Huỷ bỏ | Đưa ra một ngoại lệ để hủy bỏ quá trình khi được gọi. |
Tất cả | Tính toán "logic và" của các phần tử theo các kích thước của tensor. |
Tất cảToAll <T> | Một Op để trao đổi dữ liệu trên các bản sao TPU. |
Bảng Hash ẩn danh | Tạo một bảng băm ẩn danh chưa được khởi tạo. |
Ẩn danhIteratorV2 | Một thùng chứa tài nguyên vòng lặp. |
Ẩn danhIteratorV3 | Một thùng chứa tài nguyên vòng lặp. |
Ẩn danhBộ nhớCache | |
Ẩn danhMultiDeviceIterator | Vùng chứa tài nguyên vòng lặp đa thiết bị. |
Ẩn danhMultiDeviceIteratorV3 | Vùng chứa tài nguyên vòng lặp đa thiết bị. |
AnonymousMutableDenseHashBảng | Tạo một bảng băm có thể thay đổi ẩn danh trống sử dụng tensor làm kho dự phòng. |
AnonymousMutableHashTable | Tạo một bảng băm có thể thay đổi ẩn danh trống. |
AnonymousMutableHashTableOfTensors | Tạo một bảng băm có thể thay đổi ẩn danh trống của các giá trị vectơ. |
AnonymousRandomSeedGenerator | |
Trình tạo hạt giống ẩn danh | |
Bất kì | Tính toán "logic hoặc" của các phần tử theo các kích thước của tensor. |
Áp dụngAdagradV2 <T> | Cập nhật '*var' theo sơ đồ adagrad. |
KhoảngTopK <T mở rộng Số> | Trả về các giá trị k tối thiểu/tối đa và chỉ số của chúng của toán hạng đầu vào một cách gần đúng. |
Khẳng địnhCardinalityDataset | |
Khẳng địnhTiếp theoBộ dữ liệu | Một phép biến đổi xác nhận những phép biến đổi nào xảy ra tiếp theo. |
Khẳng địnhTrướcBộ dữ liệu | Một phép biến đổi khẳng định những phép biến đổi nào đã xảy ra trước đó. |
Khẳng định điều đó | Khẳng định rằng điều kiện đã cho là đúng. |
Chỉ định <T> | Cập nhật 'ref' bằng cách gán 'giá trị' cho nó. |
Chỉ địnhThêm <T> | Cập nhật 'ref' bằng cách thêm 'giá trị' vào nó. |
GánThêmBiếnOp | Thêm một giá trị vào giá trị hiện tại của một biến. |
GánSub <T> | Cập nhật 'ref' bằng cách trừ 'giá trị' khỏi nó. |
GánSubBiếnOp | Trừ một giá trị khỏi giá trị hiện tại của một biến. |
GánBiếnOp | Gán một giá trị mới cho một biến. |
GánBiếnXlaConcatND | Kết hợp tensor đầu vào trên tất cả các chiều. |
Bộ dữ liệu AutoShard | Tạo một tập dữ liệu phân chia tập dữ liệu đầu vào. |
Dải tam giácGiải <T> | |
Rào chắn | Xác định một rào cản tồn tại trong các lần thực thi biểu đồ khác nhau. |
Rào cảnĐóng | Đóng rào cản nhất định. |
Rào cảnChưa hoàn thànhKích thước | Tính số phần tử không đầy đủ trong hàng rào đã cho. |
Rào CảnChènNhiều | Đối với mỗi khóa, gán giá trị tương ứng cho thành phần được chỉ định. |
Rào chắnSẵn sàngKích thước | Tính số phần tử hoàn chỉnh trong hàng rào đã cho. |
Rào CảnLấyNhiều | Lấy số lượng phần tử đã hoàn thành nhất định từ một rào cản. |
Lô hàng | Lô tất cả các tensor đầu vào không xác định. |
BatchMatMulV2 <T> | Nhân các lát cắt của hai tensor theo đợt. |
BatchMatMulV3 <V> | Nhân các lát cắt của hai tensor theo đợt. |
BatchToSpace <T> | BatchToSpace dành cho tensor 4-D loại T. |
BatchToSpaceNd <T> | BatchToSpace cho các tensor ND loại T. |
BesselI0 <T mở rộng Số> | |
BesselI1 <T mở rộng Số> | |
BesselJ0 <T mở rộng Số> | |
BesselJ1 <T mở rộng Số> | |
BesselK0 <T mở rộng Số> | |
BesselK0e <T mở rộng Số> | |
BesselK1 <T mở rộng Số> | |
BesselK1e <T mở rộng Số> | |
BesselY0 <T mở rộng Số> | |
BesselY1 <T mở rộng Số> | |
Bitcast <U> | Bitcast một tensor từ loại này sang loại khác mà không cần sao chép dữ liệu. |
BlockLSTM <T mở rộng số> | Tính toán tốc độ lan truyền tiến của ô LSTM cho tất cả các bước thời gian. |
BlockLSTMGrad <T mở rộng Số> | Tính toán sự lan truyền ngược của ô LSTM trong toàn bộ chuỗi thời gian. |
BlockLSTMGradV2 <T mở rộng Số> | Tính toán sự lan truyền ngược của ô LSTM trong toàn bộ chuỗi thời gian. |
BlockLSTMV2 <T mở rộng Số> | Tính toán tốc độ lan truyền tiến của ô LSTM cho tất cả các bước thời gian. |
BoostedCâyTổng hợpSố liệu thống kê | Tổng hợp tóm tắt số liệu thống kê tích lũy cho lô. |
Tăng CườngCâyXô | Bucket hóa từng tính năng dựa trên ranh giới của nhóm. |
BoostedCâyTính toánTốt nhấtTính năngChia | Tính toán mức tăng cho từng tính năng và trả về thông tin phân chia tốt nhất có thể cho tính năng đó. |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 | Tính toán mức tăng cho từng tính năng và trả về thông tin phân chia tốt nhất có thể cho mỗi nút. |
BoostedCâyTính toánTốt nhấtLợi nhuận trên mỗiTính năng | Tính toán mức tăng cho từng tính năng và trả về thông tin phân chia tốt nhất có thể cho tính năng đó. |
BoostedTreesCenterBias | Tính toán giá trị ưu tiên từ dữ liệu huấn luyện (độ lệch) và điền vào nút đầu tiên bằng giá trị ưu tiên của nhật ký. |
BoostedCâyTạoBộ đồng phục | Tạo một mô hình tập hợp cây và trả về một điều khiển cho nó. |
BoostedTreesTạoQuantileStreamTài nguyên | Tạo tài nguyên cho các luồng lượng tử. |
BoostedCâyDeserializeBộ đồng phục | Giải tuần tự hóa cấu hình tập hợp cây được tuần tự hóa và thay thế cây hiện tại hòa tấu. |
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | Tạo một điều khiển cho BoostedTreesEnsembleResource |
BoostedTreesVí dụDebugĐầu ra | Kết quả đầu ra có thể giải thích mô hình/gỡ lỗi cho từng ví dụ. |
BoostedTreesFlushQuantileTóm tắt | Xóa các bản tóm tắt lượng tử từ mỗi tài nguyên luồng lượng tử. |
BoostedTreesGetEnsembleStates | Truy xuất mã thông báo tem tài nguyên tổng hợp cây, số lượng cây và số liệu thống kê về số lượng cây đang phát triển. |
BoostedTreesMakeQuantileTóm tắt | Tạo bản tóm tắt các lượng tử cho lô. |
BoostedTreesMakeStatsTóm tắt | Tạo bản tóm tắt số liệu thống kê tích lũy cho lô. |
BoostedCâyDự đoán | Chạy nhiều bộ dự đoán tập hợp hồi quy cộng tính trên các phiên bản đầu vào và tính toán các log. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | Thêm các bản tóm tắt lượng tử vào từng tài nguyên luồng lượng tử. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | Giải tuần tự hóa các ranh giới vùng lưu trữ và cờ sẵn sàng vào QuantileAccumulator hiện tại. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | Xóa các bản tóm tắt cho tài nguyên luồng lượng tử. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | Tạo ranh giới nhóm cho từng tính năng dựa trên các bản tóm tắt tích lũy. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | Tạo một điều khiển cho BoostedTreesQuantileStreamResource. |
BoostedTreesSerializeEnsemble | Sắp xếp chuỗi cây thành một proto. |
BoostedTreesSparseAggregateStats | Tổng hợp tóm tắt số liệu thống kê tích lũy cho lô. |
BoostedCâythưa thớtTính toánTốt nhấtTính năngSplit | Tính toán mức tăng cho từng tính năng và trả về thông tin phân chia tốt nhất có thể cho tính năng đó. |
BoostedCâyĐào tạoDự đoán | Chạy nhiều bộ dự đoán tập hợp hồi quy cộng tính trên các phiên bản đầu vào và tính toán cập nhật cho các bản ghi được lưu trong bộ nhớ đệm. |
BoostedTreesUpdateBộ đồng phục | Cập nhật quần thể cây bằng cách thêm một lớp vào cây cuối cùng đang được trồng hoặc bằng cách bắt đầu một cây mới. |
BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | Cập nhật quần thể cây bằng cách thêm một lớp vào cây cuối cùng đang được trồng hoặc bằng cách bắt đầu một cây mới. |
BroadcastDynamicShape <T mở rộng Số> | Trả về hình dạng của s0 op s1 bằng tính năng phát sóng. |
BroadcastGradientArgs <T mở rộng Số> | Trả về các chỉ số rút gọn để tính gradient của s0 op s1 khi phát sóng. |
Phát tới <T> | Phát một mảng cho hình dạng tương thích. |
Xô | Phân loại 'đầu vào' dựa trên 'ranh giới'. |
CSRSparseMatrixComponents <T> | Đọc các thành phần CSR tại lô `index`. |
CSRSparseMatrixToDense <T> | Chuyển đổi CSRSparseMatrix (có thể theo đợt) thành dày đặc. |
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> | Chuyển đổi CSRSparesMatrix (có thể theo đợt) thành SparseTensor. |
Bộ dữ liệu CSV | |
CSVBộ dữ liệuV2 | |
CTCLossV2 | Tính toán tổn thất CTC (xác suất nhật ký) cho mỗi mục nhập lô. |
CacheDatasetV2 | |
CheckNumericsV2 <T mở rộng Số> | Kiểm tra một tenxơ để tìm các giá trị NaN, -Inf và +Inf. |
ChọnBộ dữ liệu nhanh nhất | |
ClipByValue <T> | Cắt các giá trị tensor về mức tối thiểu và tối đa được chỉ định. |
Đối chiếuTPUEnhúngBộ nhớ | Một op hợp nhất các protos cấu hình bộ nhớ được mã hóa chuỗi từ tất cả các máy chủ. |
CollectiveAllToAllV2 <T mở rộng Số> | Trao đổi lẫn nhau nhiều tensor có cùng loại và hình dạng. |
CollectiveAllToAllV3 <T mở rộng Số> | Trao đổi lẫn nhau nhiều tensor có cùng loại và hình dạng. |
Tập thểAssignGroupV2 | Gán các khóa nhóm dựa trên sự phân công của nhóm. |
Tập thểBcastRecvV2 <U> | Nhận giá trị tensor được phát từ thiết bị khác. |
Tập thểBcastSendV2 <T> | Truyền giá trị tensor tới một hoặc nhiều thiết bị khác. |
CollectiveGather <T mở rộng Số> | Tích lũy lẫn nhau nhiều tensor có cùng loại và hình dạng. |
CollectiveGatherV2 <T mở rộng Số> | Tích lũy lẫn nhau nhiều tensor có cùng loại và hình dạng. |
CollectiveInitializeCommunicator | Khởi tạo một nhóm cho các hoạt động tập thể. |
Tập thểPermute <T> | Một giải pháp để hoán vị các tensor trên các phiên bản TPU được sao chép. |
CollectiveReduceScatterV2 <T mở rộng Số> | Giảm lẫn nhau nhiều tensor có cùng loại và hình dạng và phân tán kết quả. |
CollectiveReduceV2 <T mở rộng Số> | Giảm lẫn nhau nhiều tensor có cùng loại và hình dạng. |
CollectiveReduceV3 <T mở rộng Số> | Giảm lẫn nhau nhiều tensor có cùng loại và hình dạng. |
Kết hợpNonMaxSuppression | Tham lam chọn một tập hợp con các hộp giới hạn theo thứ tự điểm giảm dần, Thao tác này thực hiện non_max_suppression đối với đầu vào mỗi đợt, trên tất cả các lớp. |
CompositeTensorVariantFromComponents | Mã hóa một giá trị `ExtensionType` thành Tensor vô hướng `variant`. |
CompositeTensorVariantToComponents | Giải mã Tensor vô hướng `variant` thành giá trị `ExtensionType`. |
Phần tử nén | Nén một phần tử dữ liệu. |
Tính toánKích thước hàng loạt | Tính toán kích thước lô tĩnh của tập dữ liệu không có lô một phần. |
Tính toánDedupDataTupleMask | Một op tính toán mặt nạ tuple của dữ liệu chống trùng lặp từ lõi nhúng. |
Concat <T> | Nối các tensor dọc theo một chiều. |
Cấu hìnhAndInitializeGlobalTPU | Một hoạt động thiết lập các cấu trúc tập trung cho hệ thống TPU phân tán. |
Định cấu hìnhTPU phân tán | Thiết lập cấu trúc tập trung cho hệ thống TPU phân tán. |
Định cấu hìnhTPUnhúng | Thiết lập TPUEmbedding trong hệ thống TPU phân tán. |
Cấu hìnhTPUEembeddingHost | Một op cấu hình phần mềm TPUEmbedding trên máy chủ. |
Định cấu hìnhTPUEnhúngBộ nhớ | Một op cấu hình phần mềm TPUEmbedding trên máy chủ. |
ConnectTPUEnhúngMáy chủ | Một cơ chế thiết lập giao tiếp giữa các phiên bản phần mềm máy chủ TPUEmbedding sau khi configTPUEmbeddingHost được gọi trên mỗi máy chủ. |
Hằng số <T> | Một toán tử tạo ra một giá trị không đổi. |
Tiêu thụMutexLock | Hoạt động này sử dụng khóa được tạo bởi `MutexLock`. |
Trình kích hoạt điều khiển | Không lam gi cả. |
Chuyển đổi <T mở rộng Số> | Tính toán tích chập ND đã cho (N+1+batch_dims)-D `input` và (N+2)-D `filter` tensor. |
Conv2DBackpropFilterV2 <T mở rộng Số> | Tính toán độ dốc tích chập đối với bộ lọc. |
Conv2DBackpropInputV2 <T mở rộng Số> | Tính toán độ dốc tích chập đối với đầu vào. |
Sao chép <T> | Sao chép một tenxơ từ CPU sang CPU hoặc GPU sang GPU. |
Sao chép máy chủ <T> | Sao chép một tensor vào máy chủ. |
CopyToMesh <T> | |
CopyToMeshGrad <T> | |
CountUpTo <T mở rộng Số> | Tăng 'ref' cho đến khi đạt đến 'giới hạn'. |
CrossReplicaSum <T mở rộng Số> | Op để tính tổng đầu vào trên các phiên bản TPU được sao chép. |
CudnnRNNBackpropV3 <T mở rộng Số> | Bước backprop của CudnnRNNV3. |
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T mở rộng Số> | Chuyển đổi các thông số CudnnRNN từ dạng chuẩn sang dạng có thể sử dụng được. |
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T mở rộng Số> | Truy xuất thông số CudnnRNN ở dạng chuẩn. |
CudnnRNNV3 <T mở rộng Số> | Một RNN được hỗ trợ bởi cuDNN. |
CumulativeLogsumexp <T mở rộng Số> | Tính tích lũy của tensor `x` dọc theo `trục`. |
DtensorKhôi phụcV2 | |
DTensorSetGlobalTPUArray | Một op thông báo cho một máy chủ id chung của tất cả các TPU trong hệ thống. |
Dịch vụ dữ liệuBộ dữ liệu | Tạo tập dữ liệu đọc dữ liệu từ dịch vụ tf.data. |
Dịch vụ dữ liệuDatasetV2 | Tạo tập dữ liệu đọc dữ liệu từ dịch vụ tf.data. |
Tập dữ liệuCardinality | Trả về số lượng của `input_dataset`. |
Tập dữ liệuTừGraph | Tạo một tập dữ liệu từ `graph_def` đã cho. |
Bộ dữ liệuToGraphV2 | Trả về một GraphDef được tuần tự hóa đại diện cho `input_dataset`. |
Dawsn <T mở rộng Số> | |
Gỡ lỗiGradientIdentity <T> | Tùy chọn nhận dạng để gỡ lỗi độ dốc. |
Gỡ lỗiGradientRefIdentity <T> | Tùy chọn nhận dạng để gỡ lỗi độ dốc. |
Danh tính gỡ lỗi <T> | Cung cấp ánh xạ nhận dạng của tenxơ đầu vào loại không tham chiếu để gỡ lỗi. |
DebugIdentityV2 <T> | Gỡ lỗi nhận dạng V2 Op. |
DebugIdentityV3 <T> | Cung cấp ánh xạ nhận dạng của tenxơ đầu vào loại không tham chiếu để gỡ lỗi. |
Gỡ lỗiNanĐếm | Gỡ lỗi bộ đếm giá trị NaN Op. |
Gỡ lỗiSốTóm tắt | Tóm tắt số gỡ lỗi Op. |
DebugNumericSummaryV2 <U mở rộng Số> | Tóm tắt số gỡ lỗi V2 Op. |
DecodeImage <T mở rộng Số> | Hàm dành cho giải mã_bmp, giải mã_gif, giải mã_jpeg và giải mã_png. |
DecodePaddedRaw <T mở rộng Số> | Diễn giải lại các byte của chuỗi dưới dạng vectơ số. |
Giải MãProto | Op trích xuất các trường từ thông báo bộ đệm giao thức được tuần tự hóa thành các tensor. |
Sao chép sâu <T> | Tạo một bản sao của `x`. |
XóaIterator | Một thùng chứa tài nguyên vòng lặp. |
XóaBộ nhớCache | |
XóaMultiDeviceIterator | Một thùng chứa tài nguyên vòng lặp. |
XóaRandomSeedGenerator | |
XóaSeedGenerator | |
XóaPhiênTensor | Xóa tensor được chỉ định bởi phần điều khiển của nó trong phiên. |
DenseBincount <U mở rộng Số> | Đếm số lần xuất hiện của mỗi giá trị trong một mảng số nguyên. |
DenseCountSparseOutput <U mở rộng Số> | Thực hiện đếm thùng đầu ra thưa thớt cho đầu vào tf.tensor. |
DenseToCSRSparseMatrix | Chuyển đổi một tenxơ dày đặc thành CSRSparseMatrix (có thể theo đợt). |
Phá hủy tài nguyênOp | Xóa tài nguyên được chỉ định bởi tay cầm. |
Phá hủy Biến tạm thời <T> | Phá hủy biến tạm thời và trả về giá trị cuối cùng của nó. |
Chỉ mục thiết bị | Trả về chỉ mục của thiết bị mà op chạy. |
Tập dữ liệu được chỉ đạoInterleave | Thay thế cho `InterleaveDataset` trên danh sách cố định gồm các bộ dữ liệu `N`. |
Vô hiệu hóaSao chépĐọc | Tắt chế độ sao chép khi đọc. |
Phân phốiLưu | |
DrawBoundingBoxesV2 <T mở rộng Số> | Vẽ các hộp giới hạn trên một loạt hình ảnh. |
GiảLặpBộ đếm | |
Bộ nhớ giảBộ nhớ đệm | |
Máy Phát Điện Giả Seed | |
DynamicEnqueueTPUEnhúngTùy ýTensorBatch | Giảm bớt việc chuyển mã sử dụng tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
DynamicEnqueueTPUEembeddingRaggedTensorBatch | |
Phân vùng động <T> | Phân vùng `dữ liệu` thành các tenxơ `num_partitions` bằng cách sử dụng các chỉ mục từ `phân vùng`. |
DynamicStitch <T> | Xen kẽ các giá trị từ tensor `data` thành một tensor duy nhất. |
Chỉnh sửa Khoảng cách | Tính toán Khoảng cách chỉnh sửa Levenshtein (có thể được chuẩn hóa). |
Eig <U> | Tính toán phân rã riêng của một hoặc nhiều ma trận vuông. |
Einsum <T> | Sự co rút của tenxơ theo quy ước tính tổng của Einstein. |
Trống <T> | Tạo một tensor có hình dạng nhất định. |
Danh sách Tensor trống | Tạo và trả về một danh sách tensor trống. |
Bản đồ Tensor trống | Tạo và trả về một bản đồ tensor trống. |
Mã hóaProto | Op tuần tự hóa các thông báo protobuf được cung cấp trong các tensor đầu vào. |
EnqueueTPUEnhúngTùy ýTensorBatch | Giảm bớt việc chuyển mã sử dụng tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
EnqueueTPUEnhúngBatch | Một op sắp xếp danh sách các tensor lô đầu vào vào TPUEmbedding. |
EnqueueTPUEnhúngIntegerBatch | Một op sắp xếp danh sách các tensor lô đầu vào vào TPUEmbedding. |
EnqueueTPUEembeddingRaggedTensorBatch | Giảm bớt việc chuyển mã sử dụng tf.nn.embedding_lookup(). |
EnqueueTPUEnhúngSparseBatch | Một hoạt động xếp hàng các chỉ số đầu vào TPUEmbedding từ SparseTensor. |
EnqueueTPUEnhúngSparseTensorBatch | Giảm bớt việc chuyển mã sử dụng tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
Đảm bảoShape <T> | Đảm bảo rằng hình dạng của tensor phù hợp với hình dạng mong đợi. |
Nhập <T> | Tạo hoặc tìm khung con và cung cấp `dữ liệu` cho khung con. |
Erfinv <T mở rộng Số> | |
Định mức Euclide <T> | Tính toán định mức Euclide của các phần tử theo các chiều của một tenxơ. |
Thực thiTPUEembeddingPartitioner | Một op thực thi trình phân vùng TPUEmbedding trên cấu hình trung tâm thiết bị và tính toán kích thước HBM (tính bằng byte) cần thiết cho hoạt động TPUEmbedding. |
Thoát <T> | Thoát khỏi khung hiện tại về khung chính của nó. |
Mở rộngDims <T> | Chèn kích thước 1 vào hình dạng của tenxơ. |
Thử nghiệmAutoShardBộ dữ liệu | Tạo một tập dữ liệu phân chia tập dữ liệu đầu vào. |
ExperimentalBytesProducedStatsBộ dữ liệu | Ghi lại kích thước byte của từng phần tử của `input_dataset` trong StatsAggregator. |
Thử nghiệmChọn tập dữ liệu nhanh nhất | |
Tập dữ liệu thử nghiệmCardinality | Trả về số lượng của `input_dataset`. |
Tập dữ liệu thử nghiệmToTFRecord | Ghi tập dữ liệu đã cho vào tệp đã cho bằng định dạng TFRecord. |
Thử nghiệmDenseToSparseBatchDataset | Tạo một tập dữ liệu sắp xếp các phần tử đầu vào thành một SparseTensor. |
Thử nghiệmSố liệu thống kê độ trễBộ dữ liệu | Ghi lại độ trễ của việc tạo các phần tử `input_dataset` trong StatsAggregator. |
Tập tin kết hợp thử nghiệmBộ dữ liệu | |
Thử nghiệmMaxIntraOpParallelismBộ dữ liệu | Tạo một tập dữ liệu ghi đè tính song song tối đa trong nội bộ. |
Thử nghiệmParseVí dụBộ dữ liệu | Chuyển đổi `input_dataset` chứa các proto `Example` dưới dạng vectơ của DT_STRING thành tập dữ liệu gồm các đối tượng `Tensor` hoặc `SparseTensor` biểu thị các tính năng được phân tích cú pháp. |
Thử nghiệmPrivateThreadPoolBộ dữ liệu | Tạo một tập dữ liệu sử dụng nhóm luồng tùy chỉnh để tính toán `input_dataset`. |
Tập dữ liệu ngẫu nhiên thử nghiệm | Tạo Bộ dữ liệu trả về số giả ngẫu nhiên. |
Tập dữ liệu Rebatch thử nghiệm | Tạo một tập dữ liệu thay đổi kích thước lô. |
Bộ dữ liệu thử nghiệmStatsAggregatorBộ dữ liệu | |
Thử nghiệmCửa sổ trượtBộ dữ liệu | Tạo một tập dữ liệu đi qua một cửa sổ trượt qua `input_dataset`. |
Tập dữ liệu SQL thử nghiệm | Tạo tập dữ liệu thực thi truy vấn SQL và đưa ra các hàng của tập kết quả. |
Thử nghiệmSố liệu thống kê tổng hợpXử lý | Tạo một tài nguyên quản lý thống kê. |
Thử nghiệmSố liệu tổng hợpTóm tắt | Tạo bản tóm tắt về bất kỳ số liệu thống kê nào được ghi lại bởi người quản lý số liệu thống kê nhất định. |
Tập dữ liệu thử nghiệmUnbatch | Một tập dữ liệu chia các phần tử đầu vào của nó thành nhiều phần tử. |
Expint <T mở rộng số> | |
Trích xuấtGlimpseV2 | Trích xuất một cái nhìn thoáng qua từ tensor đầu vào. |
ExtractVolumePatches <T mở rộng Số> | Trích xuất `các bản vá` từ `đầu vào` và đặt chúng vào kích thước đầu ra `"độ sâu"`. |
FFTND <T> | Biến đổi Fourier nhanh ND. |
Cấu hình FileSystemSet | Đặt cấu hình của hệ thống tập tin. |
Điền vào <U> | Tạo một tensor chứa đầy giá trị vô hướng. |
Hoàn thiện bộ dữ liệu | Tạo một tập dữ liệu bằng cách áp dụng tf.data.Options cho `input_dataset`. |
Hoàn thiệnTPUEnhúng | Một hoạt động hoàn thiện cấu hình TPUEmbedding. |
Dấu vân tay | Tạo ra các giá trị dấu vân tay. |
FresnelCos <T mở rộng Số> | |
FresnelSin <T mở rộng Số> | |
FusedBatchNormGradV3 <T mở rộng Số, U mở rộng Số> | Độ dốc để chuẩn hóa hàng loạt. |
FusedBatchNormV3 <T mở rộng Số, U mở rộng Số> | Chuẩn hóa hàng loạt. |
GRUBlockCell <T mở rộng Số> | Tính toán tốc độ lan truyền tiến của ô GRU trong 1 bước thời gian. |
GRUBlockCellGrad <T mở rộng Số> | Tính toán tốc độ lan truyền ngược của ô GRU trong 1 bước thời gian. |
Tập hợp <T> | Tập hợp các lát cắt từ trục `params` theo `chỉ số`. |
Tập hợpNd <T> | Tập hợp các lát cắt từ `params` vào một Tensor có hình dạng được chỉ định bởi `chỉ số`. |
TạoBoundingBoxĐề xuất | Hoạt động này tạo ra Vùng sở thích từ các hộp giới hạn (bbox_deltas) đã cho các neo wrt được mã hóa theo eq.2 trong arXiv:1506.01497 Cơ quan điều hành chọn các hộp tính điểm `pre_nms_topn` hàng đầu, giải mã chúng đối với các điểm neo, áp dụng tính năng triệt tiêu không tối đa trên các hộp chồng chéo có giá trị giao nhau (iou) cao hơn `nms_threshold`, loại bỏ các hộp có cạnh ngắn hơn ` kích thước tối thiểu`. |
GetElementAtIndex | Lấy phần tử tại chỉ mục đã chỉ định trong tập dữ liệu. |
Nhận tùy chọn | Trả về tf.data.Options được đính kèm với `input_dataset`. |
GetSessionHandle | Lưu trữ tensor đầu vào ở trạng thái của phiên hiện tại. |
GetSessionTensor <T> | Lấy giá trị của tensor được chỉ định bởi phần điều khiển của nó. |
Độ dốc | Thêm các phép toán tính đạo hàm riêng của tổng y s wrt x s, tức d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... Nếu các giá trị Options.dx() được đặt, chúng sẽ là đạo hàm riêng ký hiệu ban đầu của một hàm mất mát nào đó L wrt |
Đảm bảoConst <T> | Cung cấp sự đảm bảo cho thời gian chạy TF rằng tensor đầu vào là một hằng số. |
Bảng băm | Tạo một bảng băm chưa được khởi tạo. |
HistogramFixedWidth <U mở rộng Số> | Trả về biểu đồ của các giá trị. |
IFFTND <T> | Biến đổi Fourier nhanh nghịch đảo ND. |
IRFFTND <U mở rộng Số> | ND nghịch đảo biến đổi Fourier thực nhanh. |
Danh tính <T> | Trả về một tensor có cùng hình dạng và nội dung với tensor hoặc giá trị đầu vào. |
danh tínhN | Trả về danh sách các tensor có cùng hình dạng và nội dung với đầu vào tensor. |
Bỏ quaLỗiBộ dữ liệu | Tạo một tập dữ liệu chứa các phần tử của `input_dataset` bỏ qua lỗi. |
ImageProjectiveTransformV2 <T mở rộng Số> | Áp dụng phép biến đổi đã cho cho từng hình ảnh. |
ImageProjectiveTransformV3 <T mở rộng Số> | Áp dụng phép biến đổi đã cho cho từng hình ảnh. |
Bất biếnConst <T> | Trả về tensor bất biến từ vùng bộ nhớ. |
InfeedDequeue <T> | Một trình giữ chỗ chọn cho một giá trị sẽ được đưa vào tính toán. |
InfeedDequeueTuple | Tìm nạp nhiều giá trị từ nguồn cấp dữ liệu dưới dạng bộ dữ liệu XLA. |
InfeedEnqueue | Một op cung cấp một giá trị Tensor duy nhất vào tính toán. |
InfeedEnqueuePrelineizedBuffer | Một phương án sắp xếp bộ đệm đã được tuyến tính hóa trước vào tiến trình TPU. |
InfeedEnqueueTuple | Đưa nhiều giá trị Tensor vào tính toán dưới dạng bộ dữ liệu XLA. |
Khởi tạo bảng | Trình khởi tạo bảng có hai tensor tương ứng cho khóa và giá trị. |
Khởi tạoBảngFromDataset | |
Khởi tạoBảngFromTextFile | Khởi tạo một bảng từ một tập tin văn bản. |
Tại chỗThêm <T> | Thêm v vào các hàng x được chỉ định. |
Tại chỗSub <T> | Trừ `v` vào các hàng `x` được chỉ định. |
Cập nhật tại chỗ <T> | Cập nhật các hàng được chỉ định 'i' với các giá trị 'v'. |
IsBoostedTreesEnsembleĐược khởi tạo | Kiểm tra xem một tập hợp cây đã được khởi tạo chưa. |
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized | Kiểm tra xem luồng lượng tử đã được khởi tạo chưa. |
IsTPUEnhúngĐã khởi tạo | Việc nhúng TPU có được khởi tạo trong hệ thống TPU phân tán hay không. |
IsVariableĐược khởi tạo | Kiểm tra xem tensor đã được khởi tạo chưa. |
IsotonicRegression <U mở rộng Số> | Giải quyết một loạt các vấn đề hồi quy đẳng trương. |
IteratorGetDevice | Trả về tên của thiết bị mà `resource` đã được đặt trên đó. |
Khởi tạo chuỗi KMC2 | Trả về chỉ mục của một điểm dữ liệu cần được thêm vào tập hợp hạt giống. |
KmeansPlusPlusKhởi tạo | Chọn num_to_sample hàng đầu vào bằng tiêu chí KMeans++. |
KthOrderThống kê | Tính toán thống kê bậc K của một tập dữ liệu. |
Bộ dữ liệu LMDB | Tạo tập dữ liệu phát ra các cặp khóa-giá trị trong một hoặc nhiều tệp LMDB. |
LSTMBlockCell <T mở rộng Số> | Tính toán tốc độ truyền tiến của ô LSTM trong 1 bước thời gian. |
LSTMBlockCellGrad <T mở rộng Số> | Tính toán tốc độ lan truyền ngược của ô LSTM trong 1 dấu thời gian. |
LinSpace <T mở rộng Số> | Tạo các giá trị trong một khoảng. |
Danh sách bộ dữ liệu | Tạo một tập dữ liệu phát ra mỗi `tensor` một lần. |
LoadAllTPUEembeddingThông số | Một op tải các tham số tối ưu hóa vào bộ nhớ nhúng. |
LoadTPUEnhúngADAMThông số | Tải các tham số nhúng ADAM. |
LoadTPUEembeddingAdadeltaThông số | Tải các tham số nhúng Adadelta. |
LoadTPUEembeddingAdagradMomentumThông số | Tải các tham số nhúng Adagrad Momentum. |
LoadTPUEnhúngAdagradThông số | Tải các tham số nhúng Adagrad. |
LoadTPUEembeddingCenteredRMSPropThông số | Tải các tham số nhúng RMSProp ở giữa. |
LoadTPUEembeddingFTRLThông số | Tải các tham số nhúng FTRL. |
LoadTPUEembeddingTham số ước tính tần số | Tải các tham số nhúng của công cụ ước tính tần số. |
LoadTPUEembeddingMDLadagradLightParameters | Tải các tham số nhúng MDL Adagrad Light. |
LoadTPUEembeddingMomentumThông số | Tải các tham số nhúng Momentum. |
LoadTPUEembeddingProximalAdagradThông số | Tải các tham số nhúng Adagrad gần nhất. |
LoadTPUEembeddingProximalYogiThông số | |
LoadTPUEembeddingRMSPropThông số | Tải các tham số nhúng RMSProp. |
LoadTPUEembeddingStochasticGradientDescentParameters | Tải các tham số nhúng SGD. |
LookupTableExport <T, U> | Xuất ra tất cả các khóa và giá trị trong bảng. |
Bảng tra cứuTìm <U> | Tra cứu các khóa trong bảng, xuất ra các giá trị tương ứng. |
Tra cứuBảngNhập khẩu | Thay thế nội dung của bảng bằng các khóa và giá trị được chỉ định. |
Tra cứuBảngChèn | Cập nhật bảng để liên kết các khóa với các giá trị. |
Tra cứuBảngXóa | Xóa các khóa và các giá trị liên quan của nó khỏi bảng. |
Tra cứuKích thước bảng | Tính số phần tử trong bảng đã cho. |
Vòng lặpCond | Chuyển tiếp đầu vào đến đầu ra. |
LowerBound <U mở rộng Số> | Áp dụng low_bound(sorted_search_values, value) dọc theo mỗi hàng. |
Lu <T, U mở rộng Số> | Tính toán phân rã LU của một hoặc nhiều ma trận vuông. |
MakeUnique | Làm cho tất cả các phần tử trong thứ nguyên không theo lô là duy nhất nhưng \"gần\" với giá trị ban đầu của chúng. |
Bản đồXóa | Op loại bỏ tất cả các phần tử trong vùng chứa bên dưới. |
Bản đồChưa hoàn thiệnKích thước | Op trả về số phần tử chưa hoàn chỉnh trong vùng chứa bên dưới. |
Bản đồPeek | Op nhìn trộm các giá trị tại khóa được chỉ định. |
Kích thước bản đồ | Op trả về số phần tử trong vùng chứa bên dưới. |
Bản đồGiai đoạn | Giai đoạn (khóa, giá trị) trong vùng chứa bên dưới hoạt động giống như một bảng băm. |
Bản đồUnstage | Op xóa và trả về các giá trị được liên kết với khóa từ thùng chứa bên dưới. |
Bản đồUnstageNoKey | Op xóa và trả về ngẫu nhiên (khóa, giá trị) từ thùng chứa bên dưới. |
MatrixDiagPartV2 <T> | Trả về phần đường chéo theo đợt của một tenxơ theo đợt. |
MatrixDiagPartV3 <T> | Trả về phần đường chéo theo đợt của một tenxơ theo đợt. |
MatrixDiagV2 <T> | Trả về một tenxơ chéo theo bó với các giá trị đường chéo đã cho theo bó. |
MatrixDiagV3 <T> | Trả về một tenxơ chéo theo bó với các giá trị đường chéo đã cho theo bó. |
MatrixSetDiagV2 <T> | Trả về một tensor ma trận theo đợt với các giá trị đường chéo theo đợt mới. |
MatrixSetDiagV3 <T> | Trả về một tensor ma trận theo đợt với các giá trị đường chéo theo đợt mới. |
Tối đa <T> | Tính toán số phần tử lớn nhất theo các kích thước của tensor. |
MaxIntraOpParallelismBộ dữ liệu | Tạo một tập dữ liệu ghi đè tính song song tối đa trong nội bộ. |
Hợp nhất <T> | Chuyển tiếp giá trị của một tenxơ có sẵn từ `đầu vào` sang `đầu ra`. |
Hợp nhấtDedupDữ liệu | Một op hợp nhất các phần tử của số nguyên và các tensor float thành dữ liệu chống trùng lặp dưới dạng bộ dữ liệu XLA. |
Tối thiểu <T> | Tính toán số phần tử tối thiểu trên các kích thước của một tensor. |
Tấm Gương <T> | Đệm một tensor với các giá trị được phản ánh. |
MirrorPadGrad <T> | Tùy chọn chuyển màu cho `MirrorPad` tùy chọn. |
MlirPassthroughOp | Bao bọc một phép tính MLIR tùy ý được biểu thị dưới dạng một mô-đun có hàm main(). |
MulNoNan <T> | Trả về x * y theo phần tử. |
Bảng băm dày đặc có thể thay đổi | Tạo một bảng băm trống sử dụng tensor làm kho dự phòng. |
Bảng Hash có thể thay đổi | Tạo một bảng băm trống. |
MutableHashTableOfTensor | Tạo một bảng băm trống. |
Mutex | Tạo tài nguyên Mutex có thể bị khóa bởi `MutexLock`. |
Khóa Mutex | Khóa tài nguyên mutex. |
NcclAllReduce <T mở rộng Số> | Xuất ra một tensor chứa mức giảm trên tất cả các tensor đầu vào. |
NcclBroadcast <T mở rộng Số> | Gửi `đầu vào` tới tất cả các thiết bị được kết nối với đầu ra. |
NcclReduce <T mở rộng Số> | Giảm `đầu vào` từ `num_devices` bằng cách sử dụng `reduction` xuống một thiết bị duy nhất. |
Ndtri <T mở rộng Số> | |
Hàng xóm gần nhất | Chọn k trung tâm gần nhất cho mỗi điểm. |
TiếpSau <T mở rộng Số> | Trả về giá trị có thể biểu thị tiếp theo của `x1` theo hướng `x2`, theo phần tử. |
Lần lặp tiếp theo <T> | Làm cho đầu vào của nó có sẵn cho lần lặp tiếp theo. |
Không ra đâu | Không lam gi cả. |
Số liệu không xác định <U> | Không xác định tạo ra một số số nguyên. |
NonMaxSuppressionV5 <T mở rộng Số> | Tham lam chọn một tập hợp con các hộp giới hạn theo thứ tự điểm giảm dần, cắt bỏ các hộp có sự chồng chéo cao (IOU) với các hộp đã chọn trước đó. |
Bộ dữ liệu không tuần tự hóa | |
OneHot <U> | Trả về một tenxơ một nóng. |
Những người thích <T> | Trả về một tensor đơn vị có cùng hình dạng và kiểu như x. |
OptimizeDatasetV2 | Tạo tập dữ liệu bằng cách áp dụng các tối ưu hóa có liên quan cho `input_dataset`. |
Tùy chọnBộ dữ liệu | Tạo tập dữ liệu bằng cách đính kèm tf.data.Options vào `input_dataset`. |
Bản đồ đã đặt hàngXóa | Op loại bỏ tất cả các phần tử trong vùng chứa bên dưới. |
Bản đồ đã đặt hàngChưa hoàn thànhKích thước | Op trả về số phần tử chưa hoàn chỉnh trong vùng chứa bên dưới. |
Đã đặt hàngBản đồPeek | Op nhìn trộm các giá trị tại khóa được chỉ định. |
Đã đặt hàngKích thước bản đồ | Op trả về số phần tử trong vùng chứa bên dưới. |
Đặt hàngBản đồGiai đoạn | Giai đoạn (khóa, giá trị) trong vùng chứa bên dưới hoạt động giống như một lệnh thùng chứa kết hợp. |
Bản đồ đã đặt hàngUnstage | Op xóa và trả về các giá trị được liên kết với khóa từ thùng chứa bên dưới. |
OrderedMapUnstageNoKey | Op loại bỏ và trả về phần tử (khóa, giá trị) có giá trị nhỏ nhất key từ vùng chứa bên dưới. |
OutfeedDequeue <T> | Truy xuất một tensor đơn từ nguồn cấp dữ liệu tính toán. |
Nguồn cấp dữ liệu ngoàiDequeueTuple | Truy xuất nhiều giá trị từ nguồn cấp dữ liệu tính toán. |
Nguồn cấp dữ liệu raDequeueTupleV2 | Truy xuất nhiều giá trị từ nguồn cấp dữ liệu tính toán. |
OutfeedDequeueV2 <T> | Truy xuất một tensor đơn từ nguồn cấp dữ liệu tính toán. |
OutfeedEnqueue | Xếp hàng một Tensor trên nguồn cấp dữ liệu tính toán. |
OutfeedEnqueueTuple | Xếp hàng đợi nhiều giá trị Tensor trên nguồn cấp dữ liệu tính toán. |
Đệm <T> | Đệm một tensor. |
Bộ dữ liệu song song | |
ParallelConcat <T> | Nối một danh sách các tensor `N` dọc theo chiều thứ nhất. |
ParallelDynamicStitch <T> | Xen kẽ các giá trị từ tensor `data` thành một tensor duy nhất. |
Phân tích cú phápVí dụDatasetV2 | Chuyển đổi `input_dataset` chứa các proto `Example` dưới dạng vectơ của DT_STRING thành tập dữ liệu gồm các đối tượng `Tensor` hoặc `SparseTensor` biểu thị các tính năng được phân tích cú pháp. |
Phân tíchVí dụV2 | Chuyển đổi một vectơ của các proto tf.Example (dưới dạng chuỗi) thành các tensor đã gõ. |
ParseSequenceVí dụV2 | Chuyển đổi một vectơ của các proto tf.io.SequenceExample (dưới dạng chuỗi) thành các tensor đã nhập. |
Trình giữ chỗ <T> | Một trình giữ chỗ chọn cho một giá trị sẽ được đưa vào tính toán. |
Giữ chỗWithDefault <T> | Một trình giữ chỗ op đi qua `đầu vào` khi đầu ra của nó không được cung cấp. |
Tuyến tính hóa trước | Một op tuyến tính hóa một giá trị Tensor thành một tensor biến thể mờ đục. |
Tuyến tính hóaTuple | Một op tuyến tính hóa nhiều giá trị Tensor thành một tensor biến thể mờ đục. |
Op nguyên thủy | Một lớp cơ sở để triển khai Op được hỗ trợ bởi một Operation duy nhất. |
In | In một chuỗi vô hướng. |
Riêng tưThreadPoolBộ dữ liệu | Tạo một tập dữ liệu sử dụng nhóm luồng tùy chỉnh để tính toán `input_dataset`. |
Sản phẩm <T> | Tính tích các phần tử theo kích thước của tensor. |
QuantizeAndDequantizeV4 <T mở rộng Số> | Lượng tử hóa sau đó khử lượng tử một tensor. |
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T mở rộng Số> | Trả về độ dốc của `QuantizeAndDequantizeV4`. |
Lượng tử hóaConcat <T> | Nối các tensor lượng tử hóa dọc theo một chiều. |
Lượng tử hóaConcatV2 <T> | |
Lượng tử hóaConv2DAndRelu <V> | |
Lượng tử hóaConv2DAndReluAndRequantize <V> | |
Lượng tử hóaConv2DAndRequantize <V> | |
Lượng tử hóaConv2DPerChannel <V> | Tính toán QuantizedConv2D trên mỗi kênh. |
Lượng tử hóaConv2DWithBias <V> | |
Lượng tử hóaConv2DWithBiasAndRelu <V> | |
Lượng tử hóaConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | |
Lượng tử hóaConv2DWithBiasAndRequantize <W> | |
Lượng tử hóaConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X> | |
Lượng tử hóaConv2DWithBiasSumAndRelu <V> | |
Lượng tử hóaConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X> | |
Lượng tử hóaDepthwiseConv2D <V> | Tính toán lượng tử hóa theo chiều sâu Conv2D. |
Lượng tử hóaDepthwiseConv2DWithBias <V> | Tính toán lượng tử hóa theo chiều sâu Conv2D với Bias. |
Lượng tử hóaDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V> | Tính toán lượng tử hóa theo chiều sâu Conv2D với Bias và Relu. |
Lượng tử hóaDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Tính toán lượng tử hóa theo chiều sâu Conv2D với Bias, Relu và Requantize. |
Lượng tử hóaMatMulWithBias <W> | Thực hiện phép nhân ma trận lượng tử hóa của `a` với ma trận `b` với phép cộng độ lệch. |
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W mở rộng Số> | |
Lượng tử hóaMatMulWithBiasAndRelu <V> | Thực hiện phép nhân ma trận lượng tử hóa của `a` với ma trận `b` bằng phép cộng độ lệch và phép hợp relu. |
Lượng tử hóaMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Thực hiện phép nhân ma trận lượng tử hóa của `a` với ma trận `b` với phép cộng độ lệch và relu và kết hợp lại lượng tử hóa. |
Lượng tử hóaMatMulWithBiasAndRequantize <W> | |
Lượng tử hóaĐịnh hình lại <T> | Định hình lại một tensor lượng tử hóa theo tùy chọn Reshape op. |
RFFTND <U> | ND biến đổi Fourier thực nhanh. |
RaggedBincount <U mở rộng Số> | Đếm số lần xuất hiện của mỗi giá trị trong một mảng số nguyên. |
RaggedCountSparseOutput <U mở rộng Số> | Thực hiện đếm thùng đầu ra thưa thớt cho đầu vào tensor bị rách. |
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. |
RandomIndexShuffle <T extends Number> | Outputs the position of `value` in a permutation of [0, ..., max_index]. |
Range <T extends Number> | Creates a sequence of numbers. |
Rank | Returns the rank of a tensor. |
ReadVariableOp <T> | Reads the value of a variable. |
ReadVariableXlaSplitND <T> | Splits resource variable input tensor across all dimensions. |
RebatchDataset | Creates a dataset that changes the batch size. |
RebatchDatasetV2 | Creates a dataset that changes the batch size. |
Recv <T> | Receives the named tensor from send_device on recv_device. |
RecvTPUEmbeddingActivations | An op that receives embedding activations on the TPU. |
ReduceAll | Computes the "logical and" of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceAny | Computes the "logical or" of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceMax <T> | Computes the maximum of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceMin <T> | Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceProd <T> | Computes the product of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceSum <T> | Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. |
RefEnter <T> | Creates or finds a child frame, and makes `data` available to the child frame. |
RefExit <T> | Exits the current frame to its parent frame. |
RefIdentity <T> | Return the same ref tensor as the input ref tensor. |
RefMerge <T> | Forwards the value of an available tensor from `inputs` to `output`. |
RefNextIteration <T> | Makes its input available to the next iteration. |
RefSelect <T> | Forwards the `index`th element of `inputs` to `output`. |
RefSwitch <T> | Forwards the ref tensor `data` to the output port determined by `pred`. |
RegisterDataset | Registers a dataset with the tf.data service. |
RegisterDatasetV2 | Registers a dataset with the tf.data service. |
Relayout <T> | |
RelayoutLike <T> | |
RequantizationRangePerChannel | Computes requantization range per channel. |
RequantizePerChannel <U> | Requantizes input with min and max values known per channel. |
Reshape <T> | Reshapes a tensor. |
ResourceAccumulatorApplyGradient | Applies a gradient to a given accumulator. |
ResourceAccumulatorNumAccumulated | Returns the number of gradients aggregated in the given accumulators. |
ResourceAccumulatorSetGlobalStep | Updates the accumulator with a new value for global_step. |
ResourceAccumulatorTakeGradient <T> | Extracts the average gradient in the given ConditionalAccumulator. |
ResourceApplyAdagradV2 | Update '*var' according to the adagrad scheme. |
ResourceApplyAdamWithAmsgrad | Update '*var' according to the Adam algorithm. |
ResourceApplyKerasMomentum | Update '*var' according to the momentum scheme. |
ResourceConditionalAccumulator | A conditional accumulator for aggregating gradients. |
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`. |
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. |
ResourceScatterNdMax | |
ResourceScatterNdMin | |
ResourceScatterNdSub | Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. |
ResourceScatterNdUpdate | Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. |
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. |
ResourceSparseApplyKerasMomentum | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme. |
ResourceStridedSliceAssign | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
RetrieveAllTPUEmbeddingParameters | An op that retrieves optimization parameters from embedding to host memory. |
RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters | Retrieve ADAM embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Retrieve Adadelta embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters | Retrieve Adagrad Momentum embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters | Retrieve Adagrad embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Retrieve centered RMSProp embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters | Retrieve FTRL embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | Retrieve frequency estimator embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Retrieve MDL Adagrad Light embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters | Retrieve Momentum embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Retrieve proximal Adagrad embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters | Retrieve RMSProp embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Retrieve SGD embedding parameters. |
Reverse <T> | Reverses specific dimensions of a tensor. |
ReverseSequence <T> | Reverses variable length slices. |
RewriteDataset | |
RiscAbs <T extends Number> | |
RiscAdd <T extends Number> | Returns x + y element-wise. |
RiscBinaryArithmetic <T extends Number> | |
RiscBinaryComparison | |
RiscBitcast <U> | |
RiscBroadcast <T> | |
RiscCast <U> | |
RiscCeil <T extends Number> | |
RiscCholesky <T extends Number> | |
RiscConcat <T> | |
RiscConv <T extends Number> | |
RiscCos <T extends Number> | |
RiscDiv <T extends Number> | |
RiscDot <T extends Number> | |
RiscExp <T extends Number> | |
RiscFft <T> | |
RiscFloor <T extends Number> | |
RiscGather <T> | |
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> | |
RiscPow <T extends Number> | |
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> | |
RiscSub <T extends Number> | |
RiscTranspose <T> | |
RiscTriangularSolve <T extends Number> | |
RiscUnary <T extends Number> | |
RngReadAndSkip | Advance the counter of a counter-based RNG. |
RngSkip | Advance the counter of a counter-based RNG. |
Roll <T> | Rolls the elements of a tensor along an axis. |
SamplingDataset | Creates a dataset that takes a Bernoulli sample of the contents of another dataset. |
ScaleAndTranslate | |
ScaleAndTranslateGrad <T extends Number> | |
ScatterAdd <T> | Adds sparse updates to a variable reference. |
ScatterDiv <T> | Divides a variable reference by sparse updates. |
ScatterMax <T extends Number> | Reduces sparse updates into a variable reference using the `max` operation. |
ScatterMin <T extends Number> | Reduces sparse updates into a variable reference using the `min` operation. |
ScatterMul <T> | Multiplies sparse updates into a variable reference. |
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. |
ScatterNdMax <T> | Computes element-wise maximum. |
ScatterNdMin <T> | Computes element-wise minimum. |
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. |
ScatterNdUpdate <T> | Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. |
ScatterSub <T> | Subtracts sparse updates to a variable reference. |
ScatterUpdate <T> | Applies sparse updates to a variable reference. |
SegmentMaxV2 <T extends Number> | Computes the maximum along segments of a tensor. |
SegmentMinV2 <T extends Number> | Computes the minimum along segments of a tensor. |
SegmentProdV2 <T> | Computes the product along segments of a tensor. |
SegmentSumV2 <T> | Computes the sum along segments of a tensor. |
SelectV2 <T> | |
Send | Sends the named tensor from send_device to recv_device. |
SendTPUEmbeddingGradients | Performs gradient updates of embedding tables. |
SetDiff1d <T, U extends Number> | Computes the difference between two lists of numbers or strings. |
SetSize | Number of unique elements along last dimension of input `set`. |
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. |
ShuffleAndRepeatDatasetV2 | |
ShuffleDatasetV2 | |
ShuffleDatasetV3 | |
ShutdownDistributedTPU | Shuts down a running distributed TPU system. |
ShutdownTPUSystem | An op that shuts down the TPU system. |
Size <U extends Number> | Returns the size of a tensor. |
Skipgram | Parses a text file and creates a batch of examples. |
SleepDataset | |
Slice <T> | Return a slice from 'input'. |
SlidingWindowDataset | Creates a dataset that passes a sliding window over `input_dataset`. |
Snapshot <T> | Returns a copy of the input tensor. |
SnapshotChunkDataset | |
SnapshotDataset | Creates a dataset that will write to / read from a snapshot. |
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. |
SparseBincount <U extends Number> | Counts the number of occurrences of each value in an integer array. |
SparseCountSparseOutput <U extends Number> | Performs sparse-output bin counting for a sparse tensor input. |
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. |
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`. |
SparseMatrixTranspose | Transposes the inner (matrix) dimensions of a CSRSparseMatrix. |
SparseMatrixZeros | Creates an all-zeros CSRSparseMatrix with shape `dense_shape`. |
SparseSegmentMeanGradV2 <T extends Number, U extends Number> | Tính toán độ dốc cho SparseSegmentMean. |
SparseSegmentSqrtNGradV2 <T extends Number, U extends Number> | Computes gradients for SparseSegmentSqrtN. |
SparseSegmentSumGrad <T extends Number> | Computes gradients for SparseSegmentSum. |
SparseSegmentSumGradV2 <T extends Number, U extends Number> | Computes gradients for SparseSegmentSum. |
SparseTensorToCSRSparseMatrix | Converts a SparseTensor to a (possibly batched) CSRSparseMatrix. |
Spence <T extends Number> | |
Split <T> | Splits a tensor into `num_split` tensors along one dimension. |
SplitDedupData <T extends Number, U extends Number> | An op splits input deduplication data XLA tuple into integer and floating point tensors. |
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. |
Stack <T> | Packs a list of `N` rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor. |
Stage | Stage values similar to a lightweight Enqueue. |
StageClear | Op removes all elements in the underlying container. |
StagePeek | Op peeks at the values at the specified index. |
StageSize | Op returns the number of elements in the underlying container. |
StatefulRandomBinomial <V extends Number> | |
StatefulStandardNormal <U> | Outputs random values from a normal distribution. |
StatefulStandardNormalV2 <U> | Outputs random values from a normal distribution. |
StatefulTruncatedNormal <U> | Outputs random values from a truncated normal distribution. |
StatefulUniform <U> | Outputs random values from a uniform distribution. |
StatefulUniformFullInt <U> | Outputs random integers from a uniform distribution. |
StatefulUniformInt <U> | Outputs random integers from a uniform distribution. |
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends Number> | |
StatelessRandomBinomial <W extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a binomial distribution. |
StatelessRandomGammaV2 <V extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution. |
StatelessRandomGammaV3 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a gamma distribution. |
StatelessRandomGetAlg | Picks the best counter-based RNG algorithm based on device. |
StatelessRandomGetKeyCounter | Scrambles seed into key and counter, using the best algorithm based on device. |
StatelessRandomGetKeyCounterAlg | Picks the best algorithm based on device, and scrambles seed into key and counter. |
StatelessRandomNormalV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom values from a normal distribution. |
StatelessRandomPoisson <W extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random numbers from a Poisson distribution. |
StatelessRandomUniformFullInt <V extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformIntV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random integers from a uniform distribution. |
StatelessRandomUniformV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom random values from a uniform distribution. |
StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extends Number> | Generate a randomly distorted bounding box for an image deterministically. |
StatelessShuffle <T> | Randomly and deterministically shuffles a tensor along its first dimension. |
StatelessTruncatedNormalV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution. |
StatsAggregatorHandleV2 | |
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`. |
StridedSliceAssign <T> | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
StridedSliceGrad <U> | Returns the gradient of `StridedSlice`. |
StringLower | Converts all uppercase characters into their respective lowercase replacements. |
StringNGrams <T extends Number> | Creates ngrams from ragged string data. |
StringUpper | Converts all lowercase characters into their respective uppercase replacements. |
Sum <T> | Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. |
SwitchCond <T> | Forwards `data` to the output port determined by `pred`. |
SyncDevice | Synchronizes the device this op is run on. |
TFRecordDatasetV2 | Creates a dataset that emits the records from one or more TFRecord files. |
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. |
TPUOrdinalSelector | A TPU core selector Op. |
TPUPartitionedInput <T> | An op that groups a list of partitioned inputs together. |
TPUPartitionedInputV2 <T> | An op that groups a list of partitioned inputs together. |
TPUPartitionedOutput <T> | An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation. |
TPUPartitionedOutputV2 <T> | An op that demultiplexes a tensor to be sharded by XLA to a list of partitioned outputs outside the XLA computation. |
TPUReplicateMetadata | Metadata indicating how the TPU computation should be replicated. |
TPUReplicatedInput <T> | Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation. |
TPUReplicatedOutput <T> | Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation. |
TPUReshardVariables | Op that reshards on-device TPU variables to specified state. |
TPURoundRobin | Round-robin load balancing on TPU cores. |
TemporaryVariable <T> | Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step. |
TensorArray | An array of Tensors of given size. |
TensorArrayClose | Delete the TensorArray from its resource container. |
TensorArrayConcat <T> | Concat the elements from the TensorArray into value `value`. |
TensorArrayGather <T> | Gather specific elements from the TensorArray into output `value`. |
TensorArrayGrad | Creates a TensorArray for storing the gradients of values in the given handle. |
TensorArrayGradWithShape | Creates a TensorArray for storing multiple gradients of values in the given handle. |
TensorArrayPack <T> | |
TensorArrayRead <T> | Read an element from the TensorArray into output `value`. |
TensorArrayScatter | Scatter the data from the input value into specific TensorArray elements. |
TensorArraySize | Get the current size of the TensorArray. |
TensorArraySplit | Split the data from the input value into TensorArray elements. |
TensorArrayUnpack | |
TensorArrayWrite | Push an element onto the tensor_array. |
TensorListConcat <T> | Concats all tensors in the list along the 0th dimension. |
TensorListConcatLists | |
TensorListConcatV2 <U> | Concats all tensors in the list along the 0th dimension. |
TensorListElementShape <T extends Number> | The shape of the elements of the given list, as a tensor. |
TensorListFromTensor | Creates a TensorList which, when stacked, has the value of `tensor`. |
TensorListGather <T> | Creates a Tensor by indexing into the TensorList. |
TensorListGetItem <T> | |
TensorListLength | Returns the number of tensors in the input tensor list. |
TensorListPopBack <T> | Returns the last element of the input list as well as a list with all but that element. |
TensorListPushBack | Returns a list which has the passed-in `Tensor` as last element and the other elements of the given list in `input_handle`. |
TensorListPushBackBatch | |
TensorListReserve | List of the given size with empty elements. |
TensorListResize | Resizes the list. |
TensorListScatter | Creates a TensorList by indexing into a Tensor. |
TensorListScatterIntoExistingList | Scatters tensor at indices in an input list. |
TensorListScatterV2 | Creates a TensorList by indexing into a Tensor. |
TensorListSetItem | |
TensorListSplit | Splits a tensor into a list. |
TensorListStack <T> | Stacks all tensors in the list. |
TensorMapErase | Returns a tensor map with item from given key erased. |
TensorMapHasKey | Returns whether the given key exists in the map. |
TensorMapInsert | Returns a map that is the 'input_handle' with the given key-value pair inserted. |
TensorMapLookup <U> | Returns the value from a given key in a tensor map. |
TensorMapSize | Returns the number of tensors in the input tensor map. |
TensorMapStackKeys <T> | Returns a Tensor stack of all keys in a tensor map. |
TensorScatterAdd <T> | Adds sparse `updates` to an existing tensor according to `indices`. |
TensorScatterMax <T> | Apply a sparse update to a tensor taking the element-wise maximum. |
TensorScatterMin <T> | |
TensorScatterSub <T> | Subtracts sparse `updates` from an existing tensor according to `indices`. |
TensorScatterUpdate <T> | Scatter `updates` into an existing tensor according to `indices`. |
TensorStridedSliceUpdate <T> | Assign `value` to the sliced l-value reference of `input`. |
ThreadPoolDataset | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
ThreadPoolHandle | Creates a dataset that uses a custom thread pool to compute `input_dataset`. |
Tile <T> | Constructs a tensor by tiling a given tensor. |
Timestamp | Provides the time since epoch in seconds. |
ToBool | Converts a tensor to a scalar predicate. |
TopKUnique | Returns the TopK unique values in the array in sorted order. |
TopKWithUnique | Returns the TopK values in the array in sorted order. |
TpuHandleToProtoKey | Converts XRT's uid handles to TensorFlow-friendly input format. |
TridiagonalMatMul <T> | Calculate product with tridiagonal matrix. |
TridiagonalSolve <T> | Solves tridiagonal systems of equations. |
Unbatch <T> | Reverses the operation of Batch for a single output Tensor. |
UnbatchGrad <T> | Gradient of Unbatch. |
UncompressElement | Uncompresses a compressed dataset element. |
UnicodeDecode <T extends Number> | Decodes each string in `input` into a sequence of Unicode code points. |
UnicodeEncode | Encode a tensor of ints into unicode strings. |
UniformDequantize <U extends Number> | Perform dequantization on the quantized Tensor `input`. |
UniformQuantize <U> | Perform quantization on Tensor `input`. |
UniformQuantizedAdd <T> | Perform quantized add of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`. |
UniformQuantizedClipByValue <T> | Perform clip by value on the quantized Tensor `operand`. |
UniformQuantizedConvolution <U> | Perform quantized convolution of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
UniformQuantizedConvolutionHybrid <V extends Number> | Perform hybrid quantized convolution of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
UniformQuantizedDot <U> | Perform quantized dot of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`. |
UniformQuantizedDotHybrid <V extends Number> | Perform hybrid quantized dot of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
UniformRequantize <U> | Given quantized tensor `input`, requantize it with new quantization parameters. |
Unique <T, V extends Number> | Finds unique elements along an axis of a tensor. |
UniqueDataset | Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`. |
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 | |
Unstack <T> | Unpacks a given dimension of a rank-`R` tensor into `num` rank-`(R-1)` tensors. |
Unstage | Op is similar to a lightweight Dequeue. |
UnwrapDatasetVariant | |
UpperBound <U extends Number> | Applies upper_bound(sorted_search_values, values) along each row. |
VarHandleOp | Creates a handle to a Variable resource. |
VarIsInitializedOp | Checks whether a resource handle-based variable has been initialized. |
Variable <T> | Holds state in the form of a tensor that persists across steps. |
VariableShape <T extends Number> | Returns the shape of the variable pointed to by `resource`. |
Where | Returns locations of nonzero / true values in a tensor. |
Where3 <T> | Selects elements from `x` or `y`, depending on `condition`. |
WindowOp | |
WorkerHeartbeat | Worker heartbeat op. |
WrapDatasetVariant | |
WriteRawProtoSummary | Writes a serialized proto summary. |
XlaConcatND <T> | Concats input tensor across all dimensions. |
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. |
XlaSendTPUEmbeddingGradients | An op that performs gradient updates of embedding tables. |
XlaSendToHost | An op to send a tensor to the host. |
XlaSplitND <T> | Splits input tensor across all dimensions. |
Xlog1py <T> | Returns 0 if x == 0, and x * log1p(y) otherwise, elementwise. |
Zeros <T> | An operator creating a constant initialized with zeros of the shape given by `dims`. |
ZerosLike <T> | Returns a tensor of zeros with the same shape and type as x. |