ПримитивОп

публичный абстрактный класс PrimitiveOp

Известные прямые подклассы

Abort , All , AllToAll <T> , AnonymousIteratorV2 , AnonymousMemoryCache , AnonymousMultiDeviceIterator , AnonymousRandomSeedGenerator , AnonymousSeedGenerator , Any , ApplyAdagradV2 <T>, AssertCardinalityDataset , AssertNextDataset , AssertThat , Assign <T>, AssignAdd <T> и 599 другие.

Прервать	Вызовите исключение, чтобы прервать процесс при вызове.
Все	Вычисляет «логическое и» элементов по измерениям тензора.
ВсеВсеВсе <T>	Операция для обмена данными между репликами TPU.
АнонимныйИтераторV2	Контейнер для ресурса итератора.
АнонимныйMemoryCache
АнонимныйMultiDeviceIterator	Контейнер для ресурса итератора с несколькими устройствами.
AnonymousRandomSeedGenerator
АнонимныйSeedGenerator
Любой	Вычисляет «логическое ИЛИ» элементов по измерениям тензора.
ПрименитьАдаградВ2 <T>	Обновите *var по схеме adagrad.
AssertCardinalityDataset
AssertNextDataset	Преобразование, которое утверждает, какие преобразования произойдут следующими.
УтверждатьЭто	Утверждает, что данное условие истинно.
Назначьте <T>	Обновите ссылку, присвоив ей значение.
НазначитьДобавить <T>	Обновите «ref», добавив к нему «value».
НазначитьДобавитьПеременнуюОп	Добавляет значение к текущему значению переменной.
НазначитьПодчиненный <T>	Обновите «ref», вычитая из него «value».
AssignSubVariableOp	Вычитает значение из текущего значения переменной.
ПрисвоитьПеременнуюОп	Присваивает новое значение переменной.
AutoShardDataset	Создает набор данных, который сегментирует входной набор данных.
BandedTriangularSolve <T>
Барьер	Определяет барьер, который сохраняется при различных исполнениях графа.
БарьерЗакрыть	Закрывает данный барьер.
БарьерНеполныйРазмер	Вычисляет количество неполных элементов в данном барьере.
БарьерВставитьМногие	Для каждого ключа присваивается соответствующее значение указанному компоненту.
БарьерГотовРазмер	Вычисляет количество полных элементов в данном барьере.
БарьерTakeMany	Берет заданное количество завершенных элементов из барьера.
Партия	Недетерминированно группирует все входные тензоры.
БатчМатМулВ2 <T>	Пакетно умножает срезы двух тензоров.
Пакетное пространство <T>	BatchToSpace для 4-D тензоров типа T.
БатчToSpaceNd <T>	BatchToSpace для ND-тензоров типа T.
BesselI0 <T расширяет номер>
BesselI1 <T расширяет номер>
BesselJ0 <T расширяет число>
BesselJ1 <T расширяет номер>
BesselK0 <T расширяет номер>
BesselK0e <T расширяет номер>
BesselK1 <T расширяет номер>
BesselK1e <T расширяет номер>
BesselY0 <T расширяет номер>
BesselY1 <T расширяет номер>
Биткаст <U>	Передаёт тензор из одного типа в другой без копирования данных.
BlockLSTM <T расширяет номер>	Вычисляет прямое распространение ячейки LSTM для всех временных шагов.
BlockLSTMGrad <T расширяет число>	Вычисляет обратное распространение ячейки LSTM для всей временной последовательности.
BlockLSTMGradV2 <T расширяет номер>	Вычисляет обратное распространение ячейки LSTM для всей временной последовательности.
BlockLSTMV2 <T расширяет номер>	Вычисляет прямое распространение ячейки LSTM для всех временных шагов.
BoostedTreesAggregateStats	Агрегирует сводку накопленной статистики для пакета.
УскоренныйДеревьяВедро	Разбивайте каждую функцию по сегментам на основе границ сегмента.
BoostedДеревьяРассчитатьЛучшийФункцияSplit	Вычисляет выигрыш для каждой функции и возвращает наилучшую возможную информацию о разбиении для этой функции.
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2	Вычисляет выигрыш для каждого объекта и возвращает наилучшую возможную информацию о разбиении для каждого узла.
BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature	Вычисляет выигрыш для каждой функции и возвращает наилучшую возможную информацию о разбиении для этой функции.
BoostedДеревьяСмещение центра	Вычисляет априорное значение на основе обучающих данных (смещение) и заполняет первый узел априорными логитами.
BoostedTreesCreateEnsemble	Создает модель ансамбля дерева и возвращает ее дескриптор.
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource	Создайте ресурс для потоков квантилей.
BoostedTreesDeserializeEnsemble	Десериализует конфигурацию сериализованного ансамбля деревьев и заменяет текущее дерево. ансамбль.
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp	Создает дескриптор BoostedTreesEnsembleResource.
BoostedTreesExampleDebugOutputs	Результаты отладки/интерпретируемости модели для каждого примера.
BoostedTreesFlushQuantileСводка	Очистите сводные данные квантилей из каждого ресурса потока квантилей.
BoostedTreesGetEnsembleStates	Извлекает токен ресурса ансамбля деревьев, количество деревьев и статистику роста.
BoostedTreesMakeQuantileСводки	Составляет сводку квантилей для партии.
BoostedTreesMakeStatsСводка	Делает сводку накопленной статистики по пакету.
BoostedTreesПрогнозировать	Запускает несколько предикторов ансамбля аддитивной регрессии на входных экземплярах и вычисляет логиты.
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries	Добавьте сводные данные квантилей к каждому ресурсу потока квантилей.
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize	Десериализовать границы сегмента и флаг готовности в текущий QuantileAccumulator.
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush	Очистите сводные данные для ресурса потока квантилей.
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries	Сгенерируйте границы сегмента для каждого объекта на основе накопленных сводок.
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp	Создает дескриптор BoostedTreesQuantileStreamResource.
BoostedTreesSerializeEnsemble	Сериализует ансамбль дерева в прототип.
BoostedTreesSparseAggregateStats	Агрегирует сводку накопленной статистики для пакета.
BoostedДеревьяРедкийВычислитьЛучшийФункцияSplit	Вычисляет выигрыш для каждой функции и возвращает наилучшую возможную информацию о разбиении для этой функции.
BoostedTreesTrainingPredict	Запускает несколько предикторов ансамбля аддитивной регрессии на входных экземплярах и вычисляет обновление кэшированных логитов.
BoostedTreesUpdateEnsemble	Обновляет ансамбль деревьев, добавляя слой к последнему выращенному дереву. или создав новое дерево.
BoostedTreesUpdateEnsembleV2	Обновляет ансамбль деревьев, добавляя слой к последнему выращенному дереву. или создав новое дерево.
BroadcastDynamicShape <T расширяет число>	Верните форму s0 op s1 с помощью трансляции.
BroadcastGradientArgs <T расширяет число>	Возвратите индексы сокращения для вычисления градиентов s0 op s1 с широковещательной передачей.
BroadcastTo <T>	Передайте массив для совместимой формы.
Собрать в ведро	Распределяет «входные данные» на основе «границ».
CSRSparseMatrixComponents <T>	Считывает компоненты CSR по индексу пакета.
CSRSparseMatrixToDense <T>	Преобразуйте (возможно, пакетный) CSRSparseMatrix в плотный.
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T>	Преобразует CSRSparesMatrix (возможно, пакетный) в SparseTensor.
CSVНабор данных
CSVDatasetV2
CTCLossV2	Вычисляет потерю CTC (вероятность журнала) для каждой записи пакета.
КэшDatasetV2
CheckNumericsV2 <T расширяет число>	Проверяет тензор на наличие значений NaN, -Inf и +Inf.
Выбрать быстрый набор данных
ClipByValue <T>	Обрезает значения тензора до заданного минимума и максимума.
CollectiveGather <T расширяет число>	Взаимно накапливает несколько тензоров одинакового типа и формы.
КоллективПермуте <T>	Операция для перестановки тензоров в реплицируемых экземплярах TPU.
CollectiveReduceV2 <T расширяет число>	Взаимно уменьшает несколько тензоров одинакового типа и формы.
КомбинированныйNonMaxSuppression	Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания количества очков, Эта операция выполняет non_max_suppression для входных данных каждого пакета во всех классах.
СжатьЭлемент	Сжимает элемент набора данных.
Вычислить размер пакета	Вычисляет статический размер пакета набора данных без частичных пакетов.
Конкат <T>	Объединяет тензоры по одному измерению.
КонфигурераспределенныйТПУ	Устанавливает централизованные структуры для распределенной системы TPU.
НастройкаTPUEmbedding	Настраивает TPUEmbedding в распределенной системе TPU.
Константа <Т>	Оператор, производящий постоянное значение.
ПотреблятьMutexLock	Эта операция использует блокировку, созданную MutexLock.
ControlTrigger	Ничего не делает.
Копировать <Т>	Скопируйте тензор с процессора на процессор или с графического процессора на графический процессор.
КопиХост <T>	Скопируйте тензор на хост.
CountUpTo <T расширяет число>	Увеличивает «ref», пока не достигнет «предела».
CrossReplicaSum <T расширяет номер>	Операция для суммирования входных данных по реплицируемым экземплярам TPU.
CudnnRNNBackpropV3 <T расширяет номер>	Обратный шаг CudnnRNNV3.
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T расширяет номер>	Преобразует параметры CudnnRNN из канонической формы в удобную форму.
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T расширяет номер>	Извлекает параметры CudnnRNN в канонической форме.
CudnnRNNV3 <T расширяет номер>	RNN, поддерживаемый cuDNN.
CumulativeLogsumexp <T расширяет число>	Вычислите совокупное произведение тензора x вдоль оси.
DataServiceDataset
Набор данныхКардинальность	Возвращает мощность `input_dataset`.
Набор данных из графика	Создает набор данных из заданного `graph_def`.
DatasetToGraphV2	Возвращает сериализованный GraphDef, представляющий `input_dataset`.
Доусн <Т расширяет номер>
Дебугградиентидентити <T>	Identity op для отладки градиента.
DebugGradientRefIdentity <T>	Identity op для отладки градиента.
Дебугудентити <T>	Предоставляет сопоставление идентификаторов входного тензора типа, отличного от Ref, для отладки.
ДебугИдентитиВ2 <T>	Отладка Identity V2 Op.
DebugNanCount	Отладка счетчика значений NaN, операция.
ОтладкаЧисловойСводка	Числовая сводка отладки Op.
DebugNumericSummaryV2 <U расширяет номер>	Числовая сводка отладки V2 Op.
DecodeImage <T расширяет число>	Функция для decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg и decode_png.
DecodePaddedRaw <T расширяет число>	Переинтерпретируйте байты строки как вектор чисел.
ДекодированиеПрото	Операция извлекает поля из сериализованного сообщения буфера протокола в тензоры.
ДипКопия <Т>	Делает копию `x`.
Удалитьитератор	Контейнер для ресурса итератора.
УдалитьMemoryCache
Удалитьмултидевицеитератор	Контейнер для ресурса итератора.
УдалитьRandomSeedGenerator
Удалитьсеедгенератор
Удалитьсессионтензор	Удалите тензор, указанный его дескриптором в сеансе.
DenseBincount <U расширяет номер>	Подсчитывает количество вхождений каждого значения в целочисленный массив.
DenseCountSparseOutput <U расширяет число>	Выполняет подсчет интервалов разреженного вывода для входа tf.tensor.
ПлотнаяToCSRSparseMatrix	Преобразует плотный тензор в CSRSparseMatrix (возможно, пакетный).
УничтожитьРесурсОп	Удаляет ресурс, указанный дескриптором.
Уничтожить временную переменную <T>	Уничтожает временную переменную и возвращает ее окончательное значение.
Индекс устройства	Возвращает индекс устройства, на котором работает операция.
НаправленныйИнтерлеавеDataset	Заменитель InterleaveDataset в фиксированном списке из N наборов данных.
DrawBoundingBoxesV2 <T расширяет число>	Нарисуйте ограничивающие рамки на пакете изображений.
DummyIterationCounter
ПустышкаMemoryCache
DummySeedГенератор
Динамический раздел <T>	Разделяет `данные` на тензоры `num_partitions`, используя индексы из `partitions`.
Динамическая строчка <T>	Чередуйте значения из тензоров данных в один тензор.
EditDistance	Вычисляет (возможно, нормализованное) расстояние редактирования Левенштейна.
Эйг <U>	Вычисляет собственное разложение одной или нескольких квадратных матриц.
Эйнсум <T>	Тензорное сжатие согласно соглашению Эйнштейна о суммировании.
Пустой <Т>	Создает тензор заданной формы.
ПустойTensorList	Создает и возвращает пустой тензорный список.
ПустойTensorMap	Создает и возвращает пустую тензорную карту.
КодироватьПрото	Операция сериализует сообщения protobuf, представленные во входных тензорах.
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch	Операция, которая ставит список входных пакетных тензоров в очередь в TPUEmbedding.
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch	Упрощает перенос кода, использующего tf.nn.embedding_lookup().
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch	Операция, которая ставит в очередь входные индексы TPUEmbedding из SparseTensor.
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch	Упрощает перенос кода, использующего tf.nn.embedding_lookup_sparse().
ОбеспечьтеShape <T>	Гарантирует, что форма тензора соответствует ожидаемой форме.
Введите <Т>	Создает или находит дочерний фрейм и делает доступными для него `данные`.
Эрфинв <Т расширяет номер>
Евклидова Норма <T>	Вычисляет евклидову норму элементов по измерениям тензора.
Выход <Т>	Выход из текущего кадра в родительский кадр.
РазвернутьDims <T>	Вставляет размерность 1 в форму тензора.
ЭкспериментальныйAutoShardDataset	Создает набор данных, который сегментирует входной набор данных.
ЭкспериментальныйBytesProducedStatsDataset	Записывает размер в байтах каждого элемента input_dataset в StatsAggregator.
ЭкспериментальныйВыберите самый быстрый набор данных
Экспериментальный набор данныхКардинальность	Возвращает мощность `input_dataset`.
Экспериментальный набор данныхToTFRecord	Записывает заданный набор данных в заданный файл, используя формат TFRecord.
ЭкспериментальныйDenseToSparseBatchDataset	Создает набор данных, который объединяет входные элементы в SparseTensor.
ЭкспериментальныйLatencyStatsDataset	Записывает задержку создания элементов input_dataset в StatsAggregator.
ЭкспериментальныйMatchingFilesDataset
ЭкспериментальныйMaxIntraOpParallelismDataset	Создает набор данных, который переопределяет максимальный внутриоперационный параллелизм.
ЭкспериментальныйParseExampleDataset	Преобразует `input_dataset`, содержащий прототипы `Example` в качестве векторов DT_STRING, в набор данных объектов `Tensor` или `SparseTensor`, представляющих проанализированные объекты.
ЭкспериментальныйPrivateThreadPoolDataset	Создает набор данных, который использует собственный пул потоков для вычисления `input_dataset`.
Экспериментальный случайный набор данных	Создает набор данных, который возвращает псевдослучайные числа.
ЭкспериментальныйRebatchDataset	Создает набор данных, который изменяет размер пакета.
ЭкспериментальныйSetStatsAggregatorDataset
ЭкспериментальныйSlidingWindowDataset	Создает набор данных, который передает скользящее окно поверх `input_dataset`.
ЭкспериментальныйSqlDataset	Создает набор данных, который выполняет запрос SQL и выдает строки набора результатов.
Экспериментальный StatsAggregatorHandle	Создает ресурс менеджера статистики.
ExperimentalStatsAggregatorСводка	Создает сводку любой статистики, записанной данным менеджером статистики.
ЭкспериментальныйUnbatchDataset	Набор данных, который разбивает входные элементы на несколько элементов.
Exint <T расширяет число>
ExtractGlimpseV2	Извлекает проблеск из входного тензора.
ExtractVolumePatches <T расширяет число>	Извлеките «патчи» из «входа» и поместите их в выходное измерение «глубина».
Заполните <U>	Создает тензор, заполненный скалярным значением.
Отпечаток пальца	Генерирует значения отпечатков пальцев.
FresnelCos <T расширяет номер>
FresnelSin <T расширяет число>
FusedBatchNormGradV3 <T расширяет номер, U расширяет номер>	Градиент для пакетной нормализации.
FusedBatchNormV3 <T расширяет номер, U расширяет номер>	Пакетная нормализация.
GRUBlockCell <T расширяет число>	Вычисляет прямое распространение ячейки GRU за 1 временной шаг.
GRUBlockCellGrad <T расширяет число>	Вычисляет обратное распространение ячейки GRU за 1 временной шаг.
Соберите <T>	Соберите срезы из оси «params» в соответствии с «индексами».
GatherNd <T>	Соберите фрагменты из «параметров» в тензор с формой, заданной «индексами».
Создать предложения BoundingBox	Эта операция создает область интересов из заданных ограничивающих рамок (bbox_deltas), закодированных относительно привязок в соответствии с уравнением 2 в arXiv: 1506.01497. Оператор выбирает верхние поля оценки `pre_nms_topn`, декодирует их относительно привязок, применяет немаксимальное подавление к перекрывающимся полям со значением пересечения через объединение (iou) выше `nms_threshold`, отбрасывая поля, где короткая сторона меньше ` min_size`.
GetSessionHandle	Сохраните входной тензор в состоянии текущего сеанса.
GetSessionTensor <T>	Получите значение тензора, заданное его дескриптором.
ГарантияКонст <T>	Дает гарантии среде выполнения TF, что входной тензор является константой.
Хеш-таблица	Создает неинициализированную хеш-таблицу.
HistogramFixedWidth <U расширяет число>	Возврат гистограммы значений.
Личность <Т>	Возвращает тензор с той же формой и содержимым, что и входной тензор или значение.
ИдентичностьN	Возвращает список тензоров с той же формой и содержимым, что и входные данные. тензоры.
ИгнорироватьErrorsDataset	Создает набор данных, содержащий элементы input_dataset, игнорируя ошибки.
ImageProjectiveTransformV2 <T расширяет число>	Применяет данное преобразование к каждому из изображений.
ИммутаблеКонст <Т>	Возвращает неизменяемый тензор из области памяти.
InfeedDequeue <T>	Заполнитель для значения, которое будет использоваться в вычислениях.
InfeedDequeueTuple	Извлекает несколько значений из ввода в виде кортежа XLA.
InfeedEnqueue	Операция, которая вводит в вычисления одно значение Тензора.
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer	Операция, которая ставит предварительно линеаризованный буфер в очередь на вход TPU.
InfeedEnqueueTuple	Подает несколько значений Tensor в вычисления в виде кортежа XLA.
Инициализироватьтаблицу	Инициализатор таблицы, который принимает два тензора для ключей и значений соответственно.
Инициализироватьтаблефромдатасет
Инициализироватьтаблефромтекстфиле	Инициализирует таблицу из текстового файла.
ИнпласеДобавить <T>	Добавляет v в указанные строки x.
Инпласуб <T>	Вычитает `v` из указанных строк `x`.
ИнпласеОбновление <T>	Обновляет указанные строки «i» значениями «v».
IsBoostedTreesEnsembleInitialized	Проверяет, был ли инициализирован ансамбль деревьев.
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized	Проверяет, был ли инициализирован поток квантилей.
ИсVariableInitialized	Проверяет, был ли инициализирован тензор.
Изотоническая регрессия <U расширяет число>	Решает ряд задач изотонической регрессии.
ИтераторGetDevice	Возвращает имя устройства, на котором размещен ресурс.
KMC2ChainИнициализация	Возвращает индекс точки данных, которую следует добавить в исходный набор.
KmeansPlusPlusИнициализация	Выбирает строки ввода num_to_sample, используя критерий KMeans++.
KthOrderStatistic	Вычисляет статистику K-го порядка набора данных.
ЛМДБНабор данных	Создает набор данных, который генерирует пары ключ-значение в одном или нескольких файлах LMDB.
LSTMBlockCell <T расширяет число>	Вычисляет прямое распространение ячейки LSTM за 1 временной шаг.
LSTMBlockCellGrad <T расширяет число>	Вычисляет обратное распространение ячейки LSTM за 1 временной шаг.
LinSpace <T расширяет номер>	Генерирует значения в интервале.
Загрузить параметры TPUEmbeddingADAMP	Загрузите параметры внедрения ADAM.
ЗагрузитьTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug	Загрузка параметров внедрения ADAM с поддержкой отладки.
ЗагрузитьTPUEmbeddingAdadeltaParameters	Загрузите параметры внедрения Adadelta.
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug	Загрузка параметров Adadelta с поддержкой отладки.
ЗагрузитьTPUEmbeddingAdagradParameters	Загрузите параметры внедрения Adagrad.
LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug	Загрузка параметров внедрения Adagrad с поддержкой отладки.
Лоадтпуембеддингцентредрсмпроппараметерс	Параметры внедрения RMSProp, ориентированные на нагрузку.
ЗагрузитьTPUEmbeddingFTRLParameters	Загрузите параметры внедрения FTRL.
ЗагрузитьTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug	Загрузка параметров внедрения FTRL с поддержкой отладки.
LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters	Загрузите параметры встраивания MDL Adagrad Light.
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters	Загрузите параметры встраивания Momentum.
LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug	Загрузка параметров внедрения Momentum с поддержкой отладки.
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters	Загрузите проксимальные параметры встраивания Adagrad.
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug	Загрузка проксимальных параметров внедрения Adagrad с поддержкой отладки.
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug
ЗагрузитьTPUEmbeddingRMSPropParameters	Загрузите параметры внедрения RMSProp.
LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug	Загрузите параметры внедрения RMSProp с поддержкой отладки.
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	Загрузите параметры внедрения SGD.
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug	Загрузите параметры внедрения SGD.
LookupTableExport <T, U>	Выводит все ключи и значения в таблице.
Найти таблицу поиска <U>	Ищет ключи в таблице, выводит соответствующие значения.
LookupTableImport	Заменяет содержимое таблицы указанными ключами и значениями.
Справочная таблицаВставка	Обновляет таблицу, чтобы связать ключи со значениями.
Справочная таблицаRemove	Удаляет ключи и связанные с ними значения из таблицы.
LookupTableSize	Вычисляет количество элементов в данной таблице.
LoopCond	Перенаправляет вход на выход.
LowerBound <U расширяет номер>	Применяет low_bound(sorted_search_values,values) вдоль каждой строки.
Лу <T, U расширяет число>	Вычисляет LU-разложение одной или нескольких квадратных матриц.
СделатьУникальным	Сделайте все элементы в непакетном измерении уникальными, но «близкими» к их первоначальная стоимость.
КартаОчистить	Op удаляет все элементы в базовом контейнере.
КартаНеполныйРазмер	Op возвращает количество неполных элементов в базовом контейнере.
КартаPeek	Op просматривает значения по указанному ключу.
Размер карты	Op возвращает количество элементов в базовом контейнере.
MapStage	Этап (ключ, значения) в базовом контейнере, который ведет себя как хеш-таблица.
КартаUnstage	Op удаляет и возвращает значения, связанные с ключом из базового контейнера.
MapUnstageNoKey	Op удаляет и возвращает случайное значение (ключ, значение) из базового контейнера.
МатрицаДиагПартВ2 <T>	Возвращает пакетную диагональную часть пакетного тензора.
МатрицаДиагПартВ3 <T>	Возвращает пакетную диагональную часть пакетного тензора.
МатрицаДиагВ2 <T>	Возвращает пакетный диагональный тензор с заданными пакетными значениями диагонали.
МатрицаДиагВ3 <T>	Возвращает пакетный диагональный тензор с заданными пакетными значениями диагонали.
МатрицаSetDiagV2 <T>	Возвращает пакетный матричный тензор с новыми пакетными значениями диагонали.
МатрицаSetDiagV3 <T>	Возвращает пакетный матричный тензор с новыми пакетными значениями диагонали.
Макс <Т>	Вычисляет максимальное количество элементов по измерениям тензора.
МаксИнтраОпПараллелизмдатсет	Создает набор данных, который переопределяет максимальный внутриоперационный параллелизм.
Объединить <T>	Перенаправляет значение доступного тензора из «входов» в «выход».
Мин <Т>	Вычисляет минимум элементов по размерам тензора.
Зеркальная панель <T>	Дополняет тензор зеркальными значениями.
ЗеркалоПадГрад <T>	Градиент для «MirrorPad».
МлирPassthroughOp	Обертывает произвольное вычисление MLIR, выраженное в виде модуля с функцией main().
МулНоНан <T>	Возвращает x * y поэлементно.
MutableDenseHashTable	Создает пустую хеш-таблицу, которая использует тензоры в качестве резервного хранилища.
MutableHashTable	Создает пустую хеш-таблицу.
MutableHashTableOfTensors	Создает пустую хеш-таблицу.
Мьютекс	Создает ресурс Mutex, который можно заблокировать с помощью MutexLock.
Мьютекслок	Блокирует ресурс мьютекса.
NcclAllReduce <T расширяет число>	Выводит тензор, содержащий сокращение всех входных тензоров.
NcclBroadcast <T расширяет номер>	Отправляет вход всем устройствам, подключенным к выходу.
NcclReduce <T расширяет число>	Уменьшает «вход» из «num_devices», используя «сокращение» до одного устройства.
Ндтри <Т расширяет число>
Ближайшие соседи	Выбирает k ближайших центров для каждой точки.
NextAfter <T расширяет номер>	Возвращает следующее представимое значение x1 в направлении x2 поэлементно.
СледующаяИтерация <T>	Делает свои входные данные доступными для следующей итерации.
Нет операции	Ничего не делает.
Недетерминированные целые числа <U>	Недетерминированно генерирует некоторые целые числа.
NonMaxSuppressionV5 <T расширяет номер>	Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания количества очков, обрезка блоков с высокой степенью пересечения-объединения (IOU) перекрывается с ранее выбранными блоками.
Несериализуемый набор данных
OneHot <U>	Возвращает горячий тензор.
OnesLike <T>	Возвращает тензор единиц той же формы и типа, что и x.
ОптимизироватьDatasetV2	Создает набор данных, применяя соответствующие оптимизации к `input_dataset`.
ЗаказаннаяКартаОчистить	Op удаляет все элементы в базовом контейнере.
OrderedMapIncompleteSize	Op возвращает количество неполных элементов в базовом контейнере.
Заказанная картаPeek	Op просматривает значения по указанному ключу.
OrderedMapSize	Op возвращает количество элементов в базовом контейнере.
OrderedMapStage	Стадия (ключ, значения) в базовом контейнере, который ведет себя как упорядоченный ассоциативный контейнер.
OrderedMapUnstage	Op удаляет и возвращает значения, связанные с ключом из базового контейнера.
OrderedMapUnstageNoKey	Op удаляет и возвращает элемент (ключ, значение) с наименьшим значением. ключ из базового контейнера.
OutfeedDequeue <T>	Извлекает один тензор из исходящих вычислений.
OutfeedDequeueTuple	Получите несколько значений из исходящего потока вычислений.
OutfeedEnqueue	Поставьте тензор в очередь на выходе вычислений.
OutfeedEnqueueTuple	Поставьте в очередь несколько значений Tensor на выходе вычислений.
Клавиша <T>	Накладывает тензор.
ПараллельКонкат <T>	Объединяет список тензоров N по первому измерению.
Параллельный динамический стежок <T>	Чередуйте значения из тензоров данных в один тензор.
ParseExampleDatasetV2	Преобразует `input_dataset`, содержащий прототипы `Example` в качестве векторов DT_STRING, в набор данных объектов `Tensor` или `SparseTensor`, представляющих проанализированные объекты.
РазборПримерV2	Преобразует вектор протоов tf.Example (в виде строк) в типизированные тензоры.
Примерпоследовательности синтаксического анализаV2	Преобразует вектор протоов tf.io.SequenceExample (в виде строк) в типизированные тензоры.
Заполнитель <T>	Заполнитель для значения, которое будет использоваться в вычислениях.
PlaceholderWithDefault <T>	Операция-заполнитель, которая проходит через вход, когда ее выходные данные не подаются.
Предварительная линеаризация	Операция, которая линеаризует одно значение тензора в непрозрачный вариант тензора.
Предварительная линеаризация кортежа	Операция, которая линеаризует несколько значений тензора в непрозрачный вариант тензора.
Распечатать	Печатает строковый скаляр.
Приватреадпулдатасет	Создает набор данных, который использует собственный пул потоков для вычисления `input_dataset`.
Прод <Т>	Вычисляет произведение элементов на размеры тензора.
QuantizedConcat <T>	Объединяет квантованные тензоры по одному измерению.
QuantizedConv2DAndRelu <V>
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V>
QuantizedConv2DAndRequantize <V>
QuantizedConv2DPerChannel <V>	Вычисляет QuantizedConv2D для каждого канала.
QuantizedConv2DWithBias <V>
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V>
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W>
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W>
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X>
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V>
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X>
QuantizedDepthwiseConv2D <V>	Вычисляет квантованный по глубине Conv2D.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V>	Вычисляет квантованный по глубине Conv2D со смещением.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V>	Вычисляет квантованный по глубине Conv2D с помощью Bias и Relu.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W>	Вычисляет глубинное квантование Conv2D с помощью Bias, Relu и Requantize.
QuantizedMatMulWithBias <W>	Выполняет квантованное матричное умножение a на матрицу b с добавлением смещения.
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W расширяет число>
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V>	Выполните квантованное матричное умножение «a» на матрицу «b» с добавлением смещения и повторным слиянием.
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W>	Выполните квантованное матричное умножение `a` на матрицу `b` с добавлением смещения и повторным квантованием и повторным квантованием слияния.
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W>
QuantizedReshape <T>	Изменяет форму квантованного тензора согласно операции Reshape.
RaggedBincount <U расширяет номер>	Подсчитывает количество вхождений каждого значения в целочисленный массив.
RaggedCountSparseOutput <U расширяет число>	Выполняет подсчет интервалов разреженного вывода для неровных тензорных входных данных.
RaggedCross <T, U расширяет число>	Генерирует перекрестный объект из списка тензоров и возвращает его как RaggedTensor.
RaggedGather <T расширяет число, U>	Соберите неровные фрагменты из оси `0` params` в соответствии с `index`.
RaggedRange <U расширяет число, T расширяет число>	Возвращает RaggedTensor, содержащий указанные последовательности чисел.
RaggedTensorFromVariant <U расширяет число, T>	Декодирует `вариантный` Tensor в `RaggedTensor`.
RaggedTensorToSparse <U>	Преобразует RaggedTensor в SparseTensor с теми же значениями.
RaggedTensorToTensor <U>	Создайте плотный тензор из рваного тензора, возможно, изменив его форму.
RaggedTensorToVariant	Кодирует RaggedTensor в вариант Tensor.
Диапазон <T расширяет число>	Создает последовательность чисел.
Классифицировать	Возвращает ранг тензора.
ReadVariableOp <T>	Считывает значение переменной.
Повторный пакетный набор данных	Создает набор данных, который изменяет размер пакета.
Повторный пакетный набор данныхV2	Создает набор данных, который изменяет размер пакета.
Получение <T>	Получает именованный тензор от send_device на Recv_device.
RecvTPUEmbeddingActivations	Операция, которая получает активации встраивания в TPU.
Уменьшить все	Вычисляет «логическое и» элементов по измерениям тензора.
УменьшитьЛюбой	Вычисляет «логическое ИЛИ» элементов по измерениям тензора.
УменьшитьМакс <T>	Вычисляет максимальное количество элементов по измерениям тензора.
УменьшитьМин <T>	Вычисляет минимум элементов по размерам тензора.
УменьшитьПрод <T>	Вычисляет произведение элементов на размеры тензора.
УменьшитьСумму <T>	Вычисляет сумму элементов по измерениям тензора.
СсылкаВведите <T>	Создает или находит дочерний фрейм и делает доступными для него `данные`.
RefВыход <T>	Выход из текущего кадра в родительский кадр.
RefIdentity <T>	Возвращает тот же ref-тензор, что и входной ref-тензор.
Объединить ссылки <T>	Перенаправляет значение доступного тензора из «входов» в «выход».
РефСледующаяИтерация <T>	Делает свои входные данные доступными для следующей итерации.
RefSelect <T>	Пересылает индексный элемент входных данных на выходной.
RefSwitch <T>	Перенаправляет «данные» опорного тензора на выходной порт, определенный «pred».
Регистрировать набор данных	Регистрирует набор данных в сервисе tf.data.
RemoteFusedGraphExecute	Выполнить подграф на удаленном процессоре.
РеквантизацияRangePerChannel	Вычисляет диапазон повторного квантования для каждого канала.
Реквантизеперканал <U>	Повторно квантовает входные данные, используя минимальные и максимальные значения, известные для каждого канала.
Изменить форму <T>	Изменяет форму тензора.
РесурсАккумуляторПрименитьГрадиент	Применяет градиент к данному аккумулятору.
ResourceAccumulatorNumAccumulated	Возвращает количество градиентов, агрегированных в данных аккумуляторах.
Ресаурцеаккумуляторсетглобалстеп	Обновляет аккумулятор новым значением global_step.
ResourceAccumulatorTakeGradient <T>	Извлекает средний градиент в данном ConditionalAccumulator.
РесурсПрименитьAdagradV2	Обновите *var по схеме adagrad.
РесурсApplyAdamWithAmsgrad	Обновите «*var» в соответствии с алгоритмом Адама.
РесурсПрименитьKerasMomentum	Обновите '*var' в соответствии со схемой импульса.
РесурсУсловныйАккумулятор	Условный аккумулятор для агрегирования градиентов.
ResourceCountUpTo <T расширяет число>	Увеличивает переменную, на которую указывает «ресурс», пока она не достигнет «предела».
Сбор ресурсов <U>	Соберите фрагменты переменной, на которую указывает ресурс, в соответствии с индексами.
ResourceGatherNd <U>
РесурсСкаттерДобавить	Добавляет редкие обновления в переменную, на которую ссылается ресурс.
РесурсСкаттерДив	Делит редкие обновления в переменную, на которую ссылается `resource`.
РесурсСкаттерМакс	Сокращает редкие обновления в переменной, на которую ссылается `resource`, с помощью операции `max`.
РесурсСкаттерМин	Сокращает редкие обновления в переменной, на которую ссылается `resource`, с помощью операции `min`.
РесурсСкаттерМул	Умножает редкие обновления в переменную, на которую ссылается `resource`.
РесурсСкаттерНдДодд	Применяет разреженное сложение к отдельным значениям или срезам переменной.
РесурсСкаттерНдМакс
РесурсСкаттерНдМин
РесурсСкаттерНдСуб	Применяет разреженное вычитание к отдельным значениям или срезам переменной.
РесурсСкаттерНдОбновление	Применяет разреженные «обновления» к отдельным значениям или срезам в пределах заданного переменная в соответствии с `индексами`.
РесурсСкаттерСуб	Вычитает редкие обновления из переменной, на которую указывает ресурс.
РесурсСкаттерОбновление	Назначает редкие обновления переменной, на которую ссылается `resource`.
РесурсСпарсеПрименитьАдаградВ2	Обновите соответствующие записи в «var» и «accum» в соответствии со схемой adagrad.
ResourceSparseApplyKerasMomentum	Обновите соответствующие записи в «var» и «accum» в соответствии со схемой импульса.
ResourceStridedSliceAssign	Присвойте `value` срезанной ссылке l-значения `ref`.
Получение параметров TPUEmbeddingADAMP	Получите параметры внедрения ADAM.
ПолучитьTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug	Получение параметров внедрения ADAM с поддержкой отладки.
Получить параметры TPUEmbeddingAdadeltaParameters	Получите параметры внедрения Adadelta.
ПолучитьTPUEEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug	Получение параметров внедрения Adadelta с поддержкой отладки.
Получить параметры TPUEmbeddingAdagrad	Получить параметры внедрения Adagrad.
ПолучитьTPUEembeddingAdagradParametersGradAccumDebug	Получение параметров внедрения Adagrad с поддержкой отладки.
ПолучитьTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters	Получите центрированные параметры внедрения RMSProp.
Получить параметры TPUEmbeddingFTRLParameters	Получите параметры внедрения FTRL.
ПолучитьTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug	Получение параметров внедрения FTRL с поддержкой отладки.
Получить параметры TPUEmbeddingMDLAdagradLight	Получить параметры встраивания MDL Adagrad Light.
Получить параметры TPUEmbeddingMomentum	Получить параметры встраивания Momentum.
ПолучитьTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug	Получите параметры внедрения Momentum с поддержкой отладки.
Получить параметры TPUEmbeddingProximalAdagradParameters	Получите проксимальные параметры встраивания Adagrad.
ПолучитьTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug	Получение проксимальных параметров внедрения Adagrad с поддержкой отладки.
ПолучитьTPUEmbeddingProximalYogiParameters
ПолучитьTPUEEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug
ПолучитьTPUEmbeddingRMSPropParameters	Получите параметры внедрения RMSProp.
ПолучитьTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug	Получение параметров внедрения RMSProp с поддержкой отладки.
ПолучитьTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	Получите параметры внедрения SGD.
ПолучитьTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug	Получите параметры внедрения SGD с поддержкой отладки.
Обратный <Т>	Инвертирует определенные размеры тензора.
Обратная последовательность <T>	Инвертирует фрагменты переменной длины.
RngSkip	Увеличьте счетчик ГСЧ на основе счетчика.
Бросьте <T>	Перекатывает элементы тензора вдоль оси.
РПК	Выполнение пакетов запросов RPC.
Набор данных выборки	Создает набор данных, который использует образец Бернулли содержимого другого набора данных.
МасштабироватьИПеревести
ScaleAndTranslateGrad <T расширяет число>
ScatterAdd <T>	Добавляет редкие обновления в ссылку на переменную.
ScatterDiv <T>	Делит ссылку на переменную на редкие обновления.
ScatterMax <T расширяет число>	Сокращает редкие обновления до ссылки на переменную с помощью операции max.
ScatterMin <T расширяет число>	Сокращает редкие обновления до ссылки на переменную с помощью операции min.
ScatterMul <T>	Умножает редкие обновления на ссылку на переменную.
ScatterNd <U>	Раскидываем "обновления" в новый тензор по "индексам".
ScatterNdAdd <T>	Применяет разреженное сложение к отдельным значениям или срезам переменной.
ScatterNdMax <T>	Вычисляет поэлементный максимум.
ScatterNdMin <T>	Вычисляет поэлементный минимум.
ScatterNdNonAliasingAdd <T>	Применяет разреженное дополнение ко входным данным, используя отдельные значения или фрагменты. из `обновлений` по индексам `indexes`.
ScatterNdSub <T>	Применяет разреженное вычитание к отдельным значениям или срезам переменной.
ScatterNdUpdate <T>	Применяет разреженные «обновления» к отдельным значениям или срезам в пределах заданного переменная в соответствии с `индексами`.
ScatterSub <T>	Вычитает редкие обновления из ссылки на переменную.
ScatterUpdate <T>	Применяет редкие обновления к ссылке на переменную.
ВыбратьV2 <T>
Отправлять	Отправляет именованный тензор из send_device в Recv_device.
ОтправитьТПУЭмбеддингГрадиентс	Выполняет градиентное обновление таблиц внедрения.
SetDiff1d <T, U расширяет номер>	Вычисляет разницу между двумя списками чисел или строк.
SetSize	Количество уникальных элементов в последнем измерении входного набора.
Форма <U расширяет число>	Возвращает форму тензора.
ShapeN <U расширяет число>	Возвращает форму тензоров.
ShardDataset	Создает `Dataset`, который включает только 1/`num_shards` этого набора данных.
ПеремешатьИПовторитьDatasetV2
ПеремешатьDatasetV2
ПеремешатьDatasetV3
ВыключениеРаспределенныйТПУ	Выключает работающую распределенную систему TPU.
Размер <U расширяет номер>	Возвращает размер тензора.
Скипграмма	Анализирует текстовый файл и создает пакет примеров.
Набор данных сна
Разрезать <T>	Вернуть фрагмент из «входа».
Раздвижное окноDataset	Создает набор данных, который передает скользящее окно поверх `input_dataset`.
Снимок <Т>	Возвращает копию входного тензора.
Набор данных снимка	Создает набор данных, который будет записывать/читать из снимка.
SobolSample <T расширяет число>	Генерирует точки из последовательности Соболя.
SpaceToBatchNd <T>	SpaceToBatch для ND-тензоров типа T.
SparseApplyAdagradV2 <T>	Обновите соответствующие записи в «var» и «accum» в соответствии со схемой adagrad.
SparseBincount <U расширяет число>	Подсчитывает количество вхождений каждого значения в целочисленный массив.
SparseCountSparseOutput <U расширяет число>	Выполняет подсчет интервалов разреженного вывода для разреженного тензорного входа.
РазреженныйКроссХешированный	Генерирует разреженный крест из списка разреженных и плотных тензоров.
РазреженныйКроссV2	Генерирует разреженный крест из списка разреженных и плотных тензоров.
Разреженная матрицаДобавить	Разреженное сложение двух матриц CSR, C = альфа * A + бета * B.
РазреженнаяМатриксМатМул <T>	Матрица — умножает разреженную матрицу на плотную.
Разреженная матрицаМул	Поэлементное умножение разреженной матрицы на плотный тензор.
Разреженная матрицаNNZ	Возвращает количество ненулевых значений `sparse_matrix`.
Разреженная матрицаОрдерингAMD	Вычисляет приблизительную минимальную степень (AMD) порядка входных данных.
Разреженная матрицаSoftmax	Вычисляет softmax CSRSparseMatrix.
Разреженная матрицаSoftmaxGrad	Вычисляет градиент операции SparseMatrixSoftmax.
SparseMatrixSparseCholesky	Вычисляет разреженное разложение Холецкого «входа».
РазреженнаяМатрицаSparseMatMul	Разреженная матрица умножает две матрицы CSR `a` и `b`.
Разреженная матрица Транспонировать	Транспонирует внутренние (матричные) измерения CSRSparseMatrix.
РазреженнаяМатрицаНоли	Создает CSRSparseMatrix со всеми нулями и формой `dense_shape`.
РазреженныйTensorToCSRSparseMatrix	Преобразует SparseTensor в (возможно, пакетный) CSRSparseMatrix.
Спенс <Т расширяет число>
Разделить <T>	Разбивает тензор на тензоры `num_split` по одному измерению.
СплитВ <Т>	Разбивает тензор на тензоры `num_split` по одному измерению.
Сожмите <T>	Удаляет размеры размера 1 из формы тензора.
Stack <t>	Вмещает список тензоров `n` Rank-`r` в один ранг-(r+1)` tensor.
Этап	Стадии значения аналогичны легкой энкеуэ.
Стигенс	OP удаляет все элементы в базовом контейнере.
Стандарт	ОП заглядывает в значения в указанном индексе.
Stagesize	OP возвращает количество элементов в базовом контейнере.
Statefulrandombinomial <V расширяет число>
Statefulstandardnormal <u>	Выводит случайные значения из нормального распределения.
Statefulstandardnormalv2 <u>	Выводит случайные значения из нормального распределения.
Statefultruncatednormal <u>	Выходы случайных значений из усеченного нормального распределения.
Statefuluniform <u>	Выводит случайные значения из равномерного распределения.
Statefulunformfullint <u>	Выходы случайных целых чисел из равномерного распределения.
Statefuluniformint <u>	Выходы случайных целых чисел из равномерного распределения.
Без безрассудствапараметризованный
Беспостол	Выходы детерминированных псевдордомов случайные числа из биномиального распределения.
HASTSERDOMGAMMAV2 <V расширяет число>	Выходы детерминированных псевдордомов случайные числа из гамма -распределения.
Без гражданства	Выходы детерминированные псевдордомы случайные числа из распределения Пуассона.
Беспостол	Выходы детерминированные псевдорядости Случайные целые числа из равномерного распределения.
Беспосторонний состав	Создайте случайно искаженную ограничивающую коробку для детерминированного изображения.
StatsAggregatorHandlev2
Statsaggregatorsestmarywriter	Установите Summary_Writer_Interface, чтобы записать статистику, используя заданный stats_aggregator.
StopGradient <T>	Останавливает градиентное вычисление.
Rongedslice <t>	Верните укрепленный срез из `input '.
RongedsliceasSign <t>	Назначьте `value` на нарезанную ссылку на L-значение` ref`.
Справочный скользи <U>	Возвращает градиент `grishedslice`.
строканижний	Преобразует все символы в верхнем регистре в их соответствующие замены нижних регистра.
Stringngrams <t расширяет число>	Создает NGRAM из рваных строковых данных.
StringUpper	Преобразует все символы нижнего регистра в соответствующие им замены в верхнем регистре.
Сумма <t>	Вычисляет сумму элементов по размерам тензора.
SwitchCond <T>	Перенаправляет `данные` на выходной порт, определенный `pred`.
TpucompilationResult	Возвращает результат компиляции TPU.
TpucompilesucededAssert	Утверждает, что компиляция преуспела.
TpuembeddingActivations	ОП, обеспечивающая дифференциацию внедрения TPU.
ТПУВыполнить	OP, который загружает и выполняет программу TPU на устройстве TPU.
Tpuexecuteandupdatevariables	Операция, выполняющая программу с необязательными обновлениями переменных на месте.
Tpuordinalselector	TPU CORE SELECTER OP.
Tpupartitionedinput <t>	ОП, который объединяет список разделенных входов вместе.
TpupartitionedOutput <t>	Op, который демольтиплексный тензор, который будет откроется XLA, в список разделенных Выходы вне вычисления XLA.
Tpureplicatemetadata	Метаданные, указывающие, как следует воспроизвести вычисление TPU.
TpureplicatedInput <T>	Подключает n входов к вычислению TPU N-Way.
TpureplicatedOutput <T>	Подключает N выходов из N-Way Replicated TPU вычисления.
Временный аванс <T>	Возвращает тензор, который может быть мутировал, но сохраняется только на одном шаге.
Tensorarray	Множество тензоров заданного размера.
TensorarrayClose	Удалить Tensorarray из контейнера для ресурсов.
Tensorarrayconcat <t>	Соблюдайте элементы из Tensorarray в стоимость `value '.
Tensorarraygather <t>	Соберите конкретные элементы из Tensorarray в вывод `value`.
Tensorarraygrad	Создает TensorArray для хранения градиентов значений в данном дескрипторе.
Tensorarraygradwithshape	Создает тензораррей для хранения нескольких градиентов значений в заданной ручке.
Tensorarraypack <t>
Tensorarrayread <t>	Прочитайте элемент из Tensorarray в вывод `value`.
Tensorarrayscatter	Распределите данные из входного значения по конкретным элементам TensorArray.
Tensorararesize	Получите текущий размер Tensorarray.
Tensorarraysplit	Разделите данные от входного значения на элементы Tensorarray.
Tensorararayunpack
TensorarrayWrite	Нажмите элемент на Tensor_array.
TensorForeStReatEretreeVariable	Создает ресурс дерева и возвращает его дескриптор.
TensorForestTreedErialize	Десериализует прототип в дескриптор дерева
Tensorforesttreeisinitializedop	Проверяет, было ли инициализировано дерево.
TensorForestTriepredict	Вывод логитов для заданных входных данных
TensorForestTreerSourceHandleop	Создает ручку для TensorForestTreerSource
TensorForeStreeserialize	Сериализует ручку дерева на прото
TensorForeStreesize	Получите количество узлов на дереве
TensorListConcat <T>	Объединяет все тензоры в списке по нулевому измерению.
TensorlistConcatlists
Tensorlistconcatv2 <u>	Объединяет все тензоры в списке по нулевому измерению.
TensorListElementShape <T расширяет число>	Форма элементов данного списка, как тензор.
Tensorlistfromtensor	Создает TensorList, который при сложении имеет значение «tensor».
Tensorlistgather <t>	Создает тензор, индексируя в Tensorlist.
Tensorlistgetitem <t>
TensorListLength	Возвращает количество тензоров в списке входных тензоров.
Tensorlistpoppback <t>	Возвращает последний элемент списка ввода, а также список со всем, кроме этого элемента.
Tensorlistpushback	Возвращает список, в котором последним элементом является переданный Tensor, а в input_handle — другие элементы данного списка.
Tensorlistpushbackbatch
Tensorlistreserve	Список данного размера с пустыми элементами.
Tensorlistrize	Изменения списка.
Tensorlistscatter	Создает тензора, индексируя в тензор.
TensorlistscatterintoExistingList	Разбросает тензор по индексам в списке ввода.
Tensorlistscatterv2	Создает тензора, индексируя в тензор.
TensorlistsetItem
Tensorlistsplit	Разбивает тензор в список.
TensorListStack <T>	Упаковывает все тензоры в списке.
Tensormaperase <u>	Возвращает карту тензора с элементом из данного ключа, стертой.
Tensormaphaskey	Возвращает, существует ли данный ключ на карте.
Тенсормапинсер	Возвращает карту, которая является «input_handle» с вставленной парой для ключей.
Tensormaplookup <u>	Возвращает значение из данного ключа в тензорной карте.
Tensermapsize	Возвращает количество тензоров на карте входного тензора.
Tensorscatteradd <t>	Добавляет разреженные «обновления» к существующему тензору в соответствии с «индексами».
Tensorscattermax <t>
Tensorscattermin <t>
Tensorscattersub <t>	Вычитает редкие «обновления» из существующего тензора в соответствии с «индексами».
Tensorscatterupdate <t>	Разберите «Обновления» на существующий тензор в соответствии с «индексами».
TensorSridedSliceUpdate <T>	Назначьте `value` на нарезанную ссылку L-значение` input '.
ThreadPooldataset	Создает набор данных, который использует собственный пул потоков для вычисления `input_dataset`.
Ручка пула потоков	Создает набор данных, который использует собственный пул потоков для вычисления `input_dataset`.
Плитка <t>	Создает тензор путем мозаики данного тензора.
Временная метка	Обеспечивает время с момента эпохи за считанные секунды.
Tobool	Преобразует тензор в скалярное предикат.
Topkunique	Возвращает уникальные значения TopK в массиве в отсортированном порядке.
Topkwithunique	Возвращает значения TopK в массиве в отсортированном порядке.
Tridiagonalmatmul <t>	Вычислите произведение с трехдиагональной матрицей.
Tridiagonalsolve <t>	Решает тридиагональные системы уравнений.
Tryrpc	Выполните партии запросов RPC.
Разоблачьте <T>	Отправляет операцию партии для одного тензора выходного вывода.
UnfatchGrad <t>	Градиент INBATCH.
Необоснованное	Распышивает сжатый элемент набора данных.
UnicoDedeCode <T Extends Number>	Декодирует каждую строку в `input` в последовательность точек кода Unicode.
Unicodeencode	Закодируйте тензор целых чисел в строки Юникода.
Уникальный <t, v расширяет число>	Находит уникальные элементы вдоль оси тензора.
Uniquedataset	Создает набор данных, содержащий уникальные элементы input_dataset.
UniqueWithCounts <T, V расширяет число>	Находит уникальные элементы вдоль оси тензора.
Unravelindex <T расширяет число>	Преобразует массив плоских индексов в кортеж с координатными массивами.
Несортедэсмигж	Соединяет элементы «входов» на основе `segment_ids`.
Stack <t>	Распаковывает заданное измерение тензора ранга в `r` в `num` rank-` (r-1) `tensors.
Нести	Op похож на облегченную Dequeue.
Unwrapdatasetvariant
Верхний <u расширяет число>	Applicates upper_bound (sorted_search_values, значения) вдоль каждой строки.
Вархандлеоп	Создает ручку с переменным ресурсом.
Варизонициализованный	Проверяет, была ли инициализирована переменная на основе ручки ресурсов.
Переменная <Т>	Удерживает состояние в форме тензора, который сохраняется по шагам.
Variableshape <t расширяет число>	Возвращает форму переменной, на которую указывает ресурс.
Где	Возвращает местоположения ненулевых / истинных значений в тензоре.
Где 3 <T>	Выбирает элементы из `x` или` y`, в зависимости от «условия».
Workerheartbeat	Рабочий сердцебит Оп.
Wrapdatasetvariant
Priseerawprotosummary	Пишет сериализованную резюме прото.
Xlarecvfromhost <t>	Операция по получению тензора от хоста.
Xlasendtohost	ОП, чтобы отправить тензор на хост.
Xlog1py <t>	Возвращает 0, если x == 0 и x * log1p (y) в противном случае, elementwise.
Нулевые <t>	Возвращает тензор нулей той же формы и типа, что и x.

Базовый класс для реализаций Op , который поддерживается одной Operation .

Каждая операция, зарегистрированная в ядре TensorFlow, является примитивой и предоставляется в качестве PrimitiveOp . Пользовательские операции, работающие только с одним примитивом, также могут получить из этого класса.

Публичные методы

последнее логическое значение	равно (Объект obj)
окончательный интервал	хэш-код ()
Операция	оп () Возвращает базовую `Operation`
последняя строка	нанизывать ()

Унаследованные методы

Из класса java.lang.Object

логическое значение	равно (Объект arg0)
последний класс<?>	получитьКласс ()
интервал	хэш-код ()
окончательная пустота	поставить в известность ()
окончательная пустота	уведомитьВсе ()
Нить	нанизывать ()
окончательная пустота	подождать (длинный arg0, int arg1)
окончательная пустота	подождите (длинный arg0)
окончательная пустота	ждать ()

Публичные методы

Общественный финальный логический равенство (объект obj)

Public Final int hashcode ()

публичная операция OP ()

Возвращает базовую Operation

ПримитивОп

Публичные методы

Унаследованные методы

Публичные методы

Общественный финальный логический равенство (объект obj)

Public Final int hashcode ()

публичная операция OP ()

публичная финальная строка ToString ()