클래스
중단 | 호출 시 프로세스를 중단하려면 예외를 발생시킵니다. |
중단.옵션 | Abort 에 대한 선택적 속성 |
모두 | 텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 "논리적 및"를 계산합니다. |
전체.옵션 | All 에 대한 선택적 속성 |
모두투모두 <T> | TPU 복제본 간에 데이터를 교환하는 작업입니다. |
익명해시테이블 | 초기화되지 않은 익명 해시 테이블을 만듭니다. |
익명IteratorV2 | 반복자 리소스의 컨테이너입니다. |
익명IteratorV3 | 반복자 리소스의 컨테이너입니다. |
익명메모리캐시 | |
익명MultiDeviceIterator | 다중 장치 반복자 리소스에 대한 컨테이너입니다. |
익명MultiDeviceIteratorV3 | 다중 장치 반복자 리소스에 대한 컨테이너입니다. |
익명변경 가능DenseHash테이블 | 텐서를 백업 저장소로 사용하는 빈 익명 가변 해시 테이블을 만듭니다. |
AnonymousMutableDenseHashTable.Options | AnonymousMutableDenseHashTable 의 선택적 속성 |
익명변경 가능해시 테이블 | 비어 있는 익명의 변경 가능한 해시 테이블을 만듭니다. |
익명변경 가능HashTableOfTensors | 벡터 값의 빈 익명 변경 가능 해시 테이블을 만듭니다. |
AnonymousMutableHashTableOfTensors.Options | AnonymousMutableHashTableOfTensors 의 선택적 속성 |
익명RandomSeedGenerator | |
익명SeedGenerator | |
어느 | 텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 "논리적 or"를 계산합니다. |
모든.옵션 | Any 에 대한 선택적 속성 |
ApplyAdagradV2 <T> | adagrad 체계에 따라 '*var'를 업데이트합니다. |
ApplyAdagradV2.옵션 | ApplyAdagradV2 의 선택적 속성 |
ApproxTopK <T는 숫자를 확장함> | 입력 피연산자의 최소/최대 k 값과 해당 인덱스를 대략적인 방식으로 반환합니다. |
ApproxTopK.옵션 | ApproxTopK 의 선택적 속성 |
Assert카디널리티데이터세트 | |
AssertNextDataset | 다음에 어떤 변환이 발생하는지 확인하는 변환입니다. |
AssertPrev데이터 세트 | 이전에 어떤 변환이 발생했는지 확인하는 변환입니다. |
주장하다 | 주어진 조건이 참인지 확인합니다. |
AssertThat.Options | AssertThat 의 선택적 속성 |
<T> 할당 | 'value'를 할당하여 'ref'를 업데이트합니다. |
할당.옵션 | Assign 에 대한 선택적 속성 |
할당추가 <T> | 'value'를 추가하여 'ref'를 업데이트합니다. |
할당추가.옵션 | AssignAdd 의 선택적 속성 |
할당AddVariableOp | 변수의 현재 값에 값을 추가합니다. |
AssignSub <T> | 'value'를 빼서 'ref'를 업데이트합니다. |
AssignSub.옵션 | AssignSub 의 선택적 속성 |
AssignSubVariableOp | 변수의 현재 값에서 값을 뺍니다. |
할당변수작업 | 변수에 새 값을 할당합니다. |
AssignVariableOp.Options | AssignVariableOp 의 선택적 속성 |
AssignVariableXlaConcatND | 모든 차원에 걸쳐 입력 텐서를 연결합니다. |
AssignVariableXlaConcatND.Options | AssignVariableXlaConcatND 의 선택적 속성 |
AutoShard데이터세트 | 입력 데이터 세트를 샤딩하는 데이터 세트를 생성합니다. |
AutoShardDataset.옵션 | AutoShardDataset 의 선택적 속성 |
BandedTriangularSolve <T> | |
BandedTriangularSolve.Options | BandedTriangularSolve 의 선택적 속성 |
장벽 | 다양한 그래프 실행에서 지속되는 장벽을 정의합니다. |
장벽.옵션 | Barrier 의 선택적 속성 |
장벽닫기 | 주어진 장벽을 닫습니다. |
BarrierClose.옵션 | BarrierClose 의 선택적 속성 |
장벽불완전한크기 | 주어진 장벽의 불완전한 요소 수를 계산합니다. |
장벽삽입많은 | 각 키에 대해 해당 값을 지정된 구성 요소에 할당합니다. |
배리어준비크기 | 주어진 장벽의 완전한 요소 수를 계산합니다. |
장벽가져다많은 | 장벽에서 주어진 수의 완성된 요소를 가져옵니다. |
BarrierTakeMany.Options | BarrierTakeMany 의 선택적 속성 |
일괄 | 모든 입력 텐서를 비결정적으로 일괄 처리합니다. |
배치.옵션 | Batch 의 선택적 속성 |
BatchMatMulV2 <T> | 두 개의 텐서 조각을 일괄적으로 곱합니다. |
BatchMatMulV2.Options | BatchMatMulV2 의 선택적 속성 |
BatchMatMulV3 <V> | 두 개의 텐서 조각을 일괄적으로 곱합니다. |
BatchMatMulV3.옵션 | BatchMatMulV3 의 선택적 속성 |
BatchToSpace <T> | T 유형의 4차원 텐서에 대한 BatchToSpace. |
BatchToSpaceNd <T> | T 유형의 ND 텐서에 대한 BatchToSpace. |
BesselI0 <T 확장 번호> | |
BesselI1 <T 확장 번호> | |
BesselJ0 <T 확장 번호> | |
BesselJ1 <T 확장 번호> | |
BesselK0 <T 확장 번호> | |
BesselK0e <T 확장 번호> | |
BesselK1 <T 확장 번호> | |
BesselK1e <T 확장 번호> | |
BesselY0 <T 확장 번호> | |
BesselY1 <T 확장 번호> | |
비트캐스트 <U> | 데이터를 복사하지 않고 한 유형에서 다른 유형으로 텐서를 비트캐스트합니다. |
BlockLSTM <T는 숫자를 확장합니다> | 모든 시간 단계에 대해 LSTM 셀의 순방향 전파를 계산합니다. |
BlockLSTM.옵션 | BlockLSTM 의 선택적 속성 |
BlockLSTMGrad <T 확장 번호> | 전체 시간 시퀀스에 대한 LSTM 셀 역전파를 계산합니다. |
BlockLSTMGradV2 <T는 숫자를 확장합니다> | 전체 시간 시퀀스에 대한 LSTM 셀 역전파를 계산합니다. |
BlockLSTMV2 <T는 숫자를 확장합니다> | 모든 시간 단계에 대해 LSTM 셀의 순방향 전파를 계산합니다. |
BlockLSTMV2.옵션 | BlockLSTMV2 의 선택적 속성 |
BoostedTreesAggregateStats | 배치에 대해 누적된 통계 요약을 집계합니다. |
BoostedTrees버킷화 | 버킷 경계를 기준으로 각 기능을 버킷화합니다. |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit | 각 기능에 대한 이득을 계산하고 기능에 대해 가능한 최상의 분할 정보를 반환합니다. |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit.Options | BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit 의 선택적 속성 |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 | 각 기능에 대한 이득을 계산하고 각 노드에 대해 가능한 최상의 분할 정보를 반환합니다. |
BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature | 각 기능에 대한 이득을 계산하고 기능에 대해 가능한 최상의 분할 정보를 반환합니다. |
BoostedTrees센터바이어스 | 훈련 데이터(편향)에서 사전을 계산하고 첫 번째 노드를 로짓의 사전으로 채웁니다. |
BoostedTreesCreateEnsemble | 트리 앙상블 모델을 생성하고 이에 대한 핸들을 반환합니다. |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | Quantile Streams에 대한 리소스를 생성합니다. |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource.Options | BoostedTreesCreateQuantileStreamResource 에 대한 선택적 속성 |
BoostedTreesDeserializeEnsemble | 직렬화된 트리 앙상블 구성을 역직렬화하고 현재 트리를 대체합니다. 앙상블. |
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | BoostedTreesEnsembleResource에 대한 핸들을 생성합니다. |
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp.Options | BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp 의 선택적 속성 |
BoostedTrees예제디버그 출력 | 각 예제에 대한 디버깅/모델 해석 가능성 출력. |
BoostedTreesFlushQuantile요약 | 각 분위수 스트림 리소스에서 분위수 요약을 플러시합니다. |
BoostedTreesGetEnsembleStates | 나무 앙상블 리소스 스탬프 토큰, 나무 수 및 성장 통계를 검색합니다. |
BoostedTreesMakeQuantile요약 | 배치에 대한 분위수의 요약을 작성합니다. |
BoostedTreesMakeStats요약 | 배치에 대해 누적된 통계를 요약합니다. |
BoostedTree예측 | 입력 인스턴스에서 여러 가산 회귀 앙상블 예측기를 실행하고 로짓을 계산합니다. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | 각 분위수 스트림 리소스에 분위수 요약을 추가합니다. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | 버킷 경계와 준비 플래그를 현재 QuantileAccumulator로 역직렬화합니다. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | 분위수 스트림 리소스에 대한 요약을 플러시합니다. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush.Options | BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush 의 선택적 속성 |
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | 누적된 요약을 기반으로 각 기능에 대한 버킷 경계를 생성합니다. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | BoostedTreesQuantileStreamResource에 대한 핸들을 생성합니다. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp.Options | BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp 의 선택적 속성 |
BoostedTreesSerializeEnsemble | 트리 앙상블을 proto로 직렬화합니다. |
BoostedTreesSparseAggregateStats | 배치에 대해 누적된 통계 요약을 집계합니다. |
BoostedTreeSparseCalculateBestFeatureSplit | 각 기능에 대한 이득을 계산하고 기능에 대해 가능한 최상의 분할 정보를 반환합니다. |
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit.Options | BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit 의 선택적 속성 |
BoostedTrees훈련예측 | 입력 인스턴스에서 여러 가산 회귀 앙상블 예측기를 실행하고 캐시된 로짓에 대한 업데이트를 계산합니다. |
BoostedTreesUpdate앙상블 | 성장 중인 마지막 나무에 레이어를 추가하여 나무 앙상블을 업데이트합니다. 또는 새 트리를 시작하여. |
BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | 성장 중인 마지막 나무에 레이어를 추가하여 나무 앙상블을 업데이트합니다. 또는 새 트리를 시작하여. |
BoostedTreesUpdateEnsembleV2.Options | BoostedTreesUpdateEnsembleV2 의 선택적 속성 |
BroadcastDynamicShape <T는 숫자를 확장함> | 브로드캐스트를 사용하여 s0 op s1의 모양을 반환합니다. |
BroadcastGradientArgs <T는 숫자를 확장합니다> | 브로드캐스트를 사용하여 s0 op s1의 기울기를 계산하기 위한 감소 지수를 반환합니다. |
<T> 에 방송 | 호환 가능한 모양에 대한 배열을 브로드캐스트합니다. |
버킷화 | '경계'를 기준으로 '입력'을 버킷화합니다. |
캐시데이터세트V2 | |
CacheDatasetV2.Options | CacheDatasetV2 의 선택적 속성 |
CheckNumericsV2 <T는 숫자를 확장합니다> | NaN, -Inf 및 +Inf 값에 대한 텐서를 확인합니다. |
가장 빠른 데이터 세트 선택 | |
클립바이값 <T> | 텐서 값을 지정된 최소값과 최대값으로 자릅니다. |
한 부씩 인쇄TPU임베딩메모리 | 모든 호스트의 문자열로 인코딩된 메모리 구성 proto를 병합하는 작업입니다. |
CollectiveAllToAllV2 <T 확장 번호> | 동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 교환합니다. |
CollectiveAllToAllV2.Options | CollectiveAllToAllV2 의 선택적 속성 |
CollectiveAllToAllV3 <T는 숫자를 확장합니다> | 동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 교환합니다. |
CollectiveAllToAllV3.Options | CollectiveAllToAllV3 의 선택적 속성 |
CollectiveAssignGroupV2 | 그룹 할당에 따라 그룹 키를 할당합니다. |
CollectiveBcastRecvV2 <U> | 다른 장치에서 브로드캐스트된 텐서 값을 수신합니다. |
CollectiveBcastRecvV2.Options | CollectiveBcastRecvV2 의 선택적 속성 |
CollectiveBcastSendV2 <T> | 하나 이상의 다른 장치에 텐서 값을 브로드캐스트합니다. |
CollectiveBcastSendV2.Options | CollectiveBcastSendV2 의 선택적 속성 |
CollectiveGather <T 확장 번호> | 동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 축적합니다. |
CollectiveGather.옵션 | CollectiveGather 의 선택적 속성 |
CollectiveGatherV2 <T 확장 번호> | 동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 축적합니다. |
CollectiveGatherV2.옵션 | CollectiveGatherV2 의 선택적 속성 |
집단초기화커뮤니케이터 | 집단 작업을 위해 그룹을 초기화합니다. |
CollectiveInitializeCommunicator.Options | CollectiveInitializeCommunicator 의 선택적 속성 |
CollectivePermute <T> | 복제된 TPU 인스턴스 전체에서 텐서를 순열하는 작업입니다. |
CollectiveReduceScatterV2 <T 확장 숫자> | 동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 축소하고 결과를 분산시킵니다. |
CollectiveReduceScatterV2.Options | CollectiveReduceScatterV2 의 선택적 속성 |
CollectiveReduceV2 <T 확장 번호> | 동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 축소합니다. |
CollectiveReduceV2.옵션 | CollectiveReduceV2 의 선택적 속성 |
CollectiveReduceV3 <T 확장 번호> | 동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 축소합니다. |
CollectiveReduceV3.옵션 | CollectiveReduceV3 의 선택적 속성 |
CombinedNonMaxSuppression | 점수의 내림차순으로 경계 상자의 하위 집합을 탐욕스럽게 선택합니다. 이 작업은 모든 클래스에서 배치당 입력에 대해 non_max_suppression을 수행합니다. |
CombinedNonMaxSuppression.Options | CombinedNonMaxSuppression 의 선택적 속성 |
CompositeTensorVariantFromComponents | 'ExtensionType' 값을 'variant' 스칼라 텐서로 인코딩합니다. |
CompositeTensorVariantToComponents | 'variant' 스칼라 Tensor를 'ExtensionType' 값으로 디코딩합니다. |
요소 압축 | 데이터 세트 요소를 압축합니다. |
ComputeBatchSize | 부분 배치가 없는 데이터 세트의 정적 배치 크기를 계산합니다. |
ComputeDedupDataTupleMask | 연산은 임베딩 코어에서 중복 제거 데이터의 튜플 마스크를 계산합니다. |
연결 <T> | 한 차원을 따라 텐서를 연결합니다. |
구성및초기화GlobalTPU | 분산 TPU 시스템의 중앙 집중식 구조를 설정하는 작업입니다. |
ConfigureAndInitializeGlobalTPU.Options | ConfigureAndInitializeGlobalTPU 의 선택적 속성 |
분산TPU 구성 | 분산 TPU 시스템의 중앙 집중식 구조를 설정합니다. |
구성DistributedTPU.옵션 | ConfigureDistributedTPU 의 선택적 속성 |
TPU임베딩 구성 | 분산 TPU 시스템에서 TPUEmbedding을 설정합니다. |
TPUEmbeddingHost 구성 | 호스트에서 TPUEmbedding 소프트웨어를 구성하는 작업입니다. |
TPU임베딩메모리 구성 | 호스트에서 TPUEmbedding 소프트웨어를 구성하는 작업입니다. |
ConnectTPUE임베딩호스트 | TPUEmbedding 호스트 소프트웨어 인스턴스 간의 통신을 설정하는 작업 각 호스트에서 ConfigureTPUEmbeddingHost가 호출된 후. |
상수 <T> | 상수 값을 생성하는 연산자입니다. |
소비MutexLock | 이 작업은 `MutexLock`에 의해 생성된 잠금을 사용합니다. |
제어트리거 | 아무것도 하지 않습니다. |
전환 <T 확장 숫자> | (N+1+batch_dims)-D `input` 및 (N+2)-D `filter` 텐서를 사용하여 ND 컨볼루션을 계산합니다. |
전환 옵션 | Conv 에 대한 선택적 속성 |
Conv2DBackpropFilterV2 <T는 숫자를 확장합니다> | 필터에 대한 컨볼루션의 기울기를 계산합니다. |
Conv2DBackpropFilterV2.Options | Conv2DBackpropFilterV2 의 선택적 속성 |
Conv2DBackpropInputV2 <T 확장 번호> | 입력에 대한 컨볼루션의 기울기를 계산합니다. |
Conv2DBackpropInputV2.Options | Conv2DBackpropInputV2 의 선택적 속성 |
복사 <T> | CPU에서 CPU로 또는 GPU에서 GPU로 텐서를 복사합니다. |
복사.옵션 | Copy 에 대한 선택적 속성 |
카피호스트 <T> | 텐서를 호스트에 복사합니다. |
CopyHost.옵션 | CopyHost 의 선택적 속성 |
메시에 복사 <T> | |
CopyToMeshGrad <T> | |
CountUpTo <T는 숫자를 확장합니다> | 'limit'에 도달할 때까지 'ref'를 증가시킵니다. |
CrossReplicaSum <T 확장 번호> | 복제된 TPU 인스턴스 전체에서 입력을 합산하는 작업입니다. |
CSRSparseMatrixComponents <T> | 배치 '인덱스'에서 CSR 구성 요소를 읽습니다. |
CSRSparseMatrixToDense <T> | (아마도 일괄 처리된) CSRSparseMatrix를 고밀도로 변환합니다. |
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> | (아마도 일괄 처리된) CSRSparesMatrix를 SparseTensor로 변환합니다. |
CSV데이터세트 | |
CSV데이터세트V2 | |
CTCLossV2 | 각 배치 항목에 대한 CTC 손실(로그 확률)을 계산합니다. |
CTCLossV2.옵션 | CTCLossV2 의 선택적 속성 |
CudnnRNNBackpropV3 <T 확장 번호> | CudnnRNNV3의 역전파 단계. |
CudnnRNNBackpropV3.옵션 | CudnnRNNBackpropV3 의 선택적 속성 |
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T는 숫자를 확장합니다> | CudnnRNN 매개변수를 표준 형식에서 사용 가능한 형식으로 변환합니다. |
CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Options | CudnnRNNCanonicalToParamsV2 의 선택적 속성 |
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T는 숫자를 확장합니다> | 표준 형식으로 CudnnRNN 매개변수를 검색합니다. |
CudnnRNNParamsToCanonicalV2.Options | CudnnRNNParamsToCanonicalV2 의 선택적 속성 |
CudnnRNNV3 <T 확장 번호> | cuDNN이 지원하는 RNN입니다. |
CudnnRNNV3.옵션 | CudnnRNNV3 의 선택적 속성 |
CumulativeLogsumexp <T 확장 숫자> | '축'을 따라 텐서 'x'의 누적 곱을 계산합니다. |
CumulativeLogsumexp.Options | CumulativeLogsumexp 의 선택적 속성 |
DataService데이터 세트 | tf.data 서비스에서 데이터를 읽는 데이터 세트를 생성합니다. |
DataServiceDataset.옵션 | DataServiceDataset 의 선택적 속성 |
DataServiceDatasetV2 | tf.data 서비스에서 데이터를 읽는 데이터 세트를 생성합니다. |
DataServiceDatasetV2.옵션 | DataServiceDatasetV2 의 선택적 속성 |
데이터 세트 카디널리티 | `input_dataset`의 카디널리티를 반환합니다. |
DatasetCardinality.Options | DatasetCardinality 의 선택적 속성 |
데이터세트FromGraph | 주어진 `graph_def`에서 데이터세트를 생성합니다. |
DatasetToGraphV2 | 'input_dataset'을 나타내는 직렬화된 GraphDef를 반환합니다. |
DatasetToGraphV2.Options | DatasetToGraphV2 의 선택적 속성 |
Dawsn <T 확장 번호> | |
DebugGradientIdentity <T> | 그래디언트 디버깅을 위한 ID 작업입니다. |
DebugGradientRefIdentity <T> | 그래디언트 디버깅을 위한 ID 작업입니다. |
디버그 ID <T> | 디버깅을 위해 Ref가 아닌 유형 입력 텐서의 ID 매핑을 제공합니다. |
DebugIdentity.Options | DebugIdentity 의 선택적 속성 |
DebugIdentityV2 <T> | 디버그 ID V2 Op. |
DebugIdentityV2.옵션 | DebugIdentityV2 의 선택적 속성 |
DebugIdentityV3 <T> | 디버깅을 위해 Ref가 아닌 유형 입력 텐서의 ID 매핑을 제공합니다. |
DebugIdentityV3.옵션 | DebugIdentityV3 의 선택적 속성 |
DebugNanCount | NaN 값 카운터 Op. 디버그 |
DebugNanCount.Options | DebugNanCount 의 선택적 속성 |
디버그숫자요약 | 디버그 수치 요약 Op. |
DebugNumericSummary.Options | DebugNumericSummary 의 선택적 속성 |
DebugNumericSummaryV2 <U 확장 번호> | 디버그 수치 요약 V2 Op. |
DebugNumericSummaryV2.Options | DebugNumericSummaryV2 의 선택적 속성 |
DecodeImage <T는 숫자를 확장합니다> | decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg 및 decode_png에 대한 함수입니다. |
DecodeImage.옵션 | DecodeImage 의 선택적 속성 |
DecodePaddedRaw <T는 숫자를 확장합니다> | 문자열의 바이트를 숫자 벡터로 재해석합니다. |
DecodePaddedRaw.Options | DecodePaddedRaw 의 선택적 속성 |
디코드프로토 | 연산은 직렬화된 프로토콜 버퍼 메시지의 필드를 텐서로 추출합니다. |
DecodeProto.Options | DecodeProto 의 선택적 속성 |
딥카피 <T> | `x`의 복사본을 만듭니다. |
삭제반복자 | 반복자 리소스의 컨테이너입니다. |
메모리캐시 삭제 | |
다중 장치 반복자 삭제 | 반복자 리소스의 컨테이너입니다. |
삭제RandomSeedGenerator | |
삭제시드 생성기 | |
삭제세션텐서 | 세션의 핸들로 지정된 텐서를 삭제합니다. |
DenseBincount <U 확장 숫자> | 정수 배열에서 각 값의 발생 횟수를 셉니다. |
DenseBincount.Options | DenseBincount 의 선택적 속성 |
DenseCountSparseOutput <U 확장 숫자> | tf.tensor 입력에 대해 희소 출력 Bin 계산을 수행합니다. |
DenseCountSparseOutput.Options | DenseCountSparseOutput 의 선택적 속성 |
DenseToCSRSparseMatrix | 조밀한 텐서를 (아마도 일괄 처리된) CSRSparseMatrix로 변환합니다. |
DestroyResourceOp | 핸들에 지정된 리소스를 삭제합니다. |
DestroyResourceOp.Options | DestroyResourceOp 의 선택적 속성 |
DestroyTemporary변수 <T> | 임시 변수를 삭제하고 최종 값을 반환합니다. |
DeviceIndex | 작업이 실행되는 장치의 인덱스를 반환합니다. |
DirectedInterleave데이터세트 | 'N' 데이터 세트의 고정 목록에서 'InterleaveDataset'을 대체합니다. |
DirectedInterleaveDataset.Options | DirectedInterleaveDataset 의 선택적 속성 |
비활성화CopyOnRead | 읽기 시 복사 모드를 끕니다. |
분산저장 | |
DistributedSave.옵션 | DistributedSave 의 선택적 속성 |
DrawBoundingBoxesV2 <T는 숫자를 확장합니다> | 이미지 배치에 경계 상자를 그립니다. |
DTensorRestoreV2 | |
DTensorSetGlobalTPUArray | 시스템에 있는 모든 TPU의 전역 ID를 호스트에 알리는 작업입니다. |
더미반복카운터 | |
더미메모리캐시 | |
더미 시드 생성기 | |
DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | tf.nn.embedding_lookup_sparse()를 사용하는 코드 포팅을 쉽게 합니다. |
DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options | DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch 의 선택적 속성 |
DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | |
DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch.Options | DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch 의 선택적 속성 |
동적파티션 <T> | `파티션`의 인덱스를 사용하여 `데이터`를 `num_partitions` 텐서로 분할합니다. |
다이나믹스티치 <T> | '데이터' 텐서의 값을 단일 텐서에 인터리브합니다. |
편집거리 | (정규화된) Levenshtein Edit Distance를 계산합니다. |
편집거리.옵션 | EditDistance 의 선택적 속성 |
에이그 <U> | 하나 이상의 정사각 행렬의 고유 분해를 계산합니다. |
Eig.옵션 | Eig 의 선택적 속성 |
아인섬 <T> | 아인슈타인 합산 규칙에 따른 텐서 수축. |
비어 있음 <T> | 주어진 모양으로 텐서를 생성합니다. |
비어있습니다.옵션 | Empty 에 대한 선택적 속성 |
비어있는TensorList | 빈 텐서 목록을 생성하고 반환합니다. |
비어있음TensorMap | 빈 텐서 맵을 생성하고 반환합니다. |
EncodeProto | op는 입력 텐서에 제공된 protobuf 메시지를 직렬화합니다. |
EncodeProto.Options | EncodeProto 의 선택적 속성 |
EnqueueTPU임베딩임의TensorBatch | tf.nn.embedding_lookup_sparse()를 사용하는 코드 포팅을 쉽게 합니다. |
EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options | EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch 의 선택적 속성 |
EnqueueTPUEmbeddingBatch | 입력 배치 텐서 목록을 TPUEmbedding에 추가하는 작업입니다. |
EnqueueTPUEmbeddingBatch.Options | EnqueueTPUEmbeddingBatch 의 선택적 속성 |
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch | 입력 배치 텐서 목록을 TPUEmbedding에 추가하는 작업입니다. |
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch.Options | EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch 의 선택적 속성 |
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | tf.nn.embedding_lookup()을 사용하는 코드 포팅을 쉽게 합니다. |
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch.Options | EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch 의 선택적 속성 |
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch | SparseTensor에서 TPUEmbedding 입력 인덱스를 대기열에 추가하는 작업입니다. |
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options | EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch 의 선택적 속성 |
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch | tf.nn.embedding_lookup_sparse()를 사용하는 코드 포팅을 쉽게 합니다. |
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch.Options | EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch 의 선택적 속성 |
형태 보장 <T> | 텐서의 모양이 예상되는 모양과 일치하는지 확인합니다. |
<T>를 입력하세요 | 하위 프레임을 만들거나 찾고 하위 프레임에서 '데이터'를 사용할 수 있도록 합니다. |
Enter.옵션 | Enter 에 대한 선택적 속성 |
Erfinv <T 확장 번호> | |
유클리드표준 <T> | 텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 유클리드 노름을 계산합니다. |
EuclideanNorm.Options | EuclideanNorm 의 선택적 속성 |
TPUEmbeddingPartitioner 실행 | 중앙 구성에서 TPUEmbedding 파티셔너를 실행하는 작업 TPUEmbedding 작업에 필요한 HBM 크기(바이트)를 계산합니다. |
종료 <T> | 현재 프레임을 상위 프레임으로 종료합니다. |
ExpandDim <T> | 텐서의 모양에 1차원을 삽입합니다. |
ExperimentalAutoShard데이터 세트 | 입력 데이터 세트를 샤딩하는 데이터 세트를 생성합니다. |
ExperimentalAutoShardDataset.Options | ExperimentalAutoShardDataset 의 선택적 속성 |
ExperimentalBytesProducedStatsDataset | StatsAggregator에 있는 'input_dataset'의 각 요소의 바이트 크기를 기록합니다. |
실험적ChooseFastestDataset | |
실험적데이터세트카디널리티 | `input_dataset`의 카디널리티를 반환합니다. |
ExperimentalDatasetToTFRecord | TFRecord 형식을 사용하여 지정된 파일에 지정된 데이터세트를 씁니다. |
ExperimentalDenseToSparseBatchDataset | 입력 요소를 SparseTensor로 일괄 처리하는 데이터 세트를 생성합니다. |
실험적 지연 시간 통계 데이터 세트 | StatsAggregator에서 'input_dataset' 요소를 생성하는 지연 시간을 기록합니다. |
ExperimentalMatchingFiles데이터 세트 | |
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset | 최대 작업 내 병렬 처리를 재정의하는 데이터 세트를 만듭니다. |
ExperimentalParseExampleDataset | DT_STRING의 벡터인 'Example' 프로토를 포함하는 'input_dataset'를 구문 분석된 기능을 나타내는 'Tensor' 또는 'SparseTensor' 개체의 데이터세트로 변환합니다. |
ExperimentalParseExampleDataset.Options | ExperimentalParseExampleDataset 의 선택적 속성 |
ExperimentalPrivateThreadPoolDataset | 'input_dataset'을 계산하기 위해 커스텀 스레드 풀을 사용하는 데이터세트를 생성합니다. |
실험적 무작위 데이터세트 | 의사 난수를 반환하는 데이터 세트를 만듭니다. |
ExperimentalRebatch데이터 세트 | 배치 크기를 변경하는 데이터세트를 만듭니다. |
ExperimentalRebatchDataset.Options | ExperimentalRebatchDataset 의 선택적 속성 |
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset | |
ExperimentalSlidingWindowDataset | 'input_dataset'에 슬라이딩 윈도우를 전달하는 데이터세트를 생성합니다. |
ExperimentalSqlDataset | SQL 쿼리를 실행하고 결과 집합의 행을 내보내는 데이터 집합을 만듭니다. |
ExperimentalStatsAggregatorHandle | 통계 관리자 리소스를 생성합니다. |
ExperimentalStatsAggregatorHandle.Options | ExperimentalStatsAggregatorHandle 의 선택적 속성 |
ExperimentalStatsAggregator요약 | 지정된 통계 관리자가 기록한 모든 통계의 요약을 생성합니다. |
ExperimentalUnbatchDataset | 입력 요소를 여러 요소로 분할하는 데이터세트입니다. |
Expint <T는 숫자를 확장합니다> | |
ExtractGlimpseV2 | 입력 텐서에서 엿볼 수 있는 내용을 추출합니다. |
ExtractGlimpseV2.옵션 | ExtractGlimpseV2 의 선택적 속성 |
ExtractVolumePatches <T 확장 번호> | `입력`에서 `패치`를 추출하여 `"깊이"` 출력 차원에 넣습니다. |
FFTND <T> | ND 고속 푸리에 변환. |
파일시스템 세트 구성 | 파일 시스템의 구성을 설정합니다. |
채우기 <U> | 스칼라 값으로 채워진 텐서를 생성합니다. |
FinalizeDataset | 'input_dataset'에 tf.data.Options 적용하여 데이터세트를 생성합니다. |
FinalizeDataset.옵션 | FinalizeDataset 의 선택적 속성 |
TPU임베딩 마무리 | TPUEmbedding 구성을 마무리하는 작업입니다. |
지문 | 지문 값을 생성합니다. |
FresnelCos <T 확장 번호> | |
FresnelSin <T는 숫자를 확장함> | |
FusedBatchNormGradV3 <T는 숫자 확장, U는 숫자 확장> | 일괄 정규화를 위한 기울기입니다. |
FusedBatchNormGradV3.Options | FusedBatchNormGradV3 의 선택적 속성 |
FusedBatchNormV3 <T는 숫자 확장, U는 숫자 확장> | 일괄 정규화. |
FusedBatchNormV3.Options | FusedBatchNormV3 의 선택적 속성 |
모아 <T> | `indices`에 따라 `params` 축 `axis`에서 슬라이스를 수집합니다. |
수집.옵션 | Gather 의 선택적 속성 |
집결 <T> | `params`의 조각을 `indices`로 지정된 모양의 Tensor로 수집합니다. |
BoundingBoxProposals 생성 | 이 작업은 arXiv:1506.01497의 eq.2에 따라 주어진 경계 상자(bbox_deltas)로 인코딩된 wrt 앵커로부터 관심 영역을 생성합니다. op는 상위 `pre_nms_topn` 점수 상자를 선택하고 앵커와 관련하여 디코딩하며 `nms_threshold` 교차-결합(iou) 값보다 높은 중첩 상자에 최대 비최대 억제를 적용하고 짧은 변이 `보다 작은 상자를 삭제합니다. 최소_크기`. |
생성BoundingBoxProposals.Options | GenerateBoundingBoxProposals 의 선택적 속성 |
GetElementAtIndex | 데이터세트의 지정된 인덱스에 있는 요소를 가져옵니다. |
GetOptions | `input_dataset`에 연결된 tf.data.Options 반환합니다. |
세션 핸들 가져오기 | 입력 텐서를 현재 세션 상태로 저장합니다. |
GetSessionTensor <T> | 핸들로 지정된 텐서의 값을 가져옵니다. |
그라데이션 | y s wrt x s의 합의 편도함수를 계산하는 연산을 추가합니다. 즉, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... |
그라데이션.옵션 | Gradients 의 선택적 속성 |
GRUBlockCell <T는 숫자를 확장합니다> | 1시간 단계에 대한 GRU 셀 순방향 전파를 계산합니다. |
GRUBlockCellGrad <T는 숫자를 확장합니다> | 1시간 단계에 대한 GRU 셀 역전파를 계산합니다. |
보증 상수 <T> | 입력 텐서가 상수임을 TF 런타임에 보장합니다. |
해시테이블 | 초기화되지 않은 해시 테이블을 생성합니다. |
해시테이블.옵션 | HashTable 의 선택적 속성 |
HistogramFixedWidth <U 확장 숫자> | 값의 히스토그램을 반환합니다. |
신원 <T> | 입력 텐서 또는 값과 모양과 내용이 동일한 텐서를 반환합니다. |
아이덴티티N | 입력과 모양 및 내용이 동일한 텐서 목록을 반환합니다. 텐서. |
IFFTND <T> | ND 역고속 푸리에 변환. |
오류 무시데이터 세트 | 오류를 무시하고 'input_dataset' 요소가 포함된 데이터세트를 생성합니다. |
IgnoreErrorsDataset.Options | IgnoreErrorsDataset 의 선택적 속성 |
ImageProjectiveTransformV2 <T는 숫자를 확장합니다> | 주어진 변환을 각 이미지에 적용합니다. |
ImageProjectiveTransformV2.Options | ImageProjectiveTransformV2 의 선택적 속성 |
ImageProjectiveTransformV3 <T는 숫자를 확장합니다> | 주어진 변환을 각 이미지에 적용합니다. |
ImageProjectiveTransformV3.Options | ImageProjectiveTransformV3 의 선택적 속성 |
ImmutableConst <T> | 메모리 영역에서 불변 텐서를 반환합니다. |
인피드큐 제거 <T> | 계산에 입력될 값에 대한 자리 표시자 작업입니다. |
InfeedDequeueTuple | 인피드에서 XLA 튜플로 여러 값을 가져옵니다. |
인피드인큐 | 단일 Tensor 값을 계산에 제공하는 연산입니다. |
InfeedEnqueue.Options | InfeedEnqueue 의 선택적 속성 |
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer | 사전 선형화된 버퍼를 TPU 인피드에 추가하는 작업입니다. |
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer.Options | InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer 의 선택적 속성 |
InfeedEnqueueTuple | 여러 Tensor 값을 XLA 튜플로 계산에 제공합니다. |
InfeedEnqueueTuple.Options | InfeedEnqueueTuple 의 선택적 속성 |
테이블 초기화 | 키와 값에 각각 두 개의 텐서를 사용하는 테이블 초기화 프로그램입니다. |
TableFromDataset 초기화 | |
TableFromTextFile 초기화 | 텍스트 파일에서 테이블을 초기화합니다. |
초기화TableFromTextFile.옵션 | InitializeTableFromTextFile 에 대한 선택적 속성 |
내부추가 <T> | x의 지정된 행에 v를 추가합니다. |
InplaceSub <T> | 'x'의 지정된 행에서 'v'를 뺍니다. |
인플레이스업데이트 <T> | 지정된 행 'i'를 값 'v'로 업데이트합니다. |
IRFFTND <U 확장 번호> | ND 역실질고속 푸리에 변환. |
IsBoostedTreesEnsembleInitialized | 트리 앙상블이 초기화되었는지 확인합니다. |
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized | Quantile 스트림이 초기화되었는지 확인합니다. |
IsotonicRegression <U 확장 숫자> | 일련의 등장성 회귀 문제를 해결합니다. |
TPUEmbedding초기화됨 | 분산 TPU 시스템에서 TPU 임베딩이 초기화되는지 여부입니다. |
IsTPUEmbeddingInitialized.Options | IsTPUEmbeddingInitialized 의 선택적 속성 |
변수가 초기화됨 | 텐서가 초기화되었는지 확인합니다. |
IteratorGetDevice | `리소스`가 배치된 장치의 이름을 반환합니다. |
KMC2Chain초기화 | 시드 세트에 추가되어야 하는 데이터 포인트의 인덱스를 반환합니다. |
KmeansPlusPlus초기화 | KMeans++ 기준을 사용하여 num_to_sample개의 입력 행을 선택합니다. |
KthOrder통계 | 데이터 세트의 K차 통계를 계산합니다. |
LinSpace <T는 숫자를 확장합니다> | 일정 간격으로 값을 생성합니다. |
목록데이터세트 | 각 '텐서'를 한 번씩 내보내는 데이터세트를 만듭니다. |
ListDataset.옵션 | ListDataset 의 선택적 속성 |
LMDB데이터세트 | 하나 이상의 LMDB 파일에 키-값 쌍을 내보내는 데이터 세트를 생성합니다. |
LoadAllTPUEmbedding매개변수 | 내장 메모리에 최적화 매개변수를 로드하는 연산입니다. |
LoadTPUEmbeddingAdadelta매개변수 | Adadelta 임베딩 매개변수를 로드합니다. |
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters.Options | LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters 의 선택적 속성 |
LoadTPUE임베딩AdagradMomentum매개변수 | Adagrad Momentum 임베딩 매개변수를 로드합니다. |
LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters.Options | LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters 의 선택적 속성 |
LoadTPUE임베딩Adagrad매개변수 | Adagrad 임베딩 매개변수를 로드합니다. |
LoadTPUEmbeddingAdagradParameters.Options | LoadTPUEmbeddingAdagradParameters 의 선택적 속성 |
TPU임베딩ADAM매개변수 로드 | ADAM 포함 매개변수를 로드합니다. |
LoadTPUEmbeddingADAMParameters.Options | LoadTPUEmbeddingADAMParameters 의 선택적 속성 |
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSProp매개변수 | 로드 중심 RMSProp 임베딩 매개변수입니다. |
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters.Options | LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters 의 선택적 속성 |
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimator매개변수 | 부하 주파수 추정기 임베딩 매개변수. |
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters.Options | LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters 의 선택적 속성 |
LoadTPUEmbeddingFTRL매개변수 | FTRL 임베딩 매개변수를 로드합니다. |
LoadTPUEmbeddingFTRLParameters.Options | LoadTPUEmbeddingFTRLParameters 의 선택적 속성 |
LoadTPUEmbeddingMDLadagradLight매개변수 | MDL Adagrad Light 임베딩 매개변수를 로드합니다. |
LoadTPUEmbeddingMDLadagradLightParameters.Options | LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters 의 선택적 속성 |
LoadTPUEmbeddingMomentum매개변수 | Momentum 임베딩 매개변수를 로드합니다. |
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters.Options | LoadTPUEmbeddingMomentumParameters 의 선택적 속성 |
LoadTPUEmbeddingProximalAdagrad매개변수 | 근위 Adagrad 임베딩 매개변수를 로드합니다. |
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options | LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters 의 선택적 속성 |
LoadTPUEmbeddingProximalYogi매개변수 | |
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters.Options | LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters 의 선택적 속성 |
LoadTPUEmbeddingRMSProp매개변수 | RMSProp 임베딩 매개변수를 로드합니다. |
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters.Options | LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters 의 선택적 속성 |
LoadTPUE임베딩확률적 경사하강 매개변수 | SGD 내장 매개변수를 로드합니다. |
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters.Options | LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters 의 선택적 속성 |
LookupTableExport <T, U> | 테이블의 모든 키와 값을 출력합니다. |
조회테이블찾기 <U> | 테이블에서 키를 조회하고 해당 값을 출력합니다. |
조회테이블가져오기 | 테이블의 내용을 지정된 키와 값으로 바꿉니다. |
조회테이블삽입 | 키를 값과 연결하도록 테이블을 업데이트합니다. |
조회테이블제거 | 테이블에서 키와 관련 값을 제거합니다. |
조회테이블 크기 | 주어진 테이블의 요소 수를 계산합니다. |
LoopCond | 입력을 출력으로 전달합니다. |
LowerBound <U 확장 번호> | 각 행을 따라 lower_bound(sorted_search_values,values)를 적용합니다. |
LSTMBlockCell <T는 숫자를 확장합니다> | 1시간 단계에 대한 LSTM 셀의 순방향 전파를 계산합니다. |
LSTMBlockCell.Options | LSTMBlockCell 의 선택적 속성 |
LSTMBlockCellGrad <T는 숫자를 확장합니다> | 1 시간 단계에 대한 LSTM 셀 역전파를 계산합니다. |
Lu <T, U 확장 숫자> | 하나 이상의 정사각 행렬의 LU 분해를 계산합니다. |
고유하게 만들기 | 배치가 아닌 차원의 모든 요소를 고유하게 만드십시오. 단, 다음과 \"가까운\" 초기값. |
지도지우기 | Op는 기본 컨테이너의 모든 요소를 제거합니다. |
MapClear.옵션 | MapClear 의 선택적 속성 |
지도불완전한 크기 | Op는 기본 컨테이너의 불완전한 요소 수를 반환합니다. |
MapIncompleteSize.Options | MapIncompleteSize 의 선택적 속성 |
지도Peek | Op는 지정된 키의 값을 엿봅니다. |
MapPeek.옵션 | MapPeek 의 선택적 속성 |
지도 크기 | Op는 기본 컨테이너의 요소 수를 반환합니다. |
지도 크기.옵션 | MapSize 의 선택적 속성 |
맵스테이지 | 해시테이블처럼 작동하는 기본 컨테이너의 스테이지(키, 값)입니다. |
MapStage.옵션 | MapStage 의 선택적 속성 |
지도Unstage | Op는 키와 관련된 값을 제거하고 반환합니다. 기본 컨테이너에서. |
MapUnstage.옵션 | MapUnstage 의 선택적 속성 |
지도UnstageNoKey | Op는 임의의 (키, 값)을 제거하고 반환합니다. 기본 컨테이너에서. |
MapUnstageNoKey.Options | MapUnstageNoKey 의 선택적 속성 |
MatrixDiagPartV2 <T> | 배치 텐서의 배치 대각선 부분을 반환합니다. |
MatrixDiagPartV3 <T> | 배치 텐서의 배치 대각선 부분을 반환합니다. |
MatrixDiagPartV3.Options | MatrixDiagPartV3 의 선택적 속성 |
MatrixDiagV2 <T> | 주어진 배치 대각선 값을 갖는 배치 대각선 텐서를 반환합니다. |
MatrixDiagV3 <T> | 주어진 배치 대각선 값을 갖는 배치 대각선 텐서를 반환합니다. |
MatrixDiagV3.옵션 | MatrixDiagV3 의 선택적 속성 |
MatrixSetDiagV2 <T> | 새로운 배치 대각선 값을 갖는 배치 행렬 텐서를 반환합니다. |
MatrixSetDiagV3 <T> | 새로운 배치 대각선 값을 갖는 배치 행렬 텐서를 반환합니다. |
MatrixSetDiagV3.Options | MatrixSetDiagV3 의 선택적 속성 |
최대 <T> | 텐서의 차원 전체에서 요소의 최대값을 계산합니다. |
최대 옵션 | Max 의 선택적 속성 |
MaxIntraOpParallelismDataset | 최대 작업 내 병렬 처리를 재정의하는 데이터 세트를 만듭니다. |
<T> 병합 | 사용 가능한 텐서의 값을 `inputs`에서 `output`으로 전달합니다. |
데이터 중복 제거 병합 | 작업은 정수 및 부동 소수점 텐서의 요소를 XLA 튜플로 중복 제거 데이터에 병합합니다. |
MergeDedupData.Options | MergeDedupData 의 선택적 속성 |
최소 <T> | 텐서의 차원 전체에서 최소 요소를 계산합니다. |
최소옵션 | Min 의 선택적 속성 |
미러패드 <T> | 미러링된 값으로 텐서를 채웁니다. |
MirrorPadGrad <T> | 'MirrorPad'에 대한 그라데이션 작업입니다. |
MlirPassthroughOp | main() 함수를 사용하여 모듈로 표현된 임의의 MLIR 계산을 래핑합니다. |
물노난 <T> | x * y 요소별로 반환합니다. |
가변밀도해시테이블 | 텐서를 백업 저장소로 사용하는 빈 해시 테이블을 만듭니다. |
MutableDenseHashTable.Options | MutableDenseHashTable 의 선택적 속성 |
가변해시테이블 | 빈 해시 테이블을 생성합니다. |
MutableHashTable.Options | MutableHashTable 의 선택적 속성 |
MutableHashTableOfTensors | 빈 해시 테이블을 생성합니다. |
MutableHashTableOfTensors.Options | MutableHashTableOfTensors 의 선택적 속성 |
뮤텍스 | 'MutexLock'으로 잠글 수 있는 Mutex 리소스를 생성합니다. |
뮤텍스.옵션 | Mutex 의 선택적 속성 |
MutexLock | 뮤텍스 리소스를 잠급니다. |
NcclAllReduce <T는 숫자를 확장합니다> | 모든 입력 텐서에 대한 감소를 포함하는 텐서를 출력합니다. |
NcclBroadcast <T는 숫자를 확장합니다> | 출력에 연결된 모든 장치에 '입력'을 보냅니다. |
NcclReduce <T는 숫자를 확장합니다> | 단일 장치에 대한 `reduction`을 사용하여 `num_devices`에서 `input`을 줄입니다. |
Ndtri <T 확장 번호> | |
가장 가까운 이웃 | 각 점에 대해 가장 가까운 k개의 중심을 선택합니다. |
다음 <T 확장 번호> 이후 | 요소별로 `x2` 방향으로 표현 가능한 `x1`의 다음 값을 반환합니다. |
다음반복 <T> | 다음 반복에서 해당 입력을 사용할 수 있도록 합니다. |
NonDeterministicInts <U> | 일부 정수를 비결정적으로 생성합니다. |
NonMaxSuppressionV5 <T 확장 숫자> | 점수의 내림차순으로 경계 상자의 하위 집합을 탐욕스럽게 선택합니다. IOU(Intersection-Over-Union)가 높은 상자가 이전에 선택한 상자와 겹치는 부분을 제거합니다. |
NonMaxSuppressionV5.Options | NonMaxSuppressionV5 의 선택적 속성 |
직렬화 가능하지 않은 데이터세트 | |
작동 안함 | 아무것도 하지 않습니다. |
원핫 <U> | 원-핫 텐서를 반환합니다. |
OneHot.옵션 | OneHot 의 선택적 속성 |
좋아하는 것 <T> | x와 모양과 유형이 동일한 텐서를 반환합니다. |
OptimizeDatasetV2 | `input_dataset`에 관련 최적화를 적용하여 데이터 세트를 생성합니다. |
OptimizeDatasetV2.Options | OptimizeDatasetV2 의 선택적 속성 |
옵션데이터세트 | tf.data.Options를 `input_dataset`에 연결하여 데이터 세트를 생성합니다. |
옵션데이터세트.옵션 | OptionsDataset 의 선택적 속성 |
주문됨지도지우기 | Op는 기본 컨테이너의 모든 요소를 제거합니다. |
OrderedMapClear.옵션 | OrderedMapClear 의 선택적 속성 |
주문된 지도불완전한 크기 | Op는 기본 컨테이너의 불완전한 요소 수를 반환합니다. |
OrderedMapIncompleteSize.Options | OrderedMapIncompleteSize 에 대한 선택적 속성 |
OrderedMapPeek | Op는 지정된 키의 값을 엿봅니다. |
OrderedMapPeek.옵션 | OrderedMapPeek 의 선택적 속성 |
주문된 지도 크기 | Op는 기본 컨테이너의 요소 수를 반환합니다. |
OrderedMapSize.옵션 | OrderedMapSize 의 선택적 속성 |
OrderedMapStage | 순서가 지정된 것처럼 동작하는 기본 컨테이너의 단계(키, 값) 연관 컨테이너. |
OrderedMapStage.옵션 | OrderedMapStage 의 선택적 속성 |
OrderedMapUnstage | Op는 키와 관련된 값을 제거하고 반환합니다. 기본 컨테이너에서. |
OrderedMapUnstage.옵션 | OrderedMapUnstage 의 선택적 속성 |
OrderedMapUnstageNoKey | Op는 가장 작은 (키, 값) 요소를 제거하고 반환합니다. 기본 컨테이너의 키입니다. |
OrderedMapUnstageNoKey.Options | OrderedMapUnstageNoKey 의 선택적 속성 |
아웃피드큐 제거 <T> | 계산 아웃피드에서 단일 텐서를 검색합니다. |
OutfeedDequeue.Options | OutfeedDequeue 의 선택적 속성 |
OutfeedDequeueTuple | 계산 아웃피드에서 여러 값을 검색합니다. |
OutfeedDequeueTuple.Options | OutfeedDequeueTuple 의 선택적 속성 |
OutfeedDequeueTupleV2 | 계산 아웃피드에서 여러 값을 검색합니다. |
OutfeedDequeueV2 <T> | 계산 아웃피드에서 단일 텐서를 검색합니다. |
아웃피드인큐 | 계산 아웃피드에 Tensor를 추가합니다. |
OutfeedEnqueueTuple | 계산 아웃피드에 여러 Tensor 값을 대기열에 넣습니다. |
패드 <T> | 텐서를 채웁니다. |
병렬배치데이터세트 | |
ParallelBatchDataset.Options | ParallelBatchDataset 의 선택적 속성 |
ParallelConcat <T> | 첫 번째 차원을 따라 'N' 텐서 목록을 연결합니다. |
병렬동적스티치 <T> | '데이터' 텐서의 값을 단일 텐서에 인터리브합니다. |
ParseExampleDatasetV2 | DT_STRING의 벡터인 'Example' 프로토를 포함하는 'input_dataset'를 구문 분석된 기능을 나타내는 'Tensor' 또는 'SparseTensor' 개체의 데이터세트로 변환합니다. |
ParseExampleDatasetV2.Options | ParseExampleDatasetV2 의 선택적 속성 |
구문 분석ExampleV2 | Tf.example Protos (문자열)의 벡터를 유형의 텐서로 변환합니다. |
ParsesequenceexampleV2 | tf.io.sequenceexample protos의 벡터 (문자열)를 유형의 텐서로 변환합니다. |
ParsesequenceexampleV2.Options | ParseSequenceExampleV2 의 선택적 속성 |
자리 표시 자 <T> | 계산에 입력될 값에 대한 자리 표시자 작업입니다. |
자리 표시기 | Placeholder 위한 선택적 속성 |
위원회 <t>위원회 | 출력이 공급되지 않을 때 '입력'을 통과하는 자리 표시 자 OP. |
예선 | 하나의 텐서 값을 불투명 한 변형 텐서로 선형화하는 OP. |
prelinearize.options | Prelinearize 의 선택적 속성 |
예비 | 여러 Tensor 값을 불투명한 변형 텐서로 선형화하는 작업입니다. |
PrelinearizeTuple.Options | PrelinearizeTuple 의 선택적 속성 |
인쇄 | 문자열 스칼라를 인쇄합니다. |
print.options | Print 의 선택적 속성 |
privateThreadpooldataSet | 'input_dataset'을 계산하기 위해 커스텀 스레드 풀을 사용하는 데이터세트를 생성합니다. |
prod <t> | 텐서의 차원에 걸쳐 요소의 곱을 계산합니다. |
prod.options | Prod 의 선택적 속성 |
QuantizeAndDequantizev4 <t는 숫자>를 확장합니다 | 텐서를 양자화한 다음 역양자화합니다. |
QuantizeAndDeQuantizeV4.Options | QuantizeAndDequantizeV4 의 선택적 속성 |
QuantizeAndDequantizev4 grad <t는 숫자>를 확장합니다 | `QuantizeAndDequantizev4 '의 그라디언트를 반환합니다. |
QuantizeandDequantizev4grad.Options | QuantizeAndDequantizeV4Grad 의 선택적 속성 |
QuantizedConcat <t> | 한 차원을 따라 양자화된 텐서를 연결합니다. |
QuantizedConcatv2 <t> | |
QuantizedConv2dandrelu <v> | |
QuantizedConv2dandrelu.options | QuantizedConv2DAndRelu 의 선택적 속성 |
QuantizedConv2dandreluandrequantize <v> | |
QuantizedConv2dandreluandrequantize.options | QuantizedConv2DAndReluAndRequantize 의 선택적 속성 |
QuantizedConv2dandRequantize <v> | |
QuantizedConv2DAndReQuantize.Options | QuantizedConv2DAndRequantize 에 대한 선택적 속성 |
QuantizedConv2dperchannel <v> | 채널 당 QuantizedConv2d를 계산합니다. |
QuantizedConv2dperChannel.Options | QuantizedConv2DPerChannel 의 선택적 속성 |
QuantizedConv2dwithbias <v> | |
QuantizedConv2dwithbias.options | QuantizedConv2DWithBias 의 선택적 속성 |
QuantizedConv2dwithbiasandrelu <v> | |
QuantizedConv2dwithbiasandrelu.options | QuantizedConv2DWithBiasAndRelu 의 선택적 속성 |
QuantizedConv2dwithbiasandreluandrequantize <w> | |
QuantizedConv2dwithbiasand reluandrequantize.options | QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize 의 선택적 속성 |
QuantizedConv2dwithbiasandRequantize <w> | |
QuantizedConv2dwithBiasandRequantize.Options | QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize 의 선택적 속성 |
QuantizedConv2dwithbiassignedsumandreluandrequantize <x> | |
QuantizedConv2dwithBiasSIGNEDSUMANDRELUANDREQUANTIZE.OPTIONS | QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize 의 선택적 속성 |
QuantizedConv2dwithbiassumandrelu <v> | |
QuantizedConv2dwithbiassumandrelu.options | QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu 의 선택적 속성 |
QuantizedConv2dwithbiassumandreluandrequantize <x> | |
QuantizedConv2dwithbiassumandreluandrequantize.options | QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize 의 선택적 속성 |
QuantizedDepthWiseconv2d <v> | 정량화 된 깊이 CONCL2D를 계산합니다. |
QuantizedDepthWiseconv2d.options | QuantizedDepthwiseConv2D 의 선택적 속성 |
QuantizedDepthwiseconv2dwithbias <v> | 편향으로 양자화 된 깊이 Conv2D를 계산합니다. |
QuantizedDepthwiseconv2dwithbias.options | QuantizedDepthwiseConv2DWithBias 의 선택적 속성 |
QuantizedDepthwiseconv2dwithbiasandrelu <v> | 바이어스 및 Relu를 사용하여 정량화 된 깊이 Conv2D를 계산합니다. |
QuantizedDepthwiseconv2dwithbiasandrelu.options | QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu 의 선택적 속성 |
QuantizedDepthwiseconv2dwithbiasandreluandrequantize <w> | 양자화 된 깊이 Conv2D를 바이어스, Relu 및 요청으로 계산합니다. |
QuantizedDepthWiseconv2dwithBiasandReluAndRequantize.Options | QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize 의 선택적 속성 |
Quantizedmatmulwithbias <w> | 바이어스 add와 함께 매트릭스`b '에 의한`a`의 양자화 된 행렬 곱셈을 수행합니다. |
Quantizedmatmulwithbias.options | QuantizedMatMulWithBias 의 선택적 속성 |
Quantizedmatmulwithbiasanddequantize <w 확장 번호> | |
Quantizedmatmulwithbiasanddequantize.options | QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize 의 선택적 속성 |
Quantizedmatmulwithbiasandrelu <v> | 바이어스 add 및 relu 융합으로 매트릭스`b '에 의한`a`에 대한 양자화 된 매트릭스 곱셈을 수행하십시오. |
Quantizedmatmulwithbiasandrelu.options | QuantizedMatMulWithBiasAndRelu 의 선택적 속성 |
Quantizedmatmulwithbiasand reluandrequantize <w> | 바이어스 add 및 relu와 함께 매트릭스`b '의`a`에 대한 양자화 된 매트릭스 곱셈을 수행하고 융합을 요구합니다. |
Quantizedmatmulwithbiasand reluandrequantize.options | QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize 의 선택적 속성 |
QuantizedMatmulwithbiasandRequantize <w> | |
Quantizedmatmulwithbiasandrequantize.options | QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize 의 선택적 속성 |
QuantizedReshape <t> | Reshape 작업에 따라 양자화된 텐서를 재구성합니다. |
raggedbincount <u는 숫자를 확장합니다 | 정수 배열에서 각 값의 발생 횟수를 셉니다. |
Raggedbincount.options | RaggedBincount 의 선택적 속성 |
RaggedCountsParseOutput <U 확장 번호> | 울퉁불퉁 한 텐서 입력에 대한 희소 출력 빈 계산을 수행합니다. |
RaggedCountSparseOutput.Options | RaggedCountSparseOutput 에 대한 선택적 속성 |
raggedcross <t, u는 숫자>를 확장합니다 | 텐서 목록에서 기능을 생성하고 raggedtensor로 반환합니다. |
raggedfilmptyrows <t> | |
Raggedfilmptyrowsgrad <t> | |
raggedgather <t는 숫자, u>를 확장합니다 | `indices '에 따라`params` 축`0`에서 울퉁불퉁 한 조각을 수집하십시오. |
RaggedRange <u는 숫자를 확장하고 t는 숫자를 확장합니다. | 지정된 숫자 시퀀스를 포함하는 'raggedtensor'를 반환합니다. |
RaggedTensorfromvariant <u는 숫자, t>를 확장합니다 | `variant` 텐서를 'raggedtensor'로 디코딩합니다. |
Raggedtensortosparse <u> | `raggedtensor '를 동일한 값으로'sparsetensor '로 변환합니다. |
Raggedtensortotensor <u> | 울퉁불퉁 한 텐서에서 밀도가 높은 텐서를 만들어 모양을 바꿀 수 있습니다. |
Raggedtensortovariant | 'raggedtensor'를 '변형'텐서로 인코딩합니다. |
raggedtensortovariant gradient <u> | ``raggedtensortovariant '에 대한 그라디언트를 계산하는 데 사용됩니다. |
RandomDatasetv2 | 의사 숫자를 반환하는 데이터 세트를 만듭니다. |
randomdatasetv2.options | RandomDatasetV2 의 선택적 속성 |
randomindexshuffle <t는 숫자>를 확장합니다 | [0, ..., max_index]의 순열에서 'value'의 위치를 출력합니다. |
randomindexshuffle.options | RandomIndexShuffle 의 선택적 속성 |
range <t extends 번호> | 일련의 숫자를 생성합니다. |
계급 | 텐서의 순위를 반환합니다. |
readvariableop <t> | 변수의 값을 읽습니다. |
readvariablexlasplitnd <t> | 모든 차원에서 리소스 변수 입력 텐서를 분할합니다. |
readvariablexlasplitnd.options | ReadVariableXlaSplitND 의 선택적 속성 |
RebatchDataset | 배치 크기를 변경하는 데이터 세트를 만듭니다. |
Rebatchdataset.options | RebatchDataset 의 선택적 속성 |
Rebatchdatasetv2 | 배치 크기를 변경하는 데이터 세트를 만듭니다. |
recv <t> | recv_device의 send_device에서 지명 된 텐서를받습니다. |
recv.options | Recv 에 대한 선택적 속성 |
recvtpuembeddingactivations | TPU에 임베딩 활성화를 수신하는 OP. |
감정 | 텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 "논리적 및"를 계산합니다. |
READEALL.OPTIONS | ReduceAll 의 선택적 속성 |
환원 | 텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 "논리적 or"를 계산합니다. |
ReduceAny.options | ReduceAny 의 선택적 속성 |
ReduceMax <t> | 텐서의 차원 전체에서 요소의 최대값을 계산합니다. |
redemax.options | ReduceMax 의 선택적 속성 |
leducemin <t> | 텐서의 차원 전체에서 최소 요소를 계산합니다. |
Reducemin.options | ReduceMin 의 선택적 속성 |
READGEPROD <T> | 텐서의 차원에 걸쳐 요소의 곱을 계산합니다. |
REDAYPROD.OPTIONS | ReduceProd 의 선택적 속성 |
Reducesum <t> | 텐서의 치수에 걸쳐 요소의 합을 계산합니다. |
READESUM.OPTIONS | ReduceSum 에 대한 선택적 속성 |
리펜터 <t> | 자식 프레임을 생성하거나 찾아서 '데이터'를 어린이 프레임에 사용할 수있게합니다. |
리펜터. options | RefEnter 의 선택적 속성 |
refexit <t> | 현재 프레임을 모래 프레임으로 종료합니다. |
레피 니티 <t> | 입력 참조 텐서와 동일한 심판 텐서를 반환하십시오. |
<t>를 리머링하십시오 | 사용 가능한 텐서의 값을 '입력'에서 '출력'으로 전달합니다. |
refnextiteration <t> | 다음 반복에서 해당 입력을 사용할 수 있도록 합니다. |
refselect <t> | `inputs '의'index '요소를'출력 '으로 전달합니다. |
refswitch <t> | Ref Tensor`Data '를`pred`에 의해 결정된 출력 포트로 전달합니다. |
RegisterDataset | tf.data 서비스에 데이터 세트를 등록합니다. |
RegisterDataset.Options | RegisterDataset 의 선택적 속성 |
RegisterDatasetv2 | tf.data 서비스에 데이터 세트를 등록합니다. |
RegisterDatasetv2.options | RegisterDatasetV2 의 선택적 속성 |
릴레이 아웃 <t> | |
릴레이 아웃 <T> | |
requantizationRangePerChannel | 채널 당 요청 범위를 계산합니다. |
requantizeperChannel <u> | 채널 당 알려진 최소 및 최대 값으로 입력을 요구합니다. |
<t>을 다시 선택하십시오 | 텐서의 형태를 변경합니다. |
ResourceAccumulatorApplygradient | 지정된 누산기에 그라데이션을 적용합니다. |
ResourceAccumulatornumAccumulated | 지정된 누산기에서 집계된 그래디언트 수를 반환합니다. |
ResourceAccumulatorsetglobalstep | global_step에 대한 새 값으로 누산기를 업데이트합니다. |
Resourceacumulatortakegradient <t> | 주어진 ConditionalAccumulator에서 평균 기울기를 추출합니다. |
ResourceApplyAdagradv2 | Adagrad 체계에 따라 '*var'를 업데이트하십시오. |
ResourceApplyAdagrAdv2.Options | ResourceApplyAdagradV2 의 선택적 속성 |
ResourcePlyAdamwithamsgrad | Adam 알고리즘에 따라 '*var'를 업데이트하십시오. |
ResourcePlyAdamwithamsgrad.Options | ResourceApplyAdamWithAmsgrad 의 선택적 속성 |
ResourceApplyKerasmomentum | 모멘텀 체계에 따라 '*var'를 업데이트합니다. |
ResourceApplyKerasMomentum.Options | ResourceApplyKerasMomentum 의 선택적 속성 |
ResourceConditionalAccumulator | 그라디언트 집계를 위한 조건부 누산기입니다. |
ResourceConditionalAccumulator.options | ResourceConditionalAccumulator 의 선택적 속성 |
resourcecountupto <t는 숫자>를 확장합니다 | '리소스'가 '제한'에 도달 할 때까지 '리소스'를 가리키는 변수 증분. |
ResourceGather <u> | 'Indices'에 따라 '자원'에 의해 가리키는 변수에서 슬라이스를 수집하십시오. |
ResourceGather.Options | ResourceGather 의 선택적 속성 |
ResourceGathernd <u> | |
Resourcescatteradd | 'resource'에서 참조 된 변수에 희소 업데이트가 추가됩니다. |
Resourcescatterdiv | 스파 스 업데이트를 'Resource'에서 참조 된 변수로 나눕니다. |
Resourcescattermax | `max` 조작을 사용하여 'resource'로 참조 된 변수로 드문 업데이트를 줄입니다. |
Resourcescattermin | Sparse 업데이트는`Min '작업을 사용하여'Resource '에 의해 참조 된 변수로 줄입니다. |
Resourcescattermul | 스파 스 업데이트에 'resource'가 참조 된 변수에 곱합니다. |
Resourcescatterndadd | 변수의 개별 값 또는 슬라이스에 드문 추가를 적용합니다. |
Resourcescatterndadd.options | ResourceScatterNdAdd 의 선택적 속성 |
Resourcescatterndmax | |
Resourcescatterndmax.options | ResourceScatterNdMax 의 선택적 속성 |
Resourcescatterndmin | |
Resourcescatterndmin.options | ResourceScatterNdMin 의 선택적 속성 |
Resourcescatterndsub | 변수의 개별 값 또는 슬라이스에 희소 뺄셈을 적용합니다. |
Resourcescatterndsub.options | ResourceScatterNdSub 의 선택적 속성 |
Resourcescatterndupdate | 주어진 내에서 Sporse`update '를 개별 값 또는 슬라이스에 적용합니다. 'indices'에 따라 변수. |
Resourcescatterndupdate.options | ResourceScatterNdUpdate 의 선택적 속성 |
Resourcescattersub | 'resource'에서 참조 된 변수에서 드문 업데이트를 빼냅니다. |
Resourcescatterupdate | 'resource'에서 참조 된 변수에 희소 업데이트를 할당합니다. |
ResourcesParseApplyAdagradv2 | Adagrad 체계에 따라 '*var'및 '*accum'에서 관련 항목을 업데이트하십시오. |
ResourcesParseApplyAdagrAdv2.Options | ResourceSparseApplyAdagradV2 의 선택적 속성 |
ResourcesParseApplyKerasmomentum | 모멘텀 체계에 따라 '*var' 및 '*accum'의 관련 항목을 업데이트합니다. |
ResourceSparseApplyKerasMomentum.Options | ResourceSparseApplyKerasMomentum 의 선택적 속성 |
ResourcestRidedSliceAssign | 'value'를`ref '의 슬라이스 l- 값 참조에 할당하십시오. |
ResourcestRidedSliceAssign.Options | ResourceStridedSliceAssign 의 선택적 속성 |
검색자 PuembeddingParameters | 호스트 메모리 임베딩에서 최적화 매개변수를 검색하는 작업입니다. |
restievetpuembeddingadaDeltaparameters | Adadelta 임베딩 매개 변수를 검색합니다. |
retrievetpuembeddingadaDeltaparameters.options | RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters 의 선택적 속성 |
retrievetpuembeddingadagradgradmomentumparameters | Adagrad 모멘텀 임베딩 매개 변수를 검색하십시오. |
TPUEmbeddingAdagradMomentumParameters.Options 검색 | RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters 의 선택적 속성 |
retrievetpuembeddingadagradgarameters | Adagrad 임베딩 매개 변수를 검색하십시오. |
retrievetpuembeddingadagradagrameters.options | RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters 의 선택적 속성 |
검색 푸모 베딩 아담 파라 미터 | ADAM 내장 매개변수를 검색합니다. |
TPUEmbeddingADAMParameters.Options 검색 | RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters 에 대한 선택적 속성 |
retrievetpuembeddingcenteredrmspropparameters | 중앙 RMSprop 임베딩 매개 변수를 검색합니다. |
retrievetpuembeddingcenteredrmspropparameters.options | RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters 의 선택적 속성 |
retrievetpuembeddingfrequencyestimatorparameters | 주파수 추정기 임베딩 매개 변수를 검색합니다. |
retrievetpuembeddingfrequencyestimatorparameters.options | RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters 의 선택적 속성 |
retrievetpuembeddingftrlparameters | ftrl 임베딩 매개 변수를 검색합니다. |
retrievetpuembeddingftrlparameters.options | RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters 의 선택적 속성 |
retrievetpuembeddingmdladagradlightparameters | MDL Adagrad Light 임베딩 매개변수를 검색합니다. |
검색TPUEmbeddingMDLadagradLightParameters.Options | RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters 에 대한 선택적 속성 |
retrievetpuembeddingmomentumparameters | Momentum 임베딩 매개변수를 검색합니다. |
TPUEmbeddingMomentumParameters.Options 검색 | RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters 의 선택적 속성 |
retrievetpuembeddingproximaladagradagradparameters | 근위 adagrad 임베딩 매개 변수를 검색합니다. |
retrievetpuembeddingproximaladagradagradparameters.options | RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters 의 선택적 속성 |
검색 puembeddingproximalyogiparameters | |
TPUEmbeddingProximalYogiParameters.Options 검색 | RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters 에 대한 선택적 속성 |
retrievetpuembeddingrmspropparameters | RMSPROP 임베딩 매개 변수를 검색합니다. |
TPUEmbeddingRMSPropParameters.Options 검색 | RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters 에 대한 선택적 속성 |
retrievetpuembeddingstochasticadientDescentParameters | SGD 임베딩 매개 변수를 검색합니다. |
retrievetpuembeddingStochasticgradientDescentParameters.Options | RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters 의 선택적 속성 |
역 <T> | 텐서의 특정 치수를 뒤집습니다. |
Reversesequence <t> | 가변 길이 슬라이스를 뒤집습니다. |
Reversesequence.options | ReverseSequence 의 선택적 속성 |
다시 작성 | |
rfftnd <u> | 빠른 실제 푸리에 변환. |
RISCABS <t는 숫자>를 연장합니다 | |
RISCADD <t는 숫자>를 확장합니다 | x + y 요소를 반환합니다. |
riscbinaryarithmetic <t는 숫자>를 확장합니다 | |
Riscbinary Comparison | |
Riscbitcast <u> | |
Riscbroadcast <t> | |
Risccast <u> | |
Riscceil <t는 숫자를 확장합니다 | |
risccholesky <t는 숫자를 확장합니다 | |
RISCCONCAT <T> | |
RISCCONV <t는 숫자를 확장합니다 | |
RISCCONV.OPTIONS | RiscConv 의 선택적 속성 |
RISCCOS <t는 숫자를 확장합니다 | |
RISCDIV <t는 숫자>를 확장합니다 | |
RISCDOT <t는 숫자>를 확장합니다 | |
riscdot.options | RiscDot 의 선택적 속성 |
riscexp <t는 숫자>를 확장합니다 | |
RISCFFT <T> | |
RISCFLOOR <t는 숫자를 확장합니다 | |
Riscgather <t> | |
RISCGATHER.OPTIONS | RiscGather 의 선택적 속성 |
riscimag <u는 숫자를 확장합니다> | |
riscisfinite | |
risclog <t는 숫자>를 확장합니다 | |
risclogicaland | |
risclogicalnot | |
risclogicalor | |
RISCMAX <t는 숫자>를 확장합니다 | max (x, y) 요소 단위를 반환합니다. |
RISCMIN <t는 숫자를 확장합니다 | |
Riscmul <t는 숫자>를 연장합니다 | |
riscneg <t는 숫자>를 연장합니다 | |
RISCPAD <t는 숫자>를 확장합니다 | |
RISCPOOL <t는 번호>를 확장합니다 | |
riscpool.options | RiscPool 의 선택적 속성 |
riscpow <t는 숫자를 확장합니다 | |
riscrandomuniform | |
riscrandomuniform.options | RiscRandomUniform 의 선택적 속성 |
riscreal <u는 숫자를 확장합니다> | |
riscreduce <t는 숫자>를 확장합니다 | |
Riscrem <t는 숫자를 확장합니다 | |
riscraphape <t는 번호>를 확장합니다 | |
Riscreverse <t는 숫자를 확장합니다 | |
RISCSCATTER <U 확장 번호> | |
RISCPHAPE <U 확장 번호> | |
RISCSIGN <t는 숫자>를 확장합니다 | |
RISCSLICE <t는 숫자를 확장합니다 | |
riscsort <t는 숫자>를 확장합니다 | |
RISCSQUEEZE <T> | |
RISCSQUEEZE.OPTIONS | RiscSqueeze 의 선택적 속성 |
RISCSUB <t는 숫자>를 확장합니다 | |
risctranspose <t> | |
RISCRINGULARSOLVE <t는 숫자>를 확장합니다 | |
RisctriangularSolve.Options | RiscTriangularSolve 의 선택적 속성 |
riscunary <t는 숫자를 확장합니다 | |
rngreadandskip | 카운터 기반 RNG의 카운터를 향상시킵니다. |
rngskip | 카운터 기반 RNG의 카운터를 향상시킵니다. |
롤 <t> | 축을 따라 텐서의 요소를 굴립니다. |
샘플링 다타 세트 | 다른 데이터 세트의 내용의 Bernoulli 샘플을 취하는 데이터 세트를 만듭니다. |
scaleandtranslate | |
scaleandtranslate.options | ScaleAndTranslate 의 선택적 속성 |
scaleandtranslategrad <t는 숫자>를 확장합니다 | |
ScaleAndTranslateGrad.Options | ScaleAndTranslateGrad 의 선택적 속성 |
ScatterAdd <T> | 변수 참조에 희소 업데이트를 추가합니다. |
scatteradd.options | ScatterAdd 의 선택적 속성 |
Scatterdiv <t> | 변수 참조를 Sparse 업데이트로 나눕니다. |
scatterdiv.options | ScatterDiv 의 선택적 속성 |
scattermax <t는 숫자>를 연장합니다 | `max` 조작을 사용하여 스파 스 업데이트를 가변 참조로 줄입니다. |
scattermax.options | ScatterMax 의 선택적 속성 |
scattermin <t는 숫자>를 연장합니다 | `min '조작을 사용하여 스파 스 업데이트를 가변 참조로 줄입니다. |
scattermin.options | ScatterMin 의 선택적 속성 |
Scattermul <t> | 스파 스 업데이트에 변수 참조에 곱합니다. |
scattermul.options | ScatterMul 의 선택적 속성 |
Scatternd <u> | `indices '에 따라'Shape '의 텐서에'업데이트 '를 뿌립니다. |
scatterndadd <t> | 변수의 개별 값 또는 슬라이스에 드문 추가를 적용합니다. |
scatterndadd.options | ScatterNdAdd 의 선택적 속성 |
scatterndmax <t> | 요소 별 최대 값을 계산합니다. |
scatterndmax.options | ScatterNdMax 의 선택적 속성 |
scatterndmin <t> | 요소 별 최소를 계산합니다. |
scatterndmin.options | ScatterNdMin 의 선택적 속성 |
scatterndnonaliasingaddd <t> | 개별 값 또는 슬라이스를 사용하여 '입력'에 희소 추가를 적용합니다. `indices '에 따라'업데이트 '에서. |
scatterndsub <t> | 변수의 개별 값 또는 슬라이스에 희소 뺄셈을 적용합니다. |
ScatterNdSub.옵션 | ScatterNdSub 의 선택적 속성 |
Scatterndupdate <t> | 주어진 내에서 Sporse`update '를 개별 값 또는 슬라이스에 적용합니다. 'indices'에 따라 변수. |
ScatterNdUpdate.Options | ScatterNdUpdate 의 선택적 속성 |
Scattersub <t> | 변수 참조에 대한 희소 업데이트를 뺍니다. |
ScatterSub.옵션 | ScatterSub 의 선택적 속성 |
Scatterupdate <t> | 스파 스 업데이트를 변수 참조에 적용합니다. |
scatterupdate.options | ScatterUpdate 의 선택적 속성 |
segmentmaxv2 <t는 숫자>를 확장합니다 | 텐서의 세그먼트를 따라 최대값을 계산합니다. |
segmentminv2 <t는 숫자>를 확장합니다 | 텐서의 세그먼트를 따라 최소값을 계산합니다. |
SegmentProdv2 <t> | 텐서의 세그먼트를 따라 곱을 계산합니다. |
segmentsumv2 <t> | 텐서의 세그먼트를 따라 합계를 계산합니다. |
selectv2 <t> | |
보내다 | send_device에서 recv_device로 지명 된 텐서를 보냅니다. |
send.options | Send 의 선택적 속성 |
sendtpuembeddinggradients | 임베딩 테이블의 그라디언트 업데이트를 수행합니다. |
setDiff1d <t, u는 숫자>를 확장합니다 | 두 숫자 또는 문자열 목록 간의 차이를 계산합니다. |
크기 설정 | 입력의 마지막 차원을 따라 고유 한 요소의 수. |
SetSize.옵션 | SetSize 의 선택적 속성 |
모양 <u는 숫자를 확장합니다> | 텐서의 모양을 반환합니다. |
Shapen <u는 숫자를 확장합니다> | 텐서의 모양을 반환합니다. |
샤드 다타 세트 | 이 데이터 세트의 1/`num_shards '만 포함하는'dataset '을 만듭니다. |
Sharddataset.options | ShardDataset 의 선택적 속성 |
ShuffleandrepeatDatasetv2 | |
ShuffleAndRepeatDatasetV2.Options | ShuffleAndRepeatDatasetV2 의 선택적 속성 |
Shuffledatasetv2 | |
Shuffledatasetv2.options | ShuffleDatasetV2 의 선택적 속성 |
Shuffledatasetv3 | |
Shuffledatasetv3.options | ShuffleDatasetV3 의 선택적 속성 |
셧다운 분배 된tpu | 실행중인 분산 TPU 시스템을 종료합니다. |
셧다운 시스템 | TPU 시스템을 종료하는 OP. |
크기 <U 확장 번호> | 텐서의 크기를 반환합니다. |
스킵그램 | 텍스트 파일을 구문 분석하고 예제를 만듭니다. |
skipgram.options | Skipgram 의 선택적 속성 |
수면 | |
슬라이스 <t> | '입력'에서 슬라이스를 반환하십시오. |
슬라이딩 윈도우 다타 세트 | 'input_dataset'에 슬라이딩 윈도우를 전달하는 데이터세트를 생성합니다. |
SlidingWindowDataset.Options | SlidingWindowDataset 의 선택적 속성 |
스냅 샷 <t> | 입력 텐서의 사본을 반환합니다. |
SnapshotchunkDataset | |
snapshotchunkDataset.Options | SnapshotChunkDataset 의 선택적 속성 |
SnapshotDataset | 스냅 샷에 쓰기 / 읽을 데이터 세트를 만듭니다. |
snapshotdataset.options | SnapshotDataset 의 선택적 속성 |
SnapshotDataSetReader | |
SnapshotDatasetReader.Options | SnapshotDatasetReader 의 선택적 속성 |
SnapshotNestedDatasEtReader | |
SobolSample <t는 숫자를 확장합니다 | 소볼 시퀀스에서 점을 생성합니다. |
spacetobatchnd <t> | T 형의 ND 텐서에 대한 Spacetobatch. |
sparseapplyadagradv2 <t> | Adagrad 체계에 따라 '*var'및 '*accum'에서 관련 항목을 업데이트하십시오. |
sparseapplyadagradv2.options | SparseApplyAdagradV2 의 선택적 속성 |
sparsebincount <u는 숫자>를 확장합니다 | 정수 배열에서 각 값의 발생 횟수를 셉니다. |
sparsebincount.options | SparseBincount 의 선택적 속성 |
sparsecountsparseoutput <u는 숫자를 확장합니다 | 드문 텐서 입력에 대한 희소 출력 빈 계산을 수행합니다. |
sparsecountsparseoutput.options | SparseCountSparseOutput 의 선택적 속성 |
Scrsecrosshashed | 희소하고 조밀 한 텐서 목록에서 드문 크로스를 생성합니다. |
Sparsecrossv2 | 희소하고 조밀 한 텐서 목록에서 드문 크로스를 생성합니다. |
sparsematrixadd | 두 개의 CSR 매트릭스의 드문 첨가, C = alpha * a + 베타 * B. |
sparsematrixmatmul <t> | 매트릭스-다소 틸리 조밀 한 매트릭스가있는 드문 매트릭스. |
SparseMatrixMatMul.Options | SparseMatrixMatMul 의 선택적 속성 |
sparsematrixmul | 밀도가 높은 텐서로 드문 매트릭스의 원소 별 곱셈. |
sparsematrixnnz | `sparse_matrix`의 비제수 수를 반환합니다. |
sparsematrixorderingamd | '입력'의 대략적인 최소도 (AMD) 순서를 계산합니다. |
sparsematrixsoftmax | CSRSPARSEMATRIX의 SoftMax를 계산합니다. |
sparsematrixsoftmaxgrad | sparsematrixsoftmax op의 그라디언트를 계산합니다. |
sparsematrixsparsecholesky | `입력 '의 희소 한 Cholesky 분해를 계산합니다. |
sparsematrixsparsematmul | 드문 매트릭스-다소 클리 2 개의 CSR 매트릭스`a`와`b`. |
sparsematrixsparsematmul.options | SparseMatrixSparseMatMul 의 선택적 속성 |
sparsematrixtranspose | CSRSparseMatrix의 내부(행렬) 차원을 바꿉니다. |
SparseMatrixTranspose.Options | SparseMatrixTranspose 의 선택적 속성 |
sparsematrixzeros | ``dense_shape '도 모양의 all-zeros csrsparsematrix를 만듭니다. |
sparsesegmentmeangradv2 <t 연장 번호, u는 숫자를 확장합니다. | SparseSegmentMean에 대한 기울기를 계산합니다. |
sparsesegmentsqrtngradv2 <t 연장 번호, u는 숫자를 확장합니다. | SparseSegmentsqrtn에 대한 그라디언트를 계산합니다. |
sparsesegmentsumgrad <t는 숫자>를 확장합니다 | sparsesegmentsum에 대한 그라디언트를 계산합니다. |
sparsesegmentsumgradv2 <t 연장 번호, U 확장 번호> | sparsesegmentsum에 대한 그라디언트를 계산합니다. |
sparsetensortocsrsparsematrix | sparsetensor를 CSRSPARSEMATRIX로 변환합니다. |
Spence <t는 숫자를 확장합니다 | |
분할 <t> | 텐서를 1 차원을 따라`num_split '텐서로 나눕니다. |
splitdedupdata <t 연장 번호, u는 숫자를 확장합니다> | OP는 입력 중복 제거 데이터 XLA 튜플을 정수 및 부동 소수점 텐서로 분할합니다. |
Splitdedupdata.Options | SplitDedupData 의 선택적 속성 |
splitv <t> | 텐서를 1 차원을 따라`num_split '텐서로 나눕니다. |
스퀴즈 <t> | 텐서 모양에서 크기 1의 치수를 제거합니다. |
짜기 | Squeeze 선택 속성 |
스택 <t> | `n` rank-`r` 텐서 목록을 하나의 순위 (r+1)`텐서로 포장합니다. |
stack.options | Stack 선택 속성 |
단계 | 경량 Enqueue와 유사한 단계 값입니다. |
무대. options | Stage 선택적 속성 |
스테이 클리어 | Op는 기본 컨테이너의 모든 요소를 제거합니다. |
stageclear.options | StageClear 의 선택적 속성 |
Peek | Op는 지정된 인덱스의 값을 피킹합니다. |
stagepeek.options | StagePeek 의 선택적 속성 |
단계적 | Op는 기본 컨테이너의 요소 수를 반환합니다. |
Stagesize.options | StageSize 의 선택적 속성 |
Statefulrandombinomial <V는 숫자를 연장합니다 | |
Statefulardnormal <u> | 정규 분포에서 임의의 값을 출력합니다. |
Statefulardnormalv2 <u> | 정규 분포에서 임의의 값을 출력합니다. |
State -UncruncatedNormal <u> | 잘린 정규 분포에서 임의 값을 출력합니다. |
StateFulialiform <u> | 균일 한 분포에서 임의 값을 출력합니다. |
StateFulialiformullint <u> | 균일 한 분포에서 임의의 정수를 출력합니다. |
StateFulialiformint <u> | 균일 한 분포에서 임의의 정수를 출력합니다. |
InstantelessParameterizedTruncatedNormal <V는 숫자>를 확장합니다 | |
무국적 란 돔 비노 미미 <w는 숫자를 확장합니다 | 이항 분포에서 결정 론적 유사 란덤 랜덤 숫자를 출력합니다. |
SANTESSRANDOMGAMMAV2 <V는 숫자를 확장합니다 | 감마 분포에서 결정 론적 의사 산소 임의 숫자를 출력합니다. |
SANTESSRANDOMGAMMAV3 <U 확장 번호> | 감마 분포에서 결정 론적 의사 산소 임의 숫자를 출력합니다. |
무국적 란 도메 트 | 장치를 기반으로 최고의 카운터 기반 RNG 알고리즘을 선택합니다. |
InstationsRandgetKeyCounter | 장치를 기반으로 한 최고의 알고리즘을 사용하여 시드를 키와 카운터로 스크램블합니다. |
SANTESSRANDOMGETKEYCOUNTERALG | 장치를 기반으로 최상의 알고리즘을 선택하고 시드를 키와 카운터로 스크램블합니다. |
SANTESSRANDOMNORMALV2 <u는 숫자를 확장합니다 | 정규 분포에서 결정 론적 유사 란덤 값을 출력합니다. |
Instantessrandompoisson <w는 숫자를 확장합니다 | 포아송 분포에서 결정 론적 의사 산소 랜덤 숫자를 출력합니다. |
instationsrandomuniformullint <v는 숫자>를 확장합니다 | 균일 분포에서 결정론적 의사 난수 난수를 출력합니다. |
instationsrandomuniformullintv2 <u는 숫자>를 확장합니다 | 균일 분포에서 결정론적 의사 난수 난수를 출력합니다. |
instationsrandomuniformintv2 <u는 숫자>를 확장합니다 | 균일 분포에서 결정론적 의사 난수 난수를 출력합니다. |
SANTESSRANDOMUNIFORV2 <U 확장 번호> | 균일 한 분포에서 결정 론적 유사 란덤 랜덤 값을 출력합니다. |
stantelesssampledistordboundingbox <t 숫자> | 결정론적으로 이미지에 대해 무작위로 왜곡된 경계 상자를 생성합니다. |
stantelesssampledistordboundingbox.options | StatelessSampleDistortedBoundingBox 의 선택적 속성 |
무국적 <t> | 무작위로 그리고 결정적으로 1 차원을 따라 텐서를 섞습니다. |
InstanctionTruncatedNormalv2 <u는 숫자를 확장합니다 | 잘린 정규 분포에서 결정론적 의사 난수 값을 출력합니다. |
StatsaggregatorHandlev2 | |
STATSAGGEGRATORHANDLEV2.OPTIONS | StatsAggregatorHandleV2 의 선택적 속성 |
statsaggreatorsetsummarywriter | stats_aggregator를 사용하여 통계를 기록하려면 summary_writer_interface를 설정하십시오. |
stochasticcasttoint <u는 숫자를 확장합니다 | 수레에서 ints까지 주어진 텐서를 확률 적으로 시전합니다. |
Stopgradient <t> | 그라디언트 계산을 중지합니다. |
striddslice <t> | `입력 '에서 뾰족한 슬라이스를 반환하십시오. |
striddslice.options | StridedSlice 의 선택적 속성 |
striddsliceassign <t> | 'value'를`ref '의 슬라이스 l- 값 참조에 할당하십시오. |
striddsliceassign.options | StridedSliceAssign 의 선택적 속성 |
striddslicegrad <u> | 'StridedSlice'의 그래디언트를 반환합니다. |
StridedSliceGrad.Options | StridedSliceGrad 의 선택적 속성 |
문자열낮음 | 모든 대문자를 각각의 소문자 교체로 변환합니다. |
StringLower.options | StringLower 의 선택적 속성 |
StringNgrams <t 숫자> | 울퉁불퉁 한 문자열 데이터에서 ngrams를 만듭니다. |
문자열어퍼 | 모든 소문자를 해당 대문자로 변환합니다. |
stringupper.options | StringUpper 의 선택적 속성 |
합계 <t> | 텐서의 치수에 걸쳐 요소의 합을 계산합니다. |
sum.options | Sum 의 선택적 속성 |
Switchcond <t> | `pred`에 의해 결정된 출력 포트로 `데이터`를 전달합니다. |
syncdevice | 이 OP가 실행되는 장치를 동기화합니다. |
임시 평가 <t> | 돌연변이 될 수 있지만 단일 단계 내에서만 지속되는 텐서를 반환합니다. |
임시 평가. options | TemporaryVariable 에 대한 선택적 속성 |
텐서어레이 | 주어진 크기의 Tensor 배열. |
TensorArray.옵션 | TensorArray 의 선택적 속성 |
TensorArrayClose | 리소스 컨테이너에서 TensorArray를 삭제합니다. |
TensorArrayConcat <t> | TensorArray에서 value`value '로 요소를 연결하십시오. |
TensorArrayConcat.Options | TensorArrayConcat 의 선택적 속성 |
TensorArraygather <t> | TensorArray에서 특정 요소를 출력 'value'로 수집하십시오. |
TensorArraygather.Options | TensorArrayGather 의 선택적 속성 |
TensorArraygrad | 지정된 핸들에 값의 기울기를 저장하기 위한 TensorArray를 만듭니다. |
TensorArraygradwithShape | 지정된 핸들에 값의 여러 기울기를 저장하기 위한 TensorArray를 만듭니다. |
TensorArraypack <t> | |
Tensorarraypack.options | TensorArrayPack 의 선택적 속성 |
TensorArrayread <T> | TensorArray에서 출력 'value'로 요소를 읽으십시오. |
TensorArrayscatter | 입력 값의 데이터를 특정 TensorArray 요소로 분산시킵니다. |
TensorArraysize | TensorArray의 현재 크기를 얻으십시오. |
TensorArraysplit | 입력 값의 데이터를 TensorArray 요소로 분할합니다. |
Tensorarrayunpack | |
TensorArraywrite | tensor_array에 요소를 푸시합니다. |
TensorlistConcat <t> | 0 차원을 따라 목록에있는 모든 텐서. |
TensorlistConcat.Options | TensorListConcat 의 선택적 속성 |
Tensorlistconcatlist | |
Tensorlistconcatv2 <u> | 0 차원을 따라 목록에있는 모든 텐서. |
TensorListElementshape <t는 숫자>를 확장합니다 | 텐서로서 주어진 목록의 요소의 모양. |
Tensorlistfromtensor | 쌓을 때``tensor ''의 값을 갖는 Tensorlist를 만듭니다. |
Tensorlistgather <t> | Tensorlist에 인덱싱하여 텐서를 만듭니다. |
TensorlistgetItem <t> | |
Tensorlistlength | 입력 텐서 목록에서 텐서 수를 반환합니다. |
Tensorlistpopback <t> | 입력 목록의 마지막 요소와 해당 요소를 제외한 모든 목록을 반환합니다. |
Tensorlistpushback | 전달된 `Tensor`를 마지막 요소로 포함하고 주어진 목록의 다른 요소를 `input_handle`에 포함하는 목록을 반환합니다. |
Tensorlistpushbackbatch | |
Tensorlistreserve | 빈 요소가있는 주어진 크기 목록. |
Tensorlistresize | 목록을 크게 조정합니다. |
Tensorlistscatter | 텐서로 인덱싱하여 텐소리스트를 만듭니다. |
TensorlistscatterintoExistinglist | 입력 목록의 지수에서 텐서를 산란시킵니다. |
Tensorlistscatterv2 | 텐서로 인덱싱하여 텐소리스트를 만듭니다. |
TensorlistSetItem | |
TensorlistSetitem.Options | TensorListSetItem 의 선택적 속성 |
Tensorlistsplit | 텐서를 목록으로 나눕니다. |
Tensorliststack <t> | 목록의 모든 텐서를 스택합니다. |
TensorListStack.옵션 | TensorListStack 의 선택적 속성 |
텐서 페라 제 | 주어진 키의 항목이 지워진 텐서 맵을 반환합니다. |
Tensormaphaskey | 주어진 키가 맵에 존재하는지 여부를 반환합니다. |
Tensormapinsert | 주어진 키-값 쌍이 삽입된 'input_handle'인 맵을 반환합니다. |
Tensormaplookup <u> | 텐서 맵에서 주어진 키에서 값을 반환합니다. |
Tensormapsize | 입력 텐서 맵에서 텐서 수를 반환합니다. |
Tensormapstackkeys <t> | 텐서 맵에서 모든 키의 텐서 스택을 반환합니다. |
Tensorscatteradd <t> | 'Indices'에 따라 기존 텐서에 Sparse`updates '를 추가합니다. |
Tensorscattermax <t> | 요소 별 최대 값을 취하는 텐서에 드문 업데이트를 적용하십시오. |
Tensorscattermin <t> | |
Tensorscattersub <t> | `indices '에 따라 기존 텐서에서 스파 스`updates'를 빼냅니다. |
Tensorscatterupdate <t> | 'indices'에 따라 '업데이트'를 기존 텐서로 뿌립니다. |
TensorstridedSliceUpdate <t> | 'value'를 '입력'의 슬라이스 된 l- 값 참조에 할당하십시오. |
TensorstridedSliceUpdate.Options | TensorStridedSliceUpdate 의 선택적 속성 |
tfrecorddatasetv2 | 하나 이상의 TFRecord 파일에서 레코드를 내보내는 데이터세트를 생성합니다. |
TFRecordDatasetV2.옵션 | TFRecordDatasetV2 의 선택적 속성 |
ThreadPooldataSet | 'input_dataset'을 계산하기 위해 커스텀 스레드 풀을 사용하는 데이터세트를 생성합니다. |
ThreadPoolhandle | 'input_dataset'을 계산하기 위해 커스텀 스레드 풀을 사용하는 데이터세트를 생성합니다. |
ThreadPoolHandle.Options | ThreadPoolHandle 의 선택적 속성 |
타일 <t> | 주어진 텐서 타일링하여 텐서를 구축합니다. |
타임스탬프 | 에포크 이후의 시간을 초 단위로 제공합니다. |
ToBool | 텐서를 스칼라 조건자로 변환합니다. |
TopKunique | 배열에서 TOPK 고유 값을 정렬 된 순서로 반환합니다. |
Topkwithunique | 배열의 TOPK 값을 정렬 된 순서로 반환합니다. |
tpucompilationResult | TPU 컴파일 결과를 반환합니다. |
tpucompilesucceededAssert | 편집이 성공했다고 주장합니다. |
tpuembeddingactivations | TPU 임베딩의 분화를 가능하게하는 OP. |
tpuexecute | TPU 장치에서 TPU 프로그램을로드하고 실행하는 OP. |
tpuexecuteandupdatevariables | 옵션 인 내장 변수 업데이트가있는 프로그램을 실행하는 OP. |
tpuhandletoprotokey | XRT의 UID 핸들을 Tensorflow 친화적 인 입력 형식으로 변환합니다. |
tpuordinalselector | TPU 코어 선택기 OP. |
tpupartitionEdInput <t> | 분할 된 입력 목록을 함께 그룹화하는 OP. |
tpupartitionedInput.options | TPUPartitionedInput 의 선택적 속성 |
TPUPARTITIONEDINPUTV2 <T> | 분할 된 입력 목록을 함께 그룹화하는 OP. |
tpupartitionEdInputv2.options | TPUPartitionedInputV2 의 선택적 속성 |
tpupartitionedOutput <t> | XLA에 의해 파티션 된 목록에 샤드를 깎을 텐서를 demultiplexe하는 OP XLA 계산 외부의 출력. |
tpupartitionedoutput.options | TPUPartitionedOutput 의 선택적 속성 |
tpupartitionedOutputv2 <t> | XLA에 의해 파티션 된 목록에 샤드를 깎을 텐서를 demultiplexe하는 OP XLA 계산 외부의 출력. |
tpureplicatedInput <t> | N 입력을 N- 웨이 복제 된 TPU 계산에 연결합니다. |
tpureplicatedInput.Options | TPUReplicatedInput 의 선택적 속성 |
tpureplicatedOutput <t> | N- 웨이 복제 된 TPU 계산에서 N 출력을 연결합니다. |
TPUREPLICATEMETADATA | TPU 계산을 어떻게 복제 해야하는지를 나타내는 메타 데이터. |
TPUREPLICATEMETADATA.OPTIONS | TPUReplicateMetadata 의 선택적 속성 |
tpureshardvaribles | OP 기준 TPU 변수를 지정된 상태로 재구성하는 OP. |
tpuroundrobin | TPU 코어의 라운드 로빈 하중 밸런싱. |
tridiagonalmatmul <t> | Tridiagonal 매트릭스로 제품을 계산하십시오. |
tridiagonalsolve <t> | 방정식의 트리 다이밀 시스템을 해결합니다. |
tridiagonalsolve.options | TridiagonalSolve 의 선택적 속성 |
UNDATH <T> | 단일 출력 텐서에 대한 배치 작동을 뒤집습니다. |
undatch.options | Unbatch 의 선택적 속성 |
UNDATTHGRAD <T> | Unbatch의 그라데이션. |
UnbatchGrad.옵션 | UnbatchGrad 의 선택적 속성 |
비 압축 | 압축되지 않은 데이터 세트 요소를 압축합니다. |
unicodedecode <t는 숫자>를 확장합니다 | 각 문자열을 '입력'의 유니 코드 코드 포인트 시퀀스로 디코딩합니다. |
UnicodedEcode.Options | UnicodeDecode 의 선택적 속성 |
Unicodeencode | Ints의 텐서를 유니 코드 문자열로 인코딩합니다. |
unicodeencode.options | UnicodeEncode 의 선택적 속성 |
균일 한 정당화 <u는 숫자를 확장합니다 | 양자화 된 텐서 '입력'에 대한 quantization을 수행하십시오. |
균일 한 dequantize.options | UniformDequantize 위한 선택적 속성 |
균일 한 quantize <u> | 텐서 '입력'에서 양자화를 수행하십시오. |
균일 한 quantize.options | UniformQuantize 의 선택적 속성 |
균일 한 quantizedadd <t> | 양자화 된 텐서`lhs`와 양자화 된 텐서`rhs`를 양자화 된 추가를 수행하여 양자화 된 '출력'을 수행하십시오. |
균일QuantizedAdd.Options | UniformQuantizedAdd 에 대한 선택적 속성 |
균일 한 quantizedclipbyvalue <t> | 양자화 된 텐서 'Operand'에서 값으로 클립을 수행하십시오. |
균일 한 quantizedclipbyvalue.options | UniformQuantizedClipByValue 의 선택적 속성 |
균일 한 quantizedconvolution <u> | 양자화 된 텐서`lhs` 및 양자화 된 텐서`rhs '의 양자화 된 컨볼 루션을 수행하십시오. |
균일 한 quantizedconvolution. options | UniformQuantizedConvolution 의 선택적 속성 |
균일 한 QuantizedConvolutionHybrid <v는 숫자>를 확장합니다 | 플로트 텐서`lhs`와 양자화 된 텐서`rhs`의 하이브리드 양자화 된 컨볼 루션을 수행하십시오. |
균일 한 quantizedconvolutionhybrid.options | UniformQuantizedConvolutionHybrid 의 선택적 속성 |
균일 한 QuantizedDot <u> | 양자화 된 텐서`lhs`와 양자화 된 텐서`rhs`의 양자화 된 도트를 수행하여 양자화 된 '출력'을 만듭니다. |
균일 한 quantizeddot.options | UniformQuantizedDot 의 선택적 속성 |
균일 한 QuantizedDothybrid <V는 숫자를 확장합니다 | 플로트 텐서`lhs`와 양자화 된 텐서`rhs '의 하이브리드 양자화 된 도트를 수행하십시오. |
균일 한 quantizeddothybrid.options | UniformQuantizedDotHybrid 의 선택적 속성 |
균일 한 대기 <u> | 양자화 된 텐서 '입력'이 주어지면 새로운 양자화 매개 변수로이를 요구합니다. |
균일 한 수정. options | UniformRequantize 위한 선택적 속성 |
고유 <t, v는 숫자를 확장합니다> | 텐서 축을 따라 독특한 요소를 찾습니다. |
iriquedataset | 'input_dataset'의 고유 요소가 포함된 데이터세트를 생성합니다. |
iriquedataset.options | UniqueDataset 의 선택적 속성 |
IliqueWithCounts <t, v는 숫자>를 연장합니다 | 텐서 축을 따라 독특한 요소를 찾습니다. |
UnsavelIndex <t는 숫자>를 확장합니다 | 평평한 지수를 튜플의 좌표 배열로 변환합니다. |
UnsortedSegmentjoin | |
UnsortedSegmentJoin.Options | UnsortedSegmentJoin 의 선택적 속성 |
<t>를 풀었다 | 주어진 차원의 랭크‘rant "(r-1)```텐서 (R-1) 텐서로 주어진 차원을 풀립니다. |
꺼짐. options | Unstack 선택 속성 |
언스테이지 | Op는 경량 Dequeue와 유사합니다. |
언스테이지.옵션 | Unstage 의 선택적 속성 |
Unprapdatasetvariant | |
어퍼 바운드 <U 확장 번호> | 각 행을 따라 상류 _bound (sorted_search_values, 값)를 적용합니다. |
varhandleop | 가변 자원에 대한 핸들을 만듭니다. |
varhandleop.options | VarHandleOp 의 선택적 속성 |
변수 <T> | 단계를 가로 질러 지속되는 텐서의 형태로 상태를 유지합니다. |
변수. options | Variable 의 선택적 속성 |
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. |
어디 | Returns locations of nonzero / true values in a tensor. |
Where3 <T> | Selects elements from `x` or `y`, depending on `condition`. |
WindowOp | |
WorkerHeartbeat | Worker heartbeat op. |
WrapDatasetVariant | |
WriteRawProtoSummary | Writes a serialized proto summary. |
XlaConcatND <T> | Concats input tensor across all dimensions. |
XlaConcatND.Options | Optional attributes for XlaConcatND |
XlaRecvFromHost <T> | An op to receive a tensor from the host. |
XlaRecvTPUEmbeddingActivations | An op that receives embedding activations on the TPU. |
XlaRecvTPUEmbeddingDeduplicationData | Receives deduplication data (indices and weights) from the embedding core. |
XlaSendToHost | An op to send a tensor to the host. |
XlaSendTPUEmbeddingGradients | An op that performs gradient updates of embedding tables. |
XlaSplitND <T> | Splits input tensor across all dimensions. |
XlaSplitND.Options | Optional attributes for XlaSplitND |
Xlog1py <T> | Returns 0 if x == 0, and x * log1p(y) otherwise, elementwise. |
Zeros <T> | An operator creating a constant initialized with zeros of the shape given by `dims`. |
ZerosLike <T> | x와 모양과 유형이 동일한 0의 텐서를 반환합니다. |
클래스
중단 | 호출 시 프로세스를 중단하려면 예외를 발생시킵니다. |
중단.옵션 | Abort 에 대한 선택적 속성 |
모두 | 텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 "논리적 및"를 계산합니다. |
전체.옵션 | All 에 대한 선택적 속성 |
AllToAll <T> | An Op to exchange data across TPU replicas. |
익명해시테이블 | Creates a uninitialized anonymous hash table. |
익명IteratorV2 | 반복자 리소스의 컨테이너입니다. |
익명IteratorV3 | 반복자 리소스의 컨테이너입니다. |
익명메모리캐시 | |
익명MultiDeviceIterator | A container for a multi device iterator resource. |
익명MultiDeviceIteratorV3 | A container for a multi device iterator resource. |
익명변경 가능DenseHash테이블 | Creates an empty anonymous mutable hash table that uses tensors as the backing store. |
AnonymousMutableDenseHashTable.Options | Optional attributes for AnonymousMutableDenseHashTable |
익명변경 가능해시 테이블 | Creates an empty anonymous mutable hash table. |
익명변경 가능HashTableOfTensors | Creates an empty anonymous mutable hash table of vector values. |
AnonymousMutableHashTableOfTensors.Options | Optional attributes for AnonymousMutableHashTableOfTensors |
익명RandomSeedGenerator | |
익명SeedGenerator | |
어느 | 텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 "논리적 or"를 계산합니다. |
모든.옵션 | Any 에 대한 선택적 속성 |
ApplyAdagradV2 <T> | Update '*var' according to the adagrad scheme. |
ApplyAdagradV2.Options | Optional attributes for 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 |
Assert카디널리티데이터세트 | |
AssertNextDataset | A transformation that asserts which transformations happen next. |
AssertPrev데이터 세트 | A transformation that asserts which transformations happened previously. |
AssertThat | 주어진 조건이 참인지 확인합니다. |
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 | 변수에 새 값을 할당합니다. |
AssignVariableOp.Options | AssignVariableOp 의 선택적 속성 |
AssignVariableXlaConcatND | Concats input tensor across all dimensions. |
AssignVariableXlaConcatND.Options | Optional attributes for AssignVariableXlaConcatND |
AutoShard데이터세트 | Creates a dataset that shards the input dataset. |
AutoShardDataset.옵션 | AutoShardDataset 의 선택적 속성 |
BandedTriangularSolve <T> | |
BandedTriangularSolve.Options | Optional attributes for BandedTriangularSolve |
장벽 | 다양한 그래프 실행에서 지속되는 장벽을 정의합니다. |
Barrier.Options | Optional attributes for Barrier |
BarrierClose | 주어진 장벽을 닫습니다. |
BarrierClose.Options | Optional attributes for BarrierClose |
BarrierIncompleteSize | 주어진 장벽의 불완전한 요소 수를 계산합니다. |
BarrierInsertMany | 각 키에 대해 해당 값을 지정된 구성 요소에 할당합니다. |
BarrierReadySize | 주어진 장벽의 완전한 요소 수를 계산합니다. |
BarrierTakeMany | 장벽에서 주어진 수의 완성된 요소를 가져옵니다. |
BarrierTakeMany.Options | Optional attributes for BarrierTakeMany |
일괄 | Batches all input tensors nondeterministically. |
Batch.Options | Optional attributes for Batch |
BatchMatMulV2 <T> | 두 개의 텐서 조각을 일괄적으로 곱합니다. |
BatchMatMulV2.Options | Optional attributes for BatchMatMulV2 |
BatchMatMulV3 <V> | 두 개의 텐서 조각을 일괄적으로 곱합니다. |
BatchMatMulV3.Options | Optional attributes for BatchMatMulV3 |
BatchToSpace <T> | T 유형의 4차원 텐서에 대한 BatchToSpace. |
BatchToSpaceNd <T> | T 유형의 ND 텐서에 대한 BatchToSpace. |
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> | 데이터를 복사하지 않고 한 유형에서 다른 유형으로 텐서를 비트캐스트합니다. |
BlockLSTM <T extends Number> | 모든 시간 단계에 대해 LSTM 셀의 순방향 전파를 계산합니다. |
BlockLSTM.옵션 | BlockLSTM 의 선택적 속성 |
BlockLSTMGrad <T extends Number> | 전체 시간 시퀀스에 대한 LSTM 셀 역전파를 계산합니다. |
BlockLSTMGradV2 <T extends Number> | 전체 시간 시퀀스에 대한 LSTM 셀 역전파를 계산합니다. |
BlockLSTMV2 <T extends Number> | 모든 시간 단계에 대해 LSTM 셀의 순방향 전파를 계산합니다. |
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 | 각 기능에 대한 이득을 계산하고 각 노드에 대해 가능한 최상의 분할 정보를 반환합니다. |
BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature | Calculates gains for each feature and returns the best possible split information for the feature. |
BoostedTreesCenterBias | Calculates the prior from the training data (the bias) and fills in the first node with the logits' prior. |
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 앙상블. |
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 | 배치에 대해 누적된 통계를 요약합니다. |
BoostedTreesPredict | Runs multiple additive regression ensemble predictors on input instances and computes the 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 | Optional attributes for 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 | Runs multiple additive regression ensemble predictors on input instances and 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 | BoostedTreesUpdateEnsembleV2 의 선택적 속성 |
BroadcastDynamicShape <T extends Number> | 브로드캐스트를 사용하여 s0 op s1의 모양을 반환합니다. |
BroadcastGradientArgs <T extends Number> | Return the reduction indices for computing gradients of s0 op s1 with broadcast. |
BroadcastTo <T> | 호환 가능한 모양에 대한 배열을 브로드캐스트합니다. |
Bucketize | '경계'를 기준으로 '입력'을 버킷화합니다. |
CacheDatasetV2 | |
CacheDatasetV2.Options | Optional attributes for CacheDatasetV2 |
CheckNumericsV2 <T extends Number> | Checks a tensor for NaN, -Inf and +Inf values. |
ChooseFastestDataset | |
ClipByValue <T> | 텐서 값을 지정된 최소값과 최대값으로 자릅니다. |
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 | Assign group keys based on group assignment. |
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> | 동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 축적합니다. |
CollectiveGather.Options | Optional attributes for CollectiveGather |
CollectiveGatherV2 <T extends Number> | 동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 축적합니다. |
CollectiveGatherV2.옵션 | CollectiveGatherV2 의 선택적 속성 |
CollectiveInitializeCommunicator | Initializes a group for collective operations. |
CollectiveInitializeCommunicator.Options | Optional attributes for 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> | 동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 축소합니다. |
CollectiveReduceV2.Options | Optional attributes for CollectiveReduceV2 |
CollectiveReduceV3 <T extends Number> | 동일한 유형과 모양의 여러 텐서를 상호 축소합니다. |
CollectiveReduceV3.Options | Optional attributes for CollectiveReduceV3 |
CombinedNonMaxSuppression | 점수의 내림차순으로 경계 상자의 하위 집합을 탐욕스럽게 선택합니다. This operation performs non_max_suppression on the inputs per batch, across all classes. |
CombinedNonMaxSuppression.Options | Optional attributes for CombinedNonMaxSuppression |
CompositeTensorVariantFromComponents | 'ExtensionType' 값을 'variant' 스칼라 텐서로 인코딩합니다. |
CompositeTensorVariantToComponents | Decodes a `variant` scalar Tensor into an `ExtensionType` value. |
CompressElement | Compresses a dataset element. |
ComputeBatchSize | Computes the static batch size of a dataset sans partial batches. |
ComputeDedupDataTupleMask | An op computes tuple mask of deduplication data from embedding core. |
Concat <T> | 한 차원을 따라 텐서를 연결합니다. |
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 | Does nothing. |
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> | Copy a tensor to host. |
CopyHost.Options | Optional attributes for 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> | Convert a (possibly batched) CSRSparseMatrix to dense. |
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> | Converts a (possibly batched) CSRSparesMatrix to a SparseTensor. |
CSVDataset | |
CSVDatasetV2 | |
CTCLossV2 | 각 배치 항목에 대한 CTC 손실(로그 확률)을 계산합니다. |
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> | '축'을 따라 텐서 'x'의 누적 곱을 계산합니다. |
CumulativeLogsumexp.Options | CumulativeLogsumexp 의 선택적 속성 |
DataServiceDataset | Creates a dataset that reads data from the tf.data service. |
DataServiceDataset.옵션 | DataServiceDataset 의 선택적 속성 |
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> | 그래디언트 디버깅을 위한 ID 작업입니다. |
DebugGradientRefIdentity <T> | 그래디언트 디버깅을 위한 ID 작업입니다. |
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> | decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg 및 decode_png에 대한 함수입니다. |
DecodeImage.Options | Optional attributes for DecodeImage |
DecodePaddedRaw <T extends Number> | 문자열의 바이트를 숫자 벡터로 재해석합니다. |
DecodePaddedRaw.Options | DecodePaddedRaw 의 선택적 속성 |
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 | 반복자 리소스의 컨테이너입니다. |
DeleteMemoryCache | |
DeleteMultiDeviceIterator | 반복자 리소스의 컨테이너입니다. |
DeleteRandomSeedGenerator | |
DeleteSeedGenerator | |
DeleteSessionTensor | 세션의 핸들로 지정된 텐서를 삭제합니다. |
DenseBincount <U extends Number> | 정수 배열에서 각 값의 발생 횟수를 셉니다. |
DenseBincount.Options | DenseBincount 의 선택적 속성 |
DenseCountSparseOutput <U extends Number> | tf.tensor 입력에 대해 희소 출력 Bin 계산을 수행합니다. |
DenseCountSparseOutput.Options | DenseCountSparseOutput 의 선택적 속성 |
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> | 이미지 배치에 경계 상자를 그립니다. |
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> | Partitions `data` into `num_partitions` tensors using indices from `partitions`. |
DynamicStitch <T> | Interleave the values from the `data` tensors into a single tensor. |
EditDistance | (정규화된) Levenshtein Edit Distance를 계산합니다. |
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> | 주어진 모양으로 텐서를 생성합니다. |
Empty.Options | Optional attributes for Empty |
EmptyTensorList | Creates and returns an empty tensor list. |
EmptyTensorMap | Creates and returns an empty tensor map. |
EncodeProto | op는 입력 텐서에 제공된 protobuf 메시지를 직렬화합니다. |
EncodeProto.Options | EncodeProto 의 선택적 속성 |
EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | Eases the porting of code that uses tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options | Optional attributes for EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch |
EnqueueTPUEmbeddingBatch | An op that enqueues a list of input batch tensors to TPUEmbedding. |
EnqueueTPUEmbeddingBatch.Options | Optional attributes for EnqueueTPUEmbeddingBatch |
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch | An op that enqueues a list of input batch tensors to 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 | SparseTensor에서 TPUEmbedding 입력 인덱스를 대기열에 추가하는 작업입니다. |
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options | EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch 의 선택적 속성 |
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch | Eases the porting of code that uses tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch.Options | Optional attributes for EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch |
EnsureShape <T> | 텐서의 모양이 예상되는 모양과 일치하는지 확인합니다. |
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> | 텐서의 모양에 1차원을 삽입합니다. |
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 | TFRecord 형식을 사용하여 지정된 파일에 지정된 데이터세트를 씁니다. |
ExperimentalDenseToSparseBatchDataset | Creates a dataset that batches input elements into a SparseTensor. |
ExperimentalLatencyStatsDataset | Records the latency of producing `input_dataset` elements in a StatsAggregator. |
ExperimentalMatchingFilesDataset | |
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset | 최대 작업 내 병렬 처리를 재정의하는 데이터 세트를 만듭니다. |
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 | Optional attributes for ExperimentalParseExampleDataset |
ExperimentalPrivateThreadPoolDataset | 'input_dataset'을 계산하기 위해 커스텀 스레드 풀을 사용하는 데이터세트를 생성합니다. |
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 | 'input_dataset'에 슬라이딩 윈도우를 전달하는 데이터세트를 생성합니다. |
ExperimentalSqlDataset | Creates a dataset that executes a SQL query and emits rows of the result set. |
ExperimentalStatsAggregatorHandle | Creates a statistics manager resource. |
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 | Extracts a glimpse from the input tensor. |
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> | 스칼라 값으로 채워진 텐서를 생성합니다. |
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. |
지문 | 지문 값을 생성합니다. |
FresnelCos <T extends Number> | |
FresnelSin <T extends Number> | |
FusedBatchNormGradV3 <T extends Number, U extends Number> | Gradient for batch normalization. |
FusedBatchNormGradV3.Options | Optional attributes for FusedBatchNormGradV3 |
FusedBatchNormV3 <T extends Number, U extends Number> | Batch normalization. |
FusedBatchNormV3.Options | FusedBatchNormV3 의 선택적 속성 |
Gather <T> | Gather slices from `params` axis `axis` according to `indices`. |
Gather.Options | Optional attributes for 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 | 입력 텐서를 현재 세션 상태로 저장합니다. |
GetSessionTensor <T> | 핸들로 지정된 텐서의 값을 가져옵니다. |
그라데이션 | Adds operations to compute the partial derivatives of sum of y s wrt x s, ie, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... If |
그라데이션.옵션 | Gradients 의 선택적 속성 |
GRUBlockCell <T extends Number> | Computes the GRU cell forward propagation for 1 time step. |
GRUBlockCellGrad <T extends Number> | 1시간 단계에 대한 GRU 셀 역전파를 계산합니다. |
GuaranteeConst <T> | 입력 텐서가 상수임을 TF 런타임에 보장합니다. |
해시테이블 | Creates a non-initialized hash table. |
HashTable.Options | Optional attributes for HashTable |
HistogramFixedWidth <U extends Number> | Return histogram of values. |
Identity <T> | 입력 텐서 또는 값과 모양과 내용이 동일한 텐서를 반환합니다. |
IdentityN | Returns a list of tensors with the same shapes and contents as the input tensors. |
IFFTND <T> | ND inverse fast Fourier transform. |
IgnoreErrorsDataset | 오류를 무시하고 'input_dataset' 요소가 포함된 데이터세트를 생성합니다. |
IgnoreErrorsDataset.Options | IgnoreErrorsDataset 의 선택적 속성 |
ImageProjectiveTransformV2 <T extends Number> | 주어진 변환을 각 이미지에 적용합니다. |
ImageProjectiveTransformV2.Options | Optional attributes for ImageProjectiveTransformV2 |
ImageProjectiveTransformV3 <T extends Number> | 주어진 변환을 각 이미지에 적용합니다. |
ImageProjectiveTransformV3.Options | ImageProjectiveTransformV3 의 선택적 속성 |
ImmutableConst <T> | 메모리 영역에서 불변 텐서를 반환합니다. |
InfeedDequeue <T> | 계산에 입력될 값에 대한 자리 표시자 작업입니다. |
InfeedDequeueTuple | Fetches multiple values from infeed as an XLA tuple. |
InfeedEnqueue | An op which feeds a single Tensor value into the computation. |
InfeedEnqueue.Options | Optional attributes for 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. |
초기화TableFromTextFile.옵션 | InitializeTableFromTextFile 에 대한 선택적 속성 |
InplaceAdd <T> | x의 지정된 행에 v를 추가합니다. |
InplaceSub <T> | Subtracts `v` into specified rows of `x`. |
InplaceUpdate <T> | 지정된 행 'i'를 값 'v'로 업데이트합니다. |
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 | Returns the name of the device on which `resource` has been placed. |
KMC2ChainInitialization | Returns the index of a data point that should be added to the seed set. |
KmeansPlusPlusInitialization | Selects num_to_sample rows of input using the KMeans++ criterion. |
KthOrderStatistic | 데이터 세트의 K차 통계를 계산합니다. |
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 |
LMDB데이터세트 | 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 | Adagrad Momentum 임베딩 매개변수를 로드합니다. |
LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters.Options | LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters 의 선택적 속성 |
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 | LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters 의 선택적 속성 |
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> | Looks up keys in a table, outputs the corresponding values. |
LookupTableImport | 테이블의 내용을 지정된 키와 값으로 바꿉니다. |
LookupTableInsert | Updates the table to associates keys with values. |
LookupTableRemove | Removes keys and its associated values from a table. |
LookupTableSize | Computes the number of elements in the given table. |
LoopCond | 입력을 출력으로 전달합니다. |
LowerBound <U extends Number> | Applies lower_bound(sorted_search_values, values) along each row. |
LSTMBlockCell <T extends Number> | 1시간 단계에 대한 LSTM 셀의 순방향 전파를 계산합니다. |
LSTMBlockCell.Options | LSTMBlockCell 의 선택적 속성 |
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 | Op는 기본 컨테이너의 모든 요소를 제거합니다. |
MapClear.Options | Optional attributes for MapClear |
MapIncompleteSize | Op는 기본 컨테이너의 불완전한 요소 수를 반환합니다. |
MapIncompleteSize.Options | Optional attributes for MapIncompleteSize |
MapPeek | Op는 지정된 키의 값을 엿봅니다. |
MapPeek.Options | Optional attributes for MapPeek |
MapSize | Op는 기본 컨테이너의 요소 수를 반환합니다. |
MapSize.Options | Optional attributes for MapSize |
MapStage | 해시테이블처럼 작동하는 기본 컨테이너의 스테이지(키, 값)입니다. |
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 | Op는 임의의 (키, 값)을 제거하고 반환합니다. from the underlying container. |
MapUnstageNoKey.Options | Optional attributes for MapUnstageNoKey |
MatrixDiagPartV2 <T> | 배치 텐서의 배치 대각선 부분을 반환합니다. |
MatrixDiagPartV3 <T> | 배치 텐서의 배치 대각선 부분을 반환합니다. |
MatrixDiagPartV3.Options | Optional attributes for MatrixDiagPartV3 |
MatrixDiagV2 <T> | 주어진 배치 대각선 값을 갖는 배치 대각선 텐서를 반환합니다. |
MatrixDiagV3 <T> | 주어진 배치 대각선 값을 갖는 배치 대각선 텐서를 반환합니다. |
MatrixDiagV3.Options | Optional attributes for MatrixDiagV3 |
MatrixSetDiagV2 <T> | 새로운 배치 대각선 값을 갖는 배치 행렬 텐서를 반환합니다. |
MatrixSetDiagV3 <T> | 새로운 배치 대각선 값을 갖는 배치 행렬 텐서를 반환합니다. |
MatrixSetDiagV3.Options | Optional attributes for MatrixSetDiagV3 |
Max <T> | 텐서의 차원 전체에서 요소의 최대값을 계산합니다. |
Max.Options | Optional attributes for Max |
MaxIntraOpParallelismDataset | 최대 작업 내 병렬 처리를 재정의하는 데이터 세트를 만듭니다. |
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> | 텐서의 차원 전체에서 최소 요소를 계산합니다. |
Min.Options | Optional attributes for Min |
MirrorPad <T> | 미러링된 값으로 텐서를 채웁니다. |
MirrorPadGrad <T> | 'MirrorPad'에 대한 그라데이션 작업입니다. |
MlirPassthroughOp | Wraps an arbitrary MLIR computation expressed as a module with a main() function. |
MulNoNan <T> | x * y 요소별로 반환합니다. |
MutableDenseHashTable | 텐서를 백업 저장소로 사용하는 빈 해시 테이블을 만듭니다. |
MutableDenseHashTable.Options | MutableDenseHashTable 의 선택적 속성 |
가변해시테이블 | Creates an empty hash table. |
MutableHashTable.Options | Optional attributes for MutableHashTable |
MutableHashTableOfTensors | Creates an empty hash table. |
MutableHashTableOfTensors.Options | Optional attributes for MutableHashTableOfTensors |
뮤텍스 | 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> | 모든 입력 텐서에 대한 감소를 포함하는 텐서를 출력합니다. |
NcclBroadcast <T extends Number> | 출력에 연결된 모든 장치에 '입력'을 보냅니다. |
NcclReduce <T extends Number> | 단일 장치에 대한 `reduction`을 사용하여 `num_devices`에서 `input`을 줄입니다. |
Ndtri <T extends Number> | |
가장 가까운 이웃 | 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> | 다음 반복에서 해당 입력을 사용할 수 있도록 합니다. |
NonDeterministicInts <U> | Non-deterministically generates some integers. |
NonMaxSuppressionV5 <T extends Number> | 점수의 내림차순으로 경계 상자의 하위 집합을 탐욕스럽게 선택합니다. pruning away boxes that have high intersection-over-union (IOU) overlap with previously selected boxes. |
NonMaxSuppressionV5.Options | Optional attributes for NonMaxSuppressionV5 |
NonSerializableDataset | |
작동 안함 | Does nothing. |
OneHot <U> | 원-핫 텐서를 반환합니다. |
OneHot.Options | Optional attributes for OneHot |
OnesLike <T> | x와 모양과 유형이 동일한 텐서를 반환합니다. |
OptimizeDatasetV2 | Creates a dataset by applying related optimizations to `input_dataset`. |
OptimizeDatasetV2.Options | Optional attributes for OptimizeDatasetV2 |
OptionsDataset | Creates a dataset by attaching tf.data.Options to `input_dataset`. |
OptionsDataset.Options | Optional attributes for OptionsDataset |
OrderedMapClear | Op는 기본 컨테이너의 모든 요소를 제거합니다. |
OrderedMapClear.Options | Optional attributes for OrderedMapClear |
OrderedMapIncompleteSize | Op는 기본 컨테이너의 불완전한 요소 수를 반환합니다. |
OrderedMapIncompleteSize.Options | Optional attributes for OrderedMapIncompleteSize |
OrderedMapPeek | Op는 지정된 키의 값을 엿봅니다. |
OrderedMapPeek.옵션 | OrderedMapPeek 의 선택적 속성 |
OrderedMapSize | Op는 기본 컨테이너의 요소 수를 반환합니다. |
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 | OrderedMapUnstageNoKey 의 선택적 속성 |
OutfeedDequeue <T> | Retrieves a single tensor from the computation outfeed. |
OutfeedDequeue.Options | Optional attributes for OutfeedDequeue |
OutfeedDequeueTuple | Retrieve multiple values from the computation outfeed. |
OutfeedDequeueTuple.Options | Optional attributes for OutfeedDequeueTuple |
OutfeedDequeueTupleV2 | Retrieve multiple values from the computation outfeed. |
OutfeedDequeueV2 <T> | Retrieves a single tensor from the computation outfeed. |
OutfeedEnqueue | Enqueue a Tensor on the computation outfeed. |
OutfeedEnqueueTuple | Enqueue multiple Tensor values on the computation outfeed. |
Pad <T> | 텐서를 채웁니다. |
ParallelBatchDataset | |
ParallelBatchDataset.Options | Optional attributes for ParallelBatchDataset |
ParallelConcat <T> | Concatenates a list of `N` tensors along the first dimension. |
ParallelDynamicStitch <T> | Interleave the values from the `data` tensors into a single tensor. |
ParseExampleDatasetV2 | Transforms `input_dataset` containing `Example` protos as vectors of DT_STRING into a dataset of `Tensor` or `SparseTensor` objects representing the parsed features. |
ParseExampleDatasetV2.Options | Optional attributes for ParseExampleDatasetV2 |
ParseExampleV2 | Transforms a vector of tf.Example protos (as strings) into typed tensors. |
ParseSequenceExampleV2 | Transforms a vector of tf.io.SequenceExample protos (as strings) into typed tensors. |
ParseSequenceExampleV2.Options | Optional attributes for ParseSequenceExampleV2 |
Placeholder <T> | 계산에 입력될 값에 대한 자리 표시자 작업입니다. |
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 | 여러 Tensor 값을 불투명한 변형 텐서로 선형화하는 작업입니다. |
PrelinearizeTuple.Options | PrelinearizeTuple 의 선택적 속성 |
인쇄 | 문자열 스칼라를 인쇄합니다. |
Print.Options | Optional attributes for Print |
PrivateThreadPoolDataset | 'input_dataset'을 계산하기 위해 커스텀 스레드 풀을 사용하는 데이터세트를 생성합니다. |
Prod <T> | 텐서의 차원에 걸쳐 요소의 곱을 계산합니다. |
Prod.Options | Optional attributes for Prod |
QuantizeAndDequantizeV4 <T extends Number> | 텐서를 양자화한 다음 역양자화합니다. |
QuantizeAndDeQuantizeV4.Options | QuantizeAndDequantizeV4 의 선택적 속성 |
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T extends Number> | Returns the gradient of `QuantizeAndDequantizeV4`. |
QuantizeAndDequantizeV4Grad.Options | Optional attributes for QuantizeAndDequantizeV4Grad |
QuantizedConcat <T> | 한 차원을 따라 양자화된 텐서를 연결합니다. |
QuantizedConcatV2 <T> | |
QuantizedConv2DAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DAndRelu.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DAndRelu |
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DAndReluAndRequantize |
QuantizedConv2DAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DAndReQuantize.Options | QuantizedConv2DAndRequantize 에 대한 선택적 속성 |
QuantizedConv2DPerChannel <V> | Computes QuantizedConv2D per channel. |
QuantizedConv2DPerChannel.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DPerChannel |
QuantizedConv2DWithBias <V> | |
QuantizedConv2DWithBias.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DWithBias |
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasAndRelu |
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize |
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize |
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize |
QuantizedDepthwiseConv2D <V> | Computes quantized depthwise Conv2D. |
QuantizedDepthwiseConv2D.Options | Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2D |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V> | Computes quantized depthwise Conv2D with Bias. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias.Options | Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2DWithBias |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> | Computes quantized depthwise Conv2D with Bias and Relu. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu.Options | Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Computes quantized depthwise Conv2D with Bias, Relu and Requantize. |
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize |
QuantizedMatMulWithBias <W> | Performs a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b` with bias add. |
QuantizedMatMulWithBias.Options | Optional attributes for QuantizedMatMulWithBias |
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extends Number> | |
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize.Options | Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize |
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V> | Perform a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b` with bias add and relu fusion. |
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options | Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndRelu |
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Perform a quantized matrix multiplication of `a` by the matrix `b` with bias add and relu and requantize fusion. |
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize |
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize |
QuantizedReshape <T> | Reshape 작업에 따라 양자화된 텐서를 재구성합니다. |
RaggedBincount <U extends Number> | 정수 배열에서 각 값의 발생 횟수를 셉니다. |
RaggedBincount.Options | Optional attributes for RaggedBincount |
RaggedCountSparseOutput <U extends Number> | Performs sparse-output bin counting for a ragged tensor input. |
RaggedCountSparseOutput.Options | RaggedCountSparseOutput 에 대한 선택적 속성 |
RaggedCross <T, U extends Number> | Generates a feature cross from a list of tensors, and returns it as a RaggedTensor. |
RaggedFillEmptyRows <T> | |
RaggedFillEmptyRowsGrad <T> | |
RaggedGather <T extends Number, U> | Gather ragged slices from `params` axis `0` according to `indices`. |
RaggedRange <U extends Number, T extends Number> | Returns a `RaggedTensor` containing the specified sequences of numbers. |
RaggedTensorFromVariant <U extends Number, T> | Decodes a `variant` Tensor into a `RaggedTensor`. |
RaggedTensorToSparse <U> | Converts a `RaggedTensor` into a `SparseTensor` with the same values. |
RaggedTensorToTensor <U> | Create a dense tensor from a ragged tensor, possibly altering its shape. |
RaggedTensorToVariant | Encodes a `RaggedTensor` into a `variant` Tensor. |
RaggedTensorToVariantGradient <U> | Helper used to compute the gradient for `RaggedTensorToVariant`. |
RandomDatasetV2 | Creates a Dataset that returns pseudorandom numbers. |
RandomDatasetV2.Options | Optional attributes for RandomDatasetV2 |
RandomIndexShuffle <T extends Number> | Outputs the position of `value` in a permutation of [0, ..., max_index]. |
RandomIndexShuffle.Options | Optional attributes for RandomIndexShuffle |
Range <T extends Number> | 일련의 숫자를 생성합니다. |
계급 | 텐서의 순위를 반환합니다. |
ReadVariableOp <T> | Reads the value of a variable. |
ReadVariableXlaSplitND <T> | Splits resource variable input tensor across all dimensions. |
ReadVariableXlaSplitND.Options | Optional attributes for ReadVariableXlaSplitND |
RebatchDataset | Creates a dataset that changes the batch size. |
RebatchDataset.Options | Optional attributes for RebatchDataset |
RebatchDatasetV2 | Creates a dataset that changes the batch size. |
Recv <T> | Receives the named tensor from send_device on recv_device. |
Recv.Options | Optional attributes for Recv |
RecvTPUEmbeddingActivations | An op that receives embedding activations on the TPU. |
ReduceAll | 텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 "논리적 및"를 계산합니다. |
ReduceAll.Options | Optional attributes for ReduceAll |
ReduceAny | 텐서의 차원 전체에 걸쳐 요소의 "논리적 or"를 계산합니다. |
ReduceAny.Options | Optional attributes for ReduceAny |
ReduceMax <T> | 텐서의 차원 전체에서 요소의 최대값을 계산합니다. |
ReduceMax.Options | Optional attributes for ReduceMax |
ReduceMin <T> | 텐서의 차원 전체에서 최소 요소를 계산합니다. |
ReduceMin.Options | Optional attributes for ReduceMin |
ReduceProd <T> | 텐서의 차원에 걸쳐 요소의 곱을 계산합니다. |
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> | 다음 반복에서 해당 입력을 사용할 수 있도록 합니다. |
RefSelect <T> | Forwards the `index`th element of `inputs` to `output`. |
RefSwitch <T> | Forwards the ref tensor `data` to the output port determined by `pred`. |
RegisterDataset | Registers a dataset with the tf.data service. |
RegisterDataset.Options | Optional attributes for RegisterDataset |
RegisterDatasetV2 | Registers a dataset with the tf.data service. |
RegisterDatasetV2.Options | Optional attributes for RegisterDatasetV2 |
Relayout <T> | |
RelayoutLike <T> | |
RequantizationRangePerChannel | Computes requantization range per channel. |
RequantizePerChannel <U> | Requantizes input with min and max values known per channel. |
Reshape <T> | 텐서의 형태를 변경합니다. |
ResourceAccumulatorApplyGradient | 지정된 누산기에 그라데이션을 적용합니다. |
ResourceAccumulatorNumAccumulated | 지정된 누산기에서 집계된 그래디언트 수를 반환합니다. |
ResourceAccumulatorSetGlobalStep | global_step에 대한 새 값으로 누산기를 업데이트합니다. |
ResourceAccumulatorTakeGradient <T> | 주어진 ConditionalAccumulator에서 평균 기울기를 추출합니다. |
ResourceApplyAdagradV2 | Update '*var' according to the adagrad scheme. |
ResourceApplyAdagradV2.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdagradV2 |
ResourceApplyAdamWithAmsgrad | Update '*var' according to the Adam algorithm. |
ResourceApplyAdamWithAmsgrad.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdamWithAmsgrad |
ResourceApplyKerasMomentum | 모멘텀 체계에 따라 '*var'를 업데이트합니다. |
ResourceApplyKerasMomentum.Options | ResourceApplyKerasMomentum 의 선택적 속성 |
ResourceConditionalAccumulator | 그라디언트 집계를 위한 조건부 누산기입니다. |
ResourceConditionalAccumulator.Options | Optional attributes for ResourceConditionalAccumulator |
ResourceCountUpTo <T extends Number> | Increments variable pointed to by 'resource' until it reaches 'limit'. |
ResourceGather <U> | Gather slices from the variable pointed to by `resource` according to `indices`. |
ResourceGather.Options | Optional attributes for ResourceGather |
ResourceGatherNd <U> | |
ResourceScatterAdd | Adds sparse updates to the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterDiv | Divides sparse updates into the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterMax | Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `max` operation. |
ResourceScatterMin | Reduces sparse updates into the variable referenced by `resource` using the `min` operation. |
ResourceScatterMul | Multiplies sparse updates into the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterNdAdd | Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. |
ResourceScatterNdAdd.Options | Optional attributes for ResourceScatterNdAdd |
ResourceScatterNdMax | |
ResourceScatterNdMax.Options | Optional attributes for ResourceScatterNdMax |
ResourceScatterNdMin | |
ResourceScatterNdMin.Options | Optional attributes for ResourceScatterNdMin |
ResourceScatterNdSub | Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. |
ResourceScatterNdSub.Options | Optional attributes for ResourceScatterNdSub |
ResourceScatterNdUpdate | Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. |
ResourceScatterNdUpdate.Options | Optional attributes for ResourceScatterNdUpdate |
ResourceScatterSub | Subtracts sparse updates from the variable referenced by `resource`. |
ResourceScatterUpdate | Assigns sparse updates to the variable referenced by `resource`. |
ResourceSparseApplyAdagradV2 | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. |
ResourceSparseApplyAdagradV2.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyAdagradV2 |
ResourceSparseApplyKerasMomentum | 모멘텀 체계에 따라 '*var' 및 '*accum'의 관련 항목을 업데이트합니다. |
ResourceSparseApplyKerasMomentum.Options | ResourceSparseApplyKerasMomentum 의 선택적 속성 |
ResourceStridedSliceAssign | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
ResourceStridedSliceAssign.Options | Optional attributes for ResourceStridedSliceAssign |
RetrieveAllTPUEmbeddingParameters | 호스트 메모리 임베딩에서 최적화 매개변수를 검색하는 작업입니다. |
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Retrieve Adadelta embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters | Retrieve Adagrad Momentum embedding parameters. |
TPUEmbeddingAdagradMomentumParameters.Options 검색 | RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters 의 선택적 속성 |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters | Retrieve Adagrad embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters |
RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters | ADAM 내장 매개변수를 검색합니다. |
TPUEmbeddingADAMParameters.Options 검색 | RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters 에 대한 선택적 속성 |
RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Retrieve centered RMSProp embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters |
RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | Retrieve frequency estimator embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters |
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters | Retrieve FTRL embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters |
RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | MDL Adagrad Light 임베딩 매개변수를 검색합니다. |
검색TPUEmbeddingMDLadagradLightParameters.Options | RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters 에 대한 선택적 속성 |
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters | Momentum 임베딩 매개변수를 검색합니다. |
TPUEmbeddingMomentumParameters.Options 검색 | RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters 의 선택적 속성 |
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Retrieve proximal Adagrad embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters |
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
TPUEmbeddingProximalYogiParameters.Options 검색 | RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters 에 대한 선택적 속성 |
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters | Retrieve RMSProp embedding parameters. |
TPUEmbeddingRMSPropParameters.Options 검색 | RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters 에 대한 선택적 속성 |
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Retrieve SGD embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters |
Reverse <T> | Reverses specific dimensions of a tensor. |
ReverseSequence <T> | Reverses variable length slices. |
ReverseSequence.Options | Optional attributes for ReverseSequence |
RewriteDataset | |
RFFTND <U> | ND fast real Fourier transform. |
RiscAbs <T extends Number> | |
RiscAdd <T extends Number> | x + y 요소를 반환합니다. |
RiscBinaryArithmetic <T extends Number> | |
RiscBinaryComparison | |
RiscBitcast <U> | |
RiscBroadcast <T> | |
RiscCast <U> | |
RiscCeil <T extends Number> | |
RiscCholesky <T extends Number> | |
RiscConcat <T> | |
RiscConv <T extends Number> | |
RiscConv.Options | Optional attributes for RiscConv |
RiscCos <T extends Number> | |
RiscDiv <T extends Number> | |
RiscDot <T extends Number> | |
RiscDot.Options | Optional attributes for RiscDot |
RiscExp <T extends Number> | |
RiscFft <T> | |
RiscFloor <T extends Number> | |
RiscGather <T> | |
RiscGather.Options | Optional attributes for RiscGather |
RiscImag <U extends Number> | |
RiscIsFinite | |
RiscLog <T extends Number> | |
RiscLogicalAnd | |
RiscLogicalNot | |
RiscLogicalOr | |
RiscMax <T extends Number> | Returns max(x, y) element-wise. |
RiscMin <T extends Number> | |
RiscMul <T extends Number> | |
RiscNeg <T extends Number> | |
RiscPad <T extends Number> | |
RiscPool <T extends Number> | |
RiscPool.Options | Optional attributes for RiscPool |
RiscPow <T extends Number> | |
RiscRandomUniform | |
RiscRandomUniform.Options | Optional attributes for RiscRandomUniform |
RiscReal <U extends Number> | |
RiscReduce <T extends Number> | |
RiscRem <T extends Number> | |
RiscReshape <T extends Number> | |
RiscReverse <T extends Number> | |
RiscScatter <U extends Number> | |
RiscShape <U extends Number> | |
RiscSign <T extends Number> | |
RiscSlice <T extends Number> | |
RiscSort <T extends Number> | |
RiscSqueeze <T> | |
RiscSqueeze.Options | Optional attributes for RiscSqueeze |
RiscSub <T extends Number> | |
RiscTranspose <T> | |
RiscTriangularSolve <T extends Number> | |
RiscTriangularSolve.Options | Optional attributes for RiscTriangularSolve |
RiscUnary <T extends Number> | |
RngReadAndSkip | 카운터 기반 RNG의 카운터를 향상시킵니다. |
RngSkip | 카운터 기반 RNG의 카운터를 향상시킵니다. |
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 | ScaleAndTranslateGrad 의 선택적 속성 |
ScatterAdd <T> | Adds sparse updates to a variable reference. |
ScatterAdd.Options | Optional attributes for ScatterAdd |
ScatterDiv <T> | Divides a variable reference by sparse updates. |
ScatterDiv.Options | Optional attributes for ScatterDiv |
ScatterMax <T extends Number> | Reduces sparse updates into a variable reference using the `max` operation. |
ScatterMax.Options | Optional attributes for ScatterMax |
ScatterMin <T extends Number> | Reduces sparse updates into a variable reference using the `min` operation. |
ScatterMin.Options | Optional attributes for ScatterMin |
ScatterMul <T> | Multiplies sparse updates into a variable reference. |
ScatterMul.Options | Optional attributes for ScatterMul |
ScatterNd <U> | Scatters `updates` into a tensor of shape `shape` according to `indices`. |
ScatterNdAdd <T> | Applies sparse addition to individual values or slices in a Variable. |
ScatterNdAdd.Options | Optional attributes for ScatterNdAdd |
ScatterNdMax <T> | Computes element-wise maximum. |
ScatterNdMax.Options | Optional attributes for ScatterNdMax |
ScatterNdMin <T> | Computes element-wise minimum. |
ScatterNdMin.Options | Optional attributes for ScatterNdMin |
ScatterNdNonAliasingAdd <T> | Applies sparse addition to `input` using individual values or slices from `updates` according to indices `indices`. |
ScatterNdSub <T> | Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. |
ScatterNdSub.옵션 | ScatterNdSub 의 선택적 속성 |
ScatterNdUpdate <T> | Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. |
ScatterNdUpdate.Options | ScatterNdUpdate 의 선택적 속성 |
ScatterSub <T> | 변수 참조에 대한 희소 업데이트를 뺍니다. |
ScatterSub.옵션 | ScatterSub 의 선택적 속성 |
ScatterUpdate <T> | Applies sparse updates to a variable reference. |
ScatterUpdate.Options | Optional attributes for ScatterUpdate |
SegmentMaxV2 <T extends Number> | 텐서의 세그먼트를 따라 최대값을 계산합니다. |
SegmentMinV2 <T extends Number> | 텐서의 세그먼트를 따라 최소값을 계산합니다. |
SegmentProdV2 <T> | 텐서의 세그먼트를 따라 곱을 계산합니다. |
SegmentSumV2 <T> | Computes the sum along segments of a tensor. |
SelectV2 <T> | |
보내다 | Sends the named tensor from send_device to recv_device. |
Send.Options | Optional attributes for Send |
SendTPUEmbeddingGradients | Performs gradient updates of embedding tables. |
SetDiff1d <T, U extends Number> | 두 숫자 또는 문자열 목록 간의 차이를 계산합니다. |
크기 설정 | Number of unique elements along last dimension of input `set`. |
SetSize.옵션 | SetSize 의 선택적 속성 |
Shape <U extends Number> | Returns the shape of a tensor. |
ShapeN <U extends Number> | Returns shape of tensors. |
ShardDataset | Creates a `Dataset` that includes only 1/`num_shards` of this dataset. |
ShardDataset.Options | Optional attributes for ShardDataset |
ShuffleAndRepeatDatasetV2 | |
ShuffleAndRepeatDatasetV2.Options | ShuffleAndRepeatDatasetV2 의 선택적 속성 |
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. |
스킵그램 | Parses a text file and creates a batch of examples. |
Skipgram.Options | Optional attributes for Skipgram |
SleepDataset | |
Slice <T> | Return a slice from 'input'. |
SlidingWindowDataset | 'input_dataset'에 슬라이딩 윈도우를 전달하는 데이터세트를 생성합니다. |
SlidingWindowDataset.Options | SlidingWindowDataset 의 선택적 속성 |
Snapshot <T> | Returns a copy of the input tensor. |
SnapshotChunkDataset | |
SnapshotChunkDataset.Options | Optional attributes for SnapshotChunkDataset |
SnapshotDataset | Creates a dataset that will write to / read from a snapshot. |
SnapshotDataset.Options | Optional attributes for SnapshotDataset |
SnapshotDatasetReader | |
SnapshotDatasetReader.Options | Optional attributes for SnapshotDatasetReader |
SnapshotNestedDatasetReader | |
SobolSample <T extends Number> | Generates points from the Sobol sequence. |
SpaceToBatchNd <T> | SpaceToBatch for ND tensors of type T. |
SparseApplyAdagradV2 <T> | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the adagrad scheme. |
SparseApplyAdagradV2.Options | Optional attributes for SparseApplyAdagradV2 |
SparseBincount <U extends Number> | 정수 배열에서 각 값의 발생 횟수를 셉니다. |
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 | SparseMatrixMatMul 의 선택적 속성 |
SparseMatrixMul | Element-wise multiplication of a sparse matrix with a dense tensor. |
SparseMatrixNNZ | Returns the number of nonzeroes of `sparse_matrix`. |
SparseMatrixOrderingAMD | Computes the Approximate Minimum Degree (AMD) ordering of `input`. |
SparseMatrixSoftmax | Calculates the softmax of a CSRSparseMatrix. |
SparseMatrixSoftmaxGrad | Calculates the gradient of the SparseMatrixSoftmax op. |
SparseMatrixSparseCholesky | Computes the sparse Cholesky decomposition of `input`. |
SparseMatrixSparseMatMul | Sparse-matrix-multiplies two CSR matrices `a` and `b`. |
SparseMatrixSparseMatMul.Options | Optional attributes for SparseMatrixSparseMatMul |
SparseMatrixTranspose | CSRSparseMatrix의 내부(행렬) 차원을 바꿉니다. |
SparseMatrixTranspose.Options | SparseMatrixTranspose 의 선택적 속성 |
SparseMatrixZeros | Creates an all-zeros CSRSparseMatrix with shape `dense_shape`. |
SparseSegmentMeanGradV2 <T extends Number, U extends Number> | SparseSegmentMean에 대한 기울기를 계산합니다. |
SparseSegmentSqrtNGradV2 <T extends Number, U extends Number> | Computes gradients for SparseSegmentSqrtN. |
SparseSegmentSumGrad <T extends Number> | Computes gradients for SparseSegmentSum. |
SparseSegmentSumGradV2 <T extends Number, U extends Number> | Computes gradients for SparseSegmentSum. |
SparseTensorToCSRSparseMatrix | Converts a SparseTensor to a (possibly batched) CSRSparseMatrix. |
Spence <T extends Number> | |
Split <T> | Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension. |
SplitDedupData <T extends Number, U extends Number> | An op splits input deduplication data XLA tuple into integer and floating point tensors. |
SplitDedupData.Options | Optional attributes for SplitDedupData |
SplitV <T> | Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension. |
Squeeze <T> | Removes dimensions of size 1 from the shape of a tensor. |
Squeeze.Options | Optional attributes for Squeeze |
Stack <T> | Packs a list of `N` rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor. |
Stack.Options | Optional attributes for Stack |
단계 | 경량 Enqueue와 유사한 단계 값입니다. |
Stage.Options | Optional attributes for Stage |
StageClear | Op는 기본 컨테이너의 모든 요소를 제거합니다. |
StageClear.Options | Optional attributes for StageClear |
StagePeek | Op는 지정된 인덱스의 값을 피킹합니다. |
StagePeek.Options | Optional attributes for StagePeek |
StageSize | Op는 기본 컨테이너의 요소 수를 반환합니다. |
StageSize.Options | Optional attributes for StageSize |
StatefulRandomBinomial <V extends Number> | |
StatefulStandardNormal <U> | 정규 분포에서 임의의 값을 출력합니다. |
StatefulStandardNormalV2 <U> | 정규 분포에서 임의의 값을 출력합니다. |
StatefulTruncatedNormal <U> | Outputs random values from a truncated normal distribution. |
StatefulUniform <U> | Outputs random values from a uniform distribution. |
StatefulUniformFullInt <U> | Outputs random integers from a uniform distribution. |
StatefulUniformInt <U> | Outputs random integers from a uniform distribution. |
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends Number> | |
StatelessRandomBinomial <W extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a binomial distribution. |
StatelessRandomGammaV2 <V extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution. |
StatelessRandomGammaV3 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution. |
StatelessRandomGetAlg | Picks the best counter-based RNG algorithm based on device. |
StatelessRandomGetKeyCounter | Scrambles seed into key and counter, using the best algorithm based on device. |
StatelessRandomGetKeyCounterAlg | Picks the best algorithm based on device, and scrambles seed into key and counter. |
StatelessRandomNormalV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom values from a normal distribution. |
StatelessRandomPoisson <W extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a Poisson distribution. |
StatelessRandomUniformFullInt <V extends Number> | 균일 분포에서 결정론적 의사 난수 난수를 출력합니다. |
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extends Number> | 균일 분포에서 결정론적 의사 난수 난수를 출력합니다. |
StatelessRandomUniformIntV2 <U extends Number> | 균일 분포에서 결정론적 의사 난수 난수를 출력합니다. |
StatelessRandomUniformV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution. |
StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extends Number> | 결정론적으로 이미지에 대해 무작위로 왜곡된 경계 상자를 생성합니다. |
StatelessSampleDistortedBoundingBox.Options | Optional attributes for StatelessSampleDistortedBoundingBox |
StatelessShuffle <T> | Randomly and deterministically shuffles a tensor along its first dimension. |
StatelessTruncatedNormalV2 <U extends Number> | 잘린 정규 분포에서 결정론적 의사 난수 값을 출력합니다. |
StatsAggregatorHandleV2 | |
StatsAggregatorHandleV2.Options | Optional attributes for StatsAggregatorHandleV2 |
StatsAggregatorSetSummaryWriter | Set a summary_writer_interface to record statistics using given stats_aggregator. |
StochasticCastToInt <U extends Number> | Stochastically cast a given tensor from floats to ints. |
StopGradient <T> | Stops gradient computation. |
StridedSlice <T> | Return a strided slice from `input`. |
StridedSlice.Options | Optional attributes for StridedSlice |
StridedSliceAssign <T> | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
StridedSliceAssign.Options | Optional attributes for StridedSliceAssign |
StridedSliceGrad <U> | 'StridedSlice'의 그래디언트를 반환합니다. |
StridedSliceGrad.Options | StridedSliceGrad 의 선택적 속성 |
문자열낮음 | 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. |
문자열어퍼 | 모든 소문자를 해당 대문자로 변환합니다. |
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> | `pred`에 의해 결정된 출력 포트로 `데이터`를 전달합니다. |
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 |
텐서어레이 | 주어진 크기의 Tensor 배열. |
TensorArray.옵션 | TensorArray 의 선택적 속성 |
TensorArrayClose | 리소스 컨테이너에서 TensorArray를 삭제합니다. |
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 | 지정된 핸들에 값의 기울기를 저장하기 위한 TensorArray를 만듭니다. |
TensorArrayGradWithShape | 지정된 핸들에 값의 여러 기울기를 저장하기 위한 TensorArray를 만듭니다. |
TensorArrayPack <T> | |
TensorArrayPack.Options | Optional attributes for TensorArrayPack |
TensorArrayRead <T> | Read an element from the TensorArray into output `value`. |
TensorArrayScatter | 입력 값의 데이터를 특정 TensorArray 요소로 분산시킵니다. |
TensorArraySize | Get the current size of the TensorArray. |
TensorArraySplit | 입력 값의 데이터를 TensorArray 요소로 분할합니다. |
TensorArrayUnpack | |
TensorArrayWrite | tensor_array에 요소를 푸시합니다. |
TensorListConcat <T> | Concats all tensors in the list along the 0th dimension. |
TensorListConcat.Options | Optional attributes for TensorListConcat |
TensorListConcatLists | |
TensorListConcatV2 <U> | Concats all tensors in the list along the 0th dimension. |
TensorListElementShape <T extends Number> | The shape of the elements of the given list, as a tensor. |
TensorListFromTensor | Creates a TensorList which, when stacked, has the value of `tensor`. |
TensorListGather <T> | Creates a Tensor by indexing into the TensorList. |
TensorListGetItem <T> | |
TensorListLength | Returns the number of tensors in the input tensor list. |
TensorListPopBack <T> | Returns the last element of the input list as well as a list with all but that element. |
TensorListPushBack | 전달된 `Tensor`를 마지막 요소로 포함하고 주어진 목록의 다른 요소를 `input_handle`에 포함하는 목록을 반환합니다. |
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> | 목록의 모든 텐서를 스택합니다. |
TensorListStack.옵션 | TensorListStack 의 선택적 속성 |
TensorMapErase | 주어진 키의 항목이 지워진 텐서 맵을 반환합니다. |
TensorMapHasKey | 주어진 키가 맵에 존재하는지 여부를 반환합니다. |
TensorMapInsert | 주어진 키-값 쌍이 삽입된 'input_handle'인 맵을 반환합니다. |
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 | 하나 이상의 TFRecord 파일에서 레코드를 내보내는 데이터세트를 생성합니다. |
TFRecordDatasetV2.옵션 | TFRecordDatasetV2 의 선택적 속성 |
ThreadPoolDataset | 'input_dataset'을 계산하기 위해 커스텀 스레드 풀을 사용하는 데이터세트를 생성합니다. |
ThreadPoolHandle | 'input_dataset'을 계산하기 위해 커스텀 스레드 풀을 사용하는 데이터세트를 생성합니다. |
ThreadPoolHandle.Options | Optional attributes for ThreadPoolHandle |
Tile <T> | Constructs a tensor by tiling a given tensor. |
타임스탬프 | 에포크 이후의 시간을 초 단위로 제공합니다. |
ToBool | 텐서를 스칼라 조건자로 변환합니다. |
TopKUnique | Returns the TopK unique values in the array in sorted order. |
TopKWithUnique | Returns the TopK values in the array in sorted order. |
TPUCompilationResult | Returns the result of a TPU compilation. |
TPUCompileSucceededAssert | Asserts that compilation succeeded. |
TPUEmbeddingActivations | An op enabling differentiation of TPU Embeddings. |
TPUExecute | Op that loads and executes a TPU program on a TPU device. |
TPUExecuteAndUpdateVariables | Op that executes a program with optional in-place variable updates. |
TpuHandleToProtoKey | Converts XRT's uid handles to TensorFlow-friendly input format. |
TPUOrdinalSelector | A TPU core selector Op. |
TPUPartitionedInput <T> | An op that groups a list of partitioned inputs together. |
TPUPartitionedInput.Options | Optional attributes for TPUPartitionedInput |
TPUPartitionedInputV2 <T> | An op that groups a list of partitioned inputs together. |
TPUPartitionedInputV2.Options | Optional attributes for TPUPartitionedInputV2 |
TPUPartitionedOutput <T> | An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation. |
TPUPartitionedOutput.Options | Optional attributes for TPUPartitionedOutput |
TPUPartitionedOutputV2 <T> | An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation. |
TPUReplicatedInput <T> | Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation. |
TPUReplicatedInput.Options | Optional attributes for TPUReplicatedInput |
TPUReplicatedOutput <T> | Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation. |
TPUReplicateMetadata | Metadata indicating how the TPU computation should be replicated. |
TPUReplicateMetadata.Options | Optional attributes for TPUReplicateMetadata |
TPUReshardVariables | Op that reshards on-device TPU variables to specified state. |
TPURoundRobin | Round-robin load balancing on TPU cores. |
TridiagonalMatMul <T> | Calculate product with tridiagonal matrix. |
TridiagonalSolve <T> | Solves tridiagonal systems of equations. |
TridiagonalSolve.Options | Optional attributes for TridiagonalSolve |
Unbatch <T> | Reverses the operation of Batch for a single output Tensor. |
Unbatch.Options | Optional attributes for Unbatch |
UnbatchGrad <T> | Unbatch의 그라데이션. |
UnbatchGrad.옵션 | UnbatchGrad 의 선택적 속성 |
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`. |
균일QuantizedAdd.Options | UniformQuantizedAdd 에 대한 선택적 속성 |
UniformQuantizedClipByValue <T> | Perform clip by value on the quantized Tensor `operand`. |
UniformQuantizedClipByValue.Options | Optional attributes for UniformQuantizedClipByValue |
UniformQuantizedConvolution <U> | Perform quantized convolution of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
UniformQuantizedConvolution.Options | Optional attributes for UniformQuantizedConvolution |
UniformQuantizedConvolutionHybrid <V extends Number> | Perform hybrid quantized convolution of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | Optional attributes for UniformQuantizedConvolutionHybrid |
UniformQuantizedDot <U> | Perform quantized dot of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`. |
UniformQuantizedDot.Options | Optional attributes for UniformQuantizedDot |
UniformQuantizedDotHybrid <V extends Number> | Perform hybrid quantized dot of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
UniformQuantizedDotHybrid.Options | Optional attributes for UniformQuantizedDotHybrid |
UniformRequantize <U> | Given quantized tensor `input`, requantize it with new quantization parameters. |
UniformRequantize.Options | Optional attributes for UniformRequantize |
Unique <T, V extends Number> | Finds unique elements along an axis of a tensor. |
UniqueDataset | 'input_dataset'의 고유 요소가 포함된 데이터세트를 생성합니다. |
UniqueDataset.Options | Optional attributes for UniqueDataset |
UniqueWithCounts <T, V extends Number> | Finds unique elements along an axis of a tensor. |
UnravelIndex <T extends Number> | Converts an array of flat indices into a tuple of coordinate arrays. |
UnsortedSegmentJoin | |
UnsortedSegmentJoin.Options | UnsortedSegmentJoin 의 선택적 속성 |
Unstack <T> | Unpacks a given dimension of a rank-`R` tensor into `num` rank-`(R-1)` tensors. |
Unstack.Options | Optional attributes for Unstack |
언스테이지 | Op는 경량 Dequeue와 유사합니다. |
언스테이지.옵션 | Unstage 의 선택적 속성 |
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 |
변수 <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. |
어디 | Returns locations of nonzero / true values in a tensor. |
Where3 <T> | Selects elements from `x` or `y`, depending on `condition`. |
WindowOp | |
WorkerHeartbeat | Worker heartbeat op. |
WrapDatasetVariant | |
WriteRawProtoSummary | Writes a serialized proto summary. |
XlaConcatND <T> | Concats input tensor across all dimensions. |
XlaConcatND.Options | Optional attributes for XlaConcatND |
XlaRecvFromHost <T> | An op to receive a tensor from the host. |
XlaRecvTPUEmbeddingActivations | An op that receives embedding activations on the TPU. |
XlaRecvTPUEmbeddingDeduplicationData | Receives deduplication data (indices and weights) from the embedding core. |
XlaSendToHost | An op to send a tensor to the host. |
XlaSendTPUEmbeddingGradients | An op that performs gradient updates of embedding tables. |
XlaSplitND <T> | Splits input tensor across all dimensions. |
XlaSplitND.Options | Optional attributes for XlaSplitND |
Xlog1py <T> | Returns 0 if x == 0, and x * log1p(y) otherwise, elementwise. |
Zeros <T> | An operator creating a constant initialized with zeros of the shape given by `dims`. |
ZerosLike <T> | x와 모양과 유형이 동일한 0의 텐서를 반환합니다. |