Shaped

antarmuka publik Berbentuk

Subkelas Tidak Langsung yang Diketahui

Abs <T memperluas TNumber >, AbstrakDenseNdArray <T, U memperluas NdArray <T>>, AbstrakNdArray <T, U memperluas NdArray <T>>, AccumulateN <T memperluas TType >, AccumulatorNumAccumulated , AccumulatorTakeGradient <T memperluas TType >, Acos <T extends TType >, Acosh <T extends TType >, Tambahkan <T extends TType >, AddManySparseToTensorsMap , AddN <T extends TType >, AddSparseToTensorsMap , AdjustContrast <T extends TNumber >, AdjustHue <T extends TNumber >, AdjustSaturation <T extends TNumber >, dan 808 lainnya.

Abs <T memperluas TNomber >	Menghitung nilai absolut tensor.
AbstrakDenseNdArray <T, U memperluas NdArray <T>>
AbstrakNdArray <T, U memperluas NdArray <T>>
AkumulasiN <T memperluas TType >	Mengembalikan jumlah elemen dari daftar tensor.
AkumulatorJumlahAkumulasi	Mengembalikan jumlah gradien yang dikumpulkan dalam akumulator tertentu.
AccumulatorTakeGradient <T memperluas TType >	Mengekstrak gradien rata-rata di Akumulator Bersyarat yang diberikan.
Acos <T memperluas TType >	Menghitung acos dari x berdasarkan elemen.
Acosh <T memperluas TType >	Menghitung kosinus hiperbolik terbalik dari elemen x.
Tambahkan <T memperluas TType >	Mengembalikan x + y berdasarkan elemen.
TambahkanManySparseToTensorsMap	Tambahkan `N`-minibatch `SparseTensor` ke `SparseTensorsMap`, kembalikan pegangan `N`.
AddN <T memperluas TType >	Tambahkan semua elemen tensor masukan secara bijaksana.
TambahkanSparseToTensorsMap	Tambahkan `SparseTensor` ke `SparseTensorsMap` mengembalikan pegangannya.
Sesuaikan Kontras <T meluas TNomor >	Sesuaikan kontras satu atau lebih gambar.
SesuaikanHue <T memperluas TNumber >	Sesuaikan rona satu atau beberapa gambar.
AdjustSaturation <T memperluas TNumber >	Sesuaikan saturasi satu atau lebih gambar.
Semua	Menghitung "logis dan" elemen di seluruh dimensi tensor.
AllReduce <T memperluas TNumber >	Saling mereduksi beberapa tensor dengan jenis dan bentuk yang identik.
AllToAll <T memperluas TType >	Operasi untuk bertukar data di seluruh replika TPU.
Sudut <U memanjangkan Nomor >	Mengembalikan argumen bilangan kompleks.
Setiap	Menghitung "logis atau" elemen di seluruh dimensi tensor.
TerapkanAdaMax <T memperluas TType >	Perbarui '*var' sesuai dengan algoritma AdaMax.
TerapkanAdadelta <T memperluas TType >	Perbarui '*var' sesuai dengan skema adadelta.
TerapkanAdagrad <T memperluas TType >	Perbarui '*var' sesuai dengan skema adagrad.
TerapkanAdagradDa <T memperluas TType >	Perbarui '*var' sesuai dengan skema adagrad proksimal.
TerapkanAdagradV2 <T memperluas TType >	Perbarui '*var' sesuai dengan skema adagrad.
TerapkanAdam <T memperluas TType >	Perbarui '*var' sesuai dengan algoritma Adam.
ApplyAddSign <T memperluas TType >	Perbarui '*var' sesuai dengan pembaruan AddSign.
ApplyCenteredRmsProp <T memperluas TType >	Perbarui '*var' sesuai dengan algoritma RMSProp terpusat.
ApplyFtrl <T memperluas TType >	Perbarui '*var' sesuai dengan skema Ftrl-proksimal.
ApplyGradientDescent <T memperluas TType >	Perbarui 'var' dengan mengurangi 'alpha' 'delta' darinya.
ApplyMomentum <T memperluas TType >	Perbarui '*var' sesuai dengan skema momentum.
ApplyPowerSign <T memperluas TType >	Perbarui '*var' sesuai dengan pembaruan AddSign.
ApplyProximalAdagrad <T memperluas TType >	Perbarui 'var' dan 'accum' menurut FOBOS dengan kecepatan pembelajaran Adagrad.
ApplyProximalGradientDescent <T memperluas TType >	Perbarui '*var' sebagai algoritma FOBOS dengan kecepatan pembelajaran tetap.
ApplyRmsProp <T memperluas TType >	Perbarui '*var' sesuai dengan algoritma RMSProp.
Perkiraan Sama	Mengembalikan nilai kebenaran abs(xy) < elemen toleransi.
ArgMax <V memperluas TNumber >	Mengembalikan indeks dengan nilai terbesar di seluruh dimensi tensor.
ArgMin <V memperluas TNumber >	Mengembalikan indeks dengan nilai terkecil di seluruh dimensi tensor.
SebagaiString	Mengonversi setiap entri dalam tensor tertentu menjadi string.
Asin <T memperluas TType >	Menghitung sinus invers trignometri dari x berdasarkan elemen.
Asinh <T memperluas TType >	Menghitung sinus hiperbolik terbalik dari elemen x.
Tegaskan Kumpulan Data Kardinalitas
Tegaskan Kumpulan Data Berikutnya
Tetapkan <T memperluas TType >	Perbarui 'ref' dengan menetapkan 'nilai' padanya.
AssignAdd <T memperluas TType >	Perbarui 'ref' dengan menambahkan 'nilai' ke dalamnya.
AssignSub <T memperluas TType >	Perbarui 'ref' dengan mengurangi 'nilai' darinya.
Atan <T memperluas TType >	Menghitung invers tangen trigonometri dari elemen x.
Atan2 <T memperluas Nomor T >	Menghitung tangen busur dari elemen `y/x`, dengan memperhatikan tanda-tanda argumen.
Atanh <T memperluas TType >	Menghitung kebalikan tangen hiperbolik dari elemen x.
Spektogram Audio	Menghasilkan visualisasi data audio dari waktu ke waktu.
Ringkasan Audio	Menghasilkan buffer protokol `Ringkasan` dengan audio.
Kumpulan Data AutoShard	Membuat himpunan data yang memecah himpunan data masukan.
AvgPool <T memperluas TNumber >	Melakukan pengumpulan rata-rata pada input.
AvgPool3d <T memperluas TNumber >	Melakukan pengumpulan rata-rata 3D pada input.
AvgPool3dGrad <T memperluas TNumber >	Menghitung gradien fungsi pengumpulan rata-rata.
AvgPoolGrad <T memperluas TNumber >	Menghitung gradien fungsi pengumpulan rata-rata.
BandPart <T memperluas TType >	Salin pengaturan tensor segala sesuatu di luar pita pusat di setiap matriks terdalam ke nol.
BandedTriangularSolve <T memperluas TType >
Penghalang	Mendefinisikan penghalang yang bertahan di berbagai eksekusi grafik.
PenghalangUkuran Tidak Lengkap	Menghitung jumlah elemen yang tidak lengkap dalam penghalang tertentu.
PenghalangSiapUkuran	Menghitung jumlah elemen lengkap dalam penghalang tertentu.
BatchCholesky <T memperluas TNumber >
BatchCholeskyGrad <T memperluas TNumber >
Kumpulan Data Batch	Membuat kumpulan data yang mengelompokkan elemen `batch_size` dari `input_dataset`.
BatchFft
BatchFft2d
BatchFft3d
BatchIfft
BatchIfft2d
BatchIfft3d
BatchMatMul <T memperluas TType >	Mengalikan irisan dua tensor secara berkelompok.
BatchMatrixBandPart <T memperluas TType >
BatchMatrixDeterminant <T memperluas TType >
BatchMatrixDiag <T memperluas TType >
BatchMatrixDiagPart <T memperluas TType >
BatchMatrixInverse <T memperluas TNumber >
BatchMatrixSetDiag <T memperluas TType >
BatchMatrixSolve <T memperluas TNumber >
BatchMatrixSolveLs <T memperluas TNumber >
BatchMatrixTriangularSolve <T memperluas TNumber >
BatchNormWithGlobalNormalization <T memperluas TType >	Normalisasi batch.
BatchToSpace <T memperluas TType >	BatchToSpace untuk tensor 4-D tipe T.
BatchToSpaceNd <T memperluas TType >	BatchToSpace untuk tensor ND tipe T.
BesselI0 <T memperluas TNomor >
BesselI0e <T memperluas TNomor >
BesselI1 <T memperluas TNomor >
BesselI1e <T memperluas TNomor >
BesselJ0 <T memperluas TNomber >
BesselJ1 <T memperluas TNomor >
BesselK0 <T memperluas TNomor >
BesselK0e <T memperluas TNomber >
BesselK1 <T memperluas TNomor >
BesselK1e <T memperluas TNomber >
BesselY0 <T memperluas TNomber >
BesselY1 <T memperluas TNomor >
Betainc <T memperluas TNomber >	Hitung integral beta tidak lengkap yang diatur \\(I_x(a, b)\\).
BiasTambahkan <T memperluas TType >	Menambahkan `bias` ke `nilai`.
BiasAddGrad <T memperluas TType >	Operasi mundur untuk "BiasAdd" pada tensor "bias".
Bincount <T memperluas TNumber >	Menghitung jumlah kemunculan setiap nilai dalam array bilangan bulat.
Bitcast <U memperluas TType >	Mem-bitcast tensor dari satu jenis ke jenis lainnya tanpa menyalin data.
BitwiseAnd <T memperluas TNumber >	Elementwise menghitung bitwise AND dari `x` dan `y`.
BitwiseAtau <T memperluas TNumber >	Elementwise menghitung OR bitwise dari `x` dan `y`.
BitwiseXor <T memperluas TNumber >	Elementwise menghitung XOR bitwise dari `x` dan `y`.
BooleanDenseNdArray
BooleanNdArray	`NdArray` boolean.
BoostedTreesAggregateStats	Mengumpulkan ringkasan akumulasi statistik untuk batch.
BoostedTreesCenterBias	Menghitung prior dari data pelatihan (bias) dan mengisi node pertama dengan logit sebelumnya.
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp	Membuat pegangan ke BoostedTreesEnsembleResource
Output BoostedTreesExampleDebug	Output debug/interpretabilitas model untuk setiap contoh.
Ringkasan BoostedTreesMakeStats	Membuat ringkasan akumulasi statistik untuk batch.
BoostedTreesPredict	Menjalankan beberapa prediktor ansambel regresi aditif pada instans masukan dan menghitung logit.
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp	Membuat pegangan ke BoostedTreesQuantileStreamResource.
BroadcastDynamicShape <T memperluas TNumber >	Kembalikan bentuk s0 op s1 dengan siaran.
BroadcastRecv <T memperluas TType >	Menerima siaran nilai tensor dari perangkat lain.
BroadcastSend <T memperluas TType >	Menyiarkan nilai tensor ke satu atau beberapa perangkat lain.
BroadcastTo <T memperluas TType >	Siarkan array untuk bentuk yang kompatibel.
Buat ember	Mengelompokkan 'masukan' berdasarkan 'batas'.
ByteDenseNdArray
ByteNdArray	`NdArray` byte.
BytesProductedStatsDataset	Mencatat ukuran byte setiap elemen `input_dataset` di StatsAggregator.
CSRSparseMatrixToDense <T memperluas TType >	Ubah CSRSparseMatrix (mungkin dalam batch) menjadi padat.
Kumpulan Data CSV
CSVDatasetV2
Kumpulan Data Cache	Membuat kumpulan data yang menyimpan cache elemen dari `input_dataset`.
CacheDatasetV2
Keluarkan <U memperluas TType >	Keluarkan x dari tipe SrcT ke y dari DstT.
Ceil <T memperluas TNomber >	Mengembalikan bilangan bulat terkecil berdasarkan elemen tidak kurang dari x.
CheckNumerics <T memperluas TNumber >	Memeriksa tensor untuk nilai NaN, -Inf, dan +Inf.
Cholesky <T memperluas TType >	Menghitung dekomposisi Cholesky dari satu atau lebih matriks persegi.
CholeskyGrad <T memperluas TNomber >	Menghitung gradien propagasi mundur mode terbalik dari algoritma Cholesky.
Pilih Kumpulan Data Tercepat
ClipByValue <T memperluas TType >	Klip nilai tensor ke min dan maks tertentu.
ClusterOutput <T memperluas TType >	Operator yang menghubungkan output komputasi XLA ke node grafik konsumen lainnya.
CollectiveGather <T memperluas TNumber >	Saling mengakumulasi beberapa tensor dengan jenis dan bentuk yang identik.
CollectivePermute <T memperluas TType >	Opsi untuk mengubah posisi tensor di seluruh instance TPU yang direplikasi.
Bandingkan dan Bitpack	Bandingkan nilai `input` dengan `threshold` dan kemas bit yang dihasilkan ke dalam `uint8`.
Hasil Kompilasi	Mengembalikan hasil kompilasi TPU.
Kompleks <U memperluas TType >	Mengonversi dua bilangan real menjadi bilangan kompleks.
ComplexAbs <U memperluas TNumber >	Menghitung nilai absolut kompleks dari sebuah tensor.
Elemen Kompres	Mengompresi elemen kumpulan data.
HitungUkuranBatch	Menghitung ukuran batch statis dari kumpulan data tanpa batch parsial.
Concat <T memperluas TType >	Menggabungkan tensor sepanjang satu dimensi.
Kumpulan Data Gabungan	Membuat himpunan data yang menggabungkan `input_dataset` dengan `another_dataset`.
Akumulator Bersyarat	Akumulator bersyarat untuk menggabungkan gradien.
KonfigurasikanTPU Terdistribusi	Menyiapkan struktur terpusat untuk sistem TPU terdistribusi.
Sambungkan <T memperluas TType >	Mengembalikan konjugat kompleks dari bilangan kompleks.
ConjugateTranspose <T memperluas TType >	Kocok dimensi x menurut permutasi dan konjugasikan hasilnya.
Konstanta <T memperluas TType >	Operator yang menghasilkan nilai konstan.
Konv <T memperluas TType >	Membungkus operator XLA ConvGeneralDilated, didokumentasikan di https://www.tensorflow.org/ Performance/xla/operation_semantics#conv_convolution .
Konv2d <T memperluas TNomber >	Menghitung konvolusi 2-D dengan `input` dan `filter` 4-D.
Conv2dBackpropFilter <T memperluas TNumber >	Menghitung gradien konvolusi sehubungan dengan filter.
Conv2dBackpropInput <T memperluas TNumber >	Menghitung gradien konvolusi sehubungan dengan input.
Konv3d <T memperluas TNumber >	Menghitung konvolusi 3-D dengan `input` dan `filter` 5-D.
Conv3dBackpropFilter <T memperluas TNumber >	Menghitung gradien konvolusi 3-D sehubungan dengan filter.
Conv3dBackpropInput <U memperluas TNumber >	Menghitung gradien konvolusi 3-D sehubungan dengan masukan.
Salin <T extends TType >	Salin tensor dari CPU-ke-CPU atau GPU-ke-GPU.
CopyHost <T memperluas TType >	Salin tensor ke host.
Karena <T memperluas TType >	Menghitung cos dari x berdasarkan elemen.
Cosh <T memperluas TType >	Menghitung kosinus hiperbolik dari elemen x.
CountUpTo <T memperluas TNumber >	Menambah 'ref' hingga mencapai 'batas'.
PangkasDan Ubah Ukuran	Mengekstrak potongan dari tensor gambar masukan dan mengubah ukurannya.
PangkasDanResizeGradBoxes	Menghitung gradien crop_and_resize dengan tensor kotak masukan.
CropAndResizeGradImage <T memperluas TNumber >	Menghitung gradien crop_and_resize dengan tensor gambar masukan.
Silang <T memperluas Nomor T >	Hitung produk silang berpasangan.
CrossReplicaSum <T memperluas TNumber >	Opsi untuk menjumlahkan masukan di seluruh instans TPU yang direplikasi.
CudnnRNNCanonicalToParams <T memperluas TNumber >	Mengonversi parameter CudnnRNN dari bentuk kanonik ke bentuk yang dapat digunakan.
CudnnRnnParamsSize <U memperluas TNumber >	Menghitung ukuran bobot yang dapat digunakan oleh model Cudnn RNN.
Cumprod <T memperluas TType >	Hitung produk kumulatif tensor `x` sepanjang `sumbu`.
Cumsum <T memperluas TType >	Hitung jumlah kumulatif tensor `x` sepanjang `sumbu`.
KumulatifLogsumexp <T extends TNumber >	Hitung produk kumulatif tensor `x` sepanjang `sumbu`.
DataFormatDimMap <T memperluas TNumber >	Mengembalikan indeks dimensi dalam format data tujuan sesuai dengan yang ada di dalamnya format data sumber.
DataFormatVecPermute <T memperluas TNumber >	Ubah tensor masukan dari `src_format` menjadi `dst_format`.
DataServiceDataset
Kardinalitas Kumpulan Data	Mengembalikan kardinalitas `input_dataset`.
Kumpulan DataDariGrafik	Membuat kumpulan data dari `graph_def` yang diberikan.
Kumpulan DataToGraph	Mengembalikan GraphDef serial yang mewakili `input_dataset`.
Dawsn <T memperluas TNomber >
DebugGradientIdentity <T memperluas TType >	Operasi identitas untuk debugging gradien.
DebugGradientRefIdentity <T memperluas TType >	Operasi identitas untuk debugging gradien.
DebugIdentity <T memperluas TType >	Debug Identitas V2 Op.
DebugNanCount	Operasi Penghitung Nilai NaN Debug.
DebugNumericsSummary <U memperluas TNumber >	Ringkasan Numerik Debug V2 Op.
DecodeAndCropJpeg	Dekode dan Pangkas gambar berkode JPEG ke tensor uint8.
DecodeBase64	Dekode string berenkode base64 yang aman untuk web.
DekodeBmp	Decode frame pertama gambar yang dikodekan BMP ke tensor uint8.
DecodeTerkompresi	Dekompresi string.
DekodeGif	Dekode bingkai gambar berkode GIF ke tensor uint8.
DecodeImage <T memperluas TNumber >	Berfungsi untuk decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg, dan decode_png.
DekodeJpeg	Dekode gambar berkode JPEG menjadi tensor uint8.
DecodeJsonContoh	Konversikan rekaman Contoh yang dikodekan JSON ke string buffer protokol biner.
DecodePaddedRaw <T memperluas TNumber >	Menafsirkan ulang byte string sebagai vektor angka.
DecodePng <T memperluas TNumber >	Dekode gambar berkode PNG menjadi tensor uint8 atau uint16.
DecodeRaw <T memperluas TType >	Menafsirkan ulang byte string sebagai vektor angka.
DeepCopy <T memperluas TType >	Membuat salinan `x`.
DenseBincount <U memperluas TNumber >	Menghitung jumlah kemunculan setiap nilai dalam array bilangan bulat.
PadatNdArray <T>
PadatToCSRSparseMatrix	Mengonversi tensor padat menjadi CSRSparseMatrix (mungkin dalam batch).
Kumpulan Data PadatToSparseBatch	Membuat himpunan data yang mengelompokkan elemen masukan ke dalam SparseTensor.
DepthToSpace <T memperluas TType >	DepthToSpace untuk tensor tipe T.
DepthwiseConv2dNative <T memperluas TNumber >	Menghitung konvolusi kedalaman 2-D dengan `input` dan `filter` 4-D.
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T memperluas TNumber >	Menghitung gradien konvolusi mendalam terhadap filter.
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T memperluas TNumber >	Menghitung gradien konvolusi mendalam sehubungan dengan masukan.
Dekuantisasi	Mengambil masukan uint32 yang dikemas dan membongkar masukan tersebut ke uint8 untuk dilakukan Dekuantisasi pada perangkat.
DestroyTemporaryVariable <T memperluas TType >	Menghancurkan variabel sementara dan mengembalikan nilai akhirnya.
Itu <T memperluas TType >	Menghitung determinan satu atau lebih matriks persegi.
Indeks Perangkat	Kembalikan indeks perangkat tempat operasi dijalankan.
Digamma <T memperluas TNumber >	Menghitung Psi, turunan dari Lgamma (log nilai absolut `Gamma(x)`), berdasarkan elemen.
Pelebaran2d <T memperluas TNomor >	Menghitung dilatasi skala abu-abu dari `input` 4-D dan `filter` 3-D.
Dilation2dBackpropFilter <T memperluas TNumber >	Menghitung gradien dilatasi 2-D morfologi terhadap filter.
Dilation2dBackpropInput <T memperluas TNumber >	Menghitung gradien dilatasi 2-D morfologi terhadap masukan.
DirectedInterleaveDataset	Pengganti `InterleaveDataset` pada daftar tetap kumpulan data `N`.
Div <T memperluas TType >	Mengembalikan x / y berdasarkan elemen.
DivNoNan <T memperluas TType >	Mengembalikan 0 jika penyebutnya nol.
Titik <T memperluas TType >	Membungkus operator XLA DotGeneral, didokumentasikan di https://www.tensorflow.org/kinerja/xla/operation_semantics#dotgeneral .
DoubleDenseNdArray
DoubleNdArray	`NdArray` ganda.
DrawBoundingBoxes <T memperluas TNumber >	Gambarlah kotak pembatas pada sekumpulan gambar.
DummyIterationCounter
DummyMemoryCache
Generator DummySeed
DynamicSlice <T memperluas TType >	Membungkus operator XLA DynamicSlice, didokumentasikan di https://www.tensorflow.org/kinerja/xla/operation_semantics#dynamicslice .
DynamicStitch <T memperluas TType >	Sisipkan nilai dari tensor `data` ke dalam satu tensor.
DynamicUpdateSlice <T memperluas TType >	Membungkus operator XLA DynamicUpdateSlice, didokumentasikan di https://www.tensorflow.org/kinerja/xla/operation_semantics#dynamicupdateslice .
Sunting Jarak	Menghitung Jarak Edit Levenshtein (mungkin dinormalisasi).
Einsum <T memperluas TType >	Sebuah operasi yang mendukung operasi einsum dasar dengan 2 input dan 1 output.
Elu <T memperluas Nomor T >	Menghitung linier eksponensial: `exp(fitur) - 1` jika < 0, `fitur` sebaliknya.
EluGrad <T memperluas TNumber >	Menghitung gradien untuk operasi linier eksponensial (Elu).
Menanamkan Aktivasi	Sebuah operasi yang memungkinkan diferensiasi Embeddings TPU.
Kosongkan <T extends TType >	Membuat tensor dengan bentuk tertentu.
Daftar Tensor Kosong	Membuat dan mengembalikan daftar tensor kosong.
KosongTensorMap	Membuat dan mengembalikan peta tensor kosong.
EncodeBase64	Enkode string ke dalam format base64 yang aman untuk web.
EnkodeJpeg	JPEG-mengkodekan gambar.
EncodeJpegVariableQuality	JPEG menyandikan gambar masukan dengan kualitas kompresi yang disediakan.
EnkodePng	PNG-mengkodekan gambar.
EnkodeProto	Operasi ini membuat serial pesan protobuf yang disediakan di tensor input.
EncodeWav	Enkode data audio menggunakan format file WAV.
Pastikan Bentuk <T memperluas TType >	Memastikan bentuk tensor sesuai dengan bentuk yang diharapkan.
Masukkan <T memperluas TType >	Membuat atau menemukan bingkai anak, dan membuat `data` tersedia untuk bingkai anak.
Setara	Mengembalikan nilai kebenaran (x == y) berdasarkan elemen.
Erf <T memperluas TNomber >	Menghitung fungsi kesalahan Gauss dari elemen `x`.
Erfc <T memperluas TNumber >	Menghitung fungsi kesalahan komplementer dari elemen `x`.
EuclideanNorm <T memperluas TType >	Menghitung norma euclidean elemen di seluruh dimensi tensor.
Keluar <T memperluas TType >	Keluar dari frame saat ini ke frame induknya.
Exp <T memperluas TType >	Menghitung eksponensial x berdasarkan elemen.
ExpandDims <T memperluas TType >	Menyisipkan dimensi 1 ke dalam bentuk tensor.
Ekspansi <T extends TNumber >
Expm1 <T memperluas TType >	Menghitung `exp(x) - 1` berdasarkan elemen.
Ekstrak Sekilas	Mengekstrak sekilas dari tensor masukan.
ExtractImagePatches <T memperluas TType >	Ekstrak `patch` dari `gambar` dan letakkan di dimensi keluaran "kedalaman".
ExtractJpegShape <T memperluas TNumber >	Ekstrak informasi bentuk gambar berkode JPEG.
ExtractVolumePatches <T memperluas TNumber >	Ekstrak `patch` dari `input` dan letakkan di dimensi output `"kedalaman"`.
Fakta	Keluarkan fakta tentang faktorial.
FakeQuantWithMinMaxArgs	Kuantisasi palsu tensor 'input', ketik float ke tensor 'output' dengan tipe yang sama.
FakeQuantWithMinMaxArgsGradien	Hitung gradien untuk operasi FakeQuantWithMinMaxArgs.
FakeQuantWithMinMaxVars	Mengkuantisasi palsu tensor 'input' bertipe float melalui skalar float global Lakukan kuantisasi palsu tensor `input` dari tipe float melalui skalar float global `min` dan `max` ke tensor `output` dengan bentuk yang sama dengan `inputs`.
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel	Mengkuantisasi palsu tensor 'input' dari tipe float melalui float per saluran Kuantisasi palsu tensor `input` dari tipe float per saluran dan salah satu bentuk: `[d]`, `[b, d]` `[b, h, w, d]` melalui float per saluran ` min` dan `max` dari bentuk `[d]` ke tensor `output` dengan bentuk yang sama dengan `inputs`.
Fft <T memperluas TType >	Transformasi Fourier Cepat.
Fft2d <T memperluas TType >	Transformasi Fourier cepat 2D.
Fft3d <T memperluas TType >	Transformasi Fourier cepat 3D.
FifoQueue	Antrian yang menghasilkan elemen dengan urutan masuk pertama keluar pertama.
Isi <U extends TType >	Membuat tensor yang diisi dengan nilai skalar.
FilterByLastComponentDataset	Membuat kumpulan data yang berisi elemen komponen pertama `input_dataset` yang memiliki nilai true di komponen terakhir.
Sidik jari	Menghasilkan nilai sidik jari.
Kumpulan Data Catatan Panjang Tetap
Pembaca Catatan Panjang Tetap	Pembaca yang mengeluarkan catatan dengan panjang tetap dari sebuah file.
FloatDenseNdArray
FloatNdArray	`NdArray` pelampung.
Lantai <T memanjang TNomor >	Mengembalikan bilangan bulat terbesar berdasarkan elemen yang tidak lebih besar dari x.
FloorDiv <T memperluas TType >	Mengembalikan x // y berdasarkan elemen.
FloorMod <T memperluas TNumber >	Mengembalikan sisa pembagian berdasarkan elemen.
FractionalAvgPoolGrad <T memperluas TNumber >	Menghitung gradien fungsi FractionalAvgPool.
FractionalMaxPoolGrad <T memperluas TNumber >	Menghitung gradien fungsi FractionalMaxPool.
FresnelCos <T memperluas TNumber >
FresnelSin <T memperluas TNumber >
FusedPadConv2d <T memperluas TNumber >	Melakukan padding sebagai praproses selama konvolusi.
FusedResizeAndPadConv2d <T memperluas TNumber >	Melakukan pengubahan ukuran dan padding sebagai praproses selama konvolusi.
Kumpulkan <T extends TType >	Membungkus operator XLA Gather yang didokumentasikan di https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#gather
GatherNd <T memperluas TType >	Kumpulkan irisan dari `params` menjadi Tensor dengan bentuk yang ditentukan oleh `indeks`.
GatherV2 <T memperluas TNumber >	Saling mengakumulasi beberapa tensor dengan jenis dan bentuk yang identik.
DapatkanSessionHandle	Simpan tensor masukan dalam keadaan sesi saat ini.
GetSessionTensor <T memperluas TType >	Dapatkan nilai tensor yang ditentukan oleh pegangannya.
Lebih besar	Mengembalikan nilai kebenaran (x > y) berdasarkan elemen.
Lebih Besar Sama	Mengembalikan nilai kebenaran (x >= y) berdasarkan elemen.
GuaranteeConst <T memperluas TType >	Memberikan jaminan pada runtime TF bahwa tensor masukan adalah konstan.
Tabel Hash	Membuat tabel hash yang tidak diinisialisasi.
HistogramFixedWidth <U memperluas TNumber >	Kembalikan histogram nilai.
Ringkasan Histogram	Menghasilkan buffer protokol `Ringkasan` dengan histogram.
HsvToRgb <T memperluas TNumber >	Konversi satu atau lebih gambar dari HSV ke RGB.
Identitas <T memperluas TType >	Mengembalikan tensor dengan bentuk dan konten yang sama dengan tensor atau nilai masukan.
Pembaca Identitas	Pembaca yang mengeluarkan pekerjaan yang diantrekan sebagai kunci dan nilai.
Ifft <T memperluas TType >	Transformasi Fourier cepat terbalik.
Ifft2d <T memperluas TType >	Transformasi Fourier cepat 2D terbalik.
Ifft3d <T memperluas TType >	Transformasi Fourier cepat 3D terbalik.
Igamma <T memperluas TNomber >	Hitung fungsi Gamma tidak lengkap terregulasi bawah `P(a, x)`.
IgammaGradA <T memperluas TNomber >	Menghitung gradien `igamma(a, x)` wrt `a`.
Igammac <T memperluas TNomber >	Hitung fungsi Gamma tidak lengkap yang diatur atas `Q(a, x)`.
AbaikanErrorsDataset	Membuat kumpulan data yang berisi elemen `input_dataset` yang mengabaikan kesalahan.
Gambar <U memperluas Nomor T >	Mengembalikan bagian imajiner dari bilangan kompleks.
ImageProjectiveTransformV2 <T memperluas TNumber >	Menerapkan transformasi yang diberikan ke setiap gambar.
ImageProjectiveTransformV3 <T memperluas TNumber >	Menerapkan transformasi yang diberikan ke setiap gambar.
Ringkasan Gambar	Menghasilkan buffer protokol `Ringkasan` dengan gambar.
ImmutableConst <T memperluas TType >	Mengembalikan tensor yang tidak dapat diubah dari wilayah memori.
Di TopK	Mengatakan apakah target berada dalam prediksi `K` teratas.
InfeedDequeue <T memperluas TType >	Opsi placeholder untuk nilai yang akan dimasukkan ke dalam perhitungan.
InplaceAdd <T memperluas TType >	Menambahkan v ke dalam baris x tertentu.
InplaceSub <T memperluas TType >	Kurangi `v` ke dalam baris `x` yang ditentukan.
InplaceUpdate <T memperluas TType >	Memperbarui baris tertentu 'i' dengan nilai 'v'.
IntDenseNdArray
Array IntNd	`NdArray` bilangan bulat.
Inv <T memperluas TType >	Menghitung invers dari satu atau lebih matriks persegi yang dapat dibalik atau adjointnya (transpos konjugasi).
InvGrad <T memperluas TType >	Menghitung gradien untuk kebalikan dari `x` dengan masukannya.
Balikkan <T extends TNumber >	Membalikkan (membalik) setiap bit dari tipe yang didukung; misalnya ketik `uint8` nilai 01010101 menjadi 10101010.
InvertPermutation <T extends TNumber >	Menghitung permutasi terbalik dari tensor.
Irfft <U memperluas TNomber >	Transformasi Fourier cepat bernilai riil terbalik.
Irfft2d <U memperluas TNomber >	Transformasi Fourier cepat bernilai nyata 2D terbalik.
Irfft3d <U memperluas TNomber >	Transformasi Fourier cepat bernilai nyata 3D terbalik.
IsBoostedTreesEnsembleInisialisasi	Memeriksa apakah ansambel pohon telah diinisialisasi.
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInisialisasi	Memeriksa apakah aliran kuantil telah diinisialisasi.
Adalah Terbatas	Mengembalikan elemen x mana yang terbatas.
AdalahInf	Mengembalikan elemen x mana yang merupakan Inf.
AdalahNan	Mengembalikan elemen x mana yang merupakan NaN.
IsVariableInisialisasi	Memeriksa apakah tensor telah diinisialisasi.
Pengulangan
IteratorDariStringHandle
IteratorGetDevice	Mengembalikan nama perangkat tempat `sumber daya` ditempatkan.
IteratorGetNextAsOpsional	Mendapatkan keluaran berikutnya dari iterator yang diberikan sebagai varian Opsional.
IteratorToStringHandle	Mengonversi `resource_handle` tertentu yang mewakili iterator menjadi string.
Bergabung	Menggabungkan string dalam daftar tensor string tertentu menjadi satu tensor; dengan pemisah yang diberikan (defaultnya adalah pemisah kosong).
Inisialisasi KMC2Chain	Mengembalikan indeks titik data yang harus ditambahkan ke kumpulan benih.
Inisialisasi KmeansPlusPlus	Memilih num_to_sample baris input menggunakan kriteria KMeans++.
Statistik Pesanan Kth	Menghitung statistik urutan ke-K dari kumpulan data.
L2Loss <T meluas TNomber >	L2 Kerugian.
Kumpulan Data LMDB	Membuat himpunan data yang memancarkan pasangan nilai kunci dalam satu atau beberapa file LMDB.
Kumpulan Data LatencyStats	Merekam latensi produksi elemen `input_dataset` di StatsAggregator.
LeakyRelu <T memperluas TNomber >	Menghitung linier yang diperbaiki: `maks(fitur, fitur * alfa)`.
LeakyReluGrad <T memperluas TNumber >	Menghitung gradien linier yang diperbaiki untuk operasi LeakyRelu.
LeftShift <T memperluas TNumber >	Elementwise menghitung pergeseran kiri bitwise dari `x` dan `y`.
Lebih sedikit	Mengembalikan nilai kebenaran (x < y) berdasarkan elemen.
Kurang Sama	Mengembalikan nilai kebenaran (x <= y) berdasarkan elemen.
Lgamma <T memperluas TNomber >	Menghitung log nilai absolut `Gamma(x)` berdasarkan elemen.
LinSpace <T memperluas TNomber >	Menghasilkan nilai dalam suatu interval.
Kumpulan Data Lmdb
Pembaca Lmdb	Pembaca yang mengeluarkan catatan dari file LMDB.
LoadAndRemapMatrix	Memuat `Tensor` 2-D (matriks) dengan nama `nama_tensor_lama` dari pos pemeriksaan di `ckpt_path` dan berpotensi menyusun ulang baris dan kolomnya menggunakan pemetaan ulang yang ditentukan.
Normalisasi Respons Lokal <T memperluas Nomor T >	Normalisasi Respon Lokal.
LocalResponseNormalizationGrad <T memperluas TNumber >	Gradien untuk Normalisasi Respon Lokal.
Log <T memperluas TType >	Menghitung logaritma natural dari elemen x.
Log1p <T memperluas TType >	Menghitung logaritma natural (1 + x) berdasarkan elemen.
LogSoftmax <T memperluas TNumber >	Menghitung aktivasi log softmax.
LogisDan	Mengembalikan nilai kebenaran x DAN y berdasarkan elemen.
LogisTidak	Mengembalikan nilai kebenaran dari elemen `NOT x`.
LogisAtau	Mengembalikan nilai kebenaran x OR y berdasarkan elemen.
LongDenseNdArray
LongNdArray	Sebuah `NdArray` yang panjang.
LookupTableFind <U memperluas TType >	Mencari kunci dalam tabel, menampilkan nilai yang sesuai.
Ukuran Tabel Pencarian	Menghitung jumlah elemen dalam tabel yang diberikan.
LoopCond	Meneruskan masukan ke keluaran.
Lebih rendah	Mengonversi semua karakter huruf besar menjadi pengganti huruf kecilnya masing-masing.
Batas Bawah <U memperluas Nomor T >	Menerapkan batas_bawah (nilai_pencarian_diurutkan, nilai) di sepanjang setiap baris.
Jadikan Unik	Jadikan semua elemen dalam dimensi non-Batch unik, namun \"dekat\" dengannya nilai awal mereka.
Ukuran PetaTidak Lengkap	Op mengembalikan jumlah elemen yang tidak lengkap dalam wadah yang mendasarinya.
Ukuran peta	Op mengembalikan jumlah elemen dalam wadah yang mendasarinya.
MatMul <T memperluas TType >	Kalikan matriks "a" dengan matriks "b".
File yang Cocok	Mengembalikan kumpulan file yang cocok dengan satu atau lebih pola glob.
Kumpulan Data File Pencocokan
MatrixDiag <T memperluas TType >	Mengembalikan tensor diagonal kumpulan dengan nilai diagonal kumpulan tertentu.
MatrixDiagPart <T memperluas TType >	Mengembalikan bagian diagonal batch dari tensor batch.
MatrixDiagPartV3 <T memperluas TType >	Mengembalikan bagian diagonal batch dari tensor batch.
MatrixDiagV3 <T memperluas TType >	Mengembalikan tensor diagonal kumpulan dengan nilai diagonal kumpulan tertentu.
Logaritma Matriks <T memperluas TType >	Menghitung logaritma matriks dari satu atau lebih matriks persegi: \\(log(exp(A)) = A\\) Operasi ini hanya ditentukan untuk matriks kompleks.
MatrixSetDiag <T memperluas TType >	Mengembalikan tensor matriks batch dengan nilai diagonal batch baru.
MatrixSolveLs <T memperluas TType >	Memecahkan satu atau lebih masalah kuadrat terkecil linier.
Maks <T memperluas TType >	Menghitung jumlah maksimum elemen di seluruh dimensi tensor.
Kumpulan Data MaxIntraOpParallelism	Membuat kumpulan data yang mengesampingkan paralelisme intra-operasi maksimum.
MaxPool <T memperluas TType >	Melakukan pengumpulan maksimal pada input.
MaxPool3d <T memperluas TNumber >	Melakukan pengumpulan maksimal 3D pada input.
MaxPool3dGrad <U memperluas TNumber >	Menghitung gradien fungsi pengumpulan maksimal 3D.
MaxPool3dGradGrad <T memperluas TNumber >	Menghitung gradien orde kedua dari fungsi maxpooling.
MaxPoolGrad <T memperluas TNumber >	Menghitung gradien fungsi maxpooling.
MaxPoolGradGrad <T memperluas TNumber >	Menghitung gradien orde kedua dari fungsi maxpooling.
MaxPoolGradGradWithArgmax <T memperluas TNumber >	Menghitung gradien orde kedua dari fungsi maxpooling.
MaxPoolGradWithArgmax <T memperluas TNumber >	Menghitung gradien fungsi maxpooling.
Maksimum <T memperluas TNomber >	Mengembalikan maksimal x dan y (mis
Berarti <T memperluas TType >	Menghitung rata-rata elemen di seluruh dimensi tensor.
Gabungkan Ringkasan	Menggabungkan ringkasan.
Mfcc	Mengubah spektogram menjadi bentuk yang berguna untuk pengenalan suara.
Min <T memperluas TType >	Menghitung jumlah minimum elemen di seluruh dimensi tensor.
Minimum <T memperluas TNomber >	Mengembalikan min dari x dan y (mis
MirrorPad <T memperluas TType >	Mengisi tensor dengan nilai cermin.
MirrorPadGrad <T memperluas TType >	Operasi gradien untuk operasi `MirrorPad`.
Mod <T memperluas TNomber >	Mengembalikan sisa pembagian berdasarkan elemen.
Kumpulan Data Model	Transformasi identitas yang memodelkan kinerja.
Mul <T memperluas TType >	Mengembalikan x * y berdasarkan elemen.
MulNoNan <T memperluas TType >	Mengembalikan x * y berdasarkan elemen.
MultiDeviceIterator	Membuat sumber daya MultiDeviceIterator.
MultiDeviceIteratorFromStringHandle	Menghasilkan sumber daya MultiDeviceIterator dari pegangan string yang disediakan.
MultiDeviceIteratorInit	Menginisialisasi iterator multi perangkat dengan kumpulan data yang diberikan.
MultiDeviceIteratorToStringHandle	Menghasilkan pegangan string untuk MultiDeviceIterator yang diberikan.
Multinomial <U memperluas TNumber >	Mengambil sampel dari distribusi multinomial.
MutableDenseHashTable	Membuat tabel hash kosong yang menggunakan tensor sebagai penyimpanan pendukung.
TabelHash yang Dapat Diubah	Membuat tabel hash kosong.
MutableHashTableOfTensor	Membuat tabel hash kosong.
muteks	Membuat sumber daya Mutex yang dapat dikunci dengan `MutexLock`.
Kunci Mutex	Mengunci sumber daya mutex.
NcclAllReduce <T memperluas TNumber >	Menghasilkan tensor yang berisi reduksi di semua tensor masukan.
NcclBroadcast <T memperluas TNumber >	Mengirim `input` ke semua perangkat yang terhubung ke output.
NcclReduce <T memperluas TNumber >	Mengurangi `input` dari `num_devices` menggunakan `reduction` ke satu perangkat.
NdArray <T>	Struktur data N-dimensi.
Ndtri <T memperluas TNomber >
Neg <T memperluas TType >	Menghitung nilai negatif numerik berdasarkan elemen.
BerikutnyaSetelah <T memperluas TNomor >	Mengembalikan nilai `x1` berikutnya yang dapat direpresentasikan ke arah `x2`, berdasarkan elemen.
Iterasi Berikutnya <T memperluas TType >	Membuat masukannya tersedia untuk iterasi berikutnya.
NonDeterministicInts <U memperluas TType >	Secara non-deterministik menghasilkan beberapa bilangan bulat.
NonMaxSuppressionDengan Tumpang Tindih	Dengan rakus memilih subset kotak pembatas dalam urutan skor yang menurun, memangkas kotak-kotak yang memiliki tumpang tindih tinggi dengan kotak-kotak yang dipilih sebelumnya.
Kumpulan Data yang Tidak Dapat Diserialkan
Tidak sama	Mengembalikan nilai kebenaran (x != y) berdasarkan elemen.
NthElement <T memperluas TNumber >	Menemukan nilai statistik urutan ke-`n` untuk dimensi terakhir.
OneHot <U memperluas TType >	Mengembalikan tensor satu-panas.
Yang <T memperluas TType >	Operator yang membuat konstanta diinisialisasi dengan bentuk yang diberikan oleh `dims`.
OnesLike <T memperluas TType >	Mengembalikan tensor yang bentuk dan tipenya sama dengan x.
Operan <T memperluas TType >	Antarmuka diimplementasikan oleh operan operasi TensorFlow.
OptimalkanDataset	Membuat kumpulan data dengan menerapkan pengoptimalan pada `input_dataset`.
OptimalkanDatasetV2	Membuat kumpulan data dengan menerapkan pengoptimalan terkait ke `input_dataset`.
OpsionalDariNilai	Membuat varian Opsional dari tupel tensor.
OpsionalHasValue	Mengembalikan nilai benar jika dan hanya jika varian Opsional yang diberikan memiliki nilai.
OpsionalTidak Ada	Membuat varian Opsional tanpa nilai.
MemesanPetaTidak LengkapUkuran	Op mengembalikan jumlah elemen yang tidak lengkap dalam wadah yang mendasarinya.
UkuranPeta yang Dipesan	Op mengembalikan jumlah elemen dalam wadah yang mendasarinya.
Pemilih Ordinal	Operasi pemilih inti TPU.
OutfeedDequeue <T memperluas TType >	Mengambil satu tensor dari outfeed komputasi.
OutfeedDequeueV2 <T memperluas TType >	Mengambil satu tensor dari outfeed komputasi.
Keluaran <T memperluas TType >	Pegangan simbolis pada tensor yang dihasilkan oleh `Operation` .
Pad <T memperluas TType >	Membungkus operator XLA Pad, didokumentasikan di https://www.tensorflow.org/kinerja/xla/operation_semantics#pad .
Kumpulan DataBatch Empuk	Membuat kumpulan data yang mengelompokkan dan memasukkan elemen `batch_size` dari input.
PaddingFifoQueue	Antrian yang menghasilkan elemen dengan urutan masuk pertama keluar pertama.
ParallelConcat <T memperluas TType >	Menggabungkan daftar tensor `N` di sepanjang dimensi pertama.
ParallelDynamicStitch <T memperluas TType >	Sisipkan nilai dari tensor `data` ke dalam satu tensor.
ParameterizedTruncatedNormal <U extends TNumber >	Menghasilkan nilai acak dari distribusi normal.
ParseContohDataset	Mengubah `input_dataset` yang berisi proto `Contoh` sebagai vektor DT_STRING menjadi kumpulan data objek `Tensor` atau `SparseTensor` yang mewakili fitur yang diurai.
ParseTensor <T memperluas TType >	Mengubah proto tensorflow.TensorProto berseri menjadi Tensor.
PartitionedInput <T memperluas TType >	Sebuah operasi yang mengelompokkan daftar input yang dipartisi menjadi satu.
Placeholder <T memperluas TType >	Opsi placeholder untuk nilai yang akan dimasukkan ke dalam perhitungan.
PlaceholderWithDefault <T memperluas TType >	Operasi placeholder yang melewati `input` ketika outputnya tidak diumpankan.
Poligamma <T memperluas TNomor >	Hitung fungsi poligamma \\(\psi^{(n)}(x)\\).
Jumlah Populasi	Menghitung jumlah populasi berdasarkan elemen (alias
Kekuatan <T memperluas TType >	Menghitung kekuatan satu nilai ke nilai lainnya.
Ambil Dataset terlebih dahulu	Membuat kumpulan data yang mengambil elemen dari `input_dataset` secara asinkron.
Pralinearisasi	Sebuah operasi yang linierisasi satu nilai Tensor menjadi tensor varian buram.
PralinearisasiTuple	Sebuah operasi yang linierisasi beberapa nilai Tensor menjadi tensor varian buram.
CegahGradien <T memperluas TType >	Operasi identitas yang memicu kesalahan jika gradien diminta.
Antrian Prioritas	Antrian yang menghasilkan elemen yang diurutkan berdasarkan nilai komponen pertama.
Kumpulan Data PrivateThreadPool	Membuat himpunan data yang menggunakan kumpulan thread khusus untuk menghitung `input_dataset`.
Prod <T memperluas TType >	Menghitung produk elemen melintasi dimensi tensor.
QuantizeAndDequantize <T memperluas TNumber >	Mengkuantisasi lalu mendekuantisasi tensor.
QuantizeAndDequantizeV3 <T memperluas TNumber >	Mengkuantisasi lalu mendekuantisasi tensor.
QuantizeAndDequantizeV4 <T memperluas TNumber >	Mengembalikan gradien `quantization.QuantizeAndDequantizeV4`.
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extends TNumber >
Antrian Tertutup	Mengembalikan nilai benar jika antrian ditutup.
Ukuran Antrian	Menghitung jumlah elemen dalam antrian tertentu.
RaggedBincount <U memperluas TNumber >	Menghitung jumlah kemunculan setiap nilai dalam array bilangan bulat.
RaggedTensorToTensor <U memperluas TType >	Buat tensor padat dari tensor yang tidak rata, mungkin dengan mengubah bentuknya.
RaggedTensorToVariant	Mengkodekan `RaggedTensor` menjadi Tensor `varian`.
RaggedTensorToVariantGradient <U memperluas TType >	Helper yang digunakan untuk menghitung gradien untuk `RaggedTensorToVariant`.
RandomCrop <T memperluas TNumber >	Pangkas `gambar` secara acak.
Kumpulan Data Acak	Membuat Kumpulan Data yang mengembalikan nomor pseudorandom.
RandomGamma <U memperluas TNumber >	Menghasilkan nilai acak dari distribusi Gamma yang dijelaskan oleh alfa.
RandomGammaGrad <T memperluas TNumber >	Menghitung turunan dari sampel acak Gamma
RandomPoisson <V memperluas TNumber >	Menghasilkan nilai acak dari distribusi Poisson yang dijelaskan berdasarkan laju.
RandomShuffle <T memperluas TType >	Mengacak tensor secara acak sepanjang dimensi pertamanya.
Antrean Acak Acak	Antrian yang mengacak urutan elemen.
RandomStandardNormal <U memperluas TNumber >	Menghasilkan nilai acak dari distribusi normal.
RandomUniform <U memperluas TNumber >	Menghasilkan nilai acak dari distribusi seragam.
RandomUniformInt <U memperluas TNumber >	Menghasilkan bilangan bulat acak dari distribusi seragam.
Rentang <T meluas TNomor >	Membuat urutan angka.
Kumpulan Data Rentang	Membuat kumpulan data dengan rentang nilai.
Pangkat	Mengembalikan peringkat tensor.
Tensor Mentah	Tensor yang memorinya belum dipetakan ke ruang data yang dapat diakses langsung dari JVM.
File Baca	Membaca dan menampilkan seluruh isi nama file masukan.
ReadVariableOp <T memperluas TType >	Membaca nilai suatu variabel.
ReaderNumRecords Diproduksi	Mengembalikan jumlah catatan yang telah dihasilkan Pembaca ini.
ReaderNumWorkUnitsSelesai	Mengembalikan jumlah unit kerja yang telah selesai diproses oleh Pembaca ini.
PembacaSerializeState	Menghasilkan tensor string yang mengkodekan status Pembaca.
Nyata <U memperluas TNomber >	Mengembalikan bagian real dari bilangan kompleks.
RealDiv <T memperluas TType >	Mengembalikan elemen x / y untuk tipe nyata.
Kumpulan Data Batch Ulang	Membuat kumpulan data yang mengubah ukuran batch.
Batch UlangDatasetV2	Membuat kumpulan data yang mengubah ukuran batch.
Timbal balik <T memperluas TType >	Menghitung kebalikan dari elemen x.
Timbal BalikGrad <T memperluas TType >	Menghitung gradien untuk kebalikan dari `x` dengan masukannya.
Masukan Rekam	Memancarkan catatan acak.
Penerimaan <T memperluas TType >	Menerima tensor bernama dari komputasi XLA lain.
Kurangi <T perpanjang TNumber >	Saling mereduksi beberapa tensor dengan jenis dan bentuk yang identik.
Kurangi Semua	Menghitung "logis dan" elemen di seluruh dimensi tensor.
Kurangi Apa Pun	Menghitung "logis atau" elemen di seluruh dimensi tensor.
Kurangi Gabung	Menggabungkan Tensor string pada dimensi tertentu.
ReduceMax <T memperluas TType >	Menghitung jumlah maksimum elemen di seluruh dimensi tensor.
ReduceMin <T memperluas TType >	Menghitung jumlah minimum elemen di seluruh dimensi tensor.
ReduceProd <T memperluas TType >	Menghitung produk elemen melintasi dimensi tensor.
ReduceSum <T memperluas TType >	Menghitung jumlah elemen di seluruh dimensi tensor.
KurangiV2 <T perpanjang TNomor >	Saling mereduksi beberapa tensor dengan jenis dan bentuk yang identik.
RefEnter <T memperluas TType >	Membuat atau menemukan bingkai anak, dan membuat `data` tersedia untuk bingkai anak.
RefExit <T memperluas TType >	Keluar dari frame saat ini ke frame induknya.
RefIdentity <T memperluas TType >	Mengembalikan tensor ref yang sama dengan tensor ref masukan.
RefNextIteration <T memperluas TType >	Membuat masukannya tersedia untuk iterasi berikutnya.
RefPilih <T memperluas TType >	Meneruskan elemen ke-`indeks` dari `input` ke `output`.
RegexFullMatch	Periksa apakah inputnya cocok dengan pola regex.
Ganti Regex	Menggantikan kecocokan ekspresi reguler `pola` di `input` dengan string pengganti yang disediakan di `rewrite`.
DaftarDataset	Mendaftarkan kumpulan data dengan layanan tf.data.
Relu <T memperluas TType >	Menghitung linier yang diperbaiki: `maks(fitur, 0)`.
Relu6 <T memperluas Nomor T >	Menghitung linier 6 yang diperbaiki: `min(maks(fitur, 0), 6)`.
Relu6Grad <T memperluas TNumber >	Menghitung gradien 6 linier yang diperbaiki untuk operasi Relu6.
ReluGrad <T memperluas TNumber >	Menghitung gradien linier yang diperbaiki untuk operasi Relu.
UlangiDataset	Membuat kumpulan data yang mengeluarkan output `input_dataset` `count` kali.
ReplikaId	ID replika.
ReplikasiInput <T memperluas TType >	Menghubungkan N input ke komputasi TPU yang direplikasi dengan cara N.
Bentuk ulang <T extends TType >	Membentuk ulang tensor.
Ubah UkuranArea	Ubah ukuran `gambar` menjadi `ukuran` menggunakan interpolasi area.
Ubah ukuranBicubic	Ubah ukuran `gambar` menjadi `ukuran` menggunakan interpolasi bikubik.
Ubah ukuranBicubicGrad <T extends TNumber >	Menghitung gradien interpolasi bikubik.
Ubah ukuranBilinear	Ubah ukuran `gambar` menjadi `ukuran` menggunakan interpolasi bilinear.
Ubah ukuranBilinearGrad <T extends TNumber >	Menghitung gradien interpolasi bilinear.
Ubah ukuranNearestNeighbor <T extends TNumber >	Ubah ukuran `gambar` menjadi `ukuran` menggunakan interpolasi tetangga terdekat.
Ubah ukuranNearestNeighborGrad <T extends TNumber >	Menghitung gradien interpolasi tetangga terdekat.
ResourceAccumulatorNumAccumulated	Mengembalikan jumlah gradien yang dikumpulkan dalam akumulator tertentu.
ResourceAccumulatorTakeGradient <T memperluas TType >	Mengekstrak gradien rata-rata di Akumulator Bersyarat yang diberikan.
Akumulator ResourceConditional	Akumulator bersyarat untuk menggabungkan gradien.
ResourceCountUpTo <T memperluas TNumber >	Menambah variabel yang ditunjuk oleh 'sumber daya' hingga mencapai 'batas'.
ResourceGather <U memperluas TType >	Kumpulkan potongan dari variabel yang ditunjuk oleh `sumber daya` menurut `indeks`.
ResourceGatherNd <U memperluas TType >
RestoreSlice <T memperluas TType >	Memulihkan tensor dari file pos pemeriksaan.
AmbilTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	Ambil parameter penyematan SGD.
Terbalik <T memperluas TType >	Membalikkan dimensi spesifik tensor.
ReverseSequence <T memperluas TType >	Membalikkan irisan dengan panjang variabel.
Rfft <U memperluas TType >	Transformasi Fourier cepat yang bernilai nyata.
Rfft2d <U memperluas TType >	Transformasi Fourier cepat bernilai nyata 2D.
Rfft3d <U memperluas TType >	Transformasi Fourier cepat bernilai nyata 3D.
RgbToHsv <T memperluas TNomber >	Mengonversi satu atau lebih gambar dari RGB ke HSV.
Pergeseran Kanan <T memperluas Nomor T >	Elementwise menghitung pergeseran kanan bitwise dari `x` dan `y`.
Rint <T memperluas TNomber >	Mengembalikan bilangan bulat berdasarkan elemen yang paling dekat dengan x.
RngBacaDanLewati	Tingkatkan penghitung RNG berbasis penghitung.
Gulung <T memperluas TType >	Menggulung elemen tensor sepanjang sumbu.
Putaran <T memperluas TType >	Membulatkan nilai tensor ke bilangan bulat terdekat, berdasarkan elemen.
Rp	Lakukan kumpulan permintaan RPC.
Rsqrt <T memperluas TType >	Menghitung kebalikan dari akar kuadrat dari elemen x.
RsqrtGrad <T memperluas TType >	Menghitung gradien untuk rsqrt dari `x` dengan masukannya.
Kumpulan Data Pengambilan Sampel	Membuat kumpulan data yang mengambil sampel Bernoulli dari konten kumpulan data lain.
Ringkasan Skalar	Menghasilkan buffer protokol `Ringkasan` dengan nilai skalar.
SkalaDanTerjemahkan
ScaleAndTranslateGrad <T memperluas TNumber >
ScatterAdd <T memperluas TType >	Menambahkan pembaruan jarang ke referensi variabel.
ScatterDiv <T memperluas TType >	Membagi referensi variabel dengan pembaruan yang jarang.
ScatterMax <T memperluas TNumber >	Mengurangi pembaruan yang jarang menjadi referensi variabel menggunakan operasi `maks`.
ScatterMin <T memperluas TNumber >	Mengurangi pembaruan yang jarang menjadi referensi variabel menggunakan operasi `min`.
ScatterMul <T memperluas TType >	Mengalikan pembaruan yang jarang menjadi referensi variabel.
ScatterNd <U memperluas TType >	Menyebarkan `pembaruan` ke dalam tensor baru menurut `indeks`.
ScatterNdAdd <T memperluas TType >	Menerapkan penambahan renggang pada nilai atau irisan individual dalam Variabel.
ScatterNdMax <T memperluas TType >	Menghitung maksimum berdasarkan elemen.
ScatterNdMin <T memperluas TType >	Menghitung minimum berdasarkan elemen.
ScatterNdNonAliasingTambahkan <T memperluas TType >	Menerapkan penambahan jarang ke `input` menggunakan nilai atau irisan individual dari `pembaruan` menurut indeks `indeks`.
ScatterNdSub <T memperluas TType >	Menerapkan pengurangan renggang pada nilai atau irisan individual dalam Variabel.
ScatterNdUpdate <T memperluas TType >	Menerapkan `pembaruan` yang jarang pada nilai atau bagian individual dalam suatu nilai tertentu variabel menurut `indeks`.
ScatterSub <T memperluas TType >	Mengurangi pembaruan yang jarang ke referensi variabel.
ScatterUpdate <T memperluas TType >	Menerapkan pembaruan yang jarang pada referensi variabel.
SdcaFprint	Menghitung sidik jari dari string input.
SegmentMax <T memperluas TNumber >	Menghitung maksimum sepanjang segmen tensor.
SegmentMean <T memperluas TType >	Menghitung mean sepanjang segmen tensor.
SegmenMin <T memperluas TNomor >	Menghitung nilai minimum sepanjang segmen tensor.
SegmenProd <T memperluas TType >	Menghitung produk sepanjang segmen tensor.
SegmentSum <T memperluas TType >	Menghitung jumlah sepanjang segmen tensor.
Pilih <T memperluas TType >
Selu <T memperluas Nomor T >	Menghitung skala linier eksponensial: `skala * alfa * (exp(fitur) - 1)` jika < 0, `skala * fitur` sebaliknya.
SeluGrad <T memperluas TNumber >	Menghitung gradien untuk operasi linear eksponensial berskala (Selu).
SerialisasiIterator	Mengonversi `resource_handle` tertentu yang mewakili iterator menjadi tensor varian.
SerializeManySparse <U memperluas TType >	Buat serial `N`-minibatch `SparseTensor` menjadi objek `[N, 3]` `Tensor`.
SerializeSparse <U memperluas TType >	Buat serial `SparseTensor` menjadi objek `[3]` `Tensor`.
SerialisasiTensor	Mengubah Tensor menjadi proto TensorProto berseri.
SetUkuran	Jumlah elemen unik sepanjang dimensi terakhir masukan `set`.
SetStatsAggregatorDataset
Bentuk <U extends TNumber >	Mengembalikan bentuk tensor.
Kumpulan Data Shard	Membuat `Dataset` yang hanya mencakup 1/`num_shards` dari dataset ini.
Nama File Sharded	Hasilkan nama file yang dipecah.
Spesifikasi File Sharded	Hasilkan pola glob yang cocok dengan semua nama file yang dipecah.
Berbagi <T memperluas TType >	Sebuah operasi yang membagi input berdasarkan atribut sharding yang diberikan.
ShortDenseNdArray
ArrayNd Pendek	Celana pendek `NdArray` .
AcakDanUlangiDataset
Kumpulan Data Acak
Sigmoid <T memperluas TType >	Menghitung sigmoid dari elemen `x`.
SigmoidGrad <T memperluas TType >	Menghitung gradien sigmoid `x` dengan masukannya.
Tanda tangan <T memperluas TType >	Mengembalikan indikasi tanda bilangan berdasarkan elemen.
Dosa <T memperluas TType >	Menghitung sinus dari elemen x.
Sinh <T memperluas TType >	Menghitung sinus hiperbolik dari elemen x.
Ukuran <U extend TNumber >	Mengembalikan ukuran tensor.
Lewati Kumpulan Data	Membuat kumpulan data yang melewatkan elemen `count` dari `input_dataset`.
Kumpulan Data Tidur
Iris <T memperluas TType >	Kembalikan sepotong dari 'input'.
Kumpulan Data Jendela Geser	Membuat kumpulan data yang melewati jendela geser ke `input_dataset`.
Cuplikan <T memperluas TType >	Mengembalikan salinan tensor masukan.
SobolSample <T memperluas TNumber >	Menghasilkan poin dari urutan Sobol.
Softmax <T memperluas TNomber >	Menghitung aktivasi softmax.
Softplus <T memperluas TNomber >	Menghitung softplus: `log(exp(fitur) + 1)`.
SoftplusGrad <T memperluas TNumber >	Menghitung gradien softplus untuk operasi softplus.
Softsign <T memperluas TNumber >	Menghitung tanda lunak: `fitur / (abs(fitur) + 1)`.
SoftsignGrad <T memperluas TNumber >	Menghitung gradien softsign untuk operasi softsign.
Selesaikan <T extends TType >	Memecahkan sistem persamaan linear.
Urutkan <T extends TType >	Membungkus operator Sortir XLA, didokumentasikan di https://www.tensorflow.org/kinerja/xla/operation_semantics#sort .
SpaceToBatch <T memperluas TType >	SpaceToBatch untuk tensor 4-D tipe T.
SpaceToBatchNd <T memperluas TType >	SpaceToBatch untuk tensor ND tipe T.
SpaceToDepth <T memperluas TType >	SpaceToDepth untuk tensor tipe T.
SparseApplyAdadelta <T memperluas TType >	var: Harus dari Variabel().
SparseApplyAdagrad <T memperluas TType >	Perbarui entri yang relevan di 'var' dan 'accum' sesuai dengan skema adagrad.
SparseApplyAdagradDa <T memperluas TType >	Perbarui entri di 'var' dan 'accum' sesuai dengan skema adagrad proksimal.
SparseApplyCenteredRmsProp <T memperluas TType >	Perbarui '*var' sesuai dengan algoritma RMSProp terpusat.
SparseApplyFtrl <T memperluas TType >	Perbarui entri yang relevan di '*var' sesuai dengan skema Ftrl-proksimal.
SparseApplyMomentum <T memperluas TType >	Perbarui entri yang relevan di 'var' dan 'accum' sesuai dengan skema momentum.
SparseApplyProximalAdagrad <T memperluas TType >	Entri pembaruan yang jarang di 'var' dan 'accum' menurut algoritma FOBOS.
SparseApplyProximalGradientDescent <T memperluas TType >	Pembaruan jarang '*var' sebagai algoritma FOBOS dengan kecepatan pembelajaran tetap.
SparseApplyRmsProp <T memperluas TType >	Perbarui '*var' sesuai dengan algoritma RMSProp.
SparseBincount <U memperluas TNumber >	Menghitung jumlah kemunculan setiap nilai dalam array bilangan bulat.
Akumulator Bersyarat Jarang	Akumulator bersyarat untuk menggabungkan gradien renggang.
SparseDenseCwiseTambahkan <T memperluas TType >	Menambahkan SparseTensor dan Tensor padat, menggunakan aturan khusus berikut: (1) Menyiarkan sisi padat agar mempunyai bentuk yang sama dengan sisi jarang, jika memenuhi syarat; (2) Kemudian, hanya nilai padat yang ditunjukkan oleh indeks SparseTensor yang berpartisipasi dalam penjumlahan cwise.
SparseDenseCwiseDiv <T memperluas TType >	Berdasarkan komponen, SparseTensor dibagi dengan Tensor padat.
SparseDenseCwiseMul <T memperluas TType >	Berdasarkan komponen, SparseTensor dikalikan dengan Tensor padat.
JarangMatMul	Kalikan matriks "a" dengan matriks "b".
SparseMatrixTambahkan	Penambahan jarang dua matriks CSR, C = alpha * A + beta * B.
SparseMatrixMatMul <T memperluas TType >	Matriks-mengalikan matriks renggang dengan matriks padat.
SparseMatrixMul	Perkalian berdasarkan elemen dari matriks renggang dengan tensor padat.
SparseMatrixNNZ	Mengembalikan jumlah bukan nol dari `sparse_matrix`.
SparseMatrixOrderingAMD	Menghitung urutan Tingkat Minimum Perkiraan (AMD) dari `input`.
SparseMatrixSoftmax	Menghitung softmax dari CSRSparseMatrix.
SparseMatrixSoftmaxGrad	Menghitung gradien operasi SparseMatrixSoftmax.
SparseMatrixSparseCholesky	Menghitung dekomposisi Cholesky yang jarang dari `input`.
SparseMatrixSparseMatMul	Matriks renggang-mengalikan dua matriks CSR `a` dan `b`.
SparseMatrixTranspose	Mengubah urutan dimensi dalam (matriks) dari CSRSparseMatrix.
SparseMatrixZero	Membuat CSRSparseMatrix yang semuanya nol dengan bentuk `dense_shape`.
SparseReduceMax <T memperluas TNumber >	Menghitung jumlah maksimum elemen di seluruh dimensi SparseTensor.
SparseReduceSum <T memperluas TType >	Menghitung jumlah elemen di seluruh dimensi SparseTensor.
SparseSegmentMean <T memperluas TNumber >	Menghitung mean sepanjang segmen tensor yang jarang.
SparseSegmentMeanGrad <T memperluas TNumber >	Menghitung gradien untuk SparseSegmentMean.
SparseSegmentMeanWithNumSegments <T memperluas TNumber >	Menghitung mean sepanjang segmen tensor yang jarang.
SparseSegmentSqrtN <T memperluas TNumber >	Menghitung jumlah sepanjang segmen tensor yang jarang dibagi dengan kuadrat N.
SparseSegmentSqrtNGrad <T memperluas TNumber >	Menghitung gradien untuk SparseSegmentSqrtN.
SparseSegmentSqrtNWithNumSegments <T memperluas TNumber >	Menghitung jumlah sepanjang segmen tensor yang jarang dibagi dengan kuadrat N.
SparseSegmentSum <T memperluas TNumber >	Menghitung jumlah sepanjang segmen tensor yang jarang.
SparseSegmentSumWithNumSegments <T memperluas TNumber >	Menghitung jumlah sepanjang segmen tensor yang jarang.
SparseSliceGrad <T memperluas TType >	Operator gradien untuk operasi SparseSlice.
SparseSoftmax <T memperluas TNumber >	Menerapkan softmax ke `SparseTensor` ND batch.
SparseTensorDenseAdd <U memperluas TType >	Menambahkan `SparseTensor` dan `Tensor` yang padat, menghasilkan `Tensor` yang padat.
SparseTensorDenseMatMul <U memperluas TType >	Kalikan SparseTensor (peringkat 2) "A" dengan matriks padat "B".
Kumpulan Data SparseTensorSlice	Membuat himpunan data yang membagi SparseTensor menjadi beberapa elemen berdasarkan baris.
SparseTensorToCSRSparseMatrix	Mengonversi SparseTensor menjadi CSRSparseMatrix (mungkin dalam batch).
SparseToDense <U memperluas TType >	Mengubah representasi renggang menjadi tensor padat.
Spence <T memperluas Nomor T >
Kumpulan Data Sql	Membuat himpunan data yang menjalankan kueri SQL dan mengeluarkan baris kumpulan hasil.
Sqrt <T memperluas TType >	Menghitung akar kuadrat dari elemen x.
SqrtGrad <T memperluas TType >	Menghitung gradien untuk kuadrat `x` dengan masukannya.
Sqrtm <T memperluas TType >	Menghitung akar kuadrat matriks dari satu atau lebih matriks persegi: matmul(sqrtm(A), sqrtm(A)) = A Matriks masukan harus dapat dibalik.
Kotak <T memperluas TType >	Menghitung kuadrat x berdasarkan elemen.
SquaredDifference <T memperluas TType >	Mengembalikan conj(x - y)(x - y) berdasarkan elemen.
Peras <T extends TType >	Menghapus dimensi ukuran 1 dari bentuk tensor.
Tumpukan <T memperluas TType >	Mengemas daftar tensor `N` rank-`R` menjadi satu tensor rank-`(R+1)`.
Ukuran Panggung	Op mengembalikan jumlah elemen dalam wadah yang mendasarinya.
StatefulRandomBinomial <V memperluas TNumber >
StatefulStandardNormal <U memperluas TType >	Menghasilkan nilai acak dari distribusi normal.
StatefulTruncatedNormal <U memperluas TType >	Menghasilkan nilai acak dari distribusi normal terpotong.
StatefulUniform <U memperluas TType >	Menghasilkan nilai acak dari distribusi seragam.
StatefulUniformFullInt <U memperluas TType >	Menghasilkan bilangan bulat acak dari distribusi seragam.
StatefulUniformInt <U memperluas TType >	Menghasilkan bilangan bulat acak dari distribusi seragam.
StatelessMultinomial <V extends TNumber >	Mengambil sampel dari distribusi multinomial.
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V memperluas TNumber >
StatelessRandomBinomial <W extends TNumber >	Menghasilkan bilangan acak pseudorandom deterministik dari distribusi binomial.
StatelessRandomGamma <V memperluas TNumber >	Menghasilkan angka acak pseudorandom deterministik dari distribusi gamma.
StatelessRandomNormal <V extends TNumber >	Menghasilkan nilai pseudorandom deterministik dari distribusi normal.
StatelessRandomNormalV2 <U memperluas TNumber >	Menghasilkan nilai pseudorandom deterministik dari distribusi normal.
StatelessRandomPoisson <W memperluas TNumber >	Menghasilkan bilangan acak pseudorandom deterministik dari distribusi Poisson.
StatelessRandomUniform <V extends TNumber >	Menghasilkan nilai acak pseudorandom deterministik dari distribusi seragam.
StatelessRandomUniformFullInt <V memperluas TNumber >	Menghasilkan bilangan bulat acak pseudorandom deterministik dari distribusi seragam.
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U memperluas TNumber >	Menghasilkan bilangan bulat acak pseudorandom deterministik dari distribusi seragam.
StatelessRandomUniformInt <V memperluas TNumber >	Menghasilkan bilangan bulat acak pseudorandom deterministik dari distribusi seragam.
StatelessRandomUniformIntV2 <U memperluas TNumber >	Menghasilkan bilangan bulat acak pseudorandom deterministik dari distribusi seragam.
StatelessRandomUniformV2 <U memperluas TNumber >	Menghasilkan nilai acak pseudorandom deterministik dari distribusi seragam.
StatelessTruncatedNormal <V extends TNumber >	Menghasilkan nilai pseudorandom deterministik dari distribusi normal terpotong.
StatelessTruncatedNormalV2 <U memperluas TNumber >	Menghasilkan nilai pseudorandom deterministik dari distribusi normal terpotong.
StaticRegexFullMatch	Periksa apakah inputnya cocok dengan pola regex.
Penggantian Regex Statis	Mengganti kecocokan pola dalam input dengan penulisan ulang.
StatsAggregatorHandle
Ringkasan StatsAggregator	Menghasilkan ringkasan statistik apa pun yang dicatat oleh manajer statistik tertentu.
StopGradient <T memperluas TType >	Menghentikan komputasi gradien.
StridedSlice <T memperluas TType >	Kembalikan potongan langkah dari `input`.
StridedSliceAssign <T memperluas TType >	Tetapkan `nilai` ke referensi nilai-l yang diiris dari `ref`.
StridedSliceGrad <U memperluas TType >	Mengembalikan gradien `StridedSlice`.
Format String	Memformat templat string menggunakan daftar tensor.
Panjang Tali	Panjang string `input`.
Mengupas	Hapus spasi putih di depan dan di belakang Tensor.
Sub <T memperluas TType >	Mengembalikan x - y berdasarkan elemen.
Substr	Mengembalikan substring dari `Tensor` string.
Jumlah <T memperluas TType >	Menghitung jumlah elemen di seluruh dimensi tensor.
Penulis Ringkasan
TBfloat16	Otak tipe tensor float 16-bit.
Bool	Tipe tensor Boolean.
TFmengambang16	IEEE-754 tipe tensor float 16-bit setengah presisi.
TFmengapung32	IEEE-754 tipe tensor float 32-bit presisi tunggal.
TFmengambang64	IEEE-754 tipe tensor float 64-bit presisi ganda.
Mengambang	Antarmuka umum untuk semua tensor floating point.
TInt32	Tipe tensor bilangan bulat bertanda 32-bit.
TInt64	Tipe tensor bilangan bulat bertanda 64-bit.
Integral	Antarmuka umum untuk semua tensor numerik integral.
Nomor	Antarmuka umum untuk semua tensor numerik.
Hasil Kompilasi TPU	Mengembalikan hasil kompilasi TPU.
Aktivasi TPUEmbedding	Sebuah operasi yang memungkinkan diferensiasi Embeddings TPU.
TPUReplikasiInput <T memperluas TType >	Menghubungkan N input ke komputasi TPU yang direplikasi dengan cara N.
string	Tipe tali.
Tipe T	Antarmuka umum untuk semua tensor yang diketik.
TUint8	Tipe tensor bilangan bulat tak bertanda 8-bit.
AmbilDataset	Membuat kumpulan data yang berisi elemen `count` dari `input_dataset`.
Tan <T memperluas TType >	Menghitung tan dari elemen x.
Tanh <T memperluas TType >	Menghitung tangen hiperbolik dari elemen `x`.
TanhGrad <T memperluas TType >	Menghitung gradien untuk tanh `x` dengan masukannya.
Variabel Sementara <T memperluas TType >	Mengembalikan tensor yang mungkin bermutasi, namun hanya bertahan dalam satu langkah.
Tensor	Array multidimensi yang diketik secara statis.
TensorArrayGather <T memperluas TType >	Kumpulkan elemen tertentu dari TensorArray menjadi `nilai` keluaran.
TensorArrayPack <T memperluas TType >
TensorArrayRead <T memperluas TType >	Membaca elemen dari TensorArray menjadi `nilai` keluaran.
TensorArrayScatter	Menyebarkan data dari nilai input ke dalam elemen TensorArray tertentu.
Ukuran TensorArray	Dapatkan ukuran TensorArray saat ini.
TensorArraySplit	Pisahkan data dari nilai input menjadi elemen TensorArray.
TensorArrayBuka paket
TensorArrayWrite	Dorong elemen ke tensor_array.
Kumpulan Data Tensor	Membuat kumpulan data yang mengeluarkan `komponen` sebagai tupel tensor satu kali.
TensorDiag <T memperluas TType >	Mengembalikan tensor diagonal dengan nilai diagonal tertentu.
TensorDiagPart <T memperluas TType >	Mengembalikan bagian diagonal tensor.
TensorForestTreeIsInitializedOp	Memeriksa apakah pohon telah diinisialisasi.
TensorForestTreePredict	Keluarkan log untuk data masukan yang diberikan
TensorForestTreeResourceHandleOp	Membuat pegangan ke TensorForestTreeResource
TensorForestTreeSerialisasi	Membuat serial pegangan pohon menjadi proto
TensorForestTreeSize	Dapatkan jumlah node di pohon
TensorListConcatLists
TensorListElementShape <T memperluas TNumber >	Bentuk elemen daftar yang diberikan, sebagai tensor.
TensorListFromTensor	Membuat TensorList yang jika ditumpuk, memiliki nilai `tensor`.
TensorListGather <T memperluas TType >	Membuat Tensor dengan mengindeks ke TensorList.
TensorListGetItem <T memperluas TType >
Panjang Daftar Tensor	Mengembalikan jumlah tensor dalam daftar tensor masukan.
TensorListPushBack	Mengembalikan daftar yang memiliki `Tensor` yang diteruskan sebagai elemen terakhir dan elemen lain dari daftar tertentu di `input_handle`.
TensorListPushBackBatch
Cadangan TensorList	Daftar ukuran tertentu dengan elemen kosong.
TensorListResize	Mengubah ukuran daftar.
TensorListScatter	Membuat TensorList dengan mengindeks ke dalam Tensor.
TensorListScatterIntoExistingList	Menyebarkan tensor pada indeks dalam daftar masukan.
TensorListSetItem
Pemisahan Daftar Tensor	Membagi tensor menjadi daftar.
TensorListStack <T memperluas TType >	Menumpuk semua tensor dalam daftar.
TensorMapErase	Mengembalikan peta tensor dengan item dari kunci tertentu dihapus.
TensorMapHasKey	Mengembalikan apakah kunci yang diberikan ada di peta.
TensorMapInsert	Mengembalikan peta yang merupakan 'input_handle' dengan pasangan nilai kunci tertentu disisipkan.
TensorMapLookup <U memperluas TType >	Mengembalikan nilai dari kunci tertentu di peta tensor.
TensorMapSize	Mengembalikan jumlah tensor di peta tensor masukan.
TensorMapStackKeys <T memperluas TType >	Mengembalikan tumpukan Tensor yang berisi semua kunci di peta tensor.
TensorScatterNdAdd <T memperluas TType >	Menambahkan `pembaruan` yang jarang ke tensor yang ada menurut `indeks`.
TensorScatterNdMax <T memperluas TType >
TensorScatterNdMin <T memperluas TType >
TensorScatterNdSub <T memperluas TType >	Mengurangi `pembaruan` yang jarang dari tensor yang ada menurut `indeks`.
TensorScatterNdUpdate <T memperluas TType >	Menyebarkan `pembaruan` ke dalam tensor yang ada menurut `indeks`.
Kumpulan Data TensorSlice	Membuat himpunan data yang memancarkan setiap irisan `komponen` dim-0 satu kali.
TensorStridedSliceUpdate <T memperluas TType >	Tetapkan `nilai` ke referensi nilai-l yang diiris dari `input`.
Ringkasan Tensor	Menghasilkan buffer protokol `Ringkasan` dengan tensor dan data per plugin.
Kumpulan Data Baris Teks	Membuat kumpulan data yang menampilkan baris dari satu atau beberapa file teks.
Pembaca Baris Teks	Pembaca yang mengeluarkan baris file yang dibatasi oleh '\n'.
TfRecordDataset	Membuat himpunan data yang mengeluarkan catatan dari satu atau beberapa file TFRecord.
TfRecordReader	Pembaca yang mengeluarkan catatan dari file TensorFlow Records.
Kumpulan Data ThreadPool	Membuat himpunan data yang menggunakan kumpulan thread khusus untuk menghitung `input_dataset`.
ThreadPoolHandle	Membuat himpunan data yang menggunakan kumpulan thread khusus untuk menghitung `input_dataset`.
Ubin <T memperluas TType >	Membangun tensor dengan menyusun tensor tertentu.
TileGrad <T memperluas TType >	Mengembalikan gradien `Tile`.
Stempel waktu	Menyediakan waktu sejak zaman dalam hitungan detik.
KeBool	Mengonversi tensor menjadi predikat skalar.
KeHashBucket	Mengonversi setiap string di Tensor masukan menjadi mod hashnya sebanyak beberapa keranjang.
KeHashBucketFast	Mengonversi setiap string di Tensor masukan menjadi mod hashnya sebanyak beberapa keranjang.
KeHashBucketKuat	Mengonversi setiap string di Tensor masukan menjadi mod hashnya sebanyak beberapa keranjang.
ToNumber <T memperluas TNumber >	Mengonversi setiap string di Tensor masukan ke tipe numerik yang ditentukan.
Ubah posisi <T extends TType >	Kocok dimensi x menurut permutasi.
TriangularSolve <T memperluas TType >	Menyelesaikan sistem persamaan linear dengan matriks segitiga atas atau bawah dengan substitusi balik.
TridiagonalMatMul <T memperluas TType >	Hitung produk dengan matriks tridiagonal.
Penyelesaian Tridiagonal <T memperluas TType >	Memecahkan sistem persamaan tridiagonal.
TruncateDiv <T memperluas TType >	Mengembalikan elemen x / y untuk tipe integer.
TruncateMod <T memperluas TNumber >	Mengembalikan sisa pembagian berdasarkan elemen.
TruncatedNormal <U memanjang TNumber >	Menghasilkan nilai acak dari distribusi normal terpotong.
Batalkan batch <T extends TType >	Membalikkan pengoperasian Batch untuk Tensor keluaran tunggal.
Batalkan Kumpulan Data	Kumpulan data yang membagi elemen masukannya menjadi beberapa elemen.
Batalkan BatchGrad <T memperluas TType >	Gradien dari Unbatch.
UnicodeEncode	Enkode tensor int menjadi string unicode.
UnicodeScript	Tentukan kode skrip dari tensor titik kode bilangan bulat Unicode tertentu.
UnicodeTranscode	Transkode teks masukan dari pengkodean sumber ke pengkodean tujuan.
Kumpulan Data Unik	Membuat kumpulan data yang berisi elemen unik `input_dataset`.
UnravelIndex <T memperluas TNumber >	Mengonversi larik indeks datar menjadi tupel larik koordinat.
Gabung Segmen Tidak Disortir	Menggabungkan elemen `input` berdasarkan `segment_ids`.
UnsortedSegmentMax <T memperluas TNumber >	Menghitung maksimum sepanjang segmen tensor.
UnsortedSegmentMin <T extends TNumber >	Menghitung nilai minimum sepanjang segmen tensor.
UnsortedSegmentProd <T memperluas TType >	Menghitung produk sepanjang segmen tensor.
UnsortedSegmentSum <T memperluas TType >	Menghitung jumlah sepanjang segmen tensor.
Buka bungkusDatasetVariant
Atas	Mengonversi semua karakter huruf kecil menjadi pengganti huruf besarnya masing-masing.
Batas Atas <U memperluas Nomor T >	Menerapkan batas_atas(nilai_pencarian_diurutkan, nilai) di sepanjang setiap baris.
VarHandleOp	Membuat pegangan ke sumber daya Variabel.
VarIsInitializedOp	Memeriksa apakah variabel berbasis pegangan sumber daya telah diinisialisasi.
Variabel <T memperluas TType >	Memegang status dalam bentuk tensor yang bertahan di seluruh langkah.
VariableShape <T memperluas TNumber >	Mengembalikan bentuk variabel yang ditunjuk oleh `sumber daya`.
Di mana	Mengembalikan lokasi nilai bukan nol/benar dalam tensor.
Pembaca File Utuh	Pembaca yang menampilkan seluruh konten file sebagai nilai.
Kumpulan Data Jendela	Menggabungkan (sarang) elemen masukan ke dalam kumpulan data (sarang) jendela.
Detak Jantung Pekerja	Operasi detak jantung pekerja.
BungkusDatasetVariant
Xdivy <T memperluas TType >	Mengembalikan 0 jika x == 0, dan x / y sebaliknya, berdasarkan elemen.
XlaRecvFromHost <T memperluas TType >	Sebuah operasi untuk menerima tensor dari host.
XlaSetBound	Tetapkan batasan untuk nilai masukan yang diberikan sebagai petunjuk untuk kompiler Xla, mengembalikan nilai yang sama.
XlaSpmdFullToShardShape <T memperluas TType >	Sebuah operasi yang digunakan oleh partisi XLA SPMD untuk beralih dari partisi otomatis ke partisi manual.
XlaSpmdShardToFullShape <T memperluas TType >	Sebuah operasi yang digunakan oleh partisi XLA SPMD untuk beralih dari partisi manual ke partisi otomatis.
Xlog1py <T memperluas TType >	Mengembalikan 0 jika x == 0, dan x * log1p(y) sebaliknya, berdasarkan elemen.
Xlogy <T memperluas TType >	Mengembalikan 0 jika x == 0, dan x * log(y) sebaliknya, berdasarkan elemen.
Nol <T memperluas TType >	Operator yang membuat konstanta diinisialisasi dengan nol dari bentuk yang diberikan oleh `dims`.
ZerosLike <T memperluas TType >	Mengembalikan tensor nol dengan bentuk dan tipe yang sama dengan x.
Zeta <T memperluas TNomber >	Hitung fungsi Hurwitz zeta \\(\zeta(x, q)\\).
Kumpulan Data Zip	Membuat kumpulan data yang menyatukan `input_datasets`.
erfinv <T memperluas TNumber >

Wadah data apa pun dengan Shape tertentu.

Metode Publik

abstrak ke dalam	peringkat ()
Bentuk abstrak	membentuk ()
abstrak panjang	ukuran () Menghitung dan mengembalikan ukuran total wadah ini, dalam jumlah nilai.

Metode Publik

peringkat int abstrak publik ()

Kembali

peringkat wadah ini

bentuk abstrak publik Bentuk ()

Kembali

bentuk wadah ini

abstrak publik ukuran panjang ()

Menghitung dan mengembalikan ukuran total wadah ini, dalam jumlah nilai.

Misalnya, jika diberi matriks 3x3x2, nilai kembaliannya adalah 18.

Kembali

jumlah nilai dalam elemen ini