Operand

공개 인터페이스 피연산자

알려진 간접 서브클래스

All , AllToAll <T>, AnonymousHashTable , AnonymousIteratorV3 , AnonymousMultiDeviceIteratorV3 , AnonymousMutableDenseHashTable , AnonymousMutableHashTable , AnonymousMutableHashTableOfTensors , Any , ApplyAdagradV2 < T > , AssertData

모두	텐서 차원에서 요소의 "논리적 및"를 계산합니다.
모두모두 <T>	TPU 복제본 간에 데이터를 교환하는 작업입니다.
익명 해시 테이블	초기화되지 않은 익명 해시 테이블을 만듭니다.
AnonymousIteratorV3	반복자 리소스에 대한 컨테이너입니다.
AnonymousMultiDeviceIteratorV3	다중 장치 반복자 리소스에 대한 컨테이너입니다.
AnonymousMutableDenseHashTable	텐서를 백업 저장소로 사용하는 비어 있는 익명의 변경 가능한 해시 테이블을 만듭니다.
AnonymousMutableHashTable	비어 있는 익명의 변경 가능한 해시 테이블을 만듭니다.
AnonymousMutableHashTableOfTensors	벡터 값으로 구성된 비어 있는 익명의 변경 가능한 해시 테이블을 만듭니다.
어느	텐서 차원에 걸쳐 요소의 "논리적 또는"를 계산합니다.
적용AdagradV2 <T>	adagrad 체계에 따라 '*var'를 업데이트하십시오.
AssertCardinalityDataset
AssertNextDataset	다음에 어떤 변환이 발생하는지 확인하는 변환입니다.
AssertPrev 데이터 집합	이전에 발생한 변환을 확인하는 변환입니다.
<T> 할당	'value'를 할당하여 'ref'를 업데이트합니다.
할당추가 <T>	'value'를 추가하여 'ref'를 업데이트하십시오.
할당 서브 <T>	'value'를 빼서 'ref'를 업데이트하십시오.
AutoShard 데이터 세트	입력 데이터 세트를 분할하는 데이터 세트를 생성합니다.
BandedTriangularSolve <T>
장벽	다양한 그래프 실행 간에 지속되는 장벽을 정의합니다.
배리어 불완전한 크기	주어진 장벽에서 불완전한 요소의 수를 계산합니다.
BarrierReady크기	주어진 장벽에 있는 완전한 요소의 수를 계산합니다.
BatchMatMulV2 <T>	2개의 텐서 조각을 일괄적으로 곱합니다.
BatchMatMulV3 <V>	2개의 텐서 조각을 일괄적으로 곱합니다.
BatchToSpace <T>	T 유형의 4차원 텐서에 대한 BatchToSpace
BatchToSpaceNd <T>	T 유형의 ND 텐서에 대한 BatchToSpace
BesselI0 <T 확장 수>
BesselI1 <T 확장 수>
BesselJ0 <T 확장 수>
BesselJ1 <T 확장 수>
BesselK0 <T 확장 수>
BesselK0e <T 확장 수>
BesselK1 <T 확장 수>
BesselK1e <T 확장 수>
BesselY0 <T 확장 수>
BesselY1 <T 확장 수>
비트캐스트 <U>	데이터를 복사하지 않고 한 유형에서 다른 유형으로 텐서를 비트캐스트합니다.
BoostedTreesAggregateStats	배치에 대한 누적 통계 요약을 집계합니다.
BoostedTreesCenterBias	훈련 데이터(편향)에서 사전을 계산하고 로짓의 사전으로 첫 번째 노드를 채웁니다.
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp	BoostedTreesEnsembleResource에 대한 핸들을 생성합니다.
BoostedTreesExampleDebugOutputs	각 예제에 대한 디버깅/모델 해석 가능성 출력.
BoostedTreesMakeStatsSummary	배치에 대한 누적 통계 요약을 작성합니다.
BoostedTreePredict	입력 인스턴스에 대해 다중 가법 회귀 앙상블 예측자를 실행하고 로짓을 계산합니다.
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp	BoostedTreesQuantileStreamResource에 대한 핸들을 생성합니다.
BroadcastDynamicShape <T 확장 숫자>	브로드캐스트와 함께 s0 op s1의 모양을 반환합니다.
<T> 로 방송	호환되는 모양에 대한 배열을 브로드캐스트합니다.
버킷화	'경계'를 기반으로 '입력'을 버킷화합니다.
CSRSparseMatrixToDense <T>	(일괄 배치 가능) CSRSparseMatrix를 고밀도로 변환합니다.
CSV 데이터 세트
CSVDatasetV2
CacheDatasetV2
CheckNumericsV2 <T 확장 숫자>	텐서에서 NaN, -Inf 및 +Inf 값을 확인합니다.
가장 빠른 데이터 세트 선택
ClipByValue <T>	텐서 값을 지정된 최소값 및 최대값으로 자릅니다.
CollateTPUE임베딩메모리	모든 호스트의 문자열 인코딩된 메모리 구성 프로토스를 병합하는 작업입니다.
CollectiveAllToAllV3 <T 확장 번호>	동일한 유형 및 모양의 여러 텐서를 상호 교환합니다.
CollectiveBcastRecvV2 <U>	다른 장치에서 브로드캐스트된 텐서 값을 수신합니다.
CollectiveBcastSendV2 <T>	하나 이상의 다른 장치에 텐서 값을 브로드캐스트합니다.
CollectiveGather <T 확장 번호>	동일한 유형 및 모양의 여러 텐서를 상호 누적합니다.
CollectiveGatherV2 <T 확장 수>	동일한 유형 및 모양의 여러 텐서를 상호 누적합니다.
집단초기화커뮤니케이터	집합 작업을 위해 그룹을 초기화합니다.
집단퍼뮤트 <T>	복제된 TPU 인스턴스에서 텐서를 치환하는 Op입니다.
CollectiveReduceV2 <T 확장 수>	동일한 유형 및 모양의 여러 텐서를 상호 축소합니다.
CollectiveReduceV3 <T 확장 수>	동일한 유형 및 모양의 여러 텐서를 상호 축소합니다.
CompositeTensorVariantFromComponents	'ExtensionType' 값을 'variant' 스칼라 텐서로 인코딩합니다.
요소 압축	데이터 세트 요소를 압축합니다.
ComputeBatch 크기	부분 배치가 아닌 데이터 세트의 정적 배치 크기를 계산합니다.
연결 <T>	한 차원을 따라 텐서를 연결합니다.
글로벌TPU 구성 및 초기화	분산 TPU 시스템을 위한 중앙 집중식 구조를 설정하는 작업입니다.
분산 TPU 구성	분산 TPU 시스템을 위한 중앙 집중식 구조를 설정합니다.
구성TPUEembedding호스트	호스트에서 TPUEmbedding 소프트웨어를 구성하는 작업입니다.
TPUE임베딩메모리 구성	호스트에서 TPUEmbedding 소프트웨어를 구성하는 작업입니다.
상수 <T>	상수 값을 생성하는 연산자입니다.
복사 <T>	CPU에서 CPU로 또는 GPU에서 GPU로 텐서를 복사합니다.
카피호스트 <T>	텐서를 호스트에 복사합니다.
CopyToMesh <T>
CountUpTo <T 확장 숫자>	'limit'에 도달할 때까지 'ref'를 증가시킵니다.
CrossReplicaSum <T 확장 숫자>	복제된 TPU 인스턴스에서 입력을 합산하는 Op입니다.
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T 확장 수>	CudnnRNN 매개변수를 표준 형식에서 사용 가능한 형식으로 변환합니다.
CumulativeLogsumexp <T 확장 수>	`축`을 따라 텐서 `x`의 누적 곱을 계산합니다.
데이터 서비스 데이터 세트	tf.data 서비스에서 데이터를 읽는 데이터 세트를 생성합니다.
DataServiceDatasetV2	tf.data 서비스에서 데이터를 읽는 데이터 세트를 생성합니다.
데이터세트카디널리티	`input_dataset`의 카디널리티를 반환합니다.
그래프에서 데이터세트	주어진 `graph_def`에서 데이터세트를 생성합니다.
DatasetToGraphV2	`input_dataset`을 나타내는 직렬화된 GraphDef를 반환합니다.
새벽 <T는 숫자를 확장>
DebugGradientIdentity <T>	그래디언트 디버깅을 위한 아이덴티티 연산.
DebugGradientRefIdentity <T>	그래디언트 디버깅을 위한 아이덴티티 연산.
디버그 ID <T>	디버깅을 위해 비 Ref 유형 입력 텐서의 ID 매핑을 제공합니다.
DebugIdentityV2 <T>	디버그 ID V2 Op.
DebugNanCount	디버그 NaN 값 카운터 Op.
디버그숫자요약	디버그 숫자 요약 Op.
DebugNumericSummaryV2 <U 확장 숫자>	디버그 수치 요약 V2 Op.
DecodeImage <T 확장 숫자>	디코더_bmp, 디코드_gif, 디코드_jpeg 및 디코드_png에 대한 함수입니다.
DecodePaddedRaw <T 확장 숫자>	문자열의 바이트를 숫자 벡터로 재해석합니다.
딥카피 <T>	'x'의 복사본을 만듭니다.
DenseBincount <U 확장 숫자>	정수 배열에서 각 값의 발생 횟수를 계산합니다.
DenseToCSRSparseMatrix	조밀한 텐서를 (일부 일괄 처리된) CSRSparseMatrix로 변환합니다.
DestroyTemporaryVariable <T>	임시 변수를 파괴하고 최종 값을 반환합니다.
장치 색인	작업이 실행되는 장치의 인덱스를 반환합니다.
DirectedInterleave 데이터 세트	고정된 'N' 데이터세트 목록에서 'InterleaveDataset'을 대체합니다.
DrawBoundingBoxesV2 <T 확장 숫자>	이미지 배치에 경계 상자를 그립니다.
더미반복 카운터
더미메모리캐시
DummySeedGenerator
다이나믹스티치 <T>	`data` 텐서의 값을 단일 텐서로 인터리브합니다.
편집거리	(정규화될 수 있음) Levenshtein Edit Distance를 계산합니다.
아인섬 <T>	아인슈타인 합산 규칙에 따른 텐서 수축.
비어 있음 <T>	주어진 모양으로 텐서를 생성합니다.
빈텐서리스트	빈 텐서 목록을 만들고 반환합니다.
빈텐서맵	빈 텐서 맵을 만들고 반환합니다.
인코딩프로토	op는 입력 텐서에 제공된 protobuf 메시지를 직렬화합니다.
모양 보장 <T>	텐서의 모양이 예상되는 모양과 일치하는지 확인합니다.
<T> 입력	자식 프레임을 만들거나 찾아서 자식 프레임에서 '데이터'를 사용할 수 있도록 합니다.
Erfinv <T는 숫자를 확장합니다>
유클리드 놈 <T>	텐서 차원에서 요소의 유클리드 노름을 계산합니다.
실행TPUEmbeddingPartitioner	중앙 구성에서 TPUEmbedding 파티셔너를 실행하는 작업 TPUEmbedding 작업에 필요한 HBM 크기(바이트)를 계산합니다.
종료 <T>	현재 프레임을 부모 프레임으로 종료합니다.
ExpandDims <T>	텐서의 모양에 차원 1을 삽입합니다.
실험적AutoShardDataset	입력 데이터 세트를 분할하는 데이터 세트를 생성합니다.
ExperimentalBytesProducedStatsDataset	StatsAggregator에서 `input_dataset`의 각 요소의 바이트 크기를 기록합니다.
ExperimentalChooseFastestDataset
ExperimentalDataset카디널리티	`input_dataset`의 카디널리티를 반환합니다.
ExperimentalDenseToSparseBatchDataset	입력 요소를 SparseTensor로 일괄 처리하는 데이터 세트를 만듭니다.
ExperimentalLatencyStatsDataset	StatsAggregator에서 'input_dataset' 요소를 생성하는 대기 시간을 기록합니다.
ExperimentalMatchingFilesDataset
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset	최대 내부 작업 병렬 처리를 재정의하는 데이터 세트를 만듭니다.
ExperimentalParseExampleDataset	DT_STRING의 벡터로 `Example` 프로토스를 포함하는 `input_dataset`을 구문 분석된 기능을 나타내는 `Tensor` 또는 `SparseTensor` 객체의 데이터세트로 변환합니다.
ExperimentalPrivateThreadPoolDataset	사용자 지정 스레드 풀을 사용하여 'input_dataset'을 계산하는 데이터세트를 만듭니다.
실험적임의데이터세트	의사 난수를 반환하는 데이터 집합을 만듭니다.
ExperimentalRebatchDataset	배치 크기를 변경하는 데이터세트를 만듭니다.
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset
ExperimentalSlidingWindowDataset	'input_dataset'에 슬라이딩 윈도우를 전달하는 데이터셋을 생성합니다.
실험적 SQL 데이터 세트	SQL 쿼리를 실행하고 결과 집합의 행을 내보내는 데이터 집합을 만듭니다.
ExperimentalStatsAggregatorHandle	통계 관리자 리소스를 만듭니다.
ExperimentalStatsAggregatorSummary	주어진 통계 관리자에 의해 기록된 모든 통계의 요약을 생성합니다.
실험적 UnbatchDataset	입력 요소를 여러 요소로 분할하는 데이터세트입니다.
확장 <T 확장 숫자>
ExtractGlimpseV2	입력 텐서에서 엿보기를 추출합니다.
ExtractVolumePatches <T 확장 숫자>	`input`에서 `patches`를 추출하여 `"depth"` 출력 차원에 넣습니다.
<U> 채우기	스칼라 값으로 채워진 텐서를 만듭니다.
데이터 세트 종료	`input_dataset`에 `tf.data.Options` 를 적용하여 데이터 세트를 생성합니다.
지문	지문 값을 생성합니다.
FresnelCos <T 확장 수>
FresnelSin <T 확장 수>
모여라 <T>	'인덱스'에 따라 'params' 축 'axis'에서 슬라이스를 수집합니다.
수집Nd <T>	'params'에서 '인덱스'로 지정된 모양의 텐서로 슬라이스를 수집합니다.
GetOptions	`input_dataset`에 첨부된 `tf.data.Options` 를 반환합니다.
GetSessionHandle	현재 세션의 상태에서 입력 텐서를 저장합니다.
GetSessionTensor <T>	핸들로 지정된 텐서의 값을 가져옵니다.
GuaranteeConst <T>	입력 텐서가 상수라는 것을 TF 런타임에 보장합니다.
해시 테이블	초기화되지 않은 해시 테이블을 생성합니다.
HistogramFixedWidth <U 확장 숫자>	값의 히스토그램을 반환합니다.
아이덴티티 <T>	입력 텐서 또는 값과 모양 및 내용이 동일한 텐서를 반환합니다.
IgnoreErrorsDataset	오류를 무시하고 `input_dataset`의 요소를 포함하는 데이터 세트를 생성합니다.
ImageProjectiveTransformV2 <T 확장 숫자>	주어진 변환을 각 이미지에 적용합니다.
ImageProjectiveTransformV3 <T 확장 숫자>	주어진 변환을 각 이미지에 적용합니다.
불변 상수 <T>	메모리 영역에서 변경할 수 없는 텐서를 반환합니다.
InfeedDequeue <T>	계산에 제공될 값에 대한 자리 표시자 op입니다.
InplaceAdd <T>	x의 지정된 행에 v를 추가합니다.
InplaceSub <T>	'v'를 'x'의 지정된 행으로 뺍니다.
인플레이스업데이트 <T>	지정된 행 'i'를 값 'v'로 업데이트합니다.
IsBoostedTreesEnsembleInitialized	트리 앙상블이 초기화되었는지 확인합니다.
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized	분위수 스트림이 초기화되었는지 확인합니다.
IsTPUE임베딩초기화	분산 TPU 시스템에서 TPU 임베딩이 초기화되는지 여부입니다.
IsVariableInitialized	텐서가 초기화되었는지 확인합니다.
IteratorGetDevice	'리소스'가 배치된 장치의 이름을 반환합니다.
KMC2Chain초기화	시드 세트에 추가해야 하는 데이터 포인트의 인덱스를 반환합니다.
KmeansPlusPlus초기화	KMeans++ 기준을 사용하여 입력의 num_to_sample 행을 선택합니다.
KthOrderStatistic	데이터 세트의 K차 통계를 계산합니다.
LMDB데이터세트	하나 이상의 LMDB 파일에서 키-값 쌍을 내보내는 데이터 세트를 만듭니다.
LinSpace <T 확장 번호>	간격으로 값을 생성합니다.
ListDataset	각 '텐서'를 한 번 내보내는 데이터세트를 만듭니다.
LookupTable찾기 <U>	테이블에서 키를 조회하고 해당 값을 출력합니다.
조회 테이블 크기	주어진 테이블의 요소 수를 계산합니다.
루프콘드	입력을 출력으로 전달합니다.
LowerBound <U 확장 수>	각 행을 따라 lower_bound(sorted_search_values, values)를 적용합니다.
MakeUnique	비 Batch 차원의 모든 요소를 고유하게 만들지 만 \"닫기\" 그들의 초기 값.
지도불완전크기	Op는 기본 컨테이너의 불완전한 요소 수를 반환합니다.
맵 크기	Op는 기본 컨테이너의 요소 수를 반환합니다.
MatrixDiagPartV2 <T>	일괄 처리된 텐서의 일괄 처리된 대각선 부분을 반환합니다.
MatrixDiagPartV3 <T>	일괄 처리된 텐서의 일괄 처리된 대각선 부분을 반환합니다.
MatrixDiagV2 <T>	주어진 배치된 대각선 값으로 배치된 대각선 텐서를 반환합니다.
MatrixDiagV3 <T>	주어진 배치된 대각선 값으로 배치된 대각선 텐서를 반환합니다.
MatrixSetDiagV2 <T>	새로운 일괄 처리된 대각선 값이 있는 일괄 처리된 행렬 텐서를 반환합니다.
MatrixSetDiagV3 <T>	새로운 일괄 처리된 대각선 값이 있는 일괄 처리된 행렬 텐서를 반환합니다.
최대 <T>	텐서 차원에서 요소의 최대값을 계산합니다.
MaxIntraOpParallelismDataset	최대 내부 작업 병렬 처리를 재정의하는 데이터 세트를 만듭니다.
최소 <T>	텐서 차원에서 요소의 최소값을 계산합니다.
미러패드 <T>	미러링된 값으로 텐서를 채웁니다.
MirrorPadGrad <T>	'MirrorPad' op에 대한 그라디언트 op.
물노난 <T>	요소별로 x * y를 반환합니다.
가변 밀도 해시 테이블	텐서를 백업 저장소로 사용하는 빈 해시 테이블을 만듭니다.
변경 가능한 해시 테이블	빈 해시 테이블을 생성합니다.
MutableHashTableOfTensors	빈 해시 테이블을 생성합니다.
뮤텍스	'MutexLock'으로 잠글 수 있는 뮤텍스 리소스를 생성합니다.
뮤텍스락	뮤텍스 리소스를 잠급니다.
NcclAllReduce <T 확장 숫자>	모든 입력 텐서에 대한 감소를 포함하는 텐서를 출력합니다.
NcclBroadcast <T 확장 번호>	출력에 연결된 모든 장치에 '입력'을 보냅니다.
NcclReduce <T 확장 수>	`reduction`을 사용하여 `num_devices`에서 `input`을 단일 장치로 줄입니다.
Ndtri <T 확장 수>
NextAfter <T 확장 번호>	요소별로 `x2` 방향으로 `x1`의 다음으로 표현할 수 있는 값을 반환합니다.
다음반복 <T>	다음 반복에서 입력을 사용할 수 있도록 합니다.
NonDeterministicInt <U>	일부 정수를 비결정적으로 생성합니다.
직렬화 불가능 데이터세트
원핫 <U>	원-핫 텐서를 반환합니다.
원스라이크 <T>	x와 모양과 유형이 같은 1의 텐서를 반환합니다.
OptimizeDatasetV2	관련 최적화를 `input_dataset`에 적용하여 데이터세트를 생성합니다.
옵션데이터세트	tf.data.Options를 `input_dataset`에 첨부하여 데이터 세트를 생성합니다.
OrderedMapIncompleteSize	Op는 기본 컨테이너의 불완전한 요소 수를 반환합니다.
OrderedMapSize	Op는 기본 컨테이너의 요소 수를 반환합니다.
OutfeedDequeue <T>	계산 아웃피드에서 단일 텐서를 검색합니다.
OutfeedDequeueV2 <T>	계산 아웃피드에서 단일 텐서를 검색합니다.
출력 <T>	`Operation` 에 의해 생성된 텐서에 대한 기호 핸들입니다.
패드 <T>	텐서를 채웁니다.
병렬 배치 데이터 세트
병렬 연결 <T>	첫 번째 차원을 따라 'N' 텐서 목록을 연결합니다.
ParallelDynamicStitch <T>	`data` 텐서의 값을 단일 텐서로 인터리브합니다.
ParseExampleDatasetV2	DT_STRING의 벡터로 `Example` 프로토스를 포함하는 `input_dataset`을 구문 분석된 기능을 나타내는 `Tensor` 또는 `SparseTensor` 객체의 데이터세트로 변환합니다.
자리 표시자 <T>	계산에 제공될 값에 대한 자리 표시자 op입니다.
PlaceholderWithDefault <T>	출력이 공급되지 않을 때 '입력'을 통과하는 자리 표시자 op입니다.
사전 선형화	하나의 텐서 값을 불투명한 변형 텐서로 선형화하는 연산입니다.
사전 선형화 튜플	여러 텐서 값을 불투명한 변형 텐서로 선형화하는 연산입니다.
PrivateThreadPool 데이터 집합	사용자 지정 스레드 풀을 사용하여 'input_dataset'을 계산하는 데이터세트를 만듭니다.
제품 <T>	텐서 차원에서 요소의 곱을 계산합니다.
QuantizeAndDequantizeV4 <T 확장 수>	양자화는 텐서를 역양자화합니다.
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W 확장 수>
RaggedBincount <U 확장 숫자>	정수 배열에서 각 값의 발생 횟수를 계산합니다.
비정형 텐서에서 텐서 <U>	비정형 텐서에서 조밀한 텐서를 생성하여 모양을 변경할 수 있습니다.
RaggedTensorToVariant	`RaggedTensor`를 `variant` Tensor로 인코딩합니다.
RaggedTensorToVariantGradient <U>	'RaggedTensorToVariant'의 그래디언트를 계산하는 데 사용되는 도우미입니다.
RandomIndexShuffle <T 확장 숫자>	[0, ..., max_index] 순열에서 `value`의 위치를 출력합니다.
범위 <T 확장 숫자>	일련의 숫자를 만듭니다.
계급	텐서의 순위를 반환합니다.
ReadVariableOp <T>	변수의 값을 읽습니다.
RebatchDataset	배치 크기를 변경하는 데이터세트를 만듭니다.
RebatchDatasetV2	배치 크기를 변경하는 데이터세트를 만듭니다.
수신 <T>	recv_device의 send_device에서 명명된 텐서를 수신합니다.
모두 줄이기	텐서 차원에서 요소의 "논리적 및"를 계산합니다.
모두 줄이기	텐서 차원에 걸쳐 요소의 "논리적 또는"를 계산합니다.
리듀스맥스 <T>	텐서 차원에서 요소의 최대값을 계산합니다.
최소 감소 <T>	텐서 차원에서 요소의 최소값을 계산합니다.
리듀스프로드 <T>	텐서 차원에서 요소의 곱을 계산합니다.
축소 합계 <T>	텐서 차원의 요소 합계를 계산합니다.
참조입력 <T>	자식 프레임을 만들거나 찾아서 자식 프레임에서 '데이터'를 사용할 수 있도록 합니다.
참조 출구 <T>	현재 프레임을 부모 프레임으로 종료합니다.
참조 ID <T>	입력 참조 텐서와 동일한 참조 텐서를 반환합니다.
RefNextIteration <T>	다음 반복에서 입력을 사용할 수 있도록 합니다.
참조선택 <T>	`inputs`의 `index`번째 요소를 `output`으로 전달합니다.
레지스터 데이터셋	tf.data 서비스에 데이터세트를 등록합니다.
RegisterDatasetV2	tf.data 서비스에 데이터세트를 등록합니다.
릴레이아웃 <T>
변형 <T>	텐서를 재구성합니다.
ResourceAccumulatorNumAccumulated	주어진 누산기에서 집계된 그라디언트 수를 반환합니다.
ResourceAccumulatorTakeGradient <T>	주어진 ConditionalAccumulator에서 평균 기울기를 추출합니다.
ResourceConditionalAccumulator	그라디언트를 집계하기 위한 조건부 누산기.
ResourceCountUpTo <T 확장 번호>	'limit'에 도달할 때까지 'resource'가 가리키는 변수를 증가시킵니다.
자원 수집 <U>	'인덱스'에 따라 '리소스'가 가리키는 변수에서 슬라이스를 수집합니다.
ResourceGatherNd <U>
TPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters 검색	SGD 포함 매개변수를 검색합니다.
역 <T>	텐서의 특정 차원을 뒤집습니다.
역순 <T>	가변 길이 슬라이스를 뒤집습니다.
재작성 데이터 세트
RiscAbs <T 확장 번호>
RiscAdd <T 확장 번호>	요소별로 x + y를 반환합니다.
RiscBinaryArithmetic <T 확장 숫자>
RiscBinaryComparison
RiscBitcast <U>
Risc방송 <T>
리스캐스트 <U>
RiscCeil <T 확장 숫자>
RiscCholesky <T 확장 수>
RiscConcat <T>
RiscConv <T 확장 숫자>
RiscCos <T 확장 숫자>
RiscDiv <T 확장 숫자>
RiscDot <T 확장 숫자>
RiscExp <T 확장 숫자>
RiscFft <T>
RiscFloor <T 확장 숫자>
RiscGather <T>
RiscImag <U 확장 숫자>
RiscIsFinite
RiscLog <T 확장 번호>
RiscLogicalAnd
Risc논리적이지 않음
Risc논리적 또는
RiscMax <T 확장 수>	요소별로 max(x, y)를 반환합니다.
RiscMin <T 확장 수>
RiscMul <T 확장 숫자>
RiscNeg <T 확장 숫자>
RiscPad <T 확장 숫자>
RiscPool <T 확장 숫자>
RiscPow <T 확장 번호>
RiscRandomUniform
RiscReal <U 확장 숫자>
RiscReduce <T 확장 숫자>
RiscRem <T 확장 번호>
RiscReshape <T 확장 숫자>
RiscReverse <T 확장 숫자>
RiscScatter <U 확장 숫자>
RiscShape <U 확장 숫자>
RiscSign <T 확장 숫자>
RiscSlice <T 확장 숫자>
RiscSort <T 확장 숫자>
RiscSqueeze <T>
RiscSub <T 확장 번호>
RiscTranspose <T>
RiscTriangularSolve <T 확장 수>
RiscUnary <T 확장 숫자>
읽기 및 건너뛰기	카운터 기반 RNG의 카운터를 전진시킵니다.
롤 <T>	축을 따라 텐서의 요소를 롤링합니다.
샘플링 데이터 세트	다른 데이터세트 내용의 베르누이 샘플을 사용하는 데이터세트를 만듭니다.
스케일 및 번역
ScaleAndTranslateGrad <T 확장 숫자>
분산 추가 <T>	변수 참조에 희소 업데이트를 추가합니다.
ScatterDiv <T>	희소 업데이트로 변수 참조를 나눕니다.
ScatterMax <T 확장 수>	'max' 작업을 사용하여 희소 업데이트를 변수 참조로 줄입니다.
ScatterMin <T 확장 수>	'min' 작업을 사용하여 희소 업데이트를 변수 참조로 줄입니다.
스캐터멀 <T>	희소 업데이트를 변수 참조로 곱합니다.
분산형 <U>	'업데이트'는 '인덱스'에 따라 '모양' 모양의 텐서로 분산됩니다.
ScatterNdAdd <T>	변수의 개별 값이나 조각에 희소 추가를 적용합니다.
ScatterNdMax <T>	요소별 최대값을 계산합니다.
ScatterNdMin <T>	요소별 최소값을 계산합니다.
ScatterNdNonAliasingAdd <T>	개별 값 또는 조각을 사용하여 '입력'에 희소 추가를 적용합니다. 인덱스 '인덱스'에 따라 '업데이트'에서.
ScatterNdSub <T>	변수의 개별 값이나 조각에 희소 빼기를 적용합니다.
ScatterNdUpdate <T>	주어진 내의 개별 값이나 조각에 희소한 '업데이트'를 적용합니다. '인덱스'에 따른 변수.
스캐터 서브 <T>	변수 참조에 대한 희소 업데이트를 뺍니다.
스캐터업데이트 <T>	변수 참조에 희소 업데이트를 적용합니다.
셀렉트V2 <T>
크기 설정	입력 `set`의 마지막 차원에 따른 고유 요소의 수입니다.
모양 <U 확장 수>	텐서의 모양을 반환합니다.
샤드 데이터셋	이 데이터세트의 1/`num_shards`만 포함하는 `Dataset`을 생성합니다.
ShuffleAndRepeatDatasetV2
ShuffleDatasetV2
ShuffleDatasetV3
ShutdownTPU시스템	TPU 시스템을 종료하는 작업입니다.
크기 <U 확장 수>	텐서의 크기를 반환합니다.
Sleep 데이터셋
슬라이스 <T>	'입력'에서 슬라이스를 반환합니다.
슬라이딩 윈도우 데이터셋	'input_dataset'에 슬라이딩 윈도우를 전달하는 데이터셋을 생성합니다.
스냅샷 <T>	입력 텐서의 복사본을 반환합니다.
SnapshotDataset	스냅샷에 쓰거나 스냅샷에서 읽을 데이터 세트를 만듭니다.
SnapshotDatasetReader
SnapshotNestedDatasetReader
SobolSample <T 확장 수>	Sobol 시퀀스에서 포인트를 생성합니다.
SpaceToBatchNd <T>	T 유형의 ND 텐서에 대한 SpaceToBatch
SparseApplyAdagradV2 <T>	adagrad 체계에 따라 'var' 및 'accum'의 관련 항목을 업데이트합니다.
SparseBincount <U 확장 숫자>	정수 배열에서 각 값의 발생 횟수를 계산합니다.
SparseMatrix추가	두 CSR 행렬의 희소 추가, C = 알파 * A + 베타 * B.
SparseMatrixMatMul <T>	희소 행렬과 조밀 행렬을 행렬 곱합니다.
SparseMatrixMul	조밀한 텐서가 있는 희소 행렬의 요소별 곱셈입니다.
SparseMatrixNNZ	`sparse_matrix`의 0이 아닌 수를 반환합니다.
SparseMatrixOrderingAMD	'입력'의 대략적인 최소 차수(AMD) 순서를 계산합니다.
SparseMatrixSoftmax	CSRSparseMatrix의 softmax를 계산합니다.
SparseMatrixSoftmaxGrad	SparseMatrixSoftmax 연산의 기울기를 계산합니다.
SparseMatrixSparseCholesky	'input'의 희소 촐레스키 분해를 계산합니다.
SparseMatrixSparseMatMul	희소 행렬은 2개의 CSR 행렬 'a'와 'b'를 곱합니다.
SparseMatrixTranspose	CSRSparseMatrix의 내부(행렬) 차원을 전치합니다.
SparseMatrixZeros	'dense_shape' 모양으로 모두 0인 CSRSparseMatrix를 만듭니다.
SparseSegmentSumGrad <T 확장 수>	SparseSegmentSum에 대한 기울기를 계산합니다.
SparseTensorToCSRSparseMatrix	SparseTensor를 (일괄 처리된) CSRSparseMatrix로 변환합니다.
스펜스 <T는 숫자를 확장합니다>
스퀴즈 <T>	텐서의 모양에서 크기 1의 차원을 제거합니다.
스택 <T>	`N` 순위-`R` 텐서 목록을 하나의 순위-`(R+1)` 텐서로 압축합니다.
스테이지 크기	Op는 기본 컨테이너의 요소 수를 반환합니다.
StatefulRandomBinomial <V 확장 수>
StatefulStandardNormal <U>	정규 분포에서 임의의 값을 출력합니다.
StatefulStandardNormalV2 <U>	정규 분포에서 임의의 값을 출력합니다.
StatefulTruncatedNormal <U>	잘린 정규 분포에서 임의의 값을 출력합니다.
스테이트풀유니폼 <U>	균일 분포에서 임의의 값을 출력합니다.
StatefulUniformFullInt <U>	균일 분포에서 임의의 정수를 출력합니다.
StatefulUniformInt <U>	균일 분포에서 임의의 정수를 출력합니다.
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V 확장 수>
StatelessRandomBinomial <W 확장 수>	이항 분포에서 결정적 의사 난수를 출력합니다.
StatelessRandomGammaV2 <V 확장 수>	감마 분포에서 결정적 의사 난수를 출력합니다.
StatelessRandomGetAlg	장치를 기반으로 최고의 카운터 기반 RNG 알고리즘을 선택합니다.
StatelessRandomNormalV2 <U 확장 숫자>	정규 분포에서 결정적 의사 난수 값을 출력합니다.
StatelessRandomPoisson <W 확장 수>	푸아송 분포에서 결정론적 의사 난수를 출력합니다.
StatelessRandomUniformFullInt <V 확장 수>	균일 분포에서 결정론적 의사 난수 정수를 출력합니다.
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U 확장 숫자>	균일 분포에서 결정론적 의사 난수 정수를 출력합니다.
StatelessRandomUniformIntV2 <U 확장 숫자>	균일 분포에서 결정론적 의사 난수 정수를 출력합니다.
StatelessRandomUniformV2 <U 확장 숫자>	균일 분포에서 결정적 의사 난수 값을 출력합니다.
무국적셔플 <T>	첫 번째 차원을 따라 텐서를 무작위로 결정적으로 섞습니다.
StatelessTruncatedNormalV2 <U 확장 수>	잘린 정규 분포에서 결정적 의사 난수 값을 출력합니다.
StatsAggregatorHandleV2
StopGradient <T>	기울기 계산을 중지합니다.
스트라이드 슬라이스 <T>	`input`에서 스트라이드 슬라이스를 반환합니다.
StridedSliceAssign <T>	'ref'의 슬라이스된 l-value 참조에 'value'를 할당합니다.
StridedSliceGrad <U>	'StridedSlice'의 그래디언트를 반환합니다.
문자열 낮추기	모든 대문자를 각각의 소문자 대체 문자로 변환합니다.
StringUpper	모든 소문자를 해당 대문자로 변환합니다.
합계 <T>	텐서 차원의 요소 합계를 계산합니다.
TPU컴파일 결과	TPU 컴파일 결과를 반환합니다.
TPUE임베딩활성화	TPU 임베딩의 차별화를 가능하게 하는 작업입니다.
TPUOrdinalSelector	TPU 코어 선택기 Op.
TPUPartitionedInput <T>	분할된 입력 목록을 함께 그룹화하는 작업입니다.
TPU복제 입력 <T>	N개의 입력을 N 방향 복제된 TPU 계산에 연결합니다.
TPURoundRobin	TPU 코어의 라운드 로빈 로드 밸런싱.
임시변수 <T>	변경될 수 있지만 단일 단계 내에서만 지속되는 텐서를 반환합니다.
TensorArrayGather <T>	TensorArray의 특정 요소를 'value' 출력으로 수집합니다.
텐서어레이팩 <T>
텐서어레이 읽기 <T>	TensorArray의 요소를 'value' 출력으로 읽어들입니다.
TensorArrayScatter	입력 값의 데이터를 특정 TensorArray 요소로 분산합니다.
텐서배열크기	TensorArray의 현재 크기를 가져옵니다.
TensorArraySplit	입력 값의 데이터를 TensorArray 요소로 분할합니다.
TensorArray 언팩
TensorArrayWrite	tensor_array에 요소를 푸시합니다.
TensorListConcatLists
TensorListElementShape <T 확장 숫자>	텐서로서 주어진 목록의 요소 모양입니다.
TensorListFromTensor	스택될 때 'tensor' 값을 갖는 TensorList를 만듭니다.
TensorListGather <T>	TensorList에 인덱싱하여 Tensor를 만듭니다.
TensorListGetItem <T>
텐서 목록 길이	입력 텐서 목록의 텐서 수를 반환합니다.
텐서 목록 푸시백	전달된 '텐서'가 마지막 요소로 포함되고 주어진 목록의 다른 요소가 'input_handle'에 포함된 목록을 반환합니다.
텐서리스트 푸시백 배치
텐서 목록 예약	빈 요소가 있는 지정된 크기의 목록입니다.
텐서 목록 크기 조정	목록의 크기를 조정합니다.
TensorListScatter	Tensor로 인덱싱하여 TensorList를 만듭니다.
TensorListScatterIntoExistingList	입력 목록의 인덱스에 텐서를 분산시킵니다.
TensorListScatterV2	Tensor로 인덱싱하여 TensorList를 만듭니다.
TensorListSetItem
TensorListSplit	텐서를 목록으로 분할합니다.
텐서리스트스택 <T>	목록의 모든 텐서를 쌓습니다.
텐서맵 지우기	주어진 키의 항목이 지워진 텐서 맵을 반환합니다.
TensorMapHasKey	주어진 키가 맵에 존재하는지 여부를 반환합니다.
텐서맵삽입	주어진 키-값 쌍이 삽입된 'input_handle'인 맵을 반환합니다.
TensorMapLookup <U>	텐서 맵의 주어진 키에서 값을 반환합니다.
텐서맵 크기	입력 텐서 맵의 텐서 수를 반환합니다.
TensorMapStackKeys <T>	텐서 맵에 있는 모든 키의 텐서 스택을 반환합니다.
TensorScatterAdd <T>	'인덱스'에 따라 기존 텐서에 희소한 '업데이트'를 추가합니다.
TensorScatterMax <T>	요소별 최대값을 취하는 텐서에 희소 업데이트를 적용합니다.
TensorScatterMin <T>
TensorScatterSub <T>	'인덱스'에 따라 기존 텐서에서 희소 '업데이트'를 뺍니다.
TensorScatter업데이트 <T>	'인덱스'에 따라 '업데이트'를 기존 텐서로 분산시킵니다.
텐서스트라이드슬라이스 업데이트 <T>	'input'의 슬라이스된 l-value 참조에 'value'를 할당합니다.
스레드 풀 데이터 세트	사용자 지정 스레드 풀을 사용하여 'input_dataset'을 계산하는 데이터세트를 만듭니다.
ThreadPoolHandle	사용자 지정 스레드 풀을 사용하여 'input_dataset'을 계산하는 데이터세트를 만듭니다.
타일 <T>	주어진 텐서를 타일링하여 텐서를 생성합니다.
타임스탬프	Epoch 이후의 시간(초)을 제공합니다.
토불	텐서를 스칼라 술어로 변환합니다.
TpuHandleToProtoKey	XRT의 uid 핸들을 TensorFlow 친화적인 입력 형식으로 변환합니다.
TridiagonalMatMul <T>	삼각 행렬로 곱을 계산합니다.
TridiagonalSolve <T>	삼각 방정식의 시스템을 풉니다.
일괄 해제 <T>	단일 출력 Tensor에 대한 Batch 작업을 반대로 합니다.
UnbatchGrad <T>	Unbatch의 그라디언트.
유니코드 인코딩	int 텐서를 유니코드 문자열로 인코딩합니다.
UniformDequantize <U는 숫자를 확장합니다>	양자화된 텐서 '입력'에 대해 역양자화를 수행합니다.
균일퀀타이즈 <U>	Tensor '입력'에서 양자화를 수행합니다.
UniformQuantizedClipByValue <T>	양자화된 Tensor '피연산자'에 대해 값으로 클립을 수행합니다.
UniformQuantizedDot <U>	양자화된 텐서 `lhs`와 양자화된 텐서 `rhs`의 양자화된 점을 수행하여 양자화된 `출력`을 만듭니다.
UniformQuantizedDotHybrid <V 확장 수>	float Tensor `lhs`와 양자화된 Tensor `rhs`의 하이브리드 양자화된 점을 수행합니다.
UniformRequantize <U>	양자화된 텐서 '입력'이 주어지면 이를 새로운 양자화 매개변수로 재양자화합니다.
고유 데이터 세트	'input_dataset'의 고유한 요소를 포함하는 데이터세트를 생성합니다.
UnravelIndex <T 확장 숫자>	평면 인덱스의 배열을 좌표 배열의 튜플로 변환합니다.
정렬되지 않은 세그먼트 조인
UnwrapDatasetVariant
상한 <U 확장 수>	각 행을 따라 upper_bound(sorted_search_values, values)를 적용합니다.
VarHandleOp	변수 리소스에 대한 핸들을 만듭니다.
VarIsInitializedOp	리소스 핸들 기반 변수가 초기화되었는지 확인합니다.
변수 <T>	여러 단계에 걸쳐 지속되는 텐서 형태의 상태를 유지합니다.
VariableShape <T 확장 숫자>	`resource`가 가리키는 변수의 모양을 반환합니다.
어디에	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