fluxo tensor:: operações

Gere uma exceção para abortar o processo quando chamado.

Calcula o valor absoluto de um tensor.

Retorna a soma elemento a elemento de uma lista de tensores.

Aplica um gradiente a um determinado acumulador.

Retorna o número de gradientes agregados nos acumuladores fornecidos.

Atualiza o acumulador com um novo valor para global_step.

Extrai o gradiente médio no ConditionalAccumulator fornecido.

Calcula acos de x elemento a elemento.

Calcula o cosseno hiperbólico inverso de x elemento a elemento.

Retorna x + y elemento a elemento.

Adicione um N -minibatch SparseTensor a um SparseTensorsMap , retorne N identificadores.

Adicione todos os tensores de entrada elemento a elemento.

Adicione um SparseTensor a um SparseTensorsMap para retornar seu identificador.

Retorna x + y elemento a elemento.

Ajuste o contraste de uma ou mais imagens.

Ajuste o matiz de uma ou mais imagens.

Ajuste a saturação de uma ou mais imagens.

Calcula o "lógico e" dos elementos nas dimensões de um tensor.

Gera rótulos para amostragem de candidatos com uma distribuição de unigramas aprendida.

Retorna o argumento de um número complexo.

Calcula o "ou lógico" dos elementos nas dimensões de um tensor.

Atualize '*var' de acordo com o esquema adadelta.

Atualize '*var' de acordo com o esquema adagrad.

Atualize '*var' de acordo com o esquema proximal do adagrad.

Atualize '*var' de acordo com o algoritmo Adam.

Atualize '*var' de acordo com a atualização do AddSign.

Atualize '*var' de acordo com o algoritmo RMSProp centralizado.

Atualize '*var' de acordo com o esquema Ftrl-proximal.

Atualize '*var' de acordo com o esquema Ftrl-proximal.

Atualize '*var' subtraindo 'alpha' * 'delta' dele.

Atualize '*var' de acordo com o esquema de momentum.

Atualize '*var' de acordo com a atualização do AddSign.

Atualize '*var' e '*accum' de acordo com FOBOS com taxa de aprendizagem Adagrad.

Atualize '*var' como algoritmo FOBOS com taxa de aprendizagem fixa.

Atualize '*var' de acordo com o algoritmo RMSProp.

Retorna o valor verdade de abs(xy) <tolerância elemento a elemento.

Retorna o índice com o maior valor nas dimensões de um tensor.

Retorna o índice com o menor valor nas dimensões de um tensor.

Converte cada entrada no tensor fornecido em strings.

Calcula o seno inverso trignométrico de x elemento a elemento.

Calcula o seno hiperbólico inverso de x elemento a elemento.

Afirma que a condição dada é verdadeira.

Atualize 'ref' atribuindo 'valor' a ele.

Atualize 'ref' adicionando 'valor' a ele.

Atualize 'ref' subtraindo 'valor' dele.

Calcula a tangente inversa trignométrica de x elemento a elemento.

Calcula o arco tangente de y/x elemento a elemento, respeitando os sinais dos argumentos.

Calcula a tangente hiperbólica inversa de x elemento a elemento.

Executa pooling médio na entrada.

Executa pooling médio 3D na entrada.

Calcula gradientes da função de agrupamento médio.

Define uma barreira que persiste em diferentes execuções de gráfico.

Fecha a barreira determinada.

Calcula o número de elementos incompletos na barreira fornecida.

Para cada chave, atribui o respectivo valor ao componente especificado.

Calcula o número de elementos completos na barreira fornecida.

Pega um determinado número de elementos concluídos de uma barreira.

Multiplica fatias de dois tensores em lotes.

Multiplica fatias de dois tensores em lotes.

BatchToSpace para tensores 4-D do tipo T.

BatchToSpace para tensores ND do tipo T.

Calcula a função Bessel i0e de x elemento a elemento.

Calcula a função Bessel i1e de x elemento a elemento.

Calcule a integral beta incompleta regularizada \(I_x(a, b)\).

Adiciona bias ao value .

A operação reversa para "BiasAdd" no tensor "bias".

Conta o número de ocorrências de cada valor em uma matriz inteira.

Bitcasta um tensor de um tipo para outro sem copiar dados.

Retorne a forma de s0 op s1 com transmissão.

Transmita uma matriz para uma forma compatível.

Segmenta 'entradas' com base em 'limites'.

Transforme x do tipo SrcT em y de DstT.

Retorna o menor número inteiro elemento a elemento não menor que x.

Verifica um tensor para valores NaN e Inf.

Recorta os valores do tensor para um mínimo e um máximo especificados.

Seleciona avidamente um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação.

Compare os valores de input com threshold e empacote os bits resultantes em um uint8 .

Converte dois números reais em um número complexo.

Calcula o valor absoluto complexo de um tensor.

Calcula os IDs das posições em sampled_candidates que correspondem a true_labels.

Concatena tensores ao longo de uma dimensão.

Um acumulador condicional para agregar gradientes.

Retorna o conjugado complexo de um número complexo.

Embaralhe as dimensões de x de acordo com uma permutação e conjugue o resultado.

Faz nada.

Calcula uma convolução 2-D dada input 4-D e tensores filter .

Calcula os gradientes de convolução em relação ao filtro.

Calcula os gradientes de convolução em relação à entrada.

Calcula uma convolução 3-D dada input 5-D e tensores filter .

Calcula os gradientes da convolução 3D em relação ao filtro.

Calcula os gradientes da convolução 3D em relação à entrada.

Calcula cos de x elemento a elemento.

Calcula o cosseno hiperbólico de x elemento a elemento.

Incrementa 'ref' até atingir 'limite'.

Extrai recortes do tensor da imagem de entrada e os redimensiona.

Calcula o gradiente da operação crop_and_resize em relação ao tensor das caixas de entrada.

Calcula o gradiente da operação crop_and_resize em relação ao tensor da imagem de entrada.

Calcule o produto vetorial aos pares.

Calcule o produto cumulativo do tensor x ao longo axis .

Calcule a soma cumulativa do tensor x ao longo axis .

Retorna o índice de dimensão no formato de dados de destino fornecido.

Retorna o vetor/tensor permutado no formato de dados de destino fornecido.

Operação de identidade para depuração de gradiente.

Operação de identidade para depuração de gradiente.

Decodifique e corte uma imagem codificada em JPEG para um tensor uint8.

Decodifique strings codificadas em base64 seguras para a web.

Decodifique o primeiro quadro de uma imagem codificada em BMP para um tensor uint8.

Converta registros CSV em tensores.

Descompacte strings.

Decodifique o(s) quadro(s) de uma imagem codificada em GIF para um tensor uint8.

Converta registros de exemplo codificados em JSON em strings de buffer de protocolo binário.

Decodifique uma imagem codificada em JPEG para um tensor uint8.

Reinterprete os bytes de uma string como um vetor de números.

Decodifique uma imagem codificada em PNG para um tensor uint8 ou uint16.

Reinterprete os bytes de uma string como um vetor de números.

Faz uma cópia de x .

Exclua o tensor especificado pelo seu identificador na sessão.

DepthToSpace para tensores do tipo T.

Calcula uma convolução em profundidade 2-D dada input 4-D e tensores filter .

Calcula os gradientes de convolução em profundidade em relação ao filtro.

Calcula os gradientes de convolução em profundidade em relação à entrada.

Desquantize o tensor de 'entrada' em um Tensor flutuante.

Desserializar e concatenar SparseTensors de um minilote serializado.

Desserializar objetos SparseTensor .

Destrói a variável temporária e retorna seu valor final.

Retorna um tensor diagonal com determinados valores diagonais.

Retorna a parte diagonal do tensor.

Calcula Psi, a derivada de Lgamma (o logaritmo do valor absoluto de.

Calcula a dilatação da escala de cinza dos tensores input 4-D e filter 3-D.

Calcula o gradiente de dilatação morfológica 2-D em relação ao filtro.

Calcula o gradiente de dilatação morfológica 2-D em relação à entrada.

Retorna x / y elemento a elemento.

Retorna 0 se o denominador for zero.

Desenhe caixas delimitadoras em um lote de imagens.

Desenhe caixas delimitadoras em um lote de imagens.

Particiona data em tensores num_partitions usando índices de partitions .

Intercale os valores dos tensores data em um único tensor.

Calcula a distância de edição de Levenshtein (possivelmente normalizada).

Calcula linear exponencial: exp(features) - 1 se < 0, features caso contrário.

Cria um tensor com a forma fornecida.

Codifique strings em formato base64 seguro para web.

Codifique uma imagem em JPEG.

Imagem de entrada com codificação JPEG com qualidade de compactação fornecida.

Codifique uma imagem em PNG.

Garante que a forma do tensor corresponda à forma esperada.

Retorna o valor verdade de (x == y) elemento a elemento.

Calcula a função de erro de Gauss de x elemento a elemento.

Calcula a função de erro complementar de x elemento a elemento.

Calcula a norma euclidiana de elementos nas dimensões de um tensor.

Calcula exponencial de x elemento a elemento.

Insere uma dimensão de 1 na forma de um tensor.

Calcula exp(x) - 1 elemento por elemento.

Extrai um vislumbre do tensor de entrada.

Extraia patches de images e coloque-os na dimensão de saída "profundidade".

Extraia as informações de forma de uma imagem codificada em JPEG.

Extraia patches da input e coloque-os na dimensão de saída "profundidade".

Uma fila que produz elementos na ordem primeiro a entrar, primeiro a sair.

Produza um fato sobre fatoriais.

Quantize falsamente o tensor de 'entradas', digite float para o tensor de 'saídas' do mesmo tipo.

Calcule gradientes para uma operação FakeQuantWithMinMaxArgs .

Quantize falsamente o tensor de 'entradas' do tipo float por meio de escalares flutuantes globais min

Calcule gradientes para uma operação FakeQuantWithMinMaxVars .

Quantize falsamente o tensor de 'entradas' do tipo float e uma das formas: [d] ,.

Calcule gradientes para uma operação FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel .

Cria um tensor preenchido com um valor escalar.

Gera valores de impressão digital.

Um leitor que gera registros de comprimento fixo de um arquivo.

Gera rótulos para amostragem de candidatos com uma distribuição de unigramas aprendida.

Retorna o maior número inteiro elemento a elemento não maior que x.

Retorna x // y elemento a elemento.

Retorna o restante da divisão elemento a elemento.

Executa o agrupamento médio fracionário na entrada.

Executa pooling máximo fracionário na entrada.

Normalização em lote.

Gradiente para normalização de lote.

Gradiente para normalização de lote.

Gradiente para normalização de lote.

Normalização em lote.

Normalização em lote.

Executa um preenchimento como pré-processo durante uma convolução.

Executa um redimensionamento e preenchimento como pré-processo durante uma convolução.

Reúna fatias de params de acordo com indices .

Reúna fatias de params em um Tensor com forma especificada por indices .

Reúna fatias do axis params de acordo com indices .

Armazene o tensor de entrada no estado da sessão atual.

Armazene o tensor de entrada no estado da sessão atual.

Obtenha o valor do tensor especificado pelo seu identificador.

Retorna o valor verdade de (x > y) elemento a elemento.

Retorna o valor verdade de (x >= y) elemento a elemento.

Garante ao tempo de execução do TF que o tensor de entrada é uma constante.

Converta uma ou mais imagens de HSV para RGB.

Histograma de retorno de valores.

Produz um buffer de protocolo Summary com um histograma.

Retorna um tensor com a mesma forma e conteúdo do tensor ou valor de entrada.

Retorna uma lista de tensores com as mesmas formas e conteúdos da entrada.

Um leitor que gera o trabalho na fila como chave e valor.

Calcule a função Gamma incompleta regularizada inferior P(a, x) .

Calcule a função Gamma incompleta regularizada superior Q(a, x) .

Retorna a parte imaginária de um número complexo.

Retorna tensor imutável da região de memória.

Diz se os alvos estão nas K principais previsões.

Diz se os alvos estão nas K principais previsões.

Adiciona v em linhas especificadas de x.

Subtrai v em linhas especificadas de x .

Atualiza linhas especificadas com valores em v .

Calcula o recíproco de x elemento a elemento.

Calcula a permutação inversa de um tensor.

Retorna quais elementos de x são finitos.

Retorna quais elementos de x são Inf.

Retorna quais elementos de x são NaN.

Verifica se um tensor foi inicializado.

Perda L2.

Um leitor que gera os registros de um arquivo LMDB.

Normalização da resposta local.

Gera rótulos para amostragem de candidatos com uma distribuição de unigramas aprendida.

Retorna o valor verdade de (x <y) elemento a elemento.

Retorna o valor verdade de (x <= y) elemento a elemento.

Calcula o log do valor absoluto de Gamma(x) elemento a elemento.

Gera valores em um intervalo.

Calcula o logaritmo natural de x elemento a elemento.

Calcula o logaritmo natural de (1 + x) elemento a elemento.

Calcula o log de ativações do softmax.

Gera rótulos para amostragem de candidatos com uma distribuição logarítmica uniforme.

Retorna o valor verdade de x AND y elemento a elemento.

Retorna o valor verdade de NOT x elemento a elemento.

Retorna o valor verdade de x OR y elemento a elemento.

Encaminha a entrada para a saída.

Op remove todos os elementos do contêiner subjacente.

Op retorna o número de elementos incompletos no contêiner subjacente.

Op espia os valores na chave especificada.

Op retorna o número de elementos no contêiner subjacente.

Estágio (chave, valores) no contêiner subjacente que se comporta como uma tabela hash.

Op remove e retorna os valores associados à chave.

Op remove e retorna um aleatório (chave, valor)

Multiplique a matriz “a” pela matriz “b”.

Retorna o conjunto de arquivos que correspondem a um ou mais padrões glob.

Copie um tensor configurando tudo fora de uma banda central em cada matriz mais interna.

Retorna um tensor diagonal em lote com determinados valores diagonais em lote.

Retorna a parte diagonal em lote de um tensor em lote.

Retorna a parte diagonal em lote de um tensor em lote.

Retorna um tensor diagonal em lote com determinados valores diagonais em lote.

Retorna um tensor de matriz em lote com novos valores diagonais em lote.

Retorna um tensor de matriz em lote com novos valores diagonais em lote.

Calcula o máximo de elementos nas dimensões de um tensor.

Executa pooling máximo na entrada.

Executa pooling máximo 3D na entrada.

Calcula gradientes da função de pooling máximo.

Calcula gradientes de segunda ordem da função maxpooling.

Calcula gradientes de segunda ordem da função maxpooling.

Calcula gradientes de segunda ordem da função maxpooling.

Calcula gradientes de segunda ordem da função maxpooling.

Calcula gradientes da função maxpooling.

Executa pooling máximo na entrada.

Executa o pooling máximo na entrada e gera valores máximos e índices.

Retorna o máximo de xey (ou seja,

Calcula a média dos elementos nas dimensões de um tensor.

Encaminha o valor de um tensor disponível de inputs para output .

Mescla resumos.

Específico do formato V2: mescla os arquivos de metadados de pontos de verificação fragmentados.

Calcula o mínimo de elementos nas dimensões de um tensor.

Retorna o mínimo de xey (ou seja,

Preenche um tensor com valores espelhados.

Retorna o restante da divisão elemento a elemento.

Retorna x * y elemento a elemento.

Extrai amostras de uma distribuição multinomial.

Retorna x * y elemento a elemento.

Calcula o valor negativo numérico elemento a elemento.

Retorna o próximo valor representável de x1 na direção de x2 , elemento a elemento.

Disponibiliza sua entrada para a próxima iteração.

Faz nada.

Seleciona avidamente um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação.

Seleciona avidamente um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação.

Seleciona avidamente um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação.

Seleciona avidamente um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação.

Seleciona avidamente um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação.

Seleciona avidamente um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação.

Retorna o valor verdade de (x! = y) elemento a elemento.

Encontra valores da estatística n ordem para a última dimensão.

Retorna um tensor one-hot.

Retorna um tensor de unidades com a mesma forma e tipo de x.

Op remove todos os elementos do contêiner subjacente.

Op retorna o número de elementos incompletos no contêiner subjacente.

Op espia os valores na chave especificada.

Op retorna o número de elementos no contêiner subjacente.

Estágio (chave, valores) no contêiner subjacente que se comporta como um pedido.

Op remove e retorna os valores associados à chave.

Op remove e retorna o elemento (chave, valor) com o menor.

Preenche um tensor com zeros.

Preenche um tensor.

Uma fila que produz elementos na ordem primeiro a entrar, primeiro a sair.

Concatena uma lista de N tensores ao longo da primeira dimensão.

Intercale os valores dos tensores data em um único tensor.

Produz valores aleatórios de uma distribuição normal.

Transforma um vetor de cérebro.Exemplo de protos (como strings) em tensores digitados.

Transforma um vetor de protos brain.SequenceExample (como strings) em tensores digitados.

Transforma um proto tf.Example (como uma string) em tensores digitados.

Transforma um proto escalar brain.SequenceExample (como strings) em tensores digitados.

Transforma um proto serializado tensorflow.TensorProto em um Tensor .

Uma operação de espaço reservado para um valor que será inserido no cálculo.

Uma operação de espaço reservado que passa pela input quando sua saída não é alimentada.

Calcule a função poligama \(^{(n)}(x)\).

Calcula a potência de um valor para outro.

Uma operação de identidade que dispara um erro se um gradiente for solicitado.

Imprime uma lista de tensores.

Imprime uma string escalar.

Uma fila que produz elementos classificados pelo primeiro valor do componente.

Calcula o produto de elementos nas dimensões de um tensor.

Quantiza e desquantiza um tensor.

Quantiza e desquantiza um tensor.

Converta o tensor de 'entrada' quantizado em uma 'saída' de menor precisão, usando o.

Quantize o tensor de 'entrada' do tipo float para o tensor de 'saída' do tipo 'T'.

Retorna x + y elemento a elemento, trabalhando em buffers quantizados.

Produz o conjunto médio do tensor de entrada para tipos quantizados.

Normalização de lote quantizado.

Adiciona 'viés' do Tensor à 'entrada' do Tensor para tipos quantizados.

Concatena tensores quantizados ao longo de uma dimensão.

Calcula uma convolução 2D dada a entrada 4D quantizada e tensores de filtro.

Normalização de instância quantizada.

Execute uma multiplicação de matriz quantizada de a pela matriz b .

Produz o pool máximo do tensor de entrada para tipos quantizados.

Retorna x * y elemento a elemento, trabalhando em buffers quantizados.

Calcula Linear Retificado Quantizado: max(features, 0)

Calcula Linear Retificado Quantizado 6: min(max(features, 0), 6)

Calcula X Linear Retificado Quantizado: min(max(features, 0), max_value)

Redimensione images quantizadas para size usando interpolação bilinear quantizada.

Fecha a fila determinada.

Remove da fila uma tupla de um ou mais tensores da fila fornecida.

Remove n tuplas da fila de um ou mais tensores da fila fornecida.

Remove n tuplas da fila de um ou mais tensores da fila fornecida.

Enfileira uma tupla de um ou mais tensores na fila determinada.

Enfileira zero ou mais tuplas de um ou mais tensores na fila especificada.

Retorna verdadeiro se a fila estiver fechada.

Retorna verdadeiro se a fila estiver fechada.

Calcula o número de elementos na fila determinada.

Converte uma ou mais imagens de RGB em HSV.

Produz valores aleatórios da(s) distribuição(ões) Gama descrita(s) por alfa.

Produz valores aleatórios de uma distribuição normal.

Produz valores aleatórios da(s) distribuição(ões) de Poisson descrita(s) por taxa.

Embaralha aleatoriamente um tensor ao longo de sua primeira dimensão.

Uma fila que randomiza a ordem dos elementos.

Produz valores aleatórios de uma distribuição uniforme.

Produz números inteiros aleatórios de uma distribuição uniforme.

Cria uma sequência de números.

Lê e gera todo o conteúdo do nome do arquivo de entrada.

Retorna o número de registros que este Leitor produziu.

Retorna o número de unidades de trabalho que este Leitor concluiu o processamento.

Retorna o próximo registro (chave, par de valores) produzido por um Leitor.

Retorna até pares num_records (chave, valor) produzidos por um Leitor.

Restaure um leitor ao seu estado inicial limpo.

Restaure um leitor para um estado salvo anteriormente.

Produza um tensor de string que codifica o estado de um leitor.

Retorna a parte real de um número complexo.

Retorna x/y elemento a elemento para tipos reais.

Calcula o recíproco de x elemento a elemento.

Emite registros aleatórios.

Une um tensor de string nas dimensões fornecidas.

Disponibiliza sua entrada para a próxima iteração.

Encaminha o index do elemento de inputs para output .

Encaminha os data do tensor ref para a porta de saída determinada por pred .

Verifique se a entrada corresponde ao padrão regex.

Substitui as correspondências da expressão regular pattern em input pela string de substituição fornecida em rewrite .

Calcula linear retificado: max(features, 0) .

Calcula linear retificado 6: min(max(features, 0), 6) .

Calcula um intervalo que cobre os valores reais presentes em um tensor quantizado.

Converte o tensor input quantizado em uma output de menor precisão.

Redimensione images para size usando interpolação de área.

Redimensione images para size usando interpolação bicúbica.

Redimensione images para size usando interpolação bilinear.

size images usando a interpolação do vizinho mais próximo.

Atualize '*var' de acordo com o esquema adadelta.

Atualize '*var' de acordo com o esquema adagrad.

Atualize '*var' de acordo com o esquema proximal do adagrad.

Atualize '*var' de acordo com o algoritmo Adam.

Atualize '*var' de acordo com o algoritmo Adam.

Atualize '*var' de acordo com a atualização do AddSign.

Atualize '*var' de acordo com o algoritmo RMSProp centralizado.

Atualize '*var' de acordo com o esquema Ftrl-proximal.

Atualize '*var' de acordo com o esquema Ftrl-proximal.

Atualize '*var' subtraindo 'alpha' * 'delta' dele.

Atualize '*var' de acordo com o esquema de momentum.

Atualize '*var' de acordo com o esquema de momentum.

Atualize '*var' de acordo com a atualização do AddSign.

Atualize '*var' e '*accum' de acordo com FOBOS com taxa de aprendizagem Adagrad.

Atualize '*var' como algoritmo FOBOS com taxa de aprendizagem fixa.

Atualize '*var' de acordo com o algoritmo RMSProp.

Incrementa a variável apontada por 'recurso' até atingir o 'limite'.

Aplica adição esparsa a valores individuais ou fatias em uma Variable .

Aplica subtração esparsa a valores individuais ou fatias em uma Variable .

Aplica updates esparsas a valores individuais ou fatias dentro de um determinado.

var: Deve ser de uma variável().

Atualize as entradas relevantes em '*var' e '*accum' de acordo com o esquema adagrad.

Atualize as entradas em '*var' e '*accum' de acordo com o esquema proximal do adagrad.

Atualize '*var' de acordo com o algoritmo RMSProp centralizado.

Atualize as entradas relevantes em '*var' de acordo com o esquema Ftrl-proximal.

Atualize as entradas relevantes em '*var' de acordo com o esquema Ftrl-proximal.

Atualize as entradas relevantes em '*var' e '*accum' de acordo com o esquema de impulso.

Atualize as entradas relevantes em '*var' e '*accum' de acordo com o esquema de impulso.

Entradas de atualização esparsas em '*var' e '*accum' de acordo com o algoritmo FOBOS.

Atualização esparsa '*var' como algoritmo FOBOS com taxa de aprendizagem fixa.

Atualize '*var' de acordo com o algoritmo RMSProp.

Restaura um tensor de arquivos de ponto de verificação.

Restaura um tensor de arquivos de ponto de verificação.

Restaura tensores de um ponto de verificação V2.

Retorna o número inteiro elemento a elemento mais próximo de x.

Arredonda os valores de um tensor para o número inteiro mais próximo, elemento a elemento.

Calcula o recíproco da raiz quadrada de x elemento a elemento.

Gere uma única caixa delimitadora distorcida aleatoriamente para uma imagem.

Gere uma única caixa delimitadora distorcida aleatoriamente para uma imagem.

Salva os tensores de entrada no disco.

Salva fatias de tensores de entrada no disco.

Salva tensores no formato de ponto de verificação V2.

Produz um buffer de protocolo Summary com valores escalares.

TODO: adicionar documento.

Adiciona atualizações esparsas a uma referência de variável.

Divide uma referência de variável por atualizações esparsas.

Reduz atualizações esparsas em uma referência variável usando a operação max .

Reduz atualizações esparsas em uma referência variável usando a operação min .

Multiplica atualizações esparsas em uma referência variável.

Aplica adição esparsa a valores individuais ou fatias em uma Variable .

Aplica subtração esparsa a valores individuais ou fatias em uma Variable .

Aplica updates esparsas a valores individuais ou fatias dentro de um determinado.

Subtrai atualizações esparsas a uma referência de variável.

Aplica atualizações esparsas a uma referência de variável.

Calcula o máximo ao longo dos segmentos de um tensor.

Calcula a média ao longo dos segmentos de um tensor.

Calcula o mínimo ao longo dos segmentos de um tensor.

Calcula o produto ao longo de segmentos de um tensor.

Calcula a soma ao longo dos segmentos de um tensor.

TODO: adicionar documento.

Calcula linear exponencial em escala: scale * alpha * (exp(features) - 1)

Serialize um N -minibatch SparseTensor em um objeto Tensor [N, 3] .

Serialize um SparseTensor em um objeto Tensor [3] .

Transforma um Tensor em um proto TensorProto serializado.

Calcula a diferença entre duas listas de números ou strings.

Gere um nome de arquivo fragmentado.

Gere um padrão glob que corresponda a todos os nomes de arquivos fragmentados.

Calcula sigmóide de x elemento a elemento.

Retorna uma indicação elemento a elemento do sinal de um número.

Calcula o seno de x elemento a elemento.

Calcula o seno hiperbólico de x elemento a elemento.

Calcula ativações softmax.

Calcula o custo de entropia cruzada softmax e gradientes para retropropagar.

Calcula softplus: log(exp(features) + 1) .

Calcula softsign: features / (abs(features) + 1) .

Aplica um gradiente esparso a um determinado acumulador.

Extrai o gradiente esparso médio em um SparseConditionalAccumulator .

Adiciona dois objetos SparseTensor para produzir outro SparseTensor .

O operador gradiente para a operação SparseAdd .

var: Deve ser de uma variável().

Atualize as entradas relevantes em '*var' e '*accum' de acordo com o esquema adagrad.

Atualize as entradas em '*var' e '*accum' de acordo com o esquema proximal do adagrad.

Atualize '*var' de acordo com o algoritmo RMSProp centralizado.

Atualize as entradas relevantes em '*var' de acordo com o esquema Ftrl-proximal.

Atualize as entradas relevantes em '*var' de acordo com o esquema Ftrl-proximal.

Atualize as entradas relevantes em '*var' e '*accum' de acordo com o esquema de impulso.

Entradas de atualização esparsas em '*var' e '*accum' de acordo com o algoritmo FOBOS.

Atualização esparsa '*var' como algoritmo FOBOS com taxa de aprendizagem fixa.

Atualize '*var' de acordo com o algoritmo RMSProp.

Concatena uma lista de SparseTensor ao longo da dimensão especificada.

Um acumulador condicional para agregar gradientes esparsos.

Gera cruzamentos esparsos a partir de uma lista de tensores esparsos e densos.

Adiciona um SparseTensor e um Denso Tensor , usando estas regras especiais:

Em termos de componentes, divide um SparseTensor por um Tensor denso.

Em termos de componentes, multiplica um SparseTensor por um Tensor denso.

Preenche linhas vazias no SparseTensor 2-D de entrada com um valor padrão.

O gradiente de SparseFillEmptyRows .

Multiplique a matriz “a” pela matriz “b”.

Calcula o máximo de elementos nas dimensões de um SparseTensor.

Calcula o máximo de elementos nas dimensões de um SparseTensor.

Calcula a soma dos elementos nas dimensões de um SparseTensor.

Calcula a soma dos elementos nas dimensões de um SparseTensor.

Reordena um SparseTensor na ordem canônica de linha principal.

Remodela um SparseTensor para representar valores em uma nova forma densa.

Calcula a média ao longo de segmentos esparsos de um tensor.

Calcula gradientes para SparseSegmentMean .

Calcula a média ao longo de segmentos esparsos de um tensor.

Calcula a soma ao longo de segmentos esparsos de um tensor dividido pelo sqrt de N.

Calcula gradientes para SparseSegmentSqrtN .

Calcula a soma ao longo de segmentos esparsos de um tensor dividido pelo sqrt de N.

Calcula a soma ao longo de segmentos esparsos de um tensor.

Calcula a soma ao longo de segmentos esparsos de um tensor.

Fatie um SparseTensor com base no start e size .

O operador gradiente para a operação SparseSlice .

Aplica softmax a um ND SparseTensor em lote.

Calcula o custo de entropia cruzada softmax e gradientes para retropropagar.

Retorna o máximo elemento a elemento de dois SparseTensors.

Retorna o mínimo elemento a elemento de dois SparseTensors.

Divida um SparseTensor em tensores num_split ao longo de uma dimensão.

Adiciona um SparseTensor e um Tensor denso, produzindo um Tensor denso.

Multiplique SparseTensor (de classificação 2) "A" pela matriz densa "B".

Calcula a raiz quadrada de x elemento a elemento.

Calcula o quadrado de x elemento a elemento.

Retorna (x - y)(x - y) elemento a elemento.

Empacota uma lista de N tensores de classificação R em um tensor de classificação (R+1) .

Valores de estágio semelhantes a um Enqueue leve.

Op remove todos os elementos do contêiner subjacente.

Op espia os valores no índice especificado.

Op retorna o número de elementos no contêiner subjacente.

Formata um modelo de string usando uma lista de tensores.

Une as strings na lista fornecida de tensores de string em um tensor;.

Comprimentos de string de input .

TODO: adicionar documento.

Cria ngrams a partir de dados de string irregulares.

Divida os elementos de input com base no delimiter em um SparseTensor .

Divida os elementos da source com base em sep em um SparseTensor .

Remova os espaços em branco iniciais e finais do Tensor .

Converte cada string no Tensor de entrada em seu mod hash por um número de buckets.

Converte cada string no Tensor de entrada em seu mod hash por um número de buckets.

Converte cada string no Tensor de entrada em seu mod hash por um número de buckets.

Converte cada string no Tensor de entrada para o tipo numérico especificado.

TODO: adicionar documento.

Retornar substrings do Tensor de strings.

Retorna x - y elemento a elemento.

Calcula a soma dos elementos nas dimensões de um tensor.

Encaminha data para a porta de saída determinada por pred .

Um leitor que gera os registros de um arquivo TensorFlow Records.

Converte uma representação esparsa em um tensor denso.

Calcula tan de x elemento a elemento.

Calcula a tangente hiperbólica de x elemento a elemento.

Retorna um tensor que pode sofrer mutação, mas persiste apenas em uma única etapa.

Uma matriz de tensores de determinado tamanho.

Exclua o TensorArray de seu contêiner de recursos.

Concatene os elementos do TensorArray em value value .

Reúna elementos específicos do TensorArray no value de saída.

Cria um TensorArray para armazenar os gradientes de valores no identificador fornecido.

Cria um TensorArray para armazenar vários gradientes de valores no identificador fornecido.

Leia um elemento do TensorArray em output value .

Espalhe os dados do valor de entrada em elementos específicos do TensorArray .

Obtenha o tamanho atual do TensorArray .

Divida os dados do valor de entrada em elementos TensorArray .

Empurre um elemento para o tensor_array.

Produz um buffer de protocolo Summary com um tensor.

Produz um buffer de protocolo Summary com um tensor e dados por plugin.

Um Reader que gera as linhas de um arquivo delimitado por '
'.

Fornece o tempo desde a época em segundos.

Encontra valores e índices dos k maiores elementos da última dimensão.

Retorna x / y elemento a elemento para tipos inteiros.

Retorna o restante da divisão elemento a elemento.

Produz valores aleatórios de uma distribuição normal truncada.

Determine os códigos de script de um determinado tensor de pontos de código inteiro Unicode.

Transcodifique o texto de entrada de uma codificação de origem para uma codificação de destino.

Gera rótulos para amostragem de candidatos com distribuição uniforme.

Une os elementos das inputs com base em segment_ids .

Calcula o máximo ao longo dos segmentos de um tensor.

Calcula o mínimo ao longo dos segmentos de um tensor.

Calcula o produto ao longo de segmentos de um tensor.

Calcula a soma ao longo dos segmentos de um tensor.

Op é semelhante a um Dequeue leve.

Mantém o estado na forma de um tensor que persiste entre as etapas.

Remodela um tensor quantizado de acordo com a operação Reshape.

Seleciona elementos de x ou y , dependendo da condition .

Um leitor que gera todo o conteúdo de um arquivo como um valor.

Grava o conteúdo no arquivo no nome do arquivo de entrada.

Retorna 0 se x == 0 e x / y caso contrário, elemento a elemento.

Retorna 0 se x == 0 e x * log(y) caso contrário, elemento a elemento.

Retorna um tensor de zeros com a mesma forma e tipo de x.

Calcule a função zeta de Hurwitz \((x, q)\).