Op

interfaccia pubblica op

Sottoclassi indirette note

Abort , Tutto , AllToAll <T>, AnonymousIteratorV2 , AnonymousMemoryCache , AnonymousMultiDeviceIterator , AnonymousRandomSeedGenerator , AnonymousSeedGenerator , eventuali , ApplyAdagradV2 <T>, AssertCardinalityDataset , AssertNextDataset , AssertThat , Assegna <T>, AssignAdd <T>, e altri 669.

Interrompi	Solleva un'eccezione per interrompere il processo quando viene chiamato.
Tutti	Calcola la "logica e" degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore.
AllToAll <T>	Un'opzione per lo scambio di dati tra le repliche TPU.
AnonymousIteratorV2	Un contenitore per una risorsa iteratore.
AnonymousMemoryCache
AnonymousMultiDeviceIterator	Un contenitore per una risorsa iteratore multi dispositivo.
AnonymousRandomSeedGenerator
AnonymousSeedGenerator
Qualunque	Calcola l '"or logico" degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore.
ApplyAdagradV2 <T>	Aggiorna '* var' secondo lo schema adagrad.
AssertCardinalityDataset
AssertNextDataset	Una trasformazione che afferma quali trasformazioni avvengono dopo.
Affermalo	Afferma che la condizione data è vera.
Assegna <T>	Aggiorna "ref" assegnandogli "valore".
Assegna Aggiungi <T>	Aggiorna "ref" aggiungendovi "valore".
AssignAddVariableOp	Aggiunge un valore al valore corrente di una variabile.
AssignSub <T>	Aggiorna "ref" sottraendo "value" da esso.
AssignSubVariableOp	Sottrae un valore dal valore corrente di una variabile.
AssignVariableOp	Assegna un nuovo valore a una variabile.
AutoShardDataset	Crea un set di dati che divide il set di dati di input.
BandedTriangularSolve <T>
Barriera	Definisce una barriera che persiste tra diverse esecuzioni di grafici.
BarrieraChiudi	Chiude la barriera data.
BarrierIncompleteSize	Calcola il numero di elementi incompleti nella barriera data.
BarrierInsertMany	Per ogni tasto, assegna il rispettivo valore al componente specificato.
BarrierReadySize	Calcola il numero di elementi completi nella barriera data.
BarrierTakeMany	Prende il numero dato di elementi completati da una barriera.
Lotto	Batch di tutti i tensori di input in modo non deterministico.
BatchMatMulV2 <T>	Moltiplica fette di due tensori in batch.
BatchToSpace <T>	BatchToSpace per tensori 4-D di tipo T.
BatchToSpaceNd <T>	BatchToSpace per tensori ND di tipo T.
BesselI0 <T estende il numero>
BesselI1 <T estende il numero>
BesselJ0 <T estende il numero>
BesselJ1 <T estende il numero>
BesselK0 <T estende il numero>
BesselK0e <T estende il numero>
BesselK1 <T estende il numero>
BesselK1e <T estende il numero>
BesselY0 <T estende il numero>
BesselY1 <T estende il numero>
Bitcast <U>	Bitcast un tensore da un tipo a un altro senza copiare i dati.
BlockLSTM <T estende il numero>	Calcola la propagazione in avanti della cella LSTM per tutte le fasi temporali.
BlockLSTMGrad <T estende il numero>	Calcola la propagazione all'indietro della cella LSTM per l'intera sequenza temporale.
BlockLSTMGradV2 <T estende il numero>	Calcola la propagazione all'indietro della cella LSTM per l'intera sequenza temporale.
BlockLSTMV2 <T estende il numero>	Calcola la propagazione in avanti della cella LSTM per tutte le fasi temporali.
BoostedTreesAggregateStats	Aggrega il riepilogo delle statistiche accumulate per il batch.
BoostedTreesBucketize	Bucketize ogni funzionalità in base ai limiti del bucket.
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplit	Calcola i guadagni per ciascuna funzione e restituisce le migliori informazioni di suddivisione possibili per la funzione.
BoostedTreesCalculateBestFeatureSplitV2	Calcola i guadagni per ogni caratteristica e restituisce le migliori informazioni di divisione possibili per ogni nodo.
BoostedTreesCalculateBestGainsPerFeature	Calcola i guadagni per ciascuna funzione e restituisce le migliori informazioni di suddivisione possibili per la funzione.
BoostedTreesCenterBias	Calcola la priorità dai dati di addestramento (il bias) e riempie il primo nodo con la priorità dei logit.
BoostedTreesCreateEnsemble	Crea un modello di insieme di alberi e gli restituisce un handle.
BoostedTreesCreateQuantileStreamResource	Crea la risorsa per Quantile Streams.
BoostedTreesDeserializeEnsemble	Deserializza la configurazione di un insieme di alberi serializzati e sostituisce l'albero corrente ensemble.
BoostedTreesEnsembleResourceHandleOp	Crea un handle per un BoostedTreesEnsembleResource
BoostedTreesExampleDebugOutputs	Output di debug / interpretabilità del modello per ogni esempio.
BoostedTreesFlushQuantileSummaries	Svuota i riepiloghi dei quantili da ciascuna risorsa del flusso dei quantili.
BoostedTreesGetEnsembleStates	Recupera il token del timbro delle risorse dell'insieme di alberi, il numero di alberi e le statistiche di crescita.
BoostedTreesMakeQuantileSummaries	Crea il riepilogo dei quantili per il batch.
BoostedTreesMakeStatsSummary	Crea il riepilogo delle statistiche accumulate per il batch.
BoostedTreesPredict	Esegue più predittori di insieme di regressione additiva su istanze di input e calcola i logit.
BoostedTreesQuantileStreamResourceAddSummaries	Aggiungere i riepiloghi dei quantili a ciascuna risorsa del flusso dei quantili.
BoostedTreesQuantileStreamResourceDeserialize	Deserializza i confini del bucket e il flag ready nell'attuale QuantileAccumulator.
BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush	Svuota i riepiloghi per una risorsa flusso quantile.
BoostedTreesQuantileStreamResourceGetBucketBoundaries	Genera i limiti del bucket per ciascuna funzionalità in base ai riepiloghi accumulati.
BoostedTreesQuantileStreamResourceHandleOp	Crea un handle per un BoostedTreesQuantileStreamResource.
BoostedTreesSerializeEnsemble	Serializza l'insieme di alberi in un proto.
BoostedTreesSparseAggregateStats	Aggrega il riepilogo delle statistiche accumulate per il batch.
BoostedTreesSparseCalculateBestFeatureSplit	Calcola i guadagni per ciascuna funzione e restituisce le migliori informazioni di suddivisione possibili per la funzione.
BoostedTreesTrainingPredict	Esegue più predittori di insieme di regressione additiva su istanze di input e calcola l'aggiornamento ai logit memorizzati nella cache.
BoostedTreesUpdateEnsemble	Aggiorna l'insieme di alberi aggiungendo un livello all'ultimo albero in crescita o iniziando un nuovo albero.
BoostedTreesUpdateEnsembleV2	Aggiorna l'insieme di alberi aggiungendo un livello all'ultimo albero in crescita o iniziando un nuovo albero.
BroadcastDynamicShape <T estende il numero>	Restituisce la forma di s0 op s1 con trasmissione.
BroadcastGradientArgs <T estende il numero>	Restituisce gli indici di riduzione per il calcolo dei gradienti di s0 op s1 con trasmissione.
Trasmetti a <T>	Trasmetti un array per una forma compatibile.
Bucketize	Bucketizza l '"input" in base ai "confini".
CSRSparseMatrixComponents <T>	Legge i componenti CSR in batch "index".
CSRSparseMatrixToDense <T>	Converte una CSRSparseMatrix (possibilmente in batch) in dense.
CSRSparseMatrixToSparseTensor <T>	Converte un CSRSparesMatrix (possibilmente in batch) in uno SparseTensor.
CSVDataset
CSVDatasetV2
CTCLossV2	Calcola la perdita CTC (probabilità di log) per ogni voce batch.
CacheDatasetV2
CheckNumericsV2 <T estende il numero>	Controlla un tensore per i valori NaN, -Inf e + Inf.
ScegliFastestDataset
ClipByValue <T>	Ritaglia i valori del tensore a un valore minimo e massimo specificato.
CollectiveBcastRecvV2 <U>	Riceve un valore tensore trasmesso da un altro dispositivo.
CollectiveBcastSendV2 <T>	Trasmette un valore tensore a uno o più altri dispositivi.
CollectiveGather <T estende il numero>	Accumula reciprocamente più tensori di tipo e forma identici.
CollectiveGatherV2 <T extends Number>	Accumula reciprocamente più tensori di tipo e forma identici.
CollectivePermute <T>	Un Op per permutare i tensori tra le istanze TPU replicate.
CollectiveReduceV2 <T estende il numero>	Riduce reciprocamente più tensori di identico tipo e forma.
CombinedNonMaxSuppression	Seleziona avidamente un sottoinsieme di riquadri di delimitazione in ordine decrescente di punteggio, Questa operazione esegue non_max_suppression sugli input per batch, in tutte le classi.
CompressElement	Comprime un elemento del set di dati.
ComputeBatchSize	Calcola la dimensione del batch statico di un set di dati senza batch parziali.
Concat <T>	Concatena i tensori lungo una dimensione.
ConfigureDistributedTPU	Imposta le strutture centralizzate per un sistema TPU distribuito.
ConfigureTPUEmbedding	Imposta TPUEmbedding in un sistema TPU distribuito.
Costante <T>	Un operatore che produce un valore costante.
ConsumeMutexLock	Questa operazione consuma un blocco creato da `MutexLock`.
ControlTrigger	Non fa nulla.
Copia <T>	Copia un tensore da CPU a CPU o da GPU a GPU.
CopyHost <T>	Copia un tensore su host.
CountUpTo <T estende il numero>	Incrementa "ref" fino a raggiungere "limit".
CrossReplicaSum <T extends Number>	Un'operazione per sommare gli input tra le istanze TPU replicate.
CudnnRNNBackpropV3 <T estende il numero>	Step backprop di CudnnRNNV3.
CudnnRNNCanonicalToParamsV2 <T estende il numero>	Converte i parametri CudnnRNN dalla forma canonica alla forma utilizzabile.
CudnnRNNParamsToCanonicalV2 <T extends Number>	Recupera i parametri CudnnRNN in forma canonica.
CudnnRNNV3 <T estende il numero>	Un RNN supportato da cuDNN.
CumulativeLogsumexp <T extends Number>	Calcola il prodotto cumulativo del tensore "x" lungo "asse".
DataServiceDataset	Crea un set di dati che legge i dati dal servizio tf.data.
DataServiceDatasetV2	Crea un set di dati che legge i dati dal servizio tf.data.
DatasetCardinality	Restituisce la cardinalità di "input_dataset".
DatasetFromGraph	Crea un set di dati dal dato `graph_def`.
DatasetToGraphV2	Restituisce un GraphDef serializzato che rappresenta `input_dataset`.
Dawsn <T estende il numero>
DebugGradientIdentity <T>	Opzione identità per il debug del gradiente.
DebugGradientRefIdentity <T>	Opzione identità per il debug del gradiente.
DebugIdentity <T>	Fornisce una mappatura dell'identità del tensore di input di tipo non Ref per il debug.
DebugIdentityV2 <T>	Debug Identity V2 Op.
DebugNanCount	Debug NaN Value Counter Op.
DebugNumericSummary	Riepilogo numerico di debug Op.
DebugNumericSummaryV2 <U extends Number>	Riepilogo numerico di debug V2 Op.
DecodeImage <T estende il numero>	Funzione per decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg e decode_png.
DecodePaddedRaw <T estende il numero>	Reinterpreta i byte di una stringa come vettore di numeri.
DecodeProto	L'op estrae i campi da un protocollo serializzato bufferizza il messaggio in tensori.
DeepCopy <T>	Crea una copia di "x".
DeleteIterator	Un contenitore per una risorsa iteratore.
DeleteMemoryCache
DeleteMultiDeviceIterator	Un contenitore per una risorsa iteratore.
DeleteRandomSeedGenerator
DeleteSeedGenerator
DeleteSessionTensor	Elimina il tensore specificato dal suo handle nella sessione.
DenseBincount <U extends Number>	Conta il numero di occorrenze di ogni valore in una matrice di numeri interi.
DenseCountSparseOutput <U extends Number>	Esegue il conteggio dei contenitori di output sparse per un input tf.tensor.
DenseToCSRSparseMatrix	Converte un tensore denso in una CSRSparseMatrix (possibilmente in batch).
DestroyResourceOp	Elimina la risorsa specificata dall'handle.
DestroyTemporaryVariable <T>	Distrugge la variabile temporanea e restituisce il suo valore finale.
DeviceIndex	Restituisce l'indice del dispositivo eseguito dall'operazione.
DirectedInterleaveDataset	Un sostituto di "InterleaveDataset" in un elenco fisso di set di dati "N".
DrawBoundingBoxesV2 <T extends Number>	Disegna riquadri di delimitazione su un batch di immagini.
DummyIterationCounter
DummyMemoryCache
DummySeedGenerator
DynamicPartition <T>	Partiziona `data` in tensori` num_partitions` usando gli indici da `partitions`.
DynamicStitch <T>	Interleave i valori dai tensori `data` in un singolo tensore.
EditDistance	Calcola la distanza di modifica Levenshtein (possibilmente normalizzata).
Eig <U>	Calcola la decomposizione automatica di una o più matrici quadrate.
Einsum <T>	Contrazione tensoriale secondo la convenzione di sommatoria di Einstein.
Vuoto <T>	Crea un tensore con la forma data.
EmptyTensorList	Crea e restituisce un elenco di tensori vuoto.
EmptyTensorMap	Crea e restituisce una mappa tensoriale vuota.
EncodeProto	L'op serializza i messaggi protobuf forniti nei tensori di input.
EnqueueTPUEmbeddingIntegerBatch	Un op che accoda un elenco di tensori batch di input per TPUEmbedding.
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch	Facilita il porting del codice che utilizza tf.nn.embedding_lookup ().
EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch	Un op che accoda gli indici di input TPUEmbedding da uno SparseTensor.
EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch	Facilita il porting del codice che utilizza tf.nn.embedding_lookup_sparse ().
GarantireShape <T>	Assicura che la forma del tensore corrisponda alla forma prevista.
Immettere <T>	Crea o trova un frame figlio e rende disponibili i "dati" per il frame figlio.
Erfinv <T estende il numero>
EuclideanNorm <T>	Calcola la norma euclidea degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore.
Esci <T>	Esce dal frame corrente al frame principale.
EspandiDims <T>	Inserisce una dimensione di 1 nella forma di un tensore.
ExperimentalAutoShardDataset	Crea un set di dati che divide il set di dati di input.
ExperimentalBytesProducedStatsDataset	Registra la dimensione in byte di ogni elemento di `input_dataset` in uno StatsAggregator.
ExperimentalChooseFastestDataset
ExperimentalDatasetCardinality	Restituisce la cardinalità di "input_dataset".
ExperimentalDatasetToTFRecord	Scrive il set di dati specificato nel file specificato utilizzando il formato TFRecord.
ExperimentalDenseToSparseBatchDataset	Crea un set di dati che raggruppa gli elementi di input in uno SparseTensor.
ExperimentalLatencyStatsDataset	Registra la latenza della produzione di elementi `input_dataset` in uno StatsAggregator.
ExperimentalMatchingFilesDataset
ExperimentalMaxIntraOpParallelismDataset	Crea un set di dati che sostituisce il parallelismo intraoperatorio massimo.
ExperimentalParseExampleDataset	Trasforma `input_dataset` contenente i protos` Example` come vettori di DT_STRING in un set di dati di oggetti `Tensor` o` SparseTensor` che rappresentano le caratteristiche analizzate.
ExperimentalPrivateThreadPoolDataset	Crea un set di dati che utilizza un pool di thread personalizzato per calcolare `input_dataset`.
ExperimentalRandomDataset	Crea un set di dati che restituisce numeri pseudocasuali.
ExperimentalRebatchDataset	Crea un set di dati che modifica la dimensione del batch.
ExperimentalSetStatsAggregatorDataset
ExperimentalSlidingWindowDataset	Crea un set di dati che passa una finestra scorrevole su `input_dataset`.
ExperimentalSqlDataset	Crea un set di dati che esegue una query SQL ed emette righe del set di risultati.
ExperimentalStatsAggregatorHandle	Crea una risorsa di gestione delle statistiche.
ExperimentalStatsAggregatorSummary	Produce un riepilogo di tutte le statistiche registrate dal gestore delle statistiche specificato.
ExperimentalUnbatchDataset	Un set di dati che divide gli elementi del suo input in più elementi.
Expint <T estende il numero>
ExtractGlimpseV2	Estrae uno sguardo dal tensore di input.
ExtractVolumePatches <T extends Number>	Estrai `patch` da` input` e inseriscili nella dimensione di output `" depth "`.
Riempi <U>	Crea un tensore riempito con un valore scalare.
FinalizeDataset	Crea un set di dati applicando `tf.data.Options` a` input_dataset`.
impronta digitale	Genera valori di impronte digitali.
FresnelCos <T estende il numero>
FresnelSin <T estende il numero>
FusedBatchNormGradV3 <T estende il numero, U estende il numero>	Gradiente per la normalizzazione batch.
FusedBatchNormV3 <T estende il numero, U estende il numero>	Normalizzazione batch.
GRUBlockCell <T estende il numero>	Calcola la propagazione in avanti della cella GRU per 1 fase temporale.
GRUBlockCellGrad <T estende il numero>	Calcola la retro-propagazione delle celle GRU per 1 fase temporale.
Raccogli <T>	Raccogli le sezioni dall'asse "params" "asse" in base a "indici".
Raccogli <T>	Raccogli sezioni da "params" in un tensore con la forma specificata da "indici".
GenerateBoundingBoxProposals	Questa operazione produce Region of Interests da dati bounding box (bbox_deltas) codificati rispetto agli ancoraggi secondo l'equazione 2 in arXiv: 1506.01497 L'operazione seleziona le caselle di punteggio `pre_nms_topn` superiori, le decodifica rispetto agli ancoraggi, applica la soppressione non massima sulle caselle sovrapposte con valore di intersezione su unione (iou) maggiore di` nms_threshold`, scartando le caselle in cui il lato più corto è minore di ` min_size`.
GetOptions	Restituisce `tf.data.Options` allegato a` input_dataset`.
GetSessionHandle	Memorizza il tensore di input nello stato della sessione corrente.
GetSessionTensor <T>	Ottieni il valore del tensore specificato dal suo handle.
Gradienti	Aggiunge operazioni per calcolare le derivate parziali della somma di `y` s rispetto a `x` s, ovvero `d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2...` Se i valori di `Options.dx()` sono impostati, sono come le derivate parziali simboliche iniziali di alcune funzioni di perdita `L` rispetto a
GuaranteeConst <T>	Fornisce una garanzia al runtime TF che il tensore di input è una costante.
HashTable	Crea una tabella hash non inizializzata.
HistogramFixedWidth <U extends Number>	Restituisce l'istogramma dei valori.
Identità <T>	Restituisce un tensore con la stessa forma e contenuto del tensore o del valore di input.
IdentitàN	Restituisce un elenco di tensori con le stesse forme e contenuti dell'input tensori.
IgnoreErrorsDataset	Crea un set di dati che contiene gli elementi di `input_dataset` ignorando gli errori.
ImageProjectiveTransformV2 <T extends Number>	Applica la trasformazione data a ciascuna delle immagini.
ImageProjectiveTransformV3 <T estende il numero>	Applica la trasformazione data a ciascuna delle immagini.
ImmutableConst <T>	Restituisce un tensore immutabile dalla regione di memoria.
InfeedDequeue <T>	Un segnaposto op per un valore che verrà inserito nel calcolo.
InfeedDequeueTuple	Recupera più valori dall'infeed come tupla XLA.
InfeedEnqueue	Un'operazione che alimenta un singolo valore di tensore nel calcolo.
InfeedEnqueuePrelinearizedBuffer	Un op che accoda il buffer prelinearizzato nell'alimentazione TPU.
InfeedEnqueueTuple	Inserisce più valori Tensor nel calcolo come una tupla XLA.
InitializeTable	Inizializzatore di tabella che accetta due tensori rispettivamente per chiavi e valori.
InitializeTableFromDataset
InitializeTableFromTextFile	Inizializza una tabella da un file di testo.
InplaceAdd <T>	Aggiunge v nelle righe specificate di x.
InplaceSub <T>	Sottrae "v" nelle righe specificate di "x".
InplaceUpdate <T>	Aggiorna le righe specificate "i" con i valori "v".
IsBoostedTreesEnsembleInitialized	Controlla se un insieme di alberi è stato inizializzato.
IsBoostedTreesQuantileStreamResourceInitialized	Controlla se un flusso quantile è stato inizializzato.
IsVariableInitialized	Controlla se un tensore è stato inizializzato.
IsotonicRegression <U extends Number>	Risolve una serie di problemi di regressione isotonica.
IteratorGetDevice	Restituisce il nome del dispositivo su cui è stata collocata "risorsa".
KMC2ChainInitialization	Restituisce l'indice di un punto dati che deve essere aggiunto al set di inizializzazione.
KmeansPlusPlusInitialization	Seleziona num_to_sample righe di input utilizzando il criterio KMeans ++.
KthOrderStatistic	Calcola la statistica del K-esimo ordine di un set di dati.
LMDBDataset	Crea un set di dati che emette le coppie chiave-valore in uno o più file LMDB.
LSTMBlockCell <T estende il numero>	Calcola la propagazione in avanti della cella LSTM per 1 fase temporale.
LSTMBlockCellGrad <T estende il numero>	Calcola la propagazione all'indietro della cella LSTM per 1 passo temporale.
LinSpace <T estende il numero>	Genera valori in un intervallo.
LoadTPUEmbeddingADAMParameters	Carica i parametri di incorporamento di ADAM.
LoadTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug	Carica i parametri di incorporamento di ADAM con il supporto per il debug.
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParameters	Carica i parametri di incorporamento di Adadelta.
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug	Carica i parametri di Adadelta con il supporto per il debug.
LoadTPUEmbeddingAdagradParameters	Carica i parametri di incorporamento di Adagrad.
LoadTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug	Carica i parametri di incorporamento di Adagrad con il supporto per il debug.
LoadTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters	Parametri di incorporamento RMSProp centrati sul carico.
LoadTPUEmbeddingFTRLParameters	Carica i parametri di incorporamento FTRL.
LoadTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug	Carica i parametri di incorporamento FTRL con il supporto per il debug.
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters	Caricare i parametri di incorporamento dello stimatore di frequenza.
LoadTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParametersGradAccumDebug	Carica i parametri dello stimatore di frequenza con supporto per il debug.
LoadTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters	Carica i parametri di incorporamento di MDL Adagrad Light.
LoadTPUEmbeddingMomentumParameters	Carica i parametri di incorporamento di Momentum.
LoadTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug	Carica i parametri di incorporamento di Momentum con supporto per il debug.
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters	Caricare i parametri di inclusione prossimale di Adagrad.
LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug	Caricare i parametri di inclusione prossimali di Adagrad con il supporto di debug.
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParameters
LoadTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug
LoadTPUEmbeddingRMSPropParameters	Carica i parametri di incorporamento di RMSProp.
LoadTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug	Carica i parametri di incorporamento di RMSProp con il supporto per il debug.
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	Carica i parametri di incorporamento SGD.
LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug	Carica i parametri di incorporamento SGD.
LookupTableExport <T, U>	Restituisce tutte le chiavi e i valori nella tabella.
LookupTableFind <U>	Cerca le chiavi in una tabella, restituisce i valori corrispondenti.
LookupTableImport	Sostituisce il contenuto della tabella con le chiavi e i valori specificati.
LookupTableInsert	Aggiorna la tabella per associare le chiavi ai valori.
LookupTableRemove	Rimuove le chiavi e i valori associati da una tabella.
LookupTableSize	Calcola il numero di elementi nella tabella data.
LoopCond	Inoltra l'input all'output.
LowerBound <U extends Number>	Applica lower_bound (Sort_search_values, valori) lungo ogni riga.
Lu <T, U estende il numero>	Calcola la scomposizione LU di una o più matrici quadrate.
MakeUnique	Rendi unici tutti gli elementi nella dimensione non batch, ma \ "vicini \" a il loro valore iniziale.
MapClear	Op rimuove tutti gli elementi nel contenitore sottostante.
MapIncompleteSize	Op restituisce il numero di elementi incompleti nel contenitore sottostante.
MapPeek	Op sbircia i valori alla chiave specificata.
MapSize	Op restituisce il numero di elementi nel contenitore sottostante.
MapStage	Stage (chiave, valori) nel contenitore sottostante che si comporta come una tabella hash.
MapUnstage	Op rimuove e restituisce i valori associati alla chiave dal contenitore sottostante.
MapUnstageNoKey	Op rimuove e restituisce un (chiave, valore) casuale dal contenitore sottostante.
MatrixDiagPartV2 <T>	Restituisce la parte diagonale in batch di un tensore in batch.
MatrixDiagPartV3 <T>	Restituisce la parte diagonale in batch di un tensore in batch.
MatrixDiagV2 <T>	Restituisce un tensore diagonale in batch con valori diagonali in batch dati.
MatrixDiagV3 <T>	Restituisce un tensore diagonale in batch con valori diagonali in batch dati.
MatrixSetDiagV2 <T>	Restituisce un tensore di matrice in batch con nuovi valori diagonali in batch.
MatrixSetDiagV3 <T>	Restituisce un tensore di matrice in batch con nuovi valori diagonali in batch.
Max <T>	Calcola il massimo di elementi tra le dimensioni di un tensore.
MaxIntraOpParallelismDataset	Crea un set di dati che sostituisce il parallelismo intraoperatorio massimo.
Unisci <T>	Inoltra il valore di un tensore disponibile da "input" a "output".
Min <T>	Calcola il minimo di elementi tra le dimensioni di un tensore.
MirrorPad <T>	Riempie un tensore con valori specchiati.
MirrorPadGrad <T>	Gradient op per `MirrorPad` op.
MlirPassthroughOp	Avvolge un calcolo MLIR arbitrario espresso come un modulo con una funzione main ().
MulNoNan <T>	Restituisce x * y per elemento.
MutableDenseHashTable	Crea una tabella hash vuota che utilizza i tensori come archivio di backup.
MutableHashTable	Crea una tabella hash vuota.
MutableHashTableOfTensors	Crea una tabella hash vuota.
Mutex	Crea una risorsa Mutex che può essere bloccata da `MutexLock`.
MutexLock	Blocca una risorsa mutex.
NcclAllReduce <T estende il numero>	Emette un tensore contenente la riduzione su tutti i tensori di input.
NcclBroadcast <T estende il numero>	Invia "input" a tutti i dispositivi collegati all'output.
NcclReduce <T estende il numero>	Riduce "input" da "num_devices" usando "reduction" a un singolo dispositivo.
Ndtri <T estende il numero>
NearestNeighbors	Seleziona i k centri più vicini per ogni punto.
AvantiDopo <T estende il numero>	Restituisce il successivo valore rappresentabile di "x1" nella direzione di "x2", per elemento.
NextIteration <T>	Rende il suo input disponibile per l'iterazione successiva.
NoOp	Non fa nulla.
NonDeterministicInts <U>	Genera in modo non deterministico alcuni numeri interi.
NonMaxSuppressionV5 <T extends Number>	Seleziona avidamente un sottoinsieme di riquadri di delimitazione in ordine decrescente di punteggio, eliminazione di scatole che hanno un'elevata sovrapposizione di intersezione su unione (IOU) con scatole selezionate in precedenza.
NonSerializableDataset
OneHot <U>	Restituisce un tensore caldo.
Uno come <T>	Restituisce un tensore di quelli con la stessa forma e tipo di x.
OptimizeDatasetV2	Crea un set di dati applicando le relative ottimizzazioni a `input_dataset`.
OpzioniDataset	Crea un set di dati allegando tf.data.Options a `input_dataset`.
OrderedMapClear	Op rimuove tutti gli elementi nel contenitore sottostante.
OrderedMapIncompleteSize	Op restituisce il numero di elementi incompleti nel contenitore sottostante.
OrderedMapPeek	Op sbircia i valori alla chiave specificata.
OrderedMapSize	Op restituisce il numero di elementi nel contenitore sottostante.
OrderedMapStage	Stage (chiave, valori) nel contenitore sottostante che si comporta come un file ordinato contenitore associativo.
OrderedMapUnstage	Op rimuove e restituisce i valori associati alla chiave dal contenitore sottostante.
OrderedMapUnstageNoKey	Op rimuove e restituisce l'elemento (chiave, valore) con il valore più piccolo chiave dal contenitore sottostante.
OutfeedDequeue <T>	Recupera un singolo tensore dall'uscita di calcolo.
OutfeedDequeueTuple	Recupera più valori dall'uscita di calcolo.
OutfeedDequeueTupleV2	Recupera più valori dall'uscita di calcolo.
OutfeedDequeueV2 <T>	Recupera un singolo tensore dall'uscita di calcolo.
OutfeedEnqueue	Accoda un tensore sull'uscita del calcolo.
OutfeedEnqueueTuple	Accoda più valori di tensore sull'uscita di calcolo.
Pad <T>	Riempie un tensore.
ParallelBatchDataset
ParallelConcat <T>	Concatena un elenco di tensori "N" lungo la prima dimensione.
ParallelDynamicStitch <T>	Interleave i valori dai tensori `data` in un singolo tensore.
ParseExampleDatasetV2	Trasforma `input_dataset` contenente i protos` Example` come vettori di DT_STRING in un set di dati di oggetti `Tensor` o` SparseTensor` che rappresentano le caratteristiche analizzate.
ParseExampleV2	Trasforma un vettore di tf.Example protos (come stringhe) in tensori tipizzati.
ParseSequenceExampleV2	Trasforma un vettore di protos tf.io.SequenceExample (come stringhe) in tensori tipizzati.
Segnaposto <T>	Un segnaposto op per un valore che verrà inserito nel calcolo.
PlaceholderWithDefault <T>	Un segnaposto op che passa attraverso "input" quando il suo output non è alimentato.
Prelinearize	Un op che linearizza un valore tensoriale a un tensore variante opaco.
PrelinearizeTuple	Un op che linearizza più valori tensoriali in un tensore variante opaco.
PrimitiveOp	Una classe base per implementazioni `Op` supportate da una singola `Operation` .
Stampa	Stampa una stringa scalare.
PrivateThreadPoolDataset	Crea un set di dati che utilizza un pool di thread personalizzato per calcolare `input_dataset`.
Prod <T>	Calcola il prodotto di elementi tra le dimensioni di un tensore.
QuantizeAndDequantizeV4 <T extends Number>	Restituisce il gradiente di `QuantizeAndDequantizeV4`.
QuantizeAndDequantizeV4Grad <T extends Number>	Restituisce il gradiente di `QuantizeAndDequantizeV4`.
QuantizedConcat <T>	Concatena i tensori quantizzati lungo una dimensione.
QuantizedConcatV2 <T>
QuantizedConv2DAndRelu <V>
QuantizedConv2DAndReluAndRequantize <V>
QuantizedConv2DAndRequantize <V>
QuantizedConv2DPerChannel <V>	Calcola QuantizedConv2D per canale.
QuantizedConv2DWithBias <V>
QuantizedConv2DWithBiasAndRelu <V>
QuantizedConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W>
QuantizedConv2DWithBiasAndRequantize <W>
QuantizedConv2DWithBiasSignedSumAndReluAndRequantize <X>
QuantizedConv2DWithBiasSumAndRelu <V>
QuantizedConv2DWithBiasSumAndReluAndRequantize <X>
QuantizedDepthwiseConv2D <V>	Calcola Conv2D in profondità quantizzata.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBias <V>	Calcola Conv2D in profondità quantizzata con Bias.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndRelu <V>	Calcola Conv2D in profondità quantizzata con Bias e Relu.
QuantizedDepthwiseConv2DWithBiasAndReluAndRequantize <W>	Calcola Conv2D in profondità quantizzata con Bias, Relu e Requantize.
QuantizedMatMulWithBias <W>	Esegue una moltiplicazione matrice quantizzata di "a" per la matrice "b" con aggiunta di polarizzazione.
QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize <W extends Number>
QuantizedMatMulWithBiasAndRelu <V>	Eseguire una moltiplicazione matrice quantizzata di "a" per la matrice "b" con aggiunta di polarizzazione e fusione di relu.
QuantizedMatMulWithBiasAndReluAndRequantize <W>	Eseguire una moltiplicazione matrice quantizzata di "a" per la matrice "b" con aggiunta di polarizzazione e fusione di relu e riquantizzazione.
QuantizedMatMulWithBiasAndRequantize <W>
QuantizedReshape <T>	Rimodella un tensore quantizzato come da Reshape op.
RaggedBincount <U extends Number>	Conta il numero di occorrenze di ogni valore in una matrice di numeri interi.
RaggedCountSparseOutput <U extends Number>	Esegue il conteggio dei raccoglitori di output sparse per un input tensore irregolare.
RaggedCross <T, U estende il numero>	Genera una croce di feature da un elenco di tensori e la restituisce come RaggedTensor.
RaggedGather <T estende il numero, U>	Raccogli sezioni irregolari dall'asse "0" di "params" in base a "indici".
RaggedRange <U estende il numero, T estende il numero>	Restituisce un "RaggedTensor" contenente le sequenze di numeri specificate.
RaggedTensorFromVariant <U extends Number, T>	Decodifica un tensore `variant` in un` RaggedTensor`.
RaggedTensorToSparse <U>	Converte un "RaggedTensor" in uno "SparseTensor" con gli stessi valori.
RaggedTensorToTensor <U>	Crea un tensore denso da un tensore irregolare, possibilmente alterandone la forma.
RaggedTensorToVariant	Codifica un `RaggedTensor` in un` variant` Tensor.
RaggedTensorToVariantGradient <U>	Helper usato per calcolare il gradiente per `RaggedTensorToVariant`.
Intervallo <T estende il numero>	Crea una sequenza di numeri.
Rango	Restituisce il rango di un tensore.
ReadVariableOp <T>	Legge il valore di una variabile.
RebatchDataset	Crea un set di dati che modifica la dimensione del batch.
RebatchDatasetV2	Crea un set di dati che modifica la dimensione del batch.
Recv <T>	Riceve il tensore denominato da send_device su recv_device.
RecvTPUEmbeddingActivations	Un'operazione che riceve le attivazioni di incorporamento sulla TPU.
ReduceAll	Calcola la "logica e" degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore.
ReduceAny	Calcola l '"or logico" degli elementi attraverso le dimensioni di un tensore.
ReduceMax <T>	Calcola il massimo di elementi tra le dimensioni di un tensore.
ReduceMin <T>	Calcola il minimo di elementi tra le dimensioni di un tensore.
ReduceProd <T>	Calcola il prodotto di elementi tra le dimensioni di un tensore.
ReduceSum <T>	Calcola la somma degli elementi tra le dimensioni di un tensore.
RefEnter <T>	Crea o trova un frame figlio e rende disponibili i "dati" per il frame figlio.
RefExit <T>	Esce dal frame corrente al frame principale.
RefIdentity <T>	Restituisce lo stesso tensore di riferimento del tensore di riferimento dell'input.
RefMerge <T>	Inoltra il valore di un tensore disponibile da "input" a "output".
RefNextIteration <T>	Rende il suo input disponibile per l'iterazione successiva.
RefSelect <T>	Inoltra l'elemento "index" di "input" a "output".
RefSwitch <T>	Inoltra il tensore ref "data" alla porta di output determinata da "pred".
RegisterDataset	Registra un set di dati con il servizio tf.data.
RequantizationRangePerChannel	Calcola l'intervallo di riquantizzazione per canale.
RequantizePerChannel <U>	Richiede input con valori minimi e massimi noti per canale.
Rimodella <T>	Rimodella un tensore.
ResourceAccumulatorApplyGradient	Applica un gradiente a un dato accumulatore.
ResourceAccumulatorNumAccumulated	Restituisce il numero di gradienti aggregati negli accumulatori dati.
ResourceAccumulatorSetGlobalStep	Aggiorna l'accumulatore con un nuovo valore per global_step.
ResourceAccumulatorTakeGradient <T>	Estrae il gradiente medio nell'oggetto ConditionalAccumulator specificato.
ResourceApplyAdagradV2	Aggiorna '* var' secondo lo schema adagrad.
ResourceApplyAdamWithAmsgrad	Aggiorna '* var' secondo l'algoritmo di Adam.
ResourceApplyKerasMomentum	Aggiorna '* var' in base allo schema momentum.
ResourceConditionalAccumulator	Un accumulatore condizionale per aggregare gradienti.
ResourceCountUpTo <T estende il numero>	Incrementa la variabile indicata da "risorsa" fino a raggiungere il "limite".
ResourceGather <U>	Raccogli porzioni dalla variabile puntata da "risorsa" secondo "indici".
ResourceGatherNd <U>
ResourceScatterAdd	Aggiunge aggiornamenti sparsi alla variabile a cui fa riferimento `resource`.
ResourceScatterDiv	Divide gli aggiornamenti sparsi nella variabile a cui fa riferimento `resource`.
ResourceScatterMax	Riduce gli aggiornamenti sparsi nella variabile a cui fa riferimento `resource` usando l'operazione` max`.
ResourceScatterMin	Riduce gli aggiornamenti sparsi nella variabile a cui fa riferimento `resource` usando l'operazione` min`.
ResourceScatterMul	Moltiplica gli aggiornamenti sparsi nella variabile a cui fa riferimento `resource`.
ResourceScatterNdAdd	Applica un'aggiunta sparsa a singoli valori o sezioni in una variabile.
ResourceScatterNdMax
ResourceScatterNdMin
ResourceScatterNdSub	Applica una sottrazione sparsa a singoli valori o sezioni in una variabile.
ResourceScatterNdUpdate	Applica "aggiornamenti" sparsi a singoli valori o sezioni all'interno di un dato variabile secondo "indici".
ResourceScatterSub	Sottrae aggiornamenti sparsi dalla variabile a cui fa riferimento `resource`.
ResourceScatterUpdate	Assegna aggiornamenti sparsi alla variabile a cui fa riferimento `resource`.
ResourceSparseApplyAdagradV2	Aggiorna le voci pertinenti in "* var" e "* accum" secondo lo schema adagrad.
ResourceSparseApplyKerasMomentum	Aggiorna le voci pertinenti in "* var" e "* accum" in base allo schema momentum.
ResourceStridedSliceAssign	Assegna "valore" al riferimento del valore l suddiviso in "ref".
RecuperaTPUEmbeddingADAMParameters	Recupera i parametri di incorporamento di ADAM.
RecuperaTPUEmbeddingADAMParametersGradAccumDebug	Recupera i parametri di incorporamento di ADAM con il supporto per il debug.
RecuperaTPUEmbeddingAdadeltaParameters	Recupera i parametri di incorporamento di Adadelta.
RecuperaTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug	Recupera i parametri di incorporamento di Adadelta con il supporto per il debug.
RecuperaTPUEmbeddingAdagradParameters	Recupera i parametri di incorporamento di Adagrad.
RecuperaTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug	Recupera i parametri di incorporamento di Adagrad con il supporto per il debug.
RetrieveTPUEmbeddingCenteredRMSPropParameters	Recupera i parametri di incorporamento RMSProp centrati.
RecuperaTPUEmbeddingFTRLParameters	Recupera i parametri di incorporamento FTRL.
RecuperaTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug	Recupera i parametri di incorporamento FTRL con supporto per il debug.
RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParameters	Recupera i parametri di incorporamento dello stimatore di frequenza.
RetrieveTPUEmbeddingFrequencyEstimatorParametersGradAccumDebug	Recupera i parametri di incorporamento dello stimatore di frequenza con il supporto del debug.
RecuperaTPUEmbeddingMDLAdagradLightParameters	Recupera i parametri di incorporamento di MDL Adagrad Light.
RecuperaTPUEmbeddingMomentumParameters	Recupera i parametri di incorporamento di Momentum.
RetrieveTPUEmbeddingMomentumParametersGradAccumDebug	Recupera i parametri di incorporamento di Momentum con il supporto del debug.
RecuperaTPUEmbeddingProximalAdagradParameters	Recuperare i parametri di inclusione prossimale di Adagrad.
RecuperaTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug	Recupera i parametri di inclusione prossimale di Adagrad con il supporto di debug
RecuperaTPUEmbeddingProximalYogiParameters
RecuperaTPUEmbeddingProximalYogiParametersGradAccumDebug
RecuperaTPUEmbeddingRMSPropParameters	Recupera i parametri di incorporamento di RMSProp.
RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug	Recupera i parametri di incorporamento di RMSProp con supporto per il debug.
RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParameters	Recupera i parametri di incorporamento SGD.
RecuperaTPUEincorporamentoStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug	Recupera i parametri di incorporamento SGD con supporto per il debug.
Inverti <T>	Inverte le dimensioni specifiche di un tensore.
ReverseSequence <T>	Inverte fette di lunghezza variabile.
RiscAbs <T estende il numero>
RiscAdd <T estende il numero>	Restituisce x + y per elemento.
RiscBinaryArithmetic <T estende il numero>
RiscBinaryComparison
RiscBitcast <U>
RiscBroadcast <T>
RiscCast <U>
RiscCeil <T estende il numero>
RiscCholesky <T estende il numero>
RiscConcat <T>
RiscConv <T estende il numero>
RiscCos <T estende il numero>
RiscDiv <T estende il numero>
RiscDot <T estende il numero>
RiscExp <T estende il numero>
RiscFft <T>
RiscFloor <T estende il numero>
RiscGather <T>
RiscImag <U extends Number>
RiscIsFinite
RiscLog <T estende il numero>
RiscLogicalAnd
RiscLogicalNot
RiscLogicalOr
RiscMax <T estende il numero>	Restituisce max (x, y) per elemento.
RiscMin <T estende il numero>
RiscMul <T estende il numero>
RiscNeg <T estende il numero>
RiscPad <T estende il numero>
RiscPool <T estende il numero>
RiscPow <T estende il numero>
RiscRandomUniform
RiscReal <U estende il numero>
RiscReduce <T estende il numero>
RiscRem <T estende il numero>
RiscReshape <T extends Number>
RiscReverse <T estende il numero>
RiscScatter <U estende il numero>
RiscShape <U extends Number>
RiscSign <T estende il numero>
RiscSlice <T estende il numero>
RiscSort <T estende il numero>
RiscSqueeze <T>
RiscSub <T estende il numero>
RiscTranspose <T>
RiscTriangularSolve <T estende il numero>
RiscUnary <T estende il numero>
RngReadAndSkip	Avanza il contatore di un RNG basato su contatore.
RngSkip	Avanza il contatore di un RNG basato su contatore.
Rotola <T>	Rotola gli elementi di un tensore lungo un asse.
SamplingDataset	Crea un set di dati che prende un campione Bernoulli dei contenuti di un altro set di dati.
ScaleAndTranslate
ScaleAndTranslateGrad <T estende il numero>
Aggiungi a dispersione <T>	Aggiunge aggiornamenti sparsi a un riferimento di variabile.
ScatterDiv <T>	Divide un riferimento a una variabile per aggiornamenti sparsi.
ScatterMax <T estende il numero>	Riduce gli aggiornamenti sparsi in un riferimento a una variabile utilizzando l'operazione `max`.
ScatterMin <T estende il numero>	Riduce gli aggiornamenti sparsi in un riferimento a una variabile usando l'operazione `min`.
ScatterMul <T>	Moltiplica gli aggiornamenti sparsi in un riferimento variabile.
ScatterNd <U>	Spargi "aggiornamenti" in un nuovo tensore secondo "indici".
ScatterNdAdd <T>	Applica un'aggiunta sparsa a singoli valori o sezioni in una variabile.
ScatterNdMax <T>	Calcola il massimo in termini di elemento.
ScatterNdMin <T>	Calcola il minimo in termini di elementi.
ScatterNdNonAliasingAdd <T>	Applica un'aggiunta sparsa a "input" utilizzando valori o sezioni individuali da "aggiornamenti" secondo gli indici "indici".
ScatterNdSub <T>	Applica una sottrazione sparsa a singoli valori o sezioni in una variabile.
ScatterNdUpdate <T>	Applica "aggiornamenti" sparsi a singoli valori o sezioni all'interno di un dato variabile secondo "indici".
ScatterSub <T>	Sottrae aggiornamenti sparsi a un riferimento variabile.
ScatterUpdate <T>	Applica aggiornamenti sparsi a un riferimento di variabile.
Seleziona V2 <T>
Spedire	Invia il tensore denominato da send_device a recv_device.
SendTPUEmbeddingGradients	Esegue gli aggiornamenti del gradiente delle tabelle di incorporamento.
SetDiff1d <T, U extends Number>	Calcola la differenza tra due elenchi di numeri o stringhe.
SetSize	Numero di elementi univoci lungo l'ultima dimensione dell'input "set".
Forma <U estende il numero>	Restituisce la forma di un tensore.
ShapeN <U estende il numero>	Restituisce la forma dei tensori.
ShardDataset	Crea un `set di dati` che include solo 1 /` num_shards` di questo set di dati.
ShuffleAndRepeatDatasetV2
ShuffleDatasetV2
ShuffleDatasetV3
ShutdownDistributedTPU	Arresta un sistema TPU distribuito in esecuzione.
Dimensione <U estende il numero>	Restituisce la dimensione di un tensore.
Skipgram	Analizza un file di testo e crea una serie di esempi.
SleepDataset
Taglia <T>	Restituisce una sezione da "input".
SlidingWindowDataset	Crea un set di dati che passa una finestra scorrevole su `input_dataset`.
Istantanea <T>	Restituisce una copia del tensore di input.
SnapshotDataset	Crea un set di dati che scriverà / leggerà da un'istantanea.
SobolSample <T estende il numero>	Genera punti dalla sequenza Sobol.
SpaceToBatchNd <T>	SpaceToBatch per tensori ND di tipo T.
SparseApplyAdagradV2 <T>	Aggiorna le voci pertinenti in "* var" e "* accum" secondo lo schema adagrad.
SparseBincount <U estende il numero>	Conta il numero di occorrenze di ogni valore in una matrice di numeri interi.
SparseCountSparseOutput <U extends Number>	Esegue il conteggio dei raccoglitori di output sparse per un input tensore sparse.
SparseCrossHashed	Genera incroci sparsi da un elenco di tensori sparsi e densi.
SparseCrossV2	Genera incroci sparsi da un elenco di tensori sparsi e densi.
SparseMatrixAdd	Addizione sparsa di due matrici CSR, C = alfa * A + beta * B.
SparseMatrixMatMul <T>	Matrice moltiplica una matrice sparsa con una matrice densa.
SparseMatrixMul	Moltiplicazione per elemento di una matrice sparsa con un tensore denso.
SparseMatrixNNZ	Restituisce il numero di diversi da zero di "matrice_sparsa".
SparseMatrixOrderingAMD	Calcola l'ordine dei gradi minimi approssimativi (AMD) di "input".
SparseMatrixSoftmax	Calcola il softmax di una CSRSparseMatrix.
SparseMatrixSoftmaxGrad	Calcola il gradiente di SparseMatrixSoftmax op.
SparseMatrixSparseCholesky	Calcola la scomposizione sparsa di Cholesky di "input".
SparseMatrixSparseMatMul	Matrice sparsa moltiplica due matrici CSR "a" e "b".
SparseMatrixTranspose	Traspone le dimensioni interne (matrice) di un CSRSparseMatrix.
SparseMatrixZeros	Crea una CSRSparseMatrix con tutti zeri con forma `dense_shape`.
SparseTensorToCSRSparseMatrix	Converte uno SparseTensor in un CSRSparseMatrix (possibilmente in batch).
Spence <T estende il numero>
Dividi <T>	Divide un tensore in tensori `num_split` lungo una dimensione.
SplitV <T>	Divide un tensore in tensori `num_split` lungo una dimensione.
Schiaccia <T>	Rimuove le dimensioni di dimensione 1 dalla forma di un tensore.
Stack <T>	Comprende un elenco di tensori di rango "R" in un tensore di rango "(R + 1)".
Palcoscenico	Valori dello stage simili a un Enqueue leggero.
StageClear	Op rimuove tutti gli elementi nel contenitore sottostante.
StagePeek	Op sbircia i valori all'indice specificato.
StageSize	Op restituisce il numero di elementi nel contenitore sottostante.
StatefulRandomBinomial <V extends Number>
StatefulStandardNormal <U>	Emette valori casuali da una distribuzione normale.
StatefulStandardNormalV2 <U>	Emette valori casuali da una distribuzione normale.
StatefulTruncatedNormal <U>	Restituisce valori casuali da una distribuzione normale troncata.
StatefulUniform <U>	Emette valori casuali da una distribuzione uniforme.
StatefulUniformFullInt <U>	Emette numeri interi casuali da una distribuzione uniforme.
StatefulUniformInt <U>	Emette numeri interi casuali da una distribuzione uniforme.
StatelessParameterizedTruncatedNormal <V extends Number>
StatelessRandomBinomial <W extends Number>	Emette numeri casuali pseudocasuali deterministici da una distribuzione binomiale.
StatelessRandomGammaV2 <V extends Number>	Emette numeri casuali pseudocasuali deterministici da una distribuzione gamma.
StatelessRandomGetAlg	Scegli il miglior algoritmo RNG basato su contatore basato sul dispositivo.
StatelessRandomGetKeyCounter	Rimescola il seme in chiave e contatore, utilizzando il miglior algoritmo basato sul dispositivo.
StatelessRandomGetKeyCounterAlg	Sceglie il miglior algoritmo in base al dispositivo e rimescola il seme in chiave e contatore.
StatelessRandomNormalV2 <U extends Number>	Emette valori pseudocasuali deterministici da una distribuzione normale.
StatelessRandomPoisson <W extends Number>	Produce numeri casuali pseudocasuali deterministici da una distribuzione di Poisson.
StatelessRandomUniformFullInt <V extends Number>	Emette numeri interi casuali pseudocasuali deterministici da una distribuzione uniforme.
StatelessRandomUniformFullIntV2 <U extends Number>	Produce numeri interi casuali pseudocasuali deterministici da una distribuzione uniforme.
StatelessRandomUniformIntV2 <U extends Number>	Produce numeri interi casuali pseudocasuali deterministici da una distribuzione uniforme.
StatelessRandomUniformV2 <U extends Number>	Produce valori casuali pseudocasuali deterministici da una distribuzione uniforme.
StatelessSampleDistortedBoundingBox <T extends Number>	Genera un riquadro di delimitazione distorta in modo casuale per un'immagine in modo deterministico.
StatelessTruncatedNormalV2 <U extends Number>	Emette valori pseudocasuali deterministici da una distribuzione normale troncata.
StatsAggregatorHandleV2
StatsAggregatorSetSummaryWriter	Imposta una summary_writer_interface per registrare le statistiche utilizzando un dato stats_aggregator.
StopGradient <T>	Arresta il calcolo del gradiente.
StridedSlice <T>	Restituisce una sezione a gradini da "input".
StridedSliceAssign <T>	Assegna "valore" al riferimento del valore l suddiviso in "ref".
StridedSliceGrad <U>	Restituisce il gradiente di "StridedSlice".
StringLower	Converte tutti i caratteri maiuscoli nelle rispettive sostituzioni minuscole.
StringNGrams <T estende il numero>	Crea ngram da dati di stringhe irregolari.
StringUpper	Converte tutti i caratteri minuscoli nelle rispettive sostituzioni maiuscole.
Sum <T>	Calcola la somma degli elementi tra le dimensioni di un tensore.
SwitchCond <T>	Inoltra "dati" alla porta di output determinata da "pred".
TPUCompilationResult	Restituisce il risultato di una compilazione TPU.
TPUCompileSucceededAssert	Afferma che la compilazione è riuscita.
TPUEmbeddingActivations	Un'opzione che consente la differenziazione degli incorporamenti TPU.
TPUExecute	Op che carica ed esegue un programma TPU su un dispositivo TPU.
TPUExecuteAndUpdateVariables	Op che esegue un programma con aggiornamenti variabili opzionali sul posto.
TPUOrdinalSelector	Un selettore core TPU Op.
TPUPartitionedInput <T>	Un'operazione che raggruppa insieme un elenco di input partizionati.
TPUPartitionedOutput <T>	Un'operazione che demultipla un tensore che deve essere suddiviso da XLA in un elenco di partizionati uscite al di fuori del calcolo XLA.
TPUReplicateMetadata	Metadati che indicano come replicare il calcolo TPU.
TPUReplicatedInput <T>	Collega N ingressi a un calcolo TPU replicato a N vie.
TPUReplicatedOutput <T>	Collega N uscite da un calcolo TPU replicato a N vie.
TPUReshardVariables	Operazione che reshards le variabili TPU sul dispositivo allo stato specificato.
Variabile temporanea <T>	Restituisce un tensore che può essere mutato, ma persiste solo in un singolo passaggio.
TensorArray	Un array di tensori di una data dimensione.
TensorArrayClose	Elimina il TensorArray dal relativo contenitore di risorse.
TensorArrayConcat <T>	Concatena gli elementi da TensorArray nel valore "valore".
TensorArrayGather <T>	Raccogli elementi specifici da TensorArray nell'output "valore".
TensorArrayGrad	Crea un TensorArray per archiviare i gradienti dei valori nell'handle specificato.
TensorArrayGradWithShape	Crea un TensorArray per l'archiviazione di più gradienti di valori nell'handle specificato.
TensorArrayPack <T>
TensorArrayRead <T>	Legge un elemento da TensorArray nell'output "valore".
TensorArrayScatter	Distribuire i dati dal valore di input in elementi TensorArray specifici.
TensorArraySize	Ottieni la dimensione corrente di TensorArray.
TensorArraySplit	Suddividi i dati dal valore di input in elementi TensorArray.
TensorArrayUnpack
TensorArrayWrite	Spingere un elemento sul tensor_array.
TensorListConcat <T>	Mette insieme tutti i tensori nell'elenco lungo la dimensione 0.
TensorListConcatLists
TensorListConcatV2 <U>	Mette insieme tutti i tensori nell'elenco lungo la dimensione 0.
TensorListElementShape <T extends Number>	La forma degli elementi della lista data, come tensore.
TensorListFromTensor	Crea un TensorList che, quando impilato, ha il valore di `tensor`.
TensorListGather <T>	Crea un tensore indicizzandolo in TensorList.
TensorListGetItem <T>
TensorListLength	Restituisce il numero di tensori nell'elenco dei tensori di input.
TensorListPopBack <T>	Restituisce l'ultimo elemento dell'elenco di input e un elenco con tutti gli elementi tranne quell'elemento.
TensorListPushBack	Restituisce una lista che ha il "Tensore" passato come ultimo elemento e gli altri elementi della lista data in "input_handle".
TensorListPushBackBatch
TensorListReserve	Elenco delle dimensioni date con elementi vuoti.
TensorListResize	Ridimensiona l'elenco.
TensorListScatter	Crea un TensorList indicizzando in un Tensor.
TensorListScatterIntoExistingList	Distribuisce il tensore sugli indici in un elenco di input.
TensorListScatterV2	Crea un TensorList indicizzando in un Tensor.
TensorListSetItem
TensorListSplit	Divide un tensore in una lista.
TensorListStack <T>	Impila tutti i tensori nell'elenco.
TensorMapErase	Restituisce una mappa tensoriale con l'elemento dalla chiave specificata cancellato.
TensorMapHasKey	Restituisce se la chiave data esiste nella mappa.
TensorMapInsert	Restituisce una mappa che è "input_handle" con la coppia chiave-valore specificata inserita.
TensorMapLookup <U>	Restituisce il valore da una data chiave in una mappa tensoriale.
TensorMapSize	Restituisce il numero di tensori nella mappa dei tensori di input.
TensorMapStackKeys <T>	Restituisce uno stack tensoriale di tutte le chiavi in una mappa tensoriale.
TensorScatterAdd <T>	Aggiunge "aggiornamenti" sparsi a un tensore esistente secondo "indici".
TensorScatterMax <T>
TensorScatterMin <T>
TensorScatterSub <T>	Sottrae gli "aggiornamenti" sparsi da un tensore esistente in base agli "indici".
TensorScatterUpdate <T>	Spargi "aggiornamenti" in un tensore esistente secondo "indici".
TensorStridedSliceUpdate <T>	Assegna "valore" al riferimento del valore l suddiviso in "input".
ThreadPoolDataset	Crea un set di dati che utilizza un pool di thread personalizzato per calcolare `input_dataset`.
ThreadPoolHandle	Crea un set di dati che utilizza un pool di thread personalizzato per calcolare `input_dataset`.
Piastrella <T>	Costruisce un tensore piastrellando un dato tensore.
Timestamp	Fornisce il tempo trascorso dall'epoca in secondi.
ToBool	Converte un tensore in un predicato scalare.
TopKUnique	Restituisce i valori univoci di TopK nella matrice in ordine ordinato.
TopKWithUnique	Restituisce i valori TopK nella matrice in ordine ordinato.
TridiagonalMatMul <T>	Calcola prodotto con matrice tridiagonale.
TridiagonalSolve <T>	Risolve sistemi di equazioni tridiagonali.
Unbatch <T>	Inverte l'operazione di Batch per un singolo tensore di uscita.
UnbatchGrad <T>	Gradiente di disaccoppiamento.
UncompressElement	Decomprime un elemento del set di dati compresso.
UnicodeDecode <T estende il numero>	Decodifica ogni stringa in "input" in una sequenza di punti di codice Unicode.
UnicodeEncode	Codifica un tensore di int in stringhe Unicode.
Unico <T, V estende il numero>	Trova elementi unici lungo un asse di un tensore.
UniqueDataset	Crea un set di dati che contiene gli elementi univoci di `input_dataset`.
UniqueWithCounts <T, V extends Number>	Trova elementi unici lungo un asse di un tensore.
UnravelIndex <T estende il numero>	Converte una matrice di indici piatti in una tupla di matrici di coordinate.
UnsortedSegmentJoin	Unisce gli elementi di "input" in base a "segment_ids".
Scollega <T>	Decomprime una data dimensione di un tensore di rango "R" in tensori di rango "(R-1)".
Unstage	Op è simile a un Dequeue leggero.
UnwrapDatasetVariant
UpperBound <U extends Number>	Applica upper_bound (Sort_search_values, values) lungo ogni riga.
VarHandleOp	Crea un handle per una risorsa variabile.
VarIsInitializedOp	Controlla se una variabile basata su handle di risorsa è stata inizializzata.
Variabile <T>	Mantiene lo stato sotto forma di un tensore che persiste attraverso i passaggi.
VariableShape <T extends Number>	Restituisce la forma della variabile puntata da "risorsa".
Dove	Restituisce posizioni di valori diversi da zero / veri in un tensore.
Dove3 <T>	Seleziona gli elementi da "x" o "y", a seconda della "condizione".
Battito cardiaco	Battito cardiaco operaio op.
WrapDatasetVariant
WriteRawProtoSummary	Scrive un riepilogo del protocollo serializzato.
XlaRecvFromHost <T>	Un'operazione per ricevere un tensore dall'ospite.
XlaSendToHost	Un'operazione per inviare un tensore all'host.
Xlog1py <T>	Restituisce 0 se x == 0 e x * log1p (y) in caso contrario, elementwise.
Zeri <T>	Un operatore che crea una costante inizializzata con zeri della forma data da `dims`.
ZerosLike <T>	Restituisce un tensore di zeri con la stessa forma e tipo di x.

Un'interfaccia marker per tutti i wrapper di operazioni.

I wrapper di operazioni forniscono interfacce fortemente tipizzate per la creazione e le operazioni di esecuzione senza l'uso di valori letterali e indici, come richiesto nelle classi principali.

Questa interfaccia consente di mantenere i riferimenti a qualsiasi wrapper di operazione utilizzando un tipo comune.

// 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);