Array Ops

BatchToSpace per tensori 4-D di tipo T.

BatchToSpace per tensori ND di tipo T.

Trasmette un tensore da un tipo all'altro senza copiare i dati.

Restituisce la forma di s0 op s1 con trasmissione.

Trasmetti un array per una forma compatibile.

Controlla un tensore per i valori NaN e Inf.

Concatena i tensori lungo una dimensione.

Mescola le dimensioni di x secondo una permutazione e coniuga il risultato.

Opzione identità per il debug del gradiente.

Opzione identità per il debug del gradiente.

Crea una copia di x .

DepthToSpace per tensori di tipo T.

Dequantizza il tensore di 'input' in un float Tensor .

Restituisce un tensore diagonale con valori diagonali dati.

Restituisce la parte diagonale del tensore.

Calcola la distanza di modifica Levenshtein (possibilmente normalizzata).

Crea un tensore con la forma data.

Assicura che la forma del tensore corrisponda alla forma prevista.

Inserisce una dimensione di 1 nella forma di un tensore.

Estrai le patches dalle images e inseriscile nella dimensione di output "profondità".

Estrai le patches input e inseriscile nella dimensione di output "profondità".

Fake-quantize il tensore degli "input", digita float sul tensore delle "uscite" dello stesso tipo.

Calcola i gradienti per un'operazione FakeQuantWithMinMaxArgs .

Fake-quantize il tensore degli "input" di tipo float tramite scalari float globali min

Calcola gradienti per un'operazione FakeQuantWithMinMaxVars .

Fake-quantize il tensore degli "input" di tipo float e una delle forme: [d]

Calcola gradienti per un'operazione FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel .

Crea un tensore riempito con un valore scalare.

Genera valori di impronte digitali.

Raccogli sezioni dai params base agli indices .

Raccogli le sezioni dai params in un tensore con la forma specificata dagli indices .

Raccogliere le fette da params asse axis secondo indices .

Fornisce una garanzia al runtime TF che il tensore di ingresso è una costante.

Restituisce un tensore con la stessa forma e contenuto del tensore o valore di input.

Restituisce un elenco di tensori con le stesse forme e contenuti dell'input.

Restituisce un tensore immutabile dalla regione di memoria.

Aggiunge v nelle righe specificate di x.

Sottrae v in righe specificate di x .

Aggiorna le righe specificate con i valori in v .

Calcola la permutazione inversa di un tensore.

Copia un tensore impostando tutto al di fuori di una banda centrale in ciascuna matrice più interna.

Restituisce un tensore diagonale in batch con un dato valore diagonale in batch.

Restituisce la parte diagonale in batch di un tensore in batch.

Restituisce la parte diagonale in batch di un tensore in batch.

Restituisce un tensore diagonale in batch con valori diagonali in batch dati.

Restituisce un tensore di matrice in batch con nuovi valori diagonali in batch.

Restituisce un tensore di matrice in batch con nuovi valori diagonali in batch.

Riempie un tensore con valori specchiati.

Restituisce un tensore caldo.

Restituisce un tensore di quelli con la stessa forma e tipo di x.

Riempie un tensore con zeri.

Riempie un tensore.

Concatena un elenco di N tensori lungo la prima dimensione.

Un segnaposto op per un valore che verrà inserito nel calcolo.

Un segnaposto op che passa attraverso l' input quando il suo output non viene fornito.

Un'operazione di identità che attiva un errore se viene richiesta una sfumatura.

Quantizza quindi dequantizza un tensore.

Quantizza quindi dequantizza un tensore.

Quantizza il tensore di "input" di tipo float sul tensore di "output" di tipo "T".

Concatena i tensori quantizzati lungo una dimensione.

Normalizzazione delle istanze quantizzate.

Calcola la differenza tra due elenchi di numeri o stringhe.

Comprende un elenco di N tensori di rango R in un tensore di rango (R+1) .

Rimodella un tensore quantizzato come da Reshape op.

Restituisce un tensore di zeri con la stessa forma e tipo di x.