Des classes
| Avorter | Déclenchez une exception pour abandonner le processus lorsqu'il est appelé. |
| Abandonner.Options | Attributs facultatifs pour Abort |
| Tous | Calcule le « et logique » des éléments sur les dimensions d'un tenseur. |
| Toutes les options | Attributs facultatifs pour All |
| ToutÀTous <T> | Une opération pour échanger des données entre les répliques TPU. |
| AnonymeHashTable | Crée une table de hachage anonyme non initialisée. |
| AnonymeIteratorV2 | Un conteneur pour une ressource itérateur. |
| AnonymeItérateurV3 | Un conteneur pour une ressource itérateur. |
| AnonymeMemoryCache | |
| AnonymousMultiDeviceIterator | Un conteneur pour une ressource itérateur multi-périphérique. |
| AnonymeMultiDeviceIteratorV3 | Un conteneur pour une ressource itérateur multi-périphérique. |
| AnonymeMutableDenseHashTable | Crée une table de hachage mutable anonyme vide qui utilise des tenseurs comme magasin de sauvegarde. |
| AnonymousMutableDenseHashTable.Options | Attributs facultatifs pour AnonymousMutableDenseHashTable |
| AnonymeMutableHashTable | Crée une table de hachage mutable anonyme vide. |
| AnonymousMutableHashTableOfTensors | Crée une table de hachage mutable anonyme vide de valeurs vectorielles. |
| AnonymousMutableHashTableOfTensors.Options | Attributs facultatifs pour AnonymousMutableHashTableOfTensors |
| Générateur de graines aléatoires anonymes | |
| Générateur de graines anonyme | |
| N'importe lequel | Calcule le « ou logique » des éléments sur les dimensions d'un tenseur. |
| Any.Options | Attributs facultatifs pour Any |
| AppliquerAdagradV2 <T> | Mettez à jour '*var' selon le schéma adagrad. |
| AppliquerAdagradV2.Options | Attributs facultatifs pour ApplyAdagradV2 |
| ApproxTopK <T étend le numéro> | Renvoie les valeurs k min/max et leurs indices de l'opérande d'entrée de manière approximative. |
| EnvironTopK.Options | Attributs facultatifs pour ApproxTopK |
| AssertCardinalityDataset | |
| AssertNextDataset | Une transformation qui affirme quelles transformations se produiront ensuite. |
| AssertPrevDataset | Une transformation qui affirme quelles transformations se sont produites précédemment. |
| Affirmer que | Affirme que la condition donnée est vraie. |
| AssertThat.Options | Attributs facultatifs pour AssertThat |
| Attribuer <T> | Mettez à jour « ref » en lui attribuant une « valeur ». |
| Attribuer.Options | Attributs facultatifs pour Assign |
| AttribuerAjouter <T> | Mettez à jour 'ref' en y ajoutant 'value'. |
| AssignAdd.Options | Attributs facultatifs pour AssignAdd |
| AssignAddVariableOp | Ajoute une valeur à la valeur actuelle d'une variable. |
| AssignSub <T> | Mettez à jour « ref » en soustrayant « valeur ». |
| AssignSub.Options | Attributs facultatifs pour AssignSub |
| AssignSubVariableOp | Soustrait une valeur de la valeur actuelle d'une variable. |
| AssignVariableOp | Attribue une nouvelle valeur à une variable. |
| AssignVariableOp.Options | Attributs facultatifs pour AssignVariableOp |
| AssignVariableXlaConcatND | Concatène le tenseur d'entrée dans toutes les dimensions. |
| AssignVariableXlaConcatND.Options | Attributs facultatifs pour AssignVariableXlaConcatND |
| Ensemble de données AutoShard | Crée un ensemble de données qui fragmente l'ensemble de données d'entrée. |
| AutoShardDataset.Options | Attributs facultatifs pour AutoShardDataset |
| BandedTriangularSolve <T> | |
| BandedTriangularSolve.Options | Attributs facultatifs pour BandedTriangularSolve |
| Barrière | Définit une barrière qui persiste dans différentes exécutions de graphiques. |
| Barrière.Options | Attributs facultatifs pour Barrier |
| BarrièreFermer | Ferme la barrière donnée. |
| BarrièreFerme.Options | Attributs facultatifs pour BarrierClose |
| BarrièreIncompleteSize | Calcule le nombre d'éléments incomplets dans la barrière donnée. |
| BarrièreInsérerBeaucoup | Pour chaque clé, attribue la valeur respective au composant spécifié. |
| TailleBarrièrePrêt | Calcule le nombre d'éléments complets dans la barrière donnée. |
| BarrièrePrendreBeaucoup | Prend le nombre donné d'éléments terminés d'une barrière. |
| BarrièreTakeMany.Options | Attributs facultatifs pour BarrierTakeMany |
| Lot | Regroupe tous les tenseurs d'entrée de manière non déterministe. |
| Batch.Options | Attributs facultatifs pour Batch |
| BatchMatMulV2 <T> | Multiplie les tranches de deux tenseurs par lots. |
| BatchMatMulV2.Options | Attributs facultatifs pour BatchMatMulV2 |
| BatchMatMulV3 <V> | Multiplie les tranches de deux tenseurs par lots. |
| BatchMatMulV3.Options | Attributs facultatifs pour BatchMatMulV3 |
| LotVersEspace <T> | BatchToSpace pour les tenseurs 4-D de type T. |
| BatchVersEspaceNd <T> | BatchToSpace pour les tenseurs ND de type T. |
| BesselI0 <T étend le nombre> | |
| BesselI1 <T étend le numéro> | |
| BesselJ0 <T étend le numéro> | |
| BesselJ1 <T étend le numéro> | |
| BesselK0 <T étend le numéro> | |
| BesselK0e <T étend le numéro> | |
| BesselK1 <T étend le numéro> | |
| BesselK1e <T étend le numéro> | |
| BesselY0 <T étend le numéro> | |
| BesselY1 <T étend le numéro> | |
| Bitcast <U> | Bitcaste un tenseur d'un type à un autre sans copier les données. |
| BlockLSTM <T étend le numéro> | Calcule la propagation des cellules LSTM pour tous les pas de temps. |
| BlockLSTM.Options | Attributs facultatifs pour BlockLSTM |
| BlockLSTMGrad <T étend le numéro> | Calcule la propagation vers l'arrière de la cellule LSTM pour toute la séquence temporelle. |
| BlockLSTMGradV2 <T étend le numéro> | Calcule la propagation vers l'arrière de la cellule LSTM pour toute la séquence temporelle. |
| BlockLSTMV2 <T étend le numéro> | Calcule la propagation des cellules LSTM pour tous les pas de temps. |
| BlocLSTMV2.Options | Attributs facultatifs pour BlockLSTMV2 |
| BoostedTreesAggregateStats | Agrége le résumé des statistiques accumulées pour le lot. |
| BoostedTreesBucketiser | Répartir chaque fonctionnalité en compartiments en fonction des limites du compartiment. |
| BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit | Calcule les gains pour chaque fonctionnalité et renvoie les meilleures informations de répartition possibles pour la fonctionnalité. |
| BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit.Options | Attributs facultatifs pour BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit |
| BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 | Calcule les gains pour chaque fonctionnalité et renvoie les meilleures informations de répartition possibles pour chaque nœud. |
| Arbres boostésCalculer les meilleurs gains par fonctionnalité | Calcule les gains pour chaque fonctionnalité et renvoie les meilleures informations de répartition possibles pour la fonctionnalité. |
| BoostedTreesCenterBias | Calcule le prior à partir des données d'entraînement (le biais) et remplit le premier nœud avec le prior des logits. |
| BoostedTreesCreateEnsemble | Crée un modèle d'ensemble d'arbres et lui renvoie un handle. |
| BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | Créez la ressource pour les flux quantiles. |
| BoostedTreesCreateQuantileStreamResource.Options | Attributs facultatifs pour BoostedTreesCreateQuantileStreamResource |
| BoostedTreesDeserializeEnsemble | Désérialise une configuration d'ensemble d'arbres sérialisés et remplace l'arborescence actuelle ensemble. |
| BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | Crée un handle vers un BoostedTreesEnsembleResource |
| BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp.Options | Attributs facultatifs pour BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp |
| BoostedTreesExampleDebugOutputs | Sorties de débogage/interprétabilité du modèle pour chaque exemple. |
| BoostedTreesFlushQuantileRésumés | Videz les résumés de quantile de chaque ressource de flux de quantile. |
| BoostedTreesGetEnsembleStates | Récupère le jeton de tampon de ressource de l’ensemble d’arbres, le nombre d’arbres et les statistiques de croissance. |
| BoostedTreesMakeQuantileSummaries | Fait le résumé des quantiles pour le lot. |
| BoostedTreesMakeStatsRésumé | Fait le résumé des statistiques accumulées pour le lot. |
| BoostedTreesPredict | Exécute plusieurs prédicteurs d'ensemble de régression additive sur les instances d'entrée et calcule les logits. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | Ajoutez les résumés de quantile à chaque ressource de flux quantile. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | Désérialisez les limites du bucket et signalez-le dans le QuantileAccumulator actuel. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | Videz les résumés d’une ressource de flux quantile. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush.Options | Attributs facultatifs pour BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | Générez les limites du compartiment pour chaque fonctionnalité en fonction des résumés accumulés. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | Crée un handle vers un BoostedTreesQuantileStreamResource. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp.Options | Attributs facultatifs pour BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp |
| BoostedTreesSerializeEnsemble | Sérialise l'ensemble d'arbres en un proto. |
| BoostedTreesSparseAggregateStats | Agrége le résumé des statistiques accumulées pour le lot. |
| BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit | Calcule les gains pour chaque fonctionnalité et renvoie les meilleures informations de répartition possibles pour la fonctionnalité. |
| BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit.Options | Attributs facultatifs pour BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit |
| BoostedTreesTrainingPredict | Exécute plusieurs prédicteurs d'ensemble de régression additive sur les instances d'entrée et calcule la mise à jour des logits mis en cache. |
| BoostedTreesUpdateEnsemble | Met à jour l'ensemble d'arbres en ajoutant une couche au dernier arbre en croissance ou en démarrant un nouvel arbre. |
| BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | Met à jour l'ensemble d'arbres en ajoutant une couche au dernier arbre en croissance ou en démarrant un nouvel arbre. |
| BoostedTreesUpdateEnsembleV2.Options | Attributs facultatifs pour BoostedTreesUpdateEnsembleV2 |
| BroadcastDynamicShape <T étend le nombre> | Renvoie la forme de s0 op s1 avec diffusion. |
| BroadcastGradientArgs <T étend le numéro> | Renvoie les indices de réduction pour le calcul des gradients de s0 op s1 avec diffusion. |
| Diffusion vers <T> | Diffusez un tableau pour une forme compatible. |
| Bucketiser | Bucketise les « entrées » en fonction des « limites ». |
| CacheDatasetV2 | |
| CacheDatasetV2.Options | Attributs facultatifs pour CacheDatasetV2 |
| CheckNumericsV2 <T étend le numéro> | Vérifie un tenseur pour les valeurs NaN, -Inf et +Inf. |
| ChoisirFastestDataset | |
| ClipByValue <T> | Coupe les valeurs du tenseur à un min et un max spécifiés. |
| AssemblerTPUEmbeddingMémoire | Une opération qui fusionne les protos de configuration de mémoire codés en chaîne de tous les hôtes. |
| CollectiveAllToAllV2 <T étend le numéro> | Échange mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques. |
| CollectifAllToAllV2.Options | Attributs facultatifs pour CollectiveAllToAllV2 |
| CollectiveAllToAllV3 <T étend le numéro> | Échange mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques. |
| CollectifAllToAllV3.Options | Attributs facultatifs pour CollectiveAllToAllV3 |
| CollectiveAssignGroupV2 | Attribuez des clés de groupe en fonction de l'affectation du groupe. |
| CollectiveBcastRecvV2 <U> | Reçoit une valeur tensorielle diffusée depuis un autre appareil. |
| CollectiveBcastRecvV2.Options | Attributs facultatifs pour CollectiveBcastRecvV2 |
| CollectiveBcastSendV2 <T> | Diffuse une valeur tensorielle à un ou plusieurs autres appareils. |
| CollectiveBcastSendV2.Options | Attributs facultatifs pour CollectiveBcastSendV2 |
| CollectiveGather <T étend le numéro> | Accumule mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques. |
| CollectiveGather.Options | Attributs facultatifs pour CollectiveGather |
| CollectiveGatherV2 <T étend le numéro> | Accumule mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques. |
| CollectiveGatherV2.Options | Attributs facultatifs pour CollectiveGatherV2 |
| CollectiveInitializeCommunicator | Initialise un groupe pour les opérations collectives. |
| CollectiveInitializeCommunicator.Options | Attributs facultatifs pour CollectiveInitializeCommunicator |
| CollectivePermute <T> | Une opération pour permuter les tenseurs sur les instances TPU répliquées. |
| CollectiveReduceScatterV2 <T étend le nombre> | Réduit mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques et disperse le résultat. |
| CollectiveReduceScatterV2.Options | Attributs facultatifs pour CollectiveReduceScatterV2 |
| CollectiveReduceV2 <T étend le nombre> | Réduit mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques. |
| CollectiveReduceV2.Options | Attributs facultatifs pour CollectiveReduceV2 |
| CollectiveReduceV3 <T étend le nombre> | Réduit mutuellement plusieurs tenseurs de type et de forme identiques. |
| CollectiveReduceV3.Options | Attributs facultatifs pour CollectiveReduceV3 |
| CombinedNonMaxSuppression | Sélectionne goulûment un sous-ensemble de boîtes englobantes par ordre décroissant de score, Cette opération effectue non_max_suppression sur les entrées par lot, dans toutes les classes. |
| CombinedNonMaxSuppression.Options | Attributs facultatifs pour CombinedNonMaxSuppression |
| CompositeTensorVariantFromComponents | Encode une valeur `ExtensionType` dans un Tensor scalaire `variant`. |
| CompositeTensorVariantToComponents | Décode un Tensor scalaire « variante » en une valeur « ExtensionType ». |
| CompressElement | Compresse un élément d'ensemble de données. |
| Taille du lot de calcul | Calcule la taille de lot statique d'un ensemble de données sans lots partiels. |
| ComputeDedupDataTupleMask | Une opération calcule le masque de tuple des données de déduplication à partir du noyau d'intégration. |
| Concaténer <T> | Concatène les tenseurs selon une dimension. |
| ConfigureAndInitializeGlobalTPU | Une opération qui met en place les structures centralisées pour un système TPU distribué. |
| ConfigureAndInitializeGlobalTPU.Options | Attributs facultatifs pour ConfigureAndInitializeGlobalTPU |
| ConfigurerDistributedTPU | Configure les structures centralisées pour un système TPU distribué. |
| ConfigurerDistributedTPU.Options | Attributs facultatifs pour ConfigureDistributedTPU |
| ConfigurerTPUEmbedding | Configure TPUEmbedding dans un système TPU distribué. |
| ConfigurerTPUEmbeddingHost | Une opération qui configure le logiciel TPUEmbedding sur un hôte. |
| ConfigurerTPUEmbeddingMemory | Une opération qui configure le logiciel TPUEmbedding sur un hôte. |
| ConnectTPUEmbeddingHosts | Une opération qui établit la communication entre les instances du logiciel hôte TPUEmbedding après que ConfigureTPUEmbeddingHost ait été appelé sur chaque hôte. |
| Constante <T> | Un opérateur produisant une valeur constante. |
| ConsommerMutexLock | Cette opération consomme un verrou créé par `MutexLock`. |
| Déclencheur de contrôle | Ne fait rien. |
| Conv <T étend le nombre> | Calcule une convolution ND étant donné les tenseurs (N+1+batch_dims)-D `input` et (N+2)-D `filter`. |
| Options de conv. | Attributs facultatifs pour Conv |
| Conv2DBackpropFilterV2 <T étend le numéro> | Calcule les gradients de convolution par rapport au filtre. |
| Conv2DBackpropFilterV2.Options | Attributs facultatifs pour Conv2DBackpropFilterV2 |
| Conv2DBackpropInputV2 <T étend le nombre> | Calcule les gradients de convolution par rapport à l'entrée. |
| Conv2DBackpropInputV2.Options | Attributs facultatifs pour Conv2DBackpropInputV2 |
| Copier <T> | Copiez un tenseur de CPU à CPU ou de GPU à GPU. |
| Copier.Options | Attributs facultatifs pour Copy |
| CopierHôte <T> | Copiez un tenseur sur l'hôte. |
| CopierHost.Options | Attributs facultatifs pour CopyHost |
| CopierVersMesh <T> | |
| CopierVersMeshGrad <T> | |
| CountUpTo <T étend le nombre> | Incrémente « ref » jusqu'à ce qu'il atteigne « limite ». |
| CrossReplicaSum <T étend le numéro> | Une opération pour additionner les entrées sur les instances TPU répliquées. |
| CSRSparseMatrixComponents <T> | Lit les composants CSR au lot `index`. |
| CSRSparseMatrixToDense <T> | Convertissez un CSRSparseMatrix (éventuellement par lots) en dense. |
| CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> | Convertit un CSRSparesMatrix (éventuellement par lots) en SparseTensor. |
| Ensemble de données CSV | |
| CSVDatasetV2 | |
| CTCPerteV2 | Calcule la perte CTC (probabilité logarithmique) pour chaque entrée de lot. |
| CTCLossV2.Options | Attributs facultatifs pour CTCLossV2 |
| CudnnRNNBackpropV3 <T étend le numéro> | Étape de backprop de CudnnRNNV3. |
| CudnnRNNBackpropV3.Options | Attributs facultatifs pour CudnnRNNBackpropV3 |
| CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T étend le numéro> | Convertit les paramètres CudnnRNN de la forme canonique en forme utilisable. |
| CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Options | Attributs facultatifs pour CudnnRNNCanonicalToParamsV2 |
| CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T étend le numéro> | Récupère les paramètres CudnnRNN sous forme canonique. |
| CudnnRNNParamsToCanonicalV2.Options | Attributs facultatifs pour CudnnRNNParamsToCanonicalV2 |
| CudnnRNNV3 <T étend le numéro> | Un RNN soutenu par cuDNN. |
| CudnnRNNV3.Options | Attributs facultatifs pour CudnnRNNV3 |
| CumulativeLogsumexp <T étend le nombre> | Calculez le produit cumulé du tenseur « x » le long de « l'axe ». |
| CumulativeLogsumexp.Options | Attributs facultatifs pour CumulativeLogsumexp |
| DataServiceDataset | Crée un ensemble de données qui lit les données du service tf.data. |
| DataServiceDataset.Options | Attributs facultatifs pour DataServiceDataset |
| DataServiceDatasetV2 | Crée un ensemble de données qui lit les données du service tf.data. |
| DataServiceDatasetV2.Options | Attributs facultatifs pour DataServiceDatasetV2 |
| Ensemble de donnéesCardinality | Renvoie la cardinalité de `input_dataset`. |
| Ensemble de donnéesCardinality.Options | Attributs facultatifs pour DatasetCardinality |
| Ensemble de donnéesFromGraph | Crée un ensemble de données à partir du `graph_def` donné. |
| Ensemble de donnéesVersGraphV2 | Renvoie un GraphDef sérialisé représentant `input_dataset`. |
| Ensemble de donnéesVersGraphV2.Options | Attributs facultatifs pour DatasetToGraphV2 |
| Dawsn <T étend le numéro> | |
| DebugGradientIdentity <T> | Opération d'identité pour le débogage du dégradé. |
| DebugGradientRefIdentity <T> | Opération d'identité pour le débogage du dégradé. |
| DebugIdentity <T> | Fournit un mappage d’identité du tenseur d’entrée de type non Ref pour le débogage. |
| DebugIdentity.Options | Attributs facultatifs pour DebugIdentity |
| DebugIdentityV2 <T> | Déboguer l'identité V2 Op. |
| DebugIdentityV2.Options | Attributs facultatifs pour DebugIdentityV2 |
| DebugIdentityV3 <T> | Fournit un mappage d’identité du tenseur d’entrée de type non Ref pour le débogage. |
| DebugIdentityV3.Options | Attributs facultatifs pour DebugIdentityV3 |
| DéboguerNanCount | Déboguer le compteur de valeur NaN Op. |
| DebugNanCount.Options | Attributs facultatifs pour DebugNanCount |
| DebugNumericRésumé | Débogage du résumé numérique Op. |
| DebugNumericSummary.Options | Attributs facultatifs pour DebugNumericSummary |
| DebugNumericSummaryV2 <U étend le numéro> | Résumé numérique de débogage V2 Op. |
| DebugNumericSummaryV2.Options | Attributs facultatifs pour DebugNumericSummaryV2 |
| DecodeImage <T étend le nombre> | Fonction pour decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg et decode_png. |
| DécoderImage.Options | Attributs facultatifs pour DecodeImage |
| DecodePaddedRaw <T étend le nombre> | Réinterprètez les octets d'une chaîne comme un vecteur de nombres. |
| DecodePaddedRaw.Options | Attributs facultatifs pour DecodePaddedRaw |
| DécoderProto | L'opération extrait les champs d'un message de tampon de protocole sérialisé dans des tenseurs. |
| DecodeProto.Options | Attributs facultatifs pour DecodeProto |
| Copie profonde <T> | Fait une copie de « x ». |
| SupprimerItérateur | Un conteneur pour une ressource itérateur. |
| Supprimer le cache mémoire | |
| SupprimerMultiDeviceIterator | Un conteneur pour une ressource itérateur. |
| SupprimerRandomSeedGenerator | |
| SupprimerSeedGenerator | |
| SupprimerSessionTensor | Supprimez le tenseur spécifié par son handle dans la session. |
| DenseBincount <U étend le nombre> | Compte le nombre d'occurrences de chaque valeur dans un tableau d'entiers. |
| DenseBincount.Options | Attributs facultatifs pour DenseBincount |
| DenseCountSparseOutput <U étend le nombre> | Effectue un comptage de bacs à sortie clairsemée pour une entrée tf.tensor. |
| DenseCountSparseOutput.Options | Attributs facultatifs pour DenseCountSparseOutput |
| DenseToCSRSparseMatrix | Convertit un tenseur dense en un CSRSparseMatrix (éventuellement par lots). |
| DétruireResourceOp | Supprime la ressource spécifiée par le handle. |
| DétruireResourceOp.Options | Attributs facultatifs pour DestroyResourceOp |
| DétruireTemporaryVariable <T> | Détruit la variable temporaire et renvoie sa valeur finale. |
| Index des appareils | Renvoie l'index du périphérique exécuté par l'opération. |
| DirectedInterleaveDataset | Un substitut à `InterleaveDataset` sur une liste fixe de `N` ensembles de données. |
| DirectedInterleaveDataset.Options | Attributs facultatifs pour DirectedInterleaveDataset |
| Désactiver la copie sur la lecture | Désactive le mode copie sur lecture. |
| Sauvegarde distribuée | |
| DistribuéSave.Options | Attributs facultatifs pour DistributedSave |
| DrawBoundingBoxesV2 <T étend le nombre> | Dessinez des cadres de délimitation sur un lot d’images. |
| DTensorRestoreV2 | |
| DTensorSetGlobalTPUArray | Une opération qui informe une multitude d'identifiants globaux de tous les TPU du système. |
| Compteur d'itérations factices | |
| Cache mémoire factice | |
| Générateur de graines factices | |
| DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | Facilite le portage du code qui utilise tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
| DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options | Attributs facultatifs pour DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch |
| DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | |
| DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch.Options | Attributs facultatifs pour DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch |
| Partition dynamique <T> | Partitionne les « données » en tenseurs « num_partitions » en utilisant les indices des « partitions ». |
| DynamicStitch <T> | Entrelacez les valeurs des tenseurs « données » en un seul tenseur. |
| ModifierDistance | Calcule la distance d'édition de Levenshtein (éventuellement normalisée). |
| EditDistance.Options | Attributs facultatifs pour EditDistance |
| Eig <U> | Calcule la décomposition propre d'une ou plusieurs matrices carrées. |
| Eig.Options | Attributs facultatifs pour Eig |
| Einsum <T> | Contraction tensorielle selon la convention de sommation d'Einstein. |
| Vide <T> | Crée un tenseur avec la forme donnée. |
| Vide.Options | Attributs facultatifs pour Empty |
| ListeTensorVide | Crée et renvoie une liste de tenseurs vide. |
| VideTensorMap | Crée et renvoie une carte tensorielle vide. |
| EncodeProto | L'opération sérialise les messages protobuf fournis dans les tenseurs d'entrée. |
| EncodeProto.Options | Attributs facultatifs pour EncodeProto |
| EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | Facilite le portage du code qui utilise tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
| Mettre en file d'attenteTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options | Attributs facultatifs pour EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch |
| Mettre en file d'attenteTPUEmbeddingBatch | Une opération qui met en file d'attente une liste de tenseurs de lots d'entrée dans TPUEmbedding. |
| Mettre en file d'attenteTPUEmbeddingBatch.Options | Attributs facultatifs pour EnqueueTPUEmbeddingBatch |
| Mettre en file d'attenteTPUEmbeddingIntegerBatch | Une opération qui met en file d'attente une liste de tenseurs de lots d'entrée dans TPUEmbedding. |
| Mettre en file d'attenteTPUEmbeddingIntegerBatch.Options | Attributs facultatifs pour EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch |
| Mettre en file d'attenteTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | Facilite le portage du code qui utilise tf.nn.embedding_lookup(). |
| Mettre en file d'attenteTPUEmbeddingRaggedTensorBatch.Options | Attributs facultatifs pour EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch |
| Mettre en file d'attenteTPUEmbeddingSparseBatch | Une opération qui met en file d'attente les indices d'entrée TPUEmbedding à partir d'un SparseTensor. |
| Mettre en file d'attenteTPUEmbeddingSparseBatch.Options | Attributs facultatifs pour EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch |
| Mettre en file d'attenteTPUEmbeddingSparseTensorBatch | Facilite le portage du code qui utilise tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
| Mettre en file d'attenteTPUEmbeddingSparseTensorBatch.Options | Attributs facultatifs pour EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch |
| Assurer la forme <T> | Garantit que la forme du tenseur correspond à la forme attendue. |
| Entrez <T> | Crée ou trouve un cadre enfant et met les « données » à la disposition du cadre enfant. |
| Entrée.Options | Attributs facultatifs pour Enter |
| Erfinv <T étend le numéro> | |
| Norme euclidienne <T> | Calcule la norme euclidienne des éléments sur les dimensions d'un tenseur. |
| Norme euclidienne.Options | Attributs facultatifs pour EuclideanNorm |
| ExécuterTPUEmbeddingPartitioner | Une opération qui exécute le partitionneur TPUEmbedding sur la configuration centrale périphérique et calcule la taille HBM (en octets) requise pour l’opération TPUEmbedding. |
| Quitter <T> | Quitte l’image actuelle vers son image parent. |
| DévelopperDims <T> | Insère une dimension de 1 dans la forme d'un tenseur. |
| ExpérimentalAutoShardDataset | Crée un ensemble de données qui fragmente l'ensemble de données d'entrée. |
| ExperimentalAutoShardDataset.Options | Attributs facultatifs pour ExperimentalAutoShardDataset |
| ExperimentalBytesProducedStatsDataset | Enregistre la taille en octets de chaque élément de `input_dataset` dans un StatsAggregator. |
| ExpérimentalChooseFastestDataset | |
| ExperimentalDatasetCardinalité | Renvoie la cardinalité de `input_dataset`. |
| ExperimentalDatasetToTFRecord | Écrit l'ensemble de données donné dans le fichier donné en utilisant le format TFRecord. |
| ExperimentalDenseToSparseBatchDataset | Crée un ensemble de données qui regroupe les éléments d'entrée dans un SparseTensor. |
| ExperimentalLatencyStatsDataset | Enregistre la latence de production des éléments `input_dataset` dans un StatsAggregator. |
| ExperimentalMatchingFilesDataset | |
| ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset | Crée un ensemble de données qui remplace le parallélisme intra-opération maximal. |
| ExperimentalParseExampleDataset | Transforme `input_dataset` contenant les protos `Example` en tant que vecteurs de DT_STRING en un ensemble de données d'objets `Tensor` ou `SparseTensor` représentant les fonctionnalités analysées. |
| ExperimentalParseExampleDataset.Options | Attributs facultatifs pour ExperimentalParseExampleDataset |
| ExpérimentalPrivateThreadPoolDataset | Crée un ensemble de données qui utilise un pool de threads personnalisé pour calculer « input_dataset ». |
| ExpérimentalRandomDataset | Crée un ensemble de données qui renvoie des nombres pseudo-aléatoires. |
| ExperimentalRebatchDataset | Crée un ensemble de données qui modifie la taille du lot. |
| ExperimentalRebatchDataset.Options | Attributs facultatifs pour ExperimentalRebatchDataset |
| ExperimentalSetStatsAggregatorDataset | |
| ExperimentalSlidingWindowDataset | Crée un ensemble de données qui passe une fenêtre glissante sur `input_dataset`. |
| ExpérimentalSqlDataset | Crée un ensemble de données qui exécute une requête SQL et émet des lignes du jeu de résultats. |
| ExperimentalStatsAggregatorHandle | Crée une ressource de gestionnaire de statistiques. |
| ExperimentalStatsAggregatorHandle.Options | Attributs facultatifs pour ExperimentalStatsAggregatorHandle |
| ExperimentalStatsAggregatorRésumé | Produit un résumé de toutes les statistiques enregistrées par le gestionnaire de statistiques donné. |
| ExperimentalUnbatchDataset | Un ensemble de données qui divise les éléments de son entrée en plusieurs éléments. |
| Expt <T étend le numéro> | |
| ExtraireGlimpseV2 | Extrait un aperçu du tenseur d'entrée. |
| ExtraireGlimpseV2.Options | Attributs facultatifs pour ExtractGlimpseV2 |
| ExtractVolumePatches <T étend le nombre> | Extrayez les « patches » de « input » et placez-les dans la dimension de sortie « profondeur ». |
| FFTND <T> | Transformation de Fourier rapide ND. |
| FileSystemSetConfiguration | Définir la configuration du système de fichiers. |
| Remplissez <U> | Crée un tenseur rempli d'une valeur scalaire. |
| Finaliser l'ensemble de données | Crée un ensemble de données en appliquant tf.data.Options à `input_dataset`. |
| FinalizeDataset.Options | Attributs facultatifs pour FinalizeDataset |
| FinaliserTPUEmbedding | Une opération qui finalise la configuration de TPUEmbedding. |
| Empreinte digitale | Génère des valeurs d'empreinte digitale. |
| FresnelCos <T étend le nombre> | |
| FresnelSin <T étend le nombre> | |
| FusedBatchNormGradV3 <T étend le nombre, U étend le nombre> | Dégradé pour la normalisation des lots. |
| FusedBatchNormGradV3.Options | Attributs facultatifs pour FusedBatchNormGradV3 |
| FusedBatchNormV3 <T étend le nombre, U étend le nombre> | Normalisation des lots. |
| FusedBatchNormV3.Options | Attributs facultatifs pour FusedBatchNormV3 |
| Rassemblez <T> | Rassemblez les tranches de l'axe « params » selon les « indices ». |
| Rassembler.Options | Attributs facultatifs pour Gather |
| RassemblerNd <T> | Rassemblez les tranches de « params » dans un Tensor avec une forme spécifiée par « indices ». |
| Générer des propositions de boîtes de limites | Cette opération produit une région d'intérêts à partir de boîtes englobantes données (bbox_deltas) codées par rapport aux ancres selon l'équation 2 dans arXiv : 1506.01497. L'opération sélectionne les boîtes de notation `pre_nms_topn` supérieures, les décode par rapport aux ancres, applique une suppression non maximale sur les boîtes qui se chevauchent avec une valeur d'intersection sur union (iou) supérieure à `nms_threshold`, rejetant les boîtes dont le côté le plus court est inférieur à ` min_size`. |
| GénérerBoundingBoxProposals.Options | Attributs facultatifs pour GenerateBoundingBoxProposals |
| GetElementAtIndex | Obtient l'élément à l'index spécifié dans un ensemble de données. |
| ObtenirOptions | Renvoie les tf.data.Options attachées à `input_dataset`. |
| ObtenirSessionHandle | Stocke le tenseur d'entrée dans l'état de la session en cours. |
| GetSessionTensor <T> | Obtenez la valeur du tenseur spécifié par son handle. |
| Dégradés | Ajoute des opérations pour calculer les dérivées partielles de la somme de y s par rapport à x s, c'est-à d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... Si les valeurs |
| Dégradés.Options | Attributs facultatifs pour Gradients |
| GRUBlockCell <T étend le numéro> | Calcule la propagation avant de la cellule GRU pour 1 pas de temps. |
| GRUBlockCellGrad <T étend le numéro> | Calcule la rétro-propagation des cellules GRU pour 1 pas de temps. |
| GarantieConst <T> | Donne une garantie au runtime TF que le tenseur d’entrée est une constante. |
| Table de hachage | Crée une table de hachage non initialisée. |
| HashTable.Options | Attributs facultatifs pour HashTable |
| HistogramFixedWidth <U étend le nombre> | Renvoie l'histogramme des valeurs. |
| Identité <T> | Renvoie un tenseur avec la même forme et le même contenu que le tenseur ou la valeur d'entrée. |
| IdentitéN | Renvoie une liste de tenseurs avec les mêmes formes et contenus que l'entrée tenseurs. |
| IFFTND <T> | Transformée de Fourier rapide inverse ND. |
| IgnoreErrorsDataset | Crée un ensemble de données qui contient les éléments de « input_dataset » en ignorant les erreurs. |
| IgnoreErrorsDataset.Options | Attributs facultatifs pour IgnoreErrorsDataset |
| ImageProjectiveTransformV2 <T étend le nombre> | Applique la transformation donnée à chacune des images. |
| ImageProjectiveTransformV2.Options | Attributs facultatifs pour ImageProjectiveTransformV2 |
| ImageProjectiveTransformV3 <T étend le nombre> | Applique la transformation donnée à chacune des images. |
| ImageProjectiveTransformV3.Options | Attributs facultatifs pour ImageProjectiveTransformV3 |
| ImmuableConst <T> | Renvoie le tenseur immuable de la région mémoire. |
| InfeedDequeue <T> | Une opération d'espace réservé pour une valeur qui sera introduite dans le calcul. |
| InfeedDequeueTuple | Récupère plusieurs valeurs de l’alimentation sous forme de tuple XLA. |
| EntréeEnqueue | Une opération qui alimente une seule valeur Tensor dans le calcul. |
| InfeedEnqueue.Options | Attributs facultatifs pour InfeedEnqueue |
| InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer | Une opération qui met en file d'attente le tampon prélinéarisé dans l'alimentation TPU. |
| InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer.Options | Attributs facultatifs pour InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer |
| InfeedEnqueueTuple | Introduire plusieurs valeurs Tensor dans le calcul sous forme de tuple XLA. |
| InfeedEnqueueTuple.Options | Attributs facultatifs pour InfeedEnqueueTuple |
| InitialiserTable | Initialiseur de table qui prend respectivement deux tenseurs pour les clés et les valeurs. |
| InitializeTableFromDataset | |
| InitializeTableFromTextFile | Initialise un tableau à partir d'un fichier texte. |
| InitializeTableFromTextFile.Options | Attributs facultatifs pour InitializeTableFromTextFile |
| InplaceAdd <T> | Ajoute v dans les lignes spécifiées de x. |
| InplaceSub <T> | Soustrait « v » dans les lignes spécifiées de « x ». |
| InplaceUpdate <T> | Met à jour les lignes spécifiées « i » avec les valeurs « v ». |
| IRFFTND <U étend le numéro> | Transformée de Fourier très rapide inverse ND. |
| IsBoostedTreesEnsembleInitialisé | Vérifie si un ensemble d'arbres a été initialisé. |
| IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized | Vérifie si un flux quantile a été initialisé. |
| IsotonicRegression <U étend le nombre> | Résout un lot de problèmes de régression isotonique. |
| IsTPUEmbeddingInitialized | Indique si l'intégration TPU est initialisée dans un système TPU distribué. |
| IsTPUEmbeddingInitialized.Options | Attributs facultatifs pour IsTPUEmbeddingInitialized |
| EstVariableInitialisé | Vérifie si un tenseur a été initialisé. |
| ItérateurGetDevice | Renvoie le nom du périphérique sur lequel la « ressource » a été placée. |
| KMC2ChainInitialisation | Renvoie l'index d'un point de données qui doit être ajouté à l'ensemble de départ. |
| KmeansPlusPlusInitialisation | Sélectionne num_to_sample lignes d'entrée à l'aide du critère KMeans++. |
| KthOrderStatistique | Calcule la statistique d'ordre K d'un ensemble de données. |
| LinSpace <T étend le nombre> | Génère des valeurs dans un intervalle. |
| ListDataset | Crée un ensemble de données qui émet chacun des « tenseurs » une fois. |
| ListDataset.Options | Attributs facultatifs pour ListDataset |
| Ensemble de données LMDB | Crée un ensemble de données qui émet les paires clé-valeur dans un ou plusieurs fichiers LMDB. |
| LoadAllTPUEmbeddingParameters | Une opération qui charge les paramètres d'optimisation dans la mémoire d'intégration. |
| LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Chargez les paramètres d’intégration d’Adadelta. |
| LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters.Options | Attributs facultatifs pour LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters |
| LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters | Chargez les paramètres d’intégration d’Adagrad Momentum. |
| LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters.Options | Attributs facultatifs pour LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters |
| LoadTPUEmbeddingAdagradParameters | Chargez les paramètres d’intégration d’Adagrad. |
| LoadTPUEmbeddingAdagradParameters.Options | Attributs facultatifs pour LoadTPUEmbeddingAdagradParameters |
| LoadTPUEmbeddingADAMParameters | Chargez les paramètres d’intégration ADAM. |
| LoadTPUEmbeddingADAMParameters.Options | Attributs facultatifs pour LoadTPUEmbeddingADAMParameters |
| LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Paramètres d’intégration RMSProp centrés sur la charge. |
| LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters.Options | Attributs facultatifs pour LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters |
| LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | Paramètres d’intégration de l’estimateur de fréquence de charge. |
| LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters.Options | Attributs facultatifs pour LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters |
| LoadTPUEmbeddingFTRLParameters | Chargez les paramètres d’intégration FTRL. |
| LoadTPUEmbeddingFTRLParameters.Options | Attributs facultatifs pour LoadTPUEmbeddingFTRLParameters |
| LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Chargez les paramètres d’intégration de MDL Adagrad Light. |
| LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters.Options | Attributs facultatifs pour LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters |
| LoadTPUEmbeddingMomentumParameters | Chargez les paramètres d’intégration de Momentum. |
| LoadTPUEmbeddingMomentumParameters.Options | Attributs facultatifs pour LoadTPUEmbeddingMomentumParameters |
| LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Chargez les paramètres d’intégration proximaux d’Adagrad. |
| LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options | Attributs facultatifs pour LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters |
| LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
| LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters.Options | Attributs facultatifs pour LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters |
| LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters | Chargez les paramètres d’intégration RMSProp. |
| LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters.Options | Attributs facultatifs pour LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters |
| LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Chargez les paramètres d'intégration SGD. |
| LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters.Options | Attributs facultatifs pour LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters |
| LookupTableExport <T, U> | Affiche toutes les clés et valeurs du tableau. |
| LookupTableFind <U> | Recherche les clés dans un tableau, affiche les valeurs correspondantes. |
| LookupTableImport | Remplace le contenu de la table par les clés et valeurs spécifiées. |
| LookupTableInsérer | Met à jour le tableau pour associer les clés aux valeurs. |
| LookupTableSupprimer | Supprime les clés et leurs valeurs associées d'une table. |
| Taille de la table de recherche | Calcule le nombre d'éléments dans la table donnée. |
| BoucleCond | Transfère l’entrée vers la sortie. |
| LowerBound <U étend le nombre> | Applique lower_bound(sorted_search_values, valeurs) le long de chaque ligne. |
| LSTMBlockCell <T étend le numéro> | Calcule la propagation avant de la cellule LSTM pour 1 pas de temps. |
| LSTMBlockCell.Options | Attributs facultatifs pour LSTMBlockCell |
| LSTMBlockCellGrad <T étend le numéro> | Calcule la propagation vers l'arrière de la cellule LSTM pour 1 pas de temps. |
| Lu <T, U étend le nombre> | Calcule la décomposition LU d'une ou plusieurs matrices carrées. |
| RendreUnique | Rendre tous les éléments de la dimension non-Batch uniques, mais "proches" de leur valeur initiale. |
| CarteEffacer | Op supprime tous les éléments du conteneur sous-jacent. |
| MapClear.Options | Attributs facultatifs pour MapClear |
| MapIncompleteSize | Op renvoie le nombre d'éléments incomplets dans le conteneur sous-jacent. |
| MapIncompleteSize.Options | Attributs facultatifs pour MapIncompleteSize |
| CartePeek | Op jette un coup d'œil aux valeurs à la clé spécifiée. |
| MapPeek.Options | Attributs facultatifs pour MapPeek |
| Taille de la carte | Op renvoie le nombre d'éléments dans le conteneur sous-jacent. |
| MapSize.Options | Attributs facultatifs pour MapSize |
| CarteStage | Étape (clé, valeurs) dans le conteneur sous-jacent qui se comporte comme une table de hachage. |
| MapStage.Options | Attributs facultatifs pour MapStage |
| CarteUnstage | Op supprime et renvoie les valeurs associées à la clé du conteneur sous-jacent. |
| MapUnstage.Options | Attributs facultatifs pour MapUnstage |
| MapUnstageNoKey | Op supprime et renvoie un élément aléatoire (clé, valeur) du conteneur sous-jacent. |
| MapUnstageNoKey.Options | Attributs facultatifs pour MapUnstageNoKey |
| MatriceDiagPartV2 <T> | Renvoie la partie diagonale groupée d'un tenseur groupé. |
| MatriceDiagPartV3 <T> | Renvoie la partie diagonale groupée d'un tenseur groupé. |
| MatrixDiagPartV3.Options | Attributs facultatifs pour MatrixDiagPartV3 |
| MatriceDiagV2 <T> | Renvoie un tenseur diagonal par lots avec des valeurs diagonales par lots données. |
| MatriceDiagV3 <T> | Renvoie un tenseur diagonal par lots avec des valeurs diagonales par lots données. |
| MatrixDiagV3.Options | Attributs facultatifs pour MatrixDiagV3 |
| MatriceSetDiagV2 <T> | Renvoie un tenseur matriciel par lots avec de nouvelles valeurs diagonales par lots. |
| MatriceSetDiagV3 <T> | Renvoie un tenseur matriciel par lots avec de nouvelles valeurs diagonales par lots. |
| MatrixSetDiagV3.Options | Attributs facultatifs pour MatrixSetDiagV3 |
| Max <T> | Calcule le maximum d'éléments sur les dimensions d'un tenseur. |
| Max.Options | Attributs facultatifs pour Max |
| MaxIntraOpParallelismDataset | Crée un ensemble de données qui remplace le parallélisme intra-opération maximal. |
| Fusionner <T> | Transfère la valeur d'un tenseur disponible des « entrées » vers la « sortie ». |
| MergeDedupData | Une opération fusionne des éléments de tenseurs entiers et flottants dans des données de déduplication sous forme de tuple XLA. |
| MergeDedupData.Options | Attributs facultatifs pour MergeDedupData |
| Min <T> | Calcule le minimum d'éléments sur les dimensions d'un tenseur. |
| Options min. | Attributs facultatifs pour Min |
| MiroirPad <T> | Remplit un tenseur avec des valeurs en miroir. |
| MirrorPadGrad <T> | Opération dégradé pour l'opération `MirrorPad`. |
| MlirPassthroughOp | Encapsule un calcul MLIR arbitraire exprimé sous forme de module avec une fonction main(). |
| MulNoNan <T> | Renvoie x * y par élément. |
| MutableDenseHashTable | Crée une table de hachage vide qui utilise des tenseurs comme magasin de sauvegarde. |
| MutableDenseHashTable.Options | Attributs facultatifs pour MutableDenseHashTable |
| Mutable | Crée une table de hachage vide. |
| MutablehashTable.options | Attributs facultatifs pour MutableHashTable |
| Mutablehashtableoftenseurs | Crée une table de hachage vide. |
| MutablehashTableoftensers.options | Attributs facultatifs pour MutableHashTableOfTensors |
| Mutex | Crée une ressource Mutex qui peut être verrouillée par «Mutexlock». |
| Mutex.options | Attributs facultatifs pour Mutex |
| Muexlock | Verrouille une ressource mutex. |
| Ncclallreduce <t étend le numéro> | Sort un tenseur contenant la réduction sur tous les tenseurs d'entrée. |
| Ncclbroadcast <T étend le numéro> | Envoie «entrée» à tous les périphériques connectés à la sortie. |
| Ncclreduce <t étend le numéro> | Réduit «l'entrée» de «num_devices» à l'aide de «réduction» à un seul appareil. |
| Ndtri <t étend le numéro> | |
| Les plus les plus proches | Sélectionne les K centres les plus proches pour chaque point. |
| NextAfter <T étend le numéro> | Renvoie la valeur représentable suivante de «x1» dans la direction de `x2», en termes d'élément. |
| NEXTIDERATION <T> | Rend son entrée à la disposition de la prochaine itération. |
| Non-déterministicints <u> | Génère non déterministe certains entiers. |
| Non maxSuppressionv5 <T étend le numéro> | Sélectionne goulûment un sous-ensemble de boîtes englobantes par ordre décroissant de score, élaguer les cases qui ont un chevauchement élevé d'intersection sur union (IOU) avec les cases précédemment sélectionnées. |
| Non maxsuppressionv5 | Attributs facultatifs pour NonMaxSuppressionV5 |
| Non-serializeabledataset | |
| Noop | Ne fait rien. |
| Onehot <u> | Renvoie un tenseur one-hot. |
| OneHot.Options | Attributs facultatifs pour OneHot |
| Ceux-là <T> | Renvoie un tenseur de ceux avec la même forme et le même type que x. |
| Optimizedatasetv2 | Crée un ensemble de données en appliquant des optimisations connexes à `input_dataset`. |
| Optimizedatasetv2.options | Attributs facultatifs pour OptimizeDatasetV2 |
| OptionsDataset | Crée un ensemble de données en attachant tf.data.options à `input_dataset`. |
| OptionsDataset.Options | Attributs facultatifs pour OptionsDataset |
| Ordonnémaplear | Op supprime tous les éléments du conteneur sous-jacent. |
| OrdredMapClear.options | Attributs facultatifs pour OrderedMapClear |
| Ordonnant à compléter | OP renvoie le nombre d'éléments incomplets dans le conteneur sous-jacent. |
| OrdredMapincompleteSize.options | Attributs facultatifs pour OrderedMapIncompleteSize |
| Ordonnémappeek | OP jette un œil aux valeurs de la touche spécifiée. |
| Ordonnémappeek.options | Attributs facultatifs pour OrderedMapPeek |
| Ordonnémapsize | OP renvoie le nombre d'éléments dans le conteneur sous-jacent. |
| Ordonnémapsize.options | Attributs facultatifs pour OrderedMapSize |
| Ordonnance | Étape (clé, valeurs) dans le conteneur sous-jacent qui se comporte comme un ordre conteneur associatif. |
| Ordonnémapstage.options | Attributs facultatifs pour OrderedMapStage |
| Ordonnémapunstage | OP supprime et renvoie les valeurs associées à la clé du conteneur sous-jacent. |
| Ordonnémapunstage.options | Attributs facultatifs pour OrderedMapUnstage |
| Ordonné mapunstagenokey | OP supprime et renvoie l'élément (clé, valeur) avec le plus petit clé du conteneur sous-jacent. |
| Ordonnémapunstagenokey.options | Attributs facultatifs pour OrderedMapUnstageNoKey |
| OutFeedDequeue <T> | Récupère un seul tenseur de la sortie de calcul. |
| OutFeedDequeue.options | Attributs facultatifs pour OutfeedDequeue |
| Outfeeddequeuetuple | Récupérez plusieurs valeurs de la sortie de calcul. |
| OutfeedDequeueTuple.Options | Attributs facultatifs pour OutfeedDequeueTuple |
| OutFeeddequeueTutuplev2 | Récupérez plusieurs valeurs de la sortie de calcul. |
| OutFeedDequeuev2 <T> | Récupère un seul tenseur de la sortie de calcul. |
| Outfeedenqueue | ENQUÊTE UN TENSEUR SUR LA VOIE DE CULTATATION. |
| Outfeedenqueuetuple | Mettez en file d'attente plusieurs valeurs Tensor sur la sortie de calcul. |
| Pad <t> | Tanne un tenseur. |
| Parallelbatchdataset | |
| ParallelbatchDataset.options | Attributs facultatifs pour ParallelBatchDataset |
| ParallelConcat <T> | Concatène une liste de tenseurs « N » le long de la première dimension. |
| Paralleldynamicstitch <T> | Entrelacez les valeurs des tenseurs de «données» en un seul tenseur. |
| Parseexampledatasetv2 | Transforme `input_dataset` contenant des protos« Exemple »en tant que vecteurs de DT_String en un ensemble de données d'objets« Tensor »ou« Sparsetentensor »représentant les fonctionnalités analysées. |
| PARSEEXAMPLEDATASETV2. OPTIONS | Attributs facultatifs pour ParseExampleDatasetV2 |
| Parseexamplev2 | Transforme un vecteur de protos TF.example (comme des chaînes) en tenseurs dactylographiés. |
| Parsesencexamplev2 | Transforme un vecteur de protos tf.io.SenceExample (comme des chaînes) en tenseurs typés. |
| ParsesenceExampleV2.Options | Attributs facultatifs pour ParseSequenceExampleV2 |
| Perferie <T> | Un Payholder OP pour une valeur qui sera introduite dans le calcul. |
| Placeholder.options | Attributs facultatifs pour Placeholder |
| Place pour l'espace withdefault <T> | Un Payholder OP qui passe par «entrée» lorsque sa sortie n'est pas alimentée. |
| Préliner | Un OP qui linéarise une valeur de tenseur à un tenseur variant opaque. |
| Prelinearising.options | Attributs facultatifs pour Prelinearize |
| Prélinéarise | Un OP qui linéarise plusieurs valeurs de tenseur à un tenseur variant opaque. |
| Prélinearizetuple.options | Attributs facultatifs pour PrelinearizeTuple |
| Imprimer | Imprime un scalaire de chaîne. |
| Print.options | Attributs facultatifs pour Print |
| Privatethreadpoolataset | Crée un ensemble de données qui utilise un pool de threads personnalisé pour calculer « input_dataset ». |
| Prod <T> | Calcule le produit d'éléments à travers les dimensions d'un tenseur. |
| Prod.options | Attributs facultatifs pour Prod |
| QuantizEAndDequantizev4 <T étend le numéro> | Quantifie ensuite la désagréation d'un tenseur. |
| QuantizEAndDequantizev4.Options | Attributs facultatifs pour QuantizeAndDequantizeV4 |
| QuantizEAndDequantizev4grad <T étend le numéro> | Renvoie le gradient de «QuantizEAndDequantizev4». |
| QuantizEAndDequantizev4grad.options | Attributs facultatifs pour QuantizeAndDequantizeV4Grad |
| QuantizedConcat <T> | Concaténe les tenseurs quantifiés le long d'une seule dimension. |
| QuantizedConcatv2 <T> | |
| QuantizedConv2DandRelu <v> | |
| QuantizedConv2DanDrelu.options | Attributs facultatifs pour QuantizedConv2DAndRelu |
| QuantizedConv2DanDreLuAndrequantiser <v> | |
| QuantizedConv2DanDreLuAndrequantize.options | Attributs facultatifs pour QuantizedConv2DAndReluAndRequantize |
| QuantizedConv2DanDrequantiser <v> | |
| QuantizedConv2DAndRequantize.Options | Attributs facultatifs pour QuantizedConv2DAndRequantize |
| QuantizedConv2DperChannel <v> | Calculs QuantizedConv2d par canal. |
| QuantizedConv2DperChannel.options | Attributs facultatifs pour QuantizedConv2DPerChannel |
| QuantizedConv2dWithbias <v> | |
| QuantizedConv2DWithBias.Options | Attributs facultatifs pour QuantizedConv2DWithBias |
| QuantizedConv2dWithbiasandrelu <v> | |
| QuantizedConv2DWithbiasandRelu.options | Attributs facultatifs pour QuantizedConv2DWithBiasAndRelu |
| QuantizedConv2DWithbiasAndReluanDrequantiser <W> | |
| QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options | Attributs facultatifs pour QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize |
| QuantizedConv2dWithbiasAndrequantiser <W> | |
| QuantizedConv2dwithbiasAndrequantize.options | Attributs facultatifs pour QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize |
| QuantizedConv2DWithBiassignEdSumAndReLuAndrequantiser <x> | |
| QuantizedConv2dWithbiassignedSumAndReluAndrequantize.options | Attributs facultatifs pour QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize |
| QuantizedConv2dWithbiasSumandRelu <v> | |
| QuantizedConv2DWithbiasSumandRelu.options | Attributs facultatifs pour QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu |
| QuantizedConv2dWithbiasSumAndReluAndrequantiser <x> | |
| QuantizedConv2dWithbiasSumAndReluanDrequantize.options | Attributs facultatifs pour QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize |
| QuantisedPthwiseConv2d <v> | Calculs quantifiés en profondeur Conv2d. |
| QuantizedDepthwiseConv2d.options | Attributs facultatifs pour QuantizedDepthwiseConv2D |
| QuantizedDepthwiSeConv2dWithbias <v> | Calcula les calculs quantifiés de la profondeur avec biais. |
| QuantisedEpthwiseConv2DWithBiaS.options | Attributs facultatifs pour QuantizedDepthwiseConv2DWithBias |
| QuantisedDepthwiseConv2dWithbiasandrelu <v> | Calcula les calculs quantifiés de la profondeur avec biais et relu. |
| QuantizedDepthwiSeConv2dWithbiasandRelu.options | Attributs facultatifs pour QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu |
| QuantisedEpthwiseConv2dwithbiasAndReluAndrequantiser <W> | Calcula les calculs quantifiés de la profondeur avec biais, relu et requantiser. |
| QuantizedDepthwiSeConv2dwithbiasandreluandrequantize.options | Attributs facultatifs pour QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize |
| Quantisématmulwithbias <w> | Effectue une multiplication matricielle quantifiée de «A» par la matrice «B» avec un biais ADD. |
| QuantisématmulwithbiaS.options | Attributs facultatifs pour QuantizedMatMulWithBias |
| QuantisématmulwithbiasandDequantize <w étend le numéro> | |
| QuantisématmulwithbiasandDequantize.options | Attributs facultatifs pour QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize |
| Mantizedmatmulwithbiasandrelu <v> | Effectuez une multiplication matricielle quantifiée de « a » par la matrice « b » avec ajout de biais et fusion relu. |
| QuantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options | Attributs facultatifs pour QuantizedMatMulWithBiasAndRelu |
| MantizedmatmulwithbiasandreluAndrequantiser <W> | Effectuez une multiplication matricielle quantifiée de «A» par la matrice `B» avec le biais Add et Relu et Requantiser la fusion. |
| Quantisématmulwithbiasandreluandrequantize.options | Attributs facultatifs pour QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize |
| QuantisématmulwithbiasAndrequantiser <W> | |
| QuantisématmulwithbiasAndrequantize.options | Attributs facultatifs pour QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize |
| QuantizedReshape <T> | Remodèle un tenseur quantifié selon l'opération Reshape. |
| RaggedBincount <u étend le numéro> | Compte le nombre d'occurrences de chaque valeur dans un tableau d'entiers. |
| RaggedBincount.options | Attributs facultatifs pour RaggedBincount |
| RaggedCountsParseOutput <U étend le numéro> | Effectue un comptage de bacs clairsemé pour une entrée de tenseur en lambeaux. |
| RaggedCountSparseOutput.Options | Attributs facultatifs pour RaggedCountSparseOutput |
| Raggedcross <t, u étend le numéro> | Génère un croisement de fonctionnalités à partir d'une liste de tenseurs et le renvoie comme untendeur en lambeaux. |
| RaggedFillempTyRows <T> | |
| RaggedFillempTyRowsgrad <T> | |
| Raggedgather <T étend le numéro, u> | Rassemblez des tranches en lambeaux à partir de `` params` axis `` 0` selon les «indices». |
| RaggedRange <u étend le numéro, t étend le numéro> | Renvoie un «RaggedtenStor» contenant les séquences de nombres spécifiées. |
| RaggedtensorfromVariant <u étend le numéro, t> | Décode un tenseur «variant» dans un «RaggedtenSor». |
| Raggedtensortosparse <u> | Convertit un `RaggedTensor` en un `SparseTensor` avec les mêmes valeurs. |
| RaggedtenStorTotensor <u> | Créez un tenseur dense à partir d'un tenseur en lambeaux, modifiant éventuellement sa forme. |
| En lambeaux en lambeaux | Encode un `` RaggedtenSor 'dans un tenseur de «variante». |
| Raggedtensortovariantgradient <u> | Helper était utilisé pour calculer le gradient pour «RaggedtenStorovariant». |
| Randomdatasetv2 | Crée un ensemble de données qui renvoie les numéros de pseudorandom. |
| RandomDatasetV2.Options | Attributs facultatifs pour RandomDatasetV2 |
| RandomIndexHuffle <T étend le numéro> | Sorte la position de «valeur» dans une permutation de [0, ..., max_index]. |
| Randomindexhuffle.options | Attributs facultatifs pour RandomIndexShuffle |
| Range <t Étend le numéro> | Crée une séquence de nombres. |
| Rang | Renvoie le rang de tenseur. |
| Readvariableop <T> | Lit la valeur d'une variable. |
| Readvariablexlasplitnd <t> | Réplidit le tenseur d'entrée de variable de ressource sur toutes les dimensions. |
| Readvariablexlasplitnd.options | Attributs facultatifs pour ReadVariableXlaSplitND |
| RepatchDataset | Crée un ensemble de données qui modifie la taille du lot. |
| RepatchDataset.options | Attributs facultatifs pour RebatchDataset |
| RepatchDatasetv2 | Crée un ensemble de données qui modifie la taille du lot. |
| Recv <T> | Reçoit le tenseur nommé de Send_device sur recv_device. |
| Options de réception | Attributs facultatifs pour Recv |
| Recvtpuembeddingactiviations | Un OP qui reçoit des activations d'intégration sur le TPU. |
| Réduceal | Calcule le "logique et" des éléments à travers les dimensions d'un tenseur. |
| Reduceall.options | Attributs facultatifs pour ReduceAll |
| Réduceany | Calcule le « ou logique » des éléments sur les dimensions d'un tenseur. |
| Reduceany.options | Attributs facultatifs pour ReduceAny |
| ReduceMax <T> | Calcule le maximum d'éléments à travers les dimensions d'un tenseur. |
| Reducemax.options | Attributs facultatifs pour ReduceMax |
| Réducemin <T> | Calcule le minimum d'éléments à travers les dimensions d'un tenseur. |
| Reducemin.options | Attributs facultatifs pour ReduceMin |
| Réduire leprod <T> | Calcule le produit d'éléments à travers les dimensions d'un tenseur. |
| Réduire lesprod.options | Attributs facultatifs pour ReduceProd |
| Réduire <T> | Calcule la somme des éléments à travers les dimensions d'un tenseur. |
| Reduceum.options | Attributs facultatifs pour ReduceSum |
| Réfroit <T> | Crée ou trouve un cadre enfant et rend les «données» à la disposition du cadre enfant. |
| Refenter.options | Attributs facultatifs pour RefEnter |
| Refexit <T> | Quitte le cadre actuel de son cadre parent. |
| Rafraîchissement <T> | Renvoyez le même tenseur ref que le tenseur de référence d'entrée. |
| RefMerge <T> | Transmet la valeur d'un tenseur disponible des «entrées» à «sortie». |
| RefNextideration <T> | Rend son entrée à la disposition de la prochaine itération. |
| RefSelect <T> | Transmet le `index`ème élément de `inputs` vers `output`. |
| Refswitch <T> | Transfère le tenseur de référence `` données '' du port de sortie déterminé par «Pred». |
| Registredataset | Enregistre un ensemble de données avec le service tf.data. |
| Registredataset.options | Attributs facultatifs pour RegisterDataset |
| Registredatasetv2 | Enregistre un ensemble de données avec le service tf.data. |
| Registredatasetv2.options | Attributs facultatifs pour RegisterDatasetV2 |
| Relais <T> | |
| RelaisoliNlike <T> | |
| RequantizationRangeperChannel | Calcule la plage de requantisation par canal. |
| RequantizeperChannel <u> | Requinalise l'entrée avec les valeurs MIN et MAX connues par canal. |
| Reshape <T> | Remodeler un tenseur. |
| ResourceAccumulatorApplyGradient | Applique un dégradé à un accumulateur donné. |
| ResourceAccumulatorNumAccumulé | Renvoie le nombre de gradients agrégés dans les accumulateurs donnés. |
| ResourceAccumulatorSetGlobalStep | Met à jour l'accumulateur avec une nouvelle valeur pour global_step. |
| ResourceAccumUlArtaTakegradient <T> | Extrait le gradient moyen dans le ConditionalAccumulator donné. |
| ResourceApplyAdagradv2 | Mettez à jour '*var' selon le schéma adagrad. |
| ResourceApplyAdagradv2.Options | Attributs facultatifs pour ResourceApplyAdagradV2 |
| RessourceAppliquerAdamAvecAmsgrad | Mettez à jour '*var' selon l'algorithme d'Adam. |
| ResourceApplyAdamWithAmsgrad.Options | Attributs facultatifs pour ResourceApplyAdamWithAmsgrad |
| RessourceAppliquerKerasMomentum | Mettez à jour '*var' selon le schéma momentum. |
| ResourceApplyKerasMomentum.Options | Attributs facultatifs pour ResourceApplyKerasMomentum |
| ResourceConditionalAccumulator | Un accumulateur conditionnel pour agréger les gradients. |
| ResourceConditionalAccumulator.Options | Attributs facultatifs pour ResourceConditionalAccumulator |
| ResourceCountUpto <T étend le numéro> | Incréments variable indiqués par «ressource» jusqu'à ce qu'il atteigne la «limite». |
| ResourceGather <u> | Rassemblez des tranches de la variable indiquée par la «ressource» selon les «indices». |
| ResourceGather.options | Attributs facultatifs pour ResourceGather |
| Ressourcegathernd <u> | |
| RessourcesCatterAdd | Ajoute des mises à jour rares à la variable référencée par «ressource». |
| ResourcesCatterDiv | Divise les mises à jour rares en la variable référencée par «Resource». |
| ResourcesCatterMax | Réduit les mises à jour éparses dans la variable référencée par « ressource » à l'aide de l'opération « max ». |
| RessourcesCattermin | Réduit les mises à jour clairsemées dans la variable référencée par «Resource» à l'aide de l'opération «min». |
| Ressourcescattermul | Multiplie les mises à jour rares dans la variable référencée par «ressource». |
| RessourcesCatterndadd | Applique un ajout clairsemé aux valeurs ou tranches individuelles dans une variable. |
| RessourcesCatterndadd.options | Attributs facultatifs pour ResourceScatterNdAdd |
| RessourcesCatterndmax | |
| RessourcesCatterndmax.options | Attributs facultatifs pour ResourceScatterNdMax |
| RessourcesCatterndmin | |
| ResourceScatterNdMin.Options | Attributs facultatifs pour ResourceScatterNdMin |
| RessourcesCatterNDSUB | Applique une soustraction clairsemée à des valeurs ou tranches individuelles dans une variable. |
| RessourcesCatterndsub.options | Attributs facultatifs pour ResourceScatterNdSub |
| ResourcesCatterNdupdate | Applique des «mises à jour» clairsemées aux valeurs ou tranches individuelles dans une donnée variable en fonction des «indices». |
| RessourcesCatterNdupdate.options | Attributs facultatifs pour ResourceScatterNdUpdate |
| RessourcesCatterSub | Soustrait les mises à jour rares de la variable référencée par «ressource». |
| ResourcesCatterUpdate | Attribue des mises à jour rares à la variable référencée par «ressource». |
| ResourceSparseApplyAdagradV2 | Mettez à jour les entrées pertinentes dans '*var' et '*accum' selon le schéma adagrad. |
| ResourceSparseApplyAdagradV2.Options | Attributs facultatifs pour ResourceSparseApplyAdagradV2 |
| ResourceSparseApplyKerasMomentum | Mettez à jour les entrées pertinentes dans '*var' et '*accum' selon le schéma momentum. |
| ResourceSparseApplyKerasMomentum.Options | Attributs facultatifs pour ResourceSparseApplyKerasMomentum |
| ResourceStridedSleassign | Attribuez `value` à la référence de valeur l découpée de `ref`. |
| ResourceStriedSliceAssign.Options | Attributs facultatifs pour ResourceStridedSliceAssign |
| RattieAlLtpuembeddingParameters | Une opération qui récupère les paramètres d'optimisation de l'intégration dans la mémoire hôte. |
| RetrievetpuembeddingAdAltaparameters | Récupérez les paramètres d'intégration d'Adadelta. |
| RetrieVetPueMbeddingAdAltaparameters.options | Attributs facultatifs pour RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters |
| Retournetpuembeddingadagradmomentimparameters | Récupérez les paramètres d'incorporation Adagrad Momentum. |
| RécupérerTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters.Options | Attributs facultatifs pour RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters |
| RetrievetpuembeddingadagradParameters | Récupérez les paramètres d'intégration d'Adagrad. |
| RetrieVetPuembeddingAdagradParameters.options | Attributs facultatifs pour RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters |
| RetrovetPuembeddingAmparameters | Récupérez les paramètres d’intégration ADAM. |
| RécupérerTPUEmbeddingADAMParameters.Options | Attributs facultatifs pour RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters |
| RetrievetPueMeddingCenteredRmspropParameters | Récupérez les paramètres d’intégration RMSProp centrés. |
| RécupérerTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters.Options | Attributs facultatifs pour RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters |
| RetrievetPuembeddingFrequencyStimatorParameters | Récupérez les paramètres d’intégration de l’estimateur de fréquence. |
| RécupérerTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters.Options | Attributs facultatifs pour RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters |
| Retrievetpuembeddingftrlparameters | Récupérez les paramètres d'incorporation FTRL. |
| RetrieVetPueMeddingFtrlParameters.options | Attributs facultatifs pour RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters |
| RetrievetpuembeddingmdladagradlightParameters | Récupérez les paramètres d'intégration de la lumière Adagrad MDL. |
| RetrieVetPueMeddingMdladagradlightParameters.options | Attributs facultatifs pour RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters |
| RattrapagepuembeddingMomentumparameters | Récupérez les paramètres d'intégration de momentum. |
| RetrievetPuembeddingMomentumparameters.options | Attributs facultatifs pour RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters |
| RetournetpuembeddingProximalAdagradParameters | Récupérez les paramètres d’intégration proximaux d’Adagrad. |
| RécupérerTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options | Attributs facultatifs pour RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters |
| RetournetpuembeddingProximalyogiparameters | |
| RécupérerTPUEmbeddingProximalYogiParameters.Options | Attributs facultatifs pour RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters |
| RetroveTpuembeddingrmspropParameters | Récupérez les paramètres d'intégration RMSPROP. |
| Récupérer TPUEmbeddingRMSPropParameters.Options | Attributs facultatifs pour RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters |
| RetrievetpuembeddingStochasticgradientDescentParameters | Récupérer les paramètres d'incorporation SGD. |
| RetrieVetPueMeddingStochasticgradientDescentParameters.options | Attributs facultatifs pour RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters |
| Inverse <T> | Inverse les dimensions spécifiques d'un tenseur. |
| Reversquence <T> | Inverse les tranches de longueur variable. |
| Reversequence.options | Attributs facultatifs pour ReverseSequence |
| Réécriture | |
| Rfftnd <u> | Nd Fast Real Fourier Transform. |
| Riscabs <T étend le numéro> | |
| Riscadd <T étend le numéro> | Renvoie x + y élément par élément. |
| Riscbinaryarithmétique <T étend le numéro> | |
| Riscbinarycomparone | |
| Riscbitcast <u> | |
| Riscbroadcast <T> | |
| Risccast <u> | |
| Riscceil <T étend le numéro> | |
| RiscCholesky <T étend le numéro> | |
| RisccConcat <T> | |
| RiscConv <T étend le numéro> | |
| RiscConv.options | Attributs facultatifs pour RiscConv |
| RISCCOS <T étend le numéro> | |
| RiscDiv <T étend le numéro> | |
| Riscdot <T étend le numéro> | |
| Riscdot.options | Attributs facultatifs pour RiscDot |
| Riscexp <T étend le numéro> | |
| Riscfft <T> | |
| Riscfloor <T étend le numéro> | |
| Riscgather <T> | |
| RiscGather.Options | Attributs facultatifs pour RiscGather |
| Rismimag <u étend le numéro> | |
| Risfiscine | |
| RISCLOG <T étend le numéro> | |
| Risclogical et | |
| Risclogicalnot | |
| Rame | |
| Riscmax <T étend le numéro> | Renvoie Max (x, y) sur le plan des éléments. |
| Riscmin <T étend le numéro> | |
| Riscmul <T étend le numéro> | |
| Riscneg <T étend le numéro> | |
| Riscpad <T étend le numéro> | |
| Riscpool <T étend le numéro> | |
| Riscpool.options | Attributs facultatifs pour RiscPool |
| Riscpow <T étend le numéro> | |
| Riscrandomuniforme | |
| Riscrandomunifor.options | Attributs facultatifs pour RiscRandomUniform |
| Riscréal <u étend le numéro> | |
| Riscreduce <T étend le numéro> | |
| Riscrem <T étend le numéro> | |
| Riscreshape <T étend le numéro> | |
| Riscreverse <T étend le numéro> | |
| Riscster <u étend le numéro> | |
| RiscShape <U étend le numéro> | |
| RiscSign <T étend le numéro> | |
| Riscslice <T étend le numéro> | |
| Riscsort <T étend le numéro> | |
| Riscsqueeze <T> | |
| Riscsqueeze.options | Attributs facultatifs pour RiscSqueeze |
| Riscsub <T étend le numéro> | |
| RISCTRANSPOSE <T> | |
| RisctriangularSolve <T étend le numéro> | |
| RISCTriangularSolve.options | Attributs facultatifs pour RiscTriangularSolve |
| Riscunaire <T étend le numéro> | |
| Rngreadandskip | Avancez le compteur d'un RNG à base de comptoir. |
| Rngskip | Avancez le compteur d'un RNG à base de comptoir. |
| Rouler <T> | Roule les éléments d'un tenseur le long d'un axe. |
| Échantillonnage | Crée un ensemble de données qui prélève un échantillon de Bernoulli du contenu d'un autre ensemble de données. |
| Scalndranslater | |
| Scaleandtranslate.options | Attributs facultatifs pour ScaleAndTranslate |
| ScalAndTranslategrad <T étend le numéro> | |
| Scaleandtranslategrad.options | Attributs facultatifs pour ScaleAndTranslateGrad |
| Dissoradd <t> | Ajoute des mises à jour rares à une référence variable. |
| Dispersadd.options | Attributs facultatifs pour ScatterAdd |
| ScatterDiv <T> | Divise une référence de variable par des mises à jour éparses. |
| ScatterDiv.Options | Attributs facultatifs pour ScatterDiv |
| ScatterMax <T étend le numéro> | Réduit les mises à jour clairsemées dans une référence variable à l'aide de l'opération «Max». |
| ScatterMax.options | Attributs facultatifs pour ScatterMax |
| Scattermin <T étend le numéro> | Réduit les mises à jour clairsemées dans une référence variable à l'aide de l'opération «min». |
| Scattermin.options | Attributs facultatifs pour ScatterMin |
| ScatterMul <T> | Multiplie les mises à jour éparses en une référence variable. |
| DispersionMul.Options | Attributs facultatifs pour ScatterMul |
| Dissatnd <u> | Dispose des «mises à jour» dans un tenseur de forme «forme» en fonction des «indices». |
| Scatterndadd <T> | Applique un ajout clairsemé aux valeurs ou tranches individuelles dans une variable. |
| Dissatndadd.options | Attributs facultatifs pour ScatterNdAdd |
| Dissatndmax <T> | Calcule le maximum au niveau des éléments. |
| Dissatndmax.options | Attributs facultatifs pour ScatterNdMax |
| Dissatndmin <T> | Calcule le minimum au niveau des éléments. |
| Dispersndmin.options | Attributs facultatifs pour ScatterNdMin |
| DissatndNonaliasingAdd <T> | Applique un ajout clairse à partir des «mises à jour» en fonction des indices «indices». |
| ScatterNDSUB <T> | Applique une soustraction clairsemée à des valeurs ou tranches individuelles dans une variable. |
| DispersionNdSub.Options | Attributs facultatifs pour ScatterNdSub |
| Dispersndupdate <t> | Applique des «mises à jour» clairsemées aux valeurs ou tranches individuelles dans une donnée variable en fonction des «indices». |
| Dispersndupdate.options | Attributs facultatifs pour ScatterNdUpdate |
| Dispersub <T> | Soustrade les mises à jour clairsemées d'une référence variable. |
| Dispersub.options | Attributs facultatifs pour ScatterSub |
| Dispersupdate <t> | Applique des mises à jour rares à une référence variable. |
| Dispersupdate.options | Attributs facultatifs pour ScatterUpdate |
| SegmentMaxv2 <T étend le numéro> | Calcule le maximum le long des segments d'un tenseur. |
| SegmentMinv2 <T étend le numéro> | Calcule le minimum le long des segments d'un tenseur. |
| SegmentProdv2 <T> | Calcule le produit le long des segments d'un tenseur. |
| Segmentsumv2 <T> | Calcule la somme le long des segments d'un tenseur. |
| Selectv2 <T> | |
| Envoyer | Envoie le tenseur nommé de send_device à recv_device. |
| Envoyer.Options | Attributs facultatifs pour Send |
| Sendtpuembeddinggradies | Effectue des mises à jour de gradient des tables d'intégration. |
| SetDiff1d <t, u étend le numéro> | Calcule la différence entre deux listes de nombres ou de chaînes. |
| Se débarrasser de | Nombre d'éléments uniques le long de la dernière dimension de l'entrée «set». |
| SetSize.options | Attributs facultatifs pour SetSize |
| Forme <u étend le numéro> | Renvoie la forme d'un tenseur. |
| Shapmen <u étend le numéro> | Renvoie la forme des tenseurs. |
| Sharddataset | Crée un «ensemble de données» qui ne comprend que 1 / «num_shards» de cet ensemble de données. |
| ShardDataset.Options | Attributs facultatifs pour ShardDataset |
| ShuffleandrepeatDatasetv2 | |
| ShuffleAndrepeatDatasetv2. Options | Attributs facultatifs pour ShuffleAndRepeatDatasetV2 |
| Shuffledatasetv2 | |
| Shuffledatasetv2.options | Attributs facultatifs pour ShuffleDatasetV2 |
| Shuffledatasetv3 | |
| Shuffledatasetv3.options | Attributs facultatifs pour ShuffleDatasetV3 |
| ShutdownDistributedTpu | Arrête un système TPU distribué en cours d'exécution. |
| ShutdownTpusystem | Un OP qui arrête le système TPU. |
| Taille <u étend le numéro> | Renvoie la taille d'un tenseur. |
| Skipgram | Analyse un fichier texte et crée un lot d'exemples. |
| Skipgram.options | Attributs facultatifs pour Skipgram |
| Somnataset | |
| Tranche <T> | Renvoyez une tranche de «entrée». |
| SlidingwindowDataset | Crée un ensemble de données qui passe une fenêtre coulissante sur `input_dataset`. |
| SlidingwindowDataset.options | Attributs facultatifs pour SlidingWindowDataset |
| Instantané <T> | Renvoie une copie du tenseur d'entrée. |
| Instantanément | |
| SnapshotChunkDataset.Options | Attributs facultatifs pour SnapshotChunkDataset |
| Snapshotdataset | Crée un ensemble de données qui écrira / lira à partir d'un instantané. |
| Snapshotdataset.options | Attributs facultatifs pour SnapshotDataset |
| SnapshotdatasetReader | |
| SnapshotdatasetReader.options | Attributs facultatifs pour SnapshotDatasetReader |
| InstantanémentddatasetReader | |
| SobolSample <T étend le numéro> | Génère des points à partir de la séquence SOBOL. |
| SpacetObatchnd <T> | SpaceToBatch pour les tenseurs ND de type T. |
| Sparseapplyadagradv2 <T> | Mettez à jour les entrées pertinentes dans '*var' et '*accum' selon le schéma adagrad. |
| SparsEApplyAdagradv2.Options | Attributs facultatifs pour SparseApplyAdagradV2 |
| SPARSEBINCOUNT <U étend le numéro> | Compte le nombre d'occurrences de chaque valeur dans un tableau d'entiers. |
| SPARSEBINCOUNT.OPTIONS | Attributs facultatifs pour SparseBincount |
| SPARSECOUNTSPARSEOutput <U étend le numéro> | Effectue un comptage de bacs clairsemé pour une entrée de tenseur clairsemé. |
| SPARSECOUNTSPARSEOTPUT.OPTIONS | Attributs facultatifs pour SparseCountSparseOutput |
| Sparsecrosshashed | Génère une croix clairsemée à partir d'une liste de tenseurs clairsemés et denses. |
| Sparsecrossv2 | Génère une croix clairsemée à partir d'une liste de tenseurs clairsemés et denses. |
| SPARSEMATRIXADD | Ajout clairsemé de deux matrices CSR, C = alpha * A + Beta * B. |
| SPARSEMATRIXMATMUL <T> | Matrix multiplies une matrice clairsemée avec une matrice dense. |
| Sparsematrixmatmul.options | Attributs facultatifs pour SparseMatrixMatMul |
| Sparsematrixmul | Multiplication élément par élément d'une matrice clairsemée avec un tenseur dense. |
| SparsEmatrixnnz | Renvoie le nombre de non-zestes de «SPARSE_MATRIX». |
| SPARSEMATRIXORDINGAMD | Calcule l'ordre de degré minimum (AMD) approximatif de «entrée». |
| SPARSEMATRIXSOFTMAX | Calcule le softmax d'un CSRSParsematrix. |
| Sparsematrixsoftmaxgrad | Calcule le gradient du SparsEmatrixSoftMax OP. |
| SPARSEMATRIXSPARSECHOLESKY | Calcule la décomposition clairsemée de Cholesky de «entrée». |
| SparsEmatrixSparsematmul | Matrice clairsemée multiplies deux matrices CSR `A` et` B '. |
| SPARSEMATRIXSPARSEMATMULS.OPTIONS | Attributs facultatifs pour SparseMatrixSparseMatMul |
| SparsEmatrixTransspose | Transpose les dimensions intérieures (matrice) d'un CSRSParsematrix. |
| SparsEmatrixTranspose.options | Attributs facultatifs pour SparseMatrixTranspose |
| Sparsematrixzeros | Crée un CSRSPARSEMatrix All-Berosos avec une forme `dense_shape`. |
| SPARSESINGLAMEAngradv2 <T Étend le nombre, U Étend le numéro> | Calcule les gradients de SparsesegmentMean. |
| Sparsesegmentsqrtngradv2 <T Étend le numéro, u étend le numéro> | Calcule les gradients pour Sparsesegmentsqrtn. |
| Sparsesegmentsumgrad <T étend le numéro> | Calcule les gradients de Sparsesegmentsum. |
| Sparsesegmentsumgradv2 <T étend le numéro, u étend le numéro> | Calcule les gradients de Sparsesegmentsum. |
| SPARSETENSERTOCSRSPARSEMATRIX | Convertit un sparsetenSor en un CSRSParsematrix (éventuellement lot). |
| Spence <T étend le numéro> | |
| Split <T> | Fruit un tenseur dans les tenseurs «num_split» le long d'une seule dimension. |
| SplitDedupData <T étend le numéro, u étend le numéro> | Un OP divise les données de déduplication d'entrée xla tuple dans des tenseurs entiers et à virgule flottante. |
| SplitDedupData.options | Attributs facultatifs pour SplitDedupData |
| Splitv <T> | Fruit un tenseur dans les tenseurs «num_split» le long d'une seule dimension. |
| Serrer <T> | Supprime les dimensions de la taille 1 de la forme d'un tenseur. |
| Squeeze. | Attributs facultatifs pour Squeeze |
| Pile <T> | Emporte une liste de tenseurs «n` rank-« »dans un tenseur de rang - R + 1). |
| Stack.options | Attributs facultatifs pour Stack |
| Scène | Valeurs d'étape similaires à une file d'attente légère. |
| Stade.options | Attributs facultatifs pour Stage |
| Niveau terminé | Op supprime tous les éléments du conteneur sous-jacent. |
| StageClear.Options | Attributs facultatifs pour StageClear |
| Scénario | OP jette les valeurs à l'indice spécifié. |
| Scénario.options | Attributs facultatifs pour StagePeek |
| Étapes | OP renvoie le nombre d'éléments dans le conteneur sous-jacent. |
| Stadesize.options | Attributs facultatifs pour StageSize |
| Statefulrandombinomial <V étend le numéro> | |
| StatefulstandardNormal <u> | Sorte des valeurs aléatoires à partir d'une distribution normale. |
| StatefulstandardNormalv2 <u> | Sorte des valeurs aléatoires à partir d'une distribution normale. |
| État de façon étendue normale <u> | Génère des valeurs aléatoires à partir d’une distribution normale tronquée. |
| StatefulUniformes <u> | Sorte des valeurs aléatoires à partir d'une distribution uniforme. |
| État de l'état inutile <u> | Sorte des entiers aléatoires à partir d'une distribution uniforme. |
| StatefulUniformint <u> | Sorte des entiers aléatoires à partir d'une distribution uniforme. |
| StateSParameteristedTruncatedNormal <V étend le numéro> | |
| Statelessrandombinomial <W étend le numéro> | Sorte des nombres aléatoires pseudorandom déterministes à partir d'une distribution binomiale. |
| StatelessrandomGammAv2 <V étend le numéro> | Sorte des nombres aléatoires pseudorandom déterministes d'une distribution gamma. |
| StatelessrandomGammAv3 <U étend le numéro> | Sorte des nombres aléatoires pseudorandom déterministes d'une distribution gamma. |
| Sans état. | Choisissez le meilleur algorithme RNG basé sur un contre-basé sur le dispositif. |
| StatelessrandomgetkeyCounter | Brouille les graines dans la clé et le compteur, en utilisant le meilleur algorithme basé sur l'appareil. |
| StateRandomgetkeyCounteralg | Choisissez le meilleur algorithme basé sur l'appareil et brouille les graines dans la clé et le compteur. |
| Statelessrandomnormalv2 <U étend le numéro> | Sorte les valeurs pseudorandomiques déterministes à partir d'une distribution normale. |
| Statelessrandompoisson <W étend le numéro> | Sorte des nombres aléatoires pseudorandom déterministes à partir d'une distribution de Poisson. |
| Statelessrandomuniforfullint <V étend le numéro> | Produit des entiers aléatoires pseudo-aléatoires déterministes à partir d’une distribution uniforme. |
| Statelessrandomuniforfullintv2 <U étend le numéro> | Produit des entiers aléatoires pseudo-aléatoires déterministes à partir d’une distribution uniforme. |
| StatelessrandomUniformIntv2 <U étend le numéro> | Produit des entiers aléatoires pseudo-aléatoires déterministes à partir d’une distribution uniforme. |
| Statelessrandomuniforv2 <U étend le numéro> | Sortie des valeurs aléatoires pseudorandom déterministes d'une distribution uniforme. |
| StatelessSampledIstorTedBoundingbox <T étend le numéro> | Générez une boîte de délimitation déformée aléatoire pour une image de manière déterministe. |
| StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options | Attributs facultatifs pour StatelessSampleDistortedBoundingBox |
| StatelessHuffle <T> | Repris au hasard et de manière déterministe un tenseur le long de sa première dimension. |
| StatelesstruncatedNormalv2 <U étend le numéro> | Produit des valeurs pseudo-aléatoires déterministes à partir d’une distribution normale tronquée. |
| StatSagregatorHandlev2 | |
| StatSagregatorHandlev2. Options | Attributs facultatifs pour StatsAggregatorHandleV2 |
| StattsagregatorsetsUmmaryWriter | Définissez un résumé_writer_interface pour enregistrer des statistiques à l'aide de statistiques données_agrégateur. |
| StochasticcastToint <u étend le numéro> | Jetez stochastiquement un tenseur donné des flotteurs aux int. |
| Stopgradient <T> | Arrête le calcul du gradient. |
| STRIDEDSLICE <T> | Renvoyez une tranche frappée de «entrée». |
| Stridedslice.options | Attributs facultatifs pour StridedSlice |
| STRIDEDSLICEASSIGN <T> | Attribuez `value` à la référence de valeur l découpée de `ref`. |
| StridedSliceAssign.Options | Attributs facultatifs pour StridedSliceAssign |
| Strideslicegrad <u> | Renvoie le gradient de «STRIDEDSLICE». |
| Strideslicegrad.options | Attributs facultatifs pour StridedSliceGrad |
| Stringle | Convertit tous les caractères majuscules en leurs remplacements minuscules respectifs. |
| StringLower.options | Attributs facultatifs pour StringLower |
| StringNgrams <T étend le numéro> | Crée des NGRAM à partir de données de chaîne en lambeaux. |
| Stringupper | Convertit tous les caractères minuscules en leurs remplacements en majuscules respectifs. |
| Stringupper.options | Attributs facultatifs pour StringUpper |
| Sum <T> | Calcule la somme des éléments à travers les dimensions d'un tenseur. |
| Sum.options | Attributs facultatifs pour Sum |
| SwitchCond <T> | Transfère les « données » vers le port de sortie déterminé par « pred ». |
| Syncdevice | Synchronise l'appareil sur lequel OP est exécuté. |
| Temporaryvariable <T> | Renvoie un tenseur qui peut être muté, mais ne persiste qu'en une seule étape. |
| Temporaryvariable.options | Attributs facultatifs pour TemporaryVariable |
| Tensorray | Un tableau de tenseurs de taille donnée. |
| Tensorarray.options | Attributs facultatifs pour TensorArray |
| Tensorarrayclose | Supprimez le TensorArray de son conteneur de ressources. |
| TensorArrayConcat <T> | Concat les éléments du TensorArray dans la valeur «Valeur». |
| Tensorarrayconcat.options | Attributs facultatifs pour TensorArrayConcat |
| TensorArraygather <T> | Rassemblez des éléments spécifiques du TensorArray dans la sortie «Valeur». |
| Tensorarraygather.options | Attributs facultatifs pour TensorArrayGather |
| TensorArraygrad | Crée une tensorarray pour stocker les gradients des valeurs dans la poignée donnée. |
| TensorArraygrad withhape | Crée un tensorarray pour stocker plusieurs gradients de valeurs dans la poignée donnée. |
| TensorArrayPack <T> | |
| Tensorarraypack.options | Attributs facultatifs pour TensorArrayPack |
| TensorArrayRead <T> | Lisez un élément du TensorArray dans la sortie «Valeur». |
| TensorArrayscatter | Diffuser les données de la valeur d'entrée dans des éléments de tensorray spécifiques. |
| Tensorarray size | Obtenez la taille actuelle du TensorArray. |
| Tensorarraysplit | Divisez les données de la valeur d'entrée en éléments TensorArray. |
| Tensorarrayunpack | |
| Tensorarraywrite | Poussez un élément sur le tensor_array. |
| TensorlistConcat <T> | Concat tous les tenseurs de la liste le long de la 0e dimension. |
| TensorlistCat.options | Attributs facultatifs pour TensorListConcat |
| TensorlistCatlists | |
| TensorlistConcatv2 <u> | Concat tous les tenseurs de la liste le long de la 0e dimension. |
| TensorListElementShape <T étend le numéro> | La forme des éléments de la liste donnée, comme tenseur. |
| Tensorlistfromtenseur | Crée une tensorlist qui, une fois empilée, a la valeur de «tenseur». |
| Tensorlistgather <T> | Crée un tenseur en indexant sur la tensorlist. |
| TensorListGetItem <T> | |
| TensorlistLength | Renvoie le nombre de tenseurs dans la liste de tenseurs d'entrée. |
| TensorListPopback <T> | Renvoie le dernier élément de la liste des entrées ainsi qu'une liste avec tous sauf cet élément. |
| TensorlistPushback | Renvoie une liste qui a le «tenseur» passant en tant que dernier élément et les autres éléments de la liste donnée dans `input_handle». |
| TensorListpushbackBatch | |
| Tensorlistreserve | Liste de la taille donnée avec des éléments vides. |
| Tensorlistresize | Redimensionne la liste. |
| Étalage de Tensorlists | Crée une tensorlist en indexant un tenseur. |
| Tensorlistscatterintoexistinglist | Disperse le tenseur aux indices dans une liste d'entrée. |
| Tensorlistscatterv2 | Crée une tensorlist en indexant un tenseur. |
| Tensorlistsetem | |
| TensorlistSeTitem.options | Attributs facultatifs pour TensorListSetItem |
| Tensorlistplit | Divise un tenseur dans une liste. |
| TensorListStack <T> | Empile tous les tenseurs de la liste. |
| TensorListStack.Options | Attributs facultatifs pour TensorListStack |
| Tensormaperase | Renvoie une carte tensorielle avec l'élément de la clé donnée effacé. |
| Tensormaphaskey | Renvoie si la clé donnée existe sur la carte. |
| Tensormapinsert | Renvoie une carte qui est la 'Input_handle' avec la paire de valeurs de clé donnée insérée. |
| Tensormaplookup <u> | Renvoie la valeur d'une clé donnée dans une carte du tenseur. |
| Tendre | Renvoie le nombre de tenseurs dans la carte du tenseur d'entrée. |
| Tensormapstackkeys <T> | Renvoie une pile de tenseur de toutes les clés dans une carte du tenseur. |
| TensorscatterAdd <T> | Ajoute des «mises à jour» clairsemées à un tenseur existant en fonction des «indices». |
| TensorscatterMax <T> | Appliquez une mise à jour clairsemée sur un tenseur prenant le maximum au niveau des éléments. |
| Tensorscattermin <T> | |
| TensorscatterSub <T> | Soustrait les «mises à jour» clairsemées d'un tenseur existant en fonction des «indices». |
| TensorscatterUpdate <T> | Disperser les «mises à jour» dans un tenseur existant en fonction des «indices». |
| Tensorstridedsliceupdate <T> | Attribuez une valeur «Valeur» à la référence en L-Value en tranches de «Input». |
| Tensorstridedsliceupdate.options | Attributs facultatifs pour TensorStridedSliceUpdate |
| TfrecordDatasetv2 | Crée un ensemble de données qui émet les enregistrements à partir d'un ou plusieurs fichiers tfrecord. |
| TfrecordDatasetv2.options | Attributs facultatifs pour TFRecordDatasetV2 |
| Threadpoolataset | Crée un ensemble de données qui utilise un pool de threads personnalisé pour calculer « input_dataset ». |
| Thelpoolhandle | Crée un ensemble de données qui utilise un pool de threads personnalisé pour calculer « input_dataset ». |
| ThreadPoolHandle.Options | Attributs facultatifs pour ThreadPoolHandle |
| Carreau <T> | Construit un tenseur en mosaïque un tenseur donné. |
| Horodatage | Fournit le temps depuis l'époque en quelques secondes. |
| Tobol | Convertit un tenseur en un prédicat scalaire. |
| Topkuninique | Renvoie les valeurs uniques TopK dans le tableau par ordre trié. |
| Topkwithunique | Renvoie les valeurs topk dans le tableau dans l'ordre trié. |
| Tpucompilationresult | Renvoie le résultat d'une compilation TPU. |
| Tpucompiles usuchedAssert | Affirme que la compilation a réussi. |
| TpuembeddingActivations | Une option de différenciation permettant des incorporations TPU. |
| TpueXecute | OP qui charge et exécute un programme TPU sur un périphérique TPU. |
| Tpuexecuteandupdatevariables | Op qui exécute un programme avec des mises à jour facultatives de variables sur place. |
| Tpuhandletoprotokey | Convertit les gilets UID de XRT au format d'entrée adapté à TensorFlow. |
| Tpuordinalector | Un sélecteur de noyau TPU Op. |
| TpupartionedInput <T> | Un OP qui regroupe une liste des entrées partitionnées ensemble. |
| TpupartionedInput.options | Attributs facultatifs pour TPUPartitionedInput |
| TpupartionedInputv2 <T> | Un OP qui regroupe une liste des entrées partitionnées ensemble. |
| TpupartionedInputv2.options | Attributs facultatifs pour TPUPartitionedInputV2 |
| Tpupartionedoutput <T> | Un OP qui démultiplexes un tenseur à étaler par Xla à une liste de partitionned sorties en dehors du calcul XLA. |
| Tpupartionedoutput.options | Attributs facultatifs pour TPUPartitionedOutput |
| Tpupartionedoutputv2 <T> | Un OP qui démultiplexes un tenseur à étaler par Xla à une liste de partitionned sorties en dehors du calcul XLA. |
| TpureplicatedInput <T> | Connecte N entrées à un calcul TPU répliqué à N voies. |
| TpureplicatedInput.options | Attributs facultatifs pour TPUReplicatedInput |
| Tpurepliatedoutput <T> | Connecte N sortis d'un calcul TPU répliqué N-Way. |
| Tpureplicatemetadata | Métadonnées indiquant comment le calcul TPU doit être reproduit. |
| Tpureplicatemetadata.options | Attributs facultatifs pour TPUReplicateMetadata |
| Tpureshardvariables | OP qui rappelle les variables TPU sur l'appareil à l'état spécifié. |
| Tpuroundrobine | Équilibrage de la charge du Round Robin sur les noyaux TPU. |
| Tridiagonalmatmul <T> | Calculez le produit avec matrice tridiagonale. |
| TridiagonalSolve <T> | Résout les systèmes tridiagonaux des équations. |
| Tridiagonalve.options | Attributs facultatifs pour TridiagonalSolve |
| Infratch <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> | Recherche des éléments uniques le long d'un axe d'un tenseur. |
| UniqueDataset | Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`. |
| UniqueDataset.Options | Optional attributes for UniqueDataset |
| UniqueWithCounts <T, V extends Number> | Recherche des éléments uniques le long d'un axe d'un tenseur. |
| 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. |
| Où | Renvoie les emplacements des valeurs différentes de zéro/vraies dans un tenseur. |
| 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> | Renvoie 0 si x == 0, et x * log1p(y) sinon, élément par élément. |
| Zeros <T> | An operator creating a constant initialized with zeros of the shape given by `dims`. |
| ZerosLike <T> | Renvoie un tenseur de zéros avec la même forme et le même type que x. |
Des classes
| Avorter | Raise a exception to abort the process when called. |
| Abort.Options | Optional attributes for Abort |
| Tous | Calcule le "logique et" des éléments à travers les dimensions d'un tenseur. |
| Toutes les options | Optional attributes for All |
| AllToAll <T> | An Op to exchange data across TPU replicas. |
| AnonymousHashTable | Creates a uninitialized anonymous hash table. |
| AnonymousIteratorV2 | A container for an iterator resource. |
| AnonymousIteratorV3 | A container for an iterator resource. |
| AnonymousMemoryCache | |
| AnonymousMultiDeviceIterator | A container for a multi device iterator resource. |
| AnonymousMultiDeviceIteratorV3 | A container for a multi device iterator resource. |
| AnonymousMutableDenseHashTable | Creates an empty anonymous mutable hash table that uses tensors as the backing store. |
| AnonymousMutableDenseHashTable.Options | Optional attributes for AnonymousMutableDenseHashTable |
| AnonymousMutableHashTable | Creates an empty anonymous mutable hash table. |
| AnonymousMutableHashTableOfTensors | Creates an empty anonymous mutable hash table of vector values. |
| AnonymousMutableHashTableOfTensors.Options | Optional attributes for AnonymousMutableHashTableOfTensors |
| AnonymousRandomSeedGenerator | |
| AnonymousSeedGenerator | |
| N'importe lequel | Calcule le « ou logique » des éléments sur les dimensions d'un tenseur. |
| Any.Options | Attributs facultatifs pour Any |
| ApplyAdagradV2 <T> | Mettez à jour '*var' selon le schéma adagrad. |
| AppliquerAdagradV2.Options | Attributs facultatifs pour ApplyAdagradV2 |
| ApproxTopK <T extends Number> | Returns min/max k values and their indices of the input operand in an approximate manner. |
| ApproxTopK.Options | Optional attributes for ApproxTopK |
| AssertCardinalityDataset | |
| AssertNextDataset | A transformation that asserts which transformations happen next. |
| AssertPrevDataset | A transformation that asserts which transformations happened previously. |
| AssertThat | Asserts that the given condition is true. |
| AssertThat.Options | Optional attributes for AssertThat |
| Assign <T> | Update 'ref' by assigning 'value' to it. |
| Assign.Options | Optional attributes for Assign |
| AssignAdd <T> | Update 'ref' by adding 'value' to it. |
| AssignAdd.Options | Optional attributes for AssignAdd |
| AssignAddVariableOp | Adds a value to the current value of a variable. |
| AssignSub <T> | Update 'ref' by subtracting 'value' from it. |
| AssignSub.Options | Optional attributes for AssignSub |
| AssignSubVariableOp | Subtracts a value from the current value of a variable. |
| AssignVariableOp | Attribue une nouvelle valeur à une variable. |
| AssignVariableOp.Options | Optional attributes for AssignVariableOp |
| AssignVariableXlaConcatND | Concats input tensor across all dimensions. |
| AssignVariableXlaConcatND.Options | Optional attributes for AssignVariableXlaConcatND |
| AutoShardDataset | Creates a dataset that shards the input dataset. |
| AutoShardDataset.Options | Attributs facultatifs pour AutoShardDataset |
| BandedTriangularSolve <T> | |
| BandedTriangularSolve.Options | Optional attributes for BandedTriangularSolve |
| Barrière | Defines a barrier that persists across different graph executions. |
| Barrier.Options | Optional attributes for Barrier |
| BarrierClose | Closes the given barrier. |
| BarrierClose.Options | Optional attributes for BarrierClose |
| BarrierIncompleteSize | Computes the number of incomplete elements in the given barrier. |
| BarrierInsertMany | For each key, assigns the respective value to the specified component. |
| BarrierReadySize | Calcule le nombre d'éléments complets dans la barrière donnée. |
| BarrierTakeMany | Takes the given number of completed elements from a barrier. |
| BarrierTakeMany.Options | Optional attributes for BarrierTakeMany |
| Lot | Batches all input tensors nondeterministically. |
| Batch.Options | Optional attributes for Batch |
| BatchMatMulV2 <T> | Multiplie les tranches de deux tenseurs par lots. |
| BatchMatMulV2.Options | Optional attributes for BatchMatMulV2 |
| BatchMatMulV3 <V> | Multiplie les tranches de deux tenseurs par lots. |
| BatchMatMulV3.Options | Optional attributes for BatchMatMulV3 |
| BatchToSpace <T> | BatchToSpace for 4-D tensors of type T. |
| BatchToSpaceNd <T> | BatchToSpace for ND tensors of type T. |
| BesselI0 <T extends Number> | |
| BesselI1 <T extends Number> | |
| BesselJ0 <T extends Number> | |
| BesselJ1 <T extends Number> | |
| BesselK0 <T extends Number> | |
| BesselK0e <T extends Number> | |
| BesselK1 <T extends Number> | |
| BesselK1e <T extends Number> | |
| BesselY0 <T extends Number> | |
| BesselY1 <T extends Number> | |
| Bitcast <U> | Bitcasts a tensor from one type to another without copying data. |
| BlockLSTM <T extends Number> | Computes the LSTM cell forward propagation for all the time steps. |
| BlockLSTM.Options | Optional attributes for BlockLSTM |
| BlockLSTMGrad <T extends Number> | Calcule la propagation vers l'arrière de la cellule LSTM pour toute la séquence temporelle. |
| BlockLSTMGradV2 <T extends Number> | Calcule la propagation vers l'arrière de la cellule LSTM pour toute la séquence temporelle. |
| BlockLSTMV2 <T extends Number> | Computes the LSTM cell forward propagation for all the time steps. |
| BlockLSTMV2.Options | Optional attributes for BlockLSTMV2 |
| BoostedTreesAggregateStats | Aggregates the summary of accumulated stats for the batch. |
| BoostedTreesBucketize | Bucketize each feature based on bucket boundaries. |
| BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit | Calculates gains for each feature and returns the best possible split information for the feature. |
| BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit.Options | Optional attributes for BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit |
| BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 | Calculates gains for each feature and returns the best possible split information for each node. |
| BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature | Calculates gains for each feature and returns the best possible split information for the feature. |
| BoostedTreesCenterBias | Calcule le prior à partir des données d'entraînement (le biais) et remplit le premier nœud avec le prior des logits. |
| BoostedTreesCreateEnsemble | Creates a tree ensemble model and returns a handle to it. |
| BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | Create the Resource for Quantile Streams. |
| BoostedTreesCreateQuantileStreamResource.Options | Optional attributes for BoostedTreesCreateQuantileStreamResource |
| BoostedTreesDeserializeEnsemble | Deserializes a serialized tree ensemble config and replaces current tree ensemble. |
| BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | Creates a handle to a BoostedTreesEnsembleResource |
| BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp.Options | Optional attributes for BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp |
| BoostedTreesExampleDebugOutputs | Debugging/model interpretability outputs for each example. |
| BoostedTreesFlushQuantileSummaries | Flush the quantile summaries from each quantile stream resource. |
| BoostedTreesGetEnsembleStates | Retrieves the tree ensemble resource stamp token, number of trees and growing statistics. |
| BoostedTreesMakeQuantileSummaries | Makes the summary of quantiles for the batch. |
| BoostedTreesMakeStatsSummary | Makes the summary of accumulated stats for the batch. |
| BoostedTreesPredict | Exécute plusieurs prédicteurs d'ensemble de régression additive sur les instances d'entrée et calcule les logits. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | Add the quantile summaries to each quantile stream resource. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | Deserialize bucket boundaries and ready flag into current QuantileAccumulator. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | Flush the summaries for a quantile stream resource. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush.Options | Attributs facultatifs pour BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | Generate the bucket boundaries for each feature based on accumulated summaries. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | Creates a handle to a BoostedTreesQuantileStreamResource. |
| BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp.Options | Optional attributes for BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp |
| BoostedTreesSerializeEnsemble | Serializes the tree ensemble to a proto. |
| BoostedTreesSparseAggregateStats | Aggregates the summary of accumulated stats for the batch. |
| BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit | Calculates gains for each feature and returns the best possible split information for the feature. |
| BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit.Options | Optional attributes for BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit |
| BoostedTreesTrainingPredict | Exécute plusieurs prédicteurs d'ensemble de régression additive sur les instances d'entrée et computes the update to cached logits. |
| BoostedTreesUpdateEnsemble | Updates the tree ensemble by either adding a layer to the last tree being grown or by starting a new tree. |
| BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | Updates the tree ensemble by adding a layer to the last tree being grown or by starting a new tree. |
| BoostedTreesUpdateEnsembleV2.Options | Attributs facultatifs pour BoostedTreesUpdateEnsembleV2 |
| BroadcastDynamicShape <T extends Number> | Renvoie la forme de s0 op s1 avec diffusion. |
| BroadcastGradientArgs <T extends Number> | Return the reduction indices for computing gradients of s0 op s1 with broadcast. |
| BroadcastTo <T> | Diffusez un tableau pour une forme compatible. |
| Bucketize | Bucketise les « entrées » en fonction des « limites ». |
| CacheDatasetV2 | |
| CacheDatasetV2.Options | Optional attributes for CacheDatasetV2 |
| CheckNumericsV2 <T extends Number> | Checks a tensor for NaN, -Inf and +Inf values. |
| ChooseFastestDataset | |
| ClipByValue <T> | Clips tensor values to a specified min and max. |
| CollateTPUEmbeddingMemory | An op that merges the string-encoded memory config protos from all hosts. |
| CollectiveAllToAllV2 <T extends Number> | Mutually exchanges multiple tensors of identical type and shape. |
| CollectiveAllToAllV2.Options | Optional attributes for CollectiveAllToAllV2 |
| CollectiveAllToAllV3 <T extends Number> | Mutually exchanges multiple tensors of identical type and shape. |
| CollectiveAllToAllV3.Options | Optional attributes for CollectiveAllToAllV3 |
| CollectiveAssignGroupV2 | Attribuez des clés de groupe en fonction de l'affectation du groupe. |
| CollectiveBcastRecvV2 <U> | Receives a tensor value broadcast from another device. |
| CollectiveBcastRecvV2.Options | Optional attributes for CollectiveBcastRecvV2 |
| CollectiveBcastSendV2 <T> | Broadcasts a tensor value to one or more other devices. |
| CollectiveBcastSendV2.Options | Optional attributes for CollectiveBcastSendV2 |
| CollectiveGather <T extends Number> | Mutually accumulates multiple tensors of identical type and shape. |
| CollectiveGather.Options | Optional attributes for CollectiveGather |
| CollectiveGatherV2 <T extends Number> | Mutually accumulates multiple tensors of identical type and shape. |
| CollectiveGatherV2.Options | Optional attributes for CollectiveGatherV2 |
| CollectiveInitializeCommunicator | Initializes a group for collective operations. |
| CollectiveInitializeCommunicator.Options | Attributs facultatifs pour CollectiveInitializeCommunicator |
| CollectivePermute <T> | An Op to permute tensors across replicated TPU instances. |
| CollectiveReduceScatterV2 <T extends Number> | Mutually reduces multiple tensors of identical type and shape and scatters the result. |
| CollectiveReduceScatterV2.Options | Optional attributes for CollectiveReduceScatterV2 |
| CollectiveReduceV2 <T extends Number> | Mutually reduces multiple tensors of identical type and shape. |
| CollectiveReduceV2.Options | Optional attributes for CollectiveReduceV2 |
| CollectiveReduceV3 <T extends Number> | Mutually reduces multiple tensors of identical type and shape. |
| CollectiveReduceV3.Options | Optional attributes for CollectiveReduceV3 |
| CombinedNonMaxSuppression | Sélectionne goulûment un sous-ensemble de boîtes englobantes par ordre décroissant de score, This operation performs non_max_suppression on the inputs per batch, across all classes. |
| CombinedNonMaxSuppression.Options | Optional attributes for CombinedNonMaxSuppression |
| CompositeTensorVariantFromComponents | Encodes an `ExtensionType` value into a `variant` scalar Tensor. |
| CompositeTensorVariantToComponents | Decodes a `variant` scalar Tensor into an `ExtensionType` value. |
| CompressElement | Compresses a dataset element. |
| Taille du lot de calcul | Calcule la taille de lot statique d'un ensemble de données sans lots partiels. |
| ComputeDedupDataTupleMask | An op computes tuple mask of deduplication data from embedding core. |
| Concat <T> | Concatenates tensors along one dimension. |
| ConfigureAndInitializeGlobalTPU | An op that sets up the centralized structures for a distributed TPU system. |
| ConfigureAndInitializeGlobalTPU.Options | Optional attributes for ConfigureAndInitializeGlobalTPU |
| ConfigureDistributedTPU | Sets up the centralized structures for a distributed TPU system. |
| ConfigureDistributedTPU.Options | Optional attributes for ConfigureDistributedTPU |
| ConfigureTPUEmbedding | Sets up TPUEmbedding in a distributed TPU system. |
| ConfigureTPUEmbeddingHost | An op that configures the TPUEmbedding software on a host. |
| ConfigureTPUEmbeddingMemory | An op that configures the TPUEmbedding software on a host. |
| ConnectTPUEmbeddingHosts | An op that sets up communication between TPUEmbedding host software instances after ConfigureTPUEmbeddingHost has been called on each host. |
| Constant <T> | An operator producing a constant value. |
| ConsumeMutexLock | This op consumes a lock created by `MutexLock`. |
| ControlTrigger | Ne fait rien. |
| Conv <T extends Number> | Computes a ND convolution given (N+1+batch_dims)-D `input` and (N+2)-D `filter` tensors. |
| Conv.Options | Optional attributes for Conv |
| Conv2DBackpropFilterV2 <T extends Number> | Computes the gradients of convolution with respect to the filter. |
| Conv2DBackpropFilterV2.Options | Optional attributes for Conv2DBackpropFilterV2 |
| Conv2DBackpropInputV2 <T extends Number> | Computes the gradients of convolution with respect to the input. |
| Conv2DBackpropInputV2.Options | Optional attributes for Conv2DBackpropInputV2 |
| Copy <T> | Copy a tensor from CPU-to-CPU or GPU-to-GPU. |
| Copy.Options | Optional attributes for Copy |
| CopyHost <T> | Copiez un tenseur sur l'hôte. |
| CopierHost.Options | Attributs facultatifs pour CopyHost |
| CopyToMesh <T> | |
| CopyToMeshGrad <T> | |
| CountUpTo <T extends Number> | Increments 'ref' until it reaches 'limit'. |
| CrossReplicaSum <T extends Number> | An Op to sum inputs across replicated TPU instances. |
| CSRSparseMatrixComponents <T> | Reads out the CSR components at batch `index`. |
| CSRSparseMatrixToDense <T> | Convertissez un CSRSparseMatrix (éventuellement par lots) en dense. |
| CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> | Converts a (possibly batched) CSRSparesMatrix to a SparseTensor. |
| CSVDataset | |
| CSVDatasetV2 | |
| CTCLossV2 | Calculates the CTC Loss (log probability) for each batch entry. |
| CTCLossV2.Options | Optional attributes for CTCLossV2 |
| CudnnRNNBackpropV3 <T extends Number> | Backprop step of CudnnRNNV3. |
| CudnnRNNBackpropV3.Options | Optional attributes for CudnnRNNBackpropV3 |
| CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T extends Number> | Converts CudnnRNN params from canonical form to usable form. |
| CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Options | Optional attributes for CudnnRNNCanonicalToParamsV2 |
| CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T extends Number> | Retrieves CudnnRNN params in canonical form. |
| CudnnRNNParamsToCanonicalV2.Options | Optional attributes for CudnnRNNParamsToCanonicalV2 |
| CudnnRNNV3 <T extends Number> | A RNN backed by cuDNN. |
| CudnnRNNV3.Options | Optional attributes for CudnnRNNV3 |
| CumulativeLogsumexp <T extends Number> | Calculez le produit cumulé du tenseur « x » le long de « l'axe ». |
| CumulativeLogsumexp.Options | Attributs facultatifs pour CumulativeLogsumexp |
| DataServiceDataset | Creates a dataset that reads data from the tf.data service. |
| DataServiceDataset.Options | Optional attributes for DataServiceDataset |
| DataServiceDatasetV2 | Creates a dataset that reads data from the tf.data service. |
| DataServiceDatasetV2.Options | Optional attributes for DataServiceDatasetV2 |
| DatasetCardinality | Returns the cardinality of `input_dataset`. |
| DatasetCardinality.Options | Optional attributes for DatasetCardinality |
| DatasetFromGraph | Creates a dataset from the given `graph_def`. |
| DatasetToGraphV2 | Returns a serialized GraphDef representing `input_dataset`. |
| DatasetToGraphV2.Options | Optional attributes for DatasetToGraphV2 |
| Dawsn <T extends Number> | |
| DebugGradientIdentity <T> | Opération d'identité pour le débogage du dégradé. |
| DebugGradientRefIdentity <T> | Opération d'identité pour le débogage du dégradé. |
| DebugIdentity <T> | Provides an identity mapping of the non-Ref type input tensor for debugging. |
| DebugIdentity.Options | Optional attributes for DebugIdentity |
| DebugIdentityV2 <T> | Debug Identity V2 Op. |
| DebugIdentityV2.Options | Optional attributes for DebugIdentityV2 |
| DebugIdentityV3 <T> | Provides an identity mapping of the non-Ref type input tensor for debugging. |
| DebugIdentityV3.Options | Optional attributes for DebugIdentityV3 |
| DebugNanCount | Debug NaN Value Counter Op. |
| DebugNanCount.Options | Optional attributes for DebugNanCount |
| DebugNumericSummary | Debug Numeric Summary Op. |
| DebugNumericSummary.Options | Optional attributes for DebugNumericSummary |
| DebugNumericSummaryV2 <U extends Number> | Debug Numeric Summary V2 Op. |
| DebugNumericSummaryV2.Options | Optional attributes for DebugNumericSummaryV2 |
| DecodeImage <T extends Number> | Function for decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg, and decode_png. |
| DecodeImage.Options | Optional attributes for DecodeImage |
| DecodePaddedRaw <T extends Number> | Réinterprètez les octets d'une chaîne comme un vecteur de nombres. |
| DecodePaddedRaw.Options | Attributs facultatifs pour DecodePaddedRaw |
| DecodeProto | The op extracts fields from a serialized protocol buffers message into tensors. |
| DecodeProto.Options | Optional attributes for DecodeProto |
| DeepCopy <T> | Makes a copy of `x`. |
| DeleteIterator | A container for an iterator resource. |
| DeleteMemoryCache | |
| DeleteMultiDeviceIterator | A container for an iterator resource. |
| DeleteRandomSeedGenerator | |
| DeleteSeedGenerator | |
| DeleteSessionTensor | Delete the tensor specified by its handle in the session. |
| DenseBincount <U extends Number> | Compte le nombre d'occurrences de chaque valeur dans un tableau d'entiers. |
| DenseBincount.Options | Attributs facultatifs pour DenseBincount |
| DenseCountSparseOutput <U extends Number> | Performs sparse-output bin counting for a tf.tensor input. |
| DenseCountSparseOutput.Options | Optional attributes for DenseCountSparseOutput |
| DenseToCSRSparseMatrix | Converts a dense tensor to a (possibly batched) CSRSparseMatrix. |
| DestroyResourceOp | Deletes the resource specified by the handle. |
| DestroyResourceOp.Options | Optional attributes for DestroyResourceOp |
| DestroyTemporaryVariable <T> | Destroys the temporary variable and returns its final value. |
| DeviceIndex | Return the index of device the op runs. |
| DirectedInterleaveDataset | A substitute for `InterleaveDataset` on a fixed list of `N` datasets. |
| DirectedInterleaveDataset.Options | Optional attributes for DirectedInterleaveDataset |
| DisableCopyOnRead | Turns off the copy-on-read mode. |
| DistributedSave | |
| DistributedSave.Options | Optional attributes for DistributedSave |
| DrawBoundingBoxesV2 <T extends Number> | Dessinez des cadres de délimitation sur un lot d’images. |
| DTensorRestoreV2 | |
| DTensorSetGlobalTPUArray | An op that informs a host of the global ids of all the of TPUs in the system. |
| DummyIterationCounter | |
| DummyMemoryCache | |
| DummySeedGenerator | |
| DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | Eases the porting of code that uses tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
| DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options | Optional attributes for DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch |
| DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | |
| DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch.Options | Optional attributes for DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch |
| DynamicPartition <T> | Partitionne les « données » en tenseurs « num_partitions » en utilisant les indices des « partitions ». |
| DynamicStitch <T> | Interleave the values from the `data` tensors into a single tensor. |
| EditDistance | Computes the (possibly normalized) Levenshtein Edit Distance. |
| EditDistance.Options | Optional attributes for EditDistance |
| Eig <U> | Computes the eigen decomposition of one or more square matrices. |
| Eig.Options | Optional attributes for Eig |
| Einsum <T> | Tensor contraction according to Einstein summation convention. |
| Empty <T> | Creates a tensor with the given shape. |
| Empty.Options | Optional attributes for Empty |
| EmptyTensorList | Creates and returns an empty tensor list. |
| EmptyTensorMap | Creates and returns an empty tensor map. |
| EncodeProto | The op serializes protobuf messages provided in the input tensors. |
| EncodeProto.Options | Optional attributes for EncodeProto |
| EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | Eases the porting of code that uses tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
| EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options | Optional attributes for EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch |
| EnqueueTPUEmbeddingBatch | Une opération qui met en file d'attente une liste de tenseurs de lots d'entrée dans TPUEmbedding. |
| Mettre en file d'attenteTPUEmbeddingBatch.Options | Attributs facultatifs pour EnqueueTPUEmbeddingBatch |
| EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch | Une opération qui met en file d'attente une liste de tenseurs de lots d'entrée dans TPUEmbedding. |
| EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch.Options | Optional attributes for EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch |
| EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | Eases the porting of code that uses tf.nn.embedding_lookup(). |
| EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch.Options | Optional attributes for EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch |
| EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch | An op that enqueues TPUEmbedding input indices from a SparseTensor. |
| EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options | Optional attributes for EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch |
| EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch | Eases the porting of code that uses tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
| EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch.Options | Optional attributes for EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch |
| EnsureShape <T> | Ensures that the tensor's shape matches the expected shape. |
| Enter <T> | Creates or finds a child frame, and makes `data` available to the child frame. |
| Enter.Options | Optional attributes for Enter |
| Erfinv <T extends Number> | |
| EuclideanNorm <T> | Computes the euclidean norm of elements across dimensions of a tensor. |
| EuclideanNorm.Options | Optional attributes for EuclideanNorm |
| ExecuteTPUEmbeddingPartitioner | An op that executes the TPUEmbedding partitioner on the central configuration device and computes the HBM size (in bytes) required for TPUEmbedding operation. |
| Exit <T> | Exits the current frame to its parent frame. |
| ExpandDims <T> | Insère une dimension de 1 dans la forme d'un tenseur. |
| ExperimentalAutoShardDataset | Creates a dataset that shards the input dataset. |
| ExperimentalAutoShardDataset.Options | Optional attributes for ExperimentalAutoShardDataset |
| ExperimentalBytesProducedStatsDataset | Records the bytes size of each element of `input_dataset` in a StatsAggregator. |
| ExperimentalChooseFastestDataset | |
| ExperimentalDatasetCardinality | Returns the cardinality of `input_dataset`. |
| ExperimentalDatasetToTFRecord | Écrit l'ensemble de données donné dans le fichier donné en utilisant le format TFRecord. |
| ExperimentalDenseToSparseBatchDataset | Crée un ensemble de données qui regroupe les éléments d'entrée dans un SparseTensor. |
| ExperimentalLatencyStatsDataset | Records the latency of producing `input_dataset` elements in a StatsAggregator. |
| ExperimentalMatchingFilesDataset | |
| ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset | Crée un ensemble de données qui remplace le parallélisme intra-opération maximal. |
| ExperimentalParseExampleDataset | Transforms `input_dataset` containing `Example` protos as vectors of DT_STRING into a dataset of `Tensor` or `SparseTensor` objects representing the parsed features. |
| ExperimentalParseExampleDataset.Options | Attributs facultatifs pour ExperimentalParseExampleDataset |
| ExperimentalPrivateThreadPoolDataset | Crée un ensemble de données qui utilise un pool de threads personnalisé pour calculer « input_dataset ». |
| ExperimentalRandomDataset | Creates a Dataset that returns pseudorandom numbers. |
| ExperimentalRebatchDataset | Creates a dataset that changes the batch size. |
| ExperimentalRebatchDataset.Options | Optional attributes for ExperimentalRebatchDataset |
| ExperimentalSetStatsAggregatorDataset | |
| ExperimentalSlidingWindowDataset | Creates a dataset that passes a sliding window over `input_dataset`. |
| ExperimentalSqlDataset | Crée un ensemble de données qui exécute une requête SQL et émet des lignes du jeu de résultats. |
| ExperimentalStatsAggregatorHandle | Crée une ressource de gestionnaire de statistiques. |
| ExperimentalStatsAggregatorHandle.Options | Optional attributes for ExperimentalStatsAggregatorHandle |
| ExperimentalStatsAggregatorSummary | Produces a summary of any statistics recorded by the given statistics manager. |
| ExperimentalUnbatchDataset | A dataset that splits the elements of its input into multiple elements. |
| Expint <T extends Number> | |
| ExtractGlimpseV2 | Extrait un aperçu du tenseur d'entrée. |
| ExtractGlimpseV2.Options | Optional attributes for ExtractGlimpseV2 |
| ExtractVolumePatches <T extends Number> | Extract `patches` from `input` and put them in the `"depth"` output dimension. |
| FFTND <T> | ND fast Fourier transform. |
| FileSystemSetConfiguration | Set configuration of the file system. |
| Fill <U> | Creates a tensor filled with a scalar value. |
| FinalizeDataset | Creates a dataset by applying tf.data.Options to `input_dataset`. |
| FinalizeDataset.Options | Optional attributes for FinalizeDataset |
| FinalizeTPUEmbedding | An op that finalizes the TPUEmbedding configuration. |
| Empreinte digitale | Generates fingerprint values. |
| FresnelCos <T extends Number> | |
| FresnelSin <T extends Number> | |
| FusedBatchNormGradV3 <T extends Number, U extends Number> | Dégradé pour la normalisation des lots. |
| FusedBatchNormGradV3.Options | Optional attributes for FusedBatchNormGradV3 |
| FusedBatchNormV3 <T extends Number, U extends Number> | Batch normalization. |
| FusedBatchNormV3.Options | Optional attributes for FusedBatchNormV3 |
| Gather <T> | Rassemblez les tranches de l'axe « params » selon les « indices ». |
| Rassembler.Options | Attributs facultatifs pour Gather |
| GatherNd <T> | Gather slices from `params` into a Tensor with shape specified by `indices`. |
| GenerateBoundingBoxProposals | This op produces Region of Interests from given bounding boxes(bbox_deltas) encoded wrt anchors according to eq.2 in arXiv:1506.01497 The op selects top `pre_nms_topn` scoring boxes, decodes them with respect to anchors, applies non-maximal suppression on overlapping boxes with higher than `nms_threshold` intersection-over-union (iou) value, discarding boxes where shorter side is less than `min_size`. |
| GenerateBoundingBoxProposals.Options | Optional attributes for GenerateBoundingBoxProposals |
| GetElementAtIndex | Gets the element at the specified index in a dataset. |
| GetOptions | Returns the tf.data.Options attached to `input_dataset`. |
| GetSessionHandle | Store the input tensor in the state of the current session. |
| GetSessionTensor <T> | Get the value of the tensor specified by its handle. |
| Dégradés | Ajoute des opérations pour calculer les dérivées partielles de la somme de y s par rapport à x s, c'est-à d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... If |
| Gradients.Options | Optional attributes for Gradients |
| GRUBlockCell <T extends Number> | Calcule la propagation avant de la cellule GRU pour 1 pas de temps. |
| GRUBlockCellGrad <T extends Number> | Computes the GRU cell back-propagation for 1 time step. |
| GuaranteeConst <T> | Gives a guarantee to the TF runtime that the input tensor is a constant. |
| HashTable | Crée une table de hachage non initialisée. |
| HashTable.Options | Optional attributes for HashTable |
| HistogramFixedWidth <U extends Number> | Return histogram of values. |
| Identity <T> | Return a tensor with the same shape and contents as the input tensor or value. |
| IdentityN | Returns a list of tensors with the same shapes and contents as the input tensors. |
| IFFTND <T> | ND inverse fast Fourier transform. |
| IgnoreErrorsDataset | Creates a dataset that contains the elements of `input_dataset` ignoring errors. |
| IgnoreErrorsDataset.Options | Optional attributes for IgnoreErrorsDataset |
| ImageProjectiveTransformV2 <T extends Number> | Applies the given transform to each of the images. |
| ImageProjectiveTransformV2.Options | Optional attributes for ImageProjectiveTransformV2 |
| ImageProjectiveTransformV3 <T extends Number> | Applies the given transform to each of the images. |
| ImageProjectiveTransformV3.Options | Optional attributes for ImageProjectiveTransformV3 |
| ImmutableConst <T> | Returns immutable tensor from memory region. |
| InfeedDequeue <T> | A placeholder op for a value that will be fed into the computation. |
| InfeedDequeueTuple | Fetches multiple values from infeed as an XLA tuple. |
| InfeedEnqueue | An op which feeds a single Tensor value into the computation. |
| InfeedEnqueue.Options | Attributs facultatifs pour InfeedEnqueue |
| InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer | An op which enqueues prelinearized buffer into TPU infeed. |
| InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer.Options | Optional attributes for InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer |
| InfeedEnqueueTuple | Feeds multiple Tensor values into the computation as an XLA tuple. |
| InfeedEnqueueTuple.Options | Optional attributes for InfeedEnqueueTuple |
| InitializeTable | Table initializer that takes two tensors for keys and values respectively. |
| InitializeTableFromDataset | |
| InitializeTableFromTextFile | Initializes a table from a text file. |
| InitializeTableFromTextFile.Options | Attributs facultatifs pour InitializeTableFromTextFile |
| InplaceAdd <T> | Adds v into specified rows of x. |
| InplaceSub <T> | Subtracts `v` into specified rows of `x`. |
| InplaceUpdate <T> | Updates specified rows 'i' with values 'v'. |
| IRFFTND <U extends Number> | ND inverse real fast Fourier transform. |
| IsBoostedTreesEnsembleInitialized | Checks whether a tree ensemble has been initialized. |
| IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized | Checks whether a quantile stream has been initialized. |
| IsotonicRegression <U extends Number> | Solves a batch of isotonic regression problems. |
| IsTPUEmbeddingInitialized | Whether TPU Embedding is initialized in a distributed TPU system. |
| IsTPUEmbeddingInitialized.Options | Optional attributes for IsTPUEmbeddingInitialized |
| IsVariableInitialized | Checks whether a tensor has been initialized. |
| IteratorGetDevice | Renvoie le nom du périphérique sur lequel la « ressource » a été placée. |
| KMC2ChainInitialization | Renvoie l'index d'un point de données qui doit être ajouté à l'ensemble de départ. |
| KmeansPlusPlusInitialization | Selects num_to_sample rows of input using the KMeans++ criterion. |
| KthOrderStatistic | Computes the Kth order statistic of a data set. |
| LinSpace <T extends Number> | Generates values in an interval. |
| ListDataset | Creates a dataset that emits each of `tensors` once. |
| ListDataset.Options | Optional attributes for ListDataset |
| LMDBDataset | Creates a dataset that emits the key-value pairs in one or more LMDB files. |
| LoadAllTPUEmbeddingParameters | An op that loads optimization parameters into embedding memory. |
| LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Load Adadelta embedding parameters. |
| LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters |
| LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters | Load Adagrad Momentum embedding parameters. |
| LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters |
| LoadTPUEmbeddingAdagradParameters | Load Adagrad embedding parameters. |
| LoadTPUEmbeddingAdagradParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingAdagradParameters |
| LoadTPUEmbeddingADAMParameters | Load ADAM embedding parameters. |
| LoadTPUEmbeddingADAMParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingADAMParameters |
| LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Load centered RMSProp embedding parameters. |
| LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters |
| LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | Load frequency estimator embedding parameters. |
| LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters |
| LoadTPUEmbeddingFTRLParameters | Load FTRL embedding parameters. |
| LoadTPUEmbeddingFTRLParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingFTRLParameters |
| LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Load MDL Adagrad Light embedding parameters. |
| LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters |
| LoadTPUEmbeddingMomentumParameters | Load Momentum embedding parameters. |
| LoadTPUEmbeddingMomentumParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingMomentumParameters |
| LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | 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> | Recherche les clés dans un tableau, affiche les valeurs correspondantes. |
| LookupTableImport | Remplace le contenu de la table par les clés et valeurs spécifiées. |
| LookupTableInsert | Updates the table to associates keys with values. |
| LookupTableRemove | Removes keys and its associated values from a table. |
| LookupTableSize | Calcule le nombre d'éléments dans la table donnée. |
| 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 supprime tous les éléments du conteneur sous-jacent. |
| 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 |
| Taille de la carte | 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> | Renvoie un tenseur matriciel par lots avec de nouvelles valeurs diagonales par lots. |
| MatrixSetDiagV3 <T> | Renvoie un tenseur matriciel par lots avec de nouvelles valeurs diagonales par lots. |
| 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 | Crée un ensemble de données qui remplace le parallélisme intra-opération maximal. |
| 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> | Remplit un tenseur avec des valeurs en miroir. |
| 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> | Sélectionne goulûment un sous-ensemble de boîtes englobantes par ordre décroissant de score, élaguer les cases qui ont un chevauchement élevé d'intersection sur union (IOU) avec les cases précédemment sélectionnées. |
| NonMaxSuppressionV5.Options | Optional attributes for NonMaxSuppressionV5 |
| NonSerializableDataset | |
| NoOp | Ne fait rien. |
| OneHot <U> | Renvoie un tenseur one-hot. |
| OneHot.Options | Attributs facultatifs pour 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 | Attributs facultatifs pour OptionsDataset |
| OrderedMapClear | Op supprime tous les éléments du conteneur sous-jacent. |
| 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> | Récupère un seul tenseur de la sortie de calcul. |
| OutfeedDequeue.Options | Optional attributes for OutfeedDequeue |
| OutfeedDequeueTuple | Récupérez plusieurs valeurs de la sortie de calcul. |
| OutfeedDequeueTuple.Options | Attributs facultatifs pour OutfeedDequeueTuple |
| OutfeedDequeueTupleV2 | Récupérez plusieurs valeurs de la sortie de calcul. |
| OutfeedDequeueV2 <T> | Récupère un seul tenseur de la sortie de calcul. |
| OutfeedEnqueue | Enqueue a Tensor on the computation outfeed. |
| OutfeedEnqueueTuple | Mettez en file d'attente plusieurs valeurs Tensor sur la sortie de calcul. |
| Pad <T> | Pads a tensor. |
| ParallelBatchDataset | |
| ParallelBatchDataset.Options | Optional attributes for ParallelBatchDataset |
| ParallelConcat <T> | Concatène une liste de tenseurs « N » le long de la première 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 |
| Imprimer | Prints a string scalar. |
| Print.Options | Optional attributes for Print |
| PrivateThreadPoolDataset | Crée un ensemble de données qui utilise un pool de threads personnalisé pour calculer « 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 | Attributs facultatifs pour QuantizedConv2DAndRequantize |
| QuantizedConv2DPerChannel <V> | Computes QuantizedConv2D per channel. |
| QuantizedConv2DPerChannel.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DPerChannel |
| QuantizedConv2DWithBias <V> | |
| QuantizedConv2DWithBias.Options | Attributs facultatifs pour QuantizedConv2DWithBias |
| QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> | |
| QuantizedConv2DWithBiasAndRelu.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasAndRelu |
| QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | |
| QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options | Attributs facultatifs pour 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> | Effectuez une multiplication matricielle quantifiée de « a » par la matrice « b » avec ajout de biais et fusion relu. |
| QuantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options | Attributs facultatifs pour 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> | Remodèle un tenseur quantifié selon l'opération Reshape. |
| RaggedBincount <U extends Number> | Compte le nombre d'occurrences de chaque valeur dans un tableau d'entiers. |
| RaggedBincount.Options | Optional attributes for RaggedBincount |
| RaggedCountSparseOutput <U extends Number> | Performs sparse-output bin counting for a ragged tensor input. |
| RaggedCountSparseOutput.Options | Attributs facultatifs pour 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> | Convertit un `RaggedTensor` en un `SparseTensor` avec les mêmes valeurs. |
| 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 | Attributs facultatifs pour 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. |
| Rang | Renvoie le rang de tenseur. |
| 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. |
| Options de réception | Attributs facultatifs pour Recv |
| RecvTPUEmbeddingActivations | An op that receives embedding activations on the TPU. |
| ReduceAll | Calcule le "logique et" des éléments à travers les dimensions d'un tenseur. |
| ReduceAll.Options | Optional attributes for ReduceAll |
| ReduceAny | Calcule le « ou logique » des éléments sur les dimensions d'un tenseur. |
| 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> | Transmet le `index`ème élément de `inputs` vers `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 | Applique un dégradé à un accumulateur donné. |
| ResourceAccumulatorNumAccumulé | Renvoie le nombre de gradients agrégés dans les accumulateurs donnés. |
| ResourceAccumulatorSetGlobalStep | Met à jour l'accumulateur avec une nouvelle valeur pour global_step. |
| ResourceAccumulatorTakeGradient <T> | Extrait le gradient moyen dans le ConditionalAccumulator donné. |
| ResourceApplyAdagradV2 | Mettez à jour '*var' selon le schéma adagrad. |
| ResourceApplyAdagradV2.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdagradV2 |
| RessourceAppliquerAdamAvecAmsgrad | Mettez à jour '*var' selon l'algorithme d'Adam. |
| ResourceApplyAdamWithAmsgrad.Options | Attributs facultatifs pour ResourceApplyAdamWithAmsgrad |
| RessourceAppliquerKerasMomentum | Mettez à jour '*var' selon le schéma momentum. |
| ResourceApplyKerasMomentum.Options | Attributs facultatifs pour ResourceApplyKerasMomentum |
| ResourceConditionalAccumulator | Un accumulateur conditionnel pour agréger les gradients. |
| ResourceConditionalAccumulator.Options | Attributs facultatifs pour 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 | Réduit les mises à jour éparses dans la variable référencée par « ressource » à l'aide de l'opération « max ». |
| 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 | Attributs facultatifs pour ResourceScatterNdMin |
| ResourceScatterNdSub | Applique une soustraction clairsemée à des valeurs ou tranches individuelles dans une 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 | Mettez à jour les entrées pertinentes dans '*var' et '*accum' selon le schéma adagrad. |
| ResourceSparseApplyAdagradV2.Options | Attributs facultatifs pour ResourceSparseApplyAdagradV2 |
| ResourceSparseApplyKerasMomentum | Mettez à jour les entrées pertinentes dans '*var' et '*accum' selon le schéma momentum. |
| ResourceSparseApplyKerasMomentum.Options | Attributs facultatifs pour ResourceSparseApplyKerasMomentum |
| ResourceStridedSliceAssign | Attribuez `value` à la référence de valeur l découpée de `ref`. |
| ResourceStriedSliceAssign.Options | Attributs facultatifs pour ResourceStridedSliceAssign |
| RetrieveAllTPUEmbeddingParameters | Une opération qui récupère les paramètres d'optimisation de l'intégration dans la mémoire hôte. |
| RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Retrieve Adadelta embedding parameters. |
| RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters | Retrieve Adagrad Momentum embedding parameters. |
| RécupérerTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters.Options | Attributs facultatifs pour RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters | Retrieve Adagrad embedding parameters. |
| RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters | Récupérez les paramètres d’intégration ADAM. |
| RécupérerTPUEmbeddingADAMParameters.Options | Attributs facultatifs pour RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Récupérez les paramètres d’intégration RMSProp centrés. |
| RécupérerTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters.Options | Attributs facultatifs pour RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | Récupérez les paramètres d’intégration de l’estimateur de fréquence. |
| RécupérerTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters.Options | Attributs facultatifs pour 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 | Récupérez les paramètres d’intégration proximaux d’Adagrad. |
| RécupérerTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options | Attributs facultatifs pour RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
| RécupérerTPUEmbeddingProximalYogiParameters.Options | Attributs facultatifs pour RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters | Retrieve RMSProp embedding parameters. |
| Récupérer TPUEmbeddingRMSPropParameters.Options | Attributs facultatifs pour RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters |
| RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Retrieve SGD embedding parameters. |
| RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters |
| Reverse <T> | Inverse les dimensions spécifiques d'un tenseur. |
| ReverseSequence <T> | Inverse les tranches de longueur variable. |
| 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 | Attributs facultatifs pour 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> | Divise une référence de variable par des mises à jour éparses. |
| ScatterDiv.Options | Attributs facultatifs pour 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> | Multiplie les mises à jour éparses en une référence variable. |
| DispersionMul.Options | Attributs facultatifs pour 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> | Applique une soustraction clairsemée à des valeurs ou tranches individuelles dans une variable. |
| DispersionNdSub.Options | Attributs facultatifs pour 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> | Calcule la somme le long des segments d'un tenseur. |
| SelectV2 <T> | |
| Envoyer | Envoie le tenseur nommé de send_device à recv_device. |
| Envoyer.Options | Attributs facultatifs pour 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> | Renvoie la forme d'un tenseur. |
| ShapeN <U extends Number> | Returns shape of tensors. |
| ShardDataset | Creates a `Dataset` that includes only 1/`num_shards` of this dataset. |
| ShardDataset.Options | Attributs facultatifs pour 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> | Renvoyez une tranche de «entrée». |
| 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 | Attributs facultatifs pour 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 pour les tenseurs ND de type T. |
| SparseApplyAdagradV2 <T> | Mettez à jour les entrées pertinentes dans '*var' et '*accum' selon le schéma adagrad. |
| SparseApplyAdagradV2.Options | Optional attributes for SparseApplyAdagradV2 |
| SparseBincount <U extends Number> | Compte le nombre d'occurrences de chaque valeur dans un tableau d'entiers. |
| 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 | Multiplication élément par élément d'une matrice clairsemée avec un tenseur dense. |
| 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> | Supprime les dimensions de la taille 1 de la forme d'un tenseur. |
| 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 |
| Scène | Stage values similar to a lightweight Enqueue. |
| Stage.Options | Optional attributes for Stage |
| Niveau terminé | Op supprime tous les éléments du conteneur sous-jacent. |
| StageClear.Options | Attributs facultatifs pour 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> | Sorte des valeurs aléatoires à partir d'une distribution normale. |
| StatefulStandardNormalV2 <U> | Sorte des valeurs aléatoires à partir d'une distribution normale. |
| StatefulTruncatedNormal <U> | Génère des valeurs aléatoires à partir d’une distribution normale tronquée. |
| StatefulUniform <U> | Sorte des valeurs aléatoires à partir d'une distribution uniforme. |
| 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> | Produit des entiers aléatoires pseudo-aléatoires déterministes à partir d’une distribution uniforme. |
| StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extends Number> | Produit des entiers aléatoires pseudo-aléatoires déterministes à partir d’une distribution uniforme. |
| StatelessRandomUniformIntV2 <U extends Number> | Produit des entiers aléatoires pseudo-aléatoires déterministes à partir d’une distribution uniforme. |
| 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 | Attributs facultatifs pour StatelessSampleDistortedBoundingBox |
| StatelessShuffle <T> | Randomly and deterministically shuffles a tensor along its first dimension. |
| StatelessTruncatedNormalV2 <U extends Number> | Produit des valeurs pseudo-aléatoires déterministes à partir d’une distribution normale tronquée. |
| 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> | Attribuez `value` à la référence de valeur l découpée de `ref`. |
| StridedSliceAssign.Options | Attributs facultatifs pour 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> | Transfère les « données » vers le port de sortie déterminé par « 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 | Obtenez la taille actuelle du 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 | Renvoie le nombre de tenseurs dans la liste de tenseurs d'entrée. |
| 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> | Empile tous les tenseurs de la liste. |
| TensorListStack.Options | Attributs facultatifs pour TensorListStack |
| TensorMapErase | Renvoie une carte tensorielle avec l'élément de la clé donnée effacé. |
| 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 | Crée un ensemble de données qui utilise un pool de threads personnalisé pour calculer « input_dataset ». |
| ThreadPoolHandle | Crée un ensemble de données qui utilise un pool de threads personnalisé pour calculer « input_dataset ». |
| ThreadPoolHandle.Options | Attributs facultatifs pour ThreadPoolHandle |
| Tile <T> | Construit un tenseur en mosaïque un tenseur donné. |
| Horodatage | Provides the time since epoch in seconds. |
| ToBool | Converts a tensor to a scalar predicate. |
| TopKUnique | Renvoie les valeurs uniques TopK dans le tableau par ordre trié. |
| 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 qui exécute un programme avec des mises à jour facultatives de variables sur place. |
| TpuHandleToProtoKey | Converts XRT's uid handles to TensorFlow-friendly input format. |
| TPUOrdinalSelector | Un sélecteur de noyau TPU 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> | Connecte N entrées à un calcul TPU répliqué à N voies. |
| 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> | Recherche des éléments uniques le long d'un axe d'un tenseur. |
| UniqueDataset | Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`. |
| UniqueDataset.Options | Optional attributes for UniqueDataset |
| UniqueWithCounts <T, V extends Number> | Recherche des éléments uniques le long d'un axe d'un tenseur. |
| 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. |
| Où | Renvoie les emplacements des valeurs différentes de zéro/vraies dans un tenseur. |
| 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> | Renvoie 0 si x == 0, et x * log1p(y) sinon, élément par élément. |
| Zeros <T> | An operator creating a constant initialized with zeros of the shape given by `dims`. |
| ZerosLike <T> | Renvoie un tenseur de zéros avec la même forme et le même type que x. |