| 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. |
| 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. |
| 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 يمتد رقم ، T يمتد رقم> | إرجاع "RaggedTensor" الذي يحتوي على تسلسل محدد من الأرقام. |
| RaggedTensorFromVariant <U يمتد الرقم ، T> | فك موتر "متغير" إلى "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> | An op that groups a list of partitioned inputs together. |
| TPUPartitionedInputV2 <T> | An op that groups a list of partitioned inputs together. |
| 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. |
| ZerosLike <T> | Returns a tensor of zeros with the same shape and type as x. |
