Clases

Abortar	Lanza una excepción para cancelar el proceso cuando se llama.
Opciones de cancelación	Atributos opcionales para `Abort`
Todo	Calcula el "y lógico" de los elementos en las dimensiones de un tensor.
Todas las opciones	Atributos opcionales para `All`
Todos a todos <T>	Una operación para intercambiar datos entre réplicas de TPU.
AnónimoHashTable	Crea una tabla hash anónima no inicializada.
AnónimoIteratorV2	Un contenedor para un recurso iterador.
AnónimoIteradorV3	Un contenedor para un recurso iterador.
AnónimoMemoriaCaché
AnónimoMultiDeviceIterator	Un contenedor para un recurso iterador multidispositivo.
AnónimoMultiDeviceIteratorV3	Un contenedor para un recurso iterador multidispositivo.
AnónimoMutableDensoHashTable	Crea una tabla hash mutable anónima vacía que utiliza tensores como almacén de respaldo.
AnónimoMutableDenseHashTable.Options	Atributos opcionales para `AnonymousMutableDenseHashTable`
AnónimoMutableHashTable	Crea una tabla hash mutable anónima vacía.
AnónimoMutableHashTableOfTensors	Crea una tabla hash mutable anónima vacía de valores vectoriales.
AnónimoMutableHashTableOfTensors.Options	Atributos opcionales para `AnonymousMutableHashTableOfTensors`
AnónimoRandomSeedGenerator
Generador de semillas anónimo
Cualquier	Calcula el "o lógico" de elementos en las dimensiones de un tensor.
Cualquier.Opciones	Atributos opcionales para `Any`
AplicarAdagradV2 <T>	Actualice '*var' según el esquema adagrad.
AplicarAdagradV2.Opciones	Atributos opcionales para `ApplyAdagradV2`
AproxTopK <T extiende el número>	Devuelve los valores min/max k y sus índices del operando de entrada de forma aproximada.
Opciones de AproxTopK	Atributos opcionales para `ApproxTopK`
Afirmar cardinalidadConjunto de datos
Afirmar el siguiente conjunto de datos	Una transformación que afirma qué transformaciones ocurren a continuación.
Afirmar conjunto de datos anterior	Una transformación que afirma qué transformaciones ocurrieron anteriormente.
Afirmar que	Afirma que la condición dada es verdadera.
Afirmar eso. Opciones	Atributos opcionales para `AssertThat`
Asignar <T>	Actualice 'ref' asignándole 'valor'.
Asignar opciones	Atributos opcionales para `Assign`
AsignarAgregar <T>	Actualice 'ref' agregándole 'valor'.
Asignar opciones adicionales	Atributos opcionales para `AssignAdd`
AsignarAgregarVariableOp	Agrega un valor al valor actual de una variable.
AsignarSub <T>	Actualice 'ref' restándole 'valor'.
AsignarSub.Opciones	Atributos opcionales para `AssignSub`
AsignarSubVariableOp	Resta un valor del valor actual de una variable.
AsignarVariableOp	Asigna un nuevo valor a una variable.
Asignar opciones de operación variable	Atributos opcionales para `AssignVariableOp`
AsignarVariableXlaConcatND	Tensor de entrada concats en todas las dimensiones.
AsignarVariableXlaConcatND.Options	Atributos opcionales para `AssignVariableXlaConcatND`
Conjunto de datos AutoShard	Crea un conjunto de datos que fragmenta el conjunto de datos de entrada.
AutoShardDataset.Opciones	Atributos opcionales para `AutoShardDataset`
BandedTriangularResolver <T>
Opciones de solución triangular con bandas	Atributos opcionales para `BandedTriangularSolve`
Barrera	Define una barrera que persiste en diferentes ejecuciones de gráficos.
Barrera.Opciones	Atributos opcionales para `Barrier`
BarreraCerrar	Cierra la barrera dada.
BarreraCerrar.Opciones	Atributos opcionales para `BarrierClose`
BarreraIncompletaTamaño	Calcula el número de elementos incompletos en la barrera dada.
BarreraInsertarMuchos	Para cada clave, asigna el valor respectivo al componente especificado.
BarreraListoTamaño	Calcula el número de elementos completos en la barrera dada.
barreratomarmuchos	Toma el número dado de elementos completos de una barrera.
BarreraTomaMuchas.Opciones	Atributos opcionales para `BarrierTakeMany`
Lote	Agrupa todos los tensores de entrada por lotes de forma no determinista.
Opciones.de.lote	Atributos opcionales para `Batch`
LoteMatMulV2 <T>	Multiplica porciones de dos tensores en lotes.
BatchMatMulV2.Opciones	Atributos opcionales para `BatchMatMulV2`
LoteMatMulV3 <V>	Multiplica porciones de dos tensores en lotes.
BatchMatMulV3.Opciones	Atributos opcionales para `BatchMatMulV3`
Lote al espacio <T>	BatchToSpace para tensores 4-D de tipo T.
LoteAlEspacioNd <T>	BatchToSpace para tensores ND de tipo T.
BesselI0 <T extiende Número>
BesselI1 <T extiende el número>
BesselJ0 <T extiende Número>
BesselJ1 <T extiende el número>
BesselK0 <T extiende Número>
BesselK0e <T extiende Número>
BesselK1 <T extiende Número>
BesselK1e <T extiende Número>
BesselY0 <T extiende Número>
BesselY1 <T extiende Número>
Bitcast <U>	Transmite un tensor de un tipo a otro sin copiar datos.
BlockLSTM <T extiende el número>	Calcula la propagación directa de la celda LSTM para todos los pasos de tiempo.
BlockLSTM.Opciones	Atributos opcionales para `BlockLSTM`
BlockLSTMGrad <T extiende Número>	Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM para toda la secuencia de tiempo.
BlockLSTMGradV2 <T extiende el número>	Calcula la propagación hacia atrás de la celda LSTM para toda la secuencia de tiempo.
BlockLSTMV2 <T extiende el número>	Calcula la propagación directa de la celda LSTM para todos los pasos de tiempo.
BloquearLSTMV2.Opciones	Atributos opcionales para `BlockLSTMV2`
Árboles impulsadosEstadísticas agregadas	Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote.
ImpulsadoárbolesBucketize	Divida cada característica en grupos según los límites del grupo.
ImpulsadoÁrbolesCalcularMejorCaracterísticaDividir	Calcula las ganancias de cada función y devuelve la mejor información dividida posible para la función.
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit.Options	Atributos opcionales para `BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit`
ImpulsadoÁrbolesCalcularMejorCaracterísticaSplitV2	Calcula las ganancias para cada característica y devuelve la mejor información dividida posible para cada nodo.
Árboles impulsadosCalcularmejoresgananciasporcaracterística	Calcula las ganancias de cada función y devuelve la mejor información dividida posible para la función.
Árboles impulsadosCentroBias	Calcula el prior a partir de los datos de entrenamiento (el sesgo) y completa el primer nodo con el prior de los logits.
Árboles impulsadosCrear conjunto	Crea un modelo de conjunto de árboles y le devuelve un identificador.
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource	Cree el recurso para secuencias cuantiles.
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource.Options	Atributos opcionales para `BoostedTreesCreateQuantileStreamResource`
Árboles impulsadosDeserializeEnsemble	Deserializa una configuración de conjunto de árbol serializado y reemplaza el árbol actual conjunto.
ImpulsadoTreesEnsembleResourceHandleOp	Crea un identificador para BoostedTreesEnsembleResource
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp.Options	Atributos opcionales para `BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp`
BoostedTreesEjemploDebugOutputs	Resultados de depuración/interpretabilidad del modelo para cada ejemplo.
ImpulsadoÁrbolesFlushCuantilResúmenes	Elimine los resúmenes cuantiles de cada recurso de flujo cuantil.
Árboles impulsadosGetEnsembleStates	Recupera el token de sello de recursos del conjunto de árboles, la cantidad de árboles y las estadísticas de crecimiento.
ImpulsadoTreesMakeQuantileResúmenes	Realiza el resumen de cuantiles del lote.
BoostedTreesMakeStatsResumen	Realiza el resumen de estadísticas acumuladas del lote.
Árboles impulsadosPredecir	Ejecuta múltiples predictores de conjuntos de regresión aditiva en instancias de entrada y calcula los logits.
BoostedTreesQuantileStreamResourceAgregarResúmenes	Agregue los resúmenes cuantiles a cada recurso de flujo cuantil.
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize	Deserialice los límites del depósito y el indicador listo en el QuantileAccumulator actual.
ImpulsadoTreesQuantileStreamResourceFlush	Vacíe los resúmenes de un recurso de flujo cuantil.
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush.Options	Atributos opcionales para `BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush`
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries	Genere los límites del depósito para cada característica en función de los resúmenes acumulados.
ImpulsadoTreesQuantileStreamResourceHandleOp	Crea un identificador para BoostedTreesQuantileStreamResource.
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp.Options	Atributos opcionales para `BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp`
ImpulsadoTreesSerializeEnsemble	Serializa el conjunto de árboles en un proto.
BoostedTreesSparseAggregateStats	Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote.
ImpulsadoÁrbolesEscasoCalcularMejorCaracterísticaDividir	Calcula las ganancias de cada función y devuelve la mejor información dividida posible para la función.
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit.Options	Atributos opcionales para `BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit`
ImpulsadoÁrbolesEntrenamientoPredecir	Ejecuta múltiples predictores de conjuntos de regresión aditiva en instancias de entrada y calcula la actualización de los logits almacenados en caché.
Conjunto de actualización de árboles impulsados	Actualiza el conjunto de árboles agregando una capa al último árbol que se está cultivando o iniciando un nuevo árbol.
ImpulsadoTreesUpdateEnsembleV2	Actualiza el conjunto de árboles agregando una capa al último árbol que se está cultivando. o iniciando un nuevo árbol.
BoostedTreesUpdateEnsembleV2.Opciones	Atributos opcionales para `BoostedTreesUpdateEnsembleV2`
BroadcastDynamicShape <T extiende el número>	Devuelve la forma de s0 op s1 con transmisión.
BroadcastGradientArgs <T extiende el número>	Devuelve los índices de reducción para calcular gradientes de s0 op s1 con transmisión.
Difundir a <T>	Transmita una matriz para obtener una forma compatible.
Bucketizar	Divide las 'entradas' en función de los 'límites'.
CachéDatasetV2
CacheDatasetV2.Opciones	Atributos opcionales para `CacheDatasetV2`
CheckNumericsV2 <T extiende el número>	Comprueba un tensor en busca de valores NaN, -Inf y +Inf.
Elija el conjunto de datos más rápido
ClipPorValor <T>	Recorta los valores del tensor a un mínimo y un máximo especificados.
IntercalarTPUEmbeddingMemoria	Una operación que fusiona los protos de configuración de memoria codificados en cadenas de todos los hosts.
CollectiveAllToAllV2 <T extiende el número>	Intercambia mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma.
ColectivoAllToAllV2.Options	Atributos opcionales para `CollectiveAllToAllV2`
CollectiveAllToAllV3 <T extiende el número>	Intercambia mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma.
ColectivoAllToAllV3.Options	Atributos opcionales para `CollectiveAllToAllV3`
ColectivoAssignGroupV2	Asigne claves de grupo según la asignación de grupo.
ColectivoBcastRecvV2 <U>	Recibe un valor tensor transmitido desde otro dispositivo.
ColectivoBcastRecvV2.Opciones	Atributos opcionales para `CollectiveBcastRecvV2`
ColectivoBcastSendV2 <T>	Transmite un valor de tensor a uno o más dispositivos.
ColectivoBcastSendV2.Opciones	Atributos opcionales para `CollectiveBcastSendV2`
CollectiveGather <T extiende Número>	Acumula mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma.
Opciones de recopilación colectiva	Atributos opcionales para `CollectiveGather`
CollectiveGatherV2 <T extiende el número>	Acumula mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma.
CollectiveGatherV2.Opciones	Atributos opcionales para `CollectiveGatherV2`
ColectivoInitializeCommunicator	Inicializa un grupo para operaciones colectivas.
CollectiveInitializeCommunicator.Opciones	Atributos opcionales para `CollectiveInitializeCommunicator`
ColectivoPermute <T>	Una operación para permutar tensores entre instancias de TPU replicadas.
CollectiveReduceScatterV2 <T extiende el número>	Reduce mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma y dispersa el resultado.
CollectiveReduceScatterV2.Opciones	Atributos opcionales para `CollectiveReduceScatterV2`
CollectiveReduceV2 <T extiende el número>	Reduce mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma.
CollectiveReduceV2.Opciones	Atributos opcionales para `CollectiveReduceV2`
CollectiveReduceV3 <T extiende el número>	Reduce mutuamente múltiples tensores de idéntico tipo y forma.
CollectiveReduceV3.Opciones	Atributos opcionales para `CollectiveReduceV3`
Supresión combinada no máxima	Selecciona con avidez un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación, Esta operación realiza non_max_suppression en las entradas por lote, en todas las clases.
Opciones combinadas de NonMaxSuppression	Atributos opcionales para `CombinedNonMaxSuppression`
CompositeTensorVariantFromComponents	Codifica un valor `ExtensionType` en un tensor escalar `variante`.
CompositeTensorVariantToComponents	Decodifica un tensor escalar `variante` en un valor `ExtensionType`.
ComprimirElemento	Comprime un elemento del conjunto de datos.
Calcular tamaño de lote	Calcula el tamaño de lote estático de un conjunto de datos sin lotes parciales.
ComputeDedupDataTupleMáscara	Una operación calcula la máscara de tupla de datos de deduplicación del núcleo integrado.
Concat <T>	Concatena tensores a lo largo de una dimensión.
Configurar e inicializar TPU global	Una operación que establece las estructuras centralizadas para un sistema TPU distribuido.
ConfigureAndInitializeGlobalTPU.Options	Atributos opcionales para `ConfigureAndInitializeGlobalTPU`
Configurar TPU distribuido	Configura las estructuras centralizadas para un sistema TPU distribuido.
Configurar opciones de TPU distribuidas	Atributos opcionales para `ConfigureDistributedTPU`
ConfigurarTPUEmbedding	Configura TPUEmbedding en un sistema TPU distribuido.
ConfigurarTPUEmbeddingHost	Una operación que configura el software TPUEmbedding en un host.
ConfigurarTPUEmbeddingMemory	Una operación que configura el software TPUEmbedding en un host.
ConnectTPUEmbeddingHosts	Una operación que configura la comunicación entre instancias del software host TPUEmbedding después de que se haya llamado a ConfigureTPUEmbeddingHost en cada host.
Constante <T>	Un operador que produce un valor constante.
ConsumirMutexBloquear	Esta operación consume un bloqueo creado por "MutexLock".
ControlDisparador	No hace nada.
Conv <T extiende Número>	Calcula una convolución ND dados los tensores (N+1+batch_dims)-D `input` y (N+2)-D `filter`.
Opciones de conversión	Atributos opcionales para `Conv`
Conv2DBackpropFilterV2 <T extiende el número>	Calcula los gradientes de convolución con respecto al filtro.
Conv2DBackpropFilterV2.Opciones	Atributos opcionales para `Conv2DBackpropFilterV2`
Conv2DBackpropInputV2 <T extiende el número>	Calcula los gradientes de convolución con respecto a la entrada.
Conv2DBackpropInputV2.Opciones	Atributos opcionales para `Conv2DBackpropInputV2`
Copiar <T>	Copie un tensor de CPU a CPU o de GPU a GPU.
Copiar.Opciones	Atributos opcionales para `Copy`
Copiar host <T>	Copia un tensor al host.
Opciones de CopyHost	Atributos opcionales para `CopyHost`
Copiar a malla <T>
CopiarAMeshGrad <T>
CountUpTo <T extiende el número>	Incrementa 'ref' hasta que alcanza el 'límite'.
CrossReplicaSum <T extiende el número>	Una operación para sumar entradas entre instancias de TPU replicadas.
CSRSparseMatrixComponentes <T>	Lee en voz alta los componentes de CSR en el "índice" del lote.
CSRSparseMatrixToDense <T>	Convierta un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes) en denso.
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T>	Convierte un CSRSparesMatrix (posiblemente por lotes) en un SparseTensor.
Conjunto de datos CSV
CSVDatasetV2
CTCLossV2	Calcula la pérdida de CTC (probabilidad logarítmica) para cada entrada de lote.
CTCLossV2.Opciones	Atributos opcionales para `CTCLossV2`
CudnnRNNBackpropV3 <T extiende el número>	Paso de respaldo de CudnnRNNV3.
CudnnRNNBackpropV3.Opciones	Atributos opcionales para `CudnnRNNBackpropV3`
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T extiende el número>	Convierte los parámetros CudnnRNN de forma canónica a forma utilizable.
CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Options	Atributos opcionales para `CudnnRNNCanonicalToParamsV2`
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T extiende el número>	Recupera los parámetros de CudnnRNN en forma canónica.
CudnnRNNParamsToCanonicalV2.Options	Atributos opcionales para `CudnnRNNParamsToCanonicalV2`
CudnnRNNV3 <T extiende el número>	Un RNN respaldado por cuDNN.
CudnnRNNV3.Opciones	Atributos opcionales para `CudnnRNNV3`
CumulativeLogsumexp <T extiende el número>	Calcule el producto acumulativo del tensor "x" a lo largo del "eje".
Opciones acumulativas de Logsumexp.	Atributos opcionales para `CumulativeLogsumexp`
Servicio de datosConjunto de datos	Crea un conjunto de datos que lee datos del servicio tf.data.
DataServiceDataset.Opciones	Atributos opcionales para `DataServiceDataset`
Servicio de datosConjunto de datosV2	Crea un conjunto de datos que lee datos del servicio tf.data.
DataServiceDatasetV2.Opciones	Atributos opcionales para `DataServiceDatasetV2`
Conjunto de datosCardinalidad	Devuelve la cardinalidad de `input_dataset`.
Conjunto de datosCardinalidad.Opciones	Atributos opcionales para `DatasetCardinality`
Conjunto de datos de gráfico	Crea un conjunto de datos a partir del `graph_def` dado.
Conjunto de datos a GraphV2	Devuelve un GraphDef serializado que representa `input_dataset`.
DatasetToGraphV2.Opciones	Atributos opcionales para `DatasetToGraphV2`
Dawsn <T extiende el número>
DebugGradientIdentidad <T>	Operación de identidad para la depuración de gradientes.
DebugGradientRefIdentidad <T>	Operación de identidad para la depuración de gradientes.
Identidad de depuración <T>	Proporciona un mapeo de identidad del tensor de entrada de tipo no Ref para la depuración.
DebugIdentity.Opciones	Atributos opcionales para `DebugIdentity`
DepuraciónIdentidadV2 <T>	Identidad de depuración V2 Op.
DebugIdentityV2.Opciones	Atributos opcionales para `DebugIdentityV2`
DepuraciónIdentidadV3 <T>	Proporciona un mapeo de identidad del tensor de entrada de tipo no Ref para la depuración.
DebugIdentityV3.Opciones	Atributos opcionales para `DebugIdentityV3`
DepurarNanCount	Depurar operación de contador de valor NaN.
DebugNanCount.Opciones	Atributos opcionales para `DebugNanCount`
DepuraciónResumen numérico	Resumen numérico de depuración op.
DebugNumericSummary.Opciones	Atributos opcionales para `DebugNumericSummary`
DebugNumericSummaryV2 <U extiende el número>	Resumen numérico de depuración V2 Op.
DebugNumericSummaryV2.Opciones	Atributos opcionales para `DebugNumericSummaryV2`
DecodeImage <T extiende el número>	Función para decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg y decode_png.
DecodeImage.Opciones	Atributos opcionales para `DecodeImage`
DecodePaddedRaw <T extiende el número>	Reinterpretar los bytes de una cadena como un vector de números.
DecodePaddedRaw.Opciones	Atributos opcionales para `DecodePaddedRaw`
DecodificarProto	La operación extrae campos de un mensaje de buffer de protocolo serializado en tensores.
DecodeProto.Opciones	Atributos opcionales para `DecodeProto`
Copia profunda <T>	Hace una copia de `x`.
EliminarIterador	Un contenedor para un recurso iterador.
Eliminar memoria caché
Eliminar MultiDeviceIterator	Un contenedor para un recurso iterador.
EliminarRandomSeedGenerator
Eliminar generador de semillas
EliminarSessionTensor	Elimina el tensor especificado por su identificador en la sesión.
DenseBincount <U extiende el número>	Cuenta el número de apariciones de cada valor en una matriz de números enteros.
DenseBincount.Opciones	Atributos opcionales para `DenseBincount`
DenseCountSparseOutput <U extiende el número>	Realiza un recuento de contenedores de salida dispersa para una entrada tf.tensor.
DenseCountSparseOutput.Opciones	Atributos opcionales para `DenseCountSparseOutput`
DenseToCSRSparseMatrix	Convierte un tensor denso en un CSRSparseMatrix (posiblemente por lotes).
DestruirRecursoOp	Elimina el recurso especificado por el identificador.
DestruirResourceOp.Options	Atributos opcionales para `DestroyResourceOp`
Destruir variable temporal <T>	Destruye la variable temporal y devuelve su valor final.
Índice de dispositivo	Devuelve el índice del dispositivo que ejecuta la operación.
Conjunto de datos de intercalado dirigido	Un sustituto de `InterleaveDataset` en una lista fija de `N` conjuntos de datos.
DirectedInterleaveDataset.Opciones	Atributos opcionales para `DirectedInterleaveDataset`
Desactivar copia al leer	Desactiva el modo de copia en lectura.
DistribuidoGuardar
Opciones de guardado distribuido	Atributos opcionales para `DistributedSave`
DrawBoundingBoxesV2 <T extiende el número>	Dibuja cuadros delimitadores en un lote de imágenes.
DTensorRestoreV2
DTensorSetGlobalTPUArray	Una operación que informa una gran cantidad de identificadores globales de todas las TPU en el sistema.
Contador De Iteraciones Ficticias
caché de memoria ficticia
Generador De Semillas Ficticias
DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch	Facilita la portabilidad de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup_sparse().
DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbiraryTensorBatch.Options	Atributos opcionales para `DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch`
DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch
DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch.Options	Atributos opcionales para `DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch`
Partición dinámica <T>	Divide los "datos" en tensores "num_partitions" usando índices de "particiones".
Puntada dinámica <T>	Intercale los valores de los tensores de "datos" en un solo tensor.
Editar distancia	Calcula la distancia de edición de Levenshtein (posiblemente normalizada).
EditarDistancia.Opciones	Atributos opcionales para `EditDistance`
Eig <U>	Calcula la descomposición propia de una o más matrices cuadradas.
Opciones Eig	Atributos opcionales para `Eig`
Einsum <T>	Contracción tensorial según la convención de suma de Einstein.
Vacío <T>	Crea un tensor con la forma dada.
Opciones.vacías	Atributos opcionales para `Empty`
Lista de tensores vacía	Crea y devuelve una lista de tensores vacía.
VacíoTensorMap	Crea y devuelve un mapa tensorial vacío.
CodificarProto	La operación serializa los mensajes de protobuf proporcionados en los tensores de entrada.
EncodeProto.Opciones	Atributos opcionales para `EncodeProto`
EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch	Facilita la portabilidad de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup_sparse().
Poner en colaTPUEmbeddingArbiraryTensorBatch.Options	Atributos opcionales para `EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch`
Poner en colaTPUEmbeddingBatch	Una operación que pone en cola una lista de tensores por lotes de entrada en TPUEmbedding.
Poner en colaTPUEmbeddingBatch.Options	Atributos opcionales para `EnqueueTPUEmbeddingBatch`
Poner en colaTPUEmbeddingIntegerBatch	Una operación que pone en cola una lista de tensores por lotes de entrada en TPUEmbedding.
Poner en colaTPUEmbeddingIntegerBatch.Options	Atributos opcionales para `EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch`
Poner en colaTPUEmbeddingRaggedTensorBatch	Facilita la portabilidad de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup().
Poner en colaTPUEmbeddingRaggedTensorBatch.Options	Atributos opcionales para `EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch`
Poner en colaTPUEmbeddingSparseBatch	Una operación que pone en cola los índices de entrada de TPUEmbedding desde un SparseTensor.
Poner en colaTPUEmbeddingSparseBatch.Options	Atributos opcionales para `EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch`
Poner en colaTPUEmbeddingSparseTensorBatch	Facilita la portabilidad de código que utiliza tf.nn.embedding_lookup_sparse().
Poner en colaTPUEmbeddingSparseTensorBatch.Options	Atributos opcionales para `EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch`
Asegurar forma <T>	Garantiza que la forma del tensor coincida con la forma esperada.
Introduzca <T>	Crea o encuentra un marco secundario y pone "datos" a disposición del marco secundario.
Ingresar.Opciones	Atributos opcionales para `Enter`
Erfinv <T extiende Número>
Norma euclidiana <T>	Calcula la norma euclidiana de elementos en las dimensiones de un tensor.
Opciones de norma euclidiana	Atributos opcionales para `EuclideanNorm`
EjecutarTPUEmbeddingPartitioner	Una operación que ejecuta el particionador TPUEmbedding en la configuración central dispositivo y calcula el tamaño de HBM (en bytes) necesario para la operación TPUEmbedding.
Salir <T>	Sale del marco actual a su marco principal.
ExpandirAtenuaciones <T>	Inserta una dimensión de 1 en la forma de un tensor.
ExperimentalAutoShardDataset	Crea un conjunto de datos que fragmenta el conjunto de datos de entrada.
Opciones experimentales de AutoShardDataset.	Atributos opcionales para `ExperimentalAutoShardDataset`
ExperimentalBytesProducedStatsDataset	Registra el tamaño de bytes de cada elemento de `input_dataset` en un StatsAggregator.
ExperimentalElija el conjunto de datos más rápido
Conjunto de datos experimental Cardinalidad	Devuelve la cardinalidad de `input_dataset`.
ExperimentalDatasetToTFRecord	Escribe el conjunto de datos dado en el archivo dado usando el formato TFRecord.
ExperimentalDenseToSparseBatchDataset	Crea un conjunto de datos que agrupa elementos de entrada en un SparseTensor.
Conjunto de datos de estadísticas de latencia experimental	Registra la latencia de producir elementos `input_dataset` en un StatsAggregator.
Conjunto de datos experimental MatchingFiles
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset	Crea un conjunto de datos que anula el paralelismo intraoperatorio máximo.
ExperimentalParseExampleDataset	Transforma `input_dataset` que contiene protos `Example` como vectores de DT_STRING en un conjunto de datos de objetos `Tensor` o `SparseTensor` que representan las características analizadas.
ExperimentalParseExampleDataset.Options	Atributos opcionales para `ExperimentalParseExampleDataset`
ExperimentalPrivateThreadPoolConjunto de datos	Crea un conjunto de datos que utiliza un grupo de subprocesos personalizado para calcular `input_dataset`.
Conjunto de datos aleatorio experimental	Crea un conjunto de datos que devuelve números pseudoaleatorios.
ExperimentalRebatchDataset	Crea un conjunto de datos que cambia el tamaño del lote.
ExperimentalRebatchDataset.Opciones	Atributos opcionales para `ExperimentalRebatchDataset`
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset
Conjunto de datos de ventana deslizante experimental	Crea un conjunto de datos que pasa una ventana deslizante sobre `input_dataset`.
Conjunto de datos SQL experimental	Crea un conjunto de datos que ejecuta una consulta SQL y emite filas del conjunto de resultados.
ExperimentalStatsAggregatorHandle	Crea un recurso de administrador de estadísticas.
ExperimentalStatsAggregatorHandle.Options	Atributos opcionales para `ExperimentalStatsAggregatorHandle`
ExperimentalStatsAggregatorResumen	Produce un resumen de cualquier estadística registrada por el administrador de estadísticas determinado.
Conjunto de datos experimental sin lotes	Un conjunto de datos que divide los elementos de su entrada en múltiples elementos.
Expint <T extiende Número>
ExtractoGlimpseV2	Extrae un vistazo del tensor de entrada.
ExtractGlimpseV2.Opciones	Atributos opcionales para `ExtractGlimpseV2`
ExtractVolumePatches <T extiende el número>	Extraiga los `parches` de la `entrada` y colóquelos en la dimensión de salida `"profundidad"`.
FFTND <T>	Transformada rápida de Fourier ND.
Configuración del sistema de archivos	Establecer la configuración del sistema de archivos.
Llenar <U>	Crea un tensor lleno de un valor escalar.
Finalizar conjunto de datos	Crea un conjunto de datos aplicando `tf.data.Options` a `input_dataset`.
Finalizar conjunto de datos. Opciones	Atributos opcionales para `FinalizeDataset`
FinalizarTPUEmbedding	Una operación que finaliza la configuración de TPUEmbedding.
Huella dactilar	Genera valores de huellas dactilares.
FresnelCos <T extiende el número>
FresnelSin <T extiende Número>
FusedBatchNormGradV3 <T extiende el número, U extiende el número>	Gradiente para normalización por lotes.
FusionadoBatchNormGradV3.Options	Atributos opcionales para `FusedBatchNormGradV3`
FusedBatchNormV3 <T extiende el número, U extiende el número>	Normalización por lotes.
Opciones de FusedBatchNormV3	Atributos opcionales para `FusedBatchNormV3`
Reunir <T>	Reúna sectores del eje `params` `axis` según los `índices`.
Reunir.Opciones	Atributos opcionales para `Gather`
Reunir <T>	Reúna sectores de "params" en un tensor con la forma especificada por "índices".
Generar propuestas de cuadro delimitador	Esta operación produce una región de intereses a partir de cuadros delimitadores dados (bbox_deltas) codificados con anclajes wrt de acuerdo con la ecuación 2 en arXiv:1506.01497 La operación selecciona los cuadros de puntuación superiores `pre_nms_topn`, los decodifica con respecto a los anclajes, aplica supresión no máxima en cuadros superpuestos con un valor de intersección sobre unión (iou) superior a `nms_threshold`, descartando cuadros donde el lado más corto es menor que ` tamaño_mínimo`.
GenerarBoundingBoxProposals.Options	Atributos opcionales para `GenerateBoundingBoxProposals`
ObtenerElementoEnIndex	Obtiene el elemento en el índice especificado en un conjunto de datos.
Obtener opciones	Devuelve el `tf.data.Options` adjunto a `input_dataset`.
Obtener identificador de sesión	Almacene el tensor de entrada en el estado de la sesión actual.
ObtenerSessionTensor <T>	Obtenga el valor del tensor especificado por su identificador.
Degradados	Agrega operaciones para calcular las derivadas parciales de la suma de `y` s wrt `x` s, es decir, `d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2...` Si se establecen los valores `Options.dx()` , son las derivadas parciales simbólicas iniciales de alguna función de pérdida `L` wrt
Degradados.Opciones	Atributos opcionales para `Gradients`
GRUBlockCell <T extiende Número>	Calcula la propagación directa de la celda GRU durante 1 paso de tiempo.
GRUBlockCellGrad <T extiende Número>	Calcula la retropropagación de la celda GRU durante 1 paso de tiempo.
GarantíaConst <T>	Da una garantía al tiempo de ejecución de TF de que el tensor de entrada es una constante.
Tabla de picadillo	Crea una tabla hash no inicializada.
HashTable.Opciones	Atributos opcionales para `HashTable`
HistogramFixedWidth <U extiende el número>	Devuelve histograma de valores.
Identidad <T>	Devuelve un tensor con la misma forma y contenido que el tensor o valor de entrada.
IdentidadN	Devuelve una lista de tensores con las mismas formas y contenidos que la entrada. tensores.
IFFTND <T>	ND transformada rápida inversa de Fourier.
Ignorar errores conjunto de datos	Crea un conjunto de datos que contiene los elementos de `input_dataset` ignorando los errores.
IgnoreErrorsDataset.Options	Atributos opcionales para `IgnoreErrorsDataset`
ImageProjectiveTransformV2 <T extiende el número>	Aplica la transformación dada a cada una de las imágenes.
ImageProjectiveTransformV2.Opciones	Atributos opcionales para `ImageProjectiveTransformV2`
ImageProjectiveTransformV3 <T extiende el número>	Aplica la transformación dada a cada una de las imágenes.
ImageProjectiveTransformV3.Opciones	Atributos opcionales para `ImageProjectiveTransformV3`
Constante inmutable <T>	Devuelve un tensor inmutable de la región de memoria.
EntradaDecola <T>	Una operación de marcador de posición para un valor que se introducirá en el cálculo.
AlimentaciónDecolaTupla	Obtiene múltiples valores de la alimentación como una tupla XLA.
AlimentaciónEn cola	Una operación que introduce un único valor de tensor en el cálculo.
InfeedEnqueue.Opciones	Atributos opcionales para `InfeedEnqueue`
InfeedEnqueueBuffer prelinealizado	Una operación que pone en cola el búfer prelinealizado en la alimentación de TPU.
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer.Options	Atributos opcionales para `InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer`
AlimentaciónEncolaTupla	Introduce múltiples valores de tensor en el cálculo como una tupla XLA.
InfeedEnqueueTuple.Opciones	Atributos opcionales para `InfeedEnqueueTuple`
Inicializar tabla	Inicializador de tabla que toma dos tensores para claves y valores respectivamente.
Inicializar tabla desde conjunto de datos
Inicializar tabla desde archivo de texto	Inicializa una tabla a partir de un archivo de texto.
InicializarTableFromTextFile.Options	Atributos opcionales para `InitializeTableFromTextFile`
InplaceAdd <T>	Agrega v a filas especificadas de x.
InplaceSub <T>	Resta `v` en filas especificadas de `x`.
Actualización in situ <T>	Actualiza las filas especificadas 'i' con valores 'v'.
IRFFTND <U extiende el número>	ND transformada inversa de Fourier muy rápida.
IsBoostedTreesEnsembleInitializado	Comprueba si se ha inicializado un conjunto de árboles.
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitializado	Comprueba si se ha inicializado una secuencia cuantil.
Regresión isotónica <U extiende el número>	Resuelve un lote de problemas de regresión isotónica.
IsTPUEmbeddingInitialized	Si TPU Embedding se inicializa en un sistema TPU distribuido.
IsTPUEmbeddingInitialized.Opciones	Atributos opcionales para `IsTPUEmbeddingInitialized`
EsVariableIniciada	Comprueba si se ha inicializado un tensor.
IteradorGetDevice	Devuelve el nombre del dispositivo en el que se ha colocado el "recurso".
Inicialización de KMC2Chain	Devuelve el índice de un punto de datos que debe agregarse al conjunto de semillas.
KmeansPlusPlusInicialización	Selecciona num_to_sample filas de entrada utilizando el criterio KMeans++.
KthOrderStatistic	Calcula la estadística de orden K de un conjunto de datos.
LinSpace <T extiende el número>	Genera valores en un intervalo.
Lista de conjunto de datos	Crea un conjunto de datos que emite cada uno de los "tensores" una vez.
ListDataset.Opciones	Atributos opcionales para `ListDataset`
LMDBConjunto de datos	Crea un conjunto de datos que emite los pares clave-valor en uno o más archivos LMDB.
Cargar todos los parámetros de integración de TPUUE	Una operación que carga parámetros de optimización en la memoria integrada.
CargarTPUEmbeddingAdadeltaParameters	Cargue los parámetros de incrustación de Adadelta.
CargarTPUEmbeddingAdadeltaParameters.Options	Atributos opcionales para `LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters`
CargarTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters	Cargue los parámetros de incrustación de Adagrad Momentum.
CargarTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters.Options	Atributos opcionales para `LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters`
CargarTPUEmbeddingAdagradParameters	Cargue los parámetros de incrustación de Adagrad.
CargarTPUEmbeddingAdagradParameters.Options	Atributos opcionales para `LoadTPUEmbeddingAdagradParameters`
CargarTPUEmbeddingADAMParameters	Cargue los parámetros de incrustación de ADAM.
CargarTPUEmbeddingADAMParameters.Options	Atributos opcionales para `LoadTPUEmbeddingADAMParameters`
CargarTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters	Cargue los parámetros de incrustación de RMSProp centrados.
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters.Options	Atributos opcionales para `LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters`
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters	Cargar parámetros de incorporación del estimador de frecuencia.
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters.Options	Atributos opcionales para `LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters`
CargarTPUEmbeddingFTRLParameters	Cargue los parámetros de incrustación FTRL.
CargarTPUEmbeddingFTRLParameters.Options	Atributos opcionales para `LoadTPUEmbeddingFTRLParameters`
CargarTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters	Cargue los parámetros de incrustación de MDL Adagrad Light.
CargarTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters.Options	Atributos opcionales para `LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters`
CargarTPUEmbeddingMomentumParameters	Cargue los parámetros de incrustación de Momentum.
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters.Options	Atributos opcionales para `LoadTPUEmbeddingMomentumParameters`
CargarTPUEmbeddingProximalAdagradParameters	Load proximal Adagrad embedding parameters.
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options	Optional attributes for `LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters`
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters.Options	Optional attributes for `LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters`
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters	Load RMSProp embedding parameters.
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters.Options	Optional attributes for `LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters`
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	Load SGD embedding parameters.
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters.Options	Optional attributes for `LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters`
LookupTableExport <T, U>	Outputs all keys and values in the table.
LookupTableFind <U>	Looks up keys in a table, outputs the corresponding values.
LookupTableImport	Replaces the contents of the table with the specified keys and values.
LookupTableInsert	Updates the table to associates keys with values.
LookupTableRemove	Removes keys and its associated values from a table.
LookupTableSize	Computes the number of elements in the given table.
LoopCond	Forwards the input to the output.
LowerBound <U extends Number>	Applies lower_bound(sorted_search_values, values) along each row.
LSTMBlockCell <T extends Number>	Computes the LSTM cell forward propagation for 1 time step.
LSTMBlockCell.Options	Optional attributes for `LSTMBlockCell`
LSTMBlockCellGrad <T extends Number>	Computes the LSTM cell backward propagation for 1 timestep.
Lu <T, U extends Number>	Computes the LU decomposition of one or more square matrices.
MakeUnique	Make all elements in the non-Batch dimension unique, but \"close\" to their initial value.
MapClear	Op removes all elements in the underlying container.
MapClear.Options	Optional attributes for `MapClear`
MapIncompleteSize	Op returns the number of incomplete elements in the underlying container.
MapIncompleteSize.Options	Optional attributes for `MapIncompleteSize`
MapPeek	Op peeks at the values at the specified key.
MapPeek.Options	Optional attributes for `MapPeek`
MapSize	Op returns the number of elements in the underlying container.
MapSize.Options	Optional attributes for `MapSize`
MapStage	Stage (key, values) in the underlying container which behaves like a hashtable.
MapStage.Options	Optional attributes for `MapStage`
MapUnstage	Op removes and returns the values associated with the key from the underlying container.
MapUnstage.Options	Optional attributes for `MapUnstage`
MapUnstageNoKey	Op removes and returns a random (key, value) from the underlying container.
MapUnstageNoKey.Options	Optional attributes for `MapUnstageNoKey`
MatrixDiagPartV2 <T>	Returns the batched diagonal part of a batched tensor.
MatrixDiagPartV3 <T>	Returns the batched diagonal part of a batched tensor.
MatrixDiagPartV3.Options	Optional attributes for `MatrixDiagPartV3`
MatrixDiagV2 <T>	Returns a batched diagonal tensor with given batched diagonal values.
MatrixDiagV3 <T>	Returns a batched diagonal tensor with given batched diagonal values.
MatrixDiagV3.Options	Optional attributes for `MatrixDiagV3`
MatrixSetDiagV2 <T>	Returns a batched matrix tensor with new batched diagonal values.
MatrixSetDiagV3 <T>	Returns a batched matrix tensor with new batched diagonal values.
MatrixSetDiagV3.Options	Optional attributes for `MatrixSetDiagV3`
Max <T>	Computes the maximum of elements across dimensions of a tensor.
Max.Options	Optional attributes for `Max`
MaxIntraOpParallelismDataset	Creates a dataset that overrides the maximum intra-op parallelism.
Merge <T>	Forwards the value of an available tensor from `inputs` to `output`.
MergeDedupData	An op merges elements of integer and float tensors into deduplication data as XLA tuple.
MergeDedupData.Options	Optional attributes for `MergeDedupData`
Min <T>	Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor.
Min.Options	Optional attributes for `Min`
MirrorPad <T>	Pads a tensor with mirrored values.
MirrorPadGrad <T>	Gradient op for `MirrorPad` op.
MlirPassthroughOp	Wraps an arbitrary MLIR computation expressed as a module with a main() function.
MulNoNan <T>	Returns x * y element-wise.
MutableDenseHashTable	Creates an empty hash table that uses tensors as the backing store.
MutableDenseHashTable.Options	Optional attributes for `MutableDenseHashTable`
MutableHashTable	Creates an empty hash table.
MutableHashTable.Options	Optional attributes for `MutableHashTable`
MutableHashTableOfTensors	Creates an empty hash table.
MutableHashTableOfTensors.Options	Optional attributes for `MutableHashTableOfTensors`
Mutex	Creates a Mutex resource that can be locked by `MutexLock`.
Mutex.Options	Optional attributes for `Mutex`
MutexLock	Locks a mutex resource.
NcclAllReduce <T extends Number>	Outputs a tensor containing the reduction across all input tensors.
NcclBroadcast <T extends Number>	Sends `input` to all devices that are connected to the output.
NcclReduce <T extends Number>	Reduces `input` from `num_devices` using `reduction` to a single device.
Ndtri <T extends Number>
NearestNeighbors	Selects the k nearest centers for each point.
NextAfter <T extends Number>	Returns the next representable value of `x1` in the direction of `x2`, element-wise.
NextIteration <T>	Makes its input available to the next iteration.
NonDeterministicInts <U>	Non-deterministically generates some integers.
NonMaxSuppressionV5 <T extends Number>	Greedily selects a subset of bounding boxes in descending order of score, pruning away boxes that have high intersection-over-union (IOU) overlap with previously selected boxes.
NonMaxSuppressionV5.Options	Optional attributes for `NonMaxSuppressionV5`
NonSerializableDataset
NoOp	Does nothing.
OneHot <U>	Returns a one-hot tensor.
OneHot.Options	Optional attributes for `OneHot`
OnesLike <T>	Returns a tensor of ones with the same shape and type as x.
OptimizeDatasetV2	Creates a dataset by applying related optimizations to `input_dataset`.
OptimizeDatasetV2.Options	Optional attributes for `OptimizeDatasetV2`
OptionsDataset	Creates a dataset by attaching tf.data.Options to `input_dataset`.
OptionsDataset.Options	Optional attributes for `OptionsDataset`
OrderedMapClear	Op removes all elements in the underlying container.
OrderedMapClear.Options	Optional attributes for `OrderedMapClear`
OrderedMapIncompleteSize	Op returns the number of incomplete elements in the underlying container.
OrderedMapIncompleteSize.Options	Optional attributes for `OrderedMapIncompleteSize`
OrderedMapPeek	Op peeks at the values at the specified key.
OrderedMapPeek.Options	Optional attributes for `OrderedMapPeek`
OrderedMapSize	Op returns the number of elements in the underlying container.
OrderedMapSize.Options	Optional attributes for `OrderedMapSize`
OrderedMapStage	Stage (key, values) in the underlying container which behaves like a ordered associative container.
OrderedMapStage.Options	Optional attributes for `OrderedMapStage`
OrderedMapUnstage	Op removes and returns the values associated with the key from the underlying container.
OrderedMapUnstage.Options	Optional attributes for `OrderedMapUnstage`
OrderedMapUnstageNoKey	Op removes and returns the (key, value) element with the smallest key from the underlying container.
OrderedMapUnstageNoKey.Options	Optional attributes for `OrderedMapUnstageNoKey`
OutfeedDequeue <T>	Retrieves a single tensor from the computation outfeed.
OutfeedDequeue.Options	Optional attributes for `OutfeedDequeue`
OutfeedDequeueTuple	Retrieve multiple values from the computation outfeed.
OutfeedDequeueTuple.Options	Optional attributes for `OutfeedDequeueTuple`
OutfeedDequeueTupleV2	Retrieve multiple values from the computation outfeed.
OutfeedDequeueV2 <T>	Retrieves a single tensor from the computation outfeed.
OutfeedEnqueue	Enqueue a Tensor on the computation outfeed.
OutfeedEnqueueTuple	Enqueue multiple Tensor values on the computation outfeed.
Pad <T>	Pads a tensor.
ParallelBatchDataset
ParallelBatchDataset.Options	Optional attributes for `ParallelBatchDataset`
ParallelConcat <T>	Concatenates a list of `N` tensors along the first dimension.
ParallelDynamicStitch <T>	Interleave the values from the `data` tensors into a single tensor.
ParseExampleDatasetV2	Transforms `input_dataset` containing `Example` protos as vectors of DT_STRING into a dataset of `Tensor` or `SparseTensor` objects representing the parsed features.
ParseExampleDatasetV2.Options	Optional attributes for `ParseExampleDatasetV2`
ParseExampleV2	Transforms a vector of tf.Example protos (as strings) into typed tensors.
ParseSequenceExampleV2	Transforms a vector of tf.io.SequenceExample protos (as strings) into typed tensors.
ParseSequenceExampleV2.Options	Optional attributes for `ParseSequenceExampleV2`
Placeholder <T>	A placeholder op for a value that will be fed into the computation.
Placeholder.Options	Optional attributes for `Placeholder`
PlaceholderWithDefault <T>	A placeholder op that passes through `input` when its output is not fed.
Prelinearize	An op which linearizes one Tensor value to an opaque variant tensor.
Prelinearize.Options	Optional attributes for `Prelinearize`
PrelinearizeTuple	An op which linearizes multiple Tensor values to an opaque variant tensor.
PrelinearizeTuple.Options	Optional attributes for `PrelinearizeTuple`
Print	Prints a string scalar.
Print.Options	Optional attributes for `Print`
PrivateThreadPoolDataset	Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`.
Prod <T>	Computes the product of elements across dimensions of a tensor.
Prod.Options	Optional attributes for `Prod`
QuantizeAndDequantizeV4 <T extends Number>	Quantizes then dequantizes a tensor.
QuantizeAndDequantizeV4.Options	Optional attributes for `QuantizeAndDequantizeV4`
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T extends Number>	Returns the gradient of `QuantizeAndDequantizeV4`.
QuantizeAndDequantizeV4Grad.Options	Optional attributes for `QuantizeAndDequantizeV4Grad`
QuantizedConcat <T>	Concatenates quantized tensors along one dimension.
QuantizedConcatV2 <T>
QuantizedConv2DAndRelu <V>
QuantizedConv2DAndRelu.Options	Optional attributes for `QuantizedConv2DAndRelu`
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V>
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize.Options	Optional attributes for `QuantizedConv2DAndReluAndRequantize`
QuantizedConv2DAndRequantize <V>
QuantizedConv2DAndRequantize.Options	Optional attributes for `QuantizedConv2DAndRequantize`
QuantizedConv2DPerChannel <V>	Computes QuantizedConv2D per channel.
QuantizedConv2DPerChannel.Options	Optional attributes for `QuantizedConv2DPerChannel`
QuantizedConv2DWithBias <V>
QuantizedConv2DWithBias.Options	Optional attributes for `QuantizedConv2DWithBias`
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V>
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu.Options	Optional attributes for `QuantizedConv2DWithBiasAndRelu`
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W>
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options	Optional attributes for `QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize`
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W>
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize.Options	Optional attributes for `QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize`
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X>
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize.Options	Optional attributes for `QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize`
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V>
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu.Options	Optional attributes for `QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu`
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X>
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize.Options	Optional attributes for `QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize`
QuantizedDepthwiseConv2D <V>	Computes quantized depthwise Conv2D.
QuantizedDepthwiseConv2D.Options	Optional attributes for `QuantizedDepthwiseConv2D`
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V>	Computes quantized depthwise Conv2D with Bias.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias.Options	Optional attributes for `QuantizedDepthwiseConv2DWithBias`
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V>	Computes quantized depthwise Conv2D with Bias and Relu.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu.Options	Optional attributes for `QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu`
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W>	Computes quantized depthwise Conv2D with Bias, Relu and Requantize.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options	Optional attributes for `QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize`
QuantizedMatMulWithBias <W>	Performs a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b` with bias add.
QuantizedMatMulWithBias.Options	Optional attributes for `QuantizedMatMulWithBias`
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extends Number>
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize.Options	Optional attributes for `QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize`
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V>	Perform a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b` with bias add and relu fusion.
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options	Optional attributes for `QuantizedMatMulWithBiasAndRelu`
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W>	Perform a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b` with bias add and relu and requantize fusion.
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options	Optional attributes for `QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize`
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W>
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize.Options	Optional attributes for `QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize`
QuantizedReshape <T>	Reshapes a quantized tensor as per the Reshape op.
RaggedBincount <U extends Number>	Counts the number of occurrences of each value in an integer array.
RaggedBincount.Options	Optional attributes for `RaggedBincount`
RaggedCountSparseOutput <U extends Number>	Performs sparse-output bin counting for a ragged tensor input.
RaggedCountSparseOutput.Options	Optional attributes for `RaggedCountSparseOutput`
RaggedCross <T, U extends Number>	Generates a feature cross from a list of tensors, and returns it as a RaggedTensor.
RaggedFillEmptyRows <T>
RaggedFillEmptyRowsGrad <T>
RaggedGather <T extends Number, U>	Gather ragged slices from `params` axis `0` according to `indices`.
RaggedRange <U extends Number, T extends Number>	Returns a `RaggedTensor` containing the specified sequences of numbers.
RaggedTensorFromVariant <U extends Number, T>	Decodes a `variant` Tensor into a `RaggedTensor`.
RaggedTensorToSparse <U>	Converts a `RaggedTensor` into a `SparseTensor` with the same values.
RaggedTensorToTensor <U>	Create a dense tensor from a ragged tensor, possibly altering its shape.
RaggedTensorToVariant	Encodes a `RaggedTensor` into a `variant` Tensor.
RaggedTensorToVariantGradient <U>	Helper used to compute the gradient for `RaggedTensorToVariant`.
RandomDatasetV2	Creates a Dataset that returns pseudorandom numbers.
RandomDatasetV2.Options	Optional attributes for `RandomDatasetV2`
RandomIndexShuffle <T extends Number>	Outputs the position of `value` in a permutation of [0, ..., max_index].
RandomIndexShuffle.Options	Optional attributes for `RandomIndexShuffle`
Range <T extends Number>	Creates a sequence of numbers.
Rank	Returns the rank of a tensor.
ReadVariableOp <T>	Reads the value of a variable.
ReadVariableXlaSplitND <T>	Splits resource variable input tensor across all dimensions.
ReadVariableXlaSplitND.Options	Optional attributes for `ReadVariableXlaSplitND`
RebatchDataset	Creates a dataset that changes the batch size.
RebatchDataset.Options	Optional attributes for `RebatchDataset`
RebatchDatasetV2	Creates a dataset that changes the batch size.
Recv <T>	Receives the named tensor from send_device on recv_device.
Recv.Options	Optional attributes for `Recv`
RecvTPUEmbeddingActivations	An op that receives embedding activations on the TPU.
ReduceAll	Computes the "logical and" of elements across dimensions of a tensor.
ReduceAll.Options	Optional attributes for `ReduceAll`
ReduceAny	Computes the "logical or" of elements across dimensions of a tensor.
ReduceAny.Options	Optional attributes for `ReduceAny`
ReduceMax <T>	Computes the maximum of elements across dimensions of a tensor.
ReduceMax.Options	Optional attributes for `ReduceMax`
ReduceMin <T>	Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor.
ReduceMin.Options	Optional attributes for `ReduceMin`
ReduceProd <T>	Computes the product of elements across dimensions of a tensor.
ReduceProd.Options	Optional attributes for `ReduceProd`
ReduceSum <T>	Computes the sum of elements across dimensions of a tensor.
ReduceSum.Options	Optional attributes for `ReduceSum`
RefEnter <T>	Creates or finds a child frame, and makes `data` available to the child frame.
RefEnter.Options	Optional attributes for `RefEnter`
RefExit <T>	Exits the current frame to its parent frame.
RefIdentity <T>	Return the same ref tensor as the input ref tensor.
RefMerge <T>	Forwards the value of an available tensor from `inputs` to `output`.
RefNextIteration <T>	Makes its input available to the next iteration.
RefSelect <T>	Forwards the `index`th element of `inputs` to `output`.
RefSwitch <T>	Forwards the ref tensor `data` to the output port determined by `pred`.
RegisterDataset	Registers a dataset with the tf.data service.
RegisterDataset.Options	Optional attributes for `RegisterDataset`
RegisterDatasetV2	Registers a dataset with the tf.data service.
RegisterDatasetV2.Options	Optional attributes for `RegisterDatasetV2`
Relayout <T>
RelayoutLike <T>
RequantizationRangePerChannel	Computes requantization range per channel.
RequantizePerChannel <U>	Requantizes input with min and max values known per channel.
Reshape <T>	Reshapes a tensor.
ResourceAccumulatorApplyGradient	Applies a gradient to a given accumulator.
ResourceAccumulatorNumAccumulated	Returns the number of gradients aggregated in the given accumulators.
ResourceAccumulatorSetGlobalStep	Updates the accumulator with a new value for global_step.
ResourceAccumulatorTakeGradient <T>	Extracts the average gradient in the given ConditionalAccumulator.
ResourceApplyAdagradV2	Update '*var' according to the adagrad scheme.
ResourceApplyAdagradV2.Options	Optional attributes for `ResourceApplyAdagradV2`
ResourceApplyAdamWithAmsgrad	Update '*var' according to the Adam algorithm.
ResourceApplyAdamWithAmsgrad.Options	Optional attributes for `ResourceApplyAdamWithAmsgrad`
ResourceApplyKerasMomentum	Update '*var' according to the momentum scheme.
ResourceApplyKerasMomentum.Options	Optional attributes for `ResourceApplyKerasMomentum`
ResourceConditionalAccumulator	A conditional accumulator for aggregating gradients.
ResourceConditionalAccumulator.Options	Optional attributes for `ResourceConditionalAccumulator`
ResourceCountUpTo <T extends Number>	Increments variable pointed to by 'resource' until it reaches 'limit'.
ResourceGather <U>	Gather slices from the variable pointed to by `resource` according to `indices`.
ResourceGather.Options	Optional attributes for `ResourceGather`
ResourceGatherNd <U>
ResourceScatterAdd	Adds sparse updates to the variable referenced by `resource`.
ResourceScatterDiv	Divides sparse updates into the variable referenced by `resource`.
ResourceScatterMax	Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `max` operation.
ResourceScatterMin	Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `min` operation.
ResourceScatterMul	Multiplies sparse updates into the variable referenced by `resource`.
ResourceScatterNdAdd	Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable.
ResourceScatterNdAdd.Options	Optional attributes for `ResourceScatterNdAdd`
ResourceScatterNdMax
ResourceScatterNdMax.Options	Optional attributes for `ResourceScatterNdMax`
ResourceScatterNdMin
ResourceScatterNdMin.Options	Optional attributes for `ResourceScatterNdMin`
ResourceScatterNdSub	Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable.
ResourceScatterNdSub.Options	Optional attributes for `ResourceScatterNdSub`
ResourceScatterNdUpdate	Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`.
ResourceScatterNdUpdate.Options	Optional attributes for `ResourceScatterNdUpdate`
ResourceScatterSub	Subtracts sparse updates from the variable referenced by `resource`.
ResourceScatterUpdate	Assigns sparse updates to the variable referenced by `resource`.
ResourceSparseApplyAdagradV2	Update relevant entries in 'var' and 'accum' according to the adagrad scheme.
ResourceSparseApplyAdagradV2.Options	Optional attributes for `ResourceSparseApplyAdagradV2`
ResourceSparseApplyKerasMomentum	Update relevant entries in 'var' and 'accum' according to the momentum scheme.
ResourceSparseApplyKerasMomentum.Options	Optional attributes for `ResourceSparseApplyKerasMomentum`
ResourceStridedSliceAssign	Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`.
ResourceStridedSliceAssign.Options	Optional attributes for `ResourceStridedSliceAssign`
RetrieveAllTPUEmbeddingParameters	An op that retrieves optimization parameters from embedding to host memory.
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters	Retrieve Adadelta embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters.Options	Optional attributes for `RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters`
RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters	Retrieve Adagrad Momentum embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters.Options	Optional attributes for `RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters`
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters	Retrieve Adagrad embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters.Options	Optional attributes for `RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters`
RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters	Retrieve ADAM embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters.Options	Optional attributes for `RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters`
RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters	Retrieve centered RMSProp embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters.Options	Optional attributes for `RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters`
RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters	Retrieve frequency estimator embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters.Options	Optional attributes for `RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters`
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters	Retrieve FTRL embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters.Options	Optional attributes for `RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters`
RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters	Retrieve MDL Adagrad Light embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters.Options	Optional attributes for `RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters`
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters	Retrieve Momentum embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters.Options	Optional attributes for `RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters`
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters	Retrieve proximal Adagrad embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options	Optional attributes for `RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters`
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters.Options	Optional attributes for `RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters`
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters	Retrieve RMSProp embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters.Options	Optional attributes for `RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters`
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	Retrieve SGD embedding parameters.
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters.Options	Optional attributes for `RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters`
Reverse <T>	Reverses specific dimensions of a tensor.
ReverseSequence <T>	Reverses variable length slices.
ReverseSequence.Options	Optional attributes for `ReverseSequence`
RewriteDataset
RFFTND <U>	ND fast real Fourier transform.
RiscAbs <T extends Number>
RiscAdd <T extends Number>	Returns x + y element-wise.
RiscBinaryArithmetic <T extends Number>
RiscBinaryComparison
RiscBitcast <U>
RiscBroadcast <T>
RiscCast <U>
RiscCeil <T extends Number>
RiscCholesky <T extends Number>
RiscConcat <T>
RiscConv <T extends Number>
RiscConv.Options	Optional attributes for `RiscConv`
RiscCos <T extends Number>
RiscDiv <T extends Number>
RiscDot <T extends Number>
RiscDot.Options	Optional attributes for `RiscDot`
RiscExp <T extends Number>
RiscFft <T>
RiscFloor <T extends Number>
RiscGather <T>
RiscGather.Options	Optional attributes for `RiscGather`
RiscImag <U extends Number>
RiscIsFinite
RiscLog <T extends Number>
RiscLogicalAnd
RiscLogicalNot
RiscLogicalOr
RiscMax <T extends Number>	Returns max(x, y) element-wise.
RiscMin <T extends Number>
RiscMul <T extends Number>
RiscNeg <T extends Number>
RiscPad <T extends Number>
RiscPool <T extends Number>
RiscPool.Options	Optional attributes for `RiscPool`
RiscPow <T extends Number>
RiscRandomUniform
RiscRandomUniform.Options	Optional attributes for `RiscRandomUniform`
RiscReal <U extends Number>
RiscReduce <T extends Number>
RiscRem <T extends Number>
RiscReshape <T extends Number>
RiscReverse <T extends Number>
RiscScatter <U extends Number>
RiscShape <U extends Number>
RiscSign <T extends Number>
RiscSlice <T extends Number>
RiscSort <T extends Number>
RiscSqueeze <T>
RiscSqueeze.Options	Optional attributes for `RiscSqueeze`
RiscSub <T extends Number>
RiscTranspose <T>
RiscTriangularSolve <T extends Number>
RiscTriangularSolve.Options	Optional attributes for `RiscTriangularSolve`
RiscUnary <T extends Number>
RngReadAndSkip	Advance the counter of a counter-based RNG.
RngSkip	Advance the counter of a counter-based RNG.
Roll <T>	Rolls the elements of a tensor along an axis.
SamplingDataset	Creates a dataset that takes a Bernoulli sample of the contents of another dataset.
ScaleAndTranslate
ScaleAndTranslate.Options	Optional attributes for `ScaleAndTranslate`
ScaleAndTranslateGrad <T extends Number>
ScaleAndTranslateGrad.Options	Optional attributes for `ScaleAndTranslateGrad`
ScatterAdd <T>	Adds sparse updates to a variable reference.
ScatterAdd.Options	Optional attributes for `ScatterAdd`
ScatterDiv <T>	Divides a variable reference by sparse updates.
ScatterDiv.Options	Optional attributes for `ScatterDiv`
ScatterMax <T extends Number>	Reduces sparse updates into a variable reference using the `max` operation.
ScatterMax.Options	Optional attributes for `ScatterMax`
ScatterMin <T extends Number>	Reduces sparse updates into a variable reference using the `min` operation.
ScatterMin.Options	Optional attributes for `ScatterMin`
ScatterMul <T>	Multiplies sparse updates into a variable reference.
ScatterMul.Options	Optional attributes for `ScatterMul`
ScatterNd <U>	Scatters `updates` into a tensor of shape `shape` according to `indices`.
ScatterNdAdd <T>	Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable.
ScatterNdAdd.Options	Optional attributes for `ScatterNdAdd`
ScatterNdMax <T>	Computes element-wise maximum.
ScatterNdMax.Options	Optional attributes for `ScatterNdMax`
ScatterNdMin <T>	Computes element-wise minimum.
ScatterNdMin.Options	Optional attributes for `ScatterNdMin`
ScatterNdNonAliasingAdd <T>	Applies sparse addition to `input` using individual values or slices from `updates` according to indices `indices`.
ScatterNdSub <T>	Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable.
ScatterNdSub.Options	Optional attributes for `ScatterNdSub`
ScatterNdUpdate <T>	Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`.
ScatterNdUpdate.Options	Optional attributes for `ScatterNdUpdate`
ScatterSub <T>	Subtracts sparse updates to a variable reference.
ScatterSub.Options	Optional attributes for `ScatterSub`
ScatterUpdate <T>	Applies sparse updates to a variable reference.
ScatterUpdate.Options	Optional attributes for `ScatterUpdate`
SegmentMaxV2 <T extends Number>	Computes the maximum along segments of a tensor.
SegmentMinV2 <T extends Number>	Computes the minimum along segments of a tensor.
SegmentProdV2 <T>	Computes the product along segments of a tensor.
SegmentSumV2 <T>	Computes the sum along segments of a tensor.
SelectV2 <T>
Send	Sends the named tensor from send_device to recv_device.
Send.Options	Optional attributes for `Send`
SendTPUEmbeddingGradients	Performs gradient updates of embedding tables.
SetDiff1d <T, U extends Number>	Computes the difference between two lists of numbers or strings.
SetSize	Number of unique elements along last dimension of input `set`.
SetSize.Options	Optional attributes for `SetSize`
Shape <U extends Number>	Returns the shape of a tensor.
ShapeN <U extends Number>	Returns shape of tensors.
ShardDataset	Creates a `Dataset` that includes only 1/`num_shards` of this dataset.
ShardDataset.Options	Optional attributes for `ShardDataset`
ShuffleAndRepeatDatasetV2
ShuffleAndRepeatDatasetV2.Options	Optional attributes for `ShuffleAndRepeatDatasetV2`
ShuffleDatasetV2
ShuffleDatasetV2.Options	Optional attributes for `ShuffleDatasetV2`
ShuffleDatasetV3
ShuffleDatasetV3.Options	Optional attributes for `ShuffleDatasetV3`
ShutdownDistributedTPU	Shuts down a running distributed TPU system.
ShutdownTPUSystem	An op that shuts down the TPU system.
Size <U extends Number>	Returns the size of a tensor.
Skipgram	Parses a text file and creates a batch of examples.
Skipgram.Options	Optional attributes for `Skipgram`
SleepDataset
Slice <T>	Return a slice from 'input'.
SlidingWindowDataset	Creates a dataset that passes a sliding window over `input_dataset`.
SlidingWindowDataset.Options	Optional attributes for `SlidingWindowDataset`
Snapshot <T>	Returns a copy of the input tensor.
SnapshotChunkDataset
SnapshotChunkDataset.Options	Optional attributes for `SnapshotChunkDataset`
SnapshotDataset	Creates a dataset that will write to / read from a snapshot.
SnapshotDataset.Options	Optional attributes for `SnapshotDataset`
SnapshotDatasetReader
SnapshotDatasetReader.Options	Optional attributes for `SnapshotDatasetReader`
SnapshotNestedDatasetReader
SobolSample <T extends Number>	Generates points from the Sobol sequence.
SpaceToBatchNd <T>	SpaceToBatch for ND tensors of type T.
SparseApplyAdagradV2 <T>	Update relevant entries in 'var' and 'accum' according to the adagrad scheme.
SparseApplyAdagradV2.Options	Optional attributes for `SparseApplyAdagradV2`
SparseBincount <U extends Number>	Counts the number of occurrences of each value in an integer array.
SparseBincount.Options	Optional attributes for `SparseBincount`
SparseCountSparseOutput <U extends Number>	Performs sparse-output bin counting for a sparse tensor input.
SparseCountSparseOutput.Options	Optional attributes for `SparseCountSparseOutput`
SparseCrossHashed	Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors.
SparseCrossV2	Generates sparse cross from a list of sparse and dense tensors.
SparseMatrixAdd	Sparse addition of two CSR matrices, C = alpha * A + beta * B.
SparseMatrixMatMul <T>	Matrix-multiplies a sparse matrix with a dense matrix.
SparseMatrixMatMul.Options	Optional attributes for `SparseMatrixMatMul`
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	Sparse-matrix-multiplies two CSR matrices `a` and `b`.
SparseMatrixSparseMatMul.Options	Optional attributes for `SparseMatrixSparseMatMul`
SparseMatrixTranspose	Transposes the inner (matrix) dimensions of a CSRSparseMatrix.
SparseMatrixTranspose.Options	Optional attributes for `SparseMatrixTranspose`
SparseMatrixZeros	Creates an all-zeros CSRSparseMatrix with shape `dense_shape`.
SparseSegmentMeanGradV2 <T extends Number, U extends Number>	Computes gradients for SparseSegmentMean.
SparseSegmentSqrtNGradV2 <T extends Number, U extends Number>	Computes gradients for SparseSegmentSqrtN.
SparseSegmentSumGrad <T extends Number>	Computes gradients for SparseSegmentSum.
SparseSegmentSumGradV2 <T extends Number, U extends Number>	Computes gradients for SparseSegmentSum.
SparseTensorToCSRSparseMatrix	Converts a SparseTensor to a (possibly batched) CSRSparseMatrix.
Spence <T extends Number>
Split <T>	Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension.
SplitDedupData <T extends Number, U extends Number>	An op splits input deduplication data XLA tuple into integer and floating point tensors.
SplitDedupData.Options	Optional attributes for `SplitDedupData`
SplitV <T>	Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension.
Squeeze <T>	Removes dimensions of size 1 from the shape of a tensor.
Squeeze.Options	Optional attributes for `Squeeze`
Stack <T>	Packs a list of `N` rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor.
Stack.Options	Optional attributes for `Stack`
Stage	Stage values similar to a lightweight Enqueue.
Stage.Options	Optional attributes for `Stage`
StageClear	Op removes all elements in the underlying container.
StageClear.Options	Optional attributes for `StageClear`
StagePeek	Op peeks at the values at the specified index.
StagePeek.Options	Optional attributes for `StagePeek`
StageSize	Op returns the number of elements in the underlying container.
StageSize.Options	Optional attributes for `StageSize`
StatefulRandomBinomial <V extends Number>
StatefulStandardNormal <U>	Outputs random values from a normal distribution.
StatefulStandardNormalV2 <U>	Outputs random values from a normal distribution.
StatefulTruncatedNormal <U>	Outputs random values from a truncated normal distribution.
StatefulUniform <U>	Outputs random values from a uniform distribution.
StatefulUniformFullInt <U>	Outputs random integers from a uniform distribution.
StatefulUniformInt <U>	Outputs random integers from a uniform distribution.
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends Number>
StatelessRandomBinomial <W extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a binomial distribution.
StatelessRandomGammaV2 <V extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution.
StatelessRandomGammaV3 <U extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution.
StatelessRandomGetAlg	Picks the best counter-based RNG algorithm based on device.
StatelessRandomGetKeyCounter	Scrambles seed into key and counter, using the best algorithm based on device.
StatelessRandomGetKeyCounterAlg	Picks the best algorithm based on device, and scrambles seed into key and counter.
StatelessRandomNormalV2 <U extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom values from a normal distribution.
StatelessRandomPoisson <W extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a Poisson distribution.
StatelessRandomUniformFullInt <V extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution.
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution.
StatelessRandomUniformIntV2 <U extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution.
StatelessRandomUniformV2 <U extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution.
StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extends Number>	Generate a randomly distorted bounding box for an image deterministically.
StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options	Optional attributes for `StatelessSampleDistortedBoundingBox`
StatelessShuffle <T>	Randomly and deterministically shuffles a tensor along its first dimension.
StatelessTruncatedNormalV2 <U extends Number>	Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution.
StatsAggregatorHandleV2
StatsAggregatorHandleV2.Options	Optional attributes for `StatsAggregatorHandleV2`
StatsAggregatorSetSummaryWriter	Set a summary_writer_interface to record statistics using given stats_aggregator.
StochasticCastToInt <U extends Number>	Stochastically cast a given tensor from floats to ints.
StopGradient <T>	Stops gradient computation.
StridedSlice <T>	Return a strided slice from `input`.
StridedSlice.Options	Optional attributes for `StridedSlice`
StridedSliceAssign <T>	Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`.
StridedSliceAssign.Options	Optional attributes for `StridedSliceAssign`
StridedSliceGrad <U>	Returns the gradient of `StridedSlice`.
StridedSliceGrad.Options	Optional attributes for `StridedSliceGrad`
StringLower	Converts all uppercase characters into their respective lowercase replacements.
StringLower.Options	Optional attributes for `StringLower`
StringNGrams <T extends Number>	Creates ngrams from ragged string data.
StringUpper	Converts all lowercase characters into their respective uppercase replacements.
StringUpper.Options	Optional attributes for `StringUpper`
Sum <T>	Computes the sum of elements across dimensions of a tensor.
Sum.Options	Optional attributes for `Sum`
SwitchCond <T>	Forwards `data` to the output port determined by `pred`.
SyncDevice	Synchronizes the device this op is run on.
TemporaryVariable <T>	Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step.
TemporaryVariable.Options	Optional attributes for `TemporaryVariable`
TensorArray	An array of Tensors of given size.
TensorArray.Options	Optional attributes for `TensorArray`
TensorArrayClose	Delete the TensorArray from its resource container.
TensorArrayConcat <T>	Concat the elements from the TensorArray into value `value`.
TensorArrayConcat.Options	Optional attributes for `TensorArrayConcat`
TensorArrayGather <T>	Gather specific elements from the TensorArray into output `value`.
TensorArrayGather.Options	Optional attributes for `TensorArrayGather`
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>
TensorArrayPack.Options	Optional attributes for `TensorArrayPack`
TensorArrayRead <T>	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	Split the data from the input value into TensorArray elements.
TensorArrayUnpack
TensorArrayWrite	Push an element onto the tensor_array.
TensorListConcat <T>	Concats all tensors in the list along the 0th dimension.
TensorListConcat.Options	Optional attributes for `TensorListConcat`
TensorListConcatLists
TensorListConcatV2 <U>	Concats all tensors in the list along the 0th dimension.
TensorListElementShape <T extends Number>	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>	Creates a Tensor by indexing into the TensorList.
TensorListGetItem <T>
TensorListLength	Returns the number of tensors in the input tensor list.
TensorListPopBack <T>	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.
TensorListScatterV2	Creates a TensorList by indexing into a Tensor.
TensorListSetItem
TensorListSetItem.Options	Optional attributes for `TensorListSetItem`
TensorListSplit	Splits a tensor into a list.
TensorListStack <T>	Stacks all tensors in the list.
TensorListStack.Options	Optional attributes for `TensorListStack`
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>	Returns the value from a given key in a tensor map.
TensorMapSize	Returns the number of tensors in the input tensor map.
TensorMapStackKeys <T>	Returns a Tensor stack of all keys in a tensor map.
TensorScatterAdd <T>	Adds sparse `updates` to an existing tensor according to `indices`.
TensorScatterMax <T>	Apply a sparse update to a tensor taking the element-wise maximum.
TensorScatterMin <T>
TensorScatterSub <T>	Subtracts sparse `updates` from an existing tensor according to `indices`.
TensorScatterUpdate <T>	Scatter `updates` into an existing tensor according to `indices`.
TensorStridedSliceUpdate <T>	Assign `value` to the sliced l-value reference of `input`.
TensorStridedSliceUpdate.Options	Optional attributes for `TensorStridedSliceUpdate`
TFRecordDatasetV2	Creates a dataset that emits the records from one or more TFRecord files.
TFRecordDatasetV2.Options	Optional attributes for `TFRecordDatasetV2`
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`.
ThreadPoolHandle.Options	Optional attributes for `ThreadPoolHandle`
Tile <T>	Constructs a tensor by tiling a given tensor.
Timestamp	Provides the time since epoch in seconds.
ToBool	Converts a tensor to a scalar predicate.
TopKUnique	Returns the TopK unique values in the array in sorted order.
TopKWithUnique	Returns the TopK values in the array in sorted order.
TPUCompilationResult	Returns the result of a TPU compilation.
TPUCompileSucceededAssert	Asserts that compilation succeeded.
TPUEmbeddingActivations	An op enabling differentiation of TPU Embeddings.
TPUExecute	Op that loads and executes a TPU program on a TPU device.
TPUExecuteAndUpdateVariables	Op that executes a program with optional in-place variable updates.
TpuHandleToProtoKey	Converts XRT's uid handles to TensorFlow-friendly input format.
TPUOrdinalSelector	A TPU core selector Op.
TPUPartitionedInput <T>	An op that groups a list of partitioned inputs together.
TPUPartitionedInput.Options	Optional attributes for `TPUPartitionedInput`
TPUPartitionedInputV2 <T>	An op that groups a list of partitioned inputs together.
TPUPartitionedInputV2.Options	Optional attributes for `TPUPartitionedInputV2`
TPUPartitionedOutput <T>	An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation.
TPUPartitionedOutput.Options	Optional attributes for `TPUPartitionedOutput`
TPUPartitionedOutputV2 <T>	An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation.
TPUReplicatedInput <T>	Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation.
TPUReplicatedInput.Options	Optional attributes for `TPUReplicatedInput`
TPUReplicatedOutput <T>	Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation.
TPUReplicateMetadata	Metadata indicating how the TPU computation should be replicated.
TPUReplicateMetadata.Options	Optional attributes for `TPUReplicateMetadata`
TPUReshardVariables	Op that reshards on-device TPU variables to specified state.
TPURoundRobin	Round-robin load balancing on TPU cores.
TridiagonalMatMul <T>	Calculate product with tridiagonal matrix.
TridiagonalSolve <T>	Solves tridiagonal systems of equations.
TridiagonalSolve.Options	Optional attributes for `TridiagonalSolve`
Unbatch <T>	Reverses the operation of Batch for a single output Tensor.
Unbatch.Options	Optional attributes for `Unbatch`
UnbatchGrad <T>	Gradient of Unbatch.
UnbatchGrad.Options	Optional attributes for `UnbatchGrad`
UncompressElement	Uncompresses a compressed dataset element.
UnicodeDecode <T extends Number>	Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points.
UnicodeDecode.Options	Optional attributes for `UnicodeDecode`
UnicodeEncode	Encode a tensor of ints into unicode strings.
UnicodeEncode.Options	Optional attributes for `UnicodeEncode`
UniformDequantize <U extends Number>	Perform dequantization on the quantized Tensor `input`.
UniformDequantize.Options	Optional attributes for `UniformDequantize`
UniformQuantize <U>	Perform quantization on Tensor `input`.
UniformQuantize.Options	Optional attributes for `UniformQuantize`
UniformQuantizedAdd <T>	Perform quantized add of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`.
UniformQuantizedAdd.Options	Optional attributes for `UniformQuantizedAdd`
UniformQuantizedClipByValue <T>	Perform clip by value on the quantized Tensor `operand`.
UniformQuantizedClipByValue.Options	Optional attributes for `UniformQuantizedClipByValue`
UniformQuantizedConvolution <U>	Perform quantized convolution of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`.
UniformQuantizedConvolution.Options	Optional attributes for `UniformQuantizedConvolution`
UniformQuantizedConvolutionHybrid <V extends Number>	Perform hybrid quantized convolution of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`.
UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options	Optional attributes for `UniformQuantizedConvolutionHybrid`
UniformQuantizedDot <U>	Perform quantized dot of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`.
UniformQuantizedDot.Options	Optional attributes for `UniformQuantizedDot`
UniformQuantizedDotHybrid <V extends Number>	Perform hybrid quantized dot of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`.
UniformQuantizedDotHybrid.Options	Optional attributes for `UniformQuantizedDotHybrid`
UniformRequantize <U>	Given quantized tensor `input`, requantize it with new quantization parameters.
UniformRequantize.Options	Optional attributes for `UniformRequantize`
Unique <T, V extends Number>	Finds unique elements along an axis of a tensor.
UniqueDataset	Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`.
UniqueDataset.Options	Optional attributes for `UniqueDataset`
UniqueWithCounts <T, V extends Number>	Finds unique elements along an axis of a tensor.
UnravelIndex <T extends Number>	Converts an array of flat indices into a tuple of coordinate arrays.
UnsortedSegmentJoin
UnsortedSegmentJoin.Options	Optional attributes for `UnsortedSegmentJoin`
Unstack <T>	Unpacks a given dimension of a rank-`R` tensor into `num` rank-`(R-1)` tensors.
Unstack.Options	Optional attributes for `Unstack`
Unstage	Op is similar to a lightweight Dequeue.
Unstage.Options	Optional attributes for `Unstage`
UnwrapDatasetVariant
UpperBound <U extends Number>	Applies upper_bound(sorted_search_values, values) along each row.
VarHandleOp	Creates a handle to a Variable resource.
VarHandleOp.Options	Optional attributes for `VarHandleOp`
Variable <T>	Holds state in the form of a tensor that persists across steps.
Variable.Options	Optional attributes for `Variable`
VariableShape <T extends Number>	Returns the shape of the variable pointed to by `resource`.
VarIsInitializedOp	Checks whether a resource handle-based variable has been initialized.
Where	Returns locations of nonzero / true values in a tensor.
Where3 <T>	Selects elements from `x` or `y`, depending on `condition`.
WindowOp
WorkerHeartbeat	Worker heartbeat op.
WrapDatasetVariant
WriteRawProtoSummary	Writes a serialized proto summary.
XlaConcatND <T>	Concats input tensor across all dimensions.
XlaConcatND.Options	Optional attributes for `XlaConcatND`
XlaRecvFromHost <T>	An op to receive a tensor from the host.
XlaRecvTPUEmbeddingActivations	An op that receives embedding activations on the TPU.
XlaRecvTPUEmbeddingDeduplicationData	Receives deduplication data (indices and weights) from the embedding core.
XlaSendToHost	An op to send a tensor to the host.
XlaSendTPUEmbeddingGradients	An op that performs gradient updates of embedding tables.
XlaSplitND <T>	Splits input tensor across all dimensions.
XlaSplitND.Options	Optional attributes for `XlaSplitND`
Xlog1py <T>	Returns 0 if x == 0, and x * log1p(y) otherwise, elementwise.
Zeros <T>	An operator creating a constant initialized with zeros of the shape given by `dims`.
ZerosLike <T>	Returns a tensor of zeros with the same shape and type as x.

org.tensorflow.op.core

Clases