ए
| बीच में बंद करें | बुलाए जाने पर प्रक्रिया को निरस्त करने के लिए एक अपवाद उठाएँ। |
| निरस्त करें.विकल्प | Abort के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| एब्स <टी टीएनंबर बढ़ाता है > | एक टेंसर के निरपेक्ष मान की गणना करता है। |
| AbstractDataBuffer <T> | |
| AbstractDataBufferWindow <B DataBuffer <?>> का विस्तार करता है | |
| AbstractDenseNdArray <T, U NdArray <T>> का विस्तार करता है | |
| AbstractNdArray <T, U NdArray <T>> का विस्तार करता है | |
| सारTF_बफर | |
| सारTF_ग्राफ़ | |
| AbstractTF_ImportGraphDefOptions | |
| सारTF_सत्र | |
| AbstractTF_SessionOptions | |
| सारTF_स्थिति | |
| AbstractTF_Tensor | |
| AbstractTFE_Context | |
| AbstractTFE_ContextOptions | |
| AbstractTFE_Op | |
| AbstractTFE_TensorHandle | |
| AccumuteN <T टीटाइप का विस्तार करता है > | टेंसरों की सूची का तत्व-वार योग लौटाता है। |
| संचायक लागू करें ग्रेडिएंट | किसी दिए गए संचायक पर ग्रेडिएंट लागू करता है। |
| संचायक संख्यासंचित | दिए गए संचायक में एकत्रित ग्रेडिएंट्स की संख्या लौटाता है। |
| AccumulatorSetGlobalStep | ग्लोबल_स्टेप के लिए एक नए मान के साथ संचायक को अद्यतन करता है। |
| AccumulatorTakeGradient <T, TType का विस्तार करता है > | दिए गए कंडीशनल एक्युमुलेटर में औसत ग्रेडिएंट निकालता है। |
| एकोस <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | तत्व-वार x की गणना करता है। |
| एकोश <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | तत्व-वार x के व्युत्क्रम अतिपरवलयिक कोज्या की गणना करता है। |
| सक्रियण <T TNumber बढ़ाता है > | सक्रियणों के लिए सार आधार वर्ग नोट: कॉल विधि को लागू करने से पहले |
| एडाडेल्टा | ऑप्टिमाइज़र जो एडाडेल्टा एल्गोरिथम को लागू करता है। |
| एडाग्रैड | ऑप्टिमाइज़र जो एडाग्रेड एल्गोरिथम को लागू करता है। |
| AdaGradDA | ऑप्टिमाइज़र जो एडाग्रेड डुअल-एवरेजिंग एल्गोरिदम को लागू करता है। |
| एडम | ऑप्टिमाइज़र जो एडम एल्गोरिथम को लागू करता है। |
| एडमैक्स | ऑप्टिमाइज़र जो एडमैक्स एल्गोरिथम को लागू करता है। |
| <T एक्सटेंड्स TType > जोड़ें | तत्व-वार x + y लौटाता है। |
| AddManySparseToTensorsMap | एक `N`-मिनीबैच `SparseTensor` को `SparseTensorsMap` में जोड़ें, `N` हैंडल लौटाएँ। |
| AddManySparseToTensorsMap.Options | AddManySparseToTensorsMap के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| AddN <T टीटाइप को बढ़ाता है > | सभी इनपुट टेंसरों को तत्वानुसार जोड़ें। |
| SparseToTensorsMap जोड़ें | `SparseTensorMap` में `SparseTensor` जोड़ें और उसका हैंडल लौटाएँ। |
| AddSparseToTensorsMap.Options | AddSparseToTensorsMap के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| एडजस्ट कंट्रास्ट <T टीएनंबर बढ़ाता है > | एक या अधिक छवियों के कंट्रास्ट को समायोजित करें। |
| एडजस्टह्यू <टी टीएनंबर बढ़ाता है > | एक या अधिक छवियों का रंग समायोजित करें. |
| संतृप्ति समायोजित करें <T TNumber बढ़ाता है > | एक या अधिक छवियों की संतृप्ति समायोजित करें. |
| सभी | एक टेंसर के आयामों में तत्वों की "तार्किक और" की गणना करता है। |
| सभी.विकल्प | All के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| AllCandidateSampler | सीखे गए यूनीग्राम वितरण के साथ उम्मीदवार के नमूने के लिए लेबल तैयार करता है। |
| AllCandidateSampler.Options | AllCandidateSampler के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| आवंटन विवरण | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.AllocationDescription |
| आवंटन विवरण.बिल्डर | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.AllocationDescription |
| आवंटन विवरण या बिल्डर | |
| आवंटन विवरणप्रोटोज़ | |
| आवंटन रिकार्ड | An allocation/de-allocation operation performed by the allocator. |
| आवंटनरिकॉर्ड.बिल्डर | An allocation/de-allocation operation performed by the allocator. |
| आवंटनरिकॉर्डऑरबिल्डर | |
| एलोकेटरमेमोरी का उपयोग किया गया | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.AllocatorMemoryUsed |
| एलोकेटरमेमोरीयूज्ड.बिल्डर | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.AllocatorMemoryUsed |
| एलोकेटरमेमोरीयूज्डऑरबिल्डर | |
| AllReduce <T TNumber बढ़ाता है > | समान प्रकार और आकार के एकाधिक टेंसरों को पारस्परिक रूप से कम करता है। |
| AllReduce.विकल्प | AllReduce के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| AllToAll <T, TTYpe > का विस्तार करता है | टीपीयू प्रतिकृतियों में डेटा का आदान-प्रदान करने का एक ऑप। |
| कोण <U TNumber बढ़ाता है > | किसी सम्मिश्र संख्या का तर्क लौटाता है. |
| अनाम इटरेटर | पुनरावर्तक संसाधन के लिए एक कंटेनर। |
| AnonymousMemoryCache | |
| AnonymousMultiDeviceIterator | मल्टी डिवाइस इटरेटर संसाधन के लिए एक कंटेनर। |
| AnonymousRandomSeedGenerator | |
| अनाम बीज जेनरेटर | |
| कोई | टेंसर के आयामों में तत्वों की "तार्किक या" की गणना करता है। |
| कोई भी.विकल्प | Any के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| एपीआईडीईएफ | 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 | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.ApiDef.Arg |
| ApiDef.Arg.बिल्डर | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.ApiDef.Arg |
| ApiDef.ArgOrBuilder | |
| ApiDef.Attr | Description of the graph-construction-time configuration of this Op. |
| ApiDef.Attr.बिल्डर | Description of the graph-construction-time configuration of this Op. |
| ApiDef.AttrOrBuilder | |
| ApiDef.बिल्डर | 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.बिल्डर | If you specify any endpoint, this will replace all of the inherited endpoints. |
| ApiDef.EndpointOrBuilder | |
| ApiDef.दृश्यता | प्रोटोबफ एनम tensorflow.ApiDef.Visibility |
| ApiDefOrBuilder | |
| ApiDefProtos | |
| एपीडिफ़्स | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.ApiDefs |
| ApiDefs.बिल्डर | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.ApiDefs |
| ApiDefsOrBuilder | |
| ApplyAdadelta <T टीटाइप का विस्तार करता है > | एडडेल्टा योजना के अनुसार '*var' को अपडेट करें। |
| Adadelta.Options लागू करें | ApplyAdadelta के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| ApplyAdagrad <T टीटाइप का विस्तार करता है > | एडाग्रेड योजना के अनुसार '*var' को अपडेट करें। |
| Adagrad.विकल्प लागू करें | ApplyAdagrad के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| ApplyAdagradDa <T टीटाइप का विस्तार करता है > | समीपस्थ एडाग्रैड योजना के अनुसार '*var' को अपडेट करें। |
| AdagradDa.विकल्प लागू करें | ApplyAdagradDa के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| ApplyAdagradV2 <T टीटाइप का विस्तार करता है > | एडाग्रेड योजना के अनुसार '*var' को अपडेट करें। |
| AdagradV2.विकल्प लागू करें | ApplyAdagradV2 के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| अप्लाईएडम <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | एडम एल्गोरिथम के अनुसार '*var' को अपडेट करें। |
| एडम.विकल्प लागू करें | ApplyAdam के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| ApplyAdaMax <T TType का विस्तार करता है > | AdaMax एल्गोरिथम के अनुसार '*var' को अपडेट करें। |
| AdaMax.Options लागू करें | ApplyAdaMax के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| ApplyAddSign <T TType का विस्तार करता है > | ऐडसाइन अपडेट के अनुसार '*var' को अपडेट करें। |
| ApplyAddSign.Options | ApplyAddSign के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| ApplyCenteredRmsProp <T TType का विस्तार करता है > | केन्द्रित RMSProp एल्गोरिथम के अनुसार '*var' को अपडेट करें। |
| ApplyCenteredRmsProp.Options | ApplyCenteredRmsProp के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| ApplyFtrl <T टीटाइप का विस्तार करता है > | Ftrl-प्रॉक्सिमल योजना के अनुसार '*var' को अपडेट करें। |
| ApplyFtrl.विकल्प | ApplyFtrl के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| ApplyGradientDescent <T टीटाइप का विस्तार करता है > | इसमें से 'अल्फा' * 'डेल्टा' घटाकर '*var' को अपडेट करें। |
| ApplyGradientDescent.विकल्प | ApplyGradientDescent के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| अप्लाईमोमेंटम <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | गति योजना के अनुसार '*var' को अपडेट करें। |
| अप्लाईमोमेंटम.विकल्प | ApplyMomentum के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| अप्लाईपावरसाइन <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | ऐडसाइन अपडेट के अनुसार '*var' को अपडेट करें। |
| PowerSign.विकल्प लागू करें | ApplyPowerSign के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| ApplyProximalAdagrad <T टीटाइप का विस्तार करता है > | Adagrad सीखने की दर के साथ FOBOS के अनुसार '*var' और '*accum' को अपडेट करें। |
| ProximalAdagrad.Options लागू करें | ApplyProximalAdagrad के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| अप्लाईप्रॉक्सिमलग्रैडिएंटडिसेंट <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | निश्चित सीखने की दर के साथ '*var' को FOBOS एल्गोरिदम के रूप में अपडेट करें। |
| ProximalGradientDescent.Options लागू करें | ApplyProximalGradientDescent के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| ApplyRmsProp <T TType का विस्तार करता है > | RMSProp एल्गोरिथम के अनुसार '*var' को अपडेट करें। |
| ApplyRmsProp.विकल्प | ApplyRmsProp के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| लगभग बराबर | तत्व-वार abs(xy) <सहिष्णुता का सत्य मान लौटाता है। |
| अनुमानितसमान.विकल्प | ApproximateEqual के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| ArgMax <V TNumber बढ़ाता है > | टेंसर के सभी आयामों में सबसे बड़े मान वाला सूचकांक लौटाता है। |
| ArgMin <V TNumber बढ़ाता है > | टेंसर के सभी आयामों में सबसे छोटे मान वाला सूचकांक लौटाता है। |
| असिन <T टीटाइप का विस्तार करता है > | तत्व-वार x की त्रिकोणमितीय व्युत्क्रम ज्या की गणना करता है। |
| असिन्ह <T टीटाइप का विस्तार करता है > | तत्व-वार x की व्युत्क्रम अतिपरवलयिक ज्या की गणना करता है। |
| AssertCardinalityDataset | |
| AssertNextDataset | एक परिवर्तन जो यह दावा करता है कि आगे कौन से परिवर्तन होंगे। |
| AssertNextDataset | |
| यह दावा करें | यह दावा करता है कि दी गई शर्त सत्य है। |
| AssertThat.विकल्प | AssertThat के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| AssetFileDef | An asset file def for a single file or a set of sharded files with the same name. |
| AssetFileDef.बिल्डर | An asset file def for a single file or a set of sharded files with the same name. |
| AssetFileDefOrBuilder | |
| <T एक्सटेंड्स TType > असाइन करें | 'रेफ' को 'मान' निर्दिष्ट करके अद्यतन करें। |
| असाइन करें.विकल्प | Assign के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| AssignAdd <T TType का विस्तार करता है > | इसमें 'मान' जोड़कर 'रेफ' को अपडेट करें। |
| AssignAdd.Options | AssignAdd के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| AssignAddVariableOp | किसी वेरिएबल के वर्तमान मान में एक मान जोड़ता है। |
| AssignSub <T TType का विस्तार करता है > | इसमें से 'मान' घटाकर 'रेफ' को अपडेट करें। |
| उप.विकल्प असाइन करें | AssignSub के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| AssignSubVariableOp | किसी चर के वर्तमान मान से एक मान घटाता है। |
| वैरिएबलऑप असाइन करें | किसी वेरिएबल को नया मान निर्दिष्ट करता है. |
| रस्सी जैसी | दिए गए टेंसर में प्रत्येक प्रविष्टि को स्ट्रिंग में परिवर्तित करता है। |
| AsString.विकल्प | AsString के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| एटन <टी टीटाइप > का विस्तार करता है | तत्व-वार x के त्रिकोणमितीय व्युत्क्रम स्पर्शरेखा की गणना करता है। |
| Atan2 <T TNumber बढ़ाता है > | तर्कों के संकेतों का सम्मान करते हुए तत्व-वार `y/x` के चाप स्पर्शरेखा की गणना करता है। |
| अतान्ह <T टीटाइप का विस्तार करता है > | तत्व-वार x के व्युत्क्रम अतिशयोक्तिपूर्ण स्पर्शरेखा की गणना करता है। |
| AttrValue | Protocol buffer representing the value for an attr used to configure an Op. |
| AttrValue.बिल्डर | Protocol buffer representing the value for an attr used to configure an Op. |
| AttrValue.ListValue | LINT.IfChange tensorflow.AttrValue.ListValue |
| AttrValue.ListValue.बिल्डर | LINT.IfChange tensorflow.AttrValue.ListValue |
| AttrValue.ListValueOrBuilder | |
| AttrValue.ValueCase | |
| AttrValueOrBuilder | |
| AttrValueProtos | |
| ऑडियोस्पेक्ट्रोग्राम | समय के साथ ऑडियो डेटा का विज़ुअलाइज़ेशन तैयार करता है। |
| ऑडियोस्पेक्ट्रोग्राम.विकल्प | AudioSpectrogram के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| ऑडियोसारांश | ऑडियो के साथ एक `सारांश` प्रोटोकॉल बफ़र आउटपुट करता है। |
| ऑडियोसारांश.विकल्प | AudioSummary के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| ऑटोसमानान्तर विकल्प | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.AutoParallelOptions |
| ऑटोपैरेललऑप्शंस.बिल्डर | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.AutoParallelOptions |
| ऑटोपैरेललऑप्शनऑरबिल्डर | |
| ऑटोशार्डडेटासेट | एक डेटासेट बनाता है जो इनपुट डेटासेट को खंडित करता है। |
| ऑटोशार्डडेटासेट | एक डेटासेट बनाता है जो इनपुट डेटासेट को खंडित करता है। |
| ऑटोशार्डडेटासेट.विकल्प | AutoShardDataset के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| ऑटोशार्डडेटासेट.विकल्प | AutoShardDataset के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| उपलब्ध डिवाइस जानकारी | Matches DeviceAttributes tensorflow.AvailableDeviceInfo |
| उपलब्धडिवाइसइन्फो.बिल्डर | Matches DeviceAttributes tensorflow.AvailableDeviceInfo |
| उपलब्धडिवाइसइन्फोऑरबिल्डर | |
| AvgPool <T TNumber बढ़ाता है > | इनपुट पर औसत पूलिंग करता है। |
| औसतपूल.विकल्प | AvgPool के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| AvgPool3d <T TNumber बढ़ाता है > | इनपुट पर 3डी औसत पूलिंग करता है। |
| AvgPool3d.विकल्प | AvgPool3d के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| AvgPool3dGrad <T TNumber बढ़ाता है > | औसत पूलिंग फ़ंक्शन के ग्रेडिएंट की गणना करता है। |
| AvgPool3dGrad.विकल्प | AvgPool3dGrad के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| AvgPoolGrad <T TNumber बढ़ाता है > | औसत पूलिंग फ़ंक्शन के ग्रेडिएंट की गणना करता है। |
| AvgPoolGrad.विकल्प | AvgPoolGrad के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
बी
| BandedTriangularSolve <T टीटाइप का विस्तार करता है > | |
| BandedTriangularSolve.Options | BandedTriangularSolve के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| बैंडपार्ट <टी टीटाइप > का विस्तार करता है | प्रत्येक आंतरिक मैट्रिक्स में केंद्रीय बैंड के बाहर सब कुछ शून्य पर सेट करते हुए एक टेंसर की प्रतिलिपि बनाएँ। |
| रुकावट | एक बाधा को परिभाषित करता है जो विभिन्न ग्राफ़ निष्पादन में बनी रहती है। |
| बाधा.विकल्प | Barrier के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| बैरियरक्लोज़ | दिए गए अवरोध को बंद कर देता है. |
| बैरियरक्लोज़.विकल्प | BarrierClose के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| बैरियरअपूर्णआकार | दिए गए अवरोध में अपूर्ण तत्वों की संख्या की गणना करता है। |
| बैरियरइन्सर्टमैनी | प्रत्येक कुंजी के लिए, निर्दिष्ट घटक को संबंधित मान निर्दिष्ट करता है। |
| बैरियररेडीसाइज | दिए गए अवरोध में पूर्ण तत्वों की संख्या की गणना करता है। |
| बैरियरटेकमैनी | एक बैरियर से पूर्ण तत्वों की दी गई संख्या लेता है। |
| बैरियरटेकमेनी.विकल्प | BarrierTakeMany के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| बेसइनिशियलाइज़र <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | सभी आरंभकर्ताओं के लिए सार आधार वर्ग |
| बैच | सभी इनपुट टेंसरों को गैर-नियतात्मक रूप से बैच करता है। |
| बैच.विकल्प | Batch के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| बैचचोलेस्की <T TNumber बढ़ाता है > | |
| बैचचॉलेस्कीग्रैड <टी टीएनंबर का विस्तार करता है > | |
| बैचडेटासेट | |
| बैचडेटासेट | एक डेटासेट बनाता है जो `input_dataset` से `batch_size` तत्वों को बैच करता है। |
| बैचडेटासेट.विकल्प | BatchDataset के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| बैचफ़फ़्ट | |
| बैचFft2d | |
| बैचFft3d | |
| बैचइफ़्ट | |
| बैचइफ़्ट2डी | |
| बैचइफ़्ट3डी | |
| BatchMatMul <T टीटाइप का विस्तार करता है > | बैचों में दो टेंसर के स्लाइस को गुणा करता है। |
| बैचमैटमूल.विकल्प | BatchMatMul के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| बैचमैट्रिक्सबैंडपार्ट <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | |
| बैचमैट्रिक्सनिर्धारक <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | |
| बैचमैट्रिक्सडिआग <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | |
| बैचमैट्रिक्सडायगपार्ट <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | |
| बैचमैट्रिक्सइनवर्स <टी टीएनंबर बढ़ाता है > | |
| बैचमैट्रिक्सइनवर्स.विकल्प | BatchMatrixInverse के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| बैचमैट्रिक्ससेटडायग <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | |
| बैचमैट्रिक्ससॉल्व <टी टीएनंबर बढ़ाता है > | |
| बैचमैट्रिक्ससॉल्व.विकल्प | BatchMatrixSolve के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| BatchMatrixSolveLs <T TNumber बढ़ाता है > | |
| बैचमैट्रिक्ससॉल्वएलएस.विकल्प | BatchMatrixSolveLs के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| BatchMatrixTriangularSolve <T TNumber बढ़ाता है > | |
| बैचमैट्रिक्सट्राएंगुलरसॉल्व.विकल्प | BatchMatrixTriangularSolve के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| BatchNormWithGlobalNormalization <T TType का विस्तार करता है > | बैच सामान्यीकरण. |
| BatchNormWithGlobalNormalizationGrad <T TType का विस्तार करता है > | बैच सामान्यीकरण के लिए स्नातक। |
| BatchSelfAdjointEig <T TNumber बढ़ाता है > | |
| बैचसेल्फएडजॉइंटईग.विकल्प | BatchSelfAdjointEig के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| बैचएसवीडी <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | |
| बैचएसवीडी.विकल्प | BatchSvd के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| बैचटूस्पेस <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | टी प्रकार के 4-डी टेंसर के लिए बैचटूस्पेस। |
| बैचटूस्पेसएनडी <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | प्रकार टी के एनडी टेंसर के लिए बैचटूस्पेस। |
| बेंचमार्कप्रविष्टियाँ | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.BenchmarkEntries |
| बेंचमार्कएंट्रीज़.बिल्डर | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.BenchmarkEntries |
| बेंचमार्कएंट्रीज़ऑरबिल्डर | |
| बेंचमार्कएंट्री | Each unit test or benchmark in a test or benchmark run provides some set of information. |
| बेंचमार्कएंट्री.बिल्डर | Each unit test or benchmark in a test or benchmark run provides some set of information. |
| बेंचमार्कएंट्रीऑरबिल्डर | |
| बेसेलि0 <T TNumber बढ़ाता है > | |
| बेसेलआई0ई <टी टीएनंबर का विस्तार करता है > | |
| बेसेलि1 <टी टीएनंबर बढ़ाता है > | |
| बेसेलआई1ई <टी टीएनंबर बढ़ाता है > | |
| बेसेलजे0 <टी टीएनंबर बढ़ाता है > | |
| बेसेलजे1 <टी टीएनंबर बढ़ाता है > | |
| बेसेलK0 <T TNumber बढ़ाता है > | |
| बेसेलK0e <T TNumber बढ़ाता है > | |
| बेसेलके1 <टी टीएनंबर बढ़ाता है > | |
| बेसेलके1ई <टी टीएनंबर का विस्तार करता है > | |
| BesseY0 <T TNumber बढ़ाता है > | |
| बेसेलवाई1 <टी टीएनंबर बढ़ाता है > | |
| Betainc <T TNumber बढ़ाता है > | नियमित अपूर्ण बीटा इंटीग्रल की गणना करें \\(I_x(a, b)\\). |
| BfcMemoryMapProtos | |
| Bfloat16Layout | डेटा लेआउट जो 32-बिट फ़्लोट को/से 16-बिट में परिवर्तित करता है, उनके मंटिसा को 7 बिट तक छोटा करता है लेकिन 8-बिट एक्सपोनेंट को उसी पूर्वाग्रह के साथ संरक्षित करता है। |
| BiasAdd <T TType का विस्तार करता है > | `मूल्य` में `पूर्वाग्रह` जोड़ता है। |
| पूर्वाग्रह जोड़ें.विकल्प | BiasAdd के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| BiasAddGrad <T TType का विस्तार करता है > | "बायस" टेंसर पर "बायसएड" के लिए बैकवर्ड ऑपरेशन। |
| BiasAddGrad.विकल्प | BiasAddGrad के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| बाइनरीक्रॉसेंट्रॉपी | सच्चे लेबल और अनुमानित लेबल के बीच क्रॉस-एन्ट्रॉपी हानि की गणना करता है। |
| बाइनरीक्रॉसेंट्रॉपी <टी टीएनंबर का विस्तार करता है > | एक मीट्रिक जो सच्चे लेबल और अनुमानित लेबल के बीच बाइनरी क्रॉस-एन्ट्रॉपी हानि की गणना करता है। |
| बिनकाउंट <T TNumber बढ़ाता है > | पूर्णांक सरणी में प्रत्येक मान की घटनाओं की संख्या की गणना करता है। |
| बिनसारांश | प्रोटोबफ प्रकार tensorflow.BinSummary |
| बिनसारांश.बिल्डर | प्रोटोबफ प्रकार tensorflow.BinSummary |
| बिनसमरीऑरबिल्डर | |
| बिटकास्ट <यू टीटाइप का विस्तार करता है > | डेटा को कॉपी किए बिना एक टेंसर को एक प्रकार से दूसरे प्रकार में बिटकास्ट करता है। |
| बिटवाइज़एंड <T TNumber बढ़ाता है > | एलिमेंटवाइज `x` और `y` के बिटवाइज AND की गणना करता है। |
| बिटवाइज़ या <T TNumber बढ़ाता है > | एलिमेंटवाइज `x` और `y` के बिटवाइज OR की गणना करता है। |
| बिटवाइज़एक्सोर <टी टीएनंबर बढ़ाता है > | एलिमेंटवाइज `x` और `y` के बिटवाइज XOR की गणना करता है। |
| ब्लॉकएलएसटीएम <टी टीएनंबर बढ़ाता है > | सभी समय चरणों के लिए LSTM सेल अग्रेषण प्रसार की गणना करता है। |
| ब्लॉकएलएसटीएम.विकल्प | BlockLSTM के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| ब्लॉकएलएसटीएमग्रैड <टी टीएनंबर का विस्तार करता है > | संपूर्ण समय अनुक्रम के लिए LSTM सेल के पिछड़े प्रसार की गणना करता है। |
| बूलियनडाटाबफ़र | बूलियन्स का एक DataBuffer । |
| BooleanDataLayout <S DataBuffer <?>> का विस्तार करता है | एक DataLayout जो बफर में संग्रहीत डेटा को बूलियन में परिवर्तित करता है। |
| बूलियनडेंसएनडीएरे | |
| बूलियनमास्क | |
| बूलियनमास्क.विकल्प | BooleanMask के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| बूलियनमास्कअपडेट | |
| बूलियनमास्कअपडेट.विकल्प | BooleanMaskUpdate के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| बूलियनएनडीएरे | बूलियन्स का एक NdArray । |
| बूललेआउट | डेटा लेआउट जो बूलियन को बाइट्स से/में परिवर्तित करता है। |
| BoostedTreesAggregateStats | बैच के लिए संचित आँकड़ों का सारांश एकत्र करता है। |
| बूस्टेडट्रीज़बकेटाइज़ | बकेट सीमाओं के आधार पर प्रत्येक सुविधा को बकेटाइज़ करें। |
| बूस्टेडट्रीज़कैलकुलेटबेस्टफ़ीचरस्प्लिट | प्रत्येक सुविधा के लिए लाभ की गणना करता है और सुविधा के लिए सर्वोत्तम संभव विभाजन जानकारी लौटाता है। |
| बूस्टेडट्रीज़कैलकुलेटबेस्टफ़ीचरस्प्लिट.ऑप्शंस | BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| बूस्टेडट्रीज़कैलकुलेटबेस्टफ़ीचरस्प्लिटV2 | प्रत्येक सुविधा के लिए लाभ की गणना करता है और प्रत्येक नोड के लिए सर्वोत्तम संभव विभाजन जानकारी लौटाता है। |
| बूस्टेडट्रीज़कैलकुलेटबेस्टगेन्सपरफ़ीचर | प्रत्येक सुविधा के लिए लाभ की गणना करता है और सुविधा के लिए सर्वोत्तम संभव विभाजन जानकारी लौटाता है। |
| BoostedTreesCenterBias | प्रशिक्षण डेटा (पूर्वाग्रह) से पूर्व की गणना करता है और पहले नोड को लॉग के पूर्व से भरता है। |
| BoostedTreesCreateEnsemble | एक ट्री एन्सेम्बल मॉडल बनाता है और उसमें एक हैंडल लौटाता है। |
| BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | क्वांटाइल स्ट्रीम के लिए संसाधन बनाएं। |
| BoostedTreesCreateQuantileStreamResource.Options | BoostedTreesCreateQuantileStreamResource के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| BoostedTreesDeserializeEnsemble | क्रमबद्ध ट्री एन्सेम्बल कॉन्फ़िगरेशन को डीसेरिएलाइज़ करता है और वर्तमान ट्री को प्रतिस्थापित करता है पहनावा। |
| BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | BoostedTreesEnsembleResource के लिए एक हैंडल बनाता है |
| BoostedTreesEnsembleResourceHandleOptions | BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| BoostedTreesExampleDebugOutputs | प्रत्येक उदाहरण के लिए डिबगिंग/मॉडल व्याख्यात्मकता आउटपुट। |
| बूस्टेडट्रीज़फ्लशक्वांटाइलसारांश | प्रत्येक क्वांटाइल स्ट्रीम संसाधन से क्वांटाइल सारांश फ्लश करें। |
| BoostedTreesGetEnsembleStates | वृक्ष समूह संसाधन स्टाम्प टोकन, पेड़ों की संख्या और बढ़ते आँकड़े पुनर्प्राप्त करता है। |
| बूस्टेडट्रीज़मेकक्वांटाइल सारांश | बैच के लिए मात्राओं का सारांश बनाता है। |
| BoostedTreesMakeStatsसारांश | बैच के लिए संचित आँकड़ों का सारांश बनाता है। |
| बूस्टेडट्रीज़प्रीडिक्ट | इनपुट उदाहरणों पर मल्टीपल एडिटिव रिग्रेशन एसेम्बल भविष्यवक्ताओं को चलाता है लॉग की गणना करता है। |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceसारांश जोड़ें | प्रत्येक क्वांटाइल स्ट्रीम संसाधन में क्वांटाइल सारांश जोड़ें। |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | वर्तमान क्वांटाइल एक्युमुलेटर में बकेट सीमाओं और तैयार ध्वज को डिसेरिएलाइज़ करें। |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | क्वांटाइल स्ट्रीम संसाधन के लिए सारांश फ्लश करें। |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush.Options | BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | संचित सारांशों के आधार पर प्रत्येक सुविधा के लिए बकेट सीमाएँ उत्पन्न करें। |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | BoostedTreesQuantileStreamResource के लिए एक हैंडल बनाता है। |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOptions | BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| BoostedTreesSerializeEnsemble | पेड़ के समूह को एक प्रोटो में क्रमबद्ध करता है। |
| BoostedTreesSparseAggregateStats | बैच के लिए संचित आँकड़ों का सारांश एकत्र करता है। |
| बूस्टेडट्रीज़स्पार्सकैलकुलेटबेस्टफ़ीचरस्प्लिट | प्रत्येक सुविधा के लिए लाभ की गणना करता है और सुविधा के लिए सर्वोत्तम संभव विभाजन जानकारी लौटाता है। |
| बूस्टेडट्रीज़स्पार्सकैलकुलेटबेस्टफ़ीचरस्प्लिट.विकल्प | BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| बूस्टेडट्रीज़ट्रेनिंगभविष्यवाणी | इनपुट उदाहरणों पर मल्टीपल एडिटिव रिग्रेशन एसेम्बल भविष्यवक्ताओं को चलाता है कैश्ड लॉग में अद्यतन की गणना करता है। |
| BoostedTreesUpdateEnsemble | उगाए जा रहे अंतिम पेड़ पर एक परत जोड़कर वृक्ष समूह को अद्यतन करता है या एक नया पेड़ शुरू करके. |
| BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | उगाए जा रहे अंतिम पेड़ में एक परत जोड़कर वृक्ष समूह को अद्यतन करता है या एक नया पेड़ शुरू करके. |
| BoostedTreesUpdateEnsembleV2.Options | BoostedTreesUpdateEnsembleV2 के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| बाउंडेडटेन्सरस्पेकप्रोटो | A protobuf to represent tf.BoundedTensorSpec. |
| BoundedTensorSpecProto.Builder | A protobuf to represent tf.BoundedTensorSpec. |
| बाउंडेडटेन्सरस्पेकप्रोटोऑरबिल्डर | |
| ब्रॉडकास्टडायनामिकशेप <टी टीएनंबर का विस्तार करता है > | प्रसारण के साथ s0 op s1 का आकार लौटाएँ। |
| ब्रॉडकास्टग्रैडिएंटआर्ग्स <टी टीएनंबर का विस्तार करता है > | प्रसारण के साथ s0 op s1 के ग्रेडिएंट की गणना के लिए कमी सूचकांक लौटाएँ। |
| ब्रॉडकास्ट हेल्पर <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | XLA-शैली प्रसारण करने के लिए सहायक ऑपरेटर बाइनरी ऑपरेटरों के लिए XLA के प्रसारण नियमों का उपयोग करके, `lhs` और `rhs` में से जो भी निम्न रैंक वाला हो, आकार 1 आयाम जोड़कर, `lhs` और `rhs` को समान रैंक पर प्रसारित करता है। |
| ब्रॉडकास्टरेकव <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | किसी अन्य डिवाइस से प्रसारित टेंसर मान प्राप्त करता है। |
| प्रसारणRecv.विकल्प | BroadcastRecv के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| ब्रॉडकास्टसेंड <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | एक या अधिक अन्य डिवाइसों पर टेंसर मान प्रसारित करता है। |
| ब्रॉडकास्टसेंड.विकल्प | BroadcastSend के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| ब्रॉडकास्टटू <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | संगत आकृति के लिए एक सारणी प्रसारित करें। |
| बाल्टी में डालना | 'सीमाओं' के आधार पर 'इनपुट' को बकेटाइज़ करता है। |
| बिल्डकॉन्फिगरेशन | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.BuildConfiguration |
| बिल्डकॉन्फिगरेशन.बिल्डर | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.BuildConfiguration |
| BuildConfigurationOrBuilder | |
| बंडलएंट्रीप्रोटो | Describes the metadata related to a checkpointed tensor. |
| बंडलएंट्रीप्रोटो.बिल्डर | Describes the metadata related to a checkpointed tensor. |
| बंडलएंट्रीप्रोटोऑरबिल्डर | |
| बंडलहेडरप्रोटो | Special header that is associated with a bundle. |
| बंडलहेडरप्रोटो.बिल्डर | Special header that is associated with a bundle. |
| बंडलहेडरप्रोटो.एंडियननेस | An enum indicating the endianness of the platform that produced this bundle. |
| बंडलहेडरप्रोटोऑरबिल्डर | |
| ByteDataBuffer | बाइट्स का एक DataBuffer । |
| ByteDataLayout <S DataBuffer <?>> का विस्तार करता है | एक DataLayout जो बफ़र में संग्रहीत डेटा को बाइट्स में परिवर्तित करता है। |
| ByteDenseNdArray | |
| ByteNdArray | बाइट्स का एक NdArray . |
| ByteSequenceProvider <टी> | ByteSequenceTensorBuffer में संग्रहीत करने के लिए बाइट्स का अनुक्रम तैयार करता है। |
| ByteSequenceTensorBuffer | स्ट्रिंग टेंसर डेटा संग्रहीत करने के लिए बफर। |
| बाइट्सलिस्ट | Containers to hold repeated fundamental values. |
| बाइट्सलिस्ट.बिल्डर | Containers to hold repeated fundamental values. |
| बाइट्सलिस्टऑरबिल्डर | |
| बाइट्सप्रोड्यूस्डस्टैट्सडेटासेट | StatsAggregator में `input_dataset` के प्रत्येक तत्व का बाइट्स आकार रिकॉर्ड करता है। |
| बाइट्सप्रोड्यूस्डस्टैट्सडेटासेट | StatsAggregator में `input_dataset` के प्रत्येक तत्व का बाइट्स आकार रिकॉर्ड करता है। |
सी
| कैशडेटासेट | एक डेटासेट बनाता है जो `input_dataset` से तत्वों को कैश करता है। |
| CacheDatasetV2 | |
| कॉल करने योग्य विकल्प | Defines a subgraph in another `GraphDef` as a set of feed points and nodes to be fetched or executed. |
| कॉल करने योग्य विकल्प.बिल्डर | Defines a subgraph in another `GraphDef` as a set of feed points and nodes to be fetched or executed. |
| कॉल करने योग्य विकल्प या बिल्डर | |
| कास्ट <यू टीटाइप का विस्तार करता है > | SrcT प्रकार के x को DstT के y में कास्ट करें। |
| कास्ट.विकल्प | Cast के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| कास्ट हेल्पर | ऑपरेंड कास्टिंग के लिए एक सहायक वर्ग |
| श्रेणीबद्ध क्रॉसेंट्रॉपी | लेबल और भविष्यवाणियों के बीच क्रॉसेंट्रॉपी हानि की गणना करता है। |
| CategoricalCrossentropy <T TNumber का विस्तार करता है > | एक मीट्रिक जो सच्चे लेबल और अनुमानित लेबल के बीच श्रेणीगत क्रॉस-एन्ट्रॉपी हानि की गणना करता है। |
| श्रेणीबद्ध काज | लेबल और पूर्वानुमानों के बीच श्रेणीगत हिंज हानि की गणना करता है। |
| CategoricalHinge <T TNumber बढ़ाता है > | एक मीट्रिक जो लेबल और भविष्यवाणियों के बीच श्रेणीगत हिंज हानि मीट्रिक की गणना करता है। |
| Ceil <T TNumber बढ़ाता है > | तत्व-वार सबसे छोटा पूर्णांक लौटाता है जो x से कम न हो। |
| चेकन्यूमेरिक्स <टी टीएनंबर का विस्तार करता है > | NaN, -Inf और +Inf मानों के लिए टेंसर की जाँच करता है। |
| चोलेस्की <T टीटाइप का विस्तार करता है > | एक या अधिक वर्ग आव्यूहों के चोलेस्की अपघटन की गणना करता है। |
| CholeskyGrad <T TNumber का विस्तार करता है > | चोल्स्की एल्गोरिथम के रिवर्स मोड बैकप्रॉपैगेटेड ग्रेडिएंट की गणना करता है। |
| सबसे तेज़डेटासेट चुनें | |
| सबसे तेज़डेटासेट चुनें | |
| क्लिपबायवैल्यू <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | टेंसर मानों को एक निर्दिष्ट न्यूनतम और अधिकतम पर क्लिप करता है। |
| सारांशलेखक बंद करें | |
| क्लस्टरडेफ़ | Defines a TensorFlow cluster as a set of jobs. |
| क्लस्टरडेफ़.बिल्डर | Defines a TensorFlow cluster as a set of jobs. |
| क्लस्टरडिफऑरबिल्डर | |
| क्लस्टरडिवाइसफ़िल्टर | Defines the device filters for jobs in a cluster. |
| क्लस्टरडिवाइसफ़िल्टर.बिल्डर | Defines the device filters for jobs in a cluster. |
| क्लस्टरडिवाइसफिल्टरऑरबिल्डर | |
| ClusterOutput <T TType का विस्तार करता है > | ऑपरेटर जो XLA गणना के आउटपुट को अन्य उपभोक्ता ग्राफ़ नोड्स से जोड़ता है। |
| क्लस्टरप्रोटोज़ | |
| कोड | The canonical error codes for TensorFlow APIs. |
| कोडस्थान | Code location information: A stack trace with host-name information. |
| कोडस्थान.बिल्डर | Code location information: A stack trace with host-name information. |
| CodeLocationOrBuilder | |
| कलेक्शनडिफ़ | CollectionDef should cover most collections. |
| CollectionDef.AnyList | AnyList is used for collecting Any protos. |
| CollectionDef.AnyList.बिल्डर | AnyList is used for collecting Any protos. |
| CollectionDef.AnyListOrBuilder | |
| कलेक्शनडेफ़.बिल्डर | CollectionDef should cover most collections. |
| CollectionDef.बाइट्सलिस्ट | BytesList is used for collecting strings and serialized protobufs. |
| CollectionDef.BytesList.बिल्डर | BytesList is used for collecting strings and serialized protobufs. |
| CollectionDef.BytesListOrBuilder | |
| CollectionDef.FloatList | FloatList is used for collecting float values. |
| CollectionDef.FloatList.बिल्डर | FloatList is used for collecting float values. |
| CollectionDef.FloatListOrBuilder | |
| CollectionDef.Int64List | Int64List is used for collecting int, int64 and long values. |
| CollectionDef.Int64List.बिल्डर | 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.बिल्डर | NodeList is used for collecting nodes in graph. |
| CollectionDef.NodeListOrBuilder | |
| कलेक्शनडिफऑरबिल्डर | |
| कलेक्टिवगैदर <टी टीएनंबर का विस्तार करता है > | समान प्रकार और आकार के अनेक टेंसरों को परस्पर संचित करता है। |
| कलेक्टिवगैदर.विकल्प | CollectiveGather के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| कलेक्टिवपरम्यूट <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | प्रतिकृति टीपीयू उदाहरणों में टेंसरों को क्रमपरिवर्तित करने का एक ऑप। |
| कंबाइंडनॉनमैक्ससप्रेशन | लालच से स्कोर के घटते क्रम में बाउंडिंग बॉक्स का एक सबसेट चुनता है, यह ऑपरेशन सभी वर्गों में प्रति बैच इनपुट पर नॉन_मैक्स_सप्रेशन करता है। |
| संयुक्तनॉनमैक्ससप्रेशन.विकल्प | CombinedNonMaxSuppression के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| प्रतिबद्ध आईडी | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.CommitId |
| CommitId.बिल्डर | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.CommitId |
| CommitId.KindCase | |
| CommitIdOrBuilder | |
| तुलनाऔरबिटपैक | `इनपुट` के मानों की तुलना `थ्रेसहोल्ड` से करें और परिणामी बिट्स को `uint8` में पैक करें। |
| संकलनपरिणाम | TPU संकलन का परिणाम लौटाता है। |
| CompileSucceededAssert | दावा है कि संकलन सफल रहा। |
| कॉम्प्लेक्स <यू टीटाइप का विस्तार करता है > | दो वास्तविक संख्याओं को एक सम्मिश्र संख्या में परिवर्तित करता है। |
| कॉम्प्लेक्सएब्स <यू टीएनंबर बढ़ाता है > | किसी टेंसर के जटिल निरपेक्ष मान की गणना करता है। |
| संपीड़ित तत्व | डेटासेट तत्व को संपीड़ित करता है। |
| Compute_func_Pointer_TF_OpKernelContext | |
| ComputeAccidentalHits | नमूना_उम्मीदवारों में उन पदों की आईडी की गणना करता है जो true_labels से मेल खाते हैं। |
| ComputeAccidentalHits.Options | ComputeAccidentalHits के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| कंप्यूटबैच आकार | आंशिक बैचों के बिना किसी डेटासेट के स्थिर बैच आकार की गणना करता है। |
| कॉनकैट <T टीटाइप का विस्तार करता है > | टेंसरों को एक आयाम में जोड़ता है। |
| कॉन्टेनेटडेटासेट | एक डेटासेट बनाता है जो `input_dataset` को `other_dataset` के साथ जोड़ता है। |
| कंक्रीटफ़ंक्शन | एक ग्राफ़ जिसे इनपुट और आउटपुट हस्ताक्षर के साथ एकल फ़ंक्शन के रूप में लागू किया जा सकता है। |
| CondContextDef | Protocol buffer representing a CondContext object. |
| CondContextDef.बिल्डर | Protocol buffer representing a CondContext object. |
| CondContextDefOrBuilder | |
| सशर्त संचायक | ग्रेडिएंट्स को एकत्र करने के लिए एक सशर्त संचायक। |
| सशर्त संचायक.विकल्प | ConditionalAccumulator के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| कॉन्फ़िगप्रोटो | Session configuration parameters. |
| कॉन्फिगप्रोटो.बिल्डर | Session configuration parameters. |
| कॉन्फिगप्रोटो.प्रायोगिक | Everything inside Experimental is subject to change and is not subject to API stability guarantees in https://www.tensorflow.org/guide/version_compat. |
| कॉन्फिगप्रोटो.प्रायोगिक.बिल्डर | Everything inside Experimental is subject to change and is not subject to API stability guarantees in https://www.tensorflow.org/guide/version_compat. |
| कॉन्फ़िगप्रोटो.प्रायोगिक.MlirBridgeRollout | An enum that describes the state of the MLIR bridge rollout. |
| कॉन्फिगप्रोटो.एक्सपेरिमेंटलऑरबिल्डर | |
| कॉन्फिगप्रोटोऑरबिल्डर | |
| कॉन्फिगप्रोटोज़ | |
| वितरित टीपीयू कॉन्फ़िगर करें | वितरित टीपीयू प्रणाली के लिए केंद्रीकृत संरचनाएं स्थापित करता है। |
| वितरितTPU.विकल्प कॉन्फ़िगर करें | ConfigureDistributedTPU के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| TPUएम्बेडिंग कॉन्फ़िगर करें | वितरित टीपीयू सिस्टम में टीपीयूएम्बेडिंग सेट करता है। |
| Conj <T टीटाइप का विस्तार करता है > | किसी सम्मिश्र संख्या का सम्मिश्र संयुग्म लौटाता है। |
| ConjugateTranspose <T TType का विस्तार करता है > | क्रमपरिवर्तन के अनुसार x के आयामों को फेरबदल करें और परिणाम को संयुग्मित करें। |
| स्थिरांक <T, TType का विस्तार करता है > | इनिशियलाइज़र जो स्थिर मान के साथ टेंसर उत्पन्न करता है। |
| स्थिरांक <T, TType का विस्तार करता है > | एक ऑपरेटर एक स्थिर मान उत्पन्न करता है। |
| बाधा | बाधाओं के लिए बेस क्लास। |
| म्युटेक्सलॉक का उपभोग करें | यह ऑप `MutexLock` द्वारा बनाए गए लॉक का उपभोग करता है। |
| कंट्रोलफ़्लोकॉन्टेक्स्टडिफ़ | Container for any kind of control flow context. |
| ControlFlowContextDef.बिल्डर | Container for any kind of control flow context. |
| ControlFlowContextDef.CtxtCase | |
| कंट्रोलफ्लोकॉन्टेक्स्टडिफऑरबिल्डर | |
| कंट्रोलफ्लोप्रोटोज़ | |
| कंट्रोलट्रिगर | करते कुछ नहीं हैं। |
| रूपांतरण <T टीटाइप का विस्तार करता है > | XLA ConvgeneralDilated ऑपरेटर को लपेटता है, जिसे यहां प्रलेखित किया गया है https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#conv_convolution। |
| Conv2d <T TNumber बढ़ाता है > | 4-डी 'इनपुट' और 'फ़िल्टर' टेंसर दिए गए 2-डी कनवल्शन की गणना करता है। |
| Conv2d.विकल्प | Conv2d के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| Conv2dBackpropFilter <T TNumber बढ़ाता है > | फ़िल्टर के संबंध में कनवल्शन के ग्रेडिएंट की गणना करता है। |
| Conv2dBackpropFilter.Options | Conv2dBackpropFilter के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| Conv2dBackpropInput <T TNumber बढ़ाता है > | इनपुट के संबंध में कनवल्शन के ग्रेडिएंट की गणना करता है। |
| Conv2dBackpropInput.Options | Conv2dBackpropInput के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| Conv3d <T TNumber बढ़ाता है > | 5-डी 'इनपुट' और 'फ़िल्टर' टेंसर दिए गए 3-डी कनवल्शन की गणना करता है। |
| Conv3d.विकल्प | Conv3d के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| Conv3dBackpropFilter <T TNumber बढ़ाता है > | फ़िल्टर के संबंध में 3-डी कनवल्शन के ग्रेडिएंट की गणना करता है। |
| Conv3dBackpropFilter.Options | Conv3dBackpropFilter के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| Conv3dBackpropInput <U TNumber बढ़ाता है > | इनपुट के संबंध में 3-डी कनवल्शन के ग्रेडिएंट की गणना करता है। |
| Conv3dBackpropInput.Options | Conv3dBackpropInput के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| कॉपी करें <T टीटीटाइप का विस्तार करता है > | सीपीयू-टू-सीपीयू या जीपीयू-टू-जीपीयू से एक टेंसर कॉपी करें। |
| प्रतिलिपि.विकल्प | Copy के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| CopyHost <T TType का विस्तार करता है > | होस्ट करने के लिए एक टेंसर की प्रतिलिपि बनाएँ। |
| CopyHost.विकल्प | CopyHost के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| क्योंकि <T टीटाइप का विस्तार करता है > | तत्व-वार x के cos की गणना करता है। |
| कोश <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | तत्व-वार x की अतिपरवलयिक कोज्या की गणना करता है। |
| कोसाइनसमानता | लेबल और भविष्यवाणियों के बीच कोसाइन समानता की गणना करता है। |
| कोसाइनसमानता <टी टीएनंबर का विस्तार करती है > | एक मीट्रिक जो लेबल और भविष्यवाणियों के बीच कोसाइन समानता मीट्रिक की गणना करता है। |
| कॉस्टग्राफडिफ़ | प्रोटोबफ प्रकार tensorflow.CostGraphDef |
| कॉस्टग्राफ़डेफ़.एग्रीगेटेडकॉस्ट | Total cost of this graph, typically used for balancing decisions. |
| कॉस्टग्राफ़डेफ़.एग्रीगेटेडकॉस्ट.बिल्डर | Total cost of this graph, typically used for balancing decisions. |
| कॉस्टग्राफ़डेफ़.एग्रीगेटेडकॉस्टऑरबिल्डर | |
| कॉस्टग्राफ़डेफ़.बिल्डर | प्रोटोबफ प्रकार tensorflow.CostGraphDef |
| कॉस्टग्राफ़डेफ़.नोड | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.CostGraphDef.Node |
| कॉस्टग्राफ़डेफ़.नोड.बिल्डर | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.CostGraphDef.Node |
| कॉस्टग्राफडिफ.नोड.इनपुटइन्फो | Inputs of this node. |
| कॉस्टग्राफ़डेफ़.नोड.इनपुटइन्फो.बिल्डर | Inputs of this node. |
| कॉस्टग्राफ़डेफ़.नोड.इनपुटइन्फोऑरबिल्डर | |
| कॉस्टग्राफ़डेफ़.नोड.आउटपुटइन्फो | Outputs of this node. |
| कॉस्टग्राफ़डेफ़.नोड.आउटपुटइन्फो.बिल्डर | Outputs of this node. |
| कॉस्टग्राफ़डेफ़.नोड.आउटपुटइन्फोऑरबिल्डर | |
| कॉस्टग्राफ़डेफ़.नोडऑरबिल्डर | |
| कॉस्टग्राफडिफऑरबिल्डर | |
| कॉस्टग्राफप्रोटोस | |
| काउंटअपटू <टी टीएनंबर बढ़ाता है > | 'रेफ' को तब तक बढ़ाता है जब तक यह 'सीमा' तक नहीं पहुंच जाता। |
| सीपीयूइन्फो | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.CPUInfo |
| CPUInfo.बिल्डर | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.CPUInfo |
| CPUInfoOrBuilder | |
| Create_func_TF_OpKernelConstruction | |
| सारांशDbWriter बनाएँ | |
| सारांशफ़ाइललेखक बनाएँ | |
| फसल और आकार बदलें | इनपुट इमेज टेंसर से फसलें निकालता है और उनका आकार बदलता है। |
| CropAndResize.Options | CropAndResize के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| CropAndResizeGradBoxes | इनपुट बॉक्स टेंसर के संबंध में क्रॉप_एंड_रीसाइज ऑप के ग्रेडिएंट की गणना करता है। |
| CropAndResizeGradBoxes.Options | CropAndResizeGradBoxes के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| CropAndResizeGradImage <T TNumber बढ़ाता है > | इनपुट इमेज टेंसर के संबंध में क्रॉप_एंड_रीसाइज ऑप के ग्रेडिएंट की गणना करता है। |
| CropAndResizeGradImage.Options | CropAndResizeGradImage के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| क्रॉस <T टीएनंबर बढ़ाता है > | जोड़ीवार क्रॉस उत्पाद की गणना करें। |
| क्रॉसरेप्लिकासम <टी टीएनंबर का विस्तार करता है > | प्रतिकृति टीपीयू उदाहरणों में इनपुट को जोड़ने का एक ऑप। |
| CSRSparseMatrixComponents <T TType का विस्तार करता है > | बैच `इंडेक्स` पर सीएसआर घटकों को पढ़ता है। |
| CSRSparseMatrixToDense <T, TType का विस्तार करता है > | एक (संभवतः बैच किए गए) CSRSparseMatrix को सघन में बदलें। |
| CSRSparseMatrixToSparseTensor <T TType का विस्तार करता है > | एक (संभवतः बैच किए गए) CSRSparesMatrix को SparseTensor में परिवर्तित करता है। |
| सीएसवीडेटासेट | |
| सीएसवीडेटासेट | |
| CSVDatasetV2 | |
| CtcBeamSearchDecoder <T TNumber बढ़ाता है > | इनपुट में दिए गए लॉगिट पर बीम सर्च डिकोडिंग करता है। |
| CtcBeamSearchDecoder.विकल्प | CtcBeamSearchDecoder के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| CtcGreedyDecoder <T TNumber बढ़ाता है > | इनपुट में दिए गए लॉग पर लालची डिकोडिंग करता है। |
| CtcGreedyDecoder.विकल्प | CtcGreedyDecoder के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| CtcLoss <T TNumber बढ़ाता है > | प्रत्येक बैच प्रविष्टि के लिए सीटीसी हानि (लॉग संभावना) की गणना करता है। |
| CtcLoss.विकल्प | CtcLoss के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| CTCLossV2 | प्रत्येक बैच प्रविष्टि के लिए सीटीसी हानि (लॉग संभावना) की गणना करता है। |
| CTCLossV2.विकल्प | CTCLossV2 के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| CudnnRNN <T TNumber बढ़ाता है > | cuDNN द्वारा समर्थित एक RNN। |
| CudnnRNN.विकल्प | CudnnRNN के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| CudnnRNNBackprop <T TNumber का विस्तार करता है > | CudnnRNNV3 का बैकप्रॉप चरण। |
| CudnnRNNBackprop.विकल्प | CudnnRNNBackprop के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| CudnnRNNCanonicalToParams <T TNumber बढ़ाता है > | CudnnRNN पैरामीटर्स को विहित रूप से प्रयोग करने योग्य रूप में परिवर्तित करता है। |
| CudnnRNNCanonicalToParams.Options | CudnnRNNCanonicalToParams के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| CudnnRnnParamsSize <U TNumber बढ़ाता है > | वज़न के आकार की गणना करता है जिसका उपयोग Cudnn RNN मॉडल द्वारा किया जा सकता है। |
| CudnnRnnParamsSize.Options | CudnnRnnParamsSize के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| CudnnRNNParamsToCanonical <T TNumber बढ़ाता है > | विहित रूप में CudnnRNN पैरामीटर पुनर्प्राप्त करता है। |
| CudnnRNNParamsToCanonical.Options | CudnnRNNParamsToCanonical के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| कम्प्रोड <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | `अक्ष` के अनुदिश टेंसर `x` के संचयी उत्पाद की गणना करें। |
| कम्प्रोड.विकल्प | Cumprod के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| कमसम <टी टीटाइप का विस्तार करता है > | `अक्ष` के अनुदिश टेंसर `x` के संचयी योग की गणना करें। |
| कमसम.विकल्प | Cumsum के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| CumulativeLogsumexp <T TNumber बढ़ाता है > | `अक्ष` के अनुदिश टेंसर `x` के संचयी उत्पाद की गणना करें। |
| CumulativeLogsumexp.विकल्प | CumulativeLogsumexp के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
डी
| डेटाबफ़र <टी> | एक विशिष्ट प्रकार के डेटा का एक कंटेनर। |
| डेटाबफ़र एडाप्टर फ़ैक्टरी | डेटा बफ़र एडेप्टर का कारखाना। |
| डेटाबफ़र्स | DataBuffer उदाहरण बनाने के लिए सहायक वर्ग। |
| DataBufferWindow <B DataBuffer <?>> का विस्तार करता है | DataBuffer के भाग को देखने के लिए एक परिवर्तनीय कंटेनर। |
| डेटाक्लास | प्रोटोबफ एनम tensorflow.DataClass |
| DataFormatDimMap <T TNumber बढ़ाता है > | दिए गए गंतव्य डेटा प्रारूप में आयाम सूचकांक लौटाता है स्रोत डेटा प्रारूप. |
| DataFormatDimMap.विकल्प | DataFormatDimMap के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| DataFormatVecPermute <T TNumber बढ़ाता है > | इनपुट टेंसर को `src_format` से `dst_format` में बदलें। |
| DataFormatVecPermute.Options | DataFormatVecPermute के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| डेटालेआउट <एस डेटाबफ़र <?>, टी> का विस्तार करता है | बफ़र में संग्रहीत डेटा को किसी दिए गए प्रकार में परिवर्तित करता है। |
| डेटालेआउट्स | रैखिक बीजगणित गणना में अक्सर उपयोग किए जाने वाले डेटा प्रारूपों के DataLayout उदाहरणों को उजागर करता है। |
| डेटासर्विसडेटासेट | |
| डेटासर्विसडेटासेट.विकल्प | DataServiceDataset के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| डेटासेट | स्वतंत्र तत्वों (नमूनों) की संभावित रूप से बड़ी सूची का प्रतिनिधित्व करता है, और इन तत्वों में पुनरावृत्ति और परिवर्तनों को निष्पादित करने की अनुमति देता है। |
| डेटासेट कार्डिनैलिटी | `input_dataset` की कार्डिनैलिटी लौटाता है। |
| डेटासेट कार्डिनैलिटी | `input_dataset` की कार्डिनैलिटी लौटाता है। |
| डेटासेटफ्रॉमग्राफ़ | दिए गए `graph_def` से एक डेटासेट बनाता है। |
| डेटासेटइटरेटर | tf.data Datset के माध्यम से पुनरावृत्ति की स्थिति का प्रतिनिधित्व करता है। |
| डेटासेटवैकल्पिक | एक वैकल्पिक डेटासेट गेटनेक्स्ट ऑपरेशन के परिणाम का प्रतिनिधित्व करता है जो डेटासेट के अंत तक पहुंचने पर विफल हो सकता है। |
| डेटासेटटूग्राफ | `इनपुट_डेटासेट` का प्रतिनिधित्व करने वाला एक क्रमबद्ध ग्राफ़डिफ लौटाता है। |
| डेटासेटटूग्राफ.विकल्प | DatasetToGraph के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| डेटासेटटूसिंगलएलिमेंट | दिए गए डेटासेट से एकल तत्व को आउटपुट करता है। |
| डेटासेटटूटीएफरिकॉर्ड | दिए गए डेटासेट को TFRecord प्रारूप का उपयोग करके दी गई फ़ाइल में लिखता है। |
| डेटासेटटूटीएफरिकॉर्ड | दिए गए डेटासेट को TFRecord प्रारूप का उपयोग करके दी गई फ़ाइल में लिखता है। |
| डेटास्टोरेजविज़िटर <आर> | DataBuffer इंस्टेंस के बैकिंग स्टोरेज पर जाएँ। |
| डेटा प्रकार | (== suppress_warning documentation-presence ==) LINT.IfChange tensorflow.DataType |
| डॉसन <टी टीएनंबर का विस्तार करता है > | |
| डीललोकेटर_पॉइंटर_लॉन्ग_पॉइंटर | |
| डीबगइवेंट | An Event related to the debugging of a TensorFlow program. |
| डिबगइवेंट.बिल्डर | An Event related to the debugging of a TensorFlow program. |
| डिबगइवेंट.व्हाटकेस | |
| डिबगइवेंटऑरबिल्डर | |
| डीबगइवेंटप्रोटोज़ | |
| डीबग्डडिवाइस | A device on which ops and/or tensors are instrumented by the debugger. |
| डीबग्डडिवाइस.बिल्डर | A device on which ops and/or tensors are instrumented by the debugger. |
| डीबग्डडिवाइसऑरबिल्डर | |
| डीबग्डग्राफ़ | A debugger-instrumented graph. |
| डीबग्डग्राफ.बिल्डर | A debugger-instrumented graph. |
| डीबग्डग्राफऑरबिल्डर | |
| डीबग्डसोर्सफ़ाइल | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.DebuggedSourceFile |
| डीबग्डसोर्सफ़ाइल.बिल्डर | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.DebuggedSourceFile |
| डीबग्डसोर्सफ़ाइलऑरबिल्डर | |
| डिबग्डसोर्सफ़ाइलें | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.DebuggedSourceFiles |
| डीबग्डसोर्सफ़ाइल्स.बिल्डर | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.DebuggedSourceFiles |
| डीबग्डसोर्सफ़ाइल्सऑरबिल्डर | |
| DebugGradientIdentity <T TType का विस्तार करता है > | ग्रेडिएंट डिबगिंग के लिए पहचान विकल्प। |
| DebugGradientRefIdentity <T TType का विस्तार करता है > | ग्रेडिएंट डिबगिंग के लिए पहचान विकल्प। |
| DebugIdentity <T TType का विस्तार करता है > | डिबग आइडेंटिटी V2 ऑप. |
| डिबगआइडेंटिटी.विकल्प | DebugIdentity के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| डिबगमेटाटा | Metadata about the debugger and the debugged TensorFlow program. |
| डिबगमेटाटा.बिल्डर | Metadata about the debugger and the debugged TensorFlow program. |
| डिबग्मेटाटाटोर्बिल्डर | |
| डिबगनानकंट | डिबग नान वैल्यू काउंटर ऑप। |
| Debugnancount.options | DebugNanCount के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| Debugnumericssummary <u का विस्तार tnumber > | डिबग न्यूमेरिक सारांश V2 ऑप। |
| Debugnumericssummary.options | DebugNumericsSummary के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| डिबग विकल्प | Options for initializing DebuggerState in TensorFlow Debugger (tfdbg). |
| डिबगऑप्शंस.बिल्डर | Options for initializing DebuggerState in TensorFlow Debugger (tfdbg). |
| डिबगोप्टेशनसोरबिल्डर | |
| डिबगप्रोटोस | |
| डिबगेट्सरवॉच | Option for watching a node in TensorFlow Debugger (tfdbg). |
| Debugtensorwatch.builder | Option for watching a node in TensorFlow Debugger (tfdbg). |
| डिबगेट्सरवचोरबिल्डर | |
| डिकोडेन्ड्रोपजपेग | एक uint8 टेंसर के लिए एक jpeg- एन्कोडेड छवि को डिकोड और फसल। |
| Decodeandcropjpeg.options | DecodeAndCropJpeg के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| Decodebase64 | डिकोड वेब-सेफ बेस 64-एन्कोडेड स्ट्रिंग्स। |
| Decodebmp | BMP- एन्कोडेड छवि के पहले फ्रेम को UINT8 टेंसर के लिए डिकोड करें। |
| Decodebmp.options | DecodeBmp के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| डिकोडेकोम्प्रेस्ड | डिकम्प्रेस स्ट्रिंग्स। |
| Decodecompressed.options | DecodeCompressed के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| डिकोडेक्सव | CSV रिकॉर्ड को TENSORS में बदलें। |
| Decodecsv.options | DecodeCsv के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| डिकोडिफ़िफ़ | एक gif- एन्कोडेड छवि के फ्रेम को UINT8 टेंसर के लिए डिकोड करें। |
| Decodeimage <t का विस्तार tnumber > | Decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg, और decode_png के लिए कार्य। |
| Decodeimage.options | DecodeImage के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| डिकोडजपेग | एक JPEG- एन्कोडेड छवि को UINT8 टेंसर के लिए डिकोड करें। |
| Decodejpeg.options | DecodeJpeg के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| Decodejsonexample | JSON- एन्कोडेड उदाहरण रिकॉर्ड को बाइनरी प्रोटोकॉल बफर स्ट्रिंग्स में बदलें। |
| Decodepaddedraw <t का विस्तार tnumber > | संख्याओं के सदिश के रूप में एक स्ट्रिंग के बाइट्स की पुनर्व्याख्या करें। |
| Decodepaddedraw.options | DecodePaddedRaw के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| Decodepng <t का विस्तार tnumber > | एक PNG- एन्कोडेड छवि को UINT8 या UINT16 TENSOR में डिकोड करें। |
| Decodepng.options | DecodePng के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| डिकोडप्रोटो | ओपी एक क्रमबद्ध प्रोटोकॉल बफ़र्स संदेश से टेंसर्स में फ़ील्ड निकालता है। |
| Decodeproto.options | DecodeProto के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| Decoderaw <t Ttype > का विस्तार करता है | संख्याओं के सदिश के रूप में एक स्ट्रिंग के बाइट्स की पुनर्व्याख्या करें। |
| Decoderaw.options | DecodeRaw के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| डिकोडेव | एक फ्लोट टेंसर के लिए 16-बिट पीसीएम WAV फ़ाइल को डिकोड करें। |
| Decodewav.options | DecodeWav के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| DeepCopy <t Ttype का विस्तार करता है> | `X` की एक प्रति बनाता है। |
| DELETE_FUNC_POINTER | |
| हटाने वाला | एक पुनरावृत्ति संसाधन के लिए एक कंटेनर। |
| हटाना | |
| हटाना | एक पुनरावृत्ति संसाधन के लिए एक कंटेनर। |
| सौम्य | |
| हटाए गए | |
| हटाना | सत्र में इसके हैंडल द्वारा निर्दिष्ट टेंसर को हटा दें। |
| Densebincount <u का विस्तार tnumber > | पूर्णांक सरणी में प्रत्येक मान की घटनाओं की संख्या की गणना करता है। |
| Densebincount.options | DenseBincount के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| Densecountsparseoutput <u का विस्तार tnumber > | Tf.tensor इनपुट के लिए विरल-आउटपुट बिन गिनती करता है। |
| Densecountsparseoutput.options | DenseCountSparseOutput के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| Densendarray <t> | |
| Densetocsrsparsematrix | एक घने टेंसर को (संभवतः बैच) csrsparsematrix में परिवर्तित करता है। |
| Densetodensessetoperation <t ttype का विस्तार करता है> | 2 `टेंसर` इनपुट के अंतिम आयाम के साथ सेट ऑपरेशन लागू करता है। |
| Densetodensessetoperation.options | DenseToDenseSetOperation के लिए वैकल्पिक गुण |
| Densetosparsebatchdataset | एक डेटासेट बनाता है जो इनपुट तत्वों को एक स्पार्सटेंसर में बैच करता है। |
| Densetosparsebatchdataset | एक डेटासेट बनाता है जो इनपुट तत्वों को एक स्पार्सटेंसर में बैच करता है। |
| Densetosparsesetoperation <t ttype का विस्तार करता है> | `Tensor` और` sparsetensor` के अंतिम आयाम के साथ सेट ऑपरेशन लागू करता है। |
| Densetosparsesetoperation.options | DenseToSparseSetOperation के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| Depthtospace <t ttype का विस्तार करता है> | टाइप टी के टेंसर्स के लिए डेप्थटोस्पेस। |
| Depthtospace.options | DepthToSpace के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| Depthwiseconv2dnative <t का विस्तार tnumber > | 4-डी `इनपुट` और` फ़िल्टर` टेन्सर दिए गए 2-डी डेप्थवाइज कन्वेंशन की गणना करता है। |
| Depthwiseconv2dnative.options | DepthwiseConv2dNative के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| Depthwiseconv2dnativebackpropfilter <t का विस्तार tnumber > | फ़िल्टर के संबंध में गहराई से कनवल्शन के ग्रेडिएंट की गणना करता है। |
| Depthwiseconv2dnativebackpropfilter.options | DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| Depthwiseconv2dnativebackpropinput <t tnumber > का विस्तार करता है | इनपुट के संबंध में गहराई से संकल्प के ग्रेडिएंट्स की गणना करता है। |
| Depthwiseconv2dnativebackpropinput.options | DepthwiseConv2dNativeBackpropInput के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| Dequantize <u का विस्तार tnumber > | 'इनपुट' टेंसर को फ्लोट या Bfloat16 टेंसर में डीक्यूटाइज़ करें। |
| डिक्वेंट करना | पैक किए गए UINT32 इनपुट लेता है और UINT8 को इनपुट को अनपैक करता है डिवाइस पर dequantization। |
| Dequantize.options | Dequantize गुणों के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| डिसीलाइजिटर | दिए गए वेरिएंट टेंसर को एक पुनरावृत्ति में परिवर्तित करता है और इसे दिए गए संसाधन में संग्रहीत करता है। |
| Deserializemanysparse <t ttype का विस्तार करता है> | एक धारावाहिक मिनीबैच से `sparsetensors` को deserialize और conatenate। |
| Deserializesparse <u का विस्तार ttype > | `Sparsetensor` वस्तुओं को deserialize। |
| नष्ट करना | हैंडल द्वारा निर्दिष्ट संसाधन को हटा देता है। |
| Destrysourceop.options | DestroyResourceOp के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| WESTANTEMPORARARARIABLE <t TTYPE का विस्तार करता है> | अस्थायी चर को नष्ट कर देता है और इसका अंतिम मान लौटाता है। |
| Det <t ttype का विस्तार करता है> | एक या अधिक वर्ग मैट्रिस के निर्धारक की गणना करता है। |
| डिवाइस विशेषताएँ | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.DeviceAttributes |
| डिवाइसएट्रिब्यूट्स.बिल्डर | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.DeviceAttributes |
| Deviceattributesorbuilder | |
| Deviceattributesprotos | |
| डिवाइसफिल्टर्सप्रोटोस | |
| डिवाइसिंडेक्स | डिवाइस का सूचकांक वापस करें ओपी चलाता है। |
| डिवाइस स्थानीयता | Protobuf प्रकार tensorflow.DeviceLocality |
| डिवाइसलोकैलिटी.बिल्डर | Protobuf प्रकार tensorflow.DeviceLocality |
| Devicelocalityorbuilder | |
| Everviceproperties | Protobuf प्रकार tensorflow.DeviceProperties |
| DeviceProperties.Builder | Protobuf प्रकार tensorflow.DeviceProperties |
| Evervicepropertiesorbuilder | |
| Evervicepropertiesprotos | |
| डिवाइसपेक | एक TensorFlow डिवाइस के लिए एक (संभवतः आंशिक) विनिर्देश का प्रतिनिधित्व करता है। |
| Devicespec.builder | DeviceSpec क्लास के निर्माण के लिए एक बिल्डर क्लास। |
| Devicespec.devicetype | |
| Devicestepstats | Protobuf प्रकार tensorflow.DeviceStepStats |
| Devicestepstats.builder | Protobuf प्रकार tensorflow.DeviceStepStats |
| Devicestepstatsorbuilder | |
| तानाशाह करना | Represents a Python dict keyed by `str`. |
| Dictvalue.builder | Represents a Python dict keyed by `str`. |
| तानाशाह | |
| डिगम्मा <t का विस्तार tnumber > | Psi की गणना करता है, LGAMMA का व्युत्पन्न (निरपेक्ष मान का लॉग `गामा (x)`), तत्व-वार। |
| Dilation2d <t का विस्तार tnumber > | 4-डी `इनपुट` और 3-डी` फ़िल्टर` टेनर्स के ग्रेस्केल फैलाव की गणना करता है। |
| Dilation2dbackpropfilter <t का विस्तार tnumber > | फ़िल्टर के संबंध में रूपात्मक 2-डी फैलाव के ढाल की गणना करता है। |
| Dilation2dbackpropinput <t का विस्तार tnumber > | इनपुट के संबंध में रूपात्मक 2-डी फैलाव के ढाल की गणना करता है। |
| आयाम | |
| आयामी स्थान | |
| निर्देशित | `N` डेटासेट की एक निश्चित सूची पर` इंटरलेवेडैटासेट 'के लिए एक विकल्प। |
| निर्देशित | `N` डेटासेट की एक निश्चित सूची पर` इंटरलेवेडैटासेट 'के लिए एक विकल्प। |
| Div <t ttype का विस्तार करता है> | X / Y तत्व-वार रिटर्न। |
| Divnonan <t ttype का विस्तार करता है> | रिटर्न 0 यदि हर शून्य है। |
| डॉट <t Ttype का विस्तार करता है> | XLA DotGeneral ऑपरेटर को लपेटता है, पर प्रलेखित https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dotgeneral। |
| दोगुनी | युगल का एक DataBuffer । |
| DOUDLEDATALAYOUT <S विस्तारित डेटाबफ़र <? >> | एक DataLayout जो एक बफर में संग्रहीत डेटा को युगल में परिवर्तित करता है। |
| दोगुनी | |
| डबलेंडारे | युगल का एक NdArray । |
| ड्रॉबाउंडिंगबॉक्स <t का विस्तार tnumber > | छवियों के एक बैच पर बाउंडिंग बॉक्स ड्रा करें। |
| DummyiterationCounter | |
| ड्यूमिमेरीकैच | |
| डमीसेडजेनरेटर | |
| डायनेमिकपार्टिशन <t का विस्तार ttype > | विभाजन `डेटा`` num_partitions` tensors में `विभाजन` से सूचकांकों का उपयोग कर। |
| Dynamicslice <t ttype का विस्तार करता है> | XLA DynamicsLice ऑपरेटर को लपेटता है, पर प्रलेखित https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dynamicslice। |
| डायनेमिकस्टिच <t का विस्तार ttype > | `डेटा` टेनर्स से एक ही टेंसर में मानों को इंटरलेव करें। |
| डायनेमिकअपडेट्सलिस <t का विस्तार ttype > | XLA डायनेमिकअपडेट्सलिस ऑपरेटर को लपेटता है, प्रलेखित https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dynamicupdateslice। |
ई
| गरजना | TensorFlow संचालन को उत्सुकता से निष्पादित करने के लिए एक वातावरण। |
| उत्सुक सत्र.डिवाइसप्लेसमेंट नीति | यह नियंत्रित करता है कि जब हम किसी दिए गए डिवाइस पर कोई ऑपरेशन चलाने का प्रयास करते हैं तो कैसे कार्य करना है लेकिन कुछ इनपुट टेंसर उस डिवाइस पर नहीं हैं। |
| उत्सुक सत्र.विकल्प | |
| संपादितता | (संभवतः सामान्यीकृत) लेवेनशेटिन संपादित दूरी की गणना करता है। |
| Editdistance.options | वैकल्पिक विशेषताएँ EditDistance के लिए |
| Eig <u का विस्तार ttype > | एक या अधिक वर्ग मैट्रिस के ईजेन अपघटन की गणना करता है। |
| Eig.options | Eig के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| Einsum <t ttype का विस्तार करता है> | आइंस्टीन सारांश सम्मेलन के अनुसार टेंसर संकुचन। |
| Einsum <t ttype का विस्तार करता है> | एक ओपी जो 2 इनपुट और 1 आउटपुट के साथ बेसिक इंसम ओपी का समर्थन करता है। |
| Elu <t का विस्तार tnumber > | घातीय रैखिक की गणना करता है: `exp (सुविधाएँ) - 1` यदि <0,` सुविधाएँ` अन्यथा। |
| Elu <t का विस्तार tfloating > | घातीय रैखिक इकाई। |
| Elugrad <t का विस्तार tnumber > | घातीय रैखिक (ELU) ऑपरेशन के लिए गणना ग्रेडिएंट्स। |
| एम्बेडिंगैक्टिवेशन | टीपीयू एम्बेडिंग के भेदभाव को सक्षम करने वाला एक ओपी। |
| खाली <t ttype का विस्तार करता है> | दिए गए आकार के साथ एक टेंसर बनाता है। |
| खाली। | Empty के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| खाली करना | एक खाली टेंसर सूची बनाता है और देता है। |
| खाली करना | एक खाली टेंसर मानचित्र बनाता है और देता है। |
| Encodebase64 | वेब-सेफ बेस 64 प्रारूप में तार एनकोड करें। |
| Encodebase64.options | EncodeBase64 के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| एनकोडेजपग | Jpeg-encode एक छवि। |
| Encodejpeg.options | EncodeJpeg के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| Encodejpegvariablequality | JPEG प्रदान की गई संपीड़न गुणवत्ता के साथ इनपुट छवि को एनकोड करें। |
| एन्कोडेपेंग | Png-encode एक छवि। |
| Encodepng.options | EncodePng के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| घेरना | ओपी इनपुट टेंसर्स में प्रदान किए गए protobuf संदेशों को क्रमबद्ध करता है। |
| Encodeproto.options | EncodeProto के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| एक प्रकार का | WAV फ़ाइल प्रारूप का उपयोग करके ऑडियो डेटा को एनकोड करें। |
| endpoint | एनोटेशन का उपयोग @Operator के साथ एनोटेट किए गए वर्ग की एक विधि को चिह्नित करने के लिए किया जाता है जो ERROR(Ops/org.tensorflow.op.Ops Ops) या इसके एक समूह में एक समापन बिंदु उत्पन्न करना चाहिए। |
| Enqueuetpuembeddingingerbatch | एक ओपी जो इनपुट बैच टेंसर्स की एक सूची को tpuembedding के लिए प्रेरित करता है। |
| Enqueuetpuembeddingingerbatch.options | EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| Enqueuetpuembeddingraggedtensorbatch | कोड के पोर्टिंग को आसान बनाता है जो tf.nn.embedding_lookup () का उपयोग करता है। |
| Enqueuetpuembeddingraggedtensorbatch.options | EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| Enqueuetpuembeddingsparsebatch | एक ओपी जो एक स्पार्सटेंसर से इनपुट इंडिक इंडिस को टीप्यूम्डिंग करता है। |
| Enqueuetpuembeddingsparsebatch.options | EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| Enqueuetpuembeddingsparsetensorbatch | कोड के पोर्टिंग को आसान बनाता है जो tf.nn.embedding_lookup_sparse () का उपयोग करता है। |
| Enqueuetpuembeddingsparsetensorbatch.options | EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| सुनिश्चित करें <t ttype का विस्तार करता है> | यह सुनिश्चित करता है कि टेंसर का आकार अपेक्षित आकार से मेल खाता है। |
| दर्ज करें <t विस्तारित ttype > | एक बच्चे के फ्रेम को बनाता है या ढूंढता है, और बच्चे के फ्रेम के लिए `डेटा` उपलब्ध कराता है। |
| Enter.options | Enter के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| प्रविष्टि | Protobuf प्रकार tensorflow.EntryValue |
| एंट्रीवैल्यू। बिल्डर | Protobuf प्रकार tensorflow.EntryValue |
| एंट्रीवैल्यू। किंडकेस | |
| प्रविष्टि | |
| बराबर | (X == y) तत्व-वार का सत्य मान लौटाता है। |
| समान। | Equal के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| Erf <t का विस्तार tnumber > | `X` तत्व-वार के गॉस त्रुटि फ़ंक्शन की गणना करता है। |
| Erfc <t का विस्तार tnumber > | `X` तत्व-वार के पूरक त्रुटि फ़ंक्शन की गणना करता है। |
| erfinv <t का विस्तार tnumber > | |
| Errorcodes | |
| Errorcodesprotos | |
| EUCLIDEANNORM <T TTYPE का विस्तार करता है> | एक टेंसर के आयामों में तत्वों के यूक्लिडियन मानदंड की गणना करता है। |
| Euclideannorm.options | EuclideanNorm के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| आयोजन | 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. |
| Event.whatcase | |
| Eventorbuilder | |
| EventProtos | |
| उदाहरण | Protobuf प्रकार tensorflow.Example |
| उदाहरण | Protobuf प्रकार tensorflow.Example |
| उदाहरण | |
| उदाहरण | Protobuf प्रकार tensorflow.ExampleParserConfiguration |
| उदाहरण | Protobuf प्रकार tensorflow.ExampleParserConfiguration |
| उदाहरण | |
| उदाहरण | |
| उदाहरण | |
| निष्पादित करना | ओपी जो एक TPU डिवाइस पर एक TPU प्रोग्राम को लोड और निष्पादित करता है। |
| निष्पादित | ओपी जो वैकल्पिक इन-प्लेस वैरिएबल अपडेट के साथ एक प्रोग्राम को निष्पादित करता है। |
| कार्यान्वयन | Data relating to the eager execution of an op or a Graph. |
| निष्पादन। Builder | Data relating to the eager execution of an op or a Graph. |
| निष्पादनपर्यावरण | Tensorflow Operation s बनाने और निष्पादित करने के लिए एक वातावरण को परिभाषित करता है। |
| ExecutionEnvironment.types | |
| निष्पादन | |
| बाहर निकलें <t ttype का विस्तार करता है> | वर्तमान फ्रेम को अपने मूल फ्रेम से बाहर निकालता है। |
| Exp <t ttype का विस्तार करता है> | तत्व-वार x के घातांक की गणना करता है। |
| Expanddims <t ttype का विस्तार करता है> | टेंसर के आकार में 1 का आयाम सम्मिलित करता है। |
| EPPINT <t tnumber > का विस्तार करता है | |
| Expm1 <t ttype > का विस्तार करता है | गणना `exp (x) - 1` तत्व -वार। |
| एक्सपोनेंशियल <t का विस्तार tfloating > | घातीय सक्रियण फ़ंक्शन। |
| निकाल देना | इनपुट टेंसर से एक झलक निकालता है। |
| Extractglimpse.options | ExtractGlimpse के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| ExtractimagePatches <t ttype का विस्तार करता है> | `छवियों` से` पैच 'निकालें और उन्हें "गहराई" आउटपुट आयाम में डालें। |
| Extractjpegshape <t का विस्तार tnumber > | एक JPEG- एन्कोडेड छवि की आकार की जानकारी निकालें। |
| Extractvolumepatches <t का विस्तार tnumber > | `इनपुट` से` पैच 'निकालें और उन्हें `" गहराई "` आउटपुट आयाम में डालें। |
एफ
| तथ्य | फैक्टरियल्स के बारे में एक तथ्य आउटपुट। |
| FakeQuantWithMinMaxArgs | 'इनपुट' टेंसर को नकली मात्राबद्ध करें, उसी प्रकार के 'आउटपुट' टेंसर पर फ़्लोट टाइप करें। |
| Fakequantwithminmaxargs.options | FakeQuantWithMinMaxArgs के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| Fakequantwithminmaxargsgradient | एक fakequantwithminmaxargs ऑपरेशन के लिए ग्रेडिएंट की गणना करें। |
| Fakequantwithminmaxargsgradient.options | FakeQuantWithMinMaxArgsGradient के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| फेकक्वेंटविथमिनमैक्सवर्स | वैश्विक फ्लोट स्केलर के माध्यम से टाइप फ्लोट के 'इनपुट्स' टेंसर को नकली-प्रश्न करें नकली-प्रश्न `इनपुट्स` टाइप फ्लोट के टेंसर को ग्लोबल फ्लोट स्केलर` मिन` और` मैक्स` से `आउटपुट` टेंसर के रूप में 'इनपुट्स' के रूप में एक ही आकार के टेंसर। |
| Fakequantwithminmaxvars.options | FakeQuantWithMinMaxVars के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| Fakequantwithminmaxvarsgradient | एक fakequantwithminmaxvars ऑपरेशन के लिए ग्रेडिएंट की गणना करें। |
| Fakequantwithminmaxvarsgradient.options | FakeQuantWithMinMaxVarsGradient के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| Fakequantwithminmaxvarsperchannel | नकली-प्रश्न 'इनपुट' टेंसर टाइप फ्लोट के प्रति प्रति-चैनल फ्लोट्स नकली-प्रश्न `इनपुट्स 'टाइप ऑफ़ टाइप फ्लोट प्रति-चैनल और एक आकृतियों में से एक:` [डी] `,` [बी, डी] `` [बी, एच, डब्ल्यू, डी] `प्रति-चैनल फ्लोट्स` के माध्यम से ` Min` और `मैक्स` आकार `[d]` to `आउटपुट`` `इनपुट्स के रूप में एक ही आकार के टेंसर। |
| Fakequantwithminmaxvarsperchannel.options | FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| Fakequantwithminmaxvarsperchannelgradient | एक fakequantwithminmaxvarsperchannel ऑपरेशन के लिए ग्रेडिएंट की गणना करें। |
| Fakequantwithminmaxvarsperchannelgradient.options | FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| FastElement Sepiorence <T, U ने Ndarray <t>> का विस्तार किया | एक अनुक्रम एक ही NdArray उदाहरण को पुनर्चक्रण करते समय अपने तत्वों को पुनरावृत्त करते हैं |
| विशेषता | Containers for non-sequential data. |
| फ़ीचर.बिल्डर | Containers for non-sequential data. |
| फ़ीचर। | |
| फ़ीचरकॉन्फ़िगरेशन | Protobuf प्रकार tensorflow.FeatureConfiguration |
| Futureconfiguration.builder | Protobuf प्रकार tensorflow.FeatureConfiguration |
| Futureconfiguration.configcase | |
| फ़ीचर | |
| करतब | Containers for sequential data. |
| फ़ीचर.बिल्डर | Containers for sequential data. |
| फीचरलिस्टोरबिल्डर | |
| फ़ीचरलिस्ट | Protobuf प्रकार tensorflow.FeatureLists |
| फीचर। | Protobuf प्रकार tensorflow.FeatureLists |
| फ़ीचरलिस्ट्सोरबिल्डर | |
| फ़ीचरबुइल्डर | |
| फ़ीचरप्रोटोस | |
| विशेषताएँ | Protobuf प्रकार tensorflow.Features |
| Fature.Builder | Protobuf प्रकार tensorflow.Features |
| FatureSorbuilder | |
| Fft <t ttype का विस्तार करता है> | फास्ट फूरियर ट्रांसफॉर्म। |
| Fft2d <t ttype का विस्तार करता है> | 2 डी फास्ट फूरियर ट्रांसफॉर्म। |
| Fft3d <t ttype का विस्तार करता है> | 3 डी फास्ट फूरियर ट्रांसफॉर्म। |
| फिफ़ोक्यू | एक कतार जो पहले-इन-आउट ऑर्डर में तत्वों का उत्पादन करती है। |
| Fifoqueue.options | FifoQueue के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| भरें <u विस्तारित ttype > | अदिश मान से भरा एक टेंसर बनाता है। |
| Filterbylastcomponentdataset | एक डेटासेट बनाता है जिसमें `input_dataset` के पहले घटक के तत्व होते हैं, जो अंतिम घटक में सही होता है। |
| अंगुली की छाप | फ़िंगरप्रिंट मान उत्पन्न करता है। |
| फिक्स्डलेनफिट्योरप्रोटो | Protobuf प्रकार tensorflow.FixedLenFeatureProto |
| फिक्स्डलेनफिट्योरप्रोटो.बिल्डर | Protobuf प्रकार tensorflow.FixedLenFeatureProto |
| फिक्स्डलेनफिट्योरप्रोटरबिल्डर | |
| तय | |
| फिक्स्डलेंथरिकॉर्डरीडर | एक रीडर जो किसी फ़ाइल से निश्चित लंबाई के रिकॉर्ड आउटपुट करता है। |
| FIRCELENGTHRECORDREADER.OPTIONS | FixedLengthRecordReader के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| तय | एक सीखा यूनीग्राम वितरण के साथ उम्मीदवार के नमूने के लिए लेबल उत्पन्न करता है। |
| फिक्स्डुनिग्रामकंडिडेट्समप्लर। | FixedUnigramCandidateSampler के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| FLOAT16LAYOUT | डेटा लेआउट जो IEEE-754 आधे-सटीक फ़्लोटिंग पॉइंट स्पेसिफिकेशन के अनुसार 32-बिट फ़्लोट/से 16-बिट से लेकर 16-बिट को परिवर्तित करता है। |
| फ़्लोटडैबफ़र | फ्लोट्स का एक DataBuffer । |
| FloatDatalayout <s विस्तारित डेटाबफ़र <? >> | एक DataLayout जो एक बफर में संग्रहीत डेटा को फ़्लोट्स में परिवर्तित करता है। |
| फ़्लोटडेन्सेंडार्रे | |
| फ़्लोटलिस्ट | Protobuf प्रकार tensorflow.FloatList |
| फ्लोटलिस्ट.बिल्डर | Protobuf प्रकार tensorflow.FloatList |
| फ़्लोटलिस्टोरबिल्डर | |
| फ़्लोटेंडरेय | फ्लोट्स का एक NdArray । |
| फर्श <t का विस्तार tnumber > | रिटर्न्स एलिमेंट-वार सबसे बड़ा पूर्णांक x से अधिक नहीं है। |
| Floordiv <t ttype का विस्तार करता है> | X // y तत्व-वार रिटर्न। |
| फ़्लोर्मोड <t का विस्तार tnumber > | डिवीजन के शेष तत्व-वार रिटर्न। |
| फ़्लशसुमरीराइटर | |
| FractionAlavgpool <t का विस्तार tnumber > | इनपुट पर आंशिक औसत पूलिंग करता है। |
| Fractionalavgpool.options | FractionalAvgPool के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| FractionAlavgpoolgrad <t का विस्तार tnumber > | FractionAlavGpool फ़ंक्शन के ग्रेडिएंट की गणना करता है। |
| Fractialavgpoolgrad.options | FractionalAvgPoolGrad के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| FractionalMaxPool <t का विस्तार tnumber > | इनपुट पर आंशिक अधिकतम पूलिंग करता है। |
| Fractionalmaxpool.options | FractionalMaxPool के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| FractionalMaxPoolGrad <t का विस्तार tnumber > | FractionalMaxPool फ़ंक्शन के ढाल की गणना करता है। |
| Fractimalmaxpoolgrad.options | FractionalMaxPoolGrad के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| Fresnelcos <t का विस्तार tnumber > | |
| Fresnelsin <t का विस्तार tnumber > | |
| आंका | ऑप्टिमाइज़र जो FTRL एल्गोरिथ्म को लागू करता है। |
| Functiondef | A function can be instantiated when the runtime can bind every attr with a value. |
| FunctionDef.ArgAttrs | Attributes for function arguments. |
| FunctionDef.ArgAttrs.बिल्डर | Attributes for function arguments. |
| Functiondef.argattrsorbuilder | |
| Functiondef.builder | A function can be instantiated when the runtime can bind every attr with a value. |
| फंक्शनडिफलाइब्रेरी | A library is a set of named functions. |
| FunctionDefLibrary.बिल्डर | A library is a set of named functions. |
| समारोह | |
| फ़ंक्शनफोरबिल्डर | |
| फ़ंक्शनप्रोटोस | |
| फ़ंक्शनस्पेक | Represents `FunctionSpec` used in `Function`. |
| FunctionSpec.बिल्डर | Represents `FunctionSpec` used in `Function`. |
| Functionspec.experimentalCompile | Whether the function should be compiled by XLA. |
| FunctionSpecOrBuilder | |
| FusedBatchnorm <t tnumber का विस्तार करता है, U का विस्तार tnumber > | बैच सामान्यीकरण. |
| Fusedbatchnorm.options | FusedBatchNorm के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| FusedBatchnormgrad <t tnumber का विस्तार करता है, U का विस्तार tnumber > | बैच सामान्यीकरण के लिए ग्रेडिएंट। |
| Fusedbatchnormgrad.options | FusedBatchNormGrad के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| Fusedpadconv2d <t विस्तारित tnumber > | एक दृढ़ संकल्प के दौरान एक पूर्ववर्ती के रूप में एक पैडिंग करता है। |
| Fustersizeandpadconv2d <t विस्तारित tnumber > | एक दृढ़ संकल्प के दौरान एक आकार और पैडिंग करता है। |
| Fusedresizeandpadconv2d.options | FusedResizeAndPadConv2d के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
जी
| इकट्ठा <t विस्तारित tnumber > | पारस्परिक रूप से समान प्रकार और आकार के कई टेनर्स जमा करता है। |
| इकट्ठा <t ttype का विस्तार करता है> | `पैराम्स` अक्ष `अक्ष` से `सूचकांक` के अनुसार स्लाइस इकट्ठा करें। |
| इकट्ठा <t ttype का विस्तार करता है> | XLA इकट्ठा ऑपरेटर पर प्रलेखित लपेटता है https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#gather |
| इकट्ठा.विकल्प | Gather के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| इकट्ठा.विकल्प | Gather के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| Gathernd <t का विस्तार ttype > | `पैराम्स` से स्लाइस को `इंडिसेज़` द्वारा निर्दिष्ट आकार के साथ एक टेंसर में इकट्ठा करें। |
| Gatherv2 <t का विस्तार tnumber > | पारस्परिक रूप से समान प्रकार और आकार के कई टेनर्स जमा करता है। |
| Gatherv2.options | GatherV2 के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| Gerateboundingboxproposals | यह ओपी दिए गए बाउंडिंग बॉक्स (Bbox_deltas) से हितों के क्षेत्र का उत्पादन करता है। ओपी शीर्ष `pre_nms_topn` स्कोरिंग बॉक्स का चयन करता है, उन्हें एंकर के संबंध में डिकोड करता है, ओवरलैपिंग बॉक्स पर गैर-मैक्सिमल दमन को लागू करता है, जो कि` nms_threshold` चौराहे-ओवर-यूनियन (IOU) मान से अधिक है, जहां बक्से को छोड़ देते हैं, जहां छोटे पक्ष `से कम नहीं है` min_size`। |
| GerateBoundingBoxProposals.options | GenerateBoundingBoxProposals के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| Geratevocabremapping | नई और पुरानी शब्दावली फ़ाइलों के लिए एक मार्ग को देखते हुए, एक रीमैपिंग टेंसर लौटाता है लंबाई `num_new_vocab`, जहाँ` रीमैपिंग [i] `में पुरानी शब्दावली में पंक्ति संख्या होती है, जो नई शब्दावली में` i` से मेल खाती है (लाइन `new_vocab_offset` और` num_new_vocab` एंटिटीज), या `-`- `-`- `-` पर शुरू होती है), या ` 1` यदि नई शब्दावली में प्रविष्टि `i` पुरानी शब्दावली में नहीं है। |
| GerateVocabremapping.options | GenerateVocabRemapping के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| GetSessionHandle | इनपुट टेंसर को वर्तमान सत्र की स्थिति में संग्रहीत करें। |
| GetSessionTensor <t ttype का विस्तार करता है> | इसके हैंडल द्वारा निर्दिष्ट टेंसर का मान प्राप्त करें। |
| ग्लोरोट <टी टीएफफ्लोटिंग का विस्तार करता है > | ग्लोरोट इनिशियलाइज़र, जिसे जेवियर इनिशियलाइज़र भी कहा जाता है। |
| Gpuinfo | Protobuf प्रकार tensorflow.GPUInfo |
| Gpuinfo.builder | Protobuf प्रकार tensorflow.GPUInfo |
| Gpuinfoorbuilder | |
| जीपीयू विकल्प | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.GPUOptions |
| GPUOptions.बिल्डर | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.GPUOptions |
| GPUOptions.प्रायोगिक | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.GPUOptions.Experimental |
| GPUOptions.प्रायोगिक.बिल्डर | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.GPUOptions.Experimental |
| GPUOptions.Experimental.VirtualDevices | Configuration for breaking down a visible GPU into multiple "virtual" devices. |
| GPUOptions.Experimental.VirtualDevices.Builder | Configuration for breaking down a visible GPU into multiple "virtual" devices. |
| Gpuoptions.experimental.virtualdevicesorbuilder | |
| GPUOptions.ExperimentalOrBuilder | |
| GPUOptionsOrBuilder | |
| GradientDef | GradientDef defines the gradient function of a function defined in a function library. |
| GradientDef.बिल्डर | GradientDef defines the gradient function of a function defined in a function library. |
| ढाल | |
| ढाल | बुनियादी स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट ऑप्टिमाइज़र। |
| ढ़ाल | y s wrt x s के योग के आंशिक व्युत्पन्न की गणना करने के लिए ऑपरेशन जोड़ता है, अर्थात, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... यदि |
| स्नातक.विकल्प | Gradients के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| ग्राफ़ | एक डेटा प्रवाह ग्राफ एक Tensorflow संगणना का प्रतिनिधित्व करता है। |
| Graph.whilesubgraphbuilder | एक अमूर्त वर्ग को तत्काल करने के लिए उपयोग किया जाता है जो कुछ समय के लिए एक सशर्त या बॉडी सबग्राफ बनाने के लिए बिल्डसुबग्राफ विधि को ओवरराइड करता है। |
| ग्राफडब्यूगिनफो | Protobuf प्रकार tensorflow.GraphDebugInfo |
| Graphdebuginfo.builder | Protobuf प्रकार 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 | |
| ग्राफडब्यूगिनफोरबिल्डर | |
| ग्रैफडेबगिनफोप्रोटोस | |
| ग्राफ़डेफ़ | Represents the graph of operations tensorflow.GraphDef |
| ग्राफ़डेफ़.बिल्डर | Represents the graph of operations tensorflow.GraphDef |
| ग्राफ़डेफ़ऑरबिल्डर | |
| ग्राफेक्सुथ्रैस | Data relating to an execution of a Graph (e.g., an eager execution of a FuncGraph). |
| Graphexecuttrace.builder | Data relating to an execution of a Graph (e.g., an eager execution of a FuncGraph). |
| ग्रैफेक्सुथ्रासोरबिल्डर | |
| ग्राफ़ोप्रिएटेशन | 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). |
| ग्रैफोप्रिएटियनोरबिल्डर | |
| ग्राफ़परेशन | एक Operation के लिए कार्यान्वयन एक Graph में नोड के रूप में जोड़ा गया। |
| ग्राफोपर्बिल्डर | GraphOperation एस को एक Graph में जोड़ने के लिए एक OperationBuilder । |
| ग्राफोप्शन | Protobuf प्रकार tensorflow.GraphOptions |
| ग्राफ़ऑप्शंस.बिल्डर | Protobuf प्रकार tensorflow.GraphOptions |
| ग्राफ़ऑप्शनऑरबिल्डर | |
| ग्राफप्रोटोस | |
| Graphtransferconstnodeinfo | Protobuf प्रकार tensorflow.GraphTransferConstNodeInfo |
| Graphtransferconstnodeinfo.builder | Protobuf प्रकार tensorflow.GraphTransferConstNodeInfo |
| Graphtransferconstnodeinfoorbuilder | |
| GraphtransfergraphinputNodeinfo | Protobuf प्रकार tensorflow.GraphTransferGraphInputNodeInfo |
| Graphtransfergraphinputnodeinfo.builder | Protobuf प्रकार tensorflow.GraphTransferGraphInputNodeInfo |
| Graphtransfergraphinputnodeinfoorbuilder | |
| GraphtransfergraphoutputNodeinfo | Protobuf प्रकार tensorflow.GraphTransferGraphOutputNodeInfo |
| Graphtransfergraphoutputnodeinfo.builder | Protobuf प्रकार tensorflow.GraphTransferGraphOutputNodeInfo |
| Graphtransfergraphoutputnodeinfoolder | |
| 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 |
| ग्राफ्ट्रांसफेरिनफोरबिल्डर | |
| ग्राफ्ट्रांसफेरिनफोप्रोटो | |
| Graphtransfernodeinfo | Protobuf प्रकार tensorflow.GraphTransferNodeInfo |
| Graphtransfernodeinfo.builder | Protobuf प्रकार tensorflow.GraphTransferNodeInfo |
| Graphtransfernodeinfoorbuilder | |
| GraphtransferNodeInput | Protobuf प्रकार tensorflow.GraphTransferNodeInput |
| Graphtransfernodeinput.builder | Protobuf प्रकार tensorflow.GraphTransferNodeInput |
| Graphtransfernodeinputinfo | Protobuf प्रकार tensorflow.GraphTransferNodeInputInfo |
| Graphtransfernodeinputinfo.builder | Protobuf प्रकार tensorflow.GraphTransferNodeInputInfo |
| Graphtransfernodeinputinfoolder | |
| Graphtransfernodeinputorbuilder | |
| Graphtransfernodeoutputinfo | Protobuf प्रकार tensorflow.GraphTransferNodeOutputInfo |
| Graphtransfernodeoutputinfo.builder | Protobuf प्रकार tensorflow.GraphTransferNodeOutputInfo |
| Graphtransfernodeoutputinfoolder | |
| ग्रेटर | (X> y) तत्व-वार का सत्य मान लौटाता है। |
| अधिक से अधिक | (X> = y) तत्व-वार का सत्य मान लौटाता है। |
| Grublockcell <t का विस्तार tnumber > | 1 समय चरण के लिए GRU सेल अग्रेषित प्रसार की गणना करता है। |
| Grublockcellgrad <t का विस्तार tnumber > | 1 समय के कदम के लिए GRU सेल बैक-प्रोपेजेशन की गणना करता है। |
| गारंटीकॉनस्ट <t ttype का विस्तार करता है> | TF रनटाइम को एक गारंटी देता है कि इनपुट टेंसर एक स्थिर है। |
एच
| Hardsigmoid <t का विस्तार tfloating > | हार्ड सिग्मॉइड सक्रियण। |
| हैश तालिका | एक गैर-वैचारिक हैश तालिका बनाता है। |
| Hashtable.options | HashTable के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| वह <T TFloating का विस्तार करता है > | वह प्रारंभकर्ता. |
| सहायकों | कोर विधियों के लिए कंटेनर वर्ग जो कई ऑपरेशन जोड़ते हैं या करते हैं और उनमें से एक को वापस करते हैं। |
| काज | लेबल और भविष्यवाणियों के बीच काज नुकसान की गणना करता है। |
| काज <t का विस्तार tnumber > | एक मीट्रिक जो लेबल और भविष्यवाणियों के बीच काज हानि मीट्रिक की गणना करता है। |
| HistogramfixedWidth <u का विस्तार tnumber > | मूल्यों का हिस्टोग्राम लौटाएं। |
| हिस्टोग्रामप्रोटो | Serialization format for histogram module in core/lib/histogram/histogram.h tensorflow.HistogramProto |
| हिस्टोग्रामप्रोटो.बिल्डर | Serialization format for histogram module in core/lib/histogram/histogram.h tensorflow.HistogramProto |
| हिस्टोग्रामप्रोटरबिल्डर | |
| हिस्टोग्रामसुमरी | एक हिस्टोग्राम के साथ एक `सारांश` प्रोटोकॉल बफर आउटपुट। |
| Hsvtorgb <t का विस्तार tnumber > | एक या अधिक छवियों को HSV से RGB में कनवर्ट करें। |
| ह्यूबर | लेबल और पूर्वानुमानों के बीच ह्यूबर हानि की गणना करता है। |
मैं
| पहचान <t का विस्तार tfloating > | Initelizer जो पहचान मैट्रिक्स उत्पन्न करता है। |
| पहचान <t ttype का विस्तार करता है> | इनपुट टेंसर या मूल्य के रूप में एक ही आकार और सामग्री के साथ एक टेंसर लौटाएं। |
| पहचान | इनपुट के समान आकार और सामग्री वाले टेंसरों की एक सूची लौटाता है टेंसर। |
| पहचानकर्ता | एक पाठक जो कतारबद्ध कार्य को कुंजी और मूल्य दोनों के रूप में आउटपुट करता है। |
| IndetitityReader.options | IdentityReader के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| Ifft <t ttype का विस्तार करता है> | उलटा फास्ट फूरियर ट्रांसफ़ॉर्म। |
| Ifft2d <t ttype का विस्तार करता है> | उलटा 2 डी फास्ट फूरियर ट्रांसफॉर्म। |
| Ifft3d <t ttype का विस्तार करता है> | उलटा 3 डी फास्ट फूरियर ट्रांसफ़ॉर्म। |
| Igamma <t का विस्तार tnumber > | निचले नियमित रूप से अपूर्ण गामा फ़ंक्शन `P (A, X)` की गणना करें। |
| Igammac <t का विस्तार tnumber > | ऊपरी नियमित रूप से अधूरा गामा फ़ंक्शन की गणना करें `q (a, x)`। |
| Igammagrada <t का विस्तार tnumber > | `Igamma (a, x)` wrt `a` के ढाल की गणना करता है। |
| अनदेखा | एक डेटासेट बनाता है जिसमें `input_dataset` के तत्व शामिल हैं जो त्रुटियों को अनदेखा करते हैं। |
| अनदेखा | एक डेटासेट बनाता है जिसमें `input_dataset` के तत्व शामिल हैं जो त्रुटियों को अनदेखा करते हैं। |
| अनदेखा | IgnoreErrorsDataset के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| अनदेखा | IgnoreErrorsDataset के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| अवैध रैंक अपवाद | जब लक्षित सरणी के रैंक के कारण एक ऑपरेशन पूरा नहीं किया जा सकता है, तो अपवाद फेंक दिया गया। |
| इमेज <u का विस्तार tnumber > | सम्मिश्र संख्या का काल्पनिक भाग लौटाता है। |
| ImageProjectivetransformv2 <t का विस्तार tnumber > | प्रत्येक छवियों में दिए गए रूपांतरण को लागू करता है। |
| ImageProjectivetransformv2.options | ImageProjectiveTransformV2 के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| ImageProjectivetransformv3 <t का विस्तार tnumber > | प्रत्येक छवियों में दिए गए रूपांतरण को लागू करता है। |
| ImageProjectivetransformv3.Options | ImageProjectiveTransformV3 के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| छवियां | छवियों के साथ एक `सारांश` प्रोटोकॉल बफर आउटपुट। |
| Imageummary.options | ImageSummary के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| Immutableconst <t ttype का विस्तार करता है> | मेमोरी क्षेत्र से अपरिवर्तनीय टेंसर रिटर्न। |
| आयातक | |
| अनुक्रमणिका | एन-डायमेंशनल सरणी से बाहर एक दृश्य को काटने के लिए उपयोग किया जाने वाला एक सूचकांक। |
| अनुक्रमितपोजिशनर | |
| Indexedpositioniterator.coordslongconsumer | |
| सूचकांकों | इंस्टेंटिंग Index ऑब्जेक्ट्स के लिए हेल्पर क्लास। |
| Infeeddequeue <t ttype का विस्तार करता है> | एक मूल्य के लिए एक प्लेसहोल्डर ओपी जिसे गणना में खिलाया जाएगा। |
| Infeeddequeuetuple | XLA टपल के रूप में इन्फीड से कई मान प्राप्त करता है। |
| चतुर | एक ओपी जो गणना में एक एकल टेंसर मान खिलाता है। |
| Infeedenqueue.options | InfeedEnqueue के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| InfeedenqueueprelinearizedBuffer | एक ओपी जो टीपीयू इन्फीड में बफर को जन्म देता है। |
| Infeedenqueueprelinearizedbuffer.options | InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| Infeedenqueuetuple | एक XLA टपल के रूप में गणना में कई टेंसर मानों को खिलाता है। |
| Infeedenqueuetuple.options | InfeedEnqueueTuple के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| इस में | |
| Initiveizer <t ttype > का विस्तार करता है | इनिशियलाइज़र के लिए एक इंटरफ़ेस |
| आरंभ करने योग्य | टेबल इनिशियलाइज़र जो क्रमशः कुंजियों और मूल्यों के लिए दो टेंसर्स लेता है। |
| Initiveizetablefromdataset | |
| Initionalizetablefromtextfile | एक पाठ फ़ाइल से एक तालिका को आरंभ करता है। |
| Initioneizetablefromtextfile.options | InitializeTableFromTextFile के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| Inplaceadd <t ttype का विस्तार करता है> | X की निर्दिष्ट पंक्तियों में V जोड़ता है। |
| Inplacesub <t ttype का विस्तार करता है> | `X` की निर्दिष्ट पंक्तियों में` v` को घटाता है। |
| Inplaceupdate <t ttype का विस्तार करता है> | अद्यतन 'V' के साथ 'I' निर्दिष्ट पंक्तियाँ। |
| Int64list | Protobuf प्रकार tensorflow.Int64List |
| Int64list.builder | Protobuf प्रकार tensorflow.Int64List |
| Int64listorbuilder | |
| Intdatabuffer | INTS का एक DataBuffer । |
| Intdatalayout <s विस्तारित डेटाबफ़र <? >> | एक DataLayout जो एक बफर में संग्रहीत डेटा को INTS में परिवर्तित करता है। |
| IntDenseNdArray | |
| परस्पर जुड़ना | Protobuf प्रकार tensorflow.InterconnectLink |
| InterconnectLink.Builder | Protobuf प्रकार tensorflow.InterconnectLink |
| इंटरकनेक्टलिंकोरबिल्डर | |
| IntNdArray | पूर्णांकों का एक NdArray . |
| इनटॉपके | कहते हैं कि क्या लक्ष्य शीर्ष `k` भविष्यवाणियों में हैं। |
| Inv <t Ttype का विस्तार करता है> | एक या अधिक वर्ग उल्टे मैट्रिसेस या उनके adjoints (संयुग्म ट्रांसपोज़) के व्युत्क्रम की गणना करता है। |
| Inv.options | Inv के लिए वैकल्पिक गुण |
| इनवर्ट <t का विस्तार tnumber > | इनवर्ट (फ्लिप) प्रत्येक बिट समर्थित प्रकार; उदाहरण के लिए, टाइप करें `UINT8` मान 01010101 10101010 हो जाता है। |
| InvertPermutation <t tnumber > का विस्तार करता है | एक टेंसर के उलटा क्रमपरिवर्तन की गणना करता है। |
| Invgrad <t Ttype > का विस्तार करता है | `X` wrt इसके इनपुट के व्युत्क्रम के लिए ढाल की गणना करता है। |
| Irfft <u का विस्तार tnumber > | उलटा वास्तविक-मूल्यवान फास्ट फूरियर ट्रांसफ़ॉर्म। |
| Irfft2d <u का विस्तार tnumber > | उलटा 2 डी रियल-वैल्यूड फास्ट फूरियर ट्रांसफॉर्म। |
| Irfft3d <u का विस्तार tnumber > | उलटा 3 डी रियल-वैल्यूड फास्ट फूरियर ट्रांसफॉर्म। |
| Isboostedtreesensembleinitialized | जाँच करता है कि क्या एक पेड़ पहनावा को आरंभीकृत किया गया है। |
| Isboostedtreesquantilestreamresourceinitialized | जांच करता है कि क्या एक मात्रात्मक धारा को आरंभीकृत किया गया है। |
| Isfinite | X के कौन से तत्व परिमित हैं। |
| Isinf | रिटर्न X के कौन से तत्व हैं। |
| इस्नान | रिटर्न X के कौन से तत्व नान हैं। |
| Isotonicregression <u का विस्तार tnumber > | आइसोटोनिक प्रतिगमन समस्याओं के एक बैच को हल करता है। |
| Isvariabiabinitialized | चेक करता है कि क्या एक टेंसर को आरंभीकृत किया गया है। |
| इटरेटर | |
| Iteratorfromstringhandle | |
| Iteratorfromstringhandle.options | IteratorFromStringHandle के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| IteratorgetDevice | उस डिवाइस का नाम देता है जिस पर `संसाधन 'रखा गया है। |
| IteratorgetDevice | उस डिवाइस का नाम देता है जिस पर `संसाधन 'रखा गया है। |
| IteratorgetNext | दिए गए Iterator से अगला आउटपुट मिलता है। |
| Iteratorgetnextasoptional | एक वैकल्पिक संस्करण के रूप में दिए गए Iterator से अगला आउटपुट मिलता है। |
| Iteratorgetnextsync | दिए गए Iterator से अगला आउटपुट मिलता है। |
| Iteratortostringhandle | दिए गए `resource_handle` को एक स्ट्रिंग में एक पुनरावृत्ति का प्रतिनिधित्व करता है। |
जे
| Jobdef | Defines a single job in a TensorFlow cluster. |
| Jobdef.builder | Defines a single job in a TensorFlow cluster. |
| Jobdeforbuilder | |
| Jobdevicefilters | Defines the device filters for tasks in a job. |
| Jobdevicefilters.builder | Defines the device filters for tasks in a job. |
| Jobdevicefiltersorbuilder | |
| जोड़ना | स्ट्रिंग टेंसर की दी गई सूची में एक टेंसर में स्ट्रिंग्स को शामिल करता है; दिए गए विभाजक के साथ (डिफ़ॉल्ट एक खाली विभाजक है)। |
| Join.options | Join के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
के
| कर्नेल्डफ | Protobuf प्रकार tensorflow.KernelDef |
| Kerneldef.attrconstraint | Protobuf प्रकार tensorflow.KernelDef.AttrConstraint |
| Kerneldef.attrconstraint.builder | Protobuf प्रकार tensorflow.KernelDef.AttrConstraint |
| Kerneldef.attrconstraintorbuilder | |
| Kerneldef.builder | Protobuf प्रकार tensorflow.KernelDef |
| कर्नेल्डेफोरबिल्डर | |
| कर्नेल्डफप्रोटोस | |
| कर्नेलिस्ट | A collection of KernelDefs tensorflow.KernelList |
| KernelList.बिल्डर | A collection of KernelDefs tensorflow.KernelList |
| कर्नेलिस्टोरबिल्डर | |
| Keyvaluesort <t tnumber का विस्तार करता है, u ttype का विस्तार करता है> | XLA सॉर्ट ऑपरेटर को लपेटता है, प्रलेखित https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort। |
| Kldivergence | लेबल और भविष्यवाणियों के बीच कुल्बैक-लीब्लर विचलन हानि की गणना करता है। |
| Kldivergence <t का विस्तार tnumber > | एक मीट्रिक जो लेबल और भविष्यवाणियों के बीच कुलबैक-लेइब्लर डाइवर्जेंस लॉस मीट्रिक की गणना करता है। |
| KMC2Chaininitialization | एक डेटा बिंदु का सूचकांक लौटाता है जिसे बीज सेट में जोड़ा जाना चाहिए। |
| Kmeansplusplusinitialization | Kmeans ++ मानदंड का उपयोग करके इनपुट की NUM_TO_SAMPLE पंक्तियों का चयन करता है। |
| Kthorderstatististic | डेटा सेट के KTH ऑर्डर स्टेटिस्टिक की गणना करता है। |
एल
| L2loss <t का विस्तार tnumber > | L2 नुकसान। |
| लेटेंसीस्टैट्सटासेट | एक Statsaggregator में `input_dataset` तत्वों के उत्पादन की विलंबता को रिकॉर्ड करता है। |
| लेटेंसीस्टैट्सटासेट | एक Statsaggregator में `input_dataset` तत्वों के उत्पादन की विलंबता को रिकॉर्ड करता है। |
| Leakyrelu <t का विस्तार tnumber > | कम्प्यूटेड रिडिफ़ाइड रैखिक: `अधिकतम (विशेषताएं, विशेषताएं * अल्फा)`। |
| Leakyrelu.options | LeakyRelu के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| Leakyrelugrad <t का विस्तार tnumber > | एक लीकेरेलु ऑपरेशन के लिए सुधारा गया रैखिक ग्रेडिएंट्स की गणना करता है। |
| Leakyrelugrad.options | LeakyReluGrad के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| Decreadunigramcandidatesampler | एक सीखा यूनीग्राम वितरण के साथ उम्मीदवार के नमूने के लिए लेबल उत्पन्न करता है। |
| Decreasunigramcandidatesampler.options | LearnedUnigramCandidateSampler के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| LeCun <T TFloating का विस्तार करता है > | LeCun सामान्य प्रारंभकर्ता। |
| लेफ्टशिफ्ट <t का विस्तार tnumber > | Elementwise `x` और` y` के बिटवाइज लेफ्ट-शिफ्ट की गणना करता है। |
| कम | (X <y) तत्व-वार का सत्य मान लौटाता है। |
| कम | तत्व-वार (x <= y) का सत्य मान लौटाता है। |
| Lgamma <t का विस्तार tnumber > | `गामा (x)` तत्व-वार के निरपेक्ष मान के लॉग की गणना करता है। |
| रैखिक <u का विस्तार tnumber > | रैखिक सक्रियण फ़ंक्शन (पास-थ्रू)। |
| Linspace <t का विस्तार tnumber > | एक अंतराल में मान उत्पन्न करता है। |
| श्रोता_बेटेपोइंटर | |
| श्रोता_स्ट्रिंग | |
| सूचीबद्ध करना | Represents a Python list. |
| Listvalue.builder | Represents a Python list. |
| सूची -सूची | |
| LMDBDATASET | एक डेटासेट बनाता है जो एक या अधिक LMDB फ़ाइलों में कुंजी-मूल्य जोड़े का उत्सर्जन करता है। |
| LMDBDATASET | |
| Lmdbreader | एक पाठक जो LMDB फ़ाइल से रिकॉर्ड को आउटपुट करता है। |
| Lmdbreader.options | LmdbReader के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| लोडैंडमापमेट्रिक्स | चौकी से `old_tensor_name` नाम के साथ एक 2-डी (मैट्रिक्स)` टेंसर` लोड करता है `ckpt_path` पर और संभावित रूप से निर्दिष्ट रिमैपिंग का उपयोग करके अपनी पंक्तियों और कॉलम को पुन: प्राप्त करता है। |
| Loadandremapmatrix.options | LoadAndRemapMatrix के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| Loadtpuembeddingadadeltaparameters | लोड Adadelta एम्बेडिंग पैरामीटर। |
| Loadtpuembeddingadadeltaparameters.options | LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| Loadtpuembeddingadadeltaparametersgraccumdebug | डीबग समर्थन के साथ एडडेल्टा पैरामीटर लोड करें। |
| LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug |
| LoadTPUEmbeddingAdagradParameters | Load Adagrad embedding parameters. |
| LoadTPUEmbeddingAdagradParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingAdagradParameters |
| LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug | Load Adagrad embedding parameters with debug support. |
| LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug |
| LoadTPUEmbeddingADAMParameters | Load ADAM embedding parameters. |
| LoadTPUEmbeddingADAMParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingADAMParameters |
| LoadTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug | Load ADAM embedding parameters with debug support. |
| LoadTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug |
| LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Load centered RMSProp embedding parameters. |
| LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters |
| LoadTPUEmbeddingFTRLParameters | Load FTRL embedding parameters. |
| LoadTPUEmbeddingFTRLParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingFTRLParameters |
| LoadTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug | Load FTRL embedding parameters with debug support. |
| LoadTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug |
| LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Load MDL Adagrad Light embedding parameters. |
| LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters |
| LoadTPUEmbeddingMomentumParameters | Load Momentum embedding parameters. |
| LoadTPUEmbeddingMomentumParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingMomentumParameters |
| LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug | Load Momentum embedding parameters with debug support. |
| LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug |
| LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Load proximal Adagrad embedding parameters. |
| LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters |
| LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug | Load proximal Adagrad embedding parameters with debug support. |
| LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug |
| LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
| LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters |
| LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug | |
| LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug |
| LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters | Load RMSProp embedding parameters. |
| LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters |
| LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug | Load RMSProp embedding parameters with debug support. |
| LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug |
| LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Load SGD embedding parameters. |
| LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters |
| LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug | Load SGD embedding parameters. |
| LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug |
| LocalLinks | Protobuf type tensorflow.LocalLinks |
| LocalLinks.Builder | Protobuf type tensorflow.LocalLinks |
| LocalLinksOrBuilder | |
| LocalResponseNormalization <T extends TNumber > | Local Response Normalization. |
| LocalResponseNormalization.Options | Optional attributes for LocalResponseNormalization |
| LocalResponseNormalizationGrad <T extends TNumber > | Gradients for Local Response Normalization. |
| LocalResponseNormalizationGrad.Options | Optional attributes for LocalResponseNormalizationGrad |
| Log <T extends TType > | Computes natural logarithm of x element-wise. |
| Log1p <T extends TType > | तत्व-वार (1 + x) के प्राकृतिक लघुगणक की गणना करता है। |
| LogCosh | Computes Computes the logarithm of the hyperbolic cosine of the prediction error. |
| LogCoshError <T extends TNumber > | A metric that computes the logarithm of the hyperbolic cosine of the prediction error metric between labels and predictions. |
| LogicalAnd | Returns the truth value of x AND y element-wise. |
| LogicalNot | Returns the truth value of `NOT x` element-wise. |
| LogicalOr | Returns the truth value of x OR y element-wise. |
| LogMatrixDeterminant <T extends TType > | Computes the sign and the log of the absolute value of the determinant of one or more square matrices. |
| LogMemoryProtos | |
| 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 extends TNumber > | Computes log softmax activations. |
| LogUniformCandidateSampler | Generates labels for candidate sampling with a log-uniform distribution. |
| LogUniformCandidateSampler.Options | Optional attributes for LogUniformCandidateSampler |
| LongDataBuffer | A DataBuffer of longs. |
| LongDataLayout <S extends DataBuffer <?>> | A DataLayout that converts data stored in a buffer to longs. |
| LongDenseNdArray | |
| LongNdArray | An NdArray of longs. |
| LookupTableExport <T extends TType , U extends TType > | Outputs all keys and values in the table. |
| LookupTableFind <U extends TType > | Looks up keys in a table, outputs the corresponding values. |
| LookupTableImport | Replaces the contents of the table with the specified keys and values. |
| LookupTableInsert | Updates the table to associates keys with values. |
| LookupTableRemove | Removes keys and its associated values from a table. |
| LookupTableSize | Computes the number of elements in the given table. |
| LoopCond | Forwards the input to the output. |
| नुकसान | |
| हानि | अंतर्निहित हानि कार्य। |
| LossesHelper | These are helper methods for Losses and Metrics and will be module private when Java modularity is applied to TensorFlow Java. |
| LossMetric <T extends TNumber > | Interface for Metrics that wrap Loss functions. |
| LossTuple <T extends TNumber > | A helper class for loss methods to return labels, target, and sampleWeights |
| निचला | Converts all uppercase characters into their respective lowercase replacements. |
| Lower.Options | Optional attributes for Lower |
| LowerBound <U extends TNumber > | Applies lower_bound(sorted_search_values, values) along each row. |
| LSTMBlockCell <T extends TNumber > | 1 समय चरण के लिए LSTM सेल अग्रेषित प्रसार की गणना करता है। |
| LSTMBlockCell.विकल्प | LSTMBlockCell के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| LSTMBlockCellGrad <T extends TNumber > | Computes the LSTM cell backward propagation for 1 timestep. |
| Lu <T extends TType , U extends TNumber > | Computes the LU decomposition of one or more square matrices. |
एम
| MachineConfiguration | Protobuf type tensorflow.MachineConfiguration |
| MachineConfiguration.Builder | Protobuf type tensorflow.MachineConfiguration |
| MachineConfigurationOrBuilder | |
| MakeIterator | Makes a new iterator from the given `dataset` and stores it in `iterator`. |
| MakeUnique | Make all elements in the non-Batch dimension unique, but \"close\" to their initial value. |
| MapClear | ओप अंतर्निहित कंटेनर में सभी तत्वों को हटा देता है। |
| MapClear.Options | Optional attributes for MapClear |
| MapDataset | |
| MapIncompleteSize | Op returns the number of incomplete elements in the underlying container. |
| MapIncompleteSize.Options | Optional attributes for MapIncompleteSize |
| MapIterator | |
| MapOptional | |
| MapPeek | Op peeks at the values at the specified key. |
| MapPeek.Options | Optional attributes for MapPeek |
| MapSize | Op returns the number of elements in the underlying container. |
| MapSize.Options | Optional attributes for MapSize |
| MapStage | Stage (key, values) in the underlying container which behaves like a hashtable. |
| MapStage.Options | Optional attributes for MapStage |
| MapUnstage | Op removes and returns the values associated with the key अंतर्निहित कंटेनर से. |
| MapUnstage.Options | Optional attributes for MapUnstage |
| मैपअनस्टेजनोकी | Op एक यादृच्छिक (कुंजी, मान) हटाता है और लौटाता है अंतर्निहित कंटेनर से. |
| MapUnstageNoKey.Options | Optional attributes for MapUnstageNoKey |
| MatchingFiles | Returns the set of files matching one or more glob patterns. |
| MatchingFilesDataset | |
| MatchingFilesDataset | |
| MatMul <T extends TType > | Multiply the matrix "a" by the matrix "b". |
| MatMul.Options | Optional attributes for MatMul |
| MatrixDiag <T extends TType > | Returns a batched diagonal tensor with given batched diagonal values. |
| MatrixDiagPart <T extends TType > | Returns the batched diagonal part of a batched tensor. |
| MatrixDiagPartV3 <T extends TType > | Returns the batched diagonal part of a batched tensor. |
| मैट्रिक्सडायगपार्टV3.विकल्प | Optional attributes for MatrixDiagPartV3 |
| MatrixDiagV3 <T extends TType > | Returns a batched diagonal tensor with given batched diagonal values. |
| MatrixDiagV3.Options | Optional attributes for MatrixDiagV3 |
| MatrixLogarithm <T extends TType > | Computes the matrix logarithm of one or more square matrices: \\(log(exp(A)) = A\\) This op is only defined for complex matrices. |
| MatrixSetDiag <T extends TType > | नए बैच वाले विकर्ण मानों के साथ बैचयुक्त मैट्रिक्स टेंसर लौटाता है। |
| MatrixSetDiag.Options | Optional attributes for MatrixSetDiag |
| MatrixSolveLs <T extends TType > | Solves one or more linear least-squares problems. |
| MatrixSolveLs.Options | Optional attributes for MatrixSolveLs |
| Max <T extends TType > | किसी टेंसर के आयामों में अधिकतम तत्वों की गणना करता है। |
| Max.Options | Optional attributes for Max |
| Maximum <T extends TNumber > | Returns the max of x and y (ie |
| MaxIntraOpParallelismDataset | Creates a dataset that overrides the maximum intra-op parallelism. |
| MaxIntraOpParallelismDataset | Creates a dataset that overrides the maximum intra-op parallelism. |
| MaxNorm | Constrains the weights incident to each hidden unit to have a norm less than or equal to a desired value. |
| MaxPool <T extends TType > | Performs max pooling on the input. |
| MaxPool.Options | Optional attributes for MaxPool |
| MaxPool3d <T extends TNumber > | Performs 3D max pooling on the input. |
| MaxPool3d.Options | Optional attributes for MaxPool3d |
| MaxPool3dGrad <U extends TNumber > | Computes gradients of 3D max pooling function. |
| MaxPool3dGrad.Options | Optional attributes for MaxPool3dGrad |
| MaxPool3dGradGrad <T extends TNumber > | मैक्सपूलिंग फ़ंक्शन के दूसरे क्रम के ग्रेडिएंट की गणना करता है। |
| MaxPool3dGradGrad.Options | Optional attributes for MaxPool3dGradGrad |
| MaxPoolGrad <T extends TNumber > | Computes gradients of the maxpooling function. |
| MaxPoolGrad.Options | Optional attributes for MaxPoolGrad |
| MaxPoolGradGrad <T extends TNumber > | मैक्सपूलिंग फ़ंक्शन के दूसरे क्रम के ग्रेडिएंट की गणना करता है। |
| MaxPoolGradGrad.Options | Optional attributes for MaxPoolGradGrad |
| MaxPoolGradGradWithArgmax <T extends TNumber > | मैक्सपूलिंग फ़ंक्शन के दूसरे क्रम के ग्रेडिएंट की गणना करता है। |
| MaxPoolGradGradWithArgmax.Options | Optional attributes for MaxPoolGradGradWithArgmax |
| MaxPoolGradWithArgmax <T extends TNumber > | Computes gradients of the maxpooling function. |
| MaxPoolGradWithArgmax.Options | Optional attributes for MaxPoolGradWithArgmax |
| MaxPoolWithArgmax <T extends TNumber , U extends TNumber > | Performs max pooling on the input and outputs both max values and indices. |
| MaxPoolWithArgmax.Options | Optional attributes for MaxPoolWithArgmax |
| Mean <T extends TNumber > | A metric that that implements a weighted mean WEIGHTED_MEAN |
| Mean <T extends TType > | Computes the mean of elements across dimensions of a tensor. |
| Mean.Options | Optional attributes for Mean |
| MeanAbsoluteError | Computes the mean of absolute difference between labels and predictions. |
| MeanAbsoluteError <T extends TNumber > | A metric that computes the mean of absolute difference between labels and predictions. |
| MeanAbsolutePercentageError | Computes the mean absolute percentage error between labels and predictions. |
| MeanAbsolutePercentageError <T extends TNumber > | A metric that computes the mean of absolute difference between labels and predictions. |
| MeanMetricWrapper <T extends TNumber > | A class that bridges a stateless loss function with the Mean metric using a reduction of WEIGHTED_MEAN . |
| MeanSquaredError | Computes the mean of squares of errors between labels and predictions. |
| MeanSquaredError <T extends TNumber > | A metric that computes the mean of absolute difference between labels and predictions. |
| MeanSquaredLogarithmicError | Computes the mean squared logarithmic errors between labels and predictions. |
| MeanSquaredLogarithmicError <T extends TNumber > | A metric that computes the mean of absolute difference between labels and predictions. |
| MemAllocatorStats | Some of the data from AllocatorStats tensorflow.MemAllocatorStats |
| MemAllocatorStats.Builder | Some of the data from AllocatorStats tensorflow.MemAllocatorStats |
| MemAllocatorStatsOrBuilder | |
| MemChunk | Protobuf type tensorflow.MemChunk |
| MemChunk.Builder | Protobuf type tensorflow.MemChunk |
| MemChunkOrBuilder | |
| MemmappedFileSystemDirectory | A directory of regions in a memmapped file. |
| MemmappedFileSystemDirectory.Builder | A directory of regions in a memmapped file. |
| MemmappedFileSystemDirectoryElement | A message that describes one region of memmapped file. |
| MemmappedFileSystemDirectoryElement.Builder | A message that describes one region of memmapped file. |
| MemmappedFileSystemDirectoryElementOrBuilder | |
| MemmappedFileSystemDirectoryOrBuilder | |
| MemmappedFileSystemProtos | |
| MemoryDump | Protobuf type tensorflow.MemoryDump |
| MemoryDump.Builder | Protobuf type tensorflow.MemoryDump |
| MemoryDumpOrBuilder | |
| मेमोरीइन्फो | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.MemoryInfo |
| MemoryInfo.Builder | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.MemoryInfo |
| MemoryInfoOrBuilder | |
| MemoryLogRawAllocation | Protobuf type tensorflow.MemoryLogRawAllocation |
| MemoryLogRawAllocation.Builder | Protobuf type tensorflow.MemoryLogRawAllocation |
| MemoryLogRawAllocationOrBuilder | |
| MemoryLogRawDeallocation | Protobuf type tensorflow.MemoryLogRawDeallocation |
| MemoryLogRawDeallocation.Builder | Protobuf type tensorflow.MemoryLogRawDeallocation |
| MemoryLogRawDeallocationOrBuilder | |
| मेमोरीलॉगस्टेप | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.MemoryLogStep |
| मेमोरीलॉगस्टेप.बिल्डर | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.MemoryLogStep |
| MemoryLogStepOrBuilder | |
| MemoryLogTensorAllocation | Protobuf type tensorflow.MemoryLogTensorAllocation |
| MemoryLogTensorAllocation.Builder | Protobuf type tensorflow.MemoryLogTensorAllocation |
| MemoryLogTensorAllocationOrBuilder | |
| MemoryLogTensorDeallocation | Protobuf type tensorflow.MemoryLogTensorDeallocation |
| MemoryLogTensorDeallocation.Builder | Protobuf type tensorflow.MemoryLogTensorDeallocation |
| MemoryLogTensorDeallocationOrBuilder | |
| MemoryLogTensorOutput | Protobuf type tensorflow.MemoryLogTensorOutput |
| MemoryLogTensorOutput.Builder | Protobuf type tensorflow.MemoryLogTensorOutput |
| MemoryLogTensorOutputOrBuilder | |
| MemoryStats | For memory tracking. |
| MemoryStats.Builder | For memory tracking. |
| MemoryStatsOrBuilder | |
| Merge <T extends TType > | Forwards the value of an available tensor from `inputs` to `output`. |
| MergeSummary | Merges summaries. |
| MergeV2Checkpoints | V2 format specific: merges the metadata files of sharded checkpoints. |
| MergeV2Checkpoints.Options | Optional attributes for MergeV2Checkpoints |
| मेटाग्राफडिफ़ | NOTE: This protocol buffer is evolving, and will go through revisions in the coming months. |
| मेटाग्राफडेफ़.बिल्डर | NOTE: This protocol buffer is evolving, and will go through revisions in the coming months. |
| MetaGraphDef.MetaInfoDef | Meta information regarding the graph to be exported. |
| MetaGraphDef.MetaInfoDef.Builder | Meta information regarding the graph to be exported. |
| MetaGraphDef.MetaInfoDefOrBuilder | |
| MetaGraphDefOrBuilder | |
| MetaGraphProtos | |
| Metric <T extends TNumber > | Base class for Metrics |
| मेट्रिकएंट्री | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.MetricEntry |
| मेट्रिकएंट्री.बिल्डर | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.MetricEntry |
| MetricEntryOrBuilder | |
| MetricReduction | Defines the different types of metric reductions |
| मेट्रिक्स | Helper class with built-in metrics functions. |
| MetricsHelper | These are helper methods for Metrics and will be module private when Java modularity is applied to TensorFlow Java. |
| Mfcc | Transforms a spectrogram into a form that's useful for speech recognition. |
| Mfcc.Options | Optional attributes for Mfcc |
| Min <T extends TType > | Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor. |
| Min.Options | Optional attributes for Min |
| Minimum <T extends TNumber > | Returns the min of x and y (ie |
| MinMaxNorm | Constrains the weights to have the norm between a lower bound and an upper bound. |
| MirrorPad <T extends TType > | Pads a tensor with mirrored values. |
| MirrorPadGrad <T extends TType > | Gradient op for `MirrorPad` op. |
| MiscDataBufferFactory | Factory of miscellaneous data buffers |
| MlirPassthroughOp | Wraps an arbitrary MLIR computation expressed as a module with a main() function. |
| Mod <T extends TNumber > | Returns element-wise remainder of division. |
| ModelDataset | Identity transformation that models performance. |
| ModelDataset.Options | Optional attributes for ModelDataset |
| गति | Stochastic gradient descent plus momentum, either nesterov or traditional. |
| Mul <T extends TType > | Returns x * y element-wise. |
| MulNoNan <T extends TType > | Returns x * y element-wise. |
| MultiDeviceIterator | Creates a MultiDeviceIterator resource. |
| MultiDeviceIteratorFromStringHandle | Generates a MultiDeviceIterator resource from its provided string handle. |
| MultiDeviceIteratorFromStringHandle.Options | Optional attributes for MultiDeviceIteratorFromStringHandle |
| MultiDeviceIteratorGetNextFromShard | Gets next element for the provided shard number. |
| MultiDeviceIteratorInit | Initializes the multi device iterator with the given dataset. |
| MultiDeviceIteratorToStringHandle | Produces a string handle for the given MultiDeviceIterator. |
| Multinomial <U extends TNumber > | Draws samples from a multinomial distribution. |
| Multinomial.Options | Optional attributes for Multinomial |
| MutableDenseHashTable | Creates an empty hash table that uses tensors as the backing store. |
| MutableDenseHashTable.Options | Optional attributes for MutableDenseHashTable |
| MutableHashTable | Creates an empty hash table. |
| MutableHashTable.Options | Optional attributes for MutableHashTable |
| MutableHashTableOfTensors | Creates an empty hash table. |
| MutableHashTableOfTensors.Options | Optional attributes for MutableHashTableOfTensors |
| म्युटेक्स | Creates a Mutex resource that can be locked by `MutexLock`. |
| Mutex.Options | Optional attributes for Mutex |
| MutexLock | म्यूटेक्स संसाधन को लॉक करता है। |
एन
| Nadam | Nadam Optimizer that implements the NAdam algorithm. |
| NameAttrList | A list of attr names and their values. |
| NameAttrList.Builder | A list of attr names and their values. |
| NameAttrListOrBuilder | |
| NamedDevice | Protobuf type tensorflow.NamedDevice |
| NamedDevice.Builder | Protobuf type tensorflow.NamedDevice |
| NamedDeviceOrBuilder | |
| NamedTensorProto | A pair of tensor name and tensor values. |
| NamedTensorProto.Builder | A pair of tensor name and tensor values. |
| NamedTensorProtoOrBuilder | |
| NamedTensorProtos | |
| NamedTupleValue | Represents Python's namedtuple. |
| NamedTupleValue.Builder | Represents Python's namedtuple. |
| NamedTupleValueOrBuilder | |
| NcclAllReduce <T extends TNumber > | Outputs a tensor containing the reduction across all input tensors. |
| NcclAllReduce <T extends TNumber > | Outputs a tensor containing the reduction across all input tensors. |
| NcclBroadcast <T extends TNumber > | Sends `input` to all devices that are connected to the output. |
| NcclBroadcast <T extends TNumber > | Sends `input` to all devices that are connected to the output. |
| NcclReduce <T extends TNumber > | Reduces `input` from `num_devices` using `reduction` to a single device. |
| NcclReduce <T extends TNumber > | Reduces `input` from `num_devices` using `reduction` to a single device. |
| NdArray <T> | A data structure of N-dimensions. |
| NdArrays | Utility class for instantiating NdArray objects. |
| NdArraySequence <T extends NdArray <?>> | A sequence of elements of an N-dimensional array. |
| Ndtri <T extends TNumber > | |
| NearestNeighbors | Selects the k nearest centers for each point. |
| Neg <T extends TType > | Computes numerical negative value element-wise. |
| NegTrain | Training via negative sampling. |
| NextAfter <T extends TNumber > | Returns the next representable value of `x1` in the direction of `x2`, element-wise. |
| NextIteration <T extends TType > | Makes its input available to the next iteration. |
| NioDataBufferFactory | Factory of JDK NIO-based data buffers |
| NodeDef | Protobuf type tensorflow.NodeDef |
| NodeDef.Builder | Protobuf type tensorflow.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.बिल्डर | Time/size stats recorded for a single execution of a graph node. |
| NodeExecStatsOrBuilder | |
| NodeOutput | Output sizes recorded for a single execution of a graph node. |
| NodeOutput.Builder | Output sizes recorded for a single execution of a graph node. |
| NodeOutputOrBuilder | |
| NodeProto | |
| NonDeterministicInts <U extends TType > | Non-deterministically generates some integers. |
| NoneValue | Represents None. |
| NoneValue.Builder | Represents None. |
| NoneValueOrBuilder | |
| NonMaxSuppression <T extends TNumber > | Greedily selects a subset of bounding boxes in descending order of score, pruning away boxes that have high intersection-over-union (IOU) overlap with previously selected boxes. |
| NonMaxSuppression.Options | Optional attributes for NonMaxSuppression |
| NonMaxSuppressionWithOverlaps | Greedily selects a subset of bounding boxes in descending order of score, pruning away boxes that have high overlaps with previously selected boxes. |
| NonNeg | Constrains the weights to be non-negative. |
| NonSerializableDataset | |
| NonSerializableDataset | |
| NoOp | करते कुछ नहीं हैं। |
| NotBroadcastableException | Exception that indicates that static shapes are not able to broadcast among each other during arithmetic operations. |
| सम नही | 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 |
हे
| OneHot <U extends TType > | Returns a one-hot tensor. |
| OneHot.Options | Optional attributes for OneHot |
| Ones <T extends TType > | Initializer that generates tensors initialized to 1. |
| Ones <T extends TType > | An operator creating a constant initialized with ones of the shape given by `dims`. |
| OnesLike <T extends TType > | Returns a tensor of ones with the same shape and type as x. |
| सेशन | A logical unit of computation. |
| ओपडेफ़ | Defines an operation. |
| OpDef.ArgDef | For describing inputs and outputs. |
| OpDef.ArgDef.बिल्डर | For describing inputs and outputs. |
| OpDef.ArgDefOrBuilder | |
| OpDef.AttrDef | Description of the graph-construction-time configuration of this Op. |
| OpDef.AttrDef.बिल्डर | Description of the graph-construction-time configuration of this Op. |
| OpDef.AttrDefOrBuilder | |
| OpDef.बिल्डर | Defines an operation. |
| OpDefOrBuilder | |
| OpDefProtos | |
| OpDeprecation | Information about version-dependent deprecation of an op tensorflow.OpDeprecation |
| OpDeprecation.Builder | Information about version-dependent deprecation of an op tensorflow.OpDeprecation |
| OpDeprecationOrBuilder | |
| Operand <T extends TType > | Interface implemented by operands of a TensorFlow operation. |
| ऑपरेंड | Utilities for manipulating operand related types and lists. |
| संचालन | Performs computation on Tensors. |
| ऑपरेशनबिल्डर | A builder for Operation s. |
| संचालिका | Annotation used by classes to make TensorFlow operations conveniently accessible via org.tensorflow.op.Ops or one of its groups. |
| ओपलिस्ट | A collection of OpDefs tensorflow.OpList |
| ओपलिस्ट.बिल्डर | A collection of OpDefs tensorflow.OpList |
| OpListOrBuilder | |
| OptimizeDataset | Creates a dataset by applying optimizations to `input_dataset`. |
| OptimizeDataset.Options | Optional attributes for OptimizeDataset |
| OptimizeDatasetV2 | Creates a dataset by applying related optimizations to `input_dataset`. |
| OptimizeDatasetV2.Options | Optional attributes for OptimizeDatasetV2 |
| अनुकूलक | 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 |
| OptimizerOptions | 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. |
| ऑर्डर किया गया नक्शा साफ़ करें | ओप अंतर्निहित कंटेनर में सभी तत्वों को हटा देता है। |
| OrderedMapClear.Options | Optional attributes for OrderedMapClear |
| OrderedMapIncompleteSize | Op returns the number of incomplete elements in the underlying container. |
| OrderedMapIncompleteSize.Options | Optional attributes for OrderedMapIncompleteSize |
| OrderedMapPeek | Op peeks at the values at the specified key. |
| OrderedMapPeek.Options | Optional attributes for OrderedMapPeek |
| OrderedMapSize | Op returns the number of elements in the underlying container. |
| OrderedMapSize.Options | Optional attributes for OrderedMapSize |
| OrderedMapStage | Stage (key, values) in the underlying container which behaves like a ordered associative container. |
| OrderedMapStage.Options | Optional attributes for OrderedMapStage |
| ऑर्डर किया गया मैप अनस्टेज | Op removes and returns the values associated with the key अंतर्निहित कंटेनर से. |
| OrderedMapUnstage.Options | Optional attributes for OrderedMapUnstage |
| OrderedMapUnstageNoKey | Op removes and returns the (key, value) element with the smallest key from the underlying container. |
| OrderedMapUnstageNoKey.Options | Optional attributes for OrderedMapUnstageNoKey |
| OrdinalSelector | A TPU core selector Op. |
| Orthogonal <T extends TFloating > | Initializer that generates an orthogonal matrix. |
| OutfeedDequeue <T extends TType > | Retrieves a single tensor from the computation outfeed. |
| OutfeedDequeue.Options | Optional attributes for OutfeedDequeue |
| OutfeedDequeueTuple | Retrieve multiple values from the computation outfeed. |
| OutfeedDequeueTuple.Options | Optional attributes for OutfeedDequeueTuple |
| OutfeedDequeueTupleV2 | Retrieve multiple values from the computation outfeed. |
| OutfeedDequeueV2 <T extends TType > | Retrieves a single tensor from the computation outfeed. |
| OutfeedEnqueue | Enqueue a Tensor on the computation outfeed. |
| OutfeedEnqueueTuple | Enqueue multiple Tensor values on the computation outfeed. |
| Output <T extends TType > | A symbolic handle to a tensor produced by an Operation . |
पी
| Pad <T extends TType > | Pads a tensor. |
| Pad <T extends TType > | Wraps the XLA Pad operator, documented at https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#pad . |
| PaddedBatchDataset | Creates a dataset that batches and pads `batch_size` elements from the input. |
| PaddedBatchDataset.Options | Optional attributes for PaddedBatchDataset |
| PaddingFifoQueue | A queue that produces elements in first-in first-out order. |
| PaddingFifoQueue.Options | Optional attributes for PaddingFifoQueue |
| PairValue | Represents a (key, value) pair. |
| PairValue.Builder | Represents a (key, value) pair. |
| PairValueOrBuilder | |
| ParallelConcat <T extends TType > | Concatenates a list of `N` tensors along the first dimension. |
| ParallelDynamicStitch <T extends TType > | Interleave the values from the `data` tensors into a single tensor. |
| ParameterizedTruncatedNormal <U extends TNumber > | Outputs random values from a normal distribution. |
| ParameterizedTruncatedNormal.Options | Optional attributes for ParameterizedTruncatedNormal |
| पार्सेउदाहरण | Transforms a vector of tf.Example protos (as strings) into typed tensors. |
| ParseExampleDataset | Transforms `input_dataset` containing `Example` protos as vectors of DT_STRING into a dataset of `Tensor` or `SparseTensor` objects representing the parsed features. |
| ParseExampleDataset.Options | Optional attributes for ParseExampleDataset |
| ParseSequenceExample | Transforms a vector of tf.io.SequenceExample protos (as strings) into typed tensors. |
| 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 > | An op that groups a list of partitioned inputs together. |
| PartitionedInput.Options | Optional attributes for PartitionedInput |
| PartitionedOutput <T extends TType > | An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation. |
| PartitionedOutput.Options | Optional attributes for PartitionedOutput |
| Placeholder <T extends TType > | A placeholder op for a value that will be fed into the computation. |
| Placeholder.Options | Optional attributes for Placeholder |
| PlaceholderWithDefault <T extends TType > | A placeholder op that passes through `input` when its output is not fed. |
| PlatformInfo | Protobuf type tensorflow.PlatformInfo |
| PlatformInfo.Builder | Protobuf type tensorflow.PlatformInfo |
| PlatformInfoOrBuilder | |
| प्वासों | लेबल और भविष्यवाणियों के बीच पॉइसन हानि की गणना करता है। |
| 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 |
| Prelinearize | An op which linearizes one Tensor value to an opaque variant tensor. |
| Prelinearize.Options | Optional attributes for Prelinearize |
| PrelinearizeTuple | An op which linearizes multiple Tensor values to an opaque variant tensor. |
| 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 |
| छाप | एक स्ट्रिंग स्केलर प्रिंट करता है। |
| Print.Options | Optional attributes for Print |
| प्राथमिकता कतार | A queue that produces elements sorted by the first component value. |
| PriorityQueue.Options | Optional attributes for PriorityQueue |
| PrivateThreadPoolDataset | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
| PrivateThreadPoolDataset | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
| Prod <T extends TType > | Computes the product of elements across dimensions of a tensor. |
| Prod.Options | Optional attributes for Prod |
| ProfileOptions | Next ID: 11 tensorflow.ProfileOptions |
| ProfileOptions.Builder | Next ID: 11 tensorflow.ProfileOptions |
| ProfileOptions.DeviceType | Protobuf enum tensorflow.ProfileOptions.DeviceType |
| ProfileOptionsOrBuilder | |
| ProfilerOptionsProtos |
क्यू
| Qr <T extends TType > | Computes the QR decompositions of one or more matrices. |
| Qr.Options | Optional attributes for 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 > | Quantizes then dequantizes a tensor. |
| QuantizeAndDequantize.Options | Optional attributes for QuantizeAndDequantize |
| QuantizeAndDequantizeV3 <T extends TNumber > | Quantizes then dequantizes a tensor. |
| QuantizeAndDequantizeV3.Options | Optional attributes for QuantizeAndDequantizeV3 |
| QuantizeAndDequantizeV4 <T extends TNumber > | Returns the gradient of `quantization.QuantizeAndDequantizeV4`. |
| QuantizeAndDequantizeV4.Options | Optional attributes for QuantizeAndDequantizeV4 |
| QuantizeAndDequantizeV4Grad <T extends TNumber > | Returns the gradient of `QuantizeAndDequantizeV4`. |
| QuantizeAndDequantizeV4Grad.Options | Optional attributes for QuantizeAndDequantizeV4Grad |
| QuantizedAdd <V extends TType > | Returns x + y element-wise, working on quantized buffers. |
| QuantizedAvgPool <T extends TType > | परिमाणित प्रकारों के लिए इनपुट टेंसर का औसत पूल तैयार करता है। |
| QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization <U extends TType > | Quantized Batch normalization. |
| QuantizedBiasAdd <V extends TType > | Adds Tensor 'bias' to Tensor 'input' for Quantized types. |
| QuantizedConcat <T extends TType > | Concatenates quantized tensors along one 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 > | Computes QuantizedConv2D per channel. |
| QuantizedConv2DPerChannel.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DPerChannel |
| QuantizedConv2DWithBias <V extends TType > | |
| QuantizedConv2DWithBias.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DWithBias |
| QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V extends TType > | |
| QuantizedConv2DWithBiasAndRelu.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasAndRelu |
| QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W extends TType > | |
| QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize |
| QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W extends TType > | |
| QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize |
| QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X extends TType > | |
| QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize |
| QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V extends TType > | |
| QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu |
| QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X extends TType > | |
| QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize |
| QuantizedDepthwiseConv2D <V extends TType > | Computes quantized depthwise Conv2D. |
| QuantizedDepthwiseConv2D.Options | Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2D |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V extends TType > | Computes quantized depthwise Conv2D with Bias. |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBias.Options | Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2DWithBias |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V extends TType > | Computes quantized depthwise Conv2D with Bias and Relu. |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu.Options | Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W extends TType > | Computes quantized depthwise Conv2D with Bias, Relu and Requantize. |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize |
| QuantizedInstanceNorm <T extends TType > | 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 > | Performs a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b` with bias add. |
| QuantizedMatMulWithBias.Options | Optional attributes for QuantizedMatMulWithBias |
| QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extends TNumber > | |
| QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize.Options | Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize |
| QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V extends TType > | Perform a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b` with bias add and relu fusion. |
| QuantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options | Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndRelu |
| QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W extends TType > | Perform a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b` with bias add and relu and requantize fusion. |
| QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize |
| QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W extends TType > | |
| QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize |
| QuantizedMaxPool <T extends TType > | 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 > | Reshapes a quantized tensor as per the Reshape op. |
| 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 |
| QueueDequeue | Dequeues a tuple of one or more tensors from the given queue. |
| 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. |
| क्यू रनर डेफ़ | Protocol buffer representing a QueueRunner. |
| QueueRunnerDef.बिल्डर | Protocol buffer representing a QueueRunner. |
| QueueRunnerDefOrBuilder | |
| QueueRunnerProtos | |
| QueueSize | Computes the number of elements in the given queue. |
आर
| RaggedBincount <U extends TNumber > | पूर्णांक सरणी में प्रत्येक मान की घटनाओं की संख्या की गणना करता है। |
| RaggedBincount.Options | Optional attributes for RaggedBincount |
| RaggedCountSparseOutput <U extends TNumber > | Performs sparse-output bin counting for a ragged tensor input. |
| RaggedCountSparseOutput.Options | Optional attributes for RaggedCountSparseOutput |
| RaggedCross <T extends TType , U extends TNumber > | Generates a feature cross from a list of tensors, and returns it as a RaggedTensor. |
| RaggedGather <T extends TNumber , U extends TType > | Gather ragged slices from `params` axis `0` according to `indices`. |
| RaggedRange <U extends TNumber , T extends TNumber > | संख्याओं के निर्दिष्ट अनुक्रम वाला `RaggedTensor` लौटाता है। |
| RaggedTensorFromVariant <U extends TNumber , T extends TType > | Decodes a `variant` Tensor into a `RaggedTensor`. |
| RaggedTensorToSparse <U extends TType > | Converts a `RaggedTensor` into a `SparseTensor` with the same values. |
| RaggedTensorToTensor <U extends TType > | Create a dense tensor from a ragged tensor, possibly altering its shape. |
| RaggedTensorToVariant | Encodes a `RaggedTensor` into a `variant` Tensor. |
| RaggedTensorToVariantGradient <U extends TType > | Helper used to compute the gradient for `RaggedTensorToVariant`. |
| RandomCrop <T extends TNumber > | Randomly crop `image`. |
| RandomCrop.Options | Optional attributes for RandomCrop |
| RandomDataset | Creates a Dataset that returns pseudorandom numbers. |
| RandomDataset | Creates a Dataset that returns pseudorandom numbers. |
| RandomGamma <U extends TNumber > | अल्फ़ा द्वारा वर्णित गामा वितरण से यादृच्छिक मान आउटपुट करता है। |
| RandomGamma.Options | Optional attributes for RandomGamma |
| RandomGammaGrad <T extends TNumber > | Computes the derivative of a Gamma random sample wrt |
| RandomNormal <T extends TFloating > | इनिशियलाइज़र जो सामान्य वितरण के साथ टेंसर उत्पन्न करता है। |
| 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 > | किसी टेंसर को उसके पहले आयाम के साथ बेतरतीब ढंग से घुमाता है। |
| 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 > | Outputs random values from a normal distribution. |
| RandomStandardNormal.Options | Optional attributes for RandomStandardNormal |
| RandomUniform <T extends TNumber > | Initializer that generates tensors with a uniform distribution. |
| RandomUniform <U extends TNumber > | Outputs random values from a uniform distribution. |
| RandomUniform.Options | Optional attributes for RandomUniform |
| RandomUniformInt <U extends TNumber > | एक समान वितरण से यादृच्छिक पूर्णांक आउटपुट करता है। |
| RandomUniformInt.Options | Optional attributes for RandomUniformInt |
| Range <T extends TNumber > | संख्याओं का एक क्रम बनाता है. |
| RangeDataset | Creates a dataset with a range of values. |
| पद | टेंसर की रैंक लौटाता है। |
| RawDataBufferFactory | Factory of raw data buffers |
| RawOp | A base class for Op implementations that are backed by a single Operation . |
| RawTensor | A tensor which memory has not been mapped to a data space directly accessible from the JVM. |
| ReaderBaseProtos | |
| ReaderBaseState | 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. |
| ReaderRead | Returns the next record (key, value pair) produced by a Reader. |
| ReaderReadUpTo | Returns up to `num_records` (key, value) pairs produced by a Reader. |
| ReaderReset | Restore a Reader to its initial clean state. |
| रीडररीस्टोरस्टेट | रीडर को पहले से सहेजी गई स्थिति में पुनर्स्थापित करें। |
| 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 > | Reads the value of a variable. |
| Real <U extends TNumber > | सम्मिश्र संख्या का वास्तविक भाग लौटाता है। |
| RealDiv <T extends TType > | वास्तविक प्रकारों के लिए तत्व-वार x/y लौटाता है। |
| RebatchDataset | Creates a dataset that changes the batch size. |
| RebatchDataset | Creates a dataset that changes the batch size. |
| RebatchDataset.Options | Optional attributes for RebatchDataset |
| RebatchDataset.Options | Optional attributes for RebatchDataset |
| RebatchDatasetV2 | Creates a dataset that changes the batch size. |
| Reciprocal <T extends TType > | तत्व-वार x के व्युत्क्रम की गणना करता है। |
| 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 > | Receives the named tensor from send_device on recv_device. |
| Recv <T extends TType > | Receives the named tensor from another XLA computation. |
| Recv.Options | Optional attributes for Recv |
| RecvTPUEmbeddingActivations | An op that receives embedding activations on the TPU. |
| Reduce <T extends TNumber > | Encapsulates metrics that perform a reduce operation on the metric values. |
| Reduce <T extends TNumber > | Mutually reduces multiple tensors of identical type and shape. |
| Reduce.Options | Optional attributes for Reduce |
| ReduceAll | Computes the "logical and" of elements across dimensions of a tensor. |
| ReduceAll.Options | Optional attributes for ReduceAll |
| ReduceAny | Computes the "logical or" of elements across dimensions of a tensor. |
| ReduceAny.Options | Optional attributes for ReduceAny |
| कम करेंजुड़ें | दिए गए आयामों में एक स्ट्रिंग टेंसर को जोड़ता है। |
| ReduceJoin.Options | Optional attributes for ReduceJoin |
| ReduceMax <T extends TType > | किसी टेंसर के आयामों में अधिकतम तत्वों की गणना करता है। |
| ReduceMax.Options | Optional attributes for ReduceMax |
| ReduceMin <T extends TType > | Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor. |
| ReduceMin.Options | Optional attributes for ReduceMin |
| ReduceProd <T extends TType > | Computes the product of elements across dimensions of a tensor. |
| ReduceProd.Options | Optional attributes for ReduceProd |
| ReduceSum <T extends TType > | Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. |
| ReduceSum.Options | Optional attributes for ReduceSum |
| ReduceV2 <T extends TNumber > | Mutually reduces multiple tensors of identical type and shape. |
| ReduceV2.Options | Optional attributes for ReduceV2 |
| कमी | Type of Loss Reduction |
| RefEnter <T extends TType > | Creates or finds a child frame, and makes `data` available to the child frame. |
| RefEnter.Options | Optional attributes for RefEnter |
| RefExit <T extends TType > | Exits the current frame to its parent frame. |
| RefIdentity <T extends TType > | Return the same ref tensor as the input ref tensor. |
| RefMerge <T extends TType > | Forwards the value of an available tensor from `inputs` to `output`. |
| RefNextIteration <T extends TType > | Makes its input available to the next iteration. |
| RefSelect <T extends TType > | Forwards the `index`th element of `inputs` to `output`. |
| RefSwitch <T extends TType > | Forwards the ref tensor `data` to the output port determined by `pred`. |
| RegexFullMatch | Check if the input matches the regex pattern. |
| RegexReplace | Replaces matches of the `pattern` regular expression in `input` with the replacement string provided in `rewrite`. |
| RegexReplace.Options | Optional attributes for RegexReplace |
| RegisterDataset | Registers a dataset with the tf.data service. |
| 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 > | एन इनपुट को एन-वे प्रतिकृति टीपीयू गणना से जोड़ता है। |
| प्रतिकृति इनपुट.विकल्प | ReplicatedInput के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| ReplicatedOutput <T extends TType > | एन-वे प्रतिकृति टीपीयू गणना से एन आउटपुट को जोड़ता है। |
| ReplicateMetadata | Metadata indicating how the TPU computation should be replicated. |
| ReplicateMetadata.Options | Optional attributes for ReplicateMetadata |
| RequantizationRange | Computes a range that covers the actual values present in a quantized tensor. |
| RequantizationRangePerChannel | Computes requantization range per channel. |
| Requantize <U extends TType > | Converts the quantized `input` tensor into a lower-precision `output`. |
| RequantizePerChannel <U extends TType > | Requantizes input with min and max values known per channel. |
| RequestedExitCode | Protobuf type tensorflow.RequestedExitCode |
| RequestedExitCode.Builder | Protobuf type tensorflow.RequestedExitCode |
| RequestedExitCodeOrBuilder | |
| Reshape <T extends TType > | Reshapes a tensor. |
| क्षेत्र का आकार बदलें | Resize `images` to `size` using area interpolation. |
| ResizeArea.Options | Optional attributes for ResizeArea |
| ResizeBicubic | Resize `images` to `size` using bicubic interpolation. |
| ResizeBicubic.Options | Optional attributes for ResizeBicubic |
| ResizeBicubicGrad <T extends TNumber > | Computes the gradient of bicubic interpolation. |
| ResizeBicubicGrad.Options | Optional attributes for ResizeBicubicGrad |
| ResizeBilinear | Resize `images` to `size` using bilinear interpolation. |
| ResizeBilinear.Options | Optional attributes for ResizeBilinear |
| ResizeBilinearGrad <T extends TNumber > | Computes the gradient of bilinear interpolation. |
| ResizeBilinearGrad.Options | Optional attributes for ResizeBilinearGrad |
| ResizeNearestNeighbor <T extends TNumber > | Resize `images` to `size` using nearest neighbor interpolation. |
| ResizeNearestNeighbor.Options | Optional attributes for ResizeNearestNeighbor |
| ResizeNearestNeighborGrad <T extends TNumber > | Computes the gradient of nearest neighbor interpolation. |
| ResizeNearestNeighborGrad.Options | Optional attributes for ResizeNearestNeighborGrad |
| ResourceAccumulatorApplyGradient | Applies a gradient to a given accumulator. |
| ResourceAccumulatorNumAccumulated | Returns the number of gradients aggregated in the given accumulators. |
| ResourceAccumulatorSetGlobalStep | Updates the accumulator with a new value for global_step. |
| ResourceAccumulatorTakeGradient <T extends TType > | Extracts the average gradient in the given ConditionalAccumulator. |
| रिसोर्सएप्लाईएडेल्टा | एडडेल्टा योजना के अनुसार '*var' को अपडेट करें। |
| ResourceApplyAdadelta.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdadelta |
| ResourceApplyAdagrad | Update '*var' according to the adagrad scheme. |
| ResourceApplyAdagrad.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdagrad |
| ResourceApplyAdagradDa | Update '*var' according to the proximal adagrad scheme. |
| ResourceApplyAdagradDa.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdagradDa |
| ResourceApplyAdam | Update '*var' according to the Adam algorithm. |
| ResourceApplyAdam.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdam |
| ResourceApplyAdaMax | Update '*var' according to the AdaMax algorithm. |
| ResourceApplyAdaMax.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdaMax |
| ResourceApplyAdamWithAmsgrad | Update '*var' according to the Adam algorithm. |
| ResourceApplyAdamWithAmsgrad.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdamWithAmsgrad |
| ResourceApplyAddSign | Update '*var' according to the AddSign update. |
| ResourceApplyAddSign.Options | Optional attributes for ResourceApplyAddSign |
| ResourceApplyCenteredRmsProp | केन्द्रित RMSProp एल्गोरिथम के अनुसार '*var' को अपडेट करें। |
| ResourceApplyCenteredRmsProp.Options | Optional attributes for ResourceApplyCenteredRmsProp |
| संसाधन लागू करेंFtrl | Ftrl-प्रॉक्सिमल योजना के अनुसार '*var' को अपडेट करें। |
| ResourceApplyFtrl.Options | Optional attributes for ResourceApplyFtrl |
| ResourceApplyGradientDescent | Update '*var' by subtracting 'alpha' * 'delta' from it. |
| ResourceApplyGradientDescent.Options | Optional attributes for ResourceApplyGradientDescent |
| रिसोर्सअप्लाईकेरसमोमेंटम | गति योजना के अनुसार '*var' को अपडेट करें। |
| ResourceApplyKerasMomentum.Options | Optional attributes for ResourceApplyKerasMomentum |
| ResourceApplyMomentum | गति योजना के अनुसार '*var' को अपडेट करें। |
| ResourceApplyMomentum.Options | Optional attributes for ResourceApplyMomentum |
| ResourceApplyPowerSign | Update '*var' according to the AddSign update. |
| ResourceApplyPowerSign.Options | Optional attributes for ResourceApplyPowerSign |
| ResourceApplyProximalAdagrad | Update '*var' and '*accum' according to FOBOS with Adagrad learning rate. |
| ResourceApplyProximalAdagrad.Options | Optional attributes for ResourceApplyProximalAdagrad |
| ResourceApplyProximalGradientDescent | Update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate. |
| ResourceApplyProximalGradientDescent.Options | Optional attributes for ResourceApplyProximalGradientDescent |
| ResourceApplyRmsProp | RMSProp एल्गोरिथम के अनुसार '*var' को अपडेट करें। |
| ResourceApplyRmsProp.Options | Optional attributes for ResourceApplyRmsProp |
| ResourceConditionalAccumulator | A conditional accumulator for aggregating gradients. |
| ResourceConditionalAccumulator.Options | Optional attributes for ResourceConditionalAccumulator |
| ResourceCountUpTo <T extends TNumber > | Increments variable pointed to by 'resource' until it reaches 'limit'. |
| ResourceDtypeAndShape | Protobuf type tensorflow.eager.ResourceDtypeAndShape |
| ResourceDtypeAndShape.Builder | Protobuf type tensorflow.eager.ResourceDtypeAndShape |
| ResourceDtypeAndShapeOrBuilder | |
| ResourceGather <U extends TType > | `सूचकांक` के अनुसार `संसाधन` द्वारा इंगित चर से स्लाइस इकट्ठा करें। |
| संसाधनसंग्रहकर्ता.विकल्प | ResourceGather के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| ResourceGatherNd <U extends TType > | |
| ResourceHandle | |
| ResourceHandleProto | Protocol buffer representing a handle to a tensorflow resource. |
| ResourceHandleProto.Builder | Protocol buffer representing a handle to a tensorflow resource. |
| ResourceHandleProto.DtypeAndShape | Protocol buffer representing a pair of (data type, tensor shape). |
| ResourceHandleProto.DtypeAndShape.Builder | Protocol buffer representing a pair of (data type, tensor shape). |
| ResourceHandleProto.DtypeAndShapeOrBuilder | |
| ResourceHandleProtoOrBuilder | |
| ResourceScatterAdd | Adds sparse updates to the variable referenced by `resource`. |
| ResourceScatterDiv | Divides sparse updates into the variable referenced by `resource`. |
| ResourceScatterMax | Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `max` operation. |
| ResourceScatterMin | Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `min` operation. |
| ResourceScatterMul | Multiplies sparse updates into the variable referenced by `resource`. |
| ResourceScatterNdAdd | Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. |
| ResourceScatterNdAdd.Options | Optional attributes for ResourceScatterNdAdd |
| ResourceScatterNdMax | |
| ResourceScatterNdMax.Options | Optional attributes for ResourceScatterNdMax |
| ResourceScatterNdMin | |
| ResourceScatterNdMin.Options | Optional attributes for ResourceScatterNdMin |
| रिसोर्सस्कैटरएनडीसब | Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. |
| ResourceScatterNdSub.Options | Optional attributes for ResourceScatterNdSub |
| ResourceScatterNdUpdate | Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. |
| ResourceScatterNdUpdate.Options | Optional attributes for ResourceScatterNdUpdate |
| ResourceScatterSub | Subtracts sparse updates from the variable referenced by `resource`. |
| ResourceScatterUpdate | Assigns sparse updates to the variable referenced by `resource`. |
| ResourceSparseApplyAdadelta | var: एक वेरिएबल() से होना चाहिए। |
| ResourceSparseApplyAdadelta.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyAdadelta |
| ResourceSparseApplyAdagrad | एडाग्रेड योजना के अनुसार '*var' और '*accum' में प्रासंगिक प्रविष्टियाँ अद्यतन करें। |
| ResourceSparseApplyAdagrad.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyAdagrad |
| ResourceSparseApplyAdagradDa | समीपस्थ एडाग्रेड योजना के अनुसार '*var' और '*accum' में प्रविष्टियाँ अद्यतन करें। |
| ResourceSparseApplyAdagradDa.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyAdagradDa |
| ResourceSparseApplyAdagradV2 | एडाग्रेड योजना के अनुसार '*var' और '*accum' में प्रासंगिक प्रविष्टियाँ अद्यतन करें। |
| ResourceSparseApplyAdagradV2.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyAdagradV2 |
| ResourceSparseApplyCenteredRmsProp | केन्द्रित RMSProp एल्गोरिथम के अनुसार '*var' को अपडेट करें। |
| ResourceSparseApplyCenteredRmsProp.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyCenteredRmsProp |
| ResourceSparseApplyFtrl | Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme. |
| ResourceSparseApplyFtrl.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyFtrl |
| ResourceSparseApplyKerasMomentum | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme. |
| ResourceSparseApplyKerasMomentum.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyKerasMomentum |
| ResourceSparseApplyMomentum | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme. |
| 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 | निश्चित सीखने की दर के साथ एफओबीओएस एल्गोरिदम के रूप में विरल अद्यतन '*var'। |
| ResourceSparseApplyProximalGradientDescent.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyProximalGradientDescent |
| ResourceSparseApplyRmsProp | RMSProp एल्गोरिथम के अनुसार '*var' को अपडेट करें। |
| ResourceSparseApplyRmsProp.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyRmsProp |
| ResourceStridedSliceAssign | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
| ResourceStridedSliceAssign.Options | Optional attributes for ResourceStridedSliceAssign |
| पुनर्स्थापित करना | Restores tensors from a V2 checkpoint. |
| RestoreSlice <T extends TType > | Restores a tensor from checkpoint files. |
| RestoreSlice.Options | Optional attributes for RestoreSlice |
| RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Retrieve Adadelta embedding parameters. |
| RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug | Retrieve Adadelta embedding parameters with debug support. |
| RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug |
| RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters | Retrieve Adagrad embedding parameters. |
| RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug | Retrieve Adagrad embedding parameters with debug support. |
| RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug |
| RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters | Retrieve ADAM embedding parameters. |
| RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug | Retrieve ADAM embedding parameters with debug support. |
| RetrieveTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug |
| RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Retrieve centered RMSProp embedding parameters. |
| RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters | Retrieve FTRL embedding parameters. |
| RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug | Retrieve FTRL embedding parameters with debug support. |
| RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug |
| RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Retrieve MDL Adagrad Light embedding parameters. |
| RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters | Retrieve Momentum embedding parameters. |
| RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug | Retrieve Momentum embedding parameters with debug support. |
| RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug |
| RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Retrieve proximal Adagrad embedding parameters. |
| RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug | Retrieve proximal Adagrad embedding parameters with debug support. |
| RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug |
| RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
| RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug | |
| RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug |
| RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters | Retrieve RMSProp embedding parameters. |
| RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug | Retrieve RMSProp embedding parameters with debug support. |
| RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug |
| RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Retrieve SGD embedding parameters. |
| RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug | Retrieve SGD embedding parameters with debug support. |
| RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug |
| Reverse <T extends TType > | टेंसर के विशिष्ट आयामों को उलट देता है। |
| ReverseSequence <T extends TType > | Reverses variable length slices. |
| ReverseSequence.Options | Optional attributes for ReverseSequence |
| RewriterConfig | Graph rewriting is experimental and subject to change, not covered by any API stability guarantees. |
| RewriterConfig.Builder | Graph rewriting is experimental and subject to change, not covered by any API stability guarantees. |
| RewriterConfig.CpuLayout | Enum for layout conversion between NCHW and NHWC on CPU. |
| RewriterConfig.CustomGraphOptimizer | Message to describe custom graph optimizer and its parameters tensorflow.RewriterConfig.CustomGraphOptimizer |
| RewriterConfig.CustomGraphOptimizer.Builder | Message to describe custom graph optimizer and its parameters tensorflow.RewriterConfig.CustomGraphOptimizer |
| RewriterConfig.CustomGraphOptimizerOrBuilder | |
| RewriterConfig.MemOptType | Protobuf enum tensorflow.RewriterConfig.MemOptType |
| RewriterConfig.NumIterationsType | Enum controlling the number of times to run optimizers. |
| RewriterConfig.Toggle | Protobuf enum tensorflow.RewriterConfig.Toggle |
| RewriterConfigOrBuilder | |
| 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 > | x के निकटतम तत्व-वार पूर्णांक लौटाता है। |
| RMSProp | Optimizer that implements the RMSProp algorithm. |
| RngReadAndSkip | Advance the counter of a counter-based RNG. |
| RngSkip | Advance the counter of a counter-based RNG. |
| Roll <T extends TType > | Rolls the elements of a tensor along an axis. |
| Round <T extends TType > | Rounds the values of a tensor to the nearest integer, element-wise. |
| Rpc | RPC अनुरोधों के बैच निष्पादित करें. |
| Rpc.Options | Optional attributes for Rpc |
| आरपीसीओ विकल्प | Protobuf type tensorflow.RPCOptions |
| RPCOptions.बिल्डर | Protobuf type tensorflow.RPCOptions |
| RPCOptionsOrBuilder | |
| Rsqrt <T extends TType > | Computes reciprocal of square root of x element-wise. |
| RsqrtGrad <T extends TType > | Computes the gradient for the rsqrt of `x` wrt its input. |
| रनकॉन्फिगरेशन | Run-specific items such as arguments to the test / benchmark. |
| RunConfiguration.बिल्डर | 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.प्रायोगिक | Everything inside Experimental is subject to change and is not subject to API stability guarantees in https://www.tensorflow.org/guide/version_compat. |
| RunOptions.प्रायोगिक.बिल्डर | 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 |
एस
| SampleDistortedBoundingBox <T extends TNumber > | Generate a single randomly distorted bounding box for an image. |
| SampleDistortedBoundingBox.Options | Optional attributes for SampleDistortedBoundingBox |
| SamplingDataset | Creates a dataset that takes a Bernoulli sample of the contents of another dataset. |
| बचाना | V2 चेकपॉइंट प्रारूप में टेंसर सहेजता है। |
| 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 | |
| सहेजा गयाफ़ंक्शन | A function with multiple signatures, possibly with non-Tensor arguments. |
| सेव्डफंक्शन.बिल्डर | 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 | SaveModelBundle स्टोरेज से लोड किए गए मॉडल का प्रतिनिधित्व करता है। |
| SavedModelBundle.Exporter | Options for exporting a SavedModel. |
| सेव्डमॉडलबंडल.लोडर | सेव्डमॉडल लोड करने के विकल्प। |
| SavedModelOrBuilder | |
| SavedModelProtos | |
| SavedObject | Protobuf type tensorflow.SavedObject |
| SavedObject.Builder | Protobuf type tensorflow.SavedObject |
| SavedObject.KindCase | |
| सेव्डऑब्जेक्टग्राफ | Protobuf type tensorflow.SavedObjectGraph |
| सेव्डऑब्जेक्टग्राफ.बिल्डर | Protobuf type tensorflow.SavedObjectGraph |
| सेव्डऑब्जेक्टग्राफऑरबिल्डर | |
| SavedObjectGraphProtos | |
| SavedObjectOrBuilder | |
| सहेजा गया संसाधन | A SavedResource represents a TF object that holds state during its lifetime. |
| SaveResource.बिल्डर | 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 | |
| SavedVariable | Represents a Variable that is initialized by loading the contents from the checkpoint. |
| SavedVariable.Builder | Represents a Variable that is initialized by loading the contents from the checkpoint. |
| SavedVariableOrBuilder | |
| सेवरडेफ़ | Protocol buffer representing the configuration of a Saver. |
| सेवरडेफ़.बिल्डर | Protocol buffer representing the configuration of a Saver. |
| SaverDef.CheckpointFormatVersion | A version number that identifies a different on-disk checkpoint format. |
| सेवरडेफ़ऑरबिल्डर | |
| 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. |
| ScaleAndTranslate | |
| ScaleAndTranslate.Options | Optional attributes for ScaleAndTranslate |
| ScaleAndTranslateGrad <T extends TNumber > | |
| ScaleAndTranslateGrad.Options | Optional attributes for ScaleAndTranslateGrad |
| ScatterAdd <T extends TType > | एक वैरिएबल संदर्भ में विरल अद्यतन जोड़ता है। |
| ScatterAdd.Options | Optional attributes for ScatterAdd |
| ScatterDiv <T extends TType > | Divides a variable reference by sparse updates. |
| ScatterDiv.Options | Optional attributes for ScatterDiv |
| ScatterMax <T extends TNumber > | Reduces sparse updates into a variable reference using the `max` operation. |
| ScatterMax.Options | Optional attributes for ScatterMax |
| ScatterMin <T extends TNumber > | Reduces sparse updates into a variable reference using the `min` operation. |
| ScatterMin.Options | Optional attributes for ScatterMin |
| ScatterMul <T extends TType > | Multiplies sparse updates into a variable reference. |
| ScatterMul.Options | Optional attributes for ScatterMul |
| ScatterNd <U extends TType > | Scatter `updates` into a new tensor according to `indices`. |
| ScatterNdAdd <T extends TType > | Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. |
| ScatterNdAdd.Options | Optional attributes for ScatterNdAdd |
| ScatterNdMax <T extends TType > | Computes element-wise maximum. |
| ScatterNdMax.Options | Optional attributes for ScatterNdMax |
| ScatterNdMin <T extends TType > | Computes element-wise minimum. |
| ScatterNdMin.Options | Optional attributes for ScatterNdMin |
| ScatterNdNonAliasingAdd <T extends TType > | Applies sparse addition to `input` using individual values or slices from `updates` according to indices `indices`. |
| ScatterNdSub <T extends TType > | Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. |
| ScatterNdSub.Options | Optional attributes for ScatterNdSub |
| ScatterNdUpdate <T extends TType > | Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. |
| ScatterNdUpdate.Options | Optional attributes for ScatterNdUpdate |
| ScatterSub <T extends TType > | एक चर संदर्भ में विरल अद्यतन घटाता है। |
| स्कैटरसब.विकल्प | ScatterSub के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| ScatterUpdate <T extends TType > | एक वैरिएबल संदर्भ में विरल अद्यतन लागू करता है। |
| स्कैटरअपडेट.विकल्प | ScatterUpdate के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| दायरा | टेन्सरफ़्लो ऑपरेशंस बनाते समय संबंधित गुणों के समूहों को प्रबंधित करता है, जैसे कि एक सामान्य नाम उपसर्ग। |
| ScopedAllocatorOptions | 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 > | Computes the maximum along segments of a tensor. |
| SegmentMean <T extends TType > | टेंसर के खंडों के अनुदिश माध्य की गणना करता है। |
| SegmentMin <T extends TNumber > | Computes the minimum along segments of a tensor. |
| SegmentProd <T extends TType > | Computes the product along segments of a tensor. |
| SegmentSum <T extends TType > | टेंसर के खंडों के साथ योग की गणना करता है। |
| 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. |
| भेजना | Sends the named tensor from send_device to recv_device. |
| भेजना | Sends the named tensor to another XLA computation. |
| Send.Options | Optional attributes for Send |
| SendTPUEmbeddingGradients | Performs gradient updates of embedding tables. |
| SequenceExample | Protobuf type tensorflow.SequenceExample |
| SequenceExample.Builder | Protobuf type tensorflow.SequenceExample |
| SequenceExampleOrBuilder | |
| SerializeIterator | Converts the given `resource_handle` representing an iterator to a variant tensor. |
| SerializeIterator.Options | Optional attributes for SerializeIterator |
| SerializeManySparse <U extends TType > | Serialize an `N`-minibatch `SparseTensor` into an `[N, 3]` `Tensor` object. |
| SerializeSparse <U extends TType > | Serialize a `SparseTensor` into a `[3]` `Tensor` object. |
| सीरियलाइज़टेन्सर | एक Tensor को क्रमबद्ध TensorProto प्रोटो में बदल देता है। |
| सर्वर | An in-process TensorFlow server, for use in distributed training. |
| ServerDef | Defines the configuration of a single TensorFlow server. |
| ServerDef.Builder | Defines the configuration of a single TensorFlow server. |
| ServerDefOrBuilder | |
| ServerProtos | |
| ServiceConfig | |
| ServiceConfig.DispatcherConfig | Configuration for a tf.data service DispatchServer. |
| ServiceConfig.DispatcherConfig.Builder | Configuration for a tf.data service DispatchServer. |
| ServiceConfig.DispatcherConfigOrBuilder | |
| ServiceConfig.WorkerConfig | Configuration for a tf.data service WorkerServer. |
| ServiceConfig.WorkerConfig.Builder | Configuration for a tf.data service WorkerServer. |
| ServiceConfig.WorkerConfigOrBuilder | |
| सत्र | Graph निष्पादन के लिए ड्राइवर। |
| सत्र.चलाएँ | सत्र निष्पादित करते समय प्राप्त आउटपुट टेंसर और मेटाडेटा। |
| सत्र.धावक | Operation चलाएं और Tensors मूल्यांकन करें। |
| 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 | |
| सत्रमेटाडेटा | Metadata about the session. |
| सेशनमेटाडेटा.बिल्डर | Metadata about the session. |
| SessionMetadataOrBuilder | |
| SetDiff1d <T extends TType , U extends TNumber > | Computes the difference between two lists of numbers or strings. |
| SetSize | Number of unique elements along last dimension of input `set`. |
| 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 | |
| आकार | The shape of a Tensor or NdArray . |
| Shape <U extends TNumber > | Returns the shape of a tensor. |
| Shape_inference_func_TF_ShapeInferenceContext_TF_Status | |
| के आकार का | Any data container with a given Shape . |
| ShapeN <U extends TNumber > | Returns shape of tensors. |
| आकार | 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 |
| ShardDataset | Creates a `Dataset` that includes only 1/`num_shards` of this dataset. |
| 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 | A DataBuffer of shorts. |
| ShortDataLayout <S extends DataBuffer <?>> | एक DataLayout जो बफ़र में संग्रहीत डेटा को शॉर्ट्स में परिवर्तित करता है। |
| ShortDenseNdArray | |
| ShortNdArray | An NdArray of shorts. |
| ShuffleAndRepeatDataset | |
| ShuffleAndRepeatDataset.Options | Optional attributes for ShuffleAndRepeatDataset |
| ShuffleDataset | |
| ShuffleDataset.Options | Optional attributes for ShuffleDataset |
| ShutdownDistributedTPU | Shuts down a running distributed TPU system. |
| Sigmoid <T extends TFloating > | 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 > | किसी संख्या के चिह्न का तत्व-वार संकेत लौटाता है। |
| हस्ताक्षर | 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 | |
| सिग्नेचरडिफ | 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 extends NdArray <T>> | A sequence of one single element |
| Sinh <T extends TType > | तत्व-वार x की हाइपरबोलिक साइन की गणना करता है। |
| Size <U extends TNumber > | Returns the size of a tensor. |
| SkipDataset | |
| SkipDataset | Creates a dataset that skips `count` elements from the `input_dataset`. |
| Skipgram | Parses a text file and creates a batch of examples. |
| Skipgram.Options | Optional attributes for Skipgram |
| SleepDataset | |
| SleepDataset | |
| Slice <T extends TType > | Return a slice from 'input'. |
| SlicingElementSequence <T, U extends NdArray <T>> | A sequence creating a new NdArray instance (slice) for each element of an iteration |
| SlidingWindowDataset | Creates a dataset that passes a sliding window over `input_dataset`. |
| SlidingWindowDataset | Creates a dataset that passes a sliding window over `input_dataset`. |
| Snapshot <T extends TType > | Returns a copy of the input tensor. |
| SnapShot | 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 > | Generates points from the Sobol sequence. |
| 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 > | Softplus activation function, softplus(x) = log(exp(x) + 1) . |
| Softplus <T extends TNumber > | Computes softplus: `log(exp(features) + 1)`. |
| SoftplusGrad <T extends TNumber > | Computes softplus gradients for a softplus operation. |
| Softsign <T extends TFloating > | Softsign activation function, softsign(x) = x / (abs(x) + 1) . |
| Softsign <T extends TNumber > | Computes softsign: `features / (abs(features) + 1)`. |
| SoftsignGrad <T extends TNumber > | Computes softsign gradients for a softsign operation. |
| Solve <T extends TType > | Solves systems of linear equations. |
| Solve.Options | Optional attributes for Solve |
| Sort <T extends TType > | Wraps the XLA Sort operator, documented at https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort . |
| स्रोत दस्तावेज | 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 for 4-D tensors of type T. |
| SpaceToBatchNd <T extends TType > | टी प्रकार के एनडी टेंसर के लिए स्पेसटूबैच। |
| SpaceToDepth <T extends TType > | T प्रकार के टेंसरों के लिए SpaceToDepth। |
| SpaceToDepth.विकल्प | 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: एक वेरिएबल() से होना चाहिए। |
| SparseApplyAdadelta.Options | Optional attributes for SparseApplyAdadelta |
| SparseApplyAdagrad <T extends TType > | एडाग्रेड योजना के अनुसार '*var' और '*accum' में प्रासंगिक प्रविष्टियाँ अद्यतन करें। |
| SparseApplyAdagrad.Options | Optional attributes for SparseApplyAdagrad |
| SparseApplyAdagradDa <T extends TType > | समीपस्थ एडाग्रेड योजना के अनुसार '*var' और '*accum' में प्रविष्टियाँ अद्यतन करें। |
| SparseApplyAdagradDa.Options | Optional attributes for SparseApplyAdagradDa |
| SparseApplyCenteredRmsProp <T extends TType > | केन्द्रित RMSProp एल्गोरिथम के अनुसार '*var' को अपडेट करें। |
| SparseApplyCenteredRmsProp.Options | Optional attributes for SparseApplyCenteredRmsProp |
| SparseApplyFtrl <T extends TType > | Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme. |
| SparseApplyFtrl.Options | Optional attributes for SparseApplyFtrl |
| SparseApplyMomentum <T extends TType > | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme. |
| 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 > | निश्चित सीखने की दर के साथ एफओबीओएस एल्गोरिदम के रूप में विरल अद्यतन '*var'। |
| SparseApplyProximalGradientDescent.Options | Optional attributes for SparseApplyProximalGradientDescent |
| SparseApplyRmsProp <T extends TType > | RMSProp एल्गोरिथम के अनुसार '*var' को अपडेट करें। |
| SparseApplyRmsProp.Options | Optional attributes for SparseApplyRmsProp |
| SparseBincount <U extends TNumber > | पूर्णांक सरणी में प्रत्येक मान की घटनाओं की संख्या की गणना करता है। |
| 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. |
| विरल सशर्त संचायक | विरल ग्रेडिएंट्स को एकत्र करने के लिए एक सशर्त संचायक। |
| SparseConditionalAccumulator.Options | Optional attributes for SparseConditionalAccumulator |
| SparseCountSparseOutput <U extends TNumber > | Performs sparse-output bin counting for a sparse tensor input. |
| SparseCountSparseOutput.Options | Optional attributes for SparseCountSparseOutput |
| SparseCross | Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. |
| SparseCrossHashed | Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors. |
| 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 |
| SparseMatrixAdd | Sparse addition of two CSR matrices, C = alpha * A + beta * B. |
| SparseMatrixMatMul <T extends TType > | मैट्रिक्स-एक विरल मैट्रिक्स को घने मैट्रिक्स से गुणा करता है। |
| SparseMatrixMatMul.विकल्प | SparseMatrixMatMul के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| SparseMatrixMul | Element-wise multiplication of a sparse matrix with a dense tensor. |
| SparseMatrixNNZ | Returns the number of nonzeroes of `sparse_matrix`. |
| SparseMatrixOrderingAMD | Computes the Approximate Minimum Degree (AMD) ordering of `input`. |
| SparseMatrixSoftmax | Calculates the softmax of a CSRSparseMatrix. |
| SparseMatrixSoftmaxGrad | Calculates the gradient of the SparseMatrixSoftmax op. |
| SparseMatrixSparseCholesky | 'इनपुट' के विरल चॉलेस्की अपघटन की गणना करता है। |
| SparseMatrixSparseMatMul | Sparse-matrix-multiplies two CSR matrices `a` and `b`. |
| SparseMatrixSparseMatMul.Options | Optional attributes for SparseMatrixSparseMatMul |
| SparseMatrixTranspose | Transposes the inner (matrix) dimensions of a CSRSparseMatrix. |
| SparseMatrixTranspose.Options | Optional attributes for SparseMatrixTranspose |
| SparseMatrixZeros | Creates an all-zeros CSRSparseMatrix with shape `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 > | SparseTensor को विहित, पंक्ति-प्रमुख क्रम में पुन: व्यवस्थित करता है। |
| SparseReshape | एक नए घने आकार में मूल्यों का प्रतिनिधित्व करने के लिए SparseTensor को नया आकार देता है। |
| SparseSegmentMean <T extends TNumber > | Computes the mean along sparse segments of a tensor. |
| SparseSegmentMeanGrad <T extends TNumber > | Computes gradients for SparseSegmentMean. |
| SparseSegmentMeanWithNumSegments <T extends TNumber > | Computes the mean along sparse segments of a tensor. |
| SparseSegmentSqrtN <T extends TNumber > | एन के वर्ग से विभाजित टेंसर के विरल खंडों के योग की गणना करता है। |
| SparseSegmentSqrtNGrad <T extends TNumber > | Computes gradients for SparseSegmentSqrtN. |
| SparseSegmentSqrtNWithNumSegments <T extends TNumber > | एन के वर्ग से विभाजित टेंसर के विरल खंडों के योग की गणना करता है। |
| SparseSegmentSum <T extends TNumber > | Computes the sum along sparse segments of a tensor. |
| SparseSegmentSumWithNumSegments <T extends TNumber > | Computes the sum along sparse segments of a tensor. |
| 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 > | Returns the element-wise max of two 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 | Converts a SparseTensor to a (possibly batched) CSRSparseMatrix. |
| SparseToDense <U extends TType > | Converts a sparse representation into a dense tensor. |
| SparseToDense.Options | Optional attributes for SparseToDense |
| SparseToSparseSetOperation <T extends TType > | Applies set operation along last dimension of 2 `SparseTensor` inputs. |
| SparseToSparseSetOperation.Options | Optional attributes for SparseToSparseSetOperation |
| SpecializedType | For identifying the underlying type of a variant. |
| Spence <T extends TNumber > | |
| Split <T extends TType > | Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension. |
| SplitV <T extends TType > | Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension. |
| SqlDataset | Creates a dataset that executes a SQL query and emits rows of the result set. |
| SqlDataset | Creates a dataset that executes a SQL query and emits rows of the result set. |
| 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 > | तत्व-वार x के वर्ग की गणना करता है। |
| SquaredDifference <T extends TType > | Returns conj(x - y)(x - y) element-wise. |
| SquaredHinge | लेबल और पूर्वानुमानों के बीच वर्गाकार हिंज हानि की गणना करता है। |
| SquaredHinge <T extends TNumber > | A metric that computes the squared hinge loss metric between labels and predictions. |
| Squeeze <T extends TType > | टेंसर के आकार से आकार 1 के आयाम हटाता है। |
| निचोड़ें.विकल्प | Optional attributes for Squeeze |
| Stack <T extends TType > | Packs a list of `N` rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor. |
| Stack.Options | Optional attributes for Stack |
| StackFrameWithId | A stack frame with ID. |
| StackFrameWithId.Builder | A stack frame with ID. |
| StackFrameWithIdOrBuilder | |
| अवस्था | Stage values similar to a lightweight Enqueue. |
| Stage.Options | Optional attributes for Stage |
| स्तर पार हो गया | ओप अंतर्निहित कंटेनर में सभी तत्वों को हटा देता है। |
| StageClear.Options | Optional attributes for StageClear |
| StagePeek | Op peeks at the values at the specified index. |
| StagePeek.Options | Optional attributes for StagePeek |
| StageSize | Op returns the number of elements in the underlying container. |
| StageSize.Options | Optional attributes for StageSize |
| StatefulRandomBinomial <V extends TNumber > | |
| StatefulStandardNormal <U extends TType > | Outputs random values from a normal distribution. |
| StatefulTruncatedNormal <U extends TType > | Outputs random values from a truncated normal distribution. |
| StatefulUniform <U extends TType > | Outputs random values from a uniform distribution. |
| StatefulUniformFullInt <U extends TType > | एक समान वितरण से यादृच्छिक पूर्णांक आउटपुट करता है। |
| StatefulUniformInt <U extends TType > | एक समान वितरण से यादृच्छिक पूर्णांक आउटपुट करता है। |
| StatelessMultinomial <V extends TNumber > | Draws samples from a multinomial distribution. |
| StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends TNumber > | |
| StatelessRandomBinomial <W extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a binomial distribution. |
| StatelessRandomGamma <V extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution. |
| StatelessRandomGetKeyCounterAlg | Picks the best algorithm based on device, and scrambles seed into key and counter. |
| StatelessRandomNormal <V extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom values from a normal distribution. |
| StatelessRandomNormalV2 <U extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom values from a normal distribution. |
| StatelessRandomPoisson <W extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a Poisson distribution. |
| StatelessRandomUniform <V extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution. |
| StatelessRandomUniformFullInt <V extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
| StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
| StatelessRandomUniformInt <V extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
| StatelessRandomUniformIntV2 <U extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
| StatelessRandomUniformV2 <U extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution. |
| StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extends TNumber > | Generate a randomly distorted bounding box for an image deterministically. |
| StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options | Optional attributes for StatelessSampleDistortedBoundingBox |
| StatelessTruncatedNormal <V extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution. |
| StatelessTruncatedNormalV2 <U extends TNumber > | Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution. |
| StaticRegexFullMatch | Check if the input matches the regex pattern. |
| StaticRegexReplace | Replaces the match of pattern in input with rewrite. |
| StaticRegexReplace.Options | Optional attributes for StaticRegexReplace |
| StatsAggregatorHandle | Creates a statistics manager resource. |
| StatsAggregatorHandle | |
| StatsAggregatorHandle.Options | Optional attributes for StatsAggregatorHandle |
| StatsAggregatorHandle.Options | Optional attributes for StatsAggregatorHandle |
| StatsAggregatorSetSummaryWriter | Set a summary_writer_interface to record statistics using given stats_aggregator. |
| StatsAggregatorSummary | Produces a summary of any statistics recorded by the given statistics manager. |
| StatsAggregatorSummary | Produces a summary of any statistics recorded by the given statistics manager. |
| 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 > | ग्रेडिएंट गणना रोक देता है. |
| StridedSlice <T extends TType > | Return a strided slice from `input`. |
| StridedSlice.Options | Optional attributes for StridedSlice |
| StridedSliceAssign <T extends TType > | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
| StridedSliceAssign.Options | Optional attributes for StridedSliceAssign |
| StridedSliceGrad <U extends TType > | Returns the gradient of `StridedSlice`. |
| StridedSliceGrad.Options | Optional attributes for StridedSliceGrad |
| StridedSliceHelper | Helper endpoint methods for Python like indexing. |
| स्ट्रिंगफॉर्मेट | 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. |
| स्ट्रिंग लंबाई | String lengths of `input`. |
| StringLength.Options | Optional attributes for StringLength |
| StringNGrams <T extends TNumber > | Creates ngrams from ragged string data. |
| StringSplit | Split elements of `source` based on `sep` into a `SparseTensor`. |
| StringSplit.Options | Optional attributes for StringSplit |
| पट्टी | 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 > | Returns x - y element-wise. |
| Substr | Return substrings from `Tensor` of strings. |
| Substr.Options | Optional attributes for Substr |
| Sum <T extends TType > | Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. |
| Sum.Options | Optional attributes for Sum |
| सारांश | A Summary is a set of named values to be displayed by the visualizer. |
| सारांश.ऑडियो | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.Summary.Audio |
| सारांश.ऑडियो.बिल्डर | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.Summary.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 | |
| SummaryDescription | Metadata associated with a series of Summary data tensorflow.SummaryDescription |
| SummaryDescription.Builder | Metadata associated with a series of Summary data tensorflow.SummaryDescription |
| SummaryDescriptionOrBuilder | |
| SummaryMetadata | A SummaryMetadata encapsulates information on which plugins are able to make use of a certain summary value. |
| SummaryMetadata.Builder | A SummaryMetadata encapsulates information on which plugins are able to make use of a certain summary value. |
| सारांशमेटाडेटा.प्लगइनडेटा | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.SummaryMetadata.PluginData |
| सारांशमेटाडेटा.प्लगइनडेटा.बिल्डर | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.SummaryMetadata.PluginData |
| SummaryMetadata.PluginDataOrBuilder | |
| SummaryMetadataOrBuilder | |
| SummaryOrBuilder | |
| SummaryProtos | |
| SummaryWriter | |
| SummaryWriter.Options | Optional attributes for SummaryWriter |
| Svd <T extends TType > | Computes the singular value decompositions of one or more matrices. |
| Svd <T extends TType > | Computes the eigen decomposition of a batch of self-adjoint matrices (Note: Only real inputs are supported). |
| Svd.Options | Optional attributes for Svd |
| Swish <T extends TFloating > | Swish activation function. |
| SwitchCond <T extends TType > | Forwards `data` to the output port determined by `pred`. |
टी
| टैग रनमेटाडेटा | For logging the metadata output for a single session.run() call. |
| TaggedRunMetadata.बिल्डर | 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 > | तत्व-वार x के tan की गणना करता है। |
| 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 | |
| टीबीफ्लोट16 | मस्तिष्क 16-बिट फ्लोट टेंसर प्रकार। |
| TBfloat16Mapper | Maps memory of DT_BFLOAT16 tensors to a n-dimensional data space. |
| टीबूल | Boolean tensor type. |
| TBoolMapper | Maps memory of DT_BOOL tensors to a n-dimensional data space. |
| TemporaryVariable <T extends TType > | Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step. |
| TemporaryVariable.Options | Optional attributes for TemporaryVariable |
| टेन्सर | A statically typed multi-dimensional array. |
| टेन्सर | |
| TensorArray | An array of Tensors of given size. |
| TensorArray.Options | Optional attributes for TensorArray |
| TensorArrayClose | Delete the TensorArray from its resource container. |
| TensorArrayConcat <T extends TType > | TensorArray से तत्वों को मान `मान` में जोड़ें। |
| TensorArrayConcat.विकल्प | TensorArrayConcat के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| TensorArrayGather <T extends TType > | Gather specific elements from the TensorArray into output `value`. |
| TensorArrayGather.Options | Optional attributes for TensorArrayGather |
| TensorArrayGrad | Creates a TensorArray for storing the gradients of values in the given handle. |
| TensorArrayGradWithShape | Creates a TensorArray for storing multiple gradients of values in the given handle. |
| TensorArrayPack <T extends TType > | |
| TensorArrayPack.Options | Optional attributes for TensorArrayPack |
| TensorArrayRead <T extends TType > | Read an element from the TensorArray into output `value`. |
| TensorArrayScatter | Scatter the data from the input value into specific TensorArray elements. |
| TensorArraySize | Get the current size of the TensorArray. |
| TensorArraySplit | Split the data from the input value into TensorArray elements. |
| TensorArrayUnpack | |
| TensorArrayWrite | Push an element onto the tensor_array. |
| TensorBuffers | Maps native tensor memory into DataBuffers , allowing I/O operations from the JVM. |
| TensorBundleProtos | |
| TensorConnection | 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. |
| टेंसर विवरण | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.TensorDescription |
| TensorDescription.बिल्डर | प्रोटोबफ़ प्रकार 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. |
| टेंसरफ्लो | |
| टेंसरफ्लो | |
| TensorFlowException | Unchecked exception thrown by TensorFlow core classes |
| TensorForestCreateTreeVariable | Creates a tree resource and returns a handle to it. |
| TensorForestTreeDeserialize | Deserializes a proto into the tree handle |
| TensorForestTreeIsInitializedOp | Checks whether a tree has been initialized. |
| TensorForestTreePredict | Output the logits for the given input data |
| TensorForestTreeResourceHandleOp | Creates a handle to a TensorForestTreeResource |
| TensorForestTreeResourceHandleOp.Options | Optional attributes for TensorForestTreeResourceHandleOp |
| TensorForestTreeSerialize | Serializes the tree handle to a proto |
| TensorForestTreeSize | Get the number of nodes in a tree |
| TensorInfo | Information about a Tensor necessary for feeding or retrieval. |
| TensorInfo.Builder | Information about a Tensor necessary for feeding or retrieval. |
| TensorInfo.CompositeTensor | Generic encoding for composite tensors. |
| TensorInfo.CompositeTensor.Builder | Generic encoding for composite tensors. |
| TensorInfo.CompositeTensorOrBuilder | |
| TensorInfo.CooSparse | For sparse tensors, The COO encoding stores a triple of values, indices, and shape. |
| TensorInfo.CooSparse.Builder | For sparse tensors, The COO encoding stores a triple of values, indices, and shape. |
| TensorInfo.CooSparseOrBuilder | |
| TensorInfo.EncodingCase | |
| TensorInfoOrBuilder | |
| TensorListConcat <U extends TType > | Concats all tensors in the list along the 0th dimension. |
| TensorListConcatLists | |
| TensorListElementShape <T extends TNumber > | The shape of the elements of the given list, as a tensor. |
| TensorListFromTensor | Creates a TensorList which, when stacked, has the value of `tensor`. |
| TensorListGather <T extends TType > | Creates a Tensor by indexing into the TensorList. |
| TensorListGetItem <T extends TType > | |
| TensorListLength | Returns the number of tensors in the input tensor list. |
| TensorListPopBack <T extends TType > | Returns the last element of the input list as well as a list with all but that element. |
| TensorListPushBack | Returns a list which has the passed-in `Tensor` as last element and the other elements of the given list in `input_handle`. |
| TensorListPushBackBatch | |
| TensorListReserve | List of the given size with empty elements. |
| TensorListResize | Resizes the list. |
| TensorListScatter | Creates a TensorList by indexing into a Tensor. |
| TensorListScatterIntoExistingList | Scatters tensor at indices in an input list. |
| TensorListSetItem | |
| TensorListSplit | Splits a tensor into a list. |
| TensorListStack <T extends TType > | Stacks all tensors in the list. |
| TensorListStack.Options | Optional attributes for TensorListStack |
| TensorMapErase | Returns a tensor map with item from given key erased. |
| TensorMapHasKey | Returns whether the given key exists in the map. |
| TensorMapInsert | Returns a map that is the 'input_handle' with the given key-value pair inserted. |
| TensorMapLookup <U extends TType > | Returns the value from a given key in a tensor map. |
| TensorMapper <T extends TType > | Maps the native memory of a RawTensor to a n-dimensional typed data space accessible from the JVM. |
| TensorMapSize | Returns the number of tensors in the input tensor map. |
| TensorMapStackKeys <T extends TType > | Returns a Tensor stack of all keys in a tensor map. |
| 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 > | `सूचकांक` के अनुसार मौजूदा टेंसर में विरल `अपडेट` जोड़ता है। |
| TensorScatterNdMax <T extends TType > | |
| TensorScatterNdMin <T extends TType > | |
| TensorScatterNdSub <T extends TType > | `सूचकांक` के अनुसार मौजूदा टेंसर से विरल `अपडेट` घटाता है। |
| TensorScatterNdUpdate <T extends TType > | Scatter `updates` into an existing tensor according to `indices`. |
| टेंसरशेपप्रोटो | Dimensions of a tensor. |
| TensorShapeProto.बिल्डर | 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. |
| टेंसरस्लाइसप्रोटो | Can only be interpreted if you know the corresponding TensorShape. |
| TensorSliceProto.बिल्डर | 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 > | Assign `value` to the sliced l-value reference of `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 | |
| परीक्षा के परिणाम | 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 | आईईईई-754 अर्ध-परिशुद्धता 16-बिट फ्लोट टेंसर प्रकार। |
| 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 | आईईईई-754 डबल-प्रिसिजन 64-बिट फ्लोट टेंसर प्रकार। |
| TFloat64Mapper | Maps memory of DT_DOUBLE tensors to a n-dimensional data space. |
| टीफ्लोटिंग | Common interface for all floating point tensors. |
| TFOutOfRangeException | |
| TFPermissionDeniedException | |
| TfRecordDataset | Creates a dataset that emits the records from one or more TFRecord files. |
| TFRecordDataset | |
| TfRecordReader | A Reader that outputs the records from a TensorFlow Records file. |
| TfRecordReader.Options | Optional attributes for TfRecordReader |
| TFResourceExhaustedException | |
| TFUnauthenticatedException | |
| TFUnimplementedException | |
| ThreadPoolDataset | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
| ThreadPoolDataset | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
| ThreadPoolHandle | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
| ThreadPoolHandle | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
| ThreadPoolHandle.Options | Optional attributes for ThreadPoolHandle |
| ThreadPoolHandle.Options | Optional attributes for ThreadPoolHandle |
| थ्रेडपूलऑप्शनप्रोटो | Protobuf type tensorflow.ThreadPoolOptionProto |
| थ्रेडपूलऑप्शनप्रोटो.बिल्डर | Protobuf type tensorflow.ThreadPoolOptionProto |
| थ्रेडपूलऑप्शनप्रोटोऑरबिल्डर | |
| Tile <T extends TType > | Constructs a tensor by tiling a given tensor. |
| TileGrad <T extends TType > | Returns the gradient of `Tile`. |
| समय-चिह्न | Provides the time since epoch in seconds. |
| TInt32 | 32-बिट हस्ताक्षरित पूर्णांक टेंसर प्रकार। |
| TInt32Mapper | Maps memory of DT_INT32 tensors to a n-dimensional data space. |
| TInt64 | 64-बिट हस्ताक्षरित पूर्णांक टेंसर प्रकार। |
| TInt64Mapper | Maps memory of DT_INT64 tensors to a n-dimensional data space. |
| टीइंटेग्रल | सभी अभिन्न संख्यात्मक टेंसरों के लिए सामान्य इंटरफ़ेस। |
| टीनंबर | सभी संख्यात्मक टेंसरों के लिए सामान्य इंटरफ़ेस। |
| ToBool | Converts a tensor to a scalar predicate. |
| ToHashBucket | इनपुट टेंसर में प्रत्येक स्ट्रिंग को कई बकेट द्वारा उसके हैश मॉड में परिवर्तित करता है। |
| ToHashBucketFast | इनपुट टेंसर में प्रत्येक स्ट्रिंग को कई बकेट द्वारा उसके हैश मॉड में परिवर्तित करता है। |
| ToHashBucketStrong | इनपुट टेंसर में प्रत्येक स्ट्रिंग को कई बकेट द्वारा उसके हैश मॉड में परिवर्तित करता है। |
| ToNumber <T extends TNumber > | Converts each string in the input Tensor to the specified numeric type. |
| TopK <T extends TNumber > | Finds values and indices of the `k` largest elements for the last dimension. |
| TopK.Options | Optional attributes for TopK |
| TopKUnique | Returns the TopK unique values in the array in sorted order. |
| TopKWithUnique | Returns the TopK values in the array in sorted order. |
| TPUCompilationResult | Returns the result of a TPU compilation. |
| TPUEmbeddingActivations | An op enabling differentiation of TPU Embeddings. |
| TPUReplicatedInput <T extends TType > | एन इनपुट को एन-वे प्रतिकृति टीपीयू गणना से जोड़ता है। |
| TPUReplicatedInput.Options | Optional attributes for TPUReplicatedInput |
| TPUReplicatedOutput <T extends TType > | एन-वे प्रतिकृति टीपीयू गणना से एन आउटपुट को जोड़ता है। |
| TPUReplicateMetadata | Metadata indicating how the TPU computation should be replicated. |
| TPUReplicateMetadata.Options | Optional attributes for TPUReplicateMetadata |
| TrackableObjectGraph | Protobuf type tensorflow.TrackableObjectGraph |
| TrackableObjectGraph.Builder | Protobuf type tensorflow.TrackableObjectGraph |
| ट्रैक करने योग्यऑब्जेक्टग्राफ.ट्रैक करने योग्यऑब्जेक्ट | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject |
| ट्रैक करने योग्यऑब्जेक्टग्राफ.ट्रैक करने योग्यऑब्जेक्ट.बिल्डर | प्रोटोबफ़ प्रकार tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject |
| ट्रैक करने योग्यऑब्जेक्टग्राफ.ट्रैक करने योग्यऑब्जेक्ट.ऑब्जेक्टरेफरेंस | प्रोटोबफ प्रकार tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject.ObjectReference |
| TrackableObjectGraph.TrackableObject.ObjectReference.Builder | प्रोटोबफ प्रकार tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject.ObjectReference |
| ट्रैक करने योग्यऑब्जेक्टग्राफ.ट्रैक करने योग्यऑब्जेक्ट.ऑब्जेक्टरेफरेंसऑरबिल्डर | |
| ट्रैक करने योग्यऑब्जेक्टग्राफ.ट्रैक करने योग्यऑब्जेक्ट.सीरियलाइज्डटेन्सर | प्रोटोबफ प्रकार tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject.SerializedTensor |
| ट्रैकेबलऑब्जेक्टग्राफ.ट्रैकेबलऑब्जेक्ट.सीरियलाइज्डटेन्सर.बिल्डर | प्रोटोबफ प्रकार tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject.SerializedTensor |
| ट्रैकेबलऑब्जेक्टग्राफ.ट्रैकेबलऑब्जेक्ट.सीरियलाइज्डटेन्सरऑरबिल्डर | |
| ट्रैकेबलऑब्जेक्टग्राफ.ट्रैकेबलऑब्जेक्ट.स्लॉटवेरिएबलरेफरेंस | प्रोटोबफ प्रकार tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject.SlotVariableReference |
| TrackableObjectGraph.TrackableObject.SlotVariableReference.Builder | प्रोटोबफ प्रकार tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject.SlotVariableReference |
| ट्रैकेबलऑब्जेक्टग्राफ.ट्रैकेबलऑब्जेक्ट.स्लॉटवेरिएबलरेफरेंसऑरबिल्डर | |
| 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 > | Calculate product with tridiagonal matrix. |
| TridiagonalSolve <T extends TType > | Solves tridiagonal systems of equations. |
| TridiagonalSolve.Options | Optional attributes for TridiagonalSolve |
| TruncateDiv <T extends TType > | पूर्णांक प्रकारों के लिए तत्व-वार x/y लौटाता है। |
| TruncatedNormal <T extends TFloating > | Initializer that generates a truncated normal distribution. |
| TruncatedNormal <U extends TNumber > | Outputs random values from a truncated normal distribution. |
| TruncatedNormal.Options | Optional attributes for TruncatedNormal |
| TruncateMod <T extends TNumber > | Returns element-wise remainder of division. |
| TryRpc | RPC अनुरोधों के बैच निष्पादित करें. |
| TryRpc.विकल्प | TryRpc के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| 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-बिट अहस्ताक्षरित पूर्णांक टेंसर प्रकार। |
| TUint8Mapper | Maps memory of DT_UINT8 tensors to a n-dimensional data space. |
| TupleValue | Represents a Python tuple. |
| TupleValue.Builder | Represents a Python tuple. |
| TupleValueOrBuilder | |
| TypeSpecProto | Represents a tf.TypeSpec tensorflow.TypeSpecProto |
| TypeSpecProto.Builder | Represents a tf.TypeSpec tensorflow.TypeSpecProto |
| TypeSpecProto.TypeSpecClass | Protobuf enum tensorflow.TypeSpecProto.TypeSpecClass |
| TypeSpecProtoOrBuilder | |
| TypesProtos |
यू
| Unbatch <T extends TType > | Reverses the operation of Batch for a single output Tensor. |
| Unbatch.Options | Optional attributes for Unbatch |
| UnbatchDataset | A dataset that splits the elements of its input into multiple elements. |
| UnbatchDataset | A dataset that splits the elements of its input into multiple elements. |
| UnbatchGrad <T extends TType > | Gradient of Unbatch. |
| UnbatchGrad.Options | Optional attributes for UnbatchGrad |
| UncompressElement | Uncompresses a compressed dataset element. |
| UnicodeDecode <T extends TNumber > | Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points. |
| UnicodeDecode.Options | Optional attributes for UnicodeDecode |
| UnicodeDecodeWithOffsets <T extends TNumber > | Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points. |
| UnicodeDecodeWithOffsets.Options | Optional attributes for UnicodeDecodeWithOffsets |
| UnicodeEncode | यूनिकोड स्ट्रिंग्स में इनट्स के टेंसर को एनकोड करें। |
| UnicodeEncode.Options | UnicodeEncode के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
| 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 > | Finds unique elements along an axis of a tensor. |
| UniqueDataset | Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`. |
| UniqueDataset | Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`. |
| UniqueWithCounts <T extends TType , V extends TNumber > | Finds unique elements along an axis of a tensor. |
| UnitNorm | Constrains the weights to have unit norm. |
| UnravelIndex <T extends TNumber > | Converts an array of flat indices into a tuple of coordinate arrays. |
| UnsortedSegmentJoin | Joins the elements of `inputs` based on `segment_ids`. |
| UnsortedSegmentJoin.Options | Optional attributes for UnsortedSegmentJoin |
| UnsortedSegmentMax <T extends TNumber > | Computes the maximum along segments of a tensor. |
| UnsortedSegmentMin <T extends TNumber > | Computes the minimum along segments of a tensor. |
| UnsortedSegmentProd <T extends TType > | Computes the product along segments of a tensor. |
| UnsortedSegmentSum <T extends TType > | टेंसर के खंडों के साथ योग की गणना करता है। |
| Unstack <T extends TType > | Unpacks a given dimension of a rank-`R` tensor into `num` rank-`(R-1)` tensors. |
| Unstack.Options | Optional attributes for Unstack |
| Unstage | Op is similar to a lightweight Dequeue. |
| Unstage.Options | Optional attributes for Unstage |
| UnwrapDatasetVariant | |
| अपर | Converts all lowercase characters into their respective uppercase replacements. |
| Upper.Options | Optional attributes for Upper |
| UpperBound <U extends TNumber > | Applies upper_bound(sorted_search_values, values) along each row. |
वी
| सत्यापनकर्ता | |
| सत्यापनकर्ता | |
| ValuesDef | Protocol buffer representing the values in ControlFlowContext. |
| ValuesDef.Builder | Protocol buffer representing the values in ControlFlowContext. |
| वैल्यूज़डिफ़ऑरबिल्डर | |
| VarHandleOp | Creates a handle to a Variable resource. |
| VarHandleOp.Options | Optional attributes for VarHandleOp |
| Variable <T extends TType > | राज्य को एक टेंसर के रूप में धारण करता है जो चरणों के पार बना रहता है। |
| Variable.Options | Optional attributes for Variable |
| VariableAggregation | 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 > | Returns the shape of the variable pointed to by `resource`. |
| VariableSynchronization | Indicates when a distributed variable will be synced. |
| VarianceScaling <T extends TFloating > | इनिशियलाइज़र अपने पैमाने को वेट टेंसर के आकार के अनुसार ढालने में सक्षम है। |
| वेरिएंसस्केलिंग.वितरण | मान प्रारंभ करते समय उपयोग किया जाने वाला यादृच्छिक वितरण। |
| वेरिएंसस्केलिंग.मोड | पंखे के मान की गणना के लिए उपयोग किया जाने वाला मोड। |
| 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 | Checks whether a resource handle-based variable has been initialized. |
| 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 |
डब्ल्यू
| WatchdogConfig | Protobuf type tensorflow.WatchdogConfig |
| WatchdogConfig.Builder | Protobuf type tensorflow.WatchdogConfig |
| WatchdogConfigOrBuilder | |
| WeakPointerScope | A minimalist pointer scope only keeping weak references to its elements. |
| कहाँ | किसी टेंसर में शून्येतर/सच्चे मानों का स्थान लौटाता है। |
| WhileContextDef | Protocol buffer representing a WhileContext object. |
| WhileContextDef.Builder | Protocol buffer representing a WhileContext object. |
| जबकिContextDefOrBuilder | |
| 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. |
| WorkerHeartbeat | Worker heartbeat 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 |
| WriteRawProtoSummary | Writes a serialized proto summary. |
| WriteScalarSummary | Writes a scalar summary. |
| WriteSummary | Writes a tensor summary. |
एक्स
| 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 > | An op to receive a tensor from the host. |
| XlaSendToHost | An op to send a tensor to the host. |
| XlaSetBound | Set a bound for the given input value as a hint to Xla compiler, returns the same value. |
| XlaSpmdFullToShardShape <T extends TType > | An op used by XLA SPMD partitioner to switch from automatic partitioning to manual partitioning. |
| XlaSpmdShardToFullShape <T extends TType > | An op used by XLA SPMD partitioner to switch from manual partitioning to automatic partitioning. |
| XLine | An XLine is a timeline of trace events (XEvents). |
| XLine.Builder | An XLine is a timeline of trace events (XEvents). |
| XLineOrBuilder | |
| Xlog1py <T extends TType > | Returns 0 if x == 0, and x * log1p(y) otherwise, elementwise. |
| 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 |
जेड
| Zeros <T extends TType > | Creates an Initializer that sets all values to zero. |
| Zeros <T extends TType > | An operator creating a constant initialized with zeros of the shape given by `dims`. |
| ZerosLike <T extends TType > | Returns a tensor of zeros with the same shape and type as x. |
| Zeta <T extends TNumber > | Compute the Hurwitz zeta function \\(\zeta(x, q)\\). |
| ZipDataset | Creates a dataset that zips together `input_datasets`. |