Shaped

공개 인터페이스 모양

알려진 간접 하위 클래스

Abs <T 확장 TNumber >, AbstractDenseNdArray <T, U 확장 NdArray <T>>, AbstractNdArray <T, U 확장 NdArray <T>>, AccumulateN <T 확장 TType >, AccumulatorNumAccumulated , AccumulatorTakeGradient <T 확장 TType >, Acos <T TType 확장 >, Acosh <T TType 확장 >, Add <T TType 확장 >, AddManySparseToTensorsMap , AddN <T TType 확장 >, AddSparseToTensorsMap , adjustContrast <T TNumber 확장 >, adjustHue <T TNumber 확장 >, adjustSaturation <T TNumber 확장 >, 외 808명.

Abs <T는 T번호를 확장합니다. >	텐서의 절대값을 계산합니다.
AbstractDenseNdArray <T, U는 NdArray <T>>를 확장합니다.
AbstractNdArray <T, U는 NdArray <T>>를 확장합니다.
AccumulateN <T는 TType을 확장합니다. >	텐서 목록의 요소별 합계를 반환합니다.
누산기Num누적됨	지정된 누산기에서 집계된 그래디언트 수를 반환합니다.
AccumulatorTakeGradient <T는 TType을 확장합니다.>	주어진 ConditionalAccumulator에서 평균 기울기를 추출합니다.
Acos <T는 TType을 확장합니다. >	x 요소별로 acos를 계산합니다.
Acosh <T는 TType을 확장합니다>	x 요소별로 역쌍곡선 코사인을 계산합니다.
<T 확장 TType > 추가	x + y 요소를 반환합니다.
AddManySparseToTensorsMap	`SparseTensorsMap`에 `N` 미니배치 `SparseTensor`를 추가하고 `N` 핸들을 반환합니다.
AddN <T는 TType을 확장합니다. >	모든 입력 텐서 요소를 현명하게 추가합니다.
AddSparseToTensorsMap	핸들을 반환하는 `SparseTensorsMap`에 `SparseTensor`를 추가하세요.
adjustContrast <T는 T번호를 확장합니다. >	하나 이상의 이미지 대비를 조정합니다.
adjustHue <T는 T번호를 확장합니다.>	하나 이상의 이미지의 색조를 조정합니다.
adjustSaturation <T는 T숫자를 확장합니다.>	하나 이상의 이미지의 채도를 조정합니다.
모두	텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 "논리적 및"를 계산합니다.
AllReduce <T는 Tnumber를 확장합니다.>	동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 축소합니다.
AllToAll <T는 TType을 확장합니다. >	TPU 복제본 간에 데이터를 교환하는 작업입니다.
각도 <U는 T번호를 확장합니다.>	복소수의 인수를 반환합니다.
어느	텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 "논리적 or"를 계산합니다.
ApplyAdaMax <T는 TType을 확장합니다. >	AdaMax 알고리즘에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
ApplyAdadelta <T는 TType을 확장합니다. >	adadelta 체계에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
ApplyAdagrad <T는 TType을 확장합니다>	adagrad 체계에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
ApplyAdagradDa <T는 TType을 확장합니다>	근위부 adagrad 체계에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
ApplyAdagradV2 <T는 TType을 확장합니다.>	adagrad 체계에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
ApplyAdam <T는 TType을 확장합니다>	Adam 알고리즘에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
ApplyAddSign <T는 TType을 확장합니다. >	AddSign 업데이트에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
ApplyCenteredRmsProp <T는 TType을 확장합니다.>	중심 RMSProp 알고리즘에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
ApplyFtrl <T는 TType을 확장합니다. >	Ftrl-proximal 체계에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
ApplyGradientDescent <T는 TType을 확장합니다. >	'var'에서 'alpha' 'delta'를 빼서 업데이트합니다.
ApplyMomentum <T는 TType을 확장합니다.>	모멘텀 체계에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
ApplyPowerSign <T는 TType을 확장합니다. >	AddSign 업데이트에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
ApplyProximalAdagrad <T는 TType을 확장합니다>	Adagrad 학습률을 사용하여 FOBOS에 따라 'var' 및 'accum'을 업데이트합니다.
ApplyProximalGradientDescent <T는 TType을 확장합니다>	고정 학습률을 사용하는 FOBOS 알고리즘으로 '*var'를 업데이트합니다.
ApplyRmsProp <T는 TType을 확장합니다. >	RMSProp 알고리즘에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
대략 같음	abs(xy) < 허용오차 요소별 진리값을 반환합니다.
ArgMax <V는 TNumber를 확장합니다. >	텐서의 차원 전체에서 가장 큰 값을 가진 인덱스를 반환합니다.
ArgMin <V는 T번호를 확장합니다>	텐서의 차원 전체에서 가장 작은 값을 가진 인덱스를 반환합니다.
AsString	주어진 텐서의 각 항목을 문자열로 변환합니다.
Asin <T는 TType을 확장합니다.>	x 요소별로 삼각법 역사인을 계산합니다.
Asinh <T는 TType을 확장합니다.>	x 요소별로 역쌍곡사인을 계산합니다.
Assert카디널리티데이터세트
AssertNextDataset
<T 확장 TType > 할당	'value'를 할당하여 'ref'를 업데이트합니다.
AssignAdd <T는 TType을 확장합니다. >	'value'를 추가하여 'ref'를 업데이트합니다.
AssignSub <T는 TType을 확장합니다. >	'value'를 빼서 'ref'를 업데이트합니다.
Atan <T는 TType을 확장합니다.>	x 요소별로 삼각법 역탄젠트를 계산합니다.
Atan2 <T는 T번호를 확장합니다. >	인수의 부호를 고려하여 `y/x`의 아크탄젠트를 요소별로 계산합니다.
Atanh <T는 TType을 확장합니다.>	x 요소별로 역쌍곡선 탄젠트를 계산합니다.
오디오스펙트로그램	시간 경과에 따른 오디오 데이터의 시각화를 생성합니다.
오디오요약	오디오와 함께 '요약' 프로토콜 버퍼를 출력합니다.
AutoShard데이터세트	입력 데이터 세트를 샤딩하는 데이터 세트를 생성합니다.
AvgPool <T는 T번호를 확장합니다. >	입력에 대해 평균 풀링을 수행합니다.
AvgPool3d <T는 T번호를 확장합니다. >	입력에 대해 3D 평균 풀링을 수행합니다.
AvgPool3dGrad <T는 TNumber를 확장합니다. >	평균 풀링 함수의 기울기를 계산합니다.
AvgPoolGrad <T는 TNumber를 확장합니다. >	평균 풀링 함수의 기울기를 계산합니다.
BandPart <T는 TType을 확장합니다. >	각 가장 안쪽 행렬의 중앙 밴드 외부에 있는 모든 항목을 0으로 설정하는 텐서를 복사합니다.
BandedTriangularSolve <T는 TType을 확장합니다.>
장벽	다양한 그래프 실행에서 지속되는 장벽을 정의합니다.
장벽불완전한크기	주어진 장벽의 불완전한 요소 수를 계산합니다.
배리어준비크기	주어진 장벽의 완전한 요소 수를 계산합니다.
BatchCholesky <T는 TNumber를 확장합니다>
BatchCholeskyGrad <T는 TNumber를 확장합니다.>
배치 데이터세트	`input_dataset`에서 `batch_size` 요소를 일괄 처리하는 데이터세트를 생성합니다.
일괄 Fft
BatchFft2d
BatchFft3d
BatchIfft
BatchIfft2d
BatchIfft3d
BatchMatMul <T는 TType을 확장합니다>	두 개의 텐서 조각을 일괄적으로 곱합니다.
BatchMatrixBandPart <T는 TType을 확장합니다.>
BatchMatrixDeterminant <T는 TType을 확장합니다. >
BatchMatrixDiag <T는 TType을 확장합니다.>
BatchMatrixDiagPart <T는 TType을 확장합니다.>
BatchMatrixInverse <T는 TNumber를 확장합니다.>
BatchMatrixSetDiag <T는 TType을 확장합니다.>
BatchMatrixSolve <T는 TNumber를 확장합니다.>
BatchMatrixSolveLs <T는 TNumber를 확장합니다. >
BatchMatrixTriangularSolve <T는 TNumber를 확장합니다.>
BatchNormWithGlobalNormalization <T는 TType을 확장합니다.>	일괄 정규화.
BatchToSpace <T는 TType을 확장합니다. >	T 유형의 4차원 텐서에 대한 BatchToSpace.
BatchToSpaceNd <T는 TType을 확장합니다. >	T 유형의 ND 텐서에 대한 BatchToSpace.
BesselI0 <T는 T번호를 확장합니다. >
BesselI0e <T는 T번호를 확장합니다. >
BesselI1 <T는 Tnumber를 확장합니다. >
BesselI1e <T는 Tnumber를 확장합니다. >
BesselJ0 <T는 Tnumber를 확장합니다. >
BesselJ1 <T는 Tnumber를 확장합니다. >
BesselK0 <T는 T번호를 확장합니다. >
BesselK0e <T는 T번호를 확장합니다. >
BesselK1 <T는 Tnumber를 확장합니다. >
BesselK1e <T는 Tnumber를 확장합니다. >
BesselY0 <T는 Tnumber를 확장합니다. >
BesselY1 <T는 Tnumber를 확장합니다. >
Betainc <T는 T번호를 확장합니다>	정규화된 불완전 베타 적분 \\(I_x(a, b)\\)계산합니다.
BiasAdd <T는 TType을 확장합니다. >	'값'에 '편향'을 추가합니다.
BiasAddGrad <T는 TType을 확장합니다. >	"bias" 텐서의 "BiasAdd"에 대한 역방향 연산입니다.
Bincount <T는 Tnumber를 확장합니다.>	정수 배열에서 각 값의 발생 횟수를 셉니다.
비트캐스트 <U는 TType을 확장합니다.>	데이터를 복사하지 않고 한 유형에서 다른 유형으로 텐서를 비트캐스트합니다.
BitwiseAnd <T는 T번호를 확장합니다>	Elementwise는 `x`와 `y`의 비트별 AND를 계산합니다.
BitwiseOr <T는 T번호를 확장합니다. >	Elementwise는 `x`와 `y`의 비트별 OR을 계산합니다.
BitwiseXor <T는 Tnumber를 확장합니다.>	Elementwise는 `x`와 `y`의 비트별 XOR을 계산합니다.
부울DenseNdArray
부울NdArray	부울의 `NdArray` 입니다.
BoostedTreesAggregateStats	배치에 대해 누적된 통계 요약을 집계합니다.
BoostedTrees센터바이어스	훈련 데이터(편향)에서 사전을 계산하고 첫 번째 노드를 로짓의 사전으로 채웁니다.
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp	BoostedTreesEnsembleResource에 대한 핸들을 생성합니다.
BoostedTrees예제디버그 출력	각 예제에 대한 디버깅/모델 해석 가능성 출력.
BoostedTreesMakeStats요약	배치에 대해 누적된 통계를 요약합니다.
BoostedTree예측	입력 인스턴스에서 여러 가산 회귀 앙상블 예측기를 실행하고 로짓을 계산합니다.
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp	BoostedTreesQuantileStreamResource에 대한 핸들을 생성합니다.
BroadcastDynamicShape <T는 TNumber를 확장합니다.>	브로드캐스트를 사용하여 s0 op s1의 모양을 반환합니다.
BroadcastRecv <T는 TType을 확장합니다. >	다른 장치에서 브로드캐스트된 텐서 값을 수신합니다.
BroadcastSend <T는 TType을 확장합니다. >	하나 이상의 다른 장치에 텐서 값을 브로드캐스트합니다.
BroadcastTo <T는 TType을 확장합니다>	호환 가능한 모양에 대한 배열을 브로드캐스트합니다.
버킷화	'경계'를 기준으로 '입력'을 버킷화합니다.
ByteDenseNdArray
ByteNdArray	`NdArray` 바이트입니다.
바이트생산통계데이터세트	StatsAggregator에 있는 'input_dataset'의 각 요소의 바이트 크기를 기록합니다.
CSRSparseMatrixToDense <T는 TType을 확장합니다.>	(아마도 일괄 처리된) CSRSparseMatrix를 고밀도로 변환합니다.
CSV데이터세트
CSV데이터세트V2
캐시데이터세트	'input_dataset'에서 요소를 캐시하는 데이터세트를 생성합니다.
캐시데이터세트V2
캐스트 <U는 TType을 확장합니다>	SrcT 유형의 x를 DstT의 y로 캐스트합니다.
Ceil <T는 T번호를 확장합니다>	x보다 작지 않은 요소별 가장 작은 정수를 반환합니다.
CheckNumerics <T는 T번호를 확장합니다. >	NaN, -Inf 및 +Inf 값에 대한 텐서를 확인합니다.
Cholesky <T는 TType을 확장합니다>	하나 이상의 정사각 행렬에 대한 Cholesky 분해를 계산합니다.
CholeskyGrad <T는 TNumber를 확장합니다. >	Cholesky 알고리즘의 역방향 역전파 기울기를 계산합니다.
가장 빠른 데이터 세트 선택
ClipByValue <T는 TType을 확장합니다. >	텐서 값을 지정된 최소값과 최대값으로 자릅니다.
ClusterOutput <T는 TType을 확장합니다. >	XLA 계산의 출력을 다른 소비자 그래프 노드에 연결하는 연산자입니다.
CollectiveGather <T는 T번호를 확장합니다>	동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 축적합니다.
CollectivePermute <T는 TType을 확장합니다. >	복제된 TPU 인스턴스 전체에서 텐서를 순열하는 작업입니다.
CompareAndBitpack	'input' 값을 'threshold'와 비교하고 결과 비트를 'uint8'로 압축합니다.
편집결과	TPU 컴파일 결과를 반환합니다.
복합 <U는 TType을 확장합니다.>	두 개의 실수를 복소수로 변환합니다.
ComplexAbs <U는 TNumber를 확장합니다.>	텐서의 복소 절대값을 계산합니다.
요소 압축	데이터 세트 요소를 압축합니다.
ComputeBatchSize	부분 배치가 없는 데이터 세트의 정적 배치 크기를 계산합니다.
Concat <T는 TType을 확장합니다>	한 차원을 따라 텐서를 연결합니다.
데이터세트 연결	'input_dataset'을 'another_dataset'와 연결하는 데이터세트를 생성합니다.
조건부 누산기	그라디언트 집계를 위한 조건부 누산기입니다.
분산TPU 구성	분산 TPU 시스템의 중앙 집중식 구조를 설정합니다.
Conj <T는 TType을 확장합니다. >	복소수의 켤레 복소수를 반환합니다.
ConjugateTranspose <T는 TType을 확장합니다. >	순열에 따라 x의 차원을 섞고 결과를 켤레화합니다.
상수 <T는 TType을 확장합니다. >	상수 값을 생성하는 연산자입니다.
Conv <T는 TType을 확장합니다. >	다음 문서에 설명된 XLA ConvGeneralDilated 연산자를 래핑합니다. https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#conv_convolution .
Conv2d <T는 Tnumber를 확장합니다. >	4차원 '입력' 및 '필터' 텐서를 사용하여 2차원 컨볼루션을 계산합니다.
Conv2dBackpropFilter <T는 TNumber를 확장합니다.>	필터에 대한 컨볼루션의 기울기를 계산합니다.
Conv2dBackpropInput <T는 TNumber를 확장합니다.>	입력에 대한 컨볼루션의 기울기를 계산합니다.
Conv3d <T는 Tnumber를 확장합니다. >	5차원 '입력' 및 '필터' 텐서를 사용하여 3차원 컨볼루션을 계산합니다.
Conv3dBackpropFilter <T는 TNumber를 확장합니다.>	필터에 대한 3차원 컨벌루션의 기울기를 계산합니다.
Conv3dBackpropInput <U는 TNumber를 확장합니다.>	입력에 대한 3차원 컨벌루션의 기울기를 계산합니다.
복사 <T는 TType을 확장합니다>	CPU에서 CPU로 또는 GPU에서 GPU로 텐서를 복사합니다.
CopyHost <T는 TType을 확장합니다. >	텐서를 호스트에 복사합니다.
Cos <T는 TType을 확장합니다. >	x 요소별로 cos를 계산합니다.
Cosh <T는 TType을 확장합니다.>	x 요소의 쌍곡선 코사인을 계산합니다.
CountUpTo <T는 T번호를 확장합니다. >	'limit'에 도달할 때까지 'ref'를 증가시킵니다.
자르기 및 크기 조정	입력 이미지 텐서에서 자르기를 추출하고 크기를 조정합니다.
자르기및크기조정GradBoxes	입력 상자 텐서에 대한 자르기 및 크기 조정 작업의 기울기를 계산합니다.
CropAndResizeGradImage <T는 T숫자를 확장함>	입력 이미지 텐서에 대한 Crop_and_resize 작업의 기울기를 계산합니다.
교차 <T는 T번호를 확장합니다>	쌍별 교차곱을 계산합니다.
CrossReplicaSum <T는 TNumber를 확장합니다.>	복제된 TPU 인스턴스 전체에서 입력을 합산하는 작업입니다.
CudnnRNNCanonicalToParams <T는 TNumber를 확장합니다. >	CudnnRNN 매개변수를 표준 형식에서 사용 가능한 형식으로 변환합니다.
CudnnRnnParamsSize <U는 TNumber를 확장합니다.>	Cudnn RNN 모델에서 사용할 수 있는 가중치의 크기를 계산합니다.
Cumprod <T는 TType을 확장합니다>	'축'을 따라 텐서 'x'의 누적 곱을 계산합니다.
Cumsum <T는 TType을 확장합니다.>	`축`을 따라 텐서 `x`의 누적 합계를 계산합니다.
CumulativeLogsumexp <T는 TNumber를 확장합니다.>	'축'을 따라 텐서 'x'의 누적 곱을 계산합니다.
DataFormatDimMap <T는 TNumber를 확장합니다. >	지정된 대상 데이터 형식의 차원 인덱스를 반환합니다. 소스 데이터 형식.
DataFormatVecPermute <T는 TNumber를 확장합니다.>	입력 텐서를 `src_format`에서 `dst_format`으로 치환합니다.
DataService데이터 세트
데이터 세트 카디널리티	`input_dataset`의 카디널리티를 반환합니다.
데이터세트FromGraph	주어진 `graph_def`에서 데이터세트를 생성합니다.
DatasetToGraph	'input_dataset'을 나타내는 직렬화된 GraphDef를 반환합니다.
Dawsn <T는 T번호를 확장합니다>
DebugGradientIdentity <T는 TType을 확장합니다. >	그래디언트 디버깅을 위한 ID 작업입니다.
DebugGradientRefIdentity <T는 TType을 확장합니다.>	그래디언트 디버깅을 위한 ID 작업입니다.
DebugIdentity <T는 TType을 확장합니다. >	디버그 ID V2 Op.
DebugNanCount	NaN 값 카운터 Op. 디버그
DebugNumericsSummary <U는 TNumber를 확장합니다.>	디버그 수치 요약 V2 Op.
DecodeAndCropJpeg	JPEG로 인코딩된 이미지를 uint8 텐서로 디코딩하고 자릅니다.
DecodeBase64	웹에 안전한 base64로 인코딩된 문자열을 디코딩합니다.
디코드Bmp	BMP로 인코딩된 이미지의 첫 번째 프레임을 uint8 텐서로 디코딩합니다.
디코드압축됨	문자열을 압축 해제합니다.
디코드Gif	GIF로 인코딩된 이미지의 프레임을 uint8 텐서로 디코딩합니다.
DecodeImage <T는 T번호를 확장합니다.>	decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg 및 decode_png에 대한 함수입니다.
디코드Jpeg	JPEG로 인코딩된 이미지를 uint8 텐서로 디코딩합니다.
DecodeJson예제	JSON으로 인코딩된 예제 레코드를 바이너리 프로토콜 버퍼 문자열로 변환합니다.
DecodePendedRaw <T는 TNumber를 확장합니다. >	문자열의 바이트를 숫자 벡터로 재해석합니다.
DecodePng <T는 T번호를 확장합니다>	PNG로 인코딩된 이미지를 uint8 또는 uint16 텐서로 디코딩합니다.
DecodeRaw <T는 TType을 확장합니다. >	문자열의 바이트를 숫자 벡터로 재해석합니다.
DeepCopy <T는 TType을 확장합니다>	`x`의 복사본을 만듭니다.
DenseBincount <U는 TNumber를 확장합니다.>	정수 배열에서 각 값의 발생 횟수를 셉니다.
DenseNdArray <T>
DenseToCSRSparseMatrix	조밀한 텐서를 (아마도 일괄 처리된) CSRSparseMatrix로 변환합니다.
DenseToSparseBatchDataset	입력 요소를 SparseTensor로 일괄 처리하는 데이터 세트를 생성합니다.
DepthToSpace <T는 TType을 확장합니다. >	T 유형의 텐서에 대한 DepthToSpace.
DepthwiseConv2dNative <T는 TNumber를 확장합니다. >	4차원 '입력' 및 '필터' 텐서를 사용하여 2차원 깊이별 컨볼루션을 계산합니다.
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T는 TNumber를 확장합니다.>	필터에 대한 깊이별 컨벌루션의 기울기를 계산합니다.
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T는 TNumber를 확장합니다.>	입력에 대한 깊이별 컨벌루션의 기울기를 계산합니다.
역양자화	압축된 uint32 입력을 가져와서 uint8에 입력을 풀어서 수행합니다. 장치의 역양자화.
DestroyTemporaryVariable <T는 TType을 확장합니다.>	임시 변수를 삭제하고 최종 값을 반환합니다.
Det <T는 TType을 확장합니다.>	하나 이상의 정사각 행렬의 행렬식을 계산합니다.
DeviceIndex	작업이 실행되는 장치의 인덱스를 반환합니다.
디감마 <T는 T숫자를 확장함>	Lgamma의 도함수인 Psi를 계산합니다(절대값의 로그). `Gamma(x)`), 요소별.
Dilation2d <T는 Tnumber를 확장합니다. >	4차원 '입력' 텐서와 3차원 '필터' 텐서의 회색조 팽창을 계산합니다.
Dilation2dBackpropFilter <T는 TNumber를 확장합니다.>	필터에 대한 형태학적 2차원 팽창의 기울기를 계산합니다.
Dilation2dBackpropInput <T는 TNumber를 확장합니다.>	입력값에 대한 형태학적 2차원 팽창의 기울기를 계산합니다.
DirectedInterleave데이터세트	'N' 데이터 세트의 고정 목록에서 'InterleaveDataset'을 대체합니다.
Div <T는 TType을 확장합니다. >	x / y 요소별로 반환합니다.
DivNoNan <T는 TType을 확장합니다. >	분모가 0이면 0을 반환합니다.
도트 <T는 TType을 확장합니다. >	문서화된 XLA DotGeneral 연산자를 래핑합니다. https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#dotgeneral .
DoubleDenseNdArray
DoubleNdArray	복식의 `NdArray` .
DrawBoundingBoxes <T는 Tnumber를 확장합니다.>	이미지 배치에 경계 상자를 그립니다.
더미반복카운터
더미메모리캐시
더미 시드 생성기
DynamicSlice <T는 TType을 확장합니다. >	문서화된 XLA DynamicSlice 연산자를 래핑합니다. https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#dynamicslice .
DynamicStitch <T는 TType을 확장합니다.>	'데이터' 텐서의 값을 단일 텐서에 인터리브합니다.
DynamicUpdateSlice <T는 TType을 확장합니다. >	문서화된 XLA DynamicUpdateSlice 연산자를 래핑합니다. https://www.tensorflow.org/performance/xla/Operation_semantics#dynamicupdateslice .
편집거리	(정규화된) Levenshtein Edit Distance를 계산합니다.
Einsum <T는 TType을 확장합니다>	2개의 입력과 1개의 출력으로 기본 einsum 연산을 지원하는 연산입니다.
엘루 <T는 T번호를 확장합니다>	지수 선형을 계산합니다. < 0이면 `exp(features) - 1`, 그렇지 않으면 `features`입니다.
EluGrad <T는 TNumber를 확장합니다>	지수 선형(Elu) 연산에 대한 기울기를 계산합니다.
포함활성화	TPU 임베딩을 차별화할 수 있는 작업입니다.
비어 있음 <T는 TType을 확장합니다. >	주어진 모양으로 텐서를 생성합니다.
비어있는TensorList	빈 텐서 목록을 생성하고 반환합니다.
비어있음TensorMap	빈 텐서 맵을 생성하고 반환합니다.
EncodeBase64	문자열을 웹에 안전한 base64 형식으로 인코딩합니다.
인코딩Jpeg	이미지를 JPEG로 인코딩합니다.
인코딩Jpeg변수품질	JPEG는 제공된 압축 품질로 입력 이미지를 인코딩합니다.
인코딩Png	이미지를 PNG로 인코딩합니다.
EncodeProto	op는 입력 텐서에 제공된 protobuf 메시지를 직렬화합니다.
EncodeWav	WAV 파일 형식을 사용하여 오디오 데이터를 인코딩합니다.
EnacheShape <T는 TType을 확장합니다. >	텐서의 모양이 예상되는 모양과 일치하는지 확인합니다.
<T는 TType을 확장합니다>를 입력합니다.	하위 프레임을 만들거나 찾고 하위 프레임에서 '데이터'를 사용할 수 있도록 합니다.
동일한	(x == y) 요소별 진리값을 반환합니다.
Erf <T는 T번호를 확장합니다. >	'x' 요소별 가우스 오류 함수를 계산합니다.
Erfc <T는 T번호를 확장합니다>	'x'의 요소별 상보 오류 함수를 계산합니다.
EuclideanNorm <T는 TType을 확장합니다.>	텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 유클리드 노름을 계산합니다.
종료 <T는 TType을 확장합니다>	현재 프레임을 상위 프레임으로 종료합니다.
Exp <T는 TType을 확장합니다. >	x 요소별로 지수를 계산합니다.
ExpandDims <T는 TType을 확장합니다. >	텐서의 모양에 1차원을 삽입합니다.
Expint <T는 T번호를 확장합니다. >
Expm1 <T는 TType을 확장합니다. >	요소별로 `exp(x) - 1`을 계산합니다.
ExtractGlimpse	입력 텐서에서 엿볼 수 있는 내용을 추출합니다.
ExtractImagePatches <T는 TType을 확장합니다.>	'이미지'에서 '패치'를 추출하여 '깊이' 출력 차원에 넣습니다.
ExtractJpegShape <T는 TNumber를 확장합니다.>	JPEG로 인코딩된 이미지의 모양 정보를 추출합니다.
ExtractVolumePatches <T는 TNumber를 확장합니다.>	`입력`에서 `패치`를 추출하여 `"깊이"` 출력 차원에 넣습니다.
사실	계승에 대한 사실을 출력합니다.
FakeQuantWithMinMaxArgs	'입력' 텐서를 가짜 양자화하고, 동일한 유형의 '출력' 텐서에 float를 입력합니다.
FakeQuantWithMinMaxArgsGradient	FakeQuantWithMinMaxArgs 작업에 대한 기울기를 계산합니다.
FakeQuantWithMinMaxVars	전역 부동 스칼라를 통해 부동 소수점 유형의 '입력' 텐서를 가짜 양자화합니다. 전역 부동 스칼라 'min' 및 'max'를 통해 float 유형의 '입력' 텐서를 '입력'과 동일한 형태의 '출력' 텐서로 가짜 양자화합니다.
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel	채널별 부동 소수점을 통해 부동 소수점 유형의 '입력' 텐서를 가짜 양자화합니다. 채널별 float 유형의 '입력' 텐서와 채널별 부동 소수점을 통해 `[d]`, `[b, d]` `[b, h, w, d]` 모양 중 하나를 가짜 양자화합니다. '[d]' 모양의 min'과 'max'를 '입력'과 같은 모양의 텐서를 '출력'합니다.
Fft <T는 TType을 확장합니다. >	고속 푸리에 변환.
Fft2d <T는 TType을 확장합니다. >	2D 고속 푸리에 변환.
Fft3d <T는 TType을 확장합니다. >	3D 고속 푸리에 변환.
Fifo 대기열	선입 선출 순서로 요소를 생성하는 큐입니다.
채우기 <U는 TType을 확장합니다.>	스칼라 값으로 채워진 텐서를 생성합니다.
FilterByLastComponentDataset	마지막 구성요소가 true인 'input_dataset'의 첫 번째 구성요소를 포함하는 데이터세트를 생성합니다.
지문	지문 값을 생성합니다.
고정길이레코드데이터세트
고정길이레코드리더	파일에서 고정 길이 레코드를 출력하는 Reader입니다.
FloatDenseNdArray
FloatNdArray	수레의 `NdArray` .
바닥 <T는 T번호를 확장합니다>	x보다 크지 않은 요소별 가장 큰 정수를 반환합니다.
FloorDiv <T는 TType을 확장합니다. >	x // y 요소별로 반환합니다.
FloorMod <T는 Tnumber를 확장합니다. >	요소별 나눗셈의 나머지를 반환합니다.
FractionalAvgPoolGrad <T는 TNumber를 확장합니다. >	FractionalAvgPool 함수의 기울기를 계산합니다.
FractionalMaxPoolGrad <T는 TNumber를 확장합니다. >	FractionalMaxPool 함수의 기울기를 계산합니다.
FresnelCos <T는 T번호를 확장합니다. >
FresnelSin <T는 T번호를 확장합니다>
FusedPadConv2d <T는 TNumber를 확장합니다>	컨볼루션 중 전처리로 패딩을 수행합니다.
FusedResizeAndPadConv2d <T는 TNumber를 확장합니다. >	컨볼루션 중 전처리로 크기 조정 및 패딩을 수행합니다.
<T 확장 TType > 수집	문서화된 XLA Gather 연산자를 래핑합니다. https://www.tensorflow.org/xla/Operation_semantics#gather
GatherNd <T는 TType을 확장합니다. >	`params`의 조각을 `indices`로 지정된 모양의 Tensor로 수집합니다.
GatherV2 <T는 Tnumber를 확장합니다.>	동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 축적합니다.
세션 핸들 가져오기	입력 텐서를 현재 세션 상태로 저장합니다.
GetSessionTensor <T는 TType을 확장합니다.>	핸들로 지정된 텐서의 값을 가져옵니다.
보다 큰	(x > y) 요소별 진리값을 반환합니다.
더 크거나 같음	(x >= y) 요소별 진리값을 반환합니다.
GuaranteeConst <T는 TType을 확장합니다. >	입력 텐서가 상수임을 TF 런타임에 보장합니다.
해시테이블	초기화되지 않은 해시 테이블을 생성합니다.
HistogramFixedWidth <U는 TNumber를 확장합니다.>	값의 히스토그램을 반환합니다.
히스토그램요약	히스토그램과 함께 '요약' 프로토콜 버퍼를 출력합니다.
HsvToRgb <T는 T번호를 확장합니다. >	하나 이상의 이미지를 HSV에서 RGB로 변환합니다.
항등식 <T는 TType을 확장합니다. >	입력 텐서 또는 값과 모양과 내용이 동일한 텐서를 반환합니다.
아이덴티티리더	대기 중인 작업을 키와 값으로 출력하는 리더입니다.
Ifft <T는 TType을 확장합니다. >	역 고속 푸리에 변환.
Ifft2d <T는 TType을 확장합니다. >	역 2D 고속 푸리에 변환.
Ifft3d <T는 TType을 확장합니다. >	역 3D 고속 푸리에 변환.
Igamma <T는 Tnumber를 확장합니다.>	더 낮은 정규화 불완전 감마 함수 'P(a, x)'를 계산합니다.
IgammaGradA <T는 T 번호를 확장합니다. >	`igamma(a, x)` wrt `a`의 기울기를 계산합니다.
Igammac <T는 T번호를 확장합니다>	상위 정규화 불완전 감마 함수 'Q(a, x)'를 계산합니다.
오류 무시데이터 세트	오류를 무시하고 'input_dataset' 요소가 포함된 데이터세트를 생성합니다.
이미지 <U는 T번호를 확장합니다>	복소수의 허수부를 반환합니다.
ImageProjectiveTransformV2 <T는 T번호를 확장합니다. >	주어진 변환을 각 이미지에 적용합니다.
ImageProjectiveTransformV3 <T는 T번호를 확장합니다. >	주어진 변환을 각 이미지에 적용합니다.
이미지요약	이미지와 함께 '요약' 프로토콜 버퍼를 출력합니다.
ImmutableConst <T는 TType을 확장합니다. >	메모리 영역에서 불변 텐서를 반환합니다.
인탑케이	대상이 상위 'K' 예측에 있는지 여부를 나타냅니다.
InfeedDequeue <T는 TType을 확장합니다.>	계산에 입력될 값에 대한 자리 표시자 작업입니다.
InplaceAdd <T는 TType을 확장합니다. >	x의 지정된 행에 v를 추가합니다.
InplaceSub <T는 TType을 확장합니다. >	'x'의 지정된 행에서 'v'를 뺍니다.
InplaceUpdate <T는 TType을 확장합니다. >	지정된 행 'i'를 값 'v'로 업데이트합니다.
IntDenseNdArray
IntNdArray	정수의 `NdArray` .
Inv <T는 TType을 확장합니다. >	하나 이상의 역정사각형 행렬이나 그 수반(켤레 전치)의 역을 계산합니다.
InvGrad <T는 TType을 확장합니다. >	입력에 대한 `x`의 역에 대한 기울기를 계산합니다.
반전 <T는 T번호를 확장합니다>	지원되는 유형의 각 비트를 반전(플립)합니다. 예를 들어 'uint8'을 입력하면 값 01010101은 10101010이 됩니다.
InvertPermutation <T는 TNumber를 확장합니다. >	텐서의 역순열을 계산합니다.
Irfft <U는 T번호를 확장합니다.>	역실수 고속 푸리에 변환.
Irfft2d <U는 T번호를 확장합니다.>	역 2D 실수 값 고속 푸리에 변환.
Irfft3d <U는 T번호를 확장합니다.>	역 3D 실수 값 고속 푸리에 변환.
IsBoostedTreesEnsembleInitialized	트리 앙상블이 초기화되었는지 확인합니다.
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized	Quantile 스트림이 초기화되었는지 확인합니다.
유한함	x의 어느 요소가 유한한지 반환합니다.
IsInf	x의 어떤 요소가 Inf인지 반환합니다.
이스난	x의 어떤 요소가 NaN인지 반환합니다.
변수가 초기화됨	텐서가 초기화되었는지 확인합니다.
반복자
IteratorFromStringHandle
IteratorGetDevice	`리소스`가 배치된 장치의 이름을 반환합니다.
IteratorGetNextAs선택 사항	Optional 변형으로 지정된 반복기의 다음 출력을 가져옵니다.
IteratorToStringHandle	반복자를 나타내는 주어진 `resource_handle`을 문자열로 변환합니다.
가입하다	주어진 문자열 텐서 목록의 문자열을 하나의 텐서로 결합합니다. 주어진 구분 기호를 사용합니다(기본값은 빈 구분 기호입니다).
KMC2Chain초기화	시드 세트에 추가되어야 하는 데이터 포인트의 인덱스를 반환합니다.
KmeansPlusPlus초기화	KMeans++ 기준을 사용하여 num_to_sample개의 입력 행을 선택합니다.
KthOrder통계	데이터 세트의 K차 통계를 계산합니다.
L2Loss <T는 T번호를 확장합니다. >	L2 손실.
LMDB데이터세트	하나 이상의 LMDB 파일에 키-값 쌍을 내보내는 데이터 세트를 생성합니다.
지연 시간 통계 데이터 세트	StatsAggregator에서 'input_dataset' 요소를 생성하는 지연 시간을 기록합니다.
LeakyRelu <T는 Tnumber를 확장합니다>	수정된 선형 계산: `max(features,features * alpha)`.
LeakyReluGrad <T는 TNumber를 확장합니다>	LeakyRelu 작업에 대해 수정된 선형 기울기를 계산합니다.
LeftShift <T는 T번호를 확장합니다. >	Elementwise는 `x`와 `y`의 비트 왼쪽 시프트를 계산합니다.
더 적은	(x < y) 요소의 진리값을 반환합니다.
덜같음	(x <= y) 요소별 진리값을 반환합니다.
Lgamma <T는 Tnumber를 확장합니다. >	`Gamma(x)`의 절대값에 대한 로그를 요소별로 계산합니다.
LinSpace <T는 Tnumber를 확장합니다. >	일정 간격으로 값을 생성합니다.
Lmdb데이터세트
LmdbReader	LMDB 파일의 레코드를 출력하는 리더입니다.
LoadAndRemapMatrix	체크포인트에서 이름이 `old_tensor_name`인 2차원(행렬) `Tensor`를 로드합니다. `ckpt_path`에 있으며 잠재적으로 지정된 재매핑을 사용하여 행과 열의 순서를 변경합니다.
LocalResponseNormalization <T는 Tnumber를 확장합니다.>	국소 응답 정규화.
LocalResponseNormalizationGrad <T는 TNumber를 확장합니다. >	국소 응답 정규화를 위한 기울기.
로그 <T는 TType을 확장합니다>	x 요소별로 자연 로그를 계산합니다.
Log1p <T는 TType을 확장합니다. >	(1 + x) 요소별 자연 로그를 계산합니다.
LogSoftmax <T는 T번호를 확장합니다. >	로그 소프트맥스 활성화를 계산합니다.
논리적이고	x AND y 요소의 진리값을 반환합니다.
논리적 아님	'NOT x'의 진리값을 요소별로 반환합니다.
논리적 또는	x OR y 요소의 진리값을 반환합니다.
LongDenseNdArray
LongNdArray	Long의 `NdArray` .
LookupTableFind <U는 TType을 확장합니다.>	테이블에서 키를 조회하고 해당 값을 출력합니다.
조회테이블크기	주어진 테이블의 요소 수를 계산합니다.
LoopCond	입력을 출력으로 전달합니다.
낮추다	모든 대문자를 해당 소문자 대체 문자로 변환합니다.
LowerBound <U는 T번호를 확장합니다.>	각 행을 따라 lower_bound(sorted_search_values,values)를 적용합니다.
고유하게 만들기	배치가 아닌 차원의 모든 요소를 고유하게 만드십시오. 단, 다음과 \"가까운\" 초기값.
지도불완전한 크기	Op는 기본 컨테이너의 불완전한 요소 수를 반환합니다.
지도 크기	Op는 기본 컨테이너의 요소 수를 반환합니다.
MatMul <T는 TType을 확장합니다>	행렬 "a"에 행렬 "b"를 곱합니다.
일치하는 파일	하나 이상의 glob 패턴과 일치하는 파일 세트를 반환합니다.
일치하는 파일 데이터 세트
MatrixDiag <T는 TType을 확장합니다.>	주어진 배치 대각선 값을 갖는 배치 대각선 텐서를 반환합니다.
MatrixDiagPart <T는 TType을 확장합니다. >	배치 텐서의 배치 대각선 부분을 반환합니다.
MatrixDiagPartV3 <T는 TType을 확장합니다. >	배치 텐서의 배치 대각선 부분을 반환합니다.
MatrixDiagV3 <T는 TType을 확장합니다. >	주어진 배치 대각선 값을 갖는 배치 대각선 텐서를 반환합니다.
MatrixLogarithm <T는 TType을 확장합니다. >	하나 이상의 정사각 행렬의 행렬 로그를 계산합니다. \\(log(exp(A)) = A\\) 이 작업은 복잡한 행렬에 대해서만 정의됩니다.
MatrixSetDiag <T는 TType을 확장합니다. >	새로운 배치 대각선 값을 갖는 배치 행렬 텐서를 반환합니다.
MatrixSolveLs <T는 TType을 확장합니다. >	하나 이상의 선형 최소제곱 문제를 해결합니다.
최대 <T는 TType을 확장합니다.>	텐서의 차원 전체에서 요소의 최대값을 계산합니다.
MaxIntraOpParallelismDataset	최대 작업 내 병렬 처리를 재정의하는 데이터 세트를 만듭니다.
MaxPool <T는 TType을 확장합니다. >	입력에 대해 최대 풀링을 수행합니다.
MaxPool3d <T는 Tnumber를 확장합니다. >	입력에 대해 3D 최대 풀링을 수행합니다.
MaxPool3dGrad <U는 TNumber를 확장합니다.>	3D 최대 풀링 함수의 기울기를 계산합니다.
MaxPool3dGradGrad <T는 TNumber를 확장합니다. >	maxpooling 함수의 2차 기울기를 계산합니다.
MaxPoolGrad <T는 TNumber를 확장합니다. >	maxpooling 함수의 기울기를 계산합니다.
MaxPoolGradGrad <T는 TNumber를 확장합니다. >	maxpooling 함수의 2차 기울기를 계산합니다.
MaxPoolGradGradWithArgmax <T는 TNumber를 확장합니다. >	maxpooling 함수의 2차 기울기를 계산합니다.
MaxPoolGradWithArgmax <T는 TNumber를 확장합니다. >	maxpooling 함수의 기울기를 계산합니다.
최대 <T는 T번호를 확장합니다.>	x와 y의 최대값을 반환합니다(예:
<T는 TType을 확장함>을 의미합니다.	텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 평균을 계산합니다.
병합요약	요약을 병합합니다.
Mfcc	스펙트로그램을 음성 인식에 유용한 형식으로 변환합니다.
최소 <T는 TType을 확장합니다. >	텐서의 차원 전체에서 최소 요소를 계산합니다.
최소 <T는 T번호를 확장합니다. >	x와 y의 최소값을 반환합니다(예:
MirrorPad <T는 TType을 확장합니다>	미러링된 값으로 텐서를 채웁니다.
MirrorPadGrad <T는 TType을 확장합니다>	'MirrorPad'에 대한 그라데이션 작업입니다.
Mod <T는 T번호를 확장합니다>	요소별 나눗셈의 나머지를 반환합니다.
모델데이터세트	성과를 모델링하는 아이덴티티 변환.
Mul <T는 TType을 확장합니다. >	x * y 요소별로 반환합니다.
MulNoNan <T는 TType을 확장합니다. >	x * y 요소별로 반환합니다.
다중 장치 반복자	MultiDeviceIterator 리소스를 생성합니다.
MultiDeviceIteratorFromStringHandle	제공된 문자열 핸들에서 MultiDeviceIterator 리소스를 생성합니다.
MultiDeviceIteratorInit	지정된 데이터 세트를 사용하여 다중 장치 반복기를 초기화합니다.
MultiDeviceIteratorToStringHandle	지정된 MultiDeviceIterator에 대한 문자열 핸들을 생성합니다.
다항식 <U는 TNumber를 확장합니다.>	다항 분포에서 표본을 추출합니다.
가변밀도해시테이블	텐서를 백업 저장소로 사용하는 빈 해시 테이블을 만듭니다.
가변해시테이블	빈 해시 테이블을 생성합니다.
MutableHashTableOfTensors	빈 해시 테이블을 생성합니다.
뮤텍스	'MutexLock'으로 잠글 수 있는 Mutex 리소스를 생성합니다.
MutexLock	뮤텍스 리소스를 잠급니다.
NcclAllReduce <T는 TNumber를 확장합니다. >	모든 입력 텐서에 대한 감소를 포함하는 텐서를 출력합니다.
NcclBroadcast <T는 T번호를 확장합니다.>	출력에 연결된 모든 장치에 '입력'을 보냅니다.
NcclReduce <T는 TNumber를 확장합니다. >	단일 장치에 대한 `reduction`을 사용하여 `num_devices`에서 `input`을 줄입니다.
Nd어레이 <T>	N 차원의 데이터 구조.
Ndtri <T는 T번호를 확장합니다>
부정 <T는 TType을 확장합니다. >	숫자 음수 값을 요소별로 계산합니다.
다음 <T가 T번호를 확장한 후>	요소별로 `x2` 방향으로 표현 가능한 `x1`의 다음 값을 반환합니다.
NextIteration <T는 TType을 확장합니다.>	다음 반복에서 해당 입력을 사용할 수 있도록 합니다.
NonDeterministicInts <U는 TType을 확장합니다.>	일부 정수를 비결정적으로 생성합니다.
NonMaxSuppressionWithOverlaps	점수의 내림차순으로 경계 상자의 하위 집합을 탐욕스럽게 선택합니다. 이전에 선택한 상자와 많이 겹치는 상자를 잘라냅니다.
직렬화 가능하지 않은 데이터세트
같지 않음	(x != y) 요소별 진리값을 반환합니다.
NthElement <T는 Tnumber를 확장합니다. >	마지막 차원에 대한 'n'차 통계 값을 찾습니다.
OneHot <U는 TType을 확장합니다.>	원-핫 텐서를 반환합니다.
<T 는 TType을 확장합니다>	`dims`에 의해 주어진 모양 중 하나로 초기화된 상수를 생성하는 연산자입니다.
OnesLike <T는 TType을 확장합니다.>	x와 모양과 유형이 동일한 텐서를 반환합니다.
피연산자 <T는 TType을 확장합니다. >	TensorFlow 작업의 피연산자로 구현된 인터페이스입니다.
최적화데이터세트	'input_dataset'에 최적화를 적용하여 데이터세트를 생성합니다.
OptimizeDatasetV2	`input_dataset`에 관련 최적화를 적용하여 데이터 세트를 생성합니다.
OptionalFromValue	텐서 튜플에서 Optional 변형을 구성합니다.
OptionalHasValue	주어진 Optional 변형에 값이 있는 경우에만 true를 반환합니다.
선택사항없음	값이 없는 Optional 변형을 생성합니다.
주문된 지도불완전한 크기	Op는 기본 컨테이너의 불완전한 요소 수를 반환합니다.
주문된 지도 크기	Op는 기본 컨테이너의 요소 수를 반환합니다.
서수선택기	TPU 코어 선택기 Op.
OutfeedDequeue <T는 TType을 확장합니다.>	계산 아웃피드에서 단일 텐서를 검색합니다.
OutfeedDequeueV2 <T는 TType을 확장합니다. >	계산 아웃피드에서 단일 텐서를 검색합니다.
출력 <T는 TType을 확장합니다. >	`Operation` 에 의해 생성된 텐서에 대한 기호 핸들입니다.
패드 <T는 TType을 확장합니다>	문서화된 XLA Pad 연산자를 래핑합니다. https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#pad.
PaddedBatchDataset	입력에서 'batch_size'요소를 배치하고 패드하는 데이터 세트를 만듭니다.
Paddingfifoqueue	첫 번째 순서로 요소를 생성하는 대기열.
ParallelConcat <t는 ttype >을 확장합니다	1 차원을 따라`n` 텐서 목록을 연결합니다.
ParallelDynamicStitch <t extends ttype >	'데이터'텐서의 값을 단일 텐서에 intrea하십시오.
ParameterizedTruncatedNormal <u는 tnumber >를 확장합니다	정규 분포에서 임의의 값을 출력합니다.
parseexampledataset	``````````````````````````````````````` " '도 포함되지 않는'input_dataset '을 변환.
parsetensor <t는 ttype >를 확장합니다	직렬화 된 텐서 플로를 변환합니다 .tensorproto 프로토를 텐서로 변환합니다.
PartitionEdInput <t extends ttype >	분할 된 입력 목록을 함께 그룹화하는 OP.
자리 표시 자 <t는 ttype >을 확장합니다	계산에 공급되는 값에 대한 자리 표시 자 OP.
위원회 <t는 ttype >을 확장합니다	출력이 공급되지 않을 때 '입력'을 통과하는 자리 표시 자 OP.
polygamma <t는 tnumber >를 연장합니다	Polygamma 기능 \\(\psi^{(n)}(x)\\)계산하십시오.
인구가 있습니다	요소 별 모집단 수를 계산합니다 (일명
pow <t는 ttype >을 확장합니다	한 값의 힘을 다른 값으로 계산합니다.
PrefetchDataset	'input_dataset'에서 요소를 비동기 적으로 프리 페치하는 데이터 세트를 만듭니다.
예선	하나의 텐서 값을 불투명 한 변형 텐서로 선형화하는 OP.
예비	다중 텐서 값을 불투명 한 변형 텐서로 선형화하는 OP.
Gradient <t는 ttype를 확장합니다>	그라디언트가 요청되면 오류를 유발하는 ID OP.
우선권	첫 번째 구성 요소 값으로 정렬 된 요소를 생성하는 큐.
privateThreadpooldataSet	사용자 정의 스레드 풀을 사용하여 'input_dataset'을 계산하는 데이터 세트를 만듭니다.
prod <t는 ttype >를 확장합니다	텐서의 치수에 걸쳐 요소의 제품을 계산합니다.
QuantizeAndDequantize <t extends tnumber >	텐서를 양자화한 다음 역양자화합니다.
QuantizeAndDequantizev3 <t는 tnumber >를 확장합니다	텐서를 양자화한 다음 역양자화합니다.
QuantizeAndDequantizev4 <t는 tnumber >를 확장합니다	`Quantization.QuantizeAndDequantizev4`의 기울기를 반환합니다.
Quantizedmatmulwithbiasanddepequantize <w는 tnumber >를 확장합니다
대기열 공개	대기열이 닫히면 true를 반환합니다.
대기열	주어진 큐의 요소 수를 계산합니다.
raggedbincount <u는 tnumber >를 확장합니다	정수 배열에서 각 값의 발생 횟수를 셉니다.
raggedtensortotensor <u는 ttype >을 확장합니다	울퉁불퉁 한 텐서에서 밀도가 높은 텐서를 만들어 모양을 바꿀 수 있습니다.
Raggedtensortovariant	'raggedtensor'를 '변형'텐서로 인코딩합니다.
raggedtensortovariant gradient <u는 ttype >을 확장합니다	``raggedtensortovariant '에 대한 그라디언트를 계산하는 데 사용됩니다.
randomcrop <t는 tnumber >를 확장합니다	무작위로 자르기`image '.
randomdataset	의사 난수를 반환하는 데이터 세트를 만듭니다.
randomgamma <u는 tnumber >를 확장합니다	Alpha가 설명한 감마 분포에서 임의의 값을 출력합니다.
randomgammagrad <t는 tnumber >를 확장합니다	감마 랜덤 샘플 WRT의 미분을 계산합니다
Randompoisson <V는 tnumber >를 확장합니다	속도로 기술 된 포아송 분포 (들)의 임의 값을 출력합니다.
randomshuffle <t는 ttype >를 확장합니다	첫 번째 차원을 따라 텐서를 무작위로 섞습니다.
Randomshufflequeue	요소의 순서를 무작위화하는 대기열.
Randomstandardnormal <u는 tnumber >를 확장합니다	정규 분포에서 임의의 값을 출력합니다.
randomuniform <u는 tnumber >를 확장합니다	균일 한 분포에서 임의 값을 출력합니다.
randomuniformint <u는 tnumber >를 확장합니다	균일 한 분포에서 임의의 정수를 출력합니다.
범위 <t는 tnumber >를 확장합니다	일련의 숫자를 만듭니다.
rangedataset	값 범위의 데이터 세트를 만듭니다.
계급	텐서의 순위를 반환합니다.
RawTensor	메모리가 JVM에서 직접 액세스 할 수있는 데이터 공간에 매핑되지 않은 텐서.
readfile	입력 파일 이름의 전체 내용을 읽고 출력합니다.
readvariableop <t extends ttype >	변수의 값을 읽습니다.
readernumrecordsproded	이 독자가 제작 한 레코드 수를 반환합니다.
readernumworkUnitsCompleted	이 독자가 처리 한 작업 단위 수를 반환합니다.
독자 서신	독자의 상태를 인코딩하는 문자열 텐서를 생성합니다.
진짜 <u는 tnumber >를 확장합니다	복소수의 실제 부분을 반환합니다.
realdiv <t는 ttype >을 확장합니다	실제 유형에 대해 x / y 요소로 반환합니다.
RebatchDataset	배치 크기를 변경하는 데이터 세트를 만듭니다.
Rebatchdatasetv2	배치 크기를 변경하는 데이터 세트를 만듭니다.
왕복 <t는 ttype >를 확장합니다	X 요소별로의 상호 계산을 계산합니다.
상호 작품 <t는 ttype >를 확장합니다	`x` wrt 입력의 역수에 대한 그라디언트를 계산합니다.
레코드 푸트	무작위 레코드를 방출합니다.
recv <t는 ttype >를 확장합니다	다른 XLA 계산에서 명명 된 텐서를 수신합니다.
<t 확장 tnumber >를 줄입니다	동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 감소시킵니다.
감정	텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 "논리적 및"를 계산합니다.
환원	텐서의 치수에 걸쳐 "논리적 또는"요소의 "논리"를 계산합니다.
감소 결합	주어진 차원에서 문자열 텐서에 결합합니다.
ReduceMax <t는 ttype >를 확장합니다	텐서의 치수에 걸쳐 최대 요소를 계산합니다.
Reducemin <t는 ttype >를 연장합니다	텐서의 치수에 걸쳐 최소 요소를 계산합니다.
READGEPROD <t는 ttype >를 확장합니다	텐서의 치수에 걸쳐 요소의 제품을 계산합니다.
READESUM <t는 ttype >을 확장합니다	텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 합을 계산합니다.
READGV2 <t는 tnumber >를 확장합니다	동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 감소시킵니다.
리펜터 <t는 ttype >를 확장합니다	하위 프레임을 만들거나 찾고 하위 프레임에서 '데이터'를 사용할 수 있도록 합니다.
refexit <t는 ttype >를 확장합니다	현재 프레임을 모래 프레임으로 종료합니다.
레피 니티 <t는 ttype >을 확장합니다	입력 참조 텐서와 동일한 심판 텐서를 반환하십시오.
refnextiteration <t는 ttype >를 확장합니다	다음 반복에 입력을 사용할 수 있습니다.
refselect <t extends ttype >	`inputs '의'index '요소를'출력 '으로 전달합니다.
regexfullmatch	입력이 Regex 패턴과 일치하는지 확인하십시오.
RegexReplace	`rewrite`에 제공된 교체 문자열과 '입력'의 '패턴'정규 표현식의 일치를 대체합니다.
RegisterDataset	tf.data 서비스에 데이터 세트를 등록합니다.
Relu <t는 ttype >를 확장합니다	정류 된 선형을 계산합니다 :`max (feature, 0)`.
Relu6 <t는 tnumber >를 연장합니다	정류 된 선형 6 :`min (max (특징, 0), 6)`.
Relu6grad <t는 tnumber >를 확장합니다	RelU6 작동을 위해 정류 된 선형 6 그라디언트를 계산합니다.
relugrad <t는 tnumber >를 확장합니다	Relu 작동을 위해 정류 된 선형 그라디언트를 계산합니다.
반복 DATASET	`input_dataset``count '시간의 출력을 방출하는 데이터 세트를 만듭니다.
Replicaid	복제 ID.
ReplicatedInput <t는 ttype >을 확장합니다	N 입력을 N- 웨이 복제 된 TPU 계산에 연결합니다.
reshape <t extends ttype >	텐서를 재구성합니다.
resizearea	영역 보간을 사용하여 '이미지'를 '크기'로 크기로 조정하십시오.
resizebicubic	이중 빙비 보간을 사용하여 '이미지'를 '크기'로 크기로 조정하십시오.
resizebicubicgrad <t는 tnumber >를 확장합니다	Bicubic 보간의 기울기를 계산합니다.
크기 조정기	Bilinear 보간을 사용하여 '이미지'를 '크기'로 크기로 조정하십시오.
ResizeBilineargrad <t는 tnumber >를 확장합니다	이중선 보간의 기울기를 계산합니다.
resizenearestneighbor <t는 tnumber >를 확장합니다	가장 가까운 이웃 보간을 사용하여 '이미지'를 '크기'로 크기로 조정하십시오.
resizenearestneighborgrad <t는 tnumber >를 확장합니다	가장 가까운 이웃 보간의 기울기를 계산합니다.
ResourceAccumulatornumAccumulated	주어진 축적기에서 집계 된 구배 수를 반환합니다.
ResourceAccumulatortakegradient <t extends ttype >	주어진 조건부 축적기에서 평균 구배를 추출합니다.
ResourceConditionalAccumulator	그라디언트 집계를위한 조건부 축합기.
resourcecountupto <t는 tnumber >를 확장합니다	'리소스'가 '제한'에 도달 할 때까지 '리소스'를 가리키는 변수 증분.
ResourceGather <u는 ttype >을 확장합니다	'Indices'에 따라 '자원'에 의해 가리키는 변수에서 슬라이스를 수집하십시오.
ResourceGathernd <u 확장 ttype >
복원 슬라이스 <t는 ttype >을 확장합니다	체크 포인트 파일에서 텐서를 복원합니다.
retrievetpuembeddingstochasticadientDescentParameters	SGD 내장 매개변수를 검색합니다.
리버스 <t는 ttype >을 확장합니다	텐서의 특정 치수를 뒤집습니다.
Reversesequence <t extends ttype >	가변 길이 슬라이스를 뒤집습니다.
rfft <u는 ttype >를 확장합니다	실제 값 빠른 푸리에 변환.
rfft2d <u 확장 ttype >	2D 실제 값 빠른 푸리에 변환.
rfft3d <u 확장 ttype >	3D 실제 값 빠른 푸리에 변환.
rgbtohsv <t는 tnumber >를 확장합니다	하나 이상의 이미지를 RGB에서 HSV로 변환합니다.
Rightshift <t는 tnumber >를 확장합니다	요소는`x`와`y`의 비트 시대 오른쪽 시프트를 계산합니다.
Rint <t는 tnumber >를 확장합니다	x에 가장 가까운 요소 별 정수를 반환합니다.
rngreadandskip	카운터 기반 RNG의 카운터를 전진하십시오.
롤 <t는 ttype >를 확장합니다	축을 따라 텐서의 요소를 굴립니다.
라운드 <t는 ttype >을 확장합니다	텐서의 값을 요소 측면에서 가장 가까운 정수로 반올림합니다.
RPC	RPC 요청 배치를 수행하십시오.
rsqrt <t는 ttype >를 확장합니다	X 요소 단위의 제곱근의 상호 작용을 계산합니다.
rsqrtgrad <t extends ttype >	입력에 대한 `x`의 rsqrt에 대한 기울기를 계산합니다.
샘플링 다타 세트	다른 데이터세트 콘텐츠의 Bernoulli 샘플을 사용하는 데이터세트를 만듭니다.
스칼라요약	스칼라 값이 포함된 '요약' 프로토콜 버퍼를 출력합니다.
scaleandtranslate
scaleandtranslategrad <t는 tnumber >를 확장합니다
scatteradd <t는 ttype >를 확장합니다	변수 참조에 희소 업데이트를 추가합니다.
scatterdiv <t는 ttype >를 확장합니다	변수 참조를 희소 업데이트로 나눕니다.
Scattermax <t는 tnumber >를 확장합니다	`max` 조작을 사용하여 스파 스 업데이트를 가변 참조로 줄입니다.
scattermin <t는 tnumber >를 연장합니다	`min '조작을 사용하여 스파 스 업데이트를 가변 참조로 줄입니다.
scattermul <t는 ttype >를 확장합니다	스파 스 업데이트에 변수 참조에 곱합니다.
scatternd <u는 ttype >를 확장합니다	`indices '에 따라'업데이트 '를 새 텐서로 뿌립니다.
scatterndadd <t는 ttype >을 확장합니다	변수의 개별 값 또는 슬라이스에 드문 추가를 적용합니다.
scatterndmax <t는 ttype >을 확장합니다	요소별 최대값을 계산합니다.
scatterndmin <t는 ttype >을 확장합니다	요소 별 최소를 계산합니다.
scatterndnonaliasingadd <t extends ttype >	개별 값 또는 슬라이스를 사용하여 '입력'에 희소 추가를 적용합니다. `indices '에 따라'업데이트 '에서.
scatterndsub <t는 ttype >을 확장합니다	변수의 개별 값 또는 슬라이스에 희소 뺄셈을 적용합니다.
scatterndupdate <t는 ttype >를 확장합니다	주어진 내에서 Sporse`update '를 개별 값 또는 슬라이스에 적용합니다. 'indices'에 따라 변수.
scattersub <t는 ttype >를 확장합니다	스파 스 업데이트를 변수 참조로 빼냅니다.
scatterupdate <t는 ttype >를 확장합니다	스파 스 업데이트를 변수 참조에 적용합니다.
sdcafprint	입력 문자열의 지문을 계산합니다.
SEGMERMAX <t는 tnumber >를 확장합니다	텐서의 세그먼트를 따라 최대 값을 계산합니다.
segmentmean <t는 ttype >를 확장합니다	텐서의 세그먼트를 따라 평균을 계산합니다.
segmentmin <t는 tnumber >를 연장합니다	텐서의 세그먼트를 따라 최소값을 계산합니다.
segmentProd <t는 ttype >을 확장합니다	텐서의 세그먼트를 따라 제품을 계산합니다.
segmentsum <t는 ttype >을 확장합니다	텐서의 세그먼트를 따라 합계를 계산합니다.
<t extends ttype >을 선택하십시오
selu <t는 tnumber >를 확장합니다	스케일 지수 선형 :`scale * alpha * (exp (특징) -1)` <0 인 경우`scale * feature`는 그렇지 않으면.
selugrad <t는 tnumber >를 확장합니다	스케일링 지수 선형 (SELU) 작업을위한 그라디언트를 계산합니다.
시리얼 화자	주어진`resource_handle '을 반복자를 변환하는 텐서로 변환합니다.
serializemanysparse <u는 ttype >을 확장합니다	`n`-minibatch`sparsetensor`를`[n, 3]``````````````minibatch '를 일련 화하십시오.
Serializesparse <u 확장 ttype >	`sparsetensor`를`[3]````````객체 ''로 직렬화하십시오.
serializetensor	텐서를 직렬화 된 텐서 프로토 프로토로 변환합니다.
setsize	입력의 마지막 차원을 따라 고유 한 요소의 수.
setstatsagagatordataset
모양 <u는 tnumber >를 확장합니다	텐서의 모양을 반환합니다.
샤드 다타 세트	이 데이터 세트의 1/`num_shards '만 포함하는'dataset '을 만듭니다.
ShardedFilename	샤드 파일 이름을 생성하십시오.
ShardedFilespec	모든 샤드 파일 이름과 일치하는 글로벌 패턴을 생성합니다.
샤드 <t는 ttype >를 확장합니다	주어진 샤드 속성을 기반으로 입력을 파악하는 OP.
ShortdensendArray
Shortndarray	반바지의 `NdArray` .
ShuffleandrepeatDataset
Shuffledataset
sigmoid <t는 ttype >를 연장합니다	`x` emect-wise의 sigmoid를 계산합니다.
sigmoidgrad <t는 ttype >을 확장합니다	`x` wrt 입력의 Sigmoid의 구배를 계산합니다.
서명 <t는 ttype >를 확장합니다	숫자의 부호에 대한 요소 별 표시를 반환합니다.
sin <t는 ttype >을 연장합니다	X 요소 단위의 사인을 계산합니다.
sinh <t는 ttype >을 연장합니다	X 요소 별 쌍곡선 사인을 계산합니다.
크기 <u는 tnumber >를 확장합니다	텐서의 크기를 반환합니다.
건너 뛰기	'input_dataset'에서 'count'요소를 건너 뛰는 데이터 세트를 만듭니다.
수면
슬라이스 <t는 ttype >를 확장합니다	'입력'에서 슬라이스를 반환하십시오.
슬라이딩 윈도우 다타 세트	'input_dataset'을 통해 슬라이딩 창을 전달하는 데이터 세트를 만듭니다.
Snapshot <t는 ttype >를 확장합니다	입력 텐서의 사본을 반환합니다.
SobolSample <t는 tnumber >를 확장합니다	Sobol 시퀀스에서 포인트를 생성합니다.
softmax <t는 tnumber >를 확장합니다	SoftMax 활성화를 계산합니다.
SoftPlus <t는 tnumber >를 확장합니다	SoftPlus를 계산합니다 :`log (exp (features) + 1)`.
softplusgrad <t는 tnumber >를 확장합니다	소프트 플러스 작업을 위해 소프트 플러스 그라디언트를 계산합니다.
softsign <t는 tnumber >를 확장합니다	SoftSign을 계산합니다 :`feations / (abs (기능) + 1)`.
softsigngrad <t는 tnumber >를 확장합니다	소프트 사인 작업에 대한 소프트 사인 그라데이션을 계산합니다.
<t extends ttype >를 해결하십시오	선형 방정식 시스템을 해결합니다.
정렬 <t extends ttype >	문서화 된 XLA 정렬 연산자를 랩핑합니다 https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort.
spacetobatch <t extends ttype >	타입 T의 4D 텐서에 대한 Spacetobatch.
spacetobatchnd <t는 ttype >를 확장합니다	T 형의 ND 텐서에 대한 Spacetobatch.
spacetodepth <t는 ttype >를 확장합니다	T 형의 텐서에 대한 시공간 퇴적물
sparseapplyadadelta <t는 ttype >을 확장합니다	VAR : 변수 ()에서 가져와야합니다.
sparseapplyadagrad <t는 ttype >를 확장합니다	adagrad 체계에 따라 'var' 및 'accum'의 관련 항목을 업데이트합니다.
sparseapplyadagradda <t는 ttype >를 확장합니다	근위 Adagrad 체계에 따라 'var'및 'accum'의 업데이트 항목.
sparseapplycenteredrmsprop <t extends ttype >	중앙 RMSProp 알고리즘에 따라 '*var'를 업데이트하십시오.
sparseapplyftrl <t는 ttype >을 확장합니다	ftrl-proximal 구성표에 따라 '*var'의 관련 항목을 업데이트하십시오.
SparseApplyMomentum <t는 ttype >을 확장합니다	모멘텀 체계에 따라 'var'및 'accum'에서 관련 항목을 업데이트하십시오.
SparseApplyProximaladagrad <t는 ttype >을 확장합니다	FOBOS 알고리즘에 따라 'var'및 'accum'의 스파 스 업데이트 항목.
SparseApplyProxiMalgradientDescent <t extends ttype >	Sparse 업데이트 '*var'고정 학습 속도를 가진 Fobos 알고리즘.
sparseApplyrmsprop <t extends ttype >	RMSProp 알고리즘에 따라 '*var'를 업데이트하십시오.
sparsebincount <u는 tnumber >를 확장합니다	정수 배열에서 각 값의 발생 횟수를 셉니다.
SparseconditionalAccumulator	스파 스 그라디언트를 집계하기위한 조건부 축합기.
sparsedensecwiseadd <t는 ttype >을 확장합니다	이 특별한 규칙을 사용하여 SparsetEnsor와 조밀 한 텐서를 추가합니다. (1) 자격이있는 경우 희소 측면과 같은 모양을 갖도록 조밀 한 쪽을 방송합니다. (2) 그런 다음, SparSetensor의 지수에 의해 가리키는 밀도가 높은 값 만 CWISE 첨가에 참여합니다.
sprasedensecwisediv <t는 ttype >을 확장합니다	구성 요소 측면은 SparSetensor를 조밀 한 텐서로 나눕니다.
sparsedensecwisemul <t는 ttype >를 확장합니다	구성 요소 측면은 Sparsetensor에 조밀 한 텐서를 곱합니다.
Sparsematmul	매트릭스 "a"에 의해 매트릭스 "b"를 곱하십시오.
sparsematrixadd	두 개의 CSR 매트릭스의 드문 첨가, C = alpha * a + 베타 * B.
sparsematrixmatmul <t는 ttype >을 확장합니다	매트릭스-다소 틸리 조밀 한 매트릭스가있는 드문 매트릭스.
sparsematrixmul	밀도가 높은 텐서로 드문 매트릭스의 원소 별 곱셈.
sparsematrixnnz	`sparse_matrix`의 비제수 수를 반환합니다.
sparsematrixorderingamd	'입력'의 대략적인 최소도 (AMD) 순서를 계산합니다.
sparsematrixsoftmax	CSRSPARSEMATRIX의 SoftMax를 계산합니다.
sparsematrixsoftmaxgrad	sparsematrixsoftmax op의 그라디언트를 계산합니다.
sparsematrixsparsecholesky	`입력 '의 희소 한 Cholesky 분해를 계산합니다.
sparsematrixsparsematmul	드문 매트릭스-다소 클리 2 개의 CSR 매트릭스`a`와`b`.
sparsematrixtranspose	CSRSPARSEMATRIX의 내부 (매트릭스) 치수를 전송합니다.
sparsematrixzeros	``dense_shape '도 모양의 all-zeros csrsparsematrix를 만듭니다.
Sparsereducemax <t는 tnumber >를 확장합니다	SparSetensor의 치수에 걸쳐 최대 요소를 계산합니다.
stresereducesum <t는 ttype >을 확장합니다	SparSetensor의 치수에 걸쳐 요소의 합을 계산합니다.
sparsesegmentmean <t는 tnumber >를 확장합니다	텐서의 희소 세그먼트를 따라 평균을 계산합니다.
sparsesegmentmeangrad <t는 tnumber >를 확장합니다	sparsesegmentmean을위한 그라디언트를 계산합니다.
sparsesegmentmeanwithnumsegments <t extends tnumber >	텐서의 희소 세그먼트를 따라 평균을 계산합니다.
sparsesegmentsqrtn <t extends tnumber >	텐서의 희소 세그먼트를 따라 N의 SQRT로 나눈 값을 계산합니다.
sparsesegmentsqrtngrad <t extends tnumber >	SparseSegmentsqrtn에 대한 그라디언트를 계산합니다.
sparsesegmentsqrtnwithnumsegments <t는 tnumber >를 확장합니다	텐서의 희소 세그먼트를 따라 N의 SQRT로 나눈 값을 계산합니다.
sparsesegmentsum <t는 tnumber >를 확장합니다	텐서의 희소 세그먼트를 따라 합계를 계산합니다.
sparsesegmentsumwithnumsegments <t는 tnumber >를 확장합니다	텐서의 희소 세그먼트를 따라 합계를 계산합니다.
sparseslicegrad <t extends ttype >	Sparseslice op의 그라디언트 연산자.
sparsesoftmax <t는 tnumber >를 확장합니다	SoftMax를 배치 된 nd` sparsetensor`에 적용합니다.
sparsetensordenseadd <u 확장 ttype >	`sparsetensor`와 밀도가 높은‘텐서’를 추가하여 밀도가 높은‘텐서’를 생성합니다.
sparsetensordensematmul <u는 ttype >을 확장합니다	SparSetensor (Rank 2) "A"빽빽한 매트릭스 "B"를 곱하십시오.
sparsetensorslicedataset	SparSetensor를 요소별로 분할하는 데이터 세트를 만듭니다.
sparsetensortocsrsparsematrix	sparsetensor를 CSRSPARSEMATRIX로 변환합니다.
sparsetodense <u는 ttype >를 확장합니다	드문 드문 표현을 조밀 한 텐서로 변환합니다.
Spence <t는 tnumber >를 확장합니다
SQLDATASET	SQL 쿼리를 실행하고 결과 세트의 행을 방출하는 데이터 세트를 생성합니다.
sqrt <t는 ttype >을 확장합니다	X 요소 단위의 제곱근을 계산합니다.
sqrtgrad <t extends ttype >	`x` wrt 입력의 SQRT에 대한 그라디언트를 계산합니다.
sqrtm <t는 ttype >을 확장합니다	하나 이상의 사각형 행렬의 매트릭스 제곱근을 계산합니다. matmul (sqrtm (a), sqrtm (a)) = a 입력 행렬은 뒤집을 수 없습니다.
square <t는 ttype >을 확장합니다	X 요소 별 제곱을 계산합니다.
SquaredDifference <t는 ttype >을 확장합니다	COLL (X -Y) (X -Y) 요소 별을 반환합니다.
스퀴즈 <t는 ttype >을 연장합니다	텐서 모양에서 크기 1의 치수를 제거합니다.
스택 <t는 ttype >를 확장합니다	`n` rank-`r` 텐서 목록을 하나의 순위 (r+1)`텐서로 포장합니다.
단계적	OP는 기본 컨테이너의 요소 수를 반환합니다.
Statefulrandombinomial <V는 tnumber >를 연장합니다
Statefulardnormal <u는 ttype >을 확장합니다	정규 분포에서 임의의 값을 출력합니다.
State -FultruncatedNormal <u는 ttype >을 확장합니다	잘린 정규 분포에서 임의의 값을 출력합니다.
statefulliform <u는 ttype >을 확장합니다	균일 한 분포에서 임의 값을 출력합니다.
statefuluniformullint <u는 ttype >을 확장합니다	균일 한 분포에서 임의의 정수를 출력합니다.
Statefuliformint <u는 ttype >를 확장합니다	균일 한 분포에서 임의의 정수를 출력합니다.
무국적 <V는 tnumber >를 연장합니다	다국적 분포에서 샘플을 그립니다.
intationsparameterizedTruncatedNormal <v는 tnumber >를 확장합니다
anstationsrandombinomial <w는 tnumber >를 확장합니다	이항 분포에서 결정 론적 유사 란덤 랜덤 숫자를 출력합니다.
InstantessrandomGamma <V는 tnumber >를 연장합니다	감마 분포에서 결정 론적 의사 산소 임의 숫자를 출력합니다.
SANCELESSRANDOMNORMAL <V는 tnumber >를 연장합니다	정규 분포에서 결정 론적 유사 란덤 값을 출력합니다.
SANTESSRANDOMNORMALV2 <u는 tnumber >를 확장합니다	정규 분포에서 결정 론적 유사 란덤 값을 출력합니다.
Instantessrandompoisson <w는 tnumber >를 확장합니다	포아송 분포에서 결정 론적 의사 산소 랜덤 숫자를 출력합니다.
SANTELESSRANDOMUNIFOR <V는 tnumber >를 확장합니다	균일 한 분포에서 결정 론적 유사 란덤 랜덤 값을 출력합니다.
stationsrandomuniformullint <v는 tnumber >를 확장합니다	출력은 균일 한 분포에서 결정 론적 의사 안드 맨 임의의 정수를 산출합니다.
SANTELESSRANDOMUNIFORFULLINTV2 <u는 tnumber >를 확장합니다	출력은 균일 한 분포에서 결정 론적 의사 안드 맨 임의의 정수를 산출합니다.
inationsrandomuniformint <v는 tnumber >를 확장합니다	출력은 균일 한 분포에서 결정 론적 의사 안드 맨 임의의 정수를 산출합니다.
SANTESSRANDOMUNIFORINTV2 <u는 tnumber >를 확장합니다	출력은 균일 한 분포에서 결정 론적 의사 안드 맨 임의의 정수를 산출합니다.
SANTESSRANDOMUNIFORV2 <u는 tnumber >를 확장합니다	균일 한 분포에서 결정 론적 유사 란덤 랜덤 값을 출력합니다.
InstationsTrunctedNormal <V는 tnumber >를 연장합니다	절단 된 정규 분포에서 결정 론적 유사 란덤 값을 출력합니다.
SANTESSTRUCTATEDNORMALV2 <u는 tnumber >를 확장합니다	절단 된 정규 분포에서 결정 론적 유사 란덤 값을 출력합니다.
staticregexfullmatch	입력이 Regex 패턴과 일치하는지 확인하십시오.
staticregexreplace	입력의 패턴 일치를 다시 쓰기로 바꿉니다.
StatsAggregatorHandle
통계 수집기요약	지정된 통계 관리자가 기록한 모든 통계의 요약을 생성합니다.
stopgradient <t는 ttype >를 확장합니다	그라데이션 계산을 중지합니다.
striddslice <t는 ttype >를 확장합니다	`입력 '에서 뾰족한 슬라이스를 반환하십시오.
striddsliceassign <t extends ttype >	'value'를`ref '의 슬라이스 l- 값 참조에 할당하십시오.
striddslicegrad <u는 ttype >을 확장합니다	'striddslice'의 그라디언트를 반환합니다.
StringFormat	텐서 목록을 사용하여 문자열 템플릿을 형식화합니다.
StringLength	'입력'의 문자열 길이.
조각	텐서의 선장 및 후행 공백.
sub <t는 ttype >을 확장합니다	x -y 요소 측면을 반환합니다.
기판	문자열의 '텐서'에서 기판을 반환합니다.
sum <t는 ttype >를 확장합니다	텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 합을 계산합니다.
요약작성자
tbfloat16	뇌 16 비트 플로트 텐서 유형.
tbool	부울 텐서 타입.
tfloat16	IEEE-754 하프-프리렉션 16 비트 플로트 텐서 유형.
tfloat32	IEEE-754 단일--프레시션 32 비트 플로트 텐서 유형.
tfloat64	IEEE-754 이중 프레임 64 비트 플로트 텐서 유형.
tfloating	모든 부동 소수점 텐서에 대한 일반적인 인터페이스.
Tint32	32 비트 서명 정수 텐서 유형.
Tint64	64 비트 서명 정수 텐서 유형.
통신	모든 적분 숫자 텐서에 대한 공통 인터페이스.
tnumber	모든 숫자 텐서에 대한 일반적인 인터페이스.
tpucompilationResult	TPU 컴파일 결과를 반환합니다.
tpuembeddingactivations	TPU 임베딩의 분화를 가능하게하는 OP.
tpureplicatedInput <t는 ttype >을 확장합니다	N 입력을 N- 웨이 복제 된 TPU 계산에 연결합니다.
TSTRING	문자열 유형.
ttype	모든 타이핑 된 텐서에 대한 일반적인 인터페이스.
Tuint8	8 비트 서명되지 않은 정수 텐서 유형.
Takedataset	'input_dataset'의 'count'요소가 포함 된 데이터 세트를 만듭니다.
tan <t는 ttype >를 확장합니다	X 요소 단위의 Tan을 계산합니다.
tanh <t는 ttype >를 확장합니다	`x` emelt-swise의 쌍곡선 접선을 계산합니다.
tanhgrad <t는 ttype >를 확장합니다	`x` wrt 입력의 tanh에 대한 그라디언트를 계산합니다.
TemporaryVariable <t는 ttype >을 확장합니다	돌연변이 될 수 있지만 단일 단계 내에서만 지속되는 텐서를 반환합니다.
텐서	정적으로 입력 한 다차원 배열.
TensorArraygather <t는 ttype >를 확장합니다	TensorArray에서 특정 요소를 출력 'value'로 수집하십시오.
TensorArraypack <t는 ttype >을 확장합니다
TensorArrayRead <t extends ttype >	TensorArray에서 출력 'value'로 요소를 읽으십시오.
TensorArrayscatter	입력 값에서 데이터를 특정 TensorArray 요소로 산출하십시오.
TensorArraysize	TensorArray의 현재 크기를 얻으십시오.
TensorArraysplit	입력 값에서 데이터를 TensorArray 요소로 분할하십시오.
Tensorarrayunpack
TensorArraywrite	Tensor_Array에 요소를 밀어 넣으십시오.
Tensordataset	``구성 요소 ''를 텐서의 튜플로 한 번 방출하는 데이터 세트를 만듭니다.
tensordiag <t는 ttype >을 확장합니다	주어진 대각선 값으로 대각선 텐서를 반환합니다.
Tensordiagpart <t는 ttype >를 확장합니다	텐서의 대각선 부분을 반환합니다.
Tensorforesttreeisinitializedop	나무가 초기화되었는지 확인합니다.
TensorforestTreepredict	주어진 입력 데이터의 로그를 출력합니다
TensorforestPreeSourceHandleop	TensorforestFreeResource에 대한 손잡이를 만듭니다
Tensorforesttreeserialize	트리 핸들을 프로토로 직렬화합니다
TensorforestTreesize	트리에서 노드 수를 얻으십시오
Tensorlistconcatlist
TensorListElementshape <t는 tnumber >를 확장합니다	텐서로서 주어진 목록의 요소의 모양.
Tensorlistfromtensor	쌓을 때``tensor ''의 값을 갖는 Tensorlist를 만듭니다.
Tensorlistgather <t는 ttype >을 확장합니다	Tensorlist에 인덱싱하여 텐서를 만듭니다.
TensorlistgetItem <t는 ttype >을 확장합니다
Tensorlistlength	입력 텐서 목록에서 텐서 수를 반환합니다.
Tensorlistpushback	전달 된```````````tensor "가 마지막 요소와`input_handle '의 주어진 목록의 다른 요소가있는 목록을 반환합니다.
Tensorlistpushbackbatch
Tensorlistreserve	빈 요소가있는 주어진 크기 목록.
Tensorlistresize	목록을 크게 조정합니다.
Tensorlistscatter	텐서로 인덱싱하여 텐소리스트를 만듭니다.
TensorlistscatterintoExistinglist	입력 목록의 지수에서 텐서를 산란시킵니다.
TensorlistSetItem
Tensorlistsplit	텐서를 목록으로 나눕니다.
TensorListStack <t는 ttype >을 확장합니다	목록의 모든 텐서를 쌓습니다.
텐서 페라 제	주어진 키가 지워진 항목으로 텐서 맵을 반환합니다.
Tensormaphaskey	주어진 키가지도에 존재하는지 여부를 반환합니다.
Tensormapinsert	주어진 키 값 쌍이 삽입 한 'input_handle'인 맵을 반환합니다.
tensormaplookup <u는 ttype >을 확장합니다	텐서 맵의 특정 키에서 값을 반환합니다.
Tensormapsize	입력 텐서 맵에서 텐서 수를 반환합니다.
Tensormapstackkeys <t는 ttype >을 확장합니다	텐서 맵에서 모든 키의 텐서 스택을 반환합니다.
Tensorscatterndadd <t extends ttype >	'인덱스'에 따라 기존 텐서에 희박한 '업데이트'를 추가합니다.
Tensorscatterndmax <t는 ttype >를 확장합니다
Tensorscatterndmin <t는 ttype >를 확장합니다
Tensorscatterndsub <t는 ttype >을 확장합니다	`indices '에 따라 기존 텐서에서 스파 스`updates'를 빼냅니다.
Tensorscatterndupdate <t extends ttype >	'indices'에 따라 '업데이트'를 기존 텐서로 뿌립니다.
Tensorslicedataset	'구성 요소'의 각 DIM-0 조각을 한 번 방출하는 데이터 세트를 만듭니다.
TensorstridedSliceUpdate <t extends ttype >	'value'를 '입력'의 슬라이스 된 l- 값 참조에 할당하십시오.
텐서요약	텐서 및 플러그인별 데이터가 포함된 '요약' 프로토콜 버퍼를 출력합니다.
Textlinedataset	하나 이상의 텍스트 파일의 줄을 방출하는 데이터 세트를 만듭니다.
TextLinerEader	'\ n'으로 구분 된 파일의 줄을 출력하는 리더.
tfrecorddataset	하나 이상의 tfrecord 파일에서 레코드를 방출하는 데이터 세트를 만듭니다.
tfrecordreader	Tensorflow 레코드 파일에서 레코드를 출력하는 독자.
ThreadPooldataSet	사용자 정의 스레드 풀을 사용하여 'input_dataset'을 계산하는 데이터 세트를 만듭니다.
ThreadPoolhandle	사용자 정의 스레드 풀을 사용하여 'input_dataset'을 계산하는 데이터 세트를 만듭니다.
타일 <t는 ttype >을 연장합니다	주어진 텐서 타일링하여 텐서를 구축합니다.
Tilegrad <t는 ttype >를 확장합니다	'타일'의 그라디언트를 반환합니다.
타임 스탬프	Epoch 이후 몇 초 만에 시간을 제공합니다.
ToBool	텐서를 스칼라 조건자로 변환합니다.
Tohashbucket	입력 텐서의 각 문자열을 여러 버킷으로 해시 모드로 변환합니다.
Tohashbucketfast	입력 텐서의 각 문자열을 여러 버킷으로 해시 모드로 변환합니다.
TohashbucketStrong	입력 텐서의 각 문자열을 여러 버킷으로 해시 모드로 변환합니다.
Tonumber <t는 tnumber >를 확장합니다	입력 텐서의 각 문자열을 지정된 숫자 유형으로 변환합니다.
전환 <t extends ttype >	순열에 따라 X의 셔플 치수.
triangularsolve <t extends ttype >	백 스트럭션에 의해 상위 또는 하부 삼각형 매트릭스를 갖는 선형 방정식 시스템을 해결합니다.
tridiagonalmatmul <t는 ttype >를 확장합니다	Tridiagonal 매트릭스로 제품을 계산하십시오.
tridiagonalsolve <t extends ttype >	방정식의 트리 다이밀 시스템을 해결합니다.
truncatediv <t는 ttype >를 확장합니다	정수 유형의 경우 x / y 요소로 반환합니다.
truncatemod <t는 tnumber >를 확장합니다	요소 별 분열을 반환합니다.
TruncatedNormal <u는 tnumber >를 확장합니다	잘린 정규 분포에서 임의의 값을 출력합니다.
UNDATH <t는 ttype >를 확장합니다	단일 출력 텐서에 대한 배치 작동을 뒤집습니다.
Undatchdataset	입력의 요소를 여러 요소로 분할하는 데이터 세트.
UNDATTHGRAD <t는 ttype >을 확장합니다	Unbatch의 그라데이션.
Unicodeencode	Ints의 텐서를 유니 코드 문자열로 인코딩합니다.
유니 코드 스크립트	유니 코드 정수 코드 포인트의 주어진 텐서의 스크립트 코드를 결정하십시오.
Unicodetranscode	소스에서 입력 텍스트를 인코딩하여 대상 인코딩으로 트랜스 코딩합니다.
iriquedataset	'input_dataset'의 고유 한 요소가 포함 된 데이터 세트를 만듭니다.
UnsavelIndex <t는 tnumber >를 확장합니다	평평한 지수를 튜플의 좌표 배열로 변환합니다.
UnsortedSegmentjoin	`segment_ids '를 기반으로`inputs'의 요소에 합류합니다.
UnsortedSegmentMax <t는 tnumber >를 확장합니다	텐서의 세그먼트를 따라 최대 값을 계산합니다.
UnsortedSegmentmin <t는 tnumber >를 확장합니다	텐서의 세그먼트를 따라 최소값을 계산합니다.
UnsortedSegmentProd <t extends ttype >	텐서의 세그먼트를 따라 제품을 계산합니다.
UnsortedSegmentsum <t는 ttype >을 확장합니다	텐서의 세그먼트를 따라 합계를 계산합니다.
Unprapdatasetvariant
높은	모든 소문자를 각각의 대문자 교체로 변환합니다.
어퍼 바운드 <u는 tnumber >를 확장합니다	각 행을 따라 상류 _bound (sorted_search_values, 값)를 적용합니다.
varhandleop	가변 자원에 대한 핸들을 만듭니다.
varisinitialized	리소스 핸들 기반 변수가 초기화되었는지 확인합니다.
변수 <t는 ttype >를 확장합니다	단계를 가로 질러 지속되는 텐서의 형태로 상태를 유지합니다.
variableShape <t는 tnumber >를 확장합니다	`resource '로 가리키는 변수의 모양을 반환합니다.
어디	텐서에서 0이 아닌 / 실제 값의 위치를 반환합니다.
wholefilereader	파일의 전체 내용을 값으로 출력하는 리더.
Windowdataset	입력 요소를 (둥지) Windows의 데이터 세트로 결합합니다.
Workerheartbeat	노동자 심장 박동 OP.
WrapdatasetVariant
xdivy <t는 ttype >를 확장합니다	x == 0이면 0을 반환하고 그렇지 않으면 x / y는 요소를 반환합니다.
xlarecvfromhost <t는 ttype >을 확장합니다	호스트로부터 텐서를받는 OP.
xlasetbound	주어진 입력 값에 대한 경계를 XLA 컴파일러에 대한 힌트로 설정하십시오. 같은 값을 반환합니다.
xlaspmdfulltoshardshape <t extends ttype >	XLA SPMD 파티션이 자동 파티셔닝에서 수동 파티셔닝.
xlaspmdshardtofullshape <t extends ttype >	XLA SPMD 파티션이 수동 파티셔닝에서 자동 분할.
xlog1py <t는 ttype >를 확장합니다	x == 0이면 0을 반환하고 x * log1p (y)는 그렇지 않으면 요소를 반환합니다.
xlogy <t는 ttype >를 확장합니다	x == 0이면 0을 반환하고 x * log (y)는 그렇지 않으면 요소를 반환합니다.
Zeros <t는 ttype >를 확장합니다	`dims`에 의해 주어진 모양의 0으로 일정한 초기화를 생성하는 연산자.
0은 <t가 ttype >을 확장합니다	같은 모양으로 0의 텐서를 반환하고 x와 유형을 유형합니다.
Zeta <t는 tnumber >를 확장합니다	Hurwitz Zeta 함수 \\(\zeta(x, q)\\)계산하십시오.
zipdataset	'input_datasets'를 함께 줄이는 데이터 세트를 만듭니다.
erfinv <t는 tnumber >를 확장합니다

주어진 Shape 의 데이터 컨테이너.

공개 방법

추상 정수	순위 ()
추상 모양	모양 ()
추상적인 긴	사이즈 () 이 컨테이너의 전체 크기를 값 개수로 계산하고 반환합니다.

공개 방법

공개 초록 int rank ()

보고

이 컨테이너의 순위

공개 추상 모양 모양 ()

보고

이 컨테이너의 모양

공개 초록 긴 크기 ()

이 컨테이너의 전체 크기를 값 개수로 계산하고 반환합니다.

예를 들어, 3x3x2 행렬이 주어지면 반환 값은 18입니다.

보고

이 요소의 값 수