RawOp

שיעור תקציר ציבורי RawOp

תת-מחלקות ישירות ידועות

Abort , Abs <T מרחיב את TNummer >, AccumulateN <T מרחיב את TType >, AccumulatorApplyGradient , AccumulatorNumAccumulated , AccumulatorSetGlobalStep , AccumulatorTakeGradient <T מרחיב את TType >, Acos < T > מרחיב את ה- TType > , מרחיב את ה- TType >, , AddManySparseToTensorsMap , AddN <T מרחיב את TType >, AddSparseToTensorsMap , AdjustContrast <T מרחיב TNumber >, AdjustHue <T מרחיב TNummer > ועוד 1152 אחרים.

לְהַפִּיל	העלה חריגה כדי לבטל את התהליך כאשר נקרא.
Abs <T מרחיב את TNummer >	מחשב את הערך המוחלט של טנזור.
AccumulateN <T מרחיב את TType >	מחזירה את הסכום מבחינת האלמנט של רשימת טנסורים.
AccumulatorApplyGradient	מחיל שיפוע על מצבר נתון.
AccumulatorNumAccumulated	מחזירה את מספר ההדרגות המצטברות במצטברים הנתונים.
AccumulatorSetGlobalStep	מעדכן את המצבר עם ערך חדש עבור global_step.
AccumulatorTakeGradient <T מרחיב את TType >	מחלץ את השיפוע הממוצע ב-ConditionalAccumulator הנתון.
Acos <T מרחיב את TType >	מחשבת acos של x מבחינת אלמנטים.
Acosh <T מרחיב את TType >	מחשב קוסינוס היפרבולי הפוך של x מבחינת אלמנט.
הוסף <T מרחיב את TType >	מחזירה x + y מבחינת אלמנט.
AddManySparseToTensorsMap	הוסף `N`-minibatch `SparseTensor` ל`SparseTensorsMap`, החזר `N` ידיות.
AddN <T מרחיב את TType >	הוסף את כל טנסור הקלט מבחינת אלמנט.
AddSparseToTensorsMap	הוסף `SparseTensor` ל`SparseTensorsMap` החזר את הידית שלו.
AdjustContrast <T מרחיב את TNummer >	התאם את הניגודיות של תמונה אחת או יותר.
AdjustHue <T מרחיב את TNummer >	התאם את הגוון של תמונה אחת או יותר.
AdjustSaturation <T מרחיב את TNummer >	התאם את הרוויה של תמונה אחת או יותר.
את כל	מחשב את ה"לוגי ו" של אלמנטים על פני מימדים של טנזור.
AllCandidateSampler	יוצר תוויות לדגימת מועמדים עם התפלגות אוניגרמה נלמדת.
AllReduce <T מרחיב את TNummer >	מפחית באופן הדדי מספר טנסורים מסוג וצורה זהים.
AllToAll <T מרחיב את TType >	אופ להחלפת נתונים על פני העתקים של TPU.
זווית <U מרחיבה את TNummer >	מחזירה את הארגומנט של מספר מרוכב.
איטרטור אנונימי	מיכל עבור משאב איטרטור.
AnonymousMemoryCache
AnonymousMultiDeviceIterator	מיכל עבור משאב איטרטור מרובה מכשירים.
AnonymousRandomSeedGenerator
AnonymousSeedGerator
כל	מחשב את ה"לוגי או" של אלמנטים על פני ממדים של טנזור.
ApplyAdaMax <T מרחיב את TType >	עדכן את '*var' לפי אלגוריתם AdaMax.
ApplyAdadelta <T מרחיב את TType >	עדכן את '*var' בהתאם לתוכנית adadelta.
ApplyAdagrad <T מרחיב את TType >	עדכן את '*var' בהתאם לתכנית adgrad.
ApplyAdagradDa <T מרחיב את TType >	עדכן את '*var' בהתאם לתוכנית adgrad הפרוקסימלית.
ApplyAdagradV2 <T מרחיב את TType >	עדכן את '*var' בהתאם לתכנית adgrad.
ApplyAdam <T מרחיב את TType >	עדכן את '*var' לפי אלגוריתם Adam.
ApplyAddSign <T מרחיב את TType >	עדכן את '*var' בהתאם לעדכון AddSign.
ApplyCenteredRmsProp <T מרחיב את TType >	עדכן את '*var' לפי אלגוריתם RMSProp הממורכז.
ApplyFtrl <T מרחיב את TType >	עדכן את '*var' לפי סכימת Ftrl-proximal.
ApplyGradientDescent <T מרחיב את TType >	עדכן את 'var' על ידי הפחתת 'alpha' 'delta' ממנו.
ApplyMomentum <T מרחיב את TType >	עדכן את '*var' לפי סכימת המומנטום.
ApplyPowerSign <T מרחיב את TType >	עדכן את '*var' בהתאם לעדכון AddSign.
ApplyProximalAdagrad <T מרחיב את TType >	עדכן את 'var' ו-'accum' לפי FOBOS עם קצב הלמידה של Adagrad.
ApplyProximalGradientDescent <T מרחיב את TType >	עדכן את '*var' בתור אלגוריתם FOBOS עם קצב למידה קבוע.
ApplyRmsProp <T מרחיב את TType >	עדכן את '*var' לפי אלגוריתם RMSProp.
שווה בקירוב	מחזירה את ערך האמת של abs(xy) < סובלנות מבחינת אלמנט.
ArgMax <V מרחיב את TNummer >	מחזירה את האינדקס עם הערך הגדול ביותר על פני מימדים של טנזור.
ArgMin <V מרחיב את TNummer >	מחזירה את האינדקס עם הערך הקטן ביותר על פני מימדים של טנזור.
AsString	ממירה כל ערך בטנזור הנתון למחרוזות.
Asin <T מרחיב את TType >	מחשב את הסינוס ההיפוך הטרינומטרי של x מבחינת אלמנט.
Asinh <T מרחיב את TType >	מחשב סינוס היפרבולי הפוך של x מבחינת אלמנט.
AssertCardinalityDataset
AssertNextDataset
טען כי	טוען שהתנאי הנתון נכון.
הקצה <T מרחיב את TType >	עדכן את 'ref' על ידי הקצאת 'ערך' לו.
AssignAdd <T מרחיב את TType >	עדכן את 'ref' על ידי הוספת 'ערך' אליו.
AssignAddVariableOp	מוסיף ערך לערך הנוכחי של משתנה.
AssignSub <T מרחיב את TType >	עדכן את 'ref' על ידי הפחתת 'ערך' ממנו.
AssignSubVariableOp	מוריד ערך מהערך הנוכחי של משתנה.
AssignVariableOp	מקצה ערך חדש למשתנה.
Atan <T מרחיב את TType >	מחשב את הטנגנס ההופכי הטרינומטרי של x מבחינת אלמנט.
Atan2 <T מרחיב את TNummer >	מחשבת arctangent של 'y/x' מבחינה אלמנט, תוך כיבוד סימני הטיעונים.
Atanh <T מרחיב את TType >	מחשב טנגנס היפרבולי הפוך של x מבחינת אלמנט.
אודיוספקטרוגרם	מייצר הדמיה של נתוני אודיו לאורך זמן.
סיכום אודיו	מוציא מאגר פרוטוקול 'סיכום' עם אודיו.
AutoShardDataset	יוצר מערך נתונים שמרסק את מערך הנתונים של הקלט.
AvgPool <T מרחיב את TNummer >	מבצע איגום ממוצע על הקלט.
AvgPool3d <T מרחיב את TNummer >	מבצע איגום ממוצע בתלת מימד על הקלט.
AvgPool3dGrad <T מרחיב את TNummer >	מחשב שיפועים של פונקציית איגום ממוצעת.
AvgPoolGrad <T מרחיב את TNummer >	מחשב גרדיאנטים של פונקציית האיגום הממוצעת.
BandPart <T מרחיב את TType >	העתק טנזור שמגדיר הכל מחוץ לרצועה מרכזית בכל מטריצה הפנימית ביותר לאפס.
BandedTriangularSolve <T מרחיב את TType >
מַחסוֹם	מגדיר מחסום שנמשך על פני ביצועי גרפים שונים.
מחסום סגור	סוגר את המחסום הנתון.
BarrierIncompleteSize	מחשב את מספר האלמנטים הלא שלמים במחסום הנתון.
BarrierInsertMany	עבור כל מקש, מקצה את הערך המתאים לרכיב שצוין.
BarrierReadySize	מחשב את מספר האלמנטים השלמים במחסום הנתון.
BarrierTakeMany	לוקח את המספר הנתון של אלמנטים שהושלמו ממחסום.
קבוצה	מקבץ את כל טנסור הקלט בצורה לא דטרמיניסטית.
BatchCholesky <T מרחיב את TNummer >
BatchCholeskyGrad <T מרחיב את TNummer >
BatchDataset	יוצר מערך נתונים שמקבץ רכיבי `batch_size` מתוך `input_dataset`.
BatchFft
BatchFft2d
BatchFft3d
BatchIfft
BatchIfft2d
BatchIfft3d
BatchMatMul <T מרחיב את TType >	מכפיל פרוסות של שני טנסורים בקבוצות.
BatchMatrixBandPart <T מרחיב את TType >
BatchMatrixDeterminant <T מרחיב את TType >
BatchMatrixDiag <T מרחיב את TType >
BatchMatrixDiagPart <T מרחיב את TType >
BatchMatrixInverse <T מרחיב את TNummer >
BatchMatrixSetDiag <T מרחיב את TType >
BatchMatrixSolve <T מרחיב את TNummer >
BatchMatrixSolveLs <T מרחיב את TNummer >
BatchMatrixTriangularSolve <T מרחיב את TNummer >
BatchNormWithGlobalNormalization <T מרחיב את TType >	נורמליזציה של אצווה.
BatchNormWithGlobalNormalizationGrad <T מרחיב את TType >	הדרגות לנורמליזציה של אצווה.
BatchSelfAdjointEig <T מרחיב את TNummer >
BatchSvd <T מרחיב את TType >
BatchToSpace <T מרחיב את TType >	BatchToSpace עבור טנסור 4-D מסוג T.
BatchToSpaceNd <T מרחיב את TType >	BatchToSpace עבור טנסור ND מסוג T.
BesselI0 <T מרחיב את TNummer >
BesselI0e <T מרחיב את TNummer >
BesselI1 <T מרחיב את TNummer >
BesselI1e <T מרחיב את TNummer >
BesselJ0 <T מרחיב את TNummer >
BesselJ1 <T מרחיב את TNummer >
BesselK0 <T מרחיב את TNummer >
BesselK0e <T מרחיב את TNummer >
BesselK1 <T מרחיב את TNummer >
BesselK1e <T מרחיב את TNummer >
BesselY0 <T מרחיב את TNummer >
BesselY1 <T מרחיב את TNummer >
Betainc <T מרחיב את TNummer >	חשב את אינטגרל הבטא הבלתי שלם המוסדר \\(I_x(a, b)\\).
BiasAdd <T מרחיב את TType >	מוסיף 'הטיה' ל'ערך'.
BiasAddGrad <T מרחיב את TType >	הפעולה לאחור עבור "BiasAdd" בטנזור "הטיה".
Bincount <T מרחיב את TNummer >	סופר את מספר המופעים של כל ערך במערך שלמים.
Bitcast <U מרחיב את TType >	מעביר טנזור מסוג אחד לאחר מבלי להעתיק נתונים.
BitwiseAnd <T מרחיב את TNummer >	Elementwise מחשב את ה-AND של "x" ו-"y".
BitwiseOr <T מרחיב את TNummer >	Elementwise מחשב את ה-OR של 'x' ו-'y' בכיוון הסיביות.
BitwiseXor <T מרחיב את TNomber >	Elementwise מחשב את ה-XOR של 'x' ו-'y' בצורה סיבית.
BlockLSTM <T מרחיב את TNummer >	מחשב את התפשטות תא LSTM קדימה עבור כל שלבי הזמן.
BlockLSTMGrad <T מרחיב את TNummer >	מחשב את התפשטות תא LSTM לאחור במשך כל רצף הזמן.
BoostedTreesAggregateStats	מקבץ את סיכום הנתונים הסטטיסטיים המצטברים עבור האצווה.
BoostedTreesBucketize	סמן כל תכונה על סמך גבולות הדלי.
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit	מחשב רווחים עבור כל תכונה ומחזיר את המידע המפוצל הטוב ביותר עבור התכונה.
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2	מחשב רווחים עבור כל תכונה ומחזיר את המידע המפוצל הטוב ביותר עבור כל צומת.
BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature	מחשב רווחים עבור כל תכונה ומחזיר את המידע המפוצל הטוב ביותר עבור התכונה.
BoostedTreesCenterBias	מחשב את הקודמת מנתוני האימון (ההטיה) וממלא את הצומת הראשון עם הקודקוד של הלוגיטים.
BoostedTreesCreateEnsemble	יוצר דגם של אנסמבל עץ ומחזיר לו ידית.
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource	צור את המשאב עבור זרמים קוונטילים.
BoostedTreesDeserializeEnsemble	ביטול סדרה של תצורת אנסמבל עץ מסודרת ומחליף את העץ הנוכחי מִכלוֹל.
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp	יוצר נקודת אחיזה ל-BostedTreesEnsembleResource
BoostedTreesExampleDebugOutputs	איתור באגים/פלטי פרשנות של מודל עבור כל דוגמה.
BoostedTreesFlushQuantileSummaries	רוק את סיכומי הכמות מכל משאב זרם כמותי.
BoostedTreesGetEnsembleStates	מאחזר את אסימון חותמת המשאב של אנסמבל העץ, מספר העצים וסטטיסטיקות גידול.
BoostedTreesMakeQuantileSummaries	עושה את סיכום הקוונטילים עבור האצווה.
BoostedTreesMakeStatsSummary	עושה את סיכום הנתונים הסטטיסטיים המצטברים עבור האצווה.
BoostedTreesPredict	מפעיל מספר מנבאים של אנסמבל רגרסיה מוסף על מופעי קלט ו מחשב את הלוגיטים.
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummary	הוסף את סיכומי הכמות לכל משאב זרם קוונטילי.
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize	הסר את גבולות הדלי ודגל מוכן לתוך QuantileAccumulator הנוכחי.
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush	בטל את הסיכומים עבור משאב זרם כמותי.
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries	צור את גבולות הדלי עבור כל תכונה בהתבסס על סיכומים מצטברים.
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp	יוצר נקודת אחיזה ל-BostedTreesQuantileStreamResource.
BoostedTreesSerializeEnsemble	מסדרת את אנסמבל העץ לפרוטו.
BoostedTreesSparseAggregateStats	מקבץ את סיכום הנתונים הסטטיסטיים המצטברים עבור האצווה.
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit	מחשב רווחים עבור כל תכונה ומחזיר את המידע המפוצל הטוב ביותר עבור התכונה.
BoostedTreesTrainingPredict	מפעיל מספר מנבאים של אנסמבל רגרסיה מוסף על מופעי קלט ו מחשב את העדכון ללוגיטים בקובץ שמור.
BoostedTreesUpdateEnsemble	מעדכן את מכלול העץ על ידי הוספת שכבה לעץ האחרון שגדל או על ידי פתיחת עץ חדש.
BoostedTreesUpdateEnsembleV2	מעדכן את מכלול העץ על ידי הוספת שכבה לעץ האחרון שגדל או על ידי פתיחת עץ חדש.
BroadcastDynamicShape <T מרחיב את TNummer >	החזר את הצורה של s0 op s1 עם שידור.
BroadcastGradientArgs <T מרחיב את TNummer >	החזר את מדדי ההפחתה עבור מעברי מחשוב של s0 op s1 עם שידור.
BroadcastHelper <T מרחיב את TType >	מפעיל עוזר לביצוע שידורים בסגנון XLA משדר `lhs` ו-`rhs` לאותה דרגה, על-ידי הוספת ממדים בגודל 1 למי מבין `lhs` ו-`rhs` בעל הדרגה הנמוכה יותר, באמצעות כללי השידור של XLA עבור אופרטורים בינאריים.
BroadcastRecv <T מרחיב את TType >	מקבל שידור ערך טנזור ממכשיר אחר.
BroadcastSend <T מרחיב את TType >	משדר ערך טנזור למכשיר אחד או יותר.
BroadcastTo <T מרחיב את TType >	שדר מערך לקבלת צורה תואמת.
דליית	מרכזת 'קלט' בהתבסס על 'גבולות'.
BytesProducedStatsDataset	מתעד את גודל הבתים של כל רכיב של 'input_dataset' ב-StatsAggregator.
CSRSparseMatrixComponents <T מרחיב את TType >	קורא את רכיבי ה-CSR באצווה `אינדקס`.
CSRSparseMatrixToDense <T מרחיב את TType >	המר CSRSparseMatrix (אולי באצווה) ל-dense.
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T מרחיב את TType >	ממיר CSRSparesMatrix (אולי באצווה) ל-SparseTensor.
CSVDataset
CSVDatasetV2
CTCllossV2	מחשב את הפסד CTC (הסתברות ביומן) עבור כל ערך אצווה.
CacheDataset	יוצר מערך נתונים ששומר רכיבים מתוך `input_dataset`.
CacheDatasetV2
Cast <U מרחיב את TType >	העבר x מסוג SrcT ל-y של DstT.
תקרה <T מרחיב את המספר >	מחזירה את המספר השלם הקטן ביותר מבחינת אלמנט לא פחות מ-x.
CheckNumerics <T מרחיב את TNummer >	בודק טנזור עבור ערכי NaN, -Inf ו-+Inf.
Cholesky <T מרחיב את TType >	מחשב את הפירוק Cholesky של מטריצה ריבועית אחת או יותר.
CholeskyGrad <T מרחיב את TNummer >	מחשב את הגרדיאנט המופץ לאחור של מצב הפוך של אלגוריתם Cholesky.
בחר FastestDataset
ClipByValue <T מרחיב את TType >	חותך ערכי טנסור למינימום ומקסימום שצוינו.
CloseSummaryWriter
ClusterOutput <T מרחיב את TType >	מפעיל המחבר את הפלט של חישוב XLA לצמתי גרף צרכנים אחרים.
CollectiveGather <T מרחיב את TNummer >	צובר הדדית מספר טנסורים מסוג וצורה זהים.
CollectivePermute <T מרחיב את TType >	אופציה להחלפת טנזורים במופעי TPU משוכפלים.
CombinedNonMaxSuppression	בוחר בתאוותנות קבוצת משנה של תיבות תוחמות בסדר יורד של הניקוד, פעולה זו מבצעת non_max_suppression בכניסות לכל אצווה, בכל המחלקות.
CompareAndBitpack	השווה ערכים של 'input' ל-'threshold' וארוז את הביטים המתקבלים לתוך 'uint8'.
תוצאה של קומפילציה	מחזירה את התוצאה של קומפילציה של TPU.
CompileSucceededAssert	טוען כי האוסף הצליח.
מורכב <U מרחיב את TType >	ממירה שני מספרים ממשיים למספר מרוכב.
ComplexAbs <U מרחיב את TNummer >	מחשב את הערך המוחלט המורכב של טנזור.
CompressElement	דוחס רכיב מערך נתונים.
ComputeAccidentalHits	מחשב את המזהים של המיקומים ב- sampled_candidates התואמים ל-true_labels.
ComputeBatchSize	מחשב את גודל האצווה הסטטי של מערך נתונים ללא אצווה חלקית.
Concat <T מרחיב את TType >	משרשרת טנסורים לאורך מימד אחד.
שרשרת נתונים	יוצר מערך נתונים שמשרשר את 'מערך_נתונים_קלט' עם 'ערכת נתונים_אחרת'.
מצבר מותנה	מצבר מותנה לצבירה של שיפועים.
ConfigureDistributedTPU	מגדיר את המבנים הריכוזיים עבור מערכת TPU מבוזרת.
הגדר TPUEmbedding	מגדיר TPUembedding במערכת TPU מבוזרת.
Conj <T מרחיב את TType >	מחזירה את הצימוד המרוכב של מספר מרוכב.
ConjugateTranspose <T מרחיב את TType >	ערבבו מידות של x לפי תמורה וצמידו את התוצאה.
קבוע <T מרחיב את TType >	מפעיל המייצר ערך קבוע.
ConsumeMutexLock	פעולה זו צורכת מנעול שנוצר על ידי `MutexLock`.
ControlTrigger	לא עושה דבר.
Conv <T מרחיב את TType >	עוטף את האופרטור XLA ConvGeneralDilated, מתועד ב https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#conv_convolution .
Conv2d <T מרחיב את TNummer >	מחשב קונבולוציה דו-ממדית בהינתן טנסור 'קלט' ו-'פילטר' 4-D.
Conv2dBackpropFilter <T מרחיב את TNummer >	מחשב את דרגות הפיתול ביחס למסנן.
Conv2dBackpropInput <T מרחיב את TNummer >	מחשב את דרגות הקונבולציה ביחס לקלט.
Conv3d <T מרחיב את TNummer >	מחשב קונבולוציה תלת-ממדית בהינתן טנסור 5-D `קלט` ו`פילטר`.
Conv3dBackpropFilter <T מרחיב את TNummer >	מחשב את הגרדיאנטים של פיתול תלת מימדי ביחס למסנן.
Conv3dBackpropInput <U מרחיב את TNummer >	מחשב את ההדרגות של קונבולולוציה תלת-ממדית ביחס לקלט.
העתק <T מרחיב את TType >	העתק טנזור ממעבד למעבד או ממעבד גרפי למעבד גרפי.
CopyHost <T מרחיב את TType >	העתק טנסור לארח.
כי <T מרחיב את TType >	מחשבת cos של x מבחינה אלמנט.
Cosh <T מרחיב את TType >	מחשב קוסינוס היפרבולי של x מבחינת אלמנט.
CountUpTo <T מרחיב את TNummer >	מגדיל את 'ref' עד שהוא מגיע ל-'limit'.
CreateSummaryDbWriter
CreateSummaryFileWriter
CropAndResize	מחלץ חיתולים מטנסור תמונת הקלט ומשנה את גודלם.
CropAndResizeGradBoxes	מחשב את השיפוע של ההפעלה crop_and_resize מול טנסור תיבות הקלט.
CropAndResizeGradImage <T מרחיב את TNummer >	מחשב את השיפוע של האופציה crop_and_resize מול טנסור תמונת הקלט.
צלב <T מרחיב את TNummer >	חשב את תוצר הצלב הזוגי.
CrossReplicaSum <T מרחיב את TNummer >	אופ לסיכום תשומות על פני מופעי TPU משוכפלים.
CtcBeamSearchDecoder <T מרחיב את TNummer >	מבצע פענוח חיפוש קרן בלוגיטים שניתנו בקלט.
CtcGreedyDecoder <T מרחיב את TNummer >	מבצע פענוח חמדני בלוגיטים שניתנו בקלטים.
CtcLoss <T מרחיב את TNummer >	מחשב את הפסד CTC (הסתברות ביומן) עבור כל ערך אצווה.
CudnnRNN <T מרחיב את TNummer >	RNN מגובה על ידי cuDNN.
CudnnRNNBackprop <T מרחיב את TNummer >	צעד אחורי של CudnnRNNV3.
CudnnRNNCanonicalToParams <T מרחיב את TNummer >	ממיר פרמטרים של CudnnRNN מצורה קנונית לצורה שמישה.
CudnnRNNParamsToCanonical <T מרחיב את TNummer >	מאחזר פרמטרים של CudnnRNN בצורה קנונית.
CudnnRnnParamsSize <U מרחיב את TNummer >	מחשב את גודל המשקולות שניתן להשתמש בהן על ידי דגם Cudnn RNN.
Cumprod <T מרחיב את TType >	חשב את המכפלה המצטברת של הטנסור 'x' לאורך 'ציר'.
Cumsum <T מרחיב את TType >	חשב את הסכום המצטבר של הטנסור 'x' לאורך 'ציר'.
CumulativeLogsumexp <T מרחיב את TNummer >	חשב את המכפלה המצטברת של הטנסור 'x' לאורך 'ציר'.
DataFormatDimMap <T מרחיב את TNummer >	מחזירה את אינדקס הממדים בפורמט נתוני היעד בהינתן זה ב פורמט נתוני המקור.
DataFormatVecPermute <T מרחיב את TNummer >	החלף טנסור קלט מ-'src_format' ל-'dst_format'.
DataServiceDataset
קרדינליות ערכת נתונים	מחזירה את הקרדינליות של `input_dataset`.
ערכת נתוניםFromGraph	יוצר מערך נתונים מ-'graph_def' הנתון.
DatasetToGraph	מחזירה GraphDef בסידרה המייצגת 'מערך_נתונים_קלט'.
DatasetToSingleElement	מוציא את הרכיב הבודד ממערך הנתונים הנתון.
DatasetToTFRecord	כותב את מערך הנתונים הנתון לקובץ הנתון באמצעות פורמט TFRecord.
DatasetToTfRecord	כותב את מערך הנתונים הנתון לקובץ הנתון באמצעות פורמט TFRecord.
Dawsn <T מרחיב את TNomber >
DebugGradientIdentity <T מרחיב את TType >	אופציה של זהות עבור ניפוי שגיאות שיפוע.
DebugGradientRefIdentity <T מרחיב את TType >	אופציה של זהות עבור ניפוי שגיאות שיפוע.
DebugIdentity <T מרחיב את TType >	Debug Identity V2 Op.
DebugNanCount	Debug NaN Value Counter Op.
DebugNumericsSummary <U מרחיב את TNummer >	איתור באגים סיכום מספרי V2 Op.
DecodeAndCropJpeg	פענוח וחיתוך תמונה מקודדת JPEG לטנזור uint8.
DecodeBase64	פענוח מחרוזות מקודדות base64 בטוחות באינטרנט.
DecodeBmp	פענח את המסגרת הראשונה של תמונה מקודדת BMP לטנזור uint8.
DecodeCompressed	דחוס מחרוזות.
DecodeCsv	המרת רשומות CSV לטנזורים.
DecodeGif	פענח את המסגרת/ים של תמונה מקודדת GIF לטנזור uint8.
DecodeImage <T מרחיב את TNomber >	פונקציה עבור decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg ו-decode_png.
DecodeJpeg	פענוח תמונה מקודדת JPEG לטנזור uint8.
DecodeJsonExample	המר רשומות דוגמה מקודדות JSON למחרוזות חיץ של פרוטוקול בינארי.
DecodePaddedRaw <T מרחיב את TNummer >	פרש מחדש את הבתים של מחרוזת כווקטור של מספרים.
DecodePng <T מרחיב את TNummer >	פענוח תמונה מקודדת PNG לטנזור uint8 או uint16.
DecodeProto	ה-op מחלץ שדות מפרוטוקול מסודר מאחסן הודעה לטנזורים.
DecodeRaw <T מרחיב את TType >	פרש מחדש את הבתים של מחרוזת כווקטור של מספרים.
DecodeWav	פענוח קובץ WAV PCM של 16 סיביות לטנזור צף.
DeepCopy <T מרחיב את TType >	יוצר עותק של 'x'.
מחק איטרטור	מיכל עבור משאב איטרטור.
מחקMemoryCache
מחק MultiDeviceIterator	מיכל עבור משאב איטרטור.
DeleteRandomSeedGenerator
DeleteSeedGenerator
DeleteSessionTensor	מחק את הטנזור שצוין על ידי הידית שלו בסשן.
DenseBincount <U מרחיב את TNummer >	סופר את מספר המופעים של כל ערך במערך שלמים.
DenseCountSparseOutput <U מרחיב את TNummer >	מבצע ספירת סל פלט דל עבור קלט tf.tensor.
DenseToCSRSparseMatrix	ממיר טנזור צפוף ל-CSRSparseMatrix (אולי באצווה).
DenseToDenseSetOperation <T מרחיב את TType >	מחיל פעולת סט לאורך הממד האחרון של 2 כניסות 'טנזור'.
DenseToSparseBatchDataset	יוצר מערך נתונים שמקבץ רכיבי קלט לתוך SparseTensor.
DenseToSparseSetOperation <T מרחיב את TType >	מחיל פעולת סט לאורך הממד האחרון של 'טנסור' ו-'SparseTensor'.
DepthToSpace <T מרחיב את TType >	DepthToSpace עבור טנסורים מסוג T.
DepthwiseConv2dNative <T מרחיב את TNummer >	מחשב קונבולוציית עומק דו-ממדית בהינתן טנסור 4-D `קלט` ו`פילטר`.
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T מרחיב את TNummer >	מחשב את הגרדיאנטים של פיתול עומק ביחס למסנן.
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T מרחיב את TNummer >	מחשב את הגרדיאנטים של פיתול עומק ביחס לקלט.
דהקוונטיזציה	לוקח את קלט uint32 ארוז ומפרק את הקלט ל-uint8 לעשות דקוונטיזציה במכשיר.
DeserializeIterator	ממירה את טנזור הווריאציה הנתון לאיטרטור ומאחסנת אותו במשאב הנתון.
DeserializeManySparse <T מרחיב את TType >	הסר ושרשר 'SparseTensors' ממיני-אצט מסודר.
DeserializeSparse <U מרחיב את TType >	הסר אובייקטים של 'SparseTensor'.
DestroyResourceOp	מוחק את המשאב שצוין על ידי הידית.
DestroyTemporaryVariable <T מרחיב את TType >	הורס את המשתנה הזמני ומחזיר את הערך הסופי שלו.
Det <T מרחיב את TType >	מחשב את הקובע של מטריצה ריבועית אחת או יותר.
DeviceIndex	החזר את האינדקס של המכשיר שהאופ רץ.
Digamma <T מרחיב את TNummer >	מחשב את Psi, הנגזרת של Lgamma (לוג הערך המוחלט של `Gamma(x)`), מבחינת אלמנט.
Dilation2d <T מרחיב את TNummer >	מחשב את הרחבת גווני האפור של טנסור 'קלט' 4-D ו-3-D 'מסנן'.
Dilation2dBackpropFilter <T מרחיב את TNummer >	מחשב את השיפוע של התרחבות דו-ממדית מורפולוגית ביחס למסנן.
Dilation2dBackpropInput <T מרחיב את TNummer >	מחשב את השיפוע של הרחבה דו-ממדית מורפולוגית ביחס לקלט.
בימויInterleaveDataset	תחליף ל-'InterleaveDataset' ברשימה קבועה של 'N' מערכי נתונים.
Div <T מרחיב את TType >	מחזירה x / y מבחינת אלמנט.
DivNoNan <T מרחיב את TType >	מחזירה 0 אם המכנה הוא אפס.
Dot <T מרחיב את TType >	עוטף את המפעיל XLA DotGeneral, מתועד ב https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dotgeneral .
DrawBoundingBoxes <T מרחיב את TNummer >	צייר תיבות תוחמות על קבוצת תמונות.
DummyIterationCounter
DummyMemoryCache
DummySeedGenerator
DynamicPartition <T מרחיב את TType >	מחלקים `נתונים` לטנזורים `num_partitions` באמצעות אינדקסים מ`מחיצות`.
DynamicSlice <T מרחיב את TType >	עוטף את המפעיל XLA DynamicSlice, מתועד ב https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dynamicslice .
DynamicStitch <T מרחיב את TType >	שזר את הערכים מהטנסורים של 'נתונים' לטנזור בודד.
DynamicUpdateSlice <T מרחיב את TType >	עוטף את האופרטור XLA DynamicUpdateSlice, מתועד ב https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dynamicupdateslice .
ערוך מרחק	מחשב את מרחק העריכה של Levenshtein (אולי מנורמל).
Eig <U מרחיב את TType >	מחשב את הפירוק העצמי של מטריצה ריבועית אחת או יותר.
Einsum <T מרחיב את TType >	הפעלה שתומכת ב- einsum op בסיסית עם 2 כניסות ופלט 1.
אלו <T מרחיב Tnumber >	מחשב ליניארי מעריכי: `exp(features) - 1` אם < 0, `features` אחרת.
EluGrad <T מרחיב Tnumber >	מחשב גרדיאנטים עבור הפעולה הליניארית המעריכית (Elu).
EmbeddingActivations	אופציה המאפשרת בידול של הטבעות TPU.
ריק <T מרחיב את TType >	יוצר טנזור עם הצורה הנתונה.
EmptyTensorList	יוצר ומחזיר רשימת טנזורים ריקה.
EmptyTensorMap	יוצר ומחזיר מפת טנסור ריקה.
EncodeBase64	מקודד מחרוזות לפורמט base64 בטוח באינטרנט.
EncodeJpeg	JPEG-קודד תמונה.
EncodeJpegVariableQuality	תמונת קלט מקודד JPEG עם איכות דחיסה מסופקת.
EncodePng	PNG-קודד תמונה.
EncodeProto	ה-op מסדרת הודעות protobuf המסופקות בטנסור הקלט.
EncodeWav	קידוד נתוני אודיו באמצעות פורמט קובץ WAV.
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch	הפעלה שמעמידה בתור רשימה של טנזורי אצווה קלט ל-TPUEmbedding.
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch	מקל על העברה של קוד המשתמש ב-tf.nn.embedding_lookup().
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch	הפעלה שמעמידה בתור TPUEmbedding מדדי קלט מ-SparseTensor.
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch	מקל על העברה של קוד המשתמש ב-tf.nn.embedding_lookup_sparse().
EnsureShape <T מרחיב את TType >	מבטיח שצורת הטנזור תואמת את הצורה הצפויה.
הזן <T מרחיב את TType >	יוצר או מוצא מסגרת צאצא, והופכת 'נתונים' לזמינים למסגרת הצאצא.
שווה	מחזירה את ערך האמת של (x == y) מבחינה אלמנט.
Erf <T מרחיב TNummer >	מחשב את פונקציית השגיאה גאוס של 'x' מבחינה אלמנטית.
Erfc <T מרחיב את TNummer >	מחשב את פונקציית השגיאה המשלימה של 'x' מבחינה אלמנטית.
EuclideanNorm <T מרחיב את TType >	מחשב את הנורמה האוקלידית של אלמנטים על פני מימדים של טנזור.
לבצע	אופ שטוענת ומבצעת תוכנית TPU במכשיר TPU.
ExecuteAndUpdateVariables	אופ שמפעיל תוכנית עם עדכוני משתנים אופציונליים במקום.
יציאה <T מרחיב את TType >	יוצא מהמסגרת הנוכחית למסגרת האב שלה.
Exp <T מרחיב את TType >	מחשב אקספוננציאלי של x מבחינת אלמנט.
ExpandDims <T מרחיב את TType >	מכניס ממד של 1 לצורת טנזור.
Expint <T מרחיב את TNummer >
Expm1 <T מרחיב את TType >	מחשב 'exp(x) - 1' לפי אלמנט.
ExtractGlimpse	מחלץ הצצה מטנסור הקלט.
ExtractImagePatches <T מרחיב את TType >	חלץ `טלאים` מ`תמונות` ושם אותם בממד הפלט "עומק".
ExtractJpegShape <T מרחיב את TNummer >	חלץ את מידע הצורה של תמונה מקודדת JPEG.
ExtractVolumePatches <T מרחיב את TNummer >	חלץ `טלאים` מ`קלט` ושם אותם בממד הפלט `"עומק"`.
עוּבדָה	פלט עובדה על פקטוריאלים.
FakeQuantWithMinMaxArgs	בצע התאמה מזויפת של טנסור 'כניסות', הקלד צף לטנסור 'פלטים' מאותו סוג.
FakeQuantWithMinMaxArgsGradient	חישוב מעברי צבע עבור פעולת FakeQuantWithMinMaxArgs.
FakeQuantWithMinMaxVars	בצע כימות מזויפות של טנסור ה'קלט' מסוג צף באמצעות סקלרים גלובליים של ציפה בצע התאמה מזויפת של טנסור ה-'inputs' מסוג float באמצעות סקלרים גלובליים של float 'min' ו-'max' לטנסור 'פלטים' באותו צורה כמו 'inputs'.
FakeQuantWithMinMaxVarsGradient	חישוב מעברי צבע עבור פעולת FakeQuantWithMinMaxVars.
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel	בצע כימות מזויפות של טנסור ה'כניסות' מסוג צף באמצעות צפים לכל ערוץ בצע התאמה מזויפת של טנסור ה-'inputs' מסוג float per channel ואחת הצורות: `[d]`, `[b,d]` `[b,h,w,d]` via per-channel floats ` min' ו-'max' של צורה '[d]' ל-'outputs' טנסור באותו צורה כמו 'inputs'.
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient	חישוב מעברי צבע עבור פעולת FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel.
Fft <T מרחיב את TType >	התמרת פורייה מהירה.
Fft2d <T מרחיב את TType >	טרנספורמציה מהירה של פורייה דו מימדית.
Fft3d <T מרחיב את TType >	טרנספורמציה מהירה של פורייה תלת מימדית.
FifoQueue	תור שמייצר אלמנטים בסדר ראשון נכנס ראשון יוצא.
מילוי <U מרחיב את TType >	יוצר טנזור מלא בערך סקלרי.
FilterByLastComponentDataset	יוצר מערך נתונים המכיל רכיבים של הרכיב הראשון של `input_dataset` עם true ברכיב האחרון.
טביעת אצבע	מייצר ערכי טביעת אצבע.
FixedLengthRecordDataset
FixedLengthRecordReader	קורא שמוציא רשומות באורך קבוע מקובץ.
FixedUnigramCandidateSampler	יוצר תוויות לדגימת מועמדים עם התפלגות אוניגרמה נלמדת.
קומה <T מרחיבה TNummer >	מחזירה את המספר השלם הגדול ביותר מבחינת האלמנט שאינו גדול מ-x.
FloorDiv <T מרחיב את TType >	מחזירה x // y מבחינה אלמנט.
FloorMod <T מרחיב את TNumber >	מחזירה את שארית החלוקה מבחינת הרכיב.
FlushSummaryWriter
FractionalAvgPool <T מרחיב את TNummer >	מבצע איגום ממוצע חלקי על הקלט.
FractionalAvgPoolGrad <T מרחיב את TNummer >	מחשב שיפוע של הפונקציה FractionalAvgPool.
FractionalMaxPool <T מרחיב את TNummer >	מבצע איגום מקסימלי חלקי על הקלט.
FractionalMaxPoolGrad <T מרחיב את TNummer >	מחשב שיפוע של הפונקציה FractionalMaxPool.
FresnelCos <T מרחיב את TNummer >
FresnelSin <T מרחיב את TNummer >
FusedBatchNorm <T מרחיב את TNumber , U מרחיב את TNumber >	נורמליזציה של אצווה.
FusedBatchNormGrad <T מרחיב את TNumber , U מרחיב את TNumber >	שיפוע לנורמליזציה של אצווה.
FusedPadConv2d <T מרחיב את TNummer >	מבצע ריפוד כתהליך מקדים במהלך פיתול.
FusedResizeAndPadConv2d <T מרחיב את TNummer >	מבצע שינוי גודל וריפוד כתהליך מקדים במהלך פיתול.
GRUBlockCell <T מרחיב את TNummer >	מחשב את התפשטות תא GRU קדימה עבור שלב זמן אחד.
GRUBlockCellGrad <T מרחיב את TNummer >	מחשב את ההפצה לאחור של תא GRU עבור שלב אחד.
אסוף <T מרחיב את TType >	עוטף את מפעיל XLA Gather שתועד ב https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#gather
GatherNd <T מרחיב את TType >	אסוף פרוסות מ-'params' לתוך Tensor עם הצורה המצוינת על-ידי 'מדדים'.
GatherV2 <T מרחיב את TNummer >	צובר הדדית מספר טנסורים מסוג וצורה זהים.
GenerateBoundingBoxProposals	אופציה זו מייצרת אזור של אינטרסים מתיבות תוחמות נתונות (bbox_deltas) מקודדות wrt לפי eq.2 ב-arXiv:1506.01497 ה-Op בוחר תיבות ניקוד מובילות של 'pre_nms_topn', מפענח אותן ביחס לעוגנים, מחיל דיכוי לא מקסימלי על תיבות חופפות בעלות ערך צומת-על-איחוד (iou) גבוה מ-'nms_threshold', מבטל תיבות שבהן הצד הקצר יותר קטן מ-' min_size`.
GenerateVocabRemapping	ניתן נתיב לקבצי אוצר מילים חדשים וישנים, מחזיר טנסור מיפוי מחדש של אורך `num_new_vocab`, כאשר `remapping[i]` מכיל את מספר השורה באוצר המילים הישן התואם לשורה `i` באוצר המילים החדש (החל משורה `new_vocab_offset` ועד ישויות `num_new_vocab`), או `- 1` אם הערך `i` באוצר המילים החדש אינו נמצא באוצר המילים הישן.
GetSessionHandle	אחסן את טנסור הקלט במצב ההפעלה הנוכחית.
GetSessionTensor <T מרחיב את TType >	קבל את הערך של הטנזור שצוין על ידי הידית שלו.
גדול יותר	מחזירה את ערך האמת של (x > y) מבחינה אלמנט.
GreaterEqual	מחזירה את ערך האמת של (x >= y) מבחינה אלמנט.
GuaranteeConst <T מרחיב את TType >	נותן ערובה לזמן הריצה של TF שטנסור הקלט הוא קבוע.
טבלת גיבוב	יוצר טבלת hash לא מאותחלת.
HistogramFixedWidth <U מרחיב את TNummer >	החזר היסטוגרמה של ערכים.
סיכום היסטוגרמה	מוציא מאגר פרוטוקול 'סיכום' עם היסטוגרמה.
HsvToRgb <T מרחיב את TNummer >	המר תמונה אחת או יותר מ-HSV ל-RGB.
זהות <T מרחיבה את TType >	החזר טנזור עם אותה צורה ותוכן כמו טנזור הקלט או הערך.
זהותN	מחזירה רשימה של טנסורים עם אותם צורות ותוכן כמו הקלט טנסורים.
IdentityReader	קורא שמוציא את העבודה בתור הן כמפתח והן כערך.
Ifft <T מרחיב את TType >	טרנספורמציה פורייה מהירה הפוכה.
Ifft2d <T מרחיב את TType >	טרנספורמציה פורייה מהירה דו-ממדית הפוכה.
Ifft3d <T מרחיב את TType >	טרנספורמציה מהירה של פורייה תלת מימדית הפוכה.
Igamma <T מרחיב את TNummer >	חשב את פונקציית הגמא הבלתי-שלמה המוסדרת הנמוכה 'P(a, x)'.
IgammaGradA <T מרחיב את TNummer >	מחשב את השיפוע של `igamma(a, x)` בכיוון `a`.
Igammac <T מרחיב את TNummer >	חשב את פונקציית הגמא הבלתי-שלמה העליונה 'Q(a, x)'.
IgnoreErrorsDataset	יוצר מערך נתונים המכיל את הרכיבים של `input_dataset` תוך התעלמות משגיאות.
תמונה <U מרחיבה את TNummer >	מחזירה את החלק הדמיוני של מספר מרוכב.
ImageProjectiveTransformV2 <T מרחיב את TNummer >	מחיל את ההמרה הנתונה על כל אחת מהתמונות.
ImageProjectiveTransformV3 <T מרחיב את TNummer >	מחיל את ההמרה הנתונה על כל אחת מהתמונות.
סיכום תמונה	מוציא מאגר פרוטוקול 'סיכום' עם תמונות.
ImmutableConst <T מרחיב את TType >	מחזירה טנזור בלתי משתנה מאזור הזיכרון.
ImportEvent
InTopK	אומר אם המטרות נמצאות בתחזיות 'K' העליונות.
InfeedDequeue <T מרחיב את TType >	מציין מיקום עבור ערך שיוזן לחישוב.
InfeedDequeueTuple	שואב ערכים מרובים מהזנה כ-XLA tuple.
InfeedEnqueue	פעולה שמזינה ערך טנסור בודד לחישוב.
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer	אופציה שמעמידה בתור מאגר מאופיין בהזנת TPU.
InfeedEnqueueTuple	מזין ערכי Tensor מרובים לחישוב כ-XLA tuple.
איניט
אתחול טבלה	אתחול טבלה שלוקח שני טנסורים עבור מפתחות וערכים בהתאמה.
אתחול טבלה מאת מערך נתונים
InitializeTableFromTextFile	מאתחל טבלה מקובץ טקסט.
InplaceAdd <T מרחיב את TType >	מוסיף v לשורות שצוינו של x.
InplaceSub <T מרחיב את TType >	מוריד 'v' לשורות שצוינו של 'x'.
InplaceUpdate <T מרחיב את TType >	מעדכן את השורות 'i' שצוינו עם הערכים 'v'.
Inv <T מרחיב את TType >	מחשב את היפוך של מטריצה מרובעת אחת או יותר הניתנות להפיכה או החיבורים שלהן (העברה מצומדת).
InvGrad <T מרחיב את TType >	מחשב את השיפוע עבור היפוך של 'x' לפי הקלט שלו.
הפוך <T מרחיב את TNummer >	הפוך (הפוך) כל סיביות של סוגים נתמכים; לדוגמה, הקלד 'uint8' ערך 01010101 הופך ל-10101010.
InvertPermutation <T מרחיב את TNummer >	מחשב את התמורה ההפוכה של טנזור.
Irfft <U מרחיב את TNummer >	טרנספורמציה מהירה של פורייה בעלת ערך אמיתי הפוכה.
Irfft2d <U מרחיב את TNummer >	טרנספורמציה פורייה מהירה דו-ממדית הפוכה.
Irfft3d <U מרחיב את TNummer >	טרנספורמציה פורייה מהירה בתלת-ממד הפוכה.
IsBoostedTreesEnsembleInitialized	בודק אם אנסמבל עצים אותחל.
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized	בודק אם זרם קוונטילי אותחל.
IsFinite	מחזירה אילו אלמנטים של x הם סופיים.
IsInf	מחזירה אילו רכיבים של x הם Inf.
IsNan	מחזירה אילו אלמנטים של x הם NaN.
IsVariableInitialized	בודק אם טנזור אותחל.
רגרסיה איזוטונית <U מרחיבה את TNummer >	פותר קבוצה של בעיות רגרסיה איזוטונית.
איטרטור
IteratorFromStringHandle
IteratorGetDevice	מחזירה את שם המכשיר שעליו הוצב `משאב`.
IteratorGetNext	מקבל את הפלט הבא מהאיטרטור הנתון.
IteratorGetNextAsאופציונלי	מקבל את הפלט הבא מהאיטרטור הנתון כגרסה אופציונלית.
IteratorGetNextSync	מקבל את הפלט הבא מהאיטרטור הנתון.
IteratorToStringHandle	ממירה את ה-'resource_handle' הנתון המייצג איטרטור למחרוזת.
לְהִצְטַרֵף	מצרף את המיתרים ברשימה הנתונה של טנסור המיתר לטנזור אחד; עם המפריד הנתון (ברירת המחדל היא מפריד ריק).
אתחול KMC2Chain	מחזירה את האינדקס של נקודת נתונים שיש להוסיף לערכת ה-Seed.
KeyValueSort <T מרחיב את TNumber , U מרחיב את TType >	עוטף את מפעיל XLA Sort, מתועד ב https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort .
אתחול KmeansPlusPlus	בוחר num_to_sample שורות של קלט באמצעות הקריטריון KMeans++.
KthOrderStatistic	מחשב את סטטיסטיקת הסדר ה-K של מערך נתונים.
L2Loss <T מרחיב את TNummer >	הפסד L2.
LMDBDataset	יוצר מערך נתונים שפולט את צמדי המפתח-ערך בקובץ LMDB אחד או יותר.
LSTMBlockCell <T מרחיב את TNummer >	מחשב את התפשטות תא LSTM קדימה עבור שלב אחד.
LSTMBlockCellGrad <T מרחיב את TNummer >	מחשב את התפשטות תא LSTM לאחור עבור שלב זמן אחד.
LatencyStatsDataset	מתעד את ההשהיה של הפקת רכיבי 'input_dataset' ב-StatsAggregator.
LeakyRelu <T מרחיב את TNummer >	מחשב ליניארי מתוקשר: 'מקסימום(תכונות, תכונות *אלפא)'.
LeakyReluGrad <T מרחיב את TNummer >	מחשב גרדיאנטים ליניאריים מתוקנים עבור פעולת LeakyRelu.
LearnedUnigramCandidateSampler	יוצר תוויות לדגימת מועמדים עם התפלגות אוניגרמה נלמדת.
LeftShift <T מרחיב את TNummer >	Elementwise מחשב את ההזזה שמאלה בסיביות של 'x' ו-'y'.
פָּחוֹת	מחזירה את ערך האמת של (x < y) מבחינה אלמנט.
פחות שווה	מחזירה את ערך האמת של (x <= y) מבחינה אלמנט.
Lgamma <T מרחיב את TNummer >	מחשב את היומן של הערך המוחלט של `Gamma(x)` לפי אלמנט.
LinSpace <T מרחיב את TNummer >	יוצר ערכים במרווח.
LmdbDataset
LmdbReader	קורא שמוציא את הרשומות מקובץ LMDB.
LoadAndRemapMatrix	טוען 'טנזור' דו-ממדי (מטריצה) עם השם 'שם_ישן_טנסור' מהמחסום ב- `ckpt_path` וייתכן שמסדר מחדש את השורות והעמודות שלו באמצעות ההיתופים מחדש שצוינו.
LoadTPUEmbeddingADAMPparameters	טען פרמטרים של הטמעה של ADAM.
טען TPUebeddingADAMPparametersGradAccumDebug	טען פרמטרים של הטמעת ADAM עם תמיכה באגים.
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters	טען פרמטרים של הטבעת Adadelta.
LoadTPUEbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug	טען פרמטרים של Adadelta עם תמיכה באגים.
LoadTPUEmbeddingAdagradParameters	טען פרמטרים של הטבעה של Adagrad.
LoadTPUEbeddingAdagradParametersGradAccumDebug	טען פרמטרים של הטבעת Adagrad עם תמיכה באגים.
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters	טען פרמטרים של הטבעה של RMSProp במרכז.
טעןTPUEmbeddingFTRLParmeters	טען פרמטרים של הטבעת FTRL.
טען TPUebeddingFTRLParmetersGradAccumDebug	טען פרמטרים של הטבעת FTRL עם תמיכה באגים.
טעןTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters	טען פרמטרים של הטבעת MDL Adagrad Light.
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters	טען פרמטרים של הטבעת מומנטום.
LoadTPUEbedmingMomentumParametersGradAccumDebug	טען פרמטרים של הטבעת Momentum עם תמיכה באגים.
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters	טען פרמטרי הטבעה פרוקסימליים של Adagrad.
LoadTPUEbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug	טען פרמטרי הטבעה פרוקסימליים של Adagrad עם תמיכה באגים.
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters
LoadTPUEbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters	טען פרמטרים של הטבעה של RMSProp.
LoadTPUEbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug	טען פרמטרים של הטבעה של RMSProp עם תמיכה באגים.
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	טען פרמטרים של הטבעת SGD.
טעןTPUEהטבעהStochasticGradient DescentParametersGradAccumDebug	טען פרמטרים של הטבעת SGD.
LocalResponseNormalization <T מרחיב את TNummer >	נורמליזציה של תגובה מקומית.
LocalResponseNormalizationGrad <T מרחיב את TNummer >	הדרגות לנורמליזציה של תגובה מקומית.
יומן <T מרחיב את TType >	מחשב לוגריתם טבעי של x מבחינת אלמנטים.
Log1p <T מרחיב את TType >	מחשב לוגריתם טבעי של (1 + x) מבחינת אלמנט.
LogMatrixDeterminant <T מרחיב את TType >	מחשב את הסימן והלוג של הערך המוחלט של הקובע של מטריצה מרובעת אחת או יותר.
LogSoftmax <T מרחיב את TNummer >	מחשב הפעלת יומן softmax.
LogUniformCandidateSampler	יוצר תוויות לדגימת מועמדים עם התפלגות אחידה ביומן.
LogicalAnd	מחזירה את ערך האמת של x ו-y מבחינה אלמנט.
לוגי לא	מחזירה את ערך האמת של 'NOT x' מבחינת אלמנט.
לוגי או	מחזירה את ערך האמת של x או y מבחינה אלמנט.
LookupTableExport <T מרחיב את TType , U מרחיב את TType >	מוציא את כל המפתחות והערכים בטבלה.
LookupTableFind <U מרחיב את TType >	מחפש מפתחות בטבלה, מוציא את הערכים המתאימים.
LookupTableImport	מחליף את תוכן הטבלה במפתחות ובערכים שצוינו.
LookupTableInsert	מעדכן את הטבלה כדי לשייך מפתחות לערכים.
LookupTableRemove	מסיר מפתחות והערכים המשויכים להם מטבלה.
LookupTableSize	מחשב את מספר האלמנטים בטבלה הנתונה.
LoopCond	מעביר את הקלט לפלט.
נמוך יותר	ממיר את כל התווים האותיים להחלפות האותיות הקטנות שלהם.
LowerBound <U מרחיב את TNummer >	מחיל lower_bound(sorted_search_values, values) לאורך כל שורה.
Lu <T מרחיב את TType , U מרחיב את TNummer >	מחשב את פירוק ה-LU של מטריצה מרובעת אחת או יותר.
MakeIterator	יוצר איטרטור חדש ממערך הנתונים הנתון ומאחסן אותו ב-'iterator'.
MakeUnique	הפוך את כל הרכיבים בממד שאינו אצווה לייחודי, אך \"קרוב\" אליו הערך ההתחלתי שלהם.
MapClear	Op מסיר את כל האלמנטים במיכל הבסיסי.
MapIncompleteSize	Op מחזירה את מספר האלמנטים הלא שלמים במיכל הבסיסי.
MapPeek	אופ מציץ בערכים במפתח שצוין.
גודל מפה	Op מחזירה את מספר האלמנטים במיכל הבסיסי.
MapStage	שלב (מפתח, ערכים) במיכל הבסיסי שמתנהג כמו טבל hashable.
MapUnstage	Op מסיר ומחזיר את הערכים המשויכים למפתח מהמיכל הבסיסי.
MapUnstageNoKey	Op מסיר ומחזיר אקראי (מפתח, ערך) מהמיכל הבסיסי.
MatMul <T מרחיב את TType >	הכפל את המטריצה "a" במטריצה "b".
התאמת קבצים	מחזירה את קבוצת הקבצים התואמים לדפוס גלוב אחד או יותר.
MatchingFilesDataset
MatrixDiag <T מרחיב את TType >	מחזירה טנזור אלכסוני אצווה עם ערכי אלכסון אצווה נתונים.
MatrixDiagPart <T מרחיב את TType >	מחזירה את החלק האלכסוני המצטבר של טנזור אצווה.
MatrixDiagPartV3 <T מרחיב את TType >	מחזירה את החלק האלכסוני המצטבר של טנזור אצווה.
MatrixDiagV3 <T מרחיב את TType >	מחזירה טנזור אלכסוני אצווה עם ערכי אלכסון אצווה נתונים.
MatrixLogarithm <T מרחיב את TType >	מחשב את הלוגריתם המטריצת של מטריצה ריבועית אחת או יותר: \\(log(exp(A)) = A\\) אופציה זו מוגדרת רק עבור מטריצות מורכבות.
MatrixSetDiag <T מרחיב את TType >	מחזירה טנזור מטריצה אצווה עם ערכי אלכסון אצווה חדשים.
MatrixSolveLs <T מרחיב את TType >	פותר בעיה אחת או יותר של ריבועים קטנים ליניאריים.
מקסימום <T מרחיב את TType >	מחשב את המקסימום של אלמנטים על פני ממדים של טנזור.
MaxIntraOpParallelismDataset	יוצר מערך נתונים שעוקף את ההקבלה המקסימלית תוך-אופית.
MaxPool <T מרחיב את TType >	מבצע איגוד מקסימלי בקלט.
MaxPool3d <T מרחיב את TNummer >	מבצע 3D max pooling על הקלט.
MaxPool3dGrad <U מרחיב את TNummer >	מחשב גרדיאנטים של פונקציית 3D max pooling.
MaxPool3dGradGrad <T מרחיב את TNummer >	מחשב גרדיאנטים מסדר שני של פונקציית maxpooling.
MaxPoolGrad <T מרחיב את TNummer >	מחשב גרדיאנטים של פונקציית maxpooling.
MaxPoolGradGrad <T מרחיב את TNummer >	מחשב גרדיאנטים מסדר שני של פונקציית maxpooling.
MaxPoolGradGradWithArgmax <T מרחיב את TNummer >	מחשב גרדיאנטים מסדר שני של פונקציית maxpooling.
MaxPoolGradWithArgmax <T מרחיב את TNummer >	מחשב גרדיאנטים של פונקציית maxpooling.
MaxPoolWithArgmax <T מרחיב את TNummer , U מרחיב את TNummer >	מבצע איגוד מקסימלי על הקלט ומוציא גם ערכי מקסימום וגם מדדים.
מקסימום <T מרחיב את TNummer >	מחזירה את המקסימום של x ו-y (כלומר
ממוצע <T מרחיב את TType >	מחשב את הממוצע של אלמנטים על פני ממדים של טנזור.
מיזוג <T מרחיב את TType >	מעביר את הערך של טנסור זמין מ'כניסות' ל'פלט'.
מיזוג סיכום	ממזג סיכומים.
MergeV2Checkpoints	פורמט V2 ספציפי: ממזג את קובצי המטא נתונים של נקודות ביקורת מרוסקות.
Mfcc	הופך ספקטרוגרמה לצורה שימושית לזיהוי דיבור.
Min <T מרחיב את TType >	מחשב את המינימום של אלמנטים על פני מימדים של טנזור.
מינימום <T מרחיב את TNummer >	מחזירה את המינימום של x ו-y (כלומר
MirrorPad <T מרחיב את TType >	מרפד טנזור עם ערכי שיקוף.
MirrorPadGrad <T מרחיב את TType >	אופציה של שיפוע עבור 'MirrorPad' אופ.
MlirPassthroughOp	עוטף חישוב MLIR שרירותי המתבטא כמודול עם פונקציה main() .
Mod <T מרחיב את TNummer >	מחזירה את שארית החלוקה מבחינת הרכיב.
ModelDataset	שינוי זהות המדגים ביצועים.
Mul <T מרחיב את TType >	מחזירה x * y מבחינת אלמנט.
MulNoNan <T מרחיב את TType >	מחזירה x * y מבחינת אלמנט.
MultiDeviceIterator	יוצר משאב MultiDeviceIterator.
MultiDeviceIteratorFromStringHandle	יוצר משאב MultiDeviceIterator מאחיית המחרוזת שסופקה לו.
MultiDeviceIteratorGetNextFromShard	מקבל את הרכיב הבא עבור מספר הרסיס שסופק.
MultiDeviceIteratorInit	מאתחל את איטרטור ריבוי המכשירים עם מערך הנתונים הנתון.
MultiDeviceIteratorToStringHandle	מייצר ידית מיתר עבור MultiDeviceIterator הנתון.
Multinomial <U מרחיב TNummer >	שואב דוגמאות מהתפלגות רב-נומית.
MutableDenseHashTable	יוצר טבלת גיבוב ריקה המשתמשת בטנזורים כמאגר הגיבוי.
MutableHashTable	יוצר טבלת גיבוב ריקה.
MutableHashTableOfTensors	יוצר טבלת גיבוב ריקה.
מנעול	יוצר משאב Mutex שניתן לנעול על ידי `MutexLock`.
MutexLock	נועל משאב mutex.
NcclAllReduce <T מרחיב את TNummer >	מוציא טנזור המכיל את ההפחתה על פני כל טנסור הקלט.
NcclBroadcast <T מרחיב את TNummer >	שולח 'קלט' לכל המכשירים שמחוברים ליציאה.
NcclReduce <T מרחיב את TNummer >	מפחית 'קלט' מ-'num_devices' באמצעות 'reduction' למכשיר בודד.
Ndtri <T מרחיב את TNummer >
השכנים הקרובים ביותר	בוחר את k המרכזים הקרובים ביותר עבור כל נקודה.
Neg <T מרחיב את TType >	מחשב ערך שלילי מספרי לפי אלמנט.
NegTrain	אימון באמצעות דגימה שלילית.
NextAfter <T מרחיב את TNummer >	מחזירה את הערך המיוצג הבא של `x1` בכיוון של `x2`, מבחינת אלמנט.
NextIteration <T מרחיב את TType >	הופך את הקלט שלו לזמין לאיטרציה הבאה.
NoOp	לא עושה דבר.
NonDeterministicInts <U מרחיב את TType >	יוצר באופן לא דטרמיניסטי כמה מספרים שלמים.
NonMaxSuppression <T מרחיב את TNummer >	בוחר בתאוותנות קבוצת משנה של תיבות תוחמות בסדר יורד של הניקוד, גיזום תיבות בעלות חפיפה גבוהה של צומת-על-איחוד (IOU) עם תיבות שנבחרו בעבר.
NonMaxSuppressionWithOverlaps	בוחר בתאוותנות קבוצת משנה של תיבות תוחמות בסדר יורד של הניקוד, גיזום קופסאות בעלות חפיפה גבוהה עם קופסאות שנבחרו בעבר.
NonSerializableDataset
לא שווה	מחזירה את ערך האמת של (x != y) מבחינת אלמנט.
NthElement <T מרחיב את TNummer >	מוצא ערכים של סטטיסטיקת הסדר 'n' עבור הממד האחרון.
OneHot <U מרחיב את TType >	מחזיר טנסור חם אחד.
OnesLike <T מרחיב את TType >	מחזירה טנסור של אלה עם אותה צורה וסוג כמו x.
OptimizeDataset	יוצר מערך נתונים על ידי החלת אופטימיזציות על `input_dataset`.
OptimizeDatasetV2	יוצר מערך נתונים על ידי החלת אופטימיזציות קשורות ל-'input_dataset'.
OptionalFromValue	בונה גרסה אופציונלית מקבוצת טנזורים.
OptionalGetValue	מחזירה את הערך המאוחסן בגרסה אופציונלית או מעלה שגיאה אם לא קיימת.
OptionalHasValue	מחזירה true אם ורק אם לגרסה האופציונלית הנתונה יש ערך.
אופציונליללא	יוצר גרסה אופציונלית ללא ערך.
הוזמן מפה קלה	Op מסיר את כל האלמנטים במיכל הבסיסי.
OrderedMapIncompleteSize	Op מחזירה את מספר האלמנטים הלא שלמים במיכל הבסיסי.
OrderedMapPeek	אופ מציץ בערכים במפתח שצוין.
OrderedMapSize	Op מחזירה את מספר האלמנטים במיכל הבסיסי.
OrderedMapStage	שלב (מפתח, ערכים) במיכל הבסיסי שמתנהג כמו הזמנה מיכל אסוציאטיבי.
OrderedMapUnstage	Op מסיר ומחזיר את הערכים המשויכים למפתח מהמיכל הבסיסי.
OrderedMapUnstageNoKey	Op מסיר ומחזיר את האלמנט (מפתח, ערך) עם הקטן ביותר מפתח מהמיכל הבסיסי.
OrdinalSelector	בורר ליבות TPU Op.
OutfeedDequeue <T מרחיב את TType >	מאחזר טנזור בודד מהזנת החישוב.
OutfeedDequeueTuple	אחזר ערכים מרובים מהזנת החישוב.
OutfeedDequeueTupleV2	אחזר ערכים מרובים מהזנת החישוב.
OutfeedDequeueV2 <T מרחיב את TType >	מאחזר טנזור בודד מהזנת החישוב.
OutfeedEnqueue	הציבו טנסור בהזנת החישוב.
OutfeedEnqueueTuple	הציבו ערכי Tensor מרובים בהזנת החישוב.
Pad <T מרחיב את TType >	עוטף את מפעיל XLA Pad, מתועד ב https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#pad .
PaddedBatchDataset	יוצר מערך נתונים שמקבץ ומרפד רכיבי `batch_size` מהקלט.
PaddingFifoQueue	תור שמייצר אלמנטים בסדר ראשון נכנס ראשון יוצא.
ParallelConcat <T מרחיב את TType >	משרשרת רשימה של 'N' טנסורים לאורך הממד הראשון.
ParallelDynamicStitch <T מרחיב את TType >	שזר את הערכים מהטנסורים של 'נתונים' לטנזור בודד.
ParameterizedTruncatedNormal <U מרחיב את TNummer >	מוציא ערכים אקראיים מהתפלגות נורמלית.
ניתוח דוגמה	הופך וקטור של פרוטו tf.Example (כמחרוזות) לטנזורים מוקלדים.
ParseExampleDataset	הופך את `input_dataset` המכיל פרוטו של `Example` בתור וקטורים של DT_STRING למערך נתונים של אובייקטים `Tensor` או `SparseTensor` המייצגים את התכונות המנתחות.
ParseSequenceExample	הופך וקטור של פרוטו tf.io.SequenceExample (כמחרוזות) לטנזורים מוקלדים.
ניתוח יחיד דוגמה	הופך פרוטו tf.Example (כמחרוזת) לטנזורים מוקלדים.
ParseSingleSequenceExample	הופך מוח סקלרי. פרוטו לדוגמה (כמחרוזות) לטנזורים מוקלדים.
ParseTensor <T מרחיב את TType >	הופך פרוטו של tensorflow.TensorProto מסודר ל- Tensor.
PartitionedInput <T מרחיב את TType >	אופ שמקבץ רשימה של כניסות מחולקות יחד.
PartitionedOutput <T מרחיב את TType >	אופציה שמפיצה טנזור לריסוק על ידי XLA לרשימה של מחיצות פלטים מחוץ לחישוב XLA.
מציין מיקום <T מרחיב את TType >	מציין מיקום עבור ערך שיוזן לחישוב.
PlaceholderWithDefault <T מרחיב את TType >	מציין מיקום שעובר דרך 'קלט' כאשר הפלט שלו לא מוזן.
Polygamma <T מרחיב את TNummer >	חשב את פונקציית הפוליגמה \\(\psi^{(n)}(x)\\).
ספירת אוכלוסייה	מחשבת ספירת אוכלוסיה לפי יסודות (aka
Pow <T מרחיב את TType >	מחשב את העוצמה של ערך אחד למשנהו.
PrefetchDataset	יוצר מערך נתונים המשחזר באופן אסינכרוני אלמנטים מ-'input_dataset'.
הפוך לליניאריזציה מראש	אופ שמייצר ערך טנסור אחד לטנזור אטום.
PrelinearizeTuple	אופ שמייצר ערכי טנסור מרובים לטנזור וריאתי אטום.
PreventGradient <T מרחיב את TType >	הפעלת זהות שמפעילה שגיאה אם מתבקש שיפוע.
הדפס	מדפיס מחרוזת סקלרית.
PriorityQueue	תור שמייצר אלמנטים ממוינים לפי ערך הרכיב הראשון.
PrivateThreadPoolDataset	יוצר מערך נתונים המשתמש במאגר שרשורים מותאם אישית כדי לחשב את 'input_dataset'.
Prod <T מרחיב את TType >	מחשב את המכפלה של אלמנטים על פני ממדים של טנזור.
Qr <T מרחיב את TType >	מחשב את פירוק ה-QR של מטריצה אחת או יותר.
Quantize <T מרחיב את TType >	כוונט את טנסור ה"קלט" מסוג float לטנסור "פלט" מסוג "T".
QuantizeAndDequantize <T מרחיב את TNummer >	מכונס ואז מבטל טנזור.
QuantizeAndDequantizeV3 <T מרחיב את TNummer >	מכונס ואז מבטל טנזור.
QuantizeAndDequantizeV4 <T מרחיב את TNummer >	מחזירה את השיפוע של `quantization.QuantizeAndDequantizeV4`.
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T מרחיב את TNummer >	מחזירה את השיפוע של `QuantizeAndDequantizeV4`.
QuantizeDownAndShrinkRange <U מרחיב את TType >	המר את טנסור ה-'קלט' המכומתי ל'פלט' בעל דיוק נמוך יותר, באמצעות ה- הפצה בפועל של הערכים כדי למקסם את השימוש בעומק הסיביות התחתון והתאמת טווחי המינימום והמקסימום של הפלט בהתאם.
QuantizedAdd <V מרחיב את TType >	מחזירה x + y מבחינת אלמנטים, עובדת על מאגרים כמותיים.
QuantizedAvgPool <T מרחיב את TType >	מייצר את המאגר הממוצע של טנזור הקלט עבור טיפוסים כמותיים.
QuantizedBatchNormWithGlobalNormalization <U מרחיב את TType >	נורמליזציה של אצווה כמותית.
QuantizedBiasAdd <V מרחיב את TType >	מוסיף 'הטיה' של Tensor ל'קלט' של Tensor עבור סוגים קוונטיים.
QuantizedConcat <T מרחיב את TType >	משרשרת טנזורים כמותיים לאורך מימד אחד.
QuantizedConv2DAndRelu <V מרחיב את TType >
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V מרחיב את TType >
QuantizedConv2DAndRequantize <V מרחיב את TType >
QuantizedConv2DPerChannel <V מרחיב את TType >	מחשב QuantizedConv2D לכל ערוץ.
QuantizedConv2DWithBias <V מרחיב את TType >
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V מרחיב את TType >
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W מרחיב את TType >
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W מרחיב את TType >
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X מרחיב את TType >
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V מרחיב את TType >
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X מרחיב את TType >
QuantizedConv2d <V מרחיב את TType >	מחשב קונבולולוציה דו-ממדית בהינתן טנסורי קלט 4-ממדים ופילטרים.
QuantizedDepthwiseConv2D <V מרחיב את TType >	מחשב Conv2D בכמות עומק.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V מרחיב את TType >	מחשב Conv2D בכמות עומק עם Bias.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V מרחיב את TType >	מחשב Conv2D ממוחשב בעומק עם Bias ו-Relu.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W מרחיב את TType >	מחשב Conv2D quantized depthwise עם Bias, Relu ו-Requantize.
QuantizedInstanceNorm <T מרחיב את TType >	נורמליזציה של מופע כמותי.
QuantizedMatMul <V מרחיב את TType >	בצע כפל מטריצה כמותית של 'a' במטריצה 'b'.
QuantizedMatMulWithBias <W מרחיב את TType >	מבצע כפל מטריצה כמותית של 'a' במטריצה 'b' עם הטיה add.
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W מרחיב את TNummer >
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V מרחיב את TType >	בצע כפל מטריצה כמותית של 'a' במטריצה 'b' עם הטיה add ו-relu fusion.
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W מרחיב את TType >	בצע כפל מטריצה כמותית של 'a' במטריצה 'b' עם הטיה add ו-relu ו-requantize fusion.
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W מרחיב את TType >
QuantizedMaxPool <T מרחיב את TType >	מייצר את המאגר המקסימלי של טנזור הקלט עבור סוגים כמותיים.
QuantizedMul <V מרחיב את TType >	מחזירה x * y מבחינת אלמנטים, עובדת על מאגרים כמותיים.
QuantizedRelu <U מרחיב את TType >	מחשב Quantized Rectified Linear: `max(features, 0)`
QuantizedRelu6 <U מרחיב את TType >	מחשב Quantized Rectified Linear 6: `min(max(features, 0), 6)`
QuantizedReluX <U מרחיב את TType >	מחשב X Quantized Rectified Linear: `min(max(features, 0), max_value)`
QuantizedReshape <T מרחיב את TType >	מעצב מחדש טנזור כמותי לפי האופציה של Reshape.
QuantizedResizeBilinear <T מרחיב את TType >	שנה את הגודל של 'תמונות' כמותיות ל'גודל' באמצעות אינטרפולציה בילינארית כמותית.
תור סגור	סוגר את התור הנתון.
QueueDequeue	מוציא תור של טנסור אחד או יותר מהתור הנתון.
QueueDequeueMany	תווים 'n' tuples של טנסור אחד או יותר מהתור הנתון.
QueueDequeueUpTo	תווים 'n' tuples של טנסור אחד או יותר מהתור הנתון.
QueueEnqueue	מעמיד בתור טופלה של טנסור אחד או יותר בתור הנתון.
QueueEnqueueMany	מעמיד בתור אפס או יותר tuples של טנסור אחד או יותר בתור הנתון.
תור נסגר	מחזירה true אם התור נסגר.
גודל תור	מחשב את מספר האלמנטים בתור הנתון.
RaggedBincount <U מרחיב את TNummer >	סופר את מספר המופעים של כל ערך במערך שלמים.
RaggedCountSparseOutput <U מרחיב את TNummer >	מבצע ספירת פחי פלט דלילה עבור קלט טנזור מרופט.
RaggedCross <T מרחיב את TType , U מרחיב את TNummer >	יוצר צלב תכונה מתוך רשימה של טנזורים, ומחזיר אותו כ-RaggedTensor.
RaggedGather <T מרחיב את TNumber , U מרחיב את TType >	אסוף פרוסות מרופטות מציר '0' של 'פארמס' לפי 'מדדים'.
RaggedRange <U מרחיב את TNummer , T מרחיב את TNummer >	מחזירה 'RaggedTensor' המכיל את רצפי המספרים שצוינו.
RaggedTensorFromVariant <U מרחיב את TNummer , T מרחיב את ה-TType >	מפענח 'וריאנט' טנסור ל-'RaggedTensor'.
RaggedTensorToSparse <U מרחיב את TType >	ממיר `RaggedTensor` ל`SparseTensor` עם אותם ערכים.
RaggedTensorToTensor <U מרחיב את TType >	צור טנזור צפוף מטנזור מרופט, אולי משנה את צורתו.
RaggedTensorToVariant	מקודד 'RaggedTensor' לטנזור 'וריאנט'.
RaggedTensorToVariantGradient <U מרחיב את TType >	עוזר המשמש לחישוב השיפוע עבור `RaggedTensorToVariant`.
RandomCrop <T מרחיב את TNummer >	חתוך 'תמונה' באופן אקראי.
RandomDataset	יוצר מערך נתונים שמחזיר מספרים פסאודו אקראיים.
RandomGamma <U מרחיב את TNummer >	מוציא ערכים אקראיים מהתפלגות גמא המתוארות על ידי אלפא.
RandomGammaGrad <T מרחיב את TNummer >	מחשב את הנגזרת של מדגם אקראי Gamma wrt
RandomPoisson <V מרחיב את TNummer >	מוציא ערכים אקראיים מהתפלגות ה-Poisson המתוארות לפי קצב.
RandomShuffle <T מרחיב את TType >	מערבב באופן אקראי טנזור לאורך הממד הראשון שלו.
RandomShuffleQueue	תור שהופך את סדר האלמנטים באקראי.
RandomStandardNormal <U מרחיב את TNummer >	מוציא ערכים אקראיים מהתפלגות נורמלית.
RandomUniform <U מרחיב את TNummer >	מוציא ערכים אקראיים מהתפלגות אחידה.
RandomUniformInt <U מרחיב את TNummer >	מוציא מספרים שלמים אקראיים מהתפלגות אחידה.
טווח <T מרחיב את TNummer >	יוצר רצף של מספרים.
RangeDataset	יוצר מערך נתונים עם טווח של ערכים.
דַרגָה	מחזירה את הדרגה של טנזור.
ReadFile	קורא ומוציא את כל התוכן של שם קובץ הקלט.
ReadVariableOp <T מרחיב את TType >	קורא את הערך של משתנה.
ReaderNumRecordsProduced	מחזירה את מספר הרשומות שהקורא הזה הפיק.
ReaderNumWorkUnitsCompleted	מחזירה את מספר יחידות העבודה שהקורא הזה סיים לעבד.
ReaderRead	מחזירה את הרשומה הבאה (מפתח, צמד ערכים) שהופק על ידי Reader.
ReaderReadUpTo	מחזירה עד זוגות של `num_records` (מפתח, ערך) שהופקו על ידי Reader.
ReaderReset	שחזר קורא למצב הניקיון הראשוני שלו.
ReaderRestoreState	שחזר קורא למצב שנשמר קודם לכן.
ReaderSerializeState	הפק טנזור מיתר המקודד את המצב של Reader.
Real <U מרחיב את TNummer >	מחזירה את החלק האמיתי של מספר מרוכב.
RealDiv <T מרחיב את TType >	מחזירה x / y מבחינת אלמנטים עבור טיפוסים אמיתיים.
RebatchDataset	יוצר מערך נתונים שמשנה את גודל האצווה.
RebatchDatasetV2	יוצר מערך נתונים שמשנה את גודל האצווה.
הדדי <T מרחיב את TType >	מחשב את ההדדיות של x מבחינה אלמנט.
ReciprocalGrad <T מרחיב את TType >	מחשב את השיפוע עבור היפוך של 'x' לפי הקלט שלו.
RecordInput	פולט רשומות אקראיות.
Recv <T מרחיב את TType >	מקבל את הטנזור הנקרא מחישוב XLA אחר.
RecvTPUEmbeddingActivations	אופ שמקבל הפעלות הטמעה ב-TPU.
הפחת <T מרחיב את TNummer >	מפחית באופן הדדי מספר טנסורים מסוג וצורה זהים.
צמצם הכל	מחשב את ה"לוגי ו" של אלמנטים על פני מימדים של טנזור.
ReduceAny	מחשב את ה"לוגי או" של אלמנטים על פני ממדים של טנזור.
ReduceJoin	מצטרף למחרוזת Tensor על פני המידות הנתונות.
ReduceMax <T מרחיב את TType >	מחשב את המקסימום של אלמנטים על פני ממדים של טנזור.
ReduceMin <T מרחיב את TType >	מחשב את המינימום של אלמנטים על פני מימדים של טנזור.
ReduceProd <T מרחיב את TType >	מחשב את המכפלה של אלמנטים על פני ממדים של טנזור.
ReduceSum <T מרחיב את TType >	מחשב את סכום האלמנטים על פני ממדים של טנזור.
ReduceV2 <T מרחיב את TNummer >	מפחית באופן הדדי מספר טנסורים מסוג וצורה זהים.
RefEnter <T מרחיב את TType >	יוצר או מוצא מסגרת צאצא, והופכת 'נתונים' לזמינים למסגרת הצאצא.
RefExit <T מרחיב את TType >	יוצא מהמסגרת הנוכחית למסגרת האב שלה.
RefIdentity <T מרחיב את TType >	החזר את אותו טנסור רפ כמו טנסור ה-Ref הקלט.
RefMerge <T מרחיב את TType >	מעביר את הערך של טנסור זמין מ'כניסות' ל'פלט'.
RefNextIteration <T מרחיב את TType >	הופך את הקלט שלו לזמין לאיטרציה הבאה.
RefSelect <T מרחיב את TType >	מעביר את האלמנט 'אינדקס' של 'קלט' ל'פלט'.
RefSwitch <T מרחיב את TType >	מעביר את 'נתוני' ה-Ref tensor ליציאת הפלט שנקבעה על ידי 'pred'.
RegexFullMatch	בדוק אם הקלט תואם את תבנית הביטוי הרגולרי.
RegexReplace	מחליף התאמות של הביטוי הרגולרי `pattern` ב-`input` במחרוזת ההחלפה שסופקה ב-'rewrite'.
RegisterDataset	רושם מערך נתונים בשירות tf.data.
Relu <T מרחיב את TType >	מחשב ליניארי מתוקשר: 'max(features, 0)'.
Relu6 <T מרחיב את TNummer >	מחשב ליניארי מתוקשר 6: `min(max(features, 0), 6)`.
Relu6Grad <T מרחיב את TNummer >	מחשב שיפועים ליניאריים מתוקנים 6 עבור פעולת Relu6.
ReluGrad <T מרחיב את TNummer >	מחשב גרדיאנטים ליניאריים מתוקנים עבור פעולת Relu.
RemoteFusedGraphExecute	בצע גרף משנה על מעבד מרוחק.
RepeatDataset	יוצר מערך נתונים שפולט את הפלטים של 'input_dataset' פעמים 'ספירה'.
ReplicaId	זיהוי העתק.
ReplicateMetadata	מטא נתונים המציינים כיצד יש לשכפל את חישוב ה-TPU.
ReplicatedInput <T מרחיב את TType >	מחבר N כניסות לחישוב TPU משוכפל N-way.
ReplicatedOutput <T מרחיב את TType >	מחבר N יציאות מחישוב TPU משוכפל ב-N-way.
RequantizationRange	מחשב טווח המכסה את הערכים בפועל הקיימים בטנזור כמותי.
RequantizationRangePerChannel	מחשב טווח כיול מחדש לכל ערוץ.
Requantize <U מרחיב את TType >	ממירה את טנסור ה-'קלט' המקוונטי ל'פלט' בעל דיוק נמוך יותר.
RequantizePerChannel <U מרחיב את TType >	משחזר קלט עם ערכי מינימום ומקסימום ידועים לכל ערוץ.
צורה מחדש <T מרחיבה את TType >	מעצב מחדש טנזור.
ResizeArea	שנה את גודל ה'תמונות' ל'גודל' באמצעות אינטרפולציה של אזור.
שינוי גודלBicubic	שנה את גודל ה'תמונות' ל'גודל' באמצעות אינטרפולציה דו-קובית.
ResizeBicubicGrad <T מרחיב את TNummer >	מחשב את הגרדיאנט של אינטרפולציה דו-קובית.
שינוי גודלBilinear	שנה את הגודל של 'תמונות' ל'גודל' באמצעות אינטרפולציה בילינארית.
ResizeBilinearGrad <T מרחיב את TNummer >	מחשב את שיפוע האינטרפולציה הבילינארית.
ResizeNearestNeighbor <T מרחיב את TNummer >	שנה את הגודל של 'תמונות' ל'גודל' באמצעות אינטרפולציה של השכן הקרוב ביותר.
שינוי גודלNearestNeighborGrad <T מרחיב את TNummer >	מחשב את שיפוע האינטרפולציה של השכן הקרוב ביותר.
ResourceAccumulatorApplyGradient	מחיל שיפוע על מצבר נתון.
ResourceAccumulatorNumAccumulated	מחזירה את מספר ההדרגות המצטברות במצטברים הנתונים.
ResourceAccumulatorSetGlobalStep	מעדכן את המצבר עם ערך חדש עבור global_step.
ResourceAccumulatorTakeGradient <T מרחיב את TType >	מחלץ את השיפוע הממוצע ב-ConditionalAccumulator הנתון.
ResourceApplyAdaMax	עדכן את '*var' לפי אלגוריתם AdaMax.
ResourceApplyAdadelta	עדכן את '*var' בהתאם לתוכנית adadelta.
ResourceApplyAdagrad	עדכן את '*var' בהתאם לתכנית adgrad.
ResourceApplyAdagradDa	עדכן את '*var' בהתאם לתוכנית adgrad הפרוקסימלית.
ResourceApplyAdam	עדכן את '*var' לפי אלגוריתם Adam.
ResourceApplyAdamWithAmsgrad	עדכן את '*var' לפי אלגוריתם Adam.
ResourceApplyAddSign	עדכן את '*var' בהתאם לעדכון AddSign.
ResourceApplyCenteredRmsProp	עדכן את '*var' לפי אלגוריתם RMSProp הממורכז.
ResourceApplyFtrl	עדכן את '*var' לפי סכימת Ftrl-proximal.
ResourceApplyGradientDescent	עדכן את 'var' על ידי הפחתת 'alpha' 'delta' ממנו.
ResourceApplyKerasMomentum	עדכן את '*var' לפי סכימת המומנטום.
ResourceApplyMomentum	עדכן את '*var' לפי סכימת המומנטום.
ResourceApplyPowerSign	עדכן את '*var' בהתאם לעדכון AddSign.
ResourceApplyProximalAdagrad	עדכן את 'var' ו-'accum' לפי FOBOS עם קצב הלמידה של Adagrad.
ResourceApplyProximalGradientDescent	עדכן את '*var' בתור אלגוריתם FOBOS עם קצב למידה קבוע.
ResourceApplyRmsProp	עדכן את '*var' לפי אלגוריתם RMSProp.
ResourceConditionalAccumulator	מצבר מותנה לצבירה של שיפועים.
ResourceCountUpTo <T מרחיב את TNummer >	מגדיל את המשתנה שמצביע עליו 'משאב' עד שהוא מגיע ל'מגבלה'.
ResourceGather <U מרחיב את TType >	אסוף פרוסות מהמשתנה שעליו הצביע `משאב` לפי `מדדים`.
ResourceGatherNd <U מרחיב את TType >
ResourceScatterAdd	מוסיף עדכונים דלילים למשתנה שאליו מתייחס `משאב`.
ResourceScatterDiv	מחלק עדכונים דלילים למשתנה שאליו מתייחס `משאב`.
ResourceScatterMax	מפחית עדכונים דלילים למשתנה שאליו מתייחס `משאב` באמצעות פעולת `מקסימום`.
ResourceScatterMin	מפחית עדכונים דלילים למשתנה שאליו מתייחס `משאב` באמצעות פעולת `min`.
ResourceScatterMul	מכפיל עדכונים דלילים לתוך המשתנה שאליו מתייחס `משאב`.
ResourceScatterNdAdd	מחיל תוספת דלילה על ערכים בודדים או פרוסות במשתנה.
ResourceScatterNdMax
ResourceScatterNdMin
ResourceScatterNdSub	מחיל חיסור דליל על ערכים בודדים או פרוסות במשתנה.
ResourceScatterNdUpdate	מחיל 'עדכונים' דלילים על ערכים או פרוסות בודדות בתוך נתון משתנה לפי `מדדים`.
ResourceScatterSub	מפחית עדכונים דלילים מהמשתנה שאליו מתייחס `משאב`.
ResourceScatterUpdate	מקצה עדכונים דלילים למשתנה שאליו מתייחס `משאב`.
ResourceSparseApplyAdadelta	var: צריך להיות מ-Variable().
ResourceSparseApplyAdagrad	עדכן את הערכים הרלוונטיים ב-'var' ו-'accum' בהתאם לתכנית adgrad.
ResourceSparseApplyAdagradDa	עדכן ערכים ב-'var' ו-'accum' בהתאם לתכנית ה-adagrad הפרוקסימלית.
ResourceSparseApplyAdagradV2	עדכן את הערכים הרלוונטיים ב-'var' ו-'accum' בהתאם לתכנית adgrad.
ResourceSparseApplyCenteredRmsProp	עדכן את '*var' לפי אלגוריתם RMSProp הממורכז.
ResourceSparseApplyFtrl	עדכן את הערכים הרלוונטיים ב-'*var' בהתאם לתוכנית ה-Ftrl-proximal.
ResourceSparseApplyKerasMomentum	עדכן ערכים רלוונטיים ב-'var' ו-'accum' בהתאם לתכנית המומנטום.
ResourceSparseApplyMomentum	עדכן ערכים רלוונטיים ב-'var' ו-'accum' בהתאם לתכנית המומנטום.
ResourceSparseApplyProximalAdagrad	ערכי עדכון דלילים ב-'var' ו-'accum' לפי אלגוריתם FOBOS.
ResourceSparseApplyProximalGradientDescent	עדכון דל '*var' כאלגוריתם FOBOS עם קצב למידה קבוע.
ResourceSparseApplyRmsProp	עדכן את '*var' לפי אלגוריתם RMSProp.
ResourceStridedSliceAssign	הקצה 'ערך' להפניה של ערך l של 'ref'.
לשחזר	משחזר טנזורים ממחסום V2.
RestoreSlice <T מרחיב את TType >	משחזר טנזור מקבצי נקודת ביקורת.
אחזר TPUEembeddingADAMPparameters	אחזר פרמטרים של הטמעת ADAM.
אחזר TPUebedding ADAMPparametersGradAccumDebug	אחזר פרמטרי הטמעה של ADAM עם תמיכה באגים.
אחזר TPUEmbeddingAdadeltaParameters	אחזר פרמטרים של הטבעת Adadelta.
אחזר TPUEהטבעהAddadeltaParametersGradAccumDebug	אחזר פרמטרי הטבעה של Adadelta עם תמיכה באגים.
אחזר TPUEmbeddingAdagradParameters	אחזר פרמטרים של הטבעה של Adagrad.
אחזר TPUEbeddingAdagradParametersGradAccumDebug	אחזר פרמטרים של הטבעה של Adagrad עם תמיכה באגים.
אחזר TPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters	אחזר פרמטרי הטמעה ממורכזים של RMSProp.
אחזר TPUEembeddingFTRLParmeters	אחזר פרמטרים של הטבעת FTRL.
אחזר TPUebeddingFTRLParmetersGradAccumDebug	אחזר פרמטרים של הטבעת FTRL עם תמיכה באגים.
אחזר TPUEbeddingMDLAdagradLightParameters	אחזר פרמטרים של הטבעת MDL Adagrad Light.
אחזר TPUEmbeddingMomentumParameters	אחזר פרמטרי הטבעה של מומנטום.
אחזר TPUebeddingMomentumParametersGradAccumDebug	אחזר פרמטרי הטבעה של Momentum עם תמיכה באגים.
אחזר TPUEmbeddingProximalAdagradParameters	אחזר פרמטרי הטבעה פרוקסימליים של Adagrad.
אחזר TPUEembeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug	אחזר פרמטרי הטבעה פרוקסימליים של Adagrad עם תמיכה באגים.
אחזר TPUEmbeddingProximalYogiParameters
חזור
אחזר TPUEmbeddingRMSPropParameters	אחזר פרמטרים של הטבעה של RMSProp.
אחזר TPUEbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug	אחזר פרמטרי הטבעה של RMSProp עם תמיכה באגים.
אחזר TPUEbedringStochasticGradientDescentParameters	אחזר פרמטרים של הטבעת SGD.
חזור	אחזר פרמטרים של הטבעת SGD עם תמיכה באגים.
הפוך <T מרחיב את TType >	הופך ממדים ספציפיים של טנזור.
ReverseSequence <T מרחיב את TType >	הופך פרוסות באורך משתנה.
Rfft <U מרחיב את TType >	טרנספורמציה פורייה מהירה בעלת ערך אמיתי.
Rfft2d <U מרחיב את TType >	טרנספורמציה מהירה של פורייה בעלת ערך אמיתי דו-ממדי.
Rfft3d <U מרחיב את TType >	טרנספורמציה מהירה של פורייה בעלת ערך אמיתי בתלת מימד.
RgbToHsv <T מרחיב את TNummer >	ממיר תמונה אחת או יותר מ-RGB ל-HSV.
RightShift <T מרחיב את TNummer >	Elementwise מחשב את ההזזה ימינה בסיביות של 'x' ו-'y'.
Rint <T מרחיב את TNummer >	מחזירה מספר שלם מבחינת אלמנט הקרוב ביותר ל-x.
RngReadAndSkip	הקדם את המונה של RNG מבוסס נגד.
RngSkip	הקדם את המונה של RNG מבוסס נגד.
רול <T מרחיב את TType >	מגלגל את האלמנטים של טנזור לאורך ציר.
עגול <T מרחיב את TType >	עיגול ערכי טנזור למספר השלם הקרוב ביותר, מבחינת אלמנט.
Rpc	בצע קבוצות של בקשות RPC.
Rsqrt <T מרחיב את TType >	מחשבת ההדדיות של השורש הריבועי של x מבחינה אלמנט.
RsqrtGrad <T מרחיב את TType >	מחשב את השיפוע עבור rsqrt של 'x' לפי הקלט שלו.
SampleDistortedBoundingBox <T מרחיב את TNummer >	צור תיבת תוחמת אחת מעוותת באופן אקראי עבור תמונה.
SamplingDataset	יוצר מערך נתונים שלוקח דגימת ברנולי של התוכן של מערך נתונים אחר.
להציל	חוסך טנזורים בפורמט נקודת ביקורת V2.
SaveSlices	שומר פרוסות טנסור קלט בדיסק.
ScalarSummary	מוציא מאגר פרוטוקול 'סיכום' עם ערכים סקלרים.
ScaleAndTranslate
ScaleAndTranslateGrad <T מרחיב את TNummer >
ScatterAdd <T מרחיב את TType >	מוסיף עדכונים דלילים להפניה למשתנה.
ScatterDiv <T מרחיב את TType >	מחלק התייחסות משתנה לפי עדכונים דלילים.
ScatterMax <T מרחיב את TNummer >	מפחית עדכונים דלילים להפניה למשתנה באמצעות פעולת 'מקסימום'.
ScatterMin <T מרחיב את TNummer >	מפחית עדכונים דלילים להפניה למשתנה באמצעות פעולת 'min'.
ScatterMul <T מרחיב את TType >	מכפיל עדכונים דלילים להפניה משתנה.
ScatterNd <U מרחיב את TType >	פזרו `עדכונים` לטנזור חדש לפי `מדדים`.
ScatterNdAdd <T מרחיב את TType >	מחיל תוספת דלילה על ערכים בודדים או פרוסות במשתנה.
ScatterNdMax <T מרחיב את TType >	מחשב את המקסימום מבחינת אלמנט.
ScatterNdMin <T מרחיב את TType >	מחשב את המינימום מבחינת אלמנט.
ScatterNdNonAliasingAdd <T מרחיב את TType >	מחיל תוספת דלילה על 'קלט' באמצעות ערכים בודדים או פרוסות מתוך `עדכונים` לפי מדדי `מדדים`.
ScatterNdSub <T מרחיב את TType >	מחיל חיסור דליל על ערכים בודדים או פרוסות במשתנה.
ScatterNdUpdate <T מרחיב את TType >	מחיל 'עדכונים' דלילים על ערכים או פרוסות בודדות בתוך נתון משתנה לפי `מדדים`.
ScatterSub <T מרחיב את TType >	מפחית עדכונים דלילים להפניה למשתנה.
ScatterUpdate <T מרחיב את TType >	מחיל עדכונים דלילים על הפניה למשתנה.
SdcaFprint	מחשב טביעות אצבע של מחרוזות הקלט.
SdcaOptimizer	גרסה מבוזרת של האופטימיזציה של Stochastic Dual Coordinate Ascent (SDCA) עבור מודלים ליניאריים עם רגולציה L1 + L2.
SdcaShrinkL1	מיישמת שלב התקנת הסדר L1 על הפרמטרים.
SegmentMax <T מרחיב את TNummer >	מחשב את המקסימום לאורך מקטעים של טנזור.
SegmentMean <T מרחיב את TType >	מחשב את הממוצע לאורך מקטעים של טנזור.
SegmentMin <T מרחיב את TNummer >	מחשב את המינימום לאורך מקטעים של טנזור.
SegmentProd <T מרחיב את TType >	מחשב את המוצר לאורך מקטעים של טנזור.
SegmentSum <T מרחיב את TType >	מחשב את הסכום לאורך מקטעים של טנזור.
בחר <T מרחיב TType >
SelfAdjointEig <T מרחיב את TType >	מחשב את הפירוק העצמי של אצווה של מטריצות צמודות עצמיות (הערה: רק קלט אמיתי נתמך).
Selu <T מרחיב TNummer >	מחשב ליניארי מעריכי בקנה מידה: `scale * alpha * (exp(features) - 1)` אם < 0, 'סולם * תכונות' אחרת.
SeluGrad <T מרחיב את TNummer >	מחשב שיפועים עבור הפעולה הליניארית המעריכית בקנה מידה (Selu).
לִשְׁלוֹחַ	שולח את הטנזור בעל השם לחישוב XLA אחר.
SendTPUEbeddingGradients	מבצע עדכוני שיפוע של טבלאות הטבעה.
SerializeIterator	ממירה את ה-'resource_handle' הנתון המייצג איטרטור לטנזור וריאנט.
SerializeManySparse <U מרחיב את TType >	עשה בסידרה 'N'-minibatch 'SparseTensor' לאובייקט '[N, 3]' 'Tensor'.
SerializeSparse <U מרחיב את TType >	הפוך 'SparseTensor' בסידרה לאובייקט '[3]' 'Tensor'.
SerializeTensor	הופך Tensor לפרוטו TensorProto בסידורי.
SetDiff1d <T מרחיב את TType , U מרחיב את TNummer >	מחשב את ההבדל בין שתי רשימות של מספרים או מחרוזות.
SetSize	מספר האלמנטים הייחודיים לאורך הממד האחרון של הקלט 'סט'.
SetStatsAggregatorDataset
צורה <U מרחיבה את TNummer >	מחזירה צורה של טנזור.
ShapeN <U מרחיב את TNummer >	מחזיר צורה של טנסורים.
ShardDataset	יוצר 'מערך נתונים' הכולל רק 1/'num_shards' מתוך מערך הנתונים הזה.
ShardedFilename	צור שם קובץ מפוצל.
ShardedFilespec	צור תבנית גלוב התואמת לכל שמות הקבצים המרוסקים.
Sharding <T מרחיב את TType >	פעולה שמרסקת את הקלט בהתבסס על תכונת הרסיס הנתונה.
ShuffleAndRepeatDataset
ShuffleDataset
ShutdownDistributedTPU	מכבה מערכת TPU מבוזרת פועלת.
Sigmoid <T מרחיב את TType >	מחשב סיגמואיד של 'x' מבחינת אלמנט.
SigmoidGrad <T מרחיב את TType >	מחשב את הגרדיאנט של הסיגמואיד של 'x' לפי הקלט שלו.
סימן <T מרחיב את TType >	מחזירה אינדיקציה מבחינה אלמנטית של הסימן של מספר.
Sin <T מרחיב את TType >	מחשב את הסינוס של x מבחינה אלמנט.
Sinh <T מרחיב את TType >	מחשב סינוס היפרבולי של x מבחינת אלמנט.
גודל <U מרחיב את TNummer >	מחזירה גודל של טנזור.
SkipDataset	יוצר מערך נתונים שמדלג על אלמנטים של `count` מתוך `input_dataset`.
סקיפגרם	מנתח קובץ טקסט ויוצר אצווה של דוגמאות.
SleepDataset
Slice <T מרחיב את TType >	החזר פרוסה מ'קלט'.
SlidingWindowDataset	יוצר מערך נתונים שמעביר חלון הזזה על 'ערכת נתונים_קלט'.
תמונת מצב <T מרחיבה את TType >	מחזיר עותק של טנסור הקלט.
SobolSample <T מרחיב את TNummer >	מייצר נקודות מרצף סובול.
Softmax <T מרחיב את TNummer >	מחשב הפעלת softmax.
SoftmaxCrossEntropyWithLogits <T מרחיב את TNummer >	מחשבת עלות אנטרופיה צולבת של Softmax ושיפועים כדי להתפשט לאחור.
Softplus <T מרחיב את TNummer >	מחשב את softplus: `log(exp(features) + 1)`.
SoftplusGrad <T מרחיב את TNummer >	מחשב מעברי softplus עבור פעולת softplus.
Softsign <T מרחיב את TNummer >	מחשב softsign: `features / (abs(features) + 1)`.
SoftsignGrad <T מרחיב את TNomber >	מחשב מעברי softsign עבור פעולת softsign.
Solve <T מרחיב את TType >	פותר מערכות של משוואות ליניאריות.
מיון <T מרחיב את TType >	עוטף את מפעיל XLA Sort, מתועד ב https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort.
Spacetobatch <t מרחיב ttype >	SpacetObatch עבור טנזורים 4-D מסוג T.
Spacetobatchnd <t מרחיב ttype >	Spacetobatch עבור טנסורים ND מסוג T.
Spacetodepth <t מרחיב ttype >	SpaceToDepth עבור טנסורים מסוג T.
SparseAccumulatorApplyGradient	מחיל שיפוע דליל על מצבר נתון.
SparseAccumulatorTakeGradient <T מרחיב את TType >	מחלץ את השיפוע הדל הממוצע ב- SparseConditionalAccumulator.
SparseAdd <T מרחיב את TType >	מוסיף שני אובייקטים `SparseTensor` כדי לייצר `SparseTensor` אחר.
SparseAddGrad <T מרחיב את TType >	אופרטור השיפוע עבור האופציה SparseAdd.
Sparseapplyadadelta <t מרחיב את Ttype >	var: צריך להיות ממשתנה ().
Sparseapplyadagrad <t מרחיב ttype >	עדכן רשומות רלוונטיות ב- 'var' ו- 'Quect' על פי תוכנית Adagrad.
Sparseapplyadagraddada <t מרחיב ttype >	עדכן רשומות ב- 'var' ו- 'quet' על פי סכמת ה- Adagrad הפרוקסימלית.
Sparseapplycenterrmsprop <t מרחיב את Ttype >	עדכן את '*var' לפי אלגוריתם RMSProp הממורכז.
Sparseapplyftrl <t מרחיב ttype >	עדכן רשומות רלוונטיות ב- '*var' בהתאם לתכנית FTRL-proximal.
Sparseapplymomentum <t מרחיב ttype >	עדכן רשומות רלוונטיות ב- 'var' ו- 'Quect' על פי תוכנית המומנטום.
Sparseapplyproximaladagrad <t מרחיב ttype >	ערכי עדכון דלילים ב'var 'ו-'Quect 'על פי אלגוריתם FOBOS.
Sparseapplyproximalgradientdescenesce <t מרחיב ttype >	עדכון דליל '*var' כאלגוריתם FOBOS עם קצב למידה קבוע.
Sparseapplyrmsprop <t מרחיב ttype >	עדכן את '*var' לפי אלגוריתם RMSProp.
SparseBincount <U מרחיב את TNummer >	סופר את מספר המופעים של כל ערך במערך שלמים.
SparseConcat <T מרחיב את TType >	משרשרת רשימה של 'SparseTensor' לאורך הממד שצוין.
מצבר תנאי דל	מצבר מותנה לצבירה של שיפועים דלילים.
SparseCountSparseOutput <U מרחיב את TNummer >	מבצע ספירת סל פלט דליל עבור קלט טנזור דליל.
SparseCross	יוצר צלב דליל מתוך רשימה של טנסורים דלים וצפופים.
SparseCrossHashed	יוצר צלב דליל מתוך רשימה של טנסורים דלים וצפופים.
SparseDenseCwiseAdd <T מרחיב את TType >	חיבור SparseTensor ו- Tensor צפוף, תוך שימוש בכללים המיוחדים הבאים: (1) משדר את הצד הצפוף שיהיה זהה לצורה של הצד הדליל, אם מתאים; (2) לאחר מכן, רק הערכים הצפופים שעליהם הצביעו המדדים של ה-SparseTensor משתתפים בתוספת cwise.
SparseDenseCwiseDiv <T מרחיב את TType >	מבחינה רכיבית מחלק SparseTensor בטנסור צפוף.
SparseDenseCwiseMul <T מרחיב את TType >	מבחינת רכיב מכפיל SparseTensor בטנסור צפוף.
SparseFillEmptyRows <T מרחיב את TType >	ממלא שורות ריקות בקלט הדו-ממדי `SparseTensor` בערך ברירת מחדל.
SparseFillEmptyRowsGrad <T מרחיב את TType >	השיפוע של SparseFillEmptyRows.
SparseMatMul	הכפל את המטריצה "a" במטריצה "b".
Sparsematrixadd	תוספת דלילה של שתי מטריצות CSR, C = alpha * A + beta * B.
Sparsematrixmatmul <t מרחיב ttype >	מטריקס-מרביות מטריצה דלילה עם מטריצה צפופה.
Sparsematrixmul	כפל אלמנט של מטריצה דלילה עם טנזור צפוף.
Sparsematrixnnz	מחזיר את מספר הלא -נזלים של 'Sparse_Matrix'.
Sparsematrixorderingamd	מחשב את תואר המינימום המשוער (AMD) הזמנת 'קלט'.
Sparsematrixsoftmax	מחשבת את ה- SoftMax של CSRSPARSEMATRIX.
SparsematrixsoftMaxgrad	מחשבת את שיפוע ה- SparsematrixsoftMax OP.
Sparsematrixsparsecholesky	מחשבת את הפירוק של צ'ולסקי הדליל של 'קלט'.
Sparsematrixsparsematmul	Multiplies דליל-מטריקס שני מטריצות CSR `A` ו- `B`.
Sparsematrixtranspose	מעביר את הממדים הפנימיים (המטריצה) של CSRSPARSEMATRIX.
Sparsematrixzeros	יוצר CSRSparseMatrix שכולו אפסים עם צורה 'צורה_צפופה'.
SparseReduceMax <T מרחיב את TNummer >	מחשב את המקסימום של אלמנטים על פני ממדים של SparseTensor.
SparseReduceMaxSparse <T מרחיב את TNummer >	מחשב את המקסימום של אלמנטים על פני ממדים של SparseTensor.
SparseReduceSum <T מרחיב את TType >	מחשב את סכום האלמנטים על פני ממדים של SparseTensor.
SparseReduceSumSparse <T מרחיב את TType >	מחשב את סכום האלמנטים על פני ממדים של SparseTensor.
SparseReorder <T מרחיב את TType >	מסדר מחדש SparseTensor לסדר הקנוני, השורה הראשית.
SparseReshape	מעצב מחדש SparseTensor כדי לייצג ערכים בצורה צפופה חדשה.
SparseSegmentMean <T מרחיב את TNummer >	מחשב את הממוצע לאורך מקטעים דלילים של טנזור.
SparseSegmentMeanGrad <T מרחיב את TNummer >	מחשב גרדיאנטים עבור SparseSegmentMean.
SparseSegmentMeanWithNumSegments <T מרחיב את TNummer >	מחשב את הממוצע לאורך מקטעים דלילים של טנזור.
SparseSegmentSqrtN <T מרחיב את TNummer >	מחשב את הסכום לאורך מקטעים דלילים של טנזור חלקי sqrt של N.
SparseSegmentSqrtNGrad <T מרחיב את TNummer >	מחשב גרדיאנטים עבור SparseSegmentSqrtN.
SparseSegmentSqrtNWithNumSegments <T מרחיב את TNummer >	מחשב את הסכום לאורך מקטעים דלילים של טנזור חלקי sqrt של N.
SparseSegmentSum <T מרחיב את TNummer >	מחשב את הסכום לאורך מקטעים דלילים של טנזור.
SparseSegmentSumWithNumSegments <T מרחיב את TNummer >	מחשב את הסכום לאורך מקטעים דלילים של טנזור.
SparseSlice <T מרחיב את TType >	חתך 'SparseTensor' לפי ה-'התחלה' וה-'גודל'.
SparseSliceGrad <T מרחיב את TType >	אופרטור השיפוע עבור SparseSlice op.
SparseSoftmax <T מרחיב את TNummer >	מחיל softmax על ND `SparseTensor` באצווה.
Sparsesoftmaxcrossentropywithlogits <t מרחיב את Tnumber >	מחשב עלות אנטרופיה צולבת של SoftMax ומדרגות לניתוח אחורי.
SparseSparseMaximum <T מרחיב את TNummer >	מחזירה את המקסימום מבחינת האלמנט של שני SparseTensors.
SparseSparseMinimum <T מרחיב את TType >	מחזירה את הדקה מבחינת האלמנט של שני SparseTensors.
SparseSplit <T מרחיב את TType >	פיצול `SparseTensor` לטנזורים `num_split` לאורך מימד אחד.
SparseTensorDenseAdd <U מרחיב את TType >	מוסיף `SparseTensor` ו`Tensor` צפוף, ומייצר `Tensor` צפוף.
SparseTensorDenseMatMul <U מרחיב את TType >	הכפל SparseTensor (מדרגה 2) "A" במטריצה צפופה "B".
Sparsetensorslatedataset	יוצר מערך נתונים המפצל חומר SPARSESTENSOR לאלמנטים בצורה שורה.
Sparsetensortocsrsparsematrix	ממיר SparSetensor ל- CSRSPARSEMATRIX (אולי מקוצץ).
SparseToDense <U מרחיב את TType >	ממיר ייצוג דליל לטנזור צפוף.
SparseToSparseSetOperation <T מרחיב את TType >	מחיל פעולת סט לאורך הממד האחרון של 2 כניסות 'SparseTensor'.
Spence <T מרחיב את Tnumber >
פיצול <t מרחיב ttype >	מפצל טנזור למצב של 'num_split' לאורך ממד אחד.
Splitv <t מרחיב ttype >	מפצל טנזור למצב של 'num_split' לאורך ממד אחד.
SQLDATASET	יוצר מערך נתונים שמבצע שאילתת SQL ופולט שורות של ערכת התוצאות.
Sqrt <t מרחיב ttype >	מחשב שורש מרובע של X-Element-Element.
Sqrtgrad <t מרחיב ttype >	מחשב את השיפוע עבור ה-sqrt של 'x' לפי הקלט שלו.
Sqrtm <t מרחיב ttype >	מחשב את שורש המטריצה המרובע של מטריצות מרובעות אחת או יותר: matmul (sqrtm (a), sqrtm (a)) = a מטריצת הקלט צריכה להיות בלתי ניתנת לפירעון.
כיכר <t מרחיב את Ttype >	מחושב ריבוע של X-Element-Element.
SquaredDifference <t מרחיב את Ttype >	מחזיר את Cong (x - y) (x - y) מבחינת אלמנט.
סחיטה <t מרחיבה ttype >	מסיר מידות בגודל 1 מצורת טנזור.
ערימה <t מרחיבה ttype >	אורזת רשימה של טנסור 'N' rank-'R' לתוך טנסור rank-'(R+1)' אחד.
שלב	ערכי שלב הדומים לאינקוי קל משקל.
במה פנויה	Op מסיר את כל האלמנטים במיכל הבסיסי.
StagePeek	OP מציץ בערכים באינדקס שצוין.
גודל שלב	Op מחזירה את מספר האלמנטים במיכל הבסיסי.
StatefulRandombinomial <v מרחיב את Tnumber >
StatefulStandardNormal <u מרחיב ttype >	מוציא ערכים אקראיים מהתפלגות נורמלית.
StatefulTrundatedNormal <u מרחיב ttype >	מוציא ערכים אקראיים מהפצה נורמלית קטועה.
Statefuluniform <u מרחיב ttype >	מוציא ערכים אקראיים מהתפלגות אחידה.
Statefuluniformfullint <u מרחיב את Ttype >	מוציא מספרים שלמים אקראיים מהפצה אחידה.
Statefuluniformint <u מרחיב ttype >	מוציא מספרים שלמים אקראיים מהפצה אחידה.
StateLessMultinomial <v מרחיב את Tnumber >	שואב דוגמאות מהתפלגות רב-נומית.
SateLessparameterizedTrundatedNormal <v מרחיב את Tnumber >
StateLessRandombinomial <W מרחיב את Tnumber >	מוצא מספרים אקראיים דטרמיניסטיים פסאודורנדום מהפצה בינומית.
StateLessRandomgamma <v מרחיב את Tnumber >	מוציא מספרים אקראיים דטרמיניסטיים פסאודורנדום מפני התפלגות גמא.
StateLessRandomgeTkeyCounteralg	בוחר את האלגוריתם הטוב ביותר המבוסס על מכשיר, ומטלטל זרע למפתח ולנגד.
StateLessRandomNormal <v מרחיב את Tnumber >	פלטים ערכי פסאודורנדום דטרמיניסטיים מהפצה נורמלית.
StateLessRandomNormalv2 <u מרחיב את Tnumber >	פלטים ערכי פסאודורנדום דטרמיניסטיים מהפצה נורמלית.
StateLessRandompoisson <W מרחיב את Tnumber >	תפוקות מספרים אקראיים דטרמיניסטיים דטרמיניסטיים מפני התפלגות פויסון.
StateLessRandomUniform <V מרחיב את Tnumber >	פלטות פסאודורנדום אקראיות דטרמיניסטיות מתפלגות אחידה.
StateLessRandomuniformfullint <v מרחיב את Tnumber >	מוציא מספרים שלמים אקראיים פסאודו-אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות אחידה.
StateLessRandomuniformfullintv2 <u מרחיב את Tnumber >	מוציא מספרים שלמים אקראיים פסאודו-אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות אחידה.
STATELESSRANDOMUNIFIORNINT <V מרחיב את TNUMBER >	מוציא מספרים שלמים אקראיים פסאודו-אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות אחידה.
StateLessRandomuniformIntv2 <U מרחיב את Tnumber >	מוציא מספרים שלמים אקראיים פסאודו-אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות אחידה.
StateLessRandomuniformv2 <U מרחיב את Tnumber >	פלטות פסאודורנדום אקראיות דטרמיניסטיות מתפלגות אחידה.
SateLessSampledistortedBoundingBox <t מרחיב את Tnumber >	צור תיבת גבול מעוותת באופן אקראי לתמונה באופן דטרמיניסטי.
StateslessTrunkatedNormal <v מרחיב את Tnumber >	מוציא ערכי פסאודו אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות נורמלית קטומה.
StateslessTruncatedNormalv2 <u מרחיב את Tnumber >	מוציא ערכי פסאודו אקראיים דטרמיניסטיים מהתפלגות נורמלית קטומה.
StaticRegexfullMatch	בדוק אם הקלט תואם את דפוס regex.
StaticregexReplace	מחליף את התאמת התבנית בכניסה עם שכתוב מחדש.
StatsagGregatorHandle
StatsaggregatorsetSummarywriter	הגדר summary_writer_interface כדי להקליט סטטיסטיקות באמצעות Stats_aggregator נתון.
Statsaggregatorsummary	מייצר סיכום של כל סטטיסטיקה שנרשמה על ידי מנהל הסטטיסטיקה הנתון.
STOPGGRADIENIENT <T מרחיב את TTYPE >	מפסיק חישוב שיפוע.
StridedSlice <t מרחיב את Ttype >	החזר פרוסה פסיעה מ'קלט'.
StridedSliceAssign <t מרחיב ttype >	הקצה 'ערך' להפניה של ערך l של 'ref'.
StridedSliceGrad <U מרחיב את TTYPE >	מחזיר את השיפוע של 'Strideslice'.
StringFormat	פורמט תבנית מחרוזת באמצעות רשימת טנזורים.
אורך המחרוזת	אורכי מחרוזת של 'קלט'.
Stringngrams <t מרחיב את Tnumber >	יוצר Ngrams מנתוני מחרוזת סמרטוטים.
Stringsplit	אלמנטים מפוצלים של 'מקור' המבוסס על 'ספטמבר' ל'ספרטנסור '.
לְהִתְפַּשֵׁט	רצועה מובילה ונגררת מרחב לבן מהטנזור.
SUB <T מרחיב את TTYPE >	מחזיר x - y אלמנט -חכמה.
Substr	החזרת מצעים מ"טנזור "של מיתרים.
סכום <t מרחיב ttype >	מחשב את סכום האלמנטים על פני מידות של טנזור.
סיכום כותב
SVD <T מרחיב את TTYPE >	מחשב את הפירוק העצמי של אצווה של מטריצות מתאימות לעצמו (הערה: רק תשומות אמיתיות נתמכות).
Switchcond <t מרחיב את Ttype >	קדימה 'נתונים' ליציאת הפלט שנקבעה על ידי 'pred'.
TpucompulationResult	מחזירה את התוצאה של קומפילציה של TPU.
Tpuembedingativations	אופציה המאפשרת בידול של הטבעות TPU.
Tpureplicatemetadata	מטא נתונים המציין כיצד יש לשכפל את חישוב ה- TPU.
Tpureplicationinput <t מרחיב את Ttype >	מחבר כניסות N לחישוב TPU משוכפל N-כיווני.
TpureplicatedOutput <t מרחיב את Ttype >	מחבר N יציאות מחישוב TPU משוכפל ב-N-way.
TakeDataset	יוצר מערך נתונים המכיל אלמנטים 'ספירת' מה- `input_dataset`.
TakeManySparseFromTensorsMap <T מרחיב את TType >	קרא את `SparseTensors` מתוך `SparseTensorsMap` ושרשר אותם.
שיזוף <t מרחיב את Ttype >	מחשב שיזוף של X-Element-Element.
טנה <T מרחיב את Ttype >	מחשבת משיק היפרבולית של 'x' מבחינת אלמנטים.
Tanhgrad <T מרחיב את Ttype >	מחשב את השיפוע לטאנה של 'X' WRT את הקלט שלו.
TemperaryVariable <t מרחיב ttype >	מחזיר טנזור שעשוי להיות מוטציה, אך נמשך רק בשלב אחד.
Tensorarray	מערך של טנזורים בגודל נתון.
TensorarrayClose	מחק את TensorArray ממיכל המשאבים שלו.
TensorarrayConcat <t מרחיב את Ttype >	חבר את האלמנטים מה-TensorArray לערך `value`.
Tensorarraygather <t מרחיב את Ttype >	אסוף אלמנטים ספציפיים מה- TensorArray לפלט 'ערך'.
Tensorarraygrad	יוצר טנסורריי לאחסון שיפועי הערכים בידית הנתונה.
Tensorarraygradwithshape	יוצר טנסורריי לאחסון שיפועי ערכים מרובים בידית הנתונה.
Tensorarraypack <t מרחיב את Ttype >
Tensorarrayread <t מרחיב את Ttype >	קרא אלמנט מה- TensorArray לפלט 'ערך'.
TensorArrayScatter	מפזרים את הנתונים מערך הקלט לרכיבי TensorArray ספציפיים.
Tensorarraysize	קבל את הגודל הנוכחי של TensorArray.
TensorArraySplit	פצל את הנתונים מערך הקלט לרכיבי TensorArray.
Tensorarrayunpack
TensorArrayWrite	דחוף אלמנט על tensor_array.
Tensordataset	יוצר מערך נתונים הפולט 'רכיבים' כטופל של טנזורים פעם אחת.
Tensordiag <t מרחיב את Ttype >	מחזיר טנזור אלכסוני עם ערכים אלכסוניים נתונים.
Tensordiagpart <t מרחיב ttype >	מחזיר את החלק האלכסוני של הטנזור.
TensorforestcreateTreeVariable	יוצר משאב עץ ומחזיר לו ידית.
TensorForesttreedEserialize	Deseriales פרוטו לידית העץ
TensorforeSttreeisinitializedOp	בודק אם עץ אתחל.
TensorforeSttreepredict	פלט את היחידים לנתוני הקלט הנתונים
TensorForeSttreeResourceHandleOp	יוצר ידית ל- TensorForesttreeResource
TensorForesttreeserialize	מסמל את ידית העץ לפרוטו
TensorForestTreesize	קבל את מספר הצמתים בעץ
TensorlistConcat <u מרחיב את Ttype >	תואם את כל הטנזורים ברשימה לאורך הממד ה -0.
TensorlistConcatlists
TensorListElementShape <t מרחיב את Tnumber >	צורת האלמנטים של הרשימה הנתונה, כמתזונה.
Tensorlistfromtensor	יוצר טנסורליסט שכאשר הוא מוערם יש את הערך של 'טנזור'.
TensorlistGather <T מרחיב את Ttype >	יוצר טנזור על ידי אינדקס לתוך הטנזורליסט.
TensorlistGetItem <t מרחיב את Ttype >
אורך טנסורליסט	מחזיר את מספר הטנזורים ברשימת טנזור הקלט.
Tensorlistpopback <t מרחיב את Ttype >	מחזירה את הרכיב האחרון של רשימת הקלט וכן רשימה עם הכל מלבד האלמנט הזה.
TensorlistPushback	מחזירה רשימה שיש לה את 'Tensor' שהועברה כאלמנט אחרון ושאר האלמנטים ברשימה הנתונה ב'- input_handle '.
TensorlistPushbackbatch
Tensorlisterserve	רשימת הגודל הנתון עם אלמנטים ריקים.
Tensorlistresize	שינוי גודל הרשימה.
Tensorlistscatter	יוצר טנסורליסט על ידי אינדקס למתחם.
Tensorlistscatterintoexistinglist	מפזרים טנזור במדדים ברשימת קלט.
TensorlistSetitem
Tensorlistsplit	מפצל טנזור לרשימה.
TensorlistStack <t מרחיב את Ttype >	ערימה את כל הטנזורים ברשימה.
Tensormaperase	מחזירה מפת טנזור עם פריט ממפתח נתון שנמחק.
Tensormaphaskey	מחזיר אם המפתח הנתון קיים במפה.
Tensormapinsert	מחזירה מפה שהיא 'input_handle' עם צמד ערך המפתח הנתון שהוכנס.
Tensormaplookup <u מרחיב ttype >	מחזיר את הערך ממפתח נתון במפת טנזור.
Tensormapsize	מחזיר את מספר הטנזורים במפת טנזור הקלט.
Tensormapstackkeys <t מרחיב ttype >	מחזירה ערימת טנסור של כל המפתחות במפת טנסור.
Tensorscatterndadd <t מרחיב ttype >	מוסיף `עדכונים` דלילים לטנזור קיים לפי `מדדים`.
Tensorscatterndmax <t מרחיב ttype >
Tensorscatterndmin <t מרחיב ttype >
Tensorscatterndsub <t מרחיב ttype >	מוריד `עדכונים` דלילים מטנזור קיים לפי `מדדים`.
Tensorscatterndupdate <t מרחיב ttype >	פיזור 'עדכונים' למתחם קיים לפי 'מדדים'.
TensorSliceDataset	יוצר מערך נתונים הפולט פעם אחת פרוסת DIM-0 של 'רכיבים'.
Tensorstridedsliceupdate <t מרחיב ttype >	הקצה 'ערך' להתייחסות הערך L הפרוס של 'קלט'.
Tensorsummary	מוציא מאגר פרוטוקול 'סיכום' עם טנזור ונתונים לכל תוסף.
TextLineDataset	יוצר מערך נתונים הפולט בשורה של קבצי טקסט אחד או יותר.
TextLinerEader	קורא שמוצא את שורות הקובץ שתוחם על ידי '\ n'.
Tfrecorddataset	יוצר מערך נתונים שפולט את הרשומות מקובץ TFRecord אחד או יותר.
TFRECORDREADER	קורא שמוצא את הרשומות מקובץ רשומות TensorFlow.
ThreadPooldatAset	יוצר מערך נתונים המשתמש במאגר שרשורים מותאם אישית כדי לחשב את 'input_dataset'.
ThreadPoolHandle	יוצר מערך נתונים המשתמש במאגר שרשורים מותאם אישית כדי לחשב את 'input_dataset'.
אריח <t מרחיב את Ttype >	בונה טנזור על ידי ריצוף טנזור נתון.
Tilegrad <T מרחיב את Ttype >	מחזיר את שיפוע האריח.
חותמת זמן	מספק את הזמן מאז התקופה בשניות.
טובול	ממיר טנזור לקודם סקלרי.
Tohashbucket	ממירה כל מחרוזת ב-Tensor הקלט למוד ה-hash שלה במספר דליים.
Tohashbucketstrast	ממירה כל מחרוזת ב-Tensor הקלט למוד ה-hash שלה במספר דליים.
Tohashbucketstrong	ממירה כל מחרוזת ב-Tensor הקלט למוד ה-hash שלה במספר דליים.
Tonumber <t מרחיב את Tnumber >	ממיר כל מחרוזת בטנזור הקלט לסוג המספרי שצוין.
TOPK <T מרחיב את TNUMBER >	מוצא ערכים ואינדקסים של הרכיבים 'k' הגדולים ביותר עבור הממד האחרון.
טופקוניק	מחזיר את הערכים הייחודיים של TOPK במערך בסדר ממוין.
Topkwithunique	מחזיר את ערכי ה- TOPK במערך בסדר ממוין.
Transpose <T מרחיב את TTYPE >	מידות דשדוש של X לפי פרמוטציה.
Triangularsolve <t מרחיב את Ttype >	פותר מערכות של משוואות לינאריות עם מטריצות משולשות עליונות או תחתונות על ידי התבוננות.
Tridiagonalmatmul <t מרחיב ttype >	חישוב מוצר עם מטריצה טרידיגונלית.
Tridiagonalsolve <t מרחיב את Ttype >	פותר מערכות משוואות טרידיגונליות.
Truncatediv <t מרחיב ttype >	מחזיר את ה- X / Y-Element-Element עבור סוגים שלמים.
Truncatemod <t מרחיב את Tnumber >	מחזירה את שארית החלוקה מבחינת הרכיב.
TructatedNormal <u מרחיב את Tnumber >	מוציא ערכים אקראיים מהפצה נורמלית קטועה.
TryRPC	בצע קבוצות של בקשות RPC.
פתיחה <t מרחיב את Ttype >	הופך את פעולת האצווה עבור טנזור פלט יחיד.
Unbatchdataset	מערך נתונים שמפצל את רכיבי הקלט שלו למספר אלמנטים.
Unbatchgrad <t מרחיב את Ttype >	שיפוע של Unbatch.
ביטול דחיסה	מבטל דחוס אלמנט נתונים דחוס.
Unicodedecode <t מרחיב את Tnumber >	מפענח כל מחרוזת ב'קלט' לרצף של נקודות קוד Unicode.
Unicodedecodewithoffsets <t מרחיב את Tnumber >	מפענח כל מחרוזת ב'קלט' לרצף של נקודות קוד Unicode.
UnicodeEncode	קידוד טנזור של INTs למיתרי Unicode.
UnicoDescript	קבע את קודי הסקריפט של טנזור נתון של נקודות קוד שלם של unicode.
Unicodetranscode	מעבר לקוד את טקסט הקלט ממקור המקודד לקידוד יעד.
StreamCandidatesAmpler	מייצר תוויות לדגימה של מועמדים עם תפוצה אחידה.
ייחודי <t מרחיב ttype , v מרחיב את Tnumber >	מוצא אלמנטים ייחודיים לאורך ציר של טנזור.
Uniquedataset	יוצר מערך נתונים המכיל את האלמנטים הייחודיים של 'input_dataset'.
Uiquewithcounts <t מרחיב את Ttype , V מרחיב את Tnumber >	מוצא אלמנטים ייחודיים לאורך ציר של טנזור.
Urnavelindex <t מרחיב את Tnumber >	ממירה מערך של מדדים שטוחים לתופל של מערכי קואורדינטות.
UnsortedSegmentJoin	מצטרף לאלמנטים של 'תשומות' על סמך 'sectem_ids'.
UnsortedSegmentMax <t מרחיב את Tnumber >	מחשב את המקסימום לאורך מקטעים של טנזור.
UnsortedSegmentMin <t מרחיב את Tnumber >	מחשב את המינימום לאורך מקטעים של טנזור.
UnsortedSegmentProd <t מרחיב ttype >	מחשב את המוצר לאורך קטעים של טנזור.
UnsortedSegmentsum <t מרחיב ttype >	מחשב את הסכום לאורך קטעי טנזור.
Unstack <t מרחיב ttype >	מפרק מימד נתון של טנזור דרגה ל"מספר "דרגה (R-1)" טנסורים.
לא קומתית	OP דומה לטיפול קל משקל.
UnwrapdatasetVariant
עֶלִיוֹן	ממיר את כל הדמויות הקטנות להחלפות אותיות גדולות בהתאמה.
עליון <u מרחיב את Tnumber >	מיישם upper_bound (soinded_search_values, ערכים) לאורך כל שורה.
Varhandleop	יוצר ידית למשאב משתנה.
Varisinitializedop	בודק אם משתנה המבוסס על ידית משאב אותחל.
משתנה <t מרחיב ttype >	מחזיק במדינה בצורה של טנזור שנמשך על פני הצעדים.
Variableshape <t מרחיב את Tnumber >	מחזיר את צורת המשתנה שהצביע על ידי 'משאב'.
איפה	מחזירה מיקומים של ערכים לא -אזוריים / אמיתיים במתחם.
WOLEFILEREADER	קורא שמוצא את כל תוכן הקובץ כערך.
Windowdataset	משלב (קנים של) אלמנטים קלט למערך נתונים של (קנים) של חלונות.
WorkerheartBeat	דופק לב עובד.
WrapDataSetVariant
Writeaudiosummary	כותב סיכום שמע.
כתבי כתיבה	כותב תוכן לקובץ בשם קובץ קלט.
WriteGraphSummary	כותב סיכום גרף.
Writhistogramsummary	כותב סיכום היסטוגרמה.
WriteMagesommary	כותב תקציר תמונה.
SuperawProtosummary	כותב סיכום פרוטו בהמשכים.
WritScalarsummary	כותב סיכום סקלרי.
WritSummary	כותב סיכום טנזור.
XDivy <t מרחיב ttype >	מחזיר 0 אם x == 0, ו- x / y אחרת, ElementWise.
XLARECVFROMHOST <t מרחיב את TTYPE >	OP לקבלת טנזור מהמארח.
Xlasendtohost	OP שתשלח טנזור למארח.
XlaseTbound	הגדר גבול לערך הקלט הנתון כרמז למהדר XLA, מחזיר את אותו ערך.
Xlaspmdfulltoshardshape <t מרחיב ttype >	OP המשמש את מחיצת XLA SPMD כדי לעבור מפיחוק אוטומטי חלוקה ידנית.
Xlaspmdshardtofullshape <t מרחיב ttype >	OP המשמש את מחיצת XLA SPMD כדי לעבור מחלוקה ידנית ל חלוקה אוטומטית.
Xlog1py <t מרחיב ttype >	מחזיר 0 אם x == 0, ו- x * log1p (y) אחרת, ElementWise.
Xlogy <t מרחיב ttype >	מחזיר 0 אם x == 0, ו- x * log (y) אחרת, ElementWise.
אפסים כמו <t מרחיב ttype >	מחזיר טנזור של אפסים באותה צורה וסוג זהה ל- x.
Zeta <T מרחיב את Tnumber >	חישוב פונקציית Hurwitz Zeta \\(\zeta(x, q)\\).
Zipdataset	יוצר מערך נתונים שרוכס יחד 'input_datasets'.
erfinv <t מרחיב את Tnumber >

מחלקת בסיס ליישומי Op המגובים Operation יחידה.

כל פעולה הרשומה בליבת TensorFlow ניתנת כ- RawOp . פעולות בהתאמה אישית העובדות עם פעולה יחידה בלבד עשויות גם להפיק משיעור זה.

שיטות ציבוריות

בוליאנית סופית	שווה (Object obj)
int סופי	hashcode ()
מבצע	אופ () החזר יחידת חישוב זו `Operation` אחת.
מחרוזת סופית	toString ()

שיטות בירושה

מכיתה java.lang.Object

בוליאני	שווה (Object arg0)
שיעור אחרון<?>	getClass ()
int	hashcode ()
ריק סופי	להודיע ()
ריק סופי	הודע הכל ()
חוּט	toString ()
ריק סופי	המתן (ארג0 ארוך, int arg1)
ריק סופי	המתן (ארג0 ארוך)
ריק סופי	חכה ()

מתוך ממשק org.tensorflow.op.Op

אבסטרקט ExecutionEnvironment	env () החזר את סביבת הביצוע שבה נוצר האופציה הזו.
מבצע מופשט	אופ () החזר יחידת חישוב זו `Operation` אחת.

שיטות ציבוריות

שוויון בוליאני סופי ציבורי (אובייקט OBJ)

סופית ציבורית int hashcode ()

מבצע ציבורי ()

החזר יחידת חישוב זו Operation אחת.

עבור הפעלה raw , הערך המוחזר מתאים לפעולת TensorFlow שעטופה על ידי הפעלה זו.

עבור פעולה מורכבת, הערך המוחזר בדרך כלל מתאים לפעולה האחרונה שהופעלה בשרשרת או ל- NoOp המקבץ פעולה אחת או יותר כיחידת חישוב אחת.

החזרות

Operation

RawOp

שיטות ציבוריות

שיטות בירושה

שיטות ציבוריות

שוויון בוליאני סופי ציבורי (אובייקט OBJ)

סופית ציבורית int hashcode ()

מבצע ציבורי ()

החזרות

מחרוזת סופית ציבורית ToString ()