ก
ยกเลิก | ยกข้อยกเว้นเพื่อยกเลิกกระบวนการเมื่อถูกเรียก |
ยกเลิกตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ Abort |
Abs <T ขยาย TNumber > | คำนวณค่าสัมบูรณ์ของเทนเซอร์ |
AbstractDataBuffer <T> | |
AbstractDataBufferWindow <B ขยาย DataBuffer <?>> | |
AbstractDenseNdArray <T, U ขยาย NdArray <T>> | |
AbstractNdArray <T, U ขยาย NdArray <T>> | |
บทคัดย่อTF_Buffer | |
บทคัดย่อTF_กราฟ | |
AbstractTF_ImportGraphDefOptions | |
บทคัดย่อTF_เซสชัน | |
นามธรรมTF_SessionOptions | |
บทคัดย่อTF_สถานะ | |
บทคัดย่อTF_Tensor | |
บทคัดย่อTFE_Context | |
AbstractTFE_ContextOptions | |
บทคัดย่อTFE_Op | |
บทคัดย่อTFE_TensorHandle | |
สะสม N <T ขยาย TType > | ส่งกลับผลรวมตามองค์ประกอบของรายการเทนเซอร์ |
Accumulatorใช้ไล่ระดับ | ใช้การไล่ระดับสีกับตัวสะสมที่กำหนด |
ตัวสะสมจำนวนสะสม | ส่งกลับจำนวนการไล่ระดับสีที่รวมอยู่ในตัวสะสมที่กำหนด |
AccumulatorSetGlobalขั้นตอน | อัพเดตตัวสะสมด้วยค่าใหม่สำหรับ global_step |
AccumulatorTakeGradient <T ขยาย TType > | แยกการไล่ระดับสีเฉลี่ยใน ConditionalAccumulator ที่กำหนด |
Acos <T ขยาย TType > | คำนวณ acos ขององค์ประกอบ x อย่างชาญฉลาด |
Acosh <T ขยาย TType > | คำนวณโคไซน์ไฮเปอร์โบลิกผกผันขององค์ประกอบ x |
การเปิดใช้งาน <T ขยาย TNumber > | คลาสพื้นฐานนามธรรมสำหรับการเปิดใช้งาน หมายเหตุ: ต้องตั้งค่าแอตทริบิวต์ |
อาดาเดลต้า | เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพที่ใช้อัลกอริทึม Adadelta |
อดากราด | เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพที่ใช้อัลกอริทึม Adagrad |
อดากราดดา | เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพที่ใช้อัลกอริทึม Adagrad Dual-Averaging |
อดัม | เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพที่ใช้อัลกอริทึมของ Adam |
อดาแม็กซ์ | เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพที่ใช้อัลกอริทึม Adamax |
เพิ่ม <T ขยาย TType > | ส่งกลับองค์ประกอบ x + y |
เพิ่ม ManySparseToTensorsMap | เพิ่ม `N`-minibatch `SparseTensor` ให้กับ `SparseTensorsMap` และส่งคืนแฮนเดิล `N` |
AddManySparseToTensorsMap.Options | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ AddManySparseToTensorsMap |
AddN <T ขยาย TType > | เพิ่มองค์ประกอบเทนเซอร์อินพุตทั้งหมดอย่างชาญฉลาด |
เพิ่ม SparseToTensorsMap | เพิ่ม `SparseTensor` ให้กับ `SparseTensorsMap` เพื่อส่งคืนหมายเลขอ้างอิง |
AddSparseToTensorsMap.Options | คุณลักษณะทางเลือกสำหรับ AddSparseToTensorsMap |
AdjustContrast <T ขยาย TNumber > | ปรับความคมชัดของภาพตั้งแต่หนึ่งภาพขึ้นไป |
AdjustHue <T ขยาย TNumber > | ปรับเฉดสีของรูปภาพหนึ่งภาพขึ้นไป |
ปรับความอิ่มตัว <T ขยาย TNumber > | ปรับความอิ่มตัวของภาพตั้งแต่หนึ่งภาพขึ้นไป |
ทั้งหมด | คำนวณ "ตรรกะและ" ขององค์ประกอบในมิติต่างๆ ของเทนเซอร์ |
ทั้งหมด.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ All |
ทั้งหมดCandidateSampler | สร้างป้ายกำกับสำหรับการสุ่มตัวอย่างผู้สมัครด้วยการแจกแจงแบบยูนิแกรมที่เรียนรู้ |
AllCandidateSampler.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ AllCandidateSampler |
คำอธิบายการจัดสรร | Protobuf ประเภท tensorflow.AllocationDescription |
AllocationDescription.Builder | Protobuf ประเภท tensorflow.AllocationDescription |
คำอธิบายการจัดสรรหรือตัวสร้าง | |
คำอธิบายการจัดสรรโปรโตคอล | |
บันทึกการจัดสรร | An allocation/de-allocation operation performed by the allocator. |
AllocationRecord.Builder | An allocation/de-allocation operation performed by the allocator. |
AllocationRecordOrBuilder | |
หน่วยความจำจัดสรรที่ใช้แล้ว | Protobuf ประเภท tensorflow.AllocatorMemoryUsed |
AllocatorMemoryUsed.Builder | Protobuf ประเภท tensorflow.AllocatorMemoryUsed |
AllocatorMemoryUsedOrBuilder | |
AllReduce <T ขยาย TNumber > | ลดเทนเซอร์หลายตัวที่มีประเภทและรูปร่างเหมือนกันร่วมกัน |
AllReduce.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ AllReduce |
AllToAll <T ขยาย TType > | Op เพื่อแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างแบบจำลอง TPU |
มุม <U ขยาย TNumber > | ส่งกลับอาร์กิวเมนต์ของจำนวนเชิงซ้อน |
ผู้ไม่ระบุตัวตนIterator | คอนเทนเนอร์สำหรับทรัพยากรตัววนซ้ำ |
หน่วยความจำแคชที่ไม่ระบุชื่อ | |
AnonymousMultiDeviceIterator | คอนเทนเนอร์สำหรับทรัพยากรตัววนซ้ำหลายอุปกรณ์ |
เครื่องกำเนิดเมล็ดพันธุ์แบบสุ่มที่ไม่เปิดเผยตัวตน | |
เครื่องกำเนิดเมล็ดพันธุ์ที่ไม่เปิดเผยตัวตน | |
ใดๆ | คำนวณ "ตรรกะหรือ" ขององค์ประกอบในมิติต่างๆ ของเทนเซอร์ |
ใดก็ได้ ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ 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 ประเภท tensorflow.ApiDef.Arg |
ApiDef.Arg.Builder | Protobuf ประเภท tensorflow.ApiDef.Arg |
ApiDef.ArgOrBuilder | |
ApiDef.Attr | Description of the graph-construction-time configuration of this Op. |
ApiDef.Attr.Builder | Description of the graph-construction-time configuration of this Op. |
ApiDef.AttrOrBuilder | |
ApiDef.Builder | Used to specify and override the default API & behavior in the generated code for client languages, from what you would get from the OpDef alone. |
ApiDef.Endpoint | If you specify any endpoint, this will replace all of the inherited endpoints. |
ApiDef.Endpoint.Builder | If you specify any endpoint, this will replace all of the inherited endpoints. |
ApiDef.EndpointOrBuilder | |
ApiDef การมองเห็น | Protobuf enum tensorflow.ApiDef.Visibility การมองเห็น |
ApiDefOrBuilder | |
ApiDefProtos | |
ApiDefs | Protobuf ประเภท tensorflow.ApiDefs |
ApiDefs.Builder | Protobuf ประเภท tensorflow.ApiDefs |
ApiDefsOrBuilder | |
ApplyAdadelta <T ขยาย TType > | อัปเดต '*var' ตามรูปแบบ adadelta |
ApplyAdadelta.ตัวเลือก | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ ApplyAdadelta |
ApplyAdagrad <T ขยาย TType > | อัปเดต '*var' ตามรูปแบบ adagrad |
ApplyAdagrad.ตัวเลือก | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ ApplyAdagrad |
ApplyAdagradDa <T ขยาย TType > | อัปเดต '*var' ตามรูปแบบ adagrad ที่ใกล้เคียง |
ApplyAdagradDa.Options | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ ApplyAdagradDa |
ApplyAdagradV2 <T ขยาย TType > | อัปเดต '*var' ตามรูปแบบ adagrad |
ApplyAdagradV2.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ ApplyAdagradV2 |
ApplyAdam <T ขยาย TType > | อัปเดต '*var' ตามอัลกอริทึมของ Adam |
ApplyAdam.ตัวเลือก | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ ApplyAdam |
ApplyAdaMax <T ขยาย TType > | อัปเดต '*var' ตามอัลกอริทึม AdaMax |
ApplyAdaMax.ตัวเลือก | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ ApplyAdaMax |
ApplyAddSign <T ขยาย TType > | อัปเดต '*var' ตามการอัปเดต AddSign |
ApplyAddSign.Options | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ ApplyAddSign |
ApplyCenteredRmsProp <T ขยาย TType > | อัปเดต '*var' ตามอัลกอริทึม RMSProp ที่อยู่ตรงกลาง |
ApplyCenteredRmsProp.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ ApplyCenteredRmsProp |
ApplyFtrl <T ขยาย TType > | อัปเดต '*var' ตามรูปแบบ Ftrl-proximal |
ApplyFtrl.ตัวเลือก | คุณลักษณะทางเลือกสำหรับ ApplyFtrl |
ApplyGradientDescent <T ขยาย TType > | อัปเดต '*var' โดยลบ 'alpha' * 'delta' ออกจากมัน |
ApplyGradientDescent.ตัวเลือก | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ ApplyGradientDescent |
ใช้โมเมนตัม <T ขยาย TType > | อัปเดต '*var' ตามรูปแบบโมเมนตัม |
ใช้โมเมนตัมตัวเลือก | แอตทริบิวต์เพิ่มเติมสำหรับ ApplyMomentum |
ApplyPowerSign <T ขยาย TType > | อัปเดต '*var' ตามการอัปเดต AddSign |
ApplyPowerSign.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ ApplyPowerSign |
ApplyProximalAdagrad <T ขยาย TType > | อัปเดต '*var' และ '*accum' ตาม FOBOS ด้วยอัตราการเรียนรู้ของ Adagrad |
ApplyProximalAdagrad.Options | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ ApplyProximalAdagrad |
ApplyProximalGradientDescent <T ขยาย TType > | อัปเดต '*var' เป็นอัลกอริทึม FOBOS ด้วยอัตราการเรียนรู้คงที่ |
ใช้ ProximalGradientDescent.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ ApplyProximalGradientDescent |
ApplyRmsProp <T ขยาย TType > | อัปเดต '*var' ตามอัลกอริทึม RMSProp |
ApplyRmsProp.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ ApplyRmsProp |
โดยประมาณเท่ากัน | ส่งกลับค่าความจริงของ abs(xy) < องค์ประกอบความอดทน |
ประมาณเท่ากับตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ ApproximateEqual |
ArgMax <V ขยาย TNumber > | ส่งกลับดัชนีที่มีค่ามากที่สุดในมิติต่างๆ ของเทนเซอร์ |
ArgMin <V ขยาย TNumber > | ส่งกลับดัชนีที่มีค่าน้อยที่สุดในมิติต่างๆ ของเทนเซอร์ |
Asin <T ขยาย TType > | คำนวณไซน์ผกผันตรีโกณมิติขององค์ประกอบ x |
Asinh <T ขยาย TType > | คำนวณไซน์ไฮเปอร์โบลิกผกผันขององค์ประกอบ x |
AssertCardinalityชุดข้อมูล | |
AssertNextชุดข้อมูล | การเปลี่ยนแปลงที่ยืนยันว่าการเปลี่ยนแปลงใดจะเกิดขึ้นต่อไป |
AssertNextชุดข้อมูล | |
ยืนยันสิ่งนั้น | ยืนยันว่าเงื่อนไขที่กำหนดเป็นจริง |
AssertThat.Options | คุณลักษณะทางเลือกสำหรับ AssertThat |
AssetFileDef | An asset file def for a single file or a set of sharded files with the same name. |
AssetFileDef.Builder | An asset file def for a single file or a set of sharded files with the same name. |
AssetFileDefOrBuilder | |
กำหนด <T ขยาย TType > | อัปเดต 'ref' โดยกำหนด 'value' ให้กับมัน |
มอบหมายตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ Assign |
AssignAdd <T ขยาย TType > | อัปเดต 'ref' โดยเพิ่ม 'value' เข้าไป |
AssignAdd.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ AssignAdd |
AssignAddVariableOp | เพิ่มค่าให้กับค่าปัจจุบันของตัวแปร |
AssignSub <T ขยาย TType > | อัปเดต 'ref' โดยลบ 'value' ออกจากมัน |
AssignSub.Options | แอตทริบิวต์เพิ่มเติมสำหรับ AssignSub |
กำหนด SubVariableOp | ลบค่าออกจากค่าปัจจุบันของตัวแปร |
กำหนดตัวแปรOp | กำหนดค่าใหม่ให้กับตัวแปร |
AsString | แปลงแต่ละรายการในเทนเซอร์ที่กำหนดให้เป็นสตริง |
AsString.Options | คุณลักษณะทางเลือกสำหรับ AsString |
Atan <T ขยาย TType > | คำนวณแทนเจนต์ผกผันตรีโกณมิติขององค์ประกอบ x |
Atan2 <T ขยาย TNumber > | คำนวณอาร์กแทนเจนต์ขององค์ประกอบ "y/x" โดยคำนึงถึงสัญญาณของการโต้แย้ง |
Atanh <T ขยาย TType > | คำนวณแทนเจนต์ไฮเปอร์โบลิกผกผันขององค์ประกอบ x |
AttrValue | Protocol buffer representing the value for an attr used to configure an Op. |
AttrValue.ตัวสร้าง | Protocol buffer representing the value for an attr used to configure an Op. |
AttrValue.ListValue | LINT.IfChange tensorflow.AttrValue.ListValue |
AttrValue.ListValue.Builder | LINT.IfChange tensorflow.AttrValue.ListValue |
AttrValue.ListValueOrBuilder | |
AttrValue.ValueCase | |
AttrValueOrBuilder | |
AttrValueProtos | |
สเปกตรัมเสียง | สร้างการแสดงภาพข้อมูลเสียงเมื่อเวลาผ่านไป |
AudioSpectrogram ตัวเลือก | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ AudioSpectrogram |
สรุปเสียง | ส่งออกบัฟเฟอร์โปรโตคอล 'สรุป' พร้อมเสียง |
สรุปเสียงตัวเลือก | แอตทริบิวต์เพิ่มเติมสำหรับ AudioSummary |
ตัวเลือกขนานอัตโนมัติ | Protobuf ประเภท tensorflow.AutoParallelOptions |
AutoParallelOptions.ตัวสร้าง | Protobuf ประเภท tensorflow.AutoParallelOptions |
AutoParallelOptionsOrBuilder | |
ชุดข้อมูล AutoShard | สร้างชุดข้อมูลที่แบ่งส่วนชุดข้อมูลอินพุต |
ชุดข้อมูล AutoShard | สร้างชุดข้อมูลที่แบ่งส่วนชุดข้อมูลอินพุต |
AutoShardDataset ตัวเลือก | แอตทริบิวต์เพิ่มเติมสำหรับ AutoShardDataset |
AutoShardDataset ตัวเลือก | แอตทริบิวต์เพิ่มเติมสำหรับ AutoShardDataset |
ข้อมูลอุปกรณ์ที่มีจำหน่าย | Matches DeviceAttributes tensorflow.AvailableDeviceInfo |
AvailableDeviceInfo.Builder | Matches DeviceAttributes tensorflow.AvailableDeviceInfo |
AvailableDeviceInfoOrBuilder | |
AvgPool <T ขยาย TNumber > | ดำเนินการรวมค่าเฉลี่ยกับอินพุต |
AvgPool ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ AvgPool |
AvgPool3d <T ขยาย TNumber > | ดำเนินการรวมค่าเฉลี่ย 3D กับอินพุต |
AvgPool3d.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ AvgPool3d |
AvgPool3dGrad <T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของฟังก์ชันการรวมค่าเฉลี่ย |
AvgPool3dGrad ตัวเลือก | คุณลักษณะทางเลือกสำหรับ AvgPool3dGrad |
AvgPoolGrad <T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของฟังก์ชันการรวมค่าเฉลี่ย |
AvgPoolGrad.ตัวเลือก | คุณลักษณะทางเลือกสำหรับ AvgPoolGrad |
บี
BandedTriangleSolve <T ขยาย TType > | |
BandedTriangleSolve.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ BandedTriangularSolve |
BandPart <T ขยาย TType > | คัดลอกเทนเซอร์โดยตั้งค่าทุกอย่างที่อยู่นอกแถบกลางในแต่ละเมทริกซ์ด้านในสุดให้เป็นศูนย์ |
สิ่งกีดขวาง | กำหนดอุปสรรคที่ยังคงมีอยู่ในการประมวลผลกราฟต่างๆ |
สิ่งกีดขวางตัวเลือก | คุณสมบัติเสริมสำหรับ Barrier |
สิ่งกีดขวางปิด | ปิดสิ่งกีดขวางที่กำหนด |
BarrierClose.ตัวเลือก | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ BarrierClose |
สิ่งกีดขวางขนาดไม่สมบูรณ์ | คำนวณจำนวนองค์ประกอบที่ไม่สมบูรณ์ในแผงกั้นที่กำหนด |
สิ่งกีดขวางแทรกมากมาย | สำหรับแต่ละคีย์ ให้กำหนดค่าตามลำดับให้กับส่วนประกอบที่ระบุ |
Barrier ReadySize | คำนวณจำนวนองค์ประกอบที่สมบูรณ์ในแผงกั้นที่กำหนด |
BarrierTakeMany | นำองค์ประกอบที่เสร็จสมบูรณ์ตามจำนวนที่กำหนดจากสิ่งกีดขวาง |
BarrierTakeMany.ตัวเลือก | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ BarrierTakeMany |
BaseInitializer <T ขยาย TType > | คลาสพื้นฐานนามธรรมสำหรับ Initializers ทั้งหมด |
แบทช์ | แบทช์เทนเซอร์อินพุตทั้งหมดโดยไม่กำหนดไว้ |
ชุดตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ Batch |
BatchCholesky <T ขยาย TNumber > | |
BatchCholeskyGrad <T ขยาย TNumber > | |
ชุดข้อมูลชุด | |
ชุดข้อมูลชุด | สร้างชุดข้อมูลที่จัดกลุ่มองค์ประกอบ "batch_size" จาก "input_dataset" |
BatchDataset.ตัวเลือก | คุณลักษณะทางเลือกสำหรับ BatchDataset |
BatchFft | |
BatchFft2d | |
BatchFft3d | |
BatchIfft | |
BatchIfft2d | |
BatchIfft3d | |
BatchMatMul <T ขยาย TType > | คูณเทนเซอร์สองตัวเป็นชุด |
BatchMatMul.ตัวเลือก | คุณลักษณะทางเลือกสำหรับ BatchMatMul |
BatchMatrixBandPart <T ขยาย TType > | |
BatchMatrixDeterminant <T ขยาย TType > | |
BatchMatrixDiag <T ขยาย TType > | |
BatchMatrixDiagPart <T ขยาย TType > | |
BatchMatrixInverse <T ขยาย TNumber > | |
BatchMatrixInverse.Options | คุณลักษณะทางเลือกสำหรับ BatchMatrixInverse |
BatchMatrixSetDiag <T ขยาย TType > | |
BatchMatrixSolve <T ขยาย TNumber > | |
BatchMatrixSolve.ตัวเลือก | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ BatchMatrixSolve |
BatchMatrixSolveLs <T ขยาย TNumber > | |
BatchMatrixSolveLs.Options | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ BatchMatrixSolveLs |
BatchMatrixTriangleSolve <T ขยาย TNumber > | |
BatchMatrixTriangleSolve.Options | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ BatchMatrixTriangularSolve |
BatchNormWithGlobalNormalization <T ขยาย TType > | การทำให้เป็นมาตรฐานแบบแบตช์ |
BatchNormWithGlobalNormalizationGrad <T ขยาย TType > | การไล่ระดับสีสำหรับการทำให้เป็นมาตรฐานแบบแบทช์ |
BatchSelfAdjointEig <T ขยาย TNumber > | |
BatchSelfAdjointEig.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ BatchSelfAdjointEig |
BatchSvd <T ขยาย TType > | |
BatchSvd.ตัวเลือก | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ BatchSvd |
BatchToSpace <T ขยาย TType > | BatchToSpace สำหรับเทนเซอร์ 4 มิติประเภท T |
BatchToSpaceNd <T ขยาย TType > | BatchToSpace สำหรับเทนเซอร์ ND ประเภท T |
รายการเกณฑ์มาตรฐาน | Protobuf ประเภท tensorflow.BenchmarkEntries |
BenchmarkEntries.ตัวสร้าง | Protobuf ประเภท tensorflow.BenchmarkEntries |
เกณฑ์มาตรฐานรายการหรือตัวสร้าง | |
เกณฑ์มาตรฐานรายการ | 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. |
เกณฑ์มาตรฐานEntryOrBuilder | |
BesselI0 <T ขยาย TNumber > | |
BesselI0e <T ขยาย TNumber > | |
BesselI1 <T ขยาย TNumber > | |
BesselI1e <T ขยาย TNumber > | |
BesselJ0 <T ขยาย TNumber > | |
BesselJ1 <T ขยาย TNumber > | |
BesselK0 <T ขยาย TNumber > | |
BesselK0e <T ขยาย TNumber > | |
BesselK1 <T ขยาย TNumber > | |
BesselK1e <T ขยาย TNumber > | |
BesselY0 <T ขยาย TNumber > | |
BesselY1 <T ขยาย TNumber > | |
Betainc <T ขยาย TNumber > | คำนวณอินทิกรัลเบต้าที่ไม่สมบูรณ์ที่ทำให้เป็นปกติ \\(I_x(a, b)\\)- |
BfcMemoryMapProtos | |
Bfloat16Layout | โครงร่างข้อมูลที่แปลง 32 บิตลอยจาก/เป็น 16 บิต โดยตัดทอนแมนทิสซาเป็น 7 บิต แต่คงเลขชี้กำลัง 8 บิตไว้ด้วยไบแอสเดียวกัน |
BiasAdd <T ขยาย TType > | เพิ่ม "อคติ" ให้กับ "คุณค่า" |
BiasAdd.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ BiasAdd |
BiasAddGrad <T ขยาย TType > | การดำเนินการย้อนกลับสำหรับ "BiasAdd" บนเทนเซอร์ "bias" |
BiasAddGrad.Options | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ BiasAddGrad |
ไบนารีครอสเซนโทรปี | คำนวณการสูญเสียข้ามเอนโทรปีระหว่างป้ายกำกับที่แท้จริงและป้ายกำกับที่คาดการณ์ไว้ |
BinaryCrossentropy <T ขยาย TNumber > | ตัวชี้วัดที่คำนวณการสูญเสียข้ามเอนโทรปีแบบไบนารีระหว่างป้ายกำกับที่แท้จริงและป้ายกำกับที่คาดการณ์ไว้ |
Bincount <T ขยาย TNumber > | นับจำนวนครั้งของแต่ละค่าในอาร์เรย์จำนวนเต็ม |
สรุป Bin | Protobuf ประเภท tensorflow.BinSummary |
BinSummary.ตัวสร้าง | Protobuf ประเภท tensorflow.BinSummary |
BinSummaryOrBuilder | |
Bitcast <U ขยาย TType > | Bitcasts เทนเซอร์จากประเภทหนึ่งไปยังอีกประเภทหนึ่งโดยไม่ต้องคัดลอกข้อมูล |
BitwiseAnd <T ขยาย TNumber > | Elementwise คำนวณค่าบิต AND ของ `x` และ `y` |
BitwiseOr <T ขยาย TNumber > | Elementwise คำนวณระดับบิตหรือของ `x` และ `y` |
BitwiseXor <T ขยาย TNumber > | Elementwise คำนวณ XOR ระดับบิตของ `x` และ `y` |
BlockLSTM <T ขยาย TNumber > | คำนวณการแพร่กระจายเซลล์ไปข้างหน้าของ LSTM สำหรับขั้นตอนเวลาทั้งหมด |
BlockLSTM.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ BlockLSTM |
BlockLSTMGrad <T ขยาย TNumber > | คำนวณการแพร่กระจายเซลล์ LSTM ย้อนหลังสำหรับลำดับเวลาทั้งหมด |
BooleanDataBuffer | DataBuffer ของบูลีน |
BooleanDataLayout <S ขยาย DataBuffer <?>> | DataLayout ที่แปลงข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในบัฟเฟอร์เป็นบูลีน |
BooleanDenseNdArray | |
บูลีนมาสก์ | |
BooleanMask.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ BooleanMask |
อัปเดต BooleanMask | |
BooleanMaskUpdate.Options | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ BooleanMaskUpdate |
BooleanNdArray | NdArray ของบูลีน |
BoolLayout | โครงร่างข้อมูลที่แปลงบูลีนจาก/เป็นไบต์ |
BoostedTreesAggregateStats | รวมสรุปสถิติสะสมสำหรับแบตช์ |
BoostedTreesBucketize | เก็บข้อมูลแต่ละฟีเจอร์ตามขอบเขตของบัคเก็ต |
BoostedTreesคำนวณคุณสมบัติที่ดีที่สุดแยก | คำนวณกำไรสำหรับแต่ละคุณสมบัติและส่งกลับข้อมูลการแยกที่ดีที่สุดเท่าที่เป็นไปได้สำหรับคุณสมบัตินั้น |
BoostedTreesคำนวณBestFeatureSplit.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit |
BoostedTreesคำนวณคุณสมบัติที่ดีที่สุดSplitV2 | คำนวณกำไรสำหรับแต่ละคุณสมบัติและส่งกลับข้อมูลการแยกที่ดีที่สุดที่เป็นไปได้สำหรับแต่ละโหนด |
BoostedTrees คำนวณสิ่งที่ดีที่สุดกำไรต่อคุณสมบัติ | คำนวณกำไรสำหรับแต่ละคุณสมบัติและส่งกลับข้อมูลการแยกที่ดีที่สุดเท่าที่เป็นไปได้สำหรับคุณสมบัตินั้น |
BoostedTreesCenterBias | คำนวณค่าก่อนหน้าจากข้อมูลการฝึก (อคติ) และเติมค่าก่อนหน้าของการบันทึกในโหนดแรก |
BoostedTreesCreateEnsemble | สร้างแบบจำลองทั้งมวลของแผนภูมิและส่งกลับหมายเลขอ้างอิง |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | สร้างทรัพยากรสำหรับสตรีม Quantile |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ BoostedTreesCreateQuantileStreamResource |
BoostedTreesDeserializeEnsemble | ดีซีเรียลไลซ์การกำหนดค่า Tree Ensemble ที่เป็นอนุกรมและแทนที่แผนผังปัจจุบัน ทั้งมวล |
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | สร้างหมายเลขอ้างอิงให้กับ BoostedTreesEnsembleResource |
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp |
BoostedTreesExampleDebugOutputs | เอาต์พุตการตีความการดีบัก/โมเดลสำหรับแต่ละตัวอย่าง |
BoostedTreesFlushQuantileสรุป | ล้างข้อมูลสรุปควอนไทล์จากทรัพยากรสตรีมควอนไทล์แต่ละรายการ |
BoostedTreesGetEnsembleStates | เรียกข้อมูลโทเค็นการประทับทรัพยากรชุดต้นไม้ จำนวนต้นไม้ และสถิติการเติบโต |
BoostedTreesMakeQuantileSummaries | จัดทำข้อมูลสรุปของปริมาณสำหรับแบทช์ |
BoostedTreesMakeStatsSummary | ทำการสรุปสถิติสะสมสำหรับแบตช์ |
BoostedTreesทำนาย | รันตัวทำนายชุดการถดถอยแบบบวกหลายตัวบนอินสแตนซ์อินพุตและ คำนวณบันทึก |
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummary | เพิ่มข้อมูลสรุปควอนไทล์ให้กับทรัพยากรสตรีมควอนไทล์แต่ละรายการ |
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | ดีซีเรียลไลซ์ขอบเขตบัคเก็ตและตั้งค่าสถานะพร้อมลงใน QuantileAccumulator ปัจจุบัน |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | ล้างข้อมูลสรุปสำหรับทรัพยากรสตรีมแบบควอนไทล์ |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush |
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | สร้างขอบเขตบัคเก็ตสำหรับแต่ละฟีเจอร์ตามข้อมูลสรุปที่สะสม |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | สร้างหมายเลขอ้างอิงให้กับ BoostedTreesQuantileStreamResource |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp |
BoostedTreesSerializeEnsemble | ทำให้ชุดต้นไม้เป็นอนุกรมเป็นโปรโต |
BoostedTreesSparseAggregateStats | รวมสรุปสถิติสะสมสำหรับแบตช์ |
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit | คำนวณกำไรสำหรับแต่ละคุณสมบัติและส่งกลับข้อมูลการแยกที่ดีที่สุดเท่าที่เป็นไปได้สำหรับคุณสมบัตินั้น |
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit |
BoostedTreesTrainingทำนาย | รันตัวทำนายชุดการถดถอยแบบบวกหลายตัวบนอินสแตนซ์อินพุตและ คำนวณการอัปเดตเป็นบันทึกที่แคชไว้ |
BoostedTreesUpdateEnsemble | อัปเดตชุดต้นไม้โดยการเพิ่มเลเยอร์ให้กับต้นไม้ต้นสุดท้ายที่กำลังเติบโต หรือโดยการเริ่มต้นไม้ใหม่ |
BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | อัปเดตชุดต้นไม้โดยการเพิ่มเลเยอร์ให้กับต้นไม้ต้นสุดท้ายที่กำลังเติบโต หรือโดยการเริ่มต้นไม้ใหม่ |
BoostedTreesUpdateEnsembleV2.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ BoostedTreesUpdateEnsembleV2 |
BoundedTensorSpecProto | A protobuf to represent tf.BoundedTensorSpec. |
BoundedTensorSpecProto.Builder | A protobuf to represent tf.BoundedTensorSpec. |
BoundedTensorSpecProtoOrBuilder | |
BroadcastDynamicShape <T ขยาย TNumber > | คืนรูปร่างของ s0 op s1 พร้อมการออกอากาศ |
BroadcastGradientArgs <T ขยาย TNumber > | ส่งกลับดัชนีการลดสำหรับการคำนวณการไล่ระดับสีของ s0 op s1 พร้อมการออกอากาศ |
BroadcastHelper <T ขยาย TType > | ตัวช่วยดำเนินการออกอากาศแบบ XLA ออกอากาศ `lhs` และ `rhs` ไปยังอันดับเดียวกัน โดยเพิ่มขนาด 1 มิติให้กับ `lhs` และ `rhs` ใดก็ตามที่มีอันดับต่ำกว่า โดยใช้กฎการออกอากาศของ XLA สำหรับตัวดำเนินการไบนารี |
BroadcastRecv <T ขยาย TType > | รับค่าเทนเซอร์ที่ถ่ายทอดจากอุปกรณ์อื่น |
BroadcastRecv.ตัวเลือก | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ BroadcastRecv |
BroadcastSend <T ขยาย TType > | ออกอากาศค่าเทนเซอร์ไปยังอุปกรณ์อื่นอย่างน้อยหนึ่งเครื่อง |
BroadcastSend.ตัวเลือก | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ BroadcastSend |
BroadcastTo <T ขยาย TType > | ออกอากาศอาร์เรย์สำหรับรูปร่างที่เข้ากันได้ |
ถัง | Bucketizes 'อินพุต' ตาม 'ขอบเขต' |
สร้างการกำหนดค่า | Protobuf ประเภท tensorflow.BuildConfiguration |
BuildConfiguration.ตัวสร้าง | Protobuf ประเภท tensorflow.BuildConfiguration |
BuildConfigurationOrBuilder | |
BundleEntryProto | Describes the metadata related to a checkpointed tensor. |
BundleEntryProto.Builder | Describes the metadata related to a checkpointed tensor. |
BundleEntryProtoOrBuilder | |
BundleHeaderProto | Special header that is associated with a bundle. |
BundleHeaderProto.Builder | Special header that is associated with a bundle. |
BundleHeaderProto.Endianness | An enum indicating the endianness of the platform that produced this bundle. |
BundleHeaderProtoOrBuilder | |
ByteDataBuffer | DataBuffer ของไบต์ |
ByteDataLayout <S ขยาย DataBuffer <?>> | DataLayout ที่แปลงข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในบัฟเฟอร์เป็นไบต์ |
ByteDenseNdArray | |
ByteNdArray | NdArray ของไบต์ |
ByteSequenceProvider <T> | สร้างลำดับไบต์ที่จะจัดเก็บไว้ใน ByteSequenceTensorBuffer |
ไบต์ลำดับเทนเซอร์บัฟเฟอร์ | บัฟเฟอร์สำหรับจัดเก็บข้อมูลเทนเซอร์สตริง |
BytesList | Containers to hold repeated fundamental values. |
BytesList.Builder | Containers to hold repeated fundamental values. |
BytesListOrBuilder | |
ชุดข้อมูล BytesProducedStats | บันทึกขนาดไบต์ของแต่ละองค์ประกอบของ `input_dataset` ใน StatsAggregator |
ชุดข้อมูล BytesProducedStats | บันทึกขนาดไบต์ของแต่ละองค์ประกอบของ `input_dataset` ใน StatsAggregator |
ค
ชุดข้อมูลแคช | สร้างชุดข้อมูลที่แคชองค์ประกอบจาก `input_dataset` |
ชุดข้อมูลแคชV2 | |
CallableOptions | Defines a subgraph in another `GraphDef` as a set of feed points and nodes to be fetched or executed. |
CallableOptions.ตัวสร้าง | Defines a subgraph in another `GraphDef` as a set of feed points and nodes to be fetched or executed. |
CallableOptionsOrBuilder | |
ส่ง <U ขยาย TType > | ส่ง x ประเภท SrcT ถึง y ของ DstT |
Cast.Options | แอตทริบิวต์เพิ่มเติมสำหรับ Cast |
CastHelper | คลาสตัวช่วยสำหรับร่าย Operand |
หมวดหมู่ Crossentropy | คำนวณการสูญเสียข้ามเอนโทรปีระหว่างป้ายกำกับและการทำนาย |
ประเภท Crossentropy <T ขยาย TNumber > | หน่วยวัดที่คำนวณการสูญเสียเอนโทรปีข้ามหมวดหมู่ระหว่างป้ายกำกับที่แท้จริงและป้ายกำกับที่คาดการณ์ไว้ |
บานพับแบบเด็ดขาด | คำนวณการสูญเสียบานพับตามหมวดหมู่ระหว่างป้ายกำกับและการคาดคะเน |
CategoricalHinge <T ขยาย TNumber > | หน่วยวัดที่คำนวณหน่วยวัดการสูญเสียบานพับตามหมวดหมู่ระหว่างป้ายกำกับและการคาดคะเน |
Ceil <T ขยาย TNumber > | ส่งกลับจำนวนเต็มที่น้อยที่สุดตามองค์ประกอบไม่น้อยกว่า x |
CheckNumerics <T ขยาย TNumber > | ตรวจสอบเทนเซอร์สำหรับค่า NaN, -Inf และ +Inf |
Cholesky <T ขยาย TType > | คำนวณการสลายตัวของ Cholesky ของเมทริกซ์จตุรัสตั้งแต่หนึ่งเมทริกซ์ขึ้นไป |
CholeskyGrad <T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีแบบ backpropagated ในโหมดย้อนกลับของอัลกอริทึม Cholesky |
เลือกชุดข้อมูลที่เร็วที่สุด | |
เลือกชุดข้อมูลที่เร็วที่สุด | |
ClipByValue <T ขยาย TType > | ตัดค่าเทนเซอร์ให้เป็นค่าต่ำสุดและสูงสุดที่ระบุ |
ปิดสรุปผู้เขียน | |
คลัสเตอร์ดีฟ | Defines a TensorFlow cluster as a set of jobs. |
ClusterDef.Builder | Defines a TensorFlow cluster as a set of jobs. |
ClusterDefOrBuilder | |
ตัวกรองอุปกรณ์คลัสเตอร์ | Defines the device filters for jobs in a cluster. |
ClusterDeviceFilters.Builder | Defines the device filters for jobs in a cluster. |
ClusterDeviceFiltersOrBuilder | |
ClusterOutput <T ขยาย TType > | ตัวดำเนินการที่เชื่อมต่อเอาต์พุตของการคำนวณ XLA กับโหนดกราฟผู้บริโภคอื่น ๆ |
คลัสเตอร์โปรโตส | |
รหัส | The canonical error codes for TensorFlow APIs. |
รหัสที่ตั้ง | Code location information: A stack trace with host-name information. |
CodeLocation.ตัวสร้าง | Code location information: A stack trace with host-name information. |
รหัสLocationOrBuilder | |
คอลเลกชันDef | CollectionDef should cover most collections. |
CollectionDef.AnyList | AnyList is used for collecting Any protos. |
CollectionDef.AnyList.Builder | AnyList is used for collecting Any protos. |
CollectionDef.AnyListOrBuilder | |
CollectionDef.Builder | CollectionDef should cover most collections. |
CollectionDef.BytesList | BytesList is used for collecting strings and serialized protobufs. |
CollectionDef.BytesList.Builder | BytesList is used for collecting strings and serialized protobufs. |
CollectionDef.BytesListOrBuilder | |
CollectionDef.FloatList | FloatList is used for collecting float values. |
CollectionDef.FloatList.Builder | FloatList is used for collecting float values. |
CollectionDef.FloatListOrBuilder | |
CollectionDef.Int64List | Int64List is used for collecting int, int64 and long values. |
CollectionDef.Int64List.Builder | Int64List is used for collecting int, int64 and long values. |
CollectionDef.Int64ListOrBuilder | |
CollectionDef.KindCase | |
CollectionDef.NodeList | NodeList is used for collecting nodes in graph. |
CollectionDef.NodeList.Builder | NodeList is used for collecting nodes in graph. |
CollectionDef.NodeListOrBuilder | |
คอลเลกชันDefOrBuilder | |
CollectiveGather <T ขยาย TNumber > | สะสมเทนเซอร์หลายตัวที่มีประเภทและรูปร่างเหมือนกันร่วมกัน |
CollectiveGather.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ CollectiveGather |
CollectivePermute <T ขยาย TType > | Op เพื่อเปลี่ยนเทนเซอร์ข้ามอินสแตนซ์ TPU ที่จำลองแบบ |
รวม NonMaxSuppression | เลือกชุดย่อยของกรอบขอบเขตอย่างตะกละตะกลามโดยเรียงลำดับคะแนนจากมากไปหาน้อย การดำเนินการนี้ดำเนินการ non_max_suppression บนอินพุตต่อแบตช์ ในทุกคลาส |
CombinedNonMaxSuppression.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ CombinedNonMaxSuppression |
CommitId | Protobuf ประเภท tensorflow.CommitId |
CommitId.Builder | Protobuf ประเภท tensorflow.CommitId |
CommitId.KindCase | |
CommitIdOrBuilder | |
เปรียบเทียบและ Bitpack | เปรียบเทียบค่าของ "อินพุต" กับ "เกณฑ์" และรวมบิตผลลัพธ์ไว้ใน "uint8" |
ผลการรวบรวม | ส่งกลับผลลัพธ์ของการคอมไพล์ TPU |
คอมไพล์สำเร็จยืนยัน | ยืนยันว่าการรวบรวมสำเร็จ |
คอมเพล็กซ์ <U ขยาย TType > | แปลงจำนวนจริงสองตัวให้เป็นจำนวนเชิงซ้อน |
ComplexAbs <U ขยาย TNumber > | คำนวณค่าสัมบูรณ์เชิงซ้อนของเทนเซอร์ |
บีบอัดองค์ประกอบ | บีบอัดองค์ประกอบชุดข้อมูล |
Compute_func_Pointer_TF_OpKernelContext | |
คำนวณอุบัติเหตุ Hits | คำนวณรหัสของตำแหน่งใน Sampled_candidates ที่ตรงกับ true_labels |
ComputeAccidentalHits.ตัวเลือก | แอตทริบิวต์เพิ่มเติมสำหรับ ComputeAccidentalHits |
ComputeBatchSize | คำนวณขนาดแบตช์แบบคงที่ของชุดข้อมูลโดยไม่ใช้แบตช์บางส่วน |
Concat <T ขยาย TType > | เชื่อมต่อเทนเซอร์ตามมิติเดียว |
เชื่อมต่อชุดข้อมูล | สร้างชุดข้อมูลที่เชื่อมโยง `input_dataset` กับ `another_dataset` |
คอนกรีตฟังก์ชั่น | กราฟที่สามารถเรียกใช้เป็นฟังก์ชันเดียวพร้อมลายเซ็นอินพุตและเอาต์พุต |
ContextDef | Protocol buffer representing a CondContext object. |
ContextDef.Builder | Protocol buffer representing a CondContext object. |
ContextDefOrBuilder | |
ตัวสะสมแบบมีเงื่อนไข | ตัวสะสมแบบมีเงื่อนไขสำหรับการรวมการไล่ระดับสี |
ConditionalAccumulator.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ ConditionalAccumulator |
ConfigProto | Session configuration parameters. |
ConfigProto.Builder | Session configuration parameters. |
ConfigProto ทดลอง | 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.dll | |
ConfigProtos | |
กำหนดค่า DistributedTPU | ตั้งค่าโครงสร้างแบบรวมศูนย์สำหรับระบบ TPU แบบกระจาย |
กำหนดค่า DistributedTPU ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ ConfigureDistributedTPU |
กำหนดค่าการฝัง TPU | ตั้งค่า TPUEmbedding ในระบบ TPU แบบกระจาย |
Conj <T ขยาย TType > | ส่งกลับสังยุคเชิงซ้อนของจำนวนเชิงซ้อน |
ConjugateTranspose <T ขยาย TType > | สุ่มมิติของ x ตามการเรียงสับเปลี่ยนและผันผลลัพธ์ |
ค่าคงที่ <T ขยาย TType > | Initializer ที่สร้างเทนเซอร์ที่มีค่าคงที่ |
ค่าคงที่ <T ขยาย TType > | ตัวดำเนินการที่สร้างค่าคงที่ |
ข้อจำกัด | คลาสพื้นฐานสำหรับข้อจำกัด |
ใช้ MutexLock | การดำเนินการนี้ใช้การล็อกที่สร้างโดย `MutexLock` |
ControlFlowContextDef | Container for any kind of control flow context. |
ControlFlowContextDef.Builder | Container for any kind of control flow context. |
ControlFlowContextDef.CtxtCase | |
ControlFlowContextDefOrBuilder | |
คอนโทรลโฟลว์โปรโตส | |
ทริกเกอร์ควบคุม | ไม่ทำอะไรเลย |
Conv <T ขยาย TType > | ล้อมตัวดำเนินการ XLA ConvGeneralDilated จัดทำเอกสารไว้ที่ https://www.tensorflow.org/Performance/xla/operation_semantics#conv_convolution |
Conv2d <T ขยาย TNumber > | คำนวณการบิดแบบ 2 มิติโดยกำหนดเทนเซอร์ 'อินพุต' และ 'ตัวกรอง' แบบ 4 มิติ |
Conv2d.ตัวเลือก | แอตทริบิวต์เพิ่มเติมสำหรับ Conv2d |
Conv2dBackpropFilter <T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของการบิดโดยคำนึงถึงตัวกรอง |
Conv2dBackpropFilter ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ Conv2dBackpropFilter |
Conv2dBackpropInput <T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของการบิดโดยคำนึงถึงอินพุต |
Conv2dBackpropInput.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ Conv2dBackpropInput |
Conv3d <T ขยาย TNumber > | คำนวณการบิดแบบ 3 มิติโดยใช้เทนเซอร์ 'อินพุต' และ 'ตัวกรอง' แบบ 5 มิติ |
Conv3d.ตัวเลือก | แอตทริบิวต์เพิ่มเติมสำหรับ Conv3d |
Conv3dBackpropFilter <T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของการบิดสามมิติโดยคำนึงถึงตัวกรอง |
Conv3dBackpropFilter ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ Conv3dBackpropFilter |
Conv3dBackpropInput <U ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของการบิดสามมิติโดยสัมพันธ์กับอินพุต |
Conv3dBackpropInput.Options | แอตทริบิวต์เพิ่มเติมสำหรับ Conv3dBackpropInput |
คัดลอก <T ขยาย TType > | คัดลอกเทนเซอร์จาก CPU-to-CPU หรือ GPU-to-GPU |
คัดลอกตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ Copy |
CopyHost <T ขยาย TType > | คัดลอกเทนเซอร์ไปยังโฮสต์ |
CopyHost.Options | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ CopyHost |
เพราะ <T ขยาย TType > | คำนวณ cos ขององค์ประกอบ x ตามลำดับ |
Cosh <T ขยาย TType > | คำนวณโคไซน์ไฮเปอร์โบลิกขององค์ประกอบ x |
โคไซน์ความคล้ายคลึงกัน | คำนวณความคล้ายคลึงโคไซน์ระหว่างป้ายกำกับและการทำนาย |
CosineSimilarity <T ขยาย TNumber > | หน่วยเมตริกที่คำนวณหน่วยวัดความคล้ายคลึงโคไซน์ระหว่างป้ายกำกับและการคาดคะเน |
กราฟต้นทุนDef | Protobuf ประเภท tensorflow.CostGraphDef |
CostGraphDef.AggregatedCost | Total cost of this graph, typically used for balancing decisions. |
CostGraphDef.AggregatedCost.Builder | Total cost of this graph, typically used for balancing decisions. |
CostGraphDef.AggregatedCostOrBuilder | |
CostGraphDef.Builder | Protobuf ประเภท tensorflow.CostGraphDef |
CostGraphDef.Node | Protobuf ประเภท tensorflow.CostGraphDef.Node |
CostGraphDef.Node.Builder | Protobuf ประเภท 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 | |
ราคากราฟDefOrBuilder | |
กราฟต้นทุนโปรโตส | |
CountUpTo <T ขยาย TNumber > | เพิ่ม 'การอ้างอิง' จนกว่าจะถึง 'ขีดจำกัด' |
ข้อมูลซีพียู | Protobuf ประเภท tensorflow.CPUInfo |
CPUInfo.ตัวสร้าง | Protobuf ประเภท tensorflow.CPUInfo |
CPUInfoOrBuilder | |
Create_func_TF_OpKernelConstruction | |
สร้างสรุปDbWriter | |
สร้างSummaryFileWriter | |
ครอบตัดและปรับขนาด | แยกพืชผลจากเทนเซอร์รูปภาพอินพุตและปรับขนาด |
CropAndResize.Options | แอตทริบิวต์เพิ่มเติมสำหรับ CropAndResize |
CropAndResizeGradBoxes | คำนวณการไล่ระดับสีของ crop_and_resize op โดยใช้เทนเซอร์กล่องอินพุต |
CropAndResizeGradBoxes.Options | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ CropAndResizeGradBoxes |
CropAndResizeGradImage <T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของ crop_and_resize op โดยใช้เทนเซอร์รูปภาพอินพุต |
CropAndResizeGradImage.Options | แอตทริบิวต์เพิ่มเติมสำหรับ CropAndResizeGradImage |
ข้าม <T ขยาย TNumber > | คำนวณผลคูณไขว้แบบคู่. |
CrossReplicaSum <T ขยาย TNumber > | อินพุต Op to sum ในอินสแตนซ์ TPU ที่จำลองแบบ |
CSRSparseMatrixComponents <T ขยาย TType > | อ่านส่วนประกอบ CSR ที่แบทช์ `ดัชนี` |
CSRSparseMatrixToDense <T ขยาย TType > | แปลง CSRSparseMatrix (อาจเป็นแบตช์) เป็นหนาแน่น |
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T ขยาย TType > | แปลง CSRSparesMatrix (อาจเป็นชุด) เป็น SparseTensor |
ชุดข้อมูล CSV | |
ชุดข้อมูล CSV | |
CSVDatasetV2 | |
CtcBeamSearchDecoder <T ขยาย TNumber > | ดำเนินการถอดรหัสการค้นหาลำแสงในบันทึกที่กำหนดในอินพุต |
CtcBeamSearchDecoder.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ CtcBeamSearchDecoder |
CtcGreedyDecoder <T ขยาย TNumber > | ทำการถอดรหัสโลภในบันทึกที่กำหนดในอินพุต |
CtcGreedyDecoder.ตัวเลือก | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ CtcGreedyDecoder |
CtcLoss <T ขยาย TNumber > | คำนวณการสูญเสีย CTC (ความน่าจะเป็นของบันทึก) สำหรับรายการแบตช์แต่ละรายการ |
CtcLoss.ตัวเลือก | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ CtcLoss |
CTCLossV2 | คำนวณการสูญเสีย CTC (ความน่าจะเป็นของบันทึก) สำหรับรายการแบตช์แต่ละรายการ |
CTCLossV2.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ CTCLossV2 |
CudnnRNN <T ขยาย TNumber > | RNN ที่สนับสนุนโดย cuDNN |
CudnnRNN.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ CudnnRNN |
CudnnRNNBackprop <T ขยาย TNumber > | ขั้นบันไดหลัง CudnnRNNV3. |
CudnnRNNBackprop.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ CudnnRNNBackprop |
CudnnRNNCanonicalToParams <T ขยาย TNumber > | แปลงพารามิเตอร์ CudnnRNN จากรูปแบบมาตรฐานเป็นรูปแบบที่ใช้งานได้ |
CudnnRNNCanonicalToParams.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ CudnnRNNCanonicalToParams |
CudnnRnnParamsSize <U ขยาย TNumber > | คำนวณขนาดของน้ำหนักที่โมเดล Cudnn RNN สามารถใช้ได้ |
CudnnRnnParamsSize.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ CudnnRnnParamsSize |
CudnnRNNParamsToCanonical <T ขยาย TNumber > | ดึงข้อมูลพารามิเตอร์ CudnnRNN ในรูปแบบมาตรฐาน |
CudnnRNNParamsToCanonical.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ CudnnRNNParamsToCanonical |
Cumprod <T ขยาย TType > | คำนวณผลคูณสะสมของเทนเซอร์ `x` ตามแนว 'แกน' |
Cumprod.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ Cumprod |
Cumsum <T ขยาย TType > | คำนวณผลรวมสะสมของเทนเซอร์ `x` ตามแนว 'แกน' |
Cumsum ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ Cumsum |
CumulativeLogsumexp <T ขยาย TNumber > | คำนวณผลคูณสะสมของเทนเซอร์ `x` ตามแนว 'แกน' |
CumulativeLogsumexp.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ CumulativeLogsumexp |
ดี
ข้อมูลบัฟเฟอร์ <T> | ที่เก็บข้อมูลประเภทเฉพาะ |
DataBufferAdapterFactory | โรงงานของอะแดปเตอร์บัฟเฟอร์ข้อมูล |
ข้อมูลบัฟเฟอร์ | คลาสตัวช่วยสำหรับการสร้างอินสแตนซ์ DataBuffer |
DataBufferWindow <B ขยาย DataBuffer <?>> | คอนเทนเนอร์ที่ไม่แน่นอนสำหรับการดูส่วนหนึ่งของ DataBuffer |
คลาสข้อมูล | Protobuf enum tensorflow.DataClass |
DataFormatDimMap <T ขยาย TNumber > | ส่งกลับดัชนีมิติในรูปแบบข้อมูลปลายทางที่กำหนดรูปแบบไว้ รูปแบบข้อมูลต้นฉบับ |
DataFormatDimMap.Options | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ DataFormatDimMap |
DataFormatVecPermute <T ขยาย TNumber > | เปลี่ยนเทนเซอร์อินพุตจาก `src_format` เป็น `dst_format` |
DataFormatVecPermute.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ DataFormatVecPermute |
DataLayout <S ขยาย DataBuffer <?>, T> | แปลงข้อมูลที่เก็บไว้ในบัฟเฟอร์ให้เป็นประเภทที่กำหนด |
ข้อมูลเค้าโครง | แสดงอินสแตนซ์ DataLayout ของรูปแบบข้อมูลที่ใช้บ่อยในการคำนวณพีชคณิตเชิงเส้น |
DataServiceชุดข้อมูล | |
DataServiceDataset.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ DataServiceDataset |
ชุดข้อมูล | แสดงรายการองค์ประกอบอิสระ (ตัวอย่าง) จำนวนมากที่อาจเกิดขึ้น และอนุญาตให้ดำเนินการวนซ้ำและการแปลงในองค์ประกอบเหล่านี้ |
ชุดข้อมูลCardinality | ส่งกลับจำนวนสมาชิกของ `input_dataset` |
ชุดข้อมูลCardinality | ส่งกลับจำนวนสมาชิกของ `input_dataset` |
ชุดข้อมูลFromGraph | สร้างชุดข้อมูลจาก `graph_def` ที่กำหนด |
DatasetIterator | แสดงถึงสถานะของการวนซ้ำผ่าน tf.data Datset |
ชุดข้อมูลไม่บังคับ | ตัวเลือกที่แสดงถึงผลลัพธ์ของการดำเนินการชุดข้อมูล getNext ที่อาจล้มเหลว เมื่อถึงจุดสิ้นสุดของชุดข้อมูล |
DatasetToGraph | ส่งกลับ GraphDef ที่เป็นอนุกรมซึ่งเป็นตัวแทนของ `input_dataset` |
DatasetToGraph.Options | คุณลักษณะทางเลือกสำหรับ DatasetToGraph |
DatasetToSingleElement | ส่งออกองค์ประกอบเดียวจากชุดข้อมูลที่กำหนด |
DatasetToTfRecord | เขียนชุดข้อมูลที่กำหนดลงในไฟล์ที่กำหนดโดยใช้รูปแบบ TFRecord |
ชุดข้อมูลToTFRecord | เขียนชุดข้อมูลที่กำหนดลงในไฟล์ที่กำหนดโดยใช้รูปแบบ TFRecord |
DataStorageVisitor <R> | เยี่ยมชมพื้นที่จัดเก็บข้อมูลสำรองของอินส DataBuffer |
ประเภทข้อมูล | (== suppress_warning documentation-presence ==) LINT.IfChange tensorflow.DataType |
Dawsn <T ขยาย TNumber > | |
Deallocator_Pointer_long_Pointer | |
เหตุการณ์การแก้ปัญหา | 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 | |
อุปกรณ์ดีบั๊ก | 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. |
DebuggedDeviceOrBuilder | |
DebuggedGraph | A debugger-instrumented graph. |
DebuggedGraph.Builder | A debugger-instrumented graph. |
DebuggedGraphOrBuilder | |
ไฟล์ต้นฉบับดีบั๊ก | Protobuf ประเภท tensorflow.DebuggedSourceFile |
DebuggedSourceFile.Builder | Protobuf ประเภท tensorflow.DebuggedSourceFile |
DebuggedSourceFileOrBuilder | |
ไฟล์ต้นฉบับที่แก้ไขข้อบกพร่อง | Protobuf ประเภท tensorflow.DebuggedSourceFiles |
DebuggedSourceFiles.Builder | Protobuf ประเภท tensorflow.DebuggedSourceFiles |
DebuggedSourceFilesOrBuilder | |
DebugGradientIdentity <T ขยาย TType > | การระบุตัวตนสำหรับการดีบักการไล่ระดับสี |
DebugGradientRefIdentity <T ขยาย TType > | การระบุตัวตนสำหรับการดีบักการไล่ระดับสี |
DebugIdentity <T ขยาย TType > | การแก้ไขข้อบกพร่อง Identity V2 Op. |
DebugIdentity ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ DebugIdentity |
แก้ไขข้อบกพร่อง Metadata | Metadata about the debugger and the debugged TensorFlow program. |
DebugMetadata.Builder | Metadata about the debugger and the debugged TensorFlow program. |
ดีบัก MetadataOrBuilder | |
ดีบักNanCount | ดีบักตัวนับค่า NaN Op. |
DebugNanCount ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ DebugNanCount |
DebugNumericsSummary <U ขยาย TNumber > | ดีบักสรุปตัวเลข V2 Op. |
DebugNumericsSummary.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ DebugNumericsSummary |
ตัวเลือกการแก้ไขข้อบกพร่อง | Options for initializing DebuggerState in TensorFlow Debugger (tfdbg). |
DebugOptions.Builder | Options for initializing DebuggerState in TensorFlow Debugger (tfdbg). |
DebugOptionsOrBuilder | |
ดีบักโปรโตคอล | |
ดีบัก TensorWatch | Option for watching a node in TensorFlow Debugger (tfdbg). |
DebugTensorWatch.Builder | Option for watching a node in TensorFlow Debugger (tfdbg). |
ดีบัก TensorWatchOrBuilder | |
ถอดรหัส AndCropJpeg | ถอดรหัสและครอบตัดรูปภาพที่เข้ารหัส JPEG เป็นเทนเซอร์ uint8 |
DecodeAndCropJpeg.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ DecodeAndCropJpeg |
ถอดรหัส Base64 | ถอดรหัสสตริงที่เข้ารหัส base64 ที่ปลอดภัยบนเว็บ |
ถอดรหัสBmp | ถอดรหัสเฟรมแรกของรูปภาพที่เข้ารหัส BMP เป็นเทนเซอร์ uint8 |
ถอดรหัส Bmp.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ DecodeBmp |
ถอดรหัสบีบอัด | คลายการบีบอัดสตริง |
DecodeCompressed.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ DecodeCompressed |
ถอดรหัสCsv | แปลงบันทึก CSV เป็นเทนเซอร์ |
DecodeCsv.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ DecodeCsv |
DecodeGif | ถอดรหัสเฟรมของภาพที่เข้ารหัส GIF เป็นเทนเซอร์ uint8 |
DecodeImage <T ขยาย TNumber > | ฟังก์ชันสำหรับ decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg และ decode_png |
DecodeImage.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ DecodeImage |
ถอดรหัสJpeg | ถอดรหัสภาพที่เข้ารหัส JPEG เป็นเทนเซอร์ uint8 |
ถอดรหัส JPEG.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ DecodeJpeg |
ตัวอย่างการถอดรหัส Json | แปลงบันทึกตัวอย่างที่เข้ารหัส JSON เป็นสตริงบัฟเฟอร์โปรโตคอลไบนารี |
DecodePaddedRaw <T ขยาย TNumber > | ตีความไบต์ของสตริงใหม่เป็นเวกเตอร์ของตัวเลข |
DecodePaddedRaw.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ DecodePaddedRaw |
DecodePng <T ขยาย TNumber > | ถอดรหัสภาพที่เข้ารหัส PNG เป็น uint8 หรือ uint16 เทนเซอร์ |
ถอดรหัสPng.Options | คุณลักษณะทางเลือกสำหรับ DecodePng |
ถอดรหัสโปรโต | สหกรณ์แยกฟิลด์จากข้อความบัฟเฟอร์โปรโตคอลแบบซีเรียลไลซ์เป็นเทนเซอร์ |
ถอดรหัส Proto.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ DecodeProto |
DecodeRaw <T ขยาย TType > | ตีความไบต์ของสตริงใหม่เป็นเวกเตอร์ของตัวเลข |
DecodeRaw.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ DecodeRaw |
ถอดรหัสWav | ถอดรหัสไฟล์ PCM WAV 16 บิตเป็นโฟลตเทนเซอร์ |
DecodeWav.ตัวเลือก | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ DecodeWav |
DeepCopy <T ขยาย TType > | สร้างสำเนาของ `x` |
Delete_func_Pointer | |
ลบIterator | คอนเทนเนอร์สำหรับทรัพยากรตัววนซ้ำ |
ลบ MemoryCache | |
ลบ MultiDeviceIterator | คอนเทนเนอร์สำหรับทรัพยากรตัววนซ้ำ |
ลบ RandomSeedGenerator | |
ลบSeedGenerator | |
ลบเซสชัน Tensor | ลบเทนเซอร์ที่ระบุโดยตัวจัดการในเซสชัน |
DenseBincount <U ขยาย TNumber > | นับจำนวนครั้งของแต่ละค่าในอาร์เรย์จำนวนเต็ม |
DenseBincount.ตัวเลือก | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ DenseBincount |
DenseCountSparseOutput <U ขยาย TNumber > | ดำเนินการนับถังเอาท์พุตแบบกระจัดกระจายสำหรับอินพุต tf.tensor |
DenseCountSparseOutput.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ DenseCountSparseOutput |
DenseNdArray <T> | |
DenseToCSRSparseMatrix | แปลงเทนเซอร์หนาแน่นเป็น CSRSparseMatrix (อาจเป็นแบตช์) |
DenseToDenseSetOperation <T ขยาย TType > | ใช้การดำเนินการที่ตั้งค่าไว้ตามมิติสุดท้ายของอินพุต 'เทนเซอร์' 2 ตัว |
DenseToDenseSetOperation.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ DenseToDenseSetOperation |
ชุดข้อมูล DenseToSparseBatchData | สร้างชุดข้อมูลที่จัดกลุ่มองค์ประกอบอินพุตลงใน SparseTensor |
ชุดข้อมูล DenseToSparseBatchData | สร้างชุดข้อมูลที่จัดกลุ่มองค์ประกอบอินพุตลงใน SparseTensor |
DenseToSparseSetOperation <T ขยาย TType > | ใช้การดำเนินการที่ตั้งค่าตามมิติสุดท้ายของ `Tensor` และ `SparseTensor` |
DenseToSparseSetOperation.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ DenseToSparseSetOperation |
DepthToSpace <T ขยาย TType > | DepthToSpace สำหรับเทนเซอร์ประเภท T |
DepthToSpace.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ DepthToSpace |
DepthwiseConv2dNative <T ขยาย TNumber > | คำนวณการบิดเชิงลึกแบบ 2 มิติโดยกำหนดเทนเซอร์ 'อินพุต' และ 'ตัวกรอง' แบบ 4 มิติ |
DepthwiseConv2dNative.ตัวเลือก | แอตทริบิวต์เพิ่มเติมสำหรับ DepthwiseConv2dNative |
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของการบิดเชิงลึกโดยคำนึงถึงตัวกรอง |
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter |
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput < T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของการบิดเชิงลึกโดยคำนึงถึงอินพุต |
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ DepthwiseConv2dNativeBackpropInput |
แยก <U ขยาย TNumber > | แยกเทนเซอร์ 'อินพุต' ออกเป็นโฟลตหรือ bfloat16 เทนเซอร์ |
ลดปริมาณ | รับอินพุต uint32 ที่แพ็กแล้วคลายแพ็กอินพุตไปที่ uint8 เพื่อทำ การลดปริมาณบนอุปกรณ์ |
ลดปริมาณตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ Dequantize |
ดีซีเรียลไลซ์Iterator | แปลงเทนเซอร์ตัวแปรที่กำหนดเป็นตัววนซ้ำและจัดเก็บไว้ในทรัพยากรที่กำหนด |
DeserializeManySparse <T ขยาย TType > | ดีซีเรียลไลซ์และต่อ `SparseTensors` จากมินิแบทช์แบบอนุกรม |
DeserializeSparse <U ขยาย TType > | ดีซีเรียลไลซ์วัตถุ 'SparseTensor' |
ทำลายทรัพยากรOp | ลบทรัพยากรที่ระบุโดยหมายเลขอ้างอิง |
DestroyResourceOp.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ DestroyResourceOp |
DestroyTemporaryVariable <T ขยาย TType > | ทำลายตัวแปรชั่วคราวและส่งกลับค่าสุดท้าย |
เดช <T ขยาย TType > | คำนวณดีเทอร์มิแนนต์ของเมทริกซ์จตุรัสตั้งแต่ 1 ตัวขึ้นไป |
คุณสมบัติของอุปกรณ์ | Protobuf ประเภท tensorflow.DeviceAttributes |
DeviceAttributes.Builder | Protobuf ประเภท tensorflow.DeviceAttributes |
DeviceAttributesOrBuilder | |
DeviceAttributesProtos | |
ตัวกรองอุปกรณ์โปรโตคอล | |
ดัชนีอุปกรณ์ | ส่งคืนดัชนีของอุปกรณ์ที่ op ทำงาน |
ตำแหน่งที่ตั้งของอุปกรณ์ | Protobuf ประเภท tensorflow.DeviceLocality |
DeviceLocality.ตัวสร้าง | Protobuf ประเภท tensorflow.DeviceLocality |
DeviceLocalityOrBuilder | |
คุณสมบัติของอุปกรณ์ | Protobuf ประเภท tensorflow.DeviceProperties |
คุณสมบัติอุปกรณ์ Builder | Protobuf ประเภท tensorflow.DeviceProperties |
DevicePropertiesOrBuilder | |
คุณสมบัติอุปกรณ์ Protos | |
ข้อมูลจำเพาะของอุปกรณ์ | แสดงถึงข้อกำหนด (อาจเป็นบางส่วน) สำหรับอุปกรณ์ TensorFlow |
DeviceSpec.Builder | คลาส Builder สำหรับการสร้างคลาส DeviceSpec |
DeviceSpec.DeviceType | |
อุปกรณ์StepStats | Protobuf ประเภท tensorflow.DeviceStepStats |
DeviceStepStats.Builder | Protobuf ประเภท tensorflow.DeviceStepStats |
อุปกรณ์StepStatsOrBuilder | |
DictValue | Represents a Python dict keyed by `str`. |
DictValue.ตัวสร้าง | Represents a Python dict keyed by `str`. |
DictValueOrBuilder | |
Digamma <T ขยาย TNumber > | คำนวณ Psi ซึ่งเป็นอนุพันธ์ของ Lgamma (บันทึกของค่าสัมบูรณ์ของ `แกมมา(x)`) ตามองค์ประกอบ |
Dilator2d <T ขยาย TNumber > | คำนวณการขยายระดับสีเทาของเทนเซอร์ `อินพุต` 4 มิติ และ `ฟิลเตอร์ 3 มิติ |
Dilation2dBackpropFilter <T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของการขยายทางสัณฐานวิทยา 2 มิติโดยสัมพันธ์กับตัวกรอง |
Dilation2dBackpropInput <T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของการขยายทางสัณฐานวิทยา 2 มิติโดยคำนึงถึงอินพุต |
มิติ | |
มิติอวกาศ | |
ชุดข้อมูล DirectedInterleave | ใช้แทน `InterleaveDataset` ในรายการชุดข้อมูล `N` ที่คงที่ |
ชุดข้อมูล DirectedInterleave | ใช้แทน `InterleaveDataset` ในรายการชุดข้อมูล `N` ที่คงที่ |
div <T ขยาย TType > | คืนค่าองค์ประกอบ x / y |
DivNoNan <T ขยาย TType > | ส่งกลับ 0 ถ้าตัวส่วนเป็นศูนย์ |
จุด <T ขยาย TType > | ล้อมตัวดำเนินการ XLA DotGeneral จัดทำเอกสารไว้ที่ https://www.tensorflow.org/Performance/xla/operation_semantics#dotgeneral |
DoubleDataBuffer | DataBuffer สองเท่า |
DoubleDataLayout <S ขยาย DataBuffer <?>> | DataLayout ที่แปลงข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในบัฟเฟอร์เป็นสองเท่า |
DoubleDenseNdArray | |
DoubleNdArray | NdArray ของคู่ |
DrawBoundingBoxes <T ขยาย TNumber > | วาดกรอบขอบบนชุดรูปภาพ |
DummyIterationCounter | |
DummyMemoryCache | |
เครื่องกำเนิด DummySeed | |
DynamicPartition <T ขยาย TType > | แบ่งพาร์ติชัน `data` เป็นเทนเซอร์ `num_partitions` โดยใช้ดัชนีจาก `partitions` |
DynamicSlice <T ขยาย TType > | ล้อมตัวดำเนินการ XLA DynamicSlice จัดทำเอกสารไว้ที่ https://www.tensorflow.org/Performance/xla/operation_semantics#dynamicslice |
DynamicStitch <T ขยาย TType > | แทรกค่าจากเทนเซอร์ "ข้อมูล" ลงในเทนเซอร์ตัวเดียว |
DynamicUpdateSlice <T ขยาย TType > | ล้อมตัวดำเนินการ XLA DynamicUpdateSlice จัดทำเอกสารไว้ที่ https://www.tensorflow.org/Performance/xla/operation_semantics#dynamicupdateslice |
อี
EagerSession | สภาพแวดล้อมสำหรับการดำเนินการ TensorFlow อย่างกระตือรือร้น |
EagerSession.DevicePlacementPolicy | ควบคุมวิธีดำเนินการเมื่อเราพยายามเรียกใช้การดำเนินการบนอุปกรณ์ที่กำหนด แต่ไม่มีเทนเซอร์อินพุตบางตัวอยู่ในอุปกรณ์นั้น |
EagerSession.ตัวเลือก | |
แก้ไขระยะทาง | คำนวณระยะทางแก้ไขของ Levenshtein (อาจเป็นมาตรฐาน) |
แก้ไขระยะทาง ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ EditDistance |
Eig <U ขยาย TType > | คำนวณการสลายตัวแบบลักษณะเฉพาะของเมทริกซ์จตุรัสตั้งแต่หนึ่งเมทริกซ์ขึ้นไป |
Eig.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ Eig |
Einsum <T ขยาย TType > | การหดตัวของเทนเซอร์ตามแบบแผนการรวมของไอน์สไตน์ |
Einsum <T ขยาย TType > | op ที่รองรับ einsum op พื้นฐานพร้อม 2 อินพุตและ 1 เอาต์พุต |
Elu <T ขยาย TNumber > | คำนวณเชิงเส้นแบบเอ็กซ์โปเนนเชียล: `exp(features) - 1` ถ้า < 0, `features` มิฉะนั้น |
ELU <T ขยาย TFloating > | หน่วยเชิงเส้นเอ็กซ์โปเนนเชียล |
EluGrad <T ขยาย TNumber > | คำนวณการไล่ระดับสีสำหรับการดำเนินการเชิงเส้นแบบเอ็กซ์โปเนนเชียล (Elu) |
การฝังการเปิดใช้งาน | การดำเนินการที่ทำให้เกิดความแตกต่างของ TPU Embeddings |
ว่างเปล่า <T ขยาย TType > | สร้างเทนเซอร์ตามรูปร่างที่กำหนด |
ว่างเปล่า.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ Empty |
ว่างเปล่า TensorList | สร้างและส่งกลับรายการเทนเซอร์ที่ว่างเปล่า |
แผนที่ Tensor ว่างเปล่า | สร้างและส่งกลับแผนที่เทนเซอร์ว่างเปล่า |
EncodeBase64 | เข้ารหัสสตริงเป็นรูปแบบ base64 ที่ปลอดภัยบนเว็บ |
EncodeBase64.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ EncodeBase64 |
เข้ารหัสJpeg | JPEG เข้ารหัสรูปภาพ |
EncodeJpeg.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ EncodeJpeg |
เข้ารหัสคุณภาพตัวแปร JPEG | ภาพอินพุตเข้ารหัส JPEG พร้อมคุณภาพการบีบอัดที่ให้มา |
เข้ารหัสPng | PNG เข้ารหัสรูปภาพ |
EncodePng.ตัวเลือก | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ EncodePng |
เข้ารหัสโปรโต | op ทำให้ข้อความ protobuf อยู่ในเทนเซอร์อินพุต |
EncodeProto.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ EncodeProto |
เข้ารหัสWav | เข้ารหัสข้อมูลเสียงโดยใช้รูปแบบไฟล์ WAV |
จุดสิ้นสุด | คำอธิบายประกอบใช้เพื่อทำเครื่องหมายวิธีการของคลาสที่มีคำอธิบายประกอบด้วย @Operator ที่ควรสร้างจุดสิ้นสุดเป็น ERROR(Ops/org.tensorflow.op.Ops Ops) หรือกลุ่มใดกลุ่มหนึ่ง |
เข้าคิว TPUembedingIntegerBatch | การดำเนินการที่จัดคิวรายการเทนเซอร์แบทช์อินพุตเป็น TPUEmbedding |
เข้าคิว TPUmbeddingIntegerBatch.Options | แอตทริบิวต์เพิ่มเติมสำหรับ EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch |
เข้าคิว TPUembedRaggedTensorBatch | ทำให้การย้ายโค้ดที่ใช้ tf.nn.embedding_lookup() ง่ายขึ้น |
เข้าคิว TPUmbeddingRaggedTensorBatch.Options | แอตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch |
เข้าคิวTPUmbeddingSparseBatch | การดำเนินการที่จัดคิวดัชนีอินพุต TPUEmbedding จาก SparseTensor |
จัดคิวTPUmbeddingSparseBatch.Options | แอตทริบิวต์เพิ่มเติมสำหรับ EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch |
จัดคิว TPUembedSparseTensorBatch | ทำให้การย้ายโค้ดที่ใช้ tf.nn.embedding_lookup_sparse() ง่ายขึ้น |
จัดคิวTPUmbeddingSparseTensorBatch.Options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch |
มั่นใจได้ ว่า <t ขยาย ttype > | ตรวจสอบให้แน่ใจว่ารูปร่างของเทนเซอร์ตรงกับรูปร่างที่คาดหวัง |
ป้อน <t ขยาย ttype > | สร้างหรือค้นหาเฟรมย่อย และทำให้ 'ข้อมูล' พร้อมใช้งานสำหรับเฟรมย่อย |
Enter.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ Enter |
ค่าเข้า | protobuf type tensorflow.EntryValue |
entryvalue.builder | protobuf type tensorflow.EntryValue |
entryvalue.kindcase | |
entryvalueorbuilder | |
เท่ากัน | ส่งกลับค่าความจริงของ (x == y) ตามองค์ประกอบ |
เท่ากับตัวเลือก | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ Equal |
erf <t ขยาย tnumber > | คำนวณฟังก์ชั่นข้อผิดพลาดเกาส์ของ `x` องค์ประกอบที่ชาญฉลาด |
erfc <t ขยาย tnumber > | คำนวณฟังก์ชั่นข้อผิดพลาดเสริมของ `x` องค์ประกอบที่ชาญฉลาด |
erfinv <t ขยาย tnumber > | |
รหัสข้อผิดพลาด | |
ErrorCodeSprotos | |
EuclideanNorm <t ขยาย ttype > | คำนวณบรรทัดฐานยุคคลิดขององค์ประกอบในมิติของเมตริกซ์ |
Euclideannorm.Options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ EuclideanNorm |
เหตุการณ์ | Protocol buffer representing an event that happened during the execution of a Brain model. |
เหตุการณ์. builder | Protocol buffer representing an event that happened during the execution of a Brain model. |
เหตุการณ์. whatcase | |
EventorBuilder | |
EventProtos | |
ตัวอย่าง | protobuf type tensorflow.Example |
ตัวอย่าง. builder | protobuf type tensorflow.Example |
ตัวอย่าง | |
ExampleParserconfiguration | protobuf type tensorflow.ExampleParserConfiguration |
ExampleParserConfiguration.builder | protobuf type tensorflow.ExampleParserConfiguration |
ตัวอย่าง | |
ExampleParserConfigurationProtos | |
ExampleProtos | |
ดำเนินการ | Op ที่โหลดและรันโปรแกรม TPU บนอุปกรณ์ TPU |
ExecuteandupDateVariables | Op ที่รันโปรแกรมด้วยการอัพเดตตัวแปรแบบแทนที่ซึ่งเป็นตัวเลือก |
การดำเนินการ | Data relating to the eager execution of an op or a Graph. |
Execution.builder | Data relating to the eager execution of an op or a Graph. |
สภาพแวดล้อมการดำเนินการ | กำหนดสภาพแวดล้อมสำหรับการสร้างและดำเนินการ TensorFlow Operation |
ExecutionEnvironment.Types | |
การดำเนินการ | |
ออก <t ขยาย ttype > | ออกจากเฟรมปัจจุบันไปยังเฟรมหลัก |
exp <t ขยาย ttype > | คำนวณเลขยกกำลังขององค์ประกอบ x ตามลำดับ |
ExpandDims <t ขยาย ttype > | แทรกมิติ 1 ลงในรูปร่างของเทนเซอร์ |
expint <t ขยาย tnumber > | |
expm1 <t ขยาย ttype > | คำนวณองค์ประกอบ `exp(x) - 1` |
Exponential <t ขยาย tfloating > | ฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานแบบเอ็กซ์โปเนนเชียล |
ExtractGlimpse | แยกข้อมูลเหลือบจากเทนเซอร์อินพุต |
ExtractGlimpse.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ ExtractGlimpse |
extractimagePatches <t ขยาย ttype > | แยก `patches 'จาก` images' และวางไว้ในมิติเอาต์พุต "ความลึก" |
Extractjpegshape <t ขยาย tnumber > | แยกข้อมูลรูปร่างของภาพที่เข้ารหัส JPEG |
ExtractVolumePatches <t ขยาย tnumber > | แยก "แพตช์" ออกจาก "อินพุต" และวางไว้ในมิติเอาต์พุต "ความลึก" |
เอฟ
ข้อเท็จจริง | ส่งออกข้อเท็จจริงเกี่ยวกับแฟคทอเรียล |
FakequantWithMinMaxargs | ปลอมแปลงเทนเซอร์ 'อินพุต' พิมพ์ลอยไปเป็นเทนเซอร์ 'เอาต์พุต' ประเภทเดียวกัน |
FakequantWithMinMaxargs.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ FakeQuantWithMinMaxArgs |
FakeQuantWithMinMaxArgsGradient | คำนวณการไล่ระดับสีสำหรับการดำเนินการ FakeQuantWithMinMaxArgs |
FakequantWithMinMaxArgsgradient.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ FakeQuantWithMinMaxArgsGradient |
FakequantWithMinMaxVars | ปลอมแปลงเทนเซอร์ 'อินพุต' ของ Type Float ผ่าน Global Float Scalars ปลอม-Quantize `อินพุต '` เทนเซอร์ของประเภทลอยผ่านสกลัตฟลอตทั่วโลก `min` และ' สูงสุด 'ถึง` เอาท์พุท' เทนเซอร์ที่มีรูปร่างเหมือนกันกับ 'อินพุต' |
FakequantWithMinMaxVars.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ FakeQuantWithMinMaxVars |
FakequantWithMinMaxVarsgradient | คำนวณการไล่ระดับสีสำหรับการดำเนินการ fakequantwithminmaxvars |
FakequantWithMinMaxVarsgradient.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ FakeQuantWithMinMaxVarsGradient |
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel | ปลอมแปลงเทนเซอร์ 'อินพุต' ของประเภทลอยผ่านช่องทางต่อช่อง ปลอม-quantize `อินพุต '` เทนเซอร์ของประเภทลอยต่อช่องทางและหนึ่งในรูปร่าง: `[d]`, `[b, d]` `[b, h, w, d]` ผ่านช่องทาง min` และ `สูงสุด 'ของรูปร่าง` [d] `ถึง` เอาท์พุท' เทนเซอร์ที่มีรูปร่างเดียวกันกับ `อินพุต ' |
FakequantWithMinMaxVarsperchannel.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel |
FakequantWithMinMaxVarsperchannelgradient | คำนวณการไล่ระดับสีสำหรับการดำเนินการ FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel |
FakequantWithMinMaxVarsperchannelgradient.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient |
FastelementSequence <t, U ขยาย ndarray <t>> | ลำดับการรีไซเคิลอินสแตนซ์ NdArray เดียวกันเมื่อวนซ้ำองค์ประกอบของมัน |
คุณสมบัติ | Containers for non-sequential data. |
ฟีเจอร์. builder | Containers for non-sequential data. |
feature.kindcase | |
featureconfiguration | protobuf type tensorflow.FeatureConfiguration |
featureconfiguration.builder | protobuf type tensorflow.FeatureConfiguration |
featureConfiguration.configcase | |
featureconfigurationorbuilder | |
นักแสดง | Containers for sequential data. |
featureList.builder | Containers for sequential data. |
featureListorBuilder | |
ฟีเจอร์ | protobuf type tensorflow.FeatureLists |
featureLists.builder | protobuf type tensorflow.FeatureLists |
featureListorBuilder | |
featureorbuilder | |
featureprotos | |
คุณสมบัติ | protobuf type tensorflow.Features |
คุณสมบัติ. builder | protobuf type tensorflow.Features |
featurebuilder | |
fft <t ขยาย ttype > | การแปลงฟูริเยร์อย่างรวดเร็ว |
fft2d <t ขยาย ttype > | 2d Fast Fourier Transform |
fft3d <t ขยาย ttype > | 3d Fast Fourier Transform |
ห้า | คิวที่สร้างองค์ประกอบในลำดับแรกออก |
fifoqueue.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ FifoQueue |
เติม <u ขยาย ttype > | สร้างเมตริกซ์ที่เต็มไปด้วยค่าสเกลาร์ |
FilterByLastComponentDataset | สร้างชุดข้อมูลที่มีองค์ประกอบของส่วนประกอบแรกของ `input_dataset` การมีจริงในส่วนประกอบสุดท้าย |
ลายนิ้วมือ | สร้างค่าลายนิ้วมือ |
คงที่ | protobuf type tensorflow.FixedLenFeatureProto |
fixedlenfeatureproto.builder | protobuf type tensorflow.FixedLenFeatureProto |
FixedLenFeatureProtoorBuilder | |
recideLengthRecordDataSet | |
fixedLengthRecordReader | เครื่องอ่านที่ส่งออกเร็กคอร์ดความยาวคงที่จากไฟล์ |
fixedLengthRecordReader.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ FixedLengthRecordReader |
คงที่ | สร้างฉลากสำหรับการสุ่มตัวอย่างผู้สมัครด้วยการแจกแจง Unigram ที่เรียนรู้ |
คงที่ | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ FixedUnigramCandidateSampler |
float16layout | เค้าโครงข้อมูลที่แปลงลอย 32 บิตจาก/เป็น 16 บิตตามข้อกำหนดจุดลอยตัวของ IEEE-754 ครึ่งความแม่นยำ |
FloatDataBuffer | DataBuffer of Floats |
floatdatalayout <s ขยาย Databuffer <? >> | DataLayout ที่แปลงข้อมูลที่เก็บไว้ในบัฟเฟอร์เป็นลอย |
การลอยตัว | |
ผู้ลอยตัว | protobuf type tensorflow.FloatList |
floatlist.builder | protobuf type tensorflow.FloatList |
FloatlistorBuilder | |
FloatNdArray | NdArray ของลอย |
พื้น <t ขยาย tnumber > | ส่งคืนจำนวนเต็มที่ใหญ่ที่สุดที่ฉลาดที่สุดไม่เกิน x |
floordiv <t ขยาย ttype > | ส่งคืน x // y องค์ประกอบที่ชาญฉลาด |
floormod <t ขยาย tnumber > | ส่งคืนองค์ประกอบที่เหลืออยู่ในการแบ่ง |
Flushsummarywriter | |
FractionalAvgpool <t ขยาย tnumber > | ดำเนินการรวมค่าเฉลี่ยแบบแยกส่วนบนอินพุต |
FractionalAvgpool.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ FractionalAvgPool |
FractionalAvgpoolgrad <t ขยาย tnumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของฟังก์ชัน fractionalAvgpool |
FractionalAvgpoolgrad.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ FractionalAvgPoolGrad |
FractionalalMaxPool <t ขยาย tnumber > | ทำการรวมค่าสูงสุดในการรวมเข้ากับอินพุต |
FractionalalMaxPool.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ FractionalMaxPool |
FractionalalMaxpoolgrad <t ขยาย tnumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของฟังก์ชัน fractionalalmaxpool |
FractionalalMaxPoolgrad.Options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ FractionalMaxPoolGrad |
fresnelcos <t ขยาย tnumber > | |
fresnelsin <t ขยาย tnumber > | |
FTRL | เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพที่ใช้อัลกอริทึม FTRL |
ฟังก์ชั่นDef | A function can be instantiated when the runtime can bind every attr with a value. |
functiondef.argattrs | Attributes for function arguments. |
functiondef.argattrs.builder | Attributes for function arguments. |
functiondef.argattrsorbuilder | |
FunctionDef.Builder | A function can be instantiated when the runtime can bind every attr with a value. |
ฟังก์ชั่น | A library is a set of named functions. |
functiondeflibrary.builder | A library is a set of named functions. |
FunctionDeflibraryorBuilder | |
functiondeforbuilder | |
ฟังก์ชั่น | |
ฟังก์ชั่นSpec | Represents `FunctionSpec` used in `Function`. |
FunctionSpec.Builder | Represents `FunctionSpec` used in `Function`. |
FunctionSpec.ExperimentalCompile | Whether the function should be compiled by XLA. |
functionspecorbuilder | |
FusedBatchNorm <t ขยาย tnumber , u ขยาย tnumber > | การทำให้เป็นมาตรฐานแบบแบตช์ |
FusedBatchNorm.Options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ FusedBatchNorm |
FusedBatchNormgrad <t ขยาย tnumber , u ขยาย tnumber > | การไล่ระดับสีสำหรับการทำให้เป็นมาตรฐานแบบแบทช์ |
FusedBatchNormgrad.Options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ FusedBatchNormGrad |
FusedPadConv2d <t ขยาย tnumber > | ดำเนินการช่องว่างภายในเป็นการประมวลผลล่วงหน้าในระหว่างการประชุม |
FusedResizeandPadConv2d <t ขยาย tnumber > | ดำเนินการปรับขนาดและขยายเป็น preprocess ในระหว่างการประชุม |
FusedResizeAndPadConv2d.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ FusedResizeAndPadConv2d |
ช
รวบรวม <t ขยาย tnumber > | สะสมเทนเซอร์หลายตัวที่มีประเภทและรูปร่างเหมือนกันร่วมกัน |
รวบรวม <t ขยาย ttype > | รวบรวมชิ้นส่วนจากแกน 'params' 'axis' ตาม 'ดัชนี' |
รวบรวม <t ขยาย ttype > | ห่อผู้ประกอบการ XLA รวบรวมที่บันทึกไว้ที่ https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#gather |
รวบรวมตัวเลือก | คุณลักษณะทางเลือกสำหรับ Gather |
รวบรวมตัวเลือก | คุณลักษณะทางเลือกสำหรับ Gather |
gathernd <t ขยาย ttype > | รวบรวมชิ้นส่วนจาก 'params' ลงในเทนเซอร์ที่มีรูปร่างที่ระบุโดย 'ดัชนี' |
gatherv2 <t ขยาย tnumber > | สะสมเทนเซอร์หลายตัวที่มีประเภทและรูปร่างเหมือนกันร่วมกัน |
gatherv2.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ GatherV2 |
สร้าง BoundingBoxProposals | การดำเนินการนี้สร้างภูมิภาคที่สนใจจากกล่องขอบเขตที่กำหนด (bbox_deltas) พุก wrt ที่เข้ารหัสตาม eq.2 ใน arXiv:1506.01497 op เลือกกล่องให้คะแนน `pre_nms_topn` อันดับต้นๆ ถอดรหัสด้วยความเคารพต่อจุดยึด ใช้การปราบปรามที่ไม่สูงสุดบนกล่องที่ทับซ้อนกันที่มีค่ามากกว่า `nms_threshold` ค่าทางแยก-over-union (iou) ทิ้งกล่องที่ด้านสั้นกว่าน้อยกว่า ` ขั้นต่ำ_ขนาด`. |
generateBoundingBoxProposals.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ GenerateBoundingBoxProposals |
GenerateVocabremapping | กำหนดเส้นทางไปยังไฟล์คำศัพท์ใหม่และเก่า ๆ ส่งคืนเทนเซอร์ที่แมปแมป ความยาว `num_new_vocab` โดยที่` remapping [i] `มีหมายเลขแถวในคำศัพท์เก่าที่สอดคล้องกับแถว` ฉันอยู่ในคำศัพท์ใหม่ (เริ่มต้นที่บรรทัด `new_vocab_offset` 1` ถ้ารายการ `ฉันในคำศัพท์ใหม่ไม่ได้อยู่ในคำศัพท์เก่า |
GenerateVocabremapping.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ GenerateVocabRemapping |
รับ SessionHandle | เก็บเทนเซอร์อินพุตไว้ในสถานะของเซสชันปัจจุบัน |
getSessionTenSor <t ขยาย ttype > | รับค่าของเทนเซอร์ที่ระบุโดยที่จับ |
Glorot <t ขยาย tfloating > | Glorot Initializer หรือที่เรียกว่า Xavier Initializer |
Gpuinfo | protobuf type tensorflow.GPUInfo |
gpuinfo.builder | protobuf type tensorflow.GPUInfo |
Gpuinfoorbuilder | |
Gpuoptions | protobuf type tensorflow.GPUOptions |
gpuoptions.builder | protobuf type tensorflow.GPUOptions |
gpuoptions.experimental | protobuf type tensorflow.GPUOptions.Experimental |
gpuoptions.experimental.builder | protobuf type 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 | |
การไล่ระดับสี | GradientDef defines the gradient function of a function defined in a function library. |
การไล่ระดับสี | GradientDef defines the gradient function of a function defined in a function library. |
การไล่ระดับสี | |
การไล่ระดับสี | การเพิ่มประสิทธิภาพการไล่ระดับสีแบบสโตแคสติกขั้นพื้นฐาน |
การไล่ระดับสี | เพิ่มการดำเนินการเพื่อคำนวณอนุพันธ์บางส่วนของผลรวมของ y s wrt x s เช่น d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... หากมีการตั้งค่า |
การไล่ระดับสี | คุณลักษณะเสริมสำหรับ Gradients |
กราฟ | กราฟข้อมูลการไหลของข้อมูลที่แสดงถึงการคำนวณ TensorFlow |
graph.whilesubgraphbuilder | ใช้ในการสร้างอินสแตนซ์คลาสนามธรรมซึ่งจะแทนที่วิธีการ buildsubgraph เพื่อสร้างกราฟย่อยแบบมีเงื่อนไขหรือร่างกายเป็นระยะเวลาหนึ่ง |
ข้อมูลกราฟดีบัก | Protobuf ประเภท tensorflow.GraphDebugInfo |
GraphDebugInfo.Builder | Protobuf ประเภท 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 | |
กราฟDef | Represents the graph of operations tensorflow.GraphDef |
GraphDef.Builder | Represents the graph of operations tensorflow.GraphDef |
Graphdeforbuilder | |
GraphExecutionTrace | Data relating to an execution of a Graph (e.g., an eager execution of a FuncGraph). |
graphExecutionTrace.builder | Data relating to an execution of a Graph (e.g., an eager execution of a FuncGraph). |
GraphExecutionTraceorBuilder | |
GraphOpcreation | The creation of an op in a TensorFlow Graph (e.g., FuncGraph in TF2). |
graphopcreation.builder | The creation of an op in a TensorFlow Graph (e.g., FuncGraph in TF2). |
graphopcreationorbuilder | |
กราฟ | การใช้งานสำหรับ Operation ที่เพิ่มเป็นโหนดไปยัง Graph |
GraphOperationBuilder | OperationBuilder สำหรับการเพิ่ม GraphOperation s ให้กับ Graph |
ตัวเลือกกราฟ | Protobuf ประเภท tensorflow.GraphOptions |
GraphOptions.ตัวสร้าง | Protobuf ประเภท tensorflow.GraphOptions |
GraphOptionSorBuilder | |
กราฟ | |
GraphTransferConstNodeInfo | protobuf type tensorflow.GraphTransferConstNodeInfo |
graphtransferconstnodeinfo.builder | protobuf type tensorflow.GraphTransferConstNodeInfo |
GraphTransferConstNodeInfoOrBuilder | |
กราฟโอนกราฟInputNodeInfo | protobuf type tensorflow.GraphTransferGraphInputNodeInfo |
GraphTransferGraphInputNodeInfo.Builder | protobuf type tensorflow.GraphTransferGraphInputNodeInfo |
GraphTransferGraphInputNodeInfoOrBuilder | |
GraphTransferGraphOutputNodeInfo | protobuf type tensorflow.GraphTransferGraphOutputNodeInfo |
GraphTransferGraphOutputNodeInfo.Builder | protobuf type tensorflow.GraphTransferGraphOutputNodeInfo |
GraphTransferGraphOutputNodeInfoOrBuilder | |
ข้อมูลการโอนกราฟ | Protocol buffer representing a handle to a tensorflow resource. |
GraphTransferInfo.Builder | Protocol buffer representing a handle to a tensorflow resource. |
GraphTransferInfo.ปลายทาง | protobuf enum tensorflow.GraphTransferInfo.Destination |
GraphTransferInfoorBuilder | |
GraphTransferinfoproto | |
GraphTransferNodeInfo | protobuf type tensorflow.GraphTransferNodeInfo |
GraphTransferNodeInfo.Builder | protobuf type tensorflow.GraphTransferNodeInfo |
GraphTransferNodeInfoOrBuilder | |
GraphTransferNodeInput | protobuf type tensorflow.GraphTransferNodeInput |
graphtransfernodeinput.builder | protobuf type tensorflow.GraphTransferNodeInput |
GraphTransferNodeInputInfo | protobuf type tensorflow.GraphTransferNodeInputInfo |
GraphTransferNodeInputInfo.Builder | protobuf type tensorflow.GraphTransferNodeInputInfo |
GraphTransferNodeInputInfoOrBuilder | |
GraphTransferNodeInputOrBuilder | |
GraphTransferNodeOutputInfo | protobuf type tensorflow.GraphTransferNodeOutputInfo |
GraphTransferNodeOutputInfo.Builder | protobuf type tensorflow.GraphTransferNodeOutputInfo |
GraphTransferNodeOutputInfoOrBuilder | |
มากขึ้น | ส่งกลับค่าความจริงของ (x > y) ตามองค์ประกอบ |
ยิ่งใหญ่ | ส่งคืนค่าความจริงของ (x> = y) องค์ประกอบที่ชาญฉลาด |
grublockcell <t ขยาย tnumber > | คำนวณการแพร่กระจายไปข้างหน้าของเซลล์ GRU เป็นเวลา 1 ขั้นตอน |
grublockcellgrad <t ขยาย tnumber > | คำนวณการแพร่กระจายกลับของเซลล์ GRU เป็นเวลา 1 ขั้นตอน |
รับประกันการประชุม <t ขยาย ttype > | รับประกันรันไทม์ TF ว่าเทนเซอร์อินพุตมีค่าคงที่ |
ชม
Hardsigmoid <t ขยาย tfloating > | การเปิดใช้งาน sigmoid แข็ง |
แฮชเทเบิล | สร้างตารางแฮชที่ไม่ได้เตรียมใช้งาน |
hashtable.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ HashTable |
เขา <t ขยาย tfloating > | เขาเริ่มต้น |
ผู้ช่วยเหลือ | คลาสคอนเทนเนอร์สำหรับวิธีการหลักที่เพิ่มหรือดำเนินการหลายอย่างและส่งคืนหนึ่งในนั้น |
บานพับ | คำนวณการสูญเสียบานพับระหว่างฉลากและการคาดการณ์ |
บานพับ <t ขยาย tnumber > | ตัวชี้วัดที่คำนวณตัวชี้วัดการสูญเสียบานพับระหว่างฉลากและการคาดการณ์ |
HistogramFixedWidth <U ขยาย tnumber > | ส่งกลับฮิสโตแกรมของค่า |
ฮิสโตแกรมโปรโต | Serialization format for histogram module in core/lib/histogram/histogram.h tensorflow.HistogramProto |
ฮิสโตแกรมProto.Builder | Serialization format for histogram module in core/lib/histogram/histogram.h tensorflow.HistogramProto |
ฮิสโตแกรมProtoOrBuilder | |
สรุปฮิสโตแกรม | เอาท์พุทบัฟเฟอร์โปรโตคอล summary` ที่มีฮิสโตแกรม |
hsvtorgb <t ขยาย tnumber > | แปลงหนึ่งภาพขึ้นไปจาก HSV เป็น RGB |
ฮูเบอร์ | คำนวณการสูญเสียฮูเบอร์ระหว่างฉลากและการคาดการณ์ |
ฉัน
Identity <t ขยาย tfloating > | Initializer ที่สร้างเมทริกซ์ตัวตน |
Identity <t ขยาย ttype > | ส่งกลับเทนเซอร์ที่มีรูปร่างและเนื้อหาเหมือนกับเทนเซอร์หรือค่าอินพุต |
อัตลักษณ์N | ส่งคืนรายการเทนเซอร์ที่มีรูปร่างและเนื้อหาเหมือนกับอินพุต เทนเซอร์ |
identityReader | ผู้อ่านที่ส่งออกงานคิวเป็นทั้งคีย์และค่า |
IdentityReader.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ IdentityReader |
ifft <t ขยาย ttype > | ผกผันฟูริเยร์แปลงผกผัน |
ifft2d <t ขยาย ttype > | ผกผัน 2d Fast Fourier Transform |
ifft3d <t ขยาย ttype > | ผกผัน 3D Fast Fourier Transform |
Igamma <t ขยาย tnumber > | คำนวณฟังก์ชั่นแกมม่าที่ไม่สมบูรณ์ต่ำกว่า `P (a, x)` |
Igammac <t ขยาย tnumber > | คำนวณฟังก์ชั่นแกมม่าที่ไม่สมบูรณ์บนปกติ `q (a, x)` |
Igammagrada <t ขยาย tnumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของ `igamma (a, x)` wrt `a` |
ละเว้นชุดข้อมูลข้อผิดพลาด | สร้างชุดข้อมูลที่มีองค์ประกอบของ `input_dataset` โดยไม่สนใจข้อผิดพลาด |
ละเว้นชุดข้อมูลข้อผิดพลาด | สร้างชุดข้อมูลที่มีองค์ประกอบของ `input_dataset` โดยไม่สนใจข้อผิดพลาด |
ไม่สนใจ DataTaSet.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ IgnoreErrorsDataset |
ไม่สนใจ DataTaSet.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ IgnoreErrorsDataset |
ผิดกฎหมาย | ข้อยกเว้นที่ถูกโยนทิ้งเมื่อการดำเนินการไม่สามารถเสร็จสิ้นได้เนื่องจากอันดับของอาร์เรย์เป้าหมาย |
image <u ขยาย tnumber > | ส่งคืนส่วนจินตนาการของหมายเลขที่ซับซ้อน |
ImageProjectiveTransformv2 <t ขยาย tnumber > | ใช้การแปลงที่กำหนดกับแต่ละภาพ |
ImageProjectiveTransformv2.Options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ ImageProjectiveTransformV2 |
ImageProjectiveTransformv3 <t ขยาย tnumber > | ใช้การแปลงที่กำหนดกับแต่ละภาพ |
ImageProjectiveTransformv3.Options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ ImageProjectiveTransformV3 |
ภาพสรุป | เอาท์พุทบัฟเฟอร์โปรโตคอล summary` พร้อมรูปภาพ |
Imagesummary.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ ImageSummary |
immutableConst <t ขยาย ttype > | ส่งกลับเทนเซอร์ที่ไม่เปลี่ยนรูปจากขอบเขตหน่วยความจำ |
นำเข้า | |
ดัชนี | ดัชนีที่ใช้สำหรับการหั่นมุมมองจากอาร์เรย์ N มิติ |
indexedpositioniterator | |
indexedpositioniterator.coordslongconsumer | |
ดัชนี | คลาสผู้ช่วยสำหรับวัตถุ Index อินสแตนซ์ |
EffeedDeQueue <t ขยาย ttype > | ตัวยึดตำแหน่งใช้สำหรับค่าที่จะป้อนเข้าสู่การคำนวณ |
InfeedDequeueTuple | ดึงค่าหลายค่าจากการป้อนเข้าเป็นทูเพิล XLA |
ป้อนเข้าคิว | op ที่ป้อนค่า Tensor เดียวในการคำนวณ |
effeedenqueue.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ InfeedEnqueue |
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer | การดำเนินการที่จัดคิวบัฟเฟอร์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าลงในอินพุต TPU |
EffeedenqueUeprelInearizedBuffer.Options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer |
InfeedEnqueueTuple | ฟีดค่าเทนเซอร์หลายค่าลงในการคำนวณเป็นทูเพิล XLA |
extedenqueuetuple.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ InfeedEnqueueTuple |
เริ่มต้น | |
Initializer <t ขยาย ttype > | อินเทอร์เฟซสำหรับ Initializers |
เตรียมใช้งานตาราง | เครื่องมือเริ่มต้นตารางที่รับเทนเซอร์สองตัวสำหรับคีย์และค่าตามลำดับ |
เตรียมใช้งานTableFromDataset | |
เตรียมใช้งาน TableFromTextFile | เตรียมข้อมูลเบื้องต้นให้กับตารางจากไฟล์ข้อความ |
InitializetableFromTextFile.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ InitializeTableFromTextFile |
inplaceadd <t ขยาย ttype > | เพิ่ม v ลงในแถวที่ระบุของ x |
inplacesub <t ขยาย ttype > | ลบ `v` ลงในแถวที่ระบุของ `x` |
inplaceUpdate <t ขยาย ttype > | อัพเดตแถวที่ระบุ 'i' ด้วยค่า 'v' |
int64 รายการ | protobuf type tensorflow.Int64List |
int64list.builder | protobuf type tensorflow.Int64List |
int64listorbuilder | |
intdatabuffer | DataBuffer ของ Ints |
IntDatalayout <S ขยาย Databuffer <? >> | DataLayout ที่แปลงข้อมูลที่เก็บไว้ในบัฟเฟอร์เป็น ints |
intdensendarray | |
Interconnectlink | protobuf type tensorflow.InterconnectLink |
interconnectlink.builder | protobuf type tensorflow.InterconnectLink |
InterconnectlinkorBuilder | |
intndarray | NdArray ของจำนวนเต็ม |
กินดอก | บอกว่าเป้าหมายอยู่ในระดับสูงสุด `k` การคาดการณ์หรือไม่ |
inv <t ขยาย ttype > | คำนวณค่าผกผันของเมทริกซ์แบบกลับแบบสี่เหลี่ยมจัตุรัสหนึ่งตัวหรือมากกว่าหรือ adjoints (conjugate transposes) |
Inv.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ Inv |
Invert <t ขยาย tnumber > | กลับด้าน (พลิก) แต่ละประเภทของประเภทที่รองรับ; ตัวอย่างเช่นประเภท `uint8` value 01010101 กลายเป็น 10101010 |
InvertPermutation <t ขยาย tnumber > | คำนวณการเปลี่ยนแปลงแบบผกผันของเทนเซอร์ |
Invgrad <t ขยาย ttype > | คำนวณการไล่ระดับสีสำหรับการผกผันของ `x` wrt อินพุตของมัน |
irfft <u ขยาย tnumber > | การแปลงฟูริเยร์ที่มีค่าผกผันแบบผกผัน |
irfft2d <u ขยาย tnumber > | ผกผัน 2D การแปลงฟูริเยร์ที่มีค่าอย่างรวดเร็ว |
irfft3d <u ขยาย tnumber > | ผกผัน 3D การแปลงฟูริเยร์ที่มีค่าอย่างรวดเร็ว |
IsBoostedTreesEnsemble เริ่มต้นแล้ว | ตรวจสอบว่า Tree Ensemble ได้รับการเตรียมใช้งานแล้วหรือไม่ |
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceเริ่มต้นแล้ว | ตรวจสอบว่าสตรีมควอนไทล์ได้รับการเริ่มต้นแล้วหรือไม่ |
isfinite | ผลตอบแทนองค์ประกอบของ X นั้น จำกัด |
isinf | ผลตอบแทนองค์ประกอบของ X คือ inf |
ISNAN | ผลตอบแทนองค์ประกอบของ X คือ NAN |
isotonicregression <u ขยาย tnumber > | แก้ปัญหาการถดถอยไอโซโทนิกชุดหนึ่ง |
เป็นตัวแปรเริ่มต้น | ตรวจสอบว่าได้เตรียมใช้งานเทนเซอร์แล้วหรือไม่ |
ตัววนซ้ำ | |
IteratorFromStringHandle | |
IteratorFromStringHandle.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ IteratorFromStringHandle |
IteratorGetDevice | ส่งกลับชื่อของอุปกรณ์ที่ได้วาง "ทรัพยากร" ไว้ |
IteratorGetDevice | ส่งกลับชื่อของอุปกรณ์ที่ได้วาง "ทรัพยากร" ไว้ |
iteratorgetNext | รับเอาต์พุตถัดไปจากตัววนซ้ำที่กำหนด |
iteratorgetnextasoptional | รับเอาต์พุตถัดไปจากตัววนซ้ำที่กำหนดเป็นตัวแปรเสริม |
iteratorgetnextsync | รับเอาต์พุตถัดไปจากตัววนซ้ำที่กำหนด |
iteratortOstringhandle | แปลง `resource_handle` ที่กำหนดเป็นตัวแทนของตัววนซ้ำเป็นสตริง |
เจ
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 | |
เข้าร่วม | เข้าร่วมสตริงในรายการเทนเซอร์สตริงที่กำหนดไว้ในเทนเซอร์เดียว ด้วยตัวคั่นที่กำหนด (ค่าเริ่มต้นคือตัวคั่นที่ว่างเปล่า) |
เข้าร่วม. | คุณลักษณะเสริมสำหรับ Join |
เค
เคอร์เนล | protobuf type tensorflow.KernelDef |
kerneldef.attrconstraint | protobuf type tensorflow.KernelDef.AttrConstraint |
kerneldef.attrconstraint.builder | protobuf type tensorflow.KernelDef.AttrConstraint |
kerneldef.attrconstraintorbuilder | |
kerneldef.builder | protobuf type tensorflow.KernelDef |
Kerneldeforbuilder | |
Kerneldefprotos | |
รายการเคอร์เนล | A collection of KernelDefs tensorflow.KernelList |
KernelList.Builder | A collection of KernelDefs tensorflow.KernelList |
KernellistorBuilder | |
KeyValuesort <t ขยาย tnumber , u ขยาย ttype > | ห่อโอเปอเรเตอร์เรียงลำดับ XLA ซึ่งบันทึกไว้ที่ https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort |
การกิน | คำนวณการสูญเสียความแตกต่างระหว่าง Kullback-Leibler ระหว่างป้ายกำกับและการคาดคะเน |
kldivergence <t ขยาย tnumber > | ตัวชี้วัดที่คำนวณตัวชี้วัดการสูญเสียการสูญเสีย Kullback-leibler Divergence ระหว่างฉลากและการทำนาย |
การเริ่มต้น KMC2Chain | ส่งกลับดัชนีของจุดข้อมูลที่ควรเพิ่มลงในชุดเริ่มต้น |
การเริ่มต้น KmeansPlusPlus | เลือกแถวอินพุต num_to_sample โดยใช้เกณฑ์ KMeans++ |
KthOrderStatistic | คำนวณสถิติลำดับ K ของชุดข้อมูล |
ล
l2loss <t ขยาย tnumber > | การสูญเสีย L2 |
LatencyStatsDataset | บันทึกเวลาแฝงของการสร้างองค์ประกอบ `input_dataset` ใน StatsAggregator |
LatencyStatsDataset | บันทึกเวลาแฝงของการสร้างองค์ประกอบ `input_dataset` ใน StatsAggregator |
leakyrelu <t ขยาย tnumber > | คำนวณเชิงเส้นที่แก้ไขแล้ว: `สูงสุด (คุณสมบัติคุณสมบัติ * alpha)` |
leakyrelu.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ LeakyRelu |
LeakyrelUgrad <t ขยาย tnumber > | คำนวณการไล่ระดับสีเชิงเส้นที่แก้ไขสำหรับการดำเนินการรั่วไหล |
Leakyrelugrad.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ LeakyReluGrad |
เรียนรู้ | สร้างฉลากสำหรับการสุ่มตัวอย่างผู้สมัครด้วยการแจกแจง Unigram ที่เรียนรู้ |
เรียนรู้ | คุณลักษณะทางเลือกสำหรับ LearnedUnigramCandidateSampler |
lecun <t ขยาย tfloating > | Lecun Initializer ปกติ |
leftshift <t ขยาย tnumber > | Elementwise คำนวณการเปลี่ยน bitwise ซ้ายของ `x` และ` y` |
น้อย | ส่งคืนค่าความจริงของ (x <y) องค์ประกอบที่ชาญฉลาด |
เท่าเทียมกันน้อยลง | ส่งกลับค่าความจริงของ (x <= y) ตามองค์ประกอบ |
lgamma <t ขยาย tnumber > | คำนวณบันทึกของค่าสัมบูรณ์ของ `gamma (x)` องค์ประกอบที่ชาญฉลาด |
linear <u ขยาย tnumber > | ฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานเชิงเส้น (ผ่านผ่าน) |
linspace <t ขยาย tnumber > | สร้างค่าในช่วงเวลา |
Listener_bytepointer | |
Listener_string | |
ListValue | Represents a Python list. |
ListValue.builder | Represents a Python list. |
ListValueOrBuilder | |
ชุดข้อมูล LMDB | สร้างชุดข้อมูลที่ปล่อยคู่คีย์-ค่าในไฟล์ LMDB อย่างน้อย 1 ไฟล์ |
LMDBDATASET | |
lmdbreader | เครื่องอ่านที่ส่งออกเร็กคอร์ดจากไฟล์ LMDB |
lmdbreader.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ LmdbReader |
loadandremapmatrix | โหลด 2-D (เมทริกซ์) `tensor` พร้อมชื่อ` old_tensor_name` จากจุดตรวจสอบ ที่ `ckpt_path` และอาจจัดเรียงแถวและคอลัมน์ของมันใหม่โดยใช้ remappings ที่ระบุ |
loadandremapmatrix.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ LoadAndRemapMatrix |
โหลดTPUEmbeddingAdadeltaParameters | โหลดพารามิเตอร์การฝัง Adadelta |
loadtpuembeddingadadeltaparameters.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters |
โหลด TPU การฝัง AdadeltaParametersGradAccumDebug | โหลดพารามิเตอร์ Adadelta พร้อมการสนับสนุนการดีบัก |
loadtpuembeddingadadeltaparametersgradaccumdebug.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug |
โหลดTPUEmbeddingAdagradParameters | โหลดพารามิเตอร์การฝัง Adagrad |
loadtpuembeddingadadagradparameters.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ LoadTPUEmbeddingAdagradParameters |
โหลด TPU การฝัง AdagradParametersGradAccumDebug | โหลดพารามิเตอร์การฝัง Adagrad ด้วยการสนับสนุนการแก้ไขข้อบกพร่อง |
loadtpuembeddingadadagradparametersgradaccumdebug.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug |
โหลดTPUEmbeddingADAMพารามิเตอร์ | โหลดพารามิเตอร์การฝัง ADAM |
loadtpuembeddingadamparameters.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ LoadTPUEmbeddingADAMParameters |
โหลด TPU การฝัง ADAMP พารามิเตอร์ GradAccum Debug | โหลดพารามิเตอร์การฝัง ADAM พร้อมการสนับสนุนการแก้ไขข้อบกพร่อง |
loadtpuembeddingadamparametersgradaccumdebug.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ LoadTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug |
โหลดTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | โหลดพารามิเตอร์การฝัง RMSProp ที่กึ่งกลาง |
loadtpuembeddingcenteredrmspropparameters.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters |
โหลดTPUEmbeddingFTRLParameters | โหลดพารามิเตอร์การฝัง FTRL |
loadtpuembeddingftrlparameters.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ LoadTPUEmbeddingFTRLParameters |
โหลด TPU การฝัง FTRLParametersGradAccumDebug | โหลดพารามิเตอร์การฝัง FTRL พร้อมการสนับสนุนการแก้ไขข้อบกพร่อง |
loadtpuembeddingftrlparametersgradaccumdebug.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ LoadTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug |
โหลดTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | โหลดพารามิเตอร์การฝัง MDL Adagrad Light |
loadtpuembeddingmdladagradlightparameters.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters |
โหลดพารามิเตอร์ TPU การฝังโมเมนตัม | โหลดพารามิเตอร์การฝังโมเมนตัม |
loadtpuembeddingmomentumparameters.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ LoadTPUEmbeddingMomentumParameters |
โหลด TPU การฝังโมเมนตัมพารามิเตอร์ GradAccum Debug | โหลดพารามิเตอร์การฝังโมเมนตัมพร้อมการสนับสนุนการแก้ไขข้อบกพร่อง |
loadtpuembeddingmomentumparametersgradaccumdebug.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug |
โหลดTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | โหลดพารามิเตอร์การฝัง Adagrad ใกล้เคียง |
loadtpuembeddingproximaladagradparameters.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters |
โหลด TPUmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug | โหลดพารามิเตอร์การฝัง Adagrad ใกล้เคียงพร้อมการสนับสนุนการแก้ไขข้อบกพร่อง |
loadtpuembeddingproximaladagradparametersgradaccumdebug.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug |
โหลดพารามิเตอร์ TPUUEmbeddingProximalYogi | |
loadtpuembeddingproximalyogiparameters.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters |
โหลดTPUEการฝังProximalYogiParametersGradAccumDebug | |
loadtpuembeddingproximalyogiparametersgradaccumdebug.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug |
โหลดTPUEmbeddingRMSPropParameters | โหลดพารามิเตอร์การฝัง RMSProp |
loadtpuembeddingrmspropparameters.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters |
โหลดTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug | โหลดพารามิเตอร์การฝัง RMSProp ด้วยการสนับสนุนการดีบัก |
loadtpuembeddingrmspropparametersgradaccumdebug.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug |
โหลดTPUEการฝังพารามิเตอร์ StochasticGradientDescent | โหลดพารามิเตอร์การฝัง SGD |
loadtpuembeddingstochasticgradientdescentparameters.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters |
โหลดTPUการฝังStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug | โหลดพารามิเตอร์การฝัง SGD |
loadtpuembeddingstochasticgradientdescenparametersgradaccumdebug.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug |
locallinks | protobuf type tensorflow.LocalLinks |
locallinks.builder | protobuf type tensorflow.LocalLinks |
locallinksorbuilder | |
LocalResponsenormalization <t ขยาย tnumber > | การทำให้เป็นมาตรฐานการตอบสนองในท้องถิ่น |
LocalResponsenormalization.options | คุณลักษณะทางเลือกสำหรับ LocalResponseNormalization |
LocalResponsenormalizationGrad <t ขยาย tnumber > | การไล่ระดับสีสำหรับการตอบสนองในท้องถิ่น |
localSesponsenormalizationgrad.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ LocalResponseNormalizationGrad |
log <t ขยาย ttype > | คำนวณลอการิทึมธรรมชาติขององค์ประกอบ x |
log1p <t ขยาย ttype > | คำนวณลอการิทึมธรรมชาติขององค์ประกอบ (1 + x) |
ล็อก | คำนวณคำนวณลอการิทึมของโคไซน์ไฮเพอร์โบลิกของข้อผิดพลาดการทำนาย |
logcosherror <t ขยาย tnumber > | ตัวชี้วัดที่คำนวณลอการิทึมของโคไซน์ไฮเพอร์โบลิกของตัวชี้วัดข้อผิดพลาดการทำนายระหว่างฉลากและการทำนาย |
ตรรกะและ | ส่งคืนค่าความจริงขององค์ประกอบ x และ y ที่ชาญฉลาด |
ตรรกะ | ส่งคืนค่าความจริงของ `ไม่ใช่ x` องค์ประกอบที่ชาญฉลาด |
ตรรกะหรือ | ส่งคืนค่าความจริงขององค์ประกอบ x หรือ y ที่ชาญฉลาด |
logMatrixDeterminant <t ขยาย ttype > | คำนวณเครื่องหมายและบันทึกของค่าสัมบูรณ์ของตัวกำหนดของ เมทริกซ์สี่เหลี่ยมหนึ่งตัวขึ้นไป |
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 ขยาย tnumber > | คำนวณการเปิดใช้งาน SoftMax Log |
loguniformcandidateAmpler | สร้างฉลากสำหรับการสุ่มตัวอย่างผู้สมัครด้วยการแจกแจงบันทึกแบบไม่สม่ำเสมอ |
loguniformcandidateAmpler.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ LogUniformCandidateSampler |
Longdatabuffer | DataBuffer of Longs |
longdatalayout <s ขยาย Databuffer <? >> | DataLayout ที่แปลงข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในบัฟเฟอร์เป็นแบบยาว |
LongdenSendarray | |
Longndarray | NdArray of Longs |
lookextable export <t ขยาย ttype , u ขยาย ttype > | ส่งออกคีย์และค่าทั้งหมดในตาราง |
lookuxtablefind <u ขยาย ttype > | ค้นหาคีย์ในตาราง ส่งออกค่าที่เกี่ยวข้อง |
LookupTableนำเข้า | แทนที่เนื้อหาของตารางด้วยคีย์และค่าที่ระบุ |
LookupTableInsert | อัพเดตตารางเพื่อเชื่อมโยงคีย์กับค่า |
LookupTable ลบ | ลบคีย์และค่าที่เกี่ยวข้องออกจากตาราง |
LookupTableSize | คำนวณจำนวนองค์ประกอบในตารางที่กำหนด |
ห่วงCond | ส่งต่ออินพุตไปยังเอาต์พุต |
การสูญเสีย | |
การสูญเสีย | ฟังก์ชั่นการสูญเสียในตัว |
ผู้สูญเสีย | เหล่านี้เป็นวิธีการของผู้ช่วยสำหรับการสูญเสียและตัวชี้วัดและจะเป็นโมดูลส่วนตัวเมื่อ Java modularity ถูกนำไปใช้กับ Tensorflow Java |
lossmetric <t ขยาย tnumber > | อินเตอร์เฟสสำหรับตัวชี้วัดที่ห่อฟังก์ชั่นการสูญเสีย |
losstuple <t ขยาย tnumber > | คลาสผู้ช่วยสำหรับวิธีการสูญเสียเพื่อส่งคืนฉลากเป้าหมายและ SampleWeights |
ต่ำกว่า | แปลงอักขระตัวพิมพ์ใหญ่ทั้งหมดเป็นการแทนที่ตัวพิมพ์เล็กตามลำดับ |
ต่ำกว่า. ตัวเลือก | คุณลักษณะเสริมสำหรับ Lower |
ล่างสุด <u ขยาย tnumber > | ใช้ lower_bound(sorted_search_values, ค่า) ในแต่ละแถว |
lstmblockcell <t ขยาย tnumber > | คำนวณการแพร่กระจายเซลล์ไปข้างหน้า LSTM สำหรับขั้นตอน 1 ครั้ง |
LSTMBlockCell.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ LSTMBlockCell |
lstmblockcellgrad <t ขยาย tnumber > | คำนวณการแพร่กระจายเซลล์ LSTM ย้อนหลังเป็นเวลา 1 ครั้ง |
lu <t ขยาย ttype , u ขยาย tnumber > | คำนวณการสลายตัวของ LU ของเมทริกซ์จตุรัสตั้งแต่หนึ่งเมทริกซ์ขึ้นไป |
ม
การกำหนดค่าเครื่อง | tensorflow.MachineConfiguration ประเภท Protobuf การกำหนดค่าเครื่อง |
MachineConfiguration.ตัวสร้าง | tensorflow.MachineConfiguration ประเภท Protobuf การกำหนดค่าเครื่อง |
Machineconfigurationorbuilder | |
เครื่องทำให้ขัง | สร้างตัววนซ้ำใหม่จากชุดข้อมูล `ที่กำหนดและเก็บไว้ใน` iterator ' |
ทำให้ไม่ซ้ำใคร | ทำให้องค์ประกอบทั้งหมดในมิติที่ไม่ใช่แบทช์ไม่ซ้ำกัน แต่ \"ปิด\" ค่าเริ่มต้นของพวกเขา |
แผนที่เคลียร์ | Op จะลบองค์ประกอบทั้งหมดในคอนเทนเนอร์ที่อยู่ด้านล่าง |
mapclear.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ MapClear |
MapDataset | |
แผนที่ขนาดไม่สมบูรณ์ | Op ส่งคืนจำนวนองค์ประกอบที่ไม่สมบูรณ์ในคอนเทนเนอร์ต้นแบบ |
mapincomcompletesize.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ MapIncompleteSize |
เครื่องพาย | |
เกี่ยวกับ mapoptional | |
MapPeek | Op ดูค่าที่คีย์ที่ระบุ |
mappeek.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ MapPeek |
ขนาดแผนที่ | Op ส่งคืนจำนวนองค์ประกอบในคอนเทนเนอร์ต้นแบบ |
mapsize.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ MapSize |
แผนที่Stage | สเตจ (คีย์, ค่า) ในคอนเทนเนอร์ที่ซ่อนอยู่ซึ่งทำงานเหมือนกับแฮชเทเบิล |
mapstage.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ MapStage |
แผนที่Unstage | Op ลบและส่งกลับค่าที่เกี่ยวข้องกับคีย์ จากภาชนะที่อยู่ด้านล่าง |
mapunstage.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ MapUnstage |
แผนที่UnstageNoKey | Op ลบและส่งกลับการสุ่ม (คีย์, ค่า) จากภาชนะที่อยู่ด้านล่าง |
mapunstagenokey.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ MapUnstageNoKey |
การจับคู่ไฟล์ | ส่งคืนชุดของไฟล์ที่ตรงกับรูปแบบ GLOB หนึ่งรูปแบบขึ้นไป |
MatchingFilesDataset | |
MatchingFilesDataset | |
matmul <t ขยาย ttype > | คูณเมทริกซ์ "a" ด้วยเมทริกซ์ "b" |
matmul.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ MatMul |
matrixdiag <t ขยาย ttype > | ส่งกลับเทนเซอร์แนวทแยงแบบแบทช์พร้อมค่าแนวทแยงแบบแบทช์ที่กำหนด |
matrixdiagpart <t ขยาย ttype > | ส่งกลับส่วนเส้นทแยงมุมแบบแบทช์ของเทนเซอร์แบบแบทช์ |
matrixdiagpartv3 <t ขยาย ttype > | ส่งกลับส่วนเส้นทแยงมุมแบบแบทช์ของเทนเซอร์แบบแบทช์ |
matrixdiagpartv3.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ MatrixDiagPartV3 |
matrixdiagv3 <t ขยาย ttype > | ส่งกลับเทนเซอร์แนวทแยงแบบแบทช์พร้อมค่าแนวทแยงแบบแบทช์ที่กำหนด |
matrixdiagv3.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ MatrixDiagV3 |
matrixlogarithm <t ขยาย ttype > | คำนวณลอการิทึมเมทริกซ์ของเมทริกซ์สี่เหลี่ยมหนึ่งตัวขึ้นไป: -\(log(exp(A)) = A\\) OP นี้ถูกกำหนดไว้สำหรับเมทริกซ์ที่ซับซ้อนเท่านั้น |
matrixsetDiag <t ขยาย ttype > | ส่งกลับเมทริกซ์เทนเซอร์แบบแบทช์พร้อมค่าแนวทแยงแบบแบทช์ใหม่ |
MatrixSetDiag.Options | คุณลักษณะทางเลือกสำหรับ MatrixSetDiag |
matrixSolvels <t ขยาย ttype > | แก้ปัญหาสองกำลังสองน้อยลงอย่างน้อยหนึ่งปัญหา |
matrixsolvels.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ MatrixSolveLs |
สูงสุด <t ขยาย ttype > | คำนวณองค์ประกอบสูงสุดในมิติต่างๆ ของเทนเซอร์ |
max.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ Max |
สูงสุด <t ขยาย tnumber > | ส่งคืนสูงสุดของ x และ y (เช่น |
ชุดข้อมูล MaxIntraOpParallelism | สร้างชุดข้อมูลที่แทนที่ความขนานภายในปฏิบัติการสูงสุด |
ชุดข้อมูล MaxIntraOpParallelism | สร้างชุดข้อมูลที่แทนที่ความขนานภายในปฏิบัติการสูงสุด |
ค่าสูงสุด | จำกัด น้ำหนักที่เกิดขึ้นกับแต่ละหน่วยที่ซ่อนอยู่เพื่อให้มีบรรทัดฐานน้อยกว่าหรือเท่ากับค่าที่ต้องการ |
MaxPool <t ขยาย ttype > | ดำเนินการรวมสูงสุดในอินพุต |
maxpool.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ MaxPool |
maxpool3d <t ขยาย tnumber > | ดำเนินการรวมสูงสุด 3D บนอินพุต |
maxpool3d.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ MaxPool3d |
maxpool3dgrad <u ขยาย tnumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของฟังก์ชั่นการรวมสูงสุด 3D |
maxpool3dgrad.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ MaxPool3dGrad |
maxpool3dgradgrad <t ขยาย tnumber > | คำนวณการไล่ระดับสีลำดับที่สองของฟังก์ชั่น maxpooling |
maxpool3dgradgrad.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ MaxPool3dGradGrad |
maxpoolgrad <t ขยาย tnumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของฟังก์ชั่น maxpooling |
maxpoolgrad.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ MaxPoolGrad |
maxpoolgradgrad <t ขยาย tnumber > | คำนวณการไล่ระดับสีลำดับที่สองของฟังก์ชั่น maxpooling |
maxpoolgradgrad.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ MaxPoolGradGrad |
maxpoolgradgradwithargmax <t ขยาย tnumber > | คำนวณการไล่ระดับสีลำดับที่สองของฟังก์ชั่น maxpooling |
maxpoolgradgradwithargmax.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ MaxPoolGradGradWithArgmax |
maxpoolgradwithargmax <t ขยาย tnumber > | คำนวณการไล่ระดับสีของฟังก์ชั่น maxpooling |
maxpoolgradwithargmax.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ MaxPoolGradWithArgmax |
maxpoolwithargmax <t ขยาย tnumber , u ขยาย tnumber > | ดำเนินการรวมค่าสูงสุดกับอินพุตและเอาต์พุตทั้งค่าสูงสุดและดัชนี |
maxpoolwithargmax.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ MaxPoolWithArgmax |
หมายถึง <t ขยาย tnumber > | ตัวชี้วัดที่ใช้ WEIGHTED_MEAN ถ่วงน้ำหนัก _mean |
หมายถึง <t ขยาย ttype > | คำนวณค่าเฉลี่ยขององค์ประกอบตามมิติของเทนเซอร์ |
mean.options | คุณลักษณะทางเลือกสำหรับ Mean |
meanabsoluteerror | คำนวณค่าเฉลี่ยของความแตกต่างอย่างแน่นอนระหว่างฉลากและการคาดการณ์ |
MeanabsoluteError <t ขยาย tnumber > | ตัวชี้วัดที่คำนวณค่าเฉลี่ยของความแตกต่างอย่างแน่นอนระหว่างฉลากและการทำนาย |
meanabsolutepercentageRor | คำนวณเปอร์เซ็นต์ความคลาดเคลื่อนแบบสัมบูรณ์เฉลี่ยระหว่างป้ายกำกับและการคาดคะเน |
meanabsolutepercentageRor <t ขยาย tnumber > | ตัวชี้วัดที่คำนวณค่าเฉลี่ยของความแตกต่างอย่างแน่นอนระหว่างฉลากและการทำนาย |
MeanMetricWrapper <t ขยาย tnumber > | คลาสที่เชื่อมฟังก์ชั่นการสูญเสียไร้สัญชาติด้วยตัวชี้วัด Mean โดยใช้การลดน้ำหนักของ WEIGHTED_MEAN |
meansquarederror | คำนวณค่าเฉลี่ยของสี่เหลี่ยมของข้อผิดพลาดระหว่างฉลากและการคาดการณ์ |
หมายถึง quarederror <t ขยาย tnumber > | ตัวชี้วัดที่คำนวณค่าเฉลี่ยของความแตกต่างอย่างแน่นอนระหว่างฉลากและการทำนาย |
Meansquaredlogarithmicerror | คำนวณข้อผิดพลาดลอการิทึมกำลังสองเฉลี่ยระหว่างฉลากและการคาดการณ์ |
Meansquaredlogarithmicerror <t ขยาย tnumber > | ตัวชี้วัดที่คำนวณค่าเฉลี่ยของความแตกต่างอย่างแน่นอนระหว่างฉลากและการทำนาย |
memallocatorstats | Some of the data from AllocatorStats tensorflow.MemAllocatorStats |
memallocatorstats.builder | Some of the data from AllocatorStats tensorflow.MemAllocatorStats |
MemallocatorSorBuilder | |
memchunk | protobuf type tensorflow.MemChunk |
memchunk.builder | protobuf type tensorflow.MemChunk |
memchunkorbuilder | |
memmappedfilesystemdirectory | A directory of regions in a memmapped file. |
memmappedfilesystemdirectory.builder | A directory of regions in a memmapped file. |
memmappedfilesystemdirectoryelement | A message that describes one region of memmapped file. |
memmappedfilesystemdirectoryelement.builder | A message that describes one region of memmapped file. |
memmappedfilesystemdirectoryelementorbuilder | |
memmappedfilesystemdirectoryorbuilder | |
memmappedfilesystemprotos | |
MemoryDump | protobuf type tensorflow.MemoryDump |
memorydump.builder | protobuf type tensorflow.MemoryDump |
MemoryDumporBuilder | |
ข้อมูลหน่วยความจำ | protobuf type tensorflow.MemoryInfo |
MemoryInfo.Builder | protobuf type tensorflow.MemoryInfo |
MemoryInfoOrBuilder | |
MemoryLogRawAllocation | Protobuf ประเภท tensorflow.MemoryLogRawAllocation |
MemoryLogRawAllocation.Builder | Protobuf ประเภท tensorflow.MemoryLogRawAllocation |
MemoryLograwAllocationorBuilder | |
MemoryLogRawDeallocation | Protobuf ประเภท tensorflow.MemoryLogRawDeallocation |
MemoryLograwDealLocation.builder | Protobuf ประเภท tensorflow.MemoryLogRawDeallocation |
MemoryLograwDealLocationOrBuilder | |
MemoryLogStep | protobuf type tensorflow.MemoryLogStep |
MemoryLogStep.builder | protobuf type tensorflow.MemoryLogStep |
MemoryLogsteporBuilder | |
MemoryLogTenSorallocation | protobuf type tensorflow.MemoryLogTensorAllocation |
MemoryLogTenSorallocation.builder | protobuf type tensorflow.MemoryLogTensorAllocation |
MemoryLogTenSorAllocationorBuilder | |
MemoryLogTensorDeallocation | Protobuf ประเภท tensorflow.MemoryLogTensorDeallocation |
MemoryLogTensorDeallocation.Builder | Protobuf ประเภท tensorflow.MemoryLogTensorDeallocation |
MemoryLogTenSordeAllocationorBuilder | |
MemoryLogTenSorOutput | protobuf type tensorflow.MemoryLogTensorOutput |
MemoryLogTenSorOutput.builder | protobuf type tensorflow.MemoryLogTensorOutput |
MemoryLogTenSorOutputOrBuilder | |
หน่วยความจำ | For memory tracking. |
memorystats.builder | For memory tracking. |
MemoryStatsorBuilder | |
ผสาน <t ขยาย ttype > | ส่งต่อค่าของเทนเซอร์ที่มีอยู่จาก "อินพุต" ไปยัง "เอาต์พุต" |
Mergesummamary | รวมสรุป |
mergev2checkpoints | รูปแบบ V2 เฉพาะ: ผสานไฟล์ข้อมูลเมตาของจุดตรวจสอบ |
mergev2checkpoints.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ MergeV2Checkpoints |
MetaGraphDef | NOTE: This protocol buffer is evolving, and will go through revisions in the coming months. |
metagraphdef.builder | NOTE: This protocol buffer is evolving, and will go through revisions in the coming months. |
MetaGraphDef.MetaInfoDef | Meta information regarding the graph to be exported. |
MetaGraphDef.MetaInfoDef.Builder | Meta information regarding the graph to be exported. |
metagraphdef.metainfodeforbuilder | |
MetaGraphDefOrBuilder | |
metagraphprotos | |
ตัวชี้วัด <t ขยาย tnumber > | คลาสพื้นฐานสำหรับการวัด |
ตัวชี้วัด | protobuf type tensorflow.MetricEntry |
ตัวชี้วัด. builder | protobuf type tensorflow.MetricEntry |
ตัวชี้วัด | |
ตัวชี้วัด | กำหนดประเภทของการลดการวัดประเภทต่างๆ |
เมตริก | คลาสผู้ช่วยพร้อมฟังก์ชั่นการวัดในตัว |
ตัวชี้วัด | เหล่านี้เป็นวิธีการของผู้ช่วยสำหรับการวัดและจะเป็นโมดูลส่วนตัวเมื่อใช้โมดูล Java modularity กับ Tensorflow Java |
MFCC | แปลงสเปกโตรแกรมเป็นรูปแบบที่มีประโยชน์สำหรับการจดจำคำพูด |
mfcc.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ Mfcc |
min <t ขยาย ttype > | คำนวณองค์ประกอบขั้นต่ำตามมิติของเทนเซอร์ |
min.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ Min |
ขั้นต่ำ <t ขยาย tnumber > | ส่งคืน min of x และ y (เช่น |
minmaxnorm | จำกัด น้ำหนักที่จะมีบรรทัดฐานระหว่างขอบเขตล่างและขอบเขตบน |
Mirrorpad <t ขยาย ttype > | แพดเทนเซอร์ด้วยค่าที่มิเรอร์ |
Mirrorpadgrad <t ขยาย ttype > | การไล่ระดับสีสำหรับ `MirrorPad` op |
MiscDatabufferFactory | โรงงานของบัฟเฟอร์ข้อมูลเบ็ดเตล็ด |
MlirPassthroughOp | ล้อมการคำนวณ MLIR ตามอำเภอใจที่แสดงเป็นโมดูลด้วยฟังก์ชัน main() |
mod <t ขยาย tnumber > | ส่งคืนองค์ประกอบที่เหลืออยู่ในการแบ่ง |
ModelDataset | การแปลงตัวตนที่จำลองประสิทธิภาพ |
ModelDataset.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ ModelDataset |
โมเมนตัม | Descent การไล่ระดับสีแบบสุ่มบวกโมเมนตัมไม่ว่าจะเป็น Nesterov หรือดั้งเดิม |
mul <t ขยาย ttype > | ส่งคืนองค์ประกอบ x * y |
Mulnonan <t ขยาย ttype > | ส่งคืนองค์ประกอบ x * y |
Multideviceiterator | สร้างทรัพยากร MultideviceIterator |
MultideViceIteratorFromStringHandle | สร้างทรัพยากร MultideViceIterator จากที่จับสตริงที่ให้ไว้ |
MultideViceIteratorFromStringHandle.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ MultiDeviceIteratorFromStringHandle |
MultideViceIteratorGetNextFromshard | ได้รับองค์ประกอบถัดไปสำหรับหมายเลข Shard ที่ให้ไว้ |
multideviceiterinit | เริ่มต้นตัววนซ้ำอุปกรณ์หลายตัวด้วยชุดข้อมูลที่กำหนด |
MultideviceiteratortoStringHandle | ผลิตที่จับสตริงสำหรับ multideviceiterator ที่กำหนด |
Multinomial <U ขยาย tnumber > | วาดตัวอย่างจากการกระจายแบบพหุนาม |
Multinomial.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ Multinomial |
ตาราง DenseHashTable ที่เปลี่ยนแปลงได้ | สร้างตารางแฮชว่างที่ใช้เทนเซอร์เป็นที่เก็บสำรอง |
Mutabledensehashtable.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ MutableDenseHashTable |
ตารางแฮชที่ไม่แน่นอน | สร้างตารางแฮชที่ว่างเปล่า |
Mutablehashtable.options | แอตทริบิวต์เสริมสำหรับ MutableHashTable |
ตารางแฮชที่ผันแปรได้ของเทนเซอร์ | สร้างตารางแฮชที่ว่างเปล่า |
MutableHashtableOftensors.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ MutableHashTableOfTensors |
mutex | สร้างทรัพยากร Mutex ที่สามารถล็อกได้โดย `MutexLock` |
mutex.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ Mutex |
MutexLock | ล็อกทรัพยากร mutex |
เอ็น
นาดาม | เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ NADAM ที่ใช้อัลกอริทึม NADAM |
ผู้เล่น | A list of attr names and their values. |
nameattrlist.builder | A list of attr names and their values. |
nameattrlistorbuilder | |
ตั้งชื่อ | protobuf type tensorflow.NamedDevice |
nameddevice.builder | protobuf type tensorflow.NamedDevice |
NamedDeviceorBuilder | |
NamedTenSorProto | A pair of tensor name and tensor values. |
namedtensorproto.builder | A pair of tensor name and tensor values. |
NamedTenSorProtoorBuilder | |
NamedTenSorProtos | |
Namedtuplevalue | Represents Python's namedtuple. |
namedtuplevalue.builder | Represents Python's namedtuple. |
Namedtuplevalueorbuilder | |
ncclallreduce <t ขยาย tnumber > | เอาท์พุตเทนเซอร์ที่มีการลดลงในเทนเซอร์อินพุตทั้งหมด |
ncclallreduce <t ขยาย tnumber > | เอาท์พุตเทนเซอร์ที่มีการลดลงในเทนเซอร์อินพุตทั้งหมด |
ncclbroadcast <t ขยาย tnumber > | ส่ง 'อินพุต' ไปยังอุปกรณ์ทั้งหมดที่เชื่อมต่อกับเอาต์พุต |
ncclbroadcast <t ขยาย tnumber > | ส่ง 'อินพุต' ไปยังอุปกรณ์ทั้งหมดที่เชื่อมต่อกับเอาต์พุต |
ncclreduce <t ขยาย tnumber > | ลด "อินพุต" จาก "num_devices" โดยใช้ "การลด" ลงในอุปกรณ์เครื่องเดียว |
ncclreduce <t ขยาย tnumber > | ลด "อินพุต" จาก "num_devices" โดยใช้ "การลด" ลงในอุปกรณ์เครื่องเดียว |
ndarray <t> | โครงสร้างข้อมูลของ N-dimensions |
สิ่งที่มีค่าใช้จ่าย | คลาสยูทิลิตี้สำหรับการสร้าง NdArray วัตถุ ndarray |
ndarraysequence <t ขยาย ndarray <? >> | ลำดับขององค์ประกอบของอาร์เรย์ N มิติ |
ndtri <t ขยาย tnumber > | |
เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด | เลือก k ศูนย์กลางที่ใกล้ที่สุดสำหรับแต่ละจุด |
neg <t ขยาย ttype > | คำนวณองค์ประกอบค่าลบเชิงตัวเลขที่ชาญฉลาด |
การลบล้าง | การฝึกอบรมผ่านการสุ่มตัวอย่างเชิงลบ |
nextfter <t ขยาย tnumber > | ส่งคืนค่าตัวแทนถัดไปของ "x1" ไปในทิศทางของ "x2" ตามองค์ประกอบ |
Nextiteration <t ขยาย ttype > | ทำให้อินพุตพร้อมใช้งานในการวนซ้ำครั้งถัดไป |
Niodatabufferfactory | โรงงานของบัฟเฟอร์ข้อมูลที่ใช้ JDK NIO |
พยักหน้า | protobuf type tensorflow.NodeDef |
nodedef.builder | protobuf type tensorflow.NodeDef |
Nodedef.ExperimentalDebuginfo | protobuf type tensorflow.NodeDef.ExperimentalDebugInfo |
nodedef.experimentalDebuginfo.builder | protobuf type tensorflow.NodeDef.ExperimentalDebugInfo |
nodedef.experimentalDebuginfoorbuilder | |
พยักหน้า | |
nodeExecstats | Time/size stats recorded for a single execution of a graph node. |
nodeExecstats.builder | Time/size stats recorded for a single execution of a graph node. |
NodeExecstatsorBuilder | |
โหนดเอาท์พุต | Output sizes recorded for a single execution of a graph node. |
NodeOutput.Builder | Output sizes recorded for a single execution of a graph node. |
NodeOutputorBuilder | |
Nodeproto | |
NondeterministicInts <U ขยาย ttype > | สร้างจำนวนเต็มบางส่วนโดยไม่ได้กำหนดไว้ |
ไม่มีค่า | Represents None. |
ไม่มีค่าตัวสร้าง | Represents None. |
nonevalueorbuilder | |
nonmaxsuppression <t ขยาย tnumber > | เลือกชุดย่อยของกรอบขอบเขตอย่างตะกละตะกลามโดยเรียงลำดับคะแนนจากมากไปหาน้อย การตัดกล่องที่มีจุดตัดกันเกินสหภาพ (IOU) สูงซ้อนทับกับกล่องที่เลือกไว้ก่อนหน้านี้ |
nonmaxsuppression.options | คุณลักษณะเสริมสำหรับ NonMaxSuppression |
nonmaxsuppressionwithOverlaps | เลือกชุดย่อยของกรอบขอบเขตอย่างตะกละตะกลามโดยเรียงลำดับคะแนนจากมากไปหาน้อย pruning away boxes that have high overlaps with previously selected boxes. |
NonNeg | Constrains the weights to be non-negative. |
ชุดข้อมูลที่ไม่สามารถซีเรียลไลซ์ได้ | |
ชุดข้อมูลที่ไม่สามารถซีเรียลไลซ์ได้ | |
ไม่อป | ไม่ทำอะไรเลย |
NotBroadcastableException | Exception that indicates that static shapes are not able to broadcast among each other during arithmetic operations. |
NotEqual | Returns the truth value of (x != y) element-wise. |
NotEqual.Options | Optional attributes for NotEqual |
NthElement <T extends TNumber > | Finds values of the `n`-th order statistic for the last dimension. |
NthElement.Options | Optional attributes for NthElement |
โอ
OneHot <U extends TType > | ส่งกลับเทนเซอร์แบบร้อนเดียว |
OneHot.Options | Optional attributes for OneHot |
Ones <T extends TType > | Initializer that generates tensors initialized to 1. |
Ones <T extends TType > | An operator creating a constant initialized with ones of the shape given by `dims`. |
OnesLike <T extends TType > | ส่งกลับเทนเซอร์ของวัตถุที่มีรูปร่างและประเภทเดียวกันกับ x |
ปฏิบัติการ | A logical unit of computation. |
OpDef | Defines an operation. |
OpDef.ArgDef | For describing inputs and outputs. |
OpDef.ArgDef.Builder | For describing inputs and outputs. |
OpDef.ArgDefOrBuilder | |
OpDef.AttrDef | Description of the graph-construction-time configuration of this Op. |
OpDef.AttrDef.Builder | Description of the graph-construction-time configuration of this Op. |
OpDef.AttrDefOrBuilder | |
OpDef.Builder | Defines an operation. |
OpDefOrBuilder | |
OpDefProtos | |
OpDeprecation | Information about version-dependent deprecation of an op tensorflow.OpDeprecation |
OpDeprecation.Builder | Information about version-dependent deprecation of an op tensorflow.OpDeprecation |
OpDeprecationOrBuilder | |
Operand <T extends TType > | อินเทอร์เฟซที่ใช้งานโดยตัวถูกดำเนินการของการดำเนินการ TensorFlow |
ตัวดำเนินการ | Utilities for manipulating operand related types and lists. |
การดำเนินการ | Performs computation on Tensors. |
OperationBuilder | ผู้สร้างสำหรับ Operation ของ |
ผู้ดำเนินการ | 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 |
OptimizeDatasetV2 | สร้างชุดข้อมูลโดยใช้การเพิ่มประสิทธิภาพที่เกี่ยวข้องกับ `input_dataset` |
OptimizeDatasetV2.Options | Optional attributes for OptimizeDatasetV2 |
เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ | 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 |
ตัวเลือกเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ | 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 |
เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพOptionsOrBuilder | |
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. |
สั่งซื้อMapClear | Op จะลบองค์ประกอบทั้งหมดในคอนเทนเนอร์ที่อยู่ด้านล่าง |
OrderedMapClear.Options | Optional attributes for OrderedMapClear |
สั่งซื้อแผนที่ขนาดไม่สมบูรณ์ | Op ส่งคืนจำนวนองค์ประกอบที่ไม่สมบูรณ์ในคอนเทนเนอร์ต้นแบบ |
OrderedMapIncompleteSize.Options | Optional attributes for OrderedMapIncompleteSize |
สั่งซื้อMapPeek | Op ดูค่าที่คีย์ที่ระบุ |
OrderedMapPeek.Options | Optional attributes for OrderedMapPeek |
สั่งซื้อMapSize | Op ส่งคืนจำนวนองค์ประกอบในคอนเทนเนอร์ต้นแบบ |
OrderedMapSize.Options | Optional attributes for OrderedMapSize |
สั่งซื้อMapStage | สเตจ (คีย์, ค่า) ในคอนเทนเนอร์ที่ซ่อนอยู่ซึ่งทำงานเหมือนได้รับคำสั่ง คอนเทนเนอร์ที่เกี่ยวข้อง |
OrderedMapStage.Options | Optional attributes for OrderedMapStage |
สั่งซื้อแผนที่Unstage | Op ลบและส่งกลับค่าที่เกี่ยวข้องกับคีย์ จากภาชนะที่อยู่ด้านล่าง |
OrderedMapUnstage.Options | Optional attributes for OrderedMapUnstage |
สั่งซื้อMapUnstageNoKey | Op ลบและส่งกลับองค์ประกอบ (key, value) ที่มีขนาดเล็กที่สุด คีย์จากคอนเทนเนอร์ที่ซ่อนอยู่ |
OrderedMapUnstageNoKey.Options | Optional attributes for OrderedMapUnstageNoKey |
OrdinalSelector | ตัวเลือกแกน TPU Op |
Orthogonal <T extends TFloating > | Initializer that generates an orthogonal matrix. |
OutfeedDequeue <T extends TType > | ดึงข้อมูลเทนเซอร์ตัวเดียวจากเอาท์พุตการคำนวณ |
OutfeedDequeue.Options | Optional attributes for OutfeedDequeue |
OutfeedDequeueTuple | ดึงค่าหลายค่าจากเอาท์พุตการคำนวณ |
OutfeedDequeueTuple.Options | Optional attributes for OutfeedDequeueTuple |
OutfeedDequeueTupleV2 | ดึงค่าหลายค่าจากเอาท์พุตการคำนวณ |
OutfeedDequeueV2 <T extends TType > | ดึงข้อมูลเทนเซอร์ตัวเดียวจากเอาท์พุตการคำนวณ |
OutfeedEnqueue | จัดคิวเทนเซอร์บนเอาท์พุตการคำนวณ |
OutfeedEnqueueTuple | จัดคิวค่า Tensor หลายค่าบนเอาท์พุตการคำนวณ |
Output <T extends TType > | ที่จับสัญลักษณ์สำหรับเทนเซอร์ที่ผลิตโดย Operation |
ป
Pad <T extends TType > | แผ่นรองเทนเซอร์ |
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 |
ค่าคู่ | Represents a (key, value) pair. |
คู่มูลค่า ตัวสร้าง | Represents a (key, value) pair. |
PairValueOrBuilder | |
ParallelConcat <T extends TType > | เชื่อมต่อรายการเทนเซอร์ `N` เข้ากับมิติแรก |
ParallelDynamicStitch <T extends TType > | แทรกค่าจากเทนเซอร์ "ข้อมูล" ลงในเทนเซอร์ตัวเดียว |
ParameterizedTruncatedNormal <U extends TNumber > | ส่งออกค่าสุ่มจากการแจกแจงแบบปกติ |
ParameterizedTruncatedNormal.Options | Optional attributes for ParameterizedTruncatedNormal |
ParseExample | แปลงเวกเตอร์ของโปรโต tf.Example (เป็นสตริง) เป็นเทนเซอร์ที่พิมพ์ |
ParseExampleDataset | แปลง `input_dataset` ที่มีโปรโต 'ตัวอย่าง' เป็นเวกเตอร์ของ DT_STRING ให้เป็นชุดข้อมูลของวัตถุ 'Tensor' หรือ 'SparseTensor' ที่แสดงถึงคุณลักษณะที่แยกวิเคราะห์ |
ParseExampleDataset.Options | Optional attributes for ParseExampleDataset |
ตัวอย่างลำดับการแยกวิเคราะห์ | แปลงเวกเตอร์ของโปรโตส tf.io.SequenceExample (เป็นสตริง) เป็นเทนเซอร์ที่พิมพ์ |
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 > | สหกรณ์ที่จัดกลุ่มรายการอินพุตที่แบ่งพาร์ติชันไว้ด้วยกัน |
PartitionedInput.Options | Optional attributes for PartitionedInput |
PartitionedOutput <T extends TType > | สหกรณ์ที่แยกเมตริกซ์เทนเซอร์ที่จะแบ่งส่วนโดย XLA ไปยังรายการพาร์ติชัน เอาต์พุตนอกการคำนวณ XLA |
PartitionedOutput.Options | Optional attributes for PartitionedOutput |
Placeholder <T extends TType > | ตัวยึดตำแหน่งใช้สำหรับค่าที่จะป้อนเข้าสู่การคำนวณ |
Placeholder.Options | Optional attributes for Placeholder |
PlaceholderWithDefault <T extends TType > | ตัวยึดตำแหน่งที่ส่งผ่าน "อินพุต" เมื่อไม่ได้ป้อนเอาต์พุต |
PlatformInfo | Protobuf type tensorflow.PlatformInfo |
PlatformInfo.Builder | Protobuf type tensorflow.PlatformInfo |
แพลตฟอร์มInfoOrBuilder | |
ปัวซอง | 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 > | Computes the power of one value to another. |
PrefetchDataset | Creates a dataset that asynchronously prefetches elements from `input_dataset`. |
PrefetchDataset.Options | Optional attributes for PrefetchDataset |
พรีลิเนียร์ | op ที่ทำให้ค่าเทนเซอร์หนึ่งค่าเป็นเส้นตรงไปจนถึงเทนเซอร์ตัวแปรทึบแสง |
Prelinearize.Options | Optional attributes for Prelinearize |
พรีลิเนียร์ไรซ์Tuple | op ที่ทำให้ค่าเทนเซอร์หลายค่าเป็นเส้นตรงให้เป็นเทนเซอร์ตัวแปรทึบแสง |
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 |
พิมพ์ | พิมพ์สเกลาร์สตริง |
Print.Options | Optional attributes for Print |
PriorityQueue | A queue that produces elements sorted by the first component value. |
PriorityQueue.Options | Optional attributes for PriorityQueue |
ชุดข้อมูล ThreadPool ส่วนตัว | สร้างชุดข้อมูลที่ใช้พูลเธรดที่กำหนดเองเพื่อคำนวณ `input_dataset` |
ชุดข้อมูล ThreadPool ส่วนตัว | สร้างชุดข้อมูลที่ใช้พูลเธรดที่กำหนดเองเพื่อคำนวณ `input_dataset` |
Prod <T extends TType > | คำนวณผลคูณขององค์ประกอบตามมิติของเทนเซอร์ |
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 |
ถาม
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 > | การหาปริมาณแล้วจึงแยกเทนเซอร์ออก |
QuantizeAndDequantize.Options | Optional attributes for QuantizeAndDequantize |
QuantizeAndDequantizeV3 <T extends TNumber > | การหาปริมาณแล้วจึงแยกเทนเซอร์ออก |
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 > | ส่งกลับค่าการไล่ระดับสีของ `QuantizeAndDequantizeV4` |
QuantizeAndDequantizeV4Grad.Options | Optional attributes for QuantizeAndDequantizeV4Grad |
QuantizedAdd <V extends TType > | Returns x + y element-wise, working on quantized buffers. |
QuantizedAvgPool <T extends TType > | สร้างพูลเฉลี่ยของเทนเซอร์อินพุตสำหรับประเภทเชิงปริมาณ |
QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization <U extends TType > | Quantized Batch normalization. |
QuantizedBiasAdd <V extends TType > | Adds Tensor 'bias' to Tensor 'input' for Quantized types. |
QuantizedConcat <T extends TType > | เชื่อมต่อเทนเซอร์เชิงปริมาณเข้าด้วยกันในมิติเดียว |
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 > | คำนวณ QuantizedConv2D ต่อช่องสัญญาณ |
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 > | คำนวณ Conv2D ในเชิงลึกเชิงปริมาณ |
QuantizedDepthwiseConv2D.Options | Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2D |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V extends TType > | คำนวณ Conv2D ในเชิงลึกเชิงปริมาณด้วย Bias |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias.Options | Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2DWithBias |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V extends TType > | คำนวณ Conv2D ในเชิงลึกเชิงปริมาณด้วย Bias และ Relu |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu.Options | Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W extends TType > | คำนวณ Conv2D ในเชิงลึกเชิงปริมาณด้วย Bias, Relu และ Requantize |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize |
QuantizedInstanceNorm <T extends TType > | Quantized Instance normalization. |
QuantizedInstanceNorm.Options | Optional attributes for QuantizedInstanceNorm |
QuantizedMatMul <V extends TType > | Perform a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b`. |
QuantizedMatMul.Options | Optional attributes for QuantizedMatMul |
QuantizedMatMulWithBias <W extends TType > | ดำเนินการคูณเมทริกซ์เชิงปริมาณของ `a` ด้วยเมทริกซ์ `b` พร้อมบวกอคติ |
QuantizedMatMulWithBias.Options | Optional attributes for QuantizedMatMulWithBias |
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extends TNumber > | |
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize.Options | Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize |
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V extends TType > | ทำการคูณเมทริกซ์เชิงปริมาณของ `a` ด้วยเมทริกซ์ `b` โดยมีการรวมอคติบวกและรีลู |
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options | Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndRelu |
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W extends TType > | ดำเนินการคูณเมทริกซ์เชิงปริมาณของ `a` ด้วยเมทริกซ์ `b` โดยมีอคติบวกและ relu และกำหนดปริมาณฟิวชั่นใหม่ |
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize |
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W extends TType > | |
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize |
QuantizedMaxPool <T extends TType > | Produces the max pool of the input tensor for quantized types. |
QuantizedMul <V extends TType > | Returns x * y element-wise, working on quantized buffers. |
QuantizeDownAndShrinkRange <U extends TType > | Convert the quantized 'input' tensor into a lower-precision 'output', using the actual distribution of the values to maximize the usage of the lower bit depth and adjusting the output min and max ranges accordingly. |
QuantizedRelu <U extends TType > | Computes Quantized Rectified Linear: `max(features, 0)` |
QuantizedRelu6 <U extends TType > | Computes Quantized Rectified Linear 6: `min(max(features, 0), 6)` |
QuantizedReluX <U extends TType > | Computes Quantized Rectified Linear X: `min(max(features, 0), max_value)` |
QuantizedReshape <T extends TType > | ปรับรูปร่างเทนเซอร์เชิงปริมาณตามตัวเลือก 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 | แยกคิวทูเพิลของเทนเซอร์ตั้งแต่หนึ่งตัวขึ้นไปออกจากคิวที่กำหนด |
QueueDequeue.Options | Optional attributes for QueueDequeue |
QueueDequeueMany | Dequeues `n` tuples of one or more tensors from the given queue. |
QueueDequeueMany.Options | Optional attributes for QueueDequeueMany |
QueueDequeueUpTo | Dequeues `n` tuples of one or more tensors from the given queue. |
QueueDequeueUpTo.Options | Optional attributes for QueueDequeueUpTo |
QueueEnqueue | Enqueues a tuple of one or more tensors in the given queue. |
QueueEnqueue.Options | Optional attributes for QueueEnqueue |
QueueEnqueueMany | Enqueues zero or more tuples of one or more tensors in the given queue. |
QueueEnqueueMany.Options | Optional attributes for QueueEnqueueMany |
QueueIsClosed | Returns true if queue is closed. |
QueueRunnerDef | Protocol buffer representing a QueueRunner. |
QueueRunnerDef.Builder | Protocol buffer representing a QueueRunner. |
QueueRunnerDefOrBuilder | |
QueueRunnerProtos | |
QueueSize | Computes the number of elements in the given queue. |
ร
RaggedBincount <U extends TNumber > | นับจำนวนครั้งของแต่ละค่าในอาร์เรย์จำนวนเต็ม |
RaggedBincount.Options | Optional attributes for RaggedBincount |
RaggedCountSparseOutput <U extends TNumber > | ดำเนินการนับถังเอาท์พุตแบบกระจัดกระจายสำหรับอินพุตเทนเซอร์ที่ขาดหาย |
RaggedCountSparseOutput.Options | Optional attributes for RaggedCountSparseOutput |
RaggedCross <T extends TType , U extends TNumber > | สร้างคุณลักษณะที่ตัดกันจากรายการเทนเซอร์ และส่งกลับเป็น RaggedTensor |
RaggedGather <T extends TNumber , U extends TType > | รวบรวมส่วนที่ขาดจากแกน `params` `0` ตาม `ดัชนี` |
RaggedRange <U extends TNumber , T extends TNumber > | ส่งกลับ `RaggedTensor` ที่มีลำดับตัวเลขที่ระบุ |
RaggedTensorFromVariant <U extends TNumber , T extends TType > | ถอดรหัสเทนเซอร์ "ตัวแปร" เป็น "RaggedTensor" |
RaggedTensorToSparse <U extends TType > | แปลง `RaggedTensor` ให้เป็น `SparseTensor` ที่มีค่าเดียวกัน |
RaggedTensorToTensor <U extends TType > | สร้างเทนเซอร์ที่มีความหนาแน่นสูงจากเทนเซอร์ที่ขาดๆ หายๆ ซึ่งอาจมีการเปลี่ยนแปลงรูปร่างได้ |
RaggedTensorToVariant | เข้ารหัส `RaggedTensor` เป็นเทนเซอร์ 'ตัวแปร' |
RaggedTensorToVariantGradient <U extends TType > | ตัวช่วยใช้ในการคำนวณการไล่ระดับสีสำหรับ `RaggedTensorToVariant` |
RandomCrop <T extends TNumber > | Randomly crop `image`. |
RandomCrop.Options | Optional attributes for RandomCrop |
RandomDataset | สร้างชุดข้อมูลที่ส่งคืนตัวเลขสุ่มเทียม |
RandomDataset | สร้างชุดข้อมูลที่ส่งคืนตัวเลขสุ่มเทียม |
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 > | ส่งออกค่าสุ่มจากการแจกแจงแบบปกติ |
RandomStandardNormal.Options | Optional attributes for RandomStandardNormal |
RandomUniform <T extends TNumber > | Initializer that generates tensors with a uniform distribution. |
RandomUniform <U extends TNumber > | ส่งออกค่าสุ่มจากการแจกแจงแบบสม่ำเสมอ |
RandomUniform.Options | Optional attributes for RandomUniform |
RandomUniformInt <U extends TNumber > | ส่งออกจำนวนเต็มสุ่มจากการแจกแจงแบบสม่ำเสมอ |
RandomUniformInt.Options | Optional attributes for RandomUniformInt |
Range <T extends TNumber > | สร้างลำดับของตัวเลข |
RangeDataset | Creates a dataset with a range of values. |
อันดับ | ส่งกลับอันดับของเทนเซอร์ |
RawDataBufferFactory | Factory of raw data buffers |
RawOp | คลาสพื้นฐานสำหรับการใช้งาน Op ที่ได้รับการสนับสนุนโดย Operation เดียว |
RawTensor | A tensor which memory has not been mapped to a data space directly accessible from the JVM. |
ReaderBaseProtos | |
ReaderBaseState | For serializing and restoring the state of ReaderBase, see reader_base.h for details. |
ReaderBaseState.Builder | For serializing and restoring the state of ReaderBase, see reader_base.h for details. |
ReaderBaseStateOrBuilder | |
ReaderNumRecordsProduced | Returns the number of records this Reader has produced. |
ReaderNumWorkUnitsCompleted | Returns the number of work units this Reader has finished processing. |
ผู้อ่านอ่าน | ส่งกลับบันทึกถัดไป (คีย์, คู่ค่า) ที่สร้างโดย 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 > | อ่านค่าของตัวแปร |
Real <U extends TNumber > | Returns the real part of a complex number. |
RealDiv <T extends TType > | Returns x / y element-wise for real types. |
รีแบทช์ชุดข้อมูล | สร้างชุดข้อมูลที่เปลี่ยนขนาดแบตช์ |
รีแบทช์ชุดข้อมูล | สร้างชุดข้อมูลที่เปลี่ยนขนาดแบตช์ |
RebatchDataset.Options | Optional attributes for RebatchDataset |
RebatchDataset.Options | Optional attributes for RebatchDataset |
รีแบทช์ DatasetV2 | สร้างชุดข้อมูลที่เปลี่ยนขนาดแบตช์ |
Reciprocal <T extends TType > | คำนวณส่วนกลับขององค์ประกอบ x |
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 > | รับเทนเซอร์ที่มีชื่อจาก send_device บน recv_device |
Recv <T extends TType > | Receives the named tensor from another XLA computation. |
Recv.Options | Optional attributes for Recv |
RecvTPUEmbeddingActivations | ปฏิบัติการที่ได้รับการเปิดใช้งานการฝังบน TPU |
Reduce <T extends TNumber > | Encapsulates metrics that perform a reduce operation on the metric values. |
Reduce <T extends TNumber > | ลดเทนเซอร์หลายตัวที่มีประเภทและรูปร่างเหมือนกันร่วมกัน |
Reduce.Options | Optional attributes for Reduce |
ลดทั้งหมด | คำนวณ "ตรรกะและ" ขององค์ประกอบในมิติต่างๆ ของเทนเซอร์ |
ReduceAll.Options | Optional attributes for ReduceAll |
ลดใดๆ | คำนวณ "ตรรกะหรือ" ขององค์ประกอบในมิติต่างๆ ของเทนเซอร์ |
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 > | คำนวณองค์ประกอบสูงสุดในมิติต่างๆ ของเทนเซอร์ |
ReduceMax.Options | Optional attributes for ReduceMax |
ReduceMin <T extends TType > | คำนวณองค์ประกอบขั้นต่ำตามมิติของเทนเซอร์ |
ReduceMin.Options | Optional attributes for ReduceMin |
ReduceProd <T extends TType > | คำนวณผลคูณขององค์ประกอบตามมิติของเทนเซอร์ |
ReduceProd.Options | Optional attributes for ReduceProd |
ReduceSum <T extends TType > | คำนวณผลรวมขององค์ประกอบในมิติของเทนเซอร์ |
ReduceSum.Options | Optional attributes for ReduceSum |
ReduceV2 <T extends TNumber > | ลดเทนเซอร์หลายตัวที่มีประเภทและรูปร่างเหมือนกันร่วมกัน |
ReduceV2.Options | Optional attributes for ReduceV2 |
การลดน้อยลง | Type of Loss Reduction |
RefEnter <T extends TType > | สร้างหรือค้นหาเฟรมย่อย และทำให้ 'ข้อมูล' พร้อมใช้งานสำหรับเฟรมย่อย |
RefEnter.Options | Optional attributes for RefEnter |
RefExit <T extends TType > | ออกจากเฟรมปัจจุบันไปยังเฟรมหลัก |
RefIdentity <T extends TType > | ส่งคืนค่าเทนเซอร์อ้างอิงเดียวกันกับเทนเซอร์อ้างอิงอินพุต |
RefMerge <T extends TType > | ส่งต่อค่าของเทนเซอร์ที่มีอยู่จาก "อินพุต" ไปยัง "เอาต์พุต" |
RefNextIteration <T extends TType > | ทำให้อินพุตพร้อมใช้งานในการวนซ้ำครั้งถัดไป |
RefSelect <T extends TType > | ส่งต่อ "องค์ประกอบดัชนี" ของ "อินพุต" ไปยัง "เอาต์พุต" |
RefSwitch <T extends TType > | ส่งต่อเทนเซอร์อ้างอิง `data` ไปยังพอร์ตเอาต์พุตที่กำหนดโดย `pred` |
RegexFullMatch | ตรวจสอบว่าอินพุตตรงกับรูปแบบ regex หรือไม่ |
Regexแทนที่ | Replaces matches of the `pattern` regular expression in `input` with the replacement string provided in `rewrite`. |
RegexReplace.Options | Optional attributes for RegexReplace |
ลงทะเบียนชุดข้อมูล | ลงทะเบียนชุดข้อมูลกับบริการ tf.data |
RelativeDimensionalSpace | |
Relu <T extends TType > | Computes rectified linear: `max(features, 0)`. |
ReLU <T extends TNumber > | Rectified Linear Unit(ReLU) activation. |
Relu6 <T extends TNumber > | Computes rectified linear 6: `min(max(features, 0), 6)`. |
Relu6Grad <T extends TNumber > | Computes rectified linear 6 gradients for a Relu6 operation. |
ReluGrad <T extends TNumber > | Computes rectified linear gradients for a Relu operation. |
RemoteFusedGraphExecute | Execute a sub graph on a remote processor. |
RemoteFusedGraphExecuteInfo | Protocol buffer representing a handle to a tensorflow resource. |
RemoteFusedGraphExecuteInfo.Builder | Protocol buffer representing a handle to a tensorflow resource. |
RemoteFusedGraphExecuteInfo.TensorShapeTypeProto | Protobuf type tensorflow.RemoteFusedGraphExecuteInfo.TensorShapeTypeProto |
RemoteFusedGraphExecuteInfo.TensorShapeTypeProto.Builder | Protobuf type tensorflow.RemoteFusedGraphExecuteInfo.TensorShapeTypeProto |
RemoteFusedGraphExecuteInfo.TensorShapeTypeProtoOrBuilder | |
RemoteFusedGraphExecuteInfoOrBuilder | |
RemoteFusedGraphExecuteInfoProto | |
RemoteProfilerSessionManagerOptions | Options for remote profiler session manager. |
RemoteProfilerSessionManagerOptions.Builder | Options for remote profiler session manager. |
RemoteProfilerSessionManagerOptionsOrBuilder | |
รีโมท TensorHandle | Protobuf ประเภท tensorflow.eager.RemoteTensorHandle |
RemoteTensorHandle.Builder | Protobuf ประเภท 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 > | เชื่อมต่ออินพุต N กับการคำนวณ TPU ที่จำลองแบบ N-way |
ReplicatedInput.Options | Optional attributes for ReplicatedInput |
ReplicatedOutput <T extends TType > | เชื่อมต่อเอาต์พุต N จากการคำนวณ TPU ที่จำลองแบบ N-way |
ReplicateMetadata | ข้อมูลเมตาที่ระบุว่าควรจำลองการคำนวณ TPU อย่างไร |
ReplicateMetadata.Options | Optional attributes for ReplicateMetadata |
RequantizationRange | Computes a range that covers the actual values present in a quantized tensor. |
RequantizationRangePerChannel | คำนวณช่วงการจัดสรรใหม่ต่อช่องสัญญาณ |
Requantize <U extends TType > | Converts the quantized `input` tensor into a lower-precision `output`. |
RequantizePerChannel <U extends TType > | จัดปริมาณอินพุตใหม่ด้วยค่าต่ำสุดและสูงสุดที่ทราบต่อช่องสัญญาณ |
RequestedExitCode | Protobuf type tensorflow.RequestedExitCode |
RequestedExitCode.Builder | Protobuf type tensorflow.RequestedExitCode |
RequestedExitCodeOrBuilder | |
Reshape <T extends TType > | เปลี่ยนรูปร่างเทนเซอร์ |
ResizeArea | Resize `images` to `size` using area interpolation. |
ResizeArea.Options | Optional attributes for ResizeArea |
ปรับขนาดBicubic | Resize `images` to `size` using bicubic interpolation. |
ResizeBicubic.Options | Optional attributes for ResizeBicubic |
ResizeBicubicGrad <T extends TNumber > | Computes the gradient of bicubic interpolation. |
ResizeBicubicGrad.Options | Optional attributes for ResizeBicubicGrad |
ResizeBilinear | Resize `images` to `size` using bilinear interpolation. |
ResizeBilinear.Options | Optional attributes for ResizeBilinear |
ResizeBilinearGrad <T extends TNumber > | Computes the gradient of bilinear interpolation. |
ResizeBilinearGrad.Options | Optional attributes for ResizeBilinearGrad |
ResizeNearestNeighbor <T extends TNumber > | Resize `images` to `size` using nearest neighbor interpolation. |
ResizeNearestNeighbor.Options | Optional attributes for ResizeNearestNeighbor |
ResizeNearestNeighborGrad <T extends TNumber > | Computes the gradient of nearest neighbor interpolation. |
ResizeNearestNeighborGrad.Options | Optional attributes for ResizeNearestNeighborGrad |
ResourceAccumulatorApplyGradient | ใช้การไล่ระดับสีกับตัวสะสมที่กำหนด |
ResourceAccumulatorNumสะสม | ส่งกลับจำนวนการไล่ระดับสีที่รวมอยู่ในตัวสะสมที่กำหนด |
ResourceAccumulatorSetGlobalStep | อัพเดตตัวสะสมด้วยค่าใหม่สำหรับ global_step |
ResourceAccumulatorTakeGradient <T extends TType > | แยกการไล่ระดับสีเฉลี่ยใน ConditionalAccumulator ที่กำหนด |
ResourceApplyAdadelta | Update '*var' according to the adadelta scheme. |
ResourceApplyAdadelta.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdadelta |
ResourceApplyAdagrad | อัปเดต '*var' ตามรูปแบบ adagrad |
ResourceApplyAdagrad.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdagrad |
ResourceApplyAdagradDa | Update '*var' according to the proximal adagrad scheme. |
ResourceApplyAdagradDa.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdagradDa |
ResourceApplyAdam | อัปเดต '*var' ตามอัลกอริทึมของ Adam |
ResourceApplyAdam.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdam |
ResourceApplyAdaMax | Update '*var' according to the AdaMax algorithm. |
ResourceApplyAdaMax.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdaMax |
ResourceApplyAdamWithAmsgrad | อัปเดต '*var' ตามอัลกอริทึมของ Adam |
ResourceApplyAdamWithAmsgrad.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdamWithAmsgrad |
ResourceApplyAddSign | Update '*var' according to the AddSign update. |
ResourceApplyAddSign.Options | Optional attributes for ResourceApplyAddSign |
ResourceApplyCenteredRmsProp | อัปเดต '*var' ตามอัลกอริทึม RMSProp ที่อยู่ตรงกลาง |
ResourceApplyCenteredRmsProp.Options | Optional attributes for ResourceApplyCenteredRmsProp |
ResourceApplyFtrl | อัปเดต '*var' ตามรูปแบบ Ftrl-proximal |
ResourceApplyFtrl.Options | Optional attributes for ResourceApplyFtrl |
ResourceApplyGradientDescent | Update '*var' by subtracting 'alpha' * 'delta' from it. |
ResourceApplyGradientDescent.Options | Optional attributes for ResourceApplyGradientDescent |
ทรัพยากรใช้KerasMomentum | อัปเดต '*var' ตามรูปแบบโมเมนตัม |
ResourceApplyKerasMomentum.Options | Optional attributes for ResourceApplyKerasMomentum |
ResourceApplyMomentum | อัปเดต '*var' ตามรูปแบบโมเมนตัม |
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 | อัปเดต '*var' ตามอัลกอริทึม RMSProp |
ResourceApplyRmsProp.Options | Optional attributes for ResourceApplyRmsProp |
ทรัพยากรแบบมีเงื่อนไขสะสม | ตัวสะสมแบบมีเงื่อนไขสำหรับการรวมการไล่ระดับสี |
ResourceConditionalAccumulator.Options | Optional attributes for ResourceConditionalAccumulator |
ResourceCountUpTo <T extends TNumber > | เพิ่มตัวแปรที่ชี้ตาม 'ทรัพยากร' จนกว่าจะถึง 'ขีดจำกัด' |
ResourceDtypeAndShape | Protobuf type tensorflow.eager.ResourceDtypeAndShape |
ResourceDtypeAndShape.Builder | Protobuf type tensorflow.eager.ResourceDtypeAndShape |
ResourceDtypeAndShapeOrBuilder | |
ResourceGather <U extends TType > | รวบรวมชิ้นส่วนจากตัวแปรที่ชี้ไปตาม 'ทรัพยากร' ตาม 'ดัชนี' |
ResourceGather ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ ResourceGather |
ResourceGatherNd <U extends TType > | |
ResourceHandle | |
ResourceHandleProto | Protocol buffer representing a handle to a tensorflow resource. |
ResourceHandleProto.Builder | Protocol buffer representing a handle to a tensorflow resource. |
ResourceHandleProto.DtypeAndShape | Protocol buffer representing a pair of (data type, tensor shape). |
ResourceHandleProto.DtypeAndShape.Builder | Protocol buffer representing a pair of (data type, tensor shape). |
ResourceHandleProto.DtypeAndShapeOrBuilder | |
ResourceHandleProtoOrBuilder | |
ResourceScatterAdd | เพิ่มการอัปเดตแบบกระจัดกระจายให้กับตัวแปรที่อ้างอิงโดย "ทรัพยากร" |
ResourceScatterDiv | แบ่งการอัปเดตแบบกระจัดกระจายออกเป็นตัวแปรที่อ้างอิงโดย "ทรัพยากร" |
ResourceScatterMax | ลดการอัปเดตแบบกระจัดกระจายลงในตัวแปรที่อ้างอิงโดย "ทรัพยากร" โดยใช้การดำเนินการ "สูงสุด" |
ResourceScatterMin | ลดการอัปเดตแบบกระจัดกระจายลงในตัวแปรที่อ้างอิงโดย "ทรัพยากร" โดยใช้การดำเนินการ "ขั้นต่ำ" |
ResourceScatterMul | คูณการอัปเดตแบบกระจัดกระจายลงในตัวแปรที่อ้างอิงโดย "ทรัพยากร" |
ResourceScatterNdAdd | ใช้การเพิ่มเติมแบบกระจายกับแต่ละค่าหรือส่วนต่างๆ ในตัวแปร |
ResourceScatterNdAdd.Options | Optional attributes for ResourceScatterNdAdd |
ResourceScatterNdMax | |
ResourceScatterNdMax.Options | Optional attributes for ResourceScatterNdMax |
ResourceScatterNdMin | |
ResourceScatterNdMin.Options | Optional attributes for ResourceScatterNdMin |
ResourceScatterNdSub | ใช้การลบแบบกระจายกับแต่ละค่าหรือส่วนต่างๆ ในตัวแปร |
ResourceScatterNdSub.Options | Optional attributes for ResourceScatterNdSub |
ResourceScatterNdอัปเดต | ใช้ "การอัปเดต" แบบกระจัดกระจายกับแต่ละค่าหรือส่วนต่างๆ ภายในที่กำหนด แปรผันตาม 'ดัชนี' |
ResourceScatterNdUpdate.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ ResourceScatterNdUpdate |
ResourceScatterย่อย | ลบการอัปเดตแบบกระจัดกระจายออกจากตัวแปรที่อ้างอิงโดย "ทรัพยากร" |
ResourceScatterอัปเดต | กำหนดการอัปเดตแบบกระจัดกระจายให้กับตัวแปรที่อ้างอิงโดย "ทรัพยากร" |
ทรัพยากรSparseApplyAdadelta | var: ควรมาจากตัวแปร () |
ResourceSparseApplyAdadelta.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyAdadelta |
ResourceSparseApplyAdagrad | อัปเดตรายการที่เกี่ยวข้องใน '*var' และ '*accum' ตามรูปแบบ 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 |
ทรัพยากรSparseApplyAdagradV2 | อัปเดตรายการที่เกี่ยวข้องใน '*var' และ '*accum' ตามรูปแบบ adagrad |
ResourceSparseApplyAdagradV2.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyAdagradV2 |
ResourceSparseApplyCenteredRmsProp | อัปเดต '*var' ตามอัลกอริทึม RMSProp ที่อยู่ตรงกลาง |
ResourceSparseApplyCenteredRmsProp.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyCenteredRmsProp |
ResourceSparseApplyFtrl | อัปเดตรายการที่เกี่ยวข้องใน '*var' ตามรูปแบบ Ftrl-proximal |
ResourceSparseApplyFtrl.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyFtrl |
ทรัพยากรSparseApplyKerasMomentum | อัปเดตรายการที่เกี่ยวข้องใน '*var' และ '*accum' ตามรูปแบบโมเมนตัม |
ResourceSparseApplyKerasMomentum.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyKerasMomentum |
ResourceSparseApplyMomentum | อัปเดตรายการที่เกี่ยวข้องใน '*var' และ '*accum' ตามรูปแบบโมเมนตัม |
ResourceSparseApplyMomentum.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyMomentum |
ResourceSparseApplyProximalAdagrad | รายการอัปเดตแบบกระจัดกระจายใน '*var' และ '*accum' ตามอัลกอริทึม FOBOS |
ResourceSparseApplyProximalAdagrad.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyProximalAdagrad |
ทรัพยากรSparseApplyProximalGradientDescent | การอัปเดตแบบกระจัดกระจาย '*var' เป็นอัลกอริทึม FOBOS พร้อมอัตราการเรียนรู้คงที่ |
ResourceSparseApplyProximalGradientDescent.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyProximalGradientDescent |
ResourceSparseApplyRmsProp | อัปเดต '*var' ตามอัลกอริทึม RMSProp |
ResourceSparseApplyRmsProp.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyRmsProp |
ResourceStridedSliceAssign | กำหนด `value` ให้กับการอ้างอิงค่า l ที่แบ่งส่วนของ `ref` |
ResourceStridedSliceAssign.Options | Optional attributes for ResourceStridedSliceAssign |
คืนค่า | Restores tensors from a V2 checkpoint. |
RestoreSlice <T extends TType > | คืนค่าเทนเซอร์จากไฟล์จุดตรวจ |
RestoreSlice.Options | Optional attributes for RestoreSlice |
ดึงข้อมูล TPUembedAdadeltaParameters | ดึงข้อมูลพารามิเตอร์การฝัง Adadelta |
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters |
ดึงข้อมูล TPU การฝัง AdadeltaParametersGradAccumDebug | ดึงข้อมูลพารามิเตอร์การฝัง Adadelta ด้วยการสนับสนุนการดีบัก |
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug |
ดึงข้อมูล TPUembedAdagradParameters | ดึงข้อมูลพารามิเตอร์การฝัง Adagrad |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters |
ดึงข้อมูล TPU การฝัง AdagradParametersGradAccumDebug | เรียกข้อมูลพารามิเตอร์การฝัง Adagrad ด้วยการสนับสนุนการดีบัก |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug |
ดึงTPUEmbeddingADAMพารามิเตอร์ | ดึงข้อมูลพารามิเตอร์การฝัง ADAM |
RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters |
ดึงข้อมูล TPU การฝัง ADAMParametersGradAccumDebug | ดึงพารามิเตอร์การฝัง ADAM พร้อมการสนับสนุนการแก้ไขข้อบกพร่อง |
RetrieveTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug |
ดึงTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | ดึงข้อมูลพารามิเตอร์การฝัง RMSProp ที่กึ่งกลาง |
RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters |
ดึงTPUEmbeddingFTRLParameters | รับพารามิเตอร์การฝัง FTRL |
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters |
ดึงข้อมูล TPU การฝัง FTRLParametersGradAccumDebug | รับพารามิเตอร์การฝัง FTRL ด้วยการสนับสนุนการแก้ไขข้อบกพร่อง |
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug |
ดึงข้อมูล TPUembedMDLAdagradLightParameters | เรียกข้อมูลพารามิเตอร์การฝัง MDL Adagrad Light |
RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters |
ดึงพารามิเตอร์การฝัง TPUUE โมเมนตัม | รับพารามิเตอร์การฝังโมเมนตัม |
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters |
ดึงข้อมูล TPU การฝังโมเมนตัมพารามิเตอร์ GradAccum Debug | ดึงข้อมูลพารามิเตอร์การฝังโมเมนตัมด้วยการสนับสนุนการแก้ไขข้อบกพร่อง |
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug |
เรียกข้อมูลพารามิเตอร์ TPUUEmbeddingProximalAdagrad | ดึงข้อมูลพารามิเตอร์การฝัง Adagrad ที่ใกล้เคียง |
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters |
ดึงข้อมูล TPUUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug | ดึงพารามิเตอร์การฝัง Adagrad ใกล้เคียงพร้อมการสนับสนุนการแก้ไขจุดบกพร่อง |
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug |
ดึงข้อมูล TPUUEmbeddingProximalYogiParameters | |
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters |
ดึงข้อมูล TPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug | |
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug |
เรียกข้อมูล TPUUEmbeddingRMSPropParameters | เรียกพารามิเตอร์การฝัง RMSProp |
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters |
เรียกข้อมูล TPUUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug | ดึงข้อมูลพารามิเตอร์การฝัง RMSProp ด้วยการสนับสนุนการดีบัก |
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug |
ดึงข้อมูล TPU การฝัง StochasticGradientDescentParameters | รับพารามิเตอร์การฝัง SGD |
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters |
ดึงข้อมูล TPUE การฝัง StochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug | รับพารามิเตอร์การฝัง SGD พร้อมการสนับสนุนการแก้ไขข้อบกพร่อง |
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug |
Reverse <T extends TType > | กลับมิติเฉพาะของเทนเซอร์ |
ReverseSequence <T extends TType > | ย้อนกลับส่วนที่มีความยาวผันแปรได้ |
ReverseSequence.Options | Optional attributes for ReverseSequence |
RewriterConfig | Graph rewriting is experimental and subject to change, not covered by any API stability guarantees. |
RewriterConfig.Builder | Graph rewriting is experimental and subject to change, not covered by any API stability guarantees. |
RewriterConfig.CpuLayout | Enum for layout conversion between NCHW and NHWC on CPU. |
RewriterConfig.CustomGraphOptimizer | Message to describe custom graph optimizer and its parameters tensorflow.RewriterConfig.CustomGraphOptimizer |
RewriterConfig.CustomGraphOptimizer.Builder | Message to describe custom graph optimizer and its parameters tensorflow.RewriterConfig.CustomGraphOptimizer |
RewriterConfig.CustomGraphOptimizerOrBuilder | |
RewriterConfig.MemOptType | Protobuf enum tensorflow.RewriterConfig.MemOptType |
RewriterConfig.NumIterationsType | Enum controlling the number of times to run optimizers. |
RewriterConfig.สลับ | 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 > | ส่งกลับจำนวนเต็มตามองค์ประกอบที่ใกล้กับ x มากที่สุด |
RMSProp | Optimizer that implements the RMSProp algorithm. |
Rngอ่านและข้าม | เลื่อนเคาน์เตอร์ของ RNG แบบเคาน์เตอร์ |
RngSkip | เลื่อนเคาน์เตอร์ของ RNG แบบเคาน์เตอร์ |
Roll <T extends TType > | ม้วนองค์ประกอบของเทนเซอร์ไปตามแกน |
Round <T extends TType > | Rounds the values of a tensor to the nearest integer, element-wise. |
รปภ | ดำเนินการคำขอ RPC เป็นชุด |
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. |
RunConfiguration | Run-specific items such as arguments to the test / benchmark. |
RunConfiguration.Builder | Run-specific items such as arguments to the test / benchmark. |
RunConfigurationOrBuilder | |
เรียกใช้ Metadata | 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 | |
เรียกใช้ตัวเลือก | Options for a single Run() call. |
RunOptions.Builder | Options for a single Run() call. |
RunOptions.ทดลอง | 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 |
ส
SampleDistortedBoundingBox <T extends TNumber > | สร้างกรอบขอบที่บิดเบี้ยวแบบสุ่มกล่องเดียวสำหรับรูปภาพ |
SampleDistortedBoundingBox.Options | Optional attributes for SampleDistortedBoundingBox |
ชุดข้อมูลสุ่มตัวอย่าง | สร้างชุดข้อมูลที่รับตัวอย่าง Bernoulli ของเนื้อหาของชุดข้อมูลอื่น |
บันทึก | Saves tensors in V2 checkpoint format. |
SaveableObject | Protobuf type tensorflow.SaveableObject |
SaveableObject.Builder | Protobuf type tensorflow.SaveableObject |
SaveableObjectOrBuilder | |
สินทรัพย์ที่บันทึกไว้ | 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 | |
บันทึกคงที่ | Protobuf ประเภท tensorflow.SavedConstant |
SavedConstant.Builder | Protobuf ประเภท tensorflow.SavedConstant |
SavedConstantOrBuilder | |
SavedFunction | A function with multiple signatures, possibly with non-Tensor arguments. |
SavedFunction.Builder | A function with multiple signatures, possibly with non-Tensor arguments. |
SavedFunctionOrBuilder | |
โมเดลที่บันทึกไว้ | SavedModel is the high level serialization format for TensorFlow Models. |
SavedModel.Builder | SavedModel is the high level serialization format for TensorFlow Models. |
SavedModelBundle | SavedModelBundle แสดงถึงโมเดลที่โหลดจากที่จัดเก็บข้อมูล |
SavedModelBundle.Exporter | Options for exporting a SavedModel. |
SavedModelBundle.Loader | ตัวเลือกสำหรับการโหลด 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 | |
SavedUserObject | A SavedUserObject is an object (in the object-oriented language of the TensorFlow program) of some user- or framework-defined class other than those handled specifically by the other kinds of SavedObjects. |
SavedUserObject.Builder | A SavedUserObject is an object (in the object-oriented language of the TensorFlow program) of some user- or framework-defined class other than those handled specifically by the other kinds of SavedObjects. |
SavedUserObjectOrBuilder | |
SavedVariable | Represents a Variable that is initialized by loading the contents from the checkpoint. |
SavedVariable.Builder | Represents a Variable that is initialized by loading the contents from the checkpoint. |
SavedVariableOrBuilder | |
SaverDef | Protocol buffer representing the configuration of a Saver. |
SaverDef.Builder | Protocol buffer representing the configuration of a Saver. |
SaverDef.CheckpointFormatVersion | A version number that identifies a different on-disk checkpoint format. |
SaverDefOrBuilder | |
SaverProtos | |
บันทึก SliceInfoDef | Protobuf ประเภท tensorflow.SaveSliceInfoDef |
SaveSliceInfoDef.Builder | Protobuf ประเภท tensorflow.SaveSliceInfoDef |
SaveSliceInfoDefOrBuilder | |
SaveSlices | Saves input tensors slices to disk. |
ScalarSummary | Outputs a `Summary` protocol buffer with scalar values. |
สเกลและแปล | |
ScaleAndTranslate.Options | Optional attributes for ScaleAndTranslate |
ScaleAndTranslateGrad <T extends TNumber > | |
ScaleAndTranslateGrad.Options | Optional attributes for ScaleAndTranslateGrad |
ScatterAdd <T extends TType > | เพิ่มการอัพเดตแบบกระจัดกระจายให้กับการอ้างอิงตัวแปร |
ScatterAdd.Options | Optional attributes for ScatterAdd |
ScatterDiv <T extends TType > | แบ่งการอ้างอิงตัวแปรด้วยการอัพเดตแบบกระจัดกระจาย |
ScatterDiv.Options | Optional attributes for ScatterDiv |
ScatterMax <T extends TNumber > | ลดการอัปเดตแบบกระจัดกระจายลงในการอ้างอิงตัวแปรโดยใช้การดำเนินการ "สูงสุด" |
ScatterMax.Options | Optional attributes for ScatterMax |
ScatterMin <T extends TNumber > | ลดการอัปเดตแบบกระจัดกระจายในการอ้างอิงตัวแปรโดยใช้การดำเนินการ "min" |
ScatterMin.Options | Optional attributes for ScatterMin |
ScatterMul <T extends TType > | คูณการอัพเดตแบบกระจัดกระจายเป็นการอ้างอิงตัวแปร |
ScatterMul.Options | Optional attributes for ScatterMul |
ScatterNd <U extends TType > | กระจาย 'อัปเดต' เป็นเทนเซอร์ใหม่ตาม 'ดัชนี' |
ScatterNdAdd <T extends TType > | ใช้การเพิ่มเติมแบบกระจายกับแต่ละค่าหรือส่วนต่างๆ ในตัวแปร |
ScatterNdAdd.Options | Optional attributes for ScatterNdAdd |
ScatterNdMax <T extends TType > | คำนวณค่าสูงสุดตามองค์ประกอบ |
ScatterNdMax.Options | Optional attributes for ScatterNdMax |
ScatterNdMin <T extends TType > | คำนวณขั้นต่ำตามองค์ประกอบ |
ScatterNdMin.Options | Optional attributes for ScatterNdMin |
ScatterNdNonAliasingAdd <T extends TType > | ใช้การเพิ่มเติมแบบกระจายกับ "อินพุต" โดยใช้ค่าเดี่ยวๆ หรือการแบ่งส่วน จาก `อัปเดต` ตามดัชนี `ดัชนี` |
ScatterNdSub <T extends TType > | ใช้การลบแบบกระจายกับแต่ละค่าหรือส่วนต่างๆ ในตัวแปร |
ScatterNdSub.Options | Optional attributes for ScatterNdSub |
ScatterNdUpdate <T extends TType > | ใช้ "การอัปเดต" แบบกระจัดกระจายกับแต่ละค่าหรือส่วนต่างๆ ภายในที่กำหนด แปรผันตาม 'ดัชนี' |
ScatterNdUpdate.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ ScatterNdUpdate |
ScatterSub <T extends TType > | ลบการอัพเดตแบบกระจัดกระจายไปยังการอ้างอิงตัวแปร |
ScatterSub.Options | Optional attributes for ScatterSub |
ScatterUpdate <T extends TType > | ใช้การอัพเดตแบบกระจัดกระจายกับการอ้างอิงตัวแปร |
ScatterUpdate.Options | Optional attributes for ScatterUpdate |
ขอบเขต | จัดการกลุ่มของคุณสมบัติที่เกี่ยวข้องเมื่อสร้างการดำเนินการ Tensorflow เช่น คำนำหน้าชื่อทั่วไป |
ตัวเลือกขอบเขต Allocator | Protobuf type tensorflow.ScopedAllocatorOptions |
ScopedAllocatorOptions.Builder | Protobuf type tensorflow.ScopedAllocatorOptions |
ScopedAllocatorOptionsOrBuilder | |
SdcaFprint | Computes fingerprints of the input strings. |
SdcaOptimizer | Distributed version of Stochastic Dual Coordinate Ascent (SDCA) optimizer for linear models with L1 + L2 regularization. |
SdcaOptimizer.Options | Optional attributes for SdcaOptimizer |
SdcaShrinkL1 | Applies L1 regularization shrink step on the parameters. |
SegmentMax <T extends TNumber > | Computes the maximum along segments of a tensor. |
SegmentMean <T extends TType > | Computes the mean along segments of a tensor. |
SegmentMin <T extends TNumber > | คำนวณค่าต่ำสุดตามส่วนของเทนเซอร์ |
SegmentProd <T extends TType > | คำนวณผลิตภัณฑ์ตามส่วนของเทนเซอร์ |
SegmentSum <T extends TType > | Computes the sum along segments of a tensor. |
Select <T extends TType > | |
SelfAdjointEig <T extends TType > | Computes the eigen decomposition of one or more square self-adjoint matrices. |
SelfAdjointEig <T extends TType > | Computes the eigen decomposition of a batch of self-adjoint matrices (Note: Only real inputs are supported). |
SelfAdjointEig.Options | Optional attributes for SelfAdjointEig |
Selu <T extends TNumber > | Computes scaled exponential linear: `scale * alpha * (exp(features) - 1)` if < 0, `scale * features` otherwise. |
SELU <T extends TFloating > | Scaled Exponential Linear Unit (SELU). |
SeluGrad <T extends TNumber > | Computes gradients for the scaled exponential linear (Selu) operation. |
ส่ง | ส่งเทนเซอร์ที่มีชื่อจาก send_device ไปยัง recv_device |
ส่ง | Sends the named tensor to another XLA computation. |
Send.Options | Optional attributes for Send |
SendTPUการฝังการไล่ระดับสี | ดำเนินการอัปเดตการไล่ระดับสีของตารางที่ฝัง |
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. |
เซิร์ฟเวอร์ | An in-process TensorFlow server, for use in distributed training. |
ServerDef | Defines the configuration of a single TensorFlow server. |
ServerDef.Builder | Defines the configuration of a single TensorFlow server. |
ServerDefOrBuilder | |
ServerProtos | |
ServiceConfig | |
ServiceConfig.DispatcherConfig | Configuration for a tf.data service DispatchServer. |
ServiceConfig.DispatcherConfig.Builder | Configuration for a tf.data service DispatchServer. |
ServiceConfig.DispatcherConfigOrBuilder | |
ServiceConfig.WorkerConfig | Configuration for a tf.data service WorkerServer. |
ServiceConfig.WorkerConfig.Builder | Configuration for a tf.data service WorkerServer. |
ServiceConfig.WorkerConfigOrBuilder | |
การประชุม | ไดร์เวอร์สำหรับการประมวลผล Graph |
Session.Run | เทนเซอร์เอาต์พุตและข้อมูลเมตาที่ได้รับเมื่อดำเนินการเซสชัน |
เซสชันนักวิ่ง | เรียกใช้ Operation และประเมิน 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 | |
ข้อมูลเมตาของเซสชัน | Metadata about the session. |
SessionMetadata.Builder | Metadata about the session. |
SessionMetadataOrBuilder | |
SetDiff1d <T extends TType , U extends TNumber > | คำนวณความแตกต่างระหว่างสองรายการตัวเลขหรือสตริง |
กำหนดขนาด | จำนวนองค์ประกอบที่ไม่ซ้ำกันในมิติสุดท้ายของอินพุต `set` |
SetSize.Options | Optional attributes for SetSize |
SetsOps | Implementation of set operations |
SetsOps.Operation | Enumeration containing the string operation values to be passed to the TensorFlow Sparse Ops function ERROR(/SparseOps#denseToDenseSetOperation) |
SetStatsAggregatorDataset | |
SetStatsAggregatorDataset | |
รูปร่าง | The shape of a Tensor or NdArray . |
Shape <U extends TNumber > | ส่งกลับรูปร่างของเทนเซอร์ |
Shape_inference_func_TF_ShapeInferenceContext_TF_Status | |
มีรูปทรง | Any data container with a given Shape . |
ShapeN <U extends TNumber > | ส่งกลับรูปร่างของเทนเซอร์ |
รูปร่าง | ตัวดำเนินการที่ให้วิธีการใน org.tensorflow.op.core.Shape tensor และตัวถูกดำเนินการ 1d ที่แสดงขนาดของรูปร่าง |
ShapeUtils | Various methods for processing with Shapes and Operands |
ShardDataset | สร้าง "ชุดข้อมูล" ที่รวมเพียง 1/`num_shards` ของชุดข้อมูลนี้ |
ShardDataset.Options | Optional attributes for ShardDataset |
ShardedFilename | Generate a sharded filename. |
ShardedFilespec | Generate a glob pattern matching all sharded file names. |
Sharding <T extends TType > | An op which shards the input based on the given sharding attribute. |
ShortDataBuffer | A DataBuffer of shorts. |
ShortDataLayout <S extends DataBuffer <?>> | A DataLayout that converts data stored in a buffer to shorts. |
ShortDenseNdArray | |
ShortNdArray | An NdArray of shorts. |
ShuffleAndRepeatDataset | |
ShuffleAndRepeatDataset.Options | Optional attributes for ShuffleAndRepeatDataset |
ShuffleDataset | |
ShuffleDataset.Options | Optional attributes for ShuffleDataset |
ปิดระบบกระจายTPU | ปิดระบบ TPU แบบกระจายที่ทำงานอยู่ |
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. |
ลายเซ็น | 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 > | ส่งกลับขนาดของเทนเซอร์ |
SkipDataset | |
SkipDataset | Creates a dataset that skips `count` elements from the `input_dataset`. |
ข้ามแกรม | แยกวิเคราะห์ไฟล์ข้อความและสร้างชุดตัวอย่าง |
Skipgram.Options | Optional attributes for Skipgram |
ชุดข้อมูลการนอนหลับ | |
ชุดข้อมูลการนอนหลับ | |
Slice <T extends TType > | กลับชิ้นจาก 'อินพุต' |
SlicingElementSequence <T, U extends NdArray <T>> | A sequence creating a new NdArray instance (slice) for each element of an iteration |
ชุดข้อมูลหน้าต่างบานเลื่อน | สร้างชุดข้อมูลที่ส่งผ่านหน้าต่างแบบเลื่อนบน `input_dataset` |
ชุดข้อมูลหน้าต่างบานเลื่อน | สร้างชุดข้อมูลที่ส่งผ่านหน้าต่างแบบเลื่อนบน `input_dataset` |
Snapshot <T extends TType > | ส่งกลับสำเนาของเทนเซอร์อินพุต |
สแน็ปช็อต | 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 > | สร้างคะแนนจากลำดับ Sobol |
Softmax <T extends TFloating > | Softmax converts a real vector to a vector of categorical probabilities. |
Softmax <T extends TNumber > | คำนวณการเปิดใช้งาน softmax |
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 . |
SourceFile | Content of a source file involved in the execution of the debugged TensorFlow program. |
SourceFile.Builder | Content of a source file involved in the execution of the debugged TensorFlow program. |
SourceFileOrBuilder | |
SpaceToBatch <T extends TType > | SpaceToBatch for 4-D tensors of type T. |
SpaceToBatchNd <T extends TType > | SpaceToBatch สำหรับเทนเซอร์ ND ประเภท 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: ควรมาจากตัวแปร () |
SparseApplyAdadelta.Options | Optional attributes for SparseApplyAdadelta |
SparseApplyAdagrad <T extends TType > | อัปเดตรายการที่เกี่ยวข้องใน '*var' และ '*accum' ตามรูปแบบ 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 > | อัปเดต '*var' ตามอัลกอริทึม RMSProp ที่อยู่ตรงกลาง |
SparseApplyCenteredRmsProp.Options | Optional attributes for SparseApplyCenteredRmsProp |
SparseApplyFtrl <T extends TType > | อัปเดตรายการที่เกี่ยวข้องใน '*var' ตามรูปแบบ Ftrl-proximal |
SparseApplyFtrl.Options | Optional attributes for SparseApplyFtrl |
SparseApplyMomentum <T extends TType > | อัปเดตรายการที่เกี่ยวข้องใน '*var' และ '*accum' ตามรูปแบบโมเมนตัม |
SparseApplyMomentum.Options | Optional attributes for SparseApplyMomentum |
SparseApplyProximalAdagrad <T extends TType > | รายการอัปเดตแบบกระจัดกระจายใน '*var' และ '*accum' ตามอัลกอริทึม FOBOS |
SparseApplyProximalAdagrad.Options | Optional attributes for SparseApplyProximalAdagrad |
SparseApplyProximalGradientDescent <T extends TType > | การอัปเดตแบบกระจัดกระจาย '*var' เป็นอัลกอริทึม FOBOS พร้อมอัตราการเรียนรู้คงที่ |
SparseApplyProximalGradientDescent.Options | Optional attributes for SparseApplyProximalGradientDescent |
SparseApplyRmsProp <T extends TType > | อัปเดต '*var' ตามอัลกอริทึม RMSProp |
SparseApplyRmsProp.Options | Optional attributes for SparseApplyRmsProp |
SparseBincount <U extends TNumber > | นับจำนวนครั้งของแต่ละค่าในอาร์เรย์จำนวนเต็ม |
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. |
สะสมแบบมีเงื่อนไขเบาบาง | ตัวสะสมแบบมีเงื่อนไขสำหรับการรวมการไล่ระดับสีแบบเบาบาง |
SparseConditionalAccumulator.Options | Optional attributes for SparseConditionalAccumulator |
SparseCountSparseOutput <U extends TNumber > | ดำเนินการนับถังเอาท์พุตแบบกระจายสำหรับอินพุตเทนเซอร์แบบกระจาย |
SparseCountSparseOutput.Options | Optional attributes for SparseCountSparseOutput |
SparseCross | สร้าง crosse cross จากรายการเทนเซอร์แบบกระจัดกระจายและหนาแน่น |
เบาบางCrossHashed | สร้าง crosse cross จากรายการเทนเซอร์แบบกระจัดกระจายและหนาแน่น |
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 |
เบาบางเมทริกซ์บวก | การบวกเมทริกซ์ CSR สองตัวแบบกระจัดกระจาย C = อัลฟา * A + เบต้า * B |
SparseMatrixMatMul <T extends TType > | เมทริกซ์คูณเมทริกซ์กระจัดกระจายด้วยเมทริกซ์หนาแน่น |
SparseMatrixMatMul.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ SparseMatrixMatMul |
เบาบางเมทริกซ์Mul | การคูณเมทริกซ์กระจัดกระจายอย่างชาญฉลาดด้วยเทนเซอร์หนาแน่น |
เบาเมทริกซ์NNZ | ส่งกลับจำนวนที่ไม่ใช่ศูนย์ของ `sparse_matrix` |
SparseMatrixการสั่งซื้อAMD | คำนวณลำดับขั้นต่ำโดยประมาณ (AMD) ของ "อินพุต" |
SparseMatrixSoftmax | คำนวณ softmax ของ CSRSparseMatrix |
SparseMatrixSoftmaxGrad | คำนวณการไล่ระดับสีของ SparseMatrixSoftmax op |
SparseMatrixSparseCholesky | คำนวณการสลายตัวของ Cholesky แบบกระจัดกระจายของ `อินพุต` |
SparseMatrixSparseMatMul | เมทริกซ์แบบกระจายจะคูณเมทริกซ์ CSR สองตัว `a` และ `b` |
SparseMatrixSparseMatMul.Options | Optional attributes for SparseMatrixSparseMatMul |
SparseMatrixTranspose | ย้ายขนาดภายใน (เมทริกซ์) ของ CSRSparseMatrix |
SparseMatrixTranspose.Options | Optional attributes for SparseMatrixTranspose |
เบาบางเมทริกซ์ศูนย์ | สร้าง CSRSparseMatrix ที่เป็นศูนย์ทั้งหมดที่มีรูปร่าง `dense_shape` |
SparseReduceMax <T extends TNumber > | Computes the max of elements across dimensions of a SparseTensor. |
SparseReduceMax.Options | Optional attributes for SparseReduceMax |
SparseReduceMaxSparse <T extends TNumber > | Computes the max of elements across dimensions of a SparseTensor. |
SparseReduceMaxSparse.Options | Optional attributes for SparseReduceMaxSparse |
SparseReduceSum <T extends TType > | Computes the sum of elements across dimensions of a SparseTensor. |
SparseReduceSum.Options | Optional attributes for SparseReduceSum |
SparseReduceSumSparse <T extends TType > | Computes the sum of elements across dimensions of a SparseTensor. |
SparseReduceSumSparse.Options | Optional attributes for SparseReduceSumSparse |
SparseReorder <T extends TType > | Reorders a SparseTensor into the canonical, row-major ordering. |
SparseReshape | Reshapes a SparseTensor to represent values in a new dense shape. |
SparseSegmentMean <T extends TNumber > | Computes the mean along sparse segments of a tensor. |
SparseSegmentMeanGrad <T extends TNumber > | Computes gradients for SparseSegmentMean. |
SparseSegmentMeanWithNumSegments <T extends TNumber > | Computes the mean along sparse segments of a tensor. |
SparseSegmentSqrtN <T extends TNumber > | Computes the sum along sparse segments of a tensor divided by the sqrt of N. |
SparseSegmentSqrtNGrad <T extends TNumber > | Computes gradients for SparseSegmentSqrtN. |
SparseSegmentSqrtNWithNumSegments <T extends TNumber > | Computes the sum along sparse segments of a tensor divided by the sqrt of N. |
SparseSegmentSum <T extends TNumber > | Computes the sum along sparse segments of a tensor. |
SparseSegmentSumWithNumSegments <T extends TNumber > | Computes the sum along sparse segments of a tensor. |
SparseSlice <T extends TType > | Slice a `SparseTensor` based on the `start` and `size`. |
SparseSliceGrad <T extends TType > | ตัวดำเนินการไล่ระดับสีสำหรับ SparseSlice op |
SparseSoftmax <T extends TNumber > | Applies softmax to a batched ND `SparseTensor`. |
SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits | |
SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits <T extends TNumber > | Computes softmax cross entropy cost and gradients to backpropagate. |
SparseSparseMaximum <T extends TNumber > | Returns the element-wise max of two SparseTensors. |
SparseSparseMinimum <T extends TType > | Returns the element-wise min of two SparseTensors. |
SparseSplit <T extends TType > | Split a `SparseTensor` into `num_split` tensors along one dimension. |
SparseTensorDenseAdd <U extends TType > | Adds up a `SparseTensor` and a dense `Tensor`, producing a dense `Tensor`. |
SparseTensorDenseMatMul <U extends TType > | Multiply SparseTensor (of rank 2) "A" by dense matrix "B". |
SparseTensorDenseMatMul.Options | Optional attributes for SparseTensorDenseMatMul |
SparseTensorSliceDataset | Creates a dataset that splits a SparseTensor into elements row-wise. |
SparseTensorToCSRSparseMatrix | แปลง SparseTensor เป็น CSRSparseMatrix (อาจเป็นชุด) |
SparseToDense <U extends TType > | แปลงการแสดงแบบกระจัดกระจายเป็นเทนเซอร์หนาแน่น |
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 > | แยกเทนเซอร์ออกเป็นเทนเซอร์ "num_split" ตามมิติเดียว |
SplitV <T extends TType > | แยกเทนเซอร์ออกเป็นเทนเซอร์ "num_split" ตามมิติเดียว |
SqlDataset | สร้างชุดข้อมูลที่ดำเนินการแบบสอบถาม SQL และส่งเสียงแถวของชุดผลลัพธ์ |
SqlDataset | สร้างชุดข้อมูลที่ดำเนินการแบบสอบถาม SQL และส่งเสียงแถวของชุดผลลัพธ์ |
Sqrt <T extends TType > | Computes square root of x element-wise. |
SqrtGrad <T extends TType > | Computes the gradient for the sqrt of `x` wrt its input. |
Sqrtm <T extends TType > | Computes the matrix square root of one or more square matrices: matmul(sqrtm(A), sqrtm(A)) = A The input matrix should be invertible. |
Square <T extends TType > | Computes square of x element-wise. |
SquaredDifference <T extends TType > | Returns conj(x - y)(x - y) element-wise. |
SquaredHinge | 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 > | ลบขนาดขนาด 1 ออกจากรูปทรงของเทนเซอร์ |
บีบตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ Squeeze |
Stack <T extends TType > | รวบรวมรายการเทนเซอร์ "อันดับ N" - "R" ไว้ในเทนเซอร์ระดับเดียว - "(R+1)" |
สแต็คตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ Stack |
StackFrameWithId | A stack frame with ID. |
StackFrameWithId.Builder | A stack frame with ID. |
StackFrameWithIdOrBuilder | |
เวที | ค่าสเตจคล้ายกับ Enqueue แบบไลท์เวท |
Stage.Options | Optional attributes for Stage |
สเตจเคลียร์ | Op จะลบองค์ประกอบทั้งหมดในคอนเทนเนอร์ที่อยู่ด้านล่าง |
StageClear.Options | Optional attributes for StageClear |
StagePeek | Op ดูค่าที่ดัชนีที่ระบุ |
StagePeek.Options | Optional attributes for StagePeek |
ขนาดเวที | Op ส่งคืนจำนวนองค์ประกอบในคอนเทนเนอร์ต้นแบบ |
StageSize.Options | Optional attributes for StageSize |
StatefulRandomBinomial <V extends TNumber > | |
StatefulStandardNormal <U extends TType > | ส่งออกค่าสุ่มจากการแจกแจงแบบปกติ |
StatefulTruncatedNormal <U extends TType > | ส่งออกค่าสุ่มจากการแจกแจงแบบปกติที่ถูกตัดทอน |
StatefulUniform <U extends TType > | ส่งออกค่าสุ่มจากการแจกแจงแบบสม่ำเสมอ |
StatefulUniformFullInt <U extends TType > | ส่งออกจำนวนเต็มสุ่มจากการแจกแจงแบบสม่ำเสมอ |
StatefulUniformInt <U extends TType > | ส่งออกจำนวนเต็มสุ่มจากการแจกแจงแบบสม่ำเสมอ |
StatelessMultinomial <V extends TNumber > | Draws samples from a multinomial distribution. |
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends TNumber > | |
StatelessRandomBinomial <W extends TNumber > | ส่งออกตัวเลขสุ่มเทียมที่กำหนดขึ้นจากการแจกแจงแบบทวินาม |
StatelessRandomGamma <V extends TNumber > | ส่งออกตัวเลขสุ่มเทียมที่กำหนดขึ้นจากการแจกแจงแกมมา |
ไร้สัญชาติ RandomGetKeyCounterAlg | เลือกอัลกอริธึมที่ดีที่สุดตามอุปกรณ์ และแย่งชิงเมล็ดลงในคีย์และตัวนับ |
StatelessRandomNormal <V extends TNumber > | ส่งออกค่าสุ่มเทียมที่กำหนดขึ้นจากการแจกแจงแบบปกติ |
StatelessRandomNormalV2 <U extends TNumber > | ส่งออกค่าสุ่มเทียมที่กำหนดขึ้นจากการแจกแจงแบบปกติ |
StatelessRandomPoisson <W extends TNumber > | ส่งออกตัวเลขสุ่มเทียมที่กำหนดขึ้นจากการแจกแจงแบบปัวซอง |
StatelessRandomUniform <V extends TNumber > | ส่งออกค่าสุ่มเทียมที่กำหนดขึ้นจากการแจกแจงแบบสม่ำเสมอ |
StatelessRandomUniformFullInt <V extends TNumber > | ส่งออกจำนวนเต็มสุ่มเทียมที่กำหนดขึ้นจากการแจกแจงแบบสม่ำเสมอ |
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extends TNumber > | ส่งออกจำนวนเต็มสุ่มเทียมที่กำหนดขึ้นจากการแจกแจงแบบสม่ำเสมอ |
StatelessRandomUniformInt <V extends TNumber > | ส่งออกจำนวนเต็มสุ่มเทียมที่กำหนดขึ้นจากการแจกแจงแบบสม่ำเสมอ |
StatelessRandomUniformIntV2 <U extends TNumber > | ส่งออกจำนวนเต็มสุ่มเทียมที่กำหนดขึ้นจากการแจกแจงแบบสม่ำเสมอ |
StatelessRandomUniformV2 <U extends TNumber > | ส่งออกค่าสุ่มเทียมที่กำหนดขึ้นจากการแจกแจงแบบสม่ำเสมอ |
StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extends TNumber > | สร้างกรอบขอบที่บิดเบี้ยวแบบสุ่มสำหรับรูปภาพตามที่กำหนด |
StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options | Optional attributes for StatelessSampleDistortedBoundingBox |
StatelessTruncatedNormal <V extends TNumber > | ส่งออกค่าสุ่มเทียมที่กำหนดขึ้นจากการแจกแจงแบบปกติที่ถูกตัดทอน |
StatelessTruncatedNormalV2 <U extends TNumber > | ส่งออกค่าสุ่มเทียมที่กำหนดขึ้นจากการแจกแจงแบบปกติที่ถูกตัดทอน |
StaticRegexFullMatch | ตรวจสอบว่าอินพุตตรงกับรูปแบบ regex หรือไม่ |
StaticRegexReplace | Replaces the match of pattern in input with rewrite. |
StaticRegexReplace.Options | Optional attributes for StaticRegexReplace |
StatsAggregatorHandle | สร้างทรัพยากรตัวจัดการสถิติ |
StatsAggregatorHandle | |
StatsAggregatorHandle.Options | Optional attributes for StatsAggregatorHandle |
StatsAggregatorHandle.Options | Optional attributes for StatsAggregatorHandle |
StatsAggregatorSetSummaryWriter | ตั้งค่า summary_writer_interface เพื่อบันทึกสถิติโดยใช้ stats_aggregator ที่กำหนด |
StatsAggregatorSummary | สร้างข้อมูลสรุปของสถิติใดๆ ที่บันทึกโดยผู้จัดการสถิติที่กำหนด |
StatsAggregatorSummary | สร้างข้อมูลสรุปของสถิติใดๆ ที่บันทึกโดยผู้จัดการสถิติที่กำหนด |
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 > | หยุดการคำนวณการไล่ระดับสี |
StridedSlice <T extends TType > | ส่งกลับส่วนที่เป็นลายเส้นจาก "อินพุต" |
StridedSlice ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ StridedSlice |
StridedSliceAssign <T extends TType > | กำหนด `value` ให้กับการอ้างอิงค่า l ที่แบ่งส่วนของ `ref` |
StridedSliceAssign.Options | Optional attributes for StridedSliceAssign |
StridedSliceGrad <U extends TType > | ส่งกลับค่าการไล่ระดับสีของ "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 > | สร้าง ngrams จากข้อมูลสตริงที่ขาดหายไป |
สตริงแยก | แบ่งองค์ประกอบของ "แหล่งที่มา" ตาม "sep" ออกเป็น "SparseTensor" |
StringSplit.Options | Optional attributes for StringSplit |
เปลื้องผ้า | Strip leading and trailing whitespaces from the Tensor. |
StructProtos | |
ค่าโครงสร้าง | `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. |
ส่วนย่อย | Return substrings from `Tensor` of strings. |
Substr.Options | Optional attributes for Substr |
Sum <T extends TType > | คำนวณผลรวมขององค์ประกอบในมิติของเทนเซอร์ |
Sum.Options | Optional attributes for Sum |
สรุป | A Summary is a set of named values to be displayed by the visualizer. |
สรุป.เสียง | Protobuf type tensorflow.Summary.Audio |
สรุป.Audio.Builder | Protobuf type tensorflow.Summary.Audio |
สรุป AudioOrBuilder | |
Summary.Builder | A Summary is a set of named values to be displayed by the visualizer. |
สรุป.รูปภาพ | Protobuf ประเภท tensorflow.Summary.Image |
สรุป.รูปภาพ.ตัวสร้าง | Protobuf ประเภท tensorflow.Summary.Image |
สรุป ImageOrBuilder | |
สรุปความคุ้มค่า | Protobuf ประเภท tensorflow.Summary.Value |
สรุปคุณค่าตัวสร้าง | Protobuf ประเภท tensorflow.Summary.Value |
สรุปมูลค่าValueCase | |
Summary.ValueOrBuilder | |
คำอธิบายอย่างย่อ | Metadata associated with a series of Summary data tensorflow.SummaryDescription |
สรุปคำอธิบายตัวสร้าง | Metadata associated with a series of Summary data tensorflow.SummaryDescription |
SummaryDescriptionOrBuilder | |
สรุปข้อมูลเมตา | A SummaryMetadata encapsulates information on which plugins are able to make use of a certain summary value. |
สรุป Metadata.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 | |
สรุป MetadataOrBuilder | |
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 > | ส่งต่อ 'data' ไปยังพอร์ตเอาต์พุตที่กำหนดโดย 'pred' |
ต
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 | Brain 16-bit float tensor type. |
TBfloat16Mapper | Maps memory of DT_BFLOAT16 tensors to a n-dimensional data space. |
TBool | Boolean tensor type. |
TBoolMapper | Maps memory of DT_BOOL tensors to a n-dimensional data space. |
TemporaryVariable <T extends TType > | ส่งกลับเทนเซอร์ที่อาจกลายพันธุ์ แต่คงอยู่ในขั้นตอนเดียวเท่านั้น |
TemporaryVariable.Options | Optional attributes for TemporaryVariable |
เทนเซอร์ | A statically typed multi-dimensional array. |
เทนเซอร์ | |
TensorArray | อาร์เรย์ของเทนเซอร์ที่มีขนาดที่กำหนด |
TensorArray.Options | Optional attributes for TensorArray |
TensorArrayปิด | ลบ TensorArray ออกจากที่เก็บทรัพยากร |
TensorArrayConcat <T extends TType > | เชื่อมต่อองค์ประกอบจาก TensorArray ให้เป็นค่า `value` |
TensorArrayConcat ตัวเลือก | แอตทริบิวต์เพิ่มเติมสำหรับ TensorArrayConcat |
TensorArrayGather <T extends TType > | รวบรวมองค์ประกอบเฉพาะจาก TensorArray ลงในเอาต์พุต `value` |
TensorArrayGather.Options | Optional attributes for TensorArrayGather |
TensorArrayGrad | สร้าง TensorArray สำหรับจัดเก็บการไล่ระดับสีของค่าในแฮนเดิลที่กำหนด |
TensorArrayGradWithShape | สร้าง TensorArray สำหรับจัดเก็บค่าการไล่ระดับสีหลายค่าในแฮนเดิลที่กำหนด |
TensorArrayPack <T extends TType > | |
TensorArrayPack.Options | Optional attributes for TensorArrayPack |
TensorArrayRead <T extends TType > | อ่านองค์ประกอบจาก TensorArray ลงในเอาต์พุต `value` |
TensorArrayScatter | กระจายข้อมูลจากค่าอินพุตไปยังองค์ประกอบ TensorArray ที่เฉพาะเจาะจง |
ขนาดเทนเซอร์อาร์เรย์ | รับขนาดปัจจุบันของ TensorArray |
เทนเซอร์อาร์เรย์แยก | แยกข้อมูลจากค่าอินพุตออกเป็นองค์ประกอบ TensorArray |
TensorArrayแกะ | |
TensorArrayWrite | ผลักองค์ประกอบไปที่ tensor_array |
TensorBuffers | Maps native tensor memory into DataBuffers , allowing I/O operations from the JVM. |
TensorBundleProtos | |
เทนเซอร์การเชื่อมต่อ | 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. |
TensorDescription | Protobuf type tensorflow.TensorDescription |
TensorDescription.Builder | Protobuf type tensorflow.TensorDescription |
TensorDescriptionOrBuilder | |
TensorDescriptionProtos | |
TensorDiag <T extends TType > | ส่งกลับเทนเซอร์แนวทแยงด้วยค่าแนวทแยงที่กำหนด |
TensorDiagPart <T extends TType > | ส่งกลับส่วนเส้นทแยงมุมของเมตริกซ์ |
เทนเซอร์โฟลว์ | Static utility methods describing the TensorFlow runtime. |
เทนเซอร์โฟลว์ | |
เทนเซอร์โฟลว์ | |
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 | ตรวจสอบว่าต้นไม้ได้รับการเตรียมใช้งานหรือไม่ |
เทนเซอร์ป่าต้นไม้ทำนาย | ส่งออกบันทึกสำหรับข้อมูลอินพุตที่กำหนด |
TensorForestTreeResourceHandleOp | สร้างหมายเลขอ้างอิงให้กับ TensorForestTreeResource |
TensorForestTreeResourceHandleOp.Options | Optional attributes for TensorForestTreeResourceHandleOp |
เทนเซอร์ป่าต้นไม้ทำให้เป็นอนุกรม | ทำให้หมายเลขอ้างอิงทรีเป็นอนุกรมเป็นโปรโต |
เทนเซอร์ป่าต้นไม้ขนาด | รับจำนวนโหนดในแผนผัง |
ข้อมูลเทนเซอร์ | Information about a Tensor necessary for feeding or retrieval. |
TensorInfo.Builder | Information about a Tensor necessary for feeding or retrieval. |
TensorInfo.คอมโพสิตเทนเซอร์ | 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 > | เชื่อมต่อเทนเซอร์ทั้งหมดในรายการตามมิติที่ 0 |
TensorListConcatLists | |
TensorListElementShape <T extends TNumber > | รูปร่างขององค์ประกอบของรายการที่ระบุเป็นเทนเซอร์ |
TensorListFromTensor | สร้าง TensorList ซึ่งเมื่อซ้อนกันแล้วจะมีค่าเป็น "tensor" |
TensorListGather <T extends TType > | สร้าง Tensor โดยการจัดทำดัชนีลงใน TensorList |
TensorListGetItem <T extends TType > | |
TensorListLength | ส่งกลับจำนวนเทนเซอร์ในรายการเทนเซอร์อินพุต |
TensorListPopBack <T extends TType > | ส่งคืนองค์ประกอบสุดท้ายของรายการอินพุตและรายการที่มีทั้งหมดยกเว้นองค์ประกอบนั้น |
TensorListPushBack | ส่งคืนรายการที่มีการส่งผ่าน "Tensor" เป็นองค์ประกอบสุดท้ายและองค์ประกอบอื่นๆ ของรายการที่กำหนดใน "input_handle" |
TensorListPushBackBatch | |
TensorListReserve | รายการขนาดที่กำหนดซึ่งมีองค์ประกอบว่าง |
TensorListResize | ปรับขนาดรายการ |
TensorListScatter | สร้าง TensorList โดยการจัดทำดัชนีลงใน Tensor |
TensorListScatter เข้าสู่รายการที่มีอยู่ | กระจายเมตริกซ์ที่ดัชนีในรายการอินพุต |
TensorListSetItem | |
TensorListSplit | แยกเมตริกซ์ออกเป็นรายการ |
TensorListStack <T extends TType > | ซ้อนเทนเซอร์ทั้งหมดในรายการ |
TensorListStack.Options | Optional attributes for TensorListStack |
TensorMapErase | ส่งคืนแผนที่เทนเซอร์โดยลบรายการจากคีย์ที่กำหนด |
TensorMapHasKey | ส่งคืนว่ามีรหัสที่กำหนดอยู่ในแผนที่หรือไม่ |
เทนเซอร์แมปแทรก | ส่งกลับแผนที่ที่เป็น 'input_handle' โดยใส่คู่คีย์-ค่าที่กำหนด |
TensorMapLookup <U extends TType > | ส่งกลับค่าจากคีย์ที่กำหนดในแผนที่เทนเซอร์ |
TensorMapper <T extends TType > | Maps the native memory of a RawTensor to a n-dimensional typed data space accessible from the JVM. |
TensorMapSize | ส่งกลับจำนวนเทนเซอร์ในแผนที่เทนเซอร์อินพุต |
TensorMapStackKeys <T extends TType > | ส่งกลับสแต็กเทนเซอร์ของคีย์ทั้งหมดในแมปเทนเซอร์ |
TensorMetadata | Metadata for a single tensor in the Snapshot Record. |
TensorMetadata.Builder | Metadata for a single tensor in the Snapshot Record. |
TensorMetadataOrBuilder | |
เทนเซอร์โปรโต | Protocol buffer representing a tensor. |
TensorProto.Builder | Protocol buffer representing a tensor. |
TensorProtoOrBuilder | |
TensorProtos | |
TensorScatterNdAdd <T extends TType > | เพิ่ม "การอัปเดต" แบบกระจัดกระจายให้กับเทนเซอร์ที่มีอยู่ตาม "ดัชนี" |
TensorScatterNdMax <T extends TType > | |
TensorScatterNdMin <T extends TType > | |
TensorScatterNdSub <T extends TType > | ลบ "การอัปเดต" แบบกระจายออกจากเทนเซอร์ที่มีอยู่ตาม "ดัชนี" |
TensorScatterNdUpdate <T extends TType > | กระจาย 'อัปเดต' ไปยังเทนเซอร์ที่มีอยู่ตาม 'ดัชนี' |
เทนเซอร์รูปร่างโปรโต | 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. |
TensorSliceโปรโต | Can only be interpreted if you know the corresponding TensorShape. |
TensorSliceProto.Builder | Can only be interpreted if you know the corresponding TensorShape. |
TensorSliceProto.Extent | Extent of the slice in one dimension. |
TensorSliceProto.Extent.Builder | Extent of the slice in one dimension. |
TensorSliceProto.Extent.HasLengthCase | |
TensorSliceProto.ExtentOrBuilder | |
TensorSliceProtoOrBuilder | |
TensorSliceProtos | |
TensorSpecProto | A protobuf to represent tf.TensorSpec. |
TensorSpecProto.Builder | A protobuf to represent tf.TensorSpec. |
TensorSpecProtoOrBuilder | |
TensorStridedSliceUpdate <T extends TType > | กำหนด "value" ให้กับการอ้างอิงค่า l ที่แบ่งส่วนของ "input" |
TensorStridedSliceUpdate.Options | Optional attributes for TensorStridedSliceUpdate |
TensorSummary | Outputs a `Summary` protocol buffer with a tensor and per-plugin data. |
TensorType | Annotation for all tensor types. |
TensorTypeInfo <T extends TType > | Registered information about a tensor type. |
TensorTypeRegistry | Repository of all registered tensor types. |
TestLogProtos | |
TestResults | The output of one benchmark / test run. |
TestResults.BenchmarkType | The type of benchmark. |
TestResults.Builder | The output of one benchmark / test run. |
TestResultsOrBuilder | |
TextLineDataset | |
TextLineDataset | Creates a dataset that emits the lines of one or more text files. |
TextLineReader | A Reader that outputs the lines of a file delimited by '\n'. |
TextLineReader.Options | Optional attributes for TextLineReader |
TF_AllocatorAttributes | |
TF_ApiDefMap | |
TF_AttrMetadata | |
TF_Buffer | |
TF_Buffer.Data_deallocator_Pointer_long | |
TF_DeprecatedSession | |
TF_DeviceList | |
TF_DimensionHandle | |
TF_Function | |
TF_FunctionOptions | |
TF_Graph | |
TF_ImportGraphDefOptions | |
TF_ImportGraphDefResults | |
TF_Input | |
TF_KernelBuilder | |
TF_Library | |
TF_OpDefinitionBuilder | |
TF_Operation | |
TF_OperationDescription | |
TF_OpKernelConstruction | |
TF_OpKernelContext | |
TF_Output | |
TF_Server | |
TF_Session | |
TF_SessionOptions | |
TF_ShapeHandle | |
TF_ShapeInferenceContext | |
TF_Status | |
TF_StringView | |
TF_Tensor | |
TF_TString | |
TF_TString_Large | |
TF_TString_Offset | |
TF_TString_Raw | |
TF_TString_Small | |
TF_TString_Union | |
TF_TString_View | |
TF_WhileParams | |
TFE_Context | |
TFE_ContextOptions | |
TFE_Op | |
TFE_TensorDebugInfo | |
TFE_TensorHandle | |
TFFailedPreconditionException | |
TFInvalidArgumentException | |
TFloat16 | IEEE-754 half-precision 16-bit float tensor type. |
TFloat16Mapper | Maps memory of DT_HALF tensors to a n-dimensional data space. |
TFloat32 | IEEE-754 single-precision 32-bit float tensor type. |
TFloat32Mapper | Maps memory of DT_FLOAT tensors to a n-dimensional data space. |
TFloat64 | IEEE-754 double-precision 64-bit float tensor type. |
TFloat64Mapper | Maps memory of DT_DOUBLE tensors to a n-dimensional data space. |
TFloating | Common interface for all floating point tensors. |
TFOutOfRangeException | |
TFPermissionDeniedException | |
TfRecordDataset | Creates a dataset that emits the records from one or more TFRecord files. |
TFRecordDataset | |
TfRecordReader | A Reader that outputs the records from a TensorFlow Records file. |
TfRecordReader.Options | Optional attributes for TfRecordReader |
TFResourceExhaustedException | |
TFUnauthenticatedException | |
TFUnimplementedException | |
ThreadPoolชุดข้อมูล | สร้างชุดข้อมูลที่ใช้พูลเธรดที่กำหนดเองเพื่อคำนวณ `input_dataset` |
ThreadPoolชุดข้อมูล | สร้างชุดข้อมูลที่ใช้พูลเธรดที่กำหนดเองเพื่อคำนวณ `input_dataset` |
ThreadPoolHandle | สร้างชุดข้อมูลที่ใช้พูลเธรดที่กำหนดเองเพื่อคำนวณ `input_dataset` |
ThreadPoolHandle | สร้างชุดข้อมูลที่ใช้พูลเธรดที่กำหนดเองเพื่อคำนวณ `input_dataset` |
ThreadPoolHandle.Options | Optional attributes for ThreadPoolHandle |
ThreadPoolHandle.Options | Optional attributes for ThreadPoolHandle |
ThreadPoolOptionProto | Protobuf ประเภท tensorflow.ThreadPoolOptionProto |
ThreadPoolOptionProto.Builder | Protobuf ประเภท tensorflow.ThreadPoolOptionProto |
ThreadPoolOptionProtoOrBuilder | |
Tile <T extends TType > | สร้างเทนเซอร์โดยการปูกระเบื้องเทนเซอร์ที่กำหนด |
TileGrad <T extends TType > | Returns the gradient of `Tile`. |
การประทับเวลา | ระบุเวลาตั้งแต่ยุคในหน่วยวินาที |
TInt32 | 32-bit signed integer tensor type. |
TInt32Mapper | Maps memory of DT_INT32 tensors to a n-dimensional data space. |
TInt64 | 64-bit signed integer tensor type. |
TInt64Mapper | Maps memory of DT_INT64 tensors to a n-dimensional data space. |
TIntegral | Common interface for all integral numeric tensors. |
TNumber | Common interface for all numeric tensors. |
ทูบูล | แปลงเทนเซอร์เป็นเพรดิเคตสเกลาร์ |
ToHashBucket | Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets. |
ToHashBucketFast | Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets. |
ToHashBucketStrong | Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets. |
ToNumber <T extends TNumber > | Converts each string in the input Tensor to the specified numeric type. |
TopK <T extends TNumber > | Finds values and indices of the `k` largest elements for the last dimension. |
TopK.Options | Optional attributes for TopK |
TopKUnique | ส่งกลับค่าที่ไม่ซ้ำกัน TopK ในอาร์เรย์ตามลำดับที่จัดเรียง |
TopKWithUnique | ส่งกลับค่า TopK ในอาร์เรย์ตามลำดับที่จัดเรียง |
ผลการรวบรวม TPU | ส่งกลับผลลัพธ์ของการคอมไพล์ TPU |
การเปิดใช้งานการฝัง TPU | การดำเนินการที่ทำให้เกิดความแตกต่างของ TPU Embeddings |
TPUReplicatedInput <T extends TType > | เชื่อมต่ออินพุต N กับการคำนวณ TPU ที่จำลองแบบ N-way |
TPUReplicatedInput.Options | Optional attributes for TPUReplicatedInput |
TPUReplicatedOutput <T extends TType > | เชื่อมต่อเอาต์พุต N จากการคำนวณ TPU ที่จำลองแบบ N-way |
TPUReplicateMetadata | ข้อมูลเมตาที่ระบุว่าควรจำลองการคำนวณ TPU อย่างไร |
TPUReplicateMetadata.Options | Optional attributes for TPUReplicateMetadata |
TrackableObjectGraph | Protobuf type tensorflow.TrackableObjectGraph |
TrackableObjectGraph.Builder | Protobuf type tensorflow.TrackableObjectGraph |
TrackableObjectGraph.TrackableObject | Protobuf ประเภท tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject |
TrackableObjectGraph.TrackableObject.Builder | Protobuf ประเภท tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject |
TrackableObjectGraph.TrackableObject.ObjectReference | Protobuf type tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject.ObjectReference |
TrackableObjectGraph.TrackableObject.ObjectReference.Builder | Protobuf type tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject.ObjectReference |
TrackableObjectGraph.TrackableObject.ObjectReferenceOrBuilder | |
TrackableObjectGraph.TrackableObject.SerializedTensor | tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject.SerializedTensor ประเภท Protobuf.TrackableObjectGraph.TrackableObject.SerializedTensor |
TrackableObjectGraph.TrackableObject.SerializedTensor.Builder | tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject.SerializedTensor ประเภท Protobuf.TrackableObjectGraph.TrackableObject.SerializedTensor |
TrackableObjectGraph.TrackableObject.SerializedTensorOrBuilder | |
TrackableObjectGraph.TrackableObject.SlotVariableReference | Protobuf ประเภท tensorflow.TrackableObjectGraph.TrackableObject.SlotVariableReference |
TrackableObjectGraph.TrackableObject.SlotVariableReference.Builder | Protobuf ประเภท 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 > | คำนวณผลคูณด้วยเมทริกซ์สามเหลี่ยม |
TridiagonalSolve <T extends TType > | แก้ระบบสมการตรีโกณมิติ |
TridiagonalSolve.Options | Optional attributes for TridiagonalSolve |
TruncateDiv <T extends TType > | Returns x / y element-wise for integer types. |
TruncatedNormal <T extends TFloating > | Initializer that generates a truncated normal distribution. |
TruncatedNormal <U extends TNumber > | ส่งออกค่าสุ่มจากการแจกแจงแบบปกติที่ถูกตัดทอน |
TruncatedNormal.Options | Optional attributes for TruncatedNormal |
TruncateMod <T extends TNumber > | Returns element-wise remainder of division. |
TryRpc | ดำเนินการคำขอ RPC เป็นชุด |
ลอง Rpc.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ TryRpc |
TString | String type. |
TStringInitializer <T> | Helper class for initializing a TString tensor. |
TStringMapper | Maps memory of DT_STRING tensors to a n-dimensional data space. |
ทีประเภท | Common interface for all typed tensors. |
TUint8 | 8-bit unsigned integer tensor type. |
TUint8Mapper | Maps memory of DT_UINT8 tensors to a n-dimensional data space. |
TupleValue | Represents a Python tuple. |
TupleValue.Builder | Represents a Python tuple. |
TupleValueOrBuilder | |
TypeSpecProto | Represents a tf.TypeSpec tensorflow.TypeSpecProto |
TypeSpecProto.Builder | Represents a tf.TypeSpec tensorflow.TypeSpecProto |
TypeSpecProto.TypeSpecClass | Protobuf enum tensorflow.TypeSpecProto.TypeSpecClass |
TypeSpecProtoOrBuilder | |
TypesProtos |
คุณ
Unbatch <T extends TType > | ย้อนกลับการทำงานของ Batch สำหรับเทนเซอร์เอาต์พุตเดี่ยว |
Unbatch.Options | Optional attributes for Unbatch |
UnbatchDataset | ชุดข้อมูลที่แบ่งองค์ประกอบของอินพุตออกเป็นหลายองค์ประกอบ |
UnbatchDataset | ชุดข้อมูลที่แบ่งองค์ประกอบของอินพุตออกเป็นหลายองค์ประกอบ |
UnbatchGrad <T extends TType > | การไล่ระดับสีของ Unbatch |
UnbatchGrad.Options | Optional attributes for UnbatchGrad |
คลายการบีบอัดองค์ประกอบ | คลายการบีบอัดองค์ประกอบชุดข้อมูลที่บีบอัด |
UnicodeDecode <T extends TNumber > | ถอดรหัสแต่ละสตริงใน "อินพุต" ให้เป็นลำดับของจุดโค้ด Unicode |
UnicodeDecode.Options | Optional attributes for UnicodeDecode |
UnicodeDecodeWithOffsets <T extends TNumber > | ถอดรหัสแต่ละสตริงใน "อินพุต" ให้เป็นลำดับของจุดโค้ด Unicode |
UnicodeDecodeWithOffsets.Options | Optional attributes for UnicodeDecodeWithOffsets |
UnicodeEncode | เข้ารหัสเทนเซอร์ของ ints ลงในสตริงยูนิโค้ด |
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 > | ค้นหาองค์ประกอบที่ไม่ซ้ำกันตามแกนของเทนเซอร์ |
ชุดข้อมูลที่ไม่ซ้ำ | สร้างชุดข้อมูลที่มีองค์ประกอบเฉพาะของ `input_dataset` |
ชุดข้อมูลที่ไม่ซ้ำ | สร้างชุดข้อมูลที่มีองค์ประกอบเฉพาะของ `input_dataset` |
UniqueWithCounts <T extends TType , V extends TNumber > | ค้นหาองค์ประกอบที่ไม่ซ้ำกันตามแกนของเทนเซอร์ |
UnitNorm | Constrains the weights to have unit norm. |
UnravelIndex <T extends TNumber > | แปลงอาร์เรย์ของดัชนีแบบแบนให้เป็นทูเพิลของอาร์เรย์พิกัด |
ไม่มีการเรียงลำดับเซ็กเมนต์เข้าร่วม | รวมองค์ประกอบของ `อินพุต` ตาม `segment_ids` |
UnsortedSegmentJoin.Options | Optional attributes for UnsortedSegmentJoin |
UnsortedSegmentMax <T extends TNumber > | Computes the maximum along segments of a tensor. |
UnsortedSegmentMin <T extends TNumber > | คำนวณค่าต่ำสุดตามส่วนของเทนเซอร์ |
UnsortedSegmentProd <T extends TType > | คำนวณผลิตภัณฑ์ตามส่วนของเทนเซอร์ |
UnsortedSegmentSum <T extends TType > | Computes the sum along segments of a tensor. |
Unstack <T extends TType > | คลายมิติที่กำหนดของเทนเซอร์อันดับ-`R` ออกเป็นเทนเซอร์อันดับ `num`-`(R-1)` |
Unstack.Options | Optional attributes for Unstack |
ไม่อยู่บนเวที | Op คล้ายกับ Dequeue ที่มีน้ำหนักเบา |
Unstage.Options | Optional attributes for Unstage |
แกะ DatasetVariant | |
บน | แปลงอักขระตัวพิมพ์เล็กทั้งหมดเป็นการแทนที่ตัวพิมพ์ใหญ่ตามลำดับ |
Upper.Options | Optional attributes for Upper |
UpperBound <U extends TNumber > | ใช้ upper_bound(sorted_search_values, ค่า) ในแต่ละแถว |
วี
เครื่องมือตรวจสอบ | |
เครื่องมือตรวจสอบ | |
ValuesDef | Protocol buffer representing the values in ControlFlowContext. |
ValuesDef.Builder | Protocol buffer representing the values in ControlFlowContext. |
ValuesDefOrBuilder | |
VarHandleOp | สร้างหมายเลขอ้างอิงให้กับทรัพยากรตัวแปร |
VarHandleOp.Options | Optional attributes for VarHandleOp |
Variable <T extends TType > | คงสถานะไว้ในรูปแบบของเทนเซอร์ที่คงอยู่ข้ามขั้นตอน |
Variable.Options | Optional attributes for Variable |
VariableAggregation | Indicates how a distributed variable will be aggregated. |
VariableDef | Protocol buffer representing a Variable. |
VariableDef.Builder | Protocol buffer representing a Variable. |
VariableDefOrBuilder | |
VariableProtos | |
VariableShape <T extends TNumber > | ส่งกลับรูปร่างของตัวแปรที่ชี้ไปตาม "ทรัพยากร" |
VariableSynchronization | 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 | ตรวจสอบว่ามีการเตรียมใช้งานตัวแปรตามตัวจัดการทรัพยากรหรือไม่ |
VarLenFeatureProto | Protobuf type tensorflow.VarLenFeatureProto |
VarLenFeatureProto.Builder | Protobuf type tensorflow.VarLenFeatureProto |
VarLenFeatureProtoOrBuilder | |
VerifierConfig | The config for graph verifiers. |
VerifierConfig.Builder | The config for graph verifiers. |
VerifierConfig.Toggle | Protobuf enum tensorflow.VerifierConfig.Toggle |
VerifierConfigOrBuilder | |
VerifierConfigProtos | |
VersionDef | Version information for a piece of serialized data There are different types of versions for each type of data (GraphDef, etc.), but they all have the same common shape described here. |
VersionDef.Builder | Version information for a piece of serialized data There are different types of versions for each type of data (GraphDef, etc.), but they all have the same common shape described here. |
VersionDefOrBuilder | |
VersionsProtos |
ว
WatchdogConfig | Protobuf type tensorflow.WatchdogConfig |
WatchdogConfig.Builder | Protobuf type tensorflow.WatchdogConfig |
WatchdogConfigOrBuilder | |
WeakPointerScope | A minimalist pointer scope only keeping weak references to its elements. |
ที่ไหน | ส่งกลับตำแหน่งของค่าที่ไม่ใช่ศูนย์ / ค่าจริงในเทนเซอร์ |
WhileContextDef | Protocol buffer representing a WhileContext object. |
WhileContextDef.Builder | Protocol buffer representing a WhileContext object. |
WhileContextDefOrBuilder | |
โปรแกรมอ่านไฟล์ทั้งหมด | Reader ที่ส่งออกเนื้อหาทั้งหมดของไฟล์เป็นค่า |
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. |
คนงานการเต้นของหัวใจ | คนงาน heartbeat สหกรณ์ |
WorkerHeartbeatRequest | Protobuf type tensorflow.WorkerHeartbeatRequest |
WorkerHeartbeatRequest.Builder | Protobuf type tensorflow.WorkerHeartbeatRequest |
WorkerHeartbeatRequestOrBuilder | |
WorkerHeartbeatResponse | Protobuf type tensorflow.WorkerHeartbeatResponse |
WorkerHeartbeatResponse.Builder | Protobuf type tensorflow.WorkerHeartbeatResponse |
WorkerHeartbeatResponseOrBuilder | |
WorkerShutdownMode | Indicates the behavior of the worker when an internal error or shutdown signal is received. |
WrapDatasetVariant | |
WriteAudioSummary | Writes an audio summary. |
WriteAudioSummary.Options | Optional attributes for WriteAudioSummary |
WriteFile | Writes contents to the file at input filename. |
WriteGraphSummary | Writes a graph summary. |
WriteHistogramSummary | Writes a histogram summary. |
WriteImageSummary | Writes an image summary. |
WriteImageSummary.Options | Optional attributes for WriteImageSummary |
เขียนสรุป RawProto | เขียนสรุปโปรโตแบบอนุกรม |
WriteScalarSummary | Writes a scalar summary. |
WriteSummary | Writes a tensor summary. |
เอ็กซ์
Xdivy <T extends TType > | Returns 0 if x == 0, and x / y otherwise, elementwise. |
XEvent | An XEvent is a trace event, optionally annotated with XStats. |
XEvent.Builder | An XEvent is a trace event, optionally annotated with XStats. |
XEvent.DataCase | |
XEventMetadata | Metadata for an XEvent, corresponds to an event type and is shared by all XEvents with the same metadata_id. |
XEventMetadata.Builder | Metadata for an XEvent, corresponds to an event type and is shared by all XEvents with the same metadata_id. |
XEventMetadataOrBuilder | |
XEventOrBuilder | |
XlaRecvFromHost <T extends TType > | การดำเนินการเพื่อรับเทนเซอร์จากโฮสต์ |
XlaSendToHost | การดำเนินการเพื่อส่งเทนเซอร์ไปยังโฮสต์ |
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 > | ส่งคืน 0 ถ้า x == 0 และ x * log1p(y) มิฉะนั้น จะเป็นองค์ประกอบ |
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 |
ซี
Zeros <T extends TType > | Creates an Initializer that sets all values to zero. |
Zeros <T extends TType > | ตัวดำเนินการสร้างค่าคงที่ที่เริ่มต้นด้วยค่าศูนย์ของรูปร่างที่กำหนดโดย "สลัว" |
ZerosLike <T extends TType > | ส่งกลับเทนเซอร์ของศูนย์ที่มีรูปร่างและประเภทเดียวกันกับ x |
Zeta <T extends TNumber > | Compute the Hurwitz zeta function \\(\zeta(x, q)\\)- |
ZipDataset | Creates a dataset that zips together `input_datasets`. |