Class Index

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A

Abortar Lanza una excepción para cancelar el proceso cuando se llama.
Opciones de cancelación Atributos opcionales para Abort
Abs <T extiende TNumber > Calcula el valor absoluto de un tensor.
Búfer de datos abstractos <T>
AbstractDataBufferWindow <B extiende DataBuffer <?>>
AbstractDenseNdArray <T, U extiende NdArray <T>>
AbstractNdArray <T, U extiende NdArray <T>>
ResumenTF_Buffer
ResumenTF_Graph
ResumenTF_ImportGraphDefOptions
ResumenTF_Session
ResumenTF_SessionOptions
ResumenTF_Estado
ResumenTF_Tensor
ResumenTFE_Context
ResumenTFE_ContextOptions
ResumenTFE_Op
ResumenTFE_TensorHandle
AcumularN <T extiende TType > Devuelve la suma por elementos de una lista de tensores.
AcumuladorAplicarGradiente Aplica un gradiente a un acumulador determinado.
AcumuladorNumAcumulado Devuelve el número de gradientes agregados en los acumuladores dados.
AcumuladorSetGlobalStep Actualiza el acumulador con un nuevo valor para global_step.
AccumulatorTakeGradient <T extiende TType > Extrae el gradiente promedio en el ConditionalAccumulator dado.
Acos <T extiende TType > Calcula acos de x por elementos.
Acosh <T extiende TType > Calcula el coseno hiperbólico inverso de x por elementos.
Activación <T extiende TNumber > Clase base abstracta para activaciones

Nota: El atributo ERROR(/#tf) debe establecerse antes de invocar el método de llamada.

adadelta Optimizador que implementa el algoritmo Adadelta.
adagrad Optimizador que implementa el algoritmo Adagrad.
AdaGradDA Optimizador que implementa el algoritmo Adagrad Dual-Averaging.
Adán Optimizador que implementa el algoritmo Adam.
Adamax Optimizador que implementa el algoritmo Adamax.
Añadir <T extiende TType > Devuelve x + y por elementos.
AgregarManySparseToTensorsMap Agregue un `N`-minibatch `SparseTensor` a un `SparseTensorsMap`, devuelva `N` identificadores.
AddManySparseToTensorsMap.Options Atributos opcionales para AddManySparseToTensorsMap
AgregarN <T extiende TType > Agregue todos los elementos tensores de entrada.
Agregar mapa disperso a tensores Agregue un `SparseTensor` a un `SparseTensorsMap` y devuelva su identificador.
AddSparseToTensorsMap.Options Atributos opcionales para AddSparseToTensorsMap
AjustarContraste <T extiende TNumber > Ajusta el contraste de una o más imágenes.
AjustarHue <T extiende TNumber > Ajusta el tono de una o más imágenes.
AjustarSaturación <T extiende TNumber > Ajusta la saturación de una o más imágenes.
Todo Calcula el "y lógico" de los elementos en las dimensiones de un tensor.
Todas las opciones Atributos opcionales para All
Todos los candidatosSampler Genera etiquetas para el muestreo de candidatos con una distribución de unigramas aprendida.
Todas las opciones de CandidateSampler Atributos opcionales para AllCandidateSampler
Descripción de la asignación Protobuf tipo tensorflow.AllocationDescription
Descripcióndeasignación.Constructor Protobuf tipo tensorflow.AllocationDescription
AsignaciónDescripciónOrConstructor
AsignaciónDescripciónProtos
Registro de asignación
 An allocation/de-allocation operation performed by the allocator. 
Generador de registros de asignación
 An allocation/de-allocation operation performed by the allocator. 
Registro de asignación o constructor
AsignadorMemoriaUsado Protobuf tipo tensorflow.AllocatorMemoryUsed
AllocatorMemoryUsed.Builder Protobuf tipo tensorflow.AllocatorMemoryUsed
AllocatorMemoryUsedOrBuilder
AllReduce <T extiende TNumber > Reduce mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma.
Todas las opciones de reducción Atributos opcionales para AllReduce
AllToAll <T extiende TType > Una operación para intercambiar datos entre réplicas de TPU.
Ángulo <U extiende TNumber > Devuelve el argumento de un número complejo.
Iterador anónimo Un contenedor para un recurso iterador.
AnónimoMemoriaCaché
AnónimoMultiDeviceIterator Un contenedor para un recurso iterador multidispositivo.
AnónimoRandomSeedGenerator
Generador de semillas anónimo
Cualquier Calcula el "o lógico" de elementos en las dimensiones de un tensor.
Cualquier.Opciones Atributos opcionales para Any
ApiDef
 Used to specify and override the default API & behavior in the
 generated code for client languages, from what you would get from
 the OpDef alone. 
ApiDef.Arg Protobuf tipo tensorflow.ApiDef.Arg
ApiDef.Arg.Builder Protobuf tipo tensorflow.ApiDef.Arg
ApiDef.ArgOrBuilder
ApiDef.Attr
 Description of the graph-construction-time configuration of this
 Op. 
ApiDef.Attr.Builder
 Description of the graph-construction-time configuration of this
 Op. 
ApiDef.AttrOrBuilder
ApiDef.Constructor
 Used to specify and override the default API & behavior in the
 generated code for client languages, from what you would get from
 the OpDef alone. 
ApiDef.Endpoint
 If you specify any endpoint, this will replace all of the
 inherited endpoints. 
ApiDef.Endpoint.Builder
 If you specify any endpoint, this will replace all of the
 inherited endpoints. 
ApiDef.EndpointOrBuilder
ApiDef.Visibilidad Protobuf enumeración tensorflow.ApiDef.Visibility
ApiDefOrBuilder
ApiDefProtos
ApiDefs Protobuf tipo tensorflow.ApiDefs
ApiDefs.Constructor Protobuf tipo tensorflow.ApiDefs
ApiDefsOrBuilder
ApplyAdadelta <T extiende TType > Actualice '*var' según el esquema adadelta.
AplicarAdadelta.Opciones Atributos opcionales para ApplyAdadelta
ApplyAdagrad <T extiende TType > Actualice '*var' según el esquema adagrad.
AplicarAdagrad.Options Atributos opcionales para ApplyAdagrad
ApplyAdagradDa <T extiende TType > Actualice '*var' según el esquema de adagrad proximal.
AplicarAdagradDa.Options Atributos opcionales para ApplyAdagradDa
ApplyAdagradV2 <T extiende TType > Actualice '*var' según el esquema adagrad.
AplicarAdagradV2.Opciones Atributos opcionales para ApplyAdagradV2
ApplyAdam <T extiende TType > Actualice '*var' según el algoritmo de Adam.
AplicarAdam.Opciones Atributos opcionales para ApplyAdam
ApplyAdaMax <T extiende TType > Actualice '*var' según el algoritmo AdamMax.
AplicarAdaMax.Opciones Atributos opcionales para ApplyAdaMax
ApplyAddSign <T extiende TType > Actualice '*var' según la actualización de AddSign.
AplicarAddSign.Options Atributos opcionales para ApplyAddSign
ApplyCenteredRmsProp <T extiende TType > Actualice '*var' según el algoritmo RMSProp centrado.
AplicarCenteredRmsProp.Options Atributos opcionales para ApplyCenteredRmsProp
ApplyFtrl <T extiende TType > Actualice '*var' según el esquema Ftrl-proximal.
AplicarFtrl.Opciones Atributos opcionales para ApplyFtrl
ApplyGradientDescent <T extiende TType > Actualice '*var' restándole 'alfa' * 'delta'.
AplicarGradientDescent.Opciones Atributos opcionales para ApplyGradientDescent
ApplyMomentum <T extiende TType > Actualice '*var' según el esquema de impulso.
AplicarMomentum.Opciones Atributos opcionales para ApplyMomentum
ApplyPowerSign <T extiende TType > Actualice '*var' según la actualización de AddSign.
AplicarPowerSign.Opciones Atributos opcionales para ApplyPowerSign
ApplyProximalAdagrad <T extiende TType > Actualice '*var' y '*accum' según FOBOS con la tasa de aprendizaje de Adagrad.
AplicarProximalAdagrad.Options Atributos opcionales para ApplyProximalAdagrad
ApplyProximalGradientDescent <T extiende TType > Actualice '*var' como algoritmo FOBOS con tasa de aprendizaje fija.
AplicarProximalGradientDescent.Options Atributos opcionales para ApplyProximalGradientDescent
ApplyRmsProp <T extiende TType > Actualice '*var' según el algoritmo RMSProp.
AplicarRmsProp.Opciones Atributos opcionales para ApplyRmsProp
AproximadamenteIgual Devuelve el valor de verdad de abs(xy) <tolerancia por elementos.
Opciones iguales aproximadas Atributos opcionales para ApproximateEqual
ArgMax <V extiende TNumber > Devuelve el índice con el valor más grande en todas las dimensiones de un tensor.
ArgMin <V extiende TNumber > Devuelve el índice con el valor más pequeño entre las dimensiones de un tensor.
Asin <T extiende TType > Calcula el seno inverso trigonométrico de x por elementos.
Asinh <T extiende TType > Calcula el seno hiperbólico inverso de x por elementos.
Afirmar cardinalidadConjunto de datos
Afirmar el siguiente conjunto de datos Una transformación que afirma qué transformaciones ocurren a continuación.
Afirmar el siguiente conjunto de datos
Afirmar que Afirma que la condición dada es verdadera.
Afirmar eso. Opciones Atributos opcionales para AssertThat
AssetFileDef
 An asset file def for a single file or a set of sharded files with the same
 name. 
AssetFileDef.Builder
 An asset file def for a single file or a set of sharded files with the same
 name. 
AssetFileDefOrBuilder
Asignar <T extiende TType > Actualice 'ref' asignándole 'valor'.
Asignar opciones Atributos opcionales para Assign
AsignarAgregar <T extiende TType > Actualice 'ref' agregándole 'valor'.
Asignar opciones adicionales Atributos opcionales para AssignAdd
AsignarAgregarVariableOp Agrega un valor al valor actual de una variable.
AssignSub <T extiende TType > Actualice 'ref' restándole 'valor'.
AsignarSub.Opciones Atributos opcionales para AssignSub
AsignarSubVariableOp Resta un valor del valor actual de una variable.
AsignarVariableOp Asigna un nuevo valor a una variable.
Como cadena Convierte cada entrada del tensor dado en cadenas.
AsString.Opciones Atributos opcionales para AsString
Atan <T extiende TType > Calcula la tangente inversa trigonométrica de x por elementos.
Atan2 <T extiende TNumber > Calcula la arcotangente de `y/x` por elementos, respetando los signos de los argumentos.
Atanh <T extiende TType > Calcula la tangente hiperbólica inversa de x por elementos.
ValorAtributo
 Protocol buffer representing the value for an attr used to configure an Op. 
AttrValue.Constructor
 Protocol buffer representing the value for an attr used to configure an Op. 
AttrValue.ListValue
 LINT.IfChange
 
Protobuf tipo tensorflow.AttrValue.ListValue
AttrValue.ListValue.Builder
 LINT.IfChange
 
Protobuf tipo tensorflow.AttrValue.ListValue
AttrValue.ListValueOrBuilder
AttrValue.ValueCase
AttrValueOrBuilder
AttrValueProtos
Audioespectrograma Produce una visualización de datos de audio a lo largo del tiempo.
AudioEspectrograma.Opciones Atributos opcionales para AudioSpectrogram
AudioResumen Genera un búfer de protocolo "Resumen" con audio.
AudioResumen.Opciones Atributos opcionales para AudioSummary
Opciones de AutoParalelo Protobuf tipo tensorflow.AutoParallelOptions
AutoParallelOptions.Builder Protobuf tipo tensorflow.AutoParallelOptions
AutoParallelOptionsOrBuilder
Conjunto de datos AutoShard Crea un conjunto de datos que fragmenta el conjunto de datos de entrada.
Conjunto de datos AutoShard Crea un conjunto de datos que fragmenta el conjunto de datos de entrada.
AutoShardDataset.Opciones Atributos opcionales para AutoShardDataset
AutoShardDataset.Opciones Atributos opcionales para AutoShardDataset
DisponibleInformación del dispositivo
 Matches DeviceAttributes
 
Protobuf tipo tensorflow.AvailableDeviceInfo
DisponibleDeviceInfo.Builder
 Matches DeviceAttributes
 
Protobuf tipo tensorflow.AvailableDeviceInfo
DisponibleDeviceInfoOrBuilder
AvgPool <T extiende TNumber > Realiza una agrupación promedio en la entrada.
AvgPool.Opciones Atributos opcionales para AvgPool
AvgPool3d <T extiende TNumber > Realiza una agrupación promedio 3D en la entrada.
AvgPool3d.Opciones Atributos opcionales para AvgPool3d
AvgPool3dGrad <T extiende TNumber > Calcula los gradientes de la función de agrupación promedio.
AvgPool3dGrad.Options Atributos opcionales para AvgPool3dGrad
AvgPoolGrad <T extiende TNumber > Calcula los gradientes de la función de agrupación promedio.
Opciones AvgPoolGrad. Atributos opcionales para AvgPoolGrad

B

BandedTriangularSolve <T extiende TType >
Opciones de solución triangular con bandas Atributos opcionales para BandedTriangularSolve
BandPart <T extiende TType > Copie un tensor poniendo a cero todo lo que está fuera de una banda central en cada matriz más interna.
Barrera Define una barrera que persiste en diferentes ejecuciones de gráficos.
Barrera.Opciones Atributos opcionales para Barrier
BarreraCerrar Cierra la barrera dada.
BarreraCerrar.Opciones Atributos opcionales para BarrierClose
BarreraIncompletaTamaño Calcula el número de elementos incompletos en la barrera dada.
BarreraInsertarMuchos Para cada clave, asigna el valor respectivo al componente especificado.
BarreraListoTamaño Calcula el número de elementos completos en la barrera dada.
barreratomarmuchos Toma el número dado de elementos completos de una barrera.
BarreraTomaMuchas.Opciones Atributos opcionales para BarrierTakeMany
BaseInitializer <T extiende TType > Clase base abstracta para todos los inicializadores
Lote Agrupa todos los tensores de entrada por lotes de forma no determinista.
Opciones.de.lote Atributos opcionales para Batch
BatchCholesky <T extiende TNumber >
BatchCholeskyGrad <T extiende TNumber >
Conjunto de datos por lotes
Conjunto de datos por lotes Crea un conjunto de datos que agrupa elementos `batch_size` desde `input_dataset`.
Opciones de conjunto de datos por lotes Atributos opcionales para BatchDataset
LoteFft
LoteFft2d
LoteFft3d
loteIfft
loteIfft2d
loteIfft3d
BatchMatMul <T extiende TType > Multiplica porciones de dos tensores en lotes.
Opciones de BatchMatMul Atributos opcionales para BatchMatMul
BatchMatrixBandPart <T extiende TType >
BatchMatrixDeterminant <T extiende TType >
BatchMatrixDiag <T extiende TType >
BatchMatrixDiagPart <T extiende TType >
BatchMatrixInverse <T extiende TNumber >
BatchMatrixInverse.Opciones Atributos opcionales para BatchMatrixInverse
BatchMatrixSetDiag <T extiende TType >
BatchMatrixSolve <T extiende TNumber >
BatchMatrixSolve.Opciones Atributos opcionales para BatchMatrixSolve
BatchMatrixSolveLs <T extiende TNumber >
BatchMatrixSolveLs.Opciones Atributos opcionales para BatchMatrixSolveLs
BatchMatrixTriangularSolve <T extiende TNumber >
BatchMatrixTriangularSolve.Opciones Atributos opcionales para BatchMatrixTriangularSolve
BatchNormWithGlobalNormalization <T extiende TType > Normalización por lotes.
BatchNormWithGlobalNormalizationGrad <T extiende TType > Gradientes para normalización por lotes.
BatchSelfAdjointEig <T extiende TNumber >
BatchSelfAdjointEig.Opciones Atributos opcionales para BatchSelfAdjointEig
BatchSvd <T extiende TType >
Opciones de BatchSvd Atributos opcionales para BatchSvd
BatchToSpace <T extiende TType > BatchToSpace para tensores 4-D de tipo T.
BatchToSpaceNd <T extiende TType > BatchToSpace para tensores ND de tipo T.
Entradas de referencia tensorflow.BenchmarkEntries tipo protobuf.BenchmarkEntries
BenchmarkEntries.Builder tensorflow.BenchmarkEntries tipo protobuf.BenchmarkEntries
BenchmarkEntriesOrBuilder
Entrada de referencia
 Each unit test or benchmark in a test or benchmark run provides
 some set of information. 
BenchmarkEntry.Builder
 Each unit test or benchmark in a test or benchmark run provides
 some set of information. 
BenchmarkEntryOrBuilder
BesselI0 <T extiende TNumber >
BesselI0e <T extiende TNumber >
BesselI1 <T extiende TNumber >
BesselI1e <T extiende TNumber >
BesselJ0 <T extiende TNumber >
BesselJ1 <T extiende TNumber >
BesselK0 <T extiende TNumber >
BesselK0e <T extiende TNumber >
BesselK1 <T extiende TNumber >
BesselK1e <T extiende TNumber >
BesselY0 <T extiende TNumber >
BesselY1 <T extiende TNumber >
Betainc <T extiende TNumber > Calcular la integral beta incompleta regularizada \\(I_x(a, b)\\).
BfcMemoryMapProtos
Bfloat16Diseño Diseño de datos que convierte flotantes de 32 bits de/a 16 bits, truncando su mantisa a 7 bits pero preservando el exponente de 8 bits con el mismo sesgo.
BiasAdd <T extiende TType > Agrega "sesgo" al "valor".
BiasAdd.Opciones Atributos opcionales para BiasAdd
BiasAddGrad <T extiende TType > La operación hacia atrás para "BiasAdd" en el tensor de "sesgo".
BiasAddGrad.Opciones Atributos opcionales para BiasAddGrad
Cruzentropía binaria Calcula la pérdida de entropía cruzada entre etiquetas verdaderas y etiquetas predichas.
BinaryCrossentropy <T extiende TNumber > Métrica que calcula la pérdida de entropía cruzada binaria entre etiquetas verdaderas y etiquetas predichas.
Bincount <T extiende TNumber > Cuenta el número de apariciones de cada valor en una matriz de números enteros.
BinResumen tensorflow.BinSummary tipo Protobuf.BinSummary
BinSummary.Builder tensorflow.BinSummary tipo Protobuf.BinSummary
BinResumenOrBuilder
Bitcast <U extiende TType > Transmite un tensor de un tipo a otro sin copiar datos.
Bit a bitY <T extiende TNumber > Elementwise calcula el AND bit a bit de `x` e `y`.
Bit a bitO <T extiende TNumber > Elementwise calcula el OR bit a bit de `x` e `y`.
BitwiseXor <T extiende TNumber > Elementwise calcula el XOR bit a bit de `x` e `y`.
BlockLSTM <T extiende TNumber > Calcula la propagación directa de la celda LSTM para todos los pasos de tiempo.
BlockLSTM.Opciones Atributos opcionales para BlockLSTM
BlockLSTMGrad <T extiende TNumber > Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM para toda la secuencia de tiempo.
Búfer de datos booleanos Un DataBuffer de valores booleanos.
BooleanDataLayout <S extiende DataBuffer <?>> Un DataLayout que convierte los datos almacenados en un búfer a booleanos.
BooleanoDensoNdArray
Máscara booleana
Opciones de máscara booleana Atributos opcionales para BooleanMask
Actualización de máscara booleana
Opciones de actualización de máscara booleana Atributos opcionales para BooleanMaskUpdate
BooleanoNdArray Un NdArray de booleanos.
Diseño bool Diseño de datos que convierte valores booleanos de/a bytes.
Árboles impulsadosEstadísticas agregadas Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote.
ImpulsadoárbolesBucketize Divida cada característica en grupos según los límites del grupo.
ImpulsadoÁrbolesCalcularMejorCaracterísticaDividir Calcula las ganancias de cada función y devuelve la mejor información dividida posible para la función.
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit.Options Atributos opcionales para BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit
ImpulsadoÁrbolesCalcularMejorCaracterísticaSplitV2 Calcula las ganancias para cada característica y devuelve la mejor información dividida posible para cada nodo.
Árboles impulsadosCalcularmejoresgananciasporcaracterística Calcula las ganancias de cada función y devuelve la mejor información dividida posible para la función.
Árboles impulsadosCentroBias Calcula el prior a partir de los datos de entrenamiento (el sesgo) y completa el primer nodo con el prior de los logits.
Árboles impulsadosCrear conjunto Crea un modelo de conjunto de árboles y le devuelve un identificador.
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource Cree el recurso para secuencias cuantiles.
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource.Options Atributos opcionales para BoostedTreesCreateQuantileStreamResource
Árboles impulsadosDeserializeEnsemble Deserializa una configuración de conjunto de árbol serializado y reemplaza el árbol actual

conjunto.

ImpulsadoTreesEnsembleResourceHandleOp Crea un identificador para BoostedTreesEnsembleResource
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp.Options Atributos opcionales para BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp
BoostedTreesEjemploDebugOutputs Resultados de depuración/interpretabilidad del modelo para cada ejemplo.
ImpulsadoÁrbolesFlushCuantilResúmenes Elimine los resúmenes cuantiles de cada recurso de flujo cuantil.
Árboles impulsadosGetEnsembleStates Recupera el token de sello de recursos del conjunto de árboles, la cantidad de árboles y las estadísticas de crecimiento.
ImpulsadoTreesMakeQuantileResúmenes Realiza el resumen de cuantiles del lote.
BoostedTreesMakeStatsResumen Realiza el resumen de estadísticas acumuladas del lote.
Árboles impulsadosPredecir Ejecuta múltiples predictores de conjuntos de regresión aditiva en instancias de entrada y

calcula los logits.

BoostedTreesQuantileStreamResourceAgregarResúmenes Agregue los resúmenes cuantiles a cada recurso de flujo cuantil.
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize Deserialice los límites del depósito y el indicador listo en el QuantileAccumulator actual.
ImpulsadoTreesQuantileStreamResourceFlush Vacíe los resúmenes de un recurso de flujo cuantil.
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush.Options Atributos opcionales para BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries Genere los límites del depósito para cada característica en función de los resúmenes acumulados.
ImpulsadoTreesQuantileStreamResourceHandleOp Crea un identificador para BoostedTreesQuantileStreamResource.
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp.Options Atributos opcionales para BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp
ImpulsadoTreesSerializeEnsemble Serializa el conjunto de árboles en un proto.
BoostedTreesSparseAggregateStats Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote.
ImpulsadoÁrbolesEscasoCalcularMejorCaracterísticaDividir Calcula las ganancias para cada característica y devuelve la mejor información dividida posible para la característica.
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit.Options Atributos opcionales para BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit
ImpulsadoÁrbolesEntrenamientoPredecir Ejecuta múltiples predictores de conjuntos de regresión aditiva en instancias de entrada y

calcula la actualización de los logits almacenados en caché.

Conjunto de actualización de árboles impulsados Actualiza el conjunto de árboles agregando una capa al último árbol que se está cultivando

o iniciando un nuevo árbol.

ImpulsadoTreesUpdateEnsembleV2 Actualiza el conjunto de árboles agregando una capa al último árbol que se está cultivando.

o iniciando un nuevo árbol.

BoostedTreesUpdateEnsembleV2.Opciones Atributos opcionales para BoostedTreesUpdateEnsembleV2
BoundedTensorSpecProto
 A protobuf to represent tf.BoundedTensorSpec. 
BoundedTensorSpecProto.Builder
 A protobuf to represent tf.BoundedTensorSpec. 
LimitadoTensorSpecProtoOrBuilder
BroadcastDynamicShape <T extiende TNumber > Devuelve la forma de s0 op s1 con transmisión.
BroadcastGradientArgs <T extiende TNumber > Devuelve los índices de reducción para calcular gradientes de s0 op s1 con transmisión.
BroadcastHelper <T extiende TType > Operador auxiliar para realizar transmisiones estilo XLA

Transmite `lhs` y `rhs` con el mismo rango, agregando dimensiones de tamaño 1 a cualquiera de los `lhs` y `rhs` que tenga el rango inferior, utilizando las reglas de transmisión de XLA para operadores binarios.

BroadcastRecv <T extiende TType > Recibe un valor tensor transmitido desde otro dispositivo.
Opciones de recepción de transmisión Atributos opcionales para BroadcastRecv
BroadcastSend <T extiende TType > Transmite un valor de tensor a uno o más dispositivos.
Opciones de envío de transmisión Atributos opcionales para BroadcastSend
BroadcastTo <T extiende TType > Transmita una matriz para obtener una forma compatible.
Bucketizar Divide las 'entradas' en función de los 'límites'.
Configuración de compilación tensorflow.BuildConfiguration tipo protobuf.BuildConfiguration
BuildConfiguration.Builder tensorflow.BuildConfiguration tipo protobuf.BuildConfiguration
BuildConfigurationOrBuilder
BundleEntryProto
 Describes the metadata related to a checkpointed tensor. 
BundleEntryProto.Builder
 Describes the metadata related to a checkpointed tensor. 
BundleEntryProtoOrBuilder
PaqueteHeaderProto
 Special header that is associated with a bundle. 
PaqueteHeaderProto.Builder
 Special header that is associated with a bundle. 
BundleHeaderProto.Endianness
 An enum indicating the endianness of the platform that produced this
 bundle. 
PaqueteHeaderProtoOrBuilder
Búfer de datos de bytes Un DataBuffer de bytes.
ByteDataLayout <S extiende DataBuffer <?>> Un DataLayout que convierte los datos almacenados en un búfer en bytes.
ByteDenseNdArray
ByteNdArray Un NdArray de bytes.
Proveedor de secuencia de bytes <T> Produce una secuencia de bytes que se almacenarán en un ByteSequenceTensorBuffer .
ByteSecuenciaTensorBuffer Búfer para almacenar datos del tensor de cuerdas.
Lista de bytes
 Containers to hold repeated fundamental values. 
BytesList.Builder
 Containers to hold repeated fundamental values. 
BytesListOrBuilder
BytesProducidoEstadísticasConjunto de datos Registra el tamaño de bytes de cada elemento de `input_dataset` en un StatsAggregator.
BytesProducidoEstadísticasConjunto de datos Registra el tamaño de bytes de cada elemento de `input_dataset` en un StatsAggregator.

do

Conjunto de datos de caché Crea un conjunto de datos que almacena en caché elementos de `input_dataset`.
CachéDatasetV2
Opciones invocables
 Defines a subgraph in another `GraphDef` as a set of feed points and nodes
 to be fetched or executed. 
Opciones invocables.Builder
 Defines a subgraph in another `GraphDef` as a set of feed points and nodes
 to be fetched or executed. 
Opciones invocables o constructor
Cast <U extiende TType > Transfiera x de tipo SrcT a y de DstT.
Opciones de transmisión Atributos opcionales para Cast
Ayudante del reparto Una clase de ayuda para emitir un operando
CategóricoCrossentropía Calcula la pérdida de entropía cruzada entre las etiquetas y las predicciones.
CategoricalCrossentropy <T extiende TNumber > Métrica que calcula la pérdida de entropía cruzada categórica entre etiquetas verdaderas y etiquetas previstas.
Bisagra categórica Calcula la pérdida de bisagra categórica entre etiquetas y predicciones.
Bisagra categórica <T extiende TNumber > Métrica que calcula la métrica de pérdida de bisagra categórica entre etiquetas y predicciones.
Ceil <T extiende TNumber > Devuelve el entero más pequeño por elementos no menor que x.
CheckNumerics <T extiende TNumber > Comprueba un tensor en busca de valores NaN, -Inf y +Inf.
Cholesky <T extiende TType > Calcula la descomposición de Cholesky de una o más matrices cuadradas.
CholeskyGrad <T extiende TNumber > Calcula el gradiente retropropagado en modo inverso del algoritmo de Cholesky.
Elija el conjunto de datos más rápido
Elija el conjunto de datos más rápido
ClipByValue <T extiende TType > Recorta los valores del tensor a un mínimo y un máximo especificados.
CerrarResumenEscritor
Definición de clúster
 Defines a TensorFlow cluster as a set of jobs. 
ClusterDef.Constructor
 Defines a TensorFlow cluster as a set of jobs. 
ClusterDefOrBuilder
Filtros de dispositivos de clúster
 Defines the device filters for jobs in a cluster. 
ClusterDeviceFilters.Builder
 Defines the device filters for jobs in a cluster. 
ClusterDeviceFiltersOrBuilder
Salida de clúster <T extiende TType > Operador que conecta la salida de un cálculo XLA a otros nodos del gráfico de consumo.
ClústerProtos
Código
 The canonical error codes for TensorFlow APIs. 
CódigoUbicación
 Code location information: A stack trace with host-name information. 
CódigoUbicación.Constructor
 Code location information: A stack trace with host-name information. 
CódigoUbicaciónOrConstructor
ColecciónDef
 CollectionDef should cover most collections. 
ColecciónDef.AnyList
 AnyList is used for collecting Any protos. 
ColecciónDef.AnyList.Builder
 AnyList is used for collecting Any protos. 
ColecciónDef.AnyListOrBuilder
ColecciónDef.Builder
 CollectionDef should cover most collections. 
ColecciónDef.BytesList
 BytesList is used for collecting strings and serialized protobufs. 
ColecciónDef.BytesList.Builder
 BytesList is used for collecting strings and serialized protobufs. 
ColecciónDef.BytesListOrBuilder
ColecciónDef.FloatList
 FloatList is used for collecting float values. 
ColecciónDef.FloatList.Builder
 FloatList is used for collecting float values. 
ColecciónDef.FloatListOrBuilder
ColecciónDef.Int64List
 Int64List is used for collecting int, int64 and long values. 
ColecciónDef.Int64List.Builder
 Int64List is used for collecting int, int64 and long values. 
ColecciónDef.Int64ListOrBuilder
ColecciónDef.KindCase
ColecciónDef.NodeList
 NodeList is used for collecting nodes in graph. 
ColecciónDef.NodeList.Builder
 NodeList is used for collecting nodes in graph. 
ColecciónDef.NodeListOrBuilder
ColecciónDefOrBuilder
CollectiveGather <T extiende TNumber > Acumula mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma.
Opciones de recopilación colectiva Atributos opcionales para CollectiveGather
CollectivePermute <T extiende TType > Una operación para permutar tensores entre instancias de TPU replicadas.
Supresión combinada no máxima Selecciona con avidez un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación,

Esta operación realiza non_max_suppression en las entradas por lote, en todas las clases.

Opciones combinadas de NonMaxSuppression Atributos opcionales para CombinedNonMaxSuppression
Id. de confirmación Protobuf tipo tensorflow.CommitId
ConfirmarId.Builder Protobuf tipo tensorflow.CommitId
ConfirmarId.KindCase
ConfirmarIdOrBuilder
Comparar y Bitpack Compare los valores de "entrada" con el "umbral" y empaquete los bits resultantes en un "uint8".
Resultado de compilación Devuelve el resultado de una compilación de TPU.
CompileSucceededAssert Afirma que la compilación fue exitosa.
Complejo <U extiende TType > Convierte dos números reales en un número complejo.
ComplexAbs <U extiende TNumber > Calcula el valor absoluto complejo de un tensor.
ComprimirElemento Comprime un elemento del conjunto de datos.
Compute_func_Pointer_TF_OpKernelContext
ComputarGolpes Accidentales Calcula los identificadores de las posiciones en sampled_candidates que coinciden con true_labels.
ComputeAccidentalHits.Options Atributos opcionales para ComputeAccidentalHits
Calcular tamaño de lote Calcula el tamaño de lote estático de un conjunto de datos sin lotes parciales.
Concat <T extiende TType > Concatena tensores a lo largo de una dimensión.
Concatenar conjunto de datos Crea un conjunto de datos que concatena `input_dataset` con `another_dataset`.
Función Concreta Un gráfico que se puede invocar como una función única, con una firma de entrada y salida.
CondContextDef
 Protocol buffer representing a CondContext object. 
CondContextDef.Builder
 Protocol buffer representing a CondContext object. 
CondContextDefOrBuilder
Acumulador condicional Un acumulador condicional para agregar gradientes.
Opciones de acumulador condicional Atributos opcionales para ConditionalAccumulator
Proto de configuración
 Session configuration parameters. 
ConfigProto.Builder
 Session configuration parameters. 
ConfigProto.Experimental
 Everything inside Experimental is subject to change and is not subject
 to API stability guarantees in
 https://www.tensorflow.org/guide/version_compat. 
ConfigProto.Experimental.Builder
 Everything inside Experimental is subject to change and is not subject
 to API stability guarantees in
 https://www.tensorflow.org/guide/version_compat. 
ConfigProto.Experimental.MlirBridgeRollout
 An enum that describes the state of the MLIR bridge rollout. 
ConfigProto.ExperimentalOrBuilder
ConfigProtoOrBuilder
Protos de configuración
Configurar TPU distribuido Configura las estructuras centralizadas para un sistema TPU distribuido.
Configurar opciones de TPU distribuidas Atributos opcionales para ConfigureDistributedTPU
ConfigurarTPUEmbedding Configura TPUEmbedding en un sistema TPU distribuido.
Conj <T extiende TType > Devuelve el conjugado complejo de un número complejo.
ConjugateTranspose <T extiende TType > Mezcla las dimensiones de x según una permutación y conjuga el resultado.
Constante <T extiende TType > Inicializador que genera tensores con un valor constante.
Constante <T extiende TType > Un operador que produce un valor constante.
Restricción Clase base para restricciones.
ConsumirMutexBloquear Esta operación consume un bloqueo creado por "MutexLock".
ControlFlowContextDef
 Container for any kind of control flow context. 
ControlFlowContextDef.Builder
 Container for any kind of control flow context. 
ControlFlowContextDef.CtxtCase
ControlFlowContextDefOrBuilder
ControlFlowProtos
ControlDisparador No hace nada.
Conv <T extiende TType > Envuelve el operador XLA ConvGeneralDilated, documentado en

https://www.tensorflow.org/rendimiento/xla/operación_semantics#conv_convolution.

Conv2d <T extiende TNumber > Calcula una convolución 2-D dados los tensores de "entrada" y "filtro" 4-D.
Opciones de conversión 2d Atributos opcionales para Conv2d
Conv2dBackpropFilter <T extiende TNumber > Calcula los gradientes de convolución con respecto al filtro.
Conv2dBackpropFilter.Opciones Atributos opcionales para Conv2dBackpropFilter
Conv2dBackpropInput <T extiende TNumber > Calcula los gradientes de convolución con respecto a la entrada.
Conv2dBackpropInput.Opciones Atributos opcionales para Conv2dBackpropInput
Conv3d <T extiende TNumber > Calcula una convolución 3D dados los tensores de "entrada" y "filtro" 5D.
Opciones de conversión 3d Atributos opcionales para Conv3d
Conv3dBackpropFilter <T extiende TNumber > Calcula los gradientes de convolución 3-D con respecto al filtro.
Conv3dBackpropFilter.Opciones Atributos opcionales para Conv3dBackpropFilter
Conv3dBackpropInput <U extiende TNumber > Calcula los gradientes de convolución 3-D con respecto a la entrada.
Conv3dBackpropInput.Opciones Atributos opcionales para Conv3dBackpropInput
Copiar <T extiende TType > Copie un tensor de CPU a CPU o de GPU a GPU.
Copiar.Opciones Atributos opcionales para Copy
CopyHost <T extiende TType > Copia un tensor al host.
Opciones de CopyHost Atributos opcionales para CopyHost
Porque <T extiende TType > Calcula el cos de x por elementos.
Cosh <T extiende TType > Calcula el coseno hiperbólico de x por elementos.
CosenoSimilitud Calcula la similitud del coseno entre etiquetas y predicciones.
CosenoSimilaridad <T extiende TNumber > Métrica que calcula la métrica de similitud del coseno entre etiquetas y predicciones.
CostoGráficoDef Protobuf tipo tensorflow.CostGraphDef
CostGraphDef.AggregatedCost
 Total cost of this graph, typically used for balancing decisions. 
CostGraphDef.AggregatedCost.Builder
 Total cost of this graph, typically used for balancing decisions. 
CostGraphDef.AggregatedCostOrBuilder
CostGraphDef.Builder Protobuf tipo tensorflow.CostGraphDef
CostGraphDef.Nodo Protobuf tipo tensorflow.CostGraphDef.Node
CostGraphDef.Node.Builder Protobuf tipo tensorflow.CostGraphDef.Node
CostGraphDef.Node.InputInfo
 Inputs of this node. 
CostGraphDef.Node.InputInfo.Builder
 Inputs of this node. 
CostGraphDef.Node.InputInfoOrBuilder
CostGraphDef.Node.OutputInfo
 Outputs of this node. 
CostGraphDef.Node.OutputInfo.Builder
 Outputs of this node. 
CostGraphDef.Node.OutputInfoOrBuilder
CostGraphDef.NodeOrBuilder
CostGraphDefOrBuilder
CostGraphProtos
CountUpTo <T extiende TNumber > Incrementa 'ref' hasta que alcanza el 'límite'.
Información de CPU Protobuf tipo tensorflow.CPUInfo
CPUInfo.Constructor Protobuf tipo tensorflow.CPUInfo
CPUInfoOrBuilder
Create_func_TF_OpKernelConstruction
CrearResumenDbWriter
CrearResumenFileWriter
Recortar y cambiar tamaño Extrae cultivos del tensor de imagen de entrada y les cambia el tamaño.
Opciones de recorte y cambio de tamaño Atributos opcionales para CropAndResize
CropAndResizeGradBoxes Calcula el gradiente de crop_and_resize op con el tensor de cuadros de entrada.
CropAndResizeGradBoxes.Opciones Atributos opcionales para CropAndResizeGradBoxes
CropAndResizeGradImage <T extiende TNumber > Calcula el gradiente de la operación crop_and_resize con el tensor de la imagen de entrada.
CropAndResizeGradImage.Opciones Atributos opcionales para CropAndResizeGradImage
Cruz <T extiende TNumber > Calcule el producto cruzado por pares.
CrossReplicaSum <T extiende TNumber > Una operación para sumar entradas entre instancias de TPU replicadas.
CSRSparseMatrixComponents <T extiende TType > Lee en voz alta los componentes de CSR en el "índice" del lote.
CSRSparseMatrixToDense <T extiende TType > Convierta un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes) en denso.
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T extiende TType > Convierte un CSRSparesMatrix (posiblemente por lotes) en un SparseTensor.
Conjunto de datos CSV
Conjunto de datos CSV
CSVDatasetV2
CtcBeamSearchDecoder <T extiende TNumber > Realiza la decodificación de búsqueda de haz en los logits proporcionados en la entrada.
CtcBeamSearchDecoder.Opciones Atributos opcionales para CtcBeamSearchDecoder
CtcGreedyDecoder <T extiende TNumber > Realiza una decodificación codiciosa en los logits dados en las entradas.
CtcGreedyDecoder.Opciones Atributos opcionales para CtcGreedyDecoder
CtcLoss <T extiende TNumber > Calcula la pérdida de CTC (probabilidad logarítmica) para cada entrada de lote.
CtcLoss.Opciones Atributos opcionales para CtcLoss
CTCLossV2 Calcula la pérdida de CTC (probabilidad logarítmica) para cada entrada de lote.
CTCLossV2.Opciones Atributos opcionales para CTCLossV2
CudnnRNN <T extiende TNumber > Un RNN respaldado por cuDNN.
CudnnRNN.Opciones Atributos opcionales para CudnnRNN
CudnnRNNBackprop <T extiende TNumber > Paso de respaldo de CudnnRNNV3.
CudnnRNNBackprop.Opciones Atributos opcionales para CudnnRNNBackprop
CudnnRNNCanonicalToParams <T extiende TNumber > Convierte los parámetros CudnnRNN de forma canónica a forma utilizable.
CudnnRNNCanonicalToParams.Options Atributos opcionales para CudnnRNNCanonicalToParams
CudnnRnnParamsSize <U extiende TNumber > Calcula el tamaño de los pesos que puede utilizar un modelo Cudnn RNN.
CudnnRnnParamsSize.Options Atributos opcionales para CudnnRnnParamsSize
CudnnRNNParamsToCanonical <T extiende TNumber > Recupera los parámetros de CudnnRNN en forma canónica.
CudnnRNNParamsToCanonical.Options Atributos opcionales para CudnnRNNParamsToCanonical
Cumprod <T extiende TType > Calcule el producto acumulativo del tensor "x" a lo largo del "eje".
Cumprod.Opciones Atributos opcionales para Cumprod
Cumsum <T extiende TType > Calcule la suma acumulada del tensor "x" a lo largo del "eje".
Cumsum.Opciones Atributos opcionales para Cumsum
CumulativeLogsumexp <T extiende TNumber > Calcule el producto acumulativo del tensor "x" a lo largo del "eje".
Opciones acumulativas de Logsumexp. Atributos opcionales para CumulativeLogsumexp

D

Búfer de datos <T> Un contenedor de datos de un tipo específico.
Fábrica de adaptadores de búfer de datos Fábrica de adaptadores de buffer de datos.
Búfers de datos Clase auxiliar para crear instancias DataBuffer .
DataBufferWindow <B extiende DataBuffer <?>> Un contenedor mutable para ver parte de un DataBuffer .
Clase de datos Protobuf enumeración tensorflow.DataClass
DataFormatDimMap <T extiende TNumber > Devuelve el índice de dimensión en el formato de datos de destino dado el de

el formato de datos de origen.

DataFormatDimMap.Opciones Atributos opcionales para DataFormatDimMap
DataFormatVecPermute <T extiende TNumber > Permuta el tensor de entrada de `src_format` a `dst_format`.
DataFormatVecPermute.Opciones Atributos opcionales para DataFormatVecPermute
DataLayout <S extiende DataBuffer <?>, T> Convierte los datos almacenados en un búfer a un tipo determinado.
Diseños de datos Expone instancias DataLayout de formatos de datos utilizados con frecuencia en el cálculo de álgebra lineal.
Servicio de datosConjunto de datos
DataServiceDataset.Opciones Atributos opcionales para DataServiceDataset
Conjunto de datos Representa una lista potencialmente grande de elementos independientes (muestras) y permite realizar iteraciones y transformaciones entre estos elementos.
Conjunto de datosCardinalidad Devuelve la cardinalidad de `input_dataset`.
Conjunto de datosCardinalidad Devuelve la cardinalidad de `input_dataset`.
Conjunto de datos de gráfico Crea un conjunto de datos a partir del `graph_def` dado.
Iterador de conjunto de datos Representa el estado de una iteración a través de un conjunto de datos tf.data.
Conjunto de datosOpcional Un opcional representa el resultado de una operación getNext del conjunto de datos que puede fallar cuando se alcanza el final del conjunto de datos.
Conjunto de datos a gráfico Devuelve un GraphDef serializado que representa `input_dataset`.
DatasetToGraph.Opciones Atributos opcionales para DatasetToGraph
Conjunto de datos a elemento único Genera el elemento único del conjunto de datos dado.
Conjunto de datos a TfRecord Escribe el conjunto de datos dado en el archivo dado usando el formato TFRecord.
Conjunto de datosToTFRecord Escribe el conjunto de datos dado en el archivo dado usando el formato TFRecord.
Visitante de almacenamiento de datos <R> Visite el almacenamiento de respaldo de las instancias DataBuffer .
Tipo de datos
 (== suppress_warning documentation-presence ==)
 LINT.IfChange
 
Protobuf enumeración tensorflow.DataType
Dawsn <T extiende TNumber >
Deallocator_Pointer_long_Pointer
Evento de depuración
 An Event related to the debugging of a TensorFlow program. 
DebugEvent.Constructor
 An Event related to the debugging of a TensorFlow program. 
DebugEvent.WhatCase
DebugEventOrBuilder
DebugEventProtos
Dispositivo depurado
 A device on which ops and/or tensors are instrumented by the debugger. 
Dispositivo depurado.Builder
 A device on which ops and/or tensors are instrumented by the debugger. 
Dispositivo o constructor depurado
Gráfico depurado
 A debugger-instrumented graph. 
DepuradoGraph.Builder
 A debugger-instrumented graph. 
DepuradoGraphOrBuilder
Archivo de origen depurado Protobuf tipo tensorflow.DebuggedSourceFile
DepuradoSourceFile.Builder Protobuf tipo tensorflow.DebuggedSourceFile
DepuradoSourceFileOrBuilder
Archivos de origen depurados Protobuf tipo tensorflow.DebuggedSourceFiles
DebuggedSourceFiles.Builder Protobuf tipo tensorflow.DebuggedSourceFiles
DebuggedSourceFilesOrBuilder
DebugGradientIdentity <T extiende TType > Operación de identidad para la depuración de gradientes.
DebugGradientRefIdentity <T extiende TType > Operación de identidad para la depuración de gradientes.
DebugIdentity <T extiende TType > Identidad de depuración V2 Op.
DebugIdentity.Opciones Atributos opcionales para DebugIdentity
Depurar metadatos
 Metadata about the debugger and the debugged TensorFlow program. 
DebugMetadata.Builder
 Metadata about the debugger and the debugged TensorFlow program. 
DebugMetadataOrBuilder
DepurarNanCount Depurar operación de contador de valor NaN.
DebugNanCount.Opciones Atributos opcionales para DebugNanCount
DebugNumericsSummary <U extiende TNumber > Resumen numérico de depuración V2 Op.
DebugNumericsSummary.Options Atributos opcionales para DebugNumericsSummary
Opciones de depuración
 Options for initializing DebuggerState in TensorFlow Debugger (tfdbg). 
Opciones de depuración.Builder
 Options for initializing DebuggerState in TensorFlow Debugger (tfdbg). 
Opciones de depuración o constructor
DepurarProtos
DebugTensorWatch
 Option for watching a node in TensorFlow Debugger (tfdbg). 
DebugTensorWatch.Builder
 Option for watching a node in TensorFlow Debugger (tfdbg). 
DebugTensorWatchOrBuilder
Decodificar y recortar Jpeg Decodifica y recorta una imagen codificada en JPEG en un tensor uint8.
DecodeAndCropJpeg.Opciones Atributos opcionales para DecodeAndCropJpeg
DecodificarBase64 Decodifica cadenas codificadas en base64 seguras para la web.
DecodificarBmp Decodifica el primer fotograma de una imagen codificada en BMP en un tensor uint8.
DecodeBmp.Opciones Atributos opcionales para DecodeBmp
DecodificarComprimido Descomprimir cadenas.
DecodificarComprimido.Opciones Atributos opcionales para DecodeCompressed
DecodificarCsv Convierte registros CSV a tensores.
DecodeCsv.Opciones Atributos opcionales para DecodeCsv
DecodificarGif Decodifica los fotogramas de una imagen codificada en GIF en un tensor uint8.
DecodeImage <T extiende TNumber > Función para decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg y decode_png.
DecodeImage.Opciones Atributos opcionales para DecodeImage
DecodificarJpeg Decodifica una imagen codificada en JPEG en un tensor uint8.
DecodeJpeg.Opciones Atributos opcionales para DecodeJpeg
DecodeJsonEjemplo Convierta registros de ejemplo codificados en JSON en cadenas de búfer de protocolo binario.
DecodePaddedRaw <T extiende TNumber > Reinterpretar los bytes de una cadena como un vector de números.
DecodePaddedRaw.Opciones Atributos opcionales para DecodePaddedRaw
DecodePng <T extiende TNumber > Decodifica una imagen codificada en PNG en un tensor uint8 o uint16.
DecodePng.Opciones Atributos opcionales para DecodePng
DecodificarProto La operación extrae campos de un mensaje de buffer de protocolo serializado en tensores.
DecodeProto.Opciones Atributos opcionales para DecodeProto
DecodeRaw <T extiende TType > Reinterpretar los bytes de una cadena como un vector de números.
DecodeRaw.Opciones Atributos opcionales para DecodeRaw
DecodificarWav Decodifica un archivo PCM WAV de 16 bits en un tensor flotante.
DecodeWav.Opciones Atributos opcionales para DecodeWav
DeepCopy <T extiende TType > Hace una copia de `x`.
Eliminar_func_Pointer
EliminarIterador Un contenedor para un recurso iterador.
Eliminar memoria caché
Eliminar MultiDeviceIterator Un contenedor para un recurso iterador.
EliminarRandomSeedGenerator
Eliminar generador de semillas
EliminarSessionTensor Elimina el tensor especificado por su identificador en la sesión.
DenseBincount <U extiende TNumber > Cuenta el número de apariciones de cada valor en una matriz de números enteros.
DenseBincount.Opciones Atributos opcionales para DenseBincount
DenseCountSparseOutput <U extiende TNumber > Realiza un recuento de contenedores de salida dispersa para una entrada tf.tensor.
DenseCountSparseOutput.Opciones Atributos opcionales para DenseCountSparseOutput
MatrizDensaDensa <T>
DenseToCSRSparseMatrix Convierte un tensor denso en un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes).
DenseToDenseSetOperation <T extiende TType > Aplica la operación de conjunto a lo largo de la última dimensión de 2 entradas "Tensor".
DenseToDenseSetOperation.Opciones Atributos opcionales para DenseToDenseSetOperation
Conjunto de datos DenseToSparseBatch Crea un conjunto de datos que agrupa elementos de entrada en un SparseTensor.
Conjunto de datos DenseToSparseBatch Crea un conjunto de datos que agrupa elementos de entrada en un SparseTensor.
DenseToSparseSetOperation <T extiende TType > Aplica la operación de conjunto a lo largo de la última dimensión de "Tensor" y "SparseTensor".
DenseToSparseSetOperation.Opciones Atributos opcionales para DenseToSparseSetOperation
DepthToSpace <T extiende TType > DepthToSpace para tensores de tipo T.
Opciones de profundidad al espacio Atributos opcionales para DepthToSpace
DepthwiseConv2dNative <T extiende TNumber > Calcula una convolución en profundidad 2-D dados los tensores de "entrada" y "filtro" 4-D.
Opciones de DepthwiseConv2dNative Atributos opcionales para DepthwiseConv2dNative
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T extiende TNumber > Calcula los gradientes de convolución en profundidad con respecto al filtro.
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter.Opciones Atributos opcionales para DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T extiende TNumber > Calcula los gradientes de convolución en profundidad con respecto a la entrada.
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput.Options Atributos opcionales para DepthwiseConv2dNativeBackpropInput
Descuantificar <U extiende TNumber > Descuantifique el tensor de 'entrada' en un tensor flotante o bfloat16.
Descuantificar Toma la entrada uint32 empaquetada y la descomprime en uint8 para realizar

Descuantificación en el dispositivo.

Descuantificar.Opciones Atributos opcionales para Dequantize
DeserializarIterador Convierte el tensor variante dado en un iterador y lo almacena en el recurso dado.
DeserializeManySparse <T extiende TType > Deserializar y concatenar `SparseTensors` desde un minibatch serializado.
DeserializeSparse <U extiende TType > Deserializar objetos `SparseTensor`.
DestruirRecursoOp Elimina el recurso especificado por el identificador.
DestruirResourceOp.Options Atributos opcionales para DestroyResourceOp
DestroyTemporaryVariable <T extiende TType > Destruye la variable temporal y devuelve su valor final.
Det <T extiende TType > Calcula el determinante de una o más matrices cuadradas.
Atributos del dispositivo Protobuf tipo tensorflow.DeviceAttributes
Atributos del dispositivo.Constructor Protobuf tipo tensorflow.DeviceAttributes
Atributos del dispositivo o constructor
Atributos del dispositivoProtos
DispositivoFiltrosProtos
Índice de dispositivo Devuelve el índice del dispositivo que ejecuta la operación.
DispositivoLocalidad Protobuf tipo tensorflow.DeviceLocality
DeviceLocality.Builder Protobuf tipo tensorflow.DeviceLocality
DeviceLocalityOrBuilder
Propiedades del dispositivo Protobuf tipo tensorflow.DeviceProperties
Propiedades del dispositivo.Constructor Protobuf tipo tensorflow.DeviceProperties
Propiedades del dispositivo o constructor
Propiedades del dispositivoProtos
Especificaciones del dispositivo Representa una especificación (posiblemente parcial) para un dispositivo TensorFlow.
Generador de especificaciones de dispositivo Una clase Builder para construir la clase DeviceSpec .
Especificación de dispositivo.Tipo de dispositivo
DispositivoStepStats Protobuf tipo tensorflow.DeviceStepStats
DispositivoStepStats.Builder Protobuf tipo tensorflow.DeviceStepStats
DispositivoStepStatsOrBuilder
ValorDict
 Represents a Python dict keyed by `str`. 
DictValue.Constructor
 Represents a Python dict keyed by `str`. 
DictValueOrBuilder
Digamma <T extiende TNumber > Calcula Psi, la derivada de Lgamma (el logaritmo del valor absoluto de

`Gamma(x)`), por elementos.

Dilatación2d <T extiende TNumber > Calcula la dilatación en escala de grises de los tensores de "entrada" 4-D y de "filtro" 3-D.
Dilation2dBackpropFilter <T extiende TNumber > Calcula el gradiente de dilatación morfológica 2-D con respecto al filtro.
Dilation2dBackpropInput <T extiende TNumber > Calcula el gradiente de dilatación morfológica 2-D con respecto a la entrada.
Dimensión
Espacio dimensional
Conjunto de datos de intercalado dirigido Un sustituto de `InterleaveDataset` en una lista fija de `N` conjuntos de datos.
Conjunto de datos de intercalado dirigido Un sustituto de `InterleaveDataset` en una lista fija de `N` conjuntos de datos.
Div <T extiende TType > Devuelve x/y por elementos.
DivNoNan <T extiende TType > Devuelve 0 si el denominador es cero.
Punto <T extiende TType > Envuelve el operador XLA DotGeneral, documentado en

https://www.tensorflow.org/rendimiento/xla/operación_semantics#dotgeneral.

Doble búfer de datos Un DataBuffer de dobles.
DoubleDataLayout <S extiende DataBuffer <?>> Un DataLayout que convierte los datos almacenados en un búfer en dobles.
DoubleDenseNdArray
DobleNdArray Un NdArray de dobles.
DrawBoundingBoxes <T extiende TNumber > Dibuja cuadros delimitadores en un lote de imágenes.
Contador De Iteraciones Ficticias
caché de memoria ficticia
Generador De Semillas Ficticias
Partición dinámica <T extiende TType > Divide los "datos" en tensores "num_partitions" usando índices de "particiones".
DynamicSlice <T extiende TType > Envuelve el operador XLA DynamicSlice, documentado en

https://www.tensorflow.org/rendimiento/xla/operación_semantics#dynamicslice.

DynamicStitch <T extiende TType > Intercale los valores de los tensores de "datos" en un solo tensor.
DynamicUpdateSlice <T extiende TType > Envuelve el operador XLA DynamicUpdateSlice, documentado en

https://www.tensorflow.org/rendimiento/xla/operación_semantics#dynamicupdateslice.

mi

Sesión ansiosa Un entorno para ejecutar operaciones de TensorFlow con entusiasmo.
EagerSession.DevicePlacementPolicy Controla cómo actuar cuando intentamos ejecutar una operación en un dispositivo determinado pero algunos tensores de entrada no están en ese dispositivo.
Opciones de sesión ansiosa
Editar distancia Calcula la distancia de edición de Levenshtein (posiblemente normalizada).
EditarDistancia.Opciones Atributos opcionales para EditDistance
Eig <U extiende TType > Calcula la descomposición propia de una o más matrices cuadradas.
Opciones Eig Atributos opcionales para Eig
Einsum <T extiende TType > Contracción tensorial según la convención de suma de Einstein.
Einsum <T extiende TType > Una operación que admite operaciones básicas einsum con 2 entradas y 1 salida.
Elu <T extiende TNumber > Calcula lineal exponencial: `exp(características) - 1` si < 0, `características` en caso contrario.
ELU <T extiende TFloating > Unidad lineal exponencial.
EluGrad <T extiende TNumber > Calcula gradientes para la operación lineal exponencial (Elu).
IncrustarActivaciones Una operación que permite la diferenciación de las incrustaciones de TPU.
Vacío <T extiende TType > Crea un tensor con la forma dada.
Opciones.vacías Atributos opcionales para Empty
Lista de tensores vacía Crea y devuelve una lista de tensores vacía.
VacíoTensorMap Crea y devuelve un mapa tensorial vacío.
CodificarBase64 Codifique cadenas en formato base64 seguro para la web.
EncodeBase64.Opciones Atributos opcionales para EncodeBase64
CodificarJpeg Codifica una imagen en formato JPEG.
CodificarJpeg.Opciones Atributos opcionales para EncodeJpeg
CodificarJpegCalidadVariable JPEG codifica la imagen de entrada con la calidad de compresión proporcionada.
CodificarPng Codifica una imagen en formato PNG.
CodificarPng.Opciones Atributos opcionales para EncodePng
CodificarProto La operación serializa los mensajes de protobuf proporcionados en los tensores de entrada.
EncodeProto.Opciones Atributos opcionales para EncodeProto
codificarWav Codifique datos de audio utilizando el formato de archivo WAV.
Punto final Anotación utilizada para marcar un método de una clase anotada con @Operator que debería generar un punto final en ERROR(Ops/org.tensorflow.op.Ops Ops) o uno de sus grupos.
Poner en colaTPUEmbeddingIntegerBatch Un OP que enqueala una lista de tensores de lotes de entrada para tpuembedding.
Enqueuetpubbeddingintegerbatch.options Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch
Enqueuetpubbeddingraggedtensorbatch Facilita la portada del código que usa tf.nn.embedding_lookup ().
Enqueuetpubbeddingraggedtensorbatch.options Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch
Enqueuetpuembeddingsparsebatch Un OP que enqueora los índices de entrada de tpuembring de un sparsetensor.
Enqueuetpuembeddingsparsebatch.options Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch
Enqueuetpuembeddingsparsetensorbatch Facilita la portada del código que usa tf.nn.embedding_lookup_sparse ().
Enqueuetpuembeddingsparsetensorbatch.options Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch
Asegurar <t extiende ttype > Garantiza que la forma del tensor coincida con la forma esperada.
Enter <t extiende ttype > Crea o encuentra un marco secundario y pone "datos" a disposición del marco secundario.
Enter.options Atributos opcionales para Enter
Entrada Valor ProtoBuf Tipo tensorflow.EntryValue
EntryValue.Builder ProtoBuf Tipo tensorflow.EntryValue
EntryValue.kindcase
EntryValueOorBuilder
Igual Devuelve el valor de verdad de (x == y) por elementos.
Opciones.iguales Atributos opcionales para Equal
Erf <t extiende tNumber > Calcula la función de error Gauss de `X` en cuanto a elemento.
Erfc <t extiende tNumber > Calcula la función de error complementaria de `X` en cuanto a elemento.
erfinv <t extiende tNumber >
Códigos de error
ErrorCodesProtas
Euclideannorm <t extiende ttype > Calcula la norma euclidiana de elementos en las dimensiones de un tensor.
Euclideannorm.options Atributos opcionales para EuclideanNorm
Evento
 Protocol buffer representing an event that happened during
 the execution of a Brain model. 
Event.Builder
 Protocol buffer representing an event that happened during
 the execution of a Brain model. 
Evento.
EventorBuilder
EventProtas
Ejemplo ProtoBuf Tipo tensorflow.Example
Ejemplo.Builder ProtoBuf Tipo tensorflow.Example
Ejemplo
EJEMPLE DEPARSECONFIGURACIÓN ProtoBuf Tipo tensorflow.ExampleParserConfiguration
EJEMPARSPARSERCONFIGURATION.Builder ProtoBuf Tipo tensorflow.ExampleParserConfiguration
EJEMPARSECONFIGURATIONORBUIREDER
Ejemplo
Ejemplo PROTOS
Ejecutar OP que carga y ejecuta un programa TPU en un dispositivo TPU.
Ejecutordupdatevariables OP que ejecuta un programa con actualizaciones de variables en el lugar opcionales.
Ejecución
 Data relating to the eager execution of an op or a Graph. 
Ejecution.builder
 Data relating to the eager execution of an op or a Graph. 
Compromiso Define un entorno para crear y ejecutar Operation de TensorFlow s.
Ejecutivo de los tipos
EjecutorBuilder
Salir <t extiende ttype > Sale del marco actual a su marco principal.
Exp <t extiende ttype > Calcula el exponencial de x por elementos.
Expanddims <t extiende ttype > Inserta una dimensión de 1 en la forma de un tensor.
Extint <t extiende tnumber >
Expm1 <t extiende ttype > Calcula `exp (x) - 1` elemento en cuanto al elemento.
Exponencial <t extiende tfloating > Función de activación exponencial.
ExtractGlimpse Extrae un vistazo del tensor de entrada.
ExtractGlimpse.options Atributos opcionales para ExtractGlimpse
ExtractiMagePatches <t extiende ttype > Extraiga `parches` de` imágenes 'y colóquelos en la dimensión de salida de "profundidad".
ExtractJpegShape <t extiende tNumber > Extraiga la información de forma de una imagen codificada en JPEG.
ExtractVolumePatches <t extiende tNumber > Extraiga los "parches" de la "entrada" y colóquelos en la dimensión de salida "profundidad".

F

Hecho Genera un hecho sobre factoriales.
Falsoquantwithminmaxargs Cuantifique falsamente el tensor de 'entradas', escriba float en el tensor de 'salidas' del mismo tipo.
Falsoquantwithminmaxargs.options Atributos opcionales para FakeQuantWithMinMaxArgs
Falsoquantwithminmaxargsgradient Calcule gradientes para una operación FakeQuantWithMinMaxArgs.
Falsoquantwithminmaxargsgradient.options Atributos opcionales para FakeQuantWithMinMaxArgsGradient
Falsoquantwithminmaxvars Cuantizar falso el tensor de 'insumos' de tipo flotante a través de Global Float Scalars

Cuantice falsos el tensor de `entradas` de tipo flotante a través de los escalares flotantes globales` min` y `max` a` salidas` tensor de la misma forma que `entradas '.

Falsequantwithminmaxvars.options Atributos opcionales para FakeQuantWithMinMaxVars
Falsoquantwithminmaxvarsgradient Calcule gradientes para una operación FakeQuantWithMinMaxVars.
Falsoquantwithminmaxvarsgradient.options Atributos opcionales para FakeQuantWithMinMaxVarsGradient
Falsoquantwithminmaxvarsperchannel Cantere falso el tensor de 'entradas' de tipo flotante a través de flotadores por canal

Cuantiza falso el tensor `entradas` de tipo flotante por canal y una de las formas:` [D] `,` [B, D] `` [B, H, W, D] `a través de flotadores por canal` min` y `max` de forma` [d] `a` salidas` tensor de la misma forma que `entradas '.

Falsequantwithminmaxvarsperchannel.options Atributos opcionales para FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient Calcule gradientes para una operación FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel.
Falsequantwithminmaxvarsperchannelgradient.options Atributos opcionales para FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient
FastelementSequence <t, u extiende nDarray <T>> Una secuencia que recicla la misma instancia NdArray al iterando sus elementos
Característica
 Containers for non-sequential data. 
Feing.Builder
 Containers for non-sequential data. 
Feature.kindcase
FeatureConfiguration ProtoBuf Tipo tensorflow.FeatureConfiguration
FeatureConfiguration.Builder ProtoBuf Tipo tensorflow.FeatureConfiguration
FeatureConfiguration.Configcase
FeatureConfigurationorBuilder
Característica
 Containers for sequential data. 
FeeReList.Builder
 Containers for sequential data. 
FeurelistorBuilder
Caracteres ProtoBuf Tipo tensorflow.FeatureLists
Feurelists.builder ProtoBuf Tipo tensorflow.FeatureLists
FeurelistorBuilder
FuncionorBuilder
FeatureProtas
Características ProtoBuf Tipo tensorflow.Features
Características. ProtoBuf Tipo tensorflow.Features
Características
Fft <t extiende ttype > Transformación rápida de Fourier.
Fft2d <t extiende ttype > 2d transformación rápida de Fourier.
Fft3d <t extiende ttype > 3D Fast Fourier Transform.
Fifoceue Una cola que produce elementos en orden de primero en entrar, primero en salir.
Fifoceue.options Atributos opcionales para FifoQueue
Llenar <u extiende ttype > Crea un tensor lleno de un valor escalar.
FilterBylastComponentDataSet Crea un conjunto de datos que contiene elementos del primer componente de `input_dataset` que tiene verdadero en el último componente.
Huella dactilar Genera valores de huellas dactilares.
Fixenfeatureproto ProtoBuf Tipo tensorflow.FixedLenFeatureProto
FixenfeatoProto.builder ProtoBuf Tipo tensorflow.FixedLenFeatureProto
FIXEDLENFeatureProtoorBuilder
Fijo longitudrecorddataSet
Fijo longitudrecordreader Un lector que genera registros de longitud fija desde un archivo.
Fijado longitud de longitud Atributos opcionales para FixedLengthRecordReader
FijoUnigramCandidateSampler Genera etiquetas para el muestreo de candidatos con una distribución de unigramas aprendida.
Fixedunigramcandidatesampler.options Atributos opcionales para FixedUnigramCandidateSampler
Float16Layout Diseño de datos que convierte flotadores de 32 bits de/a 16 bits, en consecuencia a la especificación de punto flotante de media precisión IEEE-754.
Floatdatabuffer Un DataBuffer de flotadores.
FloatDatalAyOut <S extiende Databuffer <? >> Un DataLayout que convierte los datos almacenados en un búfer en flotadores.
FlotadorDensoNdArray
Lista flotante ProtoBuf tipo tensorflow.FloatList
Floatlist.builder ProtoBuf tipo tensorflow.FloatList
FloatListorBuilder
FlotadorNdArray Un NdArray de flotadores.
Piso <t extiende tnumber > Devuelve el entero más grande por elementos no mayor que x.
Floordiv <t extiende ttype > Devuelve x // y por elementos.
Floormod <t extiende tNumber > Devuelve el resto de la división por elementos.
FlushSummaryWriter
FractionAlavgPool <t extiende tNumber > Realiza una agrupación promedio fraccionaria en la entrada.
FraccionAlavgpool.options Atributos opcionales para FractionalAvgPool
FractionAlavgPoolgrad <t extiende tNumber > Calcula el gradiente de la función FraccionAlavgPool.
FractionAlavgpoolgrad.options Atributos opcionales para FractionalAvgPoolGrad
Fractionalmaxpool <t extiende tNumber > Realiza una agrupación máxima fraccionaria en la entrada.
Fractionalmaxpool.options Atributos opcionales para FractionalMaxPool
FractionalMaxPoolGrad <t extiende tnumber > Calcula el gradiente de la función FraccionalMaxPool.
Fractionalmaxpoolgrad.options Atributos opcionales para FractionalMaxPoolGrad
Fresnelcos <t extiende tnumber >
Fresnelsin <t extiende tnumber >
Ftrl Optimizador que implementa el algoritmo FTRL.
FunctionDef
 A function can be instantiated when the runtime can bind every attr
 with a value. 
Functiondef.argattrs
 Attributes for function arguments. 
Functiondef.argattrs.builder
 Attributes for function arguments. 
Functiondef.argattrsorBuilder
FunctionDef.Builder
 A function can be instantiated when the runtime can bind every attr
 with a value. 
FunciónDefBiblioteca
 A library is a set of named functions. 
FunciónDefLibrary.Builder
 A library is a set of named functions. 
FunciónDefLibraryOrBuilder
FunctiondeforBuilder
FunctionProtas
FunciónEspecificación
 Represents `FunctionSpec` used in `Function`. 
FunciónSpec.Builder
 Represents `FunctionSpec` used in `Function`. 
FunciónSpec.ExperimentalCompile
 Whether the function should be compiled by XLA. 
FunctionsPecorBuilder
FusedBatchNorm <t extiende tnumber , u extiende tNumber > Normalización por lotes.
Fusedbatchnorm.options Atributos opcionales para FusedBatchNorm
FusedBatchNormGrad <t extiende tnumber , u extiende tnumber > Gradiente para normalización por lotes.
Fusedbatchnormgrad.options Atributos opcionales para FusedBatchNormGrad
FusedPadConv2d <t extiende tNumber > Realiza un relleno como preproceso durante una convolución.
FUSSERIZEANDPADCONV2D <t extiende tNumber > Realiza un cambio de tamaño y relleno como preproceso durante una convolución.
FusedResizeAndPadConv2d.options Atributos opcionales para FusedResizeAndPadConv2d

GRAMO

Reunir <t extiende tNumber > Acumula mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma.
Reunir <t extiende ttype > Reúna cortes del eje `params` `axis` según los `índices`.
Reunir <t extiende ttype > Envuelve el operador de recopilación XLA documentado en

https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#gather

Recopilar.opciones Atributos opcionales para Gather
Recopilar.opciones Atributos opcionales para Gather
Gathernd <t extiende ttype > Reúna sectores de "params" en un tensor con la forma especificada por "índices".
Gettinv2 <t extiende tnumber > Acumula mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma.
Recolectv2.options Atributos opcionales para GatherV2
GenerateBoundingBoxProposals Este OP produce una región de intereses a partir de cajas limitantes dadas (bbox_deltas) codificadas WRT Anchors de acuerdo con Eq.2 en ARXIV: 1506.01497

El OP selecciona las cajas de puntuación `pre_nms_topn`, los decodifica con respecto a los anclajes, aplica una supresión no máxima en los cuadros superpuestos con un valor de intersección-over-sindilina (IOU) más alto que el lado más corto es menor que` min_size`.

GenerateBoundingBoxProposals.OPTions Atributos opcionales para GenerateBoundingBoxProposals
Generarvocabremapping Dado un camino a archivos de vocabulario nuevos y antiguos, devuelve un tensor de reasignación de

Longitud `num_new_vocab`, donde` reasignar [i] `contiene el número de fila en el vocabulario anterior que corresponde a la fila` i` en el nuevo vocabulario (comenzando en la línea `new_vocab_offset` y hasta` num_new_vocab` entidades), o `------- 1` Si la entrada `I` en el nuevo vocabulario no está en el vocabulario antiguo.

Generarvocabremapping.options Atributos opcionales para GenerateVocabRemapping
Obtener identificador de sesión Almacene el tensor de entrada en el estado de la sesión actual.
GetSessionTensor <t extiende ttype > Obtenga el valor del tensor especificado por su identificador.
Glorot <t extiende tfloating > El inicializador Glorot, también llamado inicializador Xavier.
GPUInfo Protobuf tipo tensorflow.GPUInfo
GPUInfo.Constructor Protobuf tipo tensorflow.GPUInfo
Gpuinfoorbuilder
Opciones de GPU Protobuf tipo tensorflow.GPUOptions
Gpuoptions.builder Protobuf tipo tensorflow.GPUOptions
Gpuoptions.experimental ProtoBuf Tipo tensorflow.GPUOptions.Experimental
GpuOptions.experimental.builder ProtoBuf Tipo tensorflow.GPUOptions.Experimental
GpuOptions.experimental.virtualDevices
 Configuration for breaking down a visible GPU into multiple "virtual"
 devices. 
GpuOptions.experimental.virtualDevices.builder
 Configuration for breaking down a visible GPU into multiple "virtual"
 devices. 
GpuOptions.experimental.virtualDevicesorBuilder
GpuOptions.experimentalorBuilder
GpuOptionsorBuilder
gradientedef
 GradientDef defines the gradient function of a function defined in
 a function library. 
Constructor DefDegradado
 GradientDef defines the gradient function of a function defined in
 a function library. 
Gradiente DeforBuilder
Gradiente Optimizador de descenso de gradiente estocástico básico.
Degradados Agrega operaciones para calcular las derivadas parciales de la suma de y s wrt x s, es decir, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2...

Si se establecen los valores de Options.dx() , son como las derivadas parciales simbólicas iniciales de alguna función de pérdida L WRT

Gradientes. Opciones Atributos opcionales para Gradients
Gráfico Un gráfico de flujo de datos que representa un cálculo de flujo de tensor.
Graph.WhilesUbgraphBuilder Se utiliza para instanciar una clase abstracta que anula el método BuildSubGraph para construir un subgrafio condicional o de cuerpo durante un bucle de tiempo.
GraphDebugInfo Protobuf tipo tensorflow.GraphDebugInfo
GraphDebugInfo.Builder Protobuf tipo tensorflow.GraphDebugInfo
GraphDebugInfo.FileLineCol
 This represents a file/line location in the source code. 
GraphDebugInfo.FileLineCol.Builder
 This represents a file/line location in the source code. 
GraphDebugInfo.FileLineColOrBuilder
GraphDebugInfo.StackTrace
 This represents a stack trace which is a ordered list of `FileLineCol`. 
Graphdebuginfo.stacktrace.builder
 This represents a stack trace which is a ordered list of `FileLineCol`. 
GraphDebugInfo.StackTraceOrBuilder
GraphdebuginfoorBuilder
Grafdebuginfoprotos
GráficoDef
 Represents the graph of operations
 
Protobuf tipo tensorflow.GraphDef
GraphDef.Builder
 Represents the graph of operations
 
Protobuf tipo tensorflow.GraphDef
GraphDefOrBuilder
GraphExecutionTrace
 Data relating to an execution of a Graph (e.g., an eager execution of a
 FuncGraph). 
GraphExecutionTrace.Builder
 Data relating to an execution of a Graph (e.g., an eager execution of a
 FuncGraph). 
GraphExecutionTraceorBuilder
GraphopCreation
 The creation of an op in a TensorFlow Graph (e.g., FuncGraph in TF2). 
GraphopCreation.Builder
 The creation of an op in a TensorFlow Graph (e.g., FuncGraph in TF2). 
GraphopCreationorBuilder
Grafaperación Implementación para una Operation agregada como nodo a un Graph .
GraphOperationBuilder Un OperationBuilder para agregar GraphOperation s a Graph .
Opciones de gráfico Protobuf tipo tensorflow.GraphOptions
GraphOptions.Builder Protobuf tipo tensorflow.GraphOptions
GraphOptionsOrBuilder
GraphProtas
GraphTransferConstNodeInfo ProtoBuf Tipo tensorflow.GraphTransferConstNodeInfo
GraphTransferConstNodeInfo.Builder ProtoBuf Tipo tensorflow.GraphTransferConstNodeInfo
GraphTransferConstNodeInfoOrBuilder
GraphTransferGraphInputNodeInfo ProtoBuf Tipo tensorflow.GraphTransferGraphInputNodeInfo
GraphTransferGraphInputNodeInfo.Builder ProtoBuf Tipo tensorflow.GraphTransferGraphInputNodeInfo
GraphTransferGraphInputNodeInfoOrBuilder
GraphTransferGraphOutputNodeInfo ProtoBuf Tipo tensorflow.GraphTransferGraphOutputNodeInfo
GraphTransferGraphOutputNodeInfo.Builder ProtoBuf Tipo tensorflow.GraphTransferGraphOutputNodeInfo
GraphTransferGraphOutputNodeInfoOrBuilder
GraphTransferInfo
 Protocol buffer representing a handle to a tensorflow resource. 
GraphTransferInfo.Builder
 Protocol buffer representing a handle to a tensorflow resource. 
GraphTransferInfo.Destino ProtoBuf enum tensorflow.GraphTransferInfo.Destination
GraphTransferinFoorBuilder
Graphtransferinfoproto
GraphTransferNodeInfo ProtoBuf Tipo tensorflow.GraphTransferNodeInfo
GraphTransferNodeInfo.Builder ProtoBuf Tipo tensorflow.GraphTransferNodeInfo
GraphTransferNodeInfoOrBuilder
GraphTransferNodeInput ProtoBuf Tipo tensorflow.GraphTransferNodeInput
GraphTransferNodeInput.Builder ProtoBuf Tipo tensorflow.GraphTransferNodeInput
GraphTransferNodeInputInfo ProtoBuf Tipo tensorflow.GraphTransferNodeInputInfo
GraphTransferNodeInputInfo.Builder ProtoBuf Tipo tensorflow.GraphTransferNodeInputInfo
GraphTransferNodeInputInfoOrBuilder
GraphTransferNodeInputorBuilder
GraphTransferNodeOutputInfo ProtoBuf Tipo tensorflow.GraphTransferNodeOutputInfo
GraphTransferNodeOutputInfo.Builder ProtoBuf Tipo tensorflow.GraphTransferNodeOutputInfo
GraphTransferNodeOutputInfoOrBuilder
Mayor que Devuelve el valor de verdad de (x > y) por elementos.
Mayor Devuelve el valor de verdad de (x >= y) por elementos.
GrublockCell <t extiende tnumber > Calcula la propagación de la célula GRU para 1 paso de tiempo.
GrublockCellgrad <t extiende tNumber > Calcula la retropropagación de la celda GRU durante 1 paso de tiempo.
GuaranteEconst <t extiende ttype > Da una garantía al tiempo de ejecución de TF de que el tensor de entrada es una constante.

h

Hardsigmoid <t extiende tfloating > Activación sigmoidea dura.
Tabla hash Crea una tabla hash no inicializada.
Hashtable.options Atributos opcionales para HashTable
<T extiende tfloating > El inicializador.
Ayudantes Clase de contenedor para métodos centrales que agregan o realizan varias operaciones y devuelven una de ellas.
Bisagra Calcula la pérdida de bisagra entre etiquetas y predicciones.
La bisagra <t extiende tnumber > Una métrica que calcula la métrica de pérdida de bisagra entre etiquetas y predicciones.
HISTOGRAMFIXEDWIDTH <u extiende tNumber > Devuelve histograma de valores.
HistogramaProto
 Serialization format for histogram module in
 core/lib/histogram/histogram.h
 
Protobuf tipo tensorflow.HistogramProto
HistogramaProto.Builder
 Serialization format for histogram module in
 core/lib/histogram/histogram.h
 
Protobuf tipo tensorflow.HistogramProto
HistogramProtoorBuilder
HISTOGRAMSUMMARIO Emite un tampón de protocolo `summary` con un histograma.
HsvTorgb <t extiende tNumber > Convierta una o más imágenes de HSV a RGB.
Huber Calcula la pérdida de Huber entre etiquetas y predicciones.

I

Identidad <t extiende tfloating > Inicializador que genera la matriz de identidad.
Identidad <t extiende ttype > Devuelve un tensor con la misma forma y contenido que el tensor o valor de entrada.
IdentidadN Devuelve una lista de tensores con las mismas formas y contenidos que la entrada

tensores.

Lector de identidad Un lector que genera el trabajo en cola como clave y valor.
IdentityReader.options Atributos opcionales para IdentityReader
IFFT <t extiende ttype > Transformación inversa de Fourier rápido.
Ifft2d <t extiende ttype > Transformación inversa 2d rápida de Fourier.
Ifft3d <t extiende ttype > Transformación inversa 3D Fast Fourier.
Igamma <t extiende tNumber > Calcule la función gamma incompleta regularizada más baja `p (a, x)`.
Igammac <t extiende tNumber > Calcule la función gamma incompleta superior regularizada `Q (A, X)`.
Igammagrada <t extiende tnumber > Calcula el gradiente de `igamma (a, x)` wrt `a`.
Ignorar errores conjunto de datos Crea un conjunto de datos que contiene los elementos de `input_dataset` ignorando los errores.
Ignorar errores conjunto de datos Crea un conjunto de datos que contiene los elementos de `input_dataset` ignorando los errores.
IgnorErerrorsDataSet.options Atributos opcionales para IgnoreErrorsDataset
IgnorErerrorsDataSet.options Atributos opcionales para IgnoreErrorsDataset
Excepción de rango ilegal Excepción lanzada cuando una operación no se puede completar debido al rango de la matriz específica.
Imag <u extiende tnumber > Devuelve la parte imaginaria de un número complejo.
ImageProjectIVetransformv2 <t extiende tNumber > Aplica la transformación dada a cada una de las imágenes.
ImageProjectIvetransformv2.options Atributos opcionales para ImageProjectiveTransformV2
ImageProjectIVetransformv3 <t extiende tNumber > Aplica la transformación dada a cada una de las imágenes.
ImageProjectIvetransformv3.options Atributos opcionales para ImageProjectiveTransformV3
Imagesummary Emite un búfer de protocolo `summary` con imágenes.
Imagesummary.options Atributos opcionales para ImageSummary
ImmutableConst <t extiende ttype > Devuelve un tensor inmutable de la región de memoria.
Importación
Índice Un índice utilizado para cortar una vista de una matriz N-dimensional.
IndexedPositionIterator
IndexedPositionerator.coordslongconsumer
Índices Clase de ayuda para instanciar objetos Index .
Infeeddequeue <t extiende ttype > Una operación de marcador de posición para un valor que se introducirá en el cálculo.
Confeeddequeuetuple Obtiene múltiples valores de FEED como una tupla XLA.
Infreedenqueue Un OP que alimenta un solo valor tensor en el cálculo.
Infeedenqueue. Opciones Atributos opcionales para InfeedEnqueue
InfeedenqueuePrelinealizedBuffer Un OP que enqueuza el tampón prelinealizar en la TPU Feed.
InfeedenqueuePrelinealizedBuffer.options Atributos opcionales para InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer
Infreedenqueuetuple Alimenta múltiples valores de tensor en el cálculo como una tupla XLA.
InfeedenqueUetuple.options Atributos opcionales para InfeedEnqueueTuple
inicio
Inicializador <t extiende ttype > Una interfaz para inicializadores
Inicializable Inicializador de tabla que toma dos tensores para claves y valores respectivamente.
Inicializetable de una dataSet
InicializetableFromTextFile Inicializa una tabla de un archivo de texto.
InicializeTableFromTextFile.options Atributos opcionales para InitializeTableFromTextFile
Inplaceadd <t extiende ttype > Agrega v a filas especificadas de x.
Inplacesub <t extiende ttype > Resta `v` en filas especificadas de `x`.
InplaceUpdate <t extiende ttype > Actualiza las filas especificadas 'i' con valores 'v'.
Int64list ProtoBuf Tipo tensorflow.Int64List
Int64list.builder ProtoBuf Tipo tensorflow.Int64List
Int64ListorBuilder
Intdatabuffer Un DataBuffer de enteros.
IntdatalAyout <S extiende Databuffer <? >> Un DataLayout que convierte datos almacenados en un búfer a enteros.
IntDenseNdArray
Interconexión ProtoBuf tipo tensorflow.InterconnectLink
Interconnectlink.builder ProtoBuf tipo tensorflow.InterconnectLink
InterconnectlinkorBuilder
IntNdArray Un NdArray de números enteros.
Intopk Dice si los objetivos están en las principales predicciones `K`.
Inv <t extiende ttype > Calcula el inverso de una o más matrices invertibles cuadradas o sus adjuntos (transposiciones conjugadas).
Inv.options Atributos opcionales para Inv
Invertir <t extiende tnumber > Invertir (flip) cada bit de tipos compatibles; Por ejemplo, el valor de tipo `Uint8` 01010101 se convierte en 10101010.
Invertpermutation <t extiende tNumber > Calcula la permutación inversa de un tensor.
Invgrad <t extiende ttype > Calcula el gradiente para el inverso de `x` wrt su entrada.
Irfft <u extiende tnumber > Transformación rápida de Fourier de valor real inversa.
Irfft2d <u extiende tnumber > Transformación rápida de Fourier rápida de valor real en 2D.
Irfft3d <u extiende tnumber > Transformación rápida de Fourier de valor real en 3D inversa.
IsBoostedTreesEnsembleInitializado Comprueba si se ha inicializado un conjunto de árboles.
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitializado Comprueba si se ha inicializado una secuencia cuantil.
Esfinito Devuelve qué elementos de x son finitos.
Esinf Devuelve qué elementos de x son Inf.
Isnan Devuelve qué elementos de x son NaN.
IsotonicRegression <u extiende tnumber > Resuelve un lote de problemas de regresión isotónica.
EsVariableIniciada Comprueba si se ha inicializado un tensor.
Iterador
IteratorFromStringHandle
IteratorFromStringHandle.options Atributos opcionales para IteratorFromStringHandle
IteradorGetDevice Devuelve el nombre del dispositivo en el que se ha colocado el "recurso".
IteradorGetDevice Devuelve el nombre del dispositivo en el que se ha colocado el "recurso".
IteratorgetNext Obtiene la siguiente salida del iterador dado.
IteratorgetNextAsoptional Obtiene la siguiente salida del iterador dado como una variante opcional.
IteratorgetNextSync Obtiene la siguiente salida del iterador dado.
IteratortoStringHandle Convierte el `recurse_handle" dado que representa un iterador en una cadena.

j

Jobdef
 Defines a single job in a TensorFlow cluster. 
Jobdef.builder
 Defines a single job in a TensorFlow cluster. 
JobdeforBuilder
JobDeviceFilters
 Defines the device filters for tasks in a job. 
JobDeviceFilters.Builder
 Defines the device filters for tasks in a job. 
JobDeviceFilterSorBuilder
Unirse Se une a las cadenas en la lista dada de tensores de cadena en un tensor;

con el separador dado (el valor predeterminado es un separador vacío).

Unir.OPTIONS Atributos opcionales para Join

k

KernelDef Protobuf tipo tensorflow.KernelDef
KernelDef.AttrConstraint Protobuf tipo tensorflow.KernelDef.AttrConstraint
KernelDef.AttrConstraint.Builder Protobuf tipo tensorflow.KernelDef.AttrConstraint
KernelDef.AttrConstraintOrBuilder
KernelDef.Builder Protobuf tipo tensorflow.KernelDef
KernelDefOrBuilder
Kerneldefprotos
Lista de núcleos
 A collection of KernelDefs
 
Protobuf tipo tensorflow.KernelList
KernelList.Builder
 A collection of KernelDefs
 
Protobuf tipo tensorflow.KernelList
Kernellistorbuilder
KeyValuesort <t extiende tnumber , u extiende ttype > Envuelve el operador de clasificación XLA, documentado en

https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort.

Kldivergencia Calcula la pérdida de divergencia de Kullback-Leiber entre etiquetas y predicciones.
Kldivergence <t extiende tnumber > Una métrica que calcula la métrica de pérdida de divergencia de Kullback-Leiber entre etiquetas y predicciones.
Inicialización de KMC2Chain Devuelve el índice de un punto de datos que debe agregarse al conjunto de semillas.
KmeansPlusPlusInicialización Selecciona num_to_sample filas de entrada utilizando el criterio KMeans++.
KthOrderStatistic Calcula la estadística de orden K de un conjunto de datos.

l

L2loss <t extiende tNumber > Pérdida L2.
LatencyStatsdataset Registra la latencia de producir elementos `input_dataset` en un StatsAggregator.
LatencyStatsdataset Registra la latencia de producir elementos `input_dataset` en un StatsAggregator.
LeakyRelu <t extiende tNumber > Calcula rectificado lineal: `max (características, características * alfa)`.
LeakyRelu.options Atributos opcionales para LeakyRelu
LeakyRelugrad <t extiende tnumber > Calcula los gradientes lineales rectificados para una operación LeakyRelu.
LeakyRelugrad.options Atributos opcionales para LeakyReluGrad
Learnunigramcandidatesampler Genera etiquetas para el muestreo de candidatos con una distribución de unigramas aprendida.
LearnunigramCandidatesAmpler.options Atributos opcionales para LearnedUnigramCandidateSampler
Lecun <t extiende tfloating > Lecun Inicializador normal.
El desplazamiento de izquierda <t extiende tnumber > Elementwise calcula el cambio de izquierda bit a bit de `x` y` y`.
Menos Devuelve el valor de verdad de (x < y) por elementos.
Menos igual Devuelve el valor de verdad de (x <= y) por elementos.
Lgamma <t extiende tnumber > Calcula el registro del valor absoluto de `gamma (x)` elemento en cuanto a elemento.
Lineal <u extiende tnumber > Función de activación lineal (paso).
Linspace <t extiende tNumber > Genera valores en un intervalo.
Oyente_bytepointer
Oyente_string
Listalue
 Represents a Python list. 
ListValue.builder
 Represents a Python list. 
ListValueOorBuilder
LMDBConjunto de datos Crea un conjunto de datos que emite los pares clave-valor en uno o más archivos LMDB.
Lmdbdataset
LMDBRADER Un lector que genera los registros de un archivo LMDB.
Lmdbreader.options Atributos opcionales para LmdbReader
Loadandremapmatrix Carga un 2-D (matriz) `tensor` con el nombre` old_tensor_name` desde el punto de control

en `ckpt_path` y potencialmente reordenan sus filas y columnas utilizando los remappes especificados.

LoadAndremapmatrix.options Atributos opcionales para LoadAndRemapMatrix
LoadtpUbbeddingadadeltaparameters Cargar los parámetros de incrustación de adadelta.
LoadtpUmbeddingdadadeltaparameters.options Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters
LoadtpUmbeddingadadeltaparametersgradaccumdebug Cargue los parámetros de Adadelta con soporte de depuración.
LoadTpUmbeddingdadadeltaparametersgradaccumdebug.options Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug
LoadtpUbbeddingdadagradparameters Cargar los parámetros de incrustación de Adagrad.
LoadTpUbbeddingingadagradparameters.options Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingAdagradParameters
LoadtpUbbeddingdadagradparametersgradaccumdebug Cargue los parámetros de incrustación de Adagrad con soporte de depuración.
LoadTpUbbeddingdadagradparametersgradaccumdebug.options Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug
LoadtpUbbeddingadamparameters Cargar los parámetros de incrustación de Adam.
LoadTpUbbeddingDadamparameters.options Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingADAMParameters
LoadtpUbbeddingadamparametersgradaccumdebug Cargue los parámetros de incrustación de Adam con soporte de depuración.
LoadtpUmbeddingadamparametersgradaccumdebug.options Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug
LoadtpUbbeddingcenteredrmspropparameters Parámetros de incrustación RMSPRP centrados en la carga.
LoadTpUbbeddingcenteredrmspropparameters.options Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters
LoadtpUbbeddingftrlParameters Carga de parámetros de incrustación FTRL.
LoadTpUbbeddingftrlParameters.options Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingFTRLParameters
LoadtpUmbeddingftrlParametersgradaccumdebug Cargar los parámetros de incrustación FTRL con soporte de depuración.
LoadtpUmbeddingftrlParametersgradaccumDebug.options Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug
LoadtpUbbeddingmdladagradlightParameters Cargue los parámetros de incrustación de luz MDL Adagrad.
LoadtpUmbeddingmdladagradlightParameters.options Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters
LoadtpUbbeddingMomentumarameters Carga de parámetros de incrustación de impulso.
LoadTpUbbeddingMomentumarameters.options Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingMomentumParameters
LoadtpUmbeddingMomentumMetersgradaccumdebug Cargue los parámetros de incrustación de impulso con soporte de depuración.
LoadtpUmbeddingMomentumentUrametersgradaccumdebug.options Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug
LoadtpUbbeddingproximaladagradparameters Carga de parámetros de incrustación proximal de Adagrad.
LoadtpUmbeddingproximaladagradparameters.options Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters
LoadtpUbbeddingproximaladagradparametersgradaccumdebug Cargue los parámetros de incrustación proximal de Adagrad con soporte de depuración.
LoadtpUmbeddingproximaladagradparametersgradaccumdebug.options Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug
LoadtpUbbeddingproximalyogiparameters
Loadtpuembeddingproximalyogiparameters.options Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters
LoadtpUmbeddingproximalyogiparametersgradaccumdebug
LoadtpUmbeddingproximalyogiparametersgradaccumdebug.options Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug
LoadtpUmbeddingrmspropparameters Cargar parámetros de incrustación RMSProp.
LoadtpUmbeddingrmspropparameters.options Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters
LoadtpUmbeddingrmspropparametersgradaccumdebug Cargar los parámetros de incrustación RMSProp con soporte de depuración.
LoadtpUmbeddingrmspropparametersgradaccumdebug.options Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug
LoadtpUbbeddingstoCasticgradientDescentParameters Carga de parámetros de incrustación SGD.
LoadtpUbbeddingstoCasticgradientDescentParameters.options Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters
LoadtpUbbeddingstoCasticgradientDescentParametersgradaccumdebug Carga de parámetros de incrustación SGD.
LoadtpUmbeddingstoCasticgradientDescentParametersgradaccumDebug.options Atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug
Enlaces locales ProtoBuf tipo tensorflow.LocalLinks
Locallinks.builder ProtoBuf tipo tensorflow.LocalLinks
Enlaces locales o constructor
LocalResponsenormalización <t extiende tnumber > Normalización de la respuesta local.
LocalRponsenormalización. Opciones Atributos opcionales para LocalResponseNormalization
LocalResponsenormalizationGrad <t extiende tnumber > Gradientes para la normalización de la respuesta local.
LocalResponsenormalizationGrad.options Atributos opcionales para LocalResponseNormalizationGrad
Log <t extiende ttype > Calcula el logaritmo natural de x por elementos.
Log1p <t extiende ttype > Calcula el logaritmo natural de (1 + x) por elementos.
Logcosh Las calculaciones calculan el logaritmo del coseno hiperbólico del error de predicción.
LogCosherRor <t extiende tNumber > Una métrica que calcula el logaritmo del coseno hiperbólico de la métrica de error de predicción entre etiquetas y predicciones.
Lógico y Devuelve el valor de verdad de x AND y por elementos.
LógicoNo Devuelve el valor de verdad de `no x` elemento en cuanto a elemento.
Lógico Devuelve el valor de verdad de x OR y por elementos.
LogMatrixDeterminant <t extiende ttype > Calcula el signo y el registro del valor absoluto del determinante de

una o más matrices cuadradas.

LogMemoryProtas
Logmessage
 Protocol buffer used for logging messages to the events file. 
LogMessage.Builder
 Protocol buffer used for logging messages to the events file. 
Logmessage.level ProtoBuf enum tensorflow.LogMessage.Level
LogMessageorBuilder
Logsoftmax <t extiende tnumber > Calcula las activaciones de registro de softmax.
Loguniformcandidatesampler Genera etiquetas para el muestreo de candidatos con una distribución logarítmica uniforme.
Loguniformcandidatesampler.options Atributos opcionales para LogUniformCandidateSampler
Longdatabuffer Un DataBuffer de Longs.
LongDatalAyOut <S extiende Databuffer <? >> Un DataLayout que convierte los datos almacenados en un búfer en Longs.
LongDenseNdArray
LongNdArray Un NdArray de largos.
LookUptableExport <t extiende ttype , u extiende ttype > Emite todas las claves y valores en la tabla.
Lookuptablefind <u extiende ttype > Busca claves en una tabla y genera los valores correspondientes.
LoveUptableImport Reemplaza el contenido de la tabla con las teclas y valores especificados.
Lookuptableinsert Actualiza la tabla para asociar las claves con valores.
LookUptableRemove Elimina las claves y sus valores asociados de una tabla.
Tamaño de tabla de búsqueda Calcula el número de elementos en la tabla dada.
Condición de bucle Reenvía la entrada a la salida.
Pérdida
Pérdidas Funciones de pérdida incorporadas.
Breve Estos son métodos auxiliares para pérdidas y métricas y serán privados cuando se aplique la modularidad de Java a TensorFlow Java.
Lossmetric <t extiende tnumber > Interfaz para métricas que envuelven funciones de pérdida.
Losstuple <t extiende tnumber > Una clase de ayuda para métodos de pérdida para devolver etiquetas, objetivos y pesos de muestra
Más bajo Convierte todos los caracteres en mayúsculas en sus respectivos reemplazos en minúsculas.
Inferior.options Atributos opcionales para Lower
Lowerbound <u extiende tnumber > Aplica lower_bound(sorted_search_values, valores) a lo largo de cada fila.
LSTMBLOCKCELL <t extiende tNumber > Calcula la propagación de avance de la célula LSTM durante 1 paso de tiempo.
Lstmblockcell.options Atributos opcionales para LSTMBlockCell
LSTMBLOCKCELLGRAD <t extiende tnumber > Calcula la propagación hacia atrás de la célula LSTM para 1 tiempo de tiempo.
Lu <t extiende ttype , u extiende tnumber > Calcula la descomposición de Lu de una o más matrices cuadradas.

METRO

Configuración de la máquina Protobuf tipo tensorflow.MachineConfiguration
Configuración de máquina.Constructor Protobuf tipo tensorflow.MachineConfiguration
Machineconfigurationorbuilder
Makiterator Hace un nuevo iterador del 'DataSet' dado y lo almacena en 'Iterator`.
Hacer único Haga que todos los elementos de la dimensión que no sea por lotes sean únicos, pero \"cercanos\" a

su valor inicial.

Mapa Op elimina todos los elementos del contenedor subyacente.
MAPCLEAR.OPTIONES Atributos opcionales para MapClear
Mapdataset
MapaIncompletoTamaño Op devuelve el número de elementos incompletos en el contenedor subyacente.
Mapincompletesize.options Atributos opcionales para MapIncompleteSize
Mapiterador
Mapóptico
MapaPeek Op echa un vistazo a los valores en la clave especificada.
Mappeek.options Atributos opcionales para MapPeek
Tamaño del mapa Op devuelve el número de elementos en el contenedor subyacente.
Mapsize.options Atributos opcionales para MapSize
Escenario de mapas Etapa (clave, valores) en el contenedor subyacente que se comporta como una tabla hash.
Mapstage.options Atributos opcionales para MapStage
Mapunstage OP elimina y devuelve los valores asociados con la clave

del contenedor subyacente.

Mapunstage.options Atributos opcionales para MapUnstage
Mapunstagenokey Op elimina y devuelve un valor aleatorio (clave, valor)

del contenedor subyacente.

Mapunstagenokey.options Atributos opcionales para MapUnstageNoKey
Perfiles Devuelve el conjunto de archivos que coinciden con uno o más patrones globales.
Matchingfilesdataset
Matchingfilesdataset
Matmul <t extiende ttype > Multiplica la matriz "a" por la matriz "b".
Matmul.options Atributos opcionales para MatMul
Matrixdiag <t extiende ttype > Devuelve un tensor diagonal por lotes con valores diagonales por lotes dados.
MatrixdiaGPart <t extiende ttype > Devuelve la parte diagonal por lotes de un tensor por lotes.
MatrixdiaGPartv3 <t extiende ttype > Devuelve la parte diagonal por lotes de un tensor por lotes.
MatrixdiagPartv3.options Atributos opcionales para MatrixDiagPartV3
MatrixdiaGv3 <t extiende ttype > Devuelve un tensor diagonal por lotes con valores diagonales por lotes dados.
Matrixdiagv3.options Atributos opcionales para MatrixDiagV3
Matrixlogarithm <t extiende ttype > Calcula el logaritmo de matriz de una o más matrices cuadradas:

\\(log(exp(A)) = A\\)

Este OP solo se define para matrices complejas.

Matrixsetdiag <t extiende ttype > Devuelve un tensor matricial por lotes con nuevos valores diagonales por lotes.
MatrixSetDiag.Opciones Atributos opcionales para MatrixSetDiag
MatrixSOlvels <t extiende ttype > Resuelve uno o más problemas de mínimos cuadrados lineales.
MatrixsOlvels.options Atributos opcionales para MatrixSolveLs
Max <t extiende ttype > Calcula el máximo de elementos en las dimensiones de un tensor.
Max.options Atributos opcionales para Max
Máximo <t extiende tNumber > Devuelve el máximo de x e y (es decir
Conjunto de datos MaxIntraOpParallelism Crea un conjunto de datos que anula el paralelismo intraoperatorio máximo.
Conjunto de datos MaxIntraOpParallelism Crea un conjunto de datos que anula el paralelismo intraoperatorio máximo.
Maxnorm Restringe los pesos incidentes a cada unidad oculta para tener una norma menor o igual a un valor deseado.
Maxpool <t extiende ttype > Realiza una agrupación máxima en la entrada.
Maxpool.options Atributos opcionales para MaxPool
Maxpool3d <t extiende tNumber > Realiza una agrupación máxima 3D en la entrada.
Maxpool3d.options Atributos opcionales para MaxPool3d
Maxpool3dgrad <u extiende tnumber > Calcula los gradientes de la función de agrupación MAX 3D.
Maxpool3dgrad.options Atributos opcionales para MaxPool3dGrad
Maxpool3dgradgrad <t extiende tNumber > Calcula gradientes de segundo orden de la función maxpooling.
Maxpool3dgradgrad.options Atributos opcionales para MaxPool3dGradGrad
Maxpoolgrad <t extiende tNumber > Calcula los gradientes de la función maxpooling.
Maxpoolgrad.options Atributos opcionales para MaxPoolGrad
Maxpoolgradgrad <t extiende tnumber > Calcula gradientes de segundo orden de la función maxpooling.
Maxpoolgradgrad.options Atributos opcionales para MaxPoolGradGrad
Maxpoolgradgradwithargmax <t extiende tnumber > Calcula gradientes de segundo orden de la función maxpooling.
Maxpoolgradgradwithargmax.options Atributos opcionales para MaxPoolGradGradWithArgmax
Maxpoolgradwithargmax <t extiende tNumber > Calcula los gradientes de la función maxpooling.
Maxpoolgradwithargmax.options Atributos opcionales para MaxPoolGradWithArgmax
Maxpoolwithargmax <t extiende tnumber , u extiende tnumber > Realiza una agrupación máxima en la entrada y genera valores e índices máximos.
Maxpoolwithargmax.options Atributos opcionales para MaxPoolWithArgmax
Media <t extiende tnumber > Una métrica que implementa una media ponderada WEIGHTED_MEAN
Media <t extiende ttype > Calcula la media de elementos en las dimensiones de un tensor.
Media.options Atributos opcionales para Mean
MeanabsoluteError Calcula la media de diferencia absoluta entre etiquetas y predicciones.
MeanabsoluteError <t extiende tNumber > Una métrica que calcula la media de la diferencia absoluta entre las etiquetas y las predicciones.
MeanabsolutePercentageError Calcula el error de porcentaje absoluto medio entre etiquetas y predicciones.
MeanabsolutePercentageError <t extiende tNumber > Una métrica que calcula la media de la diferencia absoluta entre las etiquetas y las predicciones.
MeanMetricWrapper <t extiende tNumber > Una clase que une una función de pérdida sin estado con la métrica Mean utilizando una reducción de WEIGHTED_MEAN .
Meansquarederror Calcula la media de los cuadrados de los errores entre etiquetas y predicciones.
Mediasquarederror <t extiende tnumber > Una métrica que calcula la media de la diferencia absoluta entre las etiquetas y las predicciones.
Meansquaredlogarithmicerror Calcula los errores logarítmicos cuadrados medios entre etiquetas y predicciones.
Mediasquearedlogarithmicerror <t extiende tnumber > Una métrica que calcula la media de la diferencia absoluta entre las etiquetas y las predicciones.
Memallocatorstats
 Some of the data from AllocatorStats
 
ProtoBuf tipo tensorflow.MemAllocatorStats
MemallocatorStats.builder
 Some of the data from AllocatorStats
 
ProtoBuf tipo tensorflow.MemAllocatorStats
MemallocatorstatsorBuilder
Memchunk ProtoBuf Tipo tensorflow.MemChunk
Memchunk.builder ProtoBuf Tipo tensorflow.MemChunk
Memchunkorbuilder
MemMappedFilesystemDirectory
 A directory of regions in a memmapped file. 
MemMappedFilesystemDirectory.Builder
 A directory of regions in a memmapped file. 
MemMappedFilesystemDirectoryElement
 A message that describes one region of memmapped file. 
MemMappedFilesystemDirectoryElement.Builder
 A message that describes one region of memmapped file. 
MEMMEPTYFILSYSTEMDIRICTORYELEMENTORBUIREDER
MemMappedFilesystemDirectoryOrBuilder
MemMappedFilesystemProtas
Memorydump ProtoBuf Tipo tensorflow.MemoryDump
MemoryDump.Builder ProtoBuf Tipo tensorflow.MemoryDump
MemoryDumporBuilder
Información de memoria Protobuf tipo tensorflow.MemoryInfo
MemoriaInfo.Builder Protobuf tipo tensorflow.MemoryInfo
MemoryInfoorBuilder
MemoryLograwallocation Protobuf tipo tensorflow.MemoryLogRawAllocation
MemoryLograwallocation.builder Protobuf tipo tensorflow.MemoryLogRawAllocation
MemoryLograwallocatationOrBuilder
MemoryLograwdeallocation Protobuf tipo tensorflow.MemoryLogRawDeallocation
MemoryLogRawDeallocation.Builder Protobuf tipo tensorflow.MemoryLogRawDeallocation
MemoryLograwDeAlLocationOrBuilder
MemoryLogStep ProtoBuf Tipo tensorflow.MemoryLogStep
MemoryLogStep.Builder ProtoBuf Tipo tensorflow.MemoryLogStep
MemoryLogStePorBuilder
Asignación de Tensor de registro de memoria Protobuf tipo tensorflow.MemoryLogTensorAllocation
MemoryLogTensorAllocation.Builder Protobuf tipo tensorflow.MemoryLogTensorAllocation
MemoryLogTensorLocationOorBuilder
MemoryLogTensorLocation Protobuf tipo tensorflow.MemoryLogTensorDeallocation
MemoryLogTensorDeallocation.Builder Protobuf tipo tensorflow.MemoryLogTensorDeallocation
MemoryLogTensordeAllocationOrBuilder
MemoryLogTensorOutput Protobuf tipo tensorflow.MemoryLogTensorOutput
MemoryLogTensorOutput.Builder Protobuf tipo tensorflow.MemoryLogTensorOutput
MemoryLogTensorOutPutorBuilder
Memorystats
 For memory tracking. 
MemoryStats.builder
 For memory tracking. 
MemoryStatsorBuilder
Fusionar <t extiende ttype > Reenvía el valor de un tensor disponible de `entradas 'a` salida'.
Fusionero Fusiona resúmenes.
Mergev2checkpoints Específico del formato V2: fusiona los archivos de metadatos de los puntos de control fragmentados.
Mergev2checkpoints.options Atributos opcionales para MergeV2Checkpoints
MetaGraphDef
 NOTE: This protocol buffer is evolving, and will go through revisions in the
 coming months. 
MetaGraphDef.Builder
 NOTE: This protocol buffer is evolving, and will go through revisions in the
 coming months. 
MetaGraphDef.MetaInfoDef
 Meta information regarding the graph to be exported. 
MetaGraphDef.MetaInfoDef.Builder
 Meta information regarding the graph to be exported. 
MetaGraphdef.MetainfodeForBuilder
MetaGraphDefOrBuilder
Metagraphprotos
Métrica <t extiende tnumber > Clase base para métricas
Entrada de métrica tensorflow.MetricEntry tipo protobuf.MetricEntry
Entrada de métrica.Constructor tensorflow.MetricEntry tipo protobuf.MetricEntry
Metricentryorbuilder
Metreducción Define los diferentes tipos de reducciones métricas
Métrica Clase de ayuda con funciones de métricas incorporadas.
Metricshelper Estos son métodos auxiliares para las métricas y serán privados cuando la modularidad de Java se aplique a TensorFlow Java.
MFCC Transforma un espectrograma en una forma útil para el reconocimiento de voz.
Mfcc.options Atributos opcionales para Mfcc
Min <t extiende ttype > Calcula el mínimo de elementos en las dimensiones de un tensor.
Min.Opciones Atributos opcionales para Min
Mínimo <t extiende tNumber > Devuelve el mínimo de x e y (es decir
Minmaxnorm Restringe los pesos para tener la norma entre un límite inferior y un límite superior.
Mirrorpad <t extiende ttype > Rellena un tensor con valores reflejados.
Mirrorpadgrad <t extiende ttype > Operación de degradado para la operación `MirrorPad`.
MiscdatabufferFactory Fábrica de buffers de datos diversos
Mlirpassthroughop Envuelve un cálculo MLIR arbitrario expresado como un módulo con una función main ().
Mod <t extiende tnumber > Devuelve el resto de la división por elementos.
Modelo Transformación de identidad que modela el rendimiento.
ModelDataSet.options Atributos opcionales para ModelDataset
Impulso Descenso de gradiente estocástico más impulso, ya sea Nesterov o tradicional.
Mul <t extiende ttype > Devuelve x * y por elementos.
Mulnonan <t extiende ttype > Devuelve x * y por elementos.
Multideviciterator Crea un recurso multideviceiterator.
MultideviceIterator de mano Genera un recurso multideviceiterator a partir de su mango de cadena provisto.
MultideviceiteratorFromStringHandle.options Atributos opcionales para MultiDeviceIteratorFromStringHandle
MultideviceiteratorgetNextFromShard Obtiene el siguiente elemento para el número de fragmentos provisto.
MultideviceIteratorInit Inicializa el iterador de dispositivo múltiple con el conjunto de datos dado.
MultideviceiteratortoStringHandle Produce un mango de cadena para el multideviceiterator dado.
Multinomial <u extiende tnumber > Extrae muestras de una distribución multinomial.
Multinomial.options Atributos opcionales para Multinomial
MutableDenseHashTable Crea una tabla hash vacía que utiliza tensores como almacén de respaldo.
MutableSeShashtable.options Atributos opcionales para MutableDenseHashTable
MutableHashTable Crea una tabla hash vacía.
Mutablehashtable.options Atributos opcionales para MutableHashTable
MutableHashTableOfTensors Crea una tabla hash vacía.
MutableHashTableFoftensors.options Optional attributes for MutableHashTableOfTensors
exclusión mutua Crea un recurso Mutex que puede bloquearse mediante "MutexLock".
Mutex.Options Optional attributes for Mutex
Bloqueo mutuo Bloquea un recurso mutex.

norte

Nadam Nadam Optimizer that implements the NAdam algorithm.
NombreAttrList
 A list of attr names and their values. 
NombreAttrList.Builder
 A list of attr names and their values. 
NameAttrListOrBuilder
NamedDevice Protobuf type tensorflow.NamedDevice
NamedDevice.Builder Protobuf type tensorflow.NamedDevice
NamedDeviceOrBuilder
NamedTensorProto
 A pair of tensor name and tensor values. 
NamedTensorProto.Builder
 A pair of tensor name and tensor values. 
NamedTensorProtoOrBuilder
NamedTensorProtos
NamedTupleValue
 Represents Python's namedtuple. 
NamedTupleValue.Builder
 Represents Python's namedtuple. 
NamedTupleValueOrBuilder
NcclAllReduce <T extends TNumber > Genera un tensor que contiene la reducción en todos los tensores de entrada.
NcclAllReduce <T extends TNumber > Genera un tensor que contiene la reducción en todos los tensores de entrada.
NcclBroadcast <T extends TNumber > Envía `entrada` a todos los dispositivos que están conectados a la salida.
NcclBroadcast <T extends TNumber > Envía `entrada` a todos los dispositivos que están conectados a la salida.
NcclReduce <T extends TNumber > Reduce la "entrada" de "num_devices" usando "reducción" a un solo dispositivo.
NcclReduce <T extends TNumber > Reduce la "entrada" de "num_devices" usando "reducción" a un solo dispositivo.
NdArray <T> Una estructura de datos de N dimensiones.
NdArrays Utility class for instantiating NdArray objects.
NdArraySequence <T extends NdArray <?>> A sequence of elements of an N-dimensional array.
Ndtri <T extends TNumber >
NearestNeighbors Selects the k nearest centers for each point.
Neg <T extends TType > Calcula el valor numérico negativo por elementos.
NegTrain Training via negative sampling.
NextAfter <T extends TNumber > Devuelve el siguiente valor representable de `x1` en la dirección de `x2`, por elementos.
NextIteration <T extends TType > Hace que su entrada esté disponible para la siguiente iteración.
NioDataBufferFactory Factory of JDK NIO-based data buffers
NodoDef Protobuf type tensorflow.NodeDef
NodeDef.Constructor Protobuf type tensorflow.NodeDef
NodeDef.ExperimentalDebugInfo Protobuf tipo tensorflow.NodeDef.ExperimentalDebugInfo
NodeDef.ExperimentalDebugInfo.Builder Protobuf tipo tensorflow.NodeDef.ExperimentalDebugInfo
NodeDef.ExperimentalDebugInfoOrBuilder
NodoDefOrBuilder
Estadísticas de NodeExec
 Time/size stats recorded for a single execution of a graph node. 
NodeExecStats.Builder
 Time/size stats recorded for a single execution of a graph node. 
NodeExecStatsOrBuilder
NodeOutput
 Output sizes recorded for a single execution of a graph node. 
NodoOutput.Builder
 Output sizes recorded for a single execution of a graph node. 
NodeOutputOrBuilder
NodeProto
NonDeterministicInts <U extends TType > Genera de forma no determinista algunos números enteros.
NingunoValor
 Represents None. 
NingunoValor.Constructor
 Represents None. 
NoneValueOrBuilder
NonMaxSuppression <T extends TNumber > Greedily selects a subset of bounding boxes in descending order of score,

pruning away boxes that have high intersection-over-union (IOU) overlap with previously selected boxes.

NonMaxSuppression.Options Optional attributes for NonMaxSuppression
NonMaxSuppressionWithOverlaps Greedily selects a subset of bounding boxes in descending order of score,

pruning away boxes that have high overlaps with previously selected boxes.

NonNeg Constrains the weights to be non-negative.
Conjunto de datos no serializable
Conjunto de datos no serializable
NoOp No hace nada.
NotBroadcastableException Exception that indicates that static shapes are not able to broadcast among each other during arithmetic operations.
No igual Devuelve el valor de verdad de (x! = y) por elementos.
NotEqual.Options Optional attributes for NotEqual
NthElement <T extends TNumber > Finds values of the `n`-th order statistic for the last dimension.
NthElement.Options Optional attributes for NthElement

oh

OneHot <U extends TType > Devuelve un tensor one-hot.
OneHot.Options Optional attributes for OneHot
Ones <T extends TType > Initializer that generates tensors initialized to 1.
Ones <T extends TType > Un operador que crea una constante inicializada con las de la forma dada por "dims".
OnesLike <T extends TType > Devuelve un tensor de unos con la misma forma y tipo que x.
Op. A logical unit of computation.
OpDef
 Defines an operation. 
OpDef.ArgDef
 For describing inputs and outputs. 
OpDef.ArgDef.Builder
 For describing inputs and outputs. 
OpDef.ArgDefOrBuilder
OpDef.AttrDef
 Description of the graph-construction-time configuration of this
 Op. 
OpDef.AttrDef.Builder
 Description of the graph-construction-time configuration of this
 Op. 
OpDef.AttrDefOrBuilder
OpDef.Constructor
 Defines an operation. 
OpDefOrBuilder
OpDefProtos
OpDeprecación
 Information about version-dependent deprecation of an op
 
Protobuf type tensorflow.OpDeprecation
OpDeprecation.Builder
 Information about version-dependent deprecation of an op
 
Protobuf type tensorflow.OpDeprecation
OpDeprecationOrBuilder
Operand <T extends TType > Interfaz implementada por operandos de una operación de TensorFlow.
Operands Utilities for manipulating operand related types and lists.
Operación Performs computation on Tensors.
OperationBuilder Un constructor para Operation s.
Operador Annotation used by classes to make TensorFlow operations conveniently accessible via org.tensorflow.op.Ops or one of its groups.
Lista de operaciones
 A collection of OpDefs
 
Protobuf tipo tensorflow.OpList
OpList.Constructor
 A collection of OpDefs
 
Protobuf tipo tensorflow.OpList
OpListOrBuilder
OptimizeDataset Creates a dataset by applying optimizations to `input_dataset`.
OptimizeDataset.Options Optional attributes for OptimizeDataset
Optimizar conjunto de datos V2 Crea un conjunto de datos aplicando optimizaciones relacionadas a `input_dataset`.
OptimizeDatasetV2.Options Optional attributes for OptimizeDatasetV2
Optimizer Base class for gradient optimizers.
Optimizer.GradAndVar <T extends TType > A class that holds a paired gradient and variable.
Optimizer.Options Optional attributes for Optimizer
Opciones del optimizador
 Options passed to the graph optimizer
 
Protobuf type tensorflow.OptimizerOptions
OptimizerOptions.Builder
 Options passed to the graph optimizer
 
Protobuf type tensorflow.OptimizerOptions
OptimizerOptions.GlobalJitLevel
 Control the use of the compiler/jit. 
OptimizerOptions.Level
 Optimization level
 
Protobuf enum tensorflow.OptimizerOptions.Level
OptimizerOptionsOrBuilder
Optimizadores Enumerator used to create a new Optimizer with default parameters.
OptionalFromValue Constructs an Optional variant from a tuple of tensors.
OptionalGetValue Returns the value stored in an Optional variant or raises an error if none exists.
OptionalHasValue Returns true if and only if the given Optional variant has a value.
OptionalNone Creates an Optional variant with no value.
OrderedMapClear Op elimina todos los elementos del contenedor subyacente.
OrderedMapClear.Options Optional attributes for OrderedMapClear
Mapa ordenadoTamaño incompleto Op devuelve el número de elementos incompletos en el contenedor subyacente.
OrderedMapIncompleteSize.Options Optional attributes for OrderedMapIncompleteSize
OrderedMapPeek Op echa un vistazo a los valores en la clave especificada.
OrderedMapPeek.Options Optional attributes for OrderedMapPeek
Tamaño del mapa ordenado Op devuelve el número de elementos en el contenedor subyacente.
OrderedMapSize.Options Optional attributes for OrderedMapSize
OrderedMapStage Stage (key, values) in the underlying container which behaves like a ordered

associative container.

OrderedMapStage.Options Optional attributes for OrderedMapStage
OrderedMapUnstage Op removes and returns the values associated with the key

from the underlying container.

OrderedMapUnstage.Options Optional attributes for OrderedMapUnstage
OrderedMapUnstageNoKey Op removes and returns the (key, value) element with the smallest

key from the underlying container.

OrderedMapUnstageNoKey.Options Optional attributes for OrderedMapUnstageNoKey
OrdinalSelector Un selector de núcleo de TPU Op.
Orthogonal <T extends TFloating > Initializer that generates an orthogonal matrix.
OutfeedDequeue <T extends TType > Recupera un único tensor de la salida de cálculo.
OutfeedDequeue.Options Optional attributes for OutfeedDequeue
OutfeedDequeueTuple Retrieve multiple values from the computation outfeed.
OutfeedDequeueTuple.Options Optional attributes for OutfeedDequeueTuple
OutfeedDequeueTupleV2 Retrieve multiple values from the computation outfeed.
OutfeedDequeueV2 <T extends TType > Recupera un único tensor de la salida de cálculo.
OutfeedEnqueue Enqueue a Tensor on the computation outfeed.
OutfeedEnqueueTuple Enqueue multiple Tensor values on the computation outfeed.
Output <T extends TType > Un identificador simbólico para un tensor producido por una Operation .

PAG

Pad <T extends TType > Rellena un tensor.
Pad <T extends TType > Wraps the XLA Pad operator, documented at

https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#pad .

PaddedBatchDataset Creates a dataset that batches and pads `batch_size` elements from the input.
PaddedBatchDataset.Options Optional attributes for PaddedBatchDataset
PaddingFifoQueue Una cola que produce elementos en orden de primero en entrar, primero en salir.
PaddingFifoQueue.Options Optional attributes for PaddingFifoQueue
Valor de par
 Represents a (key, value) pair. 
Valor de par.Constructor
 Represents a (key, value) pair. 
PairValueOrBuilder
ParallelConcat <T extends TType > Concatena una lista de "N" tensores a lo largo de la primera dimensión.
ParallelDynamicStitch <T extends TType > Intercale los valores de los tensores de "datos" en un solo tensor.
ParameterizedTruncatedNormal <U extends TNumber > Genera valores aleatorios de una distribución normal.
ParameterizedTruncatedNormal.Options Optional attributes for ParameterizedTruncatedNormal
ParseExample Transforma un vector de tf.Example protos (como cadenas) en tensores escritos.
ParseExampleDataset Transforma `input_dataset` que contiene protos `Example` como vectores de DT_STRING en un conjunto de datos de objetos `Tensor` o `SparseTensor` que representan las características analizadas.
ParseExampleDataset.Options Optional attributes for ParseExampleDataset
ParseSequenceExample Transforma un vector de protos tf.io.SequenceExample (como cadenas) en tensores escritos.
ParseSequenceExample.Options Optional attributes for ParseSequenceExample
ParseSingleEjemplo Transforma un proto tf.Example (como una cadena) en tensores escritos.
ParseSingleSequenceExample Transforma un cerebro escalar. SequenceExample proto (como cadenas) en tensores escritos.
ParseSingleSequenceExample.Options Optional attributes for ParseSingleSequenceExample
ParseTensor <T extends TType > Transforms a serialized tensorflow.TensorProto proto into a Tensor.
PartitionedInput <T extends TType > Una operación que agrupa una lista de entradas particionadas.
PartitionedInput.Options Optional attributes for PartitionedInput
PartitionedOutput <T extends TType > An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned

outputs outside the XLA computation.

PartitionedOutput.Options Optional attributes for PartitionedOutput
Placeholder <T extends TType > Una operación de marcador de posición para un valor que se introducirá en el cálculo.
Placeholder.Options Optional attributes for Placeholder
PlaceholderWithDefault <T extends TType > Una operación de marcador de posición que pasa por la "entrada" cuando su salida no se alimenta.
Información de plataforma Protobuf type tensorflow.PlatformInfo
PlataformaInfo.Builder Protobuf type tensorflow.PlatformInfo
PlatformInfoOrBuilder
Poison Computes the Poisson loss between labels and predictions.
Poisson <T extends TNumber > A metric that computes the poisson loss metric between labels and predictions.
Polygamma <T extends TNumber > Compute the polygamma function \\(\psi^{(n)}(x)\\).
PopulationCount Computes element-wise population count (aka
PositionIterator
Pow <T extends TType > Calcula la potencia de un valor respecto de otro.
PrefetchDataset Creates a dataset that asynchronously prefetches elements from `input_dataset`.
PrefetchDataset.Options Optional attributes for PrefetchDataset
Prelinealizar Una operación que linealiza un valor de tensor en una variante opaca del tensor.
Prelinearize.Options Optional attributes for Prelinearize
Prelinearizar tupla Una operación que linealiza múltiples valores de tensor en una variante opaca del tensor.
PrelinearizeTuple.Options Optional attributes for PrelinearizeTuple
PreventGradient <T extends TType > Una operación de identidad que desencadena un error si se solicita un gradiente.
PreventGradient.Options Optional attributes for PreventGradient
Imprimir Imprime una cadena escalar.
Print.Options Optional attributes for Print
PriorityQueue Una cola que produce elementos ordenados por el valor del primer componente.
PriorityQueue.Options Optional attributes for PriorityQueue
Conjunto de datos de grupo de subprocesos privado Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`.
Conjunto de datos de grupo de subprocesos privado Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`.
Prod <T extends TType > Calcula el producto de elementos entre las dimensiones de un tensor.
Prod.Options Optional attributes for Prod
ProfileOptions
 Next ID: 11
 
Protobuf type tensorflow.ProfileOptions
ProfileOptions.Builder
 Next ID: 11
 
Protobuf type tensorflow.ProfileOptions
ProfileOptions.DeviceType Protobuf enum tensorflow.ProfileOptions.DeviceType
ProfileOptionsOrBuilder
ProfilerOptionsProtos

q

Qr <T extends TType > Computes the QR decompositions of one or more matrices.
Qr.Options Optional attributes for Qr
Quantize <T extends TType > Cuantice el tensor de 'entrada' de tipo flotante al tensor de 'salida' de tipo 'T'.
Quantize.Options Optional attributes for Quantize
QuantizeAndDequantize <T extends TNumber > Cuantiza y luego descuantifica un tensor.
QuantizeAndDequantize.Options Optional attributes for QuantizeAndDequantize
QuantizeAndDequantizeV3 <T extends TNumber > Cuantiza y luego descuantifica un tensor.
QuantizeAndDequantizeV3.Options Optional attributes for QuantizeAndDequantizeV3
QuantizeAndDequantizeV4 <T extends TNumber > Returns the gradient of `quantization.QuantizeAndDequantizeV4`.
QuantizeAndDequantizeV4.Options Optional attributes for QuantizeAndDequantizeV4
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T extends TNumber > Devuelve el gradiente de `QuantizeAndDequantizeV4`.
QuantizeAndDequantizeV4Grad.Options Optional attributes for QuantizeAndDequantizeV4Grad
QuantizedAdd <V extends TType > Devuelve x + y por elementos, trabajando en buffers cuantificados.
QuantizedAvgPool <T extends TType > Produce el conjunto promedio del tensor de entrada para tipos cuantificados.
QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization <U extends TType > Normalización de lotes cuantificados.
QuantizedBiasAdd <V extends TType > Agrega 'sesgo' de tensor a la 'entrada' de tensor para tipos cuantificados.
QuantizedConcat <T extends TType > Concatena tensores cuantificados a lo largo de una dimensión.
QuantizedConv2d <V extends TType > Calcula una convolución 2D dada la entrada 4D cuantificada y los tensores de filtro.
QuantizedConv2d.Options Optional attributes for QuantizedConv2d
QuantizedConv2DAndRelu <V extends TType >
QuantizedConv2DAndRelu.Options Optional attributes for QuantizedConv2DAndRelu
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V extends TType >
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize.Options Optional attributes for QuantizedConv2DAndReluAndRequantize
QuantizedConv2DAndRequantize <V extends TType >
QuantizedConv2DAndRequantize.Options Optional attributes for QuantizedConv2DAndRequantize
QuantizedConv2DPerChannel <V extends TType > Computes QuantizedConv2D per channel.
QuantizedConv2DPerChannel.Options Optional attributes for QuantizedConv2DPerChannel
QuantizedConv2DWithBias <V extends TType >
QuantizedConv2DWithBias.Options Optional attributes for QuantizedConv2DWithBias
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V extends TType >
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu.Options Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasAndRelu
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W extends TType >
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W extends TType >
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize.Options Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X extends TType >
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize.Options Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V extends TType >
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu.Options Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X extends TType >
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize.Options Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize
QuantizedDepthwiseConv2D <V extends TType > Computes quantized depthwise Conv2D.
QuantizedDepthwiseConv2D.Options Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2D
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V extends TType > Computes quantized depthwise Conv2D with Bias.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias.Options Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2DWithBias
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V extends TType > Computes quantized depthwise Conv2D with Bias and Relu.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu.Options Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W extends TType > Computes quantized depthwise Conv2D with Bias, Relu and Requantize.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize
QuantizedInstanceNorm <T extends TType > Normalización de instancias cuantificadas.
QuantizedInstanceNorm.Options Optional attributes for QuantizedInstanceNorm
QuantizedMatMul <V extends TType > Perform a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b`.
QuantizedMatMul.Options Optional attributes for QuantizedMatMul
QuantizedMatMulWithBias <W extends TType > Performs a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b` with bias add.
QuantizedMatMulWithBias.Options Optional attributes for QuantizedMatMulWithBias
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extends TNumber >
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize.Options Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V extends TType > Perform a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b` with bias add and relu fusion.
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndRelu
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W extends TType > Perform a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b` with bias add and relu and requantize fusion.
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W extends TType >
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize.Options Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize
QuantizedMaxPool <T extends TType > Produce el grupo máximo del tensor de entrada para tipos cuantificados.
QuantizedMul <V extends TType > Devuelve x * y por elementos, trabajando en buffers cuantificados.
QuantizeDownAndShrinkRange <U extends TType > Convert the quantized 'input' tensor into a lower-precision 'output', using the

actual distribution of the values to maximize the usage of the lower bit depth and adjusting the output min and max ranges accordingly.

QuantizedRelu <U extends TType > Computes Quantized Rectified Linear: `max(features, 0)`
QuantizedRelu6 <U extends TType > Computes Quantized Rectified Linear 6: `min(max(features, 0), 6)`
QuantizedReluX <U extends TType > Computes Quantized Rectified Linear X: `min(max(features, 0), max_value)`
QuantizedReshape <T extends TType > Reestructura un tensor cuantificado según la remodelación op.
QuantizedResizeBilinear <T extends TType > Resize quantized `images` to `size` using quantized bilinear interpolation.
QuantizedResizeBilinear.Options Optional attributes for QuantizedResizeBilinear
QueueClose Cierra la cola dada.
QueueClose.Options Optional attributes for QueueClose
QueueDequeue Saca de la cola una tupla de uno o más tensores de la cola dada.
QueueDequeue.Options Optional attributes for QueueDequeue
QueueDequeueMany Dequeues `n` tuples of one or more tensors from the given queue.
QueueDequeueMany.Options Optional attributes for QueueDequeueMany
QueueDequeueUpTo Dequeues `n` tuples of one or more tensors from the given queue.
QueueDequeueUpTo.Options Optional attributes for QueueDequeueUpTo
QueueEnqueue Pone en cola una tupla de uno o más tensores en la cola dada.
QueueEnqueue.Options Optional attributes for QueueEnqueue
QueueEnqueueMany Pone en cola cero o más tuplas de uno o más tensores en la cola dada.
QueueEnqueueMany.Options Optional attributes for QueueEnqueueMany
QueueIsClosed Devuelve verdadero si la cola está cerrada.
QueueRunnerDef
 Protocol buffer representing a QueueRunner. 
QueueRunnerDef.Builder
 Protocol buffer representing a QueueRunner. 
QueueRunnerDefOrBuilder
QueueRunnerProtos
Tamaño de cola Calcula el número de elementos en la cola dada.

R

RaggedBincount <U extends TNumber > Cuenta el número de apariciones de cada valor en una matriz de números enteros.
RaggedBincount.Options Optional attributes for RaggedBincount
RaggedCountSparseOutput <U extends TNumber > Performs sparse-output bin counting for a ragged tensor input.
RaggedCountSparseOutput.Options Optional attributes for RaggedCountSparseOutput
RaggedCross <T extends TType , U extends TNumber > Generates a feature cross from a list of tensors, and returns it as a RaggedTensor.
RaggedGather <T extends TNumber , U extends TType > Gather ragged slices from `params` axis `0` according to `indices`.
RaggedRange <U extends TNumber , T extends TNumber > Devuelve un `RaggedTensor` que contiene las secuencias de números especificadas.
RaggedTensorFromVariant <U extends TNumber , T extends TType > Decodes a `variant` Tensor into a `RaggedTensor`.
RaggedTensorToSparse <U extends TType > Converts a `RaggedTensor` into a `SparseTensor` with the same values.
RaggedTensorToTensor <U extends TType > Crea un tensor denso a partir de un tensor irregular, posiblemente alterando su forma.
RaggedTensorToVariant Codifica un `RaggedTensor` en un tensor `variante`.
RaggedTensorToVariantGradient <U extends TType > Ayudante utilizado para calcular el gradiente de `RaggedTensorToVariant`.
RandomCrop <T extends TNumber > Randomly crop `image`.
RandomCrop.Options Optional attributes for RandomCrop
RandomDataset Crea un conjunto de datos que devuelve números pseudoaleatorios.
RandomDataset Crea un conjunto de datos que devuelve números pseudoaleatorios.
RandomGamma <U extends TNumber > Genera valores aleatorios de las distribuciones Gamma descritas por alfa.
RandomGamma.Options Optional attributes for RandomGamma
RandomGammaGrad <T extends TNumber > Computes the derivative of a Gamma random sample wrt
RandomNormal <T extends TFloating > Initializer that generates tensors with a normal distribution.
RandomPoisson <V extends TNumber > Outputs random values from the Poisson distribution(s) described by rate.
RandomPoisson.Options Optional attributes for RandomPoisson
RandomShuffle <T extends TType > Mezcla aleatoriamente un tensor a lo largo de su primera dimensión.
RandomShuffle.Options Optional attributes for RandomShuffle
RandomShuffleQueue Una cola que aleatoriza el orden de los elementos.
RandomShuffleQueue.Options Optional attributes for RandomShuffleQueue
RandomStandardNormal <U extends TNumber > Genera valores aleatorios de una distribución normal.
RandomStandardNormal.Options Optional attributes for RandomStandardNormal
RandomUniform <T extends TNumber > Initializer that generates tensors with a uniform distribution.
RandomUniform <U extends TNumber > Genera valores aleatorios de una distribución uniforme.
RandomUniform.Options Optional attributes for RandomUniform
RandomUniformInt <U extends TNumber > Genera números enteros aleatorios a partir de una distribución uniforme.
RandomUniformInt.Options Optional attributes for RandomUniformInt
Range <T extends TNumber > Crea una secuencia de números.
RangeDataset Creates a dataset with a range of values.
Rango Devuelve el rango de un tensor.
RawDataBufferFactory Factory of raw data buffers
RawOp A base class for Op implementations that are backed by a single Operation .
RawTensor A tensor which memory has not been mapped to a data space directly accessible from the JVM.
ReaderBaseProtos
EstadoBaseLector
 For serializing and restoring the state of ReaderBase, see
 reader_base.h for details. 
ReaderBaseState.Builder
 For serializing and restoring the state of ReaderBase, see
 reader_base.h for details. 
ReaderBaseStateOrBuilder
ReaderNumRecordsProduced Devuelve el número de registros que ha producido este lector.
ReaderNumWorkUnitsCompleted Devuelve el número de unidades de trabajo que este Lector ha terminado de procesar.
LectorLeer Devuelve el siguiente registro (par clave, valor) producido por un lector.
ReaderReadUpTo Returns up to `num_records` (key, value) pairs produced by a Reader.
ReaderReset Restaurar un lector a su estado limpio inicial.
ReaderRestoreState Restaurar un lector a un estado previamente guardado.
LectorSerializeState Produzca un tensor de cadena que codifique el estado de un lector.
ReadFile Lee y genera todo el contenido del nombre del archivo de entrada.
ReadVariableOp <T extends TType > Lee el valor de una variable.
Real <U extends TNumber > Devuelve la parte real de un número complejo.
RealDiv <T extends TType > Devuelve x/y por elementos para tipos reales.
RebatchConjunto de datos Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote.
RebatchConjunto de datos Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote.
RebatchDataset.Options Optional attributes for RebatchDataset
RebatchDataset.Options Optional attributes for RebatchDataset
RebatchDatasetV2 Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote.
Reciprocal <T extends TType > Calcula el recíproco de x por elementos.
ReciprocalGrad <T extends TType > Computes the gradient for the inverse of `x` wrt its input.
RecordInput Emite registros aleatorios.
RecordInput.Options Optional attributes for RecordInput
Recv <T extends TType > Recibe el tensor nombrado de send_device en recv_device.
Recv <T extends TType > Receives the named tensor from another XLA computation.
Recv.Options Optional attributes for Recv
RecvTPUEmbeddingActivations An op that receives embedding activations on the TPU.
Reduce <T extends TNumber > Encapsulates metrics that perform a reduce operation on the metric values.
Reduce <T extends TNumber > Reduce mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma.
Reduce.Options Optional attributes for Reduce
Reducir todo Calcula el "y lógico" de los elementos en las dimensiones de un tensor.
ReduceAll.Options Optional attributes for ReduceAll
Reducir Cualquiera Calcula el "o lógico" de elementos en las dimensiones de un tensor.
ReduceAny.Options Optional attributes for ReduceAny
ReduceJoin Une un tensor de cadena a través de las dimensiones dadas.
ReduceJoin.Options Optional attributes for ReduceJoin
ReduceMax <T extends TType > Calcula el máximo de elementos en las dimensiones de un tensor.
ReduceMax.Options Optional attributes for ReduceMax
ReduceMin <T extends TType > Calcula el mínimo de elementos en las dimensiones de un tensor.
ReduceMin.Options Optional attributes for ReduceMin
ReduceProd <T extends TType > Calcula el producto de elementos entre las dimensiones de un tensor.
ReduceProd.Options Optional attributes for ReduceProd
ReduceSum <T extends TType > Calcula la suma de elementos en las dimensiones de un tensor.
ReduceSum.Options Optional attributes for ReduceSum
ReduceV2 <T extends TNumber > Reduce mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma.
ReduceV2.Options Optional attributes for ReduceV2
Reducción Type of Loss Reduction

AUTO indicates that the reduction option will be determined by the usage context.

RefEnter <T extends TType > Crea o encuentra un marco secundario y pone "datos" a disposición del marco secundario.
RefEnter.Options Optional attributes for RefEnter
RefExit <T extends TType > Sale del marco actual a su marco principal.
RefIdentity <T extends TType > Devuelve el mismo tensor de referencia que el tensor de referencia de entrada.
RefMerge <T extends TType > Forwards the value of an available tensor from `inputs` to `output`.
RefNextIteration <T extends TType > Hace que su entrada esté disponible para la siguiente iteración.
RefSelect <T extends TType > Reenvía el elemento "índice" de "entradas" a "salida".
RefSwitch <T extends TType > Forwards the ref tensor `data` to the output port determined by `pred`.
RegexFullMatch Compruebe si la entrada coincide con el patrón de expresiones regulares.
RegexReplace Replaces matches of the `pattern` regular expression in `input` with the replacement string provided in `rewrite`.
RegexReplace.Options Optional attributes for RegexReplace
RegistrarseConjunto de datos Registra un conjunto de datos con el servicio tf.data.
RelativeDimensionalSpace
Relu <T extends TType > Computes rectified linear: `max(features, 0)`.
ReLU <T extends TNumber > Rectified Linear Unit(ReLU) activation.
Relu6 <T extends TNumber > Computes rectified linear 6: `min(max(features, 0), 6)`.
Relu6Grad <T extends TNumber > Computes rectified linear 6 gradients for a Relu6 operation.
ReluGrad <T extends TNumber > Computes rectified linear gradients for a Relu operation.
RemoteFusedGraphExecute Execute a sub graph on a remote processor.
RemoteFusedGraphExecuteInfo
 Protocol buffer representing a handle to a tensorflow resource. 
RemoteFusedGraphExecuteInfo.Builder
 Protocol buffer representing a handle to a tensorflow resource. 
RemoteFusedGraphExecuteInfo.TensorShapeTypeProto Protobuf type tensorflow.RemoteFusedGraphExecuteInfo.TensorShapeTypeProto
RemoteFusedGraphExecuteInfo.TensorShapeTypeProto.Builder Protobuf type tensorflow.RemoteFusedGraphExecuteInfo.TensorShapeTypeProto
RemoteFusedGraphExecuteInfo.TensorShapeTypeProtoOrBuilder
RemoteFusedGraphExecuteInfoOrBuilder
RemoteFusedGraphExecuteInfoProto
RemoteProfilerSessionManagerOptions
 Options for remote profiler session manager. 
RemoteProfilerSessionManagerOptions.Builder
 Options for remote profiler session manager. 
RemoteProfilerSessionManagerOptionsOrBuilder
RemoteTensorHandle Protobuf type tensorflow.eager.RemoteTensorHandle
RemoteTensorHandle.Builder Protobuf type tensorflow.eager.RemoteTensorHandle
RemoteTensorHandleOrBuilder
RemoteTensorHandleProtos
RepeatDataset Creates a dataset that emits the outputs of `input_dataset` `count` times.
ReplicaId Replica ID.
ReplicatedInput <T extends TType > Conecta N entradas a un cálculo de TPU replicado de N vías.
Opciones de entrada replicada Atributos opcionales para ReplicatedInput
ReplicatedOutput <T extends TType > Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation.
ReplicateMetadata Metadata indicating how the TPU computation should be replicated.
ReplicateMetadata.Options Optional attributes for ReplicateMetadata
Rango de recuantización Calcula un rango que cubre los valores reales presentes en un tensor cuantificado.
RequantizationRangePerChannel Computes requantization range per channel.
Requantize <U extends TType > Converts the quantized `input` tensor into a lower-precision `output`.
RequantizePerChannel <U extends TType > Requantizes input with min and max values known per channel.
RequestedExitCode Protobuf type tensorflow.RequestedExitCode
RequestedExitCode.Builder Protobuf type tensorflow.RequestedExitCode
RequestedExitCodeOrBuilder
Reshape <T extends TType > Reforma un tensor.
ResizeArea Resize `images` to `size` using area interpolation.
ResizeArea.Options Optional attributes for ResizeArea
ResizeBicubic Resize `images` to `size` using bicubic interpolation.
ResizeBicubic.Options Optional attributes for ResizeBicubic
ResizeBicubicGrad <T extends TNumber > Computes the gradient of bicubic interpolation.
ResizeBicubicGrad.Options Optional attributes for ResizeBicubicGrad
ResizeBilinear Resize `images` to `size` using bilinear interpolation.
ResizeBilinear.Options Optional attributes for ResizeBilinear
ResizeBilinearGrad <T extends TNumber > Computes the gradient of bilinear interpolation.
ResizeBilinearGrad.Options Optional attributes for ResizeBilinearGrad
ResizeNearestNeighbor <T extends TNumber > Resize `images` to `size` using nearest neighbor interpolation.
ResizeNearestNeighbor.Options Optional attributes for ResizeNearestNeighbor
ResizeNearestNeighborGrad <T extends TNumber > Computes the gradient of nearest neighbor interpolation.
ResizeNearestNeighborGrad.Options Optional attributes for ResizeNearestNeighborGrad
ResourceAccumulatorApplyGradient Aplica un gradiente a un acumulador determinado.
RecursoAcumuladorNumAcumulado Devuelve el número de gradientes agregados en los acumuladores dados.
ResourceAccumulatorSetGlobalStep Actualiza el acumulador con un nuevo valor para global_step.
ResourceAccumulatorTakeGradient <T extends TType > Extrae el gradiente promedio en el ConditionalAccumulator dado.
ResourceApplyAdadelta Actualice '*var' según el esquema adadelta.
ResourceApplyAdadelta.Options Optional attributes for ResourceApplyAdadelta
RecursoAplicarAdagrad Actualice '*var' según el esquema adagrad.
ResourceApplyAdagrad.Options Optional attributes for ResourceApplyAdagrad
ResourceApplyAdagradDa Actualice '*var' según el esquema de adagrad proximal.
ResourceApplyAdagradDa.Options Optional attributes for ResourceApplyAdagradDa
RecursoAplicarAdam Actualice '*var' según el algoritmo de Adam.
ResourceApplyAdam.Options Optional attributes for ResourceApplyAdam
ResourceApplyAdaMax Update '*var' according to the AdaMax algorithm.
ResourceApplyAdaMax.Options Optional attributes for ResourceApplyAdaMax
RecursoAplicarAdamConAmsgrad Actualice '*var' según el algoritmo de Adam.
ResourceApplyAdamWithAmsgrad.Options Optional attributes for ResourceApplyAdamWithAmsgrad
ResourceApplyAddSign Actualice '*var' según la actualización de AddSign.
ResourceApplyAddSign.Options Optional attributes for ResourceApplyAddSign
ResourceApplyCenteredRmsProp Actualice '*var' según el algoritmo RMSProp centrado.
ResourceApplyCenteredRmsProp.Options Optional attributes for ResourceApplyCenteredRmsProp
AplicarRecursoFtrl Actualice '*var' según el esquema Ftrl-proximal.
ResourceApplyFtrl.Options Optional attributes for ResourceApplyFtrl
ResourceApplyGradientDescent Actualice '*var' restándole 'alfa' * 'delta'.
ResourceApplyGradientDescent.Options Optional attributes for ResourceApplyGradientDescent
ResourceApplyKerasMomentum Actualice '*var' según el esquema de impulso.
ResourceApplyKerasMomentum.Options Optional attributes for ResourceApplyKerasMomentum
ResourceApplyMomentum Actualice '*var' según el esquema de impulso.
ResourceApplyMomentum.Options Optional attributes for ResourceApplyMomentum
ResourceApplyPowerSign Actualice '*var' según la actualización de AddSign.
ResourceApplyPowerSign.Options Optional attributes for ResourceApplyPowerSign
ResourceApplyProximalAdagrad Actualice '*var' y '*accum' según FOBOS con la tasa de aprendizaje de Adagrad.
ResourceApplyProximalAdagrad.Options Optional attributes for ResourceApplyProximalAdagrad
ResourceApplyProximalGradientDescent Actualice '*var' como algoritmo FOBOS con tasa de aprendizaje fija.
ResourceApplyProximalGradientDescent.Options Optional attributes for ResourceApplyProximalGradientDescent
ResourceApplyRmsProp Actualice '*var' según el algoritmo RMSProp.
ResourceApplyRmsProp.Options Optional attributes for ResourceApplyRmsProp
Acumulador condicional de recursos Un acumulador condicional para agregar gradientes.
ResourceConditionalAccumulator.Options Optional attributes for ResourceConditionalAccumulator
ResourceCountUpTo <T extends TNumber > Incrementa la variable señalada por 'recurso' hasta que alcanza el 'límite'.
ResourceDtypeAndShape Protobuf type tensorflow.eager.ResourceDtypeAndShape
ResourceDtypeAndShape.Builder Protobuf type tensorflow.eager.ResourceDtypeAndShape
ResourceDtypeAndShapeOrBuilder
ResourceGather <U extends TType > Reúna porciones de la variable a la que apunta el "recurso" de acuerdo con los "índices".
Opciones de recopilación de recursos Atributos opcionales para ResourceGather
ResourceGatherNd <U extends TType >
ResourceHandle
ResourceHandleProto
 Protocol buffer representing a handle to a tensorflow resource. 
ResourceHandleProto.Builder
 Protocol buffer representing a handle to a tensorflow resource. 
ResourceHandleProto.DtypeAndShape
 Protocol buffer representing a pair of (data type, tensor shape). 
ResourceHandleProto.DtypeAndShape.Builder
 Protocol buffer representing a pair of (data type, tensor shape). 
ResourceHandleProto.DtypeAndShapeOrBuilder
ResourceHandleProtoOrBuilder
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`.
Dispersión de recursosNdAgregar Aplica una suma escasa a valores individuales o sectores en una variable.
ResourceScatterNdAdd.Options Optional attributes for ResourceScatterNdAdd
ResourceScatterNdMax
ResourceScatterNdMax.Options Optional attributes for ResourceScatterNdMax
ResourceScatterNdMin
ResourceScatterNdMin.Options Optional attributes for ResourceScatterNdMin
ResourceScatterNdSub Aplica resta dispersa a valores individuales o sectores en una variable.
Opciones de ResourceScatterNdSub. Atributos opcionales para ResourceScatterNdSub
ResourceScatterNdUpdate Aplica "actualizaciones" dispersas a valores o sectores individuales dentro de un determinado

variable según `índices`.

ResourceScatterNdUpdate.Options Optional attributes for ResourceScatterNdUpdate
ResourceScatterSub Subtracts sparse updates from the variable referenced by `resource`.
ResourceScatterUpdate Assigns sparse updates to the variable referenced by `resource`.
ResourceSparseApplyAdadelta var: Debe ser de una Variable().
ResourceSparseApplyAdadelta.Options Optional attributes for ResourceSparseApplyAdadelta
ResourceSparseApplyAdagrad Actualice las entradas relevantes en '*var' y '*accum' según el esquema adagrad.
ResourceSparseApplyAdagrad.Options Optional attributes for ResourceSparseApplyAdagrad
ResourceSparseApplyAdagradDa Actualice las entradas en '*var' y '*accum' según el esquema adagrad proximal.
ResourceSparseApplyAdagradDa.Options Optional attributes for ResourceSparseApplyAdagradDa
ResourceSparseApplyAdagradV2 Actualice las entradas relevantes en '*var' y '*accum' según el esquema adagrad.
ResourceSparseApplyAdagradV2.Options Optional attributes for ResourceSparseApplyAdagradV2
ResourceSparseApplyCenteredRmsProp Actualice '*var' según el algoritmo RMSProp centrado.
ResourceSparseApplyCenteredRmsProp.Options Optional attributes for ResourceSparseApplyCenteredRmsProp
ResourceSparseApplyFtrl Actualice las entradas relevantes en '*var' según el esquema Ftrl-proximal.
ResourceSparseApplyFtrl.Options Optional attributes for ResourceSparseApplyFtrl
ResourceSparseApplyKerasMomentum Actualice las entradas relevantes en '*var' y '*accum' según el esquema de impulso.
ResourceSparseApplyKerasMomentum.Options Optional attributes for ResourceSparseApplyKerasMomentum
ResourceSparseApplyMomentum Actualice las entradas relevantes en '*var' y '*accum' según el esquema de impulso.
ResourceSparseApplyMomentum.Options Optional attributes for ResourceSparseApplyMomentum
ResourceSparseApplyProximalAdagrad Entradas de actualización escasas en '*var' y '*accum' según el algoritmo FOBOS.
ResourceSparseApplyProximalAdagrad.Options Optional attributes for ResourceSparseApplyProximalAdagrad
ResourceSparseApplyProximalGradientDescent Actualización escasa '*var' como algoritmo Fobos con tasa de aprendizaje fija.
ResourceSparseApplyProximalGradientDescent.Options Optional attributes for ResourceSparseApplyProximalGradientDescent
ResourceSparseApplyRmsProp Actualice '*var' según el algoritmo RMSProp.
ResourceSparseApplyRmsProp.Options Optional attributes for ResourceSparseApplyRmsProp
ResourceStridedSliceAssign Asigne "valor" a la referencia de valor l dividida de "ref".
ResourceStridedSliceAssign.Options Optional attributes for ResourceStridedSliceAssign
Restaurar Restaura tensores desde un punto de control V2.
RestoreSlice <T extends TType > Restores a tensor from checkpoint files.
RestoreSlice.Options Optional attributes for RestoreSlice
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters Retrieve Adadelta embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters.Options Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug Retrieve Adadelta embedding parameters with debug support.
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug.Options Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters Retrieve Adagrad embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters.Options Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug Retrieve Adagrad embedding parameters with debug support.
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug.Options Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug
RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters Retrieve ADAM embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters.Options Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters
RetrieveTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug Retrieve ADAM embedding parameters with debug support.
RetrieveTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug.Options Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug
RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters Retrieve centered RMSProp embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters.Options Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters Retrieve FTRL embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters.Options Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug Retrieve FTRL embedding parameters with debug support.
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug.Options Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug
RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters Retrieve MDL Adagrad Light embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters.Options Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters Retrieve Momentum embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters.Options Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug Retrieve Momentum embedding parameters with debug support.
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug.Options Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters Retrieve proximal Adagrad embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug Retrieve proximal Adagrad embedding parameters with debug support.
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug.Options Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters.Options Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug.Options Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters Retrieve RMSProp embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters.Options Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug Retrieve RMSProp embedding parameters with debug support.
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug.Options Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug
RecuperarTPUEmbeddingEstocásticoGradientDescentParameters Recuperar los parámetros de incrustación de SGD.
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters.Options Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug Retrieve SGD embedding parameters with debug support.
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug.Options Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug
Reverse <T extends TType > Invierte dimensiones específicas de un tensor.
ReverseSequence <T extends TType > Invierte cortes de longitud variable.
Opciones de secuencia inversa Atributos opcionales para ReverseSequence
Configuración de reescritura
 Graph rewriting is experimental and subject to change, not covered by any
 API stability guarantees. 
RewriterConfig.Builder
 Graph rewriting is experimental and subject to change, not covered by any
 API stability guarantees. 
RewriterConfig.CpuLayout
 Enum for layout conversion between NCHW and NHWC on CPU. 
RewriterConfig.CustomGraphOptimizer
 Message to describe custom graph optimizer and its parameters
 
Protobuf tipo tensorflow.RewriterConfig.CustomGraphOptimizer
RewriterConfig.CustomGraphOptimizer.Builder
 Message to describe custom graph optimizer and its parameters
 
Protobuf tipo tensorflow.RewriterConfig.CustomGraphOptimizer
RewriterConfig.CustomGraphOptimizerOrBuilder
RewriterConfig.MemOptType Protobuf enumeración tensorflow.RewriterConfig.MemOptType
RewriterConfig.NumIterationsType
 Enum controlling the number of times to run optimizers. 
RewriterConfig.Toggle Protobuf enumeración tensorflow.RewriterConfig.Toggle
ReescritorConfigOrBuilder
RewriterConfigProtos
Rfft <U extends TType > Real-valued fast Fourier transform.
Rfft2d <U extends TType > 2D real-valued fast Fourier transform.
Rfft3d <U extends TType > 3D real-valued fast Fourier transform.
RgbToHsv <T extends TNumber > Convierte una o más imágenes de RGB a HSV.
RightShift <T extends TNumber > Elementwise computes the bitwise right-shift of `x` and `y`.
Rint <T extends TNumber > Devuelve el número entero de elemento más cercano a x.
RMSProp Optimizer that implements the RMSProp algorithm.
RngReadAndSkip Avanza el contador de un RNG basado en contadores.
RngSkip Avanza el contador de un RNG basado en contadores.
Roll <T extends TType > Rueda los elementos de un tensor a lo largo de un eje.
Round <T extends TType > Redonde los valores de un tensor al entero más cercano, en cuanto al elemento.
Rpc Perform batches of RPC requests.
Rpc.Options Optional attributes for Rpc
Opciones RPC Protobuf type tensorflow.RPCOptions
RPCOptions.Builder Protobuf type tensorflow.RPCOptions
RPCOptionsOrBuilder
Rsqrt <T extends TType > Calcula recíproco de la raíz cuadrada de x elemento en cuanto al elemento.
RsqrtGrad <T extends TType > Computes the gradient for the rsqrt of `x` wrt its input.
Ejecutar configuración
 Run-specific items such as arguments to the test / benchmark. 
EjecutarConfiguración.Builder
 Run-specific items such as arguments to the test / benchmark. 
RunConfigurationOrBuilder
RunMetadata
 Metadata output (i.e., non-Tensor) for a single Run() call. 
RunMetadata.Builder
 Metadata output (i.e., non-Tensor) for a single Run() call. 
EjecutarMetadata.FunctionGraphs Protobuf tipo tensorflow.RunMetadata.FunctionGraphs
RunMetadata.FunctionGraphs.Builder Protobuf tipo tensorflow.RunMetadata.FunctionGraphs
RunMetadata.FunctionGraphsOrBuilder
RunMetadataOrBuilder
Opciones de ejecución
 Options for a single Run() call. 
EjecutarOpciones.Builder
 Options for a single Run() call. 
Opciones de ejecución.Experimental
 Everything inside Experimental is subject to change and is not subject
 to API stability guarantees in
 https://www.tensorflow.org/guide/version_compat. 
RunOptions.Experimental.Builder
 Everything inside Experimental is subject to change and is not subject
 to API stability guarantees in
 https://www.tensorflow.org/guide/version_compat. 
RunOptions.Experimental.RunHandlerPoolOptions
 Options for run handler thread pool. 
RunOptions.Experimental.RunHandlerPoolOptions.Builder
 Options for run handler thread pool. 
RunOptions.Experimental.RunHandlerPoolOptionsOrBuilder
RunOptions.ExperimentalOrBuilder
RunOptions.TraceLevel
 TODO(pbar) Turn this into a TraceOptions proto which allows
 tracing to be controlled in a more orthogonal manner?
 
Protobuf enum tensorflow.RunOptions.TraceLevel
RunOptionsOrBuilder

S

SampleDistortedBoundingBox <T extends TNumber > Genere un solo cuadro delimitador distorsionado al azar para una imagen.
SampleDistortedBoundingBox.Options Optional attributes for SampleDistortedBoundingBox
Conjunto de datos de muestreo Crea un conjunto de datos que toma una muestra de Bernoulli del contenido de otro conjunto de datos.
Ahorrar Guarda tensores en formato de punto de control V2.
SaveableObject Protobuf type tensorflow.SaveableObject
SaveableObject.Builder Protobuf type tensorflow.SaveableObject
SaveableObjectOrBuilder
Activo guardado
 A SavedAsset points to an asset in the MetaGraph. 
Generador de activos guardados
 A SavedAsset points to an asset in the MetaGraph. 
SavedAssetOrBuilder
SavedBareConcreteFunction Protobuf type tensorflow.SavedBareConcreteFunction
SavedBareConcreteFunction.Builder Protobuf type tensorflow.SavedBareConcreteFunction
SavedBareConcreteFunctionOrBuilder
SavedConcreteFunction
 Stores low-level information about a concrete function. 
SavedConcreteFunction.Builder
 Stores low-level information about a concrete function. 
SavedConcreteFunctionOrBuilder
SavedConstant Protobuf type tensorflow.SavedConstant
SavedConstant.Builder Protobuf type tensorflow.SavedConstant
SavedConstantOrBuilder
SavedFunction
 A function with multiple signatures, possibly with non-Tensor arguments. 
SavedFunction.Builder
 A function with multiple signatures, possibly with non-Tensor arguments. 
SavedFunctionOrBuilder
Modelo guardado
 SavedModel is the high level serialization format for TensorFlow Models. 
Modelo guardado.Constructor
 SavedModel is the high level serialization format for TensorFlow Models. 
SavedModelBundle SavedModelBundle represents a model loaded from storage.
SavedModelBundle.Exporter Options for exporting a SavedModel.
SavedModelBundle.Loader Options for loading a SavedModel.
SavedModelOrBuilder
SavedModelProtos
SavedObject Protobuf type tensorflow.SavedObject
SavedObject.Builder Protobuf type tensorflow.SavedObject
SavedObject.KindCase
SavedObjectGraph Protobuf type tensorflow.SavedObjectGraph
SavedObjectGraph.Builder Protobuf type tensorflow.SavedObjectGraph
SavedObjectGraphOrBuilder
SavedObjectGraphProtos
SavedObjectOrBuilder
recurso guardado
 A SavedResource represents a TF object that holds state during its lifetime. 
Recursos guardados.Builder
 A SavedResource represents a TF object that holds state during its lifetime. 
SavedResourceOrBuilder
SavedSlice
 Saved tensor slice: it stores the name of the tensors, the slice, and the
 raw data. 
SavedSlice.Builder
 Saved tensor slice: it stores the name of the tensors, the slice, and the
 raw data. 
SavedSliceMeta
 Metadata describing the set of slices of the same tensor saved in a
 checkpoint file. 
SavedSliceMeta.Builder
 Metadata describing the set of slices of the same tensor saved in a
 checkpoint file. 
SavedSliceMetaOrBuilder
SavedSliceOrBuilder
SavedTensorSliceMeta
 Metadata describing the set of tensor slices saved in a checkpoint file. 
SavedTensorSliceMeta.Builder
 Metadata describing the set of tensor slices saved in a checkpoint file. 
SavedTensorSliceMetaOrBuilder
SavedTensorSliceProtos
SavedTensorSlices
 Each record in a v3 checkpoint file is a serialized SavedTensorSlices
 message. 
SavedTensorSlices.Builder
 Each record in a v3 checkpoint file is a serialized SavedTensorSlices
 message. 
SavedTensorSlicesOrBuilder
SavedUserObject
 A SavedUserObject is an object (in the object-oriented language of the
 TensorFlow program) of some user- or framework-defined class other than
 those handled specifically by the other kinds of SavedObjects. 
SavedUserObject.Builder
 A SavedUserObject is an object (in the object-oriented language of the
 TensorFlow program) of some user- or framework-defined class other than
 those handled specifically by the other kinds of SavedObjects. 
SavedUserObjectOrBuilder
Variable guardada
 Represents a Variable that is initialized by loading the contents from the
 checkpoint. 
Variable guardada.Constructor
 Represents a Variable that is initialized by loading the contents from the
 checkpoint. 
Variable guardada o constructor
SaverDef
 Protocol buffer representing the configuration of a Saver. 
SaverDef.Builder
 Protocol buffer representing the configuration of a Saver. 
SaverDef.CheckpointFormatVersion
 A version number that identifies a different on-disk checkpoint format. 
SaverDefOrBuilder
SaverProtos
SaveSliceInfoDef Protobuf type tensorflow.SaveSliceInfoDef
SaveSliceInfoDef.Builder Protobuf type tensorflow.SaveSliceInfoDef
SaveSliceInfoDefOrBuilder
SaveSlices Guarda las rodajas de tensores de entrada al disco.
ScalarSummary Outputs a `Summary` protocol buffer with scalar values.
Escalar y traducir
ScaleAndTranslate.Options Optional attributes for ScaleAndTranslate
ScaleAndTranslateGrad <T extends TNumber >
ScaleAndTranslateGrad.Options Optional attributes for ScaleAndTranslateGrad
ScatterAdd <T extends TType > Agrega actualizaciones dispersas a una referencia variable.
ScatterAdd.Options Optional attributes for ScatterAdd
ScatterDiv <T extends TType > Divide una referencia de variable por actualizaciones dispersas.
ScatterDiv.Options Optional attributes for ScatterDiv
ScatterMax <T extends TNumber > Reduce las actualizaciones escasas a una referencia variable utilizando la operación `max`.
ScatterMax.Options Optional attributes for ScatterMax
ScatterMin <T extends TNumber > Reduce las actualizaciones escasas a una referencia variable utilizando la operación "min".
ScatterMin.Options Optional attributes for ScatterMin
ScatterMul <T extends TType > Multiplica las actualizaciones dispersas en una referencia variable.
ScatterMul.Options Optional attributes for ScatterMul
ScatterNd <U extends TType > Distribuya las "actualizaciones" en un nuevo tensor según los "índices".
ScatterNdAdd <T extends TType > Aplica una suma escasa a valores individuales o sectores en una variable.
Opciones de dispersiónNdAdd. Atributos opcionales para ScatterNdAdd
ScatterNdMax <T extends TType > Calcula el máximo por elementos.
ScatterNdMax.Options Optional attributes for ScatterNdMax
ScatterNdMin <T extends TType > Calcula el mínimo por elementos.
ScatterNdMin.Options Optional attributes for ScatterNdMin
ScatterNdNonAliasingAdd <T extends TType > Aplica una adición escasa a la "entrada" utilizando valores o sectores individuales

de `actualizaciones` según índices `índices`.

ScatterNdSub <T extends TType > Aplica resta dispersa a valores individuales o sectores en una variable.
ScatterNdSub.Options Optional attributes for ScatterNdSub
ScatterNdUpdate <T extends TType > Aplica "actualizaciones" dispersas a valores o sectores individuales dentro de un determinado

variable según `índices`.

Opciones de dispersiónNdUpdate. Atributos opcionales para ScatterNdUpdate
ScatterSub <T extends TType > Resta actualizaciones dispersas a una referencia variable.
Opciones de subdispersión Atributos opcionales para ScatterSub
ScatterUpdate <T extends TType > Aplica actualizaciones dispersas a una referencia de variable.
ScatterUpdate.Options Optional attributes for ScatterUpdate
Alcance Manages groups of related properties when creating Tensorflow Operations, such as a common name prefix.
Opciones de asignación de ámbito Protobuf tipo tensorflow.ScopedAllocatorOptions
ScopedAllocatorOptions.Builder Protobuf tipo tensorflow.ScopedAllocatorOptions
ScopedAllocatorOptionsOrBuilder
SdcaFprint Computes fingerprints of the input strings.
SdcaOptimizer Distributed version of Stochastic Dual Coordinate Ascent (SDCA) optimizer for

linear models with L1 + L2 regularization.

SdcaOptimizer.Options Optional attributes for SdcaOptimizer
SdcaShrinkL1 Applies L1 regularization shrink step on the parameters.
SegmentMax <T extends TNumber > Calcula el máximo a lo largo de segmentos de un tensor.
SegmentMean <T extends TType > Computes the mean along segments of a tensor.
SegmentMin <T extends TNumber > Calcula el mínimo a lo largo de segmentos de un tensor.
SegmentProd <T extends TType > Calcula el producto a lo largo de segmentos de un tensor.
SegmentSum <T extends TType > Calcula la suma a lo largo de segmentos de un tensor.
Select <T extends TType >
SelfAdjointEig <T extends TType > Computes the eigen decomposition of one or more square self-adjoint matrices.
SelfAdjointEig <T extends TType > Computes the eigen decomposition of a batch of self-adjoint matrices

(Note: Only real inputs are supported).

SelfAdjointEig.Options Optional attributes for SelfAdjointEig
Selu <T extends TNumber > Computes scaled exponential linear: `scale * alpha * (exp(features) - 1)`

if < 0, `scale * features` otherwise.

SELU <T extends TFloating > Scaled Exponential Linear Unit (SELU).
SeluGrad <T extends TNumber > Computes gradients for the scaled exponential linear (Selu) operation.
Enviar Sends the named tensor from send_device to recv_device.
Enviar Sends the named tensor to another XLA computation.
Send.Options Optional attributes for Send
SendTPUEmbeddingGradients Performs gradient updates of embedding tables.
SequenceExample Protobuf type tensorflow.SequenceExample
SequenceExample.Builder Protobuf type tensorflow.SequenceExample
SequenceExampleOrBuilder
SerializeIterator Converts the given `resource_handle` representing an iterator to a variant tensor.
SerializeIterator.Options Optional attributes for SerializeIterator
SerializeManySparse <U extends TType > Serialize an `N`-minibatch `SparseTensor` into an `[N, 3]` `Tensor` object.
SerializeSparse <U extends TType > Serialize a `SparseTensor` into a `[3]` `Tensor` object.
SerializeTensor Transforma un tensor en un proto de tensorproto serializado.
Servidor An in-process TensorFlow server, for use in distributed training.
ServerDef
 Defines the configuration of a single TensorFlow server. 
ServerDef.Builder
 Defines the configuration of a single TensorFlow server. 
ServerDefOrBuilder
ServerProtos
ServiceConfig
ServiceConfig.DispatcherConfig
 Configuration for a tf.data service DispatchServer. 
ServiceConfig.DispatcherConfig.Builder
 Configuration for a tf.data service DispatchServer. 
ServiceConfig.DispatcherConfigOrBuilder
ServiceConfig.WorkerConfig
 Configuration for a tf.data service WorkerServer. 
ServiceConfig.WorkerConfig.Builder
 Configuration for a tf.data service WorkerServer. 
ServiceConfig.WorkerConfigOrBuilder
Sesión Driver for Graph execution.
Session.Run Output tensors and metadata obtained when executing a session.
Session.Runner Run Operation s and evaluate Tensors .
SessionLog
 Protocol buffer used for logging session state. 
SessionLog.Builder
 Protocol buffer used for logging session state. 
SessionLog.SessionStatus Protobuf enum tensorflow.SessionLog.SessionStatus
SessionLogOrBuilder
Metadatos de sesión
 Metadata about the session. 
SesiónMetadatos.Builder
 Metadata about the session. 
SessionMetadataOrBuilder
SetDiff1d <T extends TType , U extends TNumber > Calcula la diferencia entre dos listas de números o cadenas.
Establecer tamaño Número de elementos únicos a lo largo de la última dimensión del "conjunto" de entrada.
SetSize.Options Optional attributes for SetSize
SetsOps Implementation of set operations
SetsOps.Operation Enumeration containing the string operation values to be passed to the TensorFlow Sparse Ops function ERROR(/SparseOps#denseToDenseSetOperation)
SetStatsAggregatorDataset
SetStatsAggregatorDataset
Forma The shape of a Tensor or NdArray .
Shape <U extends TNumber > Devuelve la forma de un tensor.
Shape_inference_func_TF_ShapeInferenceContext_TF_Status
Conformado Any data container with a given Shape .
ShapeN <U extends TNumber > Returns shape of tensors.
formas An operator providing methods on org.tensorflow.op.core.Shape tensors and 1d operands that represent the dimensions of a shape.
ShapeUtils Various methods for processing with Shapes and Operands
Conjunto de datos de fragmentos Crea un `Conjunto de datos` que incluye solo 1/`num_shards` de este conjunto de datos.
ShardDataset.Options Optional attributes for ShardDataset
Nombre de archivo fragmentado Genere un nombre de archivo fragmentado.
Especificaciones de archivo fragmentado Genere un patrón global que coincida con todos los nombres de archivos fragmentados.
Sharding <T extends TType > An op which shards the input based on the given sharding attribute.
ShortDataBuffer A DataBuffer of shorts.
ShortDataLayout <S extends DataBuffer <?>> Un DataLayout que convierte datos almacenados en un búfer en cortos.
ShortDenseNdArray
ShortNdArray Un NdArray de pantalones cortos.
ShuffleAndRepeatDataset
ShuffleAndRepeatDataset.Options Optional attributes for ShuffleAndRepeatDataset
ShuffleDataset
ShuffleDataset.Options Optional attributes for ShuffleDataset
ShutdownDistributedTPU Shuts down a running distributed TPU system.
Sigmoid <T extends TFloating > Activación sigmoidea.
Sigmoid <T extends TType > Computes sigmoid of `x` element-wise.
SigmoidCrossEntropyWithLogits
SigmoidGrad <T extends TType > Computes the gradient of the sigmoid of `x` wrt its input.
Sign <T extends TType > Devuelve una indicación de elemento del signo de un número.
Firma Describe the inputs and outputs of an executable entity, such as a ConcreteFunction , among other useful metadata.
Signature.Builder Builds a new function signature.
Signature.TensorDescription
SignatureDef
 SignatureDef defines the signature of a computation supported by a TensorFlow
 graph. 
SignatureDef.Builder
 SignatureDef defines the signature of a computation supported by a TensorFlow
 graph. 
SignatureDefOrBuilder
Sin <T extends TType > Calcula el seno de x elemento en cuanto a elemento.
SingleElementSequence <T, U extends NdArray <T>> A sequence of one single element
Sinh <T extends TType > Calcula el seno hiperbólico de x elemento en cuanto a elementos.
Size <U extends TNumber > Devuelve el tamaño de un tensor.
SkipDataset
SkipDataset Creates a dataset that skips `count` elements from the `input_dataset`.
Skipgram Parses a text file and creates a batch of examples.
Skipgram.Options Optional attributes for Skipgram
Conjunto de datos de sueño
Conjunto de datos de sueño
Slice <T extends TType > Devuelve una porción de la 'entrada'.
SlicingElementSequence <T, U extends NdArray <T>> A sequence creating a new NdArray instance (slice) for each element of an iteration
Conjunto de datos de ventana deslizante Crea un conjunto de datos que pasa una ventana deslizante sobre `input_dataset`.
Conjunto de datos de ventana deslizante Crea un conjunto de datos que pasa una ventana deslizante sobre `input_dataset`.
Snapshot <T extends TType > Devuelve una copia del tensor de entrada.
Instantánea Protobuf type tensorflow.SnapShot
SnapShot.Builder Protobuf type tensorflow.SnapShot
SnapshotMetadataRecord
 This stores the metadata information present in each snapshot record. 
SnapshotMetadataRecord.Builder
 This stores the metadata information present in each snapshot record. 
SnapshotMetadataRecordOrBuilder
SnapShotOrBuilder
SnapshotProtos
SnapshotRecord
 Each SnapshotRecord represents one batch of pre-processed input data. 
SnapshotRecord.Builder
 Each SnapshotRecord represents one batch of pre-processed input data. 
SnapshotRecordOrBuilder
SnapshotTensorMetadata
 Metadata for all the tensors in a Snapshot Record. 
SnapshotTensorMetadata.Builder
 Metadata for all the tensors in a Snapshot Record. 
SnapshotTensorMetadataOrBuilder
SobolSample <T extends TNumber > Genera puntos a partir de la secuencia de Sobol.
Softmax <T extends TFloating > Softmax converts a real vector to a vector of categorical probabilities.
Softmax <T extends TNumber > Calcula las activaciones de Softmax.
SoftmaxCrossEntropyWithLogits
SoftmaxCrossEntropyWithLogits <T extends TNumber > Calcula el costo y los gradientes de la entropía cruzada Softmax para retroceso.
Softplus <T extends TFloating > Softplus activation function, softplus(x) = log(exp(x) + 1) .
Softplus <T extends TNumber > Computes softplus: `log(exp(features) + 1)`.
SoftplusGrad <T extends TNumber > Computes softplus gradients for a softplus operation.
Softsign <T extends TFloating > Softsign activation function, softsign(x) = x / (abs(x) + 1) .
Softsign <T extends TNumber > Computes softsign: `features / (abs(features) + 1)`.
SoftsignGrad <T extends TNumber > Computes softsign gradients for a softsign operation.
Solve <T extends TType > Solves systems of linear equations.
Solve.Options Optional attributes for Solve
Sort <T extends TType > Wraps the XLA Sort operator, documented at

https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort .

Archivo fuente
 Content of a source file involved in the execution of the debugged TensorFlow
 program. 
FuenteFile.Builder
 Content of a source file involved in the execution of the debugged TensorFlow
 program. 
SourceFileOrBuilder
SpaceToBatch <T extends TType > SpaceToBatch for 4-D tensors of type T.
SpaceToBatchNd <T extends TType > SpaceToBatch para tensores ND de tipo T.
SpaceToDepth <T extends TType > SpaceToDepth for tensors of type T.
SpaceToDepth.Options Optional attributes for SpaceToDepth
SparseAccumulatorApplyGradient Aplica un gradiente escaso a un acumulador dado.
SparseAccumulatorTakeGradient <T extends TType > Extracts the average sparse gradient in a SparseConditionalAccumulator.
SparseAdd <T extends TType > Adds two `SparseTensor` objects to produce another `SparseTensor`.
SparseAddGrad <T extends TType > The gradient operator for the SparseAdd op.
SparseApplyAdadelta <T extends TType > var: Debe ser de una Variable().
SparseApplyAdadelta.Options Optional attributes for SparseApplyAdadelta
SparseApplyAdagrad <T extends TType > Actualice las entradas relevantes en '*var' y '*accum' según el esquema adagrad.
SparseApplyAdagrad.Options Optional attributes for SparseApplyAdagrad
SparseApplyAdagradDa <T extends TType > Actualice las entradas en '*var' y '*accum' según el esquema adagrad proximal.
SparseApplyAdagradDa.Options Optional attributes for SparseApplyAdagradDa
SparseApplyCenteredRmsProp <T extends TType > Actualice '*var' según el algoritmo RMSProp centrado.
SparseApplyCenteredRmsProp.Options Optional attributes for SparseApplyCenteredRmsProp
SparseApplyFtrl <T extends TType > Actualice las entradas relevantes en '*var' según el esquema Ftrl-proximal.
SparseApplyFtrl.Options Optional attributes for SparseApplyFtrl
SparseApplyMomentum <T extends TType > Actualice las entradas relevantes en '*var' y '*accum' según el esquema de impulso.
SparseApplyMomentum.Options Optional attributes for SparseApplyMomentum
SparseApplyProximalAdagrad <T extends TType > Entradas de actualización escasas en '*var' y '*accum' según el algoritmo FOBOS.
SparseApplyProximalAdagrad.Options Optional attributes for SparseApplyProximalAdagrad
SparseApplyProximalGradientDescent <T extends TType > Actualización escasa '*var' como algoritmo Fobos con tasa de aprendizaje fija.
SparseApplyProximalGradientDescent.Options Optional attributes for SparseApplyProximalGradientDescent
SparseApplyRmsProp <T extends TType > Actualice '*var' según el algoritmo RMSProp.
SparseApplyRmsProp.Options Optional attributes for SparseApplyRmsProp
SparseBincount <U extends TNumber > Cuenta el número de apariciones de cada valor en una matriz de números enteros.
SparseBincount.Options Optional attributes for SparseBincount
SparseCategoricalCrossentropy Computes the crossentropy loss between labels and predictions.
SparseCategoricalCrossentropy <T extends TNumber > A metric that computes the sparse categorical cross-entropy loss between true labels and predicted labels.
SparseConcat <T extends TType > Concatenates a list of `SparseTensor` along the specified dimension.
Acumulador condicional disperso Un acumulador condicional para agregar gradientes dispersos.
SparseConditionalAccumulator.Options Optional attributes for SparseConditionalAccumulator
SparseCountSparseOutput <U extends TNumber > Performs sparse-output bin counting for a sparse tensor input.
SparseCountSparseOutput.Options Optional attributes for SparseCountSparseOutput
SparseCross Genera una cruz escasa de una lista de tensores escasos y densos.
SparseCrossHashed Genera una cruz escasa de una lista de tensores escasos y densos.
SparseDenseCwiseAdd <T extends TType > Adds up a SparseTensor and a dense Tensor, using these special rules:

(1) Broadcasts the dense side to have the same shape as the sparse side, if eligible; (2) Then, only the dense values pointed to by the indices of the SparseTensor participate in the cwise addition.

SparseDenseCwiseDiv <T extends TType > Component-wise divides a SparseTensor by a dense Tensor.
SparseDenseCwiseMul <T extends TType > Component-wise multiplies a SparseTensor by a dense Tensor.
SparseFillEmptyRows <T extends TType > Fills empty rows in the input 2-D `SparseTensor` with a default value.
SparseFillEmptyRowsGrad <T extends TType > The gradient of SparseFillEmptyRows.
SparseMatMul Multiplicar la matriz "A" de Matrix "B".
SparseMatMul.Options Optional attributes for SparseMatMul
SparseMatrixAgregar Suma escasa de dos matrices CSR, C = alfa * A + beta * B.
SparseMatrixMatMul <T extends TType > Matriz: multiplica una matriz escasa por una matriz densa.
SparseMatrixMatMul.Opciones Atributos opcionales para SparseMatrixMatMul
SparseMatrixMul Multiplicación por elementos de una matriz dispersa con un tensor denso.
SparseMatrixNNZ Devuelve el número de valores distintos de ceros de `sparse_matrix`.
SparseMatrixOrderingAMD Calcula el orden de grado mínimo aproximado (AMD) de la "entrada".
SparseMatrixSoftmax Calcula el softmax de un CSRSparseMatrix.
SparseMatrixSoftmaxGrad Calcula el gradiente de la operación SparseMatrixSoftmax.
SparseMatrixSparseCholesky Calcula la escasa descomposición de Cholesky de la "entrada".
SparseMatrixSparseMatMul Matriz dispersa: multiplica dos matrices CSR `a` y `b`.
SparseMatrixSparseMatMul.Options Atributos opcionales para SparseMatrixSparseMatMul
Transposición de matriz dispersa Transpone las dimensiones internas (matriz) de CSRSparseMatrix.
SparseMatrixTranspose.Options Optional attributes for SparseMatrixTranspose
SparseMatrixZeros Crea un CSRSparseMatrix de todos ceros con la forma `dense_shape`.
SparseReduceMax <T extends TNumber > Calcula el máximo de elementos en las dimensiones de un SparseTensor.
SparseReduceMax.Options Optional attributes for SparseReduceMax
SparseReduceMaxSparse <T extends TNumber > Calcula el máximo de elementos en las dimensiones de un SparseTensor.
SparseReduceMaxSparse.Options Optional attributes for SparseReduceMaxSparse
SparseReduceSum <T extends TType > Calcula la suma de elementos en las dimensiones de un SparseTensor.
SparseReduceSum.Options Optional attributes for SparseReduceSum
SparseReduceSumSparse <T extends TType > Calcula la suma de elementos en las dimensiones de un SparseTensor.
SparseReduceSumSparse.Options Optional attributes for SparseReduceSumSparse
SparseReorder <T extends TType > Reordres un SPARSetensor en el orden canónico, fila-mayor.
SparseReshape Reorganiza un sparsetensor para representar valores en una nueva forma densa.
SparseSegmentMean <T extends TNumber > Calcula la media a lo largo de los segmentos dispersos de un tensor.
SparseSegmentMeanGrad <T extends TNumber > Computes gradients for SparseSegmentMean.
SparseSegmentMeanWithNumSegments <T extends TNumber > Calcula la media a lo largo de los segmentos dispersos de un tensor.
SparseSegmentSqrtN <T extends TNumber > Calcula la suma a lo largo de segmentos dispersos de un tensor dividido por el SQRT de N.
SparseSegmentSqrtNGrad <T extends TNumber > Computes gradients for SparseSegmentSqrtN.
SparseSegmentSqrtNWithNumSegments <T extends TNumber > Calcula la suma a lo largo de segmentos dispersos de un tensor dividido por el SQRT de N.
SparseSegmentSum <T extends TNumber > Calcula la suma a lo largo de segmentos dispersos de un tensor.
SparseSegmentSumWithNumSegments <T extends TNumber > Calcula la suma a lo largo de segmentos dispersos de un tensor.
SparseSlice <T extends TType > Slice a `SparseTensor` based on the `start` and `size`.
SparseSliceGrad <T extends TType > El operador de gradiente para el Sparseslice Op.
SparseSoftmax <T extends TNumber > Applies softmax to a batched ND `SparseTensor`.
SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits
SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits <T extends TNumber > Calcula el costo y los gradientes de la entropía cruzada Softmax para retroceso.
SparseSparseMaximum <T extends TNumber > Devuelve el máximo de elementos de dos sparsetensors.
SparseSparseMinimum <T extends TType > Devuelve el minuto de elemento de dos sparsetensors.
SparseSplit <T extends TType > Split a `SparseTensor` into `num_split` tensors along one dimension.
SparseTensorDenseAdd <U extends TType > Adds up a `SparseTensor` and a dense `Tensor`, producing a dense `Tensor`.
SparseTensorDenseMatMul <U extends TType > Multiplique SPARSetensor (del rango 2) "A" por la densa matriz "B".
SparseTensorDenseMatMul.Options Optional attributes for SparseTensorDenseMatMul
SparseTensorSliceDataset Creates a dataset that splits a SparseTensor into elements row-wise.
SparseTensorToCSRSparseMatrix Convierte un SparseTensor en un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes).
SparseToDense <U extends TType > Convierte una representación escasa en un tensor denso.
SparseToDense.Options Optional attributes for SparseToDense
SparseToSparseSetOperation <T extends TType > Applies set operation along last dimension of 2 `SparseTensor` inputs.
SparseToSparseSetOperation.Options Optional attributes for SparseToSparseSetOperation
SpecializedType
 For identifying the underlying type of a variant. 
Spence <T extends TNumber >
Split <T extends TType > Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension.
SplitV <T extends TType > Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension.
SqlDataset Crea un conjunto de datos que ejecuta una consulta SQL y emite filas del conjunto de resultados.
SqlDataset Crea un conjunto de datos que ejecuta una consulta SQL y emite filas del conjunto de resultados.
Sqrt <T extends TType > Calcula la raíz cuadrada de x elemento en cuanto a elementos.
SqrtGrad <T extends TType > Computes the gradient for the sqrt of `x` wrt its input.
Sqrtm <T extends TType > Computes the matrix square root of one or more square matrices:

matmul(sqrtm(A), sqrtm(A)) = A

The input matrix should be invertible.

Square <T extends TType > Calcula el cuadrado de X elementos en cuanto a elementos.
SquaredDifference <T extends TType > Returns conj(x - y)(x - y) element-wise.
SquaredHinge Computes the squared hinge loss between labels and predictions.
SquaredHinge <T extends TNumber > A metric that computes the squared hinge loss metric between labels and predictions.
Squeeze <T extends TType > Elimina dimensiones de tamaño 1 de la forma de un tensor.
Opciones de compresión Atributos opcionales para Squeeze
Stack <T extends TType > Empaqueta una lista de tensores de rango `N`-`R` en un tensor de rango`(R+1)`.
Stack.Options Optional attributes for Stack
Marco de pila con ID
 A stack frame with ID. 
StackFrameWithId.Builder
 A stack frame with ID. 
StackFrameWithIdOrBuilder
Escenario Valores de etapa similares a una enqueue liviana.
Stage.Options Optional attributes for Stage
EtapaBorrar Op elimina todos los elementos del contenedor subyacente.
StageClear.Options Optional attributes for StageClear
StagePeek OP se asoma a los valores en el índice especificado.
StagePeek.Options Optional attributes for StagePeek
Tamaño del escenario Op devuelve el número de elementos en el contenedor subyacente.
StageSize.Options Optional attributes for StageSize
StatefulRandomBinomial <V extends TNumber >
StatefulStandardNormal <U extends TType > Genera valores aleatorios de una distribución normal.
StatefulTruncatedNormal <U extends TType > Genera valores aleatorios de una distribución normal truncada.
StatefulUniform <U extends TType > Genera valores aleatorios de una distribución uniforme.
StatefulUniformFullInt <U extends TType > Genera números enteros aleatorios a partir de una distribución uniforme.
StatefulUniformInt <U extends TType > Genera números enteros aleatorios a partir de una distribución uniforme.
StatelessMultinomial <V extends TNumber > Extrae muestras de una distribución multinomial.
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends TNumber >
StatelessRandomBinomial <W extends TNumber > Genera números aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución binomial.
StatelessRandomGamma <V extends TNumber > Genera números aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución gamma.
StatelessRandomGetKeyCounterAlg Picks the best algorithm based on device, and scrambles seed into key and counter.
StatelessRandomNormal <V extends TNumber > Genera valores pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución normal.
StatelessRandomNormalV2 <U extends TNumber > Genera valores pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución normal.
StatelessRandomPoisson <W extends TNumber > Genera números aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución de Poisson.
StatelessRandomUniform <V extends TNumber > Genera valores aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución uniforme.
StatelessRandomUniformFullInt <V extends TNumber > Genera números enteros aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución uniforme.
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extends TNumber > Genera números enteros aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución uniforme.
StatelessRandomUniformInt <V extends TNumber > Genera números enteros aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución uniforme.
StatelessRandomUniformIntV2 <U extends TNumber > Genera números enteros aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución uniforme.
StatelessRandomUniformV2 <U extends TNumber > Genera valores aleatorios pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución uniforme.
StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extends TNumber > Generate a randomly distorted bounding box for an image deterministically.
StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options Optional attributes for StatelessSampleDistortedBoundingBox
StatelessTruncatedNormal <V extends TNumber > Genera valores pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución normal truncada.
StatelessTruncatedNormalV2 <U extends TNumber > Genera valores pseudoaleatorios deterministas a partir de una distribución normal truncada.
StaticRegexFullMatch Compruebe si la entrada coincide con el patrón de expresiones regulares.
StaticRegexReplace Replaces the match of pattern in input with rewrite.
StaticRegexReplace.Options Optional attributes for StaticRegexReplace
StatsAggregatorHandle Crea un recurso de administrador de estadísticas.
StatsAggregatorHandle
StatsAggregatorHandle.Options Optional attributes for StatsAggregatorHandle
StatsAggregatorHandle.Options Optional attributes for StatsAggregatorHandle
StatsAggregatorSetSummaryWriter Set a summary_writer_interface to record statistics using given stats_aggregator.
StatsAggregatorSummary Produce un resumen de cualquier estadística registrada por el administrador de estadísticas determinado.
StatsAggregatorSummary Produce un resumen de cualquier estadística registrada por el administrador de estadísticas determinado.
StdArrays Utility class for working with NdArray instances mixed with standard Java arrays.
StepStats Protobuf type tensorflow.StepStats
StepStats.Builder Protobuf type tensorflow.StepStats
StepStatsOrBuilder
StepStatsProtos
StopGradient <T extends TType > Detiene el cálculo del gradiente.
StridedSlice <T extends TType > Devuelve un segmento recorrido desde la "entrada".
StridedSlice.Opciones Atributos opcionales para StridedSlice
StridedSliceAssign <T extends TType > Asigne "valor" a la referencia de valor l dividida de "ref".
StridedSliceAssign.Options Optional attributes for StridedSliceAssign
StridedSliceGrad <U extends TType > Devuelve el gradiente de `StridedSlice`.
StridedSliceGrad.Options Optional attributes for StridedSliceGrad
StridedSliceHelper Helper endpoint methods for Python like indexing.
StringFormat Formatea una plantilla de cadena utilizando una lista de tensores.
StringFormat.Options Optional attributes for StringFormat
StringLayout Data layout that converts a String to/from a sequence of bytes applying a given charset.
StringLength String lengths of `input`.
StringLength.Options Optional attributes for StringLength
StringNGrams <T extends TNumber > Crea ngrams a partir de datos de cadena tragada.
StringSplit Split elements of `source` based on `sep` into a `SparseTensor`.
StringSplit.Options Optional attributes for StringSplit
Banda Strip leading and trailing whitespaces from the Tensor.
StructProtos
Valor estructurado
 `StructuredValue` represents a dynamically typed value representing various
 data structures that are inspired by Python data structures typically used in
 TensorFlow functions as inputs and outputs. 
Valor estructurado.Constructor
 `StructuredValue` represents a dynamically typed value representing various
 data structures that are inspired by Python data structures typically used in
 TensorFlow functions as inputs and outputs. 
StructuredValue.KindCase
ValorEstructuradoOrConstructor
Sub <T extends TType > Devuelve X - Y Elemento en cuanto a elemento.
Substr Devuelve subcadenas de `Tensor` de cadenas.
Opciones de substr. Atributos opcionales para Substr
Sum <T extends TType > Calcula la suma de elementos en las dimensiones de un tensor.
Sum.Options Optional attributes for Sum
Resumen
 A Summary is a set of named values to be displayed by the
 visualizer. 
Resumen.Audio Protobuf tipo tensorflow.Summary.Audio
Resumen.Audio.Builder Protobuf tipo tensorflow.Summary.Audio
Summary.AudioOrBuilder
Resumen.Constructor
 A Summary is a set of named values to be displayed by the
 visualizer. 
Resumen.Imagen tensorflow.Summary.Image tipo Protobuf.Resumen.Imagen
Resumen.Imagen.Constructor tensorflow.Summary.Image tipo Protobuf.Resumen.Imagen
Summary.ImageOrBuilder
Resumen.Valor Protobuf tipo tensorflow.Summary.Value
Resumen.Valor.Constructor Protobuf tipo tensorflow.Summary.Value
Summary.Value.ValueCase
Summary.ValueOrBuilder
SummaryDescription
 Metadata associated with a series of Summary data
 
Protobuf type tensorflow.SummaryDescription
SummaryDescription.Builder
 Metadata associated with a series of Summary data
 
Protobuf type tensorflow.SummaryDescription
SummaryDescriptionOrBuilder
SummaryMetadata
 A SummaryMetadata encapsulates information on which plugins are able to make
 use of a certain summary value. 
SummaryMetadata.Builder
 A SummaryMetadata encapsulates information on which plugins are able to make
 use of a certain summary value. 
ResumenMetadata.PluginData Protobuf tipo tensorflow.SummaryMetadata.PluginData
ResumenMetadata.PluginData.Builder Protobuf tipo tensorflow.SummaryMetadata.PluginData
SummaryMetadata.PluginDataOrBuilder
SummaryMetadataOrBuilder
SummaryOrBuilder
SummaryProtos
SummaryWriter
SummaryWriter.Options Optional attributes for SummaryWriter
Svd <T extends TType > Computes the singular value decompositions of one or more matrices.
Svd <T extends TType > Computes the eigen decomposition of a batch of self-adjoint matrices

(Note: Only real inputs are supported).

Svd.Options Optional attributes for Svd
Swish <T extends TFloating > Swish activation function.
SwitchCond <T extends TType > Forwards `data` to the output port determined by `pred`.

t

TaggedRunMetadata
 For logging the metadata output for a single session.run() call. 
TaggedRunMetadata.Builder
 For logging the metadata output for a single session.run() call. 
TaggedRunMetadataOrBuilder
TakeDataset
TakeDataset Creates a dataset that contains `count` elements from the `input_dataset`.
TakeManySparseFromTensorsMap <T extends TType > Read `SparseTensors` from a `SparseTensorsMap` and concatenate them.
TakeManySparseFromTensorsMap.Options Optional attributes for TakeManySparseFromTensorsMap
Tan <T extends TType > Calcula el tostado de x elemento en cuanto a elementos.
Tanh <T extends TFloating > Función de activación tangente hiperbólica.
Tanh <T extends TType > Computes hyperbolic tangent of `x` element-wise.
TanhGrad <T extends TType > Computes the gradient for the tanh of `x` wrt its input.
TaskDeviceFilters
 Defines the device filters for a remote task. 
TaskDeviceFilters.Builder
 Defines the device filters for a remote task. 
TaskDeviceFiltersOrBuilder
TBfloat16 Cerebro tipo tensor flotante de 16 bits.
TBfloat16Mapper Maps memory of DT_BFLOAT16 tensors to a n-dimensional data space.
TBool Tipo tensor booleano.
TBoolMapper Maps memory of DT_BOOL tensors to a n-dimensional data space.
TemporaryVariable <T extends TType > Devuelve un tensor que puede mutarse, pero que solo persiste en un solo paso.
TemporaryVariable.Options Optional attributes for TemporaryVariable
Tensor A statically typed multi-dimensional array.
Tensor
TensorArray Una variedad de tensores de tamaño dado.
TensorArray.Options Optional attributes for TensorArray
TensorArrayCerrar Elimine TensorArray de su contenedor de recursos.
TensorArrayConcat <T extends TType > Concatene los elementos de TensorArray en el valor "valor".
TensorArrayConcat.Opciones Atributos opcionales para TensorArrayConcat
TensorArrayGather <T extends TType > Reúna elementos específicos de TensorArray en el "valor" de salida.
TensorArrayGather.Options Optional attributes for TensorArrayGather
TensorArrayGrad Crea un TensorArray para almacenar los gradientes de valores en el mango dado.
TensorArrayGradWithShape Crea un TensorArray para almacenar múltiples gradientes de valores en el mango dado.
TensorArrayPack <T extends TType >
TensorArrayPack.Options Optional attributes for TensorArrayPack
TensorArrayRead <T extends TType > Lea un elemento de TensorArray en el "valor" de salida.
TensorArrayDispersión Distribuya los datos del valor de entrada en elementos específicos de TensorArray.
TensorArrayTamaño Obtenga el tamaño actual de TensorArray.
TensorArraySplit Divida los datos del valor de entrada en elementos TensorArray.
TensorArrayDescomprimir
TensorArrayWrite Empuje un elemento en tensor_array.
TensorBuffers Maps native tensor memory into DataBuffers , allowing I/O operations from the JVM.
TensorBundleProtos
TensorConexión
 Defines a connection between two tensors in a `GraphDef`. 
TensorConnection.Builder
 Defines a connection between two tensors in a `GraphDef`. 
TensorConnectionOrBuilder
TensorDataset Creates a dataset that emits `components` as a tuple of tensors once.
TensorDebugMode
 Available modes for extracting debugging information from a Tensor. 
TensorDescripción Protobuf tipo tensorflow.TensorDescription
TensorDescription.Builder Protobuf tipo tensorflow.TensorDescription
TensorDescriptionOrBuilder
TensorDescriptionProtos
TensorDiag <T extends TType > Devuelve un tensor diagonal con valores diagonales dados.
TensorDiagPart <T extends TType > Devuelve la parte diagonal del tensor.
TensorFlow Static utility methods describing the TensorFlow runtime.
flujo tensor
flujo tensor
TensorFlowException Unchecked exception thrown by TensorFlow core classes
TensorForestCreateTreeVariable Creates a tree resource and returns a handle to it.
TensorForestTreeDeserialize Deserializes a proto into the tree handle
TensorForestTreeIsInitializedOp Checks whether a tree has been initialized.
TensorForestTreePredict Output the logits for the given input data
TensorForestTreeResourceHandleOp Creates a handle to a TensorForestTreeResource
TensorForestTreeResourceHandleOp.Options Optional attributes for TensorForestTreeResourceHandleOp
TensorForestTreeSerialize Serializes the tree handle to a proto
TensorForestTreeSize Get the number of nodes in a tree
TensorInfo
 Information about a Tensor necessary for feeding or retrieval. 
TensorInfo.Builder
 Information about a Tensor necessary for feeding or retrieval. 
TensorInfo.CompositeTensor
 Generic encoding for composite tensors. 
TensorInfo.CompositeTensor.Builder
 Generic encoding for composite tensors. 
TensorInfo.CompositeTensorOrBuilder
TensorInfo.CooSparse
 For sparse tensors, The COO encoding stores a triple of values, indices,
 and shape. 
TensorInfo.CooSparse.Builder
 For sparse tensors, The COO encoding stores a triple of values, indices,
 and shape. 
TensorInfo.CooSparseOrBuilder
TensorInfo.EncodingCase
TensorInfoOrBuilder
TensorListConcat <U extends TType > Concats all tensors in the list along the 0th dimension.
TensorListConcatLists
TensorListElementShape <T extends TNumber > La forma de los elementos de la lista dada, como tensor.
TensorListFromTensor Crea una TensorList que, cuando se apila, tiene el valor de "tensor".
TensorListGather <T extends TType > Crea un tensor indexando en TensorList.
TensorListGetItem <T extends TType >
TensorListLongitud Devuelve el número de tensores en la lista de tensores de entrada.
TensorListPopBack <T extends TType > Returns the last element of the input list as well as a list with all but that element.
TensorListPushBack Devuelve una lista que tiene el `Tensor` pasado como último elemento y los otros elementos de la lista dada en `input_handle`.
TensorListPushBackBatch
TensorListReserve Lista del tamaño dado con elementos vacíos.
TensorListResize Cambia el tamaño de la lista.
TensorListDispersión Crea una TensorList indexando en un Tensor.
TensorListScatterIntoExistingList Dispersa el tensor en los índices de una lista de entrada.
TensorListSetItem
TensorListSplit Divide un tensor en una lista.
TensorListStack <T extends TType > Apila todos los tensores de la lista.
TensorListStack.Options Optional attributes for TensorListStack
TensorMapErase Devuelve un mapa tensorial con el elemento de la clave dada borrado.
TensorMapHasKey Devuelve si la clave dada existe en el mapa.
TensorMapInsert Devuelve un mapa que es el 'input_handle' con el par clave-valor dado insertado.
TensorMapLookup <U extends TType > Devuelve el valor de una clave determinada en un mapa tensorial.
TensorMapper <T extends TType > Maps the native memory of a RawTensor to a n-dimensional typed data space accessible from the JVM.
Tamaño del mapa tensor Devuelve el número de tensores en el mapa de tensores de entrada.
TensorMapStackKeys <T extends TType > Devuelve una pila tensorial de todas las claves en un mapa tensorial.
TensorMetadata
 Metadata for a single tensor in the Snapshot Record. 
TensorMetadata.Builder
 Metadata for a single tensor in the Snapshot Record. 
TensorMetadataOrBuilder
TensorProto
 Protocol buffer representing a tensor. 
TensorProto.Builder
 Protocol buffer representing a tensor. 
TensorProtoOrBuilder
TensorProtos
TensorScatterNdAdd <T extends TType > Agrega "actualizaciones" dispersas a un tensor existente según "índices".
TensorScatterNdMax <T extends TType >
TensorScatterNdMin <T extends TType >
TensorScatterNdSub <T extends TType > Resta "actualizaciones" dispersas de un tensor existente según "índices".
TensorScatterNdUpdate <T extends TType > Distribuya las "actualizaciones" en un tensor existente según los "índices".
TensorShapeProto
 Dimensions of a tensor. 
TensorShapeProto.Builder
 Dimensions of a tensor. 
TensorShapeProto.Dim
 One dimension of the tensor. 
TensorShapeProto.Dim.Builder
 One dimension of the tensor. 
TensorShapeProto.DimOrBuilder
TensorShapeProtoOrBuilder
TensorShapeProtos
TensorSliceDataset
TensorSliceDataset Creates a dataset that emits each dim-0 slice of `components` once.
TensorSliceProto
 Can only be interpreted if you know the corresponding TensorShape. 
TensorSliceProto.Builder
 Can only be interpreted if you know the corresponding TensorShape. 
TensorSliceProto.Extensión
 Extent of the slice in one dimension. 
TensorSliceProto.Extent.Builder
 Extent of the slice in one dimension. 
TensorSliceProto.Extent.HasLengthCase
TensorSliceProto.ExtentOrBuilder
TensorSliceProtoOrBuilder
TensorSliceProtos
TensorSpecProto
 A protobuf to represent tf.TensorSpec. 
TensorSpecProto.Builder
 A protobuf to represent tf.TensorSpec. 
TensorSpecProtoOrBuilder
TensorStridedSliceUpdate <T extends TType > Asigne "valor" a la referencia de valor l dividida de "entrada".
TensorStridedSliceUpdate.Options Optional attributes for TensorStridedSliceUpdate
TensorResumen Outputs a `Summary` protocol buffer with a tensor and per-plugin data.
TensorType Annotation for all tensor types.
TensorTypeInfo <T extends TType > Registered information about a tensor type.
TensorTypeRegistry Repository of all registered tensor types.
TestLogProtos
TestResults
 The output of one benchmark / test run. 
TestResults.BenchmarkType
 The type of benchmark. 
TestResults.Builder
 The output of one benchmark / test run. 
TestResultsOrBuilder
TextLineDataset
TextLineDataset Creates a dataset that emits the lines of one or more text files.
TextLineReader A Reader that outputs the lines of a file delimited by '\n'.
TextLineReader.Options Optional attributes for TextLineReader
TF_AllocatorAttributes
TF_ApiDefMap
TF_AttrMetadata
TF_Buffer
TF_Buffer.Data_deallocator_Pointer_long
TF_DeprecatedSession
TF_DeviceList
TF_DimensionHandle
TF_Function
TF_FunctionOptions
TF_Graph
TF_ImportGraphDefOptions
TF_ImportGraphDefResults
TF_Input
TF_KernelBuilder
TF_Library
TF_OpDefinitionBuilder
TF_Operation
TF_OperationDescription
TF_OpKernelConstruction
TF_OpKernelContext
TF_Output
TF_Server
TF_Session
TF_SessionOptions
TF_ShapeHandle
TF_ShapeInferenceContext
TF_Status
TF_StringView
TF_Tensor
TF_TString
TF_TString_Large
TF_TString_Offset
TF_TString_Raw
TF_TString_Small
TF_TString_Union
TF_TString_View
TF_WhileParams
TFE_Context
TFE_ContextOptions
TFE_Op
TFE_TensorDebugInfo
TFE_TensorHandle
TFFailedPreconditionException
TFInvalidArgumentException
TFloat16 Tipo tensor flotante de 16 bits de media precisión IEEE-754.
TFloat16Mapper Maps memory of DT_HALF tensors to a n-dimensional data space.
TFloat32 Tipo tensor flotante de 32 bits de precisión simple IEEE-754.
TFloat32Mapper Maps memory of DT_FLOAT tensors to a n-dimensional data space.
TFloat64 Tipo tensor flotante de 64 bits de doble precisión IEEE-754.
TFloat64Mapper Maps memory of DT_DOUBLE tensors to a n-dimensional data space.
TFloating Common interface for all floating point tensors.
TFOutOfRangeException
TFPermissionDeniedException
TfRecordDataset Crea un conjunto de datos que emite los registros de uno o más archivos TFRecord.
TFRecordDataset
TfRecordReader Un lector que genera los registros de un archivo de registros de TensorFlow.
TfRecordReader.Options Optional attributes for TfRecordReader
TFResourceExhaustedException
TFUnauthenticatedException
TFUnimplementedException
Conjunto de datos de grupo de subprocesos Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`.
Conjunto de datos de grupo de subprocesos Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`.
ThreadPoolHandle Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`.
ThreadPoolHandle Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`.
ThreadPoolHandle.Options Optional attributes for ThreadPoolHandle
ThreadPoolHandle.Options Optional attributes for ThreadPoolHandle
ThreadPoolOptionProto Protobuf type tensorflow.ThreadPoolOptionProto
ThreadPoolOptionProto.Builder Protobuf type tensorflow.ThreadPoolOptionProto
ThreadPoolOptionProtoOrBuilder
Tile <T extends TType > Construye un tensor colocando en mosaico un tensor dado.
TileGrad <T extends TType > Returns the gradient of `Tile`.
Marca de tiempo Proporciona el tiempo transcurrido desde la época en segundos.
TInt32 Tipo tensor entero con signo de 32 bits.
TInt32Mapper Maps memory of DT_INT32 tensors to a n-dimensional data space.
TInt64 Tipo tensor entero con signo de 64 bits.
TInt64Mapper Maps memory of DT_INT64 tensors to a n-dimensional data space.
TIntegral Common interface for all integral numeric tensors.
TNumber Common interface for all numeric tensors.
ParaBool Convierte un tensor en un predicado escalar.
ToHashBucket Convierte cada cadena en el tensor de entrada a su mod hash en una cantidad de depósitos.
ToHashBucketFast Convierte cada cadena en el tensor de entrada a su mod hash en una cantidad de depósitos.
ToHashBucketStrong Convierte cada cadena en el tensor de entrada a su mod hash en una cantidad de depósitos.
ToNumber <T extends TNumber > Convierte cada cadena en el tensor de entrada al tipo numérico especificado.
TopK <T extends TNumber > Finds values and indices of the `k` largest elements for the last dimension.
TopK.Options Optional attributes for TopK
TopKUnique Returns the TopK unique values in the array in sorted order.
TopKWithUnique Returns the TopK values in the array in sorted order.
Resultado de compilación de TPU Devuelve el resultado de una compilación de TPU.
Activaciones de incrustación de TPU Una operación que permite la diferenciación de las incrustaciones de TPU.
TPUReplicatedInput <T extends TType > Conecta N entradas a un cálculo de TPU replicado de N vías.
Opciones de entrada replicada de TPU Atributos opcionales para TPUReplicatedInput
TPUReplicatedOutput <T extends TType > Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation.
TPUReplicateMetadata Metadata indicating how the TPU computation should be replicated.
TPUReplicateMetadata.Options Optional attributes for TPUReplicateMetadata
TrackableObjectGraph Protobuf type tensorflow.TrackableObjectGraph
TrackableObjectGraph.Builder Protobuf type tensorflow.TrackableObjectGraph
TrackableObjectGraph.TrackableObject Protobuf type tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject
TrackableObjectGraph.TrackableObject.Builder Protobuf type tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject
TrackableObjectGraph.TrackableObject.ObjectReference Protobuf tipo tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject.ObjectReference
TrackableObjectGraph.TrackableObject.ObjectReference.Builder Protobuf tipo tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject.ObjectReference
TrackableObjectGraph.TrackableObject.ObjectReferenceOrBuilder
TrackableObjectGraph.TrackableObject.SerializedTensor Protobuf type tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject.SerializedTensor
TrackableObjectGraph.TrackableObject.SerializedTensor.Builder Protobuf type tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject.SerializedTensor
TrackableObjectGraph.TrackableObject.SerializedTensorOrBuilder
TrackableObjectGraph.TrackableObject.SlotVariableReference Protobuf tipo tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject.SlotVariableReference
TrackableObjectGraph.TrackableObject.SlotVariableReference.Builder Protobuf tipo tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject.SlotVariableReference
TrackableObjectGraph.TrackableObject.SlotVariableReferenceOrBuilder
TrackableObjectGraph.TrackableObjectOrBuilder
TrackableObjectGraphOrBuilder
TrackableObjectGraphProtos
TransportOptions
TransportOptions.RecvBufRespExtra
 Extra data needed on a non-RDMA RecvBufResponse. 
TransportOptions.RecvBufRespExtra.Builder
 Extra data needed on a non-RDMA RecvBufResponse. 
TransportOptions.RecvBufRespExtraOrBuilder
Transpose <T extends TType > Shuffle dimensions of x according to a permutation.
TriangularSolve <T extends TType > Solves systems of linear equations with upper or lower triangular matrices by backsubstitution.
TriangularSolve.Options Optional attributes for TriangularSolve
TridiagonalMatMul <T extends TType > Calcular producto con matriz tridiagonal.
TridiagonalSolve <T extends TType > Resuelve sistemas tridiagonales de ecuaciones.
TridiagonalSolve.Options Optional attributes for TridiagonalSolve
TruncateDiv <T extends TType > Devuelve el elemento X / Y para los tipos enteros.
TruncatedNormal <T extends TFloating > Initializer that generates a truncated normal distribution.
TruncatedNormal <U extends TNumber > Genera valores aleatorios de una distribución normal truncada.
TruncatedNormal.Options Optional attributes for TruncatedNormal
TruncateMod <T extends TNumber > Devuelve el resto de la división por elementos.
TryRpc Perform batches of RPC requests.
TryRpc.Options Optional attributes for TryRpc
cadena t Tipo de cadena.
TStringInitializer <T> Helper class for initializing a TString tensor.
TStringMapper Maps memory of DT_STRING tensors to a n-dimensional data space.
TType Common interface for all typed tensors.
TUint8 Tipo tensor entero sin signo de 8 bits.
TUint8Mapper Maps memory of DT_UINT8 tensors to a n-dimensional data space.
TupleValue
 Represents a Python tuple. 
TupleValue.Builder
 Represents a Python tuple. 
TupleValueOrBuilder
TipoSpecProto
 Represents a tf.TypeSpec
 
Protobuf tipo tensorflow.TypeSpecProto
TipoSpecProto.Builder
 Represents a tf.TypeSpec
 
Protobuf tipo tensorflow.TypeSpecProto
TypeSpecProto.TypeSpecClass Protobuf enum tensorflow.TypeSpecProto.TypeSpecClass
TypeSpecProtoOrBuilder
TypesProtos

Ud.

Unbatch <T extends TType > Invierte la operación de Batch para un tensor de salida única.
Unbatch.Options Optional attributes for Unbatch
UnbatchDataset Un conjunto de datos que divide los elementos de su entrada en múltiples elementos.
UnbatchDataset Un conjunto de datos que divide los elementos de su entrada en múltiples elementos.
UnbatchGrad <T extends TType > Gradiente de desbatch.
UnbatchGrad.Options Optional attributes for UnbatchGrad
UncompressElement Uncompresses a compressed dataset element.
UnicodeDecode <T extends TNumber > Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points.
UnicodeDecode.Options Optional attributes for UnicodeDecode
UnicodeDecodeWithOffsets <T extends TNumber > Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points.
UnicodeDecodeWithOffsets.Options Optional attributes for UnicodeDecodeWithOffsets
UnicodeCodificación Codifica un tensor de enteros en cadenas Unicode.
UnicodeEncode.Options Optional attributes for UnicodeEncode
UnicodeScript Determine los códigos de script de un tensor dado de los puntos de código entero Unicode.
UnicodeTranscodificar Transcodifique el texto de entrada de una codificación de origen a una codificación de destino.
UnicodeTranscode.Options Optional attributes for UnicodeTranscode
UniformCandidateSampler Genera etiquetas para el muestreo candidato con una distribución uniforme.
UniformCandidateSampler.Options Optional attributes for UniformCandidateSampler
Unique <T extends TType , V extends TNumber > Finds unique elements along an axis of a tensor.
Conjunto de datos único Crea un conjunto de datos que contiene los elementos únicos de `input_dataset`.
Conjunto de datos único Crea un conjunto de datos que contiene los elementos únicos de `input_dataset`.
UniqueWithCounts <T extends TType , V extends TNumber > Finds unique elements along an axis of a tensor.
UnitNorm Constrains the weights to have unit norm.
UnravelIndex <T extends TNumber > Convierte una matriz de índices planos en una tupla de matrices de coordenadas.
Unión de segmento sin clasificar Une los elementos de `inputs` basándose en `segment_ids`.
UnsortedSegmentJoin.Options Optional attributes for UnsortedSegmentJoin
UnsortedSegmentMax <T extends TNumber > Calcula el máximo a lo largo de segmentos de un tensor.
UnsortedSegmentMin <T extends TNumber > Calcula el mínimo a lo largo de segmentos de un tensor.
UnsortedSegmentProd <T extends TType > Calcula el producto a lo largo de segmentos de un tensor.
UnsortedSegmentSum <T extends TType > Calcula la suma a lo largo de segmentos de un tensor.
Unstack <T extends TType > Unpacks a given dimension of a rank-`R` tensor into `num` rank-`(R-1)` tensors.
Unstack.Options Optional attributes for Unstack
Unstage OP es similar a una dequista liviana.
Unstage.Options Optional attributes for Unstage
DesenvolverVariante del conjunto de datos
Superior Convierte todos los caracteres en minúscula en sus respectivos reemplazos en mayúscula.
Upper.Options Optional attributes for Upper
UpperBound <U extends TNumber > Aplica límite_superior(valores_de_búsqueda_ordenados, valores) a lo largo de cada fila.

V

Validador
Validador
ValuesDef
 Protocol buffer representing the values in ControlFlowContext. 
ValuesDef.Builder
 Protocol buffer representing the values in ControlFlowContext. 
ValuesDefOrBuilder
VarHandleOp Crea un identificador para un recurso variable.
VarHandleOp.Options Optional attributes for VarHandleOp
Variable <T extends TType > Mantiene el estado en forma de tensor que persiste en todos los pasos.
Variable.Options Optional attributes for Variable
Agregación de variables
 Indicates how a distributed variable will be aggregated. 
VariableDef
 Protocol buffer representing a Variable. 
VariableDef.Builder
 Protocol buffer representing a Variable. 
VariableDefOrBuilder
VariableProtos
VariableShape <T extends TNumber > Devuelve la forma de la variable a la que apunta "recurso".
Sincronización de variables
 Indicates when a distributed variable will be synced. 
VarianceScaling <T extends TFloating > Initializer capable of adapting its scale to the shape of weights tensors.
VarianceScaling.Distribution The random distribution to use when initializing the values.
VarianceScaling.Mode The mode to use for calculating the fan values.
VariantTensorDataProto
 Protocol buffer representing the serialization format of DT_VARIANT tensors. 
VariantTensorDataProto.Builder
 Protocol buffer representing the serialization format of DT_VARIANT tensors. 
VariantTensorDataProtoOrBuilder
VarIsInitializedOp Comprueba si se ha inicializado una variable basada en el identificador de recursos.
VarLenFeatureProto Protobuf type tensorflow.VarLenFeatureProto
VarLenFeatureProto.Builder Protobuf type tensorflow.VarLenFeatureProto
VarLenFeatureProtoOrBuilder
VerifierConfig
 The config for graph verifiers. 
VerifierConfig.Builder
 The config for graph verifiers. 
VerifierConfig.Toggle Protobuf enum tensorflow.VerifierConfig.Toggle
VerificadorConfigOrBuilder
VerifierConfigProtos
VersiónDef
 Version information for a piece of serialized data
 There are different types of versions for each type of data
 (GraphDef, etc.), but they all have the same common shape
 described here. 
VersiónDef.Builder
 Version information for a piece of serialized data
 There are different types of versions for each type of data
 (GraphDef, etc.), but they all have the same common shape
 described here. 
VersiónDefOrBuilder
VersionsProtos

W.

WatchdogConfig Protobuf type tensorflow.WatchdogConfig
WatchdogConfig.Builder Protobuf type tensorflow.WatchdogConfig
WatchdogConfigOrBuilder
WeakPointerScope A minimalist pointer scope only keeping weak references to its elements.
Dónde Devuelve ubicaciones de valores distintos de cero/verdaderos en un tensor.
WhileContextDef
 Protocol buffer representing a WhileContext object. 
WhileContextDef.Builder
 Protocol buffer representing a WhileContext object. 
WhileContextDefOrBuilder
WholeFileReader Un lector que genera todo el contenido de un archivo como un valor.
WholeFileReader.Options Optional attributes for WholeFileReader
WindowDataset Combines (nests of) input elements into a dataset of (nests of) windows.
WorkerHealth
 Current health status of a worker. 
TrabajadorLatido Del Corazón Latido del corazón del trabajador op.
WorkerHeartbeatRequest Protobuf type tensorflow.WorkerHeartbeatRequest
WorkerHeartbeatRequest.Builder Protobuf type tensorflow.WorkerHeartbeatRequest
WorkerHeartbeatRequestOrBuilder
WorkerHeartbeatResponse Protobuf type tensorflow.WorkerHeartbeatResponse
WorkerHeartbeatResponse.Builder Protobuf type tensorflow.WorkerHeartbeatResponse
WorkerHeartbeatResponseOrBuilder
WorkerShutdownMode
 Indicates the behavior of the worker when an internal error or shutdown
 signal is received. 
Variante WrapDataset
WriteAudioSummary Writes an audio summary.
WriteAudioSummary.Options Optional attributes for WriteAudioSummary
Escribir archivo Escribe el contenido en el archivo en el nombre del archivo de entrada.
WriteGraphSummary Writes a graph summary.
WriteHistogramSummary Writes a histogram summary.
WriteImageSummary Writes an image summary.
WriteImageSummary.Options Optional attributes for WriteImageSummary
WriteRawProtoSummary Writes a serialized proto summary.
WriteScalarSummary Writes a scalar summary.
WriteSummary Writes a tensor summary.

incógnita

Xdivy <T extends TType > Devuelve 0 si x == 0, y x/y en caso contrario, por elementos.
XEvent
 An XEvent is a trace event, optionally annotated with XStats. 
XEvent.Builder
 An XEvent is a trace event, optionally annotated with XStats. 
XEvent.DataCase
XEventMetadata
 Metadata for an XEvent, corresponds to an event type and is shared by
 all XEvents with the same metadata_id. 
XEventMetadata.Builder
 Metadata for an XEvent, corresponds to an event type and is shared by
 all XEvents with the same metadata_id. 
XEventMetadataOrBuilder
XEventOrBuilder
XlaRecvFromHost <T extends TType > Una operación para recibir un tensor del anfitrión.
XlaSendToHost An op to send a tensor to the host.
XlaSetBound Set a bound for the given input value as a hint to Xla compiler,

returns the same value.

XlaSpmdFullToShardShape <T extends TType > An op used by XLA SPMD partitioner to switch from automatic partitioning to

manual partitioning.

XlaSpmdShardToFullShape <T extends TType > An op used by XLA SPMD partitioner to switch from manual partitioning to

automatic partitioning.

XLine
 An XLine is a timeline of trace events (XEvents). 
XLine.Builder
 An XLine is a timeline of trace events (XEvents). 
XLineOrBuilder
Xlog1py <T extends TType > Devuelve 0 si x == 0, y x * log1p(y) en caso contrario, por elementos.
Xlogy <T extends TType > Devuelve 0 si x == 0 y x * log (y) de lo contrario, elementwise.
XPlane
 An XPlane is a container of parallel timelines (XLines), generated by a
 profiling source or by post-processing one or more XPlanes. 
XPlane.Builder
 An XPlane is a container of parallel timelines (XLines), generated by a
 profiling source or by post-processing one or more XPlanes. 
XPlaneOrBuilder
XPlaneProtos
XSpace
 A container of parallel XPlanes, generated by one or more profiling sources. 
XSpace.Builder
 A container of parallel XPlanes, generated by one or more profiling sources. 
XSpaceOrBuilder
XStat
 An XStat is a named value associated with an XEvent, e.g., a performance
 counter value, a metric computed by a formula applied over nested XEvents
 and XStats. 
XStat.Builder
 An XStat is a named value associated with an XEvent, e.g., a performance
 counter value, a metric computed by a formula applied over nested XEvents
 and XStats. 
XStat.ValueCase
XStatMetadata
 Metadata for an XStat, corresponds to a stat type and is shared by all
 XStats with the same metadata_id. 
XStatMetadata.Builder
 Metadata for an XStat, corresponds to a stat type and is shared by all
 XStats with the same metadata_id. 
XStatMetadataOrBuilder
XStatOrBuilder

z

Zeros <T extends TType > Creates an Initializer that sets all values to zero.
Zeros <T extends TType > Un operador que crea una constante inicializada con ceros de la forma dada por "dims".
ZerosLike <T extends TType > Devuelve un tensor de ceros con la misma forma y tipo que x.
Zeta <T extends TNumber > Compute the Hurwitz zeta function \\(\zeta(x, q)\\).
ZipDataset Creates a dataset that zips together `input_datasets`.