Array-Operationen

BatchToSpace für 4-D-Tensoren vom Typ T.

BatchToSpace für ND-Tensoren vom Typ T.

Bitcasts eines Tensors von einem Typ zum anderen, ohne Daten zu kopieren.

Geben Sie die Form von s0 op s1 mit Broadcast zurück.

Senden Sie ein Array für eine kompatible Form.

Überprüft einen Tensor auf NaN- und Inf-Werte.

Verkettet Tensoren entlang einer Dimension.

Mische die Dimensionen von x gemäß einer Permutation und konjugiere das Ergebnis.

Identity op für das Gradienten-Debugging.

Identity op für das Gradienten-Debugging.

Erstellt eine Kopie von x .

DepthToSpace für Tensoren vom Typ T.

Dequantisieren Sie den Eingangstensor in einen Float- Tensor .

Gibt einen Diagonaltensor mit bestimmten Diagonalwerten zurück.

Gibt den diagonalen Teil des Tensors zurück.

Berechnet den (möglicherweise normalisierten) Levenshtein-Bearbeitungsabstand.

Erstellt einen Tensor mit der angegebenen Form.

Stellt sicher, dass die Form des Tensors mit der erwarteten Form übereinstimmt.

Fügt eine Dimension von 1 in die Form eines Tensors ein.

Extrahieren Sie patches aus images und platzieren Sie sie in der Ausgabedimension "Tiefe".

Extrahieren Sie patches aus der input und platzieren Sie sie in der Ausgabedimension "Tiefe".

Quantisieren Sie den Tensor "Eingänge" falsch, geben Sie float in den Tensor "Ausgänge" des gleichen Typs ein.

Berechnen Sie Farbverläufe für eine FakeQuantWithMinMaxArgs- Operation.

Fake-Quantisierung des 'Inputs'-Tensors vom Typ float über globale Float-Skalare min

Berechnen Sie Farbverläufe für eine FakeQuantWithMinMaxVars- Operation.

Fake-quantisieren Sie den 'Inputs'-Tensor vom Typ float und eine der Formen: [d] ,.

Berechnen Sie Farbverläufe für eine FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel- Operation.

Erstellt einen Tensor, der mit einem Skalarwert gefüllt ist.

Erzeugt Fingerabdruckwerte.

Sammeln Sie Scheiben von params nach indices .

Sammeln Sie Scheiben von params in einem Tensor mit einer durch indices angegebenen Form.

Sammelt Scheiben von params Achse axis entsprechend indices .

Gibt der TF-Laufzeit eine Garantie dafür, dass der Eingangstensor eine Konstante ist.

Geben Sie einen Tensor mit derselben Form und demselben Inhalt wie der eingegebene Tensor oder Wert zurück.

Gibt eine Liste von Tensoren mit denselben Formen und Inhalten wie die Eingabe zurück.

Gibt einen unveränderlichen Tensor aus dem Speicherbereich zurück.

Fügt v in die angegebenen Zeilen von x ein.

Subtrahiert v in angegebene Zeilen von x .

Aktualisiert angegebene Zeilen mit Werten in v .

Berechnet die inverse Permutation eines Tensors.

Kopieren Sie einen Tensor, der alles außerhalb eines zentralen Bandes in jeder innersten Matrix einstellt.

Gibt einen gestapelten Diagonaltensor mit bestimmten gestapelten Diagonalwerten zurück.

Gibt den gestapelten diagonalen Teil eines gestapelten Tensors zurück.

Gibt den gestapelten diagonalen Teil eines gestapelten Tensors zurück.

Gibt einen gestapelten Diagonaltensor mit angegebenen gestapelten Diagonalwerten zurück.

Gibt einen Batch-Matrix-Tensor mit neuen Batch-Diagonalwerten zurück.

Gibt einen Batch-Matrix-Tensor mit neuen Batch-Diagonalwerten zurück.

Füllt einen Tensor mit gespiegelten Werten auf.

Gibt einen One-Hot-Tensor zurück.

Gibt einen Tensor von Einsen mit derselben Form und demselben Typ wie x zurück.

Füllt einen Tensor mit Nullen auf.

Pads einen Tensor.

Verkettet eine Liste von N Tensoren entlang der ersten Dimension.

Ein Platzhalter op für einen Wert, der in die Berechnung eingespeist wird.

Ein Platzhalter op, der die input durchläuft, wenn seine Ausgabe nicht gespeist wird.

Eine Identitätsoperation, die einen Fehler auslöst, wenn ein Gradient angefordert wird.

Quantisiert und dequantisiert dann einen Tensor.

Quantisiert und dequantisiert dann einen Tensor.

Quantisieren Sie den 'Input'-Tensor vom Typ float zum' Output'-Tensor vom Typ 'T'.

Verkettet quantisierte Tensoren entlang einer Dimension.

Quantisierte Instanznormalisierung.

Berechnet die Differenz zwischen zwei Listen mit Zahlen oder Zeichenfolgen.

Packt eine Liste von N Rang- R Tensoren in einen Rang- (R+1) Tensor.

Formt einen quantisierten Tensor gemäß Reshape op.

Gibt einen Tensor von Nullen mit derselben Form und demselben Typ wie x zurück.