flux tensoriel : : opérations

Déclenchez une exception pour abandonner le processus lorsqu'il est appelé.

Calcule la valeur absolue d'un tenseur.

Renvoie la somme par éléments d'une liste de tenseurs.

Applique un dégradé à un accumulateur donné.

Renvoie le nombre de gradients agrégés dans les accumulateurs donnés.

Met à jour l'accumulateur avec une nouvelle valeur pour global_step.

Extrait le gradient moyen dans le ConditionalAccumulator donné.

Calcule l'acos de x par élément.

Calcule le cosinus hyperbolique inverse de x par élément.

Renvoie x + y par élément.

Ajoutez un N -minibatch SparseTensor à un SparseTensorsMap , renvoyez N handles.

Ajoutez tous les tenseurs d'entrée par élément.

Ajoutez un SparseTensor à un SparseTensorsMap et renvoyez son handle.

Renvoie x + y par élément.

Ajustez le contraste d’une ou plusieurs images.

Ajustez la teinte d’une ou plusieurs images.

Ajustez la saturation d’une ou plusieurs images.

Calcule le « et logique » des éléments sur les dimensions d'un tenseur.

Génère des étiquettes pour l'échantillonnage des candidats avec une distribution d'unigramme apprise.

Renvoie l'argument d'un nombre complexe.

Calcule le « ou logique » des éléments sur les dimensions d'un tenseur.

Mettez à jour '*var' selon le schéma adadelta.

Mettez à jour '*var' selon le schéma adagrad.

Mettez à jour '*var' selon le schéma adagrad proximal.

Mettez à jour '*var' selon l'algorithme d'Adam.

Mettez à jour '*var' selon la mise à jour AddSign.

Mettez à jour '*var' selon l'algorithme RMSProp centré.

Mettez à jour '*var' selon le schéma Ftrl-proximal.

Mettez à jour '*var' selon le schéma Ftrl-proximal.

Mettez à jour '*var' en soustrayant 'alpha' * 'delta'.

Mettez à jour '*var' selon le schéma momentum.

Mettez à jour '*var' selon la mise à jour AddSign.

Mettez à jour '*var' et '*accum' selon FOBOS avec le taux d'apprentissage d'Adagrad.

Mettez à jour '*var' en tant qu'algorithme FOBOS avec un taux d'apprentissage fixe.

Mettez à jour '*var' selon l'algorithme RMSProp.

Renvoie la valeur de vérité de abs(xy) < tolérance par élément.

Renvoie l'index avec la plus grande valeur sur toutes les dimensions d'un tenseur.

Renvoie l'index avec la plus petite valeur sur les dimensions d'un tenseur.

Convertit chaque entrée du tenseur donné en chaînes.

Calcule le sinus inverse trignométrique de x par élément.

Calcule le sinus hyperbolique inverse de x par élément.

Affirme que la condition donnée est vraie.

Mettez à jour « ref » en lui attribuant une « valeur ».

Mettez à jour 'ref' en y ajoutant 'value'.

Mettez à jour « ref » en soustrayant « valeur ».

Calcule la tangente inverse trignométrique de x par élément.

Calcule l'arctangente de y/x par élément, en respectant les signes des arguments.

Calcule la tangente hyperbolique inverse de x par élément.

Effectue un pooling moyen sur l’entrée.

Effectue un pooling moyen 3D sur l’entrée.

Calcule les gradients de la fonction de pooling moyenne.

Définit une barrière qui persiste dans différentes exécutions de graphiques.

Ferme la barrière donnée.

Calcule le nombre d'éléments incomplets dans la barrière donnée.

Pour chaque clé, attribue la valeur respective au composant spécifié.

Calcule le nombre d'éléments complets dans la barrière donnée.

Prend le nombre donné d'éléments terminés d'une barrière.

Multiplie les tranches de deux tenseurs par lots.

Multiplie les tranches de deux tenseurs par lots.

BatchToSpace pour les tenseurs 4-D de type T.

BatchToSpace pour les tenseurs ND de type T.

Calcule la fonction Bessel i0e de x par élément.

Calcule la fonction Bessel i1e de x par élément.

Calculez l’intégrale bêta incomplète régularisée \(I_x(a, b)\).

Ajoute bias à value .

L'opération inverse pour "BiasAdd" sur le tenseur "bias".

Compte le nombre d'occurrences de chaque valeur dans un tableau d'entiers.

Bitcaste un tenseur d'un type à un autre sans copier les données.

Renvoie la forme de s0 op s1 avec diffusion.

Diffusez un tableau pour une forme compatible.

Bucketise les « entrées » en fonction des « limites ».

Convertissez x de type SrcT en y de DstT.

Renvoie le plus petit entier élément par élément non inférieur à x.

Vérifie un tenseur pour les valeurs NaN et Inf.

Coupe les valeurs du tenseur à un min et un max spécifiés.

Sélectionne goulûment un sous-ensemble de boîtes englobantes par ordre décroissant de score.

Comparez les valeurs de input au threshold et regroupez les bits résultants dans un uint8 .

Convertit deux nombres réels en un nombre complexe.

Calcule la valeur absolue complexe d'un tenseur.

Calcule les identifiants des postes dans sampled_candidates qui correspondent à true_labels.

Concatène les tenseurs selon une dimension.

Un accumulateur conditionnel pour agréger les gradients.

Renvoie le conjugué complexe d'un nombre complexe.

Mélangez les dimensions de x selon une permutation et conjuguez le résultat.

Ne fait rien.

Calcule une convolution 2D à partir des tenseurs input et filter 4D.

Calcule les gradients de convolution par rapport au filtre.

Calcule les gradients de convolution par rapport à l'entrée.

Calcule une convolution 3D à partir des tenseurs input et filter 5D.

Calcule les gradients de convolution 3D par rapport au filtre.

Calcule les gradients de convolution 3D par rapport à l'entrée.

Calcule le cos de x par élément.

Calcule le cosinus hyperbolique de x par élément.

Incrémente « ref » jusqu'à ce qu'il atteigne « limite ».

Extrait les recadrages du tenseur de l'image d'entrée et les redimensionne.

Calcule le dégradé de l'opération crop_and_resize par rapport au tenseur des zones de saisie.

Calcule le dégradé de l'opération crop_and_resize par rapport au tenseur de l'image d'entrée.

Calculez le produit croisé par paire.

Calculez le produit cumulé du tenseur x le long axis .

Calculez la somme cumulée du tenseur x le long de axis .

Renvoie l'index de dimension dans le format de données de destination étant donné celui dans.

Renvoie le vecteur/tenseur permuté dans le format de données de destination donné.

Opération d'identité pour le débogage du dégradé.

Opération d'identité pour le débogage du dégradé.

Décodez et recadrez une image codée en JPEG en un tenseur uint8.

Décodez les chaînes codées en base64 sécurisées pour le Web.

Décodez la première image d'une image codée en BMP en un tenseur uint8.

Convertissez les enregistrements CSV en tenseurs.

Décompressez les chaînes.

Décodez la ou les images d'une image codée en GIF en un tenseur uint8.

Convertissez les exemples d'enregistrements codés JSON en chaînes de tampon de protocole binaire.

Décodez une image codée en JPEG en un tenseur uint8.

Réinterprètez les octets d'une chaîne comme un vecteur de nombres.

Décodez une image codée en PNG en un tenseur uint8 ou uint16.

Réinterprètez les octets d'une chaîne comme un vecteur de nombres.

Fait une copie de x .

Supprimez le tenseur spécifié par son handle dans la session.

DepthToSpace pour les tenseurs de type T.

Calcule une convolution en profondeur 2D à partir des tenseurs input et filter 4D.

Calcule les gradients de convolution en profondeur par rapport au filtre.

Calcule les gradients de convolution en profondeur par rapport à l'entrée.

Déquantifiez le tenseur « d'entrée » en un float ou un bfloat16 Tensor .

Désérialisez et concaténez SparseTensors à partir d'un mini-lot sérialisé.

Désérialisez les objets SparseTensor .

Détruit la variable temporaire et renvoie sa valeur finale.

Renvoie un tenseur diagonal avec des valeurs diagonales données.

Renvoie la partie diagonale du tenseur.

Calcule Psi, la dérivée de Lgamma (le log de la valeur absolue de.

Calcule la dilatation des niveaux de gris des tenseurs input 4D et filter 3D.

Calcule le gradient de dilatation morphologique 2D par rapport au filtre.

Calcule le gradient de dilatation morphologique 2D par rapport à l'entrée.

Renvoie x / y par élément.

Renvoie 0 si le dénominateur est zéro.

Dessinez des cadres de délimitation sur un lot d'images.

Dessinez des cadres de délimitation sur un lot d'images.

Partitionne data en tenseurs num_partitions à l'aide des indices des partitions .

Entrelacez les valeurs des tenseurs data en un seul tenseur.

Calcule la distance d'édition de Levenshtein (éventuellement normalisée).

Calcule une exponentielle linéaire : exp(features) - 1 si < 0, features sinon.

Crée un tenseur avec la forme donnée.

Encodez les chaînes au format base64 sécurisé pour le Web.

Encodez une image en JPEG.

Image d'entrée encodée JPEG avec la qualité de compression fournie.

PNG-encode une image.

Garantit que la forme du tenseur correspond à la forme attendue.

Renvoie la valeur de vérité de (x == y) élément par élément.

Calcule la fonction d'erreur de Gauss de x par élément.

Calcule la fonction d'erreur complémentaire de x par élément.

A FAIRE : ajouter du doc.

Calcule la norme euclidienne des éléments sur les dimensions d'un tenseur.

Calcule l'exponentielle de x par élément.

Insère une dimension de 1 dans la forme d'un tenseur.

Calcule exp(x) - 1 élément par élément.

Extrait un aperçu du tenseur d'entrée.

Extrayez patches des images et placez-les dans la dimension de sortie "profondeur".

Extrayez les informations de forme d’une image codée en JPEG.

Extrayez patches de input et placez-les dans la dimension de sortie "profondeur".

Une file d'attente qui produit les éléments dans l'ordre premier entré, premier sorti.

Générez un fait sur les factorielles.

Fausse quantifier le tenseur « entrées », tapez float au tenseur « sorties » du même type.

Calculez les dégradés pour une opération FakeQuantWithMinMaxArgs .

Fausse quantifier le tenseur des « entrées » de type float via des scalaires float globaux min

Calculez les dégradés pour une opération FakeQuantWithMinMaxVars .

Fausse quantifier le tenseur des « entrées » de type float et l'une des formes : [d] ,.

Calculez les dégradés pour une opération FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel .

Crée un tenseur rempli d'une valeur scalaire.

Génère des valeurs d'empreinte digitale.

Un lecteur qui génère des enregistrements de longueur fixe à partir d'un fichier.

Génère des étiquettes pour l'échantillonnage des candidats avec une distribution d'unigramme apprise.

Renvoie le plus grand entier par élément non supérieur à x.

Renvoie x // y élément par élément.

Renvoie le reste de la division par élément.

Effectue un pooling moyen fractionnaire sur l’entrée.

Effectue un pooling maximum fractionnaire sur l’entrée.

Normalisation des lots.

Dégradé pour la normalisation des lots.

Dégradé pour la normalisation des lots.

Dégradé pour la normalisation des lots.

Normalisation des lots.

Normalisation des lots.

Effectue un remplissage comme prétraitement lors d'une convolution.

Effectue un redimensionnement et un remplissage en guise de prétraitement lors d'une convolution.

Rassemblez les tranches des params en fonction indices .

Rassemblez les tranches des params dans un Tensor avec une forme spécifiée par indices .

Rassemblez les tranches de axis params en fonction indices .

Stocke le tenseur d'entrée dans l'état de la session en cours.

Stocke le tenseur d'entrée dans l'état de la session en cours.

Obtenez la valeur du tenseur spécifié par son handle.

Renvoie la valeur de vérité de (x > y) élément par élément.

Renvoie la valeur de vérité de (x >= y) élément par élément.

Donne une garantie au runtime TF que le tenseur d’entrée est une constante.

Convertissez une ou plusieurs images HSV en RVB.

Renvoie l'histogramme des valeurs.

Génère un tampon de protocole Summary avec un histogramme.

Renvoie un tenseur avec la même forme et le même contenu que le tenseur ou la valeur d'entrée.

Renvoie une liste de tenseurs avec les mêmes formes et contenus que l'entrée.

Un lecteur qui génère le travail en file d'attente à la fois sous forme de clé et de valeur.

Calculez la fonction Gamma incomplète régularisée inférieure P(a, x) .

Calculez la fonction Gamma incomplète régularisée supérieure Q(a, x) .

Renvoie la partie imaginaire d'un nombre complexe.

Renvoie le tenseur immuable de la région mémoire.

Indique si les cibles figurent dans les K premières prédictions.

Indique si les cibles figurent dans les K premières prédictions.

Ajoute v dans les lignes spécifiées de x.

Soustrait v dans les lignes spécifiées de x .

Met à jour les lignes spécifiées avec les valeurs dans v .

Calcule l'inverse de x par élément.

Calcule la permutation inverse d'un tenseur.

Renvoie quels éléments de x sont finis.

Renvoie quels éléments de x sont Inf.

Renvoie quels éléments de x sont NaN.

Vérifie si un tenseur a été initialisé.

Perte L2.

Un lecteur qui génère les enregistrements d'un fichier LMDB.

Normalisation de la réponse locale.

Génère des étiquettes pour l'échantillonnage des candidats avec une distribution d'unigramme apprise.

Renvoie la valeur de vérité de (x < y) élément par élément.

Renvoie la valeur de vérité de (x <= y) élément par élément.

Calcule le journal de la valeur absolue de Gamma(x) par élément.

Génère des valeurs dans un intervalle.

Calcule le logarithme népérien de x par élément.

Calcule le logarithme népérien de (1 + x) élément par élément.

Calcule le journal des activations softmax.

Génère des étiquettes pour l’échantillonnage des candidats avec une distribution log-uniforme.

Renvoie la valeur de vérité de x ET y par élément.

Renvoie la valeur de vérité de NOT x par élément.

Renvoie la valeur de vérité de x OU y par élément.

Transfère l’entrée vers la sortie.

Op supprime tous les éléments du conteneur sous-jacent.

Op renvoie le nombre d'éléments incomplets dans le conteneur sous-jacent.

Op jette un coup d'œil aux valeurs à la clé spécifiée.

Op renvoie le nombre d'éléments dans le conteneur sous-jacent.

Étape (clé, valeurs) dans le conteneur sous-jacent qui se comporte comme une table de hachage.

Op supprime et renvoie les valeurs associées à la clé.

Op supprime et renvoie un élément aléatoire (clé, valeur)

Multipliez la matrice "a" par la matrice "b".

Renvoie l'ensemble de fichiers correspondant à un ou plusieurs modèles globaux.

Copiez un tenseur définissant tout ce qui se trouve en dehors d'une bande centrale dans chaque matrice la plus interne.

Renvoie un tenseur diagonal par lots avec des valeurs diagonales par lots données.

Renvoie la partie diagonale groupée d'un tenseur groupé.

Renvoie la partie diagonale groupée d'un tenseur groupé.

Renvoie la partie diagonale groupée d'un tenseur groupé.

Renvoie un tenseur diagonal par lots avec des valeurs diagonales par lots données.

Renvoie un tenseur diagonal par lots avec des valeurs diagonales par lots données.

Renvoie un tenseur matriciel par lots avec de nouvelles valeurs diagonales par lots.

Renvoie un tenseur matriciel par lots avec de nouvelles valeurs diagonales par lots.

Renvoie un tenseur matriciel par lots avec de nouvelles valeurs diagonales par lots.

Calcule le maximum d'éléments sur les dimensions d'un tenseur.

Effectue un pooling maximum sur l’entrée.

Effectue un pooling 3D max sur l'entrée.

Calcule les gradients de la fonction de pooling maximum.

Calcule les gradients de second ordre de la fonction maxpooling.

Calcule les gradients de second ordre de la fonction maxpooling.

Calcule les gradients de second ordre de la fonction maxpooling.

Calcule les gradients de second ordre de la fonction maxpooling.

Calcule les gradients de la fonction maxpooling.

Effectue un pooling maximum sur l’entrée.

Effectue un pooling maximum sur l'entrée et génère à la fois les valeurs maximales et les indices.

Renvoie le maximum de x et y (c'est-à-dire

Calcule la moyenne des éléments sur les dimensions d'un tenseur.

Transfère la valeur d'un tenseur disponible des inputs vers output .

Fusionne les résumés.

Spécifique au format V2 : fusionne les fichiers de métadonnées des points de contrôle fragmentés.

Calcule le minimum d'éléments sur les dimensions d'un tenseur.

Renvoie le min de x et y (c'est-à-dire

Remplit un tenseur avec des valeurs en miroir.

Renvoie le reste de la division par élément.

Renvoie x * y par élément.

Tire des échantillons à partir d’une distribution multinomiale.

Renvoie x * y par élément.

A FAIRE : ajouter du doc.

Calcule la valeur numérique négative par élément.

Renvoie la prochaine valeur représentable de x1 dans la direction de x2 , par élément.

Rend son entrée disponible pour l’itération suivante.

Ne fait rien.

Sélectionne goulûment un sous-ensemble de boîtes englobantes par ordre décroissant de score.

Sélectionne goulûment un sous-ensemble de boîtes englobantes par ordre décroissant de score.

Sélectionne goulûment un sous-ensemble de boîtes englobantes par ordre décroissant de score.

Sélectionne goulûment un sous-ensemble de boîtes englobantes par ordre décroissant de score.

Sélectionne goulûment un sous-ensemble de boîtes englobantes par ordre décroissant de score.

Sélectionne goulûment un sous-ensemble de boîtes englobantes par ordre décroissant de score.

Renvoie la valeur de vérité de (x != y) élément par élément.

Recherche les valeurs de la statistique d'ordre n pour la dernière dimension.

Renvoie un tenseur one-hot.

Renvoie un tenseur de uns avec la même forme et le même type que x.

Op supprime tous les éléments du conteneur sous-jacent.

Op renvoie le nombre d'éléments incomplets dans le conteneur sous-jacent.

Op jette un coup d'œil aux valeurs à la clé spécifiée.

Op renvoie le nombre d'éléments dans le conteneur sous-jacent.

Étape (clé, valeurs) dans le conteneur sous-jacent qui se comporte comme un ordonné.

Op supprime et renvoie les valeurs associées à la clé.

Op supprime et renvoie l'élément (clé, valeur) avec le plus petit.

Remplit un tenseur avec des zéros.

Rembourre un tenseur.

Une file d'attente qui produit les éléments dans l'ordre premier entré, premier sorti.

Concatène une liste de N tenseurs le long de la première dimension.

Entrelacez les valeurs des tenseurs data en un seul tenseur.

Produit des valeurs aléatoires à partir d’une distribution normale.

Transforme un vecteur de cerveau.Exemple de protos (sous forme de chaînes) en tenseurs typés.

Transforme un vecteur de protos tf.Example (sous forme de chaînes) en tenseurs typés.

Transforme un vecteur de protos brain.SequenceExample (sous forme de chaînes) en tenseurs typés.

Transforme un vecteur de protos tf.io.SequenceExample (sous forme de chaînes) en tenseurs typés.

Transforme un proto tf.Example (sous forme de chaîne) en tenseurs typés.

Transforme un proto brain.SequenceExample scalaire (sous forme de chaînes) en tenseurs typés.

Transforme un proto tensorflow.TensorProto sérialisé en un Tensor .

Une opération d'espace réservé pour une valeur qui sera introduite dans le calcul.

Une opération d'espace réservé qui passe par input lorsque sa sortie n'est pas alimentée.

Calculez la fonction polygamma \(^{(n)}(x)\).

Calcule la puissance d'une valeur par rapport à une autre.

Une opération d'identité qui déclenche une erreur si un dégradé est demandé.

Imprime une liste de tenseurs.

Imprime une chaîne scalaire.

Une file d'attente qui produit des éléments triés par la première valeur du composant.

Calcule le produit des éléments sur les dimensions d'un tenseur.

Quantise puis déquantifie un tenseur.

Quantise puis déquantifie un tenseur.

Convertissez le tenseur « d'entrée » quantifié en une « sortie » de moindre précision, en utilisant le.

Quantifiez le tenseur « d'entrée » de type float en tenseur « de sortie » de type « T ».

Renvoie x + y élément par élément, en travaillant sur des tampons quantifiés.

Produit le pool moyen du tenseur d'entrée pour les types quantifiés.

Normalisation par lots quantifiés.

Ajoute le « biais » du Tensor à « l’entrée » du Tensor pour les types quantifiés.

Concatène les tenseurs quantifiés le long d'une dimension.

Calcule une convolution 2D à partir des tenseurs d'entrée et de filtre 4D quantifiés.

Normalisation d'instance quantifiée.

Effectuez une multiplication matricielle quantifiée de a par la matrice b .

Produit le pool maximum du tenseur d'entrée pour les types quantifiés.

Renvoie x * y élément par élément, en travaillant sur des tampons quantifiés.

Calcule le linéaire rectifié quantifié : max(features, 0)

Calcule le linéaire rectifié quantifié 6 : min(max(features, 0), 6)

Calcule X linéaire rectifié quantifié : min(max(features, 0), max_value)

size images quantifiées à l’aide de l’interpolation bilinéaire quantifiée.

Ferme la file d'attente donnée.

Supprime un tuple d'un ou plusieurs tenseurs de la file d'attente donnée.

Supprime n -uplets d'un ou plusieurs tenseurs de la file d'attente donnée.

Supprime n -uplets d'un ou plusieurs tenseurs de la file d'attente donnée.

Met en file d'attente un tuple d'un ou plusieurs tenseurs dans la file d'attente donnée.

Met en file d'attente zéro ou plusieurs tuples d'un ou plusieurs tenseurs dans la file d'attente donnée.

Renvoie vrai si la file d'attente est fermée.

Renvoie vrai si la file d'attente est fermée.

Calcule le nombre d'éléments dans la file d'attente donnée.

Convertit une ou plusieurs images de RVB en HSV.

Génère des valeurs aléatoires à partir de la ou des distributions Gamma décrites par alpha.

Produit des valeurs aléatoires à partir d’une distribution normale.

Génère des valeurs aléatoires à partir de la ou des distributions de Poisson décrites par taux.

Mélange aléatoirement un tenseur le long de sa première dimension.

Une file d'attente qui randomise l'ordre des éléments.

Génère des valeurs aléatoires à partir d’une distribution uniforme.

Produit des entiers aléatoires à partir d’une distribution uniforme.

Crée une séquence de nombres.

Lit et affiche l'intégralité du contenu du nom de fichier d'entrée.

Renvoie le nombre d'enregistrements produits par ce Reader.

Renvoie le nombre d'unités de travail que ce Reader a fini de traiter.

Renvoie l'enregistrement suivant (clé, paire de valeurs) produit par un Reader.

Renvoie jusqu'à num_records (clé, valeur) paires produites par un lecteur.

Restaurez un lecteur à son état de propreté initial.

Restaurez un lecteur à un état précédemment enregistré.

Produisez un tenseur de chaîne qui code l'état d'un lecteur.

Renvoie la partie réelle d'un nombre complexe.

Renvoie x / y par élément pour les types réels.

Calcule l'inverse de x par élément.

Émet des enregistrements aléatoires.

Joint un Tensor de chaîne sur les dimensions données.

Rend son entrée disponible pour l’itération suivante.

Transmet l' index du ème élément des inputs vers output .

Transmet les data du tenseur de référence au port de sortie déterminé par pred .

Vérifiez si l'entrée correspond au modèle regex.

Remplace les correspondances de l'expression régulière pattern en input par la chaîne de remplacement fournie dans rewrite .

Calcule le linéaire rectifié : max(features, 0) .

Calcule le linéaire rectifié 6 : min(max(features, 0), 6) .

Calcule une plage qui couvre les valeurs réelles présentes dans un tenseur quantifié.

Convertit le tenseur input quantifié en une output de précision inférieure.

Redimensionnez images à size à l'aide de l'interpolation de zone.

Redimensionnez images à size souhaitée à l'aide de l'interpolation bicubique.

Redimensionnez images à size à l'aide de l'interpolation bilinéaire.

Redimensionnez images à size en utilisant l'interpolation du voisin le plus proche.

Mettez à jour '*var' selon le schéma adadelta.

Mettez à jour '*var' selon le schéma adagrad.

Mettez à jour '*var' selon le schéma adagrad proximal.

Mettez à jour '*var' selon l'algorithme d'Adam.

Mettez à jour '*var' selon l'algorithme d'Adam.

Mettez à jour '*var' selon la mise à jour AddSign.

Mettez à jour '*var' selon l'algorithme RMSProp centré.

Mettez à jour '*var' selon le schéma Ftrl-proximal.

Mettez à jour '*var' selon le schéma Ftrl-proximal.

Mettez à jour '*var' en soustrayant 'alpha' * 'delta'.

Mettez à jour '*var' selon le schéma momentum.

Mettez à jour '*var' selon le schéma momentum.

Mettez à jour '*var' selon la mise à jour AddSign.

Mettez à jour '*var' et '*accum' selon FOBOS avec le taux d'apprentissage d'Adagrad.

Mettez à jour '*var' en tant qu'algorithme FOBOS avec un taux d'apprentissage fixe.

Mettez à jour '*var' selon l'algorithme RMSProp.

Incrémente la variable pointée par « ressource » jusqu'à ce qu'elle atteigne « limite ».

Applique une addition clairsemée à des valeurs ou tranches individuelles dans une Variable .

Applique une soustraction clairsemée à des valeurs ou tranches individuelles dans une Variable .

Applique updates éparses à des valeurs individuelles ou à des tranches au sein d'un élément donné.

var : doit provenir d'une variable ().

Mettez à jour les entrées pertinentes dans '*var' et '*accum' selon le schéma adagrad.

Mettez à jour les entrées dans « *var » et « *accum » selon le schéma adagrad proximal.

Mettez à jour '*var' selon l'algorithme RMSProp centré.

Mettez à jour les entrées pertinentes dans '*var' selon le schéma Ftrl-proximal.

Mettez à jour les entrées pertinentes dans '*var' selon le schéma Ftrl-proximal.

Mettez à jour les entrées pertinentes dans '*var' et '*accum' selon le schéma momentum.

Mettez à jour les entrées pertinentes dans '*var' et '*accum' selon le schéma momentum.

Entrées de mise à jour éparses dans '*var' et '*accum' selon l'algorithme FOBOS.

Mise à jour éparse '*var' en tant qu'algorithme FOBOS avec taux d'apprentissage fixe.

Mettez à jour '*var' selon l'algorithme RMSProp.

Restaure un tenseur à partir des fichiers de points de contrôle.

Restaure un tenseur à partir des fichiers de points de contrôle.

Restaure les tenseurs à partir d'un point de contrôle V2.

Renvoie l’entier élément par élément le plus proche de x.

Arrondit les valeurs d'un tenseur à l'entier le plus proche, élément par élément.

Calcule l'inverse de la racine carrée de x par élément.

Générez un seul cadre de délimitation déformé de manière aléatoire pour une image.

Générez un seul cadre de délimitation déformé de manière aléatoire pour une image.

Enregistre les tenseurs d'entrée sur le disque.

Enregistre les tranches de tenseurs d'entrée sur le disque.

Enregistre les tenseurs au format de point de contrôle V2.

Génère un tampon de protocole Summary avec des valeurs scalaires.

A FAIRE : ajouter du doc.

Ajoute des mises à jour éparses à une référence de variable.

Divise une référence de variable par des mises à jour éparses.

Réduit les mises à jour éparses en une référence de variable à l'aide de l'opération max .

Réduit les mises à jour éparses en une référence de variable à l’aide de l’opération min .

Multiplie les mises à jour éparses en une référence variable.

Applique une addition clairsemée à des valeurs ou tranches individuelles dans une Variable .

Applique une soustraction clairsemée à des valeurs ou tranches individuelles dans une Variable .

Applique updates éparses à des valeurs individuelles ou à des tranches au sein d'un élément donné.

Soustrait les mises à jour éparses d’une référence de variable.

Applique des mises à jour éparses à une référence de variable.

Calcule le maximum le long des segments d'un tenseur.

Calcule la moyenne le long des segments d'un tenseur.

Calcule le minimum le long des segments d'un tenseur.

Calcule le produit le long des segments d'un tenseur.

Calcule la somme le long des segments d'un tenseur.

A FAIRE : ajouter du doc.

Calculs Linear exponentiel à l'échelle: scale * alpha * (exp(features) - 1)

Sérialisez un N -minibatch SparseTensor dans un objet Tensor [N, 3] .

Sérialisez un SparseTensor dans un objet Tensor [3] .

Transforme un tenseur en un Tensorproto proto sérialisé.

Calcule la différence entre deux listes de nombres ou de chaînes.

Générer un nom de fichier fragné.

Générez un modèle GLOB correspondant à tous les noms de fichiers fragnés.

Calcule sigmoïde de x élément.

Renvoie une indication d'élément du signe d'un nombre.

Calcule le sinus de x élément.

Calcule le sinus hyperbolique de x élément.

Calcule les activations SoftMax.

Calcule le coût de l'entropie croisée de Softmax et les gradients pour faire du rétropropagate.

Calcule Softplus: log(exp(features) + 1) .

Calcule SofTsign: features / (abs(features) + 1) .

Applique un gradient clairsemé à un accumulateur donné.

Extrait le gradient moyen clairsemé dans un accumulateur sparsonconditionnel .

Ajoute deux objets SparseTensor pour produire un autre SparseTensor .

L'opérateur de gradient pour le Sparseadd OP.

var : doit provenir d'une variable ().

Mettez à jour les entrées pertinentes dans '*var' et '*accum' selon le schéma adagrad.

Mettre à jour les entrées dans «* var» et «accum» selon le schéma proximal Adagrad.

Mettre à jour '* var' selon l'algorithme RMSProp centré.

Mettez à jour les entrées pertinentes dans «* var» en fonction du schéma FTRL-proximal.

Mettez à jour les entrées pertinentes dans «* var» en fonction du schéma FTRL-proximal.

Mettez à jour les entrées pertinentes dans «* var» et «accum» selon le schéma de momentum.

Entrées de mise à jour clairsemées dans «* var» et «accum» selon l'algorithme FOBOS.

Update clairsemée '* var' comme algorithme FOBOS avec un taux d'apprentissage fixe.

Mettez à jour '*var' selon l'algorithme RMSProp.

Concaténe une liste de SparseTensor le long de la dimension spécifiée.

Un accumulateur conditionnel pour agréger les gradients clairsemés.

Génère un croisement clairsemé à partir d'une liste de tenseurs clairsemés et denses.

Ajoute un sparsetentenseur et un tenseur dense, en utilisant ces règles spéciales:

Conside dans le composant divise un Sparsetentenseur par un tenseur dense.

Multiplie un SPARSETENSEUR par composant par un tenseur dense.

Remplit les lignes vides dans le SparseTensor d'entrée 2-D avec une valeur par défaut.

Le gradient de clairseries .

Multipliez la matrice "A" par matrice "B".

Calcule le maximum des éléments à travers les dimensions d'un sparsetensor.

Calcule le maximum des éléments à travers les dimensions d'un sparsetensor.

Calcule la somme des éléments à travers les dimensions d'un Sparsetentenseur.

Calcule la somme des éléments à travers les dimensions d'un Sparsetentenseur.

Renorque un SparSettensor dans l'ordre canonique et en ligne du MAJOR.

Réshappe un Sparsetentenseur pour représenter les valeurs sous une nouvelle forme dense.

Calcule la moyenne le long des segments clairsemés d'un tenseur.

Calcule les gradients de SparsesegmentMean .

Calcule la moyenne le long des segments clairsemés d'un tenseur.

Calcule la somme le long des segments clairsemés d'un tenseur divisé par le SQRT de N.

Calcule les gradients pour Sparsesegmentsqrtn .

Calcule la somme le long des segments clairsemés d'un tenseur divisé par le SQRT de N.

Calcule la somme le long de segments clairsemés d'un tenseur.

Calcule la somme le long de segments clairsemés d'un tenseur.

Tranchez un SparseTensor en fonction du start et size .

L'opérateur de gradient de la Sparseslice OP.

Applique SoftMax à un SparseTensor par lot.

Calcule le coût de l'entropie croisée de Softmax et les gradients pour faire du rétropropagate.

Renvoie le maximum d'élément de deux sparsetenseurs.

Renvoie l'élément min de deux sparsetenseurs.

Divisez un SparseTensor en tenseurs num_split le long d'une seule dimension.

Ajoute un SparseTensor et un Tensor dense, produisant un Tensor dense.

Multipliez Sparsetentensor (du rang 2) "A" par matrice dense "B".

Calcule la racine carrée de x par élément.

Calcule carré de x élément.

Renvoie (x - y) (x - y) sur le plan des éléments.

Emporte une liste de tenseurs R N rang dans un tenseur de rang (R+1) .

Valeurs d'étape similaires à une file d'attente légère.

Op supprime tous les éléments du conteneur sous-jacent.

OP jette les valeurs à l'indice spécifié.

Op renvoie le nombre d'éléments dans le conteneur sous-jacent.

Formats un modèle de chaîne à l'aide d'une liste de tenseurs.

Rejoint les cordes dans la liste donnée des tenseurs de cordes en un seul tenseur;.

Longueurs de chaîne input .

Convertit tous les caractères majuscules en leurs remplacements minuscules respectifs.

Crée des NGRAM à partir de données de chaîne en lambeaux.

Diviser les éléments d' input basés sur delimiter dans un SparseTensor .

Diviser les éléments de source basés sur sep en SparseTensor .

Strip menant et traîner des espaces blancs du tenseur .

Convertit chaque chaîne dans le tenseur d'entrée en son mod de hachage par un certain nombre de seaux.

Convertit chaque chaîne dans le tenseur d'entrée en son mod de hachage par un certain nombre de seaux.

Convertit chaque chaîne dans le tenseur d'entrée en son mod de hachage par un certain nombre de seaux.

Convertit chaque chaîne dans le tenseur d'entrée en type numérique spécifié.

Convertit tous les caractères minuscules en leurs remplacements majuscules respectifs.

Retour des sous-chaînes du Tensor de cordes.

Renvoie x - y élément par élément.

Calcule la somme des éléments sur les dimensions d'un tenseur.

Transmet data au port de sortie déterminé par pred .

Un lecteur qui publie les enregistrements d'un fichier d'enregistrements TensorFlow.

Convertit une représentation clairsemée en tenseur dense.

Calcule le bronzage de x élément.

Calcule la tangente hyperbolique de x élément par élément.

Renvoie un tenseur qui peut être muté, mais qui ne persiste qu'en une seule étape.

Un tableau de tenseurs de taille donnée.

Supprimez le TensorArray de son conteneur de ressources.

Concat les éléments du TensorArray en value de valeur.

Rassemblez des éléments spécifiques du TensorArray dans value de sortie.

Crée une tensorarray pour stocker les gradients des valeurs dans la poignée donnée.

Crée un TensorArray pour stocker plusieurs dégradés de valeurs dans le handle donné.

Lisez un élément de TensorArray dans value de sortie.

Répartissez les données de la valeur d'entrée dans des éléments TensorArray spécifiques.

Obtenez la taille actuelle du Tensorarray .

Divisez les données de la valeur d'entrée en éléments TensorArray .

Poussez un élément sur le tensor_array.

Sorte un tampon de protocole Summary avec un tenseur.

Sorte un tampon de protocole Summary avec des données de tenseur et de plugine par-plugine.

Un lecteur qui publie les lignes d'un fichier délimité par '
'.

Fournit le temps écoulé depuis l'époque en secondes.

Trouve des valeurs et des indices des k les plus grands éléments pour la dernière dimension.

Renvoie x / y sur les types entiers.

Renvoie le reste des éléments de division.

Génère des valeurs aléatoires à partir d’une distribution normale tronquée.

Déterminez les codes de script d'un tenseur donné de points de code entier Unicode.

Transcode le texte d'entrée d'un codage source à un codage de destination.

Génère des étiquettes pour l'échantillonnage des candidats avec une distribution uniforme.

Rejoint les éléments des inputs en fonction de segment_ids .

Calcule le maximum le long des segments d'un tenseur.

Calcule le minimum le long des segments d'un tenseur.

Calcule le produit le long des segments d'un tenseur.

Calcule la somme le long des segments d'un tenseur.

Op est similaire à un Dequeue léger.

Contient l'état sous la forme d'un tenseur qui persiste à travers les étapes.

Remhapes un tenseur quantifié selon le Reshape Op.

Sélectionne les éléments de x ou y , selon condition .

Un lecteur qui affiche l'intégralité du contenu d'un fichier sous forme de valeur.

Écrit le contenu dans le fichier au nom de fichier d'entrée.

Renvoie 0 si x == 0 et x / y sinon, élément.

Renvoie 0 si x == 0, et x * log1p(y) sinon, élément par élément.

Renvoie 0 si x == 0 et x * log (y) sinon, élément.

Renvoie un tenseur de zéros avec la même forme et le même type que x.

Calculez la fonction Hurwitz Zeta \((x, q)\).