Op

antarmuka publik Op

Subkelas Tidak Langsung yang Dikenal

Abort , Semua , AllToAll <T>, AnonymousIteratorV2 , AnonymousMemoryCache , AnonymousMultiDeviceIterator , AnonymousRandomSeedGenerator , AnonymousSeedGenerator , Setiap , ApplyAdagradV2 <T>, AssertCardinalityDataset , AssertNextDataset , AssertThat , Tetapkan <T>, AssignAdd <T>, dan 602 orang lain.

Menggugurkan	Naikkan pengecualian untuk membatalkan proses saat dipanggil.
Semua	Menghitung elemen "logis dan" di seluruh dimensi tensor.
AllToAll <T>	Sebuah Op untuk bertukar data di seluruh replika TPU.
AnonymousIteratorV2	Sebuah wadah untuk sumber daya iterator.
AnonymousMemoryCache
AnonymousMultiDeviceIterator	Sebuah wadah untuk sumber daya iterator multi perangkat.
AnonymousRandomSeedGenerator
AnonymousSeedGenerator
Apa saja	Menghitung elemen "logis atau" di seluruh dimensi tensor.
ApplyAdagradV2 <T>	Perbarui '* var' sesuai dengan skema adagrad.
AssertCardinalityDataset
AssertNextDataset	Transformasi yang menegaskan transformasi mana yang terjadi selanjutnya.
AssertThat	Menegaskan bahwa kondisi yang diberikan benar.
Tetapkan <T>	Perbarui 'ref' dengan memberikan 'nilai' padanya.
AssignAdd <T>	Perbarui 'ref' dengan menambahkan 'nilai' padanya.
AssignAddVariableOp	Menambahkan nilai ke nilai variabel saat ini.
AssignSub <T>	Perbarui 'ref' dengan mengurangi 'nilai' darinya.
AssignSubVariableOp	Mengurangi nilai dari nilai variabel saat ini.
AssignVariableOp	Menetapkan nilai baru ke variabel.
AutoShardDataset	Membuat set data yang memisahkan set data masukan.
BandedTriangularSolve <T>
Pembatas	Mendefinisikan penghalang yang tetap ada di berbagai eksekusi grafik.
PenghalangTutup	Menutup penghalang yang diberikan.
BarrierIncompleteSize	Menghitung jumlah elemen yang tidak lengkap di penghalang yang diberikan.
BarrierInsertMany	Untuk setiap kunci, tetapkan nilai masing-masing ke komponen yang ditentukan.
BarrierReadySize	Menghitung jumlah elemen lengkap dalam penghalang yang diberikan.
BarrierTakeMany	Mengambil sejumlah elemen selesai dari penghalang.
Batch	Mengelompokkan semua tensor input secara nondeterministically.
BatchMatMulV2 <T>	Mengalikan irisan dari dua tensor dalam beberapa kelompok.
BatchToSpace <T>	BatchToSpace untuk tensor 4-D tipe T.
BatchToSpaceNd <T>	BatchToSpace untuk tensor ND tipe 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>	Bitcast suatu tensor dari satu jenis ke jenis lainnya tanpa menyalin data.
BlockLSTM <T extends Number>	Menghitung propagasi maju sel LSTM untuk semua langkah waktu.
BlockLSTMGrad <T extends Number>	Menghitung propagasi mundur sel LSTM untuk seluruh urutan waktu.
BlockLSTMGradV2 <T extends Number>	Menghitung propagasi mundur sel LSTM untuk seluruh urutan waktu.
BlockLSTMV2 <T extends Number>	Menghitung propagasi maju sel LSTM untuk semua langkah waktu.
BoostedTreesAggregateStats	Mengumpulkan ringkasan statistik yang terakumulasi untuk kelompok tersebut.
BoostedTreesBucketize	Buat setiap fitur dikelompokkan berdasarkan batas keranjang.
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit	Menghitung perolehan untuk setiap fitur dan mengembalikan informasi pemisahan terbaik untuk fitur tersebut.
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2	Menghitung keuntungan untuk setiap fitur dan mengembalikan informasi pemisahan terbaik untuk setiap node.
BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature	Menghitung perolehan untuk setiap fitur dan mengembalikan informasi pemisahan terbaik untuk fitur tersebut.
BoostedTreesCenterBias	Menghitung prior dari data pelatihan (bias) dan mengisi node pertama dengan prior logits.
BoostedTreesCreateEnsemble	Membuat model ansambel pohon dan mengembalikan pegangan padanya.
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource	Buat Resource untuk Quantile Streams.
BoostedTreesDeserializeEnsemble	Deserialisasi konfigurasi ansambel pohon berseri dan menggantikan pohon saat ini ansambel.
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp	Membuat pegangan ke BoostedTreesEnsembleResource
BoostedTreesExampleDebugOutputs	Debugging / keluaran interpretabilitas model untuk setiap contoh.
BoostedTreesFlushQuantileSummaries	Hapus ringkasan kuantitatif dari setiap sumber daya aliran kuantil.
BoostedTreesGetEnsembleStates	Mengambil token stempel sumber daya ansambel pohon, jumlah pohon, dan statistik yang berkembang.
BoostedTreesMakeQuantileSummaries	Membuat ringkasan kuantil untuk kelompok tersebut.
BoostedTreesMakeStatsSummary	Membuat ringkasan statistik terakumulasi untuk kelompok.
BoostedTreesPredict	Menjalankan beberapa prediktor ansambel regresi aditif pada instance input dan menghitung logits.
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries	Tambahkan ringkasan kuantitatif ke setiap sumber daya aliran kuantil.
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize	Deserialisasi batas bucket dan siapkan flag ke QuantileAccumulator saat ini.
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush	Hapus ringkasan untuk resource aliran kuantil.
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries	Buat batas keranjang untuk setiap fitur berdasarkan ringkasan yang terkumpul.
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp	Membuat pegangan ke BoostedTreesQuantileStreamResource.
BoostedTreesSerializeEnsemble	Membuat serial ansambel pohon menjadi proto.
BoostedTreesSparseAggregateStats	Mengumpulkan ringkasan statistik yang terakumulasi untuk kelompok tersebut.
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit	Menghitung perolehan untuk setiap fitur dan mengembalikan informasi pemisahan terbaik untuk fitur tersebut.
BoostedTreesTrainingPredict	Menjalankan beberapa prediktor ansambel regresi aditif pada instance input dan menghitung pembaruan ke logit yang disimpan dalam cache.
BoostedTreesUpdateEnsemble	Memperbarui ansambel pohon dengan menambahkan lapisan ke pohon terakhir yang sedang ditanam atau dengan memulai pohon baru.
BoostedTreesUpdateEnsembleV2	Memperbarui ansambel pohon dengan menambahkan lapisan ke pohon terakhir yang sedang ditanam atau dengan memulai pohon baru.
BroadcastDynamicShape <T extends Number>	Kembalikan bentuk s0 op s1 dengan siaran.
BroadcastGradientArgs <T extends Number>	Kembalikan indeks reduksi untuk menghitung gradien s0 op s1 dengan siaran.
BroadcastTo <T>	Menyiarkan array untuk bentuk yang kompatibel.
Bucketize	Mengelompokkan 'masukan' berdasarkan 'batas'.
CSRSparseMatrixComponents <T>	Membaca komponen CSR di batch `index`.
CSRSparseMatrixToDense <T>	Ubah CSRSparseMatrix (mungkin bertumpuk) menjadi padat.
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T>	Mengonversi CSRSparesMatrix (mungkin bertumpuk) menjadi SparseTensor.
CSVDataset
CSVDatasetV2
CTCLossV2	Menghitung Kerugian CTC (probabilitas log) untuk setiap entri batch.
CacheDatasetV2
CheckNumericsV2 <T extends Number>	Memeriksa tensor untuk nilai NaN, -Inf dan + Inf.
ChooseFastestDataset
ClipByValue <T>	Klip nilai tensor ke min dan maks yang ditentukan.
CollectiveGather <T extends Number>	Saling mengakumulasi beberapa tensor dengan jenis dan bentuk yang identik.
CollectivePermute <T>	Sebuah Op untuk mengaktifkan tensor di seluruh instance TPU yang direplikasi.
CollectiveReduceV2 <T extends Number>	Saling mengurangi beberapa tensor dengan jenis dan bentuk yang identik.
CombinedNonMaxSuppression	Dengan rakus memilih subset dari kotak pembatas dalam urutan skor menurun, Operasi ini melakukan non_max_suppression pada input per batch, di semua kelas.
CompressElement	Mengompresi elemen set data.
ComputeBatchSize	Menghitung ukuran batch statis dari sebuah set data tanpa batch parsial.
Concat <T>	Menggabungkan tensor di sepanjang satu dimensi.
ConfigureDistributedTPU	Menyiapkan struktur terpusat untuk sistem TPU terdistribusi.
Konfigurasikan penyematan TPU	Menyiapkan TPUEmbedding dalam sistem TPU terdistribusi.
<T> konstan	Seorang operator menghasilkan nilai konstan.
ConsumeMutexLock	Operasi ini menggunakan kunci yang dibuat oleh `MutexLock`.
ControlTrigger	Tidak melakukan apa-apa.
Salin <T>	Salin tensor dari CPU-ke-CPU atau GPU-ke-GPU.
CopyHost <T>	Salin tensor ke host.
CountUpTo <T extends Number>	Tambahkan 'ref' hingga mencapai 'batas'.
CrossReplicaSum <T extends Number>	Sebuah Op untuk menjumlahkan input di seluruh instance TPU yang direplikasi.
CudnnRNNBackpropV3 <T extends Number>	Langkah backprop dari CudnnRNNV3.
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T extends Number>	Mengonversi parameter CudnnRNN dari bentuk kanonik ke bentuk yang dapat digunakan.
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T extends Number>	Mengambil parameter CudnnRNN dalam bentuk kanonik.
CudnnRNNV3 <T extends Number>	RNN yang didukung oleh cuDNN.
CumulativeLogsumexp <T extends Number>	Hitung produk kumulatif tensor `x` di sepanjang` sumbu`.
DataServiceDataset
DatasetCardinality	Menampilkan kardinalitas `set data_input`.
DatasetFromGraph	Membuat kumpulan data dari `graph_def` yang diberikan.
DatasetToGraphV2	Menampilkan GraphDef berseri yang mewakili `input_dataset`.
Dawsn <T extends Number>
DebugGradientIdentity <T>	Operasi identitas untuk debugging gradien.
DebugGradientRefIdentity <T>	Operasi identitas untuk debugging gradien.
DebugIdentity <T>	Menyediakan pemetaan identitas tensor input tipe non-Ref untuk debugging.
DebugIdentityV2 <T>	Debug Identity V2 Op.
DebugNanCount	Debug NaN Penghitung Nilai Op.
DebugNumericSummary	Debug Numeric Summary Op.
DebugNumericSummaryV2 <U extends Number>	Debug Numeric Summary V2 Op.
DecodeImage <T extends Number>	Berfungsi untuk decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg, dan decode_png.
DecodePaddedRaw <T extends Number>	Menafsirkan ulang byte dari sebuah string sebagai vektor angka.
DecodeProto	Operasi mengekstrak kolom dari pesan buffer protokol serial ke dalam tensor.
DeepCopy <T>	Membuat salinan `x`.
DeleteIterator	Sebuah wadah untuk sumber daya iterator.
DeleteMemoryCache
DeleteMultiDeviceIterator	Sebuah wadah untuk sumber daya iterator.
DeleteRandomSeedGenerator
DeleteSeedGenerator
DeleteSessionTensor	Hapus tensor yang ditentukan oleh penangannya dalam sesi.
DenseBincount <U extends Number>	Menghitung jumlah kemunculan setiap nilai dalam larik bilangan bulat.
DenseCountSparseOutput <U extends Number>	Melakukan penghitungan bin keluaran renggang untuk masukan tf.tensor.
DenseToCSRSparseMatrix	Mengonversi tensor padat menjadi CSRSparseMatrix (mungkin bertumpuk).
DestroyResourceOp	Menghapus sumber daya yang ditentukan oleh pegangan.
DestroyT TemporaryVariable <T>	Menghancurkan variabel sementara dan mengembalikan nilai akhirnya.
DeviceIndex	Kembalikan indeks perangkat yang dijalankan operasi.
DirectedInterleaveDataset	Pengganti `InterleaveDataset` pada daftar tetap set data` N`.
DrawBoundingBoxesV2 <T extends Number>	Gambarlah kotak pembatas pada sekumpulan gambar.
DummyIterationCounter
DummyMemoryCache
DummySeedGenerator
DynamicPartition <T>	Partisi `data` menjadi tensor` num_partitions` menggunakan indeks dari `partisi`.
DynamicStitch <T>	Menyisipkan nilai dari tensor `data` ke dalam satu tensor.
EditDistance	Menghitung Jarak Edit Levenshtein (mungkin dinormalisasi).
Eig <U>	Menghitung dekomposisi eigen dari satu atau lebih matriks kuadrat.
Einsum <T>	Kontraksi tensor menurut konvensi penjumlahan Einstein.
Kosongkan <T>	Membuat tensor dengan bentuk tertentu.
EmptyTensorList	Membuat dan mengembalikan daftar tensor kosong.
EmptyTensorMap	Membuat dan mengembalikan peta tensor kosong.
EncodeProto	Operasi serialisasi pesan protobuf yang disediakan dalam tensor input.
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch	Operasi yang memasukkan daftar tensor batch input ke TPUEmbedding.
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch	Memudahkan porting kode yang menggunakan tf.nn.embedding_lookup ().
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch	Operasi yang mengantrekan indeks input TPUEmbedding dari SparseTensor.
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch	Memudahkan porting kode yang menggunakan tf.nn.embedding_lookup_sparse ().
EnsureShape <T>	Memastikan bahwa bentuk tensor sesuai dengan bentuk yang diharapkan.
Masukkan <T>	Membuat atau menemukan bingkai anak, dan membuat `data` tersedia untuk bingkai anak.
Erfinv <T extends Number>
EuclideanNorm <T>	Menghitung norma euclidean elemen di seluruh dimensi tensor.
Keluar dari <T>	Keluar dari bingkai saat ini ke bingkai induknya.
ExpandDims <T>	Menyisipkan dimensi 1 ke dalam bentuk tensor.
ExperimentalAutoShardDataset	Membuat set data yang memisahkan set data masukan.
ExperimentalBytesProducedStatsDataset	Mencatat ukuran byte dari setiap elemen `input_dataset` di StatsAggregator.
ExperimentalChooseFastestDataset
ExperimentalDatasetCardinality	Menampilkan kardinalitas `set data_input`.
ExperimentalDatasetToTFRecord	Menulis kumpulan data yang diberikan ke file yang diberikan menggunakan format TFRecord.
ExperimentalDenseToSparseBatchDataset	Membuat set data yang mengelompokkan elemen input menjadi SparseTensor.
ExperimentalLatencyStatsDataset	Mencatat latensi pembuatan elemen `input_dataset` di StatsAggregator.
ExperimentalMatchingFilesDataset
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset	Membuat set data yang menggantikan paralelisme intra-op maksimum.
ExperimentalParseExampleDataset	Mengubah `input_dataset` yang berisi protos` Example` sebagai vektor DT_STRING menjadi set data objek `Tensor` atau` SparseTensor` yang mewakili fitur yang diurai.
ExperimentalPrivateThreadPoolDataset	Membuat set data yang menggunakan kumpulan thread khusus untuk menghitung `input_dataset`.
ExperimentalRandomDataset	Membuat Kumpulan Data yang mengembalikan nomor pseudorandom.
ExperimentalRebatchDataset	Membuat set data yang mengubah ukuran batch.
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset
ExperimentalSlidingWindowDataset	Membuat set data yang melewati jendela geser di atas `input_dataset`.
ExperimentalSqlDataset	Membuat set data yang menjalankan kueri SQL dan mengeluarkan baris dari kumpulan hasil.
ExperimentalStatsAggregatorHandle	Membuat sumber daya manajer statistik.
ExperimentalStatsAggregatorSummary	Menghasilkan ringkasan statistik yang dicatat oleh manajer statistik tertentu.
ExperimentalUnbatchDataset	Kumpulan data yang membagi elemen masukannya menjadi beberapa elemen.
Expint <T extends Number>
ExtractGlimpseV2	Mengekstrak sekilas dari input tensor.
ExtractVolumePatches <T extends Number>	Ekstrak `patch` dari` input` dan tempatkan di dimensi keluaran `" kedalaman "`.
Isi <U>	Membuat tensor yang diisi dengan nilai skalar.
Sidik jari	Menghasilkan nilai sidik jari.
FresnelCos <T extends Number>
FresnelSin <T extends Number>
FusedBatchNormGradV3 <T meluas Nomor, U memperluas Nomor>	Gradien untuk normalisasi batch.
FusedBatchNormV3 <T memperluas Nomor, U memperluas Nomor>	Normalisasi batch.
GRUBlockCell <T extends Number>	Menghitung propagasi maju sel GRU untuk 1 langkah waktu.
GRUBlockCellGrad <T extends Number>	Menghitung propagasi balik sel GRU untuk 1 langkah waktu.
Kumpulkan <T>	Kumpulkan potongan dari sumbu `params`` sumbu` sesuai dengan `indeks`.
Kumpulkan <T>	Kumpulkan potongan dari `params` menjadi Tensor dengan bentuk yang ditentukan oleh` indeks`.
GenerateBoundingBoxProposals	Operasi ini menghasilkan Wilayah Minat dari kotak pembatas yang diberikan (bbox_deltas) yang dikodekan jangkar wrt sesuai dengan eq.2 di arXiv: 1506.01497 Operasi memilih kotak skor `pre_nms_topn` teratas, mendekodekannya sehubungan dengan jangkar, menerapkan penekanan non-maksimal pada kotak yang tumpang tindih dengan nilai intersection-over-union (iou) lebih tinggi dari` nms_threshold`, membuang kotak di mana sisi yang lebih pendek kurang dari ` min_size`.
GetSessionHandle	Simpan tensor masukan dalam status sesi saat ini.
GetSessionTensor <T>	Dapatkan nilai tensor yang ditentukan oleh pegangannya.
Gradien	Menambahkan operasi untuk menghitung turunan parsial dari jumlah `y` s wrt `x` s, yaitu, `d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2...` Jika nilai `Options.dx()` ditetapkan, mereka adalah sebagai turunan parsial simbolis awal dari beberapa fungsi kerugian `L` wrt
GuaranteeConst <T>	Memberikan jaminan kepada waktu proses TF bahwa tensor input adalah konstan.
HashTable	Membuat tabel hash yang tidak diinisialisasi.
HistogramFixedWidth <U extends Number>	Kembalikan histogram nilai.
Identitas <T>	Kembalikan tensor dengan bentuk dan konten yang sama dengan nilai atau nilai tensor input.
IdentitasN	Menampilkan daftar tensor dengan bentuk dan konten yang sama sebagai input tensor.
IgnoreErrorsDataset	Membuat set data yang berisi elemen `input_dataset` yang mengabaikan kesalahan.
ImageProjectiveTransformV2 <T extends Number>	Menerapkan transformasi yang diberikan ke setiap gambar.
ImmutableConst <T>	Mengembalikan tensor yang tidak dapat diubah dari wilayah memori.
InfeedDequeue <T>	Operasi placeholder untuk nilai yang akan dimasukkan ke dalam penghitungan.
InfeedDequeueTuple	Mengambil beberapa nilai dari infeed sebagai tupel XLA.
InfeedEnqueue	Operasi yang memasukkan satu nilai Tensor ke dalam komputasi.
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer	Operasi yang mengantrekan buffer yang telah diprogram ke dalam infeed TPU.
InfeedEnqueueTuple	Mengumpankan beberapa nilai Tensor ke dalam komputasi sebagai tupel XLA.
InitializeTable	Penginisialisasi tabel yang masing-masing membutuhkan dua tensor untuk kunci dan nilai.
InitializeTableFromDataset
InitializeTableFromTextFile	Menginisialisasi tabel dari file teks.
InplaceAdd <T>	Menambahkan v ke dalam baris x tertentu.
InplaceSub <T>	Mengurangi `v` ke dalam baris tertentu dari` x`.
InplaceUpdate <T>	Memperbarui baris tertentu 'i' dengan nilai 'v'.
IsBoostedTreesEnsembleInitialized	Memeriksa apakah ansambel pohon telah diinisialisasi.
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized	Memeriksa apakah aliran kuantil telah diinisialisasi.
IsVariableInitialized	Memeriksa apakah tensor telah diinisialisasi.
IsotonicRegression <U extends Number>	Memecahkan sekumpulan masalah regresi isotonik.
IteratorGetDevice	Menampilkan nama perangkat di mana `resource` telah ditempatkan.
KMC2ChainInitialization	Mengembalikan indeks titik data yang harus ditambahkan ke kumpulan benih.
KmeansPlusPlusInitialization	Memilih num_to_sample baris masukan menggunakan kriteria KMeans ++.
KthOrderStatistic	Menghitung statistik urutan K dari kumpulan data.
LMDBDataset	Membuat set data yang memancarkan pasangan nilai kunci dalam satu atau lebih file LMDB.
LSTMBlockCell <T extends Number>	Menghitung propagasi maju sel LSTM untuk 1 langkah waktu.
LSTMBlockCellGrad <T extends Number>	Menghitung propagasi mundur sel LSTM untuk 1 langkah waktu.
LinSpace <T extends Number>	Menghasilkan nilai dalam suatu interval.
LoadTPUEmbeddingADAMParameters	Muat parameter penyematan ADAM.
LoadTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug	Muat parameter embedding ADAM dengan dukungan debug.
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters	Muat parameter penyematan Adadelta.
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug	Muat parameter Adadelta dengan dukungan debug.
LoadTPUEmbeddingAdagradParameters	Muat parameter penyematan Adagrad.
LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug	Muat parameter penyematan Adagrad dengan dukungan debug.
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters	Memuat parameter penyematan RMSProp yang berpusat.
LoadTPUEmbeddingFTRLParameters	Muat parameter penyematan FTRL.
LoadTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug	Muat parameter penyematan FTRL dengan dukungan debug.
LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters	Memuat parameter penyematan MDL Adagrad Light.
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters	Memuat parameter penyematan Momentum.
LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug	Muat parameter penyematan Momentum dengan dukungan debug.
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters	Muat parameter penyematan Adagrad proksimal.
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug	Muat parameter penyematan Adagrad proksimal dengan dukungan debug.
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters	Memuat parameter penyematan RMSProp.
LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug	Muat parameter penyematan RMSProp dengan dukungan debug.
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	Muat parameter penyematan SGD.
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug	Muat parameter penyematan SGD.
LookupTableExport <T, U>	Menghasilkan semua kunci dan nilai dalam tabel.
LookupTableFind <U>	Mencari kunci dalam tabel, mengeluarkan nilai yang sesuai.
LookupTableImport	Mengganti konten tabel dengan kunci dan nilai yang ditentukan.
LookupTableInsert	Memperbarui tabel untuk mengaitkan kunci dengan nilai.
LookupTableRemove	Menghapus kunci dan nilai terkaitnya dari tabel.
LookupTableSize	Menghitung jumlah elemen dalam tabel yang diberikan.
LoopCond	Meneruskan masukan ke keluaran.
LowerBound <U extends Number>	Menerapkan lower_bound (sort_search_values, values) di setiap baris.
Lu <T, U meluas Number>	Menghitung dekomposisi LU dari satu atau lebih matriks persegi.
MakeUnique	Jadikan semua elemen dalam dimensi non-Kelompok unik, tetapi \ "dekat \" dengan nilai awal mereka.
MapClear	Op menghapus semua elemen dalam penampung yang mendasari.
MapIncompleteSize	Op mengembalikan jumlah elemen yang tidak lengkap di penampung yang mendasari.
MapPeek	Op mengintip nilai-nilai pada kunci yang ditentukan.
Ukuran peta	Op mengembalikan jumlah elemen dalam wadah yang mendasari.
MapStage	Tahap (kunci, nilai) dalam wadah yang mendasari yang berperilaku seperti hashtable.
MapUnstage	Op menghapus dan mengembalikan nilai yang terkait dengan kunci tersebut dari wadah yang mendasarinya.
MapUnstageNoKey	Op menghapus dan mengembalikan acak (kunci, nilai) dari wadah yang mendasarinya.
MatrixDiagPartV2 <T>	Mengembalikan bagian diagonal kumpulan dari tensor berkelompok.
MatrixDiagPartV3 <T>	Mengembalikan bagian diagonal kumpulan dari tensor berkelompok.
MatrixDiagV2 <T>	Mengembalikan tensor diagonal kelompok dengan nilai diagonal kelompok tertentu.
MatrixDiagV3 <T>	Mengembalikan tensor diagonal kelompok dengan nilai diagonal kelompok tertentu.
MatrixSetDiagV2 <T>	Mengembalikan tensor matriks bertumpuk dengan nilai diagonal tumpukan yang baru.
MatrixSetDiagV3 <T>	Mengembalikan tensor matriks bertumpuk dengan nilai diagonal tumpukan yang baru.
Max <T>	Menghitung elemen maksimum di seluruh dimensi tensor.
MaxIntraOpParallelismDataset	Membuat set data yang menggantikan paralelisme intra-op maksimum.
Gabungkan <T>	Meneruskan nilai tensor yang tersedia dari `input` ke` output`.
Min <T>	Menghitung elemen minimum di seluruh dimensi tensor.
MirrorPad <T>	Melapisi tensor dengan nilai yang dicerminkan.
MirrorPadGrad <T>	Operasi gradien untuk operasi `MirrorPad`.
MlirPassthroughOp	Menggabungkan komputasi MLIR arbitrer yang dinyatakan sebagai modul dengan fungsi main ().
MulNoNan <T>	Mengembalikan x * y berdasarkan elemen.
MutableDenseHashTable	Membuat tabel hash kosong yang menggunakan tensor sebagai penyimpanan pendukung.
MutableHashTable	Membuat tabel hash kosong.
MutableHashTableOfTensors	Membuat tabel hash kosong.
Mutex	Membuat sumber daya Mutex yang dapat dikunci oleh `MutexLock`.
MutexLock	Mengunci sumber daya mutex.
NcclAllReduce <T extends Number>	Mengeluarkan tensor yang berisi pengurangan di semua tensor masukan.
NcclBroadcast <T extends Number>	Mengirimkan `input` ke semua perangkat yang terhubung ke output.
NcclReduce <T extends Number>	Mengurangi `input` dari` num_devices` menggunakan `reduksi` ke satu perangkat.
Ndtri <T extends Number>
Tetangga Terdekat	Memilih k pusat terdekat untuk setiap titik.
NextAfter <T extends Number>	Mengembalikan nilai terwakili berikutnya dari `x1` ke arah` x2`, berdasarkan elemen.
NextIteration <T>	Membuat masukannya tersedia untuk iterasi berikutnya.
NoOp	Tidak melakukan apa-apa.
NonDeterministicInts <U>	Secara non-deterministik menghasilkan beberapa bilangan bulat.
NonMaxSuppressionV5 <T extends Number>	Dengan rakus memilih subset dari kotak pembatas dalam urutan skor menurun, pemangkasan kotak yang memiliki intersection-over-union (IOU) tinggi yang tumpang tindih dengan kotak yang dipilih sebelumnya.
NonSerializableDataset
OneHot <U>	Mengembalikan tensor satu panas.
OnesLike <T>	Mengembalikan tensor satuan dengan bentuk dan jenis yang sama dengan x.
OptimizeDatasetV2	Membuat set data dengan menerapkan pengoptimalan terkait ke `set data_input`.
OrderedMapClear	Op menghapus semua elemen dalam penampung yang mendasari.
OrderedMapIncompleteSize	Op mengembalikan jumlah elemen yang tidak lengkap di penampung yang mendasari.
OrderedMapPeek	Op mengintip nilai-nilai pada kunci yang ditentukan.
OrderedMapSize	Op mengembalikan jumlah elemen dalam wadah yang mendasari.
OrderedMapStage	Tahap (kunci, nilai) dalam wadah yang mendasari yang berperilaku seperti yang dipesan wadah asosiatif.
OrderedMapUnstage	Op menghapus dan mengembalikan nilai yang terkait dengan kunci tersebut dari wadah yang mendasarinya.
OrderedMapUnstageNoKey	Op menghapus dan mengembalikan elemen (key, value) dengan yang terkecil kunci dari wadah yang mendasarinya.
OutfeedDequeue <T>	Mengambil satu tensor dari umpan keluar komputasi.
OutfeedDequeueTuple	Ambil beberapa nilai dari penghitungan outfeed.
OutfeedEnqueue	Mengantrekan Tensor ke outfeed komputasi.
OutfeedEnqueueTuple	Mengantrekan beberapa nilai Tensor pada umpan keluar komputasi.
Pad <T>	Bantalan tensor.
ParallelConcat <T>	Menggabungkan daftar tensor `N` di sepanjang dimensi pertama.
ParallelDynamicStitch <T>	Menyisipkan nilai dari tensor `data` ke dalam satu tensor.
ParseExampleDatasetV2	Mengubah `input_dataset` yang berisi protos` Example` sebagai vektor DT_STRING menjadi set data objek `Tensor` atau` SparseTensor` yang mewakili fitur yang diurai.
ParseExampleV2	Mengubah vektor tf. Contoh protos (sebagai string) menjadi tensor yang diketik.
ParseSequenceExampleV2	Mengubah vektor protos tf.io.SequenceExample (sebagai string) menjadi tensor yang diketik.
Placeholder <T>	Operasi placeholder untuk nilai yang akan dimasukkan ke dalam penghitungan.
PlaceholderWithDefault <T>	Op placeholder yang melewati `input` ketika outputnya tidak diumpankan.
Prelinearisasi	Operasi yang meluruskan satu nilai Tensor menjadi tensor varian buram.
PrelinearizeTuple	Operasi yang meluruskan beberapa nilai Tensor menjadi tensor varian buram.
PrimitiveOp	Kelas dasar untuk implementasi `Op` yang didukung oleh `Operation` tunggal.
Mencetak	Mencetak skalar string.
PrivateThreadPoolDataset	Membuat set data yang menggunakan kumpulan thread khusus untuk menghitung `input_dataset`.
Prod <T>	Menghitung hasil kali elemen di seluruh dimensi tensor.
QuantizedConcat <T>	Menggabungkan tensor terkuantisasi sepanjang satu dimensi.
QuantizedConv2DAndRelu <V>
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V>
QuantizedConv2DAndRequantize <V>
QuantizedConv2DPerChannel <V>	Menghitung QuantizedConv2D per saluran.
QuantizedConv2DWithBias <V>
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V>
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W>
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W>
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X>
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V>
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X>
QuantizedDepthwiseConv2D <V>	Menghitung Konv2D depthwise terkuantisasi.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V>	Menghitung Konv2D depthwise terkuantisasi dengan Bias.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V>	Menghitung Konv2D depthwise terkuantisasi dengan Bias dan Relu.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W>	Menghitung Konv2D depthwise terkuantisasi dengan Bias, Relu, dan Requantize.
QuantizedMatMulWithBias <W>	Melakukan perkalian matriks terkuantisasi `a` dengan matriks` b` dengan penambahan bias.
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extends Number>
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V>	Lakukan perkalian matriks terkuantisasi `a` dengan matriks` b` dengan penambahan bias dan relu fusi.
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W>	Lakukan perkalian matriks terkuantisasi `a` dengan matriks` b` dengan bias add and relu dan fusi requantize.
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W>
QuantizedReshape <T>	Membentuk ulang tensor terkuantisasi sesuai operasi Bentuk Ulang.
RaggedBincount <U extends Number>	Menghitung jumlah kemunculan setiap nilai dalam larik bilangan bulat.
RaggedCountSparseOutput <U extends Number>	Melakukan penghitungan nampan keluaran jarang untuk masukan tensor kasar.
RaggedCross <T, U extends Number>	Menghasilkan persilangan fitur dari daftar tensor, dan mengembalikannya sebagai RaggedTensor.
RaggedGather <T extends Number, U>	Kumpulkan potongan yang tidak rata dari sumbu `params`` 0` sesuai dengan `indeks`.
RaggedRange <U extends Number, T extends Number>	Menampilkan `RaggedTensor` yang berisi urutan angka yang ditentukan.
RaggedTensorFromVariant <U extends Number, T>	Mendekode Tensor `variant` menjadi` RaggedTensor`.
RaggedTensorToSparse <U>	Mengonversi `RaggedTensor` menjadi` SparseTensor` dengan nilai yang sama.
RaggedTensorToTensor <U>	Buat tensor padat dari tensor yang tidak rata, mungkin mengubah bentuknya.
RaggedTensorToVariant	Mengenkode `RaggedTensor` menjadi Tensor` variant`.
Range <T extends Number>	Membuat urutan angka.
Pangkat	Mengembalikan peringkat tensor.
ReadVariableOp <T>	Membaca nilai variabel.
RebatchDataset	Membuat set data yang mengubah ukuran batch.
RebatchDatasetV2	Membuat set data yang mengubah ukuran batch.
Terima <T>	Menerima tensor bernama dari send_device di recv_device.
RecvTPUEmbeddingActivations	Operasi yang menerima aktivasi penyematan di TPU.
ReduceAll	Menghitung elemen "logis dan" di seluruh dimensi tensor.
ReduceAny	Menghitung elemen "logis atau" di seluruh dimensi tensor.
ReduceMax <T>	Menghitung elemen maksimum di seluruh dimensi tensor.
ReduceMin <T>	Menghitung elemen minimum di seluruh dimensi tensor.
ReduceProd <T>	Menghitung hasil kali elemen di seluruh dimensi tensor.
ReduceSum <T>	Menghitung jumlah elemen di seluruh dimensi tensor.
RefEnter <T>	Membuat atau menemukan bingkai anak, dan membuat `data` tersedia untuk bingkai anak.
Keluar Ulang <T>	Keluar dari bingkai saat ini ke bingkai induknya.
RefIdentity <T>	Kembalikan tensor ref yang sama sebagai tensor ref masukan.
RefMerge <T>	Meneruskan nilai tensor yang tersedia dari `input` ke` output`.
RefNextIteration <T>	Membuat masukannya tersedia untuk iterasi berikutnya.
Pilih Kembali <T>	Meneruskan elemen `index` dari` input` ke `output`.
RefSwitch <T>	Meneruskan `data` tensor ref ke port keluaran yang ditentukan oleh` pred`.
RegisterDataset	Mendaftarkan set data dengan layanan tf.data.
RemoteFusedGraphExecute	Jalankan grafik sub pada prosesor jarak jauh.
RequantizationRangePerChannel	Menghitung rentang permintaan ulang per saluran.
RequantizePerChannel <U>	Membutuhkan input dengan nilai min dan max yang diketahui per saluran.
Bentuk ulang <T>	Membentuk ulang tensor.
ResourceAccumulatorApplyGradient	Menerapkan gradien ke akumulator tertentu.
ResourceAccumulatorNumAccumulated	Mengembalikan jumlah gradien yang digabungkan dalam akumulator tertentu.
ResourceAccumulatorSetGlobalStep	Memperbarui akumulator dengan nilai baru untuk global_step.
ResourceAccumulatorTakeGradient <T>	Mengekstrak gradien rata-rata di ConditionalAccumulator yang diberikan.
ResourceApplyAdagradV2	Perbarui '* var' sesuai dengan skema adagrad.
ResourceApplyAdamWithAmsgrad	Perbarui '* var' sesuai dengan algoritma Adam.
ResourceApplyKerasMomentum	Perbarui '* var' sesuai dengan skema momentum.
ResourceConditionalAccumulator	Akumulator bersyarat untuk menggabungkan gradien.
ResourceCountUpTo <T extends Number>	Variabel kenaikan yang ditunjukkan oleh 'resource' hingga mencapai 'batas'.
ResourceGather <U>	Kumpulkan potongan dari variabel yang ditunjukkan oleh `resource` sesuai dengan` indeks`.
ResourceGatherNd <U>
ResourceScatterAdd	Menambahkan update renggang ke variabel yang direferensikan oleh `resource`.
ResourceScatterDiv	Membagi update renggang ke dalam variabel yang direferensikan oleh `resource`.
ResourceScatterMax	Mengurangi update renggang ke dalam variabel yang direferensikan oleh `resource` menggunakan operasi` max`.
ResourceScatterMin	Mengurangi update renggang ke dalam variabel yang direferensikan oleh `resource` menggunakan operasi` min`.
ResourceScatterMul	Mengalikan update renggang ke dalam variabel yang direferensikan oleh `resource`.
ResourceScatterNdAdd	Menerapkan penambahan renggang ke nilai atau irisan individual dalam Variabel.
ResourceScatterNdMax
ResourceScatterNdMin
ResourceScatterNdSub	Menerapkan pengurangan renggang ke nilai atau irisan individual dalam Variabel.
ResourceScatterNdUpdate	Menerapkan `update` renggang ke masing-masing nilai atau irisan dalam suatu tertentu variabel sesuai dengan `indeks`.
ResourceScatterSub	Mengurangi update renggang dari variabel yang direferensikan oleh `resource`.
ResourceScatterUpdate	Menetapkan update renggang ke variabel yang direferensikan oleh `resource`.
ResourceSparseApplyAdagradV2	Perbarui entri yang relevan di '* var' dan '* akumulasi' sesuai dengan skema adagrad.
ResourceSparseApplyKerasMomentum	Perbarui entri yang relevan di '* var' dan '* akumulasi' sesuai dengan skema momentum.
ResourceStridedSliceAssign	Tetapkan `nilai` ke referensi nilai l yang dipotong dari` ref`.
AmbilTPUEmbeddingADAMParameters	Ambil parameter penyematan ADAM.
AmbilTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug	Ambil parameter penyematan ADAM dengan dukungan debug.
AmbilTPUEmbeddingAdadeltaParameters	Ambil parameter penyematan Adadelta.
AmbilTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug	Ambil parameter penyematan Adadelta dengan dukungan debug.
AmbilTPUEmbeddingAdagradParameters	Ambil parameter penyematan Adagrad.
AmbilTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug	Ambil parameter penyematan Adagrad dengan dukungan debug.
AmbilTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters	Ambil parameter penyematan RMSProp yang terpusat.
AmbilTPUEmbeddingFTRLParameters	Ambil parameter penyematan FTRL.
AmbilTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug	Ambil parameter penyematan FTRL dengan dukungan debug.
AmbilTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters	Ambil parameter penyematan MDL Adagrad Light.
AmbilTPUEmbeddingMomentumParameters	Ambil parameter penyematan Momentum.
AmbilTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug	Ambil parameter penyematan Momentum dengan dukungan debug.
AmbilTPUEmbeddingProximalAdagradParameters	Ambil parameter penyematan Adagrad proksimal.
AmbilTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug	Ambil parameter penyematan Adagrad proksimal dengan dukungan debug.
AmbilTPUEmbeddingProximalYogiParameters
AmbilTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug
AmbilTPUEmbeddingRMSPropParameters	Ambil parameter penyematan RMSProp.
AmbilTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug	Ambil parameter penyematan RMSProp dengan dukungan debug.
AmbilTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	Ambil parameter penyematan SGD.
AmbilTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug	Ambil parameter penyematan SGD dengan dukungan debug.
Balikkan <T>	Membalikkan dimensi tensor tertentu.
ReverseSequence <T>	Membalik irisan panjang variabel.
RngSkip	Tingkatkan penghitung RNG berbasis penghitung.
Gulung <T>	Menggulung elemen tensor di sepanjang sumbu.
Rpc	Lakukan batch permintaan RPC.
SamplingDataset	Membuat set data yang mengambil sampel Bernoulli dari konten set data lain.
ScaleAndTranslate
ScaleAndTranslateGrad <T extends Number>
ScatterAdd <T>	Menambahkan update renggang ke referensi variabel.
ScatterDiv <T>	Membagi referensi variabel dengan pembaruan jarang.
ScatterMax <T extends Number>	Mengurangi update renggang menjadi referensi variabel menggunakan operasi `max`.
ScatterMin <T extends Number>	Mengurangi update renggang menjadi referensi variabel menggunakan operasi `min`.
ScatterMul <T>	Mengalikan update renggang menjadi referensi variabel.
ScatterNd <U>	Sebarkan `update` ke tensor baru sesuai dengan` indeks`.
ScatterNdAdd <T>	Menerapkan penambahan renggang ke nilai atau irisan individual dalam Variabel.
ScatterNdMax <T>	Menghitung maksimum berdasarkan elemen.
ScatterNdMin <T>	Menghitung minimum berdasarkan elemen.
ScatterNdNonAliasingAdd <T>	Menerapkan penambahan renggang ke `input` menggunakan nilai atau irisan individual dari `update` menurut indeks` indeks`.
ScatterNdSub <T>	Menerapkan pengurangan renggang ke nilai atau irisan individual dalam Variabel.
ScatterNdUpdate <T>	Menerapkan `update` renggang ke masing-masing nilai atau irisan dalam suatu tertentu variabel sesuai dengan `indeks`.
ScatterSub <T>	Mengurangi update renggang ke referensi variabel.
ScatterUpdate <T>	Menerapkan update renggang ke referensi variabel.
SelectV2 <T>
Kirim	Mengirim tensor bernama dari send_device ke recv_device.
SendTPUEmbeddingGradients	Melakukan pembaruan gradien dari tabel penyematan.
SetDiff1d <T, U extends Number>	Menghitung perbedaan antara dua daftar angka atau string.
SetSize	Jumlah elemen unik di sepanjang dimensi terakhir dari `set` masukan.
Bentuk <U extends Number>	Mengembalikan bentuk tensor.
ShapeN <U extends Number>	Mengembalikan bentuk tensor.
ShardDataset	Membuat `Dataset` yang hanya mencakup 1 /` num_shards` dari set data ini.
ShuffleAndRepeatDatasetV2
ShuffleDatasetV2
ShuffleDatasetV3
ShutdownDistributedTPU	Menutup sistem TPU terdistribusi yang sedang berjalan.
Ukuran <U extends Number>	Mengembalikan ukuran tensor.
Skipgram	Mengurai file teks dan membuat sekumpulan contoh.
SleepDataset
Iris <T>	Kembalikan potongan dari 'input'.
SlidingWindowDataset	Membuat set data yang melewati jendela geser di atas `input_dataset`.
Potret <T>	Mengembalikan salinan tensor input.
SnapshotDataset	Membuat set data yang akan menulis ke / membaca dari snapshot.
SobolSample <T extends Number>	Menghasilkan poin dari urutan Sobol.
SpaceToBatchNd <T>	SpaceToBatch untuk tensor ND tipe T.
SparseApplyAdagradV2 <T>	Perbarui entri yang relevan di '* var' dan '* akumulasi' sesuai dengan skema adagrad.
SparseBincount <U extends Number>	Menghitung jumlah kemunculan setiap nilai dalam larik bilangan bulat.
SparseCountSparseOutput <U extends Number>	Melakukan penghitungan nampan keluaran renggang untuk masukan tensor renggang.
SparseCrossHashed	Menghasilkan persilangan renggang dari daftar tensor renggang dan padat.
SparseCrossV2	Menghasilkan persilangan renggang dari daftar tensor renggang dan padat.
SparseMatrixAdd	Penambahan jarang dari dua matriks CSR, C = alpha * A + beta * B.
SparseMatrixMatMul <T>	Matriks-mengalikan matriks renggang dengan matriks padat.
SparseMatrixMul	Perkalian bijak dari matriks renggang dengan tensor padat.
SparseMatrixNNZ	Menampilkan jumlah bukan nol dari `sparse_matrix`.
SparseMatrixOrderingAMD	Menghitung urutan Approximate Minimum Degree (AMD) dari `input`.
SparseMatrixSoftmax	Menghitung softmax dari CSRSparseMatrix.
SparseMatrixSoftmaxGrad	Menghitung gradien op SparseMatrixSoftmax.
SparseMatrixSparseCholesky	Menghitung dekomposisi Cholesky renggang dari `input`.
SparseMatrixSparseMatMul	Sparse-matrix-mengalikan dua matriks CSR `a` dan` b`.
SparseMatrixTranspose	Mengubah urutan dimensi dalam (matriks) dari CSRSparseMatrix.
SparseMatrixZeros	Membuat semua-nol CSRSparseMatrix dengan bentuk `dense_shape`.
SparseTensorToCSRSparseMatrix	Mengonversi SparseTensor menjadi CSRSparseMatrix (mungkin bertumpuk).
Spence <T extends Number>
Pisahkan <T>	Membagi tensor menjadi tensor `num_split` sepanjang satu dimensi.
SplitV <T>	Membagi tensor menjadi tensor `num_split` sepanjang satu dimensi.
Peras <T>	Menghapus dimensi ukuran 1 dari bentuk tensor.
Tumpuk <T>	Mengemas daftar tensor `N` rank-`R` ke dalam satu tensor peringkat-` (R + 1) `.
Tahap	Nilai panggung mirip dengan Enqueue ringan.
StageClear	Op menghapus semua elemen dalam penampung yang mendasari.
StagePeek	Op mengintip nilai-nilai pada indeks yang ditentukan.
StageSize	Op mengembalikan jumlah elemen dalam wadah yang mendasari.
StatefulRandomBinomial <V extends Number>
StatefulStandardNormal <U>	Mengeluarkan nilai acak dari distribusi normal.
StatefulStandardNormalV2 <U>	Mengeluarkan nilai acak dari distribusi normal.
StatefulTruncatedNormal <U>	Mengeluarkan nilai acak dari distribusi normal yang terpotong.
StatefulUniform <U>	Menghasilkan nilai acak dari distribusi seragam.
StatefulUniformFullInt <U>	Mengeluarkan bilangan bulat acak dari distribusi seragam.
StatefulUniformInt <U>	Mengeluarkan bilangan bulat acak dari distribusi seragam.
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends Number>
StatelessRandomBinomial <W extends Number>	Mengeluarkan bilangan acak pseudorandom deterministik dari distribusi binomial.
StatelessRandomGammaV2 <V extends Number>	Mengeluarkan bilangan acak pseudorandom deterministik dari distribusi gamma.
StatelessRandomPoisson <W extends Number>	Mengeluarkan bilangan acak pseudorandom deterministik dari distribusi Poisson.
StatelessRandomUniformFullInt <V extends Number>	Mengeluarkan bilangan bulat acak pseudorandom deterministik dari distribusi seragam.
StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extends Number>	Menghasilkan kotak pembatas yang terdistorsi secara acak untuk gambar secara deterministik.
StatsAggregatorHandleV2
StatsAggregatorSetSummaryWriter	Setel summary_writer_interface untuk mencatat statistik menggunakan stats_aggregator yang diberikan.
StopGradient <T>	Menghentikan komputasi gradien.
StridedSlice <T>	Kembalikan potongan bertahap dari `input`.
StridedSliceAssign <T>	Tetapkan `nilai` ke referensi nilai l yang dipotong dari` ref`.
StridedSliceGrad <U>	Mengembalikan gradien dari `StridedSlice`.
StringLower	Mengonversi semua karakter huruf besar menjadi pengganti huruf kecil masing-masing.
StringNGrams <T extends Number>	Membuat ngram dari data string compang-camping.
StringUpper	Mengonversi semua karakter huruf kecil menjadi pengganti huruf besar masing-masing.
Jumlah <T>	Menghitung jumlah elemen di seluruh dimensi tensor.
SwitchCond <T>	Meneruskan `data` ke port keluaran yang ditentukan oleh` pred`.
TPUCompilationResult	Menampilkan hasil kompilasi TPU.
TPUCompileSucceededAssert	Menegaskan bahwa kompilasi berhasil.
TPUEmbeddingActivations	Operasi yang memungkinkan diferensiasi TPU Embeddings.
TPUExecute	Operasi yang memuat dan menjalankan program TPU pada perangkat TPU.
TPUExecuteAndUpdateVariables	Op yang menjalankan program dengan pembaruan variabel di tempat opsional.
TPUOrdinalSelector	Selektor inti TPU Op.
TPUPartitionedInput <T>	Operasi yang mengelompokkan daftar input yang dipartisi.
TPUPartitionedOutput <T>	Operasi yang mendemultiplekskan tensor yang akan dipecah oleh XLA ke daftar yang dipartisi keluaran di luar komputasi XLA.
TPUReplicateMetadata	Metadata yang menunjukkan bagaimana komputasi TPU harus direplikasi.
TPUReplicatedInput <T>	Menghubungkan input N ke komputasi TPU yang direplikasi N-way.
TPUReplicatedOutput <T>	Menghubungkan keluaran N dari komputasi TPU yang direplikasi arah-N.
Variabel Sementara <T>	Mengembalikan tensor yang mungkin bermutasi, tetapi hanya bertahan dalam satu langkah.
TensorArray	Array Tensor dengan ukuran tertentu.
TensorArrayClose	Hapus TensorArray dari container resource-nya.
TensorArrayConcat <T>	Gabungkan elemen dari TensorArray menjadi nilai `nilai`.
TensorArrayGather <T>	Kumpulkan elemen tertentu dari TensorArray menjadi `nilai` keluaran.
TensorArrayGrad	Membuat TensorArray untuk menyimpan gradien nilai dalam tuas yang diberikan.
TensorArrayGradWithShape	Membuat TensorArray untuk menyimpan beberapa gradien nilai dalam tuas yang diberikan.
TensorArrayPack <T>
TensorArrayRead <T>	Membaca elemen dari TensorArray menjadi `nilai` keluaran.
TensorArrayScatter	Sebarkan data dari nilai input ke dalam elemen TensorArray tertentu.
TensorArraySize	Dapatkan ukuran TensorArray saat ini.
TensorArraySplit	Pisahkan data dari nilai input menjadi elemen TensorArray.
TensorArrayUnpack
TensorArrayWrite	Dorong elemen ke tensor_array.
TensorForestCreateTreeVariable	Membuat sumber daya pohon dan mengembalikan pegangan padanya.
TensorForestTreeDeserialize	Deserialisasi proto ke pegangan pohon
TensorForestTreeIsInitializedOp	Memeriksa apakah pohon telah diinisialisasi.
TensorForestTreePredict	Keluarkan logit untuk data masukan yang diberikan
TensorForestTreeResourceHandleOp	Membuat pegangan ke TensorForestTreeResource
TensorForestTreeSerialize	Membuat serial pegangan pohon menjadi proto
TensorForestTreeSize	Dapatkan jumlah node di pohon
TensorListConcat <T>	Gabungkan semua tensor dalam daftar di sepanjang dimensi ke-0.
TensorListConcatLists
TensorListConcatV2 <U>	Gabungkan semua tensor dalam daftar di sepanjang dimensi ke-0.
TensorListElementShape <T extends Number>	Bentuk elemen dari daftar yang diberikan, sebagai tensor.
TensorListFromTensor	Membuat TensorList yang, jika ditumpuk, memiliki nilai `tensor`.
TensorListGather <T>	Membuat Tensor dengan mengindeks ke TensorList.
TensorListGetItem <T>
TensorListLength	Mengembalikan jumlah tensor dalam daftar tensor input.
TensorListPopBack <T>	Mengembalikan elemen terakhir dari daftar input serta daftar dengan semua kecuali elemen itu.
TensorListPushBack	Menampilkan daftar yang memiliki `Tensor` yang diteruskan sebagai elemen terakhir dan elemen lain dari daftar yang diberikan di` input_handle`.
TensorListPushBackBatch
TensorListReserve	Daftar ukuran yang diberikan dengan elemen kosong.
TensorListResize	Ubah ukuran daftar.
TensorListScatter	Membuat TensorList dengan mengindeks ke Tensor.
TensorListScatterIntoExistingList	Menyebarkan tensor pada indeks dalam daftar input.
TensorListScatterV2	Membuat TensorList dengan mengindeks ke Tensor.
TensorListSetItem
TensorListSplit	Membagi tensor menjadi daftar.
TensorListStack <T>	Menumpuk semua tensor dalam daftar.
TensorMapErase <U>	Mengembalikan peta tensor dengan item dari kunci yang diberikan dihapus.
TensorMapHasKey	Mengembalikan apakah kunci yang diberikan ada di peta.
TensorMapInsert	Mengembalikan peta yang merupakan 'input_handle' dengan pasangan nilai kunci yang diberikan dimasukkan.
TensorMapLookup <U>	Mengembalikan nilai dari kunci tertentu dalam peta tensor.
TensorMapSize	Mengembalikan jumlah tensor dalam peta tensor masukan.
TensorScatterAdd <T>	Menambahkan `update` renggang ke tensor yang ada sesuai dengan` indeks`.
TensorScatterMax <T>
TensorScatterMin <T>
TensorScatterSub <T>	Mengurangi `update` renggang dari tensor yang ada menurut` indeks`.
TensorScatterUpdate <T>	Sebarkan `update` ke tensor yang ada sesuai dengan` indeks`.
TensorStridedSliceUpdate <T>	Tetapkan `nilai` ke referensi nilai l yang dipotong dari` input`.
ThreadPoolDataset	Membuat set data yang menggunakan kumpulan thread khusus untuk menghitung `input_dataset`.
ThreadPoolHandle	Membuat set data yang menggunakan kumpulan thread khusus untuk menghitung `input_dataset`.
Ubin <T>	Menyusun tensor dengan menyusun tensor tertentu.
Stempel waktu	Memberikan waktu sejak periode dalam detik.
ToBool	Mengonversi tensor menjadi predikat skalar.
TopKUnique	Mengembalikan nilai unik TopK dalam larik dalam urutan yang diurutkan.
TopKWithUnique	Mengembalikan nilai TopK dalam larik dalam urutan yang diurutkan.
TridiagonalMatMul <T>	Hitung hasil kali dengan matriks tridiagonal.
TridiagonalSolve <T>	Memecahkan sistem persamaan tridiagonal.
TryRpc	Lakukan batch permintaan RPC.
Lepaskan <T>	Membalik operasi Batch untuk Tensor keluaran tunggal.
UnbatchGrad <T>	Gradien Unbatch.
UncompressElement	Menghapus kompresi elemen set data yang dikompresi.
UnicodeDecode <T extends Number>	Mendekode setiap string dalam `input` menjadi urutan poin kode Unicode.
UnicodeEncode	Enkode tensor int menjadi string unicode.
Unique <T, V extends Number>	Menemukan elemen unik di sepanjang sumbu tensor.
UniqueDataset	Membuat set data yang berisi elemen unik dari `input_dataset`.
UniqueWithCounts <T, V extends Number>	Menemukan elemen unik di sepanjang sumbu tensor.
UnravelIndex <T extends Number>	Mengonversi larik indeks datar menjadi tupel larik koordinat.
UnsortedSegmentJoin	Menggabungkan elemen `input` berdasarkan` segment_id`.
Hapus <T>	Membongkar dimensi tertentu dari tensor peringkat-`R` ke dalam tensor `num` rank-` (R-1) `.
Unstage	Op mirip dengan Dequeue ringan.
UnwrapDatasetVariant
UpperBound <U extends Number>	Menerapkan upper_bound (sort_search_values, values) di setiap baris.
VarHandleOp	Membuat pegangan ke sumber daya Variabel.
VarIsInitializedOp	Memeriksa apakah variabel berbasis pegangan sumber daya telah diinisialisasi.
Variabel <T>	Menahan status dalam bentuk tensor yang terus berlanjut di seluruh langkah.
VariableShape <T extends Number>	Menampilkan bentuk variabel yang ditunjukkan oleh `resource`.
Dimana	Mengembalikan lokasi nilai bukan nol / benar dalam tensor.
Dimana3 <T>	Memilih elemen dari `x` atau` y`, bergantung pada `kondisi`.
WorkerHeartbeat	Operasi detak jantung pekerja.
WrapDatasetVariant
WriteRawProtoSummary	Menulis ringkasan proto berseri.
XlaRecvFromHost <T>	Pilihan untuk menerima tensor dari host.
XlaSendToHost	Opsi untuk mengirim tensor ke host.
Xlog1py <T>	Mengembalikan 0 jika x == 0, dan x * log1p (y) sebaliknya, berdasarkan elemen.
Nol <T>	Operator yang membuat konstanta yang diinisialisasi dengan angka nol dari bentuk yang diberikan oleh `dims`.
NolSuka <T>	Mengembalikan tensor nol dengan bentuk dan jenis yang sama dengan x.

Antarmuka penanda untuk semua pembungkus operasi.

Wrappers operasi menyediakan antarmuka yang diketik dengan kuat untuk operasi pembuatan dan eksekusi tanpa menggunakan literal dan indeks, seperti yang dipersyaratkan di kelas inti.

Antarmuka ini memungkinkan menyimpan referensi ke pembungkus operasi apa pun yang menggunakan tipe umum.

 // All values returned by an Ops call can be referred as a Op
 Op split = ops.array().split(...);
 Op shape = ops.array().shape(...);

 // All operations could be added to an Op collection
 Collection<Op> allOps = Arrays.asList(split, shape);