RawOp

classe abstrata pública RawOp

Subclasses diretas conhecidas

Abortar , Abs <T estende TNumber >, AccumulateN <T estende TType >, AccumulatorApplyGradient , AccumulatorNumAccumulated , AccumulatorSetGlobalStep , AccumulatorTakeGradient <T estende TType >, Acos <T estende TType >, Acosh <T estende TType >, Adicionar <T estende TType >, AddManySparseToTensorsMap , AddN <T estende TType >, AddSparseToTensorsMap , AdjustContrast <T estende TNumber >, AdjustHue <T estende TNumber > e 1152 outros.

Abortar	Gere uma exceção para abortar o processo quando chamado.
Abs <T estende TNumber >	Calcula o valor absoluto de um tensor.
AccumulateN <T estende TType >	Retorna a soma elemento a elemento de uma lista de tensores.
AcumuladorAplicarGradiente	Aplica um gradiente a um determinado acumulador.
AcumuladorNumAcumulado	Retorna o número de gradientes agregados nos acumuladores fornecidos.
AccumulatorSetGlobalStep	Atualiza o acumulador com um novo valor para global_step.
AccumulatorTakeGradient <T estende TType >	Extrai o gradiente médio no ConditionalAccumulator fornecido.
Acos <T estende TType >	Calcula acos de x elemento a elemento.
Acosh <T estende TType >	Calcula o cosseno hiperbólico inverso de x elemento a elemento.
Adicionar <T estende TType >	Retorna x + y elemento a elemento.
AddManySparseToTensorsMap	Adicione um `N`-minibatch `SparseTensor` a um `SparseTensorsMap`, retorne `N` identificadores.
AddN <T estende TType >	Adicione todos os tensores de entrada elemento a elemento.
AddSparseToTensorsMap	Adicione um `SparseTensor` a um `SparseTensorsMap` e retorne seu identificador.
AdjustContrast <T estende TNumber >	Ajuste o contraste de uma ou mais imagens.
AdjustHue <T estende TNumber >	Ajuste o matiz de uma ou mais imagens.
AdjustSaturation <T estende TNumber >	Ajuste a saturação de uma ou mais imagens.
Todos	Calcula o "lógico e" dos elementos nas dimensões de um tensor.
Amostrador de todos os candidatos	Gera rótulos para amostragem de candidatos com uma distribuição de unigramas aprendida.
AllReduce <T estende TNumber >	Reduz mutuamente vários tensores de tipo e formato idênticos.
AllToAll <T estende TType >	Uma operação para trocar dados entre réplicas de TPU.
Ângulo <U estende TNumber >	Retorna o argumento de um número complexo.
Iterador anônimo	Um contêiner para um recurso iterador.
AnonymousMemoryCache
AnonymousMultiDeviceIterator	Um contêiner para um recurso iterador de vários dispositivos.
AnônimoRandomSeedGenerator
Gerador de sementes anônimo
Qualquer	Calcula o "ou lógico" dos elementos nas dimensões de um tensor.
ApplyAdaMax <T estende TType >	Atualize '*var' de acordo com o algoritmo AdaMax.
ApplyAdadelta <T estende TType >	Atualize '*var' de acordo com o esquema adadelta.
ApplyAdagrad <T estende TType >	Atualize '*var' de acordo com o esquema adagrad.
ApplyAdagradDa <T estende TType >	Atualize '*var' de acordo com o esquema proximal do adagrad.
ApplyAdagradV2 <T estende TType >	Atualize '*var' de acordo com o esquema adagrad.
ApplyAdam <T estende TType >	Atualize '*var' de acordo com o algoritmo Adam.
ApplyAddSign <T estende TType >	Atualize '*var' de acordo com a atualização do AddSign.
ApplyCenteredRmsProp <T estende TType >	Atualize '*var' de acordo com o algoritmo RMSProp centralizado.
ApplyFtrl <T estende TType >	Atualize '*var' de acordo com o esquema Ftrl-proximal.
ApplyGradientDescent <T estende TType >	Atualize 'var' subtraindo 'alpha' 'delta' dele.
ApplyMomentum <T estende TType >	Atualize '*var' de acordo com o esquema de momentum.
ApplyPowerSign <T estende TType >	Atualize '*var' de acordo com a atualização do AddSign.
ApplyProximalAdagrad <T estende TType >	Atualize 'var' e 'accum' de acordo com FOBOS com taxa de aprendizagem Adagrad.
ApplyProximalGradientDescent <T estende TType >	Atualize '*var' como algoritmo FOBOS com taxa de aprendizagem fixa.
ApplyRmsProp <T estende TType >	Atualize '*var' de acordo com o algoritmo RMSProp.
AproximadoIgual	Retorna o valor verdade de abs(xy) <tolerância elemento a elemento.
ArgMax <V estende TNumber >	Retorna o índice com o maior valor nas dimensões de um tensor.
ArgMin <V estende TNumber >	Retorna o índice com o menor valor nas dimensões de um tensor.
Como corda	Converte cada entrada no tensor fornecido em strings.
Asin <T estende TType >	Calcula o seno inverso trignométrico de x elemento a elemento.
Asinh <T estende TType >	Calcula o seno hiperbólico inverso de x elemento a elemento.
AssertCardinalityDataset
AssertNextDataset
Afirmar isso	Afirma que a condição dada é verdadeira.
Atribuir <T estende TType >	Atualize 'ref' atribuindo 'valor' a ele.
AssignAdd <T estende TType >	Atualize 'ref' adicionando 'valor' a ele.
AtribuirAddVariableOp	Adiciona um valor ao valor atual de uma variável.
AssignSub <T estende TType >	Atualize 'ref' subtraindo 'valor' dele.
AssignSubVariableOp	Subtrai um valor do valor atual de uma variável.
AtribuirVariableOp	Atribui um novo valor a uma variável.
Atan <T estende TType >	Calcula a tangente inversa trignométrica de x elemento a elemento.
Atan2 <T estende TNumber >	Calcula o arco tangente de `y/x` elemento a elemento, respeitando os sinais dos argumentos.
Atanh <T estende TType >	Calcula a tangente hiperbólica inversa de x elemento a elemento.
Espectrograma de Áudio	Produz uma visualização de dados de áudio ao longo do tempo.
Resumo de áudio	Produz um buffer de protocolo `Summary` com áudio.
AutoShardDataset	Cria um conjunto de dados que fragmenta o conjunto de dados de entrada.
AvgPool <T estende TNumber >	Executa pooling médio na entrada.
AvgPool3d <T estende TNumber >	Executa pooling médio 3D na entrada.
AvgPool3dGrad <T estende TNumber >	Calcula gradientes da função de agrupamento médio.
AvgPoolGrad <T estende TNumber >	Calcula gradientes da função de agrupamento médio.
BandPart <T estende TType >	Copie um tensor definindo tudo fora de uma banda central em cada matriz mais interna como zero.
BandedTriangularSolve <T estende TType >
Barreira	Define uma barreira que persiste em diferentes execuções de gráfico.
BarreiraFechar	Fecha a barreira determinada.
BarreiraIncompletaTamanho	Calcula o número de elementos incompletos na barreira fornecida.
BarreiraInserirMuitos	Para cada chave, atribui o respectivo valor ao componente especificado.
BarreiraReadySize	Calcula o número de elementos completos na barreira fornecida.
BarreiraTakeMany	Pega um determinado número de elementos concluídos de uma barreira.
Lote	Agrupa todos os tensores de entrada de forma não determinística.
BatchCholesky <T estende TNumber >
BatchCholeskyGrad <T estende TNumber >
Conjunto de dados em lote	Cria um conjunto de dados que agrupa elementos `batch_size` de `input_dataset`.
LoteFft
LoteFft2d
LoteFft3d
BatchIfft
LoteIfft2d
LoteIfft3d
BatchMatMul <T estende TType >	Multiplica fatias de dois tensores em lotes.
BatchMatrixBandPart <T estende TType >
BatchMatrixDeterminant <T estende TType >
BatchMatrixDiag <T estende TType >
BatchMatrixDiagPart <T estende TType >
BatchMatrixInverse <T estende TNumber >
BatchMatrixSetDiag <T estende TType >
BatchMatrixSolve <T estende TNumber >
BatchMatrixSolveLs <T estende TNumber >
BatchMatrixTriangularSolve <T estende TNumber >
BatchNormWithGlobalNormalization <T estende TType >	Normalização em lote.
BatchNormWithGlobalNormalizationGrad <T estende TType >	Gradientes para normalização de lote.
BatchSelfAdjointEig <T estende TNumber >
BatchSvd <T estende TType >
BatchToSpace <T estende TType >	BatchToSpace para tensores 4-D do tipo T.
BatchToSpaceNd <T estende TType >	BatchToSpace para tensores ND do tipo T.
BesselI0 <T estende TNumber >
BesselI0e <T estende TNumber >
BesselI1 <T estende TNumber >
BesselI1e <T estende TNumber >
BesselJ0 <T estende TNumber >
BesselJ1 <T estende TNumber >
BesselK0 <T estende TNumber >
BesselK0e <T estende TNumber >
BesselK1 <T estende TNumber >
BesselK1e <T estende TNumber >
BesselY0 <T estende TNumber >
BesselY1 <T estende TNumber >
Betainc <T estende TNumber >	Calcule a integral beta incompleta regularizada \\(I_x(a, b)\\).
BiasAdd <T estende TType >	Adiciona `viés` ao `valor`.
BiasAddGrad <T estende TType >	A operação reversa para "BiasAdd" no tensor "bias".
Bincount <T estende TNumber >	Conta o número de ocorrências de cada valor em uma matriz inteira.
Bitcast <U estende TType >	Bitcasta um tensor de um tipo para outro sem copiar dados.
BitwiseAnd <T estende TNumber >	Elementwise calcula o AND bit a bit de `x` e `y`.
BitwiseOr <T estende TNumber >	Elementwise calcula o OR bit a bit de `x` e `y`.
BitwiseXor <T estende TNumber >	Elementwise calcula o XOR bit a bit de `x` e `y`.
BlockLSTM <T estende TNumber >	Calcula a propagação direta da célula LSTM para todos os intervalos de tempo.
BlockLSTMGrad <T estende TNumber >	Calcula a propagação retroativa da célula LSTM para toda a sequência de tempo.
BoostedTreesAggregateStats	Agrega o resumo das estatísticas acumuladas do lote.
BoostedTreesBucketize	Divida cada recurso com base nos limites do intervalo.
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit	Calcula os ganhos para cada recurso e retorna as melhores informações de divisão possíveis para o recurso.
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2	Calcula ganhos para cada recurso e retorna as melhores informações de divisão possíveis para cada nó.
BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature	Calcula os ganhos para cada recurso e retorna as melhores informações de divisão possíveis para o recurso.
BoostedTreesCenterBias	Calcula o anterior a partir dos dados de treinamento (o viés) e preenche o primeiro nó com o anterior dos logits.
BoostedTreesCreateEnsemble	Cria um modelo de conjunto de árvore e retorna um identificador para ele.
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource	Crie o recurso para fluxos de quantis.
BoostedTreesDeserializeEnsemble	Desserializa uma configuração de conjunto de árvore serializada e substitui a árvore atual conjunto.
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp	Cria um identificador para um BoostedTreesEnsembleResource
BoostedTreesExampleDebugOutputs	Saídas de depuração/interpretabilidade do modelo para cada exemplo.
BoostedTreesFlushQuantileResumos	Libere os resumos de quantis de cada recurso de fluxo de quantis.
BoostedTreesGetEnsembleStates	Recupera o token de carimbo de recurso do conjunto de árvores, o número de árvores e as estatísticas crescentes.
BoostedTreesMakeQuantileResumos	Faz o resumo dos quantis do lote.
BoostedTreesMakeStatsResumo	Faz o resumo das estatísticas acumuladas do lote.
BoostedTreesPredict	Executa vários preditores de conjunto de regressão aditiva em instâncias de entrada e calcula os logits.
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries	Adicione os resumos de quantis a cada recurso de fluxo de quantis.
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize	Desserialize os limites do bucket e o sinalizador pronto no QuantileAccumulator atual.
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush	Libere os resumos de um recurso de fluxo de quantil.
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries	Gere os limites do intervalo para cada recurso com base nos resumos acumulados.
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp	Cria um identificador para um BoostedTreesQuantileStreamResource.
BoostedTreesSerializeEnsemble	Serializa o conjunto de árvores em um proto.
BoostedTreesSparseAggregateStats	Agrega o resumo das estatísticas acumuladas do lote.
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit	Calcula os ganhos para cada recurso e retorna as melhores informações de divisão possíveis para o recurso.
BoostedTreesTrainingPredict	Executa vários preditores de conjunto de regressão aditiva em instâncias de entrada e calcula a atualização para logits armazenados em cache.
BoostedTreesUpdateEnsemble	Atualiza o conjunto de árvores adicionando uma camada à última árvore que está sendo cultivada ou começando uma nova árvore.
BoostedTreesUpdateEnsembleV2	Atualiza o conjunto de árvores adicionando uma camada à última árvore que está sendo cultivada ou começando uma nova árvore.
BroadcastDynamicShape <T estende TNumber >	Retorne a forma de s0 op s1 com transmissão.
BroadcastGradientArgs <T estende TNumber >	Retorne os índices de redução para calcular gradientes de s0 op s1 com transmissão.
BroadcastHelper <T estende TType >	Operador auxiliar para realizar transmissões no estilo XLA Transmite `lhs` e `rhs` para a mesma classificação, adicionando dimensões de tamanho 1 a qualquer uma das `lhs` e `rhs` que tenha a classificação mais baixa, usando as regras de transmissão do XLA para operadores binários.
BroadcastRecv <T estende TType >	Recebe um valor de tensor transmitido de outro dispositivo.
BroadcastSend <T estende TType >	Transmite um valor de tensor para um ou mais dispositivos.
BroadcastTo <T estende TType >	Transmita uma matriz para uma forma compatível.
Bucketizar	Segmenta 'entradas' com base em 'limites'.
BytesProduzidoStatsDataset	Registra o tamanho em bytes de cada elemento de `input_dataset` em um StatsAggregator.
CSRSparseMatrixComponents <T estende TType >	Lê os componentes CSR no lote `index`.
CSRSparseMatrixToDense <T estende TType >	Converta um CSRSparseMatrix (possivelmente em lote) em denso.
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T estende TType >	Converte um CSRSparesMatrix (possivelmente em lote) em um SparseTensor.
Conjunto de dados CSV
CSVDatasetV2
CTCLossV2	Calcula a perda de CTC (probabilidade logarítmica) para cada entrada de lote.
Conjunto de dados de cache	Cria um conjunto de dados que armazena em cache elementos de `input_dataset`.
CacheDatasetV2
Elenco <U estende TType >	Transforme x do tipo SrcT em y de DstT.
Ceil <T estende TNumber >	Retorna o menor número inteiro elemento a elemento não menor que x.
CheckNumerics <T estende TNumber >	Verifica um tensor para valores NaN, -Inf e +Inf.
Cholesky <T estende TType >	Calcula a decomposição de Cholesky de uma ou mais matrizes quadradas.
CholeskyGrad <T estende TNumber >	Calcula o gradiente retropropagado do modo reverso do algoritmo de Cholesky.
Escolha o conjunto de dados mais rápido
ClipByValue <T estende TType >	Recorta os valores do tensor para um mínimo e um máximo especificados.
FecharSummaryWriter
ClusterOutput <T estende TType >	Operador que conecta a saída de uma computação XLA a outros nós gráficos consumidores.
CollectiveGather <T estende TNumber >	Acumula mutuamente vários tensores de tipo e formato idênticos.
CollectivePermute <T estende TType >	Uma operação para permutar tensores em instâncias de TPU replicadas.
Supressão CombinadaNonMax	Seleciona avidamente um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação, Esta operação executa non_max_suppression nas entradas por lote, em todas as classes.
CompareAndBitpack	Compare os valores de `input` com `threshold` e empacote os bits resultantes em um `uint8`.
Resultado da Compilação	Retorna o resultado de uma compilação TPU.
CompileSucceededAssert	Afirma que a compilação foi bem-sucedida.
Complexo <U estende TType >	Converte dois números reais em um número complexo.
ComplexAbs <U estende TNumber >	Calcula o valor absoluto complexo de um tensor.
CompressElement	Compacta um elemento do conjunto de dados.
ComputeAccidentalHits	Calcula os IDs das posições em sampled_candidates que correspondem a true_labels.
ComputeBatchSize	Calcula o tamanho do lote estático de um conjunto de dados sem lotes parciais.
Concat <T estende TType >	Concatena tensores ao longo de uma dimensão.
ConcatenarDataset	Cria um conjunto de dados que concatena `input_dataset` com `another_dataset`.
Acumulador Condicional	Um acumulador condicional para agregar gradientes.
ConfigurarDistributedTPU	Configura as estruturas centralizadas para um sistema TPU distribuído.
ConfigurarTPUEincorporação	Configura TPUEmbedding em um sistema TPU distribuído.
Conj <T estende TType >	Retorna o conjugado complexo de um número complexo.
ConjugateTranspose <T estende TType >	Embaralhe as dimensões de x de acordo com uma permutação e conjugue o resultado.
Constante <T estende TType >	Um operador que produz um valor constante.
ConsumirMutexLock	Esta operação consome um bloqueio criado por `MutexLock`.
Gatilho de controle	Faz nada.
Conv <T estende TType >	Envolve o operador XLA ConvGeneralDilated, documentado em https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#conv_convolution .
Conv2d <T estende TNumber >	Calcula uma convolução 2-D com base em tensores de `entrada` e `filtro` 4-D.
Conv2dBackpropFilter <T estende TNumber >	Calcula os gradientes de convolução em relação ao filtro.
Conv2dBackpropInput <T estende TNumber >	Calcula os gradientes de convolução em relação à entrada.
Conv3d <T estende TNumber >	Calcula uma convolução 3-D com base em tensores de `entrada` e `filtro` 5-D.
Conv3dBackpropFilter <T estende TNumber >	Calcula os gradientes da convolução 3D em relação ao filtro.
Conv3dBackpropInput <U estende TNumber >	Calcula os gradientes da convolução 3D em relação à entrada.
Copiar <T estende TType >	Copie um tensor de CPU para CPU ou GPU para GPU.
CopyHost <T estende TType >	Copie um tensor para hospedar.
Porque <T estende TType >	Calcula cos de x elemento a elemento.
Cosh <T estende TType >	Calcula o cosseno hiperbólico de x elemento a elemento.
CountUpTo <T estende TNumber >	Incrementa 'ref' até atingir 'limite'.
CriarSummaryDbWriter
CriarSummaryFileWriter
Cortar e redimensionar	Extrai recortes do tensor da imagem de entrada e os redimensiona.
CropAndResizeGradBoxes	Calcula o gradiente da operação crop_and_resize em relação ao tensor das caixas de entrada.
CropAndResizeGradImage <T estende TNumber >	Calcula o gradiente da operação crop_and_resize em relação ao tensor da imagem de entrada.
Cruzar <T estende TNumber >	Calcule o produto vetorial aos pares.
CrossReplicaSum <T estende TNumber >	Uma operação para somar entradas em instâncias de TPU replicadas.
CtcBeamSearchDecoder <T estende TNumber >	Executa a decodificação de pesquisa de feixe nos logits fornecidos na entrada.
CtcGreedyDecoder <T estende TNumber >	Executa decodificação gananciosa nos logits fornecidos nas entradas.
CtcLoss <T estende TNumber >	Calcula a perda de CTC (probabilidade logarítmica) para cada entrada de lote.
CudnnRNN <T estende TNumber >	Um RNN apoiado por cuDNN.
CudnnRNNBackprop <T estende TNumber >	Etapa de backprop de CudnnRNNV3.
CudnnRNNCanonicalToParams <T estende TNumber >	Converte parâmetros CudnnRNN da forma canônica para a forma utilizável.
CudnnRNNParamsToCanonical <T estende TNumber >	Recupera parâmetros CudnnRNN em forma canônica.
CudnnRnnParamsSize <U estende TNumber >	Calcula o tamanho dos pesos que podem ser usados por um modelo Cudnn RNN.
Cumprod <T estende TType >	Calcule o produto cumulativo do tensor `x` ao longo do `eixo`.
Cumsum <T estende TType >	Calcule a soma cumulativa do tensor `x` ao longo do `eixo`.
CumulativeLogsumexp <T estende TNumber >	Calcule o produto cumulativo do tensor `x` ao longo do `eixo`.
DataFormatDimMap <T estende TNumber >	Retorna o índice de dimensão no formato de dados de destino dado aquele em o formato dos dados de origem.
DataFormatVecPermute <T estende TNumber >	Permute o tensor de entrada de `src_format` para `dst_format`.
DataServiceDataset
DatasetCardinalidade	Retorna a cardinalidade de `input_dataset`.
DatasetFromGraph	Cria um conjunto de dados a partir do `graph_def` fornecido.
DatasetToGraph	Retorna um GraphDef serializado representando `input_dataset`.
DatasetToSingleElement	Produz o único elemento do conjunto de dados fornecido.
DatasetToTFRecord	Grava o conjunto de dados fornecido no arquivo fornecido usando o formato TFRecord.
DatasetToTfRecord	Grava o conjunto de dados fornecido no arquivo fornecido usando o formato TFRecord.
Dawsn <T estende TNumber >
DebugGradientIdentity <T estende TType >	Operação de identidade para depuração de gradiente.
DebugGradientRefIdentity <T estende TType >	Operação de identidade para depuração de gradiente.
DebugIdentity <T estende TType >	Depurar identidade V2 Op.
DebugNanCount	Depurar operação do contador de valor NaN.
DebugNumericsSummary <U estende TNumber >	Resumo numérico de depuração V2 Op.
DecodeAndCropJpeg	Decodifique e corte uma imagem codificada em JPEG para um tensor uint8.
DecodificarBase64	Decodifique strings codificadas em base64 seguras para a web.
DecodificarBmp	Decodifique o primeiro quadro de uma imagem codificada em BMP para um tensor uint8.
DecodificarComprimido	Descompacte strings.
DecodificarCsv	Converta registros CSV em tensores.
DecodificarGif	Decodifique o(s) quadro(s) de uma imagem codificada em GIF para um tensor uint8.
DecodeImage <T estende TNumber >	Função para decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg e decode_png.
DecodificarJpeg	Decodifique uma imagem codificada em JPEG para um tensor uint8.
DecodificarJsonExemplo	Converta registros de exemplo codificados em JSON em strings de buffer de protocolo binário.
DecodePaddedRaw <T estende TNumber >	Reinterprete os bytes de uma string como um vetor de números.
DecodePng <T estende TNumber >	Decodifique uma imagem codificada em PNG para um tensor uint8 ou uint16.
DecodificarProto	A operação extrai campos de um protocolo serializado que armazena mensagens em tensores.
DecodeRaw <T estende TType >	Reinterprete os bytes de uma string como um vetor de números.
DecodificarWav	Decodifique um arquivo WAV PCM de 16 bits em um tensor flutuante.
DeepCopy <T estende TType >	Faz uma cópia de `x`.
ExcluirIterador	Um contêiner para um recurso iterador.
ExcluirMemoryCache
DeleteMultiDeviceIterator	Um contêiner para um recurso iterador.
ExcluirRandomSeedGenerator
ExcluirSeedGenerator
ExcluirSessionTensor	Exclua o tensor especificado pelo seu identificador na sessão.
DenseBincount <U estende TNumber >	Conta o número de ocorrências de cada valor em uma matriz inteira.
DenseCountSparseOutput <U estende TNumber >	Executa contagem bin de saída esparsa para uma entrada tf.tensor.
DenseToCSRSparseMatrix	Converte um tensor denso em um CSRSparseMatrix (possivelmente em lote).
DenseToDenseSetOperation <T estende TType >	Aplica operação definida ao longo da última dimensão de 2 entradas `Tensor`.
DenseToSparseBatchDataset	Cria um conjunto de dados que agrupa elementos de entrada em um SparseTensor.
DenseToSparseSetOperation <T estende TType >	Aplica a operação definida ao longo da última dimensão de `Tensor` e `SparseTensor`.
DepthToSpace <T estende TType >	DepthToSpace para tensores do tipo T.
DepthwiseConv2dNative <T estende TNumber >	Calcula uma convolução 2-D em profundidade, dados os tensores 4-D de `entrada` e `filtro`.
DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter <T estende TNumber >	Calcula os gradientes de convolução em profundidade em relação ao filtro.
DepthwiseConv2dNativeBackpropInput <T estende TNumber >	Calcula os gradientes de convolução em profundidade em relação à entrada.
Desquantizar	Pega a entrada uint32 compactada e descompacta a entrada para uint8 para fazer Desquantização no dispositivo.
DesserializeIterator	Converte o tensor variante fornecido em um iterador e o armazena no recurso fornecido.
DeserializeManySparse <T estende TType >	Desserializar e concatenar `SparseTensors` de um minilote serializado.
DeserializeSparse <U estende TType >	Desserialize objetos `SparseTensor`.
DestruirResourceOp	Exclui o recurso especificado pelo identificador.
DestroyTemporaryVariable <T estende TType >	Destrói a variável temporária e retorna seu valor final.
Det <T estende TType >	Calcula o determinante de uma ou mais matrizes quadradas.
Índice de dispositivos	Retorne o índice do dispositivo que a operação executa.
Digamma <T estende TNumber >	Calcula Psi, a derivada de Lgamma (o logaritmo do valor absoluto de `Gamma(x)`), elemento a elemento.
Dilation2d <T estende TNumber >	Calcula a dilatação da escala de cinza dos tensores de `entrada` 4-D e de `filtro` 3-D.
Dilation2dBackpropFilter <T estende TNumber >	Calcula o gradiente de dilatação morfológica 2-D em relação ao filtro.
Dilation2dBackpropInput <T estende TNumber >	Calcula o gradiente de dilatação morfológica 2-D em relação à entrada.
DirectedInterleaveDataset	Um substituto para `InterleaveDataset` em uma lista fixa de `N` conjuntos de dados.
Div <T estende TType >	Retorna x / y elemento a elemento.
DivNoNan <T estende TType >	Retorna 0 se o denominador for zero.
Ponto <T estende TType >	Envolve o operador XLA DotGeneral, documentado em https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dotgeneral .
DrawBoundingBoxes <T estende TNumber >	Desenhe caixas delimitadoras em um lote de imagens.
DummyIterationCounter
DummyMemoryCache
Gerador de Sementes Dummy
DynamicPartition <T estende TType >	Particiona `data` em tensores `num_partitions` usando índices de `partitions`.
DynamicSlice <T estende TType >	Envolve o operador XLA DynamicSlice, documentado em https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dynamicslice .
DynamicStitch <T estende TType >	Intercale os valores dos tensores `dados` em um único tensor.
DynamicUpdateSlice <T estende TType >	Envolve o operador XLA DynamicUpdateSlice, documentado em https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#dynamicupdateslice .
Editar Distância	Calcula a distância de edição de Levenshtein (possivelmente normalizada).
Eig <U estende TType >	Calcula a decomposição própria de uma ou mais matrizes quadradas.
Einsum <T estende TType >	Uma operação que suporta operação einsum básica com 2 entradas e 1 saída.
Elu <T estende TNumber >	Calcula linear exponencial: `exp(features) - 1` se < 0, `features` caso contrário.
EluGrad <T estende TNumber >	Calcula gradientes para a operação linear exponencial (Elu).
Incorporação de ativações	Uma operação que permite a diferenciação de TPU Embeddings.
Vazio <T estende TType >	Cria um tensor com a forma fornecida.
Lista Tensor Vazia	Cria e retorna uma lista de tensores vazia.
Mapa Tensor Vazio	Cria e retorna um mapa tensorial vazio.
EncodeBase64	Codifique strings em formato base64 seguro para web.
CodificarJpeg	Codifique uma imagem em JPEG.
CodificarJpegVariableQuality	Imagem de entrada com codificação JPEG com qualidade de compactação fornecida.
EncodePng	Codifique uma imagem em PNG.
EncodeProto	A operação serializa mensagens protobuf fornecidas nos tensores de entrada.
EncodeWav	Codifique dados de áudio usando o formato de arquivo WAV.
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch	Uma operação que enfileira uma lista de tensores de lote de entrada para TPUEmbedding.
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch	Facilita a portabilidade de código que usa tf.nn.embedding_lookup().
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch	Uma operação que enfileira índices de entrada TPUEmbedding de um SparseTensor.
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch	Facilita a portabilidade de código que usa tf.nn.embedding_lookup_sparse().
GarantirShape <T estende TType >	Garante que a forma do tensor corresponda à forma esperada.
Insira <T estende TType >	Cria ou encontra um quadro filho e disponibiliza `dados` para o quadro filho.
Igual	Retorna o valor verdade de (x == y) elemento a elemento.
Erf <T estende TNumber >	Calcula a função de erro de Gauss de `x` elemento a elemento.
Erfc <T estende TNumber >	Calcula a função de erro complementar de `x` elemento a elemento.
EuclideanNorm <T estende TType >	Calcula a norma euclidiana de elementos nas dimensões de um tensor.
Executar	Op que carrega e executa um programa TPU em um dispositivo TPU.
ExecuteAndUpdateVariáveis	Op que executa um programa com atualizações opcionais de variáveis no local.
Sair <T estende TType >	Sai do quadro atual para seu quadro pai.
Exp <T estende TType >	Calcula exponencial de x elemento a elemento.
ExpandDims <T estende TType >	Insere uma dimensão de 1 na forma de um tensor.
Expint <T estende TNumber >
Expm1 <T estende TType >	Calcula `exp(x) - 1` elemento a elemento.
ExtrairGlimpse	Extrai um vislumbre do tensor de entrada.
ExtractImagePatches <T estende TType >	Extraia `patches` de `images` e coloque-os na dimensão de saída "profundidade".
ExtractJpegShape <T estende TNumber >	Extraia as informações de forma de uma imagem codificada em JPEG.
ExtractVolumePatches <T estende TNumber >	Extraia `"patches` de `input` e coloque-os na dimensão de saída `"profundidade"`.
Facto	Produza um fato sobre fatoriais.
FakeQuantWithMinMaxArgs	Quantize falsamente o tensor de 'entradas', digite float para o tensor de 'saídas' do mesmo tipo.
FakeQuantWithMinMaxArgsGradiente	Calcule gradientes para uma operação FakeQuantWithMinMaxArgs.
FakeQuantWithMinMaxVars	Quantize falsamente o tensor de 'entradas' do tipo float por meio de escalares flutuantes globais Falsifique a quantização do tensor `inputs` do tipo float por meio dos escalares flutuantes globais `min` e `max` para o tensor `outputs` da mesma forma que `inputs`.
FakeQuantWithMinMaxVarsGradiente	Calcule gradientes para uma operação FakeQuantWithMinMaxVars.
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel	Quantize falsamente o tensor de 'entradas' do tipo float por meio de floats por canal Quantize falsamente o tensor de `entradas` do tipo float por canal e uma das formas: `[d]`, `[b, d]` `[b, h, w, d]` via floats por canal ` min` e `max` da forma `[d]` para o tensor `outputs` da mesma forma que `inputs`.
FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient	Calcule gradientes para uma operação FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel.
Fft <T estende TType >	Transformação rápida de Fourier.
Fft2d <T estende TType >	Transformada rápida de Fourier 2D.
Fft3d <T estende TType >	Transformada rápida de Fourier 3D.
FifoQueue	Uma fila que produz elementos na ordem primeiro a entrar, primeiro a sair.
Preencha <U estende TType >	Cria um tensor preenchido com um valor escalar.
FilterByLastComponentDataset	Cria um conjunto de dados contendo elementos do primeiro componente de `input_dataset` sendo verdadeiros no último componente.
Impressão digital	Gera valores de impressão digital.
Conjunto de dados de registro de comprimento fixo
Leitor de registro de comprimento fixo	Um leitor que gera registros de comprimento fixo de um arquivo.
FixoUnigramCandidateSampler	Gera rótulos para amostragem de candidatos com uma distribuição de unigramas aprendida.
Andar <T estende TNumber >	Retorna o maior número inteiro elemento a elemento não maior que x.
FloorDiv <T estende TType >	Retorna x // y elemento a elemento.
FloorMod <T estende TNumber >	Retorna o restante da divisão elemento a elemento.
FlushSummaryWriter
FractionalAvgPool <T estende TNumber >	Executa o agrupamento médio fracionário na entrada.
FractionalAvgPoolGrad <T estende TNumber >	Calcula o gradiente da função FractionalAvgPool.
FractionalMaxPool <T estende TNumber >	Executa pooling máximo fracionário na entrada.
FractionalMaxPoolGrad <T estende TNumber >	Calcula o gradiente da função FractionalMaxPool.
FresnelCos <T estende TNumber >
FresnelSin <T estende TNumber >
FusedBatchNorm <T estende TNumber , U estende TNumber >	Normalização em lote.
FusedBatchNormGrad <T estende TNumber , U estende TNumber >	Gradiente para normalização de lote.
FusedPadConv2d <T estende TNumber >	Executa um preenchimento como pré-processo durante uma convolução.
FusedResizeAndPadConv2d <T estende TNumber >	Executa um redimensionamento e preenchimento como pré-processo durante uma convolução.
GRUBlockCell <T estende TNumber >	Calcula a propagação direta da célula GRU para um intervalo de tempo.
GRUBlockCellGrad <T estende TNumber >	Calcula a retropropagação da célula GRU para um intervalo de tempo.
Reunir <T estende TType >	Envolve o operador XLA Gather documentado em https://www.tensorflow.org/xla/operation_semantics#gather
GatherNd <T estende TType >	Reúna fatias de `params` em um Tensor com forma especificada por `indices`.
GatherV2 <T estende TNumber >	Acumula mutuamente vários tensores de tipo e formato idênticos.
GerarBoundingBoxPropostas	Esta operação produz região de interesse a partir de determinadas caixas delimitadoras (bbox_deltas) codificadas com âncoras wrt de acordo com a eq.2 em arXiv: 1506.01497 A operação seleciona as principais caixas de pontuação `pre_nms_topn`, decodifica-as em relação às âncoras, aplica supressão não máxima em caixas sobrepostas com valor de interseção sobre união (iou) superior a `nms_threshold`, descartando caixas onde o lado mais curto é menor que ` tamanho_mín.`.
Gerar VocabRemapeamento	Dado um caminho para arquivos de vocabulário novos e antigos, retorna um Tensor de remapeamento de comprimento `num_new_vocab`, onde `remapping[i]` contém o número da linha no vocabulário antigo que corresponde à linha `i` no novo vocabulário (começando na linha `new_vocab_offset` e até entidades `num_new_vocab`), ou `- 1` se a entrada `i` no novo vocabulário não estiver no vocabulário antigo.
ObterSessionHandle	Armazene o tensor de entrada no estado da sessão atual.
GetSessionTensor <T estende TType >	Obtenha o valor do tensor especificado pelo seu identificador.
Maior	Retorna o valor verdade de (x > y) elemento a elemento.
MaiorIgualdade	Retorna o valor verdade de (x >= y) elemento a elemento.
GarantiaConst <T estende TType >	Garante ao tempo de execução do TF que o tensor de entrada é uma constante.
Tabela Hash	Cria uma tabela hash não inicializada.
HistogramFixedWidth <U estende TNumber >	Histograma de retorno de valores.
Resumo do histograma	Produz um buffer de protocolo `Resumo` com um histograma.
HsvToRgb <T estende TNumber >	Converta uma ou mais imagens de HSV para RGB.
Identidade <T estende TType >	Retorna um tensor com a mesma forma e conteúdo do tensor ou valor de entrada.
IdentidadeN	Retorna uma lista de tensores com as mesmas formas e conteúdos da entrada tensores.
Leitor de Identidade	Um leitor que gera o trabalho na fila como chave e valor.
Ifft <T estende TType >	Transformada rápida inversa de Fourier.
Ifft2d <T estende TType >	Transformada rápida inversa de Fourier 2D.
Ifft3d <T estende TType >	Transformada rápida inversa de Fourier 3D.
Igamma <T estende TNumber >	Calcule a função Gamma incompleta regularizada inferior `P (a, x)`.
IgammaGradA <T estende TNumber >	Calcula o gradiente de `igama(a, x)` em relação a `a`.
Igammac <T estende TNumber >	Calcule a função Gamma incompleta regularizada superior `Q(a, x)`.
IgnoreErrorsDataset	Cria um conjunto de dados que contém os elementos de `input_dataset` ignorando erros.
Imagem <U estende TNumber >	Retorna a parte imaginária de um número complexo.
ImageProjectiveTransformV2 <T estende TNumber >	Aplica a transformação fornecida a cada uma das imagens.
ImageProjectiveTransformV3 <T estende TNumber >	Aplica a transformação fornecida a cada uma das imagens.
Resumo da imagem	Produz um buffer de protocolo `Resumo` com imagens.
ImmutableConst <T estende TType >	Retorna tensor imutável da região de memória.
Evento de importação
InTopK	Diz se os alvos estão nas principais previsões `K`.
InfeedDequeue <T estende TType >	Uma operação de espaço reservado para um valor que será inserido no cálculo.
InfeedDequeueTuple	Busca vários valores de alimentação como uma tupla XLA.
InfeedEnqueue	Uma operação que alimenta um único valor do Tensor no cálculo.
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer	Uma operação que enfileira o buffer pré-linearizado na alimentação da TPU.
InfeedEnqueueTuple	Alimenta vários valores de Tensor no cálculo como uma tupla XLA.
Iniciar
InicializarTabela	Inicializador de tabela que usa dois tensores para chaves e valores, respectivamente.
InitializeTableFromDataset
InitializeTableFromTextFile	Inicializa uma tabela a partir de um arquivo de texto.
InplaceAdd <T estende TType >	Adiciona v em linhas especificadas de x.
InplaceSub <T estende TType >	Subtrai `v` em linhas especificadas de `x`.
InplaceUpdate <T estende TType >	Atualiza as linhas especificadas 'i' com valores 'v'.
Inv <T estende TType >	Calcula o inverso de uma ou mais matrizes quadradas invertíveis ou suas adjuntas (transpostas conjugadas).
InvGrad <T estende TType >	Calcula o gradiente para o inverso de `x` em relação à sua entrada.
Inverter <T estende TNumber >	Inverta (inverta) cada bit dos tipos suportados; por exemplo, digite `uint8`, o valor 01010101 torna-se 10101010.
InvertPermutation <T estende TNumber >	Calcula a permutação inversa de um tensor.
Irfft <U estende TNumber >	Transformada rápida inversa de Fourier com valor real.
Irfft2d <U estende TNumber >	Transformada rápida de Fourier com valor real 2D inversa.
Irfft3d <U estende TNumber >	Transformada rápida de Fourier com valor real 3D inversa.
IsBoostEdtreeSensembleInitialized	Verifica se um conjunto de árvores foi inicializado.
IsBoostEdtreesquantilestreamResourceinitialized	Verifica se um fluxo quantil foi inicializado.
Isfinita	Retorna quais elementos de x são finitos.
Isinf	Retorna quais elementos de x são inf.
Isnan	Retorna quais elementos de x são nan.
IsVariableInitialized	Verifica se um tensor foi inicializado.
IsotonicRegression <u estende tnumber >	Resolve um lote de problemas de regressão isotônica.
Iterador
IteratorFromStringHandle
IteratorGetDevice	Retorna o nome do dispositivo no qual o `recurso` foi colocado.
IteratorGetNext	Obtém a próxima saída do iterador fornecido.
IteratorGetNexTasOptional	Obtém a próxima saída do iterador fornecido como uma variante opcional.
IteratorGetNextSync	Obtém a próxima saída do iterador fornecido.
Iteratortortostringhandle	Converte o `Resource_handle` dado representando um iterador em uma string.
Juntar	Junta -se às cordas da lista dada de tensores de cordas em um tensor; com o separador fornecido (o padrão é um separador vazio).
KMC2Chaininitialização	Retorna o índice de um ponto de dados que deve ser adicionado ao conjunto de sementes.
KeyValuesort <t estende o número , u estende ttype >	Envolve o operador de classificação XLA, documentado em https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_seMantics#sort.
Kmeansplusplusinitialização	Seleciona NUM_TO_Sample linhas de entrada usando o critério Kmeans ++.
Kthorderstatistic	Calcula a estatística Kth Order de um conjunto de dados.
L2loss <t estende TNUMBER >	L2 Perda.
Lmdbdataset	Cria um conjunto de dados que emite os pares de valor-chave em um ou mais arquivos LMDB.
Lstmblockcell <t estende tnumber >	Calcula a propagação de avanço da célula LSTM por 1 etapa de tempo.
LSTBlockCellGrad <T estende TNUMBER >	Calcula a propagação para trás da célula LSTM para 1 timestep.
Latystatsdataset	Registra a latência da produção de elementos `input_dataset` em um estatal.
LeakyRelu <t estende TNUMBER >	Calcula linear retificado: `max (recursos, recursos * alfa)`.
LeakyReluRad <t estende TNUMBER >	Calcula gradientes lineares retificados para uma operação de vazamento.
LearnInigramCandEdatesAmpler	Gera rótulos para amostragem de candidatos com uma distribuição aprendida de Unigram.
Deslocamento esquerdo <t estende tnumber >	A Elementwise calcula o deslocamento à esquerda bit-shift de `x` e` y`.
Menos	Retorna o valor da verdade de (x <y) em termos de elemento.
Menos adequado	Retorna o valor da verdade de (x <= y) em termos de elemento.
Lgamma <t estende tnumber >	Calcula o log do valor absoluto de `gamma (x)` elemento em termos de elemento.
Linspace <t estende tnumber >	Gera valores em um intervalo.
Lmdbdataset
Lmdbreader	Um leitor que gera os registros de um arquivo LMDB.
LoadAndRemapMatrix	Carrega um 2-D (Matrix) `Tensor` com nome` Old_tensor_Name` do ponto de verificação em `ckpt_path` e potencialmente reordenam suas linhas e colunas usando as revancetas especificadas.
LoadtpuembeddingAdamparameters	Carregue os parâmetros de incorporação do ADAM.
LoadtpuembeddingAdamparametersgradAccumdebug	Carregue os parâmetros de incorporação do ADAM com suporte de depuração.
LoadtpuembeddingAdadelTaparameters	Carregue os parâmetros de incorporação do ADADELTA.
LoadtpuembeddingdadadelTaparametersgradaccumdebug	Carregue os parâmetros Adadelta com suporte de depuração.
LoadtpuembeddingAgadParameters	Carregue os parâmetros de incorporação do ADAGRAD.
LoadtpuembeddingAgadParametersgradAccumdebug	Carregue os parâmetros de incorporação do ADAGRAD com suporte de depuração.
LoadtpuembeddingCenterDRMSPropParameters	Parâmetros de incorporação RMSPROP centrados em carga.
LoadtpuembeddingftrlParameters	Carregue os parâmetros de incorporação FTRL.
LoadtpuembeddingftrlParametersgradAccumdebug	Carregue os parâmetros de incorporação de FTRL com suporte de depuração.
LoadtpuembeddingMdladagRAllightParameters	Carregue os parâmetros de incorporação de incorporação da luz do ADAGRAD MDL.
LoadtpuembeddingMomEntumParameters	Carregar o momento de incorporação de parâmetros.
LoadtpuembeddingMomEntumParametersgradAccumdebug	Carregue parâmetros de incorporação do Momentum com suporte para depuração.
LoadtpuembeddingproximalAdArtAdParameters	Carregue os parâmetros de incorporação do Adagrad proximal.
LoadtpuembeddingproximaladagRAdParametersgradAccumdebug	Carregue os parâmetros de incorporação do Adagrad proximal com suporte de depuração.
LoadTpuembeddingProximalyogiparameters
LoadtpuembeddingproximalyogiparametersgradAccumdebug
LoadtpuembeddingrmsPropParameters	Carregue os parâmetros de incorporação RMSPROP.
LoadtpuembeddingrmsPropParametersgradAccumdebug	Carregue os parâmetros de incorporação RMSPROP com suporte de depuração.
LoadtpuembeddingdstocasticGentientDescentParameters	Carregar parâmetros de incorporação SGD.
LoadtpuembeddingStochasticGentientDescentParametersgradAccumdebug	Carregar parâmetros de incorporação SGD.
LocalResponsEnormalization <t estende tnumber >	Normalização da resposta local.
LocalResponsEnMalizationGrad <T estende TNUMBER >	Gradientes para normalização da resposta local.
Log <t estende ttype >	Calcula o logaritmo natural de x elemento.
Log1p <t estende ttype >	Calcula o logaritmo natural de (1 + x) em termos de elemento.
LogMatrixDeterminant <t estende ttype >	Calcula o sinal e o log do valor absoluto do determinante de uma ou mais matrizes quadradas.
LogSoftMax <t estende TNUMBER >	Calcula as ativações de logs da Softmax.
LogUniformCandidatesampler	Gera rótulos para amostragem de candidatos com uma distribuição logarítmica uniforme.
Logical e	Retorna o valor da verdade dos elementos x e y.
LogicalNot	Retorna o valor da verdade de `não x` elemento em termos de elemento.
Logicalor	Retorna o valor da verdade de x ou y elemento em termos.
LookUptableExport <t estende ttype , u estende ttype >	Produz todas as teclas e valores na tabela.
LookppableFind <u estende ttype >	Procura as teclas em uma tabela, produz os valores correspondentes.
LookppableImport	Substitui o conteúdo da tabela pelas chaves e valores especificados.
LookppableInsert	Atualiza a tabela para associar as teclas com valores.
LookUptableRemove	Remove as teclas e seus valores associados de uma tabela.
Lookppablesize	Calcula o número de elementos na tabela fornecida.
Loopcond	Encaminha a entrada para a saída.
Mais baixo	Converte todos os caracteres maiúsculos em suas respectivas substituições minúsculas.
LowerBound <u estende tnumber >	Aplica -se Lower_bound (classificado_search_values, valores) ao longo de cada linha.
Lu <t estende ttype , você estende tnumber >	Calcula a decomposição da LU de uma ou mais matrizes quadradas.
MakeIterator	Faz um novo iterador do `conjunto de dados 'dado e o armazena em` iterator`.
MakeUnique	Tornar todos os elementos na dimensão não-lotes únicos, mas \ "fechar \" para seu valor inicial.
MapClear	Op remove todos os elementos do contêiner subjacente.
MapincompleteSize	Op retorna o número de elementos incompletos no contêiner subjacente.
Mappek	OP espia os valores na tecla especificada.
Tamanho do mapa	OP retorna o número de elementos no contêiner subjacente.
MapStage	Estágio (chave, valores) no contêiner subjacente que se comporta como uma tabela hash.
MapUNSTAGE	OP remove e retorna os valores associados à chave do contêiner subjacente.
Mapunstagenokey	Op remove e retorna um aleatório (chave, valor) do contêiner subjacente.
Matmul <t estende ttype >	Multiplique a matriz "A" pela matriz "B".
Matchingfiles	Retorna o conjunto de arquivos que correspondem a um ou mais padrões globais.
MatchingFilesDataset
Matrixdiag <t estende ttype >	Retorna um tensor diagonal em lotes com determinados valores diagonais em lotes.
MatrixdiagPart <t estende ttype >	Retorna a parte diagonal em lotes de um tensor em lotes.
MatrixDiaGPartv3 <t estende ttype >	Retorna a parte diagonal em lotes de um tensor em lotes.
Matrixdiagv3 <t estende ttype >	Retorna um tensor diagonal em lotes com determinados valores diagonais em lotes.
Matrixlogarithm <t estende ttype >	Calcula o logaritmo da matriz de uma ou mais matrizes quadradas: \\(log(exp(A)) = A\\) Este OP é definido apenas para matrizes complexas.
MatrixsetDiag <t estende ttype >	Retorna um tensor de matriz em lotes com novos valores diagonais em lotes.
Matrixsolvels <t estende ttype >	Resolve um ou mais problemas lineares de mínimos quadrados.
Max <t estende ttype >	Calcula o máximo de elementos entre as dimensões de um tensor.
MaxintraopparallelismDataSet	Cria um conjunto de dados que substitui o paralelismo máximo intra-operatório.
Maxpool <t estende ttype >	Executa o pool máximo na entrada.
Maxpool3d <t estende TNUMBER >	Executa o pool 3D máximo na entrada.
Maxpool3dgrad <u estende TNUMBER >	Calcula gradientes da função de poolamento máximo 3D.
Maxpool3dgradgrad <t estende TNUMBER >	Calcula gradientes de segunda ordem da função Maxpooling.
Maxpoolgrad <t estende tnumber >	Calcula gradientes da função Maxpooling.
Maxpoolgradgradg <t estende TNUMBER >	Calcula gradientes de segunda ordem da função Maxpooling.
Maxpoolgradgradgradwithargmax <t estende TNUMBER >	Calcula gradientes de segunda ordem da função Maxpooling.
Maxpoolgradwithargmax <t estende TNUMBER >	Calcula gradientes da função Maxpooling.
Maxpoolwithargmax <t estende tnumber , u estende tnumber >	Executa o pool máximo na entrada e sai os valores e índices máximos.
Máximo <t estende TNUMBER >	Retorna o máximo de x e y (ou seja,
Média <t estende ttype >	Calcula a média dos elementos entre as dimensões de um tensor.
Mesclar <t estende ttype >	Encaminha o valor de um tensor disponível de `inputs` para` output`.
Mescumentos	Mescla resumos.
Mergev2Checkpoints	Formato V2 Específico: mescla os arquivos de metadados dos pontos de verificação Sharded.
MFCC	Transforma um espectrograma em um formulário útil para o reconhecimento de fala.
Min <t estende ttype >	Calcula o mínimo de elementos entre as dimensões de um tensor.
Mínimo <t estende tnumber >	Retorna o min de x e y (ou seja,
Mirorpad <t estende ttype >	Pads um tensor com valores espelhados.
MirRorPadgrad <t estende ttype >	Gradiente Op para `Mirorpad 'op.
Mlirpasshroghop	Envolve uma computação arbitrária de MLIR expressa como um módulo com uma função principal ().
Mod <t estende tnumber >	Retorna o restante da divisão em termos de elemento.
ModelDataSet	Transformação de identidade que modela o desempenho.
Mul <t estende ttype >	Retorna x * y em termos de elemento.
Mulnonan <t estende ttype >	Retorna x * y em termos de elemento.
MultideviceIterator	Cria um recurso multideviceIterator.
MultideviceIteratorFromStringHandle	Gera um recurso multideviceIterator a partir do identificador de string fornecido.
MultideviceIteratorGetNextFromShard	Recebe o próximo elemento para o número do shard fornecido.
MultideviceIteratorinit	Inicializa o iterador de vários dispositivos com o conjunto de dados fornecido.
MultideviceiteratortostringHandle	Produz uma alça de corda para o multideviceIterador fornecido.
Multinomial <u estende TNUMBER >	Desenha amostras de uma distribuição multinomial.
MutableDenseHashTable	Cria uma tabela de hash vazia que usa tensores como a loja de apoio.
MutableHashTable	Cria uma tabela de hash vazia.
MutableHashTableOftensors	Cria uma tabela de hash vazia.
Mutex	Cria um recurso mutex que pode ser bloqueado por `mutexlock`.
Mutexlock	Bloqueia um recurso mutex.
Ncclallreduce <t estende tnumber >	Produz um tensor que contém a redução em todos os tensores de entrada.
Ncclbroadcast <t estende TNUMBER >	Envia `input` para todos os dispositivos conectados à saída.
NcCLRECUCE <t estende tnumber >	Reduz a `input` de` num_devices` usando `redução 'para um único dispositivo.
Ndtri <t estende TNUMBER >
Mais próximo	Seleciona os centros mais próximos para cada ponto.
Neg <t estende ttype >	Calcula em termos de elemento de valor negativo numérico.
Negtrain	Treinamento via amostragem negativa.
NextAfter <t estende TNUMBER >	Retorna o próximo valor representável de `x1` na direção de` x2`, elemento-elemento.
Próximo _	Disponibiliza sua entrada para a próxima iteração.
Noop	Faz nada.
INDETERMINISISTICINTS <u estende ttype >	Gerta de maneira não determinista alguns números inteiros.
Não -maxsupressão <t estende TNUMBER >	Seleciona avidamente um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação, As caixas de remoção de que possuem alto cruzamento de interseção (IOU) se sobrepõem às caixas selecionadas anteriormente.
Não -maxSuPressionwitHoverlaps	Seleciona avidamente um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação, As caixas de poda que têm altas sobreposições com caixas selecionadas anteriormente.
Não -semerializabledataSet
Não igual	Retorna o valor da verdade de (x! = Y) em termos de elemento.
Nthelement <t estende tnumber >	Encontra valores da estatística `n`-th Ordem para a última dimensão.
Onehot <u estende ttype >	Retorna um tensor de um hot.
Ones LIGH <T estende ttype >	Retorna um tensor de aqueles com a mesma forma e tipo que x.
Otimizedataset	Cria um conjunto de dados aplicando otimizações ao `input_dataset`.
Otimizedatasetv2	Cria um conjunto de dados aplicando otimizações relacionadas ao `input_dataset`.
Opcional deValue	Construa uma variante opcional a partir de uma tupla de tensores.
OpcionalGetValue	Retorna o valor armazenado em uma variante opcional ou levanta um erro se não existir.
OptionAlHasValue	Retorna true se e somente se a variante opcional dada tiver um valor.
Opcionalnone	Cria uma variante opcional sem valor.
OrdenMapClear	Op remove todos os elementos do contêiner subjacente.
OrdenMapincompleteSee	Op retorna o número de elementos incompletos no contêiner subjacente.
OrdedMappeek	OP espia os valores na tecla especificada.
OrdedMapMize	OP retorna o número de elementos no contêiner subjacente.
OrdenMapStage	Estágio (chave, valores) no recipiente subjacente que se comporta como um ordenado Contêiner associativo.
OrdenMapUnStage	OP remove e retorna os valores associados à chave do contêiner subjacente.
OrdedMapunStagenokey	OP remove e retorna o elemento (chave, valor) com o menor chave do contêiner subjacente.
OrdinalsElector	Um seletor de núcleo TPU op.
OutfeedDequeue <t estende ttype >	Recupera um único tensor da saída de computação.
OutfeedDequeuetuple	Recuperar vários valores da saída de computação.
OutfeedDequeuetuplev2	Recuperar vários valores da saída de computação.
OutfeedDequeuev2 <t estende ttype >	Recupera um único tensor da saída de computação.
Outfeedenqueue	Pneite um tensor na saída de computação.
Outfeedenqueuetuple	Enfileirar vários valores do Tensor na saída de computação.
Pad <t estende ttype >	Envolve o operador XLA PAD, documentado em https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_seMantics#pad.
SCADDDBATCHDATASET	Cria um conjunto de dados que lotam e pads `batch_size` elementos da entrada.
Paddingfifoqueue	Uma fila que produz elementos na primeira ordem de primeira linha.
Parallelconcat <t estende ttype >	Concatena uma lista de `n` tensores ao longo da primeira dimensão.
Paralleldynamicstitch <t estende ttype >	Interceme os valores dos tensores `Data` em um único tensor.
ParametizedtruncadoNormal <u estende TNUMBER >	Produz valores aleatórios de uma distribuição normal.
Parseexample	Transforma um vetor de protos tf.exemplo (como cordas) em tensores digitados.
Parseexampledataset	Transforma `input_dataSet` contendo` Explet` Protos como vetores de dt_string em um conjunto de dados de objetos `tensor` ou` sparsesensor` representando os recursos analisados.
ParsesequenceExemplo	Transforma um vetor de tf.io.sequenceexemplo Protos (como cordas) em tensores digitados.
ParesesingleExample	Transforma um proto tf.example (como uma string) em tensores digitados.
ParsesinglesequenceExemplo	Transforma um cérebro escalar.SevenceExemplo Proto (como cordas) em tensores digitados.
Parsesensor <t estende ttype >	Transforma um proto serializado tensorflow.tensorproto em um tensor.
PartionEdInput <t estende ttype >	Um OP que agrupa uma lista de entradas particionadas.
PartiçãoedOutput <t estende ttype >	Um OP que desmultiplex um tensor a ser empurrado por XLA para uma lista de participações particionadas Saídas fora da computação XLA.
Espaço reservado <t estende ttype >	Uma operação de espaço reservado para um valor que será inserido no cálculo.
PlaceholderWithDefault <t estende Ttype >	Um espaço reservado que passa por `input` quando sua saída não é alimentada.
PolyGamma <t estende TNUMBER >	Calcule a função poligamma \\(\psi^{(n)}(x)\\).
PopulationCount	Calcula a contagem de população em termos de elemento (também conhecida como
Pow <t estende ttype >	Calcula o poder de um valor para outro.
Pré -buscchDataSet	Cria um conjunto de dados que preenche de maneira assíncrona elementos de `input_dataset`.
Prelinearize	Um OP que lineariza um valor tensor para uma tensor de variante opaca.
Preliearizetuple	Um OP que lineariza vários valores de tensor para uma tensor de variante opaca.
Prevenir gradiente <t estende ttype >	Uma identidade OP que desencadeia um erro se um gradiente for solicitado.
Imprimir	Imprime um escalar de sequência.
Fila de prioridade	Uma fila que produz elementos classificados pelo primeiro valor do componente.
PrivateThreadpooldataset	Cria um conjunto de dados que usa um pool de threads personalizado para calcular `input_dataset`.
Prod <t estende ttype >	Calcula o produto de elementos entre as dimensões de um tensor.
Qr <t estende ttype >	Calcula as decomposições de QR de uma ou mais matrizes.
Quantizar <t estende ttype >	Quantize o tensor de 'entrada' do tipo float para o tensor de 'saída' do tipo 'T'.
QuantizendDequantize <t estende tnumber >	Quantize então desquantiza um tensor.
QuantizendDequantizev3 <t estende TNUMBER >	Quantize então desquantiza um tensor.
QuantizendDequantizev4 <t estende TNUMBER >	Retorna o gradiente de `quantização.quantizendDequantizev4`.
QuantizendDequantizev4grad <t estende TNUMBER >	Retorna o gradiente de `quantizeandDequantizev4`.
QuantizedOwNandShrinkRange <u estende ttype >	Converter o tensor de 'entrada' quantizado em uma 'saída' de baixa precisão, usando o Distribuição real dos valores para maximizar o uso da profundidade de bit mais baixa e ajustar a saída Min e o máximo de variações de acordo.
QuantizedAdd <v estende ttype >	Retorna X + Y em termos de elemento, trabalhando em buffers quantizados.
Quantizedavgpool <t estende ttype >	Produz o pool médio do tensor de entrada para tipos quantizados.
QuantizedBatchNormWithGlobalNormalização <u estende ttype >	Normalização quantizada em lote.
Quantizedbiasadd <v estende ttype >	Adiciona 'preconceito' ao tensor à entrada 'de tensor' para tipos quantizados.
QuantizedConcat <t estende ttype >	Concatena tensores quantizados ao longo de uma dimensão.
QuantizedConv2DandrelU <V estende ttype >
QuantizedConv2DandReluAndRequantize <V estende ttype >
QuantizedConv2DandRequantize <V estende ttype >
QuantizedConv2DPerChannel <v estende ttype >	Computes QuantizedConv2D por canal.
QuantizedConv2dwithbias <v estende ttype >
QuantizedConv2dwithbiasandrelu <v estende ttype >
QuantizedConv2dWithBiasAndReluAndRequantize <w estende Ttype >
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <w estende Ttype >
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X estende Ttype >
QuantizedConv2dwithbiassumandrelu <v estende ttype >
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <x estende Ttype >
QuantizedConv2d <v estende ttype >	Calcula uma convolução 2D dada a entrada 4D quantizada e os tensores de filtro.
QuantizedDepthWisECONV2D <v estende ttype >	Computação quantizada em profundidade conv2d.
QuantizedDePTHWISECONV2DWITHBIAS <V Estende ttype >	Computação Quantized Conv2d em profundidade com viés.
QuantizedDePTHWISECONV2DWITHBIASANDRELU <V Estende ttype >	Computação quantizada em profundidade Conv2d com viés e relu.
QuantizedDePThWISECONV2DWithBiasAndReluAndRequantize <w estende Ttype >	Os calculares quantizaram o CONV2D de profundidade com viés, Relu e Requantize.
QuantizedInstancenorm <t estende ttype >	Normalização quantizada da instância.
QuantizedMatmul <v estende ttype >	Execute uma multiplicação de matriz quantizada de `a` pela matriz` b`.
QuantizedMatMulwithbias <w estende ttype >	Executa uma multiplicação de matriz quantizada de `a` pela matriz` b` com acrescenta de viés.
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <w estende -se tnumber >
QuantizedMatmulwithbiasandrelu <v estende ttype >	Execute uma multiplicação de matriz quantizada de `a` pela matriz` b` com add e relutas de viés.
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <w estende ttype >	Execute uma multiplicação da matriz quantizada de `a` pela matriz `b` com adição de polarização e relu e fusão requantizada.
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <w estende Ttype >
QuantizedMaxpool <t estende ttype >	Produz o pool máximo do tensor de entrada para tipos quantizados.
QuantizedMul <v estende ttype >	Retorna x * y em termos de elemento, trabalhando em buffers quantizados.
QuantizedRelu <u estende ttype >	Computação Quantized retificada linear: `max (recursos, 0)`
QuantizedRelu6 <u estende ttype >	Calcula quantizada retificada linear 6: `min (max (recursos, 0), 6)`
QuantizedRelux <u estende ttype >	Calcula quantizada retificada linear x: `min (max (recursos, 0), max_value)`
QuantizedReshape <t estende ttype >	Remopa um tensor quantizado conforme o remodelamento op.
QuantizedResizeBilinear <T estende ttype >	REDIMEIRA quantizada `imagens` para` size` usando interpolação bilinear quantizada.
Queueclose	Fecha a fila dada.
Queuedequeue	Dequees uma tupla de um ou mais tensores da fila dada.
Queuedequeuemany	Dequeues `n` Tuplas de um ou mais tensores da fila dada.
Queuedequeueupto	Dequeues `n` Tuplas de um ou mais tensores da fila dada.
Queueenqueue	Enquita uma tupla de um ou mais tensores na fila dada.
Queueenqueuemany	Enquita zero ou mais tuplas de um ou mais tensores na fila dada.
FileueIclosed	Retorna true se a fila estiver fechada.
Filaize	Calcula o número de elementos na fila fornecida.
Raggedbincount <u estende tnumber >	Conta o número de ocorrências de cada valor em uma matriz inteira.
RaggedCountSparseOutput <u estende tnumber >	Executa o compartimento de saída esparse de saída para uma entrada de tensor irregular.
Raggedcross <t estende ttype , u estende tnumber >	Gera um cruzamento de recurso de uma lista de tensores e o retorna como um tensor ragged.
Raggedgather <t estende o número , você estende ttype >	Reúna as fatias irregulares do `params` eixo` 0` de acordo com `índices '.
Range Range <u estende o número , t estende tnumber >	Retorna um `raggedEnsor` contendo as sequências especificadas de números.
RaggedtensorfromVariant <u estende tnumber , t estende ttype >	Decodifica um tensor `variant` em um` raggedtensor`.
RaggedEnsortossparse <u estende ttype >	Converte um `raggedEnsor` em um` sparsesetensor` com os mesmos valores.
RaggedEnsortensor <u estende ttype >	Crie um tensor denso a partir de um tensor irregular, possivelmente alterando sua forma.
Raggedtensortovariant	Codifica um `raggedtensor` em um tensor` variant`.
RaggedEnsortovariandgradiente <u estende ttype >	Helper costumava calcular o gradiente para `raggedtensorvariant '.
Randomcrop <t estende tnumber >	Crop aleatoriamente `imagem`.
RandomDataset	Cria um conjunto de dados que retorna números de pseudorandom.
Randomgamma <u estende TNUMBER >	Saça valores aleatórios da (s) distribuição (s) gama (s) descrita por alfa.
RandomGammagrad <t estende tnumber >	Calcula a derivada de uma amostra aleatória gama wrt
Randompoisson <v estende tnumber >	Os valores aleatórios da distribuição (s) de Poisson (s) descritos por taxa.
RandomShuffle <t estende ttype >	Alega aleatoriamente um tensor ao longo de sua primeira dimensão.
RandomfuffleQueue	Uma fila que randomiza a ordem dos elementos.
RandomstandardNormal <u estende tnumber >	Produz valores aleatórios de uma distribuição normal.
Randomuniform <u estende tnumber >	Produz valores aleatórios de uma distribuição uniforme.
RandomuniformInt <u estende tnumber >	Produz números inteiros aleatórios de uma distribuição uniforme.
Range <t estende tnumber >	Cria uma sequência de números.
Rangedataset	Cria um conjunto de dados com uma variedade de valores.
Classificação	Retorna a classificação de um tensor.
ReadFile	Lê e produz todo o conteúdo do nome do arquivo de entrada.
ReadVariableOP <t estende ttype >	Lê o valor de uma variável.
ReadNumRecordsproduzido	Retorna o número de registros que este leitor produziu.
ReadernumWorkUnitsCompleto	Retorna o número de unidades de trabalho que este leitor terminou o processamento.
Readerread	Retorna o próximo registro (chave, par de valores) produzido por um leitor.
ReaderreadUpto	Retorna para os pares `num_records` (chave, valor) produzidos por um leitor.
ReadErreset	Restaure um leitor ao seu estado limpo inicial.
ReadErestorestate	Restaure um leitor a um estado salvo anteriormente.
ReaderSerializestate	Produza um tensor de cordas que codifica o estado de um leitor.
Real <u estende tnumber >	Retorna a parte real de um número complexo.
RealDiv <t estende ttype >	Retorna X / Y em termos de elemento para tipos reais.
RevatchDataSet	Cria um conjunto de dados que altera o tamanho do lote.
RECATCHDATASETV2	Cria um conjunto de dados que altera o tamanho do lote.
Recíproco <t estende ttype >	Calcula o recíproco de x elemento em termos.
Reciprocalgrad <t estende ttype >	Calcula o gradiente para o inverso de `x` em relação à sua entrada.
RecordInput	Emite registros randomizados.
Recv <t estende ttype >	Recebe o tensor nomeado de outra computação XLA.
RecvtpuembedDingingActivations	Um OP que recebe ativações de incorporação na TPU.
Reduza <t estende tnumber >	Reduz mutuamente vários tensores de tipo e forma idênticos.
Reduceall	Calcula o "lógico e" elementos entre as dimensões de um tensor.
Reduceania	Calcula o "lógico ou" elementos entre as dimensões de um tensor.
ReduceJoin	Junta -se a um tensor de cordas nas dimensões dadas.
Reducemax <t estende ttype >	Calcula o máximo de elementos entre as dimensões de um tensor.
Reducemina <t estende ttype >	Calcula o mínimo de elementos entre as dimensões de um tensor.
ReducedProd <t estende ttype >	Calcula o produto de elementos entre as dimensões de um tensor.
Reducesum <t estende ttype >	Calcula a soma dos elementos entre as dimensões de um tensor.
ReduceV2 <t estende TNUMBER >	Reduz mutuamente vários tensores de tipo e forma idênticos.
Refenter <t estende ttype >	Cria ou encontra um quadro filho e disponibiliza `dados` para o quadro filho.
Refexit <t estende ttype >	Santa o quadro atual para o quadro pai.
Refidentity <t estende ttype >	Retorne o mesmo tensor de referência que o tensor de entrada.
Refmerge <t estende ttype >	Encaminha o valor de um tensor disponível de `inputs` para` output`.
Refnextiteration <t estende ttype >	Disponibiliza sua entrada para a próxima iteração.
RefSelect <t estende ttype >	Encaminha o elemento `index`th de` inputs` para `output`.
Refswitch <t estende ttype >	Encaminhe o tensor Ref `Data` para a porta de saída determinada por` pred`.
RegexfullMatch	Verifique se a entrada corresponde ao padrão regex.
Regexreplace	Substitui correspondências da expressão regular `Pattern 'em` input` pela sequência de substituição fornecida em `rewrite`.
RegisterDataSet	Registre um conjunto de dados no serviço tf.data.
Relu <t estende ttype >	Calcula linear retificado: `max (recursos, 0)`.
Relu6 <t estende TNUMBER >	Calcula lineares retificados 6: `min (max (recursos, 0), 6)`.
Relu6grad <t estende TNUMBER >	Calcula gradientes lineares retificados 6 para uma operação Relu6.
REGRAD <t estende TNUMBER >	Calcula gradientes lineares retificados para uma operação RelU.
RemoteFusedGraphexecute	Execute um sub -gráfico em um processador remoto.
RepetdataSet	Cria um conjunto de dados que emite as saídas de `input_dataset`` count` times.
REPLICAID	Réplica ID.
Replicatemetadata	Metadados indicando como a computação da TPU deve ser replicada.
ReplicadoInput <t estende ttype >	Conecta as entradas N a uma computação de TPU replicada na N-Way.
OUTPUT REPLICADO <t estende ttype >	Conecta N Saídas de uma computação de TPU replicada na N-Way.
Requisização Range	Calcula um intervalo que cobre os valores reais presentes em um tensor quantizado.
Requisização RangeperChannel	Calcula o intervalo de requantização por canal.
Requantize <u estende ttype >	Converte o tensor de `input` quantizado em uma saída de menor precisão` output.
RequantizePerChannel <u estende ttype >	Requantiza a entrada com os valores MIN e Max conhecidos por canal.
Remodape <t estende ttype >	Reformula um tensor.
Reszearea	Redimensione `imagens` para `tamanho` usando interpolação de área.
REDIMEDBICUBIC	Redimensione `imagens` para` size` usando interpolação bicúica.
REDIMENTEBICUBICGLGRATA <t estende TNUMBER >	Calcula o gradiente da interpolação bicúica.
Redimensionarbilinear	Redimensione `imagens` para` size` usando interpolação bilinear.
REDIMEDBILEBILINEGRAD GRADE	Calcula o gradiente da interpolação bilinear.
Resrizenearestneighbor <t estende tnumber >	Redimensione `imagens` para` size` usando a interpolação do vizinho mais próximo.
Resrizenearestneighborgrad <t estende TNUMBER >	Calcula o gradiente da interpolação do vizinho mais próximo.
ResourceAcCumulatorAppladient	Aplica um gradiente a um determinado acumulador.
ResourceAccumulArnumAcumulated	Retorna o número de gradientes agregados nos acumuladores dados.
ResourceAccumulatorsetglobalStep	Atualiza o acumulador com um novo valor para global_step.
ResourceAccumulatatoTakeGradient <t estende ttype >	Extrai o gradiente médio no acacumulador condicional fornecido.
ResourceApplyadamax	Atualizar '*var' de acordo com o algoritmo Adamax.
ResourceApplyadadelta	Update '*var' de acordo com o esquema Adadelta.
ResourceApplyAdraGRAD	Atualizar '*var' de acordo com o esquema do ADAGRAD.
ResourceApplyAdraGRADDA	Atualizar '*var' de acordo com o esquema proximal do Adagrad.
ResourceApplyadam	Atualizar '*var' de acordo com o algoritmo Adam.
ResourceApplyAdamWithamsGrad	Atualizar '*var' de acordo com o algoritmo Adam.
ResourceApplyAddsign	Update '*var' de acordo com a atualização AddSign.
ResourceApplyCenterRMSProp	Update '*var' de acordo com o algoritmo RMSPROP centrado.
ResourceApplyFtrl	Update '*var' de acordo com o esquema FTRL-Proximal.
ResourceApplyGradientDescent	Atualizar ' * var' subtraindo 'alfa' * 'delta' dele.
ResourceApplyKerasMomentum	Atualizar '*var' de acordo com o esquema de momento.
ResourceApplyMomEntum	Atualizar '*var' de acordo com o esquema de momento.
ResourceApplyPlyPowersign	Update '*var' de acordo com a atualização AddSign.
ResourceApplyPlyProximalAdArad	Atualize 'var' e 'accum' de acordo com os FOBOs com a taxa de aprendizado do Adagrad.
ResourceApplyProximalGradientDescent	Atualize '*var' como algoritmo FOBOS com taxa de aprendizado fixo.
ResourceApplyrmsProp	Update '*var' de acordo com o algoritmo RMSPROP.
ResourceConditionCumululululululador	Um acumulador condicional para agregar gradientes.
ResourceCountupto <t estende TNUMBER >	Incrementos variáveis apontadas pelo 'recurso' até atingir o 'limite'.
Resourcegather <u estende ttype >	Reúna as fatias da variável apontada para o 'recurso' de acordo com 'índices'.
Resourcegathernd <u estende ttype >
ResourcesCatterAdd	Adiciona atualizações esparsas à variável referenciada pelo 'recurso`.
ResourcesCatterDiv	Divide atualizações esparsas na variável referenciada por `resource`.
ResourcesCatterMax	Reduz as atualizações escassas na variável referenciada por `recurso` usando a operação` max`.
RecursosCattermin	Reduz as atualizações escassas na variável referenciada por `recurso` usando a operação` min '.
ResourcesCatterMul	Multiplica as atualizações escassas na variável referenciada pelo 'recurso'.
ResourcesCatterndadd	Aplica adição esparsa a valores individuais ou fatias em uma variável.
ResourcesCatterndmax
ResourcesCatterndmin
ResourcesCatterndsub	Aplica subtração escassa a valores ou fatias individuais em uma variável.
ResourcesCatterNDupdate	Aplica -se esparsos `atualizações` a valores ou fatias individuais dentro de um determinado variável de acordo com `índices`.
ResourcesCatterSub	Subtraia as atualizações escassas da variável referenciada pelo 'recurso'.
ResourcesCatterUpdate	Atribui atualizações esparsas à variável referenciada pelo 'recurso'.
ResourcesParseApplyadadelta	VAR: deve ser de uma variável ().
ResourcesParseApplyAdraGRAD	Atualize entradas relevantes em 'var' e 'accum' de acordo com o esquema do ADAGRAD.
ResourcesParseApplyAdraGRADDA	Atualizar entradas em 'var' e 'accum' de acordo com o esquema proximal do Adagrad.
ResourcesParseApplyAdraGRADV2	Atualize entradas relevantes em 'var' e 'accum' de acordo com o esquema do ADAGRAD.
ResourcesParseAppplyCenteredRmsProp	Update '*var' de acordo com o algoritmo RMSPROP centrado.
ResourcesParseApplyftrl	Atualize as entradas relevantes em '*var' de acordo com o esquema FTRL-Proximal.
ResourcesParseApplyKerasMomentum	Atualize entradas relevantes em 'var' e 'accum' de acordo com o esquema de momento.
ResourcesParseApplyMomEntum	Atualize entradas relevantes em 'var' e 'accum' de acordo com o esquema de momento.
ResourcesParseApplyProximalAdragrad	Entradas de atualização esparsa em 'var' e 'accum' de acordo com o algoritmo FOBOS.
ResourcesParseApplyProximalGradientDescent	Atualização esparsa '*var' como algoritmo FOBOS com taxa de aprendizado fixo.
ResourcesParseAppLyrmsProp	Update '*var' de acordo com o algoritmo RMSPROP.
ResourcestridedSliceAssign	Atribua `valor` à referência de valor l fatiado de `ref`.
Restaurar	Restaura os tensores de um ponto de verificação V2.
Restauroslice <t estende ttype >	Restaura um tensor dos arquivos do ponto de verificação.
RECUTIVETPUEMBEDDINGADAMPARAMETERS	Recupere os parâmetros de incorporação do ADAM.
RECUTIVETPUEMBEDDINGADAMPARAMETERSGRADACKDEBUGUG	Recupere os parâmetros de incorporação do Adam com suporte de depuração.
RECUTIVETPUEMBEDDINGADATELTAPARAMETERS	Recupere os parâmetros de incorporação do Adadelta.
RECUTIVETPUEMBEDDINGADADELTAPARAMETERSGRADACCUMDEBUG	Recupere os parâmetros de incorporação do Adadelta com suporte de depuração.
RECUTIVETPUEMBEDDINGATAGRADOMETERS	Recupere os parâmetros de incorporação do ADAGRAD.
RECUTIVETPUEMBEDDINGAGRADPARAMETERSGRADACKDEBUG	Recupere os parâmetros de incorporação do ADAGRAD com suporte de depuração.
RECUTIVETPUEMBEDDINGCENTERDRMSPROPPARAMETERS	Recuperar parâmetros de incorporação RMSPROP centrados.
RECUTIVETPUEMBEDDINGFTRLPARAMETERS	Recuperar parâmetros de incorporação de FTRL.
RECUTIVETPUEMBEDDINGFTRLPARAMETERSGRADACCUMDEBUG	Recupere os parâmetros de incorporação do FTRL com suporte de depuração.
RECUTIVETPUEMBEDDINGMDLADAGRADLightParameters	Recupere os parâmetros de incorporação de incorporação da luz do mdl adagrad.
RECUTIVETPUEMBEDDINGMOMENTUMPARAMETERS	Recupere os parâmetros de incorporação de momento.
RECUTIVETPUEMBEDDINGMOMENTUMPARAMETERSGRADACCUMDEBUG	Recupere os parâmetros de incorporação de momento com suporte de depuração.
RECUTIVETPUEMBEDDINGPROXIMALADAGADAPARAMETERS	Recupere os parâmetros de incorporação do ADAGRAD proximal.
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 >	Reverses variable length slices.
Rfft <U extends TType >	Real-valued fast Fourier transform.
Rfft2d <U extends TType >	2D real-valued fast Fourier transform.
Rfft3d <U extends TType >	3D real-valued fast Fourier transform.
RgbToHsv <T extends TNumber >	Converts one or more images from RGB to HSV.
RightShift <T extends TNumber >	Elementwise computes the bitwise right-shift of `x` and `y`.
Rint <T extends TNumber >	Retorna o número inteiro elemento a elemento mais próximo de 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.
Rpc	Perform batches of RPC requests.
Rsqrt <T extends TType >	Computes reciprocal of square root of x element-wise.
RsqrtGrad <T extends TType >	Computes the gradient for the rsqrt of `x` wrt its input.
SampleDistortedBoundingBox <T extends TNumber >	Generate a single randomly distorted bounding box for an image.
SamplingDataset	Cria um conjunto de dados que obtém uma amostra Bernoulli do conteúdo de outro conjunto de dados.
Salvar	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 >	Divides a variable reference by sparse updates.
ScatterMax <T extends TNumber >	Reduces sparse updates into a variable reference using the `max` operation.
ScatterMin <T extends TNumber >	Reduces sparse updates into a variable reference using the `min` operation.
ScatterMul <T extends TType >	Multiplies sparse updates into a variable reference.
ScatterNd <U extends TType >	Scatter `updates` into a new tensor according to `indices`.
ScatterNdAdd <T extends TType >	Aplica adição esparsa a valores individuais ou fatias em uma variável.
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 >	Aplica atualizações esparsas a uma referência de variável.
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.
Enviar	Sends the named tensor to another XLA computation.
SendTPUEmbeddingGradients	Performs gradient updates of embedding tables.
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.
SetSize	Number of unique elements along last dimension of input `set`.
SetStatsAggregatorDataset
Shape <U extends TNumber >	Returns the shape of a tensor.
ShapeN <U extends TNumber >	Returns shape of tensors.
ShardDataset	Cria um `Dataset` que inclui apenas 1/`num_shards` deste conjunto de dados.
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 >	Calcula sigmóide de `x` elemento a elemento.
SigmoidGrad <T extends TType >	Computes the gradient of the sigmoid of `x` wrt its input.
Sign <T extends TType >	Returns an element-wise indication of the sign of a number.
Sin <T extends TType >	Computes sine of x element-wise.
Sinh <T extends TType >	Computes hyperbolic sine of x element-wise.
Size <U extends TNumber >	Returns the size of a tensor.
SkipDataset	Creates a dataset that skips `count` elements from the `input_dataset`.
Skipgram	Parses a text file and creates a batch of examples.
SleepDataset
Slice <T extends TType >	Return a slice from 'input'.
SlidingWindowDataset	Cria um conjunto de dados que passa uma janela deslizante sobre `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 >	Computes softsign: `features / (abs(features) + 1)`.
SoftsignGrad <T extends TNumber >	Computes softsign gradients for a softsign operation.
Solve <T extends TType >	Solves systems of linear equations.
Sort <T extends TType >	Wraps the XLA Sort operator, documented at https://www.tensorflow.org/performance/xla/operation_semantics#sort .
SpaceToBatch <T extends TType >	SpaceToBatch for 4-D tensors of type T.
SpaceToBatchNd <T extends TType >	SpaceToBatch for ND tensors of type T.
SpaceToDepth <T extends TType >	SpaceToDepth for tensors of type T.
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 >	Update relevant entries in 'var' and 'accum' according to the momentum scheme.
SparseApplyProximalAdagrad <T extends TType >	Sparse update entries in 'var' and 'accum' according to FOBOS algorithm.
SparseApplyProximalGradientDescent <T extends TType >	Sparse update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate.
SparseApplyRmsProp <T extends TType >	Update '*var' according to the RMSProp algorithm.
SparseBincount <U extends TNumber >	Counts the number of occurrences of each value in an integer array.
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	Element-wise multiplication of a sparse matrix with a dense tensor.
SparseMatrixNNZ	Returns the number of nonzeroes of `sparse_matrix`.
SparseMatrixOrderingAMD	Computes the Approximate Minimum Degree (AMD) ordering of `input`.
SparseMatrixSoftmax	Calculates the softmax of a CSRSparseMatrix.
SparseMatrixSoftmaxGrad	Calculates the gradient of the SparseMatrixSoftmax op.
SparseMatrixSparseCholesky	Computes the sparse Cholesky decomposition of `input`.
SparseMatrixSparseMatMul	Matriz esparsa multiplica duas matrizes CSR `a` e `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 >	Remove dimensões de tamanho 1 da forma de um tensor.
Stack <T extends TType >	Packs a list of `N` rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor.
Estágio	Stage values similar to a lightweight Enqueue.
StageClear	Op remove todos os elementos do contêiner subjacente.
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 >	Outputs random values from a normal distribution.
StatefulTruncatedNormal <U extends TType >	Outputs random values from a truncated normal distribution.
StatefulUniform <U extends TType >	Outputs random values from a uniform distribution.
StatefulUniformFullInt <U extends TType >	Produz números inteiros aleatórios de uma distribuição uniforme.
StatefulUniformInt <U extends TType >	Produz números inteiros aleatórios de uma distribuição uniforme.
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	Escolhe o melhor algoritmo com base no dispositivo e embaralha a semente na chave e no contador.
StatelessRandomNormal <V extends TNumber >	Produz valores pseudoaleatórios determinísticos de uma distribuição normal.
StatelessRandomNormalV2 <U extends TNumber >	Produz valores pseudoaleatórios determinísticos de uma distribuição normal.
StatelessRandomPoisson <W extends TNumber >	Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a Poisson distribution.
StatelessRandomUniform <V extends TNumber >	Produz valores aleatórios pseudoaleatórios determinísticos a partir de uma distribuição uniforme.
StatelessRandomUniformFullInt <V extends TNumber >	Produz números inteiros aleatórios pseudoaleatórios determinísticos a partir de uma distribuição uniforme.
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extends TNumber >	Produz números inteiros aleatórios pseudoaleatórios determinísticos a partir de uma distribuição uniforme.
StatelessRandomUniformInt <V extends TNumber >	Produz números inteiros aleatórios pseudoaleatórios determinísticos a partir de uma distribuição uniforme.
StatelessRandomUniformIntV2 <U extends TNumber >	Produz números inteiros aleatórios pseudoaleatórios determinísticos a partir de uma distribuição uniforme.
StatelessRandomUniformV2 <U extends TNumber >	Produz valores aleatórios pseudoaleatórios determinísticos a partir de uma distribuição uniforme.
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	Produces a summary of any statistics recorded by the given statistics manager.
StopGradient <T extends TType >	Interrompe o cálculo do gradiente.
StridedSlice <T extends TType >	Return a strided slice from `input`.
StridedSliceAssign <T extends TType >	Atribua `valor` à referência de valor l fatiado de `ref`.
StridedSliceGrad <U extends TType >	Returns the gradient of `StridedSlice`.
StringFormat	Formats a string template using a list of tensors.
StringLength	String lengths of `input`.
StringNGrams <T extends TNumber >	Creates ngrams from ragged string data.
StringSplit	Split elements of `source` based on `sep` into a `SparseTensor`.
Faixa	Strip leading and trailing whitespaces from the Tensor.
Sub <T extends TType >	Returns x - y element-wise.
Substr	Return substrings from `Tensor` of strings.
Sum <T extends TType >	Computes the sum of elements across dimensions of a tensor.
SummaryWriter
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 >	Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation.
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 >	Retorna um tensor que pode sofrer mutação, mas persiste apenas em uma única etapa.
TensorArray	An array of Tensors of given size.
TensorArrayClose	Delete the TensorArray from its resource container.
TensorArrayConcat <T extends TType >	Concatene os elementos do TensorArray no valor `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	Get the current size of the TensorArray.
TensorArraySplit	Divida os dados do valor de entrada em elementos TensorArray.
TensorArrayUnpack
TensorArrayWrite	Push an element onto the tensor_array.
TensorDataset	Creates a dataset that emits `components` as a tuple of tensors once.
TensorDiag <T extends TType >	Returns a diagonal tensor with a given diagonal values.
TensorDiagPart <T extends TType >	Returns the diagonal part of the tensor.
TensorForestCreateTreeVariable	Cria um recurso de árvore e retorna um identificador para ele.
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 >	Cria um Tensor indexando no 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	Returns a list which has the passed-in `Tensor` as last element and the other elements of the given list in `input_handle`.
TensorListPushBackBatch
TensorListReserve	List of the given size with empty elements.
TensorListResize	Resizes the list.
TensorListScatter	Creates a TensorList by indexing into a Tensor.
TensorListScatterIntoExistingList	Scatters tensor at indices in an input list.
TensorListSetItem
TensorListSplit	Splits a tensor into a list.
TensorListStack <T extends TType >	Stacks all tensors in the list.
TensorMapErase	Returns a tensor map with item from given key erased.
TensorMapHasKey	Returns whether the given key exists in the map.
TensorMapInsert	Returns a map that is the 'input_handle' with the given key-value pair inserted.
TensorMapLookup <U extends TType >	Returns the value from a given key in a tensor map.
TensorMapSize	Returns the number of tensors in the input tensor map.
TensorMapStackKeys <T extends TType >	Returns a Tensor stack of all keys in a tensor map.
TensorScatterNdAdd <T extends TType >	Adds sparse `updates` to an existing tensor according to `indices`.
TensorScatterNdMax <T extends TType >
TensorScatterNdMin <T extends TType >
TensorScatterNdSub <T extends TType >	Subtrai `atualizações` esparsas de um tensor existente de acordo com `índices`.
TensorScatterNdUpdate <T extends TType >	Scatter `updates` into an existing tensor according to `indices`.
TensorSliceDataset	Creates a dataset that emits each dim-0 slice of `components` once.
TensorStridedSliceUpdate <T extends TType >	Assign `value` to the sliced l-value reference of `input`.
TensorSummary	Outputs a `Summary` protocol buffer with a tensor and per-plugin data.
TextLineDataset	Creates a dataset that emits the lines of one or more text files.
TextLineReader	A Reader that outputs the lines of a file delimited by '\n'.
TfRecordDataset	Creates a dataset that emits the records from one or more TFRecord files.
TfRecordReader	A Reader that outputs the records from a TensorFlow Records file.
ThreadPoolDataset	Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`.
ThreadPoolHandle	Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`.
Tile <T extends TType >	Constructs a tensor by tiling a given tensor.
TileGrad <T extends TType >	Returns the gradient of `Tile`.
Carimbo de data e hora	Provides the time since epoch in seconds.
ToBool	Converts a tensor to a scalar predicate.
ToHashBucket	Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets.
ToHashBucketFast	Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets.
ToHashBucketStrong	Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets.
ToNumber <T extends TNumber >	Converts each string in the input Tensor to the specified numeric type.
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
Superior	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`.
Onde	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	Grava um resumo proto serializado.
WriteScalarSummary	Escreve um resumo escalar.
WriteSummary	Writes a tensor summary.
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.
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 base class for Op implementations that are backed by a single Operation .

Each operation registered in the TensorFlow core is provided as a RawOp . Custom operations working with only a single operation may also derive from this class.

Métodos Públicos

booleano final	é igual (objeto obj)
int final	código hash ()
Operação	op () Retorne esta unidade de cálculo como uma única `Operation` .
sequência final	para sequenciar ()

Métodos herdados

Da classe java.lang.Object

boleano	é igual (objeto arg0)
aula final<?>	getClass ()
interno	código hash ()
vazio final	notificar ()
vazio final	notificar todos ()
Corda	para sequenciar ()
vazio final	espere (long arg0, int arg1)
vazio final	espere (arg0 longo)
vazio final	espere ()

Da interface org.tensorflow.op.Op

ambiente de execução abstrato	env () Retorne o ambiente de execução em que esta operação foi criada.
operação abstrata	op () Retorne esta unidade de cálculo como uma única `Operation` .

Métodos Públicos

public final boolean equals (Object obj)

public final int hashCode ()

public Operation op ()

Retorne esta unidade de cálculo como uma única Operation .

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.

Devoluções

uma Operation

RawOp

Métodos Públicos

Métodos herdados

Métodos Públicos

public final boolean equals (Object obj)

public final int hashCode ()

public Operation op ()

Devoluções

public final String toString ()