Zajęcia
Anulować | Zgłoś wyjątek, aby przerwać proces po wywołaniu. |
Przerwij.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla Abort |
Wszystko | Oblicza „logiczne i” elementów w wymiarach tensora. |
Wszystkie.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla All |
WszystkoDo Wszystkich <T> | Opcja wymiany danych między replikami TPU. |
Anonimowa tabela Hash | Tworzy niezainicjowaną anonimową tabelę skrótów. |
AnonimowyIteratorV2 | Kontener dla zasobu iteratora. |
AnonimowyIteratorV3 | Kontener dla zasobu iteratora. |
Anonimowa pamięć podręczna | |
AnonimowyMultiDeviceIterator | Kontener dla zasobu iteratora obsługującego wiele urządzeń. |
AnonimowyMultiDeviceIteratorV3 | Kontener dla zasobu iteratora obsługującego wiele urządzeń. |
AnonymousMutableDenseHashTable | Tworzy pustą anonimową, zmienną tabelę skrótów, która używa tensorów jako magazynu zapasowego. |
AnonymousMutableDenseHashTable.Options | Opcjonalne atrybuty dla AnonymousMutableDenseHashTable |
AnonimowyMutableHashTable | Tworzy pustą anonimową, zmienną tabelę skrótów. |
AnonymousMutableHashTableOfTensors | Tworzy pustą anonimową, zmienną tabelę mieszania wartości wektorowych. |
AnonymousMutableHashTableOfTensors.Options | Opcjonalne atrybuty dla AnonymousMutableHashTableOfTensors |
Anonimowy generator losowych nasion | |
Anonimowy generator nasion | |
Każdy | Oblicza „logiczne lub” elementów w wymiarach tensora. |
Dowolne.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla Any |
ZastosujAdagradV2 <T> | Zaktualizuj „*var” zgodnie ze schematem adagrad. |
ZastosujAdagradV2.Opcje | Opcjonalne atrybuty ApplyAdagradV2 |
OkołoTopK <T rozszerza liczbę> | Zwraca wartości min/max k i ich indeksy argumentu wejściowego w przybliżony sposób. |
OkołoTopK.Opcji | Opcjonalne atrybuty dla ApproxTopK |
Zestaw danych AssertCardinality | |
AssertNextDataset | Transformacja, która stwierdza, które transformacje nastąpią później. |
AssertPrevZestaw danych | Transformacja potwierdzająca, które transformacje miały miejsce wcześniej. |
Twierdź to | Stwierdza, że podany warunek jest prawdziwy. |
Potwierdź to. Opcje | Opcjonalne atrybuty AssertThat |
Przypisz <T> | Zaktualizuj „ref”, przypisując mu „wartość”. |
Przypisz.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla Assign |
PrzypiszDodaj <T> | Zaktualizuj „ref”, dodając do niego „wartość”. |
PrzypiszDodaj.Opcje | Opcjonalne atrybuty AssignAdd |
PrzypiszDodajZmiennąOp | Dodaje wartość do bieżącej wartości zmiennej. |
Przypisz sub <T> | Zaktualizuj „ref”, odejmując od niego „wartość”. |
Przypisz opcje podrzędne | Opcjonalne atrybuty dla AssignSub |
Przypisz podzmiennąOp | Odejmuje wartość od bieżącej wartości zmiennej. |
Przypisz zmiennąOp | Przypisuje nową wartość do zmiennej. |
Przypisz zmienneopcje | Opcjonalne atrybuty dla AssignVariableOp |
Przypisz zmiennąXlaConcatND | Łączy tensor wejściowy we wszystkich wymiarach. |
Przypisz zmiennąXlaConcatND.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla AssignVariableXlaConcatND |
Zestaw danych AutoShard | Tworzy zestaw danych, który dzieli wejściowy zestaw danych. |
Opcje AutoShardDataset | Opcjonalne atrybuty dla AutoShardDataset |
BandedTriangularSolve <T> | |
BandedTriangularSolve.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla BandedTriangularSolve |
Bariera | Definiuje barierę, która utrzymuje się w przypadku różnych wykonań wykresów. |
Bariera.Opcje | Opcjonalne atrybuty Barrier |
BarieraZamknij | Zamyka zadaną barierę. |
BarieraZamknij.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla BarrierClose |
BarieraNiekompletnyRozmiar | Oblicza liczbę niekompletnych elementów w danej barierze. |
BarieraWstawWiele | Dla każdego klucza przypisuje odpowiednią wartość do określonego komponentu. |
Rozmiar bariery gotowy | Oblicza liczbę kompletnych elementów w danej barierze. |
BarieraTakeMany | Pobiera z bariery zadaną liczbę ukończonych elementów. |
BarieraTakeMany.Options | Opcjonalne atrybuty dla BarrierTakeMany |
Seria | Grupuje wszystkie tensory wejściowe w sposób niedeterministyczny. |
Opcje partii | Opcjonalne atrybuty dla Batch |
BatchMatMulV2 <T> | Mnoży wycinki dwóch tensorów w partiach. |
Opcje BatchMatMulV2 | Opcjonalne atrybuty dla BatchMatMulV2 |
BatchMatMulV3 <V> | Mnoży wycinki dwóch tensorów w partiach. |
Opcje BatchMatMulV3 | Opcjonalne atrybuty dla BatchMatMulV3 |
BatchToSpace <T> | BatchToSpace dla tensorów 4-D typu T. |
BatchToSpaceNd <T> | BatchToSpace dla tensorów ND typu T. |
BesselI0 <T rozszerza numer> | |
BesselI1 <T rozszerza numer> | |
BesselJ0 <T rozszerza numer> | |
BesselJ1 <T rozszerza numer> | |
BesselK0 <T rozszerza numer> | |
BesselK0e <T rozszerza numer> | |
BesselK1 <T rozszerza numer> | |
BesselK1e <T rozszerza numer> | |
BesselY0 <T numer rozszerzenia> | |
BesselY1 <T rozszerza numer> | |
Transmisja bitowa <U> | Przesyła bitcast tensora z jednego typu na inny bez kopiowania danych. |
BlockLSTM <T rozszerza numer> | Oblicza propagację komórki LSTM do przodu dla wszystkich kroków czasowych. |
Opcje blokuLSTM | Opcjonalne atrybuty dla BlockLSTM |
BlockLSTMGrad <T rozszerza numer> | Oblicza propagację wsteczną komórki LSTM dla całej sekwencji czasowej. |
BlockLSTMGradV2 <T rozszerza numer> | Oblicza propagację wsteczną komórki LSTM dla całej sekwencji czasowej. |
BlockLSTMV2 <T rozszerza numer> | Oblicza propagację komórki LSTM do przodu dla wszystkich kroków czasowych. |
Opcje blokuLSTMV2 | Opcjonalne atrybuty dla BlockLSTMV2 |
BoostedTreesAggregateStats | Agreguje podsumowanie zgromadzonych statystyk dla partii. |
Wzmocnione Drzewa Łyżką | Bucketyzuj każdą funkcję w oparciu o granice segmentów. |
WzmocnioneDrzewaObliczNajlepsząFunkcjęPodziel | Oblicza zyski dla każdej cechy i zwraca najlepszą możliwą informację o podziale dla tej cechy. |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit |
WzmocnioneDrzewaObliczNajlepsząFunkcjęSplitV2 | Oblicza zyski dla każdej cechy i zwraca najlepszą możliwą informację o podziale dla każdego węzła. |
Wzmocnione drzewaOblicz najlepsze zyski na funkcję | Oblicza zyski dla każdej cechy i zwraca najlepszą możliwą informację o podziale dla tej cechy. |
Odchylenie BoostedTreesCenter | Oblicza wartość priorytetową na podstawie danych szkoleniowych (odchylenie) i wypełnia pierwszy węzeł wartościami logitowymi. |
BoostedTreesCreateEnsemble | Tworzy model zespołu drzewa i zwraca do niego uchwyt. |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | Utwórz zasób dla strumieni kwantylowych. |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource.Options | Opcjonalne atrybuty dla BoostedTreesCreateQuantileStreamResource |
BoostedTreesDeserializeEnsemble | Deserializuje serializowaną konfigurację zespołu drzewa i zastępuje bieżące drzewo ensemble. |
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | Tworzy dojście do BoostedTreesEnsembleResource |
Opcje BoostedTreesEnsembleResourceHandleOptions | Opcjonalne atrybuty dla BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp |
Wyniki BoostedTreesExampleDebugOutputs | Wyniki debugowania/interpretacji modelu dla każdego przykładu. |
BoostedTreesFlushQuantilePodsumowania | Opróżnij podsumowania kwantyli z każdego zasobu strumienia kwantyli. |
BoostedTreesGetEnsembleStates | Pobiera żeton zasobu zespołu drzew, liczbę drzew i statystyki wzrostu. |
BoostedTreesMakeQuantilePodsumowania | Tworzy podsumowanie kwantyli dla partii. |
Podsumowanie BoostedTreesMakeStats | Tworzy podsumowanie zgromadzonych statystyk dla partii. |
Wzmocnione drzewaPrzewidywanie | Uruchamia wiele predyktorów zespołu regresji addytywnej na instancjach wejściowych i oblicza logity. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | Dodaj podsumowania kwantyli do każdego zasobu strumienia kwantyli. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserializuj | Deserializuj granice segmentów i gotową flagę do bieżącego QuantileAccumulator. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | Opróżnij podsumowania zasobu strumienia kwantylowego. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush |
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | Wygeneruj granice segmentów dla każdego obiektu na podstawie skumulowanych podsumowań. |
BoostedDreesQuantileStreamResourceHandleOp | Tworzy dojście do BoostedTreesQuantileStreamResource. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOptions | Opcjonalne atrybuty dla BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp |
BoostedTreesSerializeEnsemble | Serializuje zespół drzewa do proto. |
BoostedTreesSparseAgregateStats | Agreguje podsumowanie zgromadzonych statystyk dla partii. |
WzmocnioneDrzewaRzadkieObliczNajlepsząFunkcjaPodziel | Oblicza zyski dla każdej cechy i zwraca najlepszą możliwą informację o podziale dla tej cechy. |
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit |
BoostedTreesTrainingPredict | Uruchamia wiele predyktorów zespołu regresji addytywnej na instancjach wejściowych i oblicza aktualizację buforowanych danych logicznych. |
Zestaw BoostedTreesUpdate | Aktualizuje zespół drzew poprzez dodanie warstwy do ostatniego rosnącego drzewa lub zakładając nowe drzewo. |
BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | Aktualizuje zespół drzew, dodając warstwę do ostatniego uprawianego drzewa lub zakładając nowe drzewo. |
Opcje BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | Opcjonalne atrybuty dla BoostedTreesUpdateEnsembleV2 |
BroadcastDynamicShape <T rozszerza numer> | Zwróć kształt s0 op s1 za pomocą transmisji. |
BroadcastGradientArgs <T rozszerza numer> | Zwróć wskaźniki redukcji do obliczenia gradientów s0 op s1 z rozgłoszeniem. |
Transmisja do <T> | Rozgłaszaj tablicę dla zgodnego kształtu. |
Wiadro | Podział danych wejściowych na podstawie „granic”. |
CacheDatasetV2 | |
Opcje pamięci podręcznejDatasetV2 | Opcjonalne atrybuty dla CacheDatasetV2 |
CheckNumericsV2 <T rozszerza numer> | Sprawdza tensor dla wartości NaN, -Inf i +Inf. |
Wybierz najszybszy zbiór danych | |
ClipByValue <T> | Przycina wartości tensora do określonej wartości minimalnej i maksymalnej. |
SortujTPUEembeddingMemory | Operacja, która łączy protosy konfiguracji pamięci zakodowanej w postaci ciągów znaków ze wszystkich hostów. |
CollectiveAllToAllV2 <T rozszerza numer> | Wzajemnie wymienia wiele tensorów tego samego typu i kształtu. |
Opcje zbiorczeAllToAllV2 | Opcjonalne atrybuty dla CollectiveAllToAllV2 |
CollectiveAllToAllV3 <T rozszerza numer> | Wzajemnie wymienia wiele tensorów tego samego typu i kształtu. |
Opcje zbiorczeAllToAllV3 | Opcjonalne atrybuty dla CollectiveAllToAllV3 |
CollectiveAssignGroupV2 | Przypisz klucze grupowe na podstawie przypisania do grupy. |
CollectiveBcastRecvV2 <U> | Odbiera wartość tensora transmitowaną z innego urządzenia. |
Opcje CollectiveBcastRecvV2 | Opcjonalne atrybuty dla CollectiveBcastRecvV2 |
CollectiveBcastSendV2 <T> | Rozgłasza wartość tensora do jednego lub większej liczby innych urządzeń. |
Opcje CollectiveBcastSendV2 | Opcjonalne atrybuty dla CollectiveBcastSendV2 |
CollectiveGather <T rozszerza numer> | Wzajemnie gromadzi wiele tensorów tego samego typu i kształtu. |
Opcje CollectiveGather | Opcjonalne atrybuty CollectiveGather |
CollectiveGatherV2 <T rozszerza numer> | Wzajemnie gromadzi wiele tensorów tego samego typu i kształtu. |
Opcje CollectiveGatherV2 | Opcjonalne atrybuty dla CollectiveGatherV2 |
CollectiveInitializeCommunicator | Inicjuje grupę dla operacji zbiorowych. |
CollectiveInitializeCommunicator.Opcje | Opcjonalne atrybuty CollectiveInitializeCommunicator |
Zbiorowe Permute <T> | Opcja umożliwiająca permutację tensorów w replikowanych instancjach TPU. |
CollectiveReduceScatterV2 <T rozszerza numer> | Wzajemnie redukuje wiele tensorów tego samego typu i kształtu oraz rozprasza wynik. |
Opcje zbiorczeReduceScatterV2 | Opcjonalne atrybuty dla CollectiveReduceScatterV2 |
CollectiveReduceV2 <T rozszerza numer> | Wzajemnie redukuje wiele tensorów tego samego typu i kształtu. |
Opcje zbiorczeReduceV2 | Opcjonalne atrybuty dla CollectiveReduceV2 |
CollectiveReduceV3 <T rozszerza numer> | Wzajemnie redukuje wiele tensorów tego samego typu i kształtu. |
Opcje zbiorczeReduceV3 | Opcjonalne atrybuty dla CollectiveReduceV3 |
Połączone tłumienie inne niż maksymalne | Chciwie wybiera podzbiór obwiedni w malejącej kolejności punktów, Ta operacja wykonuje non_max_suppression na wejściach na partię, we wszystkich klasach. |
Opcje łączoneNonMaxSuppression | Opcjonalne atrybuty dla CombinedNonMaxSuppression |
CompositeTensorVariantFromComponents | Koduje wartość „ExtensionType” w „wariantowym” tensorze skalarnym. |
CompositeTensorVariantToComponents | Dekoduje tensor skalarny „wariantu” na wartość „ExtensionType”. |
Kompresuj element | Kompresuje element zestawu danych. |
Oblicz rozmiar partii | Oblicza statyczny rozmiar partii zestawu danych bez częściowych partii. |
ComputeDedupDataTupleMask | Operacja oblicza maskę krotki danych deduplikacyjnych z rdzenia osadzającego. |
Połącz <T> | Łączy tensory wzdłuż jednego wymiaru. |
Skonfiguruj i zainicjujGlobalTPU | Operacja konfigurująca scentralizowane struktury rozproszonego systemu TPU. |
ConfigureAndInitializeGlobalTPU.Options | Opcjonalne atrybuty dla ConfigureAndInitializeGlobalTPU |
Skonfiguruj rozproszonyTPU | Konfiguruje scentralizowane struktury dla rozproszonego systemu TPU. |
Skonfiguruj opcje rozproszonegoTPU | Opcjonalne atrybuty dla ConfigureDistributedTPU |
Skonfiguruj osadzanie TPU | Konfiguruje osadzanie TPU w rozproszonym systemie TPU. |
SkonfigurujTPUEmbeddingHost | Operacja konfigurująca oprogramowanie TPUEmbedding na hoście. |
SkonfigurujTPUEmbeddingMemory | Operacja konfigurująca oprogramowanie TPUEmbedding na hoście. |
PołączTPUEembeddingHosty | Operacja konfigurująca komunikację pomiędzy instancjami oprogramowania hosta TPUEmbedding po wywołaniu ConfigureTPUEmbeddingHost na każdym hoście. |
Stała <T> | Operator generujący wartość stałą. |
Zużyj MutexLock | Ta operacja wykorzystuje blokadę utworzoną przez `MutexLock`. |
Wyzwalacz kontrolny | Nic nie robi. |
Konw. <T rozszerza liczbę> | Oblicza splot ND przy danych tensorach (N+1+batch_dims)-D „input” i (N+2)-D „filter”. |
Opcje konw | Opcjonalne atrybuty Conv |
Conv2DBackpropFilterV2 <T rozszerza numer> | Oblicza gradienty splotu względem filtra. |
Opcje Conv2DBackpropFilterV2 | Opcjonalne atrybuty dla Conv2DBackpropFilterV2 |
Conv2DBackpropInputV2 <T rozszerza numer> | Oblicza gradienty splotu w odniesieniu do danych wejściowych. |
Opcje Conv2DBackpropInputV2 | Opcjonalne atrybuty dla Conv2DBackpropInputV2 |
Skopiuj <T> | Skopiuj tensor z CPU-to-CPU lub GPU-to-GPU. |
Kopiuj.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla Copy |
KopiujHost <T> | Skopiuj tensor do hosta. |
Opcje kopiowania hosta | Opcjonalne atrybuty dla CopyHost |
Kopiuj do siatki <T> | |
Kopiuj do siatkiGrad <T> | |
CountUpTo <T rozszerza numer> | Zwiększa „ref”, aż osiągnie „limit”. |
CrossReplicaSum <T rozszerza numer> | Opcja sumowania danych wejściowych z replikowanych instancji TPU. |
Składniki CSRSparseMatrix <T> | Odczytuje komponenty CSR w „indeksie” partii. |
CSRSparseMatrixToDense <T> | Konwertuj (prawdopodobnie wsadową) CSRSparseMatrix na gęstą. |
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T> | Konwertuje (prawdopodobnie wsadową) CSRSparesMatrix na SparseTensor. |
Zbiór danych CSV | |
CSVDatasetV2 | |
CTCLossV2 | Oblicza stratę CTC (prawdopodobieństwo logarytmiczne) dla każdego wpisu partii. |
Opcje CTCLossV2 | Opcjonalne atrybuty dla CTCLossV2 |
CudnnRNNBackpropV3 <T rozszerza numer> | Stopień podparcia CudnnRNNV3. |
CudnnRNNBackpropV3.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla CudnnRNNBackpropV3 |
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T rozszerza numer> | Konwertuje parametry CudnnRNN z postaci kanonicznej do postaci użytkowej. |
CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla CudnnRNNCanonicalToParamsV2 |
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T rozszerza numer> | Pobiera parametry CudnnRNN w formie kanonicznej. |
CudnnRNNParamsToCanonicalV2.Opcje | Opcjonalne atrybuty CudnnRNNParamsToCanonicalV2 |
CudnnRNNV3 <T numer rozszerzenia> | RNN wspierany przez cuDNN. |
CudnnRNNV3.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla CudnnRNNV3 |
CumulativeLogsumexp <T rozszerza numer> | Oblicz skumulowany iloczyn tensora „x” wzdłuż „osi”. |
Opcje zbiorczelogsumexp | Opcjonalne atrybuty dla CumulativeLogsumexp |
Zbiór danych DataService | Tworzy zestaw danych, który odczytuje dane z usługi tf.data. |
DataServiceDataset.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla DataServiceDataset |
DataServiceDatasetV2 | Tworzy zestaw danych, który odczytuje dane z usługi tf.data. |
Opcje DataServiceDatasetV2 | Opcjonalne atrybuty dla DataServiceDatasetV2 |
Zbiór danychKardynalność | Zwraca liczność `zestawu_danych_wejściowych`. |
Zestaw danychCardinality.Options | Opcjonalne atrybuty dla DatasetCardinality |
Zbiór danych z wykresu | Tworzy zbiór danych na podstawie podanego `graph_def`. |
Zestaw danychToGraphV2 | Zwraca serializowany GraphDef reprezentujący „zestaw_danych_wejściowych”. |
Opcje DatasetToGraphV2 | Opcjonalne atrybuty dla DatasetToGraphV2 |
Dawn <T rozszerza numer> | |
DebugGradientIdentity <T> | Opcja tożsamości do debugowania gradientowego. |
DebugGradientRefIdentity <T> | Opcja tożsamości do debugowania gradientowego. |
Tożsamość debugowania <T> | Zapewnia mapowanie tożsamości tensora wejściowego innego niż Ref na potrzeby debugowania. |
DebugIdentity.Options | Opcjonalne atrybuty DebugIdentity |
DebugIdentityV2 <T> | Debugowanie tożsamości V2 op. |
Opcje DebugIdentityV2 | Opcjonalne atrybuty dla DebugIdentityV2 |
DebugIdentityV3 <T> | Zapewnia mapowanie tożsamości tensora wejściowego innego niż Ref na potrzeby debugowania. |
Opcje DebugIdentityV3 | Opcjonalne atrybuty dla DebugIdentityV3 |
DebugujNanCount | Debugowanie licznika wartości NaN Op. |
Opcje debugowaniaNanCount | Opcjonalne atrybuty dla DebugNanCount |
Podsumowanie debugowania numerycznego | Debugowanie podsumowania numerycznego op. |
Opcje debugowaniaNumericSummary | Opcjonalne atrybuty dla DebugNumericSummary |
DebugNumericSummaryV2 <U rozszerza numer> | Podsumowanie numeryczne debugowania V2 op. |
Opcje DebugNumericSummaryV2 | Opcjonalne atrybuty dla DebugNumericSummaryV2 |
Dekoduj obraz <T rozszerza numer> | Funkcja dla decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg i decode_png. |
Opcje dekodowania obrazu | Opcjonalne atrybuty dla DecodeImage |
DecodePaddedRaw <T rozszerza numer> | Reinterpretuj bajty ciągu jako wektor liczb. |
Opcje DecodePaddedRaw | Opcjonalne atrybuty dla DecodePaddedRaw |
DekodujProto | Operacja wyodrębnia pola z serializowanego protokołu buforującego wiadomość do tensorów. |
Opcje dekodowania proto | Opcjonalne atrybuty dla DecodeProto |
DeepCopy <T> | Tworzy kopię `x`. |
UsuńIterator | Kontener dla zasobu iteratora. |
Usuń pamięć podręczną | |
UsuńMultiDeviceIterator | Kontener dla zasobu iteratora. |
Usuń generator losowych nasion | |
Usuń generator nasion | |
UsuńSessionTensor | Usuń tensor określony przez jego uchwyt w sesji. |
DenseBincount <U rozszerza numer> | Zlicza liczbę wystąpień każdej wartości w tablicy liczb całkowitych. |
Opcje DenseBincount | Opcjonalne atrybuty dla DenseBincount |
DenseCountSparseOutput <Numer rozszerzenia U> | Wykonuje zliczanie binarnego sygnału wyjściowego rzadkiego dla wejścia tf.tensor. |
DenseCountSparseOutput.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla DenseCountSparseOutput |
DenseToCSRSparseMatrix | Konwertuje gęsty tensor na (prawdopodobnie wsadowy) CSRSparseMatrix. |
Zniszcz zasóbOp | Usuwa zasób określony przez uchwyt. |
Zniszcz opcje opcji zasobów | Opcjonalne atrybuty dla DestroyResourceOp |
Zniszcz zmienną tymczasową <T> | Niszczy zmienną tymczasową i zwraca jej wartość końcową. |
Indeks urządzenia | Zwróć indeks urządzenia, na którym działa operacja. |
DirectedInterleaveDataset | Zamiennik `InterleaveDataset` na ustalonej liście `N` zestawów danych. |
DirectedInterleaveDataset.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla DirectedInterleaveDataset |
Wyłącz opcję „CopyOnRead”. | Wyłącza tryb kopiowania przy czytaniu. |
RozproszoneZapisywanie | |
Opcje rozproszonego zapisu | Opcjonalne atrybuty DistributedSave |
DrawBoundingBoxesV2 <T rozszerza numer> | Narysuj ramki ograniczające na partii obrazów. |
DtensorRestoreV2 | |
DtensorSetGlobalTPUArray | Operacja informująca hosta o globalnych identyfikatorach wszystkich TPU w systemie. |
Manekinowy licznik iteracji | |
DummyMemoryCache | |
Atrapa generatora nasion | |
DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | Ułatwia przenoszenie kodu korzystającego z funkcji tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options | Opcjonalne atrybuty dla DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch |
DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | |
DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch.Options | Opcjonalne atrybuty dla DynamicEnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch |
Partycja dynamiczna <T> | Dzieli „dane” na tensory „liczba_partycji” przy użyciu indeksów z „partycji”. |
Dynamiczny ścieg <T> | Przeplataj wartości z tensorów „danych” w pojedynczy tensor. |
Edytuj Odległość | Oblicza (prawdopodobnie znormalizowaną) odległość edycji Levenshteina. |
Edytuj odległość.Opcje | Opcjonalne atrybuty EditDistance |
Np. <U> | Oblicza rozkład własny jednej lub większej liczby macierzy kwadratowych. |
Np. Opcje | Opcjonalne atrybuty dla Eig |
Einsum <T> | Skrócenie tensora zgodnie z konwencją sumowania Einsteina. |
Puste <T> | Tworzy tensor o podanym kształcie. |
Puste.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla Empty |
Pusta lista Tensorów | Tworzy i zwraca pustą listę tensorów. |
Pusta mapa Tensora | Tworzy i zwraca pustą mapę tensora. |
ZakodujProto | Opera serializuje komunikaty protobuf dostarczone w tensorach wejściowych. |
Opcje EncodeProto | Opcjonalne atrybuty dla EncodeProto |
KolejkujTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | Ułatwia przenoszenie kodu korzystającego z funkcji tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options | Opcjonalne atrybuty dla EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch |
KolejkujTPUEmbeddingBatch | Operacja kolejkująca listę wejściowych tensorów wsadowych do TPUEmbedding. |
KolejkujTPUEmbeddingBatch.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla EnqueueTPUEmbeddingBatch |
KolejkujTPUEmbeddingIntegerBatch | Operacja kolejkująca listę wejściowych tensorów wsadowych do TPUEmbedding. |
KolejkujTPUEmbeddingIntegerBatch.Options | Opcjonalne atrybuty dla EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch |
KolejkujTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | Ułatwia przenoszenie kodu wykorzystującego funkcję tf.nn.embedding_lookup(). |
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch.Options | Opcjonalne atrybuty dla EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch |
KolejkujTPUEmbeddingSparseBatch | Operacja kolejkująca indeksy wejściowe TPUEmbedding z SparseTensor. |
KolejkujTPUEmbeddingSparseBatch.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch |
KolejkujTPUEmbeddingSparseTensorBatch | Ułatwia przenoszenie kodu korzystającego z funkcji tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch.Options | Opcjonalne atrybuty dla EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch |
Upewnij się, że kształt <T> | Zapewnia zgodność kształtu tensora z oczekiwanym kształtem. |
Wpisz <T> | Tworzy lub znajduje ramkę podrzędną i udostępnia ramce podrzędnej „dane”. |
Wprowadź.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla Enter |
Erfinv <T rozszerza numer> | |
Norma euklidesowa <T> | Oblicza normę euklidesową elementów w różnych wymiarach tensora. |
Opcje euklidesowej normy | Opcjonalne atrybuty dla EuclideanNorm |
WykonajTPUEmbeddingPartitioner | Operacja wykonująca partycję TPUEmbedding w konfiguracji centralnej urządzenia i oblicza rozmiar HBM (w bajtach) wymagany do operacji TPUEmbedding. |
Wyjdź z <T> | Wychodzi z bieżącej ramki do jej ramki nadrzędnej. |
RozwińWymiary <T> | Wstawia wymiar 1 do kształtu tensora. |
Eksperymentalny zestaw danych AutoShard | Tworzy zestaw danych, który dzieli wejściowy zestaw danych. |
Eksperymentalny zestaw danych AutoShardDataset. Opcje | Opcjonalne atrybuty dla ExperimentalAutoShardDataset |
ExperimentalBytesProducedStatsDataset | Rejestruje rozmiar w bajtach każdego elementu `input_dataset` w StatsAggregator. |
EksperymentalneWybierz najszybszy zestaw danych | |
Eksperymentalny zbiór danych Kardynalność | Zwraca liczność `zestawu_danych_wejściowych`. |
Eksperymentalny zestaw danych do TFRecord | Zapisuje dany zestaw danych do danego pliku przy użyciu formatu TFRecord. |
Zestaw danych eksperymentalnychDenseToSparseBatchDataset | Tworzy zestaw danych, który grupuje elementy wejściowe w SparseTensor. |
Zestaw danych eksperymentalnychLatencyStats | Rejestruje opóźnienie tworzenia elementów „input_dataset” w StatsAggregator. |
Eksperymentalny zestaw danych MatchingFiles | |
EksperymentalnyMaxIntraOpParallelismDataset | Tworzy zestaw danych, który zastępuje maksymalną równoległość wewnątrz operacji. |
EksperymentalnyParseExampleDataset | Przekształca `input_dataset` zawierający protos `Example` jako wektory DT_STRING w zbiór danych obiektów `Tensor` lub `SparseTensor` reprezentujących przeanalizowane cechy. |
ExperimentalParseExampleDataset.Options | Opcjonalne atrybuty dla ExperimentalParseExampleDataset |
Eksperymentalny zestaw danych PrivateThreadPool | Tworzy zestaw danych, który używa niestandardowej puli wątków do obliczenia „zestawu_danych_wejściowych”. |
Eksperymentalny losowy zestaw danych | Tworzy zestaw danych, który zwraca liczby pseudolosowe. |
Eksperymentalny zestaw danych Rebatch | Tworzy zestaw danych, który zmienia rozmiar partii. |
Eksperymentalny zestaw danych Rebatch. Opcje | Opcjonalne atrybuty dla ExperimentalRebatchDataset |
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset | |
Eksperymentalny zestaw danych SlidingWindow | Tworzy zestaw danych, który przechodzi przez przesuwane okno nad `input_dataset`. |
Eksperymentalny zestaw danych Sql | Tworzy zestaw danych, który wykonuje zapytanie SQL i emituje wiersze zestawu wyników. |
ExperimentalStatsAggregatorHandle | Tworzy zasób menedżera statystyk. |
ExperimentalStatsAggregatorHandle.Options | Opcjonalne atrybuty dla ExperimentalStatsAggregatorHandle |
Podsumowanie agregatora statystyk eksperymentalnych | Tworzy podsumowanie wszelkich statystyk zarejestrowanych przez danego menedżera statystyk. |
Eksperymentalny zestaw danych Unbatch | Zbiór danych, który dzieli elementy wejściowe na wiele elementów. |
Expint <T rozszerza numer> | |
WyodrębnijGlimpseV2 | Wyodrębnia rzut oka z tensora wejściowego. |
Wyodrębnij opcje GlimpseV2 | Opcjonalne atrybuty dla ExtractGlimpseV2 |
Wyodrębnij poprawki woluminów <T rozszerza numer> | Wyodrębnij „łatki” z „wejściowego” i umieść je w wymiarze wyjściowym „głębokość”. |
FFTND <T> | Szybka transformata Fouriera ND. |
Konfiguracja zestawu plików | Ustaw konfigurację systemu plików. |
Wypełnij <U> | Tworzy tensor wypełniony wartością skalarną. |
Sfinalizuj zbiór danych | Tworzy zbiór danych poprzez zastosowanie tf.data.Options do `input_dataset`. |
Finalizuj zestaw danych.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla FinalizeDataset |
Sfinalizuj osadzanie TPU | Operacja finalizująca konfigurację TPUEmbedding. |
Odcisk palca | Generuje wartości odcisków palców. |
FresnelCos <T rozszerza numer> | |
FresnelSin <T rozszerza numer> | |
FusedBatchNormGradV3 <T rozszerza numer, U rozszerza numer> | Gradient do normalizacji wsadowej. |
Opcje FusedBatchNormGradV3 | Opcjonalne atrybuty dla FusedBatchNormGradV3 |
FusedBatchNormV3 <T rozszerza numer, U rozszerza numer> | Normalizacja wsadowa. |
Opcje FusedBatchNormV3 | Opcjonalne atrybuty dla FusedBatchNormV3 |
Zbierz <T> | Zbierz wycinki z osi `params`, `osi` zgodnie z `indeksami`. |
Zbierz.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla Gather |
Zbierz <T> | Zbierz wycinki z „params” do Tensora o kształcie określonym przez „indeksy”. |
Generuj propozycje BoundingBox | Ta operacja tworzy obszar zainteresowań z podanych obwiedni (bbox_deltas) zakodowanych kotwic wrt zgodnie z równaniem 2 w arXiv:1506.01497 Operacja wybiera górne pola punktacji `pre_nms_topn`, dekoduje je w odniesieniu do kotwic, stosuje niemaksymalne tłumienie nakładających się pól o wartości przecięcia przez związek (iou) wyższej niż `nms_threshold`, odrzucając pola, w których krótszy bok jest mniejszy niż ` min_rozmiar`. |
GenerateBoundingBoxProposals.Options | Opcjonalne atrybuty dla GenerateBoundingBoxProposals |
PobierzElementAtIndex | Pobiera element o określonym indeksie w zestawie danych. |
PobierzOpcje | Zwraca tf.data.Options dołączone do `input_dataset`. |
Pobierz uchwyt sesji | Przechowuj tensor wejściowy w stanie bieżącej sesji. |
GetSessionTensor <T> | Pobierz wartość tensora określoną przez jego uchwyt. |
Gradienty | Dodaje operacje do obliczenia pochodnych cząstkowych sumy y s wrt x s, tj. d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2... Jeśli ustawione są wartości |
Gradienty.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla Gradients |
GRUBlockCell <T rozszerza numer> | Oblicza propagację do przodu komórki GRU dla 1 kroku czasowego. |
GRUBlockCellGrad <T rozszerza numer> | Oblicza propagację wsteczną komórki GRU dla 1 kroku czasowego. |
GwarancjaStała <T> | Daje gwarancję środowisku wykonawczemu TF, że tensor wejściowy jest stały. |
Tabela Hash | Tworzy niezainicjowaną tabelę skrótów. |
HashTable.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla HashTable |
HistogramFixedWidth <Numer rozszerzenia U> | Zwróć histogram wartości. |
Tożsamość <T> | Zwraca tensor o tym samym kształcie i zawartości co tensor lub wartość wejściowa. |
TożsamośćN | Zwraca listę tensorów o takich samych kształtach i zawartości jak dane wejściowe tensory. |
IFFND <T> | Odwrotna szybka transformata Fouriera ND. |
Ignoruj ErrorsDataset | Tworzy zestaw danych zawierający elementy `input_dataset` ignorując błędy. |
IgnoreErrorsDataset.Options | Opcjonalne atrybuty dla IgnoreErrorsDataset |
ImageProjectiveTransformV2 <T rozszerza numer> | Stosuje daną transformację do każdego z obrazów. |
Opcje obrazuProjectiveTransformV2 | Opcjonalne atrybuty dla ImageProjectiveTransformV2 |
ImageProjectiveTransformV3 <T numer rozszerzenia> | Stosuje daną transformację do każdego z obrazów. |
Opcje obrazuProjectiveTransformV3 | Opcjonalne atrybuty dla ImageProjectiveTransformV3 |
Stała niezmienna <T> | Zwraca niezmienny tensor z obszaru pamięci. |
Kolejka dosuwu <T> | Opcja zastępcza wartości, która zostanie wprowadzona do obliczeń. |
PodawanieDequeueTuple | Pobiera wiele wartości z źródła jako krotkę XLA. |
Kolejka dopływowa | Operacja, która wprowadza do obliczeń pojedynczą wartość Tensora. |
Opcje kolejki podawania | Opcjonalne atrybuty dla InfeedEnqueue |
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer | Operacja kolejkująca wstępnie zlinearyzowany bufor do zasilania TPU. |
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer.Options | Opcjonalne atrybuty dla InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer |
InfeedEnqueueTuple | Podaje do obliczeń wiele wartości Tensora w postaci krotki XLA. |
InfeedEnqueueTuple.Options | Opcjonalne atrybuty dla InfeedEnqueueTuple |
Zainicjuj tabelę | Inicjator tabeli, który przyjmuje dwa tensory odpowiednio dla kluczy i wartości. |
Zainicjuj tabelę z zestawu danych | |
Zainicjuj tabelę z pliku tekstowego | Inicjuje tabelę z pliku tekstowego. |
ZainicjujTableFromTextFile.Options | Opcjonalne atrybuty dla InitializeTableFromTextFile |
W miejscuDodaj <T> | Dodaje v do określonych wierszy x. |
InplaceSub <T> | Odejmuje „v” od określonych wierszy „x”. |
InplaceUpdate <T> | Aktualizuje określone wiersze „i” wartościami „v”. |
IRFFTND <Numer rozszerzający U> | Odwrotność ND, naprawdę szybka transformata Fouriera. |
IsBoostedTreesEnsembleInitialized | Sprawdza, czy zainicjowano zespół drzewa. |
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized | Sprawdza, czy strumień kwantyli został zainicjowany. |
Regresja izotoniczna <U rozszerza liczbę> | Rozwiązuje serię problemów z regresją izotoniczną. |
Zainicjowano IsTPUEmbedding | Czy osadzanie TPU jest inicjowane w rozproszonym systemie TPU. |
IsTPUEmbeddingInitialized.Options | Opcjonalne atrybuty dla IsTPUEmbeddingInitialized |
Jest zmienną zainicjalizowaną | Sprawdza, czy tensor został zainicjowany. |
IteratorPobierz urządzenie | Zwraca nazwę urządzenia, na którym został umieszczony „zasób”. |
Inicjalizacja KMC2Chain | Zwraca indeks punktu danych, który powinien zostać dodany do zestawu źródłowego. |
KmeansPlusPlusInicjalizacja | Wybiera num_to_sample wierszy danych wejściowych przy użyciu kryterium KMeans++. |
KthOrderStatystyka | Oblicza statystykę rzędu K zbioru danych. |
LinSpace <T rozszerza numer> | Generuje wartości w przedziale. |
ListaZestawDanych | Tworzy zbiór danych, który emituje jeden raz każdy z „tensorów”. |
ListaZestawDanych.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla ListDataset |
Zbiór danych LMDB | Tworzy zestaw danych, który emituje pary klucz-wartość w jednym lub większej liczbie plików LMDB. |
Załaduj wszystkie parametry TPUEmbedding | Operacja ładująca parametry optymalizacyjne do pamięci wbudowanej. |
ZaładujTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Załaduj parametry osadzania Adadelta. |
ZaładujTPUEmbeddingAdadeltaParameters.Options | Opcjonalne atrybuty dla LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters |
ZaładujTPUEmbeddingAdagradMomentumParametry | Załaduj parametry osadzania Adagrad Momentum. |
LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters.Options | Opcjonalne atrybuty dla LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters |
Załaduj parametryTPUEmbeddingAdagrad | Załaduj parametry osadzania Adagrad. |
ZaładujTPUEmbeddingAdagradParameters.Options | Opcjonalne atrybuty dla LoadTPUEmbeddingAdagradParameters |
ZaładujTPUEmbeddingADAMParametry | Załaduj parametry osadzania programu ADAM. |
ZaładujTPUEmbeddingADAMParametry.Opcje | Opcjonalne atrybuty parametrów LoadTPUEmbeddingADAMParameters |
Załaduj parametryTPUEmbeddingCenteredRMSProp | Parametry osadzania RMSProp skupione na obciążeniu. |
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPPropParameters.Options | Opcjonalne atrybuty dla LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters |
Załaduj parametry estymatora częstotliwościTPUEmbedding | Parametry osadzania estymatora częstotliwości obciążenia. |
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters.Options | Opcjonalne atrybuty dla LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters |
ZaładujTPUEmbeddingFTRLParametry | Załaduj parametry osadzania FTRL. |
ZaładujTPUEmbeddingFTRLParametry.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla LoadTPUEmbeddingFTRLParameters |
ZaładujTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Załaduj parametry osadzania MDL Adagrad Light. |
ZaładujTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters.Options | Opcjonalne atrybuty dla LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters |
ZaładujTPUEmbeddingMomentumParametry | Załaduj parametry osadzania Momentum. |
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters.Options | Opcjonalne atrybuty dla LoadTPUEmbeddingMomentumParameters |
ZaładujTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Załaduj parametry osadzania proksymalnego Adagradu. |
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options | Opcjonalne atrybuty dla LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters |
ZaładujTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
ZaładujTPUEmbeddingProximalYogiParameters.Options | Opcjonalne atrybuty dla LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters |
Załaduj parametryTPUEmbeddingRMSProp | Załaduj parametry osadzania RMSProp. |
ZaładujTPUEmbeddingRMSPParameters.Options | Opcjonalne atrybuty dla LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters |
ZaładujTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Załaduj parametry osadzania SGD. |
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters.Options | Opcjonalne atrybuty dla LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters |
LookupTableExport <T, U> | Wyświetla wszystkie klucze i wartości w tabeli. |
LookupTableZnajdź <U> | Wyszukuje klucze w tabeli i wyświetla odpowiednie wartości. |
Import tabeli wyszukiwania | Zastępuje zawartość tabeli określonymi kluczami i wartościami. |
Wstaw tabelę wyszukiwania | Aktualizuje tabelę, aby powiązać klucze z wartościami. |
LookupTableUsuń | Usuwa klucze i powiązane z nimi wartości z tabeli. |
Rozmiar tabeli wyszukiwania | Oblicza liczbę elementów w podanej tabeli. |
Warunek pętli | Przekazuje wejście na wyjście. |
Dolna granica <U rozszerza numer> | Stosuje dolne_ograniczenie (sortowane_wartości_wyszukiwania, wartości) wzdłuż każdego wiersza. |
LSTMBlockCell <T rozszerza numer> | Oblicza propagację komórki LSTM do przodu dla 1 kroku czasowego. |
Opcje LSTMBlockCell | Opcjonalne atrybuty dla LSTMBlockCell |
LSTMBlockCellGrad <T rozszerza numer> | Oblicza propagację wsteczną komórki LSTM dla 1 kroku czasowego. |
Lu <T, U rozszerza numer> | Oblicza rozkład LU jednej lub większej liczby macierzy kwadratowych. |
Zrób wyjątkowy | Spraw, aby wszystkie elementy w wymiarze innym niż wsadowy były unikalne, ale „bliskie”. ich wartość początkowa. |
MapaWyczyść | Op usuwa wszystkie elementy z bazowego kontenera. |
MapClear.Options | Opcjonalne atrybuty MapClear |
MapaNiekompletnyRozmiar | Op zwraca liczbę niekompletnych elementów w bazowym kontenerze. |
MapIncompleteSize.Options | Opcjonalne atrybuty dla MapIncompleteSize |
MapPeek | Op sprawdza wartości w określonym kluczu. |
Opcje MapPeek | Opcjonalne atrybuty dla MapPeek |
Rozmiar mapy | Op zwraca liczbę elementów w bazowym kontenerze. |
Rozmiar mapy. Opcje | Opcjonalne atrybuty dla MapSize |
MapStage | Etap (klucz, wartości) w bazowym kontenerze, który zachowuje się jak tablica mieszająca. |
MapStage.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla MapStage |
MapaUnstage | Op usuwa i zwraca wartości powiązane z kluczem z pojemnika znajdującego się pod spodem. |
MapUnstage.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla MapUnstage |
MapaUnstageNoKey | Op usuwa i zwraca losowy (klucz, wartość) z pojemnika znajdującego się pod spodem. |
MapUnstageNoKey.Options | Opcjonalne atrybuty dla MapUnstageNoKey |
MatrixDiagPartV2 <T> | Zwraca wsadową część diagonalną wsadowego tensora. |
MatrixDiagPartV3 <T> | Zwraca wsadową część diagonalną wsadowego tensora. |
Opcje MatrixDiagPartV3 | Opcjonalne atrybuty dla MatrixDiagPartV3 |
MatrixDiagV2 <T> | Zwraca wsadowy tensor diagonalny z podanymi wsadowymi wartościami przekątnymi. |
MatrixDiagV3 <T> | Zwraca wsadowy tensor diagonalny z podanymi wsadowymi wartościami przekątnymi. |
Opcje MatrixDiagV3 | Opcjonalne atrybuty dla MatrixDiagV3 |
MatrixSetDiagV2 <T> | Zwraca tensor macierzy wsadowej z nowymi wsadowymi wartościami przekątnej. |
MatrixSetDiagV3 <T> | Zwraca tensor macierzy wsadowej z nowymi wsadowymi wartościami przekątnej. |
Opcje MatrixSetDiagV3 | Opcjonalne atrybuty dla MatrixSetDiagV3 |
Maks. <T> | Oblicza maksimum elementów w wymiarach tensora. |
Maksymalna liczba opcji | Opcjonalne atrybuty dla Max |
MaxIntraOpParallelismDataset | Tworzy zestaw danych, który zastępuje maksymalną równoległość wewnątrz operacji. |
Połącz <T> | Przekazuje wartość dostępnego tensora z „wejść” do „wyjść”. |
PołączDedupData | Operacja łączy elementy tensorów całkowitych i zmiennoprzecinkowych w dane deduplikacyjne w postaci krotki XLA. |
ScalDedupData.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla MergeDedupData |
Min. <T> | Oblicza minimalną liczbę elementów w wymiarach tensora. |
Min.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla Min |
MirrorPad <T> | Wypełnia tensor wartościami lustrzanymi. |
MirrorPadGrad <T> | Opcja gradientowa dla `MirrorPad` op. |
MlirPrzejścieOp | Zawija dowolne obliczenia MLIR wyrażone jako moduł z funkcją main(). |
MulNoNan <T> | Zwraca x * y elementarnie. |
MutableDenseHashTable | Tworzy pustą tabelę mieszającą, która używa tensorów jako magazynu zapasowego. |
MutableDenseHashTable.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla MutableDenseHashTable |
MutableHashTable | Tworzy pustą tabelę mieszającą. |
MutableHashTable.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla MutableHashTable |
MutableHashTableOfTensors | Tworzy pustą tabelę mieszającą. |
MutableHashTableOfTensors.Options | Opcjonalne atrybuty dla MutableHashTableOfTensors |
Muteks | Tworzy zasób Mutex, który można zablokować za pomocą `MutexLock`. |
Opcje Mutex | Opcjonalne atrybuty dla Mutex |
MutexLock | Blokuje zasób mutex. |
NcclAllReduce <T rozszerza numer> | Wysyła tensor zawierający redukcję we wszystkich tensorach wejściowych. |
NcclBroadcast <T rozszerza numer> | Wysyła dane wejściowe do wszystkich urządzeń podłączonych do wyjścia. |
NcclReduce <T rozszerza numer> | Zmniejsza „wejście” z „liczby_urządzeń” za pomocą „redukcji” do jednego urządzenia. |
Ndtri <T rozszerza numer> | |
Najbliżsi Sąsiedzi | Wybiera k najbliższych środków dla każdego punktu. |
NastępnyPo <T rozszerza numer> | Zwraca następną możliwą do przedstawienia wartość „x1” w kierunku „x2”, według elementu. |
Następna iteracja <T> | Udostępnia swoje dane wejściowe dla następnej iteracji. |
NieDeterministyczneInts <U> | Niedeterministycznie generuje pewne liczby całkowite. |
NonMaxSuppressionV5 <T rozszerza numer> | Chciwie wybiera podzbiór obwiedni w malejącej kolejności punktów, Przycinanie skrzynek o wysokim przecięciu (IOU) pokrywają się z wcześniej wybranymi skrzynkami. |
NonmaxSuppRessionv5.options | Opcjonalne atrybuty dla NonMaxSuppressionV5 |
Nonserializabledataset | |
Noop | Nic nie robi. |
Onehot <u> | Zwraca jeden gorący tensor. |
Onehot.options | Opcjonalne atrybuty dla OneHot |
Podobne <T> | Zwraca tensor tych o tym samym kształcie i typu co x. |
ZoptymalizowaneAtaseTV2 | Tworzy zestaw danych, stosując powiązane optymalizacje do „input_dataset`. |
ZoptymalizowaneAtasEtv2.options | Opcjonalne atrybuty dla OptimizeDatasetV2 |
OpcjeDataset | Tworzy zestaw danych, dołączając tf.data.options do `input_dataset`. |
OpcjeDataset.options | Opcjonalne atrybuty OptionsDataset |
COMLEDMAPCLEAR | OP usuwa wszystkie elementy w pojemniku bazowym. |
COUREDMAPCLEAR.OPTICES | Opcjonalne atrybuty dla OrderedMapClear |
COUREDMAPINCOPLESIZE | OP zwraca liczbę niekompletnych elementów w bazowym pojemniku. |
COUREDMAPINCOMPLESIZE.OPTICES | Opcjonalne atrybuty OrderedMapIncompleteSize |
COUREDMAPEKEK | OP Rzukuje na wartości w określonym kluczu. |
COUREDMAPEKEEK.OPTICES | Opcjonalne atrybuty OrderedMapPeek |
Zamówienie | OP zwraca liczbę elementów w bazowym pojemniku. |
COUREDMAPSIZE.OPTICS | Opcjonalne atrybuty do OrderedMapSize |
Order Mapstage | Etap (klucz, wartości) w pojemniku bazowym, który zachowuje się jak uporządkowany kontener asocjacyjny. |
OrderedMapStage.Options | Opcjonalne atrybuty dla OrderedMapStage |
COUREDMAPUNTAGE | OP usuwa i zwraca wartości powiązane z kluczem Z podstawowego pojemnika. |
COUREDMAPUNTAGE.OPTICES | Opcjonalne atrybuty dla OrderedMapUnstage |
COMEREDMAPUNSTAGENOKEY | OP usuwa i zwraca element (klucz, wartość) z najmniejszym Klucz z bazowego pojemnika. |
COUREDMAPUNSTAGENOKEY.OPTICES | Opcjonalne atrybuty OrderedMapUnstageNoKey |
OutFeedDequeue <T> | Pobiera pojedynczy tensor z Outfeed obliczeń. |
OutFeedDequeue.Options | Opcjonalne atrybuty dla OutfeedDequeue |
OutfeedDequeueTUple | Pobierz wiele wartości z wyjścia obliczeniowego. |
OutFeedDequeueTUple.options | Opcjonalne atrybuty dla OutfeedDequeueTuple |
OutFeedDequeeTUplev2 | Pobierz wiele wartości z wyjścia obliczeniowego. |
OutFeedDequeUev2 <T> | Pobiera pojedynczy tensor z Outfeed obliczeń. |
Outfeedenqueue | Enqueue tensor na wyniku obliczeń. |
OutheedenqueueTUple | Enqueue wiele wartości tensorowych w wyniku obliczeń. |
Pad <T> | Podkłada tensor. |
ParallelbatchDataset | |
ParallelBatchDataset.Options | Opcjonalne atrybuty dla ParallelBatchDataset |
ParallelConcat <T> | Łączy listę tensorów „n” wzdłuż pierwszego wymiaru. |
ParallelDynamicStitch <T> | Przeplataj wartości z tensorów „danych” w pojedynczy tensor. |
ParseExampledAtasetv2 | Transformuje `input_dataset` zawierające` przykład `Protos jako wektory DT_String w zestaw danych„ tensor` lub `sparsetensor` reprezentujący analizowane funkcje. |
ParseExampledAtasEtv2.options | Opcjonalne atrybuty ParseExampleDatasetV2 |
Parseexamplev2 | Przekształca wektor Protos TF. Przykład (jako ciągami) w typowe tensory. |
ParsesequenceExamplev2 | Przekształca wektor Protos Protos Sekwencji (jako ciągi) w typowe tensory. |
Parsesequenceexamplev2.options | Opcjonalne atrybuty ParseSequenceExampleV2 |
Umak zastępczy <T> | Opcja zastępcza wartości, która zostanie wprowadzona do obliczeń. |
Zastępcze. Opcje | Opcjonalne atrybuty Placeholder |
Zastępcze zthdefault <T> | OP, który przechodzi przez „wejście”, gdy jego wyjście nie jest zasilane. |
Preliinearyze | Operacja, która linearyzuje jedną wartość Tensora do nieprzezroczystego tensora wariantu. |
Prelinearyzacja.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla Prelinearize |
PrelineArizetuple | OP, który linearyzuje wiele wartości tensora do nieprzezroczystego wariantu tensor. |
PrelineArizEtuple.options | Opcjonalne atrybuty dla PrelinearizeTuple |
Wydrukować | Drukuje skalar String. |
Print.options | Opcjonalne atrybuty Print |
Prywatethreadpooldataset | Tworzy zestaw danych, który używa niestandardowej puli wątków do obliczenia „zestawu_danych_wejściowych”. |
Prod <t> | Oblicza iloczyn elementów według wymiarów tensora. |
Opcje produktu | Opcjonalne atrybuty dla Prod |
QuantizandDequantizev4 <T rozszerza liczbę> | Kwantyzuje następnie dequantyzuje tensor. |
QuantizandDequantizev4.options | Opcjonalne atrybuty QuantizeAndDequantizeV4 |
KwantyzandDequantizev4grad <T rozszerza liczbę> | Zwraca gradient „kwantyzanddequantizev4”. |
QuantizandDequantizev4grad.options | Opcjonalne atrybuty QuantizeAndDequantizeV4Grad |
KwantyzowaneConcat <T> | Konatenuje kwantyzowane tensory wzdłuż jednego wymiaru. |
KwantyzowaneConcatv2 <T> | |
KwantyzowaneConv2dandRelu <V> | |
QuantizedConv2DAndRelu.Options | Opcjonalne atrybuty dla QuantizedConv2DAndRelu |
KwantyzowaneConv2dandReluandRequantize <V> | |
KwantyzowaneConv2dandReluandRequantize.Options | Opcjonalne atrybuty QuantizedConv2DAndReluAndRequantize |
KwantyzowaneConv2dandRequantize <V> | |
QuantitedConv2dandRequantize.Options | Opcjonalne atrybuty QuantizedConv2DAndRequantize |
KwantyzowaneConv2dperchannel <V> | Oblicza QuantizedConv2D na kanał. |
QuantizedConv2DPerChannel.Options | Opcjonalne atrybuty dla QuantizedConv2DPerChannel |
Kwantyzowaneconv2dwithbias <hol> | |
QuantitedConv2dwithbiaS.Options | Opcjonalne atrybuty QuantizedConv2DWithBias |
KwantyzowaneConv2dwithbiasandRelu <V> | |
QuantitedConv2dwithbiasandRelu.Options | Opcjonalne atrybuty QuantizedConv2DWithBiasAndRelu |
KwantyzowaneConv2dwithbiasandReluandRequantize <w> | |
Kwantyzowane Conv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options | Opcjonalne atrybuty dla QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize |
KwantyzowaneConv2dwithbiasandRequantize <w> | |
Kwantyzowaneconv2dwithbiasandRequantize.Options | Opcjonalne atrybuty QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize |
KwantyzowaneConv2dwithbiassignedSumandReluandRequantize <x> | |
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize.Options | Opcjonalne atrybuty dla QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize |
Kwantyzowaneconv2dwithbiasSumandRelu <V> | |
Kwantyzowane Conv2DWithBiasSumAndRelu.Options | Opcjonalne atrybuty dla QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu |
KwantyzowaneConv2dwithbiasSumandReluandRequantize <x> | |
Kwantyzowaneconv2dwithbiassumandReluandRequantize.Options | Opcjonalne atrybuty QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize |
KwantyzowaneDepthWiseConv2d <V> | Oblicza skwantowany głębokie CONV2D. |
KwantyzowaneDepthWiseConv2d.options | Opcjonalne atrybuty QuantizedDepthwiseConv2D |
KwantyzowaneDepthWiseConv2dwithbias <V> | Oblicza skwantowany głębokie CONV2D z odchyleniem. |
KwantyzowaneDepthWiseConv2dwithbiaS.Options | Opcjonalne atrybuty QuantizedDepthwiseConv2DWithBias |
KwantyzowaneDepthWiseConv2dwithbiasandrelu <V> | Oblicza skwantowany głębokie CONV2D z odchyleniem i RELU. |
KwantyzowaneDepthWiseConv2dwithbiasandrelu.options | Opcjonalne atrybuty QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu |
KwantyzowaneDepthWiseConv2dwithbiasandReluandRequantize <w> | Oblicza kwantyzowane głębokie CONV2D z odchyleniem, RELU i wymaganiem. |
KwantyzowaneDepthWiseConv2dwithbiasandReluandRequantize.Options | Opcjonalne atrybuty QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize |
KwantyzowaneMAlwithbias <w> | Wykonuje kwantyzowane mnożenie macierzy „A` przez matrycę` B` z dodatkiem odchylenia. |
KwantyzowaneMatMulwithbiaS. options | Opcjonalne atrybuty QuantizedMatMulWithBias |
KwantyzowaneMAtMulWithbiasandDequantize <W rozszerza liczbę> | |
KwantyzowaneMatMulWithbiasandDequantize.options | Opcjonalne atrybuty QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize |
KwantyzowaneMAlwithbiasandRelu <V> | Wykonaj skwantowane mnożenie macierzy „a” przez macierz „b” z dodatkiem obciążenia i fuzją relu. |
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options | Opcjonalne atrybuty dla QuantizedMatMulWithBiasAndRelu |
KwantyzowaneMAlWithbiasandReluandRequantize <w> | Wykonaj skwantowane mnożenie macierzy „a” przez macierz „b” z dodawaniem odchylenia, relu i ponowną kwantyzacją fuzji. |
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options | Opcjonalne atrybuty dla QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize |
KwantyzowaneMatMulWithbiaSandRequantize <w> | |
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize.Options | Opcjonalne atrybuty dla QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize |
Kwantyzowane <t> | Przekształca kwantyzowany tensor zgodnie z reshape op. |
Raggedbinount <U rozszerza liczbę> | Zlicza liczbę wystąpień każdej wartości w tablicy liczb całkowitych. |
Opcje RaggedBincount | Opcjonalne atrybuty dla RaggedBincount |
RaggedCountSparseoutput <u rozszerza liczbę> | Wykonuje zliczanie binarnych wyników rzadkich dla nierównych danych wejściowych tensora. |
RaggedCountSparseOutput.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla RaggedCountSparseOutput |
Raggedcross <t, u rozszerza liczbę> | Generuje krzyż cech z listy tensorów i zwraca go jako RaggedTensor. |
RaggedFillEptYrows <T> | |
RaggedFillEptyRowsgrad <T> | |
Raggedgather <t rozszerza liczbę, u> | Zbierz poszarpane plasterki z osi „0” „params” zgodnie z „indeksami”. |
RaggedRange <U rozszerza liczbę, T rozszerza liczbę> | Zwraca „RaggedTensor” zawierający określone sekwencje liczb. |
RaggedTensorFromVariant <U rozszerza numer, t> | Dekoduje tensor „wariantu” na „RaggedTensor”. |
RaggedTensortOsparse <u> | Konwertuje „RaggedTensor” na „SparseTensor” o tych samych wartościach. |
RaggedTensortOtensor <u> | Utwórz gęsty tensor z poszarpanego tensora, prawdopodobnie zmieniając jego kształt. |
RaggedTensorToVariant | Koduje „RaggedTensor” w „wariant” Tensora. |
RaggedTensorTovariant Gradient <u> | Pomocnik używany do obliczania gradientu dla „RaggedTensorToVariant”. |
RandomDataSetv2 | Tworzy zestaw danych, który zwraca liczby pseudolosowe. |
RandomDataSetv2.options | Opcjonalne atrybuty dla RandomDatasetV2 |
RandomIndexShuffle <t rozszerza liczbę> | Wyświetla pozycję „wartość” w permutacji [0, ..., Max_Index]. |
RandomIndexShuffle.Options | Opcjonalne atrybuty dla RandomIndexShuffle |
Zakres <t rozszerza liczbę> | Tworzy sekwencję liczb. |
Ranga | Zwraca stopień tensora. |
ReadVarableop <T> | Odczytuje wartość zmiennej. |
ReadVariablexlasplitnd <T> | Tensor wejściowy zmiennej zasobów dzieli na wszystkie wymiary. |
ReadVarableXlasplitnd.options | Opcjonalne atrybuty do ReadVariableXlaSplitND |
RebatchDataset | Tworzy zestaw danych, który zmienia rozmiar partii. |
Opcje RebatchDataset | Opcjonalne atrybuty dla RebatchDataset |
RebatchDatasetv2 | Tworzy zestaw danych, który zmienia rozmiar partii. |
Recv <T> | Odbiera nazwany tensor od send_device na recv_device. |
Recv.options | Opcjonalne atrybuty do Recv |
Recvtpuembeddingactivations | OP, który otrzymuje aktywacje osadzania na TPU. |
Reduceall | Oblicza „logiczne i” elementów w wymiarach tensora. |
Opcje ZmniejszWszystkie | Opcjonalne atrybuty dla ReduceAll |
Reduceanie | Oblicza „logiczne lub” elementów w różnych wymiarach tensora. |
Reduceane.options | Opcjonalne atrybuty ReduceAny |
ReduCEMAX <T> | Oblicza maksimum elementów w wymiarach tensora. |
ReduceMax.options | Opcjonalne atrybuty ReduceMax |
ReduCemin <T> | Oblicza minimum elementów w wymiarach tensora. |
Reducemin.options | Opcjonalne atrybuty ReduceMin |
RUIDPROD <T> | Oblicza iloczyn elementów według wymiarów tensora. |
Opcje redukcji produktów | Opcjonalne atrybuty dla ReduceProd |
ReduceSum <T> | Oblicza sumę elementów w wymiarach tensora. |
ReduceSum.options | Opcjonalne atrybuty ReduceSum |
Refenter <T> | Tworzy lub znajduje ramkę dla dzieci i udostępnia „data” ramkę dla dzieci. |
Refenter.options | Opcjonalne atrybuty do RefEnter |
RefExit <T> | Wyjawia bieżącą ramkę do swojej ramki nadrzędnej. |
Refimentity <T> | Zwróć ten sam tensor Ref, co tensor wejściowy. |
Refmerge <T> | Przekazuje wartość dostępnego tensora od „wejść” do „wyjściowy”. |
RefNixtiteration <T> | Udostępnia swoje dane wejściowe do następnej iteracji. |
Refselect <T> | Przekazuje „indeksowy element„ inputs ”do„ wyjściowy ”. |
RefSwitch <T> | Przekazuje tensor „data” do portu wyjściowego określonego przez „Pred”. |
RejestrDataSet | Rejestruje zestaw danych z usługą TF.DATA. |
RejestrDataset.options | Opcjonalne atrybuty RegisterDataset |
RejestrDataSetv2 | Rejestruje zestaw danych z usługą TF.DATA. |
Opcje rejestruDatasetV2 | Opcjonalne atrybuty dla RegisterDatasetV2 |
Relayout <T> | |
Przekaźnik <t> | |
Wymaganie Kanał | Oblicza zakres wymagań na kanał. |
ResperizePerChannel <u> | Wymaga danych wejściowych z wartościami min i maksymalnie znanymi na kanał. |
Reshape <T> | Przekształca tensor. |
ResourceaccumulatorApplygradient | Stosuje gradient do danego akumulatora. |
Resourceaccumulatornumaktuled | Zwraca liczbę gradientów agregowanych w danych akumulatorach. |
ResourceaccumulatorsetGlobalstep | Aktualizuje akumulator o nowej wartości dla global_step. |
ResourceaccumulatOrtakegradient <T> | Wyodrębnia średni gradient w danym kuratorze warunkowym. |
ResourceApplyAdagradv2 | Aktualizacja „*var” zgodnie ze schematem ADAGRAD. |
ResourceApplyAdagradv2.options | Opcjonalne atrybuty dla ResourceApplyAdagradV2 |
ResourceApplyAdamWithamsgrad | Aktualizacja „*var” zgodnie z algorytmem ADAM. |
ResourceApplyAdamWithamsgrad.options | Opcjonalne atrybuty dla ResourceApplyAdamWithAmsgrad |
Resourceapplykerasmomentum | Zaktualizuj „*var” zgodnie ze schematem pędu. |
Resourceapplykerasmomentum.options | Opcjonalne atrybuty dla ResourceApplyKerasMomentum |
ZasobicConditionalakumulator | Warunkowy akumulator dla gradientów agregujących. |
ResourceConditionalakumulator.Options | Opcjonalne atrybuty ResourceConditionalAccumulator |
ResourceCountupto <T rozszerza liczbę> | Zmienna przyrostowa wskazana przez „zasób”, aż osiągnie „limit”. |
ResourceGather <u> | Zbierz plastry ze zmiennej wskazanej przez „zasob” zgodnie z „indeksami”. |
Opcje ResourceGather | Opcjonalne atrybuty dla ResourceGather |
ResourceGathernd <u> | |
ResourcesCatterAdd | Dodaje rzadkie aktualizacje do zmiennej, do której odwołuje się `resource`. |
ResourcesCatterDiv | Dzieli rzadkie aktualizacje na zmienną, do której odwołuje się „zasób”. |
ResourcesCattermax | Zmniejsza rzadkie aktualizacje do zmiennej, do której odwołuje się `Resource` przy użyciu operacji„ max ”. |
ResourcesCattermin | Zmniejsza rzadkie aktualizacje do zmiennej, do której odwołuje się `Resource` przy użyciu operacji„ min ”. |
ResourcesCattermul | Mnoży rzadkie aktualizacje do zmiennej, do której odwołuje się „zasób”. |
ResourcesCatterndadd | Stosuje rzadkie dodatki do poszczególnych wartości lub plasterków w zmiennej. |
ResourcesCatterndadd.options | Opcjonalne atrybuty dla ResourceScatterNdAdd |
ResourcesCatterndmax | |
ResourcesCatterndmax.Options | Opcjonalne atrybuty dla ResourceScatterNdMax |
ResourcesCatterndmin | |
ResourcesCatterndmin.options | Opcjonalne atrybuty dla ResourceScatterNdMin |
ResourcesCatterndsub | Stosuje rzadkie odejmowanie do poszczególnych wartości lub plasterków w zmiennej. |
ResourcesCatterndsub.options | Opcjonalne atrybuty dla ResourceScatterNdSub |
ResourcesCatternDupdate | Stosuje rzadkie „aktualizacje” do poszczególnych wartości lub plasterków w danym zmienna zgodnie z „indeksami”. |
ResourcesCatternDupdate.Options | Opcjonalne atrybuty dla ResourceScatterNdUpdate |
ResourcesCatterSub | Odejmuje rzadkie aktualizacje od zmiennej, do której odwołuje się „zasób”. |
ResourcesCatterUpdate | Przypisuje rzadkie aktualizacje do zmiennej, do której odwołuje się „zasób”. |
ResourcesParseapplyAdagradv2 | Zaktualizuj odpowiednie wpisy w „*var” i „*accum” zgodnie ze schematem adagrad. |
ResourcesParseapplyAdagradv2.options | Opcjonalne atrybuty dla ResourceSparseApplyAdagradV2 |
ResourcesParseapplykerasmomentum | Zaktualizuj odpowiednie wpisy w „*var” i „*akumenta” zgodnie ze schematem pędu. |
ResourcesParseapplykerasmomentum.options | Opcjonalne atrybuty ResourceSparseApplyKerasMomentum |
Resourcestridedsliceassign | Przypisz „wartość” do pokrojonego odniesienia do wartości L-ref`. |
Resourcestridedsliceassign.options | Opcjonalne atrybuty dla ResourceStridedSliceAssign |
Retrievealltpuembeddingparameters | Operacja pobierająca parametry optymalizacyjne z osadzania w pamięci hosta. |
RETRIEVETPUEMBADDingAdeltaparameters | Odzyskać parametry osadzania Adadelta. |
RETRIEVETPUEMBEDDingAdeltaparameters.options | Opcjonalne atrybuty dla RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters |
RetrievetPuembeddingAdagradMomentumparameters | Pobrać parametry osadzania pędu adagrad. |
RetrievetPuembeddingAdagradMomentumparameters.Options | Opcjonalne atrybuty dla RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters |
RetrievetPuembeddingDagradParameters | Pobrać parametry osadzania adagrad. |
PobierzTPUEmbeddingAdagradParameters.Options | Opcjonalne atrybuty dla RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters |
RectievetPuembeddingDamparameters | Odzyskaj parametry osadzania Adama. |
Retievetpuembeddingdamparameters.options | Opcjonalne atrybuty dla RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters |
RectievetPuembeddingcenteredRMSPROPPARAMETERS | Pobierać parametry osadzania RMSProp. |
RectievetPuembeddingcenteredrmsPropparameters.options | Opcjonalne atrybuty dla RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters |
RETRIEVETPUEMBEDDingFrequencyestimatorParameters | Pobieraj parametry osadzania estymatora częstotliwości. |
RETRIEVETPUEMBEDDingFrequencyestimatorParameters.Options | Opcjonalne atrybuty dla RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters |
RETRIEVETPUEMBEDDingFtrlParameters | Pobrać parametry osadzania ftrl. |
RectievetPuembeddingftrlParameters.options | Opcjonalne atrybuty dla RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters |
RetrievetPuembeddingMDLadaGradlightparameters | Pobierz parametry osadzania światła ADAGRAD MDL. |
RetrievetPuembeddingMDLadaGradlightLaMeters.Options | Opcjonalne atrybuty dla RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters |
RetrievetPuembeddingMomentumparameters | Pobrać parametry osadzania pędu. |
PobierzTPUEmbeddingMomentumParameters.Options | Opcjonalne atrybuty dla RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters |
RetrievetPuembeddingProximaladagradParameters | Odzyskać proksymalne parametry osadzania adagrad. |
RetrievetPuembeddingProximaladagradParameters.Options | Opcjonalne atrybuty dla RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters |
RectievetPuembeddingProximalyogiparameters | |
RetrievetPuembeddingProximalyogiparameters.options | Opcjonalne atrybuty dla RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters |
RETRIEVETPUEMBADINGRMSPROPPARAMETERS | Pobierz parametry osadzania RMSProp. |
PobierzTPUEmbeddingRMSPPropParameters.Options | Opcjonalne atrybuty dla RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters |
RectievetPuembeddingStochastic GradientdescentParameters | Pobrać parametry osadzania SGD. |
RetrievetPuEMbeddingStochastic GradientDescentParameters.Options | Opcjonalne atrybuty dla RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters |
Odwrotne <t> | Odwraca określone wymiary tensora. |
Odwrócenie <t> | Odwraca plastry o zmiennej długości. |
Opcje odwrotnej sekwencji | Opcjonalne atrybuty dla ReverseSequence |
PrzepisaneTAtaset | |
Rfftnd <u> | I szybka prawdziwa transformacja Fouriera. |
Riscabs <t rozszerza liczbę> | |
Riscadd <t rozszerza liczbę> | Zwraca x + y elementowo. |
Riscbinaryarytmetic <t rozszerza liczbę> | |
RiscbinaryComparison | |
Riscbitcast <u> | |
RiscBroadcast <T> | |
Risccast <u> | |
Riscceil <t rozszerza liczbę> | |
Risccholesky <t rozszerza liczbę> | |
Riscconcat <T> | |
Riscconv <t rozszerza liczbę> | |
Riscconv.options | Opcjonalne atrybuty RiscConv |
RISCCOS <T rozszerza liczbę> | |
Riscdiv <t rozszerza liczbę> | |
Riscdot <T rozszerza liczbę> | |
Riscdot.options | Opcjonalne atrybuty RiscDot |
Riscexp <t rozszerza liczbę> | |
Riscfft <T> | |
Riscfloor <t rozszerza liczbę> | |
RiscGather <T> | |
Opcje RiscGather | Opcjonalne atrybuty dla RiscGather |
Riscimag <U rozszerza liczbę> | |
Riscisfinite | |
Risclog <t rozszerza liczbę> | |
Risclogicaland | |
RisclogicalNot | |
Risclogicalor | |
Riscmax <t rozszerza liczbę> | Zwraca maksymalnie (x, y) pod względem elementu. |
Riscmin <t rozszerza liczbę> | |
Riscmul <t rozszerza liczbę> | |
Riscneg <t rozszerza liczbę> | |
Riscpad <t rozszerza liczbę> | |
Riscpool <t rozszerza liczbę> | |
Riscpool.options | Opcjonalne atrybuty RiscPool |
Riscpow <t rozszerza liczbę> | |
Riscrandomniform | |
Riscrandomniform.options | Opcjonalne atrybuty RiscRandomUniform |
Riscreal <U rozszerza liczbę> | |
Riscreduce <t rozszerza liczbę> | |
Riscrem <t rozszerza liczbę> | |
Riscreshape <t rozszerza liczbę> | |
Riscreverse <t rozszerza liczbę> | |
RiscScatter <U rozszerza liczbę> | |
RiscShape <U rozszerza liczbę> | |
Riscsign <t rozszerza liczbę> | |
RiscSlice <t rozszerza liczbę> | |
RISCSORT <T rozszerza liczbę> | |
Riscsqueeze <T> | |
Riscsqueeze.options | Opcjonalne atrybuty RiscSqueeze |
RiscSub <t rozszerza liczbę> | |
Risctranspose <T> | |
RisctriangularSolve <T rozszerza liczbę> | |
Opcje RiscTriangularSolve | Opcjonalne atrybuty dla RiscTriangularSolve |
RiscUnary <t rozszerza liczbę> | |
RnGreadandskip | Zastosuj licznik RNG opartych na przeciwdziałaniu. |
Rngskip | Zastosuj licznik RNG opartych na przeciwdziałaniu. |
ROLL <T> | ROZINI ELEMENTY TENSOR Wzdłuż osi. |
SamplingDataset | Tworzy zestaw danych, który pobiera próbkę Bernoulli zawartości innego zestawu danych. |
ScaleAndtranslatate | |
ScaleAndTransLate.Options | Opcjonalne atrybuty ScaleAndTranslate |
ScaleAndTransLategrad <T rozszerza liczbę> | |
ScaleAndTransLategrad.options | Opcjonalne atrybuty dla ScaleAndTranslateGrad |
ScatterAdd <T> | Dodaje rzadkie aktualizacje do zmiennego odniesienia. |
ScatterAdd.options | Opcjonalne atrybuty do ScatterAdd |
Scatterdiv <T> | Dzieli zmienne odniesienie przez rzadkie aktualizacje. |
Scatterdiv.options | Opcjonalne atrybuty dla ScatterDiv |
Scattermax <t rozszerza liczbę> | Zmniejsza rzadkie aktualizacje do odniesienia zmiennego za pomocą operacji „Max”. |
Scattermax.options | Opcjonalne atrybuty dla ScatterMax |
Scattermin <t rozszerza liczbę> | Zmniejsza rzadkie aktualizacje do odniesienia zmiennego za pomocą operacji „min”. |
Opcje ScatterMin | Opcjonalne atrybuty dla ScatterMin |
Scattermul <T> | Mnoży rzadkie aktualizacje na zmienne odniesienie. |
Scattermul.options | Opcjonalne atrybuty dla ScatterMul |
Rozprasza <u> | Rozprasza aktualizacje ”w tensor kształtu„ kształt ”zgodnie z„ indeksami ”. |
Screstndadd <T> | Stosuje rzadkie dodatki do poszczególnych wartości lub plasterków w zmiennej. |
Screstndadd.options | Opcjonalne atrybuty dla ScatterNdAdd |
Screcindmax <T> | Oblicza maksimum elementu. |
Opcje rozproszeniaNdMax | Opcjonalne atrybuty dla ScatterNdMax |
Screstndmin <T> | Oblicza minimum elementarne. |
Screstndmin.options | Opcjonalne atrybuty dla ScatterNdMin |
Scathndnonaliasingadd <T> | Stosuje rzadki dodatek do „wejścia” przy użyciu poszczególnych wartości lub plasterków z „aktualizacji” zgodnie z indeksami „indicjami”. |
Screstndsub <T> | Stosuje rzadkie odejmowanie do poszczególnych wartości lub plasterków w zmiennej. |
Scatterndsub.options | Opcjonalne atrybuty dla ScatterNdSub |
ScrestnDupdate <T> | Stosuje rzadkie „aktualizacje” do poszczególnych wartości lub plasterków w danym zmienna zgodnie z „indeksami”. |
ScrestnDupdate.Options | Opcjonalne atrybuty dla ScatterNdUpdate |
Screstub <T> | Odejmuje rzadkie aktualizacje odniesienia zmiennego. |
Screstub.options | Opcjonalne atrybuty dla ScatterSub |
Screstupdate <T> | Stosuje rzadkie aktualizacje do odniesienia zmiennego. |
ScrestUpdate.Options | Opcjonalne atrybuty ScatterUpdate |
SegmentMaxv2 <t rozszerza liczbę> | Oblicza maksimum wzdłuż segmentów tensora. |
SegmentMinv2 <t rozszerza liczbę> | Oblicza minimum wzdłuż segmentów tensora. |
SegmentProdv2 <T> | Oblicza produkt wzdłuż segmentów tensora. |
Segmentsv2 <t> | Oblicza sumę wzdłuż segmentów tensora. |
SelectV2 <T> | |
Wysłać | Wysyła nazwany tensor z send_device do recv_device. |
Send.options | Opcjonalne atrybuty Send |
SendTPuembedding Gradients | Wykonuje aktualizacje gradientu tabel osadzania. |
Setdiff1d <t, u rozszerza numer> | Oblicza różnicę między dwiema listami liczb lub ciągów. |
SetSize | Liczba unikalnych elementów wzdłuż ostatniego wymiaru wejściowego „zestawu”. |
UstawRozmiar.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla SetSize |
Kształt <U rozszerza liczbę> | Zwraca kształt tensora. |
Shapen <U rozszerza liczbę> | Zwraca kształt tensorów. |
ShardDataset | Tworzy „zestaw danych”, który zawiera tylko 1/`num_shards` tego zestawu danych. |
ShardDataset.options | Opcjonalne atrybuty ShardDataset |
ShuffleandRepeatDatasetv2 | |
Opcje ShuffleAndRepeatDatasetV2 | Opcjonalne atrybuty dla ShuffleAndRepeatDatasetV2 |
Shuffledatasetv2 | |
Shuffledatasetv2.options | Opcjonalne atrybuty ShuffleDatasetV2 |
Shuffledatasetv3 | |
Shuffledatasetv3.options | Opcjonalne atrybuty ShuffleDatasetV3 |
ShutdowndistribUdtpu | Wyłącza działający rozproszony system TPU. |
ShutdownTpusystem | OP, który wyłącza system TPU. |
Rozmiar <U rozszerza liczbę> | Zwraca rozmiar tensora. |
Skipgram | Analizuje plik tekstowy i tworzy partię przykładów. |
Skipgram.options | Opcjonalne atrybuty Skipgram |
SleepDataset | |
Pokrój <t> | Zwróć plasterek z „wejścia”. |
SlidingWindowDataset | Tworzy zestaw danych, który przechodzi przesuwane okno nad `input_dataset`. |
SlidingWindowDataset.options | Opcjonalne atrybuty SlidingWindowDataset |
Migawka <t> | Zwraca kopię tensor wejściowego. |
SnapshotchunkDataset | |
SnapshotChunkDataset.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla SnapshotChunkDataset |
SnapshotDataset | Tworzy zestaw danych, który zapisuje / odczytuje z migawki. |
SnapshotDataSet.Options | Opcjonalne atrybuty dla SnapshotDataset |
SnapshotDataSetreader | |
Opcje SnapshotDatasetReader | Opcjonalne atrybuty dla SnapshotDatasetReader |
SnapshotnestedDataseTreader | |
Sobolsample <t rozszerza liczbę> | Generuje punkty z sekwencji Sobol. |
Spacetobatchnd <T> | Spacetobatch dla tensorów ND typu T. |
SparsiplyAdagradv2 <T> | Zaktualizuj odpowiednie wpisy w „*var” i „*accum” zgodnie ze schematem adagrad. |
Opcje SparseApplyAdagradV2 | Opcjonalne atrybuty dla SparseApplyAdagradV2 |
Rzadkie, <u rozszerza liczbę> | Zlicza liczbę wystąpień każdej wartości w tablicy liczb całkowitych. |
Rzadkie Bindy .options | Opcjonalne atrybuty dla SparseBincount |
SparsecountSparseoutput <u rozszerza liczbę> | Wykonuje rzadkie liczbę pojemników na wyjście dla rzadkiego wejścia tensora. |
SparsecountSparseoutput.options | Opcjonalne atrybuty SparseCountSparseOutput |
Sprosshashashed | Generuje rzadki krzyż z listy rzadkich i gęstych tensorów. |
SparSecrossv2 | Generuje rzadki krzyż z listy rzadkich i gęstych tensorów. |
Sparsematrixadd | Rzadkie dodanie dwóch macierzy CSR, C = alfa * A + beta * B. |
Sparsematrixmatmul <T> | Macierz — mnoży macierz rzadką przez macierz gęstą. |
Opcje SparseMatrixMatMul | Opcjonalne atrybuty dla SparseMatrixMatMul |
Sparsematrixmul | Mnożenie elementarne macierzy rzadkiej z gęstym tensorem. |
Sparsematrixnnz | Zwraca liczbę niezerowych `sparcy_matrix`. |
Sparsematrixorderingamd | Oblicza przybliżone zamówienie minimalnego stopnia (AMD) „wejścia”. |
Sparsematrixsoftmax | Oblicza softmax CSRSparsematrix. |
Sparsematrixsoftmaxgrad | Oblicza gradient Sparsematrixsoftmax op. |
SparsematrixSparsecholesky | Oblicza rzadki rozkład Choleskiego „wejściowych”. |
Sparsematrixsparsematmul | Rzadkie Matrix-Multiplies Dwie macierze CSR `A` i` B`. |
Sparsematrixsparsematmul.options | Opcjonalne atrybuty SparseMatrixSparseMatMul |
Sparsematrixtranspose | Transpuje wewnętrzne (matrycę) wymiary CSRSparsematrix. |
Sparsematrixtranspose.options | Opcjonalne atrybuty SparseMatrixTranspose |
Sparsematrixzzeros | Tworzy zerową CSRSparseMatrix o kształcie „dense_shape”. |
SparsesegmentMeangradv2 <t rozszerza liczbę, rozszerza liczbę> | Oblicza gradienty dla Sparsesegmentmean. |
SparseseGmentsqrtngradv2 <t rozszerza liczbę, rozszerza liczbę> | Oblicza gradienty dla Sparsegmentsqrtn. |
SparseseGmentsUmgrad <T rozszerza liczbę> | Oblicza gradienty dla SparseSegmentSum. |
SparseseGmentsumgradv2 <t rozszerza liczbę, rozszerza liczbę> | Oblicza gradienty dla SparseSegmentSum. |
SparsetensortocsrSparsematrix | Przekształca sparsetensor w (prawdopodobnie wieści) CSRSparsematrix. |
Spence <t rozszerza liczbę> | |
Split <t> | Dzieli tensor na tensory „NUM_SPLIT` wzdłuż jednego wymiaru. |
SplitDedUpdata <t rozszerza liczbę, rozszerza liczbę> | OP dzieli dane deduplikacji wejściowej xla krotka na tensory całkowitowe i zmiennoprzecinkowe. |
SplitDedUpdata.Options | Opcjonalne atrybuty dla SplitDedupData |
Splitv <T> | Dzieli tensor na tensory „NUM_SPLIT` wzdłuż jednego wymiaru. |
Squeeze <T> | Usuwa wymiary o rozmiarze 1 z kształtu tensora. |
Ściśnij.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla Squeeze |
Stos <T> | Pakuje listę tensorów „n` rank-`r 'w jedną rangę-` (r+1) `` tensor. |
Stack.options | Opcjonalne atrybuty do Stack |
Scena | Wartości etapowe podobne do lekkiego enqueue. |
Etap.options | Opcjonalne atrybuty na Stage |
STAGEClear | OP usuwa wszystkie elementy w pojemniku bazowym. |
Stageclear.options | Opcjonalne atrybuty dla StageClear |
ScenaPeek | OP Recka na wartości w określonym indeksie. |
Opcje StagePeek | Opcjonalne atrybuty narzędzia StagePeek |
Etandize | OP zwraca liczbę elementów w bazowym pojemniku. |
Etapize.options | Opcjonalne atrybuty dla StageSize |
Statefulrandombinomial <v rozszerza liczbę> | |
StatefulDardnormal <u> | Wyświetla losowe wartości z rozkładu normalnego. |
StatefulDardnormalv2 <u> | Wyświetla losowe wartości z rozkładu normalnego. |
StatefulTruncednormal <u> | Wyprowadza losowe wartości z obciętego rozkładu normalnego. |
Statefulniform <u> | Wyświetla losowe wartości z jednolitego rozkładu. |
StatefulIformulLint <u> | Wyświetla losowe liczby całkowite z jednolitego rozkładu. |
Statefulniformint <u> | Wyświetla losowe liczby całkowite z jednolitego rozkładu. |
StanlessParamethetriedTruncednormal <v rozszerza liczbę> | |
Stantlessrandombinomial <W rozszerza liczbę> | Wyniki deterministyczne liczby losowe pseudorandomu z rozkładu dwumianowego. |
StatlessRandomgammav2 <v rozszerza liczbę> | Wyniki deterministyczne liczby losowe pseudorandomu z rozkładu gamma. |
StatlessRandomgammav3 <U rozszerza liczbę> | Wyniki deterministyczne liczby losowe pseudorandomu z rozkładu gamma. |
StatlessRandomgetAlg | Wybiera najlepszy algorytm RNG oparty na licznikach w zależności od urządzenia. |
StatlessRandomgetKeyCounter | Siwaj nasiona do klucza i licznika, używając najlepszego algorytmu opartego na urządzeniu. |
StatlessRandomgetKeyCounteralg | Wybiera najlepszy algorytm w oparciu o urządzenie i szyfruje nasiona w kluczu i liczniku. |
StatlessRandomnormalv2 <U rozszerza liczbę> | Wyprowadza deterministyczne wartości pseudolosowe z rozkładu normalnego. |
StatlessRandOpoisson <W rozszerza liczbę> | Wyniki deterministyczne liczby losowe pseudorandomu z rozkładu Poissona. |
StatlessRandomUnformfulLint <v rozszerza liczbę> | Wyniki deterministyczne losowe liczby całkowite pseudorandomu z jednolitego rozkładu. |
StatlessRandomUnformulLintV2 <U rozszerza liczbę> | Wyniki deterministyczne losowe liczby całkowite pseudorandomu z jednolitego rozkładu. |
StatlessRandomUniformintv2 <U rozszerza liczbę> | Wyniki deterministyczne losowe liczby całkowite pseudorandomu z jednolitego rozkładu. |
StatlessRandomUniformV2 <U rozszerza liczbę> | Wyniki deterministyczne losowe wartości pseudorandomowe z jednolitego rozkładu. |
StantlessSampledistortedBoundingBox <T rozszerza liczbę> | Generuj deterministycznie losowo zniekształconą ramkę ograniczającą dla obrazu. |
StatelessSampleDistortedBoundingBox.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla StatelessSampleDistortedBoundingBox |
StanlessShuffle <T> | Losowo i deterministycznie tasuje tensor wzdłuż pierwszego wymiaru. |
StantStruncednormalv2 <U rozszerza liczbę> | Wyniki deterministyczne wartości pseudorandomu z obciętego rozkładu normalnego. |
StatSagregatorHandlev2 | |
StatSagregatorHandlev2.options | Opcjonalne atrybuty StatsAggregatorHandleV2 |
StatSagregatorSetSummaryWriter | Ustaw podsumowanie_writer_interface, aby rejestrować statystyki za pomocą podanego status_agregatora. |
Stochasticcasttoint <U rozszerza liczbę> | Stochastycznie rzuć dany tensor z float na int. |
Stopgradient <T> | Zatrzymuje obliczenia gradientu. |
StridedSlice <T> | Zwróć kropkę z „input”. |
StridedSlice.Options | Opcjonalne atrybuty dla StridedSlice |
Stridedsliceassign <T> | Przypisz „wartość” do pokrojonego odniesienia do wartości L-ref`. |
Stridedsliceassign.options | Opcjonalne atrybuty dla StridedSliceAssign |
StridedSlicegrad <u> | Zwraca gradient „podręcznika”. |
StridedSlicegrad.options | Opcjonalne atrybuty dla StridedSliceGrad |
StringLower | Przekształca wszystkie wielkie znaki w swoje małe zamienniki. |
StringLower.Options | Opcjonalne atrybuty dla StringLower |
StringNgrams <t rozszerza liczbę> | Tworzy NGRAM z poszarpanych danych ciągów. |
Stringupper | Konwertuje wszystkie małe postacie w odpowiednie wymiany wielkich. |
StringUpper.Options | Opcjonalne atrybuty StringUpper |
Suma <t> | Oblicza sumę elementów w wymiarach tensora. |
Sum.options | Opcjonalne atrybuty dla Sum |
Switchcond <T> | Przekaż `dane 'do portu wyjściowego określonego przez` Pred`. |
SyncDevice | Synchronizuje urządzenie, na którym jest uruchamiany OP. |
Tymczasowy Variable <T> | Zwraca tensor, który można zmutować, ale utrzymuje się tylko w jednym kroku. |
TymczasoweVariable.Options | Opcjonalne atrybuty dla TemporaryVariable |
TensorArray | Szereg tensorów o danej wielkości. |
TensorArray.options | Opcjonalne atrybuty dla TensorArray |
TensorArrayclose | Usuń TensorArray z kontenera zasobów. |
TensorArrayConcat <T> | Połącz elementy z tensorArray w wartość „wartość”. |
TensorArrayConcat.options | Opcjonalne atrybuty dla TensorArrayConcat |
TensorArrayGather <T> | Zbierz określone elementy z tensorArray w wyjściową wartość ”. |
TensorArrayGather.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla TensorArrayGather |
TensorArraygrad | Tworzy tensorArray do przechowywania gradientów wartości w danym uchwycie. |
TensorArraygradwithShape | Tworzy tensorArray do przechowywania wielu gradientów wartości w danym uchwycie. |
TensorArraypack <T> | |
TensorArrayPack.Options | Opcjonalne atrybuty dla TensorArrayPack |
TensorArrayRead <T> | Przeczytaj element z TensorArray do wyjściowej wartości `wartości. |
TensorArrayscatter | Rozproszenie danych z wartości wejściowej do określonych elementów tensorArray. |
TensorArraysize | Uzyskaj obecny rozmiar tensorarray. |
TensorArraysplit | Podziel dane z wartości wejściowej na elementy TensorArray. |
TensorArrayUnpack | |
TensorArrayWrite | Popchnij element na tensor_array. |
TENSORLISTCONCAT <T> | Łączy wszystkie tensory na liście wzdłuż wymiaru zerowego. |
TensorListConcat.options | Opcjonalne atrybuty dla TensorListConcat |
TensorListConcatlists | |
TensorListConcatv2 <u> | Łączy wszystkie tensory na liście wzdłuż wymiaru zerowego. |
TensorListelementShape <T rozszerza liczbę> | Kształt elementów danej listy, jako tensor. |
TensorListFromTensor | Tworzy tensorlist, który po ułożeniu ma wartość „tensor”. |
TensorListGather <T> | Tworzy tensor poprzez indeksowanie na tesorlist. |
TENSORLISTGETITEM <T> | |
TensorlistLength | Zwraca liczbę tensorów na liście tensorów wejściowych. |
TENSORLISTPOPBACK <T> | Zwraca ostatni element listy wejściowej, a także listę zawierającą wszystkie elementy oprócz tego. |
TensorListpushback | Zwraca listę, która ma przeszedł „tensor” jako ostatni element i inne elementy danej listy w „input_handle”. |
TENSORLISTPUSHBACKBACH | |
Tensorlistreserve | Lista danego rozmiaru z pustymi elementami. |
Tensorlistresize | Zmiany listy. |
TensorListsCatter | Tworzy tensorlist, indeksując w tensor. |
TensorListsCatterIntoExistingList | Rozprasza tensor przy indeksach na liście wejściowej. |
TensorListsCatterv2 | Tworzy tensorlist, indeksując w tensor. |
TensorListeTitem | |
TENSORLISSETIM.OPTICES | Opcjonalne atrybuty dla TensorListSetItem |
TENSORLISTSPLIT | Dzieli tensor na listę. |
TENSORLISTSTACK <T> | Umieszcza wszystkie tensory na liście. |
TensorListStack.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla TensorListStack |
Tensormaperaza | Zwraca mapę tensorową z usuniętym elementem z danego klucza. |
Tensormaphaskey | Zwraca, czy dany klucz istnieje na mapie. |
Tensormapinsert | Zwraca mapę będącą „uchwytem_wejściowym” z wstawioną podaną parą klucz-wartość. |
Tensormaplookup <u> | Zwraca wartość z danego klucza na mapie tensora. |
Tensormaps | Zwraca liczbę tensorów na mapie tensora wejściowego. |
TensormapStackkeys <T> | Zwraca stos tensorowy wszystkich kluczy na mapie tensora. |
TENSORSCATHERADD <T> | Dodaje rzadkie „aktualizacje” do istniejącego tensora zgodnie z „indeksami”. |
TENSORSCATTERMAX <T> | Zastosuj rzadką aktualizację do tensora, biorąc maksimum elementu. |
TENSORSCattermin <T> | |
TENSORSCATTERSUB <T> | Odejmuje rzadkie „aktualizacje” od istniejącego tensora zgodnie z „indeksami”. |
TENSORSCatterUpdate <T> | Rozproszenie `aktualizacji` `w istniejącym tensor zgodnie z„ indeksami '. |
TENSORTRIDEDSLIceUpdate <T> | Przypisz `wartość 'do pokrojonego odniesienia wartości L-wartość` input`. |
TENSORTRIDEDSLIceUpdate.Options | Opcjonalne atrybuty dla TensorStridedSliceUpdate |
TfRecordDatasETV2 | Tworzy zestaw danych, który emituje rekordy z jednego lub więcej plików TFRecord. |
TfRecordDatasetv2.options | Opcjonalne atrybuty dla TFRecordDatasetV2 |
ThreadPooldataset | Tworzy zestaw danych, który używa niestandardowej puli wątków do obliczenia „zestawu_danych_wejściowych”. |
ThreadPoolhandle | Tworzy zestaw danych, który używa niestandardowej puli wątków do obliczenia „zestawu_danych_wejściowych”. |
ThreadPoolHandle.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla ThreadPoolHandle |
Płytki <t> | Konstruuje tensor poprzez kafelowanie danego tensora. |
Znak czasu | Zapewnia czas od epoki w kilka sekund. |
Tobol | Konwertuje tensor na predykat skalarny. |
Topkunique | Zwraca unikalne wartości TOPK w tablicy w sortowanej kolejności. |
Topkwithunique | Zwraca wartości topk w tablicy w sortowanej kolejności. |
TpuCompilaationResult | Zwraca wynik kompilacji TPU. |
TpucompileSucedassert | Twierdzi, że kompilacja się powiodła. |
Tpuembeddingactivations | OP umożliwiający różnicowanie osadzania TPU. |
Tpuexecute | Op, który ładuje i uruchamia program TPU na urządzeniu TPU. |
Tpuexecuteandupdatevariables | OP, który wykonuje program z opcjonalnymi aktualizacjami zmiennej na miejscu. |
TpuHandleToprotokokey | Przekształca uchwyty UID XRT w format wejściowy przyjazny dla tensorflow. |
TPUORDINALSELECTOR | Operator rdzenia TPU op. |
TpupartitionedInput <T> | OP, który razem grupuje listę partycjonowanych danych wejściowych. |
TpupartitionedInput.options | Opcjonalne atrybuty dla TPUPartitionedInput |
TpupartitionedInputv2 <T> | OP, który razem grupuje listę partycjonowanych danych wejściowych. |
TpupartitionedInputv2.options | Opcjonalne atrybuty dla TPUPartitionedInputV2 |
Tpupartitionedoutput <T> | Operacja, która demultipleksuje tensor, który ma zostać podzielony przez XLA na listę partycjonowanych wyjścia poza obliczeniami XLA. |
TPUPartitionedOutput.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla TPUPartitionedOutput |
Tpupartitionedoutputv2 <T> | Operacja, która demultipleksuje tensor, który ma zostać podzielony przez XLA na listę partycjonowanych wyjścia poza obliczeniami XLA. |
TPureplicationInput <T> | Łączy n wejściowych z powtórzonym obliczeniem TPU w dróg N. |
TPureplicedInput.options | Opcjonalne atrybuty dla TPUReplicatedInput |
TPureplicedoutput <T> | Łączy n wyjściowe z powtórzonego obliczenia TPU w dróg N. |
Tpiplicatemetadata | Metadane wskazujące, w jaki sposób należy się powtórzyć obliczenie TPU. |
Tpiplicatemetadata.options | Opcjonalne atrybuty dla TPUReplicateMetadata |
Tpureshardvaribles | OP, który zmienia zmienne TPU na urządzeniu do określonego stanu. |
Tpuroundrobin | Równoważenie obciążenia okrągłego-robiny na rdzeni TPU. |
Tridiagonalmatmul <T> | Oblicz produkt za pomocą macierzy tridiagonalnej. |
Tridiagonalsolve <T> | Rozwiązuje układy tridiagonalne równań. |
Tridiagonalsolve.options | Opcjonalne atrybuty TridiagonalSolve |
UNTAMCH <T> | Odwraca działanie partii dla pojedynczego tensora wyjściowego. |
Unkatch.options | Opcjonalne atrybuty dla Unbatch |
Unbatchgrad <T> | Gradient unbatch. |
Usuń wsad.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla UnbatchGrad |
Niezrozumiałość | Uzupełnia skompresowany element zestawu danych. |
UnicodedeCode <t rozszerza liczbę> | Dekoduje każdy ciąg znaków na wejściu w sekwencję punktów kodowych Unicode. |
Opcje UnicodeDecode | Opcjonalne atrybuty dla UnicodeDecode |
UnicodeEncode | Zakoduj tensor INTS do ciągów Unicode. |
UnicodeenCode.Options | Opcjonalne atrybuty dla UnicodeEncode |
MunduformDequantize <U rozszerza liczbę> | Wykonaj dequantizację na kwantyzowanym tensorze `input`. |
Jednolita dekwantyzacja.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla UniformDequantize |
Mundurequantize <u> | Wykonaj kwantyzację na wejściu Tensora. |
Opcje jednolitej kwantyzacji | Opcjonalne atrybuty dla UniformQuantize |
MundurequantisedAdd <T> | Wykonaj kwantyzowany dodatek kwantyzowanego tensora `lhs` i kwantyzowanego tensora` rhs`, aby zrobić kwantyzowane `wyjście`. |
Opcje UniformQuantizedAdd | Opcjonalne atrybuty dla UniformQuantizedAdd |
Jednoliformowany ClipbyValue <T> | Wykonaj klip według wartości kwantyzowanego tensora „operand”. |
UniformQuantitedClipbyValue.Options | Opcjonalne atrybuty dla UniformQuantizedClipByValue |
UniformQuantizedConvolution <U> | Perform quantized convolution of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
UniformQuantizedConvolution.Options | Optional attributes for UniformQuantizedConvolution |
UniformQuantizedConvolutionHybrid <V extends Number> | Perform hybrid quantized convolution of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | Optional attributes for UniformQuantizedConvolutionHybrid |
UniformQuantizedDot <U> | Perform quantized dot of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`. |
UniformQuantizedDot.Options | Optional attributes for UniformQuantizedDot |
UniformQuantizedDotHybrid <V extends Number> | Perform hybrid quantized dot of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
UniformQuantizedDotHybrid.Options | Optional attributes for UniformQuantizedDotHybrid |
UniformRequantize <U> | Given quantized tensor `input`, requantize it with new quantization parameters. |
UniformRequantize.Options | Optional attributes for UniformRequantize |
Unique <T, V extends Number> | Finds unique elements along an axis of a tensor. |
UniqueDataset | Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`. |
UniqueDataset.Options | Optional attributes for UniqueDataset |
UniqueWithCounts <T, V extends Number> | Finds unique elements along an axis of a tensor. |
UnravelIndex <T extends Number> | Converts an array of flat indices into a tuple of coordinate arrays. |
UnsortedSegmentJoin | |
UnsortedSegmentJoin.Options | Optional attributes for UnsortedSegmentJoin |
Unstack <T> | Unpacks a given dimension of a rank-`R` tensor into `num` rank-`(R-1)` tensors. |
Unstack.Options | Optional attributes for Unstack |
Unstage | Op is similar to a lightweight Dequeue. |
Unstage.Options | Optional attributes for Unstage |
UnwrapDatasetVariant | |
UpperBound <U extends Number> | Applies upper_bound(sorted_search_values, values) along each row. |
VarHandleOp | Creates a handle to a Variable resource. |
VarHandleOp.Options | Optional attributes for VarHandleOp |
Zmienna <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. |
Gdzie | Zwraca lokalizacje wartości niezerowych/true w tensorze. |
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 | Opcja wysłania tensora do hosta. |
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> | Zwraca 0, jeśli x == 0, i x * log1p(y) w przeciwnym razie, elementarnie. |
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. |
Zajęcia
Anulować | Raise a exception to abort the process when called. |
Abort.Options | Optional attributes for Abort |
Wszystko | Oblicza „logiczne i” elementów w wymiarach tensora. |
All.Options | Optional attributes for All |
AllToAll <T> | An Op to exchange data across TPU replicas. |
AnonymousHashTable | Creates a uninitialized anonymous hash table. |
AnonymousIteratorV2 | A container for an iterator resource. |
AnonymousIteratorV3 | A container for an iterator resource. |
AnonymousMemoryCache | |
AnonymousMultiDeviceIterator | A container for a multi device iterator resource. |
AnonymousMultiDeviceIteratorV3 | A container for a multi device iterator resource. |
AnonymousMutableDenseHashTable | Creates an empty anonymous mutable hash table that uses tensors as the backing store. |
AnonymousMutableDenseHashTable.Options | Optional attributes for AnonymousMutableDenseHashTable |
AnonymousMutableHashTable | Creates an empty anonymous mutable hash table. |
AnonymousMutableHashTableOfTensors | Creates an empty anonymous mutable hash table of vector values. |
AnonymousMutableHashTableOfTensors.Options | Optional attributes for AnonymousMutableHashTableOfTensors |
AnonymousRandomSeedGenerator | |
AnonymousSeedGenerator | |
Każdy | Computes the "logical or" of elements across dimensions of a tensor. |
Any.Options | Optional attributes for Any |
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 |
AssertCardinalityDataset | |
AssertNextDataset | A transformation that asserts which transformations happen next. |
AssertPrevDataset | A transformation that asserts which transformations happened previously. |
AssertThat | Asserts that the given condition is true. |
AssertThat.Options | Optional attributes for AssertThat |
Assign <T> | Update 'ref' by assigning 'value' to it. |
Assign.Options | Optional attributes for Assign |
AssignAdd <T> | Update 'ref' by adding 'value' to it. |
AssignAdd.Options | Optional attributes for AssignAdd |
AssignAddVariableOp | Adds a value to the current value of a variable. |
AssignSub <T> | Update 'ref' by subtracting 'value' from it. |
AssignSub.Options | Optional attributes for AssignSub |
AssignSubVariableOp | Subtracts a value from the current value of a variable. |
AssignVariableOp | Assigns a new value to a variable. |
AssignVariableOp.Options | Optional attributes for AssignVariableOp |
AssignVariableXlaConcatND | Concats input tensor across all dimensions. |
AssignVariableXlaConcatND.Options | Optional attributes for AssignVariableXlaConcatND |
AutoShardDataset | Creates a dataset that shards the input dataset. |
Opcje AutoShardDataset | Opcjonalne atrybuty dla AutoShardDataset |
BandedTriangularSolve <T> | |
BandedTriangularSolve.Options | Optional attributes for BandedTriangularSolve |
Bariera | Defines a barrier that persists across different graph executions. |
Barrier.Options | Optional attributes for Barrier |
BarrierClose | Closes the given barrier. |
BarrierClose.Options | Optional attributes for BarrierClose |
BarrierIncompleteSize | Oblicza liczbę niekompletnych elementów w danej barierze. |
BarrierInsertMany | For each key, assigns the respective value to the specified component. |
BarrierReadySize | Computes the number of complete elements in the given barrier. |
BarrierTakeMany | Takes the given number of completed elements from a barrier. |
BarrierTakeMany.Options | Optional attributes for BarrierTakeMany |
Seria | Batches all input tensors nondeterministically. |
Batch.Options | Optional attributes for Batch |
BatchMatMulV2 <T> | Multiplies slices of two tensors in batches. |
BatchMatMulV2.Options | Optional attributes for BatchMatMulV2 |
BatchMatMulV3 <V> | Multiplies slices of two tensors in batches. |
BatchMatMulV3.Options | Optional attributes for BatchMatMulV3 |
BatchToSpace <T> | BatchToSpace for 4-D tensors of type T. |
BatchToSpaceNd <T> | BatchToSpace for ND tensors of type T. |
BesselI0 <T extends Number> | |
BesselI1 <T extends Number> | |
BesselJ0 <T extends Number> | |
BesselJ1 <T extends Number> | |
BesselK0 <T extends Number> | |
BesselK0e <T extends Number> | |
BesselK1 <T extends Number> | |
BesselK1e <T extends Number> | |
BesselY0 <T extends Number> | |
BesselY1 <T extends Number> | |
Bitcast <U> | Bitcasts a tensor from one type to another without copying data. |
BlockLSTM <T extends Number> | Computes the LSTM cell forward propagation for all the time steps. |
Opcje blokuLSTM | Opcjonalne atrybuty dla BlockLSTM |
BlockLSTMGrad <T extends Number> | Computes the LSTM cell backward propagation for the entire time sequence. |
BlockLSTMGradV2 <T extends Number> | Computes the LSTM cell backward propagation for the entire time sequence. |
BlockLSTMV2 <T extends Number> | Computes the LSTM cell forward propagation for all the time steps. |
BlockLSTMV2.Options | Optional attributes for BlockLSTMV2 |
BoostedTreesAggregateStats | Aggregates the summary of accumulated stats for the batch. |
BoostedTreesBucketize | Bucketize each feature based on bucket boundaries. |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit | Oblicza zyski dla każdej cechy i zwraca najlepszą możliwą informację o podziale dla tej cechy. |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit |
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2 | Calculates gains for each feature and returns the best possible split information for each node. |
BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature | Oblicza zyski dla każdej cechy i zwraca najlepszą możliwą informację o podziale dla tej cechy. |
BoostedTreesCenterBias | Oblicza wartość priorytetową na podstawie danych szkoleniowych (odchylenie) i wypełnia pierwszy węzeł wartościami logitowymi. |
BoostedTreesCreateEnsemble | Tworzy model zespołu drzewa i zwraca do niego uchwyt. |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource | Utwórz zasób dla strumieni kwantylowych. |
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource.Options | Opcjonalne atrybuty dla BoostedTreesCreateQuantileStreamResource |
BoostedTreesDeserializeEnsemble | Deserializes a serialized tree ensemble config and replaces current tree ensemble. |
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp | Creates a handle to a BoostedTreesEnsembleResource |
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp.Options | Optional attributes for BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp |
BoostedTreesExampleDebugOutputs | Wyniki debugowania/interpretacji modelu dla każdego przykładu. |
BoostedTreesFlushQuantileSummaries | Opróżnij podsumowania kwantyli z każdego zasobu strumienia kwantyli. |
BoostedTreesGetEnsembleStates | Retrieves the tree ensemble resource stamp token, number of trees and growing statistics. |
BoostedTreesMakeQuantileSummaries | Tworzy podsumowanie kwantyli dla partii. |
BoostedTreesMakeStatsSummary | Makes the summary of accumulated stats for the batch. |
BoostedTreesPredict | Uruchamia wiele predyktorów zespołu regresji addytywnej na instancjach wejściowych i oblicza logity. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries | Add the quantile summaries to each quantile stream resource. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize | Deserializuj granice segmentów i gotową flagę do bieżącego QuantileAccumulator. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush | Flush the summaries for a quantile stream resource. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush.Options | Optional attributes for BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush |
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries | Wygeneruj granice segmentów dla każdego obiektu na podstawie skumulowanych podsumowań. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp | Creates a handle to a BoostedTreesQuantileStreamResource. |
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp.Options | Optional attributes for BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp |
BoostedTreesSerializeEnsemble | Serializuje zespół drzewa do proto. |
BoostedTreesSparseAggregateStats | Aggregates the summary of accumulated stats for the batch. |
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit | Oblicza zyski dla każdej cechy i zwraca najlepszą możliwą informację o podziale dla tej cechy. |
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit.Options | Optional attributes for BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit |
BoostedTreesTrainingPredict | Uruchamia wiele predyktorów zespołu regresji addytywnej na instancjach wejściowych i computes the update to cached logits. |
BoostedTreesUpdateEnsemble | Aktualizuje zespół drzew poprzez dodanie warstwy do ostatniego rosnącego drzewa lub zakładając nowe drzewo. |
BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | Aktualizuje zespół drzew, dodając warstwę do ostatniego uprawianego drzewa lub zakładając nowe drzewo. |
Opcje BoostedTreesUpdateEnsembleV2 | Opcjonalne atrybuty dla BoostedTreesUpdateEnsembleV2 |
BroadcastDynamicShape <T extends Number> | Return the shape of s0 op s1 with broadcast. |
BroadcastGradientArgs <T extends Number> | Return the reduction indices for computing gradients of s0 op s1 with broadcast. |
BroadcastTo <T> | Broadcast an array for a compatible shape. |
Bucketize | Bucketizes 'input' based on 'boundaries'. |
CacheDatasetV2 | |
CacheDatasetV2.Options | Optional attributes for CacheDatasetV2 |
CheckNumericsV2 <T extends Number> | Checks a tensor for NaN, -Inf and +Inf values. |
ChooseFastestDataset | |
ClipByValue <T> | Clips tensor values to a specified min and max. |
CollateTPUEmbeddingMemory | An op that merges the string-encoded memory config protos from all hosts. |
CollectiveAllToAllV2 <T extends Number> | Mutually exchanges multiple tensors of identical type and shape. |
CollectiveAllToAllV2.Options | Optional attributes for CollectiveAllToAllV2 |
CollectiveAllToAllV3 <T extends Number> | Mutually exchanges multiple tensors of identical type and shape. |
CollectiveAllToAllV3.Options | Optional attributes for CollectiveAllToAllV3 |
CollectiveAssignGroupV2 | 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> | Rozgłasza wartość tensora do jednego lub większej liczby innych urządzeń. |
Opcje CollectiveBcastSendV2 | Opcjonalne atrybuty dla CollectiveBcastSendV2 |
CollectiveGather <T extends Number> | Mutually accumulates multiple tensors of identical type and shape. |
CollectiveGather.Options | Optional attributes for CollectiveGather |
CollectiveGatherV2 <T extends Number> | Mutually accumulates multiple tensors of identical type and shape. |
CollectiveGatherV2.Options | Optional attributes for CollectiveGatherV2 |
CollectiveInitializeCommunicator | Initializes a group for collective operations. |
CollectiveInitializeCommunicator.Options | Optional attributes for CollectiveInitializeCommunicator |
CollectivePermute <T> | Opcja umożliwiająca permutację tensorów w replikowanych instancjach TPU. |
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> | Wzajemnie redukuje wiele tensorów tego samego typu i kształtu. |
Opcje zbiorczeReduceV2 | Opcjonalne atrybuty dla CollectiveReduceV2 |
CollectiveReduceV3 <T extends Number> | Wzajemnie redukuje wiele tensorów tego samego typu i kształtu. |
CollectiveReduceV3.Options | Optional attributes for CollectiveReduceV3 |
CombinedNonMaxSuppression | Greedily selects a subset of bounding boxes in descending order of score, This operation performs non_max_suppression on the inputs per batch, across all classes. |
CombinedNonMaxSuppression.Options | Optional attributes for CombinedNonMaxSuppression |
CompositeTensorVariantFromComponents | Encodes an `ExtensionType` value into a `variant` scalar Tensor. |
CompositeTensorVariantToComponents | Decodes a `variant` scalar Tensor into an `ExtensionType` value. |
CompressElement | Compresses a dataset element. |
ComputeBatchSize | Oblicza statyczny rozmiar partii zestawu danych bez częściowych partii. |
ComputeDedupDataTupleMask | An op computes tuple mask of deduplication data from embedding core. |
Concat <T> | Concatenates tensors along one dimension. |
ConfigureAndInitializeGlobalTPU | An op that sets up the centralized structures for a distributed TPU system. |
ConfigureAndInitializeGlobalTPU.Options | Optional attributes for ConfigureAndInitializeGlobalTPU |
ConfigureDistributedTPU | Sets up the centralized structures for a distributed TPU system. |
ConfigureDistributedTPU.Options | Optional attributes for ConfigureDistributedTPU |
ConfigureTPUEmbedding | Konfiguruje osadzanie TPU w rozproszonym systemie TPU. |
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> | Operator generujący wartość stałą. |
ConsumeMutexLock | This op consumes a lock created by `MutexLock`. |
ControlTrigger | Nic nie robi. |
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> | Skopiuj tensor z CPU-to-CPU lub GPU-to-GPU. |
Kopiuj.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla 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 | Calculates the CTC Loss (log probability) for each batch entry. |
CTCLossV2.Options | Optional attributes for CTCLossV2 |
CudnnRNNBackpropV3 <T extends Number> | Backprop step of CudnnRNNV3. |
CudnnRNNBackpropV3.Options | Optional attributes for CudnnRNNBackpropV3 |
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T extends Number> | Converts CudnnRNN params from canonical form to usable form. |
CudnnRNNCanonicalToParamsV2.Options | Optional attributes for CudnnRNNCanonicalToParamsV2 |
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T extends Number> | Retrieves CudnnRNN params in canonical form. |
CudnnRNNParamsToCanonicalV2.Options | Optional attributes for CudnnRNNParamsToCanonicalV2 |
CudnnRNNV3 <T extends Number> | A RNN backed by cuDNN. |
CudnnRNNV3.Options | Optional attributes for CudnnRNNV3 |
CumulativeLogsumexp <T extends Number> | Compute the cumulative product of the tensor `x` along `axis`. |
CumulativeLogsumexp.Options | Optional attributes for CumulativeLogsumexp |
DataServiceDataset | Creates a dataset that reads data from the tf.data service. |
DataServiceDataset.Options | Optional attributes for DataServiceDataset |
DataServiceDatasetV2 | Creates a dataset that reads data from the tf.data service. |
DataServiceDatasetV2.Options | Optional attributes for DataServiceDatasetV2 |
DatasetCardinality | Returns the cardinality of `input_dataset`. |
DatasetCardinality.Options | Optional attributes for DatasetCardinality |
DatasetFromGraph | Creates a dataset from the given `graph_def`. |
DatasetToGraphV2 | Returns a serialized GraphDef representing `input_dataset`. |
DatasetToGraphV2.Options | Optional attributes for DatasetToGraphV2 |
Dawsn <T extends Number> | |
DebugGradientIdentity <T> | Opcja tożsamości do debugowania gradientowego. |
DebugGradientRefIdentity <T> | Opcja tożsamości do debugowania gradientowego. |
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. |
Opcje debugowaniaNanCount | Opcjonalne atrybuty dla DebugNanCount |
DebugNumericSummary | Debug Numeric Summary Op. |
DebugNumericSummary.Options | Optional attributes for DebugNumericSummary |
DebugNumericSummaryV2 <U extends Number> | Debug Numeric Summary V2 Op. |
DebugNumericSummaryV2.Options | Optional attributes for DebugNumericSummaryV2 |
DecodeImage <T extends Number> | Function for decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg, and decode_png. |
DecodeImage.Options | Optional attributes for DecodeImage |
DecodePaddedRaw <T extends Number> | Reinterpret the bytes of a string as a vector of numbers. |
DecodePaddedRaw.Options | Optional attributes for DecodePaddedRaw |
DecodeProto | The op extracts fields from a serialized protocol buffers message into tensors. |
DecodeProto.Options | Optional attributes for DecodeProto |
DeepCopy <T> | Tworzy kopię `x`. |
DeleteIterator | A container for an iterator resource. |
DeleteMemoryCache | |
DeleteMultiDeviceIterator | A container for an iterator resource. |
DeleteRandomSeedGenerator | |
DeleteSeedGenerator | |
DeleteSessionTensor | Delete the tensor specified by its handle in the session. |
DenseBincount <U extends Number> | Zlicza liczbę wystąpień każdej wartości w tablicy liczb całkowitych. |
DenseBincount.Options | Optional attributes for DenseBincount |
DenseCountSparseOutput <U extends Number> | Performs sparse-output bin counting for a tf.tensor input. |
DenseCountSparseOutput.Options | Optional attributes for DenseCountSparseOutput |
DenseToCSRSparseMatrix | Converts a dense tensor to a (possibly batched) CSRSparseMatrix. |
DestroyResourceOp | Deletes the resource specified by the handle. |
DestroyResourceOp.Options | Optional attributes for DestroyResourceOp |
DestroyTemporaryVariable <T> | Destroys the temporary variable and returns its final value. |
DeviceIndex | Return the index of device the op runs. |
DirectedInterleaveDataset | A substitute for `InterleaveDataset` on a fixed list of `N` datasets. |
DirectedInterleaveDataset.Options | Optional attributes for DirectedInterleaveDataset |
DisableCopyOnRead | Turns off the copy-on-read mode. |
DistributedSave | |
DistributedSave.Options | Optional attributes for DistributedSave |
DrawBoundingBoxesV2 <T extends Number> | Narysuj ramki ograniczające na partii obrazów. |
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> | Przeplataj wartości z tensorów „danych” w pojedynczy tensor. |
EditDistance | Computes the (possibly normalized) Levenshtein Edit Distance. |
EditDistance.Options | Optional attributes for EditDistance |
Eig <U> | Computes the eigen decomposition of one or more square matrices. |
Eig.Options | Optional attributes for Eig |
Einsum <T> | Tensor contraction according to Einstein summation convention. |
Empty <T> | Creates a tensor with the given shape. |
Empty.Options | Optional attributes for Empty |
EmptyTensorList | Creates and returns an empty tensor list. |
EmptyTensorMap | Tworzy i zwraca pustą mapę tensora. |
EncodeProto | The op serializes protobuf messages provided in the input tensors. |
Opcje EncodeProto | Opcjonalne atrybuty dla EncodeProto |
EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | Eases the porting of code that uses tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options | Optional attributes for EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch |
EnqueueTPUEmbeddingBatch | Operacja kolejkująca listę wejściowych tensorów wsadowych do TPUEmbedding. |
EnqueueTPUEmbeddingBatch.Options | Optional attributes for EnqueueTPUEmbeddingBatch |
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch | Operacja kolejkująca listę wejściowych tensorów wsadowych do TPUEmbedding. |
KolejkujTPUEmbeddingIntegerBatch.Options | Opcjonalne atrybuty dla EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch |
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | Eases the porting of code that uses tf.nn.embedding_lookup(). |
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch.Options | Optional attributes for EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch |
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch | An op that enqueues TPUEmbedding input indices from a SparseTensor. |
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options | Optional attributes for EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch |
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch | Eases the porting of code that uses tf.nn.embedding_lookup_sparse(). |
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch.Options | Optional attributes for EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch |
EnsureShape <T> | Ensures that the tensor's shape matches the expected shape. |
Enter <T> | Creates or finds a child frame, and makes `data` available to the child frame. |
Enter.Options | Optional attributes for Enter |
Erfinv <T extends Number> | |
EuclideanNorm <T> | Computes the euclidean norm of elements across dimensions of a tensor. |
Opcje euklidesowej normy | Opcjonalne atrybuty dla 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> | Inserts a dimension of 1 into a tensor's shape. |
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 | Writes the given dataset to the given file using the TFRecord format. |
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 | Creates a dataset that overrides the maximum intra-op parallelism. |
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 | Tworzy zestaw danych, który używa niestandardowej puli wątków do obliczenia „zestawu_danych_wejściowych”. |
ExperimentalRandomDataset | Tworzy zestaw danych, który zwraca liczby pseudolosowe. |
ExperimentalRebatchDataset | Tworzy zestaw danych, który zmienia rozmiar partii. |
ExperimentalRebatchDataset.Options | Optional attributes for ExperimentalRebatchDataset |
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset | |
ExperimentalSlidingWindowDataset | Creates a dataset that passes a sliding window over `input_dataset`. |
ExperimentalSqlDataset | Tworzy zestaw danych, który wykonuje zapytanie SQL i emituje wiersze zestawu wyników. |
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> | Creates a tensor filled with a scalar value. |
FinalizeDataset | Creates a dataset by applying tf.data.Options to `input_dataset`. |
FinalizeDataset.Options | Optional attributes for FinalizeDataset |
FinalizeTPUEmbedding | An op that finalizes the TPUEmbedding configuration. |
Odcisk palca | Generates fingerprint values. |
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 | Optional attributes for FusedBatchNormV3 |
Gather <T> | Gather slices from `params` axis `axis` according to `indices`. |
Zbierz.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla Gather |
GatherNd <T> | Zbierz wycinki z „params” do Tensora o kształcie określonym przez „indeksy”. |
GenerateBoundingBoxProposals | Ta operacja tworzy obszar zainteresowań z podanych obwiedni (bbox_deltas) zakodowanych kotwic wrt zgodnie z równaniem 2 w arXiv:1506.01497 Operacja wybiera górne pola punktacji `pre_nms_topn`, dekoduje je w odniesieniu do kotwic, stosuje niemaksymalne tłumienie nakładających się pól o wartości przecięcia przez związek (iou) wyższej niż `nms_threshold`, odrzucając pola, w których krótszy bok jest mniejszy niż ` min_rozmiar`. |
GenerateBoundingBoxProposals.Options | Opcjonalne atrybuty dla GenerateBoundingBoxProposals |
GetElementAtIndex | Gets the element at the specified index in a dataset. |
GetOptions | Returns the tf.data.Options attached to `input_dataset`. |
GetSessionHandle | Store the input tensor in the state of the current session. |
GetSessionTensor <T> | Get the value of the tensor specified by its handle. |
Gradienty | 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 |
Gradienty.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla Gradients |
GRUBlockCell <T extends Number> | Computes the GRU cell forward propagation for 1 time step. |
GRUBlockCellGrad <T extends Number> | Computes the GRU cell back-propagation for 1 time step. |
GuaranteeConst <T> | Gives a guarantee to the TF runtime that the input tensor is a constant. |
HashTable | Creates a non-initialized hash table. |
HashTable.Options | Optional attributes for HashTable |
HistogramFixedWidth <U extends Number> | Return histogram of values. |
Identity <T> | Return a tensor with the same shape and contents as the input tensor or value. |
IdentityN | Zwraca listę tensorów o takich samych kształtach i zawartości jak dane wejściowe tensory. |
IFFTND <T> | ND inverse fast Fourier transform. |
IgnoreErrorsDataset | Creates a dataset that contains the elements of `input_dataset` ignoring errors. |
IgnoreErrorsDataset.Options | Optional attributes for IgnoreErrorsDataset |
ImageProjectiveTransformV2 <T extends Number> | Stosuje daną transformację do każdego z obrazów. |
ImageProjectiveTransformV2.Options | Optional attributes for ImageProjectiveTransformV2 |
ImageProjectiveTransformV3 <T extends Number> | Stosuje daną transformację do każdego z obrazów. |
Opcje obrazuProjectiveTransformV3 | Opcjonalne atrybuty dla ImageProjectiveTransformV3 |
ImmutableConst <T> | Zwraca niezmienny tensor z obszaru pamięci. |
InfeedDequeue <T> | Opcja zastępcza wartości, która zostanie wprowadzona do obliczeń. |
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 | Inicjator tabeli, który przyjmuje dwa tensory odpowiednio dla kluczy i wartości. |
InitializeTableFromDataset | |
InitializeTableFromTextFile | Initializes a table from a text file. |
InitializeTableFromTextFile.Options | Optional attributes for InitializeTableFromTextFile |
InplaceAdd <T> | Adds v into specified rows of x. |
InplaceSub <T> | Subtracts `v` into specified rows of `x`. |
InplaceUpdate <T> | Updates specified rows 'i' with values 'v'. |
IRFFTND <U extends Number> | ND inverse real fast Fourier transform. |
IsBoostedTreesEnsembleInitialized | Checks whether a tree ensemble has been initialized. |
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized | Checks whether a quantile stream has been initialized. |
IsotonicRegression <U extends Number> | Solves a batch of isotonic regression problems. |
IsTPUEmbeddingInitialized | Whether TPU Embedding is initialized in a distributed TPU system. |
IsTPUEmbeddingInitialized.Options | Optional attributes for IsTPUEmbeddingInitialized |
IsVariableInitialized | Sprawdza, czy tensor został zainicjowany. |
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 | Computes the Kth order statistic of a data set. |
LinSpace <T extends Number> | Generates values in an interval. |
ListDataset | Creates a dataset that emits each of `tensors` once. |
ListDataset.Options | Optional attributes for ListDataset |
LMDBDataset | Creates a dataset that emits the key-value pairs in one or more LMDB files. |
LoadAllTPUEmbeddingParameters | An op that loads optimization parameters into embedding memory. |
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Load Adadelta embedding parameters. |
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters |
LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters | Load Adagrad Momentum embedding parameters. |
LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters |
LoadTPUEmbeddingAdagradParameters | Load Adagrad embedding parameters. |
LoadTPUEmbeddingAdagradParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingAdagradParameters |
LoadTPUEmbeddingADAMParameters | Load ADAM embedding parameters. |
LoadTPUEmbeddingADAMParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingADAMParameters |
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Parametry osadzania RMSProp skupione na obciążeniu. |
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPPropParameters.Options | Opcjonalne atrybuty dla LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters |
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | Load frequency estimator embedding parameters. |
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters |
LoadTPUEmbeddingFTRLParameters | Załaduj parametry osadzania FTRL. |
ZaładujTPUEmbeddingFTRLParametry.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla LoadTPUEmbeddingFTRLParameters |
LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Load MDL Adagrad Light embedding parameters. |
LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters |
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters | Load Momentum embedding parameters. |
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingMomentumParameters |
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Load proximal Adagrad embedding parameters. |
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters |
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters |
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters | Load RMSProp embedding parameters. |
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters.Options | Optional attributes for LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters |
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Załaduj parametry osadzania SGD. |
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters.Options | Opcjonalne atrybuty dla LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters |
LookupTableExport <T, U> | Outputs all keys and values in the table. |
LookupTableFind <U> | Looks up keys in a table, outputs the corresponding values. |
LookupTableImport | Replaces the contents of the table with the specified keys and values. |
LookupTableInsert | Updates the table to associates keys with values. |
LookupTableRemove | Removes keys and its associated values from a table. |
LookupTableSize | Computes the number of elements in the given table. |
LoopCond | Przekazuje wejście na wyjście. |
LowerBound <U extends Number> | Applies lower_bound(sorted_search_values, values) along each row. |
LSTMBlockCell <T extends Number> | Computes the LSTM cell forward propagation for 1 time step. |
LSTMBlockCell.Options | Optional attributes for LSTMBlockCell |
LSTMBlockCellGrad <T extends Number> | Computes the LSTM cell backward propagation for 1 timestep. |
Lu <T, U extends Number> | Computes the LU decomposition of one or more square matrices. |
MakeUnique | Make all elements in the non-Batch dimension unique, but \"close\" to their initial value. |
MapClear | Op removes all elements in the underlying container. |
MapClear.Options | Optional attributes for MapClear |
MapIncompleteSize | Op returns the number of incomplete elements in the underlying container. |
MapIncompleteSize.Options | Optional attributes for MapIncompleteSize |
MapPeek | Op peeks at the values at the specified key. |
MapPeek.Options | Optional attributes for MapPeek |
Rozmiar mapy | Op returns the number of elements in the underlying container. |
Rozmiar mapy. Opcje | Opcjonalne atrybuty dla MapSize |
MapStage | Stage (key, values) in the underlying container which behaves like a hashtable. |
MapStage.Options | Optional attributes for MapStage |
MapUnstage | Op removes and returns the values associated with the key from the underlying container. |
MapUnstage.Options | Optional attributes for MapUnstage |
MapUnstageNoKey | Op removes and returns a random (key, value) from the underlying container. |
MapUnstageNoKey.Options | Optional attributes for MapUnstageNoKey |
MatrixDiagPartV2 <T> | Returns the batched diagonal part of a batched tensor. |
MatrixDiagPartV3 <T> | Returns the batched diagonal part of a batched tensor. |
MatrixDiagPartV3.Options | Optional attributes for MatrixDiagPartV3 |
MatrixDiagV2 <T> | Returns a batched diagonal tensor with given batched diagonal values. |
MatrixDiagV3 <T> | Returns a batched diagonal tensor with given batched diagonal values. |
MatrixDiagV3.Options | Optional attributes for MatrixDiagV3 |
MatrixSetDiagV2 <T> | Zwraca tensor macierzy wsadowej z nowymi wsadowymi wartościami przekątnej. |
MatrixSetDiagV3 <T> | Zwraca tensor macierzy wsadowej z nowymi wsadowymi wartościami przekątnej. |
MatrixSetDiagV3.Options | Optional attributes for MatrixSetDiagV3 |
Max <T> | Computes the maximum of elements across dimensions of a tensor. |
Max.Options | Optional attributes for Max |
MaxIntraOpParallelismDataset | Creates a dataset that overrides the maximum intra-op parallelism. |
Merge <T> | Forwards the value of an available tensor from `inputs` to `output`. |
MergeDedupData | An op merges elements of integer and float tensors into deduplication data as XLA tuple. |
ScalDedupData.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla MergeDedupData |
Min <T> | Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor. |
Min.Options | Optional attributes for Min |
MirrorPad <T> | Wypełnia tensor wartościami lustrzanymi. |
MirrorPadGrad <T> | Gradient op for `MirrorPad` op. |
MlirPassthroughOp | Wraps an arbitrary MLIR computation expressed as a module with a main() function. |
MulNoNan <T> | Returns x * y element-wise. |
MutableDenseHashTable | Creates an empty hash table that uses tensors as the backing store. |
MutableDenseHashTable.Options | Optional attributes for MutableDenseHashTable |
MutableHashTable | Creates an empty hash table. |
MutableHashTable.Options | Optional attributes for MutableHashTable |
MutableHashTableOfTensors | Creates an empty hash table. |
MutableHashTableOfTensors.Options | Optional attributes for MutableHashTableOfTensors |
Mutex | Creates a Mutex resource that can be locked by `MutexLock`. |
Mutex.Options | Optional attributes for Mutex |
MutexLock | Locks a mutex resource. |
NcclAllReduce <T extends Number> | Outputs a tensor containing the reduction across all input tensors. |
NcclBroadcast <T extends Number> | Sends `input` to all devices that are connected to the output. |
NcclReduce <T extends Number> | Reduces `input` from `num_devices` using `reduction` to a single device. |
Ndtri <T extends Number> | |
NearestNeighbors | Wybiera k najbliższych środków dla każdego punktu. |
NextAfter <T extends Number> | Returns the next representable value of `x1` in the direction of `x2`, element-wise. |
NextIteration <T> | Makes its input available to the next iteration. |
NonDeterministicInts <U> | Non-deterministically generates some integers. |
NonMaxSuppressionV5 <T extends Number> | Greedily selects a subset of bounding boxes in descending order of score, pruning away boxes that have high intersection-over-union (IOU) overlap with previously selected boxes. |
NonMaxSuppressionV5.Options | Optional attributes for NonMaxSuppressionV5 |
NonSerializableDataset | |
NoOp | Nic nie robi. |
OneHot <U> | Returns a one-hot tensor. |
OneHot.Options | Optional attributes for OneHot |
OnesLike <T> | Returns a tensor of ones with the same shape and type as x. |
OptimizeDatasetV2 | Creates a dataset by applying related optimizations to `input_dataset`. |
OptimizeDatasetV2.Options | Optional attributes for OptimizeDatasetV2 |
OptionsDataset | Creates a dataset by attaching tf.data.Options to `input_dataset`. |
OptionsDataset.Options | Optional attributes for OptionsDataset |
OrderedMapClear | Op removes all elements in the underlying container. |
OrderedMapClear.Options | Optional attributes for OrderedMapClear |
OrderedMapIncompleteSize | Op returns the number of incomplete elements in the underlying container. |
OrderedMapIncompleteSize.Options | Optional attributes for OrderedMapIncompleteSize |
OrderedMapPeek | Op peeks at the values at the specified key. |
OrderedMapPeek.Options | Optional attributes for OrderedMapPeek |
OrderedMapSize | Op returns the number of elements in the underlying container. |
OrderedMapSize.Options | Optional attributes for OrderedMapSize |
OrderedMapStage | Stage (key, values) in the underlying container which behaves like a ordered associative container. |
OrderedMapStage.Options | Opcjonalne atrybuty dla OrderedMapStage |
OrderedMapUnstage | Op removes and returns the values associated with the key from the underlying container. |
OrderedMapUnstage.Options | Optional attributes for OrderedMapUnstage |
OrderedMapUnstageNoKey | Op removes and returns the (key, value) element with the smallest key from the underlying container. |
OrderedMapUnstageNoKey.Options | Optional attributes for OrderedMapUnstageNoKey |
OutfeedDequeue <T> | Retrieves a single tensor from the computation outfeed. |
OutfeedDequeue.Options | Optional attributes for OutfeedDequeue |
OutfeedDequeueTuple | Pobierz wiele wartości z wyjścia obliczeniowego. |
OutfeedDequeueTuple.Options | Optional attributes for OutfeedDequeueTuple |
OutfeedDequeueTupleV2 | Pobierz wiele wartości z wyjścia obliczeniowego. |
OutfeedDequeueV2 <T> | Retrieves a single tensor from the computation outfeed. |
OutfeedEnqueue | Enqueue a Tensor on the computation outfeed. |
OutfeedEnqueueTuple | Enqueue multiple Tensor values on the computation outfeed. |
Pad <T> | Pads a tensor. |
ParallelBatchDataset | |
ParallelBatchDataset.Options | Optional attributes for ParallelBatchDataset |
ParallelConcat <T> | Concatenates a list of `N` tensors along the first dimension. |
ParallelDynamicStitch <T> | Przeplataj wartości z tensorów „danych” w pojedynczy 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> | Opcja zastępcza wartości, która zostanie wprowadzona do obliczeń. |
Placeholder.Options | Optional attributes for Placeholder |
PlaceholderWithDefault <T> | A placeholder op that passes through `input` when its output is not fed. |
Prelinearize | Operacja, która linearyzuje jedną wartość Tensora do nieprzezroczystego tensora wariantu. |
Prelinearyzacja.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla Prelinearize |
PrelinearizeTuple | An op which linearizes multiple Tensor values to an opaque variant tensor. |
PrelinearizeTuple.Options | Optional attributes for PrelinearizeTuple |
Wydrukować | Prints a string scalar. |
Print.Options | Optional attributes for Print |
PrivateThreadPoolDataset | Tworzy zestaw danych, który używa niestandardowej puli wątków do obliczenia „zestawu_danych_wejściowych”. |
Prod <T> | Oblicza iloczyn elementów według wymiarów tensora. |
Opcje produktu | Opcjonalne atrybuty dla Prod |
QuantizeAndDequantizeV4 <T extends Number> | Quantizes then dequantizes a tensor. |
QuantizeAndDequantizeV4.Options | Optional attributes for QuantizeAndDequantizeV4 |
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T extends Number> | Returns the gradient of `QuantizeAndDequantizeV4`. |
QuantizeAndDequantizeV4Grad.Options | Optional attributes for QuantizeAndDequantizeV4Grad |
QuantizedConcat <T> | Concatenates quantized tensors along one dimension. |
QuantizedConcatV2 <T> | |
QuantizedConv2DAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DAndRelu.Options | Opcjonalne atrybuty dla QuantizedConv2DAndRelu |
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DAndReluAndRequantize |
QuantizedConv2DAndRequantize <V> | |
QuantizedConv2DAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DAndRequantize |
QuantizedConv2DPerChannel <V> | Oblicza QuantizedConv2D na kanał. |
QuantizedConv2DPerChannel.Options | Opcjonalne atrybuty dla QuantizedConv2DPerChannel |
QuantizedConv2DWithBias <V> | |
QuantizedConv2DWithBias.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DWithBias |
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasAndRelu |
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W> | |
Kwantyzowane Conv2DWithBiasAndReluAndRequantize.Options | Opcjonalne atrybuty dla QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize |
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize.Options | Optional attributes for QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize |
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X> | |
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize.Options | Opcjonalne atrybuty dla QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize |
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V> | |
Kwantyzowane Conv2DWithBiasSumAndRelu.Options | Opcjonalne atrybuty dla 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> | Wykonaj skwantowane mnożenie macierzy „a” przez macierz „b” z dodatkiem obciążenia i fuzją relu. |
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu.Options | Opcjonalne atrybuty dla QuantizedMatMulWithBiasAndRelu |
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W> | Wykonaj skwantowane mnożenie macierzy „a” przez macierz „b” z dodawaniem odchylenia, relu i ponowną kwantyzacją fuzji. |
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize.Options | Opcjonalne atrybuty dla QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize |
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W> | |
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize.Options | Opcjonalne atrybuty dla QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize |
QuantizedReshape <T> | Reshapes a quantized tensor as per the Reshape op. |
RaggedBincount <U extends Number> | Zlicza liczbę wystąpień każdej wartości w tablicy liczb całkowitych. |
Opcje RaggedBincount | Opcjonalne atrybuty dla RaggedBincount |
RaggedCountSparseOutput <U extends Number> | Wykonuje zliczanie binarnych wyników rzadkich dla nierównych danych wejściowych tensora. |
RaggedCountSparseOutput.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla RaggedCountSparseOutput |
RaggedCross <T, U extends Number> | Generuje krzyż cech z listy tensorów i zwraca go jako RaggedTensor. |
RaggedFillEmptyRows <T> | |
RaggedFillEmptyRowsGrad <T> | |
RaggedGather <T extends Number, U> | Zbierz poszarpane plasterki z osi „0” „params” zgodnie z „indeksami”. |
RaggedRange <U extends Number, T extends Number> | Zwraca „RaggedTensor” zawierający określone sekwencje liczb. |
RaggedTensorFromVariant <U extends Number, T> | Dekoduje tensor „wariantu” na „RaggedTensor”. |
RaggedTensorToSparse <U> | Konwertuje „RaggedTensor” na „SparseTensor” o tych samych wartościach. |
RaggedTensorToTensor <U> | Utwórz gęsty tensor z poszarpanego tensora, prawdopodobnie zmieniając jego kształt. |
RaggedTensorToVariant | Koduje „RaggedTensor” w „wariant” Tensora. |
RaggedTensorToVariantGradient <U> | Pomocnik używany do obliczania gradientu dla „RaggedTensorToVariant”. |
RandomDatasetV2 | Tworzy zestaw danych, który zwraca liczby pseudolosowe. |
RandomDatasetV2.Options | Optional attributes for RandomDatasetV2 |
RandomIndexShuffle <T extends Number> | Outputs the position of `value` in a permutation of [0, ..., max_index]. |
RandomIndexShuffle.Options | Optional attributes for RandomIndexShuffle |
Range <T extends Number> | Creates a sequence of numbers. |
Ranga | Returns the rank of a tensor. |
ReadVariableOp <T> | Reads the value of a variable. |
ReadVariableXlaSplitND <T> | Splits resource variable input tensor across all dimensions. |
ReadVariableXlaSplitND.Options | Optional attributes for ReadVariableXlaSplitND |
RebatchDataset | Tworzy zestaw danych, który zmienia rozmiar partii. |
Opcje RebatchDataset | Opcjonalne atrybuty dla RebatchDataset |
RebatchDatasetV2 | Tworzy zestaw danych, który zmienia rozmiar partii. |
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 | Oblicza „logiczne i” elementów w wymiarach tensora. |
Opcje ZmniejszWszystkie | Opcjonalne atrybuty dla ReduceAll |
ReduceAny | Computes the "logical or" of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceAny.Options | Optional attributes for ReduceAny |
ReduceMax <T> | Computes the maximum of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceMax.Options | Optional attributes for ReduceMax |
ReduceMin <T> | Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceMin.Options | Optional attributes for ReduceMin |
ReduceProd <T> | Oblicza iloczyn elementów według wymiarów tensora. |
Opcje redukcji produktów | Opcjonalne atrybuty dla ReduceProd |
ReduceSum <T> | Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. |
ReduceSum.Options | Optional attributes for ReduceSum |
RefEnter <T> | Creates or finds a child frame, and makes `data` available to the child frame. |
RefEnter.Options | Optional attributes for RefEnter |
RefExit <T> | Exits the current frame to its parent frame. |
RefIdentity <T> | Return the same ref tensor as the input ref tensor. |
RefMerge <T> | Forwards the value of an available tensor from `inputs` to `output`. |
RefNextIteration <T> | Makes its input available to the next iteration. |
RefSelect <T> | Forwards the `index`th element of `inputs` to `output`. |
RefSwitch <T> | Forwards the ref tensor `data` to the output port determined by `pred`. |
RegisterDataset | Registers a dataset with the tf.data service. |
RegisterDataset.Options | Optional attributes for RegisterDataset |
RegisterDatasetV2 | Registers a dataset with the tf.data service. |
Opcje rejestruDatasetV2 | Opcjonalne atrybuty dla RegisterDatasetV2 |
Relayout <T> | |
RelayoutLike <T> | |
RequantizationRangePerChannel | Computes requantization range per channel. |
RequantizePerChannel <U> | Requantizes input with min and max values known per channel. |
Reshape <T> | Reshapes a tensor. |
ResourceAccumulatorApplyGradient | Applies a gradient to a given accumulator. |
ResourceAccumulatorNumAccumulated | Returns the number of gradients aggregated in the given accumulators. |
ResourceAccumulatorSetGlobalStep | Updates the accumulator with a new value for global_step. |
ResourceAccumulatorTakeGradient <T> | Extracts the average gradient in the given ConditionalAccumulator. |
ResourceApplyAdagradV2 | Update '*var' according to the adagrad scheme. |
ResourceApplyAdagradV2.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdagradV2 |
ResourceApplyAdamWithAmsgrad | Update '*var' according to the Adam algorithm. |
ResourceApplyAdamWithAmsgrad.Options | Optional attributes for ResourceApplyAdamWithAmsgrad |
ResourceApplyKerasMomentum | Zaktualizuj „*var” zgodnie ze schematem pędu. |
ResourceApplyKerasMomentum.Options | Optional attributes for ResourceApplyKerasMomentum |
ResourceConditionalAccumulator | A conditional accumulator for aggregating gradients. |
ResourceConditionalAccumulator.Options | Optional attributes for ResourceConditionalAccumulator |
ResourceCountUpTo <T extends Number> | Increments variable pointed to by 'resource' until it reaches 'limit'. |
ResourceGather <U> | Gather slices from the variable pointed to by `resource` according to `indices`. |
Opcje ResourceGather | Opcjonalne atrybuty dla ResourceGather |
ResourceGatherNd <U> | |
ResourceScatterAdd | Dodaje rzadkie aktualizacje do zmiennej, do której odwołuje się `resource`. |
ResourceScatterDiv | Dzieli rzadkie aktualizacje na zmienną, do której odwołuje się „zasób”. |
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 | Zaktualizuj odpowiednie wpisy w „*var” i „*accum” zgodnie ze schematem adagrad. |
ResourceSparseApplyAdagradV2.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyAdagradV2 |
ResourceSparseApplyKerasMomentum | Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme. |
ResourceSparseApplyKerasMomentum.Options | Optional attributes for ResourceSparseApplyKerasMomentum |
ResourceStridedSliceAssign | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
ResourceStridedSliceAssign.Options | Optional attributes for ResourceStridedSliceAssign |
RetrieveAllTPUEmbeddingParameters | Operacja pobierająca parametry optymalizacyjne z osadzania w pamięci hosta. |
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters | Retrieve Adadelta embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters | Retrieve Adagrad Momentum embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingAdagradMomentumParameters |
RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters | Retrieve Adagrad embedding parameters. |
PobierzTPUEmbeddingAdagradParameters.Options | Opcjonalne atrybuty dla RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters |
RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters | Retrieve ADAM embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingADAMParameters |
RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters | Retrieve centered RMSProp embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters |
RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters | Retrieve frequency estimator embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters |
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters | Retrieve FTRL embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingFTRLParameters |
RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters | Retrieve MDL Adagrad Light embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters |
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters | Retrieve Momentum embedding parameters. |
PobierzTPUEmbeddingMomentumParameters.Options | Opcjonalne atrybuty dla RetrieveTPUEmbeddingMomentumParameters |
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | Retrieve proximal Adagrad embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters |
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters | |
RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingProximalYogiParameters |
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters | Pobierz parametry osadzania RMSProp. |
PobierzTPUEmbeddingRMSPPropParameters.Options | Opcjonalne atrybuty dla RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParameters |
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters | Retrieve SGD embedding parameters. |
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters.Options | Optional attributes for RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters |
Reverse <T> | Reverses specific dimensions of a tensor. |
ReverseSequence <T> | Reverses variable length slices. |
Opcje odwrotnej sekwencji | Opcjonalne atrybuty dla ReverseSequence |
RewriteDataset | |
RFFTND <U> | ND fast real Fourier transform. |
RiscAbs <T extends Number> | |
RiscAdd <T extends Number> | Zwraca x + y elementowo. |
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> | |
Opcje RiscGather | Opcjonalne atrybuty dla 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> | |
Opcje RiscTriangularSolve | Opcjonalne atrybuty dla RiscTriangularSolve |
RiscUnary <T extends Number> | |
RngReadAndSkip | Advance the counter of a counter-based RNG. |
RngSkip | Advance the counter of a counter-based RNG. |
Roll <T> | Rolls the elements of a tensor along an axis. |
SamplingDataset | Creates a dataset that takes a Bernoulli sample of the contents of another dataset. |
ScaleAndTranslate | |
ScaleAndTranslate.Options | Optional attributes for ScaleAndTranslate |
ScaleAndTranslateGrad <T extends Number> | |
ScaleAndTranslateGrad.Options | Optional attributes for ScaleAndTranslateGrad |
ScatterAdd <T> | Adds sparse updates to a variable reference. |
ScatterAdd.Options | Optional attributes for ScatterAdd |
ScatterDiv <T> | Divides a variable reference by sparse updates. |
ScatterDiv.Options | Optional attributes for ScatterDiv |
ScatterMax <T extends Number> | Reduces sparse updates into a variable reference using the `max` operation. |
ScatterMax.Options | Optional attributes for ScatterMax |
ScatterMin <T extends Number> | Reduces sparse updates into a variable reference using the `min` operation. |
Opcje ScatterMin | Opcjonalne atrybuty dla 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> | Oblicza maksimum elementu. |
Opcje rozproszeniaNdMax | Opcjonalne atrybuty dla ScatterNdMax |
ScatterNdMin <T> | Computes element-wise minimum. |
ScatterNdMin.Options | Optional attributes for ScatterNdMin |
ScatterNdNonAliasingAdd <T> | Applies sparse addition to `input` using individual values or slices from `updates` according to indices `indices`. |
ScatterNdSub <T> | Applies sparse subtraction to individual values or slices in a Variable. |
ScatterNdSub.Options | Optional attributes for ScatterNdSub |
ScatterNdUpdate <T> | Applies sparse `updates` to individual values or slices within a given variable according to `indices`. |
ScatterNdUpdate.Options | Optional attributes for ScatterNdUpdate |
ScatterSub <T> | Subtracts sparse updates to a variable reference. |
ScatterSub.Options | Optional attributes for ScatterSub |
ScatterUpdate <T> | Applies sparse updates to a variable reference. |
ScatterUpdate.Options | Optional attributes for ScatterUpdate |
SegmentMaxV2 <T extends Number> | Computes the maximum along segments of a tensor. |
SegmentMinV2 <T extends Number> | Oblicza minimum wzdłuż segmentów tensora. |
SegmentProdV2 <T> | Computes the product along segments of a tensor. |
SegmentSumV2 <T> | Computes the sum along segments of a tensor. |
SelectV2 <T> | |
Wysłać | Sends the named tensor from send_device to recv_device. |
Send.Options | Optional attributes for Send |
SendTPUEmbeddingGradients | Performs gradient updates of embedding tables. |
SetDiff1d <T, U extends Number> | Computes the difference between two lists of numbers or strings. |
SetSize | Liczba unikalnych elementów wzdłuż ostatniego wymiaru wejściowego „zestawu”. |
UstawRozmiar.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla SetSize |
Shape <U extends Number> | Returns the shape of a tensor. |
ShapeN <U extends Number> | Zwraca kształt tensorów. |
ShardDataset | Creates a `Dataset` that includes only 1/`num_shards` of this dataset. |
ShardDataset.Options | Optional attributes for ShardDataset |
ShuffleAndRepeatDatasetV2 | |
Opcje ShuffleAndRepeatDatasetV2 | Opcjonalne atrybuty dla ShuffleAndRepeatDatasetV2 |
ShuffleDatasetV2 | |
ShuffleDatasetV2.Options | Optional attributes for ShuffleDatasetV2 |
ShuffleDatasetV3 | |
ShuffleDatasetV3.Options | Optional attributes for ShuffleDatasetV3 |
ShutdownDistributedTPU | Shuts down a running distributed TPU system. |
ShutdownTPUSystem | An op that shuts down the TPU system. |
Size <U extends Number> | Returns the size of a tensor. |
Skipgram | Parses a text file and creates a batch of examples. |
Skipgram.Options | Optional attributes for Skipgram |
SleepDataset | |
Slice <T> | Return a slice from 'input'. |
SlidingWindowDataset | Creates a dataset that passes a sliding window over `input_dataset`. |
SlidingWindowDataset.Options | Optional attributes for SlidingWindowDataset |
Snapshot <T> | Returns a copy of the input tensor. |
SnapshotChunkDataset | |
SnapshotChunkDataset.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla SnapshotChunkDataset |
SnapshotDataset | Creates a dataset that will write to / read from a snapshot. |
SnapshotDataset.Options | Optional attributes for SnapshotDataset |
SnapshotDatasetReader | |
Opcje SnapshotDatasetReader | Opcjonalne atrybuty dla SnapshotDatasetReader |
SnapshotNestedDatasetReader | |
SobolSample <T extends Number> | Generates points from the Sobol sequence. |
SpaceToBatchNd <T> | SpaceToBatch for ND tensors of type T. |
SparseApplyAdagradV2 <T> | Zaktualizuj odpowiednie wpisy w „*var” i „*accum” zgodnie ze schematem adagrad. |
Opcje SparseApplyAdagradV2 | Opcjonalne atrybuty dla SparseApplyAdagradV2 |
SparseBincount <U extends Number> | Zlicza liczbę wystąpień każdej wartości w tablicy liczb całkowitych. |
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> | Macierz — mnoży macierz rzadką przez macierz gęstą. |
Opcje SparseMatrixMatMul | Opcjonalne atrybuty dla SparseMatrixMatMul |
SparseMatrixMul | Mnożenie elementarne macierzy rzadkiej z gęstym tensorem. |
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 | Oblicza rzadki rozkład Choleskiego „wejściowych”. |
SparseMatrixSparseMatMul | Sparse-matrix-multiplies two CSR matrices `a` and `b`. |
SparseMatrixSparseMatMul.Options | Optional attributes for SparseMatrixSparseMatMul |
SparseMatrixTranspose | Transposes the inner (matrix) dimensions of a CSRSparseMatrix. |
SparseMatrixTranspose.Options | Optional attributes for SparseMatrixTranspose |
SparseMatrixZeros | Tworzy zerową CSRSparseMatrix o kształcie „dense_shape”. |
SparseSegmentMeanGradV2 <T extends Number, U extends Number> | Computes gradients for SparseSegmentMean. |
SparseSegmentSqrtNGradV2 <T extends Number, U extends Number> | Computes gradients for SparseSegmentSqrtN. |
SparseSegmentSumGrad <T extends Number> | Oblicza gradienty dla SparseSegmentSum. |
SparseSegmentSumGradV2 <T extends Number, U extends Number> | Oblicza gradienty dla 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> | Usuwa wymiary o rozmiarze 1 z kształtu tensora. |
Ściśnij.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla Squeeze |
Stack <T> | Packs a list of `N` rank-`R` tensors into one rank-`(R+1)` tensor. |
Stack.Options | Optional attributes for Stack |
Scena | Stage values similar to a lightweight Enqueue. |
Stage.Options | Optional attributes for Stage |
StageClear | Op removes all elements in the underlying container. |
StageClear.Options | Optional attributes for StageClear |
StagePeek | Op peeks at the values at the specified index. |
Opcje StagePeek | Opcjonalne atrybuty narzędzia StagePeek |
StageSize | Op returns the number of elements in the underlying container. |
StageSize.Options | Optional attributes for StageSize |
StatefulRandomBinomial <V extends Number> | |
StatefulStandardNormal <U> | Outputs random values from a normal distribution. |
StatefulStandardNormalV2 <U> | Outputs random values from a normal distribution. |
StatefulTruncatedNormal <U> | Wyprowadza losowe wartości z obciętego rozkładu normalnego. |
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 | Wybiera najlepszy algorytm RNG oparty na licznikach w zależności od urządzenia. |
StatelessRandomGetKeyCounter | Scrambles seed into key and counter, using the best algorithm based on device. |
StatelessRandomGetKeyCounterAlg | Wybiera najlepszy algorytm w oparciu o urządzenie i szyfruje nasiona w kluczu i liczniku. |
StatelessRandomNormalV2 <U extends Number> | Wyprowadza deterministyczne wartości pseudolosowe z rozkładu normalnego. |
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> | Generuj deterministycznie losowo zniekształconą ramkę ograniczającą dla obrazu. |
StatelessSampleDistortedBoundingBox.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla StatelessSampleDistortedBoundingBox |
StatelessShuffle <T> | Randomly and deterministically shuffles a tensor along its first dimension. |
StatelessTruncatedNormalV2 <U extends Number> | Outputs deterministic pseudorandom values from a truncated normal distribution. |
StatsAggregatorHandleV2 | |
StatsAggregatorHandleV2.Options | Optional attributes for StatsAggregatorHandleV2 |
StatsAggregatorSetSummaryWriter | Set a summary_writer_interface to record statistics using given stats_aggregator. |
StochasticCastToInt <U extends Number> | Stochastycznie rzuć dany tensor z float na int. |
StopGradient <T> | Stops gradient computation. |
StridedSlice <T> | Return a strided slice from `input`. |
StridedSlice.Options | Optional attributes for StridedSlice |
StridedSliceAssign <T> | Assign `value` to the sliced l-value reference of `ref`. |
StridedSliceAssign.Options | Optional attributes for StridedSliceAssign |
StridedSliceGrad <U> | Returns the gradient of `StridedSlice`. |
StridedSliceGrad.Options | Optional attributes for StridedSliceGrad |
StringLower | Converts all uppercase characters into their respective lowercase replacements. |
StringLower.Options | Optional attributes for StringLower |
StringNGrams <T extends Number> | Creates ngrams from ragged string data. |
StringUpper | Converts all lowercase characters into their respective uppercase replacements. |
StringUpper.Options | Optional attributes for StringUpper |
Sum <T> | Computes the sum of elements across dimensions of a tensor. |
Sum.Options | Optional attributes for Sum |
SwitchCond <T> | Forwards `data` to the output port determined by `pred`. |
SyncDevice | Synchronizes the device this op is run on. |
TemporaryVariable <T> | Returns a tensor that may be mutated, but only persists within a single step. |
TemporaryVariable.Options | Optional attributes for TemporaryVariable |
TensorArray | An array of Tensors of given size. |
TensorArray.Options | Optional attributes for TensorArray |
TensorArrayClose | Usuń TensorArray z kontenera zasobów. |
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.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla TensorArrayGather |
TensorArrayGrad | Creates a TensorArray for storing the gradients of values in the given handle. |
TensorArrayGradWithShape | Creates a TensorArray for storing multiple gradients of values in the given handle. |
TensorArrayPack <T> | |
TensorArrayPack.Options | Optional attributes for TensorArrayPack |
TensorArrayRead <T> | Read an element from the TensorArray into output `value`. |
TensorArrayScatter | Scatter the data from the input value into specific TensorArray elements. |
TensorArraySize | Get the current size of the TensorArray. |
TensorArraySplit | Split the data from the input value into TensorArray elements. |
TensorArrayUnpack | |
TensorArrayWrite | Push an element onto the tensor_array. |
TensorListConcat <T> | Łączy wszystkie tensory na liście wzdłuż wymiaru zerowego. |
TensorListConcat.Options | Optional attributes for TensorListConcat |
TensorListConcatLists | |
TensorListConcatV2 <U> | Łączy wszystkie tensory na liście wzdłuż wymiaru zerowego. |
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> | Zwraca ostatni element listy wejściowej, a także listę zawierającą wszystkie elementy oprócz tego. |
TensorListPushBack | Returns a list which has the passed-in `Tensor` as last element and the other elements of the given list in `input_handle`. |
TensorListPushBackBatch | |
TensorListReserve | List of the given size with empty elements. |
TensorListResize | Resizes the list. |
TensorListScatter | Creates a TensorList by indexing into a Tensor. |
TensorListScatterIntoExistingList | Scatters tensor at indices in an input list. |
TensorListScatterV2 | Creates a TensorList by indexing into a Tensor. |
TensorListSetItem | |
TensorListSetItem.Options | Optional attributes for TensorListSetItem |
TensorListSplit | Splits a tensor into a list. |
TensorListStack <T> | Umieszcza wszystkie tensory na liście. |
TensorListStack.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla TensorListStack |
TensorMapErase | Zwraca mapę tensorową z usuniętym elementem z danego klucza. |
TensorMapHasKey | Returns whether the given key exists in the map. |
TensorMapInsert | Zwraca mapę będącą „uchwytem_wejściowym” z wstawioną podaną parą klucz-wartość. |
TensorMapLookup <U> | Returns the value from a given key in a tensor map. |
TensorMapSize | Returns the number of tensors in the input tensor map. |
TensorMapStackKeys <T> | Returns a Tensor stack of all keys in a tensor map. |
TensorScatterAdd <T> | Adds sparse `updates` to an existing tensor according to `indices`. |
TensorScatterMax <T> | Apply a sparse update to a tensor taking the element-wise maximum. |
TensorScatterMin <T> | |
TensorScatterSub <T> | Subtracts sparse `updates` from an existing tensor according to `indices`. |
TensorScatterUpdate <T> | Scatter `updates` into an existing tensor according to `indices`. |
TensorStridedSliceUpdate <T> | Assign `value` to the sliced l-value reference of `input`. |
TensorStridedSliceUpdate.Options | Optional attributes for TensorStridedSliceUpdate |
TFRecordDatasetV2 | Creates a dataset that emits the records from one or more TFRecord files. |
TFRecordDatasetV2.Options | Optional attributes for TFRecordDatasetV2 |
ThreadPoolDataset | Tworzy zestaw danych, który używa niestandardowej puli wątków do obliczenia „zestawu_danych_wejściowych”. |
ThreadPoolHandle | Tworzy zestaw danych, który używa niestandardowej puli wątków do obliczenia „zestawu_danych_wejściowych”. |
ThreadPoolHandle.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla ThreadPoolHandle |
Tile <T> | Constructs a tensor by tiling a given tensor. |
Znak czasu | Provides the time since epoch in seconds. |
ToBool | Konwertuje tensor na predykat skalarny. |
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, który ładuje i uruchamia program TPU na urządzeniu TPU. |
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> | Operacja, która demultipleksuje tensor, który ma zostać podzielony przez XLA na listę partycjonowanych wyjścia poza obliczeniami XLA. |
TPUPartitionedOutput.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla TPUPartitionedOutput |
TPUPartitionedOutputV2 <T> | Operacja, która demultipleksuje tensor, który ma zostać podzielony przez XLA na listę partycjonowanych wyjścia poza obliczeniami XLA. |
TPUReplicatedInput <T> | Connects N inputs to an N-way replicated TPU computation. |
TPUReplicatedInput.Options | Optional attributes for TPUReplicatedInput |
TPUReplicatedOutput <T> | Connects N outputs from an N-way replicated TPU computation. |
TPUReplicateMetadata | Metadata indicating how the TPU computation should be replicated. |
TPUReplicateMetadata.Options | Optional attributes for TPUReplicateMetadata |
TPUReshardVariables | Op that reshards on-device TPU variables to specified state. |
TPURoundRobin | Round-robin load balancing on TPU cores. |
TridiagonalMatMul <T> | Calculate product with tridiagonal matrix. |
TridiagonalSolve <T> | Solves tridiagonal systems of equations. |
TridiagonalSolve.Options | Optional attributes for TridiagonalSolve |
Unbatch <T> | Reverses the operation of Batch for a single output Tensor. |
Unbatch.Options | Optional attributes for Unbatch |
UnbatchGrad <T> | Gradient unbatch. |
Usuń wsad.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla UnbatchGrad |
UncompressElement | Uncompresses a compressed dataset element. |
UnicodeDecode <T extends Number> | Dekoduje każdy ciąg znaków na wejściu w sekwencję punktów kodowych Unicode. |
Opcje UnicodeDecode | Opcjonalne atrybuty dla 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`. |
Jednolita dekwantyzacja.Opcje | Opcjonalne atrybuty dla UniformDequantize |
UniformQuantize <U> | Wykonaj kwantyzację na wejściu Tensora. |
Opcje jednolitej kwantyzacji | Opcjonalne atrybuty dla UniformQuantize |
UniformQuantizedAdd <T> | Perform quantized add of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`. |
Opcje UniformQuantizedAdd | Opcjonalne atrybuty dla UniformQuantizedAdd |
UniformQuantizedClipByValue <T> | Perform clip by value on the quantized Tensor `operand`. |
UniformQuantizedClipByValue.Options | Optional attributes for UniformQuantizedClipByValue |
UniformQuantizedConvolution <U> | Perform quantized convolution of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
UniformQuantizedConvolution.Options | Optional attributes for UniformQuantizedConvolution |
UniformQuantizedConvolutionHybrid <V extends Number> | Perform hybrid quantized convolution of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
UniformQuantizedConvolutionHybrid.Options | Optional attributes for UniformQuantizedConvolutionHybrid |
UniformQuantizedDot <U> | Perform quantized dot of quantized Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs` to make quantized `output`. |
UniformQuantizedDot.Options | Optional attributes for UniformQuantizedDot |
UniformQuantizedDotHybrid <V extends Number> | Perform hybrid quantized dot of float Tensor `lhs` and quantized Tensor `rhs`. |
UniformQuantizedDotHybrid.Options | Optional attributes for UniformQuantizedDotHybrid |
UniformRequantize <U> | Given quantized tensor `input`, requantize it with new quantization parameters. |
UniformRequantize.Options | Optional attributes for UniformRequantize |
Unique <T, V extends Number> | Finds unique elements along an axis of a tensor. |
UniqueDataset | Creates a dataset that contains the unique elements of `input_dataset`. |
UniqueDataset.Options | Optional attributes for UniqueDataset |
UniqueWithCounts <T, V extends Number> | Finds unique elements along an axis of a tensor. |
UnravelIndex <T extends Number> | Converts an array of flat indices into a tuple of coordinate arrays. |
UnsortedSegmentJoin | |
UnsortedSegmentJoin.Options | Optional attributes for UnsortedSegmentJoin |
Unstack <T> | Unpacks a given dimension of a rank-`R` tensor into `num` rank-`(R-1)` tensors. |
Unstack.Options | Optional attributes for Unstack |
Unstage | Op is similar to a lightweight Dequeue. |
Unstage.Options | Optional attributes for Unstage |
UnwrapDatasetVariant | |
UpperBound <U extends Number> | Applies upper_bound(sorted_search_values, values) along each row. |
VarHandleOp | Creates a handle to a Variable resource. |
VarHandleOp.Options | Optional attributes for VarHandleOp |
Zmienna <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. |
Gdzie | Zwraca lokalizacje wartości niezerowych/true w tensorze. |
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 | Opcja wysłania tensora do hosta. |
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> | Zwraca 0, jeśli x == 0, i x * log1p(y) w przeciwnym razie, elementarnie. |
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. |