A
| Poronić | Zgłoś wyjątek, aby przerwać proces po wywołaniu. |
| Przerwij.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla Abort |
| Abs <T rozszerza TNumer > | Oblicza wartość bezwzględną tensora. |
| Bufor danych abstrakcyjnych <T> | |
| AbstractDataBufferWindow <B rozszerza DataBuffer <?>> | |
| AbstractDenseNdArray <T, U rozszerza NdArray <T>> | |
| AbstractNdArray <T, U rozszerza NdArray <T>> | |
| StreszczenieTF_Bufor | |
| StreszczenieTF_Graph | |
| AbstractTF_ImportGraphDefOpcje | |
| StreszczenieTF_Sesja | |
| Opcje abstrakcyjneTF_Session | |
| StreszczenieTF_Status | |
| StreszczenieTF_Tensor | |
| StreszczenieTFE_Context | |
| Opcje abstrakcyjneTFE_Context | |
| StreszczenieTFE_Op | |
| StreszczenieTFE_TensorHandle | |
| AkumulujN <T rozszerza TType > | Zwraca sumę elementarną listy tensorów. |
| AkumulatorZastosujGradient | Stosuje gradient do danego akumulatora. |
| AkumulatorNumAkumulowane | Zwraca liczbę gradientów zagregowanych w danych akumulatorach. |
| Zestaw akumulatorówGlobalStep | Aktualizuje akumulator o nową wartość global_step. |
| AkumulatorTakeGradient <T rozszerza TType > | Wyodrębnia średni gradient w danym ConditionalAccumulator. |
| Acos <T rozszerza TType > | Oblicza acos x elementarnie. |
| Acosh <T rozszerza TType > | Oblicza odwrotny cosinus hiperboliczny x dla elementu. |
| Aktywacja <T przedłuża TNumber > | Abstrakcyjna klasa bazowa dla aktywacji Uwaga: Przed wywołaniem metody wywołania należy ustawić atrybut |
| AdaDelta | Optymalizator implementujący algorytm Adadelta. |
| AdaGrad | Optymalizator implementujący algorytm Adagrad. |
| AdaGradDA | Optymalizator implementujący algorytm Adagrad Dual-Averaging. |
| Adama | Optymalizator implementujący algorytm Adama. |
| Adamax | Optymalizator implementujący algorytm Adamax. |
| Dodaj <T rozszerza TType > | Zwraca x + y elementowo. |
| AddManySparseToTensorsMap | Dodaj `N`-minipartię `SparseTensor` do `SparseTensorsMap`, zwróć `N` uchwytów. |
| AddManySparseToTensorsMap.Options | Opcjonalne atrybuty dla AddManySparseToTensorsMap |
| DodajN <T rozszerza TType > | Dodaj wszystkie elementy tensorów wejściowych mądrze. |
| Dodaj SparseToTensorsMap | Dodaj `SparseTensor` do `SparseTensorsMap` i zwróć jego uchwyt. |
| Dodaj SparseToTensorsMap.Options | Opcjonalne atrybuty dla AddSparseToTensorsMap |
| Dostosuj kontrast <T rozszerza numer T> | Dostosuj kontrast jednego lub większej liczby obrazów. |
| Dostosuj barwę <T rozszerza numer T> | Dostosuj odcień jednego lub większej liczby obrazów. |
| Dostosuj nasycenie <T rozszerza TNumber > | Dostosuj nasycenie jednego lub większej liczby obrazów. |
| Wszystko | Oblicza „logiczne i” elementów w różnych wymiarach tensora. |
| Wszystkie.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla All |
| Próbnik wszystkich kandydatów | Generuje etykiety dla próbkowania kandydatów z wyuczonym rozkładem unigramów. |
| Opcje AllCandidateSampler | Opcjonalne atrybuty dla AllCandidateSampler |
| Opis alokacji | Protobuf typu tensorflow.AllocationDescription |
| Opis alokacji.Builder | Protobuf typu tensorflow.AllocationDescription |
| AlokacjaOpisOrBuilder | |
| AlokacjaOpisProtos | |
| Rekord alokacji | An allocation/de-allocation operation performed by the allocator. |
| AllocationRecord.Builder | An allocation/de-allocation operation performed by the allocator. |
| AllocationRecordOrBuilder | |
| Używana pamięć alokatora | Protobuf typu tensorflow.AllocatorMemoryUsed |
| AllocatorMemoryUsed.Builder | Protobuf typu tensorflow.AllocatorMemoryUsed |
| AllocatorMemoryUsedOrBuilder | |
| AllReduce <T rozszerza TNumber > | Wzajemnie redukuje wiele tensorów tego samego typu i kształtu. |
| Opcje AllReduce | Opcjonalne atrybuty dla AllReduce |
| AllToAll <T rozszerza TType > | Opcja wymiany danych między replikami TPU. |
| Kąt <U przedłuża TNumer > | Zwraca argument liczby zespolonej. |
| Anonimowy Iterator | Kontener dla zasobu iteratora. |
| Anonimowa pamięć podręczna | |
| AnonimowyMultiDeviceIterator | Kontener dla zasobu iteratora obsługującego wiele urządzeń. |
| Anonimowy generator losowych nasion | |
| Anonimowy generator nasion | |
| Każdy | Oblicza „logiczne lub” elementów w wymiarach tensora. |
| Dowolne.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla Any |
| ApiDef | Used to specify and override the default API & behavior in the generated code for client languages, from what you would get from the OpDef alone. |
| ApiDef.Arg | Protobuf typu tensorflow.ApiDef.Arg |
| Konstruktor ApiDef.Arg | Protobuf typu tensorflow.ApiDef.Arg |
| ApiDef.ArgOrBuilder | |
| ApiDef.Attr | Description of the graph-construction-time configuration of this Op. |
| Konstruktor ApiDef.Attr | Description of the graph-construction-time configuration of this Op. |
| ApiDef.AttrOrBuilder | |
| Konstruktor ApiDef | Used to specify and override the default API & behavior in the generated code for client languages, from what you would get from the OpDef alone. |
| Punkt końcowy ApiDef | If you specify any endpoint, this will replace all of the inherited endpoints. |
| ApiDef.Endpoint.Builder | If you specify any endpoint, this will replace all of the inherited endpoints. |
| ApiDef.EndpointOrBuilder | |
| Widoczność ApiDef | Protobuf enum tensorflow.ApiDef.Visibility |
| ApiDefOrBuilder | |
| ApiDefProtos | |
| ApiDefs | Protobuf typu tensorflow.ApiDefs |
| Konstruktor ApiDefs | Protobuf typu tensorflow.ApiDefs |
| ApiDefsOrBuilder | |
| ZastosujAdadelta <T rozszerza TType > | Zaktualizuj „*var” zgodnie ze schematem adadelta. |
| ZastosujAdadelta.Opcje | Opcjonalne atrybuty ApplyAdadelta |
| ZastosujAdagrad <T rozszerza TType > | Zaktualizuj „*var” zgodnie ze schematem adagrad. |
| ZastosujAdagrad.Opcje | Opcjonalne atrybuty ApplyAdagrad |
| ZastosujAdagradDa <T rozszerza TType > | Zaktualizuj „*var” zgodnie ze schematem bliższego adagradu. |
| ZastosujAdagradDa.Options | Opcjonalne atrybuty ApplyAdagradDa |
| ApplyAdagradV2 <T rozszerza TType > | Zaktualizuj „*var” zgodnie ze schematem adagrad. |
| ZastosujAdagradV2.Opcje | Opcjonalne atrybuty ApplyAdagradV2 |
| ApplyAdam <T rozszerza TType > | Zaktualizuj „*var” zgodnie z algorytmem Adama. |
| ZastosujAdam.Opcje | Opcjonalne atrybuty ApplyAdam |
| ApplyAdaMax <T rozszerza TType > | Zaktualizuj „*var” zgodnie z algorytmem AdaMax. |
| ZastosujAdaMax.Opcje | Opcjonalne atrybuty ApplyAdaMax |
| ApplyAddSign <T rozszerza TType > | Zaktualizuj „*var” zgodnie z aktualizacją AddSign. |
| ZastosujDodajSign.Opcje | Opcjonalne atrybuty ApplyAddSign |
| ApplyCenteredRmsProp <T rozszerza TType > | Zaktualizuj „*var” zgodnie z wyśrodkowanym algorytmem RMSProp. |
| ZastosujCenteredRmsProp.Options | Opcjonalne atrybuty ApplyCenteredRmsProp |
| ApplyFtrl <T rozszerza TType > | Zaktualizuj „*var” zgodnie ze schematem Ftrl-proksymalny. |
| ZastosujFtrl.Opcje | Opcjonalne atrybuty ApplyFtrl |
| ZastosujGradientDescent <T rozszerza TType > | Zaktualizuj „*var”, odejmując od niego „alfa” * „delta”. |
| ZastosujGradientDescent.Opcje | Opcjonalne atrybuty ApplyGradientDescent |
| ApplyMomentum <T rozszerza TType > | Zaktualizuj „*var” zgodnie ze schematem pędu. |
| ZastosujMomentum.Opcje | Opcjonalne atrybuty ApplyMomentum |
| ApplyPowerSign <T rozszerza TType > | Zaktualizuj „*var” zgodnie z aktualizacją AddSign. |
| Zastosuj opcje PowerSign | Opcjonalne atrybuty ApplyPowerSign |
| ZastosujProximalAdagrad <T rozszerza TType > | Zaktualizuj „*var” i „*accum” zgodnie z FOBOS z szybkością uczenia się Adagrad. |
| ZastosujProximalAdagrad.Options | Opcjonalne atrybuty ApplyProximalAdagrad |
| ApplyProximalGradientDescent <T rozszerza TType > | Zaktualizuj „*var” jako algorytm FOBOS ze stałą szybkością uczenia się. |
| ZastosujProximalGradientDescent.Opcje | Opcjonalne atrybuty ApplyProximalGradientDescent |
| ApplyRmsProp <T rozszerza TType > | Zaktualizuj „*var” zgodnie z algorytmem RMSProp. |
| ZastosujRmsProp.Options | Opcjonalne atrybuty ApplyRmsProp |
| Przybliżone Równe | Zwraca wartość rzeczywistą abs(xy) < w zakresie elementu tolerancji. |
| PrzybliżoneRówne.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla ApproximateEqual |
| ArgMax <V rozszerza numer T > | Zwraca indeks o największej wartości spośród wszystkich wymiarów tensora. |
| ArgMin <V rozszerza numer T > | Zwraca indeks o najmniejszej wartości spośród wymiarów tensora. |
| Asin <T rozszerza TType > | Oblicza odwrotny sinus trygnometryczny x według elementów. |
| Asinh <T rozszerza TType > | Oblicza odwrotny sinus hiperboliczny x według elementów. |
| Zestaw danych AssertCardinality | |
| AssertNextDataset | Transformacja, która stwierdza, które transformacje nastąpią później. |
| AssertNextDataset | |
| Twierdź to | Stwierdza, że podany warunek jest prawdziwy. |
| Potwierdź to. Opcje | Opcjonalne atrybuty AssertThat |
| Wartość pliku zasobów | An asset file def for a single file or a set of sharded files with the same name. |
| AssetFileDef.Builder | An asset file def for a single file or a set of sharded files with the same name. |
| AssetFileDefOrBuilder | |
| Przypisz <T rozszerza TType > | Zaktualizuj „ref”, przypisując mu „wartość”. |
| Przypisz.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla Assign |
| AssignAdd <T rozszerza TType > | Zaktualizuj „ref”, dodając do niego „wartość”. |
| PrzypiszDodaj.Opcje | Opcjonalne atrybuty AssignAdd |
| PrzypiszDodajZmiennąOp | Dodaje wartość do bieżącej wartości zmiennej. |
| AssignSub <T rozszerza TType > | Zaktualizuj „ref”, odejmując od niego „wartość”. |
| Przypisz opcje podrzędne | Opcjonalne atrybuty dla AssignSub |
| Przypisz podzmiennąOp | Odejmuje wartość od bieżącej wartości zmiennej. |
| Przypisz zmiennąOp | Przypisuje nową wartość do zmiennej. |
| AsString | Konwertuje każdy wpis w danym tensorze na ciągi. |
| AsString.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla AsString |
| Atan <T rozszerza TType > | Oblicza odwrotną tangens trygnometryczną x dla elementów. |
| Atan2 <T rozszerza numer T > | Oblicza arcus tangens elementu „y/x”, biorąc pod uwagę znaki argumentów. |
| Atanh <T rozszerza TType > | Oblicza odwrotny tangens hiperboliczny elementu x. |
| Wartość atr | Protocol buffer representing the value for an attr used to configure an Op. |
| Konstruktor wartości atr | Protocol buffer representing the value for an attr used to configure an Op. |
| Wartość atr.ListValue | LINT.IfChange tensorflow.AttrValue.ListValue |
| AttrValue.ListValue.Builder | LINT.IfChange tensorflow.AttrValue.ListValue |
| AttrValue.ListValueOrBuilder | |
| AttrValue.ValueCase | |
| AttrValueOrBuilder | |
| AttrValueProtos | |
| Spektrogram audio | Tworzy wizualizację danych audio w czasie. |
| Opcje audiospektrogramu | Opcjonalne atrybuty dla AudioSpectrogram |
| Podsumowanie audio | Wysyła bufor protokołu „Podsumowanie” z dźwiękiem. |
| Podsumowanie audio. Opcje | Opcjonalne atrybuty dla AudioSummary |
| Opcje AutoParallel | Protobuf typu tensorflow.AutoParallelOptions |
| AutoParallelOptions.Builder | Protobuf typu tensorflow.AutoParallelOptions |
| Opcje AutoParallelOrBuilder | |
| Zestaw danych AutoShard | Tworzy zestaw danych, który dzieli wejściowy zestaw danych. |
| Zestaw danych AutoShard | Tworzy zestaw danych, który dzieli wejściowy zestaw danych. |
| Opcje AutoShardDataset | Opcjonalne atrybuty dla AutoShardDataset |
| Opcje AutoShardDataset | Opcjonalne atrybuty dla AutoShardDataset |
| Dostępne informacje o urządzeniu | Matches DeviceAttributes tensorflow.AvailableDeviceInfo |
| DostępneDeviceInfo.Builder | Matches DeviceAttributes tensorflow.AvailableDeviceInfo |
| DostępneDeviceInfoOrBuilder | |
| AvgPool <T rozszerza TNumber > | Wykonuje średnie łączenie na wejściu. |
| Opcje puli średniej | Opcjonalne atrybuty dla AvgPool |
| AvgPool3d <T rozszerza TNumber > | Wykonuje średnią pulę 3D na wejściu. |
| Opcje AvgPool3d | Opcjonalne atrybuty dla AvgPool3d |
| AvgPool3dGrad <T rozszerza TNumber > | Oblicza gradienty średniej funkcji łączenia. |
| Opcje AvgPool3dGrad | Opcjonalne atrybuty dla AvgPool3dGrad |
| AvgPoolGrad <T rozszerza TNumber > | Oblicza gradienty średniej funkcji łączenia. |
| Opcje AvgPoolGrad | Opcjonalne atrybuty dla AvgPoolGrad |
B
| BandedTriangularSolve <T rozszerza TType > | |
| BandedTriangularSolve.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla BandedTriangularSolve |
| BandPart <T rozszerza TType > | Skopiuj tensor, ustawiając wszystko poza środkowym pasmem w każdej najbardziej wewnętrznej macierzy na zero. |
| Bariera | Definiuje barierę, która utrzymuje się w przypadku różnych wykonań wykresów. |
| Bariera.Opcje | Opcjonalne atrybuty Barrier |
| BarieraZamknij | Zamyka zadaną barierę. |
| BarieraZamknij.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla BarrierClose |
| BarieraNiekompletnyRozmiar | Oblicza liczbę niekompletnych elementów w danej barierze. |
| BarieraWstawWiele | Dla każdego klucza przypisuje odpowiednią wartość do określonego komponentu. |
| Rozmiar bariery gotowy | Oblicza liczbę kompletnych elementów w danej barierze. |
| BarieraTakeMany | Pobiera z bariery zadaną liczbę ukończonych elementów. |
| BarieraTakeMany.Options | Opcjonalne atrybuty dla BarrierTakeMany |
| BaseInitializer <T rozszerza TType > | Abstrakcyjna klasa bazowa dla wszystkich inicjatorów |
| Seria | Grupuje wszystkie tensory wejściowe w sposób niedeterministyczny. |
| Opcje partii | Opcjonalne atrybuty dla Batch |
| BatchCholesky <T rozszerza numer T > | |
| BatchCholeskyGrad <T rozszerza TNumber > | |
| Zbiór danych wsadowych | |
| Zbiór danych wsadowych | Tworzy zestaw danych, który grupuje elementy „batch_size” z „input_dataset”. |
| BatchDataset.Options | Opcjonalne atrybuty dla BatchDataset |
| BatchFft | |
| BatchFft2d | |
| BatchFft3d | |
| BatchIfft | |
| BatchIfft2d | |
| BatchIfft3d | |
| BatchMatMul <T rozszerza TType > | Mnoży wycinki dwóch tensorów w partiach. |
| Opcje BatchMatMul | Opcjonalne atrybuty dla BatchMatMul |
| BatchMatrixBandPart <T rozszerza TType > | |
| BatchMatrixDeterminant <T rozszerza TType > | |
| BatchMatrixDiag <T rozszerza TType > | |
| BatchMatrixDiagPart <T rozszerza TType > | |
| BatchMatrixInverse <T rozszerza TNumber > | |
| BatchMatrixInverse.Options | Opcjonalne atrybuty dla BatchMatrixInverse |
| BatchMatrixSetDiag <T rozszerza TType > | |
| BatchMatrixSolve <T rozszerza numer T > | |
| Opcje BatchMatrixSolve | Opcjonalne atrybuty dla BatchMatrixSolve |
| BatchMatrixSolveLs <T rozszerza numer T > | |
| Opcje BatchMatrixSolveLs | Opcjonalne atrybuty dla BatchMatrixSolveLs |
| BatchMatrixTriangularSolve <T rozszerza numer T > | |
| BatchMatrixTriangularSolve.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla BatchMatrixTriangularSolve |
| BatchNormWithGlobalNormalization <T rozszerza TType > | Normalizacja wsadowa. |
| BatchNormWithGlobalNormalizationGrad <T rozszerza TType > | Gradienty do normalizacji wsadowej. |
| BatchSelfAdjointEig <T rozszerza numer T > | |
| BatchSelfAdjointEig.Options | Opcjonalne atrybuty dla BatchSelfAdjointEig |
| BatchSvd <T rozszerza TType > | |
| Opcje BatchSvd | Opcjonalne atrybuty dla BatchSvd |
| BatchToSpace <T rozszerza TType > | BatchToSpace dla tensorów 4-D typu T. |
| BatchToSpaceNd <T rozszerza TType > | BatchToSpace dla tensorów ND typu T. |
| Wpisy benchmarkowe | Protobuf typu tensorflow.BenchmarkEntries |
| BenchmarkEntries.Builder | Protobuf typu tensorflow.BenchmarkEntries |
| BenchmarkEntriesOrBuilder | |
| Wpis do testu porównawczego | Each unit test or benchmark in a test or benchmark run provides some set of information. |
| BenchmarkEntry.Builder | Each unit test or benchmark in a test or benchmark run provides some set of information. |
| BenchmarkEntryOrBuilder | |
| BesselI0 <T rozszerza TNumer > | |
| BesselI0e <T rozszerza numer T > | |
| BesselI1 <T rozszerza numer T > | |
| BesselI1e <T rozszerza numer T > | |
| BesselJ0 <T rozszerza TNumer > | |
| BesselJ1 <T rozszerza numer T > | |
| BesselK0 <T rozszerza TNumer > | |
| BesselK0e <T rozszerza numer T > | |
| BesselK1 <T rozszerza numer T > | |
| BesselK1e <T rozszerza numer T > | |
| BesselY0 <T rozszerza TNumer > | |
| BesselY1 <T rozszerza numer T > | |
| Betainc <T rozszerza numer T > | Oblicz uregulowaną niepełną całkę beta \\(I_x(a, b)\\). |
| BfcMemoryMapProtos | |
| Układ Bfloat16 | Układ danych, który konwertuje 32-bitowe liczby zmiennoprzecinkowe z/na 16-bitowe, obcinając ich mantysę do 7 bitów, ale zachowując 8-bitowy wykładnik z tym samym odchyleniem. |
| BiasAdd <T rozszerza TType > | Dodaje „odchylenie” do „wartości”. |
| Opcje dodawania odchylenia | Opcjonalne atrybuty dla BiasAdd |
| BiasAddGrad <T rozszerza TType > | Operacja wsteczna dla „BiasAdd” na tensorze „bias”. |
| Opcje odchyleniaAddGrad | Opcjonalne atrybuty dla BiasAddGrad |
| BinarnaCrossentropia | Oblicza stratę entropii krzyżowej między etykietami rzeczywistymi i etykietami przewidywanymi. |
| BinarnyCrossentropy <T rozszerza TNumber > | Metryka, która oblicza binarną stratę entropii krzyżowej między prawdziwymi i przewidywanymi etykietami. |
| Bincount <T rozszerza TNumber > | Zlicza liczbę wystąpień każdej wartości w tablicy liczb całkowitych. |
| Podsumowanie Bin | Protobuf typu tensorflow.BinSummary |
| BinSummary.Builder | Protobuf typu tensorflow.BinSummary |
| BinSummaryOrBuilder | |
| Bitcast <U rozszerza TType > | Przesyła bitcast tensora z jednego typu na inny bez kopiowania danych. |
| BitwiseAnd <T rozszerza TNumber > | Elementwise oblicza bitowe AND `x` i `y`. |
| BitwiseOr <T rozszerza TNumber > | Elementwise oblicza bitowe OR „x” i „y”. |
| BitwiseXor <T rozszerza TNumber > | Elementwise oblicza bitowy XOR „x” i „y”. |
| BlockLSTM <T rozszerza numer T> | Oblicza propagację komórki LSTM do przodu dla wszystkich kroków czasowych. |
| Opcje blokuLSTM | Opcjonalne atrybuty dla BlockLSTM |
| BlokLSTMGrad <T rozszerza numer T > | Oblicza propagację wsteczną komórki LSTM dla całej sekwencji czasowej. |
| Wartość logicznaBufor danych | DataBuffer wartości logicznych. |
| BooleanDataLayout <S rozszerza DataBuffer <?>> | DataLayout , który konwertuje dane przechowywane w buforze na wartości logiczne. |
| BooleanDenseNdArray | |
| Maska Boole’a | |
| Opcje maski logicznej | Opcjonalne atrybuty BooleanMask |
| Aktualizacja maski logicznej | |
| Opcje BooleanMaskUpdate | Opcjonalne atrybuty dla BooleanMaskUpdate |
| Wartość logicznaNdArray | NdArray wartości logicznych. |
| Układ Bool | Układ danych konwertujący wartości logiczne z/na bajty. |
| BoostedTreesAggregateStats | Agreguje podsumowanie zgromadzonych statystyk dla partii. |
| Wzmocnione Drzewa Łyżką | Bucketyzuj każdą funkcję w oparciu o granice segmentów. |
| WzmocnioneDrzewaObliczNajlepsząFunkcjęPodziel | Oblicza zyski dla każdej cechy i zwraca najlepszą możliwą informację o podziale dla tej cechy. |
| BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit |
| WzmocnioneDrzewaObliczNajlepsząFunkcjęSplitV2 | Oblicza zyski dla każdej cechy i zwraca najlepszą możliwą informację o podziale dla każdego węzła. |
| Wzmocnione drzewaOblicz najlepsze zyski na funkcję | Oblicza zyski dla każdej cechy i zwraca najlepszą możliwą informację o podziale dla tej cechy. |
| Odchylenie BoostedTreesCenter | Oblicza wartość priorytetową na podstawie danych szkoleniowych (odchylenie) i wypełnia pierwszy węzeł wartościami logitowymi. |
| BoostedTreesCreateEnsemble | Tworzy model zespołu drzewa i zwraca do niego uchwyt. |
| BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | Utwórz zasób dla strumieni kwantylowych. |
| BoostedTreesCreateQuantileStreamResource.Options | Opcjonalne atrybuty dla BoostedTreesCreateQuantileStreamResource |
| BoostedTreesDeserializeEnsemble | Deserializuje serializowaną konfigurację zespołu drzewa i zastępuje bieżące drzewo ensemble. |
| BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | Tworzy dojście do BoostedTreesEnsembleResource |
| Opcje BoostedTreesEnsembleResourceHandleOptions | Opcjonalne atrybuty dla BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp |
| Wyniki BoostedTreesExampleDebugOutputs | Wyniki debugowania/interpretacji modelu dla każdego przykładu. |
| BoostedTreesFlushQuantilePodsumowania | Opróżnij podsumowania kwantyli z każdego zasobu strumienia kwantyli. |
| BoostedTreesGetEnsembleStates | Pobiera żeton zasobu zespołu drzew, liczbę drzew i statystyki wzrostu. |
| BoostedTreesMakeQuantilePodsumowania | Tworzy podsumowanie kwantyli dla partii. |
| Podsumowanie BoostedTreesMakeStats | Tworzy podsumowanie zgromadzonych statystyk dla partii. |
| Wzmocnione drzewaPrzewidywanie | Uruchamia wiele predyktorów zespołu regresji addytywnej na instancjach wejściowych i oblicza logity. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | Dodaj podsumowania kwantyli do każdego zasobu strumienia kwantyli. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserializuj | Deserializuj granice segmentów i gotową flagę do bieżącego QuantileAccumulator. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | Opróżnij podsumowania zasobu strumienia kwantylowego. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | Wygeneruj granice segmentów dla każdego obiektu na podstawie skumulowanych podsumowań. |
| BoostedDreesQuantileStreamResourceHandleOp | Tworzy dojście do BoostedTreesQuantileStreamResource. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOptions | Opcjonalne atrybuty dla BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp |
| BoostedTreesSerializeEnsemble | Serializuje zespół drzewa do proto. |
| BoostedTreesSparseAgregateStats | Agreguje podsumowanie zgromadzonych statystyk dla partii. |
| WzmocnioneDrzewaRzadkieObliczNajlepsząFunkcjaPodziel | Oblicza zyski dla każdej cechy i zwraca najlepszą możliwą informację o podziale dla tej cechy. |
| BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit |
| BoostedTreesTrainingPredict | Uruchamia wiele predyktorów zespołu regresji addytywnej na instancjach wejściowych i oblicza aktualizację buforowanych danych logicznych. |
| Zestaw BoostedTreesUpdate | Aktualizuje zespół drzew poprzez dodanie warstwy do ostatniego rosnącego drzewa lub zakładając nowe drzewo. |
| BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | Aktualizuje zespół drzew, dodając warstwę do ostatniego rosnącego drzewa lub zakładając nowe drzewo. |
| Opcje BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | Opcjonalne atrybuty dla BoostedTreesUpdateEnsembleV2 |
| Specyfikacja BoundedTensorProto | A protobuf to represent tf.BoundedTensorSpec. |
| BoundedTensorSpecProto.Builder | A protobuf to represent tf.BoundedTensorSpec. |
| BoundedTensorSpecProtoOrBuilder | |
| BroadcastDynamicShape <T rozszerza TNumber > | Zwróć kształt s0 op s1 za pomocą transmisji. |
| BroadcastGradientArgs <T rozszerza numer TNumber > | Zwróć wskaźniki redukcji do obliczenia gradientów s0 op s1 z rozgłoszeniem. |
| BroadcastHelper <T rozszerza TType > | Operator pomocniczy do wykonywania transmisji w stylu XLA Rozgłasza „lhs” i „rhs” do tej samej rangi, dodając wymiary o rozmiarze 1 do tego, który z „lhs” i „rhs” ma niższą rangę, używając reguł rozgłaszania XLA dla operatorów binarnych. |
| BroadcastRecv <T rozszerza TType > | Odbiera wartość tensora transmitowaną z innego urządzenia. |
| Opcje odbioru transmisji | Opcjonalne atrybuty dla BroadcastRecv |
| BroadcastSend <T rozszerza TType > | Rozgłasza wartość tensora do jednego lub większej liczby innych urządzeń. |
| Opcje wysyłania transmisji | Opcjonalne atrybuty dla BroadcastSend |
| BroadcastTo <T rozszerza TType > | Rozgłaszaj tablicę dla zgodnego kształtu. |
| Wiadro | Podział danych wejściowych na podstawie „granic”. |
| Konfiguracja kompilacji | Protobuf typu tensorflow.BuildConfiguration |
| BuildConfiguration.Builder | Protobuf typu tensorflow.BuildConfiguration |
| BuildConfigurationOrBuilder | |
| Wejście pakietuProto | Describes the metadata related to a checkpointed tensor. |
| BundleEntryProto.Builder | Describes the metadata related to a checkpointed tensor. |
| BundleEntryProtoOrBuilder | |
| Nagłówek pakietuProto | Special header that is associated with a bundle. |
| BundleHeaderProto.Builder | Special header that is associated with a bundle. |
| BundleHeaderProto.Endianness | An enum indicating the endianness of the platform that produced this bundle. |
| Nagłówek pakietuProtoOrBuilder | |
| Bufor danych bajtów | DataBuffer bajtów. |
| ByteDataLayout <S rozszerza DataBuffer <?>> | DataLayout , który konwertuje dane przechowywane w buforze na bajty. |
| ByteDenseNdArray | |
| BajtNdArray | NdArray bajtów. |
| Dostawca ByteSequence <T> | Tworzy sekwencję bajtów, które mają być przechowywane w ByteSequenceTensorBuffer . |
| Bufor ByteSequenceTensor | Bufor do przechowywania danych tensora łańcucha. |
| Lista bajtów | Containers to hold repeated fundamental values. |
| BytesList.Builder | Containers to hold repeated fundamental values. |
| BytesListOrBuilder | |
| BytesProducedStatsDataset | Rejestruje rozmiar w bajtach każdego elementu `input_dataset` w StatsAggregator. |
| BytesProducedStatsDataset | Rejestruje rozmiar w bajtach każdego elementu `input_dataset` w StatsAggregator. |
C
| Zbiór danych pamięci podręcznej | Tworzy zestaw danych, który buforuje elementy z `input_dataset`. |
| CacheDatasetV2 | |
| Opcje wywoływalne | Defines a subgraph in another `GraphDef` as a set of feed points and nodes to be fetched or executed. |
| CallableOptions.Builder | Defines a subgraph in another `GraphDef` as a set of feed points and nodes to be fetched or executed. |
| CallableOptionsOrBuilder | |
| Obsada <U rozszerza TType > | Rzuć x typu SrcT na y typu DstT. |
| Opcje przesyłania | Opcjonalne atrybuty dla Cast |
| Pomocnik obsady | Klasa pomocnicza do rzucania operandu |
| KategorycznyCrossentropia | Oblicza stratę entropii krzyżowej między etykietami i przewidywaniami. |
| KategoryczneCrossentropia <T rozszerza TNumber > | Metryka, która oblicza kategoryczną stratę entropii krzyżowej między prawdziwymi i przewidywanymi etykietami. |
| KategorycznyZawias | Oblicza kategoryczną utratę zawiasów między etykietami i przewidywaniami. |
| KategoriaZawias <T rozszerza TNumber > | Metryka, która oblicza metrykę jakościowej utraty zawiasów między etykietami i prognozami. |
| Sufit <T rozszerza TNumer > | Zwraca najmniejszą elementarną liczbę całkowitą nie mniejszą niż x. |
| CheckNumerics <T rozszerza TNumber > | Sprawdza tensor dla wartości NaN, -Inf i +Inf. |
| Choleskiego <T rozszerza TType > | Oblicza rozkład Cholesky'ego jednej lub większej liczby macierzy kwadratowych. |
| CholeskyGrad <T rozszerza TNumber > | Oblicza gradient propagowany wstecznie w trybie odwrotnym algorytmu Cholesky'ego. |
| Wybierz najszybszy zbiór danych | |
| Wybierz najszybszy zbiór danych | |
| ClipByValue <T rozszerza TType > | Przycina wartości tensora do określonej wartości minimalnej i maksymalnej. |
| ZamknijSummaryWriter | |
| KlasterDef | Defines a TensorFlow cluster as a set of jobs. |
| Konstruktor defibrylacji klastrów | Defines a TensorFlow cluster as a set of jobs. |
| ClusterDefOrBuilder | |
| Filtry urządzeń klastra | Defines the device filters for jobs in a cluster. |
| ClusterDeviceFilters.Builder | Defines the device filters for jobs in a cluster. |
| ClusterDeviceFiltersOrBuilder | |
| ClusterOutput <T rozszerza TType > | Operator łączący wynik obliczenia XLA z innymi węzłami wykresu konsumenckiego. |
| KlasterProtos | |
| Kod | The canonical error codes for TensorFlow APIs. |
| Lokalizacja kodu | Code location information: A stack trace with host-name information. |
| CodeLocation.Builder | Code location information: A stack trace with host-name information. |
| CodeLocationOrBuilder | |
| Kolekcja Def | CollectionDef should cover most collections. |
| KolekcjaDef.AnyList | AnyList is used for collecting Any protos. |
| KolekcjaDef.AnyList.Builder | AnyList is used for collecting Any protos. |
| KolekcjaDef.AnyListOrBuilder | |
| KolekcjaDef.Builder | CollectionDef should cover most collections. |
| KolekcjaDef.BytesList | BytesList is used for collecting strings and serialized protobufs. |
| KolekcjaDef.BytesList.Builder | BytesList is used for collecting strings and serialized protobufs. |
| CollectionDef.BytesListOrBuilder | |
| KolekcjaDef.FloatList | FloatList is used for collecting float values. |
| KolekcjaDef.FloatList.Builder | FloatList is used for collecting float values. |
| KolekcjaDef.FloatListOrBuilder | |
| KolekcjaDef.Int64List | Int64List is used for collecting int, int64 and long values. |
| KolekcjaDef.Int64List.Builder | Int64List is used for collecting int, int64 and long values. |
| KolekcjaDef.Int64ListOrBuilder | |
| KolekcjaDef.KindCase | |
| KolekcjaDef.NodeList | NodeList is used for collecting nodes in graph. |
| KolekcjaDef.NodeList.Builder | NodeList is used for collecting nodes in graph. |
| CollectionDef.NodeListOrBuilder | |
| KolekcjaDefOrBuilder | |
| CollectiveGather <T rozszerza numer T> | Wzajemnie gromadzi wiele tensorów tego samego typu i kształtu. |
| Opcje CollectiveGather | Opcjonalne atrybuty CollectiveGather |
| CollectivePermute <T rozszerza TType > | Opcja umożliwiająca permutację tensorów w replikowanych instancjach TPU. |
| Połączone tłumienie inne niż maksymalne | Chciwie wybiera podzbiór obwiedni w malejącej kolejności punktów, Ta operacja wykonuje non_max_suppression na wejściach na partię, we wszystkich klasach. |
| Opcje łączoneNonMaxSuppression | Opcjonalne atrybuty dla CombinedNonMaxSuppression |
| Identyfikator zatwierdzenia | Protobuf typu tensorflow.CommitId |
| CommitId.Builder | Protobuf typu tensorflow.CommitId |
| CommitId.KindCase | |
| CommitIdOrBuilder | |
| PorównajAndBitpack | Porównaj wartości „input” z „threshold” i spakuj powstałe bity do „uint8”. |
| Wynik kompilacji | Zwraca wynik kompilacji TPU. |
| Kompilacja powiodła się | Zapewnia, że kompilacja się powiodła. |
| Złożone <U rozszerza TType > | Konwertuje dwie liczby rzeczywiste na liczbę zespoloną. |
| ComplexAbs <U rozszerza numer T > | Oblicza zespoloną wartość bezwzględną tensora. |
| Kompresuj element | Kompresuje element zestawu danych. |
| Compute_func_Pointer_TF_OpKernelContext | |
| Oblicz przypadkowe trafienia | Oblicza identyfikatory stanowisk w sampled_candidates, które pasują do true_labels. |
| Oblicz przypadkowe trafienia. Opcje | Opcjonalne atrybuty ComputeAccidentalHits |
| Oblicz rozmiar partii | Oblicza statyczny rozmiar partii zestawu danych bez częściowych partii. |
| Concat <T rozszerza TType > | Łączy tensory wzdłuż jednego wymiaru. |
| Połącz zbiór danych | Tworzy zbiór danych, który łączy „zestaw_danych_wejściowych” z „innym_zestawem_danych”. |
| Funkcja betonu | Wykres, który można wywołać jako pojedynczą funkcję, z sygnaturą wejściową i wyjściową. |
| CondContextDef | Protocol buffer representing a CondContext object. |
| Konstruktor CondContextDef | Protocol buffer representing a CondContext object. |
| CondContextDefOrBuilder | |
| Akumulator warunkowy | Akumulator warunkowy do agregacji gradientów. |
| WarunkoweAkumulator.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla ConditionalAccumulator |
| KonfiguracjaProto | Session configuration parameters. |
| ConfigProto.Builder | Session configuration parameters. |
| ConfigProto.Eksperymentalne | Everything inside Experimental is subject to change and is not subject to API stability guarantees in https://www.tensorflow.org/guide/version_compat. |
| ConfigProto.Experimental.Builder | Everything inside Experimental is subject to change and is not subject to API stability guarantees in https://www.tensorflow.org/guide/version_compat. |
| ConfigProto.Experimental.MlirBridgeRollout | An enum that describes the state of the MLIR bridge rollout. |
| ConfigProto.ExperimentalOrBuilder | |
| ConfigProtoOrBuilder | |
| KonfiguracjaProtos | |
| Skonfiguruj rozproszonyTPU | Konfiguruje scentralizowane struktury dla rozproszonego systemu TPU. |
| Skonfiguruj opcje rozproszonegoTPU | Opcjonalne atrybuty dla ConfigureDistributedTPU |
| Skonfiguruj osadzanie TPU | Konfiguruje osadzanie TPU w rozproszonym systemie TPU. |
| Conj <T rozszerza TType > | Zwraca zespoloną koniugat liczby zespolonej. |
| ConjugateTranspose <T rozszerza TType > | Potasuj wymiary x zgodnie z permutacją i skoniuguj wynik. |
| Stała <T rozszerza TType > | Inicjator generujący tensory o stałej wartości. |
| Stała <T rozszerza TType > | Operator generujący wartość stałą. |
| Ograniczenie | Klasa bazowa dla ograniczeń. |
| Zużyj MutexLock | Ta operacja wykorzystuje blokadę utworzoną przez `MutexLock`. |
| ControlFlowContextDef | Container for any kind of control flow context. |
| Konstruktor ControlFlowContextDef | Container for any kind of control flow context. |
| ControlFlowContextDef.CtxtCase | |
| ControlFlowContextDefOrBuilder | |
| ControlFlowProtos | |
| Wyzwalacz kontrolny | Nic nie robi. |
| Konw <T rozszerza TType > | Zawija operator XLA ConvGeneralDilated, udokumentowany pod adresem https://www.tensorflow.org/ Performance/xla/operative_semantics#conv_convolution . |
| Conv2d <T rozszerza TNumber > | Oblicza splot 2-D, biorąc pod uwagę 4-D tensory „wejściowe” i „filtr”. |
| Opcje konw.2d | Opcjonalne atrybuty dla Conv2d |
| Conv2dBackpropFilter <T rozszerza numer TNumber > | Oblicza gradienty splotu względem filtra. |
| Opcje Conv2dBackpropFilter | Opcjonalne atrybuty dla Conv2dBackpropFilter |
| Conv2dBackpropInput <T rozszerza numer T > | Oblicza gradienty splotu w odniesieniu do danych wejściowych. |
| Opcje Conv2dBackpropInput | Opcjonalne atrybuty dla Conv2dBackpropInput |
| Conv3d <T rozszerza TNumber > | Oblicza splot 3-D, biorąc pod uwagę 5-D tensory „wejściowe” i „filtr”. |
| Opcje konw.3d | Opcjonalne atrybuty dla Conv3d |
| Conv3dBackpropFilter <T rozszerza numer TNumber > | Oblicza gradienty splotu 3-D w odniesieniu do filtra. |
| Conv3dBackpropFilter.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla Conv3dBackpropFilter |
| Conv3dBackpropInput <U rozszerza numer T > | Oblicza gradienty splotu 3-D w odniesieniu do danych wejściowych. |
| Opcje Conv3dBackpropInput | Opcjonalne atrybuty dla Conv3dBackpropInput |
| Kopiuj <T rozszerza TType > | Skopiuj tensor z CPU-to-CPU lub GPU-to-GPU. |
| Kopiuj.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla Copy |
| CopyHost <T rozszerza TType > | Skopiuj tensor do hosta. |
| Opcje kopiowania hosta | Opcjonalne atrybuty dla CopyHost |
| Cos <T rozszerza TType > | Oblicza cos x elementarnie. |
| Cosh <T rozszerza TType > | Oblicza cosinus hiperboliczny x elementarnie. |
| CosinusPodobieństwo | Oblicza cosinus podobieństwa między etykietami i przewidywaniami. |
| Cosinuspodobieństwo <T rozszerza TNumber > | Metryka obliczająca metrykę podobieństwa cosinus między etykietami i przewidywaniami. |
| Wykres kosztówDef | Protobuf typu tensorflow.CostGraphDef |
| CostGraphDef.Aggregated Cost | Total cost of this graph, typically used for balancing decisions. |
| CostGraphDef.AggregatedCost.Builder | Total cost of this graph, typically used for balancing decisions. |
| CostGraphDef.AggregatedCostOrBuilder | |
| CostGraphDef.Builder | Protobuf typu tensorflow.CostGraphDef |
| CostGraphDef.Node | Protobuf typu tensorflow.CostGraphDef.Node |
| CostGraphDef.Node.Builder | Protobuf typu tensorflow.CostGraphDef.Node |
| CostGraphDef.Node.InputInfo | Inputs of this node. |
| CostGraphDef.Node.InputInfo.Builder | Inputs of this node. |
| CostGraphDef.Node.InputInfoOrBuilder | |
| CostGraphDef.Node.OutputInfo | Outputs of this node. |
| CostGraphDef.Node.OutputInfo.Builder | Outputs of this node. |
| CostGraphDef.Node.OutputInfoOrBuilder | |
| CostGraphDef.NodeOrBuilder | |
| CostGraphDefOrBuilder | |
| Wykres kosztówProtos | |
| CountUpTo <T rozszerza TNumber > | Zwiększa „ref”, aż osiągnie „limit”. |
| Informacje o procesorze | Protobuf typu tensorflow.CPUInfo |
| CPUInfo.Builder | Protobuf typu tensorflow.CPUInfo |
| CPUInfoOrBuilder | |
| Create_func_TF_OpKernelConstruction | |
| Utwórz podsumowanieDbWriter | |
| Utwórz plik podsumowania | |
| Przytnij i zmień rozmiar | Wyodrębnia wycinki z tensora obrazu wejściowego i zmienia ich rozmiar. |
| Przytnij i zmień rozmiar. Opcje | Opcjonalne atrybuty dla CropAndResize |
| Przytnij i zmień rozmiarGradBoxes | Oblicza gradient operacji kadrowania i zmiany rozmiaru na podstawie tensora pól wejściowych. |
| CropAndResizeGradBoxes.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla CropAndResizeGradBoxes |
| CropAndResizeGradImage <T rozszerza numer T > | Oblicza gradient operacji kadrowania i zmiany rozmiaru na podstawie tensora obrazu wejściowego. |
| CropAndResizeGradImage.Options | Opcjonalne atrybuty dla CropAndResizeGradImage |
| Krzyż <T rozszerza TNumer > | Oblicz iloczyn krzyżowy parami. |
| CrossReplicaSum <T rozszerza TNumber > | Opcja sumowania danych wejściowych z replikowanych instancji TPU. |
| CSRSparseMatrixComponents <T rozszerza TType > | Odczytuje komponenty CSR w „indeksie” partii. |
| CSRSparseMatrixToDense <T rozszerza TType > | Konwertuj (prawdopodobnie wsadową) CSRSparseMatrix na gęstą. |
| CSRSparseMatrixToSparseTensor <T rozszerza TType > | Konwertuje (prawdopodobnie wsadową) CSRSparesMatrix na SparseTensor. |
| Zbiór danych CSV | |
| Zbiór danych CSV | |
| CSVDatasetV2 | |
| CtcBeamSearchDecoder <T rozszerza numer T > | Wykonuje dekodowanie wyszukiwania wiązki na logitach podanych na wejściu. |
| Opcje CtcBeamSearchDecoder | Opcjonalne atrybuty dla CtcBeamSearchDecoder |
| CtcGreedyDecoder <T rozszerza numer TNumber > | Wykonuje zachłanne dekodowanie na logitach podanych na wejściach. |
| Opcje CtcGreedyDecoder | Opcjonalne atrybuty dla CtcGreedyDecoder |
| CtcLoss <T rozszerza numer T > | Oblicza stratę CTC (prawdopodobieństwo logarytmiczne) dla każdego wpisu partii. |
| Opcje CtcLoss | Opcjonalne atrybuty dla CtcLoss |
| CTCLossV2 | Oblicza stratę CTC (prawdopodobieństwo logarytmiczne) dla każdego wpisu partii. |
| Opcje CTCLossV2 | Opcjonalne atrybuty dla CTCLossV2 |
| CudnnRNN <T rozszerza numer TNumer > | RNN wspierany przez cuDNN. |
| CudnnRNN.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla CudnnRNN |
| CudnnRNNBackprop <T rozszerza TNumber > | Stopień podparcia CudnnRNNV3. |
| CudnnRNNBackprop.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla CudnnRNNBackprop |
| CudnnRNNCanonicalToParams <T rozszerza numer TNumber > | Konwertuje parametry CudnnRNN z postaci kanonicznej do postaci użytkowej. |
| CudnnRNNCanonicalToParams.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla CudnnRNNCanonicalToParams |
| CudnnRnnParamsSize <U rozszerza numer TNumber > | Oblicza wielkość wag, które mogą być wykorzystane przez model Cudnn RNN. |
| CudnnRnnParamsSize.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla CudnnRnnParamsSize |
| CudnnRNNParamsToCanonical <T rozszerza TNumber > | Pobiera parametry CudnnRNN w formie kanonicznej. |
| CudnnRNNParamsToCanonical.Options | Opcjonalne atrybuty dla CudnnRNNParamsToCanonical |
| Cumprod <T rozszerza TType > | Oblicz skumulowany iloczyn tensora „x” wzdłuż „osi”. |
| Opcje Cumproda | Opcjonalne atrybuty dla Cumprod |
| Cumsum <T rozszerza TType > | Oblicz skumulowaną sumę tensora „x” wzdłuż „osi”. |
| Cumsum.Opcje | Opcjonalne atrybuty Cumsum |
| CumulativeLogsumexp <T rozszerza numer T > | Oblicz skumulowany iloczyn tensora „x” wzdłuż „osi”. |
| Opcje zbiorczelogsumexp | Opcjonalne atrybuty dla CumulativeLogsumexp |
D
| Bufor danych <T> | Kontener danych określonego typu. |
| Fabryka DataBufferAdapter | Fabryka adapterów buforów danych. |
| Bufory danych | Klasa pomocnicza do tworzenia instancji DataBuffer . |
| DataBufferWindow <B rozszerza DataBuffer <?>> | Zmienny kontener do przeglądania części DataBuffer . |
| Klasa danych | Protobuf enum tensorflow.DataClass |
| DataFormatDimMap <T rozszerza TNumber > | Zwraca indeks wymiaru w docelowym formacie danych, podanym w format danych źródłowych. |
| DataFormatDimMap.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla DataFormatDimMap |
| DataFormatVecPermute <T rozszerza TNumber > | Zmień tensor wejściowy z `src_format` na `dst_format`. |
| Opcje DataFormatVecPermute | Opcjonalne atrybuty dla DataFormatVecPermute |
| DataLayout <S rozszerza DataBuffer <?>, T> | Konwertuje dane przechowywane w buforze na dany typ. |
| Układy danych | Pokazuje wystąpienia DataLayout formatów danych często używanych w obliczeniach algebry liniowej. |
| Zbiór danych DataService | |
| DataServiceDataset.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla DataServiceDataset |
| Zbiór danych | Reprezentuje potencjalnie dużą listę niezależnych elementów (próbek) i umożliwia wykonywanie iteracji i transformacji w obrębie tych elementów. |
| Zbiór danychKardynalność | Zwraca liczność `zestawu_danych_wejściowych`. |
| Zbiór danychKardynalność | Zwraca liczność `zestawu_danych_wejściowych`. |
| Zbiór danych z wykresu | Tworzy zbiór danych na podstawie podanego `graph_def`. |
| Iterator zbioru danych | Reprezentuje stan iteracji poprzez zestaw danych tf.data. |
| Zbiór danychOpcjonalnie | Opcja opcjonalna reprezentuje wynik operacji getNext na zestawie danych, która może zakończyć się niepowodzeniem po osiągnięciu końca zbioru danych. |
| Zestaw danych do wykresu | Zwraca serializowany GraphDef reprezentujący „zestaw_danych_wejściowych”. |
| Opcje DatasetToGraph | Opcjonalne atrybuty dla DatasetToGraph |
| Zestaw danychToSingleElement | Wyprowadza pojedynczy element z danego zbioru danych. |
| Zbiór danychToTfRecord | Zapisuje dany zestaw danych do danego pliku przy użyciu formatu TFRecord. |
| Zbiór danych doTFRecord | Zapisuje dany zestaw danych do danego pliku przy użyciu formatu TFRecord. |
| Odwiedzający DataStorage <R> | Odwiedź magazyn zapasowy instancji DataBuffer . |
| Typ danych | (== suppress_warning documentation-presence ==) LINT.IfChange tensorflow.DataType |
| Dawsn <T rozszerza numer T> | |
| Deallocator_Pointer_long_Pointer | |
| Zdarzenie debugowania | An Event related to the debugging of a TensorFlow program. |
| DebugEvent.Builder | An Event related to the debugging of a TensorFlow program. |
| DebugEvent.WhatCase | |
| DebugEventOrBuilder | |
| DebugEventProtos | |
| Debugowane urządzenie | A device on which ops and/or tensors are instrumented by the debugger. |
| DebuggedDevice.Builder | A device on which ops and/or tensors are instrumented by the debugger. |
| Debugowane urządzenie lub konstruktor | |
| Debugowany wykres | A debugger-instrumented graph. |
| DebuggedGraph.Builder | A debugger-instrumented graph. |
| DebugowanyGraphOrBuilder | |
| Debugowany plik źródłowy | Protobuf typu tensorflow.DebuggedSourceFile |
| Debugowany plik źródłowy.Builder | Protobuf typu tensorflow.DebuggedSourceFile |
| Debugowany plik źródłowy lub budowniczy | |
| Debugowane pliki źródłowe | Protobuf typu tensorflow.DebuggedSourceFiles |
| DebuggedSourceFiles.Builder | Protobuf typu tensorflow.DebuggedSourceFiles |
| Debugowane pliki źródłowe lub budowniczy | |
| DebugGradientIdentity <T rozszerza TType > | Opcja tożsamości do debugowania gradientowego. |
| DebugGradientRefIdentity <T rozszerza TType > | Opcja tożsamości do debugowania gradientowego. |
| DebugIdentity <T rozszerza TType > | Debugowanie tożsamości V2 Op. |
| DebugIdentity.Options | Opcjonalne atrybuty DebugIdentity |
| Debuguj metadane | Metadata about the debugger and the debugged TensorFlow program. |
| DebugMetadata.Builder | Metadata about the debugger and the debugged TensorFlow program. |
| DebugMetadataOrBuilder | |
| DebugujNanCount | Debugowanie licznika wartości NaN Op. |
| Opcje debugowaniaNanCount | Opcjonalne atrybuty dla DebugNanCount |
| DebugNumericsSummary <U rozszerza numer TN > | Podsumowanie numeryczne debugowania V2 op. |
| DebugNumericsSummary.Options | Opcjonalne atrybuty dla DebugNumericsSummary |
| Opcje debugowania | Options for initializing DebuggerState in TensorFlow Debugger (tfdbg). |
| Opcje debugowania.Builder | Options for initializing DebuggerState in TensorFlow Debugger (tfdbg). |
| Opcje debugowaniaOrBuilder | |
| DebugujProtos | |
| DebugujTensorWatch | Option for watching a node in TensorFlow Debugger (tfdbg). |
| DebugTensorWatch.Builder | Option for watching a node in TensorFlow Debugger (tfdbg). |
| DebugujTensorWatchOrBuilder | |
| DecodeAndCropJpeg | Dekoduj i przycinaj obraz zakodowany w formacie JPEG do tensora uint8. |
| Opcje DecodeAndCropJpeg | Opcjonalne atrybuty dla DecodeAndCropJpeg |
| DekodujBase64 | Dekoduj ciągi znaków zakodowane w standardzie Base64, bezpieczne dla sieci. |
| DekodowanieBmp | Dekoduj pierwszą klatkę obrazu zakodowanego w formacie BMP do tensora uint8. |
| Opcje dekodowania Bmp | Opcjonalne atrybuty dla DecodeBmp |
| Dekodowanie skompresowane | Dekompresuj ciągi znaków. |
| DecodeCompressed.Options | Opcjonalne atrybuty dla DecodeCompressed |
| DekodowanieCsv | Konwertuj rekordy CSV na tensory. |
| Opcje DecodeCsv | Opcjonalne atrybuty dla DecodeCsv |
| DekodujGif | Dekoduj klatki obrazu zakodowanego w formacie GIF do tensora uint8. |
| DecodeImage <T rozszerza TNumber > | Funkcja dla decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg i decode_png. |
| Opcje dekodowania obrazu | Opcjonalne atrybuty dla DecodeImage |
| Dekoduj JPEG | Dekoduj obraz zakodowany w formacie JPEG do tensora uint8. |
| Opcje dekodowania JPEG | Opcjonalne atrybuty dla DecodeJpeg |
| Dekoduj przykład Jsona | Konwertuj przykładowe rekordy zakodowane w formacie JSON na ciągi bufora protokołu binarnego. |
| DecodePaddedRaw <T rozszerza numer T > | Reinterpretuj bajty ciągu jako wektor liczb. |
| Opcje DecodePaddedRaw | Opcjonalne atrybuty dla DecodePaddedRaw |
| DecodePng <T rozszerza numer T > | Dekoduj obraz zakodowany w formacie PNG do tensora uint8 lub uint16. |
| Opcje dekodowaniaPng | Opcjonalne atrybuty dla DecodePng |
| DekodujProto | Operacja wyodrębnia pola z serializowanego protokołu buforującego wiadomość do tensorów. |
| Opcje dekodowania proto | Opcjonalne atrybuty dla DecodeProto |
| DecodeRaw <T rozszerza TType > | Reinterpretuj bajty ciągu jako wektor liczb. |
| Opcje DecodeRaw | Opcjonalne atrybuty dla DecodeRaw |
| DekodowanieWav | Dekoduj 16-bitowy plik PCM WAV do tensora zmiennoprzecinkowego. |
| Opcje DecodeWav | Opcjonalne atrybuty dla DecodeWav |
| DeepCopy <T rozszerza TType > | Tworzy kopię `x`. |
| Usuń_func_Pointer | |
| UsuńIterator | Kontener dla zasobu iteratora. |
| Usuń pamięć podręczną | |
| UsuńMultiDeviceIterator | Kontener dla zasobu iteratora. |
| Usuń generator losowych nasion | |
| Usuń generator nasion | |
| UsuńSessionTensor | Usuń tensor określony przez jego uchwyt w sesji. |
| DenseBincount <U rozszerza numer T > | Zlicza liczbę wystąpień każdej wartości w tablicy liczb całkowitych. |
| Opcje DenseBincount | Opcjonalne atrybuty dla DenseBincount |
| DenseCountSparseOutput <U rozszerza numer T > | Wykonuje zliczanie binarnego sygnału wyjściowego rzadkiego dla wejścia tf.tensor. |
| DenseCountSparseOutput.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla DenseCountSparseOutput |
| GęstaNdArray <T> | |
| DenseToCSRSparseMatrix | Konwertuje gęsty tensor na (prawdopodobnie wsadowy) CSRSparseMatrix. |
| DenseToDenseSetOperation <T rozszerza TType > | Stosuje operację ustawiania wzdłuż ostatniego wymiaru 2 wejść „Tensora”. |
| DenseToDenseSetOperation.Options | Opcjonalne atrybuty dla DenseToDenseSetOperation |
| Zestaw danych DenseToSparseBatchDataset | Tworzy zestaw danych, który grupuje elementy wejściowe w SparseTensor. |
| Zestaw danych DenseToSparseBatch | Tworzy zestaw danych, który grupuje elementy wejściowe w SparseTensor. |
| Operacja DenseToSparseSet <T rozszerza TType > | Stosuje operację ustawiania wzdłuż ostatniego wymiaru „Tensora” i „SparseTensora”. |
| Operacja DenseToSparseSetOperation.Options | Opcjonalne atrybuty dla DenseToSparseSetOperation |
| DepthToSpace <T rozszerza TType > | DepthToSpace dla tensorów typu T. |
| Opcje głębokości do przestrzeni | Opcjonalne atrybuty dla DepthToSpace |
| DepthwiseConv2dNative <T rozszerza numer TNumber > | Oblicza splot wgłębny 2-D, biorąc pod uwagę 4-D tensory „wejściowe” i „filtr”. |
| Opcje DepthwiseConv2dNative | Opcjonalne atrybuty dla DepthwiseConv2dNative |
| DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T rozszerza numer TNumber > | Oblicza gradienty splotu wgłębnego względem filtra. |
| DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter |
| DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T rozszerza numer TNumber > | Oblicza gradienty splotu wgłębnego w odniesieniu do danych wejściowych. |
| DepthwiseConv2dNativeBackpropInput.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla DepthwiseConv2dNativeBackpropInput |
| Dekwantyzuj <U rozszerza TNumber > | Dekwantyzuj tensor „wejściowy” na tensor zmiennoprzecinkowy lub tensor bfloat16. |
| Dekwantyzacja | Pobiera spakowane dane wejściowe uint32 i rozpakowuje je do uint8 w celu wykonania Dekwantyzacja na urządzeniu. |
| Dekwantyzacja.Opcje | Opcjonalne atrybuty Dequantize |
| DeserializacjaIteratora | Konwertuje dany tensor wariantu na iterator i przechowuje go w danym zasobie. |
| DeserializeManySparse <T rozszerza TType > | Deserializuj i łącz `SparseTensors` z serializowanej minipartii. |
| DeserializeSparse <U rozszerza TType > | Deserializuj obiekty `SparseTensor`. |
| Zniszcz zasóbOp | Usuwa zasób określony przez uchwyt. |
| Zniszcz opcje opcji zasobów | Opcjonalne atrybuty dla DestroyResourceOp |
| DestroyTemporaryVariable <T rozszerza TType > | Niszczy zmienną tymczasową i zwraca jej wartość końcową. |
| Det <T rozszerza TType > | Oblicza wyznacznik jednej lub większej liczby macierzy kwadratowych. |
| Atrybuty urządzenia | Protobuf typu tensorflow.DeviceAttributes |
| DeviceAttributes.Builder | Protobuf typu tensorflow.DeviceAttributes |
| DeviceAttributesOrBuilder | |
| Atrybuty urządzeniaProtos | |
| Filtry urządzeńProtos | |
| Indeks urządzenia | Zwróć indeks urządzenia, na którym działa operacja. |
| Lokalizacja urządzenia | Protobuf typu tensorflow.DeviceLocality |
| DeviceLocality.Builder | Protobuf typu tensorflow.DeviceLocality |
| DeviceLocalityOrBuilder | |
| Właściwości urządzenia | Protobuf typu tensorflow.DeviceProperties |
| Właściwości urządzenia.Builder | Protobuf typu tensorflow.DeviceProperties |
| Właściwości urządzenia lub konstruktor | |
| Właściwości urządzeniaProtos | |
| Specyfikacja urządzenia | Reprezentuje (prawdopodobnie częściową) specyfikację urządzenia TensorFlow. |
| Konstruktor specyfikacji urządzenia | Klasa Builder służąca do tworzenia klasy DeviceSpec . |
| Specyfikacja urządzenia. Typ urządzenia | |
| Statystyki kroków urządzenia | Protobuf typu tensorflow.DeviceStepStats |
| DeviceStepStats.Builder | Protobuf typu tensorflow.DeviceStepStats |
| DeviceStepStatsOrBuilder | |
| Wartość dyktowana | Represents a Python dict keyed by `str`. |
| DictValue.Builder | Represents a Python dict keyed by `str`. |
| DictValueOrBuilder | |
| Digamma <T rozszerza numer T > | Oblicza Psi, pochodną Lgamma (logarytm wartości bezwzględnej `Gamma(x)`), elementarnie. |
| Dylatacja2d <T rozszerza TNumer > | Oblicza dylatację skali szarości tensorów „wejściowego” 4-D i tensora „filtra” 3-D. |
| Dilation2dBackpropFilter <T rozszerza numer T > | Oblicza gradient morfologicznej dylatacji 2-D względem filtra. |
| Dilation2dBackpropInput <T rozszerza numer T > | Oblicza gradient morfologicznej dylatacji 2-D w odniesieniu do danych wejściowych. |
| Wymiar | |
| Przestrzeń wymiarowa | |
| DirectedInterleaveDataset | Zamiennik `InterleaveDataset` na ustalonej liście `N` zestawów danych. |
| DirectedInterleaveDataset | Zamiennik `InterleaveDataset` na ustalonej liście `N` zestawów danych. |
| Div <T rozszerza TType > | Zwraca element x/y. |
| DivNoNan <T rozszerza TType > | Zwraca 0, jeśli mianownik wynosi zero. |
| Kropka <T rozszerza TType > | Zawija operator XLA DotGeneral, udokumentowany pod adresem https://www.tensorflow.org/ Performance/xla/operative_semantics#dotgeneral . |
| Podwójny bufor danych | DataBuffer podwójnych. |
| DoubleDataLayout <S rozszerza DataBuffer <?>> | DataLayout , który konwertuje dane przechowywane w buforze na wartości podwójne. |
| DoubleDenseNdArray | |
| DoubleNdArray | NdArray podwójnych. |
| DrawBoundingBoxes <T rozszerza TNumber > | Narysuj ramki ograniczające na partii obrazów. |
| Manekinowy licznik iteracji | |
| DummyMemoryCache | |
| Atrapa generatora nasion | |
| DynamicPartition <T rozszerza TType > | Dzieli „dane” na tensory „liczba_partycji” przy użyciu indeksów z „partycji”. |
| DynamicSlice <T rozszerza TType > | Zawija operator XLA DynamicSlice, udokumentowany pod adresem https://www.tensorflow.org/ Performance/xla/operative_semantics#dynamicslice . |
| DynamicStitch <T rozszerza TType > | Przeplataj wartości z tensorów „danych” w pojedynczy tensor. |
| DynamicUpdateSlice <T rozszerza TType > | Zawija operator XLA DynamicUpdateSlice, udokumentowany pod adresem https://www.tensorflow.org/ Performance/xla/operative_semantics#dynamicupdateslice . |
mi
| Chętna sesja | Środowisko do szybkiego wykonywania operacji TensorFlow. |
| EagerSession.DevicePlacementPolicy | Kontroluje sposób działania, gdy próbujemy wykonać operację na danym urządzeniu, ale na tym urządzeniu nie ma niektórych tensorów wejściowych. |
| EagerSession.Opcje | |
| Edytuj Odległość | Oblicza (prawdopodobnie znormalizowaną) odległość edycji Levenshteina. |
| Edytuj odległość.Opcje | Opcjonalne atrybuty EditDistance |
| Np. <U rozszerza TType > | Oblicza rozkład własny jednej lub większej liczby macierzy kwadratowych. |
| Np. Opcje | Opcjonalne atrybuty dla Eig |
| Einsum <T rozszerza TType > | Skrócenie tensora zgodnie z konwencją sumowania Einsteina. |
| Einsum <T rozszerza TType > | Operacja obsługująca podstawową operację einsum z 2 wejściami i 1 wyjściem. |
| Elu <T rozszerza numer T > | Oblicza wykładniczo liniowo: `exp(cechy) - 1` jeśli < 0, `cechy` w przeciwnym razie. |
| ELU <T rozszerza TFloating > | Wykładnicza jednostka liniowa. |
| EluGrad <T rozszerza numer T > | Oblicza gradienty dla wykładniczej operacji liniowej (Elu). |
| Aktywacje osadzania | Opcja umożliwiająca różnicowanie osadzania TPU. |
| Pusty <T rozszerza TType > | Tworzy tensor o podanym kształcie. |
| Puste.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla Empty |
| Pusta lista Tensorów | Tworzy i zwraca pustą listę tensorów. |
| Pusta mapa Tensora | Tworzy i zwraca pustą mapę tensora. |
| KodujBase64 | Zakoduj ciągi znaków w bezpiecznym dla sieci formacie Base64. |
| Opcje EncodeBase64 | Opcjonalne atrybuty dla EncodeBase64 |
| Zakoduj JPEG | Kodowanie obrazu w formacie JPEG. |
| Opcje kodowania JPEG | Opcjonalne atrybuty dla EncodeJpeg |
| Zakoduj zmienną JPEGJakość | Obraz wejściowy koduje w formacie JPEG z podaną jakością kompresji. |
| KodujPng | Zakoduj obraz w formacie PNG. |
| Opcje EncodePng | Opcjonalne atrybuty dla EncodePng |
| ZakodujProto | Opera serializuje komunikaty protobuf dostarczone w tensorach wejściowych. |
| Opcje EncodeProto | Opcjonalne atrybuty dla EncodeProto |
| KodujWav | Zakoduj dane audio przy użyciu formatu pliku WAV. |
| Punkt końcowy | Adnotacja używana do oznaczenia metody klasy z adnotacją @Operator , która powinna wygenerować punkt końcowy w ERROR(Ops/org.tensorflow.op.Ops Ops) lub jednej z jej grup. |
| KolejkujTPUEmbeddingIntegerBatch | Operacja kolejkująca listę wejściowych tensorów wsadowych do TPUEmbedding. |
| KolejkujTPUEmbeddingIntegerBatch.Options | Opcjonalne atrybuty dla EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch |
| KolejkujTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | Ułatwia przenoszenie kodu wykorzystującego funkcję tf.nn.embedding_lookup(). |
| EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch.Options | Opcjonalne atrybuty dla EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch |
| KolejkujTPUEmbeddingSparseBatch | Operacja kolejkująca indeksy wejściowe TPUEmbedding z SparseTensor. |
| KolejkujTPUEmbeddingSparseBatch.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch |
| KolejkujTPUEmbeddingSparseTensorBatch | Ułatwia przenoszenie kodu korzystającego z funkcji tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
| EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch.Options | Opcjonalne atrybuty dla EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch |
| SureShape <T rozszerza TType > | Zapewnia zgodność kształtu tensora z oczekiwanym kształtem. |
| Wpisz <T rozszerza TType > | Tworzy lub znajduje ramkę podrzędną i udostępnia ramce podrzędnej „dane”. |
| Wprowadź.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla Enter |
| Wartość wpisu | Protobuf typu tensorflow.EntryValue |
| EntryValue.Builder | Protobuf typu tensorflow.EntryValue |
| EntryValue.KindCase | |
| EntryValueOrBuilder | |
| Równy | Zwraca wartość logiczną (x == y) według elementu. |
| Równe.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla Equal |
| Erf <T rozszerza numer T > | Oblicza funkcję błędu Gaussa dla elementu `x`. |
| Erfc <T rozszerza numer T > | Oblicza uzupełniającą funkcję błędu elementu `x`. |
| erfinv <T rozszerza numer T> | |
| Kody błędów | |
| Kody błędówProtos | |
| Norma Euklidesowa <T rozszerza TType > | Oblicza normę euklidesową elementów w różnych wymiarach tensora. |
| Opcje euklidesowej normy | Opcjonalne atrybuty dla EuclideanNorm |
| Wydarzenie | Protocol buffer representing an event that happened during the execution of a Brain model. |
| Konstruktor zdarzeń | Protocol buffer representing an event that happened during the execution of a Brain model. |
| Wydarzenie.WhatCase | |
| EventOrBuilder | |
| WydarzenieProtos | |
| Przykład | Protobuf typu tensorflow.Example |
| Przykład.Konstruktor | Protobuf typu tensorflow.Example |
| PrzykładOrBuilder | |
| Przykładowa konfiguracja Parsera | Protobuf typu tensorflow.ExampleParserConfiguration |
| PrzykładParserConfiguration.Builder | Protobuf typu tensorflow.ExampleParserConfiguration |
| PrzykładParserConfigurationOrBuilder | |
| PrzykładParserConfigurationProtos | |
| PrzykładProtos | |
| Wykonać | Op, który ładuje i uruchamia program TPU na urządzeniu TPU. |
| Wykonaj i aktualizuj zmienne | Op, który wykonuje program z opcjonalnymi aktualizacjami zmiennych w miejscu. |
| Wykonanie | Data relating to the eager execution of an op or a Graph. |
| Wykonanie. Konstruktor | Data relating to the eager execution of an op or a Graph. |
| Środowisko wykonania | Definiuje środowisko do tworzenia i wykonywania Operation TensorFlow s. |
| WykonanieŚrodowisko.Typy | |
| Wykonanie lub konstruktor | |
| Wyjdź <T rozszerza TType > | Wychodzi z bieżącej ramki do jej ramki nadrzędnej. |
| Exp <T rozszerza TType > | Oblicza wykładniczą wartość x według elementu. |
| ExpandDims <T rozszerza TType > | Wstawia wymiar 1 do kształtu tensora. |
| Expint <T rozszerza TNumer > | |
| Expm1 <T rozszerza TType > | Oblicza `exp(x) - 1` elementowo. |
| Wykładniczy <T rozszerza TFloating > | Wykładnicza funkcja aktywacji. |
| WyciągPrzegląd | Wyodrębnia rzut oka z tensora wejściowego. |
| WyodrębnijPrzegląd.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla ExtractGlimpse |
| ExtractImagePatches <t rozszerza ttype > | Wyodrębnij `` łatki 'z `obrazy' i umieść je w wymiarze wyjściowym„ głębokości ”. |
| ExtractJPegShape <T rozszerza TNumber > | Wyodrębnij informacje o kształcie obrazu zakodowanego przez JPEG. |
| ExtractVolumaPatches <t rozszerza tnumber > | Wyodrębnij „łatki” z „wejściowego” i umieść je w wymiarze wyjściowym „głębokość”. |
F
| Fakt | Wydaj fakt na temat czynników. |
| FakequantwithMinmaxArgs | FAKE-QUANIZUJ „TENSOR„ WEJŚCIE ”, WYPOSAJ PLAKO DO„ OUTEKTY ”TENSOR tego samego typu. |
| FakequantwithMinmaxArgs.Options | Opcjonalne atrybuty dla FakeQuantWithMinMaxArgs |
| FakequantWithMinmaxArgsgradient | Oblicz gradienty dla operacji FakequantWithMinmaxArgs. |
| FakequantWithMinmaxArgsgradient.Options | Opcjonalne atrybuty dla FakeQuantWithMinMaxArgsGradient |
| FakequantwithMinmaxVars | Fałszywi tensor „wejściowych” typu Float za pośrednictwem globalnych skalów pływakowych FAKE-QUANIZE TENSOR „Inputs` typu Float za pośrednictwem Global Float Scalars` min` i `max` to` wyjściowe tensor o tym samym kształcie co `inputs`. |
| FakequantwithMinmaxVars.options | Opcjonalne atrybuty dla FakeQuantWithMinMaxVars |
| FakequantWithMinmaxVarsgradient | Oblicz gradienty dla operacji FakequantWithMinmaxVars. |
| FakequantWithMinmaxVarsgradient.options | Opcjonalne atrybuty dla FakeQuantWithMinMaxVarsGradient |
| FakequantWithMinmaxVarsperchannel | FAKTION-QUANYZ TENSOR „WEJŚCIE” typu Float za pomocą pływaków na kanały FAKE-QUANIZACJA „Inputs` Tensor typu na kanał i jeden z kształtów:` [D] `,` [B, D] `` [B, H, W, D] `przez pływaki na kanał` ` Min` i `max` kształtu` [d] `` do `` Outliss 'tensor o tym samym kształcie co `inputs`. |
| FakequantWithMinmaxVarsperchannel.options | Opcjonalne atrybuty dla FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel |
| FakequantWithMinmaxVarSsperChannelgradient | Oblicz gradienty dla fałszywej operacji operacją Kanałową. |
| FakequantWithMinmaxVarSPerChannelgradient.Options | Opcjonalne atrybuty dla FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient |
| SPEDELEMENTESSESPENCE <T, U rozszerza ndarray <T>> | Sekwencja recyklingowa ta sama instancja NdArray podczas iteracji jej elementów |
| Funkcja | Containers for non-sequential data. |
| Feature.Builder | Containers for non-sequential data. |
| Feature.Kindcase | |
| FeatureConfiguration | Typ protOBUF tensorflow.FeatureConfiguration |
| FeatureConfiguration.Builder | Typ protOBUF tensorflow.FeatureConfiguration |
| FeatureConfiguration.ConfigCase | |
| FeatureConfigurationORBuilder | |
| Featurelist | Containers for sequential data. |
| Feacturelist.Builder | Containers for sequential data. |
| FunsteListorBuilder | |
| Featurelists | Typ protOBUF tensorflow.FeatureLists |
| Featurelists.Builder | Typ protOBUF tensorflow.FeatureLists |
| FunsteListerBuilder | |
| BeatoorBuilder | |
| FeatureProtos | |
| Cechy | Typ protOBUF tensorflow.Features |
| Funkcje. Builder | Typ protOBUF tensorflow.Features |
| BEZPIECZEŃSTWA | |
| Fft <t rozszerza ttype > | Szybka transformacja Fouriera. |
| Fft2d <t rozszerza ttype > | 2D Fast Fourier Transform. |
| Fft3d <t rozszerza ttype > | 3D Fast Fourier Transform. |
| FIFOQUEUE | Kolejka, która produkuje elementy w pierwszym zamówieniu. |
| Fifoqueue.options | Opcjonalne atrybuty FifoQueue |
| Wypełnij <U rozszerza tType > | Tworzy tensor wypełniony wartością skalarną. |
| FilterByLastComponentDataset | Tworzy zestaw danych zawierający elementy pierwszego komponentu `input_dataset` mający prawdziwe w ostatnim komponencie. |
| Odcisk palca | Generuje wartości odcisków palców. |
| FixtlenFeatureProto | Typ protOBUF tensorflow.FixedLenFeatureProto |
| StałegoLenFeatureProto.Builder | Typ protOBUF tensorflow.FixedLenFeatureProto |
| FixtlenFeatureProtoorBuilder | |
| FixtengrengthRecordDataset | |
| FixtlengthRecordReader | Czytnik, który wyświetla rekordy o stałej długości z pliku. |
| Stałą długośćRecordReader.Options | Opcjonalne atrybuty dla FixedLengthRecordReader |
| Naprawiono próbnik UnigramCandidate | Generuje etykiety dla próbkowania kandydatów z wyuczonym rozkładem unigramów. |
| FastrionUnigramCandidatesAmpler.Options | Opcjonalne atrybuty dla FixedUnigramCandidateSampler |
| Float16layout | Układ danych, który przekształca 32-bitowy pływak z/do 16-bitowy, odpowiednio do specyfikacji zmiennoprzecinkowej IEEE-754. |
| FloatDataBuffer | DataBuffer elementów zmiennoprzecinkowych. |
| FloatDatalayout <s rozszerza batabuffer <? >> | DataLayout , który konwertuje dane przechowywane w buforze na pływaki. |
| FloatDenseNdArray | |
| Lista float | Protobuf Typ tensorflow.FloatList |
| FloatList.Builder | Protobuf Typ tensorflow.FloatList |
| FloatListorBuilder | |
| FloatNdArray | NdArray elementów pływających. |
| Podłoga <t rozciąga tnumber > | Zwraca największą liczbę całkowitą, nie większą niż x. |
| Floordiv <t rozszerza ttype > | Zwraca x // y pod względem elementu. |
| Floormod <t rozszerza tnumber > | Zwraca resztę podziału. |
| FlushSummaryWriter | |
| Fractionalavgpool <t rozszerza tnumber > | Wykonuje średnie pulę ułamkową na wejściu. |
| Fractionalavgpool.options | Opcjonalne atrybuty FractionalAvgPool |
| Fractionalavgpoolgrad <T rozszerza tnumber > | Oblicza gradient funkcji frakcjonowanialavgpoolu. |
| Fractionalavgpoolgrad.options | Opcjonalne atrybuty FractionalAvgPoolGrad |
| Fractionalmaxpool <t rozszerza tnumber > | Wykonuje frakcjonalną pulę maksymalną na wejściu. |
| Fractionalmaxpool.options | Opcjonalne atrybuty FractionalMaxPool |
| Fractionalmaxpoolgrad <T rozszerza tnumber > | Oblicza gradient funkcji fractrialmaxpool. |
| Fractionalmaxpoolgrad.options | Opcjonalne atrybuty FractionalMaxPoolGrad |
| Fresnelcos <t rozszerza tnumber > | |
| Fresnelsin <t rozszerza tnumber > | |
| Ftrl | Optymalizator, który implementuje algorytm FTRL. |
| FunkcjaDef | A function can be instantiated when the runtime can bind every attr with a value. |
| Functiondef.argattrs | Attributes for function arguments. |
| FunkcjaDef.argattrs.Builder | Attributes for function arguments. |
| Functiondef.argattrsorbuilder | |
| FunkcjaDef.Builder | A function can be instantiated when the runtime can bind every attr with a value. |
| FunkcjaDeflibrary | A library is a set of named functions. |
| FunkcjaDeflibrary.Builder | A library is a set of named functions. |
| FunkcjaDeflibraryorBuilder | |
| FunkcjaDeforBuilder | |
| FunkctionProtos | |
| Specyfikacja funkcji | Represents `FunctionSpec` used in `Function`. |
| Kreator specyfikacji funkcji | Represents `FunctionSpec` used in `Function`. |
| Specyfikacja funkcji. Eksperymentalna kompilacja | Whether the function should be compiled by XLA. |
| FunkcjaSpecorBuilder | |
| Fusedbatchnorm <t rozszerza tnumber , rozszerza tnumber > | Normalizacja wsadowa. |
| Fusedbatchnorm.options | Opcjonalne atrybuty FusedBatchNorm |
| FusedBatchNormgrad <t rozciąga tnumber , rozszerza tnumber > | Gradient do normalizacji wsadowej. |
| FusedBatchnormgrad.Options | Opcjonalne atrybuty dla FusedBatchNormGrad |
| FusedPadConv2d <T rozszerza tnumber > | Wykonuje dopełnienie jako proces wstępny podczas splotu. |
| FusedResizeAndPadConv2d <T rozszerza tnumber > | Wykonuje rozmiar i wyściółkę jako wstępny przetwarzanie podczas splotu. |
| FusedResizeAndPadConv2d.options | Opcjonalne atrybuty dla FusedResizeAndPadConv2d |
G
| Zbierz <t rozszerza tnumber > | Wzajemnie gromadzi wiele tensorów tego samego typu i kształtu. |
| Zbierz <t rozszerza ttype > | Zbierz wycinki z osi `params`, `osi` zgodnie z `indeksami`. |
| Zbierz <t rozszerza ttype > | Owija operator zgromadzenia XLA udokumentowany pod adresem https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#gather |
| Zebraj. Opcje | Opcjonalne atrybuty do Gather |
| Zebraj. Opcje | Opcjonalne atrybuty do Gather |
| Gathernd <t rozszerza ttype > | Zbierz wycinki z „params” do Tensora o kształcie określonym przez „indeksy”. |
| Gatherv2 <t rozszerza tnumber > | Wzajemnie gromadzi wiele tensorów tego samego typu i kształtu. |
| Gatherv2.options | Opcjonalne atrybuty GatherV2 |
| Generuj propozycje BoundingBox | Ta operacja tworzy obszar zainteresowań z podanych obwiedni (bbox_deltas) zakodowanych kotwic wrt zgodnie z równaniem 2 w arXiv:1506.01497 Operacja wybiera górne pola punktacji `pre_nms_topn`, dekoduje je w odniesieniu do kotwic, stosuje niemaksymalne tłumienie nakładających się pudełek o wartości przecięcia przez związek (iou) wyższej niż `nms_threshold`, odrzucając pola, w których krótszy bok jest mniejszy niż ` min_rozmiar`. |
| GenerateBoundingBoxProposals.Options | Opcjonalne atrybuty dla GenerateBoundingBoxProposals |
| GenerateVocaBremappapping | Biorąc pod uwagę ścieżkę do nowych i starych plików słownictwa, zwraca tensor remontowy długość `NUM_NEW_VOCAB`, gdzie„ remapowanie [i] `zawiera numer wiersza w starym słownictwie, który odpowiada wierszowi` i `w nowym słownictwie (zaczynając od linii` new_vocab_offset` 1 'Jeśli wpis `I` w nowym słownictwie nie jest w starym słownictwie. |
| GenerateVocaBremappapping.Options | Opcjonalne atrybuty GenerateVocabRemapping |
| Pobierz uchwyt sesji | Przechowuj tensor wejściowy w stanie bieżącej sesji. |
| GetSessionTensor <t rozszerza ttype > | Pobierz wartość tensora określoną przez jego uchwyt. |
| Glorot <t rozszerza tfloating > | Inicjalizator Glorota, zwany także inicjatorem Xavier. |
| GPUINFO | Typ protOBUF tensorflow.GPUInfo |
| Gpuinfo.Builder | Typ protOBUF tensorflow.GPUInfo |
| GPUINFOORBUILDER | |
| Gpuoptions | Typ protOBUF tensorflow.GPUOptions |
| Gpuoptions.Builder | Typ protOBUF tensorflow.GPUOptions |
| Opcje GPU. Eksperymentalne | Protobuf typu tensorflow.GPUOptions.Experimental |
| Opcje GPU. Eksperymentalne. Konstruktor | Protobuf typu 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. |
| Kreator GradientDef | GradientDef defines the gradient function of a function defined in a function library. |
| GradientDeforBuilder | |
| Gradientdescent | Podstawowy stochastyczny optymalizator gradientu. |
| Gradienty | Dodaje operacje do obliczenia pochodnych cząstkowych sumy y s wrt x s, tj. d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... Jeśli ustawione są wartości |
| Gradienty.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla Gradients |
| Wykres | Wykres przepływu danych reprezentujący obliczenie tensorflow. |
| Wykres | Służy do tworzenia klas abstrakcyjnych, która zastępuje metodę BuildSubgraph w celu budowy podgrafu warunkowego lub ciała przez pewien czas. |
| Informacje o debugowaniu wykresu | Protobuf typu tensorflow.GraphDebugInfo |
| GraphDebugInfo.Builder | Protobuf typu tensorflow.GraphDebugInfo |
| Graphdebuginfo.filelinecol | This represents a file/line location in the source code. |
| Graphdebuginfo.filelinecol.Builder | This represents a file/line location in the source code. |
| Graphdebuginfo.filelinecolorBuilder | |
| GraphDebugInfo.StackTrace | This represents a stack trace which is a ordered list of `FileLineCol`. |
| Graphdebuginfo.stackTrace.Builder | This represents a stack trace which is a ordered list of `FileLineCol`. |
| Graphdebuginfo.stackTraceorBuilder | |
| GraphdebuginfoorBuilder | |
| Graphdebuginfoprotos | |
| WykresDef | Represents the graph of operations tensorflow.GraphDef |
| GraphDef.Builder | Represents the graph of operations tensorflow.GraphDef |
| GraphDefOrBuilder | |
| GraphExecutionTrace | Data relating to an execution of a Graph (e.g., an eager execution of a FuncGraph). |
| GraphExecutionTrace.Builder | Data relating to an execution of a Graph (e.g., an eager execution of a FuncGraph). |
| GHAGHEXECUTHTRACEORBUILDER | |
| Grafopcreation | The creation of an op in a TensorFlow Graph (e.g., FuncGraph in TF2). |
| GraphopCreation.Builder | The creation of an op in a TensorFlow Graph (e.g., FuncGraph in TF2). |
| GraphopCreationOrBuilder | |
| Graphoperation | Implementacja Operation dodanej jako węzeł do Graph . |
| Konstruktor operacji graficznych | OperationBuilder do dodawania GraphOperation s do Graph . |
| Opcje wykresu | Protobuf typu tensorflow.GraphOptions |
| GraphOptions.Builder | Protobuf typu tensorflow.GraphOptions |
| GraphOptionSorBuilder | |
| GraphProtos | |
| GraphTransferConstnodeinfo | Protobuf Typ tensorflow.GraphTransferConstNodeInfo |
| GraphTransferConstNodeinfo.Builder | Protobuf Typ tensorflow.GraphTransferConstNodeInfo |
| GraphTransferConstnodeinFoorBuilder | |
| GHAGHTRANSFERGRAPHINPUTNODEINFO | Protobuf Typ tensorflow.GraphTransferGraphInputNodeInfo |
| GHAGHTRANSFERGRAPHINPUTNODEINFO.BUILDER | Protobuf Typ tensorflow.GraphTransferGraphInputNodeInfo |
| GHAGHTRANSFERGRAPHINPUTNODEINFOORBUILDER | |
| GHAGHTRANSFERGRAPHOUTPUTNODEINFO | Protobuf Typ tensorflow.GraphTransferGraphOutputNodeInfo |
| GHAGHTRANSFERGRAPHOUTPUTNODEINFO.BUILDER | Protobuf Typ tensorflow.GraphTransferGraphOutputNodeInfo |
| GHAGHTRANSFERGRAPHOUTPUTNODEINFOORBUILDER | |
| GraphTransferInfo | Protocol buffer representing a handle to a tensorflow resource. |
| GraphTransferInfo.Builder | Protocol buffer representing a handle to a tensorflow resource. |
| GraphTransferInfo.Destination | Protobuf enum tensorflow.GraphTransferInfo.Destination |
| GraphTransferInFoorBuilder | |
| GraphTransferInfoproto | |
| GraphTransferNodeinfo | Protobuf Typ tensorflow.GraphTransferNodeInfo |
| GraphTransferNodeinfo.Builder | Protobuf Typ tensorflow.GraphTransferNodeInfo |
| GraphTransferNodeinFoorBuilder | |
| GraphTransferNodeInput | Protobuf Typ tensorflow.GraphTransferNodeInput |
| GraphTransferNodeInput.Builder | Protobuf Typ tensorflow.GraphTransferNodeInput |
| GraphTransferNodeInputInfo | Typ protOBUF tensorflow.GraphTransferNodeInputInfo |
| GraphTransferNodeInputInfo.Builder | Typ protOBUF tensorflow.GraphTransferNodeInputInfo |
| GraphTransferNodeInputInFoorBuilder | |
| GraphTransferNodeInputorBuilder | |
| GraphTransferNodeoutputInfo | Protobuf Typ tensorflow.GraphTransferNodeOutputInfo |
| GraphTransferNodeoutputinfo.Builder | Protobuf Typ tensorflow.GraphTransferNodeOutputInfo |
| GraphTransferNodeoutputInFoorBuilder | |
| Większy | Zwraca wartość logiczną (x > y) według elementu. |
| WiększyRówny | Zwraca wartość logiczną (x >= y) według elementu. |
| Grublockcell <t rozszerza tnumber > | Oblicza propagację do przodu komórki GRU dla 1 kroku czasowego. |
| Grublockcellgrad <T rozszerza TNumber > | Oblicza propagację wsteczną komórki GRU dla 1 kroku czasowego. |
| Gwarancja <t rozszerza ttype > | Daje gwarancję środowisku wykonawczemu TF, że tensor wejściowy jest stały. |
H
| Hardsigmoid <t rozszerza tfloating > | Aktywacja twardej sigmoidalnej. |
| Tabela Hash | Tworzy niezainicjowaną tabelę skrótów. |
| Hashtable.options | Opcjonalne atrybuty do HashTable |
| On <t rozszerza tfloating > | On inicjalizuje. |
| Pomocnicy | Klasa kontenerowa dla podstawowych metod, które dodają lub wykonują kilka operacji i zwracają jedną z nich. |
| Zawias | Oblicza utratę zawiasów między etykietami i prognozami. |
| Mieszka <t rozszerza tnumber > | Metryka, która oblicza metrykę utraty zawiasu między etykietami i prognozami. |
| HistogramFixedWidth <U rozszerza tnumber > | Zwróć histogram wartości. |
| Histogramproto | Serialization format for histogram module in core/lib/histogram/histogram.h tensorflow.HistogramProto |
| Histogramproto.Builder | Serialization format for histogram module in core/lib/histogram/histogram.h tensorflow.HistogramProto |
| HistogramProtoorBuilder | |
| Histogramsummary | Wyświetla bufor protokołu „podsumowania” z histogramem. |
| HSVTORGB <T rozszerza tnumber > | Konwertuj jeden lub więcej zdjęć z HSV na RGB. |
| Hubera | Oblicza utratę Hubera między etykietami i prognozami. |
I
| Tożsamość <t rozszerza tfloating > | Inicjalizator, który generuje macierz tożsamości. |
| Tożsamość <t rozszerza ttype > | Zwraca tensor o tym samym kształcie i zawartości co tensor lub wartość wejściowa. |
| TożsamośćN | Zwraca listę tensorów o takich samych kształtach i zawartości jak dane wejściowe tensory. |
| Tożsamość | Czytelnik, który wyświetla pracę w kolejce zarówno jako klucz, jak i wartość. |
| IdentityReader.Options | Opcjonalne atrybuty dla IdentityReader |
| Ifft <t rozszerza ttype > | Odwrotna szybka transformacja Fouriera. |
| Ifft2d <t rozszerza ttype > | Odwrotna szybka transformacja Fouriera. |
| Ifft3d <t rozszerza ttype > | Odwrotna szybka transformacja Fouriera. |
| Igamma <t rozszerza tnumber > | Oblicz tańszy regularnie niekompletny funkcja gamma `P (A, X)`. |
| Igammac <t rozszerza tnumber > | Oblicz górną regularnie niekompletną funkcję gamma `q (a, x)`. |
| Igammagrada <t rozszerza tnumber > | Oblicza gradient `igamma (a, x)` wrt `a`. |
| Ignoruj ErrorsDataset | Tworzy zestaw danych zawierający elementy `input_dataset` ignorując błędy. |
| Ignoruj ErrorsDataset | Tworzy zestaw danych zawierający elementy `input_dataset` ignorując błędy. |
| IgnorororrorsDataset.options | Opcjonalne atrybuty IgnoreErrorsDataset |
| IgnorororrorsDataset.options | Opcjonalne atrybuty IgnoreErrorsDataset |
| Wyjątek IllegalRank | Wyjątek rzucony, gdy operacji nie można zakończyć z powodu rangi ukierunkowanej tablicy. |
| Imag <U rozszerza tnumber > | Zwraca wyimaginowaną część liczby złożonej. |
| ImageProjectivetransformv2 <T rozszerza tnumber > | Stosuje daną transformację do każdego z obrazów. |
| ImageProjectivetransformv2.options | Opcjonalne atrybuty dla ImageProjectiveTransformV2 |
| ImageProjectivetransformv3 <T rozszerza tnumber > | Stosuje daną transformację do każdego z obrazów. |
| ImageProjectivetransformv3.options | Opcjonalne atrybuty dla ImageProjectiveTransformV3 |
| Imagesummary | Wyświetla bufor protokołu „Podsumowanie” z obrazami. |
| Imagesummary.options | Opcjonalne atrybuty dla ImageSummary |
| ImmutableConst <t rozszerza ttype > | Zwraca niezmienny tensor z obszaru pamięci. |
| ImportEvent | |
| Indeks | Indeks używany do wycinania widoku z tablicy N-wymiarowej. |
| IndexedPositionIterator | |
| IndexedPositioniterator.coordslongConsumer | |
| Indeksy | Klasa pomocnicza do tworzenia obiektów Index . |
| InfeedDequeue <t rozszerza ttype > | Opcja zastępcza wartości, która zostanie wprowadzona do obliczeń. |
| PodawanieDequeueTuple | Pobiera wiele wartości z źródła jako krotkę XLA. |
| Kolejka dopływowa | Operacja, która wprowadza do obliczeń pojedynczą wartość Tensora. |
| Infeedenqueue.options | Opcjonalne atrybuty dla InfeedEnqueue |
| InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer | Operacja kolejkująca wstępnie zlinearyzowany bufor do zasilania TPU. |
| InfeedenqueuePreinearyzedBuffer.options | Opcjonalne atrybuty dla InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer |
| InfeedEnqueueTuple | Podaje do obliczeń wiele wartości Tensora w postaci krotki XLA. |
| InfeedenqueueTuple.options | Opcjonalne atrybuty dla InfeedEnqueueTuple |
| Rozpoczęcie | |
| Inicjalizator <t rozszerza ttype > | Interfejs dla inicjalizatorów |
| Zainicjuj tabelę | Inicjator tabeli, który przyjmuje dwa tensory odpowiednio dla kluczy i wartości. |
| Zainicjuj tabelę z zestawu danych | |
| Zainicjuj tabelę z pliku tekstowego | Inicjuje tabelę z pliku tekstowego. |
| InicitizeTableFromTextFile.Options | Opcjonalne atrybuty dla InitializeTableFromTextFile |
| Inplaceadd <t rozszerza ttype > | Dodaje v do określonych wierszy x. |
| Inplaseub <t rozszerza ttype > | Odejmuje `v` na określone rzędy` x`. |
| Inployupdate <t rozszerza ttype > | Aktualizuje określone wiersze „i” wartościami „v”. |
| Int64List | Typ Protobuf tensorflow.Int64List |
| Int64List.Builder | Typ Protobuf tensorflow.Int64List |
| Int64ListorBuilder | |
| IntDataBuffer | DataBuffer int. |
| IntDatalayout <s rozszerza batabuffer <? >> | DataLayout , który konwertuje dane przechowywane w buforze w INTS. |
| IntDenseNdArray | |
| InterconnectLink | Protobuf Typ tensorflow.InterconnectLink |
| InterconnectLink.Builder | Protobuf Typ tensorflow.InterconnectLink |
| InterconnectLinkorBuilder | |
| IntNdArray | NdArray liczb całkowitych. |
| WTopK | Mówi, czy cele znajdują się w najlepszych prognozach „k”. |
| Inv <t rozszerza ttype > | Oblicza odwrotność jednej lub więcej kwadratowych macierzy odwracalnych lub ich przyległych (transpozycja sprzężona). |
| Inv.options | Opcjonalne atrybuty Inv |
| Invert <t rozszerza tnumber > | Odwróć (odwracaj) każdy fragment obsługiwanych typów; Na przykład wartość typu `uint8` 01010101 staje się 10101010. |
| Invertpermutacja <t rozszerza tnumber > | Oblicza odwrotną permutację tensora. |
| Invgrad <t rozszerza tType > | Oblicza gradient odwrotności `X` WRT jego wejściu. |
| Irfft <U rozszerza tnumber > | Odwrotna rzeczywistą szybką transformację Fouriera. |
| Irfft2d <U rozszerza tnumber > | Odwrotne 2D rzeczywistą szybką transformację Fouriera. |
| Irfft3d <U rozszerza tnumber > | Odwrotna 3D rzeczywistą szybką transformację Fouriera. |
| IsBoostedTreesEnsembleInitialized | Sprawdza, czy zainicjowano zespół drzewa. |
| IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized | Sprawdza, czy strumień kwantyli został zainicjowany. |
| Jest Skończony | Zwraca, które elementy x są skończone. |
| Isinf | Zwroty, które elementy x są inf. |
| Czy Nan | Zwraca, które elementy x są NaN. |
| Isotonicregression <U rozszerza tnumber > | Rozwiązuje serię problemów z regresją izotoniczną. |
| Jest zmienną zainicjalizowaną | Sprawdza, czy tensor został zainicjowany. |
| Iterator | |
| IteratorFromStringHandle | |
| IteratorFromStringHandle.options | Opcjonalne atrybuty IteratorFromStringHandle |
| IteratorPobierz urządzenie | Zwraca nazwę urządzenia, na którym został umieszczony „zasób”. |
| IteratorPobierz urządzenie | Zwraca nazwę urządzenia, na którym został umieszczony „zasób”. |
| IteratorGetNext | Otrzymuje następne dane wyjściowe z podanego iteratora. |
| IteratorgetNextasoptional | Otrzymuje następne wyjście z podanego iteratora jako opcjonalny wariant. |
| IteratorGetNexSync | Otrzymuje następne dane wyjściowe z podanego iteratora. |
| IteratortoStringhandle | Przekształca podany „Resource_handle” reprezentujący iterator na ciąg. |
J
| Jobdef | Defines a single job in a TensorFlow cluster. |
| Jobdef.Builder | Defines a single job in a TensorFlow cluster. |
| JobDeforBuilder | |
| JobDeviceFilters | Defines the device filters for tasks in a job. |
| JobDeviceFilters.Builder | Defines the device filters for tasks in a job. |
| JobDeviceFilterSorBuilder | |
| Dołączyć | Dołącza do strun na podanej liście tensorów strunowych w jeden tensor; z podanym separatorem (domyślnie jest pustym separatorem). |
| Dołącz.options | Opcjonalne atrybuty do Join |
K
| Kerneldef | Protobuf Typ tensorflow.KernelDef |
| KernelDef.AttrConstraint | Protobuf typu tensorflow.KernelDef.AttrConstraint |
| KernelDef.AttrConstraint.Builder | Protobuf typu tensorflow.KernelDef.AttrConstraint |
| Kerneldef.attrconstraintorbuilder | |
| Kerneldef.Builder | Protobuf Typ tensorflow.KernelDef |
| KerneldeforBuilder | |
| Kerneldefprotos | |
| Kernelista | A collection of KernelDefs tensorflow.KernelList |
| Kernellist.Builder | A collection of KernelDefs tensorflow.KernelList |
| KernellistorBuilder | |
| KeyValuesorT <t rozszerza tnumber , u rozszerza ttype > | Owija operator sortowania XLA, udokumentowany https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort. |
| Kldivergence | Oblicza utratę rozbieżności Kullback-Leibler między etykietami i prognozami. |
| Kldivergence <t rozszerza tnumber > | Metryka, która oblicza wskaźnik utraty rozbieżności Kullback-Leibler między etykietami i prognozami. |
| Inicjalizacja KMC2Chain | Zwraca indeks punktu danych, który powinien zostać dodany do zestawu źródłowego. |
| KmeansPlusPlusInicjalizacja | Wybiera num_to_sample wierszy danych wejściowych przy użyciu kryterium KMeans++. |
| KthOrderStatystyka | Oblicza statystykę rzędu K zbioru danych. |
L
| L2loss <t rozszerza tnumber > | Strata L2. |
| LatencyStatsDataset | Rejestruje opóźnienie tworzenia elementów „input_dataset” w StatsAggregator. |
| LatencyStatsDataset | Rejestruje opóźnienie tworzenia elementów „input_dataset” w StatsAggregator. |
| Leakyrelu <t rozszerza tnumber > | Oblicza wyprostowane liniowe: `max (funkcje, funkcje * alpha)`. |
| Leakyrelu.options | Opcjonalne atrybuty dla LeakyRelu |
| LeaReLuGrad <T rozszerza tnumber > | Oblicza skronione gradienty liniowe dla operacji Leakyrelu. |
| LeaReLuGrad.options | Opcjonalne atrybuty dla LeakyReluGrad |
| Nauczył się, żenigramCandidatesAmpler | Generuje etykiety dla próbkowania kandydatów z wyuczonym rozkładem unigramów. |
| Nauczył sięNigramCandidatesAmpler.options | Opcjonalne atrybuty dla LearnedUnigramCandidateSampler |
| Lecun <t rozszerza tfloating > | LECUN NORMAL Inicjator. |
| Lewy shift <t rozszerza tnumber > | ElementWise oblicza przemieszczenie Bitwise w lewo `x` i` y`. |
| Mniej | Zwraca wartość prawdy (x <y) pod względem elementu. |
| Mercequal | Zwraca wartość prawdy (x <= y) pod względem elementu. |
| Lgamma <t rozszerza tnumber > | Oblicza dziennik wartości bezwzględnej `gamma (x)` `element. |
| Liniowy <U rozszerza tnumber > | Funkcja aktywacji liniowej (przejście). |
| Linspace <t rozszerza tnumber > | Generuje wartości w przedziale. |
| Słuchacz_BytePointer | |
| Słuchacz_string | |
| ListValue | Represents a Python list. |
| ListValue.Builder | Represents a Python list. |
| ListValueorBuilder | |
| Zbiór danych LMDB | Tworzy zestaw danych, który emituje pary klucz-wartość w jednym lub większej liczbie plików LMDB. |
| LMDBDATASET | |
| Lmdbreader | Czytnik, który wyświetla rekordy z pliku LMDB. |
| Lmdbreader.options | Opcjonalne atrybuty LmdbReader |
| LoadandReMapmatrix | Ładuje 2-D (macierz) `Tensor` z nazwą` Old_Tensor_Name` z punktu kontrolnego na `CKPT_PATH` i potencjalnie zmienia swoje wiersze i kolumny za pomocą określonych remappingów. |
| LoadRemapMatrix.Options | Opcjonalne atrybuty dla LoadAndRemapMatrix |
| ZaładujTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Załaduj parametry osadzania Adadelta. |
| LoadPuembeddingadAdeltaparameters.options | Opcjonalne atrybuty dla LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters |
| LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug | Załaduj parametry Adadelta z obsługą debugowania. |
| LoadPuembeddingDAdeltaparametersgradaccumdebug.options | Opcjonalne atrybuty LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug |
| Załaduj parametryTPUEmbeddingAdagrad | Załaduj parametry osadzania Adagrad. |
| LoadPuembeddingDagradParameters.Options | Opcjonalne atrybuty dla LoadTPUEmbeddingAdagradParameters |
| LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug | Załaduj parametry osadzania Adagrad z obsługą debugowania. |
| LoadPuembeddingDagdParametersgradaccumdebug.options | Opcjonalne atrybuty LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug |
| ZaładujTPUEmbeddingADAMParametry | Załaduj parametry osadzania programu ADAM. |
| LoadPuembeddingDamparameters.options | Opcjonalne atrybuty dla LoadTPUEmbeddingADAMParameters |
| ZaładujTPUEmbeddingADAMParametryGradAccumDebug | Załaduj parametry osadzania programu ADAM z obsługą debugowania. |
| LoadPuembeddingdamparametersgradaccumdebug.options | Opcjonalne atrybuty LoadTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug |
| Załaduj parametryTPUEmbeddingCenteredRMSProp | Parametry osadzania RMSProp skupione na obciążeniu. |
| LoadPuembeddingcenteredRMSPROPPARAMETERS.OPtions | Opcjonalne atrybuty dla LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters |
| ZaładujTPUEmbeddingFTRLParametry | Załaduj parametry osadzania FTRL. |
| LoadPuembeddingftrlParameters.Options | Opcjonalne atrybuty dla LoadTPUEmbeddingFTRLParameters |
| ZaładujTPUEmbeddingFTRLParametryGradAccumDebug | Załaduj parametry osadzania FTRL z obsługą debugowania. |
| LoadPuembeddingftrlParametersgradaccumdebug.options | Opcjonalne atrybuty LoadTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug |
| ZaładujTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Załaduj parametry osadzania MDL Adagrad Light. |
| LoadPuembeddingMDLadaGradlightParameters.options | Opcjonalne atrybuty LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters |
| ZaładujTPUEmbeddingMomentumParametry | Załaduj parametry osadzania Momentum. |
| LoadPuembeddingMomentumparameters.options | Opcjonalne atrybuty dla LoadTPUEmbeddingMomentumParameters |
| LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug | Załaduj parametry osadzania Momentum z obsługą debugowania. |
| LoadPuembeddingMomentumparametersgradaccumdebug.options | Opcjonalne atrybuty LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug |
| ZaładujTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Załaduj parametry osadzania proksymalnego Adagradu. |
| LoadPuembeddingProximaladagradParameters.options | Opcjonalne atrybuty dla LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters |
| LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug | Załaduj parametry osadzania proksymalnego Adagradu z obsługą debugowania. |
| LoadPuembeddingProximaladagradParametersgradaccumdebug.options | Opcjonalne atrybuty LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug |
| ZaładujTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
| LoadPuembeddingProximalyogiparameters.options | Opcjonalne atrybuty dla LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters |
| ZaładujTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug | |
| LoadPuembeddingProximalyogiparametersgradaccumdebug.options | Opcjonalne atrybuty LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug |
| Załaduj parametryTPUEmbeddingRMSProp | Załaduj parametry osadzania RMSProp. |
| LoadPuembeddingrMSPropparameters.options | Opcjonalne atrybuty dla LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters |
| LoadTPUEmbeddingRMSPParametersGradAccumDebug | Załaduj parametry osadzania RMSProp z obsługą debugowania. |
| LoadPuembeddingrMSPropparametersgradaccumdebug.options | Opcjonalne atrybuty LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug |
| ZaładujTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Załaduj parametry osadzania SGD. |
| LoadPuembeddingStochastic GradientDescentParameters.Options | Opcjonalne atrybuty dla LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters |
| LoadTPUEEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug | Załaduj parametry osadzania SGD. |
| LoadPuembeddingStochasticladientDescentParametersgradaccumdebug.options | Opcjonalne atrybuty LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug |
| Locallinks | Protobuf Typ tensorflow.LocalLinks |
| Locallinks.Builder | Protobuf Typ tensorflow.LocalLinks |
| Locallinksorbuilder | |
| Localresponsenormalizacja <T rozszerza tnumber > | Lokalna normalizacja odpowiedzi. |
| Localresponsenormalizacja.options | Opcjonalne atrybuty do LocalResponseNormalization |
| LocalResponsenormalizationgrad <T rozszerza tnumber > | Gradienty do lokalnej normalizacji odpowiedzi. |
| LocalResponsenormalizationgrad.options | Opcjonalne atrybuty dla LocalResponseNormalizationGrad |
| Log <t rozszerza ttype > | Oblicza naturalny logarytm x element. |
| Log1p <t rozszerza ttype > | Oblicza logarytm naturalny (1 + x) elementarnie. |
| LogCosh | Oblicza logarytm hiperbolicznego cosinusu błędu prognozowania. |
| LogCosherror <t rozszerza tnumber > | Metryka, która oblicza logarytm hiperbolicznego cosinusu wskaźnika błędu prognozowania między etykietami i prognozami. |
| Logiczne i | Zwraca wartość prawdy X i Y, jeśli chodzi o element. |
| LogicalNot | Zwraca wartość prawdy „nie x` elementu. |
| Logicalor | Zwraca wartość prawdy x lub y pod względem elementu. |
| LogMatrixDeterminant <t rozszerza ttype > | Oblicza znak i dziennik wartości bezwzględnej wyznacznika jedna lub więcej macierzy kwadratowych. |
| 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 rozszerza TNumber > | Oblicza aktywacje Log Softmax. |
| LogUniformCandidatesAmpler | Generuje etykiety do pobierania próbek kandydatów z rozkładem logarytmicznym. |
| LogUniformCandidatesAmpler.Options | Opcjonalne atrybuty dla LogUniformCandidateSampler |
| LongDataBuffer | DataBuffer długich. |
| LongDatalayout <s rozszerza bazbuffer <? >> | DataLayout , który konwertuje dane przechowywane w buforze na długie. |
| LongDenseNdArray | |
| LongNdArray | NdArray długich. |
| LookptableExport <t rozszerza ttype , rozszerza ttype > | Wyświetla wszystkie klucze i wartości w tabeli. |
| Lookuptablefind <U rozszerza tType > | Wyszukuje klucze w tabeli i wyświetla odpowiednie wartości. |
| Import tabeli wyszukiwania | Zastępuje zawartość tabeli określonymi kluczami i wartościami. |
| Wstaw tabelę wyszukiwania | Aktualizuje tabelę, aby powiązać klucze z wartościami. |
| LookupTableUsuń | Usuwa klucze i powiązane z nimi wartości z tabeli. |
| Rozmiar tabeli wyszukiwania | Oblicza liczbę elementów w podanej tabeli. |
| Warunek pętli | Przekazuje wejście na wyjście. |
| Strata | |
| Straty | Wbudowane funkcje strat. |
| Przegrana | Są to metody pomocnicze strat i wskaźników i będą modułami prywatny, gdy modułowość Java zostanie zastosowana do Java Tensorflow. |
| Stratmetryczne <t rozszerza tnumber > | Interfejs do wskaźników, które zawierają funkcje utraty. |
| Losstuple <t rozszerza tnumber > | Klasa pomocnicza metod utraty do zwracania etykiet, docelowych i próbek wagi |
| Niżej | Konwertuje wszystkie wielkie litery na odpowiednie zamienniki małych liter. |
| Lower.options | Opcjonalne atrybuty dla Lower |
| Lowerbound <U rozszerza tnumber > | Stosuje dolne_ograniczenie(sortowane_wartości_wyszukiwania, wartości) wzdłuż każdego wiersza. |
| Lstmblockcell <T rozszerza tnumber > | Oblicza propagację komórki LSTM do przodu dla 1 kroku czasowego. |
| Lstmblockcell.options | Opcjonalne atrybuty LSTMBlockCell |
| LSTMBLOCKCELLGROD <T rozszerza tnumber > | Oblicza propagację wsteczną komórki LSTM dla 1 kroku czasowego. |
| Lu <t rozszerza ttype , u rozszerza tnumber > | Oblicza rozkład LU jednej lub większej liczby macierzy kwadratowych. |
M
| Konfiguracja maszyny | Protobuf typu tensorflow.MachineConfiguration |
| Konfiguracja maszyny.Builder | Protobuf typu tensorflow.MachineConfiguration |
| Konfiguracja maszyny lub konstruktor | |
| Makeiterator | Tworzy nowy iterator z danego „zestawu danych” i przechowuje go w „iterator”. |
| Zrób wyjątkowy | Spraw, aby wszystkie elementy w wymiarze innym niż wsadowy były unikalne, ale „bliskie”. ich wartość początkowa. |
| MapaWyczyść | Op usuwa wszystkie elementy z bazowego kontenera. |
| MapClear.Options | Opcjonalne atrybuty MapClear |
| MapDataset | |
| MapaNiekompletnyRozmiar | Op zwraca liczbę niekompletnych elementów w bazowym kontenerze. |
| MapinCompleteSize.Options | Opcjonalne atrybuty MapIncompleteSize |
| Mapiterator | |
| Mapoptional | |
| MapPeek | Op sprawdza wartości w określonym kluczu. |
| Mappeek.options | Opcjonalne atrybuty MapPeek |
| Rozmiar mapy | Op zwraca liczbę elementów w bazowym kontenerze. |
| Mapsize.options | Opcjonalne atrybuty do MapSize |
| MapStage | Etap (klucz, wartości) w bazowym kontenerze, który zachowuje się jak tablica mieszająca. |
| Mapstage.Options | Opcjonalne atrybuty MapStage |
| MapaUnstage | Op usuwa i zwraca wartości powiązane z kluczem z pojemnika znajdującego się pod spodem. |
| Mapunstage.Options | Opcjonalne atrybuty dla MapUnstage |
| MapaUnstageNoKey | Op usuwa i zwraca losowy (klucz, wartość) z pojemnika znajdującego się pod spodem. |
| Mapunstagenokey.options | Opcjonalne atrybuty MapUnstageNoKey |
| Pasujące pliki | Zwraca zestaw plików pasujących do jednego lub większej liczby wzorców globu. |
| MatchingFilesDataset | |
| MatchingFilesDataset | |
| Matmul <t rozszerza ttype > | Pomnóż matrycę „A” przez matrycę „B”. |
| Matmul.options | Opcjonalne atrybuty dla MatMul |
| Matrixdiag <t rozszerza ttype > | Zwraca wsadowy tensor diagonalny z podanymi wsadowymi wartościami przekątnymi. |
| MatrixDiagpart <t rozszerza ttype > | Zwraca wsadową część diagonalną wsadowego tensora. |
| Matrixdiagpartv3 <t rozszerza ttype > | Zwraca wsadową część diagonalną wsadowego tensora. |
| Matrixdiagpartv3.options | Opcjonalne atrybuty MatrixDiagPartV3 |
| Matrixdiagv3 <t rozszerza ttype > | Zwraca wsadowy tensor diagonalny z podanymi wsadowymi wartościami przekątnymi. |
| MatrixDiagv3.options | Opcjonalne atrybuty MatrixDiagV3 |
| Matrixlogarithm <t rozszerza ttype > | Oblicza logarytm macierzy jednej lub więcej matryc kwadratowych: \\(log(exp(A)) = A\\) Ten OP jest zdefiniowany tylko dla złożonych macierzy. |
| Matrixsetdiag <t rozszerza ttype > | Zwraca tensor macierzy wsadowej z nowymi wsadowymi wartościami przekątnej. |
| MatrixSetDiag.options | Opcjonalne atrybuty MatrixSetDiag |
| Matrixsolvels <t rozszerza ttype > | Rozwiązuje jeden lub więcej problemów liniowych najmniejszych kwadratów. |
| Matrixsolvels.options | Opcjonalne atrybuty MatrixSolveLs |
| Max <t rozszerza ttype > | Oblicza maksimum elementów w wymiarach tensora. |
| Max.options | Opcjonalne atrybuty dla Max |
| Maksimum <t rozszerza tnumber > | Zwraca maksymalnie x i y (tj. |
| MaxIntraOpParallelismDataset | Tworzy zestaw danych, który zastępuje maksymalną równoległość wewnątrz operacji. |
| MaxIntraOpParallelismDataset | Tworzy zestaw danych, który zastępuje maksymalną równoległość wewnątrz operacji. |
| Maxnorm | Ogranicza wagi incydentów z każdą ukrytą jednostką, aby mieć normę mniejszą lub równą pożądanej wartości. |
| Maxpool <t rozszerza ttype > | Wykonuje maksymalne pule na wejściu. |
| Maxpool.options | Opcjonalne atrybuty MaxPool |
| Maxpool3d <t rozszerza tnumber > | Wykonuje pulę 3D Max na wejściu. |
| Maxpool3d.options | Opcjonalne atrybuty MaxPool3d |
| MaxPool3dgrad <U rozszerza TNumber > | Oblicza gradienty funkcji puli maksymalnej 3D. |
| MaxPool3dgrad.options | Opcjonalne atrybuty MaxPool3dGrad |
| MaxPool3dgradgrad <T rozszerza tnumber > | Oblicza gradienty drugiego rzędu funkcji maxpooling. |
| MaxPool3dgradgrad.Options | Opcjonalne atrybuty MaxPool3dGradGrad |
| MaxPoolgrad <t rozszerza tnumber > | Oblicza gradienty funkcji maxpooling. |
| MaxPoolgrad.options | Opcjonalne atrybuty MaxPoolGrad |
| MaxPoolgradgrad <T rozszerza tnumber > | Oblicza gradienty drugiego rzędu funkcji maxpooling. |
| MaxPoolgradgrad.Options | Opcjonalne atrybuty MaxPoolGradGrad |
| MaxPoolgradWithargmax <T rozszerza tnumber > | Oblicza gradienty drugiego rzędu funkcji maxpooling. |
| MaxPoolgradWithArgmax.Options | Opcjonalne atrybuty MaxPoolGradGradWithArgmax |
| MaxPoolgradWithargmax <T rozszerza tnumber > | Oblicza gradienty funkcji maxpooling. |
| MaxPoolgradWithargmax.options | Opcjonalne atrybuty dla MaxPoolGradWithArgmax |
| MaxpoolWithargmax <t rozszerza tnumber , rozszerza tnumber > | Wykonuje maksymalne pulę na wejściu i wyjści zarówno maksymalne wartości, jak i wskaźniki. |
| Maxpoolwithargmax.options | Opcjonalne atrybuty dla MaxPoolWithArgmax |
| Średnia <t rozszerza tnumber > | Metryka, która wdraża ważoną WEIGHTED_MEAN |
| Średnia <t rozszerza ttype > | Oblicza średnią elementów w wymiarach tensora. |
| Mean.options | Opcjonalne atrybuty dla Mean |
| MeanAbsoluteSerorror | Oblicza średnią bezwzględną różnicę między etykietami a prognozami. |
| MeanAbsoluteSerorror <T rozszerza tnumber > | Metryka, która oblicza średnią bezwzględną różnicę między etykietami i prognozami. |
| MeanAbsolutePercentageerror | Oblicza średni bezwzględny błąd procentowy między etykietami i prognozami. |
| MeanAbsolutePercentageerror <T rozszerza tnumber > | Metryka, która oblicza średnią bezwzględną różnicę między etykietami i prognozami. |
| MeanMetricWrapper <t rozszerza tnumber > | Klasa, która łączy funkcję utraty bezpaństwowej ze Mean miarą przy użyciu redukcji WEIGHTED_MEAN . |
| MeanquarederRor | Oblicza średnią kwadratów błędów między etykietami i prognozami. |
| Meansquarederror <t rozszerza tnumber > | Metryka, która oblicza średnią bezwzględną różnicę między etykietami i prognozami. |
| Means QuequaredLogarithmiCerror | Oblicza średnie kwadratowe błędy logarytmiczne między etykietami i prognozami. |
| Środki QUATLOGARITHMICERROR <T rozszerza tnumber > | Metryka, która oblicza średnią bezwzględną różnicę między etykietami i prognozami. |
| MemallocatorStats | Some of the data from AllocatorStats tensorflow.MemAllocatorStats |
| MemallocatorStats.Builder | Some of the data from AllocatorStats tensorflow.MemAllocatorStats |
| MemallocatorStatsorBuilder | |
| Memchunk | Protobuf Typ tensorflow.MemChunk |
| Memchunk.Builder | Protobuf Typ tensorflow.MemChunk |
| Memchunkorbuilder | |
| MemmappedfileSystemDirectory | A directory of regions in a memmapped file. |
| MemmpapedfileSystemDirectory.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. |
| MemmpapedfileSystemDirectoryelementorBuilder | |
| MemmappedfileSystemDirectoryorBuilder | |
| MemmappedfileSystemprotos | |
| Memorydump | Protobuf Typ tensorflow.MemoryDump |
| MemoryDump.Builder | Protobuf Typ tensorflow.MemoryDump |
| MemoryDumporBuilder | |
| Informacje o pamięci | Protobuf typu tensorflow.MemoryInfo |
| MemoryInfo.Builder | Protobuf typu tensorflow.MemoryInfo |
| MemoryInfoOrBuilder | |
| MemoryLograwAllocation | Typ protOBUF tensorflow.MemoryLogRawAllocation |
| Memorylograwallocation.Builder | Typ protOBUF tensorflow.MemoryLogRawAllocation |
| MemoryLograwAllocationOorBuilder | |
| MemoryLogRawDeallokacja | Protobuf typu tensorflow.MemoryLogRawDeallocation |
| MemoryLogRawDeallocation.Builder | Protobuf typu tensorflow.MemoryLogRawDeallocation |
| MemorylograwDeallocationORBuilder | |
| Krok dziennika pamięci | Protobuf typu tensorflow.MemoryLogStep |
| MemoryLogStep.Builder | Protobuf typu tensorflow.MemoryLogStep |
| Pamięćlogsteporbuilder | |
| MemoryLogTensorAllocation | Protobuf Typ tensorflow.MemoryLogTensorAllocation |
| PamięćLogTensorAllocation.Builder | Protobuf Typ tensorflow.MemoryLogTensorAllocation |
| MemoryLogTensorAllocationORBuilder | |
| MemoryLogTensordealLocation | Protobuf Typ tensorflow.MemoryLogTensorDeallocation |
| PamięćLogTensordealLocation.Builder | Protobuf Typ tensorflow.MemoryLogTensorDeallocation |
| PamięćLogTensordealLocationORBuilder | |
| PamięćLogTensoroutput | Protobuf Typ tensorflow.MemoryLogTensorOutput |
| PamięćLogTensorOutput.Builder | Protobuf Typ tensorflow.MemoryLogTensorOutput |
| PamięćLogTensorOutputorBuilder | |
| Statystyki pamięci | For memory tracking. |
| MemoryStats.Builder | For memory tracking. |
| MemoryStatsOrBuilder | |
| Scal <t rozszerza ttype > | Przekazuje wartość dostępnego tensora z „wejść” do „wyjść”. |
| Mergesummary | Łączy podsumowania. |
| Mergev2CheckPoints | Format V2 Specyficzny: łączy pliki metadanych odchylonych punktów kontrolnych. |
| Mergev2CheckPoints.options | Opcjonalne atrybuty dla MergeV2Checkpoints |
| MetaGraphDef | NOTE: This protocol buffer is evolving, and will go through revisions in the coming months. |
| MetaGrafdef.Builder | NOTE: This protocol buffer is evolving, and will go through revisions in the coming months. |
| MetaGraphDef.MetaInfoDef | Meta information regarding the graph to be exported. |
| MetaGraphDef.MetaInfoDef.Builder | Meta information regarding the graph to be exported. |
| MetaGrafDef.metainfodeForBuilder | |
| MetaGraphDefOrBuilder | |
| METAGAGHPROTOS | |
| Metryka rozszerza tnumber > | Klasa podstawowa dla wskaźników |
| Metrycacentry | Typ protOBUF tensorflow.MetricEntry |
| Metricentry.Builder | Typ protOBUF tensorflow.MetricEntry |
| MetricentryorBuilder | |
| Metrykacja | Definiuje różne rodzaje redukcji metrycznych |
| Metryka | Klasa pomocnicza z wbudowanymi funkcjami wskaźników. |
| MetricShelper | Są to metody pomocnicze wskaźników i będą modułowi prywatne, gdy modułowość Java zostanie zastosowana do Tensorflow Java. |
| MFCC | Przekształca spektrogram w formę przydatną do rozpoznawania mowy. |
| Mfcc.options | Opcjonalne atrybuty Mfcc |
| Min <t rozszerza ttype > | Oblicza minimalną liczbę elementów w wymiarach tensora. |
| Min.options | Opcjonalne atrybuty na Min |
| Minimum <t rozszerza tnumber > | Zwraca min x i y (tzn |
| Minmaxnorm | Ogranicza ciężary, aby mieć normę między dolną granicą a górną granicą. |
| Mirrorpad <t rozszerza ttype > | Wypełnia tensor wartościami lustrzanymi. |
| Mirrorpadgrad <t rozszerza ttype > | Opcja gradientowa dla `MirrorPad` op. |
| MistabufferFactory | Fabryka różnych buforów danych |
| MlirPrzejścieOp | Zawija dowolne obliczenia MLIR wyrażone jako moduł z funkcją main(). |
| Mod <t rozszerza tnumber > | Zwraca resztę podziału. |
| ModelDataset | Transformacja tożsamości, która modeluje wydajność. |
| ModelDataset.Options | Opcjonalne atrybuty dla ModelDataset |
| Pęd | Stochastyczne zejście gradientu plus pęd, Nesterov lub tradycyjny. |
| Mul <t rozszerza ttype > | Zwraca x * y elementarnie. |
| Mulnonan <t rozszerza ttype > | Zwraca x * y elementarnie. |
| Multideviceiterator | Tworzy zasób multideviceiterator. |
| MultideviceiteratorFromStringHandle | Generuje zasób multideviceiterator z podanego uchwytu ciągów. |
| MultideviceiteratorFromStringHandle.Options | Opcjonalne atrybuty dla MultiDeviceIteratorFromStringHandle |
| MultideviceiteratorgetNextFromShard | Otrzymuje następny element dostarczonego numeru odłamka. |
| MultideviceiterInit | Inicjuje iterator multi urządzenia z danym zestawem danych. |
| MultideviceiterAtortOstringHandle | Tworzy uchwyt sznurka dla danego multideviceiterator. |
| Wielomianowy <U rozszerza tnumber > | Pobiera próbki z rozkładu wielomianowego. |
| Wielomianowe.options | Opcjonalne atrybuty Multinomial |
| MutableDenseHashTable | Tworzy pustą tabelę mieszającą, która używa tensorów jako magazynu zapasowego. |
| MUTABLEDESENSEHTABLE.OPTICES | Opcjonalne atrybuty dla MutableDenseHashTable |
| MutableHashTable | Tworzy pustą tabelę mieszającą. |
| MUTABLEHASHTable.Options | Opcjonalne atrybuty dla MutableHashTable |
| MutableHashTableOfTensors | Tworzy pustą tabelę mieszającą. |
| MUTABLEHASHTABLEOFTENSORS.OPTICES | Opcjonalne atrybuty MutableHashTableOfTensors |
| Muteks | Tworzy zasób Mutex, który można zablokować za pomocą `MutexLock`. |
| Mutex.options | Opcjonalne atrybuty Mutex |
| MutexLock | Blokuje zasób mutex. |
N
| Nadam | Optymalizator Nadam, który implementuje algorytm Nadam. |
| NameAttrlist | A list of attr names and their values. |
| NameAttrlist.Builder | A list of attr names and their values. |
| NameAttrListorBuilder | |
| Nazwana | Protobuf Typ tensorflow.NamedDevice |
| NamedDevice.Builder | Protobuf Typ tensorflow.NamedDevice |
| NazwedeviceorBuilder | |
| NameTensorproto | A pair of tensor name and tensor values. |
| NameTensorproto.Builder | A pair of tensor name and tensor values. |
| NameTensorProtoorBuilder | |
| NameSTensorprotos | |
| Nazwauplevalue | Represents Python's namedtuple. |
| Nazwauplevalue.builder | Represents Python's namedtuple. |
| NazwauplevalueorBuilder | |
| Ncclallreduce <t rozszerza tnumber > | Wysyła tensor zawierający redukcję we wszystkich tensorach wejściowych. |
| Ncclallreduce <t rozszerza tnumber > | Wysyła tensor zawierający redukcję we wszystkich tensorach wejściowych. |
| Ncclbroadcast <t rozszerza tnumber > | Wysyła dane wejściowe do wszystkich urządzeń podłączonych do wyjścia. |
| Ncclbroadcast <t rozszerza tnumber > | Wysyła dane wejściowe do wszystkich urządzeń podłączonych do wyjścia. |
| Ncclreduce <t rozszerza tnumber > | Zmniejsza „wejście” z „liczby_urządzeń” za pomocą „redukcji” do jednego urządzenia. |
| Ncclreduce <t rozszerza tnumber > | Zmniejsza „wejście” z „liczby_urządzeń” za pomocą „redukcji” do jednego urządzenia. |
| Ndarray <T> | Struktura danych o N-wymiarach. |
| Ndarrays | Klasa użyteczności do tworzenia instancji obiektów NdArray . |
| NdarraySeSence <t rozszerza ndarray <? >> | Sekwencja elementów układu N-wymiarowego. |
| Ndtri <t rozszerza tnumber > | |
| Najbliżsi Sąsiedzi | Wybiera k najbliższych środków dla każdego punktu. |
| Neg <t rozszerza ttype > | Oblicza liczbową wartość ujemną. |
| Negstrain | Szkolenie poprzez negatywne pobieranie próbek. |
| Nextafter <t rozszerza tnumber > | Zwraca następną możliwą do przedstawienia wartość „x1” w kierunku „x2”, według elementu. |
| Nextiteration <t rozszerza ttype > | Udostępnia swoje dane wejściowe dla następnej iteracji. |
| NiodatabufferFactory | Fabryka buforów danych opartych na JDK NIO |
| Nodedef | Protobuf Typ tensorflow.NodeDef |
| NodeDef.Builder | Protobuf Typ tensorflow.NodeDef |
| NodeDef.ExperimentalDebugInfo | Protobuf typu tensorflow.NodeDef.ExperimentalDebugInfo |
| NodeDef.ExperimentalDebugInfo.Builder | Protobuf typu tensorflow.NodeDef.ExperimentalDebugInfo |
| NodeDef.ExperimentaldebuginfoorBuilder | |
| NodeDeForBuilder | |
| Statystyki NodeExec | Time/size stats recorded for a single execution of a graph node. |
| Konstruktor NodeExecStats | Time/size stats recorded for a single execution of a graph node. |
| NodeexecStatsorBuilder | |
| Wyjście węzła | Output sizes recorded for a single execution of a graph node. |
| Konstruktor NodeOutput | Output sizes recorded for a single execution of a graph node. |
| NodeOutputOrBuilder | |
| NodeProto | |
| Niedeterministyki <U rozszerza ttype > | Niedeterministycznie generuje pewne liczby całkowite. |
| Nonevalue | Represents None. |
| Nonevalue.Builder | Represents None. |
| NoneValueorBuilder | |
| Nieuprzeprzedres nonmaxssession <t rozszerza TNumber > | Chciwie wybiera podzbiór obwiedni w malejącej kolejności punktów, przycinanie pudełek, które mają wysoki współczynnik przecięcia nad związkiem (IOU), nakładają się na wcześniej wybrane pola. |
| NonmaxSuppRession.Options | Opcjonalne atrybuty dla NonMaxSuppression |
| NonmaxSsuppRessionWithoverlaps | Chciwie wybiera podzbiór obwiedni w malejącej kolejności punktów, Przycinanie skrzynek, które mają wysokie nakładanie się z wcześniej wybranymi pudełkami. |
| Nonneg | Ogranicza ciężary jako nieujemne. |
| Zbiór danych niemożliwy do serializacji | |
| Zbiór danych niemożliwy do serializacji | |
| NieOp | Nic nie robi. |
| NotBroadcastableException | Wyjątek, który wskazuje, że kształty statyczne nie są w stanie nadawać między sobą podczas operacji arytmetycznych. |
| Noteksualny | Zwraca wartość prawdy (x! = Y) pod względem elementów. |
| Notequal.options | Opcjonalne atrybuty NotEqual |
| NTHElement <t rozszerza tnumber > | Znajduje wartości statystyki `n 'rzędu dla ostatniego wymiaru. |
| NThelement.Options | Opcjonalne atrybuty NthElement |
O
| Onehot <U rozszerza ttype > | Zwraca jeden gorący tensor. |
| Onehot.options | Opcjonalne atrybuty dla OneHot |
| One <t rozszerza ttype > | Inicjalizator, który generuje tensory zainicjowane do 1. |
| One <t rozszerza ttype > | Operator tworzący stałą zainicjowaną z kształtem podanym przez „dims”. |
| Takie jak <t rozszerza ttype > | Zwraca tensor jedynek o tym samym kształcie i typie co x. |
| Op | Logiczna jednostka obliczeń. |
| Opdef | Defines an operation. |
| Opdef.argdef | For describing inputs and outputs. |
| Opdef.argdef.builder | For describing inputs and outputs. |
| Opdef.argdeforbuilder | |
| Opdef.attrdef | Description of the graph-construction-time configuration of this Op. |
| Opdef.attrdef.builder | Description of the graph-construction-time configuration of this Op. |
| Opdef.attrdeforbuilder | |
| Opdef.Builder | Defines an operation. |
| OpdeforBuilder | |
| Opdefprotos | |
| OpDeprecjacja | 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 > | Interfejs zaimplementowany przez operandy operacji TensorFlow. |
| Operands | Utilities for manipulating operand related types and lists. |
| Działanie | Performs computation on Tensors. |
| Konstruktor operacji | Konstruktor dla Operation s. |
| Operator | Annotation used by classes to make TensorFlow operations conveniently accessible via org.tensorflow.op.Ops or one of its groups. |
| OpList | A collection of OpDefs tensorflow.OpList |
| OpList.Builder | A collection of OpDefs tensorflow.OpList |
| OpListOrBuilder | |
| OptimizeDataset | Creates a dataset by applying optimizations to `input_dataset`. |
| OptimizeDataset.Options | Optional attributes for OptimizeDataset |
| Zoptymalizuj zestaw danych V2 | Tworzy zbiór danych, stosując powiązane optymalizacje do `zestawu_danych_wejściowych`. |
| OptimizeDatasetV2.Options | Optional attributes for OptimizeDatasetV2 |
| Optimizer | Base class for gradient optimizers. |
| Optimizer.GradAndVar <T extends TType > | A class that holds a paired gradient and variable. |
| Optimizer.Options | Optional attributes for Optimizer |
| 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. |
| ZamówionaMapaWyczyść | Op usuwa wszystkie elementy z bazowego kontenera. |
| OrderedMapClear.Options | Optional attributes for OrderedMapClear |
| Zamówiona mapaNiekompletny rozmiar | Op zwraca liczbę niekompletnych elementów w bazowym kontenerze. |
| OrderedMapIncompleteSize.Options | Optional attributes for OrderedMapIncompleteSize |
| ZamówiłemMapPeek | Op sprawdza wartości w określonym kluczu. |
| OrderedMapPeek.Options | Optional attributes for OrderedMapPeek |
| Zamówiony rozmiar mapy | Op zwraca liczbę elementów w bazowym kontenerze. |
| OrderedMapSize.Options | Optional attributes for OrderedMapSize |
| ZamówiłemMapStage | Etap (klucz, wartości) w bazowym kontenerze, który zachowuje się jak uporządkowany kontener asocjacyjny. |
| OrderedMapStage.Options | Optional attributes for OrderedMapStage |
| Zamówiona mapa Unstage | Op usuwa i zwraca wartości powiązane z kluczem z pojemnika znajdującego się pod spodem. |
| OrderedMapUnstage.Options | Optional attributes for OrderedMapUnstage |
| ZamówionoMapUnstageNoKey | Op usuwa i zwraca element (klucz, wartość) o najmniejszym klucz z bazowego kontenera. |
| OrderedMapUnstageNoKey.Options | Optional attributes for OrderedMapUnstageNoKey |
| OrdinalSelector | Selektor rdzenia TPU Op. |
| Orthogonal <T extends TFloating > | Initializer that generates an orthogonal matrix. |
| OutfeedDequeue <T extends TType > | Pobiera pojedynczy tensor z wyjściowego źródła obliczeń. |
| OutfeedDequeue.Options | Optional attributes for OutfeedDequeue |
| WyjścieDequeueTuple | Pobierz wiele wartości z wyjścia obliczeniowego. |
| OutfeedDequeueTuple.Options | Optional attributes for OutfeedDequeueTuple |
| WyjścieDequeueTupleV2 | Pobierz wiele wartości z wyjścia obliczeniowego. |
| OutfeedDequeueV2 <T extends TType > | Pobiera pojedynczy tensor z wyjściowego źródła obliczeń. |
| Wyjście w kolejce | Umieść w kolejce Tensor na wyjściu obliczeniowym. |
| OutfeedEnqueueTuple | Kolejkuj wiele wartości Tensora na wyjściu obliczeniowym. |
| Output <T extends TType > | Symboliczne dojście do tensora utworzone przez Operation . |
P
| Pad <T extends TType > | Podkłady tensora. |
| 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 > | Łączy listę „N” tensorów wzdłuż pierwszego wymiaru. |
| ParallelDynamicStitch <T extends TType > | Przeplataj wartości z tensorów „danych” w pojedynczy tensor. |
| ParameterizedTruncatedNormal <U extends TNumber > | Wyprowadza losowe wartości z rozkładu normalnego. |
| ParameterizedTruncatedNormal.Options | Optional attributes for ParameterizedTruncatedNormal |
| ParseExample | Przekształca wektor protos tf.Example (jako ciągi znaków) na tensory o typie. |
| ParseExampleDataset | Przekształca `input_dataset` zawierający protos `Example` jako wektory DT_STRING w zbiór danych obiektów `Tensor` lub `SparseTensor` reprezentujących przeanalizowane cechy. |
| ParseExampleDataset.Options | Optional attributes for ParseExampleDataset |
| Przykład sekwencji analizy | Przekształca wektor protos tf.io.SequenceExample (jako ciągi znaków) na tensory o typie. |
| 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 > | Operacja grupująca listę podzielonych danych wejściowych. |
| PartitionedInput.Options | Optional attributes for PartitionedInput |
| PartitionedOutput <T extends TType > | Operacja, która demultipleksuje tensor, który ma zostać podzielony przez XLA na listę partycjonowanych wyjścia poza obliczeniami XLA. |
| PartitionedOutput.Options | Optional attributes for PartitionedOutput |
| Placeholder <T extends TType > | Opcja zastępcza wartości, która zostanie wprowadzona do obliczeń. |
| Placeholder.Options | Optional attributes for Placeholder |
| PlaceholderWithDefault <T extends TType > | Operacja zastępcza, która przechodzi przez „input”, gdy jego wyjście nie jest podawane. |
| Informacje o platformie | Protobuf typu tensorflow.PlatformInfo |
| PlatformInfo.Builder | Protobuf typu tensorflow.PlatformInfo |
| PlatformInfoOrBuilder | |
| Poissona | Computes the Poisson loss between labels and predictions. |
| Poisson <T extends TNumber > | A metric that computes the poisson loss metric between labels and predictions. |
| Polygamma <T extends TNumber > | Compute the polygamma function \\(\psi^{(n)}(x)\\). |
| PopulationCount | Computes element-wise population count (aka |
| PositionIterator | |
| Pow <T extends TType > | Oblicza potęgę jednej wartości do drugiej. |
| PrefetchDataset | Creates a dataset that asynchronously prefetches elements from `input_dataset`. |
| PrefetchDataset.Options | Optional attributes for PrefetchDataset |
| Wstępnie linearyzuj | Operacja, która linearyzuje jedną wartość Tensora do nieprzezroczystego tensora wariantu. |
| Prelinearize.Options | Optional attributes for Prelinearize |
| Wstępnie linearyzujTuple | Operacja, która linearyzuje wiele wartości Tensora do nieprzezroczystego wariantu tensora. |
| 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 |
| Wydrukować | Drukuje skalar łańcuchowy. |
| Print.Options | Optional attributes for Print |
| PriorityQueue | A queue that produces elements sorted by the first component value. |
| PriorityQueue.Options | Optional attributes for PriorityQueue |
| Zestaw danych PrivateThreadPoolDataset | Tworzy zestaw danych, który używa niestandardowej puli wątków do obliczenia „zestawu_danych_wejściowych”. |
| Zestaw danych PrivateThreadPoolDataset | Tworzy zestaw danych, który używa niestandardowej puli wątków do obliczenia „zestawu_danych_wejściowych”. |
| Prod <T extends TType > | Oblicza iloczyn elementów według wymiarów tensora. |
| Prod.Options | Optional attributes for Prod |
| ProfileOptions | Next ID: 11 tensorflow.ProfileOptions |
| ProfileOptions.Builder | Next ID: 11 tensorflow.ProfileOptions |
| ProfileOptions.DeviceType | Protobuf enum tensorflow.ProfileOptions.DeviceType |
| ProfileOptionsOrBuilder | |
| ProfilerOptionsProtos |
Q
| Qr <T extends TType > | Computes the QR decompositions of one or more matrices. |
| Qr.Options | Optional attributes for Qr |
| Quantize <T extends TType > | Quantize the 'input' tensor of type float to 'output' tensor of type 'T'. |
| Quantize.Options | Optional attributes for Quantize |
| QuantizeAndDequantize <T extends TNumber > | Kwantyzuje, a następnie dekwantyzuje tensor. |
| QuantizeAndDequantize.Options | Optional attributes for QuantizeAndDequantize |
| QuantizeAndDequantizeV3 <T extends TNumber > | Kwantyzuje, a następnie dekwantyzuje 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 > | Zwraca gradient `QuantizeAndDequantizeV4`. |
| QuantizeAndDequantizeV4Grad.Options | Optional attributes for QuantizeAndDequantizeV4Grad |
| QuantizedAdd <V extends TType > | Returns x + y element-wise, working on quantized buffers. |
| QuantizedAvgPool <T extends TType > | Produces the average pool of the input tensor for quantized types. |
| QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization <U extends TType > | Quantized Batch normalization. |
| QuantizedBiasAdd <V extends TType > | Adds Tensor 'bias' to Tensor 'input' for Quantized types. |
| QuantizedConcat <T extends TType > | Łączy skwantowane tensory wzdłuż jednego wymiaru. |
| 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 > | Oblicza QuantizedConv2D na kanał. |
| 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 > | Oblicza skwantowaną głębokość Conv2D. |
| QuantizedDepthwiseConv2D.Options | Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2D |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V extends TType > | Oblicza skwantowaną głębokość Conv2D z odchyleniem. |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBias.Options | Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2DWithBias |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V extends TType > | Oblicza skwantowane w głąb Conv2D z Bias i Relu. |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu.Options | Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W extends TType > | Oblicza skwantowane wgłębnie Conv2D za pomocą Bias, Relu i Requantize. |
| QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize |
| QuantizedInstanceNorm <T extends TType > | Kwantowana normalizacja instancji. |
| 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 > | Wykonuje skwantowane mnożenie macierzy „a” przez macierz „b” z dodatkiem obciążenia. |
| QuantizedMatMulWithBias.Options | Optional attributes for QuantizedMatMulWithBias |
| QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extends TNumber > | |
| QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize.Options | Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize |
| QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V extends TType > | Wykonaj skwantowane mnożenie macierzy „a” przez macierz „b” z dodatkiem obciążenia i fuzją relu. |
| QuantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options | Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndRelu |
| QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W extends TType > | Wykonaj skwantowane mnożenie macierzy „a” przez macierz „b” z dodawaniem odchylenia, relu i ponowną kwantyzacją fuzji. |
| 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 > | Zwraca x * y elementarnie, pracując na skwantowanych buforach. |
| 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 > | Zmienia kształt skwantowanego tensora zgodnie z opcją Reshape. |
| QuantizedResizeBilinear <T extends TType > | Resize quantized `images` to `size` using quantized bilinear interpolation. |
| QuantizedResizeBilinear.Options | Optional attributes for QuantizedResizeBilinear |
| QueueClose | Closes the given queue. |
| QueueClose.Options | Optional attributes for QueueClose |
| QueueDequeue | Dequeues a tuple of one or more tensors from the given queue. |
| QueueDequeue.Options | Optional attributes for QueueDequeue |
| KolejkaUsuń wiele | 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 |
| Kolejkuj w kolejceWiele | Kolejkuje zero lub więcej krotek jednego lub większej liczby tensorów w danej kolejce. |
| QueueEnqueueMany.Options | Optional attributes for QueueEnqueueMany |
| QueueIsClosed | Returns true if queue is closed. |
| QueueRunnerDef | Protocol buffer representing a QueueRunner. |
| Konstruktor QueueRunnerDef | Protocol buffer representing a QueueRunner. |
| QueueRunnerDefOrBuilder | |
| QueueRunnerProtos | |
| QueueSize | Computes the number of elements in the given queue. |
R
| RaggedBincount <U extends TNumber > | Zlicza liczbę wystąpień każdej wartości w tablicy liczb całkowitych. |
| RaggedBincount.Options | Optional attributes for RaggedBincount |
| RaggedCountSparseOutput <U extends TNumber > | Wykonuje zliczanie binarnych wyników rzadkich dla nierównych danych wejściowych tensora. |
| RaggedCountSparseOutput.Options | Optional attributes for RaggedCountSparseOutput |
| RaggedCross <T extends TType , U extends TNumber > | Generuje krzyż cech z listy tensorów i zwraca go jako RaggedTensor. |
| RaggedGather <T extends TNumber , U extends TType > | Zbierz poszarpane plasterki z osi „0” „params” zgodnie z „indeksami”. |
| RaggedRange <U extends TNumber , T extends TNumber > | Zwraca „RaggedTensor” zawierający określone sekwencje liczb. |
| RaggedTensorFromVariant <U extends TNumber , T extends TType > | Dekoduje tensor „wariantu” na „RaggedTensor”. |
| RaggedTensorToSparse <U extends TType > | Konwertuje „RaggedTensor” na „SparseTensor” o tych samych wartościach. |
| RaggedTensorToTensor <U extends TType > | Utwórz gęsty tensor z poszarpanego tensora, prawdopodobnie zmieniając jego kształt. |
| RaggedTensorToVariant | Koduje „RaggedTensor” w „wariant” Tensora. |
| RaggedTensorToVariantGradient <U extends TType > | Pomocnik używany do obliczania gradientu dla „RaggedTensorToVariant”. |
| RandomCrop <T extends TNumber > | Randomly crop `image`. |
| RandomCrop.Options | Optional attributes for RandomCrop |
| RandomDataset | Tworzy zestaw danych, który zwraca liczby pseudolosowe. |
| RandomDataset | Tworzy zestaw danych, który zwraca liczby pseudolosowe. |
| RandomGamma <U extends TNumber > | Outputs random values from the Gamma distribution(s) described by alpha. |
| RandomGamma.Options | Optional attributes for RandomGamma |
| RandomGammaGrad <T extends TNumber > | Computes the derivative of a Gamma random sample wrt |
| RandomNormal <T extends TFloating > | Initializer that generates tensors with a normal distribution. |
| RandomPoisson <V extends TNumber > | Outputs random values from the Poisson distribution(s) described by rate. |
| RandomPoisson.Options | Optional attributes for RandomPoisson |
| RandomShuffle <T extends TType > | Randomly shuffles a tensor along its first dimension. |
| RandomShuffle.Options | Optional attributes for RandomShuffle |
| RandomShuffleQueue | A queue that randomizes the order of elements. |
| RandomShuffleQueue.Options | Optional attributes for RandomShuffleQueue |
| RandomStandardNormal <U extends TNumber > | Wyprowadza losowe wartości z rozkładu normalnego. |
| RandomStandardNormal.Options | Optional attributes for RandomStandardNormal |
| RandomUniform <T extends TNumber > | Initializer that generates tensors with a uniform distribution. |
| RandomUniform <U extends TNumber > | Wyprowadza losowe wartości z rozkładu równomiernego. |
| RandomUniform.Options | Optional attributes for RandomUniform |
| RandomUniformInt <U extends TNumber > | Wyprowadza losowe liczby całkowite z rozkładu jednolitego. |
| RandomUniformInt.Options | Optional attributes for RandomUniformInt |
| Range <T extends TNumber > | Tworzy ciąg liczb. |
| RangeDataset | Creates a dataset with a range of values. |
| Stopień | Zwraca rangę tensora. |
| RawDataBufferFactory | Factory of raw data buffers |
| RawOp | Klasa bazowa dla implementacji Op , które są wspierane przez pojedynczą Operation . |
| RawTensor | A tensor which memory has not been mapped to a data space directly accessible from the JVM. |
| ReaderBaseProtos | |
| Stan bazowy czytnika | 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. |
| CzytnikNumWorkUnitsUkończono | Zwraca liczbę jednostek pracy, które ten czytnik zakończył przetwarzać. |
| 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. |
| ReaderRestoreState | Restore a reader to a previously saved state. |
| ReaderSerializeState | Produce a string tensor that encodes the state of a Reader. |
| ReadFile | Reads and outputs the entire contents of the input filename. |
| ReadVariableOp <T extends TType > | Odczytuje wartość zmiennej. |
| Real <U extends TNumber > | Returns the real part of a complex number. |
| RealDiv <T extends TType > | Zwraca x/y elementarnie dla typów rzeczywistych. |
| Zestaw danych Rebatch | Tworzy zestaw danych, który zmienia rozmiar partii. |
| Zestaw danych Rebatch | Tworzy zestaw danych, który zmienia rozmiar partii. |
| RebatchDataset.Options | Optional attributes for RebatchDataset |
| RebatchDataset.Options | Optional attributes for RebatchDataset |
| RebatchDatasetV2 | Tworzy zestaw danych, który zmienia rozmiar partii. |
| Reciprocal <T extends TType > | Computes the reciprocal of x element-wise. |
| ReciprocalGrad <T extends TType > | Computes the gradient for the inverse of `x` wrt its input. |
| RecordInput | Emits randomized records. |
| RecordInput.Options | Optional attributes for RecordInput |
| Recv <T extends TType > | Odbiera nazwany tensor z send_device na recv_device. |
| Recv <T extends TType > | Receives the named tensor from another XLA computation. |
| Recv.Options | Optional attributes for Recv |
| Aktywacje RecvTPUEembedding | Operacja, która otrzymuje aktywacje osadzania w TPU. |
| Reduce <T extends TNumber > | Encapsulates metrics that perform a reduce operation on the metric values. |
| Reduce <T extends TNumber > | Wzajemnie redukuje wiele tensorów tego samego typu i kształtu. |
| Reduce.Options | Optional attributes for Reduce |
| Zmniejsz wszystko | Oblicza „logiczne i” elementów w różnych wymiarach tensora. |
| ReduceAll.Options | Optional attributes for ReduceAll |
| Zmniejsz dowolne | Oblicza „logiczne lub” elementów w wymiarach tensora. |
| ReduceAny.Options | Optional attributes for ReduceAny |
| ReduceJoin | Joins a string Tensor across the given dimensions. |
| ReduceJoin.Options | Optional attributes for ReduceJoin |
| ReduceMax <T extends TType > | Oblicza maksimum elementów w wymiarach tensora. |
| ReduceMax.Options | Optional attributes for ReduceMax |
| ReduceMin <T extends TType > | Oblicza minimalną liczbę elementów w wymiarach tensora. |
| ReduceMin.Options | Optional attributes for ReduceMin |
| ReduceProd <T extends TType > | Oblicza iloczyn elementów według wymiarów tensora. |
| ReduceProd.Options | Optional attributes for ReduceProd |
| ReduceSum <T extends TType > | Oblicza sumę elementów w wymiarach tensora. |
| ReduceSum.Options | Optional attributes for ReduceSum |
| ReduceV2 <T extends TNumber > | Wzajemnie redukuje wiele tensorów tego samego typu i kształtu. |
| ReduceV2.Options | Optional attributes for ReduceV2 |
| Zmniejszenie | Type of Loss Reduction |
| RefEnter <T extends TType > | Tworzy lub znajduje ramkę podrzędną i udostępnia ramce podrzędnej „dane”. |
| RefEnter.Options | Optional attributes for RefEnter |
| RefExit <T extends TType > | Wychodzi z bieżącej ramki do jej ramki nadrzędnej. |
| RefIdentity <T extends TType > | Zwróć ten sam tensor ref, co wejściowy tensor ref. |
| RefMerge <T extends TType > | Przekazuje wartość dostępnego tensora z „wejść” do „wyjść”. |
| RefNextIteration <T extends TType > | Udostępnia swoje dane wejściowe dla następnej iteracji. |
| RefSelect <T extends TType > | Przekazuje „indeks” elementu „input” do „output”. |
| RefSwitch <T extends TType > | Przesyła „dane” tensora ref do portu wyjściowego określonego przez „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 |
| Zarejestruj zbiór danych | Rejestruje zbiór danych w usłudze tf.data. |
| RelativeDimensionalSpace | |
| Relu <T extends TType > | Computes rectified linear: `max(features, 0)`. |
| ReLU <T extends TNumber > | Rectified Linear Unit(ReLU) activation. |
| Relu6 <T extends TNumber > | Computes rectified linear 6: `min(max(features, 0), 6)`. |
| Relu6Grad <T extends TNumber > | Computes rectified linear 6 gradients for a Relu6 operation. |
| ReluGrad <T extends TNumber > | Computes rectified linear gradients for a Relu operation. |
| RemoteFusedGraphExecute | Execute a sub graph on a remote processor. |
| RemoteFusedGraphExecuteInfo | Protocol buffer representing a handle to a tensorflow resource. |
| RemoteFusedGraphExecuteInfo.Builder | Protocol buffer representing a handle to a tensorflow resource. |
| RemoteFusedGraphExecuteInfo.TensorShapeTypeProto | Typ protokołu tensorflow.RemoteFusedGraphExecuteInfo.TensorShapeTypeProto |
| RemoteFusedGraphExecuteInfo.TensorShapeTypeProto.Builder | Typ protokołu 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 > | Łączy N wejść z N-kierunkowo replikowanymi obliczeniami TPU. |
| ReplicatedInput.Options | Optional attributes for ReplicatedInput |
| ReplicatedOutput <T extends TType > | Łączy N wyjść z N-kierunkowo replikowanych obliczeń TPU. |
| ReplicateMetadata | Metadane wskazujące, w jaki sposób należy replikować obliczenia TPU. |
| ReplicateMetadata.Options | Optional attributes for ReplicateMetadata |
| RequantizationRange | Computes a range that covers the actual values present in a quantized tensor. |
| Zakres ponownej kwantyzacji na kanał | Oblicza zakres rekwantyzacji na kanał. |
| Requantize <U extends TType > | Converts the quantized `input` tensor into a lower-precision `output`. |
| RequantizePerChannel <U extends TType > | Rekwantyzuje wejście przy znanych wartościach minimalnych i maksymalnych dla każdego kanału. |
| RequestedExitCode | Protobuf type tensorflow.RequestedExitCode |
| RequestedExitCode.Builder | Protobuf type tensorflow.RequestedExitCode |
| RequestedExitCodeOrBuilder | |
| Reshape <T extends TType > | Zmienia kształt tensora. |
| ResizeArea | Resize `images` to `size` using area interpolation. |
| ResizeArea.Options | Optional attributes for ResizeArea |
| ResizeBicubic | Resize `images` to `size` using bicubic interpolation. |
| ResizeBicubic.Options | Optional attributes for ResizeBicubic |
| ResizeBicubicGrad <T extends TNumber > | Computes the gradient of bicubic interpolation. |
| ResizeBicubicGrad.Options | Optional attributes for ResizeBicubicGrad |
| Zmień rozmiarDwuliniowy | 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 | Stosuje gradient do danego akumulatora. |
| ResourceAccumulatorNumAccumulated | Zwraca liczbę gradientów zagregowanych w danych akumulatorach. |
| ResourceAccumulatorSetGlobalStep | Aktualizuje akumulator o nową wartość global_step. |
| ResourceAccumulatorTakeGradient <T extends TType > | Wyodrębnia średni gradient w danym ConditionalAccumulator. |
| ResourceApplyAdadelta | Update '*var' according to the adadelta scheme. |
| ResourceApplyAdadelta.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdadelta |
| Zastosuj zasobyAdagrad | Zaktualizuj „*var” zgodnie ze schematem adagrad. |
| ResourceApplyAdagrad.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdagrad |
| ResourceApplyAdagradDa | Zaktualizuj „*var” zgodnie ze schematem bliższego adagradu. |
| ResourceApplyAdagradDa.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdagradDa |
| ResourceApplyAdam | Zaktualizuj „*var” zgodnie z algorytmem Adama. |
| ResourceApplyAdam.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdam |
| ResourceApplyAdaMax | Update '*var' according to the AdaMax algorithm. |
| ResourceApplyAdaMax.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdaMax |
| ZasóbZastosujAdamWithAmsgrad | Zaktualizuj „*var” zgodnie z algorytmem Adama. |
| ResourceApplyAdamWithAmsgrad.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdamWithAmsgrad |
| ResourceApplyAddSign | Update '*var' according to the AddSign update. |
| ResourceApplyAddSign.Options | Optional attributes for ResourceApplyAddSign |
| ResourceApplyCenteredRmsProp | Zaktualizuj „*var” zgodnie z wyśrodkowanym algorytmem RMSProp. |
| ResourceApplyCenteredRmsProp.Options | Optional attributes for ResourceApplyCenteredRmsProp |
| ResourceApplyFtrl | Zaktualizuj „*var” zgodnie ze schematem Ftrl-proksymalny. |
| ResourceApplyFtrl.Options | Optional attributes for ResourceApplyFtrl |
| ResourceApplyGradientDescent | Update '*var' by subtracting 'alpha' * 'delta' from it. |
| ResourceApplyGradientDescent.Options | Optional attributes for ResourceApplyGradientDescent |
| ZastosujKerasMomentum | Zaktualizuj „*var” zgodnie ze schematem pędu. |
| ResourceApplyKerasMomentum.Options | Optional attributes for ResourceApplyKerasMomentum |
| ResourceApplyMomentum | Zaktualizuj „*var” zgodnie ze schematem pędu. |
| 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 | Zaktualizuj „*var” zgodnie z algorytmem RMSProp. |
| ResourceApplyRmsProp.Options | Optional attributes for ResourceApplyRmsProp |
| ZasóbWarunkowyAkumulator | Akumulator warunkowy do agregacji gradientów. |
| ResourceConditionalAccumulator.Options | Optional attributes for ResourceConditionalAccumulator |
| ResourceCountUpTo <T extends TNumber > | Zwiększa zmienną wskazywaną przez „zasób”, aż osiągnie „limit”. |
| ResourceDtypeAndShape | Protobuf type tensorflow.eager.ResourceDtypeAndShape |
| ResourceDtypeAndShape.Builder | Protobuf type tensorflow.eager.ResourceDtypeAndShape |
| ResourceDtypeAndShapeOrBuilder | |
| ResourceGather <U extends TType > | Zbierz wycinki zmiennej wskazywanej przez „zasób” zgodnie z „indeksami”. |
| Opcje ResourceGather | Opcjonalne atrybuty dla ResourceGather |
| ResourceGatherNd <U extends TType > | |
| ResourceHandle | |
| ResourceHandleProto | Protocol buffer representing a handle to a tensorflow resource. |
| ResourceHandleProto.Builder | Protocol buffer representing a handle to a tensorflow resource. |
| ResourceHandleProto.DtypeAndShape | Protocol buffer representing a pair of (data type, tensor shape). |
| ResourceHandleProto.DtypeAndShape.Builder | Protocol buffer representing a pair of (data type, tensor shape). |
| ResourceHandleProto.DtypeAndShapeOrBuilder | |
| ResourceHandleProtoOrBuilder | |
| Dodawanie zasobów | Dodaje rzadkie aktualizacje do zmiennej, do której odwołuje się `resource`. |
| ZasóbScatterDiv | Dzieli rzadkie aktualizacje na zmienną, do której odwołuje się „zasób”. |
| ZasóbRozproszenieMaks | Redukuje rzadkie aktualizacje zmiennej, do której odwołuje się „zasob” przy użyciu operacji „max”. |
| ZasóbRozproszenieMin | Redukuje rzadkie aktualizacje zmiennej, do której odwołuje się „zasob” za pomocą operacji „min”. |
| ZasóbRozproszenieMul | Mnoży rzadkie aktualizacje do zmiennej, do której odwołuje się „zasób”. |
| ResourceScatterNdAdd | Stosuje rzadkie dodawanie do poszczególnych wartości lub wycinków zmiennej. |
| Opcje ResourceScatterNdAdd | Opcjonalne atrybuty dla ResourceScatterNdAdd |
| Rozproszenie zasobówNdMax | |
| ResourceScatterNdMax.Options | Optional attributes for ResourceScatterNdMax |
| Rozproszenie zasobówNdMin | |
| ResourceScatterNdMin.Options | Optional attributes for ResourceScatterNdMin |
| ResourceScatterNdSub | Stosuje rzadkie odejmowanie do poszczególnych wartości lub wycinków zmiennej. |
| ResourceScatterNdSub.Options | Optional attributes for ResourceScatterNdSub |
| ResourceScatterNdUpdate | Stosuje rzadkie „aktualizacje” do poszczególnych wartości lub wycinków w obrębie danego zmienna według „wskaźników”. |
| ResourceScatterNdUpdate.Options | Optional attributes for ResourceScatterNdUpdate |
| ResourceScatterSub | Odejmuje rzadkie aktualizacje od zmiennej, do której odwołuje się „zasób”. |
| Aktualizacja zasobów | Przypisuje rzadkie aktualizacje do zmiennej, do której odwołuje się `resource`. |
| ResourceSparseApplyAdadelta | var: Powinien pochodzić ze zmiennej (). |
| ResourceSparseApplyAdadelta.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyAdadelta |
| ResourceSparseApplyAdagrad | Zaktualizuj odpowiednie wpisy w „*var” i „*accum” zgodnie ze schematem adagrad. |
| ResourceSparseApplyAdagrad.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyAdagrad |
| ResourceSparseApplyAdagradDa | Update entries in '*var' and '*accum' according to the proximal adagrad scheme. |
| ResourceSparseApplyAdagradDa.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyAdagradDa |
| ResourceSparseApplyAdagradV2 | Zaktualizuj odpowiednie wpisy w „*var” i „*accum” zgodnie ze schematem adagrad. |
| ResourceSparseApplyAdagradV2.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyAdagradV2 |
| ResourceSparseApplyCenteredRmsProp | Zaktualizuj „*var” zgodnie z wyśrodkowanym algorytmem RMSProp. |
| ResourceSparseApplyCenteredRmsProp.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyCenteredRmsProp |
| ZasóbSparseApplyFtrl | Zaktualizuj odpowiednie wpisy w „*var” zgodnie ze schematem Ftrl-proximal. |
| ResourceSparseApplyFtrl.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyFtrl |
| ResourceSparseApplyKerasMomentum | Zaktualizuj odpowiednie wpisy w „*var” i „*accum” zgodnie ze schematem pędu. |
| ResourceSparseApplyKerasMomentum.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyKerasMomentum |
| ResourceSparseApplyMomentum | Zaktualizuj odpowiednie wpisy w „*var” i „*accum” zgodnie ze schematem pędu. |
| ResourceSparseApplyMomentum.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyMomentum |
| ResourceSparseApplyProximalAdagrad | Rzadkie wpisy aktualizacji w '*var' i '*accum' zgodnie z algorytmem FOBOS. |
| ResourceSparseApplyProximalAdagrad.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyProximalAdagrad |
| ResourceSparseApplyProximalGradientDescent | Sparse update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate. |
| ResourceSparseApplyProximalGradientDescent.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyProximalGradientDescent |
| ResourceSparseApplyRmsProp | Zaktualizuj „*var” zgodnie z algorytmem RMSProp. |
| ResourceSparseApplyRmsProp.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyRmsProp |
| Przypisanie ResourceStridedSlice | Przypisz „wartość” do pokrojonego odniesienia do l-wartości „ref”. |
| ResourceStridedSliceAssign.Options | Optional attributes for ResourceStridedSliceAssign |
| Przywrócić | Restores tensors from a V2 checkpoint. |
| RestoreSlice <T extends TType > | Restores a tensor from checkpoint files. |
| RestoreSlice.Options | Optional attributes for RestoreSlice |
| Pobierz parametryTPUEmbeddingAdadelta | Pobierz parametry osadzania Adadelta. |
| RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters |
| PobierzTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug | Pobierz parametry osadzania Adadelta z obsługą debugowania. |
| RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug |
| Pobierz parametryTPUEmbeddingAdagrad | Pobierz parametry osadzania Adagrad. |
| RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters |
| PobierzTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug | Pobierz parametry osadzania Adagrad z obsługą debugowania. |
| RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug |
| Pobierz parametryTPUEmbeddingADAMParametry | Pobierz parametry osadzania programu ADAM. |
| RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters |
| PobierzTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug | Pobierz parametry osadzania programu ADAM z obsługą debugowania. |
| RetrieveTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug |
| Pobierz parametryTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Pobierz wyśrodkowane parametry osadzania RMSProp. |
| RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters |
| Pobierz parametryTPUEmbeddingFTRLParameters | Pobierz parametry osadzania FTRL. |
| RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters |
| PobierzTPUEmbeddingFTRLParametryGradAccumDebug | Pobierz parametry osadzania FTRL z obsługą debugowania. |
| RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug |
| Pobierz parametryTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Pobierz parametry osadzania MDL Adagrad Light. |
| RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters |
| Pobierz parametryTPUEmbeddingMomentum | Pobierz parametry osadzania Momentum. |
| RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters |
| PobierzTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug | Pobierz parametry osadzania Momentum z obsługą debugowania. |
| RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug |
| Pobierz parametryTPUEmbeddingProximalAdagrad | Pobierz proksymalne parametry osadzania Adagradu. |
| RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters |
| PobierzTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug | Pobierz bliższe parametry osadzania Adagradu z obsługą debugowania. |
| RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug |
| PobierzTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
| RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters |
| PobierzTPUEembeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug | |
| RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug |
| Pobierz parametryTPUEmbeddingRMSPropParameters | Pobierz parametry osadzania RMSProp. |
| RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters |
| PobierzTPUEmbeddingRMSPParametersGradAccumDebug | Pobierz parametry osadzania RMSProp z obsługą debugowania. |
| RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug |
| PobierzTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Pobierz parametry osadzania SGD. |
| RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters |
| PobierzTPUEembeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug | Pobierz parametry osadzania SGD z obsługą debugowania. |
| RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug |
| Reverse <T extends TType > | Odwraca określone wymiary tensora. |
| ReverseSequence <T extends TType > | Odwraca plasterki o zmiennej długości. |
| Opcje odwrotnej sekwencji | Opcjonalne atrybuty dla ReverseSequence |
| Konfiguracja przepisywania | 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 > | Returns element-wise integer closest to x. |
| RMSProp | Optimizer that implements the RMSProp algorithm. |
| RngReadAndSkip | Przesuń licznik w RNG opartym na liczniku. |
| RngPomiń | Przesuń licznik w RNG opartym na liczniku. |
| Roll <T extends TType > | Przewija elementy tensora wzdłuż osi. |
| Round <T extends TType > | Zaokrągla wartości tensora do najbliższej liczby całkowitej, według elementów. |
| Rpc | Wykonuj partie żądań RPC. |
| Rpc.Options | Optional attributes for Rpc |
| RPCOptions | Protobuf type tensorflow.RPCOptions |
| RPCOptions.Builder | 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. |
| Uruchom konfigurację | Run-specific items such as arguments to the test / benchmark. |
| RunConfiguration.Builder | Run-specific items such as arguments to the test / benchmark. |
| UruchomConfigurationOrBuilder | |
| RunMetadata | Metadata output (i.e., non-Tensor) for a single Run() call. |
| RunMetadata.Builder | Metadata output (i.e., non-Tensor) for a single Run() call. |
| RunMetadata.FunctionGraphs | Protobuf type tensorflow.RunMetadata.FunctionGraphs |
| RunMetadata.FunctionGraphs.Builder | Protobuf type tensorflow.RunMetadata.FunctionGraphs |
| RunMetadata.FunctionGraphsOrBuilder | |
| RunMetadataOrBuilder | |
| RunOptions | Options for a single Run() call. |
| RunOptions.Builder | Options for a single Run() call. |
| RunOptions.Experimental | Everything inside Experimental is subject to change and is not subject to API stability guarantees in https://www.tensorflow.org/guide/version_compat. |
| RunOptions.Experimental.Builder | Everything inside Experimental is subject to change and is not subject to API stability guarantees in https://www.tensorflow.org/guide/version_compat. |
| RunOptions.Experimental.RunHandlerPoolOptions | Options for run handler thread pool. |
| RunOptions.Experimental.RunHandlerPoolOptions.Builder | Options for run handler thread pool. |
| RunOptions.Experimental.RunHandlerPoolOptionsOrBuilder | |
| RunOptions.ExperimentalOrBuilder | |
| RunOptions.TraceLevel | TODO(pbar) Turn this into a TraceOptions proto which allows tracing to be controlled in a more orthogonal manner? tensorflow.RunOptions.TraceLevel |
| RunOptionsOrBuilder |
S
| SampleDistortedBoundingBox <T extends TNumber > | Generate a single randomly distorted bounding box for an image. |
| SampleDistortedBoundingBox.Options | Optional attributes for SampleDistortedBoundingBox |
| Zbiór danych próbkowania | Tworzy zestaw danych, który pobiera próbkę Bernoulliego z zawartości innego zestawu danych. |
| Ratować | Saves tensors in V2 checkpoint format. |
| Obiekt możliwy do zapisania | Protobuf typu tensorflow.SaveableObject |
| SaveableObject.Builder | Protobuf typu 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 | |
| ZapisanoStałe | Protobuf typu tensorflow.SavedConstant |
| ZapisanoConstant.Builder | Protobuf typu tensorflow.SavedConstant |
| SavedConstantOrBuilder | |
| Zapisana funkcja | A function with multiple signatures, possibly with non-Tensor arguments. |
| SavedFunction.Builder | A function with multiple signatures, possibly with non-Tensor arguments. |
| SavedFunctionOrBuilder | |
| ZapisanyModel | SavedModel is the high level serialization format for TensorFlow Models. |
| ZapisanoModel.Builder | SavedModel is the high level serialization format for TensorFlow Models. |
| SavedModelBundle | SavedModelBundle represents a model loaded from storage. |
| SavedModelBundle.Exporter | Options for exporting a SavedModel. |
| SavedModelBundle.Loader | Options for loading a SavedModel. |
| SavedModelOrBuilder | |
| SavedModelProtos | |
| SavedObject | Protobuf type tensorflow.SavedObject |
| SavedObject.Builder | Protobuf type tensorflow.SavedObject |
| SavedObject.KindCase | |
| SavedObjectGraph | Protobuf type tensorflow.SavedObjectGraph |
| SavedObjectGraph.Builder | Protobuf type tensorflow.SavedObjectGraph |
| SavedObjectGraphOrBuilder | |
| SavedObjectGraphProtos | |
| SavedObjectOrBuilder | |
| SavedResource | A SavedResource represents a TF object that holds state during its lifetime. |
| SavedResource.Builder | A SavedResource represents a TF object that holds state during its lifetime. |
| SavedResourceOrBuilder | |
| SavedSlice | Saved tensor slice: it stores the name of the tensors, the slice, and the raw data. |
| SavedSlice.Builder | Saved tensor slice: it stores the name of the tensors, the slice, and the raw data. |
| SavedSliceMeta | Metadata describing the set of slices of the same tensor saved in a checkpoint file. |
| SavedSliceMeta.Builder | Metadata describing the set of slices of the same tensor saved in a checkpoint file. |
| SavedSliceMetaOrBuilder | |
| SavedSliceOrBuilder | |
| SavedTensorSliceMeta | Metadata describing the set of tensor slices saved in a checkpoint file. |
| SavedTensorSliceMeta.Builder | Metadata describing the set of tensor slices saved in a checkpoint file. |
| SavedTensorSliceMetaOrBuilder | |
| SavedTensorSliceProtos | |
| SavedTensorSlices | Each record in a v3 checkpoint file is a serialized SavedTensorSlices message. |
| SavedTensorSlices.Builder | Each record in a v3 checkpoint file is a serialized SavedTensorSlices message. |
| SavedTensorSlicesOrBuilder | |
| Zapisano obiekt użytkownika | 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 | |
| Zapisana zmienna | Represents a Variable that is initialized by loading the contents from the checkpoint. |
| Zapisana zmienna.Builder | Represents a Variable that is initialized by loading the contents from the checkpoint. |
| SavedVariableOrBuilder | |
| OszczędzaczDef | Protocol buffer representing the configuration of a Saver. |
| Konstruktor SaverDef | Protocol buffer representing the configuration of a Saver. |
| SaverDef.CheckpointFormatVersion | A version number that identifies a different on-disk checkpoint format. |
| SaverDefOrBuilder | |
| SaverProtos | |
| ZapiszSliceInfoDef | Protobuf typu tensorflow.SaveSliceInfoDef |
| SaveSliceInfoDef.Builder | Protobuf typu tensorflow.SaveSliceInfoDef |
| SaveSliceInfoDefOrBuilder | |
| SaveSlices | Saves input tensors slices to disk. |
| ScalarSummary | Outputs a `Summary` protocol buffer with scalar values. |
| Skaluj i tłumacz | |
| ScaleAndTranslate.Options | Optional attributes for ScaleAndTranslate |
| ScaleAndTranslateGrad <T extends TNumber > | |
| ScaleAndTranslateGrad.Options | Optional attributes for ScaleAndTranslateGrad |
| ScatterAdd <T extends TType > | Dodaje rzadkie aktualizacje do odwołania do zmiennej. |
| ScatterAdd.Options | Optional attributes for ScatterAdd |
| ScatterDiv <T extends TType > | Dzieli odwołanie do zmiennej przez rzadkie aktualizacje. |
| ScatterDiv.Options | Optional attributes for ScatterDiv |
| ScatterMax <T extends TNumber > | Redukuje rzadkie aktualizacje do odwołania do zmiennej za pomocą operacji „max”. |
| ScatterMax.Options | Optional attributes for ScatterMax |
| ScatterMin <T extends TNumber > | Redukuje rzadkie aktualizacje do odwołania do zmiennej za pomocą operacji „min”. |
| ScatterMin.Options | Optional attributes for ScatterMin |
| ScatterMul <T extends TType > | Mnoży rzadkie aktualizacje w odwołaniu do zmiennej. |
| ScatterMul.Options | Optional attributes for ScatterMul |
| ScatterNd <U extends TType > | Rozprosz „aktualizacje” na nowy tensor zgodnie z „indeksami”. |
| ScatterNdAdd <T extends TType > | Stosuje rzadkie dodawanie do poszczególnych wartości lub wycinków zmiennej. |
| Opcje rozproszenia i dodania | Opcjonalne atrybuty dla ScatterNdAdd |
| ScatterNdMax <T extends TType > | Oblicza maksimum elementu. |
| ScatterNdMax.Options | Optional attributes for ScatterNdMax |
| ScatterNdMin <T extends TType > | Oblicza minimum elementarne. |
| ScatterNdMin.Options | Optional attributes for ScatterNdMin |
| ScatterNdNonAliasingAdd <T extends TType > | Stosuje rzadkie dodawanie do „wejściowych” przy użyciu pojedynczych wartości lub wycinków z `aktualizacji` według indeksów `indeksy`. |
| ScatterNdSub <T extends TType > | Stosuje rzadkie odejmowanie do poszczególnych wartości lub wycinków zmiennej. |
| Opcje ScatterNdSub | Opcjonalne atrybuty dla ScatterNdSub |
| ScatterNdUpdate <T extends TType > | Stosuje rzadkie „aktualizacje” do poszczególnych wartości lub wycinków w obrębie danego zmienna według „wskaźników”. |
| ScatterNdUpdate.Options | Optional attributes for ScatterNdUpdate |
| ScatterSub <T extends TType > | Odejmuje rzadkie aktualizacje odwołania do zmiennej. |
| ScatterSub.Options | Optional attributes for ScatterSub |
| ScatterUpdate <T extends TType > | Stosuje rzadkie aktualizacje odwołania do zmiennej. |
| Opcje ScatterUpdate | Opcjonalne atrybuty dla ScatterUpdate |
| Zakres | Manages groups of related properties when creating Tensorflow Operations, such as a common name prefix. |
| Opcje alokatora o określonym zakresie | Protobuf typu tensorflow.ScopedAllocatorOptions |
| ScopedAllocatorOptions.Builder | Protobuf typu 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 > | Oblicza maksimum wzdłuż segmentów tensora. |
| SegmentMean <T extends TType > | Computes the mean along segments of a tensor. |
| SegmentMin <T extends TNumber > | Oblicza minimum wzdłuż segmentów tensora. |
| SegmentProd <T extends TType > | Oblicza iloczyn wzdłuż segmentów tensora. |
| SegmentSum <T extends TType > | Oblicza sumę wzdłuż segmentów tensora. |
| 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. |
| Wysłać | Wysyła nazwany tensor z send_device do recv_device. |
| Wysłać | Sends the named tensor to another XLA computation. |
| Send.Options | Optional attributes for Send |
| WyślijTPUEembeddingGradienty | Wykonuje aktualizacje gradientowe osadzanych tabel. |
| SequenceExample | Protobuf type tensorflow.SequenceExample |
| SequenceExample.Builder | Protobuf type tensorflow.SequenceExample |
| SequenceExampleOrBuilder | |
| SerializeIterator | Converts the given `resource_handle` representing an iterator to a variant tensor. |
| SerializeIterator.Options | Optional attributes for SerializeIterator |
| SerializeManySparse <U extends TType > | Serialize an `N`-minibatch `SparseTensor` into an `[N, 3]` `Tensor` object. |
| SerializeSparse <U extends TType > | Serialize a `SparseTensor` into a `[3]` `Tensor` object. |
| SerializeTensor | Transforms a Tensor into a serialized TensorProto proto. |
| Serwer | Serwer TensorFlow działający w procesie, do użytku w szkoleniach rozproszonych. |
| 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 | |
| Sesja | Sterownik do wykonywania Graph . |
| Sesja.Uruchom | Tensory wyjściowe i metadane uzyskane podczas wykonywania sesji. |
| Sesja. Biegacz | Uruchom Operation s i oceń Tensors . |
| SessionLog | Protocol buffer used for logging session state. |
| SessionLog.Builder | Protocol buffer used for logging session state. |
| SessionLog.SessionStatus | Protobuf enum tensorflow.SessionLog.SessionStatus |
| SessionLogOrBuilder | |
| SessionMetadata | Metadata about the session. |
| SessionMetadata.Builder | Metadata about the session. |
| SessionMetadataOrBuilder | |
| SetDiff1d <T extends TType , U extends TNumber > | Oblicza różnicę między dwiema listami liczb lub ciągów. |
| UstawRozmiar | Liczba unikalnych elementów wzdłuż ostatniego wymiaru wejściowego „zestawu”. |
| 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 | |
| Kształt | The shape of a Tensor or NdArray . |
| Shape <U extends TNumber > | Zwraca kształt tensora. |
| Shape_inference_func_TF_ShapeInferenceContext_TF_Status | |
| Shaped | Any data container with a given Shape . |
| ShapeN <U extends TNumber > | Zwraca kształt tensorów. |
| Shapes | 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 |
| Zestaw danych fragmentu | Tworzy „Zbiór danych”, który zawiera tylko 1/`num_shards` tego zbioru danych. |
| ShardDataset.Options | Optional attributes for ShardDataset |
| Nazwa pliku Sharded | Wygeneruj podzieloną na kawałki nazwę pliku. |
| 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 <?>> | A DataLayout that converts data stored in a buffer to shorts. |
| ShortDenseNdArray | |
| Krótka tablica Nd | NdArray szortów. |
| ShuffleAndRepeatDataset | |
| ShuffleAndRepeatDataset.Options | Optional attributes for ShuffleAndRepeatDataset |
| ShuffleDataset | |
| ShuffleDataset.Options | Optional attributes for ShuffleDataset |
| WyłączenieRozproszoneTPU | Zamyka działający rozproszony system TPU. |
| Sigmoid <T extends TFloating > | Sigmoid activation. |
| Sigmoid <T extends TType > | Computes sigmoid of `x` element-wise. |
| SigmoidCrossEntropyWithLogits | |
| SigmoidGrad <T extends TType > | Computes the gradient of the sigmoid of `x` wrt its input. |
| Sign <T extends TType > | Returns an element-wise indication of the sign of a number. |
| Podpis | Describe the inputs and outputs of an executable entity, such as a ConcreteFunction , among other useful metadata. |
| Signature.Builder | Builds a new function signature. |
| Signature.TensorDescription | |
| SignatureDef | SignatureDef defines the signature of a computation supported by a TensorFlow graph. |
| SignatureDef.Builder | SignatureDef defines the signature of a computation supported by a TensorFlow graph. |
| SignatureDefOrBuilder | |
| Sin <T extends TType > | Computes sine of x element-wise. |
| SingleElementSequence <T, U extends NdArray <T>> | A sequence of one single element |
| Sinh <T extends TType > | Computes hyperbolic sine of x element-wise. |
| Size <U extends TNumber > | Zwraca rozmiar tensora. |
| SkipDataset | |
| SkipDataset | Creates a dataset that skips `count` elements from the `input_dataset`. |
| Przeskok | Analizuje plik tekstowy i tworzy partię przykładów. |
| Skipgram.Options | Optional attributes for Skipgram |
| Zestaw danych snu | |
| Zestaw danych snu | |
| Slice <T extends TType > | Zwróć kawałek z „wejściowego”. |
| SlicingElementSequence <T, U extends NdArray <T>> | A sequence creating a new NdArray instance (slice) for each element of an iteration |
| Zestaw danych SlidingWindow | Tworzy zestaw danych, który przechodzi przez przesuwane okno nad `input_dataset`. |
| Zestaw danych SlidingWindow | Tworzy zestaw danych, który przechodzi przez przesuwane okno nad `input_dataset`. |
| Snapshot <T extends TType > | Zwraca kopię tensora wejściowego. |
| Migawka | 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 > | Generuje punkty z ciągu Sobola. |
| 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 . |
| Plik źródłowy | 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 > | SpaceToBatch dla tensorów ND typu T. |
| SpaceToDepth <T extends TType > | SpaceToDepth for tensors of type T. |
| SpaceToDepth.Options | Optional attributes for SpaceToDepth |
| SparseAccumulatorApplyGradient | Applies a sparse gradient to a given accumulator. |
| SparseAccumulatorTakeGradient <T extends TType > | Extracts the average sparse gradient in a SparseConditionalAccumulator. |
| SparseAdd <T extends TType > | Adds two `SparseTensor` objects to produce another `SparseTensor`. |
| SparseAddGrad <T extends TType > | The gradient operator for the SparseAdd op. |
| SparseApplyAdadelta <T extends TType > | var: Powinien pochodzić ze zmiennej (). |
| SparseApplyAdadelta.Options | Optional attributes for SparseApplyAdadelta |
| SparseApplyAdagrad <T extends TType > | Zaktualizuj odpowiednie wpisy w „*var” i „*accum” zgodnie ze schematem adagrad. |
| SparseApplyAdagrad.Options | Optional attributes for SparseApplyAdagrad |
| SparseApplyAdagradDa <T extends TType > | Update entries in '*var' and '*accum' according to the proximal adagrad scheme. |
| SparseApplyAdagradDa.Options | Optional attributes for SparseApplyAdagradDa |
| SparseApplyCenteredRmsProp <T extends TType > | Zaktualizuj „*var” zgodnie z wyśrodkowanym algorytmem RMSProp. |
| SparseApplyCenteredRmsProp.Options | Optional attributes for SparseApplyCenteredRmsProp |
| SparseApplyFtrl <T extends TType > | Zaktualizuj odpowiednie wpisy w „*var” zgodnie ze schematem Ftrl-proximal. |
| SparseApplyFtrl.Options | Optional attributes for SparseApplyFtrl |
| SparseApplyMomentum <T extends TType > | Zaktualizuj odpowiednie wpisy w „*var” i „*accum” zgodnie ze schematem pędu. |
| SparseApplyMomentum.Options | Optional attributes for SparseApplyMomentum |
| SparseApplyProximalAdagrad <T extends TType > | Rzadkie wpisy aktualizacji w '*var' i '*accum' zgodnie z algorytmem FOBOS. |
| SparseApplyProximalAdagrad.Options | Optional attributes for SparseApplyProximalAdagrad |
| SparseApplyProximalGradientDescent <T extends TType > | Sparse update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate. |
| SparseApplyProximalGradientDescent.Options | Optional attributes for SparseApplyProximalGradientDescent |
| SparseApplyRmsProp <T extends TType > | Zaktualizuj „*var” zgodnie z algorytmem RMSProp. |
| SparseApplyRmsProp.Options | Optional attributes for SparseApplyRmsProp |
| SparseBincount <U extends TNumber > | Zlicza liczbę wystąpień każdej wartości w tablicy liczb całkowitych. |
| SparseBincount.Options | Optional attributes for SparseBincount |
| SparseCategoricalCrossentropy | Computes the crossentropy loss between labels and predictions. |
| SparseCategoricalCrossentropy <T extends TNumber > | A metric that computes the sparse categorical cross-entropy loss between true labels and predicted labels. |
| SparseConcat <T extends TType > | Concatenates a list of `SparseTensor` along the specified dimension. |
| SparseConditionalAccumulator | A conditional accumulator for aggregating sparse gradients. |
| SparseConditionalAccumulator.Options | Optional attributes for SparseConditionalAccumulator |
| SparseCountSparseOutput <U extends TNumber > | Wykonuje zliczanie pojemników z rzadkimi wynikami dla wejścia tensora rzadkiego. |
| SparseCountSparseOutput.Options | Optional attributes for SparseCountSparseOutput |
| SparseCross | Generuje rzadki krzyż z listy rzadkich i gęstych tensorów. |
| SparseCrossHashed | Generuje rzadki krzyż z listy rzadkich i gęstych tensorów. |
| 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 |
| SparseMatrixDodaj | Rzadkie dodanie dwóch macierzy CSR, C = alfa * A + beta * B. |
| SparseMatrixMatMul <T extends TType > | Macierz — mnoży macierz rzadką przez macierz gęstą. |
| Opcje SparseMatrixMatMul | Opcjonalne atrybuty dla SparseMatrixMatMul |
| SparseMatrixMul | Mnożenie elementarne macierzy rzadkiej z gęstym tensorem. |
| SparseMatrixNNZ | Zwraca liczbę niezerowych elementów `sparse_matrix`. |
| Zamawianie SparseMatrixAMD | Oblicza przybliżoną minimalną kolejność (AMD) „wejść”. |
| SparseMatrixSoftmax | Oblicza softmax CSRSparseMatrix. |
| SparseMatrixSoftmaxGrad | Oblicza gradient op. SparseMatrixSoftmax. |
| SparseMatrixSparseColesky | Oblicza rzadki rozkład Choleskiego „wejściowych”. |
| SparseMatrixSparseMatMul | Rzadka macierz – mnoży dwie macierze CSR „a” i „b”. |
| SparseMatrixSparseMatMul.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla SparseMatrixSparseMatMul |
| Transpozycja SparseMatrix | Transponuje wewnętrzne wymiary (macierz) CSRSparseMatrix. |
| SparseMatrixTranspose.Options | Optional attributes for SparseMatrixTranspose |
| SparseMatrixZera | Tworzy zerową CSRSparseMatrix o kształcie „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 > | Oblicza sumę elementów w wymiarach SparseTensor. |
| SparseReduceSum.Options | Optional attributes for SparseReduceSum |
| SparseReduceSumSparse <T extends TType > | Oblicza sumę elementów w wymiarach SparseTensor. |
| SparseReduceSumSparse.Options | Optional attributes for SparseReduceSumSparse |
| SparseReorder <T extends TType > | Reorders a SparseTensor into the canonical, row-major ordering. |
| SparseReshape | Reshapes a SparseTensor to represent values in a new dense shape. |
| SparseSegmentMean <T extends TNumber > | Computes the mean along sparse segments of a tensor. |
| SparseSegmentMeanGrad <T extends TNumber > | Computes gradients for SparseSegmentMean. |
| SparseSegmentMeanWithNumSegments <T extends TNumber > | Computes the mean along sparse segments of a tensor. |
| SparseSegmentSqrtN <T extends TNumber > | Oblicza sumę rzadkich segmentów tensora podzieloną przez sqrt N. |
| SparseSegmentSqrtNGrad <T extends TNumber > | Computes gradients for SparseSegmentSqrtN. |
| SparseSegmentSqrtNWithNumSegments <T extends TNumber > | Oblicza sumę rzadkich segmentów tensora podzieloną przez sqrt N. |
| SparseSegmentSum <T extends TNumber > | Oblicza sumę wzdłuż rzadkich segmentów tensora. |
| SparseSegmentSumWithNumSegments <T extends TNumber > | Oblicza sumę wzdłuż rzadkich segmentów tensora. |
| 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 > | Zwraca elementową maksymalną wartość dwóch SparseTensorów. |
| 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 | Konwertuje SparseTensor na (prawdopodobnie wsadowy) 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 > | Dzieli tensor na tensory `num_split` wzdłuż jednego wymiaru. |
| SplitV <T extends TType > | Dzieli tensor na tensory `num_split` wzdłuż jednego wymiaru. |
| SqlDataset | Tworzy zestaw danych, który wykonuje zapytanie SQL i emituje wiersze zestawu wyników. |
| SqlDataset | Tworzy zestaw danych, który wykonuje zapytanie SQL i emituje wiersze zestawu wyników. |
| Sqrt <T extends TType > | Oblicza pierwiastek kwadratowy z x elementarnie. |
| SqrtGrad <T extends TType > | Computes the gradient for the sqrt of `x` wrt its input. |
| Sqrtm <T extends TType > | Computes the matrix square root of one or more square matrices: matmul(sqrtm(A), sqrtm(A)) = A The input matrix should be invertible. |
| Square <T extends TType > | Computes square of x element-wise. |
| SquaredDifference <T extends TType > | Returns conj(x - y)(x - y) element-wise. |
| SquaredHinge | Computes the squared hinge loss between labels and predictions. |
| SquaredHinge <T extends TNumber > | A metric that computes the squared hinge loss metric between labels and predictions. |
| Squeeze <T extends TType > | Usuwa wymiary o rozmiarze 1 z kształtu tensora. |
| Ściśnij.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla Squeeze |
| Stack <T extends TType > | Pakuje listę tensorów rangi „N” – „R” do jednego tensora rangi „(R+1)”. |
| Stos.Opcje | Opcjonalne atrybuty Stack |
| StackFrameWithId | A stack frame with ID. |
| StackFrameWithId.Builder | A stack frame with ID. |
| StackFrameWithIdOrBuilder | |
| Scena | Wartości etapu podobne do lekkiego kolejkowania. |
| Stage.Options | Optional attributes for Stage |
| EtapWyczyść | Op usuwa wszystkie elementy z bazowego kontenera. |
| StageClear.Options | Optional attributes for StageClear |
| StagePeek | Op sprawdza wartości o określonym indeksie. |
| StagePeek.Options | Optional attributes for StagePeek |
| Rozmiar sceny | Op zwraca liczbę elementów w bazowym kontenerze. |
| StageSize.Options | Optional attributes for StageSize |
| StatefulRandomBinomial <V extends TNumber > | |
| StatefulStandardNormal <U extends TType > | Wyprowadza losowe wartości z rozkładu normalnego. |
| StatefulTruncatedNormal <U extends TType > | Wyprowadza losowe wartości z obciętego rozkładu normalnego. |
| StatefulUniform <U extends TType > | Wyprowadza losowe wartości z rozkładu równomiernego. |
| StatefulUniformFullInt <U extends TType > | Wyprowadza losowe liczby całkowite z rozkładu jednolitego. |
| StatefulUniformInt <U extends TType > | Wyprowadza losowe liczby całkowite z rozkładu jednolitego. |
| StatelessMultinomial <V extends TNumber > | Draws samples from a multinomial distribution. |
| StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends TNumber > | |
| StatelessRandomBinomial <W extends TNumber > | Wyprowadza deterministyczne pseudolosowe liczby losowe z rozkładu dwumianowego. |
| StatelessRandomGamma <V extends TNumber > | Wyprowadza deterministyczne pseudolosowe liczby losowe z rozkładu gamma. |
| BezstanowyRandomGetKeyCounterAlg | Wybiera najlepszy algorytm w oparciu o urządzenie i szyfruje nasiona w kluczu i liczniku. |
| StatelessRandomNormal <V extends TNumber > | Wyprowadza deterministyczne wartości pseudolosowe z rozkładu normalnego. |
| StatelessRandomNormalV2 <U extends TNumber > | Wyprowadza deterministyczne wartości pseudolosowe z rozkładu normalnego. |
| StatelessRandomPoisson <W extends TNumber > | Wyprowadza deterministyczne pseudolosowe liczby losowe z rozkładu Poissona. |
| StatelessRandomUniform <V extends TNumber > | Wyprowadza deterministyczne pseudolosowe wartości losowe z rozkładu jednolitego. |
| StatelessRandomUniformFullInt <V extends TNumber > | Wyprowadza deterministyczne pseudolosowe liczby całkowite z rozkładu jednolitego. |
| StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extends TNumber > | Wyprowadza deterministyczne pseudolosowe liczby całkowite z rozkładu jednolitego. |
| StatelessRandomUniformInt <V extends TNumber > | Wyprowadza deterministyczne pseudolosowe liczby całkowite z rozkładu jednolitego. |
| StatelessRandomUniformIntV2 <U extends TNumber > | Wyprowadza deterministyczne pseudolosowe liczby całkowite z rozkładu jednolitego. |
| StatelessRandomUniformV2 <U extends TNumber > | Wyprowadza deterministyczne pseudolosowe wartości losowe z rozkładu jednolitego. |
| StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extends TNumber > | Generuj deterministycznie losowo zniekształconą ramkę ograniczającą dla obrazu. |
| StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options | Optional attributes for StatelessSampleDistortedBoundingBox |
| StatelessTruncatedNormal <V extends TNumber > | Wyprowadza deterministyczne wartości pseudolosowe z obciętego rozkładu normalnego. |
| StatelessTruncatedNormalV2 <U extends TNumber > | Wyprowadza deterministyczne wartości pseudolosowe z obciętego rozkładu normalnego. |
| 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 | Tworzy zasób menedżera statystyk. |
| StatsAggregatorHandle | |
| StatsAggregatorHandle.Options | Optional attributes for StatsAggregatorHandle |
| StatsAggregatorHandle.Options | Optional attributes for StatsAggregatorHandle |
| StatsAggregatorSetSummaryWriter | Ustaw interfejs podsumowania_pisarza, aby rejestrował statystyki przy użyciu danego stats_aggregator. |
| StatsAggregatorSummary | Tworzy podsumowanie wszelkich statystyk zarejestrowanych przez danego menedżera statystyk. |
| StatsAggregatorSummary | Tworzy podsumowanie wszelkich statystyk zarejestrowanych przez danego menedżera statystyk. |
| 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 > | Zatrzymuje obliczenia gradientu. |
| StridedSlice <T extends TType > | Zwróć plasterek krokowy z `input`. |
| StridedSlice.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla StridedSlice |
| StridedSliceAssign <T extends TType > | Przypisz „wartość” do pokrojonego odniesienia do l-wartości „ref”. |
| StridedSliceAssign.Options | Optional attributes for StridedSliceAssign |
| StridedSliceGrad <U extends TType > | Zwraca gradient `StridedSlice`. |
| StridedSliceGrad.Options | Optional attributes for StridedSliceGrad |
| StridedSliceHelper | Helper endpoint methods for Python like indexing. |
| StringFormat | Formats a string template using a list of tensors. |
| StringFormat.Options | Optional attributes for StringFormat |
| StringLayout | Data layout that converts a String to/from a sequence of bytes applying a given charset. |
| StringLength | String lengths of `input`. |
| StringLength.Options | Optional attributes for StringLength |
| StringNGrams <T extends TNumber > | Tworzy ngramy z danych w postaci nierównych ciągów. |
| StringSplit | Split elements of `source` based on `sep` into a `SparseTensor`. |
| StringSplit.Options | Optional attributes for StringSplit |
| Pas | Strip leading and trailing whitespaces from the Tensor. |
| StructProtos | |
| Wartość strukturalna | `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 | Zwraca podciągi z „Tensora” ciągów. |
| Opcje podrzędne | Opcjonalne atrybuty dla Substr |
| Sum <T extends TType > | Oblicza sumę elementów w wymiarach tensora. |
| Sum.Options | Optional attributes for Sum |
| Streszczenie | A Summary is a set of named values to be displayed by the visualizer. |
| Summary.Audio | Protobuf type tensorflow.Summary.Audio |
| Summary.Audio.Builder | Protobuf type 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 | |
| Podsumowanie.Wartość | Protobuf typu tensorflow.Summary.Value |
| Podsumowanie.Kreator.Wartości | Protobuf typu tensorflow.Summary.Value |
| Summary.Value.ValueCase | |
| Summary.ValueOrBuilder | |
| PodsumowanieOpis | Metadata associated with a series of Summary data tensorflow.SummaryDescription |
| PodsumowanieOpis.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. |
| SummaryMetadata.PluginData | Protobuf type tensorflow.SummaryMetadata.PluginData |
| SummaryMetadata.PluginData.Builder | Protobuf type 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 > | Przesyła „dane” do portu wyjściowego określonego przez „pred”. |
T
| TaggedRunMetadata | For logging the metadata output for a single session.run() call. |
| TaggedRunMetadata.Builder | For logging the metadata output for a single session.run() call. |
| TaggedRunMetadataOrBuilder | |
| TakeDataset | |
| TakeDataset | Creates a dataset that contains `count` elements from the `input_dataset`. |
| TakeManySparseFromTensorsMap <T extends TType > | Read `SparseTensors` from a `SparseTensorsMap` and concatenate them. |
| TakeManySparseFromTensorsMap.Options | Optional attributes for TakeManySparseFromTensorsMap |
| Tan <T extends TType > | Computes tan of x element-wise. |
| Tanh <T extends TFloating > | Hyperbolic tangent activation function. |
| Tanh <T extends TType > | Computes hyperbolic tangent of `x` element-wise. |
| TanhGrad <T extends TType > | Computes the gradient for the tanh of `x` wrt its input. |
| TaskDeviceFilters | Defines the device filters for a remote task. |
| TaskDeviceFilters.Builder | Defines the device filters for a remote task. |
| TaskDeviceFiltersOrBuilder | |
| TBfloat16 | Mózg 16-bitowy typ tensora zmiennoprzecinkowego. |
| TBfloat16Mapper | Maps memory of DT_BFLOAT16 tensors to a n-dimensional data space. |
| TBool | Typ tensora logicznego. |
| TBoolMapper | Maps memory of DT_BOOL tensors to a n-dimensional data space. |
| TemporaryVariable <T extends TType > | Zwraca tensor, który może zostać zmutowany, ale utrzymuje się tylko w jednym kroku. |
| TemporaryVariable.Options | Optional attributes for TemporaryVariable |
| Napinacz | A statically typed multi-dimensional array. |
| Napinacz | |
| Tablica Tensorów | Tablica tensorów o danym rozmiarze. |
| TensorArray.Options | Optional attributes for TensorArray |
| TensorArrayZamknij | Usuń TensorArray z kontenera zasobów. |
| TensorArrayConcat <T extends TType > | Połącz elementy z TensorArray w wartość „wartość”. |
| Opcje TensorArrayConcat | Opcjonalne atrybuty dla TensorArrayConcat |
| TensorArrayGather <T extends TType > | Zbierz określone elementy z TensorArray do wyjściowej „wartości”. |
| TensorArrayGather.Options | Optional attributes for TensorArrayGather |
| TensorArrayGrad | Tworzy obiekt TensorArray do przechowywania gradientów wartości w danym uchwycie. |
| TensorArrayGradWithShape | Tworzy obiekt TensorArray do przechowywania wielu gradientów wartości w danym uchwycie. |
| TensorArrayPack <T extends TType > | |
| TensorArrayPack.Options | Optional attributes for TensorArrayPack |
| TensorArrayRead <T extends TType > | Odczytaj element z TensorArray do wyjściowej „wartości”. |
| TensorArrayScatter | Rozprosz dane z wartości wejściowej na określone elementy TensorArray. |
| Rozmiar tablicy Tensor | Pobierz bieżący rozmiar TensorArray. |
| TensorArraySplit | Podziel dane z wartości wejściowej na elementy TensorArray. |
| Rozpakuj TensorArray | |
| TensorArrayZapisz | Wciśnij element na tablicę tensor_array. |
| TensorBuffers | Maps native tensor memory into DataBuffers , allowing I/O operations from the JVM. |
| TensorBundleProtos | |
| Połączenie Tensora | 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. |
| Opis Tensora | Protobuf type tensorflow.TensorDescription |
| TensorDescription.Builder | Protobuf type tensorflow.TensorDescription |
| TensorOpisOrBuilder | |
| 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. |
| przepływ tensorowy | |
| przepływ tensorowy | |
| 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 |
| Informacje Tensora | 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 > | Łączy wszystkie tensory na liście wzdłuż wymiaru zerowego. |
| TensorListConcatListy | |
| TensorListElementShape <T extends TNumber > | Kształt elementów danej listy jako tensor. |
| TensorListFromTensor | Tworzy listę TensorList, która po ułożeniu ma wartość „tensor”. |
| TensorListGather <T extends TType > | Tworzy Tensor poprzez indeksowanie do TensorList. |
| TensorListGetItem <T extends TType > | |
| Długość listy Tensorów | Zwraca liczbę tensorów na liście tensorów wejściowych. |
| TensorListPopBack <T extends TType > | Zwraca ostatni element listy wejściowej, a także listę zawierającą wszystkie elementy oprócz tego. |
| TensorListPushBack | Zwraca listę, która zawiera przekazany „Tensor” jako ostatni element, a pozostałe elementy podanej listy w „uchwycie_wejściowym”. |
| TensorListPushBack Partia | |
| Rezerwa TensorList | Lista podanego rozmiaru z pustymi elementami. |
| Zmiana rozmiaru listy Tensor | Zmienia rozmiar listy. |
| TensorListRozproszenie | Tworzy TensorList poprzez indeksowanie do Tensora. |
| TensorListScatterIntoExistingList | Rozprasza tensor na indeksach na liście wejściowej. |
| TensorListSetItem | |
| TensorListPodział | Dzieli tensor na listę. |
| TensorListStack <T extends TType > | Umieszcza wszystkie tensory na liście. |
| TensorListStack.Options | Optional attributes for TensorListStack |
| Wymaż TensorMap | Zwraca mapę tensorową z usuniętym elementem z danego klucza. |
| TensorMapHasKey | Zwraca czy dany klucz istnieje na mapie. |
| Wstaw mapę Tensor | Zwraca mapę będącą „uchwytem_wejściowym” z wstawioną podaną parą klucz-wartość. |
| TensorMapLookup <U extends TType > | Zwraca wartość z danego klucza na mapie tensora. |
| TensorMapper <T extends TType > | Maps the native memory of a RawTensor to a n-dimensional typed data space accessible from the JVM. |
| Rozmiar mapy Tensora | Zwraca liczbę tensorów w wejściowej mapie tensorów. |
| TensorMapStackKeys <T extends TType > | Zwraca stos Tensor wszystkich kluczy na mapie tensorowej. |
| 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 > | Dodaje rzadkie „aktualizacje” do istniejącego tensora zgodnie z „indeksami”. |
| TensorScatterNdMax <T extends TType > | |
| TensorScatterNdMin <T extends TType > | |
| TensorScatterNdSub <T extends TType > | Odejmuje rzadkie „aktualizacje” od istniejącego tensora zgodnie z „indeksami”. |
| TensorScatterNdUpdate <T extends TType > | Rozrzuć „aktualizacje” na istniejący tensor zgodnie z „indeksami”. |
| TensorShapeProto | Dimensions of a tensor. |
| TensorShapeProto.Builder | Dimensions of a tensor. |
| TensorShapeProto.Dim | One dimension of the tensor. |
| TensorShapeProto.Dim.Builder | One dimension of the tensor. |
| TensorShapeProto.DimOrBuilder | |
| TensorShapeProtoOrBuilder | |
| TensorShapeProtos | |
| TensorSliceDataset | |
| TensorSliceDataset | Creates a dataset that emits each dim-0 slice of `components` once. |
| TensorSliceProto | Can only be interpreted if you know the corresponding TensorShape. |
| TensorSliceProto.Builder | Can only be interpreted if you know the corresponding TensorShape. |
| TensorSliceProto.Zakres | 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 > | Przypisz „wartość” do pokrojonego odniesienia do wartości l „wejściowego”. |
| 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 | |
| Wyniki testu | 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 | Półprecyzyjny 16-bitowy tensor typu float IEEE-754. |
| TFloat16Mapper | Maps memory of DT_HALF tensors to a n-dimensional data space. |
| TFloat32 | IEEE-754, 32-bitowy tensor zmiennoprzecinkowy o pojedynczej precyzji. |
| TFloat32Mapper | Maps memory of DT_FLOAT tensors to a n-dimensional data space. |
| TFloat64 | 64-bitowy tensor typu float o podwójnej precyzji IEEE-754. |
| TFloat64Mapper | Maps memory of DT_DOUBLE tensors to a n-dimensional data space. |
| Pływające | Wspólny interfejs dla wszystkich tensorów zmiennoprzecinkowych. |
| TFOutOfRangeException | |
| TFPermissionDeniedException | |
| TfRecordDataset | Tworzy zestaw danych, który emituje rekordy z jednego lub większej liczby plików TFRecord. |
| TFRecordDataset | |
| TfRecordReader | A Reader that outputs the records from a TensorFlow Records file. |
| TfRecordReader.Options | Optional attributes for TfRecordReader |
| TFResourceExhaustedException | |
| TFUnauthenticatedException | |
| TFUnimplementedException | |
| Zestaw danych puli wątków | Tworzy zestaw danych, który używa niestandardowej puli wątków do obliczenia „zestawu_danych_wejściowych”. |
| Zestaw danych puli wątków | Tworzy zestaw danych, który używa niestandardowej puli wątków do obliczenia „zestawu_danych_wejściowych”. |
| Uchwyt puli wątków | Tworzy zestaw danych, który używa niestandardowej puli wątków do obliczenia „zestawu_danych_wejściowych”. |
| Uchwyt puli wątków | Tworzy zestaw danych, który używa niestandardowej puli wątków do obliczenia „zestawu_danych_wejściowych”. |
| ThreadPoolHandle.Options | Optional attributes for ThreadPoolHandle |
| ThreadPoolHandle.Options | Optional attributes for ThreadPoolHandle |
| ThreadPoolOpcjaProto | Protobuf typu tensorflow.ThreadPoolOptionProto |
| ThreadPoolOptionProto.Builder | Protobuf typu tensorflow.ThreadPoolOptionProto |
| ThreadPoolOptionProtoOrBuilder | |
| Tile <T extends TType > | Konstruuje tensor, dzieląc dany tensor. |
| TileGrad <T extends TType > | Returns the gradient of `Tile`. |
| Znacznik czasu | Podaje czas od epoki w sekundach. |
| TInt32 | 32-bitowy typ tensora liczby całkowitej ze znakiem. |
| TInt32Mapper | Maps memory of DT_INT32 tensors to a n-dimensional data space. |
| TInt64 | 64-bitowy typ tensora liczby całkowitej ze znakiem. |
| TInt64Mapper | Maps memory of DT_INT64 tensors to a n-dimensional data space. |
| TIntegral | Wspólny interfejs dla wszystkich całkowitych tensorów numerycznych. |
| TNumber | Wspólny interfejs dla wszystkich tensorów numerycznych. |
| ToBool | Konwertuje tensor na predykat skalarny. |
| ToHashBucket | Konwertuje każdy ciąg w wejściowym Tensorze na jego mod mieszający przez liczbę segmentów. |
| ToHashBucketFast | Konwertuje każdy ciąg w wejściowym Tensorze na jego mod mieszający przez liczbę segmentów. |
| ToHashBucketStrong | Konwertuje każdy ciąg w wejściowym Tensorze na jego mod mieszający przez liczbę segmentów. |
| 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 |
| TopKUWyjątkowy | Zwraca unikalne wartości TopK w tablicy w posortowanej kolejności. |
| TopKZ unikalnym | Zwraca wartości TopK w tablicy w posortowanej kolejności. |
| Wynik kompilacji TPU | Zwraca wynik kompilacji TPU. |
| Aktywacje osadzania TPU | Opcja umożliwiająca różnicowanie osadzania TPU. |
| TPUReplicatedInput <T extends TType > | Łączy N wejść z N-kierunkowo replikowanymi obliczeniami TPU. |
| TPUReplicatedInput.Options | Optional attributes for TPUReplicatedInput |
| TPUReplicatedOutput <T extends TType > | Łączy N wyjść z N-kierunkowo replikowanych obliczeń TPU. |
| Replikacja metadanych TPU | Metadane wskazujące, w jaki sposób należy replikować obliczenia TPU. |
| TPUReplicateMetadata.Options | Optional attributes for TPUReplicateMetadata |
| TrackableObjectGraph | Protobuf type tensorflow.TrackableObjectGraph |
| TrackableObjectGraph.Builder | Protobuf type tensorflow.TrackableObjectGraph |
| TrackableObjectGraph.TrackableObject | Protobuf type tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject |
| TrackableObjectGraph.TrackableObject.Builder | Protobuf type tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject |
| TrackableObjectGraph.TrackableObject.ObjectReference | Protobuf typu tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject.ObjectReference |
| TrackableObjectGraph.TrackableObject.ObjectReference.Builder | Protobuf typu tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject.ObjectReference |
| TrackableObjectGraph.TrackableObject.ObjectReferenceOrBuilder | |
| TrackableObjectGraph.TrackableObject.SerializedTensor | Protobuf type tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject.SerializedTensor |
| TrackableObjectGraph.TrackableObject.SerializedTensor.Builder | Protobuf type tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject.SerializedTensor |
| TrackableObjectGraph.TrackableObject.SerializedTensorOrBuilder | |
| TrackableObjectGraph.TrackableObject.SlotVariableReference | Protobuf type tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject.SlotVariableReference |
| TrackableObjectGraph.TrackableObject.SlotVariableReference.Builder | Protobuf type tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject.SlotVariableReference |
| TrackableObjectGraph.TrackableObject.SlotVariableReferenceOrBuilder | |
| TrackableObjectGraph.TrackableObjectOrBuilder | |
| TrackableObjectGraphOrBuilder | |
| TrackableObjectGraphProtos | |
| TransportOptions | |
| TransportOptions.RecvBufRespExtra | Extra data needed on a non-RDMA RecvBufResponse. |
| TransportOptions.RecvBufRespExtra.Builder | Extra data needed on a non-RDMA RecvBufResponse. |
| TransportOptions.RecvBufRespExtraOrBuilder | |
| Transpose <T extends TType > | Shuffle dimensions of x according to a permutation. |
| TriangularSolve <T extends TType > | Solves systems of linear equations with upper or lower triangular matrices by backsubstitution. |
| TriangularSolve.Options | Optional attributes for TriangularSolve |
| TridiagonalMatMul <T extends TType > | Oblicz iloczyn za pomocą macierzy trójdiagonalnej. |
| TridiagonalSolve <T extends TType > | Rozwiązuje trójdiagonalne układy równań. |
| TridiagonalSolve.Options | Optional attributes for TridiagonalSolve |
| TruncateDiv <T extends TType > | Returns x / y element-wise for integer types. |
| TruncatedNormal <T extends TFloating > | Inicjator generujący obcięty rozkład normalny. |
| TruncatedNormal <U extends TNumber > | Wyprowadza losowe wartości z obciętego rozkładu normalnego. |
| TruncatedNormal.Options | Optional attributes for TruncatedNormal |
| TruncateMod <T extends TNumber > | Returns element-wise remainder of division. |
| TryRpc | Wykonuj partie żądań RPC. |
| Wypróbuj Opcje Rpc | Opcjonalne atrybuty dla TryRpc |
| TString | Typ ciągu. |
| 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-bitowy typ tensora typu liczba całkowita bez znaku. |
| TUint8Mapper | Maps memory of DT_UINT8 tensors to a n-dimensional data space. |
| Wartość krotki | Represents a Python tuple. |
| Kreator wartości krotki | Represents a Python tuple. |
| TupleValueOrBuilder | |
| TypeSpecProto | Represents a tf.TypeSpec tensorflow.TypeSpecProto |
| TypeSpecProto.Builder | Represents a tf.TypeSpec tensorflow.TypeSpecProto |
| TypeSpecProto.TypeSpecClass | Protobuf enum tensorflow.TypeSpecProto.TypeSpecClass |
| TypeSpecProtoOrBuilder | |
| TypesProtos |
U
| Unbatch <T extends TType > | Odwraca działanie Batch dla pojedynczego tensora wyjściowego. |
| Unbatch.Options | Optional attributes for Unbatch |
| UnbatchDataset | Zbiór danych, który dzieli elementy wejściowe na wiele elementów. |
| UnbatchDataset | Zbiór danych, który dzieli elementy wejściowe na wiele elementów. |
| UnbatchGrad <T extends TType > | Gradient unbatch. |
| UnbatchGrad.Options | Optional attributes for UnbatchGrad |
| Rozpakuj element | Dekompresuje skompresowany element zestawu danych. |
| UnicodeDecode <T extends TNumber > | Dekoduje każdy ciąg znaków na wejściu w sekwencję punktów kodowych Unicode. |
| UnicodeDecode.Options | Optional attributes for UnicodeDecode |
| UnicodeDecodeWithOffsets <T extends TNumber > | Dekoduje każdy ciąg znaków na wejściu w sekwencję punktów kodowych Unicode. |
| UnicodeDecodeWithOffsets.Options | Optional attributes for UnicodeDecodeWithOffsets |
| UnicodeEncode | Zakoduj tensor int w ciągi znaków Unicode. |
| UnicodeEncode.Options | Optional attributes for UnicodeEncode |
| UnicodeScript | Determine the script codes of a given tensor of Unicode integer code points. |
| UnicodeTranscode | Transcode the input text from a source encoding to a destination encoding. |
| UnicodeTranscode.Options | Optional attributes for UnicodeTranscode |
| UniformCandidateSampler | Generates labels for candidate sampling with a uniform distribution. |
| UniformCandidateSampler.Options | Optional attributes for UniformCandidateSampler |
| Unique <T extends TType , V extends TNumber > | Znajduje unikalne elementy wzdłuż osi tensora. |
| Unikalny zbiór danych | Tworzy zestaw danych zawierający unikalne elementy `input_dataset`. |
| Unikalny zbiór danych | Tworzy zestaw danych zawierający unikalne elementy `input_dataset`. |
| UniqueWithCounts <T extends TType , V extends TNumber > | Znajduje unikalne elementy wzdłuż osi tensora. |
| UnitNorm | Constrains the weights to have unit norm. |
| UnravelIndex <T extends TNumber > | Konwertuje tablicę płaskich indeksów na krotkę tablic współrzędnych. |
| Nieposortowany segmentDołącz | Łączy elementy `inputs` na podstawie `segment_ids`. |
| UnsortedSegmentJoin.Options | Optional attributes for UnsortedSegmentJoin |
| UnsortedSegmentMax <T extends TNumber > | Oblicza maksimum wzdłuż segmentów tensora. |
| UnsortedSegmentMin <T extends TNumber > | Oblicza minimum wzdłuż segmentów tensora. |
| UnsortedSegmentProd <T extends TType > | Oblicza iloczyn wzdłuż segmentów tensora. |
| UnsortedSegmentSum <T extends TType > | Oblicza sumę wzdłuż segmentów tensora. |
| Unstack <T extends TType > | Rozpakowuje dany wymiar tensora rangi „R” na tensory rangi „liczba” – „(R-1)”. |
| Unstack.Options | Optional attributes for Unstack |
| Ze sceny | Op jest podobny do lekkiego Dequeue. |
| Unstage.Options | Optional attributes for Unstage |
| Rozwiń wariant zestawu danych | |
| Górny | Konwertuje wszystkie małe litery na odpowiednie zamienniki wielkich liter. |
| Upper.Options | Optional attributes for Upper |
| UpperBound <U extends TNumber > | Stosuje Upper_bound(sorted_search_values, wartości) wzdłuż każdego wiersza. |
V
| Validator | |
| Validator | |
| ValuesDef | Protocol buffer representing the values in ControlFlowContext. |
| ValuesDef.Builder | Protocol buffer representing the values in ControlFlowContext. |
| ValuesDefOrBuilder | |
| VarHandleOp | Tworzy dojście do zasobu Variable. |
| VarHandleOp.Options | Optional attributes for VarHandleOp |
| Variable <T extends TType > | Utrzymuje stan w postaci tensora, który utrzymuje się w różnych krokach. |
| Variable.Options | Optional attributes for Variable |
| Agregacja zmiennych | 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 > | Zwraca kształt zmiennej wskazywanej przez „zasób”. |
| ZmiennaSynchronizacja | Indicates when a distributed variable will be synced. |
| VarianceScaling <T extends TFloating > | Initializer capable of adapting its scale to the shape of weights tensors. |
| VarianceScaling.Distribution | The random distribution to use when initializing the values. |
| VarianceScaling.Mode | The mode to use for calculating the fan values. |
| VariantTensorDataProto | Protocol buffer representing the serialization format of DT_VARIANT tensors. |
| VariantTensorDataProto.Builder | Protocol buffer representing the serialization format of DT_VARIANT tensors. |
| VariantTensorDataProtoOrBuilder | |
| VarIsInitializedOp | Sprawdza, czy została zainicjowana zmienna oparta na dojściu do zasobu. |
| 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 | |
| WersjaDef | 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. |
| WersjaDef.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. |
| WersjaDefOrBuilder | |
| VersionsProtos |
W
| WatchdogConfig | Protobuf type tensorflow.WatchdogConfig |
| WatchdogConfig.Builder | Protobuf type tensorflow.WatchdogConfig |
| WatchdogConfigOrBuilder | |
| WeakPointerScope | A minimalist pointer scope only keeping weak references to its elements. |
| Gdzie | Zwraca lokalizacje wartości niezerowych/true w tensorze. |
| Podczas gdyContextDef | Protocol buffer representing a WhileContext object. |
| WhileContextDef.Builder | Protocol buffer representing a WhileContext object. |
| WhileContextDefOrBuilder | |
| WholeFileReader | A Reader that outputs the entire contents of a file as a value. |
| WholeFileReader.Options | Optional attributes for WholeFileReader |
| WindowDataset | Combines (nests of) input elements into a dataset of (nests of) windows. |
| WorkerHealth | Current health status of a worker. |
| Pracownik Bicie Serca | Bicie serca pracownika 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. |
| Wariant zawijania zestawu danych | |
| 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 |
| NapiszRawProtoPodsumowanie | Zapisuje serializowane proto-streszczenie. |
| WriteScalarSummary | Writes a scalar summary. |
| WriteSummary | Writes a tensor summary. |
X
| Xdivy <T extends TType > | Zwraca 0 jeśli x == 0 i x / y w przeciwnym razie, elementarnie. |
| 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 > | Opcja otrzymania tensora od hosta. |
| XlaSendToHost | Opcja wysłania tensora do hosta. |
| 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 > | Zwraca 0, jeśli x == 0, i x * log1p(y) w przeciwnym razie, elementarnie. |
| Xlogy <T extends TType > | Returns 0 if x == 0, and x * log(y) otherwise, elementwise. |
| XPlane | An XPlane is a container of parallel timelines (XLines), generated by a profiling source or by post-processing one or more XPlanes. |
| XPlane.Builder | An XPlane is a container of parallel timelines (XLines), generated by a profiling source or by post-processing one or more XPlanes. |
| XPlaneOrBuilder | |
| XPlaneProtos | |
| XSpace | A container of parallel XPlanes, generated by one or more profiling sources. |
| XSpace.Builder | A container of parallel XPlanes, generated by one or more profiling sources. |
| XSpaceOrBuilder | |
| XStat | An XStat is a named value associated with an XEvent, e.g., a performance counter value, a metric computed by a formula applied over nested XEvents and XStats. |
| XStat.Builder | An XStat is a named value associated with an XEvent, e.g., a performance counter value, a metric computed by a formula applied over nested XEvents and XStats. |
| XStat.ValueCase | |
| XStatMetadata | Metadata for an XStat, corresponds to a stat type and is shared by all XStats with the same metadata_id. |
| XStatMetadata.Builder | Metadata for an XStat, corresponds to a stat type and is shared by all XStats with the same metadata_id. |
| XStatMetadataOrBuilder | |
| XStatOrBuilder |
Z
| Zeros <T extends TType > | Creates an Initializer that sets all values to zero. |
| Zeros <T extends TType > | Operator tworzący stałą inicjowaną zerami o kształcie nadanym przez `dims`. |
| ZerosLike <T extends TType > | Zwraca tensor zer o tym samym kształcie i typie co x. |
| Zeta <T extends TNumber > | Compute the Hurwitz zeta function \\(\zeta(x, q)\\). |
| ZipDataset | Creates a dataset that zips together `input_datasets`. |