UN
| Avorter | Déclenchez une exception pour abandonner le processus lorsqu'il est appelé. |
| Abandonner.Options | Attributs facultatifs pour Abort |
| Abs <T étend TNumber > | Calcule la valeur absolue d'un tenseur. |
| AbstractDataBuffer <T> | |
| AbstractDataBufferWindow <B étend DataBuffer <?>> | |
| AbstractDenseNdArray <T, U étend NdArray <T>> | |
| AbstractNdArray <T, U étend NdArray <T>> | |
| RésuméTF_Buffer | |
| RésuméTF_Graph | |
| RésuméTF_ImportGraphDefOptions | |
| RésuméTF_Session | |
| RésuméTF_SessionOptions | |
| RésuméTF_Status | |
| RésuméTF_Tensor | |
| RésuméTFE_Context | |
| RésuméTFE_ContextOptions | |
| RésuméTFE_Op | |
| RésuméTFE_TensorHandle | |
| AccumulateN <T étend TType > | Renvoie la somme par éléments d'une liste de tenseurs. |
| AccumulateurApplyGradient | Applique un dégradé à un accumulateur donné. |
| AccumulateurNumAccumulé | Renvoie le nombre de gradients agrégés dans les accumulateurs donnés. |
| AccumulatorSetGlobalStep | Met à jour l'accumulateur avec une nouvelle valeur pour global_step. |
| AccumulatorTakeGradient <T étend TType > | Extrait le gradient moyen dans le ConditionalAccumulator donné. |
| Acos <T étend TType > | Calcule l'acos de x par élément. |
| Acosh <T étend TType > | Calcule le cosinus hyperbolique inverse de x par élément. |
| Activation <T étend TNumber > | Classe de base abstraite pour les activations Remarque : L'attribut |
| AdaDelta | Optimiseur qui implémente l'algorithme Adadelta. |
| AdaGrad | Optimiseur qui implémente l'algorithme d'Adagrad. |
| AdaGradDA | Optimiseur qui implémente l'algorithme Adagrad Dual-Averaging. |
| Adam | Optimiseur qui implémente l'algorithme d'Adam. |
| Adamax | Optimiseur qui implémente l'algorithme Adamax. |
| Ajouter <T étend TType > | Renvoie x + y par élément. |
| AddManySparseToTensorsMap | Ajoutez un `N`-minibatch `SparseTensor` à un `SparseTensorsMap`, renvoyez les handles `N`. |
| AddManySparseToTensorsMap.Options | Attributs facultatifs pour AddManySparseToTensorsMap |
| AddN <T étend TType > | Ajoutez tous les tenseurs d'entrée par élément. |
| AddSparseToTensorsMap | Ajoutez un `SparseTensor` à un `SparseTensorsMap` et renvoyez son handle. |
| AddSparseToTensorsMap.Options | Attributs facultatifs pour AddSparseToTensorsMap |
| AjusterContrast <T étend TNumber > | Ajustez le contraste d’une ou plusieurs images. |
| AjusterHue <T étend TNumber > | Ajustez la teinte d’une ou plusieurs images. |
| AjusterSaturation <T étend TNumber > | Ajustez la saturation d’une ou plusieurs images. |
| Tous | Calcule le « et logique » des éléments sur les dimensions d'un tenseur. |
| Toutes.Options | Attributs facultatifs pour All |
| Tous les candidats | Génère des étiquettes pour l'échantillonnage des candidats avec une distribution d'unigramme apprise. |
| AllCandidateSampler.Options | Attributs facultatifs pour AllCandidateSampler |
| Description de l'allocation | tensorflow.AllocationDescription de type Protobuf.AllocationDescription |
| AllocationDescription.Builder | tensorflow.AllocationDescription de type Protobuf.AllocationDescription |
| AllocationDescriptionOuBuilder | |
| AllocationDescriptionProtos | |
| Enregistrement d'allocation | An allocation/de-allocation operation performed by the allocator. |
| AllocationRecord.Builder | An allocation/de-allocation operation performed by the allocator. |
| AllocationRecordOrBuilder | |
| AllocateurMémoireUtilisée | tensorflow.AllocatorMemoryUsed de type Protobuf.AllocatorMemoryUsed |
| AllocatorMemoryUsed.Builder | tensorflow.AllocatorMemoryUsed de type Protobuf.AllocatorMemoryUsed |
| AllocatorMemoryUsedOrBuilder | |
| AllReduce <T étend TNumber > | Réduit mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques. |
| AllReduce.Options | Attributs facultatifs pour AllReduce |
| AllToAll <T étend TType > | Une opération pour échanger des données entre les répliques TPU. |
| Angle <U étend TNombre > | Renvoie l'argument d'un nombre complexe. |
| AnonymeItérateur | Un conteneur pour une ressource itérateur. |
| AnonymeMemoryCache | |
| AnonymousMultiDeviceIterator | Un conteneur pour une ressource itérateur multi-périphérique. |
| Générateur de graines aléatoires anonymes | |
| Générateur de graines anonyme | |
| N'importe lequel | Calcule le « ou logique » des éléments sur les dimensions d'un tenseur. |
| Any.Options | Attributs facultatifs pour 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 | tensorflow.ApiDef.Arg de type Protobuf |
| ApiDef.Arg.Builder | tensorflow.ApiDef.Arg de type Protobuf |
| 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.Builder | 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.Visibilité | Protobuf enum tensorflow.ApiDef.Visibility |
| ApiDefOrBuilder | |
| ApiDefProtos | |
| APIDefs | tensorflow.ApiDefs de type Protobuf.ApiDefs |
| ApiDefs.Builder | tensorflow.ApiDefs de type Protobuf.ApiDefs |
| ApiDefsOrBuilder | |
| ApplyAdadelta <T étend TType > | Mettez à jour '*var' selon le schéma adadelta. |
| AppliquerAdadelta.Options | Attributs facultatifs pour ApplyAdadelta |
| ApplyAdagrad <T étend TType > | Mettez à jour '*var' selon le schéma adagrad. |
| AppliquerAdagrad.Options | Attributs facultatifs pour ApplyAdagrad |
| ApplyAdagradDa <T étend TType > | Mettez à jour '*var' selon le schéma adagrad proximal. |
| AppliquerAdagradDa.Options | Attributs facultatifs pour ApplyAdagradDa |
| ApplyAdagradV2 <T étend TType > | Mettez à jour '*var' selon le schéma adagrad. |
| AppliquerAdagradV2.Options | Attributs facultatifs pour ApplyAdagradV2 |
| ApplyAdam <T étend TType > | Mettez à jour '*var' selon l'algorithme d'Adam. |
| AppliquerAdam.Options | Attributs facultatifs pour ApplyAdam |
| ApplyAdaMax <T étend TType > | Mettez à jour '*var' selon l'algorithme AdaMax. |
| AppliquerAdaMax.Options | Attributs facultatifs pour ApplyAdaMax |
| ApplyAddSign <T étend TType > | Mettez à jour '*var' selon la mise à jour AddSign. |
| ApplyAddSign.Options | Attributs facultatifs pour ApplyAddSign |
| ApplyCenteredRmsProp <T étend TType > | Mettez à jour '*var' selon l'algorithme RMSProp centré. |
| ApplyCenteredRmsProp.Options | Attributs facultatifs pour ApplyCenteredRmsProp |
| ApplyFtrl <T étend TType > | Mettez à jour '*var' selon le schéma Ftrl-proximal. |
| AppliquerFtrl.Options | Attributs facultatifs pour ApplyFtrl |
| ApplyGradientDescent <T étend TType > | Mettez à jour '*var' en soustrayant 'alpha' * 'delta'. |
| ApplyGradientDescent.Options | Attributs facultatifs pour ApplyGradientDescent |
| ApplyMomentum <T étend TType > | Mettez à jour '*var' selon le schéma momentum. |
| AppliquerMomentum.Options | Attributs facultatifs pour ApplyMomentum |
| ApplyPowerSign <T étend TType > | Mettez à jour '*var' selon la mise à jour AddSign. |
| ApplyPowerSign.Options | Attributs facultatifs pour ApplyPowerSign |
| ApplyProximalAdagrad <T étend TType > | Mettez à jour '*var' et '*accum' selon FOBOS avec le taux d'apprentissage d'Adagrad. |
| AppliquerProximalAdagrad.Options | Attributs facultatifs pour ApplyProximalAdagrad |
| ApplyProximalGradientDescent <T étend TType > | Mettez à jour '*var' en tant qu'algorithme FOBOS avec un taux d'apprentissage fixe. |
| ApplyProximalGradientDescent.Options | Attributs facultatifs pour ApplyProximalGradientDescent |
| ApplyRmsProp <T étend TType > | Mettez à jour '*var' selon l'algorithme RMSProp. |
| AppliquerRmsProp.Options | Attributs facultatifs pour ApplyRmsProp |
| Égal approximatif | Renvoie la valeur de vérité de abs(xy) < tolérance par élément. |
| ApproximateEqual.Options | Attributs facultatifs pour ApproximateEqual |
| ArgMax <V étend TNumber > | Renvoie l'index avec la plus grande valeur sur toutes les dimensions d'un tenseur. |
| ArgMin <V étend TNumber > | Renvoie l'index avec la plus petite valeur sur les dimensions d'un tenseur. |
| Asin <T étend TType > | Calcule le sinus inverse trignométrique de x par élément. |
| Asinh <T étend TType > | Calcule le sinus hyperbolique inverse de x par élément. |
| AssertCardinalityDataset | |
| AssertNextDataset | Une transformation qui affirme quelles transformations se produiront ensuite. |
| AssertNextDataset | |
| Affirmer que | Affirme que la condition donnée est vraie. |
| AssertThat.Options | Attributs facultatifs pour 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 | |
| Attribuer <T étend TType > | Mettez à jour « ref » en lui attribuant une « valeur ». |
| Attribuer.Options | Attributs facultatifs pour Assign |
| AssignAdd <T étend TType > | Mettez à jour 'ref' en y ajoutant 'value'. |
| AssignAdd.Options | Attributs facultatifs pour AssignAdd |
| AssignAddVariableOp | Ajoute une valeur à la valeur actuelle d'une variable. |
| AssignSub <T étend TType > | Mettez à jour « ref » en soustrayant « valeur ». |
| AssignSub.Options | Attributs facultatifs pour AssignSub |
| AssignSubVariableOp | Soustrait une valeur de la valeur actuelle d'une variable. |
| AssignVariableOp | Attribue une nouvelle valeur à une variable. |
| CommeChaîne | Convertit chaque entrée du tenseur donné en chaînes. |
| AsString.Options | Attributs facultatifs pour AsString |
| Atan <T étend TType > | Calcule la tangente inverse trignométrique de x par élément. |
| Atan2 <T étend TNumber > | Calcule l'arctangente de `y/x` par élément, en respectant les signes des arguments. |
| Atanh <T étend TType > | Calcule la tangente hyperbolique inverse de x par élément. |
| Valeur d'attribut | Protocol buffer representing the value for an attr used to configure an Op. |
| AttrValue.Builder | Protocol buffer representing the value for an attr used to configure an Op. |
| AttrValue.ListValue | LINT.IfChange tensorflow.AttrValue.ListValue de type Protobuf |
| AttrValue.ListValue.Builder | LINT.IfChange tensorflow.AttrValue.ListValue de type Protobuf |
| AttrValue.ListValueOrBuilder | |
| AttrValue.ValueCase | |
| AttrValueOrBuilder | |
| AttrValueProtos | |
| AudioSpectrogramme | Produit une visualisation des données audio au fil du temps. |
| AudioSpectrogram.Options | Attributs facultatifs pour AudioSpectrogram |
| Résumé audio | Produit un tampon de protocole « Résumé » avec audio. |
| RésuméAudio.Options | Attributs facultatifs pour AudioSummary |
| OptionsParallèleAuto | tensorflow.AutoParallelOptions de type Protobuf.AutoParallelOptions |
| AutoParallelOptions.Builder | tensorflow.AutoParallelOptions de type Protobuf.AutoParallelOptions |
| AutoParallelOptionsOrBuilder | |
| Ensemble de données AutoShard | Crée un ensemble de données qui fragmente l'ensemble de données d'entrée. |
| Ensemble de données AutoShard | Crée un ensemble de données qui fragmente l'ensemble de données d'entrée. |
| AutoShardDataset.Options | Attributs facultatifs pour AutoShardDataset |
| AutoShardDataset.Options | Attributs facultatifs pour AutoShardDataset |
| Informations sur le périphérique disponible | Matches DeviceAttributes tensorflow.AvailableDeviceInfo de type Protobuf.AvailableDeviceInfo |
| AvailableDeviceInfo.Builder | Matches DeviceAttributes tensorflow.AvailableDeviceInfo de type Protobuf.AvailableDeviceInfo |
| AvailableDeviceInfoOrBuilder | |
| AvgPool <T étend TNumber > | Effectue un pooling moyen sur l’entrée. |
| AvgPool.Options | Attributs facultatifs pour AvgPool |
| AvgPool3d <T étend TNumber > | Effectue un pooling moyen 3D sur l’entrée. |
| AvgPool3d.Options | Attributs facultatifs pour AvgPool3d |
| AvgPool3dGrad <T étend TNumber > | Calcule les gradients de la fonction de pooling moyenne. |
| AvgPool3dGrad.Options | Attributs facultatifs pour AvgPool3dGrad |
| AvgPoolGrad <T étend TNumber > | Calcule les gradients de la fonction de pooling moyenne. |
| AvgPoolGrad.Options | Attributs facultatifs pour AvgPoolGrad |
B
| BandedTriangularSolve <T étend TType > | |
| BandedTriangularSolve.Options | Attributs facultatifs pour BandedTriangularSolve |
| BandPart <T étend TType > | Copiez un tenseur mettant à zéro tout ce qui se trouve en dehors d'une bande centrale dans chaque matrice la plus interne. |
| Barrière | Définit une barrière qui persiste dans différentes exécutions de graphiques. |
| Barrière.Options | Attributs facultatifs pour Barrier |
| BarrièreFermer | Ferme la barrière donnée. |
| BarrièreFerme.Options | Attributs facultatifs pour BarrierClose |
| BarrièreIncompleteSize | Calcule le nombre d'éléments incomplets dans la barrière donnée. |
| BarrièreInsérerBeaucoup | Pour chaque clé, attribue la valeur respective au composant spécifié. |
| TailleBarrièrePrêt | Calcule le nombre d'éléments complets dans la barrière donnée. |
| BarrièrePrendreBeaucoup | Prend le nombre donné d'éléments terminés d'une barrière. |
| BarrièreTakeMany.Options | Attributs facultatifs pour BarrierTakeMany |
| BaseInitializer <T étend TType > | Classe de base abstraite pour tous les initialiseurs |
| Lot | Regroupe tous les tenseurs d'entrée de manière non déterministe. |
| Batch.Options | Attributs facultatifs pour Batch |
| BatchCholesky <T étend TNumber > | |
| BatchCholeskyGrad <T étend TNumber > | |
| Ensemble de données par lots | |
| Ensemble de données par lots | Crée un ensemble de données qui regroupe les éléments `batch_size` à partir de `input_dataset`. |
| BatchDataset.Options | Attributs facultatifs pour BatchDataset |
| BatchFft | |
| LotFft2d | |
| LotFft3d | |
| BatchIfft | |
| BatchIfft2d | |
| BatchIfft3d | |
| BatchMatMul <T étend TType > | Multiplie les tranches de deux tenseurs par lots. |
| BatchMatMul.Options | Attributs facultatifs pour BatchMatMul |
| BatchMatrixBandPart <T étend TType > | |
| BatchMatrixDeterminant <T étend TType > | |
| BatchMatrixDiag <T étend TType > | |
| BatchMatrixDiagPart <T étend TType > | |
| BatchMatrixInverse <T étend TNumber > | |
| BatchMatrixInverse.Options | Attributs facultatifs pour BatchMatrixInverse |
| BatchMatrixSetDiag <T étend TType > | |
| BatchMatrixSolve <T étend TNumber > | |
| BatchMatrixSolve.Options | Attributs facultatifs pour BatchMatrixSolve |
| BatchMatrixSolveLs <T étend TNumber > | |
| BatchMatrixSolveLs.Options | Attributs facultatifs pour BatchMatrixSolveLs |
| BatchMatrixTriangularSolve <T étend TNumber > | |
| BatchMatrixTriangularSolve.Options | Attributs facultatifs pour BatchMatrixTriangularSolve |
| BatchNormWithGlobalNormalization <T étend TType > | Normalisation des lots. |
| BatchNormWithGlobalNormalizationGrad <T étend TType > | Dégradés pour la normalisation par lots. |
| BatchSelfAdjointEig <T étend TNumber > | |
| BatchSelfAdjointEig.Options | Attributs facultatifs pour BatchSelfAdjointEig |
| BatchSvd <T étend TType > | |
| BatchSvd.Options | Attributs facultatifs pour BatchSvd |
| BatchToSpace <T étend TType > | BatchToSpace pour les tenseurs 4-D de type T. |
| BatchToSpaceNd <T étend TType > | BatchToSpace pour les tenseurs ND de type T. |
| Entrées de référence | tensorflow.BenchmarkEntries de type Protobuf.BenchmarkEntries |
| BenchmarkEntries.Builder | tensorflow.BenchmarkEntries de type Protobuf.BenchmarkEntries |
| BenchmarkEntriesOrBuilder | |
| Entrée de référence | 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 étend TNumber > | |
| BesselI0e <T étend TNumber > | |
| BesselI1 <T étend TNumber > | |
| BesselI1e <T étend TNumber > | |
| BesselJ0 <T étend TNumber > | |
| BesselJ1 <T étend TNumber > | |
| BesselK0 <T étend TNumber > | |
| BesselK0e <T étend TNumber > | |
| BesselK1 <T étend TNumber > | |
| BesselK1e <T étend TNumber > | |
| BesselY0 <T étend TNumber > | |
| BesselY1 <T étend TNumber > | |
| Betainc <T étend TNumber > | Calculer l’intégrale bêta incomplète régularisée \\(I_x(a, b)\\). |
| BfcMemoryMapProtos | |
| Bfloat16Mise en page | Disposition des données qui convertit les flottants 32 bits de/vers 16 bits, tronquant leur mantisse à 7 bits mais préservant l'exposant 8 bits avec le même biais. |
| BiasAdd <T étend TType > | Ajoute un « biais » à une « valeur ». |
| BiasAdd.Options | Attributs facultatifs pour BiasAdd |
| BiasAddGrad <T étend TType > | L'opération inverse pour "BiasAdd" sur le tenseur "bias". |
| BiasAddGrad.Options | Attributs facultatifs pour BiasAddGrad |
| BinaireCrossentropie | Calcule la perte d'entropie croisée entre les étiquettes réelles et les étiquettes prédites. |
| BinaryCrossentropy <T étend TNumber > | Une métrique qui calcule la perte d'entropie croisée binaire entre les étiquettes réelles et les étiquettes prédites. |
| Bincount <T étend TNumber > | Compte le nombre d'occurrences de chaque valeur dans un tableau d'entiers. |
| BinRésumé | tensorflow.BinSummary de type Protobuf.BinSummary |
| BinSummary.Builder | tensorflow.BinSummary de type Protobuf.BinSummary |
| BinRésuméOuBuilder | |
| Bitcast <U étend TType > | Bitcaste un tenseur d'un type à un autre sans copier les données. |
| BitwiseAnd <T étend TNumber > | Elementwise calcule le ET au niveau du bit de « x » et « y ». |
| BitwiseOr <T étend TNumber > | Elementwise calcule le OU au niveau du bit de « x » et « y ». |
| BitwiseXor <T étend TNumber > | Elementwise calcule le XOR au niveau du bit de « x » et « y ». |
| BlockLSTM <T étend TNumber > | Calcule la propagation des cellules LSTM pour tous les pas de temps. |
| BlockLSTM.Options | Attributs facultatifs pour BlockLSTM |
| BlockLSTMGrad <T étend TNumber > | Calcule la propagation vers l'arrière de la cellule LSTM pour toute la séquence temporelle. |
| BooleanDataBuffer | Un DataBuffer de booléens. |
| BooleanDataLayout <S étend DataBuffer <?>> | Un DataLayout qui convertit les données stockées dans un tampon en booléens. |
| BooléenDenseNdArray | |
| Masque booléen | |
| BooleanMask.Options | Attributs facultatifs pour BooleanMask |
| BooleanMaskUpdate | |
| BooleanMaskUpdate.Options | Attributs facultatifs pour BooleanMaskUpdate |
| BooléenNdArray | Un NdArray de booléens. |
| BoolLayout | Disposition des données qui convertit les booléens de/en octets. |
| BoostedTreesAggregateStats | Agrége le résumé des statistiques accumulées pour le lot. |
| BoostedTreesBucketiser | Répartir chaque fonctionnalité en compartiments en fonction des limites du compartiment. |
| BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit | Calcule les gains pour chaque fonctionnalité et renvoie les meilleures informations de répartition possibles pour la fonctionnalité. |
| BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit.Options | Attributs facultatifs pour BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit |
| BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 | Calcule les gains pour chaque fonctionnalité et renvoie les meilleures informations de répartition possibles pour chaque nœud. |
| Arbres boostésCalculer les meilleurs gains par fonctionnalité | Calcule les gains pour chaque fonctionnalité et renvoie les meilleures informations de répartition possibles pour la fonctionnalité. |
| BoostedTreesCenterBias | Calcule le prior à partir des données d'entraînement (le biais) et remplit le premier nœud avec le prior des logits. |
| BoostedTreesCreateEnsemble | Crée un modèle d'ensemble d'arbres et lui renvoie un handle. |
| BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | Créez la ressource pour les flux quantiles. |
| BoostedTreesCreateQuantileStreamResource.Options | Attributs facultatifs pour BoostedTreesCreateQuantileStreamResource |
| BoostedTreesDeserializeEnsemble | Désérialise une configuration d'ensemble d'arbres sérialisés et remplace l'arborescence actuelle ensemble. |
| BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | Crée un handle vers un BoostedTreesEnsembleResource |
| BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp.Options | Attributs facultatifs pour BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp |
| BoostedTreesExampleDebugOutputs | Sorties de débogage/interprétabilité du modèle pour chaque exemple. |
| BoostedTreesFlushQuantileRésumés | Videz les résumés de quantile de chaque ressource de flux de quantile. |
| BoostedTreesGetEnsembleStates | Récupère le jeton de tampon de ressource de l’ensemble d’arbres, le nombre d’arbres et les statistiques de croissance. |
| BoostedTreesMakeQuantileSummaries | Fait le résumé des quantiles pour le lot. |
| BoostedTreesMakeStatsRésumé | Fait le résumé des statistiques accumulées pour le lot. |
| BoostedTreesPredict | Exécute plusieurs prédicteurs d'ensemble de régression additive sur les instances d'entrée et calcule les logits. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | Ajoutez les résumés de quantile à chaque ressource de flux quantile. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | Désérialisez les limites du bucket et signalez-le dans le QuantileAccumulator actuel. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | Videz les résumés d’une ressource de flux quantile. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush.Options | Attributs facultatifs pour BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | Générez les limites du compartiment pour chaque fonctionnalité en fonction des résumés accumulés. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | Crée un handle vers un BoostedTreesQuantileStreamResource. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp.Options | Attributs facultatifs pour BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp |
| BoostedTreesSerializeEnsemble | Sérialise l'ensemble d'arbres en un proto. |
| BoostedTreesSparseAggregateStats | Agrége le résumé des statistiques accumulées pour le lot. |
| BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit | Calcule les gains pour chaque fonctionnalité et renvoie les meilleures informations de répartition possibles pour la fonctionnalité. |
| BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit.Options | Attributs facultatifs pour BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit |
| BoostedTreesTrainingPredict | Exécute plusieurs prédicteurs d'ensemble de régression additive sur les instances d'entrée et calcule la mise à jour des logits mis en cache. |
| BoostedTreesUpdateEnsemble | Met à jour l'ensemble d'arbres en ajoutant une couche au dernier arbre en croissance ou en démarrant un nouvel arbre. |
| BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | Met à jour l'ensemble d'arbres en ajoutant une couche au dernier arbre en croissance ou en démarrant un nouvel arbre. |
| BoostedTreesUpdateEnsembleV2.Options | Attributs facultatifs pour BoostedTreesUpdateEnsembleV2 |
| BoundedTensorSpecProto | A protobuf to represent tf.BoundedTensorSpec. |
| BoundedTensorSpecProto.Builder | A protobuf to represent tf.BoundedTensorSpec. |
| BoundedTensorSpecProtoOrBuilder | |
| BroadcastDynamicShape <T étend TNumber > | Renvoie la forme de s0 op s1 avec diffusion. |
| BroadcastGradientArgs <T étend TNumber > | Renvoie les indices de réduction pour le calcul des gradients de s0 op s1 avec diffusion. |
| BroadcastHelper <T étend TType > | Opérateur assistant pour effectuer des diffusions de style XLA Diffuse `lhs` et `rhs` au même rang, en ajoutant des dimensions de taille 1 à celui de `lhs` et `rhs` ayant le rang inférieur, en utilisant les règles de diffusion de XLA pour les opérateurs binaires. |
| BroadcastRecv <T étend TType > | Reçoit une valeur tensorielle diffusée depuis un autre appareil. |
| BroadcastRecv.Options | Attributs facultatifs pour BroadcastRecv |
| BroadcastSend <T étend TType > | Diffuse une valeur tensorielle à un ou plusieurs autres appareils. |
| BroadcastSend.Options | Attributs facultatifs pour BroadcastSend |
| BroadcastTo <T étend TType > | Diffusez un tableau pour une forme compatible. |
| Bucketiser | Bucketise les « entrées » en fonction des « limites ». |
| ConstruireConfiguration | tensorflow.BuildConfiguration de type Protobuf.BuildConfiguration |
| BuildConfiguration.Builder | tensorflow.BuildConfiguration de type Protobuf.BuildConfiguration |
| BuildConfigurationOrBuilder | |
| BundleEntryProto | Describes the metadata related to a checkpointed tensor. |
| BundleEntryProto.Builder | Describes the metadata related to a checkpointed tensor. |
| BundleEntryProtoOrBuilder | |
| BundleHeaderProto | Special header that is associated with a bundle. |
| BundleHeaderProto.Builder | Special header that is associated with a bundle. |
| BundleHeaderProto.Endianness | An enum indicating the endianness of the platform that produced this bundle. |
| BundleHeaderProtoOrBuilder | |
| OctetDataBuffer | Un DataBuffer d'octets. |
| ByteDataLayout <S étend DataBuffer <?>> | Un DataLayout qui convertit les données stockées dans un tampon en octets. |
| OctetDenseNdArray | |
| OctetNdArray | Un NdArray d'octets. |
| OctetSequenceProvider <T> | Produit une séquence d'octets à stocker dans un ByteSequenceTensorBuffer . |
| ByteSequenceTensorBuffer | Tampon pour stocker les données du tenseur de chaîne. |
| Liste d'octets | Containers to hold repeated fundamental values. |
| BytesList.Builder | Containers to hold repeated fundamental values. |
| BytesListOrBuilder | |
| BytesProducedStatsDataset | Enregistre la taille en octets de chaque élément de `input_dataset` dans un StatsAggregator. |
| BytesProducedStatsDataset | Enregistre la taille en octets de chaque élément de `input_dataset` dans un StatsAggregator. |
C
| CacheDataset | Crée un ensemble de données qui met en cache les éléments de « input_dataset ». |
| CacheDatasetV2 | |
| Optionsappelables | Defines a subgraph in another `GraphDef` as a set of feed points and nodes to be fetched or executed. |
| CallableOptions.Builder | Defines a subgraph in another `GraphDef` as a set of feed points and nodes to be fetched or executed. |
| CallableOptionsOrBuilder | |
| Cast <U étend TType > | Convertissez x de type SrcT en y de DstT. |
| Cast.Options | Attributs facultatifs pour Cast |
| Aide à la diffusion | Une classe d'assistance pour lancer un opérande |
| CatégoriqueCrossentropie | Calcule la perte d'entropie croisée entre les étiquettes et les prédictions. |
| CategoricalCrossentropy <T étend TNumber > | Une métrique qui calcule la perte d'entropie croisée catégorielle entre les étiquettes réelles et les étiquettes prédites. |
| Charnière catégorique | Calcule la perte de charnière catégorielle entre les étiquettes et les prédictions. |
| CategoricalHinge <T étend TNumber > | Une métrique qui calcule la métrique de perte de charnière catégorielle entre les étiquettes et les prédictions. |
| Ceil <T étend TNumber > | Renvoie le plus petit entier élément par élément non inférieur à x. |
| CheckNumerics <T étend TNumber > | Vérifie un tenseur pour les valeurs NaN, -Inf et +Inf. |
| Cholesky <T étend TType > | Calcule la décomposition de Cholesky d'une ou plusieurs matrices carrées. |
| CholeskyGrad <T étend TNumber > | Calcule le gradient rétropropagé en mode inverse de l'algorithme de Cholesky. |
| ChoisirFastestDataset | |
| ChoisirFastestDataset | |
| ClipByValue <T étend TType > | Coupe les valeurs du tenseur à un min et un max spécifiés. |
| FermerRédacteur de résumé | |
| ClusterDef | Defines a TensorFlow cluster as a set of jobs. |
| ClusterDef.Builder | Defines a TensorFlow cluster as a set of jobs. |
| ClusterDefOrBuilder | |
| ClusterDeviceFilters | Defines the device filters for jobs in a cluster. |
| ClusterDeviceFilters.Builder | Defines the device filters for jobs in a cluster. |
| ClusterDeviceFiltersOrBuilder | |
| ClusterOutput <T étend TType > | Opérateur qui connecte la sortie d'un calcul XLA à d'autres nœuds de graphe consommateur. |
| ClusterProtos | |
| Code | The canonical error codes for TensorFlow APIs. |
| CodeEmplacement | Code location information: A stack trace with host-name information. |
| CodeLocation.Builder | Code location information: A stack trace with host-name information. |
| CodeEmplacementOuBuilder | |
| CollectionDef | CollectionDef should cover most collections. |
| CollectionDef.AnyList | AnyList is used for collecting Any protos. |
| CollectionDef.AnyList.Builder | AnyList is used for collecting Any protos. |
| CollectionDef.AnyListOrBuilder | |
| CollectionDef.Builder | CollectionDef should cover most collections. |
| CollectionDef.BytesList | BytesList is used for collecting strings and serialized protobufs. |
| CollectionDef.BytesList.Builder | BytesList is used for collecting strings and serialized protobufs. |
| CollectionDef.BytesListOrBuilder | |
| CollectionDef.FloatList | FloatList is used for collecting float values. |
| CollectionDef.FloatList.Builder | FloatList is used for collecting float values. |
| CollectionDef.FloatListOrBuilder | |
| CollectionDef.Int64Liste | Int64List is used for collecting int, int64 and long values. |
| CollectionDef.Int64List.Builder | Int64List is used for collecting int, int64 and long values. |
| CollectionDef.Int64ListOrBuilder | |
| CollectionDef.KindCase | |
| CollectionDef.NodeList | NodeList is used for collecting nodes in graph. |
| CollectionDef.NodeList.Builder | NodeList is used for collecting nodes in graph. |
| CollectionDef.NodeListOrBuilder | |
| CollectionDefOrBuilder | |
| CollectiveGather <T étend TNumber > | Accumule mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques. |
| CollectiveGather.Options | Attributs facultatifs pour CollectiveGather |
| CollectivePermute <T étend TType > | Une opération pour permuter les tenseurs sur les instances TPU répliquées. |
| CombinedNonMaxSuppression | Sélectionne goulûment un sous-ensemble de boîtes englobantes par ordre décroissant de score, Cette opération effectue non_max_suppression sur les entrées par lot, dans toutes les classes. |
| CombinedNonMaxSuppression.Options | Attributs facultatifs pour CombinedNonMaxSuppression |
| ID de validation | tensorflow.CommitId de type Protobuf.CommitId |
| CommitId.Builder | tensorflow.CommitId de type Protobuf.CommitId |
| CommitId.KindCase | |
| CommitIdOrBuilder | |
| ComparerEtBitpack | Comparez les valeurs de « input » à « threshold » et regroupez les bits résultants dans un « uint8 ». |
| Résultat de la compilation | Renvoie le résultat d'une compilation TPU. |
| CompileSucceededAssert | Affirme que la compilation a réussi. |
| Complexe <U étend TType > | Convertit deux nombres réels en un nombre complexe. |
| ComplexAbs <U étend TNumber > | Calcule la valeur absolue complexe d'un tenseur. |
| CompressElement | Compresse un élément d'ensemble de données. |
| Compute_func_Pointer_TF_OpKernelContext | |
| CalculerAccès Accidentels | Calcule les identifiants des postes dans sampled_candidates qui correspondent à true_labels. |
| ComputeAccidentalHits.Options | Attributs facultatifs pour ComputeAccidentalHits |
| Taille du lot de calcul | Calcule la taille de lot statique d'un ensemble de données sans lots partiels. |
| Concat <T étend TType > | Concatène les tenseurs selon une dimension. |
| Concaténer un ensemble de données | Crée un ensemble de données qui concatène « input_dataset » avec « another_dataset ». |
| Fonction Béton | Un graphique qui peut être invoqué comme une fonction unique, avec une signature d'entrée et de sortie. |
| CondContextDef | Protocol buffer representing a CondContext object. |
| CondContextDef.Builder | Protocol buffer representing a CondContext object. |
| CondContextDefOrBuilder | |
| Accumulateur conditionnel | Un accumulateur conditionnel pour agréger les gradients. |
| ConditionalAccumulator.Options | Attributs facultatifs pour ConditionalAccumulator |
| ConfigProto | Session configuration parameters. |
| ConfigProto.Builder | Session configuration parameters. |
| ConfigProto.Expérimental | 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 | |
| ConfigProtos | |
| ConfigurerDistributedTPU | Configure les structures centralisées pour un système TPU distribué. |
| ConfigurerDistributedTPU.Options | Attributs facultatifs pour ConfigureDistributedTPU |
| ConfigurerTPUEmbedding | Configure TPUEmbedding dans un système TPU distribué. |
| Conj <T étend TType > | Renvoie le conjugué complexe d'un nombre complexe. |
| ConjugateTranspose <T étend TType > | Mélangez les dimensions de x selon une permutation et conjuguez le résultat. |
| Constante <T étend TType > | Initialiseur qui génère des tenseurs avec une valeur constante. |
| Constante <T étend TType > | Un opérateur produisant une valeur constante. |
| Contrainte | Classe de base pour les contraintes. |
| ConsommerMutexLock | Cette opération consomme un verrou créé par `MutexLock`. |
| ControlFlowContextDef | Container for any kind of control flow context. |
| ControlFlowContextDef.Builder | Container for any kind of control flow context. |
| ControlFlowContextDef.CtxtCase | |
| ControlFlowContextDefOrBuilder | |
| ContrôleFlowProtos | |
| Déclencheur de contrôle | Ne fait rien. |
| Conv <T étend TType > | Encapsule l'opérateur XLA ConvGeneralDilated, documenté dans https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#conv_convolution . |
| Conv2d <T étend TNumber > | Calcule une convolution 2D à partir des tenseurs 4-D « entrée » et « filtre ». |
| Conv2d.Options | Attributs facultatifs pour Conv2d |
| Conv2dBackpropFilter <T étend TNumber > | Calcule les gradients de convolution par rapport au filtre. |
| Conv2dBackpropFilter.Options | Attributs facultatifs pour Conv2dBackpropFilter |
| Conv2dBackpropInput <T étend TNumber > | Calcule les gradients de convolution par rapport à l'entrée. |
| Conv2dBackpropInput.Options | Attributs facultatifs pour Conv2dBackpropInput |
| Conv3d <T étend TNumber > | Calcule une convolution 3D à partir des tenseurs « entrée » et « filtre » 5-D. |
| Conv3d.Options | Attributs facultatifs pour Conv3d |
| Conv3dBackpropFilter <T étend TNumber > | Calcule les gradients de convolution 3D par rapport au filtre. |
| Conv3dBackpropFilter.Options | Attributs facultatifs pour Conv3dBackpropFilter |
| Conv3dBackpropInput <U étend TNumber > | Calcule les gradients de convolution 3D par rapport à l'entrée. |
| Conv3dBackpropInput.Options | Attributs facultatifs pour Conv3dBackpropInput |
| Copier <T étend TType > | Copiez un tenseur de CPU à CPU ou de GPU à GPU. |
| Copier.Options | Attributs facultatifs pour Copy |
| CopyHost <T étend TType > | Copiez un tenseur sur l'hôte. |
| CopierHost.Options | Attributs facultatifs pour CopyHost |
| Cos <T étend TType > | Calcule le cos de x par élément. |
| Cosh <T étend TType > | Calcule le cosinus hyperbolique de x par élément. |
| CosinusSimilarité | Calcule la similarité cosinusoïdale entre les étiquettes et les prédictions. |
| CosineSimilarity <T étend TNumber > | Métrique qui calcule la métrique de similarité cosinus entre les étiquettes et les prédictions. |
| CoûtGraphDef | tensorflow.CostGraphDef de type Protobuf.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 | tensorflow.CostGraphDef de type Protobuf.CostGraphDef |
| CostGraphDef.Node | tensorflow.CostGraphDef.Node de type Protobuf.CostGraphDef.Node |
| CostGraphDef.Node.Builder | tensorflow.CostGraphDef.Node de type Protobuf.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 | |
| CoûtGraphProtos | |
| CountUpTo <T étend TNumber > | Incrémente « ref » jusqu'à ce qu'il atteigne « limite ». |
| Informations CPU | tensorflow.CPUInfo de type Protobuf.CPUInfo |
| CPUInfo.Builder | tensorflow.CPUInfo de type Protobuf.CPUInfo |
| CPUInfoOuBuilder | |
| Create_func_TF_OpKernelConstruction | |
| CreateSummaryDbWriter | |
| CreateSummaryFileWriter | |
| RecadrerEtRedimensionner | Extrait les recadrages du tenseur de l'image d'entrée et les redimensionne. |
| CropAndResize.Options | Attributs facultatifs pour CropAndResize |
| CropAndResizeGradBoxes | Calcule le dégradé de l'opération crop_and_resize par rapport au tenseur des zones de saisie. |
| CropAndResizeGradBoxes.Options | Attributs facultatifs pour CropAndResizeGradBoxes |
| CropAndResizeGradImage <T étend TNumber > | Calcule le dégradé de l'opération crop_and_resize par rapport au tenseur de l'image d'entrée. |
| CropAndResizeGradImage.Options | Attributs facultatifs pour CropAndResizeGradImage |
| Croix <T étend TNumber > | Calculez le produit croisé par paire. |
| CrossReplicaSum <T étend TNumber > | Une opération pour additionner les entrées sur les instances TPU répliquées. |
| CSRSparseMatrixComponents <T étend TType > | Lit les composants CSR au lot `index`. |
| CSRSparseMatrixToDense <T étend TType > | Convertissez un CSRSparseMatrix (éventuellement par lots) en dense. |
| CSRSparseMatrixToSparseTensor <T étend TType > | Convertit un CSRSparesMatrix (éventuellement par lots) en SparseTensor. |
| Ensemble de données CSV | |
| Ensemble de données CSV | |
| CSVDatasetV2 | |
| CtcBeamSearchDecoder <T étend TNumber > | Effectue le décodage de la recherche de faisceau sur les logits donnés en entrée. |
| CtcBeamSearchDecoder.Options | Attributs facultatifs pour CtcBeamSearchDecoder |
| CtcGreedyDecoder <T étend TNumber > | Effectue un décodage gourmand sur les logits donnés en entrées. |
| CtcGreedyDecoder.Options | Attributs facultatifs pour CtcGreedyDecoder |
| CtcLoss <T étend TNumber > | Calcule la perte CTC (probabilité logarithmique) pour chaque entrée de lot. |
| CtcLoss.Options | Attributs facultatifs pour CtcLoss |
| CTCPerteV2 | Calcule la perte CTC (probabilité logarithmique) pour chaque entrée de lot. |
| CTCLossV2.Options | Attributs facultatifs pour CTCLossV2 |
| CudnnRNN <T étend TNumber > | Un RNN soutenu par cuDNN. |
| CudnnRNN.Options | Attributs facultatifs pour CudnnRNN |
| CudnnRNNBackprop <T étend TNumber > | Étape de backprop de CudnnRNNV3. |
| CudnnRNNBackprop.Options | Attributs facultatifs pour CudnnRNNBackprop |
| CudnnRNNCanonicalToParams <T étend TNumber > | Convertit les paramètres CudnnRNN de la forme canonique en forme utilisable. |
| CudnnRNNCanonicalToParams.Options | Attributs facultatifs pour CudnnRNNCanonicalToParams |
| CudnnRnnParamsSize <U étend TNumber > | Calcule la taille des poids qui peuvent être utilisés par un modèle Cudnn RNN. |
| CudnnRnnParamsSize.Options | Attributs facultatifs pour CudnnRnnParamsSize |
| CudnnRNNParamsToCanonical <T étend TNumber > | Récupère les paramètres CudnnRNN sous forme canonique. |
| CudnnRNNParamsToCanonical.Options | Attributs facultatifs pour CudnnRNNParamsToCanonical |
| Cumprod <T étend TType > | Calculez le produit cumulé du tenseur « x » le long de « l'axe ». |
| Cumprod.Options | Attributs facultatifs pour Cumprod |
| Cumsum <T étend TType > | Calculez la somme cumulée du tenseur « x » le long de « l'axe ». |
| Cumsum.Options | Attributs facultatifs pour Cumsum |
| CumulativeLogsumexp <T étend TNumber > | Calculez le produit cumulé du tenseur « x » le long de « l'axe ». |
| CumulativeLogsumexp.Options | Attributs facultatifs pour CumulativeLogsumexp |
D
| Tampon de données <T> | Un conteneur de données d'un type spécifique. |
| DataBufferAdapterFactory | Usine d'adaptateurs de tampon de données. |
| Tampons de données | Classe d'assistance pour créer des instances DataBuffer . |
| DataBufferWindow <B étend DataBuffer <?>> | Un conteneur mutable pour afficher une partie d'un DataBuffer . |
| Classe de données | Protobuf enum tensorflow.DataClass |
| DataFormatDimMap <T étend TNumber > | Renvoie l'index de dimension dans le format de données de destination étant donné celui de le format des données sources. |
| DataFormatDimMap.Options | Attributs facultatifs pour DataFormatDimMap |
| DataFormatVecPermute <T étend TNumber > | Permutez le tenseur d'entrée de `src_format` à `dst_format`. |
| DataFormatVecPermute.Options | Attributs facultatifs pour DataFormatVecPermute |
| DataLayout <S étend DataBuffer <?>, T> | Convertit les données stockées dans un tampon en un type donné. |
| Dispositions de données | Expose les instances DataLayout de formats de données fréquemment utilisés dans le calcul d'algèbre linéaire. |
| DataServiceDataset | |
| DataServiceDataset.Options | Attributs facultatifs pour DataServiceDataset |
| Ensemble de données | Représente une liste potentiellement longue d’éléments indépendants (échantillons) et permet d’effectuer des itérations et des transformations sur ces éléments. |
| Ensemble de donnéesCardinality | Renvoie la cardinalité de `input_dataset`. |
| Ensemble de donnéesCardinality | Renvoie la cardinalité de `input_dataset`. |
| Ensemble de donnéesFromGraph | Crée un ensemble de données à partir du `graph_def` donné. |
| Itérateur d'ensemble de données | Représente l'état d'une itération via un Datset tf.data. |
| Ensemble de donnéesFacultatif | Un facultatif représente le résultat d’une opération getNext d’ensemble de données qui peut échouer lorsque la fin de l’ensemble de données est atteinte. |
| Ensemble de données vers graphique | Renvoie un GraphDef sérialisé représentant `input_dataset`. |
| Ensemble de donnéesVersGraph.Options | Attributs facultatifs pour DatasetToGraph |
| Ensemble de données vers un élément unique | Génère l’élément unique de l’ensemble de données donné. |
| Ensemble de données vers TfRecord | Écrit l'ensemble de données donné dans le fichier donné en utilisant le format TFRecord. |
| Ensemble de données vers TFRecord | Écrit l'ensemble de données donné dans le fichier donné en utilisant le format TFRecord. |
| DataStorageVisitor <R> | Visitez le stockage de sauvegarde des instances DataBuffer . |
| Type de données | (== suppress_warning documentation-presence ==) LINT.IfChange tensorflow.DataType |
| Dawsn <T étend TNumber > | |
| Deallocator_Pointer_long_Pointer | |
| Événement de débogage | An Event related to the debugging of a TensorFlow program. |
| DebugEvent.Builder | An Event related to the debugging of a TensorFlow program. |
| DebugEvent.WhatCase | |
| DebugEventOrBuilder | |
| DebugEventProtos | |
| Périphérique débogué | A device on which ops and/or tensors are instrumented by the debugger. |
| DéboguéDevice.Builder | A device on which ops and/or tensors are instrumented by the debugger. |
| DéboguéDeviceOrBuilder | |
| Graphique débogué | A debugger-instrumented graph. |
| DéboguéGraph.Builder | A debugger-instrumented graph. |
| DéboguéGraphOrBuilder | |
| Fichier source débogué | tensorflow.DebuggedSourceFile de type Protobuf.DebuggedSourceFile |
| DéboguéSourceFile.Builder | tensorflow.DebuggedSourceFile de type Protobuf.DebuggedSourceFile |
| DéboguéSourceFileOrBuilder | |
| Fichiers sources débogués | tensorflow.DebuggedSourceFiles de type Protobuf.DebuggedSourceFiles |
| DéboguéSourceFiles.Builder | tensorflow.DebuggedSourceFiles de type Protobuf.DebuggedSourceFiles |
| DéboguéSourceFilesOrBuilder | |
| DebugGradientIdentity <T étend TType > | Opération d'identité pour le débogage du dégradé. |
| DebugGradientRefIdentity <T étend TType > | Opération d'identité pour le débogage du dégradé. |
| DebugIdentity <T étend TType > | Déboguer l'identité V2 Op. |
| DebugIdentity.Options | Attributs facultatifs pour DebugIdentity |
| DebugMétadonnées | Metadata about the debugger and the debugged TensorFlow program. |
| DebugMetadata.Builder | Metadata about the debugger and the debugged TensorFlow program. |
| DebugMetadataOrBuilder | |
| DéboguerNanCount | Déboguer le compteur de valeur NaN Op. |
| DebugNanCount.Options | Attributs facultatifs pour DebugNanCount |
| DebugNumericsSummary <U étend TNumber > | Résumé numérique de débogage V2 Op. |
| DebugNumericsSummary.Options | Attributs facultatifs pour DebugNumericsSummary |
| Options de débogage | Options for initializing DebuggerState in TensorFlow Debugger (tfdbg). |
| DebugOptions.Builder | Options for initializing DebuggerState in TensorFlow Debugger (tfdbg). |
| DebugOptionsOrBuilder | |
| DébogageProtos | |
| DebugTensorWatch | Option for watching a node in TensorFlow Debugger (tfdbg). |
| DebugTensorWatch.Builder | Option for watching a node in TensorFlow Debugger (tfdbg). |
| DebugTensorWatchOrBuilder | |
| DécoderEtCropJpeg | Décodez et recadrez une image codée en JPEG en un tenseur uint8. |
| DecodeAndCropJpeg.Options | Attributs facultatifs pour DecodeAndCropJpeg |
| DécodeBase64 | Décodez les chaînes codées en base64 sécurisées pour le Web. |
| DécoderBmp | Décodez la première image d'une image codée en BMP en un tenseur uint8. |
| DécoderBmp.Options | Attributs facultatifs pour DecodeBmp |
| DécoderCompressé | Décompressez les chaînes. |
| DecodeCompressed.Options | Attributs facultatifs pour DecodeCompressed |
| DécoderCsv | Convertissez les enregistrements CSV en tenseurs. |
| DécoderCsv.Options | Attributs facultatifs pour DecodeCsv |
| DécoderGif | Décodez la ou les images d'une image codée en GIF en un tenseur uint8. |
| DecodeImage <T étend TNumber > | Fonction pour decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg et decode_png. |
| DécoderImage.Options | Attributs facultatifs pour DecodeImage |
| DécoderJpeg | Décodez une image codée en JPEG en un tenseur uint8. |
| DécoderJpeg.Options | Attributs facultatifs pour DecodeJpeg |
| DecodeJsonExample | Convertissez les exemples d'enregistrements codés JSON en chaînes de tampon de protocole binaire. |
| DecodePaddedRaw <T étend TNumber > | Réinterprètez les octets d'une chaîne comme un vecteur de nombres. |
| DecodePaddedRaw.Options | Attributs facultatifs pour DecodePaddedRaw |
| DecodePng <T étend TNumber > | Décodez une image codée en PNG en un tenseur uint8 ou uint16. |
| DecodePng.Options | Attributs facultatifs pour DecodePng |
| DécoderProto | L'opération extrait les champs d'un message de tampon de protocole sérialisé dans des tenseurs. |
| DecodeProto.Options | Attributs facultatifs pour DecodeProto |
| DecodeRaw <T étend TType > | Réinterprètez les octets d'une chaîne comme un vecteur de nombres. |
| DecodeRaw.Options | Attributs facultatifs pour DecodeRaw |
| DécoderWav | Décodez un fichier PCM WAV 16 bits en un tenseur flottant. |
| DecodeWav.Options | Attributs facultatifs pour DecodeWav |
| DeepCopy <T étend TType > | Fait une copie de « x ». |
| Supprimer_func_Pointer | |
| SupprimerItérateur | Un conteneur pour une ressource itérateur. |
| Supprimer le cache mémoire | |
| SupprimerMultiDeviceIterator | Un conteneur pour une ressource itérateur. |
| SupprimerRandomSeedGenerator | |
| SupprimerSeedGenerator | |
| SupprimerSessionTensor | Supprimez le tenseur spécifié par son handle dans la session. |
| DenseBincount <U étend TNumber > | Compte le nombre d'occurrences de chaque valeur dans un tableau d'entiers. |
| DenseBincount.Options | Attributs facultatifs pour DenseBincount |
| DenseCountSparseOutput <U étend TNumber > | Effectue un comptage de bacs à sortie clairsemée pour une entrée tf.tensor. |
| DenseCountSparseOutput.Options | Attributs facultatifs pour DenseCountSparseOutput |
| DenseNdArray <T> | |
| DenseToCSRSparseMatrix | Convertit un tenseur dense en un CSRSparseMatrix (éventuellement par lots). |
| DenseToDenseSetOperation <T étend TType > | Applique l'opération d'ensemble le long de la dernière dimension de 2 entrées « Tensor ». |
| DenseToDenseSetOperation.Options | Attributs facultatifs pour DenseToDenseSetOperation |
| DenseToSparseBatchDataset | Crée un ensemble de données qui regroupe les éléments d'entrée dans un SparseTensor. |
| DenseToSparseBatchDataset | Crée un ensemble de données qui regroupe les éléments d'entrée dans un SparseTensor. |
| DenseToSparseSetOperation <T étend TType > | Applique l'opération d'ensemble le long de la dernière dimension de `Tensor` et `SparseTensor`. |
| DenseToSparseSetOperation.Options | Attributs facultatifs pour DenseToSparseSetOperation |
| DepthToSpace <T étend TType > | DepthToSpace pour les tenseurs de type T. |
| ProfondeurVersEspace.Options | Attributs facultatifs pour DepthToSpace |
| DepthwiseConv2dNative <T étend TNumber > | Calcule une convolution en profondeur 2D à partir des tenseurs « entrée » et « filtre » 4-D. |
| DepthwiseConv2dNative.Options | Attributs facultatifs pour DepthwiseConv2dNative |
| DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T étend TNumber > | Calcule les gradients de convolution en profondeur par rapport au filtre. |
| DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter.Options | Attributs facultatifs pour DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter |
| DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T étend TNumber > | Calcule les gradients de convolution en profondeur par rapport à l'entrée. |
| DepthwiseConv2dNativeBackpropInput.Options | Attributs facultatifs pour DepthwiseConv2dNativeBackpropInput |
| Déquantifier <U étend TNumber > | Déquantifiez le tenseur « d'entrée » en un tenseur float ou bfloat16. |
| Déquantifier | Prend l'entrée uint32 compressée et décompresse l'entrée dans uint8 pour le faire Déquantification sur l'appareil. |
| Déquantifier.Options | Attributs facultatifs pour Dequantize |
| DésérialiserItérateur | Convertit le tenseur de variantes donné en itérateur et le stocke dans la ressource donnée. |
| DeserializeManySparse <T étend TType > | Désérialisez et concaténez les « SparseTensors » à partir d'un mini-lot sérialisé. |
| DeserializeSparse <U étend TType > | Désérialisez les objets `SparseTensor`. |
| DétruireResourceOp | Supprime la ressource spécifiée par le handle. |
| DétruireResourceOp.Options | Attributs facultatifs pour DestroyResourceOp |
| DestroyTemporaryVariable <T étend TType > | Détruit la variable temporaire et renvoie sa valeur finale. |
| Det <T étend TType > | Calcule le déterminant d'une ou plusieurs matrices carrées. |
| Attributs de périphérique | tensorflow.DeviceAttributes de type Protobuf |
| DeviceAttributes.Builder | tensorflow.DeviceAttributes de type Protobuf |
| DeviceAttributesOrBuilder | |
| DeviceAttributesProtos | |
| DeviceFiltersProtos | |
| Index des appareils | Renvoie l'index du périphérique exécuté par l'opération. |
| Localité de l'appareil | tensorflow.DeviceLocality de type Protobuf.DeviceLocality |
| DeviceLocality.Builder | tensorflow.DeviceLocality de type Protobuf.DeviceLocality |
| DeviceLocalityOrBuilder | |
| Propriétés de l'appareil | tensorflow.DeviceProperties de type Protobuf.DeviceProperties |
| DeviceProperties.Builder | tensorflow.DeviceProperties de type Protobuf.DeviceProperties |
| DevicePropertiesOrBuilder | |
| Propriétés de l'appareilProtos | |
| Spécification de l'appareil | Représente une spécification (éventuellement partielle) pour un appareil TensorFlow. |
| DeviceSpec.Builder | Une classe Builder pour créer la classe DeviceSpec . |
| DeviceSpec.DeviceType | |
| DeviceStepStats | tensorflow.DeviceStepStats de type Protobuf.DeviceStepStats |
| DeviceStepStats.Builder | tensorflow.DeviceStepStats de type Protobuf.DeviceStepStats |
| DeviceStepStatsOrBuilder | |
| ValeurDict | Represents a Python dict keyed by `str`. |
| DictValue.Builder | Represents a Python dict keyed by `str`. |
| DictValueOrBuilder | |
| Digamma <T étend TNumber > | Calcule Psi, la dérivée de Lgamma (le log de la valeur absolue de `Gamma(x)`), élément par élément. |
| Dilation2d <T étend TNumber > | Calcule la dilatation des niveaux de gris des tenseurs « d'entrée » 4-D et « filtre » 3D. |
| Dilation2dBackpropFilter <T étend TNumber > | Calcule le gradient de dilatation morphologique 2D par rapport au filtre. |
| Dilation2dBackpropInput <T étend TNumber > | Calcule le gradient de dilatation morphologique 2D par rapport à l'entrée. |
| Dimension | |
| Espace dimensionnel | |
| DirectedInterleaveDataset | Un substitut à `InterleaveDataset` sur une liste fixe de `N` ensembles de données. |
| DirectedInterleaveDataset | Un substitut à `InterleaveDataset` sur une liste fixe de `N` ensembles de données. |
| Div <T étend TType > | Renvoie x / y par élément. |
| DivNoNan <T étend TType > | Renvoie 0 si le dénominateur est zéro. |
| Point <T étend TType > | Encapsule l'opérateur XLA DotGeneral, documenté sur https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dotgeneral . |
| DoubleDataBuffer | Un DataBuffer de doubles. |
| DoubleDataLayout <S étend DataBuffer <?>> | Un DataLayout qui convertit les données stockées dans un tampon en double. |
| DoubleDenseNdArray | |
| DoubleNdArray | Un NdArray de doubles. |
| DrawBoundingBoxes <T étend TNumber > | Dessinez des cadres de délimitation sur un lot d'images. |
| Compteur d'itérations factices | |
| Cache mémoire factice | |
| Générateur de graines factices | |
| DynamicPartition <T étend TType > | Partitionne les « données » en tenseurs « num_partitions » en utilisant les indices des « partitions ». |
| DynamicSlice <T étend TType > | Encapsule l'opérateur XLA DynamicSlice, documenté sur https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dynamicslice . |
| DynamicStitch <T étend TType > | Entrelacez les valeurs des tenseurs « données » en un seul tenseur. |
| DynamicUpdateSlice <T étend TType > | Encapsule l'opérateur XLA DynamicUpdateSlice, documenté sur https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dynamicupdateslice . |
E
| Session impatiente | Un environnement pour exécuter des opérations TensorFlow avec impatience. |
| EagerSession.DevicePlacementPolicy | Contrôle comment agir lorsque nous essayons d'exécuter une opération sur un appareil donné mais que certains tenseurs d'entrée ne sont pas sur cet appareil. |
| DésireuxSession.Options | |
| ModifierDistance | Calcule la distance d'édition de Levenshtein (éventuellement normalisée). |
| EditDistance.Options | Attributs facultatifs pour EditDistance |
| Eig <U étend TType > | Calcule la décomposition propre d'une ou plusieurs matrices carrées. |
| Eig.Options | Attributs facultatifs pour Eig |
| Einsum <T étend TType > | Contraction tensorielle selon la convention de sommation d'Einstein. |
| Einsum <T étend TType > | Une opération qui prend en charge une opération de base avec 2 entrées et 1 sortie. |
| Elu <T étend TNumber > | Calcule une exponentielle linéaire : `exp(features) - 1` si < 0, `features` sinon. |
| ELU <T étend TFloating > | Unité linéaire exponentielle. |
| EluGrad <T étend TNumber > | Calcule les gradients pour l'opération linéaire exponentielle (Elu). |
| IncorporationActivations | Une opération permettant de différencier les TPU Embeddings. |
| Vide <T étend TType > | Crée un tenseur avec la forme donnée. |
| Vide.Options | Attributs facultatifs pour Empty |
| ListeTensorVide | Crée et renvoie une liste de tenseurs vide. |
| VideTensorMap | Crée et renvoie une carte tensorielle vide. |
| EncodeBase64 | Encodez les chaînes au format base64 sécurisé pour le Web. |
| EncodeBase64.Options | Attributs facultatifs pour EncodeBase64 |
| EncoderJpeg | Encodez une image en JPEG. |
| EncodeJpeg.Options | Attributs facultatifs pour EncodeJpeg |
| EncodeJpegVariableQuality | Image d'entrée encodée JPEG avec la qualité de compression fournie. |
| EncodePng | PNG-encode une image. |
| EncodePng.Options | Attributs facultatifs pour EncodePng |
| EncodeProto | L'opération sérialise les messages protobuf fournis dans les tenseurs d'entrée. |
| EncodeProto.Options | Attributs facultatifs pour EncodeProto |
| EncodeWav | Encodez les données audio en utilisant le format de fichier WAV. |
| Point de terminaison | Annotation utilisée pour marquer une méthode d'une classe annotée avec @Operator qui doit générer un point de terminaison dans ERROR(Ops/org.tensorflow.op.Ops Ops) ou l'un de ses groupes. |
| Mettre en file d'attenteTPUEmbeddingIntegerBatch | Une opération qui met en file d'attente une liste de tenseurs de lots d'entrée dans TPUEmbedding. |
| Mettre en file d'attenteTPUEmbeddingIntegerBatch.Options | Attributs facultatifs pour EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch |
| Mettre en file d'attenteTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | Facilite le portage du code qui utilise tf.nn.embedding_lookup(). |
| Mettre en file d'attenteTPUEmbeddingRaggedTensorBatch.Options | Attributs facultatifs pour EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch |
| Mettre en file d'attenteTPUEmbeddingSparseBatch | Une opération qui met en file d'attente les indices d'entrée TPUEmbedding à partir d'un SparseTensor. |
| Mettre en file d'attenteTPUEmbeddingSparseBatch.Options | Attributs facultatifs pour EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch |
| Mettre en file d'attenteTPUEmbeddingSparseTensorBatch | Facilite le portage du code qui utilise tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
| Mettre en file d'attenteTPUEmbeddingSparseTensorBatch.Options | Attributs facultatifs pour EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch |
| EnsureShape <T étend TType > | Garantit que la forme du tenseur correspond à la forme attendue. |
| Entrez <T étend TType > | Crée ou trouve un cadre enfant et met les « données » à la disposition du cadre enfant. |
| Entrée.Options | Attributs facultatifs pour Enter |
| Valeur d'entrée | Type protobuf tensorflow.EntryValue |
| EntryValue.builder | Type protobuf tensorflow.EntryValue |
| EntryValue.kindCase | |
| EntryValueorBuilder | |
| Égal | Renvoie la valeur de vérité de (x == y) sur le plan des éléments. |
| Options égales | Attributs facultatifs pour Equal |
| Erf <t étend tnumber > | Calcule la fonction d'erreur Gauss de l'élément `x`. |
| ERFC <T étend Tnumber > | Calcule la fonction d'erreur complémentaire des éléments `x`. |
| Erfinv <T étend tNumber > | |
| Codes d'erreur | |
| Errorcodesprotos | |
| Euclideannorm <t étend ttype > | Calcule la norme euclidienne des éléments sur les dimensions d'un tenseur. |
| Euclideannorm.options | Attributs facultatifs pour EuclideanNorm |
| Événement | 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. |
| Événement.Whatcase | |
| Eventorbuilder | |
| Eventprotos | |
| Exemple | tensorflow.Example de type protobuf.exemple |
| Exemple.builder | tensorflow.Example de type protobuf.exemple |
| ExempleorBuilder | |
| ExemplePaSerConfiguration | Type protobuf tensorflow.ExampleParserConfiguration |
| ExempleParserConfiguration.builder | Type protobuf tensorflow.ExampleParserConfiguration |
| ExempleParSerConfigurationorbuilder | |
| ExempleParSerConfigurationProtos | |
| Exemples deprotos | |
| Exécuter | OP qui charge et exécute un programme TPU sur un périphérique TPU. |
| Exécution | OP qui exécute un programme avec des mises à jour de variables en place facultatives. |
| Exécution | Data relating to the eager execution of an op or a Graph. |
| Exécution.builder | Data relating to the eager execution of an op or a Graph. |
| Environnement d'exécution | Définit un environnement pour créer et exécuter Operation TensorFlow s. |
| Executionenvironment.Types | |
| Exécution | |
| L'exit <t étend Ttype > | Quitte l’image actuelle vers son image parent. |
| Exp <T étend Ttype > | Calcule l'exponentielle de x par élément. |
| Extenddims <T étend Ttype > | Insère une dimension de 1 dans la forme d'un tenseur. |
| Expint <T étend tNumber > | |
| Expm1 <T étend Ttype > | Calcule `EXP (x) - 1` par élément. |
| Exponentiel <T étend tfloating > | Fonction d'activation exponentielle. |
| Extracter | Extrait un aperçu du tenseur d'entrée. |
| ExtractGLIMPSE.options | Attributs facultatifs pour ExtractGlimpse |
| ExtractimagePatches <T étend Ttype > | Extrairez des «correctifs» à partir de «images» et placez-les dans la dimension de sortie «profondeur». |
| ExtractJpegShape <T étend Tnumber > | Extraire les informations de forme d'une image codée JPEG. |
| ExtractVolumePatches <T étend Tnumber > | Extrayez les « patches » de « input » et placez-les dans la dimension de sortie « profondeur ». |
F
| Fait | Sortie un fait sur les factoriels. |
| FakeQuant avec | Faux-quantification du tenseur «Entrées», typez flotter sur le tenseur «sorties» du même type. |
| FakeQuant withminMaxargs.options | Attributs facultatifs pour FakeQuantWithMinMaxArgs |
| FakeQuant avec le cycle | Calculez les gradients pour une fausse fonctionnalité avec une opération de maxargs. |
| FakeQuantwithminMaxargsgradient.options | Attributs facultatifs pour FakeQuantWithMinMaxArgsGradient |
| FakeQuantWithMinMaxVars | Faux-quantification du tenseur des «entrées» du flotteur de type via les scalaires de flottants mondiaux Fake-Quantifie le tenseur `` Entrée 'du Float de type via des scalaires de flottants mondiaux `min` et` max »à` `sorties' tenseur de même forme que les« entrées ». |
| FakeQuant withminmaxvars.options | Attributs facultatifs pour FakeQuantWithMinMaxVars |
| FakeQuant avec | Calculez les gradients pour un faux fonctionnement avec l'opération de maxvars. |
| FakeQuantwithminMaxVarsgradient.options | Attributs facultatifs pour FakeQuantWithMinMaxVarsGradient |
| FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel | Faux-quantification du tenseur «entrées» de type flotteur via des flotteurs par canal Fake-Quantize le tenseur `` Entrée 'du flotteur de type par canal et l'une des formes: `[d]`, `[b, d]` `[b, h, w, d]` via les flotteurs par canal ` Min` et «Max» de forme `[d]« à «sort» tenseur de même forme que «entrées». |
| FakeQuantwithminmaxvarsperChannel.options | Attributs facultatifs pour FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel |
| FakeQuant withinMaxvarsperChannelgradient | Calculez les gradients pour un faux point de surface en fonction de l'opération. |
| FakeQuantwithminMaxvarsperChannelgradient.options | Attributs facultatifs pour FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient |
| FastElementSequence <T, U étend NdArray <T>> | Une séquence recyclant la même instance NdArray lors de l'itération de ses éléments |
| Fonctionnalité | Containers for non-sequential data. |
| Caractéristique.builder | Containers for non-sequential data. |
| Caractéristique.kindcase | |
| FeatureConfiguration | Type protobuf tensorflow.FeatureConfiguration |
| FeatConfiguration.builder | Type protobuf tensorflow.FeatureConfiguration |
| FeatureConfiguration.configcase | |
| FeatConfigurationorbuilder | |
| Enterré | Containers for sequential data. |
| FeatList.builder | Containers for sequential data. |
| FeatRelistorbuilder | |
| Featurs | tensorflow.FeatureLists de type protobuf. |
| Featlates.builder | tensorflow.FeatureLists de type protobuf. |
| FeatRelistsorbuilder | |
| Caractéristique | |
| Caractéristiqueprotos | |
| Caractéristiques | tensorflow.Features de type protobuf. |
| Fonctionnalités.builder | tensorflow.Features de type protobuf. |
| Fonctionnalités | |
| FFT <T étend Ttype > | Transformée de Fourier rapide. |
| Fft2d <T étend Ttype > | Transformée de Fourier rapide 2D. |
| Fft3d <T étend Ttype > | Transformée de Fourier rapide 3D. |
| Fifroqueue | Une file d'attente qui produit les éléments dans l'ordre premier entré, premier sorti. |
| FIFOQUEUE.OPTIONS | Attributs facultatifs pour FifoQueue |
| Remplir <u étend Ttype > | Crée un tenseur rempli d'une valeur scalaire. |
| FilterBylastComponentDataset | Crée un ensemble de données contenant des éléments du premier composant de «input_dataset» ayant vrai dans le dernier composant. |
| Empreinte digitale | Génère des valeurs d'empreinte digitale. |
| FixedLenFeatureProto | Type protobuf tensorflow.FixedLenFeatureProto |
| FixedLenFeatureProto.Builder | Type protobuf tensorflow.FixedLenFeatureProto |
| FixedLenFeatureProtoorBuilder | |
| FixeLengthRecordDataset | |
| FixeLengthRecOrDreader | Un lecteur qui publie des enregistrements de longueur fixe à partir d'un fichier. |
| FIXTLENGTHRECORDREADER.OPTIONS | Attributs facultatifs pour FixedLengthRecordReader |
| FixenigramcanDidatesampler | Génère des étiquettes pour l'échantillonnage des candidats avec une distribution d'apprentissage en unigramme. |
| FIXTUGRAMADIDADADADAMPLER.OPTIONS | Attributs facultatifs pour FixedUnigramCandidateSampler |
| Float16layout | Disposition des données qui convertit 32 bits flotte de / à 16 bits, en conséquence de la spécification du point flottant de la demi-précision IEEE-754. |
| Floatadatabuffer | Un DataBuffer de flotteurs. |
| FloatDatalayout <S étend Databuffer <? >> | Un DataLayout qui convertit les données stockées dans un tampon en flotteurs. |
| FloatdensendArray | |
| Flotlist | Type protobuf tensorflow.FloatList |
| Floatlist.builder | Type protobuf tensorflow.FloatList |
| Floatlistorbuilder | |
| Floatndarray | Un NdArray de flotteurs. |
| Le sol <t étend tNumber > | Renvoie un entier le plus grand des éléments pas supérieur à x. |
| Floordiv <T étend Ttype > | Renvoie x // y élément par élément. |
| Floormod <T étend tNumber > | Renvoie le reste de la division par élément. |
| Rédacteur | |
| FractionalaVgpool <t étend tNumber > | Effectue un regroupement moyen fractionnaire sur l'entrée. |
| Fractionalavgpool.options | Attributs facultatifs pour FractionalAvgPool |
| FractionalaVgpoolgrad <t étend tNumber > | Calcule le gradient de la fonction FractionalAvgpool. |
| Fractionalavgpoolgrad.options | Attributs facultatifs pour FractionalAvgPoolGrad |
| Fractionalmaxpool <t étend tNumber > | Effectue un pooling maximum fractionnaire sur l’entrée. |
| Fractionalmaxpool.options | Attributs facultatifs pour FractionalMaxPool |
| Fractionalmaxpoolgrad <t étend tNumber > | Calcule le gradient de la fonction Fractionalmaxpool. |
| Fractionalmaxpoolgrad.options | Attributs facultatifs pour FractionalMaxPoolGrad |
| Fresnelcos <T étend tNumber > | |
| Fresnelsin <T étend tNumber > | |
| Ftrl | Optimiseur qui implémente l'algorithme FTRL. |
| FonctionDef | 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. |
| FunctionDefLibrary | A library is a set of named functions. |
| FunctionDefLibrary.Builder | A library is a set of named functions. |
| Functiondeflibraryorbuilder | |
| FunctionDefOrBuilder | |
| Fonctionprotos | |
| FonctionSpec | Represents `FunctionSpec` used in `Function`. |
| FunctionSpec.Builder | Represents `FunctionSpec` used in `Function`. |
| Functionspe.experimentalcompile | Whether the function should be compiled by XLA. |
| FunctionSpecOrBuilder | |
| FusedBatchNorm <T étend tNumber , u étend tNumber > | Normalisation des lots. |
| FusedBatchNorm.Options | Attributs facultatifs pour FusedBatchNorm |
| FusedBatchNormgrad <T étend tNumber , u étend tNumber > | Dégradé pour la normalisation des lots. |
| FusedBatchNormgrad.options | Attributs facultatifs pour FusedBatchNormGrad |
| FusedPadconv2d <T étend Tnumber > | Effectue un rembourrage en tant que prétraitement lors d'une convolution. |
| FusedResizEndpadconv2d <T étend Tnumber > | Effectue un redimensionnement et un rembourrage en tant que prétraitement lors d'une convolution. |
| FusedResizEndpadconv2d.options | Attributs facultatifs pour FusedResizeAndPadConv2d |
G
| Rassemble <T étend tNumber > | Accumule mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques. |
| Rassemble <T étend Ttype > | Rassemblez les tranches de l'axe « params » selon les « indices ». |
| Rassemble <T étend Ttype > | Enveloppe l'opérateur XLA Gather documenté à https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#gather |
| Rassembler des options | Attributs facultatifs pour Gather |
| Rassembler des options | Attributs facultatifs pour Gather |
| Gathernd <T étend Ttype > | Rassemblez les tranches de « params » dans un Tensor avec une forme spécifiée par « indices ». |
| GATHERV2 <T étend Tnumber > | Accumule mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques. |
| GATHERV2. OPTIONS | Attributs facultatifs pour GatherV2 |
| Générer des propositions de boîtes de limites | Cette opération produit une région d'intérêts à partir de cadres de délimitation donnés (bbox_deltas) codés par rapport aux ancres selon l'équation 2 dans arXiv : 1506.01497. L'opération sélectionne les boîtes de notation `pre_nms_topn` supérieures, les décode par rapport aux ancres, applique une suppression non maximale sur les boîtes qui se chevauchent avec une valeur d'intersection sur union (iou) supérieure à `nms_threshold`, rejetant les boîtes dont le côté le plus court est inférieur à ` min_size`. |
| Générer laBoundingBoxProposals.options | Attributs facultatifs pour GenerateBoundingBoxProposals |
| Générer unvocabremapping | Étant donné un chemin vers des fichiers de vocabulaire nouveaux et anciens, renvoie un tenseur de remappage de Longueur `num_new_vocab`, où` remapping [i] `contient le numéro de ligne dans l'ancien vocabulaire qui correspond à la ligne` i` dans le nouveau vocabulaire (commençant à la ligne `new_vocab_offset` et jusqu'à` num_new_vocab` entités), ou `- et jusqu'à` num_new_vocab` entités), ou `- 1 'Si l'entrée «Je» dans le nouveau vocabulaire n'est pas dans l'ancien vocabulaire. |
| Générervocabremapping.options | Attributs facultatifs pour GenerateVocabRemapping |
| ObtenirSessionHandle | Stocke le tenseur d'entrée dans l'état de la session en cours. |
| GetSessiontensor <T étend ttype > | Obtenez la valeur du tenseur spécifié par son handle. |
| Glorot <T étend tfloating > | L'initialisateur de Glorot, également appelé initialiseur Xavier. |
| Gpuinfo | Type protobuf tensorflow.GPUInfo |
| Gpuinfo.builder | Type protobuf tensorflow.GPUInfo |
| Gpuinfoorbuilder | |
| Options GPU | tensorflow.GPUOptions de type Protobuf.GPUOptions |
| GPUOptions.Builder | tensorflow.GPUOptions de type Protobuf.GPUOptions |
| GPUOptions.Expérimental | tensorflow.GPUOptions.Experimental de type Protobuf.GPUOptions.Experimental |
| GPUOptions.Experimental.Builder | tensorflow.GPUOptions.Experimental de type Protobuf.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 | |
| GPUOptionsOuBuilder | |
| DégradéDéf | GradientDef defines the gradient function of a function defined in a function library. |
| DégradéDef.Builder | GradientDef defines the gradient function of a function defined in a function library. |
| DégradéDefOrBuilder | |
| Gradientdecent | Optimiseur de descente de gradient stochastique de base. |
| Dégradés | Ajoute des opérations pour calculer les dérivées partielles de la somme de y s par rapport à x s, c'est-à-dire d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... Si les valeurs |
| Gradients. | Attributs facultatifs pour Gradients |
| Graphique | Un graphique de flux de données représentant un calcul tenorflow. |
| Graphique | Utilisé pour instancier une classe abstraite qui remplace la méthode BuildSubgraph pour construire un sous-graphe conditionnel ou corporel pendant une boucle de temps. |
| Graphdebuginfo | Type protobuf tensorflow.GraphDebugInfo |
| Graphdebuginfo.builder | Type protobuf 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 | |
| Graphdebuginfoprotos | |
| Graphdef | 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 | |
| Graphopcrition | 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 | |
| Graphopération | Implémentation pour une Operation ajoutée comme nœud à un Graph . |
| Graphoperationbuilder | Un OperationBuilder pour l'ajout GraphOperation à un Graph . |
| OptionsGraphiques | tensorflow.GraphOptions de type Protobuf.GraphOptions |
| GraphOptions.Builder | tensorflow.GraphOptions de type Protobuf.GraphOptions |
| GraphOptionsOrBuilder | |
| Graphprotos | |
| Graphtransferconstnodeinfo | Type protobuf tensorflow.GraphTransferConstNodeInfo |
| Graphtransferconstnodeinfo.builder | Type protobuf tensorflow.GraphTransferConstNodeInfo |
| Graphtransferconstnodeinfoorbuilder | |
| Graphtransfergraphinputnodeinfo | Type protobuf tensorflow.GraphTransferGraphInputNodeInfo |
| Graphtransfergraphinputnodeinfo.builder | Type protobuf tensorflow.GraphTransferGraphInputNodeInfo |
| Graphtransfergraphinputnodeinfoorbuilder | |
| Graphtransfergraphoutputnodeinfo | Type protobuf tensorflow.GraphTransferGraphOutputNodeInfo |
| Graphtransfergraphoutputnodeinfo.builder | Type protobuf 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.Destination | Protobuf enum tensorflow.GraphTransferInfo.Destination |
| Graphtransferinfoorbuilder | |
| Graphtransférinfoproto | |
| Graphtransfernodeinfo | Type protobuf tensorflow.GraphTransferNodeInfo |
| Graphtransfernodeinfo.builder | Type protobuf tensorflow.GraphTransferNodeInfo |
| Graphtransfernodeinfoorbuilder | |
| GraphtransferNodeInput | Type protobuf tensorflow.GraphTransferNodeInput |
| GraphtransferNodeInput.builder | Type protobuf tensorflow.GraphTransferNodeInput |
| GraphtransferNodeInputinfo | Type protobuf tensorflow.GraphTransferNodeInputInfo |
| Graphtransfernodeinputinfo.builder | Type protobuf tensorflow.GraphTransferNodeInputInfo |
| Graphtransfernodeinputinfoorbuilder | |
| GraphtransferNodeInputorBuilder | |
| GraphtransferNodeoutUtinfo | Type protobuf tensorflow.GraphTransferNodeOutputInfo |
| GraphtransferNodeOutputinfo.builder | Type protobuf tensorflow.GraphTransferNodeOutputInfo |
| GraphtransferNodeOutputinfoorBuilder | |
| Plus grand | Renvoie la valeur de vérité de (x> y) en termes d'élément. |
| Plus grand | Renvoie la valeur de vérité de (x> = y) sur le plan des éléments. |
| Grubockcell <T étend tNumber > | Calcule la propagation avant de la cellule GRU pour 1 pas de temps. |
| GrublockCellgrad <t étend tNumber > | Calcule la rétro-propagation des cellules GRU pour 1 pas de temps. |
| GuaralineConst <T étend Ttype > | Donne une garantie au runtime TF que le tenseur d’entrée est une constante. |
H
| Hardsigmoïd <t étend tfloating > | Activation sigmoïde dure. |
| Table de hachage | Crée une table de hachage non initialisée. |
| Hashtable.options | Attributs facultatifs pour HashTable |
| Il <T étend tfloating > | Il initialiseur. |
| Assistants | Classe de conteneurs pour les méthodes de base qui ajoutent ou effectuent plusieurs opérations et renvoient l'une d'entre elles. |
| Charnière | Calcule la perte de charnière entre les étiquettes et les prédictions. |
| Hinge <t étend tNumber > | Une métrique qui calcule la métrique de la perte de charnière entre les étiquettes et les prédictions. |
| HistogramFixedWidth <u étend tNumber > | Renvoie l'histogramme des valeurs. |
| HistogrammeProto | Serialization format for histogram module in core/lib/histogram/histogram.h tensorflow.HistogramProto de type Protobuf.HistogramProto |
| HistogrammeProto.Builder | Serialization format for histogram module in core/lib/histogram/histogram.h tensorflow.HistogramProto de type Protobuf.HistogramProto |
| Histogramprotoorbuilder | |
| Histogrammaire | Sorte un tampon de protocole «Résumé» avec un histogramme. |
| Hsvtorgb <t étend tNumber > | Convertissez une ou plusieurs images de HSV en RVB. |
| Huber | Calcule la perte de Huber entre les étiquettes et les prédictions. |
je
| Identité <t étend tfloating > | Initialiseur qui génère la matrice d'identité. |
| Identité <T étend Ttype > | Renvoie un tenseur avec la même forme et le même contenu que le tenseur ou la valeur d'entrée. |
| IdentitéN | Renvoie une liste de tenseurs avec les mêmes formes et contenus que l'entrée tenseurs. |
| IdentityReader | Un lecteur qui publie la file d'attente fonctionne à la fois comme la clé et la valeur. |
| IdentityReader.options | Attributs facultatifs pour IdentityReader |
| IFFT <T étend Ttype > | Transformée de Fourier rapide inverse. |
| Ifft2d <T étend Ttype > | Transformée de Fourier rapide 2D inverse. |
| Ifft3d <T étend Ttype > | Transformée de Fourier rapide 3D inverse. |
| Igamma <t étend tNumber > | Calculez la fonction gamma incomplète régularisée inférieure `p (a, x)`. |
| Igammac <t étend tNumber > | Calculez la fonction gamma incomplète régularisée supérieure `q (a, x)`. |
| Igammagrada <t étend tNumber > | Calcule le gradient de `igamma (a, x)` wrt `a`. |
| IgnoreErrorsDataset | Crée un ensemble de données qui contient les éléments de « input_dataset » en ignorant les erreurs. |
| IgnoreErrorsDataset | Crée un ensemble de données qui contient les éléments de « input_dataset » en ignorant les erreurs. |
| Ignoreerrorsdataset.options | Attributs facultatifs pour IgnoreErrorsDataset |
| Ignoreerrorsdataset.options | Attributs facultatifs pour IgnoreErrorsDataset |
| IllégalRankException | Exception lancée lorsqu'une opération ne peut pas être terminée en raison du rang du tableau ciblé. |
| Imag <u étend tNumber > | Renvoie la partie imaginaire d'un nombre complexe. |
| ImageProjectiveTransformv2 <T étend tNumber > | Applique la transformation donnée à chacune des images. |
| ImageProjectiveTransformv2.options | Attributs facultatifs pour ImageProjectiveTransformV2 |
| ImageProjectiveTransformv3 <T étend Tnumber > | Applique la transformation donnée à chacune des images. |
| ImageProjectiveTransformv3.options | Attributs facultatifs pour ImageProjectiveTransformV3 |
| Images | Sorte un tampon de protocole «Résumé» avec des images. |
| Imagesummary.options | Attributs facultatifs pour ImageSummary |
| ImmutableConst <T étend Ttype > | Renvoie le tenseur immuable de la région mémoire. |
| Importation | |
| Indice | Un index utilisé pour découper une vue d'un tableau à n dimensions. |
| Indexéiterator | |
| IndexEdPoseterator.CoordslongConsumer | |
| Indices | Classe d'assistance pour instanciation des objets Index . |
| Infeeddequeue <t étend ttype > | Une opération d'espace réservé pour une valeur qui sera introduite dans le calcul. |
| InfeedDequeueTuple | Récupère plusieurs valeurs de l’alimentation sous forme de tuple XLA. |
| EntréeEnqueue | Une opération qui alimente une seule valeur Tensor dans le calcul. |
| Infeedenqueue.options | Attributs facultatifs pour InfeedEnqueue |
| InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer | Une opération qui met en file d'attente le tampon prélinéarisé dans l'alimentation TPU. |
| Infeedenqueueprelinearisonbuffer.options | Attributs facultatifs pour InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer |
| InfeedEnqueueTuple | Introduire plusieurs valeurs Tensor dans le calcul sous forme de tuple XLA. |
| Infeedenqueuetuple.options | Attributs facultatifs pour InfeedEnqueueTuple |
| Initialisation | |
| L'initialisateur <T étend Ttype > | Une interface pour les initialiseurs |
| InitialiserTable | Initialiseur de table qui prend respectivement deux tenseurs pour les clés et les valeurs. |
| InitializeTableFromDataset | |
| InitializeTableFromTextFile | Initialise un tableau à partir d'un fichier texte. |
| InitialisetablefromTextFile.options | Attributs facultatifs pour InitializeTableFromTextFile |
| Inplaceadd <t étend ttype > | Ajoute v dans les lignes spécifiées de x. |
| Inplacesub <t étend ttype > | Soustrait « v » dans les lignes spécifiées de « x ». |
| Inplaceupdate <t étend ttype > | Met à jour les lignes spécifiées « i » avec les valeurs « v ». |
| Int64list | Type protobuf tensorflow.Int64List |
| Int64list.builder | Type protobuf tensorflow.Int64List |
| Int64ListorBuilder | |
| Intdatabuffer | Un DataBuffer d'INTS. |
| IntDatalayout <S étend Databuffer <? >> | Un DataLayout qui convertit les données stockées dans un tampon en INTS. |
| IntdesenSendArray | |
| Interconnexion | Type protobuf tensorflow.InterconnectLink |
| InterconnectLink.builder | Type protobuf tensorflow.InterconnectLink |
| InterconnectLinkorBuilder | |
| Intndarray | Un NdArray d'entiers. |
| Intopk | Dit si les cibles sont dans les principales prédictions «K». |
| Inv <t étend ttype > | Calcule l'inverse d'une ou plusieurs matrices inversibles carrées ou de leurs adjoints (transpositions conjuguées). |
| Inv.Options | Attributs facultatifs pour Inv |
| Inverser <T étend tNumber > | Invert (flip) chaque bit de types pris en charge; Par exemple, la valeur de type `uint8` '01010101 devient 10101010. |
| InvertPermutation <T étend tNumber > | Calcule la permutation inverse d'un tenseur. |
| Invrade <T étend Ttype > | Calcule le gradient de l'inverse de `x` wrt son entrée. |
| Irfft <u étend tNumber > | Transformée de Fourier rapide à valeur réelle inverse. |
| Irfft2d <u étend tNumber > | Transformée de Fourier rapide à valeur réelle 2D inverse. |
| Irfft3d <u étend tNumber > | Transformée de Fourier rapide à valeur réelle 3D inverse. |
| IsBoostedTreesEnsembleInitialisé | Vérifie si un ensemble d'arbres a été initialisé. |
| IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized | Vérifie si un flux quantile a été initialisé. |
| Est Fini | Renvoie quels éléments de x sont finis. |
| Est | Les rendements quels éléments de x sont inf. |
| Isnan | Les rendements quels éléments de x sont nan. |
| IsotonicRegression <u étend tNumber > | Résout un lot de problèmes de régression isotonique. |
| EstVariableInitialisé | Vérifie si un tenseur a été initialisé. |
| Itérateur | |
| Iteratorfromstringhandle | |
| Iteratorfromstringhandle.options | Attributs facultatifs pour IteratorFromStringHandle |
| ItérateurGetDevice | Renvoie le nom du périphérique sur lequel la « ressource » a été placée. |
| ItérateurGetDevice | Renvoie le nom du périphérique sur lequel la « ressource » a été placée. |
| IteratorgetNext | Obtient la sortie suivante de l'itérateur donné. |
| IteratorgetNextSasoptional | Obtient la sortie suivante de l'itérateur donné en tant que variante facultative. |
| Iteratorgetnextync | Obtient la sortie suivante de l'itérateur donné. |
| Iteratortostringhandle | Convertit la `ressource_handle» donnée représentant un itérateur en chaîne. |
J.
| Jobef | Defines a single job in a TensorFlow cluster. |
| Jobdef.builder | Defines a single job in a TensorFlow cluster. |
| Jobeforbuilder | |
| Jobevicefilters | Defines the device filters for tasks in a job. |
| Jobdevicefilters.builder | Defines the device filters for tasks in a job. |
| Jobdevicefiltersorbuilder | |
| Rejoindre | Rejoint les chaînes dans la liste donnée des tenseurs de cordes en un seul tenseur; avec le séparateur donné (par défaut est un séparateur vide). |
| Join.options | Attributs facultatifs pour Join |
K
| Kerneldef | Type protobuf tensorflow.KernelDef |
| Kerneldef.attrConstraint | Type protobuf tensorflow.KernelDef.AttrConstraint |
| Kerneldef.attrConstraint.builder | Type protobuf tensorflow.KernelDef.AttrConstraint |
| Kerneldef.attrConstraintorbuilder | |
| Kerneldef.builder | Type protobuf tensorflow.KernelDef |
| Kerneldeforbuilder | |
| Kerneldefprotos | |
| Kernelliste | A collection of KernelDefs tensorflow.KernelList |
| Kernelliste.builder | A collection of KernelDefs tensorflow.KernelList |
| Kernellistorbuilder | |
| KeyValuesort <T étend tNumber , u étend ttype > | Enveloppe l'opérateur de tri XLA, documenté à https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort. |
| Kldivergence | Calcule la perte de divergence de kullback-lebler entre les étiquettes et les prédictions. |
| Kldivergence <t étend tNumber > | Une métrique qui calcule la métrique de perte de divergence Kullback-Lebler entre les étiquettes et les prédictions. |
| KMC2ChainInitialisation | Renvoie l'index d'un point de données qui doit être ajouté à l'ensemble de départ. |
| KmeansPlusPlusInitialisation | Sélectionne num_to_sample lignes d'entrée à l'aide du critère KMeans++. |
| KthOrderStatistique | Calcule la statistique d'ordre K d'un ensemble de données. |
L
| L2loss <t étend tNumber > | Perte L2. |
| Laténtendatdataset | Enregistre la latence de production des éléments `input_dataset` dans un StatsAggregator. |
| Laténtendatdataset | Enregistre la latence de production des éléments `input_dataset` dans un StatsAggregator. |
| Leakyrelu <T étend tNumber > | Calculs Rectifié linéaire: `Max (fonctionnalités, fonctionnalités * alpha)`. |
| Leakyrelu.options | Attributs facultatifs pour LeakyRelu |
| Leakyrelugrad <t étend tNumber > | Calculs les gradients linéaires rectifiés pour une opération de fuite. |
| Leakyrelugrad.options | Attributs facultatifs pour LeakyReluGrad |
| Apprentissage | Génère des étiquettes pour l'échantillonnage des candidats avec une distribution d'apprentissage en unigramme. |
| Apprivoise Unigramcandidatesampler.options | Attributs facultatifs pour LearnedUnigramCandidateSampler |
| LeCun <T étend tfloating > | Lecun initialiseur normal. |
| LeftHift <T étend Tnumber > | Elementwise calcule le décalage gauche bitwise de `x` et« y ». |
| Moins | Renvoie la valeur de vérité de (x < y) élément par élément. |
| Moins cher | Renvoie la valeur de vérité de (x <= y) sur le plan des éléments. |
| Lgamma <t étend tNumber > | Calcule le journal de la valeur absolue de l'élément `gamma (x) '. |
| Linéaire <u étend tNumber > | Fonction d'activation linéaire (pass-through). |
| Lispace <t étend tNumber > | Génère des valeurs dans un intervalle. |
| Auditeur_bytepointer | |
| Auditeur_string | |
| Listvalue | Represents a Python list. |
| Listvalue.builder | Represents a Python list. |
| ListValueorBuilder | |
| Ensemble de données LMDB | Crée un ensemble de données qui émet les paires clé-valeur dans un ou plusieurs fichiers LMDB. |
| Lmdbdataset | |
| LMDBReader | Un lecteur qui publie les enregistrements d'un fichier LMDB. |
| LMDBReader.options | Attributs facultatifs pour LmdbReader |
| LoadAndRemapMatrix | Charge un 2-D (matrice) `tenseur` avec nom` old_tensor_name` du point de contrôle à `ckpt_path` et réorganise potentiellement ses lignes et colonnes en utilisant les remappages spécifiés. |
| LoadAndRemapMatrix.options | Attributs facultatifs pour LoadAndRemapMatrix |
| LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Chargez les paramètres d’intégration d’Adadelta. |
| LoadtpuembeddingAdAltaparameters.options | Attributs facultatifs pour LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters |
| LoadTpueMeddingAdadeltaparametersgradAccumDebug | Chargez les paramètres Adadelta avec support de débogage. |
| LoadtpuembeddingAdAltaparametersgradAccumdebug.options | Attributs facultatifs pour LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug |
| LoadTPUEmbeddingAdagradParameters | Chargez les paramètres d’intégration d’Adagrad. |
| LoadtpuembeddingadagradParameters.options | Attributs facultatifs pour LoadTPUEmbeddingAdagradParameters |
| LoadtpuembeddingadagradParametersgradAccumdebug | Chargez des paramètres d'intégration d'Adagrad avec le support de débogage. |
| LoadtpuembeddingadagradParametersgradAccumdebug.options | Attributs facultatifs pour LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug |
| LoadTPUEmbeddingADAMParameters | Chargez les paramètres d’intégration ADAM. |
| LoadTpueMeddingAmparameters.options | Attributs facultatifs pour LoadTPUEmbeddingADAMParameters |
| LoadTpueMeddingAmparametersgradAccumDebug | Chargez des paramètres d'intégration Adam avec support de débogage. |
| LoadTpueMeddingAmparametersgradAccumDebug.options | Attributs facultatifs pour LoadTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug |
| LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Paramètres d’intégration RMSProp centrés sur la charge. |
| LoadTpueMeddingCenteredRmspropParameters.options | Attributs facultatifs pour LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters |
| LoadTPUEmbeddingFTRLParameters | Chargez les paramètres d’intégration FTRL. |
| Loadtpuembeddingftrlparameters.options | Attributs facultatifs pour LoadTPUEmbeddingFTRLParameters |
| Loadtpuembeddingftrlparametersgradaccumdebug | Chargez des paramètres d'intégration FTRL avec support de débogage. |
| Loadtpuembeddingftrlparametersgradaccumdebug.options | Attributs facultatifs pour LoadTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug |
| LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Chargez les paramètres d’intégration de MDL Adagrad Light. |
| LoadtpuembeddingmdladagradlightParameters.options | Attributs facultatifs pour LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters |
| LoadTPUEmbeddingMomentumParameters | Chargez les paramètres d’intégration de Momentum. |
| LoadTpuembeddingMomentumparameters.options | Attributs facultatifs pour LoadTPUEmbeddingMomentumParameters |
| LoadTpuembeddingMomentumparametersgradAccumdebug | Les paramètres d'intégration de la dynamique de chargement avec support de débogage. |
| LoadTpueMeddingMomentumparametersgradAccumdebug.options | Attributs facultatifs pour LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug |
| LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Chargez les paramètres d’intégration proximaux d’Adagrad. |
| LoadTpuembeddingProximalAdagradParameters.options | Attributs facultatifs pour LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters |
| LoadtpuembeddingproximaladagradParametersgradAccumdebug | Chargez des paramètres d'intégration d'Adagrad proximaux avec support de débogage. |
| LoadtpuembeddingProximalAdagradParametersgradAccumdebug.options | Attributs facultatifs pour LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug |
| LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
| LoadtpuembeddingProximalyogiparameters.options | Attributs facultatifs pour LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters |
| Loadtpuembeddingproximalyogiparametersgradaccumdebug | |
| LoadtpuembeddingProximalyogiparametersgradAccumdebug.options | Attributs facultatifs pour LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug |
| LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters | Chargez les paramètres d’intégration RMSProp. |
| LoadtpuembeddingrmspropParameters.options | Attributs facultatifs pour LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters |
| LoadTpueMeddingrmsPropParametersgradAccumDebug | Chargez des paramètres d'intégration RMSPROP avec support de débogage. |
| LoadtpuembeddingrmspropParametersgradAccumdebug.options | Attributs facultatifs pour LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug |
| LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Chargez les paramètres d'intégration SGD. |
| LoadTpueMeddingStochasticgradIentDescentParameters.options | Attributs facultatifs pour LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters |
| LoadTpueMeddingStochasticgradIentDescentParametersgradAccumdebug | Chargez les paramètres d'intégration SGD. |
| LoadTpueMeddingStochasticgradIentDescentParametersgradAccumdebug.options | Attributs facultatifs pour LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug |
| Liens locaux | tensorflow.LocalLinks de type protobuf.Locallinks |
| LocalLinks.Builder | tensorflow.LocalLinks de type protobuf.Locallinks |
| LocalLinksOrBuilder | |
| La réponse locale <T étend Tnumber > | Normalisation de la réponse locale. |
| Local ResponNormalisation.Options | Attributs facultatifs pour LocalResponseNormalization |
| LocalResponSeormalizationgrad <T étend Tnumber > | Gradients pour la normalisation de la réponse locale. |
| LocalResponSeormalizationgrad.options | Attributs facultatifs pour LocalResponseNormalizationGrad |
| Log <T étend Ttype > | Calcule le logarithme naturel de x élément. |
| Log1p <t étend Ttype > | Calcule le logarithme naturel de (1 + x) sur le plan des éléments. |
| Logcosh | Les calculs calculent le logarithme du cosinus hyperbolique de l'erreur de prédiction. |
| LogcOsHerror <T étend Tnumber > | Une métrique qui calcule le logarithme du cosinus hyperbolique de la métrique d'erreur de prédiction entre les étiquettes et les prédictions. |
| LogiqueEt | Renvoie la valeur de vérité de x ET y par élément. |
| LogiquePas | Renvoie la valeur de vérité de l'élément «pas x». |
| LogiqueOu | Renvoie la valeur de vérité de x OU y par élément. |
| LogMatrixDeterminant <T étend Ttype > | Calcule le signe et le journal de la valeur absolue du déterminant de une ou plusieurs matrices carrées. |
| Logmoryprotos | |
| 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 étend tNumber > | Calcule les activations logarithologiques logax. |
| LoguniforCandidatesampler | Génère des étiquettes pour l'échantillonnage des candidats avec une distribution log-uniforme. |
| LogUniformCandidatesampler.options | Attributs facultatifs pour LogUniformCandidateSampler |
| Longdatabuffer | Un DataBuffer de longs. |
| LongDatalayout <S étend Databuffer <? >> | Un DataLayout qui convertit les données stockées dans un tampon en longs. |
| LongDenseNdArray | |
| Longndarray | Un NdArray de longs. |
| LookUptableExport <T étend Ttype , u étend Ttype > | Affiche toutes les clés et valeurs du tableau. |
| LookUptableFind <u étend Ttype > | Recherche les clés dans un tableau, affiche les valeurs correspondantes. |
| LookupTableImport | Remplace le contenu de la table par les clés et valeurs spécifiées. |
| LookupTableInsérer | Met à jour le tableau pour associer les clés aux valeurs. |
| LookupTableSupprimer | Supprime les clés et leurs valeurs associées d'une table. |
| Taille de la table de recherche | Calcule le nombre d'éléments dans la table donnée. |
| BoucleCond | Transfère l’entrée vers la sortie. |
| Perte | |
| Pertes | Fonctions de perte intégrées. |
| Pertes | Ce sont des méthodes d'assistance pour les pertes et les mesures et seront des modules privés lorsque la modularité Java est appliquée à TensorFlow Java. |
| LossMetric <T étend Tnumber > | Interface pour les mesures qui enveloppent les fonctions de perte. |
| Losstuple <t étend tNumber > | Une classe d'assistance pour les méthodes de perte pour retourner les étiquettes, la cible et les poids d'échantillonnage |
| Inférieur | Convertit tous les caractères majuscules en leurs remplacements minuscules respectifs. |
| Options inférieures | Attributs facultatifs pour Lower |
| Inférieur <u étend tNumber > | Applique lower_bound(sorted_search_values, valeurs) le long de chaque ligne. |
| LstMBlockCell <t étend tNumber > | Calcule la propagation avant de la cellule LSTM pour 1 pas de temps. |
| LSTMBlockCell.Options | Attributs facultatifs pour LSTMBlockCell |
| LstMBlockCellgrad <t étend tNumber > | Calcule la propagation vers l'arrière de la cellule LSTM pour 1 pas de temps. |
| Lu <T étend Ttype , u étend tNumber > | Calcule la décomposition LU d'une ou plusieurs matrices carrées. |
M
| Machineconfiguration | tensorflow.MachineConfiguration de type protobuf.machineconfiguration |
| Machineconfiguration.builder | tensorflow.MachineConfiguration de type protobuf.machineconfiguration |
| Machineconfigurationorbuilder | |
| Makeiterator | Fait un nouvel itérateur à partir du «jeu de données» donné et le stocke dans «Iterator». |
| RendreUnique | Rendre tous les éléments de la dimension non-Batch uniques, mais \"proches\" de leur valeur initiale. |
| CarteEffacer | Op supprime tous les éléments du conteneur sous-jacent. |
| Mapclear.options | Attributs facultatifs pour MapClear |
| Mapdataset | |
| MapIncompleteSize | Op renvoie le nombre d'éléments incomplets dans le conteneur sous-jacent. |
| MapincompleteSize.options | Attributs facultatifs pour MapIncompleteSize |
| Mapiterator | |
| Mapoptional | |
| CartePeek | Op jette un coup d'œil aux valeurs à la clé spécifiée. |
| Mappek.options | Attributs facultatifs pour MapPeek |
| Taille de la carte | Op renvoie le nombre d'éléments dans le conteneur sous-jacent. |
| Mapsize.options | Attributs facultatifs pour MapSize |
| CarteStage | Étape (clé, valeurs) dans le conteneur sous-jacent qui se comporte comme une table de hachage. |
| Mapstage.options | Attributs facultatifs pour MapStage |
| CarteUnstage | Op supprime et renvoie les valeurs associées à la clé du conteneur sous-jacent. |
| Mapunstage.options | Attributs facultatifs pour MapUnstage |
| MapUnstageNoKey | Op supprime et renvoie un élément aléatoire (clé, valeur) du conteneur sous-jacent. |
| Mapunstagenokey.options | Attributs facultatifs pour MapUnstageNoKey |
| Fichiers correspondants | Renvoie l'ensemble de fichiers correspondant à un ou plusieurs modèles globaux. |
| MatchingFilesDataset | |
| MatchingFilesDataset | |
| Matmul <T étend Ttype > | Multipliez la matrice "A" par la matrice "B". |
| Matmul.options | Attributs facultatifs pour MatMul |
| MatrixDiag <T étend Ttype > | Renvoie un tenseur diagonal par lots avec des valeurs diagonales par lots données. |
| MatrixDiagPart <T étend Ttype > | Renvoie la partie diagonale groupée d'un tenseur groupé. |
| MatrixDiagPartv3 <T étend Ttype > | Renvoie la partie diagonale groupée d'un tenseur groupé. |
| MatrixDiagPartv3. Options | Attributs facultatifs pour MatrixDiagPartV3 |
| MatrixDiagv3 <T étend Ttype > | Renvoie un tenseur diagonal par lots avec des valeurs diagonales par lots données. |
| MatrixDiagv3.Options | Attributs facultatifs pour MatrixDiagV3 |
| Matrixlogarithme <T étend Ttype > | Calcule le logarithme matriciel d'une ou plusieurs matrices carrées: \\(log(exp(A)) = A\\) Cet OP n'est défini que pour les matrices complexes. |
| MatrixSetDiag <T étend Ttype > | Renvoie un tenseur matriciel par lots avec de nouvelles valeurs diagonales par lots. |
| MatrixSetDiag.Options | Attributs facultatifs pour MatrixSetDiag |
| Matrixsolvels <T étend Ttype > | Résout un ou plusieurs problèmes linéaires des moindres carrés. |
| Matrixsolvel.options | Attributs facultatifs pour MatrixSolveLs |
| Max <T étend Ttype > | Calcule le maximum d'éléments sur les dimensions d'un tenseur. |
| Max.options | Attributs facultatifs pour Max |
| Maximum <T étend tNumber > | Renvoie le maximum de x et y (c'est-à-dire |
| MaxIntraOpParallelismDataset | Crée un ensemble de données qui remplace le parallélisme intra-opération maximal. |
| MaxIntraOpParallelismDataset | Crée un ensemble de données qui remplace le parallélisme intra-opération maximal. |
| Maxnorm | Constituer les poids incidents à chaque unité cachée pour avoir une norme inférieure ou égale à une valeur souhaitée. |
| Maxpool <T étend Ttype > | Effectue un accumulation maximale sur l'entrée. |
| Maxpool.options | Attributs facultatifs pour MaxPool |
| Maxpool3d <t étend tNumber > | Effectue un pooling 3D max sur l'entrée. |
| Maxpool3d.options | Attributs facultatifs pour MaxPool3d |
| Maxpool3dgrad <u étend tNumber > | Calcule les gradients de la fonction de mise en commun maximale 3D. |
| Maxpool3dgrad.options | Attributs facultatifs pour MaxPool3dGrad |
| Maxpool3dgradgrad <t étend tNumber > | Calcule les gradients de second ordre de la fonction maxpoolique. |
| Maxpool3dgradgrad.options | Attributs facultatifs pour MaxPool3dGradGrad |
| Maxpoolgrad <T étend tNumber > | Calcule les gradients de la fonction maxpoolique. |
| Maxpoolgrad.options | Attributs facultatifs pour MaxPoolGrad |
| Maxpoolgradgrad <T étend tNumber > | Calcule les gradients de second ordre de la fonction maxpoolique. |
| Maxpoolgradgrad.options | Attributs facultatifs pour MaxPoolGradGrad |
| Maxpoolgradgradwithargmax <T étend tNumber > | Calcule les gradients de second ordre de la fonction maxpoolique. |
| Maxpoolgradgradwithargmax.options | Attributs facultatifs pour MaxPoolGradGradWithArgmax |
| Maxpoolgradwithargmax <t étend tNumber > | Calcule les gradients de la fonction maxpoolique. |
| Maxpoolgradwithargmax.options | Attributs facultatifs pour MaxPoolGradWithArgmax |
| Maxpoolwithargmax <t étend tNumber , u étend tNumber > | Effectue un pooling maximum sur l'entrée et génère à la fois les valeurs maximales et les indices. |
| Maxpoolwithargmax.options | Attributs facultatifs pour MaxPoolWithArgmax |
| La moyenne <t étend tNumber > | Une métrique qui met en œuvre une moyenne pondérée WEIGHTED_MEAN |
| La moyenne <t étend Ttype > | Calcule la moyenne des éléments à travers les dimensions d'un tenseur. |
| Option moyennes | Attributs facultatifs pour Mean |
| MeanabsoluteError | Calcule la moyenne de la différence absolue entre les étiquettes et les prédictions. |
| MeanAbsoluteError <t étend tNumber > | Une métrique qui calcule la moyenne de la différence absolue entre les étiquettes et les prédictions. |
| MeanabsolutecentageError | Calcule l'erreur de pourcentage absolu moyen entre les étiquettes et les prédictions. |
| MeanAbsoluperCentageError <T étend Tnumber > | Une métrique qui calcule la moyenne de la différence absolue entre les étiquettes et les prédictions. |
| MeanMetricwrapper <T étend tNumber > | Une classe qui plie une fonction de perte sans état avec la métrique Mean en utilisant une réduction de WEIGHTED_MEAN . |
| SignifiedErorror | Calcule la moyenne des carrés d'erreurs entre les étiquettes et les prédictions. |
| MeansquaredError <t étend tNumber > | Une métrique qui calcule la moyenne de la différence absolue entre les étiquettes et les prédictions. |
| SignifiedLogarithmicerror | Calcule les erreurs logarithmiques quadratiques moyennes entre les étiquettes et les prédictions. |
| MeansquaredLogarithmicerror <t étend tNumber > | Une métrique qui calcule la moyenne de la différence absolue entre les étiquettes et les prédictions. |
| MemallocatorStats | Some of the data from AllocatorStats tensorflow.MemAllocatorStats |
| Memallocatorstats.builder | Some of the data from AllocatorStats tensorflow.MemAllocatorStats |
| MemallocatorStatsorBuilder | |
| Memchunk | tensorflow.MemChunk de type protobuf.Memchunk |
| Memchunk.builder | tensorflow.MemChunk de type protobuf.Memchunk |
| Memchunkorbuilder | |
| MemMappingFileSystemDirectory | A directory of regions in a memmapped file. |
| MemMappingFileSystemDirectory.builder | A directory of regions in a memmapped file. |
| MemMappingFileSystemDirectoryElement | A message that describes one region of memmapped file. |
| MemMappingFileSystemDirectoryElement.builder | A message that describes one region of memmapped file. |
| MemMappingFileSystemDirectoryElementorBuilder | |
| MemMappingFileSystemDirectoryorBuilder | |
| Memmappingfilesystemprotos | |
| Mémoire | Type protobuf tensorflow.MemoryDump |
| MemoryDump.builder | Type protobuf tensorflow.MemoryDump |
| MemoryDumporBuilder | |
| MemoryInfo | Type protobuf tensorflow.MemoryInfo |
| Memoryinfo.builder | Type protobuf tensorflow.MemoryInfo |
| MemoryInfoorBuilder | |
| Mémoire de mémoire | Type protobuf tensorflow.MemoryLogRawAllocation |
| MemoryLograwallocation.builder | Type protobuf tensorflow.MemoryLogRawAllocation |
| MemoryLograwallocationorBuilder | |
| MemoryLogRawDeallocation | tensorflow.MemoryLogRawDeallocation de type Protobuf.MemoryLogRawDeallocation |
| MemoryLogRawDeallocation.Builder | tensorflow.MemoryLogRawDeallocation de type Protobuf.MemoryLogRawDeallocation |
| MemoryLograwDealLocationorBuilder | |
| MemoryLogstep | Type protobuf tensorflow.MemoryLogStep |
| MemoryLogstep.builder | Type protobuf tensorflow.MemoryLogStep |
| MemoryLogsteporBuilder | |
| Mémoire de mémoire | Type protobuf tensorflow.MemoryLogTensorAllocation |
| MemoryLogtenSorallocation.Builder | Type protobuf tensorflow.MemoryLogTensorAllocation |
| MemoryLogtenSorallocationorBuilder | |
| MemoryLogtenSordeallocation | Type protobuf tensorflow.MemoryLogTensorDeallocation |
| MemoryLogtenSordealLocation.Builder | Type protobuf tensorflow.MemoryLogTensorDeallocation |
| MemoryLogtenSordealLocationorBuilder | |
| MemoryLogtenSorOutput | Type protobuf tensorflow.MemoryLogTensorOutput |
| MemoryLogtenSorOutput.Builder | Type protobuf tensorflow.MemoryLogTensorOutput |
| MemoryLogtenSorOutputorBuilder | |
| Statistiques mémoire | For memory tracking. |
| MemoryStats.Builder | For memory tracking. |
| MemoryStatsOrBuilder | |
| Merge <T étend Ttype > | Transfère la valeur d'un tenseur disponible des « entrées » vers la « sortie ». |
| Fusionner | Fusionne les résumés. |
| Mergev2checkpoint | Format V2 Spécifique: fusionne les fichiers de métadonnées des points de contrôle fragnés. |
| Mergev2checkpoids.options | Attributs facultatifs pour MergeV2Checkpoints |
| MétaGraphDef | NOTE: This protocol buffer is evolving, and will go through revisions in the coming months. |
| Métagraphdef.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 | |
| Métagraphdeforbuilder | |
| Métagraphprotos | |
| Métrique <t étend tNumber > | Classe de base pour les mesures |
| Métricentrie | tensorflow.MetricEntry de type protobuf. |
| Métricentry.builder | tensorflow.MetricEntry de type protobuf. |
| Métricentryorbuilder | |
| Métripréation | Définit les différents types de réductions métriques |
| Métrique | Classe d'assistance avec fonctions de métriques intégrées. |
| Metricshelper | Ce sont des méthodes d'assistance pour les mesures et seront des modules privés lorsque la modularité Java est appliquée à TensorFlow Java. |
| MFCC | Transforme un spectrogramme en une forme utile pour la reconnaissance vocale. |
| MFCC.options | Attributs facultatifs pour Mfcc |
| Min <t étend ttype > | Calcule le minimum d'éléments sur les dimensions d'un tenseur. |
| Options min. | Attributs facultatifs pour Min |
| Minimum <t étend tNumber > | Renvoie le min de x et y (c'est-à-dire |
| Minmaxnorm | Constituer les poids pour avoir la norme entre une limite inférieure et une limite supérieure. |
| MirrorPad <T étend Ttype > | Remplit un tenseur avec des valeurs en miroir. |
| MirrorPadgrad <T étend Ttype > | Opération dégradé pour l'opération `MirrorPad`. |
| Misdatabufferfactory | Usine de tampons de données divers |
| MlirPassthroughOp | Encapsule un calcul MLIR arbitraire exprimé sous forme de module avec une fonction main(). |
| Mod <t étend tNumber > | Renvoie le reste de la division par élément. |
| ModelDataset | Transformation d'identité qui modélise les performances. |
| ModelDataset.options | Attributs facultatifs pour ModelDataset |
| Élan | Descente de gradient stochastique plus l'élan, niterov ou traditionnel. |
| Mul <t étend Ttype > | Renvoie x * y par élément. |
| Mulnonan <T étend Ttype > | Renvoie x * y par élément. |
| Multideviceiterator | Crée une ressource Multideviceiterator. |
| Multideviceiterator de | Génère une ressource Multideviceiterator à partir de sa poignée de chaîne fournie. |
| Multideviceiterator de | Attributs facultatifs pour MultiDeviceIteratorFromStringHandle |
| MultideviceiteratorGetNextfromshard | Obtient le prochain élément pour le numéro de fragment fourni. |
| Multideviceiteratorator | Initialise l'itérateur multi-périphériques avec l'ensemble de données donné. |
| MultideviceiteratortoStringHandle | Produit une poignée de chaîne pour le multideviceiterator donné. |
| Multinomial <u étend tNumber > | Tire des échantillons à partir d’une distribution multinomiale. |
| Multinomial.options | Attributs facultatifs pour Multinomial |
| MutableDenseHashTable | Crée une table de hachage vide qui utilise des tenseurs comme magasin de sauvegarde. |
| MutabledeShashTable.options | Attributs facultatifs pour MutableDenseHashTable |
| Table de hachage mutable | Crée une table de hachage vide. |
| MutablehashTable.options | Attributs facultatifs pour MutableHashTable |
| MutableHashTableOfTensors | Crée une table de hachage vide. |
| MutablehashTableoftensers.options | Attributs facultatifs pour MutableHashTableOfTensors |
| Mutex | Crée une ressource Mutex qui peut être verrouillée par `MutexLock`. |
| Mutex.options | Attributs facultatifs pour Mutex |
| Verrouillage mutex | Verrouille une ressource mutex. |
N
| Nadam | Nadam Optimizer qui implémente l'algorithme NADAM. |
| Nameattrlist | A list of attr names and their values. |
| Nameattrlist.builder | A list of attr names and their values. |
| Nameattrlistorbuilder | |
| NamedDevice | tensorflow.NamedDevice de type protobuf.NamedDevice |
| NamedDevice.builder | tensorflow.NamedDevice de type protobuf.NamedDevice |
| NamedDeviceorBuilder | |
| NamedtenSorproto | A pair of tensor name and tensor values. |
| NamedtenSorproto.Builder | A pair of tensor name and tensor values. |
| NamedtenSorprotoorBuilder | |
| NamedtenSorprotos | |
| ValeurNamedTuple | Represents Python's namedtuple. |
| NamedTupleValue.Builder | Represents Python's namedtuple. |
| NamedTupleValueorBuilder | |
| Ncclallreduce <t étend tNumber > | Génère un tenseur contenant la réduction sur tous les tenseurs d'entrée. |
| Ncclallreduce <t étend tNumber > | Génère un tenseur contenant la réduction sur tous les tenseurs d'entrée. |
| NcclBroadcast <T extends TNumber > | Envoie « entrée » à tous les appareils connectés à la sortie. |
| NcclBroadcast <T extends TNumber > | Envoie « entrée » à tous les appareils connectés à la sortie. |
| NcclReduce <T extends TNumber > | Réduit `input` de `num_devices` en utilisant `reduction` à un seul périphérique. |
| NcclReduce <T extends TNumber > | Réduit `input` de `num_devices` en utilisant `reduction` à un seul périphérique. |
| NdArray <T> | A data structure of N-dimensions. |
| NdArrays | Utility class for instantiating NdArray objects. |
| NdArraySequence <T extends NdArray <?>> | Une séquence d'éléments d'un tableau à N dimensions. |
| Ndtri <T extends TNumber > | |
| Voisins les plus proches | Sélectionne les k centres les plus proches pour chaque point. |
| Neg <T extends TType > | Computes numerical negative value element-wise. |
| NegTrain | Training via negative sampling. |
| NextAfter <T extends TNumber > | Renvoie la prochaine valeur représentable de « x1 » dans la direction de « x2 », élément par élément. |
| NextIteration <T extends TType > | Rend son entrée disponible pour l’itération suivante. |
| NioDataBufferFactory | Factory of JDK NIO-based data buffers |
| NodeDef | tensorflow.NodeDef de type Protobuf.NodeDef |
| NodeDef.Builder | tensorflow.NodeDef de type Protobuf.NodeDef |
| NodeDef.ExperimentalDebugInfo | Protobuf type tensorflow.NodeDef.ExperimentalDebugInfo |
| NodeDef.ExperimentalDebugInfo.Builder | Protobuf type tensorflow.NodeDef.ExperimentalDebugInfo |
| NodeDef.ExperimentalDebugInfoOrBuilder | |
| NodeDefOrBuilder | |
| NodeExecStats | 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 | |
| Sortie de nœud | Output sizes recorded for a single execution of a graph node. |
| NodeOutput.Builder | Output sizes recorded for a single execution of a graph node. |
| NodeOutputOrBuilder | |
| NodeProto | |
| NonDeterministicInts <U extends TType > | Génère de manière non déterministe des entiers. |
| AucuneValeur | Represents None. |
| AucunValue.Builder | Represents None. |
| NoneValueOrBuilder | |
| NonMaxSuppression <T extends TNumber > | Sélectionne goulûment un sous-ensemble de boîtes englobantes par ordre décroissant de score, élaguer les cases qui ont un chevauchement élevé d'intersection sur union (IOU) avec les cases précédemment sélectionnées. |
| NonMaxSuppression.Options | Optional attributes for NonMaxSuppression |
| NonMaxSuppressionWithOverlaps | Sélectionne goulûment un sous-ensemble de boîtes englobantes par ordre décroissant de score, pruning away boxes that have high overlaps with previously selected boxes. |
| NonNeg | Constrains the weights to be non-negative. |
| Ensemble de données non sérialisable | |
| Ensemble de données non sérialisable | |
| NonOp | Ne fait rien. |
| NotBroadcastableException | Exception that indicates that static shapes are not able to broadcast among each other during arithmetic operations. |
| NotEqual | Returns the truth value of (x != y) element-wise. |
| 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 |
Ô
| OneHot <U extends TType > | Renvoie un tenseur one-hot. |
| OneHot.Options | Optional attributes for OneHot |
| Ones <T extends TType > | Initialiseur qui génère des tenseurs initialisés à 1. |
| Ones <T extends TType > | An operator creating a constant initialized with ones of the shape given by `dims`. |
| OnesLike <T extends TType > | Renvoie un tenseur de uns avec la même forme et le même type que x. |
| Opération | 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.Builder | Defines an operation. |
| OpDefOrBuilder | |
| OpDefProtos | |
| OpDépréciation | Information about version-dependent deprecation of an op tensorflow.OpDeprecation de type Protobuf.OpDeprecation |
| OpDeprecation.Builder | Information about version-dependent deprecation of an op tensorflow.OpDeprecation de type Protobuf.OpDeprecation |
| OpDeprecationOrBuilder | |
| Operand <T extends TType > | Interface implémentée par les opérandes d'une opération TensorFlow. |
| Operands | Utilities for manipulating operand related types and lists. |
| Opération | Performs computation on Tensors. |
| OpérationBuilder | A builder for Operation s. |
| Opérateur | Annotation used by classes to make TensorFlow operations conveniently accessible via org.tensorflow.op.Ops or one of its groups. |
| Liste d'opérations | A collection of OpDefs tensorflow.OpList |
| OpList.Builder | A collection of OpDefs tensorflow.OpList |
| OpListOrBuilder | |
| OptimizeDataset | Creates a dataset by applying optimizations to `input_dataset`. |
| OptimizeDataset.Options | Optional attributes for OptimizeDataset |
| OptimiserDatasetV2 | Crée un ensemble de données en appliquant les optimisations associées à « 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 |
| Options de l'optimiseur | 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 | |
| Optimizers | 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. |
| CarteOrdonnéEffacer | Op supprime tous les éléments du conteneur sous-jacent. |
| OrderedMapClear.Options | Optional attributes for OrderedMapClear |
| OrderedMapIncompleteSize | Op renvoie le nombre d'éléments incomplets dans le conteneur sous-jacent. |
| OrderedMapIncompleteSize.Options | Optional attributes for OrderedMapIncompleteSize |
| CommandéMapPeek | Op jette un coup d'œil aux valeurs à la clé spécifiée. |
| OrderedMapPeek.Options | Optional attributes for OrderedMapPeek |
| Taille de la carte commandée | Op renvoie le nombre d'éléments dans le conteneur sous-jacent. |
| OrderedMapSize.Options | Optional attributes for OrderedMapSize |
| OrderedMapStage | Étape (clé, valeurs) dans le conteneur sous-jacent qui se comporte comme un objet ordonné conteneur associatif. |
| OrderedMapStage.Options | Optional attributes for OrderedMapStage |
| OrderedMapUnstage | Op supprime et renvoie les valeurs associées à la clé du conteneur sous-jacent. |
| OrderedMapUnstage.Options | Optional attributes for OrderedMapUnstage |
| OrderedMapUnstageNoKey | Op supprime et renvoie l'élément (clé, valeur) avec le plus petit clé du conteneur sous-jacent. |
| OrderedMapUnstageNoKey.Options | Optional attributes for OrderedMapUnstageNoKey |
| OrdinalSelector | Un sélecteur de noyau TPU Op. |
| Orthogonal <T extends TFloating > | Initializer that generates an orthogonal matrix. |
| OutfeedDequeue <T extends TType > | Récupère un seul tenseur de la sortie de calcul. |
| OutfeedDequeue.Options | Optional attributes for OutfeedDequeue |
| OutfeedDequeueTuple | Récupérez plusieurs valeurs de la sortie de calcul. |
| OutfeedDequeueTuple.Options | Optional attributes for OutfeedDequeueTuple |
| SortieDequeueTupleV2 | Récupérez plusieurs valeurs de la sortie de calcul. |
| OutfeedDequeueV2 <T extends TType > | Récupère un seul tenseur de la sortie de calcul. |
| SortieEnqueue | Mettez en file d'attente un Tensor sur la sortie de calcul. |
| OutfeedEnqueueTuple | Mettez en file d'attente plusieurs valeurs Tensor sur la sortie de calcul. |
| Output <T extends TType > | Un handle symbolique vers un tenseur produit par un Operation . |
P.
| Pad <T extends TType > | Rembourre un tenseur. |
| 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 | Une file d'attente qui produit les éléments dans l'ordre premier entré, premier sorti. |
| PaddingFifoQueue.Options | Optional attributes for PaddingFifoQueue |
| ValeurPaire | Represents a (key, value) pair. |
| PairValue.Builder | Represents a (key, value) pair. |
| PairValueOrBuilder | |
| ParallelConcat <T extends TType > | Concatène une liste de tenseurs « N » le long de la première dimension. |
| ParallelDynamicStitch <T extends TType > | Entrelacez les valeurs des tenseurs « données » en un seul tenseur. |
| ParameterizedTruncatedNormal <U extends TNumber > | Produit des valeurs aléatoires à partir d’une distribution normale. |
| ParameterizedTruncatedNormal.Options | Optional attributes for ParameterizedTruncatedNormal |
| ParseExample | Transforme un vecteur de protos tf.Example (sous forme de chaînes) en tenseurs typés. |
| ParseExampleDataset | Transforme `input_dataset` contenant les protos `Example` en tant que vecteurs de DT_STRING en un ensemble de données d'objets `Tensor` ou `SparseTensor` représentant les fonctionnalités analysées. |
| ParseExampleDataset.Options | Optional attributes for ParseExampleDataset |
| ParseSequenceExample | Transforme un vecteur de protos tf.io.SequenceExample (sous forme de chaînes) en tenseurs typés. |
| ParseSequenceExample.Options | Optional attributes for ParseSequenceExample |
| ParseSingleExample | Transforms a tf.Example proto (as a string) into typed tensors. |
| ParseSingleSequenceExample | Transforms a scalar brain.SequenceExample proto (as strings) into typed tensors. |
| ParseSingleSequenceExample.Options | Optional attributes for ParseSingleSequenceExample |
| ParseTensor <T extends TType > | Transforms a serialized tensorflow.TensorProto proto into a Tensor. |
| PartitionedInput <T extends TType > | Une opération qui regroupe une liste d’entrées partitionnées. |
| PartitionedInput.Options | Optional attributes for PartitionedInput |
| PartitionedOutput <T extends TType > | Un OP qui démultiplexes un tenseur à étaler par Xla à une liste de partitionned sorties en dehors du calcul XLA. |
| PartitionedOutput.Options | Optional attributes for PartitionedOutput |
| Placeholder <T extends TType > | Une opération d'espace réservé pour une valeur qui sera introduite dans le calcul. |
| Placeholder.Options | Optional attributes for Placeholder |
| PlaceholderWithDefault <T extends TType > | Une opération d'espace réservé qui passe par « input » lorsque sa sortie n'est pas alimentée. |
| PlatformInfo | Protobuf type tensorflow.PlatformInfo |
| PlatformInfo.Builder | Protobuf type tensorflow.PlatformInfo |
| PlatformInfoOrBuilder | |
| Poisson | Calcule la perte de Poisson entre les étiquettes et les prédictions. |
| 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 > | Computes the power of one value to another. |
| PrefetchDataset | Creates a dataset that asynchronously prefetches elements from `input_dataset`. |
| PrefetchDataset.Options | Optional attributes for PrefetchDataset |
| Prélinéariser | Une opération qui linéarise une valeur de Tensor en un tenseur variant opaque. |
| Prelinearize.Options | Optional attributes for Prelinearize |
| PrélinéariserTuple | Une opération qui linéarise plusieurs valeurs de Tensor en un tenseur variant opaque. |
| PrelinearizeTuple.Options | Optional attributes for PrelinearizeTuple |
| PreventGradient <T extends TType > | An identity op that triggers an error if a gradient is requested. |
| PreventGradient.Options | Optional attributes for PreventGradient |
| Imprimer | Imprime une chaîne scalaire. |
| Print.Options | Optional attributes for Print |
| PriorityQueue | A queue that produces elements sorted by the first component value. |
| PriorityQueue.Options | Optional attributes for PriorityQueue |
| PrivateThreadPoolDataset | Crée un ensemble de données qui utilise un pool de threads personnalisé pour calculer « input_dataset ». |
| PrivateThreadPoolDataset | Crée un ensemble de données qui utilise un pool de threads personnalisé pour calculer « input_dataset ». |
| Prod <T extends TType > | Calcule le produit des éléments sur les dimensions d'un tenseur. |
| 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 > | Calcule les décompositions QR d'une ou plusieurs matrices. |
| Qr.Options | Attributs facultatifs pour Qr |
| Quantize <T extends TType > | Quantize the 'input' tensor of type float to 'output' tensor of type 'T'. |
| Quantize.Options | Optional attributes for Quantize |
| QuantizeAndDequantize <T extends TNumber > | Quantise puis déquantifie un tenseur. |
| QuantizeAndDequantize.Options | Optional attributes for QuantizeAndDequantize |
| QuantizeAndDequantizeV3 <T extends TNumber > | Quantise puis déquantifie un tenseur. |
| 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 > | Renvoie le dégradé de `QuantizeAndDequantizeV4`. |
| QuantizeAndDequantizeV4Grad.Options | Optional attributes for QuantizeAndDequantizeV4Grad |
| QuantizedAdd <V extends TType > | Renvoie x + y élément par élément, en travaillant sur des tampons quantifiés. |
| QuantizedAvgPool <T extends TType > | Produit le pool moyen du tenseur d'entrée pour les types quantifiés. |
| QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization <U extends TType > | Quantized Batch normalization. |
| QuantizedBiasAdd <V extends TType > | Adds Tensor 'bias' to Tensor 'input' for Quantized types. |
| QuantizedConcat <T extends TType > | Concatène les tenseurs quantifiés le long d'une dimension. |
| QuantizedConv2d <V extends TType > | Computes a 2D convolution given quantized 4D input and filter tensors. |
| 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 > | Calcule QuantizedConv2D par canal. |
| 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 > | Calcule le Conv2D quantifié en profondeur. |
| QuantizedDepthwiseConv2D.Options | Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2D |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V extends TType > | Calcule le Conv2D quantifié en profondeur avec biais. |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBias.Options | Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2DWithBias |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V extends TType > | Calcule Conv2D quantifié en profondeur avec Bias et Relu. |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu.Options | Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W extends TType > | Calcule Conv2D quantifié en profondeur avec Bias, Relu et Requantize. |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize |
| QuantizedInstanceNorm <T extends TType > | Quantized Instance normalization. |
| 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 > | Effectue une multiplication matricielle quantifiée de « a » par la matrice « b » avec ajout de biais. |
| QuantizedMatMulWithBias.Options | Optional attributes for QuantizedMatMulWithBias |
| QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extends TNumber > | |
| QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize.Options | Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize |
| QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V extends TType > | Effectuez une multiplication matricielle quantifiée de « a » par la matrice « b » avec ajout de biais et fusion relu. |
| QuantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options | Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndRelu |
| QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W extends TType > | Effectuez une multiplication matricielle quantifiée de « a » par la matrice « b » avec ajout de biais et fusion relu et requantification. |
| QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize |
| QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W extends TType > | |
| QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize |
| QuantizedMaxPool <T extends TType > | Produces the max pool of the input tensor for quantized types. |
| QuantizedMul <V extends TType > | Returns x * y element-wise, working on quantized buffers. |
| 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 > | Remodèle un tenseur quantifié selon l'opération Reshape. |
| QuantizedResizeBilinear <T extends TType > | Resize quantized `images` to `size` using quantized bilinear interpolation. |
| QuantizedResizeBilinear.Options | Optional attributes for QuantizedResizeBilinear |
| QueueClose | Closes the given queue. |
| QueueClose.Options | Optional attributes for QueueClose |
| File d'attenteDequeue | Supprime un tuple d'un ou plusieurs tenseurs de la file d'attente donnée. |
| 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 | Enqueues a tuple of one or more tensors in the given queue. |
| QueueEnqueue.Options | Optional attributes for QueueEnqueue |
| QueueEnqueueMany | Enqueues zero or more tuples of one or more tensors in the given queue. |
| QueueEnqueueMany.Options | Optional attributes for QueueEnqueueMany |
| QueueIsClosed | Returns true if queue is closed. |
| QueueRunnerDef | Protocol buffer representing a QueueRunner. |
| QueueRunnerDef.Builder | Protocol buffer representing a QueueRunner. |
| QueueRunnerDefOrBuilder | |
| QueueRunnerProtos | |
| QueueSize | Computes the number of elements in the given queue. |
R.
| RaggedBincount <U extends TNumber > | Compte le nombre d'occurrences de chaque valeur dans un tableau d'entiers. |
| RaggedBincount.Options | Optional attributes for RaggedBincount |
| RaggedCountSparseOutput <U extends TNumber > | Effectue un comptage de cases à sortie clairsemée pour une entrée de tenseur irrégulier. |
| RaggedCountSparseOutput.Options | Optional attributes for RaggedCountSparseOutput |
| RaggedCross <T extends TType , U extends TNumber > | Génère un croisement de fonctionnalités à partir d'une liste de tenseurs et le renvoie sous la forme d'un RaggedTensor. |
| RaggedGather <T extends TNumber , U extends TType > | Rassemblez des tranches irrégulières de l'axe `params` `0` en fonction des `indices`. |
| RaggedRange <U extends TNumber , T extends TNumber > | Renvoie un «RaggedtenStor» contenant les séquences de nombres spécifiées. |
| RaggedTensorFromVariant <U extends TNumber , T extends TType > | Décode un tenseur «variant» dans un «RaggedtenSor». |
| RaggedTensorToSparse <U extends TType > | Convertit un `raggedtensor 'en un« sparsetentensor »avec les mêmes valeurs. |
| RaggedTensorToTensor <U extends TType > | Créez un tenseur dense à partir d'un tenseur irrégulier, en modifiant éventuellement sa forme. |
| RaggedTensorToVariant | Encode un `RaggedTensor` dans un Tensor `variant`. |
| RaggedTensorToVariantGradient <U extends TType > | Helper utilisé pour calculer le dégradé pour `RaggedTensorToVariant`. |
| RandomCrop <T extends TNumber > | Randomly crop `image`. |
| RandomCrop.Options | Optional attributes for RandomCrop |
| RandomDataset | Crée un ensemble de données qui renvoie des nombres pseudo-aléatoires. |
| RandomDataset | Crée un ensemble de données qui renvoie des nombres pseudo-aléatoires. |
| RandomGamma <U extends TNumber > | Outputs random values from the Gamma distribution(s) described by alpha. |
| RandomGamma.Options | Optional attributes for RandomGamma |
| RandomGammaGrad <T extends TNumber > | Computes the derivative of a Gamma random sample wrt |
| RandomNormal <T extends TFloating > | Initialiseur qui génère des tenseurs avec une distribution normale. |
| 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 > | Randomly shuffles a tensor along its first dimension. |
| RandomShuffle.Options | Optional attributes for RandomShuffle |
| RandomShuffleQueue | A queue that randomizes the order of elements. |
| RandomShuffleQueue.Options | Optional attributes for RandomShuffleQueue |
| RandomStandardNormal <U extends TNumber > | Produit des valeurs aléatoires à partir d’une distribution normale. |
| RandomStandardNormal.Options | Optional attributes for RandomStandardNormal |
| RandomUniform <T extends TNumber > | Initializer that generates tensors with a uniform distribution. |
| RandomUniform <U extends TNumber > | Génère des valeurs aléatoires à partir d’une distribution uniforme. |
| RandomUniform.Options | Optional attributes for RandomUniform |
| RandomUniformInt <U extends TNumber > | Produit des entiers aléatoires à partir d’une distribution uniforme. |
| RandomUniformInt.Options | Optional attributes for RandomUniformInt |
| Range <T extends TNumber > | Crée une séquence de nombres. |
| RangeDataset | Creates a dataset with a range of values. |
| Rang | Renvoie le rang d'un tenseur. |
| RawDataBufferFactory | Factory of raw data buffers |
| RawOp | Une classe de base pour les implémentations Op soutenues par un seul Operation . |
| RawTensor | A tensor which memory has not been mapped to a data space directly accessible from the JVM. |
| ReaderBaseProtos | |
| LecteurBaseState | 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 | Returns the number of records this Reader has produced. |
| ReaderNumWorkUnitsCompleted | Returns the number of work units this Reader has finished processing. |
| LecteurLire | Renvoie l'enregistrement suivant (clé, paire de valeurs) produit par un Reader. |
| ReaderReadUpTo | Returns up to `num_records` (key, value) pairs produced by a Reader. |
| ReaderReset | Restore a Reader to its initial clean state. |
| ReaderRestoreState | Restore a reader to a previously saved state. |
| ReaderSerializeState | Produce a string tensor that encodes the state of a Reader. |
| ReadFile | Reads and outputs the entire contents of the input filename. |
| ReadVariableOp <T extends TType > | Lit la valeur d'une variable. |
| Real <U extends TNumber > | Returns the real part of a complex number. |
| RealDiv <T extends TType > | Returns x / y element-wise for real types. |
| RebatchDataset | Crée un ensemble de données qui modifie la taille du lot. |
| RebatchDataset | Crée un ensemble de données qui modifie la taille du lot. |
| RebatchDataset.Options | Optional attributes for RebatchDataset |
| RebatchDataset.Options | Optional attributes for RebatchDataset |
| RebatchDatasetV2 | Crée un ensemble de données qui modifie la taille du lot. |
| Reciprocal <T extends TType > | Computes the reciprocal of x element-wise. |
| ReciprocalGrad <T extends TType > | Computes the gradient for the inverse of `x` wrt its input. |
| RecordInput | Emits randomized records. |
| RecordInput.Options | Optional attributes for RecordInput |
| Recv <T extends TType > | Reçoit le tenseur nommé de send_device sur recv_device. |
| Recv <T extends TType > | Receives the named tensor from another XLA computation. |
| Recv.Options | Optional attributes for Recv |
| Recvtpuembeddingactiviations | Un OP qui reçoit des activations d'intégration sur le TPU. |
| Reduce <T extends TNumber > | Encapsulates metrics that perform a reduce operation on the metric values. |
| Reduce <T extends TNumber > | Réduit mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques. |
| Reduce.Options | Optional attributes for Reduce |
| RéduireTout | Calcule le « et logique » des éléments sur les dimensions d'un tenseur. |
| ReduceAll.Options | Optional attributes for ReduceAll |
| RéduireTout | Calcule le « ou logique » des éléments sur les dimensions d'un tenseur. |
| ReduceAny.Options | Optional attributes for ReduceAny |
| ReduceJoin | Joins a string Tensor across the given dimensions. |
| ReduceJoin.Options | Optional attributes for ReduceJoin |
| ReduceMax <T extends TType > | Calcule le maximum d'éléments sur les dimensions d'un tenseur. |
| ReduceMax.Options | Optional attributes for ReduceMax |
| ReduceMin <T extends TType > | Calcule le minimum d'éléments sur les dimensions d'un tenseur. |
| ReduceMin.Options | Optional attributes for ReduceMin |
| ReduceProd <T extends TType > | Calcule le produit des éléments sur les dimensions d'un tenseur. |
| ReduceProd.Options | Optional attributes for ReduceProd |
| ReduceSum <T extends TType > | Calcule la somme des éléments sur les dimensions d'un tenseur. |
| ReduceSum.Options | Optional attributes for ReduceSum |
| ReduceV2 <T extends TNumber > | Réduit mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques. |
| ReduceV2.Options | Optional attributes for ReduceV2 |
| Réduction | Type of Loss Reduction |
| RefEnter <T extends TType > | Crée ou trouve un cadre enfant et met les « données » à la disposition du cadre enfant. |
| RefEnter.Options | Optional attributes for RefEnter |
| RefExit <T extends TType > | Quitte l’image actuelle vers son image parent. |
| RefIdentity <T extends TType > | Renvoie le même tenseur de référence que le tenseur de référence d'entrée. |
| RefMerge <T extends TType > | Transfère la valeur d'un tenseur disponible des « entrées » vers la « sortie ». |
| RefNextIteration <T extends TType > | Rend son entrée disponible pour l’itération suivante. |
| RefSelect <T extends TType > | Transmet le `index`ème élément de `inputs` vers `output`. |
| RefSwitch <T extends TType > | Transfère le tenseur de référence `` données '' du port de sortie déterminé par «Pred». |
| RegexFullMatch | Vérifiez si l'entrée correspond au modèle regex. |
| RegexReplace | Replaces matches of the `pattern` regular expression in `input` with the replacement string provided in `rewrite`. |
| RegexReplace.Options | Optional attributes for RegexReplace |
| RegisterDataset | Enregistre un ensemble de données auprès du service 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 > | Connecte N entrées à un calcul TPU répliqué à N voies. |
| ReplicatedInput.Options | Attributs facultatifs pour ReplicatedInput |
| ReplicatedOutput <T extends TType > | Connecte N sorties d’un calcul TPU répliqué à N voies. |
| ReplicateMetadata | Métadonnées indiquant comment le calcul TPU doit être reproduit. |
| ReplicateMetadata.Options | Optional attributes for ReplicateMetadata |
| RequantizationRange | Computes a range that covers the actual values present in a quantized tensor. |
| RequantizationRangeperChannel | Calcule la plage de requantisation par canal. |
| Requantize <U extends TType > | Converts the quantized `input` tensor into a lower-precision `output`. |
| RequantizePerChannel <U extends TType > | Requinalise l'entrée avec les valeurs MIN et MAX connues par canal. |
| RequestedExitCode | Protobuf type tensorflow.RequestedExitCode |
| RequestedExitCode.Builder | Protobuf type tensorflow.RequestedExitCode |
| RequestedExitCodeOrBuilder | |
| Reshape <T extends TType > | Remodèle un tenseur. |
| 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 |
| ResourceAccumulaterApplygradient | Applique un gradient à un accumulateur donné. |
| ResourceAccumulatorNumAccumulé | Renvoie le nombre de gradients agrégés dans les accumulateurs donnés. |
| ResourceAcculalateatSetglobalstep | Met à jour l'accumulateur avec une nouvelle valeur pour Global_step. |
| ResourceAccumulatorTakeGradient <T extends TType > | Extrait le gradient moyen dans le ConditionalAccumulator donné. |
| ResourceApplyAdadelta | Update '*var' according to the adadelta scheme. |
| ResourceApplyAdadelta.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdadelta |
| ResourceApplyAdagrad | Mettez à jour '*var' selon le schéma adagrad. |
| ResourceApplyAdagrad.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdagrad |
| ResourceApplyAdagradDa | Update '*var' according to the proximal adagrad scheme. |
| ResourceApplyAdagradDa.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdagradDa |
| ResourceApplyAdam | Mettre à jour '* var' selon l'algorithme Adam. |
| ResourceApplyAdam.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdam |
| ResourceApplyAdaMax | Update '*var' according to the AdaMax algorithm. |
| ResourceApplyAdaMax.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdaMax |
| ResourceApplyadamwithamsgrad | Mettre à jour '* var' selon l'algorithme Adam. |
| ResourceApplyAdamWithAmsgrad.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdamWithAmsgrad |
| ResourceApplyAddSign | Mettez à jour '*var' selon la mise à jour AddSign. |
| ResourceApplyAddSign.Options | Optional attributes for ResourceApplyAddSign |
| ResourceApplyCenteredRmsProp | Mettez à jour '*var' selon l'algorithme RMSProp centré. |
| ResourceApplyCenteredRmsProp.Options | Optional attributes for ResourceApplyCenteredRmsProp |
| ResourceApplyFtrl | Mettez à jour '*var' selon le schéma Ftrl-proximal. |
| ResourceApplyFtrl.Options | Optional attributes for ResourceApplyFtrl |
| ResourceApplyGradientDescent | Update '*var' by subtracting 'alpha' * 'delta' from it. |
| ResourceApplyGradientDescent.Options | Optional attributes for ResourceApplyGradientDescent |
| RessourceAppliquerKerasMomentum | Mettez à jour '*var' selon le schéma momentum. |
| ResourceApplyKerasMomentum.Options | Optional attributes for ResourceApplyKerasMomentum |
| ResourceApplyMomentum | Mettez à jour '*var' selon le schéma momentum. |
| ResourceApplyMomentum.Options | Optional attributes for ResourceApplyMomentum |
| ResourceApplyPowerSign | Mettez à jour '*var' selon la mise à jour AddSign. |
| ResourceApplyPowerSign.Options | Optional attributes for ResourceApplyPowerSign |
| ResourceApplyProximalAdagrad | Mettez à jour '*var' et '*accum' selon FOBOS avec le taux d'apprentissage d'Adagrad. |
| ResourceApplyProximalAdagrad.Options | Optional attributes for ResourceApplyProximalAdagrad |
| ResourceApplyProximalGradientDescent | Update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate. |
| ResourceApplyProximalGradientDescent.Options | Optional attributes for ResourceApplyProximalGradientDescent |
| ResourceApplyRmsProp | Mettez à jour '*var' selon l'algorithme RMSProp. |
| ResourceApplyRmsProp.Options | Optional attributes for ResourceApplyRmsProp |
| ResourceConditionalAccumulator | Un accumulateur conditionnel pour agréger les gradients. |
| ResourceConditionalAccumulator.Options | Optional attributes for ResourceConditionalAccumulator |
| ResourceCountUpTo <T extends TNumber > | Incrémente la variable pointée par « ressource » jusqu'à ce qu'elle atteigne « limite ». |
| ResourceDtypeAndShape | Protobuf type tensorflow.eager.ResourceDtypeAndShape |
| ResourceDtypeAndShape.Builder | Protobuf type tensorflow.eager.ResourceDtypeAndShape |
| ResourceDtypeAndShapeOrBuilder | |
| ResourceGather <U extends TType > | Rassemblez des tranches de la variable pointée par « ressource » selon les « indices ». |
| ResourceGather.Options | Optional attributes for 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 | |
| RessourcesCatterAdd | Ajoute des mises à jour rares à la variable référencée par «ressource». |
| ResourcesCatterDiv | Divise les mises à jour rares en la variable référencée par «Resource». |
| ResourcesCatterMax | Réduit les mises à jour clairsemées dans la variable référencée par «Resource» à l'aide de l'opération «Max». |
| RessourcesCattermin | Réduit les mises à jour clairsemées dans la variable référencée par «Resource» à l'aide de l'opération «min». |
| Ressourcescattermul | Multiplie les mises à jour rares dans la variable référencée par «ressource». |
| RessourcesCatterndadd | Applique une addition clairsemée à des valeurs individuelles ou à des tranches dans une variable. |
| ResourceScatterNdAdd.Options | Attributs facultatifs pour ResourceScatterNdAdd |
| RessourcesCatterndmax | |
| ResourceScatterNdMax.Options | Optional attributes for ResourceScatterNdMax |
| RessourcesCatterndmin | |
| ResourceScatterNdMin.Options | Optional attributes for ResourceScatterNdMin |
| RessourcesCatterNDSUB | Applique une soustraction clairsemée à des valeurs ou tranches individuelles dans une variable. |
| ResourceScatterNdSub.Options | Attributs facultatifs pour ResourceScatterNdSub |
| ResourcesCatterNdupdate | Applique des « mises à jour » éparses à des valeurs ou tranches individuelles dans un variable selon des `indices`. |
| ResourceScatterNdUpdate.Options | Attributs facultatifs pour ResourceScatterNdUpdate |
| RessourcesCatterSub | Soustrait les mises à jour rares de la variable référencée par «ressource». |
| ResourcesCatterUpdate | Attribue des mises à jour rares à la variable référencée par «ressource». |
| ResourceSparseApplyAdadelta | var : doit provenir d'une variable (). |
| ResourceSparseApplyAdadelta.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyAdadelta |
| ResourceSparseApplyAdagrad | Mettez à jour les entrées pertinentes dans '*var' et '*accum' selon le schéma adagrad. |
| ResourceSparseApplyAdagrad.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyAdagrad |
| ResourceSparseApplyAdagradDa | Update entries in '*var' and '*accum' according to the proximal adagrad scheme. |
| ResourceSparseApplyAdagradDa.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyAdagradDa |
| RESSOURCEAUSEAPLYADAGRADV2 | Mettez à jour les entrées pertinentes dans '*var' et '*accum' selon le schéma adagrad. |
| ResourceSparseApplyAdagradV2.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyAdagradV2 |
| ResourceSparseApplyCenteredRmsProp | Mettez à jour '*var' selon l'algorithme RMSProp centré. |
| ResourceSparseApplyCenteredRmsProp.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyCenteredRmsProp |
| ResourceSparseApplyFtrl | Mettez à jour les entrées pertinentes dans '*var' selon le schéma Ftrl-proximal. |
| ResourceSparseApplyFtrl.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyFtrl |
| Ressourcesparseapplykerasmomentum | Mettez à jour les entrées pertinentes dans «* var» et «accum» selon le schéma de momentum. |
| ResourceSparseApplyKerasMomentum.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyKerasMomentum |
| ResourceSparseApplyMomentum | Mettez à jour les entrées pertinentes dans «* var» et «accum» selon le schéma de momentum. |
| ResourceSparseApplyMomentum.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyMomentum |
| ResourceSparseApplyProximalAdagrad | Sparse update entries in '*var' and '*accum' according to FOBOS algorithm. |
| ResourceSparseApplyProximalAdagrad.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyProximalAdagrad |
| ResourceSparseApplyProximalGradientDescent | Sparse update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate. |
| ResourceSparseApplyProximalGradientDescent.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyProximalGradientDescent |
| ResourceSparseApplyRmsProp | Mettez à jour '*var' selon l'algorithme RMSProp. |
| ResourceSparseApplyRmsProp.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyRmsProp |
| ResourceStridedSleassign | Attribuez `value` à la référence de valeur l découpée de `ref`. |
| ResourceStridedSliceAssign.Options | Optional attributes for ResourceStridedSliceAssign |
| Restaurer | Restores tensors from a V2 checkpoint. |
| RestoreSlice <T extends TType > | Restaure un tenseur à partir des fichiers de points de contrôle. |
| RestoreSlice.Options | Optional attributes for RestoreSlice |
| RetrievetpuembeddingAdAltaparameters | Récupérez les paramètres d'intégration d'Adadelta. |
| RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug | Retrieve Adadelta embedding parameters with debug support. |
| RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug |
| RetrievetpuembeddingadagradParameters | Récupérez les paramètres d'intégration d'Adagrad. |
| RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug | Retrieve Adagrad embedding parameters with debug support. |
| RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug |
| RetrovetPuembeddingAmparameters | Récupérez les paramètres d'intégration d'ADAM. |
| RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug | Retrieve ADAM embedding parameters with debug support. |
| RetrieveTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug |
| RetrievetPueMeddingCenteredRmspropParameters | Récupérez les paramètres d'intégration RMSPROP centrés. |
| RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters |
| Retrievetpuembeddingftrlparameters | Récupérez les paramètres d'incorporation FTRL. |
| RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug | Retrieve FTRL embedding parameters with debug support. |
| RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug |
| RetrievetpuembeddingmdladagradlightParameters | Récupérez les paramètres d'intégration de la lumière Adagrad MDL. |
| RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters |
| RattrapagepuembeddingMomentumparameters | Récupérez les paramètres d'intégration de momentum. |
| RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug | Retrieve Momentum embedding parameters with debug support. |
| RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug |
| RetournetpuembeddingProximalAdagradParameters | Récupérez les paramètres d'intégration proximale d'Adagrad. |
| RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug | Retrieve proximal Adagrad embedding parameters with debug support. |
| RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug |
| RetournetpuembeddingProximalyogiparameters | |
| RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug | |
| RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug |
| RetroveTpuembeddingrmspropParameters | Récupérez les paramètres d'intégration RMSPROP. |
| RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug | Retrieve RMSProp embedding parameters with debug support. |
| RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug |
| RécupérerTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Récupérez les paramètres d’intégration 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 > | Inverse les dimensions spécifiques d'un tenseur. |
| ReverseSequence <T extends TType > | Inverse les tranches de longueur variable. |
| ReverseSequence.Options | Optional attributes for ReverseSequence |
| RéécrivainConfig | 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 de type Protobuf |
| RewriterConfig.CustomGraphOptimizer.Builder | Message to describe custom graph optimizer and its parameters tensorflow.RewriterConfig.CustomGraphOptimizer de type Protobuf |
| RewriterConfig.CustomGraphOptimizerOrBuilder | |
| RewriterConfig.MemOptType | Protobuf enum tensorflow.RewriterConfig.MemOptType |
| RewriterConfig.NumIterationsType | Enum controlling the number of times to run optimizers. |
| RewriterConfig.Toggle | Protobuf enum tensorflow.RewriterConfig.Toggle |
| RéécrivainConfigOrBuilder | |
| 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 > | Converts one or more images from RGB to HSV. |
| RightShift <T extends TNumber > | Elementwise computes the bitwise right-shift of `x` and `y`. |
| Rint <T extends TNumber > | Returns element-wise integer closest to x. |
| RMSProp | Optimizer that implements the RMSProp algorithm. |
| RngReadAndSkip | Avancez le compteur d’un RNG basé sur un compteur. |
| Rngskip | Avancez le compteur d’un RNG basé sur un compteur. |
| Roll <T extends TType > | Fait rouler les éléments d'un tenseur le long d'un axe. |
| Round <T extends TType > | Arrondit les valeurs d'un tenseur à l'entier le plus proche, élément par élément. |
| Rpc | Perform batches of RPC requests. |
| Rpc.Options | Optional attributes for Rpc |
| Options RPC | tensorflow.RPCOptions de type Protobuf.RPCOptions |
| RPCOptions.Builder | tensorflow.RPCOptions de type Protobuf.RPCOptions |
| RPCOptionsOuBuilder | |
| Rsqrt <T extends TType > | Calcule l'inverse de la racine carrée de x par élément. |
| RsqrtGrad <T extends TType > | Computes the gradient for the rsqrt of `x` wrt its input. |
| RunConfiguration | Run-specific items such as arguments to the test / benchmark. |
| RunConfiguration.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. |
| RunMetadata.FunctionGraphs | Protobuf type tensorflow.RunMetadata.FunctionGraphs |
| RunMetadata.FunctionGraphs.Builder | Protobuf type tensorflow.RunMetadata.FunctionGraphs |
| RunMetadata.FunctionGraphsOrBuilder | |
| RunMetadataOrBuilder | |
| RunOptions | Options for a single Run() call. |
| RunOptions.Builder | Options for a single Run() call. |
| RunOptions.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 > | Generate a single randomly distorted bounding box for an image. |
| SampleDistortedBoundingBox.Options | Optional attributes for SampleDistortedBoundingBox |
| Ensemble de données d'échantillonnage | Crée un ensemble de données qui prend un échantillon de Bernoulli du contenu d'un autre ensemble de données. |
| Sauvegarder | Saves tensors in V2 checkpoint format. |
| SaveableObject | Protobuf type tensorflow.SaveableObject |
| SaveableObject.Builder | Protobuf type tensorflow.SaveableObject |
| SaveableObjectOrBuilder | |
| SavedAsset | A SavedAsset points to an asset in the MetaGraph. |
| SavedAsset.Builder | 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 | |
| FonctionEnregistrée | A function with multiple signatures, possibly with non-Tensor arguments. |
| SavedFunction.Builder | A function with multiple signatures, possibly with non-Tensor arguments. |
| SavedFunctionOrBuilder | |
| SavedModel | SavedModel is the high level serialization format for TensorFlow Models. |
| SavedModel.Builder | SavedModel is the high level serialization format for TensorFlow Models. |
| SavedModelBundle | SavedModelBundle représente un modèle chargé depuis le stockage. |
| SavedModelBundle.Exporter | Options d'exportation d'un SavedModel. |
| SavedModelBundle.Loader | Options de chargement d'un SavedModel. |
| SavedModelOrBuilder | |
| SavedModelProtos | |
| SavedObject | Protobuf type tensorflow.SavedObject |
| SavedObject.Builder | Protobuf type tensorflow.SavedObject |
| SavedObject.KindCase | |
| GraphiqueObjetEnregistré | tensorflow.SavedObjectGraph de type Protobuf.SavedObjectGraph |
| SavedObjectGraph.Builder | tensorflow.SavedObjectGraph de type Protobuf.SavedObjectGraph |
| SavedObjectGraphOrBuilder | |
| SavedObjectGraphProtos | |
| SavedObjectOrBuilder | |
| RessourceEnregistrée | A SavedResource represents a TF object that holds state during its lifetime. |
| SavedResource.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 enregistrée | Represents a Variable that is initialized by loading the contents from the checkpoint. |
| VariableEnregistrée.Builder | Represents a Variable that is initialized by loading the contents from the checkpoint. |
| VariableEnregistréeOuBuilder | |
| 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 | Saves input tensors slices to disk. |
| ScalarSummary | Outputs a `Summary` protocol buffer with scalar values. |
| ÉchelleEtTraduction | |
| ScaleAndTranslate.Options | Optional attributes for ScaleAndTranslate |
| ScaleAndTranslateGrad <T extends TNumber > | |
| ScaleAndTranslateGrad.Options | Optional attributes for ScaleAndTranslateGrad |
| ScatterAdd <T extends TType > | Ajoute des mises à jour éparses à une référence de variable. |
| ScatterAdd.Options | Optional attributes for ScatterAdd |
| ScatterDiv <T extends TType > | Divise une référence de variable par des mises à jour éparses. |
| ScatterDiv.Options | Optional attributes for ScatterDiv |
| ScatterMax <T extends TNumber > | Réduit les mises à jour éparses en une référence de variable à l'aide de l'opération « max ». |
| ScatterMax.Options | Optional attributes for ScatterMax |
| ScatterMin <T extends TNumber > | Réduit les mises à jour éparses en une référence de variable à l'aide de l'opération `min`. |
| ScatterMin.Options | Optional attributes for ScatterMin |
| ScatterMul <T extends TType > | Multiplie les mises à jour éparses en une référence variable. |
| ScatterMul.Options | Optional attributes for ScatterMul |
| ScatterNd <U extends TType > | Scatter `updates` into a new tensor according to `indices`. |
| ScatterNdAdd <T extends TType > | Applique une addition clairsemée à des valeurs individuelles ou à des tranches dans une variable. |
| ScatterNdAdd.Options | Optional attributes for ScatterNdAdd |
| ScatterNdMax <T extends TType > | Calcule le maximum par élément. |
| ScatterNdMax.Options | Optional attributes for ScatterNdMax |
| ScatterNdMin <T extends TType > | Calcule le minimum par élément. |
| ScatterNdMin.Options | Optional attributes for ScatterNdMin |
| ScatterNdNonAliasingAdd <T extends TType > | Applique une addition clairsemée à « input » en utilisant des valeurs individuelles ou des tranches à partir des « mises à jour » selon les indices « indices ». |
| ScatterNdSub <T extends TType > | Applique une soustraction clairsemée à des valeurs ou tranches individuelles dans une variable. |
| DispersionNdSub.Options | Attributs facultatifs pour ScatterNdSub |
| ScatterNdUpdate <T extends TType > | Applique des « mises à jour » éparses à des valeurs ou tranches individuelles dans un variable selon des `indices`. |
| ScatterNdUpdate.Options | Attributs facultatifs pour ScatterNdUpdate |
| ScatterSub <T extends TType > | Soustrait les mises à jour éparses d’une référence de variable. |
| ScatterSub.Options | Optional attributes for ScatterSub |
| ScatterUpdate <T extends TType > | Applique des mises à jour éparses à une référence de variable. |
| ScatterUpdate.Options | Optional attributes for ScatterUpdate |
| Portée | Gère les groupes de propriétés associées lors de la création d'opérations Tensorflow, telles qu'un préfixe de nom commun. |
| Options ScopedAllocator | Protobuf type tensorflow.ScopedAllocatorOptions |
| ScopedAllocatorOptions.Builder | Protobuf type 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 > | Calcule le maximum le long des segments d'un tenseur. |
| SegmentMean <T extends TType > | Computes the mean along segments of a tensor. |
| SegmentMin <T extends TNumber > | Calcule le minimum le long des segments d'un tenseur. |
| SegmentProd <T extends TType > | Calcule le produit le long des segments d'un tenseur. |
| SegmentSum <T extends TType > | Calcule la somme le long des segments d'un tenseur. |
| 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. |
| Envoyer | Envoie le tenseur nommé de Send_device à recv_device. |
| Envoyer | Sends the named tensor to another XLA computation. |
| Send.Options | Optional attributes for Send |
| Sendtpuembeddinggradies | Effectue des mises à jour de gradient des tables d'intégration. |
| 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 | Transforms a Tensor into a serialized TensorProto proto. |
| Serveur | Un serveur TensorFlow en cours, à utiliser dans la formation distribuée. |
| 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 | |
| Session | Pilote pour l’exécution Graph . |
| Session.Exécuter | Tenseurs de sortie et métadonnées obtenues lors de l'exécution d'une session. |
| Session.Runner | Exécutez Operation s et évaluez 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 | |
| SessionMetadata | Metadata about the session. |
| SessionMetadata.Builder | Metadata about the session. |
| SessionMetadataOrBuilder | |
| SetDiff1d <T extends TType , U extends TNumber > | Calcule la différence entre deux listes de nombres ou de chaînes. |
| Définir la taille | Nombre d'éléments uniques le long de la dernière dimension de l'ensemble d'entrée. |
| 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 | |
| Forme | La forme d'un Tensor ou NdArray . |
| Shape <U extends TNumber > | Renvoie la forme d'un tenseur. |
| Shape_inference_func_TF_ShapeInferenceContext_TF_Status | |
| Shaped | Any data container with a given Shape . |
| ShapeN <U extends TNumber > | Renvoie la forme des tenseurs. |
| Formes | 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 |
| Ensemble de données Shard | Crée un « Dataset » qui inclut seulement 1/`num_shards` de cet ensemble de données. |
| ShardDataset.Options | Optional attributes for ShardDataset |
| ShardedFilename | Generate a sharded filename. |
| ShardedFilespec | Generate a glob pattern matching all sharded file names. |
| Sharding <T extends TType > | An op which shards the input based on the given sharding attribute. |
| ShortDataBuffer | Un DataBuffer de courts métrages. |
| ShortDataLayout <S extends DataBuffer <?>> | A DataLayout that converts data stored in a buffer to shorts. |
| ShortDenseNdArray | |
| ShortNdArray | Un NdArray de courts métrages. |
| ShuffleAndRepeatDataset | |
| ShuffleAndRepeatDataset.Options | Optional attributes for ShuffleAndRepeatDataset |
| ShuffleDataset | |
| ShuffleDataset.Options | Optional attributes for ShuffleDataset |
| ShutdownDistributedTpu | Arrête un système TPU distribué en cours d'exécution. |
| Sigmoid <T extends TFloating > | Sigmoid activation. |
| 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 > | Returns an element-wise indication of the sign of a number. |
| Signature | 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 > | Computes sine of x element-wise. |
| SingleElementSequence <T, U étend NdArray <T>> | Une séquence d'un seul élément |
| Sinh <T extends TType > | Calcule le sinus hyperbolique de x par élément. |
| Size <U extends TNumber > | Renvoie la taille d'un tenseur. |
| SkipDataset | |
| SkipDataset | Creates a dataset that skips `count` elements from the `input_dataset`. |
| Skipgram | Analyse un fichier texte et crée un lot d'exemples. |
| Skipgram.Options | Optional attributes for Skipgram |
| Ensemble de données de sommeil | |
| Ensemble de données de sommeil | |
| Slice <T extends TType > | Renvoie une tranche de « entrée ». |
| SlicingElementSequence <T, U étend NdArray <T>> | Une séquence créant une nouvelle instance NdArray (tranche) pour chaque élément d'une itération |
| SlidingWindowDataset | Crée un ensemble de données qui passe une fenêtre glissante sur `input_dataset`. |
| SlidingWindowDataset | Crée un ensemble de données qui passe une fenêtre glissante sur `input_dataset`. |
| Snapshot <T extends TType > | Renvoie une copie du tenseur d'entrée. |
| Instantané | 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 > | Génère des points à partir de la séquence Sobol. |
| Softmax <T extends TFloating > | Softmax converts a real vector to a vector of categorical probabilities. |
| Softmax <T extends TNumber > | Computes softmax activations. |
| SoftmaxCrossEntropyWithLogits | |
| SoftmaxCrossEntropyWithLogits <T extends TNumber > | Computes softmax cross entropy cost and gradients to backpropagate. |
| Softplus <T extends TFloating > | Fonction d'activation Softplus, 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 . |
| SourceFile | Content of a source file involved in the execution of the debugged TensorFlow program. |
| SourceFile.Builder | Content of a source file involved in the execution of the debugged TensorFlow program. |
| SourceFileOrBuilder | |
| SpaceToBatch <T extends TType > | SpaceToBatch pour les tenseurs 4-D de type T. |
| SpaceToBatchNd <T extends TType > | SpaceToBatch pour les tenseurs ND de type T. |
| SpaceToDepth <T extends TType > | SpaceToDepth for tensors of type T. |
| SpaceToDepth.Options | Optional attributes for SpaceToDepth |
| SparseAccumulatorApplyGradient | Applies a sparse gradient to a given accumulator. |
| 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 : doit provenir d'une variable (). |
| SparseApplyAdadelta.Options | Optional attributes for SparseApplyAdadelta |
| SparseApplyAdagrad <T extends TType > | Mettez à jour les entrées pertinentes dans '*var' et '*accum' selon le schéma adagrad. |
| SparseApplyAdagrad.Options | Optional attributes for SparseApplyAdagrad |
| SparseApplyAdagradDa <T extends TType > | Update entries in '*var' and '*accum' according to the proximal adagrad scheme. |
| SparseApplyAdagradDa.Options | Optional attributes for SparseApplyAdagradDa |
| SparseApplyCenteredRmsProp <T extends TType > | Mettez à jour '*var' selon l'algorithme RMSProp centré. |
| SparseApplyCenteredRmsProp.Options | Optional attributes for SparseApplyCenteredRmsProp |
| SparseApplyFtrl <T extends TType > | Mettez à jour les entrées pertinentes dans '*var' selon le schéma Ftrl-proximal. |
| SparseApplyFtrl.Options | Optional attributes for SparseApplyFtrl |
| SparseApplyMomentum <T extends TType > | Mettez à jour les entrées pertinentes dans «* var» et «accum» selon le schéma de momentum. |
| SparseApplyMomentum.Options | Optional attributes for SparseApplyMomentum |
| SparseApplyProximalAdagrad <T extends TType > | Sparse update entries in '*var' and '*accum' according to FOBOS algorithm. |
| SparseApplyProximalAdagrad.Options | Optional attributes for SparseApplyProximalAdagrad |
| SparseApplyProximalGradientDescent <T extends TType > | Sparse update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate. |
| SparseApplyProximalGradientDescent.Options | Optional attributes for SparseApplyProximalGradientDescent |
| SparseApplyRmsProp <T extends TType > | Mettez à jour '*var' selon l'algorithme RMSProp. |
| SparseApplyRmsProp.Options | Optional attributes for SparseApplyRmsProp |
| SparseBincount <U extends TNumber > | Compte le nombre d'occurrences de chaque valeur dans un tableau d'entiers. |
| 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. |
| SparseConditionalAccumulator | A conditional accumulator for aggregating sparse gradients. |
| SparseConditionalAccumulator.Options | Optional attributes for SparseConditionalAccumulator |
| SparseCountSparseOutput <U extends TNumber > | Effectue un comptage de bacs clairsemé pour une entrée de tenseur clairsemé. |
| SparseCountSparseOutput.Options | Optional attributes for SparseCountSparseOutput |
| SparseCross | Génère une croix clairsemée à partir d'une liste de tenseurs clairsemés et denses. |
| Sparsecrosshashed | Génère une croix clairsemée à partir d'une liste de tenseurs clairsemés et denses. |
| 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 | Multiply matrix "a" by matrix "b". |
| SparseMatMul.Options | Optional attributes for SparseMatMul |
| SparseMatrixAjouter | Ajout clairsemé de deux matrices CSR, C = alpha * A + bêta * B. |
| SparseMatrixMatMul <T extends TType > | Matrice-multiplie une matrice clairsemée par une matrice dense. |
| SparseMatrixMatMul.Options | Attributs facultatifs pour SparseMatrixMatMul |
| SparseMatrixMul | Multiplication élément par élément d'une matrice clairsemée avec un tenseur dense. |
| SparseMatrixNNZ | Renvoie le nombre de valeurs différentes de zéro de `sparse_matrix`. |
| SparseMatrixOrderingAMD | Calcule l'ordre du degré minimum approximatif (AMD) de « l'entrée ». |
| SparseMatrixSoftmax | Calcule le softmax d'un CSRSparseMatrix. |
| SparseMatrixSoftmaxGrad | Calcule le gradient de l'opération SparseMatrixSoftmax. |
| SparseMatrixSparseCholesky | Calcule la décomposition clairsemée de Cholesky de « input ». |
| SparseMatrixSparseMatMul | Sparse-matrix multiplie deux matrices CSR « a » et « b ». |
| SparseMatrixSparseMatMul.Options | Optional attributes for SparseMatrixSparseMatMul |
| SparseMatrixTranspose | Transpose les dimensions internes (matrices) d'un CSRSparseMatrix. |
| SparseMatrixTranspose.Options | Optional attributes for SparseMatrixTranspose |
| SparseMatrixZéros | Crée un CSRSparseMatrix entièrement nul avec la forme `dense_shape`. |
| SparseReduceMax <T extends TNumber > | Computes the max of elements across dimensions of a SparseTensor. |
| SparseReduceMax.Options | Optional attributes for SparseReduceMax |
| SparseReduceMaxSparse <T extends TNumber > | Computes the max of elements across dimensions of a SparseTensor. |
| SparseReduceMaxSparse.Options | Optional attributes for SparseReduceMaxSparse |
| SparseReduceSum <T extends TType > | Computes the sum of elements across dimensions of a SparseTensor. |
| SparseReduceSum.Options | Optional attributes for SparseReduceSum |
| SparseReduceSumSparse <T extends TType > | Computes the sum of elements across dimensions of a SparseTensor. |
| SparseReduceSumSparse.Options | Optional attributes for SparseReduceSumSparse |
| SparseReorder <T extends TType > | Reorders a SparseTensor into the canonical, row-major ordering. |
| SparseReshape | Reshapes a SparseTensor to represent values in a new dense shape. |
| SparseSegmentMean <T extends TNumber > | Computes the mean along sparse segments of a tensor. |
| SparseSegmentMeanGrad <T extends TNumber > | Calcule les gradients de SparsesegmentMean. |
| SparseSegmentMeanWithNumSegments <T extends TNumber > | Computes the mean along sparse segments of a tensor. |
| SparseSegmentSqrtN <T extends TNumber > | Computes the sum along sparse segments of a tensor divided by the sqrt of N. |
| SparseSegmentSqrtNGrad <T extends TNumber > | Calcule les gradients pour Sparsesegmentsqrtn. |
| SparseSegmentSqrtNWithNumSegments <T extends TNumber > | Computes the sum along sparse segments of a tensor divided by the sqrt of N. |
| SparseSegmentSum <T extends TNumber > | Calcule la somme le long de segments clairsemés d'un tenseur. |
| SparseSegmentSumWithNumSegments <T extends TNumber > | Calcule la somme le long de segments clairsemés d'un tenseur. |
| SparseSlice <T extends TType > | Slice a `SparseTensor` based on the `start` and `size`. |
| SparseSliceGrad <T extends TType > | The gradient operator for the SparseSlice op. |
| SparseSoftmax <T extends TNumber > | Applies softmax to a batched ND `SparseTensor`. |
| SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits | |
| SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits <T extends TNumber > | Computes softmax cross entropy cost and gradients to backpropagate. |
| SparseSparseMaximum <T extends TNumber > | Renvoie le maximum par élément de deux SparseTensors. |
| SparseSparseMinimum <T extends TType > | Returns the element-wise min of two 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 > | Multiply SparseTensor (of rank 2) "A" by dense matrix "B". |
| SparseTensorDenseMatMul.Options | Optional attributes for SparseTensorDenseMatMul |
| SparseTensorSliceDataset | Creates a dataset that splits a SparseTensor into elements row-wise. |
| SparseTensorToCSRSparseMatrix | Convertit un SparseTensor en un CSRSparseMatrix (éventuellement par lots). |
| SparseToDense <U extends TType > | Convertit une représentation clairsemée en un tenseur dense. |
| 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 > | Fruit un tenseur dans les tenseurs «num_split» le long d'une seule dimension. |
| SplitV <T extends TType > | Fruit un tenseur dans les tenseurs «num_split» le long d'une seule dimension. |
| SqlDataset | Crée un ensemble de données qui exécute une requête SQL et émet des lignes du jeu de résultats. |
| SqlDataset | Crée un ensemble de données qui exécute une requête SQL et émet des lignes du jeu de résultats. |
| Sqrt <T extends TType > | Computes square root of x element-wise. |
| 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 > | Computes square of x element-wise. |
| SquaredDifference <T extends TType > | Returns conj(x - y)(x - y) element-wise. |
| SquaredHinge | Calcule la perte de charnière carrée entre les étiquettes et les prédictions. |
| SquaredHinge <T extends TNumber > | A metric that computes the squared hinge loss metric between labels and predictions. |
| Squeeze <T extends TType > | Supprime les dimensions de taille 1 de la forme d'un tenseur. |
| Presser.Options | Attributs facultatifs pour Squeeze |
| Stack <T extends TType > | Regroupe une liste de tenseurs de rang « N »-« R » en un seul tenseur de rang « (R+1) ». |
| Stack.Options | Optional attributes for Stack |
| StackFrameWithId | A stack frame with ID. |
| StackFrameWithId.Builder | A stack frame with ID. |
| StackFrameWithIdOrBuilder | |
| Scène | Valeurs d'étape similaires à une file d'attente légère. |
| Stage.Options | Optional attributes for Stage |
| Stagetar | Op supprime tous les éléments du conteneur sous-jacent. |
| StageClear.Options | Optional attributes for StageClear |
| Scénario | OP jette les valeurs à l'indice spécifié. |
| StagePeek.Options | Optional attributes for StagePeek |
| Taille de la scène | Op renvoie le nombre d'éléments dans le conteneur sous-jacent. |
| StageSize.Options | Optional attributes for StageSize |
| StatefulRandomBinomial <V extends TNumber > | |
| StatefulStandardNormal <U extends TType > | Produit des valeurs aléatoires à partir d’une distribution normale. |
| StatefulTruncatedNormal <U extends TType > | Génère des valeurs aléatoires à partir d’une distribution normale tronquée. |
| StatefulUniform <U extends TType > | Génère des valeurs aléatoires à partir d’une distribution uniforme. |
| StatefulUniformFullInt <U extends TType > | Produit des entiers aléatoires à partir d’une distribution uniforme. |
| StatefulUniformInt <U extends TType > | Produit des entiers aléatoires à partir d’une distribution uniforme. |
| StatelessMultinomial <V extends TNumber > | Tire des échantillons à partir d’une distribution multinomiale. |
| StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends TNumber > | |
| StatelessRandomBinomial <W extends TNumber > | Produit des nombres aléatoires pseudo-aléatoires déterministes à partir d’une distribution binomiale. |
| StatelessRandomGamma <V extends TNumber > | Produit des nombres aléatoires pseudo-aléatoires déterministes à partir d’une distribution gamma. |
| StateRandomgetkeyCounteralg | Choisissez le meilleur algorithme basé sur l'appareil et brouille les graines dans la clé et le compteur. |
| StatelessRandomNormal <V extends TNumber > | Produit des valeurs pseudo-aléatoires déterministes à partir d’une distribution normale. |
| StatelessRandomNormalV2 <U extends TNumber > | Produit des valeurs pseudo-aléatoires déterministes à partir d’une distribution normale. |
| StatelessRandomPoisson <W extends TNumber > | Produit des nombres aléatoires pseudo-aléatoires déterministes à partir d’une distribution de Poisson. |
| StatelessRandomUniform <V extends TNumber > | Génère des valeurs aléatoires pseudo-aléatoires déterministes à partir d’une distribution uniforme. |
| StatelessRandomUniformFullInt <V extends TNumber > | Produit des entiers aléatoires pseudo-aléatoires déterministes à partir d’une distribution uniforme. |
| StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extends TNumber > | Produit des entiers aléatoires pseudo-aléatoires déterministes à partir d’une distribution uniforme. |
| StatelessRandomUniformInt <V extends TNumber > | Produit des entiers aléatoires pseudo-aléatoires déterministes à partir d’une distribution uniforme. |
| StatelessRandomUniformIntV2 <U extends TNumber > | Produit des entiers aléatoires pseudo-aléatoires déterministes à partir d’une distribution uniforme. |
| StatelessRandomUniformV2 <U extends TNumber > | Génère des valeurs aléatoires pseudo-aléatoires déterministes à partir d’une distribution uniforme. |
| StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extends TNumber > | Générez une boîte de délimitation déformée aléatoire pour une image de manière déterministe. |
| StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options | Optional attributes for StatelessSampleDistortedBoundingBox |
| StatelessTruncatedNormal <V extends TNumber > | Produit des valeurs pseudo-aléatoires déterministes à partir d’une distribution normale tronquée. |
| StatelessTruncatedNormalV2 <U extends TNumber > | Produit des valeurs pseudo-aléatoires déterministes à partir d’une distribution normale tronquée. |
| StaticRegexFullMatch | Vérifiez si l'entrée correspond au modèle regex. |
| StaticRegexReplace | Replaces the match of pattern in input with rewrite. |
| StaticRegexReplace.Options | Optional attributes for StaticRegexReplace |
| StatsAggregatorHandle | Crée une ressource de gestionnaire de statistiques. |
| StatsAggregatorHandle | |
| StatsAggregatorHandle.Options | Optional attributes for StatsAggregatorHandle |
| StatsAggregatorHandle.Options | Optional attributes for StatsAggregatorHandle |
| StattsagregatorsetsUmmaryWriter | Définissez un résumé_writer_interface pour enregistrer des statistiques à l'aide de statistiques données_agrégateur. |
| StatsAggregatorSummary | Produit un résumé de toutes les statistiques enregistrées par le gestionnaire de statistiques donné. |
| StatsAggregatorSummary | Produit un résumé de toutes les statistiques enregistrées par le gestionnaire de statistiques donné. |
| 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 > | Arrête le calcul du gradient. |
| StridedSlice <T extends TType > | Renvoie une tranche striée depuis `input`. |
| StridedSlice.Options | Attributs facultatifs pour StridedSlice |
| StridedSliceAssign <T extends TType > | Attribuez `value` à la référence de valeur l découpée de `ref`. |
| StridedSliceAssign.Options | Optional attributes for StridedSliceAssign |
| StridedSliceGrad <U extends TType > | Renvoie le dégradé de `StriedSlice`. |
| StridedSliceGrad.Options | Optional attributes for StridedSliceGrad |
| StridedSliceHelper | Helper endpoint methods for Python like indexing. |
| StringFormat | Formats a string template using a list of tensors. |
| 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 > | Crée des NGRAM à partir de données de chaîne en lambeaux. |
| Séparation de chaînes | Split elements of `source` based on `sep` into a `SparseTensor`. |
| StringSplit.Options | Optional attributes for StringSplit |
| Bande | Strip leading and trailing whitespaces from the Tensor. |
| StructProtos | |
| StructuredValue | `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.Builder | `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 | |
| StructuredValueOrBuilder | |
| Sub <T extends TType > | Renvoie x - y par élément. |
| Sous-titre | Return substrings from `Tensor` of strings. |
| Substr.Options | Optional attributes for Substr |
| Sum <T extends TType > | Calcule la somme des éléments sur les dimensions d'un tenseur. |
| Sum.Options | Optional attributes for Sum |
| Résumé | A Summary is a set of named values to be displayed by the visualizer. |
| Résumé.Audio | tensorflow.Summary.Audio de type Protobuf.Résumé.Audio |
| Résumé.Audio.Builder | tensorflow.Summary.Audio de type Protobuf.Résumé.Audio |
| Summary.AudioOrBuilder | |
| Summary.Builder | A Summary is a set of named values to be displayed by the visualizer. |
| Summary.Image | Protobuf type tensorflow.Summary.Image |
| Summary.Image.Builder | Protobuf type tensorflow.Summary.Image |
| Summary.ImageOrBuilder | |
| Summary.Value | Protobuf type tensorflow.Summary.Value |
| Summary.Value.Builder | Protobuf type tensorflow.Summary.Value |
| Summary.Value.ValueCase | |
| Summary.ValueOrBuilder | |
| RésuméDescription | Metadata associated with a series of Summary data tensorflow.SummaryDescription de type Protobuf.SummaryDescription |
| RésuméDescription.Builder | Metadata associated with a series of Summary data tensorflow.SummaryDescription de type Protobuf.SummaryDescription |
| SummaryDescriptionOrBuilder | |
| RésuméMétadonnées | A SummaryMetadata encapsulates information on which plugins are able to make use of a certain summary value. |
| RésuméMetadata.Builder | A SummaryMetadata encapsulates information on which plugins are able to make use of a certain summary value. |
| RésuméMetadata.PluginData | tensorflow.SummaryMetadata.PluginData de type Protobuf.SummaryMetadata.PluginData |
| RésuméMetadata.PluginData.Builder | tensorflow.SummaryMetadata.PluginData de type Protobuf.SummaryMetadata.PluginData |
| RésuméMetadata.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 > | Transmet les «données» au port de sortie déterminé par «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 > | Calcule le bronzage de x par élément. |
| Tanh <T extends TFloating > | Hyperbolic tangent activation function. |
| 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 | Brain 16-bit float tensor type. |
| TBfloat16Mapper | Maps memory of DT_BFLOAT16 tensors to a n-dimensional data space. |
| TBool | Boolean tensor type. |
| TBoolMapper | Maps memory of DT_BOOL tensors to a n-dimensional data space. |
| TemporaryVariable <T extends TType > | Renvoie un tenseur qui peut être muté, mais qui ne persiste qu'en une seule étape. |
| TemporaryVariable.Options | Optional attributes for TemporaryVariable |
| Tenseur | A statically typed multi-dimensional array. |
| Tenseur | |
| TensorArray | Un tableau de Tensors de taille donnée. |
| TensorArray.Options | Optional attributes for TensorArray |
| Tensorarrayclose | Supprimez le TensorArray de son conteneur de ressources. |
| TensorArrayConcat <T extends TType > | Concaténez les éléments du TensorArray en valeur « valeur ». |
| TensorArrayConcat.Options | Attributs facultatifs pour TensorArrayConcat |
| TensorArrayGather <T extends TType > | Rassemblez des éléments spécifiques du TensorArray dans la « valeur » de sortie. |
| TensorArrayGather.Options | Optional attributes for TensorArrayGather |
| TensorArraygrad | Crée une tensorarray pour stocker les gradients des valeurs dans la poignée donnée. |
| TensorArraygrad withhape | Crée un tensorarray pour stocker plusieurs gradients de valeurs dans la poignée donnée. |
| TensorArrayPack <T extends TType > | |
| TensorArrayPack.Options | Optional attributes for TensorArrayPack |
| TensorArrayRead <T extends TType > | Lisez un élément du TensorArray dans la sortie « valeur ». |
| TensorArrayScatter | Répartissez les données de la valeur d'entrée dans des éléments TensorArray spécifiques. |
| TensorArraySize | Obtenez la taille actuelle du TensorArray. |
| TensorArraySplit | Divisez les données de la valeur d'entrée en éléments TensorArray. |
| TensorArrayDécompresser | |
| TensorArrayWrite | Poussez un élément sur le tensor_array. |
| TensorBuffers | Maps native tensor memory into DataBuffers , allowing I/O operations from the JVM. |
| TensorBundleProtos | |
| TensorConnexion | 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. |
| TenseurDescription | Protobuf type tensorflow.TensorDescription |
| TensorDescription.Builder | Protobuf type tensorflow.TensorDescription |
| TensorDescriptionOrBuilder | |
| TensorDescriptionProtos | |
| TensorDiag <T extends TType > | Returns a diagonal tensor with a given diagonal values. |
| TensorDiagPart <T extends TType > | Returns the diagonal part of the tensor. |
| TensorFlow | Static utility methods describing the TensorFlow runtime. |
| flux tensoriel | |
| flux tensoriel | |
| 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 > | Concat tous les tenseurs de la liste le long de la 0e dimension. |
| TensorListConcatListes | |
| TensorListElementShape <T extends TNumber > | La forme des éléments de la liste donnée, en tant que tenseur. |
| TensorListFromTensor | Crée une TensorList qui, une fois empilée, a la valeur « tensor ». |
| TensorListGather <T extends TType > | Crée un Tensor en indexant dans TensorList. |
| TensorListGetItem <T extends TType > | |
| TensorListLength | Renvoie le nombre de tenseurs dans la liste de tenseurs d'entrée. |
| TensorListPopBack <T extends TType > | Renvoie le dernier élément de la liste des entrées ainsi qu'une liste avec tous sauf cet élément. |
| TensorListPushBack | Renvoie une liste qui a le « Tensor » transmis comme dernier élément et les autres éléments de la liste donnée dans « input_handle ». |
| TensorListPushBackBatch | |
| TensorListReserve | Liste de la taille donnée avec des éléments vides. |
| TensorListResize | Redimensionne la liste. |
| TensorListScatter | Crée une TensorList en indexant dans un Tensor. |
| TensorListScatterIntoExistingList | Disperse le tenseur au niveau des indices dans une liste d'entrée. |
| TensorListSetItem | |
| TensorListSplit | Divise un tenseur en une liste. |
| TensorListStack <T extends TType > | Empile tous les tenseurs de la liste. |
| TensorListStack.Options | Optional attributes for TensorListStack |
| TensorMapErase | Renvoie une carte tensorielle avec l'élément de la clé donnée effacé. |
| TensorMapHasKey | Renvoie si la clé donnée existe dans la carte. |
| TensorMapInsérer | Renvoie une carte qui est le « input_handle » avec la paire clé-valeur donnée insérée. |
| TensorMapLookup <U extends TType > | Renvoie la valeur d'une clé donnée dans une carte tensorielle. |
| TensorMapper <T extends TType > | Maps the native memory of a RawTensor to a n-dimensional typed data space accessible from the JVM. |
| TensorMapSize | Renvoie le nombre de tenseurs dans la carte de tenseurs d'entrée. |
| TensorMapStackKeys <T extends TType > | Renvoie une pile Tensor de toutes les clés d'une carte Tensor. |
| 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 > | Ajoute des « mises à jour » éparses à un tenseur existant en fonction des « indices ». |
| TensorScatterNdMax <T extends TType > | |
| TensorScatterNdMin <T extends TType > | |
| TensorScatterNdSub <T extends TType > | Soustrait les « mises à jour » éparses d'un tenseur existant en fonction des « indices ». |
| TensorScatterNdUpdate <T extends TType > | Dispersez les « mises à jour » dans un tenseur existant selon les « indices ». |
| 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.Extent | 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 > | Attribuez « value » à la référence de valeur l découpée en tranches de « input ». |
| TensorStridedSliceUpdate.Options | Optional attributes for TensorStridedSliceUpdate |
| TensorSummary | 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 | IEEE-754 half-precision 16-bit float tensor type. |
| TFloat16Mapper | Maps memory of DT_HALF tensors to a n-dimensional data space. |
| TFloat32 | IEEE-754 single-precision 32-bit float tensor type. |
| TFloat32Mapper | Maps memory of DT_FLOAT tensors to a n-dimensional data space. |
| TFloat64 | IEEE-754 double-precision 64-bit float tensor type. |
| TFloat64Mapper | Maps memory of DT_DOUBLE tensors to a n-dimensional data space. |
| TFloating | Common interface for all floating point tensors. |
| TFOutOfRangeException | |
| TFPermissionDeniedException | |
| TfRecordDataset | Crée un ensemble de données qui émet les enregistrements d'un ou plusieurs fichiers TFRecord. |
| TFRecordDataset | |
| TfRecordReader | A Reader that outputs the records from a TensorFlow Records file. |
| TfRecordReader.Options | Optional attributes for TfRecordReader |
| TFResourceExhaustedException | |
| TFUnauthenticatedException | |
| TFUnimplementedException | |
| ThreadPoolDataset | Crée un ensemble de données qui utilise un pool de threads personnalisé pour calculer « input_dataset ». |
| ThreadPoolDataset | Crée un ensemble de données qui utilise un pool de threads personnalisé pour calculer « input_dataset ». |
| Poignée de pool de threads | Crée un ensemble de données qui utilise un pool de threads personnalisé pour calculer « input_dataset ». |
| Poignée de pool de threads | Crée un ensemble de données qui utilise un pool de threads personnalisé pour calculer « input_dataset ». |
| ThreadPoolHandle.Options | Optional attributes for ThreadPoolHandle |
| ThreadPoolHandle.Options | Optional attributes for ThreadPoolHandle |
| ThreadPoolOptionProto | tensorflow.ThreadPoolOptionProto de type Protobuf.ThreadPoolOptionProto |
| ThreadPoolOptionProto.Builder | tensorflow.ThreadPoolOptionProto de type Protobuf.ThreadPoolOptionProto |
| ThreadPoolOptionProtoOrBuilder | |
| Tile <T extends TType > | Construit un tenseur en mosaïque un tenseur donné. |
| TileGrad <T extends TType > | Returns the gradient of `Tile`. |
| Horodatage | Fournit le temps écoulé depuis l'époque en secondes. |
| TInt32 | 32-bit signed integer tensor type. |
| TInt32Mapper | Maps memory of DT_INT32 tensors to a n-dimensional data space. |
| TInt64 | Type de tenseur entier signé 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. |
| ÀBool | Convertit un tenseur en prédicat scalaire. |
| ToHashBucket | Convertit chaque chaîne du Tensor d'entrée en son mod de hachage par un certain nombre de compartiments. |
| ToHashBucketFast | Convertit chaque chaîne du Tensor d'entrée en son mod de hachage par un certain nombre de compartiments. |
| ToHashBucketStrong | Convertit chaque chaîne du Tensor d'entrée en son mod de hachage par un certain nombre de compartiments. |
| ToNumber <T extends TNumber > | Convertit chaque chaîne du Tensor d'entrée en type numérique spécifié. |
| TopK <T extends TNumber > | Finds values and indices of the `k` largest elements for the last dimension. |
| TopK.Options | Optional attributes for TopK |
| Topkuninique | Renvoie les valeurs uniques TopK dans le tableau dans l'ordre trié. |
| Topkwithunique | Renvoie les valeurs topk dans le tableau dans l'ordre trié. |
| Résultat de compilation TPU | Renvoie le résultat d'une compilation TPU. |
| TPUEmbeddingActivations | Une opération permettant de différencier les TPU Embeddings. |
| TPUReplicatedInput <T extends TType > | Connecte N entrées à un calcul TPU répliqué à N voies. |
| TPUReplicatedInput.Options | Attributs facultatifs pour TPUReplicatedInput |
| TPUReplicatedOutput <T extends TType > | Connecte N sorties d’un calcul TPU répliqué à N voies. |
| Tpureplicatemetadata | Métadonnées indiquant comment le calcul TPU doit être reproduit. |
| TPUReplicateMetadata.Options | Optional attributes for TPUReplicateMetadata |
| TrackableObjectGraph | Protobuf type tensorflow.TrackableObjectGraph |
| TrackableObjectGraph.Builder | Protobuf type tensorflow.TrackableObjectGraph |
| TrackableObjectGraph.TrackableObject | tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject de type Protobuf.TrackableObjectGraph.TrackableObject |
| TrackableObjectGraph.TrackableObject.Builder | tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject de type Protobuf.TrackableObjectGraph.TrackableObject |
| TrackableObjectGraph.TrackableObject.ObjectReference | tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject.ObjectReference de type Protobuf.TrackableObjectGraph.TrackableObject.ObjectReference |
| TrackableObjectGraph.TrackableObject.ObjectReference.Builder | tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject.ObjectReference de type Protobuf.TrackableObjectGraph.TrackableObject.ObjectReference |
| TrackableObjectGraph.TrackableObject.ObjectReferenceOrBuilder | |
| TrackableObjectGraph.TrackableObject.SerializedTensor | tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject.SerializedTensor de type Protobuf.TrackableObjectGraph.TrackableObject.SerializedTensor |
| TrackableObjectGraph.TrackableObject.SerializedTensor.Builder | tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject.SerializedTensor de type Protobuf.TrackableObjectGraph.TrackableObject.SerializedTensor |
| TrackableObjectGraph.TrackableObject.SerializedTensorOrBuilder | |
| TrackableObjectGraph.TrackableObject.SlotVariableReference | tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject.SlotVariableReference de type Protobuf.TrackableObjectGraph.TrackableObject.SlotVariableReference |
| TrackableObjectGraph.TrackableObject.SlotVariableReference.Builder | tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject.SlotVariableReference de type Protobuf.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 > | Calculer le produit avec une matrice tridiagonale. |
| TridiagonalSolve <T extends TType > | Résout des systèmes d’équations tridiagonaux. |
| TridiagonalSolve.Options | Optional attributes for TridiagonalSolve |
| TruncateDiv <T extends TType > | Returns x / y element-wise for integer types. |
| TruncatedNormal <T extends TFloating > | Initializer that generates a truncated normal distribution. |
| TruncatedNormal <U extends TNumber > | Génère des valeurs aléatoires à partir d’une distribution normale tronquée. |
| TruncatedNormal.Options | Optional attributes for TruncatedNormal |
| TruncateMod <T extends TNumber > | Renvoie le reste de la division par élément. |
| TryRpc | Perform batches of RPC requests. |
| TryRpc.Options | Optional attributes for TryRpc |
| TString | String type. |
| 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 | 8-bit unsigned integer tensor type. |
| TUint8Mapper | Maps memory of DT_UINT8 tensors to a n-dimensional data space. |
| Valeur du tuple | Represents a Python tuple. |
| TupleValue.Builder | Represents a Python tuple. |
| TupleValueOrBuilder | |
| TypeSpecProto | Represents a tf.TypeSpec tensorflow.TypeSpecProto |
| TypeSpecProto.Builder | Represents a tf.TypeSpec tensorflow.TypeSpecProto |
| TypeSpecProto.TypeSpecClass | Protobuf enum tensorflow.TypeSpecProto.TypeSpecClass |
| TypeSpecProtoOrBuilder | |
| TypesProtos |
U
| Unbatch <T extends TType > | Inverse le fonctionnement de Batch pour un Tensor de sortie unique. |
| Unbatch.Options | Optional attributes for Unbatch |
| UnbatchDataset | Un ensemble de données qui divise les éléments de son entrée en plusieurs éléments. |
| UnbatchDataset | Un ensemble de données qui divise les éléments de son entrée en plusieurs éléments. |
| UnbatchGrad <T extends TType > | Dégradé de Unbatch. |
| UnbatchGrad.Options | Optional attributes for UnbatchGrad |
| Non-répression | Débarrasse un élément de jeu de données compressé. |
| UnicodeDecode <T extends TNumber > | Décode chaque chaîne dans `entrée» dans une séquence de points de code Unicode. |
| UnicodeDecode.Options | Optional attributes for UnicodeDecode |
| UnicodeDecodeWithOffsets <T extends TNumber > | Décode chaque chaîne dans `entrée» dans une séquence de points de code Unicode. |
| UnicodeDecodeWithOffsets.Options | Optional attributes for UnicodeDecodeWithOffsets |
| UnicodeEncode | Encodez un tenseur d'entiers en chaînes Unicode. |
| UnicodeEncode.Options | Optional attributes for UnicodeEncode |
| UnicodeScript | Determine the script codes of a given tensor of Unicode integer code points. |
| UnicodeTranscode | Transcode the input text from a source encoding to a destination encoding. |
| UnicodeTranscode.Options | Optional attributes for UnicodeTranscode |
| UniformCandidateSampler | Generates labels for candidate sampling with a uniform distribution. |
| UniformCandidateSampler.Options | Optional attributes for UniformCandidateSampler |
| Unique <T extends TType , V extends TNumber > | Trouve des éléments uniques le long d'un axe d'un tenseur. |
| Ensemble de données unique | Crée un ensemble de données qui contient les éléments uniques de « input_dataset ». |
| Ensemble de données unique | Crée un ensemble de données qui contient les éléments uniques de « input_dataset ». |
| UniqueWithCounts <T extends TType , V extends TNumber > | Trouve des éléments uniques le long d'un axe d'un tenseur. |
| UnitNorm | Constrains the weights to have unit norm. |
| UnravelIndex <T extends TNumber > | Convertit un tableau d'indices plats en un tuple de tableaux de coordonnées. |
| Non triéSegmentJoin | Joins the elements of `inputs` based on `segment_ids`. |
| UnsortedSegmentJoin.Options | Optional attributes for UnsortedSegmentJoin |
| UnsortedSegmentMax <T extends TNumber > | Calcule le maximum le long des segments d'un tenseur. |
| UnsortedSegmentMin <T extends TNumber > | Calcule le minimum le long des segments d'un tenseur. |
| UnsortedSegmentProd <T extends TType > | Calcule le produit le long des segments d'un tenseur. |
| UnsortedSegmentSum <T extends TType > | Calcule la somme le long des segments d'un tenseur. |
| Unstack <T extends TType > | Déborque une dimension donnée d'un tenseur de rang-«dans les tenseurs« num »(R-1)». |
| Unstack.Options | Optional attributes for Unstack |
| Déconcerter | L'OP est similaire à une déshabitation légère. |
| Unstage.Options | Optional attributes for Unstage |
| DéballerDatasetVariant | |
| Supérieur | Convertit tous les caractères minuscules en leurs remplacements majuscules respectifs. |
| Upper.Options | Optional attributes for Upper |
| UpperBound <U extends TNumber > | Applique upper_bound(sorted_search_values, valeurs) le long de chaque ligne. |
V
| Validateur | |
| Validateur | |
| ValuesDef | Protocol buffer representing the values in ControlFlowContext. |
| ValuesDef.Builder | Protocol buffer representing the values in ControlFlowContext. |
| ValuesDefOrBuilder | |
| VarHandleOp | Crée un handle vers une ressource variable. |
| VarHandleOp.Options | Optional attributes for VarHandleOp |
| Variable <T extends TType > | Contient l'état sous la forme d'un tenseur qui persiste à travers les étapes. |
| Variable.Options | Optional attributes for Variable |
| Agrégation 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 > | Renvoie la forme de la variable pointée par `resource`. |
| Synchronisation des 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 | Vérifie si une variable basée sur un handle de ressource a été initialisée. |
| 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 |
| VerifierConfigOrBuilder | |
| VerifierConfigProtos | |
| VersionDef | 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. |
| VersionDef.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. |
| VersionDefOrBuilder | |
| 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. |
| Où | Renvoie les emplacements des valeurs différentes de zéro/vraies dans un tenseur. |
| WhileContextDef | Protocol buffer representing a WhileContext object. |
| WhileContextDef.Builder | Protocol buffer representing a WhileContext object. |
| WhileContextDefOrBuilder | |
| WholeFileReader | A Reader that outputs the entire contents of a file as a value. |
| 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. |
| TravailleurHeartbeat | Battement de coeur du travailleur 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. |
| WrapDatasetVariant | |
| WriteAudioSummary | Writes an audio summary. |
| WriteAudioSummary.Options | Optional attributes for WriteAudioSummary |
| WriteFile | Writes contents to the file at input filename. |
| WriteGraphSummary | Writes a graph summary. |
| WriteHistogramSummary | Writes a histogram summary. |
| WriteImageSummary | Writes an image summary. |
| WriteImageSummary.Options | Optional attributes for WriteImageSummary |
| Écrivainprotosummary | Écrit un résumé de proto sérialisé. |
| WriteScalarSummary | Writes a scalar summary. |
| WriteSummary | Writes a tensor summary. |
X
| Xdivy <T extends TType > | Returns 0 if x == 0, and x / y otherwise, elementwise. |
| 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 > | Une opération pour recevoir un tenseur de l'hôte. |
| Xlasendtohost | Un OP pour envoyer un tenseur à l'hôte. |
| 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 > | Renvoie 0 si x == 0, et x * log1p(y) sinon, élément par élément. |
| Xlogy <T extends TType > | Returns 0 if x == 0, and x * log(y) otherwise, 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 opérateur créant une constante initialisée avec des zéros de la forme donnée par `dims`. |
| ZerosLike <T extends TType > | Renvoie un tenseur de zéros avec la même forme et le même type que x. |
| Zeta <T extends TNumber > | Compute the Hurwitz zeta function \\(\zeta(x, q)\\). |
| ZipDataset | Creates a dataset that zips together `input_datasets`. |