Предупреждение. Этот API устарел и будет удален в будущей версии TensorFlow после того, как замена станет стабильной.

Эта страница переведена с помощью Cloud Translation API.

Switch to English

Operand

общедоступный интерфейс операнд

Известные косвенные подклассы

All , AllToAll <T> , AnonymousHashTable , AnonymousIteratorV3 , AnonymousMultiDeviceIteratorV3 , AnonymousMutableDenseHashTable , AnonymousMutableHashTable , AnonymousMutableHashTableOfTensors , Any , ApplyAdagradV2 <T>, AssertCardinalityDataset , AssertNextDataset , Assert7 < TrevDataset , Assign <T4T5>, и другие, Assign.

Все	Вычисляет «логическое И» элементов по измерениям тензора.
Все ко всем <T>	Op для обмена данными между репликами TPU.
AnonymousHashTable	Создает неинициализированную анонимную хеш-таблицу.
Анонимный итератор V3	Контейнер для ресурса итератора.
AnonymousMultiDeviceIteratorV3	Контейнер для ресурса итератора с несколькими устройствами.
AnonymousMutableDenseHashTable	Создает пустую анонимную изменяемую хеш-таблицу, в которой в качестве резервного хранилища используются тензоры.
AnonymousMutableHashTable	Создает пустую анонимную изменяемую хэш-таблицу.
AnonymousMutableHashTableOfTensors	Создает пустую анонимную изменяемую хеш-таблицу векторных значений.
Любой	Вычисляет «логическое или» элементов по измерениям тензора.
ПрименитьAdagradV2 <T>	Обновите '*var' в соответствии со схемой adagrad.
Набор данных AssertCardinality
AssertNextDataset	Преобразование, которое утверждает, какие преобразования произойдут дальше.
Ассертпревдатасет	Преобразование, которое утверждает, какие преобразования произошли ранее.
Назначить <T>	Обновите «ссылку», присвоив ей «значение».
НазначитьДобавить <T>	Обновите 'ref', добавив к нему 'value'.
НазначитьПод <T>	Обновите 'ref', вычтя из него 'value'.
AutoShardDataset	Создает набор данных, который разбивает входной набор данных.
BandedTriangularSolve <T>
Барьер	Определяет барьер, который сохраняется при различных исполнениях графа.
БарьерНеполныйРазмер	Вычисляет количество незавершенных элементов в заданном барьере.
BarrierReadySize	Вычисляет количество полных элементов в заданном барьере.
BatchMatMulV2 <T>	Умножает срезы двух тензоров в пакетах.
BatchMatMulV3 <V>	Умножает срезы двух тензоров в пакетах.
Пакетное пространство <T>	BatchToSpace для четырехмерных тензоров типа T.
BatchToSpaceNd <T>	BatchToSpace для тензоров ND типа T.
BesselI0 <T расширяет число>
BesselI1 <T расширяет число>
BesselJ0 <T расширяет число>
BesselJ1 <T расширяет число>
BesselK0 <T расширяет число>
BesselK0e <T расширяет число>
BesselK1 <T расширяет число>
BesselK1e <T расширяет число>
BesselY0 <T расширяет число>
BesselY1 <T расширяет число>
Битовая передача <U>	Преобразует тензор из одного типа в другой без копирования данных.
BoostedTreesAggregateStats	Агрегирует сводку накопленной статистики по пакету.
BoostedTreesCenterBias	Вычисляет априорное значение на основе обучающих данных (смещение) и заполняет первый узел априорным значением логитов.
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp	Создает дескриптор BoostedTreesEnsembleResource.
BoostedTreesExampleDebugOutputs	Результаты отладки/интерпретируемости модели для каждого примера.
BoostedTreesMakeStatsСводка	Делает сводку накопленной статистики по партии.
BoostedTreesPredict	Запускает несколько предикторов ансамбля аддитивной регрессии для входных экземпляров и вычисляет логиты.
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp	Создает дескриптор BoostedTreesQuantileStreamResource.
BroadcastDynamicShape <T расширяет число>	Верните форму s0 op s1 с трансляцией.
Трансляция на <T>	Передайте массив для совместимой формы.
ведро	Разделяет «входные данные» на основе «границ».
CSRSparseMatrixToDense <T>	Преобразуйте (возможно, пакетную) CSRSparseMatrix в плотную.
CSVНабор данных
CSVDatasetV2
CacheDatasetV2
CheckNumericsV2 <T расширяет число>	Проверяет тензор на значения NaN, -Inf и +Inf.
Выберите самый быстрый набор данных
КлипПоЗначению <T>	Обрезает значения тензора до указанного минимума и максимума.
РазобратьTPUEmbeddingMemory	Операция, которая объединяет протоколы конфигурации памяти в строковой кодировке со всех хостов.
CollectiveAllToAllV2 <T расширяет число>	Взаимно обменивает несколько тензоров одинакового типа и формы.
CollectiveAllToAllV3 <T расширяет число>	Взаимно обменивает несколько тензоров одинакового типа и формы.
Коллективбкастреквв2 <U>	Получает широковещательное значение тензора от другого устройства.
Коллективбкастсендв2 <T>	Передает значение тензора на одно или несколько других устройств.
CollectiveGather <T расширяет число>	Взаимно накапливает несколько тензоров одинакового типа и формы.
CollectiveGatherV2 <T расширяет число>	Взаимно накапливает несколько тензоров одинакового типа и формы.
КоллективИнициализироватьКоммуникатор	Инициализирует группу для коллективных операций.
Коллективная перестановка <T>	Op для перестановки тензоров между реплицированными экземплярами TPU.
CollectiveReduceScatterV2 <T расширяет число>	Взаимно уменьшает несколько тензоров одинакового типа и формы и рассеивает результат.
CollectiveReduceV2 <T расширяет число>	Взаимно уменьшает несколько тензоров одинакового типа и формы.
CollectiveReduceV3 <T расширяет число>	Взаимно уменьшает несколько тензоров одинакового типа и формы.
СоставнойTensorVariantFromComponents	Кодирует значение «ExtensionType» в скалярный тензор «variant».
СжатьЭлемент	Сжимает элемент набора данных.
ComputeBatchSize	Вычисляет статический размер пакета набора данных без частичных пакетов.
ComputeDedupDataTupleMask	Операция вычисляет маску кортежа данных дедупликации из встроенного ядра.
Объединение <T>	Объединяет тензоры по одному измерению.
Конфигурандинициализеглобалтпу	Оператор, который устанавливает централизованные структуры для распределенной системы TPU.
Конфигуритедистрибутедтпу	Настраивает централизованные структуры для распределенной системы TPU.
КонфигурироватьTPUEmbeddingHost	Операция, которая настраивает программное обеспечение TPUEmbedding на хосте.
Настроить ТПУэмбеддингпамять	Операция, которая настраивает программное обеспечение TPUEmbedding на хосте.
Константа <Т>	Оператор, производящий постоянное значение.
Conv2DBackpropFilterV2 <T расширяет число>	Вычисляет градиенты свертки относительно фильтра.
Conv2DBackpropInputV2 <T расширяет число>	Вычисляет градиенты свертки относительно входных данных.
Копировать <Т>	Скопируйте тензор из ЦП в ЦП или ГП в ГП.
Копировать хост <T>	Скопируйте тензор на host.
Копировать в сетку <T>
Копитомешград <T>
CountUpTo <T расширяет число>	Увеличивает 'ref', пока не достигнет 'limit'.
CrossReplicaSum <T расширяет число>	Op для суммирования входных данных по реплицированным экземплярам TPU.
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T расширяет число>	Преобразует параметры CudnnRNN из канонической формы в пригодную для использования форму.
CumulativeLogsumexp <T расширяет число>	Вычислите кумулятивный продукт тензора «x» вдоль «оси».
DataServiceДатасет	Создает набор данных, который считывает данные из службы tf.data.
DataServiceDatasetV2	Создает набор данных, который считывает данные из службы tf.data.
Набор данныхКардинальность	Возвращает мощность `input_dataset`.
Набор данных из графика	Создает набор данных из заданного `graph_def`.
Набор данныхToGraphV2	Возвращает сериализованный GraphDef, представляющий input_dataset.
Доусн <T расширяет число>
DebugGradientIdentity <T>	Идентификационная операция для отладки градиента.
DebugGradientRefIdentity <T>	Идентификационная операция для отладки градиента.
Отладочная идентификация <T>	Предоставляет сопоставление идентификаторов входного тензора, отличного от типа Ref, для отладки.
DebugIdentityV2 <T>	Отладочная идентификация V2 Op.
DebugNanCount	Отладка счетчика значений NaN Op.
DebugNumericSummary	Числовая сводка отладки, соч.
DebugNumericSummaryV2 <U расширяет число>	Числовая сводка отладки, версия 2, соч.
DecodeImage <T расширяет число>	Функция для decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg и decode_png.
DecodePaddedRaw <T расширяет число>	Переинтерпретируйте байты строки как вектор чисел.
Глубокое копирование <T>	Делает копию `x`.
DenseBincount <U расширяет число>	Подсчитывает количество вхождений каждого значения в целочисленный массив.
DenseToCSRSparseMatrix	Преобразует плотный тензор в (возможно, пакетный) CSRSparseMatrix.
Уничтожить временную переменную <T>	Уничтожает временную переменную и возвращает ее окончательное значение.
индекс устройства	Возвращает индекс устройства, на котором выполняется операция.
DirectedInterleaveDataset	Замена для `InterleaveDataset` в фиксированном списке из `N` наборов данных.
DrawBoundingBoxesV2 <T расширяет число>	Нарисуйте ограничивающие рамки на пакете изображений.
DummyIterationCounter
DummyMemoryCache
DummySeedGenerator
Динамическая строчка <T>	Чередуйте значения из тензоров «данных» в один тензор.
РедактироватьРасстояние	Вычисляет (возможно, нормализованное) расстояние редактирования Левенштейна.
Эйнсум <T>	Тензорное сжатие согласно правилу суммирования Эйнштейна.
Пусто <Т>	Создает тензор заданной формы.
ПустойTensorList	Создает и возвращает пустой список тензоров.
ПустаяTensorMap	Создает и возвращает пустую тензорную карту.
КодироватьProto	Оператор сериализует сообщения protobuf, представленные во входных тензорах.
Обеспечить форму <T>	Гарантирует, что форма тензора соответствует ожидаемой форме.
Введите <Т>	Создает или находит дочерний фрейм и делает «данные» доступными для дочернего фрейма.
Erfinv <T расширяет число>
Евклидова норма <T>	Вычисляет евклидову норму элементов по измерениям тензора.
ВыполнитьTPUEmbeddingPartitioner	Операция, которая выполняет разделитель TPUEmbedding в центральной конфигурации. устройства и вычисляет размер HBM (в байтах), необходимый для работы TPUEmbedding.
Выход <Т>	Выход из текущего кадра в его родительский кадр.
Расширьте размеры <T>	Вставляет размерность 1 в форму тензора.
ExperimentalAutoShardDataset	Создает набор данных, который разбивает входной набор данных.
ExperimentalBytesProducedStatsDataset	Записывает размер в байтах каждого элемента input_dataset в StatsAggregator.
ExperimentalChooseFastestDataset
ExperimentalDatasetКардинальность	Возвращает мощность `input_dataset`.
Набор данных ExperimentalDenseToSparseBatch	Создает набор данных, который объединяет входные элементы в SparseTensor.
ExperimentalLatencyStatsDataset	Записывает задержку создания элементов input_dataset в StatsAggregator.
Набор данных ExperimentalMatchingFiles
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset	Создает набор данных, который переопределяет максимальный внутриоперационный параллелизм.
ExperimentalParseExampleDataset	Преобразует input_dataset, содержащий прототипы «Example» в виде векторов DT_STRING, в набор данных объектов «Tensor» или «SparseTensor», представляющих проанализированные функции.
ExperimentalPrivateThreadPoolDataset	Создает набор данных, который использует пользовательский пул потоков для вычисления `input_dataset`.
ExperimentalRandomDataset	Создает набор данных, который возвращает псевдослучайные числа.
ExperimentalRebatchDataset	Создает набор данных, который изменяет размер пакета.
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset
ExperimentalSlidingWindowDataset	Создает набор данных, который пропускает скользящее окно над `input_dataset`.
ExperimentalSqlDataset	Создает набор данных, который выполняет SQL-запрос и выдает строки результирующего набора.
ExperimentalStatsAggregatorHandle	Создает ресурс диспетчера статистики.
ExperimentalStatsAggregatorСводка	Создает сводку любой статистики, записанной данным менеджером статистики.
ExperimentalUnbatchDataset	Набор данных, который разбивает входные элементы на несколько элементов.
Exint <T расширяет число>
ИзвлечьGlimpseV2	Извлекает представление из входного тензора.
ExtractVolumePatches <T расширяет число>	Извлеките «заплатки» из «ввода» и поместите их в выходное измерение «глубина».
Заполнить <U>	Создает тензор, заполненный скалярным значением.
FinalizeDataset	Создает набор данных, применяя `tf.data.Options` к `input_dataset`.
Отпечаток пальца	Генерирует значения отпечатков пальцев.
FresnelCos <T расширяет число>
FresnelSin <T расширяет число>
Соберите <Т>	Соберите срезы от оси params по оси `index`.
Собрать Nd <T>	Соберите срезы из `params` в тензор с формой, заданной `indices`.
GetOptions	Возвращает `tf.data.Options` , прикрепленный к `input_dataset`.
GetSessionHandle	Сохраните входной тензор в состоянии текущего сеанса.
GetSessionTensor <T>	Получите значение тензора, указанного его дескриптором.
ГарантияКонст <T>	Гарантирует среде выполнения TF, что входной тензор является константой.
Хеш-таблица	Создает неинициализированную хеш-таблицу.
HistogramFixedWidth <U расширяет число>	Возвращает гистограмму значений.
Личность <Т>	Возвращает тензор с той же формой и содержимым, что и входной тензор или значение.
Игнореррорсдатасет	Создает набор данных, содержащий элементы input_dataset, игнорируя ошибки.
ImageProjectiveTransformV2 <T расширяет число>	Применяет данное преобразование к каждому из изображений.
ImageProjectiveTransformV3 <T расширяет число>	Применяет данное преобразование к каждому из изображений.
Неизменяемая константа <T>	Возвращает неизменяемый тензор из области памяти.
InfeedDequeue <T>	Замещающая операция для значения, которое будет передано в вычисление.
InplaceAdd <T>	Добавляет v в указанные строки x.
InplaceSub <T>	Вычитает `v` из указанных строк `x`.
InplaceUpdate <T>	Обновляет указанные строки «i» значениями «v».
IsBoostedTreesEnsembleInitialized	Проверяет, был ли инициализирован ансамбль деревьев.
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized	Проверяет, был ли инициализирован поток квантилей.
Истпуэмбеддингинициализед	Инициализировано ли внедрение TPU в распределенной системе TPU.
IsVariableInitialized	Проверяет, был ли инициализирован тензор.
ИтераторGetDevice	Возвращает имя устройства, на котором был размещен ресурс.
KMC2ChainИнициализация	Возвращает индекс точки данных, которую следует добавить в начальный набор.
KmeansPlusPlusИнициализация	Выбирает num_to_sample строк ввода, используя критерий KMeans++.
KthOrderСтатистика	Вычисляет статистику K-го порядка набора данных.
набор данных LMDB	Создает набор данных, который создает пары ключ-значение в одном или нескольких файлах LMDB.
LinSpace <T расширяет число>	Генерирует значения в интервале.
СписокДатасет	Создает набор данных, который генерирует каждый из тензоров один раз.
LookupTableНайти <U>	Ищет ключи в таблице, выводит соответствующие значения.
LookupTableSize	Вычисляет количество элементов в данной таблице.
LoopCond	Перенаправляет вход на выход.
Нижняя граница <U расширяет число>	Применяет нижнюю границу (sorted_search_values, values) к каждой строке.
СделатьУникальным	Сделать все элементы в непакетном измерении уникальными, но «близкими» к их начальное значение.
MapIncompleteSize	Op возвращает количество незавершенных элементов в базовом контейнере.
Размер карты	Op возвращает количество элементов в базовом контейнере.
MatrixDiagPartV2 <T>	Возвращает пакетную диагональную часть пакетного тензора.
MatrixDiagPartV3 <T>	Возвращает пакетную диагональную часть пакетного тензора.
Матриксдиагв2 <T>	Возвращает пакетный диагональный тензор с заданными пакетными диагональными значениями.
Матриксдиагв3 <T>	Возвращает пакетный диагональный тензор с заданными пакетными диагональными значениями.
MatrixSetDiagV2 <T>	Возвращает пакетный матричный тензор с новыми пакетными диагональными значениями.
MatrixSetDiagV3 <T>	Возвращает пакетный матричный тензор с новыми пакетными диагональными значениями.
Макс <Т>	Вычисляет максимум элементов по измерениям тензора.
MaxIntraOpParallelismDataset	Создает набор данных, который переопределяет максимальный внутриоперационный параллелизм.
MergeDedupData	Операция объединяет элементы целочисленных и плавающих тензоров в данные дедупликации в виде кортежа XLA.
Мин <Т>	Вычисляет минимум элементов по измерениям тензора.
Зеркальная панель <T>	Дополняет тензор зеркальными значениями.
Миррорпадград <T>	Градиент op для `MirrorPad` op.
МалноНан <T>	Возвращает x * y поэлементно.
MutableDenseHashTable	Создает пустую хеш-таблицу, в которой в качестве резервного хранилища используются тензоры.
MutableHashTable	Создает пустую хеш-таблицу.
MutableHashTableOfTensors	Создает пустую хеш-таблицу.
Мьютекс	Создает ресурс Mutex, который может быть заблокирован MutexLock.
MutexLock	Блокирует ресурс мьютекса.
NcclAllReduce <T расширяет число>	Выводит тензор, содержащий сокращение для всех входных тензоров.
NcclBroadcast <T расширяет номер>	Отправляет вход на все устройства, которые подключены к выходу.
NcclReduce <T расширяет число>	Сокращает ввод с num_devices с помощью сокращения до одного устройства.
Ndtri <T расширяет число>
NextAfter <T расширяет число>	Возвращает следующее представимое значение `x1` в направлении `x2`, поэлементно.
Следующая итерация <T>	Делает ввод доступным для следующей итерации.
Недетерминированные числа <U>	Недетерминировано генерирует некоторые целые числа.
Несериализуемый набор данных
ВанХот <U>	Возвращает однократный тензор.
Один лайк <T>	Возвращает тензор единиц той же формы и типа, что и x.
Оптимизировать набор данных V2	Создает набор данных, применяя соответствующие оптимизации к `input_dataset`.
ПараметрыНабор данных	Создает набор данных, присоединяя tf.data.Options к `input_dataset`.
ЗаказанныйMapIncompleteSize	Op возвращает количество незавершенных элементов в базовом контейнере.
Заказанный размер карты	Op возвращает количество элементов в базовом контейнере.
OutfeedDequeue <T>	Извлекает один тензор из потока вычислений.
OutfeedDequeueV2 <T>	Извлекает один тензор из потока вычислений.
Выход <Т>	Символический дескриптор тензора, созданного `Operation` .
Пэд <Т>	Накладывает тензор.
ParallelBatchDataset
Параллельное соединение <T>	Объединяет список N тензоров по первому измерению.
Параллельный динамический стежок <T>	Чередуйте значения из тензоров «данных» в один тензор.
ParseExampleDatasetV2	Преобразует input_dataset, содержащий прототипы «Example» в виде векторов DT_STRING, в набор данных объектов «Tensor» или «SparseTensor», представляющих проанализированные функции.
Заполнитель <T>	Замещающая операция для значения, которое будет передано в вычисление.
Заполнитель с дефолтом <T>	Операция-заполнитель, которая проходит через `input`, когда его вывод не подается.
Предварительно линеаризовать	Операция, которая линеаризует одно значение тензора в непрозрачный вариант тензора.
PrelinearizeTuple	Операция, которая линеаризует несколько значений тензора в непрозрачный вариант тензора.
Приваттреадпулдатасет	Создает набор данных, который использует пользовательский пул потоков для вычисления `input_dataset`.
Продукт <T>	Вычисляет произведение элементов по измерениям тензора.
QuantizeAndDequantizeV4 <T расширяет число>	Квантует, а затем деквантует тензор.
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W расширяет число>
RaggedBincount <U расширяет число>	Подсчитывает количество вхождений каждого значения в целочисленный массив.
RaggedTensorToTensor <U>	Создайте плотный тензор из рваного тензора, возможно, изменив его форму.
RaggedTensorToVariant	Кодирует `RaggedTensor` в `вариантный` тензор.
RaggedTensorToVariantGradient <U>	Помощник, используемый для вычисления градиента для RaggedTensorToVariant.
RandomDatasetV2	Создает набор данных, который возвращает псевдослучайные числа.
RandomIndexShuffle <T расширяет число>	Выводит позицию `value` в перестановке [0, ..., max_index].
Диапазон <T расширяет число>	Создает последовательность чисел.
Классифицировать	Возвращает ранг тензора.
ReadVariableOp <T>	Считывает значение переменной.
Ребатчдатасет	Создает набор данных, который изменяет размер пакета.
Ребатчдатасет V2	Создает набор данных, который изменяет размер пакета.
Прием <T>	Получает именованный тензор от send_device на recv_device.
Уменьшить все	Вычисляет «логическое И» элементов по измерениям тензора.
УменьшитьЛюбой	Вычисляет «логическое или» элементов по измерениям тензора.
УменьшитьМакс <T>	Вычисляет максимум элементов по измерениям тензора.
Уменьшить мин. <T>	Вычисляет минимум элементов по измерениям тензора.
Уменьшить произведение <T>	Вычисляет произведение элементов по измерениям тензора.
Уменьшить сумму <T>	Вычисляет сумму элементов по измерениям тензора.
СсылкаВведите <T>	Создает или находит дочерний фрейм и делает «данные» доступными для дочернего фрейма.
РефВыход <T>	Выход из текущего кадра в его родительский кадр.
РефИдентити <T>	Верните тот же тензор ссылок, что и входной тензор ссылок.
RefNextIteration <T>	Делает ввод доступным для следующей итерации.
СсылкаВыбрать <T>	Перенаправляет `index` элемент `inputs` на `output`.
Регистрдатасет	Регистрирует набор данных в сервисе tf.data.
РегистрдатасетV2	Регистрирует набор данных в сервисе tf.data.
Реле <Т>
RelayoutGrad <T>
Изменить <T>	Изменяет форму тензора.
Ресурсаккумуляторнумаккумулатед	Возвращает количество градиентов, агрегированных в заданных аккумуляторах.
ResourceAccumulatorTakeGradient <T>	Извлекает средний градиент в данном ConditionalAccumulator.
ResourceConditionalAccumulator	Условный аккумулятор для агрегирования градиентов.
ResourceCountUpTo <T расширяет число>	Увеличивает переменную, на которую указывает ресурс, пока не достигнет предела.
Сбор ресурсов <U>	Соберите фрагменты из переменной, на которую указывает ресурс, в соответствии с индексами.
Сбор ресурсовNd <U>
ПолучитьTPUembeddingStochasticGradientDescentParameters	Получить параметры внедрения SGD.
Реверс <Т>	Изменяет определенные размеры тензора на противоположные.
Обратная последовательность <T>	Переворачивает срезы переменной длины.
Переписать набор данных
RiscAbs <T расширяет число>
RiscAdd <T расширяет число>	Возвращает x + y поэлементно.
RiscBinaryArithmetic <T расширяет число>
RiscBinaryСравнение
Рискбиткаст <U>
Широковещательная передача <T>
Рисккаст <U>
RiscCeil <T расширяет число>
RiscCholesky <T расширяет число>
РискКонкат <T>
RiscConv <T расширяет число>
RiscCos <T расширяет число>
RiscDiv <T расширяет число>
RiscDot <T расширяет число>
RiscExp <T расширяет число>
РискФфт <T>
RiscFloor <T расширяет номер>
РискСбор <T>
RiscImag <U расширяет число>
РискИсфините
RiscLog <T расширяет число>
РискЛогическийИ
РискЛогическийНе
РискЛогическийИли
RiscMax <T расширяет число>	Возвращает max(x, y) по элементам.
RiscMin <T расширяет число>
RiscMul <T расширяет число>
RiscNeg <T расширяет число>
RiscPad <T расширяет число>
RiscPool <T расширяет число>
RiscPow <T расширяет число>
РискСлучайныйУниформа
RiscReal <U расширяет число>
RiscReduce <T расширяет число>
RiscRem <T расширяет число>
RiscReshape <T расширяет число>
RiscReverse <T расширяет число>
RiscScatter <U расширяет число>
RiscShape <U расширяет число>
RiscSign <T расширяет число>
RiscSlice <T расширяет число>
RiscSort <T расширяет число>
РискСжатие <T>
RiscSub <T расширяет номер>
Рисктранспонировать <T>
RiscTriangularSolve <T расширяет число>
RiscUnary <T расширяет число>
RngReadAndSkip	Продвиньте счетчик ГСЧ на основе счетчика.
Свернуть <Т>	Перекатывает элементы тензора вдоль оси.
SamplingDataset	Создает набор данных, который берет выборку Бернулли содержимого другого набора данных.
Масштабировать и переводить
ScaleAndTranslateGrad <T расширяет число>
ScatterДобавить <T>	Добавляет редкие обновления к ссылке на переменную.
ScatterDiv <T>	Разделяет ссылку на переменную на разреженные обновления.
ScatterMax <T расширяет число>	Сокращает разреженные обновления в ссылку на переменную, используя операцию `max`.
ScatterMin <T расширяет число>	Сокращает разреженные обновления в ссылку на переменную, используя операцию min.
ScatterMul <T>	Умножает разреженные обновления в ссылку на переменную.
ScatterNd <U>	Разбрасывает «обновления» в тензор формы «форма» по «индексам».
ScatterNdAdd <T>	Применяет разреженное добавление к отдельным значениям или срезам в переменной.
ScatterNdMax <T>	Вычисляет поэлементный максимум.
ScatterNdMin <T>	Вычисляет поэлементный минимум.
ScatterNdNonAliasingAdd <T>	Применяет разреженное добавление к «вводу», используя отдельные значения или срезы. от `updates` по индексам `index`.
ScatterNdSub <T>	Применяет разреженное вычитание к отдельным значениям или срезам в переменной.
ScatterNdUpdate <T>	Применяет разреженные «обновления» к отдельным значениям или фрагментам в заданном переменная в соответствии с «индексами».
ScatterSub <T>	Вычитает разреженные обновления ссылки на переменную.
ScatterUpdate <T>	Применяет разреженные обновления к ссылке на переменную.
SegmentMaxV2 <T расширяет число>	Вычисляет максимум вдоль сегментов тензора.
SegmentMinV2 <T расширяет число>	Вычисляет минимум вдоль сегментов тензора.
СегментПродV2 <T>	Вычисляет произведение вдоль сегментов тензора.
СегментСуммV2 <T>	Вычисляет сумму по сегментам тензора.
ВыбратьV2 <T>
SetSize	Количество уникальных элементов по последнему измерению входного набора.
Форма <U расширяет число>	Возвращает форму тензора.
ShardDataset	Создает `Набор данных`, который включает только 1/`num_shards` этого набора данных.
ShuffleAndRepeatDatasetV2
ShuffleDatasetV2
ShuffleDatasetV3
ВыключениеTPUСистема	Операция, отключающая систему TPU.
Размер <U расширяет число>	Возвращает размер тензора.
SleepDataset
Разрезать <Т>	Вернуть срез из «ввода».
Набор данных SlidingWindow	Создает набор данных, который пропускает скользящее окно над `input_dataset`.
Снимок <T>	Возвращает копию входного тензора.
SnapshotDataset	Создает набор данных, который будет записывать/читать из моментального снимка.
SnapshotDatasetReader
SnapshotNestedDatasetReader
SobolSample <T расширяет число>	Генерирует точки из последовательности Соболя.
SpaceToBatchNd <T>	SpaceToBatch для тензоров ND типа T.
SparseApplyAdagradV2 <T>	Обновите соответствующие записи в «var» и «accum» в соответствии со схемой adagrad.
SparseBincount <U расширяет число>	Подсчитывает количество вхождений каждого значения в целочисленный массив.
SparseMatrixAdd	Разреженное сложение двух матриц CSR, C = альфа * A + бета * B.
РазреженнаяМатриксМатМул <T>	Матрица — умножает разреженную матрицу на плотную.
SparseMatrixMul	Поэлементное умножение разреженной матрицы на плотный тензор.
SparseMatrixNNZ	Возвращает количество ненулевых элементов `sparse_matrix`.
SparseMatrixOrderingAMD	Вычисляет приблизительный порядок минимальной степени (AMD) `input`.
SparseMatrixSoftmax	Вычисляет softmax для CSRSparseMatrix.
SparseMatrixSoftmaxGrad	Вычисляет градиент операции SparseMatrixSoftmax.
SparseMatrixSparseCholesky	Вычисляет разреженное разложение Холецкого для `input`.
SparseMatrixSparseMatMul	Разреженная матрица — умножает две матрицы CSR «a» и «b».
SparseMatrixTranspose	Транспонирует внутренние (матричные) измерения CSRSparseMatrix.
SparseMatrixZeros	Создает CSRSparseMatrix со всеми нулями и формой `dense_shape`.
SparseSegmentSumGrad <T расширяет число>	Вычисляет градиенты для SparseSegmentSum.
SparseTensorToCSRSparseMatrix	Преобразует SparseTensor в (возможно, пакетный) CSRSparseMatrix.
Спенс <Т протягивает номер>
Сожмите <Т>	Удаляет размеры размера 1 из формы тензора.
Стек <Т>	Упаковывает список тензоров `N` ранга-`R` в один тензор ранга-`(R+1)`.
Размер сцены	Op возвращает количество элементов в базовом контейнере.
StatefulRandomBinomial <V расширяет число>
StatefulStandardNormal <U>	Выводит случайные значения из нормального распределения.
StatefulStandardNormalV2 <U>	Выводит случайные значения из нормального распределения.
StatefulTruncatedNormal <U>	Выводит случайные значения из усеченного нормального распределения.
StatefulUniform <U>	Выводит случайные значения из равномерного распределения.
StatefulUniformFullInt <U>	Выводит случайные целые числа из равномерного распределения.
StatefulUniformInt <U>	Выводит случайные целые числа из равномерного распределения.
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends Number>
StatelessRandomBinomial <W расширяет число>	Выводит детерминированные псевдослучайные случайные числа из биномиального распределения.
StatelessRandomGammaV2 <V расширяет число>	Выводит детерминированные псевдослучайные случайные числа из гамма-распределения.
StatelessRandomGammaV3 <U расширяет число>	Выводит детерминированные псевдослучайные случайные числа из гамма-распределения.
StatelessRandomGetAlg	Выбирает лучший алгоритм ГСЧ на основе счетчика на основе устройства.
StatelessRandomNormalV2 <U расширяет число>	Выводит детерминированные псевдослучайные значения из нормального распределения.
StatelessRandomPoisson <W расширяет число>	Выводит детерминированные псевдослучайные случайные числа из распределения Пуассона.
StatelessRandomUniformFullInt <V расширяет число>	Выводит детерминированные псевдослучайные случайные целые числа из равномерного распределения.
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U расширяет число>	Выводит детерминированные псевдослучайные случайные целые числа из равномерного распределения.
StatelessRandomUniformIntV2 <U расширяет число>	Выводит детерминированные псевдослучайные случайные целые числа из равномерного распределения.
StatelessRandomUniformV2 <U расширяет число>	Выводит детерминированные псевдослучайные случайные значения из равномерного распределения.
StatelessShuffle <T>	Случайным и детерминированным образом перемешивает тензор по его первому измерению.
StatelessTruncatedNormalV2 <U расширяет число>	Выводит детерминированные псевдослучайные значения из усеченного нормального распределения.
StatsAggregatorHandleV2
Остановить градиент <T>	Останавливает вычисление градиента.
СтридедСлайс <T>	Возвратите срез с шагом из `input`.
StridedSliceAssign <T>	Присвойте `value` ссылке на нарезанное l-значение `ref`.
StridedSliceGrad <U>	Возвращает градиент StridedSlice.
StringLower	Преобразует все символы верхнего регистра в соответствующие замены нижнего регистра.
StringUpper	Преобразует все символы нижнего регистра в их соответствующие замены в верхнем регистре.
Сумма <Т>	Вычисляет сумму элементов по измерениям тензора.
Результат компиляции ТПУ	Возвращает результат компиляции TPU.
TPUEmbeddingActivations	Опция, позволяющая дифференцировать вложения TPU.
TPUOrdinalSelector	Селектор ядра TPU Op.
TPUPartitionedInput <T>	Оператор, который группирует список разделенных входных данных вместе.
TPUPartitionedInputV2 <T>	Оператор, который группирует список разделенных входных данных вместе.
ТПУРеплицированный ввод <T>	Соединяет N входов с N-кратно реплицированным вычислением TPU.
TPURРаунд Робин	Циклическая балансировка нагрузки на ядрах TPU.
Временная переменная <T>	Возвращает тензор, который может быть изменен, но сохраняется только в пределах одного шага.
TensorArrayGather <T>	Соберите определенные элементы из TensorArray в выходное `value`.
TensorArrayPack <T>
TensorArrayRead <T>	Считайте элемент из TensorArray в выходное `value`.
ТензорМассивScatter	Распределите данные из входного значения по определенным элементам TensorArray.
TensorArraySize	Получите текущий размер TensorArray.
TensorArraySplit	Разделите данные из входного значения на элементы TensorArray.
TensorArrayРаспаковать
ТензорМассивЗапись	Вставьте элемент в tensor_array.
TensorListConcatLists
TensorListElementShape <T расширяет число>	Форма элементов заданного списка в виде тензора.
TensorListFromTensor	Создает TensorList, который при наложении имеет значение `tensor`.
TensorListGather <T>	Создает Tensor путем индексации в TensorList.
TensorListGetItem <T>
TensorListLength	Возвращает количество тензоров во входном списке тензоров.
TensorListPushBack	Возвращает список, который имеет переданный Tensor в качестве последнего элемента и другие элементы данного списка в input_handle.
TensorListPushBackBatch
TensorListReserve	Список заданного размера с пустыми элементами.
TensorListResize	Изменяет размер списка.
TensorListScatter	Создает TensorList путем индексации в Tensor.
TensorListScatterIntoExistingList	Рассеивает тензор по индексам во входном списке.
TensorListScatterV2	Создает TensorList путем индексации в Tensor.
TensorListSetItem
TensorListSplit	Разбивает тензор на список.
Стек тензорных списков <T>	Складывает все тензоры в списке.
TensorMapErase	Возвращает тензорную карту со стертым элементом из заданного ключа.
TensorMapHasKey	Возвращает, существует ли данный ключ на карте.
TensorMapInsert	Возвращает карту, которая является input_handle с вставленной парой ключ-значение.
TensorMapLookup <U>	Возвращает значение из заданного ключа в тензорной карте.
TensorMapSize	Возвращает количество тензоров во входной тензорной карте.
TensorMapStackKeys <T>	Возвращает тензорный стек всех ключей в тензорной карте.
TensorScatterAdd <T>	Добавляет редкие «обновления» к существующему тензору в соответствии с «индексами».
TensorScatterMax <T>	Примените разреженное обновление к тензору, берущему поэлементный максимум.
TensorScatterMin <T>
TensorScatterSub <T>	Вычитает разреженные «обновления» из существующего тензора в соответствии с «индексами».
TensorScatterUpdate <T>	Разбрасывать «обновления» в существующий тензор по «индексам».
TensorStridedSliceUpdate <T>	Присвойте `value` ссылке на нарезанное l-значение `input`.
ThreadPoolDataset	Создает набор данных, который использует пользовательский пул потоков для вычисления `input_dataset`.
ThreadPoolHandle	Создает набор данных, который использует пользовательский пул потоков для вычисления `input_dataset`.
Плитка <Т>	Создает тензор, разбивая заданный тензор на мозаику.
Отметка времени	Предоставляет время с начала эпохи в секундах.
ToBool	Преобразует тензор в скалярный предикат.
Тпухандлетопротокей	Преобразует дескрипторы uid XRT в удобный для TensorFlow формат ввода.
Трехдиагональный матмул <T>	Вычислить произведение с трехдиагональной матрицей.
Трехдиагональное решение <T>	Решает трехдиагональные системы уравнений.
Распаковать <T>	Отменяет операцию пакетной обработки для одного выходного тензора.
UnbatchGrad <T>	Градиент Unbatch.
UnicodeEncode	Encode a tensor of ints into unicode strings.
UniformDequantize <U extends Number>	Perform dequantization on the quantized Tensor `input`.
UniformQuantize <U>	Perform quantization on Tensor `input`.
UniformQuantizedAdd <T>	Perform quantized add of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`.
UniformQuantizedClipByValue <T>	Perform clip by value on the quantized Tensor `operand`.
UniformQuantizedConvolution <U>	Perform quantized convolution of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`.
UniformQuantizedConvolutionHybrid <V extends Number>	Perform hybrid quantized convolution of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`.
UniformQuantizedDot <U>	Perform quantized dot of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`.
UniformQuantizedDotHybrid <V extends Number>	Perform hybrid quantized dot of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`.
UniformRequantize <U>	Given quantized tensor `input`, requantize it with new quantization parameters.
UniqueDataset	Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`.
UnravelIndex <T extends Number>	Converts an array of flat indices into a tuple of coordinate arrays.
UnsortedSegmentJoin
UnwrapDatasetVariant
UpperBound <U extends Number>	Applies upper_bound(sorted_search_values, values) along each row.
VarHandleOp	Creates a handle to a Variable resource.
VarIsInitializedOp	Checks whether a resource handle-based variable has been initialized.
Variable <T>	Holds state in the form of a tensor that persists across steps.
VariableShape <T extends Number>	Returns the shape of the variable pointed to by `resource`.
Where	Returns locations of nonzero / true values in a tensor.
Where3 <T>	Selects elements from `x` or `y`, depending on `condition`.
WindowOp
WorkerHeartbeat	Worker heartbeat op.
WrapDatasetVariant
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.

All , AllToAll <T>, AnonymousHashTable , AnonymousIteratorV3 , AnonymousMultiDeviceIteratorV3 , AnonymousMutableDenseHashTable , AnonymousMutableHashTable , AnonymousMutableHashTableOfTensors , Any , ApplyAdagradV2 <T>, AssertCardinalityDataset , AssertNextDataset , AssertPrevDataset , Assign <T>, AssignAdd <T>, and 475 others.

All	Computes the "logical and" of elements across dimensions of a tensor.
AllToAll <T>	An Op to exchange data across TPU replicas.
AnonymousHashTable	Creates a uninitialized anonymous hash table.
AnonymousIteratorV3	A container for an iterator resource.
AnonymousMultiDeviceIteratorV3	A container for a multi device iterator resource.
AnonymousMutableDenseHashTable	Creates an empty anonymous mutable hash table that uses tensors as the backing store.
AnonymousMutableHashTable	Creates an empty anonymous mutable hash table.
AnonymousMutableHashTableOfTensors	Creates an empty anonymous mutable hash table of vector values.
Any	Computes the "logical or" of elements across dimensions of a tensor.
ApplyAdagradV2 <T>	Update '*var' according to the adagrad scheme.
AssertCardinalityDataset
AssertNextDataset	A transformation that asserts which transformations happen next.
AssertPrevDataset	A transformation that asserts which transformations happened previously.
Assign <T>	Update 'ref' by assigning 'value' to it.
AssignAdd <T>	Update 'ref' by adding 'value' to it.
AssignSub <T>	Update 'ref' by subtracting 'value' from it.
AutoShardDataset	Creates a dataset that shards the input dataset.
BandedTriangularSolve <T>
Barrier	Defines a barrier that persists across different graph executions.
BarrierIncompleteSize	Computes the number of incomplete elements in the given barrier.
BarrierReadySize	Computes the number of complete elements in the given barrier.
BatchMatMulV2 <T>	Multiplies slices of two tensors in batches.
BatchMatMulV3 <V>	Multiplies slices of two tensors in batches.
BatchToSpace <T>	BatchToSpace for 4-D tensors of type T.
BatchToSpaceNd <T>	BatchToSpace for ND tensors of type T.
BesselI0 <T extends Number>
BesselI1 <T extends Number>
BesselJ0 <T extends Number>
BesselJ1 <T extends Number>
BesselK0 <T extends Number>
BesselK0e <T extends Number>
BesselK1 <T extends Number>
BesselK1e <T extends Number>
BesselY0 <T extends Number>
BesselY1 <T extends Number>
Bitcast <U>	Bitcasts a tensor from one type to another without copying data.
BoostedTreesAggregateStats	Aggregates the summary of accumulated stats for the batch.
BoostedTreesCenterBias	Calculates the prior from the training data (the bias) and fills in the first node with the logits' prior.
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp	Creates a handle to a BoostedTreesEnsembleResource
BoostedTreesExampleDebugOutputs	Debugging/model interpretability outputs for each example.
BoostedTreesMakeStatsSummary	Makes the summary of accumulated stats for the batch.
BoostedTreesPredict	Runs multiple additive regression ensemble predictors on input instances and computes the logits.
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp	Creates a handle to a BoostedTreesQuantileStreamResource.
BroadcastDynamicShape <T extends Number>	Return the shape of s0 op s1 with broadcast.
BroadcastTo <T>	Broadcast an array for a compatible shape.
Bucketize	Bucketizes 'input' based on 'boundaries'.
CSRSparseMatrixToDense <T>	Convert a (possibly batched) CSRSparseMatrix to dense.
CSVDataset
CSVDatasetV2
CacheDatasetV2
CheckNumericsV2 <T extends Number>	Checks a tensor for NaN, -Inf and +Inf values.
ChooseFastestDataset
ClipByValue <T>	Clips tensor values to a specified min and max.
CollateTPUEmbeddingMemory	An op that merges the string-encoded memory config protos from all hosts.
CollectiveAllToAllV2 <T extends Number>	Mutually exchanges multiple tensors of identical type and shape.
CollectiveAllToAllV3 <T extends Number>	Mutually exchanges multiple tensors of identical type and shape.
CollectiveBcastRecvV2 <U>	Receives a tensor value broadcast from another device.
CollectiveBcastSendV2 <T>	Broadcasts a tensor value to one or more other devices.
CollectiveGather <T extends Number>	Mutually accumulates multiple tensors of identical type and shape.
CollectiveGatherV2 <T extends Number>	Mutually accumulates multiple tensors of identical type and shape.
CollectiveInitializeCommunicator	Initializes a group for collective operations.
CollectivePermute <T>	An Op to permute tensors across replicated TPU instances.
CollectiveReduceScatterV2 <T extends Number>	Mutually reduces multiple tensors of identical type and shape and scatters the result.
CollectiveReduceV2 <T extends Number>	Mutually reduces multiple tensors of identical type and shape.
CollectiveReduceV3 <T extends Number>	Mutually reduces multiple tensors of identical type and shape.
CompositeTensorVariantFromComponents	Encodes an `ExtensionType` value into a `variant` scalar Tensor.
CompressElement	Compresses a dataset element.
ComputeBatchSize	Computes the static batch size of a dataset sans partial batches.
ComputeDedupDataTupleMask	An op computes tuple mask of deduplication data from embedding core.
Concat <T>	Concatenates tensors along one dimension.
ConfigureAndInitializeGlobalTPU	An op that sets up the centralized structures for a distributed TPU system.
ConfigureDistributedTPU	Sets up the centralized structures for a distributed TPU system.
ConfigureTPUEmbeddingHost	An op that configures the TPUEmbedding software on a host.
ConfigureTPUEmbeddingMemory	An op that configures the TPUEmbedding software on a host.
Constant <T>	An operator producing a constant value.
Conv2DBackpropFilterV2 <T extends Number>	Computes the gradients of convolution with respect to the filter.
Conv2DBackpropInputV2 <T extends Number>	Computes the gradients of convolution with respect to the input.
Copy <T>	Copy a tensor from CPU-to-CPU or GPU-to-GPU.
CopyHost <T>	Copy a tensor to host.
CopyToMesh <T>
CopyToMeshGrad <T>
CountUpTo <T extends Number>	Increments 'ref' until it reaches 'limit'.
CrossReplicaSum <T extends Number>	An Op to sum inputs across replicated TPU instances.
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T extends Number>	Converts CudnnRNN params from canonical form to usable form.
CumulativeLogsumexp <T extends Number>	Compute the cumulative product of the tensor `x` along `axis`.
DataServiceDataset	Creates a dataset that reads data from the tf.data service.
DataServiceDatasetV2	Creates a dataset that reads data from the tf.data service.
DatasetCardinality	Returns the cardinality of `input_dataset`.
DatasetFromGraph	Creates a dataset from the given `graph_def`.
DatasetToGraphV2	Returns a serialized GraphDef representing `input_dataset`.
Dawsn <T extends Number>
DebugGradientIdentity <T>	Identity op for gradient debugging.
DebugGradientRefIdentity <T>	Identity op for gradient debugging.
DebugIdentity <T>	Provides an identity mapping of the non-Ref type input tensor for debugging.
DebugIdentityV2 <T>	Debug Identity V2 Op.
DebugNanCount	Debug NaN Value Counter Op.
DebugNumericSummary	Debug Numeric Summary Op.
DebugNumericSummaryV2 <U extends Number>	Debug Numeric Summary V2 Op.
DecodeImage <T extends Number>	Function for decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg, and decode_png.
DecodePaddedRaw <T extends Number>	Reinterpret the bytes of a string as a vector of numbers.
DeepCopy <T>	Makes a copy of `x`.
DenseBincount <U extends Number>	Counts the number of occurrences of each value in an integer array.
DenseToCSRSparseMatrix	Converts a dense tensor to a (possibly batched) CSRSparseMatrix.
DestroyTemporaryVariable <T>	Destroys the temporary variable and returns its final value.
DeviceIndex	Return the index of device the op runs.
DirectedInterleaveDataset	A substitute for `InterleaveDataset` on a fixed list of `N` datasets.
DrawBoundingBoxesV2 <T extends Number>	Draw bounding boxes on a batch of images.
DummyIterationCounter
DummyMemoryCache
DummySeedGenerator
DynamicStitch <T>	Interleave the values from the `data` tensors into a single tensor.
EditDistance	Computes the (possibly normalized) Levenshtein Edit Distance.
Einsum <T>	Tensor contraction according to Einstein summation convention.
Empty <T>	Creates a tensor with the given shape.
EmptyTensorList	Creates and returns an empty tensor list.
EmptyTensorMap	Creates and returns an empty tensor map.
EncodeProto	The op serializes protobuf messages provided in the input tensors.
EnsureShape <T>	Ensures that the tensor's shape matches the expected shape.
Enter <T>	Creates or finds a child frame, and makes `data` available to the child frame.
Erfinv <T extends Number>
EuclideanNorm <T>	Computes the euclidean norm of elements across dimensions of a tensor.
ExecuteTPUEmbeddingPartitioner	An op that executes the TPUEmbedding partitioner on the central configuration device and computes the HBM size (in bytes) required for TPUEmbedding operation.
Exit <T>	Exits the current frame to its parent frame.
ExpandDims <T>	Inserts a dimension of 1 into a tensor's shape.
ExperimentalAutoShardDataset	Creates a dataset that shards the input dataset.
ExperimentalBytesProducedStatsDataset	Records the bytes size of each element of `input_dataset` in a StatsAggregator.
ExperimentalChooseFastestDataset
ExperimentalDatasetCardinality	Returns the cardinality of `input_dataset`.
ExperimentalDenseToSparseBatchDataset	Creates a dataset that batches input elements into a SparseTensor.
ExperimentalLatencyStatsDataset	Records the latency of producing `input_dataset` elements in a StatsAggregator.
ExperimentalMatchingFilesDataset
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset	Creates a dataset that overrides the maximum intra-op parallelism.
ExperimentalParseExampleDataset	Transforms `input_dataset` containing `Example` protos as vectors of DT_STRING into a dataset of `Tensor` or `SparseTensor` objects representing the parsed features.
ExperimentalPrivateThreadPoolDataset	Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`.
ExperimentalRandomDataset	Creates a Dataset that returns pseudorandom numbers.
ExperimentalRebatchDataset	Creates a dataset that changes the batch size.
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset
ExperimentalSlidingWindowDataset	Creates a dataset that passes a sliding window over `input_dataset`.
ExperimentalSqlDataset	Creates a dataset that executes a SQL query and emits rows of the result set.
ExperimentalStatsAggregatorHandle	Creates a statistics manager resource.
ExperimentalStatsAggregatorSummary	Produces a summary of any statistics recorded by the given statistics manager.
ExperimentalUnbatchDataset	A dataset that splits the elements of its input into multiple elements.
Expint <T extends Number>
ExtractGlimpseV2	Extracts a glimpse from the input tensor.
ExtractVolumePatches <T extends Number>	Extract `patches` from `input` and put them in the `"depth"` output dimension.
Fill <U>	Creates a tensor filled with a scalar value.
FinalizeDataset	Creates a dataset by applying `tf.data.Options` to `input_dataset`.
Fingerprint	Generates fingerprint values.
FresnelCos <T extends Number>
FresnelSin <T extends Number>
Gather <T>	Gather slices from `params` axis `axis` according to `indices`.
GatherNd <T>	Gather slices from `params` into a Tensor with shape specified by `indices`.
GetOptions	Returns the `tf.data.Options` attached to `input_dataset`.
GetSessionHandle	Store the input tensor in the state of the current session.
GetSessionTensor <T>	Get the value of the tensor specified by its handle.
GuaranteeConst <T>	Gives a guarantee to the TF runtime that the input tensor is a constant.
HashTable	Creates a non-initialized hash table.
HistogramFixedWidth <U extends Number>	Return histogram of values.
Identity <T>	Return a tensor with the same shape and contents as the input tensor or value.
IgnoreErrorsDataset	Creates a dataset that contains the elements of `input_dataset` ignoring errors.
ImageProjectiveTransformV2 <T extends Number>	Applies the given transform to each of the images.
ImageProjectiveTransformV3 <T extends Number>	Applies the given transform to each of the images.
ImmutableConst <T>	Returns immutable tensor from memory region.
InfeedDequeue <T>	A placeholder op for a value that will be fed into the computation.
InplaceAdd <T>	Adds v into specified rows of x.
InplaceSub <T>	Subtracts `v` into specified rows of `x`.
InplaceUpdate <T>	Updates specified rows 'i' with values 'v'.
IsBoostedTreesEnsembleInitialized	Checks whether a tree ensemble has been initialized.
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized	Checks whether a quantile stream has been initialized.
IsTPUEmbeddingInitialized	Whether TPU Embedding is initialized in a distributed TPU system.
IsVariableInitialized	Checks whether a tensor has been initialized.
IteratorGetDevice	Returns the name of the device on which `resource` has been placed.
KMC2ChainInitialization	Returns the index of a data point that should be added to the seed set.
KmeansPlusPlusInitialization	Selects num_to_sample rows of input using the KMeans++ criterion.
KthOrderStatistic	Computes the Kth order statistic of a data set.
LMDBDataset	Creates a dataset that emits the key-value pairs in one or more LMDB files.
LinSpace <T extends Number>	Generates values in an interval.
ListDataset	Creates a dataset that emits each of `tensors` once.
LookupTableFind <U>	Looks up keys in a table, outputs the corresponding values.
LookupTableSize	Computes the number of elements in the given table.
LoopCond	Forwards the input to the output.
LowerBound <U extends Number>	Applies lower_bound(sorted_search_values, values) along each row.
MakeUnique	Make all elements in the non-Batch dimension unique, but \"close\" to their initial value.
MapIncompleteSize	Op returns the number of incomplete elements in the underlying container.
MapSize	Op returns the number of elements in the underlying container.
MatrixDiagPartV2 <T>	Returns the batched diagonal part of a batched tensor.
MatrixDiagPartV3 <T>	Returns the batched diagonal part of a batched tensor.
MatrixDiagV2 <T>	Returns a batched diagonal tensor with given batched diagonal values.
MatrixDiagV3 <T>	Returns a batched diagonal tensor with given batched diagonal values.
MatrixSetDiagV2 <T>	Returns a batched matrix tensor with new batched diagonal values.
MatrixSetDiagV3 <T>	Returns a batched matrix tensor with new batched diagonal values.
Max <T>	Computes the maximum of elements across dimensions of a tensor.
MaxIntraOpParallelismDataset	Creates a dataset that overrides the maximum intra-op parallelism.
MergeDedupData	An op merges elements of integer and float tensors into deduplication data as XLA tuple.
Min <T>	Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor.
MirrorPad <T>	Pads a tensor with mirrored values.
MirrorPadGrad <T>	Gradient op for `MirrorPad` op.
MulNoNan <T>	Returns x * y element-wise.
MutableDenseHashTable	Creates an empty hash table that uses tensors as the backing store.
MutableHashTable	Creates an empty hash table.
MutableHashTableOfTensors	Creates an empty hash table.
Mutex	Creates a Mutex resource that can be locked by `MutexLock`.
MutexLock	Locks a mutex resource.
NcclAllReduce <T extends Number>	Outputs a tensor containing the reduction across all input tensors.
NcclBroadcast <T extends Number>	Sends `input` to all devices that are connected to the output.
NcclReduce <T extends Number>	Reduces `input` from `num_devices` using `reduction` to a single device.
Ndtri <T extends Number>
NextAfter <T extends Number>	Returns the next representable value of `x1` in the direction of `x2`, element-wise.
NextIteration <T>	Makes its input available to the next iteration.
NonDeterministicInts <U>	Non-deterministically generates some integers.
NonSerializableDataset
OneHot <U>	Returns a one-hot tensor.
OnesLike <T>	Returns a tensor of ones with the same shape and type as x.
OptimizeDatasetV2	Creates a dataset by applying related optimizations to `input_dataset`.
OptionsDataset	Creates a dataset by attaching tf.data.Options to `input_dataset`.
OrderedMapIncompleteSize	Op returns the number of incomplete elements in the underlying container.
OrderedMapSize	Op returns the number of elements in the underlying container.
OutfeedDequeue <T>	Retrieves a single tensor from the computation outfeed.
OutfeedDequeueV2 <T>	Retrieves a single tensor from the computation outfeed.
Output <T>	A symbolic handle to a tensor produced by an `Operation` .
Pad <T>	Pads a tensor.
ParallelBatchDataset
ParallelConcat <T>	Concatenates a list of `N` tensors along the first dimension.
ParallelDynamicStitch <T>	Interleave the values from the `data` tensors into a single tensor.
ParseExampleDatasetV2	Transforms `input_dataset` containing `Example` protos as vectors of DT_STRING into a dataset of `Tensor` or `SparseTensor` objects representing the parsed features.
Placeholder <T>	A placeholder op for a value that will be fed into the computation.
PlaceholderWithDefault <T>	A placeholder op that passes through `input` when its output is not fed.
Prelinearize	An op which linearizes one Tensor value to an opaque variant tensor.
PrelinearizeTuple	An op which linearizes multiple Tensor values to an opaque variant tensor.
PrivateThreadPoolDataset	Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`.
Prod <T>	Computes the product of elements across dimensions of a tensor.
QuantizeAndDequantizeV4 <T extends Number>	Quantizes then dequantizes a tensor.
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extends Number>
RaggedBincount <U extends Number>	Counts the number of occurrences of each value in an integer array.
RaggedTensorToTensor <U>	Create a dense tensor from a ragged tensor, possibly altering its shape.
RaggedTensorToVariant	Encodes a `RaggedTensor` into a `variant` Tensor.
RaggedTensorToVariantGradient <U>	Helper used to compute the gradient for `RaggedTensorToVariant`.
RandomDatasetV2	Creates a Dataset that returns pseudorandom numbers.
RandomIndexShuffle <T extends Number>	Outputs the position of `value` in a permutation of [0, ..., max_index].
Range <T extends Number>	Creates a sequence of numbers.
Rank	Returns the rank of a tensor.
ReadVariableOp <T>	Reads the value of a variable.
RebatchDataset	Creates a dataset that changes the batch size.
RebatchDatasetV2	Creates a dataset that changes the batch size.
Recv <T>	Receives the named tensor from send_device on recv_device.
ReduceAll	Computes the "logical and" of elements across dimensions of a tensor.
ReduceAny	Computes the "logical or" of elements across dimensions of a tensor.
ReduceMax <T>	Computes the maximum of elements across dimensions of a tensor.
ReduceMin <T>	Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor.
ReduceProd <T>	Computes the product of elements across dimensions of a tensor.
ReduceSum <T>	Computes the sum of elements across dimensions of a tensor.
RefEnter <T>	Creates or finds a child frame, and makes `data` available to the child frame.
RefExit <T>	Exits the current frame to its parent frame.
RefIdentity <T>	Return the same ref tensor as the input ref tensor.
RefNextIteration <T>	Makes its input available to the next iteration.
RefSelect <T>	Forwards the `index`th element of `inputs` to `output`.
RegisterDataset	Registers a dataset with the tf.data service.
RegisterDatasetV2	Registers a dataset with the tf.data service.
Relayout <T>
RelayoutGrad <T>
Reshape <T>	Reshapes a tensor.
ResourceAccumulatorNumAccumulated	Returns the number of gradients aggregated in the given accumulators.
ResourceAccumulatorTakeGradient <T>	Extracts the average gradient in the given ConditionalAccumulator.
ResourceConditionalAccumulator	A conditional accumulator for aggregating gradients.
ResourceCountUpTo <T extends Number>	Increments variable pointed to by 'resource' until it reaches 'limit'.
ResourceGather <U>	Gather slices from the variable pointed to by `resource` according to `indices`.
ResourceGatherNd <U>
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	Retrieve SGD embedding parameters.
Reverse <T>	Reverses specific dimensions of a tensor.
ReverseSequence <T>	Reverses variable length slices.
RewriteDataset
RiscAbs <T extends Number>
RiscAdd <T extends Number>	Returns x + y element-wise.
RiscBinaryArithmetic <T extends Number>
RiscBinaryComparison
RiscBitcast <U>
RiscBroadcast <T>
RiscCast <U>
RiscCeil <T extends Number>
RiscCholesky <T extends Number>
RiscConcat <T>
RiscConv <T extends Number>
RiscCos <T extends Number>
RiscDiv <T extends Number>
RiscDot <T extends Number>
RiscExp <T extends Number>
RiscFft <T>
RiscFloor <T extends Number>
RiscGather <T>
RiscImag <U extends Number>
RiscIsFinite
RiscLog <T extends Number>
RiscLogicalAnd
RiscLogicalNot
RiscLogicalOr
RiscMax <T extends Number>	Returns max(x, y) element-wise.
RiscMin <T extends Number>
RiscMul <T extends Number>
RiscNeg <T extends Number>
RiscPad <T extends Number>
RiscPool <T extends Number>
RiscPow <T extends Number>
RiscRandomUniform
RiscReal <U extends Number>
RiscReduce <T extends Number>
RiscRem <T extends Number>
RiscReshape <T extends Number>
RiscReverse <T extends Number>
RiscScatter <U extends Number>
RiscShape <U extends Number>
RiscSign <T extends Number>
RiscSlice <T extends Number>
RiscSort <T extends Number>
RiscSqueeze <T>
RiscSub <T extends Number>
RiscTranspose <T>
RiscTriangularSolve <T extends Number>
RiscUnary <T extends Number>
RngReadAndSkip	Advance the counter of a counter-based RNG.
Roll <T>	Rolls the elements of a tensor along an axis.
SamplingDataset	Creates a dataset that takes a Bernoulli sample of the contents of another dataset.
ScaleAndTranslate
ScaleAndTranslateGrad <T extends Number>
ScatterAdd <T>	Adds sparse updates to a variable reference.
ScatterDiv <T>	Divides a variable reference by sparse updates.
ScatterMax <T extends Number>	Reduces sparse updates into a variable reference using the `max` operation.
ScatterMin <T extends Number>	Reduces sparse updates into a variable reference using the `min` operation.
ScatterMul <T>	Multiplies sparse updates into a variable reference.
ScatterNd <U>	Scatters `updates` into a tensor of shape `shape` according to `indices`.
ScatterNdAdd <T>	Applies sparse addition to individual values or slices in a Var

Operand

Public Methods

Public Methods

public abstract Output <T> asOutput ()

See Also