アボート | 呼び出されたときに例外を発生させてプロセスを中止します。 |
全て | テンソルの次元全体で要素の「論理積」を計算します。 |
すべてからすべて<T> | TPU レプリカ間でデータを交換する Op。 |
匿名ハッシュテーブル | 初期化されていない匿名ハッシュ テーブルを作成します。 |
AnonymousIteratorV2 | イテレータリソースのコンテナ。 |
AnonymousIteratorV3 | イテレータリソースのコンテナ。 |
匿名メモリキャッシュ | |
AnonymousMultiDeviceIterator | マルチデバイス反復子リソースのコンテナー。 |
AnonymousMultiDeviceIteratorV3 | マルチデバイス反復子リソースのコンテナー。 |
AnonymousMutableDenseHashTable | テンソルをバッキング ストアとして使用する空の匿名可変ハッシュ テーブルを作成します。 |
AnonymousMutableHashTable | 空の匿名可変ハッシュ テーブルを作成します。 |
AnonymousMutableHashTableOfTensors | ベクトル値の空の匿名可変ハッシュ テーブルを作成します。 |
匿名ランダムシードジェネレーター | |
匿名シードジェネレーター | |
どれでも | テンソルの次元にわたる要素の「論理和」を計算します。 |
適用AdagradV2 <T> | adagrad スキームに従って「*var」を更新します。 |
AverageTopK <T は数値を拡張> | 入力オペランドの最小/最大 k 値とそのインデックスを近似的に返します。 |
AssertCardinalityDataset | |
AssertNextDataset | 次にどの変換が起こるかを表明する変換。 |
AssertPrevDataset | どの変換が以前に発生したかを表明する変換。 |
アサートそれ | 指定された条件が true であることをアサートします。 |
<T>を割り当てます | 「value」を代入して「ref」を更新します。 |
割り当て追加<T> | 「value」を追加して「ref」を更新します。 |
AssignAddVariableOp | 変数の現在の値に値を追加します。 |
AssignSub <T> | 'ref' から 'value' を減算して更新します。 |
AssignSubVariableOp | 変数の現在の値から値を減算します。 |
変数の割り当て操作 | 変数に新しい値を代入します。 |
AssignVariableXlaConcatND | すべての次元にわたって入力テンソルを連結します。 |
AutoShardDataset | 入力データセットをシャーディングするデータセットを作成します。 |
BandedTriangularSolve <T> | |
バリア | 異なるグラフ実行にわたって持続するバリアを定義します。 |
バリア閉じる | 指定されたバリアを閉じます。 |
バリア不完全サイズ | 指定されたバリア内の不完全な要素の数を計算します。 |
バリア挿入多く | 各キーについて、指定されたコンポーネントにそれぞれの値を割り当てます。 |
バリアレディサイズ | 指定されたバリア内の完全な要素の数を計算します。 |
バリアテイクメニー | バリアから指定された数の完了した要素を取得します。 |
バッチ | すべての入力テンソルを非決定的にバッチ処理します。 |
バッチマットMulV2 <T> | 2 つのテンソルのスライスをバッチで乗算します。 |
バッチマットMulV3 <V> | 2 つのテンソルのスライスをバッチで乗算します。 |
バッチからスペースへ<T> | T 型の 4 次元テンソルの BatchToSpace。 |
BatchToSpaceND <T> | T 型の ND テンソルの BatchToSpace。 |
BesselI0 <T は数値を拡張> | |
BesselI1 <T は数値を拡張> | |
BesselJ0 <T は数値を拡張> | |
BesselJ1 <T は番号を拡張> | |
BesselK0 <T は数値を拡張> | |
BesselK0e <T は番号を拡張> | |
BesselK1 <T は番号を拡張> | |
BesselK1e <T は番号を拡張> | |
BesselY0 <T は数値を拡張> | |
BesselY1 <T は数値を拡張> | |
ビットキャスト<U> | データをコピーせずに、ある型から別の型にテンソルをビットキャストします。 |
BlockLSTM <T は数値を拡張> | すべてのタイム ステップについて LSTM セルの順方向伝播を計算します。 |
BlockLSTMGrad <T は数値を拡張> | 時系列全体に対する LSTM セルの逆方向伝播を計算します。 |
BlockLSTMGradV2 <T は数値を拡張> | 時系列全体に対する LSTM セルの逆方向伝播を計算します。 |
BlockLSTMV2 <T は数値を拡張> | すべてのタイム ステップについて LSTM セルの順方向伝播を計算します。 |
BoostedTrees集計統計 | バッチの蓄積された統計の概要を集計します。 |
ブーストツリーバケット化 | バケット境界に基づいて各機能をバケット化します。 |
BoostedTrees計算BestFeature分割 | 各特徴のゲインを計算し、その特徴に対して可能な限り最適な分割情報を返します。 |
BoostedTrees計算BestFeatureSplitV2 | 各機能のゲインを計算し、各ノードについて可能な限り最適な分割情報を返します。 |
BoostedTrees計算BestGainsPereture | 各特徴のゲインを計算し、その特徴に対して可能な限り最適な分割情報を返します。 |
ブーストツリーセンターバイアス | トレーニング データから事前分布 (バイアス) を計算し、最初のノードにロジットの事前分布を入力します。 |
ブーストツリー作成アンサンブル | ツリー アンサンブル モデルを作成し、そのモデルへのハンドルを返します。 |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | 分位数ストリームのリソースを作成します。 |
BoostedTreesDeserializeアンサンブル | シリアル化されたツリー アンサンブル構成を逆シリアル化し、現在のツリーを置き換えます。 アンサンブル。 |
BoostedTreesアンサンブルリソースハンドルOp | BoostedTreesEnsembleResource へのハンドルを作成します |
ブーストツリーの例デバッグ出力 | 各例のデバッグ/モデルの解釈可能性の出力。 |
BoostedTreesFlushQuantileサマリー | 各分位ストリーム リソースから分位サマリーをフラッシュします。 |
BoostedTreesGetEnsembleStates | ツリー アンサンブル リソース スタンプ トークン、ツリーの数、および成長統計を取得します。 |
BoostedTreesMakeQuantile要約 | バッチの分位数の要約を作成します。 |
BoostedTreesMakeStats概要 | バッチの蓄積された統計の概要を作成します。 |
ブーストツリー予測 | 入力インスタンスに対して複数の加法回帰アンサンブル予測子を実行し、 ロジットを計算します。 |
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | 分位値の要約を各分位値ストリーム リソースに追加します。 |
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | バケット境界と準備完了フラグを現在の QuantileAccumulator に逆シリアル化します。 |
BoostedTreesQuantileStreamリソースフラッシュ | 分位点ストリーム リソースの概要をフラッシュします。 |
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | 蓄積されたサマリーに基づいて、各フィーチャのバケット境界を生成します。 |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | BoostedTreesQuantileStreamResource へのハンドルを作成します。 |
BoostedTreesSerializeアンサンブル | ツリー アンサンブルをプロトにシリアル化します。 |
BoostedTreesSparseAggregateStats | バッチの蓄積された統計の概要を集計します。 |
ブーストツリースパース計算ベスト機能スプリット | 各特徴のゲインを計算し、その特徴に対して可能な限り最適な分割情報を返します。 |
ブーストツリートレーニング予測 | 入力インスタンスに対して複数の加法回帰アンサンブル予測子を実行し、 キャッシュされたロジットの更新を計算します。 |
BoostedTreesUpdateEnsemble | 成長している最後のツリーにレイヤーを追加することによって、ツリー アンサンブルを更新します。 または、新しいツリーを開始します。 |
BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | 成長している最後のツリーにレイヤーを追加して、ツリー アンサンブルを更新します。 または、新しいツリーを開始します。 |
BroadcastDynamicShape <T extends Number> | s0 op s1 の形状をブロードキャストで返します。 |
BroadcastGradientArgs <T extends Number> | ブロードキャストで s0 op s1 の勾配を計算するためのリダクション インデックスを返します。 |
<T>にブロードキャスト | 互換性のある形状の配列をブロードキャストします。 |
バケット化 | 「境界」に基づいて「入力」をバケット化します。 |
CSRSparseMatrixComponents <T> | CSR コンポーネントをバッチ `index` で読み取ります。 |
CSRSparseMatrixToDense <T> | (おそらくバッチ処理された) CSRSparseMatrix を密に変換します。 |
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> | (おそらくバッチ処理された) CSRSparesMatrix を SparseTensor に変換します。 |
CSVデータセット | |
CSVデータセットV2 | |
CTCLossV2 | 各バッチエントリの CTC 損失 (対数確率) を計算します。 |
キャッシュデータセットV2 | |
CheckNumericsV2 <T は数値を拡張> | テンソルの NaN、-Inf、+Inf 値をチェックします。 |
最速のデータセットを選択してください | |
ClipByValue <T> | テンソル値を指定された最小値と最大値にクリップします。 |
丁合いTPU埋め込みメモリ | すべてのホストからの文字列エンコードされたメモリ構成プロトをマージする操作。 |
CollectiveAllToAllV2 <T は数値を拡張> | 同じタイプと形状の複数のテンソルを相互に交換します。 |
CollectiveAllToAllV3 <T は数値を拡張> | 同じタイプと形状の複数のテンソルを相互に交換します。 |
CollectiveAssignGroupV2 | グループ割り当てに基づいてグループ キーを割り当てます。 |
CollectiveBcastRecvV2 <U> | 別のデバイスからブロードキャストされたテンソル値を受信します。 |
CollectiveBcastSendV2 <T> | テンソル値を 1 つ以上の他のデバイスにブロードキャストします。 |
CollectiveGather <T は番号を拡張> | 同じタイプと形状の複数のテンソルを相互に蓄積します。 |
CollectiveGatherV2 <T は数値を拡張> | 同じタイプと形状の複数のテンソルを相互に蓄積します。 |
CollectiveInitializeコミュニケーター | 集団操作用のグループを初期化します。 |
コレクティブパーミュート<T> | レプリケートされた TPU インスタンス全体でテンソルを並べ替える Op。 |
CollectiveReduceScatterV2 <T は数値を拡張> | 同じタイプと形状の複数のテンソルを相互に削減し、結果を分散させます。 |
CollectiveReduceV2 <T は数値を拡張> | 同じタイプと形状の複数のテンソルを相互に削減します。 |
CollectiveReduceV3 <T は数値を拡張> | 同じタイプと形状の複数のテンソルを相互に削減します。 |
複合非最大抑制 | スコアの降順で境界ボックスのサブセットを貪欲に選択します。 この操作は、すべてのクラスにわたって、バッチごとの入力に対して non_max_suppression を実行します。 |
CompositeTensorVariantFromComponents | `ExtensionType` 値を `variant` スカラー テンソルにエンコードします。 |
CompositeTensorVariantToComponents | `variant` スカラー Tensor を `ExtensionType` 値にデコードします。 |
要素の圧縮 | データセット要素を圧縮します。 |
バッチサイズの計算 | 部分的なバッチを除いたデータセットの静的なバッチ サイズを計算します。 |
ComputeDedupDataTupleMask | 演算は、埋め込みコアからの重複排除データのタプル マスクを計算します。 |
連結<T> | テンソルを 1 次元に沿って連結します。 |
グローバルTPUの構成と初期化 | 分散 TPU システムの集中構造をセットアップする操作。 |
分散型 TPU の構成 | 分散 TPU システムの集中構造をセットアップします。 |
TPU埋め込みの構成 | 分散 TPU システムで TPUEmbedding をセットアップします。 |
TPUEmbeddingHost の構成 | ホスト上で TPUEmbedding ソフトウェアを構成する操作。 |
TPU埋め込みメモリの構成 | ホスト上で TPUEmbedding ソフトウェアを構成する操作。 |
TPU埋め込みホストを接続する | TPUEmbedding ホスト ソフトウェア インスタンス間の通信を設定する操作 各ホストで ConfigureTPUEmbeddingHost が呼び出された後。 |
定数<T> | 定数値を生成する演算子。 |
MutexLock の消費 | この操作は、「MutexLock」によって作成されたロックを消費します。 |
コントロールトリガー | 何もしません。 |
コンバージョン<T は数値を拡張> | (N+1+batch_dims)-D `input` および (N+2)-D `filter` テンソルを指定して ND 畳み込みを計算します。 |
Conv2DBackpropFilterV2 <T は数値を拡張> | フィルターに関する畳み込みの勾配を計算します。 |
Conv2DBackpropInputV2 <T は数値を拡張> | 入力に対する畳み込みの勾配を計算します。 |
コピー<T> | CPU から CPU へ、または GPU から GPU へテンソルをコピーします。 |
コピーホスト<T> | テンソルをホストにコピーします。 |
メッシュにコピー<T> | |
CopyToMeshGrad <T> | |
CountUpTo <T は数値を拡張> | 「limit」に達するまで「ref」をインクリメントします。 |
CrossReplicaSum <T は数値を拡張> | レプリケートされた TPU インスタンス全体の入力を合計する Op。 |
CudnnRNNBackpropV3 <T は数値を拡張> | CudnnRNNV3 のバックプロップ ステップ。 |
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T は数値を拡張> | CudnnRNN パラメータを正規形式から使用可能な形式に変換します。 |
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T は数値を拡張> | CudnnRNN パラメータを正規形式で取得します。 |
CudnnRNNV3 <T は数値を拡張> | cuDNN によってサポートされる RNN。 |
CumulativeLogsumexp <T extends Number> | `axis` に沿ったテンソル `x` の累積積を計算します。 |
DTensorRestoreV2 | |
DTensorSetGlobalTPUArray | システム内のすべての TPU のグローバル ID をホストに通知するオペレーション。 |
データサービスデータセット | tf.data サービスからデータを読み取るデータセットを作成します。 |
データサービスデータセットV2 | tf.data サービスからデータを読み取るデータセットを作成します。 |
データセットのカーディナリティ | 「input_dataset」のカーディナリティを返します。 |
データセットからグラフ | 指定された `graph_def` からデータセットを作成します。 |
データセットからグラフ V2 | 「input_dataset」を表すシリアル化された GraphDef を返します。 |
Dawsn <T は番号を拡張> | |
DebugGradientIdentity <T> | 勾配デバッグ用の ID 演算。 |
DebugGradientRefIdentity <T> | 勾配デバッグ用の ID 演算。 |
デバッグアイデンティティ<T> | デバッグ用に非 Ref 型入力テンソルのアイデンティティ マッピングを提供します。 |
DebugIdentityV2 <T> | デバッグ Identity V2 Op. |
DebugIdentityV3 <T> | デバッグ用に非 Ref 型入力テンソルのアイデンティティ マッピングを提供します。 |
デバッグナンカウント | NaN 値カウンター操作のデバッグ |
デバッグ数値概要 | デバッグ数値概要操作 |
DebugNumericsummaryV2 <U は数値を拡張> | デバッグ数値概要 V2 Op. |
DecodeImage <T extends Number> | decode_bmp、decode_gif、decode_jpeg、decode_png の関数。 |
DecodePaddedRaw <T は数値を拡張> | 文字列のバイトを数値のベクトルとして再解釈します。 |
デコードプロト | この操作は、シリアル化されたプロトコル バッファー メッセージからフィールドをテンソルに抽出します。 |
ディープコピー<T> | `x` のコピーを作成します。 |
反復子の削除 | イテレータリソースのコンテナ。 |
メモリキャッシュの削除 | |
削除MultiDeviceIterator | イテレータリソースのコンテナ。 |
ランダムシードジェネレーターの削除 | |
シードジェネレータの削除 | |
セッションテンソルの削除 | セッション内のハンドルで指定されたテンソルを削除します。 |
DenseBincount <U は数値を拡張> | 整数配列内の各値の出現数をカウントします。 |
DenseCountSparseOutput <U は数値を拡張> | tf.tensor 入力のスパース出力ビン カウントを実行します。 |
DenseToCSRSparseMatrix | 密なテンソルを (おそらくバッチ化された) CSRSparseMatrix に変換します。 |
DestroyResourceOp | ハンドルで指定されたリソースを削除します。 |
DestroyTemporaryVariable <T> | 一時変数を破棄し、その最終値を返します。 |
デバイスインデックス | 操作が実行されるデバイスのインデックスを返します。 |
DirectedInterleaveDataset | 「N」個のデータセットの固定リスト上の「InterleaveDataset」の代替。 |
コピーオンリードを無効にする | コピーオンリードモードをオフにします。 |
分散保存 | |
DrawBoundingBoxesV2 <T は数値を拡張> | 画像のバッチ上に境界ボックスを描画します。 |
ダミー反復カウンター | |
ダミーメモリキャッシュ | |
ダミーシードジェネレータ | |
動的エンキューTPU埋め込み任意のTensorバッチ | tf.nn.embedding_lookup_sparse() を使用するコードの移植を容易にします。 |
DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | |
動的パーティション<T> | `partitions` のインデックスを使用して `data` を `num_partitions` テンソルに分割します。 |
ダイナミックステッチ<T> | 「data」テンソルの値を単一のテンソルにインターリーブします。 |
編集距離 | (おそらく正規化された) レーベンシュタイン編集距離を計算します。 |
エイグ<U> | 1 つ以上の正方行列の固有分解を計算します。 |
アインサム<T> | アインシュタインの総和規則に従ったテンソル短縮。 |
空の<T> | 指定された形状のテンソルを作成します。 |
空のTensorList | 空のテンソル リストを作成して返します。 |
EmptyTensorMap | 空のテンソル マップを作成して返します。 |
エンコードプロト | この操作は、入力テンソルで提供された protobuf メッセージをシリアル化します。 |
エンキューTPU埋め込み任意のTensorバッチ | tf.nn.embedding_lookup_sparse() を使用するコードの移植を容易にします。 |
エンキューTPU埋め込みバッチ | 入力バッチ テンソルのリストを TPUEmbedding にエンキューする操作。 |
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch | 入力バッチ テンソルのリストを TPUEmbedding にエンキューする操作。 |
エンキューTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | tf.nn.embedding_lookup() を使用するコードの移植を容易にします。 |
エンキューTPUEmbeddingSparseBatch | SparseTensor からの TPUEmbedding 入力インデックスをキューに入れる操作。 |
エンキューTPUEmbeddingSparseTensorBatch | tf.nn.embedding_lookup_sparse() を使用するコードの移植を容易にします。 |
エンシュアシェイプ<T> | テンソルの形状が予想される形状と一致することを確認します。 |
<T>を入力してください | 子フレームを作成または検索し、子フレームで「data」を使用できるようにします。 |
Erfinv <T は数値を拡張> | |
ユークリッドノルム<T> | テンソルの次元にわたる要素のユークリッド ノルムを計算します。 |
TPUEmbeddingPartitioner の実行 | 中央構成で TPUEmbedding パーティショナーを実行する操作 デバイスを検索し、TPUEmbedding 操作に必要な HBM サイズ (バイト単位) を計算します。 |
終了<T> | 現在のフレームを終了して親フレームに戻ります。 |
ExpandDims <T> | テンソルのシェイプに 1 の次元を挿入します。 |
ExperimentalAutoShardDataset | 入力データセットをシャーディングするデータセットを作成します。 |
ExperimentalBytesProducedStatsDataset | StatsAggregator の `input_dataset` の各要素のバイト サイズを記録します。 |
実験的最速データセットを選択してください | |
実験用データセットのカーディナリティ | 「input_dataset」のカーディナリティを返します。 |
ExperimentalDatasetToTFRecord | TFRecord 形式を使用して、指定されたデータセットを指定されたファイルに書き込みます。 |
実験用のDenseToSparseBatchDataset | 入力要素を SparseTensor にバッチ処理するデータセットを作成します。 |
ExperimentalLatencyStatsDataset | StatsAggregator で `input_dataset` 要素を生成する待ち時間を記録します。 |
実験用マッチングファイルデータセット | |
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset | 最大の演算内並列処理をオーバーライドするデータセットを作成します。 |
ExperimentalParseExampleDataset | DT_STRING のベクトルとして `Example` プロトを含む `input_dataset` を、解析された特徴を表す `Tensor` または `SparseTensor` オブジェクトのデータセットに変換します。 |
実験用プライベートスレッドプールデータセット | カスタム スレッド プールを使用して「input_dataset」を計算するデータセットを作成します。 |
実験用ランダムデータセット | 擬似乱数を返すデータセットを作成します。 |
実験用Rebatchデータセット | バッチサイズを変更するデータセットを作成します。 |
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset | |
実験的なSlidingWindowデータセット | `input_dataset` にスライディング ウィンドウを渡すデータセットを作成します。 |
実験用SQLデータセット | SQL クエリを実行し、結果セットの行を出力するデータセットを作成します。 |
ExperimentalStatsAggregatorHandle | 統計マネージャーリソースを作成します。 |
ExperimentalStatsAggregator概要 | 指定された統計マネージャーによって記録された統計の概要を作成します。 |
実験的Unbatchデータセット | 入力の要素を複数の要素に分割するデータセット。 |
Expint <T は数値を拡張> | |
ExtractGlimpseV2 | 入力テンソルから垣間見える部分を抽出します。 |
ExtractVolumePatches <T extends Number> | 「入力」から「パッチ」を抽出し、それらを「深度」出力次元に置きます。 |
FFTND <T> | ND高速フーリエ変換。 |
ファイルシステムセット構成 | ファイルシステムの構成を設定します。 |
<U>を入力してください | スカラー値で満たされたテンソルを作成します。 |
データセットの完成 | tf.data.Options `input_dataset` に適用してデータセットを作成します。 |
ファイナライズTPU埋め込み | TPUEmbedding 構成を最終決定する操作。 |
指紋 | フィンガープリント値を生成します。 |
FresnelCos <T は数値を拡張> | |
FresnelSin <T extends Number> | |
FusedBatchNormGradV3 <T は数値を拡張、U は数値を拡張> | バッチ正規化のための勾配。 |
FusedBatchNormV3 <T は数値を拡張、U は数値を拡張> | バッチ正規化。 |
GRUBlockCell <T extends Number> | 1 タイム ステップの GRU セル順方向伝播を計算します。 |
GRUBlockCellGrad <T extends Number> | 1 タイム ステップの GRU セル バックプロパゲーションを計算します。 |
集合<T> | `params` 軸 `axis` から `indices` に従ってスライスを収集します。 |
ギャザンド<T> | `params` からのスライスを、`indices` で指定された形状を持つ Tensor に集めます。 |
BoundingBoxProposal の生成 | この操作は、arXiv:1506.01497 の eq.2 に従って、指定された境界ボックス (bbox_deltas) でエンコードされた wrt アンカーから関心領域を生成します。 この操作は、上位の「pre_nms_topn」スコアリングボックスを選択し、アンカーに関してそれらをデコードし、「nms_threshold」intersection-over-union (iou) 値よりも高い重なり合うボックスに非最大抑制を適用し、短い辺が ` より小さいボックスを破棄します。 min_size`。 |
GetElementAtIndex | データセット内の指定されたインデックスにある要素を取得します。 |
GetOptions | `input_dataset` にアタッチされたtf.data.Options を返します。 |
GetSessionHandle | 入力テンソルを現在のセッションの状態に保存します。 |
GetSessionTensor <T> | ハンドルで指定されたテンソルの値を取得します。 |
保証定数<T> | 入力テンソルが定数であることを TF ランタイムに保証します。 |
ハッシュ表 | 初期化されていないハッシュ テーブルを作成します。 |
HistogramFixedWidth <U は数値を拡張> | 値のヒストグラムを返します。 |
IFFTND <T> | ND 逆高速フーリエ変換。 |
IRFFTND <U は数値を拡張> | ND 逆実高速フーリエ変換。 |
アイデンティティ<T> | 入力テンソルまたは値と同じ形状と内容を持つテンソルを返します。 |
アイデンティティN | 入力と同じ形状と内容を持つテンソルのリストを返します。 テンソル。 |
IgnoreErrorsDataset | エラーを無視して、「input_dataset」の要素を含むデータセットを作成します。 |
ImageProjectiveTransformV2 <T は数値を拡張> | 指定された変換を各画像に適用します。 |
ImageProjectiveTransformV3 <T は数値を拡張> | 指定された変換を各画像に適用します。 |
ImmutableConst <T> | メモリ領域から不変のテンソルを返します。 |
インフィードデキュー<T> | 計算に入力される値のプレースホルダー op。 |
インフィードデキュータプル | インフィードから複数の値を XLA タプルとしてフェッチします。 |
インフィードエンキュー | 単一の Tensor 値を計算にフィードする操作。 |
インフィードエンキュー事前線形化バッファ | 事前に線形化されたバッファを TPU インフィードにエンキューする操作。 |
インフィードエンキュータプル | 複数の Tensor 値を XLA タプルとして計算にフィードします。 |
テーブルの初期化 | キーと値にそれぞれ 2 つのテンソルを取るテーブル初期化子。 |
データセットからテーブルを初期化する | |
テキストファイルからテーブルを初期化する | テキスト ファイルからテーブルを初期化します。 |
InplaceAdd <T> | x の指定された行に v を追加します。 |
InplaceSub <T> | `v` を `x` の指定された行に減算します。 |
インプレイスアップデート<T> | 指定された行「i」を値「v」で更新します。 |
IsBoostedTreesEnsembleInitialized | ツリー アンサンブルが初期化されているかどうかを確認します。 |
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized | 分位点ストリームが初期化されているかどうかを確認します。 |
TPUEmbeddingInitialized | TPU 埋め込みが分散 TPU システムで初期化されるかどうか。 |
変数は初期化されています | テンソルが初期化されているかどうかを確認します。 |
IsotonicRegression <U extends Number> | 等張回帰問題のバッチを解決します。 |
イテレータGetDevice | 「resource」が配置されているデバイスの名前を返します。 |
KMC2チェーンの初期化 | シード セットに追加する必要があるデータ ポイントのインデックスを返します。 |
KmeansPlusPlus初期化 | KMeans++ 基準を使用して、入力の num_to_sample 行を選択します。 |
KthOrderStatistic | データセットの K 番目の統計を計算します。 |
LMDBデータセット | 1 つ以上の LMDB ファイルにキーと値のペアを出力するデータセットを作成します。 |
LSTMBlockCell <T extends Number> | 1 タイム ステップの LSTM セル順方向伝播を計算します。 |
LSTMBlockCellGrad <T は数値を拡張> | 1 タイムステップの LSTM セル逆方向伝播を計算します。 |
LinSpace <T は数値を拡張> | 一定の間隔で値を生成します。 |
リストデータセット | 各 `tensor` を 1 回ずつ放出するデータセットを作成します。 |
LoadAllTPUEmbeddingParameters | 最適化パラメータを埋め込みメモリにロードする操作。 |
LoadTPUEmbeddingADAMパラメータ | ADAM 埋め込みパラメータをロードします。 |
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Adadelta 埋め込みパラメータをロードします。 |
LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumパラメータ | Adagrad Momentum 埋め込みパラメータをロードします。 |
LoadTPUEmbeddingAdagradパラメータ | Adagrad 埋め込みパラメータをロードします。 |
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | 中心に置かれた RMSProp 埋め込みパラメータをロードします。 |
LoadTPUEmbeddingFTRLパラメータ | FTRL 埋め込みパラメータをロードします。 |
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | 周波数推定器の埋め込みパラメータを読み込みます。 |
LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | MDL Adagrad Light 埋め込みパラメータをロードします。 |
LoadTPUEmbeddingMomentumパラメータ | Momentum 埋め込みパラメータをロードします。 |
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | 近位の Adagrad 埋め込みパラメータをロードします。 |
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters | RMSProp 埋め込みパラメータをロードします。 |
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentパラメータ | SGD 埋め込みパラメータをロードします。 |
LookupTableExport <T, U> | テーブル内のすべてのキーと値を出力します。 |
ルックアップテーブル検索<U> | テーブル内のキーを検索し、対応する値を出力します。 |
ルックアップテーブルインポート | テーブルの内容を指定されたキーと値で置き換えます。 |
ルックアップテーブル挿入 | テーブルを更新してキーと値を関連付けます。 |
ルックアップテーブル削除 | キーとそれに関連付けられた値をテーブルから削除します。 |
ルックアップテーブルサイズ | 指定されたテーブル内の要素の数を計算します。 |
ループ条件 | 入力を出力に転送します。 |
LowerBound <U は数値を拡張> | 各行に沿って lower_bound(sorted_search_values,values) を適用します。 |
Lu <T、U は数値を拡張> | 1 つ以上の正方行列の LU 分解を計算します。 |
ユニークにする | 非バッチ ディメンション内のすべての要素を一意にしますが、次の要素に「近い」ようにします。 それらの初期値。 |
マップクリア | Op は、基になるコンテナー内のすべての要素を削除します。 |
MapIncompleteSize | Op は、基になるコンテナー内の不完全な要素の数を返します。 |
マップピーク | Op は、指定されたキーの値を調べます。 |
マップサイズ | Op は、基になるコンテナ内の要素の数を返します。 |
マップステージ | ハッシュテーブルのように動作する、基礎となるコンテナー内のステージ (キー、値)。 |
マップステージ解除 | Op はキーに関連付けられた値を削除して返します 基礎となるコンテナから。 |
マップUnstageNoKey | Op はランダムな (キー、値) を削除して返します。 基礎となるコンテナから。 |
MatrixDiagPartV2 <T> | バッチ化されたテンソルのバッチ化された対角部分を返します。 |
MatrixDiagPartV3 <T> | バッチ化されたテンソルのバッチ化された対角部分を返します。 |
マトリックスダイアグ V2 <T> | 指定されたバッチ対角値を持つバッチ対角テンソルを返します。 |
マトリックスダイアグ V3 <T> | 指定されたバッチ対角値を持つバッチ対角テンソルを返します。 |
MatrixSetDiagV2 <T> | 新しいバッチ化された対角値を含むバッチ化された行列テンソルを返します。 |
MatrixSetDiagV3 <T> | 新しいバッチ化された対角値を含むバッチ化された行列テンソルを返します。 |
マックス<T> | テンソルの次元全体の要素の最大値を計算します。 |
MaxIntraOpParallelismDataset | 最大の演算内並列処理をオーバーライドするデータセットを作成します。 |
<T>を結合 | 利用可能なテンソルの値を「入力」から「出力」に転送します。 |
DedupData のマージ | 演算は、整数テンソルと浮動小数点テンソルの要素を XLA タプルとして重複排除データにマージします。 |
分<T> | テンソルの次元全体で要素の最小値を計算します。 |
ミラーパッド<T> | テンソルをミラーリングされた値でパディングします。 |
ミラーパッドグラッド<T> | `MirrorPad` オペレーションのグラデーション オペレーション。 |
MlirPassthroughOp | main() 関数を使用してモジュールとして表現された任意の MLIR 計算をラップします。 |
マルノナン<T> | x * y を要素ごとに返します。 |
MutableDenseHashTable | テンソルをバッキング ストアとして使用する空のハッシュ テーブルを作成します。 |
可変ハッシュテーブル | 空のハッシュ テーブルを作成します。 |
MutableHashTableOfTensors | 空のハッシュ テーブルを作成します。 |
ミューテックス | MutexLock でロックできる Mutex リソースを作成します。 |
ミューテックスロック | ミューテックスリソースをロックします。 |
NcclAllReduce <T extends Number> | すべての入力テンソルにわたるリダクションを含むテンソルを出力します。 |
NcclBroadcast <T は番号を拡張> | 出力に接続されているすべてのデバイスに「入力」を送信します。 |
NcclReduce <T は数値を拡張> | 「reduction」を使用して「num_devices」から「input」を単一のデバイスに減らします。 |
Ndtri <T は数値を拡張> | |
最も近い隣人 | 各点に最も近い k 個の中心を選択します。 |
NextAfter <T は数値を拡張> | 要素ごとに、「x2」の方向にある「x1」の次の表現可能な値を返します。 |
次の反復<T> | 入力を次の反復で使用できるようにします。 |
ノーオプ | 何もしません。 |
NonDeterministicInts <U> | 非決定的にいくつかの整数を生成します。 |
NonMaxSuppressionV5 <T は数値を拡張> | スコアの降順で境界ボックスのサブセットを貪欲に選択します。 以前に選択したボックスと重複する交差オーバーユニオン (IOU) が高いボックスを削除します。 |
非シリアル化可能なデータセット | |
ワンホット<U> | ワンホットテンソルを返します。 |
ワンズライク<T> | x と同じ形状と型を持つ 1 のテンソルを返します。 |
OptimizeDatasetV2 | 関連する最適化を「input_dataset」に適用してデータセットを作成します。 |
オプションデータセット | tf.data.Options を `input_dataset` にアタッチしてデータセットを作成します。 |
注文済みマップクリア | Op は、基になるコンテナー内のすべての要素を削除します。 |
OrderedMapIncompleteSize | Op は、基になるコンテナー内の不完全な要素の数を返します。 |
注文済みMapPeek | Op は、指定されたキーの値を調べます。 |
OrderedMapSize | Op は、基になるコンテナ内の要素の数を返します。 |
OrderedMapStage | 順序付けられたもののように動作する、基礎となるコンテナ内のステージ (キー、値) 連想コンテナ。 |
注文済みマップステージ解除 | Op はキーに関連付けられた値を削除して返します 基礎となるコンテナから。 |
OrderedMapUnstageNoKey | Op は、最小値を持つ (key, value) 要素を削除して返します。 基礎となるコンテナからのキー。 |
アウトフィードデキュー<T> | 計算出力から単一のテンソルを取得します。 |
アウトフィードデキュータプル | 計算出力から複数の値を取得します。 |
アウトフィードデキューTupleV2 | 計算出力から複数の値を取得します。 |
OutfeedDequeueV2 <T> | 計算出力から単一のテンソルを取得します。 |
アウトフィードエンキュー | 計算アウトフィードで Tensor をキューに入れます。 |
アウトフィードエンキュータプル | 計算出力フィードで複数の Tensor 値をキューに追加します。 |
パッド<T> | テンソルをパディングします。 |
ParallelBatchデータセット | |
パラレルコンキャット<T> | 'N' テンソルのリストを最初の次元に沿って連結します。 |
パラレルダイナミックステッチ<T> | 「data」テンソルの値を単一のテンソルにインターリーブします。 |
ParseExampleDatasetV2 | DT_STRING のベクトルとして `Example` プロトを含む `input_dataset` を、解析された特徴を表す `Tensor` または `SparseTensor` オブジェクトのデータセットに変換します。 |
ParseExampleV2 | tf.Example プロト (文字列として) のベクトルを型付きテンソルに変換します。 |
ParseSequenceExampleV2 | tf.io.SequenceExample プロト (文字列として) のベクトルを型付きテンソルに変換します。 |
プレースホルダー<T> | 計算に入力される値のプレースホルダー op。 |
PlaceholderWithDefault <T> | 出力が供給されない場合に `input` を通過するプレースホルダー op。 |
事前線形化 | 1 つの Tensor 値を不透明なバリアント tensor に線形化する演算。 |
事前線形化タプル | 複数の Tensor 値を不透明なバリアント tensor に線形化する操作。 |
印刷する | 文字列スカラーを出力します。 |
プライベートスレッドプールデータセット | カスタム スレッド プールを使用して「input_dataset」を計算するデータセットを作成します。 |
製品<T> | テンソルの次元にわたる要素の積を計算します。 |
QuantizeAndDequantizeV4 <T は数値を拡張> | テンソルを量子化してから逆量子化します。 |
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T は数値を拡張> | `QuantizeAndDequantizeV4` の勾配を返します。 |
量子化されたConcat <T> | 量子化されたテンソルを 1 次元に沿って連結します。 |
量子化ConcatV2 <T> | |
量子化Conv2DAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DPerChannel <V> | チャネルごとに QuantizedConv2D を計算します。 |
QuantizedConv2DWithBias <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedDepthwiseConv2D <V> | 量子化された深さ方向の Conv2D を計算します。 |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V> | バイアスを使用して量子化された深さ方向の Conv2D を計算します。 |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> | Bias と Relu を使用して量子化された深さ方向の Conv2D を計算します。 |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Bias、Relu、および Requantize を使用して量子化された深さ方向の Conv2D を計算します。 |
QuantizedMatMulWithBias <W> | バイアス加算を使用して、量子化行列 'a' と行列 'b' の乗算を実行します。 |
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extends Number> | |
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> | バイアス加算とレルフュージョンを使用して、行列 'a' と行列 'b' の量子化行列乗算を実行します。 |
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> | バイアス加算および relu を使用して、行列 'a' と行列 'b' の量子化行列乗算を実行し、融合を再量子化します。 |
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedReshape <T> | Reshape オペレーションに従って量子化テンソルを再形成します。 |
RFFTND <U> | ND高速実フーリエ変換。 |
RaggedBincount <U は数値を拡張> | 整数配列内の各値の出現数をカウントします。 |
RaggedCountSparseOutput <U は数値を拡張> | 不規則なテンソル入力に対してスパース出力ビン カウントを実行します。 |
RaggedCross <T、U は数値を拡張> | Generates a feature cross from a list of tensors, and returns it as a RaggedTensor. |
RaggedFillEmptyRows <T> | |
RaggedFillEmptyRowsGrad <T> | |
RaggedGather <T extends Number, U> | Gather ragged slices from `params` axis `0` according to `indices`. |
RaggedRange <U extends Number, T extends Number> | Returns a `RaggedTensor` containing the specified sequences of numbers. |
RaggedTensorFromVariant <U extends Number, T> | Decodes a `variant` Tensor into a `RaggedTensor`. |
RaggedTensorToSparse <U> | Converts a `RaggedTensor` into a `SparseTensor` with the same values. |
RaggedTensorToTensor <U> | Create a dense tensor from a ragged tensor, possibly altering its shape. |
RaggedTensorToVariant | Encodes a `RaggedTensor` into a `variant` Tensor. |
RaggedTensorToVariantGradient <U> | Helper used to compute the gradient for `RaggedTensorToVariant`. |
RandomDatasetV2 | Creates a Dataset that returns pseudorandom numbers. |
RandomIndexShuffle <T extends Number> | Outputs the position of `value` in a permutation of [0, ..., max_index]. |
Range <T extends Number> | Creates a sequence of numbers. |
Rank | Returns the rank of a tensor. |
ReadVariableOp <T> | Reads the value of a variable. |
ReadVariableXlaSplitND <T> | Splits resource variable input tensor across all dimensions. |
RebatchDataset | Creates a dataset that changes the batch size. |
RebatchDatasetV2 | Creates a dataset that changes the batch size. |
Recv <T> | Receives the named tensor from send_device on recv_device. |
RecvTPUEmbeddingActivations | An op that receives embedding activations on the TPU. |
ReduceAll | Computes the "logical and" of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceAny | Computes the "logical or" of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceMax <T> | Computes the maximum of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceMin <T> | Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceProd <T> | Computes the product of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceSum <T> | Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. |
RefEnter <T> | Creates or finds a child frame, and makes `data` available to the child frame. |
RefExit <T> | Exits the current frame to its parent frame. |
RefIdentity <T> | Return the same ref tensor as the input ref tensor. |
RefMerge <T> | Forwards the value of an available tensor from `inputs` to `output`. |
RefNextIteration <T> | Makes its input available to the next iteration. |
RefSelect <T> | Forwards the `index`th element of `inputs` to `output`. |
RefSwitch <T> | Forwards the ref tensor `data` to the output port determined by `pred`. |
RegisterDataset | Registers a dataset with the tf.data service. |
RegisterDatasetV2 | Registers a dataset with the tf.data service. |
Relayout <T> | |
RelayoutLike <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. |
SnapshotChunkDataset | |
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`. |
SparseSegmentMeanGradV2 <T extends Number, U extends Number> | Computes gradients for SparseSegmentMean. |
SparseSegmentSqrtNGradV2 <T extends Number, U extends Number> | Computes gradients for SparseSegmentSqrtN. |
SparseSegmentSumGrad <T extends Number> | Computes gradients for SparseSegmentSum. |
SparseSegmentSumGradV2 <T extends Number, U 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. |
StochasticCastToInt <U extends Number> | Stochastically cast a given tensor from floats to ints. |
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. |
TFRecordDatasetV2 | Creates a dataset that emits the records from one or more TFRecord files. |
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. |