إحباط | رفع استثناء لإيقاف العملية عند استدعائها. |
الجميع | يحسب "المنطقية و" للعناصر عبر أبعاد موتر. |
AllToAll <T> | Op لتبادل البيانات عبر النسخ المتماثلة TPU. |
AnonymousHashTable | ينشئ جدول تجزئة مجهول غير مهيأ. |
مجهول | حاوية لمورد مكرر. |
مجهول | حاوية لمورد مكرر. |
AnonymousMemoryCache | |
مجهولمتعدد الأجهزة | حاوية لمورد مكرر متعدد الأجهزة. |
مجهول | حاوية لمورد مكرر متعدد الأجهزة. |
AnonymousMutableDenseHashTable | يقوم بإنشاء جدول تجزئة فارغ قابل للتغيير ومجهول الهوية يستخدم الموترات كمخزن دعم. |
AnonymousMutableHashTable | يُنشئ جدول تجزئة فارغ ومجهول قابل للتغيير. |
AnonymousMutableHashTableOfTensors | يقوم بإنشاء جدول تجزئة متغير وقابل للتغيير وقيم متجه فارغ. |
مولد عشوائي مجهول | |
AnonymousSeedGenerator | |
أي | يحسب "منطقيًا أو" للعناصر عبر أبعاد الموتر. |
تطبيق AdagradV2 <T> | تحديث "* var" وفقًا لمخطط adagrad. |
ApproxTopK <T يمد الرقم> | تُرجع قيم min / max k ومؤشرات معامل الإدخال بطريقة تقريبية. |
AssertCardinalityDataset | |
AssertNextDataset | تحول يؤكد التحولات التي ستحدث بعد ذلك. |
AssertPrevDataset | تحول يؤكد التحولات التي حدثت سابقًا. |
تأكيد ذلك | يؤكد أن الشرط المعطى صحيح. |
تعيين <T> | قم بتحديث "ref" من خلال تخصيص "قيمة" لها. |
تعيين إضافة <T> | قم بتحديث "المرجع" بإضافة "القيمة" إليه. |
AssignAddVariableOp | يضيف قيمة إلى القيمة الحالية للمتغير. |
تعيين فرعي <T> | قم بتحديث "ref" بطرح "value" منه. |
AssignSubVariableOp | يطرح قيمة من القيمة الحالية للمتغير. |
AssignVariableOp | يعين قيمة جديدة لمتغير. |
تعيين متغير XlaConcatND | Concats إدخال موتر عبر جميع الأبعاد. |
AutoShardDataset | يُنشئ مجموعة بيانات تقسم مجموعة بيانات الإدخال. |
BandedTriangularSolve <T> | |
حاجز | يحدد الحاجز الذي يستمر عبر عمليات تنفيذ الرسم البياني المختلفة. |
الحاجز | يغلق الحاجز المحدد. |
الحاجز غير مكتمل الحجم | لحساب عدد العناصر غير المكتملة في الحاجز المحدد. |
الحاجزإدراج العديد | لكل مفتاح ، يتم تعيين القيمة الخاصة به للمكون المحدد. |
BarrierReadySize | لحساب عدد العناصر الكاملة في الحاجز المحدد. |
BarrierTakeMany | يأخذ العدد المحدد للعناصر المكتملة من حاجز. |
حزمة | دفعات جميع موترلات الإدخال غير المحددة. |
BatchMatMulV2 <T> | يضاعف شرائح من موترين على دفعات. |
BatchMatMulV3 <V> | يضاعف شرائح من موترين على دفعات. |
BatchToSpace <T> | BatchToSpace لموترات 4-D من النوع T. |
BatchToSpaceNd <T> | BatchToSpace لموترات ND من النوع T. |
BesselI0 <T يمد الرقم> | |
BesselI1 <T يمد الرقم> | |
BesselJ0 <T يمد الرقم> | |
BesselJ1 <T extends Number> | |
BesselK0 <T يمد الرقم> | |
BesselK0e <T يمد الرقم> | |
BesselK1 <T يمد الرقم> | |
BesselK1e <T extends Number> | |
BesselY0 <T يمد الرقم> | |
BesselY1 <T يمد الرقم> | |
Bitcast <U> | Bitcasts موتر من نوع إلى آخر بدون نسخ البيانات. |
BlockLSTM <T يمدد الرقم> | يحسب الانتشار الأمامي لخلية LSTM لجميع خطوات الوقت. |
BlockLSTMGrad <T يمد الرقم> | يحسب الانتشار العكسي لخلية LSTM للتسلسل الزمني بأكمله. |
BlockLSTMGradV2 <T يمدد الرقم> | يحسب الانتشار العكسي لخلية LSTM للتسلسل الزمني بأكمله. |
BlockLSTMV2 <T يمدد الرقم> | يحسب الانتشار الأمامي لخلية LSTM لجميع خطوات الوقت. |
BoostedTreesAggregateStats | لتجميع ملخص الإحصائيات المتراكمة للدُفعة. |
BoostedTreesBucketize | قم بتجميع كل ميزة بناءً على حدود المجموعة. |
معزز الأشجار ، احسب ، أفضل ميزة ، انقسام | لحساب المكاسب لكل ميزة وإرجاع أفضل معلومات تقسيم ممكنة للميزة. |
تعزيز الأشجار | تحسب المكاسب لكل ميزة وتُرجع أفضل معلومات التقسيم الممكنة لكل عقدة. |
معزز الأشجار ، احسب ، أفضل مكاسب في الميزة | لحساب المكاسب لكل ميزة وإرجاع أفضل معلومات تقسيم ممكنة للميزة. |
BoostedTreesCenterBias | يحسب السابق من بيانات التدريب (الانحياز) ويملأ العقدة الأولى بالسجلات السابقة. |
عززت الأشجار | ينشئ نموذجًا لمجموعات الشجرة ويعيد المقبض إليه. |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | قم بإنشاء مورد للتيارات الكمية. |
معززة الأشجار نزع التسلسلتجميع | يلغي تسلسل تكوين مجموعة الشجرة المتسلسلة ويستبدل الشجرة الحالية الفرقة. |
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | ينشئ مقبض لمصدر BoostedTreesEnsembleResource |
BoostedTreesExampleDebugOutputs | نواتج تصحيح الأخطاء / تفسير النموذج لكل مثال. |
BoostedTreesFlushQuantileSummaries | مسح الملخصات الكمية من كل مورد تيار كمي. |
BoostedT TreeGetEnsembleStates | يسترجع الرمز المميز لختم مورد مجموعة الشجرة وعدد الأشجار والإحصاءات المتزايدة. |
BoostedTreesMakeQuantileSummaries | يجعل ملخص الكميات للدُفعة. |
BoostedTreesMakeStatsSummary | يجعل ملخص الإحصائيات المتراكمة للدُفعة. |
توقع الأشجار | يقوم بتشغيل تنبؤات مجموعة الانحدار المضافة المتعددة في مثيلات الإدخال و يحسب السجلات. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | أضف الملخصات الكمية إلى كل مورد دفق كمي. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | قم بإلغاء تسلسل حدود الجرافة ووضع العلم الجاهز في QuantileAccumulator الحالي. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | امسح الملخصات لمورد دفق كمي. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | قم بإنشاء حدود الحاوية لكل معلم بناءً على الملخصات المتراكمة. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | ينشئ مقبض لمصدر BoostedTreesQuantileStreamResource. |
تعزيز الأشجار ، تسلسل ، تجميع | تسلسل مجموعة الشجرة إلى بروتو. |
الأشجار المُعزَّزة | لتجميع ملخص الإحصائيات المتراكمة للدُفعة. |
شجيرة معززة | لحساب المكاسب لكل ميزة وإرجاع أفضل معلومات تقسيم ممكنة للميزة. |
BoostedT TreeTraining التنبؤ | يقوم بتشغيل تنبؤات مجموعة الانحدار المضافة المتعددة في مثيلات الإدخال و يحسب التحديث إلى السجلات المخزنة مؤقتًا. |
BoostedTreesUpdateEnemble | يحدّث مجموعة الشجرة إما بإضافة طبقة إلى آخر شجرة يتم نموها أو ببدء شجرة جديدة. |
BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | يحدّث مجموعة الشجرة بإضافة طبقة إلى آخر شجرة نمت أو ببدء شجرة جديدة. |
BroadcastDynamicShape <T يمد الرقم> | إعادة شكل s0 op s1 مع البث. |
BroadcastGradientArgs <T يمد الرقم> | قم بإرجاع مؤشرات التخفيض لحساب تدرجات s0 op s1 مع البث. |
بث إلى <T> | بث مصفوفة لشكل متوافق. |
دلو | يقوم بتجميع "المدخلات" على أساس "الحدود". |
CSRSparseMatrixComponents <T> | يقرأ مكونات CSR في "الفهرس" الدُفعة. |
CSRSparseMatrixToDense <T> | تحويل CSRSparseMatrix (ربما مجمعة) إلى مصفوفة كثيفة. |
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> | يحول CSRSparesMatrix (ربما مجمعة) إلى SparseTensor. |
CSVDataset | |
CSVDatasetV2 | |
CTCLossV2 | تحسب خسارة CTC (احتمالية السجل) لكل إدخال دفعة. |
CacheDatasetV2 | |
CheckNumericsV2 <T يمد الرقم> | يتحقق من موتر لقيم NaN و -Inf و + Inf. |
اختر أسرع مجموعة بيانات | |
ClipByValue <T> | يقطع قيم الموتر إلى حد أدنى وحد أقصى. |
ترتيب ذاكرة التخزين المؤقت | عملية تدمج تكوينات الذاكرة المشفرة بالسلسلة من جميع المضيفين. |
CollectiveAllToAllV2 <T يمد الرقم> | يتبادل المتوترات المتعددة من نفس النوع والشكل بشكل متبادل. |
CollectiveAllToAllV3 <T يمد الرقم> | يتبادل المتوترات المتعددة من نفس النوع والشكل بشكل متبادل. |
CollectiveAssignGroupV2 | قم بتعيين مفاتيح المجموعة بناءً على تعيين المجموعة. |
CollectiveBcastRecvV2 <U> | يستقبل بث قيمة موتر من جهاز آخر. |
CollectiveBcastSendV2 <T> | يبث قيمة موتر لجهاز واحد أو أكثر. |
CollectiveGather <T يمد الرقم> | يتراكم بشكل متبادل العديد من الموترات من نفس النوع والشكل. |
CollectiveGatherV2 <T يمد الرقم> | يتراكم بشكل متبادل العديد من الموترات من نفس النوع والشكل. |
الجماعية | يبدأ مجموعة للعمليات الجماعية. |
CollectivePermute <T> | مرجع لتبديل الموترات عبر مثيلات TPU المكررة. |
CollectiveReduceScatterV2 <T يمتد العدد> | يقلل بشكل متبادل من توترات متعددة من نفس النوع والشكل ويشتت النتيجة. |
CollectiveReduceV2 <T يمتد العدد> | يقلل بشكل متبادل من توترات متعددة من نفس النوع والشكل. |
CollectiveReduceV3 <T يمتد العدد> | يقلل بشكل متبادل من توترات متعددة من نفس النوع والشكل. |
مجتمعة غير قمع | يختار جشعًا مجموعة فرعية من المربعات المحيطة بترتيب تنازلي للنتيجة ، تنفذ هذه العملية non_max_suppression على المدخلات لكل دفعة ، عبر جميع الفئات. |
CompositeTensorVariantFromComponents | ترميز قيمة "نوع الامتداد" في "موتر" متغير "متغير". |
التنسور المركب المتغير إلى المكونات | يفك ترميز "الموتر" القياسي "variant" إلى قيمة "ExtensionType". |
ضغط العنصر | يضغط عنصر مجموعة البيانات. |
ComputeBatchSize | لحساب حجم الدُفعة الثابت لمجموعة بيانات بدون دفعات جزئية. |
ComputeDedupDataTupleMask | يحسب المرجع قناع مجموعة بيانات إزالة البيانات المكررة من جوهر التضمين. |
Concat <T> | تسلسل الموترات على طول بعد واحد. |
ConfigureAndInitializeGlobalTPU | عملية تقوم بإعداد الهياكل المركزية لنظام TPU الموزع. |
ConfigureDistributedTPU | يقوم بإعداد الهياكل المركزية لنظام TPU الموزع. |
تكوين TPUE التضمين | إعداد TPUEmbedding في نظام TPU الموزع. |
تكوينTPUEmbeddingHost | عملية تقوم بتكوين برنامج TPUEmbedding على مضيف. |
تكوينTPUEmbeddingMemory | عملية تقوم بتكوين برنامج TPUEmbedding على مضيف. |
ConnectTPUEmbeddingHosts | عملية تقوم بإعداد الاتصال بين مثيلات برنامج مضيف TPUEmbedding بعد استدعاء ConfigureTPUEmbeddingHost على كل مضيف. |
ثابت <T> | عامل ينتج قيمة ثابتة. |
يستهلك MutexLock | يستهلك هذا المرجع قفلًا تم إنشاؤه بواسطة "MutexLock". |
التحكم | لا يفعل شيئا. |
Conv2DBackpropFilterV2 <T يمتد الرقم> | يحسب تدرجات الالتواء فيما يتعلق بالمرشح. |
Conv2DBackpropInputV2 <T يمتد الرقم> | يحسب تدرجات الالتواء بالنسبة للإدخال. |
نسخ <T> | انسخ موتر من CPU إلى CPU أو GPU إلى GPU. |
CopyHost <T> | انسخ موترًا لاستضافته. |
CopyToMesh <T> | |
CopyToMeshGrad <T> | |
CountUpTo <T يمد الرقم> | تزيد "ref" حتى تصل إلى "الحد". |
CrossReplicaSum <T يمد الرقم> | مرجع لجمع المدخلات عبر مثيلات TPU المكررة. |
CudnnRNNBackpropV3 <T يمد الرقم> | خطوة Backprop من CudnnRNNV3. |
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T يمتد الرقم> | يحول معلمات CudnnRNN من شكل متعارف عليه إلى نموذج قابل للاستخدام. |
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T يمتد الرقم> | يسترجع معلمات CudnnRNN في شكل قانوني. |
CudnnRNNV3 <T يمد الرقم> | A RNN مدعوم من cuDNN. |
CumulativeLogsumexp <T extends Number> | احسب الناتج التراكمي للموتر "س" بطول "المحور". |
DTensorRestoreV2 | |
DTensorSetGlobalTPUArray | مرجع يقوم بإعلام مجموعة من المعرفات العالمية لجميع وحدات TPU في النظام. |
DataServiceDataset | يُنشئ مجموعة بيانات تقرأ البيانات من خدمة tf.data. |
DataServiceDatasetV2 | يُنشئ مجموعة بيانات تقرأ البيانات من خدمة tf.data. |
مجموعة البيانات | تُرجع العلاقة الأساسية لـ "input_dataset". |
DatasetFromGraph | يُنشئ مجموعة بيانات من "المخطط_الرسمي" المحدد. |
مجموعة البيانات | لعرض GraphDef متسلسلة تمثل `input_dataset`. |
Dawsn <T يمد الرقم> | |
DebugGradientIdentity <T> | مرجع الهوية لتصحيح أخطاء التدرج. |
DebugGradientRefIdentity <T> | مرجع الهوية لتصحيح أخطاء التدرج. |
DebugIdentity <T> | يوفر تعيين هوية لموتر إدخال من نوع غير المرجع للتصحيح. |
DebugIdentityV2 <T> | تصحيح الهوية V2 Op. |
DebugNanCount | تصحيح أخطاء NaN Value Counter Op. |
DebugNumericSummary | تصحيح أخطاء الملخص الرقمي Op. |
DebugNumericSummaryV2 <U يوسع الرقم> | تصحيح أخطاء الملخص الرقمي V2 Op. |
DecodeImage <T يمد الرقم> | وظيفة لكل من decode_bmp و decode_gif و decode_jpeg و decode_png. |
DecodePaddedRaw <T يمتد رقم> | أعد تفسير بايت سلسلة كمتجه للأرقام. |
فك | يستخرج المرجع الحقول من رسالة مخازن بروتوكول متسلسلة إلى الموترات. |
DeepCopy <T> | عمل نسخة من `x`. |
DeleteIterator | حاوية لمورد مكرر. |
DeleteMemoryCache | |
DeleteMultiDeviceIterator | حاوية لمورد مكرر. |
DeleteRandomSeedGenerator | |
DeleteSeedGenerator | |
DeleteSessionTensor | احذف الموتر المحدد بواسطة مقبضه في الجلسة. |
DenseBincount <U يمد الرقم> | تحسب عدد تكرارات كل قيمة في مصفوفة عدد صحيح. |
DenseCountSparseOutput <U يوسع الرقم> | يقوم بحساب حاوية الإخراج المتناثر لإدخال tf.tensor. |
DenseToCSRSparseMatrix | يحول موتر كثيف إلى CSRSparseMatrix (ربما مجمعة). |
DestroyResourceOp | يحذف المورد المحدد بواسطة المؤشر. |
DestroyTporaryVariable <T> | يدمر المتغير المؤقت ويعيد قيمته النهائية. |
DeviceIndex | أعد فهرس الجهاز الذي يعمل المرجع. |
DirectedInterleaveDataset | بديل لـ "InterleaveDataset" في قائمة ثابتة من مجموعات البيانات "N". |
DisableCopyOnRead | يقوم بإيقاف تشغيل وضع النسخ عند القراءة. |
الموزعة | |
DrawBoundingBoxesV2 <T يمد الرقم> | ارسم المربعات المحيطة على مجموعة من الصور. |
التكرار الوهمي | |
DummyMemoryCache | |
DummySeedGenerator | |
DynamicEnqueueTPUEmbedding تعسفي TensorBatch | يسهل نقل التعليمات البرمجية التي تستخدم tf.nn.embedding_lookup_sparse (). |
DynamicPartition <T> | قسّم "البيانات" إلى موتر "عدد_ أقسام" باستخدام فهارس من "الأقسام". |
DynamicStitch <T> | أدخل القيم من موتر "البيانات" في موتر واحد. |
تحرير المسافة | يحسب (ربما تم تطبيعه) Levenshtein تحرير المسافة. |
Eig <U> | يحسب التحلل الذاتي لمصفوفة أو أكثر من المصفوفات المربعة. |
اينسوم <T> | انكماش الموتر وفقا لاتفاقية جمع آينشتاين. |
فارغ <T> | ينشئ موترًا بالشكل المحدد. |
فارغة قائمة التنسق | ينشئ ويعيد قائمة موتر فارغة. |
EmptyTensorMap | ينشئ ويعيد خريطة موتر فارغة. |
إنكودبروتو | يقوم المرجع بتسلسل رسائل protobuf المتوفرة في موترات الإدخال. |
EnqueueTPUEmbedding ArbitraryTensorBatch | يسهل نقل التعليمات البرمجية التي تستخدم tf.nn.embedding_lookup_sparse (). |
EnqueueTPUEmbeddingBatch | عملية تقوم بإدراج قائمة بموترات دُفعات الإدخال في قائمة الانتظار TPUEmbedding. |
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch | عملية تقوم بإدراج قائمة بموترات دُفعات الإدخال في قائمة الانتظار TPUEmbedding. |
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | يسهل نقل التعليمات البرمجية التي تستخدم tf.nn.embedding_lookup (). |
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch | عملية تقوم بإدراج TPUEmbedding فهارس من SparseTensor. |
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch | يسهل نقل التعليمات البرمجية التي تستخدم tf.nn.embedding_lookup_sparse (). |
ضمان الشكل <T> | يضمن تطابق شكل الموتر مع الشكل المتوقع. |
أدخل <T> | ينشئ أو يعثر على إطار فرعي ، ويجعل "البيانات" متاحة للإطار الفرعي. |
Erfinv <T يمد الرقم> | |
إقليدس نورم <T> | يحسب المعيار الإقليدي للعناصر عبر أبعاد موتر. |
نفذتتبيدينجبارتيونير | عملية تقوم بتنفيذ قسم TPUEmbedding على التكوين المركزي الجهاز ويحسب حجم HBM (بالبايت) المطلوب لعملية TPUEmbedding. |
خروج <T> | يخرج من الإطار الحالي إلى إطاره الأصلي. |
ExpandDims <T> | يُدرج بُعدًا 1 في شكل موتر. |
مجموعة بيانات تجريبية AutoShard | يُنشئ مجموعة بيانات تقسم مجموعة بيانات الإدخال. |
التجريبيةBytesProducStatsDataset | يسجل حجم البايت لكل عنصر من عناصر "input_dataset" في StatsAggregator. |
ExperimentalChooseFastestDataset | |
مجموعة البيانات التجريبية | تُرجع العلاقة الأساسية لـ "input_dataset". |
سجل مجموعة البيانات التجريبية إلى ToTF | يكتب مجموعة البيانات المقدمة إلى الملف المحدد باستخدام تنسيق TFRecord. |
مجموعة بيانات كثيفة تجريبية إلى مجموعات متفرقة | ينشئ مجموعة بيانات تجمع عناصر الإدخال في SparseTensor. |
ExperimentalLatencyStats مجموعة البيانات | يسجل وقت الاستجابة لإنتاج عناصر "input_dataset" في StatsAggregator. |
ExperimentalMatchingFilesDataset | |
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset | يُنشئ مجموعة بيانات تتجاوز الحد الأقصى للتوازي داخل العمليات. |
مجموعة البيانات التجريبية | يحول "input_dataset" التي تحتوي على "مثال" protos كمتجهات لـ DT_STRING إلى مجموعة بيانات من كائنات "Tensor" أو "SparseTensor" التي تمثل الميزات التي تم تحليلها. |
مجموعة بيانات ExperimentalPrivateThreadPool | يُنشئ مجموعة بيانات تستخدم مجموعة مؤشرات ترابط مخصصة لحساب "مجموعة بيانات الإدخال". |
مجموعة البيانات العشوائية التجريبية | يُنشئ مجموعة بيانات تُرجع أرقامًا شبه عشوائية. |
مجموعة البيانات التجريبية | يُنشئ مجموعة بيانات تغير حجم الدُفعة. |
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset | |
ExperimentalSlidingWindowDataset | يُنشئ مجموعة بيانات تمر عبر نافذة منزلقة فوق "input_dataset". |
مجموعة بيانات SQL التجريبية | يُنشئ مجموعة بيانات تنفذ استعلام SQL وتنبعث صفوفًا من مجموعة النتائج. |
التجريبيةStatsAggregatorHandle | يقوم بإنشاء مورد لمدير الإحصائيات. |
الإحصائيات التجريبية | ينتج ملخصًا لأي إحصائيات سجلها مدير الإحصاء المحدد. |
مجموعة بيانات تجريبية | مجموعة بيانات تقسم عناصر مدخلاتها إلى عناصر متعددة. |
Expint <T يمد الرقم> | |
استخراج | يستخرج لمحة من موتر الإدخال. |
ExtractVolumePatches <T يمد الرقم> | استخرج "التصحيحات" من "الإدخال" وضعها في بُعد الإخراج "" العمق "`. |
FileSystemSetConfiguration | ضبط تكوين نظام الملفات. |
املأ <U> | ينشئ موترًا معبأًا بقيمة عددية. |
الصيغة النهائية لمجموعة البيانات | ينشئ مجموعة بيانات عن طريق تطبيق tf.data.Options على "input_dataset". |
اللمسات الأخيرة | عملية تقوم بإنهاء تكوين TPUEmbedding. |
بصمة | يولد قيم بصمات الأصابع. |
FresnelCos <T يمد الرقم> | |
FresnelSin <T يمد الرقم> | |
FusedBatchNormGradV3 <T يمدد الرقم ، U يمتد الرقم> | التدرج لتطبيع الدفعة. |
FusedBatchNormV3 <T يمدد الرقم ، U يمتد الرقم> | تطبيع الدفعة. |
GRUBlockCell <T يمد الرقم> | يحسب الانتشار الأمامي لخلية GRU لخطوة زمنية واحدة. |
GRUBlockCellGrad <T يمد الرقم> | يحسب الانتشار الخلفي لخلية GRU لخطوة زمنية واحدة. |
اجمع <T> | اجمع الشرائح من محور "البارامترات" وفقًا لـ "الفهارس". |
جمع Nd <T> | اجمع الشرائح من "params" في Tensor بالشكل المحدد بواسطة "الفهارس". |
GenerateBoundingBox الاقتراحات | ينتج هذا المرجع منطقة الاهتمامات من مربعات إحاطة معينة (bbox_deltas) مرساة wrt مشفرة وفقًا لـ eq.2 في arXiv: 1506.01497 يقوم المرجع بتحديد مربعات تسجيل `pre_nms_topn` العليا ، ويفك تشفيرها فيما يتعلق بالإرساء ، ويطبق منعًا غير أقصى على المربعات المتداخلة ذات قيمة أعلى من` nms_threshold` تقاطع على الاتحاد (iou) ، مع تجاهل المربعات حيث يكون الجانب الأقصر أقل من ` min_size`. |
GetElementAtIndex | يحصل على العنصر في الفهرس المحدد في مجموعة البيانات. |
GetOptions | لعرض tf.data.Options المرفقة بـ "input_dataset". |
GetSessionHandle | قم بتخزين موتر الإدخال في حالة الجلسة الحالية. |
GetSessionTensor <T> | احصل على قيمة الموتر المحدد بواسطة مقبضه. |
التدرجات | إضافة عمليات لحساب المشتقات الجزئية لمجموع y s wrt x s ، أي d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... إذا تم تعيين قيم Options.dx() ، فإنها تكون بمثابة مشتقات جزئية رمزية أولية لبعض وظائف الخسارة L wrt |
GuaranteeConst <T> | يعطي ضمانًا لوقت تشغيل TF بأن موتر الإدخال ثابت. |
HashTable | ينشئ جدول تجزئة غير مهيأ. |
عرض الرسم البياني الثابت <U يمتد رقم> | إرجاع الرسم البياني للقيم. |
الهوية <T> | قم بإرجاع موتر بنفس الشكل والمحتويات مثل موتر الإدخال أو القيمة. |
الهوية | تُرجع قائمة الموترات بنفس أشكال ومحتويات الإدخال موتر. |
تجاهل الأخطاء | يُنشئ مجموعة بيانات تحتوي على عناصر تجاهل أخطاء "input_dataset". |
ImageProjectiveTransformV2 <T يمد الرقم> | يطبق التحويل المحدد على كل صورة. |
ImageProjectiveTransformV3 <T يمد الرقم> | يطبق التحويل المحدد على كل صورة. |
ثابت ثابت <T> | إرجاع موتر ثابت من منطقة الذاكرة. |
InfeedDequeue <T> | عنصر نائب للقيمة التي سيتم إدخالها في الحساب. |
InfeedDequeueTuple | يجلب قيمًا متعددة من التغذية على هيئة مجموعة XLA. |
InfeedEnqueue | المرجع الذي يغذي قيمة Tensor واحدة في الحساب. |
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer | المرجع الذي يدرج المخزن المؤقت مسبقًا في تغذية TPU. |
InfeedEnqueueTuple | يقوم بتغذية قيم Tensor المتعددة في الحساب على هيئة مجموعة XLA. |
InitializeTable | مُهيئ الجدول يأخذ اثنين من الموترات للمفاتيح والقيم على التوالي. |
InitializeTableFromDataset | |
InitializeTableFromTextFile | يقوم بتهيئة جدول من ملف نصي. |
InplaceAdd <T> | يضيف v إلى صفوف x المحددة. |
InplaceSub <T> | يطرح `v` في صفوف محددة لـ` x`. |
InplaceUpdate <T> | يحدّث الصفوف المحددة "i" بقيم "v". |
IsBoostedTreesEnsembleInitialized | للتحقق مما إذا كانت مجموعة الشجرة قد تمت تهيئتها. |
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized | للتحقق مما إذا كان قد تم تهيئة التدفق الكمي. |
تم التهيئة | ما إذا كان يتم تهيئة تضمين TPU في نظام TPU الموزع. |
متغير | للتحقق مما إذا كان قد تم تهيئة موتر. |
الانحدار متساوي التوتر <U يمتد الرقم> | يحل مجموعة من مشاكل الانحدار متساوي التوتر. |
IteratorGetDevice | لعرض اسم الجهاز الذي تم وضع "المورد" عليه. |
KMC2Chain التهيئة | تُرجع فهرس نقطة البيانات التي يجب إضافتها إلى المجموعة الأولية. |
برنامج KmeansPlusPlus | تحديد عدد من صفوف الإدخال باستخدام معيار KMeans ++. |
KthOrder إحصائية | لحساب إحصاء الترتيب K لمجموعة البيانات. |
مجموعة LMDBD | يُنشئ مجموعة بيانات ترسل أزواج المفتاح والقيمة في ملف LMDB واحد أو أكثر. |
LSTMBlockCell <T يمد الرقم> | يحسب الانتشار الأمامي لخلية LSTM لخطوة زمنية واحدة. |
LSTMBlockCellGrad <T يمد الرقم> | يحسب الانتشار العكسي لخلية LSTM لخطوة زمنية واحدة. |
LinSpace <T يمد الرقم> | يولد القيم في فترة. |
قائمة البيانات | يُنشئ مجموعة بيانات تُصدر كل من "الموترات" مرة واحدة. |
LoadAllTPUEmbeddingParameters | عملية تقوم بتحميل معلمات التحسين في ذاكرة التضمين. |
تحميلTPUEmbeddingADAM المعلمات | تحميل معلمات التضمين ADAM. |
تحميلTPUEmbeddingAdadelta المعلمات | تحميل معلمات تضمين Adadelta. |
تحميلTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters | تحميل معلمات تضمين Adagrad Momentum. |
تحميلTPUEmbeddingAdagradParameters | تحميل معلمات Adagrad التضمين. |
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | تحميل مركزية معلمات تضمين RMSProp. |
تحميلTPUEmbeddingFTRL المعلمات | تحميل معلمات تضمين FTRL. |
تحميلTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | مقدر تردد التحميل تضمين المعلمات. |
تحميلTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | تحميل معلمات تضمين MDL Adagrad Light. |
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters | تحميل معلمات تضمين الزخم. |
تحميلTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | تحميل معلمات تضمين Adagrad القريبة. |
تحميلTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
تحميلTPUEmbeddingRMSPropParameters | تحميل معلمات تضمين RMSProp. |
تحميلTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | تحميل معلمات التضمين SGD. |
LookupTableExport <T ، U> | تُخرج جميع المفاتيح والقيم في الجدول. |
LookupTableFind <U> | البحث عن مفاتيح في جدول ، وإخراج القيم المقابلة. |
LookupTableImport | يستبدل محتويات الجدول بالمفاتيح والقيم المحددة. |
LookupTableInsert | يحدّث الجدول لربط المفاتيح بالقيم. |
LookupTableRemove | يزيل المفاتيح والقيم المرتبطة بها من الجدول. |
LookupTableSize | يحسب عدد العناصر في الجدول المحدد. |
LoopCond | يعيد توجيه الإدخال إلى الإخراج. |
LowerBound <U يمد الرقم> | يتم تطبيق Lower_bound (Sorted_search_values، value) على طول كل صف. |
لو <T ، U يمتد الرقم> | لحساب تحلل LU لواحد أو أكثر من المصفوفات المربعة. |
جعل فريد | اجعل كل العناصر في البعد غير الدُفعي فريدة ، ولكن \ "قريبة \" من قيمتها الأولية. |
MapClear | يقوم Op بإزالة جميع العناصر الموجودة في الحاوية الأساسية. |
MapIncompleteSize | تُرجع Op عدد العناصر غير المكتملة في الحاوية الأساسية. |
MapPeek | نظرة خاطفة على القيم عند المفتاح المحدد. |
حجم الخريطة | تُرجع Op عدد العناصر في الحاوية الأساسية. |
MapStage | المرحلة (مفتاح ، قيم) في الحاوية الأساسية التي تتصرف مثل علامة التجزئة. |
MapUnstage | يقوم Op بإزالة القيم المرتبطة بالمفتاح وإرجاعها من الحاوية الأساسية. |
MapUnstage | يقوم Op بإزالة وإرجاع عشوائي (مفتاح ، قيمة) من الحاوية الأساسية. |
MatrixDiagPartV2 <T> | تُرجع الجزء القطري المُجمع من موتر مُجمع. |
MatrixDiagPartV3 <T> | تُرجع الجزء القطري المُجمع من موتر مُجمع. |
MatrixDiagV2 <T> | إرجاع موتر قطري مجمّع بقيم قطرية مجمعة معينة. |
MatrixDiagV3 <T> | إرجاع موتر قطري مجمّع بقيم قطرية مجمعة معينة. |
MatrixSetDiagV2 <T> | إرجاع موتر مصفوفة مجمعة بقيم قطرية مجمعة جديدة. |
MatrixSetDiagV3 <T> | إرجاع موتر مصفوفة مجمعة بقيم قطرية مجمعة جديدة. |
ماكس <T> | يحسب الحد الأقصى للعناصر عبر أبعاد الموتر. |
MaxIntraOpParallelismDataset | يُنشئ مجموعة بيانات تتجاوز الحد الأقصى للتوازي داخل العمليات. |
دمج <T> | لإعادة توجيه قيمة الموتر المتاحة من "المدخلات" إلى "الإخراج". |
دمج البيانات | يقوم المرجع بدمج عناصر من عدد صحيح وموترات عائمة في بيانات إزالة البيانات المكررة مثل مجموعة XLA. |
دقيقة <T> | يحسب الحد الأدنى من العناصر عبر أبعاد الموتر. |
MirrorPad <T> | يبطن موتر بقيم معكوسة. |
MirrorPadGrad <T> | مرجع التدرج لمرجع "MirrorPad". |
MlirPassthroughOp | يلف حساب MLIR التعسفي معبرًا عنه كوحدة نمطية بوظيفة رئيسية (). |
MulNoNan <T> | إرجاع x * y حسب العنصر. |
متغير الكثافة | ينشئ جدول تجزئة فارغًا يستخدم الموترات كمخزن دعم. |
متغير HashTable | يقوم بإنشاء جدول تجزئة فارغ. |
MutableHashTableOfTensors | يقوم بإنشاء جدول تجزئة فارغ. |
موتكس | يقوم بإنشاء مورد Mutex يمكن قفله بواسطة "MutexLock". |
قفل MutexLock | تأمين مورد كائن المزامنة (mutex). |
NcclAllReduce <T extends Number> | يخرج موترًا يحتوي على التخفيض عبر جميع موترات الإدخال. |
NcclBroadcast <T يمد الرقم> | يرسل "الإدخال" إلى جميع الأجهزة المتصلة بالمخرجات. |
NcclReduce <T يمتد رقم> | لتقليل "الإدخال" من "عدد_الأجهزة" باستخدام "تقليل" إلى جهاز واحد. |
Ndtri <T يمد الرقم> | |
أقرب الجيران | تحديد مراكز k الأقرب لكل نقطة. |
NextAfter <T يمد الرقم> | لعرض القيمة التالية القابلة للتمثيل لـ `x1` في اتجاه` x2` ، من حيث العناصر. |
NextIteration <T> | يجعل مدخلاته متاحة للتكرار التالي. |
NoOp | لا يفعل شيئا. |
NonDeterministicInts <U> | يولد غير الحتمية بعض الأعداد الصحيحة. |
NonMaxSuppressionV5 <T يمد الرقم> | يختار جشعًا مجموعة فرعية من المربعات المحيطة بترتيب تنازلي للنتيجة ، تتداخل الصناديق التي تحتوي على نسبة عالية من التقاطع مع الاتحاد (IOU) مع المربعات المحددة مسبقًا. |
مجموعة بيانات غير قابلة للتسلسل | |
OneHot <U> | إرجاع موتر واحد ساخن. |
مثل <T> | إرجاع موتر الآحاد بنفس الشكل والنوع مثل x. |
تحسين البيانات | يُنشئ مجموعة بيانات عن طريق تطبيق التحسينات ذات الصلة على "input_dataset". |
خيارات | يُنشئ مجموعة بيانات عن طريق إرفاق خيارات tf.data إلى "input_dataset". |
OrderedMapClear | يقوم Op بإزالة جميع العناصر الموجودة في الحاوية الأساسية. |
OrderedMapIncompleteSize | تُرجع Op عدد العناصر غير المكتملة في الحاوية الأساسية. |
OrderedMapPeek | نظرة خاطفة على القيم عند المفتاح المحدد. |
OrderedMap الحجم | تُرجع Op عدد العناصر في الحاوية الأساسية. |
OrderedMapStage | المرحلة (مفتاح ، قيم) في الحاوية الأساسية التي تتصرف مثل أمر الحاوية الترابطية. |
خارطة مرتبة | يقوم Op بإزالة القيم المرتبطة بالمفتاح وإرجاعها من الحاوية الأساسية. |
OrderedMapUnstageNoKey | يقوم Op بإزالة العنصر (المفتاح والقيمة) وإرجاعه مع أصغر عنصر مفتاح من الحاوية الأساسية. |
OutfeedDequeue <T> | يسترجع موترًا واحدًا من تغذية الحساب. |
OutfeedDequeueTuple | استرجع قيم متعددة من الخلاصة الحسابية. |
OutfeedDequeueTupleV2 | استرجع قيم متعددة من الخلاصة الحسابية. |
OutfeedDequeueV2 <T> | يسترجع موترًا واحدًا من تغذية الحساب. |
OutfeedEnqueue | قم بإدراج Tensor في الخلاصة الحسابية. |
OutfeedEnqueueTuple | قم بإدراج قيم Tensor متعددة في تغذية الحساب. |
وسادة <T> | وسادات موتر. |
ParallelBatchDataset | |
ParallelConcat <T> | يربط قائمة من موترات "N" على طول البعد الأول. |
ParallelDynamicStitch <T> | أدخل القيم من موتر "البيانات" في موتر واحد. |
تحليل مثال | يحول "input_dataset" التي تحتوي على "مثال" protos كمتجهات لـ DT_STRING إلى مجموعة بيانات من كائنات "Tensor" أو "SparseTensor" التي تمثل الميزات التي تم تحليلها. |
تحليل مثال | يحول متجه من tf مثال protos (كسلاسل) إلى موترات مكتوبة. |
ParseSequenceExampleV2 | يحول متجه tf.io.SequenceExample protos (كسلاسل) إلى موترات مكتوبة. |
عنصر نائب <T> | عنصر نائب للقيمة التي سيتم إدخالها في الحساب. |
PlaceholderWithDefault <T> | عنصر نائب يمر عبر "المدخلات" عندما لا يتم تغذية مخرجاته. |
خطي مسبقًا | المرجع الذي يجعل قيمة Tensor واحدة إلى موتر متغير معتم. |
رسم خطي مسبقًا | المرجع الذي يخطي قيم Tensor المتعددة إلى موتر متغير معتم. |
بدائي | فئة أساسية لتطبيقات Op التي تدعمها Operation واحدة. |
مطبعة | يطبع سلسلة عددية. |
PrivateThreadPoolDataset | يُنشئ مجموعة بيانات تستخدم مجموعة مؤشرات ترابط مخصصة لحساب "مجموعة بيانات الإدخال". |
همز <T> | يحسب ناتج العناصر عبر أبعاد موتر. |
QuantizeAndDequantizeV4 <T يمتد رقم> | يكمي ثم يزيل التنسور. |
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T يمد الرقم> | إرجاع التدرج اللوني لـ "QuantizeAndDequantizeV4". |
الكون الكمي <T> | تسلسل الموترات الكمية على طول بعد واحد. |
QuantizedConcatV2 <T> | |
QuantizedConv2DAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DPerChannel <V> | يحسب QuantizedConv2D لكل قناة. |
QuantizedConv2DWithBias <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W> | |
كمي كونف 2 د مع تحيز موقعة جمع و إرتل و طلب <س> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedDepthwiseConv2D <V> | يحسب العمق الكمي Conv2D. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V> | يحسب التحويل الكمي العمق مع التحيز. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> | يحسب التحويل الكمي العمق مع التحيز و Relu. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | يحسب Conv2D الكمي العمق مع التحيز ، Relu و Requantize. |
QuantizedMatMulWithBias <W> | يقوم بضرب مصفوفة كمي لـ "أ" بالمصفوفة "ب" مع إضافة التحيز. |
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W يمتد الرقم> | |
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> | قم بإجراء عملية مضاعفة كمية للمصفوفة لـ `a` بالمصفوفة` b` مع إضافة التحيز وإعادة الاندماج. |
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> | قم بإجراء عملية مضاعفة كمية للمصفوفة لـ "a" بالمصفوفة "b" مع إضافة التحيز وإعادة الانصهار وإعادة تحديد الاندماج. |
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W> | |
الشكل الكمي <T> | يعيد تشكيل موتر كمي حسب مرجع Reshape. |
RaggedBincount <U يمدد الرقم> | تحسب عدد تكرارات كل قيمة في مصفوفة عدد صحيح. |
RaggedCountSparseOutput <U يمتد الرقم> | ينفذ عد حاوية الإخراج المتفرقة لإدخال موتر خشن. |
RaggedCross <T، U يمتد العدد> | يولد تقاطعًا للميزة من قائمة الموترات ، ويعيده على هيئة RaggedTensor. |
RaggedFillEmptyRows <T> | |
RaggedFillEmptyRowsGrad <T> | |
RaggedGather <T يمتد الرقم ، U> | اجمع الشرائح الخشنة من محور "البارامترات" "0" وفقًا لـ "الفهارس". |
RaggedRange <U extends Number, T extends Number> | Returns a `RaggedTensor` containing the specified sequences of numbers. |
RaggedTensorFromVariant <U extends Number, T> | Decodes a `variant` Tensor into a `RaggedTensor`. |
RaggedTensorToSparse <U> | Converts a `RaggedTensor` into a `SparseTensor` with the same values. |
RaggedTensorToTensor <U> | Create a dense tensor from a ragged tensor, possibly altering its shape. |
RaggedTensorToVariant | Encodes a `RaggedTensor` into a `variant` Tensor. |
RaggedTensorToVariantGradient <U> | Helper used to compute the gradient for `RaggedTensorToVariant`. |
RandomDatasetV2 | Creates a Dataset that returns pseudorandom numbers. |
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. |
ReadVariableXlaSplitND <T> | Splits resource variable input tensor across all dimensions. |
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. |
RecvTPUEmbeddingActivations | An op that receives embedding activations on the TPU. |
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. |
RefMerge <T> | Forwards the value of an available tensor from `inputs` to `output`. |
RefNextIteration <T> | Makes its input available to the next iteration. |
RefSelect <T> | Forwards the `index`th element of `inputs` to `output`. |
RefSwitch <T> | Forwards the ref tensor `data` to the output port determined by `pred`. |
RegisterDataset | Registers a dataset with the tf.data service. |
RegisterDatasetV2 | Registers a dataset with the tf.data service. |
Relayout <T> | |
RelayoutGrad <T> | |
RequantizationRangePerChannel | Computes requantization range per channel. |
RequantizePerChannel <U> | Requantizes input with min and max values known per channel. |
Reshape <T> | Reshapes a tensor. |
ResourceAccumulatorApplyGradient | Applies a gradient to a given accumulator. |
ResourceAccumulatorNumAccumulated | Returns the number of gradients aggregated in the given accumulators. |
ResourceAccumulatorSetGlobalStep | Updates the accumulator with a new value for global_step. |
ResourceAccumulatorTakeGradient <T> | Extracts the average gradient in the given ConditionalAccumulator. |
ResourceApplyAdagradV2 | Update '*var' according to the adagrad scheme. |
ResourceApplyAdamWithAmsgrad | Update '*var' according to the Adam algorithm. |
ResourceApplyKerasMomentum | Update '*var' according to the momentum scheme. |
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> | |
ResourceScatterAdd | Adds sparse updates to the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterDiv | Divides sparse updates into the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterMax | Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `max` operation. |
ResourceScatterMin | Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `min` operation. |
ResourceScatterMul | Multiplies sparse updates into the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterNdAdd | Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. |
ResourceScatterNdMax | |
ResourceScatterNdMin | |
ResourceScatterNdSub | Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. |
ResourceScatterNdUpdate | Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. |
ResourceScatterSub | Subtracts sparse updates from the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterUpdate | Assigns sparse updates to the variable referenced by `resource`. |
ResourceSparseApplyAdagradV2 | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. |
ResourceSparseApplyKerasMomentum | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme. |
ResourceStridedSliceAssign | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
RetrieveAllTPUEmbeddingParameters | An op that retrieves optimization parameters from embedding to host memory. |
RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters | Retrieve ADAM embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Retrieve Adadelta embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters | Retrieve Adagrad Momentum embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters | Retrieve Adagrad embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Retrieve centered RMSProp embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters | Retrieve FTRL embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | Retrieve frequency estimator embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Retrieve MDL Adagrad Light embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters | Retrieve Momentum embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Retrieve proximal Adagrad embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters | Retrieve RMSProp embedding parameters. |
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. |
RngSkip | 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 Variable. |
ScatterNdMax <T> | Computes element-wise maximum. |
ScatterNdMin <T> | Computes element-wise minimum. |
ScatterNdNonAliasingAdd <T> | Applies sparse addition to `input` using individual values or slices from `updates` according to indices `indices`. |
ScatterNdSub <T> | Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. |
ScatterNdUpdate <T> | Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. |
ScatterSub <T> | Subtracts sparse updates to a variable reference. |
ScatterUpdate <T> | Applies sparse updates to a variable reference. |
SegmentMaxV2 <T extends Number> | Computes the maximum along segments of a tensor. |
SegmentMinV2 <T extends Number> | Computes the minimum along segments of a tensor. |
SegmentProdV2 <T> | Computes the product along segments of a tensor. |
SegmentSumV2 <T> | Computes the sum along segments of a tensor. |
SelectV2 <T> | |
Send | Sends the named tensor from send_device to recv_device. |
SendTPUEmbeddingGradients | Performs gradient updates of embedding tables. |
SetDiff1d <T, U extends Number> | Computes the difference between two lists of numbers or strings. |
SetSize | Number of unique elements along last dimension of input `set`. |
Shape <U extends Number> | Returns the shape of a tensor. |
ShapeN <U extends Number> | Returns shape of tensors. |
ShardDataset | Creates a `Dataset` that includes only 1/`num_shards` of this dataset. |
ShuffleAndRepeatDatasetV2 | |
ShuffleDatasetV2 | |
ShuffleDatasetV3 | |
ShutdownDistributedTPU | Shuts down a running distributed TPU system. |
ShutdownTPUSystem | An op that shuts down the TPU system. |
Size <U extends Number> | Returns the size of a tensor. |
Skipgram | Parses a text file and creates a batch of examples. |
SleepDataset | |
Slice <T> | Return a slice from 'input'. |
SlidingWindowDataset | Creates a dataset that passes a sliding window over `input_dataset`. |
Snapshot <T> | Returns a copy of the input tensor. |
SnapshotDataset | Creates a dataset that will write to / read from a snapshot. |
SnapshotDatasetReader | |
SnapshotNestedDatasetReader | |
SobolSample <T extends Number> | Generates points from the Sobol sequence. |
SpaceToBatchNd <T> | SpaceToBatch for ND tensors of type T. |
SparseApplyAdagradV2 <T> | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. |
SparseBincount <U extends Number> | Counts the number of occurrences of each value in an integer array. |
SparseCountSparseOutput <U extends Number> | Performs sparse-output bin counting for a sparse tensor input. |
SparseCrossHashed | Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. |
SparseCrossV2 | Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. |
SparseMatrixAdd | Sparse addition of two CSR matrices, C = alpha * A + beta * B. |
SparseMatrixMatMul <T> | Matrix-multiplies a sparse matrix with a dense matrix. |
SparseMatrixMul | Element-wise multiplication of a sparse matrix with a dense tensor. |
SparseMatrixNNZ | Returns the number of nonzeroes of `sparse_matrix`. |
SparseMatrixOrderingAMD | Computes the Approximate Minimum Degree (AMD) ordering of `input`. |
SparseMatrixSoftmax | Calculates the softmax of a CSRSparseMatrix. |
SparseMatrixSoftmaxGrad | Calculates the gradient of the SparseMatrixSoftmax op. |
SparseMatrixSparseCholesky | Computes the sparse Cholesky decomposition of `input`. |
SparseMatrixSparseMatMul | Sparse-matrix-multiplies two CSR matrices `a` and `b`. |
SparseMatrixTranspose | Transposes the inner (matrix) dimensions of a CSRSparseMatrix. |
SparseMatrixZeros | Creates an all-zeros CSRSparseMatrix with shape `dense_shape`. |
SparseSegmentSumGrad <T extends Number> | Computes gradients for SparseSegmentSum. |
SparseTensorToCSRSparseMatrix | Converts a SparseTensor to a (possibly batched) CSRSparseMatrix. |
Spence <T extends Number> | |
Split <T> | Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension. |
SplitDedupData <T extends Number, U extends Number> | An op splits input deduplication data XLA tuple into integer and floating point tensors. |
SplitV <T> | Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension. |
Squeeze <T> | Removes dimensions of size 1 from the shape of a tensor. |
Stack <T> | Packs a list of `N` rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor. |
Stage | Stage values similar to a lightweight Enqueue. |
StageClear | Op removes all elements in the underlying container. |
StagePeek | Op peeks at the values at the specified index. |
StageSize | Op returns the number of elements in the underlying container. |
StatefulRandomBinomial <V extends Number> | |
StatefulStandardNormal <U> | Outputs random values from a normal distribution. |
StatefulStandardNormalV2 <U> | Outputs random values from a normal distribution. |
StatefulTruncatedNormal <U> | Outputs random values from a truncated normal distribution. |
StatefulUniform <U> | Outputs random values from a uniform distribution. |
StatefulUniformFullInt <U> | Outputs random integers from a uniform distribution. |
StatefulUniformInt <U> | Outputs random integers from a uniform distribution. |
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends Number> | |
StatelessRandomBinomial <W extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a binomial distribution. |
StatelessRandomGammaV2 <V extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution. |
StatelessRandomGammaV3 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution. |
StatelessRandomGetAlg | Picks the best counter-based RNG algorithm based on device. |
StatelessRandomGetKeyCounter | Scrambles seed into key and counter, using the best algorithm based on device. |
StatelessRandomGetKeyCounterAlg | Picks the best algorithm based on device, and scrambles seed into key and counter. |
StatelessRandomNormalV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom values from a normal distribution. |
StatelessRandomPoisson <W extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a Poisson distribution. |
StatelessRandomUniformFullInt <V extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformIntV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution. |
StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extends Number> | Generate a randomly distorted bounding box for an image deterministically. |
StatelessShuffle <T> | Randomly and deterministically shuffles a tensor along its first dimension. |
StatelessTruncatedNormalV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution. |
StatsAggregatorHandleV2 | |
StatsAggregatorSetSummaryWriter | Set a summary_writer_interface to record statistics using given stats_aggregator. |
StopGradient <T> | Stops gradient computation. |
StridedSlice <T> | Return a strided slice from `input`. |
StridedSliceAssign <T> | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
StridedSliceGrad <U> | Returns the gradient of `StridedSlice`. |
StringLower | Converts all uppercase characters into their respective lowercase replacements. |
StringNGrams <T extends Number> | Creates ngrams from ragged string data. |
StringUpper | Converts all lowercase characters into their respective uppercase replacements. |
Sum <T> | Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. |
SwitchCond <T> | Forwards `data` to the output port determined by `pred`. |
SyncDevice | Synchronizes the device this op is run on. |
TPUCompilationResult | Returns the result of a TPU compilation. |
TPUCompileSucceededAssert | Asserts that compilation succeeded. |
TPUEmbeddingActivations | An op enabling differentiation of TPU Embeddings. |
TPUExecute | Op that loads and executes a TPU program on a TPU device. |
TPUExecuteAndUpdateVariables | Op that executes a program with optional in-place variable updates. |
TPUOrdinalSelector | A TPU core selector Op. |
TPUPartitionedInput <T> | مرجع يقوم بتجميع قائمة المدخلات المقسمة معًا. |
TPUPartitionedInputV2 <T> | مرجع يقوم بتجميع قائمة المدخلات المقسمة معًا. |
TPUPartitionedOutput <T> | An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation. |
TPUPartitionedOutputV2 <T> | An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation. |
TPUReplicateMetadata | Metadata indicating how the TPU computation should be replicated. |
TPUReplicatedInput <T> | Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation. |
TPUReplicatedOutput <T> | Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation. |
TPUReshardVariables | Op that reshards on-device TPU variables to specified state. |
TPURoundRobin | Round-robin load balancing on TPU cores. |
TemporaryVariable <T> | Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step. |
TensorArray | An array of Tensors of given size. |
TensorArrayClose | Delete the TensorArray from its resource container. |
TensorArrayConcat <T> | Concat the elements from the TensorArray into value `value`. |
TensorArrayGather <T> | Gather specific elements from the TensorArray into output `value`. |
TensorArrayGrad | Creates a TensorArray for storing the gradients of values in the given handle. |
TensorArrayGradWithShape | Creates a TensorArray for storing multiple gradients of values in the given handle. |
TensorArrayPack <T> | |
TensorArrayRead <T> | Read an element from the TensorArray into output `value`. |
TensorArrayScatter | Scatter the data from the input value into specific TensorArray elements. |
TensorArraySize | Get the current size of the TensorArray. |
TensorArraySplit | Split the data from the input value into TensorArray elements. |
TensorArrayUnpack | |
TensorArrayWrite | Push an element onto the tensor_array. |
TensorListConcat <T> | Concats all tensors in the list along the 0th dimension. |
TensorListConcatLists | |
TensorListConcatV2 <U> | Concats all tensors in the list along the 0th dimension. |
TensorListElementShape <T extends Number> | The shape of the elements of the given list, as a tensor. |
TensorListFromTensor | Creates a TensorList which, when stacked, has the value of `tensor`. |
TensorListGather <T> | Creates a Tensor by indexing into the TensorList. |
TensorListGetItem <T> | |
TensorListLength | Returns the number of tensors in the input tensor list. |
TensorListPopBack <T> | Returns the last element of the input list as well as a list with all but that element. |
TensorListPushBack | Returns a list which has the passed-in `Tensor` as last element and the other elements of the given list in `input_handle`. |
TensorListPushBackBatch | |
TensorListReserve | List of the given size with empty elements. |
TensorListResize | Resizes the list. |
TensorListScatter | Creates a TensorList by indexing into a Tensor. |
TensorListScatterIntoExistingList | Scatters tensor at indices in an input list. |
TensorListScatterV2 | Creates a TensorList by indexing into a Tensor. |
TensorListSetItem | |
TensorListSplit | Splits a tensor into a list. |
TensorListStack <T> | Stacks all tensors in the list. |
TensorMapErase | Returns a tensor map with item from given key erased. |
TensorMapHasKey | Returns whether the given key exists in the map. |
TensorMapInsert | Returns a map that is the 'input_handle' with the given key-value pair inserted. |
TensorMapLookup <U> | Returns the value from a given key in a tensor map. |
TensorMapSize | Returns the number of tensors in the input tensor map. |
TensorMapStackKeys <T> | Returns a Tensor stack of all keys in a tensor map. |
TensorScatterAdd <T> | Adds sparse `updates` to an existing tensor according to `indices`. |
TensorScatterMax <T> | Apply a sparse update to a tensor taking the element-wise maximum. |
TensorScatterMin <T> | |
TensorScatterSub <T> | Subtracts sparse `updates` from an existing tensor according to `indices`. |
TensorScatterUpdate <T> | Scatter `updates` into an existing tensor according to `indices`. |
TensorStridedSliceUpdate <T> | Assign `value` to the sliced l-value reference of `input`. |
ThreadPoolDataset | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
ThreadPoolHandle | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
Tile <T> | Constructs a tensor by tiling a given tensor. |
Timestamp | Provides the time since epoch in seconds. |
ToBool | Converts a tensor to a scalar predicate. |
TopKUnique | Returns the TopK unique values in the array in sorted order. |
TopKWithUnique | Returns the TopK values in the array in sorted order. |
TpuHandleToProtoKey | Converts XRT's uid handles to TensorFlow-friendly input format. |
TridiagonalMatMul <T> | Calculate product with tridiagonal matrix. |
TridiagonalSolve <T> | Solves tridiagonal systems of equations. |
Unbatch <T> | Reverses the operation of Batch for a single output Tensor. |
UnbatchGrad <T> | Gradient of Unbatch. |
UncompressElement | Uncompresses a compressed dataset element. |
UnicodeDecode <T extends Number> | Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points. |
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. |
Unique <T, V extends Number> | Finds unique elements along an axis of a tensor. |
UniqueDataset | Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`. |
UniqueWithCounts <T, V extends Number> | Finds unique elements along an axis of a tensor. |
UnravelIndex <T extends Number> | Converts an array of flat indices into a tuple of coordinate arrays. |
UnsortedSegmentJoin | |
Unstack <T> | Unpacks a given dimension of a rank-`R` tensor into `num` rank-`(R-1)` tensors. |
Unstage | Op is similar to a lightweight Dequeue. |
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 | |
WriteRawProtoSummary | Writes a serialized proto summary. |
XlaConcatND <T> | Concats input tensor across all dimensions. |
XlaRecvFromHost <T> | An op to receive a tensor from the host. |
XlaRecvTPUEmbeddingActivations | An op that receives embedding activations on the TPU. |
XlaRecvTPUEmbeddingDeduplicationData | Receives deduplication data (indices and weights) from the embedding core. |
XlaSendTPUEmbeddingGradients | An op that performs gradient updates of embedding tables. |
XlaSendToHost | An op to send a tensor to the host. |
XlaSplitND <T> | Splits input tensor across all dimensions. |
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. |