Interrompere | Solleva un'eccezione per interrompere il processo quando viene chiamato. |
Tutto | Calcola la "logica e" degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. |
TuttiToTutti <T> | Un'operazione per scambiare dati tra repliche TPU. |
AnonymousHashTable | Crea una tabella hash anonima non inizializzata. |
AnonymousIteratorV2 | Un contenitore per una risorsa iteratore. |
AnonymousIteratorV3 | Un contenitore per una risorsa iteratore. |
AnonymousMemoryCache | |
AnonimoMultiDeviceIterator | Un contenitore per una risorsa iteratore multidispositivo. |
AnonimoMultiDeviceIteratorV3 | Un contenitore per una risorsa iteratore multidispositivo. |
AnonimoMutableDenseHashTable | Crea una tabella hash modificabile anonima vuota che usa i tensori come archivio di backup. |
AnonymousMutableHashTable | Crea una tabella hash modificabile anonima vuota. |
AnonimoMutableHashTableOfTensors | Crea una tabella hash mutabile anonima vuota di valori vettoriali. |
Generatore di semi casuali anonimo | |
Generatore di semi anonimo | |
Qualunque | Calcola l'"or logico" degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. |
ApplicaAdagradV2 <T> | Aggiorna '*var' secondo lo schema adagrad. |
approxTopK <T estende il numero> | Restituisce i valori k min/max e i relativi indici dell'operando di input in modo approssimativo. |
AssertCardinalityDataset | |
AssertNextDataset | Una trasformazione che stabilisce quali trasformazioni avverranno dopo. |
AssertPrevDataset | Una trasformazione che asserisce quali trasformazioni sono avvenute in precedenza. |
Afferma questo | Afferma che la condizione data è vera. |
Assegna <T> | Aggiorna "ref" assegnandogli "valore". |
AssegnaAggiungi <T> | Aggiorna "ref" aggiungendovi "valore". |
AssegnaAggiungiVariabileOp | Aggiunge un valore al valore corrente di una variabile. |
AssegnaSub <T> | Aggiorna "ref" sottraendo "value" da esso. |
AssegnaSubVariableOp | Sottrae un valore dal valore corrente di una variabile. |
AssegnaVariabileOp | Assegna un nuovo valore a una variabile. |
AssegnaVariabileXlaConcatND | Concatena il tensore di input su tutte le dimensioni. |
Set di dati AutoShard | Crea un set di dati che suddivide in partizioni il set di dati di input. |
BandedTriangularSolve <T> | |
Barriera | Definisce una barriera che persiste tra diverse esecuzioni del grafico. |
BarrieraChiudi | Chiude la barriera data. |
BarrieraIncompletaDimensione | Calcola il numero di elementi incompleti nella barriera data. |
BarrieraInserisciMolti | Per ogni chiave, assegna il rispettivo valore al componente specificato. |
BarrierReadySize | Calcola il numero di elementi completi nella barriera data. |
BarrieraPrendiMolti | Prende il numero indicato di elementi completati da una barriera. |
Lotto | Raggruppa tutti i tensori di input in modo non deterministico. |
BatchMatMulV2 <T> | Moltiplica le fette di due tensori in batch. |
BatchMatMulV3 <V> | Moltiplica le fette di due tensori in batch. |
BatchToSpace <T> | BatchToSpace per tensori 4-D di tipo T. |
BatchToSpaceNd <T> | BatchToSpace per tensori ND di tipo T. |
BesselI0 <T estende il numero> | |
BesselI1 <T estende il numero> | |
BesselJ0 <T estende il numero> | |
BesselJ1 <T estende il numero> | |
BesselK0 <T estende il numero> | |
BesselK0e <T estende il numero> | |
BesselK1 <T estende il numero> | |
BesselK1e <T estende il numero> | |
BesselY0 <T estende il numero> | |
BesselY1 <T estende il numero> | |
Bitcast <U> | Bitcast un tensore da un tipo a un altro senza copiare i dati. |
BlockLSTM <T estende il numero> | Calcola la propagazione in avanti della cella LSTM per tutti i passaggi temporali. |
BlockLSTMGrad <T estende Numero> | Calcola la propagazione all'indietro della cella LSTM per l'intera sequenza temporale. |
BlockLSTMGradV2 <T estende il numero> | Calcola la propagazione all'indietro della cella LSTM per l'intera sequenza temporale. |
BlockLSTMV2 <T estende il numero> | Calcola la propagazione in avanti della cella LSTM per tutti i passaggi temporali. |
BoostedTreesAggregateStats | Aggrega il riepilogo delle statistiche accumulate per il batch. |
BoostedTreesBucketize | Classifica ciascuna funzionalità in un bucket in base ai limiti del bucket. |
BoostedTreesCalcolaBestFeatureDividi | Calcola i guadagni per ciascuna funzionalità e restituisce le migliori informazioni di suddivisione possibili per la funzionalità. |
BoostedTreesCalcolaBestFeatureDividiV2 | Calcola i guadagni per ciascuna funzionalità e restituisce le migliori informazioni di suddivisione possibili per ciascun nodo. |
Alberi potenziatiCalcola i migliori guadagni per funzione | Calcola i guadagni per ciascuna funzionalità e restituisce le migliori informazioni di suddivisione possibili per la funzionalità. |
BoostedTreesCenterBias | Calcola il prior dai dati di training (il bias) e riempie il primo nodo con il prior dei logit. |
BoostedTreesCreateEnsemble | Crea un modello di insieme di alberi e restituisce un handle. |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | Creare la risorsa per i flussi quantili. |
BoostedTreesDeserializeEnsemble | Deserializza una configurazione di insieme di alberi serializzati e sostituisce l'albero corrente insieme. |
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | Crea un handle per un BoostedTreesEnsembleResource |
BoostedTreesEsempioDebugOutputs | Output di debug/interpretabilità del modello per ogni esempio. |
BoostedTreesFlushQuantileSummaries | Svuota i riepiloghi dei quantili da ciascuna risorsa del flusso quantile. |
BoostedTreesGetEnsembleStates | Recupera il token del timbro della risorsa dell'insieme di alberi, il numero di alberi e le statistiche di crescita. |
BoostedTreesCrea riepiloghi quantili | Crea il riepilogo dei quantili per il batch. |
BoostedTreesMakeStatsSummary | Crea il riepilogo delle statistiche accumulate per il batch. |
BoostedTreesPredict | Esegue più predittori di ensemble di regressione additiva su istanze di input e calcola i logit. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | Aggiungere i riepiloghi dei quantili a ciascuna risorsa del flusso quantile. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | Deserializza i limiti del bucket e prepara il flag nell'attuale QuantileAccumulator. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | Svuota i riepiloghi per una risorsa flusso quantile. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | Genera i limiti del bucket per ciascuna funzionalità in base ai riepiloghi accumulati. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | Crea un handle per BoostedTreesQuantileStreamResource. |
BoostedTreesSerializeEnsemble | Serializza l'insieme dell'albero in un proto. |
BoostedTreesSparseAggregateStats | Aggrega il riepilogo delle statistiche accumulate per il batch. |
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureDividi | Calcola i guadagni per ciascuna funzionalità e restituisce le migliori informazioni di suddivisione possibili per la funzionalità. |
BoostedTreesTrainingPredict | Esegue più predittori di ensemble di regressione additiva su istanze di input e calcola l'aggiornamento ai logit memorizzati nella cache. |
BoostedTreesUpdateEnsemble | Aggiorna l'insieme degli alberi aggiungendo un livello all'ultimo albero in crescita o iniziando un nuovo albero. |
BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | Aggiorna l'insieme degli alberi aggiungendo un livello all'ultimo albero in crescita o iniziando un nuovo albero. |
BroadcastDynamicShape <T estende il numero> | Restituisce la forma di s0 op s1 con broadcast. |
BroadcastGradientArgs <T estende il numero> | Restituisce gli indici di riduzione per il calcolo dei gradienti di s0 op s1 con broadcast. |
Trasmetti a <T> | Trasmetti un array per una forma compatibile. |
Mettere in ordine | Classifica gli "input" in base ai "confini". |
CSRSparseMatrixComponents <T> | Legge i componenti CSR nell'indice batch. |
CSRSparseMatrixToDense <T> | Convertire un CSRSparseMatrix (possibilmente in batch) in denso. |
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> | Converte un CSRSparesMatrix (possibilmente in batch) in uno SparseTensor. |
CSVDataset | |
CSVDatasetV2 | |
CTLossV2 | Calcola la perdita CTC (probabilità logaritmica) per ciascuna voce batch. |
CacheDatasetV2 | |
CheckNumericsV2 <T estende il numero> | Controlla un tensore per i valori NaN, -Inf e +Inf. |
Scegli il set di dati più veloce | |
ClipPerValore <T> | Ritaglia i valori del tensore su un minimo e un massimo specificati. |
CollateTPUEmbeddingMemory | Un'operazione che unisce i protocolli di configurazione della memoria codificati in stringa da tutti gli host. |
CollectiveAllToAllV2 <T estende il numero> | Scambia reciprocamente più tensori di identico tipo e forma. |
CollectiveAllToAllV3 <T estende il numero> | Scambia reciprocamente più tensori di identico tipo e forma. |
CollectiveAssignGroupV2 | Assegnare chiavi di gruppo in base all'assegnazione del gruppo. |
CollettivoBcastRecvV2 <U> | Riceve un valore tensore trasmesso da un altro dispositivo. |
CollectiveBcastSendV2 <T> | Trasmette un valore tensore a uno o più altri dispositivi. |
CollectiveGather <T estende il numero> | Accumula reciprocamente più tensori di identico tipo e forma. |
CollectiveGatherV2 <T estende il numero> | Accumula reciprocamente più tensori di identico tipo e forma. |
CollectiveInitializeCommunicator | Inizializza un gruppo per operazioni collettive. |
CollectivePermute <T> | Un'operazione per permutare i tensori tra le istanze TPU replicate. |
CollectiveReduceScatterV2 <T estende il numero> | Riduce reciprocamente più tensori di tipo e forma identici e disperde il risultato. |
CollectiveReduceV2 <T estende il numero> | Riduce reciprocamente più tensori di identico tipo e forma. |
CollectiveReduceV3 <T estende il numero> | Riduce reciprocamente più tensori di identico tipo e forma. |
Soppressione combinata NonMax | Seleziona avidamente un sottoinsieme di riquadri di delimitazione in ordine decrescente di punteggio, Questa operazione esegue non_max_suppression sugli input per batch, in tutte le classi. |
CompositeTensorVariantFromComponents | Codifica un valore "ExtensionType" in un tensore scalare "variante". |
CompositeTensorVariantToComponents | Decodifica un tensore scalare "variante" in un valore "ExtensionType". |
Elemento compresso | Comprime un elemento del set di dati. |
Calcola dimensione batch | Calcola la dimensione batch statica di un set di dati senza batch parziali. |
ComputeDedupDataSize | Un'operazione calcola la dimensione dei dati di deduplicazione dal core incorporato e restituisce la configurazione aggiornata. |
ComputeDedupDataTupleMask | Un'operazione calcola la maschera tupla dei dati di deduplicazione dal core di incorporamento. |
Concat <T> | Concatena i tensori lungo una dimensione. |
ConfigureAndInitializeGlobalTPU | Un'operazione che imposta le strutture centralizzate per un sistema TPU distribuito. |
ConfiguraTPU distribuito | Configura le strutture centralizzate per un sistema TPU distribuito. |
Configura l'incorporamentoTPUE | Configura TPUEmbedding in un sistema TPU distribuito. |
ConfiguraTPUEmbeddingHost | Un'operazione che configura il software TPUEmbedding su un host. |
ConfiguraTPUEmbeddingMemory | Un'operazione che configura il software TPUEmbedding su un host. |
ConnectTPUEmbeddingHosts | Un'operazione che configura la comunicazione tra le istanze del software host TPUEmbedding dopo che ConfigureTPUEmbeddingHost è stato chiamato su ciascun host. |
Costante <T> | Un operatore che produce un valore costante. |
ConsumaMutexLock | Questa operazione utilizza un blocco creato da "MutexLock". |
ControlTrigger | Non fa nulla. |
Conv <T estende Numero> | Calcola una convoluzione ND dati i tensori (N+1+batch_dims)-D `input` e (N+2)-D `filtro`. |
Conv2DBackpropFilterV2 <T estende il numero> | Calcola i gradienti di convoluzione rispetto al filtro. |
Conv2DBackpropInputV2 <T estende il numero> | Calcola i gradienti di convoluzione rispetto all'input. |
ConvertToCooTensor | |
Copia <T> | Copia un tensore da CPU a CPU o da GPU a GPU. |
CopiaHost <T> | Copia un tensore su host. |
Copia su mesh <T> | |
Copia SuMeshGrad <T> | |
CountUpTo <T estende il numero> | Incrementa 'ref' fino a raggiungere 'limit'. |
CrossReplicaSum <T estende Numero> | Un'operazione per sommare gli input tra le istanze TPU replicate. |
CudnnRNNBackpropV3 <T estende il numero> | Passaggio di backprop di CudnnRNNV3. |
CudnnRNNCanonalToParamsV2 <T estende il numero> | Converte i parametri CudnnRNN dalla forma canonica alla forma utilizzabile. |
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T estende il numero> | Recupera i parametri CudnnRNN in forma canonica. |
CudnnRNNV3 <T estende il numero> | Una RNN supportata da cuDNN. |
CumulativeLogsumexp <T estende il numero> | Calcola il prodotto cumulativo del tensore "x" lungo l'asse. |
DtensorRestoreV2 | |
DtensorSetGlobalTPUArray | Un'operazione che informa una serie di ID globali di tutte le TPU nel sistema. |
DataServiceDataset | Crea un set di dati che legge i dati dal servizio tf.data. |
DataServiceDatasetV2 | Crea un set di dati che legge i dati dal servizio tf.data. |
Set di datiCardinalità | Restituisce la cardinalità di "input_dataset". |
Set di dati da grafico | Crea un set di dati dal dato `graph_def`. |
DatasetToGraphV2 | Restituisce un GraphDef serializzato che rappresenta "input_dataset". |
Dawns <T estende Numero> | |
DebugGradientIdentity <T> | Operazione identità per il debug del gradiente. |
DebugGradientRefIdentity <T> | Operazione identità per il debug del gradiente. |
DebugIdentity <T> | Fornisce una mappatura dell'identità del tensore di input di tipo non Ref per il debug. |
DebugIdentityV2 <T> | Debug identità V2 op. |
DebugIdentityV3 <T> | Fornisce una mappatura dell'identità del tensore di input di tipo non Ref per il debug. |
DebugNanCount | Debug contatore valori NaN Op. |
DebugNumericSummary | Riepilogo numerico debug Op. |
DebugNumericSummaryV2 <U estende il numero> | Debug Riepilogo Numerico V2 Op. |
DecodeImage <T estende il numero> | Funzione per decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg e decode_png. |
DecodePaddedRaw <T estende il numero> | Reinterpretare i byte di una stringa come un vettore di numeri. |
DecodeProto | L'operazione estrae i campi da un protocollo serializzato memorizzando il messaggio in tensori. |
Copia profonda <T> | Crea una copia di "x". |
EliminaIteratore | Un contenitore per una risorsa iteratore. |
EliminaMemoryCache | |
EliminaMultiDeviceIterator | Un contenitore per una risorsa iteratore. |
EliminaGeneratoreSeme Casuale | |
EliminaSeedGenerator | |
EliminaSessionTensor | Elimina il tensore specificato dal relativo handle nella sessione. |
DenseBincount <U estende il numero> | Conta il numero di occorrenze di ciascun valore in una matrice di numeri interi. |
DenseCountSparseOutput <U estende il numero> | Esegue il conteggio dei contenitori di output sparsi per un input tf.tensor. |
DenseToCSRSparseMatrix | Converte un tensore denso in un CSRSparseMatrix (possibilmente batch). |
Distruggi risorsaOp | Elimina la risorsa specificata dall'handle. |
Distruggi la variabile temporanea <T> | Distrugge la variabile temporanea e restituisce il suo valore finale. |
DispositivoIndice | Restituisce l'indice del dispositivo eseguito dall'operazione. |
Set di dati interleave diretto | Un sostituto di "InterleaveDataset" in un elenco fisso di set di dati "N". |
Disabilita Copia su lettura | Disattiva la modalità copia su lettura. |
Salvataggio distribuito | |
DrawBoundingBoxesV2 <T estende il numero> | Disegna riquadri di delimitazione su una serie di immagini. |
DummyIterationCounter | |
DummyMemoryCache | |
Generatore di semi fittizi | |
DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | Facilita il porting del codice che utilizza tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | |
Partizione dinamica <T> | Partiziona i "dati" in tensori "num_partizioni" utilizzando gli indici di "partizioni". |
Punto dinamico <T> | Interlaccia i valori dai tensori "dati" in un singolo tensore. |
ModificaDistanza | Calcola la distanza di modifica Levenshtein (eventualmente normalizzata). |
Eg <U> | Calcola la scomposizione automatica di una o più matrici quadrate. |
Einsum <T> | Contrazione del tensore secondo la convenzione di Einstein sulla sommatoria. |
<T> vuoto | Crea un tensore con la forma data. |
Elenco Tensori Vuoti | Crea e restituisce un elenco di tensori vuoto. |
VuotoTensorMap | Crea e restituisce una mappa tensore vuota. |
EncodeProto | L'operazione serializza i messaggi protobuf forniti nei tensori di input. |
EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | Facilita il porting del codice che utilizza tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
EnqueueTPUEmbeddingBatch | Un'operazione che accoda un elenco di tensori batch di input a TPUEmbedding. |
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch | Un'operazione che accoda un elenco di tensori batch di input a TPUEmbedding. |
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | Facilita il porting del codice che utilizza tf.nn.embedding_lookup(). |
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch | Un'operazione che accoda TPUEmbedding indici di input da uno SparseTensor. |
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch | Facilita il porting del codice che utilizza tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
GuaranteeShape <T> | Assicura che la forma del tensore corrisponda alla forma prevista. |
Immettere <T> | Crea o trova un frame figlio e rende disponibili i "dati" al frame figlio. |
Erfinv <T estende Numero> | |
Norma euclidea <T> | Calcola la norma euclidea degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. |
EseguiTPUEmbeddingPartitioner | Un'operazione che esegue il partizionatore TPUEmbedding sulla configurazione centrale dispositivo e calcola la dimensione HBM (in byte) richiesta per l'operazione TPUEmbedding. |
Esci da <T> | Esce dal frame corrente al frame principale. |
EspandiDim <T> | Inserisce una dimensione pari a 1 nella forma di un tensore. |
Set di dati AutoShard sperimentale | Crea un set di dati che suddivide in partizioni il set di dati di input. |
ExperimentalBytesProducedStatsDataset | Registra la dimensione in byte di ciascun elemento di "input_dataset" in uno StatsAggregator. |
Sperimentale Scegli il set di dati più veloce | |
Set di dati sperimentaliCardinalità | Restituisce la cardinalità di "input_dataset". |
Set di dati sperimentali su TFRecord | Scrive il set di dati specificato nel file specificato utilizzando il formato TFRecord. |
Set di dati sperimentaleDenseToSparseBatch | Crea un set di dati che raggruppa gli elementi di input in uno SparseTensor. |
Set di dati sperimentaleLatencyStats | Registra la latenza della produzione di elementi `input_dataset` in uno StatsAggregator. |
Set di dati ExperimentalMatchingFiles | |
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset | Crea un set di dati che sovrascrive il parallelismo intra-operatorio massimo. |
ExperimentalParseExampleDataset | Trasforma "input_dataset" contenente i prototipi "Example" come vettori di DT_STRING in un set di dati di oggetti "Tensor" o "SparseTensor" che rappresentano le funzionalità analizzate. |
Set di dati del pool di thread privati sperimentali | Crea un set di dati che utilizza un pool di thread personalizzato per calcolare "input_dataset". |
Set di dati casuali sperimentali | Crea un set di dati che restituisce numeri pseudocasuali. |
Set di dati sperimentaleRebatch | Crea un set di dati che modifica la dimensione del batch. |
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset | |
Set di dati ExperimentalSlidingWindow | Crea un set di dati che passa una finestra scorrevole su "input_dataset". |
Set di dati SQL sperimentale | Crea un set di dati che esegue una query SQL e genera righe del set di risultati. |
ExperimentalStatsAggregatorHandle | Crea una risorsa di gestione delle statistiche. |
ExperimentalStatsAggregatorSummary | Produce un riepilogo di tutte le statistiche registrate dal gestore delle statistiche specificato. |
Set di dati sperimentaleUnbatch | Un set di dati che divide gli elementi del suo input in più elementi. |
Esprime <T estende Numero> | |
EstrattoGlimpseV2 | Estrae uno scorcio dal tensore di input. |
ExtractVolumePatches <T estende il numero> | Estrai le `patch` da `input` e inseriscile nella dimensione di output `"profondità"`. |
FFTND <T> | ND trasformata veloce di Fourier. |
FileSystemSetConfigurazione | Imposta la configurazione del file system. |
Compila <U> | Crea un tensore riempito con un valore scalare. |
FinalizeDataset | Crea un set di dati applicando tf.data.Options a "input_dataset". |
FinalizeTPUEmbedding | Un'operazione che finalizza la configurazione di TPUEmbedding. |
Impronta digitale | Genera valori di impronte digitali. |
FresnelCos <T estende il numero> | |
FresnelSin <T estende il numero> | |
FusedBatchNormGradV3 <T estende il numero, U estende il numero> | Gradiente per la normalizzazione batch. |
FusedBatchNormV3 <T estende il numero, U estende il numero> | Normalizzazione batch. |
GRUBlockCell <T estende il numero> | Calcola la propagazione in avanti della cella GRU per 1 passaggio temporale. |
GRUBlockCellGrad <T estende il numero> | Calcola la propagazione all'indietro delle celle GRU per 1 passaggio temporale. |
Raccogli <T> | Raccogli le sezioni dall'asse `params` `axis` in base a `indices`. |
Raccogli <T> | Raccogli le sezioni da "params" in un tensore con la forma specificata da "indices". |
Genera proposte BoundingBox | Questa operazione produce la regione di interesse da determinati riquadri di delimitazione (bbox_deltas) codificati rispetto agli ancoraggi secondo l'eq.2 in arXiv:1506.01497 L'operazione seleziona le prime caselle di punteggio `pre_nms_topn`, le decodifica rispetto alle ancore, applica la soppressione non massimale su caselle sovrapposte con valore di intersezione su unione (iou) superiore a "nms_threshold", scartando le caselle in cui il lato più corto è inferiore a " dimensione_min`. |
OttieniElementoAtIndice | Ottiene l'elemento in corrispondenza dell'indice specificato in un set di dati. |
OttieniMinibatchSplitsWithPhysicalReplica | |
OttieniMinibatchesInCsrWithPhysicalReplica | |
OttieniOpzioni | Restituisce tf.data.Options allegato a "input_dataset". |
GetSessionHandle | Memorizza il tensore di input nello stato della sessione corrente. |
GetSessionTensor <T> | Ottieni il valore del tensore specificato dal suo handle. |
GlobalIterId | |
Gradienti | Aggiunge operazioni per calcolare le derivate parziali della somma di y s rispetto a x s, ovvero d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... Se i valori Options.dx() sono impostati, sono come le derivate parziali simboliche iniziali di qualche funzione di perdita L rispetto a |
GaranziaConst <T> | Fornisce una garanzia al runtime TF che il tensore di input è una costante. |
HashTable | Crea una tabella hash non inizializzata. |
HistogramFixedWidth <U estende il numero> | Restituisce l'istogramma dei valori. |
IFFTND <T> | ND trasformata veloce inversa di Fourier. |
IRFFTND <U estende il numero> | ND trasformata di Fourier reale veloce inversa. |
Identità <T> | Restituisce un tensore con la stessa forma e contenuto del tensore o del valore di input. |
IdentitàN | Restituisce un elenco di tensori con le stesse forme e contenuti dell'input tensori. |
IgnoreErrorsDataset | Crea un set di dati che contiene gli elementi di "input_dataset" ignorando gli errori. |
ImageProjectiveTransformV2 <T estende il numero> | Applica la trasformazione data a ciascuna delle immagini. |
ImageProjectiveTransformV3 <T estende il numero> | Applica la trasformazione data a ciascuna delle immagini. |
ImmutableConst <T> | Restituisce il tensore immutabile dalla regione della memoria. |
AlimentazioneDequeue <T> | Un'operazione segnaposto per un valore che verrà inserito nel calcolo. |
InfeedDequeueTuple | Recupera più valori dall'alimentazione come tupla XLA. |
InfeedEnqueue | Un'operazione che inserisce un singolo valore tensore nel calcolo. |
Buffer prelinearizzato InfeedEnqueue | Un'operazione che accoda il buffer prelinearizzato nell'alimentazione TPU. |
InfeedEnqueueTuple | Inserisce più valori tensoriali nel calcolo come una tupla XLA. |
Inizializza tabella | Inizializzatore di tabella che accetta due tensori rispettivamente per chiavi e valori. |
InizializzaTableFromDataset | |
InizializzaTableFromTextFile | Inizializza una tabella da un file di testo. |
InserisciAggiungi <T> | Aggiunge v nelle righe specificate di x. |
InplaceSub <T> | Sottrae "v" nelle righe specificate di "x". |
InplaceUpdate <T> | Aggiorna le righe specificate "i" con i valori "v". |
IsBoostedTreesEnsembleInitialized | Controlla se un insieme di alberi è stato inizializzato. |
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized | Controlla se un flusso quantile è stato inizializzato. |
IsTPUEmbeddingInitialized | Se l'incorporamento TPU è inizializzato in un sistema TPU distribuito. |
IsVariableInitialized | Controlla se un tensore è stato inizializzato. |
Regressione isotonica <U estende il numero> | Risolve una serie di problemi di regressione isotonica. |
IteratorGetDevice | Restituisce il nome del dispositivo su cui è stata posizionata la "risorsa". |
Inizializzazione KMC2Chain | Restituisce l'indice di un punto dati che deve essere aggiunto al set di semi. |
KmeansPlusPlusInitialization | Seleziona num_to_sample righe di input utilizzando il criterio KMeans++. |
KthOrderStatistic | Calcola la statistica dell'ordine K-esimo di un set di dati. |
Set di dati LMDB | Crea un set di dati che genera le coppie chiave-valore in uno o più file LMDB. |
LSTMBlockCell <T estende il numero> | Calcola la propagazione in avanti della cella LSTM per 1 passo temporale. |
LSTMBlockCellGrad <T estende il numero> | Calcola la propagazione all'indietro della cella LSTM per 1 passo temporale. |
LinSpace <T estende Numero> | Genera valori in un intervallo. |
Elenco set di dati | Crea un set di dati che emette ciascuno dei "tensori" una volta. |
ListSnapshotChunksDataset | |
Carica tutti i parametri di incorporamentoTPUE | Un'operazione che carica i parametri di ottimizzazione nella memoria incorporata. |
CaricaTPUEmbeddingADAMParametri | Carica i parametri di incorporamento di ADAM. |
CaricaTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Carica i parametri di incorporamento di Adadelta. |
CaricaTPUEmbeddingAdagradMomentumParametri | Carica i parametri di incorporamento di Adagrad Momentum. |
CaricaTPUEmbeddingAdagradParameters | Carica i parametri di incorporamento di Adagrad. |
CaricaTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Carica i parametri di incorporamento RMSProp centrati. |
CaricaTPUEmbeddingFTRLParametri | Carica i parametri di incorporamento FTRL. |
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | Parametri di incorporamento dello stimatore della frequenza di carico. |
CaricaTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Carica i parametri di incorporamento di MDL Adagrad Light. |
CaricaTPUEmbeddingMomentumParametri | Carica i parametri di incorporamento di Momentum. |
CaricaTPUEmbeddingProximalAdagradParametri | Caricare i parametri di incorporamento Adagrad prossimali. |
CaricaTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
CaricaTPUEmbeddingRMSPropParametri | Carica i parametri di incorporamento di RMSProp. |
CaricaTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Carica i parametri di incorporamento SGD. |
LookupTableExport <T, U> | Restituisce tutte le chiavi e i valori nella tabella. |
RicercaTabellaTrova <U> | Cerca le chiavi in una tabella e restituisce i valori corrispondenti. |
LookupTableImport | Sostituisce il contenuto della tabella con le chiavi e i valori specificati. |
Inserimento tabella di ricerca | Aggiorna la tabella per associare le chiavi ai valori. |
Ricerca tabellaRimuovi | Rimuove le chiavi e i valori associati da una tabella. |
Dimensione tabella di ricerca | Calcola il numero di elementi nella tabella data. |
LoopCond | Inoltra l'input all'output. |
LowerBound <U estende il numero> | Applica lower_bound(sorted_search_values,values) lungo ogni riga. |
Lu <T, U estende Numero> | Calcola la scomposizione LU di una o più matrici quadrate. |
RendiUnico | Rendi unici tutti gli elementi nella dimensione non batch, ma \"vicini\". il loro valore iniziale. |
MappaCancella | Op rimuove tutti gli elementi nel contenitore sottostante. |
MappaIncompleteSize | Op restituisce il numero di elementi incompleti nel contenitore sottostante. |
MapPeek | Op dà una sbirciatina ai valori nella chiave specificata. |
Dimensione mappa | Op restituisce il numero di elementi nel contenitore sottostante. |
MappaStage | Fase (chiave, valori) nel contenitore sottostante che si comporta come una tabella hash. |
MappaUnstage | Op rimuove e restituisce i valori associati alla chiave dal contenitore sottostante. |
MappaUnstageNoKey | Op rimuove e restituisce un valore casuale (chiave, valore) dal contenitore sottostante. |
MatrixDiagPartV2 <T> | Restituisce la parte diagonale in batch di un tensore in batch. |
MatrixDiagPartV3 <T> | Restituisce la parte diagonale in batch di un tensore in batch. |
MatrixDiagV2 <T> | Restituisce un tensore diagonale raggruppato con determinati valori diagonali raggruppati. |
MatrixDiagV3 <T> | Restituisce un tensore diagonale raggruppato con determinati valori diagonali raggruppati. |
MatrixSetDiagV2 <T> | Restituisce un tensore di matrice in batch con nuovi valori diagonali in batch. |
MatrixSetDiagV3 <T> | Restituisce un tensore di matrice in batch con nuovi valori diagonali in batch. |
Massimo <T> | Calcola il massimo degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. |
MaxIntraOpParallelismDataset | Crea un set di dati che sovrascrive il parallelismo intra-operatorio massimo. |
Unisci <T> | Inoltra il valore di un tensore disponibile da "inputs" a "output". |
UnisciDedupData | Un'operazione unisce elementi di tensori interi e float nei dati di deduplicazione come tupla XLA. |
Min <T> | Calcola il minimo degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. |
MirrorPad <T> | Riempie un tensore con valori specchiati. |
Grado MirrorPad <T> | Opzione gradiente per "MirrorPad" op. |
MlirPassthroughOp | Racchiude un calcolo MLIR arbitrario espresso come modulo con una funzione main(). |
MulNoNan <T> | Restituisce x * y per elemento. |
MutableDenseHashTable | Crea una tabella hash vuota che utilizza i tensori come archivio di backup. |
MutableHashTable | Crea una tabella hash vuota. |
MutableHashTableOfTensors | Crea una tabella hash vuota. |
Mutex | Crea una risorsa Mutex che può essere bloccata da "MutexLock". |
Blocco mutex | Blocca una risorsa mutex. |
NcclAllReduce <T estende il numero> | Restituisce un tensore contenente la riduzione su tutti i tensori di input. |
NcclBroadcast <T estende il numero> | Invia "input" a tutti i dispositivi collegati all'output. |
NcclReduce <T estende il numero> | Riduce "input" da "num_devices" utilizzando "reduction" a un singolo dispositivo. |
Ndtri <T estende il Numero> | |
Vicini più vicini | Seleziona i k centri più vicini per ciascun punto. |
NextAfter <T estende Numero> | Restituisce il successivo valore rappresentabile di "x1" nella direzione di "x2", a livello di elemento. |
SuccessivaIterazione <T> | Rende il suo input disponibile alla successiva iterazione. |
NoOp | Non fa nulla. |
Int non deterministici <U> | Genera in modo non deterministico alcuni numeri interi. |
NonMaxSuppressionV5 <T estende il numero> | Seleziona avidamente un sottoinsieme di riquadri di delimitazione in ordine decrescente di punteggio, eliminando le caselle che hanno un'elevata sovrapposizione di intersezione su unione (IOU) con le caselle precedentemente selezionate. |
Set di dati non serializzabili | |
OneHot <U> | Restituisce un tensore one-hot. |
A quelli piace <T> | Restituisce un tensore di uno con la stessa forma e tipo di x. |
OptimizeDatasetV2 | Crea un set di dati applicando le ottimizzazioni correlate a "input_dataset". |
OpzioniDataset | Crea un set di dati allegando tf.data.Options a "input_dataset". |
OrdinatoMapClear | Op rimuove tutti gli elementi nel contenitore sottostante. |
Dimensione ordinata della mappa incompleta | Op restituisce il numero di elementi incompleti nel contenitore sottostante. |
OrderedMapPeek | Op dà una sbirciatina ai valori nella chiave specificata. |
Dimensione mappa ordinata | Op restituisce il numero di elementi nel contenitore sottostante. |
OrderedMapStage | Fase (chiave, valori) nel contenitore sottostante che si comporta come un ordine contenitore associativo. |
OrderedMapUnstage | Op rimuove e restituisce i valori associati alla chiave dal contenitore sottostante. |
OrderedMapUnstageNoKey | Op rimuove e restituisce l'elemento (chiave, valore) con il più piccolo chiave dal contenitore sottostante. |
OutfeedDequeue <T> | Recupera un singolo tensore dall'output di calcolo. |
OutfeedDequeueTuple | Recupera più valori dall'output di calcolo. |
OutfeedDequeueTupleV2 | Recupera più valori dall'output di calcolo. |
OutfeedDequeueV2 <T> | Recupera un singolo tensore dall'output di calcolo. |
Coda di uscita | Accodare un tensore all'uscita del calcolo. |
OutfeedEnqueueTuple | Accodare più valori Tensor sull'output di calcolo. |
Blocco <T> | Riempie un tensore. |
ParallelBatchDataset | |
ParallelConcat <T> | Concatena un elenco di tensori "N" lungo la prima dimensione. |
Punto dinamico parallelo <T> | Interlaccia i valori dai tensori "dati" in un singolo tensore. |
ParseExampleDatasetV2 | Trasforma "input_dataset" contenente i prototipi "Example" come vettori di DT_STRING in un set di dati di oggetti "Tensor" o "SparseTensor" che rappresentano le funzionalità analizzate. |
ParseEsempioV2 | Trasforma un vettore di prototipi tf.Example (come stringhe) in tensori tipizzati. |
ParseSequenceEsempioV2 | Trasforma un vettore di prototipi tf.io.SequenceExample (come stringhe) in tensori tipizzati. |
Segnaposto <T> | Un'operazione segnaposto per un valore che verrà inserito nel calcolo. |
SegnapostoWithDefault <T> | Un'operazione segnaposto che passa attraverso "input" quando il suo output non viene alimentato. |
Prelinearizzare | Un'operazione che linearizza un valore tensore in un tensore variante opaco. |
PrelinearizeTuple | Un'operazione che linearizza più valori di tensore in un tensore variante opaco. |
PrimitivoOp | Una classe base per le implementazioni Op supportate da una singola Operation . |
Stampa | Stampa una stringa scalare. |
Set di dati del pool di thread privati | Crea un set di dati che utilizza un pool di thread personalizzato per calcolare "input_dataset". |
Prodotto <T> | Calcola il prodotto degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. |
QuantizeAndDequantizeV4 <T estende il numero> | Quantizza quindi dequantizza un tensore. |
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T estende il numero> | Restituisce il gradiente di "QuantizeAndDequantizeV4". |
Concat quantizzato <T> | Concatena tensori quantizzati lungo una dimensione. |
QuantizzatoConcatV2 <T> | |
QuantizedConv2DAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DPerChannel <V> | Calcola QuantizedConv2D per canale. |
QuantizedConv2DWithBias <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedDepthwiseConv2D <V> | Calcola Conv2D quantizzato in profondità. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V> | Calcola Conv2D quantizzato in profondità con Bias. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> | Calcola Conv2D quantizzato in profondità con Bias e Relu. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Calcola Conv2D quantizzato in profondità con Bias, Relu e Requantize. |
QuantizedMatMulWithBias <W> | Esegue una moltiplicazione della matrice quantizzata di "a" per la matrice "b" con aggiunta bias. |
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W estende il numero> | |
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> | Esegui una moltiplicazione della matrice quantizzata di "a" per la matrice "b" con aggiunta bias e fusione relu. |
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Esegui una moltiplicazione della matrice quantizzata di "a" per la matrice "b" con aggiunta bias, relu e riquantizzazione della fusione. |
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W> | |
Risagoma quantizzata <T> | Riforma un tensore quantizzato secondo l'operazione Reshape op. |
RFFTND <U> | ND trasformata di Fourier reale veloce. |
RaggedBincount <U estende il numero> | Conta il numero di occorrenze di ciascun valore in una matrice di numeri interi. |
RaggedCountSparseOutput <U estende il numero> | Esegue il conteggio dei contenitori di output sparsi per un input tensore irregolare. |
RaggedCross <T, U estende Numero> | Genera una croce di funzionalità da un elenco di tensori e la restituisce come RaggedTensor. |
RaggedFillEmptyRows <T> | |
RaggedFillEmptyRowsGrad <T> | |
RaggedGather <T estende Numero, U> | Raccogli le sezioni irregolari dall'asse "params" "0" in base agli "indici". |
RaggedRange <U estende il numero, T estende il numero> | Restituisce un "RaggedTensor" contenente le sequenze di numeri specificate. |
RaggedTensorFromVariant <U estende Number, T> | Decodifica un tensore "variante" in un "RaggedTensor". |
RaggedTensorToSparse <U> | Converte un `RaggedTensor` in uno `SparseTensor` con gli stessi valori. |
RaggedTensorToTensor <U> | Crea un tensore denso da un tensore irregolare, possibilmente alterandone la forma. |
RaggedTensorToVariant | Codifica un `RaggedTensor` in un tensore `variante`. |
RaggedTensorToVariantGradient <U> | Helper utilizzato per calcolare il gradiente per "RaggedTensorToVariant". |
Set di dati casuali V2 | Crea un set di dati che restituisce numeri pseudocasuali. |
RandomIndexShuffle <T estende il numero> | Restituisce la posizione di "value" in una permutazione di [0, ..., max_index]. |
Intervallo <T estende il numero> | Crea una sequenza di numeri. |
Rango | Restituisce il rango di un tensore. |
LeggiVariableOp <T> | Legge il valore di una variabile. |
LeggiVariableXlaSplitND <T> | Suddivide il tensore di input della variabile risorsa in tutte le dimensioni. |
RibatchDataset | Crea un set di dati che modifica la dimensione del batch. |
RibatchDatasetV2 | Crea un set di dati che modifica la dimensione del batch. |
Ricev <T> | Riceve il tensore denominato da send_device su recv_device. |
RecvTPUEmbeddingActivations | Un'operazione che riceve attivazioni di incorporamento sulla TPU. |
Riduci tutto | Calcola la "logica e" degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. |
RiduciQualsiasi | Calcola l'"or logico" degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. |
RiduciMax <T> | Calcola il massimo degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. |
RiduciMin <T> | Calcola il minimo degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. |
RiduciProd <T> | Calcola il prodotto degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. |
Riduci somma <T> | Calcola la somma degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. |
RifInserisci <T> | Crea o trova un frame figlio e rende disponibili i "dati" al frame figlio. |
RifEsci <T> | Esce dal frame corrente al frame principale. |
IdentitàRif <T> | Restituisce lo stesso tensore di riferimento del tensore di riferimento in input. |
RifUnisci <T> | Inoltra il valore di un tensore disponibile da "inputs" a "output". |
RefNextIterazione <T> | Rende il suo input disponibile alla successiva iterazione. |
RifSeleziona <T> | Inoltra l'elemento "index" di "inputs" a "output". |
RifInterruttore <T> | Inoltra il tensore di riferimento "data" alla porta di output determinata da "pred". |
RegisterDataset | Registra un set di dati con il servizio tf.data. |
RegisterDatasetV2 | Registra un set di dati con il servizio tf.data. |
Relè <T> | |
RelayoutCome <T> | |
Intervallo di riquantizzazione per canale | Calcola l'intervallo di riquantizzazione per canale. |
RiquantizzaPerCanale <U> | Riquantizza l'input con i valori minimo e massimo noti per canale. |
Rimodella <T> | Rimodella un tensore. |
ResourceAccumulatorApplyGradient | Applica un gradiente a un determinato accumulatore. |
ResourceAccumulatorNumAccumulato | Restituisce il numero di gradienti aggregati negli accumulatori specificati. |
ResourceAccumulatorSetGlobalStep | Aggiorna l'accumulatore con un nuovo valore per global_step. |
ResourceAccumulatorTakeGradient <T> | Estrae il gradiente medio nel ConditionalAccumulatore specificato. |
ResourceApplyAdagradV2 | Aggiorna '*var' secondo lo schema adagrad. |
ResourceApplyAdamWithAmsgrad | Aggiorna '*var' secondo l'algoritmo di Adam. |
ResourceApplyKerasMomentum | Aggiorna '*var' secondo lo schema del momentum. |
ResourceConditionalAccumulatore | Un accumulatore condizionale per l'aggregazione dei gradienti. |
ResourceCountUpTo <T estende il numero> | Incrementa la variabile puntata da "risorsa" fino a raggiungere il "limite". |
ResourceGather <U> | Raccogli sezioni dalla variabile puntata da "risorsa" in base agli "indici". |
ResourceGatherNd <U> | |
ResourceScatterAdd | Aggiunge aggiornamenti sparsi alla variabile a cui fa riferimento "risorsa". |
ResourceScatterDiv | Divide gli aggiornamenti sparsi nella variabile a cui fa riferimento "resource". |
ResourceScatterMax | Riduce gli aggiornamenti sparsi nella variabile a cui fa riferimento "resource" utilizzando l'operazione "max". |
Min. dispersione risorse | Riduce gli aggiornamenti sparsi nella variabile a cui fa riferimento "resource" utilizzando l'operazione "min". |
ResourceScatterMul | Moltiplica gli aggiornamenti sparsi nella variabile a cui fa riferimento "risorsa". |
ResourceScatterNdAdd | Applica un'addizione sparsa a singoli valori o sezioni in una variabile. |
ResourceScatterNdMax | |
ResourceScatterNdMin | |
ResourceScatterNdSub | Applica la sottrazione sparsa a singoli valori o sezioni in una variabile. |
ResourceScatterNdUpdate | Applica "aggiornamenti" sparsi a singoli valori o sezioni all'interno di un dato variabile secondo "indici". |
ResourceScatterSub | Sottrae gli aggiornamenti sparsi dalla variabile a cui fa riferimento "risorsa". |
ResourceScatterUpdate | Assegna aggiornamenti sparsi alla variabile a cui fa riferimento "risorsa". |
ResourceSparseApplyAdagradV2 | Aggiorna le voci rilevanti in '*var' e '*accum' secondo lo schema adagrad. |
ResourceSparseApplyKerasMomentum | Aggiorna le voci rilevanti in '*var' e '*accum' secondo lo schema del momentum. |
ResourceStridedSliceAssign | Assegna "value" al riferimento del valore l suddiviso di "ref". |
Recupera tutti i parametri di incorporamentoTPUE | Un'operazione che recupera i parametri di ottimizzazione dall'incorporamento nella memoria dell'host. |
RecuperaTPUEmbeddingADAMParametri | Recuperare i parametri di incorporamento di ADAM. |
RecuperaTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Recupera i parametri di incorporamento di Adadelta. |
RecuperaTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters | Recupera i parametri di incorporamento di Adagrad Momentum. |
RecuperaTPUEmbeddingAdagradParameters | Recupera i parametri di incorporamento di Adagrad. |
RecuperaTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Recupera i parametri di incorporamento RMSProp centrati. |
RecuperaTPUEmbeddingFTRLParametri | Recupera i parametri di incorporamento FTRL. |
RecuperaTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | Recuperare i parametri di incorporamento dello stimatore di frequenza. |
RecuperaTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Recupera i parametri di incorporamento di MDL Adagrad Light. |
RecuperaTPUEmbeddingMomentumParameters | Recupera i parametri di incorporamento di Momentum. |
RecuperaTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Recuperare i parametri di incorporamento Adagrad prossimali. |
RecuperaTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
RecuperaTPUEmbeddingRMSPropParameters | Recupera i parametri di incorporamento di RMSProp. |
RecuperaTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Recupera i parametri di incorporamento SGD. |
<T> inversa | Inverte le dimensioni specifiche di un tensore. |
Sequenza inversa <T> | Inverte le fette di lunghezza variabile. |
Riscrivi il set di dati | |
RiscAbs <T estende il numero> | |
RiscAdd <T estende Numero> | Restituisce x + y per elemento. |
RiscBinaryArithmetic <T estende il numero> | |
RiscBinaryComparison | |
RiscBitcast <U> | |
RiscBroadcast <T> | |
RiscCast <U> | |
RiscCeil <T estende il numero> | |
RiscCholesky <T estende Numero> | |
RiscConcat <T> | |
RiscConv <T estende il numero> | |
RiscCos <T estende Numero> | |
RiscDiv <T estende il numero> | |
RiscDot <T estende il numero> | |
RiscExp <T estende il numero> | |
RiscFft <T> | |
RiscFloor <T estende Numero> | |
RiscGather <T> | |
RiscImag <U estende il numero> | |
RiscIsFinite | |
RiscLog <T estende Numero> | |
RiscLogicalAnd | |
RiscLogicalNot | |
RiscLogicalOr | |
RiscMax <T estende il numero> | Restituisce max(x, y) per elemento. |
RiscMin <T estende Numero> | |
RiscMul <T estende Numero> | |
RiscNeg <T estende Numero> | |
RiscPad <T estende il numero> | |
RiscPool <T estende il numero> | |
RiscPow <T estende il numero> | |
RiscRandomUniform | |
RiscReal <U estende il numero> | |
RiscReduce <T estende Numero> | |
RiscRem <T estende Numero> | |
RiscReshape <T estende Numero> | |
RiscReverse <T estende il numero> | |
RiscScatter <U estende il numero> | |
RiscShape <U estende il numero> | |
RiscSign <T estende Numero> | |
RiscSlice <T estende il numero> | |
RiscSort <T estende il numero> | |
RiscSqueeze <T> | |
RiscSub <T estende Numero> | |
RiscTranspose <T> | |
RiscTriangularSolve <T estende il numero> | |
RiscUnary <T estende Numero> | |
RngReadAndSkip | Avanza il contatore di un RNG basato sul contatore. |
RngSalta | Avanza il contatore di un RNG basato sul contatore. |
Tira <T> | Fa rotolare gli elementi di un tensore lungo un asse. |
Set di dati di campionamento | Crea un set di dati che prende un campione Bernoulli del contenuto di un altro set di dati. |
ScaleAndTranslate | |
ScaleAndTranslateGrad <T estende il numero> | |
ScatterAdd <T> | Aggiunge aggiornamenti sparsi a un riferimento variabile. |
ScatterDiv <T> | Divide un riferimento variabile per aggiornamenti sparsi. |
ScatterMax <T estende il numero> | Riduce gli aggiornamenti sparsi in un riferimento variabile utilizzando l'operazione "max". |
ScatterMin <T estende il numero> | Riduce gli aggiornamenti sparsi in un riferimento variabile utilizzando l'operazione "min". |
ScatterMul <T> | Moltiplica gli aggiornamenti sparsi in un riferimento variabile. |
ScatterNd <U> | Distribuisce gli "aggiornamenti" in un tensore di forma "shape" in base agli "indici". |
ScatterNdAdd <T> | Applica un'addizione sparsa a singoli valori o sezioni in una variabile. |
ScatterNdMax <T> | Calcola il massimo per elemento. |
ScatterNdMin <T> | Calcola il minimo per elemento. |
ScatterNdNonAliasingAdd <T> | Applica un'addizione sparsa all'"input" utilizzando valori o sezioni individuali da `aggiornamenti` secondo gli indici `indices`. |
ScatterNdSub <T> | Applica la sottrazione sparsa a singoli valori o sezioni in una variabile. |
ScatterNdUpdate <T> | Applica "aggiornamenti" sparsi a singoli valori o sezioni all'interno di un dato variabile secondo "indici". |
ScatterSub <T> | Sottrae gli aggiornamenti sparsi a un riferimento variabile. |
ScatterUpdate <T> | Applica aggiornamenti sparsi a un riferimento variabile. |
SegmentMaxV2 <T estende il numero> | Calcola il massimo lungo i segmenti di un tensore. |
SegmentMinV2 <T estende il numero> | Calcola il minimo lungo i segmenti di un tensore. |
SegmentoProdV2 <T> | Calcola il prodotto lungo i segmenti di un tensore. |
SommasegmentoV2 <T> | Calcola la somma lungo i segmenti di un tensore. |
Selezionare V2 <T> | |
Inviare | Invia il tensore denominato da send_device a recv_device. |
InviaTPUEmbeddingGradients | Esegue aggiornamenti gradienti delle tabelle di incorporamento. |
SetDiff1d <T, U estende Numero> | Calcola la differenza tra due elenchi di numeri o stringhe. |
Imposta dimensione | Numero di elementi univoci lungo l'ultima dimensione dell'input "set". |
Forma <U estende Numero> | Restituisce la forma di un tensore. |
ShapeN <U estende Numero> | Restituisce la forma dei tensori. |
ShardDataset | Crea un `Dataset` che include solo 1/`num_shards` di questo dataset. |
ShuffleAndRepeatDatasetV2 | |
ShuffleDatasetV2 | |
ShuffleDatasetV3 | |
ShutdownDistributedTPU | Arresta un sistema TPU distribuito in esecuzione. |
ArrestoTPUSystem | Un'operazione che spegne il sistema TPU. |
Dimensioni <U estende il numero> | Restituisce la dimensione di un tensore. |
Skipgram | Analizza un file di testo e crea una serie di esempi. |
SleepDataset | |
Fetta <T> | Restituisce una porzione da "input". |
Set di dati SlidingWindow | Crea un set di dati che passa una finestra scorrevole su "input_dataset". |
Istantanea <T> | Restituisce una copia del tensore di input. |
SnapshotChunkDataset | |
Set di dati di istantanea | Crea un set di dati che scriverà/leggerà da uno snapshot. |
Lettore di set di dati di istantanea | |
SnapshotNestedDatasetReader | |
SobolSample <T estende il numero> | Genera punti dalla sequenza Sobol. |
SpazioToBatchNd <T> | SpaceToBatch per tensori ND di tipo T. |
SparseApplyAdagradV2 <T> | Aggiorna le voci rilevanti in '*var' e '*accum' secondo lo schema adagrad. |
SparseBincount <U estende il numero> | Conta il numero di occorrenze di ciascun valore in una matrice di numeri interi. |
SparseCountSparseOutput <U estende il numero> | Esegue il conteggio dei contenitori di output sparse per un input tensore sparse. |
SparseCrossHashed | Genera una croce sparsa da un elenco di tensori sparsi e densi. |
SparseCrossV2 | Genera una croce sparsa da un elenco di tensori sparsi e densi. |
SparseMatrixAdd | Addizione sparsa di due matrici CSR, C = alfa * A + beta * B. |
SparseMatrixMatMul <T> | Matrix: moltiplica una matrice sparsa per una matrice densa. |
SparseMatrixMul | Moltiplicazione per elementi di una matrice sparsa con un tensore denso. |
SparseMatrixNNZ | Restituisce il numero di valori diversi da zero di "sparse_matrix". |
SparseMatrixOrderingAMD | Calcola l'ordine del grado minimo approssimativo (AMD) di "input". |
SparseMatrixSoftmax | Calcola il softmax di un CSRSparseMatrix. |
SparseMatrixSoftmaxGrad | Calcola il gradiente dello SparseMatrixSoftmax op. |
SparseMatrixSparseCholesky | Calcola la scomposizione sparsa di Cholesky di "input". |
SparseMatrixSparseMatMul | La matrice sparsa moltiplica due matrici CSR "a" e "b". |
SparseMatrixTranspose | Traspone le dimensioni interne (matrice) di un CSRSparseMatrix. |
SparseMatrixZeros | Crea un CSRSparseMatrix composto da tutti zeri con forma "dense_shape". |
SparseSegmentMeanGradV2 <T estende il numero, U estende il numero> | Calcola i gradienti per SparseSegmentMean. |
SparseSegmentSqrtNGradV2 <T estende il numero, U estende il numero> | Calcola i gradienti per SparseSegmentSqrtN. |
SparseSegmentSumGrad <T estende Numero> | Calcola i gradienti per SparseSegmentSum. |
SparseSegmentSumGradV2 <T estende il numero, U estende il numero> | Calcola i gradienti per SparseSegmentSum. |
SparseTensorToCSRSparseMatrix | Converte un SparseTensor in un CSRSparseMatrix (possibilmente in batch). |
Spence <T estende Numero> | |
Dividi <T> | Divide un tensore in tensori `num_split` lungo una dimensione. |
SplitDedupData <T estende il numero, U estende il numero> | Un'operazione divide la tupla XLA dei dati di deduplicazione di input in tensori interi e a virgola mobile. |
Divisione V <T> | Divide un tensore in tensori `num_split` lungo una dimensione. |
Premi <T> | Rimuove le dimensioni di dimensione 1 dalla forma di un tensore. |
Impila <T> | Comprime un elenco di tensori di rango "N" - "R" in un tensore di rango "(R+1)". |
Palcoscenico | Valori di stage simili a un Enqueue leggero. |
StageClear | Op rimuove tutti gli elementi nel contenitore sottostante. |
StagePeek | Op dà una sbirciatina ai valori dell'indice specificato. |
StageSize | Op restituisce il numero di elementi nel contenitore sottostante. |
StatefulRandomBinomial <V estende il numero> | |
StatefulStandardNormal <U> | Restituisce valori casuali da una distribuzione normale. |
StatefulStandardNormalV2 <U> | Restituisce valori casuali da una distribuzione normale. |
StatefulTruncatedNormal <U> | Restituisce valori casuali da una distribuzione normale troncata. |
StatefulUniform <U> | Restituisce valori casuali da una distribuzione uniforme. |
StatefulUniformFullInt <U> | Restituisce numeri interi casuali da una distribuzione uniforme. |
StatefulUniformInt <U> | Restituisce numeri interi casuali da una distribuzione uniforme. |
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V estende il numero> | |
StatelessRandomBinomial <W estende il numero> | Restituisce numeri casuali pseudocasuali deterministici da una distribuzione binomiale. |
StatelessRandomGammaV2 <V estende il numero> | Restituisce numeri casuali pseudocasuali deterministici da una distribuzione gamma. |
StatelessRandomGammaV3 <U estende il numero> | Restituisce numeri casuali pseudocasuali deterministici da una distribuzione gamma. |
StatelessRandomGetAlg | Sceglie il miglior algoritmo RNG basato sul contatore in base al dispositivo. |
StatelessRandomGetKeyCounter | Combina il seme nella chiave e nel contatore, utilizzando il miglior algoritmo basato sul dispositivo. |
StatelessRandomGetKeyCounterAlg | Sceglie l'algoritmo migliore in base al dispositivo e inserisce il seed nella chiave e nel contatore. |
StatelessRandomNormalV2 <U estende il numero> | Restituisce valori pseudocasuali deterministici da una distribuzione normale. |
StatelessRandomPoisson <W estende il numero> | Restituisce numeri casuali pseudocasuali deterministici da una distribuzione di Poisson. |
StatelessRandomUniformFullInt <V estende il numero> | Restituisce numeri interi casuali pseudocasuali deterministici da una distribuzione uniforme. |
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U estende il numero> | Restituisce numeri interi casuali pseudocasuali deterministici da una distribuzione uniforme. |
StatelessRandomUniformIntV2 <U estende il numero> | Restituisce numeri interi casuali pseudocasuali deterministici da una distribuzione uniforme. |
StatelessRandomUniformV2 <U estende il numero> | Restituisce valori casuali pseudocasuali deterministici da una distribuzione uniforme. |
StatelessSampleDistortedBoundingBox <T estende il numero> | Genera in modo deterministico un riquadro di delimitazione distorto in modo casuale per un'immagine. |
Shuffle senza stato <T> | Sposta in modo casuale e deterministico un tensore lungo la sua prima dimensione. |
StatelessTruncatedNormalV2 <U estende il numero> | Restituisce valori pseudocasuali deterministici da una distribuzione normale troncata. |
StatsAggregatorHandleV2 | |
StatsAggregatorSetSummaryWriter | Imposta un summary_writer_interface per registrare le statistiche utilizzando il dato stats_aggregator. |
StochasticCastToInt <U estende il numero> | Lancia stocasticamente un dato tensore da float a int. |
ArrestaGradiente <T> | Interrompe il calcolo del gradiente. |
NegozioMinibatchStatisticheInFdo | |
StridedSlice <T> | Restituisce una sezione striata da "input". |
StridedSliceAssegna <T> | Assegna "value" al riferimento del valore l suddiviso di "ref". |
StridedSliceGrad <U> | Restituisce il gradiente di "StridedSlice". |
StringLower | Converte tutti i caratteri maiuscoli nelle rispettive sostituzioni minuscole. |
StringNGrams <T estende Numero> | Crea ngrammi da dati di stringhe irregolari. |
StringUpper | Converte tutti i caratteri minuscoli nelle rispettive sostituzioni maiuscole. |
Somma <T> | Calcola la somma degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore. |
CommutaCond <T> | Inoltra i "dati" alla porta di output determinata da "pred". |
SyncDevice | Sincronizza il dispositivo su cui viene eseguita questa operazione. |
TFRecordDatasetV2 | Crea un set di dati che emette i record da uno o più file TFRecord. |
TPUAnnotateTensorsWithDynamicShape | |
Risultato della compilazione TPU | Restituisce il risultato di una compilazione TPU. |
TPUCompileSucceededAssert | Afferma che la compilazione è riuscita. |
Copia TPU con forma dinamica | Op che copia il tensore host sul dispositivo con supporto della forma dinamica. |
Attivazioni di incorporamento TPU | Un'operazione che consente la differenziazione degli incorporamenti TPU. |
TPUEsegui | Op che carica ed esegue un programma TPU su un dispositivo TPU. |
TPUExecuteAndUpdateVariables | Op che esegue un programma con aggiornamenti variabili sul posto opzionali. |
TPUOrdinalSelector | Un selettore del nucleo TPU Op. |
TPUPartitionedInput <T> | Un'operazione che raggruppa insieme un elenco di input partizionati. |
TPUPartitionedInputV2 <T> | Un'operazione che raggruppa insieme un elenco di input partizionati. |
TPUPartitionedOutput <T> | Un'operazione che demultiplexa un tensore affinché venga suddiviso da XLA in un elenco di partizioni output al di fuori del calcolo XLA. |
TPUPartitionedOutputV2 <T> | Un'operazione che demultiplexa un tensore affinché venga suddiviso da XLA in un elenco di partizioni output al di fuori del calcolo XLA. |
TPUReplicateMetadata | Metadati che indicano come replicare il calcolo della TPU. |
TPUReplicatedInput <T> | Connette N input a un calcolo TPU replicato a N vie. |
TPUReplicatedOutput <T> | Connette N output da un calcolo TPU replicato a N vie. |
Variabili TPUReshard | Operazione che riconfigura le variabili TPU sul dispositivo allo stato specificato. |
TPURoundRobin | Bilanciamento del carico round-robin sui core TPU. |
Variabile Temporanea <T> | Restituisce un tensore che può essere modificato, ma persiste solo all'interno di un singolo passaggio. |
TensorArray | Un array di tensori di data dimensione. |
TensorArrayClose | Elimina TensorArray dal relativo contenitore di risorse. |
TensorArrayConcat <T> | Concatena gli elementi di TensorArray nel valore "value". |
TensorArrayGather <T> | Raccogli elementi specifici da TensorArray nell'output "value". |
TensorArrayGrad | Crea un TensorArray per archiviare i gradienti dei valori nell'handle specificato. |
TensorArrayGradWithShape | Crea un TensorArray per archiviare più gradienti di valori nell'handle specificato. |
TensorArrayPack <T> | |
TensorArrayLeggi <T> | Leggi un elemento da TensorArray nell'output "value". |
TensorArrayScatter | Distribuisci i dati dal valore di input in elementi TensorArray specifici. |
TensorArraySize | Ottieni la dimensione corrente di TensorArray. |
TensorArraySplit | Dividere i dati dal valore di input in elementi TensorArray. |
TensorArrayUnpack | |
TensorArrayWrite | Spingere un elemento su tensor_array. |
TensorListConcat <T> | Concatena tutti i tensori nell'elenco lungo la dimensione 0. |
TensorListConcatLists | |
TensorListConcatV2 <U> | Concatena tutti i tensori nell'elenco lungo la dimensione 0. |
TensorListElementShape <T estende il numero> | La forma degli elementi della lista data, come un tensore. |
TensorListFromTensor | Crea un TensorList che, se impilato, ha il valore di "tensore". |
TensorListGather <T> | Crea un tensore indicizzandolo in TensorList. |
TensorListGetItem <T> | |
TensorListLength | Restituisce il numero di tensori nell'elenco dei tensori di input. |
TensorListPopBack <T> | Restituisce l'ultimo elemento dell'elenco di input nonché un elenco con tutti gli elementi tranne quell'elemento. |
TensorListPushBack | Restituisce una lista che ha il "Tensore" passato come ultimo elemento e gli altri elementi della lista data in "input_handle". |
TensorListPushBackBatch | |
TensorListReserve | Elenco della dimensione specificata con elementi vuoti. |
TensorListResize | Ridimensiona l'elenco. |
TensorListScatter | Crea un TensorList indicizzando in un Tensor. |
TensorListScatterIntoExistingList | Tensore di dispersione sugli indici in un elenco di input. |
TensorListScatterV2 | Crea un TensorList indicizzando in un Tensor. |
TensorListSetItem | |
TensorListSplit | Divide un tensore in una lista. |
TensorListStack <T> | Impila tutti i tensori nell'elenco. |
TensorMapErase | Restituisce una mappa tensore con l'elemento della chiave specificata cancellato. |
TensorMapHasKey | Restituisce se la chiave specificata esiste nella mappa. |
TensorMapInsert | Restituisce una mappa che è "input_handle" con la coppia chiave-valore inserita. |
TensorMapLookup <U> | Restituisce il valore da una determinata chiave in una mappa tensore. |
TensorMapSize | Restituisce il numero di tensori nella mappa tensore di input. |
TensorMapStackKeys <T> | Restituisce uno stack tensore di tutte le chiavi in una mappa tensore. |
TensorScatterAdd <T> | Aggiunge "aggiornamenti" sparsi a un tensore esistente in base agli "indici". |
TensorScatterMax <T> | Applicare un aggiornamento sparso a un tensore prendendo il massimo in termini di elementi. |
TensorScatterMin <T> | |
TensorScatterSub <T> | Sottrae gli "aggiornamenti" sparsi da un tensore esistente in base agli "indici". |
TensorScatterUpdate <T> | Distribuisci gli "aggiornamenti" in un tensore esistente in base agli "indici". |
TensorStridedSliceUpdate <T> | Assegna "value" al riferimento del valore l suddiviso di "input". |
ThreadPoolDataset | Crea un set di dati che utilizza un pool di thread personalizzato per calcolare "input_dataset". |
ThreadPoolHandle | Crea un set di dati che utilizza un pool di thread personalizzato per calcolare "input_dataset". |
Affianca <T> | Costruisce un tensore affiancando un dato tensore. |
Timestamp | Fornisce il tempo trascorso dall'epoca in secondi. |
ToBool | Converte un tensore in un predicato scalare. |
TopKUnique | Restituisce i valori univoci TopK nell'array in ordine ordinato. |
TopKWithUnique | Restituisce i valori TopK nell'array in ordine ordinato. |
TpuHandleToProtoKey | Converte gli handle uid di XRT in un formato di input compatibile con TensorFlow. |
TridiagonaleMatMul <T> | Calcolare il prodotto con matrice tridiagonale. |
TridiagonaleRisolvi <T> | Risolve sistemi di equazioni tridiagonali. |
Annulla batch <T> | Inverte il funzionamento di Batch per un singolo tensore di uscita. |
UnbatchGrad <T> | Gradiente di Unbatch. |
UncompressElement | Decomprime un elemento del set di dati compresso. |
UnicodeDecode <T estende il numero> | Decodifica ogni stringa in "input" in una sequenza di punti di codice Unicode. |
Codice Unicode | Codifica un tensore di int in stringhe Unicode. |
UniformDequantize <U estende il numero> | Eseguire la dequantizzazione sull'input del tensore quantizzato. |
UniformQuantize <U> | Esegui la quantizzazione sull'input del tensore. |
UniformQuantizedAdd <T> | Esegui l'aggiunta quantizzata del tensore quantizzato "lhs" e del tensore quantizzato "rhs" per ottenere un "output" quantizzato. |
UniformQuantizedClipByValue <T> | Esegui la clip per valore sull'operando tensore quantizzato. |
UniformQuantizedConvolution <U> | Esegui la convoluzione quantizzata del tensore quantizzato "lhs" e del tensore quantizzato "rhs". |
UniformQuantizedConvolutionHybrid <V estende il numero> | Esegui la convoluzione quantizzata ibrida del tensore float "lhs" e del tensore quantizzato "rhs". |
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