tensorflow:: ops

Ao ser chamado, lance uma exceção para abortar o processo.

Calcula o valor absoluto de um tensor.

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

Aplica um gradiente a um acumulador dado.

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 o cosseno de x elemento a elemento.

Calcula o cosseno hiperbólico inverso de x elemento por elemento.

Retorna x + y elemento por elemento.

Adiciona um SparseTensor N minibatch a um SparseTensorsMap e retorna N identificadores.

Adicione todos os tensores de entrada elemento por elemento.

Adicione um SparseTensor a um SparseTensorsMap e retorne seu identificador.

Retorna x + y elemento por elemento.

Ajuste o contraste de uma ou mais imagens.

Ajuste a tonalidade de uma ou mais imagens.

Ajuste a saturação de uma ou mais imagens.

Calcula o "E lógico" de elementos em diferentes 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" de elementos em diferentes 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 adagrad proximal.

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' dela.

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 o FOBOS com a taxa de aprendizado Adagrad.

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

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

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

Retorna o índice com o maior valor entre as dimensões de um tensor.

Retorna o índice com o menor valor entre as dimensões de um tensor.

Converte cada entrada do tensor fornecido em strings.

Calcula o seno inverso trigonométrico de x elemento a elemento.

Calcula o seno hiperbólico inverso de x elemento por elemento.

Afirma que a condição dada é verdadeira.

Atualize 'ref' atribuindo um 'valor' a ela.

Atualize 'ref' adicionando 'value' a ela.

Atualize 'ref' subtraindo 'value' dela.

Calcula a tangente inversa trigonométrica de x elemento a elemento.

Calcula a arcotangente de y/x elemento a elemento, respeitando os sinais dos argumentos.

Calcula a tangente hiperbólica inversa de x elemento a elemento.

Realiza o agrupamento médio na entrada.

Executa o agrupamento médio 3D na entrada.

Calcula os gradientes da função de agrupamento médio.

Define uma barreira que persiste em diferentes execuções do grafo.

Fecha a barreira especificada.

Calcula o número de elementos incompletos na barreira dada.

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

Calcula o número de elementos completos na barreira dada.

Retira de uma barreira o número fornecido de elementos concluídos.

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 de Bessel i0e de x elemento a elemento.

Calcula a função de Bessel i1e de x elemento a elemento.

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

Adiciona bias ao value .

A operação inversa de "BiasAdd" no tensor "bias".

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

Converte um tensor de um tipo para outro usando bits, sem copiar os dados.

Retorne a forma de s0 op s1 com broadcast.

Transmita uma matriz para um formato compatível.

Agrupa as 'entradas' com base em 'limites'.

Converta x do tipo SrcT para y do tipo DstT.

Retorna o menor inteiro, elemento por elemento, que não seja menor que x.

Verifica se um tensor possui valores NaN ou Inf.

Limita os valores do tensor a um mínimo e máximo especificados.

Seleciona de forma gananciosa um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação.

Compare os valores de input com threshold e compacte 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.

Não faz nada.

Calcula uma convolução 2D a partir de tensores input e filter 4D.

Calcula os gradientes da convolução em relação ao filtro.

Calcula os gradientes da convolução em relação à entrada.

Calcula uma convolução 3D a partir de tensores input e filter 5D.

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

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

Calcula o cosseno de x elemento a elemento.

Calcula o cosseno hiperbólico de x elemento a elemento.

Incrementa 'ref' até atingir 'limit'.

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

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

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

Calcule o produto cruzado 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 da dimensão no formato de dados de destino, dado o índice de entrada.

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

Operação de identidade para depuração de gradientes.

Operação de identidade para depuração de gradientes.

Decodificar e recortar uma imagem codificada em JPEG para um tensor uint8.

Decodifique strings codificadas em base64 de forma segura para a web.

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

Converter registros CSV em tensores.

Descomprimir strings.

Decodifique os quadros de uma imagem codificada em GIF para um tensor uint8.

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

Decodificar 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.

Cria uma cópia de x .

Exclua o tensor especificado pelo seu identificador na sessão.

DepthToSpace para tensores do tipo T.

Calcula uma convolução bidimensional em profundidade, dados tensores input e filter quadridimensionais.

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

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

Desquantizar o tensor de 'entrada' em um tensor de ponto flutuante (float).

Desserializar e concatenar SparseTensors a partir de um minibatch serializado.

Desserializar objetos SparseTensor .

Destrói a variável temporária e retorna seu valor final.

Retorna um tensor diagonal com os valores diagonais especificados.

Retorna a parte diagonal do tensor.

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

Calcula a dilatação em tons de cinza de tensores input 4D e filter 3D.

Calcula o gradiente de dilatação morfológica bidimensional em relação ao filtro.

Calcula o gradiente de dilatação morfológica bidimensional em relação à entrada.

Retorna os valores de x e y elemento por 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 num_partitions tensores usando índices de partitions .

Intercale os valores dos tensores data em um único tensor.

Calcula a Distância de Edição de Levenshtein (possivelmente normalizada).

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

Cria um tensor com o formato especificado.

Codifique strings em formato base64 seguro para a web.

Codificar uma imagem em JPEG.

Codifica a imagem de entrada em JPEG com a qualidade de compressão fornecida.

Codificar uma imagem em PNG.

Garante que o formato do tensor corresponda ao formato esperado.

Retorna o valor booleano de (x == y) elemento por 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 dos elementos em todas as dimensões de um tensor.

Calcula a exponencial de x elemento a elemento.

Insere uma dimensão de 1 na forma de um tensor.

Calcula exp(x) - 1 elemento a elemento.

Extrai uma visão geral do tensor de entrada.

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

Extrair informações sobre a 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 em que o primeiro a entrar é o primeiro a sair.

Apresente um fato sobre fatoriais.

Simule a quantização do tensor de 'entradas', convertendo-o de tipo float para o tensor de 'saídas' do mesmo tipo.

Calcular gradientes para uma operação FakeQuantWithMinMaxArgs .

Quantizar falsamente o tensor 'inputs' do tipo float por meio de escalares float globais min

Calcular os gradientes para uma operação FakeQuantWithMinMaxVars .

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

Calcular os 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 a partir de um arquivo.

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

Retorna o maior inteiro, elemento por elemento, que não seja maior que x.

Retorna os valores de x e y elemento por elemento.

Retorna o resto da divisão elemento a elemento.

Executa o agrupamento médio fracionário na entrada.

Executa o agrupamento máximo fracionário na entrada.

Normalização em lote.

Gradiente para normalização em lote.

Gradiente para normalização em lote.

Gradiente para normalização em lote.

Normalização em lote.

Normalização em lote.

Executa um preenchimento como pré-processamento durante uma convolução.

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

Reúna as fatias dos params de acordo com indices .

Reúna as fatias dos params em um Tensor com formato especificado pelos indices .

Reúna fatias do axis de params de acordo com os 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 booleano de (x > y) elemento por elemento.

Retorna o valor booleano de (x >= y) elemento por elemento.

Garante ao ambiente de execução do TensorFlow que o tensor de entrada é uma constante.

Converter uma ou mais imagens de HSV para RGB.

Retorna o histograma dos valores.

Gera 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 retorna o trabalho enfileirado como chave e valor.

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

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

Retorna a parte imaginária de um número complexo.

Retorna um tensor imutável da região de memória.

Indica se os alvos estão entre as K principais previsões.

Indica se os alvos estão entre as K principais previsões.

Adiciona v às linhas especificadas de x.

Subtrai v de um número específico de linhas de x .

Atualiza as linhas especificadas com os valores em v .

Calcula o inverso de x elemento por elemento.

Calcula a permutação inversa de um tensor.

Retorna quais elementos de x são finitos.

Retorna quais elementos de x são infinitos.

Retorna quais elementos de x são NaN.

Verifica se um tensor foi inicializado.

Perda de nível 2.

Um leitor que exibe 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 booleano de (x < y) elemento por elemento.

Retorna o valor booleano de (x <= y) elemento por elemento.

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

Gera valores em um intervalo.

Calcula o logaritmo natural de x elemento por elemento.

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

Calcula ativações log softmax.

Gera rótulos para amostragem de candidatos com distribuição log-uniforme.

Retorna o valor lógico de x E y elemento por elemento.

Retorna o valor lógico de NOT x elemento por elemento.

Retorna o valor booleano de x OU y, elemento por elemento.

Encaminha a entrada para a saída.

A operação remove todos os elementos do contêiner subjacente.

A operação retorna o número de elementos incompletos no contêiner subjacente.

O operador examina os valores na chave especificada.

A função retorna o número de elementos no contêiner subjacente.

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

A operação remove e retorna os valores associados à chave.

A operação remove e retorna um par (chave, valor) aleatório.

Multiplique a matriz "a" pela matriz "b".

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

Copie um tensor definindo tudo o que estiver fora de uma faixa central em cada matriz mais interna.

Retorna um tensor diagonal em lote com os valores diagonais em lote especificados.

Retorna a parte diagonal agrupada de um tensor agrupado.

Retorna a parte diagonal agrupada de um tensor agrupado.

Retorna um tensor diagonal em lote com os valores diagonais em lote fornecidos.

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 valor máximo dos elementos em todas as dimensões de um tensor.

Executa o agrupamento máximo (max pooling) na entrada.

Executa o agrupamento máximo 3D na entrada.

Calcula os gradientes da função de max pooling.

Calcula os gradientes de segunda ordem da função de maxpooling.

Calcula os gradientes de segunda ordem da função de maxpooling.

Calcula os gradientes de segunda ordem da função de maxpooling.

Calcula os gradientes de segunda ordem da função de maxpooling.

Calcula os gradientes da função de maxpooling.

Executa o agrupamento máximo (max pooling) na entrada.

Executa o agrupamento máximo (max pooling) na entrada e retorna tanto os valores máximos quanto os índices.

Retorna o máximo entre x e y (ou seja,

Calcula a média dos elementos em todas as dimensões de um tensor.

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

Mescla resumos.

Formato V2 específico: mescla os arquivos de metadados de pontos de verificação fragmentados.

Calcula o mínimo dos elementos em todas as dimensões de um tensor.

Retorna o mínimo entre x e y (ou seja,

Preenche um tensor com valores espelhados.

Retorna o resto da divisão elemento a elemento.

Retorna x * y elemento por elemento.

Extrai amostras de uma distribuição multinomial.

Retorna x * y elemento por elemento.

Calcula o valor numérico negativo elemento por elemento.

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

Disponibiliza suas contribuições para a próxima iteração.

Não faz nada.

Seleciona de forma gananciosa um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação.

Seleciona de forma gananciosa um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação.

Seleciona de forma gananciosa um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação.

Seleciona de forma gananciosa um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação.

Seleciona de forma gananciosa um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação.

Seleciona de forma gananciosa um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação.

Retorna o valor booleano de (x != y) elemento por elemento.

Encontra os valores da n -ésima estatística de ordem para a última dimensão.

Retorna um tensor one-hot.

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

A operação remove todos os elementos do contêiner subjacente.

A operação retorna o número de elementos incompletos no contêiner subjacente.

O operador examina os valores na chave especificada.

A função retorna o número de elementos no contêiner subjacente.

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

A operação remove e retorna os valores associados à chave.

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

Preenche um tensor com zeros.

Preenche um tensor.

Uma fila que produz elementos na ordem em que o primeiro a entrar é o primeiro a sair.

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

Intercale os valores dos tensores data em um único tensor.

Gera valores aleatórios a partir de uma distribuição normal.

Transforma um vetor de protos brain.Example (como strings) em tensores tipados.

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

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

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

Transforma um arquivo proto tensorflow.TensorProto serializado em um Tensor .

Um operador de espaço reservado para um valor que será inserido no cálculo.

Uma operação de espaço reservado que repassa a input quando sua saída não é fornecida.

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

Calcula a potência de um valor em relação a outro.

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

Imprime uma lista de tensores.

Imprime uma string escalar.

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

Calcula o produto dos elementos em todas as dimensões de um tensor.

Quantiza e depois desquantiza um tensor.

Quantiza e depois desquantiza um tensor.

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

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

Retorna x + y elemento por elemento, trabalhando com buffers quantizados.

Gera a média do conjunto de valores do tensor de entrada para tipos quantizados.

Normalização em lote quantizada.

Adiciona o 'bias' do Tensor ao 'input' do Tensor para tipos quantizados.

Concatena tensores quantizados ao longo de uma dimensão.

Calcula uma convolução 2D a partir de tensores de entrada e filtro 4D quantizados.

Normalização de instâncias quantizadas.

Realize uma multiplicação matricial quantizada de a pela matriz b .

Gera o conjunto máximo de valores (max pool) do tensor de entrada para tipos quantizados.

Retorna x * y elemento por elemento, trabalhando com buffers quantizados.

Calcula o Linear Retificado Quantizado: max(features, 0)

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

Calcula o X linear retificado quantizado: min(max(features, 0), max_value)

Redimensione images quantizadas para size usando interpolação bilinear quantizada.

Fecha a fila especificada.

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

Remove da fila n tuplas de um ou mais tensores.

Remove da fila n tuplas de um ou mais tensores.

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

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

Retorna verdadeiro se a fila estiver fechada.

Retorna verdadeiro se a fila estiver fechada.

Calcula o número de elementos na fila fornecida.

Converte uma ou mais imagens de RGB para HSV.

Gera valores aleatórios da(s) distribuição(ões) Gama descrita(s) por alpha.

Gera valores aleatórios a partir de uma distribuição normal.

Gera valores aleatórios a partir da(s) distribuição(ões) de Poisson descrita(s) pela taxa.

Embaralha aleatoriamente um tensor ao longo de sua primeira dimensão.

Uma fila que randomiza a ordem dos elementos.

Gera valores aleatórios a partir de uma distribuição uniforme.

Gera números inteiros aleatórios a partir de uma distribuição uniforme.

Cria uma sequência de números.

Lê e exibe todo o conteúdo do arquivo de entrada.

Retorna o número de registros que este leitor produziu.

Retorna o número de unidades de trabalho que este leitor terminou de processar.

Retorna o próximo registro (par chave-valor) produzido por um leitor.

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

Restaurar o leitor ao seu estado inicial limpo.

Restaurar um leitor para um estado previamente salvo.

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

Retorna a parte real de um número complexo.

Retorna os valores x e y elemento a elemento para tipos reais.

Calcula o inverso de x elemento por elemento.

Emite registros aleatórios.

Une um tensor de strings nas dimensões especificadas.

Disponibiliza suas contribuições para a próxima iteração.

Encaminha o elemento de index y inputs para output .

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

Verifique se a entrada corresponde ao padrão da expressão regular.

Substitui as ocorrências da expressão regular do pattern na input pela string de substituição fornecida em rewrite .

Calcula a função linear retificada: max(features, 0) .

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

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

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

size images usando interpolação de área.

size images usando interpolação bicúbica.

size images usando interpolação bilinear.

size images usando 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 adagrad proximal.

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' dela.

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 o FOBOS com a taxa de aprendizado Adagrad.

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

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

Incrementa a variável apontada por 'resource' até atingir o valor de 'limit'.

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

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

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

var: Deve ser proveniente 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 adagrad proximal.

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 momentum.

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

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

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

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

Restaura um tensor a partir de arquivos de ponto de verificação.

Restaura um tensor a partir de arquivos de ponto de verificação.

Restaura tensores a partir de um ponto de verificação V2.

Retorna o inteiro mais próximo de x, elemento por elemento.

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

Calcula o inverso da raiz quadrada de x elemento por 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 em disco.

Salva tensores no formato de checkpoint V2.

Outputs a Summary protocol buffer with scalar values.

TODO: add doc.

Adds sparse updates to a variable reference.

Divides a variable reference by sparse updates.

Reduces sparse updates into a variable reference using the max operation.

Reduces sparse updates into a variable reference using the min operation.

Multiplies sparse updates into a variable reference.

Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable .

Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable .

Applies sparse updates to individual values or slices within a given.

Subtracts sparse updates to a variable reference.

Applies sparse updates to a variable reference.

Computes the maximum along segments of a tensor.

Computes the mean along segments of a tensor.

Computes the minimum along segments of a tensor.

Computes the product along segments of a tensor.

Computes the sum along segments of a tensor.

TODO: add doc.

Computes scaled exponential linear: scale * alpha * (exp(features) - 1)

Serialize an N -minibatch SparseTensor into an [N, 3] Tensor object.

Serialize a SparseTensor into a [3] Tensor object.

Transforms a Tensor into a serialized TensorProto proto.

Computes the difference between two lists of numbers or strings.

Gere um nome de arquivo fragmentado.

Generate a glob pattern matching all sharded file names.

Computes sigmoid of x element-wise.

Returns an element-wise indication of the sign of a number.

Computes sine of x element-wise.

Computes hyperbolic sine of x element-wise.

Calcula as ativações softmax.

Calcula o custo da entropia cruzada softmax e os gradientes para retropropagação.

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

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

Applies a sparse gradient to a given accumulator.

Extracts the average sparse gradient in a SparseConditionalAccumulator .

Adds two SparseTensor objects to produce another SparseTensor .

The gradient operator for the SparseAdd op.

var: Deve ser proveniente de uma variável().

Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme.

Update entries in '*var' and '*accum' according to the proximal adagrad scheme.

Update '*var' according to the centered RMSProp algorithm.

Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme.

Update relevant entries in '*var' according to the Ftrl-proximal scheme.

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

Sparse update entries in '*var' and '*accum' according to FOBOS algorithm.

Sparse update '*var' as FOBOS algorithm with fixed learning rate.

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

Concatenates a list of SparseTensor along the specified dimension.

Um acumulador condicional para agregar gradientes esparsos.

Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors.

Adds up a SparseTensor and a dense Tensor , using these special rules:

Component-wise divides a SparseTensor by a dense Tensor .

Component-wise multiplies a SparseTensor by a dense Tensor .

Fills empty rows in the input 2-D SparseTensor with a default value.

The gradient of SparseFillEmptyRows .

Multiply matrix "a" by matrix "b".

Computes the max of elements across dimensions of a SparseTensor.

Computes the max of elements across dimensions of a SparseTensor.

Calcula a soma dos elementos em todas as dimensões de um SparseTensor.

Calcula a soma dos elementos em todas as dimensões de um SparseTensor.

Reorders a SparseTensor into the canonical, row-major ordering.

Reshapes a SparseTensor to represent values in a new dense shape.

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

Computes gradients for SparseSegmentMean .

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

Computes the sum along sparse segments of a tensor divided by the sqrt of N.

Computes gradients for SparseSegmentSqrtN .

Computes the sum along sparse segments of a tensor divided by the sqrt of N.

Computes the sum along sparse segments of a tensor.

Computes the sum along sparse segments of a tensor.

Slice a SparseTensor based on the start and size .

The gradient operator for the SparseSlice op.

Aplica a função softmax a um SparseTensor ND em lote.

Calcula o custo da entropia cruzada softmax e os gradientes para retropropagação.

Returns the element-wise max of two SparseTensors.

Returns the element-wise min of two SparseTensors.

Split a SparseTensor into num_split tensors along one dimension.

Adds up a SparseTensor and a dense Tensor , producing a dense Tensor .

Multiply SparseTensor (of rank 2) "A" by dense matrix "B".

Computes square root of x element-wise.

Computes square of x element-wise.

Returns (x - y)(x - y) element-wise.

Packs a list of N rank- R tensors into one rank- (R+1) tensor.

Stage values similar to a lightweight Enqueue.

A operação remove todos os elementos do contêiner subjacente.

Op peeks at the values at the specified index.

A função retorna o número de elementos no contêiner subjacente.

Formata um modelo de string usando uma lista de tensores.

Joins the strings in the given list of string tensors into one tensor;.

String lengths of input .

TODO: add doc.

Creates ngrams from ragged string data.

Split elements of input based on delimiter into a SparseTensor .

Dividir elementos da source com base em sep em um SparseTensor .

Remover espaços em branco iniciais e finais do Tensor .

Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets.

Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets.

Converts each string in the input Tensor to its hash mod by a number of buckets.

Converts each string in the input Tensor to the specified numeric type.

TODO: add doc.

Return substrings from Tensor of strings.

Returns x - y element-wise.

Calcula a soma dos elementos em todas as dimensões de um tensor.

Forwards data to the output port determined by pred .

A Reader that outputs the records from a TensorFlow Records file.

Converts a sparse representation into a dense tensor.

Computes tan of x element-wise.

Computes hyperbolic tangent of x element-wise.

Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step.

An array of Tensors of given size.

Delete the TensorArray from its resource container.

Concat the elements from the TensorArray into value value .

Reúna elementos específicos do TensorArray em value de saída.

Creates a TensorArray for storing the gradients of values in the given handle.

Creates a TensorArray for storing multiple gradients of values in the given handle.

Read an element from the TensorArray into output value .

Scatter the data from the input value into specific TensorArray elements.

Get the current size of the TensorArray .

Split the data from the input value into TensorArray elements.

Push an element onto the tensor_array.

Outputs a Summary protocol buffer with a tensor.

Outputs a Summary protocol buffer with a tensor and per-plugin data.

A Reader that outputs the lines of a file delimited by '
'.

Provides the time since epoch in seconds.

Finds values and indices of the k largest elements for the last dimension.

Returns x / y element-wise for integer types.

Returns element-wise remainder of division.

Outputs random values from a truncated normal distribution.

Determine the script codes of a given tensor of Unicode integer code points.

Transcode the input text from a source encoding to a destination encoding.

Generates labels for candidate sampling with a uniform distribution.

Joins the elements of inputs based on segment_ids .

Computes the maximum along segments of a tensor.

Computes the minimum along segments of a tensor.

Computes the product along segments of a tensor.

Computes the sum along segments of a tensor.

Op is similar to a lightweight Dequeue.

Holds state in the form of a tensor that persists across steps.

Reshapes a quantized tensor as per the Reshape op.

Selects elements from x or y , depending on condition .

A Reader that outputs the entire contents of a file as a value.

Writes contents to the file at input filename.

Returns 0 if x == 0, and x / y otherwise, elementwise.

Returns 0 if x == 0, and x * log(y) otherwise, elementwise.

Returns a tensor of zeros with the same shape and type as x.

Compute the Hurwitz zeta function \((x, q)\).