Op

পাবলিক ইন্টারফেস অপ

পরিচিত পরোক্ষ উপশ্রেণী

Abort , Abs <T প্রসারিত করে TNumber >, AccumulateN <T প্রসারিত করে TType >, AccumulatorApplyGradient , AccumulatorNumAccumulated , AccumulatorSetGlobalStep , AccumulatorTakeGradient <T প্রসারিত করে < TTType > প্রসারিত করে > < TTT প্রসারিত করে, < TTType > যোগ করুন, <TTcoype যোগ করুন T TType প্রসারিত করে > , AddManySparseToTensorsMap , AddN <T প্রসারিত করে TType >, AddSparseToTensorsMap , AdjustContrast <T প্রসারিত করে TNumber >, AdjustHue <T প্রসারিত করে TNumber >, এবং 1157 অন্যান্য।

গর্ভপাত	কল করার সময় প্রক্রিয়াটি বাতিল করার জন্য একটি ব্যতিক্রম উত্থাপন করুন।
Abs <T TNumber বাড়ায়>	একটি টেনসরের পরম মান গণনা করে।
AccumulateN <T TType প্রসারিত করে >	টেনসরের তালিকার উপাদান-ভিত্তিক যোগফল প্রদান করে।
অ্যাকুমুলেটর অ্যাপ্লাই গ্রেডিয়েন্ট	একটি প্রদত্ত সঞ্চয়কারীতে একটি গ্রেডিয়েন্ট প্রয়োগ করে।
AccumulatorNumAccumulated	প্রদত্ত সঞ্চয়কগুলিতে একত্রিত গ্রেডিয়েন্টের সংখ্যা প্রদান করে।
AccumulatorSetGlobalStep	গ্লোবাল_স্টেপের জন্য একটি নতুন মান সহ অ্যাকিউমুলেটর আপডেট করে।
AccumulatorTakeGradient <T TType প্রসারিত করে >	প্রদত্ত কন্ডিশনাল অ্যাকুমুলেটরে গড় গ্রেডিয়েন্ট বের করে।
Acos <T TType > প্রসারিত করে	x এলিমেন্ট-ভিত্তিক অ্যাকোস গণনা করে।
Acosh <T TType > প্রসারিত করে	x উপাদানের বিপরীত হাইপারবোলিক কোসাইন গণনা করে।
<T প্রসারিত TType > যোগ করুন	x + y উপাদান-ভিত্তিক প্রদান করে।
AddManySparseToTensorsMap	একটি `SparseTensorsMap`-এ একটি `N`-মিনিব্যাচ `SparseTensor` যোগ করুন, `N` হ্যান্ডেলগুলি ফেরত দিন।
AddN <T TType > প্রসারিত করে	সমস্ত ইনপুট টেনসর উপাদান যুক্ত করুন।
স্পারসটোটেনসরম্যাপ যোগ করুন	একটি `SparseTensor' যোগ করুন একটি `SparseTensorsMap` এর হ্যান্ডেল ফেরত দিন।
সামঞ্জস্য করুন কন্ট্রাস্ট <T প্রসারিত TNumber >	এক বা একাধিক ছবির বৈসাদৃশ্য সামঞ্জস্য করুন।
AdjustHue <T প্রসারিত TNumber >	এক বা একাধিক ছবির রঙ সামঞ্জস্য করুন।
অ্যাডজাস্ট স্যাচুরেশন <T প্রসারিত করে TNumber >	এক বা একাধিক ছবির স্যাচুরেশন সামঞ্জস্য করুন।
সব	একটি টেনসরের মাত্রা জুড়ে উপাদানগুলির "লজিক্যাল এবং" গণনা করে।
সমস্ত প্রার্থী স্যাম্পলার	একটি শেখা ইউনিগ্রাম বিতরণের সাথে প্রার্থীর নমুনার জন্য লেবেল তৈরি করে।
AllReduce <T প্রসারিত TNumber >	পারস্পরিক অভিন্ন প্রকার এবং আকৃতির একাধিক টেনসর হ্রাস করে।
AllToAll <T TType প্রসারিত করে >	TPU প্রতিলিপি জুড়ে ডেটা বিনিময় করার জন্য একটি অপশন।
কোণ <U TNumber প্রসারিত করে >	একটি জটিল সংখ্যার যুক্তি প্রদান করে।
বেনামী ইটারেটর	একটি পুনরাবৃত্তিকারী সম্পদের জন্য একটি ধারক।
AnonymousMemoryCache
বেনামী মাল্টি ডিভাইস আইটারেটর	মাল্টি ডিভাইস ইটারেটর রিসোর্সের জন্য একটি ধারক।
বেনামী র‍্যান্ডম সীড জেনারেটর
বেনামী বীজ উৎপাদক
যে কোন	একটি টেনসরের মাত্রা জুড়ে উপাদানগুলির "লজিক্যাল বা" গণনা করে।
ApplyAdaMax <T প্রসারিত TType >	AdaMax অ্যালগরিদম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।
Adadelta <T প্রসারিত TType > প্রয়োগ করুন	অ্যাডেলটা স্কিম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।
ApplyAdagrad <T প্রসারিত TType >	অ্যাডগ্রাড স্কিম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।
AdagradDa <T প্রসারিত TType > প্রয়োগ করুন	প্রক্সিমাল অ্যাডাগ্রাড স্কিম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।
ApplyAdagradV2 <T প্রসারিত TType >	অ্যাডগ্রাড স্কিম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।
ApplyAdam <T প্রসারিত TType >	অ্যাডাম অ্যালগরিদম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।
ApplyAddSign <T TType প্রসারিত করে >	AddSign আপডেট অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।
ApplyCenteredRmsProp <T TType প্রসারিত করে >	কেন্দ্রীভূত RMSProp অ্যালগরিদম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।
ApplyFtrl <T TType প্রসারিত করে>	Ftrl-প্রক্সিমাল স্কিম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।
ApplyGradientDescent <T প্রসারিত TType >	এটি থেকে 'আলফা' * 'ডেল্টা' বিয়োগ করে '*var' আপডেট করুন।
ApplyMomentum <T TType প্রসারিত করে >	মোমেন্টাম স্কিম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।
ApplyPowerSign <T TType প্রসারিত করে >	AddSign আপডেট অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।
ApplyProximalAdagrad <T প্রসারিত TType >	অ্যাডাগ্রাড শেখার হার সহ FOBOS অনুযায়ী 'var' এবং 'accum' আপডেট করুন।
ApplyProximalGradientDescent <T TType প্রসারিত করে >	স্থির শেখার হার সহ FOBOS অ্যালগরিদম হিসাবে '*var' আপডেট করুন।
ApplyRmsProp <T TType প্রসারিত করে >	RMSProp অ্যালগরিদম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।
আনুমানিক সমান	abs(xy) < সহনশীলতা উপাদান অনুযায়ী সত্য মান প্রদান করে।
ArgMax <V TNumber প্রসারিত করে >	একটি টেনসরের মাত্রা জুড়ে সবচেয়ে বড় মান সহ সূচকটি প্রদান করে।
ArgMin <V TNumber প্রসারিত করে >	একটি টেনসরের মাত্রা জুড়ে ক্ষুদ্রতম মান সহ সূচকটি প্রদান করে।
AsString	প্রদত্ত টেনসরের প্রতিটি এন্ট্রিকে স্ট্রিংয়ে রূপান্তর করে।
Asin <T TType প্রসারিত করে >	x মৌল-ভিত্তিক ত্রিকোণমিতিক বিপরীত সাইন গণনা করে।
Asinh <T প্রসারিত TType >	x উপাদান-ভিত্তিক বিপরীত হাইপারবোলিক সাইন গণনা করে।
AssertCardinalityDataset
AssertNextDataset
দাবী কর	প্রদত্ত শর্ত সত্য যে দাবি.
<T প্রসারিত TType > বরাদ্দ করুন	এটিতে 'মান' নির্ধারণ করে 'রেফ' আপডেট করুন।
AssignAdd <T প্রসারিত TType >	এটিতে 'মান' যোগ করে 'রেফ' আপডেট করুন।
অ্যাসাইন অ্যাডভেরিয়েবল ওপ	একটি ভেরিয়েবলের বর্তমান মানের সাথে একটি মান যোগ করে।
AssignSub <T TType প্রসারিত করে >	এটি থেকে 'মান' বিয়োগ করে 'রেফ' আপডেট করুন।
বরাদ্দ সাবভেরিয়েবল ওপ	একটি চলকের বর্তমান মান থেকে একটি মান বিয়োগ করে।
AssignVariableOp	একটি ভেরিয়েবলে একটি নতুন মান বরাদ্দ করে।
Atan <T TType প্রসারিত করে >	x মৌল-ভিত্তিক ত্রিকোণমিতিক বিপরীত স্পর্শক গণনা করে।
Atan2 <T TNumber > প্রসারিত করে	আর্গুমেন্টের চিহ্নকে সম্মান করে, `y/x` উপাদান-ভিত্তিক আর্কটাঞ্জেন্ট গণনা করে।
Atanh <T প্রসারিত TType >	x উপাদান-ভিত্তিক বিপরীত হাইপারবোলিক ট্যানজেন্ট গণনা করে।
অডিও স্পেকট্রোগ্রাম	সময়ের সাথে সাথে অডিও ডেটার একটি ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করে।
অডিও সারাংশ	অডিও সহ একটি `সারাংশ` প্রোটোকল বাফার আউটপুট করে।
AutoShardDataset	একটি ডেটাসেট তৈরি করে যা ইনপুট ডেটাসেটকে শার্ড করে।
AvgPool <T TNumber বাড়ায়>	ইনপুটে গড় পুলিং সঞ্চালন করে।
AvgPool3d <T TNumber বাড়ায়>	ইনপুটে 3D গড় পুলিং সম্পাদন করে।
AvgPool3dGrad <T TNumber বাড়ায়>	গড় পুলিং ফাংশনের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।
AvgPoolGrad <T TNumber বাড়ায়>	গড় পুলিং ফাংশনের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।
ব্যান্ডপার্ট <T TType প্রসারিত করে>	প্রতিটি অন্তঃস্থ ম্যাট্রিক্সে একটি কেন্দ্রীয় ব্যান্ডের বাইরে সবকিছু শূন্যে সেট করে একটি টেনসর কপি করুন।
BandedTriangularSolve <T TType প্রসারিত করে >
বাধা	একটি বাধা সংজ্ঞায়িত করে যা বিভিন্ন গ্রাফ এক্সিকিউশন জুড়ে টিকে থাকে।
ব্যারিয়ার ক্লোজ	প্রদত্ত বাধা বন্ধ করে।
বাধা অসম্পূর্ণ আকার	প্রদত্ত বাধার অসম্পূর্ণ উপাদানের সংখ্যা গণনা করে।
BarrierInsertMany	প্রতিটি কীর জন্য, নির্দিষ্ট কম্পোনেন্টে সংশ্লিষ্ট মান নির্ধারণ করে।
BarrierReadySize	প্রদত্ত বাধার সম্পূর্ণ উপাদানের সংখ্যা গণনা করে।
ব্যারিয়ার টেকঅনেক	একটি বাধা থেকে সম্পূর্ণ উপাদানের প্রদত্ত সংখ্যা নেয়।
ব্যাচ	ব্যাচ সমস্ত ইনপুট টেনসর nondeterministically.
BatchCholesky <T TNumber বাড়ায়>
BatchCholeskyGrad <T TNumber বাড়ায়>
ব্যাচডেটাসেট	একটি ডেটাসেট তৈরি করে যা `ইনপুট_ডেটাসেট` থেকে `ব্যাচ_সাইজ` উপাদানগুলিকে ব্যাচ করে।
ব্যাচএফএফটি
BatchFft2d
BatchFft3d
ব্যাচআইফট
BatchIfft2d
BatchIfft3d
BatchMatMul <T প্রসারিত TType >	ব্যাচে দুটি টেনসরের স্লাইসকে গুণিত করে।
BatchMatrixBandPart <T প্রসারিত TType >
BatchMatrixDeterminant <T TType প্রসারিত করে >
BatchMatrixDiag <T TType প্রসারিত করে>
BatchMatrixDiagPart <T TType প্রসারিত করে >
BatchMatrixInverse <T TNumber প্রসারিত করে >
BatchMatrixSetDiag <T TType প্রসারিত করে >
BatchMatrixSolve <T TNumber প্রসারিত করে >
BatchMatrixSolveLs <T TNumber বাড়ায়>
BatchMatrixTriangularSolve <T প্রসারিত করে TNumber >
BatchNormWithGlobalNormalization <T TType প্রসারিত করে >	ব্যাচ স্বাভাবিককরণ।
BatchNormWithGlobalNormalizationGrad <T TType প্রসারিত করে >	ব্যাচ স্বাভাবিককরণের জন্য গ্রেডিয়েন্ট।
BatchSelfAdjointEig <T TNumber বাড়ায়>
BatchSvd <T TType প্রসারিত করে >
BatchToSpace <T TType প্রসারিত করে >	T টাইপের 4-D টেনসরের জন্য BatchToSpace।
BatchToSpaceNd <T TType প্রসারিত করে >	T টাইপের ND টেনসরের জন্য BatchToSpace।
BesselI0 <T TNumber প্রসারিত করে >
BesselI0e <T TNumber প্রসারিত করে >
BesselI1 <T TNumber বাড়ায়>
BesselI1e <T TNumber বাড়ায়>
BesselJ0 <T প্রসারিত TNumber >
BesselJ1 <T প্রসারিত TNumber >
BesselK0 <T TNumber প্রসারিত করে >
BesselK0e <T TNumber প্রসারিত করে >
BesselK1 <T TNumber বাড়ায়>
BesselK1e <T TNumber বাড়ায়>
BesselY0 <T TNumber প্রসারিত করে >
BesselY1 <T TNumber বাড়ায়>
Betainc <T TNumber বাড়ায়>	নিয়মিত করা অসম্পূর্ণ বিটা ইন্টিগ্রাল গণনা করুন \\(I_x(a, b)\\)।
BiasAdd <T TType প্রসারিত করে >	`মূল্য`-এ `পক্ষপাত` যোগ করে।
BiasAddGrad <T TType প্রসারিত করে >	"বায়াস" টেনসরে "BiasAdd" এর জন্য পশ্চাদগামী অপারেশন।
Bincount <T TNumber বাড়ায়>	একটি পূর্ণসংখ্যা অ্যারেতে প্রতিটি মানের সংঘটনের সংখ্যা গণনা করে।
বিটকাস্ট <U TType প্রসারিত করে >	ডেটা অনুলিপি না করে একটি টেনসরকে এক প্রকার থেকে অন্য প্রকারে বিটকাস্ট করে।
BitwiseAnd <T TNumber বাড়ায়>	Elementwise `x` এবং `y` এর বিটওয়াইজ AND গণনা করে।
BitwiseOr <T TNumber বাড়ায়>	Elementwise `x` এবং `y` এর বিটওয়াইজ OR গণনা করে।
BitwiseXor <T TNumber বাড়ায়>	Elementwise `x` এবং `y` এর বিটওয়াইজ XOR গণনা করে।
BlockLSTM <T TNumber বাড়ায়>	সমস্ত সময় ধাপের জন্য LSTM সেল ফরওয়ার্ড প্রচারের গণনা করে।
BlockLSTMGrad <T TNumber বাড়ায়>	সমগ্র সময়ের ক্রমানুসারে LSTM কোষের পশ্চাদগামী প্রচারের গণনা করে।
বুস্টেড ট্রিস অ্যাগ্রিগেট স্ট্যাটাস	ব্যাচের জন্য সঞ্চিত পরিসংখ্যানের সারাংশ একত্রিত করে।
বুস্টেড ট্রিস বাকেটাইজ	বালতির সীমানার উপর ভিত্তি করে প্রতিটি বৈশিষ্ট্যকে বাকেটাইজ করুন।
Boosted Trees CalculateBest FeatureSplit	প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের জন্য লাভ গণনা করে এবং বৈশিষ্ট্যটির জন্য সম্ভাব্য সর্বোত্তম বিভক্ত তথ্য প্রদান করে।
BoostedTreesCalculateBest FeatureSplitV2	প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের জন্য লাভ গণনা করে এবং প্রতিটি নোডের জন্য সম্ভাব্য সর্বোত্তম বিভক্ত তথ্য প্রদান করে।
BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature	প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের জন্য লাভ গণনা করে এবং বৈশিষ্ট্যটির জন্য সম্ভাব্য সর্বোত্তম বিভক্ত তথ্য প্রদান করে।
বুস্টেড ট্রিসসেন্টারবিয়াস	প্রশিক্ষণের ডেটা (পক্ষপাত) থেকে পূর্বের হিসাব করে এবং প্রথম নোডটি লগিটের পূর্বে পূরণ করে।
BoostedTreesCreateEnsemble	একটি ট্রি এনসেম্বল মডেল তৈরি করে এবং এটিতে একটি হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।
বুস্টেড ট্রিস ক্রিয়েট কোয়ান্টাইল স্ট্রিম রিসোর্স	কোয়ান্টাইল স্ট্রিমগুলির জন্য সংস্থান তৈরি করুন।
BoostedTreesDeserializeEnsemble	একটি ক্রমিক ট্রি এনসেম্বল কনফিগারেশন ডিসিরিয়ালাইজ করে এবং বর্তমান ট্রি প্রতিস্থাপন করে ensemble
বুস্টেড ট্রিসএনসেম্বল রিসোর্সহ্যান্ডলঅপ	একটি BoostedTreesEnsembleResource একটি হ্যান্ডেল তৈরি করে
BoostedTreesExampleDebugOutputs	প্রতিটি উদাহরণের জন্য ডিবাগিং/মডেল ব্যাখ্যাযোগ্যতা আউটপুট।
BoostedTreesFlushQuantileSummaries	প্রতিটি কোয়ান্টাইল স্ট্রিম রিসোর্স থেকে কোয়ান্টাইল সারাংশ ফ্লাশ করুন।
বুস্টেড ট্রিসগেটএনসেম্বল স্টেটস	ট্রি এনসেম্বল রিসোর্স স্ট্যাম্প টোকেন, গাছের সংখ্যা এবং ক্রমবর্ধমান পরিসংখ্যান উদ্ধার করে।
BoostedTreesMakeQuantileSummaries	ব্যাচের জন্য কোয়ান্টাইলের সারাংশ তৈরি করে।
বুস্টেড ট্রিসমেক স্ট্যাটস সামারি	ব্যাচের জন্য জমা হওয়া পরিসংখ্যানের সারাংশ তৈরি করে।
বুস্টেড ট্রিস প্রেডিক্ট	ইনপুট দৃষ্টান্তে একাধিক সংযোজন রিগ্রেশন এনসেম্বল ভবিষ্যদ্বাণী চালায় এবং লগিট গণনা করে।
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries	প্রতিটি কোয়ান্টাইল স্ট্রিম রিসোর্সে কোয়ান্টাইল সারাংশ যোগ করুন।
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize	বর্তমান কোয়ান্টাইল অ্যাকুমুলেটরে বালতি সীমানা এবং প্রস্তুত পতাকা ডিসিরিয়ালাইজ করুন।
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush	কোয়ান্টাইল স্ট্রিম রিসোর্সের জন্য সারাংশ ফ্লাশ করুন।
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries	সঞ্চিত সারাংশের উপর ভিত্তি করে প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের জন্য বালতি সীমানা তৈরি করুন।
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp	একটি BoostedTreesQuantileStreamResource-এ একটি হ্যান্ডেল তৈরি করে।
BoostedTreesSerializeEnsemble	একটি প্রোটোতে গাছের সংমিশ্রণকে সিরিয়ালাইজ করে।
বুস্টেড ট্রিসস্পার্স অ্যাগ্রিগেট স্ট্যাটাস	ব্যাচের জন্য সঞ্চিত পরিসংখ্যানের সারাংশ একত্রিত করে।
Boosted TreesSparseCalculateBest FeatureSplit	প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের জন্য লাভ গণনা করে এবং বৈশিষ্ট্যটির জন্য সম্ভাব্য সর্বোত্তম বিভক্ত তথ্য প্রদান করে।
Boosted TreesTraining Predict	ইনপুট দৃষ্টান্তে একাধিক সংযোজন রিগ্রেশন এনসেম্বল ভবিষ্যদ্বাণী চালায় এবং ক্যাশেড লগিটে আপডেট গণনা করে।
বুস্টেড ট্রিসআপডেটএনসেম্বল	শেষ গাছে একটি স্তর যোগ করে গাছের সমাহার আপডেট করে অথবা একটি নতুন গাছ শুরু করে।
বুস্টেড ট্রিসআপডেটএনসেম্বলভি২	শেষ গাছে একটি স্তর যোগ করে গাছের সমাহার আপডেট করে অথবা একটি নতুন গাছ শুরু করে।
BroadcastDynamicShape <T TNumber প্রসারিত করে >	সম্প্রচার সহ s0 op s1 এর আকৃতি ফিরিয়ে দিন।
BroadcastGradientArgs <T TNumber বাড়ায়>	সম্প্রচার সহ s0 op s1 এর গ্রেডিয়েন্টের কম্পিউটিংয়ের জন্য হ্রাস সূচকগুলি ফেরত দিন।
BroadcastHelper <T TType প্রসারিত করে >	XLA-শৈলী সম্প্রচারের জন্য সহায়ক অপারেটর বাইনারি অপারেটরদের জন্য XLA-এর সম্প্রচার নিয়ম ব্যবহার করে, `lhs` এবং `rhs`-এর যে কোনো একটিতে নিম্ন র‍্যাঙ্কে সাইজ 1 মাত্রা যোগ করে একই র‍্যাঙ্কে `lhs` এবং `rhs` সম্প্রচার করে।
BroadcastRecv <T TType প্রসারিত করে >	অন্য ডিভাইস থেকে একটি টেনসর মান সম্প্রচার গ্রহণ করে।
BroadcastSend <T প্রসারিত TType >	এক বা একাধিক অন্যান্য ডিভাইসে একটি টেনসর মান সম্প্রচার করে।
BroadcastTo <T TType > প্রসারিত করে	একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ আকৃতির জন্য একটি অ্যারে সম্প্রচার করুন।
বালতি করা	'সীমানা' এর উপর ভিত্তি করে 'ইনপুট' বাকেটাইজ করে।
বাইট উৎপাদিত পরিসংখ্যান ডেটাসেট	একটি স্ট্যাটস অ্যাগ্রিগেটরে `ইনপুট_ডেটাসেট` এর প্রতিটি উপাদানের বাইটের আকার রেকর্ড করে।
CSRSparseMatrixComponents <T TType প্রসারিত করে >	ব্যাচ `সূচক` এ CSR উপাদানগুলি পড়ে।
CSRSparseMatrixToDense <T TType প্রসারিত করে >	একটি (সম্ভবত ব্যাচড) CSRSparseMatrix কে ঘনে রূপান্তর করুন।
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T TType প্রসারিত করে >	একটি (সম্ভবত ব্যাচ করা) CSRSparesMatrix কে SparseTensor এ রূপান্তর করে।
CSVDataset
CSVDatasetV2
CTLossV2	প্রতিটি ব্যাচ এন্ট্রির জন্য CTC ক্ষতি (লগ সম্ভাব্যতা) গণনা করে।
ক্যাশে ডেটাসেট	একটি ডেটাসেট তৈরি করে যা `ইনপুট_ডেটাসেট` থেকে উপাদান ক্যাশ করে।
CacheDatasetV2
কাস্ট <U TType > প্রসারিত করে	DstT এর y থেকে SrcT টাইপের x কাস্ট করুন।
Ceil <T TNumber বাড়ায়>	x-এর চেয়ে কম নয় উপাদান-ভিত্তিক ক্ষুদ্রতম পূর্ণসংখ্যা প্রদান করে।
Numerics <T প্রসারিত TNumber > চেক করুন	NaN, -Inf এবং +Inf মানের জন্য একটি টেনসর পরীক্ষা করে।
Cholesky <T TType প্রসারিত করে >	এক বা একাধিক বর্গ ম্যাট্রিক্সের চোলেস্কি পচন গণনা করে।
CholeskyGrad <T TNumber বাড়ায়>	কোলেস্কি অ্যালগরিদমের বিপরীত মোড ব্যাকপ্রোপগেটেড গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।
দ্রুততম ডেটাসেট চয়ন করুন
ClipByValue <T TType প্রসারিত করে >	ক্লিপ টেনসরের মানকে একটি নির্দিষ্ট মিনিমাম এবং সর্বোচ্চ পর্যন্ত।
ক্লোজসামরি রাইটার
ClusterOutput <T TType প্রসারিত করে >	অপারেটর যেটি একটি XLA গণনার আউটপুটকে অন্যান্য ভোক্তা গ্রাফ নোডের সাথে সংযুক্ত করে।
CollectiveGather <T TNumber বাড়ায়>	পারস্পরিকভাবে অভিন্ন প্রকার এবং আকৃতির একাধিক টেনসর জমা করে।
CollectivePermute <T TType প্রসারিত করে >	প্রতিলিপিকৃত TPU দৃষ্টান্ত জুড়ে টেনসর পারমিউট করার জন্য একটি অপশন।
সম্মিলিত ননম্যাক্স দমন	লোভের সাথে স্কোরের নিচের ক্রম অনুসারে বাউন্ডিং বাক্সের একটি উপসেট নির্বাচন করে, এই ক্রিয়াকলাপটি সমস্ত শ্রেণীতে প্রতি ব্যাচের ইনপুটগুলিতে non_max_suppression সঞ্চালন করে।
তুলনা করুন এবং বিটপ্যাক	`ইনপুট`-এর মান `থ্রেশহোল্ড`-এর সাথে তুলনা করুন এবং ফলস্বরূপ বিটগুলিকে `uint8`-এ প্যাক করুন।
সংকলন ফলাফল	একটি TPU সংকলনের ফলাফল প্রদান করে।
CompileSucceededAssert	দাবী করে যে সংকলন সফল হয়েছে।
জটিল <U TType প্রসারিত করে >	দুটি বাস্তব সংখ্যাকে একটি জটিল সংখ্যায় রূপান্তর করে।
ComplexAbs <U TNumber প্রসারিত করে >	একটি টেনসরের জটিল পরম মান গণনা করে।
কম্প্রেস এলিমেন্ট	একটি ডেটাসেট উপাদান সংকুচিত করে।
কম্পিউট অ্যাকসিডেন্টাল হিট	নমুনা_প্রার্থীতে অবস্থানের আইডি গণনা করে যা সত্য_লেবেলের সাথে মেলে।
ComputeBatchSize	আংশিক ব্যাচ ছাড়া একটি ডেটাসেটের স্ট্যাটিক ব্যাচের আকার গণনা করে।
Concat <T TType প্রসারিত করে >	এক মাত্রা বরাবর টেনসর সংযুক্ত করে।
সংযুক্ত ডেটাসেট	একটি ডেটাসেট তৈরি করে যা `ইনপুট_ডেটাসেট`কে `অন্য_ডেটাসেট`-এর সাথে সংযুক্ত করে।
কন্ডিশনাল অ্যাকুমুলেটর	গ্রেডিয়েন্টের সমষ্টির জন্য একটি শর্তসাপেক্ষ সঞ্চয়কারী।
ডিস্ট্রিবিউটেড টিপিইউ কনফিগার করুন	একটি বিতরণকৃত TPU সিস্টেমের জন্য কেন্দ্রীভূত কাঠামো সেট আপ করে।
TPUEmbedding কনফিগার করুন	একটি বিতরণকৃত TPU সিস্টেমে TPUEmbedding সেট আপ করে।
Conj <T TType প্রসারিত করে >	একটি জটিল সংখ্যার জটিল সমষ্টি প্রদান করে।
ConjugateTranspose <T TType প্রসারিত করে >	একটি স্থানচ্যুতি অনুসারে x এর মাত্রা এলোমেলো করুন এবং ফলাফলটি সংযুক্ত করুন।
ধ্রুবক <T TType প্রসারিত করে >	একটি অপারেটর একটি ধ্রুবক মান উত্পাদন করে।
MutexLock ব্যবহার করুন	এই অপশনটি `MutexLock` দ্বারা তৈরি একটি লক ব্যবহার করে।
কন্ট্রোল ট্রিগার	কিছুই করে না।
রূপান্তর <T TType প্রসারিত করে >	XLA ConvGeneralDilated অপারেটরকে মোড়ানো, এখানে নথিভুক্ত https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#conv_convolution।
Conv2d <T প্রসারিত করে TNumber >	4-D `ইনপুট` এবং `ফিল্টার` টেনসর দেওয়া একটি 2-ডি কনভোলিউশন গণনা করে।
Conv2dBackpropFilter <T TNumber প্রসারিত করে >	ফিল্টারের সাপেক্ষে কনভোলিউশনের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।
Conv2dBackpropInput <T TNumber প্রসারিত করে >	ইনপুট সাপেক্ষে কনভোলিউশনের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।
Conv3d <T প্রসারিত করে TNumber >	5-D `ইনপুট` এবং `ফিল্টার` টেনসর দেওয়া একটি 3-ডি কনভোলিউশন গণনা করে।
Conv3dBackpropFilter <T TNumber প্রসারিত করে >	ফিল্টারের সাপেক্ষে 3-D কনভোলিউশনের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।
Conv3dBackpropInput <U TNumber প্রসারিত করে >	ইনপুট সাপেক্ষে 3-D কনভোলিউশনের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।
অনুলিপি <T প্রসারিত TType >	CPU- থেকে- CPU বা GPU- থেকে- GPU থেকে একটি টেনসর কপি করুন।
CopyHost <T TType প্রসারিত করে >	হোস্টে একটি টেনসর কপি করুন।
Cos <T TType > প্রসারিত করে	x উপাদান-ভিত্তিক মূল্য গণনা করে।
Cosh <T TType > প্রসারিত করে	x উপাদান-ভিত্তিক হাইপারবোলিক কোসাইন গণনা করে।
CountUpTo <T TNumber বাড়ায়>	'সীমা' না পৌঁছানো পর্যন্ত 'রেফ' বৃদ্ধি করে।
SummaryDbWriter তৈরি করুন
SummaryFileWriter তৈরি করুন
ক্রপঅ্যান্ড রিসাইজ	ইনপুট ইমেজ টেনসর থেকে ক্রপ বের করে এবং তাদের আকার পরিবর্তন করে।
CropAndResizeGradBoxes	ইনপুট বক্সের টেনসরে ক্রপ_এন্ড_রিসাইজের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।
CropAndResizeGradImage <T TNumber প্রসারিত করে >	ইনপুট ইমেজ টেনসরে ক্রপ_এন্ড_রিসাইজের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।
ক্রস <T TNumber > প্রসারিত করে	পেয়ারওয়াইজ ক্রস পণ্য গণনা করুন।
CrossReplicaSum <T TNumber প্রসারিত করে >	প্রতিলিপিকৃত TPU দৃষ্টান্ত জুড়ে ইনপুট যোগ করার জন্য একটি বিকল্প।
CtcBeamSearchDecoder <T TNumber প্রসারিত করে >	ইনপুটে প্রদত্ত লগিটগুলিতে বিম অনুসন্ধান ডিকোডিং সম্পাদন করে।
CtcGreedyDecoder <T TNumber প্রসারিত করে >	ইনপুটগুলিতে প্রদত্ত লগিটগুলিতে লোভী ডিকোডিং সম্পাদন করে৷
CtcLoss <T TNumber বাড়ায়>	প্রতিটি ব্যাচ এন্ট্রির জন্য CTC ক্ষতি (লগ সম্ভাব্যতা) গণনা করে।
CudnnRNN <T TNumber বাড়ায়>	cuDNN দ্বারা সমর্থিত একটি RNN।
CudnnRNNBackprop <T TNumber বাড়ায়>	CudnnRNNV3 এর ব্যাকপ্রপ ধাপ।
CudnnRNNCcanonicalToParams <T TNumber প্রসারিত করে >	CudnnRNN params কে ক্যানোনিকাল ফর্ম থেকে ব্যবহারযোগ্য ফর্মে রূপান্তর করে।
CudnnRNNParamsToCanonical <T TNumber প্রসারিত করে >	ক্যানোনিকাল আকারে CudnnRNN প্যারামগুলি পুনরুদ্ধার করে।
CudnnRnnParamsSize <U TNumber প্রসারিত করে >	ওজনের আকার গণনা করে যা একটি Cudnn RNN মডেল ব্যবহার করতে পারে।
Cumprod <T TType প্রসারিত করে >	`অক্ষ` বরাবর টেনসর `x` এর ক্রমবর্ধমান গুণফল গণনা করুন।
Cumsum <T প্রসারিত TType >	`অক্ষ` বরাবর টেনসর `x` এর ক্রমবর্ধমান সমষ্টি গণনা করুন।
CumulativeLogsumexp <T TNumber প্রসারিত করে >	`অক্ষ` বরাবর টেনসর `x` এর ক্রমবর্ধমান গুণফল গণনা করুন।
DataFormatDimMap <T TNumber প্রসারিত করে >	একটি মধ্যে দেওয়া গন্তব্য ডেটা বিন্যাসে মাত্রা সূচক প্রদান করে উৎস তথ্য বিন্যাস.
DataFormatVecPermute <T TNumber বাড়ায়>	ইনপুট টেনসরকে `src_format` থেকে `dst_format`-এ পারমিউট করুন।
ডেটাসার্ভিস ডেটাসেট
ডেটাসেট কার্ডিনালিটি	`ইনপুট_ডেটাসেট` এর মূলত্ব প্রদান করে।
গ্রাফ থেকে ডেটাসেট	প্রদত্ত `গ্রাফ_ডিফ` থেকে একটি ডেটাসেট তৈরি করে।
ডেটাসেটটুগ্রাফ	`ইনপুট_ডেটাসেট` প্রতিনিধিত্বকারী একটি ক্রমিক গ্রাফডিফ প্রদান করে।
ডেটাসেট টু একক উপাদান	প্রদত্ত ডেটাসেট থেকে একক উপাদান আউটপুট করে।
DatasetToTFRecord	TFRecord বিন্যাস ব্যবহার করে প্রদত্ত ফাইলে প্রদত্ত ডেটাসেট লেখে।
DatasetToTfRecord	TFRecord বিন্যাস ব্যবহার করে প্রদত্ত ফাইলে প্রদত্ত ডেটাসেট লেখে।
Dawsn <T TNumber বাড়ায়>
DebugGradientIdentity <T TType প্রসারিত করে >	গ্রেডিয়েন্ট ডিবাগিংয়ের জন্য আইডেন্টিটি অপশন।
DebugGradientRefIdentity <T TType প্রসারিত করে >	গ্রেডিয়েন্ট ডিবাগিংয়ের জন্য আইডেন্টিটি অপশন।
DebugIdentity <T TType প্রসারিত করে >	ডিবাগ আইডেন্টিটি V2 Op.
DebugNanCount	ডিবাগ NaN ভ্যালু কাউন্টার অপশন।
DebugNumericsSummary <U TNumber প্রসারিত করে >	ডিবাগ সাংখ্যিক সারাংশ V2 Op.
DecodeAndCropJpeg	একটি uint8 টেনসরে একটি JPEG-এনকোড করা ছবি ডিকোড এবং ক্রপ করুন।
DecodeBase64	ওয়েব-সেফ বেস64-এনকোডেড স্ট্রিং ডিকোড করুন।
ডিকোডবিএমপি	একটি BMP-এনকোড করা ছবির প্রথম ফ্রেমটিকে একটি uint8 টেনসরে ডিকোড করুন।
ডিকোড কমপ্রেসড	ডিকম্প্রেস স্ট্রিং.
DecodeCsv	CSV রেকর্ডগুলিকে টেনসরে রূপান্তর করুন।
ডিকোডজিফ	একটি জিআইএফ-এনকোড করা ছবির ফ্রেম(গুলি) একটি uint8 টেনসরে ডিকোড করুন।
DecodeImage <T TNumber প্রসারিত করে >	decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg, এবং decode_png এর জন্য ফাংশন।
ডিকোডজেপিগ	একটি uint8 টেনসরে একটি JPEG-এনকোড করা ছবি ডিকোড করুন।
DecodeJson উদাহরণ	JSON-এনকোড করা উদাহরণ রেকর্ডগুলিকে বাইনারি প্রোটোকল বাফার স্ট্রিংগুলিতে রূপান্তর করুন।
DecodePaddedRaw <T TNumber প্রসারিত করে >	সংখ্যার ভেক্টর হিসাবে একটি স্ট্রিংয়ের বাইটগুলিকে পুনরায় ব্যাখ্যা করুন।
DecodePng <T TNumber > প্রসারিত করে	একটি PNG-এনকোড করা ছবিকে একটি uint8 বা uint16 টেনসরে ডিকোড করুন।
ডিকোডপ্রোটো	অপটি একটি সিরিয়ালাইজড প্রোটোকল বাফার বার্তা থেকে টেনসরে ক্ষেত্রগুলি বের করে।
DecodeRaw <T TType প্রসারিত করে >	সংখ্যার ভেক্টর হিসাবে একটি স্ট্রিংয়ের বাইটগুলিকে পুনরায় ব্যাখ্যা করুন।
ডিকোডওয়াভ	একটি 16-বিট PCM WAV ফাইলকে একটি ফ্লোট টেনসরে ডিকোড করুন।
DeepCopy <T TType প্রসারিত করে >	`x` এর একটি অনুলিপি তৈরি করে।
DeleteIterator	একটি পুনরাবৃত্তিকারী সম্পদের জন্য একটি ধারক।
মেমোরি ক্যাশে মুছুন
মাল্টি ডিভাইস আইটারেটর মুছুন	একটি পুনরাবৃত্তিকারী সম্পদের জন্য একটি ধারক।
DeleteRandomSeedGenerator
DeleteSeedGenerator
ডিলিট সেশন টেনসর	সেশনে তার হ্যান্ডেল দ্বারা নির্দিষ্ট টেনসর মুছুন।
DenseBincount <U TNumber প্রসারিত করে >	একটি পূর্ণসংখ্যা অ্যারেতে প্রতিটি মানের সংঘটনের সংখ্যা গণনা করে।
DenseCountSparseOutput <U TNumber প্রসারিত করে >	একটি tf.tensor ইনপুটের জন্য স্পার্স-আউটপুট বিন গণনা করে।
DenseToCSRSparseMatrix	একটি ঘন টেনসরকে (সম্ভবত ব্যাচড) CSRSparseMatrix-এ রূপান্তরিত করে।
DenseToDenseSetOperation <T TType প্রসারিত করে >	2টি `টেনসর` ইনপুটের শেষ মাত্রা বরাবর সেট অপারেশন প্রয়োগ করে।
DenseToSparseBatchDataset	একটি ডেটাসেট তৈরি করে যা একটি স্পারসটেনসরে উপাদানগুলিকে ব্যাচ করে।
DenseToSparseSetOperation <T TType প্রসারিত করে >	`টেনসর` এবং `স্পার্স টেনসর` এর শেষ মাত্রা বরাবর সেট অপারেশন প্রয়োগ করে।
DepthToSpace <T TType প্রসারিত করে >	T টাইপ টেনসরের জন্য DepthToSpace।
DepthwiseConv2dNative <T TNumber প্রসারিত করে >	4-D `ইনপুট` এবং `ফিল্টার` টেনসর প্রদত্ত একটি 2-D গভীরতার দিক থেকে পরিবর্তিত গণনা করে।
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T TNumber প্রসারিত করে >	ফিল্টারের সাপেক্ষে গভীরতার দিক থেকে পরিবর্তনের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T TNumber প্রসারিত করে >	ইনপুট সাপেক্ষে গভীরতার দিক থেকে আবর্তনের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।
ডিকুয়ান্টাইজ করুন	প্যাক করা uint32 ইনপুট নেয় এবং ইনপুটটিকে আনপ্যাক করে uint8 করতে ডিভাইসে dequantization.
DeserializeIterator	প্রদত্ত বৈকল্পিক টেনসরটিকে একটি পুনরাবৃত্তিকারীতে রূপান্তর করে এবং প্রদত্ত সংস্থানে সংরক্ষণ করে।
DeserializeManySparse <T TType প্রসারিত করে >	একটি ক্রমিক মিনিব্যাচ থেকে `স্পার্স টেনসর` ডিসিরিয়ালাইজ করুন এবং সংযুক্ত করুন।
DeserializeSparse <U TType প্রসারিত করে >	'স্পার্স টেনসর' অবজেক্টকে ডিসিরিয়ালাইজ করুন।
DestroyResourceOp	হ্যান্ডেল দ্বারা নির্দিষ্ট সংস্থান মুছে দেয়।
DestroyTemporaryVariable <T TType প্রসারিত করে >	অস্থায়ী পরিবর্তনশীলকে ধ্বংস করে এবং এর চূড়ান্ত মান প্রদান করে।
Det <T TType প্রসারিত করে >	এক বা একাধিক বর্গ ম্যাট্রিক্সের নির্ধারক গণনা করে।
ডিভাইস ইনডেক্স	অপারেটিং সিস্টেম চালানোর ডিভাইসের সূচী ফেরত দিন।
Digamma <T প্রসারিত TNumber >	কম্পিউটস Psi, Lgamma এর ডেরিভেটিভ (এর পরম মানের লগ `গামা(x)`), উপাদান-ভিত্তিক।
Dilation2d <T প্রসারিত করে TNumber >	4-D `ইনপুট` এবং 3-D `ফিল্টার` টেনসরের গ্রেস্কেল প্রসারণ গণনা করে।
Dilation2dBackpropFilter <T TNumber প্রসারিত করে >	ফিল্টারের সাপেক্ষে রূপগত 2-ডি প্রসারণের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।
Dilation2dBackpropInput <T TNumber প্রসারিত করে >	ইনপুট সাপেক্ষে morphological 2-D প্রসারণের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।
নির্দেশিত ইন্টারলিভ ডেটাসেট	`N` ডেটাসেটের একটি নির্দিষ্ট তালিকায় `ইন্টারলিভডেটাসেট` এর বিকল্প।
Div <T TType > প্রসারিত করে	x/y উপাদান-ভিত্তিক রিটার্ন করে।
DivNoNan <T TType প্রসারিত করে >	হর শূন্য হলে 0 প্রদান করে।
ডট <T TType > প্রসারিত করে	XLA ডটজেনারেল অপারেটরকে মোড়ানো, এখানে নথিভুক্ত করা হয়েছে https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dotgeneral
DrawBoundingBoxes <T প্রসারিত করে TNumber >	চিত্রের একটি ব্যাচে আবদ্ধ বাক্স আঁকুন।
ডামি ইটারেশন কাউন্টার
DummyMemoryCache
ডামিসিড জেনারেটর
ডাইনামিক পার্টিশন <T TType প্রসারিত করে>	`পার্টিশন` থেকে সূচক ব্যবহার করে `ডাটা`কে `num_partitions` টেনসরে ভাগ করে।
DynamicSlice <T TType প্রসারিত করে >	XLA DynamicSlice অপারেটরকে মোড়ানো, এখানে নথিভুক্ত করা হয়েছে https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dynamicslice
DynamicStitch <T TType প্রসারিত করে >	একটি একক টেনসরে `ডেটা` টেনসর থেকে মানগুলিকে ইন্টারলিভ করুন।
DynamicUpdateSlice <T TType প্রসারিত করে >	XLA DynamicUpdateSlice অপারেটরকে মোড়ানো, এখানে নথিভুক্ত করা হয়েছে https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dynamicupdateslice
দূরত্ব সম্পাদনা করুন	Levenshtein সম্পাদনা দূরত্ব (সম্ভবত স্বাভাবিক করা) গণনা করে।
Eig <U TType > প্রসারিত করে	এক বা একাধিক বর্গ ম্যাট্রিসের আইজেন পচন গণনা করে।
Einsum <T TType প্রসারিত করে >	একটি অপ যা 2টি ইনপুট এবং 1টি আউটপুট সহ মৌলিক einsum op সমর্থন করে৷
Elu <T TNumber > প্রসারিত করে	সূচকীয় রৈখিক গণনা করে: `exp(features) - 1` যদি < 0, অন্যথায় `features`।
EluGrad <T TNumber বাড়ায়>	সূচকীয় রৈখিক (Elu) অপারেশনের জন্য গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।
এম্বেডিং অ্যাক্টিভেশন	টিপিইউ এমবেডিংয়ের পার্থক্য সক্ষম করে এমন একটি অপশন।
খালি <T প্রসারিত TType >	প্রদত্ত আকৃতি দিয়ে একটি টেনসর তৈরি করে।
খালি টেনসর তালিকা	একটি খালি টেনসর তালিকা তৈরি করে এবং ফেরত দেয়।
খালি টেনসরম্যাপ	একটি খালি টেনসর মানচিত্র তৈরি করে এবং ফেরত দেয়।
EncodeBase64	ওয়েব-সেফ বেস64 ফরম্যাটে স্ট্রিং এনকোড করুন।
EncodeJpeg	JPEG- একটি ছবি এনকোড করুন।
EncodeJpegVariableQuality	প্রদত্ত কম্প্রেশন গুণমান সহ JPEG এনকোড ইনপুট চিত্র।
এনকোডপিএনজি	PNG- একটি ছবি এনকোড করুন।
এনকোডপ্রোটো	অপটি ইনপুট টেনসরগুলিতে প্রদত্ত প্রোটোবাফ বার্তাগুলিকে সিরিয়ালাইজ করে।
এনকোডওয়াভ	WAV ফাইল ফরম্যাট ব্যবহার করে অডিও ডেটা এনকোড করুন।
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch	TPUEmbedding-এ ইনপুট ব্যাচ টেনসরের একটি তালিকা সারিবদ্ধ করে এমন একটি অপশন।
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch	কোডের পোর্টিং সহজ করে যা tf.nn.embedding_lookup() ব্যবহার করে।
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch	একটি অপশন যা একটি SparseTensor থেকে TPUEmbedding ইনপুট সূচক সারিবদ্ধ করে।
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch	কোডের পোর্টিং সহজ করে যা tf.nn.embedding_lookup_sparse() ব্যবহার করে।
নিশ্চিত করুন আকৃতি <T TType প্রসারিত করে >	নিশ্চিত করে যে টেনসরের আকৃতি প্রত্যাশিত আকারের সাথে মেলে।
<T প্রসারিত TType > লিখুন	একটি চাইল্ড ফ্রেম তৈরি করে বা খুঁজে বের করে এবং চাইল্ড ফ্রেমের কাছে `ডেটা` উপলব্ধ করে।
সমান	(x == y) উপাদান-ভিত্তিক সত্য মান প্রদান করে।
Erf <T TNumber > প্রসারিত করে	`x` উপাদান-ভিত্তিক গাউস ত্রুটি ফাংশন গণনা করে।
Erfc <T TNumber > প্রসারিত করে	`x` উপাদান-ভিত্তিক পরিপূরক ত্রুটি ফাংশন গণনা করে।
EuclideanNorm <T প্রসারিত TType >	একটি টেনসরের মাত্রা জুড়ে উপাদানগুলির ইউক্লিডীয় আদর্শ গণনা করে।
এক্সিকিউট	অপ যা একটি TPU ডিভাইসে একটি TPU প্রোগ্রাম লোড করে এবং চালায়।
ExecuteAndUpdateVariables	অপ যা ঐচ্ছিক ইন-প্লেস পরিবর্তনশীল আপডেট সহ একটি প্রোগ্রাম চালায়।
প্রস্থান করুন <T প্রসারিত TType >	বর্তমান ফ্রেম থেকে এর মূল ফ্রেমে প্রস্থান করে।
Exp <T TType প্রসারিত করে >	x উপাদান-ভিত্তিক সূচকের সূচক গণনা করে।
ExpandDims <T প্রসারিত TType >	একটি টেনসরের আকারে 1 এর একটি মাত্রা সন্নিবেশ করান।
মেয়াদ <T প্রসারিত TNumber >
Expm1 <T TType প্রসারিত করে >	কম্পিউট `exp(x) - 1` উপাদান অনুযায়ী।
এক্সট্রাক্ট গ্লিম্পস	ইনপুট টেনসর থেকে একটি আভাস বের করে।
ExtractImagePatches <T TType প্রসারিত করে >	`চিত্র` থেকে `প্যাচ` বের করুন এবং সেগুলিকে "গভীরতা" আউটপুট মাত্রায় রাখুন।
ExtractJpegShape <T TNumber প্রসারিত করে >	একটি JPEG-এনকোডেড চিত্রের আকারের তথ্য বের করুন।
ExtractVolumePatches <T প্রসারিত TNumber >	`ইনপুট` থেকে `প্যাচ` বের করুন এবং সেগুলিকে `"গভীরতা"` আউটপুট মাত্রায় রাখুন।
ফ্যাক্ট	ফ্যাক্টরিয়াল সম্পর্কে একটি তথ্য আউটপুট.
FakeQuantWithMinMaxArgs	'ইনপুট' টেনসরকে জাল-কোয়ান্টাইজ করুন, একই ধরনের 'আউটপুট' টেনসরে ফ্লোট টাইপ করুন।
FakeQuantWithMinMaxArgsGradient	FakeQuantWithMinMaxArgs অপারেশনের জন্য গ্রেডিয়েন্ট গণনা করুন।
FakeQuantWithMinMaxVars	গ্লোবাল ফ্লোট স্কেলারের মাধ্যমে ফ্লোটের টাইপের 'ইনপুট' টেনসরকে জাল-কোয়ান্টাইজ করুন গ্লোবাল ফ্লোট স্কেলারের মাধ্যমে ফ্লোটের টাইপের `ইনপুটস` টেনসরকে জাল-পরিমাণ করুন `মিনিট` এবং `ম্যাক্স` থেকে `ইনপুট` এর মতো একই আকৃতির `আউটপুট` টেনসরের মাধ্যমে।
FakeQuantWithMinMaxVarsGradient	FakeQuantWithMinMaxVars অপারেশনের জন্য গ্রেডিয়েন্ট গণনা করুন।
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel	প্রতি-চ্যানেল ফ্লোটের মাধ্যমে ফ্লোটের টাইপের 'ইনপুট' টেনসরকে জাল-পরিমাণ করুন প্রতি-চ্যানেল ফ্লোট টাইপের `ইনপুট` টেনসরের জাল-পরিমাণ করুন এবং আকারগুলির মধ্যে একটি: `[d]`, `[b, d]` `[b, h, w, d]` প্রতি-চ্যানেল ফ্লোটের মাধ্যমে ` আকৃতির min` এবং `সর্বোচ্চ` `[d]` থেকে `ইনপুট` এর মতো একই আকৃতির `আউটপুট` টেনসর।
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient	FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel অপারেশনের জন্য গ্রেডিয়েন্ট গণনা করুন।
Fft <T TType > প্রসারিত করে	ফাস্ট ফোরিয়ার ট্রান্সফর্ম.
Fft2d <T TType > প্রসারিত করে	2D দ্রুত ফুরিয়ার রূপান্তর।
Fft3d <T TType প্রসারিত করে >	3D দ্রুত ফুরিয়ার রূপান্তর।
ফিফো কিউ	একটি সারি যা প্রথম-ইন-ফার্স্ট-আউট ক্রমে উপাদান তৈরি করে।
<U প্রসারিত TType > পূরণ করুন	একটি স্কেলার মান দিয়ে ভরা একটি টেনসর তৈরি করে।
FilterByLast ComponentDataset	শেষ উপাদানটিতে সত্য থাকা `ইনপুট_ডেটাসেট` এর প্রথম উপাদানের উপাদান সমন্বিত একটি ডেটাসেট তৈরি করে।
আঙুলের ছাপ	ফিঙ্গারপ্রিন্ট মান তৈরি করে।
স্থির দৈর্ঘ্যরেকর্ডডেটাসেট
স্থির দৈর্ঘ্যরেকর্ডরিডার	একটি রিডার যা একটি ফাইল থেকে নির্দিষ্ট দৈর্ঘ্যের রেকর্ড আউটপুট করে।
FixedUnigram CandidateSampler	একটি শেখা ইউনিগ্রাম বিতরণের সাথে প্রার্থীর নমুনার জন্য লেবেল তৈরি করে।
ফ্লোর <T TNumber > প্রসারিত করে	x-এর চেয়ে বড় নয় উপাদান-ভিত্তিক বৃহত্তম পূর্ণসংখ্যা প্রদান করে।
FloorDiv <T TType প্রসারিত করে >	x // y উপাদান-ভিত্তিক রিটার্ন করে।
FloorMod <T TNumber বাড়ায়>	ভাগের উপাদান অনুযায়ী অবশিষ্টাংশ প্রদান করে।
FlushSummaryWriter
FractionalAvgPool <T TNumber প্রসারিত করে >	ইনপুটে ভগ্নাংশের গড় পুলিং সম্পাদন করে।
FractionalAvgPoolGrad <T TNumber বাড়ায়>	FractionalAvgPool ফাংশনের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।
FractionalMaxPool <T TNumber প্রসারিত করে >	ইনপুটে ভগ্নাংশের সর্বোচ্চ পুলিং সঞ্চালন করে।
FractionalMaxPoolGrad <T TNumber বাড়ায়>	FractionalMaxPool ফাংশনের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।
FresnelCos <T TNumber বাড়ায়>
FresnelSin <T TNumber বাড়ায়>
FusedBatchNorm <T TNumber প্রসারিত করে, U TNumber বাড়ায়>	ব্যাচ স্বাভাবিককরণ।
FusedBatchNormGrad <T TNumber প্রসারিত করে, U TNumber বাড়ায় >	ব্যাচ স্বাভাবিককরণের জন্য গ্রেডিয়েন্ট।
FusedPadConv2d <T TNumber বাড়ায়>	একটি কনভল্যুশনের সময় একটি প্রিপ্রসেস হিসাবে একটি প্যাডিং সম্পাদন করে।
FusedResizeAndPadConv2d <T TNumber প্রসারিত করে >	একটি পরিবর্তনের সময় একটি প্রিপ্রসেস হিসাবে একটি পুনরায় আকার এবং প্যাডিং সম্পাদন করে।
GRUBlockCell <T TNumber বাড়ায়>	1 বার ধাপের জন্য GRU সেল ফরওয়ার্ড প্রচারের গণনা করে।
GRUBlockCellGrad <T TNumber বাড়ায়>	1 বার ধাপের জন্য GRU সেল ব্যাক-প্রোপাগেশন গণনা করে।
সংগ্রহ করুন <T প্রসারিত TType >	এ নথিভুক্ত XLA সংগ্রহ অপারেটরকে মোড়ানো https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#gather
GatherNd <T TType > প্রসারিত করে	`প্যারাম` থেকে `সূচক` দ্বারা নির্দিষ্ট আকৃতি সহ একটি টেনসরে স্লাইস সংগ্রহ করুন।
GatherV2 <T TNumber বাড়ায়>	পারস্পরিকভাবে অভিন্ন প্রকার এবং আকৃতির একাধিক টেনসর জমা করে।
বাউন্ডিংবক্সপ্রপোজাল তৈরি করুন	এই অপটি arXiv:1506.01497-এর eq.2 অনুযায়ী প্রদত্ত বাউন্ডিং বক্স (bbox_deltas) এনকোডেড wrt অ্যাঙ্কর থেকে আগ্রহের অঞ্চল তৈরি করে অপটি শীর্ষ `pre_nms_topn` স্কোরিং বক্স নির্বাচন করে, নোঙ্গরের ক্ষেত্রে সেগুলিকে ডিকোড করে, `nms_threshold` ছেদ-ওভার-ইউনিয়ন (iou) মানের থেকে বেশি ওভারল্যাপিং বাক্সে অ-সর্বাধিক চাপ প্রয়োগ করে, বাক্সগুলি বাতিল করে যেখানে ছোট দিক `এর থেকে কম min_size`
VocabRemapping জেনারেট করুন	নতুন এবং পুরানো শব্দভান্ডার ফাইলগুলির একটি পথ দেওয়া, একটি রিম্যাপিং টেনসর প্রদান করে৷ দৈর্ঘ্য `num_new_vocab`, যেখানে `remapping[i]` পুরানো শব্দভান্ডারের সারি নম্বর রয়েছে যা নতুন শব্দভান্ডারের সারি `i` এর সাথে মিলে যায় (লাইন `new_vocab_offset` থেকে শুরু হয় এবং `num_new_vocab` সত্তা পর্যন্ত), অথবা `- 1` যদি নতুন শব্দভান্ডারে `i` এন্ট্রি করা হয় তাহলে পুরানো শব্দভাণ্ডারে না থাকে।
GetSessionHandle	বর্তমান সেশনের অবস্থায় ইনপুট টেনসর সংরক্ষণ করুন।
GetSessionTensor <T TType প্রসারিত করে >	এর হ্যান্ডেল দ্বারা নির্দিষ্ট টেনসরের মান পান।
বৃহত্তর	(x > y) উপাদান-ভিত্তিক সত্য মান প্রদান করে।
গ্রেটার ইকুয়াল	(x >= y) উপাদান-ভিত্তিক সত্য মান প্রদান করে।
GuaranteeConst <T TType প্রসারিত করে>	TF রানটাইমকে একটি গ্যারান্টি দেয় যে ইনপুট টেনসর একটি ধ্রুবক।
হ্যাশ টেবিল	একটি নন-ইনিশিয়ালাইজড হ্যাশ টেবিল তৈরি করে।
HistogramFixedWidth <U TNumber প্রসারিত করে >	মানের হিস্টোগ্রাম ফেরত দিন।
হিস্টোগ্রামের সারাংশ	একটি হিস্টোগ্রাম সহ একটি `সারাংশ` প্রোটোকল বাফার আউটপুট করে।
HsvToRgb <T TNumber বাড়ায়>	HSV থেকে RGB-তে এক বা একাধিক ছবি রূপান্তর করুন।
পরিচয় <T TType প্রসারিত করে >	ইনপুট টেনসর বা মান হিসাবে একই আকার এবং বিষয়বস্তু সহ একটি টেনসর ফেরত দিন।
পরিচয় এন	ইনপুট হিসাবে একই আকার এবং বিষয়বস্তু সহ টেনসরগুলির একটি তালিকা প্রদান করে৷ টেনসর
আইডেন্টিটি রিডার	একটি পাঠক যা সারিবদ্ধ কাজটিকে কী এবং মান উভয় হিসাবে আউটপুট করে।
Ifft <T TType > প্রসারিত করে	ইনভার্স ফাস্ট ফুরিয়ার ট্রান্সফর্ম।
Ifft2d <T TType > প্রসারিত করে	বিপরীত 2D দ্রুত ফুরিয়ার রূপান্তর।
Ifft3d <T TType > প্রসারিত করে	ইনভার্স 3D ফাস্ট ফুরিয়ার ট্রান্সফর্ম।
Igamma <T TNumber বাড়ায়>	নিম্ন নিয়মিতকৃত অসম্পূর্ণ গামা ফাংশন `P(a, x)` গণনা করুন।
IgammaGradA <T TNumber বাড়ায়>	`igamma(a, x)` wrt `a` এর গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।
Igammac <T TNumber বাড়ায়>	উপরের নিয়মিতকৃত অসম্পূর্ণ গামা ফাংশন `Q(a, x)` গণনা করুন।
ErrorsDataset উপেক্ষা করুন	একটি ডেটাসেট তৈরি করে যাতে `ইনপুট_ডেটাসেট` ত্রুটি উপেক্ষা করার উপাদান থাকে।
Imag <U TNumber প্রসারিত করে >	একটি জটিল সংখ্যার কাল্পনিক অংশ প্রদান করে।
ImageProjectiveTransformV2 <T TNumber প্রসারিত করে >	প্রদত্ত রূপান্তরটি প্রতিটি ছবিতে প্রয়োগ করে।
ImageProjectiveTransformV3 <T TNumber প্রসারিত করে >	প্রদত্ত রূপান্তরটি প্রতিটি ছবিতে প্রয়োগ করে।
ছবির সংক্ষিপ্তসার	ছবি সহ একটি `সারাংশ` প্রোটোকল বাফার আউটপুট করে।
অপরিবর্তনীয় কনস্ট <T TType প্রসারিত করে >	মেমরি অঞ্চল থেকে অপরিবর্তনীয় টেনসর প্রদান করে।
ইমপোর্ট ইভেন্ট
InTopK	লক্ষ্যগুলি শীর্ষ `K` পূর্বাভাসের মধ্যে আছে কিনা তা বলে।
InfeedDequeue <T TType প্রসারিত করে >	একটি মানের জন্য একটি স্থানধারক অপশন যা গণনার মধ্যে দেওয়া হবে।
InfeedDequeueTuple	একটি XLA টিপল হিসাবে infeed থেকে একাধিক মান আনে।
InfeedEnqueue	একটি অপ যা একটি একক টেনসর মান গণনার মধ্যে ফিড করে।
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer	একটি অপ যা টিপিইউ ইনফিডে প্রিলাইনারাইজড বাফারকে সারিবদ্ধ করে।
InfeedEnqueueTuple	XLA টিপল হিসাবে গণনার মধ্যে একাধিক টেনসর মান ফিড করে।
এটা
ইনিশিয়ালাইজ টেবিল	টেবিল ইনিশিয়ালাইজার যা যথাক্রমে কী এবং মানের জন্য দুটি টেনসর নেয়।
InitializeTableFromDataset
InitializeTableFromTextFile	একটি টেক্সট ফাইল থেকে একটি টেবিল শুরু করে।
InplaceAdd <T প্রসারিত TType >	x এর নির্দিষ্ট সারিতে v যোগ করে।
InplaceSub <T TType প্রসারিত করে >	`x` এর নির্দিষ্ট সারিতে `v` বিয়োগ করে।
InplaceUpdate <T TType প্রসারিত করে >	'v' মান সহ নির্দিষ্ট সারি 'i' আপডেট করে।
ইনভ <টি টিটিপে প্রসারিত>	এক বা একাধিক স্কোয়ার ইনভার্টেবল ম্যাট্রিকগুলি বা তাদের স্থগিতাদেশগুলির বিপরীত গণনা করে (কনজুগেট ট্রান্সপোজস)।
ইনভগ্রাড <টি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত>	`X` ডাব্লুআরটি এর ইনপুটটির বিপরীতের জন্য গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।
উল্টো <t প্রসারিত >	উল্টো (ফ্লিপ) সমর্থিত প্রকারের প্রতিটি বিট; উদাহরণস্বরূপ, টাইপ `uint8` মান 01010101 10101010 হয়ে যায়।
ইনভার্টপারমুটেশন <টি টিনবার > প্রসারিত করে	একটি টেনসরের বিপরীতমুখী গণনা গণনা করে।
Irfft <u প্রসারিত >	বিপরীত রিয়েল-মূল্যবান দ্রুত ফুরিয়ার ট্রান্সফর্ম।
Irfft2d <u প্রসারিত >	বিপরীত 2 ডি রিয়েল-মূল্যবান দ্রুত ফুরিয়ার ট্রান্সফর্ম।
Irfft3d <u প্রসারিত >	বিপরীত 3 ডি রিয়েল-মূল্যবান দ্রুত ফুরিয়ার ট্রান্সফর্ম।
Isboostedtresensembleinitialized	কোনও গাছের পোশাক শুরু করা হয়েছে কিনা তা পরীক্ষা করে।
Isbostedtreesquantilestreamresourceinitialized	কোয়ান্টাইল স্ট্রিমটি আরম্ভ করা হয়েছে কিনা তা পরীক্ষা করে।
Isfinite	X এর উপাদানগুলি সীমাবদ্ধ।
Isinf	X এর উপাদানগুলি আইএনএফ হয় returns
ইসানান	এক্স এর উপাদানগুলি ন্যান হয় returns
Isvarable initialized	কোনও টেনসর আরম্ভ করা হয়েছে কিনা তা পরীক্ষা করে।
আইসোটোনিক্রেশন < ইউ প্রসারিত>	আইসোটোনিক রিগ্রেশন সমস্যার একটি ব্যাচ সমাধান করে।
পুনরাবৃত্তিকারী
Iteratorfromstringhandle
IteratergetDevice	যে ডিভাইসে `রিসোর্স` স্থাপন করা হয়েছে তার নাম দেখায়।
Iteratergetnext	প্রদত্ত পুনরাবৃত্তি থেকে পরবর্তী আউটপুট পায়।
Iteratergetnextasoptional	প্রদত্ত পুনরাবৃত্তির কাছ থেকে একটি al চ্ছিক বৈকল্পিক হিসাবে পরবর্তী আউটপুট পান।
Iteratortenextsync	প্রদত্ত পুনরাবৃত্তি থেকে পরবর্তী আউটপুট পায়।
ইরেটোরটোস্টস্ট্রিংহ্যান্ডল	প্রদত্ত `রিসোর্স_হ্যান্ডল` রূপান্তর করে একটি স্ট্রিংয়ে একটি পুনরাবৃত্তিকে উপস্থাপন করে।
যোগদান করুন	স্ট্রিং টেনারগুলির প্রদত্ত তালিকায় একটি টেনসারে স্ট্রিংগুলিতে যোগদান করে; প্রদত্ত বিভাজক সহ (ডিফল্ট একটি খালি বিভাজক)।
কেএমসি 2 চেইনিনিটিয়ালাইজেশন	একটি ডেটা পয়েন্টের সূচকটি ফেরত দেয় যা বীজ সেটে যুক্ত করা উচিত।
কীভ্যালিউসর্ট <টি টিউবারকে প্রসারিত করে, আপনি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত করেন	এক্সএলএ বাছাই করা অপারেটরটি মোড়ানো, নথিভুক্ত https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort।
Kmeansplusplusinitialization	Kmans ++ মানদণ্ড ব্যবহার করে num_to_sample সারি ইনপুট নির্বাচন করে।
Kthorderstatistist	একটি ডেটা সেটের কেটিএইচ অর্ডার পরিসংখ্যান গণনা করে।
L2loss <t প্রসারিত >	এল 2 ক্ষতি।
Lmdbdataset	এক বা একাধিক এলএমডিবি ফাইলগুলিতে কী-মান জোড়া নির্গত করে এমন একটি ডেটাসেট তৈরি করে।
Lstmblockell <t প্রসারিত> প্রসারিত	1 সময় পদক্ষেপের জন্য এলএসটিএম সেল ফরোয়ার্ড প্রচারকে গণনা করে।
Lstmblockcellgrad <t প্রসারিত >	1 টাইমস্টেপের জন্য এলএসটিএম সেল পিছনের প্রচারকে গণনা করে।
লেটেন্সিস্ট্যাটসড্যাটাসেট	একটি স্ট্যাটাস্যাগ্রিগেটরে `ইনপুট_ডাটাসেট` উপাদানগুলি উত্পাদন করার বিলম্বকে রেকর্ড করে।
লিকিরেলু <টি টিউবার > প্রসারিত>	গণনা করা লিনিয়ার গণনা: `সর্বোচ্চ (বৈশিষ্ট্য, বৈশিষ্ট্য * আলফা)` `
লিকিরেলুগ্রাড <টি টিউবার > প্রসারিত>	একটি লিকিরেলু অপারেশনের জন্য সংশোধিত লিনিয়ার গ্রেডিয়েন্টগুলি গণনা করে।
Leadunigramcandidatesampler	একটি শিক্ষিত ইউনিগ্রাম বিতরণের সাথে প্রার্থী নমুনা দেওয়ার জন্য লেবেল তৈরি করে।
বামশিফ্ট <টি টিনবার > প্রসারিত	এলিমেন্টওয়াইজ `x` এবং` y` এর বিটওয়াইজ বাম-শিফ্টকে গণনা করে `
কম	(X <y) উপাদান অনুসারে সত্যের মান প্রদান করে।
কম	(X <= y) উপাদান অনুসারে সত্যের মান প্রদান করে।
Lgmama <t প্রসারিত >	`গামা (এক্স)` উপাদান-ভিত্তিক এর পরম মানের লগকে গণনা করে।
লিনস্পেস < t প্রসারিত>	একটি বিরতিতে মান উত্পন্ন করে।
Lmdbdataset
এলএমডব্রেডার	এমন একটি পাঠক যা এলএমডিবি ফাইল থেকে রেকর্ডগুলি আউটপুট করে।
লোড্যান্ড্রেম্যাপম্যাট্রিক্স	চেকপয়েন্ট থেকে `ওল্ড_টেনসর_নাম` নাম সহ একটি 2-ডি (ম্যাট্রিক্স) `টেনসর Loads `ckpt_path` এ এবং নির্দিষ্ট রিম্যাপিংগুলি ব্যবহার করে এর সারি এবং কলামগুলি সম্ভাব্যভাবে পুনর্নির্মাণ করে।
লোডটপিউইমবেডডিংড্যাম্পারামিটার	অ্যাডাম এম্বেডিং প্যারামিটারগুলি লোড করুন।
লোডটপিউমেডডিংড্যাম্পারামিটারসগ্র্যাডাকামডেবাগ	ডিবাগ সমর্থন সহ অ্যাডাম এম্বেডিং প্যারামিটারগুলি লোড করুন।
লোডটপিউমেডডিংডেল্টাপারামিটার	লোড অ্যাডাদেল্টা এম্বেডিং পরামিতি।
লোডটপিউইমেডডিংডেল্টাপারামিটারসগ্র্যাডাকামডেবাগ	ডিবাগ সমর্থন সহ অ্যাডাদেল্টা প্যারামিটারগুলি লোড করুন।
লোডটপিউইমবেডডিংএডিএগ্রাডপ্যারামিটারগুলি	অ্যাডগ্রাড এম্বেডিং পরামিতিগুলি লোড করুন।
লোডটপিউমেডডিংএডগ্র্যাডপ্যারমেটারসগ্র্যাডাকামডেবাগ	ডিবাগ সমর্থন সহ অ্যাডগ্রাড এম্বেডিং প্যারামিটারগুলি লোড করুন।
লোডটপিউমেডডিংকেনড্রেডআরএমএসপ্রপ্পারমিটারগুলি	লোড কেন্দ্রিক আরএমএসপ্রপ এম্বেডিং পরামিতি।
লোডটপিউমেডডিংফট্রলপ্যারামিটারগুলি	এফটিআরএল এম্বেডিং পরামিতিগুলি লোড করুন।
লোডটপিউমেডডিংফট্রলপ্যারামিটারসগ্র্যাডাকামডেবাগ	ডিবাগ সমর্থন সহ এফটিআরএল এম্বেডিং পরামিতিগুলি লোড করুন।
লোডটপিউইএমবিডিংমড্ল্যাডগ্রাডলাইটলাইটপ্যারামিটারগুলি	এমডিএল অ্যাডগ্রাড হালকা এম্বেডিং পরামিতিগুলি লোড করুন।
লোডটপিউমডডিংমোমেন্টাম্পারামিটার	লোড মোমেন্টাম এম্বেডিং পরামিতি।
লোডটপিউমেডডিংমোমেন্ট্পারামিটারসগ্র্যাডাকামডেবাগ	ডিবাগ সমর্থন সহ গতিবেগ এম্বেড করা পরামিতিগুলি লোড করুন।
লোডটপিউমেডডিংপ্রক্সিমালাদগ্রাদপ্রেডপ্যারামিটারগুলি	প্রক্সিমাল অ্যাডগ্রাড এম্বেডিং পরামিতিগুলি লোড করুন।
লোডটপিউমেডডিংপ্রক্সিমালাদগ্র্যাডপ্যারমেটারসগ্র্যাডাকামডেবাগ	ডিবাগ সমর্থন সহ প্রক্সিমাল অ্যাডগ্রাড এম্বেডিং প্যারামিটারগুলি লোড করুন।
লোডটপিউমেডডিংপ্রক্সিম্যালিওগাইপ্যারামিটারগুলি
লোডটপিউমেডডিংপ্রক্সিমাইগাইপ্যারামিটারসগ্র্যাডাকামডেবাগ
লোডটপিউমেডডিংআরএমএসপ্রপ্পারমিটারগুলি	RMSProp এম্বেডিং পরামিতি লোড করুন।
লোডটপিউইএমবিডিংআরএমএসপ্রপ্পারমিটারসগ্র্যাডাকামডেবাগ	ডিবাগ সমর্থন সহ আরএমএসপ্রপ এম্বেড করা পরামিতিগুলি লোড করুন।
লোডটপিউমেডডিংস্টোকাস্টিকগ্র্যাডিয়েন্টডেসেন্টপ্যারামিটারগুলি	এসজিডি এম্বেডিং পরামিতিগুলি লোড করুন।
লোডটপিউমেডডিংস্টোকাস্টিকগ্র্যাডিয়েন্টডেসেন্টপ্যারামিটারসগ্র্যাডাকামডেবাগ	এসজিডি এম্বেডিং পরামিতিগুলি লোড করুন।
লোকাল রিসনোরমালাইজেশন <টি ট্যাম্বার > প্রসারিত করে	স্থানীয় প্রতিক্রিয়া স্বাভাবিককরণ।
লোকাল রিসনোরমালাইজেশনগ্র্যাড <টি টিনবার > প্রসারিত>	স্থানীয় প্রতিক্রিয়া স্বাভাবিককরণের জন্য গ্রেডিয়েন্টস।
লগ <টি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত>	এক্স উপাদান অনুসারে প্রাকৃতিক লোগারিদম গণনা করে।
লগ 1 পি <টি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত>	(1 + x) উপাদান অনুসারে প্রাকৃতিক লোগারিদম গণনা করে।
লগম্যাট্রিক্সডেটারমিন্যান্ট <টি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত>	এর নির্ধারকের পরম মানের সাইন এবং লগকে গণনা করে এক বা একাধিক স্কোয়ার ম্যাট্রিক।
লগসফটম্যাক্স <টি টিনবার > প্রসারিত করে	লগ সফটম্যাক্স অ্যাক্টিভেশনগুলি গণনা করে।
লগুনিফর্মক্যান্ডডেটস এম্পলার	লগ-ইউনিফর্ম বিতরণ সহ প্রার্থী নমুনা দেওয়ার জন্য লেবেল তৈরি করে।
লজিক্যাল্যান্ড	এক্স এবং ওয়াই উপাদান-ভিত্তিক সত্যের মান প্রদান করে।
লজিকাল নোট	X` উপাদান-ভিত্তিক নয় `সত্যের মান প্রদান করে।
লজিকালর	এক্স বা ওয়াই উপাদান-ভিত্তিক সত্যের মান প্রদান করে।
Lookuptableexport <t ttype প্রসারিত করে, আপনি TTYPE > প্রসারিত করেন	টেবিলের সমস্ত কী এবং মান আউটপুট করে।
লুকাপ্টেবলফাইন্ড <ইউ টিটিওয়াইপি > প্রসারিত করে	একটি টেবিলের কীগুলি সন্ধান করে, সংশ্লিষ্ট মানগুলি আউটপুট করে।
লুক্পটেবল ইমপোর্ট	টেবিলের সামগ্রীগুলি নির্দিষ্ট কী এবং মানগুলির সাথে প্রতিস্থাপন করে।
লুকাপ্টেবলইনসার্ট	মানগুলির সাথে অ্যাসোসিয়েটস কীগুলিতে টেবিলটি আপডেট করে।
Workuptableermove	কীগুলি এবং এর সাথে সম্পর্কিত মানগুলি একটি টেবিল থেকে সরিয়ে দেয়।
লুকাপ্টেবলসাইজ	প্রদত্ত সারণীতে উপাদানগুলির সংখ্যা গণনা করে।
লুপকন্ড	আউটপুট ইনপুট ফরোয়ার্ড করে।
নিম্ন	সমস্ত বড় হাতের অক্ষরকে তাদের নিজ নিজ ছোট ছোট প্রতিস্থাপনগুলিতে রূপান্তর করে।
নিম্নবিত্ত <আপনি tnumber > প্রসারিত	প্রতিটি সারি বরাবর নিম্ন_বাউন্ড (সাজানো_স অনুসন্ধান_ভ্যালু, মান) প্রয়োগ করে।
লু <টি টিটিওয়াইপি প্রসারিত করে, আপনি ট্যাম্বার > প্রসারিত করেন	এক বা একাধিক স্কোয়ার ম্যাট্রিকগুলির লু পচন গণনা করে।
MakeIterator	প্রদত্ত `ডেটাসেট` থেকে একটি নতুন পুনরাবৃত্তকারী তৈরি করে এবং এটি` পুনরাবৃত্তিতে সংরক্ষণ করে `
মেকুনিক	নন-ব্যাচের মাত্রায় সমস্ত উপাদানকে অনন্য করুন, তবে \ "বন্ধ \" থেকে তাদের প্রাথমিক মান।
ম্যাপক্লেয়ার	ওপি অন্তর্নিহিত পাত্রে সমস্ত উপাদান সরিয়ে দেয়।
MAPINCOMPLETESIZE	ওপি অন্তর্নিহিত ধারকটিতে অসম্পূর্ণ উপাদানগুলির সংখ্যা প্রদান করে।
ম্যাপেক	অপারেশন নির্দিষ্ট কীতে মানগুলিতে উঁকি দেয়।
ম্যাপসাইজ	ওপি অন্তর্নিহিত ধারকটিতে উপাদানগুলির সংখ্যা প্রদান করে।
ম্যাপস্টেজ	অন্তর্নিহিত ধারকটিতে মঞ্চ (কী, মান) যা হ্যাশটেবলের মতো আচরণ করে।
ম্যাপুনস্টেজ	ওপি কীটির সাথে সম্পর্কিত মানগুলি সরিয়ে দেয় এবং দেয় অন্তর্নিহিত ধারক থেকে।
ম্যাপুনস্টেজেনোকি	ওপি একটি এলোমেলো (কী, মান) সরিয়ে দেয় এবং দেয় অন্তর্নিহিত ধারক থেকে।
ম্যাটমুল <টি টিটিপে প্রসারিত>	ম্যাট্রিক্স "বি" দ্বারা ম্যাট্রিক্স "এ" গুণ করুন।
ম্যাচিংফাইল	এক বা একাধিক গ্লোব নিদর্শনগুলির সাথে মেলে ফাইলগুলির সেটটি ফেরত দেয়।
ম্যাচিংফাইলসড্যাটাসেট
ম্যাট্রিক্সডিয়াগ <টি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত>	প্রদত্ত ব্যাচ করা তির্যক মান সহ একটি ব্যাচড তির্যক টেনসর প্রদান করে।
ম্যাট্রিক্সডিয়্যাগপার্ট <টি টিটিপে প্রসারিত>	একটি ব্যাচড টেনসারের ব্যাচযুক্ত তির্যক অংশটি ফেরত দেয়।
ম্যাট্রিক্সডিয়্যাগপার্টভি 3 <টি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত>	একটি ব্যাচড টেনসারের ব্যাচযুক্ত তির্যক অংশটি ফেরত দেয়।
ম্যাট্রিক্সডিয়াগভি 3 <টি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত>	প্রদত্ত ব্যাচ করা তির্যক মান সহ একটি ব্যাচড তির্যক টেনসর প্রদান করে।
ম্যাট্রিক্সলোগারিদম <টি টিটিপে > প্রসারিত করে	এক বা একাধিক বর্গ ম্যাট্রিকগুলির ম্যাট্রিক্স লোগারিদম গণনা করে: \\(log(exp(A)) = A\\) এই ওপিটি কেবল জটিল ম্যাট্রিকগুলির জন্য সংজ্ঞায়িত করা হয়।
ম্যাট্রিক্সসেটডিয়াগ <টি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত>	নতুন ব্যাচযুক্ত তির্যক মানগুলির সাথে একটি ব্যাচড ম্যাট্রিক্স টেনসর প্রদান করে।
ম্যাট্রিক্সসোলভেলস <টি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত>	এক বা একাধিক লিনিয়ার সর্বনিম্ন-স্কোয়ার সমস্যাগুলি সমাধান করে।
সর্বোচ্চ <টি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত>	একটি টেনসরের মাত্রা জুড়ে সর্বাধিক উপাদানগুলিকে গণনা করে।
ম্যাক্সিনট্রাওপ্যালালিজমড্যাটাসেট	একটি ডেটাসেট তৈরি করে যা সর্বাধিক আন্তঃ-ওপ সমান্তরালতা ওভাররাইড করে।
ম্যাক্সপুল <টি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত করে	ইনপুটটিতে সর্বাধিক পুলিং সম্পাদন করে।
ম্যাক্সপুল 3 ডি <টি টিউবার > প্রসারিত>	ইনপুটটিতে 3 ডি ম্যাক্স পুলিং সম্পাদন করে।
ম্যাক্সপুল 3 ডিগ্রাড < ইউ প্রসারিত>	3 ডি ম্যাক্স পুলিং ফাংশনের গ্রেডিয়েন্টগুলি গণনা করে।
ম্যাক্সপুল 3 ডিগ্রাডগ্রাড <টি টিনবার > প্রসারিত>	ম্যাক্সপুলিং ফাংশনের দ্বিতীয়-ক্রমের গ্রেডিয়েন্টগুলি গণনা করে।
ম্যাক্সপুলগ্রাড <টি টিউবার > প্রসারিত>	ম্যাক্সপুলিং ফাংশনের গ্রেডিয়েন্টগুলি গণনা করে।
ম্যাক্সপুলগ্রাডগ্রাড <টি টিউবার > প্রসারিত>	ম্যাক্সপুলিং ফাংশনের দ্বিতীয়-ক্রমের গ্রেডিয়েন্টগুলি গণনা করে।
ম্যাক্সপুলগ্রাডগ্রাডউইথারগম্যাক্স < t প্রসারিত>	ম্যাক্সপুলিং ফাংশনের দ্বিতীয়-ক্রমের গ্রেডিয়েন্টগুলি গণনা করে।
ম্যাক্সপুলগ্রাডউইথারগম্যাক্স <টি টিনবার > প্রসারিত>	ম্যাক্সপুলিং ফাংশনের গ্রেডিয়েন্টগুলি গণনা করে।
ম্যাক্সপুলউইথারগম্যাক্স <টি ট্যানবারকে প্রসারিত করে, আপনি ট্যাম্বার > প্রসারিত করেন	ইনপুটটিতে সর্বাধিক পুলিং সম্পাদন করে এবং সর্বাধিক মান এবং সূচক উভয়ই আউটপুট দেয়।
সর্বোচ্চ <t প্রসারিত >	এক্স এবং ওয়াই এর সর্বোচ্চটি প্রদান করে (যেমন)
মানে <টি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত	একটি টেনসরের মাত্রা জুড়ে উপাদানগুলির গড় গণনা করে।
মার্জ <টি টিটিপে প্রসারিত>	`ইনপুটস` থেকে` আউটপুট` এ উপলব্ধ টেনসরের মানকে ফরোয়ার্ড করে `
Mergesummary	সংক্ষিপ্তসারগুলি মার্জ করে।
Mergev2 চেকপয়েন্টস	ভি 2 ফর্ম্যাট নির্দিষ্ট: শারড চেকপয়েন্টগুলির মেটাডেটা ফাইলগুলিকে একীভূত করে।
এমএফসিসি	স্পেকট্রোগ্রামকে এমন একটি আকারে রূপান্তরিত করে যা বক্তৃতা স্বীকৃতির জন্য দরকারী।
মিন <টি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত	একটি টেনসরের মাত্রা জুড়ে ন্যূনতম উপাদানগুলির গণনা করে।
সর্বনিম্ন < t প্রসারিত>	এক্স এবং ওয়াই এর ন্যূনতমটি ফিরিয়ে দেয় (অর্থাত্
মিররপ্যাড <টি টি টাইপ > প্রসারিত>	মিররযুক্ত মানগুলির সাথে একটি টেনসর প্যাড করে।
মিররপ্যাডগ্রাড <টি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত>	`মিররপ্যাড` অপশনের জন্য গ্রেডিয়েন্ট অপশন।
Mlirpassthroop	একটি প্রধান () ফাংশন সহ একটি মডিউল হিসাবে প্রকাশিত একটি স্বেচ্ছাসেবী এমএলআইআর গণনা আবৃত করে।
Mod <t প্রসারিত> প্রসারিত	বিভাগের উপাদান ভিত্তিক বাকি রিটার্ন।
মডেলড্যাটাসেট	পরিচয় রূপান্তর যা মডেল পারফরম্যান্স।
মুল <টি টিটিপে প্রসারিত>	X * y উপাদান অনুসারে প্রদান করে।
মুলনোনান <টি টিটিপে প্রসারিত>	X * y উপাদান অনুসারে প্রদান করে।
মাল্টিডেভিসিটারেটর	একটি MultiDeviceIterator সম্পদ তৈরি করে।
মাল্টিডভাইসাইটেটরফর্মস্ট্রিংহ্যান্ডল	এর সরবরাহিত স্ট্রিং হ্যান্ডেল থেকে একটি মাল্টিডেভিসিটারেটর রিসোর্স উত্পন্ন করে।
মাল্টিডেভিসিটেটরেটেটনেক্সটফ্রোমশার্ড	প্রদত্ত শারড নম্বরটির জন্য পরবর্তী উপাদান পান।
মাল্টিডেভিসিটারেটরিনিট	প্রদত্ত ডেটাসেট দিয়ে মাল্টি ডিভাইস আইট্রেটরটি আরম্ভ করে।
মাল্টিডেভিসিট্রেটোরটোস্ট্রিংহ্যান্ডল	প্রদত্ত মাল্টিডেভাইসাইটেটরের জন্য একটি স্ট্রিং হ্যান্ডেল তৈরি করে।
বহুজাতিক <ইউ প্রসারিত >	বহুজাতিক বিতরণ থেকে নমুনা আঁকেন।
মিউটেবলসহ্যাশটেবল	একটি খালি হ্যাশ টেবিল তৈরি করে যা ব্যাকিং স্টোর হিসাবে টেনসর ব্যবহার করে।
মিউটেবলহ্যাশটেবল	একটি খালি হ্যাশ টেবিল তৈরি করে।
মিউটেবলহ্যাশটেবলঅফেনসর	একটি খালি হ্যাশ টেবিল তৈরি করে।
মিউটেক্স	একটি মুটেক্স রিসোর্স তৈরি করে যা `মিটেক্সলক` দ্বারা লক করা যায়`
মিটেক্সলক	একটি মিটেক্স রিসোর্স লক করে।
Ncclallreduce <t প্রসারিত> প্রসারিত	সমস্ত ইনপুট টেনারগুলিতে হ্রাসযুক্ত একটি টেনসর আউটপুট দেয়।
Ncclbroadcast <t প্রসারিত >	আউটপুটটির সাথে সংযুক্ত থাকা সমস্ত ডিভাইসে `ইনপুট` প্রেরণ করে।
Ncclreduce <t প্রসারিত >	একক ডিভাইসে `হ্রাস using ব্যবহার করে` num_devices` থেকে `ইনপুট` হ্রাস করে।
Ndtri <t প্রসারিত> প্রসারিত
নিকটতমবার	প্রতিটি পয়েন্টের জন্য কে নিকটতম কেন্দ্রগুলি নির্বাচন করে।
নেগ <টি টিটিওয়াইপি প্রসারিত>	সংখ্যার নেতিবাচক মান উপাদান ভিত্তিক গণনা।
নেগট্রেইন	নেতিবাচক নমুনা মাধ্যমে প্রশিক্ষণ।
নেক্সটফটার <টি টিনবার্স > প্রসারিত	উপাদান-ভিত্তিক `x2` এর দিকে` x1` এর পরবর্তী প্রতিনিধিত্বযোগ্য মানটি প্রদান করে।
Nextiteration <t ttype > প্রসারিত করে	পরবর্তী পুনরাবৃত্তিতে এর ইনপুট উপলব্ধ করে।
নুপ	কিছুই করে না।
ননডেটারমিনিস্টিকিন্টস <ইউ টিটিওয়াইপি > প্রসারিত করে	অ-নির্ধারিতভাবে কিছু পূর্ণসংখ্যা উত্পন্ন করে।
ননম্যাক্সসপ্রেসন <টি টিউবার > প্রসারিত>	লোভের সাথে স্কোরের অবতরণ ক্রমে বাউন্ডিং বাক্সগুলির একটি উপসেট নির্বাচন করে, পূর্বে নির্বাচিত বাক্সগুলির সাথে উচ্চতর ছেদ-ওভার-ইউনিয়ন (আইইউ) ওভারল্যাপযুক্ত বাক্সগুলি ছাঁটাই করা।
ননম্যাক্সসপেশন উইথওভারল্যাপস	লোভের সাথে স্কোরের অবতরণ ক্রমে বাউন্ডিং বাক্সগুলির একটি উপসেট নির্বাচন করে, পূর্বে নির্বাচিত বাক্সগুলির সাথে উচ্চ ওভারল্যাপ রয়েছে এমন বাক্সগুলি ছাঁটাই করা।
ননসিরিয়ালাইজেবলড্যাটাসেট
সমান না	(X! = Y) উপাদান অনুসারে সত্যের মান প্রদান করে।
Nthelement <t প্রসারিত> প্রসারিত	শেষ মাত্রার জন্য `n`-থ অর্ডার পরিসংখ্যানের মানগুলি সন্ধান করে।
ওয়ানহট <ইউ টিটিপ > প্রসারিত>	এক-হট টেনসর ফেরত দেয়।
যেগুলি <টি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত করে	একটি অপারেটর `ডিমস` দ্বারা প্রদত্ত আকারের সাথে একটি ধ্রুবক সূচনা তৈরি করে`
একরকম <টি টিটিপে প্রসারিত>	x এর মতো একই আকার এবং টাইপ সহ একটি টেনসর প্রদান করে।
অপারেন্ড <টি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত	ইন্টারফেস একটি টেনসরফ্লো অপারেশনের অপারেশন দ্বারা প্রয়োগ করা হয়েছে।
অপ্টিমাইজড্যাটাসেট	`ইনপুট_ড্যাটাসেট` এ অপ্টিমাইজেশন প্রয়োগ করে একটি ডেটাসেট তৈরি করে`
অপ্টিমাইজড্যাটাসেটভি 2	`ইনপুট_ড্যাটাসেট` সম্পর্কিত অপ্টিমাইজেশন প্রয়োগ করে একটি ডেটাসেট তৈরি করে`
Ption চ্ছিকফ্রোমভ্যালু	টেনারগুলির একটি টিপল থেকে একটি al চ্ছিক বৈকল্পিক তৈরি করে।
Ption চ্ছিকভ্যালু	একটি al চ্ছিক বৈকল্পিকভাবে সঞ্চিত মানটি ফেরত দেয় বা কোনও উপস্থিত না থাকলে একটি ত্রুটি উত্থাপন করে।
Ption চ্ছিকহাসভ্যালু	যদি প্রদত্ত al চ্ছিক বৈকল্পিকটির একটি মান থাকে তবে কেবল যদি সত্য হয়।
Ption চ্ছিক	কোনও মান ছাড়াই একটি al চ্ছিক বৈকল্পিক তৈরি করে।
অর্ডারডম্যাপক্লেয়ার	ওপি অন্তর্নিহিত পাত্রে সমস্ত উপাদান সরিয়ে দেয়।
অর্ডারডম্যাপিঙ্ক কমপ্লিটাইজাইজ	ওপি অন্তর্নিহিত ধারকটিতে অসম্পূর্ণ উপাদানগুলির সংখ্যা প্রদান করে।
অর্ডারম্যাপিক	অপারেশন নির্দিষ্ট কীতে মানগুলিতে উঁকি দেয়।
অর্ডারম্যাপসাইজ	ওপি অন্তর্নিহিত ধারকটিতে উপাদানগুলির সংখ্যা প্রদান করে।
অর্ডারম্যাপস্টেজ	অন্তর্নিহিত ধারকটিতে মঞ্চ (কী, মান) যা অর্ডারযুক্ত মতো আচরণ করে সহযোগী ধারক।
অর্ডারডমাপুনস্টেজ	ওপি কীটির সাথে সম্পর্কিত মানগুলি সরিয়ে দেয় এবং দেয় অন্তর্নিহিত ধারক থেকে।
অর্ডারডমাপুনস্টেজেনোকি	ওপি ক্ষুদ্রতম সহ (কী, মান) উপাদানটি সরিয়ে দেয় এবং ফেরত দেয় অন্তর্নিহিত ধারক থেকে কী।
অর্ডিনাল সিলেক্টর	একটি টিপিইউ কোর সিলেক্টর অপ।
আউটডিকিউইউ <টি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত>	গণনা আউটপিড থেকে একক টেনসর পুনরুদ্ধার করে।
আউটডেকিউইউইটুপল	গণনা আউটপিড থেকে একাধিক মান পুনরুদ্ধার করুন।
আউটডেকিউইউইউইটিউপ্লেভ 2	গণনা আউটপিড থেকে একাধিক মান পুনরুদ্ধার করুন।
আউটডিকিউইউইভি 2 <টি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত>	গণনা আউটপিড থেকে একক টেনসর পুনরুদ্ধার করে।
আউটিডেনকিউ	গণনা আউটপিডে একটি টেনসর এনকিউ।
আউটডেনকুইয়েটআপল	গণনা আউটপিডে একাধিক টেনসর মানকে এনকুইউ করুন।
আউটপুট <টি টিটিওয়াইপি প্রসারিত>	একটি `Operation` দ্বারা উত্পাদিত একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল।
প্যাড <টি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত	এক্সএলএ প্যাড অপারেটরটি মোড়ানো, নথিভুক্ত https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#pad।
প্যাডডব্যাচড্যাটাসেট	ইনপুট থেকে ব্যাচ এবং প্যাডগুলি `ব্যাচ_সাইজ` উপাদানগুলি তৈরি করে এমন একটি ডেটাসেট তৈরি করে।
প্যাডিংফিফোকিউ	একটি সারি যা প্রথম-আউট ক্রমে উপাদান তৈরি করে।
সমান্তরাল কনক্যাট <টি টিটিপ > প্রসারিত>	প্রথম মাত্রা বরাবর `n` টেনারগুলির একটি তালিকা সংক্ষিপ্ত করে।
সমান্তরালতা _	একটি একক টেনসরে `ডেটা` টেনসর থেকে মানগুলিকে ইন্টারলিভ করুন।
প্যারামিটারাইজড ট্রান্টেডনরমাল <ইউ প্রসারিত>	একটি স্বাভাবিক বন্টন থেকে র্যান্ডম মান আউটপুট।
পার্সেক্সামাল	TF.Example প্রোটোস (স্ট্রিং হিসাবে) এর একটি ভেক্টরকে টাইপ করা টেনসরগুলিতে রূপান্তরিত করে।
পার্সেক্সামপ্লেডটাসেট	Dt ইনপুট_ড্যাটাসেট` রূপান্তর করে `উদাহরণ` প্রোটোসকে ডিটি_স্ট্রিংয়ের ভেক্টর হিসাবে `টেনসর` বা `স্পারসেটেনসর` অবজেক্টগুলির পার্সড বৈশিষ্ট্যগুলির প্রতিনিধিত্ব করে।
পার্সেসেকুয়েন্সেক্সামাল	Tf.io.secencexample প্রোটোস (স্ট্রিং হিসাবে) টাইপড টেনসরগুলিতে একটি ভেক্টরকে রূপান্তরিত করে।
পার্সেসিংলেক্সামাল	একটি tf.example প্রোটো (স্ট্রিং হিসাবে) টাইপ করা টেনসরগুলিতে রূপান্তর করে।
Parsesinglesequenceexample	একটি স্কেলার মস্তিষ্ককে রূপান্তর করে S
পার্সেটেনসর <টি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত>	একটি সিরিয়ালাইজড টেনসরফ্লো.টেনসরপ্রোটো প্রোটোকে একটি টেনসারে রূপান্তরিত করে।
পার্টিশনড ইনপুট <টি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত করে	একটি ওপি যা একসাথে বিভক্ত ইনপুটগুলির একটি তালিকা গোষ্ঠী করে।
পার্টিশনডআউটপুট <টি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত করে	এমন একটি ওপি যা এক্সএলএ দ্বারা বিভাজনযুক্ত তালিকায় একটি টেনসরকে ডেমাল্টিপ্লেক্স করে এক্সএলএ গণনার বাইরে আউটপুট।
স্থানধারক <টি টিটিপে প্রসারিত>	একটি মানের জন্য একটি স্থানধারক ওপি যা গণনায় খাওয়ানো হবে।
স্থানধারক _	কোনও স্থানধারক ওপি যা এর আউটপুট খাওয়ানো না হলে `ইনপুট` এর মধ্য দিয়ে যায়।
বহুভুজ < t প্রসারিত>	বহুভুজ ফাংশন \\(\psi^{(n)}(x)\\)গণনা করুন।
জনসংখ্যা	উপাদান ভিত্তিক জনসংখ্যা গণনা (ওরফে
পাও <টি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত	অন্য মানের শক্তিটিকে অন্য মানের কাছে গণনা করে।
প্রিফেচড্যাটাসেট	একটি ডেটাসেট তৈরি করে যা `ইনপুট_ডাটাসেট` থেকে asynchronically প্রিফেচ উপাদানগুলি`
প্রিলিনিয়ারাইজ	একটি ওপি যা একটি অস্বচ্ছ বৈকল্পিক টেনসারে একটি টেনসর মানকে লিনিয়ার করে।
Prelinearizetuple	একটি ওপি যা একাধিক টেনসর মানকে অস্বচ্ছ বৈকল্পিক টেনসারে লিনিয়ার করে।
প্রতিরোধ গ্রেডিয়েন্ট <টি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত>	একটি পরিচয় ওপি যা কোনও গ্রেডিয়েন্টের জন্য অনুরোধ করা হলে একটি ত্রুটি ট্রিগার করে।
ছাপা	একটি স্ট্রিং স্কেলার মুদ্রণ করে।
অগ্রাধিকার সারি	একটি সারি যা প্রথম উপাদান মান দ্বারা বাছাই করা উপাদান তৈরি করে।
প্রাইভেটথ্রেডপোলড্যাটাসেট	একটি ডেটাসেট তৈরি করে যা `ইনপুট_ড্যাটাসেট` গণনা করতে একটি কাস্টম থ্রেড পুল ব্যবহার করে`
প্রোড <টি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত	একটি টেনসরের মাত্রা জুড়ে উপাদানগুলির পণ্য গণনা করে।
কিউআর <টি টিটিপে প্রসারিত>	এক বা একাধিক ম্যাট্রিকের কিউআর পচনকে গণনা করে।
কোয়ান্টাইজ <টি টিটিপে প্রসারিত>	'আউটপুট' টাইপ 'টি' এর টেনসর থেকে টাইপ ফ্লোটের 'ইনপুট' টেনসরকে মাপুন।
কোয়ান্টিজেডডেকুয়ান্টাইজ <টি টিউবার > প্রসারিত>	পরিমাণগুলি তখন একটি টেনসরকে বিন্যাস করে।
কোয়ান্টিজেডডেকুয়ান্টাইজভ 3 <টি টিনবার > প্রসারিত>	পরিমাণগুলি তখন একটি টেনসরকে বিন্যাস করে।
কোয়ান্টিজেডডেকুয়ান্টাইজভ 4 <টি টিনবার > প্রসারিত>	`কোয়ান্টাইজেশন.ক্যান্টিজ এবংডিক্যুয়ান্টাইজভ 4` এর গ্রেডিয়েন্টটি ফেরত দেয়`
কোয়ান্টিজেডডেকুয়ান্টাইজভ 4 গ্র্যাড <টি টিনবার্স > প্রসারিত>	`কোয়ান্টিজেডডেকুয়ান্টাইজভ 4` এর গ্রেডিয়েন্টটি ফেরত দেয়`
কোয়ান্টাইজডাউনএন্ডশ্রিংগ্রেঞ্জ <ইউ টিটিপে > প্রসারিত করে	কোয়ান্টাইজড 'ইনপুট' টেনসরকে একটি নিম্ন-নির্ভুলতা 'আউটপুট' ব্যবহার করে রূপান্তর করুন নিম্ন বিট গভীরতার ব্যবহার সর্বাধিকতর করতে এবং আউটপুট মিনিট এবং সর্বোচ্চ রেঞ্জগুলি সেই অনুযায়ী সামঞ্জস্য করতে মানগুলির প্রকৃত বিতরণ।
কোয়ান্টাইজডএড <v টি টাইপ > প্রসারিত করে	কোয়ান্টাইজড বাফারগুলিতে কাজ করে x + y উপাদান অনুসারে প্রদান করে।
কোয়ান্টাইজড্যাভপুল <টি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত করে	কোয়ান্টাইজড ধরণের জন্য ইনপুট টেনসারের গড় পুল উত্পাদন করে।
পরিমাণযুক্ত _	কোয়ান্টাইজড ব্যাচের স্বাভাবিককরণ।
কোয়ান্টাইজডবিয়াসএডিডি <ভি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত করে	কোয়ান্টাইজড ধরণের জন্য টেনসর 'ইনপুট' তে টেনসর 'পক্ষপাত' যুক্ত করে।
কোয়ান্টাইজডক্যাট <টি টিটিপে প্রসারিত>	এক মাত্রা বরাবর কোয়ান্টাইজড টেনারগুলি কনটেনটেটস।
কোয়ান্টাইজডকনভি 2 ড্যানড্রেলু <ভি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত>
কোয়ান্টাইজডকনভি 2 ড্যানড্রেলুয়ানড্রেকান্টাইজ <ভি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত>
কোয়ান্টাইজডকনভি 2 ড্যানড্রেকান্টাইজ <ভি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত>
কোয়ান্টাইজডকনভি 2 ডিপারচ্যানেল <ভি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত>	চ্যানেল প্রতি কোয়ান্টাইজডকনভি 2 ডি গণনা।
কোয়ান্টাইজডকনভি 2 ডিউইথবিয়াস <ভি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত>
কোয়ান্টাইজডকনভি 2 ডিউইথবিয়াসানড্রেলু <ভি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত>
কোয়ান্টাইজডকনভি 2 ডিউইথবিয়াসানড্রেলুয়ানড্রেকান্টাইজ <ডাব্লু টিটিপে > প্রসারিত করে
কোয়ান্টাইজডকনভি 2 ডিউইথবিয়াসানড্রেকান্টাইজ <ডাব্লু টিটিওয়াইপি > প্রসারিত করে
কোয়ান্টাইজডকনভি 2 ডিউইথবিয়াসাইনসডসুম্যানড্রেলুয়ানড্রেকান্টাইজ <এক্স টিটিওয়াইপি > প্রসারিত>
কোয়ান্টাইজডকনভি 2 ডিউইথবিয়াসসুম্যান্ড্রেলু <ভি টিটিপে > প্রসারিত>
কোয়ান্টাইজডকনভি 2 ডিউইথবিয়াসসুম্যানড্রেলুয়ানড্রেকান্টাইজ <এক্স টিটিওয়াইপি > প্রসারিত>
কোয়ান্টাইজডকনভি 2 ডি <ভি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত করে	কোয়ান্টাইজড 4 ডি ইনপুট এবং ফিল্টার টেনসর দেওয়া একটি 2 ডি কনভোলিউশন গণনা করে।
কোয়ান্টাইজড ডিপথউইসকনভি 2 ডি <ভি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত>	গণনা কোয়ান্টাইজড গভীরতার সাথে কনভ 2 ডি।
কোয়ান্টাইজড ডিপথউইসকনভি 2 ডিউইথবিয়াস <ভি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত>	পক্ষপাতের সাথে কোয়ান্টাইজড গভীরতার সাথে কনভ 2 ডি গণনা করুন।
কোয়ান্টাইজড ডিপউইসকনভি 2 ডিউইথবিয়াসানড্রেলু <ভি টিটিপে > প্রসারিত>	পক্ষপাত এবং রিলুর সাথে কোয়ান্টাইজড গভীরতার সাথে কনভ 2 ডি গণনা করে।
কোয়ান্টাইজড ডিপথউইসকনভি 2 ডিউইথবিয়াসানড্রেলুয়ানড্রেকান্টাইজ <ডাব্লু টিটিওয়াইপি > প্রসারিত>	পক্ষপাত, রিলু এবং প্রয়োজনীয়তার সাথে কোয়ান্টাইজড গভীরতার সাথে কনভ 2 ডি গণনা করে।
কোয়ান্টাইজডইনস্ট্যান্সনর্ম <টি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত করে	কোয়ান্টাইজড ইনস্ট্যান্স নরমালাইজেশন।
কোয়ান্টাইজডম্যাটমুল <ভি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত করে	ম্যাট্রিক্স `বি দ্বারা` a` এর একটি কোয়ান্টাইজড ম্যাট্রিক্স গুণ সম্পাদন করুন `
কোয়ান্টাইজডম্যাটমুলউইথবিয়াস <ডাব্লু টিটিওয়াইপি > প্রসারিত করে	বায়াস অ্যাডের সাথে ম্যাট্রিক্স `ব` দ্বারা` a` এর একটি কোয়ান্টাইজড ম্যাট্রিক্স গুণক সম্পাদন করে।
কোয়ান্টাইজডম্যাটমুলউইথবিয়াস্যান্ডডেকুয়ান্টাইজ < ডাব্লু প্রসারিত>
কোয়ান্টাইজডম্যাটমুলউইথবিয়াস্যান্ড্রেলু <ভি টিটিপে > প্রসারিত>	বায়াস অ্যাড এবং রিলু ফিউশন সহ ম্যাট্রিক্স `ব` দ্বারা` a` এর একটি কোয়ান্টাইজড ম্যাট্রিক্স গুণ সম্পাদন করুন।
কোয়ান্টাইজডম্যাটমুলউইথবিয়াস্যান্ড্রেলুয়ানড্রেকান্টাইজ <ডাব্লু টিটিপে > প্রসারিত করুন	বায়াস অ্যাড এবং রিলু সহ ম্যাট্রিক্স `ব` দ্বারা` a` এর একটি কোয়ান্টাইজড ম্যাট্রিক্স গুণন সম্পাদন করুন এবং ফিউশনকে প্রয়োজনীয় করে তোলেন।
কোয়ান্টাইজডম্যাটমুলউইথবিয়াসানড্রেকান্টাইজ <ডাব্লু টিটিওয়াইপি > প্রসারিত করে
কোয়ান্টাইজডম্যাক্সপুল <টি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত করে	কোয়ান্টাইজড ধরণের জন্য ইনপুট টেনসারের সর্বোচ্চ পুল উত্পাদন করে।
কোয়ান্টাইজডমুল <ভি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত করে	কোয়ান্টাইজড বাফারগুলিতে কাজ করে x * y উপাদান-ভিত্তিক ফেরত দেয়।
কোয়ান্টাইজড্রেলু <ইউ টিটিওয়াইপি > প্রসারিত করে	গণনা কোয়ান্টাইজড সংশোধন লিনিয়ার: `সর্বোচ্চ (বৈশিষ্ট্য, 0)`
কোয়ান্টাইজড্রেলু 6 <ইউ টিটিওয়াইপি > প্রসারিত করে	গণনা কোয়ান্টাইজড সংশোধন লিনিয়ার 6: `মিনিট (সর্বোচ্চ (বৈশিষ্ট্য, 0), 6)`
কোয়ান্টাইজড্রেলাক্স <ইউ টিটিওয়াইপি > প্রসারিত করে	গণনা কোয়ান্টাইজড সংশোধন লিনিয়ার এক্স: `মিনিট (সর্বোচ্চ (বৈশিষ্ট্য, 0), সর্বাধিক_ভালু)`
কোয়ান্টাইজড্রেসেপ <টি টিটিপে প্রসারিত>	পুনরায় আকার অনুসারে একটি কোয়ান্টাইজড টেনসর পুনরায় আকার দেয়।
কোয়ান্টাইজড্রেসাইজবিলিনিয়ার <টি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত>	কোয়ান্টাইজড বিলিনিয়ার ইন্টারপোলেশন ব্যবহার করে কোয়ান্টাইজড `চিত্রগুলি` আকারে `আকারে পুনরায় আকার দিন।
কুইক্লোজ	প্রদত্ত সারি বন্ধ করে।
কুইউইউইউইউ	প্রদত্ত সারি থেকে এক বা একাধিক টেনারগুলির একটি টুপল ডিকুইয়েস করুন।
কুইউইউইউইউম্যানি	প্রদত্ত সারি থেকে এক বা একাধিক টেনারগুলির ডিকিউস `এন` টিউপলস।
কুইউইউইউইউইউপো	প্রদত্ত সারি থেকে এক বা একাধিক টেনারগুলির ডিকিউস `এন` টিউপলস।
সারি	প্রদত্ত কাতারে এক বা একাধিক টেনারগুলির একটি টুপল এনকুইস করুন।
সারি	প্রদত্ত কাতারে এক বা একাধিক টেনারগুলির শূন্য বা আরও বেশি টিউপলস।
সারি	সারি বন্ধ থাকলে সত্য প্রত্যাবর্তন।
সারি	প্রদত্ত কাতারে উপাদানগুলির সংখ্যা গণনা করে।
র‌্যাগডবিংকন্ট < ইউ প্রসারিত>	একটি পূর্ণসংখ্যা অ্যারেতে প্রতিটি মানের সংঘটনের সংখ্যা গণনা করে।
র‌্যাগডকাউন্টসপার্সআউটপুট <ইউ প্রসারিত >	একটি র‌্যাগড টেনসর ইনপুট জন্য স্পারস-আউটপুট বিন গণনা সম্পাদন করে।
র‌্যাগডক্রস <টি টিটিপকে প্রসারিত করে, আপনি ট্যাম্বার > প্রসারিত করেন	টেনারগুলির একটি তালিকা থেকে একটি বৈশিষ্ট্য ক্রস উত্পন্ন করে এবং এটি একটি র‌্যাগডটেনসর হিসাবে ফিরিয়ে দেয়।
র্যাগডগ্যাথার <টি টিউবারকে প্রসারিত করে, আপনি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত করেন	`প্যারামস অক্ষ` 0` থেকে `সূচকগুলি অনুসারে র‌্যাগড স্লাইসগুলি সংগ্রহ করুন`
র্যাগডেঞ্জ <ইউ প্রসারিত করে, টি ট্যাম্বার > প্রসারিত করে	সংখ্যার নির্দিষ্ট সিকোয়েন্সগুলি সমন্বিত একটি `রাগডটেনসর returns
র্যাগডটেনসরফোমভারিয়ান্ট <ইউ টিটিউবারকে প্রসারিত করে, টি টিটিপে প্রসারিত করে>	একটি `র‌্যাগডটেনসর` এ একটি `ভেরিয়েন্ট` টেনসরকে ডিকোড করে`
RaggedTensortosparse <u ttype > প্রসারিত করে	একই মানগুলির সাথে একটি `র‌্যাগডটেনসরকে একটি` স্পারসেটেনসরে রূপান্তর করে।
রাগডেটেনসোরটেনসর <ইউ টিটিওয়াইপি > প্রসারিত করে	একটি র‌্যাগড টেনসর থেকে একটি ঘন টেনসর তৈরি করুন, সম্ভবত এর আকার পরিবর্তন করুন।
রাগডটেনসোর্টোভারিয়েন্ট	একটি `raggedTensor` কে` ভেরিয়েন্ট` টেনসারে এনকোড করে।
RaggedTensortoveriantgradient <u ttype > প্রসারিত	সাহায্যকারী `RaggedTensorToVariant`-এর জন্য গ্রেডিয়েন্ট গণনা করতে ব্যবহৃত হয়।
র্যান্ডমক্রপ <টি টিনবার > প্রসারিত>	এলোমেলোভাবে ক্রপ `চিত্র`
র্যান্ডমড্যাটাসেট	এমন একটি ডেটাসেট তৈরি করে যা সিউডোর্যান্ডম সংখ্যা দেয়।
র্যান্ডমগ্যাম্মা < ইউ প্রসারিত>	আলফা দ্বারা বর্ণিত গামা বিতরণ (গুলি) থেকে এলোমেলো মান আউটপুট দেয়।
র্যান্ডমগ্যামগ্রাড <টি টিউবার > প্রসারিত>	একটি গামা এলোমেলো নমুনা ডাব্লুআরটি এর ডেরাইভেটিভ গণনা করে
র্যান্ডমপুইসন <v প্রসারিত> প্রসারিত >	হার দ্বারা বর্ণিত পোইসন বিতরণ (গুলি) থেকে এলোমেলো মান আউটপুট।
র্যান্ডমশফেল <টি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত>	এলোমেলোভাবে তার প্রথম মাত্রা বরাবর একটি টেনসরকে বদলে দেয়।
র্যান্ডমশফ্লিকিউ	একটি সারি যা উপাদানগুলির ক্রমকে এলোমেলো করে তোলে।
র্যান্ডমস্ট্যান্ডার্ডনরমাল < ইউ প্রসারিত>	একটি স্বাভাবিক বন্টন থেকে র্যান্ডম মান আউটপুট।
র্যান্ডমউনিফর্ম <ইউ প্রসারিত >	অভিন্ন বিতরণ থেকে এলোমেলো মান আউটপুট।
র্যান্ডমউনিফর্মিন্ট < ইউ প্রসারিত>	অভিন্ন বিতরণ থেকে এলোমেলো পূর্ণসংখ্যা আউটপুট।
পরিসীমা <t প্রসারিত> প্রসারিত	সংখ্যার ক্রম তৈরি করে।
Rangedataset	মানগুলির একটি পরিসীমা সহ একটি ডেটাসেট তৈরি করে।
পদমর্যাদা	একটি টেনসর র‌্যাঙ্ক প্রদান করে।
রাওপ	`Op` বাস্তবায়নের জন্য একটি বেস ক্লাস যা একক `Operation` দ্বারা সমর্থিত।
ফাইল পড়া	ইনপুট ফাইলের নামের পুরো বিষয়বস্তুগুলি পড়ে এবং আউটপুট করে।
Readvariabeop <t ttype > প্রসারিত করে	একটি ভেরিয়েবলের মান পড়ে।
Readernumrecordsprodused	এই পাঠক যে রেকর্ড তৈরি করেছেন তার সংখ্যা প্রদান করে।
Readernumworkunitscompleted	এই পাঠক প্রক্রিয়াজাতকরণ শেষ করেছেন এমন কাজের ইউনিটের সংখ্যাটি ফেরত দেয়।
রিডেরেড	পাঠক দ্বারা উত্পাদিত পরবর্তী রেকর্ড (কী, মান জুটি) প্রদান করে।
Readerreadupto	পাঠক দ্বারা উত্পাদিত `num_records` (কী, মান) জোড়া পর্যন্ত ফিরে আসে।
রিডারসেট	কোনও পাঠককে তার প্রাথমিক পরিষ্কার অবস্থায় পুনরুদ্ধার করুন।
রিডারস্টোরেস্টেট	পূর্বে সংরক্ষিত অবস্থায় একজন পাঠককে পুনরুদ্ধার করুন।
Readerserializestate	একটি স্ট্রিং টেনসর তৈরি করুন যা পাঠকের অবস্থা এনকোড করে।
রিয়েল <ইউ প্রসারিত >	একটি জটিল সংখ্যার প্রকৃত অংশ প্রদান করে।
Reldiv <টি টিটিপ > প্রসারিত>	বাস্তব ধরণের জন্য x / y উপাদান অনুসারে প্রদান করে।
রেব্যাচড্যাটাসেট	একটি ডেটাসেট তৈরি করে যা ব্যাচের আকার পরিবর্তন করে।
Rebatchdatasetv2	একটি ডেটাসেট তৈরি করে যা ব্যাচের আকার পরিবর্তন করে।
পারস্পরিক <টি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত>	x উপাদান-ভিত্তিক পারস্পরিক গণনা করে।
পারস্পরোকালগ্রাড <টি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত>	`X` ডাব্লুআরটি এর ইনপুটটির বিপরীতের জন্য গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।
রেকর্ডইনপুট	এলোমেলো রেকর্ড নির্গত.
Recv <t ttype > প্রসারিত	অন্য এক্সএলএ গণনা থেকে নামযুক্ত টেনসর গ্রহণ করে।
Recvtpuembeddingactivations	একটি ওপি যা টিপিইউতে এম্বেডিং অ্যাক্টিভেশন গ্রহণ করে।
হ্রাস <t প্রসারিত >	পারস্পরিক অভিন্ন প্রকার এবং আকৃতির একাধিক টেনসর হ্রাস করে।
হ্রাস	একটি টেনসরের মাত্রা জুড়ে "যৌক্তিক এবং" উপাদানগুলির গণনা করে।
হ্রাস	একটি টেনসরের মাত্রা জুড়ে "যৌক্তিক বা" উপাদানগুলির গণনা করে।
হ্রাস	প্রদত্ত মাত্রা জুড়ে একটি স্ট্রিং টেনসরে যোগদান করে।
Reducemax <t ttype > প্রসারিত করে	একটি টেনসরের মাত্রা জুড়ে সর্বাধিক উপাদানগুলিকে গণনা করে।
Reducemin <t ttype > প্রসারিত করে	একটি টেনসরের মাত্রা জুড়ে ন্যূনতম উপাদানগুলির গণনা করে।
Damreprod <t ttype > প্রসারিত করে	একটি টেনসরের মাত্রা জুড়ে উপাদানগুলির পণ্য গণনা করে।
হ্রাস <t টিটিপে > প্রসারিত>	একটি টেনসরের মাত্রা জুড়ে উপাদানগুলির যোগফল গণনা করে।
Demagev2 <t প্রসারিত >	পারস্পরিক অভিন্ন প্রকার এবং আকৃতির একাধিক টেনসর হ্রাস করে।
রিফেন্টার <টি টি টাইপ > প্রসারিত>	একটি শিশু ফ্রেম তৈরি করে বা খুঁজে পায় এবং শিশু ফ্রেমের জন্য `ডেটা উপলব্ধ করে তোলে।
রেফেক্সিট <টি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত>	বর্তমান ফ্রেমটি তার পিতামাতার ফ্রেমে প্রস্থান করে।
স্বীকৃতি <টি টিটিপে প্রসারিত>	ইনপুট রেফ টেনসর হিসাবে একই রেফ টেনসর ফিরিয়ে দিন।
রেফমার্জ <টি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত>	`ইনপুটস` থেকে` আউটপুট` এ উপলব্ধ টেনসরের মানকে ফরোয়ার্ড করে `
রেফনেস্টিট্রেশন <টি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত>	পরবর্তী পুনরাবৃত্তিতে এর ইনপুট উপলব্ধ করে।
রেফসেলেক্ট <টি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত>	`ইনপুট` থেকে` আউটপুট` এর `সূচক` তম উপাদানটি ফরোয়ার্ড করে `
রেফসচ <টি টিটিপে প্রসারিত>	`প্রিডু দ্বারা নির্ধারিত আউটপুট পোর্টে রেফ টেনসর` ডেটা `ফরোয়ার্ড করে`
Regexfullmatch	ইনপুটটি রেজেক্স প্যাটার্নের সাথে মেলে কিনা তা পরীক্ষা করুন।
Regexreplay	`পুনঃনির্মাণ` তে সরবরাহিত প্রতিস্থাপনের স্ট্রিংয়ের সাথে` ইনপুট` এর `প্যাটার্ন` নিয়মিত অভিব্যক্তির ম্যাচগুলি প্রতিস্থাপন করে`
রেজিস্টারড্যাটাসেট	TF.DATA পরিষেবা সহ একটি ডেটাসেট নিবন্ধন করে।
রিলু <টি টিটিপে প্রসারিত>	গণনা সংশোধিত লিনিয়ার: `সর্বোচ্চ (বৈশিষ্ট্য, 0)` `
Relu6 <t প্রসারিত> প্রসারিত	গণনা সংশোধিত লিনিয়ার 6: `মিনিট (সর্বোচ্চ (বৈশিষ্ট্য, 0), 6)` `
Relu6grad <t প্রসারিত> প্রসারিত	রিলু 6 অপারেশনের জন্য সংশোধন লিনিয়ার 6 গ্রেডিয়েন্টগুলি গণনা করে।
Relugrad <t number > প্রসারিত	একটি রিলু অপারেশনের জন্য সংশোধিত লিনিয়ার গ্রেডিয়েন্টগুলি গণনা করে।
রিমোটফিউজডগ্রাফেক্সেকিউট	দূরবর্তী প্রসেসরে একটি সাব গ্রাফ কার্যকর করুন।
পুনরাবৃত্তিড্যাটাসেট	একটি ডেটাসেট তৈরি করে যা `ইনপুট_ড্যাটাসেট`` কাউন্ট` বারের আউটপুটগুলি নির্গত করে।
প্রতিলিপি	প্রতিলিপি আইডি।
প্রতিলিপি	টিপিইউ গণনা কীভাবে প্রতিলিপি করা উচিত তা নির্দেশ করে মেটাডেটা।
প্রতিলিপিআইপুট <টি টিটিপে প্রসারিত>	এন-ইনপুটগুলিকে একটি এন-ওয়ে প্রতিলিপিযুক্ত টিপিইউ গণনার সাথে সংযুক্ত করে।
প্রতিলিপিআউটপুট <টি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত করে	একটি N-ওয়ে প্রতিলিপিকৃত TPU গণনা থেকে N আউটপুট সংযোগ করে।
প্রয়োজনীয়করণ	কোয়ান্টাইজড টেনসরে উপস্থিত প্রকৃত মানগুলি কভার করে এমন একটি পরিসীমা গণনা করে।
RecantizationRangeperchannel	প্রতি চ্যানেল প্রতি প্রয়োজনীয়তা পরিসীমা গণনা।
অনুরোধ করুন <u ttype > প্রসারিত করুন	কোয়ান্টাইজড `ইনপুট` টেনসরকে একটি নিম্ন-নির্ভুলতা` আউটপুট` রূপান্তরিত করে `
রিকুয়ান্টিজপারচ্যানেল <ইউ টিটিওয়াইপি > প্রসারিত করে	চ্যানেল প্রতি পরিচিত ন্যূনতম এবং সর্বোচ্চ মানগুলির সাথে ইনপুটকে প্রয়োজন।
পুনরায় আকারে <টি টিটিওয়াইপি > প্রসারিত>	একটি টেনসর পুনরায় আকার দেয়।
রেজাইজারিয়া	অঞ্চল ইন্টারপোলেশন ব্যবহার করে `চিত্রগুলি` আকার `পুনরায় আকার দিন।
পুনরায় আকার	বাইকুবিক ইন্টারপোলেশন ব্যবহার করে `চিত্রগুলি` আকার `আকারে পুনরায় আকার দিন।
রেজাইজবিকিউবিকগ্রাড <টি টিউবার > প্রসারিত>	বিকুবিক ইন্টারপোলেশনের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।
পুনরায় আকার	বিলিনিয়ার ইন্টারপোলেশন ব্যবহার করে `চিত্রগুলি` আকার `আকারে পুনরায় আকার দিন।
রেজাইজবিলাইনআরগ্রাড <টি টিউবার > প্রসারিত>	বিলিনিয়ার ইন্টারপোলেশনের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।
Resizenearestneighber <t প্রসারিত> প্রসারিত	নিকটতম প্রতিবেশী ইন্টারপোলেশন ব্যবহার করে `চিত্রগুলি` আকার "পুনরায় আকার দিন।
রেজিজেনারেস্টনিঘবারগ্রাদ <টি টিনবার্স > প্রসারিত>	নিকটতম প্রতিবেশী ইন্টারপোলেশনের গ্রেডিয়েন্ট গণনা করে।
রিসোর্সিয়াকিউমুলেটর অ্যাপলিগ্র্যাডিয়েন্ট	প্রদত্ত সঞ্চালকের গ্রেডিয়েন্ট প্রয়োগ করে।
রিসোর্সিয়াকিউমুলেটর্নামএকুমুলেটেড	প্রদত্ত জমায়েতগুলিতে একত্রিত গ্রেডিয়েন্টের সংখ্যা প্রদান করে।
রিসোর্সিয়াকিউমুলেটরসেটগ্লোবালস্টেপ	গ্লোবাল_স্টেপের জন্য একটি নতুন মান সহ অ্যাকিউমুলেটর আপডেট করে।
রিসোর্সিয়াকিউমুলেটোরটেকগ্র্যাডিয়েন্ট <টি টিটিপে প্রসারিত>	প্রদত্ত শর্তসাপেক্ষে গড় গ্রেডিয়েন্টটি বের করে।
রিসোর্সএপ্লেডাম্যাক্স	অ্যাডাম্যাক্স অ্যালগরিদম অনুসারে '*var' আপডেট করুন।
রিসোর্সএপ্প্ল্যাডেল্টা	অ্যাডাদেল্টা স্কিম অনুসারে আপডেট '*VAR' আপডেট করুন।
রিসোর্সএপ্প্ল্যাডগ্রাড	অ্যাডগ্রাড স্কিম অনুসারে '*var' আপডেট করুন।
রিসোর্সএপ্প্ল্যাডগ্রাডদা	প্রক্সিমাল অ্যাডগ্রাড স্কিম অনুসারে '*var' আপডেট করুন।
রিসোর্সএপ্প্লাইডাম	অ্যাডাম অ্যালগরিদম অনুসারে '*var' আপডেট করুন।
রিসোর্সএপ্প্লাইডামউইথামসগ্রাড	অ্যাডাম অ্যালগরিদম অনুসারে '*var' আপডেট করুন।
রিসোর্সএপ্প্ল্যাড্ডসাইন	অ্যাডসাইন আপডেট অনুযায়ী আপডেট '*var' আপডেট করুন।
রিসোর্সএপ্প্লিসেন্টার্ডআরএমএসপ্রপ	কেন্দ্রিক আরএমএসপ্রপ অ্যালগরিদম অনুসারে '*var' আপডেট করুন।
রিসোর্সএপ্প্লাইফটিআরএল	এফটিআরএল-প্রক্সিমাল স্কিম অনুসারে '*var' আপডেট করুন।
রিসোর্সএপ্লেগ্র্যাডিয়েন্টডেসেন্ট	এটি থেকে 'আলফা' * 'ডেল্টা' বিয়োগ করে ' * ভার' আপডেট করুন।
রিসোর্সএপ্প্লেকারমোমেন্টাম	গতিবেগ স্কিম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।
রিসোর্সএপ্প্লাইমোমেন্টাম	গতিবেগ স্কিম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।
রিসোর্সএপ্প্লিপওয়ার্সাইন	অ্যাডসাইন আপডেট অনুযায়ী আপডেট '*var' আপডেট করুন।
রিসোর্সএপ্প্লাইপ্রক্সিমালাদগ্রাদ	অ্যাডগ্রাড লার্নিং হারের সাথে ফোবস অনুসারে 'ভার' এবং 'অ্যাকুম' আপডেট করুন।
রিসোর্সএপ্প্লাইপ্রক্সিমালগ্র্যাডিয়েন্টডেসেন্ট	স্থির শেখার হারের সাথে ফোবস অ্যালগরিদম হিসাবে '*var' আপডেট করুন।
রিসোর্সএপ্প্লাইআরএমএসপ্রপ	আরএমএসপ্রপ অ্যালগরিদম অনুসারে '*var' আপডেট করুন।
রিসোর্সেকেন্ডিশনালএকুমুলেটর	গ্রেডিয়েন্টের সমষ্টির জন্য একটি শর্তসাপেক্ষ সঞ্চয়কারী।
রিসোর্সকাউন্টপো <টি টিউবার > প্রসারিত>	ইনক্রিমেন্টস পরিবর্তনশীল 'রিসোর্স' দ্বারা এটি 'সীমাতে' পৌঁছানো পর্যন্ত নির্দেশিত।
রিসোর্সগ্রেথার <আপনি টিটিপ > প্রসারিত করেছেন	`সূচকগুলি অনুসারে` রিসোর্স` দ্বারা নির্দেশিত ভেরিয়েবল থেকে স্লাইসগুলি সংগ্রহ করুন `
রিসোর্সগাথার্নড <ইউ টিটিওয়াইপি > প্রসারিত করেছেন
রিসোর্সসেসটারডেড	`রিসোর্স` দ্বারা রেফারেন্সযুক্ত ভেরিয়েবলে স্পারস আপডেটগুলি যুক্ত করে`
রিসোর্সেসটেটারডিভ	স্পার্স আপডেটগুলিকে `রিসোর্স` দ্বারা উল্লেখ করা ভেরিয়েবলে ভাগ করে।
রিসোর্সসেসটারম্যাক্স	`ম্যাক্স` অপারেশন ব্যবহার করে` রিসোর্স` দ্বারা রেফারেন্সযুক্ত ভেরিয়েবলের মধ্যে বিরল আপডেটগুলি হ্রাস করে।
রিসোর্সেসটেটারমিন	`মিনিট অপারেশন ব্যবহার করে` রিসোর্স` দ্বারা রেফারেন্সযুক্ত ভেরিয়েবলের মধ্যে বিরল আপডেটগুলি হ্রাস করে।
রিসোর্সেস্কেটারমুল	`রিসোর্স` দ্বারা রেফারেন্সযুক্ত ভেরিয়েবলের মধ্যে বিরল আপডেটগুলি গুণ করে`
রিসোর্সসেসটারডেডড	একটি ভেরিয়েবলের পৃথক মান বা স্লাইসগুলিতে বিরল সংযোজন প্রয়োগ করে।
রিসোর্সসেসটারডম্যাক্স
রিসোর্সসেসটার্নডমিন
রিসোর্সেস্কেটারেন্ডসব	একটি ভেরিয়েবলের পৃথক মান বা স্লাইসগুলিতে বিরল বিয়োগকে প্রয়োগ করে।
রিসোর্সসেসটারডুপেট	প্রদত্ত মধ্যে পৃথক মান বা স্লাইসগুলিতে বিরল `আপডেটগুলি প্রয়োগ করে `সূচক অনুসারে পরিবর্তনশীল`
রিসোর্সেস্কেটারসব	`রিসোর্স` দ্বারা রেফারেন্সযুক্ত পরিবর্তনশীল থেকে বিরল আপডেটগুলি বিয়োগ করে`
রিসোর্সসেসটারআপডেট	`রিসোর্স` দ্বারা রেফারেন্সযুক্ত পরিবর্তনশীলকে বিরল আপডেটগুলি বরাদ্দ করে`
রিসোর্সেস্পারস্প্প্লাডাডেল্টা	var: একটি পরিবর্তনশীল () থেকে হওয়া উচিত।
রিসোর্সেস্পারস্প্প্ল্যাডগ্রাড	অ্যাডগ্রাড স্কিম অনুসারে 'ভার' এবং 'অ্যাকুম' এ প্রাসঙ্গিক এন্ট্রি আপডেট করুন।
রিসোর্সেস্পারস্প্প্ল্যাডগ্রাডদা	প্রক্সিমাল অ্যাডগ্রাড স্কিম অনুসারে 'ভার' এবং 'অ্যাকুম' এ এন্ট্রিগুলি আপডেট করুন।
রিসোর্সেস্পারসিপ্প্ল্যাডগ্রাডভি 2	অ্যাডগ্রাড স্কিম অনুসারে 'ভার' এবং 'অ্যাকুম' এ প্রাসঙ্গিক এন্ট্রি আপডেট করুন।
রিসোর্সেস্পারস্প্লিসেন্টার্ডআরএমএসপ্রপ	কেন্দ্রিক আরএমএসপ্রপ অ্যালগরিদম অনুসারে '*var' আপডেট করুন।
রিসোর্সেস্পারস্প্লিফিট্রল	এফটিআরএল-প্রক্সিমাল স্কিম অনুযায়ী '*ভার' এ প্রাসঙ্গিক এন্ট্রি আপডেট করুন।
রিসোর্সেস্পারস্প্প্লেকারমোমেন্টাম	মোমেন্টাম স্কিম অনুযায়ী 'var' এবং 'accum'-এ প্রাসঙ্গিক এন্ট্রি আপডেট করুন।
রিসোর্সেস্পারস্প্লিমোমেন্টাম	মোমেন্টাম স্কিম অনুযায়ী 'var' এবং 'accum'-এ প্রাসঙ্গিক এন্ট্রি আপডেট করুন।
রিসোর্সেস্পারস্প্লাইপ্রক্সিমালাদগ্রাদ	ফোবস অ্যালগরিদম অনুসারে 'ভার' এবং 'অ্যাকুম' এ স্পারস আপডেট এন্ট্রি।
রিসোর্সেস্পারস্প্লাইপ্রক্সিমালগ্র্যাডিয়েন্টডেসেন্ট	স্থির শিক্ষার হারের সাথে ফোবস অ্যালগরিদম হিসাবে স্পার আপডেট '*ভার'।
রিসোর্সেস্পারস্প্প্লাইআরএমএসপ্রপ	আরএমএসপ্রপ অ্যালগরিদম অনুসারে '*var' আপডেট করুন।
রিসোর্সস্ট্রাইডস্লিসিসাইন	`রেফ` এর কাটা এল-মান রেফারেন্সে` মান `বরাদ্দ করুন`
পুনরুদ্ধার করুন	Restores tensors from a V2 checkpoint.
RestoreSlice <T extends TType >	Restores a tensor from checkpoint files.
RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters	Retrieve ADAM embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug	Retrieve ADAM embedding parameters with debug support.
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters	অ্যাডাডেল্টা এমবেডিং পরামিতি পুনরুদ্ধার করুন।
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug	Retrieve Adadelta embedding parameters with debug support.
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters	Retrieve Adagrad embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug	ডিবাগ সমর্থন সহ অ্যাডাগ্রাড এমবেডিং পরামিতি পুনরুদ্ধার করুন।
RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters	Retrieve centered RMSProp embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters	Retrieve FTRL embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug	Retrieve FTRL embedding parameters with debug support.
RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters	MDL অ্যাডাগ্রাড লাইট এমবেডিং প্যারামিটার পুনরুদ্ধার করুন।
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters	Retrieve Momentum embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug	Retrieve Momentum embedding parameters with debug support.
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters	Retrieve proximal Adagrad embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug	Retrieve proximal Adagrad embedding parameters with debug support.
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters	Retrieve RMSProp embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug	Retrieve RMSProp embedding parameters with debug support.
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	Retrieve SGD embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug	Retrieve SGD embedding parameters with debug support.
Reverse <T extends TType >	Reverses specific dimensions of a tensor.
ReverseSequence <T extends TType >	পরিবর্তনশীল দৈর্ঘ্য স্লাইস বিপরীত.
Rfft <U extends TType >	Real-valued fast Fourier transform.
Rfft2d <U extends TType >	2D real-valued fast Fourier transform.
Rfft3d <U extends TType >	3D real-valued fast Fourier transform.
RgbToHsv <T extends TNumber >	Converts one or more images from RGB to HSV.
RightShift <T extends TNumber >	Elementwise computes the bitwise right-shift of `x` and `y`.
Rint <T extends TNumber >	Returns element-wise integer closest to x.
RngReadAndSkip	Advance the counter of a counter-based RNG.
RngSkip	Advance the counter of a counter-based RNG.
Roll <T extends TType >	Rolls the elements of a tensor along an axis.
Round <T extends TType >	Rounds the values of a tensor to the nearest integer, element-wise.
আরপিসি	Perform batches of RPC requests.
Rsqrt <T extends TType >	Computes reciprocal of square root of x element-wise.
RsqrtGrad <T extends TType >	Computes the gradient for the rsqrt of `x` wrt its input.
SampleDistortedBoundingBox <T extends TNumber >	Generate a single randomly distorted bounding box for an image.
SamplingDataset	Creates a dataset that takes a Bernoulli sample of the contents of another dataset.
সংরক্ষণ	Saves tensors in V2 checkpoint format.
SaveSlices	Saves input tensors slices to disk.
ScalarSummary	Outputs a `Summary` protocol buffer with scalar values.
ScaleAndTranslate
ScaleAndTranslateGrad <T extends TNumber >
ScatterAdd <T extends TType >	Adds sparse updates to a variable reference.
ScatterDiv <T extends TType >	স্পার্স আপডেট দ্বারা একটি পরিবর্তনশীল রেফারেন্স ভাগ করে।
ScatterMax <T extends TNumber >	Reduces sparse updates into a variable reference using the `max` operation.
ScatterMin <T extends TNumber >	Reduces sparse updates into a variable reference using the `min` operation.
ScatterMul <T extends TType >	Multiplies sparse updates into a variable reference.
ScatterNd <U extends TType >	Scatter `updates` into a new tensor according to `indices`.
ScatterNdAdd <T extends TType >	Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable.
ScatterNdMax <T extends TType >	Computes element-wise maximum.
ScatterNdMin <T extends TType >	Computes element-wise minimum.
ScatterNdNonAliasingAdd <T extends TType >	Applies sparse addition to `input` using individual values or slices from `updates` according to indices `indices`.
ScatterNdSub <T extends TType >	Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable.
ScatterNdUpdate <T extends TType >	Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`.
ScatterSub <T extends TType >	Subtracts sparse updates to a variable reference.
ScatterUpdate <T extends TType >	Applies sparse updates to a variable reference.
SdcaFprint	Computes fingerprints of the input strings.
SdcaOptimizer	Distributed version of Stochastic Dual Coordinate Ascent (SDCA) optimizer for linear models with L1 + L2 regularization.
SdcaShrinkL1	Applies L1 regularization shrink step on the parameters.
SegmentMax <T extends TNumber >	Computes the maximum along segments of a tensor.
SegmentMean <T extends TType >	Computes the mean along segments of a tensor.
SegmentMin <T extends TNumber >	Computes the minimum along segments of a tensor.
SegmentProd <T extends TType >	Computes the product along segments of a tensor.
SegmentSum <T extends TType >	Computes the sum along segments of a tensor.
Select <T extends TType >
SelfAdjointEig <T extends TType >	Computes the eigen decomposition of a batch of self-adjoint matrices (Note: Only real inputs are supported).
Selu <T extends TNumber >	Computes scaled exponential linear: `scale * alpha * (exp(features) - 1)` if < 0, `scale * features` otherwise.
SeluGrad <T extends TNumber >	Computes gradients for the scaled exponential linear (Selu) operation.
পাঠান	Sends the named tensor to another XLA computation.
SendTPUEmbeddingGradients	এম্বেডিং টেবিলের গ্রেডিয়েন্ট আপডেট সম্পাদন করে।
SerializeIterator	Converts the given `resource_handle` representing an iterator to a variant tensor.
SerializeManySparse <U extends TType >	Serialize an `N`-minibatch `SparseTensor` into an `[N, 3]` `Tensor` object.
SerializeSparse <U extends TType >	Serialize a `SparseTensor` into a `[3]` `Tensor` object.
SerializeTensor	Transforms a Tensor into a serialized TensorProto proto.
SetDiff1d <T extends TType , U extends TNumber >	Computes the difference between two lists of numbers or strings.
সেট সাইজ	ইনপুট `সেট` এর শেষ মাত্রা বরাবর অনন্য উপাদানের সংখ্যা।
SetStatsAggregatorDataset
Shape <U extends TNumber >	Returns the shape of a tensor.
ShapeN <U extends TNumber >	Returns shape of tensors.
ShardDataset	Creates a `Dataset` that includes only 1/`num_shards` of this dataset.
ShardedFilename	Generate a sharded filename.
ShardedFilespec	Generate a glob pattern matching all sharded file names.
Sharding <T extends TType >	An op which shards the input based on the given sharding attribute.
ShuffleAndRepeatDataset
ShuffleDataset
ShutdownDistributedTPU	Shuts down a running distributed TPU system.
Sigmoid <T extends TType >	Computes sigmoid of `x` element-wise.
SigmoidGrad <T extends TType >	Computes the gradient of the sigmoid of `x` wrt its input.
Sign <T extends TType >	একটি সংখ্যার চিহ্নের একটি উপাদান-ভিত্তিক ইঙ্গিত প্রদান করে।
Sin <T extends TType >	Computes sine of x element-wise.
Sinh <T extends TType >	Computes hyperbolic sine of x element-wise.
Size <U extends TNumber >	Returns the size of a tensor.
SkipDataset	Creates a dataset that skips `count` elements from the `input_dataset`.
স্কিপগ্রাম	Parses a text file and creates a batch of examples.
SleepDataset
Slice <T extends TType >	Return a slice from 'input'.
SlidingWindowDataset	Creates a dataset that passes a sliding window over `input_dataset`.
Snapshot <T extends TType >	Returns a copy of the input tensor.
SobolSample <T extends TNumber >	Generates points from the Sobol sequence.
Softmax <T extends TNumber >	Computes softmax activations.
SoftmaxCrossEntropyWithLogits <T extends TNumber >	Computes softmax cross entropy cost and gradients to backpropagate.
Softplus <T extends TNumber >	Computes softplus: `log(exp(features) + 1)`.
SoftplusGrad <T extends TNumber >	Computes softplus gradients for a softplus operation.
Softsign <T extends TNumber >	সফ্টসাইন গণনা করে: `features / (abs(features) + 1)`।
SoftsignGrad <T extends TNumber >	Computes softsign gradients for a softsign operation.
Solve <T extends TType >	Solves systems of linear equations.
Sort <T extends TType >	Wraps the XLA Sort operator, documented at https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort .
SpaceToBatch <T extends TType >	SpaceToBatch for 4-D tensors of type T.
SpaceToBatchNd <T extends TType >	SpaceToBatch for ND tensors of type T.
SpaceToDepth <T extends TType >	T টাইপের টেনসরের জন্য SpaceToDepth
SparseAccumulatorApplyGradient	Applies a sparse gradient to a given accumulator.
SparseAccumulatorTakeGradient <T extends TType >	Extracts the average sparse gradient in a SparseConditionalAccumulator.
SparseAdd <T extends TType >	Adds two `SparseTensor` objects to produce another `SparseTensor`.
SparseAddGrad <T extends TType >	The gradient operator for the SparseAdd op.
SparseApplyAdadelta <T extends TType >	var: Should be from a Variable().
SparseApplyAdagrad <T extends TType >	Update relevant entries in 'var' and 'accum' according to the adagrad scheme.
SparseApplyAdagradDa <T extends TType >	Update entries in 'var' and 'accum' according to the proximal adagrad scheme.
SparseApplyCenteredRmsProp <T extends TType >	Update '*var' according to the centered RMSProp algorithm.
SparseApplyFtrl <T extends TType >	Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme.
SparseApplyMomentum <T extends TType >	মোমেন্টাম স্কিম অনুযায়ী 'var' এবং 'accum'-এ প্রাসঙ্গিক এন্ট্রি আপডেট করুন।
SparseApplyProximalAdagrad <T extends TType >	Sparse update entries in 'var' and 'accum' according to FOBOS algorithm.
SparseApplyProximalGradientDescent <T extends TType >	Sparse update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate.
SparseApplyRmsProp <T extends TType >	Update '*var' according to the RMSProp algorithm.
SparseBincount <U extends TNumber >	একটি পূর্ণসংখ্যা অ্যারেতে প্রতিটি মানের সংঘটনের সংখ্যা গণনা করে।
SparseConcat <T extends TType >	Concatenates a list of `SparseTensor` along the specified dimension.
SparseConditionalAccumulator	A conditional accumulator for aggregating sparse gradients.
SparseCountSparseOutput <U extends TNumber >	Performs sparse-output bin counting for a sparse tensor input.
SparseCross	Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors.
SparseCrossHashed	Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors.
SparseDenseCwiseAdd <T extends TType >	Adds up a SparseTensor and a dense Tensor, using these special rules: (1) Broadcasts the dense side to have the same shape as the sparse side, if eligible; (2) Then, only the dense values pointed to by the indices of the SparseTensor participate in the cwise addition.
SparseDenseCwiseDiv <T extends TType >	Component-wise divides a SparseTensor by a dense Tensor.
SparseDenseCwiseMul <T extends TType >	Component-wise multiplies a SparseTensor by a dense Tensor.
SparseFillEmptyRows <T extends TType >	Fills empty rows in the input 2-D `SparseTensor` with a default value.
SparseFillEmptyRowsGrad <T extends TType >	The gradient of SparseFillEmptyRows.
SparseMatMul	Multiply matrix "a" by matrix "b".
SparseMatrixAdd	Sparse addition of two CSR matrices, C = alpha * A + beta * B.
SparseMatrixMatMul <T extends TType >	Matrix-multiplies a sparse matrix with a dense matrix.
SparseMatrixMul	একটি ঘন টেনসর সহ একটি স্পার্স ম্যাট্রিক্সের উপাদান-ভিত্তিক গুণ।
SparseMatrixNNZ	Returns the number of nonzeroes of `sparse_matrix`.
SparseMatrixOrderingAMD	Computes the Approximate Minimum Degree (AMD) ordering of `input`.
SparseMatrixSoftmax	Calculates the softmax of a CSRSparseMatrix.
SparseMatrixSoftmaxGrad	Calculates the gradient of the SparseMatrixSoftmax op.
SparseMatrixSparseCholesky	Computes the sparse Cholesky decomposition of `input`.
SparseMatrixSparseMatMul	Sparse-matrix-multiplies two CSR matrices `a` and `b`.
SparseMatrixTranspose	Transposes the inner (matrix) dimensions of a CSRSparseMatrix.
SparseMatrixZeros	Creates an all-zeros CSRSparseMatrix with shape `dense_shape`.
SparseReduceMax <T extends TNumber >	Computes the max of elements across dimensions of a SparseTensor.
SparseReduceMaxSparse <T extends TNumber >	Computes the max of elements across dimensions of a SparseTensor.
SparseReduceSum <T extends TType >	Computes the sum of elements across dimensions of a SparseTensor.
SparseReduceSumSparse <T extends TType >	Computes the sum of elements across dimensions of a SparseTensor.
SparseReorder <T extends TType >	Reorders a SparseTensor into the canonical, row-major ordering.
SparseReshape	Reshapes a SparseTensor to represent values in a new dense shape.
SparseSegmentMean <T extends TNumber >	Computes the mean along sparse segments of a tensor.
SparseSegmentMeanGrad <T extends TNumber >	Computes gradients for SparseSegmentMean.
SparseSegmentMeanWithNumSegments <T extends TNumber >	Computes the mean along sparse segments of a tensor.
SparseSegmentSqrtN <T extends TNumber >	Computes the sum along sparse segments of a tensor divided by the sqrt of N.
SparseSegmentSqrtNGrad <T extends TNumber >	Computes gradients for SparseSegmentSqrtN.
SparseSegmentSqrtNWithNumSegments <T extends TNumber >	Computes the sum along sparse segments of a tensor divided by the sqrt of N.
SparseSegmentSum <T extends TNumber >	Computes the sum along sparse segments of a tensor.
SparseSegmentSumWithNumSegments <T extends TNumber >	Computes the sum along sparse segments of a tensor.
SparseSlice <T extends TType >	Slice a `SparseTensor` based on the `start` and `size`.
SparseSliceGrad <T extends TType >	The gradient operator for the SparseSlice op.
SparseSoftmax <T extends TNumber >	Applies softmax to a batched ND `SparseTensor`.
SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits <T extends TNumber >	Computes softmax cross entropy cost and gradients to backpropagate.
SparseSparseMaximum <T extends TNumber >	Returns the element-wise max of two SparseTensors.
SparseSparseMinimum <T extends TType >	Returns the element-wise min of two SparseTensors.
SparseSplit <T extends TType >	Split a `SparseTensor` into `num_split` tensors along one dimension.
SparseTensorDenseAdd <U extends TType >	Adds up a `SparseTensor` and a dense `Tensor`, producing a dense `Tensor`.
SparseTensorDenseMatMul <U extends TType >	Multiply SparseTensor (of rank 2) "A" by dense matrix "B".
SparseTensorSliceDataset	Creates a dataset that splits a SparseTensor into elements row-wise.
SparseTensorToCSRSparseMatrix	Converts a SparseTensor to a (possibly batched) CSRSparseMatrix.
SparseToDense <U extends TType >	Converts a sparse representation into a dense tensor.
SparseToSparseSetOperation <T extends TType >	Applies set operation along last dimension of 2 `SparseTensor` inputs.
Spence <T extends TNumber >
Split <T extends TType >	Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension.
SplitV <T extends TType >	Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension.
SqlDataset	Creates a dataset that executes a SQL query and emits rows of the result set.
Sqrt <T extends TType >	Computes square root of x element-wise.
SqrtGrad <T extends TType >	Computes the gradient for the sqrt of `x` wrt its input.
Sqrtm <T extends TType >	Computes the matrix square root of one or more square matrices: matmul(sqrtm(A), sqrtm(A)) = A The input matrix should be invertible.
Square <T extends TType >	Computes square of x element-wise.
SquaredDifference <T extends TType >	Returns conj(x - y)(x - y) element-wise.
Squeeze <T extends TType >	Removes dimensions of size 1 from the shape of a tensor.
Stack <T extends TType >	Packs a list of `N` rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor.
মঞ্চ	Stage values similar to a lightweight Enqueue.
StageClear	Op removes all elements in the underlying container.
StagePeek	Op peeks at the values at the specified index.
StageSize	Op returns the number of elements in the underlying container.
StatefulRandomBinomial <V extends TNumber >
StatefulStandardNormal <U extends TType >	একটি স্বাভাবিক বন্টন থেকে র্যান্ডম মান আউটপুট।
StatefulTruncatedNormal <U extends TType >	Outputs random values from a truncated normal distribution.
StatefulUniform <U extends TType >	Outputs random values from a uniform distribution.
StatefulUniformFullInt <U extends TType >	Outputs random integers from a uniform distribution.
StatefulUniformInt <U extends TType >	Outputs random integers from a uniform distribution.
StatelessMultinomial <V extends TNumber >	Draws samples from a multinomial distribution.
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends TNumber >
StatelessRandomBinomial <W extends TNumber >	Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a binomial distribution.
StatelessRandomGamma <V extends TNumber >	Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution.
StatelessRandomGetKeyCounterAlg	Picks the best algorithm based on device, and scrambles seed into key and counter.
StatelessRandomNormal <V extends TNumber >	Outputs deterministic pseudorandom values from a normal distribution.
StatelessRandomNormalV2 <U extends TNumber >	Outputs deterministic pseudorandom values from a normal distribution.
StatelessRandomPoisson <W extends TNumber >	Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a Poisson distribution.
StatelessRandomUniform <V extends TNumber >	Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution.
StatelessRandomUniformFullInt <V extends TNumber >	Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution.
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extends TNumber >	Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution.
StatelessRandomUniformInt <V extends TNumber >	Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution.
StatelessRandomUniformIntV2 <U extends TNumber >	Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution.
StatelessRandomUniformV2 <U extends TNumber >	Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution.
StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extends TNumber >	Generate a randomly distorted bounding box for an image deterministically.
StatelessTruncatedNormal <V extends TNumber >	Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution.
StatelessTruncatedNormalV2 <U extends TNumber >	Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution.
StaticRegexFullMatch	Check if the input matches the regex pattern.
StaticRegexReplace	Replaces the match of pattern in input with rewrite.
StatsAggregatorHandle
StatsAggregatorSetSummaryWriter	Set a summary_writer_interface to record statistics using given stats_aggregator.
StatsAggregatorSummary	প্রদত্ত পরিসংখ্যান ব্যবস্থাপকের দ্বারা নথিভুক্ত যেকোন পরিসংখ্যানের একটি সারাংশ তৈরি করে।
StopGradient <T extends TType >	Stops gradient computation.
StridedSlice <T extends TType >	Return a strided slice from `input`.
StridedSliceAssign <T extends TType >	Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`.
StridedSliceGrad <U extends TType >	`StridedSlice` এর গ্রেডিয়েন্ট প্রদান করে।
স্ট্রিংফরম্যাট	Formats a string template using a list of tensors.
স্ট্রিং লেন্থ	String lengths of `input`.
StringNGrams <T extends TNumber >	Creates ngrams from ragged string data.
স্ট্রিং স্প্লিট	Split elements of `source` based on `sep` into a `SparseTensor`.
স্ট্রিপ	Strip leading and trailing whitespaces from the Tensor.
Sub <T extends TType >	Returns x - y element-wise.
সাবস্ট্র	Return substrings from `Tensor` of strings.
Sum <T extends TType >	Computes the sum of elements across dimensions of a tensor.
SummaryWriter
Svd <T extends TType >	Computes the eigen decomposition of a batch of self-adjoint matrices (Note: Only real inputs are supported).
SwitchCond <T extends TType >	Forwards `data` to the output port determined by `pred`.
TPUCompilationResult	Returns the result of a TPU compilation.
TPUEmbeddingActivations	An op enabling differentiation of TPU Embeddings.
TPUReplicateMetadata	Metadata indicating how the TPU computation should be replicated.
TPUReplicatedInput <T extends TType >	Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation.
TPUReplicatedOutput <T extends TType >	একটি N-ওয়ে প্রতিলিপিকৃত TPU গণনা থেকে N আউটপুট সংযোগ করে।
TakeDataset	Creates a dataset that contains `count` elements from the `input_dataset`.
TakeManySparseFromTensorsMap <T extends TType >	Read `SparseTensors` from a `SparseTensorsMap` and concatenate them.
Tan <T extends TType >	Computes tan of x element-wise.
Tanh <T extends TType >	Computes hyperbolic tangent of `x` element-wise.
TanhGrad <T extends TType >	Computes the gradient for the tanh of `x` wrt its input.
TemporaryVariable <T extends TType >	Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step.
TensorArray	An array of Tensors of given size.
TensorArrayClose	Delete the TensorArray from its resource container.
TensorArrayConcat <T extends TType >	Concat the elements from the TensorArray into value `value`.
TensorArrayGather <T extends TType >	Gather specific elements from the TensorArray into output `value`.
TensorArrayGrad	Creates a TensorArray for storing the gradients of values in the given handle.
TensorArrayGradWithShape	Creates a TensorArray for storing multiple gradients of values in the given handle.
TensorArrayPack <T extends TType >
TensorArrayRead <T extends TType >	Read an element from the TensorArray into output `value`.
TensorArrayScatter	Scatter the data from the input value into specific TensorArray elements.
TensorArraySize	TensorArray এর বর্তমান আকার পান।
TensorArraySplit	Split the data from the input value into TensorArray elements.
TensorArrayUnpack
TensorArrayWrite	Push an element onto the tensor_array.
টেনসর ডেটাসেট	Creates a dataset that emits `components` as a tuple of tensors once.
TensorDiag <T extends TType >	Returns a diagonal tensor with a given diagonal values.
TensorDiagPart <T extends TType >	Returns the diagonal part of the tensor.
TensorForestCreateTreeVariable	একটি গাছ সম্পদ তৈরি করে এবং এটিতে একটি হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।
TensorForestTreeDeserialize	Deserializes a proto into the tree handle
TensorForestTreeIsInitializedOp	Checks whether a tree has been initialized.
TensorForestTreePredict	Output the logits for the given input data
TensorForestTreeResourceHandleOp	Creates a handle to a TensorForestTreeResource
TensorForestTreeSerialize	Serializes the tree handle to a proto
TensorForestTreeSize	Get the number of nodes in a tree
TensorListConcat <U extends TType >	Concats all tensors in the list along the 0th dimension.
TensorListConcatLists
TensorListElementShape <T extends TNumber >	The shape of the elements of the given list, as a tensor.
TensorListFromTensor	Creates a TensorList which, when stacked, has the value of `tensor`.
TensorListGather <T extends TType >	Creates a Tensor by indexing into the TensorList.
TensorListGetItem <T extends TType >
TensorListLength	Returns the number of tensors in the input tensor list.
TensorListPopBack <T extends TType >	Returns the last element of the input list as well as a list with all but that element.
TensorListPushBack	একটি তালিকা দেখায় যেখানে শেষ উপাদান হিসেবে পাস করা `টেনসর` আছে এবং প্রদত্ত তালিকার অন্যান্য উপাদান `ইনপুট_হ্যান্ডেল`-এ আছে।
TensorListPushBackBatch
TensorListReserve	List of the given size with empty elements.
TensorListResize	Resizes the list.
TensorListScatter	Creates a TensorList by indexing into a Tensor.
TensorListScatterIntoExistingList	Scatters tensor at indices in an input list.
TensorListSetItem
TensorListSplit	Splits a tensor into a list.
TensorListStack <T extends TType >	তালিকার সমস্ত টেনসর স্ট্যাক করে।
TensorMapErase	Returns a tensor map with item from given key erased.
TensorMapHasKey	Returns whether the given key exists in the map.
TensorMapInsert	Returns a map that is the 'input_handle' with the given key-value pair inserted.
TensorMapLookup <U extends TType >	Returns the value from a given key in a tensor map.
TensorMapSize	Returns the number of tensors in the input tensor map.
TensorMapStackKeys <T extends TType >	Returns a Tensor stack of all keys in a tensor map.
TensorScatterNdAdd <T extends TType >	Adds sparse `updates` to an existing tensor according to `indices`.
TensorScatterNdMax <T extends TType >
TensorScatterNdMin <T extends TType >
TensorScatterNdSub <T extends TType >	Subtracts sparse `updates` from an existing tensor according to `indices`.
TensorScatterNdUpdate <T extends TType >	Scatter `updates` into an existing tensor according to `indices`.
TensorSliceDataset	Creates a dataset that emits each dim-0 slice of `components` once.
TensorStridedSliceUpdate <T extends TType >	Assign `value` to the sliced l-value reference of `input`.
TensorSummary	Outputs a `Summary` protocol buffer with a tensor and per-plugin data.
TextLineDataset	Creates a dataset that emits the lines of one or more text files.
TextLineReader	A Reader that outputs the lines of a file delimited by '\n'.
TfRecordDataset	একটি ডেটাসেট তৈরি করে যা এক বা একাধিক TFRecord ফাইল থেকে রেকর্ড নির্গত করে।
TfRecordReader	A Reader that outputs the records from a TensorFlow Records file.
ThreadPoolDataset	Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`.
ThreadPoolHandle	Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`.
Tile <T extends TType >	Constructs a tensor by tiling a given tensor.
TileGrad <T extends TType >	Returns the gradient of `Tile`.
টাইমস্ট্যাম্প	Provides the time since epoch in seconds.
ToBool	একটি টেনসরকে একটি স্কেলার প্রিডিকেটে রূপান্তর করে।
ToHashBucket	ইনপুট টেনসরের প্রতিটি স্ট্রিংকে তার হ্যাশ মোডে বেশ কয়েকটি বালতি দ্বারা রূপান্তরিত করে।
ToHashBucketFast	ইনপুট টেনসরের প্রতিটি স্ট্রিংকে তার হ্যাশ মোডে বেশ কয়েকটি বালতি দ্বারা রূপান্তরিত করে।
ToHashBucketStrong	ইনপুট টেনসরের প্রতিটি স্ট্রিংকে তার হ্যাশ মোডে বেশ কয়েকটি বালতি দ্বারা রূপান্তরিত করে।
ToNumber <T extends TNumber >	Converts each string in the input Tensor to the specified numeric type.
TopK <T extends TNumber >	Finds values and indices of the `k` largest elements for the last dimension.
TopKUnique	Returns the TopK unique values in the array in sorted order.
TopKWithUnique	Returns the TopK values in the array in sorted order.
Transpose <T extends TType >	Shuffle dimensions of x according to a permutation.
TriangularSolve <T extends TType >	Solves systems of linear equations with upper or lower triangular matrices by backsubstitution.
TridiagonalMatMul <T extends TType >	Calculate product with tridiagonal matrix.
TridiagonalSolve <T extends TType >	Solves tridiagonal systems of equations.
TruncateDiv <T extends TType >	Returns x / y element-wise for integer types.
TruncateMod <T extends TNumber >	Returns element-wise remainder of division.
TruncatedNormal <U extends TNumber >	Outputs random values from a truncated normal distribution.
TryRpc	Perform batches of RPC requests.
Unbatch <T extends TType >	Reverses the operation of Batch for a single output Tensor.
UnbatchDataset	A dataset that splits the elements of its input into multiple elements.
UnbatchGrad <T extends TType >	Gradient of Unbatch.
UncompressElement	Uncompresses a compressed dataset element.
UnicodeDecode <T extends TNumber >	Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points.
UnicodeDecodeWithOffsets <T extends TNumber >	Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points.
UnicodeEncode	Encode a tensor of ints into unicode strings.
UnicodeScript	Determine the script codes of a given tensor of Unicode integer code points.
UnicodeTranscode	Transcode the input text from a source encoding to a destination encoding.
UniformCandidateSampler	Generates labels for candidate sampling with a uniform distribution.
Unique <T extends TType , V extends TNumber >	Finds unique elements along an axis of a tensor.
UniqueDataset	Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`.
UniqueWithCounts <T extends TType , V extends TNumber >	Finds unique elements along an axis of a tensor.
UnravelIndex <T extends TNumber >	Converts an array of flat indices into a tuple of coordinate arrays.
UnsortedSegmentJoin	Joins the elements of `inputs` based on `segment_ids`.
UnsortedSegmentMax <T extends TNumber >	Computes the maximum along segments of a tensor.
UnsortedSegmentMin <T extends TNumber >	Computes the minimum along segments of a tensor.
UnsortedSegmentProd <T extends TType >	Computes the product along segments of a tensor.
UnsortedSegmentSum <T extends TType >	Computes the sum along segments of a tensor.
Unstack <T extends TType >	Unpacks a given dimension of a rank-`R` tensor into `num` rank-`(R-1)` tensors.
Unstage	Op is similar to a lightweight Dequeue.
UnwrapDatasetVariant
আপার	Converts all lowercase characters into their respective uppercase replacements.
UpperBound <U extends TNumber >	Applies upper_bound(sorted_search_values, values) along each row.
VarHandleOp	Creates a handle to a Variable resource.
VarIsInitializedOp	Checks whether a resource handle-based variable has been initialized.
Variable <T extends TType >	Holds state in the form of a tensor that persists across steps.
VariableShape <T extends TNumber >	Returns the shape of the variable pointed to by `resource`.
কোথায়	Returns locations of nonzero / true values in a tensor.
WholeFileReader	A Reader that outputs the entire contents of a file as a value.
WindowDataset	Combines (nests of) input elements into a dataset of (nests of) windows.
WorkerHeartbeat	Worker heartbeat op.
WrapDatasetVariant
WriteAudioSummary	Writes an audio summary.
WriteFile	Writes contents to the file at input filename.
WriteGraphSummary	Writes a graph summary.
WriteHistogramSummary	Writes a histogram summary.
WriteImageSummary	Writes an image summary.
WriteRawProtoSummary	Writes a serialized proto summary.
WriteScalarSummary	Writes a scalar summary.
WriteSummary	একটি টেনসর সারাংশ লেখেন।
Xdivy <T extends TType >	Returns 0 if x == 0, and x / y otherwise, elementwise.
XlaRecvFromHost <T extends TType >	An op to receive a tensor from the host.
XlaSendToHost	An op to send a tensor to the host.
XlaSetBound	Set a bound for the given input value as a hint to Xla compiler, returns the same value.
XlaSpmdFullToShardShape <T extends TType >	An op used by XLA SPMD partitioner to switch from automatic partitioning to manual partitioning.
XlaSpmdShardToFullShape <T extends TType >	An op used by XLA SPMD partitioner to switch from manual partitioning to automatic partitioning.
Xlog1py <T extends TType >	Returns 0 if x == 0, and x * log1p(y) otherwise, elementwise.
Xlogy <T extends TType >	Returns 0 if x == 0, and x * log(y) otherwise, elementwise.
Zeros <T extends TType >	An operator creating a constant initialized with zeros of the shape given by `dims`.
ZerosLike <T extends TType >	Returns a tensor of zeros with the same shape and type as x.
Zeta <T extends TNumber >	Compute the Hurwitz zeta function \\(\zeta(x, q)\\).
ZipDataset	Creates a dataset that zips together `input_datasets`.
erfinv <T extends TNumber >

A logical unit of computation.

Op implementations provide a strongly typed API for building and executing operations without the use of literals and indexes, as required in internal classes like Operation .

Ops can be classified under two categories:

Raw ops target a single TensorFlow operation and are, in most cases, generated automatically from the OpDef proto definitions exposed by TensorFlow runtime library.
Composite ops execute a series of other ops to accomplish a task logically presented as a single unit of computation.

পাবলিক পদ্ধতি

বিমূর্ত মৃত্যুদন্ড পরিবেশ	env () এই অপারেটিং সিস্টেম তৈরি করা হয়েছিল সেই এক্সিকিউশন এনভায়রনমেন্ট ফিরিয়ে দিন।
বিমূর্ত অপারেশন	অপ () একটি একক `Operation` হিসাবে গণনার এই ইউনিটটি ফেরত দিন।

পাবলিক পদ্ধতি

public abstract ExecutionEnvironment env ()

এই অপারেটিং সিস্টেম তৈরি করা হয়েছিল সেই এক্সিকিউশন এনভায়রনমেন্ট ফিরিয়ে দিন।

public abstract Operation op ()

একটি একক Operation হিসাবে গণনার এই ইউনিটটি ফেরত দিন।

For a raw op, the returned value correspond to the TensorFlow operation wrapped by this op.

For a composite op, the returned value usually correspond to the last operation invoked in a chain or to a NoOp grouping one or more operations as a single unit of computation.

রিটার্নস

একটি Operation