TensorFlow sẽ trở lại tại Google I/O vào ngày 14 tháng 5! Đăng ký ngay bây giờ

Trang này được dịch bởi Cloud Translation API.

Operand

giao diện công cộng

Các lớp con gián tiếp đã biết

Abs <T mở rộng TNumber >, AccumulateN <T mở rộng TType >, AccumulatorNumAccumulated , AccumulatorTakeGradient <T mở rộng TType >, Acos <T mở rộng TType >, Acosh <T mở rộng TType >, Thêm <T mở rộng TType >, AddManySparseToTensorsMap , AddN <T mở rộng TType >, AddSparseToTensorsMap , Điều chỉnh tương phản <T mở rộng TNumber >, Điều chỉnhHue <T mở rộng TNumber >, AdaptSaturation <T mở rộng TNumber >, All , AllReduce <T mở rộng TNumber > và 774 khác.

Abs <T mở rộng TNumber >	Tính giá trị tuyệt đối của tensor.
Tích lũyN <T mở rộng TType >	Trả về tổng theo từng phần tử của một danh sách các tensor.
Tích lũySốTích lũy	Trả về số gradient được tổng hợp trong các bộ tích lũy đã cho.
AccumulatorTakeGradient <T mở rộng TType >	Trích xuất độ dốc trung bình trong Bộ tích lũy có điều kiện đã cho.
Acos <T mở rộng TType >	Tính acos của x theo phần tử.
Acosh <T mở rộng TType >	Tính cosin hyperbol nghịch đảo của x theo phần tử.
Thêm <T mở rộng TType >	Trả về x + y theo phần tử.
AddManySparseToTensorsMap	Thêm `N`-minibatch `SparseTensor` vào `SparseTensorsMap`, trả về các thẻ điều khiển `N`.
AddN <T mở rộng TType >	Thêm tất cả phần tử tensor đầu vào một cách khôn ngoan.
AddSparseToTensorsMap	Thêm `SparseTensor` vào `SparseTensorsMap` trả về phần xử lý của nó.
Điều chỉnh độ tương phản <T mở rộng TNumber >	Điều chỉnh độ tương phản của một hoặc nhiều hình ảnh.
Điều chỉnhHue <T mở rộng TNumber >	Điều chỉnh màu sắc của một hoặc nhiều hình ảnh.
Điều chỉnhSaturation <T mở rộng TNumber >	Điều chỉnh độ bão hòa của một hoặc nhiều hình ảnh.
Tất cả	Tính toán "logic và" của các phần tử theo các kích thước của tensor.
AllReduce <T mở rộng TNumber >	Giảm lẫn nhau nhiều tensor có cùng loại và hình dạng.
AllToAll <T mở rộng TType >	Một Op để trao đổi dữ liệu trên các bản sao TPU.
Góc <U kéo dài TSố >	Trả về đối số của một số phức.
Bất kì	Tính toán "logic hoặc" của các phần tử theo các kích thước của tensor.
ApplyAdaMax <T mở rộng TType >	Cập nhật '*var' theo thuật toán AdaMax.
ApplyAdadelta <T mở rộng TType >	Cập nhật '*var' theo sơ đồ adadelta.
ApplyAdagrad <T mở rộng TType >	Cập nhật '*var' theo sơ đồ adagrad.
ApplyAdagradDa <T mở rộng TType >	Cập nhật '*var' theo sơ đồ adagrad gần nhất.
ApplyAdagradV2 <T mở rộng TType >	Cập nhật '*var' theo sơ đồ adagrad.
Áp dụngAdam <T mở rộng TType >	Cập nhật '*var' theo thuật toán Adam.
ApplyAddSign <T mở rộng TType >	Cập nhật '*var' theo bản cập nhật AddSign.
ApplyCenteredRmsProp <T mở rộng TType >	Cập nhật '*var' theo thuật toán RMSProp tập trung.
ApplyFtrl <T mở rộng TType >	Cập nhật '*var' theo sơ đồ Ftrl-proximal.
ApplyGradientDescent <T mở rộng TType >	Cập nhật 'var' bằng cách trừ 'alpha' 'delta' khỏi nó.
ApplyMomentum <T mở rộng TType >	Cập nhật '*var' theo sơ đồ động lượng.
ApplyPowerSign <T mở rộng TType >	Cập nhật '*var' theo bản cập nhật AddSign.
ApplyProximalAdagrad <T mở rộng TType >	Cập nhật 'var' và 'accum' theo FOBOS với tốc độ học tập của Adagrad.
ApplyProximalGradientDescent <T mở rộng TType >	Cập nhật '*var' dưới dạng thuật toán FOBOS với tốc độ học tập cố định.
ApplyRmsProp <T mở rộng TType >	Cập nhật '*var' theo thuật toán RMSProp.
Gần đúng bằng	Trả về giá trị thực của abs(xy) < dung sai theo phần tử.
ArgMax <V mở rộng TNumber >	Trả về chỉ mục có giá trị lớn nhất trên các kích thước của tensor.
ArgMin <V mở rộng TNumber >	Trả về chỉ mục có giá trị nhỏ nhất theo các kích thước của tensor.
Với kiểu là chuỗi	Chuyển đổi từng mục trong tensor đã cho thành chuỗi.
Asin <T mở rộng TType >	Tính sin nghịch đảo lượng giác của x theo phần tử.
Asinh <T mở rộng TType >	Tính sin hyperbol nghịch đảo của x theo phần tử.
Khẳng địnhCardinalityDataset
Khẳng địnhTiếp theoBộ dữ liệu
Gán <T mở rộng TType >	Cập nhật 'ref' bằng cách gán 'giá trị' cho nó.
GánAdd <T mở rộng TType >	Cập nhật 'ref' bằng cách thêm 'giá trị' vào nó.
GánSub <T mở rộng TType >	Cập nhật 'ref' bằng cách trừ 'giá trị' khỏi nó.
Atan <T mở rộng TType >	Tính tang tuyến lượng giác nghịch đảo của x theo phần tử.
Atan2 <T mở rộng TNumber >	Tính arctang của `y/x` theo phần tử, tôn trọng dấu của các đối số.
Atanh <T mở rộng TType >	Tính tang hyperbol nghịch đảo của x theo phần tử.
Âm thanhSpectrogram	Tạo ra hình ảnh trực quan của dữ liệu âm thanh theo thời gian.
Âm thanhTóm tắt	Xuất ra bộ đệm giao thức `Tóm tắt` kèm theo âm thanh.
Bộ dữ liệu AutoShard	Tạo một tập dữ liệu phân chia tập dữ liệu đầu vào.
AvgPool <T mở rộng TNumber >	Thực hiện tổng hợp trung bình trên đầu vào.
AvgPool3d <T mở rộng TNumber >	Thực hiện tổng hợp trung bình 3D trên đầu vào.
AvgPool3dGrad <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc của hàm gộp trung bình.
AvgPoolGrad <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc của hàm gộp trung bình.
BandPart <T mở rộng TType >	Sao chép một tenxơ đặt mọi thứ bên ngoài dải trung tâm trong mỗi ma trận trong cùng về 0.
BandedTriangularSolve <T mở rộng TType >
Rào chắn	Xác định một rào cản tồn tại trong các lần thực thi biểu đồ khác nhau.
Rào cảnChưa hoàn thànhKích thước	Tính số phần tử không đầy đủ trong hàng rào đã cho.
Rào chắnSẵn sàngKích thước	Tính số phần tử hoàn chỉnh trong hàng rào đã cho.
BatchCholesky <T mở rộng TNumber >
BatchCholeskyGrad <T mở rộng TNumber >
Bộ dữ liệu hàng loạt	Tạo một tập dữ liệu phân nhóm các phần tử `batch_size` từ `input_dataset`.
hàng loạtFft
LôFft2d
BatchFft3d
hàng loạt
BatchIfft2d
BatchIfft3d
BatchMatMul <T mở rộng TType >	Nhân các lát cắt của hai tensor theo đợt.
BatchMatrixBandPart <T mở rộng TType >
BatchMatrixDeterminant <T mở rộng TType >
BatchMatrixDiag <T mở rộng TType >
BatchMatrixDiagPart <T mở rộng TType >
BatchMatrixInverse <T mở rộng TNumber >
BatchMatrixSetDiag <T mở rộng TType >
BatchMatrixSolve <T mở rộng TNumber >
BatchMatrixSolveLs <T mở rộng TNumber >
BatchMatrixTriangularSolve <T mở rộng TNumber >
BatchNormWithGlobalNormalization <T mở rộng TType >	Chuẩn hóa hàng loạt.
BatchToSpace <T mở rộng TType >	BatchToSpace dành cho tensor 4-D loại T.
BatchToSpaceNd <T mở rộng TType >	BatchToSpace cho các tensor ND loại T.
BesselI0 <T mở rộng TNumber >
BesselI0e <T mở rộng TNumber >
BesselI1 <T mở rộng TNumber >
BesselI1e <T mở rộng TNumber >
BesselJ0 <T mở rộng TNumber >
BesselJ1 <T mở rộng TNumber >
BesselK0 <T mở rộng TNumber >
BesselK0e <T mở rộng TNumber >
BesselK1 <T mở rộng TNumber >
BesselK1e <T mở rộng TNumber >
BesselY0 <T mở rộng Tnumber >
BesselY1 <T mở rộng Tnumber >
Betainc <T mở rộng TNumber >	Tính tích phân beta không đầy đủ được chuẩn hóa \\(I_x(a, b)\\).
BiasAdd <T mở rộng TType >	Thêm `bias` vào `value`.
BiasAddGrad <T mở rộng TType >	Hoạt động lùi cho "BiasAdd" trên tensor "biasAdd".
Bincount <T mở rộng TNumber >	Đếm số lần xuất hiện của mỗi giá trị trong một mảng số nguyên.
Bitcast <U mở rộng TType >	Bitcast một tensor từ loại này sang loại khác mà không cần sao chép dữ liệu.
BitwiseAnd <T mở rộng TNumber >	Elementwise tính toán AND theo bit của `x` và `y`.
BitwiseHoặc <T mở rộng TNumber >	Elementwise tính toán OR theo bit của `x` và `y`.
BitwiseXor <T mở rộng TNumber >	Elementwise tính toán XOR theo bit của `x` và `y`.
BoostedCâyTổng hợpSố liệu thống kê	Tổng hợp tóm tắt số liệu thống kê tích lũy cho lô.
BoostedTreesCenterBias	Tính toán giá trị ưu tiên từ dữ liệu huấn luyện (độ lệch) và điền vào nút đầu tiên bằng giá trị ưu tiên của nhật ký.
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp	Tạo một điều khiển cho BoostedTreesEnsembleResource
BoostedTreesVí dụDebugĐầu ra	Kết quả đầu ra có thể giải thích mô hình/gỡ lỗi cho từng ví dụ.
BoostedTreesMakeStatsTóm tắt	Tạo bản tóm tắt số liệu thống kê tích lũy cho lô.
BoostedCâyDự đoán	Chạy nhiều bộ dự đoán tập hợp hồi quy cộng tính trên các phiên bản đầu vào và tính toán các log.
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp	Tạo một điều khiển cho BoostedTreesQuantileStreamResource.
BroadcastDynamicShape <T mở rộng TNumber >	Trả về hình dạng của s0 op s1 bằng tính năng phát sóng.
BroadcastRecv <T mở rộng TType >	Nhận giá trị tensor được phát từ thiết bị khác.
BroadcastSend <T mở rộng TType >	Truyền giá trị tensor tới một hoặc nhiều thiết bị khác.
BroadcastTo <T mở rộng TType >	Phát một mảng cho hình dạng tương thích.
Xô	Phân loại 'đầu vào' dựa trên 'ranh giới'.
ByteProducedStatsBộ dữ liệu	Ghi lại kích thước byte của từng phần tử của `input_dataset` trong StatsAggregator.
CSRSparseMatrixToDense <T mở rộng TType >	Chuyển đổi CSRSparseMatrix (có thể theo đợt) thành dày đặc.
Bộ dữ liệu CSV
CSVBộ dữ liệuV2
Bộ dữ liệu bộ đệm	Tạo một tập dữ liệu lưu trữ các phần tử từ `input_dataset`.
CacheDatasetV2
Truyền <U mở rộng TType >	Truyền x loại SrcT tới y loại DstT.
Trần nhà <T mở rộng TNumber >	Trả về số nguyên nhỏ nhất theo phần tử không nhỏ hơn x.
CheckNumerics <T mở rộng TNumber >	Kiểm tra một tenxơ để tìm các giá trị NaN, -Inf và +Inf.
Cholesky <T mở rộng TType >	Tính toán phân rã Cholesky của một hoặc nhiều ma trận vuông.
CholeskyGrad <T mở rộng TNumber >	Tính toán gradient lan truyền ngược ở chế độ đảo ngược của thuật toán Cholesky.
ChọnBộ dữ liệu nhanh nhất
ClipByValue <T mở rộng TType >	Cắt các giá trị tensor về mức tối thiểu và tối đa được chỉ định.
ClusterOutput <T mở rộng TType >	Toán tử kết nối đầu ra của phép tính XLA với các nút biểu đồ người tiêu dùng khác.
CollectiveGather <T mở rộng TNumber >	Tích lũy lẫn nhau nhiều tensor có cùng loại và hình dạng.
CollectivePermute <T mở rộng TType >	Một giải pháp để hoán vị các tensor trên các phiên bản TPU được sao chép.
So sánhAndBitpack	So sánh các giá trị của `input` với `threshold` và gói các bit kết quả vào một `uint8`.
Biên soạnKết quả	Trả về kết quả của quá trình biên dịch TPU.
Phức hợp <U mở rộng TType >	Chuyển đổi hai số thực thành số phức.
ComplexAbs <U mở rộng TNumber >	Tính giá trị tuyệt đối phức của một tensor.
Phần tử nén	Nén một phần tử dữ liệu.
Tính toánKích thước hàng loạt	Tính toán kích thước lô tĩnh của tập dữ liệu không có lô một phần.
Concat <T mở rộng TType >	Nối các tensor dọc theo một chiều.
Ghép dữ liệu	Tạo một tập dữ liệu nối `input_dataset` với `another_dataset`.
Tích lũy có điều kiện	Một bộ tích lũy có điều kiện để tổng hợp các gradient.
Định cấu hìnhTPU phân tán	Thiết lập cấu trúc tập trung cho hệ thống TPU phân tán.
Kết hợp <T mở rộng TType >	Trả về liên hợp phức của một số phức.
ConjugateTranspose <T mở rộng TType >	Xáo trộn các kích thước của x theo một hoán vị và liên hợp kết quả.
Hằng số <T mở rộng TType >	Một toán tử tạo ra một giá trị không đổi.
Chuyển đổi <T mở rộng TType >	Bao bọc toán tử XLA ConvGeneralDilating, được ghi lại tại https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#conv_convolution.
Chuyển đổi2d <T mở rộng TNumber >	Tính toán tích chập 2-D cho các tensor `đầu vào` và `bộ lọc` 4-D.
Conv2dBackpropFilter <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc tích chập đối với bộ lọc.
Conv2dBackpropInput <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc tích chập đối với đầu vào.
Conv3d <T mở rộng TNumber >	Tính toán tích chập 3-D cho các tensor `đầu vào` và `bộ lọc` 5-D.
Conv3dBackpropFilter <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc của tích chập 3-D đối với bộ lọc.
Conv3dBackpropInput <U mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc của tích chập 3-D đối với đầu vào.
Sao chép <T mở rộng TType >	Sao chép một tenxơ từ CPU sang CPU hoặc GPU sang GPU.
CopyHost <T mở rộng TType >	Sao chép một tensor vào máy chủ.
Cos <T mở rộng TType >	Tính cos của x theo phần tử.
Cosh <T mở rộng TType >	Tính cosin hyperbol của x theo phần tử.
CountUpTo <T mở rộng TNumber >	Tăng 'ref' cho đến khi đạt đến 'giới hạn'.
Cắt và Thay đổi kích thước	Trích xuất các phần cắt từ tensor hình ảnh đầu vào và thay đổi kích thước của chúng.
Cắt và Thay đổi kích thướcGradHộp	Tính toán độ dốc của crop_and_resize khi ghi tenxơ của hộp đầu vào.
CropAndResizeGradImage <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc của crop_and_resize khi ghi tenxơ hình ảnh đầu vào.
Chữ thập <T mở rộng TNumber >	Tính tích chéo theo cặp.
CrossReplicaSum <T mở rộng TNumber >	Op để tính tổng đầu vào trên các phiên bản TPU được sao chép.
CudnnRNNCanonicalToParams <T mở rộng TNumber >	Chuyển đổi các thông số CudnnRNN từ dạng chuẩn sang dạng có thể sử dụng được.
CudnnRnnParamsSize <U mở rộng TNumber >	Tính toán kích thước trọng số có thể được sử dụng bởi mô hình Cudnn RNN.
Cumprod <T mở rộng TType >	Tính tích lũy của tensor `x` dọc theo `trục`.
Cumsum <T mở rộng TType >	Tính tổng tích lũy của tensor `x` dọc theo `trục`.
CumulativeLogsumexp <T mở rộng TNumber >	Tính tích lũy của tensor `x` dọc theo `trục`.
DataFormatDimMap <T mở rộng TNumber >	Trả về chỉ mục thứ nguyên ở định dạng dữ liệu đích được cung cấp trong định dạng dữ liệu nguồn.
DataFormatVecPermute <T mở rộng TNumber >	Hoán đổi tensor đầu vào từ `src_format` sang `dst_format`.
Dịch vụ dữ liệuBộ dữ liệu
Tập dữ liệuCardinality	Trả về số lượng của `input_dataset`.
Tập dữ liệuTừGraph	Tạo một tập dữ liệu từ `graph_def` đã cho.
Tập dữ liệuToGraph	Trả về một GraphDef được tuần tự hóa đại diện cho `input_dataset`.
Dawsn <T mở rộng TNumber >
DebugGradientIdentity <T mở rộng TType >	Tùy chọn nhận dạng để gỡ lỗi độ dốc.
DebugGradientRefIdentity <T mở rộng TType >	Tùy chọn nhận dạng để gỡ lỗi độ dốc.
DebugIdentity <T mở rộng TType >	Gỡ lỗi nhận dạng V2 Op.
Gỡ lỗiNanĐếm	Gỡ lỗi bộ đếm giá trị NaN Op.
DebugNumericsSummary <U mở rộng TNumber >	Tóm tắt số gỡ lỗi V2 Op.
Giải MãVàCắtJpeg	Giải mã và cắt hình ảnh được mã hóa JPEG thành tenxơ uint8.
Giải mãBase64	Giải mã các chuỗi được mã hóa base64 an toàn trên web.
Giải mãBmp	Giải mã khung hình đầu tiên của hình ảnh được mã hóa BMP thành tenxơ uint8.
Giải mãNén	Giải nén chuỗi.
Giải MãGif	Giải mã (các) khung hình của hình ảnh được mã hóa GIF thành tenxơ uint8.
DecodeImage <T mở rộng TNumber >	Hàm dành cho giải mã_bmp, giải mã_gif, giải mã_jpeg và giải mã_png.
Giải mãJpeg	Giải mã hình ảnh được mã hóa JPEG thành tenxơ uint8.
Giải mãJsonVí dụ	Chuyển đổi các bản ghi ví dụ được mã hóa JSON thành chuỗi đệm giao thức nhị phân.
DecodePaddedRaw <T mở rộng TNumber >	Diễn giải lại các byte của chuỗi dưới dạng vectơ số.
DecodePng <T mở rộng TNumber >	Giải mã hình ảnh được mã hóa PNG thành tenxơ uint8 hoặc uint16.
DecodeRaw <T mở rộng TType >	Diễn giải lại các byte của chuỗi dưới dạng vectơ số.
DeepCopy <T mở rộng TType >	Tạo một bản sao của `x`.
DenseBincount <U mở rộng TNumber >	Đếm số lần xuất hiện của mỗi giá trị trong một mảng số nguyên.
DenseToCSRSparseMatrix	Chuyển đổi một tenxơ dày đặc thành CSRSparseMatrix (có thể theo đợt).
DenseToSparseBatchDataset	Tạo một tập dữ liệu sắp xếp các phần tử đầu vào thành một SparseTensor.
DepthToSpace <T mở rộng TType >	DepthToSpace cho tensor loại T.
DepthwiseConv2dNative <T mở rộng TNumber >	Tính toán tích chập theo chiều sâu 2-D cho các tensor `đầu vào` và `bộ lọc` 4-D.
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc tích chập theo chiều sâu đối với bộ lọc.
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc của tích chập theo chiều sâu đối với đầu vào.
giải mã	Lấy đầu vào uint32 đã đóng gói và giải nén đầu vào thành uint8 để thực hiện Dequantization trên thiết bị.
Phá hủyTemporaryVariable <T mở rộng TType >	Phá hủy biến tạm thời và trả về giá trị cuối cùng của nó.
Det <T mở rộng TType >	Tính định thức của một hoặc nhiều ma trận vuông.
Chỉ mục thiết bị	Trả về chỉ mục của thiết bị mà op chạy.
Digamma <T mở rộng TNumber >	Tính Psi, đạo hàm của Lgamma (log của giá trị tuyệt đối của `Gamma(x)`), theo phần tử.
Dilation2d <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ giãn nở thang độ xám của các tensor `đầu vào` 4-D và `bộ lọc` 3-D.
Dilation2dBackpropFilter <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc của độ giãn nở 2-D hình thái đối với bộ lọc.
Dilation2dBackpropInput <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc của độ giãn nở 2-D hình thái đối với đầu vào.
Tập dữ liệu được chỉ đạoInterleave	Thay thế cho `InterleaveDataset` trên danh sách cố định gồm các bộ dữ liệu `N`.
Div <T mở rộng TType >	Trả về x / y theo phần tử.
DivNoNan <T mở rộng TType >	Trả về 0 nếu mẫu số bằng 0.
Dấu chấm <T mở rộng TType >	Bao bọc toán tử XLA DotGeneral, được ghi lại tại https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#dotgeneral .
DrawBoundingBoxes <T mở rộng TNumber >	Vẽ các hộp giới hạn trên một loạt hình ảnh.
GiảLặpBộ đếm
Bộ nhớ giảBộ nhớ đệm
Máy Phát Điện Giả Seed
DynamicSlice <T mở rộng TType >	Bao bọc toán tử XLA DynamicSlice, được ghi lại tại https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#dynamicslice.
DynamicStitch <T mở rộng TType >	Xen kẽ các giá trị từ tensor `data` thành một tensor duy nhất.
DynamicUpdateSlice <T mở rộng TType >	Bao bọc toán tử XLA DynamicUpdateSlice, được ghi lại tại https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#dynamicupdateslice .
Chỉnh sửa Khoảng cách	Tính toán Khoảng cách chỉnh sửa Levenshtein (có thể được chuẩn hóa).
Einsum <T mở rộng TType >	Một op hỗ trợ op einsum cơ bản với 2 đầu vào và 1 đầu ra.
Elu <T mở rộng TNumber >	Tính tuyến tính hàm mũ: `exp(features) - 1` if < 0, `features` ngược lại.
EluGrad <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc cho hoạt động tuyến tính hàm mũ (Elu).
NhúngKích hoạt	Một cơ hội cho phép phân biệt các vật liệu nhúng TPU.
Trống <T mở rộng TType >	Tạo một tensor có hình dạng nhất định.
Danh sách Tensor trống	Tạo và trả về một danh sách tensor trống.
Bản đồ Tensor trống	Tạo và trả về một bản đồ tensor trống.
Mã hóaBase64	Mã hóa chuỗi thành định dạng base64 an toàn trên web.
Mã hóaJpeg	JPEG-mã hóa một hình ảnh.
Mã hóaJpegBiếnChất lượng	Hình ảnh đầu vào mã hóa JPEG với chất lượng nén được cung cấp.
Mã hóaPng	PNG mã hóa một hình ảnh.
Mã hóaProto	Op tuần tự hóa các thông báo protobuf được cung cấp trong các tensor đầu vào.
Mã hóaWav	Mã hóa dữ liệu âm thanh bằng định dạng tệp WAV.
Đảm bảoShape <T mở rộng TType >	Đảm bảo rằng hình dạng của tensor phù hợp với hình dạng mong đợi.
Nhập <T mở rộng TType >	Tạo hoặc tìm khung con và cung cấp `dữ liệu` cho khung con.
Bình đẳng	Trả về giá trị thực của (x == y) theo phần tử.
Erf <T mở rộng TNumber >	Tính toán hàm lỗi Gauss của phần tử `x`.
Erfc <T mở rộng TNumber >	Tính hàm lỗi bổ sung của `x` theo phần tử.
EuclideanNorm <T mở rộng TType >	Tính toán định mức Euclide của các phần tử theo các chiều của một tenxơ.
Thoát <T mở rộng TType >	Thoát khỏi khung hiện tại về khung chính của nó.
Exp <T mở rộng TType >	Tính số mũ của x theo phần tử.
ExpandDims <T mở rộng TType >	Chèn kích thước 1 vào hình dạng của tenxơ.
Expint <T mở rộng TNumber >
Expm1 <T mở rộng TType >	Tính `exp(x) - 1` theo phần tử.
Trích xuấtNhìn thoáng qua	Trích xuất một cái nhìn thoáng qua từ tensor đầu vào.
ExtractImagePatches <T mở rộng TType >	Trích xuất `bản vá` từ `hình ảnh` và đặt chúng ở kích thước đầu ra "độ sâu".
ExtractJpegShape <T mở rộng TNumber >	Trích xuất thông tin hình dạng của hình ảnh được mã hóa JPEG.
ExtractVolumePatches <T mở rộng TNumber >	Trích xuất `các bản vá` từ `đầu vào` và đặt chúng vào kích thước đầu ra `"độ sâu"`.
Sự thật	Đưa ra một thực tế về giai thừa.
FakeQuantWithMinMaxArgs	Giả định lượng tử tenxơ 'đầu vào', gõ float thành tenxơ 'đầu ra' cùng loại.
FakeQuantWithMinMaxArgsGradient	Tính toán độ dốc cho hoạt động FakeQuantWithMinMaxArgs.
FakeQuantWithMinMaxVars	Định lượng giả tensor 'đầu vào' của kiểu float thông qua các vô hướng float toàn cục Định lượng giả tensor `inputs` của kiểu float thông qua các vô hướng float toàn cục `min` và `max` thành tensor `outputs` có cùng hình dạng với `inputs`.
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel	Định lượng giả tensor 'đầu vào' của loại float thông qua các float trên mỗi kênh Định lượng giả `tenxơ đầu vào` thuộc loại float trên mỗi kênh và một trong các hình dạng: `[d]`, `[b, d]` `[b, h, w, d]` thông qua float trên mỗi kênh ` min` và `max` của hình dạng `[d]` đến tenxơ `đầu ra` có hình dạng giống như `đầu vào`.
Fft <T mở rộng TType >	Biến đổi Fourier nhanh.
Fft2d <T mở rộng TType >	Biến đổi Fourier nhanh 2D.
Fft3d <T mở rộng TType >	Biến đổi Fourier nhanh 3D.
hàng đợi fifo	Một hàng đợi tạo ra các phần tử theo thứ tự nhập trước xuất trước.
Điền vào <U mở rộng TType >	Tạo một tensor chứa đầy giá trị vô hướng.
FilterByLastComponentDataset	Tạo một tập dữ liệu chứa các phần tử của thành phần đầu tiên của `input_dataset` có giá trị true ở thành phần cuối cùng.
Dấu vân tay	Tạo ra các giá trị dấu vân tay.
Tập dữ liệu có độ dài cố định
Trình đọc bản ghi có độ dài cố định	Trình đọc xuất ra các bản ghi có độ dài cố định từ một tệp.
Tầng <T mở rộng TNumber >	Trả về số nguyên lớn nhất theo phần tử không lớn hơn x.
FloorDiv <T mở rộng TType >	Trả về x // y theo phần tử.
FloorMod <T mở rộng TNumber >	Trả về phần tử còn lại của phép chia.
FractionalAvgPoolGrad <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc của hàm FractionalAvgPool.
FractionalMaxPoolGrad <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc của hàm FractionalMaxPool.
FresnelCos <T mở rộng TNumber >
FresnelSin <T mở rộng TNumber >
FusedPadConv2d <T mở rộng TNumber >	Thực hiện phần đệm như một phần tiền xử lý trong quá trình tích chập.
FusedResizeAndPadConv2d <T mở rộng TNumber >	Thực hiện thay đổi kích thước và đệm như một bước tiền xử lý trong quá trình tích chập.
Tập hợp <T mở rộng TType >	Bao bọc toán tử XLA Gather được ghi lại tại https://www.tensorflow.org/xla/Operation_semantics#gather
GatherNd <T mở rộng TType >	Tập hợp các lát cắt từ `params` vào một Tensor có hình dạng được chỉ định bởi `chỉ số`.
GatherV2 <T mở rộng TNumber >	Tích lũy lẫn nhau nhiều tensor có cùng loại và hình dạng.
GetSessionHandle	Lưu trữ tensor đầu vào ở trạng thái của phiên hiện tại.
GetSessionTensor <T mở rộng TType >	Lấy giá trị của tensor được chỉ định bởi phần điều khiển của nó.
lớn hơn	Trả về giá trị thực của (x > y) theo phần tử.
lớn hơn bằng	Trả về giá trị thực của (x >= y) theo phần tử.
Đảm bảoConst <T mở rộng TType >	Cung cấp sự đảm bảo cho thời gian chạy TF rằng tensor đầu vào là một hằng số.
Bảng băm	Tạo một bảng băm chưa được khởi tạo.
HistogramFixedWidth <U kéo dài TNumber >	Trả về biểu đồ của các giá trị.
Biểu đồTóm tắt	Xuất ra bộ đệm giao thức `Tóm tắt` kèm theo biểu đồ.
HsvToRgb <T mở rộng TNumber >	Chuyển đổi một hoặc nhiều hình ảnh từ HSV sang RGB.
Danh tính <T mở rộng TType >	Trả về một tenxơ có cùng hình dạng và nội dung với tenxơ hoặc giá trị đầu vào.
IdentityReader	Một Trình đọc xuất ra tác phẩm được xếp hàng đợi dưới dạng cả khóa và giá trị.
Ifft <T mở rộng TType >	Biến đổi Fourier nhanh nghịch đảo.
Ifft2d <T mở rộng TType >	Biến đổi Fourier nhanh 2D nghịch đảo.
Ifft3d <T mở rộng TType >	Biến đổi Fourier nhanh 3D nghịch đảo.
Igamma <T mở rộng TNumber >	Tính hàm Gamma không đầy đủ chính quy hóa dưới `P(a, x)`.
IgammaGradA <T mở rộng TNumber >	Tính gradient của `igamma(a, x)` wrt `a`.
Igammac <T mở rộng TNumber >	Tính hàm Gamma không đầy đủ chính quy hóa trên `Q(a, x)`.
Bỏ quaLỗiBộ dữ liệu	Tạo một tập dữ liệu chứa các phần tử của `input_dataset` bỏ qua lỗi.
Hình ảnh <U mở rộng TNumber >	Trả về phần ảo của số phức.
ImageProjectiveTransformV2 <T mở rộng TNumber >	Áp dụng phép biến đổi đã cho cho từng hình ảnh.
ImageProjectiveTransformV3 <T mở rộng TNumber >	Áp dụng phép biến đổi đã cho cho từng hình ảnh.
Hình ảnhTóm tắt	Xuất ra bộ đệm giao thức `Tóm tắt` kèm theo hình ảnh.
ImmutableConst <T mở rộng TType >	Trả về tensor bất biến từ vùng bộ nhớ.
trongtopk	Cho biết liệu các mục tiêu có nằm trong dự đoán `K` hàng đầu hay không.
InfeedDequeue <T mở rộng TType >	Một trình giữ chỗ chọn cho một giá trị sẽ được đưa vào tính toán.
InplaceAdd <T mở rộng TType >	Thêm v vào các hàng x được chỉ định.
InplaceSub <T mở rộng TType >	Trừ `v` vào các hàng `x` được chỉ định.
InplaceUpdate <T mở rộng TType >	Cập nhật các hàng được chỉ định 'i' với các giá trị 'v'.
Inv <T mở rộng TType >	Tính nghịch đảo của một hoặc nhiều ma trận vuông nghịch đảo hoặc các ma trận kề của chúng (chuyển vị liên hợp).
InvGrad <T mở rộng TType >	Tính toán độ dốc cho nghịch đảo của `x` ghi đầu vào của nó.
Đảo ngược <T mở rộng TNumber >	Đảo ngược (lật) từng bit của loại được hỗ trợ; ví dụ: gõ `uint8` giá trị 01010101 trở thành 10101010.
Đảo ngược Permutation <T mở rộng TNumber >	Tính hoán vị nghịch đảo của tensor.
Irfft <U mở rộng TNumber >	Biến đổi Fourier nhanh có giá trị thực nghịch đảo.
Irfft2d <U mở rộng TNumber >	Biến đổi Fourier nhanh có giá trị thực 2D nghịch đảo.
Irfft3d <U mở rộng TNumber >	Biến đổi Fourier nhanh có giá trị thực 3D nghịch đảo.
IsBoostedTreesEnsembleĐược khởi tạo	Kiểm tra xem một tập hợp cây đã được khởi tạo chưa.
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized	Kiểm tra xem luồng lượng tử đã được khởi tạo chưa.
là hữu hạn	Trả về phần tử nào của x là hữu hạn.
IsInf	Trả về phần tử nào của x là Inf.
IsNan	Trả về phần tử nào của x là NaN.
IsVariableĐược khởi tạo	Kiểm tra xem tensor đã được khởi tạo chưa.
Trình vòng lặp
IteratorFromStringHandle
IteratorGetDevice	Trả về tên của thiết bị mà `resource` đã được đặt trên đó.
IteratorGetNextAsTùy chọn	Nhận đầu ra tiếp theo từ trình vòng lặp đã cho dưới dạng một biến thể Tùy chọn.
IteratorToStringHandle	Chuyển đổi `resource_handle` đã cho đại diện cho một trình vòng lặp thành một chuỗi.
Tham gia	Nối các chuỗi trong danh sách các tensor chuỗi đã cho thành một tensor; bằng dấu phân cách đã cho (mặc định là dấu phân cách trống).
Khởi tạo chuỗi KMC2	Trả về chỉ mục của một điểm dữ liệu cần được thêm vào tập hợp hạt giống.
KmeansPlusPlusKhởi tạo	Chọn num_to_sample hàng đầu vào bằng tiêu chí KMeans++.
KthOrderThống kê	Tính toán thống kê bậc K của một tập dữ liệu.
L2Loss <T mở rộng TNumber >	Mất L2.
Bộ dữ liệu LMDB	Tạo tập dữ liệu phát ra các cặp khóa-giá trị trong một hoặc nhiều tệp LMDB.
Thống kê độ trễBộ dữ liệu	Ghi lại độ trễ của việc tạo các phần tử `input_dataset` trong StatsAggregator.
LeakyRelu <T mở rộng TNumber >	Tính toán tuyến tính đã chỉnh lưu: `max(features,features * alpha)`.
LeakyReluGrad <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc tuyến tính đã chỉnh lưu cho hoạt động LeakyRelu.
LeftShift <T mở rộng TNumber >	Elementwise tính toán độ dịch chuyển trái theo bit của `x` và `y`.
Ít hơn	Trả về giá trị thực của (x < y) theo phần tử.
Ít bằng	Trả về giá trị thực của (x <= y) theo phần tử.
Lgamma <T mở rộng TNumber >	Tính nhật ký của giá trị tuyệt đối của phần tử `Gamma(x)`.
LinSpace <T mở rộng TNumber >	Tạo các giá trị trong một khoảng.
Bộ dữ liệu Lmdb
LmdbReader	Trình đọc xuất bản ghi từ tệp LMDB.
LoadAndRemapMatrix	Tải `Tensor` 2-D (ma trận) có tên `old_tensor_name` từ điểm kiểm tra tại `ckpt_path` và có khả năng sắp xếp lại các hàng và cột của nó bằng cách sử dụng các ánh xạ lại được chỉ định.
LocalResponseNormalization <T mở rộng TNumber >	Chuẩn hóa phản hồi cục bộ.
LocalResponseNormalizationGrad <T mở rộng TNumber >	Độ dốc để chuẩn hóa phản hồi cục bộ.
Nhật ký <T mở rộng TType >	Tính logarit tự nhiên của x theo phần tử.
Log1p <T mở rộng TType >	Tính logarit tự nhiên của (1 + x) theo từng phần tử.
LogSoftmax <T mở rộng TNumber >	Tính toán kích hoạt nhật ký softmax.
Hợp lý và	Trả về giá trị thực của x AND y theo phần tử.
Hợp lýKhông	Trả về giá trị thực của `NOT x` theo phần tử.
Hợp lýHoặc	Trả về giá trị thực của x OR y theo phần tử.
LookupTableFind <U mở rộng TType >	Tra cứu các khóa trong bảng, xuất ra các giá trị tương ứng.
Tra cứuKích thước bảng	Tính số phần tử trong bảng đã cho.
Vòng lặpCond	Chuyển tiếp đầu vào đến đầu ra.
Thấp hơn	Chuyển đổi tất cả các ký tự viết hoa thành các ký tự thay thế chữ thường tương ứng.
LowerBound <U mở rộng TNumber >	Áp dụng low_bound(sorted_search_values, value) dọc theo mỗi hàng.
MakeUnique	Làm cho tất cả các phần tử trong thứ nguyên không theo lô là duy nhất nhưng \"gần\" với giá trị ban đầu của chúng.
Bản đồChưa hoàn thiệnKích thước	Op trả về số phần tử chưa hoàn chỉnh trong vùng chứa bên dưới.
Kích thước bản đồ	Op trả về số phần tử trong vùng chứa bên dưới.
MatMul <T mở rộng TType >	Nhân ma trận "a" với ma trận "b".
Tệp phù hợp	Trả về tập hợp các tệp khớp với một hoặc nhiều mẫu hình cầu.
MatchingFilesDataset
MatrixDiag <T mở rộng TType >	Trả về một tenxơ chéo theo bó với các giá trị đường chéo đã cho theo bó.
MatrixDiagPart <T mở rộng TType >	Trả về phần đường chéo theo đợt của một tenxơ theo đợt.
MatrixDiagPartV3 <T mở rộng TType >	Trả về phần đường chéo theo đợt của một tenxơ theo đợt.
MatrixDiagV3 <T mở rộng TType >	Trả về một tenxơ chéo theo bó với các giá trị đường chéo đã cho theo bó.
MatrixLogarit <T mở rộng TType >	Tính logarit ma trận của một hoặc nhiều ma trận vuông: \\(log(exp(A)) = A\\) Op này chỉ được xác định cho ma trận phức tạp.
MatrixSetDiag <T mở rộng TType >	Trả về một tensor ma trận theo đợt với các giá trị đường chéo theo đợt mới.
MatrixSolveLs <T mở rộng TType >	Giải quyết một hoặc nhiều bài toán bình phương tối thiểu tuyến tính.
Tối đa <T mở rộng TType >	Tính toán số phần tử lớn nhất theo các kích thước của tensor.
MaxIntraOpParallelismBộ dữ liệu	Tạo một tập dữ liệu ghi đè tính song song tối đa trong nội bộ.
MaxPool <T mở rộng TType >	Thực hiện tổng hợp tối đa trên đầu vào.
MaxPool3d <T mở rộng TNumber >	Thực hiện tổng hợp tối đa 3D trên đầu vào.
MaxPool3dGrad <U mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc của hàm gộp tối đa 3D.
MaxPool3dGradGrad <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc bậc hai của hàm maxpooling.
MaxPoolGrad <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc của hàm maxpooling.
MaxPoolGradGrad <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc bậc hai của hàm maxpooling.
MaxPoolGradGradWithArgmax <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc bậc hai của hàm maxpooling.
MaxPoolGradWithArgmax <T mở rộng TNumber >	Tính toán độ dốc của hàm maxpooling.
Tối đa <T mở rộng TNumber >	Trả về giá trị tối đa của x và y (tức là
Có nghĩa là <T mở rộng TType >	Tính giá trị trung bình của các phần tử theo kích thước của tensor.
Hợp nhấtTóm tắt	Hợp nhất các bản tóm tắt.
mfcc	Chuyển đổi biểu đồ phổ thành dạng hữu ích cho việc nhận dạng giọng nói.
Tối thiểu <T mở rộng TType >	Tính toán số phần tử tối thiểu trên các kích thước của một tensor.
Tối thiểu <T mở rộng TNumber >	Trả về min của x và y (tức là
MirrorPad <T mở rộng TType >	Đệm một tensor với các giá trị được phản ánh.
MirrorPadGrad <T mở rộng TType >	Tùy chọn chuyển màu cho `MirrorPad` tùy chọn.
Mod <T mở rộng TNumber >	Trả về phần tử còn lại của phép chia.
Bộ dữ liệu mô hình	Chuyển đổi nhận dạng mô hình hóa hiệu suất.
Mul <T mở rộng TType >	Trả về x * y theo phần tử.
MulNoNan <T mở rộng TType >	Trả về x * y theo phần tử.
MultiDeviceIterator	Tạo tài nguyên MultiDeviceIterator.
MultiDeviceIteratorFromStringHandle	Tạo tài nguyên MultiDeviceIterator từ chuỗi xử lý được cung cấp.
MultiDeviceIteratorInit	Khởi tạo trình vòng lặp đa thiết bị với tập dữ liệu đã cho.
MultiDeviceIteratorToStringHandle	Tạo một chuỗi điều khiển cho MultiDeviceIterator đã cho.
Đa thức <U mở rộng TNumber >	Lấy mẫu từ phân phối đa thức.
Bảng băm dày đặc có thể thay đổi	Tạo một bảng băm trống sử dụng tensor làm kho dự phòng.
Bảng Hash có thể thay đổi	Tạo một bảng băm trống.
MutableHashTableOfTensor	Tạo một bảng băm trống.
Mutex	Tạo tài nguyên Mutex có thể bị khóa bởi `MutexLock`.
Khóa Mutex	Khóa tài nguyên mutex.
NcclAllReduce <T mở rộng TNumber >	Xuất ra một tensor chứa mức giảm trên tất cả các tensor đầu vào.
NcclBroadcast <T mở rộng TNumber >	Gửi `đầu vào` tới tất cả các thiết bị được kết nối với đầu ra.
NcclReduce <T mở rộng TNumber >	Giảm `đầu vào` từ `num_devices` bằng cách sử dụng `reduction` xuống một thiết bị duy nhất.
Ndtri <T mở rộng TNumber >
Phủ định <T mở rộng TType >	Tính toán giá trị âm theo từng phần tử.
TiếpSau <T mở rộng TNumber >	Trả về giá trị có thể biểu thị tiếp theo của `x1` theo hướng `x2`, theo phần tử.
NextIteration <T mở rộng TType >	Làm cho đầu vào của nó có sẵn cho lần lặp tiếp theo.
NonDeterministicInts <U mở rộng TType >	Không xác định tạo ra một số số nguyên.
NonMaxSuppressionWithOverlaps	Tham lam chọn một tập hợp con các hộp giới hạn theo thứ tự điểm giảm dần, cắt bỏ các hộp có phần chồng chéo cao với các hộp đã chọn trước đó.
Bộ dữ liệu không tuần tự hóa
Không công bằng	Trả về giá trị thực của (x != y) theo từng phần tử.
Phần tử thứ <T mở rộng TNumber >	Tìm các giá trị của thống kê thứ tự thứ n` cho thứ nguyên cuối cùng.
OneHot <U mở rộng TType >	Trả về một tenxơ một nóng.
Những cái <T mở rộng TType >	Một toán tử tạo một hằng số được khởi tạo với các hằng số có hình dạng được cung cấp bởi `dims`.
OnesLike <T mở rộng TType >	Trả về một tensor đơn vị có cùng hình dạng và kiểu như x.
Tối ưu hóa bộ dữ liệu	Tạo tập dữ liệu bằng cách áp dụng tối ưu hóa cho `input_dataset`.
OptimizeDatasetV2	Tạo tập dữ liệu bằng cách áp dụng các tối ưu hóa có liên quan cho `input_dataset`.
Tùy chọnFromValue	Xây dựng một biến thể Tùy chọn từ một bộ tensor.
Tùy chọnHasValue	Trả về true khi và chỉ khi biến thể Tùy chọn đã cho có giá trị.
Tùy chọnKhông có	Tạo một biến thể Tùy chọn không có giá trị.
Bản đồ đã đặt hàngChưa hoàn thànhKích thước	Op trả về số phần tử chưa hoàn chỉnh trong vùng chứa bên dưới.
Đã đặt hàngKích thước bản đồ	Op trả về số phần tử trong vùng chứa bên dưới.
Bộ chọn thứ tự	Bộ chọn lõi TPU Op.
OutfeedDequeue <T mở rộng TType >	Truy xuất một tensor đơn từ nguồn cấp dữ liệu tính toán.
OutfeedDequeueV2 <T mở rộng TType >	Truy xuất một tensor đơn từ nguồn cấp dữ liệu tính toán.
Đầu ra <T mở rộng TType >	Một tay cầm tượng trưng cho một tensor được tạo ra bởi một `Operation` .
Pad <T mở rộng TType >	Bao bọc toán tử XLA Pad, được ghi lại tại https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#pad .
Tập dữ liệu đệmBatch	Tạo một tập dữ liệu phân nhóm và đệm các phần tử `batch_size` từ đầu vào.
ĐệmFifoHàng đợi	Một hàng đợi tạo ra các phần tử theo thứ tự nhập trước xuất trước.
ParallelConcat <T mở rộng TType >	Nối một danh sách các tensor `N` dọc theo chiều thứ nhất.
ParallelDynamicStitch <T mở rộng TType >	Xen kẽ các giá trị từ tensor `data` thành một tensor duy nhất.
Tham sốTruncatedNormal <u mở rộng Tnumber >	Đầu ra các giá trị ngẫu nhiên từ một phân phối bình thường.
Parsexampledataset	Chuyển đổi `input_dataset` chứa các proto `Example` dưới dạng vectơ của DT_STRING thành tập dữ liệu gồm các đối tượng `Tensor` hoặc `SparseTensor` biểu thị các tính năng được phân tích cú pháp.
Parsetensor <T mở rộng ttype >	Biến đổi một tenorflow được nối tiếp.
Phân vùnginput <T mở rộng ttype >	Một OP nhóm một danh sách các đầu vào được phân vùng lại với nhau.
Người giữ chỗ <T mở rộng ttype >	Một người giữ chỗ cho một giá trị sẽ được đưa vào tính toán.
PlaceholderWithDefault <T mở rộng ttype >	Một người giữ chỗ OP đi qua `đầu vào` khi đầu ra của nó không được cho ăn.
Polygamma <T mở rộng Tnumber >	Tính hàm polygamma \\(\psi^{(n)}(x)\\).
Dân số	Tính toán số lượng dân số theo yếu tố (hay còn gọi là
POW <T mở rộng ttype >	Tính công suất của giá trị này sang giá trị khác.
Prefetchdataset	Tạo một bộ dữ liệu mà không đồng bộ trước các phần tử từ `input_dataset`.
Prelinearize	Một op tuyến tính hóa một giá trị Tensor thành một tensor biến thể mờ đục.
Prelinearizetuple	Một OP tuyến tính hóa nhiều giá trị tenxơ thành một tenxơ biến thể mờ.
Ngăn ngừa GRADGRADIENT <T mở rộng ttype >	Một danh tính OP kích hoạt lỗi nếu một gradient được yêu cầu.
Hàng đợi ưu tiên	Một hàng đợi tạo ra các yếu tố được sắp xếp theo giá trị thành phần đầu tiên.
PrivateThreadPooldataset	Tạo một bộ dữ liệu sử dụng nhóm luồng tùy chỉnh để tính toán `input_dataset`.
Prod <t mở rộng ttype >	Tính toán sản phẩm của các phần tử qua các kích thước của một tenxơ.
QuantizeAnDdequantize <T mở rộng Tnumber >	Quant hóa sau đó phi tiêu hóa hóa một tenxơ.
QuantizeAnDdequantizev3 <T mở rộng Tnumber >	Quant hóa sau đó phi tiêu hóa hóa một tenxơ.
QuantizeAnDdequantizev4 <T mở rộng Tnumber >	Trả về độ dốc của `Quantization.
QuantizedMatMulwithbiasanddequistize <w mở rộng Tnumber >
Queueisclosed	Trả về đúng nếu hàng đợi được đóng lại.
Hàng đợi	Tính toán số lượng các phần tử trong hàng đợi đã cho.
RaggedBincount <u mở rộng Tnumber >	Đếm số lần xuất hiện của mỗi giá trị trong một mảng số nguyên.
RaggedTensortotensor <u mở rộng ttype >	Tạo một tenxơ dày đặc từ một tenxơ rách rưới, có thể thay đổi hình dạng của nó.
Raggedtensortovariant	Mã hóa một `RaggedTensor` thành một tenxơ` biến thể`.
RaggedTensortovariantGradient <u mở rộng ttype >	Người trợ giúp đã từng tính toán độ dốc cho `Raggedtensortovariant`.
RandomCrop <T mở rộng Tnumber >	Ngẫu nhiên cắt `hình ảnh`.
RandomDataset	Tạo Bộ dữ liệu trả về số giả ngẫu nhiên.
Randingamma <u mở rộng Tnumber >	Đầu ra các giá trị ngẫu nhiên từ (các) phân phối gamma được mô tả bởi alpha.
Randingammagrad <T mở rộng Tnumber >	Tính toán đạo hàm của một mẫu ngẫu nhiên gamma
Randompoisson <V mở rộng Tnumber >	Đầu ra các giá trị ngẫu nhiên từ (các) phân phối Poisson được mô tả theo tỷ lệ.
RandomShuffle <T mở rộng ttype >	Ngẫu nhiên xáo trộn một tenxơ dọc theo chiều đầu tiên của nó.
Randomshufflequeue	Một hàng đợi ngẫu nhiên thứ tự của các yếu tố.
RandomstArdardArdormal <u mở rộng Tnumber >	Đầu ra các giá trị ngẫu nhiên từ một phân phối bình thường.
RandomUniform <u mở rộng Tnumber >	Đầu ra các giá trị ngẫu nhiên từ một phân phối thống nhất.
RandomUniformInt <u mở rộng Tnumber >	Đầu ra các số nguyên ngẫu nhiên từ một phân phối thống nhất.
Phạm vi <T mở rộng Tnumber >	Tạo một chuỗi các số.
Phạm vi	Tạo một bộ dữ liệu với một loạt các giá trị.
Thứ hạng	Trả lại thứ hạng của một tenxơ.
Đọc tài liệu	Đọc và đầu ra toàn bộ nội dung của tên tệp đầu vào.
ReadVarableOp <t mở rộng ttype >	Đọc giá trị của một biến.
ReaderNumRecordsproduced	Trả về số lượng hồ sơ mà người đọc này đã tạo ra.
ReaderNumWorkUnitsCompleted	Trả về số lượng đơn vị công việc mà người đọc này đã hoàn thành xử lý.
Độc giả	Tạo ra một tenxơ chuỗi mã hóa trạng thái của người đọc.
Real <u mở rộng Tnumber >	Trả về phần thực của một số phức.
RealDiv <T mở rộng ttype >	Trả về phần tử X / Y khôn ngoan cho các loại thực.
Rebatchdataset	Tạo một bộ dữ liệu thay đổi kích thước lô.
RebatchDataSetv2	Tạo một bộ dữ liệu thay đổi kích thước lô.
Đối ứng <t mở rộng ttype >	Tính toán đối ứng của phần tử X khôn ngoan.
Reciprocalgrad <T mở rộng ttype >	Tính độ gradient cho nghịch đảo của `x` wrt đầu vào của nó.
Ghi lại	Phát ra hồ sơ ngẫu nhiên.
Recv <t mở rộng ttype >	Nhận được tenor có tên từ một tính toán XLA khác.
Giảm <T mở rộng Tnumber >	Cùng nhau làm giảm nhiều tenxor thuộc loại và hình dạng giống hệt nhau.
Giảm	Tính toán "logic và" của các phần tử qua các kích thước của một tenxơ.
Giảm	Tính toán "logic hoặc" của các phần tử qua các kích thước của một tenxơ.
Giảm	Tham gia một dây buộc chuỗi trên các kích thước đã cho.
Giảm giảm <t mở rộng ttype >	Tính toán tối đa các phần tử qua các kích thước của một tenxơ.
Giảm thiểu <T mở rộng ttype >	Tính toán tối thiểu các phần tử qua các kích thước của một tenxơ.
Giảm bớt <t mở rộng ttype >	Tính toán sản phẩm của các phần tử qua các kích thước của một tenxơ.
Giảm <T mở rộng ttype >	Tính tổng của các phần tử trên các kích thước của một tenxơ.
Giảmv2 <T mở rộng Tnumber >	Cùng nhau làm giảm nhiều tenxor thuộc loại và hình dạng giống hệt nhau.
Refenters <T mở rộng ttype >	Tạo hoặc tìm một khung con và làm cho `data` có sẵn cho khung con.
Refexit <t mở rộng ttype >	Thoát khỏi khung hiện tại vào khung cha mẹ của nó.
Tính năng <T mở rộng ttype >	Trả về cùng một tenxơ ref như tenxơ đầu vào.
RefNextIteration <T mở rộng ttype >	Làm cho đầu vào của nó có sẵn cho lần lặp tiếp theo.
Refelect <t mở rộng ttype >	Chuyển tiếp phần tử `index`th của` đầu vào` sang `output`.
Regexfullmatch	Kiểm tra xem đầu vào có khớp với mẫu biểu thức chính quy không.
Regexreplace	Thay thế các khớp của biểu thức chính quy 'mẫu' trong `input` bằng chuỗi thay thế được cung cấp trong` viết lại`.
Đăng kýDataSet	Đăng ký một bộ dữ liệu với dịch vụ TF.DATA.
Relu <T mở rộng ttype >	Tính toán tuyến tính được chỉnh lưu: `Max (tính năng, 0)`.
Relu6 <T mở rộng Tnumber >	Tính toán chính xác tuyến tính 6: `min (tối đa (tính năng, 0), 6)`.
Relu6grad <T mở rộng Tnumber >	Tính toán độ dốc 6 tuyến tính được chỉnh lưu cho hoạt động Relu6.
Relugrad <t mở rộng Tnumber >	Tính toán độ dốc tuyến tính được chỉnh lưu cho một hoạt động Relu.
Lặp lại	Tạo một bộ dữ liệu phát ra các đầu ra của `input_dataset`` Count` Times.
Bản sao	ID bản sao.
ReployInput <t mở rộng ttype >	Kết nối N đầu vào với tính toán TPU nhân bản N chiều.
Đổi lại <T mở rộng ttype >	Định hình lại một tenxơ.
Resizearea	Thay đổi kích thước `hình ảnh` thành` size` bằng cách sử dụng phép nội suy khu vực.
Thay đổi kích thước	Thay đổi kích thước `hình ảnh` thành` size` bằng cách sử dụng phép nội suy bicubic.
ResizeBicubicgrad <T mở rộng Tnumber >	Tính toán độ dốc của phép nội suy bicubic.
Thay đổi kích thước	Thay đổi kích thước `hình ảnh` thành` size` bằng cách sử dụng phép nội suy song tuyến.
ResizeBilineArgrad <T mở rộng Tnumber >	Tính toán độ dốc của nội suy song tuyến tính.
ResizenearestNeighbor <T mở rộng Tnumber >	Thay đổi kích thước `hình ảnh` thành` size` bằng cách sử dụng phép nội suy hàng xóm gần nhất.
ResizenearestNeighborgrad <T mở rộng Tnumber >	Tính độ dốc của nội suy hàng xóm gần nhất.
Resourceaccumulatornumucum	Trả về số lượng độ dốc được tổng hợp trong các bộ tích lũy đã cho.
ResourceaccumulatortAdeGradient <t mở rộng ttype >	Chiết xuất gradient trung bình trong bộ tích lũy có điều kiện nhất định.
ResourceCeconditionalCumulator	Một tích lũy có điều kiện cho gradient tổng hợp.
Resourcecountupto <t mở rộng Tnumber >	Biến tăng được chỉ ra bởi 'tài nguyên' cho đến khi nó đạt đến 'giới hạn'.
Tài nguyên <u mở rộng ttype >	Thu thập các lát từ biến được chỉ ra bởi `tài nguyên` theo` chỉ số`.
ResourceGathernd <u mở rộng ttype >
Phục hồi LỰA CHỌN <T mở rộng ttype >	Khôi phục một tenxơ từ các tệp điểm kiểm tra.
RetrievetpueMbeddingStochasticGradientDescentParameter	Truy xuất các tham số nhúng SGD.
Đảo ngược <T mở rộng ttype >	Đảo ngược kích thước cụ thể của một tenxơ.
Reversesequence <T mở rộng ttype >	Đảo ngược các lát cắt có độ dài thay đổi.
Rfft <u mở rộng ttype >	Biến đổi Fourier nhanh có giá trị thực.
Rfft2d <u mở rộng ttype >	Biến đổi Fourier nhanh có giá trị thực 2D.
Rfft3d <u mở rộng ttype >	3D biến đổi Fourier nhanh có giá trị thực.
RGBTOHSV <T mở rộng Tnumber >	Chuyển đổi một hoặc nhiều hình ảnh từ RGB thành HSV.
RightShift <T mở rộng Tnumber >	Elementwise tính toán độ dịch bên phải bitwise của `x` và` y`.
Rint <T mở rộng Tnumber >	Trả về nguyên tố theo số nguyên gần nhất với x.
Rngreadandskip	Tiến lên quầy của RNG dựa trên quầy.
Cuộn <T mở rộng ttype >	Cuộn các yếu tố của một tenxơ dọc theo một trục.
Vòng <T mở rộng ttype >	Làm tròn các giá trị của một tenxơ đến số nguyên gần nhất, phần tử khôn ngoan.
RPC	Thực hiện các lô yêu cầu RPC.
Rsqrt <t mở rộng ttype >	Tính toán đối ứng của căn bậc hai của phần tử X khôn ngoan.
Rsqrtgrad <t mở rộng ttype >	Tính độ dốc cho rsqrt của `x` wrt đầu vào của nó.
Lấy mẫu	Tạo một bộ dữ liệu lấy mẫu Bernoulli của nội dung của bộ dữ liệu khác.
Scalarsummary	Xuất ra bộ đệm giao thức `Tóm tắt` với các giá trị vô hướng.
Scaleandtranslate
ScaleAndTranslateGrad <T mở rộng Tnumber >
ScatterAdd <T mở rộng ttype >	Thêm cập nhật thưa thớt vào một tham chiếu biến.
ScatterDiv <T mở rộng ttype >	Chia một tham chiếu biến cho các bản cập nhật thưa thớt.
ScatterMax <T mở rộng Tnumber >	Giảm các bản cập nhật thưa thớt thành một tham chiếu biến bằng cách sử dụng thao tác `max`.
Scattermin <T mở rộng Tnumber >	Giảm các bản cập nhật thưa thớt thành một tham chiếu biến bằng cách sử dụng thao tác `min`.
Scattermul <T mở rộng ttype >	Nhân các bản cập nhật thưa thớt thành một tham chiếu biến.
Scatternd <u mở rộng ttype >	Phân tán `Cập nhật` vào một tenxơ mới theo` Chỉ số`.
Scatterndadd <t mở rộng ttype >	Áp dụng bổ sung thưa thớt cho các giá trị hoặc lát cắt riêng lẻ trong một biến.
Scatterndmax <t mở rộng ttype >	Tính toán tối đa phần tử.
Scatterndmin <t mở rộng ttype >	Tính toán mức tối thiểu theo phần tử.
Scatterndnonaliasingadd <T mở rộng ttype >	Áp dụng bổ sung thưa thớt cho `input` bằng cách sử dụng các giá trị hoặc lát cắt riêng lẻ Từ `Cập nhật` theo các chỉ số` Chỉ số`.
Scatterndsub <T mở rộng ttype >	Áp dụng phép trừ thưa thớt cho các giá trị hoặc lát cắt riêng lẻ trong một biến.
ScatterNdupDate <T mở rộng ttype >	Áp dụng các `cập nhật` thưa thớt cho các giá trị hoặc lát riêng lẻ trong một phạm vi nhất định biến theo `chỉ số`.
ScatterSub <T mở rộng ttype >	Nhập các bản cập nhật thưa thớt vào một tham chiếu biến.
ScatterUpdate <T mở rộng ttype >	Áp dụng các cập nhật thưa thớt cho một tham chiếu biến.
Sdcafprint	Tính toán dấu vân tay của các chuỗi đầu vào.
SegmentMax <T mở rộng Tnumber >	Tính toán tối đa dọc theo các phân đoạn của một tenxơ.
SegmentMean <T mở rộng ttype >	Tính giá trị trung bình dọc theo các phân đoạn của một tenxơ.
SegmentMin <T mở rộng Tnumber >	Tính toán tối thiểu dọc theo các phân đoạn của một tenxơ.
SegmentProd <T mở rộng ttype >	Tính tích theo các đoạn của tensor.
Segmentsum <T mở rộng ttype >	Tính tổng số dọc theo các phân đoạn của một tenxơ.
Chọn <T mở rộng ttype >
Selu <t mở rộng Tnumber >	Tính toán tuyến tính theo tỷ lệ theo tỷ lệ: `tỷ lệ * alpha * (exp (tính năng) - 1)` Nếu <0, `tỷ lệ * tính năng` nếu không.
Selugrad <T mở rộng Tnumber >	Tính toán độ dốc cho hoạt động tuyến tính theo cấp số nhân (SELU).
Serializeiterator	Chuyển đổi `resource_handle` đã cho đại diện cho một trình lặp thành một tenxơ biến thể.
Serializemanysparse <u mở rộng ttype >	Tuần tự hóa một `n`-minibatch` sparsetensor` thành một đối tượng `[n, 3]` `tenxơ`.
Serializesparse <u mở rộng ttype >	Tuần tự hóa một `sparsetensor` thành một đối tượng` [3] `` tenxơ`.
Serializetensor	Biến đổi một tenxơ thành một proto tenorproto nối tiếp.
Thiết lập	Số lượng các phần tử duy nhất dọc theo kích thước cuối cùng của đầu vào `set`.
Setstatsaggregatordataset
Hình dạng <u mở rộng Tnumber >	Trả về hình dạng của một tenxơ.
Sharddataset	Tạo một `dataset` chỉ bao gồm 1/` num_shards` của bộ dữ liệu này.
Shardedfilename	Tạo tên tệp bị thu hẹp.
Shardedfilespec	Tạo mẫu toàn cầu khớp với tất cả tên tệp được phân đoạn.
Sharding <T mở rộng ttype >	Một OP thu hẹp đầu vào dựa trên thuộc tính Sharding đã cho.
Shuffleandredrepeatdataset
Shuffledataset
SigMoid <T mở rộng ttype >	Tính toán sigmoid của phần tử `X`-khôn ngoan.
Sigmoidgrad <t mở rộng ttype >	Tính độ dốc của sigmoid của `x` wrt đầu vào của nó.
Ký tên <T mở rộng ttype >	Trả về một dấu hiệu yếu tố khôn ngoan về dấu hiệu của một số.
Tội lỗi <t mở rộng ttype >	Tính sin của X phần tử khôn ngoan.
Sinh <t mở rộng ttype >	Tính toán sin hyperbolic của phần tử X khôn ngoan.
Kích thước <u mở rộng Tnumber >	Trả về kích thước của một tenxơ.
SkipDataSet	Tạo một bộ dữ liệu bỏ qua các phần tử `Count` từ` input_dataset`.
Sleepdataset
Lát <T mở rộng ttype >	Trả lại một lát từ 'đầu vào'.
Slidingwindowdataset	Tạo một tập dữ liệu đi qua một cửa sổ trượt qua `input_dataset`.
Snapshot <T mở rộng ttype >	Trả về một bản sao của tenxơ đầu vào.
Sobolsample <T mở rộng Tnumber >	Tạo điểm từ chuỗi Sobol.
SoftMax <T mở rộng Tnumber >	Tính toán kích hoạt SoftMax.
SoftPlus <T mở rộng Tnumber >	Tính toán softplus: `log (exp (tính năng) + 1)`.
SoftPlusgrad <T mở rộng Tnumber >	Tính toán độ dốc softplus cho một hoạt động softplus.
Softsign <t mở rộng Tnumber >	Tính toán softsign: `Các tính năng / (ABS (tính năng) + 1)`.
Softsigngrad <t mở rộng tnumber >	Tính toán độ dốc softsign cho một hoạt động softsign.
Giải quyết <T mở rộng ttype >	Giải quyết các hệ phương trình tuyến tính.
Sắp xếp <T mở rộng ttype >	Kết thúc toán tử XLA Sort, được ghi lại tại https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort.
Spacetobatch <T mở rộng ttype >	Spacetobatch cho cường độ 4-D của Type T.
Spacetobatchnd <T mở rộng ttype >	Spacetobatch cho ND Tensors loại T.
Spacetodepth <T mở rộng ttype >	Spacetodepth cho các tenxơ loại T.
SparseApplyAdelta <T mở rộng ttype >	var: nên từ một biến ().
SparseApplyAgrad <T mở rộng ttype >	Cập nhật các mục liên quan trong 'var' và 'accum' theo sơ đồ Adagrad.
SparseApplyAdagradda <T mở rộng ttype >	Cập nhật các mục trong 'var' và 'accum' theo sơ đồ adagrad gần nhất.
SparseAppleCenterederedRmsProp <T mở rộng ttype >	Cập nhật '*var' theo thuật toán rmsprop trung tâm.
SparseApplyFtrl <T mở rộng ttype >	Cập nhật các mục liên quan trong '*var' theo sơ đồ ftrl-proximal.
SparseApplyMomentum <T mở rộng ttype >	Cập nhật các mục liên quan trong 'var' và 'accum' theo sơ đồ động lượng.
SparseApplyProximaladagrad <T mở rộng ttype >	Các mục cập nhật thưa thớt trong 'var' và 'accum' theo thuật toán Fobos.
SparseApplyProximalGradientDescent <T mở rộng ttype >	Cập nhật thưa thớt '*var' như thuật toán fobos với tỷ lệ học tập cố định.
SparseApplyRmsProp <T mở rộng ttype >	Cập nhật '*var' theo thuật toán RMSProp.
Sparsebincount <u mở rộng Tnumber >	Đếm số lần xuất hiện của mỗi giá trị trong một mảng số nguyên.
SPARSECONDIRATIONALICULATOR	Bộ tích lũy có điều kiện để tổng hợp các gradient thưa thớt.
Sparsedensecwiseadd <t mở rộng ttype >	Thêm một sparsetensor và một tenxơ dày đặc, sử dụng các quy tắc đặc biệt này: (1) phát sóng bên dày đặc có hình dạng giống như phía thưa thớt, nếu đủ điều kiện; .
Sparsedensecwisediv <t mở rộng ttype >	Thành phần khôn ngoan chia một sparsetensor cho một tenxơ dày đặc.
Sparsedensecwisemul <t mở rộng ttype >	Thành phần khôn ngoan nhân một sparsetensor bằng một tenxơ dày đặc.
Sparsematmul	Nhân ma trận "A" với ma trận "B".
Sparsematrixadd	Bổ sung thưa thớt của hai ma trận CSR, c = alpha * a + beta * B.
Sparsematrixmatmul <T mở rộng ttype >	Ma trận-nhân một ma trận thưa thớt với một ma trận dày đặc.
Sparsematrixmul	Sự nhân của phần tử khôn ngoan của một ma trận thưa thớt với một tenxơ dày đặc.
Sparsematrixnnz	Trả về số lượng khác của `Sparse_matrix`.
Sparsematrixorderingamd	Tính toán thứ tự mức độ tối thiểu gần đúng (AMD) của `input`.
Sparsematrixsoftmax	Tính toán softmax của CSRSparSematrix.
SparsematrixsoftMaxgrad	Tính độ dốc của sparsematrixsoftmax op.
Sparsematrixsparsecholesky	Tính toán phân tách Cholesky thưa thớt của `input`.
Sparsematrixsparsematmul	Ma trận-Matrix-Multiplies hai ma trận CSR `A` và` B`.
Sparsematrixtranspose	Chuyển đổi kích thước bên trong (ma trận) của CSRSparSematrix.
Sparsematrixzeros	Tạo một CSRSparsematrix toàn bộ bằng-Zeros với hình dạng `dense_shape`.
Sparsereducemax <T mở rộng Tnumber >	Tính toán tối đa của các phần tử qua các kích thước của bộ sparsetensor.
Sparsereducesum <t mở rộng ttype >	Tính tổng các phần tử theo các kích thước của SparseTensor.
Sparsesegmentmean <t mở rộng tnumber >	Tính giá trị trung bình dọc theo các phân đoạn thưa thớt của một tenxơ.
Sparsesegmentmeangrad <t mở rộng tnumber >	Tính toán độ dốc cho sparsesegmentmean.
SparsesegmentMeanWithNumSegments <T mở rộng Tnumber >	Tính giá trị trung bình dọc theo các phân đoạn thưa thớt của một tenxơ.
Sparsesegmentsqrtn <T mở rộng Tnumber >	Tính tổng số dọc theo các phân đoạn thưa thớt của một tenxơ chia cho sqrt của N.
Sparsesegmentsqrtngrad <T mở rộng Tnumber >	Tính toán độ dốc cho sparsesegmentsqrtn.
SparsesegmentsqrtnwithNumSegments <T mở rộng Tnumber >	Tính tổng số dọc theo các phân đoạn thưa thớt của một tenxơ chia cho sqrt của N.
Sparsesegmentsum <T mở rộng Tnumber >	Tính tổng số dọc theo các phân đoạn thưa thớt của một tenxơ.
SparsesegmentsumWithNumSegments <T mở rộng Tnumber >	Tính tổng số dọc theo các phân đoạn thưa thớt của một tenxơ.
Sparseslicegrad <T mở rộng ttype >	Toán tử gradient cho sparseslice op.
SparsesoftMax <T mở rộng Tnumber >	Áp dụng SoftMax cho một nd `sparsetensor`.
SparSetensEdtenseadd <u mở rộng ttype >	Thêm vào một `sparsetensor` và một` tenxơ 'dày đặc, tạo ra một `tenxơ' dày đặc.
Sparsetensordensematmul <u mở rộng ttype >	Nhân sparsetensor (của cấp 2) "A" bởi ma trận dày đặc "B".
SparSetensorStricedataset	Tạo một bộ dữ liệu phân chia một sparsetensor thành các phần tử khôn ngoan.
SparSetensortocSrsParSematrix	Chuyển đổi một sparsetensor thành một CSRSparsematrix (có thể sử dụng).
Sparsetodense <u mở rộng ttype >	Chuyển đổi một đại diện thưa thớt thành một tenxơ dày đặc.
Spence <T mở rộng Tnumber >
Sqldataset	Tạo một bộ dữ liệu thực thi truy vấn SQL và phát ra các hàng của tập kết quả.
Sqrt <t mở rộng ttype >	Tính toán căn bậc hai của phần tử X khôn ngoan.
Sqrtgrad <t mở rộng ttype >	Tính độ gradient cho sqrt của `x` wrt đầu vào của nó.
Sqrtm <t mở rộng ttype >	Tính toán căn bậc hai Ma trận của một hoặc nhiều ma trận vuông: matmul (sqrtm (a), sqrtm (a)) = a Ma trận đầu vào phải được đảo ngược.
Square <T mở rộng ttype >	Tính toán bình phương của phần tử X khôn ngoan.
Bình phương	Trả về phần tử liên kết (x - y) (x - y).
Squeeze <T mở rộng ttype >	Loại bỏ kích thước kích thước 1 khỏi hình dạng của một tenxơ.
Stack <T mở rộng ttype >	Gói một danh sách tenxơ `n` n`r`r` thành một thứ hạng-` (r+1) `tenxơ.
Giai đoạn	OP trả về số lượng các phần tử trong thùng chứa bên dưới.
Statefulrandombinomial <V mở rộng Tnumber >
StatefulstArdardSnormal <u mở rộng ttype >	Đầu ra các giá trị ngẫu nhiên từ một phân phối bình thường.
Trạng thái tự nhiên	Đầu ra các giá trị ngẫu nhiên từ một phân phối bình thường bị cắt ngắn.
Statefuluniform <u mở rộng ttype >	Đầu ra các giá trị ngẫu nhiên từ một phân phối thống nhất.
StatefulUnformfullint <u mở rộng ttype >	Đầu ra các số nguyên ngẫu nhiên từ một phân phối thống nhất.
StatefulUniformInt <u mở rộng ttype >	Đầu ra các số nguyên ngẫu nhiên từ một phân phối thống nhất.
FquitlessMultinomial <V mở rộng Tnumber >	Vẽ các mẫu từ phân phối đa hình.
StaticlessParameterizedTruncatedNatoral <V mở rộng Tnumber >
Tiểu bangRandombinomial <w mở rộng Tnumber >	Đầu ra giả giả xác định số ngẫu nhiên từ phân phối nhị thức.
TIMPLESSrandomgamma <V mở rộng Tnumber >	Đầu ra giả giả xác định số ngẫu nhiên từ phân phối gamma.
Tiểu bangRandomntormal <V mở rộng Tnumber >	Đầu ra các giá trị giả giả định từ phân phối bình thường.
Tiểu bangRandomNormalV2 <u mở rộng Tnumber >	Đầu ra các giá trị giả giả định từ phân phối bình thường.
Tiểu quốc gia	Đầu ra giả giả xác định số ngẫu nhiên từ phân phối Poisson.
Tiểu bangRandomuniform <V mở rộng Tnumber >	Đầu ra giả giả giả định giá trị ngẫu nhiên từ phân phối thống nhất.
Tiểu bangRandomunformfullint <V mở rộng Tnumber >	Đầu ra giả giả định các số nguyên ngẫu nhiên từ phân phối đồng đều.
Tiểu bangRandomunformfulLintV2 <u mở rộng Tnumber >	Đầu ra giả giả định các số nguyên ngẫu nhiên từ phân phối đồng đều.
Tiểu bangRandomuniformInt <V mở rộng Tnumber >	Đầu ra giả giả định các số nguyên ngẫu nhiên từ phân phối đồng đều.
Tiểu bangRandomuniformIntv2 <u mở rộng Tnumber >	Đầu ra giả giả định các số nguyên ngẫu nhiên từ phân phối đồng đều.
Tiểu bangRandomuniformv2 <u mở rộng Tnumber >	Đầu ra giả giả giả định giá trị ngẫu nhiên từ phân phối thống nhất.
FquilstruncatedNatormal <v mở rộng Tnumber >	Đầu ra các giá trị giả giả xác định từ một phân phối bình thường bị cắt ngắn.
FquilessTruncatedNormalV2 <u mở rộng tnumber >	Đầu ra các giá trị giả giả xác định từ một phân phối bình thường bị cắt ngắn.
Staticregexfullmatch	Kiểm tra xem đầu vào có khớp với mẫu biểu thức chính quy không.
Staticregexreplace	Thay thế phù hợp của mẫu trong đầu vào với viết lại.
StatSaggregatorHandle
StatSaggregatorsummary	Tạo một bản tóm tắt của bất kỳ thống kê nào được ghi lại bởi người quản lý thống kê đã cho.
Stopgradient <T mở rộng ttype >	Dừng tính toán gradient.
StridedSlice <T mở rộng ttype >	Trả về một lát cắt sải từ `input`.
StridedSliceAssign <T mở rộng ttype >	Gán `value` cho tham chiếu giá trị l được cắt lát của` ref`.
StridedSliceGrad <u mở rộng ttype >	Trả về độ dốc của `sải chân`.
Chuỗi hình thức	Định dạng một mẫu chuỗi bằng danh sách các tenxơ.
Chiều dài chuỗi	Độ dài chuỗi của `đầu vào`.
Dải	Dải hàng đầu và dấu vết trắng từ tenxơ.
Sub <t mở rộng ttype >	Trả về X - Y phần tử khôn ngoan.
Chất nền	Trả về các chuỗi con từ `tenor` của chuỗi.
Sum <T mở rộng ttype >	Tính tổng của các phần tử trên các kích thước của một tenxơ.
Tóm tắt
TpuCompilationResult	Trả về kết quả của quá trình biên dịch TPU.
Tpuembeddingactivations	Một OP cho phép sự khác biệt của các nhúng TPU.
TpureplatedInput <t mở rộng ttype >	Kết nối N đầu vào với tính toán TPU nhân bản N chiều.
Takedataset	Tạo một bộ dữ liệu chứa các phần tử `Count` từ` input_dataset`.
Tan <t mở rộng ttype >	Tính toán làn da của X phần tử khôn ngoan.
Tanh <T mở rộng ttype >	Tính toán tiếp tuyến hyperbol của `x` phần tử khôn ngoan.
Tanhgrad <T mở rộng ttype >	Tính toán độ dốc cho tanh của `x` wrt đầu vào của nó.
Tạm thờivarable <T mở rộng ttype >	Trả về một tenxơ có thể bị đột biến, nhưng chỉ tồn tại trong một bước duy nhất.
TensorArraygather <T mở rộng ttype >	Thu thập các yếu tố cụ thể từ tenorarray thành đầu ra `value`.
TensorArrayPack <T mở rộng TType >
TensorArrayRead <T mở rộng ttype >	Đọc một phần tử từ tenorarray thành đầu ra `value`.
Tensorarrayscatter	Phân tán dữ liệu từ giá trị đầu vào thành các phần tử tenorarray cụ thể.
Tenorarraysize	Nhận kích thước hiện tại của tenorarray.
Tensorarraysplit	Chia dữ liệu từ giá trị đầu vào thành các phần tử tenorarray.
TensorArrayUnpack
TensorArrayWrite	Đẩy một phần tử lên tenor_array.
TenRdataset	Tạo một bộ dữ liệu phát ra `Thành phần 'như một bộ ten của các tenxơ một lần.
TenRdIAG <T mở rộng ttype >	Trả về một tenxơ đường chéo với một giá trị đường chéo nhất định.
Tensordiagpart <T mở rộng ttype >	Trả về phần chéo của tenxơ.
TensorForestTreeisInitializedop	Kiểm tra xem một cây đã được khởi tạo.
TensorForestTreepredict	Đầu ra các nhật ký cho dữ liệu đầu vào đã cho
TensorForestTreereSourceHandLeop	Tạo tay cầm cho TensorStTreeresource
TensorForestTreeserialize	Tuần tự hóa tay cầm cây thành proto
Tenorforesttreesize	Nhận số lượng nút trong cây
TensorlistConcatlist
TensorListelementShape <T mở rộng Tnumber >	Hình dạng của các yếu tố của danh sách đã cho, như một tenxơ.
TensorlistFromTensor	Tạo một danh sách tenorlist, khi được xếp chồng lên nhau, có giá trị của `tenor`.
Tenorlistgather <T mở rộng ttype >	Tạo một Tensor bằng cách lập chỉ mục vào TensorList.
TensorListGetItem <T mở rộng ttype >
TensorListLpm	Trả về số lượng tenxơ trong danh sách tenxơ đầu vào.
Tensorlistpushback	Trả về một danh sách có phần tử được thông qua `tenor` là phần tử cuối cùng và các phần tử khác của danh sách đã cho trong` input_handle`.
Tensorlistpushbackbatch
Tensorlistreserve	Danh sách các kích thước đã cho với các yếu tố trống.
Tensorlistresize	Thay đổi kích thước danh sách.
Tensorlistscatter	Tạo một danh sách tenorlist bằng cách lập chỉ mục vào một tenxơ.
TensorlistsCatterintoexistinglist	Phân tán tenxơ tại các chỉ số trong một danh sách đầu vào.
Tensorlistsetitem
Tensorlistsplit	Chia một tenxơ thành một danh sách.
TensorListStack <T mở rộng ttype >	Stacks tất cả các tenxor trong danh sách.
Tensormaperase	Trả về một bản đồ tenxơ với mục từ khóa đã cho bị xóa.
Tensormaphaskey	Trả về liệu khóa đã cho tồn tại trong bản đồ.
Tensormapinsert	Trả về một bản đồ là 'input_handle' với cặp giá trị khóa đã cho được chèn.
TensorMapLookup <u mở rộng ttype >	Trả về giá trị từ một khóa đã cho trong bản đồ tenxơ.
Tensormapsize	Trả về số lượng tenxơ trong bản đồ tenxơ đầu vào.
TensorMapStackKeys <T mở rộng ttype >	Trả về một ngăn xếp tenor của tất cả các phím trong bản đồ tenxơ.
TensorScatterndadd <T mở rộng ttype >	Thêm thưa thớt `Cập nhật` vào một tenxơ hiện có theo` Chỉ số '.
TensorScatterndMax <T mở rộng ttype >
Tenorscatterndmin <t mở rộng ttype >
TensorScatterndsub <T mở rộng ttype >	Trở nên thưa thớt `Cập nhật 'từ một tenxơ hiện có theo` Chỉ số'.
TensorScatterndupdate <T mở rộng ttype >	Phân tán `Cập nhật` vào một tenxơ hiện có theo` Chỉ số`.
TensorStricedataset	Tạo một bộ dữ liệu phát ra từng lát Dim-0 của `Thành phần 'một lần.
TenSorStridedSliceUpdate <T mở rộng ttype >	Gán `value` cho tham chiếu giá trị l được cắt lát của` input`.
Tensorsummary	Đầu ra một bộ đệm giao thức `Tóm tắt` với dữ liệu tenxơ và per-plugin.
TextLinedatAset	Tạo một bộ dữ liệu phát ra các dòng của một hoặc nhiều tệp văn bản.
TextLinereader	Một đầu đọc xuất ra các dòng của một tệp được phân định bởi '\ n'.
Tfrecorddataset	Tạo một bộ dữ liệu phát ra các bản ghi từ một hoặc nhiều tệp tfrecord.
Tfrecordreader	Một người đọc xuất các bản ghi từ tệp TensorFlow Records.
ThreadPooldataset	Tạo một bộ dữ liệu sử dụng nhóm luồng tùy chỉnh để tính toán `input_dataset`.
ThreadPoolHandle	Tạo một bộ dữ liệu sử dụng nhóm luồng tùy chỉnh để tính toán `input_dataset`.
Ngói <T mở rộng ttype >	Xây dựng một tenxơ bằng cách ốp lát một tenxơ nhất định.
TILEGRADY <T mở rộng ttype >	Trả về độ dốc của `Tile`.
Dấu thời gian	Cung cấp thời gian kể từ thời đại trong vài giây.
Tobool	Chuyển đổi một tenxơ thành một vị ngữ vô hướng.
Tohashbucket	Chuyển đổi từng chuỗi trong tenxơ đầu vào thành mod băm của nó bằng một số nhóm.
Tohashbucketfast	Chuyển đổi từng chuỗi trong tenxơ đầu vào thành mod băm của nó bằng một số nhóm.
Tohashbucketstrong	Chuyển đổi từng chuỗi trong tenxơ đầu vào thành mod băm của nó bằng một số nhóm.
Tonumber <T mở rộng Tnumber >	Chuyển đổi từng chuỗi trong tenxơ đầu vào thành loại số được chỉ định.
Chuyển đổi <T mở rộng ttype >	Kích thước xáo trộn của x theo hoán vị.
Triangularsolve <T mở rộng ttype >	Giải quyết các hệ phương trình tuyến tính với ma trận hình tam giác trên hoặc dưới bằng cách hỗ trợ.
Tridiagonalmatmul <t mở rộng ttype >	Tính toán sản phẩm với ma trận chéo.
Tridiagonalsolve <t mở rộng ttype >	Giải quyết các hệ phương trình tridia.
Cắt ngắn <t mở rộng ttype >	Trả về phần tử X / Y khôn ngoan cho các loại số nguyên.
Truncatemod <T mở rộng Tnumber >	Trả về phần còn lại của bộ phận.
Cắt cụt normal <u mở rộng tnumber >	Đầu ra các giá trị ngẫu nhiên từ một phân phối bình thường bị cắt ngắn.
Unbatch <T mở rộng ttype >	Đảo ngược hoạt động của lô cho một tenxơ đầu ra duy nhất.
UnbatchDataSet	Một bộ dữ liệu chia các phần tử của đầu vào của nó thành nhiều yếu tố.
UNBAKSGRADY <T mở rộng ttype >	Gradient of Unbatch.
UnicodeEncode	Mã hóa một tenxơ INTS thành chuỗi unicode.
Unicodescript	Xác định mã tập lệnh của một tenxor nhất định của các điểm mã số nguyên unicode.
Unicodetranscode	Transcode Văn bản đầu vào từ mã hóa nguồn sang mã hóa đích.
Uniquedataset	Tạo một bộ dữ liệu chứa các phần tử duy nhất của `input_dataset`.
Làm sáng tỏ <t mở rộng Tnumber >	Chuyển đổi một mảng các chỉ số phẳng thành một tuple của các mảng tọa độ.
Chưa phân loại	Tham gia các phần tử của `đầu vào` dựa trên` segment_ids`.
UntortSegmentMax <T mở rộng Tnumber >	Tính toán tối đa dọc theo các phân đoạn của một tenxơ.
UntortSegmentMin <T mở rộng Tnumber >	Tính toán tối thiểu dọc theo các phân đoạn của một tenxơ.
Chưa được phân loại	Tính tích theo các đoạn của tensor.
UntortSegmentsum <T mở rộng ttype >	Tính tổng số dọc theo các phân đoạn của một tenxơ.
Unwrapdatasetvariant
Phía trên	Chuyển đổi tất cả các ký tự viết thường thành thay thế chữ hoa tương ứng của chúng.
UpperBound <u mở rộng Tnumber >	Áp dụng Upper_bound (Sắp xếp_search_values, Giá trị) dọc theo mỗi hàng.
VarHandLeop	Tạo một tay cầm cho một tài nguyên biến.
Varisinitializedop	Kiểm tra xem một biến dựa trên tay cầm tài nguyên đã được khởi tạo.
Biến <T mở rộng ttype >	Nắm giữ trạng thái dưới dạng một tenxơ vẫn tồn tại trên các bước.
VariaBleshape <T mở rộng Tnumber >	Trả về hình dạng của biến được trỏ bởi `resource`.
Ở đâu	Trả về các vị trí của các giá trị khác / true trong một tenxơ.
WholefileReader	Một đầu đọc xuất ra toàn bộ nội dung của một tệp dưới dạng giá trị.
WindowDataSet	Kết hợp (tổ của) các phần tử đầu vào vào một bộ dữ liệu của (tổ của) cửa sổ.
Công nhân	Công nhân nhịp tim op.
Wrapdatasetvariant
XDivy <T mở rộng ttype >	Trả về 0 nếu x == 0 và x / y nếu không, phần tử.
Xlarecvfromhost <t mở rộng ttype >	Một OP để nhận một tenxơ từ máy chủ.
Xlasetbound	Đặt ràng buộc cho giá trị đầu vào đã cho làm gợi ý cho trình biên dịch XLA, Trả về cùng một giá trị.
Xlaspmdfulltoshardshape <t mở rộng ttype >	OP được sử dụng bởi trình phân vùng SPMD XLA để chuyển từ phân vùng tự động sang phân vùng thủ công.
Xlaspmdshardtofullshape <t mở rộng ttype >	Một OP được sử dụng bởi XLA SPMD Phân vùng để chuyển từ phân vùng thủ công sang Phân vùng tự động.
XLOG1PY <T mở rộng ttype >	Trả về 0 nếu x == 0 và x * log1p (y) nếu không, phần tử.
XLOGY <T mở rộng ttype >	Trả về 0 nếu x == 0 và x * log (y) nếu không, phần tử.
Zeros <T mở rộng ttype >	Một toán tử tạo ra một hằng số được khởi tạo bằng các số 0 của hình dạng được cho bởi `dims`.
Zeros like <t mở rộng ttype >	Trả về một tenor của số không có hình dạng và loại như x.
Zeta <T mở rộng Tnumber >	Tính hàm Hurwitz Zeta \\(\zeta(x, q)\\).
Zipdataset	Tạo một bộ dữ liệu kết hợp với nhau `input_datasets`.
Erfinv <T mở rộng Tnumber >

Giao diện được thực hiện bởi các toán hạng của một hoạt động TensorFlow.

Ví dụ sử dụng:

Ops tf = Ops.create();

 // The "decodeJpeg" operation can be used as an operand to the "cast" operation
 Operand<TUint8> decodeJpeg = tf.image.decodeJpeg(...);
 tf.dtypes.cast(decodeJpeg, TFloat32.class);

 // The output "y" of the "unique" operation can be used as an operand to the "cast" operation
 Output<TInt32> y = tf.unique(...).y();
 tf.dtypes.cast(y, TFloat32.class);

 // The "split" operation can be used as operand list to the "concat" operation
 Iterable<? extends Operand<TFloat32>> split = tf.split(...);
 tf.concat(split, tf.constant(0));

Phương pháp công khai

Đầu ra trừu tượng <T>	asOutput () Trả về tay cầm tượng trưng của tensor.
trừu tượng T	asTensor () Trả về tensor ở toán hạng này.
hình dạng trừu tượng	hình dạng () Trả về hình dạng (có thể đã biết một phần) của tensor được tham chiếu bởi `Output` của toán hạng này.
Lớp trừu tượng<T>	kiểu () Trả về kiểu tensor của toán hạng này

Phương pháp kế thừa

Từ giao diện org.tensorflow.op.Op

môi trường thực thi trừu tượng	env () Trả về môi trường thực thi mà op này được tạo trong đó.
hoạt động trừu tượng	ồ () Trả về đơn vị tính toán này dưới dạng một `Operation` .

Từ giao diện org.tensorflow.ndarray.Shaped

int trừu tượng	thứ hạng ()
hình dạng trừu tượng	hình dạng ()
trừu tượng dài	kích cỡ () Tính toán và trả về tổng kích thước của vùng chứa này, theo số lượng giá trị.

Phương pháp công khai

Đầu ra trừu tượng công khai <T> asoutput ()

Trả về tay cầm tượng trưng của tensor.

Đầu vào của các hoạt động TensorFlow là đầu ra của một hoạt động TensorFlow khác. Phương pháp này được sử dụng để thu được một thẻ điều khiển mang tính biểu tượng đại diện cho việc tính toán đầu vào.

Xem thêm

addInput(Output)

Công khai Tóm tắt T astensor ()

Trả về tensor ở toán hạng này. Chỉ hoạt động khi chạy trong một thực hiện háo hức

Trả lại

tenxơ

Ném

Ngoại lệ nhà nước bất hợp pháp	Nếu đây là một toán hạng của biểu đồ

hình dạng trừu tượng công khai ()

Trả về hình dạng (có thể đã biết một phần) của tensor được tham chiếu bởi Output của toán hạng này.

Lớp trừu tượng công khai <T> loại ()

Trả về kiểu tensor của toán hạng này

Toán tử giao diện công cộng

Các lớp con gián tiếp đã biết

Abs < t mở rộng tnumber > , accumulaten < t mở rộng ttype > , tích lũy Ttype >, addSparSetOtensorsMap , điều chỉnh <t mở rộng tnumber >, adjusthue <t mở rộng tnumber >, điều chỉnh độ bão hòa <t mở rộng tnumber >, tất cả , allreduce <t mở rộng tnumber > và 774 khác.

Abs <t mở rộng tnumber >	Tính giá trị tuyệt đối của một tenxơ.
Accumulaten <T mở rộng ttype >	Trả về tổng phần tử của một danh sách các tenxơ.
Tích lũy tích lũy	Trả về số lượng độ dốc được tổng hợp trong các bộ tích lũy đã cho.
AccumulatortAdeGradient <T mở rộng ttype >	Chiết xuất gradient trung bình trong bộ tích lũy có điều kiện nhất định.
ACO <T mở rộng ttype >	Tính toán ACO của X phần tử khôn ngoan.
ACOSH <T mở rộng ttype >	Tính toán cosin hyperbol nghịch đảo của phần tử X khôn ngoan.
Thêm <T mở rộng ttype >	Trả về phần tử X + Y-khôn ngoan.
AddManysparetOtensorsorsMap	Thêm một `n`-minibatch` sparsetensor` vào một `sparsetensorsmap`, return` n` tay cầm.
Addn <t mở rộng ttype >	Thêm tất cả các yếu tố Tensors đầu vào khôn ngoan.
AddSparetOtensorSorsMap	Thêm một `sparsetensor` vào một` sparsetensorsmap` trả về tay cầm của nó.
Điều chỉnh trình điều chỉnh <T mở rộng Tnumber >	Điều chỉnh độ tương phản của một hoặc nhiều hình ảnh.
Adjusthue <T mở rộng Tnumber >	Điều chỉnh màu sắc của một hoặc nhiều hình ảnh.
Điều chỉnh không bão hòa <T mở rộng Tnumber >	Điều chỉnh độ bão hòa của một hoặc nhiều hình ảnh.
Tất cả	Tính toán "logic và" của các phần tử qua các kích thước của một tenxơ.
Allreduce <T mở rộng Tnumber >	Cùng nhau làm giảm nhiều tenxor thuộc loại và hình dạng giống hệt nhau.
Alltoall <T mở rộng ttype >	OP để trao đổi dữ liệu trên các bản sao TPU.
Góc <u mở rộng tnumber >	Trả về đối số của một số phức.
Bất kì	Tính toán "logic hoặc" của các phần tử qua các kích thước của một tenxơ.
Áp dụngAdamax <T mở rộng ttype >	Cập nhật '*var' theo thuật toán Adamax.
Áp dụngadelta <T mở rộng ttype >	Cập nhật '*var' theo sơ đồ Adadelta.
Áp dụngDagrad <T mở rộng ttype >	Cập nhật '*var' theo sơ đồ Adagrad.
Áp dụngAgradda <T mở rộng ttype >	Cập nhật '*var' theo sơ đồ Adagrad gần.
Áp dụngAgradv2 <T mở rộng ttype >	Cập nhật '*var' theo sơ đồ Adagrad.
Áp dụng <T mở rộng ttype >	Cập nhật '*var' theo thuật toán Adam.
Áp dụngDdsign <T mở rộng ttype >	Cập nhật '*var' theo bản cập nhật bổ sung.
ApplyCenteredRmsProp <T extends TType >	Update '*var' according to the centered RMSProp algorithm.
ApplyFtrl <T extends TType >	Update '*var' according to the Ftrl-proximal scheme.
ApplyGradientDescent <T extends TType >	Update 'var' by subtracting 'alpha' 'delta' from it.
ApplyMomentum <T extends TType >	Cập nhật '*var' theo sơ đồ động lượng.
ApplyPowerSign <T extends TType >	Update '*var' according to the AddSign update.
ApplyProximalAdagrad <T extends TType >	Update 'var' and 'accum' according to FOBOS with Adagrad learning rate.
ApplyProximalGradientDescent <T extends TType >	Update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate.
ApplyRmsProp <T extends TType >	Update '*var' according to the RMSProp algorithm.
ApproximateEqual	Returns the truth value of abs(xy) < tolerance element-wise.
ArgMax <V extends TNumber >	Returns the index with the largest value across dimensions of a tensor.
ArgMin <V extends TNumber >	Returns the index with the smallest value across dimensions of a tensor.
Với kiểu là chuỗi	Converts each entry in the given tensor to strings.
Asin <T extends TType >	Computes the trignometric inverse sine of x element-wise.
Asinh <T extends TType >	Computes inverse hyperbolic sine of x element-wise.
AssertCardinalityDataset
AssertNextDataset
Assign <T extends TType >	Update 'ref' by assigning 'value' to it.
AssignAdd <T extends TType >	Update 'ref' by adding 'value' to it.
AssignSub <T extends TType >	Update 'ref' by subtracting 'value' from it.
Atan <T extends TType >	Computes the trignometric inverse tangent of x element-wise.
Atan2 <T extends TNumber >	Computes arctangent of `y/x` element-wise, respecting signs of the arguments.
Atanh <T extends TType >	Computes inverse hyperbolic tangent of x element-wise.
AudioSpectrogram	Produces a visualization of audio data over time.
AudioSummary	Outputs a `Summary` protocol buffer with audio.
AutoShardDataset	Creates a dataset that shards the input dataset.
AvgPool <T extends TNumber >	Performs average pooling on the input.
AvgPool3d <T extends TNumber >	Performs 3D average pooling on the input.
AvgPool3dGrad <T extends TNumber >	Computes gradients of average pooling function.
AvgPoolGrad <T extends TNumber >	Computes gradients of the average pooling function.
BandPart <T extends TType >	Copy a tensor setting everything outside a central band in each innermost matrix to zero.
BandedTriangularSolve <T extends TType >
Rào chắn	Defines a barrier that persists across different graph executions.
BarrierIncompleteSize	Tính số phần tử không đầy đủ trong hàng rào đã cho.
BarrierReadySize	Computes the number of complete elements in the given barrier.
BatchCholesky <T extends TNumber >
BatchCholeskyGrad <T extends TNumber >
BatchDataset	Creates a dataset that batches `batch_size` elements from `input_dataset`.
BatchFft
BatchFft2d
BatchFft3d
BatchIfft
BatchIfft2d
BatchIfft3d
BatchMatMul <T extends TType >	Multiplies slices of two tensors in batches.
BatchMatrixBandPart <T extends TType >
BatchMatrixDeterminant <T extends TType >
BatchMatrixDiag <T extends TType >
BatchMatrixDiagPart <T extends TType >
BatchMatrixInverse <T extends TNumber >
BatchMatrixSetDiag <T extends TType >
BatchMatrixSolve <T extends TNumber >
BatchMatrixSolveLs <T extends TNumber >
BatchMatrixTriangularSolve <T extends TNumber >
BatchNormWithGlobalNormalization <T extends TType >	Batch normalization.
BatchToSpace <T extends TType >	BatchToSpace for 4-D tensors of type T.
BatchToSpaceNd <T extends TType >	BatchToSpace cho các tensor ND loại T.
BesselI0 <T extends TNumber >
BesselI0e <T extends TNumber >
BesselI1 <T extends TNumber >
BesselI1e <T extends TNumber >
BesselJ0 <T extends TNumber >
BesselJ1 <T extends TNumber >
BesselK0 <T extends TNumber >
BesselK0e <T extends TNumber >
BesselK1 <T extends TNumber >
BesselK1e <T extends TNumber >
BesselY0 <T extends TNumber >
BesselY1 <T extends TNumber >
Betainc <T extends TNumber >	Compute the regularized incomplete beta integral \\(I_x(a, b)\\).
BiasAdd <T extends TType >	Adds `bias` to `value`.
BiasAddGrad <T extends TType >	The backward operation for "BiasAdd" on the "bias" tensor.
Bincount <T extends TNumber >	Counts the number of occurrences of each value in an integer array.
Bitcast <U extends TType >	Bitcasts a tensor from one type to another without copying data.
BitwiseAnd <T extends TNumber >	Elementwise tính toán AND theo bit của `x` và `y`.
BitwiseOr <T extends TNumber >	Elementwise computes the bitwise OR of `x` and `y`.
BitwiseXor <T extends TNumber >	Elementwise computes the bitwise XOR of `x` and `y`.
BoostedTreesAggregateStats	Aggregates the summary of accumulated stats for the batch.
BoostedTreesCenterBias	Calculates the prior from the training data (the bias) and fills in the first node with the logits' prior.
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp	Creates a handle to a BoostedTreesEnsembleResource
BoostedTreesExampleDebugOutputs	Debugging/model interpretability outputs for each example.
BoostedTreesMakeStatsSummary	Makes the summary of accumulated stats for the batch.
BoostedTreesPredict	Chạy nhiều bộ dự đoán tập hợp hồi quy cộng tính trên các phiên bản đầu vào và tính toán các log.
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp	Tạo một điều khiển cho BoostedTreesQuantileStreamResource.
BroadcastDynamicShape <T extends TNumber >	Trả về hình dạng của s0 op s1 bằng tính năng phát sóng.
BroadcastRecv <T extends TType >	Receives a tensor value broadcast from another device.
BroadcastSend <T extends TType >	Broadcasts a tensor value to one or more other devices.
BroadcastTo <T extends TType >	Broadcast an array for a compatible shape.
Bucketize	Bucketizes 'input' based on 'boundaries'.
BytesProducedStatsDataset	Records the bytes size of each element of `input_dataset` in a StatsAggregator.
CSRSparseMatrixToDense <T extends TType >	Convert a (possibly batched) CSRSparseMatrix to dense.
CSVDataset
CSVDatasetV2
CacheDataset	Creates a dataset that caches elements from `input_dataset`.
CacheDatasetV2
Cast <U extends TType >	Cast x of type SrcT to y of DstT.
Ceil <T extends TNumber >	Returns element-wise smallest integer not less than x.
CheckNumerics <T extends TNumber >	Checks a tensor for NaN, -Inf and +Inf values.
Cholesky <T extends TType >	Computes the Cholesky decomposition of one or more square matrices.
CholeskyGrad <T extends TNumber >	Computes the reverse mode backpropagated gradient of the Cholesky algorithm.
ChooseFastestDataset
ClipByValue <T extends TType >	Clips tensor values to a specified min and max.
ClusterOutput <T extends TType >	Operator that connects the output of an XLA computation to other consumer graph nodes.
CollectiveGather <T extends TNumber >	Mutually accumulates multiple tensors of identical type and shape.
CollectivePermute <T extends TType >	An Op to permute tensors across replicated TPU instances.
CompareAndBitpack	So sánh các giá trị của `input` với `threshold` và gói các bit kết quả vào một `uint8`.
CompilationResult	Trả về kết quả của quá trình biên dịch TPU.
Complex <U extends TType >	Converts two real numbers to a complex number.
ComplexAbs <U extends TNumber >	Computes the complex absolute value of a tensor.
CompressElement	Compresses a dataset element.
ComputeBatchSize	Computes the static batch size of a dataset sans partial batches.
Concat <T extends TType >	Concatenates tensors along one dimension.
ConcatenateDataset	Creates a dataset that concatenates `input_dataset` with `another_dataset`.
ConditionalAccumulator	A conditional accumulator for aggregating gradients.
ConfigureDistributedTPU	Sets up the centralized structures for a distributed TPU system.
Conj <T extends TType >	Returns the complex conjugate of a complex number.
ConjugateTranspose <T extends TType >	Shuffle dimensions of x according to a permutation and conjugate the result.
Constant <T extends TType >	An operator producing a constant value.
Conv <T extends TType >	Wraps the XLA ConvGeneralDilated operator, documented at https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#conv_convolution .
Conv2d <T extends TNumber >	Computes a 2-D convolution given 4-D `input` and `filter` tensors.
Conv2dBackpropFilter <T extends TNumber >	Computes the gradients of convolution with respect to the filter.
Conv2dBackpropInput <T extends TNumber >	Computes the gradients of convolution with respect to the input.
Conv3d <T extends TNumber >	Computes a 3-D convolution given 5-D `input` and `filter` tensors.
Conv3dBackpropFilter <T extends TNumber >	Computes the gradients of 3-D convolution with respect to the filter.
Conv3dBackpropInput <U extends TNumber >	Computes the gradients of 3-D convolution with respect to the input.
Copy <T extends TType >	Copy a tensor from CPU-to-CPU or GPU-to-GPU.
CopyHost <T extends TType >	Copy a tensor to host.
Cos <T extends TType >	Computes cos of x element-wise.
Cosh <T extends TType >	Computes hyperbolic cosine of x element-wise.
CountUpTo <T extends TNumber >	Increments 'ref' until it reaches 'limit'.
CropAndResize	Extracts crops from the input image tensor and resizes them.
CropAndResizeGradBoxes	Computes the gradient of the crop_and_resize op wrt the input boxes tensor.
CropAndResizeGradImage <T extends TNumber >	Computes the gradient of the crop_and_resize op wrt the input image tensor.
Cross <T extends TNumber >	Compute the pairwise cross product.
CrossReplicaSum <T extends TNumber >	An Op to sum inputs across replicated TPU instances.
CudnnRNNCanonicalToParams <T extends TNumber >	Converts CudnnRNN params from canonical form to usable form.
CudnnRnnParamsSize <U extends TNumber >	Computes size of weights that can be used by a Cudnn RNN model.
Cumprod <T extends TType >	Compute the cumulative product of the tensor `x` along `axis`.
Cumsum <T extends TType >	Compute the cumulative sum of the tensor `x` along `axis`.
CumulativeLogsumexp <T extends TNumber >	Compute the cumulative product of the tensor `x` along `axis`.
DataFormatDimMap <T extends TNumber >	Returns the dimension index in the destination data format given the one in the source data format.
DataFormatVecPermute <T extends TNumber >	Permute input tensor from `src_format` to `dst_format`.
DataServiceDataset
DatasetCardinality	Trả về số lượng của `input_dataset`.
DatasetFromGraph	Creates a dataset from the given `graph_def`.
DatasetToGraph	Returns a serialized GraphDef representing `input_dataset`.
Dawsn <T extends TNumber >
DebugGradientIdentity <T extends TType >	Identity op for gradient debugging.
DebugGradientRefIdentity <T extends TType >	Identity op for gradient debugging.
DebugIdentity <T extends TType >	Debug Identity V2 Op.
DebugNanCount	Debug NaN Value Counter Op.
DebugNumericsSummary <U extends TNumber >	Debug Numeric Summary V2 Op.
DecodeAndCropJpeg	Decode and Crop a JPEG-encoded image to a uint8 tensor.
DecodeBase64	Decode web-safe base64-encoded strings.
DecodeBmp	Decode the first frame of a BMP-encoded image to a uint8 tensor.
DecodeCompressed	Decompress strings.
DecodeGif	Decode the frame(s) of a GIF-encoded image to a uint8 tensor.
DecodeImage <T extends TNumber >	Function for decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg, and decode_png.
DecodeJpeg	Decode a JPEG-encoded image to a uint8 tensor.
DecodeJsonExample	Convert JSON-encoded Example records to binary protocol buffer strings.
DecodePaddedRaw <T extends TNumber >	Reinterpret the bytes of a string as a vector of numbers.
DecodePng <T extends TNumber >	Decode a PNG-encoded image to a uint8 or uint16 tensor.
DecodeRaw <T extends TType >	Reinterpret the bytes of a string as a vector of numbers.
DeepCopy <T extends TType >	Tạo một bản sao của `x`.
DenseBincount <U extends TNumber >	Counts the number of occurrences of each value in an integer array.
DenseToCSRSparseMatrix	Converts a dense tensor to a (possibly batched) CSRSparseMatrix.
DenseToSparseBatchDataset	Creates a dataset that batches input elements into a SparseTensor.
DepthToSpace <T extends TType >	DepthToSpace for tensors of type T.
DepthwiseConv2dNative <T extends TNumber >	Computes a 2-D depthwise convolution given 4-D `input` and `filter` tensors.
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T extends TNumber >	Computes the gradients of depthwise convolution with respect to the filter.
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T extends TNumber >	Computes the gradients of depthwise convolution with respect to the input.
Dequantize	Takes the packed uint32 input and unpacks the input to uint8 to do Dequantization on device.
DestroyTemporaryVariable <T extends TType >	Destroys the temporary variable and returns its final value.
Det <T extends TType >	Computes the determinant of one or more square matrices.
DeviceIndex	Return the index of device the op runs.
Digamma <T extends TNumber >	Computes Psi, the derivative of Lgamma (the log of the absolute value of `Gamma(x)`), element-wise.
Dilation2d <T extends TNumber >	Computes the grayscale dilation of 4-D `input` and 3-D `filter` tensors.
Dilation2dBackpropFilter <T extends TNumber >	Computes the gradient of morphological 2-D dilation with respect to the filter.
Dilation2dBackpropInput <T extends TNumber >	Computes the gradient of morphological 2-D dilation with respect to the input.
DirectedInterleaveDataset	A substitute for `InterleaveDataset` on a fixed list of `N` datasets.
Div <T extends TType >	Returns x / y element-wise.
DivNoNan <T extends TType >	Returns 0 if the denominator is zero.
Dot <T extends TType >	Wraps the XLA DotGeneral operator, documented at https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dotgeneral .
DrawBoundingBoxes <T extends TNumber >	Draw bounding boxes on a batch of images.
DummyIterationCounter
DummyMemoryCache
DummySeedGenerator
DynamicSlice <T extends TType >	Wraps the XLA DynamicSlice operator, documented at https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dynamicslice .
DynamicStitch <T extends TType >	Interleave the values from the `data` tensors into a single tensor.
DynamicUpdateSlice <T extends TType >	Wraps the XLA DynamicUpdateSlice operator, documented at https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dynamicupdateslice .
EditDistance	Computes the (possibly normalized) Levenshtein Edit Distance.
Einsum <T extends TType >	An op which supports basic einsum op with 2 inputs and 1 output.
Elu <T extends TNumber >	Computes exponential linear: `exp(features) - 1` if < 0, `features` otherwise.
EluGrad <T extends TNumber >	Computes gradients for the exponential linear (Elu) operation.
EmbeddingActivations	An op enabling differentiation of TPU Embeddings.
Empty <T extends TType >	Creates a tensor with the given shape.
EmptyTensorList	Creates and returns an empty tensor list.
EmptyTensorMap	Creates and returns an empty tensor map.
EncodeBase64	Encode strings into web-safe base64 format.
EncodeJpeg	JPEG-encode an image.
EncodeJpegVariableQuality	JPEG encode input image with provided compression quality.
EncodePng	PNG-encode an image.
EncodeProto	The op serializes protobuf messages provided in the input tensors.
EncodeWav	Encode audio data using the WAV file format.
EnsureShape <T extends TType >	Ensures that the tensor's shape matches the expected shape.
Enter <T extends TType >	Creates or finds a child frame, and makes `data` available to the child frame.
Bình đẳng	Returns the truth value of (x == y) element-wise.
Erf <T extends TNumber >	Computes the Gauss error function of `x` element-wise.
Erfc <T extends TNumber >	Computes the complementary error function of `x` element-wise.
EuclideanNorm <T extends TType >	Computes the euclidean norm of elements across dimensions of a tensor.
Exit <T extends TType >	Exits the current frame to its parent frame.
Exp <T extends TType >	Computes exponential of x element-wise.
ExpandDims <T extends TType >	Inserts a dimension of 1 into a tensor's shape.
Expint <T extends TNumber >
Expm1 <T extends TType >	Computes `exp(x) - 1` element-wise.
ExtractGlimpse	Extracts a glimpse from the input tensor.
ExtractImagePatches <T extends TType >	Extract `patches` from `images` and put them in the "depth" output dimension.
ExtractJpegShape <T extends TNumber >	Extract the shape information of a JPEG-encoded image.
ExtractVolumePatches <T extends TNumber >	Extract `patches` from `input` and put them in the `"depth"` output dimension.
Sự thật	Output a fact about factorials.
FakeQuantWithMinMaxArgs	Fake-quantize the 'inputs' tensor, type float to 'outputs' tensor of same type.
FakeQuantWithMinMaxArgsGradient	Compute gradients for a FakeQuantWithMinMaxArgs operation.
FakeQuantWithMinMaxVars	Fake-quantize the 'inputs' tensor of type float via global float scalars Fake-quantize the `inputs` tensor of type float via global float scalars `min` and `max` to `outputs` tensor of same shape as `inputs`.
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel	Fake-quantize the 'inputs' tensor of type float via per-channel floats Fake-quantize the `inputs` tensor of type float per-channel and one of the shapes: `[d]`, `[b, d]` `[b, h, w, d]` via per-channel floats `min` and `max` of shape `[d]` to `outputs` tensor of same shape as `inputs`.
Fft <T extends TType >	Fast Fourier transform.
Fft2d <T extends TType >	2D fast Fourier transform.
Fft3d <T extends TType >	3D fast Fourier transform.
FifoQueue	A queue that produces elements in first-in first-out order.
Fill <U extends TType >	Tạo một tensor chứa đầy giá trị vô hướng.
FilterByLastComponentDataset	Creates a dataset containing elements of first component of `input_dataset` having true in the last component.
Vân tay	Generates fingerprint values.
FixedLengthRecordDataset
FixedLengthRecordReader	A Reader that outputs fixed-length records from a file.
Floor <T extends TNumber >	Returns element-wise largest integer not greater than x.
FloorDiv <T extends TType >	Returns x // y element-wise.
FloorMod <T extends TNumber >	Returns element-wise remainder of division.
FractionalAvgPoolGrad <T extends TNumber >	Computes gradient of the FractionalAvgPool function.
FractionalMaxPoolGrad <T extends TNumber >	Computes gradient of the FractionalMaxPool function.
FresnelCos <T extends TNumber >
FresnelSin <T extends TNumber >
FusedPadConv2d <T extends TNumber >	Performs a padding as a preprocess during a convolution.
FusedResizeAndPadConv2d <T extends TNumber >	Performs a resize and padding as a preprocess during a convolution.
Gather <T extends TType >	Wraps the XLA Gather operator documented at https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#gather
GatherNd <T extends TType >	Gather slices from `params` into a Tensor with shape specified by `indices`.
GatherV2 <T extends TNumber >	Mutually accumulates multiple tensors of identical type and shape.
GetSessionHandle	Store the input tensor in the state of the current session.
GetSessionTensor <T extends TType >	Lấy giá trị của tensor được chỉ định bởi phần điều khiển của nó.
lớn hơn	Returns the truth value of (x > y) element-wise.
GreaterEqual	Returns the truth value of (x >= y) element-wise.
GuaranteeConst <T extends TType >	Gives a guarantee to the TF runtime that the input tensor is a constant.
HashTable	Creates a non-initialized hash table.
HistogramFixedWidth <U extends TNumber >	Return histogram of values.
HistogramSummary	Xuất ra bộ đệm giao thức `Tóm tắt` kèm theo biểu đồ.
HsvToRgb <T extends TNumber >	Convert one or more images from HSV to RGB.
Identity <T extends TType >	Trả về một tenxơ có cùng hình dạng và nội dung với tenxơ hoặc giá trị đầu vào.
IdentityReader	A Reader that outputs the queued work as both the key and value.
Ifft <T extends TType >	Inverse fast Fourier transform.
Ifft2d <T extends TType >	Inverse 2D fast Fourier transform.
Ifft3d <T extends TType >	Inverse 3D fast Fourier transform.
Igamma <T extends TNumber >	Compute the lower regularized incomplete Gamma function `P(a, x)`.
IgammaGradA <T extends TNumber >	Computes the gradient of `igamma(a, x)` wrt `a`.
Igammac <T extends TNumber >	Compute the upper regularized incomplete Gamma function `Q(a, x)`.
IgnoreErrorsDataset	Creates a dataset that contains the elements of `input_dataset` ignoring errors.
Imag <U extends TNumber >	Returns the imaginary part of a complex number.
ImageProjectiveTransformV2 <T extends TNumber >	Áp dụng phép biến đổi đã cho cho từng hình ảnh.
ImageProjectiveTransformV3 <T extends TNumber >	Áp dụng phép biến đổi đã cho cho từng hình ảnh.
ImageSummary	Outputs a `Summary` protocol buffer with images.
ImmutableConst <T extends TType >	Returns immutable tensor from memory region.
InTopK	Cho biết liệu các mục tiêu có nằm trong dự đoán `K` hàng đầu hay không.
InfeedDequeue <T extends TType >	A placeholder op for a value that will be fed into the computation.
InplaceAdd <T extends TType >	Adds v into specified rows of x.
InplaceSub <T extends TType >	Subtracts `v` into specified rows of `x`.
InplaceUpdate <T extends TType >	Updates specified rows 'i' with values 'v'.
Inv <T extends TType >	Computes the inverse of one or more square invertible matrices or their adjoints (conjugate transposes).
InvGrad <T extends TType >	Computes the gradient for the inverse of `x` wrt its input.
Invert <T extends TNumber >	Invert (flip) each bit of supported types; for example, type `uint8` value 01010101 becomes 10101010.
InvertPermutation <T extends TNumber >	Computes the inverse permutation of a tensor.
Irfft <U extends TNumber >	Inverse real-valued fast Fourier transform.
Irfft2d <U extends TNumber >	Inverse 2D real-valued fast Fourier transform.
Irfft3d <U extends TNumber >	Biến đổi Fourier nhanh có giá trị thực 3D nghịch đảo.
IsBoostedTreesEnsembleInitialized	Checks whether a tree ensemble has been initialized.
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized	Checks whether a quantile stream has been initialized.
IsFinite	Returns which elements of x are finite.
IsInf	Returns which elements of x are Inf.
IsNan	Returns which elements of x are NaN.
IsVariableInitialized	Checks whether a tensor has been initialized.
Trình vòng lặp
IteratorFromStringHandle
IteratorGetDevice	Returns the name of the device on which `resource` has been placed.
IteratorGetNextAsOptional	Gets the next output from the given iterator as an Optional variant.
IteratorToStringHandle	Converts the given `resource_handle` representing an iterator to a string.
Tham gia	Joins the strings in the given list of string tensors into one tensor; with the given separator (default is an empty separator).
KMC2ChainInitialization	Returns the index of a data point that should be added to the seed set.
KmeansPlusPlusInitialization	Selects num_to_sample rows of input using the KMeans++ criterion.
KthOrderStatistic	Computes the Kth order statistic of a data set.
L2Loss <T extends TNumber >	L2 Loss.
LMDBDataset	Creates a dataset that emits the key-value pairs in one or more LMDB files.
LatencyStatsDataset	Records the latency of producing `input_dataset` elements in a StatsAggregator.
LeakyRelu <T extends TNumber >	Computes rectified linear: `max(features, features * alpha)`.
LeakyReluGrad <T extends TNumber >	Computes rectified linear gradients for a LeakyRelu operation.
LeftShift <T extends TNumber >	Elementwise computes the bitwise left-shift of `x` and `y`.
Ít hơn	Returns the truth value of (x < y) element-wise.
LessEqual	Returns the truth value of (x <= y) element-wise.
Lgamma <T extends TNumber >	Tính nhật ký của giá trị tuyệt đối của phần tử `Gamma(x)`.
LinSpace <T extends TNumber >	Generates values in an interval.
LmdbDataset
LmdbReader	A Reader that outputs the records from a LMDB file.
LoadAndRemapMatrix	Tải `Tensor` 2-D (ma trận) có tên `old_tensor_name` từ điểm kiểm tra tại `ckpt_path` và có khả năng sắp xếp lại các hàng và cột của nó bằng cách sử dụng các ánh xạ lại được chỉ định.
LocalResponseNormalization <T extends TNumber >	Local Response Normalization.
LocalResponseNormalizationGrad <T extends TNumber >	Gradients for Local Response Normalization.
Log <T extends TType >	Computes natural logarithm of x element-wise.
Log1p <T extends TType >	Computes natural logarithm of (1 + x) element-wise.
LogSoftmax <T extends TNumber >	Computes log softmax activations.
LogicalAnd	Returns the truth value of x AND y element-wise.
LogicalNot	Returns the truth value of `NOT x` element-wise.
LogicalOr	Returns the truth value of x OR y element-wise.
LookupTableFind <U extends TType >	Looks up keys in a table, outputs the corresponding values.
LookupTableSize	Computes the number of elements in the given table.
LoopCond	Forwards the input to the output.
Thấp hơn	Converts all uppercase characters into their respective lowercase replacements.
LowerBound <U extends TNumber >	Applies lower_bound(sorted_search_values, values) along each row.
MakeUnique	Make all elements in the non-Batch dimension unique, but \"close\" to their initial value.
MapIncompleteSize	Op returns the number of incomplete elements in the underlying container.
MapSize	Op returns the number of elements in the underlying container.
MatMul <T extends TType >	Multiply the matrix "a" by the matrix "b".
MatchingFiles	Returns the set of files matching one or more glob patterns.
MatchingFilesDataset
MatrixDiag <T extends TType >	Trả về một tenxơ chéo theo bó với các giá trị đường chéo đã cho theo bó.
MatrixDiagPart <T extends TType >	Returns the batched diagonal part of a batched tensor.
MatrixDiagPartV3 <T extends TType >	Returns the batched diagonal part of a batched tensor.
MatrixDiagV3 <T extends TType >	Trả về một tenxơ chéo theo bó với các giá trị đường chéo đã cho theo bó.
MatrixLogarithm <T extends TType >	Computes the matrix logarithm of one or more square matrices: \\(log(exp(A)) = A\\) This op is only defined for complex matrices.
MatrixSetDiag <T extends TType >	Returns a batched matrix tensor with new batched diagonal values.
MatrixSolveLs <T extends TType >	Solves one or more linear least-squares problems.
Max <T extends TType >	Computes the maximum of elements across dimensions of a tensor.
MaxIntraOpParallelismDataset	Creates a dataset that overrides the maximum intra-op parallelism.
MaxPool <T extends TType >	Performs max pooling on the input.
MaxPool3d <T extends TNumber >	Performs 3D max pooling on the input.
MaxPool3dGrad <U extends TNumber >	Computes gradients of 3D max pooling function.
MaxPool3dGradGrad <T extends TNumber >	Computes second-order gradients of the maxpooling function.
MaxPoolGrad <T extends TNumber >	Computes gradients of the maxpooling function.
MaxPoolGradGrad <T extends TNumber >	Computes second-order gradients of the maxpooling function.
MaxPoolGradGradWithArgmax <T extends TNumber >	Computes second-order gradients of the maxpooling function.
MaxPoolGradWithArgmax <T extends TNumber >	Computes gradients of the maxpooling function.
Maximum <T extends TNumber >	Returns the max of x and y (ie
Mean <T extends TType >	Computes the mean of elements across dimensions of a tensor.
MergeSummary	Merges summaries.
Mfcc	Transforms a spectrogram into a form that's useful for speech recognition.
Min <T extends TType >	Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor.
Minimum <T extends TNumber >	Returns the min of x and y (ie
MirrorPad <T extends TType >	Pads a tensor with mirrored values.
MirrorPadGrad <T extends TType >	Gradient op for `MirrorPad` op.
Mod <T extends TNumber >	Returns element-wise remainder of division.
ModelDataset	Identity transformation that models performance.
Mul <T extends TType >	Returns x * y element-wise.
MulNoNan <T extends TType >	Returns x * y element-wise.
MultiDeviceIterator	Creates a MultiDeviceIterator resource.
MultiDeviceIteratorFromStringHandle	Generates a MultiDeviceIterator resource from its provided string handle.
MultiDeviceIteratorInit	Initializes the multi device iterator with the given dataset.
MultiDeviceIteratorToStringHandle	Produces a string handle for the given MultiDeviceIterator.
Multinomial <U extends TNumber >	Draws samples from a multinomial distribution.
MutableDenseHashTable	Creates an empty hash table that uses tensors as the backing store.
MutableHashTable	Creates an empty hash table.
MutableHashTableOfTensors	Creates an empty hash table.
Mutex	Creates a Mutex resource that can be locked by `MutexLock`.
MutexLock	Locks a mutex resource.
NcclAllReduce <T extends TNumber >	Outputs a tensor containing the reduction across all input tensors.
NcclBroadcast <T extends TNumber >	Sends `input` to all devices that are connected to the output.
NcclReduce <T extends TNumber >	Reduces `input` from `num_devices` using `reduction` to a single device.
Ndtri <T extends TNumber >
Neg <T extends TType >	Computes numerical negative value element-wise.
NextAfter <T extends TNumber >	Returns the next representable value of `x1` in the direction of `x2`, element-wise.
NextIteration <T extends TType >	Làm cho đầu vào của nó có sẵn cho lần lặp tiếp theo.
NonDeterministicInts <U extends TType >	Non-deterministically generates some integers.
NonMaxSuppressionWithOverlaps	Tham lam chọn một tập hợp con các hộp giới hạn theo thứ tự điểm giảm dần, pruning away boxes that have high overlaps with previously selected boxes.
NonSerializableDataset
Không công bằng	Returns the truth value of (x != y) element-wise.
NthElement <T extends TNumber >	Finds values of the `n`-th order statistic for the last dimension.
OneHot <U extends TType >	Returns a one-hot tensor.
Ones <T extends TType >	An operator creating a constant initialized with ones of the shape given by `dims`.
OnesLike <T extends TType >	Trả về một tensor đơn vị có cùng hình dạng và kiểu như x.
OptimizeDataset	Creates a dataset by applying optimizations to `input_dataset`.
OptimizeDatasetV2	Creates a dataset by applying related optimizations to `input_dataset`.
OptionalFromValue	Constructs an Optional variant from a tuple of tensors.
OptionalHasValue	Returns true if and only if the given Optional variant has a value.
OptionalNone	Creates an Optional variant with no value.
OrderedMapIncompleteSize	Op returns the number of incomplete elements in the underlying container.
OrderedMapSize	Op returns the number of elements in the underlying container.
OrdinalSelector	A TPU core selector Op.
OutfeedDequeue <T extends TType >	Retrieves a single tensor from the computation outfeed.
OutfeedDequeueV2 <T extends TType >	Retrieves a single tensor from the computation outfeed.
Output <T extends TType >	A symbolic handle to a tensor produced by an `Operation` .
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.
PaddingFifoQueue	A queue that produces elements in first-in first-out order.
ParallelConcat <T extends TType >	Concatenates a list of `N` tensors along the first dimension.
ParallelDynamicStitch <T extends TType >	Interleave the values from the `data` tensors into a single tensor.
ParameterizedTruncatedNormal <U extends TNumber >	Outputs random values from a normal distribution.
ParseExampleDataset	Chuyển đổi `input_dataset` chứa các proto `Example` dưới dạng vectơ của DT_STRING thành tập dữ liệu gồm các đối tượng `Tensor` hoặc `SparseTensor` biểu thị các tính năng được phân tích cú pháp.
ParseTensor <T extends TType >	Transforms a serialized tensorflow.TensorProto proto into a Tensor.
PartitionedInput <T extends TType >	An op that groups a list of partitioned inputs together.
Placeholder <T extends TType >	A placeholder op for a value that will be fed into the computation.
PlaceholderWithDefault <T extends TType >	A placeholder op that passes through `input` when its output is not fed.
Polygamma <T extends TNumber >	Compute the polygamma function \\(\psi^{(n)}(x)\\).
PopulationCount	Computes element-wise population count (aka
Pow <T extends TType >	Computes the power of one value to another.
PrefetchDataset	Creates a dataset that asynchronously prefetches elements from `input_dataset`.
Prelinearize	Một op tuyến tính hóa một giá trị Tensor thành một tensor biến thể mờ đục.
PrelinearizeTuple	An op which linearizes multiple Tensor values to an opaque variant tensor.
PreventGradient <T extends TType >	An identity op that triggers an error if a gradient is requested.
Hàng đợi ưu tiên	A queue that produces elements sorted by the first component value.
PrivateThreadPoolDataset	Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`.
Prod <T extends TType >	Computes the product of elements across dimensions of a tensor.
QuantizeAndDequantize <T extends TNumber >	Quantizes then dequantizes a tensor.
QuantizeAndDequantizeV3 <T extends TNumber >	Quantizes then dequantizes a tensor.
QuantizeAndDequantizeV4 <T extends TNumber >	Returns the gradient of `quantization.QuantizeAndDequantizeV4`.
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extends TNumber >
QueueIsClosed	Returns true if queue is closed.
QueueSize	Computes the number of elements in the given queue.
RaggedBincount <U extends TNumber >	Counts the number of occurrences of each value in an integer array.
RaggedTensorToTensor <U extends TType >	Create a dense tensor from a ragged tensor, possibly altering its shape.
RaggedTensorToVariant	Encodes a `RaggedTensor` into a `variant` Tensor.
RaggedTensorToVariantGradient <U extends TType >	Helper used to compute the gradient for `RaggedTensorToVariant`.
RandomCrop <T extends TNumber >	Randomly crop `image`.
RandomDataset	Tạo Bộ dữ liệu trả về số giả ngẫu nhiên.
RandomGamma <U extends TNumber >	Outputs random values from the Gamma distribution(s) described by alpha.
RandomGammaGrad <T extends TNumber >	Computes the derivative of a Gamma random sample wrt
RandomPoisson <V extends TNumber >	Outputs random values from the Poisson distribution(s) described by rate.
RandomShuffle <T extends TType >	Randomly shuffles a tensor along its first dimension.
RandomShuffleQueue	A queue that randomizes the order of elements.
RandomStandardNormal <U extends TNumber >	Outputs random values from a normal distribution.
RandomUniform <U extends TNumber >	Outputs random values from a uniform distribution.
RandomUniformInt <U extends TNumber >	Outputs random integers from a uniform distribution.
Range <T extends TNumber >	Creates a sequence of numbers.
RangeDataset	Creates a dataset with a range of values.
Thứ hạng	Returns the rank of a tensor.
Đọc tài liệu	Reads and outputs the entire contents of the input filename.
ReadVariableOp <T extends TType >	Reads the value of a variable.
ReaderNumRecordsProduced	Returns the number of records this Reader has produced.
ReaderNumWorkUnitsCompleted	Returns the number of work units this Reader has finished processing.
ReaderSerializeState	Produce a string tensor that encodes the state of a Reader.
Real <U extends TNumber >	Returns the real part of a complex number.
RealDiv <T extends TType >	Returns x / y element-wise for real types.
RebatchDataset	Creates a dataset that changes the batch size.
RebatchDatasetV2	Creates a dataset that changes the batch size.
Reciprocal <T extends TType >	Computes the reciprocal of x element-wise.
ReciprocalGrad <T extends TType >	Computes the gradient for the inverse of `x` wrt its input.
RecordInput	Emits randomized records.
Recv <T extends TType >	Receives the named tensor from another XLA computation.
Reduce <T extends TNumber >	Mutually reduces multiple tensors of identical type and shape.
ReduceAll	Computes the "logical and" of elements across dimensions of a tensor.
ReduceAny	Computes the "logical or" of elements across dimensions of a tensor.
ReduceJoin	Joins a string Tensor across the given dimensions.
ReduceMax <T extends TType >	Computes the maximum of elements across dimensions of a tensor.
ReduceMin <T extends TType >	Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor.
ReduceProd <T extends TType >	Computes the product of elements across dimensions of a tensor.
ReduceSum <T extends TType >	Computes the sum of elements across dimensions of a tensor.
ReduceV2 <T extends TNumber >	Mutually reduces multiple tensors of identical type and shape.
RefEnter <T extends TType >	Creates or finds a child frame, and makes `data` available to the child frame.
RefExit <T extends TType >	Exits the current frame to its parent frame.
RefIdentity <T extends TType >	Return the same ref tensor as the input ref tensor.
RefNextIteration <T extends TType >	Làm cho đầu vào của nó có sẵn cho lần lặp tiếp theo.
RefSelect <T extends TType >	Forwards the `index`th element of `inputs` to `output`.
RegexFullMatch	Kiểm tra xem đầu vào có khớp với mẫu biểu thức chính quy không.
RegexReplace	Replaces matches of the `pattern` regular expression in `input` with the replacement string provided in `rewrite`.
RegisterDataset	Registers a dataset with the tf.data service.
Relu <T extends TType >	Computes rectified linear: `max(features, 0)`.
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.
RepeatDataset	Creates a dataset that emits the outputs of `input_dataset` `count` times.
ReplicaId	ID bản sao.
ReplicatedInput <T extends TType >	Kết nối N đầu vào với tính toán TPU nhân bản N chiều.
Reshape <T extends TType >	Reshapes a tensor.
ResizeArea	Resize `images` to `size` using area interpolation.
ResizeBicubic	Resize `images` to `size` using bicubic interpolation.
ResizeBicubicGrad <T extends TNumber >	Computes the gradient of bicubic interpolation.
ResizeBilinear	Resize `images` to `size` using bilinear interpolation.
ResizeBilinearGrad <T extends TNumber >	Tính toán độ dốc của nội suy song tuyến tính.
ResizeNearestNeighbor <T extends TNumber >	Resize `images` to `size` using nearest neighbor interpolation.
ResizeNearestNeighborGrad <T extends TNumber >	Computes the gradient of nearest neighbor interpolation.
ResourceAccumulatorNumAccumulated	Returns the number of gradients aggregated in the given accumulators.
ResourceAccumulatorTakeGradient <T extends TType >	Extracts the average gradient in the given ConditionalAccumulator.
ResourceConditionalAccumulator	A conditional accumulator for aggregating gradients.
ResourceCountUpTo <T extends TNumber >	Increments variable pointed to by 'resource' until it reaches 'limit'.
ResourceGather <U extends TType >	Gather slices from the variable pointed to by `resource` according to `indices`.
ResourceGatherNd <U extends TType >
RestoreSlice <T extends TType >	Restores a tensor from checkpoint files.
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	Retrieve SGD embedding parameters.
Reverse <T extends TType >	Reverses specific dimensions of a tensor.
ReverseSequence <T extends TType >	Reverses variable length slices.
Rfft <U extends TType >	Real-valued fast Fourier transform.
Rfft2d <U extends TType >	2D real-valued fast Fourier transform.
Rfft3d <U extends TType >	3D real-valued fast Fourier transform.
RgbToHsv <T extends TNumber >	Converts one or more images from RGB to HSV.
RightShift <T extends TNumber >	Elementwise computes the bitwise right-shift of `x` and `y`.
Rint <T extends TNumber >	Returns element-wise integer closest to x.
RngReadAndSkip	Advance the counter of a counter-based RNG.
Roll <T extends TType >	Rolls the elements of a tensor along an axis.
Round <T extends TType >	Rounds the values of a tensor to the nearest integer, element-wise.
Rpc	Perform batches of RPC requests.
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.
SamplingDataset	Creates a dataset that takes a Bernoulli sample of the contents of another dataset.
ScalarSummary	Xuất ra bộ đệm giao thức `Tóm tắt` với các giá trị vô hướng.
ScaleAndTranslate
ScaleAndTranslateGrad <T extends TNumber >
ScatterAdd <T extends TType >	Adds sparse updates to a variable reference.
ScatterDiv <T extends TType >	Divides a variable reference by sparse updates.
ScatterMax <T extends TNumber >	Reduces sparse updates into a variable reference using the `max` operation.
ScatterMin <T extends TNumber >	Reduces sparse updates into a variable reference using the `min` operation.
ScatterMul <T extends TType >	Multiplies sparse updates into a variable reference.
ScatterNd <U extends TType >	Scatter `updates` into a new tensor according to `indices`.
ScatterNdAdd <T extends TType >	Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable.
ScatterNdMax <T extends TType >	Computes element-wise maximum.
ScatterNdMin <T extends TType >	Tính toán mức tối thiểu theo phần tử.
ScatterNdNonAliasingAdd <T extends TType >	Applies sparse addition to `input` using individual values or slices from `updates` according to indices `indices`.
ScatterNdSub <T extends TType >	Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable.
ScatterNdUpdate <T extends TType >	Áp dụng các `cập nhật` thưa thớt cho các giá trị hoặc lát riêng lẻ trong một phạm vi nhất định biến theo `chỉ số`.
ScatterSub <T extends TType >	Subtracts sparse updates to a variable reference.
ScatterUpdate <T extends TType >	Áp dụng các cập nhật thưa thớt cho một tham chiếu biến.
SdcaFprint	Computes fingerprints of the input strings.
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 >	Computes the minimum along segments of a tensor.
SegmentProd <T extends TType >	Tính tích theo các đoạn của tensor.
SegmentSum <T extends TType >	Computes the sum along segments of a tensor.
Select <T extends TType >
Selu <T extends TNumber >	Computes scaled exponential linear: `scale * alpha * (exp(features) - 1)` if < 0, `scale * features` otherwise.
SeluGrad <T extends TNumber >	Computes gradients for the scaled exponential linear (Selu) operation.
SerializeIterator	Converts the given `resource_handle` representing an iterator to a variant tensor.
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.
SetSize	Number of unique elements along last dimension of input `set`.
SetStatsAggregatorDataset
Shape <U extends TNumber >	Returns the shape of a tensor.
ShardDataset	Creates a `Dataset` that includes only 1/`num_shards` of this dataset.
ShardedFilename	Generate a sharded filename.
ShardedFilespec	Tạo mẫu toàn cầu khớp với tất cả tên tệp được phân đoạn.
Sharding <T extends TType >	An op which shards the input based on the given sharding attribute.
ShuffleAndRepeatDataset
ShuffleDataset
Sigmoid <T extends TType >	Computes sigmoid of `x` element-wise.
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.
Sin <T extends TType >	Computes sine of x element-wise.
Sinh <T extends TType >	Computes hyperbolic sine of x element-wise.
Size <U extends TNumber >	Returns the size of a tensor.
SkipDataset	Creates a dataset that skips `count` elements from the `input_dataset`.
SleepDataset
Slice <T extends TType >	Return a slice from 'input'.
SlidingWindowDataset	Tạo một tập dữ liệu đi qua một cửa sổ trượt qua `input_dataset`.
Snapshot <T extends TType >	Returns a copy of the input tensor.
SobolSample <T extends TNumber >	Generates points from the Sobol sequence.
Softmax <T extends TNumber >	Computes softmax activations.
Softplus <T extends TNumber >	Computes softplus: `log(exp(features) + 1)`.
SoftplusGrad <T extends TNumber >	Computes softplus gradients for a softplus operation.
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.
Sort <T extends TType >	Wraps the XLA Sort operator, documented at https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort .
SpaceToBatch <T extends TType >	SpaceToBatch for 4-D tensors of type T.
SpaceToBatchNd <T extends TType >	SpaceToBatch for ND tensors of type T.
SpaceToDepth <T extends TType >	SpaceToDepth for tensors of type T.
SparseApplyAdadelta <T extends TType >	var: Should be from a Variable().
SparseApplyAdagrad <T extends TType >	Update relevant entries in 'var' and 'accum' according to the adagrad scheme.
SparseApplyAdagradDa <T extends TType >	Cập nhật các mục trong 'var' và 'accum' theo sơ đồ adagrad gần nhất.
SparseApplyCenteredRmsProp <T extends TType >	Update '*var' according to the centered RMSProp algorithm.
SparseApplyFtrl <T extends TType >	Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme.
SparseApplyMomentum <T extends TType >	Update relevant entries in 'var' and 'accum' according to the momentum scheme.
SparseApplyProximalAdagrad <T extends TType >	Sparse update entries in 'var' and 'accum' according to FOBOS algorithm.
SparseApplyProximalGradientDescent <T extends TType >	Sparse update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate.
SparseApplyRmsProp <T extends TType >	Update '*var' according to the RMSProp algorithm.
SparseBincount <U extends TNumber >	Counts the number of occurrences of each value in an integer array.
SparseConditionalAccumulator	Bộ tích lũy có điều kiện để tổng hợp các gradient thưa thớt.
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.
SparseMatMul	Multiply matrix "a" by matrix "b".
SparseMatrixAdd	Sparse addition of two CSR matrices, C = alpha * A + beta * B.
SparseMatrixMatMul <T extends TType >	Ma trận-nhân một ma trận thưa thớt với một ma trận dày đặc.
SparseMatrixMul	Element-wise multiplication of a sparse matrix with a dense tensor.
SparseMatrixNNZ	Returns the number of nonzeroes of `sparse_matrix`.
SparseMatrixOrderingAMD	Computes the Approximate Minimum Degree (AMD) ordering of `input`.
SparseMatrixSoftmax	Calculates the softmax of a CSRSparseMatrix.
SparseMatrixSoftmaxGrad	Calculates the gradient of the SparseMatrixSoftmax op.
SparseMatrixSparseCholesky	Tính toán phân tách Cholesky thưa thớt của `input`.
SparseMatrixSparseMatMul	Sparse-matrix-multiplies two CSR matrices `a` and `b`.
SparseMatrixTranspose	Transposes the inner (matrix) dimensions of a CSRSparseMatrix.
SparseMatrixZeros	Creates an all-zeros CSRSparseMatrix with shape `dense_shape`.
SparseReduceMax <T extends TNumber >	Computes the max of elements across dimensions of a SparseTensor.
SparseReduceSum <T extends TType >	Tính tổng các phần tử theo các kích thước của SparseTensor.
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.
SparseSliceGrad <T extends TType >	The gradient operator for the SparseSlice op.
SparseSoftmax <T extends TNumber >	Applies softmax to a batched ND `SparseTensor`.
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".
SparseTensorSliceDataset	Creates a dataset that splits a SparseTensor into elements row-wise.
SparseTensorToCSRSparseMatrix	Converts a SparseTensor to a (possibly batched) CSRSparseMatrix.
SparseToDense <U extends TType >	Converts a sparse representation into a dense tensor.
Spence <T extends TNumber >
SqlDataset	Creates a dataset that executes a SQL query and emits rows of the result set.
Sqrt <T extends TType >	Computes square root of x element-wise.
SqrtGrad <T extends TType >	Computes the gradient for the sqrt of `x` wrt its input.
Sqrtm <T extends TType >	Computes the matrix square root of one or more square matrices: matmul(sqrtm(A), sqrtm(A)) = A The input matrix should be invertible.
Square <T extends TType >	Computes square of x element-wise.
SquaredDifference <T extends TType >	Returns conj(x - y)(x - y) element-wise.
Squeeze <T extends TType >	Removes dimensions of size 1 from the shape of a tensor.
Stack <T extends TType >	Packs a list of `N` rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor.
StageSize	Op returns the number of elements in the underlying container.
StatefulRandomBinomial <V extends TNumber >
StatefulStandardNormal <U extends TType >	Outputs random values from a normal distribution.
StatefulTruncatedNormal <U extends TType >	Outputs random values from a truncated normal distribution.
StatefulUniform <U extends TType >	Outputs random values from a uniform distribution.
StatefulUniformFullInt <U extends TType >	Outputs random integers from a uniform distribution.
StatefulUniformInt <U extends TType >	Outputs random integers from a uniform distribution.
StatelessMultinomial <V extends TNumber >	Draws samples from a multinomial distribution.
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends TNumber >
StatelessRandomBinomial <W extends TNumber >	Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a binomial distribution.
StatelessRandomGamma <V extends TNumber >	Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution.
StatelessRandomNormal <V extends TNumber >	Outputs deterministic pseudorandom values from a normal distribution.
StatelessRandomNormalV2 <U extends TNumber >	Outputs deterministic pseudorandom values from a normal distribution.
StatelessRandomPoisson <W extends TNumber >	Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a Poisson distribution.
StatelessRandomUniform <V extends TNumber >	Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution.
StatelessRandomUniformFullInt <V extends TNumber >	Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution.
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extends TNumber >	Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution.
StatelessRandomUniformInt <V extends TNumber >	Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution.
StatelessRandomUniformIntV2 <U extends TNumber >	Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution.
StatelessRandomUniformV2 <U extends TNumber >	Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution.
StatelessTruncatedNormal <V extends TNumber >	Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution.
StatelessTruncatedNormalV2 <U extends TNumber >	Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution.
StaticRegexFullMatch	Kiểm tra xem đầu vào có khớp với mẫu biểu thức chính quy không.
StaticRegexReplace	Replaces the match of pattern in input with rewrite.
StatsAggregatorHandle
StatsAggregatorSummary	Produces a summary of any statistics recorded by the given statistics manager.
StopGradient <T extends TType >	Stops gradient computation.
StridedSlice <T extends TType >	Return a strided slice from `input`.
StridedSliceAssign <T extends TType >	Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`.
StridedSliceGrad <U extends TType >	Returns the gradient of `StridedSlice`.
StringFormat	Formats a string template using a list of tensors.
Chiều dài chuỗi	String lengths of `input`.
Dải	Strip leading and trailing whitespaces from the Tensor.
Sub <T extends TType >	Returns x - y element-wise.
Substr	Return substrings from `Tensor` of strings.
Sum <T extends TType >	Computes the sum of elements across dimensions of a tensor.
SummaryWriter
TPUCompilationResult	Trả về kết quả của quá trình biên dịch TPU.
TPUEmbeddingActivations	An op enabling differentiation of TPU Embeddings.
TPUReplicatedInput <T extends TType >	Kết nối N đầu vào với tính toán TPU nhân bản N chiều.
TakeDataset	Creates a dataset that contains `count` elements from the `input_dataset`.
Tan <T extends TType >	Computes tan of x element-wise.
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.
TemporaryVariable <T extends TType >	Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step.
TensorArrayGather <T extends TType >	Gather specific elements from the TensorArray into output `value`.
TensorArrayPack <T extends TType >
TensorArrayRead <T extends TType >	Read an element from the TensorArray into output `value`.
TensorArrayScatter	Scatter the data from the input value into specific TensorArray elements.
TensorArraySize	Get the current size of the TensorArray.
TensorArraySplit	Split the data from the input value into TensorArray elements.
TensorArrayUnpack
TensorArrayWrite	Push an element onto the tensor_array.
TensorDataset	Creates a dataset that emits `components` as a tuple of tensors once.
TensorDiag <T extends TType >	Returns a diagonal tensor with a given diagonal values.
TensorDiagPart <T extends TType >	Returns the diagonal part of the tensor.
TensorForestTreeIsInitializedOp	Checks whether a tree has been initialized.
TensorForestTreePredict	Output the logits for the given input data
TensorForestTreeResourceHandleOp	Creates a handle to a TensorForestTreeResource
TensorForestTreeSerialize	Serializes the tree handle to a proto
TensorForestTreeSize	Get the number of nodes in a tree
TensorListConcatLists
TensorListElementShape <T extends TNumber >	The shape of the elements of the given list, as a tensor.
TensorListFromTensor	Creates a TensorList which, when stacked, has the value of `tensor`.
TensorListGather <T extends TType >	Tạo một Tensor bằng cách lập chỉ mục vào TensorList.
TensorListGetItem <T extends TType >
TensorListLength	Returns the number of tensors in the input tensor list.
TensorListPushBack	Returns a list which has the passed-in `Tensor` as last element and the other elements of the given list in `input_handle`.
TensorListPushBackBatch
TensorListReserve	List of the given size with empty elements.
TensorListResize	Resizes the list.
TensorListScatter	Creates a TensorList by indexing into a Tensor.
TensorListScatterIntoExistingList	Scatters tensor at indices in an input list.
TensorListSetItem
TensorListSplit	Splits a tensor into a list.
TensorListStack <T extends TType >	Stacks all tensors in the list.
TensorMapErase	Returns a tensor map with item from given key erased.
TensorMapHasKey	Returns whether the given key exists in the map.
TensorMapInsert	Returns a map that is the 'input_handle' with the given key-value pair inserted.
TensorMapLookup <U extends TType >	Returns the value from a given key in a tensor map.
TensorMapSize	Returns the number of tensors in the input tensor map.
TensorMapStackKeys <T extends TType >	Returns a Tensor stack of all keys in a tensor map.
TensorScatterNdAdd <T extends TType >	Adds sparse `updates` to an existing tensor according to `indices`.
TensorScatterNdMax <T extends TType >
TensorScatterNdMin <T extends TType >
TensorScatterNdSub <T extends TType >	Subtracts sparse `updates` from an existing tensor according to `indices`.
TensorScatterNdUpdate <T extends TType >	Scatter `updates` into an existing tensor according to `indices`.
TensorSliceDataset	Creates a dataset that emits each dim-0 slice of `components` once.
TensorStridedSliceUpdate <T extends TType >	Assign `value` to the sliced l-value reference of `input`.
TensorSummary	Outputs a `Summary` protocol buffer with a tensor and per-plugin data.
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'.
TfRecordDataset	Creates a dataset that emits the records from one or more TFRecord files.
TfRecordReader	A Reader that outputs the records from a TensorFlow Records file.
ThreadPoolDataset	Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`.
ThreadPoolHandle	Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`.
Tile <T extends TType >	Constructs a tensor by tiling a given tensor.
TileGrad <T extends TType >	Returns the gradient of `Tile`.
Dấu thời gian	Provides the time since epoch in seconds.
ToBool	Converts a tensor to a scalar predicate.
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.
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.
TridiagonalMatMul <T extends TType >	Calculate product with tridiagonal matrix.
TridiagonalSolve <T extends TType >	Solves tridiagonal systems of equations.
TruncateDiv <T extends TType >	Returns x / y element-wise for integer types.
TruncateMod <T extends TNumber >	Returns element-wise remainder of division.
TruncatedNormal <U extends TNumber >	Outputs random values from a truncated normal distribution.
Unbatch <T extends TType >	Reverses the operation of Batch for a single output Tensor.
UnbatchDataset	A dataset that splits the elements of its input into multiple elements.
UnbatchGrad <T extends TType >	Gradient of Unbatch.
UnicodeEncode	Encode a tensor of ints into unicode strings.
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.
UniqueDataset	Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`.
UnravelIndex <T extends TNumber >	Converts an array of flat indices into a tuple of coordinate arrays.
UnsortedSegmentJoin	Joins the elements of `inputs` based on `segment_ids`.
UnsortedSegmentMax <T extends TNumber >	Computes the maximum along segments of a tensor.
UnsortedSegmentMin <T extends TNumber >	Computes the minimum along segments of a tensor.
UnsortedSegmentProd <T extends TType >	Tính tích theo các đoạn của tensor.
UnsortedSegmentSum <T extends TType >	Computes the sum along segments of a tensor.
UnwrapDatasetVariant
Phía trên	Converts all lowercase characters into their respective uppercase replacements.
UpperBound <U extends TNumber >	Applies upper_bound(sorted_search_values, values) along each row.
VarHandleOp	Creates a handle to a Variable resource.
VarIsInitializedOp	Checks whether a resource handle-based variable has been initialized.
Variable <T extends TType >	Holds state in the form of a tensor that persists across steps.
VariableShape <T extends TNumber >	Trả về hình dạng của biến được trỏ bởi `resource`.
Ở đâu	Returns locations of nonzero / true values in a tensor.
WholeFileReader	A Reader that outputs the entire contents of a file as a value.
WindowDataset	Combines (nests of) input elements into a dataset of (nests of) windows.
WorkerHeartbeat	Worker heartbeat op.
WrapDatasetVariant
Xdivy <T extends TType >	Returns 0 if x == 0, and x / y otherwise, elementwise.
XlaRecvFromHost <T extends TType >	An op to receive a tensor from the host.
XlaSetBound	Set a bound for the given input value as a hint to Xla compiler, returns the same value.
XlaSpmdFullToShardShape <T extends TType >	An op used by XLA SPMD partitioner to switch from automatic partitioning to manual partitioning.
XlaSpmdShardToFullShape <T extends TType >	An op used by XLA SPMD partitioner to switch from manual partitioning to automatic partitioning.
Xlog1py <T extends TType >	Returns 0 if x == 0, and x * log1p(y) otherwise, elementwise.
Xlogy <T extends TType >	Returns 0 if x == 0, and x * log(y) otherwise, elementwise.
Zeros <T extends TType >	An operator creating a constant initialized with zeros of the shape given by `dims`.
ZerosLike <T extends TType >	Returns a tensor of zeros with the same shape and type as x.
Zeta <T extends TNumber >	Compute the Hurwitz zeta function \\(\zeta(x, q)\\).
ZipDataset	Creates a dataset that zips together `input_datasets`.
erfinv <T extends TNumber >

Interface implemented by operands of a TensorFlow operation.

Example usage:

Ops tf = Ops.create();

 // The "decodeJpeg" operation can be used as an operand to the "cast" operation
 Operand<TUint8> decodeJpeg = tf.image.decodeJpeg(...);
 tf.dtypes.cast(decodeJpeg, TFloat32.class);

 // The output "y" of the "unique" operation can be used as an operand to the "cast" operation
 Output<TInt32> y = tf.unique(...).y();
 tf.dtypes.cast(y, TFloat32.class);

 // The "split" operation can be used as operand list to the "concat" operation
 Iterable<? extends Operand<TFloat32>> split = tf.split(...);
 tf.concat(split, tf.constant(0));

Phương pháp công khai

Đầu ra trừu tượng <T>	asOutput () Trả về tay cầm tượng trưng của tensor.
trừu tượng T	asTensor () Trả về tensor ở toán hạng này.
hình dạng trừu tượng	hình dạng () Trả về hình dạng (có thể đã biết một phần) của tensor được tham chiếu bởi `Output` của toán hạng này.
Lớp trừu tượng<T>	kiểu () Trả về kiểu tensor của toán hạng này

Phương pháp kế thừa

Từ giao diện org.tensorflow.op.Op

môi trường thực thi trừu tượng	env () Trả về môi trường thực thi mà op này được tạo trong đó.
hoạt động trừu tượng	ồ () Trả về đơn vị tính toán này dưới dạng một `Operation` .

Từ giao diện org.tensorflow.ndarray.Shaped

int trừu tượng	thứ hạng ()
hình dạng trừu tượng	hình dạng ()
trừu tượng dài	kích cỡ () Tính toán và trả về tổng kích thước của vùng chứa này, theo số lượng giá trị.

Phương pháp công khai

public abstract Output <T> asOutput ()

Trả về tay cầm tượng trưng của tensor.

Xem thêm

addInput(Output)

public abstract T asTensor ()

Trả về tensor ở toán hạng này. Only works when running in an eager execution

Trả lại

the tensor

Ném

Ngoại lệ nhà nước bất hợp pháp	if this is an operand of a graph

public abstract Shape shape ()

Trả về hình dạng (có thể đã biết một phần) của tensor được tham chiếu bởi Output của toán hạng này.

public abstract Class<T> type ()

Trả về kiểu tensor của toán hạng này