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 |
| 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 tensorflow.AttrValue.ListValue |
| AttrValue.ListValue.Builder | LINT.IfChange 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 tensorflow.AvailableDeviceInfo |
| DisponibleDeviceInfo.Builder | Matches DeviceAttributes 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 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 |
| 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 tensorflow.GraphDef |
| GraphDef.Builder | Represents the graph of operations 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 tensorflow.HistogramProto |
| HistogramaProto.Builder | Serialization format for histogram module in core/lib/histogram/histogram.h 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 tensorflow.KernelList |
| KernelList.Builder | A collection of KernelDefs 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 tensorflow.MemAllocatorStats |
| MemallocatorStats.builder | Some of the data from AllocatorStats 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 tensorflow.OpDeprecation |
| OpDeprecation.Builder | Information about version-dependent deprecation of an op 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 tensorflow.OpList |
| OpList.Constructor | A collection of OpDefs 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 tensorflow.OptimizerOptions |
| OptimizerOptions.Builder | Options passed to the graph optimizer tensorflow.OptimizerOptions |
| OptimizerOptions.GlobalJitLevel | Control the use of the compiler/jit. |
| OptimizerOptions.Level | Optimization level 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 tensorflow.ProfileOptions |
| ProfileOptions.Builder | Next ID: 11 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 |
| 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 tensorflow.RewriterConfig.CustomGraphOptimizer |
| RewriterConfig.CustomGraphOptimizer.Builder | Message to describe custom graph optimizer and its parameters 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? 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 tensorflow.SummaryDescription |
| SummaryDescription.Builder | Metadata associated with a series of Summary data 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 tensorflow.TypeSpecProto |
| TipoSpecProto.Builder | Represents a tf.TypeSpec 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`. |